基于经济产业结构的大理州物流需求研究

高文相，吕 宏

GAO Wen-xiang1, LV Hong2

（1. 大理学院 政法与经管学院，云南 大理 671003；2. 昆明理工大学 机电工程学院，云南 昆明650500）

(1. School of Politics & Law and Economic Management, Dali University, Dali 671003, Yunnan, China; 2. School of Mechanical and Electrical Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, Yunnan, China)

基于经济产业结构的大理州物流需求研究

高文相1，吕 宏2

GAO Wen-xiang1, LV Hong2

（1. 大理学院 政法与经管学院，云南 大理 671003；2. 昆明理工大学 机电工程学院，云南 昆明650500）

(1. School of Politics & Law and Economic Management, Dali University, Dali 671003, Yunnan, China; 2. School of Mechanical and Electrical Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, Yunnan, China)

通过分析2005—2014年大理州3大产业产值和物流业3项指标的统计数据，采用灰色系统关联分析法，建立大理州经济产业结构与大理州物流需求量相关指标之间的关联关系。运用回归分析对大理州2015—2017年物流需求量进行预测，结合大理州经济产业结构调整及布局规划，大理州物流业发展满足经济社会发展需要的多元化物流服务需求。

产业结构；物流需求；物流预测；灰色系统；大理州

0 引言

随着我国经济的发展，物流业在经济社会中的作用越来越受到人们的重视。目前有关物流需求分析的重点大多数集中于某区域或某地区的物流量预测研究方面，这些预测研究大多是基于某地区的 GDP 进行预测，也有学者基于某种运输方式对某区域的物流需求进行预测分析，如古丽吉娜提·赛依提[1]对吐鲁番地区铁路客货运输需求进行预测分析研究，安迪[2]则着重分析研究铁路货运量的影响因素等。由于不同产业对物流需求的不同，经济产业结构的构成状况对物流需求量的影响也是不容忽视的，目前国内一些学者也开展了研究。杨光华等[3]结合湖南省的实际状况，对产业结构与区域物流需求关系开展分析研究；苏斌[4]对产业结构对物流总量影响进行分析；张可明等[5]以北京市为例，从城市产业结构出发开展分析；刘浩[6]从产业结构调整对物流需求量的影响角度开展研究。但是，由于地域经济和社会发展程度、经济区位和自然条件等多方面因素的影响，产业结构对物流需求的影响目前还没有统一的衡量标准。为此，在既有研究成果的基础上，结合大理州经济产业结构现状，分析研究大理州区域内经济产业结构对物流需求量的影响关系。

1 经济产业结构对大理州物流需求的影响

经济产业结构是第一产业、第二产业和第三产业在整体经济总量中的比例，分别为农业、工业，以及第一和第二产业以外的其他产业。由于不同产业的表现形式差异较大，不同的产业之间，即使是同一产业的不同发展阶段对物流需求的表现也不尽相同，因而在认识和规划未来的物流产业布局时，需要对物流业所服务的经济结构进行分析。针对大理州的具体情况，大理州物流需求量采用大理州区域内的货运量和货物周转量 2 个指标进行预测。在进行预测之前，先对大理州 3 大产业产值与大理州物流指标之间的关系进行分析，由于所需数据收集不是很全面，而且数据存在缺失现象。为了尽可能地减少数据缺失对研究结果的影响，选用灰色系统理论对大理州 3 大产业产值与大理州物流指标之间的影响关系进行分析。

1.1 灰色系统关联分析法

基于灰色理论的灰色系统关联分析方法[7]是对既含有已知信息又含有未知信息的系统所包含的因素之间的发展趋势、变化程度的相似或相异程度进行分析，以此来衡量因素之间关联程度的方法。灰色关联分析法的步骤如下。

（1）确定分析数列。研究中参考数列 ( 母序列 )为大理州货运量和货物周转量，比较数列 ( 子序列 )为大理州经济产业结构中第一产业、第二产业和第三产业的产值。

（2）变量标准化。由于各种因素的数据所使用的量纲有所不同，在比较时很难得出正确结果，或者会导致比较过程困难，因此在进行灰色关联分析时需要对数据进行标准化处理。

（3）关联度的关联系数计算[8-9]。灰色关联系数，即曲线之间几何形状的差异程度，其计算公式为

式中：ζi(k) 表示 k 点的关联系数；Δi(k) 表示参考数列数值与对应比较数列数值之间的差值；i 表示数据序列序号 ( i = 1，2，…，m )；k 表示数据序列中数据的数据点 ( k = 1，2，…，n )；ρ 为分辨系数，ρ 越小，分辨力越大，一般 ρ 的取值在 0～1 之间，在分析中，取 ρ = 0.5。

（4）关联度计算。在步骤 3 中计算出的关联系数反应的是参考数列和比较数列在各个时刻 ( 各个年份 ) 的关联程度，由于采取多个年度的数据，这样也导致得到多个关联程度数值，不便于开展整体比较，因而需要对步骤 3 中得到的关联数进行平均处理为一个数值，并称该数值为关联度，计算公式为

式中：ri表示 k 点的关联系数；i 表示数据序列序号 ( i = 1，2，…，n )；k 表示数据序列中数据的数据点；ζi(k) 表示 k 点的关联系数。

1.2 大理州产业结构和物流需求的关系分析

为了能更好地对大理州经济产业结构与物流需求量进行比较，根据大理州 2005—2014 年 10 年间的物流产值、第一产业产值、第二产业产值、第三产业产值、货运量和货物周转量，采用灰色关联分析法，可以得到大理州经济产业结构与货运量、货物周转量和物流产值的关联度。大理州 2005—2014年物流产值、3大产业产值、货运量、货物周转量如表1 所示；大理州经济产业结构与物流需求相关指标之间的关联度如表2 所示。

表1 大理州 2005—2014 年物流产值、3 大产业产值、货运量、货物周转量

表2 大理州经济产业结构与物流需求相关指标之间的关联度

由表2 可知，大理州经济产业结构中 3 大产业均与物流需求总量总体呈现相似的关联趋势，第二产业与物流产值的关联度最高，第一产业与物流产值的关联度最低。这一结果基本符合目前产业结构现状中各产业对物流业的产值贡献状况。虽然第一产业对物流业的需求很大，但是由于第一产业的产品是以农业产品为主，其物流需求大多集中于仓储和运输等传统物流环节，物流体现为总体运量大、物流产值效率不高的现状，对物流产值的影响相对较低。第二产业和第三产业对物流产值的贡献率也充分证明了经济结构中 3 大产业结构调整的效果，产业结构日趋合理。

1.3 大理州经济产业结构与物流需求相关指标之间的趋势分析

图1 大理州经济产业 3 大产业结构及物流相关指标趋势走向图

大理州经济产业 3 大产业结构及物流相关指标趋势走向图如图1 所示，大理州物流产值与 3 大经济产业发展趋势基本一致，说明经济的发展带动了物流业的发展，显示了经济发展和物流业之间的相互关系。2009 年前，3 大产业对物流需求的影响基本一致，随着经济产业结构调整的不断深入，以及云南省桥头堡战略和大理州滇西中心城市建设的不断推进，第二产业和第三产业对物流需求的影响作用越来越明显。2009 年后，大理州的第二产业得到较快发展，随着更多的工业项目推进和东部产业的承接，第二产业对物流需求量越来越大。同时，由于大理州旅游“二次创业”的开展带动了大理州第三产业的壮大，第三产业虽然对物流量的影响不是很大，但由于其产业的特殊性，第三产业对现代物流的需求，特别是物流服务水平的需求总的呈现上升态势。

从大理州近 10 年的经济产业结构来看，2005 年大理州 3 大产业结构比例为 29 ∶ 33.3 ∶ 37.7；2009 年为 25.6 ∶ 35.8 ∶ 38.6；2014 年大理州 3 大经济产业结构调整为 21.9 ∶ 41.3 ∶ 36.8。这一结构的变化，基本符合各项指标的趋势走向，再次印证了第二产业对物流需求的作用。

2 大理州物流需求预测分析

结合大理州经济结构中的 3 大产业构成对大理州未来 3 年 ( 2015—2017 年 ) 的物流需求进行预测分析，在预测分析中采用货运量、货物周转量替代物流需求量 ( 剔除价值因素的影响 )，使预测结果更加科学和准确可靠。

2.1 大理州经济发展预测

基于产业结构因素对大理州未来物流需求量进行预测，运用回归预测方法对 2015—2017 年大理州经济发展趋势进行预测。大理州2005—

2014年 GDP 和 3 大产业产值时间序列图如图2 所示。

从图2 可以看出，2005—2014 年大理州 GDP 总量、3 大产业产值有比较明显的线性趋势，可以用一元线性回归法进行预测。一元线性回归预测方程为

式中：y 表示预测值；t 表示时间；b0，b1为待定系数，可由 Excel 软件分析求得。

设 y 为 GDP 总量预测值，y1为第一产业产值预测值，y2为第二产业产值预测值，y3为第三产业产值预测值，通过 Excel 软件回归分析，分别对大理州 GDP 和 3 大产业建立一元线性回归数学方程如下。

根据所得到的公式，并用各组相关数据的回归统计标准误差进行修正，大理州 2015—2017 年经济产值预测结果如表3 所示。

图2 大理州 2005—2014 年 GDP和3 大产业产值时间序列图

表3 大理州 2015—2017 年经济产值预测 亿元

2.2 大理州物流需求量预测

由图1 可知，过去 10 年间大理州的货运量和货物周转量与经济产业结构中的 3 大产业走势基本趋向一致。由于 3 大产业构成了 3 个因变量因素，为此采用多元回归分析方法对大理州 2015—2017 年物流需求量进行预测。根据表1 数据，设D1为大理州物流货运量的预测值，D2为 大理州物流货物周转量的预测值，运用 Excel 软件进行多元回归分析，构建大理州物流需求预测数学方程如下。

将表3 的预测结果代入公式 ⑻ 和公式 ⑼，可以得到大理州 2015—2017 年的物流需求量如表4 所示。

由于在进行回归分析时，对表1 的数据进行近似线性处理，因此预测得到的大理州 2015 年的物流需求量相比 2014 年实际的发生量偏低，这是由近似线性处理时存在的误差造成。但是，纵观大理州未来3年的物流需求量的发展趋势，总体依然遵循经济发展的趋势发展，且 2017 年的增速快于2016 年，这基本符合未来大理州的经济结构调整趋势及经济发展对物流的需求影响。

表4 大理州 2015—2017 年物流需求量

3 结束语

通过对大理州经济产业结构与大理州物流需求之间的关系分析，可以发现产业结构与物流需求之间存在着一定的关联性。在 3 大产业中，第二产业与物流需求的关联度相对较高，这符合目前大理州物流量变化的趋势。大理州经济产业结构中，第一产业所占的比重正在不断下降，第二产业的比重在不断增加，这符合其对物流需求的关联度，即随着大理州经济产业结构的不断调整和第二产业规模的不断壮大，由第二产业对物流需求所带来的影响也正在不断增加，这可以从 2015—2017 年的物流需求预测结果得到印证。

另一方面，由于过去基于第一产业的物流大多只是运输和仓储的需求，而且大都采用大批量的运输方式，随着第二、第三产业的发展壮大，物流需求已经不仅仅局限于运输和仓储，已经发展到了物流设计规划、方案制定、组织实施、仓储包装、简单加工等；运输方式也已经从单一的大批量运输发展到目前的小批量、高效率的物流运输需求。因此，大理州的物流产业发展除了应进一步加大物流基础设施建设外，还应加大培养物流专业人才，加强物流信息化建设，鼓励发展第三方、第四方物流，使大理州物流业能够满足经济社会发展需要的多元化物流服务需求。

[1] 古丽吉娜提·赛依提. 吐鲁番地区铁路客货运输需求预测分析[J]. 铁道运输与经济，2014，36(3)：11-16. Guljannat · SIYIT. Analysisi on Forecast of Railway Passenger and Freight Transport Demang in Turpan Area[J]. Railway Transport And Economy，2014，36(3)：11-16.

[2] 安 迪. 铁路货运量影响因素分析及对策研究[J]. 铁道货运，2014，32(10)：41-46. AN Di. Study on Influencing Factors of Railway Freight Volume[J]. Railway Freight Transport，2014，32(10)：41-46.

[3] 杨光华，皱 敏. 产业结构与区域物流需求关系分析[J]. 物流技术，2012，31(5)：146-148. YANG Guang-hua，ZOU Min. Relationship between Industrial Structure and Regional Logistics Demand[J]. Logistics Technology，2012，31(5)：146-148.

[4] 苏 斌. 产业结构对物流总量影响分析[J]. 综合运输，2006(4)：44-45. SU Bin. Analysis of the Industrial Structure of the Logistics Total[J]. Comprehensive Transportation，2006(4)：44-45.

[5] 张可明，乔 丽. 城市产业结构对物流需求的影响[J]. 铁道运输与经济，2006，28(7)：30-32. ZHANG Ke-ming，QIAO Li. Effect of City Industrial Structure of Logistics Demand[J]. Railway Transport And Economy，2006，28(7)：30-32．

[6] 刘 浩. 产业结构调整对区域物流需求的影响研究[D]. 成都：西南交通大学，2009. LIU Hao. Research about the Influence of Industrial Restructuring on Regional Logistics Demand[D]. Chengdu：Southwest Jiaotong University，2009.

[7] 邓聚龙. 灰色系统基本方法[M]. 武汉：华中理工大学出版社，1988. DENG Jv-long. The Primary Methods of System Theory[M]. Wuhan：Huazhong University of Science & Technology Press Co.，Ltd，1988.

[8] 刘思峰，杨英杰，吴利丰，等. 灰色系统理论及其应用[M]. 北京：科学出版社，2014. LIU Si-feng，YANG Ying-jie，WU Li-feng，et al. Grey System Theory and Its Application[M]. Beijing：Science Press，2014.

[9] 贾俊平.统计学[M]. 北京：中国人民大学出版社，2012. JIA Jun-ping. Statistics[M]. Beijing：China Renmin University Press Co.，Ltd，2012.

责任编辑：吕 倩

Study on Logistic Demand in Dali based on Economic Industry Structure

Through analyzing the statistics of the production value of top 3 industries and the 3 indices of logistic industry in Dali in 2005—2014, by using grey system correlation degree analysis, the correlation between relative indices of economic industry structure and logistic demand value in Dali was established. The logistic demand volume in 2015—2017 in Dali was taken forecast by using regression analysis, and combining with the adjustment and layout planning of economic industry structure in Dali, the result was achieved, which is the logistic industry development in Dali could satisfy the diversified logistic service demand needed by economic social development.

Industry Structure; Logistic Demand; Logistic Forecast; Grey System; Dali

1003-1421(2015)07-0011-05

F250

B

2015-03-11

2015-04-17

大理学院青年教师科研基金项目(KYQN201339)