張壹寧

摘 要：宏觀經(jīng)濟(jì)和運(yùn)輸汽車擁有量與物流需求量有很大的相關(guān)性，通過皮爾森相關(guān)系數(shù)對(duì)這些影響因素進(jìn)行分析，選出合適的影響因素構(gòu)成多元線性回歸，然后對(duì)江蘇省未來的物流需求量進(jìn)行預(yù)測。預(yù)測結(jié)果顯示，江蘇省的物流需求呈現(xiàn)出上升的趨勢。最后，針對(duì)預(yù)測結(jié)果對(duì)江蘇物流的發(fā)展提出對(duì)策與建議。

關(guān)鍵詞：物流需求量;多元線性回歸;預(yù)測;江蘇省

中圖分類號(hào)：F252? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號(hào)：1673-291X（2019）12-0042-02

一、引言

物流被稱為第三方利潤的源泉，對(duì)國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人民生活水平的提高有著舉足輕重的影響，有關(guān)物流模型較多，郭健用灰色預(yù)測模型對(duì)某地區(qū)的煤炭物流進(jìn)行了預(yù)測，將預(yù)測的結(jié)果與實(shí)際值相比較，準(zhǔn)確率較高，為該地區(qū)物流需求預(yù)測提高了參考價(jià)值[1]。王曉原等通過集對(duì)分析聚類預(yù)測對(duì)山東省物流需求量進(jìn)行了預(yù)測，為山東省物流需求量的政策的制定提供了參考依據(jù)[2]。本文對(duì)江蘇省物流需求預(yù)測采用的是多元線性回歸預(yù)測，因?yàn)槲锪鞯男枨罅渴艿蕉喾N因素的影響，對(duì)影響因素進(jìn)行分析有利于提高物流需求預(yù)測準(zhǔn)確率，為物流政策的制定提供依據(jù)。

二、江蘇物流需求量預(yù)測

由于中國的物流起步較晚，沒有權(quán)威的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，在官方統(tǒng)計(jì)年鑒上也沒有針對(duì)物流需求量的具體的統(tǒng)計(jì)年鑒的數(shù)據(jù)，所以本文在借鑒其他作者的文獻(xiàn)[3]的基礎(chǔ)上借助貨運(yùn)量作為物流需求量的相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行大致的運(yùn)算。

地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和規(guī)模與水產(chǎn)品冷鏈物流需求的規(guī)模有著密切的相關(guān)性。兩者之間存在很強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系，即地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，經(jīng)濟(jì)總量越大，增長速度越快，物流需求也相應(yīng)越大，也因此刺激水產(chǎn)品冷鏈物流的需求規(guī)模增加。由此可見，冷鏈物流水平的發(fā)展深受地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響。江蘇省經(jīng)濟(jì)競爭綜合實(shí)力僅次于廣東省，排名全國第二江蘇省強(qiáng)大的綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力為江蘇省的冷鏈物流行業(yè)的發(fā)展提供了可靠的保證。貨運(yùn)運(yùn)輸中，公路運(yùn)輸處于運(yùn)輸方式的核心部分，覆蓋面廣，普及率高，不管是鐵路運(yùn)輸還是航空運(yùn)輸，最終還是通過公路運(yùn)輸實(shí)現(xiàn)”門到門”運(yùn)輸。因此，運(yùn)輸汽車擁有量與物流需求量也有很大的相關(guān)性。

本文以《江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒》為依據(jù)，選取了地區(qū)生產(chǎn)總值X1、第一產(chǎn)業(yè)X2、第二產(chǎn)業(yè)X3、第三產(chǎn)業(yè)X4、運(yùn)輸汽車擁有量X5這5個(gè)影響因素。

本文通過Excel對(duì)這5個(gè)影響因素與物流需求量進(jìn)行Person相關(guān)性分析，所得的相關(guān)性系數(shù)如下：r01=0.86、r02=0.9、r03=0.89、r04=0.83、r05=0.66，以上相關(guān)系數(shù)的值都大于0.6，因此這些影響因素與物流需求量有著極強(qiáng)的相關(guān)性。因此，通過計(jì)算分析可知，影響江蘇省物流需求預(yù)測的主要因素的親疏關(guān)系為第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、地區(qū)總值、第三產(chǎn)業(yè)、運(yùn)貨汽車擁有量。

筆者通過上一段對(duì)江蘇省物流需求量的影響因素進(jìn)行Pearson相關(guān)性系數(shù)的計(jì)算分析，得出所選的影響因素與江蘇省物流需求量有著較強(qiáng)的相關(guān)性。因此，將影響因素帶入多元線性回歸方程，將多元線性回歸方程設(shè)為：

其中，Y指的是江蘇省物流需求量預(yù)測值，X1、X2、……X6。

將表1中江蘇省物流需求值的影響因素帶入SPSS界面，選擇線性回歸，影響因素看作自變量，需求值看作因變量，選擇逐步回歸法得出有關(guān)多元線性回歸公式為：

Y=96.064X2-5.375X4+29 751.366

通過逐步排除法刪除地區(qū)總值和第二產(chǎn)業(yè)、運(yùn)貨汽車擁有量這三個(gè)影響因素，因?yàn)檫@3個(gè)變量的Sig值大于0.05，說明這些變量對(duì)因變量的解釋能力不顯著，因此這3個(gè)變量被排除。留下的變量為第一產(chǎn)業(yè)/億元、第三產(chǎn)業(yè)/億元，這兩個(gè)變量的Sig值小于0.05，所以保留。最后由這兩個(gè)變量組成有關(guān)物流需求量的線性方程。將第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)歷年的數(shù)值帶入公式Y(jié)=96.064X3-5.375X5+29 751.366，并將實(shí)際值與預(yù)測值進(jìn)行比較，歷年的誤差率（如表2所示）。

2007—2016年江蘇省物流需求量實(shí)際值與預(yù)測值平均誤差的絕對(duì)值為0.04，準(zhǔn)確率水平比較高。因此，可以將多元線性回歸用于對(duì)江蘇省物流需求量的預(yù)測。

本節(jié)運(yùn)用趨勢外推法對(duì)各影響因素的發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測。以2007—2016年為自變量，2007—2016年各影響因素的歷史數(shù)據(jù)為因變量，建立預(yù)測模型，對(duì)江蘇省水產(chǎn)品冷鏈物流需求的影響因素進(jìn)行預(yù)測。利用趨勢外推法，將江蘇省需求影響因素的歷史數(shù)據(jù)代入SPSS依次對(duì)水產(chǎn)品冷鏈物流需求的影響因素進(jìn)行模擬曲線擬合，求出2017—2021年江蘇省物流需求影響因素的數(shù)據(jù)，并將求出的未來的影響因素的數(shù)據(jù)帶入多元線性回歸公式Y(jié)=96.064X2-5.375X4+29 751.366中，預(yù)測出2017—2021年江蘇省物流需求量（如表3所示）。

由表3可知，江蘇省物流需求量在未來幾年不斷地呈現(xiàn)上升趨勢，有關(guān)部門要制定相關(guān)政策促進(jìn)物流行業(yè)的發(fā)展。

三、對(duì)策與建議

實(shí)例表明，多元線性回歸預(yù)測作為分析預(yù)測的一種工具，為物流需求的預(yù)測提供了一種準(zhǔn)確而有效的方法，為物流政策的制定提供了重要的依據(jù)，從預(yù)測的結(jié)果來看，江蘇省物流市場規(guī)模比較大，需求呈現(xiàn)穩(wěn)定增長的趨勢，發(fā)展空間相當(dāng)大，前景十分廣闊。因此，江蘇省相關(guān)部門應(yīng)該采取措施，制定合理規(guī)劃，整合資源，大力推進(jìn)第三方物流企業(yè)的發(fā)展，加大對(duì)本物流企業(yè)的支持力度，吸引省外或國外的優(yōu)秀物流企業(yè)來江蘇投資。并且要優(yōu)化資源配置，提高資源利用率，提高物流效率和服務(wù)質(zhì)量，促使供需均衡。但由于物流的發(fā)展具有跳躍性，獲取的信息數(shù)據(jù)相對(duì)有限，物流需求的影響因素由于專業(yè)知識(shí)的限制，可能選擇的影響因素不夠全面，使得預(yù)測的過程和結(jié)果有可能存在著局限性，預(yù)測結(jié)果可能會(huì)與未來的實(shí)際結(jié)果發(fā)生一定的偏離。因此，物流預(yù)測和決策應(yīng)該是動(dòng)態(tài)性的。

參考文獻(xiàn)：

[1]? 郭健.灰色預(yù)測模型在煤礦物流需求預(yù)測上的應(yīng)用[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)，2017，（35）：23-26.

[2]? 王曉原，張敬磊.區(qū)域物流需求分析集對(duì)聚類預(yù)測模型研究[J].軟科學(xué)，2004，（5）：11-13.

[3]? 蘭洪杰，汝宜紅.2008北京奧運(yùn)食品冷鏈物流需求預(yù)測分析[J].中國流通經(jīng)濟(jì)，2008，（2）：19-22.