区域智慧物流能力发展要素判定与提升路径

梁斐雯　钟浚蔚　全洁如　郭仪

关键词：区域智慧物流能力；熵值法；模糊物元；全面关系流管理理论

中图分类号：F124.9 文献标识码：A文章编号：2096-7934（2024）02-0040-18

一、引言

在后疫情背景下，新发展格局加速推动物流行业内部结构向智慧物流转型升级，提升区域智慧物流能力成为区域物流发展关键。当前，区域智慧物流能力发展缺少明确方向，如何判定区域智慧物流能力发展关键要素与对应发展提升路径是区域物流关注的核心问题之一。

相较于传统物流，智慧物流“数智”特征更加凸显，即基于大量数据支撑物流系统运作，并具有自主决策和学习提升能力，数据处理效率更高。数字化驱动的智能运输技术与物流管理结合将有助于显著提高物流服务质量［1］。目前，智慧物流相关研究已成为物流领域研究的焦点［2-3］。我国学者研究主题可分为以下三个角度：从智慧物流的发展现状出发，论述当前与未来的挑战；通过分析智慧物流特征，对某项特征进行评价并给出发展建议；关于智慧物流发展体系或发展模式研究。如张明［4］论述了智慧物流平台化发展的机遇与特征，总结了智慧物流平台化模式创新与挑战所面临的问题，同时从宏观上给出了相关建议。王智泓［5］分析了我国物流产业的现有问题，并认为厘清智慧物流产业创新战略目标能够推动智慧物流行业发展。黄彬［6］从大数据驱动物流智慧化发展的内在机理角度出发，剖析了智慧物流信息化变革、内在驱动经济要素和产业升级内在驱动力三大要素与大数据技术之间的关系，以中国智慧物流产业实践为案例进行讲解，给出了针对性发展政策建议。李立望等［7］基于价值共创理论，从智能技术、资源整合和良性物流生态体系三个方面出发，对我国最大的智慧物流平台传化网进行分析，构建了智慧物流生态体系模型。马鸣晴等［8］提出了一种新的综合测评体系，针对智慧物流发展水平进行了动态测评，并根据测评结果对我国各地区的智慧物流发展水平进行了横向和纵向的划分。刘晓菲等［9］简述了智慧物流概念，论述物流行业智能化发展的现状及存在的问题，并结合5G技术在物流行业中的应用，分析了5G技术对物流行业的影响，探讨了“5G+智慧物流”模式的发展策略和发展趋势。

关于物流能力的研究范围相对较广，从不同角度出发剖析物流能力，可获得多个论述角度。张建军等［10］对区域农产品电子商务物流能力进行了评价与实证研究。高欣［11］从互动与协调的角度出发探究了物流能力与农村经济发展之间的关系。陈吉铭等［12］对冷链物流能力进行评价，并结合具体地理位置对评价结果，基于地区差异进行深入探究。学者们从不同角度出发造就了当下物流能力相关领域研究“百花齐放”的现状，但从智慧物流能力角度切入的研究却较为鲜见。王兰敬［13］对我国区域智慧物流配送能力进行了定量评价。吕婧等［14］基于公共卫生危机从定性分析的角度出发，对智慧物流能力应急能力进行相关论述。而关于智慧物流的研究大多停留在某个环节，智慧物流系统的研究领域相对缺乏［15］。学者们对区域智慧物流能力发展关键影响要素与发展提升路径也缺少较为深入的分析研究。

区域智慧物流能力发展关键要素判定能够为其发展提升路径提供明确方向。本文从智慧物流视角出发，对区域智慧物流能力概念进行辨析。通过测度长三角经济区和粤港澳大湾区的智慧物流能力，基于全面关系流管理理论，对区域智慧物流能力发展关键要素进行判定，并依托关键要素判定剖析区域智慧物流能力的发展提升路径，为区域智慧物流能力发展提供参考与借鉴。

二、概念辨析与理论基础

中国仓储与配送协会智慧物流分会在2020年7月发布《中国智慧物流发展工作指南》，該指南阐述了智慧物流的概念、体系架构与核心，并对智慧物流发展现状与演进方向做出详细剖析［16］。智慧物流与物流能力领域均有学者在进行研究，但对区域智慧物流能力而言需进一步开展研究。因此，本文开展智慧物流能力概念辨析，为区域智慧物流能力的协调演化研究提供理论支撑。

（一）概念辨析

智慧物流与传统物流相比，集中体现“智慧”的部分在于对数据的收集、处理与应用上。其中智慧物流体系包含了三个层次：感知层、网络层和应用层，如图1所示。

图1 智慧物流体系

概念是逻辑思维活动的结果和产物，也是思维活动借以进行的单元［17］。辨析区域智慧物流能力概念是建立完整理论分析框架和对应评价指标体系的前提，同时也是分析一个地区智慧物流能力的基础。本文从含义、特征以及构成要素对区域智慧物流能力进行概念辨析。

（1）区域智慧物流能力含义。

在当前智慧物流体系基础上可以发现，区域智慧物流能力是一种包含感知能力、信息处理能力和应用能力的综合物流能力。感知能力主要围绕智慧物流体系中不同部分之间的信息互动程度进行判断；信息处理能力则根据该地区互联网的发展程度及相关设施进行判断；应用能力主要通过区域智慧物流应用程度进行判断。

（2）区域智慧物流能力特征。

区域智慧物流能力具有三个特征：自主决策和学习提升、互联互通和数据驱动、深度协同和高效执行。上述特征与区域智慧物流感知能力、信息处理能力和应用能力一一对应。

（3）区域智慧物流能力构成要素。

区域智慧物流能力是区域智慧物流体系组织的输出，解析区域智慧物流能力构成要素能为测度区域智慧物流能力提供支撑。由于区域智慧物流能力与区域经济发展、互联网行业以及物流行业都有关系。因此，区域智慧物流能力主要由以下多个指标构成：区域生产总值、交通运输、仓储和邮政行业投资额、区域货运量和周转量、信息传输、区域计算机服务和软件业的就业人数和投资额以及物流单位资源供应程度。这些指标相互协调与联动，共同反映了区域智慧物流能力。

（二）全面关系流管理理论

可以发现区域智慧物流会形成一个宏观层面的组织关系，可利用组织管理理论对区域智慧物流能力开展研究，为此本文采用全面关系流管理理论开展区域智慧物流能力研究，它是一种组织管理理论，主要是从系统的角度出发，将组织看成是一个系统，通过剖析组织内外部及其之间的关系来达到控制组织输出的目的。该理论提出者是我国学者林永福教授，全面关系流管理理论的定理证明了：对于一个组织网络，它的行为是由网络基层次及以上的关系流和输入流进行支配，此网络基层次被视为组织发展的关键要素。因此，为了理解和控制组织行为，归根到底是理解和控制组织网络的全面关系流。全面关系流管理理论将一般系统结构理论应用到组织中，解释了组织行为的由来与构成。如图2所示，该理论有两个核心定理。其中，定理一能够解释区域智慧物流能力发展的影响要素范围，定理二能够进一步确定区域智慧物流能力发展是由区域中哪些网络层，即由哪些关键要素确定。

图2 全面关系流管理理论

全面关系流管理理论的两大核心定理如下［18］。

定理一：设在环境E（S（t））中，S（t）∈B，其中S（t）和B分别表示环境E（S（t））的状态和状态空间。在t时刻，组织Z（n）具有m个层次，且m≥1。此时，该组织的输入流为Rf（t），在第C层次L_c的关系流为RfZ（t）c，其中C=1，2，… …，m，组织行为为HZ（t），它们满足以下方程：

定理二：設在环境E（S（t））中，S（t）∈B，其中S（t）和B分别表示环境E（S（t））的状态和状态空间。组织Z（n）在t时刻具有某一层次LC上的网络结构，即组织关系流集RfZ（t）c和组织行为HZ（t），如图3所示，那么当且仅当对于网络层次LC上的任一节点e（p），如图4所示，它的状态Sp（t）或行为hp（t）仅是其输入流Rfp（t）的函数，即当：sp（t）=ψp（Rfp（t）） 或  hp（t）=ψp（Rfp（t））时，存在：

图3系统Z（n）

图4LC上的部分e（p）

全面关系流管理理论能够系统地解释智慧物流能力的组织网络，并根据具体的组织网络对智慧物流能力进行评估。区域智慧物流体系亦有其组织网络，区域智慧物流能力可看作是该组织网络的组织行为。在基于全面关系流管理理论的视角下对区域智慧物流能力的演化过程及趋势进行分析，判定区域智慧物流能力的关键要素，挖掘反映区域智慧物流能力的关键要素位序变化过程，更好地为区域智慧物流发展提供理论支撑。

三、区域智慧物流能力测度

在智慧物流研究领域中对智慧物流能力评价的相关研究较少，本文在剖析智慧物流能力概念的基础上，以长三角经济区和粤港澳大湾区作为两个研究对象，建立区域智慧物流能力的评价指标体系，使用基于熵值的模糊物元欧式贴近度法对两个区域智慧物流过去十年的能力进行测算。本文所有的研究数据来源于所选区域内省市的统计年鉴，以及相关领域的政府公告文件，具有较强的代表性。

（一）区域智慧物流能力评价指标体系

结合前文对区域智慧物流能力的辨析，从感知层、网络层和应用层角度出发，综合考虑区域发展状况，建立区域智慧物流能力评价指标体系。如表1所示，区域智慧物流能力评价指标体系由三级指标构成。

表1 区域智慧物流能力评价指标体系

在区域智慧物流能力评价指标体系的二级指标中，区域发展状况反映对应的区域经济及物流领域发展背景，感知能力、信息处理能力以及应用能力分别对应智慧物流体系中的感知层、网络层和应用层。其中，二级指标与对应三级指标的解释如下。

（1）区域发展状况。

在对区域智慧物流能力进行评价时，首先要考虑的是该区域经济状况以及物流发展环境。一个区域智慧物流能力的稳定性取决于该区域智慧物流体系的“牢固”程度，即抗风险能力。因此，良好的经济状况与物流发展环境不仅是区域智慧物流发展的基石，更能够在一定程度上反映区域智慧物流能力。在该二级指标所对应的三级指标中，使用区域生产总值和区域交通运输、仓储和邮政固定资产投资额作为指标变量。

（2）感知能力。

在智慧物流体系中，感知层包括条码识别技术、GPS及RFID等在内的智慧感知技术。与传统物流体系中使用大量人力对货物进行识别的环节相比，智慧物流的感知技术能够大幅提升各种不同类型货物的识别、分拣效率。使用货运量与周转量作为三级指标变量，能够合理地反映区域智慧物流能力中的感知能力。

（3）信息处理能力。

由于智慧物流的发展伴随着大量信息产生，因此在整个智慧物流体系中，信息处理就显得十分重要。选取信息传输、计算机服务和软件业的就业人数及固定资产投资额作为信息处理能力指标所对应的三级指标变量，反映智慧物流能力中的信息处理能力。

（4）应用能力。

应用能力被仓储、包装加固、装卸搬运、运输、流通加工、配送及信息服务等物流环节所反映。选取区域物流领域单位资源供应程度作为该二级指标所对应的三级指标变量，定义其计算公式如下所示。

其中，n为区域物流领域的就业人数，m为区域物流领域的能源消耗量。在本文的研究对象长三角经济区和粤港澳大湾区中，除了香港与澳门外，所有省市的n值为区域交通运输、仓储和邮政行业的就业人数，m值为区域交通运输、仓储和邮政行业的电力消耗量。根据香港与澳门两个特别行政区各自的特点，分别选取特定变量作为区域物流领域单位资源供应程度的变量。当一个单位的物流领域资源能够供应相对应领域的人数越多时，说明该区域的物流发展智能化程度越高，智慧物流的应用能力越强。

（二）基于熵值的模糊物元欧式贴近度法

对区域智慧物流能力作出确切评价，需要考虑到区域智慧物流体系中各要素的相互影响。随着智慧物流发展，智慧物流体系中的结构逐渐复杂，相互影响与制约的要素很多，而各要素对整体和相互之间关系的影响很难用精确的概念表达清楚［19］。因此，本文使用基于熵值法的模糊物元欧式贴近度法，在科学、合理地建立区域智慧物流能力评价指标体系的基础上，对区域智慧物流能力进行综合评价。

1.权重的确定

确定评价指标权重的方法有很多种，考虑到人为赋权有强烈的主观性，为了降低数据及其实证结果的主观性，本文使用熵值法对区域智慧物流评价指标体系中的三级指标变量进行赋权。由于所选取的指标都为正向指标，因此在标准化的时候采取正向极差化的方法：

其中，aij表示数据标准化后的值，i表示評价主体，j表示对应的第项j指标，max（aj）和min（aj）分别表示第j项指标的最大值和最小值。

在对数据进行标准化处理后，计算每年第j项指标的信息熵：

式（8）中，pij示第i个评价主体的第j项指标在第j项指标所有年份之和中的占比。

基于上述得到的各项指标的信息熵值，计算各指标的权重：

2.欧式贴近度模糊物元模型

根据前文所建立的区域智慧物流能力评价指标体系，以三级指标变量作为特征Ci、年份作为物元分析中所描述的事物Mj以及对应的特征值作为量值xij，组成物元R=（M，C，x）。当量值x具有模糊性时，R为模糊物元。根据从优隶属度原则，计算得出各单项评价指标对应的模糊量值。由于本文所选取的指标都是整项指标，故使用正指标的从优隶属度计算公式：

式（11）中，uij为物元R的从优隶属度，maxXij和minXij分别为物元R中每一项特征的最大值和最小值。将R中的量值x换成uij，得到从优隶属度模糊物元Rmn。由Rmn中每个特征的最优值u0j组成一个标准模糊物元R0n向量，以R0n与Rmn中各项差的平方组成复合模糊物元RΔ，即：

得到复合模糊物元RΔ后，计算欧式贴近度：

式（14）中，ωi为式（10）中的权重。

欧式贴近度表示被评价的样本与标准样本之间的接近程度，其值越大，表明与标准样本越接近。在本文的研究中，欧式贴近度的值表示区域智慧物流能力，其值越大表示该区域智慧物流能力越强。

（三）区域智慧物流能力测算与分析

通过熵值法确定每个区域智慧物流能力评价指标的权重，并建立基于欧式贴近度的模糊物元模型，从而得出区域智慧物流能力測度值。在测算区域智慧物流能力后通过图表方式，展示并分析该区域智慧物流能力的发展趋势。

长三角经济区包括上海市、江苏省、浙江省、安徽省，共41个城市，是中国经济发展最活跃、开放程度最高、创新能力最强的区域之一，在国家现代化建设大局和全方位开放格局中具有举足轻重的战略地位。对长三角经济区过去十年的智慧物流能力进行评价和分析，能够在一定程度上促进长三角经济区发展。粤港澳大湾区包括香港特别行政区、澳门特别行政区和广东省广州市、深圳市、珠海市、佛山市、惠州市、东莞市、中山市、江门市及肇庆市，是我国开放程度最高、经济活力最强的区域之一，在国家发展大局中具有重要战略地位［20］。对粤港澳大湾区的智慧物流能力进行测算并根据发展趋势进行分析，能够推动其建设，从而进一步提升粤港澳大湾区在国家经济发展和对外开放中的支撑引领作用。通过熵值法确定长三角经济区和粤港澳大湾区的智慧物流评价指标体系权重，如表2和表3所示。

表2 长三角经济区智慧物流能力评价指标权重

表3 粤港澳大湾区智慧物流能力评价指标权重

根据得到的权重，基于式（14）测算的两个区域的欧式贴近度，即区域对应过去十年的智慧物流能力，结果如表4和表5所示。

表4 长三角经济区2012-2021年智慧物流能力值

表5 粤港澳大湾区2012-2021年智慧物流能力值

由表5可知，长三角经济区过去十年的智慧物流能力总体呈递增趋势；相比较而言，虽然粤港澳大湾区过去十年的智慧物流能力也有所提升，但相对波折。为了进一步了解区域智慧物流能力的趋势变化原因，分别测算上述两个区域四个二级指标过去十年的pH值，并将它们的二级指标pH值与区域整体pH值进行比较，如图5所示。

图5 长三角经济区与粤港澳大湾区智慧物流能力情况

1.长三角经济区智慧物流能力

通过图5中a图可知长三角经济区智慧物流能力呈现出4个不同的阶段，各阶段智慧物流能力发展特征差异较大。第一阶段（2012年至2014年）中可以发现，长三角经济区的区域综合发展状况、智慧物流感知能力、信息处理能力和应用能力都处于上升阶段，此时长三经济区智慧物流能力呈现出快速增长趋势。第二阶段（2014年至2017年）中，长三角经济区的智慧物流能力相比较上一阶段而言较为平缓，但其增速在增加。第三阶段（2017年至2020年）显示出长三角经济区智慧物流能力的平均增速较之前发展平缓的特征，此时该区域的应用能力和感知能力都分别处在快速下降和上升的阶段。在这一阶段内，与长三角经济区智慧物流能力值曲线趋势最接近的是信息处理能力对应的曲线。第四阶段（2020年至2021年）的长三角经济区智慧物流能力出现了增速提高的变化趋势，而其感知能力和信息处理能力也出现较大提升，此时的长三角经济区智慧物流能力值曲线与区域发展状况的曲线最接近。

2.粤港澳大湾区智慧物流能力

在图5中b图展现出粤港澳大湾区4个不同的阶段，第一阶段（2012年至2014年）期间，粤港澳大湾区智慧物流能力呈现快速上升的趋势，同时其区域综合发展情况、智慧物流感知能力和信息处理能力也保持上升趋势。第二阶段（2014年至2015年）可以发现，粤港澳大湾区智慧物流应用能力下降，对应同一时期的其他三个二级指标能力则呈现下降或平缓的趋势。第三阶段（2015年至2019年），粤港澳大湾区智慧物流能力的变化呈现稳步上升的趋势，同一时期内，其区域发展状况和感知能力均上升，其信息处理能力和应用能力均出现波折。第四阶段（2019年至2021年）能够看出，粤港澳大湾区的智慧物流能力下降，其余三个二级指标能力均出现了波动。

3.两大区域智慧物流能力差异分析

值得注意的是，尽管长三角经济区和粤港澳大湾区的智慧物流能力在过去十年里，总体都呈现上升趋势，但粤港澳大湾区相对波折：分别在2015年和2020年出现了“低谷”。长三角经济区的智慧物流能力虽然增速有所变化，但总体较为平稳。综上所述，粤港澳大湾区相比较长三角经济区而言，其智慧物流能力的综合发展情况较不理想，仍有值得改进的地方。为了进一步探索长三角经济区和粤港澳大湾区智慧物流能力的演化过程及趋势，使用全面关系流管理理论对两个区域进行评估，并对其结果做出进一步的分析。

四、关键要素位序判定：基于全面关系流管理理论

将区域智慧物流体系视为单个组织，通过理论分析其当前的组织形态并给出针对性建议，有助于提升区域智慧物流能力。由全面关系流管理理论可知：一个组织的行为是由该组织所在环境的状态、组织的输入流以及组织层次内的关系流所决定的。在该理论视角下的区域研究时，区域所在环境的状态不会发生明显的变化，据此，可认为在同一时期下，所在环境的状态不变。将区域智慧物流能力体系作为一个组织，则区域智慧物流能力为该组织的行为表现，在区域所处环境的状态不变的情况下，可知区域智慧物流能力由智慧物流能力体系的输入流以及智慧物流能力体系层次内的关系流所决定。因此，组织的基层次是区域智慧物流能力的关键要素，其次序的判定与影响对区域智慧物流能力的发展至关重要。

根据上文对区域智慧物流能力的辨析及能力测度，设定区域智慧物流能力体系组织内共有四个层次：区域发展层、感知层、网络层和应用层，分别对应智慧物流能力评价指标体系中的四个二级指标。根据全面关系流管理理论，已确定区域智慧物流能力的关键要素为网络层。在此基础上，基于全面关系流管理理论对长三角经济区和粤港澳大湾区的智慧物流能力做进一步的分析。

（一）全面关系管理理论定理解释

定理一：能够初步解释当外界环境不变时，长三角经济区和粤港澳大湾区的智慧物流能力由其区域的经济输入、物流行业输入和互联网行业输入，以及区域内部的网络组织层次关系所确定的。

定理二：能够进一步确定长三角经济区与粤港澳大湾区内部的基層次，即关键要素，并根据关键要素以上的网络层次来发现该区域智慧物流能力当前存在的问题，从而给出发展建议。

理论判别：在区域智慧物流能力组织体系内的四个层次中，网络层对应了智慧物流能力评价指标体系中的信息处理能力。由于区域信息处理能力对应的三级指标都为外界输入变量，故可认为该层次的组织行为仅仅由其输入流决定，满足全面关系流管理理论的定理2，即网络层为区域智慧物流能力组织体系内的关键要素。如图6所示，在获得区域智慧物流能力值的基础上：以每年为一个t时刻；在t时刻，区域智慧物流能力组织体系Zph（n）具有4个层次。由于存在关键要素，而区域智慧物流能力由其组织中的全面关系流影响，在环境不变的假设下，区域智慧物流能力由其组织内关键要素及以上的层次共同影响。因此，确定关键要素在区域智慧物流能力组织体系中4个层次的位置，能够直观地获得对区域智慧物流能力核心的影响层。本文根据已测区域智慧物流能力评价指标体系二级指标的能力值，确定关键要素在区域智慧物流能力组织体系中的位置。

图6 区域智慧物流能力组织体系关键要素分析

（二）区域智慧物流能力关键要素位序的判定与分析

通过应用全面关系流管理理论，分别对长三角经济区和粤港澳大湾区智慧物流能力组织体系中关键要素的变化进行对比分析，能够辨识两个区域智慧物流能力的演化过程及演化过程中因关键要素次序变化而产生的对区域智慧物流能力的影响，从而为区域智慧物流能力的协调发展提供参考。

1.长三角经济区关键要素判定与智慧物流能力演化及影响

根据全面关系流管理理论，长三角经济区的智慧物流能力由其组织体系内部关键要素及其以上层次的关系流和组织输入流决定。由前文可知：

（1）区域智慧物流能力值与区域内二级指标能力值已测出，结合区域智慧物流能力组织体系关键要素分析，根据已测区域智慧物流能力评价指标体系二级指标的能力值，可确定关键要素在区域智慧物流能力组织体系中的位置。

（2）长三角经济区智慧物流组织体系的关键要素为网络层。

综上，可判定长三角经济区每年的关键要素位序及变化，如图7所示，以关键要素为分界，长三角经济区关键要素及以上的层次，在不同年份出现了不同的情况。

图7 长三角经济区智慧物流组织体系层次次序情况

结合图5（a）中长三角经济区智慧物流能力的变化情况，可得出以下结论。

①在2016年之前，关键要素及以上层次包括了区域发展层、网络层和应用层，说明此时的区域智慧物流能力由这三个层次共同影响。区域发展层作为经济基础，持续拉动长三角经济区的智慧物流能力；网络层快速发展，提高了长三角经济区智慧物流能力的增速，但随着其应用能力的降速增加，长三角经济区的智慧物流能力在2014年开始较前两年平缓。②在2017年至2018年期间，关键要素及以上层次包括了区域发展层和网络层，说明此时长三角经济区的智慧物流能力主要由这两个层次共同影响：由于这两年网络层所表示的信息处理能力基本不变，只有区域发展能力保持上升。因此长三角经济区的智慧物流能力增速减缓。③2019年，关键要素及以上的层次包括了区域发展层、网络层和感知层，说明长三角经济区智慧物流能力主要受到这三个层次的影响，因此即便应用能力出现滑坡式下降，其智慧物流能力也没有受到影响。④在2020年至2021年期间，长三角区域智慧物流能力出现小幅下降后上升的趋势，而感知能力则从关键要素下方移到了关键要素上方，说明长三角的感知能力可能受到了如新冠肺炎疫情等不可抗拒的要素影响，导致在2020年无法推动区域智慧物流能力的增长，但在2021年，这种情况得到了改善。

纵观长三角经济区智慧物流能力组织体系内部层次的变化，关键要素即网络层，大部分时期处于较高的次序，表明过去十年该区域智慧物流能力主要由网络层主导，且整个区域的智慧物流能力变化趋势与网络层相似。

2.粤港澳大湾区关键要素判定与智慧物流能力演化及影响

根据全面关系流管理理论，粤港澳大湾区的智慧物流能力由其组织体系内部关键要素及其以上层次的关系流和组织输入流决定。由前文可知：

（1）区域智慧物流能力值与区域内二级指标能力值已测出，结合区域智慧物流能力组织体系关键要素分析，根据已测区域智慧物流能力评价指标体系二级指标的能力值，可确定关键要素在区域智慧物流能力组织体系中的位置。

（2）粤港澳大湾区智慧物流组织体系的关键要素为网络层。

综上，可判定长三角经济区每年的关键要素位序及变化，如图8所示，以关键要素为分界，粤港澳大湾区关键要素及以上的层次，在不同年份出现了不同的情况。

图8 粤港澳大湾区智慧物流组织体系层次次序情况

结合图5（b）中粤港澳大湾区智慧物流能力的变化情况，可得出以下结论。

在2014年之前，关键要素为第一层次，说明粤港澳大湾区智慧物流能力受到四个层次的共同影响，而2014年之前粤港澳大湾区的区域发展层、感知层、应用层和网络层对应的能力值都在增加。因此其区域智慧物流能力呈现快速上升的趋势。①在2015年至2019年期间，一直存在于关键要素以上的为感知层，且粤港澳大湾区的感知能力在这期间有了大幅提升，为其区域智慧物流能力带来持续性的正向影响，因此其区域智慧物流能力稳步提升。②2021年进入后疫情时期，此时粤港澳大湾区智慧物流组织体系中，关键要素为最高层次，说明此时的区域智慧物流能力仅仅受到网络层的影响，因此其趋势与网络层相似，区域智慧物流能力值较上一年持平。

纵观粤港澳大湾区智慧物流能力组织体系内部层次的变化，可以发现在其两次“低谷”（2015年和2020年）时，粤港澳大湾区网络层所表示的区域信息处理能力在两次“低谷”前后都发生了波动，结合上述分析，证实了其区域智慧物流能力主要受到关键要素及以上层次影响的结论。

3.关键要素影响下两大区域智慧物流能力演化比较

根据全面关系流管理理论，合理设计并组织关键要素及以上的层次，能够在一定程度上控制组织行为的输出，从而达到理性目标。如图9所示，本文已对长三角经济区和粤港澳大湾区的智慧物流能力进行测度，并根据关键要素的变化来分析影响区域智慧物流能力的原因。即已知组织行为的输出，通过分析组织内部网络层次的变化来获得达到最佳输出的方式。将长三角经济区与粤港澳大湾区视为组织，并选取相同的网络层次时，其发展有值得相互借鉴的地方。

图9两区域智慧物流能力及关键要素次序情况

在2012年至2016年期间，粤港澳大湾区的智慧物流能力均高于长三角经济区的智慧物流能力，且在2016年之前，粤港澳大湾区的关键要素排序小于等于长三角经济区，说明由多个层次共同产生有效、正向的影响，能够更大程度地提升一个区域的智慧物流能力。到2016年时，长三角经济区的关键要素次序较上一年没有变化，但粤港澳大湾区的关键要素次序变高了，说明能够对粤港澳大湾区智慧物流能力产生有效、正向影响的层次减少了，因此从2016年开始，粤港澳大湾区的智慧物流能力较长三角经济区持平。

在2018年至2019年期间，粤港澳大湾区的关键要素次序有所降低，其智慧物流能力也有所提升，且在2019年时在此与长三角经济区智慧物流能力拉开距离。在2020年后，粤港澳大湾区的关键要素达到了最高层，说明其该时期的区域智慧物流能力无法受到区域发展层、感知层和应用层的有效影响，因此出现了骤降。2020年后粤港澳大湾区智慧物流能力出现不增反降的问题，极有可能是因为该区域出现了对网络层和感知层的资源倾斜问题。

（1）网络层对区域智慧物流能力的正向推动影响力不够大，即信息处理能力带来的粤港澳大湾区智慧物流能力的提升不明显。

（2）在相关资源分配中，对感知层的管理力度不足，导致粤港澳大湾区智慧物流能力难题提升。

基于全面关系流管理理论对长三角经济区和粤港澳大湾区两个区域智慧物流能力的对比和剖析，反映了粤港澳大湾区在资源分配中所存在的一些问题。对于长三角经济区来说，在其智慧物流体系组织中，保持关键要素的稳步发展，且当关键要素之上出现其他层次时，最大程度合理化资源分配，能够使得该区域智慧物流能力稳步提升。对于粤港澳大湾区来说，如何设计其智慧物流体系组织的关键要素及其与其他层次的关系，避免资源分配不协调的问题出现，是该区域智慧物流能力发展的关键。

五、關键要素位序差异下的区域智慧物流能力提升路径

网络层的建设将推动智慧物流体系中各个环节的互联互通，从而提高智慧物流体系的整体协同效率。由前文可知，网络层为区域智慧物流能力组织体系内的关键要素，它对区域智慧物流能力的影响可以根据所处的层次次序判断。如图10所示，根据网络层的次序，按照底层、中层和顶层进行分类：网络层处于底层时，其建设对信息传输的速度和准确性有着至关重要的影响，随着网络层建设的不断完善，信息传输速度和准确性将逐步提高，从而提高区域智慧物流系统的感知能力、信息处理能力、应用能力和区域综合实力；当网络层处于中层时，区域智慧物流能力则由网络层及以上的层次共同影响；当网络层位于顶层时，区域智慧物流能力主要受到网络层的影响。

图10 关键要素位序差异下的影响

据网络层的不同次序对区域智慧物流能力的影响，按照关键要素位于底層、中层和顶层进行分类，并做出分析。

（一）网络层位于底层：所有要素应全面发展

在本研究中，当网络层处于第一层，即关键要素处于底层时，根据全面关系流管理理论，区域智慧物流能力由关键要素及以上层次影响，即网络层、区域发展层、感知层和应用层能够共同影响区域智慧物流能力。结合上一节的分析，可得出结论：当网络层位于第一层时，对区域内二级指标的任意一指标进行正向拉动，都会对该区域的智慧物流能力产生正向的影响。因此，网络层位于第一层是发展区域智慧物流能力的最佳状态。

（二）网络层位于中层：中层以上应协调发展

当作为关键要素的网络层处于中层时，关键要素及以上层次可能存在多种情况。在探索区域智慧物流能力发展路径的过程中，作为关键要素的网络层出现了两种不同的情况：第二层和第三层。通过分析网络层所处次序的情况及对区域智慧物流能力的影响，总结当区域智慧物流能力的关键要素网络层处于中层时，发展区域智慧物流能力的提升路径。

1.网络层次位于第二层

当网络层处于第二层时，表示影响区域智慧物流能力的有三个层次。当网络层处于第二层时，第三层和第四层的组合有2种（如图7和图8所示）：

①区域发展层和应用层（长三角经济区2013年至2016年、粤港澳大湾区2013年）；

②区域发展层和感知层（长三角经济区2019年、粤港澳大湾区2018年至2019年）。选取连续年份的组合对网络层位于第二层时的情况进行分析。

如图11所示，当网络层处于第二层时，其上层结构的层次组合不同将产生不同的区域智慧物流能力趋势。为了进一步挖掘其中的规律，计算出每个层次的斜率，以此来表示某一层次的发展速度，并用相应的希腊字母表示。

α、β和γ分别表示应用层、区域发展层和网络层能力发展趋势的斜率。

图11 网络层位于第二层对区域智慧物流能力的影响

根据图11（a）图：β在这个时期的斜率变化相对较小，但保持正增长，为区域智慧物流能力带来正向的影响，因此可认为此时的区域智慧物流能力的增速变化主要受到应用层和网络层的影响。通过同时观察应用层和网络层的曲线发现，当应用层的斜率变小，即降速增加时，网络层的增速保持在11%左右，能够使该时期（网络层位于第二层的第（1）种组合情况）的区域智慧物流能力增速最大。

图11（b）图代表以区域发展层、感知层和网络层驱动的区域智慧物流能力的趋势，其中，α、β和γ分别表示感知层、区域发展层和网络层能力发展趋势的斜率。根据b图可知：在三个层次的发展速度相对稳定，即关键要素及以上层次的曲线斜率保持稳定的情况下，该时期（网络层位于第二层的第（2）种组合情况）的区域智慧物流能力能够平稳增长。

综上，当网络层位于第二层时，在保持关键要素增速稳定的前提下，能够使区域智慧物流能力在当前阶段实现增速最大的方式，是保持关键要素以上层次的增速绝对值不变。

2.网络层位于第三层

当网络层处于第三层时，只有网络层及另外一个二级指标层对区域智慧物流能力有影响。根据图7和图8可知，当网络层处于第三层时，第四层有2种情况：

①区域发展层在网络层之上（长三角经济区2017年至2018年）；

②感知层在网络层之上（长三角经济区2021年、粤港澳大湾区2016年至2017年）。

如图12所示，当网络层处于第三层时，其上层结构的层次组合不同将产生不同的区域智慧物流能力趋势。为了进一步挖掘其中的规律，计算出每个层次的斜率，以此来表示某一层次的发展速度，并用相应的希腊字母表示。

α和β分别表示区域发展层和网络层能力发展趋势的斜率。

图12 两区域智慧物流能力及关键要素次序情况

根据图12（a）可知，当网络层的增速保持在一个较小且稳定的值时，区域发展层的增速能够拉动区域智慧物流能力的增长。

图12（b）代表以感知层和网络层驱动的区域智慧物流能力的趋势，其中，α和β分别表示感知层和网络层能力发展趋势的斜率。根据b图可知：当网络层的增速保持在一个较稳定的值时，感知层的增速能够拉动区域智慧物流能力的增长。

综合图12可得出结论：在探索一个区域的智慧物流能力时，若其关键要素（网络层）处于第三层，且第四层所代表的二级指标能力曲线的斜率越大，即该层次的增速越快时，区域智慧物流能力的增速越快。

3.网络层位于中层

在本研究中，网络层位于第二层和第三层代表了关键要素处于中下层和中上层的情况。因此，网络层位于中层时，发展区域智慧物流能力的提升路径如下。

关键要素处于中下层：尽可能稳定关键要素（网络层）的增速，在信息传输、计算机服务和软件业提供长期、稳定的政策支持，同时保持关键要素以上层次的增速绝对值不变，按照原有的发展趋势（物流行业的持续裁员或持续投资等）继续发展，进而有效提升区域智慧物流能力。

关键要素处于中上层：该阶段的关键要素（网络层）增速较为稳定，主要通过提升关键要素及以上层次的能力，如基层之上的层次为感知层时，通过增大区域的进出口贸易、区域内的物流内循环，进而拉动区域的总体货运量和吞吐量，进而提升区域感知能力的增速，最终带动区域智慧物流能力的有效提升。

（三）网络层位于顶层：回顾分配应控制发展

当网络层处于第四层时，表示区域智慧物流能力仅受到网络层的影响，网络层的发展趋势在很大程度上引导着区域智慧物流能力的发展趋势。此时，提高区域智慧物流能力的有效途径是提高区域的信息处理能力，使得网络层的良好发展带动区域智慧物流能力的正向提高。虽然单一层次的影响能够为区域智慧物流能力的提升带来明确的方向，但表示信息处理能力的网络层，其持续高质量发展需要投入大量的资金和技术，若缺乏一定的积累，短期内难以有显著成效，因此，当区域智慧物流能力仅受到网络层的影响时，有可能会出现资源分配不均衡的问题，导致区域智慧物流能力的发展受到阻碍——过度倾斜资源且成效不显著或出现负增长。如何合理安排并控制网络层的发展，是网络层位于第四层时，区域智慧物流能力得到提升的关键。

六、结语

组织作为一种系统，遵循一般系统理论的相关规律。全面关系流管理理论能够以新颖的视角对经济组织做出剖析，并反映系统中的规律。本文使用基于熵值的模糊物元欧式贴近度法，以长三角经济区和粤港澳大湾区作为两个区域研究对象，进行了区域智慧物流能力的评价对比分析，并基于全面关系流管理理论，指出网络层为区域智慧物流能力的关键要素，并根据网络层所处层次进行比較与分析，得出了相应的区域智慧物流能力发展提升路径，结果如下。

（1）区域发展的视角：在过去十年，长三角经济区的智慧物流能力总体呈现上升趋势，粤港澳大湾区的智慧物流能力在后阶段相比较长三角经济区较低，提升速度也相对较慢。长三角经济区保持当前状态，其智慧物流能力能够稳步提升；粤港澳大湾区需要注意改善资源分配不协调的问题，从而促进其智慧物流能力的提升。

（2）关键要素位序视角：当网络层位于底层时，对区域内二级指标的任一指标进行正向拉动，都会对该区域的智慧物流能力产生正向的影响；当网络层位于中层时，通过政策支持等方式对网络层及以上层次进行合理推动，能够有效提升区域智慧物流能力；当网络层位于顶层时，需要考虑区域内是否出现资源分配不合理的问题，并合理安排并控制网络层的发展，进而提升区域智慧物流能力。

对区域智慧物流能力及其二级指标能力进行测度，对区域智慧物流能力的关键要素进行判定，获得具体方向的发展提升路径，能够从宏观上有效推动区域智慧物流能力的发展，避免资源浪费等情况，最终推动区域智慧发展，为新发展格局下的区域发展提供参考与借鉴。

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Determination and Improvement Path of Elements for the

Development of Regional Smart Logistics Capacity：Based

on the Theory of Comprehensive Relationship Flow Management

LIANG Fei-wen1，2，3，4， ZHONG Jun-wei1， QUAN Jie-ru1，2， GUO Yi1，2

（1.School of Economics and Management， Guangxi University of Science and Technology， Liuzhou，Guangxi 545006；

2.Guangxi Industrial High Quality Development Center， Liuzhou，Guangxi 545006；

3.School of Transportation Engineering， Kunming University of Technology， Kunming，Yunnan 650500;

4.Industrial Intelligent Manufacturing Development Research

Center，Guangxi University of

Science and Technology，Liuzhou， Guangxi 545006）

Abstract：In the post-pandemic era， the logistics industry is accelerating its transformation and upgrading towards smart logistics， and enhancing regional smart logistics capabilities can help promote high-quality development of the logistics industry.Exploring the development and improvement path of regional smart logistics capabilities can avoid resource waste and achieve precise development.This article analyzes the concept of smart logistics capability from three perspectives： meaning， characteristics， and constituent elements.The Yangtze River Delta Economic Zone and the GuangdongHong KongMacao Greater Bay Area are used as research objects， and a three-level evaluation index system is established from the perspectives of regional smart logistics capability perception layer， network layer， and application layer.The fuzzy matter-element European closeness method based on entropy is used to measure the smart logistics capability of the two regions in the past decadc， Finally， based on the comprehensive relationship flow management theory， the paper determines the key elements for the development of regional smart logistics capabilities， and analyzes the specific situation of the key elements to obtain corresponding development and improvement paths.The results indicate that： ① The overall smart logistics capacity of the Yangtze River Delta Economic Zone shows a steady upward trend， while the smart logistics capacity of the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area is relatively weak.It is necessary to determine key elements and then improve them by optimizing and organizing them.② Under the differences in the order of key elements， enhancing regional smart logistics capabilities requires the rational arrangement of element resources above the order of key elements.This study provides a clear direction for the development and improvement of regional smart logistics capabilities， and provides certain reference value for regional logistics development.

Keywords：regional intelligent logistics capability; entropy method; fuzzy matter-element; comprehensive relationship flow management theory

基金項目：国家社会科学基金项目“‘一带一路背景下西南地区物流空间结构演变与经济效应研究”（19XGL025）；广西哲学社会科学规划研究课题“广西国家物流枢纽建设对地区物流网络效率的空间重构与提升路径研究”（20FJY038）；广西高校中青年教师科研基础能力提升项目“双循环新发展格局下广西物流业高质量发展动力机制及策略研究”（2021KY0334）；广西研究生教育创新计划项目“国内国际双循环背景下广西物流走廊承载力辨识评估与发展对策研究”（YCSW2021321）