0  引言

  随着全球经济的快速发展和国际贸易的日益频繁，物流行业已成为推动现代经济发展的关键力量。根据相关数据显示，我国物流行业总收入在2022年已达到12.7万亿元。

  在物流行业发展过程中，物流管理作为保障和优化供应链的核心环节，其重要性愈发凸显。然而，物流行业的迅速演变也带来了新的挑战，特别是在技术进步和市场需求不断变化的背景下，现有的物流管理教育模式与行业需求之间出现了明显的脱节。这种差距导致了物流专业毕业生在进入职场时面临适应性挑战，限制了物流行业的进一步发展。在全球化和技术革新的大环境下，物流行业对专业知识和技能有着更高和更具体的要求。因此，探究如何通过教育改革，使物流管理教育更好地适应行业需求，成为一个重要课题。这不仅关乎物流专业学生的就业前景和职业发展，也关系到整个物流行业的竞争力和未来发展。本文针对物流管理教育与产业需求对接策略展开研究，旨在为物流管理教育领域提供指导。

1  理论基础

1.1  物流管理教育的概念与发展

  物流管理教育的概念源于对物流行业专业人才培养的需求，其核心在于为物流行业提供具备必要知识和技能的专业人才。物流管理教育不仅包括了物流和供应链管理的基础理论知识，还涉及到与之相关的各种技术、策略和最佳实践方法。这一教育领域的发展可追溯至20世纪中期，随着全球化和技术革新的推进，物流管理作为一门学科逐渐形成并发展。在物流管理教育的早期阶段，重点更多放在运输、仓储和配送等传统物流活动上。随着时间的推移，在21世纪，物流管理教育经历了显著的演变。这一转变体现在几个方面：首先是对供应链管理概念的整合，这强调了物流活动在整个产品生命周期中的作用，从原材料采购到最终产品的交付。其次，随着信息技术的应用，物流管理教育开始注重教授如何利用信息系统来优化物流和供应链运作，例如通过物联网、大数据分析和人工智能等技术来实现更高效的库存管理和配送计划。此外，物流管理教育也在不断适应环境变化和市场需求的变动。这表现在对可持续物流管理的强调，即如何在保证物流效率的同时，减少环境影响和提升社会责任。教育内容也更加注重实践和应用，通过案例研究、实习项目和与企业的合作项目，让学生能够将理论知识应用于实际问题解决中。

1.2  产业需求对物流教育的影响

  产业需求对物流教育的影响显著，它不仅塑造了物流教育的发展方向，也决定了教育内容和教学方法的实际应用。随着全球经济的不断发展和物流技术的快速进步，物流行业面临着日益复杂的挑战，这直接反映在对物流专业人才的需求上。首先，物流行业的技术革新推动了物流教育内容的更新。随着物联网、大数据、人工智能等技术在物流行业的广泛应用，对于具备相关技术知识和技能的物流专业人才的需求日益增加。这要求物流管理教育不仅要涵盖传统的物流和供应链管理知识，还需要包括这些新兴技术的应用和实践。其次，随着全球化和市场需求的多样化，物流行业需要能够适应不同文化和市场环境的专业人才。这对物流教育提出了更高的要求，即不仅要培养学生的技术能力，还要培养他们的国际视野和跨文化交流能力。物流管理教育因此需要增加国际物流、跨国供应链管理等课程，以及鼓励学生参加国际交流或海外实习项目。最后，产业需求还影响了物流教育的教学方法。为了更好地适应行业实际，物流教育正在从传统的理论讲授转变为更多的实践和案例研究。通过与企业合作，实施实习项目和工作坊，物流管理课程能够使学生在真实的工作环境中学习和应用所学知识，从而更好地满足行业对高技能人才的需求。

1.3  相关研究综述

  目前我国已有相当一部分学者针对物流教育与物流产业需求之间的对接、协同发展进行了研究。吕盾（2021）指出要与企业展开深度校企协作，共同打造完善的教学模式,加强高质量应用型人才培养；韦慧（2017）等指出要优化高职物流教育院校的布局，错位发展，形成特色；明确高职物流办学层次、调整专业结构，增强专业培养目标的针对性和适应性；制定产业集群与高职教育优势互补的发展策略，促进双方的良性互动；韦慧（2016）从制度建设、机构建设、内涵建设三个方面分别剖析了构建高职物流专业和物流产业集群企业合作办学机制；陈璐（2012）以物流人才需求为切入点，通过调查研究得出人才培养规格要求；何远成（2005）阐述了物流人才订单式生产模式的具体实现。

2  实证分析

2.1  理论模型

文章以TY市为例，通过收集统计局相关数据、物流专业数据，问卷调查物流相关院校、学生、企业等指标信息进行实证分析。在实证分析中，采用时间序列分析来研究物流管理教育与产业需求的对接情况，并要求数据序列的平稳性，步骤如下：

第一，收集相关的时间序列数据，如物流行业需求指标和物流教育输出指标，确保数据覆盖相同的时间段。

第二，检验数据平稳性（ADF检验）。使用ADF检验来确定时间序列数据是否平稳。

第三，协整检验

若分析涉及多个时间序列，进行协整检验，如Johansen协整检验，以确定不同序列间是否存在长期稳定的关系。

2.2  指标选取

  在进行实证分析时，文中共选择了六个指标——物流管理教育与物流产业对接水平、物流相关学院参与意愿、物流产业产值、物流企业参与意愿、物流专业学生参与意愿、政府支持意愿——都是评估物流教育与产业需求对接效果的关键因素。这些指标共同描绘了物流教育与行业之间互动的全貌，并提供了评估对接策略有效性的基础。

  物流管理教育与物流产业对接水平指标关注教育内容与行业实际需求之间的吻合程度。这包括教育机构提供的课程是否满足行业的技能要求，以及这些课程是否更新以反映最新的行业趋势和技术发展。记为X1。

物流相关学院参与意愿指标反映了教育机构在物流教育与行业对接过程中的积极性。这涉及学院愿意与企业合作、更新课程内容和提供实践机会的程度。

  物流产业产值指标用于评估物流行业的经济规模和增长趋势，这有助于理解行业对专业人才的需求强度。

  物流企业参与意愿指标衡量企业对于参与物流教育项目、提供实习机会和与教育机构合作的兴趣和意愿。

  物流专业学生参与意愿指标则反映了学生对于参与实习、项目和其他与行业相关活动的兴趣，这是衡量教育与产业对接成功的重要标准之一。

  政府支持意愿指标衡量政府在促进物流教育与产业对接方面的支持程度，包括政策制定、资金投入和建立合作平台等。

  这种多角度的分析方法有助于揭示教育与产业之间的互动关系，为提升物流教育质量和满足行业需求提供实证支持。

2.3  实证分析

  基于以上指标构建一个有效的模型，这个模型能够捕捉到教育输出和产业需求之间的动态关系，以及影响这一关系的各种因素。Y是因变量，衡量物流管理教育与物流产业之间的协同发展度；X1...Xn是一系列解释变量；是模型参数；是误差项。

2.3.1  ADF检验

  根据之前的指标选择，对每个时间序列数据集进行ADF检验，以确定它们的平稳性。通过使用统计软件Stata完成。ADF检验结果如表1所示：

表1 ADF检验结果

  从上表可见，部分指标如“物流管理教育与产业对接水平”、“物流产业产值”和“物流专业学生参与意愿”在1%、5%和10%的临界值下均显示为平稳序列，这意味着这些数据序列在长期内具有一定的稳定性，适合进行进一步的时间序列分析。另一方面，如“物流相关学院参与意愿”、“物流企业参与意愿”和“政府支持意愿”在各临界值下表现为非平稳，表明这些序列需要通过差分等方法进行转化，使其成为平稳序列，进行后续分析。

2.3.2  协整检验

  进行协整检验的目的是为了判断两个或多个时间序列是否存在长期的稳定关系，即使它们各自是非平稳的。文章采用Johansen协整检验。协整检验结果如表2所示：

Biao 2 协整检验结果

  如上表所示，如果“Trace统计量”或“Max-Eigen统计量”大于相应的5%临界值，则拒绝无协整关系的原假设，认为变量之间存在协整关系。通过协整检验，可以判断物流管理教育与物流产业需求之间是否存在长期的稳定关系。这种分析对于理解教育与产业之间的相互作用和依赖关系至关重要，可以为制定有效的教育改革和产业发展策略提供实证基础。

2.3.3  误差修正分析

  基于之前的协整检验结果，确定存在协整关系的变量组合。管理教育和产业需求的对接水平与其他因素误差修正结果如下。

表3 误差修正结果