生鲜农产品双渠道供应链协同创新对物流服务绩效的影响

doi:10.14089/j.cnki.cn11-3664/f.2017.09.004引用格式:邱洪全.生鲜农产品双渠道供应链协同创新对物流服务绩效的影响[J].中国流通经济,2017(9):22-30.

China Business and Market - - CHINA BUSINESS AND MARKET - 邱洪全 363105) (厦门大学嘉庚学院,福建漳州

随着国家“互联网+农业”战略的实施与推进,生鲜农产品传统线下渠道和网络线上渠道并存的双渠摘 要:道供应链成为主流趋势,面对内部渠道间的矛盾与冲突以及外部环境的动态波动,如何整合渠道优势资源,加强

224渠道间的合作与协调,成为双渠道供应链管理与实践的重要课题。在对福建、广东和浙江三省 家生鲜农产品企业进行实证分析基础上,探索双渠道供应链协同创新机制对物流服务创新能力和物流服务创新绩效的影响,并对环境动态性的调节效应进行了检验。研究结果表明,传统供应链创新投入、网络供应链创新投入、双渠道供应链协同创新机制对物流服务创新能力有显著正向影响;物流服务创新能力对物流服务创新绩效有显著正向影响,环境动态性及其市场竞争强度和技术变革速度在物流服务创新能力与物流服务创新绩效之间发挥着调节效应,但是市场结构波动在物流服务创新能力与物流服务创新绩效之间的调节作用不显著。研究结果明确了双渠道供应链系统协同创新对物流服务绩效的作用机理、影响路径和环境干预,可为“互联网+”时代双渠道供应链系统的合作与协调提供参考和借鉴。

关键词:生鲜农产品;双渠道供应链;协同创新;物流服务绩效

中图分类号:F713.36 文献标识码:A 文章编号:1007-8266(2017)09-0022-09

一、引言

随着互联网的普及和电子商务的发展,越来越多的产品和服务采取传统线下渠道和网络线上渠道并存的销售模式,这种双渠道的销售模式可以实现渠道资源共享和优势互补,更好地拓展市场和满足客户需求。然而,生鲜农产品由于生产的分散性、消费的普遍性、贮藏的易腐易损性、包装的非标准性等特点,其对流通环节提出了更高的要求,大大影响了线上销售渠道的推广 [ 1 ]。

2016 9 30届世界批发市场(WUWM)代表大

年 月第会的统计数据显示,我国生鲜农产品通过线上渠

2%左右,远远低于其他品类商道销售的比例只占

10%的平均水平。因此,从双渠道供应链协同品创新的视角出发,通过传统供应链和网络供应链的合作与协调,共同推进双渠道供应链的物流服务模式创新和物流服务运作方式协同,推动物流增值服务和物流延伸服务创新,提高双渠道供应链的物流服务绩效,缓解双渠道供应链之间的矛盾与冲突,对生鲜农产品“互联网+”战略的实施和

收稿日期:2017-07-29基金项目:福建省哲学社会科学规划项目“‘互联网+’背景下生鲜农产品销售渠道融合与流通模式升级研究”(FJ2016B093)作者简介:邱洪全(1979—),男,福建省龙岩市人,厦门大学嘉庚学院副教授,主要研究方向为供应链管理、创新管理、农产

品物流。

农业供给侧结构性改革的推进具有一定的现实意义和实践价值。

目前,针对双渠道供应链的研究成果比较丰富,但是对双渠道供应链创新方面的研究还比较少,现有研究主要集中在创新投入、创新补偿与补贴、服务模式创新和创新协同等方面。肖条军和石军民(Xiao Tiaojun & Junmin Shi)

[2]对双渠道供应链系统中供应商与零售商的创新策略进行研究,并对创新投入的分配、产品与服务的定位以及创新对供应效率的提升等进行了论证;卓和杰撤克(Cho & Gerchak)

[3]针对双渠道供应链中零售商开展创新活动降低供应链成本时的渠道协调问题,研究了供应链可变成本为线性和非线性条件

Stackelberg下的渠道补偿策略;陈树桢[4]运用 博弈模型进行研究,认为双渠道供应链环境下零售商通过创新投入降低分销成本,制造商对其创新投入实施策略性创新补偿能实现制造商与零售商收益的帕累托改进;田巍等 [5]分析了信息不对称环境中混合渠道下零售商创新投入对供应链的影响,认为混合渠道供应链通过信息分享可实现信息对称,对供应链系统的创新投入与创新效果有积极与正面的影响;单汨源等[6]认为,政府创新补贴政策能有效激励制造商的创新投入和创新行为,增加政府创新补贴能有效拉动双渠道供应链系统整体利润的增长,并通过实证研究分析了政府效用最大化条件下的创新补贴激励系数;计国君等 [7]研究了基于大数据驱动下的全渠道供应链服务创新及其关联因素,构建全渠道供应链服务创新的决策框架模型,并利用贝叶斯网络方法分析大数据驱动下的服务创新能力和服务创新优化决策行为,力争为制造商和零售商的服务创新决策提供依据;陈夕 [8]认为,现代流通企业应借助互联网大数据平台优势,在流通关键节点保持与消费者全程、零距离接触,为消费者提供多元化的创新服务,提升购物体验进而获利。

综上,目前虽然有学者对双渠道供应链创新投入、单主体(零售商或供应商)创新努力对物流服务绩效的影响、政府创新补贴对双渠道供应链物流绩效的影响等方面进行了研究与探索,但是关于双渠道供应链之间的协同创新对物流服务绩效的影响尚未引起关注。本文以传统供应链创新投入、网络供应链创新投入、双渠道供应链协同创 新和物流服务创新能力为自变量,以创新物流服务绩效为因变量,以环境动态性为调节变量,构建本文的框架模型,通过对生鲜农产品双渠道供应链领域收集的数据和信息进行实证分析,揭示双渠道供应链协同创新对创新物流服务绩效的作用机理、影响路径和环境干预,为双渠道供应链的协同创新研究提供参考和借鉴。

二、研究假设

(一)双渠道供应链创新投入与物流服务创新能力

双渠道供应链包括传统线下渠道供应链和网络线上渠道供应链。不管是传统线下渠道供应链还是网络线上渠道供应链,通常都需要投入人力、物力、财力等资源开展创新活动,但是不同的企业对创新活动的关注和重视程度不同,创新投入的多寡也存在较大的差异。物流服务创新的主要内容是提供新的物流服务解决方案或新的物流服务体验,主要包括以下一个维度或多个维度的内容:更新物流服务理念、改进物流服务模式、优化物流运作方式、提高物流服务体验、增强客户互动与响应等。物流服务创新根据创新程度的不同,可以分为渐进式创新和突破式创新两种类型[9]。宋敏(Song)等

[ 10 ]的研究表明,供应链企业的渐进式创新和突破式创新都能推动与促进物流服务能力的提升,但是影响方式存在一定差异,渐进式创新主要影响供应链短期的物流服务绩效,而突破式创新的影响侧重于供应链中长期的物流服务绩效。已有学者对供应链创新投入与物流服务创新能力之间的关系以及物流服务创新能力的影响因素进行了分析和研究。杨庆娇(Ching-Chiao Yang)

[ 11 ]认为,不论是在传统供应链还是网络供应链中,物流企业增加供应链创新投入都对物流服务创新能力起到提升作用。而薛田(Xue Tian)

[12]则认为,资本结构、物流服务类型、创新研究与开发流程、创新环境与创新机制、信息共享的程度与信息传递方式等因素都对供应链系统中的物流服务创新能力产生影响。

基于以上分析,本文提出以下假设: H1a:传统供应链创新投入对物流服务创新能力有显著正向影响;

H1b:网络供应链创新投入对物流服务创新能力有显著正向影响。

(二)双渠道供应链协同创新机制与物流服务创新能力

随着电子商务的快速发展以及国家“互联网+”战略的实施与推进,越来越多的品牌和企业采取传统线下销售和网络线上销售两个渠道并存的供应链模式,这种双渠道供应链模式可以实现渠道资源共享和优势互补,有助于拓展市场和满足客户需求。已有研究对双渠道供应链的协同创新机制与物流服务创新能力之间的关系进行了分析与研究,如晋盛武等[ 13 ]研究了双渠道供应链中产品差异性对双渠道供应链之间技术创新协同策略的影响,认为产品差异性越小、渠道替代度越高,越有利于双渠道供应链之间实施技术创新协同策略,且双渠道加强合作与协同创新能够提高供应链创新能力,缓解双渠道供应链之间的资源、市场与客户冲突,使各成员都能受益。龙勇等[ 14 ]认为,供应链之间的协作能力对物流技术创新和物流服务创新都有正向影响,利用供应链协作能力分析供应链参与对创新的影响较直接分析其对创新的影响得到的结果更全面、更符合实际。另

Rosell D T Wynstra外,罗塞尔( )等 [ 15 ]、温斯克拉(

F 、班达奇(Bunduchi R Pe⁃

)等 [ 16 ] ) [ 17 ]、佩舍尔( schl M F)等 、丽塔拉(Ritala P)等 AnX)

[18] [19]、安(

等 [20]从不同视角对供应链协同创新的影响因素进行了研究。综合这些研究结果,可以将供应链协同创新的影响因素划分为供应链企业内部创新资源、供应链能力、供应链协作属性和供应链协作结构等四个维度。基于以上分析,本文提出以下假设: H2:双渠道供应链协同创新机制对物流服务创新能力有显著正向影响。(三)物流服务创新能力与物流服务创新绩效创新能力与创新绩效之间的关系已经得到众多学者的证实。哈施和斯托杰希奇(Hashi & Sto⁃ jcic)

[ 21 ]认为,创新能力是创新主体将创新投入转化为创新绩效的一个过程,创新能力的提升对创新主体创新绩效的提高具有显著的影响;索尼拉(Saunila)等

[ 22 ]将创新能力划分为七个方面:创新文化、新思想与组织结构、创新环境与获得感、创新技术研发能力、改造与再造能力、外部知识吸收 能力、个体创新能力与行为,并以芬兰企业为实证案例,其研究表明创新能力对创新绩效产生正向影响。拉里和韦也娜(Larry & Vienor)

[ 23 ]认为,服务创新能力是服务型企业在围绕服务产品和服务活动开展创新活动的过程中所呈现的开发新服务的能力,并将企业服务创新能力的评价指标设定为新服务开发战略、新服务开发流程、IT

经验以及市场敏锐性四个维度;而服务创新绩效是指在开展创新活动过程中,设计与开发新的服务构想、服务理念、服务产品等创新成果,为客户提供增值服务的同时提升自身绩效的创新成果,并认为服务创新绩效可以用服务创新活动的投资收益率、营业收入增长率、利润以及利润增长率四个方面的指标来衡量。陈国平等 [24]以酒店服务业为例进行研究,认为服务创新能力对服务创新绩效有显著的影响,但是不同层面的服务创新能力对服务创新绩效的影响存在明显的差异性,其中新服务开

IT发战略的影响最为显著,其次是 经验和服务开发流程,而市场动态敏感性的影响较弱。王坤和骆温平 [25]以物流企业的调研数据为样本开展物流服务创新与物流服务绩效的实证分析,认为物流服务创新能力对物流服务绩效的提升作用非常显著,服务创新能力不仅可以实现更高的顾客满意度,而且还是物流企业经营绩效及赢利能力提升的重要驱动力。沈鹏熠[26]以江西农村流通企业为实证对象研究流通企业自主服务创新能力对服务创新绩效的影响,认为农村流通企业自主服务创新能力对自主服务创新绩效有积极影响,且企业特征在农村流通企业自主服务创新能力与自主服务创新绩效之间具有一定程度的调节作用。基于以上分析,本文提出以下假设: H3:物流服务创新能力对物流服务创新绩效有显著正向影响。

(四)环境动态性的调节作用随着创新理论研究的不断深入,有学者认为服务创新能力通常不会直接转化为服务创新绩效,而是受到其他复杂情境因素的影响,也就是说,在不同外界条件和外部环境下服务创新能力对服务创新绩效的影响关系存在较大的差异[ 27 ]。因此,有必要将这种外界条件和外部环境作为权变因素研究服务创新能力对服务创新绩效的影响机制,有学者认为这种权变因素极有可能是系统

所处环境的动态性。而环境动态性是指系统外部环境的变化速率及其不确定性和不可预知性,通常可以由市场竞争强度、市场结构波动和技术变革速度等三个维度构成。其中市场竞争强度是指市场竞争的激烈程度;市场结构波动是指客户偏好改变及其带来市场需求结构变动的速度与趋势;技术变革速度是指行业所处领域技术变革的速率。但遗憾的是,针对环境动态性对服务创新能力与服务创新绩效影响的研究并未取得一致的成果,以格林利(Greenley)

[ 28 ]为代表的学者认为,环境动态性在服务创新能力与服务创新绩效之间

;而以贾沃斯基(Jaworski)等[起着显著的调节作用

29]为代表的学者却认为,环境动态性在服务创新能力与服务创新绩效之间没有显著的调节作用。这说明环境动态性的调节作用尚无定论,还需要进一步的研究和探讨。

本文比较趋向于认同格林利(Greenley)的观点,认为环境动态性在服务创新能力与服务创新绩效之间起着显著的调节作用。一是当今社会的竞争格局已经从企业与企业之间的竞争转变成供应链与供应链之间的竞争,供应链在决策是否需要投入创新资源开展物流服务创新活动时,将实时观察竞争状况,确保物流服务创新决策能够取得良好的物流服务绩效,且物流服务绩效能够为供应链赢得竞争优势,因此供应链物流服务创新可能会受到市场竞争强度的影响。二是随着市场经济的变迁以及个体消费偏好的多元化和个性化,消费者对物流服务的需求也不断发生变化,供应链只有动态感知消费者需求的变化趋势,才能在物流服务创新上迎合消费者的需求,满足市场需要,因此供应链物流服务创新可能会受市场结构波动的影响。三是在移动互联网和电子商务的技术与模式不断创新的社会,只有充分掌握和利用先进的技术成果才能做到顺水行舟,收到事半功倍的效果,因此供应链物流服务创新可能会受技术

变革速度的影响。

基于以上分析,本文提出

以下假设:

H4:环

境动态性在物流服务创新能力和物流服务创新绩 效之间具有正向调节作用。

H4a:市场竞争强度在物流服务创新能力和物流服务创新绩效之间具有正向调节作用;

H4b:市场结构波动在物流服务创新能力和物流服务创新绩效之间具有正向调节作用;

H4c:技术变革速度在物流服务创新能力和物流服务创新绩效之间具有正向调节作用。

1

至此,本文提出如图 所示的研究框架。

三、研究设计

(一)量表与问卷题项设计

6

本文涉及 个变量:传统供应链创新投入、网络供应链创新投入、双渠道供应链协同创新机制、物流服务创新能力、环境动态性与物流服务创新绩效。每个变量都在借鉴有关文献开发的成熟量表的基础上进行了改进和完善,并设计其包括的

5级维度以及包括的问卷题项。问卷采用李克特量表进行计分,正向问题赋值按逆向计分,反向问题赋值按顺向计分。

传统供应链创新投入(TSCI)和网络供应链创新投入(NSCI),采用王坤等

[ 25 ]开发的量表,包括创新战略与制度、创新资源投入、创新激励与创新

9

氛围等三个维度,共包含 个问卷题项。

双渠道供应链协同创新机制(DSCIM),采用李松(Lee)等

[ 30 ]开发的量表,包括协同文化相容性、协同创新成本分担机制、协同创新成果分配机制、技术互补性、沟通与协调机制等五个维度,共包含17

个问卷题项。物流服务创新能力(LSIA),采用拉里和韦也娜(Larry & Vienor)等

[ 23 ]开发的量表,包括新服务开发战略、新服务开发流程、IT

经验以及市场敏锐

13

性四个维度,共包含 个问卷题项。环境动态性(ED),采用贾沃斯基(Jaworski)等

[29]开发的量表,包括市场竞争强度(MCI)、市场结构波动(MDS)和技术变革速度(TCS)等三个维度,共

12

包含 个问卷题项。

物流服务创新绩效(LSIP),采用薛斯(Hsueh J T)等

[ 31 ]开发的量表,包含过程绩效和结果绩效两

6

个维度,共包含 个问卷题项。(二)样本选择与数据收集本研究选取福建、广东、浙江从事生鲜农产品生产、流通与销售的企业为实证研究对象,在当地行业协会和电子商务协会协助下联系各生鲜农产品企业,这些企业包括传统线下渠道、网络线上渠道、O2O

渠道的企业。通过发放问卷方式采集所需数据,由于本问卷调查的题项涉及企业发展战略、供应链合作、创新协同等方面的问题,因此要求受调查者在企业担任中层及以上管理职位,且

3

在公司工作年限在 年以上。本次调查时间为2016 8 2017 6 450

年 月至 年 月,共发放问卷 份,收

224 49.8%。被调查回有效问卷 份,有效回收率为

1

企业的信息统计如表 所示,其中地域分布、企业性质、经营类别、企业规模、年销售额等方面样本分布都比较广泛和均衡,具有较强的代表性。

四、数据分析与假设检验

SPSS21.0本文使用数理统计软件 和结构方程

AMOS20.0

模型分析工具 进行所有的数据分析与假设检验。

(一)验证性因子分析

AMOS20.0

应用 对本文开发和设计量表的变

2量进行验证性因子分析后,得到如表 所示的结果。各指数(绝对拟合

指数和相对拟合指数)

的拟合效果比较理想,

除个别指标略低于标

准值外,大部分指标处

于可以接受范围。

(二)信度与效度

分析

本研究量表的信

3

度与效度分析如表 所示。在信度方面,传统供应链创新投入、网络供应链创新投入、双渠道供应链协同创新、物流服务创新能力、环境动态性与物流服务创新绩效等变

0.7,说明量表信度较好。在效量的α系数均大于度方面,采用方差最大化正交旋转法(Varimax)进行变量因子载荷旋转,得到旋转后因子载荷都大

0.7(限于文章篇幅,因子载荷矩阵不再列出),表于

明量表的内容效度良好;组合效度CR值都大于0.8,平均提取方差 0.5,说明本研究

AVE值都大于开发的量表具有良好的收敛效度;各变量AVE值

2

表 验证性因子分析结果

3

的平方根(表 中的粗体数字)均大于变量间的相关系数,说明本研究开发的量表具有良好的判别效度。因此,本研究开发的量表在信度和效度方面都比较可靠。

(三)假设检验

1.

直接效应检验首先对数据进行正态性检验和控制变量的中

K-S

心化处理。本文使用 检验法对各变量的数据进行正态性检验,结果显示各变量的数据均服从p>0.05

的正态分布;然后将地域分布、企业性质、经营类别、企业规模、年销售额等控制变量无量纲化,转换为虚拟变量,进而进行中心化处理,以有效避免多重共线性。其次构建回归模型。本文借鉴林(LM)等

[ 32 ]、田宇等 [ 33 ]构建回归模型的方法,构建如下控制模型和全模型。

= + +

控制模型:Y β0 β(CON)1 ε0

= + + +

全模型:Y β0 β(CON)1 β(2 X ε0

其中:Y 表示因变量,CON 表示控制变量,X表示自变量,β0 表示常数,β1、β2 表示系数,ε0

表示残差。进行检验结果分析。直接效应检验的回归结

4 H1a

果如表 所示,在对 进行检验时,控制模型的R2=0.083,F=1.730,说明控制模型不显著,而在加入自变量“传统供应链创新投入(TSCI)”后,全模

R2=0.294,F=7.532,说明全模型变成显著,且型的

0.211,提高幅度较大,效果较为显著,即R2提高了传统供应链创新投入对物流服务创新能力有显著

H1a H1b正向影响,假设 得到支持;在对 进行检验

R2=0.082,F=时,控制模型的

1.723

,说明控制模型不显著,而在加入自变量“网络供应链创新投入(NSCI)”后,全模型的R2=0.342,F=9.741,说明全模型

0.260,变成显著,且R2提高了提高幅度较大,效果较为显著,即网络供应链创新投入对物流服务创新能力有显著正向影

H1b

响,假设 得到支持;在对H2

进行检验时,控制模型的R2=0.126,F=2.718,说明控制模型显著,而在加入自变量“双渠道供应链协同创新机制(DSCIM)”后,全模型的R2= 0.448,F=13.853,说明全模型也显著,且

R2提高了0.322,提高幅度大,效果较为显著,即双渠道供应链协同创新机制对物流服务创新能力有显著正向

H2 H3

影响,假设 得到支持;在对 进行检验时,控

R2=0.118,F=2.521,说明控制模型显著,制模型的而在加入自变量“物流服务创新能力(LSIA)”后,

R2=0.515,F=17.374,说明全模型也显著,全模型的

0.397,提高幅度大,效果较为显著,即且R2提高了物流服务创新能力对物流服务创新绩效有显著正

H3

向影响,假设 得到支持。

2.

调节效应检验本文在检验调节效应假设时参考和借鉴田宇等 [ 33 ]采用的分层回归分析法。第一层次,将进行无量纲转换和中心化处理后的地域分布、企业性质、经营类别、企业规模、年销售额等控制变量放入回归模型进行分析;第二层次,先将自变量放入回归模型进行分析,得到第一步结果R 2 ,然后将自

1变量和交互项同时放入回归模型进行分析,得到

2

第二步结果 ,如果 R 2显著高于R 2 ,或者是交互

2 2 1项的偏回归系数显著,则说明调节效应得到支持。

5本文调节效应的回归检验结果如表 所示。H4 =0.272, =0.387,

在对 进行检验时, R2 R 2 R2比

1 2 2 0.115,差异较为明显,且交互项的偏回归系R 2高

1

=0.181),即环境动态性在物流服务创新数显著( β能力和物流服务创新绩效之间具有正向调节作

H4 H4a =用,假设 得到支持;在对 进行检验时, R 2

1 0.268, =0.369, 0.101

R 2 R 2比 R 2高 ,差异较为明

2 2 1

=0.164),即市显,且交互项的偏回归系数显著( β场竞争强度在物流服务创新能力和物流服务创新

H4a绩效之间具有正向调节作用,假设 得到支持;

H4b =0.256, =0.261,

在对 进行检验时, R2 R 2 R2比

1 2 2 0.005,差异并不明显,且交互项的偏回归系R 2高

1

=0.027),即市场结构波动在物流服务数不显著( β创新能力和物流服务创新绩效之间不具有正向调

H4b H4c节作用,假设 没有得到支持;在对 进行检

=0.266, =0.378, 0.112,差验时, R 2 R 2 R2比 R2高

1 2 2 1

=异较为明显,且交互项的偏回归系数显著( β 0.157),即技术变革速度在物流服务创新能力和物

H4c流服务创新绩效之间具有正向调节作用,假设得到支持。

(一)总结

224本文基于福建、广东和浙江三省 家从事生鲜农产品经营企业的调查数据进行实证分析,从双渠道供应链系统的协同创新视角,探索了双渠道供应链系统的协同创新对物流服务绩效的作用机理和影响路径,主要研究结论如下:

首先,双渠道供应链系统的创新投入对物流服务创新能力有显著正向影响。该结论表明不论是传统渠道供应链还是网络渠道供应链,加大创新资源投入都对提升物流服务创新能力有显著的效果。其次,双渠道供应链协同创新机制对物流服务创新能力有显著正向影响。该结论表明传统渠道供应链和网络渠道供应链通过创新协作,可以有效提升物流服务创新能力,达到价值共创的效果。物流服务创新能力对物流服务创新绩效有显著正向影响,该结论表明双渠道供应链协同创新机制对物流服务创新绩效的影响路径,物流服务创新能力起着桥梁和中介的作用,双渠道供应链系统应持续加大服务创新投入,重视跨组织、跨渠道、跨系统的服务创新协作,不断创新、改进和提升物流服务创新能力,进而达到提高物流服务创新绩效的目的。最后,环境动态性及其市场竞争强度和技术变革速度在物流服务创新能力与物流服务创新绩效之间调节作用显著,但是市场结构波动在物流服务创新能力与物流服务创新绩效之间的调节作用不显著。该结论表明市场竞争强弱、技术变革快慢会在一定程度上影响物流服务创新水平与物流服务创新绩效之间的关系,在市场竞争激烈的情况下,双渠道供应链之间更有意愿通过相互之间的互动与交互,良好的信息沟通

和信息共享把握市场动态和目标客户的需求资讯,协同开发适宜的服务创新,提高市场黏性;而在技术快速变革的背景下,双渠道供应链系统之间资源和技术的互补性与差异性,决定了双渠道供应链应通过相互协作、共同实施服务创新打通技术壁垒,增强双渠道供应链之间协同创新的动力和效率,提高双渠道供应链系统之间的协同创新程度,最终提升物流服务创新能力和物流服务创新绩效。

(二)展望本文仍然存在不少局限性,需要在将来研究中加以改进和完善。一是在样本选择方面,本文

224采集福建、广东和浙江三省 家生鲜农产品企业的数据作为研究样本,样本的普遍性和广泛性略显不足;二是双渠道供应链系统的协同创新机制是极其复杂的,受到协同文化相容性、协同创新成本分担机制、协同创新成果分配机制、技术互补性、沟通与协调机制等众多方面的影响和制约,其协同创新的程度与效果难以通过本文的方法进行全面揭示和刻画,需要应用更系统和科学的方法进行分析与阐述;三是供应链系统的创新投入、双渠道供应链系统的协同创新机制与物流服务创新能力、物流服务绩效之间可能存在延迟性和滞后性,产生时滞效应,但是本文暂时并未加以考虑;四是本文将地域分布、企业性质、经营类别、企业规模、年销售额作为控制变量,而没有将供应链渠道的类别(传统渠道供应链还是网络渠道供应链)以及企业在供应链中的位置(上游、中游、下游)等纳入控制变量,无法预知这些控制变量对研究结果带来的影响。

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责任编辑:方程

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