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体育生大学毕业论文

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导读：互联网的兴起，电商的繁荣发展，让物流业也变得炙手可热。下面是小编为你整理的物流管理毕业论文，希望对你有用！

篇一：【物流管理毕业论文——物流管理在电子商务环境中的创新发展】

摘要：随着信息技术的发展，电子商务有了迅猛地发展，电子商务的逐渐推广，给企业的发展带来了契机，不仅扩大了企业的销售范围，还促使企业改变了以往的销售模式，电子商务在促进企业经营模式改变的同时，还对现代企业物流的管理带来了很深刻的影响，电子商务催化了物流管理的变革，转变了物流管理的理念，明确了企业物流管理的目标。

论文关键词：物流管理,电子商务,创新发展

1 电子商务催化了物流管理的变革

1.1 物流管理的理念

电子商务环境下，企业之间的竞争从线下竞争向网络基础上竞争转变，特别是以核心企业为首的供应链是对信息是非常重视的，信息对于整个供应链有着重要的控制和主导作用。企业经营模式在不断改变，给物流管理也提出了新的要求，物流管理只有不断发展向专业化的系统网络转变，才能满足电子商务环境下企业发展的需要，为其发展提供更好的服务。电子商务的发展给企业的发展带来了机遇，使企业组织资源的规模、效率有了很大的提高，这无论如何都是传统的物流配送难以实现的。

1.2 网络与物流管理

电子商务是在互联网的基础上发展起来的商业活动形式。网络的运用给企业的发展带来了很大的便利，通过网络企业可以实时地监督以及管理电子商务的整个过程，如今随着电子商务的发展，新型的物流管理系统都是通过网络系统来进行连接的，电子商务中的每一个部分收到需要信息，这个系统就会及时地做出相应的反应，并在此基础上制定出具体的物流管理计划，然后促进各个环节的工作。随着信息技术的发展，计算机逐渐普及到生活的各个方面，电子商务也有了长足的发展，与此同时促进了物流管理的转变，实现真正的货物通常的目标。

1.3 物流管理的持续时间

传统的物流配送企业在配送货物的过程中，会极大地受到信息交流的限制，没有及时的信息，传统的物流配送要想完成配送所需要花费的时间很长。然而随着电子商务的发展以及信息技术的进步，则很大限度地提高了物流的速度，从而减短了持续时间，任何有关物流的信息都能及时地到达每个环节，网络使物流管理变得更加方便。

1.4 物流管理目标

网络信息技术的发展，以及电子商务的不断进步，给企业的发展提供了良好的条件，传统环境中的企业的竞争优势主要来自于材料的节约以及劳动力效率的提高，电子商务环境下的企业的竞争优势逐渐向建立高效的物流体系转变。

在物流管理的供应链中，生产企业是起点，然后会逐步经过物流企业、商家、最后到达消费者，这是整个的供应链，并且是高度一体化的供应链，电子商务环境下物流管理必须随之发展，向新型物流管理体系发展，转变的主要目标则是加强供应链上每个环节的联系，通过其相互协作与配合，从而提高产品的配送效率，从而为消费者享受更好的客户体验。

2 物流管理创新策略

随着电子商务的发展，B2B以及C2C、B2C、C2B等也逐渐成熟，它们的成熟也直接促进了电子商务的快速发展，电子商务环境下的产品的流通不断加快，这给物流行业的发展带来了巨大的挑战，传统的物流管理模式已经很难适应新环境发展的需要，因此必须加快创新改革的步伐，逐步实现信息化、专业化、网络化，以更好地配合电子商务发展的需要。

2.1 培养专业的物流创新管理人才

人才是物流管理发展创新的源泉与基础，boltzmann方程只有拥有一支专业的、高质量的人才队伍，才能切实地促进企业创新与发展。电子商务环境下的物流企业更是需要专业的技术人才的支持，从传统的物流管理模式逐渐向专业化的新型物流管理模式转变。高素质的专业人才对于物流管理模式的创新是很重要的，他们是创新的主力军，是创新理念的载体，他们的出现有利于促进企业的发展、推陈出新。对于物流管理人才的培养的重要性可见一斑，因此要加强外聘以及内部培养，培养出一批运输学、通讯技术、包装学等物流管理人才。

不仅如此还要从生源入手，着实地提高生源的质量。面对技术以及电子商务的发展，政府也要给予足够的重视，要相应的引导各个高校增加相关的专业，培养更多的物流管理人才;给物流协会一定的权利，从而促使其在物流专业的建制中贡献一份力量。高校是培养人才的地方，因此要时刻地关注市场的发展以及社会的需求，从而在实际情况的指导下设置相关的物流管理专业，从而为物流管理的发展提供专业的.人才队伍，为物流管理的创新发展提供人才保障，此外物流企业自身也要重视起来，加强对员工的培训，促使其主动学习先进经验，从而提高其专业素养，为物流管理的发展提供坚实的人才基础。

2.2 加强政策支持和引导

电子商务环境下，物流管理的发展与创新需要政府的支持，需要相关法律法规的规范，因此要加强立法，使政府各个部门的权限明确起来，促进他们之间的相互协调，相互合作，规范其行为，使其创新发展有制度标准的制约，避免由于法规的不健全，导致物流企业触碰到雷区，以至于降低企业的创新的积极性。立法要以促进物流企业的发展规范化、专业化为目的。

物流管理企业的发展离不开政府的支持，我国的物流行业的现状还不是很乐观，没有完善的系统的管理以及指导，物流的整体布局也不是十分合理，物流行业的发展需要政府的支持，在政府的能力范围之内，给予一定的优惠政策，为物流企业的发展提供重要的保障。

对于物流管理行业的发展来说，基础设施是十分重要的，是物流发展的基础，电子商务的快速发展，原有的物流基础设施已经很难满足物流发展的需要，因此要在原有的物流基础设施的基础上进行改造，使其逐渐规模化、规范化，给电子商务环境下的物流管理企业的创新提供坚实的基础。

2.3 健全物流管理的创新体系

物流管理创新体系是物流管理企业自身的发展，同样是不能缺少的，随着电子商务的发展，创新体系要建立在物流配送方式、信息管理上，向自动化、机械化信息化等方面转变，促进物流管理的信息化以及现代化，促进物流管理的创新与发展，实现物流配送不受时空、地域限制，从而有效地提高工作效率，为电子商务的发展提供专业的物流管理。

2.4 引入现代化技术，实现物流管理智能化

电子商务的快速发展给物流企业带来了很大的挑战，对其智能化创新提出了很高的要求。发达国家在物流管理方面有很成熟的技术以及先进的经验，要想快速发展，就必须在我国发展的实际基础上借鉴吸收国外的先进经验以及技术，构建智能化的系统，促进我国的研发，缩短发展的时间，减少发展所需要的研发资金，以最快的速度实现电子商务环境下物流管理的智能化创新与发展，从而使其更加地适应电子商务的发展。

3 结语

随着信息技术的发展，电子商务也有了长足的进步，电子商务环境下企业的经营模式发生了很大的变化，以往的物流管理模式已经无法满足现代企业发展的需要，因此要大力发展新型的物流管理模式，培养专业的物流创新管理人才、加强对物流行业发展的政策支持和引导、健全物流管理的创新体系、引入现代化技术，实现物流管理智能化，从而使物流管理更加地适应电子商务的发展。

参考文献

[1] 李德库.电子商务环境下的物流管理创新[J].中国流通经济，2013(8)：39-43.

[2] 郑恒斌.电子商务环境下的物流管理创新研究[J].物流技术，2012(21)：109-111.

[3] 梁晓音.电子商务环境下的物流管理创新策略分析[J].电子商务，2015(1)：40，52.

篇二：【物流管理毕业论文——我国各地区物流产业效率研究】

摘要：物流业在社会经济发展中的作用越来越大，正确认识、评价物流产业的效率也越来越重要，利用DEA方法分析我国各地区物流效率，结果发现我国物流产业规模效率较高，绝大多数省市处于规模报酬递增阶段，纯技术效率偏低，导致物流技术效率较低，经济发展水平与物流效率无关。我国物流效率低下的主要原因是管理问题，应在注重提高物流技术水平的基础上改进管理，优化物流资源配置。

论文关键词：物流,综合效率,纯技术效率,规模效率

近些年来，我国物流业发展迅速，逐渐成为各地区新的经济热点，而如何使刚兴起的物流业健康、有序的发展，成为当前需要迫切解决的问题。而对各个地区的物流产业进行效率评价，能过正确判断该地区物流业发展的优势和劣势，以及和其他地区的区别和差距，对各地区物流业的规划和发展都有一定的启示作用。

一、DEA理论及DEA模型简介

数据包络分析(Data Envelopment Analysis，简称DEA)是评价具有多个输入和多个输出的决策单元之间的相对效率的数学规划方法，是运筹学、管理科学、系统科学和数理经济学交叉研究的一个新的领域[1]。其实质是利用数学规划模型，根据一组关于输入输出的观察值，计算每个DMU的观察值与效率前沿面的距离来估计有效生产的前沿面，再将各DMU与此前沿做比较，从而进行效率的比较。，若DMU观察值落在此效率前沿面上，DMU具有完全效率，效率值为1。

观察值若不落在此效率前沿面上，DMU为相对无效率，效率值为0到1之间，其间的差距则代表无效率程度。DEA还可以判断各个DMU的投入规模的适合程度，给出各DMU调整其投入规模的方向和程度。DEA模型具有与其他目标评价方法不同的优势：不必先对各类数据进行无量纲化处理，即输入和输出数据不受计量单位的影响;不需要主观确定权重，这就避免了主观因素对结果的影响;更重要的是无需知道各输入指标和输出指标之间的函数关系，可以同时计算多输入和多输出指标。

1957年Farrell[2]在Debreu和Koopmans研究的基础上，提出了多投入、多产出的DMU效率测度方法，在规模报酬不变的情况下，将经济效率分为技术效率和配置效率，技术效率反映的是在给定投入的情况下企业可以获取的最大的产出能力，配置效率是分析如何以最优的要素投入组合生产最优的产品组合，技术效率与配置效率的乘积等于总的经济效率。

1978年Charnes，Cooper和Rhodes[3]提出规模报酬不变模型，这是最基本DEA模型，因此也称为CCR模型。用不变规模报酬模型进行效率评价时，必须假定各决策单元是位于最佳生产规模，否则所测的效率值中，就包含规模效应的影响。为测算生产单元的纯技术效率水平，Banker，Charnes 和Cooper[4]在1984提出了可变规模报酬(BCC)模型。

二、基于DEA的物流效率评价指标体系

(一)输入指标主要从人力、物力、财力三方面考虑，人力方面选取交通运输、仓储和邮政业从业人员人数代表物流产业从业人员人数(万人);物力方面选取物流网络里程的度量(公里)，理论上讲应该是五种运输方式按实现的价值增加额的加权和，但限于数据的可得性和有效性，本文只考虑物流网络里程中最主要的铁路、内河航道和公路三种方式，并以其简单加总后的总和来度量物流网络发展状况;财力方面选取了各地区交通运输、仓储和邮政业固定资产投资额代表物流业固定资产投资额(亿元)。

(二)输出指标主要从数量和质量两方面进行评价，在数量方面，我们选取各交通运输方式的货运量(万吨)来表示;在质量方面我们选取了各省交通运输、仓储和邮电业产值数据，在统计中包含了电信业的产值，而我国交通运输、仓储和邮政业产值只有在国家层面有统计数据，因此，本文采取全国各省的交通运输、仓储和邮电业产值代替物流业产值(亿元)。

三、我国各省物流效率实证分析

使用DEAP2.1软件进行分析，所有数据均来自2011年中华人民共和国统计年鉴(2010年的数据)，在可变规模报酬和产出不变假设情况下，即在使用DEAP2.1软件时选择投入主导的BCC模型，将技术效率(TE)分解为纯技术效率(PTE)与规模效率(SE)。纯技术效率说明的是我国各省级行政单位的物流投入资源配置、技术进步及管理的总体情况，反映了在产出不变条件下投入最小的能力。规模效率反映了我国各省级行政单位物流发展规模及增长潜力情况，本质上也是管理水平的反映。

2010年中国各省级行政单位物流产业效率的评价结果如表1所示，从总体上看，我国物流效率偏低，平均技术效率也即综合效率仅为0.712，平均纯技术效率为0.775，平均规模效率较高，为0.929，而技术效率是纯技术效率和规模效率的乘积，而2010年我国的物流产业规模效率较高，说明我国物流效率偏低除了总体水平不高之外，主要是由于纯技术效率偏低造成的。因此，我国物流业在资源配置及管理上，在人员、设备及物流生产理念上，都存在不少问题。

crste不考虑规模收益时的技术效率(综合效率);vrste考虑规模收益时的技术效率(纯技术效率);scale考虑规模收益时的规模效率(规模效率)，纯技术效率和规模效率是对综合效率的细分;最后一列irs,---，drs,分别表示规模收益递增、不变、递减。

从综合效率看，天津、河北、上海、江苏、安徽、山东、宁夏都达到了完全技术有效，即纯技术效率和规模效率同时有效。综合效率最低的有云南、青海、新疆等，主要是由于这些省整体经济环境差，物流业的各项硬件和软件设备都跟不上造成的。

从纯技术效率看，天津、河北、上海、江苏、安徽、山东、海南、西藏都达到了完全有效，这说明近几年西藏、海南的物流业发展健康、有序。物流纯技术效率较低的是云南、新疆、黑龙江等，这些省可以通过引进先进技术设备、加强内部管理、提高从业人员素质等方式来解决的。

从规模效率看，总体上较高，均值为0.929，完全规模有效的有天津、河北、内蒙古、上海、江苏、安徽、山东、湖南、重庆、四川等，规模效率较低的只有西藏和青海，这说明西藏和青海的投入产出没有达到规模最优状态。

从规模报酬看，山西、辽宁、浙江、广东属于规模报酬递减阶段，这说明这些省物流业没必要再增加投入量，而应当考虑加强投入资源的管理，充分利用现有的物流资源，以使其达到最大的产出效果。其他各省都处于规模报酬递增或不变阶段。

四、结论

近年来，我国物流业取得了长足的发展，如高速公路、港口码头、高速铁路等基础设施建设，但是目前物流产业整体效率仍然较低，而且东部经济发达地区与中西部地区物流效率并没有明显的差距，说明我国物流的技术水平、管理水平普遍较低，而且地区间的差距不大，总之，我国物流规模提升还有相当大的空间。

参考文献：

[1]魏权龄，评价相对有效性的DEA方法—运筹学的新领域[M].北京：中国人民大学出版社，1988.

[2]Farrell M J.The Measurement of Productive Efficiency.Journal of the Royal Statistical Society[J].Series A，General，1957.120(3)：253-281.

[3]21Charnes A，Cooper W W，Rhodes E.Measuring the Efficiency of Decision Making Units[J].European Journal of Operational Research，l 978(2)：429-444.

[4]31Banker R D，Charnes A，Cooper W W.Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis[J].Management Science，1984，30(9)：1078-1092.

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