長沙物流需求影響因素的灰色關聯分析

[摘要] 分析了長沙物流需求的主要指標，以及影響這些指標的主要因素，并用灰色關聯分析方法對它們的影響程度進行排序，最后進行了實證分析。

[關鍵詞] 長沙物流需求 總貨運量 貨物周轉量 灰色關聯分析

一、研究背景

有效的物流需求分析能使物流服務的供給與需求相對平衡，并保證物流活動高效率和高效益。考慮到總貨運量和貨物周轉量可以反映物流需求的變化規律，本文采用貨運量和貨物周轉量作為反映物流需求的重要指標。

二、研究方法

影響總貨運量和貨運周轉量的因素有很多，并且因素之間相互關聯，因此這兩個指標和這些因素之間的相互影響過程就十分復雜，分不清哪些因素關系密切，哪些因素關系不密切。因此采用灰色關聯分析方法對影響總貨運量和貨物周轉量的因素進行分析從而確定影響長沙總貨運量和貨物周轉量的因素中哪些重要，哪些次要或不重要，為長沙制定物流發展規劃時候提供決策支持。通過將各種因素每年的數據作為子因素，總貨運量和貨運周轉量為母因素，分析計算各子因素對母因素的關聯度。

三、方法運用和結果分析

1.資料來源

以長沙市2001年～2005年的貨運總量、貨物周轉量和長沙市GDP、第一產業增加值、第二產業增加值、第三產業增加值以及工業增加值為分析資料，對其進行灰色關聯度分析。長沙是“消費之都”，社會消費品零售額很大程度影響物流需求，因此考慮這個因素。同時近年來長沙市的經濟發展很快，人們的購買力水平上升了，這也是影響需求的一個重要因素，也考慮城市居民人均可支配收入。相關數據從《2004年中國城市統計年鑒》及長沙市統計公報資料獲得。

2.關聯分析和結果

子因素（長沙市主要經濟指標）數列Xi，i＝1，2，…，7；母因素（總貨運量、貨物周轉量）數列Yj，j＝1，2；Xi＝{xi（1），…，xi（5）}，Yj＝{yj（1），…，yj（7）}。

(1)原始數據的處理。本文采用的數據是增長型的經濟統計數據，因此采用初值化變換，即用數列序列的第一個數去除后面的數據，得到的新數列為原數列的初值的倍數數列。

(2)求關聯系數及關聯度。以Yj（t）為母因素，先求出Yj（t）與各對應時刻的絕對差值。將上述計算結果代入公式，則得到關聯系數。然后將所得關聯系數代入，

即分別將各個序列每個時刻的關聯系數相加并平均，就得到關聯度，計算結果分別列于表1和表2。

(3)結果分析。先看關于影響總貨運量的因素的分析結果：

0.799＞0.793＞0.772＞0.767＞0.766＞0.755＞0.747，即影響長沙市貨運總量的主要經濟指標分別是社會消費品零售額和第三產業增加值。再看對影響貨物周轉量因素的分析結果:

0.674＞0.664＞0.646＞0.642＞0.617＞0.557＞0.555，即影響長沙市貨物周轉量的主要經濟指標分別是第二產業增加值和社會消費品零售額。

四、結論

從分析的結果可以看出消費是影響長沙市物流需求的一個重要因素。而目前長沙忽視第二產業的發展，使得長沙的產業結構不盡合理。所以長沙促進本市物流業的發展，實現地區經濟快速、穩定、健康的增長，需調整好產業結構，優先發展第二產業和第三產業。

參考文獻:

[1]肖丹倪梅李伊松:物流需求分析指標研究[J].現代物流. 2003:33－34

[2]王學萌等:灰色系統模型在農村經濟中的應用[M].華中理工大學出版社.1989:14

[3]鄒志云李碩:公路網規劃方案的灰色系統評價[J].中南公路工程. 2000，25（3）

[4]高潔李錦飛 灰色關聯分析在物流中心選址決策中的應用[J].工業工程.2004

“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文”