連云港市因港口而得名連云港,是一座山、海、港、城相依相擁的城市,也是中國沿海25 個(gè)主要港口之一。隨著2013 年9 月7 日上午,國家主席習(xí)近平在哈薩克斯坦納扎爾巴耶夫大學(xué)作演講時(shí),提出共同建設(shè)“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”,到如今的共建“一帶一路”。作為絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶中位線的起始城市,連云港因其自身的特殊的地理位置,在其中占據(jù)重要地位。
通過綜合預(yù)測法對連云港沿海港口貨物吞吐量的潛力進(jìn)行預(yù)測研究,為連云港近期以及長期的更好發(fā)展給出理論以及數(shù)據(jù)上的支持。關(guān)于預(yù)測方面的研究,許多學(xué)者都對相關(guān)問題進(jìn)行了深入解釋。李偉瑩等建立了灰色預(yù)測模型,探討了我國水產(chǎn)品物流需求,并從技術(shù)、渠道、人才、政策等方面提出了相關(guān)建議。吳家麒等和楊航等通過建立改進(jìn)的灰色馬爾可夫鏈模型,對目標(biāo)城市的物流需求(貨運(yùn)量) 進(jìn)行了定量預(yù)測,得到了更準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果,可作為物流需求經(jīng)濟(jì)決策的參考。還有利用其他方法進(jìn)行預(yù)測研究的,馬巧云等和黃建華等基于ARIMA 模型的組合預(yù)測方式,能有效提高預(yù)測精度。鄒相林和王瓊將灰色預(yù)測模型運(yùn)用未來發(fā)展變化方面的研究。
指數(shù)平滑法在預(yù)測方法中屬于利用率很高的一種方法。張恒和鄭偉倫對物流需求預(yù)測采用指數(shù)平滑法進(jìn)行研究,可以更好地檢測數(shù)據(jù)的波動性。在組合預(yù)測方法中,回歸模型和指數(shù)平滑法同樣是研究熱點(diǎn)。劉曉玉等將這種組合方法運(yùn)用到了投資領(lǐng)域。其中,使用指數(shù)平滑法和線性回歸法都可以通過在Excel 表格中進(jìn)行虛擬仿真運(yùn)算,達(dá)到數(shù)據(jù)精度與效率的提高。
本文通過使用改進(jìn)后的線性回歸預(yù)測法與指數(shù)平滑法對連云港市未來5 年,即2021~2025 年的沿海港口貨物吞吐量的進(jìn)行預(yù)測研究。對連云港市近期以及長期更好的發(fā)展給出理論以及數(shù)據(jù)上的支持。為開發(fā)連云港的發(fā)展?jié)摿?,也為連云港近期以及長期更好的發(fā)展給出理論以及數(shù)據(jù)上的參考??梢栽谖磥碇纹鸶喔鼜?fù)雜的貨運(yùn)及貨物中轉(zhuǎn)的重任,為之后的迅猛發(fā)展做出充足應(yīng)對的準(zhǔn)備。
進(jìn)行物流規(guī)劃研究和物流系統(tǒng)運(yùn)營管理時(shí),都需要針對所要研究的目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測。預(yù)測,就是對還沒有發(fā)生或者目前還不確定的事情提前進(jìn)行估計(jì)和推斷,是現(xiàn)實(shí)對事情即將要發(fā)生的結(jié)果進(jìn)行的探討和研究。對于一座重要港口城市的未來規(guī)劃與設(shè)計(jì),更需要準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)作為支撐,以針對未來的運(yùn)輸系統(tǒng)建設(shè)給予有力的理論支持。
可以預(yù)測的方法有很多,線性回歸法、指數(shù)平滑法、彈性系數(shù)法、灰色建模法等,線性回歸法和指數(shù)平滑法都可以通過工具軟件進(jìn)行計(jì)算預(yù)測。其中線性回歸預(yù)測法利用Excel 和SPSS 軟件結(jié)合使用,建模速度快,不需要進(jìn)行很復(fù)雜的運(yùn)算;指數(shù)平滑法通過計(jì)算指數(shù)平滑值,配合時(shí)間序列預(yù)測模型,對一種現(xiàn)象的未來進(jìn)行預(yù)測,是一種預(yù)測數(shù)值誤差較小的預(yù)測方法。
本次研究采集連云港市經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的主要統(tǒng)計(jì)指標(biāo)(沿海港口貨物吞吐量),使用并改進(jìn)線性回歸法和二次指數(shù)平滑法,利用Excel 和SPSS 軟件對連云港市未來5 年的港口貨物吞吐量做出合理預(yù)測。
連云港市沿海港口貨物吞吐量采用地方統(tǒng)計(jì)局的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行衡量。實(shí)際數(shù)據(jù)如表1 所示:
表1 連云港市沿海港口貨物吞吐量原始數(shù)據(jù)
線性回歸法是根據(jù)事物內(nèi)部發(fā)生變化因素間的因果關(guān)系對事物未來的發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測,是計(jì)算影響因素(自變量x) 與預(yù)測量(因變量y) 之間的相關(guān)程度,建立各變量之間的關(guān)系方程,并將方程作為預(yù)測模型。
冰雪裝備制造業(yè)是冰雪產(chǎn)業(yè)的重要組成。中國冰雪裝備制造業(yè)整體水平與發(fā)達(dá)國家差距較大,主要生產(chǎn)低端滑雪產(chǎn)品。目前國內(nèi)冰雪裝備制造業(yè)主要集中在黑龍江、北京、東南沿海等地區(qū),吉林省只有少數(shù)幾家企業(yè),產(chǎn)品集中在低端滑雪板、滑雪服、滑雪手套、滑雪圈等技術(shù)含量較低的產(chǎn)品,企業(yè)規(guī)模較小,且多為貼牌生產(chǎn)。[5]
一般而言,區(qū)域的貨運(yùn)發(fā)展與區(qū)域整體經(jīng)濟(jì)之間互相影響、互相促進(jìn)。衡量區(qū)域整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的重要指標(biāo)有GDP(人均生產(chǎn)總值)、生產(chǎn)總值、第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、工業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)。為了更加清晰地了解貨物周轉(zhuǎn)量與個(gè)性經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間的關(guān)系,對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可以得到港口貨物吞吐量和連云港市主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間的關(guān)系值,如表2 所示。
表2 連云港市沿海港口貨物吞吐量原始數(shù)據(jù)
從表2 可以看出,沿海港口貨物吞吐量和所有指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)均在0.9 之上,說明選取的幾個(gè)指標(biāo)與沿海港口貨物吞吐量都有比較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系。其中生產(chǎn)總值與沿海港口貨物吞吐量之間相關(guān)性最強(qiáng),其次是第二產(chǎn)業(yè),再次是第一產(chǎn)業(yè)。這些數(shù)據(jù)都可以用作沿海港口貨物吞吐量的預(yù)測。由于生產(chǎn)總值與其他指標(biāo)的平均值為0.9892(保留四位小數(shù)),均大于其他數(shù)據(jù)的平均值。最終選用生產(chǎn)總值作為預(yù)測的參數(shù)值,對連云港市的沿海港口貨物吞吐量進(jìn)行研究。
平滑系數(shù)α 的選擇是預(yù)測趨勢值能否符合實(shí)際值的關(guān)鍵。α 值越大,近期需求所占權(quán)重越大,α 值越小,則歷史數(shù)據(jù)所占權(quán)重越大,一般遵守如下標(biāo)準(zhǔn):
(1) 如果希望消除季節(jié)波動對時(shí)間序列的影響,反映時(shí)間序列的長期趨勢規(guī)律,可以選擇較小的α 值,一般取0.1~0.3 之間。減少了修正幅度,使新數(shù)列中包含了較多的原始數(shù)據(jù)信息,有利于增強(qiáng)預(yù)測結(jié)果的可信度。
(2) 當(dāng)原始數(shù)列波動較大時(shí),α 應(yīng)選擇適中一些的數(shù)值,取0.3~0.5 之間。
(3) 希望能盡快反應(yīng)觀測值的變化,且原數(shù)列波動很大、趨勢也較明顯時(shí),可以選取較高的α 值,一般在0.6~0.8 之間。有利于增加模型的準(zhǔn)確度,使預(yù)測結(jié)果迅速跟上歷史數(shù)據(jù)的變動水平。
根據(jù)表1 中的原始數(shù)據(jù),在SPSS 軟件中導(dǎo)入時(shí)間、生產(chǎn)總值和貨物周轉(zhuǎn)量的數(shù)據(jù),利用軟件中的數(shù)據(jù)分析功能分別對生產(chǎn)總值與時(shí)間,沿海港口貨物吞吐量與生產(chǎn)總值進(jìn)行數(shù)據(jù)研究。運(yùn)算完成,分別得到兩組回歸系數(shù)值。可以建立兩個(gè)一元線性方程:y=4 753.333x-9 526 917.4(因變量:生產(chǎn)總值;自變量:時(shí)間);z=0.221y+9 624.222(因變量:沿海港口貨物吞吐量;自變量:生產(chǎn)總值)。
表3 線性回歸法預(yù)測值與相對誤差值
根據(jù)1.3 節(jié)平滑系數(shù)的選取原則,由于原始數(shù)據(jù)的時(shí)期較長,為了消除原始數(shù)據(jù)較大的波動值,選擇0.3 作為初始平滑系數(shù),進(jìn)行二次平滑預(yù)測,最終得出的預(yù)測值和相對誤差值,如表4 所示:
表4 平滑系數(shù)α=0.3 沿海港口貨物吞吐量預(yù)測與相對誤差值
初始平滑系數(shù)值的確定,雖然有一定的理論依據(jù),但仍然有一定的主觀性與誤差性。為保證預(yù)測的準(zhǔn)確性,利用Excel 表格軟件中的模擬運(yùn)算表,對0.01~0.99 之間的所有平滑系數(shù)可能取值進(jìn)行模擬運(yùn)算,求出MES 最小值為:582 877 595,進(jìn)行篩選,得出了最優(yōu)平滑系數(shù)是:0.77。
利用模擬運(yùn)算表求出的最優(yōu)平滑系數(shù)重新進(jìn)行預(yù)測,得到了新的預(yù)測值與相對誤差,如表5 所示。
為驗(yàn)證兩次不同的平滑系數(shù)取值,將兩次的相對誤差進(jìn)行對比,如圖1 所示。
觀察圖1,當(dāng)平滑系數(shù)值為0.77 時(shí)預(yù)測結(jié)果的相對誤差要明顯小于平滑系數(shù)值為0.3 時(shí),最終取平滑系數(shù)值為0.77 時(shí)的預(yù)測數(shù)據(jù)作為最終研究數(shù)據(jù)。
使用兩種預(yù)測方式分別對連云港市的沿海港口貨物吞吐量進(jìn)行預(yù)測,將兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析選定最優(yōu)預(yù)測方法,如表6所示。
為了更清晰地體現(xiàn)兩種方法的預(yù)測數(shù)據(jù),對原始數(shù)據(jù)與預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,如圖2 所示。
通過圖2 的數(shù)據(jù)對比,可以明顯地看出指數(shù)平滑法與線性回歸法所預(yù)測出來的數(shù)值和原始數(shù)據(jù)之間都具有一定的誤差。但是,對比與預(yù)測值與原始數(shù)據(jù)之間,通過指數(shù)平滑預(yù)測法預(yù)測出來的數(shù)據(jù),相比于原始數(shù)據(jù)沒有太多的滯后性,且較為敏感。所以,最終選用指數(shù)平滑法對連云港市未來5 年,即2021~2025 年的沿海港口貨物吞吐量進(jìn)行預(yù)測研究。
表5 平滑系數(shù)α=0.77 沿海港口貨物吞吐量預(yù)測與相對誤差值
表6 兩種預(yù)測方法的預(yù)測值與相對誤差數(shù)據(jù)對比
圖1 兩次平滑系數(shù)的預(yù)測值相對誤差對比
使用指數(shù)平滑法,選取最后一次(即2020 年) 計(jì)算得到的a、b 值作為常量,依次進(jìn)行5 期預(yù)測。得到了未來5 年(2021~2025 年) 的最終預(yù)測值,如表7 所示。
通過預(yù)測數(shù)據(jù)可以明顯看出,連云港市的沿海港口貨物吞吐量在未來5 年(2021~2025 年) 時(shí)間里,保持著不斷上升的趨勢。連云港作為老牌的港口城市,從“新絲綢之路”中心線城市:連云港—鄭州—西安—蘭州—新疆—中亞—?dú)W洲中同樣可以看出,作為“一帶一路”倡議實(shí)施的重要節(jié)點(diǎn)城市中發(fā)揮著重要的戰(zhàn)略作用。而隨著“一帶一路”倡議的落實(shí)與實(shí)施,中國為世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了“中國模式”,推動了沿線國家的經(jīng)貿(mào)往來、文化交流與政治互動。
圖2 實(shí)際沿海港口貨物吞吐量與兩次預(yù)測值對比
表7 連云港市未來5 年的沿海港口貨物吞吐量預(yù)測值
在江蘇省委、省政府出臺《關(guān)于高質(zhì)量推進(jìn)“一帶一路”交匯點(diǎn)建設(shè)的意見》指出,江蘇將以連云港港為突破口,推動航運(yùn)與鐵路、公路、航空協(xié)同發(fā)展,構(gòu)建海河江、鐵公水的高效多式聯(lián)動體系,強(qiáng)化全國性綜合交通樞紐優(yōu)勢,提升上合組織出海基地功能,打造“一帶一路”新亞歐陸海聯(lián)運(yùn)通道示范標(biāo)桿。這一系列的意見也表述彰顯了連云港在江蘇“一帶一路”建設(shè)大局中的重要地位。
連云港作為重要港口城市,以及未來也極具重要地位的城市,連云港想要支撐起更多更復(fù)雜的貨運(yùn)及貨物中轉(zhuǎn)的重任,需要為未來的迅猛發(fā)展做出充足應(yīng)對的準(zhǔn)備。因此,連云港應(yīng)繼續(xù)加大綜合運(yùn)輸體系和港口貨物吞吐量能力的建設(shè)投入,結(jié)合國家政策和江蘇省具體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,一方面滿足物流供需平衡,另一方面要實(shí)現(xiàn)物流的發(fā)展和服務(wù)質(zhì)量的提高。與此同時(shí),經(jīng)濟(jì)發(fā)展對物流需求產(chǎn)生積極影響,但更重要的是物流與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的平衡,這也需要政府、行業(yè)和企業(yè)共同努力,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)質(zhì)量和數(shù)量的提高。從本文的研究可以看出,準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)預(yù)測對連云港市的物流發(fā)展乃至全省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展都具有重要意義。需要統(tǒng)計(jì)部門、相關(guān)企業(yè)和機(jī)構(gòu)進(jìn)行更全面的調(diào)查,以便獲得有效的第一手?jǐn)?shù)據(jù),建立更精確的預(yù)測模型。并在國家發(fā)改委提出的規(guī)劃基礎(chǔ)上,適當(dāng)加大綜合運(yùn)輸體系建設(shè)規(guī)模和建設(shè)投入,進(jìn)一步做好綜合的合理規(guī)劃,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展與提升。