中圖分類號(hào)：F272 文獻(xiàn)標(biāo)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(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基石，物流業(yè)健康穩(wěn)定發(fā)展對(duì)提升我國產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈現(xiàn)代化水平和構(gòu)建新發(fā)展格局具有重大意義。當(dāng)前我國已擁有全球需求規(guī)模最大的物流市場，不過，庫存冗余、運(yùn)輸效率低下等因素導(dǎo)致的物流成本偏高、效率偏低仍是制約我國物流業(yè)發(fā)展的瓶頸。數(shù)據(jù)表明，2023年我國社會(huì)物流總費(fèi)用與GDP的比率為 14.4% ，與國際領(lǐng)先水平相比（204號(hào) （8%）① ，尚存一定差距。2024年2月，中央財(cái)經(jīng)委員會(huì)第四次會(huì)議再次強(qiáng)調(diào)，必須有效降低全社會(huì)物流成本，以增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)核心競爭力和提高經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率。作為一種新的物流管理理念和技術(shù)手段，智慧物流在提高物流服務(wù)質(zhì)量、降低物流成本以及提升物流效率方面展現(xiàn)出巨大潛力。智慧物流指通過利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、智能硬件等智慧化技術(shù)和手段能夠有效實(shí)現(xiàn)物流裝載與運(yùn)輸過程中的透明化、智能化和精細(xì)化，顯著減少物流資源浪費(fèi)、降低要素能耗和廢物排放，最終實(shí)現(xiàn)提質(zhì)降本增效的目標(biāo)。受到新型物流基礎(chǔ)設(shè)施、市場規(guī)模與結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及所處階段等因素影響，當(dāng)前各省智慧物流發(fā)展水平的存在顯著的地域差異，不能很好地適應(yīng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的需要。智慧物流作為支撐供應(yīng)鏈高效運(yùn)作的關(guān)鍵力量，不僅關(guān)乎物流行業(yè)自身的競爭力，也是推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)高效運(yùn)轉(zhuǎn)的關(guān)鍵所在。通過測度分析省域智慧物流的發(fā)展水平及影響因素，對(duì)推動(dòng)我國物流業(yè)提質(zhì)降本增效，特別是區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要意義。

1文獻(xiàn)綜述

由于智慧物流屬于新興復(fù)合型產(chǎn)業(yè)，因此至今尚未有一個(gè)權(quán)威的統(tǒng)一定義，從產(chǎn)業(yè)形態(tài)看，較之于傳統(tǒng)物流，智慧物流依托現(xiàn)代信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)物流全過程的智能管理，包括實(shí)時(shí)追蹤、精準(zhǔn)調(diào)度和狀態(tài)控制，大幅提升物流效率和服務(wù)質(zhì)量\"。從發(fā)展歷程看，智慧物流概念最早由IBM在2009年提出，利用先進(jìn)的信息技術(shù)，如物聯(lián)網(wǎng)、傳感網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)，通過精細(xì)化管理、動(dòng)態(tài)跟蹤和可視化展示，智慧物流強(qiáng)化物流系統(tǒng)的智能化分析和自動(dòng)化執(zhí)行，顯著提升物流運(yùn)作的效率。國家發(fā)改委將智慧物流定義為利用現(xiàn)代信息技術(shù)，如物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等，實(shí)現(xiàn)物流過程的信息化、自動(dòng)化和智能化。旨在提升物流效率、降低成本、增強(qiáng)服務(wù)質(zhì)量，并通過技術(shù)創(chuàng)新和模式創(chuàng)新優(yōu)化資源配置。

智慧物流作為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略在物流領(lǐng)域的重要體現(xiàn)，為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供重要支撐。肖超欄2基于扎根理論，認(rèn)為大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)的應(yīng)用以及專業(yè)物流人才規(guī)模水平在物流企業(yè)的智慧化轉(zhuǎn)型中起到關(guān)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(yè)上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，認(rèn)為智慧物流對(duì)企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效和企業(yè)環(huán)境績效具有顯著的正向影響，通過發(fā)展智慧物流可以促進(jìn)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。夏敬飛認(rèn)為智慧物流生態(tài)將數(shù)字技術(shù)和智能技術(shù)融合，借助新型信息技術(shù)和大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)據(jù)分析技術(shù)，能夠優(yōu)化新零售的運(yùn)營模式，提高資源整合效率，催生多樣化的產(chǎn)品配送方式，從而提高供應(yīng)鏈信息共享能力。劉秀認(rèn)為智慧物流作為現(xiàn)代物流發(fā)展的新模式，對(duì)區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支撐和保障作用日益顯現(xiàn)。張娟結(jié)合供應(yīng)鏈協(xié)同機(jī)制，構(gòu)建全新的智慧物流生態(tài)體系架構(gòu)和運(yùn)作模式，并從宏觀和微觀兩個(gè)層面，為傳統(tǒng)物流企業(yè)的智慧化轉(zhuǎn)型指明方向。

智慧物流效率測度有助于科學(xué)揭示物流業(yè)發(fā)展整體狀況及其影響因素。在區(qū)域智慧物流評(píng)價(jià)研究方面，馬鳴晴等構(gòu)建基于經(jīng)濟(jì)環(huán)境、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、發(fā)展規(guī)模和物流技術(shù)的綜合評(píng)價(jià)體系，研究發(fā)現(xiàn)我國智慧物流發(fā)展橫向空間差異明顯，東部地區(qū)發(fā)展水平較高；縱向動(dòng)態(tài)趨勢呈現(xiàn)四種變化形態(tài)，整體具有規(guī)律性。谷城等從基礎(chǔ)設(shè)施、技術(shù)創(chuàng)新、制度保障和產(chǎn)出效益四個(gè)方面對(duì)我國智慧產(chǎn)業(yè)水平進(jìn)行測度，研究發(fā)現(xiàn)物流產(chǎn)業(yè)智慧化空間聯(lián)系增強(qiáng)，但聯(lián)動(dòng)不足，東強(qiáng)西弱；網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜化，效率下降，需協(xié)調(diào)發(fā)展；創(chuàng)新能力等因素影響顯著，組合效應(yīng)增強(qiáng)，創(chuàng)新能力等因素影響顯著，組合效應(yīng)增強(qiáng)。岳嫣婷采用DEA和TOPSIS 方法對(duì)我國智慧物流產(chǎn)業(yè)效率進(jìn)行測算，發(fā)現(xiàn)我國智慧物流產(chǎn)業(yè)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(chǎn)業(yè)效率上升，存在毗鄰溢出效應(yīng)。郭茜等通過雙重差分模型、廣義雙重差分模型和中介效應(yīng)模型，研究“公轉(zhuǎn)鐵”政策對(duì)綠色物流效率的促進(jìn)效應(yīng)以及作用機(jī)制，發(fā)現(xiàn)“公轉(zhuǎn)鐵”政策在京津冀地區(qū)的實(shí)施對(duì)提升綠色物流效率具有顯著的促進(jìn)效應(yīng)，認(rèn)為應(yīng)充分考慮各地區(qū)的內(nèi)外部環(huán)境，結(jié)合產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新能力等因素調(diào)整“公轉(zhuǎn)鐵”政策實(shí)施力度。李涵等認(rèn)為城市規(guī)模對(duì)于家庭線上消費(fèi)依然具有促進(jìn)作用，提升物流配送效率有助于進(jìn)一步發(fā)揮我國超大規(guī)模市場優(yōu)勢，挖掘內(nèi)需潛力。

總體而言，現(xiàn)有的研究成果為本文研究提供了豐富的文獻(xiàn)和理論支持，但仍存在以下研究缺口：（1）雖然已有針對(duì)特定區(qū)域的物流效率分析，但尚未涉及對(duì)物流資源投人與產(chǎn)出不匹配地區(qū)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，以實(shí)現(xiàn)資源配置的合理化和物流效率的提升。（2）從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)角度測算特定地區(qū)智慧物流效率的研究也較為缺乏?；诖耍诰C合考慮現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上，采用靜態(tài)和動(dòng)態(tài)二維綜合比較分析方法，通過構(gòu)建基于投入導(dǎo)向的DEA-BCC模型以及冗余分析，對(duì)我國省域物流效率進(jìn)行靜態(tài)分析和對(duì)非有效地區(qū)進(jìn)行冗余調(diào)整，進(jìn)而利用Malmquist指數(shù)模型對(duì)省域智慧物流效率的時(shí)空演變進(jìn)行動(dòng)態(tài)測度與分析，有助于揭示智慧物流效率改善的內(nèi)在作用機(jī)理、重點(diǎn)領(lǐng)域及發(fā)展方向。

2模型與方法

2.1DEA模型

本文采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）和Malmquist指數(shù)法對(duì)智慧物流效率進(jìn)行分析。DEA模型的基本原理是通過對(duì)每個(gè)決策單元的輸入和輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，得出每個(gè)決策單元效率的相對(duì)指標(biāo)，然后將所有決策單元效率指標(biāo)排序，確定相對(duì)有效的決策單元。DEA模型不需要事先確定輸人和輸出指標(biāo)之間的具體函數(shù)關(guān)系，也不需要預(yù)設(shè)權(quán)重，因此避免了主觀因素的影響，具有很強(qiáng)的客觀性。因而采用傳統(tǒng)的CCR 和BBC模型，測算各決策單元的綜合效率，純技術(shù)效率和規(guī)模效率。公式如下：

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

2.2 DEA-Malmquist指數(shù)模型

傳統(tǒng)的CCR和BBC模型主要用來測量固定時(shí)間的效率，而DEA-Malmquist指數(shù)模型是用來測算決策單元的效率在某時(shí)間段內(nèi)的動(dòng)態(tài)變化情況。DEA-Malmquist指數(shù)模型一般選用面板數(shù)據(jù)，使用距離函數(shù)來進(jìn)行計(jì)算。其數(shù)學(xué)模型可表述為：

當(dāng) Malmquist指數(shù)大于1時(shí)，表明效率隨時(shí)間的變化提高；當(dāng) Malmquist指數(shù)等于1時(shí)，表明效率是不會(huì)隨時(shí)間的變化而變動(dòng)；當(dāng)Malmquist指數(shù)小于1時(shí)，表明效率隨時(shí)間的變化而下降。由于該效率可分解為成技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步，因此，若Malmquist指數(shù)大于1，技術(shù)效率小于1，技術(shù)進(jìn)步大于1，則可判斷技術(shù)進(jìn)步是促進(jìn) Malmquist指數(shù)增長的主要因素，反之亦然。

2.3指標(biāo)選取

本文以我國各省份為分析對(duì)象，由于西藏地區(qū)和港澳臺(tái)地區(qū)存在數(shù)據(jù)缺失，因而予以剔除。數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度為2014—2022年。為了衡量智慧物流效率，本文采用多個(gè)投入產(chǎn)出指標(biāo)。在資本投入方面參考汪文生等[2的做法，采用物流業(yè)固定資產(chǎn)投資來表示。在物流基礎(chǔ)設(shè)施投入方面參考東方的做法，采用物流倉儲(chǔ)用地、公路里程來表示。在信息化建設(shè)投入方面參考舒季君等的做法，采用互聯(lián)網(wǎng)寬帶普及率來表示。參考張永勝[5的做法，將交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)及郵政業(yè)作為物流業(yè)的研究對(duì)象。在人力資本投入方面采取龔雪等的做法，采用物流業(yè)從業(yè)人數(shù)來表示。采用智慧物流業(yè)發(fā)明專利數(shù)量作為表示技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)步的產(chǎn)出指標(biāo)。采用物流產(chǎn)業(yè)聚集度、交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)增加值作為物流產(chǎn)業(yè)效率的產(chǎn)出指標(biāo)。具體投人產(chǎn)出指標(biāo)體系如表1所示。本文的數(shù)據(jù)來源包括《中國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》和WIND數(shù)據(jù)庫。

表1智慧物流投入產(chǎn)出體系

3實(shí)證分析

3.1我國智慧物流效率靜態(tài)分析

構(gòu)建基于投人導(dǎo)向的DEA-BCC模型，利用DEAP2.1軟件，對(duì)2014—2022年我國省域智慧物流效率進(jìn)行計(jì)算分析。從綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率三個(gè)角度對(duì)其靜態(tài)效率展開探討和研究。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步按照國務(wù)院印發(fā)的《關(guān)于印發(fā)全國主體功能區(qū)規(guī)劃的通知》中分配的四大區(qū)域②，即東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)和東北地區(qū)對(duì)智慧物流效率進(jìn)行深入的比較分析，以揭示不同區(qū)域間的差異與特點(diǎn)，為制定針對(duì)性的區(qū)域智慧物流發(fā)展策略提供科學(xué)依據(jù)。

3.1.1綜合技術(shù)效率值、純技術(shù)效率值、規(guī)模效率值評(píng)價(jià)

在DEA模型的測算結(jié)果中，當(dāng)綜合技術(shù)效率值為1時(shí)實(shí)現(xiàn)了DEA有效，說明該省份智慧物流產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出為最優(yōu)狀態(tài)。綜合技術(shù)效率可進(jìn)一步分解成純技術(shù)效率和規(guī)模效率，即綜合技術(shù)效率 純技術(shù)效率×規(guī)模效率，其中純技術(shù)效率表示對(duì)智慧物流的配置效率和管理水平。若某省份純技術(shù)效率值為1時(shí)，表明該省份純技術(shù)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(chǎn)出；規(guī)模效率表示在智慧物流效率現(xiàn)有規(guī)模和最適規(guī)模之間的差異，若某省份規(guī)模效率值為1，則該省份實(shí)現(xiàn)規(guī)模效率有效，即智慧物流產(chǎn)出的增速快于智慧物流支出的增速。

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

表2我國30個(gè)省份智慧物流生產(chǎn)效率值

從純技術(shù)效率層面分析，對(duì)表2中各省份的純技術(shù)效率值進(jìn)行比較，2014—2022年間，我國各省智慧物流的純技術(shù)效率呈現(xiàn)出穩(wěn)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(gè)地區(qū)，除了西部地區(qū)在這三個(gè)時(shí)間點(diǎn)上的效率值略有下滑外，東部、中部和東北地區(qū)的智慧物流純技術(shù)效率均實(shí)現(xiàn)了增長，表明這些地區(qū)在物流資源的利用效率上有所提高。從省級(jí)層面分析，北京、天津、河北、上海、江蘇、安徽、山東、內(nèi)蒙古、寧夏等省份在多數(shù)年份的純技術(shù)效率值達(dá)到了1，意味著這些地區(qū)在物流資源的使用上達(dá)到了最優(yōu)狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)高效利用。2014年，全國共有 17個(gè)省份的純技術(shù)效率值達(dá)到1；而到了2022年，這一數(shù)字增加至21個(gè)省份，顯示出我國智慧物流技術(shù)效率的整體提升。從時(shí)間序列的角度來看，我國各省份智慧物流純技術(shù)效率值逐年遞增，整體呈現(xiàn)出穩(wěn)步上升的趨勢。這反映我國物流行業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新和資源利用方面取得的持續(xù)進(jìn)步。

從規(guī)模效率層面分析，2014—2022年間，我國智慧物流規(guī)模效率呈穩(wěn)步上升趨勢，由0.923提升至0.944。東部、中部、東北地區(qū)物流企業(yè)通過擴(kuò)大規(guī)模實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)，西部地區(qū)增長較慢，受多種因素制約。各地區(qū)中，東部地區(qū)表現(xiàn)突出，中部地區(qū)穩(wěn)步跟進(jìn)，西部地區(qū)貴州、陜西、寧夏等地有所突破。東北地區(qū)雖未達(dá)最高效，但整體保持較高水平。青海、甘肅、四川等西部省份規(guī)模效率相對(duì)較低，主要受基礎(chǔ)設(shè)施、人才短缺和物流服務(wù)水平影響。

注：該圖基于自然資源部標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的審圖號(hào)為（2024）0650號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無修改。

圖12014年和2022年我國省域綜合技術(shù)效率值對(duì)比圖

3.1.2非DEA有效地區(qū)智慧物流投入產(chǎn)出冗余分析

對(duì) DEA非有效的地區(qū)進(jìn)行投入產(chǎn)出冗余分析。選取2022年綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率均無效的地區(qū)進(jìn)行智慧物流的投入產(chǎn)出冗余分析，并且使用DEAP2.1軟件計(jì)算非有效地區(qū)的冗余值，具體結(jié)果見表3。整體來看，2022年我國DEA非有效地區(qū)均存在不同程度的投入冗余和產(chǎn)出不足。從投入指標(biāo)角度出發(fā)，中部地區(qū)、西部地區(qū)、東北地區(qū)在智慧物流公路里程、智慧物流從業(yè)人數(shù)、物流倉儲(chǔ)用地、智慧物流固定資產(chǎn)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(chǎn)投資額投入冗余值最大的是中部地區(qū)分別為31425.87公里和1819.45 億元，智慧物流從業(yè)人數(shù)投入冗余量最大的是東北地區(qū)為6.71萬人，物流倉儲(chǔ)用地投入冗余量最大的是西部地區(qū)為6.51平方公里。在產(chǎn)出指標(biāo)方面，西部地區(qū)在貨物周轉(zhuǎn)量和智慧物流發(fā)明專利數(shù)量方面存在產(chǎn)出不足，分別為2374.03億噸/公里和1553個(gè)，中部地區(qū)在貨物總量方面存在產(chǎn)出不足，為50 299.16萬噸，東北地區(qū)在物流產(chǎn)業(yè)聚集度和交通運(yùn)輸倉儲(chǔ)和郵政業(yè)增加值方面存在產(chǎn)出不足，分別為 26.4% 和148.82億元。

表3我國2022年非有效地區(qū)的產(chǎn)出投入指標(biāo)調(diào)整結(jié)果

3.2我國智慧物流效率動(dòng)態(tài)分析

Malmquist指數(shù)是被用于衡量生產(chǎn)效率變化的非參數(shù)方法，能夠區(qū)分技術(shù)效率變化和技術(shù)進(jìn)步對(duì)于生產(chǎn)效率增長的貢獻(xiàn)。因此運(yùn)用DEAP2.1軟件計(jì)算2014一2022年我國省域智慧物流的投入產(chǎn)出，計(jì)算出全要素生產(chǎn)率、技術(shù)效率指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)。結(jié)果見表4，其中全要素生產(chǎn)率反映了研究期內(nèi)所有智慧物流生產(chǎn)要素的綜合使用率；技術(shù)進(jìn)步指數(shù)則是用來專門衡量技術(shù)變革對(duì)智慧物流效率的影響；技術(shù)效率則是反映在現(xiàn)有技術(shù)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(shù)及分解

從整體變動(dòng)來看，2014—2022年，我國各省份智慧物流的平均全要素生產(chǎn)率為1.087，平均增長率為 8.7% ，而技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步、規(guī)模效率的平均增長率分別為 0.4% 小 8.3% 、 0.4% ，可見技術(shù)效率指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)是影響我國智慧物流效率重要因素，而技術(shù)進(jìn)步指數(shù)更是起到主導(dǎo)作用。從單個(gè)時(shí)間段看，僅有2014、2016和2021年的全要素生產(chǎn)率的增速不足，隨著我國對(duì)智慧物流重視程度的逐步提升，從2017—2020年，全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)逐年上升，2018年全要素生產(chǎn)率達(dá)到1.388為研究期內(nèi)的最高值，這可能與相應(yīng)年份的外部環(huán)境有關(guān)，如2018年發(fā)布的《國家物流樞紐布局和建設(shè)規(guī)劃》這個(gè)政策旨在推動(dòng)物流行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，促進(jìn)形成強(qiáng)大的國內(nèi)市場，為智慧物流行業(yè)提供政策支持。

從技術(shù)效率指數(shù)（EFFCH）來看，2014—2022年我國技術(shù)效率小于1的年份有2016年、2020年、2021年，其中，技術(shù)效率主要受純技術(shù)效率較低的影響，說明我國2016年、2020年、2021年對(duì)技術(shù)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(dǎo)致產(chǎn)出不足或者投入冗余。其余年份的技術(shù)效率都有小幅度提升，自從2014年起，我國通過政策支持、標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)、技術(shù)基礎(chǔ)夯實(shí)、激勵(lì)引導(dǎo)和技術(shù)創(chuàng)新等多方面措施，大力推動(dòng)智慧物流技術(shù)的推廣和應(yīng)用，隨著推廣效果的顯現(xiàn)，我國2014—2022年技術(shù)效率的增長率為 0.4% ，說明智慧物流技術(shù)的推廣有助于智慧物流資源實(shí)現(xiàn)優(yōu)化配置，使得資源利用效率得以提高。

從技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（TECHCH）可知，在2014—2022年間，我國部分省份在智慧物流領(lǐng)域的技術(shù)效率表現(xiàn)并未始終處于理想狀態(tài)，尤其是在2016年、2020年和2021年。這一現(xiàn)象主要源于純技術(shù)效率的相對(duì)偏低。這表明，在這些特定年份，我國智慧物流技術(shù)的應(yīng)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(xiàn)象。然而，由圖2可知，通過對(duì)我國智慧物流TFP變化指數(shù)與技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)的深入分析，發(fā)現(xiàn)兩者之間存在高度一致的波動(dòng)性增長趨勢。這表明技術(shù)進(jìn)步在影響我國智慧物流全要素生產(chǎn)率變化的過程中起著至關(guān)重要的作用。事實(shí)上，在除上述特定年份之外的其他年份，我國的技術(shù)效率呈現(xiàn)出穩(wěn)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(biāo)準(zhǔn)化推進(jìn)、技術(shù)基礎(chǔ)建設(shè)、激勵(lì)機(jī)制以及創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)等。這些綜合措施不僅促進(jìn)智慧物流技術(shù)的廣泛應(yīng)用和深入發(fā)展，還使得我國2014—2022年間的技術(shù)效率整體增長率達(dá)到了0.4% 。這一數(shù)據(jù)不僅充分證明智慧物流技術(shù)推廣在優(yōu)化資源配置方面發(fā)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(jìn)展。

圖22014—2022年我國省域分年EFFCH、TECHCH、和 TFP 指數(shù)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(píng)估我國智慧物流的發(fā)展?fàn)顩r，并識(shí)別地域間的差異與特點(diǎn)，本文將采用空間視角進(jìn)行深入分析，以期為物流行業(yè)的優(yōu)化升級(jí)提供科學(xué)依據(jù)。表5顯示出2014—2022年我國省域智慧物流分地區(qū)的全要素生產(chǎn)率 （TFP） 及其分解情況。從各地的全要素生產(chǎn)率來看，2014—2022年我國各地區(qū)智慧物流均為增長趨勢，平均增長率達(dá)到 8.7% 。增長最快的浙江達(dá)到 17.4% ，主要受技術(shù)進(jìn)步的影響，外部因素可能與浙江對(duì)智慧物流的基礎(chǔ)設(shè)施良好的建設(shè)管理有關(guān)。增長最慢的是黑龍江，為 2.1% ，主要是黑龍江的技術(shù)進(jìn)步效率指數(shù)小于1。從各項(xiàng)分解指數(shù)來看，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)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(shù)進(jìn)步的影響。從技術(shù)效率的分解來看，純技術(shù)效率變化程度為0，而各地規(guī)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(qū)的全要素生產(chǎn)率（TFP）及其分解情況

從各地區(qū)來看，由于各地技術(shù)進(jìn)步效率不同使得各地區(qū)的全要素生產(chǎn)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(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)增長率均大于我國平均水平8.3% 和 8.7% 。

從各區(qū)域來看，由表6可知，東部地區(qū)、東北地區(qū)、西部地區(qū)、中部地區(qū)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(shù)據(jù)表明，盡管各地區(qū)的發(fā)展水平和速度存在差異，但整體上中國經(jīng)濟(jì)仍保持著穩(wěn)定的增長態(tài)勢。其中，東部地區(qū)作為中國經(jīng)濟(jì)的重要引擎，其全要素增長率領(lǐng)先于其他地區(qū)，反映出該地區(qū)在技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)等方面的優(yōu)勢。而東北地區(qū)雖然增速相對(duì)較慢，但也呈現(xiàn)出穩(wěn)定的增長態(tài)勢，顯示出該地區(qū)在轉(zhuǎn)型發(fā)展過程中的韌性。西部和中部地區(qū)作為中國經(jīng)濟(jì)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(qū)在資源優(yōu)化配置、市場拓展等方面的潛力。總體來看，中國各區(qū)域的全要素增長率呈現(xiàn)出協(xié)調(diào)一致的發(fā)展態(tài)勢，為中國經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

表62014一2022年我國四大區(qū)域全要素生產(chǎn)率 （TFP） 及其分解情況

4結(jié)論建議

4.1結(jié)論

本文通過運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)模型測算我國省域智慧物流效率，并分四大區(qū)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(gè)結(jié)論：

（1）我國各省域智慧物流效率持續(xù)穩(wěn)步增長，展現(xiàn)出強(qiáng)勁的發(fā)展勢頭。從TFP指數(shù)及其分解趨勢圖來看，純技術(shù)效率的提升與綜合技術(shù)效率的增長緊密相連。綜合技術(shù)效率從2014年的0.883穩(wěn)步提升至2022年的0.912，而純技術(shù)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(qū)域的全要素生產(chǎn)率分解情況，發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)的純技術(shù)效率在2014—2022年間保持穩(wěn)定領(lǐng)先地位，而中部、西部、東北部地區(qū)的純技術(shù)效率則正逐步逼近東部水平。這一加速收斂的趨勢預(yù)示著我國各省域智慧物流效率有望邁向更高水平的發(fā)展，為我國物流行業(yè)的持續(xù)繁榮注入新的動(dòng)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(wǎng)絡(luò)正加速構(gòu)建。從Malmquist指數(shù)動(dòng)態(tài)來看，2014—2022 年間我國省域智慧物流全要素生產(chǎn)率穩(wěn)步提升，這說明在優(yōu)化資源配置、提高生產(chǎn)技術(shù)、改進(jìn)管理方式等方面，我國已取得積極成效。近年來，我國四大區(qū)域在智慧物流領(lǐng)域展現(xiàn)出前所未有的發(fā)展速度，特別是那些曾經(jīng)相對(duì)落后的地區(qū)，正通過一系列創(chuàng)新舉措實(shí)現(xiàn)著智慧物流效率的跨越式提升。這些地區(qū)積極引入先進(jìn)的信息技術(shù)，優(yōu)化物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提升物流服務(wù)質(zhì)量，使得技術(shù)進(jìn)步指數(shù)和技術(shù)效率指數(shù)不僅保持穩(wěn)定增長，甚至在某些方面已經(jīng)達(dá)到或超越發(fā)達(dá)地區(qū)的水平。這種跨越式發(fā)展不僅促進(jìn)區(qū)域智慧物流業(yè)的協(xié)同化、一體化，而且為構(gòu)建全國統(tǒng)一的智慧物流網(wǎng)絡(luò)提供有力支撐，進(jìn)一步推動(dòng)物流行業(yè)向現(xiàn)代化、智能化方向轉(zhuǎn)型。值得注意的是，盡管東部地區(qū)在純技術(shù)效率方面一直保持領(lǐng)先，但中部地區(qū)、西部地區(qū)、東北地區(qū)等相對(duì)落后地區(qū)在規(guī)模效率方面往往優(yōu)于東部地區(qū)，這也是四大區(qū)域在綜合技術(shù)效率上較為接近的原因。這反映出阻礙全國智慧物流網(wǎng)絡(luò)形成的要素資源流動(dòng)壁壘正在逐步消除，各地區(qū)智慧物流業(yè)正朝著更加均衡、高效的方向發(fā)展。

（3）政策因素和外部市場環(huán)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(fā)展奠定基礎(chǔ)，激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新熱情，推動(dòng)技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用。同時(shí)，外部市場環(huán)境的變化也會(huì)在短時(shí)間內(nèi)對(duì)智慧物流效率產(chǎn)生顯著影響，例如物流需求波動(dòng)、供應(yīng)鏈斷裂等，對(duì)智慧物流的規(guī)模效率和綜合技術(shù)效率構(gòu)成沖擊。但這種影響被視為暫時(shí)性，在政府的有效政策調(diào)控和市場機(jī)制的自然調(diào)節(jié)下，智慧物流行業(yè)有望迅速恢復(fù)并繼續(xù)保持增長態(tài)勢。

4.2建議

（1）深化技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用，打造現(xiàn)代物流發(fā)展新模式。深化技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用不僅在于運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)來優(yōu)化物流流程，提高運(yùn)輸效率，更在于通過創(chuàng)新技術(shù)的融合應(yīng)用，推動(dòng)物流服務(wù)向智能化、個(gè)性化、綠色化方向發(fā)展。例如，利用區(qū)塊鏈技術(shù)提升供應(yīng)鏈的透明度和安全性，利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能倉儲(chǔ)和智能配送，利用新能源技術(shù)推動(dòng)物流運(yùn)輸?shù)木G色化轉(zhuǎn)型。同時(shí)，充分發(fā)揮新一代信息技術(shù)，特別是人工智能、大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)在物流與供應(yīng)鏈領(lǐng)域的應(yīng)用，大力發(fā)展自動(dòng)化、數(shù)字化、智能化物流，構(gòu)建數(shù)字共享、協(xié)同共生的智慧物流生態(tài)體系。創(chuàng)新與現(xiàn)代技術(shù)相結(jié)合的物流新模式，推動(dòng)物流以新技術(shù)、新模式實(shí)現(xiàn)“彎道超車”，以新業(yè)態(tài)實(shí)現(xiàn)“換道超車”。

（2）強(qiáng)化區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，切實(shí)提高要素配置效率。推動(dòng)物流跨區(qū)域資源流動(dòng)和聯(lián)動(dòng)發(fā)展，構(gòu)建跨區(qū)域合作網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置和共享。建立健全物流信息共享機(jī)制，促進(jìn)物流數(shù)據(jù)的互通互聯(lián)，提高物流網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同效率，為物流企業(yè)提供精準(zhǔn)的市場信息和決策支持。同時(shí)，鼓勵(lì)和支持物流企業(yè)開展跨區(qū)域經(jīng)營，打破地域限制，實(shí)現(xiàn)規(guī)模效應(yīng)，降低物流成本，提升物流服務(wù)質(zhì)量。加強(qiáng)跨區(qū)域物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，完善交通網(wǎng)絡(luò)，提高物流運(yùn)輸能力和效率。此外，還應(yīng)加強(qiáng)政策引導(dǎo)和支持，制定有利于物流跨區(qū)域發(fā)展的優(yōu)惠政策，吸引更多的物流企業(yè)參與到跨區(qū)域合作中來，形成良好的市場競爭環(huán)境。

（3）結(jié)合區(qū)域發(fā)展特點(diǎn)，制定差異化的發(fā)展策略。結(jié)合“東部率先”、“中部崛起”、“西部大開發(fā)”和“東北振興”等區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略，充分發(fā)揮各自優(yōu)勢，優(yōu)化資源配置，形成區(qū)域間物流發(fā)展的良性互動(dòng)格局，共同構(gòu)建全國一體化的智慧物流網(wǎng)絡(luò)。具體而言：東部地區(qū)應(yīng)利用其先進(jìn)的基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)優(yōu)勢，重點(diǎn)發(fā)展高端智慧物流服務(wù)，推動(dòng)與國際物流網(wǎng)絡(luò)的深度融合，打造全球物流樞紐；中部地區(qū)應(yīng)結(jié)合“中部崛起”戰(zhàn)略，優(yōu)化物流網(wǎng)絡(luò)布局，加強(qiáng)與其他區(qū)域的物流聯(lián)動(dòng)，推動(dòng)物流產(chǎn)業(yè)與制造業(yè)、農(nóng)業(yè)等產(chǎn)業(yè)的深度融合，形成產(chǎn)業(yè)鏈競爭優(yōu)勢；西部地區(qū)應(yīng)依托“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略，一方面加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提升物流效率，另一方面，發(fā)展特色智慧物流產(chǎn)業(yè)，例如，農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流、邊境貿(mào)易物流等；東北地區(qū)應(yīng)借助“東北振興”戰(zhàn)略，改造升級(jí)傳統(tǒng)物流產(chǎn)業(yè)，引人現(xiàn)代物流理念和技術(shù)，加強(qiáng)與東北亞經(jīng)濟(jì)圈的合作，拓展國際物流市場。

（4）優(yōu)化物流網(wǎng)絡(luò)布局，加強(qiáng)和完善現(xiàn)有物流網(wǎng)絡(luò)。深化國家物流樞紐、國家骨干冷鏈物流基地、示范物流園區(qū)等重大基礎(chǔ)設(shè)施和骨干物流通道布局建設(shè)與調(diào)整優(yōu)化，推動(dòng)物流資源集聚提質(zhì)，助力區(qū)域產(chǎn)業(yè)升級(jí)。同時(shí)，結(jié)合現(xiàn)有物流網(wǎng)絡(luò)布局的實(shí)際狀況，識(shí)別并改進(jìn)物流網(wǎng)絡(luò)中的低效環(huán)節(jié)，提高物流效率和服務(wù)水平。根據(jù)市場需求的變化，靈活調(diào)整物流網(wǎng)絡(luò)布局，優(yōu)化倉儲(chǔ)、配送等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的設(shè)置，以滿足不斷增長的物流需求，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展提供更加高效、便捷的物流服務(wù)。

注： ① 數(shù)據(jù)來源：中國國家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)。② 東部地區(qū)（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?。?、中部地區(qū)（包括山西省、安徽省、江西省、河南省、湖北省、湖南?。?、西部地區(qū)（包括內(nèi)蒙古自治區(qū)、廣西壯族自治區(qū)、重慶市、四川省、貴州省、云南省、西藏自治區(qū)、陜西省、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)）和東北地區(qū)（包括遼寧省、吉林省、黑龍江?。?/p>

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