陳怡 李晴晴 劉佳穎 張丹
(湖南工商大學(xué)經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院 湖南長沙 410205)
在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下,全新的商業(yè)模式依據(jù)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)等數(shù)字新技術(shù)產(chǎn)生,數(shù)字技術(shù)與零售企業(yè)相結(jié)合形成了數(shù)字零售業(yè)。數(shù)字零售在傳統(tǒng)零售的基礎(chǔ)上融入了信息要素,在數(shù)字信息技術(shù)的支持下,零售企業(yè)能夠推動整個供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)化和數(shù)字化,實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)商品流、信息流和物流的深度融合發(fā)展,從而對內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)的歸納整理,對外利用信息的傳播擴(kuò)大宣傳,使企業(yè)資源配置情況得到優(yōu)化。長期來看,還能夠加速整個行業(yè)商品流、資金流、信息流的融合發(fā)展,提高零售運作效率。零售供應(yīng)鏈數(shù)字化無疑是零售企業(yè)數(shù)字化的核心內(nèi)容,但目前大多數(shù)零售企業(yè)仍處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的初級階段,數(shù)字化程度不深,數(shù)字化效率不高,新舊零售模式的碰撞必然使零售供應(yīng)鏈在數(shù)字化過程中產(chǎn)生風(fēng)險(曾雯,2019;楊海麗等,2020;李志剛,2021)。識別和防范風(fēng)險有助于企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級,目前,針對數(shù)字零售供應(yīng)鏈風(fēng)險的研究較少,且其中更多的是對數(shù)字零售供應(yīng)鏈風(fēng)險的內(nèi)涵、類型進(jìn)行敘述,鮮有學(xué)者針對數(shù)字化進(jìn)程中供應(yīng)鏈風(fēng)險因素進(jìn)行測算和評估,因此,本文認(rèn)為需要尋求合適的方法對風(fēng)險影響程度進(jìn)行測算(沈玉燕,2021;徐佳楠,2022),以幫助企業(yè)更有針對性地防范和化解風(fēng)險。
供應(yīng)鏈整體的轉(zhuǎn)型需要企業(yè)內(nèi)外部因素的良好平衡,因此,本文在深入調(diào)查研究以及理解數(shù)字零售供應(yīng)鏈實際發(fā)展?fàn)顩r的基礎(chǔ)上,參照SORC系統(tǒng),按照企業(yè)的運作模式,從系統(tǒng)層、主體層、業(yè)務(wù)流程層三個層面出發(fā)識別風(fēng)險,確立了線上風(fēng)險、合作風(fēng)險、需求風(fēng)險、供給風(fēng)險、資金流風(fēng)險、物流風(fēng)險6個指標(biāo)為一級指標(biāo)。此后,在同一層次的不同方面對確定的一級指標(biāo)進(jìn)一步細(xì)分,確定了網(wǎng)絡(luò)平臺、商品信息、兼容風(fēng)險、溝通風(fēng)險、需求預(yù)測偏差、客戶忠誠度等12個指標(biāo)為二級指標(biāo),最終構(gòu)建出數(shù)字零售供應(yīng)鏈風(fēng)險評估指標(biāo)體系,如表1所示。

表1 數(shù)字零售供應(yīng)鏈風(fēng)險評估指標(biāo)體系

圖1 企業(yè)供應(yīng)鏈運作模型參考
根據(jù)表1數(shù)字零售供應(yīng)鏈風(fēng)險評估指標(biāo)體系,將數(shù)字零售供應(yīng)鏈風(fēng)險具體分解為以下指標(biāo),并賦予意義如下:
(1)一級指標(biāo)
U={U1,U2,U3,U4,U5,U6}={線上風(fēng)險,合作風(fēng)險,需求風(fēng)險,供給風(fēng)險,資金流風(fēng)險,物流風(fēng)險}
(2)二級指標(biāo)
U1={U1-1,U1-2}={網(wǎng)絡(luò)平臺,商品信息}
U2={U2-1,U2-2}={兼容風(fēng)險,溝通風(fēng)險}
U3={U3-1,U3-2}={需求預(yù)測偏差,客戶忠誠度}
U4={U4-1,U4-2}={數(shù)字化意識,依賴單一供應(yīng)商}
U5={U5-1,U5-2}={投資問題,成本控制}
U6={U6-1,U6-2}={前置倉選址和配置復(fù)雜,線上線下物流體系分立}
按照常用區(qū)間劃分法,將風(fēng)險等級劃分為“高、較高、中等、較低、低”5 個等級,設(shè)定風(fēng)險評估集為V={ V1,V2,V3, V4,V5},賦值如下:5,4,3,2,1。介于數(shù)字零售業(yè)供應(yīng)鏈涉及面廣,數(shù)據(jù)采集存在一定的困難,因此本文采取調(diào)查報告統(tǒng)計法,在大量搜集專家對數(shù)字零售供應(yīng)鏈風(fēng)險的評估資料后,對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一和歸一化處理,得到數(shù)字零售供應(yīng)鏈風(fēng)險評估表,如表2所示。

表2 數(shù)字零售供應(yīng)鏈風(fēng)險評估表
根據(jù)表2得出各一級指標(biāo)的隸屬度矩陣Ri(i=1,2,3,…,6)以及綜合隸屬度矩陣R,其中:
本文利用熵值法與模糊評價法相結(jié)合的方法來評估數(shù)字零售供應(yīng)鏈風(fēng)險。熵值法利用各指標(biāo)的熵值得出較客觀的指標(biāo)權(quán)重,一定程度上避免了人為因素帶來的偏差,其步驟如下:
(1)構(gòu)建初始數(shù)據(jù)矩陣:A=(aij)m×n;
(2)將原始矩陣數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化:
本文對指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理后為保證數(shù)值有效,在無量綱化的結(jié)果上加0.0001的有效值得到規(guī)范后的矩陣C=(cij)m×n。其中:
(3)根據(jù)規(guī)范化矩陣C,測算出新的特征比重矩陣Pij;然后再測算出數(shù)字零售供應(yīng)鏈風(fēng)險各項指標(biāo)的熵值ej、差異性系數(shù)gj以及熵權(quán)wj。其中:
根據(jù)以上步驟得到各風(fēng)險指標(biāo)的權(quán)重向量如下:
線上風(fēng)險的權(quán)重向量w1=(0.486,0.514);
合作風(fēng)險的權(quán)重向量w2=(0.228,0.771);
需求風(fēng)險的權(quán)重向量w3=(0.327,0.673);
供給風(fēng)險的權(quán)重向量w4=(0.487,0.513);
資金流風(fēng)險的權(quán)重向量w5=(0.571,0.429);
物流風(fēng)險的權(quán)重向量w6=(0.485,0.515);
供應(yīng)鏈總體風(fēng)險因素的權(quán)重向量W=(0.170,0.210,0.124,0.177,0.184,0.135 )。
(1)根據(jù)模糊綜合評價值公式Bi=Wi?Ri=(b1,b2,b3,b4)(i=1,2,3,…,6),計算得出各一級指標(biāo)綜合評價值Bi(i=1,2,3,…,6),其中:
F1=B1?V=2.713;
F2=B2?V=3.508;
F3=B3?V=3.163;
F4=B4?V=2.681;
F5=B5?V=2.826;
F6=B6?V=2.403;
系統(tǒng)層風(fēng)險:F1+F2=6.221;
主體層風(fēng)險:F3+F4=5.844;
業(yè)務(wù)流程層風(fēng)險:F5+F6=5.229;
根據(jù)以上結(jié)果可得:
F2合作風(fēng)險>F3需求風(fēng)險>F5資金流風(fēng)險>F1線上風(fēng)險>F4供給風(fēng)險>F6物流風(fēng)險;
系統(tǒng)層風(fēng)險>主體層風(fēng)險>業(yè)務(wù)流程層風(fēng)險。
(3)綜合評估數(shù)字零售供應(yīng)鏈風(fēng)險。根據(jù)公式B=W?R,計算得出數(shù)字零售供應(yīng)鏈風(fēng)險綜合評價值:
根據(jù)上述計算結(jié)果可得,數(shù)字零售供應(yīng)鏈風(fēng)險隸屬于風(fēng)險高(V1)的隸屬度為10.3%;風(fēng)險較高(V2)的隸屬度為15.6%;風(fēng)險中等(V3)的隸屬度為39.9%;風(fēng)險低(V4)的隸屬度為20.6%;風(fēng)險很低(V5)的隸屬度為10%。本研究取置信度λ=0.75,根據(jù)最大隸屬原則,由于供應(yīng)鏈風(fēng)險越低越好,所以從風(fēng)險很低開始看置信度。V5的置信度為0.100<0.75,不足取。V4的置信度為0.100+0.206=0.306,也不足取。V3的置信度為0.306+0.399=0.705,不足取。V2的置信度為0.705+0.156=0.861>0.75,并且置信度很高(0.861)。最后,數(shù)字零售供應(yīng)鏈風(fēng)險等級為“較高”,進(jìn)入“危機狀態(tài)”,需要盡快對風(fēng)險進(jìn)行處理。
本文深入調(diào)查研究以及了解數(shù)字零售供應(yīng)鏈的實際發(fā)展?fàn)顩r后,從系統(tǒng)層、主體層、業(yè)務(wù)流程層三個層面出發(fā),構(gòu)建了數(shù)字零售供應(yīng)鏈風(fēng)險評估指標(biāo)體系,運用熵值法與模糊綜合評價法對數(shù)字零售供應(yīng)鏈風(fēng)險進(jìn)行評估,研究結(jié)果表明:數(shù)字零售供應(yīng)鏈風(fēng)險受到線上風(fēng)險、合作風(fēng)險、需求風(fēng)險、供給風(fēng)險、資金流風(fēng)險、物流風(fēng)險等多個指標(biāo)的影響,且系統(tǒng)層風(fēng)險>主體層風(fēng)險>業(yè)務(wù)流程層風(fēng)險;同時根據(jù)最大隸屬度原則綜合評估數(shù)字零售供應(yīng)鏈風(fēng)險,發(fā)現(xiàn)數(shù)字零售供應(yīng)鏈風(fēng)險等級為“較高”進(jìn)入了“危機狀態(tài)”,需要及時預(yù)警和處理。基于此,本文對數(shù)字零售供應(yīng)鏈風(fēng)險控制提出如下建議:
第一,建立數(shù)字零售供應(yīng)鏈風(fēng)險預(yù)警機制。對于數(shù)字零售供應(yīng)鏈中存在的風(fēng)險,相關(guān)主體可建立供應(yīng)鏈風(fēng)險預(yù)警機制,包括預(yù)警分析組織結(jié)構(gòu)機制、信息收集傳遞機制、風(fēng)險分析機制以及風(fēng)險處理機制。預(yù)警分析組織結(jié)構(gòu)機制是最基礎(chǔ)的機制,風(fēng)險分析機制是整個機制中的先行指標(biāo)和扳機點。倘若風(fēng)險不可控,就需要風(fēng)險處理機制來補救。
第二,建立數(shù)字零售供應(yīng)鏈風(fēng)險內(nèi)外協(xié)同防范體系。首先,政府應(yīng)積極發(fā)揮“有形的手”這一重要作用。一方面,政府需要制定并進(jìn)一步完善零售業(yè)相關(guān)法律,避免法律環(huán)境風(fēng)險與道德風(fēng)險。另一方面,需要考慮數(shù)字零售的發(fā)展,對數(shù)字零售長期健康運行提出相應(yīng)的政策引導(dǎo)與規(guī)劃,并完善數(shù)字零售基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。其次,數(shù)字零售相關(guān)主體可通過加強技術(shù)聯(lián)合開發(fā)、采用標(biāo)準(zhǔn)化的生產(chǎn)方式來建立技術(shù)壁壘以規(guī)避供應(yīng)鏈風(fēng)險。
第三,采取針對性的數(shù)字零售供應(yīng)鏈風(fēng)險控制措施。對于合作風(fēng)險,數(shù)字零售相關(guān)主體可完善供應(yīng)鏈建設(shè)機制、約束機制以及利益分配機制,建立合作對象的篩選標(biāo)準(zhǔn),積極與合作對象溝通交流,追求共同利益最大化。對于需求風(fēng)險,零售企業(yè)可利用大數(shù)據(jù)分析消費者的需求偏好以及波動,建立合理的零售需求預(yù)測體系;對于資金流風(fēng)險,數(shù)字零售企業(yè)內(nèi)部應(yīng)注意數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下的零售業(yè)選品,謹(jǐn)慎合理投資相關(guān)產(chǎn)品,同時注意市場物價波動及時調(diào)整供應(yīng)配送狀態(tài),減少采購成本與產(chǎn)品損耗;對于線上風(fēng)險,應(yīng)加強行業(yè)信息共享,提高信息透明度,建立可追溯的信息平臺,調(diào)高線上零售平臺推送內(nèi)容以及產(chǎn)品供給的有效性,提高用戶使用的便利性;對于供給風(fēng)險,各零售企業(yè)應(yīng)強化數(shù)字化意識,有效利用數(shù)據(jù)分析平臺減少對單一供應(yīng)商的依賴,建立豐富的供應(yīng)商渠道;對于物流風(fēng)險,數(shù)字零售相關(guān)主體需注意前置倉選址和配置的匹配以及協(xié)調(diào)線上線下物流體系,可構(gòu)建相應(yīng)的冷鏈物流體系并制定能快速響應(yīng)的配送策略,進(jìn)一步追求物流供應(yīng)的穩(wěn)定性以及高效性。
第四,在供應(yīng)鏈管理方面,數(shù)字零售行業(yè)可協(xié)同構(gòu)建新供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)并引進(jìn)先進(jìn)人才,合理改善基礎(chǔ)設(shè)施并完善管理制度。為了應(yīng)對外部沖擊,數(shù)字零售企業(yè)可通過關(guān)注動態(tài)消息、合理利用保險并熟悉法律制度來降低環(huán)境沖擊導(dǎo)致的損害。