物流绩效指数：综合分数（1=很低至 5=很高）

指标解释

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

The Logistics Performance Index overall score reflects perceptions of a country's logistics based on the efficiency of customs clearance process, quality of trade- and transport-related infrastructure, ease of arranging competitively priced shipments, quality of logistics services, ability to track and trace consignments, and frequency with which shipments reach the consignee within the scheduled time. The index ranges from 1 to 5, with a higher score representing better performance. 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. 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. 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. Scores for the six areas are averaged across all respondents and aggregated to a single score using principal components analysis. 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.

可供参考的中文翻译：物流绩效指数的综合分数反映了对一个国家物流水平的整体认知，涵盖以下六个维度的评估：清关程序的效率、贸易和运输相关基础设施的质量、安排价格具有竞争力的货运的难易度、物流服务的能力和质量、追踪查询货物的能力以及货物在预定时间内到达收货人的频率。指数范围从1（最差）到5（最好），分数越高代表物流绩效越好。数据来源于世界银行与国际学术机构、国际组织和私营物流企业及从业人员合作开展的物流绩效指数调查。受访者为来自115个国家的652位物流专业人士，共提供4090项国家评估。受访者就六大核心领域对八个国家进行评分，采用五分制。八个国家的选择标准包括：受访者所在国最重要的进出口市场、随机选取以及对内陆国家选择与其国际市场相连的邻国。六个维度的分数在全体受访者中进行平均，并采用主成分分析法汇总为单一分数。

数据口径与风险提示

本指标基于对数万家物流从业者的问卷调查主观评分，并非基于货运时效、清关速度等客观可量化数据的直接测量
受访者对各国的评分数量不均衡，大型贸易伙伴国获得的评价更多，可能导致中国等主要贸易国的评估样本量相对有限
指数每两年发布一次，数据年份与发布年份存在时滞，如2023年报告实际反映的是2022年调查期的评估
不同地区受访者对评分标准的理解可能存在差异，发展中国家与发达国家的评估基准可能不完全一致
本指标反映的是国际物流专业人士的感知，侧重于跨境贸易物流环节，对国内供应链完整性的覆盖有限
国家内部不同区域的物流水平可能差异显著，本指标为全国层面的综合得分

中国趋势

趋势解读

中国物流绩效指数从2007年的3.32分逐步提升至2022年的3.7分，累计上升0.38分，呈现稳步改善趋势。在可追溯的七个调查年份中，分数从2007年的3.32分逐步攀升，2016年达到阶段性高点3.66分后略有回调，2018年降至3.61分，随后在2022年回升至3.7分的历史最高水平。与全球平均水平相比，中国在2007年起点即高于世界均值的2.74分约0.58分，到2022年领先优势扩大至约0.7分，表明中国物流基础设施和供应链能力在全球范围内的相对地位持续强化。

2007年首次评估得分为3.32分，此后持续上升
2016年达到3.66分，为2007至2022年间仅次于2022年的次高点
2022年最新得分为3.7分，创历史最高记录
自首次评估以来累计提升0.38分
最新得分与首次评估的比值为1.114倍
2022年全球排名第18位左右，与日本、英国、意大利等国并列3.7分
调查样本以国际物流从业者为主，可能更侧重反映进出口物流环节的体验
不同年份受访者对中国的熟悉程度和评价标准可能发生变化

全球趋势

趋势解读

全球物流绩效指数从2007年的2.74分逐步提升至2022年的3.0分，累计上升约0.26分，整体呈温和增长态势。2007至2014年间全球均值稳步上升，2014年达到约2.89分的阶段性高点，但随后出现小幅回落，2016年和2018年均维持在约2.87分的水平，直到2022年才回升至3.0分。这一走势表明全球物流基础设施在经历一段时期的停滞后重新进入增长轨道，但波动幅度较大，反映出不同地区发展不均衡和全球供应链格局调整的影响。

2007年全球均值为2.74分
2014年达到约2.89分的阶段性高点
2016年和2018年维持在约2.87分的水平
2022年回升至3.0分
自2007年以来累计提升约0.26分
最新均值与首次评估的比值为1.095倍
全球均值受各参与国样本量权重影响，评价样本分布不均可能扭曲均值
不同地区物流绩效差异悬殊，发达经济体与发展中经济体的得分差距可能掩盖均值的实际含义

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	1.0x	1.0x	中国与世界的阶段变化幅度接近，说明该指标在这一阶段更多表现为共同的周期性或口径性波动。该判断仍应结合指标定义、相关变量和缺失年份理解，避免把单一比例变化写成确定因果。
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	4.30
2	Finland 芬兰	FIN	4.20
3	Denmark 丹麦	DNK	4.10
4	Germany 德国	DEU	4.10
5	Netherlands 荷兰	NLD	4.10
6	Switzerland 瑞士	CHE	4.10
7	Austria 奥地利	AUT	4.00
8	Belgium 比利时	BEL	4.00
9	Canada 加拿大	CAN	4.00
10	Sweden 瑞典	SWE	4.00
11	United Arab Emirates 阿联酋	ARE	4.00
12	France 法国	FRA	3.90
13	Japan 日本	JPN	3.90
14	Spain 西班牙	ESP	3.90
15	Korea, Rep. 韩国	KOR	3.80
16	United States 美国	USA	3.80
17	Australia 澳大利亚	AUS	3.70
18	China 中国	CHN	3.70
19	Greece 希腊	GRC	3.70
20	Italy 意大利	ITA	3.70
21	Norway 挪威	NOR	3.70
22	South Africa 南非	ZAF	3.70
23	United Kingdom 英国	GBR	3.70
24	Estonia 爱沙尼亚	EST	3.60
25	Iceland 冰岛	ISL	3.60
26	Ireland 爱尔兰	IRL	3.60
27	Israel 以色列	ISR	3.60
28	Luxembourg 卢森堡	LUX	3.60
29	Malaysia 马来西亚	MYS	3.60
30	New Zealand 新西兰	NZL	3.60
31	Poland 波兰	POL	3.60
32	Bahrain 巴林	BHR	3.50
33	Latvia 拉脱维亚	LVA	3.50
34	Qatar 卡塔尔	QAT	3.50
35	Thailand 泰国	THA	3.50
36	India 印度	IND	3.40
37	Lithuania 立陶宛	LTU	3.40
38	Portugal 葡萄牙	PRT	3.40
39	Saudi Arabia 沙特阿拉伯	SAU	3.40
40	Turkiye 土耳其	TUR	3.40
41	Croatia 克罗地亚	HRV	3.30
42	Czechia 捷克	CZE	3.30
43	Malta 马耳他	MLT	3.30
44	Oman 阿曼	OMN	3.30
45	Philippines 菲律宾	PHL	3.30
46	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	3.30
47	Slovenia 斯洛文尼亚	SVN	3.30
48	Viet Nam 越南	VNM	3.30
49	Brazil 巴西	BRA	3.20
50	Bulgaria 保加利亚	BGR	3.20
51	Cyprus 塞浦路斯	CYP	3.20
52	Hungary 匈牙利	HUN	3.20
53	Kuwait 科威特	KWT	3.20
54	Romania 罗马尼亚	ROU	3.20
55	Botswana 博茨瓦纳	BWA	3.10
56	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	3.10
57	North Macedonia 北马其顿	MKD	3.10
58	Panama 巴拿马	PAN	3.10
59	Bosnia and Herzegovina 波黑	BIH	3.00
60	Chile 智利	CHL	3.00
61	Indonesia 印度尼西亚	IDN	3.00
62	Peru 秘鲁	PER	3.00
63	Uruguay 乌拉圭	URY	3.00
64	Antigua and Barbuda 安提瓜和巴布达	ATG	2.90
65	Benin 贝宁	BEN	2.90
66	Colombia 哥伦比亚	COL	2.90
67	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	2.90
68	Honduras 洪都拉斯	HND	2.90
69	Mexico 墨西哥	MEX	2.90
70	Namibia 纳米比亚	NAM	2.90
71	Argentina 阿根廷	ARG	2.80
72	Montenegro 黑山	MNE	2.80
73	Rwanda 卢旺达	RWA	2.80
74	Serbia 塞尔维亚	SRB	2.80
75	Solomon Islands 所罗门群岛	SLB	2.80
76	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	2.80
77	Bahamas, The 巴哈马	BHS	2.70
78	Belarus 白俄罗斯	BLR	2.70
79	Djibouti 吉布提	DJI	2.70
80	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	2.70
81	Georgia 格鲁吉亚	GEO	2.70
82	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	2.70
83	Papua New Guinea 巴布亚新几内亚	PNG	2.70
84	Paraguay 巴拉圭	PRY	2.70
85	Ukraine 乌克兰	UKR	2.70
86	Bangladesh 孟加拉国	BGD	2.60
87	Congo, Rep. 刚果（布）	COG	2.60
88	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	2.60
89	Guatemala 危地马拉	GTM	2.60
90	Guinea-Bissau 几内亚比绍	GNB	2.60
91	Mali 马里	MLI	2.60
92	Nigeria 尼日利亚	NGA	2.60
93	Russian Federation 俄罗斯	RUS	2.60
94	Uzbekistan 乌兹别克斯坦	UZB	2.60
95	Albania 阿尔巴尼亚	ALB	2.50
96	Algeria 阿尔及利亚	DZA	2.50
97	Armenia 亚美尼亚	ARM	2.50
98	Bhutan 不丹	BTN	2.50
99	Central African Republic 中非共和国	CAF	2.50
100	Congo, Dem. Rep. 刚果（金）	COD	2.50
101	Ghana 加纳	GHA	2.50
102	Grenada 格林纳达	GRD	2.50
103	Guinea 几内亚	GIN	2.50
104	Jamaica 牙买加	JAM	2.50
105	Mauritius 毛里求斯	MUS	2.50
106	Moldova 摩尔多瓦	MDA	2.50
107	Mongolia 蒙古	MNG	2.50
108	Nicaragua 尼加拉瓜	NIC	2.50
109	Tajikistan 塔吉克斯坦	TJK	2.50
110	Togo 多哥	TGO	2.50
111	Zimbabwe 津巴布韦	ZWE	2.50
112	Bolivia 玻利维亚	BOL	2.40
113	Cambodia 柬埔寨	KHM	2.40
114	Gabon 加蓬	GAB	2.40
115	Guyana 圭亚那	GUY	2.40
116	Iraq 伊拉克	IRQ	2.40
117	Lao PDR 老挝	LAO	2.40
118	Liberia 利比里亚	LBR	2.40
119	Sudan 苏丹	SDN	2.40
120	Burkina Faso 布基纳法索	BFA	2.30
121	Fiji 斐济	FJI	2.30
122	Gambia, The 冈比亚	GMB	2.30
123	Iran, Islamic Rep. 伊朗	IRN	2.30
124	Kyrgyz Republic 吉尔吉斯斯坦	KGZ	2.30
125	Madagascar 马达加斯加	MDG	2.30
126	Mauritania 毛里塔尼亚	MRT	2.30
127	Syrian Arab Republic 叙利亚	SYR	2.30
128	Venezuela, RB 委内瑞拉	VEN	2.30
129	Cuba 古巴	CUB	2.20
130	Yemen, Rep. 也门	YEM	2.20
131	Angola 安哥拉	AGO	2.10
132	Cameroon 喀麦隆	CMR	2.10
133	Haiti 海地	HTI	2.10
134	Somalia, Fed. Rep. 索马里	SOM	2.00
135	Afghanistan 阿富汗	AFG	1.90
136	Libya 利比亚	LBY	1.90

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

分数越高表示该国物流体系整体效能越好，具体体现在货物通关便捷、基础设施完善、运输成本合理、物流服务专业、货物可追踪性强以及交付时效稳定等方面。高分通常意味着更高效的跨境贸易环境和更强的国际供应链竞争力。

数值较低通常意味着什么

分数越低表示物流体系存在较多瓶颈，可能表现为通关流程繁琐、基础设施薄弱、运输成本偏高、服务质量参差不齐、货物追踪困难以及运输延误频发等问题。低分国家通常面临较高的贸易隐性成本，国际物流效率竞争力较弱。

鍙ｅ緞闄愬埗

基于主观感知的问卷调查，而非客观物流效率数据的直接测量，评分结果受受访者背景和认知偏差影响
调查以国际物流从业者视角为主，可能无法全面反映一国内部供应链的完整状况
指数每两年发布一次，时效性有限，且不同年份参评国家和样本量有变化
国家层面的综合得分掩盖了区域间和行业间的巨大差异，无法捕捉一国内部物流发展的不平衡
物流绩效受贸易结构影响，大宗商品贸易国与高附加值产品贸易国的评估维度存在差异

使用建议

使用时优先关注特定维度的分项指标，如基础设施、清关效率、货物追踪等，而非仅看综合分数
进行跨国比较时注意贸易结构相似国家的对标，避免将物流绩效差异简单归因于制度或政策因素
将本指标与出口/进口周转时间、贸易总额等客观数据结合使用，相互验证
关注同一国家不同调查周期的变化趋势，而非仅比较静态排名
分析中国物流绩效时区分国际物流环节与国内供应链环节，本指标主要反映前者
结合一带一路贸易便利化、自贸试验区政策等具体背景解读指标变化

常见错误用法

错误做法：直接声称中国物流绩效指数为3.7分，意味着中国的物流效率已达到或接近日本、英国等发达经济体水平

正确做法：指出中国在2022年与日本、英国等并列第18位左右，但需说明并列国家的数量较多，且中国与排名第17位的澳大利亚同分，与前排国家仍有差距

物流绩效指数是主观感知调查，评分标准和受访者背景存在差异，不同国家的3.7分所基于的评价维度和实际物流表现可能并不完全等效，横向对标需审慎

错误做法：将2022年中国得分与2016年或更早期数据直接做跨期对比，得出中国物流绩效持续快速提升的结论

正确做法：指出跨期比较存在样本变化问题，不同年份受访者背景和评分标准可能存在差异，分数变化部分可能反映认知改善而非客观物流效率的等比例提升

该指标每两年发布一次，受访者样本在不同年份有所调整，对同一国家评分的变化既可能反映实际改善，也可能受评价主体认知变化或样本构成差异的影响

错误做法：仅根据综合分数判断某国物流绩效优劣，而不考察具体维度的分项得分

正确做法：在引用综合分数时说明六大维度的内部差异，必要时使用分项指标验证具体领域的表现，避免将综合得分等同于各维度均衡表现

综合分数掩盖了清关效率、基础设施、追踪能力等六大维度的内部差异，单独使用可能无法揭示具体短板所在，不同维度的政策含义和改善路径各异

实际应用场景

贸易便利化对出口增长的影响研究：分析一带一路沿线国家贸易便利化水平提升对双边贸易额的影响核心解释变量将物流绩效指数作为贸易便利化的代理变量，控制关税税率、汇率波动、经济规模等传统贸易引力模型变量，检验物流绩效改善对出口扩张的边际贡献
供应链韧性与物流绩效关联研究：评估不同国家应对贸易中断或突发事件的供应链恢复能力差异控制变量或解释变量将物流绩效指数纳入供应链韧性分析框架，结合贸易中断指数、港口拥堵指标或突发事件期间的贸易数据，分析物流绩效对供应链抗冲击能力的缓冲作用
绿色物流效率与可持续发展研究：评估各国物流发展对贸易碳强度和能源效率的影响核心解释变量或被解释变量将物流绩效指数与单位贸易额的碳排放量或能源消耗数据结合使用，构建物流效率-环境绩效的关联模型，分析物流绩效改善与低碳贸易转型的协同效应