统计方法在物流管理中的应用

　　[摘要]在国际上，现代物流业被认为是国民经济发展的大动脉和基础产业，其发展水平已成为衡量一个国家和地区现代化程度和综合竞争力的重要标志之一。文章从统计调查、物流统计指标、物流数据分析方法上阐述了统计在物流管理中的应用，并针对存在的问题提出对策建议。
　　[关键词]物流业；统计调查；统计指标
　　[中图分类号]F252.8　[文献标识码]A　[文章编号]1005-6432(2008)49-0038-02
　　
　　1　建立物流数据统计平台
　　
　　我国现有的物流统计数据是从相关行业的统计中估计或推断而来的，如货运量、货运周转量等。用这些指标来衡量物流规模虽然有一定的科学性，但却不能真实反映物流的全貌，这使我们对物流的理解始终处于定性的认识水平上。这样就难以衡量我国现代物流产业的成本投入和社会产出的经济效益，也无法衡量我国现代物流产业对国民经济的贡献并进行相关研究。因此，在获得各种物流定性和定量数据的基础上建立物流统计数据平台，有利于推动我国物流业的发展，为我国物流业的健康发展提供数据和核算的保障。
　　
　　2　构建适合我国国情的物流指标体系
　　
　　2.1　构建指标体系应遵循的原则
　　(1)宏观性原则。在我国物流尚处于发展初期情况下，统计指标应侧重为制定政策、规划，反映总量、观测趋势及提供评价性指标为主要目的。
　　(2)系统性原则。物流统计指标应融入国民经济核算的各行业统计，具有反映全貌、产业间指标关联性强的特点。同时按固定的报告期获取数据，进行周期性观察，解决商业化公司问卷调查解决不了的问题。
　　(3)适应性原则。物流统计指标体系的建立应与我国物流发展特征和行业发展状态相适应，能够满足现实需求。
　　
　　2.2　物流指标体系的构成
　　通过分析，我们认为，我国物流产业统计指标体系的基本框架应由两大部分组成：物流总量指标体系和物流服务质量指标体系。其中物流总量指标体系包括：①物流增加值统计指标子体系，物流业增加值是货物经过物流活动前后的价值之差，在扣除物流成本后就是物流活动所创造的增加值，物流业增加值的构成涉及物流统计的各行业的增加值，其核算涉及多个指标。②物流成本利润统计指标予体系，重点反映了物流活动的效率、效益。其中物流总成本是物流过程中的费用总和。③基础生产设施子体系，高度发达的物流设施是现代物流系统的特征之一，它对提高物流能力与效率、降低物流成本和保证服务质量等方面有着十分重要的影响。④物流节点子体系。物流节点布局是否合理、数量和规模是否适度将直接影响物流成本、效率。因此，物流统计指标还应包括农产品物流节点的布局、数量和规模。⑤人力资源统计指标子体系。人力资源统计子体系是对物流产业从业人员基本状况的统计，包括从业人数统计、劳动时间利用情况统计、劳动生产率统计、劳动报酬和劳保福利统计、物流企业员工安全生产统计等指标群。
　　物流服务质量指标体系包括物流服务目标质量指标和物流服务流程质量指标，前者包括客户满意程度、产品完好率、平均交货水平、平均物流费用和物流系统柔性五个指标，后者包括包装价值、装卸搬运、运输、仓储、流通加工、配送和信息等指标。
　　
　　3　借助于现代统计软件，多种统计分析方法综合使用
　　
　　随着信息技术的发展，许多统计软件如SPSS统计软件和SAS统计软件等已经逐渐为大家所认识和掌握。我们可以在对传统优秀统计方法进行吸收的同时，加强最新统计方法在物流中的应用与创新。
　　(1)功效系数法。这种方法根据多目标规划的原理，对每一评价指标分别确定一个满意值与不允许值，以满意值为标准上限，不允许值为标准下限，按线性正相关的方法将不同的评价指标无量纲化转化为相应的评价分数，经加权几何平均得出综合评价分数，对评价对象的综合状况做出评估。综合功效分数越大，表明评价对象其综合状况越佳。用这种方法可以对物流企业的综合竞争力和发展水平进行分析。
　　(2)经济效益综合评判的统计方法。经济效益综合评价指标体系用于企业的经济效益考核和评价，以及同行业不同企业的经济效益横向对比。通过考核、评价、对比，发现优劣和问题，明确前进的方向。但如何考核并形成结论是一个比较困难的问题。因此需要一个综合评价的指标体系与方法。常见的有经济效益综合率法、经济效益平均指数法和综合功效系数法等。
　　(3)模糊综合评判法。是指把模糊数学的思想应用到统计方法中，对物流活动进行模糊处理的有效方法。通过对影响物流各个因素的综合考虑，来对该事物的优劣做出科学评价。在系统性、可行性、多目的性原则下，通过合理地确定物流企业竞争力评价指标体系，使指标既能对企业的某一方面进行单项考核，又能对企业总体情况进行估测，同时采用科学评价方法，可以评价物流企业的经济效益以及对物流方案进行经济分析和效果评价，还可以对物流企业竞争能力进行有效评价。
　　(4)灰色时间序列和回归分析法。灰色时间序列预测是指用观察到的反映预测对象特征的时间序列来构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或者达到某一特征量的时间。用这种方法可以预测未来时间内物流的需求量。在物流领域中，一种现象的变化往往依赖于其他现象的变化，一种现象的变化也常常影响着其他现象的变化。我们可以利用回归与相关分析的方法进行物流企业的利润与物流费用的相关分析，也可以通过与物流相关因素的分析，对物流数据进行推断或验