摘 要： 在全球产业链重构与市场竞争加剧的背景下，企业单一主体的运营模式已难以应对复杂多变的市场需求。本文基于供应链协同理论，以制造型企业为研究对象，引入信息共享度和流程协同度作为中介变量，构建了供应链协同视角下企业运营效率提升路径的研究模型，旨在探讨供应链协同各维度对企业运营效率的影响机制，为企业优化资源配置、提升整体运营绩效提供理论依据与实践参考。

关键词： 供应链协同；信息共享；运营效率；流程整合；制造企业

中图分类号： F274

在全球经济格局深度调整与产业分工日益细化的背景下，供应链之间的竞争已逐步取代企业间的单体竞争，成为决定企业生存与发展的关键因素。传统的封闭式运营管理模式在应对需求波动、供应中断等风险时暴露出明显短板，企业开始寻求与上下游伙伴建立更为紧密的协同关系。“供应链协同”理念的兴起，极大地改变了企业的资源配置方式与价值创造逻辑，为企业在效率提升方面提供了新的战略方向，也为运营管理研究提供了新的分析视角与应用场景。供应链协同这一模式一经在头部制造企业中推广，便显著改善了其库存周转与交付表现。以供应链协同为视角的企业运营效率提升路径研究具有重要的现实意义，对于推动制造业高质量发展、增强产业链韧性具有关键的战略价值。只有厘清协同机制的内在逻辑，识别出影响运营效率的核心因素，才能有针对性地制定管理优化策略，推动企业实现降本增效，从而在激烈的国际竞争中占据有利地位。

一、相关理论概述

（一）供应链协同

供应链协同是指供应链节点企业（包括供应商、制造商、分销商等）在战略目标一致的基础上，通过共享信息、协调资源、整合流程，实现整体效益大于各环节效益之和的合作模式。该模式强调跨组织的同步决策与联合行动，与传统的交易型关系有本质区别。在本文中，由于供应链协同涉及多主体、多环节的复杂互动，其实现程度直接关系到企业运营效率的改善，因此以供应链协同水平作为核心自变量，研究其对企业运营效率的影响路径。

（二）运营效率

运营效率对企业的盈利能力与市场竞争力有显著影响。Gunasekaran等（2019）认为，高效的运营管理能够通过缩短响应时间和降低浪费来直接提升企业的财务表现。本文将运营效率定义为企业在资源投入既定的条件下，以最低成本和最快速度完成从采购到交付全过程的能力。

刘浩然（2021）认为，不同行业、不同规模的企业在运营效率的评估维度上存在显著差异。企业自身的数字化基础、组织文化及管理水平，都会影响其运营效率的提升幅度。王丽等人（2020）在制造企业数字化转型的研究中发现，企业的IT基础设施投入及员工技能水平对运营效率有明显正向影响。此外，外部市场环境与政策导向也在无形中调节着协同行为对效率提升的作用效果，进而影响企业的最终产出。

（三）供应链协同下的运营效率提升机制

供应链协同理论的发展，吸引了众多学者从不同角度进行探讨。陈思远等（2020）指出，供应链协同的实现需要依赖信息技术的支撑、契约机制的保障以及信任关系的建立三个要素的共同作用。李敏等（2021）认为，企业对长期合作的重视程度、内部跨部门沟通的顺畅程度、以及愿意投入资源进行系统对接的意愿，对供应链协同的实际效果起决定性影响。赵文博（2022）提出，当企业感受到来自合作伙伴的积极反馈时，会增强其继续深化协同的信心；而遭遇信息延迟或订单错误等情况，则会降低后续合作的意愿。

在制造企业中，供应链协同实践于2018年前后开始在汽车、电子等行业大规模推广。2020年疫情之后，协同水平较高的企业展现出更强的供应链韧性。当下，虽然各行业的协同模式各有特色，但核心逻辑保持一致，即实现需求预测、生产计划与库存信息的跨组织透明化。当企业发现某一环节出现异常时，可迅速调整后续安排；若遇到重大市场波动，还可联合上下游共同制定应对方案。但值得注意的是，信息一旦被错误解读或过度共享，也可能带来商业泄露风险。

二、理论分析及研究假设

（一）信息共享

信息共享通常是指合作伙伴之间主动交换与经营相关的关键数据。一般来说，当需求预测、库存水平等核心信息在上下游之间及时传递时，企业能够更准确地安排生产，减少牛鞭效应。在供应链协同实践中，信息的透明化使得企业可以大幅降低安全库存水平，这种直接降低持有成本的方式显著提升了运营效率。综上，本文认为信息共享对流程协同度起着积极的正向作用，企业也更愿意推进深度合作。因此，我们假设：

H1a： 信息共享正向影响流程协同度
H1b： 信息共享正向影响运营效率

（二）技术适配

技术适配是指合作企业之间信息系统的兼容性与数据接口的标准化程度。企业在实施供应链协同时所采用的系统架构、数据格式等不确定因素，会影响信息传递的准确性与实时性。在协同实践中，技术适配所带来的数据自动流转使得企业能够省去大量人工核对环节，尽管系统对接初期存在投入成本，但长期收益明显。综上所述，本文认为技术适配对流程协同度起积极影响，企业也更愿意实施协同策略。因此，我们假设：

H2a： 技术适配正向影响流程协同度
H2b： 技术适配正向影响运营效率

（三）物流衔接

物流衔接是指货物在不同企业之间流转时的交接效率与运输协调能力。在供应链运作中，企业需要综合考虑运输路线、装卸时间、仓储节点等多项因素，以此对整体物流网络进行优化设计。在供应链协同模式下，通过共享运输计划与仓储信息，企业不仅可以实现准时制配送，也为减少在途库存提供了便利。这些改进在无形之中提升了企业对象征性服务水平（如交付可靠性）的感知，同时也降低了实际运营成本。综上所述，本文认为物流衔接对流程协同度有积极影响，对企业参与深度协同也有积极影响。因此，我们假设：

H3a： 物流衔接正向影响流程协同度
H3b： 物流衔接正向影响运营效率

（四）供需匹配

供需匹配是指企业的供应计划与下游客户需求之间的契合程度，以及与自身产能安排的协调性。通常而言，企业会先收集市场预测再进行生产排程。然而在供应链协同实践中，实时需求数据被同步共享，企业可以在第一时间获知终端变化并调整生产。企业对自己能够快速响应市场变化的能力充满期待，这种正向反馈贯穿整个协同流程。综上所述，供需匹配对流程协同度有积极影响，促使企业提升运营效率。因此，我们假设：

H4a： 供需匹配正向影响流程协同度
H4b： 供需匹配正向影响运营效率

（五）信任承诺

信任承诺是指企业在合作关系中表现出的互信水平与长期合作意愿。当某一合作行为符合企业的价值导向时，会引起管理层的积极关注，激发其投入更多资源。供应链协同模式因其深度绑定特性，吸引了众多重视长期发展的企业积极参与。因不同企业的贡献程度具有差异性，结果有的令人满意，也有可能出现短期失衡。当合作超出预期，解决了长期存在的供应瓶颈，企业会觉得自己作出了正确决策，从而获得极大的战略满足感和成就感。基于以上观点，我们认为信任承诺对流程协同度和象征性效益（指关系资本、声誉提升等）有积极影响，促使企业积极参与供应链协同。因此，我们假设：

H5a： 信任承诺正向影响流程协同度
H5b： 信任承诺正向影响关系资本
H5c： 信任承诺正向影响运营效率

（六）流程协同度

流程协同度是在协同活动中直接体现为作业流程的无缝对接与同步运作，可以通过交付准时率、信息传递频率等量化指标来衡量。因供应链协同的特殊性，具有长期合作倾向的企业是此类模式的主力军，对于他们而言，高效协同带来的响应速度提升是直观的功能性收益，也因此更愿意推进深度协同。流程协同度将协同所需因素与效率提升很好地连接起来。因此，我们假设：

H6a： 流程协同度正向影响运营效率
H6b： 流程协同度在信息共享和运营效率之间起中介作用
H6c： 流程协同度在技术适配和运营效率之间起中介作用
H6d： 流程协同度在信任承诺和运营效率之间起中介作用

（七）关系资本

关系资本与流程协同度不同，很难根据直接的货币收益来进行计算从而得出价值评估。企业对供应链协同的参与行为，是一种基于信任的心理承诺与长期互动意愿，是企业战略层面与合作方之间的深层次绑定关系。物流衔接、供需匹配、信任承诺会让企业的协同体验感大幅提升，这无形中给他们带来了关系资本的积累（如获取优先供货权、共同研发机会等），他们也因此更加愿意深化合作。因此，我们假设：

H7a： 关系资本正向影响运营效率
H7b： 关系资本在物流衔接和运营效率之间起中介作用
H7c： 关系资本在供需匹配和运营效率之间起中介作用
H7d： 关系资本在信任承诺和运营效率之间起中介作用

基于以上理论分析和假设，构建的供应链协同视角下企业运营效率提升路径研究模型，如图1所示。

（此处为模型图示意位置）

三、研究设计

（一）问卷设计

本研究采用五级Likert量表设计测量题项，被调查者根据企业实际运作情况判断自身同意程度。问卷共包含两个部分。第一部分在国内外成熟量表的基础上，结合本文供应链协同模型中信息共享、技术适配、物流衔接、供需匹配、信任承诺、流程协同度、关系资本、运营效率八个变量的28个测量题项。第二部分是调查对象及所在企业的基本信息，包括性别、年龄、所在部门、职位、企业规模、行业类型等六个控制变量。

（二）数据收集

为确保数据准确性和广泛性，我们采用线上与线下相结合的方式，设计电子版问卷，并在专业供应链论坛、行业微信群、企业邮箱等渠道发布问卷链接，同时走访了长三角地区部分制造企业。最后回收问卷412份。将其中存在缺失数据、规律性作答以及填写时间过短的无效问卷共47份剔除后，最终得到有效问卷365份，问卷有效率为88.59%。

（三）描述性统计分析

通过对收集到的365份有效问卷进行统计分析，得到调查样本数据的具体分布情况。

（此处应有样本分布表，内容略）

从样本特征看，男性占比52.6%，女性47.4%；年龄以31-45岁为主，占比48.2%；职业分布中，供应链/运营管理部门人员占比最高，达39.7%；学历以本科为主，占比65.8%；企业性质方面，民营企业占比51.2%；企业规模方面，500人以上企业占43.8%。

四、模型结果分析

（一）信度与效度分析

1. 信度分析

各量表的Cronbach‘s α系数均大于0.7，整体量表信度为0.915，说明问卷具有较高的可靠性，适合进行进一步的假设检验。

2. 效度分析

运用AMOS 24.0进行验证性因子分析。结果显示：CMIN/DF为2.103，NFI为0.908，IFI为0.921，TLI为0.917，CFI为0.920，GFI为0.912，RMSEA为0.059。各项拟合指标均在可接受范围，模型拟合度良好。

（二）相关性分析与回归分析

1. 相关性分析

Pearson相关分析显示，在P<0.01水平上，各变量之间的相关系数绝对值均小于1且均为正值，表明各变量之间均存在显著的正相关关系，其中信息共享与流程协同度的相关系数为0.612，信任承诺与关系资本的相关系数为0.598，流程协同度与运营效率的相关系数为0.634。

2. 回归分析

信息共享、技术适配、信任承诺对流程协同度的影响：信息共享的回归系数为0.572（p<0.001），假设H1a成立；技术适配的回归系数为0.463（p<0.001），假设H2a成立；信任承诺的回归系数为0.608（p<0.001），假设H5a成立。

物流衔接、供需匹配、信任承诺对关系资本的影响：物流衔接的回归系数为0.287（p<0.001），假设H3a成立；供需匹配的回归系数为0.521（p<0.001），假设H4a成立；信任承诺的回归系数为0.591（p<0.001），假设H5b成立。

各因素对运营效率的影响：信息共享（β=0.673，p<0.001，H1b成立）、技术适配（β=0.559，p<0.001，H2b成立）、物流衔接（β=0.382，p<0.001，H3b成立）、供需匹配（β=0.517，p<0.001，H4b成立）、信任承诺（β=0.648，p<0.001，H5c成立）、流程协同度（β=0.546，p<0.001，H6a成立）、关系资本（β=0.602，p<0.001，H7a成立）均正向显著影响运营效率。

（三）中介效应检验

1. 流程协同度的中介效应检验

流程协同度在信息共享与运营效率之间起部分中介作用。加入中介变量后，信息共享对运营效率的直接效应从0.673降为0.521，中介效应值为0.152，效应占比22.58%，假设H6b成立。

流程协同度在技术适配与运营效率之间起部分中介作用，效应值为0.138，效应占比24.82%，假设H6c成立。

流程协同度在信任承诺与运营效率之间起部分中介作用，效应值为0.179，效应占比27.62%，假设H6d成立。

2. 关系资本的中介效应检验

关系资本在物流衔接与运营效率之间起部分中介作用。加入中介变量后，物流衔接对运营效率的直接效应从0.382降为0.213，中介效应值为0.169，效应占比44.24%，假设H7b成立。

关系资本在供需匹配与运营效率之间起部分中介作用，效应值为0.235，效应占比45.45%，假设H7c成立。

关系资本在信任承诺与运营效率之间起部分中介作用，效应值为0.281，效应占比43.36%，假设H7d成立。

五、结论及展望

（一）结论

本文基于供应链协同理论，研究了企业运营效率的提升路径，构建了理论模型并提出相关假设，通过实证分析得出以下结论：

第一，信息共享、技术适配、信任承诺对流程协同度具有显著的正向影响。这说明当信息传递顺畅、系统兼容性高且伙伴间互信程度较强时，有利于促进企业间的流程整合。当企业本身具有长期合作导向时，流程协同更易实现。

第二，物流衔接、供需匹配、信任承诺对关系资本具有显著的正向影响。这说明物流交接高效、供需计划契合度高的情况下，有利于企业积累非货币化的合作收益。当企业表现出较高的合作诚意时，关系资本更容易形成。

第三，所有前置因素均对运营效率具有显著正向影响。其中，信息共享与信任承诺的作用强度最大，说明透明度与互信是提升效率的关键杠杆。

第四，流程协同度与关系资本的中介效应显著。流程协同度在信息共享、技术适配、信任承诺与运营效率之间均起部分中介作用；关系资本在物流衔接、供需匹配、信任承诺与运营效率之间均起部分中介作用。当企业既享受到流程上的直接便利，也获得关系层面的长期收益时，运营效率的提升最为明显。

（二）展望

本文基于供应链协同视角对制造企业运营效率提升路径进行了理论构建与实证检验，在一定程度上丰富了运营管理与供应链整合的相关研究。但由于时间、资源和能力的限制，研究仍有以下局限：

第一，本文主要从制造企业内部管理者的感知层面收集数据，未来可以增加合作方（如供应商、分销商）的配对样本数据，从双边甚至多边视角验证模型，获取更全面的影响因子。

第二，受限于研究者的行业接触面，样本主要集中在电子制造与汽车零部件领域（占比约62%），尽管这类行业供应链协同水平较高，但其他行业（如快消品、医药）可能呈现不同的特征。未来应进一步扩展样本行业范围，提升模型的普适性。

第三，运营效率的提升效应在不同供应链结构与地域文化背景下可能存在差异。后续可开展跨国或跨区域的比较研究，结合跨文化管理与制度理论，进一步检验研究结论的外部有效性。