我國物流統計數據的現狀分析與創新研究

吳 江，張京震，胡 焓

（1.中國物流信息中心，北京 100711；2.華遠國際陸港集團有限公司，山西 太原 030001）

0 引言

黨中央、國務院高度重視物流與供應鏈發展，習近平總書記多次做出重要論述，引領現代物流與供應鏈發展方向[1]。未來物流高質量發展模式的轉變，智慧物流、綠色物流、低碳物流等物流新業態的轉型升級將成為我國物流產業發展的重要方向。國務院《關于加快建設全國統一大市場的意見》中也對物流行業的降本增效提出更高要求。在這一關鍵時期，科學合理、詳實充分、全面精準的開展物流行業數據統計工作，有助于更好的跟蹤記錄我國物流發展的階段性特征，助力我國物流產業的數字化轉型。國家發展改革委發布的《關于進一步加強社會物流統計工作的通知》中指出，物流統計是推動物流高質量發展的基礎性工作，是研判物流運行情況和發展趨勢的重要依據，也是服務宏觀調控的重要內容。因此，本文在梳理總結我國物流行業數據統計的現狀及國內外經驗的基礎上，提出未來進行我國物流行業數據統計創新的主要思路及意見建議。

1 物流行業統計數據的概況

物流行業數據可視為對整個物流行業所發生事務的數字記載。目前，我國物流行業統計數據主要由政府、行業協會、研究機構等主體按年度、季度、月度、周、日等時間頻率發布，可分為對某一數據的單獨統計、綜合指數、排行榜及行業報告四種形式，涵蓋國家層面的宏觀數據、行業層面的中觀數據和企業及消費者層面的微觀數據。但隨著近幾年我國物流行業的高質量發展和產業轉型升級，物流行業數據統計存在覆蓋范圍不足、針對性不強、時效性和代表性滯后等一系列問題，亟待修訂完善現有數據，創新研發新的統計數據。

1.1 文獻綜述

基于本文的研究內容，將從物流行業統計數據研究和數據創新研究兩個方面梳理相關文獻。房殿軍，等[2]基于物流業發展特征，從實物流、信息流、資金流三個角度提出了智能物流數據治理的必要性與緊迫性。并基于國內外案例，論述現代智能物流在物流和信息雙維度的全流程數字化特征。李昱萱，等[3]指出推動物流數據共享是完善我國智慧物流建設的重要基礎，通過物流數據分析制造業產業結構、交通運輸布局、區域經濟發展短板等深層次決策信息，可為建設全國統一大市場提供強有力支撐，并助力我國“一帶一路”計劃中的國際貨物流通。李朝霞[4]介紹物流指數體系的主要內容、編制方法及編制原則，并對中國物流景氣指數與倉儲指數進行分析。杜昭璽[5]構建我國物流指數體系框架，涵蓋物流領域的多個方面，并針對每個方面設計相應的物流指數。黃羽翼，等[6]從城市物流需求、物流發展設施等六個維度，闡釋城市物流營商環境的影響因素，構建城市物流營商環境評價指標體系。

在物流行業統計數據創新方面，目前的研究主要聚焦于指數創新及指標體系的建立。閆軍，等[7]構建區域物流指數體系，運用R聚類、熵值法和相關系數法對指標進行篩選。劉莉雪[8]從產業適應力、競爭力與控制力三個角度構建我國物流產業安全指數指標體系。孔繼利和朱翔宇[9]對我國物流業高質量發展進行研究，并建立涵蓋基本建設、高質量發展驅動力、政府行為支持、資源配置效率等指標的物流業高質量發展指標體系。徐娟[10]從物流業高質量發展的影響因素入手，建立包含質效提升、創新驅動、以人民為中心和持續健康發展四個一級指標的物流業高質量發展評價指標體系，并運用熵值法計算指標權重。張彩霞，等[11]以物流業和區域經濟為研究對象，構建一套較完善的物流業與區域經濟協調發展評價指標體系。由上述內容可知，物流行業數據創新的相關研究僅關注指標體系與內容的建設，暫時缺乏對行業數據創新全流程的重視。

1.2 數據功能

現代物流業構成了現代價值鏈管理、供應鏈的載體和基礎，是新世紀國民經濟的支柱產業，涉及到個人、企業、社會的大部分經濟活動，大力發展現代物流業也是我國區域經濟協調、均衡發展的客觀需要。在物流業發展過程中，行業數據統計尤為重要，其主要功能分為以下三點：

（1）反應物流行業運行的數量特征。從宏觀層面看，物流行業數據與國民經濟發展聯系緊密，是經濟發展活力的重要表征。相對于GDP等宏觀經濟數據，物流行業數據在時效性、可獲得性、及時性等方面表現突出，可以為政府及時了解國民經濟運行情況提供參考；從中觀層面看，企業可以通過物流活動，包括包裝、搬運、運輸、儲存、配送、流通加工、物流信息所記錄的大量數據進行生產過程的實施監控和改進完善。從微觀層面看，公眾在選擇物流服務時通常會參考第三方機構對物流企業的數據評估，如國家郵政局發布的郵政業用戶申訴情況通告，中國物流與采購聯合會發布的中國物流服務品牌指數報告等。消費者參與線上購物及售后服務時涉及的物流實時信息查詢，在無接觸配送服務中與無人快遞柜、配送機器人之間的數據交互等，均可作為物流數據統計的重要內容。

（2）分析物流行業運行現狀的原因。基于物流行業涵蓋范圍廣，企業參與眾多等特征，通過全面詳實的物流行業數據統計，可實現數據之間的相互交叉驗證，從而更準確地分析物流行業現狀產生的具體原因，為制定相關政策措施提供數據支持[12]。

（3）預測未來物流行業的發展趨勢。物流行業數據的預測功能主要有以下三種表現形式：

第一，有規律地對物流行業數據記錄可以有助于預測未來特定時期的物流運行情況，以便針對即將發生的行業形勢變化制定有效預案。例如，詳細記錄春節假期物流從業人員的變化情況，可以幫助物流企業更好地應對人員短缺、工資上漲等問題；詳細記錄“雙11”“6.18”等電商購物節來臨時的物流需求變化，可以幫助企業提前準備以應對快遞爆倉、貨物積壓、派送延時等問題。

第二，在重大事件發生時記錄的物流行業數據也可在未來類似事件發生時產生同樣的效果。如疫情發生時因道路阻斷、快遞停滯、員工隔離產生的數據將幫助企業在此類事件再次發生時更好地開展應對，組織復工復產工作。相關做法還可應用于地震、汛情發生時政府及企業的應對方案中。

第三，運用時間序列分析等方法，可基于歷史數據對未來物流行業運行情況做出預測。如“十四五”時期我國社會物流總額的增長預測，冷鏈物流市場發展預測，物流產業高質量發展中標準化的普及程度預測，包括多式聯運中標準集裝箱、托盤的應用，倉儲行業中高標準倉的應用等。

1.3 表現形式

我國物流行業數據形式種類繁多，根據復雜程度不同，可主要分為以下四種表現形式：

（1）單一指數。該類數據形式主要包括全國貨運量、社會物流總額、社會物流總收入、社會物流總費用等數據的統計。此類數據最為簡單、直觀，且代表性較強，通常是物流行業運行中的基礎數據，可以對物流的整體運行現狀給出一個基本的判斷。但此類數據更多的是一種結果數據，即反映現階段我國物流行業運行的結果，而無法跟蹤記錄物流行業演變的具體過程[13]。

（2）綜合指數。該類數據形式主要包括中國倉儲物流指數、中國物流景氣指數等數據的統計，主要用于測定不能直接相加和不能直接對比的物流運行情況的總動態，可分析物流運行情況總變動中各因素變動的影響程度，較好的彌補了單一數據在解釋性上的不足。

（3）排行榜。該類數據形式有助于客觀反映相似的物流運行實體（例如，企業、城市、國家）之間在某一領域的實力和表現，帶有相互之間的比較性質。不同于單一數據或綜合指數，排行榜數據主要通過對多個實體之間的橫向比較，更直觀地展現出不同地區、企業之間物流活動、物流服務能力的強弱程度，試圖通過樹立榜樣的方式為物流行業發展提供更強的借鑒效果。該類型數據主要由權威的第三方機構發布，進入排行榜的數據可以是單一數據，也可以是綜合指數。

（4）調查報告。隨著數據表現形式趨于復雜，數據收集及獲取的難度逐步加大。當上述三種類型數據因統計難度較高而無法實現時，調查報告可以從多個方面，以文字、數據、圖表的形式對物流運行情況進行闡述，并涵蓋很多無法數據化的物流運行現狀，以此作為統計數據的重要補充。

2 物流行業統計數據的現狀分析

與其他行業不同，由于物流需求的派生性，物流行業的服務對象非常廣泛，幾乎涉及了國民經濟生活的各個行業，從而催生了我國目前形式多樣、種類繁多的物流行業數據。對這些數據進行分析整理，將有助于我們更全面了解物流行業的發展動態，同時也可為物流行業的數據創新提供參考與啟發。本文以三種不同的分類方式，對現有的多種物流行業數據進行梳理與匯總。

2.1 以功能要素分類

物流系統的功能要素主要包括運輸、倉儲、包裝、配送、流通加工、裝卸搬運、信息處理7項功能。從這些功能所對應的物流行業統計數據來看，運輸功能所對應的統計數據最為豐富，主要以對不同運輸方式的運量和運價統計為主，見表1。

表1 基于運輸功能的物流行業數據統計

倉儲功能主要對應中國倉儲指數，反映倉儲行業經營和國內市場主要商品供求狀況與變化趨勢。倉儲指數包含反映倉儲企業的業務需求、效率、就業以及企業家對未來市場發展的預期等經營活動中關鍵環節的指標變量（例如，期末庫存、新訂單、平均庫存周期次數和從業人員）和21個大類商品期末庫存變化情況。

包裝功能對應的物流行業數據主要有中國包裝聯合會發布的全國包裝行業運行概況，包括景氣指數，行業營收、利潤、出口等情況。

配送功能對應的物流行業數據可分為快遞配送和制造業配送，其中快遞配送數據包括中國物流與采購聯合會發布的季度數據中國快遞物流指數，以及國家郵政局發布的《郵政業用戶申訴情況通告》。制造業配送數據主要為我國制造業采購經理指數（Purchasing Managers Index，PMI）中的分項指數，制造業供應商配送指數。

流通加工及搬運功能由于數據采集困難，功能難以分割等現實情況，目前尚未開展全國層面的物流數據統計，但在企業層面已經有所突破，如京東物流將其最大的搬運目標設定為單件搬運次數降至2次。

信息處理方面的數據主要以各個電商平臺與大型價格平臺實時發布的數據為主，包括快遞物流實時數據、物流車輛實時數據、貨運線路價格實時數據、貨運供求信息數據等，承擔著價格發現、業務信息對接等功能。

基于物流系統功能的角度，目前物流行業數據的主要問題包括：

（1）運輸功能方面的數據統計還有待完善，不能只聚焦于運價、運量兩個方面，應對我國物流運輸中的流量、流速等問題也應加以關注。同時，隨著我國鐵路運輸價格的逐步放開，“公轉鐵”等運輸結構調整政策的出臺，鐵路運輸價格領域應出現更加靈活、更加完善的統計數據。

（2）隨著大數據及人工智能的發展，物流數據統計應逐步進入包裝、流通加工等物流功能領域，進一步完善我國物流行業數據統計內容。

2.2 以地理邊界分類

基于物流數據獲取的難易程度，以及統計主體的實際需求，物流行業數據所覆蓋的地理邊界有所不同，可將其按地理邊界分為國際、國家、區域及省份、城市四種類型。

具代表性的國際物流行業數據為世界銀行發布的年度物流績效指數報告，該報告通過物流績效指數對168個國家的供應鏈對企業和國內國際商機產生的效率進行評分。中國物流信息中心發布全國重點城市物流績效評價報告，對全國37個重點城市進行物流營商環境評價。

國家層面的物流行業數據非常廣泛，主要由國家發展改革委、交通運輸部、國家鐵路局、統計局、商務部、中國物流與采購聯合會等相關部門及行業協會進行定期發布，見表2。

表2 國家層面的物流行業數據

區域及省份層面的物流數據以物流景氣指數為主。目前，我國定期發布省級物流景氣數據的省份有：山西省、廣西省、內蒙古自治區、安徽省、甘肅省、福建省及河南省。此外，海南省、湖南省、寧夏自治區、四川省、山東省等地還向社會發布年度物流運行情況通報。

城市層面的物流統計數據可分為兩種類型。一種是由國家有關部門或第三方研究機構，對我國各城市物流發展情況的橫向比較。例如，2021年由同濟大學中國交通研究院發布的中國城市物流競爭力報告、發改委綜合運輸研究所等單位發布的中國航空物流樞紐發展指數報告。另外一種數據類型是以各城市為發布主體的物流統計數據。例如，鄂爾多斯、南寧、福州、鄂州、宜昌、烏海等城市定期發布城市物流景氣指數，部分城市按年度發布物流運行情況通報，不定期發布物流運行現狀及相關建設情況等。

基于物流統計數據的地理邊界，目前物流行業數據的主要問題包括：

（1）缺乏對農村地區的物流數據統計。農村物流發展多次受到政策關注，國辦于2021年7月專門發布了《加快農村寄遞物流體系建設的意見》。但受限于地域分布廣泛，數據獲取難度大等問題，仍缺乏針對農村地區的數據統計。

（2）缺乏區域性物流指數。我國幅員遼闊，東、中、西部地區的物流運行特征因資源稟賦及產業發展的不同而有明顯差異，對其進行專門的數據統計及分析研究，有利于加深人們對我國物流運行地域特征的認識，為我國物流產業發展的宏觀調控提供參考。

2.3 以服務行業分類

物流服務廣泛存在于多個行業。隨著我國產業不斷升級，不同行業所需要的物流服務差異日益明顯，從而出現了許多專門服務于某一特定產業的物流業態。目前，已經開展物流數據統計的有冷鏈物流、綠色物流、即時配送等。

冷鏈物流一般指冷藏冷凍類食品在生產、貯藏運輸、銷售，到消費前的各個環節中始終處于規定的低溫環境下，以保證食品質量，減少食品損耗的一項系統工程。該領域的統計主要以調查報告為主。中物聯冷鏈委先后發布2019年冷藏車行業運營情況分析報告、2021年冷鏈物流政策及企業事件盤點，并定期發布中國冷鏈物流發展報告，包括冷鏈物流市場規模、我國冷鏈物流需求量、全國冷庫總量等數據以及星級冷鏈物流企業名單。

綠色物流是通過充分利用物流資源，采用先進的物流技術，合理規劃和實施運輸、儲存、裝卸、搬運、包裝、流通加工、配送、信息處理等物流活動，降低物流對環境影響的過程。浙江省是我國首個發布綠色物流發展指數的省份。該指數從環境效益和畝均效益兩方面進行評價，包括單位碳排放物流營收、單位碳排放物流增加值、畝均物流營收等11個評價指標。

即時配送是指依托社會化庫存，可滿足45分鐘內送達要求的物流配送方式，是應O2O而生的物流形態，主要包括生鮮及藥品配送、跑腿服務、餐飲外賣、同城限時等服務。在我國新零售產業發展的推動下，即時物流經歷了2011年至2014年的探索時期，2015年市場啟動期，2016年至2017年的高速發展期，2018年至2019年進入應用成熟期。中物聯電商物流分會發布2020中國即時配送行業發展報告，主要包括2014年至2021年我國即時配送訂單量、消費者規模等數據。

基于物流所服務的產業角度，目前物流行業數據的主要問題包括：

（1）由于我國新型物流業態發展歷史不長，物流統計主要以綜合分析報告為主，缺乏固定的、可量化的物流統計數據用于跟蹤行業發展。隨著冷鏈、醫藥、即時配送等物流業態日益受到人們的重視，以綜合性指數或具有代表性的獨立統計指標亟待被開發和應用。

（2）目前仍有許多物流業態的統計數據暫時沒有被系統全面的收集，包括應急物流、逆向物流。

3 物流行業數據創新的框架設計

通過上述梳理發現，目前物流行業數據主要面臨時效性不強、涉及面不夠廣泛、代表性指數不足等問題，亟待開發新的數據對現有物流行業數據進行補充和替代。本文從物流行業數據創新的必要性研究、創新流程設計和后評價機制三個方面，提出我國物流行業數據的創新框架。

3.1 明確物流行業數據創新的必要性

如上文所述，對物流行業數據現狀的分類整理將有助于決策者從物流行業數據體系方面來尋找和確定數據創新的方向和重點，確保數據創新的有效性。統計數據創新的必要性研究主要從以下三個方面展開。

首先，物流行業數據統計應注重廣泛性，即被統計的行業所涉及的企業及人員應達到一定的數量規模。從數據應用看，涵蓋范圍更廣的數據可以得到更大群體的關注，所能代表和指向的信息也越完善。從數據本身看，數據內容越豐富，其隨著時間周期變化的可能性越大，就越能發揮數據本身的統計功能，數據本身的分析價值就越大。從數據采集看，由于行業數據統計是一項長期的工作，更加豐富的樣本量是對數據源的有力保證。

其次，物流行業數據統計應聚焦于我國物流產業升級的重點和方向。對于一個新興產業來說，越早開展數據統計，越能盡早發現發展過程中的難點問題，從而更好的規范和引領產業發展。我國物流產業升級方興未艾。與前幾年的快遞物流類似，許多新型物流業態逐步顯現，對于暫未發展成熟但屢次被政策提及的物流領域（例如，冷鏈物流、低碳物流等）的統計工作應盡快開展，以便為政策制定和產業發展提供決策依據。

最后，物流行業數據統計應注重數據采集的難易程度。數據獲取渠道按難易程度可大致分為企業上報、定點監測、第三方調查、網絡收集等方式。在選用前兩種方式時，還應考慮數據提供對象的配合程度，即是否能長期穩定地提供所需數據。

表3為總結的目前有待開發的主要物流行業統計數據。

表3 物流行業統計數據體系中的待開發數據

3.2 提出物流行業數據創新的設計步驟

首先，確定數據的具體發布形式。物流行業數據主要包括對某一數據的單獨統計、綜合指數、排行榜和調查報告四種形式，分別對應不同的數據應用場景。與此同時，還應確定數據的發布周期，通常基于數據的獲取效率和變化周期分為周、月、季度、年度數據四種形式。

其次，進行數據內容的總體規劃。對于單一數據，指標創新是最重要的一環，應保證指標的綜合性、代表性和數據來源穩定性。對于綜合指數，指標體系的設計是關鍵，應遵循科學性、規范性、操作性、獨立性、層次性原則。此外，綜合指數的得出還依賴于設計科學的算法和權重對各指標數據進行匯總計算。對于排行榜數據，應著重考慮參與排序的個體范圍，保證個體的類別統一且大多數個體之間不存在量級的差距，否則短期內排行榜將難以實現動態變化。對于運行報告，一般作為行業數據信息的補充，應注重內容的充實性、完整性、全面性和直觀性。

然后，確定數據的顆粒度和獲取途徑。物流行業數據來源于政府、企業和消費者。其中，消費者提供的數據以滿意度、投訴率等服務評價數據為主，在獲取途徑上可通過第三方評價網站或調查問卷獲得。政府所提供的物流數據主要來源于港口、貨運樞紐及公路收費站、流量監控設備等基礎設施，一般以政府對外公布的數據為主要獲取渠道。企業所提供的物流數據較為豐富，通常來源于企業自愿填報、上市企業公報、官方網站發布等途徑，部分敏感數據需要調查主體（例如，政府、行業協會、研究機構等）與企業進行溝通后獲取。

再次，進行數據的整理與分析工作。在分析數據變化時，對不同數據形式的側重點不同。分析定期發布的單一物流數據時，主要關注不同周期數據在絕對量、增速方面的同比及環比變化，以及數據在一段時期內所處的位置（高位或低位）。分析綜合指數型物流數據時，主要關注總指數變化及引起總指數變化的主要分項指數變動。分析排行榜數據時，重點研究排名對象的名次變化情況，所有參與排名對象的平均值變化情況，以及個體之間的差異變化情況等。而對于調查報告而言，其本身就包含了數據分析內容。

最后，進行數據的發布工作。定期發布的物流數據須保證數據的時效性、準確性和真實性。此外，除面向政府內部的數據外，面向社會的物流統計數據的發布渠道包括網絡的持續宣傳，邀請或接受主流媒體對物流行業數據運行情況及社會反響進行相關報道，定期出版物流行業數據分析報告等出版物，并召開新聞發布會、形勢研討會等向社會和業界定向宣傳和傳播。

3.3 建立統計數據創新的后評價機制

新發布的統計數據產生多少社會價值，其本身是否科學合理、是否被公眾所接受、是否存在缺陷與不足，必將成為一個值得探討的問題。建立一套科學的物流行業統計數據創新的后評價機制，將有助于數據發布機構及時對數據內容進行更新和調整，確保數據的合理性和有效性。從行為目的上來看，物流行業數據可分為營利性數據和公益性數據。對于營利性數據的后評價可基于其為發布主體所帶來的收益予以量化。本文主要探討對公益性數據的后評價，主要從數據的映射能力、社會反饋兩個方面展開。

映射能力是指對于偏宏觀的物流數據，應著重考察數據走勢是否與社會經濟變化形勢相吻合。映射能力不足表示該數據反映社會宏觀變化的能力不足，應加以修改和完善，其造成的原因包括兩點。其一可能是調研的范圍不夠廣泛。隨著我國經濟社會的不斷發展，當初選定的調查范圍已不能代表整個行業的運行變化，如針對大型企業的行業調查，其效果可能隨著行業集中度的變低而降低。其二可能是地區產業結構發生變化，如資源型省份通過轉型升級成為以旅游、信息服務等產業為主的地區，其貨運量與經濟活動的關系將發生明顯變化。

社會反饋是指對于向社會公眾發布的物流行業數據，發布主體應注重數據的關注度，尤其是在相關企業和人群中的關注度。具體可通過互聯網渠道，了解公眾對該項數據的討論與參與熱度、媒體的轉載量、研究機構的引用頻次等。對于關注度較弱的數據，應及時調查原因，做出調整。社會反饋是數據功能是否有效發揮的直觀表現。導致社會反饋不足的原因主要包括：數據的代表性不夠，不是行業發展的核心指標；其他平臺發布了相類似的數據，分散了關注度；數據發布相對滯后，長時間落后于行業發展，對市場失去引導和警示作用。

4 總結

本文通過對物流行業數據的分類梳理與體系構建，有助于精準定位我國目前物流行業數據統計中的薄弱環節，從而為后續數據開發與創新提供方向性意見。與此同時，本文旨在建立一套長效的統計數據開發機制，從必要性論證，到規范開發流程再到后期效果評估均提出相關建議，并對工作中可能出現的問題、原因及對策方法進行深入研究。物流統計數據創新工作還涉及到許多方面，如項目的可行性論證、指數的形式分類、指標的定量選取方法、數據的清洗與過濾、指數算法研究、異常值檢驗及指數的定量評估、數據試運行方法等，在今后研究中將針對某一具體物流數據進行詳細描述。