城市智慧配送體系的發展動力和成熟度研究

朱一青，朱占峰，朱 耿

（1.武漢理工大學 管理學院，湖北 武漢 430070；2.寧波工程學院 經濟管理學院，浙江 寧波 315211）

城市智慧配送體系的發展動力和成熟度研究

朱一青1，朱占峰2，朱 耿1

（1.武漢理工大學 管理學院，湖北 武漢 430070；2.寧波工程學院 經濟管理學院，浙江 寧波 315211）

通過對城市智能配送及其發展指標體系研究的綜述，剖析了城市智慧配送體系發展動力的基本框架，利用結構方程模型原理、量表開發、問卷分析和系統動力學理論，對城市智慧配送體系發展動力變量進行了關聯度評價，構建了發展動力變量關聯流模型，進而在發展動力指標體系的基礎上，構建了城市智慧配送體系發展能力成熟度評價的定性和定量模型。

城市智慧配送；發展動力；成熟度

1 引言

我國經濟正處于中高速持續發展時期，城市化進程正在不斷加快，城市產業結構和管理模式正通過信息網絡技術和知識管理由粗放式向集約式不斷轉變，社會化分工將越來越細，企業非核心競爭能力業務外包份額將不斷增加，電子商務等新興商業業態逐步被人們所青睞，城市配送市場呈現旺盛的需求，而末端物流“最后一公里”的瓶頸也更加凸顯。隨著社會的發展、分工的細化和城市的轉型，城市智慧配送體系的構建已成為社會各界關注的焦點。2016年2月6日，《中共中央、國務院關于進一步加強城市規劃建設管理工作的若干意見》出臺，進一步強調加強智慧城市管理，推行智慧模式應用，建設智慧城市樣板。這就將城市的智慧配送服務建設和管理提到了前所未有的高度。

欲在城市智慧配送供需之間實現科學對接，形成可管控的高效模式，推進物流配送手段的更新、城市物流資源的整合、配送運營效率的提高和物流配送成本的降低，進而助推第三方物流配送企業的轉型升級，加速城市的智慧化運作，必須準確把握城市智慧配送體系的發展動因，科學評價其發展績效，這將是本文要探索的根本問題。

2 城市智慧配送及其發展指標體系研究現狀

關于城市智慧配送體系的研究，Hyeongjun等（2016）[1]研究城市配送最后一公里的行為動機，建立CEP配送模型。Stanis awIwan,Kinga Kijewska,Justyna Lemke等（2016）[2]為消除末端配送中的牛鞭效應，深入研究了信息共享和末端配送解決方案問題。Paola Cossu等（2016）[3]通過對合作、協調與協作強度的關注，研究了末端配送中的集成工具支持問題。Kuntal Bhattacharyya,Alfred L.Guiffrida（2015）[4]通過復雜技術視角，對末端配送的背景、計劃和度量、運作關系等指標化處理，加強末端配送的協同和集成。C.Navarro,M.Roca-Riu,S.Furió,M.Estrada（2016）[5]通過構建能源、環境、資源節約于一體的新業務模式，深入研究了城市末端配送的敏捷化、協同化問題。J.H.R.van Duin,W.de Goffau,B.Wiegmans,L.A.Tavasszy,M.Saes（2016）[6]等通過歷史統計數據的挖掘，展開了應用選址智能的研究。Wolf-RüdigerBretzke(2013)[7]展開了對城市物流的跨網絡和跨企業合作的研究。F.Barzinpour&V.Esmaeili（2014）[8]以及A.Bozorgi-Amiri&M.Khorsi（2016）[9]則研究了城市多目標應急配送模型相關問題。黃敏芳（2009）[10]針對車輛路徑方案智能求解系統的設計與實現，制定了相關優化方案，形成了智能優化體系；丁怡，王如龍等（2013）[11]建立了物流管理信息系統敏捷性評估CTRSPI模型；雷洪濤等（2015）[12]研究了智慧物流路徑的優化問題；張學龍（2015）[13]利用理論研究與實證分析相結合的手法構建了精敏供應鏈系統；徐一鳴（2016）[14]基于大數據研究了敏捷物流運行系統；郝書池、姜燕寧（2016）[15]從意識自發、社會需求和利益驅動的視角剖析了城市智慧配送的發展動力機制；張小娟（2015）[16]則強調了智慧城市系統的戰略維度、社會維度、經濟維度、支撐維度和空間維度。汪鳴（2013）[17]站在城市宏觀發展戰略的視角，認為城市物流的發展不僅來自培育城市新的經濟增長點的訴求，同時也來自于城市實現發展方式轉變的戰略布局。綜合現有成果，針對智慧城市配送發展動力、發展績效指數的研究還相對薄弱。

3 城市智慧配送體系的發展動力

3.1 發展動力構成

在“互聯網+”和“中國制造2025”的大背景下，城市智慧配送體系建設進一步呈現巨大活力，發展動力更加強勁。總體分析，其發展動力主要來自三個大的方面：一是現代技術演進形成的技術支撐力；二是物流配送產業轉型升級的市場驅動力；三是智慧城市建設發展的社會拉動力，如圖1所示。在發展動因中，技術支撐力是基礎，市場驅動力是內因，社會拉動力是外因，三者相互作用，推動了城市配送體系的健康發展。

圖1 城市智慧配送體系發展動力構成示意圖

3.2 發展動力指標

3.2.1 理論假設

（1）技術支撐力。技術系統是城市智慧配送體系的主要標志。技術子系統與現實末端配送活動緊密相關，在整個末端配送過程中，伴隨著入/出庫、理貨、補貨、流通加工、運輸等功能作業環節，均需要相應的物流技術支撐其高效完成。技術系統水平的高低直接關系到城市智慧配送體系中各項功能的發揮，決定著整個體系的技術含量。因此，技術子系統是城市智慧配送體系運行水平先進與否主要標志。

技術系統是城市智慧配送體系的最核心要素。智慧配送旨在用信息化手段整合末端配送資源，構建基于互聯網和移動互聯網的末端物流配送體系。配送過程需要與智能交通系統對接，依據實時路況動態相應調整配送路線，對物流配送全流程進行監控，及時掌握所有庫存貨物所在位置。需要推動供應鏈網絡中上下游節點間信息互通、聯動發展、及時響應、精益生產、協同聯動。智慧配送的每一個重要環節均離不開技術支撐。網絡子系統與管理子系統隨著技術子系統的升級而升級，因而，技術系統在城市智慧配送體系運行過程中具有基礎地位。

技術支撐力貫穿多個環節，但最主要的體現在三個方面：一是以IOT、RFID、Bar Code等技術為核心的通用基礎技術；二是以通信傳輸網絡、金融結算平臺、信息監管系統為主體公共平臺技術；三是以訂單處理系統、作業調控系統、倉儲管理系統、線路優化系統等為主導的配送專項技術。

因此，本文假設：

H1：通用基礎技術對城市智慧配送體系建設具有正相關影響；

H2：公共平臺技術對城市智慧配送體系建設具有正相關影響；

H3：配送專項技術對城市智慧配送體系建設具有正相關影響。

（2）市場驅動力。隨著經濟的全球化發展，城市產業布局不斷調整、現代消費方式也在不斷變化、電子商務技術被廣泛應用，使得小批量、多頻次、時效性強的直接配送、“門到門”的個性化配送需求日益增長。在物聯網、云平臺、大數據等新信息技術手段相繼推廣應用的背景下，智慧配送體系的構建已引起了政府、行業、企業和消費個體的高度重視。尤其是隨著電子商務模式的日新月異，B2B、B2C、B2M、O2O等迅速被商家熱炒，與其虛擬運作相對應的實體配送如何實現智慧運行，如何在繁華擁堵的城市中提高用戶的滿意度，以強烈訴求智慧配送模式創新發展，推動城市物流配送產業的轉型升級。

眾多物流企業已領悟到城市智慧配送的市場演進趨勢，并將能否融入到城市智慧配送體系視為判斷自身能否成功轉型的重要標志，市場競爭產生的動力驅使城市物流配送企業加速智慧化設施和相應條件建設。

市場驅動力作為智慧配送體系建設的內部動力，主要體現在：一是企業硬件建設的投入，包括節點基礎設施建設的投入、倉儲及運輸設備的投入、網絡運行及監控系統的投入；二是企業軟件建設的投入，包括人員智慧技能的投入、信息挖掘利用的投入、企業智慧文化建設的投入。

所以，本文假設：

H4：智慧配送企業硬件建設對城市智慧配送體系建設具有正相關影響；

H5：智慧配送企業軟件建設對城市智慧配送體系建設具有正相關影響。

（3）社會拉動力。城市智慧配送體系建設是在智慧城市建設這個大背景下產生和發展的。智慧城市建設的加速加大了對城市智慧配送體系構建的拉力，因為智慧配送是智慧城市的重要組成部分。一方面智慧城市建設為智慧配送營造了優秀的發展環境，另一方面智慧城市發展訴求智慧配送體系與之配套。

社會拉動力作為智慧配送體系建設的巨大外部動力，主要表現在：一是社會分工進一步細化的拉力，包含核心競爭力的張揚、工作績效的提升、生活節拍的加快；二是社會文化相互融合的拉力，包括消費的個性化、居住的集聚化、競爭的供應鏈化；三是社會設施逐步完善的拉力，包括免費無線網絡的覆蓋、城市交通設施的通達、自助存取終端的推廣。

所以，本文假設：

H6：社會分工細化的拉力對城市智慧配送體系建設具有正相關影響；

H7：社會文化融合的拉力對城市智慧配送體系建設具有正相關影響；

H8：社會設施完善的拉力對城市智慧配送體系建設具有正相關影響。

根據以上假設，構建城市智慧配送發展動力指標體系結構關系如圖2所示。

圖2 城市智慧配送體系發展動力指標體系理論模型

3.2.2 實證分析

（1）量表設計。圖2理論模型中的研究變量均為潛變量，為便于直接測量，先在充分調研的基礎上選擇了相應的觀測變量。為增強調查問卷的信度和效度，在初始問卷形成之后，先對智慧城市建設的示范城市中接觸城市智慧配送較頻繁的人群進行預測試，并根據相關反饋意見對問卷進行了相應修正。本研究的計分方式是李克特（Likert）五級量表法，“5”表示非常重要，“4”表示重要，“3”表示一般，“2”表示不重要，“1”表示非常不重要。各潛變量的測量維度見表1。

（2）數據收集。為保證數據的準確性，本調查于2016年7-8月份，選擇了“中國制造2025”試點城市寧波，按區域和重點單位進行了問卷調查。共發放問卷596份，收回549份，問卷回收率為92.1%。經驗收檢查，發現填寫不合規范、數值失真的問卷38份，問卷有效率93.6%，其有效問卷數目能夠完全滿足結構方程模型的相關要求。

（3）效度和信度檢驗。城市智慧配送發展動力指標體系的科學性直接關聯到城市配送體系的建設績效，進而關聯著城市居民的工作和生活，因此，居民的態度和意見是城市智慧配送發展動力標準的最佳檢驗試金石。所以，本文可以選用α信度系數法（Cronbachα）檢驗信度。該方法的原理是，當α系數大于0.7時表示量表具有較高的信度。通過SPSS17.0對數據的內部一致性進行計算，其運算結果見表2，由于總量表和分量表的α值均在0.7以上，顯示本次調查問卷具有可靠性。

表1 模型變量的測量維度

表2 問卷信度檢驗結果

圖3 城市智慧配送體系發展動力指標體系的結構方程示意圖

本文運用SPSS17.0對量表進行因子分析，量表整體KMO值為0.783，明顯大于0.7，再進行Bartlett球體檢驗在P=0.000的水平上顯著，這代表本問卷適合因子分析。本文設置特征值大于1，因子負荷小于0.5的約束條件，修正不恰當觀測變量，進一步展開因子分析，由于每個觀測變量的因子載荷均已大于0.5，這代表本問卷及其量表具有比較高的結構效度。

利用AMOS6.0軟件，根據調研數值，可繪出城市智慧配送體系發展動力指標體系的結構方程路徑如圖3所示。

實證結果顯示，表2中的8個潛變量和25個可測變量均與城市智慧體系的發展動力密切相關，在智慧配送體系構建過程中應引起物流配送企業、消費用戶和社會監督管理部門的高度重視。

3.3 發展動力指標關聯流模型

為了進一步理清城市智慧配送體系發展動力之間的互動關系，不妨借助系統動力學原理，構建發展動力指標的關聯流模型，有利于配送企業、消費用戶和社會突出重點，掌控關鍵環節。

（1）發展動力指標關聯關系分析。在城市智慧配送體系發展動力指標體系中，設施支撐力是基礎、市場驅動力是核心、社會拉動力是保障，三者之間有著深度的關聯。大數據、云平臺、“互聯網+”等元素鑄就了現代化信息平臺，泛在感知技術、信息匯聚技術和精益計算技術賦予物聯網技術巨大能量，追求總成本最低化、總庫存最小化、總周期最短化形成了供應鏈管理的重大價值，它們分別通過系統集成、信息安全、編碼標準和合作成本等元素的優勢使城市智慧配送體系得以順利運行。

在基礎設施支撐下，通過信息技術推普、公共平臺建設和配送專項技術的創新，促使城市智慧配送的動力逐步加大。隨著物聯網、車聯網、無線射頻、條碼技術、通信網絡、交易平臺、結算平臺、監控平臺、大數據、多源信息融合、訂單處理、作業調控、倉儲管理、線路優化等一項項技術的推廣應用，營造了城市智慧配送發展的優越技術環境。

在市場競爭驅動下，企業必須加大資源整合力度，提升市場占有率，強化自身的硬件設施和軟件資源建設，加速企業的轉型升級。增強市場驅動力的元素主要包含協同運作的供應鏈網絡、倉儲運輸的聯合決策、經營風險的共同防控、經營成本的科學分攤、作業人員的智能化培訓、軟件系統的加速研發、企業智慧文化的氛圍營造，以及自動化的倉庫建設、智能化的揀選配送作業設備、同步化的供應鏈網絡節點等。

在智慧城市發展環境下，人們更加重視社會分工、社會文化和社會設施對智慧配送體系發展的影響。當今社會，企業更加重視核心競爭力的發揮和非核心業務的外包，行業分工越來越細化，管理者對工作效率越來越重視，用戶生活的節拍也越來越快。消費的個性化、居住的小區化和綜合體化形成的集聚化、社會競爭的供應鏈化，以及無線網絡的免費覆蓋、交通設施更加密集和暢通、自助存取終端走向普及推廣等因素，增強了社會拉動力。

（2）發展動力指標關聯流模型。借助系統動力學的建模軟件Vensim5.9c，梳理城市智慧配送體系發展動力變量之間的一系列動力因果關系，可繪出城市智慧配送體系發展動力變量指標的關聯流圖，如圖4所示。

圖4 城市智慧配送體系發展動力變量指標的關聯流圖

4 城市智慧配送體系發展的成熟度

4.1 基本思路

城市智慧配送體系作為一種新形態，其發展動力研究以及實務提升尚在探索階段，為了科學把握城市智慧配送體系的發展進程，有必要對發展體系的成熟度展開深入討論。

關于發展成熟度的研究，人們可以從不同的視角組建體系，如吳煥新（2008）[18]在從多視角觀察研究對象的基礎上，試用子系統來組建發展成熟度評價指標體系。劉海明，謝志忠等（2010）[19]利用灰色關聯度法建立了發展成熟度評價模型。目前，應用較多的方法還是以美國卡內基·梅隆大學軟件工程研究所（CMU—SEI）構建的The Capability Maturity Model（簡稱CMM）軟件能力成熟度模型為基礎而發展起來得到[20]，閆秀霞（2005）[21]以此為基礎構建了物流能力成熟度模型，劉明菲（2006）[22]構建了供應鏈環境下的物流服務能力成熟度模型，吳雋教授等（2009）[23]構建了第三方物流企業的服務能力成熟度模型,謝剛等（2015）[24]建立了客戶關系管理系統信息質量管理成熟度等級模型。但是，由于城市智慧配送體系的構建剛剛起步，關于城市智慧配送體系發展成熟度模式的構建問題尚鮮有研究。

城市智慧配送體系發展成熟度研究旨在通過科學遴選一套衡量指標體系，對城市智慧配送體系發展能力進行比較、評價，使其逐步改善、提升，達到更高的成熟度，形成更具特色的智慧配送發展體系。

4.2 指標體系

城市智慧配送體系發展能力成熟度的衡量指標主要包括：通用基礎技術支撐能力、公共平臺服務能力、配送專項技術應用能力、智慧配送物流企業資源整合能力、自動化倉儲運行能力、供應鏈網絡節點同步協調能力、配送作業設備智能化運作能力、智慧配送企業人員素養提升能力、智能配送軟件研發更新能力、智慧配送企業文化營造能力、城市社會非核心業務外包能力、社會工作績效提升能力、生活節拍加快保障能力、社會對消費個性化的滿足能力、城市居民的居住集聚能力、物流供應鏈參與競爭的能力、城市無線網絡免費提供能力、交通運輸設施暢通能力、自助終端存取應用能力等等。這些指標將分布在城市智慧配送體系發展能力成熟度的五個層級中，1級為初始級，2級為基本級，3級為定義級，4級為管理級，5級為優化級。如圖5所示。

圖5 城市智慧配送體系發展能力成熟度模型

其內涵可詮釋如下：

（1）初始級。城市智慧配送體系創建初期，智慧城市通用基礎設施逐步完備，公共服務平臺建設逐步加強，智慧配送專項技術應用能力逐步提升。城市配送由傳統模式走向智慧運行模式需要改變原有操作流程，一切均處在轉制中，智慧物流配送能力呈上下波動狀態。

（2）基本級。城市智慧配送體系開始形成，智慧配送物流企業資源整合能力得到加強，自動化倉儲運行能力逐漸形成，供應鏈網絡節點同步協調能力開始展現，配送作業設備智能化運作能力得到提升，城市智慧配送體系走向穩定。

（3）定義級。智慧配送企業人員素養迅速提升，智能配送軟件研發更新能力明顯加快，智慧配送企業文化營造能力得到進一步增強，城市智慧配送體系運行過程得到企業大多數員工的認同。

（4）管理級。城市社會非核心業務外包能力形成氣候，全社會對工作績效提升的追求得到認可，為生活節拍加快提供保障的愿望更加強烈，城市智慧配送體系受到全社會的普遍認同。

（5）優化級。社會追求對消費個性化的滿足能力，城市居民的居住集聚能力更加強大，物流供應鏈與供應鏈間的競爭逐步取代單個企業間的競爭，城市無線網絡免費提供能力進一步增強，交通運輸設施的密度和暢通度提升，自助終端存取應用能力快速提升，城市智慧配送體系逐步優化。

為了有利于上述五個級別的提升，每一個級別（初始級除外）又可分解為三個層次，即關鍵過程域、關鍵實踐類和關鍵實踐，其結構如圖6所示。

圖6 城市智慧配送體系發展能力成熟度模型結構

初始級之外，每個成熟度等級均包含若干關鍵過程域，指明了末端創意配送若要達到該成熟度等級，必須按要求實施該等級的關鍵過程域的所有關鍵實踐。每個關鍵過程域僅與特定的成熟度等級直接相關，它指明了每組的相關實踐活動全部完成后時，就能實施關鍵過程目標。末端配送創意服務能力成熟度模型按等級排列的關鍵過程域如圖7所示。

圖7 城市智慧配送體系發展能力成熟度模型的關鍵過程域

4.3 評價模型

對于城市智慧配送體系發展能力的評價，可以按上述五個等級分別測評。考慮到城市智慧配送體系的發展現狀，這里不妨以基本級、定義級和管理級三個層級進行。

現對所給定訓練樣本構造一個分類模型：

使對未知樣本x進行分類時的錯誤概率最小。

其中，αi為Lagrange乘子，不為零的αi對應的樣本為支持向量（Support Vector，SV），b是偏置，是SVM設計時需要確定的參數。公式（2）的學習方法也可以擴展到非線性空間。

設?：X→F是輸入空間X到特征空間F的非線性映射，則評價模型為：

則對于輸入量x，其評價模型為：

其中，xi(i∈SV)為學習向量，SV為支持向量集合。

參數αi通過下面的二次凸規劃問題求解確定：

其中，C為懲罰因子，不為0的αi對應的樣本為支持向量。

把式（6）整理成以αi為變量的標準形式二次優化問題，就可以應用Matlab的優化工具箱求解。求出個αi后，即可得到w，并可根據全部支持向量得到b的平均值：

其中，Is為支持向量的個數。

由于SVM中引入了核函數而實現了非線性分類，同時在經驗風險和函數集容量之間進行了折中，從而防止了過擬合，只需要較少的訓練樣本就可以獲得較低的檢測錯誤率。

應用上述模型，在確立一定的訓練樣本之后，經科學的數據篩選，即可對城市智慧配送子系統發展能力成熟度進行檢測度量評價，其結果將為城市智慧配送體系的建設提供較為準確的依據。

5 結語

綜合以上研究，可以得出：

（1）在“互聯網+”和“中國制造2025”背景下，城市智慧配送體系的構建具有緊迫性。

（2）城市智慧配送體系的發展動力來自三個方面：一是智慧城市基礎設施和物流配送專項技術形成的技術支撐力；二是城市物流配送企業追逐經營利潤加速企業轉型的市場內驅力；三是智慧城市建設社會轉型升級訴求城市物流配送提供高水平服務的社會拉動力。

（3）城市智慧配送體系發展動力指標體系的可由三大類別8個潛變量和25個可測變量構成，經實證分析它們與城市智慧配送體系形成密切關聯。

（4）城市智慧配送體系發展動力指標體系可以借助系統動力學原理予以詮釋，并可用關聯流圖像來剖析出變量之間的關聯關系。

（5）對城市智慧配送體系發展狀態可以通過構建發展能力成熟度模型給出定性和定量評價，為政府、行業和企業推進城市智慧配送體系建設提供決策參考。

[1]Hyeongjun Park,Dongjoo Park,In-Jae Jeong.An effects analy-sis of logistics collaboration in last-mile networks for CEP delivery services[J].Transport Policy,2016,50(8):115-125.

[2]Stanis awIwan,Kinga Kijewska,Justyna Lemke.Analysis of Parcel Lockers’Efficiency as the Last Mile Delivery Solution-The Results of the Research in Poland[J].Transportation Research Procedia,2016,12(4):644-655.

[3]Paola Cossu.Clean Last Mile Transport and Logistics Management for Smart and Efficient Local Governments in Europe[J]. Transportation Research Procedia,2016,14(2):1 523-1 532.

[4]Kuntal Bhattacharyya,Alfred L.Guiffrida.An optimization framework for improving supplier delivery performance[J].Applied Mathematical Modelling,2105,39(13):3 771-3 784.

[5]C Navarro,M Roca-Riu,S Furió,M Estrada.Designing New Models for Energy Efficiency in Urban Freight Transport for Smart Cities and its Application to the Spanish Case[J]. Transportation Research Procedia,2016,12(2):288-300.

[6]J H R van Duin,W de Goffau,B Wiegmans,L A Tavasszy,M Saes.Improving Home Delivery Efficiency by Using Principles of Address Intelligence for B2C Deliveries[J].Transportation Research Procedia,2016,12(2):14-25.

[7]Wolf Rüdiger Bretzke.Global urbanization:a major challenge for logistics[J].Logist Res,2013,(6):57-62.

[8]F Barzinpour,V Esmaeili.A multi-objective relief chain location distribution model for urban disaster management[J].The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2014,70:1 291-1 302.

[9]A Bozorgi Amiri,M Khorsi.A dynamic multi-objective location routing model for relief logistic planning under uncertainty on demand,travel time and cost parameters[J].The International Journal of Advanced Manufacturing Technology,2016,85:1 633-1 648.

[10]黃敏芳.物流配送車輛路徑方案的智能生成方法研究[D].大連:大連理工大學,2009.

[11]丁怡,王如龍,張錦,魯權.基于AHP的物流管理信息系統敏捷性評估研究[J].計算技術與自動化,2013,32(2):91-95.

[12]雷洪濤,等.物流配送路徑優化與配送區域劃分[M].北京:國防工業出版社,2015.

[13]張學龍.精敏供應鏈運作績效理論和實證[M].北京:經濟科學出版社,2015.

[14]徐一鳴.大數據驅動下的敏捷物流運行機制研究[J].物流科技,2016,39(1):28-30.

[15]郝書池,姜燕寧.發展區域智慧物流的長效機制探討[J].商業經濟研究,2016,(6):84-85.

[16]張小娟.智慧城市系統的要素、結構和模型研究[D].廣州:華南理工大學,2015.

[17]汪鳴.城市物流的發展方向[J].物流技術與應用,2013,(1): 30-31.

[18]吳煥新.縣域循環經濟與產業協同發展成熟度評價指標體系研究[J].攀登,2008,(3):38-42.

[19]劉海明,謝志忠,黃初升,等.福建省區域經濟產業協同發展成熟度評價分析[J].福建農林大學學報(哲學社會科學版), 2010,13(4):46-50.

[20]Paulk M C,Curtis B,ChrissisM B,et al.CapabilityMaturity Model Version1.1[J].IEEESoftware 1993,10(4):18-27.

[21]閆秀霞,孫林巖,王侃.物流能力成熟度模型研究[J].管理學報,2005,(9):551-554.

[22]劉明菲,汪義軍.供應鏈環境下的物流服務能力成熟度研究[J].商業研究,2006,(21):63-65.

[23]吳雋,王蘭義,李一軍.第三方物流企業能力成熟度模型研究[J].中國軟科學,2009,(11):139-145.

[24]謝剛,馮纓,李治文.大數據背景下客戶信息質量管理成熟度模型[J].中國流通經濟,2015,29(5):94-99.

Study on Development Force and Maturity of Urban Smart Distribution System

Zhu Yiqing1,Zhu Zhanfeng2,Zhu Geng1
(1.School of Management,Wuhan University of Technology,Wuhan 430070; 2.School of Economics&Management,Ningbo University of Technology,Ningbo 315211,China)

In this paper,through reviewing the literatures on urban smart distribution and its evaluation index system,we analyzed the basic framework of the forces driving the development of the urban smart distribution system,used a variety of methods to evaluate the correlativity of the variables of the driving forces,established the corresponding variable correlation flow model and then on such basis, established the qualitative and quantitative models for the evaluation of the development competence and maturity of the urban smart distribution system.

urban smart distribution;development force;maturity

F252.1

A

1005-152X(2016)11-0098-08

10.3969/j.issn.1005-152X.2016.11.022

2016-10-04

浙江省自然基金項目（LY16G020014）；中國物流與采購聯合會基金項目（2013TAA006）

朱一青（1984-），武漢理工大學管理學院在讀博士生，講師，主要研究方向：物流與供應鏈管理；朱占峰（1962-），寧波工程學院經濟與管理學院院長，博士，教授，博士生導師，主要研究方向：物流與供應鏈管理、區域城市規劃；朱耿（1986-），武漢理工大學管理學院在讀博士生，講師，主要研究方向：物流與供應鏈管理、管理信息系統。