基于風險共擔的供應鏈設計與運營研究

林 兵，林宇辰，李儒晶 LIN Bing, LIN Yuchen, LI Rujing

（1. 江蘇師范大學 商學院，江蘇 徐州221116；2. 蘇州大學文正學院，江蘇 蘇州215104）

(1. School of Business, Jiangsu Normal University, Xuzhou 221116, China; 2. Wenzheng College of Soochow University, Suzhou 215104, China)

0 引 言

“不要把雞蛋放在同一個籃子里”是通俗易懂的投資理念，即通過投資分散化來降低風險，同時，它也是金融、財務管理的一條基本原理，即投資分散化原理（Principle of Diversification, Ross et al., 2012）[1]。同樣，在運作管理、物流與供應鏈管理領域也有類似的原理，即風險共擔原理（Risk Pooling, Simichi-Levi et al., 2007）[2]，不確定與可變因素共擔原理（Variability Pooling, Hopp and Spearman, 2000）[3]，綜合原理（Principle of Aggregation, Anupindi et al., 2011）[4]等。雖然在不同領域、不同文獻中有不同稱謂，但這些原理的機理相同，即，匯聚不同個體風險可降低這些個體總的風險，而風險就是隨機不確定性。

近幾年，共享概念在社會經濟發展中越來越受到大家的關注，最典型例子就是共享單車。在中國城市，如果每個人都擁有一輛自行車，社會自行車的保有量將有幾億輛。由于每人每天用車時間段和地點的隨機性很大，如將每個人的隨機性因素綜合在一起，則在每一天中的任何時間段及城市中的任何地段，自行車的使用量將基本不變，而且，越是人口眾多的城市，這種風險聚集效應就越明顯。所以，通過投放固定數量的共享單車，既達到綠色出行的目的，又可提高自行車利用率，降低社會自行車保有量。可見，共享的本質就是風險共擔原理。

在信息技術領域，云計算體現了共享思想。云計算通過集中使用和管理計算與信息存儲資源，從而達到節省整體資源的目的?；ヂ摼W時代，計算資源如同水、電、煤氣這些公共資源，可隨時打開“閥門”使用。由于每個個體使用計算資源的隨機性較大，而社會總體對計算資源的使用則較為固定。所以，云計算平臺將計算需求匯聚在一起進行處理，以提高計算資源的利用率和減少社會整體計算機保有量，這也反映了風險共擔原理。

風險共擔中的風險是什么且如何度量？風險是如何通過共擔機理降低的？我們又將如何基于風險共擔原理對供應鏈進行有效設計與運營？針對以上問題，既有理論研究又有實踐應用，有大量成功案例。本文將遵循以上問題，通過比較風險共擔原理與投資分散化原理，來深入理解風險和共擔的概念，掌握風險共擔的機理；并以供應鏈為主要應用對象，歸納供應鏈的設計與運營策略，供我國企業參考。

1 風險與Variability

這里先介紹基本概念風險（Risk） 和不確定與可變性（Variability）。財務領域的風險度量指標是方差或標準差，它描述了投資回報的不確定性。在運作管理領域，與財務風險相對應的指標是Variability。Variability 定義為事物的非一致性（Hopp and Spearman, 2000）[3]，而本文稱之為不確定與可變性，反映了它在運作管理中的兩層含義：一是所有變量都具有Variability，如學生成績、個人身高等；二是隨機不確定性都是Variability。所以，Variability 不等同于財務中只考慮隨機不確定性的風險概念。運作管理經常要考慮的含有Variability 的變量是顧客需求、加工時間、調整準備時間（Setup Time），等等。

隨機變量常用來描述運作系統中的需求、加工/服務時間等。如何度量隨機變量的Variability？與財務風險的度量一樣，運作管理中的Variability 也是用標準差來度量。更進一步，為比較不同運作系統的Variability，也可采用變異系數（Coefficient of Variation, CV），即，CV=標準差/均值。由于CV是無量綱的，方便不同運作系統比較Variability。

綜上，如果運作系統中的變量是用隨機變量來描述，那這些變量的Variability 與財務風險本質相同，都是描述某種不確定性，都可使用標準差進行度量，因而可通過共擔（Pooling） 機理來消除一些不確定性。

2 風險共擔原理

運作系統的Variability 越高，則系統績效就越低（Hopp and Spearman）[3]。所以，運作管理的一個主要任務就是應對Variability。風險共擔就是要把不同來源的Variability 匯聚在一起，達到降低Variability 的目的。換言之，匯聚不同個體的Variability，可降低總體的Variability。下面，用數學形式描述風險共擔原理。

命題1 說明兩個隨機變量和的標準差不會大于兩個隨機變量標準差的和。特別地，從證明中看到，命題1 成立不要求兩個隨機變量負相關。因此，把任意兩個不同源的Variability 匯聚后都會產生風險共擔效應。同理，考慮n個隨機變量X1,X2,…,Xn，有以下推論。

推論1 將命題1 的結論推廣到具有多個風險源的情景。證明從略。

由前述，運作管理中的Variability 也可用變異系數CV來度量。因此，有以下命題。

命題2：CV（X+Y）≤CV（X）+CV（Y），其中，E（X）=a和E（Y）=b都大于0。

證明：由CV=標準差/均值，得：

上式平方后：

因此，CV（X+Y）≤CV（X）+CV（Y），命題2 成立。證畢。

上述證明也不要求兩個隨機變量負相關，但要求隨機變量的期望值都為正。對運作系統中的隨機變量，如顧客需求、加工時間、機器損壞停滯時間等，要求它們的均值為正數，顯然合情合理。同理，當n個隨機變量X1,X2,…,Xn的期望值為正數時，有以下推論。

推論2：CV（X1+X2+…+Xn）≤CV（X1）+CV（X2）+…+CV（Xn）。

命題1 和命題2 及推論從數學上描述了風險共擔的機理，證實了這樣的結論：在隨機不確定情景下，任意個體的Variability 匯聚后，它們總體的Variability 將會降低。風險共擔原理是供應鏈進行合理設計與運營的基本原理，以下將介紹基于該原理的供應鏈策略。

3 供應鏈策略

供應鏈是從原材料開始，經過中間產品、產成品、分銷商和零售商，最后送達顧客的功能性網絡。供應鏈管理是通過整合供應鏈資源，使供給能更好地與需求相匹配。由于供給與需求總是存在大量Variability, 這時需要庫存和產能來緩沖Variability?？梢姡獙嵤┕湈齑婧彤a能的整體優化，大致可從需求和供給兩方面來減少Variability。減少Variability 有很多方法，這里將介紹基于風險共擔原理的供應鏈策略。策略分為3 類，第一類是基于需求匯聚（Demand Pooling） 的策略，有綜合需求預測、聯合庫存、標準化、延遲化等策略；第二類是基于產能匯集（Capacity Pooling） 的策略，如共享設備或人員等；第三類是結合了需求匯聚和產能匯聚的策略，例如，合同制造（Contract Manufacturing） 既利用了需求匯聚又利用產能匯聚。下面對這些策略分別加以介紹。

首先考慮需求匯聚策略?；谛枨髤R聚的綜合需求預測、聯合庫存、標準化、延遲化等策略已在供應鏈管理中得到廣泛應用。眾所周知，需求預測是生產的重要環節，直接影響到供應鏈的采購、生產計劃等環節。長期以來，學者已經開發了大量成熟的統計預測方法，如能進一步利用需求匯聚效應進行綜合需求預測，則可使預測更為精確。例如，對毛衣總需求的預測要比對每種顏色毛衣需求的預測更準確；對布料需求的預測要比某一具體款式需求的預測更準確，這些都是利用需求匯聚進行綜合需求預測的結果。

聯合庫存是通過匯聚需求來降低總體庫存的策略。地區分銷中心就是一個能說明問題的例子（陳榮秋和馬士華，2017）[5]。如果把庫存直接存放在某地區的各家門店，每個門店為應對客戶需求的不確定性，都會安排一定量的安全庫存（Safety Stock,SS），以提高服務水平，這樣會導致大量的總庫存和庫存相關費用。如果在該地區設一個分銷中心，將庫存集中到分銷中心，由分銷中心應對整個地區的需求。這時，根據風險共擔原理，匯聚后的總需求標準差要比個體需求標準差之和小。再由安全庫存公式（Z由服務水平決定，L是確定性提前期） 可知，分銷中心的安全庫存量要比原各門店的安全庫存量之和小。而分銷中心的一般性庫存（數量等于需求均值） 等于所有門店一般性庫存量之和。所以，總庫存量（一般性庫存加上安全庫存） 在需求匯聚于分銷中心后將會減少。這種將庫存集中到分銷中心的做法稱為實體匯聚（Physical Pooling）。但實體匯聚常常帶來運輸成本的上升，同時設立分銷中心也需大量投資。隨著信息技術和物流快遞業務的發展，庫存可通過轉運（Transshipment） 實現虛擬共享（Virtual Pooling）。例如，當顧客在一家門店沒找到想要的某款商品，銷售人員可通過數據庫查詢連鎖的其它門店，如發現顧客所需商品，即可由另一家門店發貨轉運給顧客。這樣既實現了庫存共享，又避免再建一個實體的分銷中心。

延遲策略是供應鏈管理常用策略。就是盡可能保持產品的通用性，直到最終產品需求較為確定的情況下，再將通用產品差異化為最終產品。這里，通用產品的需求相當于差異化后產品需求的綜合，由風險共擔原理可知，通用產品需求的Variability比最終產品需求的Variability 要低，因而通用產品的安全庫存需要量也將隨之減少。這就是為什么要盡可能保持產品的通用狀態，延遲其差異化的原因。意大利的貝納通（Benetton） 是著名的服裝制造商和零售商，尤以生產多彩、鮮亮的毛衣制品而出名，是采用延遲策略的先驅。貝納通最初的毛衣生產技術是先將原色毛線染成不同顏色后再編織成毛衣。20 世紀70 年代，貝納通革新了染色技術，先用原色毛線編織成原色毛衣，再根據各種顏色毛衣的市場需求對原色毛衣進行染色，染色工序的改變促成產品差異化的延遲。但成衣染色要比單純的毛線染色困難，另外，也無需對所有毛衣的加工采用新工序。因為，每種顏色毛衣的需求有一個基準量，這部分毛衣仍使用傳統技術生產，剩余部分可用新工序生產。這樣既使用了延遲策略，又控制了生產與庫存成本。

標準化策略就是把產品的零部件模塊化、標準化，讓不同產品在制造過程中盡可能使用同一零部件。例如，不同電腦產品使用同型號硬盤，不同電動車產品使用同類電池，等等。由于不同產品使用同一零部件，風險共擔效應就顯現出來，即，可用更少的零部件庫存滿足不同最終產品的需求。當然，除了風險共擔帶來的好處，零部件模塊化、標準化也使生產過程更簡單，管理更容易。下面，以北歐的兩家公司為例來說明模塊化和標準化帶來的競爭優勢。20 世紀90 年代，美國摩托羅拉公司是手機領域的行業老大，但很快被芬蘭諾基亞公司超越，其中一個重要原因是諾基亞簡化了手機產品設計，使用少量、通用的部件，使運作管理效率大大提高。產品簡約化、標準化策略使諾基亞迅速崛起，超越競爭對手。瑞典宜家家居是全球著名的家具與家居產品零售商，同樣采取了簡約化、標準化策略，例如，宜家家具多采用扁平化的模塊進行組合生產，這使得加工、物流操作更簡單，流程管理也更簡易。

以上，本文討論了需求匯聚帶來的風險共擔效應。現從供給角度考慮基于風險共擔的產能匯聚。例如，在銀行辦理業務，每個銀行柜臺/柜員都可看作是運作產能。過去，客戶辦業務要在大廳內的各個柜臺分別排隊，假設有多項業務要辦理，你可能需要多次排隊才能辦理完所有業務，費時費力?，F在的銀行業務流程是取票號排隊，多個排隊合成一個排隊，同時也要求每個柜臺、柜員應具有多項業務操作功能或技能，才可形成產能匯聚。用排隊論的專業術語解釋，就是原先多個并行的M/M/1 系統轉變成現在的一個M/M/c 排隊系統，這種產能匯聚使得業務流程運作績效顯著提高（胡運權，2012）[6]。

最后考慮同時利用需求和產能匯聚效應的策略。電子制造服務（Electronic Manufacturing Service, EMS） 的合同制造很好地反映了這一策略。EMS 是指為原始設備制造商（Original Equipment Manufacturer, OEM） 提供代工服務的供應商，最初都是些小規模的代工廠。這些小的代工廠發展到今天，涌現出像富士康和偉創力這樣有名的EMS 廠商。EMS 的崛起和電腦、手機等許多電子產品的普及息息相關。電子行業涉及的零部件數量巨大，且電子產品更新換代周期短，零部件的庫存管理至關重要。從需求方面講，EMS 廠家可從許多OEM 那里匯聚訂單，需求變得不僅量大且很穩定，便于生產計劃與庫存控制。從供給方面看，EMS 小廠家如果只是服務個別OEM，會遇到很大的需求不確定性，提高服務水平意味著需要增加安全庫存量和保有一定數量的空閑產能。所以，合并小廠家（匯聚產能） 形成大廠商，更確定的需求可減少空閑產能的保有量。例如，偉創力收購另一家著名的EMS 旭電就可發揮顯著的產能匯聚及需求匯聚效應。

4 結 論

本文通過剖析風險、不確定與可變性以及風險共擔原理，探索基于風險共擔原理的供應鏈策略，為我國企業供應鏈設計及運營提供了理論基礎。本文的主要研究結果是，明確了財務投資分散化原理與運作管理風險共擔原理具有相同的機理，并以數學命題形式給出風險共擔原理的數學表達和相應的證明；同時，也對基于風險共擔原理的供應鏈策略做了歸納，使之更易于理解和應用。本文提出的供應鏈策略僅是該原理應用的一部分，尚有其他許多有意義的課題，例如，如何衡量風險共擔的效果，值得我們繼續深入研究。