《The Asian Journal of Shipping and Logistics》：Revealing patterns of technology and commerce: Evidence from digital competitiveness and logistics performance
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数字竞争力（Digital Competitiveness）与物流绩效（Logistics Performance）是国家经济效率与贸易整合的关键支柱。尽管两项指标均已被广泛独立研究，但其结构性关联仍探索不足。研究人员指出，深入理解这一关联对诸多政策决策至关重
数字竞争力（Digital Competitiveness）与物流绩效（Logistics Performance）是国家经济效率与贸易整合的关键支柱。尽管两项指标均已被广泛独立研究，但其结构性关联仍探索不足。研究人员指出，深入理解这一关联对诸多政策决策至关重要。针对此研究空白，本研究采用结构化框架，结合客观赋权、效率估计与对应映射方法，以捕捉并揭示两者的联合结构。研究使用了来自世界数字竞争力排名（World Digital Competitiveness Rankings, WDCR）与物流绩效指数（Logistics Performance Index, LPI）的51个国家可比数据。分析揭示了数字竞争力与物流绩效之间的隐性错配：部分国家虽数字资源有限却展现出强劲的物流绩效，而另一些国家未能将先进的数字能力充分转化为物流绩效。数字竞争力最弱的国家在海关运作等物流指标上表现欠佳；反之，数字竞争力最强的国家在基础设施、跟踪追溯及国际货运等物流维度表现优异。中等水平国家呈现出多样化结果：部分国家有效利用数字工具，而另一些则在海关或服务质量方面存在瓶颈。本研究旨在映射WDCR与LPI的交互作用。研究发现，特别是数字能力与海关绩效之间的强关联，表明需要制定综合性政策。作为可行性建议，研究人员提议对国家数据/宽带基础设施与数据治理进行协同投资，同时推进边境单一窗口及互操作性改革，以使数字化升级转化为可量化的物流收益。
## 研究背景与问题
全球数字经济浪潮下，数字竞争力已成为塑造国家经济与国际贸易格局的核心变量。数字竞争力（Digital Competitiveness）指经济体采纳并应用数字技术以提升效率、降低成本、改善服务标准的能力，而物流绩效指数（Logistics Performance Index, LPI）作为世界银行发布的权威指标，衡量各国物流系统的运行效能。既有文献虽分别对二者进行了深入研究——如北欧经济体因数字竞争力领先而持续位居LPI前列——但关于国家层面数字竞争力与物流绩效结构性关联的系统实证分析仍显匮乏。现有研究往往孤立考察数字化创新或物流能力，未能充分揭示二者的交互机制，导致政策制定者在资源配置时难以识别数字投资未能有效转化为物流改善的薄弱环节。这一研究空白可能造成预算错配，阻碍运输与数字部门协同投资、海关与港口机构精准定位数字化优先级、以及物流企业优化追踪与可视化升级策略。因此，探究数字竞争力与物流绩效的交互模式、国家在这一模式中的定位格局，以及驱动该模式形成的关键变量，成为兼具理论价值与现实紧迫性的重要课题。该论文发表于《The Asian Journal of Shipping and Logistics》。
## 主要技术方法
研究人员采用多维集成方法框架，以CRITIC（CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation）方法对WDCR三个因素（知识、技术、未来准备度）及LPI六个子指标（海关、基础设施、国际货运、物流能力与服务品质、跟踪追溯、及时性）进行客观赋权；继而以BCC投入导向型数据包络分析（Data Envelopment Analysis, DEA）评估各国将数字竞争力投入转化为物流绩效产出的相对效率；随后依据四分位阈值将各连续变量离散化为四类有序分类变量；最终运用多对应分析（Multiple Correspondence Analysis, MCA）探索十项分类变量间的潜在关联结构、国家定位格局及最具客运站变量的影响效力。样本涵盖WDCR 2024与LPI 2023共同覆盖的51个国家。
## 研究结果
**CRITIC赋权与效率估计**：CRITIC分析显示，WDCR三个因素的权重较为均衡（知识34.62%、技术31.04%、未来准备度34.34%），而LPI子指标中物流能力与服务品质权重最高（23.04%），国际货运权重最低（11.80%）。DEA效率分析表明，51个国家中18个位于效率前沿面。
**数字竞争力与物流绩效的关联模式**：MCA分析提取两维结构，第一维度解释64.7%的方差，第二维度解释41%，内部一致性系数优异（
α1=0.939；
α2=0.840）。研究发现：第一簇（最低数字竞争力）国家在所有物流维度表现最弱，尤以海关为甚，但其DEA效率得分相对较高，表明传统非数字化手段（如海关经纪、纸质单证、电话/无线电调度、标准化路线及劳动密集型整合）仍能维持一定运营效率；第四簇（最高数字竞争力）国家在跟踪追溯、基础设施、国际货运及效率得分上均表现卓越，显示其将数字能力有效转化为物流成果；第三簇（强数字竞争力）国家与"物流能力与服务品质"及"海关"关联紧密；第二簇（中等数字竞争力）国家则与"及时性"及"海关"指标相近。值得注意的是，海关是所有物流指标中与数字竞争力关联最强者，但该关联随数字成熟度提升而逐渐减弱，呈现边际收益递减特征。
**国家聚类格局**：研究人员综合MCA空间位置、经济发展水平、地理区位及地缘政治影响，将51国划分为七类集群。"全球物流与数字竞争力领导者"包括新加坡、加拿大、丹麦、芬兰、瑞典、比利时和德国，其凭借先进技术整合、 robust物流基础设施及全球供应链核心节点地位，在数字竞争力与物流绩效双维度均表现卓越；"强大区域枢纽"涵盖荷兰、中国香港、阿联酋和澳大利亚，数字竞争力与物流绩效俱佳，但面临区域竞争加剧与全球物流网络结构性转型挑战；"风险与机遇并存型"包括韩国、中国台湾、美国、日本、西班牙、中国和冰岛，该类国家在基础设施和国际货运方面得分高，但海关和跟踪追溯表现中等，处于可升级或下滑的临界点；"传统强但数字化滞后型"含法国、英国、挪威、以色列、爱沙尼亚和爱尔兰，具有历史深厚的物流基础但数字化转型不足；"中等数字竞争力与物流发展型"包括科威特、沙特阿拉伯、希腊、南非、卡塔尔、立陶宛、拉脱维亚和葡萄牙，具备区域物流枢纽潜力但缺乏全球竞争力；"新兴低绩效经济体"含泰国、马来西亚、意大利、新西兰和波兰，经济增长潜力与物流效率、基础设施及数字化转型挑战并存；"双维度最弱型"则包括秘鲁、哥伦比亚、印度、土耳其、菲律宾、罗马尼亚、巴西、斯洛文尼亚、克罗地亚、印度尼西亚、塞浦路斯和智利，在海关效率低下、基础设施缺口及数字化转型迟缓等方面受限。
**关键变量的影响效力**：变量效应图显示，海关是引发国家间变异的首要变量，其后依次为物流能力与服务品质、跟踪追溯、及时性、基础设施、知识、技术、未来准备度、国际货运，而效率变量的维度关联相对微弱，表明其在国家区分中的作用有限。
## 讨论与结论
研究人员通过整合CRITIC客观赋权、DEA效率估计与MCA分类模式分析，为数字竞争力与物流绩效的结构性关联提供了经验验证，并提出创新性聚类视角。研究结果佐证并拓展了既有文献：一方面，低数字竞争力与海关、跟踪追溯等服务品质维度的薄弱表现强烈相关，支持了海关效率高度依赖数字系统整合的观点，即风险靶向、到货前处理及数据共享在低至中等数字成熟度阶段可带来显著收益，此后边际回报递减；另一方面，高数字竞争力国家在跟踪追溯、基础设施和国际货运方面的优势，印证了物流4.0转型中智能技术优化效率、降低信息不对称成本的机制。特别地，研究揭示了"数字—物流转化差距"的存在：部分数字竞争力有限的国家凭借机构适应性和行业经验仍可达到较高运营效率，而中等水平国家则处于关键的突破或下滑节点。
讨论部分强调，国家集群的划分为精准政策设计提供了依据。对于双维度滞后国家，需采取国家光纤/5G骨干网、数据治理框架、海关单一窗口、预先电子申报、风险管理选择性查验、应用编程接口/电子数据交换互操作性及港口社区系统等数字化措施，配合码头泊位升级、多式联运走廊、内陆无水港及冷链资产等物理基础设施投资，以及定制化海关/物流培训、授权经营者计划和网络安全能力建设；对于中等水平国家，则应将技术部署与电子单证法律认可、跨机构数据共享、中小企业追踪/仓储管理系统采用激励等制度安排相结合，确保数字工具转化为更快更可靠的清关与货物流通效率。最终，研究呼吁将数字竞争力视为技术能力与社会转型的双重维度，以实现均衡可持续的发展。
