“傳統物流”與“智慧物流”流通效率的對比分析

武興偉 博士生

（中共中央黨校研究生院 北京 100091）

引言

物流業在國民經濟發展中占有重要地位，是連接生產與消費各個環節的重要鏈條，擔負著將產品送到消費者手中的重要責任，因此物流業的發展水平也關系到消費者購物體驗，是未來我國國民經濟發展的重中之重。

隨著互聯網技術的不斷發展，實現“互聯網+”跨領域發展的產業不斷增多，物流業長期與電子商務行業相互合作，屬于典型的技術親近型產業，故而“互聯網+物流”的實施顯著早于其他行業，并逐步形成了縱貫物流管理、配送節點、信息加密、倉儲運輸及售后服務為一體的智慧物流體系。智慧物流體系的出現，不僅是對傳統物流管理中高成本的解決方法，而且有效避免了因“暴力”物流運輸而產生的售后糾紛，智能化的出庫配送節約了企業整體成本支出。

但與此同時，部分研究者從物流業發展數據出發，考察了智慧物流體系與傳統物流體系的配送效率，認為智慧物流體系的主要貢獻僅僅集中于成本功能，對于配送速度、流通結構及流通效率并未做出貢獻。同時提出，傳統物流更能夠保障員工利益，實現密集勞動產業中的規模效應，進而產生更有效的流通配送效率。本文認為，部分研究之所以產生這一結論，是由于僅僅關注了物流業本身的數據和業務分配，而并未關注物流業所服務的產業對象——上游生產企業的運轉表現。智慧物流體系往往服務于難度大、質量高、運轉周期長的高附加值業務，而傳統物流由于技術條件的限制，僅僅能夠服務難度低、周期短、不易損壞的低端業務，僅從物流企業本身考察兩者效率，就會陷入“樣本選擇”的怪圈，無法正視兩類體系的真實流通效率，這也構成了本文的核心研究動機。

圖1 流通渠道包含環節

鑒于上述情況，本文擬從生產商視角出發，從而克服部分研究中的樣本選擇問題，同時能夠更加客觀、合理地評價不同物流體系的流通效率，實現智慧物流與傳統物流的有效對比。

文獻綜述

對于物流企業的流通效率測算問題，相關研究中已有較為完備的探討。例如，林楠（2019）的研究中考察了我國物流企業效率的測算模型，采用DEA方法構建了包含流通發展、流通結構和流通潛能三個角度的計量模型。羅永紅（2019）的研究中就“農超對接”效率展開研究，采用逐步層次分析法，剝離出6類能夠體現流通效率的核心變量，從而建立了流通效率研究模型。鄭秋麗（2019）分析了農村電子商務配送體系模型，并構建了基于生鮮產品的效率評價標準，研究取得了較強效果。上述研究從不同角度實現了對不同物流體系的效率評價，借鑒此類研究的相關結論，本文可以更好實現對智慧物流和傳統物流流通效率的分析和測算。

除流通效率的實際研究外，針對不同物流模式的對比也是當前研究的一個主要方向。蔣永霞（2019）指出，我國物流產業的結構效能相對國際水平仍有差距，需要從多個角度進行結構優化和突破，進而構建具備核心競爭力的物流發展模式。張彤（2019）認為，“互聯網+物流”是當前物流企業發展的一個主要方向，也是改善我國低效物流結構的核心方式。對此，錢慧敏等（2019）的研究中考察了物流業模式主要存在的問題，認為低水平的配套措施和緩慢的基礎設施建設，導致物流配送過程中缺乏效率，對于地理條件表現更加不利的偏遠地區而言，物流業的效率問題更加突出。王衛（2019）的研究從生鮮農產品的供給模式入手，考察了不同物流模式的運轉能力，認為傳統物流已經不適應當前社會發展需求。基于上述研究中所指出的問題，本文將以流通效率為基礎，考察不同物流模式的實際運轉表現。

表1 我國生鮮農產品流通渠道分類

智慧物流與傳統物流的模式對比

物流效率的概率主要來源于企業的庫存率和全要素生產率，由于現代產品運輸過程中，低效的物流可能造成成本的遞增，同時因物流行為而出現損失的可能性也隨之增加，從而增加企業的成本。對于智慧物流和傳統物流的模式對比研究中，已經發現智慧物流能夠通過降低“信息成本”而實現企業整體成本的下降，但目前仍未發現智慧物流體系與“交易成本”的直接聯系，為了判定智慧物流與傳統物流的關系，本文將采用流通效率對此進行判斷。

一般而言，產品從生產到消費者手中，需要經歷五個部門的交換（見圖1），并形成“物料-物流商-生產商-物流商-消費者”的基本運輸鏈條。

由圖1可知，A環節代表生產商在確定生產內容后，讓物流商代為前往物料產出地運輸物料；B環節代表由物流商實現物流到生產地的運輸，同時需要向生產商收取一定費用；C環節代表生產商將其產品交付給物流商，讓物流商將產品分散到各個銷售渠道中；D環節代表物流商將商品售至消費者的過程。A和B環節構成了生產環節中的物流配送內容，而C和D環節構成了銷售環節中的物流配送內容。對智慧物流和傳統物流而言，上述四個環節均是不可規避的，但不同的物流系統改變

了運輸過程的長度，例如在B環節中，傳統物流系統需要建立多個尋址方向的供應系統，以保證企業對不同物料的尋求，而智慧物流系統一般會建立多種生產資料的統一倉儲，針對不同區域內的生產需求智能分配倉儲中的生產資料，一旦生產商提出物流需求時，就近從倉儲中進行配送，極大降低了運輸距離和運輸成本。在D流程中，部分智慧物流體系實質上與電子商務平臺實現了合作，例如“天貓-順豐”聯盟，“京東-自建物流”體系，這兩類均屬于自建物流體系，在全國各個地區構建了特定倉位，一旦消費者在電子商務平臺下單，最近的倉儲就可以直接配送產品，大幅度降低了產品的運輸距離，提升了運輸效率。由此可見，智慧物流之所以有別于傳統物流體系，原因在于智慧物流體系實現了產業鏈中各個終端的協調機制、交易成本、主體關系、渠道穩定的改變，如表1所示。

由表1可知，傳統物流模式雖然充分發揮了生產商的主導特質，但也因為主導端的不同而產生許多問題，一旦生產商的經濟狀況出現問題，物流商專門制定的物流渠道將迅速被打破，大量前期投入將丟失，造成極大損失，物流商僅僅能夠得到合同中的違約保證金。而智慧物流系統中，由于對區域倉儲的物料進行了科學的前期規劃，生產商先支付款項，各個倉儲向不同企業進行物料供應，隨時可以結束供應階段，大幅降低了物流企業的運營風險。物流商通過下游對消費者的供應，還可以逆向供給消費者的需求信息，讓生產商對應改善生產結構，提供更符合消費者需求的產品，保留了生產鏈條的靈活性和動態特征。

生產商對不同物流渠道的選擇

（一）模型設定

上文中已經指出，已有研究直接針對物流企業的成本分析，忽視了不同物流體系服務的對象問題，形成了樣本選擇問題。對此，本文將基于生產商的視角，從深度調查的角度出發，建立生產商對流通渠道的選擇模型，同時分析生產商本身的運轉情況，形成“逆推”情形下的效率比較。

表2 深度調查的關聯內容

研究采用Logistic回歸中的多分類回歸（Multinomial Logistic Regression）模型將生產商的行為納入流通效率分析框架。隨機效用模型是多分類回歸的基礎，假定生產商n（n=1，…，N）在物流需求中，面臨多種物流服務的選擇（j=1，2；分別代表智慧物流和傳統物流）。兩類物流模式構成了一個選擇集合C，對于生產商而言，不同的物流模式選擇也有一個效用（例如，選擇智慧物流更省心、渠道更穩定），設定為Unj，該效用可以進一步分解為決定成分和隨機成分，借鑒王衛（2019）的研究設定，決定成分是指生產商的實際運營表現（運轉率、庫存水平等），設為Vnj，而隨機部分則是生產商基本數據外的效用部分，設為εnj。對于隨機成分，本文有兩個設定：εnj是獨立分布的隨機變量；εnj服從雙重冪函數概率分布εnj～e-e，可以設定如下形式：

生產商針對智慧物流和傳統物流中進行以效用為根據的選擇：

結合上述兩個公式可以得到：

綜合上述三個公式，可以得到生產商對不同物流模式的選擇概率模型：

為了準確衡量決定成分的內容，利用線性方程進行擬合：

公式（5）中，aj是兩類物流模型均包含的固定效用。由于不同物流模型的本質差異，固定效用在對應模型中表現并不一致，而xnjk是三種渠道均包含的公共變量，對不同變量進行賦權bk，可以得到如下方程：

公式（6）中，依然未知的變量包括固定效用aj和權數bk。研究引入了似然估計對此進行分析：

表3 多分類（Multinomial Logistic）回歸結果

那么對于所有的N個生產商而言，最大似然估計為：

（二）實證分析

基于上文的理論分析，研究進一步采用調查的方式得到基礎數據，對生產商進行了具體的穩健分析，研究采用實地調研的方式，對廣東省深圳市的部分企業進行了問卷調查分析，接受調查的企業均為生產制造型企業，對物流系統有較高的需求，調查過程涉及36家企業，首訪者為相關企業的管理層人員，總計發放360份問卷，回收有效問卷為317份，有效回收率為88.05%，問卷內容構成如表2所示。

研究在SPSS 19.0軟件環境下，就原始研究數據進行了多分類回歸分析，研究首先通過西格瑪值（Sig.）判定了整體方程有效性，結果顯示，Sig.=0.000，說明基礎方程在1%的置信區間內有效構建。其次研究通過似然比檢驗考察了不同變量的有效性，自變量中附加價值、供貨周期、物流需求和庫存水平均在5%的置信水平有效，從而可以進一步考察各個類別的回歸情況，結果如表3所示。

由表3可知，智慧物流模型中附加價值、供貨周期、物流需求和流通模式選擇的關聯度均為正值，且通過了5%水平下的顯著性檢驗，說明附加價值較高的企業、供貨周期較長以及物流需求較高的企業均選擇了智慧物流，此類企業對物流效率的需求較高，這也表明了智慧物流的流通效率相對較高；而傳統物流僅庫存水平通過了顯著性檢驗，這說明選擇傳統物流的生產商的庫存普遍較高，證明傳統物流的運轉能力更差，這也進一步表明智慧物流模式具備更高的流通效率。

結論

隨著互聯網技術的不斷進步，我國電子商務相應實現了飛速發展。電子商務的發展必然要求物流業的配套發展，這意味著物流業的發展要跟上電子商務發展的要求，不能成為電子商務發展的桎梏。當前，物流業發展中先進技術的應用較為普遍，在這其中，智能技術的應用更是重中之重。由此，物流業中衍生出了“智慧物流”，與傳統物流相對應。

本文根據我國物流業發展水平，將物流體系分為“智慧物流”和“傳統物流”兩個模式，基于現有研究的相關論述，找出了當前研究中普遍存在的樣本選擇問題，考察生產商視角下的真實物流體系流通效率水平，并通過模型對比分析了智慧物流和傳統物流的實際表現。其中選擇智慧物流模式的生產企業附加價值更高，供貨周期更短且物流需求更多，而選擇傳統物流模式的生產企業庫存水平相對來說更高。

本文貢獻

第一，建立了生產商視角的新型流通效率分析路徑，有效解決了傳統研究中“樣本選擇“偏差。由于智慧物流模式多服務于高端化產業，對應產業的物流任務難度大、要求高，因此直接考察智慧物流企業的運轉效率，會因為這些物流的實際情況而低估智慧物流體系的運轉效率。同時因為傳統物流企業的物流任務相對簡單，因此會高估此類企業的運轉水平。結合不同模式所服務的生產商，從生產商的庫存表現來逆向表現流通效率，具備研究上的獨創性。

第二，研究從理論視角細化了智慧物流與傳統物流的異同。由于智慧物流的發展屬于體系和結構建設，存在不易被量化和歸類的特點。智慧物流在機制上的創新往往被掩蓋，鑒于此，研究針對物流的渠道分析了不同運轉時所產生的成本因素，發現智慧物流的智慧倉儲建設改變了傳統單一物流渠道問題，建立了更加智能的配送體系，更好的服務于區域內的生產商和消費者，因此能夠有效降低配送距離，實現成本優化。

第三，實現智慧物流，還能夠增強企業服務對象的高凈值特點。由于智慧物流體系中存在更強的信息處理和資源管理方法，故能夠解決高凈值企業所需要的精準物流和高標準物流服務。通過提升企業的智慧水平，能夠進一步增強物流處理中的技術特點，實現對客戶的更好服務，高凈值客戶的選擇也會隨之增長，實現技術發展下的良性循環，從而完善物流體系的價值作用。