大數(shù)據(jù)分析能力如何影響供應(yīng)鏈績效

朱新球

摘要：近年來，隨著新興技術(shù)的不斷涌現(xiàn)，大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)對(duì)供應(yīng)鏈管理產(chǎn)生了較大的影響。其中，大數(shù)據(jù)分析能力作為供應(yīng)鏈企業(yè)應(yīng)具備的重要能力之一，對(duì)供應(yīng)鏈彈性管理產(chǎn)生的影響尤其顯著。在不同規(guī)模的企業(yè)，大數(shù)據(jù)分析能力如何發(fā)揮作用、對(duì)供應(yīng)鏈績效產(chǎn)生怎樣的影響、其重要性如何都是值得探究的問題，從風(fēng)險(xiǎn)管理角度，基于供應(yīng)鏈彈性理論，可分析供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理文化、供應(yīng)鏈協(xié)作等供應(yīng)鏈彈性要素與大數(shù)據(jù)分析能力及供應(yīng)鏈績效的關(guān)系，在問卷調(diào)查的基礎(chǔ)上量化研究不同規(guī)模企業(yè)大數(shù)據(jù)分析能力對(duì)供應(yīng)鏈績效水平的影響。結(jié)果表明，大數(shù)據(jù)分析能力與供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理文化呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，相較于中型企業(yè)而言，小型企業(yè)在該方面表現(xiàn)更為突出；供應(yīng)鏈協(xié)作與供應(yīng)鏈績效呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，且供應(yīng)鏈協(xié)作在小型企業(yè)中發(fā)揮更大的優(yōu)勢；供應(yīng)鏈協(xié)作在大數(shù)據(jù)分析能力正向影響供應(yīng)鏈績效中發(fā)揮部分中介作用。大數(shù)據(jù)分析能力是提升供應(yīng)鏈企業(yè)績效水平和競爭實(shí)力的有效途徑，中小型企業(yè)應(yīng)從供應(yīng)鏈戰(zhàn)略的高度增強(qiáng)大數(shù)據(jù)分析能力，提高企業(yè)協(xié)同能力，構(gòu)建供應(yīng)鏈協(xié)同機(jī)制，提高應(yīng)對(duì)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的水平。

關(guān)鍵詞：供應(yīng)鏈彈性管理；大數(shù)據(jù)分析能力；供應(yīng)鏈績效；供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理文化；供應(yīng)鏈協(xié)作

中圖分類號(hào)：F274文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1007-8266（2021）06-0084-10

基金項(xiàng)目：福建省社會(huì)科學(xué)基金一般項(xiàng)目“供應(yīng)鏈彈性測度研究”（FJ2018B033）

改革開放以來，我國物流業(yè)經(jīng)歷了學(xué)習(xí)、引進(jìn)、借鑒、自主創(chuàng)新等階段，推動(dòng)我國從物流弱國向物流大國、物流強(qiáng)國轉(zhuǎn)變，并正向世界供應(yīng)鏈創(chuàng)新中心發(fā)展，這是我國經(jīng)濟(jì)和社會(huì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的另一大“風(fēng)口”[ 1 ]。在此過程中，伴隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)的發(fā)展，供應(yīng)鏈日常運(yùn)營管理面臨著巨大挑戰(zhàn)，必須對(duì)市場環(huán)境的快速變化做出及時(shí)響應(yīng)[ 2 ]。

大數(shù)據(jù)技術(shù)是一種有效的信息管理技術(shù)，在企業(yè)運(yùn)營管理中發(fā)揮著巨大的作用[ 3 ]。在復(fù)雜商業(yè)環(huán)境中，各種供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)會(huì)造成供應(yīng)鏈擾動(dòng)甚至中斷，為應(yīng)對(duì)各種風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)會(huì)運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析預(yù)測的功能，促使大數(shù)據(jù)技術(shù)在業(yè)務(wù)分析時(shí)起到輔助決策的作用，提升供應(yīng)鏈績效水平，實(shí)現(xiàn)更好的競爭效果[ 4 ]。然而，對(duì)于不同規(guī)模的企業(yè)，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)如何起作用，對(duì)供應(yīng)鏈績效產(chǎn)生怎樣的影響，其重要性如何等，這些問題并未得到深入的探討。此外，從風(fēng)險(xiǎn)管理角度看，供應(yīng)鏈彈性管理涉及供應(yīng)鏈管理的不同側(cè)面，需要研究不同要素如何嵌入大數(shù)據(jù)技術(shù)中發(fā)揮作用。為此，本文探究供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理文化和供應(yīng)鏈協(xié)作等供應(yīng)鏈彈性要素與大數(shù)據(jù)分析能力（Big Data Analysis Ca？ pabilities，BDAC）及供應(yīng)鏈績效的關(guān)系，并利用問卷調(diào)查的方式，量化研究不同規(guī)模企業(yè)大數(shù)據(jù)分析能力對(duì)績效水平的影響，以期從供應(yīng)鏈彈性的視角探尋供應(yīng)鏈持續(xù)運(yùn)營的路徑和方向。

（一）概念界定

本文基于供應(yīng)鏈彈性的視角，探究大數(shù)據(jù)分析能力與供應(yīng)鏈績效的關(guān)系，通過對(duì)供應(yīng)鏈彈性、大數(shù)據(jù)分析和供應(yīng)鏈績效研究成果的整理和回顧，厘清三個(gè)核心要素的內(nèi)涵。

供應(yīng)鏈彈性最早源于對(duì)彈性的討論，主要指事物快速恢復(fù)的能力（適應(yīng)力）和還原能力（彈力），材料學(xué)、生態(tài)學(xué)、工程學(xué)、網(wǎng)絡(luò)科學(xué)、組織管理學(xué)[ 5-10 ]等多學(xué)科均對(duì)彈性進(jìn)行了研究。也有學(xué)者從供應(yīng)鏈管理的角度剖析彈性的內(nèi)涵，但尚未形成一致的定義。在早期研究階段，萊斯（Rice）等[ 11 ]提出加強(qiáng)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的安全設(shè)計(jì)，以滿足應(yīng)對(duì)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)中斷風(fēng)險(xiǎn)的彈性要求，使供應(yīng)鏈快速恢復(fù)到原有的運(yùn)營狀態(tài)。謝菲（Sheffi）[ 12 ]認(rèn)為，供應(yīng)鏈彈性與企業(yè)管理風(fēng)險(xiǎn)的能力密切相關(guān)，體現(xiàn)著企業(yè)通過相應(yīng)的彈性管理方式恢復(fù)到正?？冃降哪芰ΑＷ钚卵芯空J(rèn)為，供應(yīng)鏈彈性是供應(yīng)鏈具備的一種適應(yīng)能力，這種能力通過對(duì)供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)和功能的控制來降低突發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，抑制風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散，并通過快速有效的反應(yīng)性計(jì)劃來應(yīng)對(duì)干擾，使供應(yīng)鏈恢復(fù)到穩(wěn)健的運(yùn)行狀態(tài)，從而保持或提高客戶服務(wù)質(zhì)量、市場份額和財(cái)務(wù)業(yè)績[ 13 ]。本文認(rèn)為，供應(yīng)鏈彈性是在供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)遇到內(nèi)外部環(huán)境變化時(shí)，供應(yīng)鏈企業(yè)采取各種業(yè)務(wù)活動(dòng)的模塊化組合或改變特定時(shí)間點(diǎn)的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使供應(yīng)鏈快速有效恢復(fù)到原有或理想狀態(tài)的能力。

通過分解供應(yīng)鏈彈性的內(nèi)涵，結(jié)合已有研究成果與供應(yīng)鏈管理實(shí)踐，可以確定影響供應(yīng)鏈彈性變化的因素，進(jìn)一步理解供應(yīng)鏈彈性的整體性。具體而言，影響供應(yīng)鏈彈性的因素包括人力資源管理、靈活性、組織協(xié)調(diào)、可視化、適應(yīng)能力、冗余、供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、應(yīng)急計(jì)劃、知識(shí)管理和社會(huì)資本[ 14-17 ]等。本文將供應(yīng)鏈彈性的影響因素、數(shù)據(jù)可視化能力、供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理、供應(yīng)鏈協(xié)作等整合在圖1所示的研究框架中。

數(shù)據(jù)可視化是指基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，融合現(xiàn)代商務(wù)理念，應(yīng)用到供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)實(shí)踐過程中的一種能力。大數(shù)據(jù)技術(shù)作為管理和分析數(shù)據(jù)相關(guān)維度（數(shù)據(jù)種類、數(shù)量、速度、準(zhǔn)確性和價(jià)值）的整體處理方式，可以提供持續(xù)價(jià)值，衡量績效和構(gòu)建競爭優(yōu)勢，在支持組織管理目標(biāo)和供應(yīng)鏈實(shí)踐活動(dòng)中具有十分明顯的作用[ 18 ]。而系統(tǒng)質(zhì)量（即系統(tǒng)可靠性、可訪問性、適應(yīng)性、集成性、響應(yīng)時(shí)間和隱私性）和信息質(zhì)量（即完整性、準(zhǔn)確性、格式和通用性）是在大數(shù)據(jù)環(huán)境中提高業(yè)務(wù)價(jià)值和企業(yè)績效的關(guān)鍵[ 19 ]。在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段，大數(shù)據(jù)在流量、流速、種類等方面具有不同特征，企業(yè)難以使用傳統(tǒng)商業(yè)分析方法管理和利用大數(shù)據(jù)。而大數(shù)據(jù)本身具備的過程性又使數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化的商業(yè)價(jià)值凸顯，便于商務(wù)決策[ 20 ]。大數(shù)據(jù)分析能力指組織基于信息和技術(shù)手段，用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)活動(dòng)，并將數(shù)據(jù)本身的信息可視化，使決策更直觀透明的一種能力[ 21 ]。供應(yīng)鏈領(lǐng)域中的大數(shù)據(jù)分析主要側(cè)重供需的不確定性預(yù)測，找出業(yè)務(wù)活動(dòng)的規(guī)律，支持有關(guān)商務(wù)活動(dòng)[ 22 ]。

供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理（Supply Chain Risk Manage？ ment，SCRM）是風(fēng)險(xiǎn)管理在供應(yīng)鏈中的具體體現(xiàn)，是近二十年來供應(yīng)鏈管理的重要內(nèi)容。供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理的主要任務(wù)是識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)來源、探究風(fēng)險(xiǎn)緩解方式[ 23 ]，提高供應(yīng)鏈績效水平，將制造商、分銷商、零售商、物流商、客戶等不同主體整合在一起，形成目標(biāo)一致的利益相關(guān)者，最大程度減少供應(yīng)鏈脆弱性對(duì)供應(yīng)鏈整體目標(biāo)的影響[ 22 ]。而供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理文化（Supply Chain Risk Management Culture，SCRMC）是實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈彈性管理的重要前提，可以有效識(shí)別和緩解風(fēng)險(xiǎn)對(duì)供應(yīng)鏈的影響，提高供應(yīng)鏈抗風(fēng)險(xiǎn)的能力，增強(qiáng)其環(huán)境適應(yīng)性[ 23 ]。然而，供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理并非個(gè)體組織的事情，必須從供應(yīng)鏈角度考察供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的影響，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)管理團(tuán)隊(duì)和領(lǐng)導(dǎo)機(jī)制，將風(fēng)險(xiǎn)決策納入供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)活動(dòng)中，提高供應(yīng)鏈彈性管理的整體水平。

協(xié)作是指在目標(biāo)實(shí)施過程中，部門與部門之間、個(gè)人與個(gè)人之間的協(xié)調(diào)與配合[ 24 ]。將協(xié)作擴(kuò)展到企業(yè)與企業(yè)之間時(shí)，即形成了供應(yīng)鏈協(xié)作（Sup？ ply Chain Cooperation，SCC），在供應(yīng)鏈?zhǔn)艿綌_動(dòng)甚或中斷時(shí)，節(jié)點(diǎn)企業(yè)尤其是核心企業(yè)，為了供應(yīng)鏈的持續(xù)運(yùn)營，企業(yè)間開展業(yè)務(wù)合作，最大限度挖掘信息價(jià)值，削減業(yè)務(wù)成本，提升供應(yīng)鏈效率[ 25 ]。

現(xiàn)有研究大多僅考察大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)條件對(duì)競爭優(yōu)勢的影響，鮮有從供應(yīng)鏈彈性的視角考察大數(shù)據(jù)分析能力和相關(guān)變量之間的關(guān)系。本文基于供應(yīng)鏈彈性的概念剖析，將大數(shù)據(jù)分析能力、供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理文化、供應(yīng)鏈協(xié)作和供應(yīng)鏈績效納入同一分析框架，提出相應(yīng)的研究假設(shè)，探究不同要素之間的關(guān)系（參見圖2）。

（二）大數(shù)據(jù)分析能力與供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理文化

尤特納（Jüttner）等[ 26 ]指出，供應(yīng)鏈可視化是一種理想的組織能力，可以降低供應(yīng)鏈中斷產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)。文卡泰什（Venkatesh）等[ 27 ]通過對(duì)制造商供應(yīng)鏈的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，預(yù)測和解決供應(yīng)鏈中社會(huì)問題所帶來的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)可持續(xù)經(jīng)營至關(guān)重要。通過大數(shù)據(jù)分析，可以有效識(shí)別、預(yù)測、緩解多重社會(huì)問題所帶來的供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)。而且，使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以幫助供應(yīng)鏈企業(yè)的管理者構(gòu)建完善的供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理理念，形成企業(yè)文化，在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)較好地應(yīng)對(duì)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)變化帶來的影響。因此，提出如下假設(shè)：

H1：大數(shù)據(jù)分析能力正向影響供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理文化。

（三）供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理文化與供應(yīng)鏈績效

供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理的前提是對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)源的識(shí)別?；挲R（Kigozi）[ 28 ]通過對(duì)農(nóng)業(yè)和工業(yè)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的探索，驗(yàn)證并指出供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理與供應(yīng)鏈績效之間存在著明顯的正相關(guān)關(guān)系，認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)管理需要有效識(shí)別、評(píng)估和減輕潛在風(fēng)險(xiǎn)源。由此可知，建立供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理文化、提高供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的管理意識(shí)有助于提升供應(yīng)鏈績效水平。因此，提出如下假設(shè)：

H2：供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理文化正向影響供應(yīng)鏈績效水平。

（四）供應(yīng)鏈協(xié)作與供應(yīng)鏈績效

供應(yīng)鏈協(xié)作是組織間相互依賴的戰(zhàn)略性響應(yīng)，有效的溝通協(xié)調(diào)機(jī)制可以提高組織間的溝通和協(xié)調(diào)效率，提升供應(yīng)鏈的績效水平[ 29 ]。程（Cheng）等[ 30 ]通過對(duì)第三方物流服務(wù)平臺(tái)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，供應(yīng)鏈成員之間高水平的業(yè)務(wù)協(xié)作行為和活動(dòng)，可以強(qiáng)化供應(yīng)鏈合作，在第三方物流服務(wù)中取得較高的供應(yīng)鏈績效水平。田（Tian）[ 31 ]從知識(shí)管理角度深入分析了供應(yīng)鏈合作關(guān)系與績效之間的內(nèi)在機(jī)制，指出供應(yīng)鏈合作關(guān)系對(duì)績效有明顯的正向影響。因此，提出如下假設(shè)：

H3：供應(yīng)鏈協(xié)作正向影響供應(yīng)鏈績效水平。

（五）大數(shù)據(jù)分析能力與供應(yīng)鏈協(xié)作

隨著商業(yè)環(huán)境的日益變化，供應(yīng)鏈的復(fù)雜度日益提升。供應(yīng)鏈中的數(shù)據(jù)運(yùn)轉(zhuǎn)速度越來越快，數(shù)據(jù)種類迅速增多，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在供應(yīng)鏈中的應(yīng)用逐步解決了數(shù)據(jù)分析的難題。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的前提，也是供應(yīng)鏈管理的核心問題之一。然而，供應(yīng)鏈中大數(shù)據(jù)分析技術(shù)考慮的關(guān)鍵問題是如何提高供應(yīng)鏈組織內(nèi)部之間和內(nèi)部與外部之間關(guān)系的密切程度。古納塞卡蘭（Gunasekaran）等[ 32 ]將物聯(lián)網(wǎng)與供應(yīng)鏈管理相結(jié)合，使供應(yīng)鏈上下游企業(yè)實(shí)現(xiàn)無縫對(duì)接和信息的共享，提升了供應(yīng)鏈抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力，強(qiáng)化了供應(yīng)鏈協(xié)同能力。沈（Shen）等[ 33 ]認(rèn)為，共享信息有助于供應(yīng)鏈各方更好地實(shí)現(xiàn)供需匹配，有助于企業(yè)收集更準(zhǔn)確的預(yù)測信息，并將其轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)模式，促進(jìn)商業(yè)模式的轉(zhuǎn)變。由此可見，強(qiáng)化供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)分析能力對(duì)供應(yīng)鏈協(xié)作有著十分重要的作用。因此，提出如下假設(shè)：

H4：大數(shù)據(jù)分析能力正向影響供應(yīng)鏈協(xié)作水平。

（六）大數(shù)據(jù)分析能力與供應(yīng)鏈績效

隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”的快速發(fā)展，線上線下的商業(yè)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)幾何級(jí)數(shù)增長，企業(yè)業(yè)務(wù)活動(dòng)分析的難度也迅速提高。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以有效提升業(yè)務(wù)活動(dòng)的針對(duì)性，凸顯供應(yīng)鏈對(duì)市場趨勢、客戶購買模式和產(chǎn)品維護(hù)周期等方面的決策優(yōu)勢，降低供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)成本，提升供應(yīng)鏈決策的效益。沈等[ 33 ]認(rèn)為，共享信息有助于提高供應(yīng)鏈績效，抓住商業(yè)機(jī)會(huì)。王（Wang）等[ 34 ]認(rèn)為，大數(shù)據(jù)技術(shù)與預(yù)測分析方法已廣泛應(yīng)用在供應(yīng)鏈運(yùn)營活動(dòng)中，有利于提高商業(yè)組織的整體供應(yīng)鏈績效水平。因此，提出如下假設(shè)：

H5：大數(shù)據(jù)分析能力提升供應(yīng)鏈績效水平。

（七）供應(yīng)鏈協(xié)作在大數(shù)據(jù)分析能力影響供應(yīng)鏈績效中的中介效應(yīng)

供應(yīng)鏈協(xié)作管理旨在尋求供應(yīng)鏈主體間的合作機(jī)制，以協(xié)同技術(shù)為支撐，以數(shù)據(jù)共享為基礎(chǔ)，從系統(tǒng)角度促進(jìn)供應(yīng)鏈主體之間的協(xié)同發(fā)展，提升供應(yīng)鏈整體競爭實(shí)力。通過供應(yīng)鏈主體的協(xié)作，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)提高了供應(yīng)鏈績效水平。因此，提出如下假設(shè)：

H6：供應(yīng)鏈協(xié)作在大數(shù)據(jù)分析能力影響供應(yīng)鏈績效中起到中介作用。

（一）變量測量

基于已有研究文獻(xiàn)，本研究采用結(jié)構(gòu)化問卷的測量方式，結(jié)合相應(yīng)的理論設(shè)計(jì)調(diào)研問卷；使用李克特7點(diǎn)量表的測度方式，設(shè)定1至7分，從非常不同意到非常同意逐步提升滿意程度。

有關(guān)變量表的設(shè)計(jì)，主要參照已有研究的成果。大數(shù)據(jù)分析能力主要參照阿克特（Akter）等[ 35 ]和斯里尼瓦桑（Srinivasan）等[ 36 ]的研究成果，供應(yīng)鏈績效和供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理文化主要參照喬杜里（Chowdhury）等[ 37 ]的研究成果，供應(yīng)鏈協(xié)作主要參照曼達(dá)爾（Mandal）等[ 38 ]的研究成果。具體題項(xiàng)如表1所示。

（二）樣本與數(shù)據(jù)來源

主要以國內(nèi)中小型企業(yè)中基層管理者為調(diào)查對(duì)象，依據(jù)《關(guān)于印發(fā)中小企業(yè)劃型標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的通知》確定調(diào)查對(duì)象所在企業(yè)的規(guī)模，通過委托調(diào)研的方式（委托第三方“問卷調(diào)研工作室”調(diào)研，涉及調(diào)研平臺(tái)包括問卷星、問卷網(wǎng)等，調(diào)研時(shí)間為2020年5月15日至2020年7月31日），獲取有效問卷150份，主要涉及快消品、餐飲等不同行業(yè)的企業(yè)（具體信息參見表2）。

（一）信效度分析

首先對(duì)問卷的效度進(jìn)行檢驗(yàn)。應(yīng)用SPSS軟件對(duì)問卷的KMO值和Bartlett值進(jìn)行檢驗(yàn)，其中KMO數(shù)值為0.890，大于0.7，因子顯著性水平小于0.001，說明適合做因子分析。因子分析結(jié)果顯示，因子載荷均大于0.7，且累計(jì)解釋度大于80%，說明各變量因子分析有效。收斂效度的開方值均大于各變量相關(guān)性系數(shù)，說明問卷有較好的區(qū)別效度。其次，對(duì)問卷的信度進(jìn)行檢驗(yàn)。一般認(rèn)為Cron？ bach’sα值應(yīng)大于0.7，0.7～0.8說明具有相當(dāng)信度，0.8以上說明信度較好。計(jì)算結(jié)果顯示，各變量Cronbach’sα值均大于0.9，說明量表符合信度的檢驗(yàn)要求（參見表3）。

（二）擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

在模型擬合過程中，對(duì)擬合優(yōu)度的數(shù)值進(jìn)行整體統(tǒng)計(jì)如表4所示。其中，χ2/df=1.557<2，顯示模型的擬合度較好；RMSEA=0.043<0.05，說明模型擬合效果比較理想；CFI和NNFI均超出建議值0.9，其他指標(biāo)與建議值差異較小。綜合模型的總體檢驗(yàn)結(jié)果，模型擬合滿足研究的基本要求。

（三）概念模型的檢驗(yàn)與修正

1.假設(shè)路徑檢驗(yàn)

本文使用結(jié)構(gòu)方程分析中的AMOS軟件對(duì)模型進(jìn)行數(shù)值驗(yàn)證。初始路徑擬合結(jié)果參見圖3，其中假設(shè)H2路徑系數(shù)T檢驗(yàn)結(jié)果未滿足在顯著性水平小于0.05條件下的檢驗(yàn)值，表明供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理文化與供應(yīng)鏈績效沒有直接關(guān)系。

2.概念模型修正分析

對(duì)模型初步分析可知，初始模型不成立，需對(duì)已有模型進(jìn)行修正，得到圖4所示的修正路徑。從適配指標(biāo)角度看，與初步模型相比，擬合參數(shù)有一定程度的提升，詳細(xì)結(jié)果參見表5。對(duì)修正模型進(jìn)行T檢驗(yàn)分析（參見圖5），可以發(fā)現(xiàn)修正后模型假設(shè)均成立。

（四）基于中小型企業(yè)的路徑對(duì)比分析

依據(jù)問卷中的中型企業(yè)和小型企業(yè)，對(duì)本文構(gòu)建的結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行分組模型分析，結(jié)果如表6所示。將小型企業(yè)設(shè)定為分組模型1，將中型企業(yè)設(shè)定為分組模型2?？梢园l(fā)現(xiàn)，供應(yīng)鏈協(xié)作在分組模型2中路徑不成立，但在整體模型和分組模型1中顯著成立，說明中型和小型企業(yè)對(duì)供應(yīng)鏈協(xié)作的認(rèn)知態(tài)度不同；其次，大數(shù)據(jù)分析能力在兩種類型企業(yè)的認(rèn)知水平存在差異，即從表6可以看出，雖然三種模型中的大數(shù)據(jù)分析能力正向影響供應(yīng)鏈績效均成立，但顯著性水平不同，分組模型1未呈現(xiàn)出分組模型2的顯著性水平，反映兩者對(duì)待大數(shù)據(jù)分析能力的態(tài)度不同。

（五）供應(yīng)鏈協(xié)作的中介作用分析

參照溫忠麟等[ 39 ]對(duì)中介效應(yīng)的檢驗(yàn)方式，這里分析不同層次供應(yīng)鏈協(xié)作的中介效應(yīng)，主要結(jié)果參見表7。

首先，檢驗(yàn)自變量BDAC與因變量SCP的回歸系數(shù)是否顯著。依據(jù)分析結(jié)果，整體模型中大數(shù)據(jù)分析能力與供應(yīng)鏈績效的回歸系數(shù)為0.521，且在0.05水平下顯著，說明大數(shù)據(jù)分析能力對(duì)供應(yīng)鏈績效有顯著影響。

其次，分別檢驗(yàn)自變量BDAC與中介變量SCC、中介變量SCC與因變量SCP的回歸系數(shù)。結(jié)果顯示，大數(shù)據(jù)分析能力與供應(yīng)鏈協(xié)作的回歸系數(shù)為0.048，且在0.05水平下顯著；供應(yīng)鏈協(xié)作與供應(yīng)鏈績效的回歸系數(shù)為0.227，且在0.05水平下顯著。

再次，檢驗(yàn)自變量BDAC和中介變量SCC對(duì)因變量SCP做分層回歸后檢驗(yàn)回歸系數(shù)是否顯著。結(jié)果顯示，回歸系數(shù)為0.412，在0.05水平下顯著。

最后，檢驗(yàn)中介效應(yīng)。結(jié)果顯示，加入中介效應(yīng)檢驗(yàn)后的回歸系數(shù)在顯著性水平為0.05時(shí)顯著，因此判斷供應(yīng)鏈協(xié)作在大數(shù)據(jù)分析能力與供應(yīng)鏈績效間起到部分中介作用。

同理，可以判斷小型企業(yè)的供應(yīng)鏈協(xié)作在大數(shù)據(jù)分析能力影響供應(yīng)鏈績效中起部分中介作用；中型企業(yè)的供應(yīng)鏈協(xié)作在大數(shù)據(jù)分析能力影響供應(yīng)鏈績效中無中介作用。

（一）大數(shù)據(jù)分析能力與供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理文化

從圖5可以看出，H1的研究假設(shè)成立。H1研究路徑說明，大數(shù)據(jù)分析能力在供應(yīng)鏈企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理中提供相應(yīng)的技術(shù)支持有助于企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理文化的形成。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)是數(shù)據(jù)可視化的有效工具，其主要作用在于對(duì)未來潛在風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測。當(dāng)企業(yè)累計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)增多時(shí)，數(shù)據(jù)所具備的沉淀效應(yīng)就可以發(fā)揮巨大的作用。隨著商業(yè)環(huán)境的日益復(fù)雜，供應(yīng)鏈運(yùn)營越來越呈現(xiàn)出突發(fā)性、動(dòng)態(tài)性、整體性等特點(diǎn)。利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，構(gòu)建相應(yīng)的非線性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型，對(duì)企業(yè)所處的風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境做出預(yù)測，及時(shí)調(diào)整企業(yè)的運(yùn)營方式，可以有效強(qiáng)化企業(yè)的正常運(yùn)行，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)管理文化，增強(qiáng)整體意識(shí)。從分組討論的結(jié)果可以看到，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)中小企業(yè)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理文化的建設(shè)均起到了積極的作用，其中小企業(yè)的路徑系數(shù)更為明顯。因?yàn)樾∑髽I(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理的能力較中型企業(yè)弱，在人、財(cái)、物等的調(diào)配上處于劣勢，它們更重視該技術(shù)在風(fēng)險(xiǎn)管理中的使用，以便增強(qiáng)企業(yè)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。

（二）供應(yīng)鏈協(xié)作與供應(yīng)鏈績效

從圖5可以看出，H3研究假設(shè)成立。此路徑成立說明供應(yīng)鏈協(xié)作有助于提高供應(yīng)鏈企業(yè)的整體協(xié)作能力，提升供應(yīng)鏈整體的績效水平。提高供應(yīng)鏈彈性可使企業(yè)在遇到風(fēng)險(xiǎn)時(shí)快速恢復(fù)到原有的績效狀態(tài)，充分利用合作伙伴的資源，減輕自身的損失。當(dāng)供應(yīng)鏈協(xié)作達(dá)到理想狀態(tài)時(shí)，各供應(yīng)鏈節(jié)點(diǎn)企業(yè)均從供應(yīng)鏈整體利益出發(fā)，提高供應(yīng)鏈的協(xié)同效應(yīng)，從整體上減少因外部環(huán)境帶來的不必要的損失。從分組討論的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，中型企業(yè)供應(yīng)鏈協(xié)同對(duì)供應(yīng)鏈績效直接關(guān)系并不成立，整體模型和小型企業(yè)在該方面成立，主要原因在于體量較大的中型企業(yè)自身具有良好的內(nèi)部協(xié)同性、較高的業(yè)務(wù)處理能力和業(yè)務(wù)績效水平，可以應(yīng)對(duì)各種業(yè)務(wù)活動(dòng)帶來的不確定性，往往處于核心企業(yè)的位置。但小企業(yè)自身體量較弱，一般會(huì)聯(lián)合多家企業(yè)形成局部的供應(yīng)鏈聯(lián)盟伙伴，協(xié)同績效水平較高，可信程度較為理想，并與伙伴企業(yè)共同發(fā)展。

（三）大數(shù)據(jù)分析能力與供應(yīng)鏈協(xié)作

從圖5可以看出，H4研究假設(shè)成立，表明大數(shù)據(jù)分析能力有益于提高決策的科學(xué)性和透明度，提升供應(yīng)鏈協(xié)作的整體效率。供應(yīng)鏈協(xié)作作為供應(yīng)鏈彈性管理的有效方式之一，可以提高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的及時(shí)性，使供應(yīng)鏈內(nèi)部及時(shí)做出調(diào)整，降低信息不對(duì)稱程度。而供應(yīng)鏈企業(yè)間的協(xié)作機(jī)制可以降低企業(yè)間信息不對(duì)稱的程度，增強(qiáng)企業(yè)間的信任感，提升企業(yè)的協(xié)作水平。

（四）大數(shù)據(jù)分析能力與供應(yīng)鏈績效

從圖5可以看出，H5研究假設(shè)成立。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用提高了企業(yè)科學(xué)決策和數(shù)字化能力，使企業(yè)在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生前就能夠做出相應(yīng)調(diào)整，提升整體供應(yīng)鏈的運(yùn)作效率。如庫存管理、物流路徑規(guī)劃等業(yè)務(wù)活動(dòng)中使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以減少因人為失誤帶來的損失。從分組模型中可以發(fā)現(xiàn)，雖然大數(shù)據(jù)分析能力對(duì)兩種類型企業(yè)均會(huì)提升供應(yīng)鏈績效水平，但中型企業(yè)表現(xiàn)得更顯著，這是因?yàn)樘岣叽髷?shù)據(jù)分析能力不僅需要基礎(chǔ)設(shè)備的投入，還需要高素質(zhì)的人力資源，這會(huì)增加企業(yè)的人力成本。中型企業(yè)規(guī)模較大，可支配的資本量要高于小型企業(yè)，更有條件提高人力資源的素質(zhì)。因此，雖然兩者所表現(xiàn)出的結(jié)論基本一致，但在實(shí)務(wù)活動(dòng)中仍會(huì)存在一定的差異。

（五）大數(shù)據(jù)分析能力影響供應(yīng)鏈績效——供應(yīng)鏈協(xié)作的中介效應(yīng)

從表7可以看出，H6研究假設(shè)成立，即在總體模型中呈現(xiàn)部分中介作用，但對(duì)不同規(guī)模的企業(yè)而言，卻存在不同的結(jié)論：在小型企業(yè)時(shí)，呈現(xiàn)出部分中介作用；在中型企業(yè)時(shí)，呈現(xiàn)出無中介作用。對(duì)于供應(yīng)鏈協(xié)作起到的作用，中小型企業(yè)的認(rèn)知并不完全一致，主要表現(xiàn)在小型企業(yè)的供應(yīng)鏈協(xié)作程度高于中型企業(yè)。在供應(yīng)鏈協(xié)作中，大數(shù)據(jù)分析可以起到識(shí)別、預(yù)測、優(yōu)化供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)運(yùn)作的作用，提高供應(yīng)鏈協(xié)作的集成度，使供應(yīng)鏈企業(yè)具有較高的集成效應(yīng)，提升數(shù)據(jù)帶來的科學(xué)化決策水平，進(jìn)而改善供應(yīng)鏈的整體績效。小型企業(yè)往往表現(xiàn)出一定程度的地域性特征，資金、技術(shù)、人力等規(guī)模較小，需要強(qiáng)化合作能力，獲取較高的績效水平。中型企業(yè)往往擁有較好的技術(shù)和較多資金的支持，可以取得較高的績效水平，更容易占據(jù)供應(yīng)鏈核心地位，因此表現(xiàn)出弱于小型企業(yè)的供應(yīng)鏈協(xié)作水平。

（一）研究結(jié)論與建議

本文立足于已有的研究成果，從供應(yīng)鏈彈性的角度研究了大數(shù)據(jù)分析能力對(duì)供應(yīng)鏈績效的影響，并以供應(yīng)鏈協(xié)作為中介變量說明了大數(shù)據(jù)分析能力與供應(yīng)鏈績效的關(guān)系。從中小型企業(yè)的角度對(duì)影響因素進(jìn)行對(duì)比分析，說明兩種企業(yè)大數(shù)據(jù)分析能力對(duì)供應(yīng)鏈績效的影響。主要結(jié)論如下：

第一，大數(shù)據(jù)分析能力與供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理文化呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，相較于中型企業(yè)而言，小型企業(yè)在該方面表現(xiàn)更為突出，其原因是大數(shù)據(jù)分析能力在風(fēng)險(xiǎn)管理和預(yù)測方面可以發(fā)揮積極作用，強(qiáng)化數(shù)據(jù)本身所具有的商業(yè)價(jià)值。大數(shù)據(jù)分析能力與供應(yīng)鏈協(xié)作呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，表明大數(shù)據(jù)分析能力確實(shí)在供應(yīng)鏈企業(yè)協(xié)作過程中起到了輔助決策的作用，對(duì)企業(yè)運(yùn)營有重要影響。但從小型企業(yè)角度看，大數(shù)據(jù)分析能力的構(gòu)建往往需要投入巨額成本，會(huì)對(duì)其發(fā)展產(chǎn)生一定程度的影響。

第二，供應(yīng)鏈協(xié)作與供應(yīng)鏈績效呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。從中小企業(yè)的角度看，供應(yīng)鏈協(xié)作對(duì)小型企業(yè)供應(yīng)鏈績效的影響更為顯著。

第三，供應(yīng)鏈協(xié)作在大數(shù)據(jù)分析能力與供應(yīng)鏈績效的關(guān)系中發(fā)揮中介作用。供應(yīng)鏈協(xié)作在提高大數(shù)據(jù)分析能力和供應(yīng)鏈績效的關(guān)系中處于較為關(guān)鍵的位置，尤以小型企業(yè)表現(xiàn)更為突出。這也說明供應(yīng)鏈協(xié)作是提升供應(yīng)鏈管理效率的重要方式之一。

中小企業(yè)在大數(shù)據(jù)分析能力的構(gòu)建中應(yīng)積極發(fā)揮數(shù)據(jù)帶來的價(jià)值，加強(qiáng)大數(shù)據(jù)公共信息平臺(tái)建設(shè)，在公共政策和資金方面加大對(duì)小型企業(yè)的支持力度；中型企業(yè)應(yīng)增強(qiáng)供應(yīng)鏈協(xié)作意識(shí)，注重供應(yīng)鏈關(guān)系管理，積極加強(qiáng)自身與供應(yīng)鏈其他企業(yè)的協(xié)作關(guān)系，加強(qiáng)對(duì)商業(yè)伙伴的關(guān)系管理；強(qiáng)化大數(shù)據(jù)分析意識(shí)，提高供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理能力，加強(qiáng)企業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)，為供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)管理提供系統(tǒng)支持。中小型企業(yè)應(yīng)從供應(yīng)鏈戰(zhàn)略的角度提高企業(yè)協(xié)同能力，構(gòu)建供應(yīng)鏈協(xié)同機(jī)制，樹立整體意識(shí)和大局意識(shí)，避免因企業(yè)文化特征差異性引發(fā)的企業(yè)沖突，塑造協(xié)同文化。

（二）展望

在研究過程中，本文尚存在一些不足。從整體看，供應(yīng)鏈彈性管理涉及供應(yīng)鏈企業(yè)的各個(gè)方面，本文僅討論大數(shù)據(jù)分析能力、供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理文化、供應(yīng)鏈協(xié)作等變量有些片面，后續(xù)研究會(huì)進(jìn)一步分解供應(yīng)鏈彈性管理的其他要素，分析各要素之間的關(guān)系，研究不同要素對(duì)供應(yīng)鏈運(yùn)營的影響；在研究大數(shù)據(jù)分析能力和供應(yīng)鏈績效間的關(guān)系時(shí)，本文未對(duì)中間過程進(jìn)行充分分解，缺乏深入的討論。未來的研究將進(jìn)一步討論大數(shù)據(jù)分析能力對(duì)供應(yīng)鏈績效的影響機(jī)理，以及供應(yīng)鏈彈性管理中不同要素在供應(yīng)鏈運(yùn)營中扮演的角色。

參考文獻(xiàn)：

[1]丁俊發(fā).改革開放40年中國物流業(yè)發(fā)展與展望[J].中國流通經(jīng)濟(jì)，2018（4）：3-17.

[2]LEE H L.The triple-a supply chain[J].Harvard business re？ view，2004（10）：102-113.

[3]CHOI T，WALLACE S W，WANG Y.Big data analytics in operations management[J].Production and operations man？ agement，2018（10）：1 868-1 883.

[4]GUNASEKARAN A，PAPADOPOULOS T，DUBEY R，et al.Big data and predictive analytics for supply chain and organizational performance[J].Journal of business research，2017，70：308-317.

[5]關(guān)增建.略談中國歷史上的弓炸彈力測試[J].自然辯證法通訊，1994（6）：50-54.

[6]TREDGOLD T XLVI.On the resilience of materials；with ex？ periments[J].Thephilosophicalmagazine，2009，51：276-279.

[7]HOLLING C S.Resilience and stability of ecological systems[J].Annual review of ecology & systematics，1973（4）：1-23.

[8]GUNDERSON L H.Resilience and the behavior of largescale systems[M].Washington：Island Press，2002：3-20.

[9]NAJJAR W，GAUDIOT J L.Network resilience：a measure of network fault tolerance[J].Computers IEEE transactions on，1990（2）：174-181.

[10]MALLAK L.Putting organizational resilience to work[J].In？ dustrial management，1998（6）：8-13.

[11]RICE J，CANIATO F.Building a secure and resilient sup？ ply network[J].Supply chain management review，2003（5）：22-30.

[12]SHEFFI Y.Building a resilient supply chain[J].Harvard business review，2005（8）：1-4.

[13]VAN WAGENBERG C P A，ARAMYAN L H，DE LAU？ WERE C C，et al.A Bayesian network as a tool to measure supply chain resilience[EB/OL].（2018-07-28）[2018-12- 01].https：//library.wur.nl/WebQuery/wurpubs/535815.

[14]KERN D，MOSER R，HARTMANN E，et al.Supply risk management：model development and empirical analysis[J]. International journal of physical distribution & logistics management，2013（1）：60-82.

[15]PETTIT T J，CROXTON K L，F(xiàn)IKSEL J.Ensuring supply chain resilience：development and implementation of an as？ sessmenttool[J].Journalofbusinesslogistics，2013（1）：46-76.

[16]HOHENSTEIN N O，F(xiàn)EISEL E，HARTMANN E，et al. Research on the phenomenon of supply chain resilience[J]. International journal of physical distribution & logistics management，2015（1/2）：90-117.

[17]ALI A，MAHFOUZ A，ARISHA A.Analyzing supply chain resilience：integrating the constructs in a concept mapping framework via a systematic literature review[J]. Supply chain management-an international journal，2017（1）：16-39.

[18]WAMBA S F，AKTER S，EDWARDS A，et al.How‘big data’can make big impact：findings from a systematic re？ view and a longitudinal case study[J].International journal of production economics，2015，165：234-246.

[19]JI-FAN REN S，F(xiàn)OSSO WAMBA S，AKTER S，et al. Modelling quality dynamics，business value and firm per？ formance in a big data analytics environment[J].Internation？ al journal of production research，2017（17）：5 011-5 026.

[20]GROSSMAN R，SIEGEL K.Organizational models for big data and analytics[J].2014（1）：20-25.

[21]SRINIVASAN R，SWINK M.An investigation of visibility and flexibility as complements to supply chain analytics：an organizational information processing theory perspective[J].Production and operations management，2018（10）：1 849-1 867.

[22]WANGG，GUNASEKARANA，NGAIEWT，etal.Bigda？ ta analytics in logistics and supply chain management：cer？ tain investigations for research and applications[J].Interna？ tionaljournalofproductioneconomics，2016，176：98-110.

[23]AQLAN F，LAM S S.Supply chain risk modelling and miti？ gation[J].International journal of production research，2015（18）：5 640-5 656.

[24]SUNJKA B P，SKLAR- CHIK M.Supply chain risk and small and medium manufacturing enterprises in South Afri？ ca[C].Cape Town：CIE42 Proceedings，2012.

[25]LANDEROS R，MONCZKA R M.Cooperative buyer/seller relationships and a firm’s competitive posture[J].Journal of purchasing and materials management，1989（3）：9-18.

[26]JüTTNER U，MAKLAN S.Supply chain resilience in the global financial crisis：an empirical study[J].Supply chain management：an international journal，2011（4）：246-259.

[27]MANI V ENKATESH，DELGADO C，HAZEN B T，et al. Mitigating supply chain risk via sustainability using big da？ ta analytics：evidence from the manufacturing supply chain[J].Sustainability，2017（4）：608.

[28]KIGOZI P.Supply chain risk perception，uncertainty，sup？ ply chain risk management and upstream supply chain per？ formance of agro processing industries in Uganda[D].Kam？ pala：Makerere University，2014.

[29]XU L，BEAMON B M.Supply chain coordination and coop？ eration mechanisms：an attribute-based approach[J].Jour？ nal of supply chain management，2006（1）：4-12.

[30]CHENG J H，TANG C H.Interorganizational cooperation and supply chain performance in the context of third party logistics services[J].Asia Pacific management review，2014（4）：375-390.

[31]TIAN A.The impact of supply chain cooperative relation？ ship on performance：a knowledge management perspective[J].Journalofservicescienceand management，2018（1）：44.

[32]GUNASEKARAN A，PAPADOPOULOS T，DUBEY R，et al.Big data and predictive analytics for supply chain and organizational performance[J].Journal of business research，2017，70：308-317.

[33]SHEN B，CHAN H L.Forecast information sharing for managing supply chains in the big data era：recent develop？ ment and future research[J].Asia-Pacific journal of opera？ tional research，2017（1）：1740001-1—1740001-26.

[34]WANG G，GUNASEKARAN A，NGAI E W T，et al.Big da？ ta analytics in logistics and supply chain management：cer？ tain investigations for research and applications[J].Interna？ tionaljournalofproductioneconomics，2016，176：98-110.

[35]AKTER S，WAMBA S F，GUNASEKARAN A，et al. How to improve firm performance using big data analytics capability and business strategy alignment？[J].International journal of production economics，2016，182：113-131.

[36]SRINIVASAN R，SWINK M.An investigation of visibility and flexibility as complements to supply chain analytics：an organizational information processing theory perspective[J].Production and operations management，2018（10）：1 849-1 867.

[37]CHOWDHURY M M H，QUADDUS M.Supply chain read？ iness，response and recovery for resilience[J].Supply chain management，2016（6）：709-731.

[38]MANDAL S，SARATHY R.The effect of supply chain rela？ tionships on resilience：empirical evidence from India[J]. Global business review，2018（3_suppl）：S196-S217.

[39]溫忠麟，侯杰泰，張雷.調(diào)節(jié)效應(yīng)與中介效應(yīng)的比較和應(yīng)用[J].心理學(xué)報(bào)，2005（2）：268-274.

責(zé)任編輯：方程

How Big Data Analysis Capability Affects Supply Chain Performance

——an Analysis Based on Supply Chain Resilience

ZHU Xin-qiu

（School of Business Administration，Huaqiao University，Quanzhou 362021，F(xiàn)ujian，China）

Abstract：In recent years，with the emergence of new technologies，technologies such as big data and artificial intelligence have greater impact on supply chain management. Among these technologies，big data analysis capability，which is one of the important capabilities that supply chain enterprises should have，has greater impact on supply chain resilience management. For enterprises with different scale，such issues as how big data analysis capability works，what impact it has on supply chain performance，and how important it is are worth exploring. From the perspective of risk management and based on supply chain resilience theory，the author analyzes the relationship between supply chain resilient factors（e.g. supply chain risk management culture and supply chain collaboration）and big data analysis capability and supply chain performance. By means of questionnaire survey，the author quantitatively studies the impact of big data analysis capability of enterprises with different scale on supply chain performance. It is found that：big data analysis capability is positively related to supply chain risk management culture，especially for small enterprises；supply chain collaboration is positively related to supply chain performance，and supply chain collaboration will play a more significant role in small enterprises；and supply chain collaboration plays a partial mediating role in the positive impact of big data analysis capability on supply chain performance. Big data analysis capability is an effective way for us to improve the performance and competitive strength of supply chain enterprises. SMEs should enhance the big data analysis capability，improve the enterprise collaboration capability，build the supply chain collaboration mechanism，and improve the capability to deal with supply chain risk from the perspective of supply chain strategy.

Key words：supply chain resilience management；Big Data analysis capabilities；supply chain performance；supply chain risk management culture；supply chain collaboration