基于物聯網的我國區域智慧物流配送能力評價

王蘭敬 副教授

（河南大學商學院 河南開封 475004）

引言

隨著電子商務的不斷發展，其對物流配送能力提出了更高要求。在此背景下，物聯網等新技術的應用催生了智慧物流行業的產生。隨著大數據、人工智能以及云計算等信息處理技術的成熟，新技術與傳統物流業的結合共同推動了智慧物流的發展，我國現有的物流體系逐漸由傳統人工物流向智能化物流發展。2015年7月，我國相關部門出臺了《智慧物流配送體系建設實施意見》的文件，其明確指出智慧物流配送需在物聯網的基礎上結合大數據及云計算等技術，從而通過對物流作業的各個細節進行精細化管理，以提高物流配送的服務能力。大數據等技術的應用能夠實時監控商品流通的全過程，從而加強了對在途物資的管理，提高了物流配送的效率與質量，進而為物流服務的提供方與顧客帶來了更大收益。

智慧物流技術可根據企業自身情況及客戶具體需求，對智能物流信息進行定位。智慧物流是未來國際物流發展的重要方向。在我國“十三五”發展目標中，物流體系旨在建成跨區域、行業、部門的公共服務平臺，其以實現電子商務與智能物流配送一體化為目標。預計2020年以后，我國智慧物流核心技術將逐漸成熟，物聯網技術將逐漸應用在物流產業。在此背景下，研究我國現階段物聯網技術下的智能物流配送能力發展現狀，對實現我國智能物流體系健康發展具有重要的意義。

本文在梳理現有與智慧物流配送相關的學術研究成果后，發現已有的研究均認為智慧物流配送是我國物流體系未來的發展趨勢，其中部分研究是主要對智慧物流配送的概念進行解釋，其結合了物聯網技術分析了發展智慧物流的可行性，另一部分研究則結合了我國現有物流體系的發展現狀，并以此分析了我國發展智慧物流的現實迫切性。然而，定量分析我國智慧物流發展水平的學術研究尚未出現。隨著我國智慧物流的不斷發展實踐，定量分析我國區域智慧物流發展水平，對指導我國智慧物流發展具有重要意義。因此本文結合了我國各地區智慧物流發展現狀，構建了衡量智慧物流發展水平的指標體系，從而定量分析了我國各地區智慧物流發展水平，這也是本文的創新所在。

研究方案設計

（一）評價指標的確立

物聯網被認為是繼計算機及互聯網之后世界信息發展的第三次革命，物聯網技術與傳統物流相結合就演變為了智慧物流。智慧物流作為新技術可以廣泛應用在物流的運輸、倉儲、配送、信息服務等領域，其大大降低了物流成本，提升了物流企業效率。要想全面評價一個地區智慧物流配送能力，不僅要考慮現有智慧物流配送的基礎，還要對智慧物流的各個階段進行評價。基于現有的關于物聯網、智慧物流及物流配送的文獻，本文分別從智能基礎設施、人才培養、倉儲管理、信息服務、智能配送五個方面出發，基于物聯網發展視角，構建評價區域智慧物流配送能力的指標體系，具體如表1所示。

表1 智慧物流配送能力評價指標體系

在物流配送能力的評價上，本文加入了大量的物聯網因素。在倉儲管理指標中，考慮到物聯網驅動下的智慧物流能夠改變傳統的人工貨物掃描、數據錄取等工作，通過應用智能物流設備，可實現物流倉儲管理的自主性、智能性，因此文加入了設備安全及信息同步性指標，并分別從物聯網設備的應用情況及信息的傳遞實時性層面評價智能物流的發展。同時，在智能配送指標層面中，考慮到物聯網技術可以對配送過程中的物資情況及配送人員行為進行實時監控、追蹤，并可結合智能柜等設備實現自助提取，因此本文在智能分揀與智能匹配的基礎上也新加入了運輸監測及自助配送指標。

（二）評價方法與模型的構建

現有研究我國區域智能物流發展水平的方法多以層次分析法為主，但是層次分析法主觀性較強，其通過專家打分確定指標之間的相對權重，一旦面臨指標數量較多，且指標明確性不強時，過度的主觀性會導致指標權重的不合理。因此本文借助熵權法模型對我國區域智能物流配送能力進行測度，具體過程為，假設本文選擇的樣本中有m年研究期，并且具有n項指標，則評價地區智能物流配送體系的原始權重矩陣可以表示為：

首先，計算指標j中第i個評價對象的目標權重Pij:

其次，計算第j個指標在整個指標權重中所能占到的熵權值Hj:

最后，計算指標j的權重：

此外，本文對于逆向指標進行了如式5的處理，此步驟也可以對不同層級指標進行無量綱化處理，避免因各個指標間計量單位的差異導致的誤差：

在進行無量綱化并進行數據處理后，計算得到區域智能物流發展水平的計算公式如下：

（三）數據來源

該指標體系涵蓋五個層面共計18個子指標，目前我國已有20余個地區公布了物聯網產業發展規劃及中長期智慧物流發展規劃。以天貓、京東、蘇寧為代表的電商平臺也積極開展了智能物流項目。基于數據的可得性，本文選擇了19個城市，具體包括北京市、天津市、南京市、廣州市、上海市、深圳市、武漢市、西安市、重慶市、成都市、太原市、大連市、杭州市、寧波市、三亞市、長沙市、昆明市、石家莊市、無錫市，研究時間為2017～2019年，數據來源包括各個城市的統計年鑒、物聯網發展統計公報、上市公司年度報告以及部分調研數據等。對于一些定性指標，本次研究通過分發問卷的方式，采用李克特5分量表法進行度量。對于個別年份缺失的數據，本文進行指數平滑、取均值的方式進行插值處理。

我國智慧區域物流配送能力評價

（一）指標權重的確定

基于熵權法本文計算得到各個準則層及指標層的權重，具體如表2所示。由表2可知，在準則層指標中，智能配送準則層所占的指標權重最大，為0.2725，其次為基礎設施的0.2183。在各個子指標中，物流互聯網設備比重、自助配送、人才素質、系統功能以及運輸監測指標所占的比重最高，這些指標表現是否良好直接影響了地區智能物流的發展水平。

表2 指標權重的確定

表3 我國區域智慧物流配送能力

表4 準則層歷年平均得分情況

（二）區域智慧物流配送能力評價

針對不同地區各指標的表現，本文基于表2的權重系數本文計算得到我國區域物流配送能力，具體如表3所示。經過無量綱化處理，最終智慧物流配送能力的取值范圍在0～1之間，取值越高意味著該地區智慧物流配送能力更強。

從時間變化維度來看，2017年樣本城市智慧物流配送能力均值為0.39，2018年上升到0.51，2019年這一數值上升為0.56，研究期內各主要城市智慧物流配送水平均得到明顯提升，其中2018年提升速度更為明顯。一個可能的原因是，2018年我國新零售出現了新的發展，各大電商平臺也紛紛進行電商轉型，同時各地區也出臺多項措施促進智慧物流的發展。

分地區來看，我國智慧物流配送能力相對較高的城市主要為杭州市、北京市、上海市、深圳市、廣州市、天津市以及大連市，這些地區屬于我國一線或新一線城市，其區域經濟發展水平較高，人口較為密集，對智能物流的需求量較大。而一些中西部地區如昆明市、石家莊市、太原市以及西安市智慧物流配送能力得分值較低，這說明我國智慧物流配送能力存在明顯地區發展差異，這與我國經濟發展、城市發展以及產業發展的區域差異存在明顯一致性。

表4為各個城市歷年準則層指標的均值變化情況，從各個準則層的得分來看，智能配送指標增加值最多，其次是信息服務、倉儲管理及基礎設施，增長幅度最慢的為人才培養指標，這說明在以物聯網為基礎的智能物流發展中，以人才培養為特征的軟件提升要慢于硬件設施的進步，即人才培養仍然是制約我國智能物流發展的最大瓶頸。因此，對于我國部分智能物流配送能力較低的地區而言，加大對以智能配送柜、物聯網硬件基礎設施的投入能夠在短期內提高其區域智能物流配送能力，而以北上廣深為代表的發達地區，加強人才培養則是進一步提升其區域智能物流配送能力的政策選擇。

對策建議

第一，要進一步加快物聯網基礎設施的建設能力，強化物流系統信息化建設能力。一方面，我國智慧物流配送能力存在明顯的區域差異性，北京、上海、杭州等發達地區智慧物流基礎設施較為完備，中小城市智慧物流基礎設施發展嚴重滯后。因此要以市場主體為基礎，進一步推動各地區物流行業智慧化平臺建設，提高電商企業數字化運營能力，促進無人機、無人倉、無人超市等智慧物流基礎設施的均衡分布；第二，要進一步加強人才的培養力度。人才培養的滯后嚴重制約了我國智慧物流配送能力的提高，因此各級政府需要加強與高校、企業之間的聯系，培養符合現代智慧物流體系發展需求的管理人才、技術人員及運營人員。此外企業也應該結合市場變化，加大對已有員工的培養，提高企業內部管理運營能力；第三，要結合我國各地區的發展實際，建立層次分明的智慧物流配送體系。這需要各地區在發展智慧物流配送體系時，充分結合本地區市場、人才、基礎設施等因素，明確本地區智慧物流發展角色，建成具有層次性的智慧物流配送體系。對于發展較為先進的地區，要進一步夯實發展基礎，加強人才培養，確定智慧物流配送中心地位。對于部分省會城市，要確定其區域智慧物流配送樞紐的角色，對此要加強智慧物流配送基礎設施的建設。而對于大部分中小城市而言，則需要結合本地區發展實際，有側重的選擇智慧物流配送方式，從而減少因過度發展而導致的資源浪費現象。