■ 周 微 席元?jiǎng)P（江西經(jīng)濟(jì)管理干部學(xué)院 南昌 330088）

引言

任何產(chǎn)業(yè)的發(fā)展都是基于實(shí)物的基礎(chǔ)之上的，而有實(shí)物的交易就必然涉及到物流，與該產(chǎn)業(yè)相關(guān)的物流業(yè)發(fā)展?fàn)顩r可以折射出該產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況，尤其像工業(yè)，包括原材料物流、半成品物流、成品物流、廢棄物回收物流等。物流需求量是在開展運(yùn)輸、倉儲、配送、流通加工等各種物流服務(wù)過程中所產(chǎn)生的有支付能力的需求，如貨運(yùn)量、貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量、物流成本、物流收入等。物流需求量是工業(yè)物流業(yè)發(fā)展分析的重要指標(biāo)。

近年來，江西省工業(yè)面臨產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，隨著產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型，江西省的物流業(yè)也在快速發(fā)展，不斷擴(kuò)大。2006-2010年，物流業(yè)增加值由296億元增加到612億元，占江西全省GDP的比重保持在6.25%左右。貨運(yùn)量從3.32億元增至8.84億元，貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量從881.6億噸公里增至1847.33億噸公里，年均增長分別位21.6%和16.3%（數(shù)據(jù)來源《江西省物流業(yè)調(diào)整和振興規(guī)劃》）。至2012年，全省物流業(yè)增加值達(dá)到891億元，同比增長17.4%，占全省GDP的6.9%（數(shù)據(jù)來源《江西省現(xiàn)代物流業(yè)“十二五”發(fā)展規(guī)劃》）。

無論是要對區(qū)域內(nèi)的物流產(chǎn)業(yè)還是具體的物流基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行合理規(guī)劃，都需要對該區(qū)域相關(guān)產(chǎn)業(yè)的物流需求進(jìn)行合理的預(yù)測（楊晶晶，2013和楊海光、夏國恩，2011）。在以往的研究成果中，定性分析的較多，從而導(dǎo)致在下定論時(shí)主觀性較強(qiáng)，決策結(jié)果就失去其客觀性（如劉思峰等，2010）。

綜上所述，本文擬利用近五年江西省鐵路、公路、水路貨運(yùn)量面板數(shù)據(jù)來進(jìn)行分析，利用GM（1，1）模型對未來三年江西省工業(yè)物流需求進(jìn)行預(yù)測期，并且得出相關(guān)的結(jié)論，望為政府在制定物流產(chǎn)業(yè)政策及工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整政策時(shí)提供必要的決策依據(jù)。

灰色預(yù)測模型

灰色系統(tǒng)理論是上世紀(jì)80年代由鄧聚龍教授提出的一種基于研究對象的“小樣本”、“貧信息”情形下的研究方法。它通過對部分已知信息進(jìn)行生成、開發(fā)，提取其中有價(jià)值的信息，從而對研究對象的行為、演化規(guī)律進(jìn)行合理的描述，灰色系統(tǒng)理論對“小樣本”、“貧信息”的分析能力決定了其具有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，灰色預(yù)測即是其中的應(yīng)用之一?；疑A(yù)測不像其他數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法需要依據(jù)大量樣本數(shù)據(jù)，灰色預(yù)測模型是時(shí)間連續(xù)函數(shù)模型，相對而言，需要的數(shù)據(jù)更少，預(yù)測更為簡捷方便且精度更高。

對于“物流需求”，目前還沒有官方或正式出版文獻(xiàn)專門對此進(jìn)行明確界定，本文擬采用常用的“貨運(yùn)量”來表示物流需求。由于物流需求變化所受影響因素具有不確定性和復(fù)雜性的特點(diǎn)，所以本文擬采用灰色預(yù)測中最常用的GM（1，1）模型來進(jìn)行預(yù)測：

設(shè)原始時(shí)間序列x(0)為：

則x(1)為x(0)的1-AGO序列：

其中：

Z(1)為X(1)的緊鄰均值生成序列，其中：

圖1 2013-2015年江西物流預(yù)測值

解該方程得到時(shí)間響應(yīng)函數(shù)：

得x(0)的估計(jì)值：

其中，k=1,2,…, n

基于GM(1，1)模型的江西工業(yè)物流需求預(yù)測

從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來看，2010-2012年江西省工業(yè)增加值分別為4359.2億元、5611.9億元、5854.6億元，分別占地區(qū)生產(chǎn)總值的46.2%、48.5%、45.2%，可見江西省工業(yè)在地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占有非常大的比重。前文已闡述物流需求量主要通過貨運(yùn)量來體現(xiàn)，而貨運(yùn)量包括鐵路、公路、水路、航空和管道貨運(yùn)量，由于航空和管道貨運(yùn)量較小，因此，鐵路、公路和水路是本研究的物流需求預(yù)測的重點(diǎn)。

（一）模型的選擇

第一，灰序列的生成：

把江西2008-2012年的鐵路貨運(yùn)量作為原始數(shù)列，將它記為：

對原始序列作1-AGO得：

第二，對原始數(shù)列作準(zhǔn)光滑性檢驗(yàn)：

當(dāng)k>3時(shí)，ρ(k)<0.5，由此可知原始序列為準(zhǔn)光滑序列，滿足準(zhǔn)光滑條件。

第三，檢驗(yàn)X(1)是否具有準(zhǔn)指數(shù)規(guī)律：

當(dāng)k>3時(shí)，σ(1)(k)<0.5，故X(1)具有準(zhǔn)指數(shù)規(guī)律，即準(zhǔn)指數(shù)規(guī)律滿足。

由上可知，原始數(shù)據(jù)為準(zhǔn)光滑序列且滿足準(zhǔn)指數(shù)規(guī)律，則滿足GM（1，1）模型的條件，即可建立GM（1，1）模型。

（二）模型的建立

第一，GM（1，1）模型：GM（1，1）模型的灰色微分方程：

GM（1，1）模型的白化方程為：

GM(1,1)模型時(shí)間響應(yīng)式：

其中，X(0)為非負(fù)序列，X(1)為X(0)的1-AGO序列，Z(1)為X(1)的緊鄰均值生成序列，a、b為待估參數(shù)，且-a稱為發(fā)展系數(shù)，它反映了X(0)的發(fā)展態(tài)勢；b稱為灰色作用量，它反映了數(shù)據(jù)變化關(guān)系。

第二，GM（1，1）模型的估計(jì)：

采用最小二乘法對參數(shù)a、b進(jìn)行估計(jì)得：

a=-0.0154，b=5190.945，平均相對誤差△=2.6210%。

由此得GM（1，1）模型的響應(yīng)式為：

由于平均相對誤差△=2.6210%<5%，精度為97.38%，所以估算效果較好，且發(fā)展系數(shù)- a=0.0154<0.3，GM（1，1）模型可用于中長期預(yù)測。

第三，預(yù)測分析：

利用所建立的GM（1，1）模型對江西2013-2015年的鐵路貨運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測，即把k=2013，2014，2015代入上述GM（1，1）模型的響應(yīng)式，得到2013年、2014年、2015年的預(yù)測值分別為：5653.4萬噸，5741.3萬噸，5830.6萬噸，如表1所示。

同理可得2013-2015年江西公路和水路貨運(yùn)量的預(yù)測值，具體如表2、表3所示。

表1 2013-2015年江西省鐵路貨運(yùn)量預(yù)測值 單位：萬噸

表2 2013-2015年江西省公路貨運(yùn)量預(yù)測值 單位：萬噸

表3 2013-2015年江西省水路貨運(yùn)量預(yù)測值 單位：萬噸

從圖1可以看出，未來鐵路的貨運(yùn)量將遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于公路和水路，鐵路運(yùn)輸并不會隨著江西省經(jīng)濟(jì)的發(fā)展而增加業(yè)務(wù)量，而公路和水路未來將為江西省工業(yè)運(yùn)輸承擔(dān)更多的工作。這是因?yàn)殡S著江西省工業(yè)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型，以勞動密集型為主的加工制造業(yè)將逐漸減少，取而代之的更多是新材料、文化與創(chuàng)意等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，而這些產(chǎn)業(yè)不同于傳統(tǒng)的制造業(yè)，較少開展大宗貨物的運(yùn)輸，因此，鐵路貨運(yùn)量也就不會有較大幅度增長。

1.贛府廳發(fā)[2009]22號.江西省物流業(yè)調(diào)整和振興規(guī)劃[S].2009

2.贛府廳發(fā)[2012]58號.江西省現(xiàn)代物流業(yè)“十二五”發(fā)展規(guī)劃[S].2012

3.楊晶晶，張兆同.基于灰色系統(tǒng)的江蘇省物流需求預(yù)測[J].物流工程與管理.2013，35

4.楊海光，夏國恩.基灰色預(yù)測模型的廣西物流需求預(yù)測[J].中國管理信息化.2011，14

5.劉思峰等著.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用（第五版）[M].科學(xué)出版社，2010

6.Guangxing WEI,Xueyan HU.An empirical grey interrelation analysis on coordinated development between industry of manufacturing and logistics in Chongqing[C].2011 2nd International Conference on Management Science and Engineering Advances in Artificial Intelligence,2011(1)