基于区域物流量预测的漳州物流业发展策略研究

许正平



基于区域物流量预测的漳州物流业发展策略研究

许正平

（漳州职业技术学院 经济管理系, 福建 漳州 363000）

物流业是漳州市“十二五”规划发展的主导产业，物流量预测对推动漳州经济快速发展，提高城市综合竞争力等具有重要实际意义。采用多元逐步回归分析的方法，借助专业统计软件，对漳州市11年13个指标进行分析，得到最优回归预测方程。通过预测值与实际值的拟合图及2012年数据代入的实证分析，说明预测方程可信度很高，在城市规划发展决策中可应用。最后根据预测模型中显著影响因素提出漳州市物流业发展策略和建议并形成结论。

物流量预测；漳州物流业；发展策略

生产和消费是经济社会发展的根本动力，它们之间衔接的紧密程度就自然地成为经济发展所关注的一个重要课题。物流发展以城市为节点，与城市发展息息相关。对区域物流量的预测，不仅是物流产业良好发展的基础，物流企业管理决策的依据，更是区域产业合理布局、区域物流规划与设计的依据。因此漳州市物流量的预测，对漳州市物流业有序发展，加速漳州市产业集聚，提升漳州城市综合竞争力，巩固漳州市在福建省及海西经济区发展中的经济地位，进一步促进厦漳泉同城化和海峡西岸经济区加速发展具有重要实际意义。

一、漳州物流业发展现状

漳州市地处福建南部沿海，闽南金三角南端，外与台湾隔海相望，内接厦门、泉州、汕头两特区三地市，腹地广阔，自然环境优良，东南沿海陆海空立体交通便利，拥有强大的地理区位综合优势；另一方面，漳州市拥有上千万的台、港、澳、侨等海外人脉群体关系，漳州市经济发展具有较强的后发优势。目前漳州市虽地处福建经济最发达的“闽南金三角”，但受地理和历史因素影响，其城市规模较小，经济总量不大，基础设施建设相对滞后，集聚、辐射和带动能力相对较弱。

“海峡西岸经济区”的规划设立、厦漳泉同城化和大都市区构建的相关文件出台以及《漳州市“十二五”规划》中“把现代物流业培育成为带动国民经济发展新的主导产业”的思路，促使漳州市经济发展步伐加快，并取得骄人成绩。根据漳州市2012年《国民经济和社会发展统计公报》的数据显示，2012年漳州市地区生产总值为2017.80亿元，物流货运总量为7040万吨，固定资产投资总额为1486.90亿元，外贸进出口总额为98.31亿美元，港口吞吐量为5161.27万吨。

物流业是漳州市规划发展的主导产业，同时也是海峡西岸经济区重点打造的产业之一。有序规划、健康发展将不仅能推动漳州经济快速发展，提高城市综合竞争力，更将加快漳州市工业化、城市化发展进程。

二、漳州市物流量预测

回归分析是数理统计中最成熟、最常用的方法，广泛应用于社会、经济等各个领域的数据分析和定量预测。但在实际应用中，由于变量间可能存在高度的相互依赖性，导致选择最合适的变量建立回归方程很难，而且一次性导入多个变量将使计算量增加，从而出现效率降低和精度下降等问题。逐步回归算法则针对多元回归算法的以上缺点，通过分步的引入和剔除，既能保证保留最显著的变量，又能使计算量最大限度地降低，因此本文数据将选择多元逐步回归分析的方法进行处理。

（一）多元逐步回归分析的原理

逐步回归模型是以已知数据序列为基础，根据多元回归分析法和求解求逆紧凑变换法及双检验法而建立的能够反映要素之间变化关系的最优回归模型，其实质是多元线性回归分析的基础上派生出一种研究和建立最优多元线性回归方程的算法技巧。[1]

多元逐步回归分析的基本思路是先确定各影响因素和因变量的变化趋势是否为线性变化关系，如果是则可以构建一个由所有影响因子组成的多元线性回归方程，来说明因变量的变化是由多个自变量线性变化的综合结果。在这个基础上，由于各自变量对因变量的重要性或贡献程度不一样，我们可逐步选择最重要或贡献程度最大的变量进入新的回归方程，同时不断检验已经建立的新的回归方程中的变量是不是在所有变量中影响最显著，如若不是则从方程中剔除。其中每一步变量引入的要求是在未引进变量中偏回归平方和最大，而变量剔除的要求是引进的自变量中偏回归平方和最小。如此不断循环，直到再无变量被引进和剔除为止，就可得到多元逐步回归算法的最优回归模型。

（二）预测模型的检验[2]

在多元逐步回归算法每一步引入或剔除变量的过程中，该变量还必须能够通过F检验。而最终得到的最优回归模型是否能够实际应用进行预测，还要通过以下几个方面的检验：

1.拟合优度检验：R2的值越接近1，说明预测值和实际值的拟合程度越好。一般情况下R2的值大于0.8则可认为拟合优度较高；

2.F检验：回归方程的显著性检验；

3.t检验：回归系数的显著性检验；

4.D-W检验：回归余项检验。其数值一般为[0,4]之间，且D-W检验值越接近0或4，则说明变量之间的自相关性越强，D-W检验值越接近2，则说明变量之间的自相关性越弱或不存在；

5.回归标准差检验：其值越接近于0，说明模型对样本数据的偏差越小，预测的可靠性越高。

三、漳州地区物流量预测

（一）研究指标选取

物流需求是经济发展的一种派生需求，所以区域经济的发展水平与区域物流需求的大小有极大的相关性。影响区域物流的经济因素可归纳为以下四类[3]：区域经济发展水平、区域产业结构、区域居民消费水平和对外贸易发展、物流产业投资及发展规模。因此在遵循预测指标选择的指标的强相关性、指标间相互独立性及科学性、实用性和可获得性原则的基础上，本文在漳州物流量预测研究方面，确立如下指标：地区生产总值x1（亿元）、人均生产总值x2（万元）、工业总产值x3（亿元）、第一产业产值x4（亿元）、第二产业产值x5（亿元）、第三产业产值x6亿元)、社会消费品零售总额x7（亿元）、外贸进出口总额x8（亿美元）、全社会固定资产投资总额x9（亿元）、港口货物吞吐量x10（万吨）、邮电业务总量x11（亿元）、交通运输、仓储及邮政业从业人员数x12（万人）。鉴于物流行业的发展和统计现状，本文选取区域货运总量y（万吨）作为漳州物流需求的综合变量。研究中自变量x1至x12的指标为物流需求的影响因子，y为物流量的代表指标，为因变量。

所有指标数据来源为中国城市统计年鉴（2003-2012），漳州市国民经济和社会发展统计公报（2002-2012）及漳州市政府工作报告（2008-2012）。因数据规模过大，在此略去对原始数据的列举。

（二）漳州市物流量预测模型构建

对原始数据描点，通过分析因变量对各自变量的散点图（略）可大致判断，随着12个自变量的值的变化，因变量（闽南区域货运总量）的值有较明显的线性变化趋势。这个结论说明每一个自变量xi与因变量y之间均可建立一元线性回归的关系，其关系可用y=α0+α1xi+λ来拟合，其中α0和α1为回归系数，λ为回归余项。由此可知，因变量的变化可能是由于多个自变量变化所带来的，我们可将所有的自变量一次性引入方程，建立一个可综合解释因变量变化的多元回归模型：y=α0+α1x1+α2x2+…+α12x12+λ。这样的模型在对因变量的变化解释方面随较全面，但不能重点突出，找到对因变量变化影响最显著的因子，且计算量较大。因此可通过逐步回归分析，引入重要变量而剔除不重要的变量，建立最优回归模型。

（三）预测模型算法实现及分析

鉴于已有成熟的软件可进行多元逐步回归计算，本文数据处理将使用专业统计软件SPSS17.0来实现。将原始数据建立数据文件，在SPSS软件中进行逐步回归分析，并将软件输出结果转化为三线表的形式，如表1-表5所示。

表1 进入/剔除的变量a

a.因变量：y

表1是逐步回归每一步进入或剔除回归模型中的变量情况。本预测模型进行了两步，最终引入了两个变量：x9和x12。

表2 模型汇总b

a.预测变量：(常量)，x9 b.预测变量：(常量)，x9，x12 c.因变量：y

表2是逐步回归每一步的回归模型统计量。本次分析的相关系数R为0.984，判定系数R Square为0.968，说明线性回归的拟合程度很高。D-W检验值为2.155，说明变量x9和x12与因变量之间自相关性非常弱或基本不存在自相关性。

表3 方差分析b

a.预测变量：(常量)，x9 b.预测变量：(常量)，x9，x12 c.因变量：y

表3是逐步回归每一步的回归模型方差分析。F值为119.787，统计显著性概率是0.000，表明回归非常显著。

表4 系数a

a.因变量：y

表4是逐步回归每一步的回归方程系数表。通过对回归系数的t值及统计显著性概率判断，本预测模型的回归系数能通过t检验，而且显著性极高。

a.预测变量：(常量)，x9

b.预测变量：(常量)，x9，x12

c.因变量：y

表5是逐步回归分析后被排除的变量列表。由于因素间共线性较强和对因变量影响不够显著，未能通过t检验，本次分析在进行了两步之后，最终除变量x9和x12外，其余10个变量均被排除。

（四）最优回归模型及预测检验

在多元回归模型y=α0+α1x1+α2x2+…+α12x12+λ的基础上，通过逐步回归算法的计算和检验，从表1看出，分析过程运行了两步，12个变量中最终引入了x9和x12。

把表4中非标准化回归系数代入多元回归模型形成逐步回归分析的最优回归模型：

表5 已排除变量表b

图1 漳州市货运量预测值与实际值拟合图

回归方程的显著性检验：

根据表3可知，F统计量为119.787，系统自动检验的统计显著性概率是0.000（非常小），F检验临界值F0.05（2,8）=4.459，统计量值远远大于临界值，因此回归方程非常显著。

由回归方程看出，漳州市物流量（y）与全社会固定资产投资总额（x9）及物流从业人员（交通运输、仓储及邮政业）呈显著正相关，说明这两个因素是影响漳州市物流量的最显著因素。

将分析预测值与历年实际值通过软件输出它们的对比图，如图1所示。

从图1中可以看出，漳州市物流量2007年之前波动较大，预测值与实际值的离差较大；2007年以来，物流业发展基本呈平稳上升趋势，预测值与实际值的离差较小；总体上回归预测值与实际值的拟合趋势大体相同。2012年预测结果为7261.33，而实际值为7040.00，误差为221.33，误差率3.14%，在5%以内。以上实际验证结果表明，虽有一定误差，但逐步回归预测模型具有较高预测精度和可信度，对漳州市物流量的预测数据可以为漳州市物流发展规划和投资作依据。

四、漳州市物流业发展策略与建议

利用逐步回归分析，我们建立了物流量预测最优模型并通过检验，说明了模型的可靠性及针对实际情况的可操作性。同时通过分析过程，我们也可大致判断在影响漳州市物流量的12个经济指标中，固定资产投资规模和物流从业人员的影响是最为显著的。因此紧扣主要影响因素，有针对性的提出发展物流业的建议，对漳州市物流业和经济快速、健康、有序发展有重要意义。

（一）从固定资产投资方面出发的发展策略

从固定资产投资方面来看，应加大对漳州地区固定资产投资的力度，完善漳州市现代化基础设施体系，扩大物流业发展规模，尽快消除漳州市物流业发展瓶颈：

1.完善港口布局，明晰功能定位，加快大型码头开发和集疏运体系建设，适度超前建设深水航道、疏港通道和公共配套设施，全面改善港口通航和货物疏运能力，大幅提升港口竞争能力和辐射能力。如推进古雷港区、招银港区、后石港区等开发，做大做强港口经济；

2.建设现代综合集疏运体系：加快推进公路骨干网络的建设与优化，加强公路与轨道、港口、航空等其它交通方式的衔接，着力推进轨道交通与民用航空建设，初步形成以公路、轨道、航空等多种交通方式协调发展的综合运输通道，建成服务东南部和周边地区发展新的对外开放综合通道；

3.推进物流信息平台建设：完善物流信息、信用认证、支付网关等平台，推进物流信息平台跨市联网。完善提升市级综合交通服务信息系统（公交调度信息指挥中心和综合交通指挥平台），加速构建数字漳州地理信息框架；

4.整合物流市场资源，培育物流市场规模：建设和完善“物流节点—物流园区—物流配送中心”三级物流运作设施网络；大力引进和培育现代物流企业，加快发展大型散杂货物、矿产、建材等物流为主、集装箱物流相结合配套的专业物流；引导传统运输、仓储企业向第三方物流企业转型，发展一批集运输、仓储、配送、信息为一体的物流企业，扶持一批第三方物流示范企业；积极开展现代物流业标准化试点，扶持建设一批物流业标准化试点项目。

（二）从物流业从业人员方面出发的发展策略

从物流业从业人员方面来看，应拓宽生产性服务业范围，创造性提供物流业从业岗位，扩大从业人员规模，提升物流从业人员整体素质，从而提高漳州市物流业整体竞争力：

1.物流专业人才队伍建设：完善多元人才投入机制，创新人才培养模式，突出创新精神和创新能力培养，大幅度提升物流等各类人才的整体素质；实施高层次专业技术人才、企业经营管理人才、高技能人才等人才培养引进重大工程，造就一批在物流业具有国内领先水平的领军人才和创新团队；

2.促进物流人才合理流动：完善区域人才合作机制，加强与台港澳、长三角和珠三角、厦门和泉州等的人才交流合作；发展壮大人才市场，加强人力资源服务合作和人才流动的引导，制定鼓励政策，促进人才合理流动；

3.加强物流专业学历教育：漳州市有多所高等院校开设物流管理专业，从教育服务于区域经济的角度出发，各高校应根据自身的特点及市场对物流人才规格的要求，进一步优化培养模式，定位培养目标，构建合理的课程体系，推动物流产学研结合，培养从事物流运作与管理的复合型人才；

4.推动物流企业非学历培训：物流人才的非学历培训，不仅可以满足市场对物流人才的大量需求，而且可以不断提升物流从业人员的知识与能力。因此既要对物流培训市场进行细分，加强对认证培训的监管，又要提高企业认识，加强对各层物流相关人员的培训，甚至成为物流从业人员的继续教育和终身教育。

综上所述，固定资产投资和物流业从业人员是对漳州市物流业发展影响最为显著的两个经济因素，且通过逐步回归的最优预测模型可知，漳州市物流业将仍然保持高速增长态势。因此，未来几年漳州市物流业发展应把握海西经济区发展、厦漳泉同城化及大都市区构建的契机，加强对固定资产投资的力度，强化物流从业人员引进和培养，努力营造物流业发展的良好环境，推动漳州市经济快速发展。

[1] 郭科,龚濒. 多元统计方法及其应用[M]. 成都:电子科技大学出版社,2003.

[2] 郭会利. 多元回归分析的逐步回归预测模型[J]. 考试周刊.2009(26):92-93.

[3] 符瑛，王立新. 长株潭区域物流需求预测影响因素分析[J]. 中南林业科技大学学报,2012(4):62-64.

Study on Development Strategy of Zhangzhou Logistics Industry Based on the Regional Logistics Amount Prediction

XU Zheng-ping

（Department of Economic Management, Zhangzhou Institute of Technology, Fujian, Zhangzhou 363000, China）

The logistics industry is one of the leading industries drew up by the 12th Five Year Plan of Zhangzhou city. Logistics amount prediction has an important practical significance to promote Zhangzhou economic rapid development and to improve the city's comprehensive competitiveness. With the help of the professional statistical software, the article analyzed 13 indexes in 11 years of Zhangzhou and formed the optimal regression equation by stepwise regression analysis method. It can be used in city planning and development decisions with high reliability by the empirical analysis fed into 2012’ data and the fitting chart of the predictive and the actual. Finally, according to the factors with significant influence in the prediction model, the writer proposed the development strategy of logistics industry in Zhangzhou city and conclusions.

logistics amount prediction; the logistics industry of Zhangzhou city; the development strategy

F201/252

A

1673-1417（2014）01-0041-07

2013－12－09

许正平（1979—），男，甘肃兰州人，讲师，硕士，主要从事区域物流与供应链管理研究。

（责任编辑：马圳炜）