智慧物流背景下枢纽城市物流综合服务能力影响因素研究

发布时间：2021-08-28 03:24

　　物流业作为支撑国家经济社会发展的基础性、战略性、先导性产业,其综合服务能力的提升有利于提高城市、区域、国家物流业质量和效率水平。当前我国物流业增速逐渐放缓,新技术、新方法和新管理模式在改变物流运作方式,智慧物流已经成为现代物流发展趋势,利用现代信息技术手段提升物流业智能化水平、规模化水平势在必行。物流枢纽作为物流网络体系核心设施,是提升物流业辐射范围、集聚能力和服务水平的关键,枢纽城市通过城市内物流枢纽协同运作提升枢纽城市物流综合服务能力。主要从枢纽城市主体特征、环境特征两个层面展开对枢纽城市物流综合服务能力影响因素的研究。首先,整理智慧物流、物流枢纽城市、城市物流综合服务能力理论,梳理国内外研究背景,从枢纽城市主体特征和环境特征两个层面构建枢纽城市物流综合服务能力影响因素模型。枢纽城市主体特征主要包括枢纽城市人力资源、枢纽城市配送能力和枢纽城市交通能力;枢纽城市环境特征主要包括物流政策和区域发展水平。其次,在模型构建的8个研究变量基础上,提出12条研究假设,结合已有成熟量表和理论模型设计出智慧物流背景下枢纽城市物流综合服务能力影响因素调查问卷。问卷分为三个部分,第一部分为枢纽城市主体... 

【文章来源】：安徽大学安徽省 211工程院校

【文章页数】：86 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

枢纽城市主体特征CFA假设模型图

安徽大学硕士学位论文35图4.2枢纽城市环境特征CFA假设模型图表4.14枢纽城市环境特征CFA参数估计值注：***表示P<0.001根据表格4.14，枢纽城市环境特征两个潜在变量各项测量指标均达到适配临界值标准。表4.15枢纽城市环境特征模型拟合度指标NCGFINFIIFITLICFIRMSEA1.4970.9770.9780.9930.9890.9930.040潜在变量测量指标估计参数组合信度CR平均方差提取量AVE标准化回归系数P物流政策PS10.8010.87000.6261PS20.806***PS30.799***PS40.758***区域发展水平DL10.8060.87610.6389DL20.806***DL30.821***DL40.763***

第四章智慧物流背景下枢纽城市物流综合服务能力实证分析36根据表格4.15，枢纽城市环境特征各潜在变量模型拟合度指标均达到适配临界值标准，证明模型与样本数据拟合度相对较好。（3）影响路径对影响路径进行验证性因子分析，假设模型如图4.3，分析结果见表4.16。图4.3影响路径CFA假设模型图表4.16影响路径CFA参数估计值注：***表示P<0.001根据表格4.16，影响路径三个潜在变量各项测量指标均达到适配临界值标准。潜在变量测量指标估计参数组合信度CR平均方差提标准化回归系数P取量AVE枢纽城市智能化水平IL10.7320.695***0.78120.5440IL2IL30.783***枢纽城市专业化组织规模水平OS10.7860.90610.7075OS20.858***OS30.900***OS40.816***枢纽城市物流综合服务能力SC10.8270.862***0.86680.6847SC2SC30.792***


本文编号：3367690