物流绩效指数：贸易和运输相关基础设施的质量（1=很低至 5=很高）

指标解释

World Bank official description / 世界银行官方说明

Data are from the Logistics Performance Index survey conducted by the World Bank in partnership with academic and international institutions and private companies and individuals engaged in international logistics. Respondents evaluate eight countries on six core dimensions on a scale from 1 (worst) to 5 (best). The eight countries are chosen based on the most important export and import markets of the respondent's country, random selection, and, for landlocked countries, neighboring countries that connect them with international markets. The 2023 LPI survey was conducted from September 6 to November 5, 2022. It provided 4,090 country assessments by 652 logistics professionals in 115 countries in all World Bank regions. Details of the survey methodology and index construction methodology are included in Appendix 5 of the 2023 LPI report available at: https://lpi.worldbank.org/report. Respondents evaluated the quality of trade and transport related infrastructure (e.g. ports, railroads, roads, information technology), on a rating ranging from 1 (very low) to 5 (very high). Scores are averaged across all respondents.

可供参考的中文翻译：数据来源为物流绩效指数（LPI）调查，该调查由世界银行联合学术机构、国际组织、私营企业以及国际物流从业人员共同完成。受访者就六大核心领域对八个市场作出评估，评分采用五分制，1 分最差，5 分最好。市场的选择标准包括：受访者所在国最重要的出口市场和进口市场；随机选取；对于内陆国家，则选择将其与国际市场连通的邻国。2023 年 LPI 调查于 2022 年 9 月 6 日至 11 月 5 日进行，共获得 115 个国家 652 名物流专业人员提交的 4,090 份国家评估。受访者按照从 1（很低）至 5（很高）打分来评价贸易和运输相关基础设施（如港口、铁路、公路、信息技术）的质量。分数是全部受访者的平均分数。

数据口径与风险提示

该指数基于全球物流专业人士的主观评价，不同受访者的评价标准可能存在个体差异
八国市场选择标准为受访者最重要的进出口市场，而非随机抽样或全面覆盖
调查仅在特定时间窗口开展，每两年进行一次，无法捕捉年度内的动态变化
该指标仅涵盖贸易和运输基础设施质量，不反映物流服务能力或清关效率等其他维度
中国得分提升反映的是受访者认知变化，与实际基础设施存量的对应关系需审慎解读
内陆国家仅能评估其邻国的基础设施，而非本国国际物流连接能力

中国趋势

趋势解读

中国贸易和运输相关基础设施质量评分从2007年的3.2分持续提升至2022年的4.0分，整体呈现稳步上升趋势。这一期间评分增长约0.8分，近年来提升速度加快。该指标的高分表示港口、铁路、公路和信息技术等硬件基础设施获得国际物流专业人员的较高认可。中国在基础设施质量维度的表现显著优于同期全球平均水平，反映出其在交通基础设施领域的大规模投资和建设成效。

2007年首次评估得分为3.2分（满分5分）
2010年升至3.54分，2012年达到3.61分
2014年得分为3.67分，2016年进一步升至3.75分
2018年略有回调至3.75分
2022年达到历史最高值4.0分
期末值为期初值的1.25倍
相较首年评估，最新得分提升约0.8分
评分基于受访者主观评价，认知变化与实际基础设施存量的对应关系存在不确定性

全球趋势

趋势解读

全球贸易和运输相关基础设施质量评分从2007年的2.58分逐步提升至2022年的2.92分，整体升幅约为0.34分。这一时期全球平均得分的增长相对温和，多数年份在2.72至2.77分之间窄幅波动，2022年出现明显回升。全球基础设施质量维度的平均水平持续低于满分的一半，表明全球贸易和运输基础设施的整体质量仍有较大提升空间。不同地区和国家的基础设施质量差异显著，发达经济体与发展中经济体之间存在较大差距。

2007年全球平均得分为2.58分
2010年升至2.64分，2012年达到2.77分的阶段性高点
2014年为2.77分，2016年略降至2.75分
2018年进一步下滑至2.72分
2022年显著回升至2.92分
期末值为期初值的1.13倍
相较首年评估，最新得分提升约0.34分
全球平均得分受各国数据可得性和样本量差异影响，低收入国家数据可能相对不足

每十年变化摘要

十年区间	中国变化	世界变化	提示
1960-1969	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
1970-1979	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
1980-1989	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
1990-1999	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
2000-2009	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
2010-2019	1.1x	1.0x	2010年代中国该维度期初期末比值（1.06倍）略高于世界（1.03倍），两者增幅均较为温和。中国的增幅优势可能反映其在该时期对交通基础设施的系统性投入力度相对更大，或其物流专业人员的评价标准有所提升；而世界平均的低增幅则可能意味着多数国家的基础设施质量在该维度上已进入相对稳定的成熟阶段，提升空间收窄。
2020-2029	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。

2022 年全部国家排名

排名已尽量排除 World、地区组和收入组，仅保留国家参与比较。排名高低应结合指标口径解释。

排名	国家	代码	数值
1	Singapore 新加坡	SGP	4.60
2	Switzerland 瑞士	CHE	4.40
3	Canada 加拿大	CAN	4.30
4	Germany 德国	DEU	4.30
5	Finland 芬兰	FIN	4.20
6	Japan 日本	JPN	4.20
7	Netherlands 荷兰	NLD	4.20
8	Sweden 瑞典	SWE	4.20
9	Australia 澳大利亚	AUS	4.10
10	Belgium 比利时	BEL	4.10
11	Denmark 丹麦	DNK	4.10
12	Korea, Rep. 韩国	KOR	4.10
13	United Arab Emirates 阿联酋	ARE	4.10
14	China 中国	CHN	4.00
15	Austria 奥地利	AUT	3.90
16	Norway 挪威	NOR	3.90
17	United States 美国	USA	3.90
18	France 法国	FRA	3.80
19	Italy 意大利	ITA	3.80
20	New Zealand 新西兰	NZL	3.80
21	Qatar 卡塔尔	QAT	3.80
22	Spain 西班牙	ESP	3.80
23	Greece 希腊	GRC	3.70
24	Israel 以色列	ISR	3.70
25	Malta 马耳他	MLT	3.70
26	Thailand 泰国	THA	3.70
27	United Kingdom 英国	GBR	3.70
28	Bahrain 巴林	BHR	3.60
29	Iceland 冰岛	ISL	3.60
30	Kuwait 科威特	KWT	3.60
31	Luxembourg 卢森堡	LUX	3.60
32	Malaysia 马来西亚	MYS	3.60
33	Portugal 葡萄牙	PRT	3.60
34	Saudi Arabia 沙特阿拉伯	SAU	3.60
35	Slovenia 斯洛文尼亚	SVN	3.60
36	South Africa 南非	ZAF	3.60
37	Estonia 爱沙尼亚	EST	3.50
38	Ireland 爱尔兰	IRL	3.50
39	Lithuania 立陶宛	LTU	3.50
40	Poland 波兰	POL	3.50
41	Turkiye 土耳其	TUR	3.40
42	Latvia 拉脱维亚	LVA	3.30
43	Panama 巴拿马	PAN	3.30
44	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	3.30
45	Brazil 巴西	BRA	3.20
46	India 印度	IND	3.20
47	Oman 阿曼	OMN	3.20
48	Philippines 菲律宾	PHL	3.20
49	Viet Nam 越南	VNM	3.20
50	Botswana 博茨瓦纳	BWA	3.10
51	Bulgaria 保加利亚	BGR	3.10
52	Hungary 匈牙利	HUN	3.10
53	Croatia 克罗地亚	HRV	3.00
54	Czechia 捷克	CZE	3.00
55	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	3.00
56	North Macedonia 北马其顿	MKD	3.00
57	Colombia 哥伦比亚	COL	2.90
58	Indonesia 印度尼西亚	IDN	2.90
59	Romania 罗马尼亚	ROU	2.90
60	Rwanda 卢旺达	RWA	2.90
61	Argentina 阿根廷	ARG	2.80
62	Chile 智利	CHL	2.80
63	Cyprus 塞浦路斯	CYP	2.80
64	Mexico 墨西哥	MEX	2.80
65	Namibia 纳米比亚	NAM	2.80
66	Albania 阿尔巴尼亚	ALB	2.70
67	Antigua and Barbuda 安提瓜和巴布达	ATG	2.70
68	Belarus 白俄罗斯	BLR	2.70
69	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	2.70
70	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	2.70
71	Honduras 洪都拉斯	HND	2.70
72	Russian Federation 俄罗斯	RUS	2.70
73	Uruguay 乌拉圭	URY	2.70
74	Armenia 亚美尼亚	ARM	2.60
75	Bosnia and Herzegovina 波黑	BIH	2.60
76	Central African Republic 中非共和国	CAF	2.60
77	Solomon Islands 所罗门群岛	SLB	2.60
78	Bahamas, The 巴哈马	BHS	2.50
79	Benin 贝宁	BEN	2.50
80	Grenada 格林纳达	GRD	2.50
81	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	2.50
82	Mauritius 毛里求斯	MUS	2.50
83	Montenegro 黑山	MNE	2.50
84	Paraguay 巴拉圭	PRY	2.50
85	Peru 秘鲁	PER	2.50
86	Tajikistan 塔吉克斯坦	TJK	2.50
87	Bolivia 玻利维亚	BOL	2.40
88	Ghana 加纳	GHA	2.40
89	Guatemala 危地马拉	GTM	2.40
90	Guinea 几内亚	GIN	2.40
91	Guinea-Bissau 几内亚比绍	GNB	2.40
92	Guyana 圭亚那	GUY	2.40
93	Iran, Islamic Rep. 伊朗	IRN	2.40
94	Jamaica 牙买加	JAM	2.40
95	Kyrgyz Republic 吉尔吉斯斯坦	KGZ	2.40
96	Liberia 利比里亚	LBR	2.40
97	Nigeria 尼日利亚	NGA	2.40
98	Papua New Guinea 巴布亚新几内亚	PNG	2.40
99	Serbia 塞尔维亚	SRB	2.40
100	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	2.40
101	Ukraine 乌克兰	UKR	2.40
102	Uzbekistan 乌兹别克斯坦	UZB	2.40
103	Venezuela, RB 委内瑞拉	VEN	2.40
104	Zimbabwe 津巴布韦	ZWE	2.40
105	Bangladesh 孟加拉国	BGD	2.30
106	Burkina Faso 布基纳法索	BFA	2.30
107	Congo, Dem. Rep. 刚果（金）	COD	2.30
108	Djibouti 吉布提	DJI	2.30
109	Gambia, The 冈比亚	GMB	2.30
110	Georgia 格鲁吉亚	GEO	2.30
111	Lao PDR 老挝	LAO	2.30
112	Mongolia 蒙古	MNG	2.30
113	Sudan 苏丹	SDN	2.30
114	Togo 多哥	TGO	2.30
115	Bhutan 不丹	BTN	2.20
116	Cuba 古巴	CUB	2.20
117	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	2.20
118	Fiji 斐济	FJI	2.20
119	Gabon 加蓬	GAB	2.20
120	Iraq 伊拉克	IRQ	2.20
121	Syrian Arab Republic 叙利亚	SYR	2.20
122	Algeria 阿尔及利亚	DZA	2.10
123	Angola 安哥拉	AGO	2.10
124	Cambodia 柬埔寨	KHM	2.10
125	Cameroon 喀麦隆	CMR	2.10
126	Congo, Rep. 刚果（布）	COG	2.10
127	Mali 马里	MLI	2.00
128	Mauritania 毛里塔尼亚	MRT	2.00
129	Moldova 摩尔多瓦	MDA	1.90
130	Nicaragua 尼加拉瓜	NIC	1.90
131	Somalia, Fed. Rep. 索马里	SOM	1.90
132	Yemen, Rep. 也门	YEM	1.90
133	Haiti 海地	HTI	1.80
134	Madagascar 马达加斯加	MDG	1.80
135	Afghanistan 阿富汗	AFG	1.70
136	Libya 利比亚	LBY	1.70

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

基础设施质量评分越高，表示该国或地区的港口、铁路、公路及信息技术等贸易和运输相关硬件设施越完善，能够更好地支持国际物流活动

数值较低通常意味着什么

评分越低，表示贸易和运输基础设施质量越差，可能表现为港口吞吐能力不足、交通拥堵严重、物流信息系统不完善等问题

鍙ｅ緞闄愬埗

该指标基于专业人士的主观评价，存在认知偏差和评价标准不一致的风险
调查仅涵盖受访者最重要的八个贸易伙伴，无法全面反映该国与所有国家的物流连接状况
两年一次的低频调查难以捕捉年度内的动态变化
不同区域的样本量和代表性差异较大，低收入国家数据覆盖可能不足
该指标仅涵盖基础设施硬件质量，不反映物流服务效率、清关速度或成本等其他影响贸易便利化的因素

使用建议

使用该指标时建议结合其他LPI子项（如清关效率、物流服务能力、货物追踪能力等）进行综合评估
进行跨国比较时应关注受访者背景差异，不同国家的物流专业人员可能对基础设施质量有不同的期望和评价基准
该指标适合作为贸易便利化研究的控制变量或机制检验变量，但不宜作为贸易流量的直接解释变量
建议结合出口/进口周转时间、货物贸易额等结果类指标，验证基础设施质量对实际贸易绩效的影响
进行时间序列分析时应注意不同年份受访者样本的变化，必要时进行敏感性检验

常见错误用法

错误做法：直接将该指标分数解释为中国实际港口吞吐能力或公路里程的量化指标

正确做法：应将其理解为物流专业人员对贸易和运输基础设施质量的主观评价，评分高低反映的是专业人士的认知和满意度

该指标是主观评分而非客观基础设施存量统计，5分制的分数差异并不对应线性可量化的硬件设施规模差异

错误做法：将中国4.0分的高分直接解读为其港口、铁路等硬件设施已全面超越其他调查国家

正确做法：应结合排名位置理解，当前中国位列第14位左右，与新加坡、瑞士等领先国家仍存在差距

4.0分在五分制评分中属于较高水平，但仍低于排名前列的国家，且该评分反映的是综合认知而非单一维度的绝对优势

错误做法：使用2007年之前的该指标数据进行分析

正确做法：该指标最早数据年份为2007年，2007年之前的时期无数据可用

LPI调查始于2007年，之前的年份不存在可比较的历史数据

错误做法：将LPI基础设施质量分数与物流总成本或贸易额进行简单的线性因果推断

正确做法：该指标更适宜作为贸易便利化的中间变量或控制变量，而非直接解释贸易结果的唯一因素

贸易结果受多重因素影响，基础设施质量仅是影响物流效率的因素之一，两者关系需要结合其他变量进行审慎验证

实际应用场景

贸易便利化与出口增长的关系研究：研究中国或新兴经济体的贸易便利化改革对出口规模的影响解释变量可作为核心解释变量或与清关效率、货物周转时间等指标组合构建贸易便利化综合指数，用于回归分析检验其对出口额或出口多元化的影响效应
物流基础设施与全球价值链嵌入深度的关系：分析一国物流基础设施质量与其参与全球价值链分工的关系机制变量可与制造业出口复杂度、中间品贸易额等指标联合分析，检验基础设施质量是否通过降低物流成本促进更深度的全球价值链嵌入
区域贸易协定对成员方物流绩效的影响评估：评估区域贸易协定（如RCEP、CPTPP等）实施后成员方物流基础设施质量的改善效果被解释变量（结果变量）可采用双重差分方法，对比区域协定成员方与非成员方在该指标上的变化差异，但需注意该指标两年一次的低频特征
营商环境与物流基础设施质量的关联分析：将物流基础设施质量作为营商环境的组成部分，分析其与吸引外资、企业进入之间的关系控制变量在回归模型中控制物流基础设施质量，排除贸易便利化渠道后检验营商环境其他维度（如制度环境、金融可得性）对企业决策的影响
一带一路倡议对沿线国家物流基础设施的影响评估：评估一带一路框架下基础设施投资对沿线国家物流绩效的改善效果结果变量可采用倾向得分匹配或双重差分方法，对比接受投资与未接受投资的沿线国家在基础设施质量评分上的变化差异