突发事件下应急冷链供应链韧性评价及提升策略

陈柯君，王永刚，刘海斌，马续桐，李辰龙，孙佳佳

（郑州航空工业管理学院，河南 郑州 450046）

0 引言

2020年，新冠疫情使我国应急冷链供应链体系面临了严峻挑战[1]。由于我国应急冷链体系不够健全，应急物资在流通过程中因断链而造成延期、停滞，不仅无法及时满足受灾地区人民的需求，而且给国家带来巨大的经济损失。因此，应急冷链供应链必须具备在组成部分断裂后仍然能够迅速恢复到正常供应状态的能力[2]，即供应链的韧性。增强应急冷链供应链韧性是规避和化解突发事件下冷链供应链风险的现实方案。

韧性概念广泛应用于工程和生态科学[2]，引入管理学领域后才被用于供应链韧性研究。Christopher，等[3]将其定义为供应链在受到干扰后能够恢复其原始状态或变为更理想状态的能力。蒲国利，等[4]基于动态能力和风险管理的视角对供应链韧性的维度进行刻画，认为在面对不同程度的风险时，供应链自身都会以一个与其损害程度相匹配的能力为突发事件做好准备，对潜在的中断迅速响应，并恢复到原来的状态。王宇奇，等[5]提出供应链韧性是供应链系统的一种动态演化能力，面对突发事件的扰动，供应链能迅速做出反应，采取适应性行为降低负面影响，并在系统发生形变后，恢复到初始或理想状态，且在此过程中实现供应链改进。关于供应链韧性定义至今未达成一致，但学者们的研究存在一些共性，例如，预测未知的破坏性事件、承受干扰、快速响应破坏，从干扰中恢复至稳定状态[6]。随着研究不断深入，部分学者开始尝试对供应链韧性进行评价和测度。Moosavi，等[7]开发了一种从模拟推导定量韧性评估的方法，可以在供应链中断的情况下模拟测量供应链韧性；刘长俭，等[8]从“硬联通”“软联通”、物流供应链转型升级、风险监测评估等方面提出了提升中国国际物流供应链韧性的主要任务和政策建议；樊雪梅，等[9]运用解释结构模型分析企业供应链韧性影响因素的结构，并通过熵权-TOPSIS法评价新冠疫情下的汽车企业供应链韧性；廖涵，等[10]基于世界投入产出数据库的ICIO表，从中间品贸易视角对我国总体及部门层面的供应链韧性进行测度；徐文平，等[11]通过模糊ANP-TOPSIS法构建了生鲜农产品冷链供应链韧性评价模型。

梳理已有研究文献，国内外学者从理论上对供应链韧性进行了探索性分析，并将其应用于具体行业企业的实证研究中。关于应急冷链供应链韧性研究，学者们主要从应急冷链物流与供应链韧性两方面独立展开，而对应急供应链韧性影响因素或评价的研究几乎为空白。因此，本文在提出了一种改进TOPSIS的应急冷链供应链韧性评价方法，该方法的核心是基于三角模糊层次分析法和变异系数法综合测定应急冷链物流供应链韧性影响因素的组合权重，通过对不同应急冷链韧性与正负理想解之间的距离进行分析，从而对实例中的应急冷链供应链韧性进行排序，检验应急冷链供应链韧性评估模型的可行性，最终实现应急冷链供应韧性合理评估。

1 应急冷链供应链韧性指标体系分析

应急冷链物流就是通过专门的冷藏和冷冻技术对生鲜农产品、恒温食品、低温药品以及生物制剂等冷链应急物资进行集中采购和生产加工过程、运输流通和调达分配等整个过程中保质保量、快速高效地运往受灾区。应急冷链物流的发达程度是衡量一个国家应急管理水平的重要标志，具有专业性强、成本高、风险性大等特点。应急冷链供应链是大规模突发事件发生后，由政府进行集中指挥决策、供应链上下游节点企业组成的应急响应系统。在构建应急冷链供应链韧性评价指标体系时，需要考虑以上特性。本研究通过对相关文献进行回顾、分析和论证，筛选出应急冷链供应链韧性影响要素的一级指标：应急信息系统完备程度、应急组织管理能力、应急冷链供应链敏捷性、应急冷链供应链自身能力。

（1）应急信息系统完备程度。应急信息系统具体可分为应急信息协同机制、应急信息共享的准确性与传递的及时性。人类正处于信息化时代，在突发事件下，及时进行信息的交换与共享，利于决策者了解市场状况，掌握受灾情况，进而快速、准确地制定出安全可行的决策方案。信息是否公开透明，也直接关系到整个供应链的效率。

（2）应急组织管理能力。应急组织管理能力可以通过应急组织的静态配置来衡量，如冷链设施的完备性、资源调度能力、制度的完善程度等。应急组织的管理能力越强，在面临重大突发事件时，应急系统的反应速度越快，应急冷链供应链弹性也就越大。

（3）应急冷链供应链敏捷性。敏捷性是对不可预测的需求或供应变化作出快速反应的能力。应急冷链供应链是以冷链企业快速响应为目的，进而提高效率，满足下游需求，因此，敏捷性是衡量应急冷链供应链弹性的重要因素之一。

（4）应急冷链供应链自身能力。应急冷链供应链自身能力是指应急资源的储备能力、企业最大产能以及节点企业的应急预案完善程度。突发事件发生之后，某一个或者某几个环节可能会发生故障，若要经过很长时间才会恢复，那供应链将会受到极大的冲击。企业产能、设备状况等都会对其生产造成影响。同时，企业要制定相应的应急计划，以便在遇到突发事件时及时采取措施。

通过对上述各项指标的综合分析，建立了多维度、多层次的应急冷链供应链韧性评价指标体系，见表1。

表1 应急冷链供应链韧性指标体系

2 应急冷链供应链韧性评价模型构建

2.1 计算指标权重

2.1.1 模糊层次分析法确定主观权重

（1）与传统的层次分析法相比，模糊层次分析法可以通过语言型三角模糊数度量各元素之间的关系，构造一个n阶模糊判断矩阵A=(aij)n×n，三角模糊数，其中分别表示最小可能值、最可能值、最大可能值。在对指标进行重要性比较时，评级等级见表2。

表2 判断矩阵规则

（3）在进行一致性检验时，一般认为AM=[]n×n通过一致性检验时，A也具有满意的一致性，因此，只需要对每个最可能值判断矩阵进行一致性检验。其中，λ为特征向量的最大特征值，CI为一致性指标；RI为平均随机一致性指标。当CI与CR均小于0.1，判断矩阵满足一致性检验。

（4）基于特征向量BL，BM，BU，建立各评价指标的三角模糊特征向量，采用模糊直觉理论中的得分函数，根据式（7）计算各指标的初始权重向量，根据式（8）进行归一化处理，最终得出权重矩阵W'=(w1,w2,...,wn)

2.1.2 变异系数法确定客观权重。变异系数法是标准差和均值的比值，也称为标准差率，可以衡量随机变量的不确定性，客观反映数据与总体的关系。通过变异系数法计算决策矩阵的客观权重，评价语言和三角模糊数的转换原则见表3。

表3 三角模糊数与评价语言转换规则

（1）邀请位p（k=1,2,…,p）位专家按照表3所示的规则分别对各个方案的各级指标进行评价得到模糊评价矩阵，同时对其进行规范化处理，当属性值为三角模糊数时，利用均值面积度量法得到均值为属性值的规范数据；当属性值为语言变量时，先将其转化为三角模糊数，再进行规范化处理，用hrj表示属性值的规范化数据，规范化决策矩阵如下，其中m表示方案数，n表示指标数，r、j分别表示方案和指标的项数：

（2）计算评价指标的均值与标准差。

（3）根据式（13）计算第j项指标的变异系数，根据公式（14）对各指标的变异系数进行归一化处理，再计算各个指标的权重，即可得到有变异系数确定的权变量矩阵

2.1.3 计算综合权重。建立基于FAHP法和变异系数法的综合赋权模型，通过综合赋权计算权重，其中，α为偏好系数，取α=0.5，λ表示主观权重，β表示客观权重。

2.2 基于模糊TOPSIS法进行评价

（1）建立加权规范化决策矩阵。通过变异系数法和模糊层次分析法计算后，得出各评级指标的权重向量为W=[w1,w2,...,wn]T，则加权标准化决策矩阵为：

（2）根据加权判断矩阵确定正、负理想解方案，并计算个目标值与理想解的距离。

（3）计算各方案的相对贴近度，根据Qr值的大小对各企业进行排序。Qr值越大，则认为该企业供应链韧性越好。

3 实证分析

运用上述模型评价应急冷链供应链的韧性，选择河南省内三家综合性冷链物流企业作为研究对象，其业务涵盖范围广，均是国家战略下应急商业储备加工承储企业。

3.1 确定指标权重

3.1.1 FAHP确定主观权重。（1）邀请6位相关领域内的专家按照表2对各级指标进行重要性评估，若专家组超过半数的评价结果均为aij，则认定该等级为这两项指标的比较结果。经过专家组评定，一级指标的的模糊判断矩阵为：

（2）计算判断矩阵的特征向量。

（3）经计算，各指标初始权重向量W'=(0.429,0.784,0.291,0.470)。

（4）一致性检验。查表得RI=0.882,则CI=0.015，CR=0.017＜0.1，因此判断矩阵一致性检验通过。

（5）对初始权重进行归一化处理，得出一级指标的主观权重:

同理可得二级指标的主观权重:

3.1.2 变异系数法确定客观权重。（1）对三条应急冷链供应链对应的一级指标进行评价。将专家给出的评价语言转化为三角模糊数hij=(lij,mij,uij)，经计算，一级指标的规范化决策矩阵HI为：

（2）经计算，各项一级指标的均值与标准差Vj为：

（3）一级指标的变异系数Tj为：

（4）最终一级指标的客观权重为：

同理可得二级指标的客观权重：

3.1.3 计算综合权重。根据式（15）通过综合赋权计算各项指标的综合权重，结果见表4。

表4 各级指标综合权重

3.2 改进的TOPSIS法

初始规范化决策矩阵与综合权重已经通过上述计算给出。通过式（17）即可计算出加权后的标准化评价值，见表5，根据各企业的评价值可以确定评价指标对应的正负理想解，具体见表6。根据式（19）和式（20）可以计算出三条供应链到正负理想解间的距离。由式（21）计算出评价对象的贴近度见表7。对贴进度进行排序，则有A＞C＞B，因此，应急冷链供应链韧性表现最好的是A企业，其次是C企业，最后为B企业。

表5 各指标下企业加权评价值

表6 正、负理想解

3.3 结果评价与分析

由TOPSIS评价结果可以看出，A的贴近度最大，即该企业的应急冷链供应链韧性表现最佳，各指标都处于良好水平，这类企业的专业性较强，拥有丰富的资源和实力，可以及时有效应对突发事件，发展前景较好。B、C的贴近度相差不大，供应链韧性的表现一般，存在明显的薄弱环节，对风险与危机处理能力中等，后期发展时，应针对评估偏低环节予以改善。

根据表4可知，在应急冷链供应链韧性评价模型中，应急组织管理能力对其影响较大，其次是应急冷链供应链自身能力、应急信息系统完备程度和应急冷链供应链敏捷性。在二级指标层中，冷链设施的完备性对应急冷链供应链韧性的影响最大，然后依次是应对不确定事件的能力、节点企业应急预案的完备程度、决策响应能力、应急信息协同机制、应急信息共享的准确性、制度的完善程度等。应急信息系统完备程度指标中，“应急信息协同度”所占权重最大，信息是应急管理主体有效沟通和合作的纽带，提高应急信息协统度是有效应对重大突发事件的必要条件，C企业位于河南省西北部，与A、B 企业相比，其应急信息共享程度较低，可以加强与政府、社会等层面的沟通交流，打破应急信息孤岛，实现应急信息的公开和共享，增强应急信息协同度，从而提高应急冷链供应链韧性。应急组织管理能力指标中，“冷链设施完备性”所占权重最大，应急冷链基础设施不仅仅是冷链企业生产经营的物质基础，更是推动应急冷链供应链发展的重要保障。完备的基础设施建设可以促进企业生产更具规模化，还能提高应急冷链运输效率，进而增强应急冷链供应链韧性。应急冷链供应链敏捷性指标中，“风险识别性”所占权重较大，A、C两个企业地处河南省中部发达地区，经济环境稳定，交通发达，对于应急冷链物资的调度和路线具有较多选择，因此A、C企业具有较强的风险识别性。应急冷链供应链自身能力指标中，“应对不确定事件的能力”所占比例最大，供应链应对不确定性的又可以称作供应链的柔性。参考吕晶晶，等[14]对供应链柔性的研究，A、B、C三个企业可以从供应柔性、生产柔性和物流柔性三个方面增强供应链的柔性。供应柔性要求企业具备感知资源供需、价格等变化趋势的能力；生产柔性要求企业根据市场需求变化，灵活调整其生产线，保证生产产品的供应满足突发性需求；物流柔性强调冷链企业能根据灾区人民的需求，以最高效率实现应急物资与地方的对接。

4 对策与建议

通过改进的TOPSIS模型可以判断应急冷链供应链的韧性水平。因此，结合上述评价指标，提出相应的韧性提升策略，以便在重大突发事件下发生中断时实现快速恢复、及时配送，维持社会稳定。

（1）加强培养复合型人才，健全完善应急冷链专业人才培养体系，切实保障人才供给。积极引导企业加强职业培训，不断提高应急冷链供应链人才的专业素质，优化企业的管理方式，培养从业人员的风险敏锐性，从而提升应急冷链供应链的韧性；同时，政府部门应出台相关政策，并通过法律法规的制定和必要的政策补贴完善应急冷链物流市场环境，以促进应急冷链物流健康发展。

（2）完善基础设施建设，应急冷链物资及时调运和有效分配是应急冷链物流的关键所在，冷藏、冷冻设备数量以及技术性能是应急冷链运输的保障。因此，相关政府部门和企业应进一步完善应急冷链的基础设施建设，大力引进或研发应急冷链物流技术设备，积极布局技术装备的创新发展，增强设备的环境适应性，提高应急运输效率。政府部门应合理配置冷链设备，优化布局，补齐短板弱项，实现不同区域内应急冷链设备的有效覆盖。

（3）推动信息共享系统建设，构建信息集成一体化平台，实现应急冷链的可视化管理，提高应急冷链物流的运作效率。通过大数据、云计算等技术，实现信息的有效整合和共享，打破信息壁垒，促进供应链中节点企业信息链条的有效畅通。在面临突发事件时，可以根据内外部形势的变化，及时拟定或调整生产方案，提高应急冷链供应链的透明度以增强其韧性。

（4）优化采购和库存管理，积极引导企业通过VMI、JMI等先进的库存管理策略进行管理，重视业务流程规划，从统筹的角度出发，加强上下游企业的衔接，与相邻的节点企业形成紧密的战略合作伙伴关系，实现资源共享。同时，企业内部应完善采购管理制度，实施多源采购策略，优化供应商布局，提高采购管理效率，保证在遭受突发事件干扰时能够维持供货的稳定性，为供应链的修复赢得时间，并减少损失。