能力视角下我国原油供应链弹性影响因素研究

来源:用户上传      作者:邓倩玉 王宇奇

　　摘 要： 我国原油供应对外依存度逐年提高，国际安全新形势下我国原油供应链的不确定性和中断风险进一步加大，提升供应链弹性成为保障我国原油稳定供应和炼化企业正常运转的关键。从抵御扰动全过程的能力视角解构原油供应链弹性，将其细分为吸收能力、适应能力和恢复能力并结合原油供应链结构，构建我国原油供应链弹性影响因素集;采用Fuzzy DEMATEL方法对20个影响因素及其相互作用关系进行深入探讨，得出供应源数量、供应源信誉、库存管理能力、管理层决策意识与能力、企业文化和资金支持水平6个关键影响因素。最后，提出新形势下我国原油供应链弹性提升的对策建议。
　　关 键 词： 供应链弹性;原油供应链;Fuzzy DEMATEL方法
　　DOI： 10.16315/j.stm.2020.02.009
　　 中图分类号： F274;F426.22  文献标志码：  A
　　 Research on the influencing factors of Chinas crude oil supply
　　chain resilience from the perspective of capacity
　　 DENG Qian-yu， WANG Yu-qi
　　（School of Economics and Management， Harbin University of Science and Technology， Harbin 150080， China）
　　Abstract： The dependence of crude oil supply on foreign countries is increasing year by year， and the uncertainty and interruption risk of Chinas crude oil supply chain have been further increased under the new situation of international security. Improving the supply chain resilience has thereby become the key to ensuring the stable supply of crude oil and the smooth operation of refineries in China. This paper deconstructs the crude oil supply chain resilience from the perspective of the capacity to resist the whole process of disturbance， subdivides it into absorptive capacity， adaptive capacity and restorative capacity and combines with the structure of crude oil supply chain to construct the influencing factors set of Chinas crude oil supply chain resilience. Then the fuzzy DEMATEL method is used to deeply discuss the 20 influencing factors and their interaction relationship， and 6 key influencing factors of crude oil supply chain resilience are obtained， including supply source quantity， supply source reputation， inventory management ability， management decision-making awareness and ability， corporate culture and financial support level. Finally， some suggestions on how to improve the Chinas crude oil supply chain resilience under the new situation are put forward.
　　Keywords： supply chain resilience; crude oil supply chain; Fuzzy DEMATEL method
　　 近年來我国原油需求量不断增大、本土原油产量增长缓慢、对外依存度日趋增高[1]，2019年我国原油对外依存度为72% [2]，运输方式以海运为主，极易受到原油出口国以及运输沿线国家的政治、经济和自然等因素干扰。当前国际安全形势面临的不稳定性、不确定性更加突出，尤其是近年来全球贸易摩擦升级、地缘政治危机频发，OPEC中东产油国原油供应逐步降低，进一步加剧了我国原油供应的不确定性。如何有效提升我国原油供应抗风险能力成为重点。
　　供应链弹性是指供应链应对风险事件时为恢复原先状态或移动到一个更理想状态的能力[3]，增强原油供应链弹性是保障我国原油供应链稳定运行的本质要求。特别地，国内炼化企业作为我国原油供应链末端的需求方，对原油持续、稳定供应的要求较高，原油供应链出现波动、延迟或中断均可能导致炼化企业无法正常运作、遭受生产损失，甚至引发国家层面的经济安全、政治安全问题[4]，提高我国炼化企业的风险应对能力是原油供应链弹性提升的关键性问题。在实际供应过程中，原油供应链弹性会受到多重因素的综合影响，不仅各个影响因素对弹性的作用方式及程度不尽相同，且不同因素间存在复杂的交互与关联，共同影响弹性变化;因此，识别我国原油供应链弹性影响因素、探明各因素之间相互作用关系，对有效提升我国原油供应链弹性和炼化企业风险应对能力具有重要的指导意义和战略意义。 　　实际扰动环境下，供应链的调整过程具有自适应性、阶段性和动态性。在不同扰动阶段，供应链通过相应的自我调整表现出不同的抵御能力。目前，供应链弹性影响因素的研究多从供应链结构、供应链脆弱性、供应链管理能力等视角展开，鲜有从匹配供应链动态调整过程的能力视角探寻供应链弹性的影响因素。鉴于此，从抵御扰动全过程的能力视角解构原油供应链弹性，将其细分为吸收能力、适应能力、恢复能力，并基于以上维度构建我国原油供应链弹性的影响因素集;结合专家访谈与问卷调查结果，采用Fuzzy DEMATEL方法对各个影响因素及其相互作用关系进行深入分析，析出我国原油供应链弹性的关键影响因素;最后提出相应的对策建议，以期为国际安全新形势下我国原油供应链弹性提升、炼化企业风险应对能力提高提供理论依据和实践指导。
　　1 文献综述
　　1.1 原油供应链
　　原油供应链是指在原油从油田经不同运输路线及方式送至炼化企业的过程中由不同参与主体构成的网络结构[5]，包括原油供应源、承运商和炼化企业等参与主体，覆盖原油的采购、运输、存储、加工等多个环节[6]。刘金玲[7]进一步强调了原油供应链具有的独特性，即炼化企业既是终端消费者又是主导原油供应链结构的核心，负责原油供应链上各个节点、运输方式以及运输线路的选择。基于现有研究，原油供应链是由炼化企业主导的将原油供应源、承运商、炼化企业等联系成一个整体的功能性网络结构。具体地，炼化企业作为终端节点在原油供应链建立过程中起主导作用，选择国内外原油供应源构成供应链的起始节点，同时选择运输线路上涉及的中转港、接卸地一同构成供应链的运输节点。
　　1.2 原油供应链弹性
　　Longo等[8]认为供应链弹性是供应链快速响应外部风险的干扰并能迅速恢复自身状态从而保证高绩效和高效率水平运作的能力。Klibi等[9]在此基础上又强调了弹性的规避属性和恢复属性，并将供应链弹性界定为供应链网络规避中断事故能力和从灾害事件中快速恢复的能力。Hosseini等[10]进一步指出供应链弹性能帮助供应链在面对外界扰动时吸收、适应及排除扰动，从而降低中断损失并迅速恢复正常状态。而在原油供应链中，供应链弹性可以视为原油供应链在应对扰动环境时呈现出的风险管理能力，对于原油供应链整体的有序运行和后续优化具有重要的作用，如高岩[6]将原油供应链弹性界定为促进供应链系統在从发生形变到恢复理想状态的过程中进行适应性学习进而实现供应链的改进。结合上述研究及观点，原油供应链弹性是指原油供应链在面对突发事件产生的扰动时能够迅速采取适应性行为吸收扰动以降低中断概率、适应扰动以减少中断损失以及排除扰动以恢复正常状态，以经济高效的方式将原油供应链绩效维持或尽快恢复至正常水平的综合能力。
　　1.3 原油供应链弹性影响因素
　　当前学者从不同视角对供应链弹性影响因素进行研究：从供应链自身特征维度，Mancheri等[11]分析了供应链鲁棒性、灵活性和恢复性对弹性提升的影响;刘家国等[12]基于供应链脆弱性、供应链能力以及供应链管理能力3个维度构建了供应链弹性影响因素概念模型并进行实证验证;从供应链结构视角，刘金玲[7]通过剖析供应链结构得出影响供应链弹性4个主要因素，分别为供应源分布及供应能力、中转港分布及吞吐能力、航线选择和运量分配;Hosseini等[13]认为从供应链结构及具体节点来看，供应商分离程度、供应链企业可靠性、产品恢复和工厂倒闭等因素会影响供应链弹性;另有一些学者从供应链脆弱性[14]、供应源多元化[15]等角度展开供应链弹性影响因素研究。
　　综上所述，学者们从不同角度对供应链弹性影响因素进行了研究，但鲜有从抵御扰动全过程的能力视角解构供应链弹性进而分析其影响因素。事实上，供应链在扰动的动态环境下具有一定的自适应能力，能通过控制自身的结构和功能来减少干扰、降低损失并采取措施恢复绩效。而在抵御扰动的全过程中，供应链弹性则表征为不同能力之间的动态调整。因此，从能力视角解构供应链弹性可以更好诠释供应链弹性的动态性，从而更全面地识别供应链弹性的影响因素。
　　2 能力视角下原油供应链弹性解构
　　从能力视角看，供应链弹性是供应链在不同扰动情境下应对扰动的综合能力，具体包括吸收能力、适应能力和恢复能力[16]。Ivanov等[17]将不确定性需求的供应链弹性分为3类，分别是以适当冗余库存等形式建立的吸收能力、以供应链结构重构等形式建立的适应能力以及以企业资金支持等形式建立的恢复能力。三种能力分别对应供应链中断前、中断期间和中断后3个阶段[18-19]，所以在抵御扰动的全过程中，供应链弹性具体表征为不同阶段下能力间的动态转换。基于以上分析，本文基于能力视角对原油供应链弹性进行解构，将其细化为吸收能力、适应能力、恢复能力3种能力。能力视角下的原油供应链弹性，如图1所示。
　　 吸收能力是指系统吸收或承受系统扰动的影响，并以相对较低的精力或努力水平将中断的可能性最小化的能力[16]。吸收能力可以看作供应链在面临扰动而尚未发生中断的阶段呈现出的风险承受能力。在原油供应链扰动初始阶段，供应链弹性具体表征为原油供应链以较少的代价吸收扰动从而降低原油供应链中断概率的能力。原油供应链可以通过合理的结构设计、线路规划及库存储备方式等增强这种风险承受能力。
　　适应能力是指系统在不进行任何恢复活动的情况下，通过实施非标准化的操作实践来适应自身并试图缓解中断程度的能力。适应能力可以看作供应链在吸收扰动失败而被迫发生中断时呈现出的风险适应能力。在原油供应链中断发生阶段，供应链弹性具体表征为原油供应链迅速采取备选方案进行自我调整从而最大化降低原油供应链中断损失的能力。原油供应链可以通过一系列的适应性行为如选择备用路线、备用供应商和备用原料等增强这种风险适应能力。
　　恢复能力是指系统在采取一系列吸收扰动和适应中断的行为后仍然无法维持可接受的绩效和操作水平时，通过一系列恢复措施和引导活动迅速回归正常状态的能力。因此恢复能力可以看作供应链在中断发生后呈现出的风险排除能力。在原油供应链中断发生之后，供应链弹性具体表征为原油供应链以最短的时间及最小的负面影响恢复供应链有序运行的能力。原油供应链可以通过一系列的恢复措施如重新规划资源供应、鼓励员工积极参与恢复活动等增强这种风险排除能力。 　　3  我国原油供应链弹性影响因素集构建
　　 为了使原油供应链弹性影响因素的识别更具针对性和全面性，本文以中断为时间节点将扰动过程划分为3个阶段：中断前、中断期间和中断后，并从与之对应的能力视角切入探求不同阶段弹性的影响因素。鉴于原油供应链的结构特殊、涉及主体较多，结合原油供应链的整体结构进行分析有助于更加全面、准确地识别弹性影响因素;因此，充分考虑包含起始节点（供应源）、运输节点、终端节点（炼化企业）的原油供应链整体结构，进一步地将吸收能力、适应能力和恢复能力与原油供应链结构的三个节点相对应以识别影响因素。基于以上分析，原油供应链影响因素的分析思路，如图2所示。
　　3.1 吸收能力维度
　　1）供应源数量。原材料采购量相同条件下，供应源数量越多，供应链灵活性越高，避开供应源被同时干扰的概率就越大。多源供应被许多学者看作是有效的弹性提升措施[20-21]。然而，供应源数量较少时，下游企业的采购成本相应地减少，但这在一定程度会增加原油供应链在面对风险扰动时的脆弱性[22];因此，供应源数量可以对原油供应链弹性产生重要影响。
　　 2）供应源信誉。信誉高的供应源能促进供应链上下游企业间的信息共享，提升供应链在扰动环境下的敏捷反应能力，从而降低供应中断的概率[23]。但供应商不按时交付订单或采取中断供货等违约行为会扰乱整条供应链正常的运行计划，直接损害下游企业的利益，严重时整个供应链甚至会陷入瘫痪[24]。供应源信誉的高低在一定程度上影响着原油供应链弹性大小。
　　3）供应源集中度。炼化企业选择的供应源地理位置越集中，区域性自然灾害或政治动荡等扰动等导致供应链同时受到干扰的概率越大、程度越高，而供应源地理上的隔离可分散供应源同时被干扰的风险，从而减少扰动造成的负面影响。就我国原油而言，原油进口的来源地相对集中，大多依赖中东和非洲地区，而这些区域内部充斥着种族冲突、地区冲突、恐怖主义等，一旦这些地区发生政治危机，致使供应中断，将导致我国60%以上的进口原油供应链陷入瘫痪[25]。
　　4）运输路线数量。运输路线数量的选择类似于供应源数量的选择，基于“不把鸡蛋放在同一个篮子”原理，原油运输路线的数量越多，中断风险越趋于分散，运输的灵活性越强，在发生扰动时维持原油正常运输的可能性就越大，从而在一定程度上增强供应链抵御风险的能力[26]。
　　5）运输方式。原油运输方式主要包括管道、海洋、铁路3种。供应我国的原油以海洋运输为主，铁路和管道运输为辅。其中，海洋区域频发海盗袭击等不确定性问题，致使海洋运输较其他两种运输方式风险高，而管道运输因在地下密闭输送不易受到外界环境干扰，从而使供应链中断的概率最小。因此，不同的运输方式分散原油供应链中断风险的能力各不相同，直接影响原油供应链的弹性大小。
　　6）库存管理能力。库存管理能力是指企业通过内部的管理物流系统设计原材料的运动路径和存放位置，以及分析最佳库存量的能力[27]。设计合理的库存水平可以保证企业在库存成本相对较低的情形下同时仍具备一定的突发事件应对能力，即减少扰动发生时由于高价应急采购所造成的损失。 这说明，高效的库存管理实践对企业的抗风险能力有积极的影响，能够促进供应链竞争力和弹性的提高[28]。
　　7）产成品储备 原油供应或运输发生中断时，炼化企业储备一部分原油加工后的产成品在一定程度上能填补由于产品生产停机造成的产能不足，可以帮助企业短时间内维持市场供给能力。因此，供应链上炼化企业原油的产成品储备可以在短期内缓解由外界环境扰动造成的中断问题，从而间接增加原油供应链的弹性[29-30]。
　　3.2 适应能力维度
　　1）备用供应源数量。备用供应源是指在中断事件发生后，采购方转向备用供应源进行应急采购，以满足由中断引发的需求空缺[31]。备用供应源数量越多，供应链从中断过程中恢复的速度越快[32]。对原油供应链而言，由中断造成的原油空缺量很大程度上会影响炼化企业的连续性、稳定性运作，所以有必要将备用供应源预嵌到供应链中，以提升供应链弹性。
　　2）备用供应源信誉 原油供应链发生供应中断时需尽快选择备用供应源组建新的供应链。备用供应源的信誉水平不仅影响新供应链的供应连续性，也影响着供应链上下游之间的信息共享程度，以及供应链再次受到外界扰动时的敏捷反应能力。备用供应源信誉成为炼化企业调整供应决策时考虑的重要因素。
　　3）備用供应源集中度。备用供应源地理上的分离同样可以有效减少区域性自然灾害和政治危机对原油供应链上企业产生负面影响的可能性。备用供应源的集中度也影响新供应链的整体结构，结构影响着原油供应链的功能和弹性水平。
　　4）备用路线数量。备用运输路线数量越多，炼化企业在原有运输路线中断情况下的选择空间越大，选择新运输路线的决策速度与效率则越高。多备用路线还可以分散新原油供应链的运输风险，增加运输的灵活性，降低供应链再次中断的可能。
　　5）备用路线运输方式。考虑到海洋、管道、铁路等不同运输方式的运输成本和风险各不相同，在进行备用运输方式的选择时需同时兼顾成本和风险，制定合理的运输方式组合，从而将新供应链再次中断的概率降至最低。
　　6）原油替代品数量。替代能源的使用可增强当主燃料供应中断时的适应能力。当原油供应链的供应环节或运输环节发生中断时，炼化企业可以采用原油替代品进行产品加工，这虽在一定程度上引起成本上升和产能低效，但可有效降低中断损失，提升原油供应链的适应能力。
　　7）沟通能力。沟通能力可视为企业建立社会资本和关系资源的能力[33]，上下游企业间良好的沟通与合作对供应链弹性塑造存在正向推动[34]，能提高供应链整体反应速度，增强供应链敏捷性，进而影响供应链弹性[35]。原油供应链发生中断时，以炼化企业为主导的需求方与其合作企业间的沟通能力越强，链上信息共享和协作水平越高，进而帮助炼化企业及时有效地制定中断应对策略和重构供应链，减少中断造成的损失。 　　3.3 恢复能力维度
　　在原油供应链发生中断后，炼化企业作为整个供应链结构的主导者需对供应链结构进行再设计，重新选择链上节点并制定全新的运输方案，以尽快恢复原油正常供应。在恢复能力维度，从终端节点即炼化企业的角度探析影响我国原油供应链弹性的相关因素。
　　1）管理层决策意识与能力。供应链弹性的构成要素中包含恢复性弹性，主要以管理层决策和领导力的形式出现[36]。管理层决策意识决定了企业应对中断风险的态度和反应速度，而管理层决策能力影响着企业从中断中恢复的方式和程度。因此在原油供应链恢复过程中，炼化企业管理层的决策意识与能力二者缺一不可，共同影响供应链弹性的恢复绩效。
　　2）管理层对执行层的支持力度。管理层对执行层的支持力度影响着执行层的响应速度和执行力度。管理层通过政策及精神支持等方式激励执行层工作，可以增强员工企业责任感以及参与企业运作与改革的积极性，进而提升执行层工作效率。同时，这也会进一步增加管理层对执行层的支持力度，形成管理层与执行层之间良性作用循环，持续提升原油供应链恢复能力[37-38]。
　　3）管理层与执行层协作水平。管理层与决策层之间的协作水平决定了炼化企业应对原油供应链中断时的恢复绩效。管理层与决策层上下齐心，通过默契配合可以更高效地执行恢复战略，更快速完成恢复目标。同时，管理层与决策层之间的高度协作还能促进资源的共享和创造，有助于企业塑造新的核心能力以应对供应、市场或技术的冲击[39-40]。
　　4）企业文化。企业文化作为看不见的手，在时间和空间上推动企业从供应链中断中迅速恢复。弹性良好的企业文化主要包括高度的工作热情、自我学习的意愿、交流和团结意识、供应链风险管理文化等。其中，供应链风险管理文化能反映企业认知、共享以及处理风险信息的程度。原油供应链中断后，及时了解风险并准确权衡风险可以帮助企业制定更加科学、合理的恢复决策，从而提升弹性恢复绩效。
　　5）资金调度时间。供应链应对中断的效率与资金调度时间有关。风险发生后供应链若迅速周转资金，第一时间将可利用的资金调度到风险发生的地方，则可以帮助供应链维持正常运作。企业的资金调度时间越短，供应链弹性水平越高。
　　6）资金支持水平。资金是进行一切活动的前提。没有资金的支持，供应链的各项活动都会受到极大的限制，所以供应链资金流的状况可以反映供应链运营实际效果。供应链中断后，拥有财务优势的企业可以更高效地执行恢复计划，利用最短时间集聚恢复所需的各项资源，帮助企业快速恢复至正常绩效[41]。资金支持水平是原油供应链弹性塑造前提条件，可以显著影响原油供应链恢复能力。
　　综上，本文基于能力视角的吸收能力、适应能力，恢复能力3个维度并结合原油供应链结构探析我国原油供应链弹性的影响因素，获得的影响因素集，如表1所示。
　　4   基于Fuzzy DEMATEL法的我国原油 供应链弹性影响因素分析
　　4.1 分析思路及步骤
　　目前学界对原油供应链弹性的研究往往仅涉及个别因素，且少有研究对原油供应链弹性的影响因素进行量化分析，更鲜有研究关注各个因素之间的关联性。事实上，影响原油供应链弹性的因素复杂多样，采取定量的方法剖析众多因素相互之间的作用方式及作用程度有助于从中更好地判定关键因素，从而帮助原油供应链企业制定战略决策，以更有效的提升原油供应链弹性 。 Fuzzy DEMATEL方法考虑因素间模糊性及复杂性关系，构建基于评分的直接影响矩阵并进行标准化处理，通过矩阵计算得到混合型综合影响因素矩阵，然后计算各因素的中心度和原因度，进而揭示系统影响因素间的结构性相关关系，并确定影响系统关键性因素[42-43]。本文基于吸收能力、适应能力、恢复能力3个维度识别影响因素，运用Fuzzy DEMATEL法进行多重因素间量化分析，并分析出各影响因素的重要程度。具体步骤如下：
　　1）确定原油供应链弹性的影响因素指标 F ={ F 1， F 2，…， F n }，并设计专家和企业评估的语义量表，即将影响程度的强弱被分为5个等级，分别是：“0没有影响”、“1影响很弱”、“2影响弱”、“3影响强”和“4影响很强”。
　　2）获得初始的直接影响矩阵。邀请供应链领域专家和熟悉原油供应链的炼化企业管理層使用语义量表成组比较各因素之间的关系及其强弱，得到一个n×n阶的初始直接影响矩阵 A ：
　　 A =|aij|n×n。  （1）
　　3）利用模糊数与语义量表的转换关系将语义变量转化为相应的三角模糊数，获得模糊直接影响矩阵 A′ 。三角模糊数可以定义为一个三元组数Q={l，m，r}，其中：l是保守值，m是最接近实际的值，r是乐观值，并且l≤m≤r，语义变量与三角模糊数的转化关系，如表2所示。
　　 4）CFCS方法解模糊化。根据三角模糊数隶属函数Un（x）的左右得分分值进行加权平均得到总体分值，各总体分值构成新的初始直接影响矩阵 A″ 。三角模糊数隶属函数的公式如下：
　　Un（x）= 0， x<l
　　x-l m-l ， l≤x≤m
　　r-x r-m ， x≤m≤r
　　0，。x>r   （2）
　　5）进一步计算得到原油供应链弹性标准化直接影响矩阵 B ：
　　 B [bij]n×n= 1 max 1≤i≤n ∑ n j=1 aij × A″ [aij]n×n。  （3）
　　6）计算原油供应链弹性综合影响矩阵，综合影响矩阵 C 反映了元素间的综合影响关系，公式如下：
　　 C [cij]n×n=∑
　　SymboleB@  k=1 Bk=B（I-B）-1。  （4） 　　7）计算各个原油供应链弹性影响因素的影响度和被影响度，进一步计算各因素的中心度和原因度，公式如下：
　　ei=∑ n j=1 cij，  （5）
　　 hi=∑ n j=1 cji。i=1，2，3，…，n;j=1，2，3，…，n  （6）
　　mi=ei+hi，  （7）
　　ri=ei-hi。  （8）
　　其中：矩阵的行和为ei，表示为原油供应链弹性影响因素的影响度;矩阵的列和为hi，表示为原油供应链弹性影响因素的被影响度;ei+hi为中心度mi，表示原油供应链弹性影响因素在系统中的位置及重要程度;ei-hi为原因度ri，当ri是正值时因素属于原因组，相反当ri是负值时因素属于结果组。据此可分析得出原油供应链弹性各影响因素的重要性及所属的因果种类，并在坐标系中绘制因果图以便进行可视化分析。
　　4.2 数据来源
　　作为关系国家经济和政治安全的战略性资源，原油相关数据不易获取，一方面企业不对外公布某些关键信息，另一方面统计年鉴中的有用数据较少且不够具体。鉴于此，本文基于前文识别的影响因素集设计了调查问卷，通过专家访谈和电子邮件发放问卷2种形式收集数据。确立的调查对象有：熟悉或负责我国原油供应链的企业专家，以及在供应链弹性领域有重要影响的学术专家。其中，所选企业在原油供应链中属于炼化企业角色，所调查的企业专家主要是负责我国原油采购业务的中高层管理者，对原油供应链的实践有深刻了解;学术领域专家是在国内权威期刊上公开发表过有关供应链弹性论文的学者，在本领域内具有较强影响力，因而样本数据具有较高的参考价值。共发放问卷30份，经严格筛选得到有效问卷共16份。包括来自企业专家的问卷9份，来自学术领域专家的问卷7份。然后，对获得的有效数据进行编码处理：先对各项问题收集的答案进行相应的分值转换，再汇总求和取平均值，获得每个问题对应的最后得分，最后根据得分构建原油供应链弹性影响因素间的直接影响矩阵，为下面分析做准备。
　　4.3 分析过程及结果
　　首先，基于上述步骤中的式（1）、（2），根据原油供应链弹性影响因素直接影响矩阵构建模糊直接影响矩阵，然后根据CFCS方法对原始数据进行解模糊化处理，最终确定我国原油供应链弹性影响因素的直接影响矩阵。
　　然后，根据式（3）对我国原油供应链弹性影响因素的直接影响矩阵做标准化处理，得到标准化的直接影响矩阵，再根据式（4）利用Matlab2015b软件进行矩阵计算，得到综合影响矩阵，如表3所示。
　　最后，根据式（5）～（8）计算出各因素的影响度、被影响度、原因度和中心度，如表4所示，并作出因果关系图，如图3所示。
　　 通过上述的计算结果，可以发现各个因素原因度和中心度的数值不同且有正有负，对原油供应链弹性的影响方式和大小各异，具体分析如下：
　　1）原因度数值大于0的因素属于原因组因素，由图3可得原油供应链弹性影响因素中的原因组因素有：供应源数量（A1）、供应源信誉（A2）、库存管理能力（A6）、产成品储备（A7）、备用供应源数量（B1）、备用供应源信誉（B2）、管理层决策意识与能力（C1）、企业文化（C4）、资金调度时间（C5）和资金支持水平（C6）。这些因素都是推动供应链弹性提升的主动因素，应给予高度重视。其中，供应源以及备用供应源的数量及信誉都属于原因组因素，说明在原油供应链不同节点中，起始节点即原油供应源的性质在很大程度上会影响运输节点和终端节点的特征与行为，进而影响原油供应链弹性;库存管理能力、产成品储备以及管理者决策意识与能力属于原因因素，证明原油供应链弹性与企業高层管理者的判断决策以及具体的战略执行密切相关;企业文化属于原因因素是因为良好的企业文化可以团结员工，使员工更具企业责任感，齐心协力地参与企业的运行和改革;资金支持水平与资金调度时间属于原因因素与实际情况较为符合，企业资金越充裕、资金调度速度越快，则原油供应链从扰动中恢复正常绩效的时间就越短。
　　2）原因度数值小于0的因素属于结果组因素，由图3可得原油供应链弹性影响因素中的结果组因素有：供应源集中度（A3）、运输路线数量（A4）、运输方式（A5）、备用供应源集中度（B3）、备用路线数量（B4）、备用路线运输方式（B5）、原油产品可替代程度（B6）、沟通能力（B7）、管理层对执行层的支持力度（C2）、管理层与执行层协作水平（C3）。这些因素受到原因组因素的影响进而共同影响原油供应链弹性。其中，管理层与执行层协作水平、沟通能力和备用路线数量依次是原因度最低的三个因素，说明这些因素的敏感度最高，极易受到其他因素影响，并将影响进一步传导至原油供应链上。因此，在对原因组因素进行调整的过程中，要尤其注意新的变化对于结果组因素的影响效果，尽可能保证这些因素朝着原油供应链弹性提升的方向发展，这样才能更加有效地提升原油供应链弹性。
　　3）中心度反映各因素对于原油供应链弹性影响的重要程度，数值越大则重要程度越高。由图3可知，供应源数量（A1）、供应源信誉（A2）、库存管理能力（A6）、管理层决策意识与能力（C1）、企业文化（C4）、资金支持水平（C6）这6个因素中心度较大，都超过了6.5，将其视为原油供应链弹性的关键影响因素。这些因素分别属于吸收能力维度和恢复能力维度，说明原油供应链在遭受扰动时削弱扰动和在中断发生后排除扰动的能力对其弹性的影响更为显著。其中，供应源数量和供应源信誉的中心度最高，这是由于当前我国原油大多由国外进口，在采购量相同的前提下，供应源数量的多少会直接影响供应源的结构分布，进而影响供应源集中度以及相应的运输路线数量和运输方式等;供应源信誉会影响供应源与炼化企业之间的沟通与协作水平，如供应源信誉越低则原油供应的稳定性越差，炼化企业务必要对产成品储备、备用供应源及备用运输路线的战略安排予以高度重视。而库存管理能力决定炼化企业能否做出适当的库存决策，使其在原油供应链受到较小扰动时能及时应对原油供应难、零供应等问题，降低无油加工的风险。此外，在中断恢复过程中，管理层决策意识与能力和企业文化共同体现了炼化企业管理层与执行层之间的协作水平，决定了企业全体员工能否在管理层的正确决策和积极支持下通过共同努力和默契配合开展高效的恢复行动。最后，资金支持水平从根本上决定了企业有多少人参与恢复、以什么样的方式恢复以及恢复到什么程度的问题，在资金充裕的前提下进行原油供应链的恢复能够更加容易与高效。 　　5 结论
　　在当前全球贸易摩擦升级、地缘政治危机频发等国际安全新形势下，提升原油供应链弹性已成为保障我国原油稳定供应和炼化企业正常运转的关键。本文从抵御扰动全过程的能力视角对原油供应链弹性进行解构，将其细分为吸收能力、适应能力和恢复能力并结合原油供应链结构，确定了包含20个因素的原油供应链弹性的影响因素集;利用Fuzzy DEMATEL方法确定影响因素之间相互作用的方式及程度，并从中进一步析出供应源数量、供应源信誉、库存管理能力、管理层决策意识与能力、企业文化和资金支持水平6个关键因素。针对上述6个关键影响因素，从炼化企业视角提出我国原油供应链弹性提升的对策建议如下：
　　1）注重原油供应链的源头设计，考虑多元潜在风险。当前国际政治、经济环境处于快速变化时期，原油资源的战略性与稀缺性要求新形势下我国原油供应链的建立和调整要充分考虑日趋复杂、多元的供应风险。因此，我国炼化企业应积极拓展更多的供应渠道，与更多的供应源建立合作关系以分散供应中断风险，同时对各个目标供应源的信誉水平进行预评估，理性选择稳定性高的合作伙伴。此外，鉴于信息的不对称性可能导致炼化企业对供应源的风险感知不足和信任程度下降，需要建立供应链各主体间的信息共享机制和信任机制以降低信息传递壁垒，提升炼化企业应对供应风险的感知能力和响应速度。
　　2）提升库存管理能力，维持安全的库存水平。炼化企业在设置原材料库存容量时需要兼顾成本和风险，在库存成本和缺货损失之间找到最佳平衡点用于确定安全库存。如此，一旦原油供应链某一环节发生中断，安全库存便可以作为临时缓冲，在较短时间内维持炼化企业生产运作的连续性，减少由于高价应急采购和供应中断所造成的损失。
　　3）全面推行风险管理，培养风险管理文化。我国原油供应链中断现象频发很大程度源于大多数炼化企业在应对突如其来的风险时反应时间长、决策不合理以及员工配合度低。因此，炼化企业需要提高管理层应对风险的决策能力以及执行层响应风险的积极性和敏捷性，具体可通过以下方式：一是要对管理层与执行层开展定期的风险管理培训和讲座，提升所有员工的风险意识与风险应对能力;二是要拓宽管理层与执行层之间的沟通渠道，采用线上线下相结合的沟通方式保证企业各层级之间信息传递畅通，缩短决策传达和意见反馈的时间，进而提升风险处理效率;三是健全相应的激励机制，形成企业内部良好的风险管理文化，使全员具备风险防范和风险共担意识，并鼓励员工积极主动地参与到企业日常的风险管理过程中。
　　4）提升资金支持水平和周转速度，明确战略投资重点。在原油供应链发生中断后，充足的资金支持确保炼化企业有足够的资本筹集恢复所需的人力、物力和技术等资源，而恢复速度则取决于资金周转的快慢。此外，炼化企业应根据原油供应链弹性的不同影响因素确定最佳的投资组合，将有限的资金投资至关键的弹性提升点，以最大限度地发挥资金使用效率。因此，我国炼化企业一方面应努力提升资金支持水平和资金周转速度，另一方面也需要确定供应链弹性提升的投资重点，从而可在第一时间将可利用的资金调度至最关键的恢复环节，以经济、高效的方式早日恢复原油供应链的正常运作。
　　由于研究对象的特殊性，本文在数据获取方面受到了一些限制，未来研究可以选取更广泛的调查对象或是综合采用多渠道的数据来源，进一步提升结果的科学性;此外，利用Fuzzy DEMATEL法对原油供应链弹性影响因素进行分析，本文仅得出了影响因素之间的相互作用关系及相对重要程度，未来研究可在本文所识别的关键影响因素的基礎上构建理论模型，并通过客观数据实证检验各个影响因素对原油供应链弹性具体的作用机理，以进一步深化本文的研究。
　　 参考文献：
　　[1]  王宇奇，刘金玲.适度弹性视阈下我国原油供应链系统结构优化模型[J].系统工程，2018，36（11）：127.
　　[2] 石宣.2020中国能源化工产业发展报告[R].北京：中国石化经济技术研究院，2019：1.
　　[3] CHRISTOPHE M，PECK H.Building the resilient supply chain[J].The International Journal of Logistics Management，2004，15（2）：1.
　　[4] 王宇奇，高岩，滕春贤.扰动下的供应链弹性研究回顾与拓展[J].管理评论，2017，299（12）：204.
　　[5] 宋丹.基于多目标规划模型的我国原油供应链网络结构优化研究[D].哈尔滨：哈尔滨理工大学，2016：1.
　　[6] 高岩.中石化进口原油供应链弹性仿真与优化研究[D].哈尔滨：哈尔滨理工大学，2017：1.
　　[7] 刘金玲.弹性视角下原油供应链系统结构优化模型研究[D].哈尔滨：哈尔滨理工大学，2019：1.
　　[8] LONGO F，OREN T.Supply chain vulnerability and resilience：A case study of the art overview[J].Proceedings of European Modeling & Simulation Symposium，2008，32（3）：17.
　　[9] KLIBI W，MARTEL A.The design of robust value-creating supply chain networks：a critical review[J].European Journal of Operational Research，2010，203（2）：283.
　　[10]  HOSSEINI S，BARKER K，RAMIREZ-MARQUEZ J E.A review of definitions and measure of system resilience[J].International Journal of Production Economics，2016，145：47. 　　[11] MANCHERI N A，SPRECHER B，DEETMAN S，et al.Resilience in the tantalum supply chain[J].Resources，Conservation & Recycling，2018，129：56.
　　[12] 刘家国，施高伟，卢斌.供应链弹性三因素模型研究[J].中国管理科学，2012，20（12）：528.
　　[13] HOSSEINI S，KHALED A.A hybrid ensemble AHP approach for resilient supplier selection[J].Journal of Intelligent Manufacturing，2016，18（6）：1.
　　[14] OSARO A，ZULKIPLI G，RADZUAN R.A framework to enhance supply chain resilience the case of Malaysian pharmaceutical industry[J].Global Business and Management Research：An International Journal，2014，6（3）：219.
　　[15] NAMDRA J，LI X P，SAWHNEY R，et al.Supply chain resilience for single and multiple sourcing in the presence of disruption risks[J].International Journal of Production Research，2018，56（6）：2339.
　　[16] BIRINGER B E，VUGRIN E D，WARREN D E.Critical infrastructure system security and resiliency[M].Boca Raton：CRC Press Inc，2013：1.
　　[17] IVANOV D，DAS A，CHOI T M.New flexibility drivers for manufacturing，supply chain and service operations[J].International Journal of Production Research，2018，59（10）：3359.
　　[18] SHEFFI Y，RICE J B.A supply chain view of the resilient enterprise[J].Sloan Management Review，2005，47（1）：41.
　　[19] HOSSEINI S，IVANOV D，DOLGUI A.Review of quantitative methods for supply chain resilience analysis[J].Transportation Research Part E：Logistics and Transportation Review，2019，125：285.
　　[20] YAN N，SUN B.Robust optimization of multi-sourcing strategies in resilience supply chain[C].The Annual Conference Proceedings of International Conference on Management Science & Engineering（17th）.Melbourne：IEEE，2010：477.
　　[21] 李景峰，张晋菁.供应中断和需求扰动环境下的供应模式选择[J].中国管理科学，2014，22：496.
　　[22]  刘希龙.供应网络弹性研究[D].上海：上海交通大学，2007：1.
　　[23] HOSSEINI S，BARKER K.A Bayesian network model for resilience-based supplier selection[J].International Journal of Production Economics，2016，180：68.
　　[24] 王燕.供应链违约风险的研究[D].南京：河海大学，2005：1.
　　[25] 黄亚才.原油供应战略储备与生产调度的数学建模[D].广州：华南理工大学，2010：1.
　　[26] KHALILI S M，JOLAI F，TORABI S A.Integrated production-distribution planning in two-echelon systems：A resilience view[J].International Journal of Production Research，2017，55（4）：1040.
　　[27] SHU T，WU Q，CHEN S，et al.Manufacturers/remanufacturers inventory control strategies with cap-and-trade regulation[J].Journal of Cleaner Production，2017，159：11.
　　[28] 劉明菲，李鑫.农产品供应链中断情景下的响应策略对供应链弹性的影响[J].武汉理工大学学报（社会科学版），2018，31（5）：137.
　　[29] 张帆，郑国华.基于DEMATEL法的供应网络弹性能力关键因素分析[J].物流技术，2015，34：178. 　　[30] 王静，陈希.考虑供应链中断风险的制造商风险应对方案研究[J].工业工程与管理，2019，24（3）：27.
　　[31] 刘璠，刘家国.供应链中断应对策略研究评述[J].中南财经政法大学学报，2019，234（4）：148.
　　[32] TORABI S A，BAGHERSAD M，MANSOURI S A.Resilient supplier selection and order allocation under operational and disruption risks[J].Transportation Research Part E：Logistics and Transportation Review，2015，79：22.
　　[33] 白元龙.基于动态能力视角的供应链弹性影响因素研究[D].南京：南京师范大学，2018.
　　[34] WIELAND A，WALLENBURG C M.The influence of relational competence on supply chain resilience：A relational review[J].International Journal of Physical Distribution & Logistics Management，2013，43（4）：300.
　　[35] SWAFFORD P M，GHOSH S，MURTHY N.The antecedents of supply chain agility of a firm：Scale development and model testing[J].Journal of Operations Management，2006，24（2）：170.
　　[36] AZADEGAN A，JAYARAM J.Resiliency in supply chain systems：A triadic framework using family resilience model in Supply Chain Risk Management[M].Singapore：Springer，2018，23：269.
　　[37] JUTTNER U，MAKLAN S.Supply chain resilience in the global financial crisis：An empirical study[J].Supply Chain Management，2011，16（4）：246.
　　[38] PONOMAROV S Y，HOLCOMB M C.Understanding the concept of supply chain resilience[J].The International Journal of Logistics Management，2009，20（1）：124.
　　[39] GHADGE A，DANI S，KALAWSKY R.Supply chain risk management： Present and future scope[J].International Journal of Logistics Management，2012，23（3）：313.
　　[40] 蔡政英，肖人彬.中斷环境下供应链弹性运作分析与优化[J].系统工程理论与实践，2014，34（6）：1443.
　　[41] TURNQUIST M，VUGRIN E.Design for resilience in infrastructure distribution networks[J].Environment System & Decisions，2013，33（1）：104.
　　[42] 卢新元，王康泰，胡静思，等.基于Fuzzy-DEMATEL法的众包模式下用户参与行为影响因素分析[J].管理评论，2017，29（8）：101.
　　[43] 冯长利，赵常宁，刘丹，等.供应链企业间知识创造影响因素Fuzzy DEMATEL分析[J].科学学研究，2016，34（5）：734.
　　 [编辑：厉艳飞]
　　收稿日期：  2020-01-10
　　作者简介：   邓倩玉（1995—），女，硕士研究生;
　　王宇奇（1965—），男，教授，硕士生导师.

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