摘 要：本文在深刻理解物流行业高质量发展的科学含义和基本理论结构的基础上，基于创新、协调、绿色、开放、共享五个维度的新发展理念构建物流产业高质量发展指标评价体系，使用2012—2022年中国30个省级行政区的面板数据，研究了物流产业高质量发展水平的影响因素。研究发现：中国物流产业高质量发展水平在不同地区之间存在显著差异，东部沿海地区发展迅速，而中西部地区由于起点较低导致增速缓慢；物流技术创新水平、产业结构、信息化水平对物流产业高质量发展的影响显著为正，而人力资本水平显著负向影响物流产业高质量发展水平。本文研究成果不仅为理解中国物流产业高质量发展的现状和趋势提供了实证依据，还为政策制定提供了参考借鉴。
关键词：物流产业；高质量发展；熵权法；区域差异；新发展理念
中图分类号：F252；F259.22 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2025）04（b）--05
1 引言与文献梳理
面对全球的重大变革和中国发展的关键时期，中央政府在审视国内经济发展阶段和全球环境变化的基础上，提出了“双循环”关键战略规划。这一战略旨在确保国家经济的稳定增长，并保障产业链和供应链的安全性与稳定性，发挥着至关重要的作用。在构建国内国际双循环新发展模式中，作为国民经济流通的关键环节和连接生产者与消费者的重要桥梁，现代物流行业能够推动双循环发展格局的形成。适应当前发展阶段、服务新发展格局，已成为各级政府与物流企业亟须解决的关键议题，这不仅关乎到为国家经济和地区发展提供新动力，也是推动物流产业升级的重要途径。因此，许多学者对物流产业高质量发展的内涵、测度及影响因素进行了大量研究。
陈方健（2019）不仅涵盖了物流成本的优化和效率的提升，还强调了服务水平的提升和对环境保护的重视，体现了物流产业在新时代背景下的全方位发展要求[1]。高志军（2020）在研究中提出，中国物流行业的高质量发展需要以产业转型和升级为关键契机，通过优化和整合物流资源来创造更大的物流价值，并特别强调质量和效率的重要性[2]。肖建辉（2020）强调，物流产业高质量发展不仅需要提升产业本身的效率和质量，还要通过提供高效服务来支持社会经济和改善人民生活，为国家经济发展贡献力量[3]。
学术界从不同视角对物流高质量发展水平的测度进行了大量研究。构建评价指标体系方面，国内外学者使用构建指标的综合评价方法来衡量物流行业高质量发展水平。张清华等（2023）从六个维度构建评价指标体系，分别是产业规模、基础设施、人力资源、社会物流需求、信息化水平等[4]。张璐璐等（2019）使用物流企业的聚集程度衡量该地区的物流发展水平[5]，刘华军（2021）在考虑非期望产出的全局超效率EMB模型中，使用物流行业的增加值的单一指标作为模型的期望产出[6]。此外，国内外经济环境和产业特点的差异也会影响对物流业高质量发展的测度研究。因此，需要进一步探索和建立适用于不同背景下的物流业高质量发展测度模型，并促进学术界对该领域的深入研究。
影响因素方面，曹允春等（2020）认为存在多条路径推动物流业高质量发展，各地区应根据自身资源禀赋选择合适的路径[7]。李敏杰（2024）认为，创新能力、数字化水平、交通网络密度、人力资本水平、政府干预程度等是影响物流业高质量发展的关键因素[8]。邹钧亦（2024）认为，新时代数字经济是影响我国物流产业高质量发展水平的重要影响因素[9]。马文清和仲云云（2024）通过Tobit回归实证研究发现，经济发展、交通建设和信息化水平的提高会促进物流业高质量发展[10]。ElenaG（2023）基于博弈论方法的其他情景分析，得出了一个重要结论，即数字化是可以提高运输和物流的效率的最佳方案，从而使俄罗斯经济能够更好地应对竞争力和效率问题，但只有在国家、企业和社会对物流数字化转型提供全面支持，才有可能达到高度发达的运输和物流数字化转型[11]。
综上所述，目前学术界尚未对其内涵进行统一界定，大多数学者主要是参考新发展理念中经济高质量发展的五大内涵。测度方法分为两类：一类是，围绕高效发展需求，搭建物流效率评估框架，主要借助数据包络分析（DEA）方法、DEA-Malmquist生产率测度及三阶段DEA分析流程，并在此基础上融入环境约束因素，运用改进型Super-SBM模型构建涵盖碳排放限制的物流效率评估模型。另一类是，从综合视角出发，选取多元化关键指标构建物流发展的评价体系。本文结合新发展理念与物流产业高质量发展进行评价，这个体系不仅涵盖了物流业自身的发展质量，还考虑了物流业对社会经济和人民生活的贡献程度，为评估中国物流产业的发展水平提供了一个多维度的量化工具。其次，通过使用2012—2022年中国30个省级行政区的面板数据，运用计量模型深入探讨了物流产业高质量发展的影响因素，为政策制定者提供了实证依据，有助于制定更有针对性的政策，以促进物流产业高质量发展。
2 物流产业高质量发展水平指标体系构建
2.1 评价方法
本文采用熵权法对我国2012—2022年30个省市的物流数字化和物流高质量发展相关指标赋予权重，具体测算步骤如下：第一步，各个指标量纲不一致导致无法度量，因此先用极差法对各个测度指标进行标准化处理：
式（1）（2）中：i表示省份，j表示评价指标，和分别表示无量纲化处理前和处理后的指标，max和min分别表示最大值和最小值。此外，为防止在操作过程中出现数据无意义的情况，要将标准化处理后的指标整体平移α个单位，即Y*ij=Yij+α，同时α值要足够小，此处取0.0001。
第二步，计算在第j项指标下，第i个省份所占特征比重，用Pij表示：
第三步，计算各测度指标的信息熵Eij：
第四步，根据信息熵给指标Y*ij进行赋权，计算权重Wj：
第五步，计算综合得分Sij：
2.2 构建指标评价体系
本文基于新发展理念构建五个维度指标体系。其中，创新是推动物流业高质量发展的关键因子，反映了行业的整体进步。具体指标采用物流产业专利申请授权量表征物流业的科技创新水平、选取地方财政科学技术支出占比，反映区域对创新的财政投入能力[12]；协调发展是物流行业迈向高质量发展的主要体现，能够提升整个系统的运作效能与精准度，增强系统的整体协同性，从而优化物流服务的质量与稳定性，进而推动物流行业与社会经济的共同发展。本文以物流业增加值在GDP中的占比及城乡投递线路为切入点，从产业协同和城乡一体化两个维度出发，综合评估协调发展的平衡性[13]。在物流行业，自国家“双碳”目标的提出以来，物流行业的绿色化水平提升成为建设现代流通体系的重要组成部分，而要深化绿色发展水平，核心在于持续优化环境质量，并着力降低污染排放。本文选取交通运输、仓储和邮政业能源消耗和二氧化碳排放量作为绿色物流发展水平[14]。合作开放是推动物流行业高质量发展的关键动力。本文选取跨境电商贸易开放点数量和货物进出口总额，分别从供给侧与需求侧衡量物流产业开放合作。作为物流高质量发展的终极追求，共享发展致力于将物流业的丰硕成果更广泛地普及于民众，以充分满足人民的生活需求。本文选取邮政营业网点和公路里程作为衡量指标，通过此指标反映物流行业所依托的支撑体系的完善程度，进而体现共享发展的成果与百姓生活的改善[15]。具体指标见表1。
2.3 数据来源
本文构建物流产业高质量发展评价体系包含15个指标，利用2012—2022年我国30个省级行政单位的面板数据进行评价分析。数据主要来源于中国各省级行政单位的统计年鉴，对于部分缺失的数据，本文采用年平均增长率法进行估算补充。
3 物流产业高质量发展水平结果分析
3.1 物流产业高质量发展水平分析
表2揭示了中国各省物流产业高质量发展水平的变化，揭示了中国物流业在不同地区的发展态势和增长潜力。2012—2022年，全国物流产业的高质量发展水平指数稳步上升，从0.105增至0.220，反映了中国物流产业的整体进步。特别是广东、江苏等发达省份，指数的增长尤为明显，这与这些地区强大的经济基础、先进的物流基础设施及政策支持密切相关。
同时，物流产业的发展也呈现出明显的区域差异性。东部沿海地区从0.157上升到0.309，远高于全国平均水平，主要得益于开放的经济环境和便捷的交通网络，物流产业发展迅速。中部地区从0.072上升到0.182，西部地区从0.063上升到0.135，由此可见，中西部地区虽然起点较低，增长较慢，在国家政策的推动下逐步提升物流服务质量和效率，但也逐步推进物流产业的现代化和智能化，以适应新的经济发展需求，物流产业高质量发展水平整体呈上升态势，安徽、四川尤为突出。
3.2 中国物流产业高质量发展差异分析
本文在分析物流业高质量发展水平时，发现不同地区之间的发展水平各不相同甚至存在显著差异。因此有必要深入剖析中国物流业整体发展水平的差异性，此外，还需要更为细致的分析东部、中部和西部间差异的具体程度，以便及时了解差异成因，因地制宜地制定个性化政策。因此，本文采用基尼系数法进一步研究。
3.2.1 整体差异分析
表3显示，基尼系数介于0.297～0.322，呈现出“U”形，可分为两个阶段：第一阶段为2012—2020年，基尼系数从0.321下降至0.297，各省份物流高质量发展水平的差距逐年缩小；第二阶段为2020—2022年，基尼系数从0.297上升至0.313，各省份之间的差距逐年上升。
3.2.2 区域差异分析
表3显示，中国物流业高质量发展水平在不同地区之间的差距明显。2012—2022年，东部地区基尼系数均值最高，在考察期内变化趋势为波浪型，表明东部地区变化趋势时增时减。中部均值最小，虽然在某些时间段出现小幅下降趋势，但总体而言，中部地区的差距逐渐缩小。在西部地区，基尼系数的变动轨迹呈现“M”型波动上升趋势。除了东部呈波动变化外，中部和西部总体也呈上升趋势，物流产业高质量发展的不均衡现象都较为明显且有进一步拉大的趋势。
横向来看，东-中、东-西和中-西区域的基尼系数分别为0.342、0.417和0.137，结合东部基尼系数得分可以得出，各地区差异大小：东部＞西部＞中部。此外，中国各区域在物流业高质量发展水平上均呈现明显的差异化特征。
3.2.3 区域差异来源及贡献率
组内差异反映了区域内各省份之间的差异；组间差异为较高与较低区域间的纯差异；超变密度指标为各省份间异常值的交互程度。在贡献率的比较中，组间差异大于组内差异，且两者均高于超变密度。其中，组间差异的贡献率始终保持在61.67%以上，是构成总体差异的核心因素。时间序列分析显示，组内差异的贡献率整体持续上升，从2012年的29.52%上升至2022年的31.11%；相反，组间差异对整体的贡献比例呈现出下降态势；超变密度的贡献率则缓慢上升。总体而言，尽管组间差异有所减少，但其仍是总体差异的主要来源，因此为了促进中国各地区物流业的高质量发展，必须重点关注并缩小发展差异，以防进一步扩大。
4 中国物流产业高质量发展影响因素分析
4.1 模型构建与变量选取
为探究物流产业高质量发展的影响因素，本文构建如下双向固定效应模型：
LHQDit=α0+∑αnControlit+μi+φt+εit（1）
式（1）中，LHQD为物流业高质量发展，i代表省级行政区，t代表年份，Control为可能影响物流产业高质量发展的变量集合，α0为常数项，αn为各变量估计系数，μi表示省份固定效应，φt表示年份固定效应，εit为随机误差项。
被解释变量：从物流业高质量发展五个维度构建物流业高质量发展指标体系（见表1），利用熵权法测算物流业高质量发展水平，具体的测算结果如表2所示。
本文通过梳理相关文献，筛选物流高质量发展影响因素，选取如下控制变量。物流技术创新水平（Tech）采用物流产业专利授权量衡量；人力资本水平（Hum）采用人均受教育年限衡量；市场化水平（Market）采用樊纲构建的市场化指数衡量；产业结构水平（Ind）采用第三产业产值占比衡量；政府干预水平（Gov）采用交通仓储邮政业财政支出占比衡量；信息化指数（IT）采用每百人拥有移动电话数量衡量。表5是各变量的描述性统计。
4.2 实证分析
本文运用VIF指标对多重共线性进行检测，结果显示VIF方差膨胀因子的平均值为2.05，说明所研究的变量之间不存在多重共线性问题。基于此，进一步进行Hausman检验，检验结果倾向于选择固定效应模型。因此，本文最终决定采用固定效应模型进行回归分析，相关检验结果如表6所示。
表6列（1）中的结果显示，物流技术创新水平、产业结构和信息化指数的回归系数分别为0.001、0.002、0.050，在1%水平上显著。这一结果充分说明物流技术创新水平、产业结构和信息化指数对物流产业高质量发展有显著的正向影响。具体来说，物流技术创新的提升能够促进物流产业向高端化、信息化和集群化方向演进，产业结构的优化有助于提升物流资源配置水平，提升信息化指数有助于增强物流效率及提升服务品质。人力资本水平负向影响物流产业高质量发展水平，这可能是由于我国物流从业人员的整体教育水平较低，可能缺少相关的专业知识与技能，从而影响物流业的高质量发展。市场化水平对物流产业高质量发展水平之间并不存在显著关系，但是系数为正，表明市场化水平在一定程度上能产生积极影响。
5 结论与建议
5.1 结论
本文对中国物流产业高质量发展水平及其影响因素进行了研究，得出以下结论：
2012—2022年，中国物流产业高质量发展水平指数稳步上升，显示出中国物流业整体的进步和对经济发展的重要推动作用。这一趋势反映了中国物流业高质量发展取得的积极进展，尤其是在经济发达省份，如广东、江苏等地，指数的增长更为显著。
中国物流产业的区域发展呈现出明显的不平衡性。东部沿海地区由于开放的经济环境和便捷的交通网络，物流产业发展迅速，而中西部地区虽然起点较低，增长较慢，但在逐步提升物流服务质量和效率。这种不均衡的发展态势要求政策制定者和行业参与者采取差异化策略，以促进区域间的协调发展。
影响因素分析方面，物流技术创新水平、产业结构、信息化指数对物流产业高质量发展具有显著的正向影响，而人力资本水平负向影响物流产业高质量发展水平，市场化水平虽不显著但有一定的积极影响。
5.2 政策建议
为推动中国物流产业的高质量发展，政策制定者需从多个维度入手，制定并实施一系列综合性政策。
（1）促进区域物流产业协调发展：制定差异化政策，特别是对中西部地区的支持，可以促进这些地区的物流基础设施建设和服务能力提升。同时，还要加强区域间的物流合作，利用东部地区的先进经验和技术，帮助中西部地区实现物流产业的快速升级，从而推动全国范围内物流服务的均衡发展。
（2）物流技术创新与应用：鼓励企业增加研发投入，尤其是在数字化、智能化技术领域。政府通过财政补贴、税收减免等措施，支持物流企业采用新技术，如无人机配送、智能仓储管理系统等，以提高物流运作效率，增强物流竞争力。
（3）提高从业人员专业素养：通过校企合作，培养符合现代物流需求的复合型人才，同时为在职人员提供继续教育和技能提升的机会，以满足物流业人才需求。
（4）提高信息化水平：促进物流行业的信息化发展，投资建设信息化平台，以确保物流信息的公开透明。此外，鼓励物流企业利用区块链等技术优化物流流程，不仅可以提升单个企业的竞争力，还能增强区域内整个物流行业的协同效应。
（5）优化产业结构：引导物流产业向高端化、集群化发展，通过政策激励和市场机制，促进物流资源的合理配置。同时，推动物流产业与其他产业的融合发展，如电子商务、制造业等，以实现产业升级和价值链的提升，增强物流产业的可持续发展能力。
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