中小制造企业供应链一体化风险管理实证研究

      中图分类号：F224.0文献标识码：A文章编号：1001-5124(2008)02-0084-06

      随着网络信息技术飞速发展，全球经济一体化进程日益加快，知识经济的强劲驱动，这一切正急剧地改变着企业供应链运作的内外环境，从产品结构、生产过程、管理方式到组织结构和决策准则都在经历着日新月异的变化。这给企业供应链带来了更高的效率，但也给企业带来了全新的挑战。而供应链的全球延伸更加剧了自身的不稳定性，面临更多的内、外部风险。基于供应链管理所面临的挑战，以及许多重大事件的相继发生，例如，美国的9.11、中国的SARS、英国的口蹄疫、东南亚印度洋的海啸、禽流感等，给供应链运作管理带来巨大的冲击，引起了国内外产业、学术界对供应链风险的极大关注。

      一、中小企业一般供应链模型

      中小制造企业的供应链中，由于核心企业的产品大多数都有几十种乃至数百种之多，因而一般都有数十家原始供应商承担着上游供应商的多种重要原材料的供应，且数十家上游关键供应商向供应链核心企业提供几十种乃至数百种产品的零部件和外协件，其中少数几家核心战略供应商承担供应链核心企业产品关键部件的供应；核心企业下游客户中有数家营销联盟企业和数十家区域性总经销商，批发和分销商数百家，它们分散遍布国内外；此外，还有数家第三方物流服务提供商、数家公用事业服务提供商和数家金融机构为企业供应链提供协同服务，再加上每个供应链成员企业都有自己的供应链，又是多个供应链的节点，进而形成多个供应链交叠在一起。由此可见，中小企业供应链网络是一个复杂的超级动态网络，而客户对产品质量和服务要求越来越挑剔，加上众多的外协厂商，这对中小企业供应链管理是一个巨大的挑战，供应链的安全持续高效运作成为公司关注的焦点，管理者身在其中感到企业供应链存在很大的管理危机。我们通过对浙江数十家中小制造企业进行调查研究，总结分析得出中小制造企业的一般供应链模型(见图1)。[1]

      二、实证分析

      (一)问卷和样本

      1.问卷设计。本文的供应链风险因素来自笔者的企业管理咨询实践、吸收文献研究成果和职业经理人访谈结果，设计出23个供应链风险识别因素和5个风险后果，并以此为基础设计调查问卷，最后通过调查问卷进行实证分析。调查问卷包括两部分：一是供应链风险管理基本情况调查，包括6个问题，每个问题3个选项，主要用来反映对供应链风险及其管理的基本认识。二是供应链风险因素调查，包括供应链风险因素和后果调查，其中供应链风险因素23个变量及风险后果5个变量，每个风险变量设置了其对供应链影响程度的五个等级：1=很低，2=低，3=中，4=高，5=很高。每个风险后果变量设置了严重程度的五个等级：1=很小，2=小，3=中，4=大，5=很大。

      

      图1 中小企业一般供应链模型

      2.样本。样本主要是笔者的企业管理咨询对象和所做项目涉及的相关企业；问卷的发放对象主要是浙江的杭州、宁波、慈溪、温岭及台州的中小企业。

      (二)数据收集与统计分析

      本文发出调查问卷260份，共计回收239份，其中未填答选项的有6份，同一道题选两次或每一个问题在填答时都填答同一个选项有7份，以上均视为无效问卷，最后所回收的有效问卷为226份，有效问卷回收率为94.56％。在各行业的回收情况如下，计算机及外围设备行业回收的有效问卷为16份，占有效问卷的7.08％；通信器材行业回收的有效问卷为53份，占有效问卷的23.45％；塑料制品行业回收的有效问卷为38份，占有效问卷的16.81%；家电制造业回收的有效问卷为55份，占有效问卷的24.37％；文具业回收的有效问卷为39份，占有效问卷的17.26％；玩具业回收的有效问卷为1 8份，占有效问卷的7.96％；其他7份，占有效问卷的3.1%。

      1.信度分析。信度是指测评结果的可靠性。它是指测验分数未受测量误差(errors of measurement)影响的程度，是测量结果反映出系统变异的程度。本文先进行因子分析的统计学检验，即先对量表进行KMO样本充足度测度(Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy)和巴特莱特球体检验(Bartlett test of sphericity)，然后对数据进行主成分分析，提取出供应链关键风险因素和风险变量，再从量表层次入手，以Cronbachα系数作为评判标准，根据其内部结构的一致性程度，对量表整体和子量表的内部一致信度进行检验。

      由中小制造企业供应链的五个业务流程的23个潜在风险变量，通过因子分析得到的8个供应链关键风险因素和23个风险变量构成的量表总体Cronbachα系数值为0.9074，供应链各关键风险因素的子量表的Cronbachα系数值也都超过了0.7，达到最小为0.7的标准(见表1)。检验结果说明关键风险因素量表和各子量表具有良好的内部一致性。

      供应链风险后果量表的信度检验结果。如表2所示，量表的Cronbachα系数值达到0.7的水平，说明这一变量与其他变量间的一致性较好。