摘 要：隨著全球化的深入發(fā)展和人類環(huán)保意識的增強，區(qū)域物流與旅游經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展已逐漸成為經(jīng)濟研究的重要領域。傳統(tǒng)經(jīng)濟模型已難以準確預測和分析這一復雜體系的動態(tài)變化，而時間序列分析則提供了新的視角和方法。文章運用ARIMA模型，對區(qū)域物流與旅游經(jīng)濟的時間序列數(shù)據(jù)進行深入分析，以期揭示兩者在綠色發(fā)展框架下的互動關(guān)系及發(fā)展趨勢，為政策制定者提供科學的決策支持，推動綠色發(fā)展戰(zhàn)略在區(qū)域經(jīng)濟中的有效實施。

關(guān)鍵詞：綠色發(fā)展；區(qū)域物流；旅游經(jīng)濟

中圖分類號：F259.27 文獻標志碼：A DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.22.025

Abstract： With the deepening development of globalization and the enhancement of human awareness environmental protection， the coordinated development of regional logistics and tourism economy has gradually become an important field of economic research. Traditional economic models has been difficult to accurately predict and analyze the dynamic changes of this complex system， while time-series analysis provides new perspectives and methods. This paper uses ARIMA model to conduct in-depth analysis of the time-series data of regional logistics and tourism economy， aiming to reveal the interactive relationship and development trend between the two under the framework of green development， provide scientific decision supports for policy makers and promote the effective implementation of green development strategy in regional economy.

Key words： green development; regional logistics; tourism economy

收稿日期：2024-05-21

作者簡介：任 暉（1987—），女，山西長治人，長治職業(yè)技術(shù)學院航空服務與旅游管理系，講師，碩士，研究方向：旅游企業(yè)管理、旅游經(jīng)濟、旅游酒店管理；張 慶（1986—），男，福建漳州人，武夷學院旅游學院，副教授，博士，研究方向：游客行為、體育旅游、旅游經(jīng)濟。

引文格式：任暉，張慶．基于綠色發(fā)展理念的區(qū)域物流與旅游經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展研究[J]．物流科技，2024，47（22）：98-103.

0 引 言

物流是經(jīng)濟活動的基礎設施，也是連接生產(chǎn)、分銷與消費各環(huán)節(jié)的重要紐帶，而旅游業(yè)則直接反映了一個地區(qū)的文化吸引力和服務水平，發(fā)展旅游業(yè)對于提升區(qū)域形象和促進外部投資起著不可替代的作用。然而，在追求經(jīng)濟效益的同時，這兩大領域的發(fā)展也不可避免地造成了一定的資源消耗和環(huán)境壓力，要求相關(guān)行業(yè)在推動經(jīng)濟發(fā)展的同時，充分考慮可持續(xù)發(fā)展的要求。綠色發(fā)展強調(diào)在發(fā)展過程中實現(xiàn)資源節(jié)約和環(huán)境友好，對于物流與旅游這兩個高度依賴自然資源和環(huán)境的行業(yè)，具有重大意義。通過優(yōu)化物流系統(tǒng)設計和提升旅游業(yè)環(huán)保標準，能夠有效降低碳排放、提升企業(yè)和地區(qū)的競爭力。但在具體實施過程中，區(qū)域物流與旅游業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型面臨著資金投入大、技術(shù)要求高，以及缺乏相關(guān)政策支持等問題，同時區(qū)域差異性使得不同地區(qū)在推進轉(zhuǎn)型過程中的優(yōu)劣勢也各不相同，這就需要更為細致和具體的分析，以便有效制定和調(diào)整相關(guān)政策。

田定湘等（2023）以中國大陸31省（市、自治區(qū)）2010—2020年的面板數(shù)據(jù)為樣本，利用熵權(quán)法測度區(qū)域物流發(fā)展水平，并運用莫蘭指數(shù)和空間杜賓模型，分析了區(qū)域物流發(fā)展水平的空間依賴特征及旅游經(jīng)濟對區(qū)域物流發(fā)展的空間溢出效應[1]。張凱（2023）研究表明，浙江省7年內(nèi)綠色旅游經(jīng)濟與區(qū)域物流綜合發(fā)展水平不斷提升，兩個子系統(tǒng)間的耦合協(xié)調(diào)度由2014年的0.29上升至2020年的0.88，整體呈上升趨勢[2]。張衛(wèi)衛(wèi)（2023）在江蘇省區(qū)域物流與旅游經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)聯(lián)分析的基礎上，指出了江蘇省區(qū)域物流與旅游經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展存在的問題[3]。劉玉囡等（2022）研究指出，港口城市區(qū)域物流與旅游經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展主要受到港口貨物吞吐量、運營公交車輛數(shù)、建成區(qū)綠化覆蓋率、星級賓館及飯店數(shù)目等因素影響[4]。周海玲等（2022）通過選取上海市2008—2019年物流業(yè)與旅游業(yè)發(fā)展水平的指標數(shù)據(jù)，建立了耦合協(xié)調(diào)度模型，對上海市區(qū)域物流與旅游經(jīng)濟的耦合度協(xié)調(diào)關(guān)系進行了實證分析[5]。

綜上，本文將從綠色發(fā)展的理念出發(fā)，運用ARIMA模型對區(qū)域物流與旅游經(jīng)濟的發(fā)展進行時序分析，以提供更具前瞻性和操作性的政策建議，推動區(qū)域經(jīng)濟的綠色轉(zhuǎn)型與可持續(xù)發(fā)展。

1 相關(guān)概念界定

1.1 區(qū)域物流

區(qū)域物流是指在一定地理區(qū)域內(nèi)通過物流活動實現(xiàn)貨物和服務從供應點到需求點的有效流轉(zhuǎn)，涵蓋貨物運輸、倉儲、配送及相關(guān)信息處理等方面，對于提升區(qū)域經(jīng)濟的整體運行效率具有關(guān)鍵作用。實踐中，區(qū)域物流的高效運作依賴于交通網(wǎng)絡、物流中心及信息系統(tǒng)等完善的基礎設施，這些基礎設施的建設和優(yōu)化，能夠有效降低物流成本、縮短貨物運輸時間，從而提升整個物流系統(tǒng)的響應速度和服務質(zhì)量。此外，現(xiàn)代物流系統(tǒng)越來越依賴全球定位系統(tǒng)（GPS）、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、云計算等信息技術(shù)來實時監(jiān)控貨物狀態(tài)，優(yōu)化庫存管理，提高了物流的整體透明度和效率。

1.2 旅游經(jīng)濟

旅游經(jīng)濟是通過旅游活動直接或間接產(chǎn)生的經(jīng)濟效益。在全球經(jīng)濟結(jié)構(gòu)中，旅游經(jīng)濟已成為支柱產(chǎn)業(yè)，是推動地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵抓手。具體而言，旅游經(jīng)濟可通過拉動相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展來促進地區(qū)經(jīng)濟增長。旅游活動帶動了住宿、餐飲、交通、娛樂等行業(yè)的繁榮，這些行業(yè)共同形成了旅游產(chǎn)業(yè)鏈，對地方經(jīng)濟的消費增長和稅收增加具有直接貢獻。通過旅游消費可以產(chǎn)生乘數(shù)效應，旅游經(jīng)濟還能促進地區(qū)間的資本流動和就業(yè)機會增加，從而提升整體經(jīng)濟活力。此外，旅游經(jīng)濟的發(fā)展能夠促進基礎設施建設和公共服務改善?？紤]到旅游活動的需求，地區(qū)會關(guān)注投資建設交通網(wǎng)絡、文化設施及服務設施，而這些基礎設施的改善，直接提高了當?shù)鼐用竦纳钯|(zhì)量，并為其他經(jīng)濟活動提供了發(fā)展基礎，加速了地區(qū)經(jīng)濟的綜合競爭力。

1.3 綠色發(fā)展

綠色發(fā)展是注重環(huán)境可持續(xù)性的經(jīng)濟發(fā)展模式，強調(diào)在促進經(jīng)濟增長的同時，最大限度地減輕環(huán)境的負擔，實現(xiàn)經(jīng)濟、社會與環(huán)境的和諧共進。其側(cè)重于資源效率、環(huán)境保護和社會包容性，旨在通過技術(shù)創(chuàng)新和政策支持來推動經(jīng)濟轉(zhuǎn)型。資源效率的提升是綠色發(fā)展的核心，包括提升能源利用效率、采用可再生能源，并通過循環(huán)經(jīng)濟的實踐減少資源浪費；環(huán)境保護則體現(xiàn)為減少工業(yè)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的污染排放，保護生態(tài)系統(tǒng)的完整性，同時實施嚴格的環(huán)境保護法規(guī)，對污染排放進行有效監(jiān)管，以確?？諝狻⑺屯寥蕾|(zhì)量符合生態(tài)可持續(xù)性標準；社會包容性關(guān)注經(jīng)濟增長的公平性，以確保所有社會群體，尤其是弱勢群體，能夠享受到綠色發(fā)展帶來的經(jīng)濟和環(huán)境紅利。這涉及改善勞動條件、提供綠色就業(yè)機會，并通過教育和培訓提升公眾的環(huán)保意識和能力。

1.4 ARIMA模型

差分整合移動平均自回歸模型（Autoregressive Integrated Moving Average model，ARIMA模型），又稱整合移動平均自回歸模型，是利用時間序列的預測分析方法。在ARIMA（p，d，q）中，AR為“自回歸”；p為自回歸項數(shù)；MA為“滑動平均”；q為滑動平均項數(shù)；d為使之成為平穩(wěn)序列所做的差分次數(shù)（階數(shù)）?！安罘帧币辉~雖未出現(xiàn)在ARIMA的英文名稱中，卻是關(guān)鍵步驟。

AR模型（自回歸）：自回歸只適用于預測與自身前期相關(guān)的現(xiàn)象。數(shù)學模型表達式如下：

式中，yt是當前值，常數(shù)項；p是階數(shù)；ri是自相關(guān)系數(shù)；∈t是誤差。同時，要符合正態(tài)分布。

MA模型（移動平均）：移動平均模型關(guān)注的是自回歸模型中的誤差項的累加。其數(shù)學模型表達式如下：

該模型表明在t時刻的目標值與前t-1～p個誤差值之前存在一個線性關(guān)系，即：

ARMA模型（自回歸移動平均）：該模型描述的是自回歸與移動平均的結(jié)合。具體數(shù)學模型如下：

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于T市統(tǒng)計局提供的數(shù)據(jù)，包括T市物流業(yè)和旅游業(yè)的年度經(jīng)濟指標、就業(yè)統(tǒng)計和稅收貢獻。同時，本文引用了T市物流與旅游發(fā)展委員會發(fā)布的詳盡報告，記錄了T市物流和旅游業(yè)的最新發(fā)展趨勢、技術(shù)進步和政策變化，可為分析地方行業(yè)的具體情況提供依據(jù)。

2.2 評價指標選取

基于供應鏈管理理論，物流效率的提升能夠顯著影響區(qū)域經(jīng)濟的整體競爭力。供應鏈管理理論強調(diào)，通過優(yōu)化物流和信息流，可以實現(xiàn)成本降低和服務水平提升，從而提高整個供應鏈的效率和響應速度。旅游業(yè)的發(fā)展，可以帶動地區(qū)經(jīng)濟、就業(yè)增長，以及社會文化繁榮，通過衡量旅游業(yè)的經(jīng)濟貢獻和客戶滿意度，可以評估旅游業(yè)對地方經(jīng)濟和社會文化的正面影響?；趯嶋H研究情況，本文評價指標選取為物流成本、旅游成本、旅游人次及環(huán)境質(zhì)量指數(shù)。

2.3 模型構(gòu)建

2.3.1 平穩(wěn)性檢驗

T市物流成本、旅游收入、旅游人次和環(huán)境質(zhì)量指數(shù)的詳細數(shù)據(jù)如表1所示。

基于此，ADF檢驗結(jié)果具體如表2所示。

差分后的ADF檢驗結(jié)果具體如表4所示。

2.3.2 模型的識別與定階

根據(jù)平穩(wěn)性檢驗結(jié)果，一階差分后數(shù)據(jù)已達到平穩(wěn)狀態(tài)。基于此，可識別出最適合這些數(shù)據(jù)的ARIMA模型參數(shù)（p， d， q）。

根據(jù)前期平穩(wěn)性檢驗結(jié)果，選擇一階差分（d=1）。其能使原始非平穩(wěn)序列有效轉(zhuǎn)變?yōu)槠椒€(wěn)序列?；贏CF和PACF的分析，以及信息準則評估，本文確定ARIMA（2，1，0）為最適合的模型參數(shù)，可用于準確描述和預測T市區(qū)域物流和旅游經(jīng)濟的時間序列數(shù)據(jù)。

3 模型預測

3.1 模型參數(shù)

3.1.1 物流成本

ARIMA模型最適合的參數(shù)（2，1，0）下的具體數(shù)據(jù)如表5所示。

ARIMA模型參數(shù)（2，1，0）下，物流成本模型擬合及預測情況具體如圖1所示。

3.1.2 旅游收入

MA（0）模型參數(shù)具體如表6所示。

MA（0）模型參數(shù)下，旅游收入模型擬合及預測情況具體如圖2所示。

3.1.3 旅游人次

AR（2）模型參數(shù)具體如表7所示。

AR（2）模型參數(shù)下，旅游人次模型擬合及預測情況具體如圖3所示。

3.1.4 環(huán)境質(zhì)量指數(shù)

ARIMA（0，1，0）模型參數(shù)的具體情況如表8所示。

ARIMA（0，1，0）模型參數(shù)下，環(huán)境質(zhì)量指數(shù)模型擬合及預測情況具體如圖4所示。

3.2 預測效果評估

為更全面地評估預測模型的效果，每個模型的評估指標（MSE，RMSE，MAE，R2）和預測區(qū)間覆蓋率如表9所示。

物流成本預測通過ARIMA（2，1，0）模型得到了較好的擬合結(jié)果，MSE值為150.34，RMSE值為12.26，表明預測誤差在可接受范圍內(nèi)；MAE值為10.15，進一步確認了誤差的中位水平；R2值達到0.89，說明模型能夠解釋大部分變異性；90%的預測區(qū)間覆蓋率，表明模型預測成本可靠性較高。旅游收入R2值為0.92，表明模型能有效捕捉數(shù)據(jù)的變化趨勢；MSE和RMSE分別為115.75和10.76，顯示預測結(jié)果與實際數(shù)據(jù)具有良好的一致性；預測區(qū)間覆蓋率為92%，進一步證明了模型的準確性和實用性。旅游人次的預測使用AR（2）模型得到R2值為0.95的高度擬合效果，預測誤差較??；MSE為0.65、RMSE為0.81，表明該模型對旅游人次變化的預測非常精確。環(huán)境質(zhì)量指數(shù)通過ARIMA（0，1，0）模型預測得到了完美擬合，R2值高達0.98，MSE和RMSE值非常低，分別為0.11和0.33，顯示出極高的預測精度，同時預測區(qū)間覆蓋率高達96%，表明該模型非常適用于該類數(shù)據(jù)的預測。

4 討 論

4.1 結(jié)果解釋

對T市的物流成本和旅游收入進行ARIMA模型預測的結(jié)果表明，物流成本與旅游收入呈顯著相關(guān)，物流成本的逐年上升，反映了區(qū)域物流需求的增加，也指明了物流效率提升和環(huán)保措施實施方面可能存在的挑戰(zhàn)。物流成本增加與區(qū)域旅游業(yè)的擴展直接相關(guān)，表現(xiàn)為旅游業(yè)的增長帶動了物流服務（包括餐飲供應、住宿物資運輸?shù)龋┬枨蟮脑黾印?/p>

從經(jīng)濟學角度來看，物流成本增加如果未能得到有效控制，會對旅游業(yè)的競爭力產(chǎn)生不利影響，較高的物流成本會增加旅游相關(guān)服務的總成本，從而影響旅游目的地的吸引力。然而，從長遠來看，若這些成本能夠被用于支持更高效和環(huán)境友好的物流解決方案，其將不僅可以提升旅游業(yè)的可持續(xù)性，還可以通過提高旅游體驗質(zhì)量吸引更多游客。另外，旅游收入的穩(wěn)步增長顯示了T市在旅游市場中的強勁吸引力和良好的市場營銷策略。但同時，需要密切監(jiān)控旅游收入增長速度和物流成本上升之間的平衡。在旅游高峰期，物流系統(tǒng)可能會面臨超負荷運轉(zhuǎn)的壓力，這便要求從城市規(guī)劃和交通管理等多個層面組織協(xié)調(diào)，以確保旅游業(yè)的持續(xù)繁榮不會因物流瓶頸而受阻。

4.2 結(jié)果實際應用

4.2.1 綠色物流策略優(yōu)化

通過將綠色物流策略融入現(xiàn)有物流系統(tǒng)中，可以實現(xiàn)減少能源消耗和廢物生成的雙重目標，從而在增強經(jīng)濟效益的同時保護環(huán)境。具體而言，可以引入更高效的運輸模式和車輛技術(shù)，如使用電動或混合動力車輛，以減少運輸過程中的碳排放；也可通過采用高效的路線規(guī)劃軟件，將行駛距離和空駛率最小化，進一步降低能源消耗。先進技術(shù)的應用，提升了運輸效率，降低了因交通擁堵造成的額外能耗和時間延誤，可有效提升旅游熱點城市的旅游體驗質(zhì)量和地區(qū)環(huán)境的持續(xù)健康發(fā)展。同時，物流中心的戰(zhàn)略布局也是綠色物流策略的關(guān)鍵抓手，通過在關(guān)鍵地點設置集成化的物流中心，有效整合各類物流活動，減少物流操作中的冗余步驟。例如，將貨物整合分揀中心與地區(qū)配送中心結(jié)合，可以優(yōu)化物流環(huán)節(jié)，降低由頻繁裝卸和運輸引起的資源浪費和環(huán)境影響。

4.2.2 旅游業(yè)發(fā)展建議

旅游基礎設施的投資和管理是T市發(fā)展旅游業(yè)的關(guān)鍵抓手，不僅涉及交通設施的優(yōu)化和提升，更包括住宿和餐飲服務質(zhì)量的全面提高，以及對旅游景點的有效維護。在旅游高峰期，高效的基礎設施可以有效應對大量游客的需求，預防服務質(zhì)量下降，避免游客體驗受損。在此基礎上，采用先進的數(shù)字技術(shù)，可以顯著提升游客的旅行便利性和體驗感。這些技術(shù)的融入，能使旅游服務更加便捷，且通過這種方式提升旅游體驗能夠使T市在激烈的旅游市場競爭中脫穎而出。同時，T市擁有豐富的自然和文化資源，對這些資源的保護和合理利用是確保其作為旅游目的地吸引力的另一個關(guān)鍵策略。推廣可持續(xù)旅游實踐至關(guān)重要，如實施環(huán)保旅行措施、限制對敏感區(qū)域的訪問，以及加強對文化遺產(chǎn)的保護等，這不僅有助于保持生態(tài)平衡和文化獨特性，而且可以提高游客對旅游地的尊重和贊賞。

4.3 研究局限性

本文在分析T市區(qū)域物流與旅游經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展的過程中存在一些局限性。具體而言，研究數(shù)據(jù)的獲取主要依賴于官方發(fā)布和歷史記錄，可能未能全面捕捉最新的市場動態(tài)和微觀經(jīng)濟變化，同時采用的ARIMA模型雖在時間序列預測中表現(xiàn)良好，但其主要關(guān)注數(shù)據(jù)的線性關(guān)系，對于可能存在的非線性因素和突發(fā)經(jīng)濟事件的反映不足。此外，模型預測的準確性高度依賴于歷史數(shù)據(jù)的代表性，如果未來經(jīng)濟環(huán)境或政策發(fā)生重大變化，預測的可靠性可能會受到影響。

5 結(jié) 論

本文運用ARIMA模型，系統(tǒng)分析了T市區(qū)域物流與旅游經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展，揭示了兩者在綠色發(fā)展理念指導下的復雜作用和發(fā)展趨勢。物流成本的合理管理和旅游業(yè)的持續(xù)增長，對于促進地區(qū)經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要意義。該模型成功預測了物流和旅游收入的未來走勢，為地方政府和相關(guān)部門提供了科學的決策支持，但本研究也顯示出了一定的局限性，包括數(shù)據(jù)的時效性受限，以及模型對非線性因素敏感性不足。綜上，本文為理解和推動T市的可持續(xù)發(fā)展提供了寶貴的視角和實證基礎，強調(diào)要在追求經(jīng)濟增長的同時，平衡環(huán)境保護和改善社會福祉。

參考文獻：

[1] 田定湘，鄭雨婷．旅游經(jīng)濟對區(qū)域物流發(fā)展的空間溢出效應研究[J]．安順學院學報，2023，25（4）：20-29.

[2] 張凱．浙江省綠色旅游經(jīng)濟與區(qū)域物流耦合協(xié)調(diào)發(fā)展實證研究[J]．中國商論，2023（5）：81-83.

[3] 張衛(wèi)衛(wèi)．綠色發(fā)展理念下江蘇省區(qū)域物流與旅游經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展分析[J]．中國物流與采購，2023（5）：58-60.

[4] 劉玉囡，閆國東，紀如雪．港口物流與旅游經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展研究——基于面板數(shù)據(jù)的實證分析[J]．物流科技，2022，45（7）：17-21，32.

[5] 周海玲，邱羚．上海市區(qū)域物流與旅游經(jīng)濟耦合協(xié)調(diào)實證研究[J]．物流科技，2022，45（5）：76-80.