全球供應(yīng)鏈彈性研究方法的創(chuàng)新分析與實踐啟示

摘 要：本文通過系統(tǒng)回顧Web of Science數(shù)據(jù)庫中新冠疫情爆發(fā)初期2020—2021年發(fā)布的相關(guān)外文文獻(xiàn)，對文獻(xiàn)進(jìn)行了綜合分析，以探索供應(yīng)鏈彈性的研究方法如何應(yīng)對疫情沖擊。本文分析了主題與疫情及供應(yīng)鏈彈性有關(guān)文獻(xiàn)：（1）研究設(shè)計與主題；（2）研究方法論與研究范圍；（3）采樣與數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)分析。研究發(fā)現(xiàn)，新冠疫情期間相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)量顯著增加，其中定量研究技術(shù)尤其受到關(guān)注。本文創(chuàng)新之處在于系統(tǒng)評估了新冠疫情爆發(fā)后供應(yīng)鏈彈性領(lǐng)域的研究方法，并比較不同方法的優(yōu)勢，為未來的實證研究提供了堅實基礎(chǔ)。此外，本文還指出未來研究可以進(jìn)一步探索的方向，包括采用更多混合方法研究和跨學(xué)科方法，以增強(qiáng)供應(yīng)鏈對未來全球性挑戰(zhàn)的應(yīng)對能力。

關(guān)鍵詞：供應(yīng)鏈彈性；新冠疫情；定性研究；定量研究；數(shù)據(jù)分析

中圖分類號：F121.3；R181.8 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-0298（2025）02（b）--05

1 引言

近年來，全球供應(yīng)鏈面臨前所未有的挑戰(zhàn)，不僅影響企業(yè)的日常運(yùn)營效率，還威脅其長期市場地位。頻繁的供應(yīng)鏈中斷導(dǎo)致許多企業(yè)遭受嚴(yán)重財務(wù)損失，包括市值顯著下跌、營業(yè)和銷售收入大幅縮水，以及資產(chǎn)收益率急劇下降。這些負(fù)面影響凸顯了供應(yīng)鏈彈性在確保企業(yè)財務(wù)穩(wěn)定性和保持長期競爭力中的核心作用，使其成為企業(yè)生存和發(fā)展的關(guān)鍵能力。傳統(tǒng)上，供應(yīng)鏈彈性研究主要依賴案例分析和描述性研究，缺乏系統(tǒng)的實證支持。隨著新冠疫情的爆發(fā)，供應(yīng)鏈管理的復(fù)雜性急劇上升，特別是在高度全球化的行業(yè)，主要挑戰(zhàn)包括運(yùn)輸延遲、原材料短缺和供應(yīng)商地理位置分散，增加了運(yùn)營過程中的不確定性和風(fēng)險。

為應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，學(xué)者們提出并測試了多種增強(qiáng)供應(yīng)鏈彈性的策略和方法。企業(yè)需要超越對供應(yīng)鏈恢復(fù)力的關(guān)注，擴(kuò)展到整個供應(yīng)鏈生態(tài)系統(tǒng)的適應(yīng)性和進(jìn)化性。

陳劍與劉運(yùn)輝（2021）指出，數(shù)字智能技術(shù)正推動供應(yīng)鏈從傳統(tǒng)模式向生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)變，強(qiáng)調(diào)網(wǎng)絡(luò)化、動態(tài)化和虛實結(jié)合的特點(diǎn)，使供應(yīng)鏈更靈活地應(yīng)對外部變化，通過創(chuàng)新的數(shù)字—服務(wù)—產(chǎn)品包響應(yīng)市場需求，提升整體應(yīng)對能力和競爭力。

Chowdhury和Quaddus（2017）利用動態(tài)能力理論，對供應(yīng)鏈彈性進(jìn)行了系統(tǒng)的概念化和量化，強(qiáng)調(diào)組織適應(yīng)環(huán)境變化的能力對維持運(yùn)營連續(xù)性的重要性。

此外，Bahrami 和 Shokouhyar（2021）的研究展示了大數(shù)據(jù)分析在增強(qiáng)供應(yīng)鏈韌性方面的潛力，探討了如何利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)改善企業(yè)的整體表現(xiàn)，突顯了技術(shù)創(chuàng)新在提升供應(yīng)鏈管理效率中的關(guān)鍵作用。

本文通過系統(tǒng)回顧新冠疫情爆發(fā)初期供應(yīng)鏈彈性相關(guān)的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)，特別關(guān)注已驗證的研究方法。綜合分析了2020—2021年在Web of Science（WOS）發(fā)表的相關(guān)英文文獻(xiàn)，旨在揭示在疫情這一全球性生態(tài)危機(jī)事件中，供應(yīng)鏈彈性研究方法的演變及其實際應(yīng)用的有效性。

具體來說，本文不僅評估了各種研究方法的有效性，還探討了如何幫助企業(yè)在疫情等全球性危機(jī)中維持運(yùn)營和競爭優(yōu)勢，從而為企業(yè)制定未來的供應(yīng)鏈策略提供理論和實踐上的指導(dǎo)。

2 研究方法

首先，檢索WOS SSCI文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫，限定檢索內(nèi)容為“供應(yīng)鏈彈性”，得到407篇SSCI文章。將時間段設(shè)定為2011—2021年，結(jié)果為393篇；限制為僅論文，刪除綜述文章，剩下343條結(jié)果。然后，鎖定2020—2021年新冠疫情期間的文章，并按年份建立表格，歸納方法論內(nèi)容。由于本文主題是討論疫情后供應(yīng)鏈彈性的文章，考慮到撰寫和發(fā)表周期，只統(tǒng)計2021年與供應(yīng)鏈彈性相關(guān)的文章。最后，仔細(xì)檢索這些文獻(xiàn)的方法論部分，進(jìn)行詳細(xì)分析。

3 研究結(jié)果與分析

本文通過文獻(xiàn)計量分析，探討供應(yīng)鏈彈性研究的發(fā)現(xiàn)和洞見，精選了37篇供應(yīng)鏈彈性相關(guān)文獻(xiàn)，研究其在研究設(shè)計、主題、方法論、研究范圍、采樣和數(shù)據(jù)分析六個方面的內(nèi)容。2021年，共篩選出37篇供應(yīng)鏈彈性相關(guān)研究，其中三分之一（12篇）的標(biāo)題直接提及疫情；相比之下，2020年僅有18篇相關(guān)文章，且唯一與新冠疫情相關(guān)的論文是一篇關(guān)于區(qū)塊鏈的研究，不列入討論范圍。這可能是由于出版延遲，許多研究尚未被SSCI收錄，或因新冠疫情爆發(fā)時間較短，難以收集到足夠的實證數(shù)據(jù)。

因此，本文基于新冠疫情爆發(fā)后早期的文獻(xiàn)，重新審視供應(yīng)鏈彈性研究，觀察到新冠疫情后研究方法的變化，并重新評估疫情前后的方法。本文旨在了解在大規(guī)模破壞事件背景下，研究者選擇的研究設(shè)計和方法，以深入理解疫情對供應(yīng)鏈彈性研究的影響。

3.1 研究設(shè)計

基于處理供應(yīng)鏈中斷的潛在策略，一些研究表明，應(yīng)從能力角度分析供應(yīng)鏈彈性的各個方面，包括靈活性、穩(wěn)健性、敏捷性、抵抗性、緩沖性、適應(yīng)性、可視化、組織性、學(xué)習(xí)性等維度合作、信息共享。進(jìn)一步的研究提供了其他觀點(diǎn)，表明冗余、戰(zhàn)略庫存、財務(wù)實力和供應(yīng)鏈知識等資源應(yīng)被視為除能力之外的重要維度。此外，研究表明，風(fēng)險管理文化、風(fēng)險管理政策、法規(guī)和預(yù)警系統(tǒng)等組成部分也是供應(yīng)鏈彈性的重要方面。

根據(jù)表1數(shù)據(jù)，大約65%的研究采用調(diào)查和問卷作為主要方法。這可能歸因于該方法在數(shù)據(jù)收集和分析方面提供的靈活性和可控制性。大約 25% 的文章采用案例研究方法，這種方法適合輕松獲取案例數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的研究。這種方法在所有檢查的時間段內(nèi)一致使用。此外，大約10%的文章結(jié)合了實證研究、案例分析和其他方法。具體來說，通過案例研究和實證研究探討了供應(yīng)鏈彈性在疫情后的重要性。

Wen和Liao（2021）在關(guān)于疫情爆發(fā)期間增強(qiáng)供應(yīng)鏈彈性的研究中采用了序數(shù)k均值聚類算法和得失優(yōu)勢評分法等數(shù)學(xué)建模方法。同樣，Hsu等（2021）采用相關(guān)的建模技術(shù)來開發(fā)有助于供應(yīng)鏈彈性的集成質(zhì)量功能部署方法。Bag、Gupta、Choi 和 Kumar（2021）在供應(yīng)鏈彈性研究中應(yīng)用了定量方法，將數(shù)學(xué)模型納入其中。

3.2 研究主題

50%的研究集中在新冠疫情流行期間供應(yīng)鏈的彈性，涉及人工智能（AI）技術(shù)、數(shù)據(jù)分析和信息處理等方面。大約15%的研究涉及信息技術(shù)對供應(yīng)鏈彈性和績效的影響。大約20%的研究探討了大數(shù)據(jù)分析如何影響醫(yī)療保健、制造和海事部門等各個行業(yè)的供應(yīng)鏈彈性。10%的文章討論了知識管理實踐和風(fēng)險管理文化在增強(qiáng)供應(yīng)鏈彈性方面的作用。其他雜項主題，包括供應(yīng)鏈風(fēng)險管理、供應(yīng)鏈整合和供應(yīng)鏈彈性等推動因素，總共占研究的5%左右。

3.3 研究方法論

據(jù)統(tǒng)計，供應(yīng)鏈彈性研究中采用多種研究方法。有的文獻(xiàn)采用了半結(jié)構(gòu)化的定性訪談方法，案例研究方法也被廣泛應(yīng)用于多項研究。此外，調(diào)查和問卷被部分研究視為常用的研究工具。最后，部分研究主要采用了大數(shù)據(jù)分析方法。這些多樣化的方法體現(xiàn)了供應(yīng)鏈彈性研究在方法論上的豐富性和創(chuàng)新性。

表1顯示，約65%的研究主要采用調(diào)查和問卷方法，可能是由于其在數(shù)據(jù)收集和分析中的靈活性和控制力；約25%的文章使用案例研究方法，因其易于獲取案例數(shù)據(jù)，并在整個時間段內(nèi)一致使用。此外，約10%的文章結(jié)合實證研究、案例分析等方法，具體探討了新冠疫情后供應(yīng)鏈彈性的重要性。

一些研究采用數(shù)學(xué)建模和定量方法來增強(qiáng)供應(yīng)鏈彈性：Wen 和 Liao（2021）使用序數(shù) k 均值聚類算法和得失優(yōu)勢評分法；Hsu等（2021）開發(fā)了有助于供應(yīng)鏈彈性的集成質(zhì)量功能部署方法；Bag等（2021）將數(shù)學(xué)模型融入研究中。

3.3.1 數(shù)據(jù)收集工具

表1數(shù)據(jù)顯示，數(shù)據(jù)收集工具主要包括調(diào)查和問卷，70%的研究使用了這種方法。約20%的研究采用訪談和半結(jié)構(gòu)化訪談。其他數(shù)據(jù)收集方法占剩余的10%。

3.3.2 分析方法

根據(jù)數(shù)據(jù)（表1），大約50%的研究采用結(jié)構(gòu)方程模型和偏最小二乘結(jié)構(gòu)方程模型等類似技術(shù)。大約30%的研究使用了主題分析和內(nèi)容分析等定性分析方法。20%的研究利用其他分析方法，包括混合多標(biāo)準(zhǔn)模型、系統(tǒng)動力學(xué)建模和社交網(wǎng)絡(luò)分析。

3.3.3 研究范圍

研究主題主要集中在技術(shù)在增強(qiáng)供應(yīng)鏈彈性方面的作用、疫情對供應(yīng)鏈彈性的影響，以及管理實踐和組織文化的影響。一些著作提出了理論框架或模型來理解和提高供應(yīng)鏈彈性。

約50%的文章明確將研究重點(diǎn)放在單個國家，占比49%。這些單一國家研究的一部分在單個公司層面上采用了案例研究方法，據(jù)觀察，23%的論文使用單個公司作為案例進(jìn)行研究。與多公司研究相比，樣本量的減少是由于需要深入了解，從而證明研究質(zhì)量勝于數(shù)量。

研究中受到高度關(guān)注的國家包括中國、印度和澳大利亞。一些研究強(qiáng)調(diào)了南亞等特定地區(qū)的情況，因為它們有經(jīng)常發(fā)生自然破壞的傾向。

該研究涵蓋的行業(yè)主要圍繞制造業(yè)，包括食品和時尚行業(yè)，電子商務(wù)、醫(yī)療保健和零售等其他行業(yè)也有代表。

案例研究的存在差異很大，從單一案例研究到影響 200多家不同公司的廣泛調(diào)查。在這些研究中，大數(shù)據(jù)和人工智能的作用以及新冠疫情的影響仍然是一個反復(fù)出現(xiàn)的主題，這表明國際社會對理解和增強(qiáng)供應(yīng)鏈面對全球破壞的彈性的興趣。

3.3.4 采樣和數(shù)據(jù)收集

2021年發(fā)表的相關(guān)文章中采用的數(shù)據(jù)收集技術(shù)范圍廣泛，從傳統(tǒng)的調(diào)查方法到復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析技術(shù)。最常見的數(shù)據(jù)收集方法是電子問卷和面對面訪談。電子問卷的使用最為突出，占實證研究（例如2015—2021年的研究）所使用方法的51％，并且在新冠疫情大流行期間大量使用。面對面訪談是29%案例研究的主要數(shù)據(jù)收集方法，特別是那些采用半結(jié)構(gòu)化方法的案例研究。郵政調(diào)查問卷和從官方數(shù)據(jù)源或其他材料獲取二次數(shù)據(jù)也包括數(shù)據(jù)收集方法，盡管頻率較低。

各項研究的抽樣技術(shù)各不相同，其中50%使用概率抽樣，特別是在大流行后進(jìn)行的研究中。只有一小部分（7%）報告涵蓋了所研究的特定組織的所有成員。采用非概率抽樣的比例更少（3%），這意味著有目的且方便的抽樣方法相對不常見。

此外，這些研究中使用的有效樣本范圍很廣，75%的樣本超過100個，大約一半的有效樣本范圍在200～349個。大樣本量是供應(yīng)鏈彈性研究的一個特征，特別是在涉及供應(yīng)鏈上各個公司以及使用方程模型分析的研究中。便捷的電子數(shù)據(jù)收集方法和多樣化的通訊工具促進(jìn)了這一趨勢，使用大樣本池來增強(qiáng)代表性也是如此。

然而，盡管樣本量很大，但回應(yīng)率相對較低，特別是在不提供獎勵的情況下。大約60%的文章采用1000份以上的調(diào)查問卷，回收率僅為21%。與此同時，46%的發(fā)出超過2000份問卷的研究報告的回復(fù)率甚至更低，為15%。只有19%的文章報告回復(fù)率等于或大于30%。這種低響應(yīng)率表明此類研究存在潛在局限性。

3.3.5 數(shù)據(jù)分析

統(tǒng)計結(jié)果顯示，大多數(shù)研究具有統(tǒng)計特性，需要對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗。在疫情期間的文章中，常用的分析工具包括SmartPLS和偏最小二乘法（PLS）方法，約占22.9%；結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）明確提及的比例約為14.3%；案例研究法約占20%。描述性統(tǒng)計使用頻率較低，通常只出現(xiàn)在評論文章中。其他工具則有條件地使用了模糊層次分析法、調(diào)查方法、訪談、主題分析、網(wǎng)絡(luò)分析、社交網(wǎng)絡(luò)分析（SNA）、系統(tǒng)動力學(xué)建模（SDM）和文獻(xiàn)計量分析等各種方法。盡管多元統(tǒng)計方法沒有被明確指出，但使用PLS方法（作為一種多元方法）的比例約為22.9%。

4 討論

在新冠疫情流行期間，全球供應(yīng)鏈的適應(yīng)能力與績效之間的密切關(guān)聯(lián)受到廣泛關(guān)注，促使研究者和實踐者尋求提高供應(yīng)鏈靈活性和彈性的方法來應(yīng)對未來挑戰(zhàn)。本研究探討了整合創(chuàng)新研究方法增強(qiáng)供應(yīng)鏈穩(wěn)健性的途徑，并評估了其實際應(yīng)用前景。

大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)在增強(qiáng)供應(yīng)鏈彈性方面發(fā)揮關(guān)鍵作用，能夠處理海量數(shù)據(jù)，預(yù)測和管理風(fēng)險。例如，Bahrami和Shokouhyar（2021）強(qiáng)調(diào)了大數(shù)據(jù)分析在提升供應(yīng)鏈彈性和企業(yè)績效中的作用；Surajit Bag等（2021）展示了大數(shù)據(jù)分析和創(chuàng)新領(lǐng)導(dǎo)力如何增強(qiáng)醫(yī)療保健供應(yīng)鏈的響應(yīng)能力。

結(jié)合定量和定性方法對復(fù)雜現(xiàn)象進(jìn)行深入分析是關(guān)鍵。Wen和Liao（2021）使用序數(shù)k均值聚類和得失優(yōu)勢評分法選擇最佳政策，允許決策者更深入地表達(dá)認(rèn)知。Chih-Hung Hsu等（2021）通過整合質(zhì)量功能部署，提出了降低時尚供應(yīng)鏈風(fēng)險的系統(tǒng)化框架，為構(gòu)建可持續(xù)、有彈性的供應(yīng)鏈提供實際指導(dǎo)。

供應(yīng)鏈管理的復(fù)雜性需要跨學(xué)科研究方法。Sara Alonso-Mu?oz等探討了循環(huán)經(jīng)濟(jì)原則如何通過改變利益相關(guān)者關(guān)系增強(qiáng)供應(yīng)鏈彈性，展示了循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式在不確定環(huán)境中的潛力。Muhammad Umar和Mark Wilson強(qiáng)調(diào)了知識管理在食品供應(yīng)鏈應(yīng)對自然災(zāi)害中的關(guān)鍵作用。

供應(yīng)鏈彈性研究應(yīng)指導(dǎo)實際操作，通過實證驗證方法效果，調(diào)整優(yōu)化策略，提升供應(yīng)鏈在未來挑戰(zhàn)中的穩(wěn)定性和可持續(xù)性。持續(xù)的創(chuàng)新和適應(yīng)對于在動態(tài)全球環(huán)境中保持競爭力和效率至關(guān)重要。

5 結(jié)論與展望

本研究系統(tǒng)回顧了WOS收錄的供應(yīng)鏈彈性文獻(xiàn)，提供了疫情后該領(lǐng)域研究方法的綜述。2020—2021年，相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)量顯著增長，廣泛采用定量研究方法，特別是調(diào)查問卷和案例研究，反映了疫情對供應(yīng)鏈管理研究的影響。研究者引入了大數(shù)據(jù)和人工智能等新方法，提高了研究效率和精準(zhǔn)度，供應(yīng)鏈彈性的直接影響成為研究熱點(diǎn)。數(shù)據(jù)分析中，結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）和偏最小二乘法（PLS）的廣泛使用，體現(xiàn)了研究方法的復(fù)雜性和先進(jìn)性，預(yù)示了未來趨勢。

本研究局限于WOS英文文獻(xiàn)，可能忽視了其他語言或數(shù)據(jù)庫的重要研究；低響應(yīng)率限制了結(jié)果的代表性。未來應(yīng)更多應(yīng)用定性方法，深入探索供應(yīng)鏈彈性的復(fù)雜性，繼續(xù)探索新技術(shù)和策略，應(yīng)對全球挑戰(zhàn)。應(yīng)超越語言和地域限制，包含非英語文獻(xiàn)和發(fā)展中國家的研究，以獲得全面視角。通過改進(jìn)激勵機(jī)制和數(shù)據(jù)收集技術(shù)，提高調(diào)查回應(yīng)率。未來研究應(yīng)采用混合方法，結(jié)合定量和定性分析，關(guān)注區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)，增強(qiáng)研究深度和解決復(fù)雜問題的能力，促進(jìn)供應(yīng)鏈管理在應(yīng)對全球挑戰(zhàn)方面取得實質(zhì)性進(jìn)展，提升彈性和運(yùn)營效率。

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