摘" 要:電子商務(wù)作為一種新的經(jīng)濟(jì)形態(tài),如今在提升區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)力并獲得優(yōu)質(zhì)資源方面發(fā)揮重要作用,通過(guò)電商渠道購(gòu)買農(nóng)產(chǎn)品為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)提供了新的發(fā)展空間。而農(nóng)產(chǎn)品以其特有屬性,加上直播供應(yīng)鏈的獨(dú)特性,使供應(yīng)鏈體系復(fù)雜化。文章對(duì)農(nóng)產(chǎn)品直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行分層歸類,并對(duì)構(gòu)建農(nóng)產(chǎn)品直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià)、分析和預(yù)警,運(yùn)用DEMATEL探討因素之間的相互作用,建立因素的“原因—結(jié)果”歸集,并依據(jù)因素的原因度和中心度對(duì)因素的權(quán)重進(jìn)行修正,界定其在系統(tǒng)中關(guān)鍵綜合重要度的優(yōu)先改善順序,基于ABC分類法分析直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素,最后以某農(nóng)產(chǎn)品直播電商作為算例進(jìn)行驗(yàn)證。
關(guān)鍵詞:直播電商;農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈;風(fēng)險(xiǎn)指數(shù);DEMATEL;ABC分析法
中圖分類號(hào):F713.365" " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A" " DOI:10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.17.030
Abstract: E-commerce, as a new form of economy, plays an important role in enhancing regional competitiveness and acquiring high-quality resources. Purchasing agricultural products through e-commerce channels provides new development space for rural economies. However, due to the unique attributes of agricultural products and the complexity of the live streaming supply chain, the supply chain system becomes more complicated. In this article, the risk factors of the agricultural product live streaming e
-commerce supply chain are classified into hierarchies, and a risk index for evaluating, analyzing, and warning the agricultural product live streaming e-commerce supply chain is constructed. DEMATEL is used to explore the interaction between factors, establish the \"cause-effect\" collection of factors, and modify the weight of factors based on their degree of cause and centrality to define the priority improvement sequence of their key comprehensive importance in the system. Based on the ABC classification method, the key factors of the live streaming e-commerce supply chain risk are analyzed, and a case of a certain agricultural product live streaming e-commerce is used for verification.
Key words: live steam e-commerce; the supply chain of agricultural; risk index; DEMATEL; ABC analysis method
0" 引" 言
直播電商的興起給消費(fèi)者帶來(lái)了更加便捷的購(gòu)物體驗(yàn),也為企業(yè)帶來(lái)了更多的銷售機(jī)會(huì)。隨著直播電商市場(chǎng)的不斷擴(kuò)大,直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)也日益凸顯。直播電商供應(yīng)鏈作為電子商務(wù)發(fā)展的風(fēng)口,其發(fā)展水平測(cè)度與評(píng)價(jià)受到學(xué)術(shù)及實(shí)業(yè)界的廣泛關(guān)注。目前的研究主要集中在供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)、電商供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)、直播電商問(wèn)題研究等方面,具體表現(xiàn)如下:供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)主要關(guān)注供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)重要性及分類等,如William Ho et al[1],F(xiàn)aisal Aqlan et al[2],Wicliam Ho et al[1], John R et al[3], George Baryannis et al[4],Ritesh Ojha et al[5]主要研究?jī)?nèi)容為供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、預(yù)測(cè)、應(yīng)對(duì)等,此外,對(duì)供應(yīng)鏈的可持續(xù)性、數(shù)字化風(fēng)險(xiǎn)等也有涉及。丁維羚[6]和程旖旎[7]著重探討供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、影響并測(cè)評(píng)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)。電商供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)研究中,L Ruiz Garcia et al[8],Xueli Ma et al[9],Zhenguo Liu et al[10],Wang Y D et al[11],Chong Wang et al[12],Yang H X[13]集中于供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)機(jī)制、配送與物流研究、信息技術(shù)支持研究等方面,在農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)問(wèn)題中也提出了許多有益的結(jié)論。但在農(nóng)產(chǎn)品直播供應(yīng)鏈研究中較少提及。直播電商問(wèn)題研究,主要集中在商家與消費(fèi)者信任度方面。如Apiradee Wongkitrungrueng et al[14],Lele Kang et al[15],Wilm Fecke et al[16],張楠楠[17]、孫笑然等[18]、王運(yùn)昌等[19],主要關(guān)注于消費(fèi)者行為研究、直播內(nèi)容研究、社交媒體營(yíng)銷等方面,而從農(nóng)產(chǎn)品的角度探討直播電商的內(nèi)部運(yùn)作風(fēng)險(xiǎn)機(jī)制,文獻(xiàn)中較少涉及。
綜上所述,目前在供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)、電商供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)、直播電商問(wèn)題的研究角度廣泛,總結(jié)發(fā)現(xiàn)有以下幾點(diǎn)問(wèn)題:(1)對(duì)直播電商及供應(yīng)鏈發(fā)展的研究,研究指標(biāo)的選擇及方法多樣,但大部分文獻(xiàn)對(duì)研究指標(biāo)間相互作用機(jī)理較少考慮。從系統(tǒng)工程角度考慮,影響系統(tǒng)的各個(gè)因素間應(yīng)是相互交叉影響的,因素間存在原因—結(jié)果關(guān)系。(2)在對(duì)直播電商的研究中,鮮少有從農(nóng)產(chǎn)品直播電商供應(yīng)鏈運(yùn)作風(fēng)險(xiǎn)或預(yù)警的角度,挖掘影響農(nóng)產(chǎn)品直播電商供應(yīng)鏈運(yùn)作的關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素。(3)直播電商的研究中,研究對(duì)象主要集中在商家與消費(fèi)者、工業(yè)產(chǎn)品,較少展開對(duì)農(nóng)戶、農(nóng)產(chǎn)品的研究。而隨著直播電商的發(fā)展與市場(chǎng)的成熟,下沉市場(chǎng)研究對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的渠道開拓具有重要價(jià)值。為此,本文在現(xiàn)有研究文獻(xiàn)的成果基礎(chǔ)上,選取農(nóng)產(chǎn)品直播電商供應(yīng)鏈為例,直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)因素體系的構(gòu)建依據(jù)FMEA思想,借助于指數(shù)建立其評(píng)價(jià)分析與預(yù)警模型,因素之間的相互作用關(guān)系程度借助DEMATEL法進(jìn)行,由于直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)因素之間是相互交叉、相互影響的,故依據(jù)因素的原因度和中心度對(duì)各個(gè)因素的權(quán)重進(jìn)行修正,根據(jù)各要素的關(guān)鍵綜合重要度大小確定優(yōu)先改進(jìn)順序,以ABC法的分類思路確定直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素。
本文研究現(xiàn)實(shí)意義為:(1)提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)。通過(guò)研究直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn),可以幫助企業(yè)更加清晰的認(rèn)識(shí)到風(fēng)險(xiǎn)的存在和威脅,從而提高企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)。(2)降低風(fēng)險(xiǎn)成本。通過(guò)對(duì)直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的分析和評(píng)估,可以幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)直播風(fēng)險(xiǎn)采取相應(yīng)的措施,降低風(fēng)險(xiǎn)成本,提高經(jīng)營(yíng)效益。(3)提高供應(yīng)鏈效率。通過(guò)優(yōu)化供應(yīng)鏈管理,可以提高供應(yīng)鏈效率,縮短供應(yīng)鏈的響應(yīng)時(shí)間,提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。(4)加強(qiáng)合作伙伴管理。通過(guò)加強(qiáng)與供應(yīng)商和物流企業(yè)的合作,可以提高供應(yīng)的穩(wěn)定性和可靠性,減少風(fēng)險(xiǎn)。總之,本文的研究成果可以為直播電商企業(yè)提供有效的管理思路和措施,幫助企業(yè)更好的應(yīng)對(duì)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn),提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力和經(jīng)營(yíng)效益。
1" 直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)及其影響因素分析
1.1" 風(fēng)險(xiǎn)與直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)
風(fēng)險(xiǎn)即目的和成果之間的不確定性或危險(xiǎn)發(fā)生的可能性及后果。直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)是由直播電商企業(yè)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中,由直接或間接問(wèn)題而造成損失的總稱,表現(xiàn)為直接和間接損失。直接損失表現(xiàn)為流量引流成本的增加或企業(yè)銷售額下降造成的企業(yè)整體利潤(rùn)的下降;間接損失表現(xiàn)為平臺(tái)或店鋪流量遷移、流失、信譽(yù)度降低等失去銷售、增值機(jī)會(huì)。由此可見,直播電商供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)問(wèn)題會(huì)對(duì)企業(yè)的盈利能力和持續(xù)運(yùn)營(yíng)產(chǎn)生威脅,隨即產(chǎn)生直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)。因此,直播電商供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)即直播電商供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)損失發(fā)生的可能性。
1.2" 直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)影響因素分析
基于現(xiàn)有文獻(xiàn),直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)影響因素眾多且各不相同,不同學(xué)者識(shí)別直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)因素集合中同質(zhì)化與差異化并存。究其原因有三:一是研究者認(rèn)識(shí)上的差異;二是研究對(duì)象本身的差異;三是識(shí)別方法上的差異。為盡量避免識(shí)別因素的差異化,參考故障模式及影響分析法(Failure Mode and Effect Analysis,F(xiàn)MEA)的分層思想,整理直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的影響因素。
FMEA廣泛應(yīng)用于制造企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量和可靠性的提升中。依據(jù)FMEA法思路,識(shí)別直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)因素步驟為:首先,進(jìn)行過(guò)程識(shí)別。從宏觀、微觀兩個(gè)角度考慮,將直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)視為產(chǎn)品系統(tǒng),將直播電商供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)過(guò)程風(fēng)險(xiǎn)視為子系統(tǒng),風(fēng)險(xiǎn)形成過(guò)程中的階段視為各個(gè)零件,由上到下系統(tǒng)性識(shí)別直播電商供應(yīng)鏈經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的影響因素。其次,設(shè)置因素分解結(jié)尾規(guī)則。為方便計(jì)算分析,在此參考BOM分解思路,規(guī)定只要因素可測(cè)即結(jié)尾。其層次結(jié)構(gòu)如圖1所示,具體內(nèi)容如下:
2" 直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)及其預(yù)警模型
2.1" 直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)
由于影響直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的因素眾多,其中既有客觀的定量化數(shù)據(jù),也有一定量的主觀定性指標(biāo)。為方便統(tǒng)一評(píng)價(jià)度量,參照綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)的常用度量方法,諸如指數(shù)或度加以表示。為此對(duì)直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)度量界定為(Live-E Commerce Supply Chain Risk Index,ECRI)。定義為:ECRI是直播電商供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)損失可能性大小的綜合度量指標(biāo),反映影響直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)各因素的綜合影響程度。
2.2" 建立直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)測(cè)算模型
2.3" 建立直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型
在直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量后,應(yīng)依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)等級(jí)進(jìn)行識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。為此,依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)管理和應(yīng)急管理理論,設(shè)計(jì)直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制,對(duì)于某一特定行業(yè)的直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警臨界值確定,可采用專家法或統(tǒng)計(jì)分析法取得。
3" 基于DEMATEL的農(nóng)產(chǎn)品直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度
直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的度量與預(yù)警的直接目的是:識(shí)別關(guān)鍵因素并改善。提升直播電商供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)效率,降低直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)。目前,眾多直播電商企業(yè)對(duì)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別與改進(jìn)主要是基于運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的評(píng)價(jià),實(shí)施直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警是建立在直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的調(diào)查與評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上,在確定優(yōu)先改進(jìn)因素時(shí),一般是基于數(shù)據(jù)的得分高或權(quán)重大等條件作為優(yōu)先改進(jìn)的依據(jù),并未對(duì)各因素的性質(zhì)和屬性進(jìn)行識(shí)別和判斷,往往導(dǎo)致改進(jìn)后運(yùn)營(yíng)效果不明顯的現(xiàn)象。決策試驗(yàn)與評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)法(Decision Making and Trial Evaluation Laboratory,DEMATEL)作為一種便捷的因素屬性識(shí)別方法得到了廣泛應(yīng)用。在此基于DEMATEL法實(shí)施直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)分析。
3.1" DEMATEL法基本思想
DEMATEL法是美國(guó)Battelle實(shí)驗(yàn)室學(xué)者A Gabus和E Fontela提出的解決復(fù)雜系統(tǒng)的系統(tǒng)方法論,該方法應(yīng)用圖論和矩陣工具,因素間關(guān)系用帶權(quán)重值的有向圖表示,并建立相對(duì)應(yīng)的矩陣描述因素相互作用大??;通過(guò)規(guī)范化后的直接影響矩陣得到綜合影響矩陣,得到各因素的影響度、被影響度、原因度、中心度,依據(jù)原因度將系統(tǒng)的影響因素分為原因因素和結(jié)果因素;在復(fù)雜系統(tǒng)的改進(jìn)中,DEMATEL法強(qiáng)調(diào)優(yōu)先改善原因因素,考慮根據(jù)因素的重要度確定優(yōu)先改進(jìn)順序,是一種較為有效的系統(tǒng)化綜合分析方法。
3.2" 基于DEMATEL的直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)因素“原因—結(jié)果”分析
由直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)因素“原因—結(jié)果”分析發(fā)現(xiàn),各個(gè)要素承擔(dān)的屬性不盡相同,同時(shí)在改善效果的評(píng)價(jià)中,原因因素的改進(jìn)作用較大;各個(gè)因素在影響直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)重要程度方面,也不是僅由其權(quán)重大小體現(xiàn)。故運(yùn)用DEMATEL可快速識(shí)別各個(gè)影響因素的屬性、重要性,從而為商家進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警提供重要參考依據(jù)。因此,改善影響因素的作用,進(jìn)而實(shí)施電商風(fēng)險(xiǎn)的有效防范,要識(shí)別區(qū)分各不同要素對(duì)應(yīng)屬性和重要程度。
3.3" 確立各因素的相對(duì)重要度及優(yōu)先改善順序
因素的重要性程度界定比原因度大小更能成為企業(yè)管理者信服的依據(jù)。而現(xiàn)有常用的重要性程度測(cè)算方法,主要有:AHP法的權(quán)重、DEMATEL法的中心度等,以上均是假定因素間相互獨(dú)立而建立的評(píng)價(jià)方法。但實(shí)際上評(píng)價(jià)體系中各要素是相互關(guān)聯(lián)的,因此更加準(zhǔn)確地界定因素的重要度,反映其在系統(tǒng)中的地位并考慮因素間相互影響的相對(duì)重要度是非常必要的。
原因因素的屬性特征,決定了在對(duì)綜合系統(tǒng)的改進(jìn)中,必須重視原因因素的改善。為此,在對(duì)直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)防范時(shí)考慮的因素改善順序,主要是根據(jù)原因因素的KPI值大小進(jìn)行排列??紤]到不同系統(tǒng)直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)影響要素眾多,為更加精準(zhǔn)并高效的實(shí)現(xiàn)效益,參考ABC分類法的“80/20”原則進(jìn)行,引入累計(jì)KPI%值,若累計(jì)KPI%∈0,80的因素稱為A類關(guān)鍵因素,必須優(yōu)先改善;KPI%∈80,90的因素稱為B類次關(guān)鍵因素,必須重點(diǎn)關(guān)注;KPI%∈90,100的因素稱為C類一般因素,應(yīng)適當(dāng)注意。
4" 算例分析
某地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品依靠直播開拓了大量的銷售渠道,銷售可觀,但在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中也出現(xiàn)了一些諸如斷貨、退換貨、直播方面的問(wèn)題。該農(nóng)產(chǎn)品企業(yè)為有效控制其直播供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn),首先依據(jù)電商經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)綜合指標(biāo)設(shè)計(jì)出直播電商供應(yīng)鏈經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)卷,采用線上問(wèn)卷星與線下發(fā)布形式,共獲得問(wèn)卷400份,其中有效問(wèn)卷368份,有效問(wèn)卷回收率為92%。根據(jù)ECRI測(cè)算模型,并依據(jù)行業(yè)資料及參考專家意見,確定權(quán)重值分別為:0.25,0.2,0.15,0.15,0.25(樣本基本統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)略),最后計(jì)算ECRI為:
根據(jù)計(jì)算結(jié)果分析,現(xiàn)階段該農(nóng)產(chǎn)品直播企業(yè)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)處于Ⅰ級(jí)低風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),為使風(fēng)險(xiǎn)降低到最低水平,仍有必要挖掘降低直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素,并提出相應(yīng)措施。
考慮企業(yè)的實(shí)際運(yùn)營(yíng)情況,分析直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)各影響因素的關(guān)系水平,并廣泛征求企業(yè)管理者和行業(yè)專家的建議后,確定各因素之間的影響關(guān)系取值,并繪制直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)影響因素關(guān)系非負(fù)權(quán)有向圖如圖2所示。
圖3顯示,原因因素的Yn、Zn、KPI指標(biāo)在排序上存有一定差異,分析可知:KPI值更接近企業(yè)運(yùn)營(yíng)實(shí)際,根據(jù)KPI值得出A類關(guān)鍵因素為:A54(組織管理風(fēng)險(xiǎn)),A52(平臺(tái)信譽(yù)),A32(第三方物流),A42(信息追溯),A36(配送)5個(gè)因素。直播電商企業(yè)供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)過(guò)程中為有效控制風(fēng)險(xiǎn),需著重注意以上5個(gè)因素并制定預(yù)防措施,即加強(qiáng)選品團(tuán)隊(duì)和直播人員的選擇,加強(qiáng)溝通,提高主播個(gè)人信譽(yù)影響力;提高售后服務(wù)的及時(shí)性;商家在選擇直播平臺(tái)時(shí),著重參考平臺(tái)的信譽(yù);對(duì)第三方物流的外包要著重考慮第三方物流的綜合實(shí)力;農(nóng)產(chǎn)品的信息追溯對(duì)消費(fèi)者來(lái)說(shuō)很重要,商家可從產(chǎn)品的信息追溯方面考慮;物流的下游配送環(huán)節(jié)要加強(qiáng)配送服務(wù)、配送路徑優(yōu)化,提高配送效率。
5" 結(jié)束語(yǔ)
綜上所述,本文在對(duì)直播電商供應(yīng)鏈經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)這一復(fù)雜系統(tǒng)影響因素的識(shí)別中,嘗試性引入系統(tǒng)工程中FMEA逐層分解的思想,從微觀、宏觀兩大層面界定,形成直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的原材料供應(yīng)環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)、生產(chǎn)加工環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)、物流儲(chǔ)運(yùn)環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)、信息技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和直播運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)三個(gè)維度,每一維度再進(jìn)行逐層細(xì)分直到可測(cè)度;在對(duì)直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度方面,嘗試性的設(shè)計(jì)出可測(cè)度的指標(biāo)ECRI測(cè)算模型;為有效實(shí)施直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)防范,基于DEMATEL法對(duì)直播電商供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)各因素進(jìn)行“原因—結(jié)果”屬性界定,綜合考慮原因度與中心度提出一種相對(duì)較為客觀的,既反映因素在整個(gè)系統(tǒng)體系中的重要程度,又兼顧其對(duì)其它因素影響程度的綜合重要度KPI,并以原因因素的綜合重要度劃分為A、B、C三類因素;最后以算例分析方式驗(yàn)證了該方法的可行性。此方法從一定程度上解決了針對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的因素分析中,由于缺乏系統(tǒng)性而漏項(xiàng)、忽視因素間的相互關(guān)系、從單一準(zhǔn)則考慮而導(dǎo)致問(wèn)題解決缺乏有效性等方面的不足,不僅可為更好識(shí)別與防范直播電商供應(yīng)鏈經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)提供參考,也為其它管理問(wèn)題的解決提供一種解決思路。
參考文獻(xiàn):
[1]" WILLIAM HO, et al. Supply chain risk management: A literature review[J]. International Journal of Production Research, 2015,53(16):5031-5069.
[2]" FAISAL AQLAN, SARAH S LAM. Supply chain risk modelling and mitigation[J]. International Journal of Production Research, 2015,53(18):5640-5656.
[3]" JOHN R, MACDONALD CHRISTOPHER W, ZOBEL STEVEN A MELNYK, et al. Supply chain risk and resilience: Theory building through structured experiments and simulation[J]. International Journal of Production Research, 2018(56):12.
[4]" GEORGE BARYANNIS, SAHAR VALIDI, SAMIR DANI, et al. Supply chain risk management and artificial intelligence: State of the art and future research directions[J]. International Journal of Production Research, 2019,57(8):2179-2202.
[5]" RITESH OJHA, ABHIJEET GHADGE, MANOJ KUMAR TIWARI, et al. Bayesian network modelling for supply chain risk propagation[J]. International Journal of Production Research, 2018,56(17):5795.
[6] 丁維羚. 企業(yè)供應(yīng)鏈管理風(fēng)險(xiǎn)分析與預(yù)警探究[J]. 科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào),2013(14):185-186.
[7] 程旖旎. 供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理問(wèn)題及對(duì)策探析[J]. 物流工程與管理,2016,38(2):56-57.
[8]" L RUIZ-GARCIA, G STEINBERGER, M ROTHMUND. A model and prototype implementation for tracking and tracing agricultural batch products along the food chain[J]. Food Control, 2008,21(2):112-121.
[9]" XUELI MA, et al. Coordinating a three-echelon fresh agricultural products supply chain considering freshness-keeping effort with asymmetric information[J]. Applied Mathematical Modelling, 2019,67(3):337-356.
[10]" ZHENGUO LIU, et al. Three stage game research of dual-channel supply chain of fresh agricultural products under consumer preference[J]. Int. J. of Computing Science and Mathematics, 2018,9(1):48-57.
[11]" WANG Y D, LAN H. Fresh agricultural products supply chain in the e-commerce environment vulnerability model[R]. New York: IEEE, 2015:102-107.
[12]" CHONG WANG, XU CHEN. Option pricing and coordination in the fresh produce supply chain with portfolio contracts[J]. Annals of Operations Research, 2017,248(1-2):471-491.
[13]" YANG H X. Research on the quality and safety issue of fresh agricultural products in perspective of supply chain management[M]. Berlin: Springer-verlag, 205:1621-1625.
[14]" APIRADEE WONGKITRUNGRUENG, NUTTAPOL ASSARUT. The role of live streaming in building consumer trust and engagement with social commerce sellers[J]. Journal of Business Research, 2018,117(2):543-556.
[15]" LELE KANG, XIANG WANG, CHUAN-HOO TAN, et al. Understanding the antecedents and consequences of live-chat use in e-commerce context[C] // International Conference on HCI in Business HCIB, 2014:504-515.
[16]" WILM FECKE, MICHAEL DANNE, OLIVER MUSSHOFF. E-commerce in agriculture—The case of crop protection product purchases in a discrete choice experiment[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2018(151):126-135.
[17] 張楠楠. “直播+”形態(tài)下電商直播問(wèn)題的研究[J]. 經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊,2019(1):146,170.
[18] 孫笑然,陳明明. 電商直播營(yíng)銷效果分析[J]. 福建茶葉,2019,41(9):27.
[19] 王運(yùn)昌,楊柳. “直播+電商”營(yíng)銷模式的困境與對(duì)策[J]. 現(xiàn)代營(yíng)銷,2018(6):58.