【摘要】本文结合全国重点物流企业统计调查数据,建立我国物流企业竞争力水平评价指标体系,该指标体系在企业的财务指标基础上加入了企业规模指标。由于目前没有公布的物流企业竞争力排名,因此本文首先采用因子分析法、熵值法和变异系数法计算物流企业竞争力综合得分,利用Spearman秩相关检验进行对比分析,确定熵值法最为合理,然后利用分箱技术把物流企业的竞争力水平分为五个等级。为了提高物流企业竞争力水平测度的效率,本文创新性的利用决策树、人工神经网络、Logistic回归、Gradient Boosting和集成算法进行学习和预测,结果表明使用统计学习方法对物流企业竞争力进行预测有较高的准确率,具有可行性且径向基函数神经网络模型分类预测效果最佳。