基于DEA和Malmquist指數的我國省域智慧物流效率測度與影響因素分析

2025-08-28 00:00:00薛陽胡晨瑞馮銀虎牛子正

物流科技 2025年15期

中圖分類號：F272 文獻標志碼：A DOI： 10.13714/j.cnki.1002-3100.2025.15.006

Abstract：At present，asanewsystemsolution，inteligentlogisticshasbecomeanimportantfotoreduelogisticscosts improvelogsticseficiency.Basedontheprovincialpaneldatafrom2014to2O22theDEA-Malmquistindex methodisusedto evaluatetecurentsituationsmartlogisticsficiencyinChinasprovincesitsevolutionovertime，thekeyfactorsaffectingtheseeficienciesareanalyzed.Thestudyfoundthat：（1）Chinassmartlogisticsindustryasa wholehasshownsteady growth，butthereisageneralimbalanceintheinputoutputlogistisresourcesinthecentral，westemnortheastern regions，thescaleeficiencythewesternregionneedstobeimproved.（2）Fromasub-regionalperspective，theastern regionasanimportantengineChina’sconomy，itstotalfactorproductiyindexgrowthaheadotherregions.Thenortheast ernregion，thewesternregionthecentralregionshowpotentialinresourceoptimizationmarketexpansion.（3）Fromthe decompositionthetotalfactorproductivityindex，thetechnicaleficiencyindexthetechnicalprogressindexareimportant factorsaffetingtheeficiency China'ssmartlogistics，thetechnicalprogressindexplaysaleadingrole.Basedonthe abovefindings，thispaperputsforwardpolicysuggstionstopromotethedevelopmentChina’ssmartlogisticsfromtheaspects strengthening regional cooperation，improving the policy environment optimizing the alocation resources.

eywords： intelligent logistics; DEA-Malmquist index; efficiency evaluation;redundancy analysi

0引言

作為支撐國民經濟發展的重要基石，物流業健康穩定發展對提升我國產業鏈供應鏈現代化水平和構建新發展格局具有重大意義。當前我國已擁有全球需求規模最大的物流市場，不過，庫存冗余、運輸效率低下等因素導致的物流成本偏高、效率偏低仍是制約我國物流業發展的瓶頸。數據表明，2023年我國社會物流總費用與GDP的比率為 14.4% ，與國際領先水平相比（204號（8%）① ，尚存一定差距。2024年2月，中央財經委員會第四次會議再次強調，必須有效降低全社會物流成本，以增強產業核心競爭力和提高經濟運行效率。作為一種新的物流管理理念和技術手段，智慧物流在提高物流服務質量、降低物流成本以及提升物流效率方面展現出巨大潛力。智慧物流指通過利用物聯網、大數據、云計算、智能硬件等智慧化技術和手段能夠有效實現物流裝載與運輸過程中的透明化、智能化和精細化，顯著減少物流資源浪費、降低要素能耗和廢物排放，最終實現提質降本增效的目標。受到新型物流基礎設施、市場規模與結構、經濟發展水平及所處階段等因素影響，當前各省智慧物流發展水平的存在顯著的地域差異，不能很好地適應經濟高質量發展的需要。智慧物流作為支撐供應鏈高效運作的關鍵力量，不僅關乎物流行業自身的競爭力，也是推動社會經濟高效運轉的關鍵所在。通過測度分析省域智慧物流的發展水平及影響因素，對推動我國物流業提質降本增效，特別是區域協調發展具有重要意義。

1文獻綜述

由于智慧物流屬于新興復合型產業，因此至今尚未有一個權威的統一定義，從產業形態看，較之于傳統物流，智慧物流依托現代信息技術，實現物流全過程的智能管理，包括實時追蹤、精準調度和狀態控制，大幅提升物流效率和服務質量\"。從發展歷程看，智慧物流概念最早由IBM在2009年提出，利用先進的信息技術，如物聯網、傳感網和互聯網，通過精細化管理、動態跟蹤和可視化展示，智慧物流強化物流系統的智能化分析和自動化執行，顯著提升物流運作的效率。國家發改委將智慧物流定義為利用現代信息技術，如物聯網、大數據、云計算等，實現物流過程的信息化、自動化和智能化。旨在提升物流效率、降低成本、增強服務質量，并通過技術創新和模式創新優化資源配置。

智慧物流作為創新驅動發展戰略在物流領域的重要體現，為經濟高質量發展提供重要支撐。肖超欄2基于扎根理論，認為大數據、區塊鏈等新興技術的應用以及專業物流人才規模水平在物流企業的智慧化轉型中起到關鍵作用。張樹山等通過測度城市層面智慧物流水平，并將其與A股制造業上市公司數據進行匹配，認為智慧物流對企業經濟績效和企業環境績效具有顯著的正向影響，通過發展智慧物流可以促進企業可持續發展。夏敬飛認為智慧物流生態將數字技術和智能技術融合，借助新型信息技術和大數據、云計算等數據分析技術，能夠優化新零售的運營模式，提高資源整合效率，催生多樣化的產品配送方式，從而提高供應鏈信息共享能力。劉秀認為智慧物流作為現代物流發展的新模式，對區域綠色經濟發展的支撐和保障作用日益顯現。張娟結合供應鏈協同機制，構建全新的智慧物流生態體系架構和運作模式，并從宏觀和微觀兩個層面，為傳統物流企業的智慧化轉型指明方向。

智慧物流效率測度有助于科學揭示物流業發展整體狀況及其影響因素。在區域智慧物流評價研究方面，馬鳴晴等構建基于經濟環境、經濟活動、發展規模和物流技術的綜合評價體系，研究發現我國智慧物流發展橫向空間差異明顯，東部地區發展水平較高；縱向動態趨勢呈現四種變化形態，整體具有規律性。谷城等從基礎設施、技術創新、制度保障和產出效益四個方面對我國智慧產業水平進行測度，研究發現物流產業智慧化空間聯系增強，但聯動不足，東強西弱；網絡結構復雜化，效率下降，需協調發展；創新能力等因素影響顯著，組合效應增強，創新能力等因素影響顯著，組合效應增強。岳嫣婷采用DEA和TOPSIS 方法對我國智慧物流產業效率進行測算，發現我國智慧物流產業效率東部最高，中部次之，西部最低，中部上升，東部和西部下降，大部分省市智慧物流產業效率上升，存在毗鄰溢出效應。郭茜等通過雙重差分模型、廣義雙重差分模型和中介效應模型，研究“公轉鐵”政策對綠色物流效率的促進效應以及作用機制，發現“公轉鐵”政策在京津冀地區的實施對提升綠色物流效率具有顯著的促進效應，認為應充分考慮各地區的內外部環境，結合產業結構、創新能力等因素調整“公轉鐵”政策實施力度。李涵等認為城市規模對于家庭線上消費依然具有促進作用，提升物流配送效率有助于進一步發揮我國超大規模市場優勢，挖掘內需潛力。

總體而言，現有的研究成果為本文研究提供了豐富的文獻和理論支持，但仍存在以下研究缺口：（1）雖然已有針對特定區域的物流效率分析，但尚未涉及對物流資源投人與產出不匹配地區進行優化調整，以實現資源配置的合理化和物流效率的提升。（2）從靜態和動態角度測算特定地區智慧物流效率的研究也較為缺乏。基于此，在綜合考慮現有研究成果的基礎上，采用靜態和動態二維綜合比較分析方法，通過構建基于投入導向的DEA-BCC模型以及冗余分析，對我國省域物流效率進行靜態分析和對非有效地區進行冗余調整，進而利用Malmquist指數模型對省域智慧物流效率的時空演變進行動態測度與分析，有助于揭示智慧物流效率改善的內在作用機理、重點領域及發展方向。

2模型與方法

2.1DEA模型

本文采用數據包絡分析法（DEA）和Malmquist指數法對智慧物流效率進行分析。DEA模型的基本原理是通過對每個決策單元的輸入和輸出數據進行綜合分析，得出每個決策單元效率的相對指標，然后將所有決策單元效率指標排序，確定相對有效的決策單元。DEA模型不需要事先確定輸人和輸出指標之間的具體函數關系，也不需要預設權重，因此避免了主觀因素的影響，具有很強的客觀性。因而采用傳統的CCR 和BBC模型，測算各決策單元的綜合效率，純技術效率和規模效率。公式如下：

其中： X 表示投入變量， Y 表示產出變量，表示投入冗余， s^? 表示產出冗余， ε 表示非阿基米德無窮小量， λ_j 表示權重變量。 θ 表示各決策單位的綜合技術效率， θ 介于0～1之間，若 θ 值等于1，且投入冗余和產出冗余都為0，則說明DEA值是有效的，投入產出達到最優。

2.2 DEA-Malmquist指數模型

傳統的CCR和BBC模型主要用來測量固定時間的效率，而DEA-Malmquist指數模型是用來測算決策單元的效率在某時間段內的動態變化情況。DEA-Malmquist指數模型一般選用面板數據，使用距離函數來進行計算。其數學模型可表述為：

當 Malmquist指數大于1時，表明效率隨時間的變化提高；當 Malmquist指數等于1時，表明效率是不會隨時間的變化而變動；當Malmquist指數小于1時，表明效率隨時間的變化而下降。由于該效率可分解為成技術效率和技術進步，因此，若Malmquist指數大于1，技術效率小于1，技術進步大于1，則可判斷技術進步是促進 Malmquist指數增長的主要因素，反之亦然。

2.3指標選取

本文以我國各省份為分析對象，由于西藏地區和港澳臺地區存在數據缺失，因而予以剔除。數據的時間跨度為2014—2022年。為了衡量智慧物流效率，本文采用多個投入產出指標。在資本投入方面參考汪文生等[2的做法，采用物流業固定資產投資來表示。在物流基礎設施投入方面參考東方的做法，采用物流倉儲用地、公路里程來表示。在信息化建設投入方面參考舒季君等的做法，采用互聯網寬帶普及率來表示。參考張永勝[5的做法，將交通運輸、倉儲及郵政業作為物流業的研究對象。在人力資本投入方面采取龔雪等的做法，采用物流業從業人數來表示。采用智慧物流業發明專利數量作為表示技術創新進步的產出指標。采用物流產業聚集度、交通運輸、倉儲和郵政業增加值作為物流產業效率的產出指標。具體投人產出指標體系如表1所示。本文的數據來源包括《中國勞動統計年鑒》和WIND數據庫。

表1智慧物流投入產出體系

3實證分析

3.1我國智慧物流效率靜態分析

構建基于投人導向的DEA-BCC模型，利用DEAP2.1軟件，對2014—2022年我國省域智慧物流效率進行計算分析。從綜合技術效率、純技術效率和規模效率三個角度對其靜態效率展開探討和研究。在此基礎上，進一步按照國務院印發的《關于印發全國主體功能區規劃的通知》中分配的四大區域②，即東部地區、中部地區、西部地區和東北地區對智慧物流效率進行深入的比較分析，以揭示不同區域間的差異與特點，為制定針對性的區域智慧物流發展策略提供科學依據。

3.1.1綜合技術效率值、純技術效率值、規模效率值評價

在DEA模型的測算結果中，當綜合技術效率值為1時實現了DEA有效，說明該省份智慧物流產業的產出為最優狀態。綜合技術效率可進一步分解成純技術效率和規模效率，即綜合技術效率純技術效率×規模效率，其中純技術效率表示對智慧物流的配置效率和管理水平。若某省份純技術效率值為1時，表明該省份純技術效率有效，即該省份在支出不變的情況下，可以獲得更多的產出；規模效率表示在智慧物流效率現有規模和最適規模之間的差異，若某省份規模效率值為1，則該省份實現規模效率有效，即智慧物流產出的增速快于智慧物流支出的增速。

從綜合技術效率層面分析，通過比較表2各省份綜合技術效率值可以發現，2014—2022年，我國智慧物流綜合技術效率穩步提升，由0.883增至0.912。大多數省份（26/30）的技術效率有所提高或保持穩定。具體來看，由圖1可知，2014年有14個省份的綜合技術效率達到1，而2022年這一數字增加到18個，覆蓋東部、中部、西部和東北地區。東部地區一直保持領先，中部和西部地區的技術效率也在逐步提升，部分年份已達到1。這表明，盡管經濟發展水平不同，但各地智慧物流技術效率的提升趨勢明顯，部分中西部地區已接近東部地區的水平。

表2我國30個省份智慧物流生產效率值

從純技術效率層面分析，對表2中各省份的純技術效率值進行比較，2014—2022年間，我國各省智慧物流的純技術效率呈現出穩步上升的趨勢。從全國范圍來看，這一效率值由2014年的0.954微升至2022年的0.961。具體到各個地區，除了西部地區在這三個時間點上的效率值略有下滑外，東部、中部和東北地區的智慧物流純技術效率均實現了增長，表明這些地區在物流資源的利用效率上有所提高。從省級層面分析，北京、天津、河北、上海、江蘇、安徽、山東、內蒙古、寧夏等省份在多數年份的純技術效率值達到了1，意味著這些地區在物流資源的使用上達到了最優狀態，實現高效利用。2014年，全國共有 17個省份的純技術效率值達到1；而到了2022年，這一數字增加至21個省份，顯示出我國智慧物流技術效率的整體提升。從時間序列的角度來看，我國各省份智慧物流純技術效率值逐年遞增，整體呈現出穩步上升的趨勢。這反映我國物流行業在技術創新和資源利用方面取得的持續進步。

從規模效率層面分析，2014—2022年間，我國智慧物流規模效率呈穩步上升趨勢，由0.923提升至0.944。東部、中部、東北地區物流企業通過擴大規模實現規模經濟，西部地區增長較慢，受多種因素制約。各地區中，東部地區表現突出，中部地區穩步跟進，西部地區貴州、陜西、寧夏等地有所突破。東北地區雖未達最高效，但整體保持較高水平。青海、甘肅、四川等西部省份規模效率相對較低，主要受基礎設施、人才短缺和物流服務水平影響。

注：該圖基于自然資源部標準地圖服務網站下載的審圖號為（2024）0650號的標準地圖制作，底圖無修改。

圖12014年和2022年我國省域綜合技術效率值對比圖

3.1.2非DEA有效地區智慧物流投入產出冗余分析

對 DEA非有效的地區進行投入產出冗余分析。選取2022年綜合技術效率、純技術效率、規模效率均無效的地區進行智慧物流的投入產出冗余分析，并且使用DEAP2.1軟件計算非有效地區的冗余值，具體結果見表3。整體來看，2022年我國DEA非有效地區均存在不同程度的投入冗余和產出不足。從投入指標角度出發，中部地區、西部地區、東北地區在智慧物流公路里程、智慧物流從業人數、物流倉儲用地、智慧物流固定資產投資額方面都存在投入冗余。智慧物流公路里程和智慧物流固定資產投資額投入冗余值最大的是中部地區分別為31425.87公里和1819.45 億元，智慧物流從業人數投入冗余量最大的是東北地區為6.71萬人，物流倉儲用地投入冗余量最大的是西部地區為6.51平方公里。在產出指標方面，西部地區在貨物周轉量和智慧物流發明專利數量方面存在產出不足，分別為2374.03億噸/公里和1553個，中部地區在貨物總量方面存在產出不足，為50 299.16萬噸，東北地區在物流產業聚集度和交通運輸倉儲和郵政業增加值方面存在產出不足，分別為 26.4% 和148.82億元。

表3我國2022年非有效地區的產出投入指標調整結果

3.2我國智慧物流效率動態分析

Malmquist指數是被用于衡量生產效率變化的非參數方法，能夠區分技術效率變化和技術進步對于生產效率增長的貢獻。因此運用DEAP2.1軟件計算2014一2022年我國省域智慧物流的投入產出，計算出全要素生產率、技術效率指數和技術進步指數。結果見表4，其中全要素生產率反映了研究期內所有智慧物流生產要素的綜合使用率；技術進步指數則是用來專門衡量技術變革對智慧物流效率的影響；技術效率則是反映在現有技術條件下，物流資源配置和管理水平的效率。

3.2.1我國智慧物流效率變化趨勢分析

表42014—2022年我國省域智慧物流效率分年Malmquist指數及分解

從整體變動來看，2014—2022年，我國各省份智慧物流的平均全要素生產率為1.087，平均增長率為 8.7% ，而技術效率、技術進步、規模效率的平均增長率分別為 0.4% 小 8.3% 、 0.4% ，可見技術效率指數和技術進步指數是影響我國智慧物流效率重要因素，而技術進步指數更是起到主導作用。從單個時間段看，僅有2014、2016和2021年的全要素生產率的增速不足，隨著我國對智慧物流重視程度的逐步提升，從2017—2020年，全要素生產率變化指數逐年上升，2018年全要素生產率達到1.388為研究期內的最高值，這可能與相應年份的外部環境有關，如2018年發布的《國家物流樞紐布局和建設規劃》這個政策旨在推動物流行業的高質量發展，促進形成強大的國內市場，為智慧物流行業提供政策支持。

從技術效率指數（EFFCH）來看，2014—2022年我國技術效率小于1的年份有2016年、2020年、2021年，其中，技術效率主要受純技術效率較低的影響，說明我國2016年、2020年、2021年對技術要素的使用效率較低，在智慧物流投入資源的管理和利用能力方面存在一定問題，從而導致產出不足或者投入冗余。其余年份的技術效率都有小幅度提升，自從2014年起，我國通過政策支持、標準化建設、技術基礎夯實、激勵引導和技術創新等多方面措施，大力推動智慧物流技術的推廣和應用，隨著推廣效果的顯現，我國2014—2022年技術效率的增長率為 0.4% ，說明智慧物流技術的推廣有助于智慧物流資源實現優化配置，使得資源利用效率得以提高。

從技術進步指數（TECHCH）可知，在2014—2022年間，我國部分省份在智慧物流領域的技術效率表現并未始終處于理想狀態，尤其是在2016年、2020年和2021年。這一現象主要源于純技術效率的相對偏低。這表明，在這些特定年份，我國智慧物流技術的應用效率存在一定的不足，尤其是在資源管理和利用方面存在著明顯的低效現象。然而，由圖2可知，通過對我國智慧物流TFP變化指數與技術進步變化指數的深入分析，發現兩者之間存在高度一致的波動性增長趨勢。這表明技術進步在影響我國智慧物流全要素生產率變化的過程中起著至關重要的作用。事實上，在除上述特定年份之外的其他年份，我國的技術效率呈現出穩步上升的趨勢。這一積極的變化得益于國家自2014年以來采取的一系列有力措施，包括政策支持、標準化推進、技術基礎建設、激勵機制以及創新驅動等。這些綜合措施不僅促進智慧物流技術的廣泛應用和深入發展，還使得我國2014—2022年間的技術效率整體增長率達到了0.4% 。這一數據不僅充分證明智慧物流技術推廣在優化資源配置方面發揮的積極作用，而且還反映我國在提高資源利用效率方面取得的顯著進展。

圖22014—2022年我國省域分年EFFCH、TECHCH、和 TFP 指數變化趨勢

3.2.2基于空間視角的智慧物流效率分析

為了全面評估我國智慧物流的發展狀況，并識別地域間的差異與特點，本文將采用空間視角進行深入分析，以期為物流行業的優化升級提供科學依據。表5顯示出2014—2022年我國省域智慧物流分地區的全要素生產率（TFP）及其分解情況。從各地的全要素生產率來看，2014—2022年我國各地區智慧物流均為增長趨勢，平均增長率達到 8.7% 。增長最快的浙江達到 17.4% ，主要受技術進步的影響，外部因素可能與浙江對智慧物流的基礎設施良好的建設管理有關。增長最慢的是黑龍江，為 2.1% ，主要是黑龍江的技術進步效率指數小于1。從各項分解指數來看，技術進步指數增長最快，增長率為 8.3% ，說明我國智慧物流效率的提升主要受技術進步的影響。從技術效率的分解來看，純技術效率變化程度為0，而各地規模效率的變化平均增長率為 0.4% 。

表52014—2022年我國省域智慧物流分地區的全要素生產率（TFP）及其分解情況

從各地區來看，由于各地技術進步效率不同使得各地區的全要素生產率增長存在差異，北京、天津、遼寧、江蘇、浙江、福建、江西、山東、河南、湖南、廣東、海南、四川、云南、陜西的TFP指數和技術進步指數增長率均大于我國平均水平8.3% 和 8.7% 。

從各區域來看，由表6可知，東部地區、東北地區、西部地區、中部地區的全要素增長率分別為1.111、1.083、1.076和1.074，均為增長趨勢。這一數據表明，盡管各地區的發展水平和速度存在差異，但整體上中國經濟仍保持著穩定的增長態勢。其中，東部地區作為中國經濟的重要引擎，其全要素增長率領先于其他地區，反映出該地區在技術創新、產業結構升級等方面的優勢。而東北地區雖然增速相對較慢，但也呈現出穩定的增長態勢，顯示出該地區在轉型發展過程中的韌性。西部和中部地區作為中國經濟的重要支撐，其全要素增長率也保持在較高水平，反映出這些地區在資源優化配置、市場拓展等方面的潛力。總體來看，中國各區域的全要素增長率呈現出協調一致的發展態勢，為中國經濟持續健康發展奠定堅實基礎。

表62014一2022年我國四大區域全要素生產率（TFP）及其分解情況

4結論建議

4.1結論

本文通過運用DEA-Malmquist指數模型測算我國省域智慧物流效率，并分四大區域分析各自的智慧物流水平及差異，探討形成效率差異的原因，最終得出以下3個結論：

（1）我國各省域智慧物流效率持續穩步增長，展現出強勁的發展勢頭。從TFP指數及其分解趨勢圖來看，純技術效率的提升與綜合技術效率的增長緊密相連。綜合技術效率從2014年的0.883穩步提升至2022年的0.912，而純技術效率則從2014年的0.954上升至2022年的0.961，彰顯出我國智慧物流效率的整體提升。通過深入剖析四大區域的全要素生產率分解情況，發現東部地區的純技術效率在2014—2022年間保持穩定領先地位，而中部、西部、東北部地區的純技術效率則正逐步逼近東部水平。這一加速收斂的趨勢預示著我國各省域智慧物流效率有望邁向更高水平的發展，為我國物流行業的持續繁榮注入新的動力。

（2）全國省域智慧物流效率差距正在縮小，全國智慧物流網絡正加速構建。從Malmquist指數動態來看，2014—2022 年間我國省域智慧物流全要素生產率穩步提升，這說明在優化資源配置、提高生產技術、改進管理方式等方面，我國已取得積極成效。近年來，我國四大區域在智慧物流領域展現出前所未有的發展速度，特別是那些曾經相對落后的地區，正通過一系列創新舉措實現著智慧物流效率的跨越式提升。這些地區積極引入先進的信息技術，優化物流網絡結構，提升物流服務質量，使得技術進步指數和技術效率指數不僅保持穩定增長，甚至在某些方面已經達到或超越發達地區的水平。這種跨越式發展不僅促進區域智慧物流業的協同化、一體化，而且為構建全國統一的智慧物流網絡提供有力支撐，進一步推動物流行業向現代化、智能化方向轉型。值得注意的是，盡管東部地區在純技術效率方面一直保持領先，但中部地區、西部地區、東北地區等相對落后地區在規模效率方面往往優于東部地區，這也是四大區域在綜合技術效率上較為接近的原因。這反映出阻礙全國智慧物流網絡形成的要素資源流動壁壘正在逐步消除，各地區智慧物流業正朝著更加均衡、高效的方向發展。

（3）政策因素和外部市場環境是影響我國智慧物流效率的主要變量。政策因素通過提供有力支持，為智慧物流的發展奠定基礎，激發企業的創新熱情，推動技術的研發與應用。同時，外部市場環境的變化也會在短時間內對智慧物流效率產生顯著影響，例如物流需求波動、供應鏈斷裂等，對智慧物流的規模效率和綜合技術效率構成沖擊。但這種影響被視為暫時性，在政府的有效政策調控和市場機制的自然調節下，智慧物流行業有望迅速恢復并繼續保持增長態勢。

4.2建議

（1）深化技術創新與應用，打造現代物流發展新模式。深化技術創新與應用不僅在于運用物聯網、大數據、云計算等先進技術來優化物流流程，提高運輸效率，更在于通過創新技術的融合應用，推動物流服務向智能化、個性化、綠色化方向發展。例如，利用區塊鏈技術提升供應鏈的透明度和安全性，利用人工智能技術實現智能倉儲和智能配送，利用新能源技術推動物流運輸的綠色化轉型。同時，充分發揮新一代信息技術，特別是人工智能、大數據等前沿技術在物流與供應鏈領域的應用，大力發展自動化、數字化、智能化物流，構建數字共享、協同共生的智慧物流生態體系。創新與現代技術相結合的物流新模式，推動物流以新技術、新模式實現“彎道超車”，以新業態實現“換道超車”。

（2）強化區域協調發展，切實提高要素配置效率。推動物流跨區域資源流動和聯動發展，構建跨區域合作網絡，實現資源的優化配置和共享。建立健全物流信息共享機制，促進物流數據的互通互聯，提高物流網絡的協同效率，為物流企業提供精準的市場信息和決策支持。同時，鼓勵和支持物流企業開展跨區域經營，打破地域限制，實現規模效應，降低物流成本，提升物流服務質量。加強跨區域物流基礎設施建設，完善交通網絡，提高物流運輸能力和效率。此外，還應加強政策引導和支持，制定有利于物流跨區域發展的優惠政策，吸引更多的物流企業參與到跨區域合作中來，形成良好的市場競爭環境。

（3）結合區域發展特點，制定差異化的發展策略。結合“東部率先”、“中部崛起”、“西部大開發”和“東北振興”等區域發展戰略，充分發揮各自優勢，優化資源配置，形成區域間物流發展的良性互動格局，共同構建全國一體化的智慧物流網絡。具體而言：東部地區應利用其先進的基礎設施和技術優勢，重點發展高端智慧物流服務，推動與國際物流網絡的深度融合，打造全球物流樞紐；中部地區應結合“中部崛起”戰略，優化物流網絡布局，加強與其他區域的物流聯動，推動物流產業與制造業、農業等產業的深度融合，形成產業鏈競爭優勢；西部地區應依托“西部大開發”戰略，一方面加強基礎設施建設，提升物流效率，另一方面，發展特色智慧物流產業，例如，農產品冷鏈物流、邊境貿易物流等；東北地區應借助“東北振興”戰略，改造升級傳統物流產業，引人現代物流理念和技術，加強與東北亞經濟圈的合作，拓展國際物流市場。

（4）優化物流網絡布局，加強和完善現有物流網絡。深化國家物流樞紐、國家骨干冷鏈物流基地、示范物流園區等重大基礎設施和骨干物流通道布局建設與調整優化，推動物流資源集聚提質，助力區域產業升級。同時，結合現有物流網絡布局的實際狀況，識別并改進物流網絡中的低效環節，提高物流效率和服務水平。根據市場需求的變化，靈活調整物流網絡布局，優化倉儲、配送等關鍵節點的設置，以滿足不斷增長的物流需求，為經濟社會發展提供更加高效、便捷的物流服務。

注： ① 數據來源：中國國家統計局官網。② 東部地區（包括北京市、天津市、河北省、上海市、江蘇省、浙江省、福建省、山東省、廣東省、海南省）、中部地區（包括山西省、安徽省、江西省、河南省、湖北省、湖南省）、西部地區（包括內蒙古自治區、廣西壯族自治區、重慶市、四川省、貴州省、云南省、西藏自治區、陜西省、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區、新疆維吾爾自治區）和東北地區（包括遼寧省、吉林省、黑龍江省）。

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