引言

中國物流市場已連續(xù)8年位居全球最大規(guī)模的物流市場，物流園區(qū)、配送中心和倉庫等新的現代化設施正在以創(chuàng)紀錄的速度建設。許多物流企業(yè)通過在信息和物流技術方面進行廣泛投資，持續(xù)利用技術進步逐步改變經營業(yè)務方式，迎來了發(fā)展新契機。

顧名思義，物流是涉及從原始發(fā)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(yōu)勢的戰(zhàn)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(yè)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(yè)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(yè)類型就數字技術驅動因素或影響因素進行的討論(劉曉暉，2023)，大多數研究主要聚焦在數字技術對供應鏈流程(如節(jié)省成本)的影響(張于，2023)，尚不明晰其他技術、組織和環(huán)境因素是否會影響數字技術的采用，而這些因素一般在學者分析影響新技術采用時予以考慮(呂芬等，2021；鄭旭媛等，2018)。因此，本文將對數字技術在我國物流業(yè)中的應用進行相關探討，主要圍繞如下兩個研究問題：其一，基于TOE框架(技術、組織和環(huán)境角度)探討影響我國物流服務商采用數字技術的因素有哪些?其二，探討物流企業(yè)供應鏈績效與數字技術采用的關系如何?

理論基礎與研究假設

(一)影響數字技術采用的因素

一般來說，技術創(chuàng)新的采用和實施會受到技術、組織和外部環(huán)境的影響(萬驍樂等，2022)。因此，本文從技術、組織和環(huán)境三個角度研究了影響我國物流業(yè)采用數字技術的因素。

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(yè)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(yè)創(chuàng)新能力的提升。數字技術知識如何與物流企業(yè)已經擁有的技術知識相整合是影響物流企業(yè)采用數字技術意愿的重要因素。創(chuàng)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(chuàng)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(chuàng)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(yè)數字技術的采用。

除了技術因素，企業(yè)內部創(chuàng)新氛圍也會影響物流企業(yè)采用數字技術的意愿，尤其是企業(yè)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(chuàng)新的氛圍會影響物流企業(yè)數字技術的采用。

此外，外部環(huán)境也是影響企業(yè)技術創(chuàng)新行為的重要因素。高不確定性環(huán)境會對物流企業(yè)與組織創(chuàng)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(yè)采用新技術的動機。此外，政府支持是技術創(chuàng)新的重要外部環(huán)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(yè)數字技術的采用。因此，本研究認為環(huán)境的不確定性和政府的支持會影響物流企業(yè)數字技術的采用。

綜上所述，影響物流企業(yè)數字技術采用的因素包括T(技術知識積累)、O(組織創(chuàng)新氛圍)、E(環(huán)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。

(二)技術知識積累、創(chuàng)新氛圍、環(huán)境不確定性與供應鏈績效

供應鏈效率作為企業(yè)打造雙循環(huán)新發(fā)展格局、實現經濟高質量發(fā)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(張艾蓮等，2023)。一般來說，物流企業(yè)關于數字技術知識的積累將會促進其對數字技術進行迭代優(yōu)化，優(yōu)化其生產流程并降低其運營成本，進而促進供應鏈績效提升。此外，企業(yè)內部創(chuàng)新氛圍也會通過提升物流企業(yè)進行綠色技術研發(fā)的力度來影響供應鏈績效(任靜和謝靖，2024)。而環(huán)境不確定性尤其是政府政策會影響企業(yè)內部的資源配置，進而對其供應鏈績效產生不同程度的影響(黃玉桂和劉宇，2023)。基于此，本研究認為物流企業(yè)的技術知識積累、創(chuàng)新氛圍會正向影響供應鏈績效，而環(huán)境不確定性負向影響物流企業(yè)的供應鏈績效，并提出以下假設：

H1a：物流企業(yè)的技術知識積累正向影響其供應鏈績效。

H1b：物流企業(yè)的創(chuàng)新氛圍正向影響其供應鏈績效。

H1c：物流企業(yè)的環(huán)境不確定性負向影響其供應鏈績效。

(三)數字技術采用的中介效應

在客戶需求易變以及競爭激烈的市場中，創(chuàng)新可以提高企業(yè)的競爭優(yōu)勢。由于在物流服務過程中采用數字技術被視為物流業(yè)的技術創(chuàng)新，因此數字技術的采用與物流企業(yè)的供應鏈績效間存在正相關關系?；谫Y源基礎觀，技術是企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢的重要來源(姜文銳，2021)。數字技術知識的持續(xù)積累、企業(yè)內部的創(chuàng)新氛圍和外部環(huán)境不確定性均可通過影響企業(yè)數字技術采用來提高物流企業(yè)的快速反應能力(如響應能力和靈活性)，并獲得更高的供應鏈績效。因此，本研究認為技術知識積累、創(chuàng)新氛圍和環(huán)境不確定性可通過采用數字技術來改善物流行業(yè)的供應鏈績效，并提出以下假設：

H2a：物流企業(yè)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(yè)的創(chuàng)新氛圍通過數字技術采用影響其供應鏈績效。

H2c：物流企業(yè)的環(huán)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。

研究設計

(一)數據收集

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(qū)物流協會的幫助下共在69家物流企業(yè)發(fā)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(yè)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(yè)數字技術、數字產品或服務的開發(fā)和引進。調查問卷共包括六個部分：物流企業(yè)的基本情況、技術因素、組織因素、環(huán)境因素、數字技術采用和供應鏈績效相關情況。

(二)變量測量

如表1所示，本研究關于技術知識積累(JS)變量的測度借鑒楊立生和陳倩(2020)的研究，共有“與不同行業(yè)組織進行交流”等三個題項。關于組織創(chuàng)新氛圍(ZZ)變量的測度借鑒毛義華等(2021)的研究，共有“企業(yè)能容忍失敗并將失敗視為學習的機會”等四個題項。關于環(huán)境不確定性(HJ)變量的測度借鑒阮鴻鵬等(2022)的研究，共有“企業(yè)的供應商遵守程序進行交易”等四個題項。關于數字技術采用(SZ)變量的測度借鑒Durmusoglu等(2021)的研究，共有“貴公司目前在經營活動中多大程度上使用了數字技術(激光、3D打印等)”等四個題項。供應鏈績效(JX)變量的測度借鑒牟曉霞和黃堅(2023)的研究，共有“貴公司供應鏈管理能助其降低成本”等三個題項。

本研究將企業(yè)規(guī)模、企業(yè)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(tài)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。

數據分析

(一)信效度檢驗

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。

(二)假設檢驗與分析

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(chuàng)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(huán)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(chuàng)新氛圍(ZZ)和環(huán)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(chuàng)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(huán)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，借鑒吳傳清和鄧明亮(2023)的研究，即本研究采用逐步回歸法論證了數字技術采用(SZ)的中介作用，如表5中檢驗結果顯示，技術知識積累(JS)—供應鏈績效(JX)的總路徑c(P<0.001)與直接路徑c′(P<0.01)皆通過了顯著性檢驗，假設H1a進一步得到驗證。技術知識積累(JS)—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(yè)技術知識積累(JS)—供應鏈績效(JX)間具有中介效應，即假設H2a得到驗證。

同理，關于組織創(chuàng)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(yè)組織創(chuàng)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(huán)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(yè)環(huán)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。

(三)穩(wěn)健性檢驗

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(wěn)健型檢驗，采取重復抽樣次數5000以及95%的置信區(qū)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(chuàng)新氛圍(ZZ)—供應鏈績效(JX)間、環(huán)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(wěn)健性。

結論與啟示

(一)研究結論

技術創(chuàng)新是加快我國物流行業(yè)進一步發(fā)展的關鍵，特別是對于數字技術的采用?；诖?，本研究通過TOE框架(技術、組織和環(huán)境)分析了影響我國物流企業(yè)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(yè)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(yè)對其建立信任感，進而提升物流企業(yè)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(yè)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(yè)需要在組織內部營造積極的數字技術創(chuàng)新氛圍，加大對員工數字化素養(yǎng)的培訓，快速推動物流企業(yè)的數字化轉型。第三，外部環(huán)境在物流企業(yè)采用數字技術方面也發(fā)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(huán)境支持，如政府相應的政策支持，物流企業(yè)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(fā)物流業(yè)的數字技術采用意愿。

(二)管理啟示

第一，物流企業(yè)內部應該注重積累數字技術相關知識，并在內部培養(yǎng)良好的創(chuàng)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(yè)背景的人才，物流企業(yè)內部也應通過培訓和晉升計劃來培養(yǎng)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(yè)提供數字技術資源支持和持續(xù)的政策扶持，如通過設立資助計劃或補貼措施，為物流企業(yè)的數字技術發(fā)展提供資金支持，降低其投資成本，直接增強物流企業(yè)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(yè)應用的政策和法規(guī)，促進物流業(yè)數字技術標準化，以便不同物流企業(yè)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(yè)的進一步發(fā)展。