基于CV法和D-ANP法的国际物流供应链韧性风险评价及其应用

齐心雨 汪传雷 谢菲菲 王婷婷 赵伟敏

摘 要：随着世界局势的复杂多变，提高国际物流供应链韧性风险应对能力、增强国际物流供应链韧性，是各行各业开展国际经营的必然策略。基于以上背景，首先，本文按照科学性、综合性和可比性的原则，构建国际物流供应链韧性风险指标体系；其次，利用CV法和D—ANP法确定指标权重，且使用组合赋权法得出最终综合权重；最后，选取安徽省汽车行业作为国际物流供应链韧性风险评价体系的应用对象，使用专家打分法获取国际物流供应链韧性三级指标风险评分，并结合综合权重得出国际物流供应链韧性风险等级，进而从企业和政府两方面提出加速企业数字化转型、构建风险预警体系、完善金融政策支持体系等应对策略，以提高应对国际供应链风险的能力，更好地护航国际物流供应链高质量发展。

关键词：国际物流；供应链韧性；CV法；DEMATEL—ANP法；物资流通

本文索引：齐心雨，汪传雷，谢菲菲，等.<变量 2>[J].中国商论，2024（11）：-094.

中图分类号：F272；F252 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2024）06（a）--05

物流供应链作为全球供应链网络中的关键一环，其保障社会物资安全流通的重要性日益凸显。如何降低物流环节韧性风险、打造国际物流生态链、促进企业提质降本增效减碳已成为现阶段的核心问题。Xiao L（2023）关注国际贸易便利化和国际供应链物流优化之间的关系，提出对未来物流供应链发展的建议；Dominic等（2023）发现，在多元化环境中，企业更难以应对供应链中断的情况；马潇宇等（2023）梳理供应链韧性的概念，构建了供应链韧性影响因素研究模型；戴培超和张容嘉（2023）认为，供应链网络风险识别是进行韧性供应链设计及敏捷治理的前提；胡扬波（2023）指出，研究汽车供应链韧性风险能够促进企业提高危机意识和提升管理水平；肖勇波等（2023）强调供应链韧性离不开政府的顶层统筹设计与政策指引；马建明和王亚楠（2023）认为，国际供应链的特点是具有复杂性、动态性、面向客户需求和交叉性。这些研究涵盖供应链发展方向、供应链韧性风险因素识别及影响、政府的指引作用和国际供应链特点等，为企业应对供应链韧性风险提供了必要参考。因此，国际物流供应链上的各企业需精确识别各种潜在风险，以制定合理的策略，减小国际物流供应链运营的不良影响。同时，政府和相关国际企业应结合国际物流供应链韧性风险评价结果，合力整合和优化运作流程，以降低国际物流供应链韧性风险。

1 国际物流供应链韧性风险评价指标体系的构建

在指标体系构建过程中，首先，确定评价指标体系构建的原则，以便构建评价指标体系。本次研究中，指标体系构建的原则有三个，分别是科学性原则、系统性原则和可比性原则。科学性原则是指指标的设置要科学合理，可以反映国际物流供应链发展的客观事实；系统性原则是指指标体系的构建要完整，需要将国际物流供应链作为一个整体进行分析；可比性原则是指各个指标之间可以进行比较，并对其进行统一操作。

其次，确定供应链的结构。本文的国际物流供应链结构为供应商→核心企业→分销商→零售商→消费者，同时设定的供应链为上游活动及制造活动均发生在国内市场，产成品的销售活动发生在国际市场。

再次，划分国际物流供应链韧性风险评价指标体系的一级和二级指标。第一，根据供应链的协同性，将一级指标分为链内风险和链外风险。第二，根据供应链内部运作的业务流程，将链内风险的二级指标分为计划风险、采购风险、制造风险、交付风险和回收风险；同时，根据供应链管理对供应链外部风险的描述，将链外风险的二级指标分为自然风险、政治风险、经济风险、文化风险、技术风险和社会风险。

最后，文章根据相关文献对供应链韧性风险进行研究和分析，确定三级指标的具体内容。本文以汽车产业国际物流供应链为例，对计划风险的三级指标进行分析，汽车出口国外市场业务量是由订单驱动的，同时订单发生与实现存在较多不确定因素，故企业对国外需求的预测误差较大，对国外市场需求的预测引起的库存储备难以在订单下达后有效缓解生产压力；国内外对汽车道路规划不同，使得对汽车有不同的设计要求，如国内外驾驶室位置相反等，同时国外市场对汽车设计的需求和喜好不同，企业在产品设计时未能充分考虑后续出口情况，导致生产车间汽车车型的变换复杂，订单变动会对原有生产计划造成影响，提高生产压力。

综上，构建国际物流供应链韧性风险评价指标体系，如表1所示。

2 国际物流供应链韧性风险指标权重评价

2.1 评价流程描述

考虑到评价对象的抽象性和模糊性，本文选用CV法（Coeffi cient of Variation，变异系数法）和D-ANP法（DEMATEL-ANP决策制定试验和评估实验室与网络分析流程）作为国际物流韧性风险指标体系的评价方法，同时利用组合赋权法得出最终的评价结果，具体流程如图1所示。

2.2 CV法

CV法是利用数据的变异系数来确定权重的一种客观的赋权方法。计算步骤如下：首先，邀请五位专家对三级指标进行打分，从而获得原始数据矩阵X；其次，利用下列标准化、均值、标准差、变异系数和权重计算公式得到表2数据。其中，Y、A、S、V、α分别表示标准化矩阵、均值、标准差、变异系数、权重。

2.3 D-ANP法

DEMATEL通过构建系统中各要素之间的直接影响矩阵，计算每个要素的原因度和中心度，有效处理指标之间的因果关系；ANP是基于AHP改进的且适用于非独立递阶层次结构的决策方法。D—ANP方法将这两种方法结合在一起，首先，通过DEMATEL法得到国际供应链韧性指标的整体影响矩阵；其次，利用ANP方法计算各指标的权重。

计算步骤如下：首先，邀请十位专家对风险指标之间的影响关系进行打分，得到关系矩阵A；其次，利用下列公式计算得到权重。其中，B、C、E、D、G、H、β分别为规范化直接影响矩阵、综合影响矩阵、单位矩阵、整体影响矩阵、极限超矩阵、混合权重矩阵、权重。

2.4 最终权重

考虑到 CV法和D-ANP法在计算原理上的差异，本文采用组合赋权法得出最终的权重结果，计算公式如下：

根据之前计算得到的各指标权重，通过组合赋权法可以得出各指标的最终权重，具体结果如表3所示。

由表3可知，在17个指标中，权重靠前的有产品设计风险、政府政策风险、需求预测风险。首先，计划风险相对其他风险指标，对国际物流供应链的韧性产生较大的威胁。产品设计和需求预测与市场不符，是对物流资源的浪费及提高物流成本。其次，重点考虑政府政策风险。在国际物流中，各个地区和国家间的法律和政策在制定和执行上存在强制性和一定差异性，会影响企业间的物流活动，尤其是在采购和生产要求上，若是法律条文和政策法规之间存在冲突，易导致供应出现裂缝、停滞。最后，权重较后的大部分是链外风险，包括文化风险、自然灾害风险、售后风险、社会风险、保险风险，对国际物流供应链韧性风险的影响度不高，可将其作为辅助的参考因素，保持一定的警惕。

3 安徽省汽车行业国际物流供应链韧性风险评价

3.1 安徽省汽车行业发展介绍

2023年，安徽省将汽车产业确定为“首位产业”，提出打造汽车强省，并确立了整车、零部件、后市场三位一体的发展路线。2023年，安徽汽车产业迅猛增长，汽车出口表现亮眼，出口72.92万辆，位居全国第二，出口总额达714.6亿元，增长率为118.3%。此外，2023年德国大陆集团、西门子集团等企业分别与国轩高科、奇瑞汽车、江汽集团、蔚来汽车、芜湖市签署数10个合作项目，总金额达37.24亿美元；2023年，安徽大众汽车出口欧洲德国市场的纯电动车正式投产，使得安徽与德国的合作在汽车领域开花结果。

3.2 汽车行业国际物流供应链韧性风险得分

根据前文构建的指标体系，本文使用问卷调查法对安徽省汽车行业国际物流供应链韧性风险的三级指标的得分初始确定，问卷调查对象是研究方向为安徽省国际物流供应链的五位专家，得到初始得分表如表4所示。得分表赋值范围为0～10，分数越高，代表该风险对国际物流供应链韧性的威胁程度越大。

由于五位专家的地位一致，故对原始数据进行均值处理，最终得到安徽省汽车行业国际物流供应链韧性风险三级指标得分。结合前文所得到的最终三级指标权重进行计算，得到最终安徽省汽车行业供应链韧性风险得分为5.522，计算过程如表5所示。

从综合指标得分结合中国安全法中风险等级划分，判断安徽省汽车行业国际物流供应链韧性风险处于中等风险，说明需要关注安徽省汽车行业国际物流供应链在链内链外的各个韧性风险指标表现，特别值得关注的有采购风险中的价格波动、交付风险中的仓库管理风险及政府政策风险，势必采取合理措施来应对韧性风险。

3.3 应对韧性风险途径

考虑到指标评价得分越高，韧性风险越高，越需要予以重视，本文从企业和政府方面提出应对韧性风险的途径。

（1）加速企业数字化转型，降低供应链韧性风险

数字化时代背景下，数字技术是控制企业要素的有力手段，可以加强企业各部门联系，实现信息及时交流。企业利用5G通信、AR、大数据中心等先进的数字技术，加快企业数字平台和数字化基础设施建设，从而快速收集市场数据，实现对市场需求的精准捕捉和预测。同时，与供应链上其他企业的信息系统互联互通，加快业务管理数字化、运行设备智能化，激发企业数字化转型，实现物流供应链各环节数据的互联互通，实时共享。从整体上把握物流供应链的节点状态，利用大数据技术对包括计划风险在内的日常风险和突发风险进行分析，降低国际物流供应链韧性风险。

（2）构建风险预警体系，提高供应链韧性能力

构建国际物流供应链的风险预警体系，对保障物流供应链的稳定性和提高其抵御风险的能力至关重要。供应链上各企业应利用基础硬件和网络设施收集供应链内外部信息，建立风险管控数据库，进而利用科学方法和算法处理分析信息需求，及时获得韧性风险评分，超出警戒值则发出预警，并在机器学习和人工智能的帮助下预测风险的影响路径，启动风险备用处置方案，如及时应对局部冲突引起的航线变更、新能源汽车运输增加成本、国际汇率波动影响物流交付等风险。

（3）完善金融政策支持体系，护航供应链高质量发展

国际物流供应链的发展依靠资金链的支持，降低物流供应链韧性风险也需要金融政策的支持。恰当的金融政策既是物流供应链内企业健康发展的护航舰，也是供应链迈向高质量发展的助力。政府持续引导提供个性化、特色化的金融服务产品和方式，提供用于解决供应链不同环节、不同企业难题的方案，缓解中小企业的融资困境，稳定物流活动中的资金流转，确保链内企业的运营稳定。

4 结语

本文对国际物流供应链韧性风险研究的边际贡献主要体现在三点：第一，对国际物流供应链韧性风险进行分析，同时按照科学性、系统性和可比性的原则，构建国际物流供应链韧性风险指标体系；第二，利用CV法和D-ANP法对指标体系中三级指标的权重进行确定，最终得出风险权重较高的为计划风险和政府政策风险；第三，文章以安徽省汽车行业国际物流供应链韧性风险作为案例分析对象并进行评价，得出安徽省汽车行业国际物流供应链韧性风险处于中等风险状态，需要对其韧性风险进行严密防范。因此，本文从数字化转型、风险预警体系、金融政策支持三方面提出应对韧性风险的建议，从而缓解国际局势复杂多变情况下的国际物流供应链韧性风险。

参考文献

Xiao L. Research on Trade Facilitation and Optimization Strategies of International Supply Chain Logistics[J]. Accounting and Corporate Management，2023，5（7）.

Dominic E ，Diana O ，Tsiatey W A ， et al.Leveraging foreign diversification to build firm resilience： A conditional process perspective[J].Journal of International Management，2023，29（6）： 101090.

马潇宇，黄明珠，杨朦晰.供应链韧性影响因素研究：基于SEM与fsQCA方法[J/OL].系统工程理论与实践：1-27[2023-09-05].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.2267.N.20230706.2019.002.html

戴培超，张容嘉.供应链韧性研究前沿、热点和演化分析[J].商业经济研究，2023（17）：5-8.

胡扬波. A汽车制造公司供应链韧性提升策略研究[D].郑州： 河南工业大学，2023.

肖勇波，梁湧，祁宏升，等.如何提升供应链的韧性[J].清华管理评论，2023（6）：16-23.

马明建，王亚楠.国际供应链管理与研究[J].中国物流与采购，2023（20）：91-92.

李诗华，曾炅，张致远.全球价值链重构背景下国际供应链金融服务创新与协同监管研究[J].对外经贸实务，2022（8）：33-39.

薛卓之，张茹.跨境电子商务视角下的国际物流供应链管理模式构建[J].全国流通经济，2023（18）：72-75.

乐烨.浅论国际贸易与现代供应链关系[J].物流工程与管理，2023，45（6）：4-5.

绍晓峰.供应链管理[M].北京： 机械工业出版社，2016：254-265.

盛昭瀚，王海燕，胡志华.供应链韧性：适应复杂性： 基于复杂系统管理视角[J].中国管理科学，2022，30（11）：1-7.

谭富斌.风险管理导向下的企业内部控制怎么做[J].中国商界，2023（2）：119-121.

赵娜，孔婷，刘勤明.供应商风险治理、企业合作意愿与合作绩效的关系研究[J].物流科技，2019，42（7）：5-9.

朱南平.论中俄经济合作的跨文化风险[J].黑龙江社会科学，2009（6）：32-35.

马向国，阿明·施瓦金.基于SCOR模型的跨国制造企业供应链风险识别[J].供应链管理，2020，1（11）：69-78.

韩爽，田伊霖.2022年度美国供应链安全政策分析、影响与应对[J/OL].情报杂志：1-7[2023-09-05].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/61.1167.G3.20230706.0916.014.html

倪超.公安机关对网络社会风险问题的治理思维和信息管理[J].武汉公安干部学院学报，2023，37（1）：29-32.

王剑，黄锦春.基于DEMATEL-ANP模型的绿色金融发展评价研究[J].科技与经济，2022，35（1）：16-20.

《中华人民共和国安全生产法》条文理解与适用指南[J].安全，2022，43（5）：12.