《Sage Open》：Configuration Effects for Supply Chain Resilience: A Dynamic Capability Perspective
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安全风险事件频发严重扰乱企业供应链，强化供应链韧性（Supply Chain Resilience，SCR）的需求日益迫切。尽管学界与业界关注上升，SCR 的配置机制仍研究不足。研究人员基于动态能力理论，构建跨越三个相互关联系统的“阶段—动态能力—要素”分析框
安全风险事件频发严重扰乱企业供应链，强化供应链韧性（Supply Chain Resilience，SCR）的需求日益迫切。尽管学界与业界关注上升，SCR 的配置机制仍研究不足。研究人员基于动态能力理论，构建跨越三个相互关联系统的“阶段—动态能力—要素”分析框架，将感知（sensing）、捕捉（seizing）与重构（reconfiguring）能力嵌入准备（readiness）、响应（response）与恢复（recovery）阶段，系统整合韧性要素。基于 409 份有效数据，研究人员采用必要条件分析（Necessary Condition Analysis，NCA）与模糊集定性比较分析（fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis，fsQCA）考察多重要素配置如何共同提升 SCR。结果显示，资源韧性（Resource Resilience，RER）是实现卓越 SCR 的必要条件，且存在五条配置路径可导向高 SCR。研究为设计实施有效 SCR 战略提供理论洞见与实践指导，助力稳健自适应供应链发展。
研究背景方面，在地理对抗、气候极端事件与物流中断反复发生的环境下，供应链日益暴露于波动性、不确定性、复杂性及模糊性（VUCA）环境中，霍尔木兹海峡等地缘咽喉节点冲击会迅速波及能源流、海运与下游供应连续。现有文献或聚焦企业层能力的韧性实践，或强调供应链协作与治理的关系机制，但两类视角整合不足，准备、响应、恢复三阶段中韧性要素的配置交互仍未被充分打开。供应链韧性（SCR）被理解为在扰动下维持运营连续与适配绩效的能力，但单点企业视角不足以解释跨组织网络中的多层级传播，因此需要从供应链层面、以动态能力观把感知、捕捉、重构能力贯通三阶段来研究。
研究人员开展的研究以动态能力理论为基，提出“阶段—动态能力—要素”框架：准备阶段由动态感知能力承载产品供应韧性（Product Supply Resilience，PSR）与资源韧性（RER）；响应阶段由动态捕捉能力承载伙伴韧性（Partner Resilience，PAR）与信息响应韧性（Information Response Resilience，IRR）；恢复阶段由动态重构能力承载资本韧性（Capital Resilience，CAR）与知识韧性（Knowledge Resilience，KNR）。基于 Ke et al.（2023）六要素量表与 Ambulkar et al.（2015）的 SCR 量表，对中层与高层管理者发放问卷，回收 543 份、有效 409 份，覆盖汽车制造、家电、机械、医药、纺织、化工、通信等行业。
主要技术方法上，研究人员采用必要条件分析（NCA）判定无之则结果不发生的底线条件，并用模糊集定性比较分析（fsQCA）识别导致高 SCR 的充分配置；数据来自 409 名企业中层与高层管理者的问卷样本队列。校准以第 95、50、5 百分位作完全隶属、交叉点、完全非隶属锚点；NCA 用天花板上包络（CE）法估效应量，fsQCA 取案例频阈 8、原始一致性 0.80、PRI 一致性 0.70，并做提高阈值稳健性检验。
研究结果如下。
4.1 共同方法偏差与非响应偏差：用 Harman 单因子检验，首因子方差解释率 35.04% 低于 40%；早晚期受访者对企业规模与年龄无显著差异，表明两类偏差不构成立胁。
4.2 信度与效度检验：各构念 Cronbach’s α 超 0.70，因子载荷超 0.60，组合信度（CR）超 0.70，平均方差提取（AVE）超 0.50；判别效度上各构念 AVE 平方根大于其与他构念相关，测量模型可接受。
4.3 数据校准：六条件与 SCR 由 Likert 7 点分按 Fiss（2011）与 Ragin（2009）锚点转为 0—1 隶属度，交叉点由 0.500 微调为 0.501 以纳入边界案例。
4.4 必要性分析：NCA 天花板上包络效应量中仅 RER 的 d 为 0.120 且 p 为 0.000；fsQCA 中 RER 一致性 0.964 超 0.90，故 RER 是实现高 SCR 的必要条件，但非充分条件。
4.5 配置分析：fsQCA 得五条高 SCR 路径，总覆盖 0.775、总一致 0.870。P1 为 RER×IRR×CAR，信息响应与资本为核心、资源为外围，适数字化与资金强企业；P2 为 PSR×RER×PAR×CAR，伙伴协作为核心，靠合作降不确定；P3 为 PSR×RER×PAR×KNR，伙伴为核心、知识重构促学习式恢复；P4 为 RER×PAR×IRR×KNR，伙伴为核心，信息、知识、资源外围支撑复杂网络应对；P5 为 RER×PAR×CAR×KNR，伙伴为核心、资本与知识支撑长周期恢复。
4.6 稳健性检验：频阈升至 9、一致阈升至 0.85、PRI 升至 0.75，解结构基本不变，配置结果稳定。
4.7 配置比较：五路都沿感知—捕捉—重构链条，但核心驱动分两类：P1 是信息与资本双核，可部分替代伙伴协作；P2—P5 是伙伴韧性主导的协作逻辑。要素组合上分均衡型、准备主导型、响应主导型、恢复主导型，印证等效性（equifinality）。
讨论部分总结：研究人员指出 SCR 不是静态资源存量，而是由具体韧性要素及其配置激活的动态能力。RER 虽为必要条件，但效应量不大，代表适当冗余与动态柔性并举，而非无限囤资源，也缓解精益效率与冗余张力。五条 fsQCA 路径说明 SCR 具因果复杂性，企业可按资源禀赋走不同路；准备靠 PSR/RER、响应靠 PAR/IRR、恢复靠 CAR/KNR 的跨阶段耦合才是系统基础。论文把阶段观与能力观打通，回应 Hohenstein et al.（2015）等关于阶段—能力—结果系统关系的呼吁，也支持 Ivanov（2024）稳定恢复与适应重构并重。讨论还提出三类权衡：资源韧性与效率、协作与独立、信息透明与安全，说明韧性是效率、柔性、协调间的动态平衡。
研究结论部分翻译：基于动态能力理论，本研究构建“阶段—动态能力—要素”分析框架，并凭此框架与 409 份有效问卷，整合 NCA 与 fsQCA 考察六类韧性要素如何通过不同配置共同促成卓越 SCR。结果表明 RER 是卓越 SCR 的必要条件，但 RER 不等于充分条件，仅靠资源储备不会自动生成高韧性，RER 起基础支撑作用，高供应链韧性还需其他韧性要素协同。fsQCA 进一步识别出五条通向卓越 SCR 的配置路径，说明 SCR 形成具显著复杂因果特征；不同企业不必走单一最优路，而可依自身资源禀赋以不同要素组合达至高韧性。部分路径强调 IRR 与 CAR 双核，反映基于信息处理能力与财务柔性的快速响应逻辑；另一部分路径以 PAR 为中心，反映以供应链协作关系、联合决策与风险共担增强韧性的协作主导逻辑。这表明高供应链韧性不由单因素独立决定，而由多阶段中互补韧性要素耦合交互共同生成。
