引言及文獻概述

黨的二十大報告指出“著力提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平”。供應鏈韌性是指供應鏈系統面對外部風險的沖擊時所表現出來的抵抗、調節、維護以及恢復的抗沖擊能力，即當供應鏈遭遇不確定性外部沖擊時能夠有效抵御供應鏈中斷風險，并快速調整和恢復到正常運營狀態，從而保持供應鏈系統運行的穩定性、安全性。近些年來，隨著數字信息技術的快速發展及其在各個產業集聚領域的廣泛應用，數字技術與物流產業的深度融合發展衍生出了新的智慧物流形態，智慧物流的發展為防范供應鏈“卡鏈”“斷鏈”“掉鏈”等風險提供了新的技術保障，并能起到擴鏈、延鏈、強鏈、補鏈的作用，從而有力地支持國民經濟的高質量發展。

目前，學術界相關研究較為豐富，并取得了一定的學術成果。其中，肖超欄(2024)研究認為信息技術發展和互聯網應用普及是智慧物流發展的基礎動因；余麗(2024)研究表明，信息技術、數字化技術的快速發展及其在物流業中的深度應用，促進了物流業的智能化、數字化轉型，使物流業實現了人機協同、虛實結合運作；孫磊等(2021)研究發現，物流業的市場環境呈現出新業態、新商業模式，優化了物流運力結構，實現了物流運力結構升級；孫月梅(2024)從智慧物流的服務應用水平、基礎要素投入以及效益水平幾個維度，構建了測度智慧物流發展水平的指標體系；劉秀(2023)從促使智慧物流發展的外部環境、內部動力以及發展綜合效益三個維度，對智慧物流指標體系進行了完善。韓璐等(2024)從空間視角研究了我國智慧物流發展的空間分布特征、地區之間的智慧物流發展水平差異以及區域收斂性；任熙慶等(2024)研究發現，智慧物流的發展能優化資源配置，促進經濟高質量發展，且生態效益也比較顯著；滕穩穩、張囷(2023)研究認為，智慧物流的發展重塑了供應鏈上相關企業的分工地位，對供應鏈韌性具有一定的影響。基于此，本文在借鑒相關研究成果的基礎上，采用2014—2023年我國A股上市公司和相關城市的樣本數據，運用基準回歸模型實證分析智慧物流發展對供應鏈韌性的影響效應與作用機制。

理論機制與研究假設

(一)智慧物流發展對供應鏈韌性的直接影響效應

在傳統物流供應鏈運行中，由于采購、加工、倉儲、運輸、分揀、配送的每一個業務環節相對封閉獨立，鏈內節點間彼此供需信息不對稱，導致商品貨物從供應鏈上游輸送到下游的整個過程具有耗時長、損耗大、效率低和質量差的特點，難以應對供應鏈內外部不確定性風險的沖擊和滿足消費者日益多元化、個性化的需求，從而影響了供應鏈的韌性與安全水平。相比之下，智慧物流供應鏈通過將互聯網、大數據、云計算、人工智能、物聯網等先進數字信息技術與現代物流業發展深度融合，有效縮短了商品貨物的運輸和周轉周期，強化了物流平臺的智慧化功能和資源整合水平，鏈內節點實現信息共享，促使供應鏈上的相關企業及時、準確對接供需市場，能夠有效應對和緩解由于不確定性沖擊帶來的供應鏈安全風險，從而提升供應鏈韌性水平。此外，智慧物流在整合供應鏈資源中能夠合理調配運力縮短物流周期、降低運輸成本和提高供應鏈運行效率，能夠發揮補鏈、延鏈和強鏈的功能作用，從而提升應對不確定風險沖擊的能力和供應鏈韌性水平。故此，本文提出研究假設：

H1：智慧物流發展對供應鏈韌性具有顯著的正向影響效應。

(二)市場占有率、企業交易成本、供應鏈效率的中介作用機制

市場占有率的作用機制。相比傳統物流供應鏈以企業為主導的封閉式協同運行模式，智慧物流供應鏈以平臺為主導的開放共創式發展模式，有利于通過數據信息共享破解供應鏈中長期存在的信息孤島困局，強化供應鏈內節點企業的協同合作機制，以其巨大的市場資源和客戶信息的收集、利用和整合能力，可以突破時空限制大大拓寬企業的市場銷售渠道，高效對接國內外市場并積極開展貿易合作，同時利用數字信息技術進行產品和服務的市場細分定位和市場精準營銷，使生產端企業有效滿足現有客戶和潛在客戶的個性化需求和提高應對市場變化的能力，以更好的產品質量和服務水平提高市場占有率，從而提升供應鏈的整體競爭實力和韌性水平。故此，本文提出研究假設：

H2：智慧物流發展能夠通過提高企業市場占有率進而增強供應鏈韌性。

企業交易成本的作用機制。智慧物流的發展能夠使供應鏈企業之間及時共享信息、減少信息不對稱和提高商業信用，促進彼此間的高效合作，從而有效降低企業的交易成本。一方面，智慧物流通過物流大數據平臺為供應鏈企業及時提供可靠的市場供需對接信息，提高企業間合作的商業信用，減少企業搜尋合作伙伴和市場需求信息的成本，并通過調整優化合作方式和交易流程降低交易成本；另一方面，智慧物流利用網絡化、智能化和數字化的信息技術優勢能夠提高供應鏈內外資源的整合、利用與配置效率，最大限度降低供應鏈運行的總成本和鏈內合作企業的運營成本，增強供應鏈發展的內生動力和對外競爭能力，從而提升整體供應鏈應對市場安全風險的韌性水平。故此，本文提出研究假設：

H3：智慧物流發展能夠通過降低企業交易成本進而增強供應鏈韌性。

供應鏈效率的作用機制。供應鏈效率主要是指供應鏈運行及相關企業之間的全要素生產率，即供應鏈管理平臺和關聯企業的投入產出比率的整體效能，其投入越高則表明供應鏈效率越低，產出越高則表明供應鏈效率越高，供應鏈效率越高則供應鏈韌性越強。智慧物流能夠依托大數據、云計算等數字技術獲取供應鏈海量的業務數據信息，通過分析、整合、開發、利用數據資源，進一步優化提高供應鏈各環節的協同合作水平，加速供應鏈上企業間的貨物與資金周轉率，從而提高供應鏈整體運行的效率水平；智慧物流在線交易平臺通過為供應鏈企業提供便捷的虛擬交易渠道，可以大大減少商品貨物貿易的交易環節、交易時間和交易成本，同時也使交易流程更加規范、高效和安全，進而提升整個供應鏈的運行效率；同時，智慧物流通過人工智能、大數據分析等智能化信息技術，能夠科學布局物流采購、倉儲、加工、分揀等基礎設施，合理規劃商品貨物的運輸與配送路線，從而提高物流供應鏈不同環節的運作效率。故此，本文提出研究假設：

H4：智慧物流發展能夠通過提高供應鏈效率進而增強供應鏈韌性。

變量選取、模型構建與數據來源

(一)變量選取

1.因變量：供應鏈韌性(Re)。

本文將供應鏈韌性分為供應鏈抵抗能力(Rs)和供應鏈恢復能力(Rc)。前者主要是指供應鏈抵抗不確定風險沖擊的能力，主要表現為鏈上節點企業在遇到外部風險沖擊后仍能繼續維持合作關系，采用供應鏈上企業的前4大客戶(合作關系在3年以上)的年銷售收入平均值表示供應鏈抵抗能力；后者主要是指供應鏈遇到外部不確定風險沖擊后恢復正常運行功能的能力，可以采用企業經濟效益的偏離程度衡量，本文選擇采用殘差值衡量不同時期企業受到外部沖擊后的經濟效益變化值，該值越大則表明供應鏈恢復能力越強，反之則越弱。

2.自變量。智慧物流發展水平(IL)。

本文主要借鑒谷城(2023)研究方法，從智慧物流的發展環境、發展動力和發展效益三個維度構建智慧物流發展水平的評價指標體系，主要采用熵權法進行測算，結果如表1所示。

3.中介變量。

市場占有率，采用企業銷售額占行業銷售額比重衡量；企業交易成本，采用企業每次交易成本的加權平均值衡量；供應鏈效率，采用企業庫存周轉率衡量。

4.控制變量。

企業經營規模(S)，以企業年營業收入占總資產比例衡量；企業成立年齡(A)，以企業注冊成立年限衡量；杠桿率(L)，以企業總負債占資產總額比重衡量；董事會規模(B)，以董事會成員數量衡量；獨立董事占比(I)，以獨立董事占董事會成員數量比重衡量。

(二)模型構建

本文主要分析智慧物流發展對供應鏈韌性的影響和作用機制，因此構建如下基準回歸模型：

Rlj,n,t=α0+α1ILj,t+α2 An,t+α3 ∑γControlj,n,t +∑ Firm+∑City+∑ Year+εn,t(1)

式(1)中，Rlj,n,t表示城市j的企業n在t年的供應鏈韌性水平，ILj,t表示城市j在t年我國智慧物流發展水平，Control表示控制變量集合，Firm、City、Year分別表示企業、城市、年份固定效應。以fn,t(n,m)、fn,t-1(n,m)、表示供應鏈上的企業n和企業m之間在t年、t-1年是否存在合作關系，若存在，則fn,t(n,m)=1、fn,t-1(n,m)=1，反之則fn,t (n,m)=0、fn,t-1(n,m)=0；其中，fn,t (n,m)×fn,t-1(n,m)=Fn,t (n,m)表示企業n和企業m之間在t年的合作關系，如果Fn,t (n,m)=1，則表示企業n和企業m之間在t年存在穩定的合作關系，如果Fn,t (n,m)=0，則表示企業n和企業m之間在t年的合作關系不穩定。因此，企業n與其4大客戶所具有的合作關系值如下：

Rsn,t=∑4j=1 Fn,t (n,m)/4 (2)

式(2)中，0<Rs<1，Rs值越接近于1，表明供應鏈的抵抗能力越強。則：

Rn,t=β0+β1 Sn,t+β2 An,t+β3 Ln,t+β4 Bn,t+β5 In,t+∑Firm+∑City+ ∑Year+εi,t(3)

式(3)中，Rn,t表示企業n在t年的經營利潤，主要采用企業n息稅后的利潤與員工人數的比值衡量。其中，Sn,t表示企業n在t年的經營規模，An,t表示企業n在t年的企業成立年齡，Ln,t表示企業n在t年的杠桿率，Bn,t表示企業n在t年的董事會規模，In,t表示企業n在t年其獨立董事占比。

檢驗智慧物流發展對供應鏈韌性影響機制的計量模型如下：

Mn,t=c0+c1 ILt+c2 ∑γControln,t+∑Firm+∑City+∑Year+εn,t(4)

式(4)中，Mn,t表示企業n在t年的作用機制，其余變量與公式(1)相同。

(三)數據來源與描述性統計

本文基于2014-2023年我國A股上市企業的年度觀測樣本，剔除退市企業、ST和*ST企業、金融類企業以及存在數據缺失的企業后，共獲得1288家企業樣本。相關樣本企業和相應地級城市的數據主要來自于《中國統計年鑒》《中國城市統計年鑒》和國泰安數據庫(CSMAR)。本文變量描述性統計結果如表2所示。由表2可知，各個變量的最大值和最小值之間存在很大差距，說明不同企業供應鏈韌性和不同區域的智慧物流發展水平存在著很大差異。

實證檢驗分析

基準回歸分析。本文基準回歸結果如表3所示。在進行基準回歸時，第(1)和第(3)列均未加控制變量，第(2)和第(4)列均加了控制變量，其中所有回歸結果均控制了企業、城市和年份層面固定效應。由表3可知，在第(1)和第(3)列中，智慧物流發展水平的系數估計值都在5%水平上顯著，分別為0.214和0.139，說明智慧物流發展水平提高有助于提高供應鏈的抵抗能力和恢復能力；在第(2)和第(4)列中，智慧物流發展水平系數估計值分別為0.212和0.137，且通過了1%水平上的顯著檢驗，結果與第(1)和第(3)列一致。因此，本文研究假設H1驗證成立。

內生性檢驗。智慧物流雖為外生變量，但其會直接影響企業選擇合作伙伴的決策，而企業做出的合作決策很可能是內生變量，因此為了避免內生性問題，本文采用地級市為樣本，以其地形起伏度為工具變量。一個城市地形起伏度與其交通網絡具有直接關系，地形起伏度值越大則交通網絡水平一般相對較低，從而導致智慧物流發展水平較低，故地區地形起伏度負向影響智慧物流發展。但是，一個地區的地形是自然形成的，具有客觀性，不會直接影響供應鏈韌性，滿足外生性條件，所以本文采用城市地形起伏度和樣本年份值的交互項作為工具變量(IV)，內生性檢驗結果如表4所示。在表4中，第(1)列為第一階段回歸結果，第(2)和第(3)列均為第二階段回歸結果，兩階段回歸結果均在5%水平上顯著，且第一階段和第二階段系數值符號均為正，表明經過內生性檢驗后本文結論依然成立。

穩健性檢驗。首先，為了避免采用因熵權法產生的誤差，采用變異系數法再次衡量智慧物流發展水平(IL2)并進行穩健性檢驗，結果如表5所示。由表5中第(1)(2)列可知，變換自變量后測算智慧物流發展水平的估計系數仍在5%水平上顯著為正；其次，變換因變量供應鏈的抵抗能力(Rs2)采用供應鏈上企業與經常合作的前4大客戶所具有的穩定客戶的銷售額與這4大客戶的銷售額比值衡量，供應鏈恢復能力(Rc2)采用供應鏈上企業的凈資產收益率衡量，將重新衡量估值代入基準回歸方程進行檢驗，結果如表5第(3)(4)列所示，得出的系數估計值仍然為正且在1%水平上顯著。故此，證明基準回歸結果具有穩健性

作用機制檢驗。本文機制變量主要包括企業的市場占有率(M)、交易成本(C)、供應鏈效率(E)。市場占有率采用企業年銷售額占所屬行業銷售額比重衡量；企業資產專用性(As)采用企業無形資產占總資產比重衡量，如企業擁有的資產專用性水平較高則該企業產品處于賣方市場，從而產生壟斷溢價導致付出較高的交易成本；供應鏈效率以庫存周轉天數(365/庫存周轉率)衡量，庫存周轉天數越短說明產品變現周期越短，則供應鏈效率水平越高，作用機制檢驗結果如表6中所示。由表6第(1)(2)(3)列數據可知，智慧物流發展水平系數估計值分別為0.547、-0.047、0.599，且分別在1%、5%和1%水平上顯著，表明智慧物流通過擴大企業市場占有率、降低交易成本和提高供應鏈效率可以提高供應鏈韌性。因此，本文研究假設H2、H3和H4均得以驗證。

政策建議

第一，建立智慧物流企業協同機制，打造供應鏈高效合作平臺。提升供應鏈協同合作平臺的數據收集、整理、分析和利用能力，引導供應鏈企業及時共享供需信息，加強供應鏈企業的協同合作與互利共贏，不斷提高供應鏈整體的運行效率和服務質量。第二，加強智慧物流體系建設，提高供應鏈韌性水平。積極推進大數據、云計算、物聯網、人工智能等數字化技術的融合應用，推動智慧物流發展水平，促進供應鏈企業間信息共享和資源整合，保證供應鏈系統運行安全與高效，不斷提高供應鏈韌性水平。