基于TOE框架的中小企业采纳B2B电子商务影响因素实证研究

任 李

（1.韩国嘉泉大学 韩国仁川 +82-32； 2.江苏财经职业技术学院 江苏淮安 223003）

目前中国境内有阿里巴巴、慧聪网、敦煌网、中国制造网等诸多电商平台，为企业提供各种信息、资源和服务，这些平台在提供营销广告、电子支付结算、数据分析服务、定制服务等方面展示了良好的兼容性、可靠性和发展可持续性。然而，在企业实际运作时，由于各种主客观因素的影响，并不是所有开展B2B电商模式的中小企业都成为了成功案例，外贸企业中不乏原本优秀的企业在实施B2B电商模式后开始走下坡路，与原本想“做大做强”的意愿背道而驰，从而也影响了其他企业作出类似选择的行为。前人学者从不同的角度对影响企业采纳B2B电商的因素进行了理论和实证探索，但国内学者运用TOE框架系统分析有利于境内中小企业做出B2B电商选择的研究少之又少。因此，本文基于TOE框架对该问题展开探讨具有现实和理论意义，可为中小企业发展B2B电子商务提供决策参考。

理论综述

（一）中小企业采纳B2B电商的影响因素

对于中小企业来说，陌生的买卖双方在互联网上沟通联系、议价交易存在诸如生产和需求信息不对称、市场反应迟钝、买卖互选有限制、销售链空档等弊端，可能逐渐产生既影响交易效率又不利于公平交易的市场环境，B2B电子商务平台的出现为打造一个更加可信的交易模式提供了机会。从1999年阿里B2B诞生至2021年，中国B2B电子商务经历了信息模式、交易模式、交付模式“三部曲”，见图1。

图1 交易型产业互联网发展“三部曲”

艾瑞研究报告显示，2007年中国中小企业采用B2B电商开展交易出现“井喷式”现象，但在各企业趋之若鹜的形势背后，一些企业出现“马太效应”，促使或阻碍企业成功采纳的原因几何？本研究梳理了2007-2020年间决定中小企业采纳B2B电商的影响因素分析，相关文献资料摘选见表1。

表1 中小企业采纳B2B电商影响研究文献选摘

（二）TOE研究框架

Tornatzky和Fleischer（1990）首次在《技术创新的流程》一书中提出了TOE模型（Technology技术——Organization组织——Environment环境），考察组织内外因素和技术本身特点，系统分析了影响一个企业或组织在不同信息系统领域内实施技术创新的因素，指出企业对技术、组织、环境的感知是推动新技术采纳并整合的重要驱动力。

在国内外各类文献中，对信息系统领域的电子商务采纳行为影响因素进行研究，大都是将电子商务当做一项新技术来考察其与企业采纳行为之间的关系，包括B2B电子商务。国内外也有学者借助TOE框架研究影响企业新技术采纳的决定性因素，如刘超纲等（2006）基于TOE研究框架，系统分析了影响中国农业企业创新技术采纳的各类因素；Ming-Ju Pan等（2008）通过对99家台湾通信企业的个人访谈，在TOE框架内验证了影响台湾通信企业采用ERP决策的因素；刘细文等（2011）基于TOE框架分析了影响中国企业CIS采纳决策的7个关键因素，构建了驱动企业CIS采纳的概念模型；Winnie Ng Picoto（2014）基于TOE框架和资源基础观理论构建了影响企业采纳移动商务技术因素的概念模型； Javad Khazaei Pool等（2015）通过TOE框架识别分析了影响中小企业中制造业供应链管理采用射频识别技术的有效因素；何俊琳等（2018）对深圳市高新技术企业的301名员工进行调查，从TOE框架角度探究显著影响员工知识共享的个人和组织因素；Arun Kumar Tarofder（2019）利用TOE框架，调查了205名来自马来西亚制造业和服务业受访者，验证了管理者在供应链系统中实施Web 2.0的决定因素；裴旭东等（2020）利用TOE理论框架，实证检验了技术因素、组织因素和环境因素对促进企业持续采纳突破性技术以创造创新绩效的影响；Stjepi AnaMarija等（2021）基于100家克罗地亚中小企业样本进行问卷调查，收集数据，从TOE框架三个层面探讨了中小企业采纳商业智能的风险。

前人学者基于TOE框架开展了诸多方面的研究，针对中国中小企业B2B电子商务业务的为数不多，鉴于中小企业与大型企业在组织规模、管理模式、面临挑战、抗风险能力等方面均有明显不同，本文将研究对象聚焦于中小企业，在理论和实证基础上，将TOE理论框架与中小企业B2B电子商务决策相结合，从技术、组织、环境角度出发，考察影响企业采纳B2B电商的主要因素。

研究假设与模型构建

（一）技术因素

技术基础设施与采纳决策的关系。技术基础设施主要是指现代信息技术和设备，以及利用有效信息进行创新、生产和管理的能力，它直接影响企业对跨境电子商务的应用能力，自然也包括B2B电商。中小企业如果缺乏技术基础设施支持，即使面对经验丰富、条件优越、回报优厚的B2B电商平台，也难以适应该平台所创造的竞争环境，企业当下的人力、物力、财力将主要投放在建设自身的基础设施设备上，很难具备富余资本、闲置资源去考虑与B2B跨境电商平台的交流与合作；B2B平台链接的是企业与企业，并非企业与个人，交易过程涉及到的是团队、组织之间的斡旋与竞合，需要更多的时间、物力、财力来应对，没有优越的技术基础设施，在时间和空间上就难以维系后期的磋商与合作。只有当技术设施设备逐渐积累至可与其匹配时，才能实施更加精准的第三方B2B平台投资，甚至可以建设自己的电商平台，与其他企业顺畅进行贸易往来。因此，提出假设H1a：技术基础设施正向影响中小企业的B2B电商采纳决策。

技术兼容性与采纳决策的关系。技术兼容性主要是指最终用户能分享IT基础设施不同活动的程度。采纳并非仅指将中小企业与电商平台的网站、数据、业务流程进行简单机械嫁接，亦非仅作广告投放，而是要在系统、数据、资源、支付、物流等方面实现技术有机整合，形成新的客户聚集、流量提升、安全高效、利益最大化的商业架构。新技术与原有技术的兼容性、新技术的使用规则、价值创造模式和管理形式与企业实际需求之间的兼容程度都是影响企业成功采纳B2B电商的因素。Rogers（2003）指出，一项创新如果与企业或组织原有的技术、作业流程、措施、程序的一致性程度越高，那么其被采纳的成功性就越大。如果企业首先在信息技术上与电商平台的兼容性和匹配性不够强，最后就会出现“强扭的瓜不甜”的后果。因此，提出假设H1b：信息技术兼容性正向影响中小企业的B2B电商采纳决策。

技术人才与采纳决策的关系。人力资源能有效影响电子商务应用效果，如果企业由于制度僵化推迟或阻碍了IT技术人才引进，致使企业技术人才缺失，将不利于企业对电子商务平台的应用。技术人才力量包括人才数量、质量、潜力以及在企业的发展氛围、前景等，精良的现代信息技术人员队伍对于企业自身的IT、数据、技术和B2B电商平台的数字化系统能有更敏感、更清晰的认知，对于采纳平台后的企业绩效能有更客观的预判，对技术整合后可能出现或已经出现的问题能更迅速、更准确的提出解决方案，能在主观上提高企业采纳新技术后应对风险的能力。另外，这些技术人才具备一定的学习能力，能为新技术的持续采纳提供有效保障。因此，提出假设H1c：技术人才力量正向影响中小企业的B2B电商采纳决策。

（二）组织因素

组织集权化程度与采纳决策的关系。高层管理者中一般存在“领军人物”，也就是具有决策权的领导，权力越集中，具有决策权的领导就越能迅速、有效发挥出指挥引领作用，带领企业进军新的领域，开展新的合作。如果集权化程度不够高，面对竞合任务，部门之间的协调、控制、引导，决策的传达、执行和落实就难以得到保证。因此，提出假设H2a：组织的集权化程度正向影响中小企业的B2B电商采纳决策。

组织文化与采纳决策的关系。中小企业组织文化亦即企业文化，是企业在发展过程中的精神体现，良好的企业文化能有效提升企业的凝聚力和向心力，还能充分挖掘员工的主动性和创造性。组织文化是长期以来凝聚、凝练而成，趋向于合作的组织文化能为企业和员工搭建更好的信息共享和技术支持平台，营造积极向上、共克难关的奋进氛围，为系统、技术、资源整合的安全风险防范提供更多保障。虽然很多平台会提供企业的信用作为参考，但由于真假难辨，采用B2B电商平台后企业绩效仍然难以预判，如果该企业的组织文化不趋向于合作，而是比较涣散，则开展电商合作将会困难重重。因此，提出假设H2b：组织文化的合作程度正向影响中小企业的B2B电商采纳决策。

（三）环境因素

竞争压力与采纳决策的关系。中小企业如坚持“单打独斗”，就会存在因缺乏信息和对策而导致的环境不确定性，企业无法预测形势的走向，面对复杂多变的环境，企业很难确定其产品的需求、顾客的忠诚和市场环境的总体态势。企业的生存环境并非“真空”，要提升效益、创造价值，与市场中的合作伙伴、竞争对手、供应厂商、消费客户等建立并保持联系，构造起价值链，才能在市场中正常运行。Whyte（2001）指出技术使用的社会广泛程度是影响组织应用该类信息技术的主要影响因素，随着企业的发展和市场的进化，越来越多中小企业投身于利用B2B电商平台新技术降本、增效的大潮中，如果此时企业已在竞争中处于优势，它将继续深化新技术整合，扩大这种优势；如果企业处于劣势，则也很可能调动各方面的因素、聚集各种有利条件，确保自己跟上新技术整合的脚步。因此，提出假设：H3a：竞争压力正向影响中小企业的B2B电商采纳决策。

大数据技术不仅在地震勘探、生产开发等上游领域得到了广泛应用，而且在油气输送、炼油化工、成品油销售等中下游领域也体现出了巨大价值。

政策支持与采纳决策的关系。政府的支持对企业开展电子商务活动能起到很好的鼓励和推动作用。譬如，中国自2012年起，国务院有关部门相继出台了关于税收、通关监管、商品检验检疫、支付汇等方面的政策并进行试点工作，又与“一带一路”同步实施利好政策与法律法规，无疑为企业开展B2B跨境电商活动给予了立法、资金、信用、环境等各方面的支持，B2B电商规模持续增长。《2021年中国新跨境出口B2B电商行业研究报告》指出，2019年中国跨境B2B电商规模达3.7万亿元，在中国跨境电商规模中占比为74.1%，其中跨境出口B2B电商市场规模达2.6万亿元，预计2020-2025年复合增速将达28.3%。因此，提出假设H3b：政策法律支持度正向影响中小企业的B2B电商采纳决策。

（四）中介效应

大量研究表明，高层支持是信息化成功的最重要因素，信息化的前提是信息技术的采纳和实施，即形成信息技术优势，信息化需要大量的投入，而资源的投入离不开高层的支持。技术基础设施是企业的重要硬件资源，对其的除旧布新有赖于高层管理者的决策支持。技术兼容一定程度上包含着新技术的吸收，高层支持对于信息技术的吸收是至关重要的。扩大技术兼容性产生的改革行为必然触碰一部分原有架构的利益，也需要高层管理拿出眼光和勇气，扫除固有管理障碍，打通原有技术与新技术沟通的壁垒。技术人才的引进、培训、提升、使用要对B2B电商新技术产生精准有效的作用，需要高层在人力、物力、财力、制度等各方面进行鼓励和保障。综上所述，提出假设H4：高层支持中介技术因素与B2B电商采纳决策之间的关系。

根据文献分析和理论研究，基于企业现有的技术、组织和环境，考察技术基础设施、技术兼容性、技术人才、组织集权化程度、组织文化、竞争压力、政策法律支持等因素对中小企业采纳B2B电子商务决策的影响，以及高层支持的中介效应，本文构建概念模型如图2所示。

图2 概念模型

研究设计

（一）研究样本

本研究数据样本主要来自于问卷调查，利用Credamo平台、问卷星程序以及电子邮件等形式，面向中国境内国有、民营、外资中小型企业（500名员工以内）发放在线问卷，收到来自江苏、浙江、上海、广东、广西、湖南、湖北等省市中小企业的问卷作答258份，经筛选获取有效问卷214份，有效回收率为82.94%。接受问卷调查者包括企业高层、中层管理人员和基层工作人员。分析结果表明，在参加调查的企业中，企业年龄在10年以上占比63.55%，企业人数为200-500人的占比49.53%，其他数据见表2。

表2 样本分布

（二）研究工具

本研究在面向各省份不同性质企业开展问卷调研之前，首先对江苏省地区的部分企业进行预调研，经过适当的修订后形成最终调研问卷。所有的题项均使用李克特5级量表进行测量，1表示非常不同意，2表示不同意，3表示一般，4表示同意，5表示非常同意。

技术因素：技术因素是TOE框架中首要决定性要素。Byrd和Turner（2000）把IT技术基本条件定义为可以共享的技术资源，由技术方面的软硬件、交流技术、数据库和技术人员组成。彭红霞等（2013）将技术复杂性、技术兼容性、相对优势等作为技术方面的变量。Rahayu和Day（2015）对292家印度尼西亚中小企业开展调查，发现技术条件准备和IT经验是影响印尼中小企业采用电子商务的决定性因素。回顾前人研究，本研究运用技术基础设施、技术兼容性、技术人才作为表征企业基本技术条件层面的3个代表性因素。

组织因素：胡芳等（2017）认为组织层面的因素包含组织规模、高管支持、IT能力、经营战略四个维度；Narasimha Rao Vajjhala等（2017）验证了高管支持和组织文化作为组织层面的主要因素影响中小企业采纳B2B电决策；徐书彬（2017）在运用TOE框架论证企业跨境电子商务决策因素时，将组织集权化程度纳入组织层面，并获得正相关的显著性；Ocloo等（2020）通过对315家加纳制造业中小企业进行调查，证实了组织的准备度和高层管理支持正向影响企业的B2B电子商务采纳水平。本研究在前人文献归纳的基础上，从组织规模、集权化程度、组织文化3个维度测量组织基础设施。

环境因素：刘洪磊（2016）通过对建筑业进行调研，将企业决策的环境因素概括为行业竞争压力、外部支持环境、中介因素、信任与合作环境、已采纳者的意见五个方面；Ismail Sila（2013）在研究企业B2B决策影响时，将贸易伙伴的支持和竞争压力作为环境层面的考察因素。鉴于本研究对象主要为中国企业，政策和法律在中国市场经济中的指导和干预作用较为明显，因此本研究主要从竞争压力和政策法律支持度2个维度测量外部环境。

控制变量：将样本企业年龄、企业规模、企业性质三项与企业发展有关的基本信息处理作为本研究的控制变量。企业年龄用企业的成立年数来表示，单位为年；企业规模用企业总人数来表示，统计时使用总人数的对数形式来计算；企业性质包括国营企业、民营企业、外资企业，将其处理成三个虚拟变量来进行分析。

本研究中共用20个题项对8个变量进行测量，各变量的Cronbach’s α系数均处于0.900与0.977之间，且技术、组织、环境三个层面包含题项的Cronbach’s α系数均在0.8以上，说明该量表的测量信度较好。问卷中表征的各个变量相关描述如表3所示。

表3 TOE三个层面关键因素的相关概念描述、量表信度及文献来源

数据分析与结果

运用验证性因子分析（CFA）对所有题项表征的潜变量进行分析时，发现2个题项的标准化载荷系数绝对值小于0.6，测量关系较弱，因此进行删除。对于删除后的18个题项数据再次进行分析，各测量关系结果显示所有题项标准化载荷系数绝对值均大于0.7且p小于0.001，说明潜变量和测量项之间有着很好的测量关系。

（一）共同方法偏差检验

为避免样本数据存在显著的共同方法偏差（CMV）问题，尽量保证数据的科学性和有效性，使用探索性因子分析（EFA）Harman单因素方差分析法进行检验，将所有量表题项同时进行因子分析，得出不止1个因子，且最大因子的方差解释率为41.24%（小于50%）；运用CFA再次进行检验，将所有因子对应的测量项放在一个因子里面进行分析，χ/df、RMSEA、RMR、CFI等值均无法达标，说明样本数据通过了共同方法偏差CMV检验，可进行下一步实证研究。

首先进行数据的适合度检验，本研究中收集的214条样本数据的KMO值为0.944，数据取样得当；其次对数据进行Bartlett球形检验，得到近似卡方值3587.248，且p小于0.001，说明变量很适合于因子分析，详见表4。对18个题项量表进行总体信度分析，求得Cronbach’s α系数为0.961，说明量表具有很好的稳定性。

表4 KMO 和 Bartlett 的检验

（二）效度分析

构念效度：在CFA分析过程中，依据Fornell和Larcker（1981）提出的方法，通过组合信度以及平均变异量（AVE）来检验B2B电商采纳影响因素量表的构念效度。结果表明，所有变量的组合信度CR值都处于0.744与0.932之间，高于 Hair 等（1998）建议的0.70的标准；运用EFA分析题项与因子的对应关系时，公因子方差全部高于0.7，说明量表题项满足预期对应关系，具有良好的结构效度。

收敛效度：利用CFA分析出的技术基础设施、技术兼容性、技术人才、组织集权化等所有因子的平方差萃取AVE值均介于0.606与0.873之间，高于Fornell和Larcker（1981）建议的0.5的标准，说明该量表具有较好的收敛效度。

区分效度：利用CFA测量区分效度，对AVE根号值和相关分析结果进行对比得出，技术因素、技术兼容性、技术人才、组织集权化、组织文化、竞争压力、政策支持等每个因子的AVE根号值均大于该因子与其它因子的相关系数绝对值，说明该量表具有良好的区分效度，详见表5。

表5 区分效度：Pearson相关与AVE平方根值

（三）样本描述性统计与模型拟合度检验

对本研究中核心构念作皮尔逊相关分析，变量之间的相关系数和描述性统计结果如表5 所示，技术基础设施与B2B电商采纳决策（r =0.626）、技术兼容性与B2B电商采纳决策（r =0.665）、技术人才与B2B电商采纳决策（r =0.645）等各自变量与因变量之间分别存在显著的正向相关关系，且P值均小于0.01。

结构方程模型对于样本量、测量关系、数据质量及其影响关系均有着很高的要求，如果数据质量较低则会导致拟合效果不佳。本研究基于结构方程模型（SEM）对变量进行分析，模型拟合指标较多，但实际拟合程度要根据实际数据来考量，分析得出主要拟合指标如CFI、GFI、NFI、TLI、IFI等指标均在理想值要求的范围之内，均可接受（见表6），说明模型构建良好，拟合程度高，结果可靠。

表6 模型拟合指标

（四）检验分析

首先对模型的方差膨胀因子进行检验以排除多重共线性，结果显示模型中VIF值全部在1-5之间，不存在明显共线性问题；杜宾-瓦特森检验回归模型的D-W值为2.083，接近数字2，说明模型不存在自相关性，模型构建较好；对模型进行F检验，得出F值为100.122（p=0.000＜0.05），进一步说明模型构建有意义。

假设验证分析。利用结构方程模型对提出的7个研究假设进行验证，路径系数等值如表7所示。技术基础设施、技术兼容性、技术人才、组织集权化、组织文化、政策支持6个自变量对因变量的回归系数显著，6个假设通过了验证，显著水平均大于0.05；只有竞争压力对B2B电商采纳决策的影响关系假设未得到显著验证。

表7 结构方程模型路径系数及相应假设验证

中介效应验证。本文运用Baron和Kenny（1986）方法验证高层支持对技术因素的中介作用，自变量对因变量的影响因加入中介变量后而产生显著变化，通过层级回归探索技术基础设施、技术兼容性、技术人才分别对B2B电商采纳决策的影响，以及加入高层支持变量后R和F值的变化情况，检验结果如表8所示。在模型1和模型2中，技术基础设施和技术兼容性对因变量的回归系数分别为0.629（P＜0.01）、0.617（P＜0.01）；模型3和模型4显示，控制高层支持后的回归系数分别降低为0.199（P＜0.01）、0.201（P＜0.01）；模型7和模型8显示，两个自变量对高层支持的影响均为显著，说明高层支持在技术基础设施和B2B电商采纳决策之间起部分中介作用，高层支持在技术兼容性和采纳决策之间起部分中介作用。在模型5中，技术人才变量对采纳决策回归系数为0.608（P＜0.01）；在模型6中，控制高层支持后，其回归系数降低为0.138，已不显著；在模型9中，技术人才变量对高层支持的回归系数为0.726（P＜0.01），在技术人才对B2B电商采纳决策的影响钟，高层起完全中介作用。另外，通过Bootstrap抽样法进行检验，同样得到高层支持对于技术因素三个变量的中介作用，结论如表9所示，因此假设H4得到验证。

表8 层级回归分析结果

表9 中介作用检验结果汇总

研究结论与展望

本文通过文献研究、定性分析、定量研究发现，并非所有中小企业都具备开展B2B电子商务的条件，亦即中小企业由于“跟风”而选择B2B电子商务平台并不一定有利于自身企业的发展，只有当企业在技术层面、组织层面和环境层面（TOE）具备了必要条件，才能提高企业对B2B电商新技术进行吸纳和整合的概率，使得该平台技术有效助力企业实现扩大规模、助推发展、控制成本、提质增效的功能。本研究基于TOE框架，主要考察技术基础设施、组织规模、竞争压力等8个推动或阻碍中小企业采纳B2B电商的影响因素。第一，在技术层面，中小企业的技术基础设施、技术兼容性、技术人才对企业B2B电子商务采纳决策的影响通过了验证。技术基础设施越精良，越具有竞争力，在软硬件配备上越能符合新技术整合的要求和条件，中小企业在对接B2B电商时就越能得心应手；企业本身IT技术的兼容性越好，采纳B2B电商后的“排异反应”就越小；技术人才队伍结构和发展越科学、规范，成长氛围和资金投入越良好，接受新技术的欲望就越强；从而企业对B2B电商的采纳水平就越高。因此，中小企业在采纳新技术之前，需要在自身技术基本条件上进行审视和查漏补缺，尽量消除不利因素。第二，在组织层面，组织集权化程度、组织文化对企业B2B电子商务采纳决策的影响通过了验证。对于大型企业而言，开展B2B跨境电商业务也许只关系到一项闲置资源的投放，而对于中小企业来说，却很可能是一项动摇根本的创新活动，引领企业发展方向的话语权和指挥权越集中，企业集权化程度越高，“领头雁”作用发挥越明显，业务流程中遇到的各部门沟通阻力就越小，越有利于中小企业实施B2B电商创新活动；采纳首先意味着合作，如果企业文化一味主张竞争、相互排斥，对合作的接受程度低，难么B2B电商采纳度也不会高。因此，中小企业在组织集权化、组织文化方面要有清晰的认识、明确的方向，不能仅作盲目跟风，将亟待解决而未解决的问题和短板长期暴露出来，影响企业发展。第三，在环境层面，政策法律支持对企业B2B电子商务采纳决策的影响通过了验证。在政府指导和干预比较明显的国家，政策法律有着关乎中小企业兴衰成败的地位；在政府指导和干预相对不太明显的国家，有利的政策法规能助推企业锦上添花，否则会相应减缓企业在某一方向上的发展速度，政策法律对于企业能否成功采纳B2B电商有着至关重要的作用，因此中小企业在作决策之前，建议对本国、本省、本地相关的政策法律、制度规定进行细致研究，并将其纳入采纳B2B电商可行性方案的重要因素之一。竞争压力的影响效应未通过验证，在一定程度上说明，虽然有竞争压力才有前进动力，但如果各方面关键条件都不具备，即使竞争再激烈也不能贸然开展B2B电商业务，需待技术、组织、环境等关键领域的关键因素成熟后，才有化压力为动力的理由和条件。

影响中小企业开展B2B电子商务的因素既多且复杂，本文仅通过文献梳理，定性、定量分析对基于TOE框架的主要影响因素进行了研究，提出了概念模型和假设，虽然结论与实际效果比较相符，但仍有多个方面的问题有待于进一步考察与验证。第一，本研究的有效样本量有限且未严格区分地域，华东、华中、华北和西部的企业各具特殊性，如条件允许，可考虑在更大地域范围内采集更多数据，以充实有效样本；第二，在瞬息万变的5G新时代，技术因素将包括更多内涵，不止于技术基础设施、兼容性和人才队伍建设三个方面，诸如信息化水平、感知风险、关键技术等方面的影响因素也可能纳入考量重点；第三，文献研究并未穷尽，有其他文献对技术、组织、环境所包含的变量进行不同标准的划分，期待在后期作进一步扩展研究。