数字基建背景下物流企业商业模式创新研究

李俊亭 邱雯雯

(西安石油大学 经济管理学院，陕西 西安 710065)

0 引 言

数字基建即数字化基础设施建设，其以5G、大数据、人工智能、云计算、物联网、区块链、工业互联网等信息基础设备建设为核心，是各行业转型升级的技术基础。数字技术在物流各个环节的落地应用，从多个维度为物流业带来了新变化，促进了供应链的资源整合和功能单元的充分协同，提升了物流的精细化管理水平和优化了成本管理，实现了物流业态的重塑。作为物流企业，数字基建不可避免地对其市场竞争环境和经济规则造成了冲击，使得企业竞争的重心逐渐由成本和产品转移到商业模式上。[1]20-29借助数字基建创新物流企业商业模式，不仅有利于物流企业数字化转型提升竞争力，也有助于物流行业降本增效实现高质量发展。目前，将数字基建运用于物流企业商业模式创新的研究尚在探讨阶段，因此，基于数字基建对物流企业的影响分析，综合考虑各关键要素在其创新过程中所起的作用，探究物流企业商业模式创新路径是一个值得研究的课题。

1 数字基建与物流企业商业模式关联分析

1.1 物流企业商业模式发展分析

随着现代科技在物流领域的落地应用， 我国物流行业展现出了强劲的发展势头。[2]81-83尤其是近年来随着数字基建的提出，进一步推动了物流行业的升级发展，物流已然成为中国挺立世界的优秀行业代表。在此期间，物流需求场景不断迭代和细分，商业模式作为企业运营的核心和枢纽，为顺应时代的发展也在不断创新。回顾物流行业的发展进程，可将其商业模式划分为十二大类，物流企业商业模式发展阶段见表1。

表1 物流企业商业模式发展阶段

从物流企业的发展历程中可以得知，商业模式在不断优化改进。以数字基建为基础的新型配套设施建设，弥补了传统基建“短板”而产生了新的生产要素，也必然助力物流业领域细分、业态重塑和商业模式的变迁。

1.2 数字基建对物流企业商业模式影响分析

数字基建背景下物流企业商业模式创新的本质是以客户体验为触点，以增强企业的盈利能力为导向，将数字化基础设施应用到运营环节，驱动各环节的优化，提高企业竞争力。数字基建催生了物流产业的新业态，其商业模式的转型升级基于以下可能性：(1)数字基建助力物流企业构建以客户价值需求为导向的灵敏性供应链系统，使物流企业根据客户价值需求的动态变化快速调整服务标准成为可能；(2)数字基建促进物流企业对业务流程的一体化管控，破除信息孤岛，使物流企业实现供应链即时信息的同步化成为可能；(3)数字基建促进物流与其他行业的跨界融合发展，探索开展多元业务，加快打造物流生态圈，为物流企业增加了新的盈利点；(4)数字基建催生了颗粒度经济，物流企业对消费者、服务场景的刻画更加细致，使物流企业提供“千人千面”的定制化服务成为可能。总之，数字基建以科技作为核心驱动力，对传统的基础设施进行了数字化改造，为物流企业的智慧变革提供了新动能，从商业模式的各个要素层面为物流企业的数字化转型提供了支撑。

2 物流企业商业模式创新路径的选择

为更加直观地展示数字基建对物流企业商业模式的影响，本文以商业模式构成要素为研究视角，将物流企业商业模式创新路径的设计，视作对商业模式创新关键要素的确定以及各关键要素创新顺序的选择。数字基建背景下基于NK模型的物流企业商业模式创新研究框架如图1所示。

图1 数字基建背景下基于NK模型的物流企业商业模式创新研究框架

在构建物流企业商业模式创新NK模型中，包括N和K两个主要参数，N表示物流企业商业模式创新的关键要素数量，每个关键要素包含创新及不创新两种状态，分别用1，0表示，因此，物流企业商业模式创新共有2N种表现形式，即2N个创新决策选项集合；K表示物流企业商业模式创新关键要素间相互作用的均值，(0≤K≤N-1)，K值越大，物流企业商业模式创新的复杂性越大。

2.1 物流企业商业模式构成要素分析

目前，多数学者基于自身对商业模式内涵和基本特征的认识，对商业模式构成要素的数量及内容展开了研究，而由于研究背景的差异，其结论并未达成一致。[3]1240-1247因此，本研究在文献梳理及问卷调查数据的基础上，结合数字基建的时代特点确定物流企业商业模式的构成要素。

首先，对2021年3月之前的文献以“商业模式构成要素”“物流企业商业模式”为关键词进行检索，选取53篇代表性文献作进一步分析， 甄别出30个提及次数较多的要素，如业务流程[1]20-29,[4]104-160、目标客户[4]104-160,[5]41-45,[6]15-19,[7]12-15、价值主张[2]81-83,[8]71-73,[9]57-67,[10]63-67、成本结构[11]29-31,[12] 350-352等；其次，采用德尔菲法对上述筛选出的30个构成要素进行修正，选定20位实践经验丰富的物流企业管理人员和物流领域的研究学者进行意见征询，问卷根据李克特5级量表将30个构成要素对物流企业商业模式创新的影响程度分为5个等级，即“非常重要”“重要”“一般”“不重要”“非常不重要”；最后，在数据处理过程中将5个影响程度等级分别赋值为“5、4、3、2、1”。三轮意见征询结束后共筛选出9个物流企业商业模式构成要素。物流企业商业模式构成要素筛选结果见表2。需要指出的是，研究过程选择采用SPSS 19.0对问卷进行信效度检验，在三轮问卷的检验结果中，Cronbach’s系数分别为0.943、0.852、0.921，KMO统计量值分别为0.879、0.893、0.825，Bartlett球形检验的显著性水平均为0.000，表明问卷信效度良好。

表2 物流企业商业模式构成要素筛选结果

2.2 物流企业商业模式创新关键要素及其关联程度识别

2.2.1 方法选择与计算步骤

在物流企业商业模式构成要素的分析过程中，发现数字基建背景下物流企业商业模式创新影响因素众多，因而创新过程复杂多变，不确定性强。因此，为确定各构成要素的具体影响程度，本文选择构建NK模型和运用DEMATEL方法进一步甄别物流企业商业模式创新的关键要素，并对其关联性进行分析，具体步骤如下：

步骤5：推导出综合关联评价矩阵T。公式为T=[γij]9×9，γij=xij+yij,i,j∈{1,2,…，9}。

步骤7：确定物流企业商业模式创新关键要素(确定参数N)。首先需要根据公式ξ=χ·max{αi|i∈N}，0<χ≤1确定中心度提取阈值ξ，其中χ为最大中心度比率，其取值根据历史数据和专家意见确定；当αi≥ξ时，相应的物流企业商业模式构成要素被提取，最终提取出N个关键要素，即B={B1,B2,…,BN}，B⊂C。

(1)

(1)式中，aαβ=1，表示关键要素β创新状态的改变会对关键要素α产生影响；aαβ=0，表示关键要素β创新状态的改变对关键要素α无影响。

2.2.2数据收集及处理

邀请6位来自不同科研机构、物流企业以及高校的专家对9个构成要素的关联性进行评价，将得到的6组评价数据进行集结，推导出直接关联群体评价矩阵G。在此基础上，对矩阵G作归一化处理，得到规范化直接关联群体评价矩阵X，进而求解得出综合关联评价矩阵T，综合关联评价矩阵T如表3所示。

表3 综合关联评价矩阵T

在研究中根据专家意见将最大中心度比率认定为χ=0.72，计算出中心度提取阈值ξ=6.68，并识别出数字基建背景下物流企业商业模式创新关键因素为C2、C6、C8、C9，即B1(合作伙伴网络)、B2(消费者目标群体)、B3(价值主张)、B4(关键业务)，因此N=4。其中，物流企业商业模式构成要素中心度如表4所示。

表4 物流企业商业模式构成要素中心度

在此基础上，构建关键要素邻接矩阵A，推导出物流企业商业模式创新关键要素间作用的均值约为3，即K=N-1，表明物流企业商业模式创新4个关键要素之间相互关联，系统复杂程度最高。因此数字基建背景下物流企业商业模式创新共具有16种创新决策选项集合，物流企业商业模式创新决策选项集合如表5所示。

表5 物流企业商业模式创新决策选项集合

2.3 物流企业商业模式创新路径的优选

2.3.1 创新决策选项集合适应度值的确定

为进一步确定物流企业商业模式各创新决策选项集合的适应度值，本研究选取陕西省A级物流企业进行问卷调查，发放对象为工作年限在5年以上的中高层管理人员，共发放问卷150份，有效问卷125份。首先，根据前文确定的四个关键要素构建适应度评价指标体系，对所得数据进行归一化处理，将得到(0，1)区间上的标准化数据作为各个关键要素的适应度值。其次，对每个关键要素的适应度值求均值，若适应度值小于均值，则视为状态0，表示低于所调查物流企业的平均水平，若适应度值大于均值则视为状态1，表示高于或等于所调查物流企业的平均水平。再次，将所调查物流企业的状态组合对照16种创新决策选项集合，对同一种创新决策选项集合的一组数据求平均值，作为该种创新决策选项集合的适应度值，最终得到各个创新决策选项集合的适应度值，物流企业商业模式创新决策选项集合及适合度值如表6所示。在该次问卷调查中，Cronbach’s系数为0.915，KMO统计量值为0.756，Bartlett球形检验的显著性水平为0.000，表明问卷信效度良好。

表6 物流企业商业模式创新决策选项集合及适合度值

2.3.2 适应度景观图的生成

基于表6，借助布尔超立方体(Boolean Hypercube)将各创新决策选项集合的适应度值映射到三维空间，得到数字基建背景下物流企业商业模式创新的适应度景观，如图2所示。

图2 数字基建背景下物流企业商业模式创新的适应度景观

从图2可知，第一，物流企业商业模式16种创新决策选项集合分别位于16个顶点，且每个顶点与4个顶点相连，表示当前创新决策选项集合的某一个关键要素的状态发生变化时能够达到的其它状态，32条棱表示物流企业商业模式创新的各个阶段可以选择的创新路径。第二，箭头的指向表示物流企业从低适应度组合向高适应度组合的演化方向，即“攀爬”过程。第三，括号内的数字表示数字基建背景下物流企业商业模式创新子过程中不同状态组合的适应度值，当关键要素配置得当时，物流企业商业模式创新适应度就可以达到较高状态并得到快速提升。如图2所示，当物流企业商业模式创新决策选项集合为“1111”时适应度最高，物流企业从初始状态(0000)向该状态探索的过程中存在多条路径，但可以使物流企业在每个创新阶段都获得最大适应度的路径只有0000→0001→1001→1101→1111，即关键业务—合作伙伴网络—消费者目标群体—价值主张，因此该路径为最优创新路径。

2.4 物流企业商业模式创新最优路径分析

从物流企业商业模式创新的“攀爬”过程可以看出，物流企业商业模式适应度的提高是各维度逐渐积累的过程，任意一个关键要素创新状态的改变都可能引起物流企业整个商业模式适应度值的波动，因此，物流企业应遵循一定的规律选择合适的创新途径。关键业务—合作伙伴网络—消费者目标群体—价值主张这条最优路径表明，物流企业应依次按照其顺序创新商业模式。

首先，物流企业应改变传统的关键业务结构和管理流程，在业务链上由物联网技术代替人力，实现自动化运作和智能化思考，确保关键业务流程节点上信息的高效流动，这是物流企业创新商业模式的前提和基础。其次，打造高度信任、协同高效的合作伙伴网络，即依托数字基建分析供应链成员对供应链价值的贡献大小，并以自身关键业务的服务内容和服务能力为参考选择合适的合作伙伴，打造长期稳固的合作关系。再次，考虑借助大数据技术分析消费者的购买行为，描述消费者的需求信息，通过数据分析预判市场动态，从而合理控制企业库存和科学安排运输方案，做到快速响应客户需求。[13]51-55最后，当上述关键要素创新之后，物流企业应考虑按照物流服务价值或服务范畴有针对性地制定服务标准，以满足客户需求为宗旨，有选择性地分配资源，为客户提供差异化服务，并从供应链管理的角度出发，在全产业数字化发展的基础上逐步实现与制造、金融、保险等行业的跨界融合，发掘新的盈利点。

3 结 语

随着数字基建的发展，数字化逐渐成为一种生产方式，将数字技术渗透到商业模式创新过程是物流企业发力数字基建的有效切入点。本文剖析了数字基建对物流企业商业模式构成要素的影响，在对物流企业商业模式创新的关键要素及其关联性进行识别的基础上，借助NK模型和适应度景观方法阐述了物流企业商业模式创新路径的选择方法，最终优选出物流企业商业模式创新路径，即关键业务—合作伙伴网络—消费者目标群体—价值主张，并结合数字基建的赋能特征有针对性地提出物流企业创新商业模式的对策建议。鉴于本文是以全生命周期发展过程中的物流企业为研究对象，进一步的研究可以从物流企业的不同发展阶段出发，形成更加贴合物流企业的动态发展路径，从而更好地进行商业模式创新管理。

(责任编辑 罗卉)