4．7　物流能力、ARSC整合與企業(yè)績效的實(shí)證研究

4．7．1　關(guān)于結(jié)構(gòu)方程模型分析方法

1）問題提出及研究方法

農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化導(dǎo)入供應(yīng)鏈管理將有利于提升我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化競爭力和績效，這種思想已經(jīng)為很多學(xué)者所認(rèn)同。然而在實(shí)證方面，對于SCM與涉農(nóng)供應(yīng)鏈績效的關(guān)系缺乏量化研究。本研究試圖從物流的角度探討供應(yīng)鏈整合對供應(yīng)鏈中企業(yè)績效的影響，在分析前人研究成果的基礎(chǔ)上提出涉農(nóng)供應(yīng)鏈整合績效模型，并通過調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。

譚濤（2004），朱毅華、王凱（2004）等學(xué)者，基于在個(gè)別省市（如南京、揚(yáng)州等）的數(shù)據(jù)采集，對農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈整合績效進(jìn)行過一些開創(chuàng)性的研究。本課題的研究，將數(shù)據(jù)采集范圍（樣本企業(yè)）擴(kuò)大到全國，以增強(qiáng)結(jié)論的普遍性和代表性；此外，基于涉農(nóng)供應(yīng)鏈的獨(dú)特性（“速度陷區(qū)”等），以及實(shí)地調(diào)研中對ARSC中“產(chǎn)業(yè)落差”的把握，因此考慮將ARSC的“外部整合”進(jìn)一步細(xì)分化，而展開研究。

總體上，我們將問題聚焦于以下幾個(gè)方面：①物流能力是否會(huì)提升企業(yè)績效？②供應(yīng)鏈整合是否會(huì)提升企業(yè)的績效？③供應(yīng)鏈整合是否會(huì)提高企業(yè)物流能力進(jìn)而對企業(yè)績效產(chǎn)生積極的影響？④我國國家級(jí)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化重點(diǎn)龍頭企業(yè)的供應(yīng)鏈整合處于什么階段？⑤龍頭企業(yè)的供應(yīng)商整合與客戶整合對企業(yè)績效所起的作用有差異嗎？上述想法反映在如圖4－17所示的模型中。

圖4－17　涉農(nóng)供應(yīng)鏈整合績效假設(shè)模型

我們相應(yīng)地整理并提出以下5個(gè)假設(shè)：

H1：通過供應(yīng)鏈的整合，能提高企業(yè)的物流能力。假設(shè)H1可細(xì)分為三個(gè)部分：H1a：通過供應(yīng)鏈的內(nèi)部整合，能提高企業(yè)的物流能力；H1b：通過供應(yīng)鏈的客戶整合，能提高企業(yè)的物流能力；H1c：通過供應(yīng)鏈的供應(yīng)商整合，能提高企業(yè)的物流能力。

H2：通過供應(yīng)鏈的整合，能提高企業(yè)的績效。假設(shè)H2可細(xì)分為三個(gè)部分：H2a：通過供應(yīng)鏈的內(nèi)部整合，能提高企業(yè)的績效；H2b：通過供應(yīng)鏈的客戶整合，能提高企業(yè)的績效；H2c：通過供應(yīng)鏈的供應(yīng)商整合，能提高企業(yè)的績效。

H3：企業(yè)的物流能力對企業(yè)績效有正向的影響。

H4：企業(yè)的內(nèi)部整合與外部整合存在正向的相關(guān)關(guān)系。假設(shè)H4可細(xì)分為兩個(gè)部分：H4a：企業(yè)的內(nèi)部整合與供應(yīng)商整合存在正向的相關(guān)關(guān)系；H4b：企業(yè)的內(nèi)部整合與客戶整合存在正向的相關(guān)關(guān)系。

H5：企業(yè)的客戶整合與供應(yīng)商整合存在正向的相關(guān)關(guān)系。

2）方法選擇及數(shù)據(jù)收集

本研究所提出的假設(shè)模型中所使用的各個(gè)概念，在統(tǒng)計(jì)分析上稱為潛變量（Latent Variable），需要選擇合適的驗(yàn)證分析方法。本研究選擇結(jié)構(gòu)方程模型（Structural Equation Modeling，簡稱SEM）作為分析工具^[38]，對圖4－18所示的模型進(jìn)行驗(yàn)證性因素分析。Michael S Garver等首先提出將SEM引入物流理論的檢驗(yàn)，并給出了SEM分析的基本方法^[39]；此后SEM分析工具得到了物流研究者的重視，相關(guān)文獻(xiàn)逐步增多。

本研究的數(shù)據(jù)來源于對全國范圍內(nèi)一百多家國家級(jí)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化重點(diǎn)龍頭企業(yè)的調(diào)查，回收問卷后，又經(jīng)過剔除，形成87份有效數(shù)據(jù)。

3）調(diào)查表（問卷）的設(shè)計(jì)及參考依據(jù)

本研究借鑒TheodoreP．S．（1999^[40]，2001^[41]），Cristina ＆Eva Ventura（2003），以及朱毅華、王凱（2004），譚濤（2004），張晟義（2004），楊為民（2006）等的研究，同時(shí)結(jié)合與其他專家學(xué)者、企業(yè)人士的討論，并根據(jù)預(yù)調(diào)研的實(shí)際情況進(jìn)行必要修正和精簡，形成了正式的調(diào)研表（如表4－6所示）。

表4－6　調(diào)查表設(shè)計(jì)及參考依據(jù)

③Shin，Hojung，David A．Collier，Darryl D．Wilson．Supply Management Orientation and Supplier/Buyer Performance［J］．Journal of Operations Management，2000，18：317．

（續(xù)表）

①Global Logistics Research Team at Michigan State University．World Class Logistics：The Challenge of Managing Continuous Change［Z］．1995．

②Zahra，S．A．，Technology Strategy and Financial Performance：Examining the Modera－ting Role of The Firm’s Competitive Environment［J］．Journal of Business Venturing，1996，（11）：189－219．

在形式上，調(diào)查問卷采用李克特五分制評分標(biāo)準(zhǔn)，通常要求調(diào)研對象對上述題項(xiàng)進(jìn)行判斷——判斷企業(yè)在績效等方面是否達(dá)到某種水平。

4．7．2　數(shù)據(jù)正態(tài)性檢驗(yàn)

進(jìn)一步分析之前，首先對各個(gè)測量題項(xiàng)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差和峰度進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，以確定調(diào)查數(shù)據(jù)是否適合SEM進(jìn)行分析。一般當(dāng)數(shù)據(jù)偏態(tài)統(tǒng)計(jì)值絕對值（Skewness）小于3，峰度絕對值（Kurtosis）小于10時(shí)，可以認(rèn)為，數(shù)據(jù)服從正態(tài)性分布適合進(jìn)一步的計(jì)量統(tǒng)計(jì)分析。本研究各個(gè)測量題項(xiàng)的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果顯示，調(diào)查數(shù)據(jù)通過正態(tài)性分布檢驗(yàn)，適合進(jìn)行相應(yīng)統(tǒng)計(jì)分析。

4．7．3　數(shù)據(jù)的內(nèi)部一致性分析

1）企業(yè)績效量表CITC及內(nèi)部一致性信度分析

企業(yè)績效量表的CITC及內(nèi)部一致性信度分析結(jié)果如表4－7所示。從表中可以看出，條款EP－5的初始CITC值為0．102，遠(yuǎn)小于0．3，且刪除該條款后，整體α系數(shù)會(huì)由原先的0．643上升至0．714，符合條款刪除標(biāo)準(zhǔn)，因此予以刪除。刪除條款EP－5后，其余條款的最終CITC值：EP－1為0．466，EP－2為0．420，EP－3為0．507，EP－4為0．623，均大于0．3；且量表的最終整體α系數(shù)為0．714，大于0．7，表明量表符合研究的要求。

表4－7　企業(yè)績效量表CITC及內(nèi)部一致性信度分析

2）供應(yīng)商整合量表CITC及內(nèi)部一致性信度分析

供應(yīng)商整合量表的CITC及內(nèi)部一致性信度分析結(jié)果如表4－8所示。從表中可以看出，條款SI－1的初始CITC值為0．278，遠(yuǎn)小于0．3，且刪除該條款后，α系數(shù)會(huì)由原先的0．709上升至0．719，符合條款刪除標(biāo)準(zhǔn)，因此予以刪除。條款SI－5的初始CITC值為0．224，也遠(yuǎn)小于0．3，且刪除該條款后，（系數(shù)會(huì)由原先的0．709上升至0．737，也符合條款刪除標(biāo)準(zhǔn)，因此予以刪除。刪除條款SI－1和條款SI－5后，其余條款的最終CITC值：SI－2為0．624，SI－3為0．606，SI－4為0．614，SI－6為0．693，均大于0．3；且量表的最終整體α系數(shù)為0．784，大于0．7，表明量表符合研究的要求。

表4－8　供應(yīng)商整合量表CITC及內(nèi)部一致性信度分析

3）物流能力量表CITC及內(nèi)部一致性信度分析

物流能力量表的CITC及內(nèi)部一致性信度分析結(jié)果如表4－9所示。從表中可以看出，條款L－4的初始CITC值為0．058，遠(yuǎn)小于0．3，且刪除該條款后，α系數(shù)會(huì)由原先的0．713上升至0．842，符合條款刪除標(biāo)準(zhǔn)，因此予以刪除。刪除條款L－4后，其余條款的最終CITC值：L－1為0．646，L－2為0．689，L－3為0．789，L－5為0．793，均大于0．3；且量表的最終整體α系數(shù)為0．842，大于0．7，表明量表符合研究的要求。

表4－9　物流能力量表CITC及內(nèi)部一致性信度分析

4）內(nèi)部整合量表CITC及內(nèi)部一致性信度分析

內(nèi)部整合量表的CITC及內(nèi)部一致性信度分析結(jié)果如表4－10所示。從表中可以看出，條款I(lǐng)－4的初始CITC值為0．200，小于0．3，且刪除該條款后，整體α系數(shù)會(huì)由原先的0．754上升至0．775，符合條款刪除標(biāo)準(zhǔn)，因此予以刪除。刪除條款I(lǐng)－4后，其余條款的最終CITC值：I－1為0．647，I－2為0．665，I－3為0．472，I－5為0．675，I－6為0．633，均大于0．3；且量表的最終整體α系數(shù)為0．775，大于0．7，表明量表符合研究的要求。

表4－10　內(nèi)部整合量表CITC及內(nèi)部一致性信度分析

5）客戶整合量表CITC及內(nèi)部一致性信度分析

客戶整合量表的CITC及內(nèi)部一致性信度分析結(jié)果如表4－11所示。從表中可以看出，條款CI－6的初始CITC值為0．242，小于0．3，且刪除該條款后，整體α系數(shù)會(huì)由原先的0．810上升至0．843，符合條款刪除標(biāo)準(zhǔn)，因此予以刪除。刪除條款CI－6后，其余條款的最終CITC值：CI－1為0．724，CI－2為0．717，CI－3為0．614，CI－4為0．557，CI－5為0．644，均大于0．3；且量表的最終整體α系數(shù)為0．843，大于0．7，表明量表符合研究的要求。

表4－11　內(nèi)部整合量表CITC及內(nèi)部一致性信度分析

測量信度時(shí)，一般來說信度系數(shù)（Crobach’sα）大于0．7為理想。信度分析結(jié)果表明，大多數(shù)問題項(xiàng)具有可接受的信度值，將部分影響信度的問題項(xiàng)從調(diào)查數(shù)據(jù)中剔除后，作為結(jié)構(gòu)方程模型檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)。最終處理如表4－12所示。

表4－12　調(diào)查表問題項(xiàng)檢驗(yàn)概念

整體來看，5個(gè)維度經(jīng)過剔除后的克朗巴哈系數(shù)都超過0．7，表明數(shù)據(jù)具有較好的內(nèi)部一致性信度。

4．7．4　效度分析

1）內(nèi)容效度

內(nèi)容效度（content validity），又稱表面效度（face validity），測量工具的內(nèi)容效度是指該測量工具是否涵蓋了它所要測量的某一觀念的所有項(xiàng)目（觀念），其更多的是靠研究者在觀念的定義上或者語義上的判斷（榮泰生，2005，p．146），即內(nèi)容效度是一種質(zhì)性的效度，主要依賴于邏輯的處理而非統(tǒng)計(jì)的分析，依賴于研究社群對理論定義的認(rèn)同（黃芳銘，2005，p．263）。本研究所采用的量表主要借鑒國內(nèi)外現(xiàn)有的、較為成熟的量表編制而成，原先的量表都經(jīng)過了經(jīng)驗(yàn)研究的檢驗(yàn)，已為眾多相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者所認(rèn)可。此外，本書在原始量表的基礎(chǔ)上，通過專家訪談和企業(yè)訪談等方式調(diào)整和增添了一些重要題項(xiàng)。因此，我們可以認(rèn)為本研究所采用的量表具有較好的內(nèi)容效度。

2）收斂效度

Shook（2004）認(rèn)為測量的有效性可通過檢驗(yàn)測量條款的聚合效度和區(qū)分效度來進(jìn)行。聚合效度是通過平均變異數(shù)抽取量（Average Verianee Extracted）進(jìn)行測量，其標(biāo)準(zhǔn)為測量條款的解釋力超過其誤差方差（Carmines ＆zeler，1979；轉(zhuǎn)引自王慶喜，2004）。Fornell和Larcker（1981b）認(rèn)為若誤差的解釋大于測量條款的話，則表示該變量的效度是有問題的，因此AVE的最低標(biāo)準(zhǔn)為大于0．5（Bagozzi ＆Yi，1988；Fornell ＆Larcker，198lb）。對于因子負(fù)載而言，測量的有效性要求其超過一定的標(biāo)準(zhǔn)，且達(dá)到統(tǒng)計(jì)顯著性水平（楊志蓉，2006），F(xiàn)ord，McCallum和Tait（1996；轉(zhuǎn)引自王慶喜，2004）推薦的標(biāo)準(zhǔn)化因子負(fù)載的最低水平為0．4。參照適配度指標(biāo)的理想取值范圍標(biāo)準(zhǔn)、標(biāo)準(zhǔn)化因子負(fù)載和AVE取值的下限標(biāo)準(zhǔn)，對各潛變量進(jìn)行確定性因子分析以檢驗(yàn)其各自的聚合效度。

（1）企業(yè)績效的聚合效度分析。

企業(yè)績效的確定性因子分析結(jié)果如圖4－18和表4－13所示。就擬合優(yōu)度指標(biāo)而言，其中χ²/df＝2．264，小于5；GFI＝0．975，AGFI＝0．875，NFI＝0．932，IFI＝0．961，CFI＝0．958，均遠(yuǎn)大于0．9；RMSEA＝0．089，小于0．10，表明擬合效果非常理想。此外，所有條款的標(biāo)準(zhǔn)化因子負(fù)載均大于0．4；而且AVE的值為0．581，超過了0．5的下限，表明量表具有較好的聚合效度。

圖4－18　企業(yè)績效確定性因子分析模型

表4－13　企業(yè)績效聚合效度分析

（2）客戶整合的聚合效度分析。

客戶整合的確定性因子分析結(jié)果如圖4－19和表4－14所示。就擬合優(yōu)度指標(biāo)而言，其中χ²/df＝2．454，小于5；GFI＝0．938，AGFI＝0．815，NFI＝0．927，IFI＝0．955，CFI＝0．954，均遠(yuǎn)大于0．9；RMSEA＝0．094，小于0．10，表明擬合效果非常理想。此外，所有條款的標(biāo)準(zhǔn)化因子負(fù)載均大于0．4；其中，CI－1和CI－2標(biāo)準(zhǔn)化因子負(fù)載大于0．7，CI－3、CI－4和CI－5標(biāo)準(zhǔn)化因子負(fù)載大于0．6；而且AVE的值為0．627，超過了0．5的下限，表明量表具有較好的聚合效度。

圖4－19　客戶整合確定性因子分析模型

表4－14　客戶整合聚合效度分析

（3）內(nèi)部整合的聚合效度分析。

內(nèi)部整合的確定性因子分析結(jié)果如圖4－20和表4－15所示。就擬合優(yōu)度指標(biāo)而言，其中χ²/df＝3．256，小于5；GFI＝0．880，AGFI＝0．838，NFI＝0．879，IFI＝0．849，CFI＝0．836，均遠(yuǎn)大于0．8；RMSEA＝0．098，小于0．10，表明擬合效果非常理想。此外，所有條款的標(biāo)準(zhǔn)化因子負(fù)載均大于0．4（且都在0．5以上）；而且AVE的值為0．619，超過了0．5的下限，表明量表具有較好的聚合效度。

圖4－20　內(nèi)部整合確定性因子分析模型

表4－15　內(nèi)部整合聚合效度分析

（4）物流能力的聚合效度分析。

物流能力的確定性因子分析結(jié)果如圖4－21和表4－16所示。就擬合優(yōu)度指標(biāo)而言，擬合度都很高，其中χ²/df＝0．542，小于5；GFI＝0．994，AGFI＝0．968，NFI＝0．996，IFI＝0．992，CFI＝0．993，均遠(yuǎn)大于0．9；RMSEA＝0．012，小于0．10，表明擬合效果非常理想。此外，所有條款的標(biāo)準(zhǔn)化因子負(fù)載均遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于0．4（都在0．7以上）；其中，L－3和L－5的標(biāo)準(zhǔn)化因子負(fù)載大于0．9；而且AVE的值為0．764，超過了0．5的下限，表明量表具有較好的聚合效度。

圖4－21　物流能力確定性因子分析模型

表4－16　物流能力聚合效度分析

（5）供應(yīng)商整合的聚合效度分析。

供應(yīng)商整合的確定性因子分析結(jié)果如圖4－22和表4－17所示。就擬合優(yōu)度指標(biāo)而言，其中χ²/df＝1．333，小于5；GFI＝0．985，AGFI＝0．924，NFI＝0．993，IFI＝0．998，CFI＝0．998，均遠(yuǎn)大于0．9；RMSEA＝0．064，小于0．10，表明擬合效果非常理想。此外，所有條款的標(biāo)準(zhǔn)化因子負(fù)載均遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于0．4（都在0．7以上）；其中，SI－2和SI－6的標(biāo)準(zhǔn)化因子負(fù)載大于0．9；而且AVE的值為0．787，超過了0．5的下限，表明量表具有較好的聚合效度。

圖4－22　供應(yīng)商整合的確定性因子分析模型

表4－17　供應(yīng)商整合聚合效度分析

4．7．5　結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）分析

這里，首先單獨(dú)考察內(nèi)部整合對物流能力和企業(yè)績效的影響關(guān)系，然后再單獨(dú)考察外部整合（供應(yīng)商整合和客戶整合）對物流能力和企業(yè)績效的影響關(guān)系，最后，綜合考慮上述因素對企業(yè)績效的影響和作用。

1）內(nèi)部整合對物流能力和企業(yè)績效的影響關(guān)系模型

從表4－18、表4－19可以看出，χ²/df為1．556，小于最高上限5，甚至小于更嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)3；RMSEA值為0．083，小于最高上限0．1；GFI、AGFI指標(biāo)值分別為0．864、0．797在0．8左右；TLI、CFI指標(biāo)值分別為0．910、0．930，均大于0．9；PNFI與PCFI指標(biāo)值分別為0．649與0．727，均大于0．5。結(jié)果表明，模型擬合程度較好。

表4－18　內(nèi)部整合對物流能力和企業(yè)績效的影響關(guān)系模型的參數(shù)估計(jì)

表4－19　內(nèi)部整合對物流能力和企業(yè)績效的影響關(guān)系模型的擬合指標(biāo)

從圖4－23影響模型可以看出，內(nèi)部整合與物流能力之間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0．662，P值為0．000，在0．001水平上顯著；內(nèi)部整合與物流能力之間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0．617，P值為0．002，在0．05水平上顯著；物流能力與企業(yè)績效之間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0．299，P值為0．008，在0．05水平上顯著；表明內(nèi)部整合、物流能力對企業(yè)績效的影響關(guān)系模型成立。

圖4－23　內(nèi)部整合對物流能力和企業(yè)績效的影響關(guān)系模型

2）外部整合對物流能力和企業(yè)績效的影響關(guān)系模型

從表4－20、表4－21可以看出，χ²/df為1．556小于最高上限5，甚至小于更嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)3；RMSEA值為0．083，小于最高上限0．1；GFI、AGFI指標(biāo)值分別為0．793、0．722均大于0．7；TLI、CFI指標(biāo)值分別為0．895、0．912，均大于0．8，比較理想；PNFI與PCFI指標(biāo)值分別為0．771與0．764，均大于0．5。結(jié)果表明，模型擬合程度較好。

表4－20　外部整合對物流能力和企業(yè)績效的影響關(guān)系模型的參數(shù)估計(jì)

表4－21　外部整合對物流能力和企業(yè)績效的影響關(guān)系模型的擬合指標(biāo)

從圖4－24的影響模型可以看出，供應(yīng)商整合與物流能力之間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0．254，P值為0．002，在0．001水平上顯著；客戶整合與物流能力之間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0．664，P值為0．000，在0．001水平上顯著；供應(yīng)商整合與企業(yè)績效之間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0．124，P值為0．006，在0．05水平上顯著；物流能力與企業(yè)績效之間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0．273，P值為0．047，在0．05水平上顯著；客戶整合與企業(yè)績效之間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0．124，P值為0．001，在0．05水平上顯著；表明供應(yīng)商整合、客戶整合、物流能力對企業(yè)績效的影響關(guān)系模型成立。

3）涉農(nóng)供應(yīng)鏈整合機(jī)制研究

從表4－22、表4－23可以看出，χ²/df為1．556小于最高上限5，甚至小于更嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)3；RMSEA值為0．083，小于最高上限0．1；TLI、CFI指標(biāo)值分別為0．908、0．921，均遠(yuǎn)大于0．8，比較理想；GFI指標(biāo)值為0．865，大于于0．8，屬于可接受的范圍；AGFI指標(biāo)值為0．699，不足0．8，不太理想。但我們認(rèn)為，模型既要考慮統(tǒng)計(jì)意義，也要考慮實(shí)際經(jīng)濟(jì)含義，事實(shí)上，該模型所表達(dá)的路徑及關(guān)系機(jī)制基本是符合實(shí)際的。此外，PNFI與PCFI指標(biāo)值分別為0．771與0．764，均大于0．5。結(jié)果表明，模型總體上擬合程度較好。

圖4－24　外部整合對物流能力和企業(yè)績效的影響關(guān)系模型

表4－22　涉農(nóng)供應(yīng)鏈整合績效模型的參數(shù)估計(jì)

表4－23　涉農(nóng)供應(yīng)鏈整合績效模型的擬合指標(biāo)

圖4－25　涉農(nóng)供應(yīng)鏈內(nèi)外部整合、物流能力與企業(yè)績效的關(guān)系模型

從圖4－25影響模型可以看出，內(nèi)部整合與物流能力之間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0．301，P值為0．040，在0．05水平上顯著；供應(yīng)商整合與物流能力之間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0．250，P值為0．004，在0．05水平上顯著；客戶整合與物流能力之間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0．664，P值為0．003，在0．05水平上顯著；內(nèi)部整合與企業(yè)績效之間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0．475，P值為0．016，在0．05水平上顯著；供應(yīng)商整合與企業(yè)績效之間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0．227，P值為0．043，在0．05水平上顯著；物流能力與企業(yè)績效之間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0．277，P值為0．047，在0．05水平上顯著；客戶整合與企業(yè)績效之間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0．394，P值為0．050，在0．05水平上顯著。

此外，內(nèi)部整合與供應(yīng)商整合之間的相關(guān)系數(shù)為0．124，P值為0．016，在0．05水平上顯著；內(nèi)部整合與客戶整合之間的相關(guān)系數(shù)為0．614，P值為0．000，在0．001水平上顯著；供應(yīng)商整合與客戶整合之間的相關(guān)系數(shù)為0．352，P值為0．000，在0．001水平上顯著。

統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，內(nèi)部整合、供應(yīng)商整合、客戶整合、物流能力與企業(yè)績效的影響關(guān)系模型成立。

結(jié)合表4－22、表4－23以及圖4－25的結(jié)構(gòu)方程模型驗(yàn)證分析和假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果，可以看到，前面4．7．1中提出的假設(shè)得到了驗(yàn)證?？梢哉J(rèn)為，供應(yīng)鏈整合特別是內(nèi)部整合顯著正向影響企業(yè)的物流能力和績效；而通過供應(yīng)鏈整合，可以促進(jìn)企業(yè)的物流能力提高。并且，內(nèi)部整合與外部整合是相關(guān)聯(lián)的，供應(yīng)商整合與客戶整合也是相關(guān)聯(lián)的。

此外，還可以進(jìn)一步通過路徑分析，把握各個(gè)潛變量（影響因素）的效應(yīng)，見表4－24。

表4－24　潛變量的效應(yīng)分析

可以看出，內(nèi)部整合與外部整合對企業(yè)的績效均有顯著的正向影響，其中內(nèi)部整合的影響大于兩種外部整合。此外，客戶整合對企業(yè)績效的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于供應(yīng)商整合對企業(yè)績效的影響。值得注意的是，供應(yīng)鏈整合對物流能力的影響作用大于物流能力對企業(yè)績效的影響作用，這說明龍頭企業(yè)將物流能力轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)績效的過程中存在障礙和問題。

4．7．6　SEM總體結(jié)論分析

1）內(nèi)部整合與外部整合具有高度的相關(guān)性

研究表明，企業(yè)的內(nèi)部整合與外部整合具有高度的相關(guān)性（分布與客戶整合的p＝0．000，與供應(yīng)商整合的p＝0．016），這說明兩者是相互促進(jìn)的，外部整合程度較高的企業(yè)在內(nèi)部整合上也達(dá)到較高的水平。在引入供應(yīng)鏈管理時(shí)，企業(yè)首先應(yīng)從內(nèi)部整合抓起，在企業(yè)內(nèi)各部門建立共同的物流目標(biāo)、建立部門間的信息共享機(jī)制與協(xié)作機(jī)制并加強(qiáng)信息化建設(shè)。

2）物流能力與企業(yè)績效

研究結(jié)果同時(shí)表明，內(nèi)部整合與外部整合對企業(yè)的物流能力和物流績效存在正向影響，這為探索農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化中龍頭企業(yè)的供應(yīng)鏈整合誘因及導(dǎo)入供應(yīng)鏈管理思想提供了實(shí)證上的支持。從研究結(jié)果來看，物流能力對企業(yè)績效存在正向影響。這驗(yàn)證了先前研究的結(jié)果，表明在市場競爭日益激烈的環(huán)境下，農(nóng)產(chǎn)品加工企業(yè)也必須重視物流管理。

3）內(nèi)部整合、外部整合對“企業(yè)績效”影響上的差異

從路徑分析的結(jié)果看，“外部整合”對“企業(yè)績效”的影響小于“內(nèi)部整合”對企業(yè)績效的影響。根據(jù)Cristina和EvaVentura（2003）的研究^[42]，當(dāng)企業(yè)的整合普遍達(dá)到一定程度后，將不能使企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢，整合只是取得競爭優(yōu)勢的必要條件而非充分條件。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，被調(diào)查龍頭企業(yè)中“內(nèi)部整合”仍然對企業(yè)“物流能力”和“企業(yè)績效”存在相對于“外部整合”（這里包括“供應(yīng)商整合”和“客戶整合”兩方面）大得多的影響，這說明龍頭企業(yè)中“內(nèi)部整合”還不完全，很多企業(yè)還處于供應(yīng)鏈整合的初級(jí)階段（即馬士華等劃分的“職能”階段），而內(nèi)部整合達(dá)到了較高水平或已進(jìn)入向外部整合過渡階段的部分企業(yè)，獲得了更高的競爭力。

4）“供應(yīng)商整合”和“客戶整合”對“企業(yè)績效”影響上的差異

與以往實(shí)證研究不同的是，本課題將供應(yīng)商整合與客戶整合分開來處理（而非統(tǒng)一為“外部整合”）的。因?yàn)樵谠L談中發(fā)現(xiàn)，龍頭企業(yè)對供應(yīng)商和客戶作用的感知是不同的。而實(shí)證結(jié)果進(jìn)一步證實(shí)了這種推斷。反過來看，以往將“供應(yīng)商整合”與“客戶整合”混同處理的實(shí)證方法是有缺陷的。

統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，“客戶整合”對“企業(yè)績效”的影響（總效應(yīng)值0．514）要遠(yuǎn)大于“供應(yīng)商整合”對“企業(yè)績效”（總效應(yīng)值0．296）的影響。造成這種差異的原因可能在于：

（1）從處于涉農(nóng)供應(yīng)鏈“中游”的龍頭企業(yè)視角看，其利潤和價(jià)值的最后實(shí)現(xiàn)發(fā)生于下游環(huán)節(jié)（與客戶界面），因而“客戶整合”扮演著更重要的角色。

（2）相對而言，在ARSC這種知識(shí)凝聚不足且創(chuàng)新乏力的低租金供應(yīng)鏈中，保證原材料的供應(yīng)，只是成功的一個(gè)必要條件而非充分條件。本課題實(shí)證的樣本主要是國家級(jí)龍頭企業(yè)，供應(yīng)問題的損害程度相對較低，因而“供應(yīng)商整合”對“企業(yè)績效”的影響被低估，可能也源于這一現(xiàn)實(shí)原因。

5）涉農(nóng)供應(yīng)鏈外部整合在各方向上的不一致性

理論演繹、實(shí)證研究、實(shí)地訪談不斷強(qiáng)化我們的一個(gè)重要認(rèn)識(shí)是：產(chǎn)業(yè)落差”是任何一個(gè)致力于對ARSC有效集成和整合的涉農(nóng)企業(yè)，都必須面對的問題。

雖然均很顯著，但是統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，“內(nèi)部整合”與“外部整合”之一的“客戶整合”的相關(guān)性（r＝0．614），遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于與“外部整合”之一的“供應(yīng)商整合”的相關(guān)性（r＝0．124）。結(jié)合訪談我們發(fā)現(xiàn)，龍頭企業(yè)“內(nèi)部整合”，特別是以IT為支持的“內(nèi)部整合”，大都試圖將其整合邊境擴(kuò)散到外部供應(yīng)鏈的客戶接口甚至更遠(yuǎn)。但是，相對而言，卻很少同步地、同程度地向農(nóng)戶端擴(kuò)散，例如，一些企業(yè)在內(nèi)部整合使用的QQ系統(tǒng)，可以很方便地推向客戶（經(jīng)銷商/超市）端，卻很難推向供應(yīng)商（農(nóng)戶/農(nóng)場）端。并且，就“內(nèi)部整合”與“外部整合”之一的“客戶整合”相關(guān)性較高這一點(diǎn)，我們還注意到，有一部分在質(zhì)量/安全方面績優(yōu)的、出口導(dǎo)向型的農(nóng)產(chǎn)品（食品）龍頭企業(yè)，其“內(nèi)部整合”在某些階段上是由客戶逆向推動(dòng)的（而通常的情況是“內(nèi)部整合”間接地影響“外部整合”）——也即在非對稱地位下，龍頭企業(yè)“被誘致”地與供應(yīng)商進(jìn)行的組織關(guān)系和業(yè)務(wù)流程協(xié)同，反過來促進(jìn)了其內(nèi)部的整合，但是，將這種動(dòng)力進(jìn)一步延伸于上游（供應(yīng)商整合），顯然要滯后一些?？傊@一統(tǒng)計(jì)結(jié)果部分的、側(cè)面地證實(shí)“產(chǎn)業(yè)落差”對涉農(nóng)供應(yīng)鏈的集成和整合的消極影響。

一個(gè)基本結(jié)論是：由于產(chǎn)業(yè)落差等因素的影響，涉農(nóng)供應(yīng)鏈“外部整合”在“供應(yīng)商整合”和“客戶整合”這兩個(gè)重要方向上^[43]，是不同步的、不平衡的、不一致的。通常，“客戶整合”在時(shí)間上要早于“供應(yīng)商整合”，在組織資源分配上要重于“供應(yīng)商整合”，在整合水平上要高于“供應(yīng)商整合”。