基于改进TOPSIS方法的应急供应链脆弱性评价研究

聂彤彤，于雪娇

(山东财经大学 管理科学与工程学院，山东 济南 250014)

一、引 言

近年来，全国各地台风、地震等自然灾害发生的频率越来越高，据国家减灾委员会统计，2018年一季度全国各类自然灾害共造成受灾人次达1 272.2万，房屋损坏或倒塌近15万间，农作物受灾面积达1 241.4公顷，导致直接经济损失196.7亿元。这些事件的最显著特征就是突发性和极大破坏性，人类往往无法从根本上进行控制。因此企业运营过程中所构建的供应链在此环境下中断的风险逐步增大，衍生出了应急供应链来保证在突发事件发生的情况下，企业能够满足顾客的需求，把损失降到最低。本文的研究对象是在自然灾害等突发事件的背景下，企业在运营过程中构建的应急供应链所拥有的脆弱性。

(一)供应链和供应链脆弱性

脆弱性在最初是用于分析国际政治而提出的概念，是指改变相互依存的体系所带来的代价，后广泛用于灾害学的研究，近几年逐渐被用于其他领域的研究。为了迎接日益激烈的市场竞争挑战，在供应链的研究领域也逐步引入脆弱性的概念。关于供应链脆弱性的定义，至今仍未取得一致意见。Juttner等[1]将供应链脆弱性定义为风险源和风险驱动因素的作用大于风险缓解战略的作用，从而造成供应链产生不良后果倾向的性质。Svensson[2]认为供应链脆弱性是因为扰动的负面结果的出现而影响公司实现目标的一种情形。Christopher等[3]将供应链脆弱性定义为供应链存在易受外界严重干扰而发生不利影响的性质。史丽萍等[4]则将其定义为供应链内、外部风险因素及供应链内在特质对供应链本身造成破坏和冲击。刘家国等[6]认为供应链脆弱性是指供应链易受外界干扰的一种状态。韩盼盼[6]则认为供应链脆弱性是指供应链系统受到来自系统内部或者外部的扰动因素影响后所表现出来的系统某些功能甚至整个系统的运行不能正常完成的性质。学者们对供应链脆弱性的理解可以总结为供应链易受内外部风险的干扰而受到冲击和破坏的性质。

随着经济全球化、供需不确定性的增加、企业间协同合作等导致供应链关系日益复杂，供应链中断的风险逐步增大，探究供应链脆弱性的影响因素逐渐成为国内外学者研究的热点。Christopher[7]认为供应链脆弱性影响因素主要有巨大的财务金融风险、供应链的不确定性和复杂性、市场风险、供应链的过分敏感和混乱以及其他不可预见的扰动，如恐怖袭击，疾病的爆发，自然灾害等。Peck[8]认为影响因素主要来源于环境、网络和组织自身。宁钟[9]将影响因素归结为注重效率而非效力、供应链的全球化趋势、集中生产和分销、外包的趋势、供货商数量的缩减、需求的波动以及透明性和控制措施的缺乏等。刘希龙[10]将影响因素归结为供应网络的全球化、过分注重供应网络效率、集中生产与集中分销的趋势、企业功能的外包和OEM的盛行、供应商数量的减少和供应网络可视性和控制措施的缺乏等。刘彦平[11]认为影响供应链脆弱性的主要有供应链风险的不确定性和供应链管理的精益化趋势。张广胜等[12]认为网络复杂性是导致物流服务供应链脆弱性的重要因素。关于供应链脆弱性的影响因素，我们大致可以分为内部因素和外部因素两个方面，其中主要因素可以归结为全球化趋势、集中生产和分销、业务外包、过分注重效率等。

在降低供应链脆弱性的对策研究方面，易海燕等[13]在分析供应链风险分类的基础上，提出通过供应链的再设计、供应链上合作与供应链敏捷性的提高，构建弹性供应链，从而达到降低供应链风险的目的。刘家国等[14]提出通过增强供应链弹性、供应链柔性和供应链敏捷性来降低供应链的脆弱性。高洁等[15]指出可以通过降低供应链网络无标度性、适当增加节点企业负载的适应性来降低供应链网络的脆弱性。王登清[16]从商流网络、物流网络、信息流网络等三个层面构建评价指标体系，对某粮食供应链网络进行脆弱性评价，从而降低其脆弱性。

(二)应急供应链和应急供应链脆弱性

应急供应链与普通供应链存在不同之处，本文所研究的应急供应链是以自然灾害等突发事件为背景，以时间效率为核心目标，由若干供方、需方实体构成的快速响应环境变化的动态供应链联盟，具有敏捷性，以快速响应为最终目的。

在发生自然灾害的过程中，企业在运营过程中所表现出的被动局面充分暴露了应急供应链的脆弱性，因此及时明确应急供应链自身的脆弱性程度显得尤为重要，这有利于决策者在自然灾害发生时甚至发生之前就可以及时做出相应的调整来更好地应对突发事件，保证突发事件发生的情况下企业能够正常运营，减少财产损失和人员伤亡。阎宏伟[17]进一步较为规范的定义了应急供应链的概念，并探讨了应急供应链的基本结构、主体和运行机制。夏训嘉等[18]将供应链思想、理论和方法运用到应急管理中去，从分析应急供应链的概念出发，对应急供应链中的信息流管理进行分析。耿兆欣等[19]研究了信息共享环境下应急供应链响应时间的问题。龚卫锋[20]研究了应急供应链管理基本内涵、核心理念及集成层次，并最后给出了实施应急供应链管理的基本方略。卢梦飞等[21]等从鲁棒性的角度研究中断供应链，将应急策略融入供应链网络设计中，建立了基于多场景、多时段、单一产品的鲁棒混合整数规划模型。朱佳翔等[22]提出了一种基于ANP的应急供应链绩效分析多属性决策模型，可以为应急供应链绩效的提升选出最优的范式。

应急供应链是在非常规突发事件频发的情况下从传统供应链演变出来的，是供应链的特殊存在形式，因此也具有脆弱性的特点。相关文献中对应急供应链进行评价的研究有很多，评价对象主要包括政府应急管理、鲁棒性、绩效分析和可靠性等。许振宇等[23]以可靠性为评价对象从组织保障性、信息系统可靠性、网络结构可靠性、运作流程可靠性和资金保障可靠性五个方面建立了评价指标。朱佳翔等[22]从市场敏感性、流程整合、信息驱动和柔性五个方面对应急供应链绩效进行评价。

通过对供应链脆弱性的研究梳理发现，一方面，以往学者对应急供应链和供应链脆弱性的研究所使用的方法主要有：AHP、ANP、熵值法、多种群遗传算法、贝叶斯网络和ISM等，对指标数据的处理一般仅局限于单一的精确数、语言集或模糊数，而在实际情况下指标的属性一般是多种多样的，并不是单一类型的数据。因此本文在对不同属性的指标进行评价时采用了混合数据的形式求出各指标的权重，最终运用了改进的Topsis方法对各个应急供应链的脆弱性进行排序，对企业评价应急供应链的脆弱性具有重要的参考意义。另一方面，以往的学者对非生产型的供应链脆弱性研究较多，研究对象大多都比较抽象不太具体，虽然也提出了一些思想和方法，但是对企业在管理复杂供应链网络时，如何避免相应风险这方面的信息比较少。在对应急供应链的评价过程中，评价对象主要以可靠性、绩效管理等方面为主，而对于脆弱性的研究较少，已有的对于脆弱性的研究仅在传统供应链的领域有所涉及。另外，目前对应急供应链和供应链脆弱性的研究都是相互独立的，对脆弱性的研究都是以普通供应链为研究对象，研究其脆弱性的概念、来源，并建立评估的概念框架等，而对应急供应链的脆弱性研究却缺乏深入的专题探讨，系统的理论框架尚待建立。

二、应急供应链脆弱性评价指标体系的建立

(一)供应链脆弱性评价指标体系

近年来，供应链脆弱性一直是国内外学者研究的热点话题，不少学者通过建立供应链脆弱性评价模型的方式来对其进行评价。主要的评价指标包括巨大的财务金融风险、市场风险、透明性和控制措施的缺乏、大量业务外包、信息透明性较差、市场需求的波动情况、生产企业的最大产能和生产设备状况等，本文将酌情选择适合应急供应链脆弱性评价的指标纳入指标体系。

(二)影响因素分析

应急供应链是在非常规突发事件发生的情况下，在普通供应链的基础上优化而来的，是特殊的供应链，因此供应链脆弱性的影响因素有一部分也适用于应急供应链脆弱性的评价，而对于其他不适用的影响因素应予以舍弃。经过权衡发现，供应链脆弱性影响因素中的“市场需求的波动情况”是指需求在市场环境变化的情况下的波动情况，而在现实情况下，若自然环境发生变化也会对应急供应链的脆弱性产生影响，因此将该指标保留。“生产企业的最大产能”和“生产设备状况”两个因素同样适用于应急供应链脆弱性的评价，因此将它们归结为“应急供应链自身性能”指标中。

应急供应链的可靠性是指在发生自然灾害的情况下能够及时供应产品和物料的可靠程度，供应得越及时，应急供应链可靠性程度越高，而脆弱性是指在不确定环境下对突发事件表现出的易受破坏和损失而无法有效应对的性质，因此我们可以将可靠性和脆弱性看作是两个相反的概念，因此评价指标大部分是可以通用的，但是考虑到重要性不同，最终将“组织保障性”“信息系统可靠性”和“运作流程可靠性”三个较为重要的指标进一步优化为“应急组织保障性”“应急信息系统完备性”和“应急供应链运作流程可靠性”三个指标予以保留。应急供应链的影响因素可以分为内部和外部两方面，外部影响因素是指在突发事件发生的环境下必定会对其脆弱性造成影响，因此指标体系中应加入“突发事件影响程度” 这一指标；而应急供应链自身的情况作为内部影响因素，也会对其脆弱性造成影响。另外，应急供应链是以快速响应为目的，最终目标是提高时间效率，因此“应急供应链敏捷性”也是重要的影响因素。

(三)应急供应链脆弱性评价指标体系的建立

在综合分析前人研究的基础上，权衡了其重要性和适用性，保留了部分指标，又新增了一些影响因素共同作为应急供应链脆弱性的评价指标体系(见图1)。

图1 应急供应链脆弱性评价指标体系

1.突发事件影响程度

由于全球生态环境极度恶化，近年来自然灾害等突发事件频发，其危害性和破坏性使得应急供应链存在于一种不确定的环境下，而突发事件的等级、受灾的程度、持续时间、是否会发生二次灾害等因素都会在不同程度上加剧应急供应链的脆弱性。另外，市场环境的变化也会对其造成影响，主要影响因素是市场需求对环境变化的敏感性等。

2.应急供应链自身性能

应急供应链自身主要是通过影响产品物资的生产供应而对其脆弱性造成不同程度的影响。突发事件发生后，某一环节或多个环节可能会出现问题，若恢复时间较长，供应链长时间无法正常运行则会影响产品物资的及时供应。生产企业的产能、设备状况等也会对物资的生产造成影响，另外，各节点企业应该做好应急预案，当受到干扰时可以及时进行补救。

3.应急组织保障性

应急组织保障性反映了应急组织的静态配置，如基础设施建设，指挥决策机制，人、财、物动员协调能力和政府应急政策保障能力等，会对应急供应链脆弱性造成影响。

4.应急信息系统完备性

人类正处于信息化时代，因此在应急供应链中应及时共享信息，方便企业了解市场状况以及上下游企业的情况，从而准确的安排生产，信息的透明程度会直接影响应急供应链整体的运作效率。具体可以分为信息共享程度、信息资源整合能力、信息获取及时性、准确性等，若供应链的运作效率较低，当发生紧急状况时，不能及时调整生产计划从而影响应急供应链的脆弱性。

5.应急供应链运作流程可靠性

首先，作业人员的素质会直接影响企业的生产能力；其次，在筹备生产物资时应该保证及时性；另外，在生茶物资的储存和运输的过程中要保证其安全性，提升生产物资监管能力是十分必要的。在灾害发生后，若事先物料库存准备不充分，例如若无法保证物料质量和数量的供应程度、保存方式不合理等将无法保证企业的正常生产运营；若物料的运输方式、运输路线规划不合理可能会导致物料无法及时送到生产工厂，导致产线停止工作；若物料发放时间、地点安排的不合理则无法最大程度满足生产线的需求。

6.应急供应链敏捷性

敏捷性是对需求变化快速响应的能力，以便最大程度发挥下游需求对上游供应的调度作用。应急供应链是以快速响应为目的，最终目标是提高时间效率，因此敏捷性成为应急供应链脆弱性的影响因素之一。

三、应急供应链脆弱性评价模型

(一)指标权重计算

本文同时采用基于变异系数的混合型决策矩阵和基于三角模糊数的改进AHP方法来同时计算各个指标的客观权重和主观权重，最后应用综合评价值最大法计算指标的组合权重。一方面，采取主客观相结合的方法，弥补了以往的研究中在进行指标评价时打分过于主观的问题，提高了评价结果的有效性；另一方面，在进行指标评价的过程中采取混合数据的形式进行打分，使该模型不仅可以对定量的指标进行分析，还可以通过使用语言评价集、三角模糊数等对定性的指标进行分析，使模型的适用性更广泛，提高了模型的说服力。

1.基于变异系数的混合型决策矩阵客观权重确定方法

利用变异系数法求取混合型决策矩阵的客观权重，需要先对混合型数据进行处理，将混合型数据转化为规范化数据，用rij(假设有m个方案、n个指标，i、j分别表示方案和指标的项数)表示属性值的规范化数据，则：

(1)

②若属性值是语言变量，则首先将其转化为三角模糊数，再求均值作为属性值的规范化数据。

数据处理完毕后，应用变异系数法进行客观权重的求取，具体步骤如下：

(2)

②计算第j项评价指标的均方值Dj，其计算公式如公式(3)所示：

(3)

③计算第j项评价指标的变异系数Ej，其计算公式如公式(4)所示：

(4)

④对各指标的变异系数进行归一化处理，得到各指标的权重wj，其计算公式如公式(5)所示：

(5)

2.基于三角模糊数的改进AHP主观权重确定方法

(6)

(7)

②在求解时，先分别计算满足线性代数中计算特征值和特征向量的公式：

(8)

(9)

(10)

(11)

(二)运用TOPSIS法进行评价

TOPSIS(逼近理想点法)是一种从几何观点出发的多属性决策方法，适用于在n个属性下评估m个方案，该方法借助于多目标决策问题中理想解和负理想解的思想。所谓理想解是一个设想的最好解(记为V+)，而负理想解是另一个设想的最坏解(记为V-)。在原方案集X中将每个方案与V+和V-作比较，利用他们之间的距离信息作为对m个方案进行排序的标准。

由于指标的属性不同，不是所有指标都可以进行定量分析，本文改进的地方主要是专家在进行评定确定决策矩阵时，不仅仅局限于定量的打分，而是根据指标的具体属性，选择语言评价集或者三角模糊数打分，解决了部分定性指标的评价问题，使模型的适用范围更广。

(三)评价模型的构建

本文综合应用了上文所介绍的方法，对各指标进行处理，建立了评价模型。该模型大体分五步：步骤一，对指标进行规范化处理；步骤二，基于混合数据的变异系数法计算各指标的客观权重；步骤三，基于三角模糊数的改进AHP方法计算各指标的主观权重；步骤四，应用基于综合评价值最大法计算组合权重作为各指标的最终权重；步骤五，运用改进的TOPSIS方法对不同的应急供应链脆弱性进行排序。具体步骤如图2所示。

图2 应急供应链脆弱性评价模型框架图

四、应急供应链脆弱性的实例评价及分析

由于受到自然条件的影响，长期以来淮河流域是我国洪涝灾害发生最为严重的地区之一，在此区域内有A、B、C三家公司在经营管理中长期饱受洪涝灾害的影响，因此三家公司都建立了自己的应急供应链，目的是保证在突发事件发生的情况下顾客的需求能够满足。由于应急问题的数据很难精确的获取，因此本文主要依据专家的经验数据作为原始数据，以这三个应急供应链为评价对象，邀请行业内100位应急供应链领域的专家组成专家组，对该三个应急供应链的相应指标的影响等级进行打分，通过计算对其脆弱性进行评价。

(一)指标规范化处理

将图1所示指标体系中的一级指标表示为Ci(i=1,2,…,6)，二级指标表示为Dj(j=1,2,…,30)。在实际情况下，由于不同指标自身属性的不同，不可能所有的指标都可以用精确数来衡量，因此本文采用前面所介绍的精确数、语言评价集和三角模糊数等混合型数据对不同类型的指标进行打分。

通过分析可以看出，该6个一级指标均适合语言评价集对其进行评价，设语言评价集：

A=(a0,a1,a2,a3,a4,a5,a6)

=(很差，差，中下，中，中上，好，很好)

其中，al表示语言评价集中的不同评价等级。

本文按照表1所示的转换关系将语言评价集转换为规范化三角模糊数(具体如表1所示)。

表1 语言评价集转化为三角模糊数

可以看出，二级指标中一部分可以用精确数进行打分，另一部分需要先用语言评价集再转化为三角模糊数进行打分。

(二)应用变异系数法计算各指标的客观权重

1.一级指标

(1)专家评定。组织10位应急供应链领域的专家组成专家组，对三个应急供应链对应的6个一级指标的等级进行评定，若超过一半的专家认为指标Ci对该应急供应链脆弱性的影响等级为al(l=1,2,…,6)，则认为该指标属于该等级，经过专家组的评定，各一级指标等级结果如表2所示。

表2 一级指标评定等级

(2)计算权重。①经计算，规范化决策矩阵RA(A表示一级指标层)为：

③经计算，各项一级指标的均方差Dj为：

Dj=(1.388,1.388,0.77,1.601,0.678,0.667)

④经计算各项一级指标的变异系数Ej为：

Ej=(0.781,0.625,0.315,0.67,0.197,0.25)

⑤各一级指标的客观权重为WA为：

WA=(0.275,0.22,0.111,0.236,0.069,0.088)

2.二级指标

二级指标权重的计算步骤与上述计算步骤相同，由于本文篇幅有限，因此其余指标省略计算过程，仅给出最后计算结果(Ci表示各二级指标层，WCi表示各层指标的客观权重)：

WC1=(0.09,0.21,0.144,0.407,0.15);WC2=(0.208,0.04,0.3,0.275,0.177)

WC3=(0.337,0.213,0.249,0.201);WC4=(0.228,0.307,0.055,0.057,0.353)

WC5=(0.116,0.198,0.098,0.143,0.238,0.072,0.134);WC6=(0.222,0.121,0.431,0.226)

3.二级指标的客观全局权重

(三)应用改进的AHP方法计算各指标的主观权重

1.一级指标

(2)层次单排序。经计算：

WL=(0.271,0.284,0.152,0.149,0.096,0.049)

WM=(0.267,0.278,0.13,0.213,0.075,0.037)

WU=(0.364,0.294,0.142,0.109,0.062,0.029)

(0.138,0.188,0.098),(0.088,0.066,0.056),(0.046,0.033,0.026)[

(3)一致性检验。查表得RI=1.25，则CR=0.061<0.1，其中RI和CR为AHP方法中一致性检验的检验参数，所以判断矩阵具有满意的一致性。

(4)转化为单值权重。经过计算并归一化处理后得一级指标层的指标主观权重WC为WC=(0.3,0.286,0.141,0.157,0.078,0.039)。

2.二级指标

二级指标权重的计算步骤与上述计算步骤相同，由于本文篇幅有限，因此其余指标省略计算过程，仅给出最后计算结果：

第一组二级指标的主观权重为WD1=(0.539,0.193,0.146,0.069,0.052)，比较矩阵一致性检验结果为CR=0.037<0.1；第二组二级指标的主观权重为WD2=(0.454,0.213,0.209,0.078,0.046)，比较矩阵一致性检验结果为CR=0.057<0.1；第三组二级指标的主观权重为WD3=(0.624,0.232,0.062,0.082)，比较矩阵一致性检验结果为CR=0.098<0.1；第四组二级指标的主观权重为WD4=(0.433,0.221,0.212,0.073,0.06)，比较矩阵一致性检验结果为CR=0.056<0.1；第五组二级指标的主观权重为WD5=(0.294,0.202,0.169,0.098,0.057,0.046,0.035)，比较矩阵一致性检验结果为CR=0.037<0.1；第六组二级指标的主观权重为WD6=(0.54,0.239,0.171,0.042)，比较矩阵一致性检验结果为CR=0.097<0.1。

3.二级指标的主观全局权重为

W1=(0.163,0.058,0.044,0.021,0.016);W2=(0.131,0.061,0.06,0.022,0.013);

W3=(0.089,0.033,0.009,0.012);W4=(0.068,0.035,0.034,0.012,0.01);

W5=(0.023,0.016,0.013,0.008,0.005,0.004,0.003);W6=(0.021,0.009,0.007,0.002)。

(四)计算组合权重

本文采用基于综合评价值最大的组合权重确定方法[24-25]计算各指标的组合权重。

1.一级指标

根据基于综合评价值最大的组合权重计算公式得出参数α和β，α和β分别表示客观权重ω和主观权重λ在综合权重中的重要性程度，计算结果为：α=0.675，β=0.325，代入公式W=α×ω+β×λ得所有一级指标的权重W为：W=(0.283,0.241,0.121,0.21,0.072,0.072)。

2.二级指标

根据基于综合评价值最大的组合权重计算公式得出参数：α=0.413,β=0.587，代入公式W=α×ω+β×λ得所有二级指标的权重为：

W=(0.106,0.058,0.042,0.059,0.026,0.096,0.04,0.062,0.038,0.024,0.068,0.029,0.017,0.016,0.062,0.05,0.025,0.012,0.04,0.017,0.015,0.011,0.009,0.01,0.004,0.005,0.021,0.01,0.02,0.009)

(五)应用改进的TOPSIS方法进行评价

权重向量和原始的规范化决策矩阵已经通过上述计算给出。

(2)评价对象与正理想解的相对接近度Qi为：Q1=0.438，Q2=0.602，Q3=0.545。

(六)结果分析

通过上述实证计算可以很直观地看出改进的TOPSIS方法的评价结果，而根据计算出的指标权重可以分析出各个指标对应急供应商脆弱性的影响程度是不同的，其中，影响程度较大的指标会对三个应急供应链的脆弱性产生较大的影响，由此可以印证评价结果的可靠性。

1.改进的TOPSIS方法评价结果

根据使用TOPSIS法得出的评价结果可以看出，A公司应急供应链与正理想解的相对接近度最低为0.438(Q1=0.438)，因此它的脆弱性最低；而B公司应急供应链与正理想解的相对接近度最高为0.602(Q2=0.602)，因此它的脆弱性最高。

2.指标权重分析

根据专家的评价结果，通过计算组合权重可以看出，评价模型中对应急供应链脆弱性影响较大的因素是：突发事件影响程度(权重为0.283)、应急供应链自身性能(权重为0.241)和应急信息系统完备性(权重为0.21)。

(1)突发事件影响程度分析。淮河流域地处我国南北气候过渡地带，气候变化复杂，降雨时空分布不均。流域内众多支流多为扇形网状水系结构，洪水集流迅速。古淮河曾经是山丘区植被良好，平原区沟洫体系完整，排水通畅的独流入海河道。12世纪以前，流域洪涝灾害记载较少。但随着人类历史经济活动的发展，自然地理的变化，改变了自然生态平衡，河系历经变迁，洪涝灾害不断发生。特别是1194年黄河侵淮、夺淮入海长达近800年的漫长历史，加上战争的破坏，更使淮河洪涝灾害频繁。

根据评价结果，在“突发事件影响程度”这一指标中，“受灾程度”这一因素的影响最大，由于A、B和C三家公司分别位于淮河流域的不同位置，因此受洪涝灾害的影响程度不同。B公司位于淮北平原地区，该地区是淮河流域主要发生洪涝灾害的地区之一，自然降水资源的70%以上集中在夏季，多以暴雨形式出现，不但地表径流量大，造成降水的总体利用效率不高，而且易形成局地内涝。洪涝主要有春季渍涝、初夏涝、夏涝和秋季渍涝等，其中以夏涝出现几率最大，危害最重。因此B公司应急供应链所处的环境洪涝灾害发生频繁而且受灾程度较重，因此脆弱性最高。

(2)应急供应链自身性能分析。在“应急供应链自身性能”这一指标中，“应急供应链受到冲击后的恢复能力”这一因素的影响最大。应急供应链受到冲击后的恢复能力又可以称为应急供应链的弹性，由于地处洪涝灾害影响较为严重的地区，A公司从制定战略库存、提高供应链透明度和可替代战略三个方面提升应急供应链的弹性。

①战略库存策略是指在企业内部库存的基础上，额外再增加一部分库存量，这一库存在企业正常运作过程中不会使用，只有当突发事件打击或失效风险来临时才会使用，可以利用这一部分库存快速补充上游的货物，或者利用这一部分库存来挽回下游的缺货损失。虽然这一方法通常会占用企业成本，但由于所处地区自然灾害发生概率较高，因此这一策略可以有效地弥补公司的财产损失。

②提高供应链的透明度可以有效地减少供应链的响应时间，A公司通过建立健全应急信息共享系统(如图2)来提高供应链的透明度。

③可替代战略一方面要求企业在遭受突发事件干扰导致部分功能失效时，能够有替代性的零部件，生产工厂或者生产流程，这样可以为供应链的修复赢得时间并减少损失；另一方面要求企业能够生产可替代的产品来满足突发的需求。

(3)应急信息系统完备性分析。在“应急信息系统完备性”这一指标中，“应急信息共享程度”这一因素的影响最大，A公司拥有健全的信息共享系统(见图3)，与上下游合作伙伴进行高度的信息共享，使信息可以在供应链中快速、高效的传递，当突发事件发生时能够快速响应用户需求，因此应急供应链脆弱性最低。

图3 A公司信息共享系统结构图

五、结论与建议

(一)结论

由于现实生活中影响应急供应链脆弱性的因素有很多，而且这些影响因素往往很难量化，因此本文将需要定性分析的因素先用语言集来衡量，然后转化为三角模糊数，从而做到定性与定量相结合。本文以应急供应链脆弱性为研究对象，从突发事件影响程度、应急供应链自身、应急组织保障、应急信息系统、应急供应链运作流程和敏捷性六个方面构建了一套评价指标体系，接着，结合指标特点提出用语言评价集、三角模糊数和精确数等对指标进行测定，然后通过将变异系数法、基于三角模糊数的AHP方法和改进TOPSIS法相结合，给出了评价应急供应链脆弱性的综合评价模型。最后，通过实例验证了这一方法的实用性。

通过研究可以得出结论：评价模型中对应急供应链脆弱性影响较大的因素有突发事件影响程度、应急供应链自身性能和应急信息系统完备性。而在“突发事件影响程度”这个一级指标中，“受灾程度”这一因素的影响最大；“应急供应链自身性能”中的“应急供应链受到冲击后的恢复能力”对脆弱性的影响比较显著；“应急信息系统完备性”中的“应急信息共享程度”这一因素对会显著影响应急供应链脆弱；其余指标的影响程度相对较低。

(二)对策建议

1.灾害发生后，积极采取措施减轻受灾程度。政府和社会各界人士应在自然灾害发生后及时组织救灾行动，因为以降低灾区的受灾程度，保障位于灾区的企业能够及时恢复生产运营；即时展开地质灾害应急调查，避免次生灾害的发生；积极组织灾后重建工作，在最短的时间内恢复灾区正常的生产和生活。

2.应急供应链管理者应该采取措施增强供应链弹性。例如，实施战略库存策略，在企业内部库存的基础上，额外再增加一部分库存量，当突发事件打击或失效风险来临时可以利用这一部分库存快速补充上游的货物，或者利用这一部分库存来挽回下游的缺货损失；通过提高供应链的透明度，有效地减少供应链的响应时间；采取可替代战略保证企业在遭受突发事件干扰导致部分功能失效时，能够有替代性的零部件，为供应链的修复赢得时间并减少损失。

3.应对供应链进行高度整合，建立完善的信息共享系统来增强合作伙伴之间的信息共享水平，提高应急供应链透明度以降低其脆弱性。