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王先庆接受央广财经评论采访谈物流降本增效
来源:央广财经评论 2019年3月28日 发布时间:2019-4-2 点击数:


    3月28日上午10点,国务院新闻办公室举行新闻发布会,交通运输部围绕“提高综合交通运输网络效率,降低交通运输物流成本”介绍有关情况。交通运输部透露,最近3年,全国通过各类可量化措施逐年降低物流成本,预计今年将降低物流成本1209亿元。下一步,交通运输部将采取哪些具体措施提高综合交通运输网络效率?    央广财经评论就“多点发力,降低物流成本,让企业“活”起来”有请广东财经大学商贸流通研究院院长王先庆进行评论。

    央广财经评论:物流成本是企业成本的重要组成部分,高物流成本不仅提高了企业运营成本,也限制了分工的空间拓展和全国统一市场的形成。目前企业的物流成本压力主要集中在哪些方面?

    王先庆:企业的物流成本其实来自多方面,但主要还是来自运输领域。主要体现在四个方面:一个是物流企业本身,它用不同的运输方式进行周转,如从公路到铁路到水运,中途转运的成本不可控;

    第二,对制造型企业的一些收费存在差异,如高速主干线的跨省收费、不同区域之间、不同管理部门的收费标准也不同,这种不同运输工具和交通方式,产生的这种费用是一种制度性的成本。

    第三,就是由于这些服务型企业、工业企业、或是农业企业、还是商业企业,它们本身的技术信息在应用之后,原来靠人工或区域计算调研的数据,会导致的企业信息不对称或管理上面的落后,会加剧物流成本。

    第四个方面,由于我们企业,大都是中小企业,它本身的管理方式比较落后,存在相互之间重复建设,重复运作导致的成本,所以,这几个方面加起来导致整个物流的费用成本大大增加。物流成本增加会成为阻碍市场发展的障碍,也成为了企业降本增效的主要压力。

    央广财经评论:从数据看,过去三年,全国通过可量化措施降低物流成本分别为558亿元、882亿元和981亿元,降成本,成果显著。交通运输部研究制定了《提高综合交通运输网络效率工作方案》,力争通过3年的努力,降低物流成本1209亿元。构建高效率的交通运输网络目前有哪些重点、难点?

   王先庆:降低交通运输过程中的成本,提高它的效率,重点难点,实际上过去一直都存在。这种难点主要还是来自于两个方面:一个就是我们过去的这些港口、机场、货场或是仓库,来自于不同的市场主体,相互之间横向联系是不通畅的,直接导致相互之间很多信息不对接不对称,或盲点盲区。

    第二是由于不同区域之间它过去的内部规划和设计,是以本区域为中心的,而不同的区域之间是缺少一种沟通协调的,包括不同的省或县市,存在很多信息不对接。运输网络虽然建了很多,投资很大,但是它验通行很差,或者说不够。使运输效率不高,成本加大,这个是难点。

    那么从目前我们要解决的重点,这个方案中,它已经很明确,通过推动交通网络加密拓展,就是原来没有链接的地方把它加密,那么综合衔接一级高效,就是你的铁路公路水路衔接性增强。

    第三就是在运输服务要在其职,就是说我们不同的部门,比如铁路机场之间过去很多都是“官本位”很强的,虽然现在改革,但是实际上还是一种高高在上,所以这样就存在一个不同企业之间,不同规模企业之间的这种服务质量还有待提升。

    第四就是技术的应用,我们过去技术化程度在不断地提升,但是之间的数据它不打通,有大数据,但是数据都存在电脑里面,或者说我们有些阶段部门之间不分享,所以我们怎么通过大数据,通过云计算来运用到物流企业,通过各种平台把它整合,所以这个技术的应用。

    第五,就是在不同的运输方面多领域怎么协同的问题。在五个方面的基础上,再把它通过全国构建一个高效的综合运输大通道,就是从南到北,从东到西通过不同枢纽不同节点把它构成这个体系,就会把不衔接的地方打通,从而就使我们的运输网络的效率大大提升。

    央广财经评论:发展“互联网+”高效物流和完善国家物流运输网络建设,一张虚拟的网和一个实体的网要如何协同发力?

    王先庆:这是我们现在新时期,互联网时代的一个新趋势。那么我们过去这个物流业的发展一直存在一个比较大的矛盾,这个矛盾一方面,我们很多的运输工具,比如货车,比如说一些仓储,那么大量的选址,那另外一方面呢,我们的生产企业、贸易企业,就常常发生找不到仓储,找不到这些运输工具,从而又存在运力不足,甚至是货物大量的积压在港口或者在一些货场,这样就存在不同的运输工具、运输方式、市场主体严重的信息不对称,那么在互联网时代、在大数据背景下就完全可以通过互联网来解决,因此我觉得大力推进互联网+高效物流,使所有的物流运输资源通过互联网加以整合,那么就容易使这个矛盾得到解决。随着我们人工智能5G时代的来临,这个问题的解决会大大提速,我们国家这个物流效率的这种提升和物流成本的降低,当前应该有明显的好转。

 

作者:佚名  编辑:wxj
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