動態能力對農產品供應鏈績效的影響分析

趙京芳

基金項目：本文系2015年度寧波市軟科學項目“創新驅動與普惠金融背景下科技與金融服務新型農業經營主體的路徑與對策研究”（項目編號：2015A10048）

中圖分類號：F323 文獻標識碼：A

內容摘要：農民增收困難、農產品流通加工業發展遲緩、食品安全問題頻發是我國農業發展過程中急需解決的三大問題，而這些問題的出現是由于我國目前的農產品供應鏈的外部性和參與主體的短視行為造成的。為了從根本上解決農產品供應鏈中存在的這些問題，有必要對農產品供應鏈進行深入研究。本文從復雜性視角出發剖析農產品供應鏈，農產品的復雜性對于供應鏈提出了動態能力方面的要求，而動態能力又會影響到農產品供應鏈的績效。本文通過實證研究驗證了動態能力對于農產品供應鏈績效的影響。

關鍵詞：供應鏈績效 農產品 動態能力 因子分析

農產品供應鏈動態能力對供應鏈績效的影響分析

農產品供應鏈動態能力是農產品供應鏈通過學習去整合和重構內外部資源與關系，改造或創新運作流程，以捕獲或創造市場機會的過程。通過創新的催化作用與學習的內化作用，供應鏈將具備更好的資源、關系的整合與重構能力，從而實現資源與環境的匹配。由于供應鏈動態能力對績效影響的研究還處于起步階段，學者們多是針對企業中的動態能力對績效影響進行研究。基于目前的研究結果，本文提出：

假設1：農產品供應鏈動態能力對農產品供應鏈績效存在正相關關系。

假設1是針對農產品供應鏈動態能力對農產品供應鏈績效總體的影響情況而言。驗證假設1的目的是通過提高供應鏈的動態能力進而提高農產品供應鏈的績效，而動態能力的提高需要落實到動態能力的具體構成維度上，因此本文在對動態能力與績效的總體情況研究基礎上，將進一步研究動態能力的各維度與績效的關系。本文的分析框架如圖1所示。

農產品供應鏈學習能力與供應鏈績效。我國落后的農產品行業現狀需要農產品供應鏈不斷學習先進的管理經驗和技術方法。農產品供應鏈通過學習能夠不斷更新知識與動態能力。學習使得農產品供應鏈能夠將在運營過程中獲取的知識內化成為供應鏈運作過程的慣例，并通過對外部環境的掃描獲取外部最新的知識、資源、技術，從而提高農產品供應鏈的反應速度。學習能力對于企業績效影響來看，學者們大多數認為學習能力對供應鏈績效有正向影響。如蔡莉以新創企業為研究對象，認為學習能力能夠提高企業對于資源整合水平，有助于新創企業績效的提高。基于以上研究，本文提出：

假設2：農產品供應鏈學習能力與農產品供應鏈績效正向相關。

農產品供應鏈重構能力與供應鏈績效。重構能力強調的是當供應鏈中出現如農產品供應中斷、農產品價格波動、市場需求轉移等不確定情況下，供應鏈的恢復能力。在針對重構能力對供應鏈績效影響的研究方面，巫立宇（2006）、黃俊（2008）、劉靜（2008）均認為Teece所提出的重構能力與柔性能力的本質是相同的。因此，對于重構能力與對供應鏈績效的影響可以轉化為柔性能力對供應鏈績效的影響。基于以上研究成果本文提出：

假設3：農產品供應鏈重構能力與農產品供應鏈績效正向相關。

農產品供應鏈整合能力與供應鏈績效。整合能力強調的是供應鏈內外部在日常運作過程中的配合情況，包括了將新加入的資源和關系與已有資源和關系進行整合、提高現有資源與關系的合作深度，從而使得供應鏈參與主體各方利益一致，實現供應鏈成果共享、風險共擔。Aoki（1990）認為僅從外部獲取企業所需資源是不夠的，還需要通過對這些資源進行整合，才能提高競爭力。Teece（1997）提出了在新產品開發時，如果能有效地獲取資源并對其進行整合，能夠促進企業新產品開發績效。Hally（2002）認為供應鏈的整合能夠促進供應鏈參與主體之間的交流與互動，從而使得參與雙方都獲得相應利益。基于以上研究本文提出：

假設4：農產品供應鏈整合能力與農產品供應鏈績效正向相關。

農產品供應鏈創新能力與供應鏈績效。我國農產品供應鏈發展的現狀決定了在進行農產品動態能力研究時必須重視對于農產品供應鏈創新能力的研究。目前，學者們從理論角度分析認為，農產品供應鏈效率低下的原因是由于農產品供應鏈流通環節復雜、產品精加工程度較低，這些都是農產品供應鏈需要創新的地方。在針對一般供應鏈創新能力對績效的影響研究方面，林焜的研究表明在汽車供應鏈中，創新能力對績效的客戶價值、未來發展、財務價值方面有積極作用。基于以上對于一般供應鏈的研究結果本文提出：

假設5：農產品供應鏈創新能力與農產品供應鏈績效正向相關。

假設檢驗與模型擬合

（一）正式問卷信度與效度檢驗

本次調研主要通過電子郵箱與現場發放問卷兩種方式收集數據。正式調研共發放問卷760份，收回問卷290份，其中剔除不完整問卷32份、無效問卷27份、無法辨別問卷5份，有效問卷共226份，有效回收率為29.7%，符合回收要求。

在進行假設檢驗與模型擬合分析之前，本文首先采用SPSS20.0軟件對正式問卷的農產品供應鏈動態能力進行信度與效度分析。結果顯示農產品供應鏈動態能力具有較好的信度，通過信度檢驗；且具有較好的收斂效度，通過效度檢驗。

（二）假設檢驗與模型擬合

本文采用SPSS20.0軟件與AMOS20.0軟件對本文所提出的5個假設進行檢驗，結構方程模型是本研究檢驗假設的重要方法。在進行模型擬合度分析時，本文借鑒蔡樹堂（2012）、Gefen（2002）所采用的擬合指標及判別標準，具體判別標準見表1。

1.農產品供應鏈動態能力的構成維度檢驗。對于農產品供應鏈動態能力的構成維度檢驗采用的是農產品供應鏈動態能力二階模型，如圖2所示。該圖初步表明該模型的擬合效果較好。具體來看，農產品供應鏈動態能力二階驗證性因子分析模型的擬合指數分別為：χ2/df等于2.10（其中卡方值為734.931，自由度為350），符合χ2/df小于3的要求；RMSEA為0.070小于0.08、NFI為0.830、IFI為0.903、CFI為0.902、TLI為0.895。NFI的值較為不理想，但是在可以接受的范圍內，而IFI、CFI、TLI均大于或接近0.9，較為理想。從以上指標可以判斷農產品供應鏈動態能力的模型擬合效果理想。endprint

表2是關于農產品供應鏈動態能力構成模型系數估計結果。其中：學習能力與動態能力的標準化路徑系數為0.883，路徑系數的P值小于0.001，在0.001的水平上達到顯著；重構能力與動態能力的標準化路徑系數為0.930，路徑系數的P值小于0.001，在0.001的水平上達到顯著；整合能力與動態能力的標準化路徑系數為0.938，路徑系數的P值小于0.001，在0.001的水平上達到顯著；創新能力與動態能力的標準化路徑系數為0.879，路徑系數的P值小于0.001，在0.001的水平上達到顯著。綜上，農產品供應鏈動態能力的各一階因子的因子負荷均大于0.5，且在0.001水平上達到顯著，表明擬合模型有較好的構念效度。本研究中提出的農產品供應鏈動態能力構成維度的測量模型是有效的，農產品供應鏈動態能力包含學習能力、重構能力、整合能力、創新能力這四個維度。

2.各變量描述性統計及相關性分析。本文運用SPSS20.0軟件對農產品供應鏈動態能力各變量及農產品供應鏈績效各變量進行描述性統計及相關性分析。分析結果顯示，農產品供應鏈學習能力與供應鏈績效各維度的相關系數分別為0.582、0.687、0.578，在0.01的水平上呈現顯著的正相關性。農產品供應鏈重構能力與供應鏈績效各維度的相關系數分別為0. 611、0.739、0.623，在0.01的水平上呈現顯著的正相關性。農產品供應鏈整合能力與供應鏈績效各維度的相關系數分別為0.580、0.799、0.640，在0.01的水平上呈現顯著的正相關性。農產品供應鏈創新能力與供應鏈績效各維度的相關系數分別為0.673、0.681、0.600，在0.01的水平上呈現顯著的正相關性。以上結論與本研究所提出的假設2、假設3、假設4、假設5相契合，說明本研究有必要進一步驗證所提出的假設。

3.農產品供應鏈動態能力與供應鏈績效的關系假設檢驗。農產品供應鏈動態能力與農產品供應鏈績效的結構模型如圖3所示，圖3初步表明該結果模型的擬合效果較好。具體來看，該結構模型的擬合指數分別為：χ2/df等于2.11（其中卡方值為1919.352，自由度為912），符合χ2/df小于3的要求；RMSEA為0.070小于0.08、NFI為0.756、IFI為0.855、CFI為0.854、TLI為0.849。NFI、IFI、CFI、TLI的值均較不理想，但是在可以接受的范圍內。從以上指標可以判斷農產品供應鏈動態能力對農產品供應鏈績效的結構模型擬合可以接受。

表3是關于農產品供應鏈動態能力與農產品供應鏈績效結構模型系數估計結果。其中農產品供應鏈動態能力與農產品供應鏈績效的標準化路徑系數為0.928，路徑系數的P值小于0.001，在0.001的水平上達到顯著。而動態能力各維度與動態能力的關系已在假設1中驗證。柔性績效與農產品供應鏈績效的標準化路徑系數為0.791，路徑系數的P值小于0.001，在0.001的水平上達到顯著。質量績效與農產品供應鏈績效的標準化路徑系數為0.955，路徑系數的P值小于0.001，在0.001的水平上達到顯著。財務績效與農產品供應鏈績效的標準化路徑系數為0.860，路徑系數的P值小于0.001，在0.001的水平上達到顯著。農產品供應鏈績效的各一階因子的因子負荷均大于0.5，且在0.001水平上達到顯著，表明農產品供應鏈有較好的構念效度。從以上結果中可以看出，農產品供應鏈動態能力對農產品供應鏈績效具有顯著的正影響且農產品供應鏈動態能力對農產品供應鏈績效結構模型成立，假設1得證。

4.農產品供應鏈動態能力各維度對于供應鏈績效的關系假設檢驗。農產品供應鏈學習能力與農產品供應鏈績效的結構模型如圖4所示，對圖4初步判斷表明該結果模型的擬合效果較好。具體來看，該結構模型的擬合指數分別為：χ2/df等于2.46（其中卡方值為510.124，自由度為207），符合χ2/df小于3的要求；RMSEA為0.079小于0.08、NFI為0.845、IFI為0.902、CFI為0.901、TLI為0.889。NFI、TLI的值不太理想，但是在可以接受的范圍內。而IFI、CFI均大于0.9，較為理想。從以上指標可以判斷農產品供應鏈學習能力與供應鏈績效的結構模型擬合效果理想。表4中關于農產品供應鏈學習能力與農產品供應鏈績效結構模型系數估計結果。農產品供應鏈學習能力與農產品供應鏈績效的標準化路徑系數為0.789，路徑系數的P值小于0.001，在0.001的水平上達到顯著。以上數據表明農產品供應鏈學習能力對農產品供應鏈績效的結構模型能夠得到驗證，農產品供應鏈學習能力對農產品供應鏈績效呈顯著正向相關，假設2得證。

農產品供應鏈重構能力與農產品供應鏈績效的結構模型如圖5所示，對圖5初步判斷表明該結果模型的擬合效果較好。具體來看，該結構模型的擬合指數分別為：χ2/df等于2.24（其中卡方值為515.584，自由度為230），符合χ2/df小于3的要求；RMSEA為0.079小于0.08、NFI為0.856、IFI為0.915、CFI為0.914、TLI為0.906。NFI的值不太理想，但是在可以接受的范圍內。而IFI、CFI、TLI均大于0.9，較為理想。從以上指標可以判斷農產品供應鏈重構能力與供應鏈績效的結構模型擬合效果理想。表4中有關于農產品供應鏈重構能力與農產品供應鏈績效各結構模型系數估計結果。農產品供應鏈重構能力與農產品供應鏈績效的標準化路徑系數為0.830，路徑系數的P值小于0.001，在0.001的水平上達到顯著。以上數據表明農產品供應鏈重構能力對農產品供應鏈績效的結構模型能夠得到驗證；農產品供應鏈重構能力對農產品供應鏈績效呈顯著正向相關，假設3得證。

農產品供應鏈整合能力與農產品供應鏈績效的結構模型如圖6所示，對圖6初步判斷表明該結果模型的擬合效果較好。具體來看，該結構模型的擬合指數分別為：χ2/df等于2.55（其中卡方值為690.6，自由度為271），符合χ2/df小于3的要求；RMSEA為0.078小于0.08、NFI為0.830、IFI為0.889、CFI為0.888、TLI為0.876。NFI、IFI、CFI、TLI的值都不太理想，但是在可以接受的范圍內。從以上指標可以判斷農產品供應鏈重構能力與供應鏈績效的結構模型擬合效果理想。表4中有關于農產品供應鏈整合能力與農產品供應鏈績效各結構模型系數估計結果。農產品供應鏈整合能力與農產品供應鏈績效的標準化路徑系數為0.846，路徑系數的P值小于0.001，在0.001的水平上達到顯著。以上數據表明農產品供應鏈整合能力對農產品供應鏈績效的結構模型能夠得到驗證，農產品供應鏈整合能力對農產品供應鏈績效呈顯著正向相關，假設4得證。

農產品供應鏈創新能力與農產品供應鏈績效的結構模型如圖7所示。對圖7初步判斷表明該結果模型的擬合效果較好。具體來看，該結構模型的擬合指數分別為：χ2/df等于2.54（其中卡方值為515.8，自由度為203），符合χ2/df小于3的要求；RMSEA為0.074小于0.08、NFI為0.851、IFI為0.904、CFI為0.903、TLI為0.890。NFI的值不太理想，但是在可以接受的范圍內。IFI、CFI、TLI均大于或接近于0.9。從以上指標可以判斷農產品供應鏈重構能力與供應鏈績效的結構模型擬合效果理想。表4中有關于農產品供應鏈創新能力與農產品供應鏈績效各結構模型系數估計結果。農產品供應鏈創新能力與農產品供應鏈績效的標準化路徑系數為0.816，路徑系數的P值小于0.001，在0.001的水平上達到顯著。以上數據表明農產品供應鏈創新能力對農產品供應鏈績效的結構模型能夠得到驗證，農產品供應鏈創新能力對農產品供應鏈績效呈顯著正向相關，假設5得證。

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