物流信息化管理系统作用下供应链网络弹性研究

□ 杨树林，马 飞，董 梅

(河南中烟工业有限责任公司，河南 郑州 450000)

1 引言

供应链网络弹性管理是供应链管理中的一种模式，在供应链网络发生干扰时，通过一定工具或方法，快速帮助网络回归预设状态或达到新的平衡。信息化管理系统是消除供应链网络干扰因素的有效工具，根据供应链网络核心企业(机构)的需求，采用模块化管理模式，实现供应链网络的流程集成、信息交互、业务人员等管理，同时将供应链网络中可能出现干扰因素的解决方案，集成在信息化管理系统中，在供应链网络出现干扰的时候可直接解除干扰。

物流信息化管理系统是维系供应链网络运行的常用管理系统，以设备管理、操作引导、单据管理、人员管理等模块为基础，集成一系列干扰因素指标(诸如：货物迟交率、汇率、破损率等)数据，实现供应链企业间(内部供应链则为企业各部门、各下属公司)的协作情况的分析研判，实现快速解决供应链网络弹性干扰风险，提升供应链网络企业协作效率的作用，因此，物流信息化管理系统功能运行的成效，直接影响供应链网络的传输和协作能力。

本研究就是以物流信息化管理系统与供应链网络弹性之间的关联关系为研究对象，建立物流信息化管理系统使用评价指标与供应链网络弹性特征间的关联假设，通过历史数据证实关联假设，找出关联作用规律，期望通过对物流信息化管理系统的调整，降低供应链网络弹性干扰因素。

2 关联假设

2.1 管理系统测评维度指标

结合管理系统测评现状研究的特点，本文将管理系统的功能效果分为性能维度、辅助决策维度、操作可达性维度以及延展性维度。其内涵及测度指标具体见表1所示。

表1 管理系统测评各维度内涵及指标

2.2 供应链网络弹性测评维度指标

本研究在供应链网络弹性测评维度指标的研判上充分借鉴供应链网络脆弱性及鲁棒性的评价指标，设置暴露度、敏感性以及适应度作为供应链网络弹性的主要影响因素，进行测评研判，其内涵及测度指标具体见表2所示。

表2 供应链网络弹性测评影响指标

2.3 提出关联假设

供应链网络节点企业采用管理信息系统，是形成一个相对封闭网络过程，研判管理信息系统与供应链网络弹性关联，有助于供应链网络中节点企业的竞争力不断提升。面对环境的复杂性和不确定性，节点企业不断提升自身的管理系统的性能，充实辅助决策程序，优化操作界面，明确需求的功能模块，降低供应链网络发生变形甚至破裂的风险，以便企业能有效利用自身资源或外部资源，对市场需求和不确定性的环境变化做出敏捷反应，不断增强其内部稳定性，有利于企业消除内部风险及快速有效地应对复杂多变的环境等外来风险，降低其脆弱性。因此，本研究提出以下假设：

H1:性能维度与供应链网络暴露维度显著负相关；

H2:辅助决策维度与供应链网络暴露维度显著负相关；

H3:操作可达性维度与供应链网络暴露维度显著负相关；

H4:延展性维度与供应链网络暴露维度显著正相关；

H5:性能维度与供应链网络敏感维度显著正相关；

H6:辅助决策维度与供应链网络敏感维度显著正相关；

H7:操作可达性维度与供应链网络敏感维度显著正相关；

H8:延展性维度与供应链网络敏感维度显著正相关；

H9:性能维度与供应链网络适应维度显著正相关；

H10:辅助决策维度与供应链网络适应维度显著正相关；

H11:操作可达性维度与供应链网络适应维度显著正相关；

H12:延展性维度与供应链网络适应维度显著正相关。

如下表3所示。

表3 管理信息系统与供应链网络弹性指标关联假设示意表

3 关联假设模型验证

以河南中烟黄金叶原料管理系统(采购管理系统)、中转库仓储管理系统(物流仓储管理系统)及销售管理系统(销售物流运输管理系统)等三类物流信息化管理系统，分别计算各系统测评维度指标，代入河南中烟供应链网络弹性测评维度指标，以数据分析为例，采用SPSS19和AMOS22.0平台非线性模型验证关联假设。

3.1 数据获取

本研究以河南中烟黄金叶原料管理系统(P1)、中转库仓储管理系统(P2)及销售管理系统(P3)为检验样本,选取三类物流信息化管理系统2018年2月至2018年10月间运行数据，包括三类物流信息化管理系统开发建设时的测评报告，系统辅助决策指标统计，操作情况调研问卷。对所得到数据进行整理、统计和运算分析，追踪补充问卷，追加完善问卷和补发问卷等调查环节。

三类管理系统样本主要覆盖黄金叶生产制造中心、许昌、安阳、南阳、驻马店、漯河、洛阳等7家卷烟厂、1家许昌烟草薄片公司，以及河南金瑞香精香料公司等供应网络节点企业，调查对象主要为供应链各节点企业中高层管理人员以及企业内从事知识管理或供应链管理的人员。问卷以电话预约、登门拜访以及Email的形式发放350份，共回收有效问卷268份，有效回收率为76.57%。其中，供应链各节点企业高管人员54名，占比20.15%；中层管理人员106人，占比39.55%；企业知识管理或供应链管理人员108人，占比40.30%，基本保证了操作可达性维度的真实性和可靠性。

对2018年2月至2018年10月河南中烟准时性、货品损耗率、物流道路便利度、服务节点分布合理性、设施承载能力、服务满意度、作业标准化水平、流通量、风险预警能力、应急管理控制能力、路由规划能力的实际情况进行分析，并将数据进行归一化处理。

3.1.1 管理系统数据整理

首先对三类物流信息化管理系统的性能维度、辅助决策维度、操作可达性维度以及延展性维度进行数理统计，采用模糊综合评价法得到测评维度评分，如表4所示。

表4 物流信息化管理系统测评维度指标表

3.1.2 供应链网络弹性测评数据整理

其次，针对2018年2月至2018年10月期间，河南中烟供应链节点企业各自网络弹性维度进行测评，其中准时性、货品损耗率、流通量由P1、P2、P3中分析指标导出；设施承载能力、作业标准化水平与物流道路便利度与服务节点分布合理性采用问卷调查方式进行；服务满意度以河南中烟客户物流服务满意度调查表为基准；风险预警能力与辅助决策层维度指标代替；应急管理控制能力、路由规划能力均以P1、P2、P3中的辅助决策层维度自动生成，采用模糊综合评价法得到表5。

表5 供应链网络弹性测评维度指标表

将上述所得带入SPSS当中做一致性检验，之后利用AMOS22.0平台非线性模型进行证实分析。

3.2 指标效度分析

由于本研究所使用问卷项目全部来自过去的文献，很多学者都曾使用这些量表测量相关变量,因此具有一定的内容效度和效标效度，首先计算P1对供应链网络弹性暴露度效度分析。

表6 P1效度分析结果

本研究中P1各变量一致性检验Cornbrash’s的α值均大于0.700，处于可接受范围内。在效度检验方面，基于SPSS15软件的探索性因子分析结果表明，P1各变量的KMO值介于0.7～0.9，巴特利特球形检验的显著性水平均为0.000，小于0.001，公因子方差累积解释率介于55.912%～70.203%之间，以上指标均达到可接受水平。

同时，对P1、P2、P3而言分项计算供应链网络暴露维度、敏感维度、适应维度等三类维度的效度分析，各变量一致性检验Cornbrash’s的α值均大于0.600，处于可接受范围内。在效度检验方面，P2、P3各变量对暴露维度、敏感维度、适应维度的KMO值介于0.6至0.9区间，巴特利特球形检验的显著性水平均依旧为0.000，且小于0.001，公因子方差累积解释率介于62.344%～74.203%之间，以上指标均达到可接受水平。

完成P1、P2、P3对供应链企业暴露维度、敏感维度、适应维度的效度分析，采用模糊综合评价法得到的结果均可用于假设检验。

3.3 假设证实分析

3.3.1 模型构建

借助AMOS24.0非线性方程式模型结构方程模型，证实关联模型的整体拟合效果以及本研究所提出的关联假设，如下图1所示。

图1 结构方程模型

模型的整体拟合优度结果如表7所示，GFI、AGFI等绝对拟合指数均大于0.82，RMSEA=0.000<0.08，达到理想值。CFI、NFI、RFI等相对拟合指数均大于0.82，达到理想值；TLI=1.010，IFI=1.007，由于这两个指数容易受样本量的影响，所以属于可接受的取值。简约拟合指数PNFI、PCFI等均大于0.5，CMIN/DF<3，均为理想值。由此，可以说明模型整体拟合效果良好，可用以检验研究假设。

表7 模型的整体拟合优度指数

3.3.2 模型分析

将P1、P2、P3对应河南中烟供应链网络弹性关联进行假设检验，在假设检验中，每条假设临界比C.R.的值需要大于参考值1.96才可以符合要求，说明河南中烟供应链网络弹性系数在P=0.05的水平上时候，P1、P2、P3具有统计显著性。

表8 模型的P1关于供应链网络弹性暴露维度系数及假设检验

对于假设P1此时系数在P=0.05的水平上时，假设H1-H4均获得支持，供应链网络弹性暴露维度具有统计显著性。同理，物流管理系统P2、P3的四类指标(H5-H12)代入AMOS22.0平台非线性模型验证对供应链网络弹性显著相关，能够得到物流管理系统P2、P3与供应链网络弹性均有着显著的正关联作用，假设成立。

3.4 假设证实结论

采用SPSS15和AMOS22.0平台非线性模型验证物流管理系统与供应链网络弹性之间的关联假设是存在的，即物流管理系统的性能越高、辅助决策项越精准，可操作性及延展性越强，将导致供应链网络的暴露性越低，敏感度越高，网络的适应性越强，供应链的网络弹性也就越高，抗干扰的能力相对较强，当网络发生变形时，越不容易破裂，具有更多的应急处置模式进行网络修正，实现网络预期目标。