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供应链多边合作价值创造实证研究——基于物流企业与供应链成员多边合作的视角

更新时间:2016-07-05

一、引 言

供应链中上下游企业之间的多边合作已逐渐被视为改善供应链绩效的主要方式之一。当前物流企业之间的竞争越发激烈,若仅仅提供物流环节服务已经远远不能满足客户的需求,企业的战略正逐步聚焦到供应链上。通过多边合作,在供应链中要实现价值共创很大程度上依赖于流程协同、组织间学习与社会资本累积这三者的联合运用。三者聚焦点不同但能彼此融合于企业供应链管理实践,共同服务于整个供应链的价值创造目标。在梳理了大量相关文献后,本文对供应链中流程协同、组织间学习、社会资本累积及价值创造之间的关系进行了深入的探讨,构建一个能反映这四者之间关系的理论模型并进行了实证,探索其价值创造的具体路径,为后续供应链的治理提供参考。

二、相关研究综述

(一)流程协同

协同论是系统学中的重要理论,它解释了在开放式复杂系统中,由于系统分支之间存在着非线性的相互关系,经过多边合作形成协同,从而使系统产生了从无序到有序的演化。

供应链中的业务流程描述了组织中实现目标价值为导向的带有先后顺序的关键业务活动过程,它体现了以最优化为目标的企业管理思想。[1]学者Hammer[2]的研究提出业务流程是组织把外部的输入要素经过系统性加工处理转化为对顾客有价值的输出的过程。业务流程有别于传统基于职能的管理模式,它遵循的是客户价值导向基础,是对传统职能管理导向的根本性变革。于渝飞[3]的研究指出流程协同的实现能使供应链各成员间在风险利益保持均衡的情况下实现同步运作,达到价值共创的目的。

物流企业与供应链成员多边合作中的流程协同本质上属于跨组织的供应链协同,以客户导向为基础,强调供应链成员间的有效合作。流程协同是供应链成员在统一业务流程基础上的多边合作,是一种在流程上跨组织的同步与协作,经过整合现实供应链系统内外部的有效协同。Shang[4]、Luo[5]、Dalmolen[6]、Simatupang[7]等学者从信息共享、同步决策等多维度对流程协同进行了实证研究。物流企业与其合作伙伴之间的流程协同主要体现在多边合作关系的运作层面上,流程协同的目的是整合各成员的业务流程,通过多边合作实现价值共创。

先天性马蹄内翻足,是一种明显的畸形。宝宝一出生即可识别,甚至在妈妈孕期B超检查也能发现。是由足下垂、内翻、内收三个主要畸形综合而成。

(二)组织间学习

供应链中各成员在多边合作的过程中,组织间学习是将各成员所拥有的专业知识经过融合最终形成结构化知识体系的过程,其本质是各成员吸收、传递以及整合供应链内、外部的知识。学者Von[8]认为供应链要形成持久的竞争优势,需要在客户、供应商和制造商之间进行跨组织的外部创新,这需要组织间建立行之有效的涵盖知识吸收、传输、共享以及整合的体制和机制。据此可知,无论单个企业还是供应链,其拥有的知识尚处于未经整合的碎片状态,要构成其核心能力,需要将彼此碎片状的知识进行整合形成结构化的知识体系。因此,组织间学习的实质是寻求吸收、整合、重新配置存续于供应链中知识的过程。Bouncken[9]等学者在对供应链中各成员的知识学习进行系统性研究的基础上,指出知识流分布于整个供应链之中,各成员间通过合作学习可以实现多赢格局,这与供应链中物流及资金的流动存在极大的差异。因此,物流企业与供应链上下游企业间通过学习可以提升组织运作与管理效率,可以增进系统内部知识的分享和创造。

(三)社会资本累积

社会资本是一种最基本的资本形态,最初由学者Bourdieu[10]提出,他认为社会资本不单单是由于人际交往及社会关系产生的结果,还包括在社会人际交往过程中产生的便于获取权力和资源的机会和途径。从资本的形态属性看,社会资本与实物资本一样能进行累积,可以进行再生产,因此是组织中一项重要的生产性资源。Huo[11]、Capaldo[12]、Colin[13]、Wan[14]、Ciasullo[15]等学者分别从信任、沟通、关系、承诺、合作、愿景等多维度对社会资本累积进行了研究。研究发现,在供应链中,随着专业化分工的逐步细化,使供应链成员间相互依赖关系不断增强,拥有异质性资源与能力的各成员通过彼此的互动、分享共同的愿景从而形成彼此间的信任关系,促进了异质性资源与能力的交换与合作,由此使得供应链伙伴间合作越来越频繁,合作的深度和广度不断得以拓展和延伸。[16]在每一次合作过程中,随着资源与能力的交换与结合,不仅加深了供应链成员彼此间的认同感,同时还逐步形成了独特的规则及文化,这也使得社会资本在广度和深度上不断得以延伸。组织之间的合作在这种循环往复的过程中不断得到强化,在供应链中逐渐形成稳定的信任关系。

(四)供应链价值创造

Porter[17]最初提出了价值创造的概念,他在对企业价值链研究的过程中发现,企业价值创造是通过企业价值链中各个环节的协同和流程优化来实现的。Kasim[18]从供应链伙伴间合作关系的视角指出稳定的供应链合作关系更容易实现价值创造。Simatupang[7]、Panday[19]、Nguyen[20]、Hammervoll[21] 等学者分别从供应链服务水平、服务质量以及供应链柔性等维度对供应链价值创造进行了实证研究。

物流企业与其合作伙伴在多边合作过程中的价值创造是指供应链各成员为了实现共同目标,在多边互动基础上通过整合和利用供应链中的异质性资源与能力,共同进行产品的创造。传统企业间非连续的合作关系在快速激烈的竞争格局中已难以为继,企业需要在快速调整战略布局的同时改变传统的以产品为中心的价值创造方式,及时转变到与客户一起进行价值共创。供应链中的物流企业不再仅仅与其直接客户合作,满足顾客的物流需求,而且还需要与客户的客户进行互动合作才能达成其战略目标。

三、概念模型及研究假设

(一)社会资本累积与供应链价值创造的关系及假设

向100 mL 20%vol和72%vol红枣白兰地中加入不同浓度的壳聚糖、明胶和水不溶玉米面和硅藻土。

物流企业在与其上下游企业多边合作中,由于社会资本的累积效应的存在,供应链成员间多边合作的程度与供应链关系质量、信任程度及承诺呈现正相关关系,可以有效提高整个供应链的服务效率和质量。在多边合作中这种特殊的信任关系使协同成为可能,供应链的整体效率也为此得到极大的提高。据此,提出如下假设:

H1:多边合作中社会资本累积对供应链的价值创造会产生直接的正向影响。

由于现实中的合作社鱼龙混杂,存在不少虚假合作社,加上很多合作社组织机构不健全且大多虚置,权责关系混乱,登记注册股份成员大多与实际不相符,使得合作社社会形象的认可度较低,制约了合作社外部商业资源的获取。此外,合作社也难以获取需要全部社员签名确认的政府扶持资源和合作机会。其原因在于:一是农户大多具有根深蒂固的小农意识,对签名行为十分谨慎,加上普通社员获得的盈余分配激励往往较低甚或没有,使得社员配合签名的意愿较低;二是社员数量众多,可能存在部分兼业化社员外出打工、转业社员未注销退出等现象,使得合作社很难及时获取这些社员农户的签名。

(二)流程协同与供应链价值创造的关系及假设

供应链中的企业已不再是孤立存在的个体,它已经成为价值创造体系中的重要一环。通过流程协同来提升整个供应链的服务水平以及响应速度,并最终在成本上体现流程协同带来的巨大优势才能保持企业持久的竞争力。物流企业与供应链成员多边合作中实现流程协同能提高供应链的服务水平和质量,提高整个供应链的可视性与响应性。据此,提出如下假设:

本文在问卷设计的过程中参考了陶永明 [22-26]、佟成军[27]等学者提出的问卷设计注意事项,目的是确保问卷的合理性和科学性。问卷设计前我们进行了大量的文献整理,对有关社会资本累积、组织间学习、流程协同与供应链价值创造方面的文献进行了分析,问卷主要运用李克特的五级量表制。理论模型的所有潜在变量及观测变量的选用,除了进行文献研究外,还在项目开始前走访10余家物流企业及其合作伙伴的管理层,听取对调查内容及项目的建议,在此基础上不断对问卷进行修订,最终形成预调查问卷。随后选取20家物流企业及其合作伙伴进行了预调查,主要受访对象是企业管理层,在此基础上对预调中出现的相关问题进行整改,确定最终问卷。

H2:多边合作中流程协同对供应链价值创造具有直接的正向影响。

(三)组织间学习与供应链价值创造关系及假设

物流企业与供应链成员的多边合作可以为供应链中各成员提供施展其核心业务能力的独特机会,供应链也成为沟通和链接多边合作的信息共享平台,通过这个平台,供应链成员可以获得合作伙伴的知识、能力以及技术支持,这些知识和技能会随着多边合作的广度和深度的不断拓展逐渐内化到企业自身的系统中去。组织间学习的主要作用是对存续于供应链中的碎片状知识加以吸收并整合,在此基础上进行知识的创新。供应链上下游企业在多边合作的基础上经过知识吸收、传递、整合创造的新知识对整个供应链的价值创造具有明显的增值效应。[22]据此,提出如下假设:

H3:多边合作中组织间学习对整个供应链的价值创造会产生直接的正向影响。

(四)流程协同与社会资本累积的关系及假设

流程协同和社会资本累积在具体实施过程中可以使供应链更具柔性、供应链中的信息更具可视性,这也是多边合作中两种重要的价值创造。

供应链成员多边合作过程中成员间彼此交错的关系是获得资源与能力的重要渠道,这种资源与能力具有很强的异质性,会对企业绩效产生重大影响,因此也为企业竞争优势提供强大支撑。

供应链成员多边合作中流程协同对于社会资本累积之间具有十分紧密的联系。据此,我们提出如下假设:

H4:多边合作中流程协同对于社会资本累积具有直接的正向影响。

评价应面向全体初中生。体育教学的目的就是要让学生获得全面发展,这里的全面不只是学生的能力,还是整个初中阶段的学生。因此,体育教师在针对初中生进行评价的过程中,应有意识地针对不同性别、不同体质的学生进行评价。比如说,针对一些体质薄弱,或是女学生,教师的评价更应当侧重于他们是否清晰地了解的教学内容,而不是以某些界限作为评价标准。通过这种评价,才能够减少学生在课堂上的恐惧感,让他们感受到“我也可以”的状况,他们在课堂上积极性可以得到有效的激发。

(五)流程协同与组织间学习的关系及假设

供应链合作伙伴间通过建立信息系统,在彼此间信息共享和沟通过程中,组织间的知识吸收、传递及整合也就自然产生了。物流企业与上下游合作伙伴在多边合作中实现流程协同能促使整个系统中显性知识和隐性知识的转移和扩散,扫清上下游企业间知识沟通中的阻碍,从而使组织间学习得以实现。据此,我们提出如下假设:

(1)模拟视觉障碍的网络课程。用眼罩将两名实验对象的眼睛遮挡住,然后使其坐在电脑前,学习已经设置好的课程。虽是同一课程,实验组在教授过程中应以情感态度类为主,语言生动、形象;而对照组使用的则是一般的网络课程。

图1 供应链价值创造综合影响的概念模型

资料来源:根据文献研究绘制。

H5:多边合作中流程协同对组织间学习产生直接的正向影响。

对照组患者接受常规抗心衰治疗:患者入院后,叮嘱患者卧床休息,给予吸氧护理,叮嘱患者日常饮食严格遵照低脂低盐原则,同时以β受体阻滞剂、利尿剂、强心剂等对患者行药物治疗。治疗期间,密切观察患者的血压、血糖等体征。

综上所述,多边合作中各潜变量对于供应链价值创造综合影响关系的概念模型如图1所示。

(1)内容效度。内容效度通常是指问卷中题项能否准确测量到研究中所涉及的概念。为确保本研究所设计的量表能准确测量到相关的概念,本文通过系统的文献研究,参考了国内外学术界被广泛认可的量表,在此基础上多次深入物流企业及供应链上下游企业进行深度访谈,听取专家及业界意见对问卷进行进一步的修订来确保量表的内容准确可靠。

四、问卷设计及回收

(一)变量及测量

1.流程协同的变量选取

本研究在流程协同的变量选取上结合了学者 Shang[4]、Luo[5]、Dalmolen[6]、Simatupang[7]等 的 研究,选用信息共享和同步决策作为观察变量来研究物流企业与供应链成员多边合作中的流程协同 (见表1)。

表1 流程协同变量选取

资料来源:本研究文献整理。

潜变量 观察变量 题项信息共享流程协同P1我们与供应链合作伙伴共享相关产品(服务)的能力信息P2我们与供应链合作伙伴共享相关产品(服务)的需求预测信息P3我们与供应链合作伙伴会一起做需求预测同步决策 P4我们会与供应链合作伙伴一起决定供货满足率、库存水平及订货量

2.组织间学习变量选取

CR=0.85(>0.7),AVE=0.54(>0.5),说明概念模型的收敛效度较好。其他的拟合指标中,χ2/df=1.197(<5);GFI>0.9、 AGFI>0.9,显示组织间学习测量模型的数据拟合良好。

表2 组织间学习变量选取

资料来源:本研究文献整理。

潜变量 观察变量 题项知识吸收能力组织间学习L1我们能及时了解并掌握外部的新信息、新技术L2我们可以较快地将新知识与已有知识紧密结合、协调发展L3我们可以较快地将新信息、新知识在企业内部传递和分享知识传递能力L5我们能及时将已掌握的新技术和其他技术融合L4我们企业内部不同部门之间协同程度高、沟通较好知识整合能力

3.社会资本累积变量选取

本文 综合 Huo[11]、Capaldo[12]、Colin[13]、Wan[14]、Ciasullo[15]等学者在对于社会资本的研究成果,选用信任、沟通、承诺这3个维度来研究物流企业与供应链成员多边合作中的社会资本累积 (见表3)。

我又打量了一下屋里的摆设,心里更慌了,因为这显然不是在我家里。我不在自家床上睡觉又会在哪里呢,我努力回忆了几次,可脑子里始终是一截黏糊糊的空白。

表3 社会资本累积变量选取

资料来源:本研究文献整理。

潜变量 观察变量 题项信任C1我们与供应链合作伙伴互相间很了解C2我们的供应链合作伙伴是公平可靠、有信用的C3我们非常忠实于供应链合作伙伴的关系社会资本累积沟通承诺C4我们的供应链合作伙伴会提供真实而有价值的信息C5我们会长期维持供应链合作伙伴关系C6我们和供应链合作伙伴在产品(服务)设计方面进行紧密合作C7我们愿意与供应链合作伙伴共享部分保密信息C8我们愿意与供应链合作伙伴坦诚地讨论业务问题C9我们愿意与供应链合作伙伴在预测和计划上进行紧密合作

4.供应链价值创造变量选取

本文结合 Simatupang[7]、Panday[19]、Nguyen[20]、Hammervoll[21]等学者的研究成果,采用供应链服务水平、服务质量以及供应链柔性这3个维度来研究供应链价值创造 (见表4)。

表4 供应链价值创造变量选取

资料来源:本研究文献整理。

潜变量 观察变量 题项服务水平供应链价值创造V1我们的订单满足率较高V2我们完成客户订单所需时间短V3我们具有提供高质量产品(服务)的能力V4我们能够基于客户需求迅速更改产品(服务)属性V5我们可以快速增加现有产品(服务)的新功能V6我们能够快速进行生产(服务)过程革新柔性 V7我们能够迅速回应市场需求的变化服务质量

室温下,分别用超纯水配制50 mL质量浓度为400 ng·L-1的 HHCB 和 AHTN 溶液,用 H2SO4和NaOH将反应体系的pH值分别调节为1、2、3、4、5、6、7、8、9,PAC 投加量为 10 mg·L-1,反应时间为120 min。不同反应体系初始pH值对2种合成麝香去除率的影响如图7所示。

(二)样本及问卷回收

1.样本主体

根据学者吴明隆[28]提出的调查研究总体和样本的基本概念,本研究的调查对象的总体为物流企业及供应链上下游客户,涉及范围较广。样本的理论主体构成如下:

(1)物流企业。对于物流企业的定义目前学术界尚未形成达成共识,本研究选择的样本中物流企业参考了学者骆温平[29]基于制造业与物流业联动分析的物流产业划分方法,采集的物流企业样本包含了传统物流企业和高端物流企业 (见图2)。

图2 基于两业联动划分的物流企业类型[29]

资料来源:骆温平.基于制造业与物流业联动分析的物流产业划分 [J].企业经济,2015(5):5-10。

(2)物流企业所服务的供应链上下游企业。本研究的样本企业除了上述物流企业外,还将物流企业服务的供应链上下游企业纳入样本范围,其中主要包括供应链中的制造企业、批发零售企业以及提供其他服务的企业。

本研究在问卷星平台上共投放501份问卷,回收得到215份有效问卷。本研究问卷量表题项总共25题,按照Hair[30]对结构方程模型分析样本量的建议的要求,样本数量应大于170份。215份的有效样本数量已满足上述要求,可以进行统计分析。

2.样本数据特征

本研究调查样本覆盖的基本属性包括:被调查企业的类型、性质、员工数、所在地区、企业年龄以及经营情况等信息。受访者的基本信息包括:性别、职位、任职年限、企业名称以及联系方式等。其数据特征如下 (见表5):

表5 样本特征分析(N=215)

资料来源:SPSS统计输出。

受访企业属性 类别 样本数(份) 百分比(%)企业类型物流企业 80 37.2制造企业 71 33.0批发零售企业 40 18.6其他服务企业 24 11.2企业性质国有企业 36 16.7民营企业 137 63.7外资企业 25 11.6合资企业 15 7其他 2 0.9企业员工人数100人以下 24 11.2 101~200 47 21.9 201~300 44 20.5 301~500 32 14.9 501人以上 68 31.6企业成立年限5年以内 15 7 6~15年 124 57.7 16~25年 54 25.1 26年以上 22 10.2企业年营业额500万以内 13 6 500~1500万 56 26 1500~3000万 61 28.4 3000万以上 85 39.5东北地区 10 4.7西北地区 6 2.8华北地区 40 18.6华东地区 90 41.9华中地区 15 7华南地区 48 22.3西南地区 6 2.8受访者属性 类别 样本数(份) 百分比(%)性别 男 103 47.9女112 52.1高层管理 10 4.7中层管理 64 29.8基层管理 112 52.1普通职员 29 13.5不满1年 2 0.9 1~5年 92 42.8 6~10年 92 42.8 11年以上 29 13.5企业所在区域职位任职年限

根据统计分析的要求,为了避免分析中出现非正定的问题,要求样本数据必须服从正态分布。根据Kline[31]的研究,服从正态分布的样本统计量中必须同时满足两项条件,即|峰度|<10,|偏度|<3。本研究对这两项条件的检测结果|偏度|<1,|峰度|<3。本研究同时还运用SPSS散点图及K-S检验,数据亦服从正态分布。

五、实证分析

(一)相关分析

本研究主要运用SPSS19.0通过相关分析法研究四个潜变量之间的关系。根据吴明隆[28]的观点,通常根据变量之间的相关系数来判断其相关程度,相关系数>0.7通常被认为变量间具有高度相关关系。系数在0.4以下为低度相关,其余为中度关系。从表6可知,组织间学习与价值创造之间的关系为高度相关,除此之外的其他变量间关系都达到中等程度相关。可见,本研究中各变量之间关系显著。

表6 变量间相互关系

数据来源:本研究SPSS统计输出。

社会资本累积 流程协同 组织间学习供应链价值创造社会资本累积Pearson相关性 1 0.685 0.684 0.691显著性 (双侧)0.000 0.000 0.000 N 215 215 215 215流程协同Pearson相关性 0.685 1 0.619 0.549显著性 (双侧)0.000 0.000 0.000 N 215 215 215 215组织间学习Pearson相关性 0.684 0.619 1 0.774显著性 (双侧)0.000 0.000 0.000 N 215 215 215 215供应链价值创造Pearson相关性 0.691 0.549 0.774 1显著性 (双侧)0.000 0.000 0.000 N 215 215 215 215

信度通常是指量表能测量到研究对象的可靠程度,一般通过值来测量[32]。本文主要运用因子分析来进行检验。表7显示了总量表的值,其数值为0.911(>0.75),本研究的量表设计信度较好。

表7 可靠性统计量

资料来源:SPSS统计输出。

Cronbach's Alpha 项数0.911 25

(二)效度检验

1.探索性因子分析 (EFA)

通过因子分析来对量表进行效度测定的前提是回收得来的样本要适合做因子分析,通常采用和检验。根据吴明隆[33]的研究观点,在0.5以上都是可以被接受的,如果<0.5属于较差情况,不推荐进行这项检验。对于>0.6同时达到显著的变量,通过主成份分析法按特征值>1提取公因子,与此同时还要求题项的因子载荷>0.5。表8汇总了本研究量表的及检验结果。

表8 KMO及Bartlett检验

数据来源:经SPSS统计输出后整理。

量表 KMO Bartlett检验p值社会资本累积 0.863 0.000组织间学习 0.779 0.000流程协同 0.750 0.000供应链价值创造 0.837 0.000

(1)社会资本累积EFA。对社会资本累积量表9个题项的检验结果显示,KMO=0.863,p=0.000(<0.05),符合上述条件。该量表提取的3个公因子旋转后的特征值为2.100,2.059,1.329,联合解释的变异量占比60.986%,且各题项的计算得出的因子载荷>0.5,这一结果显示社会资本累积量表理论上能够测量到本研究所需特质。提取的3个公因子与社会资本累积分量表的结论一致,分别为信任、沟通和承诺。

(2)流程协同EFA。流程协同量表的KMO=0.750,Bartlett检验的 p=0.000 (<0.05),符合上述条件。该量表共提取2个公共因子,转轴后的特征值为 1.713 (>1),1.055 (>1),因子的累积解释变异为69.183%,且P1,P2,P3,P4的因子载荷均大于0.5,这一结果显示流程协同量表理论上能够测量到本研究所需特质,提取的2个公因子与测度量表结论一致,分别为信息共享和同步决策。

(3)组织间学习EFA。对组织间学习的EFA显示,KMO=0.779,p=0.000 (<0.05),符合上述条件。3个公因子旋转后其特征值为1.313(>1),1.247 (>1),1.247 (>1),能 解 释 变 异 量 的76.09%,各题项上的因子负荷>0.5,这一结果显示组织间学习量表理论上能够测量到本研究所需特质,提取的3个公因子与测度量表的结论一致。

(4)供应链价值创造EFA。供应链价值创造量表KMO=0.837,p=0.000(<0.05),符合上述条件。提取的3个公因子旋转后的特征值分别为2.042 (>1),1.526 (>1),1.241 (>1),各题项上的因子负荷>0.5。这一结果显示供应链价值创造分量表在理论上能够测量到本研究所需特质,提取的3个公因子与测度量表的结论一致,分别为服务水平、服务质量和柔性。

2.验证性因子分析 (CFA)

本研究借助CFA来测量效度,分为内容效度、区分效度以及收敛效度3个层面。

小学语文教育是我国教育系统中最基础、最重要的内容之一。作为小学语文中的重中之重,习作教学更是近些年小学语文教学的重要话题。为了提高学生的人物描写能力,教师首先要做的便是让学生对人物描写产生认知与理解,明白习作教学的目的与具体方式。辅以趣味化的教学训练方法,最大化学生的习作人物描写能力。

(2)收敛效度。内容效度主要用来反映问卷题项的准确性,收敛效度关注的是题项的关联性层面,收敛效度越高说明题项间有较高的相关关系。根据Hair[30]的研究,较好的收敛效度在测量中需满足以下条件:

a.因子载荷>0.5;

流程协同对社会资本累积具有直接的正向影响关系,其路径系数=0.916,C.R.=6.549,p<0.001,在统计上具有显著性,H4获得通过。说明流程协同对社会资本累积影响正面。该结果与Luo[5]、于建红[35]等学者的观点一致,流程协同对社会资本累积具有显著的正向影响。

1)数据输入:本系统任何适量和栅格格式的数据均可输入至本系统中,TIF和Shapelile是主要数据类型。

c.平均方差提取量 (AVE)>0.5。

本研究CFA的统计量见表9。

善类偏多咎,公心贵保全。如何专绣斧?只解刈兰荃。交口诬刘向,吞声讼鲍宣。莫疑天道远,终到好还年。[3]113

表9 验证性因子分析 (CFA)结果

数据来源:AMOS统计输出后经整理。

收敛效度 适配度指标AVE CR χ2/df GFI AGFI CFI社会资本累积 0.56 0.91 1.090 0.954 0.923 0.995流程协同 0.54 0.82 0.080 1.00 0.998 1.00组织间学习 0.54 0.85 1.197 0.989 0.967 0.994供应链价值创造 0.55 0.89 1.348 0.979 0.952 0.988

CR=0.91(>0.7),AVE=0.56(>0.5),说明概念模型的收敛效度较好。其他的拟合指标中,χ2/df=1.090 (<5);CFI>0.9,AGFI>0.9,模型的适配度指标符合要求,显示社会资本累积测量模型的据拟合效果良好。

②流程协同收敛效度。流程协同潜变量共有4个题项,需估计残差4个、变异数1个以及因子载荷3个。题项P1-P4因子负荷>0.5,残差均为非负,统计上显著。

CR=0.82(>0.7),AVE=0.54(>0.5),说明概念模型的收敛效度较好。其他的拟合指标中,χ2/df=0.08(<5);GFI>0.9、 AGFI>0.9,显示流程协同测量模型的数据拟合效果良好。

③组织间学习的收敛效度。组织间学习潜变量共有5个题项,需估计残差4个、变异数1个以及因子载荷5个。题项L1-L5因子载荷>0.5,残差为非负,统计上显著。

第二,加官同,看殿阁。四殿二阁的排位自高而低依次是中极殿、建极殿、文华殿、武英殿、文渊阁、东阁。翰林学士低于殿阁大学士。以殿阁大学士之外的头衔进内阁须额外注明,如“入”“直”内阁等。

本文结合 Yang[23]、Brion[24]、Dobrzykowski[25]等学者的研究,选用知识吸收能力、知识传递能力以及知识整合能力3个维度来研究组织间学习 (见表2)。

④供应链价值创造收敛效度。供应链价值创造潜变量对应的题项有7个,需估计残差7个、变异数1个以及因子载荷6个。供应链价值创造CFA的结果显示,供应链价值创造量表的所有题项 (V1-V7)其因子负荷都在0.5以上,所有的残差项均为非负,统计上显著。

CR=0.88(>0.7),AVE=0.55(>0.5),说明概念模型的收敛效度较好。其他的拟合指标中,χ2/df=1.348 (<5);GFI>0.9、 AGFI>0.9,显示适配度达标,证明供应链价值创造的数据拟合效果良好。

(3)区分效度。区分效度主要用来检测不同变量在统计上是否存在差异性。根据Bock[34]的建议,采用CFA对研究中涉及的4个变量构建含有4个因子的模型。CFA结果显示χ2=292.563,χ2/df=1.25 (<5),RMSEA=0.034 (<0.08),且 TLI>0.9、 CFL>0.9。

为了对变量间的区分效度做更进一步的验证,本研究拟通过因子两两合并构建3个因子的分析模型并进行检验,最后将两种模型进行比较。通过数据对比发现,4个因子拟合程度好于合并前的3个因子模型。

最后再构建一个只有1个因子的模型,也即将4个变量进行合并后再进行比较。结果见表10,拟合结果按优劣程度排名:4因子>3因子>单因子模型,这表明量表的区分效度良好。

(三)模型拟合及检验结果

根据本文构建的综合影响概念模型 (如图2),借助AMOS21.0统计软件,将样本数据输入模型并对模型相关路径系数进行估计。表11列出了初始模型整体适配度即拟合度情况,结果显示初始模型适配度检验p<0.05,适配度指标统计量AGFI<0.9,CFI<0.9。 根据模型评估指标检验标准,这三个统计量没有满足统计检验标准,说明初始模型整体的拟合优度偏低,需要进行了相应的修正。根据AMOS21.0统计软件分析结果给出的修正建议,建立测量误差间的共变关系,修正后除了AGFI指标略低于0.9的标准,其他所有统计量均达到显著性水平。

表10 不同因子模型拟合度比较

注:①社会资本累积与供应链价值创造进行合并;②流程协同与供应链价值创造进行合并;③组织间学习与供应链价值创造进行合并;④社会资本累积与流程协同进行合并;⑤社会资本累积与组织间学习进行合并;⑥组织间学习与流程协同进行合并。 数据来源:AMOS统计输出整理。

模型 χ2/df GFI CFI RMSEA IFI 4个因子模型 1.250 0.901 0.961 0.034 0.962 3个因子模型1 1.774 0.848 0.872 0.060 0.875 3个因子模型2 1.830 0.845 0.863 0.062 0.865 3个因子模型3 1.660 0.862 0.891 0.056 0.893 3个因子模型4 1.724 0.857 0.881 0.058 0.883 3个因子模型5 1.713 0.857 0.882 0.058 0.884 3个因子模型6 1.769 0.854 0.873 0.060 0.875 1个因子模型 1.912 0.837 0.848 0.065 0.850

表11 供应链价值创造综合影响作用检验统计量

资料来源:AMOS统计输出整理。

χ2/df p RMSEA GFI AGFI CFI初始值 1.503 0.000 0.048 0.874 0.843 0.918修正值 1.031 0.358 0.012 0.916 0.894 0.995

表12 结构方程模型拟合结果

资料来源:AMOS输出后统计整理。

指标 指标值 拟合结果 参考值χ2 250.419 χ2/df 1.031 非常好 1.0~5.0 CFI 0.995 非常好 CFI≥0.9时,表示满意的拟合。GFI≥0.9时,表示满意的拟合。但当同时满足CFI≥0.9时,GFI≥0.85就可认为具有满意的拟合度AGFI 0.894 可以接受 在0.7~0.9之间表示可以接受,大于0.9表示非常好GFI 0.916 非常好RMSEA 0.012 非常好在0.00~0.005之间良好的拟合;0.05~0.08间表示不错;0.08~0.1中度拟合IFI 0.996 非常好 0~1之间,大于0.9较为理想

表12统计了SEM拟合后的各指标取值,可见各指标取值均在允许的范围内,说明本研究的理论模型经SEM拟合情况良好。各变量间的综合影响路径检验结果如表13,模型拟合修正后的综合影响作用路径如图3所示。

表13 供应链价值创造的综合影响作用检验结果

资料来源:AMOS统计输出整理。

假设 路径 标准化系数 t值 p 检验情况H4 社会资本累积<-流程协同 0.916 6.549 *** 通过H5 组织间学习<-流程协同 0.871 6.460 *** 通过H2 供应链价值创造<-流程协同 -0.839 -1.883 0.060 未通过H1 供应链价值创造<-社会资本累积 0.847 2.554 0.011 通过H3 供应链价值创造<-组织间学习 0.957 3.231 0.001 通过

六、结论及研究启示

(一)主要结论

1.社会资本累积对供应链价值创造的影响

实证检验结果表明,社会资本累积对供应链价值创造具有正向影响,其影响路径的标准系数0.847,C.R.=2.554,p<0.05,统计上达到显著性水平,假设H1获得支持。该结果与Ciasullo[15]等学者的观点一致,社会资本累积对供应链价值创造具有积极的促进作用。

2.组织间学习对供应链价值创造的影响

通过线上“微课”与线下“模拟医学教学”相结合的形式,一方面为全科医生提供了标准化的,精简的,有针对性的,可重复的学习资源。全科医生可根据培训要求和自身需求制定学习计划。另一方面提供了高仿真的医学场景,加强了实际临床工作中欠缺的部分。并通过线上线下的互补,夯实了全科医师的基础。

组织间学习对供应链价值创造具有正向影响,其影响路径的标准化系数0.957,C.R.=3.231,p<0.05,统计上达到显著性水平,本研究提出的假设H3得到支持。即在多边合作中,组织间学习对供应链价值创造具有直接的正向影响。这一研究结论与Yang[23]、Dobrzykowski[25]等学者的观点一致,组织间学习对供应链价值创造具有积极的促进作用。

图3 供应链价值创造的综合影响作用路径图

资料来源:AMOS统计输出。

3.流程协同对社会资本累积的影响

b.组成信度 (CR)>0.7;

4.流程协同对组织间学习的影响

流程协同对组织间学习具有直接的正向影响关系,其路径系数=0.871,C.R.=6.460,p<0.001,在统计上具有显著性,H5获得通过。流程协同对组织间学习具有显著的正向影响。这一研究结论与Shang[4]等学者的观点一致,流程协同对组织间学习具有显著的正向影响。

5.流程协同对供应链价值创造的影响

流程协同与供应链价值创造之间的直接路径系数=-0.839,C.R.=-1.883,p=0.060(>0.05),未达到显著水平,说明在同时考虑组织间学习、社会资本累积3个潜变量的相互作用时,流程协同对供应链价值创造不存在直接影响,假设H2未获得支持。

依据Judd[36]提出的逐步检验法对变量的中介效应进行检验方法,在假设H3、H4、H5检验都显著的情况下,假设H2的检验结果不显著说明存在完全中介效应,否则存在部分中介效应。由此可知,流程协同对供应链价值创造只存在间接影响,通过社会资本累积以及组织间学习对供应链价值创造产生间接影响,其间接影响的效应为0.52(0.916×0.847+0.871× 0.957-0.839=0.52)。

物流企业与供应链伙伴多边合作过程中,流程协同正是通过社会资本累积以及组织间学习这两个潜变量来影响供应链价值创造,不仅提高了供应链整体的服务水平和质量,同时也大大提升了供应链的可视性与响应性。

根据实证检验的结果,流程协同对供应链价值创造的间接作用具体体现:①流程协同提升了供应链的服务水平与服务质量。实现流程协同降低了合作伙伴间的信息沟通和交易的成本,提高了供应链的反应速度和效率,使最终客户的价值体验得以提升。这和学者Lee[37]提出的观点一致,好的供应链不仅仅是成本有效,还需要有一定的敏捷性和适应环境变化的能力。②流程协同还能使供应链在应对外在环境的变化上获得柔性。物流企业与供应链成员多边合作中通过流程协同产生的流程柔性,是一种针对供应链内外部环境的变化及时响应和调整供应链成员间流程的动态能力,通过它能使客户需求的多样性得以实现,最终达成价值创造的目标。学者Purwani[38]等的研究也印证了这一观点,流程协同下的多边合作能够使供应链各成员获得巨大的流程柔性和比较成本优势。

(二)研究启示

本文构建了物流企业参与供应链多边合作的关系模型及研究假设,实证检验了价值创造中的重要路径,对于探讨合作中的多边治理机制具有重要的理论及实践意义。由于流程协同、组织间学习以及社会资本累积这三者之间的依赖关系在物流企业与供应链成员多边合作中都有体现。因此,上下游企业在多边合作中应以此为基础,在供应链中共享利益、共担风险,建立紧密合作的战略伙伴关系以最大限度实现价值共创,这就需要为多边合作的供应链设计适当的管理机制。

1.保障流程协同的关键在于构建有效的信息治理机制

多边合作中,无论是物流企业还是供应链中其他合作方都是相对独立的组织,要实现供应链的协同运作,在供应链中须构建相应的信息沟通机制用来对系统中自组织的涨落进行调节,引导相变状态到可控范围,这在流程协同中通常也被称为被组织的过程。

由于在上下游企业的多边合作过程中,流程协同面临的最大挑战来自于供应链中的不对称信息,不对称的信息会使流程协同的效率受到很大的影响。因而只有在上下游企业多边合作中做到信息的充分共享,构建行之有效的信息治理模式才能解决信息的非对称性问题。以信息共享为基础建立上下游企业间信息协同机制被认为是实现流程协同的关键。Zhen[39]的研究中就发现了组织依靠信息系统这一工具可以很好的调节组织间的关系,网络型组织通过跨边界的信息系统可有效解决信息的非对称性问题。Lee[40]指出共享的信息可以大大降低整体库存成本,有效减少合作伙伴间的牛鞭效应现象。经过Luo[5]等学者的实证,上下游企业间信息的有效共享对于供应链的绩效提升具有显著的正向影响。可以说合作伙伴间信息的共享水平对价值创造具有十分重要的影响。因此,物流企业与供应链成员在流程协同中采用有效的信息治理方式将有助于改变供应链系统自组织的状态,是供应链系统转向有序的重要推动力量。流程协同效应的发挥需要以此为基础建立信息管理机制,搭建供应链信息系统来提升协同的绩效。流程协同将使供应链在资源与能力上获得差异性并进一步巩固建立起来的竞争优势。

2.多边合作中组织间学习的实现需要建立有效的知识治理机制

物流企业与供应链成员组织间学习关注的是知识获取、传递、整合与创造等具体活动,而如何在制度层面上引导、激励和约束组织间学习行为使供应链各成员间保持利益的平衡,这就需要在供应链中引入相应的知识治理机制。

知识治理机制在供应链中以制度安排的形式存在,通过正式或非正式的组织形式对供应链中各成员的知识行为加以治理,可以有效的促进组织间学习活动,抵御可能发生的交易风险,优化组织间学习效益,使知识的共享和创新在组织间得到保障。物流企业与上下游企业多边合作过程中知识治理的主要目的是推动供应链中知识的分享和迁移,优化、协调各成员的知识水平,促进供应链进行知识创造。因此,知识治理必将会成为供应链多边合作中日益普遍的实践活动。

3.多边合作中构建良好的关系治理机制是社会资本累积的坚实保障

关系治理的概念起源于Macneil[41]提出的关系协定理论,他把关系协定定义为人与人之间的一种交换关系。物流企业与供应链成员多边合作过程中,关系治理主要是通过供应链成员间构建有效的规则、惯例等措施来确保交易活动的顺利开展,这与组织中的科层管理或市场机制有较大不同。关系治理是实现供应链价值创造的重要保障机制,其本质是通过软协定和硬协定对供应链合作伙伴间交易关系以及风险进行协调与管理。软协定的构成要素包括合作伙伴的承诺与互信,供应链成员拥有的共同愿景以及不断增强的沟通等。硬协定则主要侧重于正式的合同文书,具有极强的法律效应。硬协定与软协定在合作伙伴间并不是孤立存在的,它们之间往往存在交集 (即柔性协定,如图4所示)。硬协定、软协定以及柔性协定共同构成了关系治理的主要内容。软协定中的社会资本要素在硬协定的实施过程中能起到较好的缓冲作用,增强了伙伴间合作的柔性。关系协定为所有供应链成员多边合作提供了动力,可大大改善供应链的服务水平和质量。

综上所述,物流企业与供应链成员多边合作中关系治理是产生社会资本累积效应的重要保障,通过有效的关系治理可以调节组织间学习实践,分担供应链中的合作风险,改善供应链整体的服务水平和质量,是实现价值创造目标的重要保障。

图4 柔性协定示意图

资料来源:本研究经总结绘制。

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戴建平,骆温平
《当代经济管理》 2018年第05期
《当代经济管理》2018年第05期文献

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