“專精特新”企業供應鏈韌性提升路徑研究

夏露　顧彬　劉玲　張彤

關鍵詞：供應鏈韌性；專精特新；TOE框架；fsQCA

中圖分類號：F252 文獻標識碼：A文章編號：2096-7934（2024）02-0023-17

一、引言

當今世界經歷百年變局，逆全球化趨勢激增，導致全球供應鏈不確定性、不穩定性凸顯。習總書記指出維護全球供應鏈韌性與穩定是推動世界經濟發展的重要保障［1］。黨的二十大報告也提出“提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平是我國高質量發展的著力點”。構建韌性與穩定的供應鏈已經上升到國家層面。在過去三年中，超過98%的企業遭遇過供應鏈中斷。2023年思愛普公司（SAP）的調查中發現52%的全球企業認為他們需要大量改進才能應對供應鏈中斷問題，同時，歐睿公司（Euromonitor）發現超過56%的企業計劃在未來五年內投資提升供應鏈韌性［2］。全球供應鏈發展遭受前所未有挑戰，提高供應鏈韌性成為企業的破局方式。

關于如何提高供應鏈韌性，不同的研究角度有著不同的提升路徑（如表1所示）。一是宏觀層面。張輝、車前進（2023）認為可以通過打造先進制造業集群、提高科創能力、保障能源供應鏈暢通、構建數字產業生態和吸引外資打造韌性產業鏈供應鏈［1］。拉梅什瓦爾（Rameshwar Dubey）等（2023）通過實證研究發現政府政策可以通過支持動態數字能力達到提高供應鏈韌性的效果［3］。二是中觀層面。阿德爾森（Adelson）等（2021）將從企業感知和反應行為、適應能力等提出了提高供應鏈韌性的策略［4］。劉婷婷（2022）從企業戰略層、策略層、運營層及技術層構建供應鏈韌性管理體系框架［5］。陳勝利等（2022）研究表明企業數字化轉型通過提高企業要素資源配置水平直接增強供應鏈韌性，通過拓寬企業創新能力渠道間接增強供應鏈韌性［6］。沈小平（2021）針對企業供應鏈的脆弱性緩釋和風險可控重點研究，發現企業雙循環供應鏈模式可以提升魯棒性和韌性［7］。三是宏觀和中觀相結合。段巍和王兵（2023）分別從國家和企業層面提出了四條提高供應鏈韌性路徑［8］。申遠等（2023）基于雙循環戰略下提出企業提升供應鏈韌性發展策略［9］。

其次是提升手段層面。一是數字技術。許多學者認為工業4.0及其各自智能技術如大數據分析、物聯網、人工智能、區塊鏈等可以提高企業供應鏈韌性［10］。而斯皮斯克（Alexander Spieske）等（2021）和布歇寧（Abderrahmen Bouchenine）（2023）通過系統文獻回顧得出大數據分析［10］和增材制造［11］是未來最能提高企業供應鏈韌性數字技術。宋華（2022）認為實現供應鏈韌性的關鍵因素是柔性和冗余，而柔性和冗余則必須借助數字技術來實現［12］。二是供應鏈金融。清華大學經管學院商業模式創新研究中心發布的《供應鏈金融科技重塑產業模式研究報告》認為京東供應鏈金融科技在技術創新和商業模式創新兩個維度對供應鏈進行提振增效的改造，推動供應鏈數智化，提高了供應鏈的韌性和效率［13］。朱太輝（2023）從“點、線、面、體”四個層面闡述企業運用供應鏈金融科技助力產業鏈供應鏈高質量發展、提升供應鏈韌性［14］。阮維年（Duy Nhien Nguyena）等（2021）通過對890家公司的研究指出供應鏈金融對供應鏈效率、中小企業績效和供應鏈風險抵御能力具有統計上顯著的正向影響，可以減少中斷并提高韌性［15］。

在研究方法上，柳彩蓮（2023）基于A股上市的流通企業數據，構建動態面板模型實證檢驗企業數字化轉型正向影響企業供應鏈韌性［16］。樊雪梅等（2020）從預測、適應、反應、恢復和學習能力五個維度構建其汽車企業供應鏈韌性評價指標體系，并用ISM模型的實證檢驗發現目前的企業產業供應鏈韌性良好，進一步提出了發展對策［17］。李維安等（2022）通過NCA和QCA方法的結合，提出構造供應鏈韌性的有效機制，即動態能力和組織舉措［18］。馬麗娜（2023）等通過SWARA模型從動態能力和供應鏈舉措兩個層面探究供應鏈韌性的影響因素［19］。馬瀟雨等（2023）基于SEM與fsQCA方法提出了影響供應鏈韌性的五個因素，包括靈活性、敏捷性、重塑性、可視性和供應鏈合作［20］。

表1 如何提高供應鏈韌性代表性文獻

從上述及表 1的代表性文獻中可以看到國內外學者從不同角度、以不同方法多方面研究了如何提升供應鏈韌性，但大多數的研究從單一的角度入手，很少有研究整合外部因素與內部能力的共同影響。此外，多數研究在方法上集中于以概念性和案例為主的定性分析，缺少定量上的實證研究的說服性。鑒于企業供應鏈韌性提升是多重因素共同作用下的復雜整體過程，本文以32家“專精特新”小巨人企業為研究樣本，因為“專精特新”企業是提高產業鏈供應鏈穩定性和競爭力的堅實保障［25］，是我國高質量發展的重要動力源，而小巨人企業又是“專精特新”企業中的標桿，其供應鏈韌性建設水平具有很大的參考借鑒意義。基于技術—組織—環境（Technology—Organization—Environment，以下簡稱“TOE”）框架視角研究“專精特新”小巨人企業供應鏈韌性影響要素，再從組態視角的定性比較分析（Qualitative Comparative Analysis，以下簡稱“QCA”）研究“專精特新”小巨人企業的供應鏈韌性提升路徑。QCA法可以有效解決傳統研究方法注重單一因素影響而在探索多因素協同作用上效力不佳的局限，從而實現同等效應的多元路徑［26］。模糊集定性比較分析法（fuzzy sets of qualitative comparative analysis，以下簡稱“fsQCA”）是QCA方法的一種，它能從整體視角出發，有利于充分挖掘多個前因對供應鏈韌性的影響，解決不同復雜情境下的因果關系，兼顧定性與定量的研究，同時不同因素之間的組合方式可能產生相同的結果［27］。本文以滬、深A股上市的“專精特新”小巨人企業數據為樣本，運用fsQCA研究以下問題：影響企業供應鏈韌性的內外部因素有哪些？這些因素組合會如何影響企業供應鏈韌性？提升企業供應鏈韌性的路徑有哪些？本研究結果能夠為企業管理者結合自身實際情況選擇不同路徑提升企業供應鏈韌性提供理論指導，對企業穩鏈固鏈強鏈具有理論意義和實踐參考價值。

二、理論基礎與研究框架

（一）供應鏈韌性

供應鏈韌性（supply chain resilience，以下簡稱“SCR”）的概念是從物理學和生態學等多種學科中對韌性的應用中引入，主要是指對失誤或風險的快速反應能力和響應能力，其在供應鏈管理領域是比較嶄新的概念，旨在幫助組織改變傳統方法來降低風險和管理生產策略［28］。一般來說，學者認為供應鏈韌性具有如下特點，即企業面對風險時的快速響應能力和抵御能力。另外，少數學者認為除了上述的兩個特點之外，還包括企業對風險的預測和使企業適應風險的能力［12］。圖卡姆哈布瓦（Tukamuhabwa）等（2015）［29］和盛昭瀚等（2022）［30］基于復雜系統管理視角，認為供應鏈韌性是供應鏈應對外部環境變化導致供應鏈失穩、斷裂等韌性危機的能力反應。由上述觀點來看，供應鏈韌性可被看作供應鏈內部整體適應性與外部環境復雜性之間兩者保持均衡的能力。

（二）TOE理論框架

TOE理論框架是由托爾納蒂茲基（Tornatizky）在1990年首次提出，是一種基于技術應用情境的綜合性分析框架［31］。TOE理論框架適用于不同情境下的企業或組織行為決策歸因分析，從技術層面、組織層面和環境層面歸納影響因素，是一個可根據研究問題及背景的變化而自由改變因素變量的“普適”理論，具有較廣的適用性。當今全球處于VUKA時代下，不確定性成為了新常態，“專精特新”企業供應鏈運轉日益復雜和脆弱，其供應鏈韌性的提升受到技術、組織和環境因素之間的協同影響。因此，本文基于TOE理論框架對 “專精特新”企業提高供應鏈韌性的條件組態分析研究中具有不錯的解釋力。

1.技術因素

技術創新不僅是企業降低成本、取得競爭優勢的基本要求，更是企業高質量發展的重要保障，而提高供應鏈韌性的核心則是在于技術創新［32］。通過總結現有文獻發現，技術維度的影響因素主要包括技術創新與數字技術運用。目前，對企業技術創新能力的測量方式分成專利數量和研發投入兩類［33］。相關技術的創新和運用可以推動產業鏈供應鏈的數字化、智能化網絡化發展，而數字化轉型又能催生企業不斷進行技術創新和業態演化提高其韌性與穩定性［16］［34］。在企業供應鏈中，數字技術不僅增強可視化，且可預見的數字分析能夠幫助企業預測供應鏈的運作情況，同時能事先采取措施應對即將到來的風險［35］。數字技術能從兩方面實現供應鏈韌性建設，一方面是數字技術可明顯降低外在可預見性的風險，提高供應鏈運作效率，增強韌性；另一方面是數字技術可以緩解供應鏈韌性建設過程中面臨的挑戰和障礙［12］。

2.組織因素

組織層面的因素主要聚焦于組織能力，選取動態能力為具體影響因素［36］。現有研究認為，動態能力是企業獲得持續競爭優勢的關鍵能力，可以顯著減弱供應鏈風險，提升企業供應鏈韌性［37-38］。赫爾法特（Helfat）等（2009）認為動態能力是一種學習型的、穩定的組織行為，通過有目的性地組織、調整企業資源，從而改善企業運作方式實現企業績效的提高［39］。本文以感知能力和整合能力作為動態能力下的子能力探究供應鏈韌性的提升方法。其中，感知能力是能夠隨意獲取、監測供應鏈上、下游庫存、需求和供應條件以及采購和生產的精確信息，同時可以精準預測風險，識別發展機會，把握市場環境動態。感知能力不僅可以幫助企業提高產品生產敏捷性，提高反應能力來獲得競爭優勢，還可以幫助企業提高對市場環境變化的可見性和可預測性，可以做好準備應對供應鏈中斷或避免中斷。在通過感知能力預測的機會和風險后，需要對資源充分發揮獲取、配置與利用的能力，即整合能力。整合能力作為動態能力的子能力之一，使企業的內外資源和能力形成一種“動態優化”狀態，保持公司重構的靈活性，有效地將現有資源整合、構建新組合，實現競爭優勢的不斷提高［18］。

3.環境因素

企業面臨的動態環境可能為企業創造良好的營商環境從而贏得發展機遇，也可能會導致企業競爭壓力過大從而面臨挑戰遭遇威脅。環境因素主要體現在企業的外部環境，即政策環境和市場環境兩方面。企業外部環境是由政府、競爭對手等相互作用形成的復雜系統［40］。政策環境方面，政府政策對企業發展和運營極具導向作用，政策的支持與否是企業提出供應鏈韌性戰略的關鍵因素。優惠健全的政策和資金扶持為企業發展提供了肥沃的土壤，而反之也會導致阻礙企業發展。市場環境方面，健全開放的市場環境為企業發展提供融資、創新、競爭、資源和服務支持［41］。這對于企業打造韌性供應鏈具有積極的影響。而封閉僵化的市場環境則削減企業通過環境資源進行發展的能力，阻礙企業打造韌性供應鏈。

4.?“專精特新”企業供應鏈韌性提升路徑模型構建

基于現有研究和TOE理論框架，本文選取技術因素中研發投入、專利數和數字技術運用、組織因素中企業感知能力和整合能力以及環境因素中政策環境和市場環境作為“專精特新”企業供應鏈韌性提高的關鍵影響因素，構建“專精特新”企業供應鏈韌性提升路徑模型框架，如圖1所示。

圖1 企業供應鏈韌性提升路徑模型框架

三、研究設計

（一）研究方法

定性比較分析是基于整體視角，以“組態效應”分析由多種因素引致的復雜因果問題，通過比較樣本案例探究條件組態與結果變量之間的關系［26］。本文主要探討技術、組織與環境三個層面的因素驅動“專精特新”企業供應鏈韌性的組態影響和復雜因果關系，而回歸分析不適用于分析三個以上變量之間的組態效應，因此QCA方法成為最優選擇。在具體類別上，模糊集定性比較分析（fsQCA）可以更好地解決涉及的程度改變和局部歸屬問題［42］，在解決復雜的前因問題上有明顯的優越性，成為本文最適合的研究方法。

（二）樣本選擇與數據采集

“專精特新“小巨人企業作為中小企業的標桿，具有創新能力突出、核心技術強大、市場占有率高、經營管理優等特征，在帶動突破西方“卡脖子”技術、提高我國企業核心競爭力上有引領作用，其提高供應鏈韌性的路徑可以作為參考借鑒。因此，本文樣本企業為滬、深兩股上市的“專精特新”小巨人企業作為案例樣本，分析技術因素、組織因素和環境因素驅動企業供應鏈韌性的組態影響。根據行業細分領域差異，從截至2022年底上市的719家“專精特新”小巨人中按細分行業篩選出100家分布于25類主營業務的企業，同時考慮到財務報表透明性和創新研發投入的可得性，最終篩選出32家上市企業為樣本，樣本企業行業分布如圖 2所示。企業之間的發展狀況具有較大的異質性，滿足QCA方法中樣本案例選擇的多樣化要求。根據2018年至2022年的企業年報數據匯總，樣本企業的基本情況如表 2所示。考慮到本研究個別數據涉及企業隱私，將企業名稱做匿名化處理，以Zi（i=1，2……32）進行代替。

數據采集2018年至2022年5年間樣本企業數據，使用Python爬蟲工具爬取企業年報，由JavaPDFFbox庫提取文本信息內容；最后搜集匯總所提取年報內容中的關鍵詞。

圖2 樣本企業行業分布

表2 樣本企業數據（2018～2022年）

注：以上數據為5年數據均值，專利數為5年數據總和。Z5于2019年上市，取2019年至2022年4年均值。

（三）變量測量

1.前因條件測量

數字技術創新與運用。現有研究［43］多是將研發投入總額作為影響企業技術突破、技術創新的關鍵因素，考慮到樣本企業所處行業異質性較大，本文采用研發投入占企業收入的比重測量研發投入（R&D）。對于技術專利的測量，本研究主要通過對企業自主發明的技術專利、軟件著作及其他專有技術的數量總和測量技術專利（patents，以下簡稱“Pas”）。數字技術運用（application of digital technology，以下簡稱“DT”）的測量則是通過爬取樣本企業年報、百度中企業相關的網絡報道、官方新聞材料等，對提取的文本內容進行主流數字技術等關鍵詞的相關性描述進行識別統計來測量，并通過人工復核剔除非本公司的描述事件。

動態能力。對于感知能力（perceptive ability，以下簡稱“PA”），本文參考蒂斯（Teece）（2007）［44］、華納和瓦格（Warner & Wger）（2019）的研究，識別統計企業年報中有關感知外部環境變化、預測風險、識別機會和反應能力的相關事件描述來測量感知能力。對于整合能力（Integration ability，以下簡稱“IA”），本文參考蒂斯（Teece）（2007）［44］、古梅森和梅勒（Gummesson & Mele）（2010）［45］、董保寶等（2019）［46］的研究通過識別統計企業年報中有關識別和獲得與配置和使用資源能力的相關事件的描述來測量整合能力。

政策環境（policy environment，以下簡稱“PE”）。國家、省市區等各級政府提供給企業資金及政策扶持是政府幫助企業提高供應鏈韌性、防止供應鏈中斷的重要措施，也是營造出的重要的政策環境。本研究以企業是否獲得國家省市區等各級政府的資金或政策扶持來測量政策環境，“是”則計為1，“否”則計為0。

市場環境（market environment，以下簡稱“ME”）。已有研究［47］認為，市場環境可以通過企業是否為知名企業供應商來測量。市場中處于同一供應網絡上的上下游供應商的協作意愿影響著市場環境的好壞，高協作意愿營造良好市場環境，可以提高企業供應鏈的連續性、可靠性和穩定性，降低風險，減少供應中斷。因此，本研究以企業是否為知名企業的供應商或是否擁有長期穩定協作的供應商對市場環境進行測量，“是”則計為1，“否”則計為0。

本文參考李振東的研究［48］測量動態能力方法，通過質性分析軟件NVIVO對相關文本編碼統計分析，對文本中涉及使用數字技術提高公司效率、感知能力、整合能力的內容加以提煉并計數，前因條件的編碼測量表如表 3所示。

表3 前因條件編碼

2.結果變量測量

供應鏈韌性。企業利潤對企業在一段經營周期內的盈利水平的綜合體現，企業利潤不僅綜合反映企業產品、服務、技術和管理質量，還是其獲取資源、持續經營的根本保證。微軟《構建具有競爭優勢的供應鏈》白皮書中顯示，97%的企業高管認為韌性供應鏈會使企業利潤得到顯著提升［49］。考慮到樣本企業之間規模差距較大，因此，本研究采用各“專精特新”小巨人企業年利潤增長率進行測量。

（四）變量校準

變量校準在QCA法中是樣本案例賦予集合隸屬的過程。本文通過直接校準法對設計的前因條件和結果變量進行模糊集校準。參考杜運周等（2017）的研究［26］，將三個錨點分別設置為樣本描述性統計的95%分位數（完全隸屬）、50%分位數（交叉點）、5%分位數（完全不隸屬）。同時，對隸屬度恰為0.5交叉點的情況，以增加0.001的方式進行調整防止樣本案例被剔除［50］，保證結果的準確性。各個變量校準點與描述性統計值結果如表 4所示。

表4 各變量目標集合校準錨點與描述性統計值

四、實證分析

（一）前因條件的必要性分析

必要性分析是檢驗各前因條件變量是否是引致結果變量的必要條件，通常采用一致性水平（Consistency）衡量必要條件的結果，若一致性水平大于0.9則被認為是結果變量的必要條件。本文使用fsQCA3.0軟件對各變量條件進行必要性分析，結果如表 5所示，政策環境的一致性水平大于0.9，即政策環境是“專精特新”小巨人企業高供應鏈韌性的必要條件。“專精特新”小巨人企業是由企業申報，最終由政府評估，具有明顯的政府導向，因此政策環境是“專精特新”小巨人企業供應鏈韌性提高的必要條件。

表5 條件變量的必要性分析結果

注：“～”代表非高的前因條件。

（二）條件組態的充分性分析

本文通過模糊集定性比較分析方法（Fuzzy-set Quditative Comparative Analysis，fsQCA）進行案例集比較分析，使用fsQCA3.0軟件建立真值表，參考伍德賽德（Woodside）等（2021）的研究，設定原始一致性閾值為0.8，PRI一致性閾值為0.75，由于本文案例數32個小于50個，屬于小樣本，將案例數量閾值設定為1［51］，得到復雜解、中間解和簡約解3種組態解，選擇眾多學者研究中采用的中間解進行分析［52］。“專精特新”小巨人企業高供應鏈韌性的條件組態充分性分析結果如表 6所示。

表6 高供應鏈韌性、非高供應鏈韌性的適配組態

1.“專精特新”小巨人企業高供應鏈韌性組態

從整體看，產生高供應鏈韌性的組態有3個，一致性分別為0.967、0.991、0.914，且3個組態的總體一致性0.935，遠大于一致性閾值0.8；同時，3個組態整體解的覆蓋度為0.659，表示條件組態對“專精特新”小巨人企業高供應鏈韌性企業案例有較好的解釋力和較高的可信度。從橫向來看，技術因素中數字技術運用和組織因素中的動態能力（感知能力、整合能力）存在于每條組態中，具有普適性。具體分析如下：

（1）模式一：技術—環境主導下組織輔助驅動型路徑。

組態P1的前因構型為DT×PA×IA×ME，其中數字技術運用和市場環境為核心條件，感知能力和整合能力為輔助條件。該模式表明處于良好市場環境中的企業，與鏈上上下游企業建立戰略合作伙伴的供應鏈關系，保持密切的合作，即使沒有很高的研發投入和專利數量來支持企業的技術創新能力，也可以很大程度防止供應鏈中斷；并且通過多項數字技術的運用，在提高企業組織動態能力的同時，明顯降低外在可預見性的風險，感知市場變化，及時做出調整，整合資源緩解供應鏈韌性建設過程中面臨的困難和挑戰。該組態能夠解釋約21.5%的“專精特新”小巨人企業高供應鏈韌性的案例，其中只能被該組態解釋的案例約為5.7%，該組態的典型案例為Z32。該公司五年年均凈利潤增長率229.22%（樣本中排名第3），研發投入占營業收入比重5.28%（樣本中排名第25），專利及軟件著作總數181項（樣本中排名第18），感知能力和整合能力的事件描述性統計分別排在樣本企業中的第10和第5，而數字技術運用量為9（樣本中排名2）。在數字技術運用方面，隨著毫米波通訊、物聯網、人工智能等技術的普及和應用，同時疊加公司產能效益的釋放，公司的 LCP技術擁有完全自主知識產權，在LCP領域實現全產業鏈供應鏈布局；此外，公司擁有資深的CAE技術服務人員，為客戶提供服務支持，以及產品結構設計、CAE仿真和模流分析等服務，材料仿真、結構仿真等以3D打印的方式呈現給客戶材料特性，受到國際客戶大大的認可并量產供貨。在組織動態能力上，公司及時作出風險預測，包括宏觀形勢風險、原材料價格風險、知識產權風險、匯率風險、重組后的管理風險等，并提出了應對方案；公司整合中美兩地的資源以及多年來的技術積累，陸續開發多梯度全系列的低碳再生材料產品，已經實現量產。在政策環境方面，公司五年年均可獲得政府扶持資金900萬元，大大提高資金的流動性，緩解企業壓力，增強經營效率。綜上分析，Z₃₂符合“技術—環境主導下組織輔助驅動型路徑”組態特征。

（2）模式二：技術主導—組織環境協同輔助型路徑。

組態P2的前因構型為Pas×DT×PA×IA×PE，其中數字技術運用為核心條件，專利數、感知能力、整合能力和政策環境為輔助條件。該組態表明當企業多運用數字技術時，在一定專利數、組織動態能力和政府政策以及資金的輔助下，也可以驅動“專精特新”小巨人企業高供應鏈韌性發展。該組態能夠解釋約36.2%的案例，其中只能被該組態解釋的案例約為16.4%，該組態的典型案例為Z6。該公司五年年均凈利潤增長率101.00%（樣本中排名第5），研發投入占營業收入比重3.68%（樣本中排名第28），專利及軟件著作總數326項（樣本中排名第8），數字技術運用數量為7（樣本中排第4）。在技術方面，盡管公司的研發投入并不高，但研創效率非常高，擁有較多的專利數。同時使用較多的數字技術協助企業物料采購、生產、制造、配送，專利發明一定程度上保證了企業核心產品產權的自主性，數字技術一定程度上保證了供應鏈的可視性和穩定性。感知能力和整合能力的事件描述性統計分別排在樣本企業中的第6和第3。由此可見，Z₆符合“技術主導—組織環境協同輔助型路徑”組態特征。

（3）模式三：全要素驅動型路徑。

組態P3的前因構型為Pas×DT×PA×IA×PE×ME，其中專利數、數字技術運用和市場環境為核心條件，感知能力、整合能力和政策環境為輔助條件。該組態表明專利越多、數字技術運用越多以及市場環境越好的企業，即時研發投入不夠、組織的動態能力不強、政策扶持力度不大也可以具有很高的供應鏈韌性。一方面，專利越多，企業自主研發出成果的創新能力就越強，這些獨特的專利技術可以為企業帶來排他性的技術優勢，提高企業競爭力的同時減少對一些企業的依賴性；另一方面，更多數字技術的運用可以保證企業供應鏈的透明性實現經營風險的降低，更好的市場環境可以保證企業供應鏈的連續性、可靠性和穩定性。該組態能夠解釋約42.7%的案例，其中只能被該組態解釋的案例約為22.9%，該組態的典型案例為Z13。該公司五年來年均凈利潤增長率156.00%（樣本中排名第4），研發投入占營業收入比重25.57%（樣本中排名第1），五年來授權的專利及軟件著作共計511項（樣本中排名第2），通過不斷的研發和積累，公司已掌握部分核心技術，以公司為代表的測試設備優勢企業產品成功成為國內封測龍頭企業供應鏈體系；在數字技術運用數量上共計9個（樣本中排名第2）；同時，公司通過感知外部風險識別發展機會及整合資源的描述性統計量也排名前列。在組織動態能力方面，公司敏銳捕捉到數字測試機是測試機行業競爭的主賽道，把握發展機會，在該領域占據了核心的市場地位。在環境方面，公司五年年均可獲得政府資金扶持超2000萬元，同時與國際知名IDM公司建立長期穩定的合作關系，在國際知名半導體企業的供應體系中占據了一席之地。綜上分析，Z₁₃符合“全要素驅動型”組態特征。

橫向比較3個高供應鏈韌性組態，明顯發現組態P3的覆蓋度（0.427/0.229）遠高于其它兩條路徑，充分說明“專精特新”小巨人企業高供應鏈韌性的驅動路徑是由技術、組織、政策全要素作用驅動的結果。綜合比較組態P1、P2和P3，可以發現取得高供應鏈韌性的適配組態必須包含技術因素中的數字技術運用。因為身處數字化時代，無論是創新還是韌性，都不能脫離數字化轉型這個大背景。只有數字技術才能有效實現業務流程的數智化，提升效率與韌性［53］。

2.“專精特新”小巨人企業非高供應鏈韌性組態

本文同樣檢驗了產生非高供應鏈韌性的適配組態，結果如表 6所示，共有3種路徑。組態P4，當企業研發投入高時，然而動態能力匱乏，且并沒有使用數字技術以及足夠好的環境支持，企業供應鏈韌性自然不會高。組態P5，當企業空有政策扶持，然而在技術層面和組織層面的表現匱乏時，企業供應鏈韌性也不會高。組態P6，當企業擁有一定專利數且擁有良好的政策環境和市場環境時，由于在數字技術運用方面以及動態能力方面的缺乏，使得企業無法充分發揮自身把握的專利優勢，并不能提高對風險預見性、機會的識別性和資源的整合，也無法實現企業高供應鏈韌性。進一步對比發現，組態P4、P5和P6都存在著數字技術運用不充分以及動態能力匱乏的問題，這時無論外部環境如何變化都會導致非高供應鏈韌性。

（三）穩健性檢驗

本文采取提高解的一致性水平方式和校準閾值的方法進行穩健性檢驗，將解的原始一致性閾值由0.8調整到0.85，將校準閾值用90%代替95%、10%代替5%［26］，其他處理方法維持不變，觀察組態路徑的數量和參數是否存在明顯的變化。結果表明，組態路徑結果基本一致，除一致性和覆蓋率指標略有變化外未發生本質變化，表明本文研究結論具有較高的穩健性。

五、結論與啟示

（一）研究結論

進入VUCA（Volatile Uncertain Complex Ambiguacs，以下簡稱“VUCA”）時代，供應鏈面臨的挑戰日益增加，中斷風險不斷加劇，如何提高供應鏈韌性保證供應鏈穩定運行，成為學術界和產業界的關注焦點。本文以32家上市的“專精特新”小巨人企業為研究樣本，結合TOE理論框架，基于組態思維構建提高供應鏈韌性的驅動因素。同時，通過模糊集定性比較分析法（fsQCA），探究“專精特新”小巨人企業高供應鏈韌性驅動因素的組態路徑，得出以下主要結論。

第一，“專精特新”小巨人企業供應鏈韌性的提高是多重因素交互影響、協同作用的結果，任意單個因素都無法成為高供應鏈韌性的充分條件和必要條件。

第二，“專精特新”小巨人企業高供應鏈韌性的協同驅動路徑由7個前因條件構成3條路徑，即技術——環境主導下組織輔助驅動型路徑、技術主導——組織環境協同輔助型路徑和全要素驅動型路徑。

第三，“專精特新”小巨人企業的評選是政府主導的活動，政策環境對“專精特新”小巨人企業高供應鏈韌性具有可觀的影響力，因此政策環境是“專精特新”中小企業高供應鏈韌性的必要條件。同時，縱觀3條路徑，數字技術運用也是核心條件，說明政策環境和數字技術運用是高供應鏈韌性的關鍵因素。

（二）理論貢獻

目前關于如何提高供應鏈韌性的學術研究多從定性角度分析，輔以案例和現象的描述結合，少數學者通過建模、回歸的方法進行研究，關于提高供應鏈韌性的實證研究并不多見。同時，現有研究多關注單一因素的獨立影響，缺乏對多重因素之間協同作用展開的研究，相較于其他供應鏈韌性文獻，本文的理論貢獻如下。

第一，本文結合TOE理論框架，從技術、組織和環境三個方面提出7個前因變量對供應鏈韌性產生影響，進一步完善TOE理論和提高供應鏈韌性驅動因素的理論研究內容。

第二，定性比較分析方法作為解決社會復雜問題的有效方法，經常用于社會學、政治學等領域。本文以32家上市的“專精特新”小巨人企業的有效樣本數據，從組態整體視角出發，運用模糊集定性比較分析方法對7個前因條件在供應鏈韌性中的協同聯動作用，不僅豐富了研究視角，還拓展了QCA方法的應用領域。

第三，供應鏈韌性的提高是多元因素共同作用、協同發力的結果。具有“殊途同歸”的特點，本文不僅提出了提高供應鏈韌性的3條等效路徑，還提出了3條產生非高供應鏈韌性的等效路徑。為后續供應鏈韌性的建設和提升提供參考。

（三）實踐啟示

對企業而言，管理者需改變單一或局部的思維，注重多因素之間的組態效應。一方面，企業要從自身出發，調研目前供應鏈韌性建設中在技術、組織和環境中的情況與不足，從而“對癥下藥”，選擇適宜的組態路徑，有的放矢采取相應的措施提高供應鏈韌性。此外，通過觀察各個組態路徑的前因構型，不難發現“數字技術運用＋政策環境”的核心要素組合多次出現，表明這兩個核心要素存在“普適性”，因此可以提高對該要素的重視。同時，組織的動態能力作為邊緣條件存在于每一條路徑中，這啟示不同的企業可以根據自己所具備的動態能力，及時預見供應鏈中存在的風險同以及識別發展機會，整合鏈上相聯系的各種企業資源應對可能遇到的麻煩，從而提高供應鏈韌性。

對政府而言，首先需要結合實際制定合適的政策，營造良好的政策環境。其次，政府可以設立標準對優質企業進行更多的資金扶持，或者加大減稅降費的力度，對于非高供應鏈韌性且處于困難中的關鍵企業進行精準對接幫助，有關部門可以對這些企業提供資源和技術傾斜。

（四）研究局限

本文存在一定的局限與不足，值得進一步研究與討論。第一，本文受限于數據、文本等資料的可得性與完整性，通過faQCA方法只對32家上市的“專精特新”小巨人企業進行了組態分析。盡管選擇的企業分布多個行業，同時選擇典型案例企業進行分析，提高了結果的可靠性，但仍存在結論的普適性限制。未來研究應選取更典型的案例樣本、以及大樣本數據進行分析研究。第二，本文基于TOE理論框架，僅從研發投入、專利數、數字技術運用、感知能力、整合能力、政策環境和市場環境七個因素考察“專精特新”小巨人企業供應鏈韌性提升的協同效應，忽略了其他條件的影響，未來研究需要進一步豐富完善。

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Research on the Path of Improving the Supply Chain Resilience

of “SRDI ”Enterprises： A Qualitative Comparative Analysis

Based on TOE Framework

XIA Lu， GU Bin， LIU Ling， ZHANG Tong

（School of Logistics and Management Engineering， Yunnan University of

Finance and Economics，Kunming，Yunnan 650221）

Abstract：In recent years， the uncertainty and complexity of the global environment have become the new normal for supply chains， and the risk of supply chain vulnerability and disruption has been increasing.How to improve the supply chain resilience to ensure the stable operation of the supply chain has become the focus of the academia and the industry.Based on the TOE theoretical framework， this paper constructs a driving factor model for improving supply chain resilience from the technical， organizational and environmental levels， and uses fuzzy set qualitative comparative analysis （fsQCA） method to explore how seven antecedents drive high supply chain resilience from the perspective of configuration.It is found that the improvement of supply chain resilience is caused by the combination of multiple factors.The policy environment is a necessary condition for the high supply chain resilience of “SRDI” small giant enterprises.There are three collaborative driving paths for “SRDI” small giant enterprises with high supply chain resilience：technology-oriented， environment-oriented and ?organization-assisted driven path; technology-oriented， organization-environment collaborative assisted path;all-factor driven path.The effective combination of all factors has the characteristics of “reaching the same destination”， which has theoretical significance and practical reference value for enterprises to improve supply chain resilience.

Keywords：supply chain resilience; SRDI;TOE framework;fsQCA

基金項目：2021年云南省省院省校教育合作項目“‘一帶一路倡議下云南跨境物流體系建設研究”（SYSX202007）；2018年國家自然科學基金地區科學基金項目“基于時間成本優化的面向訂單制造企業生產與運輸協同調度問題模型與算法研究”（71862034）；2020年云南省基礎研究計劃項目“基于啟發式算法的易腐產品供應鏈協同調度優化研究”（02001AT070073）