摘" 要：為有效防止突發(fā)事件對應(yīng)急供應(yīng)鏈造成的負(fù)面影響，提出一種基于云模型的應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性評價方法?；趹?yīng)急供應(yīng)鏈特征分析，建立應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性評價指標(biāo)體系。采用層次分析法計算指標(biāo)的主觀權(quán)重，熵權(quán)法計算指標(biāo)的客觀權(quán)重，最終計算各評價指標(biāo)的綜合權(quán)重，并采用綜合云方法計算應(yīng)急供應(yīng)鏈各指標(biāo)的云特征參數(shù)，然后通過MATLAB構(gòu)建云模型并繪制特征云圖得到韌性評價等級。最后對A市應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性進行實例分析，結(jié)果表明：A市應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性偏低，其中保障能力韌性一般，而信息系統(tǒng)韌性、運作系統(tǒng)韌性與風(fēng)險預(yù)警能力韌性普遍較低。

關(guān)鍵詞：應(yīng)急供應(yīng)鏈；云模型；供應(yīng)鏈韌性；韌性評價

" 中圖分類號：F274" " 文獻標(biāo)志碼：A" " DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2025.07.030

Abstract： In order to effectively prevent the negative impact of emergencies on the emergency supply chain， a cloud-based model resilience evaluation method for emergency supply chain was proposed. Based on the analysis of the characteristics of the emergency supply chain， an evaluation index system for the resilience of the emergency supply chain was established. The analytic hierarchy process is used to calculate the subjective weight of the index， the entropy weight method is used to calculate the objective weight of the index， and finally the comprehensive weight of each evaluation index is calculated， and the cloud characteristic parameters of each index of the emergency supply chain are calculated by using the comprehensive cloud method， and then the cloud model is constructed by MATLAB and the characteristic cloud map is drawn to obtain the resilience evaluation level. Finally， the case study of the resilience of the emergency supply chain in City A shows that the resilience of the emergency supply chain in City A is low， among which the resilience of the support capacity is average， while the resilience of the information system， the resilience of the operation system and the resilience of risk early warning are generally low.

Key words： emergency supply chain; cloud model; supply chain resilience; toughness evaluation

0" 引" 言

近年來，隨著全球持續(xù)變暖，自然災(zāi)害、極端天氣等突發(fā)事件頻發(fā)，對人類的居住環(huán)境和生命安全造成了嚴(yán)重的威脅[1]。據(jù)全球災(zāi)害數(shù)據(jù)平臺顯示，2013—2022年期間，全球發(fā)生3 571次自然災(zāi)害，超過13億人受影響，超過16萬人死亡或失蹤，直接經(jīng)濟損失超過15 666.4億美元。且2020年以來，全球受到新冠肺炎疫情的影響，應(yīng)急供應(yīng)鏈面臨著更加嚴(yán)峻的風(fēng)險。而自然災(zāi)害以及公共衛(wèi)生事件突發(fā)時，由于基礎(chǔ)設(shè)施破壞、道路損毀等不可抗力因素，應(yīng)急物資很難快速抵達受災(zāi)區(qū)域，對應(yīng)急救援工作造成了極大的阻礙。而提升應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性能使系統(tǒng)抵御突發(fā)事件帶來的沖擊和負(fù)面影響。因此，構(gòu)建應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性評價指標(biāo)體系，尋找關(guān)鍵影響因素，對于應(yīng)對突發(fā)事件、加快物資運輸、提高救援效率具有重要現(xiàn)實意義。

早期有關(guān)應(yīng)急供應(yīng)鏈的研究主要集中在供應(yīng)過程中的效率問題，以及物資運輸過程中的路徑優(yōu)化問題。現(xiàn)在的研究則更應(yīng)該關(guān)注應(yīng)急供應(yīng)鏈的韌性。供應(yīng)鏈韌性的概念在1973年被首次提出，Holling[2]認(rèn)為供應(yīng)鏈韌性是系統(tǒng)在遭受外界沖擊時，仍能夠保持原來狀態(tài)或快速恢復(fù)的能力。而關(guān)于供應(yīng)鏈韌性的定義，學(xué)術(shù)界至今尚未達成統(tǒng)一的定義。Pettit et al.[3]將韌性定義為脆弱性和恢復(fù)能力構(gòu)成的平衡狀態(tài)。李維安等[4]認(rèn)為具有良好韌性的供應(yīng)鏈，能在沖擊和中斷發(fā)生時，具有核心能力的企業(yè)迅速調(diào)整組織結(jié)構(gòu)，靈活統(tǒng)籌企業(yè)資源以快速適應(yīng)環(huán)境變化，及時響應(yīng)顧客需求并恢復(fù)供應(yīng)狀態(tài)?？偨Y(jié)前人關(guān)于供應(yīng)鏈韌性的定義并結(jié)合應(yīng)急供應(yīng)鏈的特點，本文將重點關(guān)注應(yīng)急供應(yīng)鏈在遭受外部沖擊、突發(fā)事件等不可預(yù)見的風(fēng)險時，能夠快速適應(yīng)并恢復(fù)正常運作的能力。

對于供應(yīng)鏈韌性評價方法的研究較為豐富，樊雪梅等[5]運用解釋結(jié)構(gòu)模型（ISM）結(jié)合熵權(quán)-TOPSIS法構(gòu)建企業(yè)供應(yīng)鏈韌性評價模型。王鑫逸[6]運用改進層次法確定指標(biāo)權(quán)重，并建立制造業(yè)供應(yīng)鏈韌性的可拓優(yōu)度評價模型對制造業(yè)供應(yīng)鏈韌性進行評價。錢存華等[7]利用DEMATEL-ISM模型找出影響應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性的16個因素并進行層次分級，從而找出影響韌性的關(guān)鍵因素。

前人所用評價方法受主觀因素影響較大，而云模型在進行綜合評價時，可以充分考慮到評價對象的各方面性質(zhì)，同時最大程度上弱化主觀性，避免主觀性引起的模糊性，在解決模糊性和隨機性較強的綜合評價問題上具有一定的優(yōu)越性[8]，因此被國內(nèi)外學(xué)者廣泛應(yīng)用于綜合評價。胡燦燦等[9]利用云模型對城市內(nèi)澇治理的總體狀況進行評價。閆軍等[10]基于熵權(quán)和云模型理論，對區(qū)域物流指數(shù)綜合評價。本文借鑒前人經(jīng)驗，建立云模型完成對應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性的評價。

" 綜上所述，在現(xiàn)有應(yīng)急供應(yīng)鏈的研究中，多數(shù)集中在應(yīng)急物資配送路徑優(yōu)化和運送效率問題上，而后擴展到應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性的形成機制以及測度理論?，F(xiàn)有研究雖然對供應(yīng)鏈韌性的評價研究較為豐富，但對于應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性的研究較少。因此本文借鑒前人關(guān)于供應(yīng)鏈韌性以及應(yīng)急供應(yīng)鏈的研究，在對應(yīng)急供應(yīng)鏈分析的基礎(chǔ)上，提出基于云模型的應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性評價方法，該方法首先通過層次分析法（AHP）和熵權(quán)法計算應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性影響因素的主客觀組合權(quán)重，并通過云模型計算實例中各評價指標(biāo)的韌性等級，最終實現(xiàn)應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性合理評價。

1" 應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性指標(biāo)體系分析

1.1" 應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性指標(biāo)的篩選

" 應(yīng)急供應(yīng)鏈具有傳統(tǒng)供應(yīng)鏈的特征，同時具有不確定性、突發(fā)性、弱經(jīng)濟性等獨有的特征[11]。因此在建立應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性評價指標(biāo)體系時，供應(yīng)鏈韌性評價的指標(biāo)體系具有一定的指導(dǎo)意義。梳理現(xiàn)有文獻，并考慮到應(yīng)急供應(yīng)鏈的特點，最終從應(yīng)急供應(yīng)鏈保障能力、應(yīng)急供應(yīng)鏈信息系統(tǒng)、應(yīng)急供應(yīng)鏈運作系統(tǒng)、應(yīng)急供應(yīng)鏈風(fēng)險預(yù)警能力4個方面建立應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性評價指標(biāo)體系，如表1所示。

1.2" 應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性指標(biāo)權(quán)重計算

AHP是常見且實用的一種有效多準(zhǔn)則決策方法，能將定性問題定量化。熵權(quán)法是在客觀條件下進行評價時盡可能避免各因素權(quán)重的主觀性，從而得到更為準(zhǔn)確客觀的指標(biāo)權(quán)重。在評價研究中，經(jīng)常將兩種方法結(jié)合使用，既能反映決策者的意見和偏好，又能反映從數(shù)據(jù)中得到的客觀評價。因此，本文首先采用AHP計算各評價指標(biāo)主觀權(quán)重，后采用熵權(quán)法得出各評價指標(biāo)客觀權(quán)重，最后對所得主觀權(quán)重與客觀權(quán)重求取平均值，所得結(jié)果即最終組合權(quán)重。

1.2.1" AHP計算主觀權(quán)重

3" 基于云模型的應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性評價實例研究

3.1" A市應(yīng)急供應(yīng)鏈概況

2021年7月，特大暴雨突襲A市。這場暴雨是A市自有氣象記錄以來罕見的降雨事件之一，造成了嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害。據(jù)氣象部門數(shù)據(jù)顯示，部分地區(qū)的降雨量達到了200毫米以上，甚至某些地區(qū)超過了600毫米，暴雨導(dǎo)致城市排水系統(tǒng)癱瘓，內(nèi)澇嚴(yán)重，交通癱瘓，部分地區(qū)甚至出現(xiàn)了嚴(yán)重的水浸情況，影響了當(dāng)?shù)鼐用竦纳詈桶踩?。在?zāi)害發(fā)生后，引起了社會各界的關(guān)切和援助，政府及時啟動了抗洪救災(zāi)應(yīng)急預(yù)案，投入大量救援力量。然而，道路受到嚴(yán)重的破壞，多種交通方式無法進行，導(dǎo)致物資運輸效率低下；且通訊基站遭到破壞導(dǎo)致無法及時傳送需求信息，應(yīng)急供應(yīng)鏈無法順利運作。因此，在災(zāi)害背景下，研究A市應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性具有重要現(xiàn)實意義。

3.2" 應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性指標(biāo)權(quán)重計算

" 邀請5位行業(yè)專家對指標(biāo)體系進行打分，并根據(jù)1.2所介紹應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性指標(biāo)權(quán)重的計算，按照式（2）至式（9）計算得出評價指標(biāo)的權(quán)重，如表2所示。

3.3" 確定評價指標(biāo)云與評價綜合云特征參數(shù)

按照應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性評價云模型的步驟，邀請10位行業(yè)內(nèi)研究人員和專家對編制的問卷進行打分，并對問卷數(shù)據(jù)進行按照上文公式（11）至式（13）進行處理。通過計算確定A市應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性評價指標(biāo)云的數(shù)字特征參數(shù)，如表3所示。

3.4" 評價結(jié)果分析

通過計算，得到各部分韌性評價綜合云的云模型參數(shù)分別為應(yīng)急供應(yīng)鏈保障能力韌性59.721 5，3.787 6，0.827 5、應(yīng)急供應(yīng)鏈信息系統(tǒng)韌性47.851 5，4.802 6，0.481 7、應(yīng)急供應(yīng)鏈運作系統(tǒng)韌性29.079 2，2.481 1，0.775 7、應(yīng)急供應(yīng)鏈風(fēng)險預(yù)警能力韌性49.346 3，2.461 2，0.564 9。分析MATLAB生成評價綜合云圖與基準(zhǔn)云圖對比可知：A市應(yīng)急供應(yīng)鏈保障能力韌性評價綜合云（見圖4）的評分范圍為50～70，云滴多匯集在韌性水平較低和韌性水平一般的評價標(biāo)準(zhǔn)云之間，由此判斷保障能力韌性水平一般；A市應(yīng)急供應(yīng)鏈信息系統(tǒng)韌性評價綜合云（見圖5）的評分范圍為40～60，多數(shù)云滴匯集在韌性水平較低的評價標(biāo)準(zhǔn)云區(qū)間內(nèi)。由此判斷信息系統(tǒng)韌性水平較低；A市應(yīng)急供應(yīng)鏈運作系統(tǒng)韌性評價綜合云（見圖6）的評分范圍為20～40，多數(shù)云滴匯集在韌性水平低和韌性水平較低的評價標(biāo)準(zhǔn)云區(qū)間之內(nèi)。由此判斷運作系統(tǒng)韌性水平較低；A市應(yīng)急供應(yīng)鏈風(fēng)險預(yù)警能力韌性評價云圖（見圖7）的評分范圍為40～60，多數(shù)云滴匯集在韌性水平較低和韌性水平一般的評價標(biāo)準(zhǔn)云區(qū)間內(nèi)。由此判斷風(fēng)險預(yù)警能力韌性水平較低。

" 通過公式（14）關(guān)于綜合評價云的計算，得出綜合評價云的特征參數(shù)CEx，En，He=42.702 1，3.167 6，0.698 9，將參數(shù)輸入

MATLAB程序，得出綜合評價云圖（見圖8），對比觀察該云圖與基準(zhǔn)云圖，發(fā)現(xiàn)該綜合云圖在韌性等級為“韌性水平低”、“韌性水平較低”和“韌性水平一般”上均有分布，進一步分析數(shù)字特征與云圖，大部分云滴聚集在韌性水平較低的評價區(qū)間內(nèi)，因此判斷該云圖與等級為“韌性水平較低”，可知A市應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性水平較低。

3.5" 政策與建議

通過本文應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性評價云模型可得出A市應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性水平較低，結(jié)合上述指標(biāo)的韌性評價結(jié)果，提出以下政策與建議：

（1）完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，建立多元化供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)

" 制定和完善應(yīng)急管理法律法規(guī)，明確應(yīng)急管理的責(zé)任、措施和流程，確保應(yīng)急響應(yīng)能夠迅速、高效地進行。完善重點物資供應(yīng)通道，以應(yīng)急物資儲備倉庫為中心向外輻射，完善周圍運輸通道。完善多級貨運樞紐體系，建立多個供應(yīng)商、分銷商之間的物流渠道，避免依賴單一供應(yīng)源或物流通道，以便在供應(yīng)源或通道受限時，快速轉(zhuǎn)移和獲取所需物資。

（2）建立數(shù)據(jù)集成共享平臺，推動信息系統(tǒng)建設(shè)

" 依托現(xiàn)代信息技術(shù)，建立數(shù)據(jù)集成共享平臺。確保系統(tǒng)能夠集成多個數(shù)據(jù)源，包括供應(yīng)商、物流公司、倉儲信息等，并實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，在應(yīng)急情況下能夠迅速準(zhǔn)確地了解各環(huán)節(jié)的狀況。引入實時監(jiān)控技術(shù)，對供應(yīng)鏈的關(guān)鍵節(jié)點進行監(jiān)測，如庫存水平、運輸時間、交通狀況等。同時，建立預(yù)警機制，當(dāng)系統(tǒng)檢測到異常情況時，能夠及時發(fā)出預(yù)警信息，以便在突發(fā)事件發(fā)生前能夠作出應(yīng)對措施。

（3）建立有效的庫存管理系統(tǒng)，優(yōu)化庫存

積極引導(dǎo)應(yīng)急倉儲管理部門對應(yīng)急物資進行分類管理，將倉儲庫存按照物資緊急程度和供應(yīng)風(fēng)險等因素進行優(yōu)先級排序。將關(guān)鍵物資和急需物資放在容易獲取和操作的位置，以便在應(yīng)急情況下能夠快速取用。建立有效的庫存管理系統(tǒng)，采用先進的庫存管理系統(tǒng)，實時監(jiān)控庫存水平、物資調(diào)用情況和過期物資等信息。借助系統(tǒng)的自動化功能，更好地掌握庫存狀況，及時調(diào)整和補充庫存。

" （4）建立全面的風(fēng)險監(jiān)測系統(tǒng)，提高風(fēng)險預(yù)警能力

" 建立全面的風(fēng)險監(jiān)測系統(tǒng)，包括監(jiān)測天氣災(zāi)害、自然災(zāi)害、政治經(jīng)濟狀況、供應(yīng)商可靠性等多個方面的風(fēng)險。利用現(xiàn)代化技術(shù)手段，如數(shù)據(jù)分析、人工智能等，對各類風(fēng)險進行實時監(jiān)測和分析。借助大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對數(shù)據(jù)進行綜合分析，識別潛在的風(fēng)險和問題。根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和經(jīng)驗，制定科學(xué)合理的預(yù)警指標(biāo)體系。風(fēng)險管理部門加強與供應(yīng)鏈各方的合作、相關(guān)機構(gòu)和部門加強合作和信息共享。

參考文獻：

[1] 楊山峰. 基于突發(fā)事件救援的我國應(yīng)急物流保障機制構(gòu)建[J]. 商業(yè)經(jīng)濟研究，2020（17）：89-92.

[2]" HOllING C S. Resilience and stability of ecological systems[J]. Annual Review of Ecology and Systematics， 1973，4（1）：1-23.

[3]" PETTIT T J， FIKSEL J， CROXTON K L. Ensuring supply chain resilience： Development of a conceptual framework[J]. Journal of Business Logistics， 2010，31（1）：1-21.

[4] 李維安，馬茵. 如何構(gòu)造供應(yīng)鏈韌性的有效機制？[J]. 當(dāng)代經(jīng)濟管理，2022，44（12）：27-38.

[5] 樊雪梅，盧夢媛. 新冠疫情下汽車企業(yè)供應(yīng)鏈韌性影響因素及評價[J]. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2020，39（10）：21-28.

[6] 王鑫逸. 新冠疫情下制造業(yè)供應(yīng)鏈韌性可拓優(yōu)度評價[J]. 物流技術(shù)，2022，41（11）：109-116.

[7] 錢存華，陳海濱，周駿貴. 災(zāi)害背景下提升應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性影響因素研究[J]. 安全與環(huán)境學(xué)報，2023，23（5）：1474-1481.

[8]" LI Y， CHEN Y， LI Q. Assessment analysis of green development level based on S-type cloud model of Beijing-Tianjin

-Hebei， China[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews， 2020，133：110245.

[9] 胡燦燦，周蘭庭，鄧思源. 基于云模型的城市內(nèi)澇治理評價[J]. 長江科學(xué)院院報，2023，40（9）：78-84.

[10] 閆軍，王杰，徐旦. 基于云模型的區(qū)域物流指數(shù)綜合評價[J]. 統(tǒng)計與決策，2020，36（4）：22-26.

[11] 陳偉炯，董雯玉，李咪靜，等. 基于馬爾科夫鏈-多目標(biāo)模型的應(yīng)急供應(yīng)鏈決策優(yōu)化研究[J]. 中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)，2022，18（7）：19-25.

收稿日期：2024-03-13

基金項目：河南省哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃項目“基于區(qū)塊鏈的河南應(yīng)急物流體系建設(shè)路徑研究”（2021BJJ099）；鄭州市軟科學(xué)研究計劃項目“‘疫情’視域下鄭州市應(yīng)急物流體系建設(shè)目標(biāo)與路徑研究”（2020RKXF0103）；鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院研究生教育創(chuàng)新計劃基金項目“應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性影響因素及提升路徑研究”（2023CX18）；河南省科技計劃項目“基于區(qū)塊鏈的河南應(yīng)急物流體系構(gòu)建與評價研究”（232102321019）

作者簡介：孫佳佳（2000—），女，河南駐馬店人，鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院管理工程學(xué)院碩士研究生，研究方向：應(yīng)急供應(yīng)鏈與管理；余傳杰（1966—），本文通信作者，男，河南鄭州人，鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院管理工程學(xué)院，教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向：應(yīng)急物流與供應(yīng)鏈管理。

引文格式：孫佳佳，余傳杰，李辰龍，等. 基于云模型的應(yīng)急供應(yīng)鏈韌性評價研究[J]. 物流科技，2025，48（7）：129-134.