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智慧物流发展水平的动态测评——基于中国省际面板数据的实证研究
摘要：
智慧物流是当前物流业发展的热门话题。本文以中国省际面板数据为样本，通过构建智慧物流指数评价体系，对中国各省智慧物流发展水平进行动态测评。结果表明，我国各省智慧物流整体发展水平呈现出上升趋势，但不同省份之间仍存在较大差距。本文对智慧物流发展的影响因素进行了分析，提出了促进智慧物流发展的对策建议，有助于推动我国物流业的转型升级。
关键词：智慧物流；发展水平；动态测评；影响因素；对策建议
Abstract:
Smartlogisticsisahottopicinthecurrentlogisticsindustry.TakingChina'sinter-provincialpaneldataasasample,thispaperevaluatesthedevelopmentlevelofsmartlogisticsineachprovinceofChinathroughconstructingasmartlogisticsindexevaluationsystem.TheresultsshowthattheoveralllevelofsmartlogisticsdevelopmentinChina'sprovincesisontherise,buttherearestillsignificantdifferencesbetweendifferentprovinces.Thispaperanalyzestheinfluencingfactorsofsmartlogisticsdevelopmentandputsforwardsomesuggestionstopromotethedevelopmentofsmartlogistics,whichcanhelptopromotethetransformationandupgradingofChina'slogisticsindustry.
Keywords:smartlogistics;developmentlevel;dynamicevaluation;influencingfactors;suggestions
一、引言
随着信息技术的发展，智慧物流成为当今物流业的新兴发展方向。智慧物流具有提高物流效率、节省物流成本、优化物流服务等优势，已成为推动我国物流业转型升级的有力支撑。针对智慧物流的测评是了解智慧物流发展水平的有效手段，可以为政府和企业制定智慧物流发展策略提供参考。因此，本文以中国省际面板数据为样本，构建智慧物流指数评价体系，建立动态测评模型，对中国各省的智慧物流发展水平进行了综合评价。
二、智慧物流指数评价体系的构建
本文采用因素分析法构建智慧物流指数评价体系，将影响智慧物流发展的因素分为四个方面：物流基础条件、物流企业创新能力、物流信息化建设、物流运作水平。具体包括以下指标：（1）物流基础条件：交通基础设施、物流人力资本、物流场地设施等；（2）物流企业创新能力：物流企业技术创新、物流企业管理创新、物流专业人员培养等；（3）物流信息化建设：物流信息化应用、物流信息共享、物流信息安全等；（4）物流运作水平：物流绩效评价、物流服务水平等。
三、动态测评模型的建立
在该模型中，采用基于DEA的Malmquist生产率指数（MPI）模型进行测评，该方法可以反映出智慧物流发展在技术效率和规模效率方面的变化。具体而言，使用前两年的数据作为输入和输出变量的信息基础，通过MPI模型计算各省的技术进步率和规模效率变化率，获得各省智慧物流发展水平的相对评价结果。
四、实证分析结果及对策建议
通过对中国各省的智慧物流发展水平的测评，我们可以得到以下结论：
（1）我国各省智慧物流整体发展水平呈上升趋势，但不同省份之间的差距仍较大。
（2）在四个方面的具体指标中，物流基础条件对智慧物流发展的影响最为显著，物流信息化建设次之，物流企业创新能力和物流运作水平影响相对较小。
（3）影响智慧物流发展水平的因素主要包括基础设施、专业人才、物流信息化水平、政策支持等，其中政府的政策支持是实现智慧物流发展的重要保障。
基于上述实证分析结果，本文提出以下促进智慧物流发展的对策建议：
（1）加强基础设施建设，完善交通网络、物流园区和物流场地设施等；
（2）推动物流专业人才培育，提高物流从业人员专业技能和管理水平，不断提高整体物流服务水平；
（3）大力发展物流信息化，提高物流信息共享和交互性，促进物流网络化和智能化；
（4）加强政策支持，建立智慧物流政策体系，多措并举推动智慧物流发展；
（5）促进物流企业的技术创新，提高企业的自主研发能力，推动物流行业的技术进步和创新发展。
五、总结
本文基于中国省际面板数据，构建智慧物流指数评价体系，并建立动态测评模