一、引言
（一）城市共同配送的产生背景
日本作为城市经济发展进程较快的国家，城市消费需求也在向个性化、多样化发展，在这种背景下产生了共同配送模式，一种新型的物流配送。根据在发达国家的发展情况分析，可以将物流配送分为三个发展阶段：第一阶段，企业会根据自身发展需求选择自主配送，可以尽可能的贴合企业的生产状况，但是大成本是这种模式的弊端；第二阶段，在第一阶段的基础上，企业选择在行业间选择合作伙伴，降低配送环节的成本，但是还是存在成本分摊和利益分配上的问题；第三阶段，总结前两个阶段的发展出现共同配送，更多依靠社会公共资源，可以大大减少成本，同时也可以减少成本、利益上的矛盾。
（二）发展城市共同配送的意义
我国企业选择加入共同配送行列的比例不断上升，主要来自于两方的助力作用，首先政府加大力度推动共同配送发展，及时做好宣传和引导工作，其次是企业内部发现共同配送给公司带来的经济效益，意识到采取这种新模式的重要性。当然这种模式本身具有的经济意义会对提高物流效率和降低成本产生很大的成效。
在中国经济高速发展的今天，社会消费量和货物运输量不断加大、企业生产规模不断扩张，商品流通速度也随之加快，这些发展变化对生产制造业和商品、贸易流通业的物流能力与物流效率的要求也在相应提高。这对发展共同配送就是一个机遇，因为如果企业选择建立自己的物流网络和设施，会有大量的人财物投入其中，而且这种发展并不能够满足公司在不同区域的发展需求，对于全社会的发展来说这也将会是一种资源的浪费。共同配送模式则不一样，它会带来很多的效益，在整合资源，共同处理的过程中可以节省很多社
会和企业的资源，减少浪费，节约资金，特别是对现代化物流的发展有益无害。
（三）发展共同配送所带来的效益
1.缓解城市交通压力，提高货物配送效率
城市共同配送的成长可以有效缓解一个城市的通行压力。由于物流业的快速发展需要大量的车辆配置，而大型货车的运行往往会增加城市的交通压力，发展城市共同配送则可以对送往同一地区的货物进行集中的处理，避免了多地的车辆同时地、频繁地驶往一地，一定程度上缓解了城市交通的压力。发展城市共同配送在对多地货物进行集中统一的规划和调度中有效的提高配送货物的效率。
2. 保护环境，节约资源
随着国家不断加强对环保的重视，各大城市也加快开展环境保护整治活动，物流行业也重视绿色物流的发展方向。这点还是和城市交通压力的缓解有关，城市的环境问题的产生原因之一就是车辆尾气的排放，大型货车的尾气排放所带来的污染更为严重，随着城市共同配送的发展，车辆的配置会相应的减少，车辆路线的规划也会更加完善，进出城区的车辆数会降低，缓解城市严重的空气污染。
发展城市共同配送可以将货物集中的处理，通过合理的规划整合企业和社会的资源，减少商品包装分拣、装卸搬运货物、交通运输、产品储存、商品流通等各个生产活动中的成本、资源的浪费。
（四）相关学者的研究成果
张迪，邬跃，陈雷[1]（2012）主要是选择调查的众多大型超市中具有代表性的一家大型超市进行详细统计分析，主要是针对这种连锁超市配送的安排，进而分析采取共同配送模式对提高配送效率的影响程度。
白世贞，王洋洋[2]（2016）主要根据相关学者的研究报告从共同配送带来的效益分析、可行性分析、模式选择以及路径规划、信息系统建设、配送中心选址等方面进行分析，预测共同配送发展前景和研究方向。
温卫娟，邬跃[3]，唐秀丽（2015）针对共同配送中出现的业务、信息、资源的不协调的问题，通过不断挖掘其中的关系，建立共同配送协同机制模型和要素结构模型，运用主成分分析法衡量评价体系。这种评价标准对提高企业的协同效益有显著的作用。
张露方，徐杰[4]（2013）主要的成果是提出了企业共同使用物流末端配送站模式，一来可以应对迅速发展起来的电商，同时可以解决电商末端物流配送与社会化的共同配送模式的融合发展。
祝锡永，姚安琪[5]（2015）根据第三方物流企业运行现状，通过计算实验的手段分析建立城市物流共同配送合作模式，这种模式设定有两个前提：物流企业在各个物流节点的资源设施情况和以件为单位的计价方式为前提。结果显示共同配送的效益更好。
邵举平，徐建华，孙延安[6]（2015）提出将Swap Body 技术与城市共同配送模式结合分析，再根据国内城市不同的物流形态分析城市共同配送的进程。这是模式将配送货物集中处理，每个环节单元化，采取标准化的技术，为企业未来发展共同配送提供新思路。
E Taniguchi[7]站在企业一线工人的角度，研究运输流程中的路径选择，分析具体的成
本分布，得出降低运输成本是共同配送可以带来的经济效益，结合配送中心分布情况，优化运输路径，更好的发展共同配送。
Hleda和AKimura[8]详细的分析了共同配送带来经济效益的成本节约一个方面。
相关学者大都是针对城市共同配送的一个方面展开研究，并没有研究城市共同配送发展的影响因素。
二、城市共同配送现状分析
（一）国内、外城市共同配送的现状研究
1.国外共同配送的现状
虽然日本是共同配送的发源国，但是美国在共同配送方面的发展更具代表性，1960年开始美国政府和各大企业就十分注重货物配送环节的合理化发展，到了1980年，美国的物流企业纷纷选择进行策略转变，转变主要在传统行业的组织结构方面，由纵向业务型转变成横向集约型，实现了资源和流程的优化组合。因而，产生了一种资源优化整合的新形式——共同配送模式，这种模式很好的满足了企业物流配送的需求。实行这种模式需要多方的联合管理，特别是在资源、信息、设备方面。
欧洲诸国在经济方面的发展不亚于美国和日本，在配送模式的发展上也很前卫，尤其是德国，德国不莱梅市最先对市内的物流分布、发展情况开展调查活动。在对数据进行详细分析后，根据报告细分物流市场，采取统一配送，促进本市物流发展。摩纳哥的情况则是和不莱梅市的截然相反，摩纳哥是在严重的交通状况下被迫开展物流配送的整治活动，
在1989年市政府在城市商务区域尤其是交通比较拥堵的区域对来往物流卡车制定通行管制，同时引导摩纳哥是物流行业发展城市联合配送，联合当地运输业共同缓解交通糟糕的现状，正因为这样的安排促进了摩纳哥在联合配送方面的进步。
2. 国内共同配送的现状
商品经济的迅速发展，各种网购网站的兴起带动物流业的发展，为了适应这种情况，产生新型的配送模式——共同配送。为了更好的促进共同配送健康的发展，政府首先在2012年由商务部选择全国九个城市设立试点，主要工作是推动现代化物流技术的研究应用，也是为了更好的发展共同配送。随着试点工作的进行，于2013年商务部的流通发展司紧接着出台配送发展政策，它的作用在与健康的引导作用，可以合理的规划使用物流配送中心，优化组织模式和路径规划。根据运输配送中交通方面出现的问题，由交通运输部等七个部位共同出台相关意见，对城市配送车辆中城区通行、停靠卸货等方面的困难提出可行性意见，对电子商务商品流通中的个性化、多样化需求提出有效的解决办法，多部门联合提出方案，统一进行处理，完善公共设施建设，增强公共服务水平。财政部门也给予了资金的支持，全国十五家企业取得实行共同配送服务的资格。
（二） 发展城市共同配送的问题
国外很多大城市都在有条不紊的进行现代化物流发展，由于我国真正起步比较晚，和发达国家的发展进程还相距很远。处于发展初级阶段的我国物流业暴露出很多的问题，这些问题都在不同程度上影响着共同配送模式的发展。
1. 发展环境导致企业间信任的缺失
在我国过去长期处于计划经济的体制环境中不论是供应商、制造商、还是销售商，自我保护意识都过于严重，都倾向于自产自销，缺少相应的合作沟通，信息更新不及时，共同配送也无法顺利的进行下去。
2.落后的信息管理阻碍企业之间的有效合作机制
国内整体的物流配送设施技术就比较落后，企业更是不愿投入资金进行信息化的管理，很多企业每个环节都依赖于人力劳动，，就连配送车辆也是采用电话管控，很多货物没法及时整合，配送效率低下。由于缺少信息化管理，造成企业之间无法保证信息畅通，更无法实时的共享信息。同时也由于制造企业、商品流通企业、贸易企业、物流企业对于服务和操作的要求标准不同，很难进行有效的合作。目前多数企业还是选择依托自己的业务渠道展开自营配送，而对于协同配送、外包配送、综合配送等真正能够体现共同配送优势的物流配送模式还停留在企业的尝试阶段。
3.政府在共同配送方面的体制不完善
首先需要关注的是交通管制方面，我国在配送方面的管理规章本来就不完善，每个地区对于共同配送发展的要求又不同，要进行城市统一规划管理建设更是难上加难，而共同配送高度集约化的特点又不可缺少统一管理。虽然政府也出台了很多政策，上至国务院，下到每个管理部门都加强对共同配送中交通问题的重视，但却没有做到统一意见，各部门各地区各自为政，导致问题没有真正的解决。
再看政府对通行车辆出台的政策，对所有的车辆一刀切，而且只是简单的加强通行管控，并没有对差异化的车辆进行区别处理，城市共同配送工作中的问题也并没有改善。所有的通行车辆都依赖于交警来管理，交警的数量又有限，并不能真正意义上解决混乱的现
状。
4.基础设施的落后
交通运输、配送中心等物流成长过程中所需的基础设施落后，有的企业并没有能力自行建配送中心，有的虽然自行建立配送中心，但因运营能力不足而造成很大的资源虚耗。
国外发达国家在共同配送的实行中主要利用已建的设备和体系建立符合自己发展的配送方案，而我国在共同配送的试点城市大多数自己建有配送中心和运营模式，所以城市并没有新建配送网络。但是这并不能满足共同配送后续的发展要求，仅仅是目前发展的需求。在未来的经济形势下，城市的配送需求会不断的加大，形式也会更加多样化，只利用现有的配送网络显然是满足不了这种需求的。随着发展进行的深入，对配送中心位置选择、信息功能、运营范围都会产生新的需求，而我国现在的设施设备技术是适应不了这种深入的发展。
5.未形成具有市场竞争力的物流企业。
我国物流企业在本国的市场占有率本来就低，尤其是加入WTO后，形势更加严峻，大量海外物流企业的汇入，对发展仍然处于初级阶段、缺乏竞争力的国内企业带来很大的冲击。每一家企业的发展都必须经历一个从产生到成熟的阶段，而在企业初创时期，只能是依靠自己的实力求生存。
三、相关理论与方法概述
（一）共同配送的定义
日本最早给出的定义有两个，一个侧重于点出使用一辆卡车，一个运输系统对多个定期运输需求的货物进行处理。另一个侧重于指出多个企业联合配送，这个定义和我国的学术界对共同配送的定义比较接近。城市共同配送关键是对城市范围内的供应商、生产商、分销商通过统一协调，对城区在同一时期内需要配送的货物进行整合，合理运用基础设施，最大程度进行资源配置，充分发挥其作用。
（二） 结构方程模型介绍
结构方程模型就是根据前期假设明确内外因子，对因子之间的影响途径进行规划。本文采取结构方程模型关键是根据其特点优势决定。结构方程模型的特点是可以出来多因素，多变量之间的影响关系，这种影响可以是单向的也可以是双向的，可以是直接影响也可以是通过其他因素间接影响，也可以处理不可直接观测的变量之间的关系。结构方程模型的优点主要表现在五个方面：一是可以同时处理多个内因潜变量；二是允许内因潜变量和外因潜变量存在测量上的误差，潜在变量是不可以直接观测得出，往往需要通过调查，专家评分等方式获得，其中难免会有误差；三是同时可以对潜变量的结构和关系进行分析；四是能够分析更加复杂的模型结构；五是可以分析出模型中每条路径的关系系数。
文章主要研究推动城市共同配送发展的影响因素，影响因素来自于方方面面，相互之间的影响关系也很复杂，并且没有确切的指标和数据来衡量，所以需要通过分析多方面的影响因素，以及它们之间的关系，数据也是需要通过问卷调查等形式来搜集。结合本文内容的特点以及结构方程模型的优势最终确定采用结构方程模型，可以有效的解决对多因素影响的分析以及内部关系分析的问题，同时可以允许通过调查问卷搜集的数据存在一定的误差。除此之外，结构方程模型对潜在变量之间的关系分析很有效，可以确定影响因素之间的传导影响，找寻其中其传导作用的影响因素，确定最佳的影响路径。
（三） 研究软件概述
SPSS19.0英文全称是Statistical Product and Service Solutions，即统计产品与服务解决方案。这是一款由IBM公司推出的软件，主要用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持。
IBM SPSS AMOS21是一款使用结构方程式，研究变量间的关系的软件，主要是帮助结构方程模型建模，提供拟合和系数估计的结果。通过方差分析、协方差分析等方式进行检验，最后得出模型结果
四、模型应用
（一）指标体系建立
对于城市共同配送的影响主要来自于经济、社会、政策、技术、资源、以及企业自身六大方面。通过共同配送行业的发展水平，成本分摊情况以及配送服务效率来衡量共同配送的发展状况。
1.经济因素
生产企业、商品流通企业、各类开发区、高新技术区、大型超市、农贸市场等是物流配送服务需求的直接拉动者和货源产生地，因此，在企业进行配送活动时需要多方面考虑，首先是周边产业分布情况，主要通过产业布局这种经济现象显示，有一个国家、一定地区在空间上布局和组合两部分。在静态上这种布局组合指的是供应链上各个部门、各个环节的空间上的构架，区域上的组合；动态上指代的更具体更形象，主要是各个资源、生产要
素在空间上的流动、转换组合的过程，有的时候也指代企业与企业间、产业与产业间地域之间的流动、配置和再配置的过程。例如，制造业相关的配送中心设立在产成品生产企业集中的工业区和高新产业园区；农副产品在配送中心选址上侧重于生产基地、大型农贸市场、超市之类的范围；商贸产品配送中心选址接近超级市场和批发市场。
多元化的买卖方式带来多样化的消费模式，有三大类比较常见的消费方式：一是按交易方式分为三种：买卖两清消费，一旦买卖完成，就意味着商品的所有权和使用权转移到买主本身手中；贷款消费，在交易过程中使用权会即刻转移，而所有权则是逐渐转移到买主手中；租赁消费，在不改变该消费品的所有权的情况下得到该消费品在一定期限内的使用权。二是按消费对象分为两种：有形商品消费，顾名思义就是用有形商品进行交易；劳务消费，主要的消费内容是服务，如家政、维修等。三是按消费目的分为两种：生产资料消费，就是满足最低层次也是最根本的吃穿住行方面的消费；发展资料消费，为了提升自己的素质，如教育、培训等而使用的；享受资料消费，纯粹是为了自我享受，不带任何目的的消费。
我国城乡结合发展带动城乡配送需求的上升，比较典型的是工业企业设立到农村，带动就业和运输发展。种植大户可以直接与超市签订协议书，给超市提供蔬菜瓜果。各种网站购物兴起，农村电商的产生，很多种植大户可以通过网络渠道销售产品，城乡配送趋于一体化的发展模式更加明显，走出了一条属于自己的康庄大道。
网络购物也带来了很多的物流配送需求，尤其是第三方物流、跨境电商、海外代购的快速成长带来了更大的机遇，大大增加了城市物流配送的需求。
2. 社会因素
城镇化与产业化共同稳步进行，城镇体系不断趋于完善，布局更加合理，我国的城镇格局表现为大分散、小集中，从微观角度看，城镇空间结构层次日益显现出城市内部空间，中心城区、近郊区以及远郊县的形式。户籍制度的改革的大环境下，产生农民工失业率不断上升，我国人口迁移呈现出流量大，流入区域广泛的特点，但是大量的人口流动起到的促进作用逐渐增强，特别是对当前快速发展的城镇化趋势。从全国的城市情况来看，东部地区特别是东南沿海区域经济发展迅速，吸引了大量的外来务工人口，主要以农民工为主，加快东南沿海地区城镇化脚步，这些地区也由此成为城镇化程度较高，成长进程比较迅速的区域。在我国城市建成区面积逐步扩大，住房条件、城市交通、供水热电、绿化环境、卫生、通信等基础设施体系等因素的影响下，城镇人口容量在扩大，城镇现代化程度不停提高。
近几年我国人口仍在不断的提升，根据第六次全国人口普查结果显示中国总人口为十三多亿，比十年前增加7390万，增加达到5.84%。特别是随着开放二胎政策，人口数量增加速度会不断加快。
居民收入不断增长，收入渠道不断拓宽，收入结构也在不断的变化，因此居民的生活质量得到明显的提升，在餐饮、休闲娱乐、医疗保健方面的消费支出不断提高，对于这些服务消费的需求档次也在不断的提升。
伴随着新的区域经济格局和发展格局的形成，东部沿海区域的发展步伐趋于前列，西部大开发也取得很多的进展，沙化的生态环境得到改善，资源运输为区域资源合理再配置做出贡献，青藏铁路建设解决了运输方面的难题。东北区域也遇到了成长的春天，特别是老工业复兴工程效果很显著。
3. 政策因素
政府采取合理的市场管控机制，采取租赁、承包、入股等手段，同是给予一些企业在土地、贷款、税收等方面相应的扶持措施。
2013年由商务部和财政部联合发布的通知，对进行共同配送试点的城市提出很多新的管理要求办法，首先希望企业可以更加科学的规划，积极和政府合作，共同建立完善的城市配送服务体系。公司内部制定更加严密的规定，合理组织拓展共同配送项目。同时加强监管力度，充分发挥每一项资金的效用，创造更大的效益。重点优化配送试点城市的环境。
除此之外还有很多和基础设施建设有关的政策出台，2014年交通运输部门联合公安部等出台关于市场配送运输与车辆通行方面的下一步工作内容，其中对政府之前的政策进行了完善，强调政府提升在运输配送和车辆通行管理方面的意识是很重要的，严格监督司机在配送车辆技术上的熟练程度，规范管理货运出租车辆，实时监控城市配送需求的变化。针对车辆通行、停靠卸货场地安排作出具体规定。强化城市配送运输市场监督，健全相关城市配送车辆运输的工作机制。
4.技术因素
电子商务发展依赖于云计算手段、网络通信技术、远程信息处理技术以及大数据处理的创新进步，达到流信息化、数字化和网络化的目标。
在物流中的设施建设方面出现很多智能设备的应用，例如自动立体仓库、机器人手臂、Kiva运输机器人、无人机。
运输工具除了常见的水、陆、空和管道形式，还有小型无人机加入到派送环节。配送模式常见的有自营配送，例如京东、苏宁和国美通过这种模式开展运输。第三方配送，将
运输承包出去，共同配送是现在比较流行的发展方向。
目前已经有很多的信息处理手段在使用，比较常见的是条码、电子数据交换技术（EDI）、全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）、射频识别技术（RFID），还有各种的管理软件，例如运输管理系统（TMS）、仓储管理系统（WMS）、货代管理系统（FMS）、供应链管理系统（SCM）。
5.资源因素
交通规划是企业以物流系统建设和经济效益为发展目的，应用系统学的理论知识和系统工程专业办法，总结考虑商品的供需情况、运输条件、自然环境等各方影响，对配送网点的选址、配送规模、地域范围等进行分析和设计，合理规划配送中心网络布局。
近几年政府不断提倡环保、企业也更加注重环保。绿色物流发展就是为了适应政府对于环保的号召，物流环节中尽量减少不必要的浪费，减少对环境造成伤害，主要是包装中使用的塑料袋、泡沫，运输中大型车辆对空气的污染等，通过低碳运输、环保包装等实现环境净化的作用。
6.企业自身因素
物流企业加大资金方面的投入，引入大量先进的技术设备，可以优先拉动城市共同配送的发展，企业在市场中的竞争力的增强也会对专业物流企业的发展起推动作用，鼓动整个行业水平的发展
7.共同配送
随着冷链物流、生鲜物流、农产品物流的发展，企业更加关注效率和成本问题，共同配送成为很多企业选择采取的手段，希望能够提高运作过程中的效率，减少成本，节约资金进行再投资。早在日本和欧美城市就已经采用共同配送的方式进行物流配送，我国也高度重视共同配送的发展，提升行业发展水平，合理进行成本分摊，不断提高配送服务，尤其是配送的效率。
表1 指标体系表
潜在变量内涵可测变量
经济因素一个国家或地区的宏观经济发展状况，影响企业的运作经营活动产业布局调整
多元化消费模式
城乡结合发展
城市配送需求增长
社会因素社会上各种事物，它们有很强的作用力，影响经济发展和技术进步城市规模扩张
人口数量急增
居民生活质量提升
区域经济发展
政策因素国家制定的相关法律和规章政策，影响经济发展和技术进步体质机制
法规政策
基础设施
通行管控
技术因素主要是互联网发展带来的技术创新，是管理者用来辅助企业生产、销售和服务的工具电子商务技术
智能机器人技术
多元化运输工具和配送模式
信息处理技术
续表
资源因素社会公用设施和资源的布局分配，影响经济发展和技术进步大型配送中心网络布局
交通网络规划
资源合理整合
环保倡导
企业自身因素企业自身也会存在各种影响因素，对城市共同配送起推进作用资金设备投入
市场竞争力
共同配送行业发展水平、成本、配送效率三个方面行业发展水平
成本分摊
配送效率
（二） 数据搜集
数据采用随机抽样调查获得，在网站、微信上发放，随机进行问卷调查，问卷内容包括七个变量，六个属于外生潜在变量和一个内生潜在变量，有二十五个可测指标，量表采用Likert10级量度，一共搜集200 份调查问卷。
（三） 数据分析
通过SPSS19.0软件中的可信度分析对数据进行出来，根据表2结果显示Cronbach's Alpha结果为0.963，接近1，证明调查得出的结果可信度很高。
表2 信度分析结果
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
0.963 25
另外，对问卷中每个变量的可信度分别进行检验，结果如表3所示，每个潜在变量的Cronbach’s Alpha系数均在0.8以上，说明每个部分的数据都有较好的可信度。
表3 潜在变量的信度检验
潜在变量可测变量个数 Cronbach’s Alpha
经济因素 4 0.832
社会因素 4 0.876
政策因素 4 0.801
技术因素 4 0.842
资源因素 4 0.859
企业自身因素 2 0.809
共同配送 3 0.842
（四）模型设计
表4设计基本路径假设
基本路径假设
经济因素对共同配送有影响H1
社会因素对共同配送有影响H2
政策因素对共同配送有影响H3
技术因素对共同配送有影响H4
资源因素对共同配送有影响H5
企业自身因素对共同配送有影响H6
（四） 模型建立
通过IBM SPSS AMOS21软件进行模型设计，引入经过信度分析的数据进行运算。
e1e2e3e4e5e6e7e8a1a2a3a4a5a6a7a8a10a9a11a12e9e10e11e12a13a14a15a16e13e14e15e16a17a18a19a20e17e18e19e20a21a22e21e22社会因素经济因素政策
因素技术因素资源因素企业自身因素共同配送a23a24a25e23e24e25
图1 基本结构模型
（六）模型评价
为了衡量模型整体的拟合优度，选取7个指标，包括CMIN/DF，GFI，RMSEA，NFI，TLI和CFI，其结果见表5。
CMIN/DF是用来衡量模型的拟合优度，结果一般小于2比较理想，介于2和5之间可以接受，本结果值接近5，只可以说模型还是可以接受的；
GFI（适配度指数）一般值越大越好，值大于0.9的模型拟合度很好，本结果值显示模型的拟合程度一般；
RMSEA（绝对拟合指数），通常被视为最重要的适配指标信息，由渐进残差均方和平方根计算得来，一般值越小越好，值低于0.1的模型拟合度很好，本模型RMSEA值显示模型拟合情况一般；
NFI（规范拟合指数）值越大越好，值大于0.7的模型拟合度很好，本模型值为0.62214，拟合度一般；
TLI（非规范拟合指数）值越大越好，值大于0.7的模型拟合度很好，本模型值为0.63010，拟合度一般；
CFI（比较拟合指数）值越大越好，值大于0.7的模型拟合度很好，本模型值为0.66709，
近似于0.7，拟合度很好。
C.R.(临界比)=估计值/标准误差，在0.05的显著性水平上，临界比估计的绝对值大于1.96则为显著。P值为***代表在0.01水平上显著。根据表6和表7的结果分析，社会因素和政策因素对城市共同配送的影响显著性不强，经济因素对城市共同配送的影响显著性较弱，而其他因素对城市共同配送的影响比较显著。说明经济、社会、技术因素可能是间接对城市共同配送的发展产生影响。
表5模型拟合程度指数
拟合指标本模型值
CMIN/DF 5.29354
GFI 0.57860
RMSEA 0.14693
NFI 0.62214
TLI 0.63010
CFI 0.66709
表6系数估计结果
Estimate（估计值） S.E.（标准误差） C.R.（临界比） P
gtps <--- jjys 0.065833 0.031693 2.077233 0.03778
gtps <--- shys -0.031061 0.033984 -0.913981 0.36073
gtps <--- zcys -0.012727 0.035379 -0.359742 0.71904
gtps <--- jsys 0.306773 0.057881 5.300048 ***
gtps <--- zyys 0.311325 0.045476 6.845869 ***
gtps <--- qyzsys 0.367161 0.05702 6.439154 ***
a1 <--- jjys 1
a2 <--- jjys 0.959954 0.08905 10.779951 ***
a3 <--- jjys 0.862566 0.084653 10.189467 ***
a4 <--- jjys 0.768922 0.081587 9.424597 ***
a5 <--- shys 1
a6 <--- shys 1.070088 0.087773 12.191489 ***
a7 <--- shys 0.949228 0.083273 11.398922 ***
a8 <--- shys 0.959225 0.084497 11.352144 ***
a9 <--- zcys 1
a10 <--- zcys 1.036237 0.112287 9.228461 ***
a11 <--- zcys 0.911277 0.099903 9.121659 ***
a12 <--- zcys 0.781738 0.106495 7.340602 ***
a13 <--- jsys 1
a14 <--- jsys 0.874408 0.12002 7.285507 ***
a15 <--- jsys 1.469241 0.142432 10.315402 ***
a16 <--- jsys 1.351206 0.134577 10.040429 ***
a17 <--- zyys 1
a18 <--- zyys 0.9996 0.069083 14.469542 ***
a19 <--- zyys 0.926389 0.069963 13.241133 ***
a20 <--- zyys 0.665176 0.077228 8.613161 ***
a21 <--- qyzsys 1
a22 <--- qyzsys 1.17994 0.124714 9.461176 ***
a23 <--- gtps 1
a24 <--- gtps 1.243767 0.183449 6.77989 ***
a25 <--- gtps 1.282873 0.176511 7.267934 ***
（七） 模型修正
1.修正结果
鉴于模型评价得出的结果，模型的拟合度并不高，而且经济、社会和政策对城市共同配送发展的影响并不显著，企业自身因素对推进城市共同配送影响显著，由此推测可能因素之间还存在相互的影响关系，通过间接影响的传导作用影响城市共同配送的发展，所以对调整模型的影响路径，修正模型结构。
e1e2e3e4e5e6e7e8a1a2a3a4a5a6a7a8a10a9a11a12e9e10e11e12a13a14a15a16e13e14e15e16a17a18a19a20e17e18e19e20a21a22e21e22社会因素经济因素政策因素技术因素资源因素企业自身因素共同配送a23a24a25e23e24e25
图2 修正结构模型
表7模型拟合程度指数
拟合指标本模型值
CMIN/DF 2.890676
GFI 0.766115
RMSEA 0.097472
NFI 0.795298
TLI 0.837220
CFI 0.854583
表8系数估计结果
Estimate（估计值） S.E.（标准误差） C.R.（临界比）gtps <--- qyzsys 0.875794 0.088224 9.926895 ***
a1 <--- jjys 1
a2 <--- jjys 0.914304 0.089825 10.178714 ***
P
a3 <--- jjys 0.863982 0.085374 10.119917 ***
a4 <--- jjys 0.904143 0.080223 11.270364 ***
a5 <--- shys 1
a6 <--- shys 1.024286 0.091828 11.154382 ***
a7 <--- shys 0.913369 0.088582 10.310988 ***
a8 <--- shys 0.914288 0.090203 10.135928 ***
a9 <--- zcys 1
a10 <--- zcys 1.053969 0.123094 8.562325 ***
a11 <--- zcys 1.083258 0.116254 9.31805 ***
a12 <--- zcys 0.804223 0.11837 6.794161 ***
a13 <--- jsys 1
a14 <--- jsys 0.875156 0.126589 6.913369 ***
a15 <--- jsys 1.389788 0.141025 9.854875 ***
a16 <--- jsys 1.31699 0.138226 9.527791 ***
a17 <--- zyys 1
a18 <--- zyys 1.006011 0.065436 15.37392 ***
a19 <--- zyys 0.949347 0.067127 14.142627 ***
a20 <--- zyys 0.675427 0.07584 8.905962 ***
a21 <--- qyzsys 1
a22 <--- qyzsys 1.112714 0.087051 12.782299 ***
a23 <--- gtps 1
a24 <--- gtps 1.245695 0.124432 10.01104 ***
a25 <--- gtps 1.275608 0.119485 10.675908 ***
表9模型拟合结果
Estimate（估计值） S.E.（标准误差） C.R.（临界比）qyzsys <--> zcys 0.215565 0.055758 3.866068 ***
P
zcys <--> jsys 0.262284 0.064412 4.071944 ***
shys <--> zcys 0.49117 0.093066 5.277635 ***
jsys <--> zyys 1.114193 0.170942 6.517974 ***
qyzsys <--> zyys 1.631553 0.209106 7.80251 ***
jjys <--> shys 1.060191 0.151793 6.984453 ***
qyzsys <--> jsys 0.944134 0.144817 6.519488 ***
2. 修正结果分析
表10 影响路径
企业自身因素--> 共同配送
资源因素 <--> 企业自身因素--> 共同配送
技术因素 <--> 企业自身因素--> 共同配送
政策因素 <--> 企业自身因素--> 共同配送
技术因素 <--> 资源因素
技术因素 <--> 政策因素
社会因素 <--> 政策因素<--> 企业自身因素--> 共同配送
经济因素 <--> 社会因素<--> 政策因素<--> 企业自身因素--> 共同配送
与原始模型相比，修正后的模型拟合优度较好，根据表9和表10结果显示，只有企业自身因素对城市共同配送起直接的影响，另外五个因素都是间接影响城市共同配送的发展，存在传导影响作用。
（1） 企业自身因素对城市共同配送的直接影响显著
企业自身因素与城市共同配送的系数估计值为0.875794，根据P值说明结果在0.01水平上显著。
这说明企业加大资金设备的投入，提升自身的市场竞争力将有效的促进城市共同配送的发展，有效的提高配送效率，建立更加合理的成本分摊机制。
（2） 企业自身因素与资源因素相互影响显著，间接影响城市共同配送的发展
企业自身因素与资源因素的系数估计值为1.631553，根据P值说明结果在0.01水平上显著。
说明企业加大资金设备的投入和自身市场竞争力的提升会影响资源分配和规划。相反，合理的布局大型配送中心，完善交通网络规划布局，进行合理的资源整合，响应环保的号召，发展绿色物流都会带动企业自身的进步，同时间接影响着城市配送效率。
（3） 企业自身因素与技术因素相互影响显著，间接影响城市共同配送的发展
企业自身因素与技术因素的系数估计值为0.944134，根据P值显示结果在0.01水平上显著。
说明企业加快资金的周转，增加设备的投入，不断的提升自身市场竞争力会影响技术的革新。同时电子商务迅速的发展，智能机器人逐渐进入物流行业，多种多样的运输工具和多元化的配送模式，越来越先进的信息处理系统都对企业的发展起着促进作用，这就间接对城市共同配送产生促进作用，可以提升配送的效率。
（4） 企业自身因素与政策因素相互影响显著，间接影响城市共同配送的发展
企业自身因素与技术因素的系数估计值为0.215565，根据P值表明结果在0.01水平上显著。
说明企业资金的大量投入，以及企业市场竞争力的提升会有效的促进政府制定相关政策的脚步，政府会出台相关体制政策、法律法规、建立完善的基础设施、加强道路通行管控。换个角度看，政策的推出会带动企业的发展，更多有利政策的出台会加快企业发展的速度，同时会推动城市共同配送效率的提高，降低其中的成本，推动行业水平的进步。
（5） 技术因素与资源因素相互影响显著
技术因素与资源因素的系数估计值为1.114193，根据P值说明结果在0.01水平上显著。
说明电子商务这种新形式迅速发展，配送工具和配送模式的增多，智能机器人和信息
系统的进步可以有效的进行资源整合，规划合理的配送中心，更有助于交通线路的规划，同时响应环保的号召。同样，安排合理的配送中心，完善的交通规划，绿色发展的潮流也会带动技术的进步，促进新形式的产生。
（6） 技术因素与政策因素相互影响显著
技术因素与政策因素的系数估计值为0.262284，根据P值说明结果在0.01水平上显著。
结果表明技术中的电子商务、智能机器人、信息处理系统等的发展会带来很多新的发展机遇，政府也会在这种形式下出台相应的政策推动技术的合理发展，可见两者之间存在相互的作用。
（7） 社会因素与政策因素相互影响显著，间接影响城市共同配送的发展
社会因素与政策因素的系数估计值为0.49117，根据P值说明结果在0.01水平上显著。
根据结果分析，城市规模的扩张，人口数量的不断增长，居民越来越追求高品质的生活，区域经济的发展会影响政府政策的颁布，政府会针对社会发展的现状出台相关政策，带动社会的发展，这样两者之间就形成相互的影响。根据之前的影响分析可推出，社会因素也会间接影响城市共同配送的发展。
（8） 经济因素与社会因素相互影响显著，间接影响城市共同配送的发展
经济因素与社会因素的系数估计值为1.060191，根据P值说明结果在0.01水平上显著。
随着产业布局的调整，第三产业的发展加快，城市与农村也展开合作发展的脚步，推动城市规模结构的变化，多元的消费形式给居民提供了选择余地，提升了居民的消费水平，同时也增加了城市配送的需求。人口数量的不断攀升也会带动产业的发展，特别是随着居民消费水平的提升推动服务业等相关产业的发展。分析可知两者是相互影响的，通过间接影响路径影响城市共同配送的发展。
五、结论
（一）总结
城市共同配送已经成为物流行业发展的必然趋势，国家相继出台相关的利好政策，促进城市共同配送的发展，物流企业也在从自主经营配送向协同配送转变，越来越多的厂家选择共用配送资源，或者外包给专业的第三方物流公司，可以得到越发专业化的特色服务。本文重点研究推进城市共同配送发展的影响因素，通过对经济、社会、政策、技术、资源和相关企业发展等几个方面展开，建立结构方程模型来具体分析各个因素之间，各因素与城市共同配送之间的影响关系。
（二）发展城市共同配送的措施和建议
1. 合理的资源整合和共享
对于在配送活动中各个环节所需的货物资源进行整合，包括零散客户的商品货物、库房已经储存的货物、配送需要的信息资源以及车辆安排，城市与城市之间、企业与企业之间展开数据共享，合理的整合资源。可以有效的减少配送运输环节中重复运输，整车去空车回等情况，降低运输环节的成本，提高运输的效率。
2. 建立新型的合作伙伴关系
合作双方想要在产业链中成功实行共同配送模式，就必须分清双方的利益分派，责任分管，成本分摊。这种新的合作伙伴关系除了要兼顾企业上下游的服务体系，还需要考虑企业上下游的利益分配问题。同时，这也可以有效的提升企业的市场竞争力，加快资金的周转，带动整个共同配送行业的发展。
3. 鼓励促进专业企业的发展
在商务部出台的文件中侧重于使用现代物流技术和开展共同配送工作，关键是鼓励商品贸易公司和物流公司进行联盟，开展相关业务发展。除了要促进第三方物流企业的发展，更需要带动其余相关产业同步前进，供应更加专业化的特色配送服务，让更多的企业愿意将运输配送环节交给专门处理物流活动的公司，推动城市共同配送的发展。
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