區域智慧物流能力發展要素判定與提升路徑

梁斐雯　鐘浚蔚　全潔如　郭儀

關鍵詞：區域智慧物流能力；熵值法；模糊物元；全面關系流管理理論

中圖分類號：F124.9 文獻標識碼：A文章編號：2096-7934（2024）02-0040-18

一、引言

在后疫情背景下，新發展格局加速推動物流行業內部結構向智慧物流轉型升級，提升區域智慧物流能力成為區域物流發展關鍵。當前，區域智慧物流能力發展缺少明確方向，如何判定區域智慧物流能力發展關鍵要素與對應發展提升路徑是區域物流關注的核心問題之一。

相較于傳統物流，智慧物流“數智”特征更加凸顯，即基于大量數據支撐物流系統運作，并具有自主決策和學習提升能力，數據處理效率更高。數字化驅動的智能運輸技術與物流管理結合將有助于顯著提高物流服務質量［1］。目前，智慧物流相關研究已成為物流領域研究的焦點［2-3］。我國學者研究主題可分為以下三個角度：從智慧物流的發展現狀出發，論述當前與未來的挑戰；通過分析智慧物流特征，對某項特征進行評價并給出發展建議；關于智慧物流發展體系或發展模式研究。如張明［4］論述了智慧物流平臺化發展的機遇與特征，總結了智慧物流平臺化模式創新與挑戰所面臨的問題，同時從宏觀上給出了相關建議。王智泓［5］分析了我國物流產業的現有問題，并認為厘清智慧物流產業創新戰略目標能夠推動智慧物流行業發展。黃彬［6］從大數據驅動物流智慧化發展的內在機理角度出發，剖析了智慧物流信息化變革、內在驅動經濟要素和產業升級內在驅動力三大要素與大數據技術之間的關系，以中國智慧物流產業實踐為案例進行講解，給出了針對性發展政策建議。李立望等［7］基于價值共創理論，從智能技術、資源整合和良性物流生態體系三個方面出發，對我國最大的智慧物流平臺傳化網進行分析，構建了智慧物流生態體系模型。馬鳴晴等［8］提出了一種新的綜合測評體系，針對智慧物流發展水平進行了動態測評，并根據測評結果對我國各地區的智慧物流發展水平進行了橫向和縱向的劃分。劉曉菲等［9］簡述了智慧物流概念，論述物流行業智能化發展的現狀及存在的問題，并結合5G技術在物流行業中的應用，分析了5G技術對物流行業的影響，探討了“5G+智慧物流”模式的發展策略和發展趨勢。

關于物流能力的研究范圍相對較廣，從不同角度出發剖析物流能力，可獲得多個論述角度。張建軍等［10］對區域農產品電子商務物流能力進行了評價與實證研究。高欣［11］從互動與協調的角度出發探究了物流能力與農村經濟發展之間的關系。陳吉銘等［12］對冷鏈物流能力進行評價，并結合具體地理位置對評價結果，基于地區差異進行深入探究。學者們從不同角度出發造就了當下物流能力相關領域研究“百花齊放”的現狀，但從智慧物流能力角度切入的研究卻較為鮮見。王蘭敬［13］對我國區域智慧物流配送能力進行了定量評價。呂婧等［14］基于公共衛生危機從定性分析的角度出發，對智慧物流能力應急能力進行相關論述。而關于智慧物流的研究大多停留在某個環節，智慧物流系統的研究領域相對缺乏［15］。學者們對區域智慧物流能力發展關鍵影響要素與發展提升路徑也缺少較為深入的分析研究。

區域智慧物流能力發展關鍵要素判定能夠為其發展提升路徑提供明確方向。本文從智慧物流視角出發，對區域智慧物流能力概念進行辨析。通過測度長三角經濟區和粵港澳大灣區的智慧物流能力，基于全面關系流管理理論，對區域智慧物流能力發展關鍵要素進行判定，并依托關鍵要素判定剖析區域智慧物流能力的發展提升路徑，為區域智慧物流能力發展提供參考與借鑒。

二、概念辨析與理論基礎

中國倉儲與配送協會智慧物流分會在2020年7月發布《中國智慧物流發展工作指南》，該指南闡述了智慧物流的概念、體系架構與核心，并對智慧物流發展現狀與演進方向做出詳細剖析［16］。智慧物流與物流能力領域均有學者在進行研究，但對區域智慧物流能力而言需進一步開展研究。因此，本文開展智慧物流能力概念辨析，為區域智慧物流能力的協調演化研究提供理論支撐。

（一）概念辨析

智慧物流與傳統物流相比，集中體現“智慧”的部分在于對數據的收集、處理與應用上。其中智慧物流體系包含了三個層次：感知層、網絡層和應用層，如圖1所示。

圖1 智慧物流體系

概念是邏輯思維活動的結果和產物，也是思維活動借以進行的單元［17］。辨析區域智慧物流能力概念是建立完整理論分析框架和對應評價指標體系的前提，同時也是分析一個地區智慧物流能力的基礎。本文從含義、特征以及構成要素對區域智慧物流能力進行概念辨析。

（1）區域智慧物流能力含義。

在當前智慧物流體系基礎上可以發現，區域智慧物流能力是一種包含感知能力、信息處理能力和應用能力的綜合物流能力。感知能力主要圍繞智慧物流體系中不同部分之間的信息互動程度進行判斷；信息處理能力則根據該地區互聯網的發展程度及相關設施進行判斷；應用能力主要通過區域智慧物流應用程度進行判斷。

（2）區域智慧物流能力特征。

區域智慧物流能力具有三個特征：自主決策和學習提升、互聯互通和數據驅動、深度協同和高效執行。上述特征與區域智慧物流感知能力、信息處理能力和應用能力一一對應。

（3）區域智慧物流能力構成要素。

區域智慧物流能力是區域智慧物流體系組織的輸出，解析區域智慧物流能力構成要素能為測度區域智慧物流能力提供支撐。由于區域智慧物流能力與區域經濟發展、互聯網行業以及物流行業都有關系。因此，區域智慧物流能力主要由以下多個指標構成：區域生產總值、交通運輸、倉儲和郵政行業投資額、區域貨運量和周轉量、信息傳輸、區域計算機服務和軟件業的就業人數和投資額以及物流單位資源供應程度。這些指標相互協調與聯動，共同反映了區域智慧物流能力。

（二）全面關系流管理理論

可以發現區域智慧物流會形成一個宏觀層面的組織關系，可利用組織管理理論對區域智慧物流能力開展研究，為此本文采用全面關系流管理理論開展區域智慧物流能力研究，它是一種組織管理理論，主要是從系統的角度出發，將組織看成是一個系統，通過剖析組織內外部及其之間的關系來達到控制組織輸出的目的。該理論提出者是我國學者林永福教授，全面關系流管理理論的定理證明了：對于一個組織網絡，它的行為是由網絡基層次及以上的關系流和輸入流進行支配，此網絡基層次被視為組織發展的關鍵要素。因此，為了理解和控制組織行為，歸根到底是理解和控制組織網絡的全面關系流。全面關系流管理理論將一般系統結構理論應用到組織中，解釋了組織行為的由來與構成。如圖2所示，該理論有兩個核心定理。其中，定理一能夠解釋區域智慧物流能力發展的影響要素范圍，定理二能夠進一步確定區域智慧物流能力發展是由區域中哪些網絡層，即由哪些關鍵要素確定。

圖2 全面關系流管理理論

全面關系流管理理論的兩大核心定理如下［18］。

定理一：設在環境E（S（t））中，S（t）∈B，其中S（t）和B分別表示環境E（S（t））的狀態和狀態空間。在t時刻，組織Z（n）具有m個層次，且m≥1。此時，該組織的輸入流為Rf（t），在第C層次L_c的關系流為RfZ（t）c，其中C=1，2，… …，m，組織行為為HZ（t），它們滿足以下方程：

定理二：設在環境E（S（t））中，S（t）∈B，其中S（t）和B分別表示環境E（S（t））的狀態和狀態空間。組織Z（n）在t時刻具有某一層次LC上的網絡結構，即組織關系流集RfZ（t）c和組織行為HZ（t），如圖3所示，那么當且僅當對于網絡層次LC上的任一節點e（p），如圖4所示，它的狀態Sp（t）或行為hp（t）僅是其輸入流Rfp（t）的函數，即當：sp（t）=ψp（Rfp（t）） 或 ?hp（t）=ψp（Rfp（t））時，存在：

圖3系統Z（n）

圖4LC上的部分e（p）

全面關系流管理理論能夠系統地解釋智慧物流能力的組織網絡，并根據具體的組織網絡對智慧物流能力進行評估。區域智慧物流體系亦有其組織網絡，區域智慧物流能力可看作是該組織網絡的組織行為。在基于全面關系流管理理論的視角下對區域智慧物流能力的演化過程及趨勢進行分析，判定區域智慧物流能力的關鍵要素，挖掘反映區域智慧物流能力的關鍵要素位序變化過程，更好地為區域智慧物流發展提供理論支撐。

三、區域智慧物流能力測度

在智慧物流研究領域中對智慧物流能力評價的相關研究較少，本文在剖析智慧物流能力概念的基礎上，以長三角經濟區和粵港澳大灣區作為兩個研究對象，建立區域智慧物流能力的評價指標體系，使用基于熵值的模糊物元歐式貼近度法對兩個區域智慧物流過去十年的能力進行測算。本文所有的研究數據來源于所選區域內省市的統計年鑒，以及相關領域的政府公告文件，具有較強的代表性。

（一）區域智慧物流能力評價指標體系

結合前文對區域智慧物流能力的辨析，從感知層、網絡層和應用層角度出發，綜合考慮區域發展狀況，建立區域智慧物流能力評價指標體系。如表1所示，區域智慧物流能力評價指標體系由三級指標構成。

表1 區域智慧物流能力評價指標體系

在區域智慧物流能力評價指標體系的二級指標中，區域發展狀況反映對應的區域經濟及物流領域發展背景，感知能力、信息處理能力以及應用能力分別對應智慧物流體系中的感知層、網絡層和應用層。其中，二級指標與對應三級指標的解釋如下。

（1）區域發展狀況。

在對區域智慧物流能力進行評價時，首先要考慮的是該區域經濟狀況以及物流發展環境。一個區域智慧物流能力的穩定性取決于該區域智慧物流體系的“牢固”程度，即抗風險能力。因此，良好的經濟狀況與物流發展環境不僅是區域智慧物流發展的基石，更能夠在一定程度上反映區域智慧物流能力。在該二級指標所對應的三級指標中，使用區域生產總值和區域交通運輸、倉儲和郵政固定資產投資額作為指標變量。

（2）感知能力。

在智慧物流體系中，感知層包括條碼識別技術、GPS及RFID等在內的智慧感知技術。與傳統物流體系中使用大量人力對貨物進行識別的環節相比，智慧物流的感知技術能夠大幅提升各種不同類型貨物的識別、分揀效率。使用貨運量與周轉量作為三級指標變量，能夠合理地反映區域智慧物流能力中的感知能力。

（3）信息處理能力。

由于智慧物流的發展伴隨著大量信息產生，因此在整個智慧物流體系中，信息處理就顯得十分重要。選取信息傳輸、計算機服務和軟件業的就業人數及固定資產投資額作為信息處理能力指標所對應的三級指標變量，反映智慧物流能力中的信息處理能力。

（4）應用能力。

應用能力被倉儲、包裝加固、裝卸搬運、運輸、流通加工、配送及信息服務等物流環節所反映。選取區域物流領域單位資源供應程度作為該二級指標所對應的三級指標變量，定義其計算公式如下所示。

其中，n為區域物流領域的就業人數，m為區域物流領域的能源消耗量。在本文的研究對象長三角經濟區和粵港澳大灣區中，除了香港與澳門外，所有省市的n值為區域交通運輸、倉儲和郵政行業的就業人數，m值為區域交通運輸、倉儲和郵政行業的電力消耗量。根據香港與澳門兩個特別行政區各自的特點，分別選取特定變量作為區域物流領域單位資源供應程度的變量。當一個單位的物流領域資源能夠供應相對應領域的人數越多時，說明該區域的物流發展智能化程度越高，智慧物流的應用能力越強。

（二）基于熵值的模糊物元歐式貼近度法

對區域智慧物流能力作出確切評價，需要考慮到區域智慧物流體系中各要素的相互影響。隨著智慧物流發展，智慧物流體系中的結構逐漸復雜，相互影響與制約的要素很多，而各要素對整體和相互之間關系的影響很難用精確的概念表達清楚［19］。因此，本文使用基于熵值法的模糊物元歐式貼近度法，在科學、合理地建立區域智慧物流能力評價指標體系的基礎上，對區域智慧物流能力進行綜合評價。

1.權重的確定

確定評價指標權重的方法有很多種，考慮到人為賦權有強烈的主觀性，為了降低數據及其實證結果的主觀性，本文使用熵值法對區域智慧物流評價指標體系中的三級指標變量進行賦權。由于所選取的指標都為正向指標，因此在標準化的時候采取正向極差化的方法：

其中，aij表示數據標準化后的值，i表示評價主體，j表示對應的第項j指標，max（aj）和min（aj）分別表示第j項指標的最大值和最小值。

在對數據進行標準化處理后，計算每年第j項指標的信息熵：

式（8）中，pij示第i個評價主體的第j項指標在第j項指標所有年份之和中的占比。

基于上述得到的各項指標的信息熵值，計算各指標的權重：

2.歐式貼近度模糊物元模型

根據前文所建立的區域智慧物流能力評價指標體系，以三級指標變量作為特征Ci、年份作為物元分析中所描述的事物Mj以及對應的特征值作為量值xij，組成物元R=（M，C，x）。當量值x具有模糊性時，R為模糊物元。根據從優隸屬度原則，計算得出各單項評價指標對應的模糊量值。由于本文所選取的指標都是整項指標，故使用正指標的從優隸屬度計算公式：

式（11）中，uij為物元R的從優隸屬度，maxXij和minXij分別為物元R中每一項特征的最大值和最小值。將R中的量值x換成uij，得到從優隸屬度模糊物元Rmn。由Rmn中每個特征的最優值u0j組成一個標準模糊物元R0n向量，以R0n與Rmn中各項差的平方組成復合模糊物元RΔ，即：

得到復合模糊物元RΔ后，計算歐式貼近度：

式（14）中，ωi為式（10）中的權重。

歐式貼近度表示被評價的樣本與標準樣本之間的接近程度，其值越大，表明與標準樣本越接近。在本文的研究中，歐式貼近度的值表示區域智慧物流能力，其值越大表示該區域智慧物流能力越強。

（三）區域智慧物流能力測算與分析

通過熵值法確定每個區域智慧物流能力評價指標的權重，并建立基于歐式貼近度的模糊物元模型，從而得出區域智慧物流能力測度值。在測算區域智慧物流能力后通過圖表方式，展示并分析該區域智慧物流能力的發展趨勢。

長三角經濟區包括上海市、江蘇省、浙江省、安徽省，共41個城市，是中國經濟發展最活躍、開放程度最高、創新能力最強的區域之一，在國家現代化建設大局和全方位開放格局中具有舉足輕重的戰略地位。對長三角經濟區過去十年的智慧物流能力進行評價和分析，能夠在一定程度上促進長三角經濟區發展。粵港澳大灣區包括香港特別行政區、澳門特別行政區和廣東省廣州市、深圳市、珠海市、佛山市、惠州市、東莞市、中山市、江門市及肇慶市，是我國開放程度最高、經濟活力最強的區域之一，在國家發展大局中具有重要戰略地位［20］。對粵港澳大灣區的智慧物流能力進行測算并根據發展趨勢進行分析，能夠推動其建設，從而進一步提升粵港澳大灣區在國家經濟發展和對外開放中的支撐引領作用。通過熵值法確定長三角經濟區和粵港澳大灣區的智慧物流評價指標體系權重，如表2和表3所示。

表2 長三角經濟區智慧物流能力評價指標權重

表3 粵港澳大灣區智慧物流能力評價指標權重

根據得到的權重，基于式（14）測算的兩個區域的歐式貼近度，即區域對應過去十年的智慧物流能力，結果如表4和表5所示。

表4 長三角經濟區2012-2021年智慧物流能力值

表5 粵港澳大灣區2012-2021年智慧物流能力值

由表5可知，長三角經濟區過去十年的智慧物流能力總體呈遞增趨勢；相比較而言，雖然粵港澳大灣區過去十年的智慧物流能力也有所提升，但相對波折。為了進一步了解區域智慧物流能力的趨勢變化原因，分別測算上述兩個區域四個二級指標過去十年的pH值，并將它們的二級指標pH值與區域整體pH值進行比較，如圖5所示。

圖5 長三角經濟區與粵港澳大灣區智慧物流能力情況

1.長三角經濟區智慧物流能力

通過圖5中a圖可知長三角經濟區智慧物流能力呈現出4個不同的階段，各階段智慧物流能力發展特征差異較大。第一階段（2012年至2014年）中可以發現，長三角經濟區的區域綜合發展狀況、智慧物流感知能力、信息處理能力和應用能力都處于上升階段，此時長三經濟區智慧物流能力呈現出快速增長趨勢。第二階段（2014年至2017年）中，長三角經濟區的智慧物流能力相比較上一階段而言較為平緩，但其增速在增加。第三階段（2017年至2020年）顯示出長三角經濟區智慧物流能力的平均增速較之前發展平緩的特征，此時該區域的應用能力和感知能力都分別處在快速下降和上升的階段。在這一階段內，與長三角經濟區智慧物流能力值曲線趨勢最接近的是信息處理能力對應的曲線。第四階段（2020年至2021年）的長三角經濟區智慧物流能力出現了增速提高的變化趨勢，而其感知能力和信息處理能力也出現較大提升，此時的長三角經濟區智慧物流能力值曲線與區域發展狀況的曲線最接近。

2.粵港澳大灣區智慧物流能力

在圖5中b圖展現出粵港澳大灣區4個不同的階段，第一階段（2012年至2014年）期間，粵港澳大灣區智慧物流能力呈現快速上升的趨勢，同時其區域綜合發展情況、智慧物流感知能力和信息處理能力也保持上升趨勢。第二階段（2014年至2015年）可以發現，粵港澳大灣區智慧物流應用能力下降，對應同一時期的其他三個二級指標能力則呈現下降或平緩的趨勢。第三階段（2015年至2019年），粵港澳大灣區智慧物流能力的變化呈現穩步上升的趨勢，同一時期內，其區域發展狀況和感知能力均上升，其信息處理能力和應用能力均出現波折。第四階段（2019年至2021年）能夠看出，粵港澳大灣區的智慧物流能力下降，其余三個二級指標能力均出現了波動。

3.兩大區域智慧物流能力差異分析

值得注意的是，盡管長三角經濟區和粵港澳大灣區的智慧物流能力在過去十年里，總體都呈現上升趨勢，但粵港澳大灣區相對波折：分別在2015年和2020年出現了“低谷”。長三角經濟區的智慧物流能力雖然增速有所變化，但總體較為平穩。綜上所述，粵港澳大灣區相比較長三角經濟區而言，其智慧物流能力的綜合發展情況較不理想，仍有值得改進的地方。為了進一步探索長三角經濟區和粵港澳大灣區智慧物流能力的演化過程及趨勢，使用全面關系流管理理論對兩個區域進行評估，并對其結果做出進一步的分析。

四、關鍵要素位序判定：基于全面關系流管理理論

將區域智慧物流體系視為單個組織，通過理論分析其當前的組織形態并給出針對性建議，有助于提升區域智慧物流能力。由全面關系流管理理論可知：一個組織的行為是由該組織所在環境的狀態、組織的輸入流以及組織層次內的關系流所決定的。在該理論視角下的區域研究時，區域所在環境的狀態不會發生明顯的變化，據此，可認為在同一時期下，所在環境的狀態不變。將區域智慧物流能力體系作為一個組織，則區域智慧物流能力為該組織的行為表現，在區域所處環境的狀態不變的情況下，可知區域智慧物流能力由智慧物流能力體系的輸入流以及智慧物流能力體系層次內的關系流所決定。因此，組織的基層次是區域智慧物流能力的關鍵要素，其次序的判定與影響對區域智慧物流能力的發展至關重要。

根據上文對區域智慧物流能力的辨析及能力測度，設定區域智慧物流能力體系組織內共有四個層次：區域發展層、感知層、網絡層和應用層，分別對應智慧物流能力評價指標體系中的四個二級指標。根據全面關系流管理理論，已確定區域智慧物流能力的關鍵要素為網絡層。在此基礎上，基于全面關系流管理理論對長三角經濟區和粵港澳大灣區的智慧物流能力做進一步的分析。

（一）全面關系管理理論定理解釋

定理一：能夠初步解釋當外界環境不變時，長三角經濟區和粵港澳大灣區的智慧物流能力由其區域的經濟輸入、物流行業輸入和互聯網行業輸入，以及區域內部的網絡組織層次關系所確定的。

定理二：能夠進一步確定長三角經濟區與粵港澳大灣區內部的基層次，即關鍵要素，并根據關鍵要素以上的網絡層次來發現該區域智慧物流能力當前存在的問題，從而給出發展建議。

理論判別：在區域智慧物流能力組織體系內的四個層次中，網絡層對應了智慧物流能力評價指標體系中的信息處理能力。由于區域信息處理能力對應的三級指標都為外界輸入變量，故可認為該層次的組織行為僅僅由其輸入流決定，滿足全面關系流管理理論的定理2，即網絡層為區域智慧物流能力組織體系內的關鍵要素。如圖6所示，在獲得區域智慧物流能力值的基礎上：以每年為一個t時刻；在t時刻，區域智慧物流能力組織體系Zph（n）具有4個層次。由于存在關鍵要素，而區域智慧物流能力由其組織中的全面關系流影響，在環境不變的假設下，區域智慧物流能力由其組織內關鍵要素及以上的層次共同影響。因此，確定關鍵要素在區域智慧物流能力組織體系中4個層次的位置，能夠直觀地獲得對區域智慧物流能力核心的影響層。本文根據已測區域智慧物流能力評價指標體系二級指標的能力值，確定關鍵要素在區域智慧物流能力組織體系中的位置。

圖6 區域智慧物流能力組織體系關鍵要素分析

（二）區域智慧物流能力關鍵要素位序的判定與分析

通過應用全面關系流管理理論，分別對長三角經濟區和粵港澳大灣區智慧物流能力組織體系中關鍵要素的變化進行對比分析，能夠辨識兩個區域智慧物流能力的演化過程及演化過程中因關鍵要素次序變化而產生的對區域智慧物流能力的影響，從而為區域智慧物流能力的協調發展提供參考。

1.長三角經濟區關鍵要素判定與智慧物流能力演化及影響

根據全面關系流管理理論，長三角經濟區的智慧物流能力由其組織體系內部關鍵要素及其以上層次的關系流和組織輸入流決定。由前文可知：

（1）區域智慧物流能力值與區域內二級指標能力值已測出，結合區域智慧物流能力組織體系關鍵要素分析，根據已測區域智慧物流能力評價指標體系二級指標的能力值，可確定關鍵要素在區域智慧物流能力組織體系中的位置。

（2）長三角經濟區智慧物流組織體系的關鍵要素為網絡層。

綜上，可判定長三角經濟區每年的關鍵要素位序及變化，如圖7所示，以關鍵要素為分界，長三角經濟區關鍵要素及以上的層次，在不同年份出現了不同的情況。

圖7 長三角經濟區智慧物流組織體系層次次序情況

結合圖5（a）中長三角經濟區智慧物流能力的變化情況，可得出以下結論。

①在2016年之前，關鍵要素及以上層次包括了區域發展層、網絡層和應用層，說明此時的區域智慧物流能力由這三個層次共同影響。區域發展層作為經濟基礎，持續拉動長三角經濟區的智慧物流能力；網絡層快速發展，提高了長三角經濟區智慧物流能力的增速，但隨著其應用能力的降速增加，長三角經濟區的智慧物流能力在2014年開始較前兩年平緩。②在2017年至2018年期間，關鍵要素及以上層次包括了區域發展層和網絡層，說明此時長三角經濟區的智慧物流能力主要由這兩個層次共同影響：由于這兩年網絡層所表示的信息處理能力基本不變，只有區域發展能力保持上升。因此長三角經濟區的智慧物流能力增速減緩。③2019年，關鍵要素及以上的層次包括了區域發展層、網絡層和感知層，說明長三角經濟區智慧物流能力主要受到這三個層次的影響，因此即便應用能力出現滑坡式下降，其智慧物流能力也沒有受到影響。④在2020年至2021年期間，長三角區域智慧物流能力出現小幅下降后上升的趨勢，而感知能力則從關鍵要素下方移到了關鍵要素上方，說明長三角的感知能力可能受到了如新冠肺炎疫情等不可抗拒的要素影響，導致在2020年無法推動區域智慧物流能力的增長，但在2021年，這種情況得到了改善。

縱觀長三角經濟區智慧物流能力組織體系內部層次的變化，關鍵要素即網絡層，大部分時期處于較高的次序，表明過去十年該區域智慧物流能力主要由網絡層主導，且整個區域的智慧物流能力變化趨勢與網絡層相似。

2.粵港澳大灣區關鍵要素判定與智慧物流能力演化及影響

根據全面關系流管理理論，粵港澳大灣區的智慧物流能力由其組織體系內部關鍵要素及其以上層次的關系流和組織輸入流決定。由前文可知：

（1）區域智慧物流能力值與區域內二級指標能力值已測出，結合區域智慧物流能力組織體系關鍵要素分析，根據已測區域智慧物流能力評價指標體系二級指標的能力值，可確定關鍵要素在區域智慧物流能力組織體系中的位置。

（2）粵港澳大灣區智慧物流組織體系的關鍵要素為網絡層。

綜上，可判定長三角經濟區每年的關鍵要素位序及變化，如圖8所示，以關鍵要素為分界，粵港澳大灣區關鍵要素及以上的層次，在不同年份出現了不同的情況。

圖8 粵港澳大灣區智慧物流組織體系層次次序情況

結合圖5（b）中粵港澳大灣區智慧物流能力的變化情況，可得出以下結論。

在2014年之前，關鍵要素為第一層次，說明粵港澳大灣區智慧物流能力受到四個層次的共同影響，而2014年之前粵港澳大灣區的區域發展層、感知層、應用層和網絡層對應的能力值都在增加。因此其區域智慧物流能力呈現快速上升的趨勢。①在2015年至2019年期間，一直存在于關鍵要素以上的為感知層，且粵港澳大灣區的感知能力在這期間有了大幅提升，為其區域智慧物流能力帶來持續性的正向影響，因此其區域智慧物流能力穩步提升。②2021年進入后疫情時期，此時粵港澳大灣區智慧物流組織體系中，關鍵要素為最高層次，說明此時的區域智慧物流能力僅僅受到網絡層的影響，因此其趨勢與網絡層相似，區域智慧物流能力值較上一年持平。

縱觀粵港澳大灣區智慧物流能力組織體系內部層次的變化，可以發現在其兩次“低谷”（2015年和2020年）時，粵港澳大灣區網絡層所表示的區域信息處理能力在兩次“低谷”前后都發生了波動，結合上述分析，證實了其區域智慧物流能力主要受到關鍵要素及以上層次影響的結論。

3.關鍵要素影響下兩大區域智慧物流能力演化比較

根據全面關系流管理理論，合理設計并組織關鍵要素及以上的層次，能夠在一定程度上控制組織行為的輸出，從而達到理性目標。如圖9所示，本文已對長三角經濟區和粵港澳大灣區的智慧物流能力進行測度，并根據關鍵要素的變化來分析影響區域智慧物流能力的原因。即已知組織行為的輸出，通過分析組織內部網絡層次的變化來獲得達到最佳輸出的方式。將長三角經濟區與粵港澳大灣區視為組織，并選取相同的網絡層次時，其發展有值得相互借鑒的地方。

圖9兩區域智慧物流能力及關鍵要素次序情況

在2012年至2016年期間，粵港澳大灣區的智慧物流能力均高于長三角經濟區的智慧物流能力，且在2016年之前，粵港澳大灣區的關鍵要素排序小于等于長三角經濟區，說明由多個層次共同產生有效、正向的影響，能夠更大程度地提升一個區域的智慧物流能力。到2016年時，長三角經濟區的關鍵要素次序較上一年沒有變化，但粵港澳大灣區的關鍵要素次序變高了，說明能夠對粵港澳大灣區智慧物流能力產生有效、正向影響的層次減少了，因此從2016年開始，粵港澳大灣區的智慧物流能力較長三角經濟區持平。

在2018年至2019年期間，粵港澳大灣區的關鍵要素次序有所降低，其智慧物流能力也有所提升，且在2019年時在此與長三角經濟區智慧物流能力拉開距離。在2020年后，粵港澳大灣區的關鍵要素達到了最高層，說明其該時期的區域智慧物流能力無法受到區域發展層、感知層和應用層的有效影響，因此出現了驟降。2020年后粵港澳大灣區智慧物流能力出現不增反降的問題，極有可能是因為該區域出現了對網絡層和感知層的資源傾斜問題。

（1）網絡層對區域智慧物流能力的正向推動影響力不夠大，即信息處理能力帶來的粵港澳大灣區智慧物流能力的提升不明顯。

（2）在相關資源分配中，對感知層的管理力度不足，導致粵港澳大灣區智慧物流能力難題提升。

基于全面關系流管理理論對長三角經濟區和粵港澳大灣區兩個區域智慧物流能力的對比和剖析，反映了粵港澳大灣區在資源分配中所存在的一些問題。對于長三角經濟區來說，在其智慧物流體系組織中，保持關鍵要素的穩步發展，且當關鍵要素之上出現其他層次時，最大程度合理化資源分配，能夠使得該區域智慧物流能力穩步提升。對于粵港澳大灣區來說，如何設計其智慧物流體系組織的關鍵要素及其與其他層次的關系，避免資源分配不協調的問題出現，是該區域智慧物流能力發展的關鍵。

五、關鍵要素位序差異下的區域智慧物流能力提升路徑

網絡層的建設將推動智慧物流體系中各個環節的互聯互通，從而提高智慧物流體系的整體協同效率。由前文可知，網絡層為區域智慧物流能力組織體系內的關鍵要素，它對區域智慧物流能力的影響可以根據所處的層次次序判斷。如圖10所示，根據網絡層的次序，按照底層、中層和頂層進行分類：網絡層處于底層時，其建設對信息傳輸的速度和準確性有著至關重要的影響，隨著網絡層建設的不斷完善，信息傳輸速度和準確性將逐步提高，從而提高區域智慧物流系統的感知能力、信息處理能力、應用能力和區域綜合實力；當網絡層處于中層時，區域智慧物流能力則由網絡層及以上的層次共同影響；當網絡層位于頂層時，區域智慧物流能力主要受到網絡層的影響。

圖10 關鍵要素位序差異下的影響

據網絡層的不同次序對區域智慧物流能力的影響，按照關鍵要素位于底層、中層和頂層進行分類，并做出分析。

（一）網絡層位于底層：所有要素應全面發展

在本研究中，當網絡層處于第一層，即關鍵要素處于底層時，根據全面關系流管理理論，區域智慧物流能力由關鍵要素及以上層次影響，即網絡層、區域發展層、感知層和應用層能夠共同影響區域智慧物流能力。結合上一節的分析，可得出結論：當網絡層位于第一層時，對區域內二級指標的任意一指標進行正向拉動，都會對該區域的智慧物流能力產生正向的影響。因此，網絡層位于第一層是發展區域智慧物流能力的最佳狀態。

（二）網絡層位于中層：中層以上應協調發展

當作為關鍵要素的網絡層處于中層時，關鍵要素及以上層次可能存在多種情況。在探索區域智慧物流能力發展路徑的過程中，作為關鍵要素的網絡層出現了兩種不同的情況：第二層和第三層。通過分析網絡層所處次序的情況及對區域智慧物流能力的影響，總結當區域智慧物流能力的關鍵要素網絡層處于中層時，發展區域智慧物流能力的提升路徑。

1.網絡層次位于第二層

當網絡層處于第二層時，表示影響區域智慧物流能力的有三個層次。當網絡層處于第二層時，第三層和第四層的組合有2種（如圖7和圖8所示）：

①區域發展層和應用層（長三角經濟區2013年至2016年、粵港澳大灣區2013年）；

②區域發展層和感知層（長三角經濟區2019年、粵港澳大灣區2018年至2019年）。選取連續年份的組合對網絡層位于第二層時的情況進行分析。

如圖11所示，當網絡層處于第二層時，其上層結構的層次組合不同將產生不同的區域智慧物流能力趨勢。為了進一步挖掘其中的規律，計算出每個層次的斜率，以此來表示某一層次的發展速度，并用相應的希臘字母表示。

α、β和γ分別表示應用層、區域發展層和網絡層能力發展趨勢的斜率。

圖11 網絡層位于第二層對區域智慧物流能力的影響

根據圖11（a）圖：β在這個時期的斜率變化相對較小，但保持正增長，為區域智慧物流能力帶來正向的影響，因此可認為此時的區域智慧物流能力的增速變化主要受到應用層和網絡層的影響。通過同時觀察應用層和網絡層的曲線發現，當應用層的斜率變小，即降速增加時，網絡層的增速保持在11%左右，能夠使該時期（網絡層位于第二層的第（1）種組合情況）的區域智慧物流能力增速最大。

圖11（b）圖代表以區域發展層、感知層和網絡層驅動的區域智慧物流能力的趨勢，其中，α、β和γ分別表示感知層、區域發展層和網絡層能力發展趨勢的斜率。根據b圖可知：在三個層次的發展速度相對穩定，即關鍵要素及以上層次的曲線斜率保持穩定的情況下，該時期（網絡層位于第二層的第（2）種組合情況）的區域智慧物流能力能夠平穩增長。

綜上，當網絡層位于第二層時，在保持關鍵要素增速穩定的前提下，能夠使區域智慧物流能力在當前階段實現增速最大的方式，是保持關鍵要素以上層次的增速絕對值不變。

2.網絡層位于第三層

當網絡層處于第三層時，只有網絡層及另外一個二級指標層對區域智慧物流能力有影響。根據圖7和圖8可知，當網絡層處于第三層時，第四層有2種情況：

①區域發展層在網絡層之上（長三角經濟區2017年至2018年）；

②感知層在網絡層之上（長三角經濟區2021年、粵港澳大灣區2016年至2017年）。

如圖12所示，當網絡層處于第三層時，其上層結構的層次組合不同將產生不同的區域智慧物流能力趨勢。為了進一步挖掘其中的規律，計算出每個層次的斜率，以此來表示某一層次的發展速度，并用相應的希臘字母表示。

α和β分別表示區域發展層和網絡層能力發展趨勢的斜率。

圖12 兩區域智慧物流能力及關鍵要素次序情況

根據圖12（a）可知，當網絡層的增速保持在一個較小且穩定的值時，區域發展層的增速能夠拉動區域智慧物流能力的增長。

圖12（b）代表以感知層和網絡層驅動的區域智慧物流能力的趨勢，其中，α和β分別表示感知層和網絡層能力發展趨勢的斜率。根據b圖可知：當網絡層的增速保持在一個較穩定的值時，感知層的增速能夠拉動區域智慧物流能力的增長。

綜合圖12可得出結論：在探索一個區域的智慧物流能力時，若其關鍵要素（網絡層）處于第三層，且第四層所代表的二級指標能力曲線的斜率越大，即該層次的增速越快時，區域智慧物流能力的增速越快。

3.網絡層位于中層

在本研究中，網絡層位于第二層和第三層代表了關鍵要素處于中下層和中上層的情況。因此，網絡層位于中層時，發展區域智慧物流能力的提升路徑如下。

關鍵要素處于中下層：盡可能穩定關鍵要素（網絡層）的增速，在信息傳輸、計算機服務和軟件業提供長期、穩定的政策支持，同時保持關鍵要素以上層次的增速絕對值不變，按照原有的發展趨勢（物流行業的持續裁員或持續投資等）繼續發展，進而有效提升區域智慧物流能力。

關鍵要素處于中上層：該階段的關鍵要素（網絡層）增速較為穩定，主要通過提升關鍵要素及以上層次的能力，如基層之上的層次為感知層時，通過增大區域的進出口貿易、區域內的物流內循環，進而拉動區域的總體貨運量和吞吐量，進而提升區域感知能力的增速，最終帶動區域智慧物流能力的有效提升。

（三）網絡層位于頂層：回顧分配應控制發展

當網絡層處于第四層時，表示區域智慧物流能力僅受到網絡層的影響，網絡層的發展趨勢在很大程度上引導著區域智慧物流能力的發展趨勢。此時，提高區域智慧物流能力的有效途徑是提高區域的信息處理能力，使得網絡層的良好發展帶動區域智慧物流能力的正向提高。雖然單一層次的影響能夠為區域智慧物流能力的提升帶來明確的方向，但表示信息處理能力的網絡層，其持續高質量發展需要投入大量的資金和技術，若缺乏一定的積累，短期內難以有顯著成效，因此，當區域智慧物流能力僅受到網絡層的影響時，有可能會出現資源分配不均衡的問題，導致區域智慧物流能力的發展受到阻礙——過度傾斜資源且成效不顯著或出現負增長。如何合理安排并控制網絡層的發展，是網絡層位于第四層時，區域智慧物流能力得到提升的關鍵。

六、結語

組織作為一種系統，遵循一般系統理論的相關規律。全面關系流管理理論能夠以新穎的視角對經濟組織做出剖析，并反映系統中的規律。本文使用基于熵值的模糊物元歐式貼近度法，以長三角經濟區和粵港澳大灣區作為兩個區域研究對象，進行了區域智慧物流能力的評價對比分析，并基于全面關系流管理理論，指出網絡層為區域智慧物流能力的關鍵要素，并根據網絡層所處層次進行比較與分析，得出了相應的區域智慧物流能力發展提升路徑，結果如下。

（1）區域發展的視角：在過去十年，長三角經濟區的智慧物流能力總體呈現上升趨勢，粵港澳大灣區的智慧物流能力在后階段相比較長三角經濟區較低，提升速度也相對較慢。長三角經濟區保持當前狀態，其智慧物流能力能夠穩步提升；粵港澳大灣區需要注意改善資源分配不協調的問題，從而促進其智慧物流能力的提升。

（2）關鍵要素位序視角：當網絡層位于底層時，對區域內二級指標的任一指標進行正向拉動，都會對該區域的智慧物流能力產生正向的影響；當網絡層位于中層時，通過政策支持等方式對網絡層及以上層次進行合理推動，能夠有效提升區域智慧物流能力；當網絡層位于頂層時，需要考慮區域內是否出現資源分配不合理的問題，并合理安排并控制網絡層的發展，進而提升區域智慧物流能力。

對區域智慧物流能力及其二級指標能力進行測度，對區域智慧物流能力的關鍵要素進行判定，獲得具體方向的發展提升路徑，能夠從宏觀上有效推動區域智慧物流能力的發展，避免資源浪費等情況，最終推動區域智慧發展，為新發展格局下的區域發展提供參考與借鑒。

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Determination and Improvement Path of Elements for the

Development of Regional Smart Logistics Capacity：Based

on the Theory of Comprehensive Relationship Flow Management

LIANG Fei-wen1，2，3，4， ZHONG Jun-wei1， QUAN Jie-ru1，2， GUO Yi1，2

（1.School of Economics and Management， Guangxi University of Science and Technology， Liuzhou，Guangxi 545006；

2.Guangxi Industrial High Quality Development Center， Liuzhou，Guangxi 545006；

3.School of Transportation Engineering， Kunming University of Technology， Kunming，Yunnan 650500;

4.Industrial Intelligent Manufacturing Development Research

Center，Guangxi University of

Science and Technology，Liuzhou， Guangxi 545006）

Abstract：In the post-pandemic era， the logistics industry is accelerating its transformation and upgrading towards smart logistics， and enhancing regional smart logistics capabilities can help promote high-quality development of the logistics industry.Exploring the development and improvement path of regional smart logistics capabilities can avoid resource waste and achieve precise development.This article analyzes the concept of smart logistics capability from three perspectives： meaning， characteristics， and constituent elements.The Yangtze River Delta Economic Zone and the GuangdongHong KongMacao Greater Bay Area are used as research objects， and a three-level evaluation index system is established from the perspectives of regional smart logistics capability perception layer， network layer， and application layer.The fuzzy matter-element European closeness method based on entropy is used to measure the smart logistics capability of the two regions in the past decadc， Finally， based on the comprehensive relationship flow management theory， the paper determines the key elements for the development of regional smart logistics capabilities， and analyzes the specific situation of the key elements to obtain corresponding development and improvement paths.The results indicate that： ① The overall smart logistics capacity of the Yangtze River Delta Economic Zone shows a steady upward trend， while the smart logistics capacity of the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area is relatively weak.It is necessary to determine key elements and then improve them by optimizing and organizing them.② Under the differences in the order of key elements， enhancing regional smart logistics capabilities requires the rational arrangement of element resources above the order of key elements.This study provides a clear direction for the development and improvement of regional smart logistics capabilities， and provides certain reference value for regional logistics development.

Keywords：regional intelligent logistics capability; entropy method; fuzzy matter-element; comprehensive relationship flow management theory

基金項目：國家社會科學基金項目“‘一帶一路背景下西南地區物流空間結構演變與經濟效應研究”（19XGL025）；廣西哲學社會科學規劃研究課題“廣西國家物流樞紐建設對地區物流網絡效率的空間重構與提升路徑研究”（20FJY038）；廣西高校中青年教師科研基礎能力提升項目“雙循環新發展格局下廣西物流業高質量發展動力機制及策略研究”（2021KY0334）；廣西研究生教育創新計劃項目“國內國際雙循環背景下廣西物流走廊承載力辨識評估與發展對策研究”（YCSW2021321）