供應鏈可視化：文獻綜述及未來研究展望

王良 趙先德

摘要：作為現代供應鏈創新發展的基礎，供應鏈可視化在管理實踐中的重要性日益提升，但學術界對于該領域的研究尚缺少系統性的總結。在此背景下，文章對2007—2019年的54篇供應鏈可視化的國內外文獻進行描述分析，并在此基礎上對現有文獻中涉及的信息和過程視角下的供應鏈可視化特征、影響企業采納與應用供應鏈可視化的主要因素、供應鏈可視化的主要作用效果等關鍵問題進行整理，提煉出現有文獻背后的核心研究框架。此外，文章也就供應鏈可視化的未來研究提出了四點展望。這些工作在一定程度上幫助實踐者深化了對于供應鏈可視化的理解，對供應鏈可視化的未來研究也有一定的參考價值。

關 鍵 詞：供應鏈可視化;可視化特征;可視化影響因素;可視化作用效果;文獻分析

中圖分類號：F274文獻標識碼：A文章編號：2096-7934（2020）05-0027-12

一、引言

在黨的十九大號召“發展現代供應鏈、助力深化供給側結構性改革”這一時代背景下，供應鏈可視化（supply chain visibility）受到越來越多的重視。從實踐中看，多種現代供應鏈形態的實現都需要具備可視化的基礎。以本次新冠肺炎疫情期間發揮關鍵作用的快速響應供應鏈和彈性供應鏈為例：一方面，為了及時、準確滿足急劇變化的各類抗疫物資需求，供應鏈必須做到端到端實時可視。京東承建的湖北省政府應急物資供應鏈管理平臺就是一個例子——在各級庫存、各類供應源、物流資源及各區域需求信息實時可視的基礎上，該平臺得以高效完成物資的管理和分配工作，保障重點醫療機構、重點社區與重點組織的需求得到及時、準確的滿足。另一方面，要實現在疫情沖擊之后的快速恢復（即彈性），供應鏈各環節的參與者必須加強協同、相互幫助——例如，核心企業幫助上下游盡快復工、通過供應鏈金融緩解其資金困難，上游供應商為核心企業緊急供貨等。這些強協同的背后，同樣離不開供應鏈可視化的支持[1]。此外，宋華[2]將可視化視為實現智慧供應鏈的必要條件，指出如果沒有對供應鏈各環節關鍵信息的掌握，所謂的智慧供應鏈將無法落地。綜上所述，現代供應鏈的創新與發展離不開供應鏈可視化作為根基。

然而，通過近幾年對多家中國企業的調研，發現很多實踐者對于供應鏈可視化還存在一些誤區，例如將供應鏈可視化簡單等同于可視化技術與工具（特別是數據看板）的應用、簡單等同于信息的共享，以及認為供應鏈可視化就是為了改善運營績效等。這些不全面的認識在一定程度上增加了中國企業采納供應鏈可視化時的試錯成本，同時制約了它們從供應鏈可視化中獲得更多的價值。與此同時，近年來關于供應鏈可視化的國內外文獻數量呈快速增長趨勢，但對現有文獻的系統性總結還相對較少。雖然Somapa et al[3]對供應鏈可視化的特征進行了總結;Morgan[4]、趙晴晴等[5]歸納了供應鏈可視化的多維度指標體系，但這些研究總體上都是在關注供應鏈可視化的概念及測量問題，沒有更進一步地對供應鏈可視化的前因變量和結果變量展開綜述，因此對實踐者的實踐指導意義較為有限。

基于此，本文對2007—2019年的54篇關于供應鏈可視化的國內外文獻進行系統梳理和對比分析，從中提煉出影響供應鏈可視化應用的主要因素、企業從供應鏈可視化中可能獲得的主要收益，以及可能影響以上收益實現的若干因素，并在此基礎上提出對未來研究的若干展望。本文的主要貢獻在于：第一，豐富企業實踐者對于供應鏈可視化國內外研究現狀的認知，為其采納和應用供應鏈可視化提供一定的啟示;第二，幫助供應鏈可視化領域的國內研究者明確當前國內研究中的一些相對欠缺的環節，從而更加有的放矢地開展未來研究，推動本領域的學術發展。

本文的結構安排如下：第二部分是對主要國內外文獻的描述分析，旨在展示當前的研究現狀，并識別國內外文獻中存在的一些關鍵異同;第三部分，在Somapa et al[3]研究的基礎上歸納供應鏈可視化的定義與主要特征，旨在為實踐者明確一些重要的概念;在第四和第五部分，分別從前因（影響因素）和結果（企業收益）的角度展開綜述，并構建現有研究所揭示的供應鏈可視化核心邏輯框架;最后，基于以上框架和自身思考，提出未來的研究方向。

二、文獻分析

（一） 文獻篩選

本文用于分析的國外文獻來自EBSCOhost、Emerald、ScienceDirect等權威數據庫，國內文獻則來自中國知網。我們以“Supply chain & Visibility”、“Supply chain & Transparency”、“供應鏈+可視化”、“供應鏈+可視性”、“供應鏈+可見”和“供應鏈+透明”等關鍵詞的組合在以上數據庫中進行檢索，并按照以下規則對初步收集的上百篇文獻進行篩選：①排除純技術領域（如軟件開發）的文獻;②排除非核心期刊的文獻;③排除不涉及供應鏈可視化維度、前因變量和結果變量中任何一點的文獻。最終，29篇國外文獻和25篇國內文獻被納入文獻分析。

（二）描述分析

首先，我們對這些文獻的數量—年份分布進行分析（如圖1所示）。總體上看，相對較高質量的供應鏈可視化文獻于2007—2008年開始出現，在2017—2018年達到當前的研究高峰，兩個時間點分別為RFID等可視化技術出現和“萬物互聯”時代到來后的1～2年，符合發展規律。而細分到國外和國內文獻，可以發現它們基本符合相同的分布規律。值得注意的是，從數量上看，國內文獻并未明顯落后于國外文獻，這說明國內研究對供應鏈可視化的重視程度是較高的。

其次，我們對這些文獻的行業分布進行分析（如表1所示）。總體上看，多達一半的文獻都在關注供應鏈可視化領域的共性問題，沒有深入具體行業。而從聚焦特定行業的文獻中，我們發現：第一，16篇國內文獻中的10篇都在關注農產品及食品行業，占比高達625%，而同時期的國外文獻只有1篇。這個差異背后的深層次原因是我國農業及食品供應鏈結構相對分散、集約化程度較低的特性，致使相關行業的供應鏈管理難度更大，由此引發的三聚氰胺事件等食品安全問題成為學界關注的熱點。從現有研究來看，供應鏈可視化在保障食品安全方面的積極作用已經得到學界的共識，提及較多的表現形式是農產品及食品追溯體系。第二，11篇國外文獻中的7篇都在關注物流及零售行業，占比高達636%，而同時期的國內文獻只有3篇。這是一個需要注意的現象，因為這兩個行業在中國都是近年來供應鏈可視化明顯加速的行業。零售方面，從電商到全渠道都離不開供應鏈可視化的支持;而眾多智慧物流最佳實踐的背后，各個節點與流程的可視化同樣扮演了基礎性的角色。與以上實踐相比，國內的研究已經有些滯后。

最后，我們對這些文獻所采用的研究方法進行分析（如表2所示）。總體上看，519%的文獻屬于定性分析的范疇，要么是闡述供應鏈可視化的一些概念或進行文獻綜述，要么是設計一個關于供應鏈可視化的概念性方案。后者在國內文獻中尤為普遍，占據了定性文獻的625%和全部文獻的40%，常見的表現形式為“可視化農產品供應鏈構建”、“物聯網下的新型食品供應鏈構建”和“供應鏈控制塔模型構建”等[6-8]。這類研究固然有其理論創新性，但由于缺少實際驗證，實踐意義較為有限。另外，在定量分析的使用上，國內與國外文獻的差距明顯：對于國外文獻，29篇中的17篇都用到了定量分析，占比達到586%，且在具體方法上涵蓋了案例研究、數學建模、實驗研究、指標設計和問卷調查;但對于國內文獻，用到定量分析的數量不足10篇，且基于企業實際數據（調研數據）展開分析的只有1篇。這同樣是一個需要注意的現象，我們將在未來研究展望中詳細闡述。

三、供應鏈可視化的定義與特征

（一） 供應鏈可視化的定義

綜觀以上文獻，不同學者從不同的側重點給出了供應鏈可視化的定義。例如，Goswami et al[9]將可視化視為供應鏈決策信息的“可獲得性”，Griffiths et al[10]更看重可視化的“時效性”，Brandon-Jones et al[11]強調了可視化的“具體內容”（給定時間內的庫存和需求水平），Williams et al[12]認為可視化的重點是供應鏈相關信息和數據的“高質量”，Caridi et al[13-14]的定義則聚焦供應鏈核心企業對鏈上其他企業的“信息獲取能力”等。為數眾多的定義可能給實踐者帶來困惑，經過比較，我們認為Somapa et al[3]建立在Barratt and Oke[15]研究基礎上的定義——“供應鏈可視化是指供應鏈各環節的參與者能夠及時、準確獲得其運作所需的關鍵信息”更好地兼顧了全面和簡練，因此更值得實踐者參考。

（二）信息視角下的可視化特征

除基本定義外，實踐者也需要加深對供應鏈可視化內涵（即學術語言中“特征”）的理解。因此，我們進一步從現有文獻中梳理出兩大視角的供應鏈可視化特征。首先是提出更早、應用更廣的信息視角，大多數文獻都基于此視角，將供應鏈可視化的本質視為供應鏈參與者之間的一種信息交換[15-16]，并由此得出供應鏈可視化的三個特征，即可得性（accessibility）、質量（quality）和有用性（usefulness）。其中，可得性和質量反映了企業在信息交換過程中能夠獲得哪些信息，以及這些信息的時效性、準確性和完整性[11，13];有用性則反映了這些信息對業務的實際改善程度[17]，這個特征也被視為是“可視化”有別于“信息共享”的關鍵，即在后者基礎上進一步強調信息的實際效用。綜上，只有當信息的可得性、質量和有用性同時得到滿足時，供應鏈的可視化才得以實現[3]。

（三）過程視角下的可視化特征

隨著研究的深入，Somapa et al[3]的研究開始進一步將信息與技術和供應鏈運作流程相結合，形成了一個更全面的過程視角，并以此對更多的供應鏈可視化特征，即自動化（automational）、信息（informational）和轉型（transformational）特征進行提煉。具體來看，新增加的自動化特征反映了企業通過各類信息技術從供應鏈中及時捕獲和傳輸必要信息的能力。轉型特征描述了捕獲的信息在創造業務價值方面的作用。這里的業務價值既包括跨組織的業務運作改善（如與供應商的協同計劃與決策），也包括建立長期的戰略能力，是對信息視角下可用性特征的擴展。信息特征則是對信息視角下可視化特征的沿用，關注的是信息本身的質量、準確性等維度。可以認為，過程視角下的可視化特征是對供應鏈可視化的更深層思考，除了關注可視化如何實現外，也關注可視化是否產生實際價值，后者也是Somapa et al[3]提出的未來研究重點。

以上對供應鏈可視化定義與特征的總結可以帶給實踐者三個重要啟示：第一，供應鏈可視化固然需要技術的支持，但更關鍵的是要通過技術的使用來準確捕獲和傳遞高質量的信息;第二，信息的關鍵作用不在于展示，而是產生實際的業務價值;第三，供應鏈可視化不只是運作層面的戰術，也是戰略層面的決策，要意識到它對于企業建立長期競爭優勢的幫助。

四、供應鏈可視化的主要影響因素

（一） 技術層面的因素

從供應鏈可視化的自動化和信息特征中，我們不難發現技術會在很大程度上促進企業對供應鏈可視化的應用，這也是現有研究中關注最多的一類影響因素，特別是在國內文獻中被頻繁提及。一些研究將其籠統地概括為數字化技術[18]、信息網絡技術[6]、物聯網技術[19]等，另一些研究則關注更具體的技術形態，例如企業內部信息系統[20]、跨組織信息系統[20]、自動識別與射頻識別技術[21，22]、地理信息技術[23]、供應鏈支持技術[8]等。以上研究的核心邏輯是當技術水平越高時，企業越能夠從供應鏈中捕獲和傳輸所需的信息，可視化程度也就越高。

在應用相關技術時，實踐者需要特別注意以下兩點：一是技術可靠性。基于技術接受模型，代文彬和慕靜[24]指出技術可靠性能夠促進企業對新技術的效用感知，進而促進其采納新的技術。二是內部信息系統的整合。Nguyen et al[25]指出這是新技術得以發揮應有作用的關鍵，也是常常被忽略的一點。基于此，實踐者應該選擇那些對本企業現狀而言更為可靠的技術，而非一味求新，以及做好信息系統的整合工作，從而更有效地通過技術的應用來促進和提升自身的供應鏈可視化水平。

（二）關系層面的因素

從供應鏈可視化的轉型特征中，我們也能發現供應鏈可視化的應用并非一個單純的技術問題，而是涉及運營與戰略管理的很多方面。這意味著除技術之外，更多的非技術因素也會對供應鏈可視化的應用產生影響。關系因素是現有研究中提及較多的一類非技術影響因素，這是合乎邏輯的，因為供應鏈可視化本質上是供應鏈各環節參與者之間的一種協作，而非一家之力就能實現。具體來看，信任可能是目前受關注最多的一個關系因素。例如，Giguere and Householder[26]指出供應鏈可視化應用失敗的最大原因是沒有在所需的信息共享與供應鏈伙伴的信任程度之間取得平衡，即索要的信息超出了雙方的信任水平。Jain et al[27]基于103個樣本的實證分析同樣發現供應鏈伙伴之間的信任能夠促進雙方協同、實現供應鏈可視化。

此外，供應鏈伙伴之間的共同目標、數據共享的標準化制度、行為方式的適當性等關系因素也會影響供應鏈可視化的應用水平[15，28，29]。究其機理，Barratt and Oke[15]指出關系因素的改善能夠更好地支持供應鏈伙伴對相關資源的部署，從而為供應鏈節點之間的連接提供獨特的可視性。

（三）企業層面的因素

除雙方的關系因素外，企業或合作伙伴自身特有的一些因素也被認為是影響企業采納與應用供應鏈可視化的關鍵。這些因素主要分為兩類：第一類因素是企業或合作伙伴的相關能力。首先是吸收能力，即企業獲取、吸納、轉化和開發利用外部知識和信息的能力[30]。具體來說，企業需要有能力判斷哪些供應鏈環節中的哪些信息對本企業有關鍵作用，能夠準確地理解從供應鏈伙伴那里獲得的信息，將這些外部信息與自身已有的信息有效地整合，并且有能力通過內外部信息的聯合運用來建立競爭優勢。其次是供應鏈整合能力，即企業與供應鏈伙伴建立戰略性協作、通過協調工作流降低長鞭效應的能力[31]。現有研究指出，那些吸收能力越強的企業，以及供應鏈整合能力越強的企業，無論身處上游還是下游，其采納和應用供應鏈可視化的意愿也都越強。這是因為這類企業有能力保障自己從供應鏈可視化中獲得理想的回報[32]。第二類因素是企業的戰略導向。Giguere and Householder[26]指出阻礙供應鏈可視化的通常不是技術的失敗，而是業務戰略的失敗。于凱[33]認為企業的信息披露策略會在很大程度上影響其對供應鏈可視化的采納，簡言之，一家對信息披露采取保守策略的企業，自然也缺少對供應鏈可視化的采納意愿。Klueber and OKeefe[34]則提出對柔性戰略的追求會加強企業采納供應鏈可視化的意愿，因為后者的應用能夠提升企業的運作柔性。

（四）其他因素

除以上影響因素外，還有部分研究關注了產品、消費者、其他利益相關者和外部環境等因素對企業采納和應用供應鏈可視化的影響。例如當產品復雜度越高時，企業越有意愿通過供應鏈可視化來降低供應端的不確定性[35]。而在需求端，消費者對供應鏈各環節信息披露的訴求（特別是食品領域）和對可追溯商品的需求增長也在倒逼企業進行供應鏈可視化改造[20，36，37]。此外，來自政策層面的規制壓力（如食品安全相關的法律法規）[38]、其他利益相關者的信息披露訴求[20]等因素也會促使企業加強在供應鏈可視化方面的投入。

五、供應鏈可視化的主要作用效果

（一）運營及財務績效

在為供應鏈可視化投入資源和精力后，企業會得到哪些方面的收益（即可視化的效用、轉型等特征具體對應哪些指標）？這同樣是學界和實踐者共同關心的問題。從現有文獻中看，在結果端得到最多關注的是一些相對傳統的、與運營及財務相關的績效指標，這也符合實踐觀察：對于供應鏈上的任何一家企業，收入和盈利都是最現實的目標。具體來看，這些績效指標包括企業運營層面的成本（如總運營成本、產品單位成本、庫存成本、分銷成本）、質量（如上游供應質量、產成品質量）、時間/速度（如提前期、在途等待時間、需求響應速度）、服務水平（如現貨率、履約率、準時交貨率）等[14，22，37，39]，以及市場及財務層面的市場份額、競爭地位、資產收益率等[40]。Caridi et al[14]的研究表明對于零部件充足率、原材料持有成本、在制品持有成本、服務及時性和生產提前期，在采納了供應鏈可視化后，這五個指標的績效提升達到148%～333%。由于這些指標均較為直接，且已被實踐者所熟知，本文不再贅述。

（二）關系績效

從現有文獻中，我們還發現了供應鏈可視化與關系績效的關聯，這意味著關系和供應鏈可視化之間存在正反饋的機制：具備一定關系基礎（如前面提到的信任、共同目標等）的供應鏈伙伴之間更容易實現可視化的應用，而后者又進一步提高了雙方的關系質量，進而實現更深層次的協作。具體來看，Caridi et al[13]、Giguere and Householder[26]發現供應鏈可視化能夠有效促進供應鏈伙伴之間的決策一致性（alignment）和有效性，幫助雙方實現供應商管理庫存（VMI）、聯合計劃、預測與補貨（CPFR）等強協同模式，同心協力滿足下游客戶的需求。此外，供應鏈可視化也能夠提升供應商與客戶的參與水平，前者可以改善產品的設計與工藝流程，后者則幫助產品更好地符合個性化的需求[38]。與運營及財務績效相比，這類作用效果可能在實踐中關注較少，但我們認為從長遠來看，與供應鏈伙伴的關系績效對企業十分重要，值得實踐者的重視。以本次疫情為例，擁有更好的關系質量、供應商合作意愿更高的企業通常能得到更多來自前者的緊急復工/供應承諾，因而較少受到供應中斷的影響。

（三）供應鏈能力提升

供應鏈可視化帶給企業的長期收益還包括供應鏈能力的提升。首先是響應能力，在全球供應鏈日趨復雜和多變的背景下，這種能力變得越來越重要。基于對全球206家企業的實證分析，Williams et al[12]發現供應鏈可視化（包括供應端和需求端的可視化）能夠通過增強新產品開發的柔性、產能的柔性、產品和服務的可變性和定制化的方式提高企業的供應鏈響應能力。其次是與風險相關的能力，例如風險控制、供應鏈彈性等。Lavin[37]、鄒俊[38]等研究都指出了供應鏈可視化與不確定性風險降低之間的關聯，Jain et al[27]更進一步通過實證分析驗證了這種關聯性。在國內關注較多的食品領域，吳曉露[41]指出供應鏈可視化能夠使食品供應鏈中的各利益相關者快速做出正確應對，從而有效防范食源性風險;張文博和蘇秦[42]通過數學建模，將供應鏈可視化納入食品供應鏈質量風險控制決策。

供應鏈可視化還能夠幫助企業提升決策分析能力（analytics capability）。基于對來自30個國家的191家企業的實證分析，Srinivasan and Swink[39]發現供應鏈可視化（包括供應端和需求端的可視化）能夠顯著增強企業的決策分析能力，幫助企業從可視化提供的原始數據中獲得更多見解，進而提升供應鏈的成本績效和交付績效。此外，Srinivasan and Swink[39]認為企業的決策分析能力提升也會反過來加強供應端和需求端的可視化程度，原因在于企業看到供應鏈可視化的價值后，會進行更多投入。換言之，決策分析能力和供應鏈可視化之間也存在正反饋的機制，這同樣是實踐者需要注意并加以利用的。

（四） 重要的調節變量

最后，我們在現有文獻中還發現了一類特殊的因素，其特點是會影響供應鏈可視化作用效果的大小（即學術語言的“調節變量”），因此，實踐者在實際應用供應鏈可視化時也要留意這些因素的存在。例如，Caridi et al[13]通過對6家企業的案例研究發現，在一張供應鏈網絡中，一家企業應用供應鏈可視化的效果實際上取決于該供應鏈網絡的“配置（configuration）”情況，即供應鏈的重要性（該企業在多大程度上依賴其供應鏈來制造產品）和復雜性（該供應鏈網絡的層級、節點、連接數量等）的程度。供應鏈的重要性和復雜性越高，供應鏈可視化的收益（運營績效與決策有效性）越好，企業也越需要提升供應鏈的可視化程度。

另一個重要的調節變量是供應鏈風險。Yu and Goh[43]通過數學建模發現在預算有限的情況下，為獲得最好的供應鏈績效，企業需要在供應鏈的可視化程度與風險水平之間取得平衡，否則無論可視化程度大于或小于風險水平，其績效都不會是最好的。此外，Williams et al[12]發現在提升響應能力的過程中，供應鏈可視化需要與企業內部整合能力相結合，才能收到期望的效果;Srinivasan and Swink[39]則發現“供應鏈可視化成本和交付績效”的作用路徑只有在市場變動性高的時候才會成立，而當市場變動性低的時候，供應鏈可視化雖然能夠增強企業的決策分析能力，但卻無法進一步傳導至成本和交付績效的提升。因此，在后一種情境中，實踐者需要對供應鏈可視化的作用效果有理性的認識，不要過度期望其對運作績效的改善。

為了進一步提煉第三至第五部分的核心內容，我們還繪制了現有文獻中的供應鏈可視化核心研究框架（如圖2所示）。作為對這三個部分的小結，我們認為實踐者首先應該對供應鏈可視化的特征有清楚的認識，避免將其狹隘地理解為一個技術或信息共享問題，而要從戰略高度思考其對業務價值的創造。其次，實踐者應該對供應鏈可視化的形成機制有更全面的理解。供應鏈可視化的采納和應用需要技術，但絕不限于技術，實踐者需要重視那些非技術因素的作用，從而為供應鏈可視化的采納和應用打好基礎。再次，實踐者需要明確供應鏈可視化的作用效果。除了那些經典的運營和市場/財務績效指標外，要知道供應鏈可視化還可以做到更多，特別是在與供應鏈伙伴建立更持續、更深度的合作關系，以及提升自身的關鍵供應鏈能力方面，從而在踐行供應鏈可視化的過程中更好地兼顧短期和長期收益。最后，實踐者還需要認真審視其所在供應鏈的特征、自身的能力和市場環境的變動程度，并基于此選擇合適的供應鏈可視化程度，避免可視化程度不足或過度的情況，從而最大化從供應鏈可視化中獲得收益。

六、未來研究展望

由于文獻數量尚不充足、筆者精力有限等原因，本文的分析是較為前期和淺薄的。我們呼吁更多學者針對供應鏈可視化的相關話題展開更為全面的研究，從而進一步豐富學界和實踐者對這個領域的理解。基于有限的知識，我們也在此提出對供應鏈可視化未來研究的幾點展望。

第一，加強對特定行業中供應鏈可視化問題的研究。現有研究已經證實供應鏈可視化的實際效果會因供應鏈特征的不同而改變，而不同行業的供應鏈特征又有很大差異，這提示我們在開展未來研究時，一個思路是聚焦特定的行業，來充分發掘該行業內的供應鏈可視化特征、成因與收益的作用關系，進而給相關的實踐者提供更精確的指導。從已有的文獻看，國內學者已經在農業和食品相關行業進行了較多探索，且得到了具有一定實踐意義的研究發現。我們認為這樣的思路應該在未來拓展至更多行業，特別是那些已經有較多管理實踐、但國內研究還沒有完全跟上的行業，如第二部分提到的零售、物流等行業;以及一些新興的、具有戰略意義的行業，如醫藥、高端制造、新能源行業等。此外，由于現有研究對供應鏈特征的刻畫較為淺顯，我們也希望未來研究能夠加強對不同特定行業中供應鏈特征的分析，來探索不同特征維度組合下的供應鏈可視化問題，得出對實踐者而言更有操作性的研究發現。

第二，開展更多關于供應鏈可視化的量化分析。如第二部分所述，國外研究在這方面遠遠走在前面，國內研究還需要努力趕上。一個可行的思路是開展更多的實證研究，這首先需要細化供應鏈可視化的測量指標，趙晴晴等[5]開發的指標體系是一個好的開始，未來研究需要進一步開發適合中國供應鏈可視化實踐的量表，并通過中國企業的實際調研數據來量化供應鏈可視化與各類前因和結果變量的作用關系，從而從眾多的關聯中找到那些最重要的“主線”。而對于做數學建模的學者，另一個可行的思路是更多地使用中國企業的真實二手數據來驗證所開發的模型，而不要停留在理論階段。當然，無論是實際調研數據還是企業二手數據，其獲取的前提都是研究者對企業實踐的深入了解，因此，為了做好量化分析，基于中國企業供應鏈可視化實踐的案例研究也是我們呼吁的方向，馬彥華和路紅艷[44]對京東的案例研究就是一個好的例子。與理想化的“某某領域供應鏈可視化體系或方案構建”相比，對企業實際案例的研究能夠更好地幫助學界開展后續的量化分析。

第三，在量化分析的過程中，未來研究需要更多地探索供應鏈可視化作用機理的“黑箱”。雖然現有文獻已經指出了企業可以從供應鏈可視化中獲得的多方面收益，也發現了影響這些收益的若干調節變量，但對于從應用可視化到最終實現收益的作用機理（即學術語言中的“中介變量”），我們當前的認識還是較為有限的。雖然Srinivasan and Swink[39]驗證了“供應鏈可視化→決策分析能力→成本和交付績效”的傳導路徑，但我們相信在實踐中，這樣的路徑還有很多，需要更多的研究來揭示。這些作用機理的明確也能在更大程度上降低實踐者應用供應鏈可視化時的不確定性，啟示后者去打通那些重要的傳導路徑，讓供應鏈可視化起到應有的效果。同樣地，基于中國企業的案例研究是一個好的開始，未來研究可以通過不同企業的案例來觀察潛在的作用機理，結合理論提出關于傳導路徑的若干假設，并通過大樣本調研去檢驗這些假設。

第四，在量化分析的過程中，未來研究也需要更多地基于雙邊視角，探索供應鏈可視化的“共贏”機制。現有文獻中的大多數都在強調供應鏈可視化對于某個企業的好處，但供應鏈是由不同環節的多個參與者構成的，在一家企業獲益的同時，其上下游是否一定獲益？這是值得深入思考的問題。蘇秦和張文博[45]近期的一項研究發現，在食品供應鏈中，可視化決策對零售商總是好的，但對供應商則不一定，會取決于期望訂貨量等多個因素。Kim and Shin[22]也指出當利潤和風險在供應鏈的所有參與者之間得到公平分配時，供應鏈的可視化才是長期可持續的。通過怎樣的機制去實現這種公平分配，讓供應鏈可視化能夠更好地造福整條供應鏈，而不是某些環節上的某些企業？這需要后續研究來予以揭示。在方法層面，一個可行的做法是使用雙方乃至多方的數據進行分析，從而得出更加公正的研究結論。

參考文獻：

[1]MIGUEL P， BRITO R， PEREIRA， SSupply chain resilience： the whole is not the sum of the parts[J].International journal of operations & production management， 2019， 40（1）： 92-115

[2]宋華 基于產業互聯網的現代供應鏈及其創新路徑[J]中國流通經濟， 2018， 32（3）： 10-15

[3]SOMAPA S， COOLS M， DULLAERT W Characterizing supply chain visibility： a literature review[J].International journal of logistics management， 2020， 40（1）： 92-115

[4]MORGAN T R， RICHEY JR R G， ELLINGER A E Supplier transparency： scale development and validation[J].The international journal of logistics management， 2018， 29（3）： 959-984

[5]趙晴晴， 劉亮， 何曙光， 等 供應鏈可視化測量指標量化模型[J].天津工業大學學報， 2018， 37（3）： 83-88

[6]張建軍， 趙益平， 楊艷玲 基于可視化供應鏈的農產品應急物流體系構建[J].物流技術， 2013， 32（13）： 385-388，415

[7]吳曉露 基于物聯網的食品安全供應鏈標準化與透明化研究[J].浙江學刊， 2014（6）： 192-198

[8]汪傳雷， 胡春輝， 章瑜， 等 供應鏈控制塔賦能企業數字化轉型[J].情報理論與實踐， 2019， 42（9）： 28-34

[9]GOSWAMI S， ENGEL T， KRCMAR HA comparative analysis of information visibility in two supply chain management information systems[J].Journal of enterprise information management， 2013， 26（3）： 276-294

[10]GRIFFITHS J L， PHELAN A， OSMAN K A， et al Using item-attendant information and communications technologies to improve supply chain visibility[C]// The IET International Conference on Agile Manufacturing Durham： The Institution of Engineering and Technology，2007： 172-180

[11]BRANDON-JONES E， SQUIRE B， VAN ROSSENBERG Y The impact of supply base complexity on disruptions and performance： the moderating effects of slack and visibility[J].International journal of production research， 2015， 53（22）： 6903-6918

[12]WILLIAMS B D， ROH J， TOKAR T， et al Leveraging supply chain visibility for responsiveness： the moderating role of internal integration[J].Journal of operations management， 2013， 31（7-8）： 543-554

[13]CARIDI M， MORETTO A， PEREGO A， et al The benefits of supply chain visibility： a value assessment model[J].International journal of production economics， 2014， 151： 1-19

[14]CARIDI M， CRIPPA L， PEREGO A， et al Measuring visibility to improve supply chain performance： a quantitative approach[J].Benchmarking： an international journal， 2010， 17（4）： 593-615

[15]BARRATT M， OKE A Antecedents of supply chain visibility in retail supply chains： a resource-based theory perspective[J].Journal of operations management， 2007， 25（6）： 1217-1233

[16]BARTLETT P A， JULIEN D M， BAINES T S Improving supply chain performance through improved visibility[J].The international journal of logistics management， 2007， 18（2）： 294-313

[17]LEE Y， RIM S C Quantitative model for supply chain visibility： process capability perspective[J].Mathematical problems in engineering， 2016，11

[18]MUSA A， GUNASEKARAN A， YUSUF Y Supply chain product visibility： methods， systems and impacts[J].Expert systems with applications， 2014， 41： 176-194

[19]胡建淼 基于物聯網技術的農產品供應鏈管理探究[J].農業經濟， 2016（2）： 142-144

[20]章文燕 信息時代下的透明供應鏈研究[J].中國商貿， 2011（18）： 175-176

[21]PARRY G， BRAX S， MAULL R， et al Operationalising IoT for reverse supply： the development of use-visibility measures[J].Supply chain management： an international journal， 2016， 21（2）： 228-244

[22]KIM C， SHIN K SDeveloping fair investment plans to enhance supply chain visibility using cooperative games[J].Sustainability， 2019， 11： 1-13

[23]林偉君， 石慧芳， 穆軍， 等 基于GIS的大宗農產品數據信息可視化管理研究[J].廣東農業科學， 2012， 39（16）： 185-188

[24]代文彬， 慕靜 食品供應鏈安全透明演進路徑與機理研究[J].商業經濟與管理， 2013（8）： 11-17

[25]NGUYEN T H， TASKIN N， SCAHILL S， et al Antecedents of supply chain information visibility： the complementarity effect of IT integration capability and interpersonal communication capability[C]//The 25th Americas Conference on Information Systems， Cancun， 2019

[26]GIGUERE M， HOUSEHOLDER B Supply chain visibility： more trust than technology[J].Supply chain management review， 2012， 16 （6）： 20-25

[27]JAIN V， KUMAR S， SONI U， et al Supply chain resilience： model development and empirical analysis[J].International journal of production research， 2017， 55（22）： 6779-6800

[28]JEYARAJ A， SETHI V Implementation of information systems infrastructures for supply chain visibility in organizations[J].Journal of information science and technology， 2013， 9（1）： 3-23

[29]BARRATT M， BARRATT R Exploring internal and external supply chain linkages： evidence from the field[J].Journal of operations management， 2011， 29（5）： 514-528

[30]COHEN W M， LEVINTHAL D A Absorptive capacity： a new perspective on learning and innovation[J].Administrative science quarterly， 1990， 35： 128-152

[31]FLYNN B， HUO B， ZHAO X The impact of supply chain integration on performance： a contingency and configuration approach[J].Journal of operations management， 2010， 28（1）： 58-71

[32]MAHADEVAN K Measuring collaborative effectiveness： a conceptual approach[J].International journal of productivity and performance management， 2017， 66（8）： 1105-1127

[33]于凱 透明化時代背景下我國企業的供應鏈信息披露策略探究[J].現代管理科學， 2018， 3： 118-120

[34]KLUEBER R， OKEEFE R Defining and assessing requisite supply chain visibility in regulated industries[J].Journal of enterprise information management， 2013， 26（3）： 295-315

[35]BATEMAN A， CUNDIEFF H， OHLUND M Developing a clearer picture of supply chain transparency[J].Supply chain management review， 2017（1）： 6-7

[36]代文彬， 慕靜， 馬永軍 透明食品供應鏈驅動機理探究[J].食品研究與開發， 2014， 35（18）： 156-159

[37]LAVIN PSupply chain visibility： operational benefits and business challenges[J].Operations management， 2015， 3： 1-3

[38]鄒俊 食品安全供應鏈的透明度和誠信風險評價體系構建[J].商業經濟研究， 2018， 4： 28-30

[39]SRINIVASAN R， SWINK M An investigation of visibility and flexibility as complements to supply chain analytics： an organizational information processing theory perspective[J].Production and operations management， 2018， 27： 1849-1867

[40]HOLCOMB M C， PONOMAROV S Y， MANRODT K B The relationship of supply chain visibility to firm performance[J].Supply chain forum： an international journal， 2011， 12（2）： 32-45

[41]吳曉露 基于物聯網的食品安全供應鏈標準化與透明化研究[J].浙江學刊， 2014， 6： 192-198

[42]張文博， 蘇秦 基于模糊多目標規劃的食品供應鏈質量風險控制決策研究[J].工業工程與管理， 2018， 23（1）： 30-37

[43]YU M C， GOH MA multi-objective approach to supply chain visibility and risk[J].European journal of operational research， 2014， 233（1）： 125-130

[44]馬彥華， 路紅艷 智慧供應鏈推進供給側結構性改革——以京東商城為例[J].企業經濟， 2018， 37（6）： 188-192

[45]蘇秦， 張文博 不同生產環境下食品供應鏈質量可視性決策研究[J].系統工程， 2019， 37（1）： 67-75