《Journal of Innovation & Knowledge》：Unravelling how Blockchain technology contributes to a resilient circular economy through stakeholder resource-based theory
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尽管关于区块链技术对可持续性影响的研究十分丰富，但其在供应链中应用的基本机制仍不清楚。本研究旨在基于利益相关者资源基础观理论，评估BCT对可持续供应链的影响。研究人员提出了一个概念模型，将BCT应用中涉及的资源、能力、结果和利益相关者联系起来。研究人员采用两阶
尽管关于区块链技术对可持续性影响的研究十分丰富，但其在供应链中应用的基本机制仍不清楚。本研究旨在基于利益相关者资源基础观理论，评估BCT对可持续供应链的影响。研究人员提出了一个概念模型，将BCT应用中涉及的资源、能力、结果和利益相关者联系起来。研究人员采用两阶段过程来调查这些研究问题。首先，研究人员系统地回顾了2018年至2023年间发表的关于BCT在SSCs中应用的研究，并总结了选定文献的主要发现。在第二阶段，研究人员通过与十位专家进行的解释结构模型研究，调查了资源、能力、结果和利益相关者之间的动态关系。此外，研究人员还进行了MICMAC（Matrice d’Impacts Croisés Appliquée à un Classement）分析，以根据其驱动力和依赖性值对模型组成部分进行分类。研究人员开发的BCT应用综合SRBV框架为学者和管理者提供了清晰的、循序渐进的路线图。该经过验证的框架提供了一条逻辑途径，即通过整合资源来发展能力，从而产生SC层面的结果，满足参与BCT应用项目的利益相关者的要求。研究人员讨论了该研究的理论和管理意义，并提出了研究命题，为进一步的实证和概念调查提供见解。
在工业4.0时代，区块链技术被广泛视为推动可持续发展的关键新兴技术。然而，尽管关于BCT对可持续性和供应链影响的研究十分丰富，但其在实现可持续供应链过程中的应用机制尚未被充分理解。现有研究存在诸多问题：缺乏对理论基础的深入关注，研究结果存在冲突，往往仅关注运营维度或环境问题，且主要考虑技术的积极效应而未明确衡量指标。此外，由于平台技术的矛盾性、多主体生态系统的复杂性以及沟通与整合问题，BCT应用中的利益相关者角色、资源部署、能力实现及潜在结果等关键要素亟待阐明。为填补这些空白，研究人员基于利益相关者资源基础观理论开展了这项研究，该论文发表在《Journal of Innovation》。研究人员提出了一个连接BCT应用中资源、能力、结果和利益相关者的概念模型。研究得出结论，BCT的成功应用并非简单的技术推出，而是一个多方资源动员与能力构建过程，其价值取决于调整和利用多种资源以发展透明度、供应链整合等能力，并最终实现运营、经济、社会和环境绩效。这为学者和管理者提供了一个清晰、循序渐进的路线图，揭示了从基础资源到协作能力再到系统性结果的层级因果路径，具有重要的理论与实践意义。
在技术方法方面，研究人员采用了两阶段方法。第一阶段为系统文献综述，遵循PRISMA 2020指南检索Scopus和Web of Science数据库，运用多阶段编码方案识别关键变量。第二阶段为解释结构模型和交叉影响矩阵分析，在这一阶段，来自法国、德国、意大利、巴西和英国的十位专家组成样本队列参与评估，确定变量的上下文关系，建立结构自交互矩阵，并运用可达矩阵计算驱动力与依赖性。
在研究结果方面，研究团队取得了以下发现：
第一阶段：描述性结果
通过对文献的系统分析，研究发现多数BCT与SSC研究为实证研究。理论框架呈现多样化且存在模糊性，主要集中在农业和食品行业，且多数研究在组织层面进行分析。
影响区块链应用的资源、能力、结果和利益相关者
基于SRBV理论，研究总结了四个维度的要素。利益相关者包括政府、软件开发者、非政府组织等；资源涉及支持性技术、基础设施支持、管理参与等；能力包含透明度、可行性、SC整合和SC效率；结果涵盖运营、环境、社会和经济绩效。
第二阶段：解释结构模型结果
通过专家输入确定了变量间的结构关系并构建了可达矩阵。分析表明，支持性技术等资源变量处于模型底层，是构建高阶系统能力与结果的基础性前提。
层级划分
通过迭代分析，将变量划分为5个层级。底层（I至III层）为资源要素，中层（IV层）为能力要素，顶层（V层）为结果与利益相关者要素。
MICMAC分析
根据驱动力和依赖性将变量分为四类：具有较弱驱动和依赖性的自治变量（如利益相关者）；弱驱动但强依赖的依赖变量（如绩效维度和顾客）；强驱动且强依赖的联结变量（如能力）；强驱动但弱依赖的独立/驱动变量（如资源）。
模型验证
专家小组确认了模型的逻辑一致性和实际相关性，最终形成了综合SRBV模型。
在讨论与结论部分，研究人员指出SRBV理论为理解BCT和SSC提供了强大视角。文献综述将能力定位为核心驱动因素，而ISM分析表明这些能力处于中间层，取决于更深层的、嵌入利益相关者的资源。资源是最底层、驱动力最强的因素。这为管理者提供了逻辑路径：优先构建资源基础，发展核心能力，最终实现结果并满足利益相关者。研究人员还提出了未来研究方向，包括资源获取与捆绑机制、工作者能力演变、价值创造与占有机制，以及采用平台治理方法管理利益相关者关系。
在结论部分，研究在理论上构建了整合SRBV框架，将BCT应用视为战略性多方资源捆绑和能力构建过程，超越了仅关注技术特征和绩效效应的研究。研究强调，BCT对SSC的影响遵循资源与能力发展的逻辑顺序，为诊断BCT-SSC成功提供了权变视角。在实践上，研究揭示了各变量在BCT应用中的角色，建议管理者优先投资支持性技术、基础设施等基础数字资源，以推动BCT应用并促进SC合作伙伴间的协作，从而减少浪费、优化资源并推动跨SC的长期价值创造。研究亦存在局限性，如ISM模型的主观性及专家样本偏重欧洲背景，建议未来通过结构方程模型进行大样本统计验证，并在不同地理和行业背景下复制研究。
