适应性决策能力的微观基础：首席供应链官将技术赋能的可见性转化为协调行动

《Journal of Business Logistics》：Microfoundations of Adaptive Decision-Making Capability: How Chief Supply Chain Officers Convert Technology-Enabled Visibility Into Coordinated Action

　　

供应链领导者日益在广泛的技术赋能可见性（technology-enabled visibility）条件下运营，但许多企业仍难以将共享信号转化为及时、协调的行动。研究人员将这一张力界定为供应链管理（supply chain management，SCM）中的可见性-行动问题（visibility-to-action problem）：高管观察到超出其处理能力的信息，且往往无法足够快地路由、排序并执行，以使信息转化为协调的结果。研究人员考察了首席供应链官（Chief Supply Chain Officers，CSCOs）如何弥合这一差距。基于动态能力（dynamic capabilities）与微观基础（microfoundations）研究，研究人员采用了一种理论阐发性（theory-elaborating）定性设计，将实践中的理论（theories-in-use，TIU）方法与Gioia方法论相结合，分析了覆盖制造业、零售业、物流业和科技行业的25次CSCO访谈。受访者提出，技术赋能的优势较少取决于工具获取，而更多取决于互操作数据架构（interoperable data architectures）的有意设计、将异常过滤并路由给责任主体的转换例程（conversion routines），以及随时间保持可靠调整的学习稳定器（learning stabilizers）。研究人员将这些概念化为适应性决策能力（adaptive decision-making capability，ADMC）的微观基础，ADMC是一种将信息、判断和行动连接为自我强化学习循环（self-reinforcing learning cycles）的高阶管理能力。作为理论化的下游启示，参与者进一步提出，ADMC支持适应性供应链能力（adaptive supply chain capability，ASCC）的发展，具体体现为敏捷性（agility）、韧性（resilience）、协同一致性（alignment）和学习速度（learning velocity）。该研究通过具体阐明技术赋能可见性在数据密集型SCM情境中转化为协调行动的认知、治理和异常管理机制，拓展了微观基础与动态能力研究。

技术赋能可见性已成为当代供应链管理（supply chain management，SCM）的界定性条件，企业系统、人工智能、自动化和实时数据流涌入首席供应链官（Chief Supply Chain Officer，CSCO）的运营环境，承诺实现更深集成与更快协调决策。然而，许多企业仍难以将可见性转化为及时行动。研究人员将这一矛盾界定为“可见性-行动问题”（visibility-to-action problem）：高管观察到的信号超出其处理能力，异常事件超过为解决问题而设计的例程，下游行动责任在职能部门、合作伙伴和子系统间弥散。现有三条研究流——技术驱动的流程集成、可见性与韧性/敏捷关系、能力与资源基础观——虽均承认可见性的战略价值，却未充分说明管理人员用以将可见性转化为协调行动的判断、治理和异常管理例程。为此，研究人员聚焦CSCO这一执行界面，探究其如何将技术赋能的可见性转化为及时、协调的行动。基于动态能力（dynamic capabilities，企业整合、构建和重构资源以应对环境变化的能力）与微观基础（microfoundations，个体及其互动构成组织能力的底层机制）理论，该研究采用理论阐发性定性设计，结合实践中的理论（theories-in-use，TIU）方法与Gioia方法论，于2024年2月至2025年4月对25位CSCO开展半结构化访谈，样本覆盖制造业、零售业、物流业和科技行业，其中以制造业与物流业为主，企业规模从大型上市企业到非常小型私人企业均有分布。通过NVivo软件进行Gioia式编码分析，研究形成24个一阶概念、11个二阶主题和5个聚合维度，并据此推导出6个条件性命题。研究论文发表于《Journal of Business Logistics》。

研究结果方面，“微基础作为耦合的三层系统”（Microfoundations as a Coupled Three-Tier System）表明，适应性决策能力（adaptive decision-making capability，ADMC）的微观基础由架构赋能因素（architectural enablers，包括数据管理与治理、单一真实数据层）、转换例程（conversion routines，包括制度化共享意义建构、跨职能协作规范、可问责异常工作流、人机协同监督）和学习稳定器（learning stabilizers，包括结构化反馈环、能力脚手架、实践社区和技术流畅度）三类机制耦合而成，三者相互依赖并共同驱动可见性向行动的转化。在此基础上，研究提出六项命题：命题1指出，若企业提升内部系统与关键合作伙伴间的技术集成与互操作性，端到端可见性将提高，该关系在高交接、多伙伴网络中尤为显著；命题2表明，端到端可见性提高可提升决策速度，但前提是转换例程将信号转化为有路由的行动，否则更多可见性将压倒而非加速决策周期；命题3说明，可见性提高可增强战略前瞻，但需依靠解释例程将原始信号转化为前瞻性线索，否则仅增加信号量而不延长预警时间；命题4提出，战略前瞻提高将因预先配置的触发式剧本而提升决策速度；命题5揭示，决策速度提高将通过更多反馈事件反哺后续时期的战略前瞻；命题6强调，战略前瞻、决策速度与反思性学习三者的联合在场构成ADMC，任一要素缺失都会削弱其整体效能。此外，研究还提出从ADMC到适应性供应链能力（adaptive supply chain capability，ASCC）的理论化下游路径，涵盖敏捷性、韧性、动态协同一致性与学习速度四个维度。

在讨论部分，研究指出其贡献是结构性的：三层系统以诊断结构替代离散清单，将以往被视为数字实施中彼此独立的问题重新表述为单一潜在状况的表现；递归循环以节律替代存量，提供了可测的实证目标如周期构成、反馈密度与参数更新频率。边界条件限定了可见性、集成与绩效间单调关系成立的区间。管理上，混合数字投资回报的来源应从技术选择转向社会基础设施设计，能力脚手架是多数数字化转型中资源投入不足的关键杠杆。研究局限在于TIU证据反映高管共享信念而非观测结果、横截面设计无法裁决循环内时间先后、缺少运营绩效数据、样本偏向制造业与物流业且仅覆盖高管认知。研究结论是：该研究通过具体阐明技术赋能可见性在数据密集型SCM情境中转化为协调行动的认知、治理和异常管理机制，拓展了微观基础与动态能力研究。