摘 要：供应链合作有效提高供应链绩效在实践中已得到证实，并引起众多研究者的关注和研究。基于此，文章对国内外相关文献进行梳理、归纳和总结，从供应链合作技术、概念及构成要素、模型以及绩效测度四方面展现该领域的研究现状。
关键词：核心期刊投稿,供应链合作,绩效,供应链合作工具
Abstract： Supply chain collaboration can improve supply chain performance effectively. That view has been confirmed in practice， and caused concern and research of many researchers. Based on that， by combing and summarizing related literature， the paper includes collaboration technology， concepts and elements， as well as performance measurement model to show the current situation on supply chain collaboration.
Key words： supply chain collaboration; performance; supply chain collaboration technology
1 供应链合作技术的演变
按各供应链技术出现的时间先后，大体包括供应商管理库存(Vendor Managed Inventory，VMI)，有效客户反应(Efficient Consumer Response，ECR)，持续补货(Continuous Replenishment，CR)，电子数据交换(Electronic Data Interchange，EDI)以及协同规划、预测与补货(Collaborative Planning Forecasting and Replenishment，CPFR)等，它们在实践中被应用，已显著提高供应链的效益。
VMI技术在20世纪80年代被开发，利用该技术生产商或供应商可以管理消费者的库存策略以及补货流程。然而，在VMI中以避免牛鞭效应方面，供应链可视化并没有表现出显著的强大(Barratt & Oliveira， 2001)。预测驱动的VMI和利用EDI技术的持续补货的整合被使用以缩减在VMI中的信息失真。有效客户反应ECR在1992年被开发，是基于供应链上所有伙伴的价值增值活动的概念。VMI 和EDI连同ECR试图利用贯穿于整个供应链的更宽泛的信息可见性创建响应性更强的供应链。
不断增长的供应链需求已经导致CPFR的产生，它是在单一框架下包括规划、预测和补货的又一供应链管理工具，其被明确地定义为以网络为基础的尝试或者被定义为协调诸如预测、生产和采购等各类供应链活动以提高消费者需求可视性以及缩小供需间差距的互联网工具。CPFR――第二代的ECR旨在于对客户需求进行反应(Seifert， 2003)。其作为试点项目在20世纪90年代应用于Wal-Mart和Warner-Lambert之间。根据VICS(2002)，CPFR是一种新的商业视角，通过链接销售和营销最佳实践在规划和客户需求的实现方面结合多个合作伙伴的智慧。
学者们也对上述典型供应链合作工具的主要优势和功能进行评价。Kurt Salmon Associates推动了有效客户反应(ECR)的发展，它能促进规划、补货、店铺空间安排以及产品介绍。供应商管理库存(VMI)把库存决策转移给主要供应商，供应商负责监督库存水平以及为零售店补货(Lee et al，1997; Whipple et al，2007)。Sherman(1998)阐述了在联合规划，预测以及补货(CPFR)上的最新进展。CPFR能够使供应链上的参与成员通过整体分析方法把产品传递给最终消费者以保持竞争力。这种方法有助于促进销售额增加，组织间精简和结盟，管理和运作效率，增加现金流，以及提升资产回报率。
2 供应链合作的概念及构成
柴国君，李丹(2014)[1]认为，自从20世纪90年代以来，学者和实践者一直在推动供应链合作的发展。虽然供应链合作的价值被广泛接受，但供应链合作的定义并不统一。大体而言，现有关于供应链合作的定义分为两类：
第一类的定义是以流程为中心。供应链合作被视为一种业务流程，供应链合作伙伴藉此为共同目标而工作(Sheu et al， 2006)。该类定义中涉及到的主要活动包括规划活动(Kaufman et al， 2000)，整合跨职能流程(Lambert et al， 1999)，协调供应链(Kim， 2000)，设定供应链目标(Peck & Juttner， 2000)，开展战略联盟(Stuart & McCutcheon， 1996)，创建信息分享参数(Lamming， 1996)，审查采购和外包选择(Heriot & Kulkarni， 2001)。
第二类的定义是以关系为中心。供应链合作被定义为一种紧密长期的合作关系，供应链成员藉此一起工作，分享信息、资源和风险以达到共同目标(Golicic et al，2003)。在该类定义中，各供应链成员企业的人力、财力，或技术资源自愿被供应链合作实施者整合;紧密长期合作关系意味着长期的承诺以及共同分享信息、风险共担、利益共享。
学者们对供应链协作的构成因素分歧较大。根据Spekman et al(1998)的观点，供应链协作发生在如下情况，即参与人员自由分享信息，一起工作解决共同问题，设计联合规划，以及使他们成功的相互依存。Ballou et al(2000)强调了组织间协作的三个组成部分：绩效指标、信息分享和利益分配。Lee(2000)提出的供应链整合概念中，包括信息分享，物流合作，以及组织间关系。Mentzer et al(2000)认为供应链协作的特征包括信息、知识、风险和利润的分享。此外，Simatupang & Sridharan(2005)证实，信息分享，决策同步，激励一致，协同绩效系统以及流程优化是实施供应链协作的必要手段。 3 供应链合作模型
总体而言，复杂性的本质有助于各种水平供应链合作模型的发展。而且，由于在供应链依赖性上的提高，供应链合作需要不同的任务和资源的组合(Simatupang & Sridharan， 2004)。例如，CPFR商业模式是基于实践者的经验以及他们业务发展战略(Ireland & Crum， 2005)。虽然CPFR模式的基本结构已经被许多实践者所接收，一些价值增加到现有模式中，依赖于行业实施CPFR，也会使供应链合作对市场变化有所反应(Chung & Leung 2005; Smith 2006)。
王雪瑞(2013)[2]在其文章中也对供应链合作模型提出自己的观点，即为提高供应链合作水平，学者和实践者的不断努力已经创建了许多供应链合作模型。大致可以分为两类：
第一类是最优化和数学模型。在提出的数学模型中，Aviv(2001)的模型用于预测，其理论观点为拥有更短提前期的产品从供应链合作中获得更多的收益;Aviv(2002)的模型适用于联合预测和补货，其观点认为自回归需求过程在VMI和CFAR项目中会降低需求不确定性;Aviv(2007)提出，合作关系的质量、供应链的敏捷性和内部服务率影响联合预测的收益;Lee et al(2000)认为，库存和成本的缩减可以通过有效利用信息分享得以实现。在建立的结构方程模型方面，Mishra & Shah(2009)认为新产品开发将受益于供应商、顾客和跨职能参与的协同努力;Nyaga et al(2010)强调协同努力对总客户满意度的影响;Ramanathan & Muyldermans(2014)[3]侧重于需求信息对协同预测的影响;Ramanathan and Gunasekaran(2013)注重分析供应链合作对长期合作关系成功的影响。
第二类是仿真模型。Cheung et al(2012)创建了一个以知识基础的仿真模型，该模型有助于指导形成长期成功的供应链合作关系。Chan and Zhang(2011)建立了协作运输管理的仿真模型，该模型有助于辨别运输协作的潜在收益。Angerhofer & Angelides(2006)创建了一个评估供应链合作绩效的仿真模型，并分析了股东，拓扑结构，协作水平，支持技术，企业战略和业务流程等六因素对供应链合作绩效的影响。Kim and Oh(2005)同样提出了一个绩效测度模型，该模型可以检验不同决策过程对协作型共影响绩效的影响。Fu & Piplani(2004)建立了一个评估供给方合作的仿真模型，该模型认为供给方合作可以提高分销商的绩效。
除了上述两大类供应链合作模型外，还有一些学者从不同视角也提出了一些供应链合作模型。Singh & Power(2009)的模型认为，如果供应商和顾客建立协作型关系，企业绩效将会提升。Caridi et al(2005)创建的多代理模型表明多代理系统可以被用来优化供应链合作。Stank et al(2001)建立了一个物流服务绩效模型，该模型观点为与其他供应链成员合作可以提升物流服务水平。McCarthy & Golicic(2002)在其创建的协同预测模型中提出，供应链合作有助于提高整个供应链的效益。
4 供应链合作的绩效
Kim & Oh(2005)利用系统动力模型识别在三种不同情境下协作型供应链的绩效：生产企业主导的供应链，供应商主导的供应链以及平衡的决策。研究结果表明平衡型供应链合作会产生高收益。Angerhofer & Angelides(2006)创建了一个系统动力模型评估供应链合作的绩效。六个构成要素――股东、拓扑结构、协作水平、支持技术、企业战略和流程的影响在供应链上测度绩效被测试。Ramanathan(2013)使用AHP模型基于使用供应链信息比较了两类企业的绩效。研究结论表明，在供应链上使用频繁的信息交换的企业由于在规划和预测上不断提升而受益。
一些研究者发展了理论框架，利用平衡积分卡从许多绩效视角测度方法来测度绩效(Chen & Paulraj， 2004)。但是非常少的一些研究者开创了供应链的标杆(Simatupang & Sridharan， 2004; Ramanathan， Gunasekaran & Subramanian， 2011)。来自于文献中证据证实评估供应链绩效的主要测度方法包括成本、质量和响应性。在最近的文献中，预测准确性也被用作在供应链合作中信息适度使用的一个指标(Ramanathan & Muyldermans， 2010)。同时，缺乏信息交换对于上游供应链成员会造成更大的需求预测偏差(Yu et al， 2001)，它也是供应链问题的清晰体现。Chen & Paulraj(2004)试图创建一个概念性框架以了解与供应链管理相关的问题和机会。
基于上述文献梳理，现有研究存在相关文献数量不多，研究框架不够清晰，研究内容比较分散，研究深度不够等不足。基于此，本文认为未来关于供应链合作的研究应该集中在从以下几方面：(1)构建供应链合作的研究体系，明确供应链合作的各组成部分并明晰他们间的逻辑关系;(2)供应链合作与供应链物流绩效间的关系需要进一步深入研究，以明确供应链合作促进供应链物流绩效的机制和机理。
参考文献：
[1] 柴国君，李丹. 内蒙古陆路口岸物流集聚区发展研究[J]. 财经理论研究，2014(2)：77-80.
[2] 王雪瑞. 我国生产性服务业成长与发展现状研究[J]. 财经理论研究，2013(5)：42-48.
