江世英，沈政娟，周傲霜 （湖北汽車工業(yè)學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，湖北 十堰442002）

JIANG Shi-ying, SHEN Zheng-juan, ZHOU Ao-shuang (College of Economics and Management, Hubei Automotive Industries Institute, Shiyan 442002, China)

汽車物流是指為汽車企業(yè)提供汽車零部件入廠物流、商品車整車物流、進(jìn)出口整車物流、原材料采購及售后備件物流等的專業(yè)化物流產(chǎn)業(yè)，是物流產(chǎn)業(yè)的一個(gè)重要組成部分[1]。中國物流與采購聯(lián)合會已經(jīng)設(shè)立了汽車物流分會，開展對汽車物流產(chǎn)業(yè)的研究和協(xié)調(diào)管理[2]。隨著湖北省汽車產(chǎn)業(yè)的日益發(fā)展，湖北省汽車物流產(chǎn)業(yè)也迅速發(fā)展起來。位于湖北省襄陽市的風(fēng)神物流有限公司，已經(jīng)躋身國內(nèi)汽車物流企業(yè)前列。但是，我國汽車物流產(chǎn)業(yè)仍然存在較多問題。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國汽車物流的成本占汽車生產(chǎn)成本的比重超過20%，而在歐洲這個(gè)數(shù)字是10%～15%，嚴(yán)重制約了汽車物流市場的專業(yè)化發(fā)展[3]。

1 汽車物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展必要性研究

物流產(chǎn)業(yè)對汽車產(chǎn)業(yè)具有顯著的拉動效應(yīng)，同時(shí)，汽車產(chǎn)業(yè)也能較好地帶動物流產(chǎn)業(yè)的相關(guān)發(fā)展。因此，發(fā)展汽車物流產(chǎn)業(yè)很有必要。筆者嘗試運(yùn)用遺傳灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，對湖北省汽車產(chǎn)業(yè)和物流產(chǎn)業(yè)進(jìn)行關(guān)聯(lián)效應(yīng)分析。

在分析關(guān)聯(lián)效應(yīng)方面，目前應(yīng)用得最多的是灰色系統(tǒng)理論（或稱為灰理論）?；疑到y(tǒng)理論主要以小樣本、貧信息、不確定性系統(tǒng)為研究對象，利用數(shù)據(jù)間的關(guān)系，來尋找系統(tǒng)的運(yùn)動規(guī)律[4]。在預(yù)測發(fā)展趨勢方面，目前主要有專家系統(tǒng)法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊數(shù)學(xué)法、小波分析法、灰色系統(tǒng)理論等。由于灰色系統(tǒng)理論具有較弱的非線性逼近能力，使得系統(tǒng)對小樣本非線性數(shù)據(jù)預(yù)測的效果不太理想。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行計(jì)算、分布式信息存儲、強(qiáng)容錯(cuò)力、自適應(yīng)學(xué)習(xí)功能等優(yōu)點(diǎn)，因此將兩者結(jié)合起來，構(gòu)建灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。近年來，又有學(xué)者提出引入遺傳算法，充分利用其魯棒性強(qiáng)、隨機(jī)性、全局性以及適用并行處理的優(yōu)點(diǎn)，形成一種較新的預(yù)測方法，即遺傳灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。已經(jīng)有學(xué)者將其運(yùn)用到短期電力負(fù)荷預(yù)測，且取得了較好的預(yù)測效果[5]。因此，可以嘗試運(yùn)用遺傳灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，對湖北省汽車產(chǎn)業(yè)和物流產(chǎn)業(yè)進(jìn)行關(guān)聯(lián)效應(yīng)分析。

2 湖北省未來汽車物流需求研究

目前，主要相關(guān)研究文獻(xiàn)仍然是定性化研究，無法為湖北省汽車物流產(chǎn)業(yè)和企業(yè)把握汽車物流產(chǎn)業(yè)規(guī)律，預(yù)測未來物流需求發(fā)展趨勢，提供定量化的決策支持。因此，找出湖北省汽車產(chǎn)業(yè)和物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)律，定量化預(yù)測湖北省汽車物流發(fā)展趨勢，具有重要的理論意義。

在分析灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上，考慮引入遺傳算法，結(jié)合兩者優(yōu)點(diǎn)，構(gòu)建遺傳灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[5]。重點(diǎn)從《湖北省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《湖北省國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展報(bào)告》等文獻(xiàn)資料中，遴選出湖北省汽車物流企業(yè)盈利能力、湖北省汽車物流成本費(fèi)用、湖北省汽車?yán)塾?jì)產(chǎn)銷量及增長率、湖北省公路及鐵路貨物運(yùn)輸量、物流產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資率、我國汽車?yán)塾?jì)產(chǎn)銷量及增長率等方面的數(shù)據(jù)，輸入遺傳灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在種群初始化、適應(yīng)度函數(shù)操作、選擇操作、交叉操作和變異操作的基礎(chǔ)上，輸出優(yōu)化權(quán)，進(jìn)行循環(huán)灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，最后輸出湖北省汽車物流需求量、湖北省汽車物流成本費(fèi)用等預(yù)測數(shù)值。

在關(guān)聯(lián)分析和發(fā)展趨勢研究的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步查閱相關(guān)資料。從湖北省汽車零部件物流、整車物流、后備件物流、逆向物流、物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、物流發(fā)展環(huán)境及法律法規(guī)、物流標(biāo)準(zhǔn)化與物流培訓(xùn)、物流人才隊(duì)伍建設(shè)及物流信息技術(shù)等方面，提出發(fā)展湖北省汽車物流產(chǎn)業(yè)對策。

3 湖北省汽車物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)路線圖

技術(shù)路線圖是一種新型的技術(shù)創(chuàng)新工具，注重市場和技術(shù)的結(jié)合，激發(fā)了企業(yè)作為市場主體進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新從而提高競爭力的積極性。它可以將市場、產(chǎn)品及技術(shù)的演變信息置于一張圖中展示出來，既可以看到不同層之間的相互關(guān)系，也可看到不同層的橫向發(fā)展，主要應(yīng)用于制造業(yè)，如汽車產(chǎn)業(yè)、陶瓷產(chǎn)業(yè)、光伏產(chǎn)業(yè)、半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)等[5]。目前，技術(shù)路線圖方法己經(jīng)在很多國家和企業(yè)中得到了廣泛的運(yùn)用，為公司、產(chǎn)業(yè)和國家提供了一個(gè)預(yù)測和計(jì)劃未來發(fā)展方向的有效框架，并建立對未來發(fā)展情況的愿景，從而協(xié)調(diào)整個(gè)產(chǎn)業(yè)乃至國家層面的技術(shù)發(fā)展。本課題將嘗試運(yùn)用該方法，對湖北省汽車物流產(chǎn)業(yè)進(jìn)行分析。

根據(jù)以上分析，可以得到湖北省汽車物流產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃為：在未來10 年內(nèi)，在武漢和十堰建立兩個(gè)重要的汽車物流樞紐中心，以襄陽和隨州為重要依托，形成較為規(guī)范和科學(xué)的汽車物流市場體系，為促進(jìn)東風(fēng)汽車公司及眾多中小汽車零部件企業(yè)提供及時(shí)和合理的物流運(yùn)輸解決方案。產(chǎn)業(yè)目標(biāo)可以描述成：未來10 年，爭取2 所高校培養(yǎng)汽車物流專業(yè)化人才，汽車物流成本占汽車生產(chǎn)成本的比重降低到10%以下，培養(yǎng)4 家專業(yè)化大型汽車物流企業(yè)。具體發(fā)展趨勢如表1 所示：

表1 湖北省汽車物流產(chǎn)業(yè)路線圖

因此，通過以上的戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)目標(biāo)的制定以及具體措施的實(shí)施，相信湖北省汽車物流產(chǎn)業(yè)能夠在10 年內(nèi)得到迅速發(fā)展，能夠極大地推動湖北省汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展，成為湖北省GDP 的重要增長極。

[1] 馬增榮. 中國汽車物流行業(yè)發(fā)展情況[J]. 物流技術(shù)（裝備版），2011(18):74-79.

[2] Karlin J N. Defining the Lean Logistics Learning Enterprise Examples from Toyota's North American Supply Chain[D]. Detroit University of Michigay, 2004.

[3] 陳方建，沈緒明，樊銳. 汽車物流發(fā)展研究[J]. 物流技術(shù)，2007(8):36-39.

[4] 葛少云，賈鷗莎，劉洪. 基于遺傳灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的實(shí)時(shí)電價(jià)條件下短期電力負(fù)荷預(yù)測[J]. 電網(wǎng)技術(shù)，2012(1):224-229.

[5] 張振剛，余傳鵬，林春培. 技術(shù)路線圖的研究回顧與展望[J]. 科技進(jìn)步與對策，2013(18):1-7.