谢泗薪，樊舒琪，何典蔚

摘  要：在数字经济发展视阈下探索长三角韧性物流的引领战略创新，对长三角乃至全国经济的高质量发展具有较大的实用价值。文章从数字经济、物流韧性、引领战略等理论探讨入手，先分析我国及长三角的物流发展现状，进而设计韧性物流引领发展的评价指标体系；然后采用层次分析法结合模糊综合评价法算出各项指标的评分结果，据此对数字经济发展下長三角韧性物流的引领发展情况进行系统性评价，剖析引领中存在的不足与问题；最后在此基础上，制定切实可行的“三位一体”引领方案。

关键词：数字经济；韧性物流；三位一体；引领攻略；长三角

中图分类号：F253.9    文献标志码：A

DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.11.027

Abstract： Exploring the innovation of the leading strategy of resilient logistics in the Yangtze River Delta from the perspective of digital economy development has great practical value for the high-quality economic development of the Yangtze River Delta and even the whole country. This paper starts from the theoretical discussion of digital economy， logistics resilience， leading strategy， etc.， first analyzes the current situation of logistics development in China and the Yangtze River Delta， and then designs an evaluation index system of resilient logistics leading development. Then， it uses the analytic hierarchy process combined with the fuzzy comprehensive evaluation method to calculate the scoring results of each index. Based on this， it systematically evaluates the leading development of the Yangtze River Delta's resilient logistics under the development of digital economy， analyzes the shortcomings and problems in the leading. Finally， on this basis， this paper develops a feasible "trinity" leading scheme.

Key words： digital economy; resilient logistics; trinity; leading strategy; Yangtze River Delta

在新冠疫情的全面冲击下，全球经济一片低迷，发展乏力。而我国重要的战略区域长三角却凭借数字经济抵御风险，率先复苏，为全国经济的振兴起到了良好的示范和带动作用。其中，韧性物流作为数字经济发展的“加速器”，在疫情大考中表现出色，为生产的快速恢复和经济的引领发展做出了不可估量的贡献。因此，如何在数字经济发展视阈下探索长三角区域韧性物流的引领战略创新，已然摆在我们面前。

1  数字经济发展下韧性物流引领研究的理论基础

针对长三角数字经济，傅为忠等指出长三角作为全国数字经济发展的领跑者，其产业数字化水平已明显优于制造业高质量发展水平[1]；胡艳等研究得出数字经济是长三角一体化的关键支撑，是应对外部风险冲击时的重要保证，特别有助于促进长三角经济韧性的培养，推动长三角走上高质量发展路径[2]。

针对长三角数字物流，严家福等认为后疫情时代长三角各省市应充分运用大数据、区块链、云计算、物联网和人工智能等先进技术来优先打造数字物流体系，并以此带动供应链上相关产业如制造业的数字化转型与智慧化发展[3]；陈玉杰等利用AMOS软件构建实证模型来探究各影响因素对物流企业数字化转型发展的作用机制，发现技术维度、组织维度、环境维度均有显著的正向作用[4]。

针对发展韧性，Kijan Vakilzadeh， et al提到建立多方利益攸关的网络可使企业面对逆境时更具韧性，能将潜在的破坏性情景转化为有价值的机会来源[5]；段春明等指出企业应通过提升组织治理能力、增强管理者的实践能力和领导艺术、充分发挥企业文化作用、完善人力资源管理和社会网络等来有效提升发展韧性[6]。

针对物流引领，Sumit Sakhuja， et al运用社会网络分析方法对物流服务供应商进行量化分析，得出第四方物流提供商能够弥补第三方物流不具有引领功能的缺陷[7]；卢福强等利用模糊粒子群优化算法解决了第四方物流运输过程中运输时间优化和代理商选择的问题，为第四方物流如何发挥引领作用奠定了基础[8]。

2  数字经济发展下韧性物流引领研究的实证分析

为了对数字经济发展下长三角韧性物流引领发展情况进行系统性评价，需要先分析我国及长三角的物流发展现状，进而设计科学合理的韧性物流引领发展评价指标体系，然后采用问卷调查方式收集相关数据，再通过层次分析法结合模糊综合评价法算出各项指标的评分结果，据此剖析数字经济发展下长三角韧性物流在引领发展中存在的不足。

2.1  发展现状。从图1全国社会物流总额及增长率变化趋势、图2全国社会物流总费用及与GDP的比率可知，我国物流行业当前正处于稳步发展、逐步上升的阶段。在图1中，我国物流在2019年尤其是2020年增幅下降明显，无疑是新冠疫情对物流业务的巨大冲击所致。而在2021年全国社会物流总额的增长率显著上升，表明我國物流企业在国家政策的支持下，面对新冠疫情这一黑天鹅事件开始显出抵御冲击并尽快复原的坚强韧性。在图2中，全国社会物流总费用占GDP的比率近几年波动很小，说明我国物流的发展与国家经济的发展基本上保持同步。

长三角物流发展在全国一直处于领先的地位，表现出较为强大的竞争优势。一是在2020年度省城物流竞争力层次划分中，江苏、浙江两省处于第一层级，物流市场比较发达，物流枢纽分布均衡；安徽处于第二层级，但依旧具备相对较强的综合实力。二是在2021年度中国数字物流企业50强榜单中，上海物流企业最多，高达10家。三是从长三角三省一市2016—2020年的货运量来看，各省市的物流业基本上呈现出稳中有升的发展态势，除安徽省出现上下波动但依旧稳定的状态外，其余三个省市均表现出小增幅的逐年上升趋势。

2.2  指标设计。根据长三角物流发展现状和引领发展关键要素及相应的衡量标准，选取数字化结合度、发展韧性、引领能力三个维度来设计数字经济下长三角韧性物流引领发展的评价指标体系，如表1所示。

其中，长三角物流企业的数字化结合度包括：（1）企业数字化平台建设程度，即物流企业建设数字化平台、共享数据信息的程度；（2）企业数字化技术应用程度，即物流企业在业务流程中应用数字化技术的程度；（3）企业数字化运营程度，即物流企业使用数字化技术开展运营的效率提升程度；（4）企业数字化管理程度，即物流企业运用数字化技术提高管理效能的程度。

长三角物流企业的发展韧性包括：（1）企业经营效率，反映出物流企业的经营水平和经济效益；（2）企业内部管理与员工契合度，反映出物流企业的管理水平与员工的工作满意度；（3）企业组织架构合理度，反映出物流企业内部分工协作的合理程度；（4）企业应对突发性事件能力，反映出物流企业在不确定性风险冲击下的应变能力。

长三角物流企业的引领能力包括：（1）物流供应链发展程度，反映出物流企业整个生产和流通过程的发展情况；（2）物流配送客户满意度，反映出客户对物流配送的满意和支持程度；（3）物流企业与上下游企业联系的紧密度，反映出物流企业在生产运营过程中与上下游企业的关系；（4）冷链物流发展程度，反映出冷链物流在物流企业业务中的发展情况。

2.3  评价结果及分析。在此先采用层次分析法确定数字经济下长三角韧性物流引领发展的各级指标权重，见表1。然后运用模糊综合评价法分别计算出长三角韧性物流引领发展水平的总体评分及其数字化结合度、发展韧性、引领能力三个一级指标的具体得分如下：

X=■×■=65.57

X■=■×■=66.62

X■=■×■=63.65

X■=■×■=65.79

长三角韧性物流引领发展水平总分65.57，处于中游水平，说明从整体上看，数字经济下长三角韧性物流引领发展水平不太理想，存在着物流企业数字化程度低、应对突发性事件能力弱、供应链上下游关系不紧密等诸多问题，亟待数字化转型升级。

一是长三角物流企业的数字化结合度得分66.62，略显不足，说明物流企业的数字化应用程度尚不高，物流企业与数字技术的融合度不尽人意，数字物流建设依然处在起步阶段，且缺乏熟练使用数字化技术的专业物流人员，导致数字化运营与管理能力较差。

二是长三角物流企业的发展韧性评分63.65，相对最低，说明长三角物流发展韧性不足，危机管理能力还不够，尤其是面对不确定性疫情的冲击时，应急反应与处理能力有待加强，应急联动体系亟需完善。

三是长三角物流企业的引领能力得分为65.79分，稍有欠缺，说明长三角区域缺乏先进的物流配送基础设施，未形成供应链上下游企业的信息联通网络，冷链物流体系也不完善。这些现实问题无疑阻碍了长三角韧性物流引领发展能力的有效发挥。

2.4  问题诊断

（1）数字物流发展基础设施较为滞后。一方面硬件基础建设不足，终端运输差距明显，难以满足数字物流的发展需要；另一方面软件建设也不够，尤其是信息化水平和系统优化能力跟不上数字物流发展的需求，缺乏能够覆盖本区域范围的数字化平台，导致物流企业之间难以实现信息共享。

（2）物流行业的标准化进程相对缓慢。目前，长三角物流标准化进程较慢，尤其是在韧性物流引领方面尚未形成一套统一的行业标准。表现在：一是物流标准化工作滞后，规则制定不全，存在政策漏洞；二是有些标准的可行性不高，根据《中国物流标准目录手册》可知我国已有物流标准1 093项，但许多标准在物流实践中却常常用不到；三是标准化的具体执行不力，这是由于长三角物流产业分布广泛，各省市之间无法形成有效的合作机制，各环节的标准要求常常相互冲突而导致难以执行。

（3）冷链物流行业存在着分布不均衡。当前，在长三角广大的农村物流市场，冷链物流基础设施建设远远落后于城市，对于很多生鲜农产品通常采用普通车辆运输，冷藏车及冷却设备相对稀缺，冷链物流发展分布不均衡。

3  数字经济发展下韧性物流“三位一体”引领攻略

根据以上分析，本文从政府、行业和企业三个层面设计数字经济下长三角韧性物流“三位一体”引领方案与策略。

3.1  政府宏观层面

（1）完善全供应链服务。由政府牵头，多维发展高效便捷的供应链数字化服务平台，提升供应链综合服务能力，帮助长三角物流企业面对疫情冲击保持平稳发展，实现数字化跃迁。

（2）标准化与跨区合作。推进物流规则、服务的标准化和端到端的物流服务模式，加快长三角地区铁路、公路、水运及航空等多种运输方式间的高效衔接，深化区域合作，降低物流成本。

（3）数字化与韧性提升。放眼全球，加快构建基础网络，优化物流布局和联运质量，打造物流数字化园区，同时提升物流企业的危机意识和抗风险能力，促进长三角物流生态体系的形成。

3.2  行业中观层面

（1）加强数字物流信息化建设。由行业协会牵头，建立满足实际需要的数字物流标准体系，同时优化信息交换，使不同系统之间能够有效进行交流，最终使长三角数字物流各个环节都能按统一标准有效运行。

（2）加强物流行業数字化发展。协同共建长三角物流行业数字化平台，提高物流数字化运营和管理水平，逐步突破物流企业在数字化技术层面的瓶颈限制，藉此带动长三角韧性物流在引领能力方面的提升。

（3）加强生鲜冷链的发展力度。进一步优化物流行业发展环境，合作解决冷链物流存在的技术问题；同时加强行业监管，提高冷藏保温车辆生产的质量门槛，完善相关检验制度，促进生鲜冷链的绿色健康发展。

3.3  企业微观层面

（1）培育数字物流人才。物流企业应以高校、科研院所和科技园区为依托，联合培育高素质数字物流人才，同时营造研发创新的良好氛围，激发数字物流人才瞄准“卡脖子”技术全力攻关的内在动力，满足数字物流高质量发展的核心技术要求。

（2）健全末端服务体系。精心整合各方面的资源，打造完善的物流服务链，同时优化物流企业与电商企业之间的合作联盟，借助数字技术，形成多元化的配送方式和多层次的配送体系，解决终端配送问题，从而改善整体服务效率，提高物流服务效果。

（3）开展全程品质监控。运用数字化技术，在物流存储、包装、运输等各个环节对温度、时间、空间等参数进行全程可视化监控，实现生鲜农产品从产地到需求点的全程质量追踪，为冷链物流的全程数字化乃至无人化发展奠定坚实的基础。

参考文献：

[1] 傅为忠，刘瑶. 产业数字化与制造业高质量发展耦合协调研究——基于长三角区域的实证分析[J]. 华东经济管理，2021（12）：19-29.

[2] 胡艳，陈雨琪，李彦. 数字经济对长三角地区城市经济韧性的影响研究[J]. 华东师范大学学报（哲学社会科学版），2022（1）：143-154.

[3] 严家福，李玉峰. 智能物流发展趋势与区域物流产业加快发展的对策研究[J]. 物流工程与管理，2022（2）：20-22.

[4] 陈玉杰，刘学军. 防疫常态化下物流企业业务流程数字化转型机理研究[J]. 商业经济研究，2022（2）：118-121.

[5]  KIJAN VAKILZADEH， ALEXANDER HAASE. The building blocks of organizational resilience： A review of the empirical literature[J]. Continuity & Resilience Review， 2020（1）：36-49.

[6] 段春明，白彦平. 新常态下提升组织韧性的路径探索[J]. 领导科学，2021（20）：90-92.

[7]  SUMIT SAKHUJA， VIPUL JAIN， SHILPA JAIN. Comparing third-party logistics network and fourth-party logistics network using social network analysis approach[J]. International Journal of Business Forecasting and Marketing Intelligence， 2019（2）：133-152.

[8] 卢福强，刘婷，杜子超. 模糊粒子群优化算法的第四方物流运输时间优化[J]. 智能系统学报，2021（3）：474-483.