區塊鏈視角下供應鏈韌性影響因素及作用路徑研究

陳齊斌, 吳灼亮

(安徽財經大學 工商管理學院,安徽 蚌埠 233030)

近年來,國際經濟政治形勢復雜多變,企業供應鏈不得不應對政治動蕩、市場波動等各種不確定性和風險。麥肯錫全球研究院于2020年8月發布的報告《全球價值鏈的風險、韌性和再平衡》顯示,企業平均每3.7年就會遇到一次持續一個月或更長時間的供應鏈中斷事件,較短時間的中斷發生頻率甚至更高(1)麥肯錫全球研究院,《全球價值鏈的風險、韌性和再平衡》,網址:https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/risk-resilience-and-rebalancing-in-global-value-chains.。這些挑戰讓各國政府和企業都意識到提升企業供應鏈管理的重要性。

在供應鏈管理中,供應鏈韌性尤其值得關注。黨的二十大報告提出“著力提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平”,這對于推動高質量發展、加快建設現代化經濟體系、維護國家產業安全具有重要指導意義。在提升供應鏈韌性的方法上,新興技術如人工智能、區塊鏈值得關注,國務院辦公廳在2017年10月發布的《關于積極推進供應鏈創新與應用的指導意見》指出,要積極應用區塊鏈和人工智能等新興技術,建立基于供應鏈的信用評價機制?？傮w而言,如何提高供應鏈韌性,已經成為社會各界關注的熱點問題。

一、文獻綜述

關于供應鏈韌性定義,Christopher和Peck認為供應鏈韌性是供應鏈在遇到干擾后能夠在可承受的時間內恢復到正常運營狀態的能力[1]。關于供應鏈韌性由哪些指標構成,學者研究各有差異。Purvis等認為供應鏈韌性能夠增加企業處理供應鏈斷裂風險的能力,并應用單案例研究方法表明供應鏈韌性和響應性、適應性、穩健性等具有高度相關性[2]。Wong等認為供應鏈韌性由防控能力和恢復能力組成,防控能力指供應鏈網絡通過避免中斷或迅速恢復來降低中斷所造成影響的能力;恢復能力是指遭遇斷裂后,供應鏈網絡恢復到原先或者更高系統水平的能力[3]。Kamalahmadi等利用二階段混合整數規劃模型,討論了建立供應商冗余的重要性,結果表明可靠的供應商可以有效緩沖供應鏈中斷的風險,從而提高供應鏈韌性水平[4]。Dubey等運用分層調節回歸分析法,對250家制造企業進行實證研究得出高質量信息共享能力能提升供應鏈可視性、提高對風險的預測能力,幫助企業更好地制定應對風險的策略,從而構建更有彈性的供應鏈[5]。綦方中和張磊磊從反應能力、適應能力和恢復能力三個維度構建供應鏈韌性評價體系,發現管理者應當著重從適應能力和恢復能力維度入手提升供應鏈韌性水平[6]。

關于如何實現供應鏈韌性高水平發展以及區塊鏈技術應用對供應鏈韌性的影響,眾多學者展開了研究。Chowdhury和Quaddus研究發現相比于中小企業,規模較大的企業更容易獲取和利用各種資源,從而更好地部署戰略舉措,因此企業規模越大,其識別供應鏈中斷風險的能力越強,供應鏈韌性水平也就越高[7]。Gomez等建立了一個反映食品沖擊風險和供應鏈多樣性關系的強度-持續時間-頻率模型,研究認為城市可以通過提高食品供應鏈多樣性來增強供應鏈韌性[8]。Parast等從動態能力理論出發,研究了企業研發投入對企業供應鏈的影響,表明研發投入可以有效地降低供應鏈對工藝中斷和環境中斷的敏感性[9]。經濟韌性與供應鏈韌性息息相關,王永貴和高佳闡述了經濟韌性的概念及其變化過程,分析了國民經濟韌性體系與外部環境之間的互動關系[10]。Appiah等利用最小二乘法對橫截面數據進行分析,發現供應鏈韌性在宏觀環境維度和投資意愿之間起到中介作用,使得兩者之間的關系更加緊密[11]。李維安和馬茵綜合動態能力方面與組織行動方面的六個主導因素,發現動態能力與組織舉措交互影響能夠有效提升供應鏈韌性[12]。Yin和Ran采用模糊集定性比較分析(fsQCA)方法探討供應鏈多元化和數字化轉型如何影響供應鏈韌性,研究結果指出企業可以根據其規模、數字化轉型的程度以及供應鏈的多元化水平選擇增強供應鏈韌性的最佳策略[13]。

區塊鏈是信息時代的新興產物,Schmidt和Wagner認為應用區塊鏈技術可以用來降低交易成本,并且使交易過程更加透明[14]。之后眾多研究者不斷嘗試將區塊鏈技術融入物聯網等創新設備中,旨在拓寬其在食品、建筑、物流等行業的服務范圍,并幫助解決這些領域的信息交流和安全問題[15-17]。Morkunas等研究表明區塊鏈可以提高產品或服務的可獲得性,從而影響消費者對價值的感知水平[18]。區塊鏈技術可以改善復雜的供應鏈問題(例如產品安全、供應鏈可視性、透明度等),并提高運營的可追溯性,從而提升供應鏈韌性[19]。通過網絡中多個節點共同維護和更新,區塊鏈能夠防止數據被篡改,提升數據安全性,從而構建了一個去中心化、可信任、高效的數據基礎設施[20]。

基于以上研究可知,供應鏈韌性指標通常和預測能力、適應能力、恢復能力有著密切聯系,同時企業供應鏈韌性不僅僅與企業內部因素有關,同時也會受到外部環境的影響。但是當前文獻大多僅進行韌性指標構建或者在探索供應鏈韌性提升路徑時簡單選取供應鏈韌性指標,并且往往忽略了區塊鏈技術應用的影響作用。因此,本文選擇應用AHP和多時段定性比較分析方法,從預測能力、適應能力、恢復能力三個方面分別構建供應鏈韌性指標并進行測算,然后從區塊鏈技術應用、企業內部因素、企業外部因素等角度分時段對供應鏈韌性水平提升進行組態分析,以探尋制造業企業實現高供應鏈韌性水平的組態路徑。

二、研究設計

1.研究方法

(1)層次分析法 層次分析法(Analytical Hierarchy Process,AHP)是一種分解復雜多目標決策問題為多個層級的系統化方法[21],應用定性和定量分析得到因素權重和總排序。該方法具有較強可視性、可理解性,可避免單一因素主導決策情況。

由于企業供應鏈韌性的構成因素復雜多樣,單一指標往往難以全面準確地描述其韌性水平。為此本文采用層次分析法的多層模糊綜合評價方法,綜合考慮企業韌性水平定性和定量因素。層次分析法基本步驟包括:建立層次結構模型、構造判斷矩陣并利用專家打分確定因素重要程度、計算權重向量、檢驗一致性和計算總排序。

(2)多時段定性比較方法 定性比較分析法(Qualitative Comparative Analysis,QCA) 是一個以布爾代數為基礎的集合論配置分析法,用于探尋事件因果關系。它可以對研究對象進行深入分析,特別是對中等樣本的研究。

多時段定性比較分析方法是傳統QCA方法的一種拓展,能夠分析不同時間段的數據,比較不同時間段的因果組合,探究因果關系的變化和穩定性。本文對2017、2019、2021年全國103家制造業企業數據進行動態分析,探尋供應鏈韌性提升路徑。

2. 指標選取及模型構建

(1)供應鏈韌性評價指標體系 目前有關供應鏈韌性指標構建往往包括預測、適應、恢復能力等維度[7,22],鑒于此,本文構建的供應鏈韌性的評價框架主要包括預測能力、適應能力和恢復能力三個維度,各維度選擇相應指標進行測量,具體指標詳見表1所列。

表1 供應鏈韌性指標

預測能力維度:企業需求預測準確度高能夠有效預測客戶的需求變化以及需求變化對供應鏈的影響,從而及時地調整生產和庫存計劃,滿足客戶需求[5]。需求預測能力用產品銷售量和生產量中的較小值除以較大值的比率來表示。研究發現企業的信息化水平越高,企業的預測能力往往越強,信息化水平可以通過企業ERP、SAAS、MES等系統是否應用來表示[23]。

適應能力維度:適應能力主要是指企業供應鏈在遇到各種環境變化和不確定性的情況下,如何快速調整和優化資源以滿足市場和客戶需求的能力,可以分為營運能力和外包水平以及營業收入增長率三個指標。營運能力指標越高,企業資產周轉越快,企業償債能力則越強[12],可以用庫存周轉率的自然對數來表示;供應鏈各環節的外包水平越高,應對不確定風險沖擊就越有效[24],外包水平用企業是否外包及勞務外包支付的報酬總額占營業成本比重來表示;營業收入增長率越高,則說明企業擁有更好的發展勢頭,高增長率也意味著企業的財務狀況較為健康,有更多資本用于應對潛在的供應鏈斷裂風險[25],可用營業收入增長額/上年營業收入總額得出。

恢復能力維度:當供應鏈中斷發生后,企業管理者需要對現有資源進行合理配置,實施決策使企業供應鏈快速恢復到原有水平,恢復能力可以分為供應商整合水平、償債能力兩個方面。供應商整合能力越強,企業受供應鏈中斷影響則相對越小,供應商整合水平可以用前五名供應商合計采購金額占年度采購總額比例表示[26];企業償債能力越強,就意味著它可以更容易地籌措到資金來解決這些問題,不會因為資金短缺而影響業務恢復速度[27],可以用經營活動產生的現金流量凈額除以流動負債來表示。

(2)供應鏈韌性影響因素及組態模型 區塊鏈技術能創建實時、防篡改的記錄,并在所有參與方間共享,這不僅增強了數據的追溯性和審計性,還提高了數據的可視性和可信度[19]。因此,將區塊鏈技術應用作為研究變量,可以深入探討其對供應鏈韌性的具體影響。同時當前學術界對供應鏈韌性影響因素的分析通常包含企業內部和外部環境因素[7-13],鑒于此本文從區塊鏈技術應用、企業內部環境、企業外部環境三方面入手進行組態分析,具體選取區塊鏈技術應用、企業規模、產品類型數量、研發投入、經濟環境、物流環境等作為定性比較分析的影響因素變量,將AHP測度出的供應鏈韌性作為結果變量,構建出整體分析框架,具體如圖1所示。

圖1 供應鏈韌性組態模型

借鑒Pan等的研究,將區塊鏈技術應用作為虛擬變量,若企業運用了區塊鏈技術,則將該值設為1,否則設為0[16]。本文通過檢查各年上市公司區塊鏈發展報告和企業公告中的相關區塊鏈技術應用聲明,來確定企業是否應用區塊鏈技術。

企業內部環境用企業規模、產品類型數量和研發投入三個指標來衡量。企業規模應用企業員工人數來表示,更大企業規模往往代表著企業的財務實力和人力資源更為優秀,可能會對提高供應鏈韌性水平產生積極影響[28]。產品類型數量用企業主要產品類型數量來表示,多種產品的互相替代互補或能對供應鏈中斷恢復起到重要作用[29]。研發投入用企業研發投入占比來表示,可以衡量一個企業研發投入程度[30]。

企業外部環境用經濟環境和物流環境來描述。經濟環境用企業所在省份人均GDP來表示,經濟環境良好省份往往擁有更發達的市場環境,可能對供應鏈韌性水平具有促進作用[31]。物流環境用企業所在省份物流行業從業人員比例來表示,一個地區的物流行業人員越多,往往代表著更好的物流環境[32]。

結果變量為供應鏈韌性指數,采用AHP評價得出。具體變量指標及解釋見表2所列。

表2 QCA變量指標

3.數據來源

本文數據主要來自CSMAR數據庫和企業年報。為研究多時段演進狀況,本文擬選取多年數據進行研究。近幾年區塊鏈技術逐步在制造業企業中得到應用, 2016年國務院正式將區塊鏈技術列入《“十三五”國家信息化規劃》中,一些企業開始探索區塊鏈技術在各種應用場景下的可能性。由于區塊鏈技術落地具有一定滯后性,所以選取2017年作為區塊鏈技術應用“起步期”。

隨著時間發展,區塊鏈技術在制造業中得到了更加廣泛的應用,在本文研究樣本企業中,2017年應用了區塊鏈技術的企業有8家,2019年有26家,2021年有38家,區塊鏈應用比例逐年升高,符合發展規律。

由于當前區塊鏈技術應用未能達到全面普及的成熟階段,依然處于發展期,為避免受到短期波動影響,本文選擇兩年間隔的年份來更好地觀察區塊鏈技術在制造業中應用的發展趨勢,即選取2017、2019、2021年作為樣本區間,并將2019年和2021年定義為“發展一期”和“發展二期”。

三、實證研究

1.供應鏈韌性評價

根據前文構建的供應鏈韌性評估指標體系,本研究選擇使用AHP對預測能力、適應能力和恢復能力這三個一級指標進行專家評分,構建判斷矩陣,然后利用SPSS計算矩陣的特征值和特征向量,接著對特征向量進行歸一化處理得到一級指標權重,最后進行一致性檢驗。根據結果,所有一級指標都通過了檢測,權重有效。具體結果見表3所列。

表3 一級指標判斷矩陣和權重

同樣地,對一級指標下的二級指標分別構造判斷矩陣,并進行計算和檢測得到二級指標權重,詳見表4所列。

根據計算結果,供應鏈韌性指標權重排序為恢復能力A3>適應能力A2>預測能力A1。通過表格數據分析,可以看出在供應鏈韌性評價指標體系中,恢復能力所占權重最高,達到0.493,這說明恢復能力是構成供應鏈韌性指標的核心因素;適應能力所占權重也達到了0.311,這說明適應能力也是供應鏈韌性的重要組成部分;最后預測能力所占權重為0.196,盡管相對其他兩個一級指標占比較低,但其絕對數值仍然顯著,這說明預測能力也是不容忽視的供應鏈韌性構成因素。

在預測能力一級指標下的二級指標中,銷售能力與信息化水平的權重均為0.500,這意味著銷售能力與信息化水平在預測能力方面具有同等重要性。為提高供應鏈韌性,企業應著重提升銷售預測準確性與信息化基礎設施,從而加快市場響應速度并提高信息流通效率。適應能力下的二級指標中,營運能力權重最高,達到0.540,這表明營運能力在供應鏈適應能力方面起著關鍵作用。為提升供應鏈韌性,企業應優化生產和物流流程,增強對突發事件的應對能力,從而更好地適應市場變化?；謴湍芰ο碌亩壷笜酥?償債能力權重最高,達到0.667,這表明償債能力在供應鏈恢復能力中具有核心地位。因此企業應保持健康的財務狀況,確保在應對突發風險時具備充足資金實力以實現快速恢復。

本研究收集了2017、2019、2021年的103家企業供應鏈韌性相關指標數據,樣本總量達到309個。由于不同年份數據變動較大,為方便分析和比較,本文利用Min-Max歸一化方法分別對收集來的各年指標數據利進行歸一化處理,將數字縮放到0～1之間,具體公式為:

x_norm = (x-x_min) / (x_max -x_min)

(1)

其中:x是原始數據;x_min和x_max是原始數據的最小值和最大值;x_norm是縮放后的數據。

在歸一化完成后,本文對調整后的各項指標按照加權平均得到調整后的供應鏈韌性數值,最終公式為:

供應鏈韌性A=A11×0.098+A12×0.098+A21×0.168+A22×0.051+A23×0.093+A31×0.164+A32×0.328

(2)

根據以上公式計算得到各年度各企業供應鏈韌性值。各年度所有企業及應用區塊鏈技術企業和未應用區塊鏈技術企業供應鏈韌性均值、最大值和最小值詳見表5所列。

表5 各年度各類企業供應鏈韌性概況

從均值看,三個時期采用區塊鏈技術的企業的供應鏈韌性均值都高于未采用區塊鏈技術的企業。這表明采用區塊鏈技術的企業的供應鏈韌性水平更高。同時根據計算結果可以發現:從2017-2019年,超過韌性平均值的企業比例提高了約15.4%;從2019-2021年,這個比例又提高了約9.5%。這表明采用區塊鏈技術的企業在提高供應鏈韌性方面正在取得穩步進展。而未采用區塊鏈技術的企業從2017-2019年,超過韌性平均值的企業比例下降了約16.8%。而在2019-2021年中,這個比例則提高了約10.0%。這表明未采用區塊鏈技術的企業在供應鏈韌性水平上有較大波動,不夠穩定。

2.多時段QCA實證研究

為分析實現制造業企業高供應鏈韌性的組態及條件演變規律,需要進行多時段定性比較分析。如前所述本文將2017年劃分為起步期、2019年劃分為發展一期、2021年劃分為發展二期,對三個時段進行實證研究。

(1)QCA校準 QCA模糊集分析要求對數據進行調整,以保證數據在0到1之間并具有連續性。根據現有研究,本文采用直接法劃定三個校準錨點——完全隸屬程度、交叉點、完全不隸屬程度,這些分別對應樣本案例的90%分位數、50%分位數和10%分位數。

其中交叉點代表的案例既不屬于目標集合也不屬于非目標集合,即最大模糊值“0.5”將會被系統忽略,為避免這種情況,我們參考已有研究并結合實際將模糊隸屬分數為0.5的集合增加微小值“0.001”,將其變為0.501,高于交叉點的值會被認為是高數值,反之則認為是非高數值,如校準后的企業規模數值大于0.5,則視其為偏大規模,小于0.5則視其為偏小規模。

對于區塊鏈變量指標,如果企業采用區塊鏈技術則設為1,未使用區塊鏈技術則設為0,因為此時已經對區塊鏈變量指標采用了二值化表示方法,所以無需額外校準。其他變量校準結果詳見表6所列。

表6 QCA校準錨點

(2)QCA必要條件分析 在進行QCA標準分析之前,應當進行必要條件分析(Necessity Analysis),通過比較各個因素條件的存在和缺失情況,確定哪些因素是因果關系中的必要條件。

在必要條件分析中,因果關系被分為“必要條件”和“無必要條件”兩種情況,“必要條件”意味著該條件總在結果存在時出現,反之沒有該條件,結果就無法產生。其中當某個前因條件一致性數值高過0.9且覆蓋度高于0.5時,則能斷定此前因條件是必要的。

對數據進行必要性分析后,可以從表7結果看出,除起步期的非區塊鏈技術應用一致性大于0.9以外,其他所有數值都未超過0.9。由于起步期絕大部分企業都未應用區塊鏈技術且非區塊鏈技術應用前因條件覆蓋度未超過0.5,這實際上可以表明沒有單一必要條件能影響制造業企業的高供應鏈韌性。這顯示出選擇的單個變量對結果變量的獨立解釋力較弱,因此需要對條件變量進行組態分析,尋找影響制造業企業高供應鏈韌性發展的多元組態路徑。

表7 QCA必要條件分析

(3)QCA組態分析 在利用fsQCA軟件分時期實施組態分析時,需要根據研究需求來設置相關參數。本文參考張明和杜運周的研究[33],將PRI一致性門檻值設定為0.7,原始一致性閾值設定為0.8,案例頻數閾值設定為2。

QCA輸出結果可以被歸類為三種不同形式:復雜解、簡約解和中間解。通常來說中間解在分析因果關系時更具優勢。因此本文選擇中間解作為匯報和解釋對象。利用fsQCA3.0軟件對各時期數據分析的結果見表8所列。

表8 QCA組態分析

現也可不出現。

根據表8,可以歸納出三個時期共八個條件組態,其中2017年有兩個,2019年和2021年各有三個,各個時期總體一致性和單個條件組態一致性都高于0.8,三個時期的覆蓋度分別為0.226、0.344、0.307,這表明各條組態路徑存在較強解釋力。下面對高供應鏈韌性組態進行詳細探討和分析。

一是2017年,即區塊鏈技術應用起步期,實現制造業高供應鏈韌性的組態路徑共有兩條。路徑1(內部環境驅動型)以高產品類型數量、高研發投入、非高企業規模和非高物流環境為核心條件,互補非高區塊鏈技術應用作為邊緣條件。這表明注重研發投入的產品類型豐富的企業,即使企業規模不大,物流環境不好依然能夠獲得較高供應鏈韌性。低物流環境下規模偏小企業需要更多技術支持提高其物流效率和運營水平,同時需要提高產品多樣性,減小供應鏈中斷影響。通過高研發投入和提高產品類型數量,這些企業可以更好地追蹤和管理其供應鏈,從而提高其供應鏈韌性和抗風險能力,更好地應對市場變化和不確定性。這條路徑適合那些物流環境較差但擁有多種產品類型且愿意大力投入研發資金的規模偏小企業。

路徑2(內外協同型)以高產品類型數量、高經濟環境和非高企業規模作為核心條件,互補非高區塊鏈技術應用和非高物流環境作為邊緣條件。這條路徑表明位于優越經濟環境中并擁有多種產品類型的企業,在規模不大時也能夠實現高供應鏈韌性水平。盡管企業規模較小可能意味著資源有限,但擁有多種產品類型的規模偏小企業往往更具靈活性和適應性,當供應鏈遇到問題時,它們通常能夠根據市場變化更快做出調整。同時高經濟環境地區的消費者購買力普遍更強,市場需求也更大。這樣的環境能夠為企業提供更多銷售機會,減少供應鏈因市場需求減少而受到的壓力。此外高經濟環境通常意味著更好的基礎設施和服務,這也有助于保持供應鏈穩定性。該路徑適合那些產品類型豐富,位于優越經濟環境中的規模偏小企業。

二是2019年,即區塊鏈技術發展一期,實現制造業高供應鏈韌性的組態路徑達到了三條。路徑3(區塊鏈應用-外部環境驅動型)以高區塊鏈技術應用、非高產品類型數量為核心條件,同時以高物流環境、非高企業規模、非高經濟環境作為邊緣條件。這說明應用了區塊鏈技術的制造業企業在位于良好物流環境時,即使產品類型不夠豐富也能夠實現高供應鏈韌性。區塊鏈技術可以提高供應鏈透明度,增強供應鏈管理效率。它可以實時跟蹤和驗證供應鏈中的每一個環節,幫助企業及時發現和解決問題從而提高供應鏈韌性。同時良好物流環境可以提高供應鏈穩定性和效率,企業可以更快地獲得所需原材料,更及時地將產品運送到市場,從而降低供應鏈中斷風險。這條路徑適合那些產品類型不夠豐富但應用了區塊鏈技術的制造業企業,特別是那些處于良好物流環境中的規模中等或規模偏小企業。

路徑4(內外協同型)以高研發投入、非高企業規模和非高產品類型數量作為核心條件,同時以高經濟環境、非高區塊鏈技術應用和非高物流環境作為邊緣條件。這條路徑表明愿意大力投入研發經費并位于良好經濟環境中的規模偏小企業,即使未應用區塊鏈技術且產品類型不夠豐富也能夠實現高供應鏈韌性。這可能是因為大力投入研發的企業通常會有強大創新能力和技術實力,同時,良好經濟環境有助于企業在面臨供應鏈風險時,更好地進行風險管理和調整。此路徑適合于那些在良好經濟環境中運營、注重技術研發,但在規模、產品多樣性以及在區塊鏈技術應用和物流環境上存在一定局限的規模偏小企業。

路徑5(區塊鏈應用-內外協同型)以高區塊鏈技術應用、高研發投入、高經濟環境作為核心條件,以及高企業規模、高產品類型數量和非高物流環境作為邊緣條件。這顯示位于良好經濟環境且應用區塊鏈技術、注重研發投入的規模偏大企業,在物流環境不好時也能獲得高供應鏈韌性。這可能是因為盡管這類企業即使面臨著物流環境不良的問題,但其應用了區塊鏈技術,注重研發并位于良好的經濟環境中,能夠提升供應鏈透明度,及時發現和解決問題,這些優勢能在很大程度上彌補物流環境不佳帶來的影響,從而實現較高的供應鏈韌性。

三是2021年,即區塊鏈技術發展二期,區塊鏈技術普及程度進一步加深,此時實現制造業高供應鏈韌性的組態路徑同樣有三條。路徑6(區塊鏈應用-內部環境驅動型)以高區塊鏈技術應用、高企業規模和非高研發投入作為核心條件,同時以高產品類型數量、非高物流環境為邊緣條件。這表明產品類型豐富的規模偏大企業通過應用區塊鏈技術,即使在研發投入有限情況下,也能實現較高供應鏈韌性。擁有多種產品類型的規模偏大企業在供應鏈管理中面臨的挑戰通常比單一產品類型的規模偏小企業更加復雜,這是因為多種產品類型意味著更多物流、庫存和交付問題,需要更高效和靈活的供應鏈管理來滿足客戶需求和市場變化。同時多種產品類型也意味著需要更多生產和供應商,需要更好地協調和管理來確保供應鏈順暢和穩定,因此擁有多種產品類型的企業需要更加全面和精細的供應鏈管理策略,包括信息共享、庫存優化、運輸計劃等方面的優化。在這方面,區塊鏈技術可以更好地應用于擁有多種產品類型的企業,提高供應鏈管理運行能力和清晰度,降低交易成本和風險,提高企業供應鏈韌性。這條路徑適合產品類型豐富、應用了區塊鏈技術,但在研發投入方面有所不足的規模偏大企業。

路徑7(區塊鏈應用-內外協同型)以高區塊鏈技術應用、高經濟環境和非高產品類型數量作為核心條件,同時以高研發投入、非高物流環境作為邊緣條件。這表明在優越經濟環境中應用區塊鏈技術的企業,即使產品類型數量有限,也可以實現高供應鏈韌性。這可能是強大市場環境能為企業供應鏈提供一定保障,同時區塊鏈技術能提高供應鏈透明度和效率,使得企業即使在產品種類有限的情況下,也可以通過優化供應鏈管理來實現韌性。這條路徑適合那些在良好經濟環境中運營、愿意或已經開始應用區塊鏈技術但產品線相對單一的企業。

路徑8(內外協同型)以高產品類型數量、高研發投入、高經濟環境、非高區塊鏈技術應用和非高企業規模為核心條件,同時以非高物流環境作為邊緣條件。這表明在良好經濟環境下,擁有豐富產品類型并且注重研發投入的企業,即使沒有應用區塊鏈技術且規模不大,也能夠實現較高供應鏈韌性。這可能是因為經濟環境的優越性為企業提供了更好的資源和機會,大量研發投入和豐富的產品線可以使企業更好地掌控其供應鏈和市場變化,以及時應對不確定性和風險。

綜合三個階段的組態路徑演變,可以觀察到在區塊鏈技術應用初期,供應鏈韌性提升主要依賴于企業內部研發投入和產品多樣性,在這個階段盡管外部環境對供應鏈韌性影響也不可忽視,但是企業能夠通過自身努力運作來彌補外部環境不足以實現高供應鏈韌性。進入區塊鏈技術發展一期后,隨著區塊鏈較廣泛的引入和應用,供應鏈韌性提升開始更多地依賴于區塊鏈技術應用。到了區塊鏈發展二期,即使在研發投入和物流環境有所不足情況下,位于良好經濟環境和應用區塊鏈技術的企業仍然可以實現高供應鏈韌性。

從整個發展過程看,可以發現區塊鏈技術應用逐漸成為提高制造業供應鏈韌性的重要因素,同時可以看出優越經濟環境和擁有豐富產品類型在各時期都是不容忽視的重要條件。從2017-2021年,供應鏈韌性提升逐漸從依賴于企業內部的研發投入和產品多樣性,轉向依賴于區塊鏈技術應用和優越經濟環境,這顯示出供應鏈韌性提升動力不僅僅來自內部,同時也逐漸向外部發展。

(4)QCA穩健性檢驗 為確保研究結論可靠,需要對分析結果進行穩健性檢驗。通常有以下三種方法可以進行檢驗——增加或減少案例、使用不同的校準方法或閾值、調整案例頻數[34]。本文分別將原始一致性閾值從0.8提高到0.85、案例頻數從2提高到3,然后對組態結果進行穩健性檢驗。檢驗結果與上述分析結果基本一致,表明研究結論可靠。

四、結論及對策建議

1.結論

本文以2017、2019、2021年中國A股制造業企業為研究樣本,實證分析了區塊鏈技術應用、企業規模、產品類型數量、研發投入、經濟環境、物流環境對企業供應鏈韌性的組態效應,最終得出以下結論:必要條件分析結果表明單一因素并不能構成企業高供應鏈韌性水平的必要條件,而是以上各種因素共同作用的結果。實現制造業企業供應鏈高韌性有八種組態路徑,2017年有兩種,2019年和2021年各有三種。路徑1為內部環境驅動型;路徑2、路徑4、路徑8為內外協同型;路徑3是區塊鏈應用-外部環境驅動型;路徑5和路徑7為區塊鏈應用-內外協同型;路徑6為區塊鏈應用-內部環境驅動型。在2017-2021年的多時段比較分析中,外部環境因素和產品類型數量因素都不容忽視,區塊鏈技術應用因素則隨著區塊鏈技術應用程度的深入起到越來越關鍵的作用。

2.對策建議

(1)加強區塊鏈技術應用 隨著全球供應鏈網絡復雜性增加,區塊鏈技術已經成為提高企業供應鏈韌性的重要手段之一。企業可以建立區塊鏈技術團隊、吸納專業人才,掌握區塊鏈技術核心應用,為供應鏈管理提供更好支持。對于無法靠自身力量研發區塊鏈技術的企業,可以加強與區塊鏈技術企業的合作,引入先進的區塊鏈技術,優化企業供應鏈管理流程。同時政府應該在政策層面上加大對區塊鏈技術應用的支持力度,鼓勵和引導企業使用區塊鏈技術進行供應鏈管理。對于規模偏小企業,政府可以提供相關培訓和資源,幫助其了解和掌握區塊鏈技術,提升其供應鏈管理水平。

(2)加大研發投入水平 供應鏈韌性提升需要企業不斷推陳出新,研發出新技術和新生產方式。企業需要提高對新技術的研發投入以提升產品品質和生產效率,并增強企業對于市場變化的適應能力。另外企業可以加強與高等院校、科研機構的合作,共同開展研發工作。通過與科研機構合作,企業可以更快速地獲取最新科技成果和專業技術支持,推動企業技術升級。同時企業能夠通過建立創新獎勵機制,鼓勵員工培養創新精神和提升創新能力,激發員工熱情和積極性,從而實現企業創新發展。通過這些方法,企業不僅可以提升供應鏈韌性,還能持續增強競爭優勢和市場份額,從而實現可持續發展。

(3)提升產品豐富度 在全球供應鏈中,企業產品豐富度對于韌性水平提升起到了至關重要的作用。如果企業只專注于單一商品生產,一旦面臨消費者需求波動,企業供應鏈韌性就會受到影響。因此企業應該提升其產品豐富度,生產不同品類的產品,以滿足市場需求的多樣化。政府也可以通過減稅等方式鼓勵企業擴大產品線,提高產品豐富度。