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      江蘇省城市物流發(fā)展水平實(shí)證分析

      2022-02-17 02:47:28沙如雪
      市場(chǎng)周刊 2022年1期
      關(guān)鍵詞:物流業(yè)江蘇省矩陣

      沙如雪

      (南京財(cái)經(jīng)大學(xué),江蘇 南京 210023)

      一、引言

      物流業(yè)是支撐國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性和先導(dǎo)性產(chǎn)業(yè),與人們的日常生活息息相關(guān)。黨的十八大以來(lái),在習(xí)近平總書(shū)記關(guān)于現(xiàn)代物流業(yè)重要論述的指導(dǎo)下,我國(guó)現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展質(zhì)量明顯提高,公路、鐵路、水運(yùn)等貨運(yùn)量以及快遞業(yè)務(wù)量的發(fā)展速度均躍居全球前列,物流政策環(huán)境不斷優(yōu)化,物流業(yè)不斷發(fā)展壯大。

      物流業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展可以促進(jìn)一系列相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。因此,物流業(yè)的發(fā)展水平已成為衡量一個(gè)國(guó)家實(shí)力和現(xiàn)代化水平的重要指標(biāo)之一。經(jīng)過(guò)幾十年的努力,自2013年以來(lái),中國(guó)已成為物流業(yè)發(fā)展大國(guó),擁有世界頂級(jí)的物流市場(chǎng)。

      物流業(yè)的穩(wěn)定高效發(fā)展與促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展密切相關(guān)。江蘇省地處中國(guó)東部沿海地區(qū)、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶,經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合水平一直走在全國(guó)前列,全省整體經(jīng)濟(jì)特征為“南強(qiáng)北弱”。2019年10月,江蘇成為全國(guó)首批交通電力試點(diǎn)地區(qū)之一。在這種背景下,研究江蘇省區(qū)域物流發(fā)展水平,全面認(rèn)識(shí)江蘇省物流業(yè)發(fā)展差異,有利于促進(jìn)江蘇省城市物流業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展,提高江蘇省整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

      目前中國(guó)學(xué)者對(duì)物流業(yè)的發(fā)展進(jìn)行了一系列的研究。劉洪芹運(yùn)用GEM模型選取指標(biāo),分析河南省各城市物流發(fā)展水平狀況,并提出相應(yīng)建議。孫國(guó)釗從物流競(jìng)爭(zhēng)力的角度構(gòu)建了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶城市物流競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)體系。胡毅標(biāo)準(zhǔn)化全國(guó)數(shù)據(jù)、綜合熵權(quán)法和模糊物元模型評(píng)價(jià)中部地區(qū)物流發(fā)展。郭鑫、徐君運(yùn)用密切值法對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流發(fā)展水平進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)。王明嚴(yán)、李蕓嘉系統(tǒng)地回顧了區(qū)域物流競(jìng)爭(zhēng)力的研究方法、范圍和對(duì)象,并對(duì)未來(lái)物流發(fā)展水平的研究方向進(jìn)行了展望。因素分析和聚類(lèi)分析在物流綜合分析中應(yīng)用并不廣泛。鑒于此,本文采用因子分析法對(duì)關(guān)聯(lián)度高的指標(biāo)進(jìn)行分析,并對(duì)江蘇省13個(gè)市的物流發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)價(jià)。同時(shí),通過(guò)聚類(lèi)分析,根據(jù)地級(jí)市物流發(fā)展水平的不同對(duì)城市進(jìn)行聚類(lèi)。

      二、評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

      (一)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)原則

      為構(gòu)造出一套有關(guān)物流業(yè)發(fā)展水平的科學(xué)合理且可行性較強(qiáng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,現(xiàn)根據(jù)如下三個(gè)原則選取本文所需的指標(biāo)。

      1.科學(xué)性

      指標(biāo)體系的選取要有代表性,科學(xué)合理,能夠全面地反映江蘇省各市的發(fā)展水平和綜合實(shí)力,并且可以進(jìn)一步找出各城市之間的差異性。

      2.系統(tǒng)性

      各指標(biāo)之間要有必然的邏輯關(guān)系,它們不僅要從差異的側(cè)面反映出物流業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)上風(fēng)和薄弱環(huán)節(jié),并且還要反映各部分之間的內(nèi)在聯(lián)系。

      3.可行性

      在選擇指標(biāo)時(shí),應(yīng)強(qiáng)調(diào)整體的可行性。指標(biāo)選擇的計(jì)量尺度和計(jì)算方法必須統(tǒng)一,必須選擇概念清晰、數(shù)據(jù)容易獲取、計(jì)算方便的指標(biāo)。數(shù)據(jù)來(lái)源應(yīng)真實(shí)可靠,避免出現(xiàn)不合邏輯、不準(zhǔn)確且無(wú)效的數(shù)據(jù)。

      (二)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

      本文在參考大量關(guān)于城市物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的文獻(xiàn)并全面考慮數(shù)據(jù)來(lái)源、研究層次以及全面性的前提下,結(jié)合江蘇省各市物流業(yè)發(fā)展水平的研究現(xiàn)狀,構(gòu)造了包括兩級(jí)指標(biāo)的物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,如表1所示。

      表1 物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)體系

      (三)相關(guān)指標(biāo)說(shuō)明

      1.經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平

      物流作為一種衍生需求,是經(jīng)濟(jì)的重要組成部分,在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮著重要作用。城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的高低間接決定了城市物流的發(fā)展水平。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高,對(duì)貨物運(yùn)輸、包裝、倉(cāng)儲(chǔ)、配送和加工物流服務(wù)的需求就越大。因此,物流的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是正相關(guān)的。本文從區(qū)域生產(chǎn)總值、人均生產(chǎn)總值、區(qū)域常住人口數(shù)和城市常住居民人均可支配收入四個(gè)指標(biāo)對(duì)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)價(jià)。

      2.物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模

      影響物流規(guī)模的因素很多,其中物流需求是主導(dǎo)因素。本文通過(guò)查閱大量文獻(xiàn),選擇用社會(huì)消費(fèi)品零售總額、進(jìn)出口總額和郵政業(yè)務(wù)總額這三個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量物流業(yè)的規(guī)模。

      3.物流發(fā)展基礎(chǔ)

      城市物流業(yè)的發(fā)展離不開(kāi)城市良好的基礎(chǔ)設(shè)施。本文以公路貨運(yùn)量、公路里程為計(jì)量指標(biāo),通過(guò)城市基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展規(guī)模來(lái)反映區(qū)域物流的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

      4.信息化程度

      物流業(yè)的飛速發(fā)展,離不開(kāi)現(xiàn)代通信技術(shù)的廣泛使用。較高的物流效率不僅能為企業(yè)節(jié)省運(yùn)營(yíng)成本,還能帶來(lái)優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗(yàn)。一個(gè)地區(qū)的信息化水平在一定程度上決定了現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展的前景,本文以互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶(hù)和年末移動(dòng)電話(huà)用戶(hù)作為衡量指標(biāo),來(lái)反映一個(gè)地區(qū)的信息化水平。

      三、物流發(fā)展水平的定量評(píng)價(jià)

      (一)原始數(shù)據(jù)收集

      本文的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于?2020年江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒?,選取了2019年江蘇省城市物流業(yè)發(fā)展水平相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)分析。共選取了11個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù),且均為正指標(biāo)。

      (二)研究方法

      關(guān)于物流發(fā)展水平的評(píng)價(jià)方法有很多種,本文根據(jù)研究對(duì)象和研究實(shí)際情況采用因子分析和聚類(lèi)分析。

      因子分析(factor analysis):利用降維思想,用幾個(gè)不相關(guān)的綜合變量來(lái)表示多個(gè)關(guān)系復(fù)雜的原始變量,這些綜合變量可以盡可能多地包含原始變量的信息。因子分析模型為:設(shè)有

      n

      個(gè)相關(guān)性較強(qiáng)的可觀測(cè)隨機(jī)變量,即

      X

      ,

      X

      ,…,

      X

      ,現(xiàn)從中提取公共因子

      F

      F

      ,…,

      F

      (

      m

      n

      ),則模型的矩陣形式為:

      X

      AF

      ε

      。即:

      其中,公共因子

      F

      ,

      F

      ,…,

      F

      相互獨(dú)立且不可測(cè),

      ε

      ,

      ε

      ,…,

      ε

      為特殊因子,相互獨(dú)立,且與公共因子的協(xié)方差為零。

      聚類(lèi)分析(cluster analysis):將相似度較大的聚類(lèi)歸為一類(lèi),將另一些相似度較大的聚類(lèi)歸為另一類(lèi),以此類(lèi)推,最終形成完整的分類(lèi)體系。最后再用一個(gè)樹(shù)狀圖來(lái)表示所有樣品間的親近程度。

      (三)實(shí)證分析

      1.因子分析

      (1)原始數(shù)據(jù)處理與檢驗(yàn)。本文主要使用的統(tǒng)計(jì)軟件為SPSS,對(duì)表1中的11個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析。由于數(shù)據(jù)中缺失值較少,故采用均值替代法進(jìn)行處理。由于數(shù)據(jù)之間的差距很大,為了減少數(shù)據(jù)差異,并消除數(shù)據(jù)差異造成的影響,應(yīng)該對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,使因子分析的結(jié)果更加準(zhǔn)確。公式如下:

      其次,在進(jìn)行因子分析前,需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO和Bartlett球形檢驗(yàn),判斷其是否適合做因子分析。

      從表2中數(shù)據(jù)可看出,KMO的值為0.722>0.6,適合進(jìn)行因子分析。此外,Bartlett球形檢驗(yàn)值為262.760,對(duì)應(yīng)的概率接近0.000<0.05,拒絕原假設(shè)H0,表明原始變量之間相關(guān)性較強(qiáng)。因此,該數(shù)據(jù)可以進(jìn)行因子分析。

      表2 KMO和Bartlett的檢驗(yàn)結(jié)果

      (2)公共因子的提取。本文采用主成分分析法提取主因子,從原始數(shù)據(jù)的相關(guān)矩陣中得到矩陣的特征值和特征向量。根據(jù)初始特征值大于1、累積方差貢獻(xiàn)率大于85%的原則,從矩陣中提取公因子,如表3所示。

      表3 解釋的總方差

      從表3的數(shù)據(jù)可以看出,本文提取了兩個(gè)公因子,分別記為

      F

      ,

      F

      ,提取的公因數(shù)旋轉(zhuǎn)后的累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到90.416%,基本代表了原變量的大部分信息,可以作為評(píng)價(jià)和分析城市物流發(fā)展水平的主因子。

      此外,為使分析更加清晰直觀,可由因子的特征值及因子的數(shù)量關(guān)系畫(huà)出相應(yīng)的碎石圖。從圖1的碎石圖中可以看出,前兩個(gè)因子對(duì)應(yīng)的曲線(xiàn)較為陡峭,而從第三個(gè)因子開(kāi)始對(duì)應(yīng)的曲線(xiàn)趨于平緩。此外,碎石圖表明,前兩個(gè)因子的特征值都大于1。因此,選擇前兩個(gè)公共因子作為本研究的主因子較為合適。

      圖1 碎石圖

      (3)旋轉(zhuǎn)前后的因子載荷矩陣。通過(guò)對(duì)提取的公共因子進(jìn)行分析,得出成分矩陣,也就是因子載荷矩陣。為了使因子分析法求出的因子載荷矩陣簡(jiǎn)化,便于對(duì)主成分進(jìn)行專(zhuān)業(yè)上的解釋?zhuān)枰M(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)。本文采用方差最大法對(duì)因子載荷矩陣進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn),使各公共因子的方差差異性達(dá)到最大。由此得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣,即旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣,如表4所示。

      表4 旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣

      續(xù)表

      由表4中數(shù)據(jù)可以看出,雖然公共因子解釋數(shù)據(jù)的能力沒(méi)有發(fā)生變化,但是,旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣發(fā)生了變化,各指標(biāo)在公共因子上的載荷量更加接近于0或者正負(fù)1。

      (4)各因子得分函數(shù)。運(yùn)用回歸法根據(jù)四個(gè)公共因子求得因子得分系數(shù)矩陣,如表5所示。

      表5 成分得分系數(shù)矩陣

      由于原始數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化,所以根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)求出的因子得分系數(shù)只是一個(gè)相對(duì)數(shù),數(shù)據(jù)有正有負(fù),在正負(fù)1之間,數(shù)據(jù)為正表明該因子得分超過(guò)平均水平,數(shù)據(jù)為負(fù)表明低于平均水平。

      (5)因子得分與排名。在因子得分系數(shù)矩陣的基礎(chǔ)上,運(yùn)用回歸法求得各因子得分函數(shù):

      F

      =0

      .

      105

      X

      -0

      .

      035

      X

      +0

      .

      207

      X

      +0

      .

      008

      X

      +0

      .

      141

      X

      +0

      .

      082

      X

      +0

      .

      125

      X

      +0

      .

      173

      X

      +0

      .

      182

      X

      +0

      .

      15

      X

      +0

      .

      07

      X

      F

      =0

      .

      065

      X

      +0

      .

      319

      X

      -0

      .

      219

      X

      +0

      .

      248

      X

      -0

      .

      025

      X

      +0

      .

      1

      X

      +0

      .

      014

      X

      -0

      .

      162

      X

      -0

      .

      45

      X

      -0

      .

      042

      X

      +0

      .

      118

      X

      在因子得分函數(shù)的基礎(chǔ)上,以各因子的方差貢獻(xiàn)率占個(gè)因子總方差貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)匯總,得出各地區(qū)的綜合得分

      F

      ,即:

      F

      =(64

      .

      634×

      F

      +25

      .

      783×

      F

      )

      /

      90

      .

      416對(duì)表5中數(shù)據(jù)進(jìn)行處理計(jì)算得主因子得分

      F

      、

      F

      及綜合得分

      F

      ,并根據(jù)得分對(duì)變量進(jìn)行排序,得到江蘇省13個(gè)市物流發(fā)展水平的因子得分及綜合排名表(表6)。

      表6 江蘇省13個(gè)市物流發(fā)展水平的因子得分與排名

      續(xù)表

      從表6中的因子得分和排名可以看到,在第一公共因子上得分較高的為蘇州、南京、徐州、南通等,主要是經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的城市,這些城市交通便利、人口眾多,表明該區(qū)域有巨大的物流需求和良好的物流基礎(chǔ)設(shè)施;在第二個(gè)公共因子上,無(wú)錫、常州、南京、鎮(zhèn)江等城市得分較高,主要集中在蘇南地區(qū),表明該區(qū)域的人均經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高,消費(fèi)能力較強(qiáng),物流發(fā)展?jié)摿Υ?;蘇州、南京、無(wú)錫、徐州等城市的綜合因子得分排名靠前,表明這些城市的物流業(yè)綜合實(shí)力較強(qiáng)。

      (6)因子分析結(jié)果。為了使分析更加直觀清晰,將2019年江蘇省13個(gè)市的物流發(fā)展水平的因子得分及綜合排名表(表6)轉(zhuǎn)為柱形圖,如圖2所示。

      圖2 2019年江蘇省13市因子得分柱狀圖

      從圖2可以看出,整體上可以將因子分成兩類(lèi),即大于0的和小于0的,其綜合得分大于0的城市代表物流業(yè)發(fā)展?fàn)顩r良好,而小于0的城市相對(duì)來(lái)說(shuō)還有薄弱環(huán)節(jié),需要進(jìn)一步改進(jìn)??偟膩?lái)說(shuō),2019年蘇州、南京、無(wú)錫、徐州等地的物流發(fā)展水平綜合得分大于0,高于全省平均得分,而宿遷、淮安、連云港、鎮(zhèn)江等地的物流發(fā)展水平綜合得分小于0,低于全省平均得分。

      具體來(lái)說(shuō),從全省綜合得分排名來(lái)看,蘇州、南京、無(wú)錫2019年物流發(fā)展水平綜合得分遠(yuǎn)高于其他城市,處于全省中上等水平;徐州、南通、常州相對(duì)于蘇州、南京這些城市,物流發(fā)展水平綜合得分有一定的差距,但是仍然處于全省中等水平;而剩余城市如宿遷、連云港等地區(qū)在綜合得分上大多小于0,低于全省均分,處于全省中下等水平。

      目前,從以上的排名得分來(lái)看,城市物流發(fā)展水平與地理位置、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有一定的聯(lián)系。一般來(lái)說(shuō),地理位置優(yōu)越的地區(qū)有一定的經(jīng)濟(jì)發(fā)展優(yōu)勢(shì),綜合實(shí)力較強(qiáng),相應(yīng)地,物流業(yè)的發(fā)展也不落后。

      2.聚類(lèi)分析

      根據(jù)表6得到的綜合得分,對(duì)江蘇省13個(gè)市進(jìn)行聚類(lèi)分析,其中度量標(biāo)準(zhǔn)采用平方歐氏距離,類(lèi)別間距離采用組間聯(lián)接法,得到聚類(lèi)分析的樹(shù)狀圖,如圖3所示。

      圖3 聚類(lèi)分析樹(shù)狀圖

      根據(jù)圖3聚類(lèi)分析得出的結(jié)果,本文將13個(gè)城市的物流發(fā)展水平分為三類(lèi),結(jié)果如表7所示。

      表7 聚類(lèi)分析結(jié)果

      第一類(lèi)是物流發(fā)展水平較高的城市,即蘇州和南京。2019年,蘇州物流發(fā)展水平綜合得分為1.8,南京物流發(fā)展水平綜合得分為1.2,分別位居江蘇省第一、第二位。蘇州和南京都是經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模大、工業(yè)基礎(chǔ)強(qiáng)、貿(mào)易流通繁榮的城市。這些條件支持了物流業(yè)的強(qiáng)勁發(fā)展,為未來(lái)物流競(jìng)爭(zhēng)提供了強(qiáng)大的潛力。

      第二類(lèi)是物流發(fā)展水平較高的城市。從表7可以看出,江蘇省物流發(fā)展水平較高的城市有無(wú)錫、徐州、南通、常州,其綜合得分均超過(guò)0,在全省排名較為靠前。這些城市處于江蘇省中上游的經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模和物流供給能力,反映了這些城市經(jīng)濟(jì)實(shí)力強(qiáng)、物流需求大、信息化水平高,物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相對(duì)完善,物流業(yè)未來(lái)的發(fā)展?jié)摿Σ豢傻凸馈?/p>

      第三類(lèi)是具有一般物流發(fā)展水平的城市,即淮安、宿遷、連云港、鎮(zhèn)江、泰州、鹽城、揚(yáng)州等城市。這些城市的綜合得分為負(fù),說(shuō)明這些城市的物流發(fā)展水平低于江蘇省物流業(yè)發(fā)展的平均水平。

      四、結(jié)論及建議

      (一)結(jié)論

      本文通過(guò)構(gòu)建物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)體系研究了2019年江蘇省內(nèi)13個(gè)城市的物流發(fā)展水平的高低關(guān)系,通過(guò)因子分析得出蘇州、南京、無(wú)錫的物流發(fā)展水平綜合得分遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他城市,處于全省中上等水平;徐州、南通、常州相對(duì)于蘇州、南京這些城市,其物流發(fā)展水平綜合得分有一定的差距,但是仍然處于全省中等水平;而剩余城市如宿遷、連云港等地區(qū)在綜合得分上大多小于零,低于全省均分,處于全省中下等水平。

      接著利用因子分析的得分情況進(jìn)行聚類(lèi)分析,分析得出可以將13個(gè)城市的物流發(fā)展水平分為三類(lèi),第一類(lèi)為物流發(fā)展水平高的城市,即蘇州、南京,第二類(lèi)為物流發(fā)展水平較高的城市,有無(wú)錫、徐州、南通、常州,第三類(lèi)為物流發(fā)展水平一般的城市,為淮安、宿遷、連云港、鎮(zhèn)江、泰州、鹽城、揚(yáng)州等城市。

      從因子分析和聚類(lèi)分析研究的結(jié)果來(lái)看,物流發(fā)展水平與地理位置及地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有一定的聯(lián)系,江蘇省內(nèi)物流發(fā)展水平呈現(xiàn)較為明顯的地區(qū)差異,蘇南地區(qū)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高,基礎(chǔ)設(shè)施完善,物流業(yè)規(guī)模大,信息化程度高,發(fā)展水平較高。一般來(lái)說(shuō),地理位置優(yōu)越的地區(qū)有一定的經(jīng)濟(jì)發(fā)展優(yōu)勢(shì),綜合實(shí)力較強(qiáng),相應(yīng)地,物流業(yè)的發(fā)展也不落后。

      (二)建議

      現(xiàn)代物流業(yè)是支撐國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性行業(yè),也是引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)布局創(chuàng)新的先導(dǎo)性產(chǎn)業(yè)。通過(guò)區(qū)域協(xié)同、韌性聯(lián)動(dòng),加強(qiáng)物流業(yè)在地區(qū)間的聯(lián)系,使得各地區(qū)的物流業(yè)發(fā)展逐漸趨向均衡發(fā)展。江蘇省內(nèi)物流發(fā)展水平較高的地區(qū)如蘇州和南京,可以通過(guò)加強(qiáng)區(qū)域物流合作來(lái)解決地區(qū)間發(fā)展的不均衡問(wèn)題。構(gòu)建“通道+樞紐+網(wǎng)絡(luò)”的現(xiàn)代物流體系,以適應(yīng)復(fù)雜多變的經(jīng)貿(mào)環(huán)境,把握經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的時(shí)代要求。值得注意的是,物流業(yè)的發(fā)展離不開(kāi)新平臺(tái)、新技術(shù)、新理念的融合,在加強(qiáng)區(qū)域協(xié)同發(fā)展的同時(shí)要注重加強(qiáng)物流業(yè)的創(chuàng)新。同時(shí),在物流業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)逐漸良好的情況下,也要更加注重綠色健康的發(fā)展,加強(qiáng)科技創(chuàng)新、加強(qiáng)智能研發(fā)的同時(shí)減少能耗,提升企業(yè)效率,夯實(shí)科學(xué)完備的現(xiàn)代物流基礎(chǔ)體系。

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