供應(yīng)鏈中斷情境下考慮政府補(bǔ)貼的恢復(fù)策略

陶俐言，孫洪達(dá)，曹怡恒，溫 馨，劉春來，苑嘉航

(1.杭州電子科技大學(xué) 工業(yè)工程與管理研究所，浙江 杭州 310018；2.中國(guó)聯(lián)合工程有限公司，浙江 杭州 310018)

0 引言

2020年12月中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議將增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈自主可控能力放到僅次于戰(zhàn)略科技的重要位置，被確立為構(gòu)建新發(fā)展格局的基礎(chǔ)。目前，新冠疫情尚未結(jié)束，全球經(jīng)濟(jì)仍將深度衰退。而供應(yīng)鏈在全球貿(mào)易中占據(jù)核心地位，疫情對(duì)供應(yīng)鏈的沖擊是深遠(yuǎn)的。不同于2008年金融危機(jī)從需求層面對(duì)全球供應(yīng)鏈的沖擊，也不同于2003年全球化程度不高時(shí)SARS疫情對(duì)供應(yīng)鏈的沖擊，此次新冠疫情的全球蔓延首先從供給側(cè)對(duì)全球供應(yīng)鏈系統(tǒng)造成多方位中斷的影響，加之疫情范圍之廣、速度之快、影響之大，又進(jìn)一步從需求層面繼續(xù)放大全球供應(yīng)鏈系統(tǒng)的脆弱性[1]。供應(yīng)鏈中斷是不可能消除的，供應(yīng)鏈中斷發(fā)生時(shí)更應(yīng)該側(cè)重于制定恢復(fù)模型和策略方面的研究[2]。企業(yè)未能實(shí)施適當(dāng)?shù)墓?yīng)鏈恢復(fù)策略將會(huì)導(dǎo)致企業(yè)倒閉[3]。因此，供應(yīng)鏈恢復(fù)策略對(duì)全球經(jīng)濟(jì)恢復(fù)以及企業(yè)盈利具有重大意義。

新冠疫情暴發(fā)是供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的一種特殊情況，它具有3個(gè)顯著特征：①長(zhǎng)期干擾的存在及其不可預(yù)測(cè)的規(guī)模；②供應(yīng)鏈中同時(shí)引發(fā)中斷連鎖反應(yīng)和疫情傳播；③供應(yīng)、需求和物流基礎(chǔ)設(shè)施的同時(shí)中斷[4]。因此，新冠疫情背景下供應(yīng)鏈的恢復(fù)需要從新的角度去思考。針對(duì)傳統(tǒng)供應(yīng)鏈恢復(fù)策略問題，閆妍等[5]研究了網(wǎng)絡(luò)正常運(yùn)行和有單一節(jié)點(diǎn)失效情況下供應(yīng)鏈的應(yīng)急調(diào)度問題，建立了有限資源約束下的單目標(biāo)成本優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，以實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈運(yùn)行總成本最小;CHANG等[6]通過系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)考察了由三級(jí)供應(yīng)鏈中不同層級(jí)的提前期對(duì)供應(yīng)鏈彈性績(jī)效的影響，表明主要的中斷影響會(huì)隨著交付周期差異而惡化，并建議企業(yè)采用適度的訂購(gòu)約束并保持備用供應(yīng);AZADEGAN等[7]采用實(shí)證研究方式，運(yùn)用權(quán)變組織理論和信息加工理論，證明了業(yè)務(wù)連續(xù)性計(jì)劃有助于控制供應(yīng)鏈中斷造成的損害。以上研究有助于供應(yīng)鏈的恢復(fù)，但只從某一方或者單一情境下研究供應(yīng)鏈恢復(fù)難免存在不足，并未考慮突發(fā)事件下多種中斷情境的發(fā)生。

針對(duì)疫情下供應(yīng)鏈恢復(fù)問題，李寧[8]通過構(gòu)建新型冠狀病毒肺炎疫情應(yīng)急供應(yīng)鏈協(xié)同管理框架，采用協(xié)同管理手段，消除疫情應(yīng)急物資供應(yīng)可能發(fā)生的不協(xié)調(diào)現(xiàn)象;樊雪梅等[9]從預(yù)測(cè)能力、適應(yīng)能力、反應(yīng)能力、恢復(fù)能力、學(xué)習(xí)能力5個(gè)維度構(gòu)建了供應(yīng)鏈韌性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，通過熵權(quán)-TOPSIS法對(duì)新冠疫情下的汽車企業(yè)供應(yīng)鏈韌性進(jìn)行評(píng)價(jià)并對(duì)其恢復(fù)提出建議;GOVINDAN等[10]開發(fā)了基于醫(yī)生知識(shí)和模糊推理系統(tǒng)的實(shí)用決策支持系統(tǒng)，用于對(duì)社區(qū)成員進(jìn)行分類，通過增加隸屬函數(shù)的個(gè)數(shù)來提高決策支持系統(tǒng)的精度，以幫助醫(yī)療供應(yīng)鏈中的需求管理;IVANOV等[11]從復(fù)原力的角度，將供應(yīng)鏈系統(tǒng)作為一個(gè)整體向社會(huì)提供確保長(zhǎng)期生存所需的服務(wù)，并結(jié)合新冠肺炎病毒暴發(fā)的例子，表明供應(yīng)鏈系統(tǒng)的生存需要廣泛考慮單個(gè)供應(yīng)鏈系統(tǒng)的恢復(fù)能力;楊洋等[12]指出關(guān)于企業(yè)供應(yīng)鏈恢復(fù)的影響因素主要涉及政府、企業(yè)、消費(fèi)者3個(gè)方面，并運(yùn)用扎根理論表明了疫情下供應(yīng)鏈恢復(fù)可以采用分布喚醒的方式;PAUL等[13]通過數(shù)學(xué)建模方法為疫情期間高需求產(chǎn)品構(gòu)建了生產(chǎn)恢復(fù)模型，其恢復(fù)模型能夠在供應(yīng)鏈中斷的情況下調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃以提高制造商的利潤(rùn)，但并未考慮到疫情期間低需求產(chǎn)品的供應(yīng)鏈恢復(fù);IVANOV等[14]考慮到疫情傳播的速度、供應(yīng)鏈成員中斷的持續(xù)時(shí)間以及需求下降等因素，通過仿真模擬表明了供應(yīng)鏈的績(jī)效取決于疫情暴發(fā)時(shí)間和漣漪效應(yīng)，以及供應(yīng)鏈不同層級(jí)設(shè)施中斷和恢復(fù)的順序。以上研究都是以疫情實(shí)際情況為出發(fā)點(diǎn)，有助于推進(jìn)供應(yīng)鏈的恢復(fù)，但均未考慮政府補(bǔ)貼對(duì)供應(yīng)鏈恢復(fù)的影響。

通過分析2020年9月28日之前的文獻(xiàn)綜述可知，疫情下供應(yīng)鏈的研究大多數(shù)集中在高需求基本商品和醫(yī)療保健產(chǎn)品的供應(yīng)鏈上，而低需求商品和中小企業(yè)在很大程度上被忽視了[15]。不可否認(rèn)，疫情下食品、藥品等高需求物資在全球抗疫中發(fā)揮著重要作用，但并不意味著要忽視低需求產(chǎn)品的供應(yīng)鏈恢復(fù)。低需求產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)在擴(kuò)大就業(yè)，提高人均收入等方面發(fā)揮著不可替代的作用。商業(yè)航空航天、旅游、石油天然氣、汽車、服裝以及時(shí)尚用品是首當(dāng)其沖受到新冠疫情影響的行業(yè)[16]。根據(jù)觀察數(shù)據(jù)，在2020年第一季度，航空損失的影響可能會(huì)使世界國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值下降0.02%～0.12%，在最糟糕的情況下，到2020年底，損失可能高達(dá)1.41%～1.67%，失業(yè)人數(shù)可能達(dá)到2500萬～3000萬[17]。疫情下石油需求的崩潰對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了長(zhǎng)期影響，包括永久性直接和間接工作崗位的喪失以及由于需求不足而被擠出市場(chǎng)的公司，并導(dǎo)致全球范圍內(nèi)5 000萬人失業(yè)[18]。新冠疫情的暴發(fā)暴露了南亞國(guó)家服裝供應(yīng)鏈的脆弱性，數(shù)百萬工人失業(yè)并面臨著不確定的未來[19]。大量的失業(yè)意味著人們的收入降低，這也會(huì)加劇疫情防控的難度。如果人們沒有足夠的食物和金錢來滿足基本需求，像封鎖這樣的必要措施將變得不可能實(shí)施[20]。因此，疫情下低需求產(chǎn)品供應(yīng)鏈的恢復(fù)是非常重要的。

本文在PAUL等[13]研究的基礎(chǔ)上，以疫情期間低需求產(chǎn)品為研究對(duì)象，借鑒OLIVARES-AGUILA等[21]的模型，該模型提供了一個(gè)整體分析供應(yīng)鏈績(jī)效的模型，以評(píng)估產(chǎn)能中斷對(duì)不同關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)的影響。本文所構(gòu)建模型與原模型[21]不同之處在于：首先，原模型并未考慮到政府補(bǔ)貼在供應(yīng)鏈恢復(fù)中的作用；其次，原模型僅考慮了產(chǎn)能中斷情境，而忽略了需求中斷情境；最后，原模型所采用的是四級(jí)供應(yīng)鏈，而本文采用的是二級(jí)供應(yīng)鏈。

參考IVANOV等[14]關(guān)于疫情下供應(yīng)鏈中斷的參數(shù)設(shè)置，從產(chǎn)能中斷和需求中斷視角，探討政府補(bǔ)貼策略的選擇對(duì)供應(yīng)鏈恢復(fù)效果的影響，應(yīng)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)構(gòu)建二級(jí)供應(yīng)鏈模型，研究不同中斷情境下補(bǔ)貼策略的最優(yōu)選擇。運(yùn)用仿真模擬分析供應(yīng)鏈成員在不同中斷情境下的累計(jì)利潤(rùn)變化，以期供應(yīng)鏈成員通過政府補(bǔ)貼策略的選擇來加快供應(yīng)鏈的恢復(fù)，進(jìn)而優(yōu)化資源配置，提高補(bǔ)貼政策制定的科學(xué)合理化，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈利益最大化，為疫情下低需求產(chǎn)品供應(yīng)鏈的恢復(fù)研究提供了參考。

1 構(gòu)建模型

1.1 系統(tǒng)邊界的確定

考慮政府補(bǔ)貼因素和需求中斷情境，針對(duì)疫情期間的低需求產(chǎn)品，構(gòu)建以制造商和配送中心為對(duì)象的二級(jí)供應(yīng)鏈，并允許缺貨以延期交貨的形式出現(xiàn)。由新冠疫情暴發(fā)的特征可知[4]，中斷情境為制造商的產(chǎn)能中斷和配送中心的需求中斷同時(shí)發(fā)生。配送中心被視為將企業(yè)與其客戶和供應(yīng)商聯(lián)系起來的能力，它向需求地點(diǎn)或者消費(fèi)者提供供應(yīng)[22]。對(duì)于需求中斷，需求計(jì)劃是有效的，因?yàn)樗梢酝ㄟ^主動(dòng)策略減少下游供應(yīng)鏈的中斷[23]，而政府機(jī)構(gòu)在需求中斷中發(fā)揮了主導(dǎo)作用[24]。因此，政府對(duì)制造商的補(bǔ)貼目的在于通過增加產(chǎn)能帶動(dòng)供應(yīng)鏈的恢復(fù)，而政府對(duì)配送中心的補(bǔ)貼目的在于通過刺激消費(fèi)帶動(dòng)供應(yīng)鏈恢復(fù)。由于政府資源有限，政府只能對(duì)其中一個(gè)對(duì)象進(jìn)行補(bǔ)貼，通過補(bǔ)貼前后累計(jì)利潤(rùn)指標(biāo)變化，評(píng)估政府補(bǔ)貼的有效性，以供應(yīng)鏈成員累計(jì)利潤(rùn)最大化或損失最小化作為供應(yīng)鏈恢復(fù)的目標(biāo)。

情境的規(guī)劃可以細(xì)分為具有不同可能性和信息集的情境，這些情境與不同類型的模糊性(如解釋下或概率性)以及正常和破壞性的背景有關(guān)[25]。供應(yīng)鏈中斷情境細(xì)分為完全中斷和部分中斷兩種情況，主要依據(jù)中斷的嚴(yán)重性程度劃分。然而，“嚴(yán)重性”的概念是多方面的，需要考慮企業(yè)各種特有因素，因此，用實(shí)際的客觀標(biāo)準(zhǔn)討論中斷嚴(yán)重性是不可能的[26]。本文以中斷率大小表示完全中斷和部分中斷的嚴(yán)重性程度。供應(yīng)鏈中斷必然會(huì)對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生影響。對(duì)于經(jīng)濟(jì)體中的生產(chǎn)流動(dòng)性而言，經(jīng)濟(jì)影響包括主要經(jīng)濟(jì)損失和連帶經(jīng)濟(jì)損失兩個(gè)部分，前者表明生產(chǎn)損失直接受到一個(gè)部門變化的影響，后者表明由于所有部門之間的相互聯(lián)系，供應(yīng)鏈中其他部門的產(chǎn)出損失會(huì)接踵而至[27]，這意味著產(chǎn)能中斷會(huì)給企業(yè)增加額外的成本。而產(chǎn)能大小與制造產(chǎn)品的技術(shù)是緊密相連的。制造產(chǎn)品的技術(shù)指為產(chǎn)生特定輸出所需的輸入，當(dāng)“最佳”技術(shù)的產(chǎn)能由于供應(yīng)限制而受限時(shí)，將采用效率低的技術(shù)來進(jìn)行產(chǎn)品生產(chǎn)，而效率低的技術(shù)會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)成本上升[28]，即產(chǎn)能中斷的嚴(yán)重性程度會(huì)導(dǎo)致企業(yè)以不同的工作效率以及成本進(jìn)行運(yùn)營(yíng)。產(chǎn)能中斷程度越嚴(yán)重，制造商工作效率越低，且運(yùn)營(yíng)成本也會(huì)相應(yīng)上升。因此，中斷情況下制造商及配送中心以提高成本為代價(jià)繼續(xù)工作，但是工作效率降低，完全中斷情境下的成本代價(jià)比部分中斷情境下的成本高。

當(dāng)資本和勞動(dòng)力限制都被考慮在內(nèi)時(shí)，剩余的產(chǎn)能可以用特定公式來估計(jì)[29]。在產(chǎn)能可用或不可用的情況下，產(chǎn)能中斷率的表示通常作為[0-1]函數(shù)執(zhí)行[30]。因此，產(chǎn)能中斷率為1，代表產(chǎn)能完全中斷。OLIVARES-AGUILA等[21]在研究產(chǎn)能中斷對(duì)供應(yīng)鏈影響時(shí)，以不同的產(chǎn)能中斷率代表供應(yīng)鏈中斷的嚴(yán)重性程度，主要表現(xiàn)為隨著產(chǎn)能中斷率的升高，利潤(rùn)相應(yīng)降低。若產(chǎn)能數(shù)據(jù)無法獲取，可以通過設(shè)置一個(gè)固定比率，將資本損失轉(zhuǎn)化為產(chǎn)能損失[29]。例如，由于員工因疾病或死亡或者被隔離而無法工作，將疫情沖擊下所幸存的產(chǎn)能定義為可用勞動(dòng)力比例與正常產(chǎn)能的乘積[31]。供應(yīng)鏈考慮了積壓訂單和催交的情況。催交指通過選擇更快的運(yùn)輸方式或生產(chǎn)調(diào)整(例如，加班、額外班次、兼職幫助、備用路線和外包)來實(shí)現(xiàn)加急，以減少生產(chǎn)或者運(yùn)輸?shù)臅r(shí)間，使部分延期交貨的訂單在隨后的階段中趕上，其性能會(huì)受到訂單催促程度的影響，但是催交可能會(huì)增加運(yùn)輸和生產(chǎn)的成本[32]。由于疫情的封閉隔離措施，導(dǎo)致人們無法正常工作，制造商很難在中斷期間采用雇傭額外勞動(dòng)力等方式來加快企業(yè)的生產(chǎn)進(jìn)度。這為制造商在中斷結(jié)束后才能進(jìn)行催交提供了假設(shè)依據(jù)。

政府補(bǔ)貼在供應(yīng)鏈恢復(fù)中發(fā)揮著重要的作用。政府補(bǔ)貼既可以提高產(chǎn)能，也可以促進(jìn)消費(fèi)需求。從補(bǔ)貼事件發(fā)生的當(dāng)期開始，政府補(bǔ)貼的邊際效應(yīng)線向右上方傾斜，并且隨著時(shí)間的推移，邊際效應(yīng)線向右上方傾斜的幅度總體上逐步變大，這再次表明政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)產(chǎn)能利用率提升的促進(jìn)作用隨時(shí)間推移逐步增強(qiáng)[33]，為產(chǎn)能與政府補(bǔ)貼的關(guān)系提供了假設(shè)依據(jù)。由于生產(chǎn)補(bǔ)貼更關(guān)注于企業(yè)的生產(chǎn)和行業(yè)規(guī)模，企業(yè)更趨向于直接購(gòu)買技術(shù)，以提高企業(yè)的生產(chǎn)水平[34]。而疫情下勞動(dòng)力不足的問題日漸突出，為避免勞動(dòng)力短缺所帶來的影響，企業(yè)更傾向于使用全自動(dòng)化、智能化的生產(chǎn)設(shè)備，以減少對(duì)勞動(dòng)力的需求，這為補(bǔ)貼后新增產(chǎn)能一直存在提供了假設(shè)依據(jù)。由于投資鋼鐵、原鋁、造船等行業(yè)需要較長(zhǎng)的生產(chǎn)周期才能形成生產(chǎn)能力，在研究產(chǎn)能過剩時(shí)只能考慮下一期新投產(chǎn)產(chǎn)能,而不能將正在施工興建的產(chǎn)能都計(jì)算進(jìn)去[35]。因此，在構(gòu)建政府補(bǔ)貼與產(chǎn)能關(guān)系時(shí)，需要考慮補(bǔ)貼產(chǎn)能生效等待時(shí)間。無論非合作博弈還是合作博弈，制造商和零售商的銷售額均隨著政府補(bǔ)貼增加而增加，而且合作情形下銷售額的增速更大[36]。因此，在構(gòu)建政府補(bǔ)貼與需求關(guān)系時(shí)，需要考慮政府補(bǔ)貼對(duì)市場(chǎng)需求的敏感系數(shù)以及消費(fèi)者價(jià)格敏感度。

疫情對(duì)企業(yè)和供應(yīng)鏈產(chǎn)生的影響包括降低其效率和績(jī)效[31]。美國(guó)供應(yīng)管理協(xié)會(huì)(the Institute for Supply Management, ISM)對(duì)約600家美國(guó)公司的調(diào)查顯示，供應(yīng)商平均以50%的產(chǎn)能運(yùn)營(yíng)，導(dǎo)致57%的受訪者最終產(chǎn)品交付周期延長(zhǎng)，對(duì)收入的負(fù)面影響在5.6%～15%之間[14]。這說明疫情對(duì)企業(yè)造成了50%的產(chǎn)能中斷，為部分產(chǎn)能中斷參數(shù)設(shè)置提供了依據(jù)。需求中斷會(huì)增加或減少市場(chǎng)需求，并進(jìn)一步影響市場(chǎng)的穩(wěn)定性和可持續(xù)性[37]。當(dāng)關(guān)鍵市場(chǎng)中大量的市場(chǎng)容量喪失(即銷售上限顯著降低)時(shí)，需求側(cè)的不確定性被稱為市場(chǎng)需求中斷[38]。疫情下低需求產(chǎn)品的需求中斷主要表現(xiàn)為需求的下降。為了模擬需求中斷，假設(shè)需求變化取決于中斷情境，這與BEHZADI等[38]的假設(shè)一致。中斷是不確定的，因?yàn)樗鼈儽举|(zhì)上是概率性的[39]。因此，需求中斷程度可以用需求中斷率來表示。ALI等[40]在研究需求中斷如何影響供應(yīng)鏈決策時(shí)，將需求中斷率的變化范圍設(shè)為0～1區(qū)間。需求中斷的概率越大，需求中斷的比例越大，則市場(chǎng)的需求也會(huì)相應(yīng)減少[41]。而需求中斷對(duì)供應(yīng)鏈的影響主要體現(xiàn)在供應(yīng)鏈利潤(rùn)的分配上[42],預(yù)期的利潤(rùn)隨著需求中斷率的增加而降低[38]。因此，對(duì)于疫情下低需求產(chǎn)品而言，相比較部分需求中斷，完全需求中斷對(duì)供應(yīng)鏈利潤(rùn)產(chǎn)生的影響更嚴(yán)重，主要表現(xiàn)為利潤(rùn)的下降。

借鑒IVANOV等[14]由疫情導(dǎo)致市場(chǎng)需求中斷率為50%以及中斷持續(xù)時(shí)間的設(shè)置，為需求中斷參數(shù)設(shè)置提供了依據(jù)。由于需求部分中斷和完全中斷的客觀劃分標(biāo)準(zhǔn)很難確定，關(guān)于需求的部分中斷和完全中斷的假設(shè)參考了社會(huì)比較理論中的“相對(duì)位置”。相對(duì)位置指的是個(gè)體在與參照對(duì)象進(jìn)行特定事項(xiàng)的比較和排序中所處的位置，相對(duì)位置的參照對(duì)象既可以是隸屬群體，也可以是非隸屬群體[43]。假設(shè)需求部分中斷是以需求完全中斷作為參照對(duì)象，當(dāng)需求完全中斷減輕到一定程度時(shí)，就可以得到需求部分中斷。

而關(guān)于需求完全中斷與部分中斷的界限，則依據(jù)模糊集合理論進(jìn)行假設(shè)。HUANG等[44]認(rèn)為需求是一個(gè)三角模糊數(shù)。不確定的產(chǎn)品需求可以用三角模糊數(shù)來衡量[45],模糊集合理論具有廣泛的適用性。對(duì)于對(duì)時(shí)間和季節(jié)需求敏感的生物醫(yī)學(xué)，用模糊數(shù)學(xué)方法擬合的不確定需求明顯優(yōu)于一般的隨機(jī)分布函數(shù)[46]。當(dāng)決策者無法確定需求明確的邊界時(shí)，模糊性具有捕獲需求的參數(shù)性質(zhì)[47]。CHEN[22]運(yùn)用模糊集合理論和偏好理論構(gòu)建模糊偏好關(guān)系矩陣來表示一個(gè)配送中心位置相對(duì)于另一個(gè)配送中心位置的偏好程度。同理，需求部分中斷相對(duì)于需求完全中斷的程度也可以用模糊集合理論來表示。

隸屬度為1的元素肯定屬于該模糊集，隸屬度為0的元素肯定不屬于該模糊集，而在(0,1)內(nèi)的隸屬函數(shù)值，形成了不分明邊界，因此也將模糊集稱為不分明子集[48]。隸屬度越是接近1，則屬于該模糊集的程度就越大;反之，隸屬度越接近0，則屬于該模糊集的程度也就越小。假設(shè)以隸屬度為0.1代表無限接近0，當(dāng)需求完全中斷率為0.5，則需求部分中斷率為0.05。NIKOLOPOULOS等[49]在構(gòu)建不同產(chǎn)品和服務(wù)的超額需求模型時(shí)引入了新冠疫情對(duì)需求影響的參數(shù)。因此，需求中斷程度也可以考慮以疫情對(duì)市場(chǎng)需求的敏感系數(shù)來表示。

1.2 模型假設(shè)

(1)只有在產(chǎn)能中斷結(jié)束后，制造商才能進(jìn)行催交。

(2)催交率的大小代表加快生產(chǎn)的程度，催交率越高，催交成本也會(huì)增加。

(3)供應(yīng)鏈各成員的提前期是已知且固定的。

(4)產(chǎn)能中斷率為1,代表完全中斷;產(chǎn)能中斷率為0.5,代表部分中斷。

(5)需求中斷程度以疫情對(duì)市場(chǎng)需求的敏感系數(shù)代替，疫情對(duì)市場(chǎng)需求的敏感系數(shù)為0.5,代表完全中斷;疫情對(duì)市場(chǎng)需求的敏感系數(shù)為0.05,代表部分中斷。

(6)由于產(chǎn)能中斷嚴(yán)重程度不同，當(dāng)產(chǎn)能發(fā)生中斷時(shí)，制造商以特定的產(chǎn)能和成本運(yùn)行。

(7)制造商和配送中心的運(yùn)輸卡車成本和載重量都是相同的。

(8)產(chǎn)能中斷和需求中斷同一時(shí)間開始。

(9)政府補(bǔ)貼從供應(yīng)鏈中斷時(shí)間開始。

(10)訂單實(shí)行“先進(jìn)先出”原則。

(11)制造商的需求來源于配送中心的訂單。

(12)政府補(bǔ)貼與產(chǎn)能為正線性關(guān)系，存在政府補(bǔ)貼對(duì)產(chǎn)能敏感系數(shù)，補(bǔ)貼后新增產(chǎn)能一直存在。

(13)政府補(bǔ)貼與需求為正線性關(guān)系，存在政府補(bǔ)貼對(duì)市場(chǎng)需求的敏感系數(shù)。

(14)投資需要一定的時(shí)間才能成為新增生產(chǎn)能力，存在補(bǔ)貼產(chǎn)能生效等待時(shí)間。

(15)產(chǎn)能中斷只發(fā)生在制造商，需求中斷只發(fā)生在配送中心。

(16)政府補(bǔ)貼只能給制造商和配送中心其中一個(gè)對(duì)象進(jìn)行補(bǔ)貼，以政府補(bǔ)貼比例代表補(bǔ)貼策略的選擇，政府補(bǔ)貼比例設(shè)置為0或1。

1.3 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析

供應(yīng)鏈中斷的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型包含原材料訂單數(shù)量子系統(tǒng)、產(chǎn)能中斷子系統(tǒng)、訂單數(shù)量子系統(tǒng)、政府補(bǔ)貼子系統(tǒng)、需求子系統(tǒng)、積壓訂單子系統(tǒng)、訂單履行子系統(tǒng)、催交子系統(tǒng)、運(yùn)輸子系統(tǒng)以及價(jià)格、成本和利潤(rùn)子系統(tǒng)。如圖1所示為模型的存量、流量和決策結(jié)構(gòu)，制造商和配送中心均采用相同的政策結(jié)構(gòu)圖表示，其中配送中心不考慮原材料庫(kù)存的存量和流量以及產(chǎn)能中斷子系統(tǒng)，且?guī)齑媸褂脭?shù)學(xué)的微分方程表示。

1.4 系統(tǒng)存量流量圖

為簡(jiǎn)化模型，設(shè)M代表制造商，DC代表配送中心。M和DC政府補(bǔ)貼比例只能取1或者0,1代表存在政府補(bǔ)貼，0代表不存在政府補(bǔ)貼。且M政府補(bǔ)貼比例和DC政府補(bǔ)貼比例之和為1，表示政府補(bǔ)貼只給制造商和配送中心的一個(gè)進(jìn)行補(bǔ)貼，以“天”為時(shí)間單位。

根據(jù)圖1，采用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)專用軟件Vensim PLE建立政府補(bǔ)貼下供應(yīng)鏈系統(tǒng)的存量流量圖，如圖2所示為制造商的系統(tǒng)存量流量圖，如圖3所示為配送中心的系統(tǒng)存量流量圖。

1.5 模型變量及方程式

本文所構(gòu)建系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型的主要變量和方程式如表1所示，主要包括政府補(bǔ)貼子系統(tǒng)、需求與訂單履行子系統(tǒng)、積壓訂單子系統(tǒng)、產(chǎn)能中斷子系統(tǒng)、催交子系統(tǒng)、訂單數(shù)量子系統(tǒng)、原材料訂單數(shù)量子系統(tǒng)、運(yùn)輸子系統(tǒng)、成本、價(jià)格和利潤(rùn)子系統(tǒng)。其中i為1、2，分別表示M、DC，常量設(shè)置如表2所示。

表1 模型主要變量和方程式

續(xù)表1

續(xù)表1

表2 常量設(shè)置

續(xù)表2

續(xù)表2

續(xù)表2

2 仿真試驗(yàn)研究

2.1 參數(shù)設(shè)置

新冠肺炎疫情對(duì)汽車企業(yè)的業(yè)績(jī)影響主要表現(xiàn)在產(chǎn)能和銷售額的下降[50]。根據(jù)國(guó)家工業(yè)和信息化部2020年3月份汽車工業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況分析，隨著新冠肺炎疫情防控取得階段性成效，汽車企業(yè)加快復(fù)工復(fù)產(chǎn)，生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)有序恢復(fù)，汽車市場(chǎng)逐步回暖，但產(chǎn)銷整體仍處于較低水平。而汽車行業(yè)是制造業(yè)的代表之一，汽車屬于疫情期間的低需求商品，符合研究對(duì)象要求。因此，本文以汽車供應(yīng)鏈為仿真實(shí)驗(yàn)研究對(duì)象。

由于疫情導(dǎo)致供應(yīng)鏈中斷時(shí)間較長(zhǎng)，庫(kù)存等積極措施只在危機(jī)開始時(shí)有所幫助，備用的供應(yīng)商和分包設(shè)施也可能被認(rèn)為效率較低[11]。通過對(duì)2020年1月～2020年8月期間關(guān)于運(yùn)營(yíng)和績(jī)效的分析表明：由于疫情導(dǎo)致的供應(yīng)鏈中斷，冗余的彈性資產(chǎn)(庫(kù)存、分包能力、備用供應(yīng)和運(yùn)輸?shù)幕A(chǔ)設(shè)施)并沒有真正對(duì)企業(yè)產(chǎn)生幫助[51]。因此，伴隨著封閉隔離措施的升級(jí)，制造商儲(chǔ)備一定量的零部件等庫(kù)存可能是無效的。而且，部分制造商為了降低庫(kù)存成本會(huì)將備用零部件庫(kù)存放在同一個(gè)城市地價(jià)較低的其他區(qū)縣，這加劇了零部件供應(yīng)的難度。

自2020年3月以來，歐盟各地政府實(shí)施的封鎖限制迫使多家車企工廠和展廳關(guān)閉，并導(dǎo)致潛在的購(gòu)車者被隔離在家里，這些封鎖措施甚至迫使Lookers Plc公司等汽車經(jīng)銷商關(guān)閉了12個(gè)工廠，并解雇了1 500名員工[52]。由此可知，疫情使汽車供應(yīng)鏈出現(xiàn)了產(chǎn)能和需求的同時(shí)中斷，主要表現(xiàn)為潛在消費(fèi)者被隔離而無法購(gòu)買汽車，而企業(yè)由于員工無法正常上班、部分工廠關(guān)閉或者原材料庫(kù)存未能起到應(yīng)有的風(fēng)險(xiǎn)防控效果，進(jìn)而導(dǎo)致產(chǎn)能下降。

文獻(xiàn)[21]的模型仿真是以汽車為研究對(duì)象，參數(shù)設(shè)置上具有一定的代表性，在其原有參數(shù)設(shè)置基礎(chǔ)上進(jìn)行修改，使仿真盡可能符合真實(shí)情況。參考文獻(xiàn)[14]的參數(shù)設(shè)置，中斷時(shí)間設(shè)為30天。制造商M和配送中心DC常量設(shè)置，如表2所示。通過設(shè)計(jì)8個(gè)中斷情境來分析供應(yīng)鏈在配送中心DC和制造商M面臨完全和部分中斷時(shí)的行為，如表3所示。通過調(diào)節(jié)政府補(bǔ)貼比例，研究政府補(bǔ)貼對(duì)不同中斷情境下供應(yīng)鏈恢復(fù)的影響。

表3 中斷和政府補(bǔ)貼情境設(shè)置

仿真初始時(shí)間設(shè)置為第800天，結(jié)束時(shí)間設(shè)置為第920天。假設(shè)第830天疫情暴發(fā)，產(chǎn)能中斷和需求中斷同時(shí)開始，而政府只能對(duì)制造商和配送中心其中之一進(jìn)行補(bǔ)貼。第860天產(chǎn)能中斷結(jié)束且催交開始，第880天催交結(jié)束。

2.2 模型測(cè)試

為保證系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型的可靠性和真實(shí)性，需要從多種類型測(cè)試進(jìn)行檢驗(yàn)。模型測(cè)試主要是通過系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)仿真軟件Vensim PLE軟件進(jìn)行的，該模型通過了Vensim PLE的量綱一致性測(cè)試。在靈敏度測(cè)試中，將政府補(bǔ)貼下DC市場(chǎng)需求設(shè)為400、450、500、550，觀察DC累計(jì)利潤(rùn)的變化。如圖4所示，隨著DC市場(chǎng)需求的增大，DC累計(jì)利潤(rùn)也逐漸增加，符合客觀規(guī)律。

為了使模型靈敏度測(cè)試更加準(zhǔn)確，將DC采購(gòu)成本增長(zhǎng)率劃分為：DC采購(gòu)成本無增長(zhǎng)率、低增長(zhǎng)率、中增長(zhǎng)率以及高增長(zhǎng)率，分別用0、0.3、0.5、0.8表示。通過DC采購(gòu)成本增長(zhǎng)率的變化觀察DC累計(jì)利潤(rùn)的變化。如圖5所示，隨著DC采購(gòu)成本增長(zhǎng)率的升高，DC累計(jì)利潤(rùn)相應(yīng)逐漸減少，表明采購(gòu)成本的增加將會(huì)導(dǎo)致供應(yīng)鏈成員利潤(rùn)的降低，這與CHEN等[53]結(jié)論一致。因此，模型通過了靈敏度測(cè)試，驗(yàn)證了所構(gòu)建的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型有效。

2.3 仿真結(jié)果分析

2.3.1 需求部分中斷與產(chǎn)能中斷情境分析

S1和S2表示在需求部分中斷和產(chǎn)能部分中斷情境下不同補(bǔ)貼策略的選擇，而S3和S4表示在需求部分中斷和產(chǎn)能完全中斷情境下不同補(bǔ)貼策略的選擇。如圖6所示，在供應(yīng)鏈中斷期間，S1比S2的M累計(jì)利潤(rùn)高，并且呈逐漸上升的趨勢(shì)，在中斷結(jié)束后，S1上升的趨勢(shì)相比較S2更加明顯。說明在產(chǎn)能和需求部分中斷的情境下，從制造商角度，政府在進(jìn)行補(bǔ)貼對(duì)象選擇時(shí)，補(bǔ)貼制造商比補(bǔ)貼配送中心恢復(fù)效果更好。

在供應(yīng)鏈中斷期間，S3和S4的M累計(jì)利潤(rùn)均不斷減少，但是S3比S4的減少幅度要更加緩和，中斷結(jié)束后，S3比S4的M累計(jì)利潤(rùn)高且呈現(xiàn)上升的趨勢(shì)。這說明在產(chǎn)能完全中斷和需求部分中斷的情境下，從制造商角度，政府在進(jìn)行補(bǔ)貼對(duì)象選擇時(shí)，補(bǔ)貼制造商比補(bǔ)貼配送中心恢復(fù)效果更好。如圖7所示，S1和S2的DC累計(jì)利潤(rùn)均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，隨著時(shí)間推移，S1和S2的曲線趨向于一致。說明在產(chǎn)能和需求部分中斷情境下，從配送中心角度，政府在進(jìn)行補(bǔ)貼對(duì)象選擇時(shí)，補(bǔ)貼制造商和配送中心恢復(fù)效果并沒有明顯區(qū)別。

在供應(yīng)鏈中斷期間，S4比S3的DC累計(jì)利潤(rùn)低，且S4的變化幅度要比S3明顯。隨著時(shí)間推移，S3和S4的DC累計(jì)利潤(rùn)趨向于一致。說明在產(chǎn)能完全中斷和需求部分中斷情境下，從配送中心角度，政府補(bǔ)貼制造商更有利于供應(yīng)鏈的恢復(fù)。

綜上所述，在需求部分中斷與產(chǎn)能中斷情境背景下，相比較補(bǔ)貼配送中心，補(bǔ)貼制造商更有利于提高供應(yīng)鏈整體和各個(gè)成員的利潤(rùn)，這證明了SAHA等[54]的結(jié)論。通過系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型比較有無補(bǔ)貼政策的供應(yīng)鏈情境，得出政府不應(yīng)該總是提供補(bǔ)貼以刺激需求來帶動(dòng)供應(yīng)鏈恢復(fù)，而且供應(yīng)鏈成員并不是總受益于補(bǔ)貼政策，這與MENG等[55]的結(jié)論相一致。

2.3.2 需求完全中斷與產(chǎn)能中斷情境分析

S5和S6表示在需求完全中斷和產(chǎn)能部分中斷情境下不同補(bǔ)貼策略的選擇，而S7和S8表示在需求和產(chǎn)能完全中斷情境下不同補(bǔ)貼策略的選擇。如圖8所示，S5的M累計(jì)利潤(rùn)呈下降趨勢(shì)，S6的M累計(jì)利潤(rùn)增加且呈上升趨勢(shì)。說明在產(chǎn)能部分中斷和需求完全中斷情境下，從制造商角度，政府選擇補(bǔ)貼配送中心比補(bǔ)貼制造商的恢復(fù)效果好。在供應(yīng)鏈中斷期間，S7和S8的M累計(jì)利潤(rùn)不斷減少，中斷結(jié)束后，S8呈上升趨勢(shì)，S7呈下降趨勢(shì)。這說明在產(chǎn)能和需求完全中斷的情境下，從制造商角度，政府選擇補(bǔ)貼配送中心的恢復(fù)效果更好。

如圖9所示，在中斷開始時(shí)，S6的DC累計(jì)利潤(rùn)略低于S5。但是隨著時(shí)間的推移，S6的DC累計(jì)利潤(rùn)逐漸高于S5且處于上升趨勢(shì)，而S5的DC累計(jì)利潤(rùn)不斷下降。這說明在產(chǎn)能部分中斷和需求完全中斷的情境下，從配送中心角度看，政府選擇補(bǔ)貼配送中心比補(bǔ)貼制造商的恢復(fù)效果好。在供應(yīng)鏈中斷期間，S7和S8的DC累計(jì)利潤(rùn)變化趨勢(shì)一致。中斷結(jié)束后，S8的DC累計(jì)利潤(rùn)處于上升趨勢(shì)，S7的DC累計(jì)利潤(rùn)逐漸減少。說明在產(chǎn)能和需求完全中斷情境下，政府補(bǔ)貼策略在一定時(shí)間后才能發(fā)揮恢復(fù)效果。從配送中心角度，政府選擇補(bǔ)貼配送中心比補(bǔ)貼制造商的恢復(fù)效果更好。

綜上所述，在需求完全中斷與產(chǎn)能中斷情境下，相比較補(bǔ)貼制造商，補(bǔ)貼配送中心更有利于提高供應(yīng)鏈整體和各個(gè)成員的利潤(rùn)。

3 結(jié)束語

鑒于以往研究沒有考慮到政府補(bǔ)貼策略在供應(yīng)鏈恢復(fù)中的作用，結(jié)合疫情背景下供應(yīng)鏈產(chǎn)能和需求同時(shí)中斷的情境，本文針對(duì)疫情期間的低需求產(chǎn)品，運(yùn)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模方法，從供應(yīng)鏈中斷視角研究政府補(bǔ)貼策略的選擇，分析了政府在進(jìn)行補(bǔ)貼策略選擇時(shí)供應(yīng)鏈成員累計(jì)利潤(rùn)的變化規(guī)律。通過仿真實(shí)驗(yàn)，得出以下結(jié)論：

(1)政府在進(jìn)行補(bǔ)貼策略選擇時(shí)，應(yīng)該考慮產(chǎn)能和需求中斷的程度，不同的中斷程度將導(dǎo)致政府補(bǔ)貼恢復(fù)的效果不同。

(2)在需求部分中斷與產(chǎn)能中斷情境下，相比較補(bǔ)貼配送中心，政府補(bǔ)貼制造商的恢復(fù)效果更好。

(3)在需求完全中斷與產(chǎn)能中斷情境下，相比較補(bǔ)貼制造商，政府補(bǔ)貼配送中心的恢復(fù)效果更好。

(4)政府補(bǔ)貼策略在需求和產(chǎn)能完全中斷情境下并不能立即發(fā)揮恢復(fù)效果。

在不同中斷情境下，不同的補(bǔ)貼策略選擇所產(chǎn)生的恢復(fù)效果不一致，產(chǎn)生差異的原因有多種可能。首先，由于制造業(yè)的工資較高，農(nóng)村勞動(dòng)力向城市遷移，這是哈里斯·托達(dá)羅模式的典型特征[56]。疫情下勞動(dòng)力的市場(chǎng)需求出現(xiàn)了短缺現(xiàn)象，這主要是由于疫情的隔離措施導(dǎo)致了春節(jié)后大量農(nóng)民工滯留在家中，而不同區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)以及防控程度不一樣又加劇了農(nóng)民工“返工返崗”的難度。同時(shí)，疫情導(dǎo)致了大量企業(yè)倒閉尤其是低需求產(chǎn)品的制造業(yè)。失業(yè)率的升高以及收入的下降必然會(huì)抑制消費(fèi)需求，尤其體現(xiàn)在非必需消費(fèi)品。因此，在需求部分中斷與產(chǎn)能中斷情境下消費(fèi)補(bǔ)貼難以發(fā)揮作用，而生產(chǎn)補(bǔ)貼則不同。政府對(duì)制造商采取生產(chǎn)補(bǔ)貼策略，有助于提高制造商的生產(chǎn)水平，并降低了失業(yè)率以及增加了人民的收入尤其是農(nóng)村家庭，進(jìn)而帶動(dòng)了人民的整體消費(fèi)水平。這為需求部分中斷和產(chǎn)能中斷情境下政府補(bǔ)貼制造商的恢復(fù)效果更好提供了一種可能的解釋。

其次，在政府補(bǔ)貼的情況下，當(dāng)供應(yīng)的彈性小于需求的彈性，政府從生產(chǎn)者補(bǔ)貼向需求端補(bǔ)貼的轉(zhuǎn)變能夠讓制造商和消費(fèi)者受益更多，因?yàn)橄鄬?duì)彈性的需求必然會(huì)顯著增加消費(fèi)，從而提高企業(yè)的利潤(rùn)。這為需求完全中斷與產(chǎn)能中斷情境下政府補(bǔ)貼配送中心的恢復(fù)效果更好提供了一種可能的解釋。最后，波特的國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)理論認(rèn)為，一國(guó)的產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)取決于4個(gè)方面的因素：①要素條件(包括自然資源、人力資源、知識(shí)資源、資本資源和基礎(chǔ)設(shè)施等)、②需求條件(本國(guó)市場(chǎng)對(duì)該產(chǎn)業(yè)所提供產(chǎn)品、服務(wù)的需求大小)、③相關(guān)及支撐產(chǎn)業(yè)(上下游關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)是否有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力)、④企業(yè)戰(zhàn)略、結(jié)構(gòu)及競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手(國(guó)內(nèi)的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境造就了公司在國(guó)際上的競(jìng)爭(zhēng)能力)，以及機(jī)遇和政府對(duì)上述4個(gè)因素產(chǎn)生的外部影響[57]。供應(yīng)鏈中斷情境下考慮政府補(bǔ)貼的恢復(fù)策略研究就是一個(gè)典型的案例，它展示了政府補(bǔ)貼政策在產(chǎn)能和需求不同中斷情境下發(fā)生的變化。在重商階段，政府補(bǔ)貼旨在影響要素條件和支撐產(chǎn)業(yè)。而在內(nèi)需階段，補(bǔ)貼旨在重塑需求條件，以恢復(fù)疫情下低需求產(chǎn)品的市場(chǎng)規(guī)模，改變了疫情下人們的消費(fèi)行為。

綜上所述，政府的補(bǔ)貼策略能夠?yàn)楣?yīng)鏈恢復(fù)提供良好的環(huán)境。在新冠疫情背景下，供應(yīng)鏈的恢復(fù)需要通過國(guó)家政策來調(diào)節(jié)供應(yīng)和需求的協(xié)同效應(yīng)。在制定政策時(shí)，政府有必要從系統(tǒng)的視角來分析疫情下低需求產(chǎn)品供應(yīng)鏈產(chǎn)能和需求中斷的情境，這有助于供應(yīng)鏈成員以最有效和最快的方式從事生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，從而在一定程度上避免了疫情所造成的中斷影響，進(jìn)而推動(dòng)企業(yè)的復(fù)工復(fù)產(chǎn)。

在未來，考慮到像新冠疫情這樣的全球性突發(fā)事件的影響，政府補(bǔ)貼的供應(yīng)鏈恢復(fù)策略應(yīng)該研究更復(fù)雜的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)，而本文只采用了二級(jí)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)，難免存在不足。本文所采用的數(shù)據(jù)是參考以往學(xué)者的研究設(shè)定的，未來的研究可以考慮從特定供應(yīng)鏈?zhǔn)占鎸?shí)數(shù)據(jù)，從而進(jìn)行全面的實(shí)證研究，通過真實(shí)案例，更有利于供應(yīng)鏈恢復(fù)策略制定的科學(xué)化。