考虑断链风险的供应链绩效测度与Nash谈判①

陈金晓, 陈 剑

(1. 中国社会科学院, 北京 100732; 2. 清华大学经济管理学院, 北京 100084)

供应链的正常运营关乎链上所有成员的利益, 任一环节出现问题都将影响全局. 在经济全球化的背景下, 供应链中的分工更加紧密, 任一零部件的缺失都可能造成停产. 然而, 现实中的自然灾害[1]、突发事件[2]、贸易政策[3]、产品问题[4]等因素都会给供应链的正常运营带来不同形式和程度的干扰, 甚至直接导致断链. 在百年变局的大背景下, 供应链所处的环境愈加复杂, 面临更多不确定性[5]. 大数据、物联网、区块链等新兴技术已在运营领域得到应用[6, 7], 供应链的运作流程日趋智能化, 有效降低了风险水平[8]. 肆虐全球的新型冠状病毒肺炎疫情给全球供应链带来严重冲击, 造成诸多产业短期内面临停摆或断链, 出现订单中断、供应短缺等问题. Euler Hermes公司的调查显示[9], 在1 181家受访的欧美企业中, 有94%的企业因疫情而供应中断, 并且将近1/5的企业遭遇严重断链. 《哈佛商业评论》刊文分析新冠疫情下全球供应链的脆弱性, 指出断链通常不是供应商绩效指标的一部分[10]. 文章回溯了2011年福岛地震事件, 指出尽管众多企业能够发现供应链中的潜在短板, 并快速评估灾害对其直接供应商的影响, 但对于二级以及更深层的供应商所受的影响却知之甚少.

受内外部因素的影响, 供应链的某些环节会面临原材料、零部件、中间产品以及资金等供应中断的风险, 进而威胁供应链整体运营的连续稳定性. 要抵御上述风险, 必须采取有效的应对措施, 避免断链的发生. 例如, 从系统的角度建立供应链风险管理计划和风险评估机制, 有效识别供应链的风险环节和不利因素并加以改善, 加强需求预测管理并实施安全库存, 建立有效的断链风险应急机制等等[11]. 由于这些应对措施皆以准确掌握供应链的全局绩效为基础, 而任何环节的风险都将对整体造成威胁, 因此评估供应链的全局绩效对于应对断链风险至关重要.

全面的供应链绩效评估需要涵盖财务和非财务角度的诸多特征. 供应链委员会(Supply Chain Council)发布的供应链运作参考模型(Supply Chain Operations Reference, SCOR)从成本、交货可靠性、响应能力、柔性、资产管理效率等5个绩效特征出发, 采用物流成本、交货状况、订货完成率、响应时间、附加值生产率、资金周转时间等13个指标来衡量供应链的绩效, 并在其上百个成员企业的供应链评估中发挥了富有成效的作用[12]. 可见, 考察供应链绩效应综合多个维度和指标, 并采用合理的测度方法进行系统的评价. 对于涵盖多个投入和产出指标的供应链绩效评估问题, 基于数据包络分析(DEA)[13]的非参数绩效测度方法具有较高的相容性. Wong和Wong[14]等文献通过概念阐述和文献调查, 论证了DEA测度方法对于供应链绩效评估的适用性.

需要指出的是, 现有的供应链绩效测度并未考虑断链的情形, 因而只适用于正常运营的供应链, 不适用于断链风险下的绩效评估. 针对面临断链风险的供应链, 有效的测度应将断链导致的供应链绩效变化准确地反映在全局绩效上. 当某一环节发生供应中断时, 该环节的上游无法将其产出供应给下游, 这不仅导致局部的绩效归零, 并且由于每个成员企业都是环环相扣实现供应链整体运营不可或缺的一部分, 供应链的系统绩效也将随之归零.

早期的绩效测度将供应链整体视为“黑箱”[15], 这类被称为黑箱模型的测度由于只关注供应链整体的投入—产出情况, 忽略了供应链内部的结构与环节, 因此适用于上下游企业关系不清晰的情形. 为了考察供应链的内部结构, 诸多研究[16-21]关注了由上游企业和下游企业构成的两级供应链. 其中, 上游企业将使用各种投入生产的中间产品供应给下游企业,下游企业则以中间产品为投入来生产最终产品. 针对两级供应链的绩效测度主要可分为两类, 即加法模型和乘法模型.

加法模型以成员企业绩效的算术(加权)平均来衡量供应链的绩效水平[17, 18]. 加法模型可将中间产品等环节纳入考量的范围, 但是对于断链的情形, 会使系统绩效评估在很大程度上偏离实际. 其原因在于, 加法模型难以准确刻画断链事实基础上的供应链绩效归零. 由供应中断导致的局部绩效骤降必然会给系统整体带来极大影响, 若将供应链绩效视为所有成员的加性结果, 则极有可能掩盖供应链已经中断的事实. 此外, 采用加法模型还需考虑上下游企业在供应链中的权重大小, 不同的权重分配在多数情况下将得到不一致的评估结果.

乘法模型以成员企业绩效的乘积形式来衡量供应链的绩效水平[19]. 现有的乘法模型主要针对基本结构(上游没有外向产出且下游没有外源投入)的供应链, 对于一般化结构(上游存在外向产出或(且)下游存在外源投入)的供应链则应用较少. Chen和Zhu[20]、Guo等[21]基于乘法模型分析一般化结构的供应链绩效, 但是对断链的情形同样会作出误判. 其原因在于, 该乘法模型没有区分上游的外向产出和中间产品对绩效的影响.

基于上述分析, 本文将在考虑断链风险的基础上提出一般化结构的供应链绩效测度. 新的测度致力于合理刻画供应链局部与整体之间的关联关系, 将内部环节的失效对整条链的影响体现在系统绩效的评估上, 从而对断链情形给出直观准确的判断.

另一方面, 供应链的绩效还涉及成员企业之间的分配问题. 断链将导致供应链的整体绩效归零, 这一客观事实显然不是成员企业乐见的结果. 因此, 成员企业需要采取积极的措施应对断链风险. 相关研究表明, 建立安全库存是防范化解供应链风险的有效举措[22]. 尽管会增加成本投入, 但是安全库存的设置能够有效保障断链风险下运营的连续稳定性, 使供应链的整体绩效维持在一定的水平上.

基于新的供应链绩效测度, 本文将进一步研究安全库存保障下的供应链绩效分配问题. 由于安全库存的额外成本, 成员企业需要对这一成本如何承担进行协商. 在绩效分配方面, 一些文献将博弈分析引入研究, 但缺乏对供应链系统全局的考量[23], 或者只专注于集权系统的分析[24]. 本文在全局考量的基础上, 将Nash谈判[25]引入分权系统, 同时分析集权系统中的绩效均衡分配, 通过两者的比较探讨分权供应链能否达到集权模式下的最优.

如前所述, 现有测度在评估断链风险下的供应链绩效方面存在不足. 本节将对其中常见的三类测度展开讨论, 分析问题的成因, 并进一步提出新的供应链绩效测度.

在实践中，前述的基本结构并不总是符合供应链的具体情况, 外向产出和外源投入普遍存在于实际的供应链中. 例如, 芯片供应商生产不同型号的芯片, 其中某种型号的芯片供应给下游的手机生产商, 而其余型号的芯片则供应给其他制造商. 对于由芯片供应商与手机生产商组成的供应链, 其余型号的芯片属于该供应链的上游(即芯片供应商)的外向产出. 另一方面, 手机生产商除了将所需型号的芯片(中间产品)作为投入之外, 还需要人力、能源、设备等其他资源的投入, 而这些则属于下游(即手机生产商)的外源投入. 由此可见, 有必要将基本结构拓展到更为一般化的供应链结构, 将上游的外向产出与下游的外源投入纳入考量. 考虑由上游卖方企业和下游买方企业构成的两级供应链, 如图1所示. 相关符号说明见表1.

图1 卖方—买方两级供应链Fig.1 A seller-buyer two-echelon supply chain

表1 相关符号说明Table 1 Description of relevant notations

设有n条如图1所示的供应链. 对于其中的任一条供应链j, 若将其视为黑箱, 基于Charnes等[13], 可给出其绩效表达式如下

(1)

设上下游的投入产出指标具有正的权重, 即vS,uS,w,vM,uM≥εe, 其中,ε>0为非阿基米德无穷小量,e是元素均为1的向量. 不失一般性, 对供应链o(∈{1,2,…,n})的绩效进行评估, 可给出如下黑箱模型[13]

(2)

若从成员企业的角度分析供应链的绩效, 卖方和买方的绩效可分别表示为

(3)

(4)

相应的加法模型如下[18]

(5)

其中ωS,ωM(>0)分别为卖方和买方的权重参数, 且ωS+ωM=1.

对于乘法模型[19]

(6)

对断链情形的误判会夸大供应链绩效的实际情况, 给决策者传递错误信号, 导致预警失灵、响应延迟, 是应急管理中力求避免的. 面临断链时, 拥有替代货源的买方可能会对其下游客户隐瞒断链的信息, 以免后者以供货不稳为由转而寻求其他合作伙伴. 但从下游客户的角度, 如能尽早掌握其深层供应商的断供信息, 则可及时采取应对措施, 降低缺货的风险.

可以看到, 黑箱模型忽略了中间产品对供应链的影响, 而加法模型则掩盖了局部绩效归零对供应链整体的影响. 这两类测度因其固有的特性使之难以准确刻画断链情形下的供应链绩效. 现有的乘法模型作出误判的原因在于未将外向产出和中间产品对上游绩效的贡献进行区分. 事实上, 如图1所示的供应链, 其上游卖方的外向产出并非下游买方的投入, 因此严格来说, 这些外向产出并未涉及这条供应链的运营, 对该供应链的绩效也没有贡献. 由此可见, 合理评估供应链的绩效, 需要将外向产出从卖方的绩效中分离出来.

据此, 卖方生产中间产品的绩效可表示为

j=1,2,…,n

(7)

卖方生产外向产出的绩效可表示为

j=1,2,…,n

(8)

记Wz和Wy分别为中间产品和外向产出在卖方绩效评估中的重要性. 卖方的总绩效可表示为

(9)

关于Wz(Wy)的取值, 可根据生产中间产品(外向产出)所占用的投入份量大小来确定[26]. 在卖方总的资源投入中, 贡献于中间产品(外向产出)生产的资源投入占比越大, 则中间产品(外向产出)的重要性越高, 即

(10)

于是, 式(9)可转化为

j=1,2,…,n

(11)

关于卖方生产中间产品使用可分投入的比例α=(α1,α2,…,αi)T如何确定, 一种可供选择的方法是α的取值应使该企业的绩效最大化[26]. 基于这一考量, 问题可描述为

(12)

(13)

和用于生产外向产出的可分投入

(14)

前者因中间产品zj供应给下游买方而涉及该供应链的绩效评估, 后者则没有涉及.

根据上述分析, 评估图1所示的供应链绩效, 应将卖方生产中间产品的绩效

(15)

(16)

供应链正常运营时, 由于式(16)的目标函数为分式, 可将其转化为

(17)

(18)

(19)

其中 ≻=表示其左边的矩阵为半正定. 令

(20)

(21)

在断链情形下, 若下游买方放弃原有供应链转而寻求替代货源, 则买方与替代货源构成了新的供应链. 将图1中的上游卖方替换为新的货源, 可采用新的测度衡量该供应链的绩效. 这对原有供应链中的卖方无疑是不利的消息, 因此其需要采取措施防御断链风险以留住下游买方, 确保需求的稳定性. 然而, 下游同样也可能会面临不利的境况, 例如新冠疫情就反映出一些情况下甚至出现替代困难. 突发的疫情导致口罩等防疫物资短期内需求激增, 平常的防护物资供应在巨大缺口面前难免杯水车薪, 一旦面临供应中断要寻求替代货源并非易事. 因此, 快速应对突发状况需要供应链上下游的共同努力. 如果下游企业意识到存在替代困难, 就会寻求与上游卖方共同抵御可能出现的危机. 应对断链风险将增加运营的成本, 这个成本由谁来承担, 考虑这一成本后成员企业应该如何进行利益分配, 是需要进一步协调的问题.

如何协调成员企业之间的利益, 关乎系统全局绩效的实现, 是供应链绩效评估的重要内容. 成员企业作为独立主体, 追求自身利益的最大化, 寻求绩效的均衡分配符合各利益主体的目标. 另一方面, 对集权系统的评估是一种全局考量, 因而其绩效水平通常高于分权系统. 如何使分权供应链达到或趋近于全局最优, 是供应链协调的主要目标之一[29].

合作博弈理论从静态公理化和动态策略式等路径提出了诸多博弈解概念, 这些解概念从均衡的角度为主体间的利益分配提供了方案参考. 对于供应链的协调问题, Nash谈判理论在利益共享机制设计方面得到了广泛应用. Lovejoy[30]指出, 在诸多供应链环境下, Nash谈判框架的应用是一种合适的选择. Li和Hua[31]提出基于Nash谈判的制造商与零售商利润共享机制, 并指出分权供应链在收益共享协议和均衡支付方案下可以得到协调. 杜少甫等[32]基于Nash谈判思想建立公平参考框架研究供应链的优化问题, 分析零售商的公平关切行为如何影响供应链. 安庆贤等[33]针对中间产品目标的设定问题, 提出基于公平考虑的两阶段 DEA模型, 并论证得出的设定方案是一个Nash均衡解. 林强和叶飞[34]针对农产品供应链提出基于Nash谈判的收益共享契约机制, 指出这一机制不但可以协调公司与农户的利益, 而且能够实现社会福利的增加.

应对断链风险需要付出一定的成本. 供应链协调要考虑这一成本前提下的效益共享问题. 安全库存的建立可在一定程度上抵御断链的风险. 例如, 由卖方设置安全库存并替代买方进行管理, 从而保障原有供应链的持续运营. Dong和Xu[35]通过博弈分析认为, 供应商管理库存(VMI)能够增加下游企业的收益, 但供应商会因库存成本增加而利益受损, 导致责任与收益不平衡, 因此需要重新协调成员企业的利益. Lovejoy[30]指出, 基于买卖双方谈判能力的Nash谈判框架, 能够合理反映VMI中供应商与下游企业的地位, 因而具有一定的适用性.

j=1,2,…,n

(22)

基于式(4), 建立安全库存的买方绩效可表示为

j=1,2,…,n

(23)

通过设置安全库存, 成员企业致力于在断链风险下保障供应链的正常运营, 进而实现效益共享. 基于新的绩效测度即式(16), 给出建立安全库存的供应链绩效测度如下

(24)

类似于式(16), 式(24)可转化为如下二阶锥规划问题.

(25)

(26)

(27)

考虑采用Nash谈判法分析双方如何在安全库存的保障下, 通过谈判实现供应链绩效的均衡分配. 具体地, 将分析(i)集权供应链绩效的均衡分配方案; (ii)分权供应链绩效的Nash谈判解; (iii)该谈判解能否使分权系统达到集权模式下的最优.

Nash谈判可描述为如下问题[25]

(28)

其中u=(u1,u2)为谈判双方的效用对, 可行集S为紧致凸集, 谈判起点b=(b1,b2)位于可行集内.

供应链成员之间通常存在势力不均等的情形, 因此考虑更为一般化的形式, 即双方的谈判力量非对称的情况. 基于Harsanyi和Selten[36], 引入谈判力因素λS,λM(>0). 对于集权系统中的绩效分配, 在系统优化的基础上, 构建绩效分配模型如下

(29)

在分权供应链中, 中间产品作为卖方的产出和买方的投入, 导致上下游之间潜在的利益冲突, 一方绩效的提高可能会以另一方绩效的降低为条件. 另一方面, 设置安全库存后, 其维持成本如何分摊也需要通过协商确定, 因此双方之间存在博弈. 考虑分权系统中的Nash谈判, 建立如下绩效谈判模型

(30)

定理1表明, 基于新的绩效测度, 分权系统中的双方通过Nash谈判不仅可以达成绩效的均衡分配, 而且能够实现供应链的全局优化. 并且, 当λS,λM>0时, 这一结论不随双方谈判力量的变化而改变, 即在不同的谈判力量对比下, 分权模式都有机会实现供应链的全局最优. 这也意味着, 关于安全库存的设置, 分权系统中的双方通过协商确定的成本分摊比例符合供应链全局优化的要求.

(31)

(32)

(33)

(34)

特别地, 当双方的谈判力量势均力敌即λS=λM时, 有：

(35)

在卖方绩效最大化的基础上, 可进一步得出买方绩效

(36)

关于安全库存维持成本的分摊, 除了通过上述优化问题得到最优分摊比例外, 在某些情况下也存在特定的安排. 例如, 若买方拥有备选货源的优势, 则卖方为避免断链带来的亏损将考虑由其设置安全库存即δ=1. 在这种情况下, 卖方尽管因承担安全库存的维持成本而在一定程度上影响其自身的绩效, 但可以确保继续向下游买方供货. 事实上, 若卖方设置安全库存能够改进买方的绩效, 则可有效保障下游客户的稳定. 在下一节算例分析中将进一步探讨这种可能性. 相反地, 当买方没有备选货源而卖方拥有替代客户时, 买方将考虑由其设置安全库存即δ=0以避免断供. 此时, 买方的绩效尽管也会受到影响, 但可以保障来自上游的供货.

本文讨论的绩效测度是基于观测数据的评估, 对于生产能力和存货能力等因素, 其观测数据反映的情况应在企业的最大能力范围之内. 可将这些因素作为产出变量, 其对企业和供应链整体绩效的影响能在给定的测度中得以体现. 从绩效的角度, 生产能力是其中的一个方面, 但还需考虑投入的情况, 以及两者之间的关系. 仅凭生产能力的大小不足以判断绩效水平的高低. 然而, 从改进的角度, 可将生产能力和存货能力等因素纳入生产可能集的分析. 通过与生产前沿面上的标杆比较, 可在生产可能集内衡量这些能力的提升空间, 及其对于改善供应链绩效的作用.

表2 算例数据Table 2 Data of the illustrative example

表3给出了采用不同测度评估供应链绩效的结果. 可以看到, 在正常运营和断链两种情形下, 黑箱模型给出了完全一致的结果, 表明其对于断链情形的不适用性. 关于加法模型, 参考了Chen等[18]的加权算术平均. 结果显示, 供应链正常运营时的绩效高于断链时的绩效. 但是, 由于后者在区间(0, 1)内, 无法据此判断是断链还是一定程度的绩效衰退. 本文提出的测度基于乘法模型, 结果显示断链时所有供应链的绩效均为零. 相比于前两种测度, 新的测度能够直观地反映断链的情况.

表3 不同绩效测度的评估结果比较Table 3 Comparisons of the evaluation results of different performance measures

表4给出了正常运营时集权系统的绩效以及上下游的绩效分配结果. 可以看到, 仅有供应链A的评估结果为有效(绩效值为1). 对于其他9条供应链, 为识别非有效的环节, 可用式(26)和式(27)检验上下游的绩效在集权模式下达到的最高和最低水平. 从结果来看, 这9条供应链的上下游基本上都存在不同程度的非有效. 对于供应链D和供应链I的上游, 以及供应链F的下游, 尽管其可达的最高绩效为1, 但最低绩效却小于1. 可达的最高绩效与最低绩效不等, 意味着存在多种绩效分配方案.

表4 正常运营时集权系统的绩效分配结果Table 4 Performance distribution results of the centralized system during normal operations

将Nash谈判引入供应链的绩效分配, 假设双方的谈判力量对称. 由于上下游的谈判起点不会低于其在系统中各自能够达到的最低绩效, 不妨以双方的最低绩效为谈判起点, 得到集权模式下的均衡绩效分配. 结果显示, 除供应链F外, 其他供应链的上游绩效分配均高于下游, 这与上游的可达绩效区间普遍高于下游有关. 对于供应链D、供应链F和供应链I, 尽管其上游或下游的最高绩效达到有效, 但均衡分配结果表明, 相应的环节同样呈现一定程度的非有效.

对于正常运营时分权模式下的绩效分配, 表5给出了双方的Nash谈判解. 分权模式下的谈判结果与集权模式下的分配结果一致, 表明在正常运营的情况下, 分权供应链通过Nash谈判能够实现全局优化.

若考虑“领导者—追随者”模式, 相应的绩效分配结果见表5. 当领导者达到最优绩效时, 追随者只能取得次优的结果. 将其与Nash谈判结果比较可知, 该模式下各条供应链的系统绩效都不高于谈判解的系统绩效. 具体地, 上游为领导者时供应链B、供应链C、供应链E、供应链F、供应链G、供应链H、供应链J的系统绩效, 以及下游为领导者时供应链D、供应链E、供应链G的系统绩效, 都低于谈判解的系统绩效. 可见, 当某一成员企业占据支配地位时, 不能确保供应链达到系统最优.

表5 正常运营时分权系统的绩效分配比较Table 5 Comparisons of the performance distributions of the decentralized system during normal operations

对于存在的断链风险, 考虑下游有备选货源的情形. 上游为避免绩效归零而设置安全库存, 并承担了其维持成本(δ=1). 设安全库存的维持成本系数c=0.1, 表6～表8给出了不同r水平下上下游的Nash谈判解和系统绩效. 从系统绩效来看, 供应链A在不同的r水平下均保持有效, 而其余9条供应链则存在不同程度的非有效. 从上下游的绩效博弈来看, 分权模式下的谈判解与集权模式下的分配结果相同, 表明在上游设置安全库存的情况下, 分权供应链通过Nash谈判可以实现全局优化.

表6 不同r水平下的上下游绩效Nash谈判解与系统绩效Table 6 Nash bargaining solutions for the upstream and downstream performances and the system performance at different r levels (r=0, 0.1, 0.2, 0.3)

表7 不同r水平下的上下游绩效Nash谈判解与系统绩效(r=0.4, 0.5, 0.6, 0.7)Table 7 Nash bargaining solutions for the upstream and downstream performances and the system performance at different r levels (r=0.4, 0.5, 0.6, 0.7)

表8 不同r水平下的上下游绩效Nash谈判解与系统绩效(r=0.8, 0.9, 1.0)Table 8 Nash bargaining solutions for the upstream and downstream performances and the system performance at different r levels (r=0.8, 0.9, 1.0)

对不同r水平下的结果进行比较, 图2～图4分别给出了供应链的系统绩效, 以及上游和下游的绩效分配情况. 图2显示, 各条供应链的系统绩效随r的改变没有呈现出显著变化, 表明安全库存的设置没有降低供应链的系统绩效. 这反映出安全库存的设置没有扩大其余9条供应链与有效供应链A的相对绩效差距, 因此通过建立安全库存应对系统的断链风险是可行的.

图2 不同r水平下的供应链系统绩效Fig.2 System performances of supply chains at different r levels

图3显示, 在安全库存保障下, 上游在供应链非正常运营(r<1)时相比于正常运营(r=1)有一定程度的绩效下降, 这主要归因于上游承担了安全库存的维持成本. 图4表明, 下游在供应链非正常运营时相比于正常运营有一定程度的绩效提升. 其原因在于, 供应链的系统绩效没有受到明显影响, 但上游因设置安全库存绩效受损, 而下游在安全库存方面没有承担成本, 因此下游绩效得到了相对改进.

图3 不同r水平下的供应链上游绩效Nash谈判解Fig.3 Nash bargaining solutions for the upstream performances of supply chains at different r levels

图4 不同r水平下的供应链下游绩效Nash谈判解Fig.4 Nash bargaining solutions for the downstream performances of supply chains at different r levels

上述结果表明, 上游通过建立安全库存抵御风险, 虽然影响到自身的绩效水平, 但避免了绩效归零. 上游的努力不仅保障了对下游的供货, 而且使下游的绩效得以提高. 在这种情形下, 由于受到绩效改进的激励, 即使存在断链的风险, 下游也不会优先考虑启用备选货源, 而是与设置安全库存的上游保持合作, 上游因此可以确保下游需求的稳定性.

供应链的运营受到内外部各种因素的共同影响, 任何环节出现问题都将对整体造成损失. 面对断链风险, 必须及时发现风险环节, 准确掌握供应链的全局绩效. 面向供应链的绩效测度方法众多, 但鲜有考虑其断链风险. 本文针对一般化结构的两级供应链提出了新的绩效测度. 该测度区分了中间产品和外向产出对上游绩效的影响, 对供应链绩效的刻画更为合理, 能够准确识别断链的情形. 基于新的测度, 进一步研究了安全库存保障下的供应链绩效评估与分配问题, 指出分权系统通过Nash谈判能够实现全局最优. 相关结论通过算例分析得到了验证. 算例结果表明, 安全库存的建立不仅帮助上游企业规避断链风险, 而且可以改善下游绩效以提高客户的稳定性.

精益化经营理念深刻影响了众多供应链的设计, 准时制(just-in-time)生产方式更是致力于实现零库存. 然而, 过于追求精益却使供应链在遇到“黑天鹅事件”时更易遭受冲击. 出于低成本目的而激进削减库存的惯常做法, 在风险来袭时往往令决策者措手不及. 因此, 在快速变化与动荡中的供应链, 需要重新审视以往被视为冗余的各种因素, 在战略上更加重视弹性与柔性, 针对不同的情况和产品, 灵活推行准事制(just-in-case)生产方式[37], 从而在收益与风险之间取得平衡.

断链风险促使企业愈加重视供应链生态, 尤其是通过掌握供应链结构了解多级供应商和客户的相关信息, 实现供应链可视化. 数字智能技术在运营领域的应用, 有效提升了供应链的可视化与柔性化能力[38, 39], 也为企业间的交流与创新提供了有力支撑[40]. 供应链弹性也要求企业开发更多的备选供应商, 积极构建安全可控的供应网络[41]. 以图1所示的结构为基础, 可以衍生出不同的供应链结构, 以及更为复杂的网络结构[42]. 考虑断链风险的研究可进一步拓展到多级和网络结构的供应链. 对于面向复杂结构的供应链绩效测度, 以及位于不同节点的成员企业之间的绩效博弈, 需要延伸探讨. 当下游存在多个需求方时, 上游企业如何区分不同流向的中间产品对其绩效的贡献, 值得关注. 此外, 本文未考虑生产的周期性和浮动性等因素的影响, 对于如何更好地管理安全库存并提升供应链绩效, 有待进一步深入.

附录：

证毕.

证毕.

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