新物流绩效指标2.0（LPI 2.0）：方法论与用户手册

核心观点

• 背景: LPI 2.0 旨在取代原有的基于感知的 LPI，利用客观的、大规模的供应链追踪数据衡量各国贸易物流绩效。
• 指标框架: LPI 2.0 沿着连接性和时间两个核心维度衡量物流绩效，涵盖海运、航空和邮政物流。
• 核心指标: 包括六个核心指标，分别针对三种物流模式衡量连接性和时间，以及四个针对内陆发展中国家的指标。
• 数据来源: 数据来自多个数据合作伙伴，包括 MDS Transmodal、MarineTraffic、主要全球航运公司、Cargo iQ 和万国邮政联盟。

关键数据

• 海运连接性: 通过 MDS Transmodal 的数据，衡量通过直达班轮服务可以直接贸易的经济体数量。
• 航空连接性: 通过 Cargo iQ 的数据，衡量通过直达货运航空运输服务可以直接贸易的经济体数量。
• 邮政连接性: 通过万国邮政联盟的数据，衡量在商业到商业（B2B）和商业到消费者（B2C）方面具有直接国际邮政连接的经济体数量。
• 时间指标: 包括海运和航空货物的进口停留时间、邮政 B2B 货物的交付时间等。
• 内陆发展中国家指标: 包括针对内陆发展中国家海运货物的港口停留时间、走廊Lead时间等。

研究结论

• 连接性: LPI 2.0 可以识别经济体在全球贸易网络中的直接整合程度。
• 时间: LPI 2.0 可以衡量物流流程在关键节点的速度以及货物停留时间的分散程度，从而反映物流的可靠性和可预测性。
• 应用: LPI 2.0 可作为高级诊断和基准工具，帮助政策制定者、研究人员和从业者识别绩效差距，比较国家与相关同行，并跟踪物流绩效的结构性变化。
• 局限性: LPI 2.0 无法识别绩效结果背后的根本原因，也不应被视为详细国家诊断的替代品。

用户指南

• 解释和使用: LPI 2.0 可用于全球基准测试和识别异常值，但需要结合当地数据进行更深入的分析。
• 潜在解释问题: 跟踪数据主要涵盖国际承运人的责任，可能无法完全反映当地物流实践的影响。
• 本地数据补充: 当地数据可以补充国家层面指标，帮助深入挖掘问题根源，并支持国家或地区层面的 LPI 2.0 构建。