全球視角下的供應鏈數字化學術史梳理及研究動態

關鍵詞：全球視角下；供應鏈數字化；歷史溯源；研究動態

中圖分類號：F274 文獻標識碼：A 文章編號：2096-7934（2024）09-0058-13

一、引言

在當今快速發展的數字經濟時代，供應鏈管理已經成為企業獲取競爭優勢的關鍵環節。隨著信息和通信技術的持續進步和創新，尤其是大數據、云計算、物聯網（IoT）、人工智能（AI）等技術的廣泛應用，供應鏈數字化轉型不僅是企業應對全球化挑戰的必然選擇，也是推動企業可持續發展的重要驅動力。［1］供應鏈數字化轉型涉及供應鏈管理流程的各個環節，包括采購、生產、分銷、物流和客戶服務等，其核心目的是通過高度的信息化和自動化，提高供應鏈的效率、透明度和響應速度，從而增強企業的市場競爭力。［2］盡管供應鏈數字化轉型帶來了諸多機遇，但企業在實施過程中也面臨著嚴峻的挑戰，例如，技術選擇和集成的復雜性［3］、組織文化和流程的適應性調整［4］、跨組織協作和數據共享的難題等。［5］這些挑戰不僅要求企業掌握先進的數字技術，還要求企業深入理解供應鏈數字化的理論基礎和實踐方法。基于此背景，對供應鏈數字化的歷史發展、理論流派和研究動態進行系統的梳理和分析，旨在提供一個全面的框架，幫助決策者理解和應用最新的研究成果和技術進展，這對于指導企業供應鏈數字化轉型具有重要意義。

綜上，本文首先回顧了供應鏈數字化的歷史發展脈絡，從早期的技術應用探索到當前的系統化發展階段，梳理了供應鏈數字化進程中的關鍵技術和里程碑事件。其次從系統理論視角、關系視角和技術驅動視角三個主要理論流派系統闡述了供應鏈數字化的理論基礎，揭示了不同視角下供應鏈數字化的核心思想和方法論。再次進一步綜述了供應鏈數字化驅動因素、實現機理和影響效果的最新研究動態。最后指出了供應鏈數字化研究和實踐中的未來方向，希望能為學術界和實踐界提供有價值的參考和啟示。

二、供應鏈數字化歷史溯源與發展階段

供應鏈管理作為企業運營的關鍵組成部分，其效率和透明度對企業成功尤為重要。隨著信息技術的不斷進步，供應鏈管理領域經歷了一場深刻的數字化革命。從20世紀90年代互聯網的興起到21世紀前沿技術如大數據、云計算、物聯網（IoT）、人工智能（AI）和機器學習的廣泛應用，供應鏈數字化已從初步的技術應用探索逐步演進到深入理論構建和系統化發展。布尤卡茲肯（Büyükzkan）和格切爾（Ger）將供應鏈數字化（SCD）定義為一種智能型互聯技術集成系統，旨在為組織產生新的收入和商業價值，并利用新方法和技術（如無人機、云計算和物聯網等）管理供應鏈的過程。［6］接下來，將從初期探索階段、應用拓展階段到系統化發展階段三個方面，深入探討供應鏈數字化歷史溯源與發展階段，揭示供應鏈領域如何適應技術變革，實現從傳統到現代供應鏈管理的轉型。

（一）初期探索階段

在20世紀90年代的早期探索階段，隨著計算技術和互聯網的迅速發展，供應鏈管理（SCM）領域迎來了前所未有的變革機遇。此時期，學者們和行業實踐者開始意識到，傳統的供應鏈管理模式在應對日益復雜的市場需求和全球化競爭中顯得相當低效，迫切需要借助新興的信息技術來提升供應鏈的效率和靈活性。［7］特別是互聯網技術的普及，能夠為供應鏈各環節提供實時的信息共享，這被認為是提高供應鏈響應速度和降低運營成本的關鍵。在此背景下，供應鏈數字化的概念應運而生。而馬龍（Malone）等1987年發表的《電子市場與電子層級》被認為是理解早期供應鏈數字化概念的重要參考，其探討了信息技術如何改變經濟組織的結構。［8］

關于供應鏈數字化早期的研究主要關注于如何將計算機和基礎信息系統應用到供應鏈的各個環節中，從而實現流程自動化和信息一體化。［9］例如，企業資源規劃（ERP）系統的引入被視為早期供應鏈數字化的重要里程碑，它通過集成內部各個部門的信息流，幫助企業更有效地管理庫存、生產、財務和人力資源。［10］同時，供應鏈管理領域的學者們開始探討信息技術在促進供應鏈各主體合作方面的作用。馬龍（Malone）等在其開創性的工作中討論了信息技術如何促進企業間的電子市場和電子層次結構的形成，進一步加深了供應鏈合作伙伴之間的信息共享和協調。［8］企業能夠更有效地管理其資源，優化庫存水平，減少供應鏈中的冗余環節，同時增強對市場變化的適應能力和創新能力。圣吉（Senge）在1990年創作的《第五項修煉：學習型組織的藝術與實踐》和達文波特（Davenport）在1993年創作的《重新設計公司：信息技術、業務流程和管理控制的變革》進一步深化了業務流程再造和組織學習在供應鏈管理中的應用，強調了系統思維在優化供應鏈動態交互中的價值。

克萊蒙斯（Clemons）和羅（Row）研究強調了信息系統在構建競爭優勢中的作用，尤其是在供應鏈管理中，信息系統的戰略應用對于提高效率、降低成本和創新服務至關重要。［11］此時期還見證了電子數據交換（EDI）技術的廣泛應用，以及ERP系統，如思愛普（SAP）和甲骨文（Oracle）開發的軟件的興起，這些技術和系統通過提高信息流動的效率和透明度，大大促進了供應鏈的整合和自動化。此外，李（Lee）等在研究供應鏈信息共享相關問題時，提出了著名的供應鏈“牛鞭效應”（Bullwhip Effect）概念，強調了信息不對稱在放大供應鏈波動中的作用，導致上游企業難以準確掌握市場的需求，從而進一步證明了數字化信息共享對于緩解供應鏈不確定性的重要性。［12］克里斯多夫（Christopher）在1998年發表的著作《物流與供應鏈管理：降低成本和改善服務的策略》中進一步強調了供應鏈管理在提高服務質量和降低成本方面的戰略重要性，提供了多種供應鏈優化和管理的方法和案例。［13］這些研究和發展成果在20世紀90年代為供應鏈數字化的進一步發展奠定了堅實的理論基礎和實踐經驗，推動了供應鏈管理向更加信息化、協同化的方向發展。

（二）應用拓展階段

21世紀初，隨著信息技術的不斷進步和電子商務的興起，供應鏈數字化開始向更廣泛的應用領域擴展。這一趨勢引領了企業資源規劃（ERP）、客戶關系管理（CRM）以及供應鏈管理（SCM）系統等技術的廣泛應用，標志著供應鏈數字化的研究和實踐已經進入快速發展期。學者們對供應鏈數字化的研究重點由理論探討、概念框架和信息技術應用逐步轉向如何有效地集成這些先進技術，以提高供應鏈的透明度、效率和響應能力。［14-16］特別是ERP和CRM系統的廣泛部署，ERP系統的實施被認為是實現供應鏈信息流、物流和資金流一體化管理的關鍵，［17］而CRM系統則通過分析客戶數據，幫助企業更好地理解市場需求，優化供應鏈的尾端供給效率。在軟技術的推動下，供應鏈管理領域見證了一個新研究方向的興起：供應鏈協同與整合。這一新興領域重點關注如何通過技術平臺促進供應鏈中各個獨立實體之間的協作，以實現整個供應鏈網絡的最優化。在此基礎上，拉森（Larson）發表的《供應鏈的設計和管理：概念、策略和案例研究》成為一個重要的里程碑，不僅系統地介紹了供應鏈設計和管理的基本概念，還強調了信息技術在供應鏈協同中的關鍵作用。［18］卡普蘭（Kaplan）和索尼（Sawhney）討論了數字化如何改變產品的設計、生產、分銷和服務，指出數字化不僅僅是技術的應用，更是企業戰略的一部分，這對于理解供應鏈管理在新經濟時代的作用提供了新的視角。［19］王夏陽和田傳浩研究表明，民營企業需要利用信息技術構筑和強化與供應商、客戶、行業組織、政府等供應鏈網絡成員之間的合作關系，通過加強組織間網絡的培育和構筑，才能更好地應對境外市場的挑戰，進而提升自身的競爭力和拓展能力。［20］21世紀初期階段的研究，大部分集中在信息技術如何促進供應鏈伙伴間的協同工作，降低供應鏈中的摩擦和不確定性，從而提高整體供應鏈績效。［21-22］

隨著供應鏈數字化研究的深入，學者們開始關注供應鏈可持續發展的相關問題。數字技術被視為實現供應鏈環境和社會責任目標的有力工具，例如，通過提高資源利用效率、減少污染物排放、增強供應鏈透明度等有效手段實現供應鏈的可持續發展。［23］此外，通過跟蹤和監控供應鏈各環節的實時數據，企業能夠確保其操作符合環境保護和社會責任標準，從而提高整個供應鏈的透明度和責任性。［24-25］這種對供應鏈可持續性的重視不僅反映了對當前環境和社會挑戰的響應，也預示著供應鏈管理向更加全面和戰略性方向的轉變，強調了企業在全球化背景下對環境保護和社會福祉承擔的責任。

（三）系統化發展階段

隨著大數據、云計算、物聯網（IoT）、人工智能（AI）和機器學習等前沿技術的興起，供應鏈管理領域經歷了從初步技術應用探索到深入理論構建和系統化發展的轉變。這一進程不僅推動了供應鏈管理實踐的創新，也促進了供應鏈理論的進一步發展和成熟。［26］學者們開始更加深入地探討數字化技術如何影響供應鏈的策略、結構和績效以及如何幫助企業應對日益增長的市場壓力和復雜性。［27］特別是在大數據和分析技術的應用使得企業能夠更準確地預測市場需求和優化庫存管理，從而提高供應鏈整體效率和響應速度。例如，李健和史浩以天津經濟技術開發區為例，展示了大數據背景下再制造閉環供應鏈競爭情報系統的應用，不僅促進了閉環供應鏈發展、提高了生產效率、服務水平和運輸效益，同時減少了私有情報泄露的風險。［28］瓦姆（Wamba）等通過新南威爾士州緊急服務機構的案例，研究展示了大數據如何支持多種數據來源的集成、改善決策制定、提高效率，并對緊急服務的交付產生積極影響。［29］這些發現為管理者提供了在大數據環境下改善決策制定和提高組織績效的策略指導。此外，云計算的廣泛應用為供應鏈參與者提供了強大的數據存儲和處理能力，促進了供應鏈信息的實時共享和協作。［30-31］物聯網技術的發展使供應鏈可以實現實時監控和管理，極大地增強了供應鏈的透明度和可追溯性。［32-33］人工智能和機器學習的應用，為供應鏈決策提供了智能化支持，幫助企業更好地應對復雜的供應鏈管理問題，如運輸優化、需求預測和風險管理。［34-36］供應鏈管理領域對于這些前沿技術的理解和應用變得更加成熟和系統化，不僅提升了供應鏈的操作效率，也提高了供應鏈的韌性和可持續性。

與此同時，數字化技術的廣泛應用使得企業和供應鏈管理者面臨著保護敏感數據和維護系統安全的新挑戰。為積極應對衍生而來的挑戰，供應鏈各環節出現了一系列先進的安全措施和策略。加密技術、區塊鏈以及身份驗證方法被引入到供應鏈管理中，旨在確保數據的完整性和安全性，同時防止未授權訪問。［37］此外，隨著供應鏈愈發地依賴于互聯網連接的設備和系統，對于網絡安全的關注也隨之增加。企業開始實施更加嚴格的網絡安全協議和監控系統，以防止數據泄露和網絡攻擊。［38］例如，馬娟等探討了工業互聯網設備在網絡化、數字化、智能化應用中面臨的網絡安全挑戰及防護措施，明晰了這些設備的內涵、防護范疇及需求，并針對我國工業互聯網設備網絡安全所面臨的問題進行了分析。［39］郭菊娥和陳辰基于區塊鏈的核心技術特性，如點對點傳輸、分布式賬本、非對稱加密、共識機制、智能合約等技術，分析了區塊鏈技術如何解決供應鏈金融領域的痛點問題，包括信息孤島、低效的金融流程、缺乏透明度等。［40］通過利用區塊鏈技術，可以優化供應鏈金融的信息傳遞、提高監管效率、降低風險，并且能夠創新供應鏈金融的模式和產品。

三、供應鏈數字化主要理論與流派

在當今快速變化的商業環境中，供應鏈數字化已經成為企業獲得競爭優勢的關鍵途徑。為了深入理解和有效實施供應鏈數字化，學者們對于供應鏈數字化的深入研究和探索已經催生了多種理論視角和研究流派。其中，系統理論視角、關系視角和技術驅動視角是三個主要的研究方向，它們各自從不同的角度審視供應鏈數字化的實踐和挑戰。接下來，本文將從這三個視角展開論述，探索供應鏈數字化的核心理論與流派，以及它們對當前和未來供應鏈管理實踐的啟示。

（一）系統理論視角

從系統理論視角出發，供應鏈作為一個復雜、動態交互的系統，其性能不僅依賴于單個組成部分的效率，而且還受到整個系統設計和管理方式的影響。系統理論視角的思想溯源可以追溯到20世紀中葉，福雷斯特（Forrester）于1958年在《工業動力學》中首次提出將系統動力學應用于工業操作和管理理念。［41］他的思想啟蒙了學界許多研究者，如圣吉（Senge）在1990年《第五項修煉：學習型組織的藝術與實踐》中進一步推廣了系統思維在組織和供應鏈管理中的應用，強調整體性視角在解決供應鏈問題中的重要性。［42］桑德斯（Sanders）在數字化供應鏈研究中探討了如何實施先進的信息系統來實現跨越不同的組織和業務流程，以實現數據的無縫共享和流程高度自動化。［43］基于系統理論，供應鏈管理研究形成了供應鏈系統動力學（SCSD）和供應鏈網絡理論（SCNT）等主要流派，專注于通過建模和仿真來預測和優化供應鏈行為。SCSD代表人物斯特曼（Sterman）的著作《商業動態》以及斯特曼通過“啤酒游戲”實驗闡釋的“牛鞭效應”，展示了系統動力學在揭示供應鏈行為和優化供應鏈設計中的實際應用價值。［44］SCNT代表人物納格尼（Nagurney）的著作《供應鏈網絡經濟學：價格、流量和利潤的動態變化》通過數學建模和優化理論，分析了供應鏈網絡的結構和性能，對物流成本、運輸時間等影響因素進行了深入研究。［45］這兩個研究流派都強調了利用科學的方法來理解和改進供應鏈管理中的復雜問題，通過建模和仿真技術提供了解決供應鏈動態變化和網絡結構問題的新途徑。

在系統理論研究的推動下，我國學者也為供應鏈數字化研究領域作出了卓越的貢獻，他們不僅關注理論的深化，也致力于將這些理論應用于解決實際問題中。例如，廖諾和吳菊華在《多級供應鏈系統動力學建模與仿真研究》中，構建了節點企業的系統動力學模型，進而發展出包含生產商、分銷商、批發商和零售商四個節點企業的多級供應鏈系統動力學模型，研究表明上游節點企業的波動滯后于零售商的波動，導致了供應鏈動態性的復雜性和“牛鞭效應”的產生，為理解復雜供應鏈系統中的動態行為提供了有力支撐。［46］此外，顏波等在《物聯網環境下生鮮農產品三級供應鏈協調》中認為，利用物聯網技術能夠提高生鮮農產品的追蹤和管理能力，從而提升整個供應鏈的效率和響應能力。［47］以上研究都強調了供應鏈的動態性和演化能力，在不斷變化的市場環境中，供應鏈系統需要不斷地學習和適應，以維持其競爭優勢。供應鏈數字化技術的應用為供應鏈系統提供了強大的動態優化和決策支持工具，使得供應鏈能夠更加智能地預測市場趨勢，優化庫存和生產計劃，以及提高供應鏈的整體韌性和可持續性。［48］

（二）關系視角

在關系視角下，供應鏈數字化的研究強調了如何利用信息技術來加強組織間的合作伙伴關系，并優化組織間相互依賴的網絡。隨著數字技術的快速發展，供應鏈中的組織能以新的方式共享數據、協同工作并提高整個網絡的透明度和效率。關系視角進一步強調了供應鏈需建立長期的合作伙伴關系、信任、承諾以及共享價值觀的重要性，其發展深受資源依賴理論和社會交換理論的影響。［49-51］根據資源依賴理論，徐頑強認為沒有任何一個組織可以獨立自主地掌握所有必要資源，因此它們必須通過信息技術實現與其他組織合作來獲取所需資源，從而實現共同目標。［52］社會交換理論則進一步解釋了這種合作關系的動態性，強調了在數字化供應鏈中，合作伙伴之間互惠互利的交換關系能夠促進更緊密的合作和更高的供應鏈績效。［53］具體到供應鏈數字化的應用，德懷爾（Dwyer）等在《發展買賣關系》中探討了數字環境中供應鏈關系發展的五個階段：意識、探索、擴展、承諾和解散，強調了交換過程不應僅被視為一次性事件，而應看作是持續發展的關系，并指出了可以通過CRM系統和供應鏈管理平臺促進關系的深化和信任，旨在發展長期合作關系有利于提高供應鏈整體性能。［54］朗伯（Lambert ）和庫珀（Cooper）在《供應鏈管理中的問題》中進一步深化了這一討論，探討了供應鏈合作伙伴關系管理的重要性，強調了通過云平臺和共享技術實現供應鏈流程整合的重要性，以及通過有效的供應鏈管理能夠提升整個供應鏈的效率和競爭力。［55］以上研究展現了關系視角在供應鏈數字化中的重要作用，不僅為理解和優化數字化供應鏈中的組織間關系提供了理論基礎，也為利用先進技術改進供應鏈管理提供了實踐指南。

在關系視角的進一步探索中，學者們也關注了信息技術在促進供應鏈跨文化和跨地域合作的研究。隨著供應鏈全球化布局與發展，供應鏈成員由于分布在不同國家和地區，面臨著如何應對地理分散帶來的挑戰和克服異地文化差異的問題。［56］在此背景下，信息技術的發展尤其是基于云的協作工具和社交媒體平臺成為連接分散在世界各地的供應鏈成員、加強相互了解和信任的有效手段。例如，坎博伊（Kamboj）等通過研究發現，社交媒體工具的使用可以顯著提高供應鏈合作伙伴之間的溝通效率和合作質量，同時促進知識共享和創新。［57］此外，數字技術還為供應鏈合作伙伴提供了更加靈活和動態的合作模式。例如，區塊鏈技術能夠確保交易記錄的不可篡改性和全程可追溯性，對于食品安全、藥品監管以及金融等領域的供應鏈管理顯得尤為重要。［58-59］

（三）技術驅動視角

在供應鏈管理的技術驅動視角中，先進技術被視為提升供應鏈效率、透明度和創新的關鍵力量。技術驅動視角的思想溯源可追溯到20世紀末期，卡普蘭（Kaplan）和諾頓（Norton ）提出的平衡計分卡理論就是早期反映這一思想的代表之一，雖然它主要聚焦于企業績效管理，但也強調了信息技術在整合企業戰略和運營中的重要作用。［60］例如，在供應鏈管理技術驅動視角中，希爾（Hill）是重要的代表人物之一，他在《醫院材料管理季刊》上發表的論文《信息技術與供應鏈管理：食品工業研究》中，探討了信息技術對食品行業中供應鏈管理效率和效果的影響，強調了IT在提高供應鏈透明度、降低運營成本以及增強供應鏈協同的作用。［61］進入21世紀，隨著物聯網（IoT）、人工智能（AI）、大數據和區塊鏈等數字技術的發展，供應鏈管理已經實現了更高透明度、更快響應速度以及更高操作效率。例如，物聯網技術被廣泛應用于實時跟蹤和監控供應鏈活動，［62-63］而大數據和人工智能技術則用于分析復雜數據，從而提高供應鏈決策的準確性。［37］［64］此外，區塊鏈技術通過提供安全、透明、不可篡改的數據記錄，為供應鏈提供了一個新的合作模式和線上交易平臺。［65］［40］技術驅動視角下主要研究流派如基于互聯網的供應鏈管理（e-SCM）、智能供應鏈和基于區塊鏈的供應鏈管理，不僅關注了技術本身，還探討了如何促進供應鏈戰略和創新發展。數字技術的融合與應用，推動了供應鏈管理從傳統模式向數字化、智能化轉變。［66］企業數字化轉型過程中，開始重視數據的價值和信息的實時流通，以制定更加靈活和迅速的決策。

在技術驅動視角下，供應鏈創新不再局限于內部流程的優化，更是拓展到了如何利用人工智能和機器學習來進行供應鏈預測和風險管理的研究。例如，敏（Min）在《供應鏈管理中的人工智能：理論與應用》中提出了利用機器學習算法來優化庫存管理和提高供應鏈的需求預測精度。［35］此外，宋華在《人工智能數智供應鏈的理論探索與展望》中闡釋了人工智能數智供應鏈更依賴人工智能和機器學習來完成自動化決策過程，通過融合人工智能、物聯網、大數據等先進技術，能夠實時監測和分析供應鏈各環節，及時發現問題和風險。［67］還有學者從人工智能在供應鏈管理中發揮的作用來界定人工智能數智供應鏈，諸如供應鏈預測、供應鏈庫存管理、供應鏈收入管理和營銷、供應鏈運輸管理以及供應鏈風險分析等。［68］由此可見，未來供應鏈管理將更加依賴于跨學科的研究和多技術的融合應用。

四、供應鏈數字化研究動態

（一）供應鏈數字化的驅動因素

隨著信息技術的迅速發展和數字化浪潮的興起，企業供應鏈管理面臨著前所未有的轉型機遇和挑戰。學者們主要聚焦于從技術視角探究新興數字技術對供應鏈數字化的驅動效應研究。例如，阿格拉瓦爾（Agrawal）和納蘭（Narain）通過解釋性結構建模方法（ISM）分析了供應鏈數字化的促進因素，研究發現大數據分析、物聯網（IoT）、區塊鏈和人工智能（AI）是供應鏈數字化中最有影響力的促進因素，應成為組織優先考慮的關鍵技術領域。［69］進一步地，部分學者通過案例或模型仿真等方法分析了數字技術對采購、生產和分銷等不同供應鏈流程的賦能作用。［70-72］數字技術的融入使得傳統供應鏈管理方式發生了根本性變革，給企業帶來了更高的操作效率和更強的市場適應性。這一轉變不僅優化了供應鏈內部流程，還促進了供應鏈各參與方之間的協作與數據共享，提高了整體供應鏈數字化進程。如金（Kim）和李（Lee）研究指出，利用人工智能和物聯網（IoT）的數字制造技術來提高生產力，有望增加并平滑社會資本的流動，社會資本的形成可以幫助整個供應鏈實現可視化，并對供應鏈關鍵元素間的實時信息共享產生積極效果。［73］此外，吳（Wu）和佩格爾（Pagell）展示了數字技術在提升供應鏈可持續性方面的作用，論證了數字化不僅可以提高供應鏈效率，還能助力企業實現其環境保護和社會責任目標。［74］因此，企業對于提升競爭力和可持續發展的需求，已經成為驅動供應鏈數字化的關鍵因素。

（二）供應鏈數字化的實現機理

在探索供應鏈數字化實現機理的研究中，學者們主要聚焦于從理論視角探討供應鏈數字化的實現路徑和實施框架。例如，泰（Tay）和洛（Loh）通過三個案例研究，提供了一個基于精益六西格瑪（Lean Six Sigma，LSS）的定義、測量、分析、改進、控制（DMAIC）問題解決方法的概念框架，以驅動供應鏈的改進，實現更大的供應鏈績效。［75］同時，何（Ho）等進一步探討了如何在制造業供應鏈中有效采用數字化轉型，通過對12家跨國公司的案例研究，辨識出制造供應鏈數字戰略發展的三種典型方法：自上而下（top-down）、自下而上（bottom-up）和混合型（mixed），有助于改善決策制定過程和提高組織績效。［76］案例理論式的研究凸顯了供應鏈數字化不僅需要先進技術的支持，更重要的是對現有供應鏈管理模式和流程的深度理解和創新改造。隨著供應鏈數字化不斷發展，更有部分學者已經開始研究組織文化和員工培訓對技術接受度和應用效果的影響作用。例如，普法夫（Pfaff）等通過自適應結構化理論和“輸入-過程-輸出”模型，檢查了一家制造公司在其數字化轉型（DT）項目影響下，從五年前、當前狀態到未來五年的組織文化轉變，揭示了數字技術和DT的必要性如何重塑制造業內的組織文化，從傳統的、僵化的企業文化轉向更為動態、靈活和包容的數字文化。［77］此外，焦豪提出了數字平臺生態觀作為數字經濟時代企業獲得持續競爭優勢的新管理理論視角，數字平臺生態觀突出了在數字經濟時代，企業如何利用數字技術建立起平臺型的生態系統，并在此基礎上實現價值共創和價值合理分配，從而獲得并維持競爭優勢，推動供應鏈企業持續創新。［78］這些研究成果不僅強調了技術在供應鏈數字化中的作用，更重要的是揭示了組織變革管理在實現供應鏈數字化轉型中的關鍵性作用。

（三）供應鏈數字化的影響效果

供應鏈數字化轉型已成為推動提升企業競爭力和效率的關鍵動力，學者們主要從實證研究的視角探析供應鏈數字化轉型對企業和供應鏈運營的影響。供應鏈數字化逐步轉型階段，部分學者采用問卷調查數據檢驗供應鏈數字化對供應鏈績效、供應鏈彈性、組織績效、企業競爭優勢、供應鏈敏捷性與運營績效的微觀效應。［79-83］例如，祖阿里（Zouari）等基于300位供應鏈管理領域經理的樣本分析，認為供應鏈的數字化程度和數字工具的采用對供應鏈韌性有正面影響，數字化工具如物聯網、大數據分析和人工智能等，通過提高可見性、預測能力和合作性，提高供應鏈的適應性和響應性。 ［80］在此背景下，又有部分學者采用雙重差分方法并以2018年商務部供應鏈試點政策作為研究依據，考察了供應鏈數字化對供應鏈安全穩定、供應鏈韌性、綠色創新、融通創新和企業績效等各個方面的影響。［84-88］例如，劉海建等將供應鏈創新與應用試點政策作為外生沖擊，研究發現供應鏈數字化能夠顯著提升企業績效，其中管理賦能和創新賦能是主要的作用機制。［88］此外，吳煒鵬等采用TF-IDF方法系統構建市場導向和技術導向下的組織內供應鏈數字化指標，實證檢驗了供應鏈數字化對企業創新的影響。［89］實證研究不僅深化了學者們對供應鏈數字化轉型影響機理的理解，也證明了其在促進供應鏈創新、提高企業績效方面發揮著基礎性作用。

（四）研究述評

供應鏈數字化的研究雖然已取得一系列的重要進展，但仍存在很多不足之處，未來研究有待進一步深化。首先，當前研究大多集中于數字技術對供應鏈管理的直接影響，對于數字技術如何在不同企業、行業以及產業之間被有效整合與應用的研究相對較少。其次，供應鏈數字化對企業內部員工技能要求的變化及其對組織結構和企業文化的長期影響尚未得到充分探討。此外，關于供應鏈數字化在提升企業社會責任和環境可持續性方面的作用也是未來進一步研究的方向。最后，供應鏈數字化未來研究需要更多地關注數字技術在全球多元化環境中的應用挑戰，深化供應鏈數字化轉型對組織內部變革的影響，并探索供應鏈數字化在促進社會和環境目標實現中的潛在作用，以期為供應鏈數字化實踐提供更全面的理論支持和應對策略。

五、結論

供應鏈數字化是當前企業發展和競爭力提升的關鍵驅動力，它通過引入先進的信息技術，如大數據、云計算、物聯網（IoT）、人工智能（AI）和機器學習等，不僅促進了供應鏈管理實踐的創新，還推動了供應鏈理論的深化和系統化發展。從初期探索階段的技術應用，到應用拓展階段的技術整合，再到系統化發展階段的理論構建，供應鏈數字化的演進揭示了技術創新與供應鏈管理相互融合的深刻影響。通過系統理論視角、關系視角和技術驅動視角的分析，本文強調了供應鏈數字化在提高供應鏈透明度、效率和響應能力，加強組織間合作以及推動供應鏈戰略和創新發展方面的重要作用。此外，供應鏈數字化對于提升企業競爭優勢、增強供應鏈韌性和促進可持續發展具有不可替代的影響。因此，未來供應鏈管理的成功將在很大程度上依賴于企業對于數字技術的掌握和應用，以及在不斷變化的市場環境中有效實施供應鏈數字化轉型的策略和實踐。隨著技術不斷進步和應用場景的日益擴大，供應鏈數字化將繼續作為企業發展的重要戰略方向，促進全球供應鏈網絡的協同創新，推動全球經濟的持續增長和繁榮。

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Global Perspectives on the Historical Development and

Research Trends in Supply Chain Digitalization

YU Zhong-fa

（Jiangxi University of Finance and Economics， Nanchang，Jiangxi 330032）

Abstract：Driven by globalization and technological advancement， digital transformation of supply chains has become a core component of strategic business transformation.This paper reviews the historical development of supply chain digitalization， clarifying the evolution from early technological explorations to systematic development， and delves into the theoretical foundations of supply chain digitalization from the perspectives of systems theory， relational viewpoints， and technology-driven approaches， and their impact on supply chain management practices.Additionally， it reviews the latest research dynamics on the drivers， mechanisms， and effects of supply chain digitalization， highlighting the need for further investigation into the deeper mechanisms of supply chain digitalization.By outlining the historical background， developmental stages， and current research trends， this paper aims to provide strategic recommendations for businesses undergoing digital transformations and to offer new research perspectives and directions for academics and practitioners.

Keywords： global perspectives; supply chain digitalization; historical development; research trends

基金項目：江西財經大學研究生工作站項目“數字科技賦能下供應鏈金融業務模式創新、風險控制及實現路徑”（24JCamp;CTB02）