ผลกระทบของความสามารถและความอ่อนแอของห่วงโซ่อุปทานที่มีผลต่อความยืดหยุ่นในห่วงโซ่อุปทานและส่งผลต่อความได้เปรียบทางการแข่งขัน

Main Article Content

สลิลาทิพย์ ทิพยไกรศร
สวัสดิ์ วรรณรัต

บทคัดย่อ

          งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์คือ 1) เพื่อศึกษาผลกระทบระหว่างความอ่อนแอของห่วงโซ่อุปทานที่มีผลต่อความยืดหยุ่นในห่วงโซ่อุปทานในอุตสาหกรรมอาหาร 2) เพื่อศึกษาผลกระทบระหว่างความสามารถในห่วงโซ่อุปทานที่มีผลต่อความยืดหยุ่นในห่วงโซ่อุปทานในอุตสาหกรรมอาหาร 3) เพื่อศึกษาผลกระทบระหว่างความอ่อนแอของห่วงโซ่อุปทานที่มีผลต่อความสามารถในห่วงโซ่อุปทาน 4) เพื่อศึกษาผลกระทบระหว่างความยืดหยุ่นในห่วงโซ่อุปทานที่มีผลต่อความได้เปรียบทางการแข่งขันในอุตสาหกรรมอาหาร โดยกลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการวิจัยคือ ผู้บริหารระดับสูงที่รับผิดชอบงานด้านห่วงโซ่อุปทาน โลจิสติกส์ การบริหารความเสี่ยงของธุรกิจตลอดห่วงโซ่อุปทานในอุตสาหกรรมอาหาร ซึ่งแบ่งเป็น 3 กลุ่ม ประกอบด้วยผู้ผลิตวัตถุดิบ ผู้ผลิตสินค้า และผู้จัดจำหน่ายสินค้าในอุตสาหกรรมอาหาร จำนวน 400 ตัวอย่าง โดยใช้การสุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้นตอน และเก็บรวบรวมข้อมูลโดยใช้แบบสอบถาม และนำมาวิเคราะห์ด้วยโปรแกรมสำเร็จรูปตามแนวทางการวิเคราะห์โมเดลสมการโครงสร้าง

          ผลการวิจัยพบว่า ความอ่อนแอของห่วงโซ่อุปทาน ความสามารถในห่วงโซ่อุปทาน ความยืดหยุ่นในห่วงโซ่อุปทาน และความได้เปรียบทางการแข่งขันมีความสอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์อยู่ในเกณฑ์ดี นอกจากนี้ผลการวิจัยยังพบว่า ความอ่อนแอของห่วงโซ่อุปทานมีผลกระทบเชิงลบต่อความยืดหยุ่นในห่วงโซ่อุปทานในอุตสาหกรรมอาหาร ความสามารถในห่วงโซ่อุปทานมีผลกระทบเชิงบวกต่อความยืดหยุ่นในห่วงโซ่อุปทานในอุตสาหกรรมอาหาร ความอ่อนแอของห่วงโซ่อุปทานมีผลกระทบเชิงลบต่อความสามารถในห่วงโซ่อุปทาน ความยืดหยุ่นในห่วงโซ่อุปทานมีผลกระทบเชิงบวกต่อความได้เปรียบทางการแข่งขันในอุตสาหกรรมอาหาร

 

          The objectives of this research were 1) to study the effects of supply chain vulnerabilities affecting supply chain resilience in the food industry; 2) to study the effects of supply chain capabilities affecting supply chain resilience in the food industry; 3) to study the effects of supply chain vulnerabilities affecting supply chain capabilities; and 4) to study the effects of supply chain resilience affecting competitive advantage in the food industry. The samples were the executives who are responsible for supply chain, logistics, and risk management in the business throughout the supply chain in the food industry. The 400 samples were divided into three groups using multi-stage sampling: raw material manufacturers, goods manufacturers, and distributors in the food industry. The data were collected through questionnaires which were later analyzed by Structural Equation Model statistical software.

          The findings showed that supply chain vulnerabilities, supply chain capabilities, supply chain resilience, and competitive advantage were fit to the empirical data. Furthermore, it was also found that supply chain vulnerabilities had a negative effect on supply chain resilience in the food industry; supply chain capabilities had a positive effect on supply chain resilience in the food industry; supply chain vulnerabilities had a negative effect on supply chain capabilities; and supply chain resilience had a positive effect on competitive advantage in the food industry.

Article Details

บท
บทความวิจัย

References

Bollen, K. A. (1989). Structural equations with latent variables. New York: Wiley.

Browne, M. W. & Cudeck, R. (1993). Alternative ways of assessing model fit. In K. A. Bollen and J. Scott Long (Eds.) Testing structural equation models. (pp. 136-162). Newbury Park, CA: Sage.

Chou, P. (2014). TransformationalLeadershipandEmployeesBehavioralSupporttoOrganizationalChange. Management and Administrative Sciences Review,3(6), 825-838.

Christopher, M. & Peck, H. (2004). Building the resilient supply chain. International Journal of Logistics Management,15(2), 1-13.

Craighead, C. W., Blackhurst, J., Rungtusanatham, M. J. & Handfield, R. B. (2007). The severity of supply chain disruptions: Design characteristics and mitigation capabilities. Decision Sciences,38(1), 131-156.

Diamantopoulos, A. & Siguaw, J. A. (2000). Introducing LISREL. London: Sage Publications.

Fawcett, S. E. & Smith, S. R. (1995). Logistics measurement and performance for United States-Mexican operations under NAFTA. Transportation Journal,34(3), 25-34.

Fornell, C. & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research,18(1), 39-50.

Garson, G. D. (2009). Reliability analysis, Statnotes: topics in multivariate analysis(Online). Retrieved February 18, 2016, from www2.chass.ncsu.edu/garson/pa765/statnote.html

Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L. & Black, W. (1998). Multivariate data analysis (5th ed.). Upper Saddle River NJ: Prentice Hall.

Hatani, L., Zain, D., Djumahir & Wirjodirjo, B. (2013). Competitive Advantage as Relationship Mediation between Supply Chain Integration and Fishery Company Performance In Southeast Sulawesi (Indonesia). IOSR Journal of Business and Management,6(5), 1-14.

Holmes-Smith, P. (2001). Introduction to structural equation modeling using LISREL. Perth, Western Australia: ACSPRI-Winter Training Program.

Kline, R. B. (1998). Principles and Practice of structural equation modeling. New York: Guilford Press.

Koufteros, X. A. (1995). Time-Based Manufacturing: Developing a Nomological Network of Constructs and Instrument Development. Doctoral Dissertation, University of Toledo, Toledo, OH.

Lambert, D. M. & Knemeyer, A. M. (2004). We’re in this together. Harvard Business Review,82(12), 114-122.Lee, H. L. (2004). The Triple-A Supply Chain. Harvard Business Review,82(10), 102-112.

Li, S., Ragu-Nathan, B., Ragu-Nathan, T. S. & Rao, S. S. (2006). The impact of supply chain management practices on competitive advantage and organizational performance. OMEGA International Journal of Management Science,34(2), 107-124.

Merriam-Webster. (2007). Merriam-WebsterDictionary. Springfield. MA: Merriam-Webster.

Nunnally, J. C. (1978). Psychometric theory (2nd ed.). New York: McGraw-Hill.

Peck, H. (2005). Drivers of supply chain vulnerability: An integrated framework. International Journal of Physical Distribution&Logistics Management,35(4), 210-232.

Pettit, T. J., Fiksel, J. & Croxton, K. L. (2010). Ensuring Supply Chain Resilience: Development of a Conceptual Framework. Journal of Business Logistics,31(1), 1-21.

Ponomarov, S. Y. & Holcomb, M. C. (2009). Understanding the Concept of Supply Chain Resilience. International Journal of Logistics Management,20(1), 124-143.

Salazar, R. M. (2012). The Effect Of Supply Chain Management Processes On Competitive Advantage And Organizational Performance. Thesis, Graduate School of Engineering and Management, Air University.

Santanu, M. (2012). An Empirical Investigation into Supply Chain Resilience. IUP Journal of Supply Chain Management,9(4), 46-61.

Sheffi, Y. (2005). The resilient enterprise: Overcoming vulnerability for competitive advantage. Cambridge, MA: MIT Press.

Stank, T. P., Scott, B. K. & Daugherty, P. J. (2001). Supply chain collaboration and logistical service performance. Journal of Business Logistics,22(1), 29-48.

Stevens, J. P. (2009). Applied multivariate statistics for the social sciences(5thed.). New York: Routledge.

Sukati, I., Abdul Hamid, A. B., Baharun, R., Alifiah, M. N. & Anuar, M. A. (2012). Competitive Advantage through Supply Chain Responsiveness and Supply Chain Integration. International Journal of Business and Commerce,1(7), 1-11.

Svensson, G. (2002). Dyadic vulnerability in companies’ inbound and outbound logistics flows. International Journal of Logistics and Research Applications, 5(1), 13-44.

Tracey, M., Vonderembse, M. A. & Lim, J. S. (1999). Manufacturing Technology and Strategy Formulation: Keys to Enhancing Competitiveness and Improving Performance. Journal of Operations Management, 17(4), 411-428.

Zhang, Q. (2001). Technology infusion enabled value chain flexibility: A learning and capability-based perspective. Doctoral dissertation, University of Toledo, Toledo: OH.