引言及文献概述

党的二十大报告指出“着力提升产业链供应链韧性和安全水平”。供应链韧性是指供应链系统面对外部风险的冲击时所表现出来的抵抗、调节、维护以及恢复的抗冲击能力，即当供应链遭遇不确定性外部冲击时能够有效抵御供应链中断风险，并快速调整和恢复到正常运营状态，从而保持供应链系统运行的稳定性、安全性。近些年来，随着数字信息技术的快速发展及其在各个产业集聚领域的广泛应用，数字技术与物流产业的深度融合发展衍生出了新的智慧物流形态，智慧物流的发展为防范供应链“卡链”“断链”“掉链”等风险提供了新的技术保障，并能起到扩链、延链、强链、补链的作用，从而有力地支持国民经济的高质量发展。

目前，学术界相关研究较为丰富，并取得了一定的学术成果。其中，肖超栏(2024)研究认为信息技术发展和互联网应用普及是智慧物流发展的基础动因；余丽(2024)研究表明，信息技术、数字化技术的快速发展及其在物流业中的深度应用，促进了物流业的智能化、数字化转型，使物流业实现了人机协同、虚实结合运作；孙磊等(2021)研究发现，物流业的市场环境呈现出新业态、新商业模式，优化了物流运力结构，实现了物流运力结构升级；孙月梅(2024)从智慧物流的服务应用水平、基础要素投入以及效益水平几个维度，构建了测度智慧物流发展水平的指标体系；刘秀(2023)从促使智慧物流发展的外部环境、内部动力以及发展综合效益三个维度，对智慧物流指标体系进行了完善。韩璐等(2024)从空间视角研究了我国智慧物流发展的空间分布特征、地区之间的智慧物流发展水平差异以及区域收敛性；任熙庆等(2024)研究发现，智慧物流的发展能优化资源配置，促进经济高质量发展，且生态效益也比较显著；滕稳稳、张囷(2023)研究认为，智慧物流的发展重塑了供应链上相关企业的分工地位，对供应链韧性具有一定的影响。基于此，本文在借鉴相关研究成果的基础上，采用2014—2023年我国A股上市公司和相关城市的样本数据，运用基准回归模型实证分析智慧物流发展对供应链韧性的影响效应与作用机制。

理论机制与研究假设

(一)智慧物流发展对供应链韧性的直接影响效应

在传统物流供应链运行中，由于采购、加工、仓储、运输、分拣、配送的每一个业务环节相对封闭独立，链内节点间彼此供需信息不对称，导致商品货物从供应链上游输送到下游的整个过程具有耗时长、损耗大、效率低和质量差的特点，难以应对供应链内外部不确定性风险的冲击和满足消费者日益多元化、个性化的需求，从而影响了供应链的韧性与安全水平。相比之下，智慧物流供应链通过将互联网、大数据、云计算、人工智能、物联网等先进数字信息技术与现代物流业发展深度融合，有效缩短了商品货物的运输和周转周期，强化了物流平台的智慧化功能和资源整合水平，链内节点实现信息共享，促使供应链上的相关企业及时、准确对接供需市场，能够有效应对和缓解由于不确定性冲击带来的供应链安全风险，从而提升供应链韧性水平。此外，智慧物流在整合供应链资源中能够合理调配运力缩短物流周期、降低运输成本和提高供应链运行效率，能够发挥补链、延链和强链的功能作用，从而提升应对不确定风险冲击的能力和供应链韧性水平。故此，本文提出研究假设：

H1：智慧物流发展对供应链韧性具有显著的正向影响效应。

(二)市场占有率、企业交易成本、供应链效率的中介作用机制

市场占有率的作用机制。相比传统物流供应链以企业为主导的封闭式协同运行模式，智慧物流供应链以平台为主导的开放共创式发展模式，有利于通过数据信息共享破解供应链中长期存在的信息孤岛困局，强化供应链内节点企业的协同合作机制，以其巨大的市场资源和客户信息的收集、利用和整合能力，可以突破时空限制大大拓宽企业的市场销售渠道，高效对接国内外市场并积极开展贸易合作，同时利用数字信息技术进行产品和服务的市场细分定位和市场精准营销，使生产端企业有效满足现有客户和潜在客户的个性化需求和提高应对市场变化的能力，以更好的产品质量和服务水平提高市场占有率，从而提升供应链的整体竞争实力和韧性水平。故此，本文提出研究假设：

H2：智慧物流发展能够通过提高企业市场占有率进而增强供应链韧性。

企业交易成本的作用机制。智慧物流的发展能够使供应链企业之间及时共享信息、减少信息不对称和提高商业信用，促进彼此间的高效合作，从而有效降低企业的交易成本。一方面，智慧物流通过物流大数据平台为供应链企业及时提供可靠的市场供需对接信息，提高企业间合作的商业信用，减少企业搜寻合作伙伴和市场需求信息的成本，并通过调整优化合作方式和交易流程降低交易成本；另一方面，智慧物流利用网络化、智能化和数字化的信息技术优势能够提高供应链内外资源的整合、利用与配置效率，最大限度降低供应链运行的总成本和链内合作企业的运营成本，增强供应链发展的内生动力和对外竞争能力，从而提升整体供应链应对市场安全风险的韧性水平。故此，本文提出研究假设：

H3：智慧物流发展能够通过降低企业交易成本进而增强供应链韧性。

供应链效率的作用机制。供应链效率主要是指供应链运行及相关企业之间的全要素生产率，即供应链管理平台和关联企业的投入产出比率的整体效能，其投入越高则表明供应链效率越低，产出越高则表明供应链效率越高，供应链效率越高则供应链韧性越强。智慧物流能够依托大数据、云计算等数字技术获取供应链海量的业务数据信息，通过分析、整合、开发、利用数据资源，进一步优化提高供应链各环节的协同合作水平，加速供应链上企业间的货物与资金周转率，从而提高供应链整体运行的效率水平；智慧物流在线交易平台通过为供应链企业提供便捷的虚拟交易渠道，可以大大减少商品货物贸易的交易环节、交易时间和交易成本，同时也使交易流程更加规范、高效和安全，进而提升整个供应链的运行效率；同时，智慧物流通过人工智能、大数据分析等智能化信息技术，能够科学布局物流采购、仓储、加工、分拣等基础设施，合理规划商品货物的运输与配送路线，从而提高物流供应链不同环节的运作效率。故此，本文提出研究假设：

H4：智慧物流发展能够通过提高供应链效率进而增强供应链韧性。

变量选取、模型构建与数据来源

(一)变量选取

1.因变量：供应链韧性(Re)。

本文将供应链韧性分为供应链抵抗能力(Rs)和供应链恢复能力(Rc)。前者主要是指供应链抵抗不确定风险冲击的能力，主要表现为链上节点企业在遇到外部风险冲击后仍能继续维持合作关系，采用供应链上企业的前4大客户(合作关系在3年以上)的年销售收入平均值表示供应链抵抗能力；后者主要是指供应链遇到外部不确定风险冲击后恢复正常运行功能的能力，可以采用企业经济效益的偏离程度衡量，本文选择采用残差值衡量不同时期企业受到外部冲击后的经济效益变化值，该值越大则表明供应链恢复能力越强，反之则越弱。

2.自变量。智慧物流发展水平(IL)。

本文主要借鉴谷城(2023)研究方法，从智慧物流的发展环境、发展动力和发展效益三个维度构建智慧物流发展水平的评价指标体系，主要采用熵权法进行测算，结果如表1所示。

3.中介变量。

市场占有率，采用企业销售额占行业销售额比重衡量；企业交易成本，采用企业每次交易成本的加权平均值衡量；供应链效率，采用企业库存周转率衡量。

4.控制变量。

企业经营规模(S)，以企业年营业收入占总资产比例衡量；企业成立年龄(A)，以企业注册成立年限衡量；杠杆率(L)，以企业总负债占资产总额比重衡量；董事会规模(B)，以董事会成员数量衡量；独立董事占比(I)，以独立董事占董事会成员数量比重衡量。

(二)模型构建

本文主要分析智慧物流发展对供应链韧性的影响和作用机制，因此构建如下基准回归模型：

Rlj,n,t=α0+α1ILj,t+α2 An,t+α3 ∑γControlj,n,t +∑ Firm+∑City+∑ Year+εn,t(1)

式(1)中，Rlj,n,t表示城市j的企业n在t年的供应链韧性水平，ILj,t表示城市j在t年我国智慧物流发展水平，Control表示控制变量集合，Firm、City、Year分别表示企业、城市、年份固定效应。以fn,t(n,m)、fn,t-1(n,m)、表示供应链上的企业n和企业m之间在t年、t-1年是否存在合作关系，若存在，则fn,t(n,m)=1、fn,t-1(n,m)=1，反之则fn,t (n,m)=0、fn,t-1(n,m)=0；其中，fn,t (n,m)×fn,t-1(n,m)=Fn,t (n,m)表示企业n和企业m之间在t年的合作关系，如果Fn,t (n,m)=1，则表示企业n和企业m之间在t年存在稳定的合作关系，如果Fn,t (n,m)=0，则表示企业n和企业m之间在t年的合作关系不稳定。因此，企业n与其4大客户所具有的合作关系值如下：

Rsn,t=∑4j=1 Fn,t (n,m)/4 (2)

式(2)中，0<Rs<1，Rs值越接近于1，表明供应链的抵抗能力越强。则：

Rn,t=β0+β1 Sn,t+β2 An,t+β3 Ln,t+β4 Bn,t+β5 In,t+∑Firm+∑City+ ∑Year+εi,t(3)

式(3)中，Rn,t表示企业n在t年的经营利润，主要采用企业n息税后的利润与员工人数的比值衡量。其中，Sn,t表示企业n在t年的经营规模，An,t表示企业n在t年的企业成立年龄，Ln,t表示企业n在t年的杠杆率，Bn,t表示企业n在t年的董事会规模，In,t表示企业n在t年其独立董事占比。

检验智慧物流发展对供应链韧性影响机制的计量模型如下：

Mn,t=c0+c1 ILt+c2 ∑γControln,t+∑Firm+∑City+∑Year+εn,t(4)

式(4)中，Mn,t表示企业n在t年的作用机制，其余变量与公式(1)相同。

(三)数据来源与描述性统计

本文基于2014-2023年我国A股上市企业的年度观测样本，剔除退市企业、ST和*ST企业、金融类企业以及存在数据缺失的企业后，共获得1288家企业样本。相关样本企业和相应地级城市的数据主要来自于《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》和国泰安数据库(CSMAR)。本文变量描述性统计结果如表2所示。由表2可知，各个变量的最大值和最小值之间存在很大差距，说明不同企业供应链韧性和不同区域的智慧物流发展水平存在着很大差异。

实证检验分析

基准回归分析。本文基准回归结果如表3所示。在进行基准回归时，第(1)和第(3)列均未加控制变量，第(2)和第(4)列均加了控制变量，其中所有回归结果均控制了企业、城市和年份层面固定效应。由表3可知，在第(1)和第(3)列中，智慧物流发展水平的系数估计值都在5%水平上显著，分别为0.214和0.139，说明智慧物流发展水平提高有助于提高供应链的抵抗能力和恢复能力；在第(2)和第(4)列中，智慧物流发展水平系数估计值分别为0.212和0.137，且通过了1%水平上的显著检验，结果与第(1)和第(3)列一致。因此，本文研究假设H1验证成立。

内生性检验。智慧物流虽为外生变量，但其会直接影响企业选择合作伙伴的决策，而企业做出的合作决策很可能是内生变量，因此为了避免内生性问题，本文采用地级市为样本，以其地形起伏度为工具变量。一个城市地形起伏度与其交通网络具有直接关系，地形起伏度值越大则交通网络水平一般相对较低，从而导致智慧物流发展水平较低，故地区地形起伏度负向影响智慧物流发展。但是，一个地区的地形是自然形成的，具有客观性，不会直接影响供应链韧性，满足外生性条件，所以本文采用城市地形起伏度和样本年份值的交互项作为工具变量(IV)，内生性检验结果如表4所示。在表4中，第(1)列为第一阶段回归结果，第(2)和第(3)列均为第二阶段回归结果，两阶段回归结果均在5%水平上显著，且第一阶段和第二阶段系数值符号均为正，表明经过内生性检验后本文结论依然成立。

稳健性检验。首先，为了避免采用因熵权法产生的误差，采用变异系数法再次衡量智慧物流发展水平(IL2)并进行稳健性检验，结果如表5所示。由表5中第(1)(2)列可知，变换自变量后测算智慧物流发展水平的估计系数仍在5%水平上显著为正；其次，变换因变量供应链的抵抗能力(Rs2)采用供应链上企业与经常合作的前4大客户所具有的稳定客户的销售额与这4大客户的销售额比值衡量，供应链恢复能力(Rc2)采用供应链上企业的净资产收益率衡量，将重新衡量估值代入基准回归方程进行检验，结果如表5第(3)(4)列所示，得出的系数估计值仍然为正且在1%水平上显著。故此，证明基准回归结果具有稳健性

作用机制检验。本文机制变量主要包括企业的市场占有率(M)、交易成本(C)、供应链效率(E)。市场占有率采用企业年销售额占所属行业销售额比重衡量；企业资产专用性(As)采用企业无形资产占总资产比重衡量，如企业拥有的资产专用性水平较高则该企业产品处于卖方市场，从而产生垄断溢价导致付出较高的交易成本；供应链效率以库存周转天数(365/库存周转率)衡量，库存周转天数越短说明产品变现周期越短，则供应链效率水平越高，作用机制检验结果如表6中所示。由表6第(1)(2)(3)列数据可知，智慧物流发展水平系数估计值分别为0.547、-0.047、0.599，且分别在1%、5%和1%水平上显著，表明智慧物流通过扩大企业市场占有率、降低交易成本和提高供应链效率可以提高供应链韧性。因此，本文研究假设H2、H3和H4均得以验证。

政策建议

第一，建立智慧物流企业协同机制，打造供应链高效合作平台。提升供应链协同合作平台的数据收集、整理、分析和利用能力，引导供应链企业及时共享供需信息，加强供应链企业的协同合作与互利共赢，不断提高供应链整体的运行效率和服务质量。第二，加强智慧物流体系建设，提高供应链韧性水平。积极推进大数据、云计算、物联网、人工智能等数字化技术的融合应用，推动智慧物流发展水平，促进供应链企业间信息共享和资源整合，保证供应链系统运行安全与高效，不断提高供应链韧性水平。