VUCA时代的供应链韧性管理：理论、方法和研究方向

原文引用：Ying GAO(高颖), Zhuo FENG(冯卓), Shuibo ZHANG(张水波). Managing supply chain resilience in the era of VUCA. Frontiers of Engineering Management, 2021, 8(3): 465‒470. https://doi.org/10.1007/s42524-021-0164-2
作者单位：天津大学，大连理工大学

引言

当今世界越来越呈现出VUCA特征，即不稳定性（Volatility）、不确定性（Uncertainty）、 复杂性（Complexity）及模糊性（Ambiguity）。在这样的环境中，供应链自身也越来越呈现出VUCA特征。根据Bennett和Lemoine（2014）所给出的VUCA定义，供应链情境下的不稳定性指供应链遇到的事件是无法预测的或不稳定的，但是关于这类事件的信息是可获得的，并且其影响一般可预测；不确定性指供应链所遇到事件的因果关系是已知的，但是有关该事件的其他信息是难以获取的；复杂性指由于环境和供应链本身具有很多相互关联的部分和变量，因此，事件的因果联系很难被建立；模糊性指供应链所遇到的事件是无法预测的，并且因果关系也并不清楚。随着全球经济的快速发展和全球企业间的深度合作，供应链成员分布在不同的国家且相互依存、相互关联(Anbu-mozhi et al., 2020)，成员间产生了大量的材料、资金及信息流动(Bode and Wagner, 2015)，进而形成了高度复杂的网络结构，增加了供应链的复杂性(Bier et al., 2020)。这种日益增加的复杂性给供应链带来了越来越多的不稳定性和不确定性，进而导致供应链具有较高的模糊性(Simangunsong et al., 2012; Mack and Khare, 2016)。在外部环境的VUCA特征与供应链自身的VUCA特征相互叠加的情境下，供应链面临越来越多的突发性风险，而这些风险很容易导致供应链的中断(Chowdhury and Quaddus, 2017)。不同于传统的供应链风险，这些突发性风险很难事先预测，甚至很多风险属于“未知的未知”，因此“风险识别-风险评价-风险应对-风险监控”这一传统的风险管理框架难以适用于突发性风险的应对。在这种背景下，建立有韧性的供应链成为了应对突发性风险的一种重要工具。同时，学者们也越来越深刻地意识到，做好供应链韧性管理可以为企业带来更多的竞争优势(Tukamuhabwa et al., 2015; Dubey et al., 2021)。因此，针对供应链韧性管理的研究越来越凸显其重要性。

供应链韧性：概念、度量和策略

“供应链韧性” （Supply Chain Resilience）的概念最早是在2003年由Rice和Caniato教授提出，其正式定义由Christopher和Peck教授在2004年首次提出，将供应链韧性定义为“供应链受到干扰后能够恢复到其原始状态或更加理想状态的能力”。随后，供应链韧性的其他定义也陆续被提出，目前使用较为广泛的定义为“供应链对潜在的突发事件的事前准备、在中断发生后的快速响应并从中恢复的适应能力”(Ponomarov and Holcomb, 2009)，该定义将供应链韧性分为三个阶段：准备阶段、响应阶段和恢复阶段。随着研究的不断深入，如何有效度量供应链韧性也成为了学者们的一个研究重点。目前已有的供应链韧性度量方法主要可分为四类：（1）用核心能力测度韧性。将供应链韧性分解成几个核心能力，并对这些核心能力进行打分，如供应链的灵活性、可见性和敏捷性等(Chowdhury and Quaddus, 2017; Zouari et al., 2021)。（2）用直接的定量指标测度韧性。这类方法所用的定量指标包括供应链受到扰动后恢复到原有状态或更加理想状态所需要的时间、恢复的程度、以及恢复期内供应链绩效的损失程度等(Behzadi et al., 2020)。（3）用具体的供应链绩效评价的定量指标测度韧性。这些指标包括客户服务水平、市场份额和中断后的财务表现等(Hohenstein et al., 2015)。（4）用拓扑指标测度韧性。这类指标主要是从复杂网络的视角来对韧性进行测度，例如，在供应链网络中，供应链韧性可以表示为未导致供应链网络中断的节点/边中断的数量除以所有可中断的节点/边的数量(Kim et al., 2015)。

供应链韧性(Supply Chain Resilience)是指供应链受到干扰后能够恢复到其原始状态或更加理想状态的能力。 Gartner 的调查发现供应链高管绝大多数都认识到提高网络韧性和敏捷性的必要性，并将供应链韧性定义为：通过修改供应链战略、产品和技术来适应结构变化的能力，而将敏捷性（agility）定义为：在不牺牲成本或质量的情况下快速可靠地感知和响应意料之外的需求或供应变化的能力。

与供应链韧性的定义和度量相比，学者们更多关注于供应链韧性的提升策略。这些策略大致可分为两类，即主动策略和被动策略：前者的关注点是在事前，即如何更好地防范供应链的中断；而后者的关注点主要是在事后，即供应链中断后如何能够更快地恢复(Tukamuhabwa et al., 2015; Chowdhury and Quaddus, 2017)。主动策略已经被学者们从不同的角度所广泛识别，包括供应链网络结构的设计(Rezapour et al., 2017)，恰当的供应商选择(Hosseini et al., 2019b)，供应链的冗余设计(Ponis and Koronis, 2012)，供应链的灵活性(Jüttner and Maklan, 2011)，供应链成员的多样化(Namdar et al., 2018)以及建立社会资本等(Johnson et al., 2013)。相比于主动策略，目前被动策略研究得相对少些(Tukamuhabwa et al., 2015)。但是数字技术如云计算和区块链的发展可能会为被动策略提供支持，因为它可以提高供应链的可视性、预见性和适应性(Dubey et al., 2021; Ju et al., 2021; Zouari et al., 2021)。

供应链韧性理论基础和研究方法

在供应链韧性的研究中，学者们所采用的理论有二十余种（Kochan and Nowicki, 2018）。在这些理论中，最常用的理论是资源基础观(resource-based view, RBV)、动态能力理论、关系理论和复杂性理论/复杂自适应系统(Ali and Gölgeci, 2019)。资源基础观认为企业的能力与竞争优势来自于它所拥有的有价值、稀缺、不可模仿和不可替代的资源(Barney, 2001)。因此，在复杂多变的环境扰动下，企业需要不断整合、构建和重新配置内外部资源，以此增强供应链韧性。然而，由于资源基础观本质上是静态的，忽略了环境动态性的影响，因此学者们又采取了动态能力理论和关系理论对资源基础观在动态环境条件下进行拓展 (Wieland and Marcus Wallenburg, 2013; Chowdhury and Quaddus, 2017; Yu et al., 2019)。此外，一些学者认为供应链是一个复杂的系统，认为韧性是系统的固有特征，利用系统理论/复杂自适应系统理论来对供应链韧性进行研究(Tukamuhabwa et al., 2015)。通过对现有文献所采用的理论视角进行分析，虽然研究供应链韧性的理论有很多种，但是大部分研究只采用单一理论视角（Ali and Gölgeci, 2019）。

学者们对供应链韧性的研究方法，大致可以分为三类。第一类是概念模型。这类研究方法主要用于介绍供应链韧性的概念，提出供应链韧性的概念框架等(e.g., Ponomarov and Holcomb, 2009)。第二类是定量建模。定量建模的方法主要包括数理建模、决策分析、网络建模和模拟等(Kochan and Nowicki, 2018; Ali and Gölgeci, 2019)。不同的研究方法所针对的具体研究问题有所不同。数理建模，如多目标线性规划、随机规划和目标规划等方法，主要用于研究目标韧性水平下的最优供应链结构(Klibi and Martel, 2012)。决策分析，如多准则决策分析法、层次分析法和网络分析法等方法，主要用于评价供应链的韧性水平(Hosseini et al., 2019a)。网络建模的方法包括贝叶斯网络和聚类供应链网络模型等，用来刻画供应链网络成员之间的交互作用对供应链韧性的影响(Macdonald et al., 2018)。模拟所采用的方法包括基于agent的仿真模拟和离散事件仿真模拟等，主要解决多主体系统优化问题 (Kim et al., 2015)。第三类是经验研究。这类研究方法主要包括案例研究和问卷调查，主要研究供应链韧性的前因和结果(Yu et al., 2019)以及韧性度量指标的开发等(Chowdhury and Quaddus, 2017)。相比于概念模型和建模的方法，经验研究相对较少，但是目前呈现出增长的趋势。

VUCA时代供应链韧性的未来研究

作为供应链风险管理的一个重要工具，供应链韧性已经被学者们进行了比较广泛的研究，但仍然存在一些亟待解决的问题，尤其是在VUCA时代。根据引言中对VUCA特征的定义，VUCA的四个维度对应着不同的风险类别。为了设计和优化VUCA时代的供应链韧性，下面将采用VUCA框架（如图1所示）来讨论各风险类别下的供应链韧性提升策略，并进一步提出未来的研究方向。

在充满不稳定性（Volatile）的环境中，供应链成员可以获得关于风险的概率及其影响的信息。当小概率风险发生时，为了保证供应链韧性不因此中断，供应链成员应该投入资源来处理该风险。在这种情况下，增加一些冗余，如额外的库存或者备选供应商，已被广泛认为是提升供应链韧性的重要策略(Hosseini et al., 2019a)。然而，过多的冗余意味着更高的成本，因此，供应链韧性的构建不仅要关注韧性水平，还需要在韧性水平和其所引发的成本之间进行权衡。学者们已经对这一方向进行了一些研究(e.g., Ivanov et al., 2014)，但目前还没有开发出系统性的分析框架。此外，未来的研究还可以探究一些创新性机制以降低供应链冗余所产生的成本。例如，为了克服“牛鞭效应”，供应链成员可以共同构建冗余，并分担相应的成本，但目前尚缺乏有效的成本分担机制。除了冗余设计，合同设计是供应链韧性的另一种可能的提升策略。在供应链管理的研究中，经常会通过合同设计来实现某些特定目标，如通过合同设计以实现供应链协调等(Chen et al., 2012)。在不稳定的环境下，合同设计还需要实现另一个目标，即供应链成员间公平的风险分配。因此，学者们需要探究创新性的合同类型或条款，同时，还应研究考虑韧性之后会对供应链合同的其他功能所产生的影响。此外，如果供应链合同是一个长期合同，那么除了具有控制和协调的特征外，还应体现出适应性的特征；也就是说，当一些风险出现时，合同双方可以通过重新谈判使合同适应新的环境，因此考虑再谈判的事前最优合同设计也是未来研究需要解决的问题。

在充满不确定性（Uncertain）的环境中，关于风险发生的概率是未知的，但是关于风险的影响的信息是可获得的。由人的行为决策所引发的风险通常属于这一类。为了能够有效应对此类风险，未来需要更加关注供应链成员的行为决策，更多地需要将研究视角从传统供应链管理转向行为供应链管理。同时，还应探究审计等信息收集策略在避免供应链成员不当行为方面的作用。此外，考虑到引起供应链中断的风险概率是未知的，文献中所提出的应急计划（contingency plan）可能也会起到一定的作用。应急计划会提前规划不同风险的应对措施，但是很难为每一种风险都做好充分准备，因此，“应急计划应该包括哪些风险”这一问题还没有确切的答案，需要未来进行深入的研究。另外，应急计划的实施可能会因为争夺资源而影响当前的供应链运作，因此，应急计划和当前供应链运作之间相互作用如何也是未来的研究方向之一。

在充满复杂性（Complex）的环境中，风险发生的概率已知，但其如何导致整条供应链的中断并不清楚。当前，供应链结构越来越复杂，供应链成员分布在不同的国家，这些国家的制度环境、政府规制以及物流系统等各不相同，因此，单个供应链成员所面临的小风险，最终可能导致整条供应链的崩溃，这就是所谓的“涟漪效应”（ripple effect）。为了降低供应链的复杂性，可以对供应链进行重构，学者们对此已经进行了大量的研究，然而，关于风险在不同供应链结构上的传导机制，尚缺乏有效的研究。此外，在实践中，为了应对越来越频繁的意外风险，回岸生产（reshore）的趋势越来越普遍，即很多跨国公司开始将一部分生产转移到本国进行，而不是一味追求较低的生产成本而继续坚持海外战略。这一过程简化了他们的供应链，并使风险得到更好的监控。在此策略下，未来相关的研究问题包括哪些生产应该转移到本国生产、回岸生产对其自身以及整条供应链竞争优势的影响等。如果很难对供应链进行重构，就需要通过揭示因果关系来理解一个事件是如何对整条供应链产生影响。为了实现这一目标，未来可以在可控的环境中开展实验研究或者利用其他一些数值方法，如计算实验或模拟仿真技术等。

在充满模糊性（Ambiguous）的环境中，风险发生的概率和影响均未知，此时供应链成员面临着“未知的未知”。目前，越来越多的事件是供应链成员首次遇到的，处理这些“未知的未知”将成为供应链管理的“新常态”。例如新冠疫情的爆发是每一个供应链成员之前不可预见的。在应对这些风险时，可能需要借鉴其他学科的研究成果。例如，在项目管理中广泛应用的参照点方法可以提供一些启发。虽然一些风险对某一条供应链来说是新的，但其他的供应链可能之前经历过这些风险。因此，其他供应链所积累的经验可以转移到该供应链中以处理其所遇到的“未知的未知”，即通过知识转移以实现启发式学习。未来研究可以探究这种启发式学习在供应链韧性构建中的有效性，并且供应链研究的相关学者还应当积极从其他相关学科中寻找启示。学者们还需要重新思考Triple-A框架（agility, adaptability, alignment），该框架由Lee基于对几个公司和行业的长期观察于2004年提出，以回答“最佳的供应链特征是什么”。然而，Triple-A框架的目标是实现供应链效率。在模糊的环境下，供应链面临越来越多的“未知的未知”，因此，需要对Triple-A框架进行拓展以应对日益增加的不可预见事件。Cohen和Kouvelis（2021）进行了相关的尝试，提出了Triple A&R框架，即在传统Triple-A框架下，增加了鲁棒性（Robustness）、韧性（Resilience）及目标的重新一致化（Re-alignment）。未来研究可以对这个新的框架开展实证研究，也可以开发竞争性框架。

在VUCA时代，很难对所有的风险都进行事先预防或主动减轻。如果未做预防的风险发生并导致了供应链中断，那么一个有韧性的供应链应该有能力迅速恢复。关于供应链中断后如何恢复的研究较为丰富，例如供应链成员间的信息共享策略和协作策略等。随着新技术的发展，未来的研究可以探讨新技术对于供应链恢复的影响。例如，大数据技术如何帮助中断供应链上的成员快速找到市场上可用的供应商；尽管区块链技术能够促进信息共享和信任建立，但在供应链恢复过程中区块链技术的应用障碍有哪些仍然未知。尤其是，新技术的采用通常要求供应链成员具备一套新的能力，这就使得“如何通过动态能力的构建以适应新技术的应用，从而促进供应链的快速恢复”成为另一个可能的研究方向。

以上给出的未来研究方向主要集中于如何构建供应链韧性，以应对VUCA时代下不同的风险类别。除此之外，关于供应链韧性管理还有一些其他可能的研究方向。例如，学者们对如何提升供应链韧性已经提出了很多策略，不同的策略或策略组合对于增强供应链韧性具有不同的作用强度，选择哪种供应链韧性提升策略也是未来研究需要解决的问题。另外，未来研究也可以聚焦于供应链韧性的评价。在当前研究中，学者们使用不同的指标对供应链韧性进行评价，这可能会导致相互矛盾的结果，因此，一个统一的供应链韧性评价框架还有待建立。同时，供应链韧性对供应链整合的影响也是一个重要的课题。如果对供应链韧性的重视大于供应链效率，那么每个供应链成员企业的边界可能需要重新考虑。此外，在研究供应链韧性时，应该采用一种系统化的观点，即供应链韧性的构建不应当聚焦于单个成员，而应当在合作竞争环境中考虑整条供应链的韧性构建。这是因为风险沿着整条供应链链条进行传播，并且韧性构建的成本很高。总而言之，对供应链韧性的研究不仅能对传统的供应链管理理论进行补充，而且也将会成为在VUCA时代发展新的供应链理论的催化剂。