長三角物流信息化水平測度及區域差異分解

陸周穎

（南通大學，江蘇 南通 226019）

一、引言

2014 年國務院常務會議通過的《物流業發展中長期規劃（2014—2020 年）》中明確指出物流業是融合運輸、倉儲、貨代、信息等產業的復合型服務業，是支撐國民經濟發展的基礎性、戰略性產業。進入新的發展階段，在國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的背景下，信息一體化是現代物流業發展的趨勢，不僅能降低物流企業成本、提高效率，增強企業活力，而且可以進一步創新物流模式，促進中國物流業高質量發展。長三角地區地理位置優越，是我國綜合實力較強的區域之一，對我國經濟發展具有重要的引領作用。并且其憑借物流資源豐富，基礎設施相對完善等多項優勢使物流業發展迅猛。從長三角地區物流信息化發展進程出發，以此為基礎測算區域物流業信息化水平，將對全國物流業的發展起到示范和參考作用，有助于物流業結合不同地區發展優勢，優化資源配置，提高各地區的整體物流競爭力。因此，對長三角地區進行物流信息化水平測度具有重要的現實意義。

二、文獻述評

目前國內外有關物流信息化水平的研究，主要分為兩大類。

第一類是定性研究。從物流信息化的內涵角度，陳佳怡等（2016）認為物流信息化是指物流企業運用現代信息技術對物流過程中產生的全部或部分信息進行采集、分類、傳遞、匯總、識別、跟蹤、查詢等一系列處理活動，以實現對貨物流動過程的控制，從而降低成本、提高效益的管理活動。從物流信息化作用角度，物流信息化具有能降低物流成本、加強企業的綜合競爭力和提高整個物流環節的質量和效率的作用（崔盈，2017）；從物流信息化現狀角度，我國物流信息化正面臨著物流信息技術研究相對薄弱、市場機制與物流標準化問題尚未解決、物流信息人才匱乏和供應商發展不成熟這四大困境（徐琳，2021）。從物流信息化發展建議角度，楊宇（2021）提出了完善法規政策內容、加強信息資源共享等六項策略來進一步發展我國物流信息化水平；從物流信息化新發展趨勢角度，通過突破物流資源的框架等方式，使得物流信息化向信息化物流發展已現端倪 （王昕天等，2015）。

第二類是定量研究。從物流信息化影響因素的角度，岑磊（2013）用十年省際數據分析出影響我國物流信息化發展的主要因素是物流信息化投入、政府支持力度和交通設施。楊波等（2013）提煉并分析出政府支持因子 、信息化技術因子等9 個因子是影響我國物流企業信息化的關鍵因子。從物流信息化評價過程的角度，郭明德，李紅（2019）采用因子分析法對我國中、東部省份進行物流信息化水平綜合計算。楊慧瀛等（2021）運用多指標面板分層因子分析法，對我國31 個省份的物流信息化水平進行測算、排名和分析。從物流空間結構演化的角度，馬飛等（2022）測算我國物流信息化水平并探索中國省域物流信息化水平空間結構演化特征和中國省域物流信息化空間關聯關系的影響因素。從物流信息化和物流業全要素生產率關系的角度，楊慧瀛等（2022）運用固定效應的空間杜賓模型對物流信息化和物流業全要素生產率之間的空間關系進行測度和分析。

基于對以上文獻的梳理可知：國內對物流信息化內涵的界定有較為深入的研究。但同樣存在不足之處：一是目前定性研究多于定量研究。物流信息化水平研究還不夠全面和具體；二是從現有物流信息化水平研究范圍來看，主要以省份或全國的層面為主，很少對各個城市之間的物流信息化水平進行比較研究。基于上述不足，本文以長三角地區為出發點，從長三角41個城市的視角對物流信息化進行水平測度及區域差異分解，這對區域物流信息化水平協調發展具有重要意義。

三、研究方法

1.熵權法

熵權法是客觀賦權法的一種，其根據客觀環境提供的原始信息來確定指標權重。采取熵權法來確定加權值，可以避免主觀賦權法的任意性，使加權值的確定更加科學。熵權法步驟如下：

第二步，計算第j 項指標下的第i 項指標值所占的比重，使用pij表示：

第三步，計算第j 項指標的熵值ej：

第四步，根據熵值計算第j 項指標的權重wj：

第五步，計算第i 個地區物流信息化水平綜合指數Ci：

2.Dagum 基尼系數分解法

本文通過Dagum 基尼系數分解法來研究長三角地區之間的物流信息化水平綜合指數，以及各二級指標的差異，并且將地區差異分為三部分即區域內差異、區域間差異和超變密度差異。以下是基尼系數的計算公式：

在公式中，k 代表把整體劃分為k 組，在本文中將長三角劃分為三組：江蘇省、浙江省和安徽省。用yih和yir代表i（j）組內任意城市的物流信息化水平綜合指數且i=1，…，K；j=1，…，K。G 代表長三角整體基尼系數，μ 代表物流信息化綜合指數的平均值，n 代表長三角地區城市的個數，ni和nj分別是i（j）組內地區的個數。

將基尼系數G 分解為三部分：區域內差異的貢獻Gw、區域間差異的凈貢獻Gnb和超變密度Gt。即G=Gw+Gnb+Gt。區域內的基尼系數Gii和區域內差異的貢獻Gw、區域間的基尼系數Gij和區域間差異的凈貢獻Gnbc以及超變密度Gt分別由以下公式表示：

四、物流信息化水平指標體系的構建及數據來源

1.理論依據

本文的研究樣本是 2012—2019 年長三角地區41 個城市的數據，數據來源于《中國城市統計年鑒》和相關省市的統計年鑒，鑒于部分地區和年份數據缺失，本文采用均值法來對相關數據進行處理。

借鑒楊慧瀛等（2021）的基本思路，考慮到數據可得性和研究對象發展新動態，本文從物流信息化基礎設施投入、物流信息化規模和物流信息化宏觀發展水平來反映物流信息化水平。如表1 所示。

表1 物流信息化水平評價體系指標及權重

交通運輸、倉儲和郵政業就業人員數和信息傳輸、計算機服務和軟件業就業人員數反映了一定時期內物流信息化過程中勞動力的貢獻水平及相關人員的信息化水平；公路里程代表了物流業硬件設施的發展水平；科學技術支出是指政府對科技發展投入的資金，與物流信息化發展呈正相關；移動電話年末用戶數，是衡量信息化程度的重要指標。以上指標從不同角度反映了物流信息化基礎設施投入情況，因此選取這些指標作為物流信息化基礎設施投入的影響因素。

公路貨運量和郵政業務收入這兩方面主要代表了傳統物流業發展狀況；電信業務收入指各類電信、通信企業在一年內實際營業收入，在一定程度上代表了信息化發展狀況；第三產業占GDP 的比重越高，國家經濟越發達，則物流業和信息化產業發展越好。以上指標綜合衡量了物流信息化發展水平，因此選取這些指標作為物流信息化規模的影響因素。

人均GDP 越高，購買力就越強，從而促進物流業的發展；互聯網普及率和在校本專科人數反映了某一區域對信息技術的掌握程度，為物流信息化提供了廣泛的發展空間。以上指標對物流信息化宏觀發展環境進行了較為全面的衡量，因此選取這些指標作為物流信息化宏觀發展水平影響因素。

2.指標體系及權重確定

基于物流信息化水平評價指標體系，先進行數據平減處理，再按照熵值法的公式得到評價體系各指標權重，如表1 所示。

五、物流信息化水平測度分析

1.長三角物流信息化水平綜合指數及二級指標指數的特征

根據測算結果，長三角物流信息化水平綜合指數存在以下三個特征：第一，長三角物流信息化水平較低，最高僅0.236，有巨大的提升空間；第二，長三角物流信息化水平綜合指數整體呈上升趨勢，從2012 年的0.153 到2019 年的0.236，增長幅度達54.25%；第三，2016—2017 年長三角物流信息化水平綜合指數出現明顯增長，增長率為13.23%，主要原因是國務院在2016 年推出《關于推進供給側結構性改革促進物流業“降本增效”的若干意見》（以下簡稱《意見》），從標本兼治的角度，給出物流業需要和互聯網、大數據、云計算等信息技術深度融合的藥方，使物流信息化水平快速提高。

圖1 2012—2019年物流信息化綜合指數及其二級指標指數的變化趨勢

從3 個二級指標測算結果來看：第一，物流信息化基礎設施投入指數呈現緩慢上升趨勢，在2012—2019 年內平均增長率為3.85% ，2016 年后的增長幅度逐漸增大；第二，物流信息化規模指數雖有小幅波動，但總體呈上升趨勢，并且在2016—2017 年間增長速度最快，高達15.31%；第三，物流信息化宏觀發展水平指數同樣小幅波動，但總體穩步上升，在2016—2017年期間達到增幅最大18%。總的來看，3 個二級指標指數均在2016 年之后出現較為明顯的增長，其中物流信息化宏觀發展水平增幅和指數都達到最大，這主要得益于《意見》的推出和各級政府的響應，體現出長三角地區經濟發展水平正不斷增強。物流信息化基礎設施投入指數最小，這說明目前長三角地區物流信息化基礎設施建設和資金投入是物流信息化發展的短板，物流信息化基礎設施投入亟須加大。

2.長三角“三省一市”物流信息化水平的特征

（1）長三角“三省一市”物流信息化水平綜合指數的特征

從物流信息化水平綜合指數的變化趨勢來看，“三省一市”物流信息化水平均呈上升態勢，說明“三省一市”物流信息化水平正不斷提高；從綜合指數大小來看，物流信息化水平呈現出“上海市＞江蘇省＞浙江省＞安徽省”的發展格局；從綜合指數年均增長率來看，上海市、江蘇省、浙江省和安徽省的年均增長率由高到低依次排序為安徽省、浙江省、上海市和江蘇省。由此可見，物流信息化水平存在區域差異。

圖2 2012—2019年“三省一市”綜合指數及3個二級指標指數的變化趨勢

（2）長三角“三省一市”各二級指標的特征。

第一，每個二級指標中“三省一市”的比較。從變動趨勢來看，“三省一市”的3 個二級指標指數均呈波動上升趨勢；從增長率來看，上海市的物流信息化基礎設施投入指數增長率最高，安徽省的物流信息化規模和物流信息化宏觀發展水平指數增長率最高。

第二，“三省一市”3 個二級指標水平的比較。對江蘇省而言，物流信息化宏觀發展水平最高，均值為0.267，接下來依次為物流信息化規模（0.204）、物流信息化基礎設施投入（0.173），同時年均增長率排名也與其一致；上海市和浙江省發展相類似，3 個二級指標中物流信息化規模水平最高，物流信息化宏觀發展水平次之，最差的是物流信息化基礎設施投入；安徽省3 個二級指標指數由高到低為物流信息化規模（0.176）、物流信息化基礎設施投入（0.133）和物流信息化宏觀發展水平（0.107）。綜上所述，“三省一市”的物流信息化規模均發展較好。3 個二級指標中，安徽省的表現最差，但是安徽省的物流信息化規模和物流信息化宏觀發展水平指數的增長率卻最高，這表明安徽省雖然基礎薄弱，但隨著安徽省印發《安徽省促進網絡貨運行業健康發展若干政策措施》，其推出18 項舉措推動物流降本增效，物流信息化發展勢頭較好。

3.長三角41 個城市物流信息化水平的特征

本文以2012—2019 年長三角41 個城市的平均指數來進一步分析長三角41 個城市的物流信息化水平及二級指標的發展差異。具體見圖3。

圖3 2012—2019年物流信息化綜合指數及二級指標指數均值

圖4 長三角物流信息化水平區域差異大小及貢獻率

圖5 3個二級指標指數區域內差異

圖6 3個二級指標指數區域間差異

（1）長三角41 個城市物流信息化水平綜合指數的特征。從圖3可知，2012—2019 年長三角地區物流信息化水平綜合指數均值為0.193，高于均值的城市總共有13 個，占長三角地區41個城市的31.7%，具體包括上海市，江蘇省的南京市、無錫市、徐州市、常州市、蘇州市、南通市，浙江省的杭州市、寧波市、溫州市、金華市，安徽省的合肥市和六安市。其中上海市3 個二級指標水平都處于領先地位，南京市、無錫市、常州市、蘇州市、南通市、杭州市、寧波市和合肥市主要歸因于物流信息化宏觀發展水平比較高，徐州市、溫州市、金華市和六安市主要受物流信息化規模的積極影響。低于均值的有28 個，其中江蘇省有7 個，浙江省有7 個，安徽省有14 個，由此可知，物流信息化水平綜合指數低于均值的城市主要集中在安徽省。

（2）長三角41 個城市二級指標指數的特征。研究期內長三角地區物流信息化基礎設施指數均值為0.166，其中高于均值的城市共有16 個，依次為上海市、杭州市、蘇州市、合肥市、六安市、南京市、南通市、徐州市、寧波市、安慶市、滁州市、金華市、宿州市、阜陽市、鹽城市和臺州市，這些城市將物流業和信息產業軟硬件設施落實到位從而物流信息化穩步發展，走在了長三角城市群物流基礎設施建設的前沿。長三角地區物流信息化規模指數均值為0.212，低于均值的城市有25 個，占長三角城市群的61%，表明大部分城市的物流信息化規模水平較低。物流信息化宏觀發展水平較高的城市主要集中分布在江蘇省。

六、物流信息化水平的區域差異分析

1.長三角地區物流信息化水平的區域差異及來源

由于本文只涉及長三角城市群的數據，并未深入到縣級，因此在區域差異分解和動態演進方面將對江蘇、浙江、安徽三省進行單獨分析，不納入上海市。

（1）區域內差異。從長三角地區三省的物流信息化水平內部差異的總體變化趨勢來看，物流信息化水平的地區差異在2012—2017 年期間呈現出緩慢下降的趨勢，年平均下降幅度為3.13%。2017 年往后到2019 年基尼系數又出現小幅度回彈。從區域內差異來看，三省基尼系數在2018 年及以前由高到低依次為江蘇省、浙江省和安徽省，2019 年時排序為江蘇省、安徽省和浙江省，除安徽省內部差異呈波動下降趨勢外，江蘇省和浙江省內部差異均在研究期內無顯著變化。綜上所述，除安徽省以外，長三角整體及其他兩省區域內差異均呈穩定態勢。通過分析各城市物流信息化水平綜合指數可知，安徽省各城市之間的物流信息化水平差距較大。江蘇省區域內差異較小的原因是研究期內13 個城市的物流信息化綜合指數差距不大，均集中在0.12 ～0.37，但隨著南京市和蘇州市物流信息化水平增速的提高，江蘇省區域內差異稍微增大，物流信息化發展非均衡態勢加劇。

（2）區域間差異。從變化來看，除江浙地區的區域間基尼系數無顯著變動，其他省份的區域間基尼系數均呈現緩慢下降的趨勢，其中江皖地區的區域間基尼系數最大，下降幅度為23.01%。原因在于以往江蘇省物流信息化水平較高于安徽省，近年隨著安徽省物流信息化水平的穩步提高，從而江皖地區的區域間基尼系數輕微減小。

（3）區域差異的來源與貢獻度。從對長三角地區三省的物流信息化水平貢獻率變化趨勢來看，區域間貢獻率在波動中下降，并且在2012—2013 年期間下降幅度最為明顯；區域內貢獻率總體呈現小幅上升趨勢；超變密度貢獻率呈現穩步上升趨勢。從貢獻率的數值來看，區域間差異的貢獻率數值相比區域內差異和超變密度差異最大，平均貢獻率為39.01%。由此可以看出區域間差異是導致長三角地區三省的物流信息化區域差異的主要因素。

2.3個二級指標指數

（1）區域內差異。從3 個二級指標總體差異的變化趨勢來看，3 個二級指標的地區差異均呈現下降趨勢，下降幅度依次為5.53%、24.26%、14.21%。其中物流信息化規模的地區差異下降幅度最大。從區域內部差異來看，江蘇省物流信息化規模和物流信息化宏觀發展水平的區域內基尼系數均呈現出波動中小幅下降的趨勢，下降幅度分別為9.06%和17.46%，物流信息化基礎設施投入的區域內基尼系數呈現出“下降—上升—下降”的趨勢，總體比較穩定；浙江省物流信息化基礎設施投入的區域內基尼系數呈緩慢上升趨勢，物流信息化規模和物流信息化宏觀發展水平的區域內基尼系數在研究期內有小幅波動，但總體呈現出下降趨勢；安徽省3 個二級指標的區域內基尼系數均呈現出波動中下降的趨勢，下降幅度最大的是物流信息化規模，達到40.05%，從而導致安徽省區域內差異的縮小。

（2）區域間差異。江浙地區的物流信息化基礎設施投入的區域間基尼系數呈現穩定的態勢，物流信息化規模的區域間基尼系數呈現波動中上升的趨勢，物流信息化宏觀發展水平的區域內基尼系數呈現波動中下降的趨勢。江浙地區和浙皖地區3個二級指標的區域內基尼系數均呈現出波動中下降的趨勢，由此說明3 個二級指標區域間差異的縮小是造成江浙地區和浙皖地區區域間差異縮小的主要原因。

（3）區域差異的來源與貢獻率。根據圖7，可以計算出3個二級指標區域內差異貢獻率均值依次為32.38%，31.95%和25.63%。其中物流信息化基礎設施投入的區域內貢獻率最大，因此物流信息化基礎設施投入的區域內差異是長三角地區三省物流信息化水平區域內差異的主要來源。3 個二級指標區域間差異貢獻率均值依次為22.61%、29.44%和53.29%，物流信息化宏觀發展水平的區域間貢獻率最大，說明物流信息化宏觀發展水平的區域間差異是造成長三角地區三省物流信息化水平區域間差異的主要原因。3 個二級指標超變密度貢獻率均值依次為45.11%、38.61%和21.08%，其中物流信息化基礎設施投入的超變密度貢獻率最大，說明物流信息化基礎設施投入差異是物流信息化水平超變密度差異的最主要來源。總的來看，除物流信息化宏觀發展水平差異來源于區域間差異，其他2 個二級指標差異均來源于超變密度差異。

圖7 3個二級指標指數區域差異來源及貢獻率

七、建議

第一，高效率調度有利于物流信息化水平發展的各項要素并使其相互配合。首先是“人”。當代計算信息技術的飛速發展和管理水平的提高促使現在物流行業競爭非常激烈。從一般的低成本價格競爭到如今的信息處理能力的潛在競爭，拔尖人才是物流信息化水平提高的關鍵。要充分利用高校專業資源的較好優勢，構建新興課程，從而充分滲透并更好地改進傳統課程；對現代物流業數字化培訓課程計算機物流實訓基地進行研發與建設，借助現代物流業經典案例去研究如何教導物流信息化潛在人才，如何設計培養訓練計劃，繼而進一步提升物流信息化企業高級人才的個人素質。其次是“原始資本”。原始資本是物流信息化發展的“血液”。政府部門要加大對物流信息化的投入，做好供應鏈管理系統的高層次設計；考慮企業激勵約束機制的形式，鼓勵企業支持物流信息化。

第二，積極推動區域物流信息化融合深入發展。目前，物流信息化水平存在顯著的區域內差異和區域間差異，并且區域間差異是物流信息化水平地區差異的源頭。所以減少區域間差異是推動物流信息化水平度融合發展，進一步提升物流信息化水平的關鍵。中央和地方要因地制宜，明確其他地區物流信息化發展的切入點和方向。從某種角度來說，對于城市，應該充分把握其經濟發展的優勢，開展一些新的商業模式。借助新的商業模式，全方位再次整合車輛、采購、站點等物流資源，使資源配置更加合理，為廣大客戶提供嶄新的、與眾不同的差異化供應鏈解決方案。對于農村，要積極引進先進的物流信息技術，降低運輸成本，提高物流效率，借助城市資源作為物流信息化發展的敲門磚。