基于DGM(1,1)模型的高速鐵路與物流產(chǎn)業(yè)融合的可行性分析

摘要：本文首先引用多元線性回歸分析法和離散灰色DGM（1，1）模型，對我國未來五年物流業(yè)務(wù)量進(jìn)行預(yù)測，然后基于產(chǎn)業(yè)融合理論對高速鐵路與物流業(yè)融合進(jìn)行可能性分析。最后，提出開展高鐵快遞業(yè)務(wù)的合理化建議。

關(guān)鍵詞：高速鐵路;物流產(chǎn)業(yè)

1.基于多元線性回歸的影響快遞業(yè)務(wù)量因素分析

建立預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測的方法。當(dāng)自變量與因變量之間存在線性關(guān)系時，稱為多元線性回歸分析。其基本形式如公式（1）所示：

其中：b0是回歸常數(shù);是回歸參數(shù);e是隨機誤差。

本文選取城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入和網(wǎng)絡(luò)購物用戶規(guī)模達(dá)兩個因素作為影響快遞業(yè)務(wù)量的自變量。如公式（2）所示：

y：快遞業(yè)務(wù)量，x1：城鎮(zhèn)居民家庭可支配收入，x2：網(wǎng)絡(luò)購物用戶規(guī)模。

本文引用2010-2016年城鎮(zhèn)居民家庭可支配收入，網(wǎng)絡(luò)購物用戶規(guī)模和快遞業(yè)務(wù)量三者數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)略從。通過SPSS軟件，模型檢驗輸出結(jié)果用回歸系數(shù)及方差檢驗可獲知：城鎮(zhèn)居民家庭可支配收入的系數(shù)為0.01、網(wǎng)絡(luò)購物用戶規(guī)模的系數(shù)為20.78，常量為-219.54，以此建立多元線性回歸模型如公式（3）：

由公式（3）可知，城鎮(zhèn)居民家庭可支配收入和網(wǎng)絡(luò)購物用戶規(guī)模是影響快遞業(yè)務(wù)量的兩個重要因素

2. 基于DGM（1，1）模型對我國快遞業(yè)務(wù)量進(jìn)行預(yù)測

2.1 DGM（1，1）模型概述

對于離散灰色預(yù)測DGM（1，1）模型，相關(guān)資料通常定義如下：

2.2 預(yù)測快遞業(yè)務(wù)量

通過分析國內(nèi)高速鐵路的發(fā)展以及國內(nèi)快遞市場的變化，基于2010年至2016年七年快遞業(yè)務(wù)量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，利用DGM（1，1）模型對我國未來五年的快遞業(yè)務(wù)量進(jìn)行預(yù)測。定量分析出巨大的快遞市場規(guī)模，分析過程如下：

（1）對原始序列的初始化，取2010-2016年的快遞業(yè)務(wù)量為原始序列：X（0）={ 23.4，36.7，56.9，91.9，139.6，206.7，312.8}。

（2）對原始序列進(jìn)行一次累加生成新序列：X（1）={ 23.4，60.1，117.0，208.9，348.5，555.2，868.0 }。

（3）根據(jù)式（4-3）確定參數(shù)列：β=（β1，β2）T=（1.515，2.963）T。

由于已經(jīng)確定參數(shù)β1和β2，因而通過離散灰色預(yù)測模型x（1） （k+1）= β1 x（1） （k）+ β2對未來5年的快遞業(yè)務(wù)量進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果如下：x（1）（8）=1342.98，x （1）（9）= 2062.58，x （1）（10）= 3152.77，x （1）（11）=4804.41，x （1）（12）=7306.64?；贒GM（1，1）模型對我國未來5年的快遞業(yè)務(wù)量預(yù)測如下所示：2021年：1342.98億，2022年：2062.58億，2023年：3152.77億，2024年：4804.41億，2025年：7306.64億。

由于快遞量的逐年增加，現(xiàn)階段的運營模式以及運載工具都無法滿足未來快遞量的需求，因此這種狀態(tài)就為開展高鐵快遞業(yè)務(wù)提供了良好的契機。

3、 高速鐵路和物流產(chǎn)業(yè)融合理論分析

產(chǎn)業(yè)融合是指不同產(chǎn)業(yè)或同一產(chǎn)業(yè)不同行業(yè)相互滲透、相互交叉，最終融合為一體，逐步形成新產(chǎn)業(yè)的動態(tài)發(fā)展過程。產(chǎn)業(yè)融合可分為產(chǎn)業(yè)滲透、產(chǎn)業(yè)交叉和產(chǎn)業(yè)重組三類。

由于高鐵具有速度快，不受航空管制、交通擁堵等因素影響，事故率較低，高速鐵路具有環(huán)保、安全、高效等特點。這將成為高鐵快遞業(yè)有力的優(yōu)勢。而目前快遞業(yè)自身也存在運力不足、行業(yè)內(nèi)部管理混亂、暴利拆裝以及快件運達(dá)不及時等一系列問題。這也就高鐵快遞提供了進(jìn)入該行業(yè)的機會。

4、研究結(jié)論

（1）通過多元線性回歸分析預(yù)測法對影響快遞業(yè)務(wù)的因素進(jìn)行分析。經(jīng)研究后發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)人均居民可支配收入和網(wǎng)絡(luò)購物用戶規(guī)模是影響快遞業(yè)務(wù)的兩個重要因素。

（2）基于2010年至2016年七年快遞業(yè)務(wù)量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，利用DGM（1，1）模型對我國未來五年的快遞業(yè)務(wù)量進(jìn)行預(yù)測。在對結(jié)果進(jìn)行量化分析后發(fā)現(xiàn)：在未來的一段時間內(nèi)，我國的快遞業(yè)務(wù)量還將呈現(xiàn)不斷增長的趨勢。

參考文獻(xiàn)：

[1]蘇先娜，謝富紀(jì). DGM（1，1）模型的特性及其在技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域中的應(yīng)用

[2]劉志. 高速鐵路與快遞業(yè)融合發(fā)展研究[D].北京交通大學(xué)，2014.

作者簡介：張嘉珩 男 1990-01山東省萊州市人 研究生 助理工程師 研究方向：行車組織

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