陶俐言，孫洪達，曹怡恒，溫 馨，劉春來，苑嘉航

(1.杭州電子科技大學 工業(yè)工程與管理研究所，浙江 杭州 310018；2.中國聯(lián)合工程有限公司，浙江 杭州 310018)

0 引言

2020年12月中央經濟工作會議將增強產業(yè)鏈供應鏈自主可控能力放到僅次于戰(zhàn)略科技的重要位置，被確立為構建新發(fā)展格局的基礎。目前，新冠疫情尚未結束，全球經濟仍將深度衰退。而供應鏈在全球貿易中占據(jù)核心地位，疫情對供應鏈的沖擊是深遠的。不同于2008年金融危機從需求層面對全球供應鏈的沖擊，也不同于2003年全球化程度不高時SARS疫情對供應鏈的沖擊，此次新冠疫情的全球蔓延首先從供給側對全球供應鏈系統(tǒng)造成多方位中斷的影響，加之疫情范圍之廣、速度之快、影響之大，又進一步從需求層面繼續(xù)放大全球供應鏈系統(tǒng)的脆弱性[1]。供應鏈中斷是不可能消除的，供應鏈中斷發(fā)生時更應該側重于制定恢復模型和策略方面的研究[2]。企業(yè)未能實施適當?shù)墓溁謴筒呗詫е缕髽I(yè)倒閉[3]。因此，供應鏈恢復策略對全球經濟恢復以及企業(yè)盈利具有重大意義。

新冠疫情暴發(fā)是供應鏈風險的一種特殊情況，它具有3個顯著特征：①長期干擾的存在及其不可預測的規(guī)模；②供應鏈中同時引發(fā)中斷連鎖反應和疫情傳播；③供應、需求和物流基礎設施的同時中斷[4]。因此，新冠疫情背景下供應鏈的恢復需要從新的角度去思考。針對傳統(tǒng)供應鏈恢復策略問題，閆妍等[5]研究了網絡正常運行和有單一節(jié)點失效情況下供應鏈的應急調度問題，建立了有限資源約束下的單目標成本優(yōu)化數(shù)學模型，以實現(xiàn)供應鏈運行總成本最小;CHANG等[6]通過系統(tǒng)動力學考察了由三級供應鏈中不同層級的提前期對供應鏈彈性績效的影響，表明主要的中斷影響會隨著交付周期差異而惡化，并建議企業(yè)采用適度的訂購約束并保持備用供應;AZADEGAN等[7]采用實證研究方式，運用權變組織理論和信息加工理論，證明了業(yè)務連續(xù)性計劃有助于控制供應鏈中斷造成的損害。以上研究有助于供應鏈的恢復，但只從某一方或者單一情境下研究供應鏈恢復難免存在不足，并未考慮突發(fā)事件下多種中斷情境的發(fā)生。

針對疫情下供應鏈恢復問題，李寧[8]通過構建新型冠狀病毒肺炎疫情應急供應鏈協(xié)同管理框架，采用協(xié)同管理手段，消除疫情應急物資供應可能發(fā)生的不協(xié)調現(xiàn)象;樊雪梅等[9]從預測能力、適應能力、反應能力、恢復能力、學習能力5個維度構建了供應鏈韌性評價指標體系，通過熵權-TOPSIS法對新冠疫情下的汽車企業(yè)供應鏈韌性進行評價并對其恢復提出建議;GOVINDAN等[10]開發(fā)了基于醫(yī)生知識和模糊推理系統(tǒng)的實用決策支持系統(tǒng)，用于對社區(qū)成員進行分類，通過增加隸屬函數(shù)的個數(shù)來提高決策支持系統(tǒng)的精度，以幫助醫(yī)療供應鏈中的需求管理;IVANOV等[11]從復原力的角度，將供應鏈系統(tǒng)作為一個整體向社會提供確保長期生存所需的服務，并結合新冠肺炎病毒暴發(fā)的例子，表明供應鏈系統(tǒng)的生存需要廣泛考慮單個供應鏈系統(tǒng)的恢復能力;楊洋等[12]指出關于企業(yè)供應鏈恢復的影響因素主要涉及政府、企業(yè)、消費者3個方面，并運用扎根理論表明了疫情下供應鏈恢復可以采用分布喚醒的方式;PAUL等[13]通過數(shù)學建模方法為疫情期間高需求產品構建了生產恢復模型，其恢復模型能夠在供應鏈中斷的情況下調整生產計劃以提高制造商的利潤，但并未考慮到疫情期間低需求產品的供應鏈恢復;IVANOV等[14]考慮到疫情傳播的速度、供應鏈成員中斷的持續(xù)時間以及需求下降等因素，通過仿真模擬表明了供應鏈的績效取決于疫情暴發(fā)時間和漣漪效應，以及供應鏈不同層級設施中斷和恢復的順序。以上研究都是以疫情實際情況為出發(fā)點，有助于推進供應鏈的恢復，但均未考慮政府補貼對供應鏈恢復的影響。

通過分析2020年9月28日之前的文獻綜述可知，疫情下供應鏈的研究大多數(shù)集中在高需求基本商品和醫(yī)療保健產品的供應鏈上，而低需求商品和中小企業(yè)在很大程度上被忽視了[15]。不可否認，疫情下食品、藥品等高需求物資在全球抗疫中發(fā)揮著重要作用，但并不意味著要忽視低需求產品的供應鏈恢復。低需求產品產業(yè)在擴大就業(yè)，提高人均收入等方面發(fā)揮著不可替代的作用。商業(yè)航空航天、旅游、石油天然氣、汽車、服裝以及時尚用品是首當其沖受到新冠疫情影響的行業(yè)[16]。根據(jù)觀察數(shù)據(jù)，在2020年第一季度，航空損失的影響可能會使世界國內生產總值下降0.02%～0.12%，在最糟糕的情況下，到2020年底，損失可能高達1.41%～1.67%，失業(yè)人數(shù)可能達到2500萬～3000萬[17]。疫情下石油需求的崩潰對社會經濟產生了長期影響，包括永久性直接和間接工作崗位的喪失以及由于需求不足而被擠出市場的公司，并導致全球范圍內5 000萬人失業(yè)[18]。新冠疫情的暴發(fā)暴露了南亞國家服裝供應鏈的脆弱性，數(shù)百萬工人失業(yè)并面臨著不確定的未來[19]。大量的失業(yè)意味著人們的收入降低，這也會加劇疫情防控的難度。如果人們沒有足夠的食物和金錢來滿足基本需求，像封鎖這樣的必要措施將變得不可能實施[20]。因此，疫情下低需求產品供應鏈的恢復是非常重要的。

本文在PAUL等[13]研究的基礎上，以疫情期間低需求產品為研究對象，借鑒OLIVARES-AGUILA等[21]的模型，該模型提供了一個整體分析供應鏈績效的模型，以評估產能中斷對不同關鍵績效指標的影響。本文所構建模型與原模型[21]不同之處在于：首先，原模型并未考慮到政府補貼在供應鏈恢復中的作用；其次，原模型僅考慮了產能中斷情境，而忽略了需求中斷情境；最后，原模型所采用的是四級供應鏈，而本文采用的是二級供應鏈。

參考IVANOV等[14]關于疫情下供應鏈中斷的參數(shù)設置，從產能中斷和需求中斷視角，探討政府補貼策略的選擇對供應鏈恢復效果的影響，應用系統(tǒng)動力學構建二級供應鏈模型，研究不同中斷情境下補貼策略的最優(yōu)選擇。運用仿真模擬分析供應鏈成員在不同中斷情境下的累計利潤變化，以期供應鏈成員通過政府補貼策略的選擇來加快供應鏈的恢復，進而優(yōu)化資源配置，提高補貼政策制定的科學合理化，實現(xiàn)供應鏈利益最大化，為疫情下低需求產品供應鏈的恢復研究提供了參考。

1 構建模型

1.1 系統(tǒng)邊界的確定

考慮政府補貼因素和需求中斷情境，針對疫情期間的低需求產品，構建以制造商和配送中心為對象的二級供應鏈，并允許缺貨以延期交貨的形式出現(xiàn)。由新冠疫情暴發(fā)的特征可知[4]，中斷情境為制造商的產能中斷和配送中心的需求中斷同時發(fā)生。配送中心被視為將企業(yè)與其客戶和供應商聯(lián)系起來的能力，它向需求地點或者消費者提供供應[22]。對于需求中斷，需求計劃是有效的，因為它可以通過主動策略減少下游供應鏈的中斷[23]，而政府機構在需求中斷中發(fā)揮了主導作用[24]。因此，政府對制造商的補貼目的在于通過增加產能帶動供應鏈的恢復，而政府對配送中心的補貼目的在于通過刺激消費帶動供應鏈恢復。由于政府資源有限，政府只能對其中一個對象進行補貼，通過補貼前后累計利潤指標變化，評估政府補貼的有效性，以供應鏈成員累計利潤最大化或損失最小化作為供應鏈恢復的目標。

情境的規(guī)劃可以細分為具有不同可能性和信息集的情境，這些情境與不同類型的模糊性(如解釋下或概率性)以及正常和破壞性的背景有關[25]。供應鏈中斷情境細分為完全中斷和部分中斷兩種情況，主要依據(jù)中斷的嚴重性程度劃分。然而，“嚴重性”的概念是多方面的，需要考慮企業(yè)各種特有因素，因此，用實際的客觀標準討論中斷嚴重性是不可能的[26]。本文以中斷率大小表示完全中斷和部分中斷的嚴重性程度。供應鏈中斷必然會對企業(yè)績效產生影響。對于經濟體中的生產流動性而言，經濟影響包括主要經濟損失和連帶經濟損失兩個部分，前者表明生產損失直接受到一個部門變化的影響，后者表明由于所有部門之間的相互聯(lián)系，供應鏈中其他部門的產出損失會接踵而至[27]，這意味著產能中斷會給企業(yè)增加額外的成本。而產能大小與制造產品的技術是緊密相連的。制造產品的技術指為產生特定輸出所需的輸入，當“最佳”技術的產能由于供應限制而受限時，將采用效率低的技術來進行產品生產，而效率低的技術會導致生產成本上升[28]，即產能中斷的嚴重性程度會導致企業(yè)以不同的工作效率以及成本進行運營。產能中斷程度越嚴重，制造商工作效率越低，且運營成本也會相應上升。因此，中斷情況下制造商及配送中心以提高成本為代價繼續(xù)工作，但是工作效率降低，完全中斷情境下的成本代價比部分中斷情境下的成本高。

當資本和勞動力限制都被考慮在內時，剩余的產能可以用特定公式來估計[29]。在產能可用或不可用的情況下，產能中斷率的表示通常作為[0-1]函數(shù)執(zhí)行[30]。因此，產能中斷率為1，代表產能完全中斷。OLIVARES-AGUILA等[21]在研究產能中斷對供應鏈影響時，以不同的產能中斷率代表供應鏈中斷的嚴重性程度，主要表現(xiàn)為隨著產能中斷率的升高，利潤相應降低。若產能數(shù)據(jù)無法獲取，可以通過設置一個固定比率，將資本損失轉化為產能損失[29]。例如，由于員工因疾病或死亡或者被隔離而無法工作，將疫情沖擊下所幸存的產能定義為可用勞動力比例與正常產能的乘積[31]。供應鏈考慮了積壓訂單和催交的情況。催交指通過選擇更快的運輸方式或生產調整(例如，加班、額外班次、兼職幫助、備用路線和外包)來實現(xiàn)加急，以減少生產或者運輸?shù)臅r間，使部分延期交貨的訂單在隨后的階段中趕上，其性能會受到訂單催促程度的影響，但是催交可能會增加運輸和生產的成本[32]。由于疫情的封閉隔離措施，導致人們無法正常工作，制造商很難在中斷期間采用雇傭額外勞動力等方式來加快企業(yè)的生產進度。這為制造商在中斷結束后才能進行催交提供了假設依據(jù)。

政府補貼在供應鏈恢復中發(fā)揮著重要的作用。政府補貼既可以提高產能，也可以促進消費需求。從補貼事件發(fā)生的當期開始，政府補貼的邊際效應線向右上方傾斜，并且隨著時間的推移，邊際效應線向右上方傾斜的幅度總體上逐步變大，這再次表明政府補貼對企業(yè)產能利用率提升的促進作用隨時間推移逐步增強[33]，為產能與政府補貼的關系提供了假設依據(jù)。由于生產補貼更關注于企業(yè)的生產和行業(yè)規(guī)模，企業(yè)更趨向于直接購買技術，以提高企業(yè)的生產水平[34]。而疫情下勞動力不足的問題日漸突出，為避免勞動力短缺所帶來的影響，企業(yè)更傾向于使用全自動化、智能化的生產設備，以減少對勞動力的需求，這為補貼后新增產能一直存在提供了假設依據(jù)。由于投資鋼鐵、原鋁、造船等行業(yè)需要較長的生產周期才能形成生產能力，在研究產能過剩時只能考慮下一期新投產產能,而不能將正在施工興建的產能都計算進去[35]。因此，在構建政府補貼與產能關系時，需要考慮補貼產能生效等待時間。無論非合作博弈還是合作博弈，制造商和零售商的銷售額均隨著政府補貼增加而增加，而且合作情形下銷售額的增速更大[36]。因此，在構建政府補貼與需求關系時，需要考慮政府補貼對市場需求的敏感系數(shù)以及消費者價格敏感度。

疫情對企業(yè)和供應鏈產生的影響包括降低其效率和績效[31]。美國供應管理協(xié)會(the Institute for Supply Management, ISM)對約600家美國公司的調查顯示，供應商平均以50%的產能運營，導致57%的受訪者最終產品交付周期延長，對收入的負面影響在5.6%～15%之間[14]。這說明疫情對企業(yè)造成了50%的產能中斷，為部分產能中斷參數(shù)設置提供了依據(jù)。需求中斷會增加或減少市場需求，并進一步影響市場的穩(wěn)定性和可持續(xù)性[37]。當關鍵市場中大量的市場容量喪失(即銷售上限顯著降低)時，需求側的不確定性被稱為市場需求中斷[38]。疫情下低需求產品的需求中斷主要表現(xiàn)為需求的下降。為了模擬需求中斷，假設需求變化取決于中斷情境，這與BEHZADI等[38]的假設一致。中斷是不確定的，因為它們本質上是概率性的[39]。因此，需求中斷程度可以用需求中斷率來表示。ALI等[40]在研究需求中斷如何影響供應鏈決策時，將需求中斷率的變化范圍設為0～1區(qū)間。需求中斷的概率越大，需求中斷的比例越大，則市場的需求也會相應減少[41]。而需求中斷對供應鏈的影響主要體現(xiàn)在供應鏈利潤的分配上[42],預期的利潤隨著需求中斷率的增加而降低[38]。因此，對于疫情下低需求產品而言，相比較部分需求中斷，完全需求中斷對供應鏈利潤產生的影響更嚴重，主要表現(xiàn)為利潤的下降。

借鑒IVANOV等[14]由疫情導致市場需求中斷率為50%以及中斷持續(xù)時間的設置，為需求中斷參數(shù)設置提供了依據(jù)。由于需求部分中斷和完全中斷的客觀劃分標準很難確定，關于需求的部分中斷和完全中斷的假設參考了社會比較理論中的“相對位置”。相對位置指的是個體在與參照對象進行特定事項的比較和排序中所處的位置，相對位置的參照對象既可以是隸屬群體，也可以是非隸屬群體[43]。假設需求部分中斷是以需求完全中斷作為參照對象，當需求完全中斷減輕到一定程度時，就可以得到需求部分中斷。

而關于需求完全中斷與部分中斷的界限，則依據(jù)模糊集合理論進行假設。HUANG等[44]認為需求是一個三角模糊數(shù)。不確定的產品需求可以用三角模糊數(shù)來衡量[45],模糊集合理論具有廣泛的適用性。對于對時間和季節(jié)需求敏感的生物醫(yī)學，用模糊數(shù)學方法擬合的不確定需求明顯優(yōu)于一般的隨機分布函數(shù)[46]。當決策者無法確定需求明確的邊界時，模糊性具有捕獲需求的參數(shù)性質[47]。CHEN[22]運用模糊集合理論和偏好理論構建模糊偏好關系矩陣來表示一個配送中心位置相對于另一個配送中心位置的偏好程度。同理，需求部分中斷相對于需求完全中斷的程度也可以用模糊集合理論來表示。

隸屬度為1的元素肯定屬于該模糊集，隸屬度為0的元素肯定不屬于該模糊集，而在(0,1)內的隸屬函數(shù)值，形成了不分明邊界，因此也將模糊集稱為不分明子集[48]。隸屬度越是接近1，則屬于該模糊集的程度就越大;反之，隸屬度越接近0，則屬于該模糊集的程度也就越小。假設以隸屬度為0.1代表無限接近0，當需求完全中斷率為0.5，則需求部分中斷率為0.05。NIKOLOPOULOS等[49]在構建不同產品和服務的超額需求模型時引入了新冠疫情對需求影響的參數(shù)。因此，需求中斷程度也可以考慮以疫情對市場需求的敏感系數(shù)來表示。

1.2 模型假設

(1)只有在產能中斷結束后，制造商才能進行催交。

(2)催交率的大小代表加快生產的程度，催交率越高，催交成本也會增加。

(3)供應鏈各成員的提前期是已知且固定的。

(4)產能中斷率為1,代表完全中斷;產能中斷率為0.5,代表部分中斷。

(5)需求中斷程度以疫情對市場需求的敏感系數(shù)代替，疫情對市場需求的敏感系數(shù)為0.5,代表完全中斷;疫情對市場需求的敏感系數(shù)為0.05,代表部分中斷。

(6)由于產能中斷嚴重程度不同，當產能發(fā)生中斷時，制造商以特定的產能和成本運行。

(7)制造商和配送中心的運輸卡車成本和載重量都是相同的。

(8)產能中斷和需求中斷同一時間開始。

(9)政府補貼從供應鏈中斷時間開始。

(10)訂單實行“先進先出”原則。

(11)制造商的需求來源于配送中心的訂單。

(12)政府補貼與產能為正線性關系，存在政府補貼對產能敏感系數(shù)，補貼后新增產能一直存在。

(13)政府補貼與需求為正線性關系，存在政府補貼對市場需求的敏感系數(shù)。

(14)投資需要一定的時間才能成為新增生產能力，存在補貼產能生效等待時間。

(15)產能中斷只發(fā)生在制造商，需求中斷只發(fā)生在配送中心。

(16)政府補貼只能給制造商和配送中心其中一個對象進行補貼，以政府補貼比例代表補貼策略的選擇，政府補貼比例設置為0或1。

1.3 系統(tǒng)結構分析

供應鏈中斷的系統(tǒng)動力學模型包含原材料訂單數(shù)量子系統(tǒng)、產能中斷子系統(tǒng)、訂單數(shù)量子系統(tǒng)、政府補貼子系統(tǒng)、需求子系統(tǒng)、積壓訂單子系統(tǒng)、訂單履行子系統(tǒng)、催交子系統(tǒng)、運輸子系統(tǒng)以及價格、成本和利潤子系統(tǒng)。如圖1所示為模型的存量、流量和決策結構，制造商和配送中心均采用相同的政策結構圖表示，其中配送中心不考慮原材料庫存的存量和流量以及產能中斷子系統(tǒng)，且?guī)齑媸褂脭?shù)學的微分方程表示。

1.4 系統(tǒng)存量流量圖

為簡化模型，設M代表制造商，DC代表配送中心。M和DC政府補貼比例只能取1或者0,1代表存在政府補貼，0代表不存在政府補貼。且M政府補貼比例和DC政府補貼比例之和為1，表示政府補貼只給制造商和配送中心的一個進行補貼，以“天”為時間單位。

根據(jù)圖1，采用系統(tǒng)動力學專用軟件Vensim PLE建立政府補貼下供應鏈系統(tǒng)的存量流量圖，如圖2所示為制造商的系統(tǒng)存量流量圖，如圖3所示為配送中心的系統(tǒng)存量流量圖。

1.5 模型變量及方程式

本文所構建系統(tǒng)動力學模型的主要變量和方程式如表1所示，主要包括政府補貼子系統(tǒng)、需求與訂單履行子系統(tǒng)、積壓訂單子系統(tǒng)、產能中斷子系統(tǒng)、催交子系統(tǒng)、訂單數(shù)量子系統(tǒng)、原材料訂單數(shù)量子系統(tǒng)、運輸子系統(tǒng)、成本、價格和利潤子系統(tǒng)。其中i為1、2，分別表示M、DC，常量設置如表2所示。

表1 模型主要變量和方程式

續(xù)表1

續(xù)表1

表2 常量設置

續(xù)表2

續(xù)表2

續(xù)表2

2 仿真試驗研究

2.1 參數(shù)設置

新冠肺炎疫情對汽車企業(yè)的業(yè)績影響主要表現(xiàn)在產能和銷售額的下降[50]。根據(jù)國家工業(yè)和信息化部2020年3月份汽車工業(yè)經濟運行情況分析，隨著新冠肺炎疫情防控取得階段性成效，汽車企業(yè)加快復工復產，生產經營有序恢復，汽車市場逐步回暖，但產銷整體仍處于較低水平。而汽車行業(yè)是制造業(yè)的代表之一，汽車屬于疫情期間的低需求商品，符合研究對象要求。因此，本文以汽車供應鏈為仿真實驗研究對象。

由于疫情導致供應鏈中斷時間較長，庫存等積極措施只在危機開始時有所幫助，備用的供應商和分包設施也可能被認為效率較低[11]。通過對2020年1月～2020年8月期間關于運營和績效的分析表明：由于疫情導致的供應鏈中斷，冗余的彈性資產(庫存、分包能力、備用供應和運輸?shù)幕A設施)并沒有真正對企業(yè)產生幫助[51]。因此，伴隨著封閉隔離措施的升級，制造商儲備一定量的零部件等庫存可能是無效的。而且，部分制造商為了降低庫存成本會將備用零部件庫存放在同一個城市地價較低的其他區(qū)縣，這加劇了零部件供應的難度。

自2020年3月以來，歐盟各地政府實施的封鎖限制迫使多家車企工廠和展廳關閉，并導致潛在的購車者被隔離在家里，這些封鎖措施甚至迫使Lookers Plc公司等汽車經銷商關閉了12個工廠，并解雇了1 500名員工[52]。由此可知，疫情使汽車供應鏈出現(xiàn)了產能和需求的同時中斷，主要表現(xiàn)為潛在消費者被隔離而無法購買汽車，而企業(yè)由于員工無法正常上班、部分工廠關閉或者原材料庫存未能起到應有的風險防控效果，進而導致產能下降。

文獻[21]的模型仿真是以汽車為研究對象，參數(shù)設置上具有一定的代表性，在其原有參數(shù)設置基礎上進行修改，使仿真盡可能符合真實情況。參考文獻[14]的參數(shù)設置，中斷時間設為30天。制造商M和配送中心DC常量設置，如表2所示。通過設計8個中斷情境來分析供應鏈在配送中心DC和制造商M面臨完全和部分中斷時的行為，如表3所示。通過調節(jié)政府補貼比例，研究政府補貼對不同中斷情境下供應鏈恢復的影響。

表3 中斷和政府補貼情境設置

仿真初始時間設置為第800天，結束時間設置為第920天。假設第830天疫情暴發(fā)，產能中斷和需求中斷同時開始，而政府只能對制造商和配送中心其中之一進行補貼。第860天產能中斷結束且催交開始，第880天催交結束。

2.2 模型測試

為保證系統(tǒng)動力學模型的可靠性和真實性，需要從多種類型測試進行檢驗。模型測試主要是通過系統(tǒng)動力學仿真軟件Vensim PLE軟件進行的，該模型通過了Vensim PLE的量綱一致性測試。在靈敏度測試中，將政府補貼下DC市場需求設為400、450、500、550，觀察DC累計利潤的變化。如圖4所示，隨著DC市場需求的增大，DC累計利潤也逐漸增加，符合客觀規(guī)律。

為了使模型靈敏度測試更加準確，將DC采購成本增長率劃分為：DC采購成本無增長率、低增長率、中增長率以及高增長率，分別用0、0.3、0.5、0.8表示。通過DC采購成本增長率的變化觀察DC累計利潤的變化。如圖5所示，隨著DC采購成本增長率的升高，DC累計利潤相應逐漸減少，表明采購成本的增加將會導致供應鏈成員利潤的降低，這與CHEN等[53]結論一致。因此，模型通過了靈敏度測試，驗證了所構建的系統(tǒng)動力學模型有效。

2.3 仿真結果分析

2.3.1 需求部分中斷與產能中斷情境分析

S1和S2表示在需求部分中斷和產能部分中斷情境下不同補貼策略的選擇，而S3和S4表示在需求部分中斷和產能完全中斷情境下不同補貼策略的選擇。如圖6所示，在供應鏈中斷期間，S1比S2的M累計利潤高，并且呈逐漸上升的趨勢，在中斷結束后，S1上升的趨勢相比較S2更加明顯。說明在產能和需求部分中斷的情境下，從制造商角度，政府在進行補貼對象選擇時，補貼制造商比補貼配送中心恢復效果更好。

在供應鏈中斷期間，S3和S4的M累計利潤均不斷減少，但是S3比S4的減少幅度要更加緩和，中斷結束后，S3比S4的M累計利潤高且呈現(xiàn)上升的趨勢。這說明在產能完全中斷和需求部分中斷的情境下，從制造商角度，政府在進行補貼對象選擇時，補貼制造商比補貼配送中心恢復效果更好。如圖7所示，S1和S2的DC累計利潤均呈現(xiàn)上升趨勢，隨著時間推移，S1和S2的曲線趨向于一致。說明在產能和需求部分中斷情境下，從配送中心角度，政府在進行補貼對象選擇時，補貼制造商和配送中心恢復效果并沒有明顯區(qū)別。

在供應鏈中斷期間，S4比S3的DC累計利潤低，且S4的變化幅度要比S3明顯。隨著時間推移，S3和S4的DC累計利潤趨向于一致。說明在產能完全中斷和需求部分中斷情境下，從配送中心角度，政府補貼制造商更有利于供應鏈的恢復。

綜上所述，在需求部分中斷與產能中斷情境背景下，相比較補貼配送中心，補貼制造商更有利于提高供應鏈整體和各個成員的利潤，這證明了SAHA等[54]的結論。通過系統(tǒng)動力學模型比較有無補貼政策的供應鏈情境，得出政府不應該總是提供補貼以刺激需求來帶動供應鏈恢復，而且供應鏈成員并不是總受益于補貼政策，這與MENG等[55]的結論相一致。

2.3.2 需求完全中斷與產能中斷情境分析

S5和S6表示在需求完全中斷和產能部分中斷情境下不同補貼策略的選擇，而S7和S8表示在需求和產能完全中斷情境下不同補貼策略的選擇。如圖8所示，S5的M累計利潤呈下降趨勢，S6的M累計利潤增加且呈上升趨勢。說明在產能部分中斷和需求完全中斷情境下，從制造商角度，政府選擇補貼配送中心比補貼制造商的恢復效果好。在供應鏈中斷期間，S7和S8的M累計利潤不斷減少，中斷結束后，S8呈上升趨勢，S7呈下降趨勢。這說明在產能和需求完全中斷的情境下，從制造商角度，政府選擇補貼配送中心的恢復效果更好。

如圖9所示，在中斷開始時，S6的DC累計利潤略低于S5。但是隨著時間的推移，S6的DC累計利潤逐漸高于S5且處于上升趨勢，而S5的DC累計利潤不斷下降。這說明在產能部分中斷和需求完全中斷的情境下，從配送中心角度看，政府選擇補貼配送中心比補貼制造商的恢復效果好。在供應鏈中斷期間，S7和S8的DC累計利潤變化趨勢一致。中斷結束后，S8的DC累計利潤處于上升趨勢，S7的DC累計利潤逐漸減少。說明在產能和需求完全中斷情境下，政府補貼策略在一定時間后才能發(fā)揮恢復效果。從配送中心角度，政府選擇補貼配送中心比補貼制造商的恢復效果更好。

綜上所述，在需求完全中斷與產能中斷情境下，相比較補貼制造商，補貼配送中心更有利于提高供應鏈整體和各個成員的利潤。

3 結束語

鑒于以往研究沒有考慮到政府補貼策略在供應鏈恢復中的作用，結合疫情背景下供應鏈產能和需求同時中斷的情境，本文針對疫情期間的低需求產品，運用系統(tǒng)動力學建模方法，從供應鏈中斷視角研究政府補貼策略的選擇，分析了政府在進行補貼策略選擇時供應鏈成員累計利潤的變化規(guī)律。通過仿真實驗，得出以下結論：

(1)政府在進行補貼策略選擇時，應該考慮產能和需求中斷的程度，不同的中斷程度將導致政府補貼恢復的效果不同。

(2)在需求部分中斷與產能中斷情境下，相比較補貼配送中心，政府補貼制造商的恢復效果更好。

(3)在需求完全中斷與產能中斷情境下，相比較補貼制造商，政府補貼配送中心的恢復效果更好。

(4)政府補貼策略在需求和產能完全中斷情境下并不能立即發(fā)揮恢復效果。

在不同中斷情境下，不同的補貼策略選擇所產生的恢復效果不一致，產生差異的原因有多種可能。首先，由于制造業(yè)的工資較高，農村勞動力向城市遷移，這是哈里斯·托達羅模式的典型特征[56]。疫情下勞動力的市場需求出現(xiàn)了短缺現(xiàn)象，這主要是由于疫情的隔離措施導致了春節(jié)后大量農民工滯留在家中，而不同區(qū)域的風險等級以及防控程度不一樣又加劇了農民工“返工返崗”的難度。同時，疫情導致了大量企業(yè)倒閉尤其是低需求產品的制造業(yè)。失業(yè)率的升高以及收入的下降必然會抑制消費需求，尤其體現(xiàn)在非必需消費品。因此，在需求部分中斷與產能中斷情境下消費補貼難以發(fā)揮作用，而生產補貼則不同。政府對制造商采取生產補貼策略，有助于提高制造商的生產水平，并降低了失業(yè)率以及增加了人民的收入尤其是農村家庭，進而帶動了人民的整體消費水平。這為需求部分中斷和產能中斷情境下政府補貼制造商的恢復效果更好提供了一種可能的解釋。

其次，在政府補貼的情況下，當供應的彈性小于需求的彈性，政府從生產者補貼向需求端補貼的轉變能夠讓制造商和消費者受益更多，因為相對彈性的需求必然會顯著增加消費，從而提高企業(yè)的利潤。這為需求完全中斷與產能中斷情境下政府補貼配送中心的恢復效果更好提供了一種可能的解釋。最后，波特的國家競爭優(yōu)勢理論認為，一國的產業(yè)競爭優(yōu)勢取決于4個方面的因素：①要素條件(包括自然資源、人力資源、知識資源、資本資源和基礎設施等)、②需求條件(本國市場對該產業(yè)所提供產品、服務的需求大小)、③相關及支撐產業(yè)(上下游關聯(lián)產業(yè)是否有國際競爭力)、④企業(yè)戰(zhàn)略、結構及競爭對手(國內的競爭環(huán)境造就了公司在國際上的競爭能力)，以及機遇和政府對上述4個因素產生的外部影響[57]。供應鏈中斷情境下考慮政府補貼的恢復策略研究就是一個典型的案例，它展示了政府補貼政策在產能和需求不同中斷情境下發(fā)生的變化。在重商階段，政府補貼旨在影響要素條件和支撐產業(yè)。而在內需階段，補貼旨在重塑需求條件，以恢復疫情下低需求產品的市場規(guī)模，改變了疫情下人們的消費行為。

綜上所述，政府的補貼策略能夠為供應鏈恢復提供良好的環(huán)境。在新冠疫情背景下，供應鏈的恢復需要通過國家政策來調節(jié)供應和需求的協(xié)同效應。在制定政策時，政府有必要從系統(tǒng)的視角來分析疫情下低需求產品供應鏈產能和需求中斷的情境，這有助于供應鏈成員以最有效和最快的方式從事生產經營活動，從而在一定程度上避免了疫情所造成的中斷影響，進而推動企業(yè)的復工復產。

在未來，考慮到像新冠疫情這樣的全球性突發(fā)事件的影響，政府補貼的供應鏈恢復策略應該研究更復雜的供應鏈網絡，而本文只采用了二級供應鏈網絡，難免存在不足。本文所采用的數(shù)據(jù)是參考以往學者的研究設定的，未來的研究可以考慮從特定供應鏈收集真實數(shù)據(jù)，從而進行全面的實證研究，通過真實案例，更有利于供應鏈恢復策略制定的科學化。