基于物联网的我国区域智慧物流配送能力评价

王兰敬 副教授

（河南大学商学院 河南开封 475004）

引言

随着电子商务的不断发展，其对物流配送能力提出了更高要求。在此背景下，物联网等新技术的应用催生了智慧物流行业的产生。随着大数据、人工智能以及云计算等信息处理技术的成熟，新技术与传统物流业的结合共同推动了智慧物流的发展，我国现有的物流体系逐渐由传统人工物流向智能化物流发展。2015年7月，我国相关部门出台了《智慧物流配送体系建设实施意见》的文件，其明确指出智慧物流配送需在物联网的基础上结合大数据及云计算等技术，从而通过对物流作业的各个细节进行精细化管理，以提高物流配送的服务能力。大数据等技术的应用能够实时监控商品流通的全过程，从而加强了对在途物资的管理，提高了物流配送的效率与质量，进而为物流服务的提供方与顾客带来了更大收益。

智慧物流技术可根据企业自身情况及客户具体需求，对智能物流信息进行定位。智慧物流是未来国际物流发展的重要方向。在我国“十三五”发展目标中，物流体系旨在建成跨区域、行业、部门的公共服务平台，其以实现电子商务与智能物流配送一体化为目标。预计2020年以后，我国智慧物流核心技术将逐渐成熟，物联网技术将逐渐应用在物流产业。在此背景下，研究我国现阶段物联网技术下的智能物流配送能力发展现状，对实现我国智能物流体系健康发展具有重要的意义。

本文在梳理现有与智慧物流配送相关的学术研究成果后，发现已有的研究均认为智慧物流配送是我国物流体系未来的发展趋势，其中部分研究是主要对智慧物流配送的概念进行解释，其结合了物联网技术分析了发展智慧物流的可行性，另一部分研究则结合了我国现有物流体系的发展现状，并以此分析了我国发展智慧物流的现实迫切性。然而，定量分析我国智慧物流发展水平的学术研究尚未出现。随着我国智慧物流的不断发展实践，定量分析我国区域智慧物流发展水平，对指导我国智慧物流发展具有重要意义。因此本文结合了我国各地区智慧物流发展现状，构建了衡量智慧物流发展水平的指标体系，从而定量分析了我国各地区智慧物流发展水平，这也是本文的创新所在。

研究方案设计

（一）评价指标的确立

物联网被认为是继计算机及互联网之后世界信息发展的第三次革命，物联网技术与传统物流相结合就演变为了智慧物流。智慧物流作为新技术可以广泛应用在物流的运输、仓储、配送、信息服务等领域，其大大降低了物流成本，提升了物流企业效率。要想全面评价一个地区智慧物流配送能力，不仅要考虑现有智慧物流配送的基础，还要对智慧物流的各个阶段进行评价。基于现有的关于物联网、智慧物流及物流配送的文献，本文分别从智能基础设施、人才培养、仓储管理、信息服务、智能配送五个方面出发，基于物联网发展视角，构建评价区域智慧物流配送能力的指标体系，具体如表1所示。

表1 智慧物流配送能力评价指标体系

在物流配送能力的评价上，本文加入了大量的物联网因素。在仓储管理指标中，考虑到物联网驱动下的智慧物流能够改变传统的人工货物扫描、数据录取等工作，通过应用智能物流设备，可实现物流仓储管理的自主性、智能性，因此文加入了设备安全及信息同步性指标，并分别从物联网设备的应用情况及信息的传递实时性层面评价智能物流的发展。同时，在智能配送指标层面中，考虑到物联网技术可以对配送过程中的物资情况及配送人员行为进行实时监控、追踪，并可结合智能柜等设备实现自助提取，因此本文在智能分拣与智能匹配的基础上也新加入了运输监测及自助配送指标。

（二）评价方法与模型的构建

现有研究我国区域智能物流发展水平的方法多以层次分析法为主，但是层次分析法主观性较强，其通过专家打分确定指标之间的相对权重，一旦面临指标数量较多，且指标明确性不强时，过度的主观性会导致指标权重的不合理。因此本文借助熵权法模型对我国区域智能物流配送能力进行测度，具体过程为，假设本文选择的样本中有m年研究期，并且具有n项指标，则评价地区智能物流配送体系的原始权重矩阵可以表示为：

首先，计算指标j中第i个评价对象的目标权重Pij:

其次，计算第j个指标在整个指标权重中所能占到的熵权值Hj:

最后，计算指标j的权重：

此外，本文对于逆向指标进行了如式5的处理，此步骤也可以对不同层级指标进行无量纲化处理，避免因各个指标间计量单位的差异导致的误差：

在进行无量纲化并进行数据处理后，计算得到区域智能物流发展水平的计算公式如下：

（三）数据来源

该指标体系涵盖五个层面共计18个子指标，目前我国已有20余个地区公布了物联网产业发展规划及中长期智慧物流发展规划。以天猫、京东、苏宁为代表的电商平台也积极开展了智能物流项目。基于数据的可得性，本文选择了19个城市，具体包括北京市、天津市、南京市、广州市、上海市、深圳市、武汉市、西安市、重庆市、成都市、太原市、大连市、杭州市、宁波市、三亚市、长沙市、昆明市、石家庄市、无锡市，研究时间为2017～2019年，数据来源包括各个城市的统计年鉴、物联网发展统计公报、上市公司年度报告以及部分调研数据等。对于一些定性指标，本次研究通过分发问卷的方式，采用李克特5分量表法进行度量。对于个别年份缺失的数据，本文进行指数平滑、取均值的方式进行插值处理。

我国智慧区域物流配送能力评价

（一）指标权重的确定

基于熵权法本文计算得到各个准则层及指标层的权重，具体如表2所示。由表2可知，在准则层指标中，智能配送准则层所占的指标权重最大，为0.2725，其次为基础设施的0.2183。在各个子指标中，物流互联网设备比重、自助配送、人才素质、系统功能以及运输监测指标所占的比重最高，这些指标表现是否良好直接影响了地区智能物流的发展水平。

表2 指标权重的确定

表3 我国区域智慧物流配送能力

表4 准则层历年平均得分情况

（二）区域智慧物流配送能力评价

针对不同地区各指标的表现，本文基于表2的权重系数本文计算得到我国区域物流配送能力，具体如表3所示。经过无量纲化处理，最终智慧物流配送能力的取值范围在0～1之间，取值越高意味着该地区智慧物流配送能力更强。

从时间变化维度来看，2017年样本城市智慧物流配送能力均值为0.39，2018年上升到0.51，2019年这一数值上升为0.56，研究期内各主要城市智慧物流配送水平均得到明显提升，其中2018年提升速度更为明显。一个可能的原因是，2018年我国新零售出现了新的发展，各大电商平台也纷纷进行电商转型，同时各地区也出台多项措施促进智慧物流的发展。

分地区来看，我国智慧物流配送能力相对较高的城市主要为杭州市、北京市、上海市、深圳市、广州市、天津市以及大连市，这些地区属于我国一线或新一线城市，其区域经济发展水平较高，人口较为密集，对智能物流的需求量较大。而一些中西部地区如昆明市、石家庄市、太原市以及西安市智慧物流配送能力得分值较低，这说明我国智慧物流配送能力存在明显地区发展差异，这与我国经济发展、城市发展以及产业发展的区域差异存在明显一致性。

表4为各个城市历年准则层指标的均值变化情况，从各个准则层的得分来看，智能配送指标增加值最多，其次是信息服务、仓储管理及基础设施，增长幅度最慢的为人才培养指标，这说明在以物联网为基础的智能物流发展中，以人才培养为特征的软件提升要慢于硬件设施的进步，即人才培养仍然是制约我国智能物流发展的最大瓶颈。因此，对于我国部分智能物流配送能力较低的地区而言，加大对以智能配送柜、物联网硬件基础设施的投入能够在短期内提高其区域智能物流配送能力，而以北上广深为代表的发达地区，加强人才培养则是进一步提升其区域智能物流配送能力的政策选择。

对策建议

第一，要进一步加快物联网基础设施的建设能力，强化物流系统信息化建设能力。一方面，我国智慧物流配送能力存在明显的区域差异性，北京、上海、杭州等发达地区智慧物流基础设施较为完备，中小城市智慧物流基础设施发展严重滞后。因此要以市场主体为基础，进一步推动各地区物流行业智慧化平台建设，提高电商企业数字化运营能力，促进无人机、无人仓、无人超市等智慧物流基础设施的均衡分布；第二，要进一步加强人才的培养力度。人才培养的滞后严重制约了我国智慧物流配送能力的提高，因此各级政府需要加强与高校、企业之间的联系，培养符合现代智慧物流体系发展需求的管理人才、技术人员及运营人员。此外企业也应该结合市场变化，加大对已有员工的培养，提高企业内部管理运营能力；第三，要结合我国各地区的发展实际，建立层次分明的智慧物流配送体系。这需要各地区在发展智慧物流配送体系时，充分结合本地区市场、人才、基础设施等因素，明确本地区智慧物流发展角色，建成具有层次性的智慧物流配送体系。对于发展较为先进的地区，要进一步夯实发展基础，加强人才培养，确定智慧物流配送中心地位。对于部分省会城市，要确定其区域智慧物流配送枢纽的角色，对此要加强智慧物流配送基础设施的建设。而对于大部分中小城市而言，则需要结合本地区发展实际，有侧重的选择智慧物流配送方式，从而减少因过度发展而导致的资源浪费现象。