区域性仓储联盟稳定性研究

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内容摘要：本文针对仓储资源相对短缺与限制的矛盾，在物流网络理论的基础之上提出了建立仓储联盟，将零散、利用率低的仓储资源整合利用的设想。通过文献研究与案例研究，设计量表；并选取典型的仓储企业（大宗货物仓储和商贸零售业仓储）进行调研，应用SPSS16.0和LISREL 8.7软件对调研数据进行处理，分别进行了信度与效度分析和验证性因子分析，最后建立结构方程模型，成功检验了部分假设。

关键词：仓储联盟 结构方程模型 稳定性 问卷调研

目前，我国仓库有效供给不足，仓储资源相对短缺与闲置的矛盾并存。一些物流中心城市的仓库空置率仍处于5%-10%左右，同时，仓储企业通过网络化协同运作的意识淡薄，造成大量仓库使用率不高。面对逐年上涨的仓储成本，怎样利用有限的仓储资源发挥创造出最多的价值是摆在我们面前的一个重要课题。

研究假设与概念模型

仓储联盟中的企业可享有物流网络的外部性和规模效应（徐杰、鞠颂东，2005）带来的好处。仓储企业被连接为一个有机整体，大规模的联合作业可以降低联盟企业的整体运行成本、提高工作效率、创造更多价值，同时增强抗风险能力。

王燕（2003）提出，联盟的总体目标是提升企业的竞争优势，获取更多的利润，实现合作企业的双赢局面。我国物流企业多，分布广，具备实施企业战略联盟的条件；采用资源外取、互利性的合作方式以取得网络规模的经济效应是较为可行的手段。Bae和Gargiulo（2004）以电信行业为例，研究了获取合作伙伴的优质资源对于企业盈利性的正向影响作用。因此，本研究假设：

H1：合作企业的物流能力对于投资的收益性有正向的影响作用。

卢小静（2009）从资源基础论的角度研究了资源投入对战略联盟稳定性的影响，联盟成员普遍存在着自利行为，如果不能充分认识到结盟合作的价值，就会考虑少投资，从而影响联盟收益及稳定性。邢乐斌（2010）等通过仿真研究发现，联盟中任何一方的吸收能力大于自身资源总量增长带来的负面影响时，联盟是稳定的；同时，吸收能力较大的一方可以通过加大资源投入量使另一方吸收能力增加，从而维持联盟稳定。关系投入、资源投入均可以归纳为企业参与联盟建设的积极性，因此，本研究假设：

H2：企业参与的主动性对于投资的收益性有正向的影响作用。

窦宁（2009）研究了供应链上游由供应商提供的供应信息的共享价值，在信息共享前后制造商和供应商的不同决策带来的成本和利润的差别，量化了供应链上游由供应商提供的供应信息的价值。崔晓璇（2008）提出了信息的质量、信息的参与程度、信息的共享性对于提高供应链联盟绩效作用显著。因此，本研究提出假设：

H3：企业之间的信息交流程度对于投资的收益性有正向的影响作用。

陈耀和生步兵（2009）从联盟稳定性的角度提出了文化兼容性至关重要的作用，这是因为文化冲突会损坏联盟成员之间的合作关系，从而导致联盟的解体。喻金鑫和刘红丽（2005）则提出学习能力、企业文化以及组织结构、领导风格的一致性与相容性越高，联盟就越容易顺利地运营。因此，本研究提出假设：

H4：企业之间的文化融合性对于投资的收益性有正向的影响作用。

国内外学者对于联盟收益与稳定性之间的关系进行了比较充分的研究，任远（2009）提出联盟的风险与收益应保持对称，否则将会破坏联盟的融洽关系，造成合作关系不稳定，最终可能导致联盟解体。因此，本研究提出假设：

H5：联盟企业投资的收益性对于联盟的稳定性有正向的影响作用，同时对于企业的物流能力、企业参与的主动性、企业之间的信息交流程度、企业之间的文化融合性具有中介作用。

研究设计

（一）概念模型

根据上述假设，提出本研究中的概念模型，如图1所示。

（二）量表设计

在国内外学者的量表设计基础之上，本研究对典型仓储联盟的案例：如美国GLOBAL国家化仓储网络、中联钢仓储联盟等进行了研究，最终确定的潜变量包括物流能力、信息交流程度和文化的融合性，而观测变量包括投资的收益性和联盟的稳定性（见表1）。

（三）调查方法

本研究问卷中的所有问项均采用了Likert 5级打分法，调研对象可以选择1-5共5个数字来反应其对各个问项从“完全不同意”到“完全同意”的评价。

本文主要探讨区域性仓储联盟稳定性影响因素，调查样本为典型仓储企业，为使样本具有代表性，本研究中分别对钢铁仓储企业和商贸仓储企业进行了问卷调查，共发放了310份问卷，发放时间为2011年10月11日至2011年12月26日，共回收有效问卷289份，有效问卷回收率是92.6%。

数据分析

（一）信度与效度分析

本文借助SPSS16.0统计软件对各影响因素进行主成分分析，取特征值大于1的因素，并以最大方差旋转法进行转轴。在进行因子分析之前，首先需要利用Bartlett球形检验和KMO检验对数据的合适性进行检验（见表2）。

由数据分析可知，KMO值为0.855，根据KaiSer给出的KMO值的测量标准 0.7以上就是可以接受的，适合做因子分析。各变量所萃取因素的累计方差贡献率为60.243%，此即能解释全部变异的百分比。一般而言，因子载荷大于0.5的项目是可接受的，本研究中，在剔除C2和C3之后，各变量因子负荷系数范围均大于0.50，说明改进后的各变量的量表具有较高效度。

信度分析是为了验证各个观察指标的可靠性。信度检验的常用方法是Cronbach所创的Alpha值来衡量，Alpha值大于0.5就是可以接受的。通过对选项进行信度分析，发现各Alpha值均大于0.5，表明量表选项设计是合理有效的，结果如表3所示。

（二）验证性因子分析

为了进一步得到可靠的模型和验证模型可靠性，利用LISREL 8.7软件对量表进行验证性因子分析。选择CFI、NFI、IFI和RMSEA为主要评判标准：

RMSEA = 0.066，NFI = 0.92，CFI= 0.95，IFI = 0.95。

利用探索性因子分析和信度分析后的结果构建模型，CFI、NFI和IFI均接近1，而RMSEA低于0.1，综合以上指数进行判断，该模型拟合程度比较高。

（三）结构方程建模

因果关系的前提是因子间存在相关关系，在原模型中，通过调节T值来判定因子间的相关关系，原则上T值应大于1.96。在原模型（见图2）中，将绝对值最小的路径逐一剔除，得到初步修正的模型。通过参考MI值，调整现有因子间的路径关系，使模型χ2值最大，得到最终修正的模型（见图3）。

综上所述，模型假设中的H1、H4和H5通过了检验、获得了实证数据的支持，意味着：一方面，合作企业的物流能力会影响其他成员投资的收益性，联盟内部企业之间文化的融合性也会影响成员投资的收益性；另一方面，合作企业的物流能力和企业之间的文化融合性还会通过投资收益性的中介作用，进而影响整个联盟的稳定性。对于联盟的成员来说，注重自身业务能力的建设、与其他企业建立互相包容的伙伴关系，能够更大程度上获取利益，真正实现多方共赢的联盟目标。但是，模型中H2和H3尚未得到支持，在后续研究中，将对未得到验证的H2和H3进行分析。

参考文献：

1.徐杰，鞠颂东.物流网络的内涵分析[J].北京交通大学学报（社会科学版），2005（2）

2.王燕.战略联盟：提升物流企业竞争优势的有效途径[J].中国流通经济，2003（8）

3.卢小静.纵向战略联盟稳定性的博弈分析[J].中小企业管理与科技（下旬刊），2009（7）

4.邢乐斌，王旭，代应，陈嘉佳.基于资源投入的技术创新战略联盟稳定性研究[J].科技进步与对策，2010（13）

5.窦宁.三级供应链信息共享价值与利益协调研究[D].山东师范大学，2009

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7.陈耀，生步兵.供应链联盟关系稳定性实证研究[J].管理世界，2009（11）

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