(重慶電子工程職業(yè)學院管理學院，重慶 401331)

作為社會生產(chǎn)和居民消費等環(huán)節(jié)的橋梁和紐帶，物流產(chǎn)業(yè)在提高國民經(jīng)濟的質量、增強企業(yè)經(jīng)濟效益和市場繁榮等方面的作用日漸突出，持續(xù)增長的物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展已成為全球、區(qū)域和地方經(jīng)濟體系變化的基本組分[1]。我國是一個物流大國，物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展涉及到社會經(jīng)濟發(fā)展的方方面面，有力地促進了我國整體經(jīng)濟實力的提升和產(chǎn)業(yè)結構的調整優(yōu)化[2]。我國政府高度重視物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，2014年國家制定了《物流業(yè)發(fā)展中長期規(guī)劃（2014—2020年）》，規(guī)劃中提到“物流產(chǎn)業(yè)作為國家一項支柱產(chǎn)業(yè)，優(yōu)先得到扶持和發(fā)展”[3]。在我國社會經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)的背景下，物流活動已經(jīng)融入社會生產(chǎn)生活的各個領域。各領域對物流的需求也與日俱增，采取有效的方法對社會物流總需求進行準確預測和科學分析，對國家經(jīng)濟結構的調整、社會資源的合理配置和國家宏觀經(jīng)濟政策的制定和實施具有重要的現(xiàn)實意義。

社會物流總需求受到社會經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)結構和資源分布等多種因素的影響，各個因素或變量之間又具有高度的非線性和時變性的特點，在研究中由于樣本的有限性，難以用精確的數(shù)量模型對需求進行準確的描述[4]。本文將以我國每年的貨物周轉量作為社會物流總需求的衡量指標，運用多元線性回歸方法建立模型，通過相關經(jīng)濟指標的識別和選取，對社會物流總需求進行預測和描述分析。

一、相關文獻綜述

影響社會物流需求的因素比較多，有些因素之間還存在著一定程度的線性相關，不同學者采用多種方法從不同角度識別、篩選并驗證了不同時期影響物流需求的主要因素。陳德良和王文科[5]提出影響區(qū)域物流需求量的主要因素在于該地區(qū)的國內(nèi)生產(chǎn)總值、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值和消費品零售總量；在此基礎上，李磊[6]通過主成分分析方法，在研究中提出影響一個地區(qū)物流需求量的因素還包括地區(qū)的固定資產(chǎn)投資總額、社會消費品零售總額、進出口總額和貨物購進價格指數(shù)等。王燕茹和戴姍姍[7]運用最小二乘法，證明了影響地區(qū)物流需求的主要因素在于地區(qū)生產(chǎn)總值、固定資產(chǎn)投資規(guī)模、社會消費品零售總額和教育文化程度等。黃濱[8]通過多元回歸方法，總結并強調了地區(qū)人均可支配收入是影響物流需求的最主要因素。邱立國和趙薇[9]通過嵌入熵權灰色關聯(lián)模型的方法，驗證了社會第二產(chǎn)業(yè)增加值和固定資產(chǎn)投資等是影響我國物流需求的主要因素。邱慧等[10]則通過建立灰色系統(tǒng)模型，總結出影響一個地區(qū)物流需求的主要因素包括地區(qū)人均生產(chǎn)總值、第二和第三產(chǎn)業(yè)增加值、地區(qū)生產(chǎn)總值以及公路載貨汽車擁有量等因素。

從以上文獻可以歸納出，無論學者采取何種數(shù)量模型分析方法，研究結論在很大程度上比較相似，即影響一個地區(qū)物流需求量的因素主要集中在固定資產(chǎn)投資規(guī)模、消費品零售總額、地區(qū)生產(chǎn)總值以及相關產(chǎn)業(yè)增加值等方面，這些具有代表性的研究成果，也為本文的研究提供了參考和借鑒。

二、模型指標的選取

（一）指標的選取

目前大多數(shù)社會團體和學術界都將貨物周轉量作為衡量一個國家和地區(qū)的物流總需求指標[11]，該指標的選取具有一定的廣泛性和代表性，本文在研究過程中也將我國的貨物周轉量作為物流總需求的衡量指標，與貨物周轉量相關的經(jīng)濟指標有很多，通過文獻調研和實際考察和篩選，本文將我國GDP、消費品零售總額、固定資產(chǎn)投資、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值和年末總人口作為相關指標，通過線性回歸和指標的檢測，確定對貨物周轉量起明顯影響作用的經(jīng)濟變量指標。

（二）數(shù)據(jù)的收集

本文通過中國國家統(tǒng)計局歷年的統(tǒng)計年鑒，收集了進入新世紀以來2001—2015年歷年的各項經(jīng)濟指標，以貨物周轉量Y作為因變量，以國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）X1、消費品零售總額X2、固定資產(chǎn)投資X3、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值X4和年末總人口X5作為自變量，來研究各項指標之間的數(shù)量關系。為了便于回歸分析和比較研究，收集到的數(shù)據(jù)都經(jīng)過了定基處理，各項指標均以2000年的指標數(shù)值作為基數(shù)100進行換算，其結果如表1所示：

表1 中國2001—2015年物流需求量經(jīng)濟指標數(shù)據(jù)表

數(shù)據(jù)來源：參照國家統(tǒng)計局歷年的統(tǒng)計年鑒進行整理

（三）實證分析

1．模型的構建

進入新世紀以來，我國物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，始終受到國家宏觀經(jīng)濟增長和消費水平的影響，同時固定資產(chǎn)投資和總人口等因素的增長也有力地推動了物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，本文收集了我國從2001—2015年共15年的宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)，根據(jù)各項指標的關系建立多元回歸模型：

2．參數(shù)估計

本文采用eviews8.0作為分析軟件，通過分析模型（1）的各項參數(shù)，得到回歸分析結果如表2所示。

表2 回歸計算結果表

根據(jù)表2中的結果顯示，可得到初步的估計模型：

3．模型檢驗

（1）擬合優(yōu)度檢驗

從表2的數(shù)據(jù)中可以看出2R=0.993041，修正后的可決定系數(shù)為該數(shù)據(jù)表明模型對樣本的擬合非常好。

（2）F檢驗

首先提出假設H0：α1=α2=α3=α4=α5=0，在給定的顯著性水平α=0.05下，在F檢測表中可以查出自由度為k-1=4和n-k=15的臨界值為Fα(4，15)=2.90，而由表2中可以得出F=256.8450，因為F=256.8450>Fα(4，15)=2.90，所以原來的假設H0：α1=α2=α3=α4=α5=0應該拒絕，表明回歸方程顯著，即國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）X1、消費品零售總額X2、固定資產(chǎn)投資X3、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值X4和年末總人口X5等多項經(jīng)濟指標因素聯(lián)合起來對社會物流總需求有顯著影響。

（3）多重共線性檢驗

如果在多元線性回歸模型中，各自變量因素之間也存在著較強的線性關系，而且這種線性關系超過了自變量和因變量之間的線性關系，線性回歸模型的穩(wěn)定性就存在問題，回歸系數(shù)就不準確，要解決這個問題，就需要將影響不太顯著的自變量進行篩選剔除，或者采取辦法減小他們共線的影響[12]。通過對自變量相關關系的檢測，發(fā)現(xiàn)自變量X1，X3，X4，X5之間存在較大的相關性，共線的可能性較大，檢測結果如表3所示：

表3 自變量相關系數(shù)表

4．t檢驗

分別針對假設H0：αi=0，（i=0，1，2，3，4，5）在顯著性水平α=0.05下，通過查t分布表得到自由度為n-k=15的臨界值為tα/2(n-k)=2.131，根據(jù)表2中結果顯示，自變量系數(shù)α1、α2、α3、α4和α5對應的t統(tǒng)計量分別是：3.146686、-2.199008、0.939992、1.907348 和 0.954907，其中絕對值大于tα/2(n-k)=2.131的只有α1和α2，因此在假設檢驗中應拒絕α1=0和α2=0，說明在其他解釋變量保持不變的情況下，解釋變量國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）X1、消費品零售總額X2對被解釋變量物流總需求Y影響顯著。而其他的解釋變量固定資產(chǎn)投資X3、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值X4和年末總人口X5對于被解釋變量物流總需求Y的影響具有偶然性，而且這幾個變量均和國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）X1具有較大的相關性，應從回歸模型中剔除，這樣通過再次線性回歸，得到回歸分析結果如表3所示：

由此可以得到新的線性回歸模型：

（四）回歸模型預測結果分析

根據(jù)多元線性回歸模型，以國內(nèi)生產(chǎn)總值和消費品零售總額為自變量，預測得出2001—2015年的社會物流總需求（貨物周轉量）的預測值以及真實值之間的對比情況如表4所示，其預測對比圖如圖1所示：

表4 預測模型結果對比表

圖1 物流量實際值與預測值對比圖

從表4中可以看出，各個年份的預測結果和真實值之間的誤差率均小于0.1，圖1中顯示的擬合曲線與實際曲線也非常接近，說明根據(jù)該模型所得出的預測值精度較高，誤差很小，都在可接受范圍之內(nèi)，所以此回歸模型和所得到的回歸方程在現(xiàn)實中具有可操作性，在具體的經(jīng)濟預測和分析中具有一定的參考價值，只要有了預測年份的國內(nèi)生產(chǎn)總值和消費品零售總額，便可以預測出該年份的社會物流總需求。

四、結論和建議

根據(jù)以上分析研究可以得出結論，在當代經(jīng)濟發(fā)展過程中，國內(nèi)生產(chǎn)總值和社會零售總額是決定物流總需求的兩個重要影響因素，而且隨著國民經(jīng)濟的快速發(fā)展，社會生產(chǎn)產(chǎn)品和提供的服務也隨之增加，社會零售額也隨之增長，社會生產(chǎn)和投資以及消費的增加對社會物流的需求也在不斷增長。現(xiàn)代物流產(chǎn)業(yè)雖然在我國的發(fā)展時間不長，但已經(jīng)是深入到社會生產(chǎn)和生活的各個領域，為了適應我國經(jīng)濟的高速發(fā)展，進一步推動社會各項事業(yè)的和諧進步，我國政府應該采取各種有效措施，繼續(xù)加大對物流業(yè)發(fā)展的扶持力度，加強物流產(chǎn)業(yè)的基礎設施和配套設施建設，合理規(guī)劃物流產(chǎn)業(yè)布局，積極搭建物流企業(yè)的投融資平臺，進一步拓寬中小型物流企業(yè)的融資渠道，為物流業(yè)的健康發(fā)展創(chuàng)造良好的外部環(huán)境，充分發(fā)揮物流產(chǎn)業(yè)對國民經(jīng)濟增長的放大效應。

（一）加強物流基礎設施建設

我國國內(nèi)生產(chǎn)總值多年來的高速增長，帶動社會物流總需求也急劇上升，但是由于物流基礎設施的相對落后，在很大程度上制約了國民經(jīng)濟的發(fā)展，為了實現(xiàn)國民經(jīng)濟各方面的協(xié)調良性發(fā)展，就需要我國各級政府加大對物流基礎設施的投資建設力度，匯集各類社會資源，采用多元化的投資渠道，統(tǒng)一規(guī)劃，科學運籌，完善綜合配套運輸和配送網(wǎng)絡，科學規(guī)劃物流園區(qū)的布局以及區(qū)域物流中心的建設，合理構建社會物流信息網(wǎng)絡平臺，鼓勵相關企業(yè)參與到社會物流基礎設施建設，建立行之有效的社會各方責、權、利運營機制，為我國物流業(yè)的順利健康發(fā)展提供有力的保障。

（二）建立現(xiàn)代物流管理信息系統(tǒng)

隨著社會生產(chǎn)的多樣化和電子商務的迅速發(fā)展，社會對物流的精細化運作和個性化需求與日俱增，每天產(chǎn)生大量的物流需求信息，傳統(tǒng)上落后的管理信息系統(tǒng)和管理手段就難以適應新時期的發(fā)展需求。為了更加高效準確地提供物流服務，就需要在我國各類物流管理部門和物流企業(yè)內(nèi)部建立起現(xiàn)代物流管理信息系統(tǒng)，使企業(yè)在各項日常運營過程中，從接受訂貨到發(fā)貨以及終端配送等各個環(huán)節(jié)都能夠實施有效的監(jiān)管和控制，實現(xiàn)便捷高效的運營。企業(yè)通過先進的物流技術來實現(xiàn)反應快速化、操作標準化和程序規(guī)范化，提高日常運營效率和準確率。同時建立先進的物流管理信息系統(tǒng)也便于物流管理部門實施有效的監(jiān)管和調控。

（三）合理調節(jié)我國居民消費結構

隨著我國城鄉(xiāng)居民收入的穩(wěn)步增長，更多的居民生活從溫飽型向小康型邁進，近年來網(wǎng)購經(jīng)濟的迅猛發(fā)展，使得我國居民的物質消費呈井噴式發(fā)展，在消費過程中也出現(xiàn)了重復消費和奢侈消費等一些不良現(xiàn)象，也影響著社會物流業(yè)的發(fā)展。為了促進經(jīng)濟社會的和諧發(fā)展，我國政府相關部門應該適度地引導居民消費結構，轉變居民消費理念，大力發(fā)展新興消費，利用大數(shù)據(jù)和云計算等先進手段改善居民的消費方式，提倡綠色消費，倡導旅游消費，鼓勵信息消費和休閑娛樂消費等，通過改善居民消費方式和消費習慣，為物流產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展營造良好的外部環(huán)境。

（四）積極發(fā)展第三方物流

各類企業(yè)在運營過程中，應該積極發(fā)揮自身優(yōu)勢，采取聚焦戰(zhàn)略擴大自己的優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，對于一些中小型生產(chǎn)企業(yè)盒零售企業(yè)，可將物流業(yè)務外包給專業(yè)化的第三方物流公司，將企業(yè)的物流業(yè)務部分或者全部職能外包給專門的物流公司來承擔，這樣可以縮短商品和物資的在途運輸時間，減少周轉過程物品的折損。通過物流業(yè)務的外包，可以發(fā)揮專業(yè)化優(yōu)勢，實現(xiàn)全行業(yè)的規(guī)模經(jīng)濟，使供應鏈的小批量和個性化運輸變得更加經(jīng)濟，能夠創(chuàng)造出比采用自我物流服務系統(tǒng)運作的供需更加安全、快捷和高效的服務，提高企業(yè)的核心競爭力，實現(xiàn)全社會的物流資源的優(yōu)化配置，推動新時期我國供給側結構性改革的順利實施，促進社會經(jīng)濟的長遠協(xié)調發(fā)展。

[1] Hesse，M．，Rodrigue， J．P．The transport geography of logistics and freight distribution[J]．T ransport Geography .2004（3）：171-184．

[2] 馮朝軍．我國物流產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟發(fā)展的貢獻分析[J]．重慶三峽學院學報，2016（4）：57-60.

[3] 湯曉明，李正鋒．長三角地區(qū)經(jīng)濟增長與物流業(yè)發(fā)展的實證研究[J]．物流工程與管理，2015（5）：12-14.

[4] 唐偉鴻，李文峰．基于時間序列的支持向量機在物流預測中的應用[J]．物流科技，2005（113）：8-11.

[5] 陳德良，王文科．多元線性回歸模型在物流需求預測中的應用[J]．中國物流與采購，2009（20）：66-67.

[6] 李磊，單丹．江蘇省物流需求影響因素分析及預測[J]．科技與經(jīng)濟，2013（6）：96-100.

[7] 王燕茹，戴姍姍．基于面板數(shù)據(jù)的無錫物流需求影響因素研究[J]．江南大學學報（人文社會科學版），2014（5）：78-85.

[8] 黃濱．基于多元回歸方法的成都市物流需求分析[J]．山西財經(jīng)大學學報，2015（S2）：61-62.

[9] 邱立國，趙薇．基于嵌入熵權灰色關聯(lián)模型的物流需求動力考察[J]．統(tǒng)計與決策，2015（6）：117-119.

[10] 邱慧，黃解宇，董亞蘭．基于灰色系統(tǒng)模型的山西省物流需求預測分析[J]．數(shù)學的實踐與認識，2016（13）：66-70.

[11] 楊志梁，張雷，程曉凌．區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟增長的互動關系研究[J]．北京交通大學學報，2009（1）：38-40．

[12] 莊楚強，何春雄．應用數(shù)學統(tǒng)計基礎[M]．華南理工大學出版社，2006.