《Multimodal Transportation》：Industry Survey-Based Structural Equation Modelling of Digital Visibility and Sustainability in Cold Chain Logistics: The Mediating Roles of Information Sharing and Horizontal Collaboration
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摘要：设计可持续且具有韧性的冷链物流需要数据驱动的数字技术与协调机制整合。尽管对数字可见性技术进行了快速投资，但关于此类工具如何在时间敏感和温度敏感的食品物流中转化为可持续性收益的实证证据仍然有限。先前的研究大多单独或通过成对关系考察了实时可见性（RTV）、数
摘要：设计可持续且具有韧性的冷链物流需要数据驱动的数字技术与协调机制整合。尽管对数字可见性技术进行了快速投资，但关于此类工具如何在时间敏感和温度敏感的食品物流中转化为可持续性收益的实证证据仍然有限。先前的研究大多单独或通过成对关系考察了实时可见性（RTV）、数据共享（DSH）和横向协作（HC），使得连接数字化与可持续性绩效（SP）的潜在机制在肉类冷链物流（CSCL）中理解不足。为解决这一空白，本研究开发并实证检验了一个基于机制的整合模型，该模型将RTV定位为技术推动者，DSH为信息机制，HC为协作能力，通过这一路径RTV的使用与SP相关联。研究人员利用来自澳大利亚肉类冷链178名专业人士的调查数据，采用结构方程模型（SEM）检验了行业从业者报告的RTV使用、DSH、HC与SP之间的关系。在直接路径模型中，RTV使用与SP呈正相关，但当纳入DSH和HC后，这一关系变得不显著。相反，RTV使用通过DSH和HC间接与SP相关。具体而言，更高水平的RTV使用与更强的DSH实践相关，而DSH实践又与更高的HC和改善的SP相关。DSH成为连接数字可见性与协调运营响应的关键机制，而HC则与共享信息带来的可持续性收益相关。分阶段分析表明，这些关系在冷链运营中有所差异，突显了战略时机的重要性。研究结果表明，RTV相关的可持续性收益不仅取决于技术采纳，还取决于互补的数据共享和协作能力。由于结果基于横截面调查收集的行业从业者感知，因此应将其解释为支持所提出理论关系的证据，而非明确的因果效应。
**论文解读：数字可见性、信息共享与横向协作在肉类冷链物流可持续性中的中介机制——基于结构方程模型的实证研究**
**一、研究背景与问题**
冷链物流（Cold Chain Logistics, CSCL）在肉类食品供应链中扮演着关键角色，其核心挑战在于确保温度敏感产品在运输和储存过程中的安全性与质量。近年来，数字技术的快速发展，特别是实时可见性（Real-Time Visibility, RTV）技术（如物联网传感器、GPS追踪），为冷链监控提供了新的可能性。然而，尽管行业对RTV技术投入巨大，关于这些技术如何转化为可持续性绩效（Sustainability Performance, SP）的实证证据仍然匮乏。现有研究多孤立地考察RTV、数据共享（Data Sharing, DSH）和横向协作（Horizontal Collaboration, HC）的单独作用，或仅关注两两关系，缺乏对三者如何协同影响可持续性绩效的机制性理解。特别是在肉类冷链中，时间敏感性和温度依赖性使得协调机制和信息共享尤为关键。因此，本研究旨在填补这一空白，构建并检验一个整合的机制模型，阐明RTV使用如何通过DSH和HC间接影响SP，并探讨不同冷链运营阶段（库存、运输、零售/供应商）的调节效应。
**二、研究方法与关键技术**
本研究采用基于调查的定量研究方法，数据来源于澳大利亚肉类冷链的178名专业人士，通过在线问卷收集。关键方法包括：
1. **探索性因子分析（EFA）**：使用主轴因子法和最大方差旋转，检验测量项目的维度结构，提取因子并评估内部一致性（Cronbach's α）。
2. **验证性因子分析（CFA）**：在AMOS软件中进行，评估潜变量的信度（组合信度CR）和效度（收敛效度通过平均方差提取量AVE判断，区分效度通过Fornell-Larcker准则和异质-单质比率HTMT检验）。
3. **结构方程模型（SEM）**：检验直接路径、间接路径（中介效应通过Bootstrap法，2000次重抽样）和调节效应（交互项）。模型拟合度通过卡方自由度比（χ2/df）、比较拟合指数（CFI）、塔克-刘易斯指数（TLI）、近似误差均方根（RMSEA）等指标评估。
4. **共同方法偏差控制**：采用Harman单因子检验和全共线性方差膨胀因子（VIF）评估，确保无严重偏差。
**三、研究结果**
**1. 直接效应模型（Model A）**
- RTV使用对SP的直接路径呈显著正相关（标准化路径系数β=0.443, p<0.001），支持假设H1。模型拟合可接受（χ2/df=2.017, RMSEA=0.076）。
**2. 中介效应模型（Model B）**
- 引入DSH和HC后，RTV使用对SP的直接路径不再显著（β=-0.096, p=0.085），表明存在完全中介。
- RTV使用对DSH呈显著正相关（β=0.523, p<0.001），支持H2。
- RTV使用对HC的直接路径不显著（β=0.056, p=0.493），H3未获支持。
- DSH对HC呈显著正相关（β=0.837, p<0.001），支持H4。
- DSH对SP呈显著正相关（β=0.652, p<0.001），支持H5。
- HC对SP呈显著正相关（β=0.404, p=0.019），支持H6。
- 间接效应检验：RTV→DSH→SP的间接效应显著（b=0.715, 95%置信区间[0.237, 1.002]），支持H7；RTV→DSH→HC→SP的序列间接效应显著（b=0.370, 95%置信区间[0.068, 0.801]），支持H8。
- 模型拟合优于Model A（χ2/df=1.663, RMSEA=0.061）。
**3. 调节效应分析（阶段特异性）**
- 库存阶段：RTV使用对DSH的调节效应最强（β=0.278, p<0.001），对HC的调节效应显著（β=0.116, p=0.010）。
- 运输物流阶段：RTV使用对DSH的调节效应减弱但仍显著（β=0.126, p=0.011），对HC的调节效应增强（β=0.168, p<0.001）。
- 零售/供应商阶段：RTV使用对DSH的调节效应不显著（β=0.093, p=0.070），对HC的调节效应仍显著（β=0.128, p=0.001）。
- 因此，假设H9（RTV→DSH的阶段调节）获部分支持，H10（RTV→HC的阶段调节）获完全支持。
**四、讨论与结论**
**讨论部分：** 研究发现强调了RTV的可持续性收益并非直接产生，而是通过DSH和HC的中介作用间接实现。DSH作为连接数字可见性与协调运营的关键机制，其重要性凸显；而HC则通过共享信息转化为协同行动，进一步放大可持续性收益。这一发现与资源基础观（Resource-Based View, RBV）和关系观（Relational View, RV）一致，即技术资源的价值依赖于互补的组织能力和关系治理。阶段特异性分析表明，RTV在库存阶段对数据共享的促进最强，在运输阶段对协作的促进最强，提示管理者应根据不同阶段制定差异化策略。
**研究结论：** 本研究通过实证检验了RTV使用、DSH、HC与SP之间的关联机制，证实了间接路径的主导作用。数据共享实践是连接RTV与可持续性收益的核心环节，而横向协作则是将共享信息转化为集体行动的关键。研究建议，在肉类冷链中，不应孤立投资RTV技术，而应同步构建数据共享协议和协作治理结构，并根据运营阶段优化部署重点。论文发表在《Multimodal Transportation》。
