基于EViews的图书馆知识服务案例研究

张轩 陈亚东

摘 要 华北电力大学图书馆根据客户需要，在对电网公司ERP系统中电网物资需求数据的研究分析基础上，对电网物资的消耗情况及规律进行分析和汇总，采用计量经济模型并通过EViews软件预测未来电网物资需求情况，为物资采购规划提供数据支持，使知识服务的范围得到扩展。同时，对图书馆利用EViews开展知识服务的前景进行讨论。

关键词 知识服务；计量经济模型；EViews；图书馆

中图分类号：G258.6 文献标识码：B

文章编号：1671-489X（2018）02-0071-03

1 引言

图书馆知识服务是一种对信息进行深入挖掘、分析和整合后再提供给用户，满足用户高层次知识需求的服务。随着日益进步的技术和人们所处的信息环境的改变，图书馆知识服务也迎来新的发展，因此，对图书馆馆员来说，就有了更高的要求。云计算、知识发现工具、社交网络、大数据等各种技术或工具在知识服务中已有相关应用[1-3]。

在图书馆知识服务实践中，应更好地服务科研，满足用户需求，在实践中超越原有的知识服务内容，不应仅仅局限于现有的服务范围[4]。开发新的服务内容，提供更深层次的内容，这才是未来图书馆在学科服务中的发展方向。

本文主要介绍图书馆为满足用户需求提供的一种新的服务内容——基于EViews的物资需求预测。EViews（Econo-

metrics Views），称为计量经济学软件包，旨在采用计量经济学技术对社会经济活动与经济关系的数量规律进行

“观察”。EViews软件是完成物资需求预测任务必不可少的工具[5]。

随着国家电网“三集五大”战略的提出和体制改革的不断推进，物资集约化管理越发受到电网公司的重视。2013年，国家电网公司在北京召开的物资工作会议中强调深化物资集约化管理，进一步提高物资采购管理水平。

图书馆作为高校的知识服务部门，对电网进行物资需求的预测，可以为物资需求计划的制订提供参考，进一步影响物资采购计划的准确性，直接关系电网资金的利用水平和电网仓储管理水平。电网企业物资集约化管理的重要手段是进行物资需求预测，将仅依靠项目需求和人为经验的物资预测上升到科学有效的物资预测，对制订物资需求计划、提高物资管理水平作用巨大。本文就尝试利采用计量经济模型并通过EViews软件预测未来电网物资的需求情况，从而为物资采购规划提供知识服务和数据支持。

2 需求特点分析

该课题源于国家电网公司要求深化物资集约化管理，进一步提高物资采购管理水平，因此，如何科学合理地确定物资需求量，成为各省电力公司最为关心的问题。目前，各省电力公司还停留在依靠项目资料和人为经验制订物资需求计划的状态，计划结果缺乏科学性和准确度，直接导致物资招投标计划不合理，造成资金浪费、物资积压的结果。因此，进行科学有效的电力物资需求预测研究，对电网公司合理安排采购计划，提高资金利用率，具有十分重要的意义。

目前，对物资需求预测的研究已经成为学者的研究热点，但是对电网物资需求预测的研究还相对较少，图书馆在此之前更是没有提供过这类的知识服务内容。在电网公司ERP系统中电网物资需求数据研究分析以及委托方需求基础上，对电网物资的消耗情况及规律进行分析和汇总，采用计量经济模型并通过EViews软件预测未来电网物资的需求情况，从而为物资采购规划提供知识服务和数据支持。

3 计量经济模型

计量经济模型 计量经济学是借助计算机，广泛应用于经济分析、预测和决策等方面的经济学方法。根据经济理论和某些假设条件，将各种不同的模型区分而来，建立数学方程来描述经济活动中各个因素之间的关系，这称之为计量经济模型。计量经济模型具有经验性、随机性、动态性的特点。总的来说，计量经济模型是一种根据现在的经济行为推断和分析預测未来时期经济行为的动态的外推模型。

计量经济模型主要应用于经济结构分析、经济预测、政策评价和检验经济理论。其中，本文基于EViews的电网物资需求量预测的研究，主要是计量经济模型在经济预测方面的应用，即通过对样本数据以外的某些经济变量进行实际观察，进一步预测未来时期内的数值。

EViews软件介绍 EViews（Econometrics Views），称为计量经济学软件包，旨在采用计量经济学技术对社会经济活动与经济关系的数量规律进行“观察”。EViews软件功能强大，可以处理时间序列数据和截面数据，其包含最小二乘法、两阶段最小二乘法、GMM等多种模型的估计方法。EViews软件可以将数量的输入输出可视化，方便导入和导出数据，并能对相关模型进行描述统计、相关性、图表分析等分析。

4 实际操作

影响因素分析 电网物资多为专业设备，设备规模较大，品种较多。电网规模和用电量的大小决定了电网物资的需求量，目前，各地电网基本处于满负荷运转，所以电网物资的需求量主要取决于用电量的大小。为了验证用电量与电网物资需求量之间的相关性，首先通过EViews计算电网用电量和物资需求之间的相关系数，计算结果为0.93。相关系数越接近1，代表两个量之间的相关性越强，计算结果如图1所示。

数据来源为黑龙江电网2013年的各地区电网物资需求量和用电量。结果表明，黑龙江各地区物资需求量与用电量之间存在较强的正相关关系。因此，本文将采用黑龙江电网2013年各地区物资需求量和用电量数据，通过确定电网物资与用电量之间的计量经济关系，建立电网物资预测模型，进一步预测各地区的电网物资需求。

需求预测模型 在进行电网物资影响因素分析后，可以确定电网物资需求预测模型。因此，电网物资需求预测模型函数表示如下：

EM=f（Xi）

式中，EM为电力物资需求，X为影响电力物资需求的因素，i代表地区供电公司。

采用黑龙江电网2013年各地区物资需求量以及用电量数据，运用EViews软件建立黑龙江电网物资预测模型如下：

EM=134.412 8×EC+803.877 3

模型中，EM为电网生产物资；EC为用电量。

需求预测模型的检验 为了验证模型的精度，需要对需求预测模型进行检验。其中，t统计指标是反映模型中的变量在统计上是否有意义的关键指标，即该变量是否能够解释生产物资需求的变化。一般情况下，t数值大于1.96，被视为统计上能够很好地解释被解释变量。通过EViews软件计算，以上模型中，用电量作为变量的t统计量为8.23，计算结果见图1，因此，统计是有意义的。

此外，判断历史实际值和预测模型产生的模拟值与历史值拟合程度的优劣的重要指标是回归系数R2。R2越接近于1，代表回归直线的拟合程度越好。在电网物资预测模型中，R2为0.86，符合精度要求，如图2所示。

拟合精度反映的是模型对历史统计系数拟合的精确程度，是对过去规律的适合程度。图3表示生产物资需求模型的拟合程度。

需求预测结果 为了避免模型本身的不准确而产生模型的误差放大，预测模型只用来计算未来生产物资的增长率。然后将计算的增长率运用于2013年的真实统计数据中，得出未来各年生产物资需求的发展趋势，避免了由于模型误差而导致的二次误差。

根据电网生产物资预测模型，黑龙江电网2015年、2020年的生产物资预测如表1所示，2015—2020年的平均增长率为5.39%。

5 结论及讨论

随着电网公司对物资集约化管理的越发重视，电网物资需求预测显得越发重要。本文通过对电网公司各地区用电量的历史数据研究，构建用电量与物资需求量之间的预测模型，通过EViews软件进行计算，并对模型进行相关性检验，得出良好的预测结果，为物资集约化管理、物资需求计划制订提供了借鉴和参考。这是图书馆基于EViews完成知识服务的首次探索，并取得很好的效果。

基于数据需求预测知识服务是华北电力大学图书馆针对电网物质需求预测提供的一种知识服务，开创了一种新的知识服务内容。图书馆开展电网物资需求预测这类知识服务有两大优势：

1）图书馆可以为学科知识服务提供有效的文献保障；

2）图书馆员在搜集情报与信息处理方面有着专业的技术优势。

随着大数据时代的到来，数据价值日益提高，数据需求预测在科研中的地位显得尤为重要，这为图书馆知识服务找到一个新的方向。

图书馆基于EViews完成知识服务表明，在当今服务环境日益激烈的情况下，图书馆在做好传统知识服务的同时，应勇于创新，多与各个专业学科带头人沟通交流，深入了解客户需求，结合自身特色提供适应新时代的创新知识服务内容，提高自身竞争力。根据自身特色创建知识服务内容，以特色服务的知识服务吸引顧客，改变现有的服务模式，主动针对顾客的具体需求制定特定的知识服务内容，不拘泥于原有的知识服务内容和服务状态，变被动的服务为主动的服务，采用现代化的分析工具，及时为顾客提供所需要的知识服务内容。

同时，图书馆馆员的知识素质往往决定了该图书馆知识服务的质量。图书馆馆员虽然大多是多学科背景，并且在信息搜集和数据整理方面有着很大的优势，但与专业研究人员相比，其专业知识素质相对较低，一些图书馆员在应对客户的专业化需求时往往力不从心。因此，图书馆员应提高自身专业科技素质。这就要求图书馆多开展相应的数据培训活动，加强与各学科带头人进行科研交流，提高馆员的数据收集和分析能力，提高馆员的科技素养，实现数据的科学管理与共享。

参考文献

[1]官思发.大数据知识服务关键要素与实现模型研究[J].图书馆论坛，2015（6）：87-93.

[2]高俊芳.我国高校图书馆学科服务平台发展研究[J].情报探索，2015（11）：100-103.

[3]陈国兰.如何利用大数据构建图书馆新型知识服务体系[J].现代情报，2014（9）：149-152，157.

[4]任萍萍.国内图书馆知识服务研究综述（1999-2011）[J].图书情报工作，2012（7）：5-10.

[5]沈娟，杜晖.基于BP神经网络的MRO需求量预测模型研究[J].物流技术，2010，29（17）：69-71，99.