电商模式创新对流通企业绩效的影响研究

唐金湘 唐拥军

内容摘要：本文运用多重线性回归分析法，探讨电商模式创新对流通企业绩效的具体影响路径。模型回归结果显示，电商模式创新对流通企业绩效具有显著正向影响作用。其中，电商信息中介与交易流程创新的影响作用较强，交互方式和采购环节创新的影响作用较弱;线上线下融合性与环境动态性两个中介影响因素，可以单独或同时调节电商模式创新对流通企业绩效的影响程度。

关键词：回归模型   电商模式创新   流通企业绩效   环境动态性   线上线下融合性

理论分析与研究假设

（一）电商模式创新与流通企业绩效

随着电商模式与互联网先进技术的逐步深入应用，我国电商模式发生较大变革。一是信息中介创新。大数据、云计算等新型互联网技术的使用，可以推进电商信息中介创新，进而提升商品供求信息的流动性与准确度。而产品供需信息的高质量、高效率流动，会促使流通企业采取相应措施，提升企业效益。二是交互方式创新。随着电子商务发展加速，仅依靠线上下单、送货上门的传统产品交互方式，开始向新零售方向转变，可支持线上与线下同步交互，有效促进商品流通。三是采购环节创新。共享经济的提出，促使供应链流通企业逐渐由传统的战略细分和供应管理转向资源共享。在此背景下，商品采购环节管理不断优化，采购数量、时间、地点、价格与来源管理日渐合理、协调。四是交易流程创新。在各类新型支付方式不断涌现的同时，电子商务交易更加专业，交易流程更加安全、高效、便捷。为此，相关流通企业需为电商平台消费者提供会员交易服务，包括订单、库存与物流管理等（丛亮滋，2010）。相对于传统流通渠道，电商模式创新可以有效降低产品生产与消费分离而产生的信息不对称，从而使交易变得更加透明。这不仅有助于实现商品流通各环节的实时管理，而且能够规避传统渠道下高监控成本导致的监控失效，从而减少质量安全事故，提升流通企业绩效（张义等，2018）。因而，提出以下假设：

H1：电商模式创新对流通企业绩效有显著正向影响。

H1a：信息中介创新对流通企业绩效有显著正向影响。

H1b：交互方式创新对流通企业绩效有显著正向影响。

H1c：采购环节创新对流通企业绩效有显著正向影响。

H1d：交易流程创新对流通企业绩效有显著正向影响。

（二）线上线下融合性与流通企业绩效

电商线上线下融合性程度，可以反映出商品线上线下资源整合与运作的协同程度。线上渠道对于商品流通最大的优势在于能及时获取信息流，而线下渠道对商品流通的优势在于产品采购与物流。线下、线上两者融合性越高，就越有可能形成完整的产品资源整合运作闭环，优化商品从生产、采购到交易、配送整个流程，从而提升企业绩效。对于强调信息共享的电商模式而言，线上线下融合有利于企业实现信息共享与及时传递。通过加深流通主体间的信任，把握供需变化，使各主体能对市场变化做出快速反应，并制定应对策略。对于注重吸引顾客的电商模式而言，线上线下融合有助于加强企业与用户的交流互动，让用户参与整个价值创造过程中（刘欢，2016）。流通企业也可针对用户需求建立新型流通方式，提升流通绩效与服务水平。因此，可以提出如下假设：

H2：线上线下融合性正向调节电商模式创新与流通企业绩效的关系。

（三）环境动态性与流通企业绩效

环境动态性是指外部环境不确定性为企业经营活动带来的负面影响。在一定程度上，环境动态性反映了企业面临的风险程度。当环境动态性较高时，企业获得的有效信息不足，使得供应链各环节上的信息不对称问题凸显，加剧流通企业风险。通过环境动态性对于流通企业的调节作用，能够有效协调电商渠道中的各参与主体，降低企业信息匮乏风险。同时，环境动态性调节能增强流通企业对市场的了解情况，减少库存成本，从而提高流通企业绩效（田刚等，2018）。在动态竞争环境下，电商模式创新的成本较高，也会使企业遭受对手的关注与攻击。流通企业可能会因资源有限、风险承受能力低等因素，而忽略企业内部的资源有效配置。因此，当环境动态性较低时，商业模式创新有利于企业及时抓住技术与市场波动的机会，采取相应策略提升企业绩效。由此，可提出以下假设：

H3：环境动态性负向调节电商模式创新与流通企业绩效的关系。

基于上述假设条件，提出电商模式创新对流通企业绩效影响的概念模型，如图1所示。模型自变量为电商模式创新，进一步细分为信息中介创新、交互方式创新、采购环节创新与交易流程创新四个维度;一个结果变量，即流通企业绩效。其中，线上线下融合性与环境动态性是中间调节变量。

问卷设计与数据来源

（一）量表测度

结合相关学者研究与国内外普遍认可的量表，最终形成相关变量调查问卷。问卷包括流通企业绩效、电商模式创新、线上线下融合性与环境动态性四个变量，且各变量的题项设置较为细致。具体而言，对于因变量流通企业绩效，考虑到行业特性与数据可获取性，基于Lane和郭京京等人（2014）的研究结果，从市场和财务两方面选取5个题项测度商品流通企业绩效。对于电商模式创新，借鉴Zott、Amit（2008）和张华（2017）的研究，用13个题项测度电商模式创新，如“用户交易简单且便捷”、“能减少交易错誤”和“信息充分，能使合作伙伴进行高效决策”等。其中，信息中介创新、交互方式创新、采购环节创新、交易流程创新的题项分别有3个、3个、3个和4个。在线上线下融合性方面，参考Heide、Moorman等人的研究，并结合电商线上线下渠道合作的特征，选取5个题项测度线上线下融合性。在环境动态性方面，依据 Garg和 King等人的研究，同样选取5个题项进行测度。采用李克特5点记分法，对各题项进行定量测量。其中，“5”代表完全同意，“3”代表中立，“1”代表完全不同意。

（二）数据来源

在问卷调查的量表题项设计完成后，以生鲜农产品电商企业为研究对象，在上海、杭州、北京、天津、广州、深圳6个电商模式创新较快、应用较广的城市，发放调查问卷并收集数据。在2018年6月至9月期间，通过个人调查与委托企业朋友、同学、项目合作企业等方式发放电子问卷。共发放问卷487份，回收379份，其中有效问卷有316份，有效回收率为83.4%。经过统计分析发现，在所有调查对象中，男性占61%，女性占39%。大专以下文化程度占32.1%，大专以上博士以下占64.7%，其余占3.2%。收入低于4000元的占21.6%，处于4000-8000元之间的占47.5%，8000元以上的占30.9%。总体看来，问卷调查较为全面，符合研究的进一步要求。

（三）模型建立

运用多重线性回归分析法，建立如下回归模型，检验上文提出的假设条件与概念模型，即各变量之间的关系：

EP=α+β1NMC+β2XZ+β3IM+β4DC+β5TP+β6IO+β7ED+β8NMC×IO+β9NMC×ED+β10NMC×IO×ED+ε

其中，EP表示流通企业绩效，NMC表示电商模式创新。XZ、IM、DC和TP分别为信息中介创新、交互方式创新、采购环节创新、交易流程创新。IO是线上线下融合性，NMC×IO表示电商模式创新与线上线下融合性的交互项;ED是环境动态性，NMC×ED表示电商模式创新与环境动态性的交互项。NMC×IO×ED代表线上线下融合性与环境动态性对电商模式创新的联合调节效应。β1-β10代表各指标的标准化回归系数，ε为随机误差项。

实证与结果分析

（一）信度与效度检验

为了检验调查数据与信息的真实性与可靠性，需对各变量进行信度与效度检验。其中，对各变量可信度的检验，采用Cronbach's α信度检验法;对各变量有效性的检验，采用CFA方法，抽取变量平均方差。最终得到各变量的信度α值与效度AVE值的检验结果，具体如表1所示。表1中各变量的α值均大于门槛值0.7，且总变量信度为0.83，表明所获取数据与信息的可信度较高，项目测量可靠性良好。并且，各变量AVE值均大于0.5，说明项目测量的收敛效度较好，可进行下一步分析。

（二）相关性分析

进一步使用SPSS 22.0软件，对8个维度的变量与样本数据进行相关性分析，得到结果如表2所示。

从表2可以看出，电商模式创新与流通企业绩效的相关性为0.596，且在0.001水平下显著。信息中介创新与流通企业绩效的相关性为0.487，交互方式创新与流通企业绩效的相关性为0.475，采购环节创新与流通企业绩效的相关性为0.469，交易流程创新与流通企业绩效的相关性为0.484，且四种相关性均在0.01水平下显著。线上线下融合性与流通企业绩效的相关性为0.373，环境动态性与流通企业绩效的相关性为-0.129，且均在0.05水平下显著。因此，可进一步分析各变量间的影响路径。

（三）层次回归结果分析

将样板数据代入多元层次回归模型，得到电商模式创新对流通企业绩效的影响结果，如表3所示。在模型求解过程中，采用Aiken等的事后分析方法，以线上线下融合性与环境动态性的均值为界线，分别将大于和小于均值的样本数据归类为高调节组和低调节组，用以直观揭示二者的联合调节作用。

由表3的（1）-（5）行可以看出：第一，NMC→EP、XZ→EP、IM→EP、DC→EP、TP→EP的标准化系数均为正，说明电商模式创新对流通企业绩效具有正向影响，且信息中介创新、交互方式创新、采购环节创新、交易流程创新均对流通企业绩效具有正向影响。由此可知，H1、H1a、H1b、H1c和H1d均成立。第二，NMC→EP的Sig.值为0.000，表明电商模式创新对流通企业绩效的正向影响作用在0.001水平下显著。XZ→EP的Sig.值为0.009，TP→EP的Sig.值0.007，说明信息中介创新与交易流程创新对流通企业绩效的正向影响作用在0.01水平下显著;IM→EP和DC→EP的Sig.值分别为0.015和0.024，说明交互方式创新和采购环节创新对流通企业绩效的正向影响作用在0.05水平下显著。由此可知，在电商模式创新中，信息中介与交易流程创新对流通企业绩效的影响作用，较交互方式和采购环节创新强。这可能是由于当前电子商务的信息技术应用较为广泛，已取得较为稳定的效果，但人工智能、虚拟现实等技术应用尚不充分，还未充分发挥创新模式的效用。

由表3的（6）-（8）行可以看出：第一，NMC×IO→EP的标准化系数为0.124，说明在电商模式创新对流通企业绩效的影响过程中，线上线下融合性起到正向调节作用;NMC×ED→EP的标准化系数为-0.165，说明环境动态性在电商模式创新对流通企业绩效的影响过程中起负向调节作用。因此，H2和H3成立。第二，NMC×IO×ED→EP的标准化系数为0.178，说明线上线下融合性与环境动态性可同时对电商模式创新产生正向调节作用，具有正向联合调节效应。

政策建议

第一，各地方政府应组建以政府为主导、多方共同参与的領导小组，借助人工智能、虚拟现实、云计算等先进互联网技术，推进电子商务交互方式和采购环节创新。同时，要对商品市场信息服务平台、网站开发与第三方电子交易市场运行进行指导和维护，提升产品交易与信息交流的开放性、有效性。第二，应加快电商交易流程创新，促使产品交易的高效、便捷、可追溯;借助产品信息交流平台，整合各方产品信息，实现供应链各方的信息共享，推进信息中介创新，进而提升流通企业绩效。第三，需综合考虑供应链整体线上线下的融合程度，以及产品流通时的诸多不确定环境因素，进行电商平台设计，进一步提升商品流通便捷性，提升流通企业绩效。在商品流通过程中，应建立供应链主体高效物流配送系统，支撑电商模式创新，缩短商品流通时间，提升流通企业绩效。

参考文献：

1.郭京京，陈琦.电子商务商业模式设计对企业绩效的影响机制研究[J].管理工程学报，2014（3）

2.汪志晓.供给侧改革背景下农产品电商模式创新的研究[J].农村经济与科技，2016 （12）

3.郭锐.企业电子商务模式创新绩效评价研究[D].西安电子科技大学，2013

4.丛亮滋.基于物流成本的流通企业绩效管理优化研究[D].南开大学，2010

5.刘欢.线上线下融合发展模式下农产品流通的困境及出路[J].商业经济研究，2016（18）

6.田刚，张义，张蒙.生鲜农产品电子商务模式创新对企业绩效的影响—兼论环境动态性与线上线下融合性的联合调节效应[J].农业技术经济，2018（8）

7.林诺.“互联网+”视角下艺术品电商模式创新策略[J].商业经济研究，2017（15）

8.胡天石，韩厚继.“互联网”背景下我国现代农业产业链及商业模式研究[J].中国商论，2015（28）