基于經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的大理州物流需求研究

高文相，呂 宏

GAO Wen-xiang1, LV Hong2

（1. 大理學院 政法與經(jīng)管學院，云南 大理 671003；2. 昆明理工大學 機電工程學院，云南 昆明650500）

(1. School of Politics & Law and Economic Management, Dali University, Dali 671003, Yunnan, China; 2. School of Mechanical and Electrical Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, Yunnan, China)

基于經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的大理州物流需求研究

高文相1，呂 宏2

GAO Wen-xiang1, LV Hong2

（1. 大理學院 政法與經(jīng)管學院，云南 大理 671003；2. 昆明理工大學 機電工程學院，云南 昆明650500）

(1. School of Politics & Law and Economic Management, Dali University, Dali 671003, Yunnan, China; 2. School of Mechanical and Electrical Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, Yunnan, China)

通過分析2005—2014年大理州3大產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和物流業(yè)3項指標的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，采用灰色系統(tǒng)關(guān)聯(lián)分析法，建立大理州經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與大理州物流需求量相關(guān)指標之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。運用回歸分析對大理州2015—2017年物流需求量進行預(yù)測，結(jié)合大理州經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整及布局規(guī)劃，大理州物流業(yè)發(fā)展?jié)M足經(jīng)濟社會發(fā)展需要的多元化物流服務(wù)需求。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；物流需求；物流預(yù)測；灰色系統(tǒng)；大理州

0 引言

隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展，物流業(yè)在經(jīng)濟社會中的作用越來越受到人們的重視。目前有關(guān)物流需求分析的重點大多數(shù)集中于某區(qū)域或某地區(qū)的物流量預(yù)測研究方面，這些預(yù)測研究大多是基于某地區(qū)的 GDP 進行預(yù)測，也有學者基于某種運輸方式對某區(qū)域的物流需求進行預(yù)測分析，如古麗吉娜提·賽依提[1]對吐魯番地區(qū)鐵路客貨運輸需求進行預(yù)測分析研究，安迪[2]則著重分析研究鐵路貨運量的影響因素等。由于不同產(chǎn)業(yè)對物流需求的不同，經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的構(gòu)成狀況對物流需求量的影響也是不容忽視的，目前國內(nèi)一些學者也開展了研究。楊光華等[3]結(jié)合湖南省的實際狀況，對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與區(qū)域物流需求關(guān)系開展分析研究；蘇斌[4]對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對物流總量影響進行分析；張可明等[5]以北京市為例，從城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)出發(fā)開展分析；劉浩[6]從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對物流需求量的影響角度開展研究。但是，由于地域經(jīng)濟和社會發(fā)展程度、經(jīng)濟區(qū)位和自然條件等多方面因素的影響，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對物流需求的影響目前還沒有統(tǒng)一的衡量標準。為此，在既有研究成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合大理州經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀，分析研究大理州區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對物流需求量的影響關(guān)系。

1 經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對大理州物流需求的影響

經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)在整體經(jīng)濟總量中的比例，分別為農(nóng)業(yè)、工業(yè)，以及第一和第二產(chǎn)業(yè)以外的其他產(chǎn)業(yè)。由于不同產(chǎn)業(yè)的表現(xiàn)形式差異較大，不同的產(chǎn)業(yè)之間，即使是同一產(chǎn)業(yè)的不同發(fā)展階段對物流需求的表現(xiàn)也不盡相同，因而在認識和規(guī)劃未來的物流產(chǎn)業(yè)布局時，需要對物流業(yè)所服務(wù)的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)進行分析。針對大理州的具體情況，大理州物流需求量采用大理州區(qū)域內(nèi)的貨運量和貨物周轉(zhuǎn)量 2 個指標進行預(yù)測。在進行預(yù)測之前，先對大理州 3 大產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與大理州物流指標之間的關(guān)系進行分析，由于所需數(shù)據(jù)收集不是很全面，而且數(shù)據(jù)存在缺失現(xiàn)象。為了盡可能地減少數(shù)據(jù)缺失對研究結(jié)果的影響，選用灰色系統(tǒng)理論對大理州 3 大產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與大理州物流指標之間的影響關(guān)系進行分析。

1.1 灰色系統(tǒng)關(guān)聯(lián)分析法

基于灰色理論的灰色系統(tǒng)關(guān)聯(lián)分析方法[7]是對既含有已知信息又含有未知信息的系統(tǒng)所包含的因素之間的發(fā)展趨勢、變化程度的相似或相異程度進行分析，以此來衡量因素之間關(guān)聯(lián)程度的方法?；疑P(guān)聯(lián)分析法的步驟如下。

（1）確定分析數(shù)列。研究中參考數(shù)列 ( 母序列 )為大理州貨運量和貨物周轉(zhuǎn)量，比較數(shù)列 ( 子序列 )為大理州經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值。

（2）變量標準化。由于各種因素的數(shù)據(jù)所使用的量綱有所不同，在比較時很難得出正確結(jié)果，或者會導致比較過程困難，因此在進行灰色關(guān)聯(lián)分析時需要對數(shù)據(jù)進行標準化處理。

（3）關(guān)聯(lián)度的關(guān)聯(lián)系數(shù)計算[8-9]?；疑P(guān)聯(lián)系數(shù)，即曲線之間幾何形狀的差異程度，其計算公式為

式中：ζi(k) 表示 k 點的關(guān)聯(lián)系數(shù)；Δi(k) 表示參考數(shù)列數(shù)值與對應(yīng)比較數(shù)列數(shù)值之間的差值；i 表示數(shù)據(jù)序列序號 ( i = 1，2，…，m )；k 表示數(shù)據(jù)序列中數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)點 ( k = 1，2，…，n )；ρ 為分辨系數(shù)，ρ 越小，分辨力越大，一般 ρ 的取值在 0～1 之間，在分析中，取 ρ = 0.5。

（4）關(guān)聯(lián)度計算。在步驟 3 中計算出的關(guān)聯(lián)系數(shù)反應(yīng)的是參考數(shù)列和比較數(shù)列在各個時刻 ( 各個年份 ) 的關(guān)聯(lián)程度，由于采取多個年度的數(shù)據(jù)，這樣也導致得到多個關(guān)聯(lián)程度數(shù)值，不便于開展整體比較，因而需要對步驟 3 中得到的關(guān)聯(lián)數(shù)進行平均處理為一個數(shù)值，并稱該數(shù)值為關(guān)聯(lián)度，計算公式為

式中：ri表示 k 點的關(guān)聯(lián)系數(shù)；i 表示數(shù)據(jù)序列序號 ( i = 1，2，…，n )；k 表示數(shù)據(jù)序列中數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)點；ζi(k) 表示 k 點的關(guān)聯(lián)系數(shù)。

1.2 大理州產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和物流需求的關(guān)系分析

為了能更好地對大理州經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與物流需求量進行比較，根據(jù)大理州 2005—2014 年 10 年間的物流產(chǎn)值、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、貨運量和貨物周轉(zhuǎn)量，采用灰色關(guān)聯(lián)分析法，可以得到大理州經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與貨運量、貨物周轉(zhuǎn)量和物流產(chǎn)值的關(guān)聯(lián)度。大理州 2005—2014年物流產(chǎn)值、3大產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、貨運量、貨物周轉(zhuǎn)量如表1 所示；大理州經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與物流需求相關(guān)指標之間的關(guān)聯(lián)度如表2 所示。

表1 大理州 2005—2014 年物流產(chǎn)值、3 大產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、貨運量、貨物周轉(zhuǎn)量

表2 大理州經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與物流需求相關(guān)指標之間的關(guān)聯(lián)度

由表2 可知，大理州經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中 3 大產(chǎn)業(yè)均與物流需求總量總體呈現(xiàn)相似的關(guān)聯(lián)趨勢，第二產(chǎn)業(yè)與物流產(chǎn)值的關(guān)聯(lián)度最高，第一產(chǎn)業(yè)與物流產(chǎn)值的關(guān)聯(lián)度最低。這一結(jié)果基本符合目前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀中各產(chǎn)業(yè)對物流業(yè)的產(chǎn)值貢獻狀況。雖然第一產(chǎn)業(yè)對物流業(yè)的需求很大，但是由于第一產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)品是以農(nóng)業(yè)產(chǎn)品為主，其物流需求大多集中于倉儲和運輸?shù)葌鹘y(tǒng)物流環(huán)節(jié)，物流體現(xiàn)為總體運量大、物流產(chǎn)值效率不高的現(xiàn)狀，對物流產(chǎn)值的影響相對較低。第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)對物流產(chǎn)值的貢獻率也充分證明了經(jīng)濟結(jié)構(gòu)中 3 大產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的效果，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)日趨合理。

1.3 大理州經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與物流需求相關(guān)指標之間的趨勢分析

圖1 大理州經(jīng)濟產(chǎn)業(yè) 3 大產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及物流相關(guān)指標趨勢走向圖

大理州經(jīng)濟產(chǎn)業(yè) 3 大產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及物流相關(guān)指標趨勢走向圖如圖1 所示，大理州物流產(chǎn)值與 3 大經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢基本一致，說明經(jīng)濟的發(fā)展帶動了物流業(yè)的發(fā)展，顯示了經(jīng)濟發(fā)展和物流業(yè)之間的相互關(guān)系。2009 年前，3 大產(chǎn)業(yè)對物流需求的影響基本一致，隨著經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的不斷深入，以及云南省橋頭堡戰(zhàn)略和大理州滇西中心城市建設(shè)的不斷推進，第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)對物流需求的影響作用越來越明顯。2009 年后，大理州的第二產(chǎn)業(yè)得到較快發(fā)展，隨著更多的工業(yè)項目推進和東部產(chǎn)業(yè)的承接，第二產(chǎn)業(yè)對物流需求量越來越大。同時，由于大理州旅游“二次創(chuàng)業(yè)”的開展帶動了大理州第三產(chǎn)業(yè)的壯大，第三產(chǎn)業(yè)雖然對物流量的影響不是很大，但由于其產(chǎn)業(yè)的特殊性，第三產(chǎn)業(yè)對現(xiàn)代物流的需求，特別是物流服務(wù)水平的需求總的呈現(xiàn)上升態(tài)勢。

從大理州近 10 年的經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來看，2005 年大理州 3 大產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例為 29 ∶ 33.3 ∶ 37.7；2009 年為 25.6 ∶ 35.8 ∶ 38.6；2014 年大理州 3 大經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整為 21.9 ∶ 41.3 ∶ 36.8。這一結(jié)構(gòu)的變化，基本符合各項指標的趨勢走向，再次印證了第二產(chǎn)業(yè)對物流需求的作用。

2 大理州物流需求預(yù)測分析

結(jié)合大理州經(jīng)濟結(jié)構(gòu)中的 3 大產(chǎn)業(yè)構(gòu)成對大理州未來 3 年 ( 2015—2017 年 ) 的物流需求進行預(yù)測分析，在預(yù)測分析中采用貨運量、貨物周轉(zhuǎn)量替代物流需求量 ( 剔除價值因素的影響 )，使預(yù)測結(jié)果更加科學和準確可靠。

2.1 大理州經(jīng)濟發(fā)展預(yù)測

基于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素對大理州未來物流需求量進行預(yù)測，運用回歸預(yù)測方法對 2015—2017 年大理州經(jīng)濟發(fā)展趨勢進行預(yù)測。大理州2005—

2014年 GDP 和 3 大產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值時間序列圖如圖2 所示。

從圖2 可以看出，2005—2014 年大理州 GDP 總量、3 大產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值有比較明顯的線性趨勢，可以用一元線性回歸法進行預(yù)測。一元線性回歸預(yù)測方程為

式中：y 表示預(yù)測值；t 表示時間；b0，b1為待定系數(shù)，可由 Excel 軟件分析求得。

設(shè) y 為 GDP 總量預(yù)測值，y1為第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值預(yù)測值，y2為第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值預(yù)測值，y3為第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值預(yù)測值，通過 Excel 軟件回歸分析，分別對大理州 GDP 和 3 大產(chǎn)業(yè)建立一元線性回歸數(shù)學方程如下。

根據(jù)所得到的公式，并用各組相關(guān)數(shù)據(jù)的回歸統(tǒng)計標準誤差進行修正，大理州 2015—2017 年經(jīng)濟產(chǎn)值預(yù)測結(jié)果如表3 所示。

圖2 大理州 2005—2014 年 GDP和3 大產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值時間序列圖

表3 大理州 2015—2017 年經(jīng)濟產(chǎn)值預(yù)測 億元

2.2 大理州物流需求量預(yù)測

由圖1 可知，過去 10 年間大理州的貨運量和貨物周轉(zhuǎn)量與經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中的 3 大產(chǎn)業(yè)走勢基本趨向一致。由于 3 大產(chǎn)業(yè)構(gòu)成了 3 個因變量因素，為此采用多元回歸分析方法對大理州 2015—2017 年物流需求量進行預(yù)測。根據(jù)表1 數(shù)據(jù)，設(shè)D1為大理州物流貨運量的預(yù)測值，D2為 大理州物流貨物周轉(zhuǎn)量的預(yù)測值，運用 Excel 軟件進行多元回歸分析，構(gòu)建大理州物流需求預(yù)測數(shù)學方程如下。

將表3 的預(yù)測結(jié)果代入公式 ⑻ 和公式 ⑼，可以得到大理州 2015—2017 年的物流需求量如表4 所示。

由于在進行回歸分析時，對表1 的數(shù)據(jù)進行近似線性處理，因此預(yù)測得到的大理州 2015 年的物流需求量相比 2014 年實際的發(fā)生量偏低，這是由近似線性處理時存在的誤差造成。但是，縱觀大理州未來3年的物流需求量的發(fā)展趨勢，總體依然遵循經(jīng)濟發(fā)展的趨勢發(fā)展，且 2017 年的增速快于2016 年，這基本符合未來大理州的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整趨勢及經(jīng)濟發(fā)展對物流的需求影響。

表4 大理州 2015—2017 年物流需求量

3 結(jié)束語

通過對大理州經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與大理州物流需求之間的關(guān)系分析，可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與物流需求之間存在著一定的關(guān)聯(lián)性。在 3 大產(chǎn)業(yè)中，第二產(chǎn)業(yè)與物流需求的關(guān)聯(lián)度相對較高，這符合目前大理州物流量變化的趨勢。大理州經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中，第一產(chǎn)業(yè)所占的比重正在不斷下降，第二產(chǎn)業(yè)的比重在不斷增加，這符合其對物流需求的關(guān)聯(lián)度，即隨著大理州經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不斷調(diào)整和第二產(chǎn)業(yè)規(guī)模的不斷壯大，由第二產(chǎn)業(yè)對物流需求所帶來的影響也正在不斷增加，這可以從 2015—2017 年的物流需求預(yù)測結(jié)果得到印證。

另一方面，由于過去基于第一產(chǎn)業(yè)的物流大多只是運輸和倉儲的需求，而且大都采用大批量的運輸方式，隨著第二、第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展壯大，物流需求已經(jīng)不僅僅局限于運輸和倉儲，已經(jīng)發(fā)展到了物流設(shè)計規(guī)劃、方案制定、組織實施、倉儲包裝、簡單加工等；運輸方式也已經(jīng)從單一的大批量運輸發(fā)展到目前的小批量、高效率的物流運輸需求。因此，大理州的物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展除了應(yīng)進一步加大物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)外，還應(yīng)加大培養(yǎng)物流專業(yè)人才，加強物流信息化建設(shè)，鼓勵發(fā)展第三方、第四方物流，使大理州物流業(yè)能夠滿足經(jīng)濟社會發(fā)展需要的多元化物流服務(wù)需求。

[1] 古麗吉娜提·賽依提. 吐魯番地區(qū)鐵路客貨運輸需求預(yù)測分析[J]. 鐵道運輸與經(jīng)濟，2014，36(3)：11-16. Guljannat · SIYIT. Analysisi on Forecast of Railway Passenger and Freight Transport Demang in Turpan Area[J]. Railway Transport And Economy，2014，36(3)：11-16.

[2] 安 迪. 鐵路貨運量影響因素分析及對策研究[J]. 鐵道貨運，2014，32(10)：41-46. AN Di. Study on Influencing Factors of Railway Freight Volume[J]. Railway Freight Transport，2014，32(10)：41-46.

[3] 楊光華，皺 敏. 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與區(qū)域物流需求關(guān)系分析[J]. 物流技術(shù)，2012，31(5)：146-148. YANG Guang-hua，ZOU Min. Relationship between Industrial Structure and Regional Logistics Demand[J]. Logistics Technology，2012，31(5)：146-148.

[4] 蘇 斌. 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對物流總量影響分析[J]. 綜合運輸，2006(4)：44-45. SU Bin. Analysis of the Industrial Structure of the Logistics Total[J]. Comprehensive Transportation，2006(4)：44-45.

[5] 張可明，喬 麗. 城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對物流需求的影響[J]. 鐵道運輸與經(jīng)濟，2006，28(7)：30-32. ZHANG Ke-ming，QIAO Li. Effect of City Industrial Structure of Logistics Demand[J]. Railway Transport And Economy，2006，28(7)：30-32．

[6] 劉 浩. 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對區(qū)域物流需求的影響研究[D]. 成都：西南交通大學，2009. LIU Hao. Research about the Influence of Industrial Restructuring on Regional Logistics Demand[D]. Chengdu：Southwest Jiaotong University，2009.

[7] 鄧聚龍. 灰色系統(tǒng)基本方法[M]. 武漢：華中理工大學出版社，1988. DENG Jv-long. The Primary Methods of System Theory[M]. Wuhan：Huazhong University of Science & Technology Press Co.，Ltd，1988.

[8] 劉思峰，楊英杰，吳利豐，等. 灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M]. 北京：科學出版社，2014. LIU Si-feng，YANG Ying-jie，WU Li-feng，et al. Grey System Theory and Its Application[M]. Beijing：Science Press，2014.

[9] 賈俊平.統(tǒng)計學[M]. 北京：中國人民大學出版社，2012. JIA Jun-ping. Statistics[M]. Beijing：China Renmin University Press Co.，Ltd，2012.

責任編輯：呂 倩

Study on Logistic Demand in Dali based on Economic Industry Structure

Through analyzing the statistics of the production value of top 3 industries and the 3 indices of logistic industry in Dali in 2005—2014, by using grey system correlation degree analysis, the correlation between relative indices of economic industry structure and logistic demand value in Dali was established. The logistic demand volume in 2015—2017 in Dali was taken forecast by using regression analysis, and combining with the adjustment and layout planning of economic industry structure in Dali, the result was achieved, which is the logistic industry development in Dali could satisfy the diversified logistic service demand needed by economic social development.

Industry Structure; Logistic Demand; Logistic Forecast; Grey System; Dali

1003-1421(2015)07-0011-05

F250

B

2015-03-11

2015-04-17

大理學院青年教師科研基金項目(KYQN201339)