灰色GM1,1視角下海南省商貿(mào)物流發(fā)展研究

潘珠

摘? 要：商貿(mào)物流是現(xiàn)代物流的重要組成部分，也是連接生產(chǎn)和消費的供應(yīng)鏈中間環(huán)節(jié)。文章結(jié)合海南省商貿(mào)物流發(fā)展實際情況，以2010～2019年海南省社會消費品零售總額為預(yù)測對象來構(gòu)建灰色GM1，1預(yù)測模型，預(yù)測結(jié)果表明所建立的模型是可行、有效的，最后據(jù)此對海南省商貿(mào)物流發(fā)展趨勢進(jìn)行進(jìn)一步的分析探討，并提出對策建議。

關(guān)鍵詞：GM1，1;海南省;商貿(mào)物流

中圖分類號：F259.27? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

Abstract： Commercia logistics is an important part of modern logistics and the supply chain's intermediate link connecting production and consumption. By referring to the actual development of Hainan's trade logistics， this article builds up a gray GM1，1 prediction model with the total volume of retail sales of Hainan's social consumer goods from 2010 to 2019 as the prediction object. The prediction result indicates the established model as viable and effective， which is followed by further analyses， discussions， and countermeasures regarding the development trend of Hainan's commercial logistics.

Key words： GM1，1; Hainan province; commercial logistics

0? 引? 言

根據(jù)《商貿(mào)物流發(fā)展“十三五”規(guī)劃》，商貿(mào)物流是指與批發(fā)、零售、住宿、餐飲、居民服務(wù)等商貿(mào)服務(wù)業(yè)及進(jìn)出口貿(mào)易相關(guān)的物流服務(wù)活動[1]。作為現(xiàn)代物流的重要組成部分，商貿(mào)物流是實現(xiàn)物流降低成本，提高運行效率以及提升服務(wù)質(zhì)量的重要途徑。作為連接生產(chǎn)和消費的中間環(huán)節(jié)，商貿(mào)物流對推動國民經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運行和促進(jìn)社會健康有序發(fā)展起著重要作用。

海南省政府頒發(fā)的《海南省“十三五”現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展方案》中明確指出，大力提升商貿(mào)物流服務(wù)水平，是全省現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展的主要任務(wù)之一。從全省社會消費品零售市場運行情況來看，2019年全省實現(xiàn)社會消費品零售總額1 808.31億元，比上年增長5.3%。按消費形態(tài)分，餐飲收入311.91億元，商品零售額1 496.40億元。其中，全年限額以上單位商品零售額前三的分別為汽車類119.2億元、石油及制品類113.33億元、化妝品類81億元，建筑及裝潢材料類比上年同期增長幅度最大，增長85.2%。圍繞自由貿(mào)易港建設(shè)，海南商貿(mào)物流將有更加廣闊的發(fā)展空間。

因此，本文結(jié)合海南省商貿(mào)物流發(fā)展基本情況，基于灰色預(yù)測模型，對海南省社會消費品零售總額進(jìn)行預(yù)測，得到預(yù)測結(jié)果并以此分析海南省商貿(mào)物流業(yè)未來的發(fā)展趨勢。

1? 灰色GM1，1預(yù)測模型

灰色GM1，1模型是對灰色系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集分析、灰色建模、模型求解的一個過程[2]。灰色系統(tǒng)內(nèi)的信息既不是完全明確，也不是全部未知，而是部分已知、部分未知。對于原始非負(fù)數(shù)據(jù)序列x，GM1，1就是通過數(shù)據(jù)的分析處理，生成新的弱隨機(jī)性和強(qiáng)規(guī)律性的一階累加序列x，也就是x的1-AGO序列，構(gòu)建緊鄰均值矩陣z，并用一階微分方程對一個變量建立模型，然后對該微分方程模型進(jìn)行求解，得到預(yù)測函數(shù)，從而對事物發(fā)展進(jìn)行前景預(yù)測。GM1，1模型是最基本和最常用的一種灰色預(yù)測模型，所需原始數(shù)據(jù)較少，算法簡單，預(yù)測精度也較高，是解決小樣本數(shù)據(jù)預(yù)測問題的典型方法，因此被廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域的研究。

2? 實證分析

2.1? 數(shù)據(jù)收集與檢驗

社會消費品零售總額是指批發(fā)和零售業(yè)、住宿和餐飲業(yè)以及其他行業(yè)直接售給城鄉(xiāng)居民和社會集團(tuán)的消費品零售額。各年度的社會消費品零售總額，不僅能反映出消費對經(jīng)濟(jì)增長的拉動作用，還能反映出商貿(mào)物流發(fā)展規(guī)模和結(jié)構(gòu)調(diào)整的趨勢，是商貿(mào)物流業(yè)發(fā)展規(guī)劃及政策制定的重要參考指標(biāo)。本文選取2010～2019年近10年海南省社會消費品零售總額的歷史數(shù)據(jù)作為GM1，1模型的原始數(shù)據(jù)x，具體數(shù)據(jù)如表1所示。

從表1可以看到，收集整理得到的原始數(shù)據(jù)均為非負(fù)數(shù)，且長度為10。首先，根據(jù)灰色GM1，1模型的基本原理，需對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)指數(shù)規(guī)律的檢驗，計算數(shù)列的級比，判斷其是否具有準(zhǔn)光滑性。使用MATLAB軟件進(jìn)行編程分析，計算得到光滑比小于0.5的數(shù)據(jù)占比為77.7778%，滿足一般要大于60%的條件。檢驗結(jié)果如圖1所示。

由圖1結(jié)果表明，該時間序列數(shù)據(jù)本身具有準(zhǔn)指數(shù)規(guī)律，所有級比都落在了可容覆蓋區(qū)間內(nèi)，可以建立灰色預(yù)測GM1，1模型。

2.2? GM1，1模型建立

假設(shè)初始非負(fù)數(shù)據(jù)序列x=x1，x2，…，xn，經(jīng)一次累加得數(shù)列x=x1，x2，…，xn，可得x的灰色GM1，1預(yù)測模型如下：

xk+1=xk-e+? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

其中：k為年份，α為發(fā)展系數(shù)，μ為灰作用量。

可見，建立灰色GM1，1預(yù)測模型，關(guān)鍵的問題是如何確定系統(tǒng)發(fā)展系數(shù)α和系統(tǒng)灰色作用量μ的值。借助MATLAB強(qiáng)大的矩陣功能，實現(xiàn)最小二乘法擬合得到的發(fā)展系數(shù)為-0.10008，灰作用量是750.7808，代入公式（1）中，建立如下模型：

xk+1=8 125.63e-7 501.81

2.3? GM1，1模型求解

在已構(gòu)建模型的基礎(chǔ)上，使用MATLAB軟件實現(xiàn)灰色預(yù)測GM1，1模型算法。由于原數(shù)據(jù)的期數(shù)大于4，將2010～2016年的原始輸入數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，2017～2019年的輸入數(shù)據(jù)作為試驗數(shù)據(jù)。在MATLAB軟件實現(xiàn)過程中，基于傳統(tǒng)GM1，1、新信息GM1，1、新陳代謝GM1，1預(yù)測得到的誤差平方和分別是208 493.7501、204 455.1642以及135 568.7012。顯而易見，新陳代謝GM1，1模型的誤差平方和最小，選擇其進(jìn)行預(yù)測，得到的預(yù)測結(jié)果如表2所示。

從圖2灰色預(yù)測的運行結(jié)果來看，新陳代謝GM1，1預(yù)測的效果最佳。

2.4? 預(yù)測值檢驗

模型對原始數(shù)據(jù)列進(jìn)行預(yù)測之后，接下來比對預(yù)測結(jié)果與真實結(jié)果，檢驗?zāi)Ｐ蛯υ紨?shù)據(jù)的擬合程度。通過分析表3中的實際值和擬合值以及得到的相應(yīng)每一年份的相對殘差和級別偏差，可以計算出該模型的平均相對殘差為0.058047，平均級比偏差為0.04312，參照表4的GM1，1模型精度評價效果標(biāo)準(zhǔn)，本文建立的灰色GM1，1模型對原始數(shù)據(jù)的擬合效果非常不錯，如圖3所示，預(yù)測精度也較高。

3? 研究結(jié)論

本文以近10年海南省社會消費品零售總額為預(yù)測對象來構(gòu)造灰色預(yù)測模型，原始數(shù)據(jù)通過準(zhǔn)指數(shù)規(guī)律的檢驗，說明該模型是合理可行的。用MATLAB實現(xiàn)模型算法，得到發(fā)展系數(shù)-α<3，說明該模型是有效的，適合于進(jìn)行中長期的發(fā)展預(yù)測。根據(jù)上述預(yù)測結(jié)果可知，未來5年海南省社會消費品零售總額呈現(xiàn)出顯著的逐年增長趨勢，2024年達(dá)到2 963.79億元。

隨著未來海南省市場流通規(guī)模的逐年擴(kuò)大，消費持續(xù)為海南經(jīng)濟(jì)增長發(fā)揮積極的拉動作用，商貿(mào)物流在商貿(mào)活動中的重要性正在逐漸被關(guān)注和重視，特別是具有中國特色的海南自由貿(mào)易港建設(shè)，為商貿(mào)物流提供了重要發(fā)展機(jī)遇，同時也提出了新的更高的要求。

第一，完善商貿(mào)物流布局

目前，海南正打造升級?？?、三亞免稅購物中心、萬寧奧特萊斯等商貿(mào)品牌核心區(qū)、海口綜合商貿(mào)區(qū)以及東中西部專業(yè)商貿(mào)區(qū)。其中，海口被列入全國性商貿(mào)物流節(jié)點城市。以此為基礎(chǔ)，為順應(yīng)自貿(mào)港建設(shè)需要，持續(xù)統(tǒng)籌優(yōu)化商貿(mào)物流布局，著力完善商貿(mào)物流服務(wù)體系，構(gòu)建全球性商貿(mào)物流節(jié)點。以滿足跨境服務(wù)貿(mào)易發(fā)展為目標(biāo)，加快建設(shè)大型具有國際影響力的商貿(mào)物流基地，大力加強(qiáng)商貿(mào)物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高商貿(mào)物流的支撐保障能力。

第二，提升商貿(mào)物流智慧化水平

2020年7月，《智慧海南總體方案（2020-2025）年》正式發(fā)布。該方案明確提出，培育壯大智慧物流等外向型高端服務(wù)業(yè)，做優(yōu)做強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能、信息安全、電子競技等數(shù)字新產(chǎn)業(yè)。為積極響應(yīng)有關(guān)政策要求，助推貿(mào)易便利化，在“互聯(lián)網(wǎng)+”的創(chuàng)新驅(qū)動下，繼續(xù)完善海口城配信息服務(wù)平臺的建設(shè)，構(gòu)建現(xiàn)代智慧商貿(mào)物流服務(wù)平臺，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等先進(jìn)智慧技術(shù)，發(fā)展智慧商貿(mào)物流。

第三， 推動商貿(mào)物流專業(yè)化發(fā)展

2020年1月，商務(wù)部等六部門聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于擴(kuò)大跨境電商零售進(jìn)口試點的通知》，將海南全島納入跨境電商零售進(jìn)口試點范圍[3]。以建設(shè)海南自由貿(mào)易港為契機(jī)，積極探索跨境電商物流模式創(chuàng)新。依托綜合保稅區(qū)，加快建設(shè)跨境電子商務(wù)園區(qū)，逐步完善海南省跨境電子商務(wù)公共服務(wù)及監(jiān)管平臺，構(gòu)建開放共享的跨境電商物流服務(wù)體系，不斷提升跨境電子商務(wù)物流服務(wù)能力。發(fā)展農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流，以主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地和集貿(mào)市場為依托，全力打造特色熱帶農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流基地，逐步推廣農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流裝備與技術(shù)，加快補齊農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流基礎(chǔ)設(shè)施短板，促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品智慧冷鏈物流發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1] 胡焓，高帥，吳江. 2019年我國商貿(mào)物流運行分析及2020年展望[J]. 物流技術(shù)，2020，39（5）：1-6，37.

[2] 崔毅，徐偉，張松濤. 基于灰色馬爾科夫模型的青島冷鏈物流需求預(yù)測[J]. 物流科技，2019，42（10）：78-82，87.

[3] 商務(wù)部，等. 海南：全島被納入跨境電商零售進(jìn)口試點范圍[J]. 中國食品，2020（3）：67.

[4] 符瑜. 海南自貿(mào)區(qū)（港）背景下商貿(mào)物流發(fā)展的路徑選擇[J]. 物流工程與管理，2019，41（1）：6-8.

[5] 陳聲廉，符瑜. 新零售模式下海南商貿(mào)企業(yè)全渠道物流分析研究[J]. 物流科技，2020，43（4）：115-117.

[6] 尹超. 城鄉(xiāng)商貿(mào)物流服務(wù)網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化研究[D]. 北京：北京交通大學(xué)（博士學(xué)位論文），2019.

[7] 尹青春，鄧浩，張容鵠，等.“一帶一路”背景下海南農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流業(yè)分析[J]. 輕工科技，2018，34（3）：120-121，131.