物流产业智能化发展与产业绩效提升
WIOD ——基于 数据及回归模型的实证检验
1 2
李丫丫 ，王 磊 ，彭 永 涛3 （1.江苏大学财经学院，江苏 212013；2.武汉理工大学经济学院，湖北 430070；
镇江 武汉3.江苏大学管理学院，江苏 212013）
镇江
摘 要：物流业是国民经济的基础性产业，传统物流向现代物流的转型直接影响我国经济发展质量和速度以及我国竞争优势的提升。传统物流向现代物流的转型以互联网+物流的智慧物流模式为特征，其本质上反映了信息产业对物流产业的融合与渗透。“互联网+”背景下我国传统产业的升级以及智慧物流的发展需要关注并验证我
WIOD KPWW国物流业的智能化水平及其对产业绩效的影响。而基于 数据和 方法，从产业层面入手测算我国信息产业与物流产业融合程度（即物流产业智能化水平）并考察其对产业绩效的影响发现，信息产业对物流产业的融合渗透程度不断加深，物流产业智能化水平提升；信息服务业对物流产业绩效的影响为正，信息制造业对物流产业绩效的影响作用尚不显著，且两部门对物流产业的融合渗透作用尚未形成协同效应；不同功能分类下的物流产业融合绩效存在异质性，交通运输业、邮政与快递业同信息产业的融合对物流绩效起积极作用，而仓储业与信息产业的智能化融合尚未起到积极的提升产业绩效的效果。因此，为更好地推动我国传统产业升级与智慧物流发展，需要正确认识信息通信技术在物流等传统产业升级中的作用，促进跨界融合发展，推动传统产业转型升级；需要在加强信息通信技术融合渗透的基础上，进一步加强信息制造业产品在物流产业的应用和升级；需要进一步提升仓储智能化水平，提高物流产业生产率和绩效。 关键词：物流产业；信息产业；产业融合；智能化；绩效提升
中图分类号：F062.9 文献标识码：A文章编号：1007-8266（2018）03-0036-08 一、引言
物流产业是工业体系的载体，是国民经济的基础性产业，传统物流向现代物流的转型直接影响我国经济发展质量和速度以及我国竞争优势的提升。传统物流向现代物流的转型以互联网+物 流的智慧物流模式为特征，其本质反映的是信息和通信技术产业（简称“信息产业”）对物流产业的融合与渗透。2016年国务院部署推进互联网+高效物流，随后国家发展和改革委员会研究制定了《“互联网+”高效物流实施意见》，推动信息产业融合驱动下的现代物流产业的发展。2016
年，我国
收稿日期：2018-02-08基金项目：国家自然科学基金项目“技术融合驱动的新兴产业价值链构型与企业嵌入行为研究”（71704069）；江苏省社会科
学基金资助项目“工业机器人应用与江苏制造企业生产率提升研究”（17GLC016）作者简介：李丫丫（1988—），女，河北省保定市人，江苏大学财经学院教师，博士，主要研究方向为新兴技术与产业发展；王磊（1989—），男，湖北省武汉市人，武汉理工大学经济学院博士研究生，主要研究方向为投入产出分析方法；彭永涛（1986—），男，河北省邯郸市人，江苏大学管理学院教师，博士，主要研究方向为物流规划与产业发展。
230
社会物流总额达到 万亿元，超过美国成为全球
440最大的物流市场，全国货运量达到 亿吨，其中公路货运量、铁路货运量、港口货运量和快递业务量均稳居世界第一的位置，同时物流效率也快速提升。[1]无论是物流总量还是物流效率的改进，均离不开信息通信技术特别是射频识别（RFID）、传感器、全球定位系统（GPS）、大数据以及人工智能技术的应用 [2-5]。那么，我国物流产业与信息产业融合程度如何，物流产业的智能化发展是否促进了产业绩效的提升呢？本文将基于相关理论和实证分析对上述问题进行回答，以期对“互联网+”背景下我国传统产业的升级以及智慧物流的发展提供理论和实践参考。
随着信息通信技术对物流产业的不断渗透，传统物流智能化转型步伐加快，国内外学者也逐渐开始进行有关物流产业与信息产业关系的相关研究。国外学者更多基于信息通信技术应用或供应链的视角来研究和探讨物流信息化的作用。比如，因特洛那（Introna L D） 1991
[6]早在 年就肯定了信息通信技术融合对物流产业的重要性；巴尼斯特（Banister D）等
[7]系统指出，服务与知识经济下信息通信技术提高了运输业的效率；泽博斯特（Zelbst P J）等 155
[8]基于 家企业的数据，考察了无线射频技术和信息共享对供应链绩效的影响；哈里斯（Harris I）等
[4]分析了云计算、物联网等新一代信息通信技术对多模式运输的积极影响；托尼（Thöni A）等
[5]从供应流、信息系统、可持续性、运营绩效四个方面入手，探讨了信息通信技术对可持续供应链发展的具体影响。国内学者主要从现代物流的内涵、物流与信息化的关系两个方面入手进行了相关研究和探讨[9]。比如，汪传雷等[ 10 ]认为，现代物流是以各种信息通信技术为核心，应用数据采集系统、电子数据交换系统、全球定位系统等信息通信技术，最终实现物流与信息流的融合；何黎明 [1]强调，智慧物流是以物流互联网和物流大数据为依托，通过协同共享创新模式与人工智能先进技术，重塑产业分工，再造产业结构，转变产业发展方式的新生态；何玉华等[3]基于面板
31数据变系数模型，分析了我国 个省市区信息化与物流产业之间的关系，其研究结果显示，信息化对物流产业具有显著贡献，智能化是物流产业发展的必然趋势；曾倩琳[ 11 ]利用空间杜宾模型实证 检验了信息化发展对物流产业全要素生产率的空间溢出效应。
产业融合是新世纪产业发展的新趋势、新动力 [ 12-13 ]。传统物流向现代物流的转型其本质上就反映了信息产业对物流产业的融合与渗透。目前，已有研究着重探讨了产业融合的内涵、动因与绩效，肯定了产业融合对产业绩效的积极作用[ 14 ]。当前，有关产业融合与信息产业的研究较多[ 15-17 ] ，且主要关注产业内部的技术融合。当然，这并不排除某些学者在其他领域进行的有益尝试，如食
[18]，品与生物医药技术融合而产生的功能食品产业造纸业与信息识别、标志技术融合而产生的打印电子产业[ 19 ] ，信息通信技术与传统物流融合而形
等。尼曼（Niemann H）等成的智能物流产业[ 20 ] [ 20 ]基于物流企业智能传感器专利申请相关情况，对物流产业与信息产业的融合进行了考察。
可见，现有研究已经注意到了信息产业与物流产业之间的密切关系，肯定了信息通信技术对物流产业的重要作用。不过，基于产业融合视角，针对信息产业与物流产业融合程度进行的结构性研究以及信息与物流融合后产业绩效的系统性考察仍然比较薄弱，特别是基于产业投入产出关系视角，测算信息产业与物流产业融合程度，刻画物流产业智能化水平，并考察其对产业绩效的影响效应方面，尚存在比较大的可拓展空间。鉴于此，本文尝试运用投入产出分析方法考察我国信息产业与物流产业融合水平，并进一步对物流产业智能化发展能否提升产业绩效进行研究，以期在以下几个方面对现有研究进行拓展：一是基于世界投入产出数据库（WIOD）的相关数据和KPWW
方法，从产业层面入手揭示我国信息产业与物流产业融合的程度，刻画物流产业智能化水平；二是考虑行业与技术异质性，进一步细分研究信息制造业与信息服务业融合对物流产业绩效的差异化提升效应；三是基于不同的物流产业类别，考察交通运输、仓储、邮政与快递同信息产业的融合对提升物流产业整体绩效的异质性贡献，剖析我国物流产业智能化转型的过程。
二、信息与物流产业融合度测算
（一）测算方法
现代产业体系下的产品生产不再由一个产业单独完成，产业融合、共同生产趋势日益明显，呈现出“你中有我、我中有你、相互依存”的态势。随着价值创造过程中行业间融合、渗透现象的日益普遍，一个产业既可通过产业内的生产活动创造增加值，也可作为中间产品或服务投入渗入其他产业获得增加值。产业融合使得渗入产业与被渗入产业共同受益。以物流产业智能化为例，信息产业渗入物流产业提升了分工收益。一方面，物流产业因为信息产业的嵌入而实现了产业链的延伸和整体规模的扩张；另一方面，随着信息产业中先进技术、高素质人才投入到物流产业，物流产业的生产效率得以提升。
目前，利用投入产出法测算产业融合已经得到了学者们的一致认可[ 16 ]。根据现有的方法，可按照式（1）对物流产业智能化水平
Con进行测算，即以物流服务中信息产业的直接投入xIctLog作为物流产业生产过程中信息产业的全部贡献InputIct，把InputIct占物流产业总产出XLog的比重视为物流产业智能化水平Con。如前文所述，随着价值创造过程中信息产业与物流产业融合程度的加深，信息产业可以直接投入到物流产业以外的其他产业，然后再通过其他产业间接渗入物流产业。不过，式（1）仅仅使用
xIctLog来表示InputIct，会低估物流产业的智能化水平。
Input x
= = （1）
Ict IctLog
Con
X X
Log Log为成功地从物流产业总产出中将信息产业贡献的增加值分离出来，即从产业融合与价值链分工的角度入手分析物流产业的智能化水平，本文采用库普曼（Koopman R）等 KPWW
[21]提出的 方法来测度物流产业生产过程中的信息产业投入input 。该方法与戴翔[ 22 ]研究制造业与服务业融
Ict
合的测算方法一致。
∧ ∧ ∧
V B Y V B Y V B Y
r rr ∧r r rs ∧s r rt ∧t
∧ = 2
VBY V B Y V B Y V B Y （） s sr r s ss s s st t
∧ ∧ ∧
VtB Y V B Y V B Y tr
r t ts s t tt t xri - x'
3
-1 Y=BY；VBY=VX （） ri vri= ；X=（I-A）
xri
如公式（2）和公式（3）所示，KPWW
方法将增
∧加值比例分配矩阵VB与最终产品矩阵Y 相乘，可以得到物流产业总产出中的增加值在各产业的分配情况。其中，V代表增加值系数向量；V向量的元素
1 vri代表 单位r国i产业总产出xri中所包含的增加值xri-x'（即总产出xri减中间投入x' ）； X代表总产
ri ri出向量；B=（I-A） -1 ，为里昂惕夫逆矩阵；VBY=VX，向量VX显示了所有产业对某一产业总产出xri的贡献， VX的元素表示各产业贡献的大小，也即其获得的增加值。信息产业对物流产业的融合水平VIctBIctLogYLog也可据此得出。基于此，本文对物流产业信息化水平Con的计算公式进行修正，即用物流产业中信息产业的直接投入与间接投入之和VIctBIctLogYLog取代直接投入 xIctLog来表示信息产业对物流产业的融合。具体参见式（4）：
Input V B Y
= = （4）
Ict Ict IctLog Log
Con
X X
Log Log
（二）数据来源前面描述的方法和指标需要使用时间连续的
2016投入产出表，本文所用数据来自 年版的世界投入产出数据库（WIOD）。世界投入产出数据库
2000—2014 43 56
包括 年世界 个国家和地区 个产
NACA
业（根据 分类方法）的投入产出数据，其余国
ROW家和地区被整合成一个整体，用 表示。此外，WIOD
中的投入产出表属于价值型投入产出表，其设计和构建尤为适合本文从产业融合与价值链角度测算物流产业信息化水平。据此，本文将从总体和行业两个层面入手测算我国信息产业与物流产业融合水平及结构变动，刻画我国物流产业智能化水平与结构特征。
三、我国物流产业智能化发展动态演进
（一）信息产业与物流产业融合水平的测算结果根据前面介绍的测算方法，本文首先测算了2000—2014
年四个细分的信息产业部门以及五个细分的物流产业部门的融合程度与变化情况。所
1。
得结果参见表
1
根据表 的测算结果，可以得到如下几点结论：其一，伴随着物流产业各部门的智能化转型，它们与信息产业的融合程度不断加深，整体呈逐步上升态势。其中较为明显的波动上升阶段是
起来的大数据技术对物流产业的渗透。（二）信息产业与物流产业融合的聚类分析为进一步明晰不同功能与特征分类下信息产业与物流产业融合的情况和趋势，从而更好地说明不同信息产业部门对物流产业融合水平的差异以及信息产业对不同物流产业部门的异质性渗透
1特征，进一步根据特征将表 中的四个信息产业部门归纳为信息制造业和信息服务业。其中，信息
WIOD
制造业包括 投入产出表中的计算机、电子及光学产品制造业与电气设备制造业；信息服务业包括计算机软件和信息技术服务业及通信技术服
WIOD务业。此外，根据物流功能的不同，把 投入产出表中的五个物流产业部门归纳为交通运输、仓储、邮政与快递三个部门，其中的交通运输部门涵盖水运、空运、陆运与管道运输三部分。据此，进一步按照不同功能和特征分类下的产业部门融
1
合情况对表 中的数据进行整理，所得结果可参见
2。表
1 2对表 和表 中的数据进行比较可以看出，两者具有一致性，即信息产业与物流产业的融合程度逐步加深，物流产业智能化水平不
2断提高。更为重要的是，表 显示了不同分类下的信息产业部门对物流产业融合渗透作用存在的显著差别。从横向即同一年的测算结果看，信息服务业对物流产业的融合程度大于信息制造业对物流产业的融合程度；从纵向即时间演进的角度看，信息服务业的融合渗透水平不断提高，而信息制造业的融合渗透水平相对稳定。这意味着，2000—2014
年物流产业智能化水平的提高主要来自信息服务业应用的贡献。
2
此外，表 还显示了基于功能分类整合的物流产业与信息产业的融合水平和特征。从横向即同一年的测算结果看，交通运输业融合渗透了更多的信息通信技术，其次是邮政与快递业，再次是仓储业。从纵向即时间演进的角度看，交通运输业的智能化演进速度持续稳步上升；邮政与快递、仓储业的智能化水平呈相对缓慢 上升趋势。那么，本部分测算的信息产业与物流产业的融合水平是否能够影响物流产业绩效呢？接下来，进一步对此问题进行考察。
四、信息与物流产业融合绩效的实证检验
WIOD KPWW
前面基于 数据及 方法测算了我国信息产业与物流产业的融合水平，刻画了我国物流产业智能化转型的特征。接下来，构建一个检验物流产业智能化水平对产业绩效影响的计量方程，用以解释物流产业智能化是否能够提升产业绩效，是否存在内部结构差异性。综合现有关于物流产业智能化问题的研究成果不难发现，物流产业智能化一方面促进了生产率的提高，另一方面激发了更多的物流需求[ 23-24 ]。鉴于此，信息产业与物流产业的融合是否从整体上提升了物流产业的绩效呢？这个问题值得进一步挖掘与实证检验。结合已有的产业融合对产业绩效影响的实证研究 [16 25] ，本文重点关注的解释变量包括物流
，
产业从业人员工资总额（L）、物流产业固定资产投资（K ）、信息制造业对物流产业的融合水平（Conv1 ）、信息服务业对物流产业的融合水平（Conv2 ）、信息产业对交通运输业的融合水平（Conv3）、信息产业对仓储业的融合水平（Conv4）、信息产业对邮政与快递业的融合水平（Conv5）。据此，本文设定如下计量方程： LnPerformancet=α0+α1LnKt+α2LnLt+α3Convi，t+
（5） α4Convi，t×Convi，t+εt式（5）中各变量的下标
i和 t分别表示融合水平的类别和时间（年度）。这里的被解释变量记为LnPerformance，即物流产业绩效，用物流产业增加值表示；α表示回归系数；εt
表示误差项。根据数据的可得性，物流产业从业人员工资总额用按行业划分的城镇单位物流产业就业人员工资总额表
2000示，物流产业固定资产投资用以 年为基期的固定资产投资价格指数进行平减后的物流产业固定资产投资总额表示。上述数据来自历年《中国统计年鉴》。各细分的信息产业与物流产业融合水平Convi来自前面计算得到的结果。需要特别说明的是，2003—2014
年《中国统计年鉴》数据统计口径2000—2002
一致，而 年数据因固定资产投资与物流产业从业人员工资总额统计口径的变化，分别用各行业基本建设投资、分行业职工工资总额代替。此外，目前对物流产业的统计和界定比较模糊，在《中国物流年鉴》中，交通运输、仓储和邮政业占到了物
82.07%，
流产业增加值的 [26]故本文分析的物流产业
WIOD包括交通运输、仓储和邮政业，这与 对物流产
3。业的统计内容保持一致。具体回归结果参见表
3
表 的回归结果是在物流产业绩效的基本方
1，仅包括LnK LnL）下，以信息制造程（即模型 和业、信息服务业对物流产业的融合为分类（见模型2、模型3），对交通运输、仓储、邮政与快递三个物
4）分别流产业部门与信息产业的融合水平（模型进行回归估计而得到的。对各回归方程估计结果进行比较可以看出，各关键解释变量回归系数保持一致，从而在一定程度上说明了实证结果的稳定性。然而，具体到每一个变量，其在不同模型下的结果并不完全一致，需要进行有针对性的分析和解释。
3 1
表 中模型 的回归结果显示，物流产业固定资产投资与劳动力投入对物流产业绩效提升存在 正影响，特别是物流产业固定资产的增加具有更
[27]，大的带动作用。产业融合是技术创新的新范式
2除考虑最基本的生产要素外，模型 还加入了产业融合这一变量，并分别从信息制造业和信息服务业视角考察产业融合对物流产业绩效的贡献。结果显示，信息服务业对我国物流产业绩效存在显著正影响，而信息制造业对物流产业绩效不存在积极作用。同时，为考察信息制造业与信息服务业对物流产业的融合渗透作用是否存在协同效应，构建两者的相乘项（Conv1×Conv2）。模型3
的结果显示，信息制造业与信息服务业对物流产业的融合渗透作用并未形成很好的协同效应（t值未通过检验，回归结果
4
不显著）。模型 考虑了不同功能分类下的物流产业与信息产业的融合水平。结果显示，交通运输业与信息产业的融合、邮政与快递业与信息产业的融合对物流产业整体绩效起积极作用，而仓储业与信息产业的融合并未起到积极提升产业绩效的效果。
五、结论与启示
（一）结论
“互联网+”背景下我国传统产业的升级以及智慧物流的发展，需要关注和验证我国物流产业智能化水平以及其对产业绩效的影响。本文基于WIOD KPWW
数据和 方法，在测算信息产业与物流产业融合程度即物流产业智能化水平基础上，对2000—2014
年我国物流产业智能化水平能否提升产业绩效进行了实证检验。其研究结果如下：其一，2000
年以来，我国信息产业对物流产业的融合渗透程度不断加深，特别是信息服务业对物流产业智能化转型贡献较大。此外，从物流产业各部门看，交通运输业融合渗透了更多的信息通信技术，其次是邮政与快递业、仓储业。
其二，在信息产业与物流产业融合绩效方面，信息服务业对我国物流产业绩效存在显著正影响，信息制造业尚不存在积极作用，且两部门对物流产业的融合渗透作用尚未形成协同效应。
其三，在不同功能分类下的物流产业融合绩效方面，交通运输业与信息产业的融合、邮政与快递业与信息产业的融合对物流绩效起积极作用，而仓储业与信息产业的融合尚未起到积极提升产业绩效的效果。
（二）启示上述实证研究对“互联网+”背景下我国传统产业升级及智慧物流发展决策的启示如下：
其一，信息通信技术的发展为物流等传统产业升级提供了路径，跨界融合发展成为传统产业转型升级的机制。
其二，对我国物流产业的智能化转型而言，信息产业对物流产业的融合渗透不断加强，然而信息制造业与信息服务业之间并未形成良好的协同效应，需要在提高信息通信技术融合渗透程度的基础上，进一步加强信息制造业产品在物流产业的应用与升级。
其三，在物流各细分部门的智能化转型方面，仓储业与信息产业融合程度较低，尽管近年来无人仓建设兴起，但尚未实现规模化普及，更多的是传统仓储，未来需要进一步提高仓储业智能化水平，更好地带动物流产业生产率与绩效的提升。
尽管本研究丰富了现代物流产业发展相关研究，但仍然存在一定的局限，需要在今后的研究中进行拓展。具体而言，一是本研究着眼于我国自
WIOD
身背景，未来可基于 数据测算其他国家物流 产业的智能化程度，并对信息产业与物流产业融合绩效进行对比研究；二是缺乏物流产业各细分行业数据，未来可搜集企业层面数据，从企业层面入手刻画物流产业智能化对产业绩效的影响。参考文献： [1]何黎明.中国物流技术发展报告[M].北京：中国财富出版
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责任编辑：陈诗静