摘要：随着供应链管理理论和实践的发展，信息资源在提升供应链企业管理和决策中的作用日益凸显。在“双循环”新发展格局中，供应链企业信息资源的高效利用关乎企业核心竞争力的提升。本文基于信息生态学理论视角，通过问卷调查和案例研究方法，构建供应链企业信息资源利用效率评价体系，运用因子分析、集群分析等统计方法，对影响企业信息资源利用效率的关键因素进行识别和测度，并据此提出相关对策建议。研究发现，供应链企业信息共享程度、员工信息素养、信息系统应用能力是信息资源利用效率的关键影响因素，这一研究成果对于供应链企业制定信息资源开发与利用策略具有一定的参考价值。

　　关键词：信息生态,供应链企业,信息资源利用效率

　　一、信息生态视角下的供应链信息资源整合

     （一）信息生态理论框架

　　信息生态理论认为信息环境是一个复杂的生态系统，主要由信息、信息技术、信息活动、信息组织和信息人组成。将该理论应用到供应链领域，具体看：信息指供应链中的各类数据和消息；信息技术主要包括企业资源计划（ERP）、客户关系管理（CRM）等系统；信息活动指信息的生产、流通、交换、消费等；信息组织是指供应链网络中的各个节点企业；信息人即从事信息活动的供应链企业员工。这些要素通过有机结合共同组成了一个信息生态系统。该理论为供应链企业信息资源整合提供了指导框架。第一，强调信息共享，改善信息流动，降低信息不对称，实现供应链协同和优化，如建立供应商门户网站。第二，优化信息组织的结构和功能，实现信息活动的协同效应。第三，重视信息人的作用，加强员工信息技能培训。第四，不断优化和更新信息技术，实现从数据到决策的一体化。以沃尔玛的供应链信息化建设为例，其在20世纪80年代开始应用信息技术连接供应商，90年代实现企业内部一体化，2000年后构建综合的供应链管理系统，实现了不同信息生态要素的有效结合，包括连接4400多家供应商实现高效协作，与之形成信息密集型的组织网络，以及对员工信息技术使用技能的大力培训等。系列措施带来了显著的库存成本降低、销售增长、市场份额提高等效果，但与此同时，也衍生出供应链过度依赖特定供应商的风险。

　　（二）信息流动与优化

　　供应链信息流动的路径主要是沿着供应链的上下游走向，从下游的客户、零售商，到中游的制造商，再到上游的供应商和原材料提供方。信息内容包括下游的市场需求预测、销售数据，到中游的生产计划、物流配送信息，再到上游的原料采购信息等。目前主要的问题是信息流动缓慢、不准确，上下游之间、不同企业部门之间均存在信息孤岛，无法实时共享信息。为改变这一现状，可以采取的措施有：一是建立统一的供应链管理信息平台，实现上下游实时连接。二是使用RFID、传感器等物联网技术收集实时的库存、物流等信息，提高信息准确性和及时性。三是改进进销存系统，实现与ERP系统的无缝对接。四是建立团队式的协作机制，促进部门之间信息沟通。这些信息流动的优化举措，可以明显降低库存成本、减少销售预测错误、缩短产品上市时间，从而大幅提高供应链的运营效率与市场响应速度。例如，沃尔玛在建立零售链接项目后，与主要供应商实现了每周自动进货和信息共享，首年库存成本下降率达16.8%。因此，供应链企业应当高度重视信息流动的优化与整合。

　　（三）信息生态平衡

　　供应链信息生态平衡是确保供应链正常运转和持续健康发展的重要支柱。它涵盖信息的供给与需求关系，以及信息安全与信息共享之间的协调。信息的足量流通是供应链生态的基石。从上游原材料供应商，到中游制造商，再到下游分销商和终端消费者，信息需求贯穿供应链的全部环节。如果信息供给跟不上需求，就会出现信息滞后、错误、缺失等问题，影响供应链的决策和运营。为了维持信息的充足流通，供应链企业可以制定鼓励信息共享和传递的政策，确保各方能及时获取所需信息，从而支持重要决策和日常操作，提高供应链的响应速度和运营效率。与此同时，还需平衡信息安全与信息共享。信息安全无疑至关重要，因为供应链上、下游都涉及大量机密商业信息，但是过分强调安全也会让信息变得封闭和隔绝，影响信息共享与流通，供应链中的伙伴企业需要在两者之间找到平衡点。一方面，要制定严密的信息安全措施，采用加密、访问控制等技术保护信息的机密性、完整性与可用性；另一方面，也要确保在合适的时间与对象间共享信息，促进供应链内部的协同配合，既获得信息安全的保障，又不会限制信息的流动与利用。

　　二、供应商资源开发与管理

　　（一）供应商资源评估

　　供应商不仅要在价格上有竞争力，还需在质量、交付时间、服务、技术创新等方面表现优异。因此，评估体系必须采取全方位的考量，兼顾这些决定供应商价值的各个要素。在质量评判时，可以衡量产品的合格率、缺陷率；在价格评判上，关注其成本管理效率和报价的市场竞争力；在交付评判上，检视其是否能及时、稳定地供应产品；在服务评判上，审视其售后服务和支持的到位程度以及与客户的沟通质量是否出色；在技术评判上，评估其研发和创新实力是否强劲有力。建立这些多维度的评判体系，使企业可以清楚看到供应商的长处与短板，做出明智的选择。评估过程中，定性分析和定量分析可有机结合使用，使评判更加全面、准确。定性方法通过实地考察、访谈、观察等获取供应商主观信息，如企业文化、管理层素质、员工队伍等；定量方法则通过数据统计、问卷调查等方式获取客观指标，如交付准时率、质量记录、价格数据等。两者相辅相成，描摹出供应商更真实、立体的“画像”。

　　（二）供应商关系管理

　　供应商关系的有效管理，是供应链管理体系中举足轻重的一环，深刻影响着供应链的运转效率与持续成果。供应链企业与上游供应商之间，可以建立不同类型的合作模式与关系。这些模式可以粗分类为高度战略化的合作伙伴、普通合作伙伴以及单纯的商业交易关系。战略合作伙伴关系最紧密，双方共同制定发展规划与路线图，进行资源共享、风险共担，目标与命运融为一体。普通合作伙伴更侧重合同履行与业务往来，合作不至于那么深入。单纯的交易关系则更注重短期利益与效益。供应链企业应当根据自己的业务定位与发展战略，选择与不同供应商建立不同类型的关系。建立与维系长期稳定的合作关系，对供应链的健康运转极为关键，这类关系奠基于伙伴间的信任与互利共赢，可以降低合作的不确定性与风险。为构建长期关系，企业可以考虑与供应商签署长期合同，给予更大的稳定性与可预测性。此外，还应共同规划未来发展路径，就合作的方向性与目标达成一致，使联盟更加牢固。

　　（三）供应商资源开发策略

　　供应商资源的精准开发与利用中的要点，在于制定面向不同类型供应商的差异化开发策略。根据供应商的质量水平、价格区间、交付时间、技术实力等特质，可以将其分为战略型供应商、常规型供应商以及应急型供应商。对战略型供应商，采取紧密合作与共赢模式，共同谋划发展蓝图，在资源共享和风险管理上全力支持；对一般供应商，注重合同落实与业务往来，关系较为松散；而对于临时应对市场需求波动的供应商，可以通过短期合同或竞标等更为灵活的方式进行合作，以充分发挥各类供应商的比较优势，同时控制风险。另一关键点在于灵活调整策略，以跟上企业需求与市场环境的变化。当业务扩张或市场需求上升，可以拓展新供应商以获取更多资源；当原有供应商表现不佳，也应及时调整策略与合作方。因为市场与需求总是变化莫测的，供应链要随时调整步调，才能优化运营与把握先机。合理的开发策略能够帮助企业获取所需资源以开拓新产品与新业务，提升供应链的敏捷性与适应力，与战略型供应商的深入合作，也有利于共同推进技术创新，保障企业的竞争力。

　　三、供应链信息资源利用效率的实证研究

　　（一）效率评价指标体系构建

　　评估供应链信息资源的利用效率，可以帮助企业发现问题所在，从而优化供应链运营。在此过程中，构建科学的评价指标体系尤为重要。体系构建的第一步是在于分析效率的影响因素。供应链信息资源利用率，易受信息技术应用程度、信息共享水平以及信息流程优化程度等因素影响。其中，信息技术应用水平决定了企业信息系统和支撑技术的成熟完善度；信息共享水平反映了上、下游企业之间信息交互和渗透的广度与深度；信息流程优化程度关乎信息在供应链中传递、处理与分配的效率。这些因素的整体作用结果，共同影响并决定了信息资源的利用水平。在明确效率驱动因素后，第二步是设计评价指标体系。该体系应同时包含定量指标与定性指标，全方位地衡量信息资源利用的成效。定量指标如信息处理速度、错误率、数据准确度等，可以直接计量；定性指标如供应链伙伴满意度、信息共享质量等，则通过主观评定。定量和定性指标相辅相成，可以描绘出利用效率的整体“画像”。

　　（二）数据收集与处理

　　在数据收集阶段，研究人员可以采用多种渠道与手段捕捉信息，形成立体化的原始数据池。例如，通过问卷调查询问相关从业人员收集第一手定量数据，通过深入访谈、现场观察获取定性信息，同时通过查阅企业数据库、政府公布数据等获取二手数据。这些不同来源的数据相互验证、相互补充，能使研究基础更加全面可靠。而在数据处理环节，研究人员则需要通过清洗、整合与转换等步骤，将原始数据提炼为可分析的高质量数据集。数据清洗要删除异常值与重复项，弥补缺失；数据整合则是通过分类、格式化等手段组织数据；数据转换是将定性信息量化，或进行标准化处理以消除差异。经过多段数据提炼，最终构建符合质量要求的研究数据集。

　　得益于大数据与AI技术的进步与支持，研究人员现在可以利用各种统计分析工具，对数据集进行深入挖掘与模型建构，确定变量间的相关性与因果关系，预测信息资源利用效率的影响因素。描述性统计、因子分析、回归建模等高级统计分析方法，使研究者可以从数据背后发现更多模式与规律，真正理解信息资源效率的内在驱动机制，为供应链管理决策提供科学依据。

　　（三）实证分析方法

　　实证研究中运用的统计分析方法，使我们可以更深入地解析供应链信息资源利用效率的内在机理，找出其影响因素及作用方式。描述性统计分析绘制了信息资源现状的概览，通过计算变量的平均值、标准差、分布特征等，研究人员可以快速把握信息资源利用的整体分布与变动趋势。同时，相关图表的视觉呈现，也更直观地揭示了资源利用率随时间或空间的演变情况，为更深入的实证研究奠定了基础。而高级统计分析如因子分析与聚类分析，则可实现“归纳提炼”的效果。例如，因子分析可以提取信息管理多个相关变量的主要因子，简化问题的复杂度；聚类分析可以根据企业特征将样本分组，针对每类样本进行差异化研究，使研究者可以突破表面现象的局限，抓住问题的关键因素与规律；回归分析建立了影响因素与效率结果之间的量化模型，揭示了因果关系及其强度，它不仅可以判断出每个变量对结果的影响方向，还可以给出其边际效应的大小。通过实证研究分析，可清楚应当从哪些角度着手，以何种力度采取对应措施，进而有目标地提升信息资源的利用成效。

　　（四）实验结果及应用

　　通过对供应链企业的实证研究与统计分析，我们发现信息技术应用水平、信息共享程度以及信息流程优化是影响供应链信息资源利用效率最关键的因素。这为供应链企业如何提升自身信息管理能力与协同效率提供了重要借鉴与指导。具体而言，信息技术水平的提高可以大幅度增强企业内部信息的处理与应用效率；信息共享程度的加大可以实现与上、下游伙伴的信息系统跨组织零时差对接；信息流程的优化程度可以显著提升供应链传递、处理与分配信息的效率从而大大提高供应链范围内的资源利用效率。因此，企业应当积极运用最新的信息科技技术，构建高效的信息技术体系与基础设施，为信息资源的高效利用提供强大支持。

　　推进供应链内部乃至整个行业的信息共享，也是提升资源利用的重要举措。信息共享可以消除信息孤岛，降低信息获取成本，减少重复建设与劳动。企业应通过完善的制度建设与平台建设，在合理保障信息安全的前提下，不断拓展信息共享的范围与深度，降低信息分割带来的负面影响，推动供应链范围内的信息资源整合与优化配置，实现资源的充分共享与协同应用。梳理与重构信息流程，消除流转过程中的障碍与延迟，使信息快速流向决策者与执行者，大幅提升资源转化效率。这需要从流程、机制与人才培养等多维度着力，使信息在企业与供应链内高效流动。

　　四、结语

　　本文通过研究发现，信息共享程度、员工信息素养以及信息系统应用能力是影响供应链企业信息资源利用效率的关键因素。信息资源的高效利用与整合是实现供应链高质量发展的内生动力，因此，企业应从战略高度推进信息资源建设。本文的研究结果对完善企业信息资源开发利用策略具有以下启示：一是要加强对上、下游伙伴的信息沟通，可以采用信息共享协议增加透明度；二是要加大员工信息技能培训与学习投入，提升信息处理效率；三是要积极采用数字化手段，运用5G、大数据等前沿信息技术，以提升决策效率与敏捷度。

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