顧佳敏 姚惠芳
摘要:本文將灰色系統相關理論與物流產業結合,運用灰色關聯方法分析影響物流需求變化的相關因素,通過計算各個因素與GDP的灰色關聯度,選取貨物周轉量作為衡量物流需求的關鍵指標。通過構建GM(1,1)進行預測精度分析,結果表明此模型精度較高,具有很好的預測效果,并基于灰色系統理論預測結果為江蘇省物流產業的發展提出相關建議。
關鍵詞:物流需求;灰色關聯;GM(1,1);江蘇省
引言
自“一帶一路”和“長江經濟帶”等戰略提出以來,江蘇省大力投資物流產業,發展第三方物流,協同區域物流同步發展,作為第三利潤源泉的物流業呈現出良好的發展態勢[1]。據2018年江蘇省物流業發展統計公報相關數據顯示,江蘇省物流總額高達302551.9億元,同比增長8.2%。江蘇省位于長江三角洲,得天獨厚的地理條件與豐富的自然資源加快了物流產業的發展,同時促進了經濟的迅速發展,而經濟的發展必然帶來更大的物流需求。
本文根據灰色系統理論對1999-2018年江蘇省物流的相關數據進行分析處理,選擇一個最適合衡量物流需求的指標,并通過GM(1,1)預測未來6年江蘇省的物流需求,為江蘇省物流產業的發展提出相關建議。
1、灰色系統理論概述
客觀事物之間相互聯系相互制約,形成系統。人們為了更好地認識世界,嘗試用各種方法對系統已經外露的特征進行分析,從而揭露系統內部的運行機制。從認識層面上講,系統分為黑、白、灰三色系統。黑色系統表明系統內部特性完全未知;白色系統表明該系統的信息量充分、結構參數具體,具備明顯的發展規律;而灰色系統介于兩者之間,部分內部特性已知,需要運用相關數理統計方法進行分析。本文將運用灰色系統理論中的灰色關聯分析和灰色預測模型對江蘇省物流需求進行預測。
1.1 灰色關聯分析
灰色關聯分析方法的本質是動態過程發展態勢的量化分析比較,通過計算各因素之間發展態勢的相似或相異程度來確定因素之間的關聯程度。因其量化基礎是處理原始數據后生成的生成數,進而得到規律性較為明顯的生成函數,對原始數據量沒有過高要求,突破了傳統概率統計的局限性。
1.2 灰色預測模型
GM(Grey Model,灰色預測模型)是將離散隨機數生成轉變為一系列被顯著削弱且具有較強規律性的生成數,建立微分方程形式的模型,便于研究和描述系統的變化過程。
2、根據灰色關聯度選擇衡量物流需求的指標
目前整個物流行業呈現多、散、亂的特點,缺少一個統一的指標來度量物流需求[2]。在以往的研究中多是直接以貨物周轉量或貨物量代表物流需求[3-5],本文在文獻[6-9]的基礎上建立江蘇省物流需求的分析指標體系,并運用灰色關聯分析法計算各個指標與GDP的關聯度,從中選取一個最適合衡量物流需求的指標。具體步驟如下:
(1)確定評價對象和評價標準。

由表2的相對誤差和級比偏差可判斷此模型的精度很高,具有很好的擬合效果,可以進行預測。利用MATLAB R2014b軟件編程模擬,對2019-2024年的物流需求進行預測,結果如表3所示,數據表明盡管在2015年物流需求銳減后,未來6年內江蘇省的物流需求將繼續呈現樂觀的上升趨勢。

4、結論
通過量化分析可知GM(1,1)模型的預測精度很高,同時運用灰色關聯分析,得出影響物流需求的相關因素,結合表1提出以下建議。
4.1 提高居民生活水平
農村與城鎮居民的生活消費支出與GDP的關聯度排名分別為第三和第四,表明居民生活水平與物流產業的發展息息相關。隨著居民生活水平的提高和消費結構的改變,對物流需求變得多元化、個性化。不斷發展的物流產業為居民消費提供需求保障,而日益提高的居民消費水平又會刺激物流產業發展,兩者相輔相成。因此提高居民生活水平、有效改善居民消費結構,將促進物流產業快速發展,促進經濟發展,以此形成良性循環。
4.2 提升交通運輸能力交通運輸能力的高低直接決定了物流的響應性,尤其是冷鏈物流的發展對交通運輸能力提出了更加嚴苛的要求。在江蘇省未來物流需求持續向好的趨勢上,不難發現公路建設對我省物流需求的影響較大,鐵路次之,內河航運影響偏弱。因此要積極做好交通基礎設施的建設,不斷完善公路網絡的聯系與協調,加快鐵路建設擴大聯通程度,充分利用江蘇省河網稠密河流眾多的特點發展內河航運,以適應不斷增長的物流需求。
4.3 增強供給水平對物流需求的影響力
從表1可看出,供給水平對物流需求的影響較弱,灰色關聯度排名比較靠后,表明農產品(糧食、水產品等)還無法適應較高的物流需求。考慮到運輸距離長、供需地域差異顯著、季節性變化大等原因,我國農產品在運輸途中的損失率較高。因此要大力發展冷鏈物流,通過對從生產、運輸到銷售在內的供應鏈全過程提供適宜的低溫貯藏溫度,減少食品損耗,保證食物新鮮,從而增強供給能力以匹配物流需求。
4.4 擴大貿易成交量
從灰色關聯分析的結果來看,國內貿易成交量對物流需求的影響較為顯著,而進出口貿易總額對物流需求的影響最不顯著,江蘇省在進出口貿易方面存在較大的提升空間。政府要構建良好的貿易平臺,在電子商務環境下擴大進出口貿易成交量。
參考文獻:
[1] 于雅清.基于平衡計分卡的農產品物流業分析[J].物流工程與管理,2019,41(05):40-41.
[2] 馬巧云,鄒相林,郭柯楠.基于灰色ARIMA模型的河南省物流需求預測研究[J].河南科學,2019(07):1171-1180.
[3] 曾玨,周葉.中國省域物流業碳排放空間差異分析[J].物流科技, 2019,42(06):113-119.
[4] 于博,孫安國,陳麗萍,等.基于指數平滑法的云南省物流需求預測[J].物流工程與管理,2018,40(12):39-40+38.
[5] 鮑建寧.云物流環境下物流企業任務協同模型構建及應用[J].物流技術,2018,37(01):127-134.
[6] 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,2012,29(06):359-362.
[7] 戎陸慶,黃佩華.基于灰色理論的廣西果蔬冷鏈物流需求及其影響因素預測研究[J].中國農業資源與區劃,2017,38(12):227-234.
[8] 王曉平,閆飛.京津冀農產品冷鏈物流需求影響因素及預測模型研究[J].福建農業學報,2018,33(08):870-878.
[9] 翁雨薇,貝淑華.長三角一體化戰略背景下港口物流發展研究[J].物流工程與管理,2019,41(06):8-9+19.
[10] 沈杰,楊忠月,喬吉良.基于季節性時間序列模型的林業產值預測分析[J].南京林業大學學報(自然科學版),2018,42(05):185-190.
作者簡介:
顧佳敏,南京林業大學經濟管理學院,所學專業為信息管理與信息系統;
姚惠芳,博士,副教授,碩士生導師,現就職于南京林業大學經濟管理學院,主要研究方向為管理科學與工程方向。