引言

中国物流市场已连续8年位居全球最大规模的物流市场，物流园区、配送中心和仓库等新的现代化设施正在以创纪录的速度建设。许多物流企业通过在信息和物流技术方面进行广泛投资，持续利用技术进步逐步改变经营业务方式，迎来了发展新契机。

顾名思义，物流是涉及从原始发生点到最终消费点，用以处理原材料、半成品、成品和相关信息的流动过程，目的是在一定的时间、地理范围内，向客户快速交付相应的服务或产品，已逐渐成为供应链中提供独特竞争优势的战略要素。相关研究表明数字技术被视为影响物流运营和供应链管理的重要因素，其提供了实时数据，已被应用于产品的制造和分销过程中，物流企业通过数字技术的应用可以在没有物理接触的情况下与产品服务商进行互动，缩小供应链中的信息差距，从而提高业务效率。

虽然现有研究就数字技术的应用进行了大量探讨，但仍旧缺乏针对行业类型就数字技术驱动因素或影响因素进行的讨论(刘晓晖，2023)，大多数研究主要聚焦在数字技术对供应链流程(如节省成本)的影响(张于，2023)，尚不明晰其他技术、组织和环境因素是否会影响数字技术的采用，而这些因素一般在学者分析影响新技术采用时予以考虑(吕芬等，2021；郑旭媛等，2018)。因此，本文将对数字技术在我国物流业中的应用进行相关探讨，主要围绕如下两个研究问题：其一，基于TOE框架(技术、组织和环境角度)探讨影响我国物流服务商采用数字技术的因素有哪些?其二，探讨物流企业供应链绩效与数字技术采用的关系如何?

理论基础与研究假设

(一)影响数字技术采用的因素

一般来说，技术创新的采用和实施会受到技术、组织和外部环境的影响(万骁乐等，2022)。因此，本文从技术、组织和环境三个角度研究了影响我国物流业采用数字技术的因素。

技术可以被看作是一种知识，知识具有众多属性。当物流企业的知识更明确，技术知识的转让或共享会更容易，更利于企业创新能力的提升。数字技术知识如何与物流企业已经拥有的技术知识相整合是影响物流企业采用数字技术意愿的重要因素。创新通常遵循一种技术范式，即相关知识的累积性将影响技术创新。在数字技术的应用或采用方面拥有丰富经验的组织技术人员将具有更高的技术创新能力。因此，本研究认为数字技术知识的明确性和数字技术知识的积累特征会影响物流企业数字技术的采用。

除了技术因素，企业内部创新氛围也会影响物流企业采用数字技术的意愿，尤其是企业内部的容错氛围越强，对数字技术的采用意愿会更高，因为数字技术采用本身就是一类高风险决策。故本研究认为内部鼓励创新的氛围会影响物流企业数字技术的采用。

此外，外部环境也是影响企业技术创新行为的重要因素。高不确定性环境会对物流企业与组织创新之间的关系产生一定程度的影响，需求的不确定性往往会增加物流企业采用新技术的动机。此外，政府支持是技术创新的重要外部环境特征，政府可以通过财政激励、试点项目和税收减免等激励物流企业数字技术的采用。因此，本研究认为环境的不确定性和政府的支持会影响物流企业数字技术的采用。

综上所述，影响物流企业数字技术采用的因素包括T(技术知识积累)、O(组织创新氛围)、E(环境不确定性)三类，本研究将以TOE框架展开物流技术采用与供应链绩效间关系的探讨。

(二)技术知识积累、创新氛围、环境不确定性与供应链绩效

供应链效率作为企业打造双循环新发展格局、实现经济高质量发展的重要保证，如何对生产要素进行再配置，从而实现要素的自由流动并推动供应链绩效的提升显得格外重要(张艾莲等，2023)。一般来说，物流企业关于数字技术知识的积累将会促进其对数字技术进行迭代优化，优化其生产流程并降低其运营成本，进而促进供应链绩效提升。此外，企业内部创新氛围也会通过提升物流企业进行绿色技术研发的力度来影响供应链绩效(任静和谢靖，2024)。而环境不确定性尤其是政府政策会影响企业内部的资源配置，进而对其供应链绩效产生不同程度的影响(黄玉桂和刘宇，2023)。基于此，本研究认为物流企业的技术知识积累、创新氛围会正向影响供应链绩效，而环境不确定性负向影响物流企业的供应链绩效，并提出以下假设：

H1a：物流企业的技术知识积累正向影响其供应链绩效。

H1b：物流企业的创新氛围正向影响其供应链绩效。

H1c：物流企业的环境不确定性负向影响其供应链绩效。

(三)数字技术采用的中介效应

在客户需求易变以及竞争激烈的市场中，创新可以提高企业的竞争优势。由于在物流服务过程中采用数字技术被视为物流业的技术创新，因此数字技术的采用与物流企业的供应链绩效间存在正相关关系。基于资源基础观，技术是企业获得竞争优势的重要来源(姜文锐，2021)。数字技术知识的持续积累、企业内部的创新氛围和外部环境不确定性均可通过影响企业数字技术采用来提高物流企业的快速反应能力(如响应能力和灵活性)，并获得更高的供应链绩效。因此，本研究认为技术知识积累、创新氛围和环境不确定性可通过采用数字技术来改善物流行业的供应链绩效，并提出以下假设：

H2a：物流企业的技术知识积累通过数字技术采用影响其供应链绩效。

H2b：物流企业的创新氛围通过数字技术采用影响其供应链绩效。

H2c：物流企业的环境不确定性通过数字技术采用影响其供应链绩效。

综上所述，本研究模型如图1所示。

研究设计

(一)数据收集

本研究样本数据来自于对我国物流服务提供商的问卷调查，在北京、郑州和广州地区物流协会的帮助下共在69家物流企业发放调查问卷500份，回收问卷432份，通过剔除无效问卷后最终获得关于本研究议题的有效问卷共415份，有效问卷率达到了83%。具体来说，本研究针对每家物流企业都选择了3-4名高级经理作为关键线人，因为其非常熟悉自己企业数字技术、数字产品或服务的开发和引进。调查问卷共包括六个部分：物流企业的基本情况、技术因素、组织因素、环境因素、数字技术采用和供应链绩效相关情况。

(二)变量测量

如表1所示，本研究关于技术知识积累(JS)变量的测度借鉴杨立生和陈倩(2020)的研究，共有“与不同行业组织进行交流”等三个题项。关于组织创新氛围(ZZ)变量的测度借鉴毛义华等(2021)的研究，共有“企业能容忍失败并将失败视为学习的机会”等四个题项。关于环境不确定性(HJ)变量的测度借鉴阮鸿鹏等(2022)的研究，共有“企业的供应商遵守程序进行交易”等四个题项。关于数字技术采用(SZ)变量的测度借鉴Durmusoglu等(2021)的研究，共有“贵公司目前在经营活动中多大程度上使用了数字技术(激光、3D打印等)”等四个题项。供应链绩效(JX)变量的测度借鉴牟晓霞和黄坚(2023)的研究，共有“贵公司供应链管理能助其降低成本”等三个题项。

本研究将企业规模、企业成立年限作为控制变量。为了保证研究问卷的合理性，采用李克特量表进行研究，李克特量表经常被用来衡量参与者对特定陈述的态度。参与者被问及其在多大程度上同意或不同意每个题项的陈述，分值范围在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。

数据分析

(一)信效度检验

本研究使用Cronbach，s ɑ系数、组合信度(CR)和平均方差萃取量(AVE)判断量表的可靠性。如表2所示，Cronbach，s ɑ系数和组合信度(CR)均大于阈值0.7，平均方差萃取量(AVE)均大于阈值0.5，表明量表具有良好的信效度。

(二)假设检验与分析

在进行回归分析之前，对研究变量进行相关性分析，相关性分析结果如表3所示。变量相关系数矩阵结果表明：技术知识积累(JS)与因变量供应链绩效(JX)具有显著的相关系数(0.125***)，组织创新氛围(ZZ)与因变量供应链绩效(JX)具有显著的相关系数(0.102***)，环境不确定性(HJ)与因变量供应链绩效(JX)具有显著的相关系数(0.118**)，且变量间相关系数均低于0.3，说明模型有助于避免多重共线性的影响。

此外，运用逻辑回归模型，以供应链绩效(JX)为因变量，分别以技术知识积累(JS)、组织创新氛围(ZZ)和环境不确定性(HJ)为自变量，结合表3 的相关性分析和表4的回归分析结果可知，模型2中技术知识积累(JS)与供应链绩效(JX)的之间具有正相关关系(βJS=0.117，p<0.001)，故证明了假设H1a成立。同理，组织创新氛围(ZZ)与供应链绩效(JX)的之间具有正相关关系(βZZ=0.109，p<0.001)，故证明了假设H1b成立，环境不确定性(HJ)与供应链绩效(JX)之间具有负相关关系(βHJ=-0.138，p<0.01)，故假设H1c成立。

关于中介效应，借鉴吴传清和邓明亮(2023)的研究，即本研究采用逐步回归法论证了数字技术采用(SZ)的中介作用，如表5中检验结果显示，技术知识积累(JS)—供应链绩效(JX)的总路径c(P<0.001)与直接路径c′(P<0.01)皆通过了显著性检验，假设H1a进一步得到验证。技术知识积累(JS)—数字技术采用(SZ)—供应链绩效(JX)的间接路径系数a、b分别通过了显著性检验(P<0.001、P<0.01)。因此，数字技术采用(SZ)在物流企业技术知识积累(JS)—供应链绩效(JX)间具有中介效应，即假设H2a得到验证。

同理，关于组织创新氛围(ZZ)—数字技术采用(SZ)—供应链绩效(JX)的间接路径系数a、b分别通过了显著性检验(P<0.001、P<0.01)。因此，数字技术采用(SZ)在物流企业组织创新氛围(ZZ)—供应链绩效(JX)间具有中介效应，即假设H2b得到验证。

关于环境不确定性(HJ)—数字技术采用(SZ)—供应链绩效(JX)的间接路径系数a、b分别通过了显著性检验(P<0.001、P<0.01)。因此，数字技术采用(SZ)在物流企业环境不确定性(HJ)—供应链绩效(JX)间具有中介效应，即假设H2c得到验证。

(三)稳健性检验

借鉴刘明和宋彦玲(2023)的研究，本研究采用逐次回归分析方法和Process插件对数字技术采用(SZ)的中介效应进行稳健型检验，采取重复抽样次数5000以及95%的置信区间，检验结果证实了数字技术采用(SZ)在技术知识积累(JS)—供应链绩效(JX)间、组织创新氛围(ZZ)—供应链绩效(JX)间、环境不确定性(HJ)—供应链绩效(JX)间均具有中介效应，说明了本研究结论具有一定的稳健性。

结论与启示

(一)研究结论

技术创新是加快我国物流行业进一步发展的关键，特别是对于数字技术的采用。基于此，本研究通过TOE框架(技术、组织和环境)分析了影响我国物流企业数字技术采用的因素，以及数字技术采用与供应链绩效之间的关系。研究结论包括如下方面：第一，物流企业内部数字技术知识的积累有助于提高其数字技术采用的意愿。因此，数字技术服务商可通过不断积累与数字技术相关的知识，量变引起质变，使得物流企业对其建立信任感，进而提升物流企业对于数字技术采用的意愿，并提升其生产效率。第二，组织内部应积极鼓励、支持员工对于数字技术的学习和培训，数字技术的采用本身就是“一把手”工程，需要高层领导的大力支持。但物流企业整体数字化转型的实施需要高层领导和基层员工的有效配合，为此，物流企业需要在组织内部营造积极的数字技术创新氛围，加大对员工数字化素养的培训，快速推动物流企业的数字化转型。第三，外部环境在物流企业采用数字技术方面也发挥着重要作用。一般情况下，使用数字技术的效果在很大程度上是未知的，其决策存在重大风险。如果外部没有良好的环境支持，如政府相应的政策支持，物流企业很难做出数字技术采用决策，为此政府应该提供更多的财政奖励，试点项目和税收减免等政策，以激发物流业的数字技术采用意愿。

(二)管理启示

第一，物流企业内部应该注重积累数字技术相关知识，并在内部培养良好的创新氛围，定期组织员工参加数字技术相关的培训课程或研讨会，以便了解最新的数字技术趋势和应用，同时对外招聘更多具有数字技术专业背景的人才，物流企业内部也应通过培训和晋升计划来培养员工的数字技术能力，投资建立包括物联网设备、云计算平台、数据分析工具等数字化基础设施，为其余的数字化改造升级提供支持。第二，政府需要对物流企业提供数字技术资源支持和持续的政策扶持，如通过设立资助计划或补贴措施，为物流企业的数字技术发展提供资金支持，降低其投资成本，直接增强物流企业数字技术采用的意愿。此外，政府还应通过制定支持数字技术在物流业应用的政策和法规，促进物流业数字技术标准化，以便不同物流企业间的数字系统可以更好地互联互通，进而推动数字技术在物流业的进一步发展。