考虑区域协同发展的京津冀地区智慧物流评价及障碍因子分析

Evaluation of Smart Logistics in Beijing-Tianjin-Hebei Region Considering Regional Synergistic Development and Analysis of Obstacle Factors

摘要

为了适应京津冀物流产业协同发展加速现状、解决要素配置失衡问题，构建智慧物流评价指标体系，在考虑基建联通、要素流动和政策适配的协同基础上运用CPDR-C模型测度三地智慧物流发展水平，并结合障碍度模型识别关键阻滞因素。结果表明：区域综合智慧物流发展水平及速度排序北京高于天津高于河北；发展结构协同性分析下，北京-河北智慧物流发展结构初期协同性较差，但随时间推移有所缓解，2020—2022年，北京地区智慧物流发展水平相较于天津、河北出现极化现象；影响北京、天津智慧物流发展的障碍集中在产出效益部分，而影响河北地区智慧物流发展的障碍集中在智慧物流人才培养、技术创新与应用方面。根据研究结论，从深化智慧物流发展、实施产业转移协作、优化协同发展环境等方面提出京津冀地区智慧物流水平提升建议。

Abstract

To adapt to the accelerated development of the logistics industry in the Beijing-Tianjin-Hebei region and address the resource allocation imbalance issue, this study constructed a smart logistics evaluation index system. By considering the synergy of infrastructure connectivity, factor mobility, and policy alignment, the study employed the cloud probabilistic dominance relation-cosine similarity model (CPDR-C) to measure the smart logistics development levels in this region, complemented by an obstacle degree model for diagnosing key constraints. The results reveal that Beijing maintains superior comprehensive smart logistics development levels and growth velocity compared to Tianjin and Hebei, respectively. Structural synergy analysis demonstrates initially weak coordination between smart logistics development frameworks in Beijing and Hebei, which is gradually improved over time. From 2020 to 2022, the smart logistics development level in Beijing exhibits polarization effects compared to Tianjin and Hebei. The obstacles affecting smart logistics development in Beijing and Tianjin are concentrated on output efficiency, while those affecting smart logistics development in Hebei are concentrated on the training of smart logistics personnel, as well as technological innovation and application. Based on these findings, suggestions are proposed for improving the smart logistics development level in the Beijing-Tianjin-Hebei region, including deepening smart logistics development, achieving industrial relocation and coordination, and optimizing collaborative development.

Graphical abstract

关键词

智慧物流 / 综合评价 / 障碍因子 / 协同发展 / 京津冀地区

Key words

Smart Logistics / Comprehensive Evaluation / Obstacle Factor / Collaborative Development / Beijing-Tianjin-Hebei Region

0　引言

物流业作为支撑国民经济发展的基础性、战略性、先导性产业，其高质量发展对提升区域与国民经济竞争力具有重要作用。2022年12月国务院办公厅印发的《“十四五”现代物流发展规划》明确提出，需加快物流结构调整并推动科技赋能，通过数字化、网络化与智慧化转型构建创新驱动的智慧物流生态体系。当前，物流企业正通过多维协作深度参与这一进程，但智慧物流发展仍面临双重制约：一是投入失衡与权责失范引致的制度性缺陷，加剧资源错配与信息孤岛效应；二是标准体系缺失导致的平台互操作性不足与政企信息共享壁垒，严重掣肘运行效率提升^[1]。京津冀地区作为国家协同发展战略示范区，其智慧物流协同机制的构建不仅能够破解“合成谬误”、释放“1 + 1 > 2”的内生增长动能，更可为新发展阶段下区域协同升级提供理论支撑与实践范式^[2]。

智慧物流是运用物联网、大数据等智能技术，通过全流程精细化、可视化管控，增强智能决策与自动化执行能力，实现效率提升的现代物流体系^[3-4]。学界围绕其内涵形成两大研究脉络：在技术赋能层面，云计算、物联网与大数据被视为支撑数字化转型的关键技术^[5-7]；在模式创新层面，学者们认为智慧物流是与工业4.0深度耦合的新范式^[8-9]，通过数据驱动的生态系统实现流程集成与智能决策^[10-12]。评价体系研究方面，既有成果从多维度进行评价框架构建，如马鸣晴等^[13]构建涵盖经济环境、经济活动、物流业发展规模和技术水平的四维评价体系。谷城等^[3]聚焦包含发展动力、环境、效益的三维评估架构。岳嫣婷^[14]基于效率视角建立智慧物流投入产出指标体系，其中投入包含物力、人力和信息投入，产出则为产业效率与规模。杜晖^[15]则拓展至发展效益评估。此外，国外学者如Vahidinia等^[16]、Dallasega等^[17]、Patil等^[18]深入企业层面，开发了包含企业成本、管理信息等企业指标的评价体系。还有学者如Khan等^[19]将环境绩效纳入智慧物流发展的评价框架，分析智慧物流环境、社会和经济三重效应。评价方法上，熵权法与数据包络分析(Data Envelopment Analysis，DEA)分别主导综合指数构建与效率测度研究^[20-21]。

既有研究在内涵解析与方法论层面贡献显著，但仍存在3个方面局限：其一，宏观尺度分析占主导，区域协同效应与异质性机制研究不足；其二，指标体系动态适应性欠缺，难以匹配智慧物流的系统性迭代特征；其三，传统方法对突发事件冲击下的多维不确定性解析能力薄弱。本研究创新性体现为：融合区域协同发展理论，构建基于云概率优势关系-余弦相似度(Cloud Probabilistic Dominance Relation-Cosine Similarity，CPDR-C)模型的评价框架，通过时空演化分析与障碍度诊断，揭示京津冀智慧物流发展的关键阻滞因子。研究成果可为破解区域智慧物流协同困境提供兼具理论深度与实践适配性的决策支持。

1　评价指标体系构建

1.1　评价指标选择

研究基于智慧物流理论构建“基础环境-内生动力-产出效益”三维评价框架。基础环境维度聚焦经济环境与政府支持等外部支撑条件，内生动力维度涵盖专业人才储备、创新能力和智慧化基础设施等驱动要素，产出效益维度则从经济与社会效益、环境效益及产业协同3个方面评估发展成效。相较传统研究，该指标体系的创新性体现在：立足京津冀城市群协同发展战略，构建具备“跨域协同治理适配性”与“区域战略导向适配性”的双重特征指标体系。针对该区域科技创新要素集聚但存在协同失衡、绿色转型滞后等矛盾，指标体系设置营商环境、产业结构合理化等三级指标揭示流通壁垒与发展均衡性^[22]；通过财政科技支出、数字技术应用等指标凸显区域科创优势；通过环境效益指标量化绿色发展水平^[23-25]。

基于区域协同发展理念，参考Liu等^[26]和刘莹等^[27]的研究，采用效率增值模型来衡量协同发展程度。模型的核心假设为：若2个区域存在协同效应，则在协同效果下其联合效率将超过独立效率，通过计算联合效率与独立效率之间的差值，可以量化协同发展效果。具体而言，将京津冀城市群中的城市两两配对，共产生78对(C_{\mathrm{13}}^{\mathrm{2}}=\mathrm{13}\times \mathrm{12}/\mathrm{2}=\mathrm{78})城市组合，剔除省内同质化组合，最终得到23组跨省域城市组合。随后设定相关投入产出指标，采用基于松弛度量的数据包络分析(Data Envelopment Analysis-Slack-Based Measure，DEA-SBM)模型测算对应城市组合及各城市的效率。效率增值模型如公式⑴、公式⑵所示。

S_{ij}=[({\theta }_{ij}^{\mathrm{\text{'}}}-{\overline{{\theta }_{ij}}}^{\mathrm{\text{'}}})-({\theta }_i^{\mathrm{\text{'}}}-{\overline{{\theta }_n}}^{\mathrm{\text{'}}})]+[({\theta }_{ij}^{\mathrm{\text{'}}}-{\overline{{\theta }_{ij}}}^{\mathrm{\text{'}}})-({\theta }_j^{\mathrm{\text{'}}}-{\overline{{\theta }_n}}^{\mathrm{\text{'}}})]⑴

S_i={\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^n}{S}_{ij}j=\mathrm{1}，\mathrm{2}，\dots ，n;i\ne j⑵

式中：S_{ij}为城市i和城市j的协同作用强度；{\theta }_{ij}^{\mathrm{\text{'}}}为2个城市的联合效率，测算方法为其投入产出指标对应相加求效率；{\theta }_i^{\mathrm{\text{'}}}和{\theta }_j^{\mathrm{\text{'}}}分别为2个城市的独立效率。{\overline{{\theta }_{ij}}}^{\mathrm{\text{'}}}，{\overline{{\theta }_n}}^{\mathrm{\text{'}}}分别为2个城市多年联合效率的均值和单一城市多年效率均值，减去均值的原因在于规避未观测到的干扰项的影响；S_i为城市i的发展协同程度。京津冀地区智慧物流评价指标体系如表1所示。

1.2　研究方法

1.2.1　CPDR评价法

云模型是用以定性、定量概念互相转化的方法，其涵盖三重数字特征：期望E_x表征概念核心值，对应云滴分布期望值，反映系统基准水平；熵E_n度量概念模糊性，决定云滴离散方差，揭示系统内在不确定性；超熵H_e作为二阶熵参数，控制云层厚度，表征系统混沌程度。数学上，当期望大时系统整体表现趋优；熵大时暗示状态跃迁的不可预测性增强；超熵大时则昭示系统进入高维混沌域。云模型图如图1所示。

在云模型的基础上参考袁旭梅等^[28]、张旭等^[29]和翁世洲等^[30]的研究，运用CPDR方法进行进一步分析，CPDR方法的步骤如下。

步骤1：运用逆向云发生器将原始数据转化为相应的云属性，计算出数据的期望E_x、熵E_n、超熵H_e，步骤如公式⑶、公式⑷、公式⑸所示。

E_{x_{ij}}=\frac{{\displaystyle \sum _{k=\mathrm{1}}^L}{f}_{ijk}}{L}⑶

E_{n_{ij}}=\frac{{\displaystyle \sum _{k=\mathrm{1}}^L}\left|f_{ijk}-E_{x_{ij}}\right|}{L}⑷

H_{e_{ij}}=S^{\mathrm{2}}=\frac{{\displaystyle \sum _{k=\mathrm{1}}^L}(f_{ijk}-E_{x_{ij}}{)}^{\mathrm{2}}}{L-\mathrm{1}}⑸

式中：m为比较对象数量；n为指标数量；f_{ijk}为第i个对象第j个指标的第k个值，满足(i=\mathrm{1}，\mathrm{2}，\cdots ，m;j=\mathrm{1}，\mathrm{2}，\cdots ，n;k=\mathrm{1}，\mathrm{2}，\cdots ，L)；某一指标下对象m_i的属性集合为(E_{x_i}，E_{n_i}，H_{e_i})，则对象m_j的属性集合为(E_{x_j}，E_{n_j}，H_{e_j})

步骤2：比较指标属性计算云优势度，比较取值表如表2所示。

设对象m_i与m_j相互比较，则m_j在属性A下不劣于m_i的云优势度可以记作P_A(P_A^{\mathrm{\text{'}}}，P_A^{″}，P_A^{‴})。其中，P_A^{\mathrm{\text{'}}}为期望的比较结果；P_A^{″}为熵的比较结果；P_A^{‴}为超熵的比较结果。具体步骤如公式⑹、公式⑺、公式⑻所示。

P^{\mathrm{\text{'}}}(m_i,m_j)=\frac{|a^{\mathrm{\text{'}}}|+\mathrm{0.5}|b|}{n}⑹

P^{″}(m_i,m_j)=\frac{|a^{″}|+\mathrm{0.5}|b|}{n}⑺

P^{‴}(m_i,m_j)=\frac{|a^{‴}|+\mathrm{0.5}|b|}{n}⑻

式中：|a^{\mathrm{\text{'}}}|，|a^{″}|，|a^{‴}|分别为m_j在期望、熵、超熵维度下占优的数量；|b|为比较后相等的数量；P(P^{\mathrm{\text{'}}}，P^{″}，P^{‴})为对象m_j在全部属性下不劣于对象m_i的优势度。

步骤3：计算云优势类，步骤如公式⑼、公式⑽、公式⑾所示。

\left\{\begin{array}{l}{C^{\mathrm{\text{'}}}}^{\ge \alpha }=\left\{(m_i，m_j)|p^{\mathrm{\text{'}}}(m_i，m_j)\ge \alpha ，\frac{\mathrm{1}}{\mathrm{2}}\le \alpha \le \mathrm{1}\right\}\\ {{\left[m_i\right]}^{\mathrm{\text{'}}}}^{\ge \alpha }=\left\{m_j|(m_i，m_j)\in {C^{\mathrm{\text{'}}}}^{\ge \alpha }\right\}\end{array}\right.⑼

\left\{\begin{array}{l}{C^{″}}^{\ge \alpha }=\left\{(m_i，m_j)|p^{″}(m_i，m_j)\ge \alpha ，\frac{\mathrm{1}}{\mathrm{2}}\le \alpha \le \mathrm{1}\right\}\\ {{\left[m_i\right]}^{″}}^{\ge \alpha }=\left\{m_j|(m_i，m_j)\in {C^{″}}^{\ge \alpha }\right\}\end{array}\right.⑽

\left\{\begin{array}{l}{C^{‴}}^{\ge \alpha }=\left\{(m_i,m_j)|p^{‴}(m_i，m_j)\ge \alpha ,\frac{\mathrm{1}}{\mathrm{2}}\le \alpha \le \mathrm{1}\right\}\\ {{\left[m_i\right]}^{‴}}^{\ge \alpha }=\left\{m_j|(m_i，m_j)\in {C^{‴}}^{\ge \alpha }\right\}\end{array}\right.⑾

云优势类即将步骤2中得出的云优势度进行再次比较，比较过程也分为期望、熵和超熵进行。取参数\alpha =\mathrm{0.5}(半数原则)，对象1比对象2的云优势度大于0.5则通过。同时，根据反身性原则要求，对象与自身相比不劣于自身，最终形成云优势类。

步骤4：计算优势度矩阵。参考翁世洲等^[28]的Ⅰ型优势度矩阵计算方法，将云优势类形成的集合相减，云优势度矩阵的计算如公式⑿、公式⒀和公式⒁所示，其中|·|为集合基数。

\left\{\begin{array}{cc}\frac{\mathrm{1}}{\mathrm{2}}& [m_i{{]}^{\mathrm{\text{'}}}}^{\ge \alpha }=[m_j{{]}^{\mathrm{\text{'}}}}^{\ge \alpha }\\ \frac{\left|[m_j{{]}^{\mathrm{\text{'}}}}^{\ge \alpha }-[m_i{{]}^{\mathrm{\text{'}}}}^{\ge \alpha }\right|}{\left|[m_j{{]}^{\mathrm{\text{'}}}}^{\ge \alpha }-[m_i{{]}^{\mathrm{\text{'}}}}^{\ge \alpha }\left|+\right|[m_i{{]}^{\mathrm{\text{'}}}}^{\ge \alpha }-[m_j{{]}^{\mathrm{\text{'}}}}^{\ge \alpha }\right|}& \mathrm{e}\mathrm{l}\mathrm{s}\mathrm{e}\end{array}\right.⑿

\left\{\begin{array}{cc}\frac{\mathrm{1}}{\mathrm{2}}& [m_i]{{}^{″}}^{\ge \alpha }=[m_j]{{}^{″}}^{\ge \alpha }\\ \frac{\left|[m_j]{{}^{″}}^{\ge \alpha }-[m_i]{{}^{″}}^{\ge \alpha }\right|}{\left|[m_j]{{}^{″}}^{\ge \alpha }-[m_i]{{}^{″}}^{\ge \alpha }\left|+\right|[m_i]{{}^{″}}^{\ge \alpha }-[m_j]{{}^{″}}^{\ge \alpha }\right|}& \mathrm{e}\mathrm{l}\mathrm{s}\mathrm{e}\end{array}\right.⒀

\left\{\begin{array}{cc}\frac{\mathrm{1}}{\mathrm{2}}& [m_i]{{}^{‴}}^{\ge \alpha }=[m_j]{{}^{‴}}^{\ge \alpha }\\ \frac{\left|[m_j]{{}^{‴}}^{\ge \alpha }-[m_i]{{}^{‴}}^{\ge \alpha }\right|}{\left|[m_j]{{}^{‴}}^{\ge \alpha }-[m_i]{{}^{‴}}^{\ge \alpha }\left|+\right|[m_i]{{}^{‴}}^{\ge \alpha }-[m_j]{{}^{‴}}^{\ge \alpha }\right|}& \mathrm{e}\mathrm{l}\mathrm{s}\mathrm{e}\end{array}\right.⒁

最终，计算综合优势度并进行排序，期望、熵和超熵的综合优势度通过分别计算其平均数得到。

1.2.2　余弦相似度

余弦相似度反映向量空间中向量夹角的余弦值，其侧重于向量的方向而非长度，向量的方向越接近，其余弦相似度越高。在CPDR法中，将区域智慧物流发展水平转化为包含期望、熵和超熵三维指标，则指标向量相似性能够一定程度上反映地区协同发展水平。余弦相似度的计算如公式⒂所示。

similarity(A，B)=\frac{{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}(A_i\times B_i)}{\sqrt[]{{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}{A}_i^{\mathrm{2}}}\times \sqrt[]{{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}{B}_i^{\mathrm{2}}}}⒂

式中：A_i和B_i分别为对象A和对象B的第i个指标的数值。

1.2.3　障碍度模型

障碍度模型建立在综合评价的基础上，用以对影响事物发展的因素进行全面挖掘，厘清对评价结果产生主要影响的因子。障碍度模型的计算步骤如下。

步骤1：计算单一指标对总目标的贡献度，即全局权重，记为F。

步骤2：采用极差法计算原始矩阵的标准化矩阵X。

步骤3：计算指标偏离度I，表示指标与最优值之间的偏差。

步骤4：计算指标障碍度O。

O_{ij}=\frac{F_j{I}_{ij}}{{\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^n}{F}_j{I}_{ij}}⒃

步骤5：根据指标层级关系，下层指标向上层指标汇总求和即得到相应层级障碍度。

1.3　数据来源

研究以2014年启动的京津冀协同发展战略为政策背景，遵循数据完整性、可靠性和可获取性原则，选取2014—2022年京津冀3省(市)面板数据，建立涵盖智慧物流发展水平、区域协同度及障碍因子识别的综合分析框架。研究采用的数据来源于《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》、CSMAR数据库、CEIC数据库等。对于少量缺失的数据，采用插值法进行补齐。

2　实证分析

2.1　CPDR法分析

将原始数据按3年为一个发展期进行划分，共分为3个阶段：阶段Ⅰ(2014—2016年)、阶段Ⅱ(2017—2019年)、阶段Ⅲ(2020—2022年)。这里仅展示对阶段Ⅰ(2014—2016年)的计算。原始数据云属性生成如表3所示。

根据公式⑹、公式⑺、公式⑻计算云优势度，得到云优势度矩阵如表4所示。

根据公式⑼、公式⑽、公式⑾得到云优势类，京津冀区域概率云优势类如表5所示。

进一步参考公式⑿、公式⒀、公式⒁得到京津冀三地的云优势矩阵如下。

\left[\begin{array}{l}\begin{array}{cc}\begin{array}{cc}(\mathrm{0.5,0.5,0.5})& (\mathrm{1,0},\mathrm{0})\end{array}& (\mathrm{1,0},\mathrm{0})\end{array}\\ \begin{array}{cc}(\mathrm{0,1},\mathrm{1})& \begin{array}{cc}(\mathrm{0.5,0.5,0.5})& (\mathrm{1,0},\mathrm{1})\end{array}\end{array}\\ \begin{array}{cc}(\mathrm{0,1},\mathrm{1})& \begin{array}{cc}(\mathrm{0,1},\mathrm{0})& (\mathrm{0.5,0.5,0.5})\end{array}\end{array}\end{array}\right]

最后进行综合优势度计算即得到各区域综合云优势度如表6所示。

参照上述步骤对3个阶段的京津冀地区智慧物流水平进行测算，得到京津冀三地3个阶段综合云优势度如表7所示。

阶段Ⅰ中，北京的E_x评分最高，天津、河北次之，显示区域智慧物流发展水平呈现北京>天津>河北的梯度特征。E_n和H_e评分来看，京津两地评分偏低，显示其发展过程波动显著，京津冀三地发展速度排序为：北京>天津>河北；阶段Ⅱ中，三大区域的核心指标维持原有差异格局，表明发展质量未发生显著变化；阶段Ⅲ中，北京在E_x指标上保持领先优势，河北在H_e指标上与天津趋同，反映出河北智慧物流发展格局波动性增强，其发展速度明显提升。

当前研究结论在评估区域智慧物流发展水平方面存在分析深度局限。CPDR分析方法虽能整体刻画三地发展态势，但其固有的方法论限制了纵深分析的可行性。具体局限性如下。

（1）模型的参数敏感性局限。阶段Ⅰ、Ⅱ的综合云优势度未变化，而阶段Ⅱ、Ⅲ仅河北与天津的H_e指标呈现微幅波动。这源于CPDR方法依赖宏观统计特征建立评估框架的特性，当微观数据扰动未达特征阈值时，评价体系难以有效响应。

（2）参数选择的单一性。CPDR方法的模型常用参数\alpha的取值0.5可能过于简化，难以刻画多维特征的异质分布，同时也会降低模型对微观波动的响应灵敏度，导致系统弹性评估存在偏差。

因此，仅依赖CPDR方法的结论可能会导致评价结果的偏差，需构建混合方法框架进行综合评价。

2.2　CPDR-C方法综合评价

研究在CPDR方法生成的(E_x，E_n，H_e)云特征基础上，将三维云参数构建特征空间向量，运用余弦相似度度量向量夹角，通过方向相似性解析区域发展结构趋同性。这种综合评价方法可深入分析区域间的智慧物流发展状况，弥补了CPDR评价法的局限。参考公式⒂，测算3个阶段余弦结构相似度如表8所示。

当向量方向一致、正交及反向时，余弦相似度的数值分别为1，0，-1。实证数据表明，京津冀三地智慧物流指标增长向量保持较高趋同性，印证区域协同发展的有效性。时序演变分析显示：京津相似度虽从阶段Ⅰ的1.000 0下降至阶段Ⅲ的0.993 6，仍维持高区间波动，揭示核心城市群结构趋同性特征显著；京冀相似度在阶段Ⅱ达峰值0.940 2后回调至0.923 7，提示河北省需补齐发展短板。

基于CPDR-C方法的多维评估表明：北京智慧物流发展水平显著领先天津与河北，发展速率梯度特征同步显现，津冀两地与北京存在一定结构偏离度。这种综合评价方法既保留了CPDR模型对发展水平的量化优势，又通过矢量空间分析构建了区域协同发展的结构评估维度。

2.3　障碍因子分析

经多维测评表明，京津冀智慧物流发展存在结构性差异。为精准识别障碍因子，引入障碍度模型进行关键因子诊断。采用熵权法完成三级指标权重测算，各层级指标权重如表9所示。

基于指标权重测算结果，分阶段开展障碍度测度，并重点聚焦京津冀三地阶段Ⅲ障碍度值位列前四的关键指标，具体障碍度分析结果如表10所示。

宏观来看，北京智慧物流发展3个阶段的障碍因子集中分布于产出效益维度，这一特征凸显该区域在数字技术创新应用方面已形成比较优势，但在投入产出转化效率方面存在瓶颈；天津智慧物流发展的关键制约因素持续集聚于内生动力与产出效益维度，这一双核阻滞格局凸显人力资本蓄积迟滞、创新要素配置效率不足与价值转化通道淤塞等结构性矛盾；河北智慧物流发展呈现持续性系统短板，阶段Ⅰ，Ⅱ内生动力与产出效益构成双重掣肘，至阶段Ⅲ则演化为基础环境与内生动力的复合阻滞格局，这种多维度约束交织现象，折射出区域创新生态系统中技术扩散渠道淤塞与要素吸附能力薄弱的缺陷。

微观来看，现阶段北京智慧物流发展面临三重瓶颈，分别是应用效能滞后、环境协同失调与区域辐射钝化。首先，其技术产业耦合存在断层，在基础设施、专利产出、人才培养的高水平态势下，货运总量与数据处理规模却呈现弱增长；其次，绿色转型迟滞，未能充分发挥智慧物流的绿色属性；最后，极化效应明显，协同指数较低反映对周边地区辐射不足，协调与共享的新发展理念未能深入贯彻。

天津智慧物流的发展阻滞因素为市政基础设施建设、科技人力资本、关键数字技术和劳动生产率。其中，科技人力资本与劳动生产率构成能级落差关键，反映智力资本再生体系失能与技术技能耦合度不足。

河北智慧物流演进面临双重制约。一方面表现为在技术维度应用传导断链，既有技术适配度缺口叠加数字基建迭代迟滞影响，另一方面在人力资本层面呈现“育成-留存”双向衰减，高等教育供给侧与产业需求侧存在显著产教融合断层。

3　结论与建议

3.1　研究结论

本研究在考虑微观地区差异和协同视角的基础上应用了CPDR-C综合评价法，对京津冀地区的智慧物流发展水平进行了深入评价，并分析了其障碍因素。具体结论如下。

（1）区域综合智慧物流发展水平及速度呈现北京>天津>河北的梯度变化。

（2）发展结构协同性分析下，京津协同程度高，京冀发展差异大，北京在阶段Ⅲ(2020—2022年)出现发展极化效应。

（3）障碍因子呈现异质结构，京津面临要素配置效能瓶颈，河北则深陷“智力资本-技术转化”的困境。

3.2　建议

结合以上结论与地区发展实际，提出以下建议。

（1）深入推进智慧物流数智化转型，驱动效率跃迁与成本集约化进程。针对京津要素配置效能瓶颈，需强化物联网与自动化技术集群的供给，构建人机协同的智能决策系统，实现劳动生产率的增长。

（2）实施首都功能优化疏解战略，驱动区域要素重组。通过北京企业梯度转移激活技术势能传导机制，以京郊科教资源反哺津冀智慧物流人才池，同步构建跨域创新生态网络。

（3）构建规划牵引与制度供给的双重驱动架构，破解京津冀智慧物流区域断层。一方面，三地联合制定五年发展规划与季度攻坚清单，建立政策议程同步机制。另一方面推行技术赋能的梯度补偿策略，运用全链条碳足迹智能监测网络重塑绿色物流价值闭环。

参考文献

[1] LIU W H， WEI S， LIANG Y J，et al. Influencing Factors on Organizational Efficiency of Smart Logistics Ecological Chain：A Multi-Case Study in China[J]. Industrial Management & Data Systems，2021，121(3)：545-566.

[2] 周　楠，赵晓旭，杨　珍. 基于新发展理念的京津冀区域协同发展水平测度[J]. 调研世界，2024(4)：62-75.

[3] ZHOU Nan， ZHAO Xiaoxu， YANG Zhen. Measurement of the Coordinated Development Level of the Beijing-Tianjin-Hebei Region Based on the New Development Philosophy[J]. The World of Survey and Research，2024(4)：62-75.

[4] 谷　城，张树山. 我国物流业智慧化水平的分布动态、空间差异与收敛性[J]. 中国流通经济，2023，37(3)：17-31.

[5] GU Cheng， ZHANG Shushan. Research on Distribution Dynamics，Regional Differences and Spatial Convergence of Intelligent Development of China’s Logistics Industry[J]. China Business and Market，2023，37(3)：17-31.

[6] 钱慧敏，何　江，关　娇. “智慧+共享” 物流耦合效应评价[J]. 中国流通经济，2019，33(11)：3-16.

[7] QIAN Huimin， HE Jiang， GUAN Jiao. Research on the Coupling Effect Evaluation of “Intelligent+Sharing” Logistics[J]. China Business and Market，2019，33(11)：3-16.

[8] FERRARI A， MANGANO G， CAGLIANO A C，et al. 4.0 Technologies in City Logistics：An Empirical Investigation of Contextual Factors[J]. Operations Management Research，2023，16(1)：345-362.

[9] SHEE H K， MIAH S J， DE VASS T. Impact of Smart Logistics on Smart City Sustainable Performance：An Empirical Investigation[J]. The International Journal of Logistics Management，2021，32(3)：821-845.

[10] 张敏洁. 国内外物流业新业态发展研究[J]. 中国流通经济，2019，33(9)：29-41.

[11] ZHANG Minjie. Research on the Development of New Formats in Domestic and Foreign Logistics Industry[J]. China Business and Market，2019，33(9)：29-41.

[12] NILA B D， ROY J. Analysis of Critical Success Factors of Logistics 4.0 Using D-Number Based Pythagorean Fuzzy DEMATEL Method[J]. Decision Making Advances，2024，2(1)：92-104.

[13] FENG B， YE Q W. Operations Management of Smart Logistics：A Literature Review and Future Research[J]. Frontiers of Engineering Management，2021，8(3)：344-355.

[14] ISSAOUI Y， KHIAT A， BAHNASSE A，et al. Toward Smart Logistics：Engineering Insights and Emerging Trends[J]. Archives of Computational Methods in Engineering，2021，28(4)：3183-3210.

[15] 郑秋丽. 我国智慧物流发展模式、问题及对策[J]. 商业经济研究，2019(18)：108-111.

[16] 罗永红，林　楠. 基于供应链视角的智慧物流商业模式发展研究[J]. 商业经济研究，2019(21)：82-85.

[17] 马鸣晴，李从东，杨卫明. 智慧物流发展水平的动态测评：基于中国省际面板数据的实证研究[J]. 科技管理研究，2022，42(13)：189-198.

[18] MA Mingqing， LI Congdong， YANG Weiming. Dynamic Evaluation of Intelligent Logistics Development Level：An Empirical Study of Interprovincial Panel Data Based on China[J]. Science and Technology Management Research，2022，42(13)：189-198.

[19] 岳嫣婷. 数字化背景下智慧物流产业组合效率测度及空间分异研究[J]. 商业经济研究，2023(21)：93-96.

[20] 杜　晖. 我国物流业智慧化水平测算与区域差异分析[J]. 商业经济研究，2024(8)：89-93.

[21] DU Hui. Calculation of the Intelligence Level of China’s Logistics Industry and Analysis of Regional Differences[J]. Journal of Commercial Economics，2024(8)：89-93.

[22] VAHIDINIA A， HASANI A. A Comprehensive Evaluation Model for Smart Supply Chain Based on the Hybrid Multi-Criteria Decision-Making Method[J]. Journal of Soft Computing and Decision Analytics，2023，1(1)：219-237.

[23] DALLASEGA P， WOSCHANK M， SARKIS J，et al. Logistics 4.0 Measurement Model：Empirical Validation Based on an International Survey[J]. Industrial Management & Data Systems，2022，122(5)：1384-1409.

[24] PATIL A， DWIVEDI A， ABDUL MOKTADIR M，et al. Big Data-Industry 4.0 Readiness Factors for Sustainable Supply Chain Management：Towards Circularity[J]. Computers & Industrial Engineering，2023，178：109109.

[25] KHAN S A R， TABISH M， ZHANG Y. Embracement of Industry 4.0 and Sustainable Supply Chain Practices under the Shadow of Practice-Based View Theory：Ensuring Environmental Sustainability in Corporate Sector[J]. Journal of Cleaner Production，2023，398：136609.

[26] 黄伟新，何秋蓉，李　源.西部陆海新通道沿线枢纽城市物流业高质量发展水平测评：区域差异与动态演进[J].铁道运输与经济，2024，46(5)：61-70.

[27] HUANG Xinwei， HE Qiurong， LI Yuan. Evaluation of High-Quality Development Level of Logistics Industry in Hub Cities along New Western Land-Sea Corridor： Regional Differences and Dynamic Evolution[J]. Railway Transport and Economy，2024，46(5)：61-70.

[28] 张春民，顾　杰.铁路货场物流化作业能力效率评价研究[J].铁道货运，2015，33(9)：30-34，5.

[29] ZHANG Chunmin， GU Jie. Study on Efficiency Evaluation of Logistic Operation Capacity of Railway Freight Yard[J].Railway Logistics，2015，33(9)：30-34，5.

[30] 李晓琳，陈　明.京津冀地区铁路物流资源开发的SWOT分析及对策[J].铁道货运，2021，39(2)：13-17，28.

[31] LI Xiaolin， CHEN Ming. SWOT Analysis and Strategies of Resources Development for Railway Logistics in Beijing-Tianjin-Hebei Region[J].Railway Logistics，2021，39(2)：13-17，28.

[32] 朱桃杏，韩佳萌，王　慧. “双循环” 格局下京津冀区域物流发展特征评价[J]. 生态经济，2022，38(10)：80-87.

[33] ZHU Taoxing， HAN Jiameng， WANG Hui.Evaluation and Countermeasures of Logistics Development in Beijing-Tianjin-Hebei under the Pattern of “Dual Circulation”[J]. Ecological Economy，2022，38(10)：80-87.

[34] 李艳伟，陈　容. 京津冀物流产业集聚演化及空间差异分析[J]. 铁道运输与经济，2022，44(12)：70-76.

[35] LI Yanwei， CHEN Rong. Evolution and Spatial Differences of Logistics Industry Agglomeration in Beijing-Tianjin-Hebei Region[J]. Railway Transport and Economy，2022，44(12)：70-76.

[36] 卜　伟，刘珊珊，李晨曦. 三大城市群经济高质量发展水平测度与比较[J]. 统计与决策，2024，40(12)：103-107.

[37] LIU Y， LI L， ZHENG F T. Regional Synergy and Economic Growth：Evidence from Total Effect and Regional Effect in China[J]. International Regional Science Review，2019，42(5-6)：431-458.

[38] 刘　莹，李　琳，张喜艳. 中国区域经济协同网络演变及成因分析：以2003—2017年中国40470组两两城市对为样本[J]. 地理研究，2020，39(12)：2779-2795.

[39] LIU Ying， LI Lin， ZHANG Xiyan. The Evolution and Forming Reasons of the Regional Economic Synergetic Network in China：Based on the Sample of Chinese 40470 City-City Units from 2003 to 2017[J]. Geographical Research，2020，39(12)：2779-2795.

[40] 袁旭梅，王亚娜，张　旭. 不完备系统多准则决策的云PDR方法[J]. 计算机应用研究，2019，36(2)：399-403，410.

[41] YUAN Xumei， WANG Yana， ZHANG Xu. Cloud PDR Method for Multi-Criteria Decision Making with Incomplete System[J]. Application Research of Computers，2019，36(2)：399-403，410.

[42] 张　旭，吕明睿，张春雪，等. 高质量发展背景下区域绿色物流水平评价及障碍因子[J]. 经济地理，2023，43(5)：139-149.

[43] ZHANG Xu， Mingrui LYU， ZHANG Chunxue，et al. Evaluation and Obstacle Factors of Regional Green Logistics Level under the Background of the High-Quality Development[J]. Economic Geography，2023，43(5)：139-149.

[44] 翁世洲，朱　俊，王　超，等. 区间粗糙数序信息系统下的优势关系粗糙集模型[J]. 模糊系统与数学，2021，35(3)：133-144.

[45] WENG Shizhou， ZHU Jun， WANG Chao，et al. Rough Set Model of Dominance Relation under Interval Rough Number Order Information System[J]. Fuzzy Systems and Mathematics，2021，35(3)：133-144.

基金资助

甘肃省科技厅软科学项目(1504ZKCA017-2)