甘肃省物流业发展对区域农业增长的贡献研究

任嘉?吴勇

[摘 要]物流业发展与经济增长的关系一直是诸多学者研究的课题。以甘肃省作为研究对象，选择年货运周转量、道路里程作为物流业发展水平的指标，农业GDP作为农业增长的指标，通过建立支持向量机模型来分析研究2005～2014年甘肃省物流业发展对区域农业经济增长的贡献。研究发现物流业的快速发展极大地促进了区域农业经济的增长。基于研究结果，提出大力发展物流业，尤其要大力推动以道路为代表的物流基础设施的建设，同时发展第三方物流，从而推动区域农业乃至区域经济的进一步发展。

[关键词]物流业；发展；区域农业；经济增长

[中图分类号]F127 [文献标识码]A

当前，物流业已成为我国重点发展的产业之一，而物流业对区域经济增长贡献的研究也成为国内学者专家研究的热点之一。田昌奇（2014）在《制造业与物流业两业联动协调发展研究—以广东省为例》中通过建立回归模型分析认为广东省制造业与物流业存在着比较密切的关系，物流业极大的促进了工业的发展，同时制造业发展也是推动物流业向高级化发展的重要原因。高秀丽（2013）在《物流业与区域经济协调发展研究》中认为物流系统与经济系统之间的协调发展水平呈逐年递增的态势；从省域地区来看，物流业子系统、经济子系统和复合系统的协调发展水平也保持着逐年递增的趋势，经济子系统协调发展水平较高的省份物流业子系统协调发展水平也较高。刘爽（2010）在《我国物流业与国民经济协调发展研究》中研究得出发现每万元国内生产总值产生的物流业增加值呈现增加趋势。总量分析结果表明，产业结构变化相对平稳时期，物流业的发展也相对平稳产业结构变动剧烈，物流业的发展也会出现剧烈的波动。继而研究了物流产业增加值与国民经济结构的关系，发现万元国内生产总值产生的物流业增加值与工业、农业生产总值之和占国民经济总量的比重成高度正相关关系。邵扬（2009）在《物流业在中国经济增长的影响研究》中提出各个地区和物流都有显著的空间相关特征，反映出相邻地区之间地区和物流具有明显的空间溢出扩散效用。物流对各地区的增长具有显著的影响，但是对于经济增长的影响程度有限。不同的地区固定影响参数表现出很大的差异性，地区经济发展水平越高的地方，物流水平也越高。随着经济的发展，各地区的物流与各地区的增长的关联性也越来越明显。省域物流之间存在较强的空间依赖；程秀媚（2013）在《物流发展对区域经济的影响研究》中认为物流的发展和区域经济的发展是相互促进，相互制约、相互发展的关系。由于经济全球化进程加快、区域经济一体化强烈需要等，都加快了物流行业的发展。物流行业的发展有助于促进落后地区农业现代化的进程。同时，物流行业的发展，降低的运输成本，逐漸改变了区域经济的增长方式。赵强（2015）在《现代物流对农业经济的影响》中提出现代物流的进步为农业开拓更广阔的市场范围，同时，可以解决农业产品运输的问题；从消费人群来说，现代物流的进步，能够让人们更加便利、更加快速的获取农业产品，减少了完成整个农业产品销售的工作时间，提高了农业发展的效率。

整体来看，我国近年关于物流业对区域经济尤其是物流业对区域农业经济影响的研究大多为建立线性回归模型，进行线性回归分析。在数据指标的选取上多以物流业增加值和货物周转量作为物流业发展的指标。这些研究对数据模型的要求较高，而分析精度不是特别高，尤其是没有考虑变量之间的交互作用与交互影响，而且，研究省域物流业发展对区域农业增长影响的内容较少，有关甘肃省物流业发展对区域农业经济增长贡献影响的实证分析基本是空白。

因此，本文利用支持向量机模型构建非线性模型实证分析2005～2014年物流业发展与农业GDP增长的关系，希望研究结论能对甘肃省物流业及农业进一步发展提供参考。

1 近年来甘肃省物流业发展与区域农业经济增长

甘肃省是我国西北地区的经济大省，近年来物流业与农业均发展迅速。

1.1 甘肃省物流业发展

1.1.1 甘肃省物流业发展，货运总量不断上升。截止2014年底，甘肃省物流业规模持续增长。全省社会货运总量为57247万t，全社会货物周转量为2516.8亿t/km。其中公路货物运输50780万吨，同比上涨12.67%；铁路运输6450万t，上涨0.88%；航空运输5.96万t。货物周转量为2516.82亿t/km，其中铁路1524.05亿t/km、公路992.60亿t/km、航空0.17亿t/km。

1.1.2 公路、铁路等基础设施不断完善。2014年末全省铁路运营里程3920km，公路里程138084km，其中中等级公路114080km，高速公路3262km，一级公路321km，二级公路7519km。

1.1.3 第三方物流业迅速发展。近年来甘肃省委、省政府把加快现代物流业发展作为振兴甘肃经济的重要支柱产业，高度重视，大力支持先后出台了《甘肃省“十二五”物流业发展规划》等，西部物流公司、新大陆物流公司、三合通物流公司等一大批新兴第三方物流企业逐步兴起；中国零担物流的领头羊德邦物流；以快速、优质服务的顺丰快递以及“四通一达”快递公司均在省内设有大量网点。这些第三方物流企业的落户既给甘肃物流业带来了新技术、新思想，同时有提高了甘肃省物流业整体实力。

1.2 甘肃省经济发展及农业发展

1.2.1 农业经济不断增长，农业比重大。2005年甘肃省农业整体产值为493.1亿元，近年来甘肃省农业整体产值持续增长，截至2014年底达到1468.9亿元，在全省的经济产值中占比相对较大且保持稳定。而在农业整体产值中，农业种植业比重较大起主导作用，林业其次，牧业较轻。由图1可以看出农业在整个GDP的比重，以及农业各个行业所占比重。

1.2.2 新技术新方式不断应用。甘肃省近年来大力推进种植农业新技术，积极推广大棚种植，改变以往的普通露天种植。大棚種植适宜大面积种植，育苗，便于集中同意管理可覆盖单双层塑料膜。双层充气膜、PC板，同时可配备开窗、拉帘、卷膜、风机、湿帘、加温、降温、灌溉和施肥的自动控制，可较好的解决农业生产过程中的淡季、旺季，克服自然条件带来的不利影响，提高效益。此外，有机肥料、新型高效低毒农药的使用，病虫害防治技术的更新，以及新型农用机械的应用都大大提高了农业发展水平。

1.2.3 不断改进优化发展。几年来，甘肃省不断改进优化农业生产环境，如：（1）加强标准化、规模化基地建设；（2）加强技术推广体系建设；（3）加强信息、质量检测体系建设；（4）发展优化蔬菜贮藏、加工体系；（5）加大政府扶持力度，加大设施种植农业配套机具设备的研发力度。

2 甘肃省物流业发展对区域农业经济增长贡献的实证分析

2.1 指标选取与数据处理

2.1.1 物流业发展的指标选取。物流是一种复杂的经济现象，因其涵盖众多行业和领域，导致现有的统计指标体系中没有一个指标能够完整、准确的反映出物流业的内涵和外延。所以目前学术界用来衡量物流业发展水平的常见指标有道路总里程、货运周转量、物流业增加值等。为了能够综合的反映甘肃省物流业的发展水平，再考虑到数据的可获取性，本文以道路里程、货运周转量作为物流业发展水平的指标。

2.1.2 农业经济增长的指标选择。本文采用农业GDP作为甘肃省农业经济发展的衡量指标。

2.1.3 数据来源与处理。本文选择甘肃省2005-2014的年度数据，共30个样本值，其中反映甘肃省农业经济增长的农业GDP数据，反映物流业发展水平指标的货运周转量数据来源于甘肃省各年度的《甘肃省统计年鉴》，反映物流业发展水平指标的道路总里程数据由铁路总里程、公路总里程组成，公路总里程、铁路总里程来源于各年度《甘肃省统计年鉴》。

2.2 模型构建

我们把甘肃省农业生产总值（农业GDP）作为衡量甘肃省农业经济增长的指标，把道路总里程，货运周转量作为衡量物流业发展水平的指标，考虑指标之间可能存在复杂非线性关系以及现有线性回归模型的不足，在建立物流业发展水平对经济增长贡献的非线性粒子群优化参数的支持向量机模型（PSO-SVM）：

式中：Y为输出变量，为每年的甘肃省农业GDP；X为输入变量向量（X1、X2），分别为每年的道路总里程，货运周转量；n为支持向量个数（由算法确定），SVi为第i个支持向量（即2005-2014年中第年的道路总里程，货运周转量，2个指标构成第i个支持向量）； ，其中xi，xj为行向量，即K（xi，xj）为特征空间的一个内积，称为核函数。本文所用的是三次多项式核函数，即。

为避免（X1，X2）量纲不同降低算法精度，引入预处理系数向量c=（c1，c2）对X进行预处理。至此，得到本文的SVM模型的具体表达式

在应用本模型时，需要选择合适的系数c、求解出权重向量w和参数b。

2.3 求解方法

2.3.1 對偶理论求解SVM模型参数。去量纲的处理方式较多，本文采取除去每个指标对应的最大值，然后根据计算误差进行适当放缩的方式选择合适的系数c。

为求解SVM模型中的参数，根据回归误差建立参数优化模型。然后采用对偶理论，将其转化为二次规划问题，可得对偶优化模型：

式中：ε为不敏感损失系数、C惩罚系数（这两个参数需要预先设定），与wi对应。

然后根据Karush-Kuhn-Tucker定理 ，可求得，即得到了非线性模型中的权重向量w和参数b。

2.3.2 粒子群优化SVM模型的求解参数。SVM有优秀的回归性能，但求解SVM模型时，不敏感损失系数ε、惩罚系数C对于回归模型的学习精度和泛化能力的好坏起决定作用。为优化选择这两个求解参数，引入粒子群算法（pso）作为优化算法。简单数学表述如下：优化空间设为2维，总粒子数设为，第i个粒子空间位置；第i个粒子的历史最优位置，全部粒子的历史最优位置 ；第i个粒子的速度向量为vi，回归误差设为适应度；设定循环100次，每个粒子按式（4）、（5）循环计算

式中：c1、c2、为正的常数；r1、r2为0～1之间的随机数。

迭代结束后，此时的、即为最优的ε、C。

2.3.3 PSO-SVM算法流程。本文利用SVM软件包LIBSVM，在MATLAB平台上编程，结合PSO算法优化SVM的参数，建立求解物流业发展水平对经济增长贡献的非线性模型，如图2所示，步骤如下：

将PSO应用在SVM参数选择上，首先设置一系列的参数向量，把参数向量作为“粒子”。

其次，设置循环次数，然后每一次循环，当一系列的参数组输入SVM之后，用其仿真得到训练数据的SVM拟合值，求其与真实值之间的均方差，并把均方差作为适应值（越小越好）。

最后，根据其原理，按照每个“粒子”对应的适应值，调整粒子在搜索空间中的位置，即调整参数数值，然后进入下一步循环，直至结束。

2.3.4 计算结果。将2005年至2014年的统计数据应用于模型，利用所述算法，求解得到非线性模型如下

（6）

式中：核函数中的参数；；；n = 4为支持向量个数；wi为权重，4个权重为：

利用本文所提模型计算得到2004年至2015年每年甘肃省lnGDP及与原值对比如下（表5）所示。

说明，PSO-SVM模型考虑了变量之间的交互作用与交互影响，计算精度相对较高。

2.4 甘肃省物流业发展与经济增长影响的计量经济分析

为分析道路总里程，货运周转量二个指标对农业GDP增长的贡献，计算每年每个指标对农业GDP的贡献，即，其中i = 1，2，3，year = 2005，...，2014，即Xyear，i增加1%，Yyear增加的百分比。得到结果（表4）所示。

由上述数据可以看出，道路总里程的增加与货运周转量的增加均对区域农业经济增长有推动作用，其中，道路总里程的增加对区域农业经济增长作用越来更加明显，而且越来越明显，所以，我們要大力加强以道路为代表的物流基础设施的建设来促进区域农业经济的增长；这十年，货运周转量的增加对区域农业经济增长的作用虽然没有道路总里程的作用那么明显，但作用也越来越大，2014年货运周转量每增加1%，区域农业GDP能增长2.2965%，说明应该大力发展物流业，增加货运周转量，通过增加农产品流通从而进一步推动和促进区域农业经济的增长。

3 研究结论与政策建议

由于物流业发展对促进区域经济增长非常重要，所以本文通过运用PSO-SVM建立非线性模型分析研究甘肃省物流业发展对区域农业经济增长贡献的影響，得出甘肃省农业GDP的增长与物流业的发展有着密不可分的关系，应大力发展物流业，促进甘肃省农业的可持续增长。

本文研究结果的启示在于：

第一、甘肃省道路总里程的增加对区域农业经济增长的作用非常明显，而且在2005～2014年间，这种作用也越来越明显，也就是说对物流基础设施的投入能明显推动区域农业经济增长。因此，我们应该做到：继续完善物流基础设施，包括继续加大对公路、铁路、航空等基础设施的投资以促进农业经济的增长。

第二、2005～2014年间，货物周转量增加对区域农业GDP增长的作用也越来越明显。所以，我们应结合甘肃省自身情况，通过推动甘肃省的农产品流动，包括在省内的流动以及省际间的流动来增加甘肃省的货物周转量从而推动甘肃农业GDP增长。具体来说，一是农业企业应该提高自身产品质量，提高产品知名度，扩大甘肃省农产品的在全国的市场占有率，让甘肃农产品走向全国，从而提升农产品的货物周转量；二是，不仅在城市，而且在农村也要形成健全的物流配送网络，提升农村物流效率，加快农产品周转，从而加快农业经济的增长。三是创造条件支持物流企业深入了解农业企业的物流需求特点，针对客户物流需求特点提升更有针对性的服务，提升农产品的附加值并提高物流企业的物流增加值；四是引进、培育国内外高素质物流人才，提高物流业的整体人员素质，提高企业的运营效率，做到为客户提供服务时既能减少客户的物流成本，能够高效、安全、及时的将甘肃省的优质农产品：庆阳有机苹果、白银瑞菊粉、茗芝黑木耳、甘南大草原的牛羊肉等送到全国消费者手中，提升甘肃农业的发展。

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