大数据视角下社会物流统计工作改进研究*——以安徽省为例

洪 丽，王兴伟

(徽商职业学院 物流系，安徽 合肥 230061)

现代物流业被誉为企业的“第三利润源”，在国民经济发展中发挥着重要的支撑作用。为了准确把握经济新常态下物流业的运行态势，协助政府制定宏观经济政策，指导企业开展高效的生产经营活动，我国自2005年起将物流统计纳入了政府统计范畴。2006年国家发展和改革委员会(以下简称“发改委”)发布了《社会物流统计核算与报表制度》(以下简称《统计制度》)[1]，标志着我国社会物流统计走向了标准化和制度化的道路。

随着信息技术的快速发展，全球数据量成几何级增长，大数据时代悄然而至。为顺应时代发展需要，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》[2]中明确提出，要实施大数据战略，促进经济社会和互联网的深度融合发展。物流统计工作应抓住历史机遇，充分利用先进技术提升物流统计价值，助力产业升级和大众创新，为经济运行提供强大的数据支撑。

目前国内学术界对于物流统计的研究成果不多，现有的研究或集中于宏观层面，或聚焦于行业指导，针对地方物流统计研究较少，尤其缺乏利用大数据等现代化的技术手段指导地方统计工作的研究成果。本文尝试以大数据为切入点，探索物流统计工作在新经济背景下的发展之路，以期为学术研究及未来工作的改进提出建议和参考。

一、安徽省社会物流统计现状

(一)组建物流统计工作小组

2016年之前，安徽省社会物流统计工作处于起步阶段。同年11月，安徽省发展改革委员会(以下简称“省发改委”)通过政府购买服务的形式，委托安徽省物流与采购联合会(以下简称“省物联”)负责具体组织社会物流统计工作，此举标志着安徽省社会物流统计工作的全面展开。省物联会同省发改委、省统计局迅速成立了安徽省物流统计工作小组，负责落实全省物流统计工作的具体事宜。三家政府部门各司其职、协调配合，适时向上级主管部门汇报工作，定期与省交通厅、省经信委、省邮政管理局、省商务厅等多个政府职能部门召开联席会议，通报工作内容。

(二)构建统计样本库

根据国家统计制度的要求，结合安徽省的经济特点，统计小组在省统计局的大力支持下组建了涵盖物流企业和工贸类企业的企业样本库。样本库中的物流企业从全省3A级及以上物流企业和省级以上示范物流园区内的物流企业中遴选，工贸类企业从《国民经济行业分类》(GB/T4754—2017)目录中每个“中类”里遴选出3—5家企业[3]。截至2018年底，全省入库企业数量将达到1 000家左右，其中合肥市不少于500家。预计到2020年，全省入库企业数量将达到5 000家左右。同时，统计小组还积极做好对遴选企业填报人员的培训工作，确保统计数据上报的时效性和规范性。

(三)数据填报与报告发布

安徽省采取重点调查样本企业的方式开展物流统计工作，被调查企业应严格按照统计制度规定的时间和表式，通过中国物流信息中心的“全国社会物流统计直报系统”填报统计数据，从而确保统计口径的一致性和结果的可比性。安徽省每年定期发布社会物流统计报告、分析简报和重点企业分析报告，监测全省物流运行态势并做出数据分析。2018年安徽省以家电物流为突破口开展了专项统计，未来将尝试发布物流景气指数，力争更加客观准确地反映安徽省物流业发展现状，突出产业经济特色，为地方经济的转型升级提供数据支持。

二、安徽省社会物流统计工作面临的困境

(一)统计报告发布的时效性不强

遵照国家统计制度的要求，各省、自治区、直辖市应于每年的4月30日前向发改委经济运行调节局和中物联物流信息中心上报上一年度社会物流统计报告、重点企业调查资料和工作总结等。很明显统计报告的发布时间远远滞后于报告的调查期，这将直接导致统计结果无法及时反映行业发展动态，使得物流统计辅助规划与决策功能大打折扣。统计数据的滞后性已跟不上大数据时代的要求，无法满足公众和各行业的需求，数据的时效性亟待加强。

(二)统计报告的有效性不高

由省物联发布的安徽省2016年社会物流统计报告的主体分为物流运行情况分析、重点监测物流企业发展概况、重点监测物流企业经营情况三个部分，较为客观地反映了安徽省物流业运行的基本现状，但针对性有待提高。从企业的角度看，报告中涉及的数据对企业的有效性不高，对企业关心的物流成本和利润等指标分析不足，对行业的发展动向、商业模式等研究不够深入，难以满足企业经营决策、转型升级的需求[4]。从政府的角度看，报告里的数据分析没有和政府政策导向、市场需求形成有效对接，数据价值的挖掘和转化尚有较大提升空间。统计报告的有效性不高，如果不能得到及时有效的改善，长此以往会挫伤企业填报统计数据的积极性，降低数据采集的准确度，进而最终影响统计报告质量。

(三)统计对象的代表性有待提高

回顾安徽省的历史统计数据，统计对象的总量较少，结构单一，大部分集中在物流企业，而工贸类企业样本数量存在较大缺口。在省物联发布的2017年社会物流统计报告中显示，自2018年起，安徽省尽管大幅度增加样本库企业数量，合理调整各类企业占比，努力使得样本企业覆盖国民经济大类中的各行各业，但是由于统计范围和统计技术两方面的原因，样本数据的来源仍然缺少生产物流和第四方物流、绿色物流、逆向物流等新型物流形态。统计样本总量不充沛，结构比例不合理，使得统计数据无法全面真实地反映安徽省物流业发展现状，只有利用新的技术手段才能从根本上解决统计对象代表性问题。

(四)统计数据缺少开放共享的信息平台

安徽省社会物流统计的宏观数据来源于安徽省统计局、交通厅、商务厅、经信委、邮政管理局等多个政府部门，微观数据来源于数量众多的大中小型企业。由于没有公共的物流信息平台，统计数据平时分散在多个职能部门和企业，巨大的数据资源变成了没有联通的信息孤岛。散落各处的基础数据无法得到及时有效的汇总、整理，影响对其进一步的数据分析和数据挖掘。信息平台的缺失导致实体经济的现有资源无法得到有效整合，造成了人力、物力和时间上的巨大浪费。

三、大数据、物联网和云计算技术对物流统计的影响

(一)物联网与云计算技术是大数据时代的焦点

大数据是一种规模大到超出传统范围，无法用常规软件工具对数据进行采集、储存、分析和管理的数据集合。它具有海量规模、类型多样、高速流转和价值密度低的特点[5]。对超大规模的数据信息进行加工处理，实现数据价值的最大化，是大数据时代最显著的特征。物联网技术与云计算技术是大数据时代信息技术的焦点，这两项技术与大数据相互融合成为现代社会高速发展的核心驱动力，为海量数据由产生到应用的一系列活动提供了可信赖的技术支持[6]。

文化广场日益成为新农村建设中最活跃的娱乐休闲场所。丰富多样的广场文化增加了城乡的动感与色彩，彰显了文化个性，开创了政府与民众之间互动共创的新思路，成为当代新农村文化不可忽视的新资源。作为新农村文化建设基本构件之一的乡镇广场，理所当然地成为农民群众休闲娱乐的自由空间。

(二)物联网技术提高了对统计样本的数据采集能力

物联网是在互联网的基础上进行延伸和扩展，通过智能识别和感知等技术，将物与物之间进行关联，并产生信息交换的过程。它被称为是继计算机、互联网之后信息产业领域的第三次革命性变革。

将近距离无线通讯(Near Field Communication，NFC)、无线射频识别(Radio Frequency Identification，RFID)、传感器等物联网中的核心技术应用于智能识别系统，在激光、红外、扫描等设备的辅助下，可以快捷高效地自动获取识别对象的基本信息。采集对象从过去众多的个体小样本变为整体的大数据，从根本上拓宽了数据采集的范围，由于避免了人为因素的干扰，因此也增强了数据采集的精度，从而极大地提高了数据信息的采集能力，为物流统计的基础工作——数据收集提供了强有力的技术保障。在物联网技术的支持下，物流活动实现了全面的动态管理，物流的各个环节实现了数据信息的全程记录和可追溯。

(三)云计算技术增强了对统计样本的数据分析和挖掘能力

云计算技术可以将计算分布在大量的分布式计算机上，实现每秒10万亿次的运算能力。物联网、遥感(RS)、全球定位系统(GPS)等技术在物流业中的广泛运用，会产生大量的物流基础数据。利用云计算技术，分析处理已采集到的数据信息，为进一步进行数据挖掘提供了技术保障。

不仅如此，云计算技术还具有成本低廉的优势。由于云计算是一种自动化集中式的管理模式，用户可以通过手机、电脑等方式接入数据中心，例如通过使用SAAS(Software-as-a-service，软件即服务)按照需要进行网络访问并付费，即可投入更少的时间和成本完成既定任务，省去了过去高昂的软、硬件投入成本。节省的费用可以促进企业优化自身投资结构，使得资本运作更具灵活性和合理性。

四、基于大数据视角对安徽省社会物流统计工作的一些建议

为了贯彻执行国家发改委2016年7月颁布的《“互联网+”高效物流实施意见》(发改经贸〔2016〕1647号)[7]，我省积极出台了相应的落实文件，为大数据、云计算、物联网在物流领域的应用营造了良好的政策环境。大数据技术与物流活动的深度融合，在宏观层面有利于提高物流标准化、信息化和智能化水平，为进一步降本增效，推进供给侧改革，加快建设美好安徽做出必要的贡献；在微观层面能够从根本上针对性地解决我省统计工作面临的四个难题，为社会物流统计更好地服务于政府、企业、民生扫清障碍。

(一)依托物联网技术，提升物流统计数据时效性

为适应经济发展的新常态，国务院做出了对工业化和信息化进行深度融合的重大战略部署。物联网是实施“两化融合”的有力抓手和切入点，为此工信部在2012年发布了第一个物联网五年发展规划，并已完成初步顶层设计[8]。以物联网技术为核心的智能识别系统应用于物流的各个环节，将提升物流统计工作效率，减轻调查对象工作压力，优化统计工作流程，加速统计结果发布，满足公众和社会对物流统计日益提升的时效性需求。

安徽省拥有较为坚实的科研基础，在物联网的研发和应用领域也取得了一些进展。省会城市合肥是全国技术创新试点城市，拥有中国科技大学等一流学府和200多所科研机构，享有科技城的美誉。以科大讯飞为代表的国家级高新技术企业在语音识别、图像识别、物流机器人等物联网应用领域已形成一定技术优势。目前安徽省已有约30万辆运输车辆配备了北斗系统等定位装置，随着移动互联技术快速进入工业领域，大量的货物、托盘、集装箱、仓库将通过条形码、RFID和传感器等信息化设备进入物联网应用领域。

安徽省物流统计工作要充分利用现有的物联网技术和设备，做好数据收集和统计分析，提升统计数据时效性；依托现有的创新优势，为高科技在物流统计领域的应用做好对接服务；引导物流企业和大型生产制造型企业改造和更新现有仓储运输系统，增加物联网基础设施在物流环节的应用；凭借省会城市充沛的科技资源，围绕产品可追溯、智能定位、智能视觉传感、无线射频识别等技术在物联网的应用开展针对性的研发工作，为安徽经济发展全面“提速”。

(二)借助云计算技术，充分挖掘物流统计数据价值

随着大数据时代的深入发展，物流统计工作的改进重点将逐步聚焦于更加充分的挖掘统计数据价值。利用云计算技术进行的数据分析和挖掘，将助力政府制定宏观战略决策，提升对市场反应的敏感度和洞察力；协助企业挖掘自身价值，提升核心竞争力，增强主动捕捉利润的能力，进而促进物流行业的发展。随着数据挖掘技术的日益成熟，物流统计工作反哺企业、行业和政府的功能将逐渐凸显。

安徽省已选取合肥、芜湖、马鞍山、铜陵为数据采集的中心城市，向周边城市进行辐射，在重要的物流节点和大的物流集散地建立数据采集中心。通过数据平台等多种渠道，对大数据进行提取、转换和分析，按照关键指标进行数据的纵向挖掘分析，同时与行业平均水平和标杆水平进行横向比较，从而全面了解企业个体行为，把握市场整体发展趋势，为政府、行业、企业各类主体提供针对性的产品和服务。

安徽省作为全国最大的白色家电生产基地，著名品牌集中度位列全国第一，形成了从研发、生产到销售为一体的产业供应链，聚集了相关家电配套企业和物流企业1 000多家，产业集群优势明显[9]。为落实国家物流业降本增效，推动实体经济健康发展的战略部署，安徽省今年将在全国范围内率先开展家电物流专项统计。通过厘清安徽省家电物流现状，为企业从物流角度降低成本，提升管理水平，提供数据支持。并以此为切入点，未来将逐步扩展到安徽省其他重点行业，服务地方经济发展。

(三)凭借传感设备，构建高质量物流统计数据仓库

传感器是一种检测装置，它能够感受被测量的信息，并将这种信息转换成电信号或者其他形式储存和记录下来被计算机利用。传感器是获取生产及流通环节信息的重要手段，因此它作为物联网的基础单元，被广泛应用于工业生产、仓储运输等领域的自动检测和自动控制。大数据环境下，物流原始数据就是通过无线传感器被接入物联网，随即进行数据的收集整理和统计分析。

多种传感器的应用使大数据时代数据的来源更加多元化，除了过去传统格式的数据，还可以获取音频、视频、图片、地理位置等多样化的数据信息。过去无法直接利用的数据信息现在能够高效便捷地对接到现代物流统计体系中，从而避免了人为统计造成的误差，还原了统计对象真实的物流过程，使得统计质量有了质的飞跃。对过去因为技术手段而难以监测的生产物流、逆向物流、第四方物流等也能进行准确统计，扫除了传统物流统计的盲点。RFID、NFC以及各种终端传感设备的运用，将物流行为直接转化为大数据，驱动产业智能升级，为物流统计构建完备的数据仓库奠定了基础。

安徽省应鼓励高等院校及科研机构开展基于传感器的车货定位、仓储可视化等技术的研发，大力推广传感识别、条形码、无线通讯等技术，广泛应用传感器于智慧物流、工业自动化和智能交通中，进一步推动物联网技术快速进入工贸领域，大幅提升安徽省物流统计数据的准确性和统计对象的完备性。

(四)依靠数据平台，实现信息资源共享

大数据的核心功能之一是整合，通过数据平台可以实现资源整合、信息共享的目的。在大数据技术的支持下，物流各环节的原始数据通过传感器接入物联网系统，利用企业内部的信息系统实现数据资源的初次整合和输出；再通过与银行、税务、工商、交通运输、政府公共服务平台进行数据的交换和共享，实现行业间数据的二次整合。这种政府、行业、企业之间大面积的信息共享，既实现了数据资源的高效利用，又避免了单个部门统计不全和多部门重复统计的问题。分享型的思维模式将促使传统物流统计方式发生根本性的改变，数据平台将成为信息时代物流统计工作的重要依托。

安徽省的数据平台建设已经取得了一定进展，但总体仍处于起步阶段，需要从政府到企业多方共同努力。首先，要打造适应安徽省信息平台健康发展的外部环境。政府部门应积极探索建设全省物流大数据中心，搭建智慧物流信息平台，并逐步与国家交通运输及社会化物流信息平台实现数据对接，与公路、铁路、港口、航空、海关等部门的信息平台实现资源共享。其次，鼓励物流业与生产制造业中的龙头企业强强联合，建立信息服务平台并适度对外开放，在优化内部管理的同时，起到引领示范作用，带动一批同类型企业做好资源整合。目前，安得物流与美的集团正在为此展开积极尝试。同时，还要鼓励社会资本有序建立专业化的信息平台，支持以路歌物流为代表的信息平台开展国家骨干物流信息平台试点，全面开展智能车货匹配、云服务运输管理、共享仓储资源、财务与税票等综合服务。

安徽省物流统计工作要充分利用数据平台打通信息孤岛，实现资源共享。通过建立科学规范的信息采集、管理、交换等共享机制，完善平台功能，提升平台使用效率。通过数据平台获取持续稳定的信息流，提升统计数据质量，建立有效的数据分析模型，促进物流资源的合理配置。

五、结语

大数据时代悄然而至，数据革命已然到来。物流统计要顺应时代发展的需要，充分利用先进的技术手段，增强信息传递的及时性、准确性；以提高经济运行质量和效益为中心，提升数据分析和挖掘能力；以数据平台为载体，推动数据资源的共享开放。

大数据在提升物流统计质量的同时，也带来众多挑战值得我们深入思考。例如，如何优化资源配置，避免大数据基础设施重复建设；如何存储海量数据资产，确保数据信息安全等。我们要通盘考虑、系统筹划，充分做好全面准备和应对措施，为安徽省经济转型升级提质增效提供强有力的数据支持。