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刘连花，等：新冠肺炎疫情对物流业的影响及应对策略
doi ：
10.
19868/j.
ckO
gylgU
2021. 01.
010
新冠肺炎疫情对物流业的影响及应对策略 ”
刘连花陈岫平海
(广州华商学院， 广东广州 511300 )
摘 要 ：文章利用均方差的方法，构建物流业变动指数体系 ， 探索物流业受新冠肺炎疫情影响的特征。研究表明，物流业受疫情的影响具有 时间 阶段性 、 结构性 、 传导性等特征。为了进一
步探索新冠肺炎疫情下影响物流业经济发展的主要因素 ， 构建影响因素模型 ， 利用多元回归分析的方法估算，实证结果表明疫情下物流业经济发展主要受疫情控制的情况、物流资本投入、劳动
力投入 、 市场需求因素、消费新习惯五个因素的影响 ：
新冠肺炎疫情控制越好 ， 物流业经济发展情况越好 ； 物流业发展与国内经济的发展呈现正相关的关系 ； 城镇居民的就业情况越好 ， 物流业 经济的发展后劲越足；网络经济的发展新模式挑战传统物流业经济运营发展模式；物流业资本投
入越大 ， 越能推动物流业的发展 。
关键词 ：新冠肺炎疫情；物流业；发展影响；风险；应对策略
中图分类号 ：
F252. 1 文献标识码 ：
A 文 章 编 号 ：
2096 -7934 ( 2021 ) 01 -0097 -10
—、引言
新冠肺炎疫情作为突发公共卫生事件，通过多个渠道给物流业运行带来影响。疫情会通过预期的方式率先影响物流市场需求与供应的态势，通过阻滞物流经营活动增加物流企业的业务负担，也会通过冲击实体经济间接传导到物流领域。疫情的后阶段，相关扶持政策需要一定的行业 与时间传导，从而形成了新冠肺炎疫情对物流业的多渠道、多时空的影响的相互叠加，总体上形
成正面冲击、实体传导、政策消化三阶段。从各个阶段的情况来看，疫情对物流业的冲击风险总
体可控，但部分区域和业务领域仍面临较大的风险。物流业在系统全面防范疫情的同时，应重点
关注物流服务能力的提升、物流服务方式的转变、物流服务新技术的应用，政府出台相关物流业
支持政策时应更多地采取数量化和结构化的工具，再结合区域特征和物流业的行业特征，考虑政
* 基金项目：
广州华商学院 2020 年"校级质量工程 项目 ”"" 供应链管理’线下一流课程建设 ”( HS2020ZLGC15 )； 广 东 省创 新强校项目 “ 省级特色专业建设 一 $ 物流管理 ” ( HS2019CXQX04 ) ；
2018 年广州市社会科学规划项目"基于一带一路战略广州智慧型国际航运中心建设与发展研究 ” ( 2018GZGJ169 )
作者简介 ：刘连花( 1984 —),女，广东清远人 ，广州 华商学院讲师，硕士，研究方向：物流与供应链管理 ；
陈岫( 1985 —),女，广东梅州人，广州华商学院讲师，硕士，研究方向：物流与供应链管理、物流信息技术 ；
平海 ( 1955 —),男，辽宁铁岭人，广州华商学院教授，硕士，研究方向：物流系统设计与规划 。
97
2021 年第 1 期
策在不同阶段的作用，提高物流行业支持政策的精准性和有效性 。
二、文献综述
前 新
文献，该
期，新
成为 许多专家 热点。在 2020 年 1 月至 5 月 文
3 625 篇 新 炎 *
新冠肺炎疫情对各行各业都产生了重大的影响，但行业性质的不同对行业影响程度也都不
同，新 同行业如何应对成为目前 重 * 吴点
等 （ 2020 ）
提出
对金
融
具
段性、结构性
性特征，在 对冲性金融政策时，应 量化和 结构化工具提高政策
性 [ 1 ] * 明庆忠等
（ 2020 ）
认为旅游业响应
敏感 ，
对旅游业
影响呈现出 “
面 、 受创重深 、 影响深远 ”
点 [ 2 ] *
先 （ 2020 ）认为新
对
产业链的稳
运行构成了极大威胁 ，
“
化”思潮、中美
摩擦
-
竞争升级 ， 电
业将面临多维度
， 我提供政策支持应该面向
产业链条 [ 3 ] *此外，我
者还就
对农业 、
业、渔业 、
业 、
产业等行业的影响程度进行
研究 ， 但前
对
业的影响研究文献较少 ， 潘柳利等 （ 2020 ）
对近 5 个月我
材料进
指数、库存指
量指数对比 ， 出 成 活 重 受 阻 、 供 应链断裂 、 企业负担等影响 ， 提出应
块链
推动应
供应链
⑷ *
业保证了 产
活的供给 ，
给我 供应链行业
了巨大的冲 击，但这次危机
了
业 * 本文
构建物流业变动指
对 影
响特征，建 对 业的影响因素模型，提出应对策略 ，
轻 对 业
面
影 * 响
三、疫情对物流业的影响特征
随着我 了正面
，同时 ，
对 进程 ，
影响 业
化 * 服务的程度很高
领 * 域 业 、
对物流业产生
业、 华
业、不同
业务 供 影响
度 、 路径相互 后对
业 总体 影 * 由响将呈现时间阶段性 业所涵盖 业务系统多，疫情对其影响具 部业务结构性
征 ； 业所覆盖 域范围广 ， 对其影响又具 域 *
业的派 业 ， 影响具 业 导性 征 * （ 一 ）
业 变动指 结构性特征
业作为 业与
为了 对 业的影响程度及影响的演化，本文构建 业
变动指
进行物 业受影响 * 业 变动指 是对 业
影响 ，
面
性 、
性、可获得性的角度，选取
运输、水路运输 、
运输 、
运输 运量同比增 长率、货运周转率同比增长率 ，
务量同比增长率、 快业务量同比增长率 ；集装箱吞
吐量同比增长率 、 量同比增长率 、 量同比增长率， 合计 13
指 ， 构建
业变动指
*
业
变动指
反映疫情对
业
业务系统
影响 ， 方差的方法测算 业 变动指数 *
22
J = 1
m j = 1
4
刘连花，等：新冠肺炎疫情对物流业的影响及应对策略
(1) 收集数据建立原始数据矩阵。根据统计资料和数据，由物流业务在 I 个时期、 C 个不同指标构成 c q i 个指标的原始数据矩阵。
— 为 i 时期的物流业中/子业务的运行值， O 为物流 业丿子业务的均方差值 ， p 为物流业中丿子业务指标权重值 。
0
=
I
— IC Li ， "
=
1 ， 2 ， 3 ， … ” ， j
=
1 ， 2 ， 3 , 5 c
( 1 )
(2)
求出这些随机变量(各指标 ) 的均值
? ( 0 ) =
—
%
— ,
S
=
1 , 2 , 3
… ” ， j
=
1 , 2 , 3
… C
( 2 )
(3)
求出指标 0 的均方差
/ C
( ( 0 ) =
/
%
I —
-
? ( 0 ) I2 ，
S
=
1 ， 2 ， 3 … ” ， J
=
1 ， 2 , 3 … C
( 3 )
(4)
求指标 0 的权系数
p
=
( ( 0 )
,
S
=
1 , 2 , 3 … ” ， j
=
1 , 2 , 3 … C
( 4 )
( (
0 )
(
5 )
权求
业务变
指
F ( —
=
( 5 )
1
由式 ( 1 )
- 式 ( 5 ) 算 出物流业发展综合变动指数 ， 该 指数值越髙 ， 表明该时期 该 业务受 影
响的程度越小，抗风险能力越强 ； 发展综合变动指数越低，表明受影响程度越大，抗风险能力越 低。
其 结果如表 1 所 示 。
表 1 2020 年 1 - 4 月物 流 业 发展变动指 数
指标名称
子项目指标 1 月 2 月 3 月 4 月公路货运量 H
公路物流发展变动指数
水路物流变动指数
变指
变指
变指
变指
物流业发展综合变动指数
数据来源：根据交通运输部数据资料整理所得 。
99 -20.410
公路货物周转量 H
-27. 463
-22. 253
-15.480
水路货运量 H
-13. 163
水路货物周转量 H
-16.343
-14.655
-11.802
航空货运量 H
-9. 077
航空货物周转量 H
-20. 174
-23. 300
-17.816
铁路货运量 H
-2. 450
铁路货物周转量 H
4. 473
-2. 665
-7. 263
邮政寄递服务量 H
-13. 028
5.953
18.746
24.204
快递业务量H 1 0
集装箱吞吐量 H 1
港口货物吞吐量 H z
-4. 237
-8. 663
-7. 082
-6. 398
外贸货物吞吐量H 13
H 1
- H 13
-11.519
-5. 158
0. 086 4. 003
2021 年第 1 期
（ 二）疫情对物流业的影响具 间阶段性 对 业的影响分为正面 、 导、政策消化三阶段 ， 如表 2 所示 ， 疫情对物流
业影响 同阶段 ， 表现在不同业务领域范围 ， 不同业务 域 ， 风险产生点 一样 。
表 2 疫情冲击物流业的三阶段
阶段 冲击渠道 影响业务领 域 风险点 正面冲击
物流业停工；制造业停工、停产 物流需求、物流通道
物流需求下降、物流通道中断
实体传导 实体经济复工；受损
物流需求业务类型及数量
物流供需短时不匹配，需求大供应 ； 业务 求结
构不平衡
政策消化 政策刺激实体经济的滞后性
物流业务类型、供应数量、技术手段
过度发展，导致物流建设投资扩大重复性建设
第一阶段为疫情正面冲击阶段。受疫情的影响，除应急物流外，大部 业停工停产,
物流运输通道部 断 ，
业基本 停滞状态，风险主要来源
供
断、物流道 断。随
控力度
强 、
效控制、稳 供应的相
策的出台，物流业率先复工复产 。
运输、此阶段主要集中在 2020 年 1 — 2 月，此阶段
具体表现为货运量
降。水 运输 、
运输业在 1 — 2 月的业务量
降 。
运输货运量 1 月同比下降了 20.
2% ， 2 月同比下降 27.
2%
* 水路运输货运量 1 月同比下降 12.6% ,
2 月同比下
降
17% *
第
段 * 制造 为业 实及 体流 传通 导业 阶全 段面复工初期暴发物流需求 ，而后随着全球疫情 ， 困逐步显现 ， 求 * 此段 下主 降要集中在 2020 年 3 — 4 月 ， 该段的 主要影响在
求业务
量的结构
， 短供
配 ， 3 — 4 月
业
运输 业 、水 运输业负增长规模缩减 ，体现了这一时期的部
求环比增加 ， 但是
复苏至
2019 年 * 快递 同业 期务 水在 平 3 — 4 月增长迅猛 ， 分别为 23% 、 32.1% ； 舟：
影响 ，
求负增长
模扩大 ， 3 月增长率为 -23.3% *
第 段 * 国家 为出 政台 策相 消化阶段 策支持实体经济、物 * 在流 此业的复苏与发展
阶段，主要为 2020 年 4 月之后，政策的作用具有一 滞后性 导性 ， 业 策 好上 业 求复苏的影响要在后 期才能顺次展现，这一时期的风险点主要集中在物 流业的复苏 、 投建设规模 新 * 模式的选择上
（ 三 ）
对 业的影响具有结构性特征 1I 对 业子业务的影响程度不一样
对 业的影响具有结构性特征，同一时期物流业内部 业务板块受到疫情的影
* 响程度不同 、 水 、 大 ， 其 1 月 变动指 别
为 -20.410 、 -13.163 、 -9.077 ；
2 月
变动指
进一步扩大 ， 为 1 — 4 月
，
别为 -27.463 、 -16.343 、 -20.174 ；
水
3 月
影响 比 2 月的影响
微收窄 ， 分别为 -22.253 、 14.655 ,但是 由 影响 ， 其业务进一步重挫 ，
变
指数为 -23.300 *
变动指数呈现先降后升的态势 ， 1 月的发展变动指数跌幅为 -2.45 ， 2 月铁
100
刘连花，等：新冠肺炎疫情对物流业的影响及应对策略
运
变动指数为 4.473 , 表示该时期
运增长较快 ， 其原因在于 2 月大部
运输企 业 停工停 产 ，
业务 运 输转 向
运 输。
如 1 所示 ， 运车
， 2020 年 3 月 21
,
运 车
才恢复至 2019 年同年水平之上 ， 为 43.6% ,
比 2019 年同期增长 1.9% [ 5 ] *
了部
运的运力需求 ， 因此 2 月
运发
变动指数为 4.473 * 但是 ， 随 运输企业的复工复产 ， 3 月的发展变动指数呈下
趋势 ， 为 -2.665 ,
4 月进一步扩大为 -7.263 *
因
， 变动指数 1 月为- 13. 028 。受疫情的影响 ， 人们购物方式发生变化，网上零售额快速增长，进而促进 ， 賤业运输数量的增长 ， 业 变动指数表 现良好 ， 2 月
变动指数为 5.953 ,
3 月为 18.746 ,
4 月的增长更为明显 ， 为 24.204 *
图 1 2020 年 2 月 22 日至 3 月 21 日与 2019 年同期货车日开行情况①
资料来源 ：
*
港口物流的变动指数 1 月
因
面冲击的影响 ， 其变动指数为 -4.237 *
2 月份 ， 料显示 ， 大 供应指数为 74.5% ， 较 1 月大 落 31.1 点 ， 大
售指数环比
37.9
点 ， 至 63.3% [ 6 ] ,
变动指数由大
运供应
求下降的影响而降为 -8. 663 * 3 月
变动指数
继续保持
徘徊
态 ， 为 -7.082 *
4 月
随
大部分产业的复工 ， 但是 ，
持续
影响 ，
变动指数上升并不明显 ， 仍为 -6.398 *
2 .疫情对 业务的区域影响结构不一 样
对 业的影响具有结构性特征 ， 同一时期 ， 同一物流业务在不同区域的受影响程度不 一 样*
如图 2 所示 ， 2 月
运量同比增长率在不同区域的表现 存 在较大的差异性 ， 公路运输货运量同比增长率 省 为 -89.70% , 运输货运量同比增长率最高 省 为 2.4% , 二 者相差
92.3% *
新
影响程度 呈 现显著的区域差异性 ， 本文深入对比东部沿海地区辽宁 、 、
东 、天津、上 海 、 江 、浙江、福建、广 东 、
省 量、外贸量 、 集装
量三个指 同比增长率，以上指标皆 呈 现明 域差异性 （ 如 3 所示 ）* 上 指标的同比增长率都为正值 ， 表明虽然是在新 影响下 ， 广西
①日开行车辆指单日行驶里程大于 20 公里的车辆，车辆日开行率站统计区域内日开行车辆占货运车辆总数的比例
101 ( ) 货车日开工率
吞吐量同比增长率 货运量同比增长率 2021 年第 1 期
的沿海
仍保持良好的发展态势 ，
量 、 量、集装
量同比 2019 年4 月分别提升了 15.2% 、 10.1% 、 31.5% * 但是 邻 大省广东省，此三项指标的表 现较为弱势 ，都为负增长 ， 分别为 -0.9% 、 -1.9% 、 -10.4% *
表明广东省的港
到新 比较大，特别是集装箱...
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