有关现代物流管理中统计应用的认识

摘　要:在国际上,现代物流业被认为是国民经济发展的动脉和基础产业,其发展水平已成为衡量一个国家或地区现代化程度和综合竞争力的重要标志之一,在日益发展的物流管理中统计的重要性越来越突出。从统计调查、物流统计指标、物流数据分析方法上阐述了统计在物流管理中的应用,并针对存在的问题提出对策建议。

　　关键词: 　物流业;统计调查;统计指标;分析方法

　　统计作为一种实践活动渗透在社会活动的各个方面,而新兴产业物流业在进行管理时同样离不开统计。据中国物流与采购联合会公布的最新统计数据显示,2008 年第一季度,全国社会物流总额为1913 万亿元, 比上年同期增长2412 %。社会经济发展越来越依赖于现代物流业的支撑。

　　在国际上,现代物流业被认为是国民经济发展的动脉和基础产业,其发展水平已成为衡量一个国家和地区现代化程度和综合竞争力的重要标志之一,被喻为继降低物质消耗、提高劳动生产率以外的第三利润源泉和促进经济发展的加速器。但是,物流产业其发展速度如何,其对GDP 的贡献有多大,走势如何,政府还需要在哪些方面制定哪些政策来扶持哪个环节? 这些都需要利用统计调查方法搜集到的统计数据并且运用统计分析方法对数据进行分析才能反映和得出结论。物流统计数据是最有说服力的工具,是制定政策的有力支撑,统计工作在物流管理中的重要性和紧迫性日益突出。

　　西方发达国家在物流统计调查、物流统计指标、物流数据分析上已比较成熟,而我国在这方面则较为落后,物流统计数据分析在我国基本上还处于空白,迄今未能形成系统性成果。因此在我国物流管理中统计工作应注重以下几个方面。

　　一、多种统计调查方法相结合,建立物流数据统计平台

　　由于长期受计划经济体制影响,物流行业划分过细、条块分割、分行业管理,传统的物流业分布在物资、商业、贸易、仓储、交通运输等部门之中,长期各自为政、封闭发展。因此而形成的统计口径过细过窄,形成了物资统计、商业统计、市场统计、交通运输统计、储运统计等统计分支,要取得全面反映现代物流的统计资料难度很大。考虑到现代物流涉及面广、渗透性强的特点,结合目前统计的现状,现代物流统计数据搜集的主要方式是以现行的国民经济行业统计、相关部门的统计、财务及行政记录为基础,辅之以必要的一次性调查、重点调查、典型调查,在此基础上归类整理并测算现代物流的主要指标。同时,针对现阶段我国物流企业量多面广的特点,可参照专业统计方法对小型物流企业进行抽样调查,切实保障现代物流统计的完整性。

　　我国现有的物流统计数据是从相关行业的统计中估计或推断而来的,如货运量、货运周转量等。用这些指标来衡量物流规模虽然有一定的科学性,但却不能真实反映物流的全貌,这使我们对物流的理解始终处于定性的认识水平上。

　　这样就难以衡量我国现代物流产业的成本投入和社会产出的经济效益,也无法衡量我国现代物流产业对国民经济的贡献并进行相关研究。另外,我国在物流的规划、政策、成本、核算的研究上均取得一定成果,但是在应用上遇到的最大障碍是极度缺乏物流产业的经济统计数据资料,这已经成为制约我国物流业快速发展的瓶颈。因此,在获得各种物流定性和定量数据的基础上建立物流统计数据平台,有利于推动我国物流业的发展,为我国物流业的健康发展提供数据和核算的保障。

　　物流统计数据平台的主要内容有:

　　1. 确定物流调查方法体系,以保障物流决策的科学性。

　　物流统计数据的取得是通过一定的调查组织方式采用一定的调查方法搜集到的,因此在物流统计数据平台中首要的内容是确定调查方式和方法。

　　2. 建立以电子商务为基础的物流数据采集和存储的系统。随着网络的发展,电子商务在各行各业中发挥越来越重要的作用,在整个物流业中,电子商务是现代物流业的主要表现形式,很可能成为将来物流业的主题,所以其主导作用越来越明显,因此在物流数据平台中需要的数据的基础是电子商务。对于搜集到的大量的零散的数据资料需要统计整理和筛选之后保存,进一步加工以备日后使用,这样就需要特定的物流数据存贮系统,更好地发挥统计数据的作用。

　　3. 建立物流供需预测系统,保证物流供需均衡和实现预警功能。利用已经搜集到的统计数据可以采用多种统计分析方法对数据进行分析,最终发现数据内在的规律性,进而揭示现象发展的趋势。因此,在物流数据统计平台中不仅要有统计数据及存储系统,而且需要建立物流供需均衡预警系统,以保证整个物流业的经济安全。

　　二、构建适合我国国情的物流指标体系

　　(一) 我国目前物流指标体系现状我国目前还没有完整反映企业物流及物流业发展状况的统计指标,只有一些反映单项物流功能的统计指标。主要有反映物流基础设施现状的指标及运输工具拥有量、运输业务量、库存量等其他指标,这些指标对反映我国物流业的现状有一定的参考价值,但存在许多问题。第一,不能反映现代物流的内在含义。现代物流又称一体化物流或综合物流,它不是运输与仓储的简单相加,而是多要素的有机结合,是对运输仓储、包装、装卸搬运、流通加工、物流信息等要素加以整合,进行系化管理的产物。反映现代物流最重要的两个指标是物流总成本和物流服务水平。可以说有了物流总成本的概念才有物流的存在,而作为第三产业(广义服务业) 一员的物流业,服务量及水平(反映顾客满意程度) 是其主要的业务量指标,但目前的统计指标体系无法直接获得这些数据,只能间接推算,从而造成较大偏差。第二,即使是反映物流各组成要素的指标也不够全面。如流通加工的业务量和增值,运输包装、配送等要素,包含在有关工业统计指标或零售业统计指标中,无法获得这些数据。第三,统计口径不一致,造成数字可信度低。尤其是企业物流方面,对物流成本等概念的理解不一致,从而造成统计口径不同,数字可信度低。第四,一些重要指标仍是空白。如物流业中最能体现现代物流特征的第三方、第四方物流业,无论是数量还是主要业务量,指标和价值指标都是空白。

　　(二) 构建指标体系应遵循的原则

　　1. 宏观性原则。在我国物流尚处于发展初期情况下,政府职能重点在产业政策导向、政府扶持、优化环境、培育和规范物流市场。统计指标应侧重为制定政策、规划,反映总量、观测趋势及提供评价性指标为主要目的。

　　2. 系统性原则。物流统计指标应融入国民经济核算的各行业统计,具有反映全貌、产业间指标关联性强的特点。同时按固定的报告期获取数据,进行周期性观察,解决商业化公司问卷调查解决不了的问题。

　　3. 适应性原则。我国处于物流发展初期,没有经历过发达国家所走过的历史阶段。因而物流统计指标体系的建立应与我国物流发展特征和行业发展状态相适应,能够满足现实需求。

　　4. 可操作性原则。依托现行政府统计体系,基于现行统计的制度调查方式,既要对现有数据充分挖掘,又要完善补充现行方法制度,建立物流统计基础,数据采集的内容及方法要具有可操作性。

　　(三) 物流指标体系的构成通过分析我们认为,我国物流产业统计指标体系的基本框架应由两大部分组成:物流总量指标体系和物流服务质量指标体系。其中物流总量指标体系包括: (1) 物流增加值统计指标子体系,它可以反映物流产业在国民经济中的地位,是物流统计指标体系中的核心内容。物流业增加值是货物经过物流活动前后的价值之差,在扣除物流成本后就是物流活动所创造的增加值,物流业增加值的构成涉及到物流统计的各行业的增加值,其核算涉及到多个指标。(2) 物流成本利润统计指标子体系,重点反映了物流活动的效率、效益。其中物流总成本是物流过程中的费用总和。西方发达国家的物流统计通常将物流总成本分为库存费用、运输费用、物流管理费用三大类。(3) 基础生产设施子体系,高度发达的物流设施是现代物流系统的特征之一,它对提高物流能力与效率、降低物流成本和保证服务质量等方面有着十分重要的影响。(4) 物流节点子体系。物流节点布局是否合理、数量和规模是否适度将直接影响物流成本、效率。因此物流统计指标还应包括农产品物流节点的布局、数量和规模。(5) 人力资源统计指标子体系。人力资源统计子体系是对物流产业从业人员基本状况的统计,包括从业人数统计、劳动时间利用情况统计、劳动生产率统计、劳动报酬和劳保福利统计、物流企业员工安全生产统计等指标群。而物流服务质量指标体系包括物流服务目标质量指标和物流服务流程质量指标,前者包括客户满意程度、产品完好率、平均交货水平、平均物流费用和物流系统柔性五个指标;后者包括包装价值、装卸搬运、运输、仓储、流通加工、配送和信息等指标。

　　三、多种统计分析方法综合使用

　　物流统计信息的来源应该是多元化,虽然在传统的储运统计中,有一些优秀的统计方法,如平均数法、指数法、时间序列法等,但它们本身有一个共同的局限,就是统计指标使用上的单一性和孤立性。随着信息技术的发展,许多统计软件如SPSS 统计软件和SAS 统计软件等已经逐渐为大家认识和掌握。我们可以在对传统优秀统计方法进行吸收的同时,加强最新统计方法在物流中的应用与创新,如功效系数法、经济效益综合评判指数、模糊综合评判法、灰色时间序列与回归分析法、主成分分析法和因子分析法等都可在这一领域加以应用。

　　1. 功效系数法。这种方法根据多目标规划的原理,对每一评价指标分别确定一个满意值与不允许值,以满意值为标准上限,不允许值为标准下限,按线性正相关的方法将不同的评价指标无量纲化转化为相应的评价分数,经加权几何平均得出综合评价分数,对评价对象的综合状况做出评估。综合功效分数越大,表明评价对象其综合状况越佳。用这种方法可以对物流企业的综合竞争力和发展水平进行分析。

　　2. 经济效益综合评判的统计方法。经济效益综合评价指标体系用于企业的经济效益考核和评价,以及同行业不同企业的经济效益横向对比。通过考核、评价、对比,发现优劣和问题,明确前进的方向。但如何考核并形成结论是一个比较困难的问题,需要一个综合评价的指标体系与方法,常见的有经济效益综合率法、经济效益平均指数法和综合功效系数法等。

　　3. 模糊综合评判法。是指把模糊数学的思想应用到统计方法中,对物流活动进行模糊处理的有效方法。通过对影响物流各个因素的综合考虑,来对该事物的优劣做出科学评价。在系统性、可行性、多目的性原则下,通过合理地确定物流企业竞争力评价指标体系,使指标既能对企业的某一方面进行单项考核,又能对企业总体情况进行估测,同时采用科学评价方法,可以评价物流企业的经济效益以及对物流方案进行经济分析和效果评价,还可以对物流企业竞争能力进行有效评价。

　　4. 灰色时间序列和回归分析法。灰色时间序列预测是指用观察到的反映预测对象特征的时间序列来构造灰色预测模型,预测未来某一时刻的特征量,或者达到某一特征量的时间。用这种方法可以预测未来时间内物流的需求量。

　　在物流领域中,一种现象的变化往往依赖于其他现象的变化,一种现象的变化也常常影响着其他现象的变化。回归与相关分析法主要有一元线性回归、多元回归、非线性回归等方法。我们可以利用回归与相关分析的方法进行物流企业的利润与物流费用的相关分析,也可以通过与物流相关因素的分析,对物流数据进行推断或验证。

　　5. 主成分分析法和因子分析法。在进行物流成本分析时,我们可以利用这两种方法分析出哪些因素是对物流成本影响最大的。这样我们在今后的物流活动过程中对这些因素加以控制,从而达到降低物流成本的目的。

　　综上所述,统计渗透在物流管理的各个环节,而物流管理的每一个环节又都离不开统计数据和统计方法。所以说,虽然目前还没有规范的专业标准可以参考,没有系统的物流统计理论与方法可借鉴,但统计工作不能滞后于发展,我们必须为之探索,在时代的变迁中开拓统计空间。