中程和末端物流中无人机应用的解释结构建模：社会技术系统视角

《TECHNOLOGICAL FORECASTING AND SOCIAL CHANGE》：Total interpretive structural modeling of UAV adoption in middle- and last-mile logistics: A sociotechnical systems perspective

　　

无人飞行器（UAV）的采用是一个受多种影响因素（IFs）影响的复杂系统。技术成熟度和环境影响是最突出的影响因素。基础设施需求代表了无人飞行器采用的一个关键影响因素。公众接受度显著地影响了其他影响因素。阻碍无人飞行器整合的模糊法规将在五年内得到简化。社会要素（如利益相关者参与和组织文化）被考虑不足。

**引言**

无人飞行器（UAV）是近年来被研究最多的技术之一（DHL，2023），并为物流部门面临的若干挑战提供了潜在的解决方案（Lemardelé等人，2021）。无人飞行器是不需要飞行员操控的航空器，配备特定软件和集成的全球导航卫星系统，可以通过远程操控或自动飞行（Rashidzadeh等人，2021），从而减少地面交通流量（Ganjipour和Edrisi，2023），提供更快的配送服务（Demir等人，2022），并轻松到达偏远地区（Dong等人，2021）。在某些配送场景下，电池驱动的无人飞行器比化石燃料车辆更加环保（Figliozzi，2017）。目前，物流分销流程尤其处于困境之中。该流程可以分为两个阶段：中间配送，即供应链中将货物在设施之间移动的部分（例如从配送中心到履约中心）（Yang等人，2023）；以及最后一公里配送，即从订单渗透点到最终客户的最后一配送环节（Lim等人，2018）。全球电商的快速兴起推动了运输业的增长。这一增长加剧了若干问题，包括外部性的增加——即空气污染、气候变化、噪声污染、交通拥堵等（Amaya等人，2021；Barbieri等人，2024）——以及客户期望的提升，例如更高的可靠性和更快的配送（Figliozzi，2020）。除了这些压力之外，各种低效问题（Perboli和Rosano，2019）——例如最后一公里配送占供应链配送成本的28%（Wang等人，2016）、卡车司机短缺（Ji-Hyland和Allen，2022），以及COVID-19的爆发进一步加剧了这一趋势——凸显了对一种具有弹性且快速的运输方式的迫切需求，该方式能够提供无接触配送并轻松到达偏远地区（Kim等人，2021）。

无人飞行器在物流分销流程中的应用已从多个角度进行了研究。大多数研究集中在车辆路径问题（Dorling等人，2017；Macrina等人，2020；Li等人，2021a）或其他优化问题（例如设施选址、调度和配送网络设计）上（Benarbia和Kyamakya，2022）。然而，要充分发挥这种新兴运输方式的潜在优势，正确理解影响无人飞行器采用的因素（Zhang和Kamargianni，2022）以促进其整合到物流流程中至关重要。尽管如此，只有少数研究对无人飞行器采用在物流领域的影响因素（IFs，即可能代表推动因素、阻碍因素或兼具两者）进行了叙述性分析。这些研究主要关注技术要素（Rejeb等人，2021），或者调查该技术的潜在问题及解决方案，而并未专门聚焦于物流和分销流程（Kellermann等人，2020）。虽然这些研究提供了有价值的见解，但它们倾向于隐含地假设技术可行性会转化为组织采用。然而在实践中，无人飞行器整合到物流流程中需要改变工作方式、组织结构、法规解释以及利益相关者协调。因此，如果不联合考察技术和社会维度，就无法充分理解采用结果。同样重要的是，现有文献通常将影响因素呈现为并列的推动因素和阻碍因素列表，隐含地假设每个因素都独立发挥作用。结果是，文献指出了哪些因素重要，但没有解释它们如何相互作用、哪些因素制约其他因素，或者随着技术成熟，它们的相对重要性如何演变（Raj和Sah，2019；Sah等人，2021）。解释这些机制，而非简单列举因素，正是本研究要填补的空白。

无人飞行器可以被视为"颠覆性社会技术系统"（Coliandris，2023，第298页），因为它们整合到现有流程中代表了技术和社要素的融合，从而增加了工作系统的复杂性。先进传感器和导航系统的结合使无人飞行器能够在动态环境中运行，需要硬件和软件之间的精确互连以及利益相关者之间的高效协调（例如操作员、工程师和监管机构）。监管挑战加剧了这种复杂性。如联邦航空管理局（FAA）和欧洲航空安全局（EASA）等机构继续采用涵盖运营限制和数据安全措施的政策，因为无人飞行器与公共和私人空域交叉，引发了对隐私、安全和空域安全的担忧（EASA，2021）。此外，无人飞行器引入了新的安全和风险管理挑战（例如硬件故障和网络安全隐患）。这些系统容易发生故障，且可能产生广泛影响，特别是在人口密集或敏感区域。因此，从整体视角分析这些系统至关重要，需考虑其社会和技术要素（Carayon，2006）。此外，关注点不仅应在于系统要素及其交互，还应关注这些交互在物流情境中的关系（Sgarbossa等人，2020；Winkelhaus和Grosse，2020）。社会技术系统（STS）理论已被证明在弥合"已采用技术"与"组织因素"之间不匹配（Marcon等人，2022）方面取得了成功，尤其是在工业4.0的背景下（Sony和Naik，2020）。因此，STS被认为是最适合评估无人飞行器采用中社会与技术要素之间关系的理论视角。该理论将组织概念化为复杂的系统，需要通过七个要素来考察其社会和技术要素及关系：目标、人员、流程、基础设施、技术、文化和监管框架（Davis等人，2014）。

考虑到该技术的社会技术复杂性，物流从业者需要额外的知识来正确评估无人飞行器的采用。此外，学术研究人员也将从进一步了解STS理论在不同情境中的应用中受益。因此，本研究旨在使学术研究人员和物流从业者能够对影响物流分销流程中无人飞行器采用的因素及其关系有更深刻的理解。本研究的结果将使物流从业者能够关于将无人飞行器整合到其流程中做出更明智的决策，通过优先关注影响技术采用的最相关因素，更高效地实现整合。

本研究旨在回答以下研究问题（RQs）：

- **RQ1**：从社会技术视角来看，如何对影响物流分销流程中无人飞行器采用的因素进行分类？
- **RQ2**：影响物流分销流程中无人飞行器采用的因素之间是什么关系？随着技术成熟，这些关系通过哪些社会技术机制塑造采用结果？

为实现研究目标，采用两步法开发了框架。首先，进行系统文献综述（SLR），基于同行评审的学术研究识别影响无人飞行器采用的因素。考虑到无人飞行器技术和监管框架的快速演变，其速度往往超过学术出版周期，因此补充了对相关灰色文献的整合性综述，包括行业报告、政策文件和从业者白皮书。这种方法使本研究能够捕捉到尚未在学术文献中系统呈现的新兴社会技术因素。为了超越因素识别，明确理论化社会技术要素如何相互作用以塑造无人飞行器采用，本研究采用了总解释结构建模法（TISM）。TISM特别适用于复杂和新兴领域的理论阐述，因为它将专家知识转化为结构化的因果模型，不仅阐明关系的存在，还揭示其背后的逻辑（Shankar等人，2019）。通过回答系统关系的"什么"、"为什么"和"如何"，TISM使既有理论视角能够延伸至新的实证情境（Mondal等人，2025）。对所得结构进一步使用交叉影响矩阵乘法分类法（MICMAC）进行分析，以评估每个因素的驱动力和依赖力。此外，通过八次与行业专家的半结构化访谈，对模型化关系背后的解释性逻辑进行了验证和补充。

本研究提供了若干学术和管理启示。从理论视角来看，它通过采用整体的STS视角，弥补了无人飞行器采用文献中的一个关键空白，超越了以技术为中心的方法。通过应用STS理论，本研究系统地识别并分类了13个影响因素及其关系，为物流分销流程中成功的无人飞行器采用提供了结构化的理解。因此，所提出的框架在动态采用情境中将STS理论操作化，通过明确建模社会和技术要素如何相互作用以塑造采用结果，而非将它们视为静态的系统组件。在此过程中，本研究将STS从对系统要素的描述性分类推进到对技术采用的解释性阐述：它明确了哪些要素制约哪些其他要素，并表明由此产生的层级结构本身是时间依赖性的——监管约束逐渐退去，而技术约束成为主导。这种时间解读表明，采用因素的相对重要性应被视为社会技术系统的一个演化属性，而非固定的排名。因此，该框架将STS理论的应用延伸至基于无人飞行器的物流情境。从方法论角度来看，本研究通过将系统文献综述和整合性综述与通过TISM和半结构化访谈获得的专家见解相结合，推进了先前的研究。这种方法使影响因素之间的因果关系能够得到明确解释，并促进了学术与行业视角的融合。

从管理和政策视角来看，本研究为物流从业者提供了大量见解，基于一个全面的框架来理解影响无人飞行器采用的复杂因素及其关系，使他们能够制定整体性策略。研究结果强调，在解决技术约束的同时，还需关注组织文化、员工参与和跨组织协作，以及多部门无人飞行器网络降低经常性成本的潜力。此外，该框架为政策制定者提供了对采用动态的更清晰理解，支持在基础设施标准化、法规协调和利益相关者协调方面进行更有针对性的干预。

本文其余部分组织如下：第2节呈现文献综述，第3节描述两步法方法论。研究发现呈现在第4节，并在第5节进行讨论。最后，第6节总结结论，阐述本研究的学术和管理启示，并提出潜在的未来研究方向。

**背景**

本节简要介绍无人飞行器物流的最前沿状态，并引入本研究采用的理论视角——STS理论。识别影响分销流程中无人飞行器采用因素的已审阅文献将在第4.1节中呈现。

**方法论**

考虑到为物流从业者提供额外知识以正确评估物流分销流程中无人飞行器的采用，并为学术研究人员在将STS理论应用于新情境方面提供进一步见解的目标，采用两步法（图2）被认为最有助于实现本研究目标。多方法途径在科学研究中越来越被采用，通过发挥各种方法论的优势，提供"来自……的见解"。

**研究发现**

本节呈现影响因素的识别与分类结果、TISM和MICMAC分析，以及来自专家访谈的见解。

**讨论**

本节对本研究的发现进行讨论，以突出主要见解和本研究的创新性。第5.1节回应RQ1和RQ2的结构维度，解释TISM和MICMAC分析揭示的社会技术配置。第5.2节将这些发现与先前文献进行关联，突出一致与分歧之处。最后，第5.3节回应RQ2的解释维度，讨论通过……的社会技术机制。

**结论**

本研究通过STS视角考察了物流分销流程中无人飞行器的采用，旨在识别并结构化影响成功整合的因素。通过结合系统文献综述和整合性综述与基于专家的TISM和MICMAC分析，本研究为无人飞行器采用作为一种复杂STS提供了结构化和解释性的视角。

**CRediT作者贡献声明**

Federico Barbieri：撰写——原稿，可视化，项目管理，方法论，调研，形式分析，数据管理。

Claudia Colicchia：撰写——审阅与编辑，监督，方法论，概念化。

Eric H. Grosse：撰写——审阅与编辑，监督，方法论。

Marco Lovera：监督，概念化。

Alessandro Creazza：撰写——审阅与编辑，监督。

**资金来源**

本研究是米兰理工大学（意大利）管理、经济与工业工程系HumanTech项目研究活动的一部分。

HumanTech 项目由意大利大学与研究部（MUR）于2023至2027年期间资助，该资助属于部长级"卓越系所"倡议的一部分（第232/2016号法律）。

利益冲突声明：作者声明，他们没有任何已知的竞争性经济利益或可能影响本文所报告工作的个人关系。

Federico Barbieri 是一位物流专业人士，目前在意大利CEVA物流公司的合同物流解决方案设计团队工作。他拥有航空航天工程学士学位以及管理与工业工程荣誉硕士学位。2023年，他凭借硕士学位论文获得了"供应链管理与医疗产业链数字创新学位奖"。2025年，他在米兰理工大学获得管理与工业工程博士学位，其博士论文题为《从……》Federico Barbieri｜Claudia Colicchia｜Eric H. Grosse｜Marco Lovera｜Alessandro Creazza