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行業(yè)新聞

重視統(tǒng)計數據 揭示物流發(fā)展規(guī)律

發(fā)表于:2015-04-17 09:21

? ? ? ?時下,我國經濟運行進入“新常態(tài)”,進入由“速度型”向“質量型”轉型升級的關鍵期,其根本特征就是高效率、低成本、可持續(xù)。物流是現代經濟的核心之一,國務院印發(fā)的《物流業(yè)發(fā)展中長期規(guī)劃(2014—2020年)》明確提出要以提高物流效率、降低物流成本為重點,這不僅是促進物流發(fā)展之需,更是提高經濟運行質量和效率的迫切要求,也是經濟與物流互動發(fā)展的基本規(guī)律。而要從國民經濟轉型升級的視野來準確把握物流發(fā)展規(guī)律,必須高度重視統(tǒng)計數據。

一、降低物流成本是經濟轉型升級的必由之路

物流成本受到高度關注并非偶然,而是由宏觀經濟發(fā)展的根本變化決定的,是經濟轉型升級的必經階段。通過統(tǒng)計數據,尤其是基于國際比較的統(tǒng)計數據,我們能夠更準確的把握物流發(fā)展的這一個大局。

通過統(tǒng)計數據,把握物流發(fā)展規(guī)律。發(fā)展現代物流是一個國家在轉型升級過程中的必然趨勢,具有一定的規(guī)律性。轉型升級最核心的內涵是轉變經濟發(fā)展方式,實現經濟發(fā)展由“速度型”向“質量型”轉變,其根本的特征就是高效率、低成本、可持續(xù)。發(fā)達國家的發(fā)展歷程尤其是美國上世紀70、80年代的發(fā)展經驗表明,物流是提高效率、降低成本的突破口。根本原因在于,物流不局限于某個行業(yè)或者某個領域,而是貫穿于生產、流通和消費各個環(huán)節(jié),貫穿到整個社會經濟的全過程。物流不僅服務于生產制造,也與居民生活息息相關,尤其是在電子商務快速發(fā)展的背景下更是如此。也就是說,現代物流的優(yōu)化發(fā)展,提高的是整個經濟運行的效率,降低的是整個供應鏈的運行成本。

通過統(tǒng)計數據,把握物流發(fā)展基本格局?;趪H比較的物流統(tǒng)計數據表明,2014年,我國社會物流總費用與GDP的比率為16.6%,盡管有所下降,但仍高于美國、日本一倍左右,而且高于巴西、印度等發(fā)展中國家,相當于美國上世紀80年代初的水平。當前,在勞動力成本、能源資源成本剛性上漲的背景下,降低物流成本是最有效的途徑,具有緊迫性,而且潛力巨大。

1:全球主要國家或地區(qū)物流費用及其與GDP的比率(2012年)

?

區(qū)域
國家
2012年GDP
(十億美元)
2012物流費用
(十億美元)
物流費用與GDP比率(%
北美
加拿大
1819.0
163.7
9.0
美國
15680.0
1334.6
8.5
歐洲
法國
2609.0
247.6
9.5
德國
3401.0
299.7
8.8
亞洲太平洋
中國
8227.0
1480.9
18.0
印度
1825.0
237.1
13.0
日本
5964.0
506.9
8.5
韓國
1156.0
103.9
9.0
南美
阿根廷
475.0
57.0
12.0
巴西
2396.0
277.9
11.6
全球
71830.0
8350.6
11.6

?

數據來源:Armstrong Associates Inc.

如果放到全球背景下來把握我國物流發(fā)展大局,尤其是從發(fā)達國家的物流成本核算歷程來看,我們的認識會更加清晰。

宏觀物流成本核算起源于美國,最早可以追溯到上個世紀60年代初。1962年,美國哈佛大學Heskett J.L.教授提出了較系統(tǒng)地宏觀物流成本(Macroeconomic logistics costs)核算方法,并逐漸成為美國、日本、韓國、南非等世界各國通用的方法,我國的物流統(tǒng)計核算也采用此方法。宏觀物流成本具體包括運輸成本、存貨持有成本、物流管理成本。1973年,美國Cass信息系統(tǒng)公司開始計算美國的宏觀物流成本,現在每年將研究成果發(fā)布在《美國物流年度報告》上。1980年,美國宏觀物流成本與GDP的比率為17.2%,位于較高水平,如表2所示。

2:1980年-2012年美國宏觀物流成本與GDP的比率(%)

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            年份
            宏觀物流成本與GDP的比率
            年份
            宏觀物流成本與GDP的比率
            年份
            宏觀物流成本與GDP的比率
            1980
            17.2
            1991
            10.6
            2002
            8.8
            1981
            16.2
            1992
            10.0
            2003
            8.7
            1982
            14.5
            1993
            9.9
            2004
            8.8
            1983
            13.3
            1994
            10.1
            2005
            9.4
            1984
            13.4
            1995
            10.4
            2006
            9.8
            1985
            12.4
            1996
            10.2
            2007
            9.9
            1986
            11.6
            1997
            10.2
            2008
            9.3
            1987
            11.4
            1998
            10.1
            2009
            7.8
            1988
            11.5
            1999
            9.9
            2010
            8.2
            1989
            11.7
            2000
            10.2
            2011