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基于IOWHA法的物流需求組合改善與預測模型構建

2016-09-14 08:25:44王暖
商業經濟研究 2016年14期
關鍵詞:改善

王暖

內容摘要:物流供應量和需求量的匹配直接影響了經濟的發展速度。本文以物流需求量的影響因素為基本指標,利用IOWHA方法構建了物流需求量的預測模型,并深入分析模型的應用。并針對此,提出合理化建議。

關鍵詞:IOWHA 物流需求 預測模型 改善

引言

隨著市場化經濟與信息化經濟的不斷發展,物流產業已經對經濟產生重要影響,對其他產業的發展產生引導和促進作用,甚至是其他產業發展的先導產業。現代物流業,以IT信息技術為支撐,以運輸業為核心,是集系統化、信息化和倉儲現代化為一體的綜合性產業。物流產業的發展對優化產業結構、增強企業發展后勁、提高經濟運行質量起到巨大的促進作用(何國華,2008)。近年來,政府層面的高度關注,政策上的支持,各類物流企業涌現及物流相關基礎建設的不斷完善等良好的外部環境為我國物流產業的迅速發展提供契機。不少地方已將促進物流產業的發展納入“十三五規劃”。可預見,21世紀物流產業將成為我國經濟發展的重要產業和新的經濟增長點。物流產業的發展和壯大,對我國經濟的可持續發展、提高經濟運行質量、優化資源配置、促進改革和發展有著十分重要的意義(黃虎,2008)。本文利用IOWHA方法,深入分析物流需求的影響因素,并構建物流需求的改善與預測模型,以實現對物流需求的科學預測。

物流需求的影響因素分析

物流需求是指在一定時期內社會經濟活動中對有關物品等進行配送和流通而產生的對空間、時間和費用的需求。由于物流需求貫穿于整個社會經濟活動之中,與社會經濟發展的狀態和速度存在著密切關系,是社會經濟活動的重要組成部分,因此社會經濟發展的狀態和速度是影響物流需求的主因,進而影響社會經濟發展狀態和速度的因素必然會影響到物流產業的發展以及物流的需求。具體影響因素如下:

第一,經濟發展水平。經濟發展水平決定了產出和消費的水平,即區域的經濟總量。在短期內,是物流需求量的決定因素,是物流需求的基本動力,這是因為物流的客體總是區域經濟的基本產出和消費。若區域產出和消費水平高,經濟總量大,其物流的需求量必然大(羅永泰等,2011;萬勵等,2011)。因此,地區經濟發展水平較高,其物流需求量也高,例如我國中西部和東部地區比較,中西部相對人均物流量較低而東部的人均物流量較高。

第二,產業結構。不同產業結構對物流需求功能、物流層次和物流需求結構等方面產生重大影響。第一產業中的農林牧業對物流的需求屬于粗放型,需求量大但價值低;第二產業中的制造業、采掘業等提供的都是實物形態的產品,從生產到消費都離不開物流,因而對物流的需求較大;而第三產業以服務業為主,對物流活動依賴度較小,更多需要基于信息技術的現代物流服務(耿勇等,2007)。可見,不同產業對物流的需求程度有明顯的差異。在區域產業結構中,若第一、第二產業的比重較高,那么在其他條件一定的情況下,其物流需求量高,而如果第三產業的比重較高,那么其物流需求量就低。

第三,宏觀經濟政策和管理體制。由于物流需求的派生性,宏觀經濟政策直接影響著物流量。首先政策如果能夠促進經濟發展,那么相當于經濟總量提高,就會促進物流產業的發展,提高物流的需求量。如果宏觀政策不適應區域經濟的發展需求,導致經濟穩步不前或者經濟不能復蘇,那么就會影響到物流需求量的提高(黃敏珍等,2009)。其次物流服務嚴格依賴基礎設施,而管理體制對物流基礎設施建設產生直接影響,如果各級政府對物流產業的投入增加,則為物流產業快速發展創造了良好條件。鐵路、公路、水路的投資規模直接影響交通運輸網絡的密度和等級,進而對物流需求產生相應影響。

第四,消費水平和消費理念。流通最終的目的是為了消費,因此消費水平和經濟總量一樣,能夠反映區域的物流需求量。若區域消費水平提高,那么其對物品的需求量高,即使本地產品不能滿足消費量,也會有外來產品通過物流進入區域。消費理念也會影響產品的需求組合(劉秉鐮,2004)。不同產品的流通對物流的需求量不一樣,這是因為其重量、體積或者對物流的基本條件不一樣,而這些都是影響物流需求量的重要因素。實際上,消費理念將直接影響企業的經營決策和生產銷售行為,進而影響物流規模,新產品和新服務往往需要高水平物流服務提供支持。

第五,其他因素。影響物流需求的因素還包括市場環境、技術進步等。物流活動服務于生產和生活,市場環境的變化會影響區域經濟的發展速度,影響居民的消費預期,因此會影響區域的物流量(劉智琦等,2012)。同時,不同區域的宏觀環境狀況對區域經濟的影響不一樣,其也將影響物流的物質流向、服務方式以及服務質量和數量,包含物流技術在內的技術進步也會影響需求量,比如互聯網技術等會提高物流需求量。

物流需求預測模型的構建與應用

(一)IOWHA物流需求組合模型構建

傳統的預測方法是給予不同的預測指標賦予各自的權重,同一單向預測方法在其樣本的各個時間點指標的權重是恒定不變的。這導致不同時間帶預測的精度不同,在一個時間點預測更為準確,而在另一個時間點,誤差很大。IOWHA方法即有序加權和平均方法,是以倒數誤差平方和為準則的新型組合預測模型,克服了傳統加權組合預測模型的缺陷。

假設(ν1,u1),(ν2,u2),…(νm,um)為m個二維組合。設定:

(1)

函數fw是由ν1,ν2,…νm變量產生的m維誘導有序加權調和評價算子,即IOWHA算子。uν-index(i)是由ν1,ν2,…νm變量序列按照大小排列的第i個數據,其中W=(w1,w2,…wm)T是加權向量,滿足條件。因此,ν1,ν2,…νm按照大小排列順序后所對應的u1,u2,…um中的數據進行有序加權調和評價,wi和ui的大小和位置無關,但與其誘導值的位置和大小有關。預測精度可通過條件函數νit反映,反映出第i種預測方法在t時刻的預測值。這時,m種預測方法在t時刻的預測精度和預測值構成了m個二維數組:(ν1t,x1t),(ν1t,x1t),…(νmt,xmt)。

(2)

設定W=(w1,w2,…wm)T為各種預測方法在組合預測中的加權變量,根據公式(1)就可以計算出t時刻的預測值。

(3)

N期總的基于IOWHA的組合預測倒數誤差平方和s2:

(4)

其中。則基于倒數誤差平方和最小準則的組合預測模型為:

(5)

(二)模型的應用與分析

模型的計算可以通過軟件進行,因此模型的關鍵在于指標的設定,而指標的確定可以根據物流需求量的影響因素進行確定。物流需求量的影響因素包含五個方面:經濟發展水平、產業結構、宏觀經濟政策和管理體制、消費水平和消費理念以及市場環境、技術進步等其他因素。那么就可以從這五個方面分析變量指標。當前經濟發展水平對于一個特定區域來說是不變的,因此在預測時可以作為一個常數變量,即設定當前的物流需求量為常數值,然后其他指標的變化反映出其物流需求量的改變量。產業結構的變化也可以數值化,設定三個基本影響因素:第一產業增加值、第二產業增加值和第三產業增加值作為基本影響指標。

模型的核算需要依賴Eviews軟件。首先需要建立關于物流需求量與各個指標值的相關關系。利用變量數據(1985-2013年的變量數據,而物流需求量以當年實際發生的物流總量為基本指標,所有指標數據源于中國統計信息網統計年鑒數據)建立線性模型,如公式(6)所示,然后對指標值根據公式進行預測,最后根據預測的指標值和物流需求量與各個指標值的線性模型進行預測。

(6)

其中WL代表物流預測值,DY、DE和DS分別代表第一產業、第二產業和第三產業的預測增加值。

根據公式(6)對物流的需求進行預測。得出的實際值和預測值如圖1所示。從圖1可以看出,預測曲線相對實際趨勢更直,這說明預測的精確性總是存在不足,但是從整體趨勢可以看出實際需求量的變化和預測需求量的變化保持相對統一的趨勢。根據實際值2013年我國物流需求量保持平穩發展,沒有顯著增長趨勢,但從物流的預測來看,其依然保持增長趨勢。這說明我國物流需求量在短期內保持平穩,但是未來依然會保持上升趨勢。從預測的起始可以看出,在預測的初期,預測的準確性較高,隨著時間的延長,其準確度較低,但是基本維持在一定的水平范圍內。從預測值的精度來看,在部分年限,預測值與實際值非常接近,但是就大部分情況而言,預測值與實際值差距較大,誤差在(0,20%)之間。因此該模型預測的主要功能是預測物流新需求的發展趨勢。

結論與建議

模型預測不是最終目的,而是輔助措施。只是通過分析得到未來的物流需求量,需要根據當前物流的供給情況來促進物流產業的適度發展。這是因為如果物流產業的供給不能滿足未來物流需求量的發展,那么其就限制區域產業乃至整個區域經濟的發展,影響經濟的效率,如果發展過度,供過于求,那么就會浪費物流資源,也影響了經濟效率。為此,為了平衡物流需求與供給的關系,保障物流產業的適度發展滿足經濟發展需求,促進物流產業的升級和轉型,應該從以下幾個方面進行完善:

第一,培育現代物流觀念,把握物流的發展趨勢,在充分考慮區域發展、經濟結構、交通信息、城市規劃和物流需求量的基礎上,制定現代物流發展規劃。政府應防止過分干預,而應以市場為導向,以物流企業為主體,建立社會化、專業化的現代物流體系。第二,整合物流資源,培育物流產業市場主體。在我國應打破區域封鎖,結合各區域的優劣勢,做好優勢互補,揚長補短。此外,應引導制造業、商貿企業結合自身發展需要,有序推進企業物流管理與企業物流的重組,物流企業和連鎖經營企業結合,建立滿足各種特殊需求的物流發展。第三,加快物流企業信息化和標準化建設步伐,全面提升物流服務與技術水平。信息化是現代物流的靈魂。現代信息技術使分散的信息實現交流和共享,從而達到對各種物流要素和功能進行有效協調、管理和一體化運作的目的。要促進現代信息管理技術如ERP、MRP等在物流企業和工商企業物流管理中的應用,大力推進公共信息平臺建設,建立健全電子商務認證體系、網上支付系統和物流配送管理系統,為物流信息交流的暢通和高效創造條件。

參考文獻:

1.何國華.區域物流需求預測及灰色預測模型的應用[J].北京交通大學學報(社會科學版),2008(1)

2.黃虎.區域物流需求預測模型研究[J].統計與決策,2008(17)

3.羅永泰,劉剛.物流服務創新與物流需求關系研究——基于共生理論視角[J].當代財經,2011(2)

4.萬勵,李余琪,吳潔明.區域物流需求預測的應用研究[J].微電子學與計算機,2011(9)

5.耿勇,鞠頌東,陳婭娜.基于BP神經網絡的物流需求分析與預測[J].物流技術,2007(7)

6.黃敏珍,馮永冰.灰色預測模型在區域物流需求預測中的應用[J].物流科技,2009(3)

7.劉秉鐮.基于價值量的物流需求分析與預測方法研究[J].中國軟科學,2004(5)

8.劉智琦,李春貴,陳波.基于因子分析與神經網絡的區域物流需求預測[J].計算機仿真,2012(6)

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