江蘇省物流需求量預測

張壹寧

摘 要：宏觀經濟和運輸汽車擁有量與物流需求量有很大的相關性，通過皮爾森相關系數對這些影響因素進行分析，選出合適的影響因素構成多元線性回歸，然后對江蘇省未來的物流需求量進行預測。預測結果顯示，江蘇省的物流需求呈現出上升的趨勢。最后，針對預測結果對江蘇物流的發展提出對策與建議。

關鍵詞：物流需求量;多元線性回歸;預測;江蘇省

中圖分類號：F252? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2019）12-0042-02

一、引言

物流被稱為第三方利潤的源泉，對國民經濟的發展和人民生活水平的提高有著舉足輕重的影響，有關物流模型較多，郭健用灰色預測模型對某地區的煤炭物流進行了預測，將預測的結果與實際值相比較，準確率較高，為該地區物流需求預測提高了參考價值[1]。王曉原等通過集對分析聚類預測對山東省物流需求量進行了預測，為山東省物流需求量的政策的制定提供了參考依據[2]。本文對江蘇省物流需求預測采用的是多元線性回歸預測，因為物流的需求量受到多種因素的影響，對影響因素進行分析有利于提高物流需求預測準確率，為物流政策的制定提供依據。

二、江蘇物流需求量預測

由于中國的物流起步較晚，沒有權威的行業標準，在官方統計年鑒上也沒有針對物流需求量的具體的統計年鑒的數據，所以本文在借鑒其他作者的文獻[3]的基礎上借助貨運量作為物流需求量的相關指標進行大致的運算。

地區的經濟發展水平和規模與水產品冷鏈物流需求的規模有著密切的相關性。兩者之間存在很強的正相關關系，即地區經濟發展水平越高，經濟總量越大，增長速度越快，物流需求也相應越大，也因此刺激水產品冷鏈物流的需求規模增加。由此可見，冷鏈物流水平的發展深受地區經濟發展水平的影響。江蘇省經濟競爭綜合實力僅次于廣東省，排名全國第二江蘇省強大的綜合經濟實力為江蘇省的冷鏈物流行業的發展提供了可靠的保證。貨運運輸中，公路運輸處于運輸方式的核心部分，覆蓋面廣，普及率高，不管是鐵路運輸還是航空運輸，最終還是通過公路運輸實現”門到門”運輸。因此，運輸汽車擁有量與物流需求量也有很大的相關性。

本文以《江蘇省統計年鑒》為依據，選取了地區生產總值X1、第一產業X2、第二產業X3、第三產業X4、運輸汽車擁有量X5這5個影響因素。

本文通過Excel對這5個影響因素與物流需求量進行Person相關性分析，所得的相關性系數如下：r01=0.86、r02=0.9、r03=0.89、r04=0.83、r05=0.66，以上相關系數的值都大于0.6，因此這些影響因素與物流需求量有著極強的相關性。因此，通過計算分析可知，影響江蘇省物流需求預測的主要因素的親疏關系為第一產業、第二產業、地區總值、第三產業、運貨汽車擁有量。

筆者通過上一段對江蘇省物流需求量的影響因素進行Pearson相關性系數的計算分析，得出所選的影響因素與江蘇省物流需求量有著較強的相關性。因此，將影響因素帶入多元線性回歸方程，將多元線性回歸方程設為：

其中，Y指的是江蘇省物流需求量預測值，X1、X2、……X6。

將表1中江蘇省物流需求值的影響因素帶入SPSS界面，選擇線性回歸，影響因素看作自變量，需求值看作因變量，選擇逐步回歸法得出有關多元線性回歸公式為：

Y=96.064X2-5.375X4+29 751.366

通過逐步排除法刪除地區總值和第二產業、運貨汽車擁有量這三個影響因素，因為這3個變量的Sig值大于0.05，說明這些變量對因變量的解釋能力不顯著，因此這3個變量被排除。留下的變量為第一產業/億元、第三產業/億元，這兩個變量的Sig值小于0.05，所以保留。最后由這兩個變量組成有關物流需求量的線性方程。將第一產業和第三產業歷年的數值帶入公式Y=96.064X3-5.375X5+29 751.366，并將實際值與預測值進行比較，歷年的誤差率（如表2所示）。

2007—2016年江蘇省物流需求量實際值與預測值平均誤差的絕對值為0.04，準確率水平比較高。因此，可以將多元線性回歸用于對江蘇省物流需求量的預測。

本節運用趨勢外推法對各影響因素的發展趨勢進行預測。以2007—2016年為自變量，2007—2016年各影響因素的歷史數據為因變量，建立預測模型，對江蘇省水產品冷鏈物流需求的影響因素進行預測。利用趨勢外推法，將江蘇省需求影響因素的歷史數據代入SPSS依次對水產品冷鏈物流需求的影響因素進行模擬曲線擬合，求出2017—2021年江蘇省物流需求影響因素的數據，并將求出的未來的影響因素的數據帶入多元線性回歸公式Y=96.064X2-5.375X4+29 751.366中，預測出2017—2021年江蘇省物流需求量（如表3所示）。

由表3可知，江蘇省物流需求量在未來幾年不斷地呈現上升趨勢，有關部門要制定相關政策促進物流行業的發展。

三、對策與建議

實例表明，多元線性回歸預測作為分析預測的一種工具，為物流需求的預測提供了一種準確而有效的方法，為物流政策的制定提供了重要的依據，從預測的結果來看，江蘇省物流市場規模比較大，需求呈現穩定增長的趨勢，發展空間相當大，前景十分廣闊。因此，江蘇省相關部門應該采取措施，制定合理規劃，整合資源，大力推進第三方物流企業的發展，加大對本物流企業的支持力度，吸引省外或國外的優秀物流企業來江蘇投資。并且要優化資源配置，提高資源利用率，提高物流效率和服務質量，促使供需均衡。但由于物流的發展具有跳躍性，獲取的信息數據相對有限，物流需求的影響因素由于專業知識的限制，可能選擇的影響因素不夠全面，使得預測的過程和結果有可能存在著局限性，預測結果可能會與未來的實際結果發生一定的偏離。因此，物流預測和決策應該是動態性的。

參考文獻：

[1]? 郭健.灰色預測模型在煤礦物流需求預測上的應用[J].現代商貿工業，2017，（35）：23-26.

[2]? 王曉原，張敬磊.區域物流需求分析集對聚類預測模型研究[J].軟科學，2004，（5）：11-13.

[3]? 蘭洪杰，汝宜紅.2008北京奧運食品冷鏈物流需求預測分析[J].中國流通經濟，2008，（2）：19-22.