Section snippetsLinking KAM to buffering and bridging strategies本研究以实施关键客户管理(KAM)的企业为背景,探究桥接(bridging)与缓冲(buffering)策略影响财务绩效的作用机制及边界条件。尽管这两种策略可应用于多种组织场景,但通过特定企业类型(如KAM企业)能更精准捕捉其效能差异(Manhart等,2020)。采用KAM项目的企业具备独特属性,尤其适合检验桥接与缓冲策略在供应链(SC)动态中的协同效应。Data and procedure供应链中断与不确定性是全球企业共同面临的挑战(Kumar & Sharma, 2021),但其管理策略的有效性是否具有普适性仍存争议。学界呼吁开展更多情境化研究(Manhart等,2020)。本研究响应这一诉求,将样本聚焦于此前未被探索的英国B2B制造企业——这些企业高度依赖KAM项目且长期处于供应链波动环境。Analysis and results我们对数据缺失、正态性及异常值进行评估(Hair等,2019)。结果显示无数据缺失,指标偏度值介于-1.008至0.314,峰度值介于-0.549至1.070,符合正态分布假设(Kline, 2011)。通过马氏距离检测多元异常值(Hair等,2019)发现3例异常数据,后续分析中已剔除以确保结果稳健性。Discussion of key findings本研究结合OIP与CAS理论框架,深化了对KAM企业桥接与缓冲策略财务绩效机制的理解。针对“两种策略如何独立影响绩效”及“供应链中断类型是否调节其作用”两大问题,研究发现:缓冲策略可直接提升财务绩效,而响应能力(responsiveness capability)是桥接与缓冲策略共同的关键中介路径;在协变中断(covariate disruption,如疫情)情境下,缓冲策略与响应能力的作用强度显著高于特异中断(idiosyncratic disruption,如供应商破产)。值得注意的是,桥接策略对绩效的直接影响不受中断类型调节,凸显其稳定性优势。Theoretical implicationsKAM研究多强调桥接策略,而供应链学者主张桥接与缓冲策略具互补性。然而,二者独特作用、中介机制及边界条件缺乏系统论证。基于对供应链风险管理(如韧性能力)的元分析,Manhart等(2020)推测这些策略可能通过动态能力路径影响绩效——本研究通过实证验证了这一假设,并揭示响应能力的关键中介角色,特别是在协变中断场景下的强化效应。