林 兵，林宇辰，李儒晶 LIN Bing, LIN Yuchen, LI Rujing

（1. 江蘇師范大學 商學院，江蘇 徐州221116；2. 蘇州大學文正學院，江蘇 蘇州215104）

(1. School of Business, Jiangsu Normal University, Xuzhou 221116, China; 2. Wenzheng College of Soochow University, Suzhou 215104, China)

0 引 言

“不要把雞蛋放在同一個籃子里”是通俗易懂的投資理念，即通過投資分散化來降低風險，同時，它也是金融、財務(wù)管理的一條基本原理，即投資分散化原理（Principle of Diversification, Ross et al., 2012）[1]。同樣，在運作管理、物流與供應(yīng)鏈管理領(lǐng)域也有類似的原理，即風險共擔原理（Risk Pooling, Simichi-Levi et al., 2007）[2]，不確定與可變因素共擔原理（Variability Pooling, Hopp and Spearman, 2000）[3]，綜合原理（Principle of Aggregation, Anupindi et al., 2011）[4]等。雖然在不同領(lǐng)域、不同文獻中有不同稱謂，但這些原理的機理相同，即，匯聚不同個體風險可降低這些個體總的風險，而風險就是隨機不確定性。

近幾年，共享概念在社會經(jīng)濟發(fā)展中越來越受到大家的關(guān)注，最典型例子就是共享單車。在中國城市，如果每個人都擁有一輛自行車，社會自行車的保有量將有幾億輛。由于每人每天用車時間段和地點的隨機性很大，如將每個人的隨機性因素綜合在一起，則在每一天中的任何時間段及城市中的任何地段，自行車的使用量將基本不變，而且，越是人口眾多的城市，這種風險聚集效應(yīng)就越明顯。所以，通過投放固定數(shù)量的共享單車，既達到綠色出行的目的，又可提高自行車利用率，降低社會自行車保有量?？梢?，共享的本質(zhì)就是風險共擔原理。

在信息技術(shù)領(lǐng)域，云計算體現(xiàn)了共享思想。云計算通過集中使用和管理計算與信息存儲資源，從而達到節(jié)省整體資源的目的?；ヂ?lián)網(wǎng)時代，計算資源如同水、電、煤氣這些公共資源，可隨時打開“閥門”使用。由于每個個體使用計算資源的隨機性較大，而社會總體對計算資源的使用則較為固定。所以，云計算平臺將計算需求匯聚在一起進行處理，以提高計算資源的利用率和減少社會整體計算機保有量，這也反映了風險共擔原理。

風險共擔中的風險是什么且如何度量？風險是如何通過共擔機理降低的？我們又將如何基于風險共擔原理對供應(yīng)鏈進行有效設(shè)計與運營？針對以上問題，既有理論研究又有實踐應(yīng)用，有大量成功案例。本文將遵循以上問題，通過比較風險共擔原理與投資分散化原理，來深入理解風險和共擔的概念，掌握風險共擔的機理；并以供應(yīng)鏈為主要應(yīng)用對象，歸納供應(yīng)鏈的設(shè)計與運營策略，供我國企業(yè)參考。

1 風險與Variability

這里先介紹基本概念風險（Risk） 和不確定與可變性（Variability）。財務(wù)領(lǐng)域的風險度量指標是方差或標準差，它描述了投資回報的不確定性。在運作管理領(lǐng)域，與財務(wù)風險相對應(yīng)的指標是Variability。Variability 定義為事物的非一致性（Hopp and Spearman, 2000）[3]，而本文稱之為不確定與可變性，反映了它在運作管理中的兩層含義：一是所有變量都具有Variability，如學生成績、個人身高等；二是隨機不確定性都是Variability。所以，Variability 不等同于財務(wù)中只考慮隨機不確定性的風險概念。運作管理經(jīng)常要考慮的含有Variability 的變量是顧客需求、加工時間、調(diào)整準備時間（Setup Time），等等。

隨機變量常用來描述運作系統(tǒng)中的需求、加工/服務(wù)時間等。如何度量隨機變量的Variability？與財務(wù)風險的度量一樣，運作管理中的Variability 也是用標準差來度量。更進一步，為比較不同運作系統(tǒng)的Variability，也可采用變異系數(shù)（Coefficient of Variation, CV），即，CV=標準差/均值。由于CV是無量綱的，方便不同運作系統(tǒng)比較Variability。

綜上，如果運作系統(tǒng)中的變量是用隨機變量來描述，那這些變量的Variability 與財務(wù)風險本質(zhì)相同，都是描述某種不確定性，都可使用標準差進行度量，因而可通過共擔（Pooling） 機理來消除一些不確定性。

2 風險共擔原理

運作系統(tǒng)的Variability 越高，則系統(tǒng)績效就越低（Hopp and Spearman）[3]。所以，運作管理的一個主要任務(wù)就是應(yīng)對Variability。風險共擔就是要把不同來源的Variability 匯聚在一起，達到降低Variability 的目的。換言之，匯聚不同個體的Variability，可降低總體的Variability。下面，用數(shù)學形式描述風險共擔原理。

命題1 說明兩個隨機變量和的標準差不會大于兩個隨機變量標準差的和。特別地，從證明中看到，命題1 成立不要求兩個隨機變量負相關(guān)。因此，把任意兩個不同源的Variability 匯聚后都會產(chǎn)生風險共擔效應(yīng)。同理，考慮n個隨機變量X1,X2,…,Xn，有以下推論。

推論1 將命題1 的結(jié)論推廣到具有多個風險源的情景。證明從略。

由前述，運作管理中的Variability 也可用變異系數(shù)CV來度量。因此，有以下命題。

命題2：CV（X+Y）≤CV（X）+CV（Y），其中，E（X）=a和E（Y）=b都大于0。

證明：由CV=標準差/均值，得：

上式平方后：

因此，CV（X+Y）≤CV（X）+CV（Y），命題2 成立。證畢。

上述證明也不要求兩個隨機變量負相關(guān)，但要求隨機變量的期望值都為正。對運作系統(tǒng)中的隨機變量，如顧客需求、加工時間、機器損壞停滯時間等，要求它們的均值為正數(shù)，顯然合情合理。同理，當n個隨機變量X1,X2,…,Xn的期望值為正數(shù)時，有以下推論。

推論2：CV（X1+X2+…+Xn）≤CV（X1）+CV（X2）+…+CV（Xn）。

命題1 和命題2 及推論從數(shù)學上描述了風險共擔的機理，證實了這樣的結(jié)論：在隨機不確定情景下，任意個體的Variability 匯聚后，它們總體的Variability 將會降低。風險共擔原理是供應(yīng)鏈進行合理設(shè)計與運營的基本原理，以下將介紹基于該原理的供應(yīng)鏈策略。

3 供應(yīng)鏈策略

供應(yīng)鏈是從原材料開始，經(jīng)過中間產(chǎn)品、產(chǎn)成品、分銷商和零售商，最后送達顧客的功能性網(wǎng)絡(luò)。供應(yīng)鏈管理是通過整合供應(yīng)鏈資源，使供給能更好地與需求相匹配。由于供給與需求總是存在大量Variability, 這時需要庫存和產(chǎn)能來緩沖Variability?？梢?，要實施供應(yīng)鏈庫存和產(chǎn)能的整體優(yōu)化，大致可從需求和供給兩方面來減少Variability。減少Variability 有很多方法，這里將介紹基于風險共擔原理的供應(yīng)鏈策略。策略分為3 類，第一類是基于需求匯聚（Demand Pooling） 的策略，有綜合需求預(yù)測、聯(lián)合庫存、標準化、延遲化等策略；第二類是基于產(chǎn)能匯集（Capacity Pooling） 的策略，如共享設(shè)備或人員等；第三類是結(jié)合了需求匯聚和產(chǎn)能匯聚的策略，例如，合同制造（Contract Manufacturing） 既利用了需求匯聚又利用產(chǎn)能匯聚。下面對這些策略分別加以介紹。

首先考慮需求匯聚策略?；谛枨髤R聚的綜合需求預(yù)測、聯(lián)合庫存、標準化、延遲化等策略已在供應(yīng)鏈管理中得到廣泛應(yīng)用。眾所周知，需求預(yù)測是生產(chǎn)的重要環(huán)節(jié)，直接影響到供應(yīng)鏈的采購、生產(chǎn)計劃等環(huán)節(jié)。長期以來，學者已經(jīng)開發(fā)了大量成熟的統(tǒng)計預(yù)測方法，如能進一步利用需求匯聚效應(yīng)進行綜合需求預(yù)測，則可使預(yù)測更為精確。例如，對毛衣總需求的預(yù)測要比對每種顏色毛衣需求的預(yù)測更準確；對布料需求的預(yù)測要比某一具體款式需求的預(yù)測更準確，這些都是利用需求匯聚進行綜合需求預(yù)測的結(jié)果。

聯(lián)合庫存是通過匯聚需求來降低總體庫存的策略。地區(qū)分銷中心就是一個能說明問題的例子（陳榮秋和馬士華，2017）[5]。如果把庫存直接存放在某地區(qū)的各家門店，每個門店為應(yīng)對客戶需求的不確定性，都會安排一定量的安全庫存（Safety Stock,SS），以提高服務(wù)水平，這樣會導(dǎo)致大量的總庫存和庫存相關(guān)費用。如果在該地區(qū)設(shè)一個分銷中心，將庫存集中到分銷中心，由分銷中心應(yīng)對整個地區(qū)的需求。這時，根據(jù)風險共擔原理，匯聚后的總需求標準差要比個體需求標準差之和小。再由安全庫存公式（Z由服務(wù)水平?jīng)Q定，L是確定性提前期） 可知，分銷中心的安全庫存量要比原各門店的安全庫存量之和小。而分銷中心的一般性庫存（數(shù)量等于需求均值） 等于所有門店一般性庫存量之和。所以，總庫存量（一般性庫存加上安全庫存） 在需求匯聚于分銷中心后將會減少。這種將庫存集中到分銷中心的做法稱為實體匯聚（Physical Pooling）。但實體匯聚常常帶來運輸成本的上升，同時設(shè)立分銷中心也需大量投資。隨著信息技術(shù)和物流快遞業(yè)務(wù)的發(fā)展，庫存可通過轉(zhuǎn)運（Transshipment） 實現(xiàn)虛擬共享（Virtual Pooling）。例如，當顧客在一家門店沒找到想要的某款商品，銷售人員可通過數(shù)據(jù)庫查詢連鎖的其它門店，如發(fā)現(xiàn)顧客所需商品，即可由另一家門店發(fā)貨轉(zhuǎn)運給顧客。這樣既實現(xiàn)了庫存共享，又避免再建一個實體的分銷中心。

延遲策略是供應(yīng)鏈管理常用策略。就是盡可能保持產(chǎn)品的通用性，直到最終產(chǎn)品需求較為確定的情況下，再將通用產(chǎn)品差異化為最終產(chǎn)品。這里，通用產(chǎn)品的需求相當于差異化后產(chǎn)品需求的綜合，由風險共擔原理可知，通用產(chǎn)品需求的Variability比最終產(chǎn)品需求的Variability 要低，因而通用產(chǎn)品的安全庫存需要量也將隨之減少。這就是為什么要盡可能保持產(chǎn)品的通用狀態(tài)，延遲其差異化的原因。意大利的貝納通（Benetton） 是著名的服裝制造商和零售商，尤以生產(chǎn)多彩、鮮亮的毛衣制品而出名，是采用延遲策略的先驅(qū)。貝納通最初的毛衣生產(chǎn)技術(shù)是先將原色毛線染成不同顏色后再編織成毛衣。20 世紀70 年代，貝納通革新了染色技術(shù)，先用原色毛線編織成原色毛衣，再根據(jù)各種顏色毛衣的市場需求對原色毛衣進行染色，染色工序的改變促成產(chǎn)品差異化的延遲。但成衣染色要比單純的毛線染色困難，另外，也無需對所有毛衣的加工采用新工序。因為，每種顏色毛衣的需求有一個基準量，這部分毛衣仍使用傳統(tǒng)技術(shù)生產(chǎn)，剩余部分可用新工序生產(chǎn)。這樣既使用了延遲策略，又控制了生產(chǎn)與庫存成本。

標準化策略就是把產(chǎn)品的零部件模塊化、標準化，讓不同產(chǎn)品在制造過程中盡可能使用同一零部件。例如，不同電腦產(chǎn)品使用同型號硬盤，不同電動車產(chǎn)品使用同類電池，等等。由于不同產(chǎn)品使用同一零部件，風險共擔效應(yīng)就顯現(xiàn)出來，即，可用更少的零部件庫存滿足不同最終產(chǎn)品的需求。當然，除了風險共擔帶來的好處，零部件模塊化、標準化也使生產(chǎn)過程更簡單，管理更容易。下面，以北歐的兩家公司為例來說明模塊化和標準化帶來的競爭優(yōu)勢。20 世紀90 年代，美國摩托羅拉公司是手機領(lǐng)域的行業(yè)老大，但很快被芬蘭諾基亞公司超越，其中一個重要原因是諾基亞簡化了手機產(chǎn)品設(shè)計，使用少量、通用的部件，使運作管理效率大大提高。產(chǎn)品簡約化、標準化策略使諾基亞迅速崛起，超越競爭對手。瑞典宜家家居是全球著名的家具與家居產(chǎn)品零售商，同樣采取了簡約化、標準化策略，例如，宜家家具多采用扁平化的模塊進行組合生產(chǎn)，這使得加工、物流操作更簡單，流程管理也更簡易。

以上，本文討論了需求匯聚帶來的風險共擔效應(yīng)?，F(xiàn)從供給角度考慮基于風險共擔的產(chǎn)能匯聚。例如，在銀行辦理業(yè)務(wù)，每個銀行柜臺/柜員都可看作是運作產(chǎn)能。過去，客戶辦業(yè)務(wù)要在大廳內(nèi)的各個柜臺分別排隊，假設(shè)有多項業(yè)務(wù)要辦理，你可能需要多次排隊才能辦理完所有業(yè)務(wù)，費時費力。現(xiàn)在的銀行業(yè)務(wù)流程是取票號排隊，多個排隊合成一個排隊，同時也要求每個柜臺、柜員應(yīng)具有多項業(yè)務(wù)操作功能或技能，才可形成產(chǎn)能匯聚。用排隊論的專業(yè)術(shù)語解釋，就是原先多個并行的M/M/1 系統(tǒng)轉(zhuǎn)變成現(xiàn)在的一個M/M/c 排隊系統(tǒng)，這種產(chǎn)能匯聚使得業(yè)務(wù)流程運作績效顯著提高（胡運權(quán)，2012）[6]。

最后考慮同時利用需求和產(chǎn)能匯聚效應(yīng)的策略。電子制造服務(wù)（Electronic Manufacturing Service, EMS） 的合同制造很好地反映了這一策略。EMS 是指為原始設(shè)備制造商（Original Equipment Manufacturer, OEM） 提供代工服務(wù)的供應(yīng)商，最初都是些小規(guī)模的代工廠。這些小的代工廠發(fā)展到今天，涌現(xiàn)出像富士康和偉創(chuàng)力這樣有名的EMS 廠商。EMS 的崛起和電腦、手機等許多電子產(chǎn)品的普及息息相關(guān)。電子行業(yè)涉及的零部件數(shù)量巨大，且電子產(chǎn)品更新?lián)Q代周期短，零部件的庫存管理至關(guān)重要。從需求方面講，EMS 廠家可從許多OEM 那里匯聚訂單，需求變得不僅量大且很穩(wěn)定，便于生產(chǎn)計劃與庫存控制。從供給方面看，EMS 小廠家如果只是服務(wù)個別OEM，會遇到很大的需求不確定性，提高服務(wù)水平意味著需要增加安全庫存量和保有一定數(shù)量的空閑產(chǎn)能。所以，合并小廠家（匯聚產(chǎn)能） 形成大廠商，更確定的需求可減少空閑產(chǎn)能的保有量。例如，偉創(chuàng)力收購另一家著名的EMS 旭電就可發(fā)揮顯著的產(chǎn)能匯聚及需求匯聚效應(yīng)。

4 結(jié) 論

本文通過剖析風險、不確定與可變性以及風險共擔原理，探索基于風險共擔原理的供應(yīng)鏈策略，為我國企業(yè)供應(yīng)鏈設(shè)計及運營提供了理論基礎(chǔ)。本文的主要研究結(jié)果是，明確了財務(wù)投資分散化原理與運作管理風險共擔原理具有相同的機理，并以數(shù)學命題形式給出風險共擔原理的數(shù)學表達和相應(yīng)的證明；同時，也對基于風險共擔原理的供應(yīng)鏈策略做了歸納，使之更易于理解和應(yīng)用。本文提出的供應(yīng)鏈策略僅是該原理應(yīng)用的一部分，尚有其他許多有意義的課題，例如，如何衡量風險共擔的效果，值得我們繼續(xù)深入研究。