中國物流市場已連續8年位居全球最大規模的物流市場,物流園區、配送中心和倉庫等新的現代化設施正在以創紀錄的速度建設。許多物流企業通過在信息和物流技術方面進行廣泛投資,持續利用技術進步逐步改變經營業務方式,迎來了發展新契機。
顧名思義,物流是涉及從原始發生點到最終消費點,用以處理原材料、半成品、成品和相關信息的流動過程,目的是在一定的時間、地理范圍內,向客戶快速交付相應的服務或產品,已逐漸成為供應鏈中提供獨特競爭優勢的戰略要素。相關研究表明數字技術被視為影響物流運營和供應鏈管理的重要因素,其提供了實時數據,已被應用于產品的制造和分銷過程中,物流企業通過數字技術的應用可以在沒有物理接觸的情況下與產品服務商進行互動,縮小供應鏈中的信息差距,從而提高業務效率。
雖然現有研究就數字技術的應用進行了大量探討,但仍舊缺乏針對行業類型就數字技術驅動因素或影響因素進行的討論(
一般來說,技術創新的采用和實施會受到技術、組織和外部環境的影響(
技術可以被看作是一種知識,知識具有眾多屬性。當物流企業的知識更明確,技術知識的轉讓或共享會更容易,更利于企業創新能力的提升。數字技術知識如何與物流企業已經擁有的技術知識相整合是影響物流企業采用數字技術意愿的重要因素。創新通常遵循一種技術范式,即相關知識的累積性將影響技術創新。在數字技術的應用或采用方面擁有豐富經驗的組織技術人員將具有更高的技術創新能力。因此,本研究認為數字技術知識的明確性和數字技術知識的積累特征會影響物流企業數字技術的采用。
除了技術因素,企業內部創新氛圍也會影響物流企業采用數字技術的意愿,尤其是企業內部的容錯氛圍越強,對數字技術的采用意愿會更高,因為數字技術采用本身就是一類高風險決策。故本研究認為內部鼓勵創新的氛圍會影響物流企業數字技術的采用。
此外,外部環境也是影響企業技術創新行為的重要因素。高不確定性環境會對物流企業與組織創新之間的關系產生一定程度的影響,需求的不確定性往往會增加物流企業采用新技術的動機。此外,政府支持是技術創新的重要外部環境特征,政府可以通過財政激勵、試點項目和稅收減免等激勵物流企業數字技術的采用。因此,本研究認為環境的不確定性和政府的支持會影響物流企業數字技術的采用。
綜上所述,影響物流企業數字技術采用的因素包括T(技術知識積累)、O(組織創新氛圍)、E(環境不確定性)三類,本研究將以TOE框架展開物流技術采用與供應鏈績效間關系的探討。
供應鏈效率作為企業打造雙循環新發展格局、實現經濟高質量發展的重要保證,如何對生產要素進行再配置,從而實現要素的自由流動并推動供應鏈績效的提升顯得格外重要(
H1a:物流企業的技術知識積累正向影響其供應鏈績效。
H1b:物流企業的創新氛圍正向影響其供應鏈績效。
H1c:物流企業的環境不確定性負向影響其供應鏈績效。
在客戶需求易變以及競爭激烈的市場中,創新可以提高企業的競爭優勢。由于在物流服務過程中采用數字技術被視為物流業的技術創新,因此數字技術的采用與物流企業的供應鏈績效間存在正相關關系。基于資源基礎觀,技術是企業獲得競爭優勢的重要來源(
H2a:物流企業的技術知識積累通過數字技術采用影響其供應鏈績效。
H2b:物流企業的創新氛圍通過數字技術采用影響其供應鏈績效。
H2c:物流企業的環境不確定性通過數字技術采用影響其供應鏈績效。
綜上所述,本研究模型如圖1所示。
本研究樣本數據來自于對我國物流服務提供商的問卷調查,在北京、鄭州和廣州地區物流協會的幫助下共在69家物流企業發放調查問卷500份,回收問卷432份,通過剔除無效問卷后最終獲得關于本研究議題的有效問卷共415份,有效問卷率達到了83%。具體來說,本研究針對每家物流企業都選擇了3-4名高級經理作為關鍵線人,因為其非常熟悉自己企業數字技術、數字產品或服務的開發和引進。調查問卷共包括六個部分:物流企業的基本情況、技術因素、組織因素、環境因素、數字技術采用和供應鏈績效相關情況。


注:*代表顯著性水平p<0.05,**代表顯著性水平p<0.01,***代表顯著性水平p<0.001(雙尾檢驗),下同。
如表1所示,本研究關于技術知識積累(JS)變量的測度借鑒


本研究將企業規模、企業成立年限作為控制變量。為了保證研究問卷的合理性,采用李克特量表進行研究,李克特量表經常被用來衡量參與者對特定陳述的態度。參與者被問及其在多大程度上同意或不同意每個題項的陳述,分值范圍在1-5分。其中,5分表示非常同意,4分表示基本同意,3分表示同意,2分表示基本不同意,1分表示非常不同意。
本研究使用Cronbach,s ɑ系數、組合信度(CR)和平均方差萃取量(AVE)判斷量表的可靠性。如表2所示,Cronbach,s ɑ系數和組合信度(CR)均大于閾值0.7,平均方差萃取量(AVE)均大于閾值0.5,表明量表具有良好的信效度。
在進行回歸分析之前,對研究變量進行相關性分析,相關性分析結果如表3所示。變量相關系數矩陣結果表明:技術知識積累(JS)與因變量供應鏈績效(JX)具有顯著的相關系數(0.125***),組織創新氛圍(ZZ)與因變量供應鏈績效(JX)具有顯著的相關系數(0.102***),環境不確定性(HJ)與因變量供應鏈績效(JX)具有顯著的相關系數(0.118**),且變量間相關系數均低于0.3,說明模型有助于避免多重共線性的影響。
此外,運用邏輯回歸模型,以供應鏈績效(JX)為因變量,分別以技術知識積累(JS)、組織創新氛圍(ZZ)和環境不確定性(HJ)為自變量,結合表3 的相關性分析和表4的回歸分析結果可知,模型2中技術知識積累(JS)與供應鏈績效(JX)的之間具有正相關關系(βJS=0.117,p<0.001),故證明了假設H1a成立。同理,組織創新氛圍(ZZ)與供應鏈績效(JX)的之間具有正相關關系(βZZ=0.109,p<0.001),故證明了假設H1b成立,環境不確定性(HJ)與供應鏈績效(JX)之間具有負相關關系(βHJ=-0.138,p<0.01),故假設H1c成立。
關于中介效應,借鑒
同理,關于組織創新氛圍(ZZ)—數字技術采用(SZ)—供應鏈績效(JX)的間接路徑系數a、b分別通過了顯著性檢驗(P<0.001、P<0.01)。因此,數字技術采用(SZ)在物流企業組織創新氛圍(ZZ)—供應鏈績效(JX)間具有中介效應,即假設H2b得到驗證。
關于環境不確定性(HJ)—數字技術采用(SZ)—供應鏈績效(JX)的間接路徑系數a、b分別通過了顯著性檢驗(P<0.001、P<0.01)。因此,數字技術采用(SZ)在物流企業環境不確定性(HJ)—供應鏈績效(JX)間具有中介效應,即假設H2c得到驗證。


借鑒劉明和宋彥玲(2023)的研究,本研究采用逐次回歸分析方法和Process插件對數字技術采用(SZ)的中介效應進行穩健型檢驗,采取重復抽樣次數5000以及95%的置信區間,檢驗結果證實了數字技術采用(SZ)在技術知識積累(JS)—供應鏈績效(JX)間、組織創新氛圍(ZZ)—供應鏈績效(JX)間、環境不確定性(HJ)—供應鏈績效(JX)間均具有中介效應,說明了本研究結論具有一定的穩健性。
技術創新是加快我國物流行業進一步發展的關鍵,特別是對于數字技術的采用。基于此,本研究通過TOE框架(技術、組織和環境)分析了影響我國物流企業數字技術采用的因素,以及數字技術采用與供應鏈績效之間的關系。研究結論包括如下方面:第一,物流企業內部數字技術知識的積累有助于提高其數字技術采用的意愿。因此,數字技術服務商可通過不斷積累與數字技術相關的知識,量變引起質變,使得物流企業對其建立信任感,進而提升物流企業對于數字技術采用的意愿,并提升其生產效率。第二,組織內部應積極鼓勵、支持員工對于數字技術的學習和培訓,數字技術的采用本身就是“一把手”工程,需要高層領導的大力支持。但物流企業整體數字化轉型的實施需要高層領導和基層員工的有效配合,為此,物流企業需要在組織內部營造積極的數字技術創新氛圍,加大對員工數字化素養的培訓,快速推動物流企業的數字化轉型。第三,外部環境在物流企業采用數字技術方面也發揮著重要作用。一般情況下,使用數字技術的效果在很大程度上是未知的,其決策存在重大風險。如果外部沒有良好的環境支持,如政府相應的政策支持,物流企業很難做出數字技術采用決策,為此政府應該提供更多的財政獎勵,試點項目和稅收減免等政策,以激發物流業的數字技術采用意愿。
第一,物流企業內部應該注重積累數字技術相關知識,并在內部培養良好的創新氛圍,定期組織員工參加數字技術相關的培訓課程或研討會,以便了解最新的數字技術趨勢和應用,同時對外招聘更多具有數字技術專業背景的人才,物流企業內部也應通過培訓和晉升計劃來培養員工的數字技術能力,投資建立包括物聯網設備、云計算平臺、數據分析工具等數字化基礎設施,為其余的數字化改造升級提供支持。第二,政府需要對物流企業提供數字技術資源支持和持續的政策扶持,如通過設立資助計劃或補貼措施,為物流企業的數字技術發展提供資金支持,降低其投資成本,直接增強物流企業數字技術采用的意愿。此外,政府還應通過制定支持數字技術在物流業應用的政策和法規,促進物流業數字技術標準化,以便不同物流企業間的數字系統可以更好地互聯互通,進而推動數字技術在物流業的進一步發展。