大数据助力京津冀区域物流协同发展

敦蕾　王振江

[摘 要]京津冀协同发展已经被确定为国家发展战略，这种区域协同包括各个层面的协同，其中物流行业的发展是区域协同发展的基础和先导，按照经济区划和物流业发展的客观规律，推动京津冀物流领域的统筹发展，积极推动和深化京津冀地区之间的物流合作，推动物流资源区域间整合，逐步形成京津冀区域物流服务的统一格局。文章通过阐述构建大数据物流体系，对优化和协调发展物流网络体系和区域经济资源配置等具有重要作用，进而结合京津冀区域物流在协同发展过程中遇到的主要问题，提出建立一套良好的大数据运行机制，对京津冀区域内各物流环节的角色做出界定，及时调整发展战略，优势互补、资源共享，实现协同发展。

[关键词]京津冀；大数据；协同发展；区域物流

[中图分类号]F259.2

1 引 言

随着我国经济的发展、产业结构的调整、产业升级的需要，物流业将在我国国民经济中占有重要地位。我国改革开放40年来经济飞速发展，物流业的发展也将面临新的机遇和挑战，物流业伴随着管理方式粗放、物流运输集约化程度不高的特点。如何在京津冀协同发展的背景下，依托大数据在物流、流通领域的广泛应用，解决京津冀区域内物流行业各方、各环节协同成本过高的问题，实现京津冀物流资源协同发展，是京津冀协同发展过程中要解决的关键问题之一。

2 大数据在区域物流发展中的应用

物流大數据分析从客户服务、货物运输、仓库管理、地点优化、库存管理、逆向物流以及能源使用和可持续发展方面对物流环节有着重要影响。而物流环节的大数据分析并不仅仅止步于供应链网络的管理，相关部门还可利用大数据分析来优化和设计更为合理的区域物流资源利用方案，即合理规划物流。大数据技术能提供跨部门的综合性物流信息，实现各种资源信息的共享。大数据物流系统包含物流数据采集、物流数据处理、物流数据分析以及决策数据输出，随着京津冀区域经济协同发展理念的提出和应用，可在区域范围内建立统一的多维数据，一方面可以更好地完成京津冀区域内物流大数据的统计，另一方面为京津冀区域物流合理规划提供数据支撑。

2.1 大数据预测区域经济及物流需求

明确大数据时代区域经济与区域物流的资源配置及协同发展的关系，从更新区域经济统计设备、提升对大数据的理解和掌握能力、创新经济统计方法和方式等方面强化大数据在京津冀区域经济统计中的应用水平十分必要。提升大数据的应用能力可以有效地改善区域经济统计工作的效率和准确性，从而准确地预测出京津冀区域经济的运作特点及发展趋势，明确其对物流资源的需求。

2.2 结合区域经济发展整合物流资源

物流资源的区域合作和整合与地区的经济发展趋势和产业结构特点密切相关，利用历史数据、时效、覆盖范围等构建分析模型，对地区内的仓储、运输、配送网络进行优化布局。区域物流的发展规划依托区域内的产业结构的调整、发展趋势，以良好的物流区域布局为依托，为区域经济的发展提供更多的保障措施。

3 京津冀地区产业结构及货运周转量比较

从表1中可以看出北京、天津和河北地区从2008—2017年的各产业增加值及一、二、三产业增加值所占的比重。从表2中可以看出北京、天津、河北三地近10来的货运周转量的变化趋势，北京地区的货运周转量近年来稳步增加，稳中有降，可以反映出北京地区的社会物流成本比北京地区增加值（GDP）的比率，相对来说呈缓慢下降的趋势，这与北京地区的社会物流环境较好，产业结构合理是分不开的。天津地区的货运周转量是受港口水运周转量影响较大的地区，因此2008年和近3年天津地区的货运周转量较低。河北省工业增加值在河北地区增加值（GDP）所占的比重较高，所以河北省的货运周转量与河北地区增加值（GDP）相比北京、天津地区比率较高，而这与河北省的产业结构是密切相关的。地区物流业的发展是经济发展的有利支撑产业，京津冀协同发展物流一体化建设能带来地区物流业整合协作，使物流业与地区经济相互促进，对地区整体经济发展起到促进作用。

4 京津冀区域物流协同发展进程中存在的主要问题

4.1 京津冀物流流通通道的主要问题

一方面，京津冀三地限行政策缺少统筹，对物流协同发展造成一定的制约，影响了物流通道的通行能力；另一方面，京津冀地区各交通枢纽统筹规划不到位，造成各地区之间发展不均衡，特别是河北与京津两市发展水平差距较大，公共服务水平落差明显。京津冀交通运输的结构、能力和效率还不能适应区域协同发展的需要，城际快速交通网络发展相对滞后，交通枢纽定位和分工有待优化，区域综合交通运输网络有待转变为“多中心、网络状”。

4.2 京津冀物流园区的信息系统不统一

作为服务物流企业的平台运营商，物流园区兼具软硬物流服务的功能，通过提供整体的“资源整合、规范管理和服务改进”来服务和培育物流企业，并创造价值。作为软平台核心的信息系统，通过收集和整合平台内外的客户资源，实现高水平的协同和互助，进而拓展外部社会资源的低成本聚合和整合经营，形成基于信息的盈利模式，并从平台服务中产生增值收益。信息发布、在线结算、货物跟踪、业务管理等功能都需要通过信息系统得以实现，开发物流园区信息系统的更多功能不言而喻。然而，对于入驻园区的企业来说，一方面开发物流信息系统耗费巨大，另一方面各信息系统之间标准不统一、相互隔离等问题的存在，使京津冀所属物流园区之间不能进行有效的沟通和衔接。

4.3 京津冀农产品物流系统缺少统一的信息平台

尽管推动京津冀物流合作，全面构建京津冀区域物流合作网络的意愿都比较一致，但实际运作时仍有许多困难需要逐步解决。京津市内大中型货运汽车禁行、绕行等交通管制措施，不仅提高了流通中的交易成本，而且不利于“最后一公里”问题的解决。一体化的信息沟通平台尚未建立，产销信息对接不畅。批发市场仍然局限于现货交易、协商买卖的传统方式，批发市场的一些物流基础设施比较落后，或者建设流于形式。京津冀农产品产、供、销无缝对接渠道仍比较单一，影响了农产品及时、保质、低成本运抵京津市场。

4.4 京津冀信息化建设存在的问题

目前京津冀跨行业和区域的智能物流信息公共服务平台建设已初具成效，北京、天津、秦皇岛等地区的智能物流信息系统已建成并实施，部分大中型物流企业已开始应用JIT（准时制生产方式）、VMI（供应商库存管理系统）、SCM（供应链管理）等管理系统来提升其专业化能力。然而，京津冀地区的大部分物流业务仍然是采取独立和孤立的方式，很难实现不同物流业务之间的有效衔接，造成整体物流运作效率较低；物流信息系统也是各自一体，缺乏有效的沟通，造成部门和部门与企业之间不能实现即时、准确的交换信息，从而更无法实现智能信息管理。

5 大数据体系的构建助力京津冀区域物流协同发展

京津冀区域物流资源如何整合、怎么实现优势互补、协同发展的问题还有待于进一步研究，通过应用大数据分析，总结京津冀物流资源发展现状，预测物流需求发展趋势，对京津冀区域内各物流环节的角色做出界定，有利于及时调整发展战略，优势互补、资源共享，实现协同发展。

5.1 加强京津冀地区机制统一化

加快统一京津冀运政信息管理，做好总体统筹及省、市数据中心建设，加快实现北京市、天津市、河北省运政数据交换共享，尽快实现京津冀三地互联互通。完善物流信息平台建设，促进各平台主体顺畅沟通，提供公开、透明的信息化服务。加强标准化建设，降低不同主体信息沟通的不畅程度，推动京津冀信息健康、有序、协同发展。建立规范、便捷的信息交换系统，与公路、铁路、机场、港口有效连接，与国家交通物流公共信息平台连接，跨地区、跨行业交流共享物流信息，构建京津冀智能物流信息平台。

5.2 整合京津冀区域物流园区及农产品市场信息

京津冀所属物流园区迫切需要构建统一的公共物流信息平台，通过这个平台整合京津冀物流园区已有资源，利用公共信息平台对行业资源进行共享，发挥京津冀物流园区的整体优势，从根本上提高物流园区的运营效率。加强京津冀农产品市场一体化建设，促进产销对接和配套产业链的形成。加大对批发市场在内的农产品物流主要节点的基础设施建设投入力度，搭建一体化的信息沟通平台，打造京津冀区域农产品流通“绿色通道”，降低物流成本。

5.3 建立京津冀区域内统一、高质的可用物流数据

数据是技术的核心，要将大数据分析法应用到物流规划领域，首先需要有同一、整齐、高质的物流可用数据。如今，有越来越多的物流数据可为物流分析所用，这些数据需要过滤、数字化和结构化，以使它们能够为终端使用者直接使用或进一步分析，这需要确保物流数据的质量与标准化，加入数据源来描述数据。

通过在京津冀区域构建统一的信息平台，可以得到京津冀区域内同一、整齐、高质的物流可用数据，为物流数据分析提供依据，进而为统筹区域内的物流资源提供指导。

5.4 建立完善的大数据分析法体系

在一定区域内建立完善的大数据分析法体系需要经过至少四个阶段。一是实现物流数据的结构化，要想有效地利用物流数据，需要将所获得的物流数据标准化、整合并存储在数据库中。二是实现数据的可用性，这需要将存储在数据库中的物流数据提取出来进行整合，以使相关分析单位可用。三是能够利用基础的分析法，如定量分析法对物流数据的相关性进行分析，来解释已经发生了什么。四是运用高级分析法对物流发展趋势进行预测，进而实现合理利用和规划现有物流资源。

从中可以看出，京津冀区域物流协同发展进程处于大数据分析法系统的第一阶段，即物流数据的结构化、标准化整合阶段。只有将该阶段中京津冀物流信息系统做好、做统一，实现京津冀区域物流信息的标准化、无缝对接，才能使得物流数据是可用的、可整合的、可分析的，进而顺利进入第三个阶段，最后实现对京津冀区域物流发展趋势进行预测，合理利用和规划物流资源。

总之，在京津冀区域物流环节，如果不采取系统规划的方式，就会发现物流变成了分散而不协调的活动，从而造成物流资源的浪费，通过整合物流资源合理规划京津冀区域物流来实现其协同发展，这离不开大数据分析应用的支持。

参考文献：

[1]娜達·R 桑德斯.大数据供应链，构建工业4.0时代智能物流新模式[M].北京：中国人民大学出版社，2015.

[2]程琳，祝晓峰，陆敬筠.基于大数据的共享物流信息平台模型研究[J].科技管理研究，2018 （15）.

[3]王旭东.京津冀一体化物流发展报告（2015）[M]北京：中国财富出版社，2016.

[作者简介]敦蕾（1981—），女，副教授，研究方向：物流管理；王振江（1981—），男，讲师，研究方向：物流管理。