數據要素市場下網絡貨運平臺數據價值實現路徑

摘 要：實現物流數據要素價值是推動數字中國建設和促進經濟增長的必然要求，物流數據要素價值實現及增值收益分配是數據要素市場化改革的關鍵環節。文章通過闡釋數據要素在“信息（自有價值）—資源（使用價值）—資產（資產價值）”的邏輯辨析，分析有效統籌數據要素和數字經濟高效發展及價值普惠之間的關系，實現個人數據要素價值的有效分配。在物流要素價值化實現過程中，通過數據分析和挖掘，促進企業有效降低成本、提高效率、優化資源配置、降低運輸空車率，實現網絡貨運平臺的持續創新和發展。

關鍵詞：物流數據；空車率；數據要素；數據要素價值

中圖分類號：F259文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2025） 20-0183-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.20.046

1 引言

數字化時代，數據已經成為推動經濟增長和社會發展的核心驅動力之一。隨著國內互聯網信息技術的不斷演進，大數據、云計算、物聯網、區塊鏈等新一代互聯網信息技術的成熟使用，推動傳統物流向數據化、網絡化、智慧化的全新發展階段邁進[1]。特別是在物流行業，數據的應用不僅能夠提升效率、降低成本，還能夠改善服務質量、減少環境污染。但是目前數據要素市場建設尚不成熟、市場發展不平衡[2]、數據流通不暢[3]、安全監管不足[4]等治理問題不斷出現。隨著數據要素市場的建設和網絡貨運平臺的興起，如何實現數據的價值化成了當前物流行業面臨的重要挑戰之一。物流產業在社會發展中占據重要地位，將數字經濟與物流產業融合是時代發展的必然趨勢，有助于提高我國商貿流通產業的發展速度[5]。

傳統的物流企業評估往往采用預期收益法利用預測超額的收益指標作為企業未來預期利潤收益進行綜合估測，極少會采用市場法和成本法進行評估[6-7]。鮮有文獻研究數據要素市場建設背景下物流數據要素價值化路徑和實現機制。已有的數據要素價值實現研究中提到，第一，通過數據確權為市場主體建立權責清晰、激勵明確的數據要素市場制度框架[8]。考慮到大數據與一般物品存在屬性差異化，對此有學者提出模糊數據產權的新思路[9]。第二，通過反壟斷和競爭法等舉措建立有利于公平競爭的數據生態環境、促進數據要素市場生長[8]。第三，有學者提出“先用起來”的實用主義政策[8]。中國發布的《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中寫到將數據作為五大生產要素之一，要求深化要素市場化配置改革，加快培育數據要素市場，并且確定推進政府數據開放共享、提升社會數據資源價值、加強數據資源整合和安全保護三項若干條具體措施。

數據本身作為可交換的商品直接實現價值。數據要素通過賦能其他產品（包括實物產品和服務產品）的價值創造過程來體現價值。數據要素通過減少商品的流通時間和流動成本促使相同資本創造出更高價值[10]。第一，在數據方面，將車輛數據、高速公路數據和物流訂單數據作為主要數據來源，通過對各種標簽的使用，將數據轉化為有用的資源。第二，在資產層面，提出以下問題：由于返回過程和承接其他運輸任務造成的空車率上升、公路運力運輸需求不平衡、可替代運輸方式的局限性和產業發展的不平衡對環境、能源和安全問題所造成的影響。

文章通過降低貨車運輸空車率實現降低社會物流成本的目標，實現網絡貨運平臺數據的價值化。通過“生產階段—價值分配—權屬配置”三維分析框架機制，深入闡釋了數據在不同階段下的價值。將數據分為信息、資源和資產三個層次，從中挖掘出其潛在的價值和意義。通過對物流數據的優化，引入物流服務信用標簽體系、物流低成本標簽體系、節能減排標簽、安全生產標簽以及不同時段的道路交通環境標簽等方法，來解決空車率過高所帶來的問題。同時實現物流成本的降低、環境污染的減少和生產安全的提升。綜上所述，文章探討如何通過網絡貨運平臺數據實現物流空車率的降低，并提出了相應的解決方案。這不僅有助于提升物流行業的效率和競爭力，也符合環境保護和資源節約的現代社會需求。

2 物流數據權屬配置的邏輯辨析

2.1 數據信息化

在生產階段，數據要素作為信息的形式存在，具有獨特的自有價值。交通部門授權數據信息給私營企業，數據使用者通過數據交易獲得數據信息。一些私營企業可以通過獲取這些數據信息，更好地優化他們的物流運營，提高效率和降低成本。同時，這些數據也可以幫助他們更好地預測需求，優化路線規劃，提高配送準時性。對于整個物流行業來說，這些數據的開放和共享也促進了行業的數字化轉型。物流企業可以更好地利用大數據分析技術，優化供應鏈管理，提高物流服務質量。此外，數據的流通也促進了行業間合作與協同，推動了物流行業的發展與創新。這些數據信息可以通過分析、挖掘和處理，轉化為有用的知識和見解，幫助企業進行決策和規劃。

2.2 數據資源化

在價值分配階段，數據要素轉化為資源，具有使用價值。這些資源可以被運用于企業的各個業務環節，如物流管理、供應鏈優化、運輸規劃等。數據要素在這一階段的價值主要體現在其對企業運作效率和服務質量的提升作用上。在企業有效降低空車率的案例中，通過數據挖掘和分析，企業可以發現空車率高的原因和潛在的優化空間，進而優化車輛調度、提升運輸效率，降低空車成本和增加收入。這些資源的合理配置和利用可以幫助企業在競爭中獲得更大的優勢。

將物流數據要素轉化為資源后，為這些資源創建不同的標簽體系，是一種有效的管理和優化手段。標簽體系可以幫助企業和消費者更好地識別、評估和選擇物流資源，從而提高物流資源的利用效率和經濟效益。在物流服務信用標簽體系中，通過對物流服務商的服務質量、交貨準時率、客戶滿意度等進行評估，給予信用等級標簽，提高服務透明度和可信度，促進信用良好的企業獲得更多業務機會。在物流成本標簽體系中，根據企業的成本控制能力、效率等方面給予低成本標簽，鼓勵企業節約成本、提高競爭力。在物流節能減排標簽中，樹立節能減排的目標，引導企業選擇環保、低碳的運輸方式，推動綠色物流發展。在安全生產標簽中，通過評估企業的安全生產管理水平、事故率等指標，鼓勵企業重視安全生產，確保物流過程安全可靠。在道路交通環境標簽中，根據不同時間段道路交通的擁堵情況、通行速度等因素，幫助物流企業選擇最優的運輸路線和時間。在高速公路的收費價格標簽中，根據高速公路的收費標準和政策，為不同路段的收費價格貼上標簽，幫助企業選擇最經濟實惠的運輸路徑，降低成本。

2.3 數據資產化

在權屬配置階段，數據要素成為資產，具有資產價值。數據資產被視為企業的核心資源之一，能夠為企業帶來長期的競爭優勢并持續創造價值。數據要素在這一階段的價值主要體現在其對企業創新能力和市場競爭力的增強作用上。在有效降低空車率的案例中，企業可以基于歷史數據和預測模型，制定長期的運輸規劃和智能調度方案，從而降低空車率、提高資源利用率、增加市場份額和提高客戶滿意度。數據資產的有效管理和充分利用可以幫助企業建立持續的競爭優勢和市場地位。

3 物流數據要素價值化實現過程

3.1 獲取有效數據信息

數據要素在這一階段的價值主要體現在其對問題解決和決策制定的支持作用上，對于降低物流車輛空車率起到了積極作用。通過獲取更準確、實時的數據信息，物流企業可以更好地進行路線規劃和資源調度，有效提高車輛的利用率，從而降低物流車輛的空車率。具體來說，通過數據信息，物流企業可以獲取交通擁堵情況、路況信息、貨物需求預測等數據，有針對性地安排車輛行駛路線，避開擁堵區域，提高運輸效率。同時，通過數據分析，物流企業可以更準確地預測貨物需求量，避免空載或半載行駛，最大限度地提高車輛的裝載率，減少空車率。

3.2 建立數據標簽體系

通過標簽體系，可以將物流資源按照不同屬性分類并貼上標簽，例如物流服務信用標簽、低成本標簽、節能減排標簽、安全生產標簽等，這樣就可以方便企業和消費者根據自身需求和特點選擇最適合的物流資源，提高資源利用效率，同時也能促進物流市場的健康有序發展。此外，標簽體系還能夠提高物流資源的可視性和透明度，使得各類資源可以更加容易地被發現和利用。對于物流企業而言，標簽體系還能夠激勵企業提升自身服務質量、降低成本、推動綠色物流等方面的發展，從而增強企業的競爭力和市場地位。有助于優化物流資源的配置和利用，促進物流市場的健康有序發展，提高物流行業的整體效益和質量水平。通過建立以上不同方面的標簽體系，可以更好地規范和引導物流行業的發展，促進資源優化配置和效率提升，推動整個物流產業向著智能化、綠色化、安全化方向發展。

圖1 數據要素價值邏輯辨析

3.3 優化數據權屬配置

第一，在數據生產階段，物流數據要素轉化為資產后，空車率太高可能導致運輸需求不平衡的問題。空車率太高意味著有大量的運輸資源沒有得到充分利用。由于空車率升高，一些地區或時間段的運輸需求得不到滿足，而其他地區或時間段可能出現運力過剩的情況，導致運輸需求不平衡。針對空車率高導致的運輸需求不平衡問題，可以采取以下實現路徑：①通過數據分析來識別需求熱點區域：針對不同地區和不同時間段，通過對物流數據進行分析，識別出運輸需求的熱點區域。這樣有助于運輸企業合理規劃運力配置，減少空車率，優化資源利用效率。②利用數據預測未來需求：通過對歷史數據的分析，預測未來的運輸需求，提前做好資源配置，避免出現空車率高而導致的運輸需求不平衡問題，同時提高運輸效率。③建立信息共享平臺：建立物流數據共享平臺，讓各個物流企業之間可以共享信息，有效降低不必要的空車率。例如，當一個物流企業在某個地區有多余的運輸資源時，可以將該信息發布到共享平臺上，其他需要運輸服務的企業可以利用這些資源，從而實現資源的共享和優化。④引進物流智能化技術：利用物流智能化技術，如人工智能、大數據等技術，對物流數據進行分析和處理，建立運輸需求和運輸資源之間的匹配模型，實現自動化的運輸資源調配和優化，降低空車率，提高資源利用效率。

第二，在數據分配階段，物流數據要素轉化為資產后，空車率高會導致可替代運輸方式的局限性。這是因為空車率高可能意味著某種特定運輸方式的資源過剩，而其他可替代運輸方式的資源卻不足，導致無法靈活地進行運輸資源的替代和調配。在面對空車率高而導致的可替代運輸方式的局限性問題時，可以采取以下物流數據價值實現路徑：①分析和預測需求：通過物流數據分析和預測技術，對某種特定運輸方式的運輸需求進行分析和預測。這樣可以幫助運輸企業更好地了解市場需求，合理規劃資源配置，避免資源過剩和不足的問題。②優化資源利用效率：通過物流數據共享平臺，建立各個運輸企業之間的信息共享機制，實現資源的互補和優化利用。例如，當某種運輸方式的空車率高時，其他運輸企業可以利用該運輸方式的資源，從而降低資源浪費和成本。③引進物流智能化技術：運用人工智能、大數據等物流智能化技術，建立多種運輸方式之間的匹配模型，實現資源的自動化調配和優化。這樣可以幫助運輸企業更好地避免空車率高的情況，提高資源利用效率。④創新運輸模式：探索創新運輸模式，引入多種運輸方式的組合使用，如多式聯運、互聯網+物流等模式，從而實現資源的高效利用和替代調配。這樣可以幫助運輸企業更好地應對可替代運輸方式的局限性問題。

第三，在數據權屬配置階段，物流數據要素轉化為資產后，高空車率可能導致產業發展不平衡問題，表現為產業鏈條斷裂、區域發展不均衡、資源浪費和環境壓力加大、企業競爭力下降等方面的挑戰。有效解決空車率高而導致的產業發展不平衡問題有以下實現路徑：①數據分析和預測：通過對物流數據進行分析和預測，可以了解運輸需求和供應的動態變化，從而提前做好資源調配和規劃，降低空車率。②優化運輸路徑：利用物流數據，分析運輸線路的繁忙程度和空閑情況，優化運輸路徑，減少空駛里程，提高資源利用效率。③平臺數據共享：建立基于物流數據的動態調度系統和共享平臺，實現運輸資源的實時調配和共享，提高資源利用率，降低空車率。④建立共贏機制：借助物流數據，促進企業間的合作共贏，建立共同的運輸網絡和合作模式，通過資源共享和協同運作，降低空車率，推動產業的均衡發展。⑤應用數字技術：利用物流數據和智能化技術，如物聯網、人工智能等，實現運輸過程的自動化和智能化，提高運輸效率，減少空車率。

總的來說，數據要素在生產階段、價值分配階段和權屬配置階段均具有不同形式的價值表現。通過充分理解和利用數據要素在不同階段的價值轉化過程，企業可以更好地挖掘和發揮數據的潛在價值，實現持續增值和可持續發展。因此，在現代商業環境中，重視數據要素在不同階段的價值轉化過程，對企業的戰略決策和運營管理至關重要。在不同階段的信息、資源和資產轉化過程中具有不同的價值表現，體現了數據在物流運作中的重要作用和潛在的商業價值。通過充分利用數據分析和挖掘技術，企業可以有效降低成本、提高效率、優化資源配置，實現持續創新和發展。

4 結論

數據要素的投入有助于增加產出，促進國民經濟的發展，推動經濟增長的質量變革、效率變革、動力變革。數據要素本身具有重要的價值，但其關鍵并不在于交易，而在于對數據要素的應用能力。文章闡釋了數據要素在“信息（自有價值）—資源（使用價值）—資產（資產價值）”的邏輯辨析，提出了數據價值化的實現過程，建立了數據標簽體系，促進了資源優化配置和效率提升。具備良好的數據分析和處理能力、深度的領域知識和洞察力，以及創新和實踐的能力，才能真正發揮數據要素的潛力，創造更大的商業和社會價值。

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