新冠疫情下物流企业创新绩效提升路径研究

文/周蓉

1.引言

物流将货物安全及时的送到客户手中的行为，创造了时间效用和空间效用。然而，2020年初新型冠状疫情席卷全球，极大地限制了物流活动，因此大力推进“智慧物流”成为疫情下物流企业发展的必然途径。为促进物流企业智慧发展，必须提高竞争优势，时刻进行创新。影响物流企业创新绩效提升的因素主要有研发能力强度、研发人员规模、企业运营规模、资本结构比例和外部政府支持[1-5]。线性分析仅能够研究在各要素相互独立的前提下单一变量对被解释变量的影响，而fsQCA突破了这一弊端，能够研究各要素组合的不同路径对结果变量的系统效应[6]。因此，本文选用fsQCA方法研究新冠疫情背景下我国物流企业的创新绩效的多重影响路径。基于新冠疫情背景下物流上市公司数据，运用模糊定性比较分析方法(fsQCA)，对企业创新绩效差异的影响机制进行整合分析。研究发现：物流企业取得高创新绩效的组态路径有2条，分别为“外部政府支持型”和“企业运营规模-资本结构比例型”，前者是物流上市企业取得高创新绩效的主要原因。路径一的核心变量是外部政府支持，这表明其在促进新冠疫情下物流上市企业高创新绩效中发挥着至关重要的作用。

2.研究方法与数据处理

2.1 研究方法。定性比较方法（fsQCA)于20世纪80年代由美国社会学家Ragin[7]提出，其主要侧重于小样本的分析研究。该方法以集合论以及布尔代数运算两种基本思想为基础，同时兼具案例定性分析与变量导向的定量分析两种优势，探究各前因变量对结果变量产生影响的不同路径，以达到揭示造成该结果的复杂因果机制的目的，从而打破仅为0或1的研究瓶颈。

2.2 变量设定与数据校准。（1）变量设定。本文共选取符合条件的13家物流上市企业。为研究在新冠疫情下物流企业的创新绩效影响因素，故采用2020年的相关数据。本文共6个变量，其中，结果变量是创新绩效，用专利总数的自然对数来衡量；前因变量共5个，分别为企业研发能力强度（研发投入/营业收入）、研发人员规模（企业研发人员/员工总人数）、企业运营规模（企业资产总额的自然对数）、资本结构比例（总负债/总资产）和外部政府支持（企业政府补助/营业收入）。（2）数据校准。正式分析前需要对案例数据进行校准。利用SPSS软件对5个前因变量及结果变量进行分位数处理，根据相关文献选择合适的三个锚点，分别表示完全不隶属、模糊交叉点及完全隶属，最后在fsQCA中进行校准到0-1的隶属度分数。为保证校准更加符合实际，本文参照Fiss（2011）[8]的研究方法，将对应指标在75、50与25分位上的取值作为校准参数。

3.实证结果分析

3.1 必要性与充分性分析。条件组态分析前需对创新绩效产生影响的5个前因变量进行一致性和覆盖度检验，以实现对前因变量的必要性与充分性分析。经检验，5个前因变量的一致性均小于0.9000，这说明5个前因变量均不能作为新冠疫情下促进物流企业创新绩效的必要条件，即需要进一步探究5个前因变量组合起来的条件组态路径。

3.2 条件组态分析

将已经构建的真值表输入fsQCA进行数据分析，最终得到物流企业高创新绩效的三种构型方案，即复合解（Complex Soution）、简化解（Parsimous Soultion）和中间解（Intermediate Solution）。相较于复杂解和简化解而言，介于两者之间的中间解一般更具有代表性。若前因变量存在于简单解和中间解，则该变量为核心条件；若前因变量仅存在于中间解，而不存在于简单解，则该变量为边缘条件。本文筛选条件为默认值，即一致性门槛为0.8，案例频数门槛值为1，得出实现高创新绩效的三条路径（C1、C2、C3），结果见表1。

表1 高创新绩效条件组态分析

（1）外部政府支持型（C1/C2）。该组态解的核心条件是较多的外部政府支持和较小的研发人员规模，其包括2个子路径。子路径一（C1）表明，即使新冠疫情背景下物流企业的研发能力强度不足并且研发人员规模较小，但只要物流企业能够获得较多的外部政府支持并拥有较高的资本结构比例，也可以取得较高的创新绩效。子路径二（C2）表明，如果新冠疫情背景下物流企业拥有较高研发能力强度、较大的企业运营规模和较多的外部政府支持，那么这在一定程度上会弥补物流企业研发人员规模小和资本结构比例低的问题，还是会产生较高的创新绩效。C1与C2两条路径均存在较高的外部政府支持这个核心条件变量，故属于“外部政府支持型”。不同之处在于前者的边缘条件是资本结构比例和研发能力强度，而后者将资本结构比例、研发能力强度和企业运营规模作为边缘条件。子路径一能够解释31.03%的高创新绩效物流上市企业案例，同时有23.97%的案例能通过该路径被加以解释。子路径二能够解释14.14%的高创新绩效物流企业案例，同时有9.66%的案例仅能通过该路径被加以解释。（2）企业运营规模-资本结构比例型（C3）。该条件组态中，核心条件包含了较大的企业运营规模、较高的资本结构比例及较低的研发能力强度，因此将该路径归为“企业运营规模-资本结构比例型”。C3表明，新冠疫情背景下物流企业创新绩效受到这几个条件的驱动。此外，较大的研发人员规模和较少的外部政府支持作为边缘条件参与到构型中，说明其也会影响到物流企业的高创新绩效。具体来说，外部政府支持较少和研发能力强度不足的物流企业，如果拥有较大的研发人员规模、较大的企业运营规模和较高的资本结构比例，也能够在此条件下促进企业的高创新绩效。C3路径能够解释18.79%的高创新绩效物流企业案例，同时12.76%的案例仅能通过该路径被加以解释。通过对比以上路径，发现第一个路径外部政府支持型（C1/C2）的覆盖度之和（45.17%）高于第二个路径企业运营规模-资本结构比例型(C3)的覆盖度（18.79%），更可能有效地激发物流企业的高创新绩效，即大部分物流企业是通过路径取得高创新绩效，这充分说明了外部政府支持是新冠疫情背景下物流企业创新绩效的关键因素。

4.结论与启示

4.1 研究结论。（1）路径一的核心条件是外部政府支持，其包括两个子路径。路径一是企业取得高创新绩效的主要原因。（2）导致高创新绩效的因素中，尽管其他因素较少或者可有可无，但物流企业在拥有外部政府支持的核心条件下，如果还同时还具有较高的资本结构比例或者较强的研发能力强度与较大的企业运营规模，则企业的创新绩效会得到提升。

4.2 启示。基于上述研究结果，提出相应建议：（1）政府应给予受到疫情影响的物流企业一定的政府补助。政府不仅可以对物流企业进行税收优惠，还可以给予物流企业一些必要补贴，如隔离期间的停运补贴，货运企业的防疫补贴等。（2）物流企业要把握好外部环境的变化，在“风口”转型升级，是企业改变现状的最有力途径。伴随2020年新冠肺炎疫情的蔓延，使众多物流企业面临现金流和弹性管理的挑战、全球市场动荡不安，许多企业利用此机会快速转型升级，不断增强自身竞争力，实现企业创新绩效的提升。物流企业在多变的环境下不断的改革升级，将会在后疫情时代创造更多的价值。

引用出处

[1]孙爱丽,顾晓敏,吴慧.研发投入对高新区集群企业创新绩效的影响[J].经济地理,2017,37(07):99-104+145.

[2]马文聪，侯羽，朱桂龙.研发投入和人员激励对创新绩效的影响机制——基于新兴产业和传统产业的比较研究[J].科学学与科学技术管理.?2013,34(03):58-68.

[3]池仁勇,於珺,阮鸿鹏.企业规模、研发投入对创新绩效的影响研究——基于信用环境与知识存量视角[J].华东经济管理,2020,34(09):43-54.

[4]柴玉珂,顾晓敏.科技型小微企业金融支持、资本结构与创新绩效研究[J].科技进步与对策.?2014,31(02):98-103.

[5]徐青.政府支持、商业模式创新与企业创新绩效[J].福建论坛(人文社会科学版),2019,(06):74-85.

[6]杜运周，贾良定.组态视角与定性比较分析（QCA）：管理学研究的一条新道路[J].管理世界，2017,33(6):155-167.

[7]RAGIN C C.Set relations in social research:evaluating their consistency and coverage[J].Political Analysis,2006,14(3):291-310.

[8]Fiss P.C..Building better causal theories：A fuzzy set approach to typologies in organization research[J].Academy of Management Journal，2011(2):393-420.