物流集群共享性資源對企業(yè)競爭優(yōu)勢影響的實證分析

杜 娟，熊勝緒，楊 東

（1.中南財經(jīng)政法大學工商管理學院，武漢430073；2.武漢學院工商管理系，武漢430079；3.中國鐵路物資武漢有限公司，武漢430060）

0 引言

隨著《物流業(yè)發(fā)展中長期規(guī)劃（2014～2020）》的發(fā)布，國家在政策上對物流產(chǎn)業(yè)的支持提升了其產(chǎn)業(yè)地位，現(xiàn)代物流業(yè)已成為支撐國民經(jīng)濟發(fā)展的基礎性和戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)。物流產(chǎn)業(yè)集群是發(fā)展現(xiàn)代物流的一種方式，作為服務類產(chǎn)業(yè)集群，它發(fā)揮出產(chǎn)業(yè)集群規(guī)模集聚的效應，同時在激烈的市場競爭中表現(xiàn)出明顯的競爭優(yōu)勢。我國物流園區(qū)實際上是物流產(chǎn)業(yè)集群的外在表現(xiàn)。在現(xiàn)代物流業(yè)快速發(fā)展的背景下，各類傳統(tǒng)的交通運輸節(jié)點開始向物流園區(qū)轉型升級，作為現(xiàn)代物流服務體系的重要基礎設施，物流園區(qū)提高了社會物流服務效率，對促進產(chǎn)業(yè)結構調整和提高國民經(jīng)濟競爭力具有重要意義。為了研究物流產(chǎn)業(yè)集群如何影響物流企業(yè)競爭優(yōu)勢，本文引入企業(yè)創(chuàng)新能力這一中介變量，首先運用探索性分析方法分析物流產(chǎn)業(yè)集群中哪些共享性資源影響集群內物流企業(yè)競爭優(yōu)勢，然后運用層次回歸分析方法分析物流產(chǎn)業(yè)集群共享性資源、企業(yè)創(chuàng)新能力和集群物流企業(yè)競爭優(yōu)勢三者之間的關系。

1 研究設計

1.1 問卷設計及數(shù)據(jù)收集

首先，根據(jù)相關文獻及量表形成初始問卷；然后，邀請企業(yè)管理、物流管理、產(chǎn)業(yè)集群相關學者共同討論初始量表，筆者根據(jù)學者提出的意見做第一次修改；接著，在武漢東西湖物流園區(qū)進行實地調研，根據(jù)園區(qū)內企業(yè)人士提出的意見做第二次修改。最后，小范圍預測試，口語化題項，形成最終調查問卷，具體包括以下內容：第一，企業(yè)及被調查者基本情況；第二，物流園區(qū)共享性資源量表；第三，集群企業(yè)創(chuàng)新能力測量量表；第四，集群企業(yè)競爭優(yōu)勢測量量表；第五，為提高調研數(shù)據(jù)的準確性而設計的五道邏輯陷阱題。問卷數(shù)據(jù)采用李克特5級計分法，數(shù)字1-5分別表示從非常不同意到非常同意，3是適中標準。

本文問卷主要通過全國物流采購與供應聯(lián)合會及筆者從事物流行業(yè)的學生發(fā)放，調研對象包括全國各地物流園區(qū)內物流企業(yè)的中、高層領導，發(fā)放形式包括電子郵件和紙質問卷兩種，總共發(fā)放656份問卷，收回320份，回收率48.8%。按照問卷設計的邏輯陷阱題剔除50份無效問卷，再刪除16份填寫不全或題項都選一樣或答案相同的問卷，最終獲得254份有效問卷，有效回收率38.7%，其中100份問卷用于探索性因子分析，154份問卷用于結構方程的驗證性因子分析，最后再用全部有效問卷進行層次回歸分析。

表1 基于共享性資源的物流產(chǎn)業(yè)集群量表

1.2 研究變量及度量

（1）自變量物流產(chǎn)業(yè)集群共享性資源的度量

本文借鑒Hall（1992）、Molina-Morales&Martinez-Fernandez（2003）和耿帥（2005）提出的集群共享性資源成熟量表，基于物流產(chǎn)業(yè)集群特點，從共同聲譽、集群渠道、集群知識網(wǎng)絡、集群競合氛圍和當?shù)貦C構的支持五個維度度量物流產(chǎn)業(yè)集群共享性資源。最終，物流產(chǎn)業(yè)集群共享性資源量表共有20個題項，其中共同聲譽4個題項，集群渠道5個題項，集群知識網(wǎng)絡4個題項，集群競合氛圍4個題項，當?shù)貦C構的支持3個題項，詳見表1所示。

（2）因變量企業(yè)競爭優(yōu)勢的度量

本文借鑒董保寶（2011）的企業(yè)競爭優(yōu)勢度量量表，運用感知法從財務和非財務兩方面提出5項指標，詳見表2。

表2 企業(yè)競爭優(yōu)勢的量表

（3）中介變量企業(yè)創(chuàng)新能力的度量

本文主要從物流企業(yè)的服務創(chuàng)新和技術創(chuàng)新角度衡量企業(yè)創(chuàng)新能力，共設計15個指標，其中物流企業(yè)服務創(chuàng)新指標包括服務質量、服務內容和服務管理機制的創(chuàng)新三個方面，物流企業(yè)技術創(chuàng)新指標包括創(chuàng)新技術的吸收能力、應用能力、物流技術的感知能力和技術創(chuàng)新資源的整合能力四個方面，詳見表3。

表3 企業(yè)創(chuàng)新能力的量表

（4）控制變量

在廣泛參閱國內外文獻的基礎上，本文結合實際研究情況，選取企業(yè)年限和企業(yè)規(guī)模兩個變量作為控制變量。這兩個變量不是研究重點，但是對研究結果會產(chǎn)生影響，而且有研究顯示其對企業(yè)競爭優(yōu)勢有顯著的正向影響，因此，須在研究中加以控制。

2 數(shù)據(jù)分析

2.1 問卷的信度分析

本文運用統(tǒng)計軟件SPSS20.0進行信度分析。問卷信度分析主要針對內容的一致性，Cronbach’s α系數(shù)是測量內部一致性的值，α值越高，信度越高，一般α值大于0.7即可，大于0.9表示信度很高。物流集群共享性資源、物流企業(yè)創(chuàng)新能力、集群企業(yè)競爭優(yōu)勢的Cronbach’s α值分別為0.929、0.923、0.914，且都大于0.9，表明問卷的內部一致性很高。

2.2 問卷的因子分析與效度分析

本文運用SPSS20.0和AMOS21.0進行探索性因子分析和驗證性因子分析檢驗問卷的結構效度。首先，通過檢驗量表的KMO值和巴特利特球形檢驗，驗證變量之間是否適合做因子分析。物流集群共享性資源、企業(yè)創(chuàng)新能力和集群企業(yè)競爭優(yōu)勢的KMO值分別為0.814、0.886、0.739，且均大于0.7；Bartlett球形檢驗值分別是955.024、658.086、170.020，達到0.05顯著水平，表明適合做因子分析。接著，本文從254份調查問卷中隨機抽取100份為樣本進行探索性因子分析，根據(jù)特征值>1，最大方差正交旋轉的方法提取共同因子。物流集群共享性資源提取五個共同因子，積累方差貢獻率是63.379%，去掉最大因子載荷＜0.5的兩個題項X9和X13。企業(yè)創(chuàng)新能力提取兩個共同因子，即物流企業(yè)服務創(chuàng)新能力、物流企業(yè)技術創(chuàng)新能力，積累方差貢獻率是61.866%，去掉最大因子載荷＜0.5的一個題項C4。集群物流企業(yè)競爭優(yōu)勢提取了一個因子，積累方差貢獻率是62.990%，所有題項都通過了探索性因子檢驗。

最后，將剩下的154份問卷進行驗證性因子分析，本文選取χ2/d?、GFI、CFI、TLI、RMSEA幾個擬合指標判斷擬合效度，物流集群共享性資源、企業(yè)創(chuàng)新能力和集群物流企業(yè)競爭優(yōu)勢的適配型檢驗結果見表4。從表4可以看出，各量表具有較好的擬合效度。

表4 各量表驗證性因子分析結果（N=154）

2.3 變量的描述性統(tǒng)計及相關性分析

本文取上述各指標的均值賦值，運用SPSS20.0軟件對各變量做描述性統(tǒng)計和Pearson相關性分析。表5顯示，控制變量企業(yè)年限、企業(yè)規(guī)模，自變量物流集群共享性資源，中介變量企業(yè)創(chuàng)新能力和因變量企業(yè)競爭優(yōu)勢之間具有相關性。另外，各變量的最大值、最小值、均值和標準差都有足夠程度變異，可以做回歸分析。

2.4 層次回歸分析

文章運用層次回歸分析檢驗自變量、因變量、中介變量之間的關系。假設自變量物流產(chǎn)業(yè)集群共享性資源的共同聲譽、渠道、知識網(wǎng)絡、集群氛圍、機構支持分別為x1、x2、x3、x4、x5，因變量物流企業(yè)競爭優(yōu)勢為y，中介變量物流企業(yè)服務創(chuàng)新能力和技術創(chuàng)新能力分別為c1、c2。本文首先建立模型1，檢驗控制變量和物流企業(yè)競爭優(yōu)勢的關系；其次，在模型1的基礎上加入自變量x1、x2、x3、x4、x5，構建模型2檢驗主效應；模型3是檢驗中介變量c1、c2與y的關系；模型4和模型5分別檢驗自變量與中介變量的關系；模型6檢驗自變量、中介變量和因變量三者的關系，通過模型6可以檢驗企業(yè)創(chuàng)新能力是否具有中介效應。檢驗結果見表6。

表5 變量的描述性統(tǒng)計及相關性分析（N=254）

表6 各變量間的回歸分析（N=254）

由表6可知，模型1的R2是0.041（P＜0.05），說明企業(yè)年限和企業(yè)規(guī)模可以解釋企業(yè)競爭優(yōu)勢，模型2R2為0.426（P＜0.05）說明加入物流集群共享性資源后對企業(yè)競爭優(yōu)勢的解釋力度加大。由回歸分析可知共同聲譽對企業(yè)競爭優(yōu)勢沒有顯著影響（P=0.598），企業(yè)競爭優(yōu)勢與物流集群共享性資源的回歸方程：y=0.11x2+0.096 x3+0.24x4+0.305x5，說明物流集群共享性資源部分影響集群內物流企業(yè)競爭優(yōu)勢。模型3顯示，中介變量物流企業(yè)創(chuàng)新能力與企業(yè)競爭優(yōu)勢的關系為：y=0.24c1+0.501c2，說明物流企業(yè)服務創(chuàng)新能力、技術創(chuàng)新能力正向顯著影響企業(yè)競爭優(yōu)勢。模型4表明自變量物流產(chǎn)業(yè)集群共享性資源與企業(yè)服務創(chuàng)新能力的回歸方程為：c1=0.215x1+0.069x2+0.13x3+0.21x4+0.335x5；模型5表明物流產(chǎn)業(yè)集群共享性資源與企業(yè)技術創(chuàng)新能力的回歸方程：c2=0.121x1+0.048x2+0.088x3+0.251x4+0.405x5，c1和 c2說明物流產(chǎn)業(yè)集群共享性資源與企業(yè)創(chuàng)新能力正向顯著相關。

Baron（1986）和 Kenny（1987）提出，檢驗一個變量是否為中介變量，在自變量、中介變量和因變量三者之間相互存在顯著關系的基礎上，將中介變量加入到自變量與因變量時，檢驗自變量對因變量的顯著關系是否會減弱或消失，如果兩者的關系減弱說明中介變量在自變量與因變量中起部分中介作用，如果消失則說明是完全中介作用。模型6顯示R2=0.527，說明企業(yè)競爭優(yōu)勢發(fā)生了52.7%的變化，通過F檢驗則說明物流集群共享性資源、企業(yè)服務創(chuàng)新能力、企業(yè)競爭優(yōu)勢三者之間存在顯著的線性關系。并且，當加入中介變量企業(yè)服務創(chuàng)新能力后，物流集群共享性資源的共同聲譽、渠道、知識網(wǎng)絡、集群氛圍、機構支持五個維度都不顯著，但是企業(yè)服務創(chuàng)新能力、企業(yè)技術創(chuàng)新能力依然對企業(yè)競爭優(yōu)勢正向顯著影響（P＜0.05）。因此，可以得出：企業(yè)服務創(chuàng)新能力、企業(yè)技術創(chuàng)新能力在物流集群共享性資源與企業(yè)競爭優(yōu)勢間起完全中介作用。

3 結論

（1）物流集群共享性資源對集群企業(yè)競爭優(yōu)勢、集群企業(yè)創(chuàng)新能力的影響。層次回歸分析表明：物流集群共享性資源部分正向影響集群企業(yè)競爭優(yōu)勢。集群共同聲譽對集群企業(yè)競爭優(yōu)勢沒有顯著影響，物流產(chǎn)業(yè)集群的形成主要依賴交通基礎設施、政府主導行為和制造企業(yè)的需求，集群品牌效應沒有給集群內物流企業(yè)帶來競爭優(yōu)勢。物流產(chǎn)業(yè)集群為集群內物流企業(yè)提供資源交換與組合的渠道，使其能順暢的交流信息。知識網(wǎng)絡的形成給集群內物流企業(yè)提供了相互學習的機會，從而有利于其獲得競爭優(yōu)勢。物流集群內物流企業(yè)通過相互競爭與合作可以促進提升彼此的競爭優(yōu)勢。最后，政府、物流行業(yè)協(xié)會、學校、培訓、咨詢等相關機構的參與和支持，便于物流園區(qū)企業(yè)減少報關和報檢手續(xù)、加快通關速度，提高物流信息技術水平，較易獲得所需人力資源等。

物流集群共享性資源正向顯著影響集群企業(yè)創(chuàng)新能力。物流集群的品牌、資源交換與組合渠道、知識網(wǎng)絡、集群的競合氛圍及當?shù)貦C構的支持提高了集群物流企業(yè)的服務創(chuàng)新能力和技術創(chuàng)新能力。

（2）企業(yè)創(chuàng)新能力對物流集群企業(yè)競爭優(yōu)勢的影響。由回歸方程可知：企業(yè)的服務創(chuàng)新能力和技術創(chuàng)新能力正向顯著影響物流集群企業(yè)競爭優(yōu)勢。同時，企業(yè)創(chuàng)新能力在物流集群共享性資源與物流集群企業(yè)競爭優(yōu)勢之間發(fā)揮完全中介作用。物流集群企業(yè)通過享用物流集群提供的共享性資源，提高了服務創(chuàng)新能力和技術創(chuàng)新能力，進而獲得競爭優(yōu)勢。本文研究結果表明物流園區(qū)內的共享性資源可以提高企業(yè)創(chuàng)新能力，使園區(qū)內物流企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢，對物流園區(qū)和物流企業(yè)的發(fā)展有一定的理論和現(xiàn)實指導意義。

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