李薇 劉國(guó)輝 程雅雯 陳欣

[摘要]基于現(xiàn)有的物流統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系和國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)，通過(guò)設(shè)計(jì)企業(yè)調(diào)查問(wèn)卷，對(duì)安徽省重要物流及工貿(mào)企業(yè)調(diào)研訪談，并結(jié)合主成分分析、關(guān)注度—滿意度象限圖對(duì)企業(yè)的反饋情況進(jìn)行分析。在原有物流統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上構(gòu)建一套適應(yīng)現(xiàn)代物流業(yè)操作和發(fā)展的指標(biāo)體系，滿足政府、企業(yè)和有關(guān)單位管理需要，推動(dòng)物流業(yè)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展。

[關(guān)鍵詞]物流統(tǒng)計(jì);指標(biāo)體系;指標(biāo)優(yōu)化;安徽

[中圖分類號(hào)]F259.27???? [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A[文章編號(hào)]1005-152X（2022）03-0008-07

Optimization of Social Logistics Statistical Index System in Anhui Province

LI Wei1， LIU Guohui1， CHENG Yawen2， CHEN Xin1

（1. School of Business， Anhui University， Hefei 230601;2. Business School， Central South University， Changsha 410000， China）

Abstract： Based on the existing logistics statistical index system and domestic and foreign literature， the paper designed a questionnaire to investigate and interview important logistics companies and industry and trade companies in Anhui Province， and analyzed their feedback with principal component analysis， attention and satisfaction quadrantal diagram. On the basis ofthe existing logistics statistical index system， it built a set of indicators adapted to the operation and development of the modern logistics industry， which can meet the management needs of the government， enterprises and related units， and promote the sustainable and stable development of the logistics industry.

Keywords： logistics statistics; indicater system; indicator optimization; Anhui

0 引言

一個(gè)系統(tǒng)、全面、科學(xué)的物流統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系對(duì)推動(dòng)現(xiàn)代物流業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展具有舉足輕重的作用，有利于及時(shí)全面地反映物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況和物流規(guī)模的水平及變動(dòng)情況，為政府和企業(yè)作出合理決策提供信息支持。然而，我國(guó)現(xiàn)有的物流統(tǒng)計(jì)體系存在指標(biāo)設(shè)計(jì)不合理、統(tǒng)計(jì)指標(biāo)與企業(yè)內(nèi)部運(yùn)行指標(biāo)脫節(jié)等弊端，為了滿足物流業(yè)發(fā)展需要，指標(biāo)體系亟待優(yōu)化。

在物流統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系方面，國(guó)外學(xué)者 Mentzer，等[1]人構(gòu)建了物流績(jī)效評(píng)價(jià)體系的五個(gè)關(guān)鍵測(cè)量方面。Rien，等[2]人提出了包括四個(gè)層次的績(jī)效指標(biāo)框架。國(guó)內(nèi)學(xué)者李衛(wèi)東，等[3]、王萌，等[4]、張國(guó)強(qiáng)，等[5]、申斯，等[6]均建立了物流統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系的整體框架;陳德良，等[7]、解京淑，等[8]從綠色物流角度構(gòu)建了相關(guān)指標(biāo)體系;李衛(wèi)民，等[9]探究了適合現(xiàn)代鐵路物流運(yùn)作的指標(biāo)體系。

在優(yōu)化方法方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者注重指標(biāo)的選擇和權(quán)重賦值方法。朱傳偉，等[10]結(jié)合問(wèn)卷調(diào)查法和主成分因子分析法整理篩選有關(guān)指標(biāo)。劉愛(ài)龍，等[11]采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、模糊評(píng)價(jià)等多種方法優(yōu)化我國(guó)現(xiàn)有區(qū)域法治評(píng)價(jià)體系。任文霞，等[12]采用李克特量表法設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷，結(jié)合因子分析對(duì)醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)指標(biāo)體系進(jìn)行修正。

通過(guò)對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的回顧，當(dāng)前學(xué)者研究社會(huì)物流統(tǒng)計(jì)及統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系的論文數(shù)量較少，同時(shí)許多指標(biāo)的設(shè)置和方法的選擇已不適合現(xiàn)代物流行業(yè)的發(fā)展，社會(huì)物流統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)理論和統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系研究不足。因此，研究社會(huì)物流統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系優(yōu)化問(wèn)題具有理論和實(shí)踐的雙重價(jià)值。

1 研究思路與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究思路

首先，分析歷史報(bào)表數(shù)據(jù)并閱讀物流統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系的相關(guān)文獻(xiàn)，探究國(guó)內(nèi)外社會(huì)物流統(tǒng)計(jì)現(xiàn)狀、指標(biāo)體系優(yōu)化最新成果及通用指標(biāo)體系的優(yōu)化方法，初步建立物流統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系并針對(duì)物流企業(yè)與工貿(mào)企業(yè)分別設(shè)計(jì)指標(biāo)滿意度調(diào)查問(wèn)卷。其次，對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行回收及結(jié)果的分析處理，使用描述性統(tǒng)計(jì)、主成分分析等方法構(gòu)建關(guān)注度-滿意度模型，在此基礎(chǔ)上將結(jié)合訪談結(jié)果進(jìn)行指標(biāo)的篩選與優(yōu)化，并完善物流統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系。最后，討論和歸納文章研究?jī)?nèi)容、并提出結(jié)論。具體如圖1所示。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

1.2.1 文獻(xiàn)資料。以中國(guó)知網(wǎng)中 CSSCI等為期刊來(lái)源，檢索全國(guó)范圍內(nèi)收錄的關(guān)于物流統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系現(xiàn)狀及優(yōu)化的相關(guān)文獻(xiàn)并進(jìn)行討論分析。

1.2.2 安徽省物流統(tǒng)計(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)。參考2018年度及

2019年度安徽省物流統(tǒng)計(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)，將歷史數(shù)據(jù)填寫(xiě)情況作為指標(biāo)體系優(yōu)化的參考依據(jù)。

1.2.3 企業(yè)調(diào)查問(wèn)卷。此次問(wèn)卷調(diào)查與2019年度安徽省物流統(tǒng)計(jì)工作同步進(jìn)行，所選取企業(yè)為安徽省內(nèi)重點(diǎn)企業(yè)，其中工貿(mào)企業(yè)506家，物流企業(yè)185家，總計(jì)發(fā)放問(wèn)卷691份，回收有效問(wèn)卷357份。

2 指標(biāo)體系初步構(gòu)建與問(wèn)卷設(shè)計(jì)

2.1 指標(biāo)體系初步構(gòu)建

在現(xiàn)有物流統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)之上，參考國(guó)內(nèi)外最新研究成果和歷年物流統(tǒng)計(jì)填報(bào)數(shù)據(jù)，針對(duì)現(xiàn)有問(wèn)題進(jìn)行社會(huì)物流統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系的初步構(gòu)建。本次指標(biāo)體系應(yīng)用研究對(duì)象為填寫(xiě)基層調(diào)查表的相關(guān)物流企業(yè)和工貿(mào)企業(yè)，具體指標(biāo)及參考依據(jù)見(jiàn)表1、表2。2.2 問(wèn)卷設(shè)計(jì)與調(diào)查

本次滿意度調(diào)查問(wèn)卷的設(shè)計(jì)采用了李克特量表，延用一般問(wèn)卷的基本格式，調(diào)查研究對(duì)象為填寫(xiě)基層調(diào)查表的相關(guān)物流及工貿(mào)企業(yè)，問(wèn)卷主要題目設(shè)置見(jiàn)表1、表2。

本次物流及工貿(mào)企業(yè)調(diào)查問(wèn)卷的發(fā)放與安徽省物流統(tǒng)計(jì)調(diào)查表的填寫(xiě)同時(shí)進(jìn)行，時(shí)間為2020年3月10日-2020年3月28日，經(jīng)由安徽省發(fā)展和改革委員會(huì)、安徽省統(tǒng)計(jì)局、安徽省物流與采購(gòu)聯(lián)合會(huì)三家聯(lián)合通知填報(bào)，極大提升了問(wèn)卷填寫(xiě)的數(shù)量與質(zhì)量。

3 數(shù)據(jù)分析

3.1 數(shù)據(jù)分析方法

3.1.1 信度效度檢驗(yàn)。物流企業(yè)和工貿(mào)企業(yè)分別回收有效問(wèn)卷86份和271份，將量表導(dǎo)入SPSS25.0中，得到克朗巴哈系數(shù)均為0.957，KMO值分別為0.757和 0.927，Bartlett's 球狀檢驗(yàn)顯著性水平均為0.000<0.001。檢驗(yàn)結(jié)果表明，數(shù)據(jù)內(nèi)部和外部的可信度高，變量之間具有高度相關(guān)關(guān)系，故下一步對(duì)其進(jìn)行因子分析。

3.1.2 主成分分析。在量表通過(guò)信度和效度檢驗(yàn)后，通過(guò)SPSS25.0對(duì)原始數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行主成分分析，物流企業(yè)滿意度量表和工貿(mào)企業(yè)滿意度量表各提取主成分10個(gè)和4 個(gè)，其累積方差貢獻(xiàn)率分別為77.023%和74.095%，說(shuō)明已經(jīng)包括原有指標(biāo)絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)的信息。

再根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣，主成分方程可以表示為：

其中，Zk表示第 k 個(gè)主成分，hn表示第 k 個(gè)主成分對(duì)應(yīng)特征值的特征向量，Xn表示原有的 n 個(gè)變量。

利用主成分方程，可以得到針對(duì)物流企業(yè)指標(biāo)滿意度的綜合評(píng)價(jià)模型為：

針對(duì)工貿(mào)企業(yè)指標(biāo)滿意度的綜合評(píng)價(jià)模型為：

上述模型中各個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的系數(shù)即為企業(yè)對(duì)相應(yīng)指標(biāo)的關(guān)注程度[20]。

3.1.3 四分圖模型。借鑒四分圖模型的思想加以改進(jìn)，構(gòu)建物流統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的關(guān)注度-滿意度模型，如圖2所示。

在該模型中，以物流或工貿(mào)企業(yè)對(duì)物流統(tǒng)計(jì)涉及指標(biāo)的關(guān)注度為橫軸，以物流統(tǒng)計(jì)涉及指標(biāo)的滿意度為縱軸，按照關(guān)注度與滿意度高低將此區(qū)域劃分為四個(gè)象限，落在不同象限的指標(biāo)具有不同的屬性特點(diǎn)。在此模型中，企業(yè)對(duì)物流統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的關(guān)注度由主成分分析得出，而滿意度分值計(jì)算公式為：

其中 Pi 為企業(yè)對(duì)第i個(gè)指標(biāo)的滿意度;Xj為滿意等級(jí)為 j 時(shí)的分值;Yij為第i項(xiàng)指標(biāo)滿意等級(jí)為 j 時(shí)對(duì)應(yīng)企業(yè)的比例。

通過(guò)對(duì)原始量表的處理，可以得到企業(yè)對(duì)各個(gè)指標(biāo)的滿意度得分。其中 ai（i =1， 2， ...， 51）表示物流企業(yè)量表涉及的51個(gè)指標(biāo)，bj（j =1， 2， ...， 20）表示工貿(mào)企業(yè)量表涉及的20個(gè)指標(biāo)。將企業(yè)對(duì)各個(gè)指標(biāo)的關(guān)注度作為橫軸，滿意度作為縱軸繪制象限圖，如圖3、圖4所示。

3.2 數(shù)據(jù)分析

3.2.1 物流企業(yè)。第Ⅰ象限主要涉及與物流業(yè)務(wù)收入、成本和財(cái)務(wù)狀況等方面相關(guān)的指標(biāo)。這些指標(biāo)有利于管理層及時(shí)了解企業(yè)的運(yùn)營(yíng)發(fā)展情況，企業(yè)在日常運(yùn)營(yíng)過(guò)程中準(zhǔn)確的記錄，使得這部分指標(biāo)也更易獲取，數(shù)據(jù)的真實(shí)性更高。同時(shí)對(duì)于政府而言，通過(guò)了解這些指標(biāo)的數(shù)據(jù)可以直觀的比較企業(yè)之間的差距和安徽省整體物流業(yè)的水平。因此，這些指標(biāo)均考慮予以保留。

第Ⅱ象限內(nèi)部指標(biāo)的滿意度較高，但企業(yè)關(guān)注度較低。這一象限內(nèi)大部分為物流規(guī)模指標(biāo)、智慧物流指標(biāo)等預(yù)增加指標(biāo)。這一區(qū)域指標(biāo)將予以保留，一方面，對(duì)于貨運(yùn)量、運(yùn)輸成本等原指標(biāo)可以對(duì)區(qū)域物流的發(fā)展現(xiàn)狀有一個(gè)較為直觀的辨別;另一方面，對(duì)于物流網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量、增值服務(wù)收入等新增指標(biāo)，可以進(jìn)一步促進(jìn)指標(biāo)體系的完整，促進(jìn)現(xiàn)代物流行業(yè)向著智慧化、環(huán)境保護(hù)及高質(zhì)量方向發(fā)展。

第Ⅲ象限的指標(biāo)，企業(yè)在填報(bào)過(guò)程中滿意度和關(guān)注度均不高。對(duì)于物流企業(yè)一體化物流業(yè)務(wù)和信息及相關(guān)服務(wù)的收入和成本，由于本身概念界定的不清晰、企業(yè)的統(tǒng)計(jì)口徑不一致等原因，難以反映安徽省物流業(yè)收入成本的情況，這些指標(biāo)可以考慮予以剔除。相比周轉(zhuǎn)量、流通加工量和吞吐量，企業(yè)更加關(guān)注貨運(yùn)量，從而忽視這方面的統(tǒng)計(jì)，但這些指標(biāo)對(duì)于統(tǒng)計(jì)部門(mén)有著重要作用，這種差異就需要改變?cè)薪y(tǒng)計(jì)方式，尋求更可靠的途徑采集數(shù)據(jù)。

第Ⅳ象限內(nèi)部指標(biāo)的關(guān)注度很高，但企業(yè)滿意度較低。這一象限內(nèi)大多為專業(yè)化過(guò)強(qiáng)、概念不清晰、統(tǒng)計(jì)較為困難的指標(biāo)。物流企業(yè)雖注重這部分指標(biāo)，但由于存在統(tǒng)計(jì)口徑不一致或概念模糊等問(wèn)題，導(dǎo)致數(shù)據(jù)難以收集且指標(biāo)無(wú)法如實(shí)反映企業(yè)的真實(shí)情況。這一區(qū)域指標(biāo)將考慮進(jìn)行刪除或改善，對(duì)部分指標(biāo)的定義進(jìn)行進(jìn)一步闡述，并統(tǒng)一其計(jì)算方式。

3.2.2 工貿(mào)企業(yè)。在物流業(yè)務(wù)量方面，大部分工貿(mào)企業(yè)選擇將物流環(huán)節(jié)外包給專業(yè)的第三方物流企業(yè)，因此相對(duì)于自運(yùn)貨運(yùn)量來(lái)說(shuō)，總貨運(yùn)量和委托貨運(yùn)量更能反映工貿(mào)企業(yè)的物流業(yè)務(wù)量，企業(yè)對(duì)自運(yùn)貨運(yùn)量的關(guān)注度不高。

在物流業(yè)務(wù)成本方面，由于大部分工貿(mào)企業(yè)選擇委托貨運(yùn)的方式，只需計(jì)算對(duì)外支付的物流成本即可，所以對(duì)該指標(biāo)更加關(guān)注。即便企業(yè)選擇自運(yùn)模式，在實(shí)際統(tǒng)計(jì)時(shí)都是作為運(yùn)輸成本或配送成本計(jì)入物流費(fèi)用，并沒(méi)有加以區(qū)分。將物流成本劃分為各項(xiàng)具體成本，對(duì)于工貿(mào)企業(yè)來(lái)說(shuō)過(guò)于細(xì)化，很難進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。因此應(yīng)對(duì)第Ⅲ象限中關(guān)于物流業(yè)務(wù)成本方面的指標(biāo)進(jìn)行刪除或簡(jiǎn)化。

商品購(gòu)進(jìn)額、商品銷(xiāo)售額、年初存貨和年末存貨指標(biāo)都處于高度關(guān)注區(qū)，表示企業(yè)認(rèn)為這些指標(biāo)能夠很好地反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，這些指標(biāo)可以保留。

工貿(mào)企業(yè)對(duì)固定資產(chǎn)投資額指標(biāo)的關(guān)注度和滿意度都很高，說(shuō)明企業(yè)認(rèn)為該指標(biāo)能夠很好地反映企業(yè)的投資潛力，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)也非常重要，該指標(biāo)可以保留。

工貿(mào)企業(yè)對(duì)于新能源貨車(chē)數(shù)量指標(biāo)的滿意度較低，但是關(guān)注度很高，說(shuō)明隨著國(guó)家推進(jìn)物流配送車(chē)輛實(shí)現(xiàn)電動(dòng)化和清潔化，企業(yè)越來(lái)越注重物流過(guò)程的綠色化。但是就目前來(lái)說(shuō)，大部分工貿(mào)企業(yè)選擇外包物流，很少有自己的貨運(yùn)車(chē)輛，新能源貨車(chē)的使用率較低。

4 安徽省物流統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系構(gòu)建

4.1 構(gòu)建原則

問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，53.48%的物流企業(yè)、32.1%的工貿(mào)企業(yè)認(rèn)為統(tǒng)計(jì)報(bào)表的指標(biāo)過(guò)于細(xì)化，填寫(xiě)繁瑣;19.77%的物流企業(yè)、27.68%的工貿(mào)企業(yè)認(rèn)為統(tǒng)計(jì)報(bào)表與企業(yè)實(shí)際經(jīng)營(yíng)使用的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)偏差很大;29.07%的物流企業(yè)、31.37%的工貿(mào)企業(yè)認(rèn)為統(tǒng)計(jì)報(bào)表專業(yè)術(shù)語(yǔ)太多、釋義簡(jiǎn)略導(dǎo)致難以理解。具體如圖5所示。結(jié)合企業(yè)問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果及對(duì)部分負(fù)責(zé)人訪談的情況，可以了解到當(dāng)前物流統(tǒng)計(jì)工作存在指標(biāo)過(guò)于細(xì)化、填寫(xiě)繁瑣、指標(biāo)釋義簡(jiǎn)略、系統(tǒng)報(bào)表設(shè)計(jì)不夠合理等問(wèn)題，因此基于針對(duì)性、具體性的原則構(gòu)建物流統(tǒng)計(jì)體系。

4.2 物流企業(yè)物流統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系

4.2.1 確定通用指標(biāo)。在構(gòu)建優(yōu)化后的指標(biāo)體系時(shí)，應(yīng)先確定不同物流企業(yè)類型之間通用的指標(biāo)。固定資產(chǎn)指標(biāo)、財(cái)務(wù)指標(biāo)和人力資源指標(biāo)可以反映企業(yè)的整體情況，雖然物流企業(yè)的服務(wù)對(duì)象和主要業(yè)務(wù)有差別，但對(duì)于這三類指標(biāo)均有統(tǒng)計(jì)，且統(tǒng)計(jì)方式差別不大，物流企業(yè)的填報(bào)人員在填報(bào)時(shí)也較為方便，數(shù)據(jù)具有較高的可得性和準(zhǔn)確性。因此選取這三項(xiàng)指標(biāo)作為通用指標(biāo)。具體指標(biāo)見(jiàn)表3。

4.2.2 根據(jù)業(yè)務(wù)類型不同分類。企業(yè)在填報(bào)物流業(yè)務(wù)量、物流業(yè)務(wù)成本和物流業(yè)務(wù)收入等指標(biāo)時(shí)，由于不同企業(yè)的業(yè)務(wù)類型不同，導(dǎo)致填報(bào)人員對(duì)部分指標(biāo)陌生。毛海軍，等[21]將物流企業(yè)按照業(yè)務(wù)類型不同分為運(yùn)輸型、倉(cāng)儲(chǔ)型、配送型、貨代型、快遞型和綜合型6個(gè)類別。基于其分類結(jié)果重新構(gòu)建物流統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系，包括物流業(yè)務(wù)量在內(nèi)共28個(gè)指標(biāo)，如圖6所示。不同業(yè)務(wù)類型所包含的指標(biāo)也有所區(qū)別，在區(qū)別企業(yè)的業(yè)務(wù)類型后，只需填報(bào)相應(yīng)指標(biāo)的信息，有效減輕了填報(bào)人員的任務(wù)量，同時(shí)保證收集數(shù)據(jù)與企業(yè)日常統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)差別不大。

4.3 工貿(mào)企業(yè)物流統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系

目前工貿(mào)企業(yè)的物流模式主要為外包物流、自營(yíng)物流或二者相結(jié)合的混合模式，不同的物流模式所統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)也不同，因此根據(jù)工貿(mào)企業(yè)選擇的物流模式分別設(shè)置統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。

4.3.1 外包物流模式。物流外包是指企業(yè)將部分或全部物流活動(dòng)委托給專業(yè)的第三方物流企業(yè)來(lái)完成[22]。將物流活動(dòng)外包后，需要統(tǒng)計(jì)企業(yè)的物流業(yè)務(wù)量、物流業(yè)務(wù)成本和企業(yè)財(cái)務(wù)狀況三類一級(jí)指標(biāo)。其中，物流成本為對(duì)外支付的外包物流服務(wù)項(xiàng)目費(fèi)用，物流業(yè)務(wù)量為委托代理貨運(yùn)量。具體見(jiàn)表4。

4.3.2 自營(yíng)物流模式。物流自營(yíng)是指工業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)等工貿(mào)企業(yè)借助于自身的物質(zhì)條件自行組織物流活動(dòng)[15]。自營(yíng)物流模式下企業(yè)需要對(duì)各項(xiàng)基本物流活動(dòng)進(jìn)行合理規(guī)劃，使企業(yè)內(nèi)部運(yùn)行高效有序。因此，企業(yè)物流統(tǒng)計(jì)指標(biāo)主要可分為固定資產(chǎn)、物流業(yè)務(wù)量、物流業(yè)務(wù)成本、企業(yè)財(cái)務(wù)狀況四類一級(jí)指標(biāo)，具體見(jiàn)表5。

4.3.3 混合物流模式?；旌夏Ｊ街傅氖瞧髽I(yè)將外包物流和自營(yíng)物流相結(jié)合，將一部分物流活動(dòng)委托給第三方物流企業(yè)，另一部分物流活動(dòng)自行組織的模式。因此，對(duì)于選擇混合物流模式的企業(yè)來(lái)說(shuō)，需要統(tǒng)計(jì)固定資產(chǎn)、物流業(yè)務(wù)量、物流業(yè)務(wù)成本、企業(yè)財(cái)務(wù)狀況四類指標(biāo)。具體見(jiàn)表6。

5 結(jié)語(yǔ)

物流統(tǒng)計(jì)是保障國(guó)民經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)健康發(fā)展的基礎(chǔ)性工作。為了促進(jìn)物流統(tǒng)計(jì)工作的順利進(jìn)行，進(jìn)一步推動(dòng)物流業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，本文在現(xiàn)有社會(huì)物流統(tǒng)計(jì)制度的基礎(chǔ)上，結(jié)合問(wèn)卷調(diào)查法和主成分分析法，對(duì)現(xiàn)有物流統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系進(jìn)行分析和優(yōu)化，針對(duì)物流企業(yè)的不同業(yè)務(wù)類型以及工貿(mào)企業(yè)的不同經(jīng)營(yíng)模式重新構(gòu)建指標(biāo)體系，促進(jìn)我國(guó)社會(huì)物流統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系不斷完善。

基于調(diào)研數(shù)據(jù)重新構(gòu)建優(yōu)化的社會(huì)物流統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系，更加符合物流企業(yè)和工貿(mào)企業(yè)的實(shí)際情況，有利于客觀、真實(shí)地反映出物流活動(dòng)的運(yùn)行狀況，幫助企業(yè)降本增效。同時(shí)對(duì)于不同的企業(yè)類型、業(yè)務(wù)類型以及經(jīng)營(yíng)模式，可以相應(yīng)調(diào)整指標(biāo)體系，因此更具針對(duì)性和靈活性，有效降低了籠統(tǒng)指標(biāo)帶給填報(bào)人員的壓力，進(jìn)一步提升物流統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)填報(bào)的質(zhì)量與效率，為政府以及物流、工貿(mào)企業(yè)的管理和決策提供更有效的信息支持，更好地適應(yīng)現(xiàn)代物流業(yè)務(wù)發(fā)展需要，并最終促進(jìn)我國(guó)物流業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展。

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