基于供应链视角的智慧物流发展水平动态测评——基于中国省际面板数据的实证研究

陈 楠

(蚌埠学院 经济与管理学院,安徽 蚌埠 233000)

智慧物流指的是通过信息技术和创新手段来提升物流管理和运营效率的概念。其利用物联网、大数据分析、人工智能等技术,实现了物流信息的实时监控、智能决策和自动化操作,从而提高了物流的效率、可靠性和可追溯性[1]。智慧物流的引入不仅为企业节约了成本和时间,还增强了供应链的可持续性和竞争力。作为世界第二大经济体和全球供应链的重要节点,中国物流行业在智慧物流领域的发展潜力巨大。为推动智慧物流在全国范围的发展,有必要从供应链视角对不同省份的智慧物流发展水平进行动态测评。通过评估和比较不同省份的智慧物流发展水平和差异,可以揭示各地区面临的问题和瓶颈,为相关政策的制定提供科学依据。通过分析物流基础设施建设投资、信息技术应用普及率、物流服务质量等关键指标,我们将深入了解不同省份智慧物流发展的现状、趋势和差异。研究结果将为政府部门、物流企业和研究机构提供重要的决策支持,同时也可促进智慧物流的可持续发展,提高中国供应链的竞争力。通过此项研究,我们有望为中国智慧物流行业的未来发展提供有益建议。

一、研究现状

在智慧物流发展的关键因素研究中,物流基础设施、信息技术应用和物流服务质量被认为是影响智慧物流发展的重要因素。东方在其研究中指出,物流基础设施的完善程度对于智慧物流的实施和运营具有重要意义[2]。另外,李佳和靳向宇通过实证研究发现,信息技术应用的广泛普及和高效利用是推动智慧物流发展的关键。此外,物流服务质量的提升也被广泛认为是智慧物流发展的重要推动因素[3]。吕婧等人的研究指出,物联网技术的应用可以实现对物流环节的实时监控和追踪,提高物流运作的可靠性和可追溯性。智慧物流的发展需要具备相关技术和管理能力的人才队伍以及具备创新能力的组织。研究表明,拥有专业人才、提供培训和发展机会以及建立创新文化等因素对智慧物流发展具有积极影响[4]。张明的研究指出,人力资源的培养和管理是智慧物流发展的重要保障[5]。以供应链视角为基础,相关研究关注物流效率、信息流畅度、运输成本等方面的指标。慕静等人提出了一种基于物流效率和信息化水平的智慧物流评价模型,通过综合考虑供应链中的各个环节,评估智慧物流的整体发展水平[6]。此外,一些研究还探索了数据包络分析、层次分析法和灰色关联分析等方法在智慧物流评价中的应用。研究文献中还存在大量的智慧物流发展案例分析,从不同地区和行业的角度探讨智慧物流的实践经验和成功案例。万璇通过对中国某地区智慧物流发展案例的研究,总结了智慧物流在提高物流效率、优化运输资源配置和降低成本方面的显著效果[7]。

国际上也有一些智慧物流发展的典型案例,如亚马逊的物流创新和美国联合包裹运送服务公司的智能物流系统等。马鸣晴等人提出了一种基于供应链视角的智慧物流发展水平的测评方法,通过构建指标体系和采用层次分析法,评估了智慧物流发展水平在供应链内的变化趋势,并通过案例研究验证了该方法的有效性[8]。

综上所述,目前的文献研究主要关注智慧物流发展的关键因素、评价方法和案例分析。然而,在动态测评方面的研究还相对较少,特别是基于供应链视角的跨地区比较研究。因此,本研究旨在填补这一研究空白,基于中国省际面板数据,从供应链视角出发,对不同省份智慧物流发展水平进行动态测评,以期提供有关智慧物流发展趋势、影响因素和政策建议的深入洞察。

二、智慧物流发展水平动态测评指标体系构建

(一)我国智慧物流的发展现状及存在的问题

我国在智慧物流领域取得了重要进展,为供应链的优化和协同提供了良好基础。首先,物流信息平台的建设得到了广泛推广和应用,实现了信息的集中管理和共享,促进了供应链上下游企业的协同和合作。其次,物联网、人工智能和大数据等新兴技术的应用不断扩大,提高了物流过程的自动化水平、数据分析能力和决策效率。同时,政府也出台了一系列支持智慧物流发展的政策和计划,鼓励企业加大投入并推动行业创新。然而,我国智慧物流发展中仍面临一些问题和挑战。

1.基础设施不足。尽管我国在智慧物流基础设施建设方面取得了重要进展,但在一些地区和企业中仍存在基础设施不足的问题。老旧的物流设施、信息系统的不兼容以及数据标准的不一致限制了智慧物流的全面推广和应用。

2.数据共享与隐私保护有待提高。智慧物流的核心是数据共享和交换,但在实际应用中,数据共享程度仍不够。企业间存在数据孤岛,共享意识和共享机制有待提高。同时,隐私保护也是一个重要问题,如何在保护隐私的前提下实现数据的安全共享仍需要进一步探索和完善。

3.技术应用不均衡。智慧物流的技术应用水平存在差异,一些大型企业和发达地区在智慧物流方面取得了较大进展,但中小企业和农村地区智慧物流应用仍相对滞后。加强技术普及和支持中小企业的能力提升是推动智慧物流全面发展的重要任务。

4.人才培养与技能提升不足。智慧物流需要具备相关技术和管理能力的人才支持,但当前我国智慧物流人才培养和技能提升面临一定挑战。培养适应智慧物流发展需求的人才,提高人员的专业素养和技能水平,对于推动智慧物流的可持续发展至关重要。

5.促进绿色可持续发展。在智慧物流的发展中,绿色可持续发展仍然需要加强。物流活动对能源消耗、碳排放和环境具有较大的影响。因此,推动智慧物流向绿色、低碳方向发展,减少对环境的负面影响,是未来发展的重要方向。

(二)指标构建

指标体系的构建对基于供应链视角的智慧物流发展水平的动态测评非常关键,下面将详细介绍指标体系构建框架,即5个一级指标及其各二级指标。

1.物流效率指标:物流效率是衡量供应链运作效果的重要指标。

平均库存周转率:评估物流系统中存储设施的利用效率和库存管理的有效性,指标越高表示库存周转越快,物流效率越高。

订单处理周期:衡量物流运作中订单处理的速度和效率,较短的订单处理周期表示物流系统响应速度快,效率高。

运输时间可预测性:评估运输过程中时间的准确性和预测性,可预测性高的物流运输更有利于供应链的规划和协调。

货物损失率:评估物流运输中货物的损失程度,较低的货物损失率表示物流运输过程中风险的控制和质量管理较好。

2.信息流畅度指标:信息流畅度是指供应链中各个环节之间信息共享和流通的程度。

信息数据共享程度:评估供应链中各个环节之间的信息共享程度和流畅性,高水平的数据共享有助于提升供应链的响应速度和协同能力。

实时监控能力:衡量物流系统对运输和仓储环节进行实时监控和追踪的能力,实时监控能力高意味着物流运作更具可视化和实时性。

信息系统集成度:评估不同信息系统在供应链中的整合和协同能力,高水平的信息系统集成度有助于提升供应链的协同效应和决策能力。

3.运输成本指标:运输成本是供应链中一个重要的成本因素。

运输成本占比:衡量物流运输成本在总成本中的占比,较低的运输成本占比意味着物流运作更为经济高效。

运输效率:评估运输过程中的路线选择、车辆利用率和运输效率,高水平的运输效率有助于降低运输成本和提升物流效率。

燃料消耗率:评估物流运输过程中的能源消耗情况和环境影响,较低的燃料消耗率有助于提升物流运输的可持续性。

4.绿色可持续发展指标:绿色可持续发展是当今物流行业的重要关注点。

碳排放量:评估物流运输过程中的碳排放量和其对环境的影响,较低的碳排放量意味着物流运输更环保和更加可持续。

可再生能源利用率:评估物流运输中可再生能源的利用程度,较高的可再生能源利用率有助于降低对非可再生能源的依赖。

包装回收利用率:衡量物流过程中包装材料的使用和回收利用情况,较高的包装回收利用率有助于减少资源浪费,并降低环境负荷。

5.创新能力指标:创新能力是推动智慧物流发展的重要驱动因素。

技术创新投入:评估物流系统在技术研发和创新方面的投入程度,较高的技术创新投入有助于推动智慧物流的发展。

创新应用推广率:衡量智慧物流技术和创新应用在供应链中的普及程度,较高的创新应用推广率意味着智慧物流在实践中的广泛应用。

创新合作伙伴关系:评估物流系统与科研机构、技术供应商等创新合作伙伴的合作关系和创新能力。

总之,基于供应链视角下智慧物流发展水平的动态测评指标体系的构建,需要综合考虑物流效率、信息流畅度、运输成本、绿色可持续发展和创新能力等方面的指标,以全面评估和衡量智慧物流发展水平的动态变化。这将为政策制定者、物流从业者和研究人员提供重要的参考和决策支持。

三、智慧物流发展水平的动态测评实证分析

(一)数据来源

本文的研究区域主要是除新疆、西藏之外的各个省份,研究数据区间为2011—2022年。对于指标体系的数据来源,主要渠道有:一是政府统计数据。政府部门通常会收集和发布与物流相关的数据,如物流运输量、运输时间、货物损失率等。可通过政府统计局、交通运输部门或相关行业协会获取这些数据。二是第三方数据提供商。有些专门的第三方数据提供商,收集和提供与物流相关的数据。例如,物流数据平台、Wind数据库、物流技术公司或市场研究机构可提供关于物流运输、供应链管理和物流技术应用等方面的数据。在选择数据来源时,需要确保数据的准确性、可靠性和时效性。同时,要注意数据的一致性,确保不同来源的数据在定义和测量方法上是相似的,以保证指标的可比性和可信度。

(二)数据可靠性验证

数据可靠性验证是指对数据的来源、采集过程、完整性、准确性和一致性进行评估和确认的过程。旨在确保所使用的数据是可靠和可信的,以支持研究、分析或决策的准确性和可靠性。由表1可知:一级指标的Cronbach值均大于0.7,二级指标的Alpha if Itemdeleted值均大于0.7,说明本文的研究数据具有较好的信效度。

表1 数据可靠性验证

(三)权重值计算

基于上述指标得分结果本研究使用改进熵值法对指标进行权重分析:

1.对原始数据进行标准化处理,如方程(1):

(1)

其中,m=16,指我国智慧物流发展水平评价体系中的16个指标。X″为各指标的均值,为了消除出现负数的情况,本文对结果进行了加权平移。

2.计算各指标的变异系数,如方程(2):

(2)

Bij为各指标的变异系数。

3.计算指标权重,如方程(3):

(3)

Wj为第j个指标的权重结果。

根据上述原理,将标准化后的数据导入Matlab,输出结果经笔者整理一级指标权重结果和二级指标权重结果分别如图1和图2所示。

图1 一级指标权重值

图2 二级指标权重值

由图1可知:在一级指标中物流效率指标的权重值最大,值为0.314,表明物流效率在智慧物流发展水平中扮演了最重要的角色。物流效率的提高可以带来更快速、更准确地物流运作,提高供应链的整体效率。创新能力指标的权重值为0.249,显示了创新在智慧物流发展中的重要性。创新能力的提升可以推动智慧物流技术和方法的不断进步,从而提高供应链的竞争力和灵活性。信息流畅度指标的权重值为0.221,说明信息的传递和共享对智慧物流的发展至关重要。在智慧物流时代,高效的信息流畅度可以实现供应链各环节的紧密协同和准确决策。运输成本指标和绿色可持续发展指标的权重值分别为0.114和0.102,这表明在智慧物流的发展过程中,降低运输成本和实现可持续发展同样重要。优化运输成本可以提高供应链的经济效益,而关注绿色可持续发展则有助于降低对环境的负面影响并满足社会的可持续发展需求。

由图2可知:在二级指标中,数据共享程度的权重值为0.114,在二级指标中的权重最大,表明信息的共享对智慧物流发展起着至关重要的作用。数据共享可以促进供应链各参与方之间的合作与协同,提高整体运作效率和准确性。运输时间的可预测性权重值为0.104,显示在智慧物流时代,实现运输时间的可预测性对于物流流程的管理和货物的后续流转至关重要。可预测的运输时间可以帮助供应链各方做出准确的计划和决策,提高整体运输效率。同时,实时监控能力的权重值为0.098,说明在智慧物流中,除了时间可控外,对货物状态的实时监控能力也很重要。通过实时监控,供应链参与方可以随时了解货物的位置和状态,及时调整和优化物流过程,提高货物的安全性和可靠性。

(四)评价模型构建

根据评价指标体系中的权重值,进一步构建回归模型,分析结果如表2所示。物流效率指标、信息流畅度指标等的回归显著,由此可构建评价模型(4):

表2 评价模型构建

Y=0.812+0.136X1+0.177X2-0.318X3+0.064X4+0.068X5

(4)

通过构建tobit回归,检验影响智慧物流发展水平的因素。物流效率指标的回归系数为0.136,显著性水平值为0.028,在5%的水平上显著,说明物流发展效率对智慧物流发展水平具有显著的正向影响,即物流效率指标提升1个单位,能够促进智慧物流发展水平提升0.136个单位。信息流畅度指标的回归系数为0.177,显著性水平值为0.007,在5%的水平上显著,说明信息流畅度对智慧物流发展水平具有显著的正向影响,即信息流畅度指标提升1个单位,能够促进智慧物流发展水平提升0.177个单位。运输成本指标的回归系数为-0.318,显著性水平值为0.000,在1%的水平上显著,说明运输成本对智慧物流发展水平具有显著的负向影响,即运输成本指标提升1个单位,会导致智慧物流发展水平下降0.318个单位。绿色可持续发展指标的回归系数为0.064,显著性水平值为0.000,在1%的水平上显著,说明绿色可持续发展对智慧物流发展水平具有显著的正向影响,即绿色可持续发展指标提升1个单位,能够促进智慧物流发展水平提升0.064个单位。创新能力指标的回归系数为0.068,显著性水平值为0.000,在1%的水平上显著,说明创新能力对智慧物流发展水平具有显著的正向影响,即创新能力指标提升1个单位,能够促进智慧物流发展水平提升0.068个单位。

对比各因素的回归系数大小可知,运输成本对智慧物流发展水平的影响更大,所以提升智慧物流发展水平的关键点在于降低物流成本,提升物流效率水平。

四、供应链视角下智慧物流发展的对策建议

(一)提高物流效率

智慧物流可以利用物联网技术,通过传感器和设备的连接,实时监测货物的位置、温度、湿度等信息。这样可以提高对货物的跟踪和监控能力,减少货物丢失和损坏,并能及时采取相应的措施。利用大数据分析和预测算法,可以对物流过程中的数据进行深入分析,发现潜在问题和优化空间。通过分析历史数据和交通状况,可以优化路线规划,减少运输时间和成本。同时,预测需求和库存水平,可以实现更准确的库存管理和补货决策,减少库存积压和缺货情况。智慧物流可以采用自动化和机器人技术来实现物流过程的自动化和机械化。利用自动化仓储系统和机器人,可以实现自动分拣、装载和卸载货物,减少人工操作的错误和时间。这样可以提高物流操作的效率和精确度。区块链技术可以应用于智慧物流中的供应链管理和信息共享。同时,通过智能合约等功能,可以实现自动化的合作伙伴关系管理和支付结算,提高物流操作的效率和可靠性。建立智慧物流的软件集成和平台化系统,将不同的物流环节和参与者连接起来,实现信息的共享和协同。这样可以降低信息孤岛和数据断层的问题,提高物流的整体效率和可操作性。

(二)加大科研投入,提高创新能力

加大科研投入并提高创新能力对智慧物流的发展起着重要的推动作用,政府和相关机构可以增加对智慧物流领域的科研资金投入,鼓励学术界和企业进行相关研究。这将促进科学家和工程师在物流技术、数据分析、人工智能等领域的研究,推动智慧物流技术的突破和创新。学术机构可以与物流相关的企业建立合作关系,共同进行研究项目。政府可以提供创新创业的支持政策和措施,鼓励和扶持智慧物流领域的初创企业和创业者。通过提供资金、资源和政策支持,激励创新创业者在智慧物流领域开展实践和创新,推动行业的发展。积极开展国际合作与知识交流,与其他国家和地区的研究机构、企业进行合作。通过分享经验、学习先进技术和创新理念,加强国际合作与交流,促进智慧物流领域的共同发展。

(三)加强信息流畅度

建立统一的数据标准和格式,以确保不同物流环节和参与者之间的信息可以互相交流和理解。同时,鼓励信息的共享和开放,促进供应链各方之间的合作和协同。通过数据标准化和共享,可以实现物流信息的一体化管理,提高信息流畅度。采用实时监测和跟踪技术,如物联网、传感器和GPS等,可以实时获取物流过程中的位置、状态和条件等信息。这些技术可以提供准确的数据和及时地反馈,帮助物流管理者做出实时决策和调整,提高物流运作的可视性和响应能力。利用大数据分析和预测技术,对物流过程中的数据进行深入分析,挖掘潜在的问题和优化空间。通过对历史数据和实时数据的分析,可以预测需求、优化运输路线、提前处理潜在问题等,从而提高物流运作的效率和可靠性。建立智能化的信息系统,将不同物流环节的信息进行集成和管理。通过信息系统的自动化和智能化,可以实现信息的自动流转、实时更新和准确传递。有助于优化物流运作、提高效率、降低成本,并提供更好的客户服务。同时,也为智慧物流的发展打下了坚实的基础,推动物流行业向数字化和智能化转型。