基于多元線性回歸的湖南省物流需求分析

張忠堯， 陳德良 （中南林業(yè)科技大學 商學院，湖南 長沙 410004）

基于多元線性回歸的湖南省物流需求分析

張忠堯， 陳德良 （中南林業(yè)科技大學 商學院，湖南 長沙 410004）

利用多元線性回歸的方法和SPSS軟件，對湖南省的物流需求情況進行了預測與分析。根據(jù)建立的模型，預測了未來五年湖南省的物流需求，分析了影響物流需求的因素。研究結(jié)果可為湖南省物流產(chǎn)業(yè)的科學規(guī)劃提供一定的建議。

物流需求；多元線性回歸；預測

0 引 言

伴隨著經(jīng)濟全球化進程的加快，物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展程度已經(jīng)成為衡量一國現(xiàn)代化程度和綜合國力的重要標志之一。近年來，我國物流發(fā)展日益上升的態(tài)勢、物流規(guī)模的迅速擴大，表明經(jīng)濟增長對物流需求越來越大，經(jīng)濟發(fā)展對物流的依賴程度也越來越高。

物流需求是指一定時期內(nèi)社會經(jīng)濟活動對生產(chǎn)、流通、消費領域的原材料、成品和半成品、商品以及廢舊物品、廢舊材料等的配置作用而產(chǎn)生的對物在空間、時間和費用方面的要求[1]，涉及運輸、庫存、包裝、裝卸搬運、流通加工以及與之相關的信息需求等物流活動的諸方面，是社會經(jīng)濟活動的重要組成部分。

我國對于物流需求方面的研究多以預測為主，方法多采用回歸分析、灰色預測、加權預測等。本文擬采用多元線性回歸對湖南省物流需求進行預測分析，可以對未來物流需求的變化趨勢進行預測，以使物流資源合理配置，同時也為政府制定物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策、物流基礎設施建設提供了必要的理論依據(jù)。

1 指標的選取

衡量物流需求的指標較多應根據(jù)全面性、代表性、科學性及數(shù)據(jù)的可得性原則選取指標。但由于物流業(yè)是一個新興產(chǎn)業(yè)，統(tǒng)計部門關于物流業(yè)的統(tǒng)計工作還在逐步建立和試點實施中，沒有直接反映物流需求的相關數(shù)據(jù)。我國目前普遍采用物流量作為衡量物流需求規(guī)模的量度指標，因此在進行物流研究時，一般假定物流需求量為交通運輸、倉儲和郵政業(yè)需求量[2]，其數(shù)值也等同于交通運輸、倉儲和郵政業(yè)產(chǎn)值，來進行物流需求的預測與分析。

根據(jù)對區(qū)域物流需求的影響因素分析，考慮到行業(yè)因素、環(huán)境因素等指標獲得很難，加之經(jīng)濟因素是影響區(qū)域物流最直接最根本的因素，本著可操作性原則，選取各經(jīng)濟影響因素指標用于物流需求規(guī)模預測，具體選擇的經(jīng)濟指標為：第一產(chǎn)業(yè)x1、第二產(chǎn)業(yè)x2、第三產(chǎn)業(yè)x3、區(qū)域零售總額x4、區(qū)域外貿(mào)總額x5、人均消費水平x6等。其中，三大產(chǎn)業(yè)不僅考慮了區(qū)域經(jīng)濟總量，而且鑒于商業(yè)流通也是區(qū)域物流需求的重要組成部分，設立了零售總額與人均消費水平兩個經(jīng)濟指標。此外，考慮到湖南省的全國對外貿(mào)易因素，因此將外貿(mào)總額考慮入內(nèi)。本模型中樣本數(shù)據(jù)是選自2008年的 《湖南省統(tǒng)計年鑒》。

2 模型的建立與檢驗

2.1 回歸方程的建立。上述物流能源消耗影響因素是根據(jù)專業(yè)知識和經(jīng)驗所選定的，不能說明全部自變量對因變量都有顯著性影響，為了從較多的初選因子中選擇出影響較大的因子，建立最優(yōu)回歸方程，需要借助逐步回歸分析方法對影響顯著的自變量進行篩選?；貧w模型建立后，采用逐步回歸分析法，逐步剔除對物流能源消耗影響不顯著的因子，利用剩余的變量再建立回歸方程，再檢驗，再剔除，使保留下來的自變量之間盡可能互相獨立最后，求得回歸方程：y^=-133.159-0.246x2+0.252x6。

2.2 回歸方程的擬合度檢驗。通過計算復相關系數(shù)R、決定系數(shù)R2、校正決定系數(shù)R2幾個參數(shù)，檢驗回歸方程對樣本的擬合程度。用估計標準誤差表示回歸估計值與實際觀察值的平均差異程度，如表1所示。

表1 Model Summary

表1給出了模型回歸的統(tǒng)計結(jié)果，回歸統(tǒng)計量主要反映模型的擬合優(yōu)劣程度。表1的復相關系數(shù) （0.952）、決定系數(shù)（0.907）、校正決定系數(shù) （0.880）都接近1，表明求得的回歸方程擬合程度很好，因變量y的變化幾乎完全由自變量x2,x6，決定。

2.3 回歸方程的F檢驗與回歸系數(shù)的t檢驗。F檢驗就是要看自變量xi從總體上對因變量y是否有明顯的影響。方差分析是將總變異分解為回歸平方和與殘差平方和，對整個回歸方程進行F顯著性檢驗的結(jié)果見表2，對回歸系數(shù)的t檢驗結(jié)果見表3。

表2 ANOVAc

表3 Coefficientsa

從表2及表3中的參數(shù)看出，F(xiàn)值檢驗達到了α=0.01的顯著水平。通過t檢驗，自變量x2,x6對應的回歸系數(shù)達到了P=0.05的顯著水平。由此判定回歸方程與各參數(shù)的檢驗結(jié)果都有顯著性意義。所求得的多元線性回歸方程y^=-133.159-0.246x2+0.252x6是有效的。

3 結(jié)果分析與解釋

通過多元線性回歸分析，依據(jù)求得的回歸方程：y^=-133.159-0.246x2+0.252x6。

可以得出以下結(jié)論：在引入的6個變量中，第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值x1，人均消費水平x6兩個因素對物流能源消耗有顯著的影響，即有很強的線性關系。根據(jù)所建立的預測回歸模型，就可以對未來幾年湖南省物流需求進行預測，見表4。

表4

從預測可以看出，未來5年湖南省的物流需求呈不斷增長的趨勢，但有效增長將是一個十分緩慢的過程，年平均增長率僅為4.14%，湖南省要擴大物流需求，有必要考慮提高居民的消費水平，降低第二產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)比例。

通過以上分析，若想提高湖南省的物流需求量，整體上提高物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，我們可以提出以下建議：

（1）提高物流服務創(chuàng)新形式，提高居民消費水平。隨著物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與居民收入的提高，流通效率成為一個急需解決的問題，這就要求了以需求為導向的物流服務形式的不斷創(chuàng)新。這樣可以滿足居民消費層次的多樣化、個性化，刺激了居民消費理念的轉(zhuǎn)變，提高了消費水平，間接提高了物流需求量。

（2）加強產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，為物流發(fā)展提供了更好的發(fā)展機遇。在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整中第三產(chǎn)業(yè)比重的快速增長帶動了批發(fā)零售貿(mào)易和交通運輸倉儲業(yè)等流通業(yè)的發(fā)展，為物流發(fā)展提供了良好的產(chǎn)業(yè)基礎。因此要大力提高第三產(chǎn)業(yè)在地區(qū)生產(chǎn)總值的比例，適當?shù)慕档偷诙a(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)比例，以刺激物流需求量的提高，促進物流產(chǎn)業(yè)的整體提高。

[1] 趙輝.區(qū)域物流需求指標體系初探[J].物流科技，2010(2):59-60.

[2] 張建武，李永杰，陳斯毅.廣東外貿(mào)出口變動對就業(yè)的貢獻[J].廣東經(jīng)濟，2000(5):28-31.

[3] S HERTZ,M ALFREDSSON.Strategic development of third party logistics providers[J].Industrial Marketing Management,2003,32(2):139-149.

Multiple Linear Regression Analysis the Logistics Demand in Hunan Province

ZHANG Zhong-yao, CHEN De-liang (Logistics School,Central South University of Forestry&Technology,Changsha 410004,China)

This paper adopts the mulitiple linear regression and the SPSS software to predicting and analyzing the logistics demand of Hunan province.According to the model,it predicts the logistics demand of Hunan province in the next five years,analyzes the factors that affect the logistics demand.The research results could enrich the decision about the scientific planning of logistics industry in Hunan province.

logistics demand;multiple linear regression;prediction

1002-3100(2010)09-0065-02

F061.5

A

2010-06-08

張忠堯（1985-），男，山東章丘人，中南林業(yè)科技大學商學院碩士研究生，研究方向：物流柔性。