宋则：物资企业最有条件提升转变为物流企业

物资企业最有条件提升转变物流企业。物资企业已经不是改革初期的80年代、90年代物资企业了，而是处在急剧转型这个过程中的企业。这些企业将变成什么样子，分化成什么类型，并没有完全定型。其中有相当一批在将来的现代物流领域要展示自己的优势，物流成为自己真正的主业，也有些物资企业物资交易那一块可能会相对的减少一些，而更多把方向转向为其它需求者提供服务。 在以前的研究过程中，我感到真正特别需要物流现代化支持的就是我们的生产资料流通这个领域。为什么呢，假定全社会财富每年创造为100的话，那么生产资料不进入消费的机器设备原材料等等，这块占76.7%，这是1992、93年折算出来一个数字，76.7的含义，并不像老百姓感觉到的都是消费资料问题，即四分之三社会财富是以物资生产资料形态在运作，而它的实体流动就是我们今天讨论的物流。 现代物流，就是一个物资以最短时间从生产进入消费领域的过程，说白了就是减少停顿，或者消灭停顿。我们的优势、我们的竞争来自于哪，我们所做的一切就是在这个76.7%，也就是四分之三财富在我们手里边怎么运动，怎么样加快节奏，加快它的周转。目前我们国家有几万亿元库存，在被占用，这是一个非常惊人的数字，大概在全世界不是数一也得数二，所以我们物流现代化非常迫切。反过来想，我们的传统物流和现代物流有很大的区别，原来的停顿太多了。在研究现代物流时候，不一定仅仅停留在技术层面想，有些更深层东西需要我们研究，比如我们的体制、我们的政策，都会制造很多停顿，降低效率，造成这么大的低效率运转。 因此，76.7%，四分之三值得我们来按照这个思路进行一些深入的研究，而且要坚定我们的信心，我们这块搞好了社会才真正可能在经济运行整体上得到效率的提高。所以，现在零售业也在研究它的物流，也在搞配送，这些都是应该的，而且这两样东西以后不一定分得很清楚，作为社会来说确实存在两种物流，他们的趋向截然不同。由于全社会财富中，生产资料占很大一块比重，如果消费品有B2C的问题，那么生产资料好象不存在这个问题，所以我们说企业到企业的，在现代远远多于企业到消费者的，我们生产资料领域才是真正B2B一个回路，一个大的网络。 生产资料交易在流通中占最大比重，因此是我们经济循环主体，在现代物流当中应当给予高度重视。从物流角度，客观要求来看，我们中国改革二十多年还存在很大体制上的弊端，物流是横向的关系，横向一体化没有根本性的改进，就没有根本性改变，因此从这个意义上说，中国目前管理体制、管理机构恐怕对现代物流发展还存在很大的阻碍作用，作为条条块块分割问题非常严重。尽管我们在信息方面做很多工作，买了很多电脑，但问题百出，这些就是体制政策方面的问题，应该按照现代物流的规律进行整合，原来的物资企业，应该在这方面先作出一步，象今天的5个发言，至少他们的做法代表了中国未来。 目前，所谓第三方物流说得很热闹，要从原来物资企业的转向第三方物流恐怕还有很多事要做，但是还是有希望，从我们这些企业做起，从更多的改变作服务，我们现在很多物流企业都有自己的物流，家家有库房，家家有车队，这些都是为自己企业做交易用，所以第三方物流就得从原来自我服务型，转向真正意义上独立的一个产业，让它独立出来，面向全社会服务，接受各种用户，包括消费品的物流。 在物流领域，我们好多数据还需要挖掘整理，因为不摸清家底，不改变胸中无数的情况，恐怕都是不好办，下面提出三点建议： 第一、要对物流的行业，不管传统还是现代，中国全社会的物流资源进行普查和摸底，这个当然不是咱们所能做到的，但是应该做这个事，而且要花很大的投入才能做这个事。长期以来我们胸中无数，谁都知道过去我们所有企业都有自己的库、车队，但是全社会仓储是什么功能，分布在什么地方，很难说清楚，所以对物流资源的普查摸底是一个基础性工作。 第二、进行基础数据资料的积累。这个也需要投入，真正需要资助的特别在物流系统，这个在过去旧体制当中不是很完整，甚至有缺项的需要重新建立，所以这个需要资金的资助。比如就一个物流成本这四个字，谁能把它说清楚，无论从宏观季度还是从企业角度，他们由哪些因素决定，现状什么样子，还有很多我们物流仓储费用形成，运输费用形成，包装费用形成，物流费用种种形成，合理之处在哪，不合理在哪，恐怕都迷迷胡胡不是很清晰，所以这些数据我们应该去搜集积累，到底由统计局来做还是由联合会来做，这个事得有人做，我们也尝试做，能做多少做多少，总是要推进这些事，我们把这些可靠数据、真实数据经过加工，为企业提供咨询，为宏观决策提供依据，都是很重要的。 第三个方面就是讲流通现代化。当然物流是重要的一个组成部分，那么流通现代化，现在在中国又停留在空谈方面，而怎么样量化出一些指标，来评价我们到什么程度，跟国外有哪些可比性，要设计出一些指标，这些东西都是指导工作非常客观的尺度，而不能仅仅是定性的，感性很随意的东西来做评价标准。作为一个现代物流需要很精确的很多数据方面的积累，来评价，不然的话就缺少科学性和可靠性。

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