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抽象目的 - 本研究探讨了供应链（SC）网络和复杂性引起的因素如何在供应链学习（SCL）行为中起作用。设计/方法/方法 - 模糊集定性比较分析（FSQCA）是一种新兴的配置分析方法，用于检查五个影响因素的复杂组合。使用两阶段的调查收集数据。首先，我们选择了七家具有SCL意识的典型公司。第二，问卷发送给了七家选定公司的合作伙伴，并从76家公司获得了156份有效的问卷。发现 - 利用主动权的新兴见解，我们发现SC网络和复杂性的多种配置导致了高SCL。具体来说，薄弱的领带是这种学习的必要条件，而牢固的联系也有利于这一点。此外，中等的SC复杂性有助于SCL。实践意义 - 这项研究丰富了我们对SCL的理解，并为SC管理从业人员采取措施改善它提供了新的见解。独创性/价值 - 这项研究解决了对文献中SCL先决条件的深入了解。它建立了基于偶然性理论的这种学习的综合和全面的理论框架。此外，本研究结合了Ambidextrous SCL（即创建能力和分散能力）。SC网络和复杂性理论提出了SCL能力的总体原型。纸质研究论文1.，2018a）。，2022）。关键字供应链学习，配置分析，模糊定性定性比较分析，供应链网络，供应链复杂性。引言当前动荡的商业气候意味着供应链（SC）需要具有强大的学习能力来应对危机，例如贸易战和大流行。这种学习能力对于SC的效率和有效性至关重要，例如提高敏捷性，解决复杂的问题以及采用新技术和商业模式（Ojha等人。但是，为了选择SC结构的配置以提高供应链学习（SCL）的能力，不同行业的重点公司采取了不同的行动。例如，可口可乐采用了当地采购策略来简化大流行期间的SC，而苹果，耐克和沃尔玛等公司则使其变得更加复杂（Xu等人。
哪些结构的配置有助于供应链...
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