大数据视角下我国物流统计研究述评

韩 嵩，刘 娜

（北京物资学院 信息学院，北京 101149）

大数据视角下我国物流统计研究述评

韩 嵩，刘 娜

（北京物资学院 信息学院，北京 101149）

以全面细致的文献检索为基础，基于大数据的视角，从宏微观两个方面，对我国物流统计研究现状进行了述评，力求为物流统计研究提供翔实的文献资料。

物流统计；大数据；研究综述

1 引言

随着科学技术的进步和生产力水平的提升，在世界范围内，一个大规模生产、分享和应用数据的时代—大数据时代正在到来。2012年3月29日，美国奥巴马政府颁布了《大数据的研究和发展计划》。2012年5月，联合国“全球脉动计划”发布了题为《大数据促发展：挑战与机遇》的报告，指出大数据像纳米技术和量子计算一样带来了根本性的变革，将会塑造一个全新的二十一世纪。我国《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》明确提出，支持海量数据存储、处理技术的研发与产业化。发达国家已经充分认识到大数据时代的发展趋势，各企业单位在管理中应用大数据，而且取得一定成效。但从总体上看，应用大数据都还处于起步阶段。企业数据是数据的源头，企业统计是充分利用数据加强企业管理的重要手段，是宏观经济分析的基础。随着云计算、物联网技术的成熟，推动了以大数据应用为标志的智慧物流产业的兴起。智慧物流可以促进物流产业优化和管理的透明度，实现物流产业各个环节信息共享和协同运作，以及社会资源的高效配置。基于大数据的物流企业统计是智慧物流的重要组成部分，有利于物流企业更好的抓住机遇，适应大数据时代的发展。本文通过对我国物流统计研究的现状进行了梳理，为我国物流统计后续的研究提供参考。

2 我国物流统计研究现状

我国学者对“物流”的研究起步较晚。1998年到2015年18年间，中国期刊全文数据库在“来源（期刊名）+篇名（物流）”的检索结果中CSSCI共发表学术论文4 320篇，其中按年份分布如图1所示：

图1 1998年-2015年论文发表数量

从图1中可以看出，文献中对物流的研究从1998 年-2009年呈迅速上升的趋势，从2011年-2015年呈下降趋势，在2009年达到极值433篇，18年年均240篇，数量相当丰富。然而，2005年-2015年11年间，中国期刊全文数据库在“来源（期刊名）+篇名（物流）”的检索结果中经济统计核心期刊《统计与决策》、《中国统计》、《统计研究》共发表学术论文259篇，年均仅21篇。其中《统计与决策》共计253篇，《统计研究》共计4篇，《中国统计》共计2篇，具体见表1：

表1 经济统计三大期刊发表以物流为题的论文统计单位：篇

从表1可以很清楚的看出，经济统计三大核心期刊中以物流为篇名的期刊中《统计与决策》中的文献数量最多，《中国统计》和《统计研究》几乎没有，对比CSSCI 的4 407篇，可以发现，在对物流统计的研究中优质、核心、有代表性的研究文献少之又少。论文发表的情况虽不能说明一切，但至少向我们展示了一个信号，就是目前中国主流统计学界对于物流的研究热情不高，成果很少，尤其是优秀成果屈指可数。

在这253篇文献中仅有3篇涉及到了物流统计的问题，其中张志俊（2005）[1]从物流产业的界定开始，提出物流产业的统计范围、对象和指标设计的原则，运用产业经济学、物流学和国民经济统计的基本理论，建立我国物流产业统计指标体系和统计方法；李卫东（2006）[2]从国内外物流产业统计体系的现状入手，得出我们应尽快在国民经济行业划分中明确物流产业的定义，建立以增加值为核心指标的物流统计指标体系，并将物流产业核算体系尽快正式纳入我国国民经济核算体系，为政策制定和企业投资决策提供参考依据。周善忠，刘伟（2006）[3]从物流发展现状入手，对物流统计指标测算体系的基本框架和设计思路做了详细说明，以青岛为例，最后指出物流统计指标测算体系中存在无现成经验可以借鉴、可比性较差、资料搜集较为困难、资料加工测算较为复杂等实际问题。三篇文章的研究思路值得借鉴，但都距今已有10年之久，物流业发展迅猛，旧有的理论和指标已经不太适应现在的物流现状。魏新军（2015）[4]挑取物流中比较热门的农产品冷链物流做研究，从宏微观的角度构建了农产品冷链物流的指标体系，并提出从选择合适调查方式、改进分析方法、建立运行机制展开统计工作，以期能够推动物流领域统计体系的建设和促进我国冷链物流产业的健康发展的建议。

3 物流行业统计研究述评

2009年，物流行业成为国务院常委会议审议并原则通过了十大产业振兴规划中的第十个产业。现代物流业是一个跨行业、跨部门、跨区域、渗透性强的新兴复合型产业，它涵盖了各个环节从事物流经济活动的各种企业形态和物流组织业态，王之泰在《新编现代物流学》中认为物流产业是指物流以及与物流密切相关行业、企业的集群。我国十大产业振兴规划将物流产业作为国民经济的重要产业和新的经济增长点。物流行业被业界称为“第三利润源泉”、被媒体称为“21世纪最大的行业”、被老百姓称为“金饭碗”。物流作为一个新兴行业，仍处于起步阶段，物流标准化管理还很欠缺，如我国尚没有统一的物流术语、标准的物流作业流程、标准物流费用核算，也没有标准的物流统计体系。

从中国期刊全文数据库中以“物流”+“统计”为篇名查询，CSSCI期刊中从2001年-2015年共15年间，仅有18条记录，年均1篇，如图2所示。从来源分布来看，物流统计类文章发表相对集中，主要是《统计与决策》、《中国流通经济》和《中国统计》，年份分布如图3所示。

图2 物流行业统计期刊来源分布图

图3 物流行业统计研究年份分布图

从年分布可以看出，2012年和2014年中国知网CSSCI中对“物流统计”的文献收录为零，2015年的文献数量仅占2011年的25%，论文数量的锐减，说明很多专家学者对物流统计关注热情的衰减。其中仅有李卫东、张志俊和殷辉三位学者发表的论文超过1篇，其中李卫东和殷辉发表论文的时间没有跨度，仅张志俊时隔8年后再次发表论文，由此可知很少有专家学者对物流统计进行长期深入的研究。

从研究内容上对18篇论文进行分析，见表2：

表2 企业统计研究内容分布

从表2可以很清晰的看出，对物流业统计指标体系的研究大都集中在10年前，创新性研究大都在近5年，且创新性研究中更多的是对方法和统计决策的研究，对基础理论和统计体系研究的几乎没有，现代物流业统计体系研究还很不健全。

4 物流企业统计研究述评

物流企业指从事物流活动的经济组织，至少从事运输（含运输代理、货物快递）或仓储一种经营业务，并能够按照客户物流需求对运输、储存、装卸、包装、流通加工、配送等基本功能进行组织和管理，具有与自身业务相适应的信息管理系统，实行独立核算、独立承担民事责任的经济组织。

物流企业统计体系主要包括指标体系和方法体系，物流企业指标体系的建立将能够实现不同部门不同企业间信息的互连互通，大大提高信息的利用率；方法体系的建立将有助于推动大数据在物流业的发展，增强物流企业统计工作成果的科学性与预见性，发挥物流企业统计的综合智能，为企业更好的服务。

搜索“物流企业”+“统计”为篇名三大核心经济统计期刊上的文献为零，核心期刊上的文献有7篇，围绕物流企业统计指标体系的构建和物流企业绩效统计分析，如蔡定萍（2004）[20]构建了物流企业统计指标体系；罗致斌（2012）基于ANP网络分析法和模糊评价法对物流企业的综合绩效进行了评价和统计分析。改为以“物流企业”为篇名三大核心经济统计期刊上的文献有15篇。其中评价类的文章有6篇，陶经辉，应丽景（2013）[8]针对物流企业的物流金融风险进行评价；刘辉（2005）[9]；叶艳，鲁建厦等（2007）[10]；宋巧娜（2010）[11]运用不同的方法，从不同的角度对企业绩效进行评价；吴晓研，路世昌（2015）[12]构建了物流企业运作的可靠性评价模型；陈永平，杨晨（2009）[13]建立了价值创造评价指标体系；其他文献大都是从不同的角度或不同的方法的应用来写的，如，对物流企业的信用风险、企业定价机制、战略合作伙伴选择、企业管理等不同的角度，平衡计分卡体系、改进夏普利值、序参量等方法的应用研究。

5 结论

从中国期刊网收录的论文的数量、内容、发表年限和宏微观视角对物流统计研究进行总结。

（1）从论文发表的时间来看，年代久远。对物流统计的研究文献大都是2007年之前发表的，距今已有10年之久，很多指标的设定，方法的选择已经不适应当今物流业的发展。尤其是在大数据时代，大数据在来源、类型、分析方法和处理技术等方面和传统数据有很大区别，对现代的物流统计有很大的影响，然而此方面的研究较为鲜见。

（2）从论文发表的数量来看，数量呈下降趋势，研究人员不集中。无论是对物流业的研究还是对物流统计的研究都在2011年达到顶峰，近几年均处于下降趋势，尤其是对物流统计体系的研究在三大经济统计核心期刊上仅有4篇，其中2006年2篇,2007年1篇，2015年1篇，2015年的文献主要写的是农产品冷链物流统计指标体系。在近年来对物流的研究中很少看到同一学者发表多篇论文，研究人员很不集中。

（3）从论文内容来看，物流统计基础理论和统计体系研究不足，创新性研究成果居多。微观上，在三大核心经济统计期刊中，没有找到与物流企业统计相关的文献，对物流企业的研究大都集中在新方法的应用或者已有方法的换角度运用上，创新性研究成果居多；宏观上，近8年来对物流统计理论和体系研究的论文几乎没有，大都是在方法和角度上的创新性研究。

（4）从宏微观的视角来看，重宏观，轻微观。2000 年-2015年，CSSCI中以“物流”为篇名搜索有4 320条记录，以“物流企业”为篇名搜索仅有330篇记录；“物流”+“统计”为篇名有18条，以“物流企业”+“统计”为篇名没有搜到结果。受建国初期国家宏观调控的影响，我国至今还存在重宏观偏微观的现象。

[1]张志俊.我国物流产业统计指标体系及统计方法[J].统计与决策,2005,(9):33-34.

[2]李卫东.我国物流产业统计指标体系的基本框架[J].统计与决策,2006,(11):53-54.

[3]周善忠,刘伟.物流统计指标体系研究[J].中国统计,2006,(11): 15-16.

[4]魏新军.农产品冷链物流统计指标体系的构建[J].统计与决策,2015,(20):36-38.

[5]李斌,陈景.第三方物流企业协同关系的演化博弈[J].统计与决策,2011,(3):183-185.

[6]袁光珮.第三方物流企业物流金融服务的分析与决策[J].统计与决策,2011,(8):169-171.

[7]王鹏,陈向东.基于改进夏普利值的物流企业战略联盟利益分配机制研究[J].统计与决策,2011,(12):48-50.

[8]蔡定萍.物流企业统计指标体系的构建[J].中国物流与采购, 2004,(19):48-50

[9]罗致斌.基于ANP的物流企业综合绩效统计分析[J].中国商贸,2012,(10):186-187

[10]陶经辉,应丽景.物流企业开展物流金融服务的风险评价[J].统计与决策,2013,(1):186-188.

[11]刘辉.利用主成分分析对物流企业绩效的评价[J].统计与决策,2005,(14):142-143.

[12]叶艳,鲁建厦,陈勇,兰秀菊,谢列卫.面向供应链的第三方物流企业绩效评价体系[J].统计与决策,2007,(1):62-63.

[13]宋巧娜.基于随机模拟的物流企业绩效评价[J].统计与决策,2010,(12):181-183.

[14]吴晓研,路世昌.物流企业运作可靠性评价模型构建[J].统计与决策,2015,(4):175-177.

[15]陈永平,杨晨.物流企业价值创造评价指标体系的构建[J].统计与决策,2009,(16):168-170.

[16]慕静,张书芬.物流企业集群创新系统的序参量研究[J].统计与决策,2012,(13):174-177.

[17]刘存.平衡计分卡体系在物流企业管理中的应用[J].统计与决策,2007,(1):159-160.

[18]孙鹏.物流企业IT系统的战略伙伴选择方法[J].统计与决策,2007,(23):62-63.

[19]张圣忠,王丹,李倩,李敏.金融危机对中国物流企业信用风险影响的实证分析[J].统计与决策,2010,(16):81-83.

[20]李敏,吴群琪.基于产业融合视角的物流企业定价机制研究[J].统计与决策,2014,(19):177-179.

[19]李红.如何创建现代物流企业[J].统计与决策,2003,(7):97.

Review of Statistical Logistics Researches in China:A Big Data Perspective

Han Song,Liu Na
(School of Information,Beijing Wuzi University,Beijing 101149,China)

In this paper,on the basis of a thorough literature review and from the perspective of big data,we reviewed the current studieson the logisticsstatisticssystem ofChina from both themacroscopicandmicroscopicaspects.

logistics statistics;big data;research review

F222.3;F251.3

A

1005-152X(2017)05-0004-04

10.3969/j.issn.1005-152X.2017.05.002

2017-03-10

北京市社会科学基金项目“基于大数据的北京市物流企业统计体系研究”（15JGC142）；“智能物流系统北京市重点实验室”资助（BZ0211）

韩嵩（1982-），女，河南人，博士研究生，副教授，研究方向：社会经济统计和物流统计。