随着信息技术的进步和电子商务的迅速发展,人们的消费方式和生活习惯发生了巨大变化。然而,传统的物流服务已愈发难以适应信息化时代下多变的消费需求。在此环境下,越来越多的物流企业意识到整合物流供应链,对于提升企业整体绩效的重要性。但当前我国物流企业组织能力普遍较为低下,同时地域因素和技术问题也导致物流企业难以形成完整的供应链,高昂的物流成本阻碍着物流企业的快速发展。为突破当前的发展困境,物流企业纷纷扩大合作规模,发挥各自的优势,通过建立完整的物流服务供应链,来实现物流企业之间的合作共赢,并最终实现物流绩效的提升。2020年6月2日,国家发展改革委、交通运输部发布《关于进一步降低物流成本的实施意见》指出:要研究制定现代供应链发展战略,加快发展数字化、智能化、全球化的现代供应链。在此基础上,本文对物流服务供应链整合策略对物流企业绩效的影响进行了研究分析,旨在为物流企业创新合作方式、完善物流服务供应链提供依据,并结合研究结果为物流企业从供应链视角出发提升物流绩效提供针对性建议。

一、研究背景与假设

目前,我国许多物流企业普遍存在技术水平偏低、物流信息流通不畅等问题,而充分整合物流服务供应链能够有效提升物流效率,解决物流产业的现有缺陷。对此,有研究者指出,对于物流服务供应链的整合,需要从服务角度出发,了解顾客对物流服务的迫切需求,将物流服务的售前售后工作转化为生产力,促使顾客产生购买动力。还有一些研究者提出,物流服务供应链整合是指以客户需求为基础,在供应链上下游端对物流资源进行整合调配,通过合理的资源配置优化供应链结构,协调各方物流资源,从而提升物流绩效。物流服务供应链整合过程中最重要的是供应链整合能力,物流服务供应链整合能力与物流绩效呈正向关系,供应链上下游端有效协同运作是供应链整合的重要目标。虽然国内外大量研究者从不同角度对物流行业展开了相关研究,但与供应链整合相关的研究文献较少,因此本文将着力从物流服务供应链整合出发,对影响物流绩效的各个因素进行探讨。

(一)物流服务与供应链整合之间的联系

研究者普遍认为,处于同一供应链的不同企业之间的合作关系稳定程度对企业信息间的互联互通有一定的影响,企业之间的关系质量与供应链运转时,企业间的协同程度存在正向反馈关系;优秀的信息共享策略可以帮助供应链上下游提升企业协同程度,实现物流供应链的外部整合。供应链上下游企业之间的信息共享程度与合作关系密不可分,稳定的合作关系能够帮助物流企业实现高度的信息共享,而高度的信息共享有助于提高企业之间协同办公的效率水平。因此,本文提出如下假设:

H1:物流企业间合作关系越稳定,企业间信息共享程度越高。

H2:物流企业间合作关系越稳定,企业间协同程度越高。

H3:物流企业间信息共享程度越高,企业间协同程度越高。

H4:物流企业间信息共享在合作关系和协同机制之间发挥中介作用。

(二)物流服务供应链整合对物流绩效的影响

目前,物流服务供应链整合对物流绩效的影响相关文献资料较少,大部分研究者研究指出,制定优秀的供应链整合策略,能够使得企业绩效得到明显提升。针对供应链整合对物流绩效的影响,相关研究大多是从信息共享程度、合作关系和企业协同程度三个方面来开展;物流服务供应链整合对物流绩效影响的作用机理,是基于企业间的合作关系确立的。研究者普遍认为,物流产业供应链整合程度越高,则其内部信息共享程度越高,在整个供应链过程中,企业与供应商、客户和供应链上下游协调程度都对物流企业的绩效水平产生巨大影响。大量研究表明,信息共享程度、合作关系和企业间协调程度的改善,都有利于绩效提升,本文为了研究物流服务供应链整合与物流绩效的关联,根据前人研究提出如下假设:

H5:物流企业供应链整合情况越好,企业流通绩效提升越明显。

H6:物流企业间信息共享程度越高,企业流通绩效提升越明显。

H7:物流企业间合作关系越稳定,企业流通绩效提升越明显。

H8:物流企业间协同程度越高,企业流通绩效提升越明显。

二、物流服务供应链整合影响物流绩效的测度分析

(一)数据采集

本次问卷采用Likert的五级量表法对问题答案进行评估,从“1”至“5”分别代表了“极不符合”到“非常符合”的阶段。其中问卷主要划分为调查目的介绍、调查对象信息采集、物流企业供应链整合情况和物流绩效反馈情况四个方面,根据这四个方面设计问卷以保证问卷的科学性。问卷将江苏省、浙江省、上海市的申通快递、圆通速递、中通快递、百世汇通、韵达快递、顺丰速运、京东物流作为研究对象,将调查问卷随机发放给本公司职员,职位涵盖总经理、经理和普通职员,以保证样本的真实性和科学性,公司内部职员较为了解内部信息。本次调查在2019年3月至2019年8月间进行,采用实地发放和网上问卷相结合的方式对268位调查对象进行调查,最终得到有效问卷186份,剔除无效问卷82份,问卷有效率为69.4%。

(二)物流服务供应链整合对物流绩效的影响

本研究将物流服务供应链整个过程中的控制变量包括是否形成物流中心、销售平台、物流方式和存储方式,引入虚拟变量对控制变量进行转换,使模型具有实际意义。再将绩效反馈的研究变量作为因变量,将信息共享程度、合作关系和协同程度作为自变量,利用SPSS软件对模型进行验证性分析,最终得到表1所示结果。

由表1可知,M1对控制变量是否形成物流中心、销售平台、物流方式和存储方式进行回归分析,M2在此基础上放入信息共享程度、合作关系和协同程度作为自变量进行回归分析,增加柔性作为因变量进行回归分析之后,R2从原本的0.183提升到0.674,F值从原本的1.985提升到13.857,DW的检验值为2.063,与标准值2十分接近,这些变化表明模型M2的拟合结果较好,自变量能显著影响因变量变化,且不存在自相关关系。在表1中,M2的回归系数表明检验中所有的控制变量均未通过显著性检验,表示是否形成物流中心、销售平台、物流方式和存储方式对柔性变量的影响没有显著差异,且VIF的值均处在1-10的范围内,即表明模型不存在多重共线性关系。从标准化系数来看,信息共享程度对柔性的影响较小,企业协同程度对柔性的影响较大,信息共享程度、合作关系、企业协同程度与柔性均呈正向关系。

表1物流服务供应链整合和柔性的检验结果

注:*、**和***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著。

表2物流服务供应链整合和时间的检验结果

注:*、**和***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著。

根据表2可知,M1对控制变量是否形成物流中心、销售平台、物流方式和存储方式进行回归分析,M2在此基础上放入信息共享程度、合作关系和协同程度作为自变量进行回归分析,增加时间作为因变量进行回归分析之后,R2从原本的0.053提升到0.472,F值从原本的1.405提升到7.447,DW的检验值为2.153,与标准值2十分接近,这些变化表明模型M2的拟合结果较好,自变量能显著影响因变量变化,且不存在自相关关系。此外,M2的回归系数表明检验中所有的控制变量均未通过显著性检验,表示是否形成物流中心、销售平台、物流方式和存储方式对时间变量的影响没有显著差异,且VIF的值均处在1-10的范围内,即表明模型不存在多重共线性关系。从标准化系数来看,企业协同程度对财务状况的影响较大,合作关系和企业协同程度与时间均呈正向关系,信息共享程度对时间的影响并不显著。

如表3所示,M1对控制变量是否形成物流中心、销售平台、物流方式和存储方式进行回归分析,M2在此基础上放入信息共享程度、合作关系和协同程度作为自变量进行回归分析,增加财务状况作为因变量进行回归分析之后,R2从原本的0.083提升到0.684,F值从原本的2.005提升到9.856,DW的检验值为1.753,与标准值2十分接近,这些变化表明模型M2的拟合结果较好,自变量能显著影响因变量变化,且不存在自相关关系。此外,M2的回归系数表明检验中所有的控制变量均未通过显著性检验,表示是否形成物流中心、销售平台、物流方式和存储方式对财务状况变量的影响没有显著差异,且VIF的值均处在1-10的范围内,即表明模型不存在多重共线性关系。从标准化系数来看,企业协同程度对财务状况呈正向关系,信息共享程度和合作关系与财务状况的关系均不显著。

对控制变量是否形成物流中心、销售平台、物流方式和存储方式进行回归分析,M2在此基础上放入信息共享程度、合作关系和协同程度作为自变量进行回归分析,增加满意度作为因变量进行回归分析之后,R2从原本的0.153提升到0.574,F值从原本的2.085提升到12.877,DW的检验值为1.673,与标准值2十分接近,这些变化表明模型M2的拟合结果较好,自变量能显著影响因变量变化,且不存在自相关关系。

对物流服务供应链整合和交付质量间的影响关系进行检验,M1对控制变量是否形成物流中心、销售平台、物流方式和存储方式进行回归分析,M2在此基础上放入信息共享程度、合作关系和协同程度作为自变量进行回归分析,增加交付质量作为因变量进行回归分析之后,R2从原本的0.003提升到0.534,F值从原本的1.105提升到3.865,DW的检验值为2.096,与标准值2十分接近,这些变化表明模型M2的拟合结果较好,自变量能显著影响因变量变化,且不存在自相关关系。

从表4可知,M2的回归系数表明检验中所有的控制变量均未通过显著性检验,说明是否形成物流中心、销售平台、物流方式和存储方式对交付质量变量的影响没有显著差异,且VIF的值均处在1-10的范围内,即表明模型不存在多重共线性关系。从标准化系数来看,信息共享程度和合作关系对交付质量的影响均不显著,企业协同程度与交付质量呈正向关系。

对物流服务供应链整合以及物流成本进行检验,M1对控制变量是否形成物流中心、销售平台、物流方式和存储方式进行回归分析,M2在此基础上放入信息共享程度、合作关系和协同程度作为自变量进行回归分析,增加物流成本作为因变量进行回归分析之后,R2从原本的0.181提升到0.274,F值从原本的1.545提升到4.607,DW的检验值为1.789,与标准值2十分接近,这些变化表明模型M2的拟合结果较好,自变量能显著影响因变量变化,且不存在自相关关系。

(三)物流服务供应链整合维度之间的关系

为了验证信息共享程度、合作关系和协同程度各维度之间的关系,本研究利用分析软件分别对各维度变量进行回归分析,回归结果如表5所示。

表3物流服务供应链整合和财务状况的检验结果

注:*、**和***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著。

表4物流服务供应链整合和交付质量的回归系数

注:*、**和***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著。

表5信息共享程度、合作关系和协同程度的回归结果

根据表5可知,将信息共享程度和合作关系作为自变量,将企业协同程度作为因变量,对二者之间的关系进行回归分析,回归结果F值为31.352,显著性为0.000,R值为0.742,R2值为0.427,表明该模型回归效果较好。标准系数值显示,信息共享程度和合作关系与企业协同程度间存在显著的正向关系,则表示假设H2、H3成立且得到了理论支持。对信息共享程度和合作关系作回归分析,将信息共享程度作为自变量,将合作关系作为因变量,对二者之间的关系进行回归分析,F值为89.457,显著性为0.000,R值为0.694,R2值为0.467,表明该模型回归效果较好。标准系数值显示,信息共享程度和合作关系间存在显著的正向关系,则表示假设H1成立且得到了理论支持。

为研究信息共享程度媒介作用,将信息共享程度作为自变量,将合作关系和企业协同程度作为因变量,对二者之间的关系进行回归分析,F值为56.6577,显著性为0.000,R值为0.6042,R2值为0.3734,表明该模型回归效果较好。进一步对总作用、间接作用和直接作用进行回归分析,结果表明总作用和直接作用的Sig值分别为0.0000和0.0002,即总作用和直接作用通过了显著性检验,由前文可知,信息共享程度和合作关系间存在明显的媒介关系,则表示假设H4成立且得到了理论支持。综上所述,除假设H6、H7以外,本文提出的其他研究假设全部成立。

三、结论与启示

本文以物流服务供应链为研究对象,采用问卷调查与实证分析相结合的方式,探究了物流服务供应链整合对物流绩效的影响,并得出了以下四点结论:第一,物流服务供应链整合与物流绩效呈显著的正向关系,物流服务供应链整合中的各个维度的改善都能有效提升物流绩效;第二,信息共享程度越高,越能促进企业协同;第三,合作关系越稳定,越能促进企业协同,合作关系越稳定,企业间信息共享程度越高;第四,信息共享功能在企业合作关系和企业协同间发挥中介作用。

为了促进物流企业实现物流服务供应链整合,从而提升物流企业竞争优势,本文基于研究结论,总结了以下几点启示:第一,加强政策扶持,完善物流业相关法律法规。首先,政府有关部门需要制定相关政策,规范物流行业管理,引导物流企业合理合法化运行;其次,政府有关部门需要推动物流企业进行供应链整合,将各个物流企业的优势发挥到极致,从而形成完整而具有核心竞争力的供应链,形成独一无二的市场优势;最后,政府有关部门需要引导物流企业通过供应链整合各种资源,调配物流服务的优质资源,加强自身竞争优势以扩大市场,提高企业绩效。第二,加强战略合作,建立完整的供应链体系。一方面,物流企业应加强企业间的合作,形成行业利益共同体;另一方面,物流企业需要通过加强不同方面的竞争优势,组成完整的产业链结构,树立共同的战略目标,与多家企业为同一目标而奋斗,从而实现合作共赢。第三,加强基础设施建设,推动企业完善信息化建设。首先,物流企业应根据实际情况建立并完善信息沟通渠道,实现供应链上下游间的资源流通;其次,物流企业可以依托大数据技术建立互联互通平台,提高信息化程度,简化沟通环节,提高沟通效率,加强不同企业之间的合作关系,促进企业协作运行;最后,物流企业需要与供应链中各企业共享基础设施,节约运营资金,从而降低物流成本,进而实现提高物流绩效的目的。

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基金:陕西省软科学研究计划项目“陕南特色农业产业的协同物流发展研究”(编号:2016KRM130)研究成果.