制造企业供应链协调与绩效关系：环境不确定性视角下的实证研究，本文主要内容关键词为：不确定性论文,供应链论文,制造企业论文,绩效论文,视角论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
随着经济全球化和市场环境的不断发展，当前制造企业的市场竞争已经不再是企业与企业之间的竞争，而是供应链之间的竞争[1]。制造企业需要通过供应链协调来获取竞争优势，而市场环境是动态的和不确定的，企业需要在不同的市场环境状态下选择合适的供应链协调过程与方法[2]，因此，从环境不确定性的视角来研究供应链协调与绩效之间的关系就显得尤为必要。
供应链协调是供应链管理研究的重要领域之一[3]，已有文献对于供应链协调与绩效之间的关系进行了研究，但是结论并不一致[4]。例如，Kim[5]认为供应链协调可以提升制造企业的成本绩效。王永平等[6]引用其他学者们的研究认为供应链协调可以有效改善制造企业在财务、产品质量、交货期、客户满意等方面的表现，提升企业的绩效。但Shawnee[7]通过实证研究认为供应链协调与企业财务绩效无直接的关系。王能民等[8]通过文献分析也认为，供应链协调与绩效之间关系的实证研究没有一致性的结论，主要的原因是供应链协调的界定以及研究方法、数据获取方法等的不同，与其持类似观点的Wong等[4]则认为还有一个重要的原因就是供应链协调与绩效之间关系的背景因素不同，其中环境不确定性就被认为是一个可能影响它们之间关系的背景要素[9]。
环境不确定性被认为是在运作管理理论与实证研究中的一个重要因素[2]。尽管近年来一些文献对于环境不确定性、供应链协调与绩效之间的关系进行了研究，但是，这些研究存在一定的问题。第一，由于在研究中采用了不同方法对供应链协调、绩效和环境不确定性进行界定，因此无法对于三者之间关系进行比较并得出科学的和一致性的结论[10]；第二，这些研究在三者之间关系上的结论并不一致。例如，Brian[11]提出在高环境不确定性下供应链集成与交付、成本、柔性和服务绩效之间的关系将变得显著或者更加强烈；Koufteros等[12]则发现在低环境不确定性情况下供应链协调和产品开发绩效之间的关系是正向的，高环境不确定性下则不显著。因此，环境不确定性、供应链协调与绩效之间的关系还需要进一步的研究。
因此本文在文献分析的基础上从环境不确定性视角构建了环境不确定性、供应链协调与绩效之间关系的理论模型并进行实证检验。与前面研究的不同之处在于：第一，对于供应链协调、绩效以及环境不确定性都采用了多维的测量方法，这种测量方法更全面而且被大多数学者所接受，因此能够得出可以与以前研究相比较的结论；第二，详细地分析了供应链协调对于不同绩效的影响以及不同环境不确定性维度下的调节作用，更加细化了供应链协调与绩效之间关系在不同的环境不确定性维度下的差异。这不仅从一个侧面解释了供应链协调与绩效之间关系研究结论不一致的原因，而且细化了环境不确定性对于供应链协调与绩效之间关系的不同影响。
文献综述与理论模型构建
1、供应链协调的界定
供应链协调是供应链管理所面临的核心问题[3]，著名的牛鞭效应就是由于供应链协调所引起的经典问题。学者们分别根据不同的研究目的对于供应链协调进行了界定。Arshinder等[13]在对于供应链协调的文献进行分析的基础上认为，供应链协调的界定在研究对象和构成要素方面存在着差异。
从供应链协调的研究对象来看，Narus等[14]、Lambert等[15]、Arshinder等[13]关注于整个供应链成员企业之间的协调；Stank等[16]、Stock等[17]和Huiskonen等[18]则关注于供应链内核心企业与其他企业之间的协调；Zhao等[19]和Hill等[20]主要研究供应链中单一企业内的供应链协调；Whang[21]、Maloni等[22]和陈剑等[23]则不仅关注于供应链成员企业之间，也关注于成员企业内部的供应链协调。
从供应链协调的构成要素来看，Arshinder等[13]为供应链协调中的要素包括物流和信息流的协调；马士华等[24]认为制造企业供应链协调根据职能的不同包括生产-供应协调、生产-销售协调和库存-销售协调三种；岳飞宇[25]则从决策中心的角度出发认为其包括集中式协调、分布式协调和竞争合作关系式协调三种；郭敏等[26]则认为供应链协调的内容包括横向协调和纵向协调；陈剑等[23]认为供应链协调包含两个层次，即企业内的协调和企业外部的协调。
本文的研究对象为制造企业，而且是从环境不确定性视角来研究的，那么，遵循Stank等、Stock等和Huiskonen等的观点界定供应链协调更为合适，即研究制造企业与所处供应链内其他企业之间的协调，主要包括供应商和客户两类；从构成要素来看，以制造企业为对象研究供应链协调，遵循Arshinder等的观点，即供应链协调的构成要素包含物流和信息流的协调更为合适。基于以上分析，本文认为，制造企业供应链协调是制造企业采用不同的方法或者工具对于供应商和客户在物流和信息流等活动进行协调的过程。
2、供应链协调与绩效之间关系
在当前关于供应链协调与绩效之间关系的研究中，在测量供应链协调的绩效时存在着不同的观点。Beamon[27]提出应该通过定性指标和定量指标对于供应链协调绩效测量指标进行分类的方法。Gunasekaran等[28]则在Beamon研究的基础上综合了通过测量战略、战术和运作水平上的财务和非财务绩效以及与供应链集成的四个连接过程(计划-组织-生产-交付)相关的客户服务与满意度的一系列指标体系来测量供应链协调绩效。与此相似，Leong等[29]则认为供应链协调绩效的测量更应该集中于供应链企业所关注的竞争优先权指标，包括成本、质量、柔性、交付和服务等。因为这些指标与制造企业竞争优先权是相匹配的，更能够使制造经理关注企业战略的核心领域[30]。因此，供应链协调绩效的测量应该侧重于那些与整个供应链集成的共同战略目标密切相关的绩效指标，这样才能与战略紧密联系。Chen等[31]也基于这个理念认为供应链协调绩效的测量应该包括成本、质量、交付、柔性、创新和服务绩效等。本文也采用这个思想，认为供应链协调的绩效即制造企业在成本、质量、交付、柔性、创新和服务上的改善。
在供应链协调与绩效之间关系研究中，Darrick[32]研究表明提高供应链协调过程可以提升制造企业的效率，降低成本；Theodore[33]的研究则认为供应链协调对库存绩效有显著的提升，这也从另一个角度验证了供应链协调对于制造企业成本绩效的促进作用。而Brian等[34]认为在当前的一个快速变化和激烈竞争的市场环境中，供应链管理中只关注成本绩效远远不够。Vereecke[35]也认为供应链协调不仅可以实现制造企业自身在成本绩效的改进，而且可以实现在柔性、质量和采购等绩效方面的改进；Soosay等[36]则认为供应链协调可以提升整个供应链的创新绩效。王永平等[6]引用其他学者的研究认为供应链协调可以有效改善供应链中的企业成员在财务、产品质量、交货期、客户满意等方面的表现。基于以上的分析提出假设：
H1:制造企业供应链协调对于企业的成本、质量、交付、柔性、创新和服务绩效均有显著的正向影响。
3、环境不确定性视角下的供应链协调与绩效关系
环境不确定性是一系列的包括组织理论、市场营销和战略管理在内的领域的一个重要结构。在供应链管理研究领域，Davis[37]认为有三个不同的不确定性来源：供应商不确定性、制造不确定性、客户或者需求不确定性。Chen等[31]也认为市场需求、供应和技术不确定性是供应链管理领域中三个可能的环境不确定性维度。需求不确定性指的是制造企业所处的供应链的市场需求的不确定性；供应不确定性则指供应过程中演化过来的另一种不确定性；技术不确定性则是指在产业内技术的变化范围。基于以上的文献分析，本文研究的环境不确定性就主要是指需求不确定性、技术不确定性和供应不确定性。
环境不确定性、供应链协调与绩效之间的关系已经有学者进行了研究。Brian[11]将环境不确定性作为一个中间变量来检验供应链合作关系质量与供应链绩效的关系，认为供应链合作质量对供应链绩效有积极影响，需求/供应不确定性越高，供应链合作关系与供应链绩效之间的关系越具有相关性，而技术不确定性对供应链合作关系与供应链绩效之间的关系影响不显著；Bensaou等[38]则认为供应链协调可以增加合作企业对环境变化的更强的适应性；为了应对动态变化的环境，有必要加强供应链成员间的协调关系，实现更高层次的协调。同时，也有学者的研究直接提出供应链协调与绩效之间关系受到环境不一致性的调节[11]。例如，Koufteros等[12]发现在高环境不确定性水平下，市场/销售计划决策集成与企业绩效之间存在着显著的正向关系，在低环境不确定性下则没有显著的正向关系。Brian[11]通过实证研究认为在高环境不确定性下供应链协调与成本、交付、柔性和服务绩效之间关系将变得显著或者更加强烈。Koufteros等[12]则发现在低环境不确定性情况下供应链协调和产品开发绩效之间的关系是正向的，高环境不确定性下则不显著。
从研究环境不确定性、供应链协调与绩效之间关系，尤其是环境不确定性的调节作用的文献来看，首先，它们的结论并不一致，甚至存在着冲突；其次，在对于供应链协调绩效的指标选取上存在着很大的不一致，有的选取企业绩效，有的选取产品开发绩效，还有的选取成本、交付、柔性和服务绩效等。因此，可以认为，环境不确定性对于供应链协调与不同绩效之间关系的影响存在着差异。本文研究的是供应链协调与成本、质量、交付、柔性、创新和服务绩效之间的关系，根据Wong等[4]的观点，供应链绩效可以分为基于时间的绩效和非基于时间的绩效两类，其中基于时间的绩效包括交付、柔性和服务绩效，非基于时间的绩效则包括成本、质量和创新绩效。基于时间的绩效对于外部输入例如供应和需求信息的精确性和及时性更为敏感，因此，在高环境不确定性下，供应链协调与绩效之间的关系更可能得到增强；同时，高环境不确定性需要制造企业对于供应商和客户等的高度协调，但是对于产品质量和生产成本则没有很高的要求，同样的，对于产品创新也一样，这也是Koufteros等[12]的研究认为低环境不确定性情况下供应链协调和产品开发绩效之间的关系是正向的，高环境不确定性下则不显著的原因之一。也就是说，在环境不确定性越高，供应链协调对于交付、柔性和服务等基于时间的绩效的影响越强烈，而对于成本、质量和创新等非基于时间的绩效则没有显著的区别。基于此，提出假设：
H2：环境不确定性对于供应链协调与交付、柔性和服务绩效等基于时间的绩效之间关系具有正向的调节作用，在高环境不确定性时供应链协调对于交付、柔性和服务绩效等的正向促进作用要比低环境不确定性时要大。
H3：环境不确定性对于供应链协调与成本、质量和创新绩效等非基于时间的绩效之间关系没有调节作用，在高环境不确定性与低环境不确定性下供应链协调与成本、质量和创新绩效等之间关系没有区别。
在环境不确定性的三个维度中，从需求不确定性对于供应链协调与制造绩效之间关系的影响来看，Brian[11]认为高需求不确定性会引起预测误差，从而导致存货积压或者短缺。在这种情形下，从资源依赖理论来看，企业与供应商和客户的紧密协调关系会使得企业获得改善绩效的稀缺资源，从而使供应链协调与交付、柔性和服务绩效之间的关系更为紧密；交易成本理论也认为在高需求不确定性下应该加强与供应商和客户的协调，从而更能够提升基于时间的绩效[39]。相应地，在低需求不确定性环境下，预测误差大大减小，客户偏好和需求没有太大的变化，此时，供应链协调对于基于时间的绩效改善相对而言就会较小。也就是说，相对低需求不确定性来说，在高需求不确定性下，企业供应链协调更可能显著地提升基于时间的供应链绩效。Wong等[4]运用一致性理论和企业信息处理理论分析三者之间的关系也认为，在面临高需求不确定性环境时，企业需要更加准确和及时的市场信息，这就产生了对于搜集信息的外部协调机制的需求，从而使得企业供应链协调与基于时间的绩效之间的关系大大改善。而同时，在高需求不确定性下，供应链协调与成本、质量和创新绩效非基于时间的绩效之间的关系则不会有明显的改变，它们的改变取决于制造企业对于内部职能之间的高度协调。基于此提出假设：
H4：需求不确定性对于供应链协调与交付、柔性和服务绩效等基于时间的绩效之间关系具有正向的调节作用，在高需求不确定性时供应链协调对于交付、柔性和服务绩效等的正向促进作用要比低环境不确定性时要大。
H5：需求不确定性对于供应链协调与成本、质量和创新绩效等非基于时间的绩效之间关系没有调节作用，在高需求不确定性与低需求不确定性下供应链协调与成本、质量和创新绩效等之间关系没有区别。
供应不确定性与需求不确定性类似，它与供应的不可预测性本质有关系。供应不确定性可能由于制造延迟期、订单偶合误差、预测不精确或者物流不畅等原因所引起。Walker和Weber[40]在对于美国汽车产业的研究中总结认为在高供应不确定性下的企业供应链协调对于基于时间的绩效促进作用要大于低供应不确定性下。事实上，在高度自动化的背景下，产品质量只是一个订单资格标准，它不会随着外部的需求或者供应等的不确定性而改变，成本和创新等则主要取决于制造企业内部的跨部门之间的协调。基于此提出假设：
H6：供应不确定性对于供应链协调与交付、柔性和服务绩效等基于时间的绩效之间关系具有正向的调节作用，在高供应不确定性时供应链协调对于交付、柔性和服务绩效等的正向促进作用要比低供应不确定性时要大。
H7：供应不确定性对于供应链协调与成本、质量和创新绩效等非基于时间的绩效之间的关系没有调节作用，在高供应不确定性与低供应不确定性下供应链协调与成本、质量和创新绩效等之间的关系没有区别。
最后一个环境不确定性维度是技术不确定性。在高技术不确定性下，Slater等[41]的研究认为，企业必须能够比技术变化稳定时更能加强信息共享和供应链协调，从而提升基于时间的绩效。尽管在技术稳定时，企业仍然需要供应链协调，但在高技术不确定性下，企业更期望供应链协调扮演重要的角色。同时，类似于需求不确定性与供应不确定性下的分析，在技术不确定性下，供应链协调与成本、质量和创新绩效等非基于时间的绩效之间的关系没有区别。基于此，提出假设：
H8：技术不确定性对于供应链协调与交付、柔性和服务绩效等基于时间的绩效之间的关系具有正向的调节作用，在高技术不确定性时供应链协调对于交付、柔性和服务绩效等的正向促进作用要比低技术不确定性时要大。
H9：技术不确定性对于供应链协调与成本、质量和创新绩效等非基于时间的绩效之间的关系没有调节作用，在高技术不确定性与低技术不确定性下供应链协调与成本、质量和创新绩效等之间的关系没有区别。
4、理论模型的提出
基于以上的理论假设，本文认为，制造企业供应链协调对于成本、质量、柔性、交付、服务和创新等供应链绩效均有显著的正向影响；同时，环境不确定性对于供应链协调与绩效之间的关系具有不同的调节作用。因此，提出了本文的理论模型，见图1。
图1 环境不确定性、供应链协调与绩效之间关系理论模型
数据来源与变量测量
1、数据来源
本研究数据来自国际制造业战略调查(International Manufacturing Strategy Survey，IMSS)项目2009年进行的第五次调查，共有23个国家和719家企业参与。调查中的数据收集主要以问卷为主，2009年的问卷分发对象是国际标准产业分类(International Standard Industry Code，ISIC)ISIC28-35的所属工业经营单位，样本企业选择的方法在各个国家有所不同。但样本企业必须是ISIC第3大类制造业8个行业。
在IMSS-IV的调查问卷中，市场环境的变化、供应链协调与绩效均是主要的调查部分，因此，本文就运用该问卷中的调查数据进行实证研究。
2、变量测量
(1)供应链协调的测量
根据文献部分的定义，制造企业供应链协调是制造企业采用不同的方法或者工具对于供应商和客户在物流和信息流等活动进行协调的过程。在供应链协调的测量方法的选择上就遵循这个定义。从关于供应链协调与绩效之间关系的实证研究中来看，直接相关的就是关于供应链整合的测量，它与供应链协调的测量是一致的，只是表达方式的不一致。Frohlich和Westbrook[42]、Devaraj等[43]都是通过供应商协调和客户协调来测量制造企业供应链协调；尽管Flynn等[44]、Narasimhan等[45]认为还需要增加制造企业的内部协调才能够完整地测量供应链协调，但是从环境不确定性的视角来看，供应链协调更加强调制造企业与供应商和客户彼此之间互相协调对于环境的响应能力，因此，本研究在测量供应链协调时就只测量制造企业的供应商协调与客户协调，而不测量制造企业内部协调。
至于具体的测量供应商协调与客户协调的方法，根据Frohlich和Westbrook[42]、Devaraj等[43]、Flynn等[44]、Narasimhan和Kim[45]在实证研究中使用的方法，主要是测量制造企业与供应商(客户)在物流和信息流上的协调程度，并且通常采用五点量表或者七点量表。本文也采用这种方法，即对于供应链协调主要是由供应商协调和客户协调两个指标来测量，具体的方法是通过五点量表测量制造企业与供应商(客户)在物流和信息流上的综合协调程度，见表1。
(2)供应链协调绩效的测量
本文研究的供应链协调绩效是指对竞争优先权的可执行转换的成本、质量、交付、柔性、创新和服务等制造绩效，Chen等[31]研究中也认为供应链的绩效测量最适合采用制造绩效，因为它与供应链直接相关，是供应链绩效的直接体现。因此，本文就用IMSS2009年问卷中的制造绩效测量部分来测量供应链协调的绩效，具体的测量方法见表1。
(3)环境不确定性的测量
本文研究的环境不确定性包括需求不确定性、供应不确定性和技术不确定性，因此，就用需求不确定性、供应不确定性和技术不确定性来测量环境不确定性，具体的测量方法见表1。
3、数据的信度效度检验
在具体的指标测量标准确定之后，就可以对指标的信度和效度进行检验。本研究对于信度的测量，以Cronbach's α值来衡量因子的信度。通常要求总量表的信度在0.7以上，分量表中的α值要求在0.6以上。从表1看，各个测量维度的α值都大于0.7，说明问卷具有良好的信度。对数据的效度采用探索性因子分析，提取公因子的累积方差率不低于40%，因子负载系数都大于0.5，表示达到基本的效度要求，具体的计算结果如表1所示。从表1的结果中可以看出，分量表的信度、效度计算结果符合基本的要求。
数据分析
根据前述关于环境不确定性下制造企业供应链协调与绩效之间关系的理论的分析，将环境不确定性作为调节变量，并用层次回归方法来判断环境不确定性对于制造企业供应链协调与绩效之间关系的影响。首先需要分析需求不确定性对于供应链协调与绩效关系的影响，根据调节作用分析的步骤，分为三步：第一步，运用线性回归分析供应链协调与成本、质量、交付、柔性、创新和服务等绩效之间的关系；第二步，分析供应链协调加入调节变量需求不确定性后与各绩效之间的关系；第三步则在第二步分析的基础上加入自变量供应链协调与调节变量需求不确定性来进行回归分析。在分析过程中，如果从第二步到第三步的回归方程Δ
通过显著性检验，则证明调节变量具有调节作用。需求不确定性的调节作用分析路径系数见图2，具体的变化过程及显著性见表2。同理可以分别对于供应不确定性和技术不确定性的调节作用进行分析，具体结果见图3、4和表2。
根据实证分析的结果，结合第二部分提出的假设进行对照，对于实证研究结果进行分析，见表3。
实证结果讨论
根据数据分析的结果可以看出，供应链协调中的供应商协调对于成本、质量、交付、柔性、创新和服务等绩效均有显著的正向影响，客户协调则对于成本、交付和创新绩效均有显著的正向影响。基于这个研究结果，可以认为供应商协调对于制造企业运作绩效具有全面的提升作用，客户协调则仅仅对于成本、交付和创新绩效有提升作用。这意味着，仅仅从制造企业运作绩效的全面提升来说，制造企业在供应商协调上的投入会更有效。这也解释了为什么在实证研究中会出现结论不一致的部分原因。
图5 不同环境不确定性维度下供应链协调与绩效关系变化图
从环境不确定性的三个不同维度对于供应链协调与绩效之间关系的影响来看，在不同的环境不确定性维度存在着高和低两种状态，在从高到低或者从低到高的变化过程中，供应链协调与绩效之间的关系变化趋势就有显著增强、显著减弱和无明显变化三种状态，具体总结见图5。
针对不同环境不确定性维度下的供应链协调与绩效关系变化的趋势不同，建议制造企业采取不同的措施来应对。在关系显著增强区域，建议增加相对应的供应链协调的投入，以使供应链协调更能够发挥对于绩效的提升作用；在关系显著减弱的区域，则需要适当减少相对应的供应链协调的投入，从而避免效率低下和浪费；在无明显变化区域制造企业的关注重点则不需要放在环境不确定性维度上，仅仅关注供应链协调与绩效之间的一般关系即可。
在需求不确定性维度下，需求不确定性对于供应商协调与质量绩效之间的关系具有显著的调节作用。这意味着，制造企业在面临市场需求的高不确定性状况时，对于供应商协调的重视与投入更容易提升质量方面的运作绩效。在这方面，Brain等[34]的研究认为需求不确定性对于供应链关系与质量绩效之间的关系有显著的调节作用，这从侧面支持了本文的结论。
在技术不确定性维度下，技术不确定性对于客户协调与成本绩效、交付绩效和柔性绩效之间的关系具有显著的调节作用。这意味着，制造企业在面临技术不确定性高的状况时，对于客户协调过程的重视与投入会显著地提升制造企业的成本、交付和柔性绩效。鲁耀斌等[46]在研究中就认为，在技术不确定性高时，制造企业应该加强与客户的协调，从而使企业变得柔性和有效率，也就是成本和柔性绩效的改善。
根据实证研究结果，假设H4和假设H6没有得到验证，即需求不确定性和供应不确定性对于供应链协调与交付、柔性和服务绩效等之间的关系没有调节作用。这个实证结果与理论假设不一致，可能的原因有：(1)在高不确定性尤其是高需求和供应不确定性下，Wong等的研究认为[4]，内部职能之间的高度协调需要与供应商协调和客户协调相配合来共同提升企业运作绩效，仅仅考虑供应商协调和客户协调是不够的，由于制造企业内部协调测量的复杂性以及研究范围的限制，在本研究中没有考虑制造企业内部协调，在未来将做进一步研究；(2)根据Souder等对于环境不确定性的研究，环境不确定性测量的差异、填答问卷者对于环境不确定性的理解、企业面临的实际不确定性的范围等均可能对于环境不确定性的调节效应有影响。同时，针对技术不确定性对于供应链协调与绩效之间关系的部分验证结论，Krause[48]和Brain[11]的研究均认为技术不确定性对于供应链协调与绩效之间关系无调节作用的可能原因是制造企业对于代表其竞争优势的技术的保密性，并认为制造企业无论在何种技术水平下均应该对供应链协调投入，以提升其绩效。
总体来看，环境不确定性维度的变化对于供应链协调过程有一定的影响，针对不同的环境不确定性状况，制造企业需要根据其不同的关系模式来作出正确的决策，从而在供应链协调实践的角度全面提升运作绩效。
通过对制造企业环境不确定性、供应链协调与绩效之间的关系的理论分析，认为环境不确定性对于供应链协调与绩效之间的关系具有显著的调节作用，并提出本文的理论模型，通过运用多层线性回归分析对它们的调节效应的实证研究得出以下的结论：
(1)供应商协调对于制造企业的成本、质量、柔性、交付、创新和服务各绩效均有着显著的正向影响，而客户协调对于成本、交付和创新绩效有着显著的正向影响。这种结果与前人对于供应链协调与绩效之间关系的多样性的研究结论是一个侧面的佐证，说明供应链协调并不是对于制造企业所有制造绩效都具有显著的改善作用[5]。
(2)需求不确定性对于制造企业供应链协调与质量绩效之间关系的调节作用显著；技术不确定性对于供应链协调与成本、交付、创新绩效之间关系的调节作用则显著；供应不确定性对于制造企业供应链协调与绩效之间关系的调节作用不显著。这种结果证实了环境不确定性的部分维度对于供应链协调与绩效之间关系的调节作用是显著的，是对于实证研究的拓展，同时也是对于它们之间关系的系统分析，这种分析是目前的该领域研究中所缺少的[8.48]。
在本文的研究中，存在着几个主要的不足和局限性：第一，本文所使用的制造企业样本仅限于国际通用的机械设备制造业，没有涉及到其他一些特殊的制造行业，所以可能在某些特殊行业会出现不同的研究结论；第二，由于本研究所用的数据属于一个截面数据，并不能研究模型的纵向变化，这需要在今后进一步进行研究。
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