摘要：选取我国30个省市的120家规模以上商贸企业作为研究样本，以企业风险管理能力作为研究对象，运用多元线性回归模型探究应急物流体系建设的影响作用，分析商贸企业应如何完善应急物流体系以提升风险管理水平。该研究有助于商贸企业管理者更系统地认识应急物流体系的价值，在理论支撑下优化应急物流建设策略，使体系建设更具针对性和实效性，为企业风险防控机制完善和可持续发展提供理论依据与实践参考。

关键词：应急物流；商贸企业；风险管理；多元线性回归；体系建设

一、引言

随着全球供应链波动加剧，自然灾害、公共卫生事件等突发危机频发，商贸企业面临的供应链中断、库存积压、配送受阻等风险日益突出。应急物流作为应对突发危机的核心支撑，能够快速实现物资的采购、仓储、运输与配送，有效缓解危机对企业经营的冲击。商贸企业的风险管理能力直接决定其应对突发危机的韧性，而应急物流体系的完善程度与企业风险防控效果密切相关。当前，部分商贸企业存在应急物流布局不合理、响应效率低下、协同能力不足等问题，导致其在突发危机中易陷入经营困境。因此，应急物流体系建设的哪些维度会影响商贸企业风险管理能力，如何通过优化应急物流体系提升企业风险抵御能力，完善风险防控策略，实现稳健经营，是本文的研究议题。

二、理论基础

（一）应急物流体系

应急物流体系是指为应对突发公共事件、自然灾害等紧急情况，由物流主体、物流设施、物流流程、信息系统等要素构成的有机整体，核心功能是实现应急物资的快速调配与高效供应。其核心特征体现为时效性、公益性与协同性，区别于常规物流的盈利导向，更注重在紧急状态下的物资保障能力。应急物流体系涵盖应急物资采购、仓储储备、运输配送、信息联动、协同保障等多个环节，各环节的高效运转是确保应急响应成效的关键。完善的应急物流体系能够快速响应危机需求，降低危机对供应链的冲击，为企业风险管理提供硬件与流程支撑。

（二）商贸企业风险管理能力

商贸企业风险管理能力是指企业识别、评估、应对和控制经营过程中各类风险的综合能力，核心涵盖风险识别能力、风险评估能力、风险应对能力和风险控制能力四个维度。商贸企业的风险主要来源于供应链波动、市场需求变化、应急事件冲击等，其中突发危机引发的物流中断风险对企业经营的影响最为直接。风险管理能力的提升，能够帮助企业提前预判风险、快速响应危机、有效降低损失，保障企业供应链稳定与正常经营秩序，是企业可持续发展的核心竞争力之一。

三、应急物流体系建设对商贸企业风险管理能力影响的理论模型构建

（一）研究数据

本文选取我国30个省市的120家规模以上商贸企业作为研究样本，涵盖零售、批发、进出口等多个细分领域，收集企业2020-2024年的相关数据。剔除下列无效数据：企业经营数据不完整、应急物流相关信息缺失；企业存在重大经营违规记录；数据存在明显异常或虚假填报情况。剔除后共获得有效样本112家，有效样本率为93.33%，样本分布均匀，具有较强的代表性，能够反映我国商贸企业应急物流建设与风险管理的整体情况。

（二）研究变量

因变量为商贸企业风险管理能力，采用综合评分法，从风险识别、风险评估、风险应对、风险控制四个维度进行评分（满分100分）。自变量为应急物流体系建设，分为四个维度：应急物流设施完善度、应急响应效率、信息协同能力、协同保障水平。控制变量分别是：企业规模（员工人数取对数）、资产负债率、行业类型（零售=1，批发=2，进出口=3）。这三个变量在以往研究中已被证实会影响企业风险管理能力，且与应急物流体系建设无直接关联，故将其作为控制变量纳入模型中。将研究变量进行表1的处理，为回归分析做准备。

（三）研究模型

借助多元线性回归模型，探究应急物流体系建设各维度对商贸企业风险管理能力的影响，构建如下研究模型，模型如图1所示。

Y=β₀+β₁X₁+β₂X₂+β₃X₃+β₄X₄+β₅Z₁+β₆Z₂+β₇Z₃+ε

其中，Y为商贸企业风险管理能力综合评分；β₀为常数项；β₁-β₇为回归系数；X₁-X₄分别为应急物流设施完善度、应急响应效率、信息协同能力、协同保障水平；Z₁-Z₃分别为企业规模、资产负债率、行业类型；ε为随机误差项。

图 1 理论模型

四、应急物流体系建设对商贸企业风险管理能力影响的实证研究

（一）描述性统计

建模回归前，先对112家样本企业的相关数据进行描述性统计，判断数据集的大致分布情况，明确各变量的取值范围与集中趋势，描述性统计具体结果如表2所示。

由表2可知：商贸企业风险管理能力均值为68.35，标准差为8.72，说明样本企业风险管理能力整体处于中等水平，且企业间存在一定差异；应急物流体系建设各维度中，应急物流设施完善度均值最高（6.28），协同保障水平均值最低（2.63），表明样本企业应急物流设施建设相对完善，但协同保障能力有待提升；控制变量中，企业规模、资产负债率分布较为合理，行业类型覆盖全面，样本代表性较强。

（二）多重共线性分析

回归分析之前需要进行多重共线性分析，以判断各变量间是否存在高度相关关系，避免影响回归结果的准确性，多重共线性分析结果如表3所示。

由表3可知：模型1中，所有变量的VIF值均小于10，平均VIF值为4.54；加入控制变量后的模型2中，各变量VIF值进一步降低，平均VIF值为4.14，均远低于10的临界值。说明各变量间不存在多重共线性，数据满足多元线性回归分析的前提条件，可以进行后续回归分析。

（三）应急物流体系建设对商贸企业风险管理能力的回归分析

基于样本企业全部数据，构建三个回归模型：模型1仅纳入自变量，模型2纳入自变量与控制变量，模型3进行稳健性检验，回归结果如表4所示。

注：***表示p<0.01，**表示p<0.05，括号内为标准误。

由表4可知：三个模型的R²均大于0.66，F值均在1%水平上显著，说明模型拟合效果较好，具有较强的解释力。具体来看，应急物流体系建设的四个维度（应急物流设施完善度、应急响应效率、信息协同能力、协同保障水平）均在1%水平上正向影响商贸企业风险管理能力，即应急物流体系越完善，企业风险管理能力越强；控制变量中，企业规模在5%水平上正向影响风险管理能力，资产负债率在5%水平上负向影响风险管理能力，行业类型对风险管理能力的影响不显著。稳健性检验结果与模型2基本一致，说明回归结果具有较强的稳健性，研究结论可靠。

五、商贸企业应急物流体系优化与风险管理提升建议

（一）完善应急物流设施建设，夯实风险防控硬件基础

商贸企业应加大应急物流设施投入，合理布局仓储站点，配备专用应急运输车辆与设备，建立应急物资储备库，确保应急物资能够快速调配。针对不同类型的突发危机，分类储备相应的应急物资，制定物资轮换机制，避免物资积压与过期。同时，加强应急设施的日常维护与管理，定期开展设施检修，保障应急状态下设施的正常运转，为企业风险管理提供坚实的硬件支撑。

（二）提升应急响应效率，强化风险快速应对能力

建立健全应急物流响应机制，明确各部门的职责分工，制定标准化的应急响应流程，确保突发危机发生时能够快速启动应急方案。优化应急物资采购与配送流程，与优质供应商建立长期合作关系，简化采购审批环节，提高物资采购效率。借助物流调度系统，实时监控物资运输状态，优化运输路线，缩短物资送达时间，提升应急响应的及时性与高效性，快速降低危机对企业经营的冲击。

（三）加强信息协同建设，提升风险识别与评估能力

搭建应急物流信息共享平台，整合企业内部各部门、供应商、物流企业的相关信息，实现应急物资库存、运输状态、危机预警等信息的实时共享。利用大数据、人工智能等技术，对各类风险信息进行分析与预判，提升企业风险识别的准确性与前瞻性。建立风险评估模型，定期对突发危机的影响范围、程度进行评估，为风险应对策略的制定提供数据支撑，提高企业风险管理的科学性。

（四）强化协同保障能力，构建全方位风险防控体系

加强与物流企业、供应商、行业协会等主体的协同合作，建立应急协同机制，明确各方的权利与义务，形成全方位的应急保障网络。在突发危机发生时，能够借助协同单位的资源与能力，快速调配应急物资，缓解企业自身的物流压力。同时，加强企业内部各部门的协同配合，建立跨部门应急工作小组，统筹推进应急物流与风险防控工作，形成上下联动、协同高效的风险防控格局。