摘要：文章以供应链协同理论为依据，提出“供应链数据协同价值链”的构想，重新构建了商贸企业供应链协同效率的形成机制，进而建立起供应链数据共享水平为自变量，供应链协同效率为因变量的因果关系，并引入“供应链数据治理能力”作为调节变量。最后，论证了数据共享是商贸企业供应链协同效率提升的核心构成因素，以及“供应链数据治理能力”对数据共享影响供应链协同效率的正反向调节作用的基础上，通过问卷调查法与实地访谈法获取一线经营数据，进一步分析了采购端、物流端、销售端三大环节数据共享缺失对商贸企业供应链协同效率的核心制约因素，从而找出了商贸企业供应链数据流通梗阻问题，并针对性提出破除数据孤岛、完善数据协同机制、优化数据治理体系及提升全链条协同效率的相应对策。

关键词：数据共享；供应链协同效率；数据孤岛；数据治理；商贸企业

中图分类号：F274；F717  文献标识码：A  文章编号：

一、引言

供应链协同是商贸企业整合上下游供应商、物流服务商、分销商、终端零售商全链条资源，实现需求预测、库存管控、物流调度、订单履约一体化运作的核心路径，高效的供应链协同能够有效降低商贸企业流通成本、减少库存积压、缩短订单响应周期，构建全链条一体化竞争优势［1］。克里斯托弗（Christopher）也指出，数字经济背景下，供应链竞争已经从单一企业竞争转向整条供应链生态的竞争，而链上各主体实时、完整、精准的数据交互，是供应链协同运转的核心前提［2］。

对于轻资产、高周转、多节点联动的商贸流通行业而言，行业内企业经营模式同质化程度极高，商品品类、定价体系、线下渠道布局差异较小，依托数据协同实现供应链精细化管控，成为商贸企业突破同质化竞争、提升整体运营效益的核心突破口。当前国内商贸行业已经全面进入数字化转型阶段，头部商贸企业均搭建了专属ERP、WMS仓储管理系统、TMS物流管理系统，但链上主体系统相互独立、数据壁垒突出的问题始终未能解决，数据割裂直接打乱供应链供需匹配节奏，大幅拖累整体协同效率。正如刘刚、吴浩（2023）指出，供应链全链路数据互通是破解商贸行业供需错配、库存冗余、物流低效三大痛点的底层基础，数据流通不畅会直接导致供应链协同机制完全失效［3］。

然而，现阶段国内针对商贸企业供应链协同的研究多聚焦于数字化系统搭建、物流模式优化、供应链金融赋能等单一维度，专门围绕数据共享梗阻制约供应链协同效率的内在作用机理、多环节差异化制约路径的针对性研究较为匮乏，无法精准指导中小商贸企业破解数据孤岛难题，一定程度上阻碍了商贸流通行业数字化转型升级进程。

目前，学界围绕供应链协同效率影响因素、数字化赋能供应链升级已经形成丰富的研究成果，但现有研究大多笼统分析数字化技术对供应链效率的整体赋能作用，极少拆解数据共享不足这一核心痛点的分层制约机制，同时忽略了企业内部数据治理能力在数据共享与协同效率之间的调节作用。而供应链协同理论、价值链理论、信息不对称理论为本研究剖析数据流通与供应链协同的内在关联奠定了扎实的理论基础。

基于此，本研究以供应链协同理论与信息不对称理论为基础，拟构建数据共享水平对商贸企业供应链协同效率的影响机制模型，厘清数据共享不足在采购、库存、物流、销售全链条的具体制约路径，结合实地调研数据验证调节变量的作用效果，最终提出适配大中小不同规模商贸企业的数据共享优化方案，助力商贸行业实现供应链全链路高效协同。

二、理论背景与文献回顾

（一）供应链价值链与供应链协同理论

1. 传统供应链价值链发展脉络

迈克尔·波特（1985）提出的传统价值链理论，将企业经营活动划分为基础活动与辅助活动两大板块，聚焦企业内部价值创造流程，并未考虑产业链上下游主体之间的价值联动关系，适配传统线下封闭式经营的商贸企业运营模式。随着产业链分工不断细化，供应链管理理念逐步普及，海因斯（1993）拓展了价值链边界，将上游原材料供应商、下游终端零售商以及终端消费者全部纳入价值链体系，提出供应链价值链核心目标是满足终端客户真实需求，产业链所有主体需要围绕统一需求开展协同运作。

进入数字经济时代，杰佛里·雷鲍特和约翰·斯维奥克拉（1995）提出虚拟价值链理论，指出信息数据本身可以独立完成价值增值，供应链数据采集、传输、分析、应用全流程能够不依托实物商品实现价值创造；亚德里安.J.斯莱沃斯基（1998）进一步提出价值网理论，打破线性供应链的局限，认为供应链是多主体互联互通的网状生态，信息实时交互是维系网状生态稳定运行的核心纽带。

国内学者迟晓英等（2020）结合国内商贸流通行业发展现状补充指出，商贸企业供应链价值网的核心痛点并非硬件系统缺失，而是链上数据无法互联互通，各主体独立采集数据、重复分析数据，造成大量数据资源浪费，同时加剧上下游信息不对称问题［4］。

2. 供应链协同核心内涵与分类

供应链协同分为战略协同、流程协同与数据协同三个层级，其中数据协同是流程协同与战略协同的底层支撑。庄伟（2022）研究表明，商贸企业供应链协同效率主要体现在订单响应速度、库存周转效率、物流履约准时率、供需匹配准确率四个核心指标，而上述四项指标全部依赖实时共享的供应链交易数据、库存数据、物流数据、需求预测数据［5］。

综合梳理现有价值链与供应链协同相关研究，可总结三点核心结论：第一，现代供应链价值链已经从企业内部延伸至全产业链，多主体数据互联互通是价值网高效运转的基础；第二，现有价值链研究重点聚焦实物商品流转价值，普遍忽视数据要素作为新型生产资料的独立价值，缺乏针对数据价值链的专项研究；第三，学界普遍认可信息不对称制约供应链协同效率，但未细分数据共享不足的不同类型，也未考量企业内部数据治理能力对数据流通效果的调节作用，理论模型存在一定完善空间。

（二）供应链协同效率的影响因素研究

国外学者Stank（2001）最早通过实证研究证实，供应链信息共享程度每提升10%，整条供应链库存成本可降低6.3%，订单响应周期可缩短8.1%，明确了数据共享对协同效率的正向赋能作用。Wu（2019）进一步细分数据共享维度，将其分为需求数据共享、库存数据共享、物流数据共享三类，发现不同环节数据缺失对协同效率的制约程度存在明显差异。

国内学者围绕供应链协同效率也开展了大量本土化研究：王健等（2021）从企业内部、上下游合作、外部环境三个维度梳理供应链协同效率影响因素，指出信息壁垒是国内商贸企业供应链协同低效的首要诱因；李雪（2022）基于中小商贸企业调研数据发现，超过72%的中小商贸企业未与上下游合作伙伴建立常态化数据共享机制，信息滞后直接引发牛鞭效应，放大供应链供需失衡风险［6］。

现有研究虽然证实了数据共享与供应链协同效率的相关性，但仍存在两处短板：一是大多聚焦宏观层面信息共享的整体影响，未结合商贸企业采购、仓储、物流、销售四大核心业务场景开展微观路径分析；二是忽略了企业数据治理水平的差异化影响，同等数据共享程度下，数据治理能力不同的企业，供应链效率提升效果存在显著差距，该调节变量尚未被纳入相关研究模型。

（三）供应链数据共享与数据孤岛问题研究

结合现有研究可以发现，供应链协同效率除了受到硬件设备、管理模式、合作关系等传统因素影响外，数据要素流通效率已经成为新时代核心影响变量。当前国内商贸行业普遍存在三类数据共享梗阻，也就是行业内典型的数据孤岛问题：第一，主观层面不愿共享，商贸企业出于保护商业机密、维护自身议价权的目的，刻意隐瞒真实库存、终端销售、采购报价等核心经营数据；第二，客观层面不敢共享，现有数据安全法律法规细则不完善，供应链数据泄露追责机制不健全，企业担心数据共享引发经营风险；第三，技术层面不能共享，上下游企业信息化系统厂商不同、数据格式不统一、接口不兼容，系统之间无法实现自动对接，需要人工二次录入数据，大幅增加数据误差与时间成本［7］。

基于上述研究缺口，本文结合虚拟价值链理论，构建平行于实物供应链价值链的供应链数据协同价值链，该价值链贯穿采购下单、仓储管控、干线物流、终端分销、售后复盘全业务流程，实现需求数据、库存数据、物流数据、交易数据的全链路流转。数据协同价值链能够消除上下游信息不对称，弱化供应链牛鞭效应，从数据层面为供应链流程协同与战略协同提供支撑。区别于通用产业数据价值链，商贸企业数据协同价值链更强调数据的实时性、精准性与双向交互性，贴合商贸行业高周转、快响应的经营特征。

（四）综合评述

综合前文理论与文献梳理，可得出三点核心研究结论：

1. 数据要素是现代商贸供应链价值网运转的核心生产资料，数据共享水平直接决定供应链供需匹配精度与整体协同效率，数据共享不足是制约商贸企业供应链降本增效的核心内因。

2. 数据共享带来的效率提升并非单向固定作用，企业自身数据治理能力会产生双向调节效果：完善的数据治理体系可以标准化数据格式、规范数据传输流程、保障数据安全，放大数据共享的效率增益；而缺失数据治理机制，会导致共享数据杂乱、无效数据冗余，反而增加供应链数据处理成本，弱化数据共享的正向作用。

3. 商贸企业供应链分为采购、库存、物流、销售四大核心环节，不同环节数据共享缺失产生的制约效果、作用路径存在明显差异，需要分环节针对性剖析痛点，才能制定贴合实际运营场景的优化对策。

三、研究假设与研究模型

（一）研究变量界定

结合前文理论分析，本研究明确三大核心研究变量：

1. 自变量：供应链数据共享水平。细分需求预测数据共享、实时库存数据共享、物流轨迹数据共享、订单交易数据共享四个测量维度，全面衡量商贸企业上下游数据互通程度。

2. 因变量：供应链协同效率。以订单响应时长、库存周转天数、物流履约差错率、供需匹配偏差率四项客观运营指标，结合企业管理人员主观协同满意度综合衡量。

3. 调节变量：供应链数据治理能力。包含数据标准化管理、数据安全风控、数据权限划分、数据运维管理四个维度，衡量企业对共享数据的管控与应用能力。

（二）研究假设提出

基于信息不对称理论与供应链协同理论，结合商贸企业行业特征，提出如下研究假设：

假设H1：商贸企业供应链数据共享水平与供应链协同效率呈显著正相关关系，数据共享不足会显著抑制供应链协同效率提升。

假设H2：供应链数据治理能力在数据共享水平与供应链协同效率之间发挥正向调节作用。

（1）当企业数据治理能力较强时，能够规范上下游数据格式、过滤无效脏数据、保障数据传输安全，进一步强化数据共享对协同效率的提升作用；

（2）当企业数据治理能力较弱时，共享数据质量参差不齐、数据安全风险较高，会弱化甚至抵消数据共享带来的效率增益，加剧数据共享不足带来的负面制约效果。

（三）研究模型构建

根据上述研究假设，构建本次研究理论模型：自变量供应链数据共享水平直接作用于因变量供应链协同效率，调节变量供应链数据治理能力嵌入二者作用路径之中，发挥双向调节效应。数据共享不足会从全业务链路加剧信息不对称，放大牛鞭效应，拖累库存、物流、订单全流程运转效率；而良好的数据治理体系可以打通系统接口、统一数据标准，缓解数据共享梗阻，弱化负面制约作用。

四、数据共享不足对商贸企业供应链协同效率的制约实证分析

（一）研究方法与调研样本设计

1. 研究方法选择

本次研究结合商贸企业运营数据的客观性与管理痛点的主观性，采用两种调研方法开展实证分析：

（1）问卷调查法：面向国内华东、华南、华北三大商贸流通产业集群的批发零售类商贸企业发放问卷，调研对象涵盖供应链管理人员、仓储运营负责人、物流对接专员、采购主管，量化分析数据共享不足对各环节协同效率的影响程度。

（2）实地访谈法：选取15家不同规模商贸企业（大型3家、中型6家、小型6家）开展一对一访谈，深挖企业数据孤岛形成的主观、客观、技术层面深层原因，补充问卷数据无法体现的管理层面痛点。

2. 调研样本基本情况

本次调研共计发放问卷320份，回收有效问卷297份，有效回收率92.8%；访谈共计开展30场次，覆盖上下游供应商、物流企业、终端零售商全链条主体。调研企业经营品类涵盖日用百货、生鲜食品、家居家电三大主流商贸品类，贴合国内商贸行业主流经营场景。

3. 调研观测维度设置

调研内容围绕四大核心模块展开：企业现有供应链数据共享现状、数据共享不足引发的供应链问题、企业现有数据治理体系建设情况、提升供应链协同效率的数字化需求。

（二）调研结果与数据分析

结合问卷统计结果与访谈记录，本次调研核心数据及结论如下：

1. 商贸企业供应链整体数据共享现状极差，全域数据孤岛问题突出。调研显示，仅12.4%的商贸企业实现上下游全链路数据实时共享；47.1%的企业仅实现部分订单数据单向传输，无法获取上游供货库存与下游终端真实销售数据；40.5%的中小商贸企业依旧依靠电话、微信、纸质单据传递供应链信息，无系统化数据共享渠道。

2. 数据共享不足对供应链各环节制约程度存在明显差异，库存与需求预测环节受影响最严重。调研数据显示，83.2%的受访者认为需求预测数据缺失引发供需错配问题最为突出，直接导致畅销品缺货、滞销品积压；76.4%的受访者指出库存数据不透明造成全链条重复备货，行业平均库存周转天数增加12.6天；68.7%的受访者认为物流数据割裂导致运输调度混乱，物流履约差错率上升7.9%。

3. 数据孤岛形成三大核心原因占比清晰：出于商业机密保护不愿共享占比61.3%；系统接口不统一、数据格式不一致无法共享占比27.6%；担心数据泄露风险不敢共享占比11.1%。可见主观利益壁垒是当前商贸企业数据共享不足的首要原因。

4. 数据治理能力的调节作用得到验证：具备完善数据治理体系的企业，即便仅开展基础数据共享，供应链协同效率平均提升18.5%；无专属数据治理机制的企业，即便搭建数据共享平台，无效数据、错误数据占比超过30%，协同效率提升幅度仅3.2%，调节作用显著。

5. 规模异质性明显：大型商贸企业主要痛点为多子公司系统不互通、内部数据孤岛；中小商贸企业痛点集中于数字化资金不足、无专业数据管理人才、外部合作方不愿开放数据端口。

五、研究结论

通过实证调研数据统计与变量相关性分析，结合前文理论模型，得出四项核心研究结论：

（一）数据共享不足从全链路全方位制约商贸企业供应链协同效率，二者呈现显著负相关关系

供应链上下游数据割裂会直接加剧信息不对称问题，放大供应链牛鞭效应，从需求预测、库存管控、物流调度、订单履约四个环节拖累协同运转效率。其中终端销售数据与上游采购数据双向缺失，是引发商贸企业库存积压与缺货危机并存的核心根源。

（二）供应链数据治理能力具备显著正向调节效应，是激活数据共享价值的关键前提

单纯搭建数据共享平台无法实现供应链效率升级，只有配套完善的数据标准化、安全管控、权限划分治理体系，才能剔除无效数据、保障数据安全、统一数据交互标准，真正释放数据共享对供应链协同的赋能价值；缺乏数据治理能力，数据共享反而会增加企业数据甄别成本，无法缓解供应链协同痛点。

（三）商贸企业数据共享梗阻分为主观、客观、技术三层壁垒，主观利益壁垒是首要破解难点

相较于系统不兼容、数据标准不统一等技术层面问题，企业出于自身议价优势刻意隐瞒核心经营数据的主观行为，是长期无法打通供应链数据链路的核心阻碍。行业缺乏统一的数据共享利益分配机制，链上企业无法从数据共享中获得对等收益，进而缺乏数据互通的内生动力。

（四）不同规模商贸企业数据共享痛点差异化明显，不可采用一刀切的数字化升级方案

大型商贸企业重点需要打通内部多系统数据壁垒，实现集团内部供应链数据一体化；中小商贸企业受资金、人才限制，无需自建高端数据平台，可依托行业公共供应链数据平台，低成本实现基础数据互通，适配自身经营规模与发展需求。

六、对策与展望

（一）完善数据治理体系，夯实供应链数据共享底层基础

企业需要搭建适配自身供应链规模的数据治理机制，统一上下游数据传输格式、明确数据访问权限、建立数据质量核查机制。大型商贸企业设立专职数据管理部门，负责供应链数据清洗、对接、复盘全流程工作；中小商贸企业依托第三方数字化服务商，轻量化完成数据标准化改造。同时完善内部数据安全管控制度，划定经营核心涉密数据与可共享非涉密数据边界，打消企业数据泄露顾虑，解决“不敢共享”的痛点。

（二）构建利益共享机制，破除企业主观数据壁垒

针对企业不愿共享数据的核心痛点，牵头搭建供应链协同利益共同体，按照数据贡献度划分供应链降本收益。上游供应商共享产能与库存数据、下游分销商共享终端销售数据，双方均可获得库存成本降低、缺货损失减少对应的收益分红，实现数据共享与收益匹配。改变以往单一企业独享数据议价优势的模式，让链上所有主体均能从数据互通中获利，激活数据共享内生动力。

（三）分级搭建数据共享平台，适配不同规模商贸企业发展需求

（1）大型商贸集团：自主研发一体化供应链数据协同平台，打通内部ERP、WMS、TMS全系统接口，实现集团采购、仓储、物流、销售数据全域互通，同时对核心战略合作方开放定向数据端口；

（2）中小商贸企业：接入区域公共商贸供应链数据服务平台，依托公共平台完成系统对接、数据格式统一，无需高额数字化投入，低成本实现基础供应链数据交互；

（3）行业层面：由行业协会牵头制定商贸供应链数据交互统一标准，统一行业数据接口与字段规范，从行业层面解决不同企业系统不兼容、不能共享的技术痛点。

（四）分步推进全链路数据协同，循序渐进提升供应链协同效率

遵循从易到难的原则分步开放数据：第一步优先开放物流轨迹、订单履约等低敏感非核心数据，快速实现基础流程协同；第二步逐步开放库存动态数据，优化全链条库存管控；第三步在完善数据安全机制后，适度开放需求预测、终端销售等核心经营数据，实现全链路一体化协同。避免一步到位全面开放数据带来的经营风险，稳步破除供应链数据孤岛。

（五）研究不足与未来展望

本次研究主要聚焦国内实体批发零售商贸企业，未纳入跨境商贸、线上直播电商等新兴商贸业态，研究样本存在一定局限性；同时仅从企业层面分析数据共享制约问题，未考量政府公共数据开放对供应链数据协同的外部影响。未来研究可进一步拓展研究场景，纳入跨境供应链海关数据、物流公共数据，分析政企数据联动对商贸供应链协同效率的赋能作用，同时结合区块链隐私计算技术，探究数据可用不可见模式下供应链安全数据共享的实现路径，进一步丰富数字经济时代供应链数据协同相关研究体系。