基于scor的汽车供应链风险识别模型实证研究

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1、浙江大学管理学院硕士学位论文基于SCOR的汽车供应链风险识别模型实证研究姓名：郭伟申请学位级别：硕士专业：管理科学与工程指导教师：刘南20080401浙江大学硕士学位论文基于SCOR的汽车供应链风险识别模型实证研究摘要供应链是核心企业构建的一个跨企业、跨部门、跨文化的合作动态网络，它通过产品和信息把从供应商的供应商到客户的客户及至最终用户以及从原材料采购、生产制造、销售、配送的所有活动链接在一起。在当今全球经济一体化的环境中，任何有实力的企业都不可能单独地出色完成企业的所有业务，而必须要联合其上下游企业实施供应链管理，协同完成全部业务过程。然而，随着科学技术和经济的快速发展，

2、供应链管理所面临的不确定性因素在不断地增加，从而引起的供应链风险是企业所面临的众多挑战之一。由企业内外各种因素所引起的供应链风险对供应链全体参与者产生重大的影响，可能会使供应链中断，生产效率低下，不能满足消费者需求，同时带来的牛鞭效应使资源得到浪费和社会福利受到损失。因此，研究分析供应链风险的成因和管理方法对于企业的可持续发展是至关重要的。而对于汽车制造业来说，它是汽车供应链的核心企业，制造企业的潜在风险会对上下游的合作伙伴以及消费者市场都有着巨大的波及效应。我国在2006年已经超过德国成为全球第三大汽车生产国；同时超过日本，成为全球第二大消费市场。作为国民经济的支柱产业，汽

3、车行业的健康发展对于我国整体经济体系的有序运行有着重大的影响。因此，对汽车供应链风险问题的研究有重要意义。本文主要集中于理论模型的分析和实证，根据前人对供应链管理和供应链风险的研究成果，在供应链运作参考模型(SCOR)的基础上，结合汽车制造业本身的特点提出了适合汽车行业的供应链风险识别框架，在对相关企业调研的基础上，建立了一个汽车供应链风险识别模型，该模型主要是从汽车供应链的核心成员——-汽车制造企业的角度出发，将汽车供应链所面临的风险因素划分为汽车企业战略与文化、零部件采购、制造组装过程、产品运输与配送和外部风险五种类型。通过对汽车制造企业的管理人员和高校从事供应链管理的研

4、究人员进行问卷调查获得了相关的样本数据。最后使用验证性因子分析的方法对之前提出的模型进行了验证。实证分析的结果证明了基于SCOR的汽车供应链风险识别模型具有较好的理论和实践依据。最后针对研究所识别的汽车供应链风险，向汽车企业提出了一些供应链管理的政策建议。本研究的结果对于汽车企业进行供应链风险的识别和控制有一定的参考价值，阿时对于今后深入的研究也是一个启发。关键词：供应链管理：供应链风险；汽车供应链；供应链运作参考模型(SCOR)浙江大学硕士学位论文基于SCOR的汽车供应链风险识别模型实证研究AbstractSupplychaincallberegardedasacooper

5、ativeanddynamicnetworkthatfocalcorporatestructuredcrossenterprises，departmentandculturewhicharelinkedtogetherfromsuppliers’supplierstocustomers’customersandenduser,aconnectedseriesofactivitieswhichconcernedwithmaterialspurchasing，manufacturing，sales,anddistributionbytheflowofgoodsandinforma

6、tion．Intheintegrationofglobaleconomyenvironment，nopowerfulcorporationcanaccomplishallofitsbusinessonitsown．Theymustmanagetheirsupplychainwiththeirupstreamanddownstreampartners．Butwiththefastdevelopmentofsciencetechnologyandeconomy,supplychainmanagementfacesalotofuncertainty．SupplychainRiskc

7、ausedbytheseuncertaintiesisoneofthechallengesthatenterprisesmustdealwim．Assupplychainriskthatiscausedbyfactorsinsideoroutsidetheenterprisemayaffectgreatlyitspartnersalongthesupplychain．Whatisworse，supplychainwillbeinterrupted；productionefficiencywillbelo