中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平測度及影響因素

孫磊 張樹山 郭坤

摘要：物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展既是擺脫物流業(yè)目前困境的有效手段，也是直接影響我國經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量以及競爭優(yōu)勢提升的關鍵點之一。從物流產(chǎn)業(yè)智慧化基礎要素投入水平、智慧化服務應用水平以及智慧化效益水平三個維度構建評價指標體系，利用全局熵值法測度2006—2019年中國及29個省市自治區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平，并在此基礎上構建動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，通過系統(tǒng)GMM估計，實證檢驗成本壓力、環(huán)境規(guī)制、政府干預、交通網(wǎng)絡密度和科技水平等因素對物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平的影響效應。實證結果表明，在研究期內(nèi)，中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平呈現(xiàn)出逐年遞升的態(tài)勢，但存在明顯的地區(qū)差異；被解釋變量的一階和二階滯后項對當期均產(chǎn)生顯著的正向影響，說明物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展中存在路徑依賴效應；環(huán)境規(guī)制、交通運輸網(wǎng)絡和科技水平發(fā)揮了促進中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展的重要作用，成本壓力在一定程度上抑制了中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展；不同的影響因素對物流產(chǎn)業(yè)智慧化各維度間的影響作用各異。為提高中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平，應把握區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展規(guī)律，建立物流產(chǎn)業(yè)智慧化標準體系，探索創(chuàng)新監(jiān)管機制，明確各領域監(jiān)管主體，推進新型基礎設施建設，完善物流職業(yè)人才培養(yǎng)和培訓體系。

關鍵詞：物流產(chǎn)業(yè)；智慧化水平；全局熵值法；系統(tǒng)GMM估計

中圖分類號：F250文獻標識碼：A文章編號：1007-8266（2021）10-0030-09

基金項目：國家社會科學基金項目“物流產(chǎn)業(yè)智慧化績效生成機理與智慧物流體系構建對策研究”（18BJY180）

我國經(jīng)濟步入高質(zhì)量發(fā)展階段后面臨諸多挑戰(zhàn)，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革也為中國物流產(chǎn)業(yè)提供了前所未有的機遇。當前我國物流產(chǎn)業(yè)績效有待提高，物流能力結構性過剩，物流基礎設施結構性缺失，制度性交易成本偏高，誠信、標準、人才、安全、環(huán)保等“軟實力”不強，無法滿足人民日益增長的對美好生活的需要[ 1-2 ]。物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展既是擺脫目前困境的有效手段，也是直接影響我國經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量以及競爭優(yōu)勢提升的關鍵點之一。物流產(chǎn)業(yè)智慧化是指物流產(chǎn)業(yè)以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能和5G/6G通信等新一代信息技術和智能裝備對物流環(huán)節(jié)（運輸、倉儲、包裝、搬運裝卸、加工、配送以及相關物流信息等環(huán)節(jié)）和生命周期進行改造，最終實現(xiàn)降本、提質(zhì)、增效、綠色以及提升物流產(chǎn)業(yè)競爭力發(fā)展目標的過程[3-6]。因此，引入科學合理的評價模型綜合測度物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平，識別影響物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平的關鍵要素，拓展物流產(chǎn)業(yè)智慧化研究外延，無論是對于推進現(xiàn)代流通體系建設，還是對于中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展的整體布局以及物流產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級均具有重要理論價值和實踐意義。

社會各界雖沒有就物流產(chǎn)業(yè)智慧化概念達成共識，但均認同通過新一代信息技術對物流產(chǎn)業(yè)各基本環(huán)節(jié)的融合滲透以及理念的改變，提高物流產(chǎn)業(yè)績效和物流產(chǎn)業(yè)競爭力的目的[ 7-8 ]。發(fā)展策略主要涉及企業(yè)層面的思維改變、產(chǎn)業(yè)層面的融合互動、制度層面的標準監(jiān)管以及基礎設施建設等方面[ 9-10 ]。物流產(chǎn)業(yè)智慧化技術應用主要是物聯(lián)網(wǎng)[ 11 ]、云計算[ 12 ]、大數(shù)據(jù)[ 13 ]、人工智能[ 14 ]、區(qū)塊鏈[ 15 ]等新一代信息技術在物流環(huán)節(jié)的應用?，F(xiàn)有研究中，學者們主要從經(jīng)濟效益、制度、環(huán)境、技術等因素對物流產(chǎn)業(yè)智慧化的影響進行理論分析[ 16-17 ]。毋庸置疑，目前對物流產(chǎn)業(yè)智慧化的相關研究已獲諸多成果，然而就總體而言，現(xiàn)有關于物流產(chǎn)業(yè)智慧化的研究多以定性的理論分析為主，鮮有以客觀數(shù)據(jù)進行的定量研究，對物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平進行測度的文獻更是少之又少，僅有李丫丫等[ 6 ]從產(chǎn)業(yè)層面入手測算我國物流產(chǎn)業(yè)智能化水平并考察對產(chǎn)業(yè)績效的影響，這是從國家整體層面對物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平進行的評測分析。然而，我國幅員遼闊，各省市自治區(qū)發(fā)展程度不一，如何準確衡量各省市自治區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平，各地區(qū)之間是否存在明顯差異，哪些因素影響著中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平，這些問題都亟待解決。本文的主要創(chuàng)新之處：一是界定了物流產(chǎn)業(yè)智慧化的內(nèi)涵，構建了物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平評價模型，并測度了中國及29個省市自治區(qū)物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平；二是識別了物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平的影響因素，并分析了這些因素對物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展的影響。

（一）物流產(chǎn)業(yè)智慧化的內(nèi)涵

物流產(chǎn)業(yè)智慧化具有豐富的內(nèi)涵。

1.基礎要素投入是物流產(chǎn)業(yè)智慧化的基礎。智慧物流的目的是提供物流服務，新一代信息技術只是各個環(huán)節(jié)物流效率提升的手段，物流產(chǎn)業(yè)智慧化需要落實到人力資源和硬件裝備等方面的基本要素投入。首先，作為傳統(tǒng)的勞動密集型行業(yè)，物流產(chǎn)業(yè)的任何一個環(huán)節(jié)都離不開人的作用。與傳統(tǒng)以體力勞動為主的人力資源投入不同，物流產(chǎn)業(yè)智慧化更依賴人的智力和腦力投入，需要高素質(zhì)勞動力從事技術創(chuàng)新、管理決策、管控協(xié)調(diào)及維護智能物流裝備及物流系統(tǒng)的正常運作等更有創(chuàng)造性和挑戰(zhàn)性的工作。其次，智能物流裝備是保證物流運作的基礎要素，是實現(xiàn)物流信息采集標準化、電子化的保證。各種智能物流裝備在物流各環(huán)節(jié)的廣泛應用是物流產(chǎn)業(yè)智慧化的顯著表現(xiàn)，既是人類智力轉(zhuǎn)移的作用對象，也能減少人為因素干擾給物流運作帶來的風險，提高物流效率。

2.智慧化服務應用水平是物流產(chǎn)業(yè)智慧化的核心。強調(diào)將大數(shù)據(jù)、人工智能以及物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術與物流活動進行融合，諸如需求預測、風險預測、決策輔助、智能調(diào)度等都是物流智慧化應用場景的高級形式。從成本角度來看，智能軟件在物流產(chǎn)業(yè)的應用能夠有效實現(xiàn)物流活動智能調(diào)度管理，優(yōu)化資源配置和業(yè)務流程，提高物流效率，減少無效物流的能耗和排放，從而降低物流成本；從價值角度來看，對物流活動產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進行深度挖掘，一方面可以優(yōu)化物流的運營和決策，實現(xiàn)對物流資源的合理利用，另一方面可以深入了解用戶習慣，提高服務水平。

3.經(jīng)濟效益與環(huán)境效益是物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展的目的。物流產(chǎn)業(yè)智慧化的內(nèi)涵絕不僅限于基礎要素投入與服務應用，同時更關注其產(chǎn)生的經(jīng)濟效益與環(huán)境效益。物流產(chǎn)業(yè)智慧化既體現(xiàn)了物流產(chǎn)業(yè)降本、提質(zhì)、增效和綠色的多元化發(fā)展訴求，也反映了物流效率以及勞動效率提升的訴求[ 18 ]。

（二）物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平測度指標體系

在智能化水平的衡量中，陳秋霖等[ 19 ]、孫早和侯玉琳[ 20 ]主要采用機器人投入規(guī)模與智能化進行測度。但出于數(shù)據(jù)可得性限制，本文主要參考劉歡[ 21 ]、張萬里等[ 4 ]的研究，結合物流產(chǎn)業(yè)智慧化的內(nèi)涵和特征，從基礎要素投入、服務應用水平與效益三個方面構建如下評價指標體系。

1.智慧化人力資源投入情況。由于物流從業(yè)人員的學歷構成沒有公布省級數(shù)據(jù)，本文以各地區(qū)高等教育人數(shù)比例乘物流從業(yè)人員作為代理變量。

2.智能化設備投入情況。選用的測度指標為電子信息制造業(yè)進口額占物流業(yè)增加值的比重。

3.軟件普及和應用情況。采用的測度指標為軟件產(chǎn)品銷售收入占物流業(yè)增加值的比重。

4.信息資源采集能力。以各省份的移動電話普及率作為代理指標。

5.數(shù)據(jù)處理和存儲能力。用數(shù)據(jù)加工處理和存儲服務收入占物流業(yè)增加值的比重進行測度，包括信息技術咨詢服務收入、數(shù)據(jù)服務和運營服務收入。

6.平臺運營和維護情況。用各省份平臺運營和維護服務收入占物流業(yè)增加值的比重進行衡量。

7.經(jīng)濟效益。采用的測度指標包括各省份的人均行業(yè)增加值和物流產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率。

8.環(huán)境效益。以各省份物流產(chǎn)業(yè)能源消耗情況衡量，經(jīng)查閱發(fā)現(xiàn)我國省市區(qū)2006—2019年物流產(chǎn)業(yè)能源消耗涉及煤類、油品類、天然氣及液化天然氣類、熱力和電力等能源。

其中，前兩項指標代表基礎要素投入，中間四項指標代表服務應用水平，后兩項指標代表效益水平。

（三）物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平測度方法

現(xiàn)有研究大多基于傳統(tǒng)的熵值法對指標體系進行客觀評價，具有一定的局限性。本文引入全局熵值法，構建指標—時間—空間的三維時序立體數(shù)據(jù)表[ 22 ]。具體步驟如下：

（四）數(shù)據(jù)來源及處理

由于西藏和青海數(shù)據(jù)缺失，本文選取2006—2019年我國其余29個省份（不含港澳臺）的數(shù)據(jù)進行研究。原始數(shù)據(jù)來自2007—2020年的中國統(tǒng)計年鑒、中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒、中國電子信息產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒、中國信息產(chǎn)業(yè)年鑒、中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒、中國能源統(tǒng)計年鑒以及國研網(wǎng)和EPS全球統(tǒng)計數(shù)據(jù)/分析平臺。文中涉及的行業(yè)增加值等相關指標均以2006年為基期，利用平減指數(shù)進行可比價格處理。個別缺失值利用插值法進行處理。物流行業(yè)能源消耗數(shù)據(jù)和折算標準煤系數(shù)來源于中國能源統(tǒng)計年鑒。

（一）中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平分析

采用全局熵值法計算得到各指標權重后，計算2006—2019年中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化基礎要素投入水平、服務應用水平和效益水平的評價值，在此基礎上獲得中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平的評價值，反映中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化態(tài)勢（參見表1）。

1.智慧化基礎要素投入水平在樣本期內(nèi)整體呈現(xiàn)上升態(tài)勢，投入逐年提高。2008年前，我國智慧化基礎要素投入穩(wěn)步積累，2009—2013年期間高速發(fā)展，這可能得益于我國在物流類基礎設施領域的大量投資，物流自動化裝備得到推廣，條形碼、電子標簽等信息技術廣泛應用，物流系統(tǒng)機械與自動化設備大量普及。同時物流人才培養(yǎng)成效顯著，從業(yè)人員中大專及以上學歷占比從9.3%增長到14.6%①，增長明顯。智慧化基礎要素投入在2014—2019年間在波動中逐漸增強，以自動導引運輸車（Automated Guided Vehicle，AGV）、自主移動機器人（Automated Mobile Robot，AMR）為代表的智能倉儲、分揀系統(tǒng)加速研發(fā)與應用，物流活動的效率、可視化及自動化水平得以顯著提升。2013年后智慧化基礎要素投入水平高于智慧化效益水平，并在2017年后高于智慧化服務應用水平和物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平，這既說明智慧化基礎要素投入是引領物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展的重要基礎，同時也說明智慧化基礎要素投入是拉動物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平穩(wěn)定快速發(fā)展的主要動力。

2.物流產(chǎn)業(yè)智慧化服務應用水平持續(xù)提高，并與物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平提升速率相近，說明智慧化服務應用水平是物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展的關鍵環(huán)節(jié)。在樣本期，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術的不斷發(fā)展，以手持終端設備、快遞柜以及各種信息采集設備為主的智能終端設備的大量接入，提高了物流管理的效率和透明度。以物流集成信息系統(tǒng)和網(wǎng)絡貨運平臺為典型模式的資源平臺化、運力社會化，有助于集合社會零散資源和社會運力，優(yōu)化運輸組織，規(guī)范經(jīng)營行為，提高運輸市場的整體效率。特別是在大數(shù)據(jù)、云服務、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和區(qū)塊鏈等創(chuàng)新技術支持下，智慧化服務應用水平持續(xù)提高。同時需求結構加快調(diào)整，生活消費性物流高速發(fā)展，創(chuàng)新驅(qū)動模式變革，物流行業(yè)新商業(yè)模式不斷出現(xiàn)，環(huán)保要求得到落實，基礎工作穩(wěn)步實施，政策環(huán)境持續(xù)向好，帶動了中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平的提升。

3.智慧化效益水平緩慢上升但提升幅度不盡如人意。2006—2008年呈現(xiàn)逐步提升態(tài)勢，但2009年受國際金融危機影響增速出現(xiàn)回落，雖然2012年以后呈現(xiàn)出效益提升態(tài)勢，但智慧化效益提升速度較慢，在一定程度上影響了中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化進展步伐。從發(fā)展速率分階段看，智能效益水平提升可分為兩段：一是2006—2012年，這期間快遞業(yè)伴隨著電商平臺的崛起而迅速發(fā)展，快遞市場空間隨之暴增，并在勞動力紅利、資本和智慧物流支持下，最先獲得了豐碩收益。二是2013—2019年期間，隨著智慧化發(fā)展深入人心，智慧化基礎要素投入大幅度增加，但這些投入發(fā)揮作用存在一定的滯后性，一定程度上使智能效益增長速度減緩。

4.中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平呈現(xiàn)出緩慢上升轉(zhuǎn)向快速增長的態(tài)勢。自2006年“十一五”現(xiàn)代物流的產(chǎn)業(yè)地位得以確立以來，尤其在“工業(yè)4.0”“互聯(lián)網(wǎng)+”“高質(zhì)量”發(fā)展的大背景下，國家發(fā)布了多項政策促進物流產(chǎn)業(yè)智慧化快速發(fā)展。總體來看，在中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展進程中，對比智慧化基礎要素投入水平和智慧化效益水平可以發(fā)現(xiàn)，物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展在初期階段具有投入高、增長快、效益低的特點。只有當智慧化基礎要素不斷投入、核心技術不斷提高、智慧化服務應用水平達到一定程度時，才會呈現(xiàn)低投入、高收益的高投資回報率特點。中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化呈現(xiàn)出與發(fā)達國家不同的發(fā)展路徑，更符合中國物流市場規(guī)模世界第一但技術能力、創(chuàng)新能力有待提升的現(xiàn)狀，更有利于中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平的持續(xù)穩(wěn)定提升和某些重點物流行業(yè)（例如快遞業(yè)、港口物流）的智慧化水平快速攀升到世界先進甚至領先行列。

（二）中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平省際對比分析

中國物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展程度差異大，物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平具有顯著的省際差異，根據(jù)三個評價指標并選取歷年數(shù)據(jù)平均值，可以得到各省份物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平，如表2所示。

從智慧化基礎要素投入的視角看，前5名的省份分別為廣東、上海、江蘇、北京和天津，其智能物流設備以及智慧化人力資源投入均位居全國前列。然而，人力資源豐富的河南、河北等卻排在10名以外，山東擠進前10位，其原因主要是智能物流設備投入的差異造成的。從物流產(chǎn)業(yè)智慧化服務應用視角看，北京、上海、廣東、浙江、江蘇等華北、華東地區(qū)省份名列前茅，原因是其經(jīng)濟發(fā)展水平高，互聯(lián)網(wǎng)、軟件開發(fā)和服務能力強。從智慧化效益視角看，廣東、江蘇、浙江等在其他兩方面領先的地區(qū)卻跌出前10名，原因應是這些地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平高、人口密度大、能源消耗高以及規(guī)模效應遞減，使物流效率和勞動效率相對低下，反而是寧夏、貴州這些中西部欠發(fā)達地區(qū)擁有后發(fā)優(yōu)勢，智慧化效益水平相對較高。

從物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平總體來看，北京、上海、廣東、江蘇、天津處于第一梯隊，是中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平最高的省市。東部沿海地區(qū)是我國最早開放的地區(qū)，在經(jīng)濟、人才、交通、外貿(mào)等方面有著先發(fā)優(yōu)勢，也是最先接觸國內(nèi)國際先進物流理念和運作模式的地區(qū)，帶動了物流產(chǎn)業(yè)智慧化的發(fā)展；新疆、云南、黑龍江、甘肅等地區(qū)，由于地處偏僻，不論是經(jīng)濟、教育，還是物流基礎設施都相對落后，在接受新的物流技術和思想方面也較為緩慢，影響了物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展。這表明中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化與經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)出一定的趨同性，存在“馬太效應”[ 23 ]。

（一）模型設定

眾所周知，物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展受多方面因素的影響，現(xiàn)有研究多以經(jīng)濟效益、制度、環(huán)境、技術等因素對物流產(chǎn)業(yè)智慧化的影響進行定性的理論分析[ 16-17 ]。采用實證方法考察物流產(chǎn)業(yè)智慧化的文獻比較匱乏，與之相近的文獻主要是中國物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展和中國物流業(yè)效率的實證研究，中國物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的相關研究選取的影響因素主要包括科技水平、勞動力投入、環(huán)境規(guī)制、經(jīng)濟發(fā)展、基礎建設、制度、對外開放、產(chǎn)業(yè)結構等[ 23-27 ]，中國物流業(yè)效率的相關研究選取的影響因素主要有市場一體化水平、政府干預、經(jīng)濟密度、交通密度、環(huán)境規(guī)制、科技水平等[ 28-32 ]。本文在眾多學者研究成果基礎上，結合中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化的內(nèi)涵特點，將物流產(chǎn)業(yè)智慧化的影響因素概括為成本壓力、環(huán)境規(guī)制、政府干預、交通網(wǎng)絡和科技水平等五個方面。由于路徑依賴效應的存在，會使當期物流業(yè)智慧化水平受前期物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平影響，為探究這種動態(tài)變化，構建系統(tǒng)GMM動態(tài)面板回歸模型：

（二）變量說明與描述

被解釋變量包括物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平（模型1）、智慧化基礎要素投入水平（模型2）、智慧化服務應用水平（模型3）以及智慧化效益水平（模型4）。具體解釋變量（參見表3）說明如下：

1.成本壓力。在一定時期內(nèi)，我國的物流產(chǎn)業(yè)無法改變勞動密集型的基本事實，人口紅利是物流行業(yè)低成本高速擴張的重要支撐[ 16 ]。但是，隨著中國人口紅利的逐漸消失，勞動力成本逐漸成為物流產(chǎn)業(yè)成本的重要組成部分，對物流企業(yè)形成成本壓力從而直接影響其在智慧化方面的投入。成本壓力以物流產(chǎn)業(yè)人均工資表示[ 33 ]。

2.環(huán)境規(guī)制。目前綠色環(huán)保愈加成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展關注的重點，在環(huán)境規(guī)制下，企業(yè)需要通過一些措施減少能源消耗與污染排放[ 34 ]，物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展是物流業(yè)節(jié)能減排的重要途徑，因而環(huán)境規(guī)制成為影響物流產(chǎn)業(yè)智慧化的主要制度因素之一。本文采用各省份環(huán)境污染治理投資占GDP的比重表示環(huán)境規(guī)制強度[ 29 ]。

3.政府干預。市場經(jīng)濟引導產(chǎn)業(yè)發(fā)展常常存在失靈情況，政府調(diào)控在引導產(chǎn)業(yè)發(fā)展、協(xié)調(diào)行業(yè)運作方面可以發(fā)揮積極作用，通過物流規(guī)劃、政策、資金和技術支持對物流產(chǎn)業(yè)智慧化產(chǎn)生影響。本文以政府財政支出占GDP比重來衡量政府干預[ 35 ]。

4.交通運輸網(wǎng)絡。布局合理完善的交通運輸網(wǎng)絡是開展各項物流活動、實現(xiàn)物流業(yè)正常運轉(zhuǎn)的基礎和保障。合理的交通運輸網(wǎng)絡布局、高效的物流基礎設施運作能力能夠有效降低物流運作成本，直接影響在智慧化方面的投入。本文借鑒唐建榮等[ 23 ]的研究，以鐵路和公路營業(yè)里程之和占區(qū)域國土面積之比代表交通網(wǎng)絡密度。

5.科技水平：科技水平是地區(qū)技術創(chuàng)新和技術人才水平的直接反映，相關的技術創(chuàng)新具有一定的公共屬性[ 36 ]，有利于關鍵物流技術突破，形成核心技術優(yōu)勢，進而提高物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平。本文選擇各地區(qū)發(fā)明專利授權數(shù)量作為科技水平的衡量指標[ 37 ]。

（三）回歸分析

為了對中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化的影響因素進行深入分析，本研究使用Stata16軟件并采用系統(tǒng)GMM動態(tài)面板數(shù)據(jù)分析方法進行模型估計，得到表4中的實證結果。從表4中可以發(fā)現(xiàn)，四個模型的一階序列相關檢驗即AR1檢驗的p值均小于0.1，二階序列相關檢驗即AR2檢驗和薩根（Sargan）檢驗的p值均大于0.1。四個模型的滯后期值對當期均產(chǎn)生顯著的正向影響，證明了物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展中路徑依賴效應的存在。

1.成本壓力的影響在模型1和模型2中均顯著為負。一方面，在研究樣本期內(nèi)，成本壓力的提高使物流企業(yè)需要將大量資本用于勞動力支出，降低對數(shù)字化基礎設施、物流終端設備等方面的投入；另一方面，成本壓力也倒逼物流企業(yè)通過智慧化升級提升勞動生產(chǎn)率，實現(xiàn)勞動力替代。

2.政府干預的影響在模型1至模型4中的回歸系數(shù)有正有負。在模型2和模型4中顯著為正，政府財政資金在基礎要素投入上呈現(xiàn)出杠桿和引領作用，表現(xiàn)出社會福利的性質(zhì)，通過稅收及監(jiān)管政策降低制度性成本，提高效益水平。在模型3中政府干預對服務開發(fā)應用的影響顯著為負，說明各地區(qū)對物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展的認識不足。物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展，既需要硬件基礎，也需要軟件升級，政府財政資金投入存在缺陷會產(chǎn)生一定的資源浪費，也在一定程度上擾亂服務開發(fā)與應用的客觀規(guī)律，對社會資本產(chǎn)生一定的擠出效應。也正是這兩方面效應的存在，使模型1未達到統(tǒng)計意義上的顯著。

3.環(huán)境規(guī)制的估計系數(shù)在模型1至模型4中均達到統(tǒng)計意義上的顯著，同時在各模型中系數(shù)正負各異。各地區(qū)對環(huán)境保護的重視程度以及環(huán)境治理投入強度并未對物流產(chǎn)業(yè)智慧化產(chǎn)生顯著影響。一方面，物流產(chǎn)業(yè)整體處于低利潤水平，環(huán)境規(guī)制會增加物流成本開支，可能導致物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展資金投入不足；另一方面，環(huán)境規(guī)制也會對物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展起到促進作用，因為物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平的提高，既能提高利潤，也會緩解環(huán)境規(guī)制帶來的成本增加，從而使環(huán)境效益超過成本增加的經(jīng)濟損失。

4.交通運輸網(wǎng)絡是物流業(yè)發(fā)展的外在保障，在模型1和模型4中的估計系數(shù)為正值，均在0.01水平上顯著，表明完善的交通運輸網(wǎng)絡可以保障產(chǎn)業(yè)發(fā)展，推動產(chǎn)業(yè)進步。完善的交通運輸網(wǎng)絡可以提高貨物換裝的便捷性、兼容性，促進各種運輸方式的順暢銜接和高效中轉(zhuǎn)，提升物流效率，降低區(qū)域間物流成本，從而直接影響物流產(chǎn)業(yè)智慧化。但是交通運輸網(wǎng)絡的影響在模型2和模型3中并未達到統(tǒng)計意義上的顯著，說明傳統(tǒng)概念中的物流基礎已經(jīng)無法有效提高物流產(chǎn)業(yè)智慧化基礎要素投入水平和服務開發(fā)應用水平。

5.科技水平在各模型中的回歸系數(shù)均顯著為正值?？萍妓绞峭苿游锪鳟a(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展的主要動力，為物流各環(huán)節(jié)的運作提供了先進設備和優(yōu)秀人才，全面提升了物流智慧化基礎要素投入水平。各種物流服務模型與應用開發(fā)也隨科技水平的提高而蓬勃發(fā)展，優(yōu)化決策，整合資源，提高物流效率和經(jīng)濟效益，降低能耗，促進整體物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平的提升。

（一）結論

本文從智慧化基礎要素投入水平、智慧化服務應用水平以及智慧化效益水平三個維度測量了2006—2019年中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平，實證檢驗了物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平的主要影響因素。研究表明，在研究期內(nèi)，中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平呈現(xiàn)逐年遞升的態(tài)勢，但存在明顯的地區(qū)差異，同時物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展中存在路徑依賴效應；不同的影響因素對物流產(chǎn)業(yè)智慧化不同維度間的影響作用各異，環(huán)境規(guī)制、交通運輸網(wǎng)絡和科技水平發(fā)揮了促進中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展的重要作用，成本壓力在一定程度上抑制了中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展。政府干預、環(huán)境規(guī)制和科技水平在智慧化基礎要素投入方面起到促進作用，成本壓力則起到抑制作用。環(huán)境規(guī)制和科技水平在智慧化服務應用方面起到促進作用，政府干預起到抑制作用。政府干預、交通運輸網(wǎng)絡和科技水平在智慧化效益方面起到促進作用，環(huán)境規(guī)制起到抑制作用。

（二）對策建議

根據(jù)研究過程和實證結果，可以得出促進中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化進程的如下政策建議：

1.強化物流產(chǎn)業(yè)智慧化基礎要素投入。應當積極鼓勵和引導智能物流設備在物流產(chǎn)業(yè)的推廣和應用，積極推進和落實“國家物流樞紐布局和建設規(guī)劃”與“數(shù)字交通發(fā)展規(guī)劃綱要”等新基礎設施建設項目，促進物流資源互聯(lián)互通和共享利用。完善物流職業(yè)人才培養(yǎng)和培訓體系，培養(yǎng)復合型的技術技能人才，為中國物流產(chǎn)業(yè)智慧化進程提供足夠的高質(zhì)量人才，支撐保障物流產(chǎn)業(yè)智慧化的人才供給。

2.積極探索創(chuàng)新監(jiān)管模式，順應綠色環(huán)保趨勢，用好短期治理、長期引導政策工具，激活物流運營主體活力，推進包括網(wǎng)絡貨運平臺、智慧倉儲配送等物流新模式的服務與應用的研究和推廣，培育一批標桿企業(yè)和服務品牌，助力物流產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。抓住新一代信息技術商業(yè)應用的歷史機遇，推進新基礎設施建設，為實現(xiàn)物流產(chǎn)業(yè)運營和管理決策的全程管控與優(yōu)化自治提供技術基礎，全面提升物流產(chǎn)業(yè)智慧化水平。

3.把握區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展規(guī)律，不同經(jīng)濟基礎和產(chǎn)業(yè)條件下的產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策應視地區(qū)和區(qū)域有的放矢，提高地區(qū)間技術共享和人才流動，制定區(qū)域性、多樣化和系統(tǒng)性的物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展政策。各級政府應進一步完善物流產(chǎn)業(yè)綜合治理體系，提高自身治理能力，為物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展營造更適宜的制度性環(huán)境。推動建立物流產(chǎn)業(yè)智慧化標準化體系，優(yōu)化物流產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展的各項審批流程。健全物流產(chǎn)業(yè)智慧化安全運行監(jiān)管機制，明確各領域監(jiān)管主體，及時懲處行業(yè)不規(guī)范行為，建立公平公正的市場競爭環(huán)境。

（三）研究不足與展望

首先，由于部分投入數(shù)據(jù)不可得，本文多項指標采用的是產(chǎn)出指標，會產(chǎn)生一定的高估產(chǎn)地和低估購入地問題。其次，本文探討了多種因素對物流產(chǎn)業(yè)智慧化的影響，但不同影響因素之間的交互作用有待深入分析。最后，本文對回歸模型僅做線性影響的假設，對于政府干預、環(huán)境規(guī)制等因素的非線性影響有待進一步探討。

注釋：

①根據(jù)各年中國勞動統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)計算而得。

參考文獻：

[1]何黎明.推進物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展面臨的若干問題[J].中國流通經(jīng)濟，2018（10）：3-7.

[2]魏際剛.中國物流業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀、問題與趨勢[J].北京交通大學學報（社會科學版），2019（1）：1-9.

[3]孫磊，張樹山.智慧化升級的驅(qū)動因素及其對物流企業(yè)績效的影響[J].中國流通經(jīng)濟，2020（2）：15-26.

[4]張萬里，宣旸，睢博，等.產(chǎn)業(yè)智能化、勞動力結構和產(chǎn)業(yè)結構升級[J].科學學研究，2021（8）：1 384-1 395.

[5]李廉水，石喜愛，劉軍.中國制造業(yè)40年：智能化進程與展望[J].中國軟科學，2019（1）：1-9，30.

[6]李丫丫，王磊，彭永濤.物流產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展與產(chǎn)業(yè)績效提升——基于WIOD數(shù)據(jù)及回歸模型的實證檢驗[J].中國流通經(jīng)濟，2018（3）：36-43.

[7]王之泰.城鎮(zhèn)化需要“智慧物流”[J].中國流通經(jīng)濟，2014（3）：4-8.

[8]何黎明.中國智慧物流發(fā)展趨勢[J].中國流通經(jīng)濟，2017（6）：3-7.

[9]張立國.我國物流業(yè)轉(zhuǎn)型升級研究綜述[J].技術經(jīng)濟與管理研究，2015（1）：125-128.

[10]張春霞，彭東華.我國智慧物流發(fā)展對策[J].中國流通經(jīng)濟，2013（10）：35-39.

[11]GOYAL S，HARDGRAVE B C，ALOYSIUS J A，et al.The effectiveness of RFID in backroom and sales floor invento？ ry management [J].International journal of logistics manage？ ment，2016（3）：795-815.

[12]SHEE H，MIAH S J，F(xiàn)AIRFIELD L，et al.The impact of cloud-enabled process integration on supply chain perfor？ mance and firm sustainability：the moderating role of top management [J].Supply chain management-an internation？ al journal，2018（6）：500-517.

[13]WANG G，GUNASEKARAN A，NGAI E W T，et al.Big da？ ta analytics in logistics and supply chain management：cer？ tain investigations for research and applications [J].Interna？ tional journal of production economics，2016，176：98-110.

[14]BIRKEL H S，HARTMANN E.Impact of IoT challenges and risks for SCM [J].Supply chain management-an inter？ national journal，2019（1）：39-61.

[15]WANG Y，HAN J H，BEYNON-DAVIES P.Understanding blockchain technology for future supply chains：a systemat？ ic literature review and research agenda [J].Supply chain management-an international journal，2019（1）：62-84.

[16]王帥，林坦.智慧物流發(fā)展的動因、架構和建議[J].中國流通經(jīng)濟，2019（1）：35-42.

[17]錢慧敏，何江，關嬌.“智慧+共享”物流耦合效應評價[J].中國流通經(jīng)濟，2019（11）：3-16.

[18]汪鳴.我國物流產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展路徑研判[J].北京交通大學學報（社會科學版），2019（3）：9-15.

[19]陳秋霖，許多，周羿.人口老齡化背景下人工智能的勞動力替代效應——基于跨國面板數(shù)據(jù)和中國省級面板數(shù)據(jù)的分析[J].中國人口科學，2018（6）：30-42，126-127.

[20]孫早，侯玉琳.工業(yè)智能化如何重塑勞動力就業(yè)結構[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2019（5）：61-79.

[21]劉歡.工業(yè)智能化如何影響城鄉(xiāng)收入差距——來自農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動力就業(yè)視角的解釋[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟，2020（5）：55-75.

[22]潘雄鋒，劉清，彭曉雪.基于全局熵值法模型的我國區(qū)域創(chuàng)新能力動態(tài)評價與分析[J].運籌與管理，2015（4）：155-162.

[23]唐建榮，張鑫和.物流業(yè)發(fā)展的時空演化、驅(qū)動因素及溢出效應研究——基于中國省域面板數(shù)據(jù)的空間計量分析[J].財貿(mào)研究，2017（5）：11-21.

[24]陳恒，魏修建，魏曉芳.中國物流業(yè)發(fā)展的驅(qū)動因素及其動力來源——基于勞動力投入的視角[J].商業(yè)經(jīng)濟與管理，2015（11）：13-26.

[25]謝守紅，蔡海亞.長江三角洲物流業(yè)發(fā)展的時空演變及影響因素[J].世界地理研究，2015（3）：118-125.

[26]任曉紅，郭曉彤，王煒，等.高鐵開通對物流業(yè)發(fā)展的影響——來自全國280個地級市的證據(jù)[J].產(chǎn)經(jīng)評論，2020（5）：104-121.

[27]裴愷程，穆懷中.環(huán)境規(guī)制對物流業(yè)綠色發(fā)展的影響研究——來自京津冀地區(qū)的實證檢驗[J].工業(yè)技術經(jīng)濟，2021（5）：107-114.

[28]曹炳汝，鄧莉娟.長江經(jīng)濟帶物流業(yè)效率增長影響因素[J].經(jīng)濟地理，2019（7）：148-157.

[29]劉承良，管明明.低碳約束下中國物流業(yè)效率的空間演化及影響因素[J].地理科學，2017（12）：1 805-1 814.

[30]唐建榮，杜嬌嬌，唐雨辰.環(huán)境規(guī)制下的區(qū)域物流效率可持續(xù)發(fā)展研究[J].經(jīng)濟與管理評論，2018（5）：138-149.

[31]于麗英，施明康，李婧.基于Dea-Malmquist指數(shù)模型的長江經(jīng)濟帶物流效率及因素分解[J].商業(yè)經(jīng)濟與管理，2018（4）：16-25.

[32]秦雯.粵港澳大灣區(qū)物流業(yè)效率的時空演化及提升路徑[J].中國流通經(jīng)濟，2020（9）：31-40.

[33]林煒.企業(yè)創(chuàng)新激勵：來自中國勞動力成本上升的解釋[J].管理世界，2013（10）：95-105.

[34]黃清煌，高明.中國環(huán)境規(guī)制工具的節(jié)能減排效果研究[J].科研管理，2016（6）：19-27.

[35]于斌斌.產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整與生產(chǎn)率提升的經(jīng)濟增長效應——基于中國城市動態(tài)空間面板模型的分析[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2015（12）：83-98.

[36]張瑞，孫夏令.中國省域物流業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的演進及溢出[J].商業(yè)研究，2020（3）：29-38.

[37]劉帥.中國經(jīng)濟增長質(zhì)量的地區(qū)差異與隨機收斂[J].數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究，2019（9）：24-41.

責任編輯：方程

Research on the Measurement of Intelligent Level and Driving Factors of China’s Logistics Industry

SUN Lei，ZHANG Shu-shan and GUO Kun

（School of Economics and Management，Northeast Normal University，Changchun 130024，Jilin，China）

Abstract：The intelligent development of logistics industry is not only an effective means to get rid of the current predicament of logistics industry，but also an important key point that directly affects the quality of China’s economic development and the improvement of competitive advantages. The evaluation index system is constructed from three dimensions：the input level of basic elements，the application level of intelligent service and the benefit level of intelligentization of logistics industry. The overall entropy method is used to measure the intelligentization level of logistics industry in China and 29 provinces and autonomous regions from 2006 to 2019. And based on this，the authors build a dynamic panel data model；through the system GMM estimation，the authors empirically test the influence of cost pressure，environmental regulation，government intervention，traffic network density and technological level on the intelligent level of logistics industry. The results show that during the study period，the intelligent level of China ’ s logistics industry shows an increasing trend year by year，but there are obvious regional differences. The first and second lag terms of the explained variables have a significant positive impact on the current period，indicating the existence of‘path dependence’effect in the intelligent development of logistics industry. Environmental regulation，transportation network and scientific and technological level play an important role in promoting the intelligent development of China ’s logistics industry，and cost pressure inhibits the intelligent development of China ’s logistics industry to some extent. Different influencing factors have different effects on the dimensions of logistics industry intelligence. In order to improve the intelligent level of China ’ s logistics industry，we should grasp the law of intelligent development of regional logistics industry，establish the standard system，explore innovative regulatory mechanisms，clarify the main body of supervision in different fields，promote new infrastructure construction，and strengthen the training and training system of logistics professionals.

Key words：logistics industry；intelligent level；overall entropy method；system GMM estimation