摘要： 数字化投入已成为全域零售企业提升竞争力的关键举措。本文揭示了数字化投入、成本优化与财务绩效之间的内在关联，基于对长三角地区全域零售企业的问卷调查并通过实证分析发现物流数字化投入对财务绩效具有显著正向影响，成本优化在其中发挥中介作用。此外，零售企业在物流数字化建设过程中面临着系统集成难、数据孤岛、投资回报周期长等多重挑战，数字化投入效果也因企业规模、业态类型不同而产生差异。本文基于上述问题提出相应建议，以期为全域零售企业合理布局物流数字化投入提供参考。

关键词： 全域零售；物流数字化；成本优化；财务绩效；联动机制

全域零售企业的快速发展有助于推动国内消费市场的持续繁荣，有利于提升供应链效率，增强商业创新能力，维护经济平稳运行。近年来，我国根据经济发展新形势制定了一系列促进消费升级的方针政策，极大地拓展了零售企业的市场空间。党的二十大报告明确指出，要加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合。相关研究显示，截至 2023 年，我国数字经济规模已达 56.1 万亿元，其中零售行业数字化投入占比超过 15%，物流环节数字化成为零售企业降本增效的重点领域。

企业物流数字化投入，即零售企业借助物联网、大数据、人工智能等数字技术，构建仓储、运输、配送全链路的智能管理体系，实现订单处理、库存管理、路径优化、末端配送等环节的自动化与智能化，从而降低运营成本、提升服务响应速度、创造更多客户价值。物流数字化中最具代表性的即智能仓储管理系统和运输调度系统，将数字技术与管理流程深度融合，建立起可视化的物流决策平台，企业在进行物流资源配置时可以依赖于实时数据，改善了库存周转效率，显著提升了企业盈利能力。相关研究表明，实施物流数字化转型的零售企业其仓储成本可降低 15%-25%，配送效率提高 30%-40%，订单准确率提升至 99% 以上。

一、物流数字化投入的必要性

（一）日益激烈的市场竞争推动零售企业加快物流数字化

数字技术的普及在为零售企业带来广阔市场空间的同时，也带来了严峻挑战。伴随电商、即时零售、直播带货等新业态的蓬勃发展，消费者对配送时效和服务体验的要求不断提高。传统零售企业利用人工管理物流的模式难以满足多元化需求，仓储利用率低、配送路径不合理、退换货处理复杂等问题突出。行业领先企业凭借智能物流系统实现了当日达、小时达的服务标准，极大提升了客户粘性。因此，通过物流数字化投入可以缩短履约时间，帮助零售企业扩大服务半径，充分发挥全渠道优势，增强核心竞争力。

（二）物流数字化是零售企业降本增效的内在要求

一是有助于降低运营成本。零售企业利用数字化技术打通线上线下库存数据，实现库存共享与动态调拨，减少了安全库存量和滞销品积压，降低了资金占用成本。同时，智能排线和路径规划技术可减少运输里程和空驶率，有效控制燃油和人力支出。此外，自动化分拣设备和机器人替代人工操作，在降低用工成本的同时提升了作业效率和准确性。

二是有利于提升供应链韧性，增强抗风险能力，避免库存失控。传统零售企业的物流管理很大程度上依赖经验判断，但随着 SKU 数量激增和渠道日益分散，人为决策的局限性日益显现。疫情期间的供应链中断给零售企业造成巨大冲击，缺货与积压并存的问题严重影响了企业经营。相关统计表明，即使在外部环境剧烈波动的 2022 年，物流数字化程度较高的零售企业库存周转率同比提升 8.7%，缺货率下降 5.2 个百分点。因此，外部不确定性成为零售企业加快物流数字化的驱动力，是企业持续发展的必然选择。

三是有助于拓展业务增长空间。面对激烈的市场竞争，更多零售企业转向 “以消费者为中心”，旨在提供更快捷、更精准的履约服务。首先，利用数字技术实时采集从订单产生到送达全流程的数据，并通过与历史数据进行对比分析，识别出物流瓶颈和优化机会点，帮助企业获取效率提升价值；其次，运用数据算法预测区域需求，提前将商品部署至前置仓或门店，实现 “货找人” 的主动配送模式，挖掘潜在销售机会。

二、理论基础

外部竞争压力、内部降本增效需求共同驱动零售企业推进物流数字化投入。物流数字化建设同样要求零售企业加强与技术供应商、物流服务商、平台企业之间的协同合作以持续获取数字化能力，并非企业内部孤立的活动，需要多部门、多主体的沟通协作。因此，技术嵌入与生态协同对零售企业物流数字化价值实现具有重大意义。零售企业通过加强与物流科技公司、软件开发商、行业协会之间的合作，明确数字化建设目标，制定分阶段实施规划；通过提升与第三方物流、即时配送平台、云服务商等的关系协同水平，有利于资源整合、技术互补、风险共担，实现合作共赢，有利于零售企业物流数字化目标的达成。因此，成本优化在物流数字化投入与财务绩效之间发挥中介作用，技术协同对这一路径具有正向调节效应。本文理论框架如下：

自变量：物流数字化投入（涵盖智能仓储建设、运输调度系统、数据中台搭建、末端配送智能化四个维度）中介变量：成本优化（包括仓储成本、运输成本、库存持有成本、管理成本的降低）调节变量：技术协同（企业与技术供应商、物流服务商的合作深度）因变量：财务绩效（选取市场份额、销售利润率、资产周转率、营业收入增长率四个指标）控制变量：企业规模、经营年限、业态类型

三、问卷设计

（一）变量分类

以相关文献中的成熟量表为基础，结合本文的研究目的，最终确定本文的变量如下：1. 自变量：物流数字化投入，包括智能仓储设备投入占比、运输管理系统使用情况、数据中台建设程度、末端配送智能化水平四个题项；2. 中介变量：成本优化，选取了仓储作业成本下降率、运输成本下降率、库存持有成本下降率、管理成本下降率四个题项；3. 调节变量：技术协同，选取了与物流科技公司的合作深度、技术更新的响应速度、系统集成的顺畅程度、供应商参与度四个题项；4. 因变量：财务绩效，选取了相比同行近三年的销售利润率、资产周转率、营业收入增长率、现金流状况以及市场地位五个题项；5. 控制变量：企业规模、经营年限、业态类型（综合零售、专业店、便利店等）。上述题项均采用 Likert 五级量表。

（二）数据来源

本文以长三角地区全域零售企业为调查对象，为保证问卷作答的准确性，以企业物流负责人或运营高管作为重点问卷发放对象，于 2023 年 6 月至 2023 年 10 月通过线上调研、实地走访、行业协会协助等方式共发放问卷 356 份，回收 312 份，有效问卷 278 份，有效回收率 78.1%。样本企业涵盖超市、便利店、百货、专业专卖、社区电商等多种业态，调查结果可以较为全面地反映全域零售企业物流数字化投入状况。

四、实证分析

（一）描述性统计分析

通过整理问卷相关信息，从企业规模（年营业额）、经营年限、业态类型三个维度来对样本特征进行描述性统计，结果如表 4-1 所示。

表 4-1 样本特征描述性统计

由图 4-1 可知，不论哪种类型的零售企业，已实施或计划实施物流数字化投入的企业占比最高。其中，81.0% 的大型企业已开展物流数字化建设，76.6% 的中型企业已开展相关投入，67.4% 与 50.0% 的小型企业与微型企业已开展或计划开展物流数字化。并且，企业规模越大，物流数字化投入力度越大，对数字化带来成本优化的认知越清晰。

图 4-1 全域零售企业物流数字化投入认知分布图

（二）信度和效度检验

借助 SPSS 26.0 软件对问卷收集数据进行信度与效度检验，物流数字化投入、成本优化、技术协同和财务绩效 4 个变量的克隆巴赫系数值均大于 0.8；物流数字化投入、成本优化、技术协同和财务绩效各变量的 KMO 值分别为 0.812、0.836、0.795 和 0.851，累积方差贡献率分别为 76.32%、81.45%、74.68% 和 83.27%，量表的信度与效度均较好。

（三）物流数字化投入及财务绩效的差异性

由表 4-2 可知：第一，经营业态、规模、技术水平不同的企业物流数字化投入程度也不同。处于综合零售业态且线上线下融合度高的企业物流数字化投入程度显著高于单一渠道的专业店，年营业额超 10 亿元的企业显著高于中小型企业。其次，前置仓 / 门店数量较多的企业与认为数字化是未来趋势的企业其物流数字化投入程度最显著。第二，财务绩效方面，规模越大的零售企业物流数字化带来的财务绩效改善越明显；将数字化作为核心战略的企业财务绩效最好，处于观望状态、投入谨慎的企业财务绩效次之。

表 4-2 不同特征的零售企业物流数字化投入及财务绩效的方差分析

注：N=278；p＜0.1、p＜0.05、p＜0.01。

（四）模型验证

进一步采用线性回归模型进行研究，结果如表 4-3 所示：模型 1 仅包括控制变量，模型 2 为在模型 1 的基础上引入物流数字化投入变量，结果显示该变量对财务绩效有显著正向影响（P＜0.05）。模型 3 是在模型 2 的基础上引入中介变量成本优化，物流数字化投入的显著性程度降低，且回归系数较模型 2 变小，说明中介变量的加入减弱了自变量对财务绩效的影响，成本优化发挥部分中介作用。模型 4 为在模型 2 的基础上引入技术协同变量，再引入自变量与调节变量的交互项得到模型 5，结果显示自变量与调节变量的回归系数仍然显著，因此技术协同这一调节变量对物流数字化投入与财务绩效的关系有显著正向调节效应。

表 4-3 不同模型回归分析结果

注：N=278；p＜0.1、p＜0.05、p＜0.01。

五、物流数字化面临的问题

通过整理问卷信息，发现零售企业在物流数字化建设过程中存在以下问题：

（一）认知偏差

目前，相当一部分零售企业为区域性中小型企业，管理模式相对传统，决策往往取决于企业主的个人判断，与头部连锁企业相比缺乏标准化的作业流程。并且多数企业管理人员对数字化物流的理解停留在购买 ERP 系统或快递面单打印层面，忽视了物流数字化的本质是通过技术重构供应链、创造效率价值。很多零售企业认为上线一套仓储管理系统即完成了数字化转型，而忽略了数据治理、流程再造、人员培训等配套工作。有关调查显示，约 45% 的零售企业采购的物流软件功能使用率不足 50%，部分功能与企业实际作业流程不匹配，造成了资金浪费和实施失败的风险。

（二）缺乏系统规划

规划是对未来资源配置的系统设计，科学的规划可以降低试错成本。有些零售企业自身业务体量不足以支撑数字化投入的规模效应，尽管投入了大量资金，但由于缺乏对业务流程的深入梳理和分期实施路径设计，导致系统上线后与业务脱节，不但未能提升效率，反而增加了操作复杂度，严重打击了企业持续推进数字化的积极性。根据问卷信息整理发现，62.5% 的零售企业选择局部优化策略，即优先改造仓储或配送某一环节，37.5% 的零售企业选择全链协同策略，即同步推进仓储、运输、末端全链路数字化。制定一个符合自身业务规模和发展阶段的分步规划成为零售企业物流数字化能否成功的关键。

（三）资金压力大，回报周期长，转型成本高

零售企业要实现物流全链路数字化，需要对现有仓储设施进行自动化改造、购置智能设备、搭建数据中台、对接多渠道系统，前期投入较大。近年来受租金上涨、人力成本攀升、消费需求波动等因素影响，零售企业经营压力持续加大，再加上行业毛利率普遍偏低，使得数字化投入的高成本、较长回报周期以及效果的不确定性都令企业决策者审慎对待，也进一步加大了推进难度。零售行业尤其是实体超市业态，平均净利率仅为 2%-4%，物流数字化投入动辄数百万元，短期内难以看到明显的财务回报，在资金有限的情况下，企业往往会优先将资金投向品类优化、门店改造等见效更快的领域。问卷数据显示，长三角地区有 22% 的零售企业投入物流数字化建设的资金占年销售额的 5% 以上，但仍有 55% 的企业该比例不足 2%。

（四）复合型人才匮乏

物流数字化涉及技术、运营、数据分析、项目管理等多学科交叉，对从业人员的综合素质要求较高。然而当前高校培养的物流管理或信息技术专业人才在知识结构上存在一定偏差，既懂物流业务又懂数字技术的复合型人才供给严重不足，成为零售企业物流数字化推进的最大痛点。随着数字化深入，相关人才不仅需要掌握系统操作技能，还需具备流程优化、数据分析、供应商协同等方面的综合能力，这使得复合型人才在零售企业物流转型中尤为稀缺。

（五）系统集成难度大，数据孤岛现象突出

在零售企业物流数字化过程中，需要对接 ERP、WMS、TMS、OMS 等多个系统，同时打通线上平台与线下门店的数据链路。由于不同系统可能来自不同供应商，接口标准不统一，数据格式差异大，导致系统集成困难重重。数据作为新的生产要素，在提高决策效率的同时，也面临数据质量不高、信息泄露风险、产权归属不清等问题，而目前针对零售领域数据共享与安全保护的相关规范尚不完善，这在一定程度上制约了数据要素在物流优化中充分发挥价值。

六、推进物流数字化建设的建议

由上述分析可知，零售企业在物流数字化建设过程中面临着认知偏差、规划不足、资金紧张、人才短缺、系统集成难等诸多问题，在一定程度上影响了数字化投入的成效。为使更多零售企业抓住物流数字化这一机遇，推动成本优化与财务绩效的良性联动，本文给出如下建议：

（一）增强数字化战略意识

目前长三角地区仍有相当数量的零售企业未制定物流数字化专项规划，战略意识薄弱，尤其是区域性的中小零售企业，对数字化的战略价值认知不足，难以突破传统运营思维。此外，那些已启动数字化转型的企业，也常常因为目标不清晰、实施路径不明确等原因陷入投入大、见效慢的困境。企业决策者应主动学习数字化知识，提升对物流数字化的认知水平，勇于探索适合自身业态的转型路径，运用数字化思维重构供应链战略，系统推进物流数字化进程。同时，中层管理人员和一线员工也应转变工作观念，学习新的系统操作和作业模式，企业应提供必要的培训支持和激励机制，合力保障数字化战略的有效落地。

（二）优化组织架构与决策机制

决策体系的重构需要零售企业依托现有云平台和数据中台，建立包含订单预测、库存优化、路径规划等算法模型的数字化决策系统。为了与物流数字化战略目标相匹配，零售企业需要结合数字化敏捷、实时、智能的特点调整组织架构，增设数据分析、系统运维、算法工程等新型岗位，建立以数据驱动的去中心化决策机制，改变传统的科层式审批流程。在物流数字化建设过程中，企业首先要识别业务痛点和管理瓶颈，进而有针对性地引入适配的技术方案，打破传统仓储、运输、门店之间的信息壁垒，重构作业流程或搭建全新的数字化物流体系。

（三）加强生态协同与合作

单个零售企业尤其是区域性中小企业，受限于资金和技术实力，难以独立完成全链路数字化建设。在数字经济时代，企业应突破组织边界，加强与物流科技公司、云服务商、第三方物流企业等外部伙伴的协同合作。随着零售供应链日益网络化，零售企业需要将供应商、物流商、门店等各环节主体纳入统一的数字化平台，实现库存共享、订单协同和数据互通。同时，为改变过去企业间单纯竞争的关系，零售企业可与同行或互补型企业建立技术联盟，共同投资研发或联合采购数字化解决方案，形成规模效应，分摊投入成本，以数字化技术为纽带，不断拓展合作空间。

（四）分类引进与培养数字化人才

一般而言，物流数字化人才可分为技术研发型、应用实施型和运营管理型三类。因此，零售企业需根据自身需求分层次引进与培养，明确不同岗位的能力标准，拓宽内外部培养渠道，加快人才队伍建设。企业可以组织员工利用在线学习平台、企业内部知识库等资源掌握数字化工具操作和数据分析技能，自主培养适用人才。同时，应认识到企业数字化变革是行业共性需求，积极发挥行业协会、高校和科研院所在人才培养中的作用，加强与高等院校的合作，由企业提供实习实训基地，由院校提供理论教学与技术支持，共同搭建人才培养平台，降低企业自主培养成本，提高人才适配效率。

（五）政策引导与行业协同支持

后疫情时代，各级政府积极出台了针对零售企业纾困解难、促进消费、支持数字化转型的政策措施，对企业稳定经营产生了积极影响。为有效解决零售企业物流数字化投入资金紧张问题，政府可考虑设立数字化转型专项贴息贷款，鼓励金融机构开发适应零售企业特点的数字化融资产品，同时支持行业龙头企业搭建共享型数字化物流平台，降低中小企业的接入门槛。此外，政策引导要区分不同业态（超市、便利店、专业店）和企业规模的特征差异，避免一刀切的补贴政策，发挥零售企业对市场反应敏锐、灵活应变的优势，借助头部企业的技术能力和基础设施，构建面向中小零售企业的物流数字化公共服务平台，实现大中小企业协同发展、联合转型。