吴 江，张京震，胡 焓
（1.中国物流信息中心，北京 100711；
2.华远国际陆港集团有限公司，山西 太原 030001）
党中央、国务院高度重视物流与供应链发展，习近平总书记多次做出重要论述，引领现代物流与供应链发展方向[1]。未来物流高质量发展模式的转变，智慧物流、绿色物流、低碳物流等物流新业态的转型升级将成为我国物流产业发展的重要方向。国务院《关于加快建设全国统一大市场的意见》中也对物流行业的降本增效提出更高要求。在这一关键时期，科学合理、详实充分、全面精准的开展物流行业数据统计工作，有助于更好的跟踪记录我国物流发展的阶段性特征，助力我国物流产业的数字化转型。国家发展改革委发布的《关于进一步加强社会物流统计工作的通知》中指出，物流统计是推动物流高质量发展的基础性工作，是研判物流运行情况和发展趋势的重要依据，也是服务宏观调控的重要内容。因此，本文在梳理总结我国物流行业数据统计的现状及国内外经验的基础上，提出未来进行我国物流行业数据统计创新的主要思路及意见建议。
物流行业数据可视为对整个物流行业所发生事务的数字记载。目前，我国物流行业统计数据主要由政府、行业协会、研究机构等主体按年度、季度、月度、周、日等时间频率发布，可分为对某一数据的单独统计、综合指数、排行榜及行业报告四种形式，涵盖国家层面的宏观数据、行业层面的中观数据和企业及消费者层面的微观数据。但随着近几年我国物流行业的高质量发展和产业转型升级，物流行业数据统计存在覆盖范围不足、针对性不强、时效性和代表性滞后等一系列问题，亟待修订完善现有数据，创新研发新的统计数据。
1.1 文献综述
基于本文的研究内容，将从物流行业统计数据研究和数据创新研究两个方面梳理相关文献。房殿军，等[2]基于物流业发展特征，从实物流、信息流、资金流三个角度提出了智能物流数据治理的必要性与紧迫性。并基于国内外案例，论述现代智能物流在物流和信息双维度的全流程数字化特征。李昱萱，等[3]指出推动物流数据共享是完善我国智慧物流建设的重要基础，通过物流数据分析制造业产业结构、交通运输布局、区域经济发展短板等深层次决策信息，可为建设全国统一大市场提供强有力支撑，并助力我国“一带一路”计划中的国际货物流通。李朝霞[4]介绍物流指数体系的主要内容、编制方法及编制原则，并对中国物流景气指数与仓储指数进行分析。杜昭玺[5]构建我国物流指数体系框架，涵盖物流领域的多个方面，并针对每个方面设计相应的物流指数。黄羽翼，等[6]从城市物流需求、物流发展设施等六个维度，阐释城市物流营商环境的影响因素，构建城市物流营商环境评价指标体系。
在物流行业统计数据创新方面，目前的研究主要聚焦于指数创新及指标体系的建立。闫军，等[7]构建区域物流指数体系，运用R聚类、熵值法和相关系数法对指标进行筛选。刘莉雪[8]从产业适应力、竞争力与控制力三个角度构建我国物流产业安全指数指标体系。孔继利和朱翔宇[9]对我国物流业高质量发展进行研究，并建立涵盖基本建设、高质量发展驱动力、政府行为支持、资源配置效率等指标的物流业高质量发展指标体系。徐娟[10]从物流业高质量发展的影响因素入手，建立包含质效提升、创新驱动、以人民为中心和持续健康发展四个一级指标的物流业高质量发展评价指标体系，并运用熵值法计算指标权重。张彩霞，等[11]以物流业和区域经济为研究对象，构建一套较完善的物流业与区域经济协调发展评价指标体系。由上述内容可知，物流行业数据创新的相关研究仅关注指标体系与内容的建设，暂时缺乏对行业数据创新全流程的重视。
1.2 数据功能
现代物流业构成了现代价值链管理、供应链的载体和基础，是新世纪国民经济的支柱产业，涉及到个人、企业、社会的大部分经济活动，大力发展现代物流业也是我国区域经济协调、均衡发展的客观需要。在物流业发展过程中，行业数据统计尤为重要，其主要功能分为以下三点：
（1）反应物流行业运行的数量特征。从宏观层面看，物流行业数据与国民经济发展联系紧密，是经济发展活力的重要表征。相对于GDP等宏观经济数据，物流行业数据在时效性、可获得性、及时性等方面表现突出，可以为政府及时了解国民经济运行情况提供参考；
从中观层面看，企业可以通过物流活动，包括包装、搬运、运输、储存、配送、流通加工、物流信息所记录的大量数据进行生产过程的实施监控和改进完善。从微观层面看，公众在选择物流服务时通常会参考第三方机构对物流企业的数据评估，如国家邮政局发布的邮政业用户申诉情况通告，中国物流与采购联合会发布的中国物流服务品牌指数报告等。消费者参与线上购物及售后服务时涉及的物流实时信息查询，在无接触配送服务中与无人快递柜、配送机器人之间的数据交互等，均可作为物流数据统计的重要内容。
（2）分析物流行业运行现状的原因。基于物流行业涵盖范围广，企业参与众多等特征，通过全面详实的物流行业数据统计，可实现数据之间的相互交叉验证，从而更准确地分析物流行业现状产生的具体原因，为制定相关政策措施提供数据支持[12]。
（3）预测未来物流行业的发展趋势。物流行业数据的预测功能主要有以下三种表现形式：
第一，有规律地对物流行业数据记录可以有助于预测未来特定时期的物流运行情况，以便针对即将发生的行业形势变化制定有效预案。例如，详细记录春节假期物流从业人员的变化情况，可以帮助物流企业更好地应对人员短缺、工资上涨等问题；
详细记录“双11”“6.18”等电商购物节来临时的物流需求变化，可以帮助企业提前准备以应对快递爆仓、货物积压、派送延时等问题。
第二，在重大事件发生时记录的物流行业数据也可在未来类似事件发生时产生同样的效果。如疫情发生时因道路阻断、快递停滞、员工隔离产生的数据将帮助企业在此类事件再次发生时更好地开展应对，组织复工复产工作。相关做法还可应用于地震、汛情发生时政府及企业的应对方案中。
第三，运用时间序列分析等方法，可基于历史数据对未来物流行业运行情况做出预测。如“十四五”时期我国社会物流总额的增长预测，冷链物流市场发展预测，物流产业高质量发展中标准化的普及程度预测，包括多式联运中标准集装箱、托盘的应用，仓储行业中高标准仓的应用等。
1.3 表现形式
我国物流行业数据形式种类繁多，根据复杂程度不同，可主要分为以下四种表现形式：
（1）单一指数。该类数据形式主要包括全国货运量、社会物流总额、社会物流总收入、社会物流总费用等数据的统计。此类数据最为简单、直观，且代表性较强，通常是物流行业运行中的基础数据，可以对物流的整体运行现状给出一个基本的判断。但此类数据更多的是一种结果数据，即反映现阶段我国物流行业运行的结果，而无法跟踪记录物流行业演变的具体过程[13]。
（2）综合指数。该类数据形式主要包括中国仓储物流指数、中国物流景气指数等数据的统计，主要用于测定不能直接相加和不能直接对比的物流运行情况的总动态，可分析物流运行情况总变动中各因素变动的影响程度，较好的弥补了单一数据在解释性上的不足。
（3）排行榜。该类数据形式有助于客观反映相似的物流运行实体（例如，企业、城市、国家）之间在某一领域的实力和表现，带有相互之间的比较性质。不同于单一数据或综合指数，排行榜数据主要通过对多个实体之间的横向比较，更直观地展现出不同地区、企业之间物流活动、物流服务能力的强弱程度，试图通过树立榜样的方式为物流行业发展提供更强的借鉴效果。该类型数据主要由权威的第三方机构发布，进入排行榜的数据可以是单一数据，也可以是综合指数。
（4）调查报告。随着数据表现形式趋于复杂，数据收集及获取的难度逐步加大。当上述三种类型数据因统计难度较高而无法实现时，调查报告可以从多个方面，以文字、数据、图表的形式对物流运行情况进行阐述，并涵盖很多无法数据化的物流运行现状，以此作为统计数据的重要补充。
与其他行业不同，由于物流需求的派生性，物流行业的服务对象非常广泛，几乎涉及了国民经济生活的各个行业，从而催生了我国目前形式多样、种类繁多的物流行业数据。对这些数据进行分析整理，将有助于我们更全面了解物流行业的发展动态，同时也可为物流行业的数据创新提供参考与启发。本文以三种不同的分类方式，对现有的多种物流行业数据进行梳理与汇总。
2.1 以功能要素分类
物流系统的功能要素主要包括运输、仓储、包装、配送、流通加工、装卸搬运、信息处理7项功能。从这些功能所对应的物流行业统计数据来看，运输功能所对应的统计数据最为丰富，主要以对不同运输方式的运量和运价统计为主，见表1。
表1 基于运输功能的物流行业数据统计
仓储功能主要对应中国仓储指数，反映仓储行业经营和国内市场主要商品供求状况与变化趋势。仓储指数包含反映仓储企业的业务需求、效率、就业以及企业家对未来市场发展的预期等经营活动中关键环节的指标变量（例如，期末库存、新订单、平均库存周期次数和从业人员）和21个大类商品期末库存变化情况。
包装功能对应的物流行业数据主要有中国包装联合会发布的全国包装行业运行概况，包括景气指数，行业营收、利润、出口等情况。
配送功能对应的物流行业数据可分为快递配送和制造业配送，其中快递配送数据包括中国物流与采购联合会发布的季度数据中国快递物流指数，以及国家邮政局发布的《邮政业用户申诉情况通告》。制造业配送数据主要为我国制造业采购经理指数（Purchasing Managers Index，PMI）中的分项指数，制造业供应商配送指数。
流通加工及搬运功能由于数据采集困难，功能难以分割等现实情况，目前尚未开展全国层面的物流数据统计，但在企业层面已经有所突破，如京东物流将其最大的搬运目标设定为单件搬运次数降至2次。
信息处理方面的数据主要以各个电商平台与大型价格平台实时发布的数据为主，包括快递物流实时数据、物流车辆实时数据、货运线路价格实时数据、货运供求信息数据等，承担着价格发现、业务信息对接等功能。
基于物流系统功能的角度，目前物流行业数据的主要问题包括：
（1）运输功能方面的数据统计还有待完善，不能只聚焦于运价、运量两个方面，应对我国物流运输中的流量、流速等问题也应加以关注。同时，随着我国铁路运输价格的逐步放开，“公转铁”等运输结构调整政策的出台，铁路运输价格领域应出现更加灵活、更加完善的统计数据。
（2）随着大数据及人工智能的发展，物流数据统计应逐步进入包装、流通加工等物流功能领域，进一步完善我国物流行业数据统计内容。
2.2 以地理边界分类
基于物流数据获取的难易程度，以及统计主体的实际需求，物流行业数据所覆盖的地理边界有所不同，可将其按地理边界分为国际、国家、区域及省份、城市四种类型。
具代表性的国际物流行业数据为世界银行发布的年度物流绩效指数报告，该报告通过物流绩效指数对168个国家的供应链对企业和国内国际商机产生的效率进行评分。中国物流信息中心发布全国重点城市物流绩效评价报告，对全国37个重点城市进行物流营商环境评价。
国家层面的物流行业数据非常广泛，主要由国家发展改革委、交通运输部、国家铁路局、统计局、商务部、中国物流与采购联合会等相关部门及行业协会进行定期发布，见表2。
表2 国家层面的物流行业数据
区域及省份层面的物流数据以物流景气指数为主。目前，我国定期发布省级物流景气数据的省份有：山西省、广西省、内蒙古自治区、安徽省、甘肃省、福建省及河南省。此外，海南省、湖南省、宁夏自治区、四川省、山东省等地还向社会发布年度物流运行情况通报。
城市层面的物流统计数据可分为两种类型。一种是由国家有关部门或第三方研究机构，对我国各城市物流发展情况的横向比较。例如，2021年由同济大学中国交通研究院发布的中国城市物流竞争力报告、发改委综合运输研究所等单位发布的中国航空物流枢纽发展指数报告。另外一种数据类型是以各城市为发布主体的物流统计数据。例如，鄂尔多斯、南宁、福州、鄂州、宜昌、乌海等城市定期发布城市物流景气指数，部分城市按年度发布物流运行情况通报，不定期发布物流运行现状及相关建设情况等。
基于物流统计数据的地理边界，目前物流行业数据的主要问题包括：
（1）缺乏对农村地区的物流数据统计。农村物流发展多次受到政策关注，国办于2021年7月专门发布了《加快农村寄递物流体系建设的意见》。但受限于地域分布广泛，数据获取难度大等问题，仍缺乏针对农村地区的数据统计。
（2）缺乏区域性物流指数。我国幅员辽阔，东、中、西部地区的物流运行特征因资源禀赋及产业发展的不同而有明显差异，对其进行专门的数据统计及分析研究，有利于加深人们对我国物流运行地域特征的认识，为我国物流产业发展的宏观调控提供参考。
2.3 以服务行业分类
物流服务广泛存在于多个行业。随着我国产业不断升级，不同行业所需要的物流服务差异日益明显，从而出现了许多专门服务于某一特定产业的物流业态。目前，已经开展物流数据统计的有冷链物流、绿色物流、即时配送等。
冷链物流一般指冷藏冷冻类食品在生产、贮藏运输、销售，到消费前的各个环节中始终处于规定的低温环境下，以保证食品质量，减少食品损耗的一项系统工程。该领域的统计主要以调查报告为主。中物联冷链委先后发布2019年冷藏车行业运营情况分析报告、2021年冷链物流政策及企业事件盘点，并定期发布中国冷链物流发展报告，包括冷链物流市场规模、我国冷链物流需求量、全国冷库总量等数据以及星级冷链物流企业名单。
绿色物流是通过充分利用物流资源，采用先进的物流技术，合理规划和实施运输、储存、装卸、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等物流活动，降低物流对环境影响的过程。浙江省是我国首个发布绿色物流发展指数的省份。该指数从环境效益和亩均效益两方面进行评价，包括单位碳排放物流营收、单位碳排放物流增加值、亩均物流营收等11个评价指标。
即时配送是指依托社会化库存，可满足45分钟内送达要求的物流配送方式，是应O2O而生的物流形态，主要包括生鲜及药品配送、跑腿服务、餐饮外卖、同城限时等服务。在我国新零售产业发展的推动下，即时物流经历了2011年至2014年的探索时期，2015年市场启动期，2016年至2017年的高速发展期，2018年至2019年进入应用成熟期。中物联电商物流分会发布2020中国即时配送行业发展报告，主要包括2014年至2021年我国即时配送订单量、消费者规模等数据。
基于物流所服务的产业角度，目前物流行业数据的主要问题包括：
（1）由于我国新型物流业态发展历史不长，物流统计主要以综合分析报告为主，缺乏固定的、可量化的物流统计数据用于跟踪行业发展。随着冷链、医药、即时配送等物流业态日益受到人们的重视，以综合性指数或具有代表性的独立统计指标亟待被开发和应用。
（2）目前仍有许多物流业态的统计数据暂时没有被系统全面的收集，包括应急物流、逆向物流。
通过上述梳理发现，目前物流行业数据主要面临时效性不强、涉及面不够广泛、代表性指数不足等问题，亟待开发新的数据对现有物流行业数据进行补充和替代。本文从物流行业数据创新的必要性研究、创新流程设计和后评价机制三个方面，提出我国物流行业数据的创新框架。
3.1 明确物流行业数据创新的必要性
如上文所述，对物流行业数据现状的分类整理将有助于决策者从物流行业数据体系方面来寻找和确定数据创新的方向和重点，确保数据创新的有效性。统计数据创新的必要性研究主要从以下三个方面展开。
首先，物流行业数据统计应注重广泛性，即被统计的行业所涉及的企业及人员应达到一定的数量规模。从数据应用看，涵盖范围更广的数据可以得到更大群体的关注，所能代表和指向的信息也越完善。从数据本身看，数据内容越丰富，其随着时间周期变化的可能性越大，就越能发挥数据本身的统计功能，数据本身的分析价值就越大。从数据采集看，由于行业数据统计是一项长期的工作，更加丰富的样本量是对数据源的有力保证。
其次，物流行业数据统计应聚焦于我国物流产业升级的重点和方向。对于一个新兴产业来说，越早开展数据统计，越能尽早发现发展过程中的难点问题，从而更好的规范和引领产业发展。我国物流产业升级方兴未艾。与前几年的快递物流类似，许多新型物流业态逐步显现，对于暂未发展成熟但屡次被政策提及的物流领域（例如，冷链物流、低碳物流等）的统计工作应尽快开展，以便为政策制定和产业发展提供决策依据。
最后，物流行业数据统计应注重数据采集的难易程度。数据获取渠道按难易程度可大致分为企业上报、定点监测、第三方调查、网络收集等方式。在选用前两种方式时，还应考虑数据提供对象的配合程度，即是否能长期稳定地提供所需数据。
表3为总结的目前有待开发的主要物流行业统计数据。
表3 物流行业统计数据体系中的待开发数据
3.2 提出物流行业数据创新的设计步骤
首先，确定数据的具体发布形式。物流行业数据主要包括对某一数据的单独统计、综合指数、排行榜和调查报告四种形式，分别对应不同的数据应用场景。与此同时，还应确定数据的发布周期，通常基于数据的获取效率和变化周期分为周、月、季度、年度数据四种形式。
其次，进行数据内容的总体规划。对于单一数据，指标创新是最重要的一环，应保证指标的综合性、代表性和数据来源稳定性。对于综合指数，指标体系的设计是关键，应遵循科学性、规范性、操作性、独立性、层次性原则。此外，综合指数的得出还依赖于设计科学的算法和权重对各指标数据进行汇总计算。对于排行榜数据，应着重考虑参与排序的个体范围，保证个体的类别统一且大多数个体之间不存在量级的差距，否则短期内排行榜将难以实现动态变化。对于运行报告，一般作为行业数据信息的补充，应注重内容的充实性、完整性、全面性和直观性。
然后，确定数据的颗粒度和获取途径。物流行业数据来源于政府、企业和消费者。其中，消费者提供的数据以满意度、投诉率等服务评价数据为主，在获取途径上可通过第三方评价网站或调查问卷获得。政府所提供的物流数据主要来源于港口、货运枢纽及公路收费站、流量监控设备等基础设施，一般以政府对外公布的数据为主要获取渠道。企业所提供的物流数据较为丰富，通常来源于企业自愿填报、上市企业公报、官方网站发布等途径，部分敏感数据需要调查主体（例如，政府、行业协会、研究机构等）与企业进行沟通后获取。
再次，进行数据的整理与分析工作。在分析数据变化时，对不同数据形式的侧重点不同。分析定期发布的单一物流数据时，主要关注不同周期数据在绝对量、增速方面的同比及环比变化，以及数据在一段时期内所处的位置（高位或低位）。分析综合指数型物流数据时，主要关注总指数变化及引起总指数变化的主要分项指数变动。分析排行榜数据时，重点研究排名对象的名次变化情况，所有参与排名对象的平均值变化情况，以及个体之间的差异变化情况等。而对于调查报告而言，其本身就包含了数据分析内容。
最后，进行数据的发布工作。定期发布的物流数据须保证数据的时效性、准确性和真实性。此外，除面向政府内部的数据外，面向社会的物流统计数据的发布渠道包括网络的持续宣传，邀请或接受主流媒体对物流行业数据运行情况及社会反响进行相关报道，定期出版物流行业数据分析报告等出版物，并召开新闻发布会、形势研讨会等向社会和业界定向宣传和传播。
3.3 建立统计数据创新的后评价机制
新发布的统计数据产生多少社会价值，其本身是否科学合理、是否被公众所接受、是否存在缺陷与不足，必将成为一个值得探讨的问题。建立一套科学的物流行业统计数据创新的后评价机制，将有助于数据发布机构及时对数据内容进行更新和调整，确保数据的合理性和有效性。从行为目的上来看，物流行业数据可分为营利性数据和公益性数据。对于营利性数据的后评价可基于其为发布主体所带来的收益予以量化。本文主要探讨对公益性数据的后评价，主要从数据的映射能力、社会反馈两个方面展开。
映射能力是指对于偏宏观的物流数据，应着重考察数据走势是否与社会经济变化形势相吻合。映射能力不足表示该数据反映社会宏观变化的能力不足，应加以修改和完善，其造成的原因包括两点。其一可能是调研的范围不够广泛。随着我国经济社会的不断发展，当初选定的调查范围已不能代表整个行业的运行变化，如针对大型企业的行业调查，其效果可能随着行业集中度的变低而降低。其二可能是地区产业结构发生变化，如资源型省份通过转型升级成为以旅游、信息服务等产业为主的地区，其货运量与经济活动的关系将发生明显变化。
社会反馈是指对于向社会公众发布的物流行业数据，发布主体应注重数据的关注度，尤其是在相关企业和人群中的关注度。具体可通过互联网渠道，了解公众对该项数据的讨论与参与热度、媒体的转载量、研究机构的引用频次等。对于关注度较弱的数据，应及时调查原因，做出调整。社会反馈是数据功能是否有效发挥的直观表现。导致社会反馈不足的原因主要包括：数据的代表性不够，不是行业发展的核心指标；
其他平台发布了相类似的数据，分散了关注度；
数据发布相对滞后，长时间落后于行业发展，对市场失去引导和警示作用。
本文通过对物流行业数据的分类梳理与体系构建，有助于精准定位我国目前物流行业数据统计中的薄弱环节，从而为后续数据开发与创新提供方向性意见。与此同时，本文旨在建立一套长效的统计数据开发机制，从必要性论证，到规范开发流程再到后期效果评估均提出相关建议，并对工作中可能出现的问题、原因及对策方法进行深入研究。物流统计数据创新工作还涉及到许多方面，如项目的可行性论证、指数的形式分类、指标的定量选取方法、数据的清洗与过滤、指数算法研究、异常值检验及指数的定量评估、数据试运行方法等，在今后研究中将针对某一具体物流数据进行详细描述。
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