基于经济转型背景下的物流需求预测

康铁良，王向前

(安徽理工大学 经济与管理学院，安徽 淮南 232000)

物流行业作为现代经济的重要组成部分[1]，与经济发展有千丝万缕的关系，二者之间相互促进、共同发展，物流产业在促进产业结构调整、转变经济发展和增加国家竞争力等方面发挥重要作用[2].当前我国经济结构不断优化升级，在经济快速发展的同时，伴随着出现区域经济发展不平衡等一系列问题.现阶段，国家为了促进经济又好又快发展，在不断推进经济转型改革.因此研究经济转型背景下的区域物流发展符合当前经济改革的发展方向，能够帮助相关主管部门对该区域内物流业进行产业结构调整，促进区域内的物流产业快速发展.

国内外相关学者对物流需求预测理论和实践的研究成果颇丰，其研究重点主要在于物流预测影响指标、需求预测和区域物流与经济之间的互动机理研究.相关学者对区域经济与物流之间的关系进行深入研究，胡边疆(2017)[3]对物流流资源优化配置进行研究分析；马俊(2016)、王文方(2015)[4-5]对物流需求与经济增长的关系进行探究；王博(2019)、曹志强(2018)[6-7]运用物流经济学模型和计量经济学对物流行业和区域经济之间的关系进行研究.针对物流需求预测方法国外研究现状；Sanjita Jaipuria，S·S· Mahapatra等(2014)[8]提出了一种离散小波变换(DWT)分析和人工神经网络(ANN)的集成方法来进行物流需求预测，Yi Xiao,John J. Liu等(2014)[9]将奇异频谱分析(SSA)，基于自适应网络的模糊推理系统(ANFIS)和改进的粒子群优化(IPSO)相结合，用于短期航空客运量预测；Mao Haijun,Jiang Changjia(2018)[10]采用系统动力学构建节能减排物流仿真模型,对绿色物流和循环物流进行预测.国内研究现状；耿立艳(2015)[11]提出一种基于灰色关联分析(GRA)与核主成分分析(KPCA)的最小二乘支持向量机(LSSVM)预测方法对物流需求预测进行研究；韩慧健、韩佳兵(2019)等人[12]提出一种基于模糊认知图的物流需求预测模型; 王秀梅(2018)[13]提出权重分配组合法对农产品冷链需求进行预测.综上，近几年国外学者更加侧重应用神经网络、支持向量机和相关算法改进方面对物流需求进行预测；国内学者集中在以统计算法为基础的研究，如线性回归预测、灰色理论模型、马尔科夫链在内的一些传统的物流预测需求方法.

之前的学者对于物流需求预测，大多数都是从方法上进行创新，对方法进行改进，以达预测更加准确.很少有学者以经济转型为背景结合现实情况对物流需求进行预测和仿真.本文以经济转型为背景对区域物流需求进行预测及经济政策模拟仿真；采用灰色关联分析物流需求的主要影响因素，结合系统动力学对经济转型背景下对物流需求进行预测，结合区域经济、产业结构、要素结构与区域物流需求和供给之间的互动关系进行政策模拟，顺应规律发展区域物流业，保持区域经济稳步发展，实现区域经济与区域物流行业协同发展，为物流行业在经济转型背景下提出相关建议.

1 研究方法及数据

1.1 经济转型对物流需求的影响

经济转型对物流需求的影响不仅有促进作用还有抑制作用.随着国民经济的快速发展，对物流的需求越来越大，但产业结构的调整会淘汰一些高能耗物流企业，一定程度上阻碍区域物流发展.物流行业作为一个复合型的行业其发展需要技术进步、科技创新等多种要素的共同作用.本文根据数据的可获得性原则及相关学者的研究基础之上结合实际情况，选取了以下相关指标进一步分析经济转型对物流需求的影响.具体相关初始指标如表1所示.

采用灰色关联[14]的分析方法，计算经济转型的相关指标与物流需求之间的关联程度.灰色关联分析法是将研究对象及相关影响指标视为一条线上的点，计算指标X1,X2…..,Xn构成的比较序列与参考数列Y进行无量纲化处理，求出灰色关联系数ξi(k), 然后比较各关联度的大小确定关联度ri，见公式(1)～(4).

Y={y(k)|k=1,2…,n}

(1)

Xi={Xi(k)|k=1,2,…,n},i=1,2,…,m

(2)

(3)

ξi(k)=

(4)

(5)

表1 经济转型对物流需求的初选指标

1.2 物流需求预测

基于经济转型背景下的物流需求预测，本文采用系统动力学模型进行仿真、预测分析，以验证结果的合理性及正确性.系统动力学(简称SD-system dynamics)由美国麻省理工(MIT)的福瑞斯特(J·W·Forrester)教授创立[15].系统动力学模型最初用于分析生产管理及库存管理等企业问题而提出的系统仿真方法，随着不断的发展和丰富，系统动力学应用的范围日益扩大，几乎遍及各个领域，逐渐形成了比较成熟的新学科.

系统动力学在总结运筹学的基础上，以反馈控制理论为基础，通过建立子系统间的因果关系，实现对复杂系统的刻画[16]；且具有高阶次、多变量、多回路和强非线性的多重反馈的特点[17]，能够通过定性分析和定量分析相结合的方法对系统结构进行仿真.物流行业受多种因素的影响，且关系复杂多变，采用系统动力学对物流行业进行研究分析具有很强的适用性.Gui Shouping, Zhu Qiang(2005)等[18]通过建立系统动力学模型对区域物流进行分析仿真; Mutingi, Michael(2014)[19]基于系统动力学(SD)原理对绿色供应链系统性能的影响进行了仿真和分析；杨浩雄(2019)[20]运用系统动力学对地区物流业与地区互动机理进行研究.综上，系统动力学能结合相关经济政策对物流需求进行很好的预测模拟分析.本文通过分析安徽、河南、湖南、湖北、江西、山西中部六省的相关统计数据，进行仿真分析，预测出中部六省2018～2027年的区域物流需求量，结合相关指标对经济转型背景下的物流需求进行政策模拟，为下一步区域物流的发展提供相应的参考意见.

1.3 数据选取及来源

中部地区发展是提高中国国家竞争力的重大战略举措，是东西融合、南北对接，推动区域经济发展的客观需要，只有中部地区的经济发展好，中国的经济才能健康协调发展.因此本文选用中部六省2008～2017年的相关数据作为原始数据，把货运量作为区域物流需求的影响指标.相关原始数据的来源于中国统计年鉴和中部六省各省统计年鉴官网.

2 区域物流需求动力模型建立

2.1 经济转型的影响因素

以中部六省各省的物流需求量作为参考序列，以表1所示的经济转型的相关指标作为比较序列，对于某些年份有数据缺失的情况，本文采用SPSS软件中的“替换缺失值”进行补充.随后运用灰色关联分析方法对数据进行处理分析，计算出的结果如表2所示.

表2 经济转型影响初选指标的灰色关联度

选用灰色关联度>0.8作为衡量相关指标的标准，则认为经济转型背景下的地区生产总值(亿元)、GDP增长率、第三产业增加值(亿元)、第三产业产值比重、交通运输、仓储和邮政业全社会固定资产投资(亿元)、企业R&D人员量(人年)、开发新产品经费(万元)为影响物流需求的主要影响因素.

2.2 因果关系图构造

区域物流业的发展与以经济发展为主的多种因素密不可分，并且它们之间相互影响.通过对系统边界的确定，构建因果关系图去揭示相关因素之间的因果关系和相互作用.本文主要从区域物流需求子系统、区域物流供给子系统、区域经济子系统、产业结构子系统和相关要素结构子系统五个方面来构建因果关系图，得出系统内部各要素之间的因果关系，如图1所示.

主要因果基本反馈回路如下：

1)区域GDP→第三产业总产值→技术进步→区域GDP

2)区域GDP→第三产业总产值→物流产业投资→科技创新→区域GDP

3)区域GDP→第三产业总产值→物流产业投资→物流供给能力→物流供需比→区域GDP

4)区域GDP→物流需求量→物流供需比→区域GDP

图1 经济转型对区域物流需求的因果关系图

由因果关系图可知：1)区域GDP的增长，可以促进第三产业生产总值的增加，同时会带动物流需求量的增加，物流需求的增加，会造成物流资源的短缺，进一步影响区域经济的发展;2)区域经济的增长，会带动政府及相关企业对物流行业的投资，促进相关技术研发资金的投入，会提升相关物流服务能力，从而降低物流费用，对区域经济的发展为正向促进作用;3)物流行业作为第三产业，其行快速发展与当前经济转型发展趋势一致；经济的发展和区域物流的发展二者之间既相互促进又相互制约，二者具有强耦合性；如果物流需求大于物流供应，货物的流通受到阻碍造成物流成本增大，制约区域经济的发展；如果物流供给大于物流的需求，会造成物流相关资源的浪费，不是区域经济良好发展的表现；只有区域物流需求与供给能力相匹配，才能促使区域经济的健康发展.

2.3 模型构建

通过构建的经济转型背景下的物流需求因果关系图的定性研究转化为系统流图的定量研究，利用系统动力学Vensim软件进行仿真、预测，建立区域物流在经济转型背景下的系统流图模型，如图2所示.

图2 经济转型背景下的物流需求SD模型流程图

2.4 参数确定

本次模拟时间是从2008～2027年，仿真步长为1 a，采用的是系统动力学软件VensimPLE，根据国家统计年鉴和中部六省各省的统计年鉴公布的相关数据.

相关影响因素系数确定通过搜集到的相关数据，对这些数据进行处理分析.采用SPSS软件对相关影响指标进行双重相关性检验，选取相关性较强的因素对其进行线性回归分析，由此确定出第三产业影响因子为0.025 7；供给能力影响因子为37.6；技术进步影响因子为59.322；科技创新影响因子为0.254 5.

相关常量，在借鉴相关文献的基础上，采用实验估计的方法找出适合本模型的最优参数.物流效率影响因子取值为0.35；投资资本转化率取值为20；经济影响增长因子取值为0.015；物流需求系数取0.3.

3 中部六省实证分析

3.1 物流需求预测

本文运用VensimPLE软件对中部六省的物流需求进行仿真模拟得到的区域物流需求量，为了验证模型是否能够真实的反应物流需求，本文采用模拟出来的物流需求值与原始数据进行误差分析，以提高预测精度.为进一步验证区域经济发展与区域物流发展的相关研究奠定基础.中部六省物流需求仿真结果与原始数据对比如表3所示；中部六省2018～2027年物流需求预测值如表4所示.

表3 中部六省物流需求仿真结果与原始数据比较及误差分析

表4 中部六省2018～2027年物流需求预测值

从表3可以看出，物流需求仿真预测的结果相对科学，平均预测误差为-0.009 6，预测误差最大值为0.2，预测误差最小值为-0.24，部分年份的物流需求值出现跳跃，这对于复杂的经济运行情况属于正常现象.从整体看，对于研究区域物流需求发展的大系统而言，本文建立的系统动力学模型比较符合当前实际情况.

从表4可以看出，随着时间的增长和经济的发展，中部六省对物流需求量的越来越大，其中安徽省的需求量居中部六省的首位，河南省对物流的需求量是最少的，处在中部六省的末尾；湖北省的物流需求增长速率最大，湖南省的物流需求增长速率最小.物流需求量的变化，间接可以反映该区域内经济的活跃程度.

3.2 模拟仿真分析

通过已建立好的系统动力学模型进行仿真分析，根据相关数据进行分析对比找出六省之间的差异及相同点.为该区域接下来的发展提供相关参考意见.

1)区域经济与物流供给能力分析

区域经济的发展对物流需求发展呈正向关系，随着区域GDP的不断提升，对物流的需求也是不断提升的.区域GDP总值如图3所示，2008～2027年中部六省的区域GDP变化趋势，从图3中可以看出河南省的GDP总量始终保持在首位，但同时可以看出河南省的GDP增长速度低于湖北省；湖北省的GDP总量在中部六省中保持第二位；山西省的GDP总量及增长速率远远低于其他中部省份.

图3 中部六省的实际区域GDP与预测值

如图4所示，2008～2027年，六个省域内的物流产业供给能力与区域GDP的变化趋势并不相同，说明中部六省中有些省份的交通运输、仓储和邮政业全社会固定资产投资的力度与区域经济发展不相匹配.从图4中可以看出湖北省在物流供给方面投入最多，其投入的速率也是最高的；湖南省与湖北省在经济发展状况很相像，但是湖南对于物流供给能力却远远小于湖北省；山西省的物流供给预测趋势来看呈下降趋势，说明山西省在交通运输、仓储和邮政业全社会固定资产投资力度不够重视.

2)产业结构政策

产业结构政策是政府根据本国的实际情况在一定时期内通过对区域产业结构比例的调整，促进区域内经济向新的广度和深度发展.第三产业的发展，能够代表该区域的经济水平发展到那个阶段；第三产业的发展，有利于国民经济的快速发展，提高国民素质和综合国力；其次第三产业的发展能够增多就业机会，缓解就业压力.第三产业通过对技术进步的直接作用，间接促进物流需求的增长.根据图5所示，河南省第三产业的产值远远高于其他的五个省份，第三产业的增长的速率也高于其他省份；湖北省和湖南省第三产业产值和对应的增长速率几乎相重合，说明两省之间第三产业的产值相差不大；山西省由于基数小于其他省份，其第三产业产值排在中部六省的末尾.

第三产业产值比重，是第三产业每年的产值与区域GDP之间的比值.第三产业的比值越大，说明该地区的经济状态比较活跃，区域内的就业机会增多.如图6所示，山西省第三产业的比值高于其他的中部五省，从图6中显示的情况可以看出，山西省进行产业结构的改革早于其他五个省份，且第三产业的增长速率也高于其他省份；湖北省、安徽省和江西省三省的产业结构调整也在不断推进，但三省的增长速率低于其他省份；河南省第三产业产值比重在2019年以前低于其他的省份，预计在2019年后，会超越一些省份，说明河南省这几年在产业结构调整方面进行了深入分析，并结合实际作出了相应的产业结构调整.

图4 中部六省物流产业实际供给能力与预测值

图5 中部六省第三产业产值与预测值

图6 中部六省第三产业产值比重与预测值

3)技术进步与科技创新影响分析

技术进步是科学、技术、生产相结合，使科学技术与经济和社会协调发展，使整个国民经济技术逐渐转移到现代化的物质技术基础上来，不断发展、完善新技术替代旧技术的过程.技术创新通过影响区域经济的发展，间接促进物流需求量的提升.由图7可以看出，河南省在新产品的研发经费明显高于其他省份，但其研发经费所占整个省的国民生产总值的比例却是最低，从侧面说明该省对技术进步的重视程度低于其他的省份；安徽省的研发经费投入在中部六省中排在第四位，该省的研发经费所占该省的国民生产总值比重是最大的，该省的经济并没有因为技术进步而优于其他省份，说明该省很重视技术进步，但是对于技术进步带来的优势并没有运用在区域经济发展层面上；山西省对技术进步方面的投资远远低于其他的几个省份，对于技术进步的投资偏少的原因是因为，该省的经济发展比较薄弱.

图7 中部六省实际的研发经费与预测值

科技创新是创造和应用新知识和新技术、新工艺的过程，采用新的生产方式和经营管理模式，开发新产品，提高产品质量的过程.科技创新通过直接影响区域经济的发展，间接对物流需求的发展有影响.本文选取科技创新指标用R&D人员全时当量来表示，R&D研发人员的存量能够代表该区域的高科技发展水平，能够反映驱动创新能力发展所必备的人力基础条件的支撑情况.从图8可知，湖北省的R&D的人员存量远远高于其他五省，但其带来的经济效益并没有与人才存量形成正比，该省应加强以企业为主体的产学研合作，大力推进科技成果转化；而与湖北省经济水平发展相似的湖南省，对于人才的储备低于湖北省、河南省和安徽省，说明该区域以后的科技创新势必会阻碍当地经济的快速发展和经济转型，对区域物流的发展有阻碍作用.

4 结论与建议

本文在研究物流需求的同时，对物流需求与区域经济之间的关系进行研究梳理；发现产业结构的调整、技术进步和科技创新同样对区域物流的发展有影响.根据建立的系统动力学模型，对安徽省、河南省、湖北省、湖南省、江西省和山西省地区的物流发展与区域经济发展、产业结构调整、技术进步和科技创新等方面进行差异性分析，得出以下结论并给出相关建议.

1)区域经济与物流行业发展的过程是相互协调相互阻碍，只有区域物流的供给和需求达到一个平衡，才能促进当地经济的快速发展.本文通过系统动力学仿真模拟发现区域经济对物流需求是正向作用，但是区域物流积压又对经济的发展起到阻碍作用.河南省和湖南省在GDP高于其他省份的前提下，物流供给能力低于某些省份，说明物流供给能力阻碍了两省的发展，在接下的一段时间内，两省应加强对交通运输、仓储和邮政业全社会固定资产的投资，提高物流供给能力.湖北省和安徽省区域物流供给能力分别高于河南省和湖南省，在接下来应把主要发展方向定在区域经济提升方向.

图8 中部六省R&D人员的存量情况及预测值

2)区域物流需求主要来源三大产业共同需求，产业结构调整直接对物流需求产生影响.物流需求的增加，导致区域内物流供给短缺，制约区域内经济的发展.根据仿真模拟出来的结果，产业结构改革山西省推进的效果最明显；山西省是煤炭大省，最近几年山西省坚定的走上了资源型经济转型发展之路，新兴产业快速发展，对煤炭资源的依赖程度逐年降低，并不断深化煤炭供给方式变革等方面，使得山西省在产业结构改革方面取得不错的成绩，因此在未来的发展过程中山西省应继续保持这种产业结构改革模式，继续发展本省的经济.其他五个省份也在不断进行产业结构改革，第三产业的比值逐年上升，各省应继续深化产业结构改革，促进区域经济的发展，带动区域物流业得提升.

3)随着区域经济的发展，地区之间的竞争压力逐渐增大，科技创新与技术进步将成为影响区域经济发展的关键因素.湖北省的R&D的人才储备量远高于其他省份，但对经济的促进作用没有很好体现，所以该省应加强以企业为主的产学研合作，建立以科技创新促进区域经济长效发展机制.各省之间应整合创新资源，加强区域间的合作交流.鼓励区域内的科研机构和大专院校与其他区域的合作交流；鼓励相关企业进行以技术创新为核心的资源整合，促进科技创新快速发展.进一步提高不同省份的创新转化能力，使得科技创新和技术进步更好的服务于区域物流的发展.