王利華,李沐蕓
(湖南工業大學 商學院,湖南 株洲 412007)
互聯網技術的快速發展給上市物流企業帶來了新的發展機遇。我國物流業在“十三五”期間發展迅速,物流基礎設施逐漸健全,物流市場需求穩定增長,網絡節點布局得到優化,市場集中度進一步提高。同時,物流業的地位也在不斷上升,逐漸成為國民經濟體系中重要的組成部分,成為我國經濟實力的代表行業之一。我國智能物流市場規模高速增長,預計2025 年將達到萬億元。大力推動現代物流技術創新及物流體系建設,實現物流業高質量發展,是“十四五”期間物流發展的重要戰略任務。然而,提升上市物流企業技術創新能力,提高其核心競爭優勢,打造創新驅動和轉型發展的新引擎,卻成為眾多上市物流企業轉型升級的主要障礙。
在企業創新績效影響因素研究方面, Scherer[1]開展了多因素研究,以企業規模為自變量,技術創新為因變量,提出組織層面和技術層面與企業創新績效的相關性。Lin[2]指出,推動企業創新的影響因素包括技術特征、組織特征和環境特征。Dong等人[3]研究認為,企業創新績效會隨著企業高層管理者持股比例的增加而提升。Hall 等人[4]利用概念數據模型(conceptual data model,CDE),分析了意大利信息通信技術公司的相關數據,認為企業創新績效和R&D 投入具有穩健的正相關性。Lee等人[5]基于近千家韓國企業數據的研究結果表明,企業大量引入研發人員和增加研發資金強度,能積極推動企業創新產品的銷售總收入。
王素蓮等人[6]研究發現,企業R&D 投入比和企業家冒險傾向與企業創新績效之間呈正比例關系。劉大鵬等人[7]研究認為,制造業企業要多注重對研發人員的培養,非制造業企業不應盲目關注擴大企業規模,而要把關注點放在企業未來成長的需求上。張志華等人[8]將環境因素作為獨立變量,認為外部環境會促進企業自主和協同創新活動的開展。王景毅等人[9]認為,企業為了保持持續的行業競爭優勢,傾向于選擇通過創新贏得競爭,即通過產品研發贏得競爭。徐輝等人[10]認為,優化后的制度環境有利于企業推動產融結合進而對創新績效起到驅動作用,尤其在民營企業的效果更為顯著。王孝松等人[11]研究認為,企業規模和創新效率之間存在負向分段函數關系。
在物流企業創新績效影響因素研究方面,Chapman 等人[12]認為,物流企業網絡關系會讓內部成員之間增加分享和合作的機會,從而降低物流企業創新門檻,提高創新活動的成功率。Grawe等人[13]認為,物流企業中創新流程和知識合成能提高企業經營的靈活度,是提升企業發展能力的關鍵因素。Dai 等人[14]揭示了綠色供應鏈整合中綠色產品內部開發、供應商和客戶整合對漸進式和激進式環境創新的作用,發現客戶整合對發展激進式環境創新具有顯著的積極影響。Da Mota Pedrosa 等人[15]研究了物流創新發展過程中客戶知識獲取的微觀基礎,結果發現,在整個物流創新發展過程中,工程師們依次參與了深化和拓寬客戶知識各個環節。Duhaylongsod 等人[16]運用結構方程模型研究了供應商整合與創新績效之間的關系,結果表明,物流企業供應商整合改善了企業內部的創新績效,而外部的創新績效需通過良好的內部操作來改善。
李守林等人[17]運用綜合評價方法對11 家上市物流企業進行排序,發現企業創新投入是權重相對較高的指標,物流企業要突出自己的優勢,就應合理分配內部資源。姜旭等人[18]構建了企業績效評價指標體系,研究發現,研發能力較弱和人才儲備不足是造成傳統倉儲型和運輸型物流企業比綜合服務型物流企業落后的主要原因。李衛忠等人[19]提出,企業研發資金、資產儲備和管理效率會促進物流企業經營績效的提升,而高國有股比例會導致物流企業經營績效的降低。蘇欣[20]認為,物流企業創新的發展路徑主要有:提高產業鏈各環節的協同合作能力,加快智能物流基礎設施建設,向非物流企業學習相關信息技術。王娟娟等人[21]認為,物流企業創新投入對創新績效的影響顯著,其具體影響因素有:新產品開發經費支出、R&D經費內部支出和購買國內技術經費支出。
通過對已有研究成果進行梳理分析,發現大多數的研究對象集中在制造業或其他知識密集型服務業,涉及上市物流企業的較少;且以往研究大多基于技術層面、組織層面或環境層面的單個視角,探討其對上市物流企業創新績效的影響,而現實情形中企業創新績效受到諸多因素的共同影響。同時,不同行業領域或不同產業類別之間的創新績效影響因素也存在差異,其影響作用和驅動抑制機制也有不同之處。
基于此,本文以我國80 個上市物流企業為樣本,利用模糊集定性比較分析法fsQCA,構建我國上市物流企業創新績效影響因素的相關性分析框架,研究我國上市物流企業創新績效的影響因素組態路徑以及各企業之間創新績效差異的聯動作用機制,以期為上市物流企業的轉型升級提供理論參考。
TOE(technology-organization-environment framework)框架是1990 年托納茨基(Tornatzky)和弗萊舍(Fleischer)共同建立的理論模型,在眾多分析框架方法中影響較為廣泛,其主要包括技術層面因素、組織層面因素和環境層面因素三個維度[22]。其中,技術層面因素主要是關于科技創新的特征,如現有技術的成果、成本和復雜性等[23];組織層面因素主要包括企業的規模、結構和制度安排等[24];環境層面因素是指企業發展時面對的外部環境,如行業的競爭環境、資金需求壓力、政策制度環境等[25]。本文結合我國上市物流企業的實際發展情況,構建了包含6 個條件變量的上市物流企業創新績效影響因素TOE 分析框架,如圖1 所示。

圖1 上市物流企業創新績效影響因素TOE 分析框架
技術層面包括科技研發能力和產品創新水平兩個條件變量。在現實經濟中,企業若想保持長期的成功必須不斷提升核心競爭力,其本質為技術創新,所以技術創新就成為保持企業核心競爭力的關鍵因素。企業中研發投入與科技人才的占比具有正相關性[26],且科技人才投入和研發投入均能大幅度提高企業創新績效[27]。企業在選擇適合自身的創新戰略的同時,還要創新研發思維,才能獲得新的發展機遇,以提升企業創新績效[28-29]。
組織層面包括企業經營規模和資本結構比例兩個條件變量。不同的物流企業,其企業規模、資本結構等因素均具有差異。有學者在研究戰略性新興產業研發投入與創新績效的關系時,發現企業規模在其中起調節作用[30]。還有學者提出,企業經營規模與創新績效呈現倒U 型關系,其中存在一個最優的經營規模臨界點[31]。另外,企業若有較高的資產負債率會產生低創新績效和低運營績效[32],且相較于國有企業,非國有企業的資本結構比例對創新績效的影響更為顯著[33]。
環境層面包括外部融資環境和市場競爭勢力兩個條件變量。其中,外部融資規模對企業創新水平和研發投入有著重要影響[34],這是因為隨著企業外部融資需求的擴大,債權人保護水平也會提高,進而增強企業的創新水平[35]。同時,市場競爭勢力強意味著企業擁有更分散的風險、更充足的資金和更低廉的成本[36],這些優勢都能促進企業科技創新和技術開發能力的提升[37]。市場是“無形的雙手”,其直接影響企業創新活動的進程;同時也是一把“雙刃劍”,能發揮出促進或抑制企業創新的作用。
定性比較分析法(qualitative comparative analysis,QCA)最早是在20 世紀80 年代由社會學家Ragin 提出,屬于集合分析方法。通過跨案例的比較分析,可以找出條件組態(configurations)與結果之間的復雜因果關系[38]。QCA 根據變量類型分為確定集(csQCA)、模糊集(fsQCA)和多值集(mvQCA)三種具體操作方法。其中,csQCA 只用于處理二分類的變量,mvQCA 則適用于處理多類別的變量,而fsQCA 還能進一步解決部分隸屬或因果變化等問題[39]。
有時實際案例中不同集合關系間并無明確界限,fsQCA 可將這些模糊數據轉化成真值表,以發揮真值表在處理數據、簡化組態和分析數據方面的優勢,也使fsQCA 具有了質性研究和定量分析雙融合的屬性[40]。相較于回歸分析、結構方程等線性研究方法,fsQCA 能更全面地分析技術、組織和環境等多層面多因素之間的關系,以及所產生的組態對結果變量的影響[41]。因此,本文為了更好地闡釋各個上市物流企業之間創新績效的成長邏輯和發展路徑,選用被廣泛使用的fsQCA分析方法進行研究。
1. 數據來源
本文選取我國滬深和港股上市物流企業為研究案例,相關研究數據均來自同花順財經和國泰安數據庫中2018—2020 年各企業年度合并報表披露數據。本文對案例進行如下篩選:第一,在研究時限內,企業應具備2018—2020 年完整的年度報告,若無,則剔除數據;第二,企業在研究時限內無重大事項發生,也未在2021 年1 月1 日及之前發布退市通知,若有,則剔除數據;第三,本文選取的某一變量的取值范圍為0~1,若出現取值范圍之外的企業,則剔除數據。經過篩選,本文研究案例最終確定為80 家上市物流企業。
2. 變量設定
根據現有研究成果,本文在影響上市物流企業創新績效的因素方面,選取“技術+組織+環境”三因素進行分析;同時,選取企業研發投入占營業總收入比例的平均值,即R&D 變量作為上市物流企業創新績效(RD)的結果變量。
條件變量的設定如下:科技研發能力(TA),選取研發人員占公司總員工的比例為指標[26],用于比較各個上市物流企業之間科技研發能力的差異;產品創新水平(IN),選取企業發明的專利數之和為指標[28],用于比較企業之間產品創新水平的高低;企業經營規模(SI),選取3 年總資產平均值的自然對數為指標[31],用于比較企業之間經營規模的大小;資本結構比例(CA),選取3年總負債和總資產的平均值占比為指標[32],用于比較企業之間資本結構比例的大小;外部融資環境(FI),選取3 年籌資活動現金流入量的平均值為指標[34],用于比較企業之間外部融資環境的質量;市場競爭勢力(CO),選取勒納指數為指標[36],計算公式為:(營業總收入-銷售費用-營業成本-管理費用)/營業總收入,取值范圍介于0~1 之間,表示自主定價能力的高低,其值越高,代表企業的競爭實力越強。
3. 變量校準
在分析數據前,需選擇標準,賦予案例集合隸屬,將案例變量再校準成集合。其標準需按照理論知識并結合實際情況設定3 個錨點:完全不隸屬值、交叉值和完全隸屬值,且校準后變量介于0~1 之間。借鑒既有研究,本文將衡量上市物流企業高創新績效的結果變量和6 個條件變量,分別選取案例數據的上四分位數(75%分位數值)、中間值(50%分位數值)和下四分位數(25%分位數值)作為3 個錨點[42];而對于衡量上市物流企業非高創新績效的3 個錨點,設置成跟上述相反即可。各校準標準的3 個錨點如表1 所示。

表1 相關變量信息及校準錨點
對于單個條件變量的必要性分析與組態路徑的充分性分析都應單獨進行,其順序必須是先作前者分析再作后者分析,且條件變量的一致性數值需超過0.9 才被認定為必要條件[43]。如表2 所示,本文運用校準后的條件變量來檢測是否與結果變量存在必要性和充分性,即對條件變量的“一致性”和“覆蓋率”進行檢測與分析。

表2 上市物流企業創新績效的必要性檢測結果
由表2 所知,所有條件變量對上市物流企業創新績效的必要性均小于0.9,說明所有條件變量都不能構成結果變量的必要條件。換言之,單個條件變量都不構成產生結果變量的瓶頸。由此,本文將深入探究“技術+組織+環境”三重條件因素的聯動作用對上市物流企業高或非高創新績效的影響。
利用fsQCA 軟件分析數據后,會呈現3 種不同的解:復雜解、中間解和簡約解。其中,復雜解是不包含邏輯余項的,中間解包含僅符合理論基礎和實際情況的邏輯余項,而簡約解包含全部邏輯余項,但是不會評估其合理性。相較于其他兩種解來說,中間解復雜性不強、合理有依據且不會被消除必要條件[44],因此本文后續研究選取中間解進行分析。此外,中間解還可以判斷對結果變量發揮作用的邊緣條件和核心條件。若在簡約解中不存在但在中間解中存在,則為邊緣條件;若在兩種解中同時存在,即為核心條件。核心條件對結果變量的影響更大,邊緣條件則起輔助作用[45]。
上市物流企業創新績效的組態路徑見表3。

表3 上市物流企業創新績效的組態路徑
本文采取默認門檻值來篩選數據,即案例頻數閾值確定為1,一致性閾值確定為0.8。假設條件變量的存在可能讓上市物流企業的創新績效呈現高水準,結果得出5 條產生高創新績效的組態路徑(H1、H2、H3、H4a 和H4b),具體結果如表3 所示。在5 條組態路徑中解的一致性數值為0.840,說明在滿足上述5 條組態路徑的上市物流企業樣本中,有84.0%的企業創新績效呈現高水準。解的覆蓋度數值為0.406,表明這5 條組態能解釋40.6%的上市物流企業的高創新績效。
同時,假設條件變量的缺乏可能會讓上市物流企業的創新績效呈現非高水準,結果得出4 條產生非高創新績效的組態路徑(NH1、NH2、NH3和NH4),具體結果如表3 所示。其解的一致性數值為0.869,說明4 條組態路徑覆蓋了86.9%的案例,也是非高創新績效的充分條件。解的覆蓋度為0.486,說明4 條組態可解釋48.6%的非高創新績效樣本。
基于上述對9 條組態的充分性分析,可進一步看出“技術+組織+環境”三重因素與上市物流企業創新績效的聯動效應。
1. 高創新績效的條件組態
(1)組態H1 說明
面臨較差的外部融資環境的中小型物流企業,只要擁有強市場競爭勢力和高產品創新水平,該企業的創新績效就會呈現高水準。如保正供應鏈管理股份有限公司,即使其規模不大,且處于不佳的外部融資環境下,但依靠自身較強的市場競爭勢力和已有的產品創新水平,該公司還是呈現出了高創新績效的局面。由于產品創新水平和市場競爭勢力都是核心條件,所以本文將此條路徑命名為“創新-競爭驅動型”。該路徑能解釋上市物流企業中21.2%的高創新績效樣本原因,但僅有3.9%被該路徑所解釋。
(2)組態H2 說明
自身保持低資本結構比例的中小型物流企業,在具有良好的科技研發能力和較強的市場競爭勢力時,即使處于較差的外部融資環境下,無論現有產品創新水平高或低,企業都會產生高創新績效。如全勝物流股份有限公司,其組織層面和外部融資環境都不太樂觀,但其擁有較強的科技研發能力和市場競爭勢力,其創新績效不會受產品創新水平的影響,最終維持高水平的增長趨勢。由于科技研發能力和市場競爭勢力都是核心條件,所以本文將此路徑命名為“研發-競爭驅動型”。該路徑能解釋上市物流企業中22.6%的高創新績效樣本原因,但僅有10.6%被該路徑所解釋。
(3)組態H3 說明
對于擁有高科技研發能力和產品創新水平的大型物流企業來說,在面對良好的外部籌資環境時,只要自身保持高資本結構比例和強市場競爭勢力,就能產生出高創新績效。其中,科技研發能力和產品創新水平屬于技術層面因素,企業經營規模和資本結構比例屬于組織層面因素,外部籌資環境和市場競爭勢力屬于環境層面因素。如蔚藍鋰芯股份有限公司,其借助和依靠三重層面的協同聯動作用,產生了高創新績效。由于三重層面的因素都是核心條件,所以本文將此路徑命名為“三重層面并驅型”。該路徑能解釋上市物流企業中10.9%的高創新績效樣本原因,但僅有5.3%被該路徑所解釋。
(4)組態H4 說明
組態H4 包含2 條組態,H4a 和H4b。H4a 說明:不具備科技研發能力的中小物流企業,在面臨著較差的外部籌資環境時,只要自身保持高資本結構比例和強市場競爭勢力,無論產品創新水平高與否,企業都會產生高創新績效。如原尚物流股份有限公司,該公司雖然自身科技研發能力不如其他物流公司,但其保持了高資本結構比例和強市場競爭勢力,最終產生了高創新績效。該路徑能解釋上市物流企業中9%的高創新績效樣本原因,但僅有1.9%被該路徑所解釋。H4b 說明:無論上市物流企業經營規模如何,即使不具備良好的科技研發能力,且外部籌資環境也不樂觀的情況下,如能著重加強產品創新水平、提升資本結構比例以及增強市場競爭勢力,其也將擁有高水平的企業創新績效。如暢聯國際物流股份有限公司,盡管其受到了一定的融資約束,但依靠自身高產品創新水平,并保持高資本結構比例和強市場競爭勢力,最終呈現了創新績效的高水平。該路徑能解釋上市物流企業中7.3%的高創新績效樣本原因,但僅有0.3%被該路徑所解釋。兩條路徑相結合可以看出,企業在缺乏科技研發能力時,提升組織內部和外部的自主能力,就能同高技術型物流企業一樣,產生高創新績效。由于H4a 和H4b 兩條路徑中,同時存在資本結構比例和行業競爭優勢兩個核心變量,因此本文將此路徑命名為“結構-競爭驅動型”。
通過對比上述5 條組態,發現市場競爭勢力均作為核心變量出現在每一條路徑中,說明強市場競爭勢力對于企業產生高創新績效具有強勁推動的作用。其次,通過對比H2 與H4b,發現上市物流企業在擁有強市場競爭勢力時,科技研發能力與產品創新水平、資本結構比例組合可進行替換(如圖2 所示)。換言之,企業在具備自我定價能力時,只要滿足高科技研發能力要求,或者滿足“高產品創新水平+高資本結構比例”組合要求,就能呈現創新績效高水準。組態間替換性特點,揭示了上市物流企業在行業競爭占據優勢的基礎上,科技研發能力可以強有效地提升企業的技術效率[46],進而促進企業高創新績效的產生,推動企業自身的高速發展。

圖2 上市物流企業產生高創新績效組態間的替代關系
2. 非高創新績效的條件組態
(1)組態NH1 說明
在面臨不明朗的外部籌資環境時,自身市場競爭勢力不強的中小物流企業,低科技研發能力將會抑制上市物流企業創新績效的提升,如天璇物流股份有限公司。其中,科技研發能力和企業經營規模分別屬于技術層面和組織層面因素,外部籌資環境和行業競爭優勢屬于環境層面因素,這三重層面對上市物流企業具有協同抑制作用。該路徑能解釋上市物流企業中20%的非高創新績效樣本原因,但僅有11%被該路徑所解釋。
(2)組態NH2 說明
無論大型物流企業的資本結構比例是高還是低,即使在良好的外部籌資環境中,如果其缺乏技術能力,企業創新績效也會被抑制。這意味著大型物流企業即使具備自主定價能力,但是如果不將發展重點放在研發創新技術上,該企業就會呈現出非高創新績效狀態。其原因可能是,企業規模擴大到一定程度時,會出現規模不經濟的現象,相應的信息溝通和組織內部協調成本會逐漸增加,從而不利于企業產生高創新績效,如恒通物流股份有限公司。該路徑能解釋上市物流企業中25.9%的非高創新績效樣本原因,但僅有15.9%被該路徑所解釋。
(3)組態NH3 說明
具備高資本結構比例和科技研發能力的物流企業,在面臨較差的外部籌資環境時,如產品創新水平較低和市場競爭勢力較弱,將難以產生高創新績效。換言之,技術創新是一個高風險和高投入的長期活動,在企業受到嚴峻的融資約束時,就算自身具備科技研發能力,但處于沒有足夠資金去支撐研發投資和負擔人力成本,即開展技術創新等活動能力不足的情況下,最終將導致創新績效難以提升,如普路通供應鏈管理股份有限公司。該路徑能解釋上市物流企業中14.4%的非高創新績效樣本原因,但僅有7.7%被該路徑所解釋。
(4)組態NH4 說明
自身科技研發能力強的大型物流企業,即使已具備較強的市場競爭勢力,但如果處于低產品創新水平、低資本結構比例以及不明朗的外部籌資環境時,產生的創新績效也不會高。這意味著大型企業在低創新水平的基礎上,就算具備比物流行業其他企業更強的競爭優勢,但如果自身的外部融資能力弱,就難以得到其他資金鏈條的研發資金支持,以至于創新產品的資金投入可能沒有其他企業強,這在一定程度上會抑制企業創新績效的提升,如嘉和融通物流股份有限公司。該路徑能解釋上市物流企業中7.9%的非高創新績效樣本原因,但僅有2.7%被該路徑所解釋。
通過對上述4 條組態的差異對比,可進一步識別出“技術+組織+環境”在非高創新績效中同樣存在著互補代替的關系。首先,對比NH1 和NH2、NH3 組態,在低科技研發能力的上市物流企業中,產品創新水平的缺失可以與企業經營規模的缺失、外部籌資環境的缺失進行組合替換,如圖3 所示。

圖3 NH1-NH3 組態間的替代關系
其次,對比NH2 和NH3、NH4 路徑,在低產品創新水平的上市物流企業中,科技研發能力的缺失可以與市場競爭勢力的缺失進行替換,或者與資本結構比例的缺失、外部籌資環境的缺失進行組合替換,如圖4 所示。

圖4 NH2-NH4 組態間的替代關系
總的來說,無論在高或非高創新績效組態中,科技研發能力都可與其他層面因素進行替換。同時,在高創新績效的H1、H3 和H4a 中,產品創新水平作為核心變量出現,而在非高創新績效的NH2、NH3 和NH4 組態中,產品創新水平的缺失作為核心變量缺失。由于科技研發能力和產品創新水平都是技術層面因素,可統一歸納為測量上市物流企業研發能力的因素。其次,市場競爭勢力作為核心變量在5 條高創新績效組態中共同存在,而市場競爭勢力的缺失作為核心變量在非高創新績效的NH1 和NH2 中組態中缺失。因此,可確定企業研發能力和市場競爭勢力對上市物流企業產生高創新績效具有顯著的正向作用。
3. 穩健性檢驗
在QCA 方法中,穩健性檢驗是不可或缺的分析環節。本文優先采取集合論中特定的方法進行穩健性檢驗。首先,使用變動一致性閾值的檢驗方法,將原始一致性閾值0.80 降低至0.77[47],結果如表4 所示。其次,調整案例頻數閾值,將原始閾值從1 提高至2,兩種方法產生的組態基本一致,因與第一種檢驗方法得出的結果一樣,故不展示結果。因此,可得出本文的研究結論是穩健的。

表4 降低一致性閾值的穩健性檢驗結果
本文通過構建TOE 框架模型,以80 家上市物流企業為樣本,利用fsQCA 法,分析了上市物流企業產生高與非高創新績效的組態路徑,探討了三重層面下條件變量影響創新績效的組態路徑。在5 條產生高創新績效和4 條產生非高創新績效的組態路徑中,均存在三重層面之間的替代關系。
一是“技術+組織+環境”三層面聯動匹配。“技術+組織+環境”3 個層面6 個因素都不是單獨構成結果變量的必要因素,而是在多因素聯動作用下產生了5 條高創新績效組態路徑和4 條非高創新績效組態路徑。其中,高創新績效有“創新-競爭驅動型”“研發-競爭驅動型”“三重層面并驅型”和“結構-競爭驅動型”4 種不同模式,且在4 種模式中均存在市場競爭勢力的共性因素。
二是“技術+組織+環境”三層面之間存在替換關系。這意味著在特定情況下,企業研發能力和市場競爭勢力都能與其他層面中某個因素或某些組合進行相互替換,產生有效提升上市物流企業創新績效的同等作用。企業研發水平和市場競爭勢力在促進上市物流企業創新績效方面發揮著至關重要的作用。
本文所得研究結論,對上市物流企業具有如下實踐啟示:
一是上市物流企業要高度重視創新績效組態中差異性和多樣性問題。各個影響因素之間都存在聯動匹配作用,因而企業管理者在制定創新戰略時,不能只關注某一項能力的提升,而應謀劃多種能力共同增強的創新戰略,這樣才能高效提升上市物流企業的創新績效。企業之間組織內部構成、所處競爭環境以及自身能力均存在差異,企業管理者在面對急需突破的創新問題時,需要探究其背后的原因,對癥下藥,這樣才能切實提升企業創新績效。
二是上市物流企業要高度重視創新績效路徑中的替代關系。在特定情況下,企業具備的科技研發能力、產品創新水平和市場競爭勢力能與其他某個因素或某些組合進行相互替換,產生促進上市物流企業創新績效提升的同等效果。因此,企業在改進或完善創新戰略時,可以嘗試從提高自身研發能力和競爭勢力入手,選擇適合本企業的高創新績效組態路徑。
本文所推導出的上市物流企業創新績效的作用路徑存在以下局限,需要在后續研究中進一步探討:(1)本文在已有研究成果的基礎上,構建了3 個層面6 個條件變量的TOE 分析模型,沒有考慮其他更多因素對創新績效的影響,因此,不排除其他對創新績效產生作用的因素或組態存在的可能性。(2)本文的案例是經篩選后確定的80家上市物流企業,所得結論是否對所有物流企業均具有普適性,還需進一步研究。(3)本文研究數據局限于2018—2020 年3 年的年報數據,由于創新研發活動存在時效性,這一定程度上限制了本文所得結論在及時性上的解釋力度。