李婷怡，楊春生

（1．廣西師范大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，廣西 桂林 541006；2．桂林理工大學(xué)公共管理與傳媒學(xué)院，廣西 桂林 541004 ）

隨著國民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我國物流業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中占有不可或缺的地位。2020年是我國脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)決勝之年，一場突如其來的疫情讓許多行業(yè)都受到了不同程度的影響。但此時(shí)的物流行業(yè)發(fā)揮了巨大作用，不論是醫(yī)用物資還是生活生產(chǎn)物資都需要依靠物流來保障疫區(qū)居民正常生活、醫(yī)生生命安全和抗疫速度，為治病抗疫提供可靠的后勤保障。

據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局2020年統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)顯示：2019年，全國貨運(yùn)量為471億噸，同比減少8.5%，貨物周轉(zhuǎn)量約為20萬億噸公里。另外，近年來天貓、淘寶和阿里巴巴等的出現(xiàn)也給物流行業(yè)帶來了極大的影響。

我國政府高度重視物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，2014年國家制定了《物流業(yè)發(fā)展中長期規(guī)劃（2014—2020年）》，規(guī)劃中提到“首先要支持和發(fā)展物流業(yè)作為國家的支柱產(chǎn)業(yè)”。研究物流需求的影響因素對國家進(jìn)行物流行業(yè)的調(diào)整以及決策都具有非常重大的意義，正確的調(diào)整和決策可以促進(jìn)我國物流行業(yè)的發(fā)展，從而促進(jìn)整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)實(shí)力的提升和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整優(yōu)化。

影響物流需求的因素有很多，因此不同學(xué)者采用了不同的方法來研究物流需求的影響因素，識別并驗(yàn)證出了具體的主要影響因素。

徐宇、張敏等人以長沙為例，將貨運(yùn)量與貨物周轉(zhuǎn)量作為反映物流需求的重要指標(biāo)，采用灰色關(guān)聯(lián)，分析出第二產(chǎn)業(yè)增加值和社會(huì)消費(fèi)品零售額是主要因素。

張岐山從經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、區(qū)位優(yōu)勢、技術(shù)進(jìn)步四個(gè)方面來分別研究影響物流需求的因素，增加了R&D投入費(fèi)用和各地區(qū)技術(shù)市場成交額等因子，最后得出第二產(chǎn)業(yè)和社會(huì)消費(fèi)品零售總額與物流需求影響最為密切。

王德華則通過構(gòu)建回歸模型,運(yùn)用協(xié)整理論研究懷化區(qū)域物流需求，證明了第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和全社會(huì)消費(fèi)狀況三個(gè)因素與物流業(yè)發(fā)展之間存在長期的均衡關(guān)系。

通過閱讀以上文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，針對物流需求的影響因素這個(gè)問題，盡管不同的學(xué)者采用了不同的模型研究方法，但最后的研究結(jié)果很大程度上都比較相似。

1.模型的指標(biāo)選取和構(gòu)建

1.1 指標(biāo)選取

物流需求源自社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，物質(zhì)的流動(dòng)是由于社會(huì)生產(chǎn)和社會(huì)消費(fèi)的需要，其中運(yùn)輸是影響最大的因素。通過參考相關(guān)研究成果發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)社會(huì)團(tuán)體和學(xué)術(shù)界都使用貨物周轉(zhuǎn)量作為衡量一個(gè)國家和地區(qū)的總物流需求的指標(biāo)，故在本文中也選取貨物周轉(zhuǎn)量作為被解釋變量。由于物流活動(dòng)在生產(chǎn)、流通和消費(fèi)等社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的整個(gè)過程中占有不同程度的比例，與社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展息息相關(guān)，因此選取可能影響的6個(gè)具體指標(biāo)：GDP（X1）、年末常住人口（X2）、社會(huì)消費(fèi)品零售總額（X3）、進(jìn)出口總額（X4）、第三產(chǎn)業(yè)增加值（X5）和全社會(huì)固定資產(chǎn)投資（X6）作為解釋變量。

物流產(chǎn)業(yè)是我國國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)；人口的數(shù)量也能影響到物流需求的大小；社會(huì)消費(fèi)品零售總額反映了商品需求、社會(huì)商品購買力等方面不同的情況；進(jìn)出口貿(mào)易的需求量與物流運(yùn)輸直接相關(guān)；第三產(chǎn)業(yè)的增加值直接反映物流規(guī)模及需求規(guī)模；全社會(huì)固定資產(chǎn)投資可以刺激消費(fèi)，拉動(dòng)內(nèi)需，加快物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

1.2 模型構(gòu)建

本文參照國家統(tǒng)計(jì)局歷年的統(tǒng)計(jì)年鑒進(jìn)行整合，收集了2000-2018年的各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。以貨物周轉(zhuǎn)量（億噸公里）Y作為因變量，以GDP（億元）、年末常住人口（萬人）、社會(huì)消費(fèi)品零售總額（億元）、進(jìn)出口總額（億元）、第三產(chǎn)業(yè)增加值（億元）、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資（億元）分別作為自變量X1，X2，X3，X4，X5和X6，創(chuàng)建多元回歸模型：

其中，Y是因變量，Xi（i=1,2,...,6）是自變量，0β是多元線性回歸方程的截距，iβ（i=1,2,...,6）是各個(gè)自變量的回歸系數(shù)，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)，ε~N(0 ,σ2)。

2.實(shí)證分析

2.1 相關(guān)分析

利用R軟件計(jì)算變量之間的相關(guān)系數(shù)，得出Y與X1，X2，X3，X4，X5和X6之間顯著相關(guān)，且均為正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)都在0.9以上。同樣繪制各變量散點(diǎn)圖，可以得出雖然有部分變量呈現(xiàn)一定程度的偏斜，但總體上貨物周轉(zhuǎn)量隨著各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的增加而增加。另外，自變量之間也存在高度相關(guān)性，因此自變量之間可能存在多重共線性。

2.2 回歸分析

利用R軟件得到參數(shù)估計(jì)的回歸分析結(jié)果，如表1所示。

表1 回歸計(jì)算結(jié)果

根據(jù)表1中的結(jié)果顯示，可以得到初步的估計(jì)模型為：

2.3 模型檢驗(yàn)

2.3.1 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

從上表的數(shù)據(jù)可以看出R2的值為0.993，修正后的R2為0.9896，表示自變量可以對因變量的98.96%作出解釋，模型的擬合效果較好。

2.3.2 F檢驗(yàn)

在顯著性水平α=0.05的條件下，由上表給出的數(shù) 據(jù) 可 得 到F=285.1，而 在 自 由 度n1為6和n2為12下的 臨 界 值 為=2.33，遠(yuǎn) 小 于285.1，故 拒 絕 假 設(shè)H0:β1=β2=β3=β4=β5=β6=0，即回歸方程是顯著的。

2.3.3 t檢驗(yàn)

2.3.4 多重共線性檢驗(yàn)

在多元回歸中，當(dāng)兩個(gè)或多個(gè)自變量有一定程度的相關(guān)性時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)多重共線性的情況。常見的檢測共線性問題的方法有：求各變量的VIF（方差膨脹因子）和條件數(shù)K。利用R計(jì)算得到每個(gè)自變量的VIF值均遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于10，且條件數(shù)K值7398.944也遠(yuǎn)大于1000，表明這6個(gè)變量作為自變量，存在嚴(yán)重的多重共線性，當(dāng)模型具有嚴(yán)重的多重共線性時(shí)，該模型將不穩(wěn)定并且無法確定回歸系數(shù)。

2.4 模型修正

在多元回歸分析中，處理模型多重共線性的常用方法包括嶺回歸、適應(yīng)性Lasso回歸和偏最小二乘回歸等方法。本文選用嶺回歸來修正模型。

嶺回歸法中最重要的問題就是參數(shù)k的選取，在本文中將通過繪制嶺跡圖來確定最佳參數(shù)k。為方便嶺參數(shù)的確定，用Y與標(biāo)準(zhǔn)化后的6個(gè)自變量進(jìn)行嶺回歸，其中嶺參數(shù)k的取值為[0,3]，步長為0.1，最終得到k不同取值時(shí)各變量對應(yīng)的參數(shù)的嶺跡圖，如圖1（a）所示。

圖1 嶺跡圖

表2 參數(shù)估計(jì)表

由此可以得到標(biāo)準(zhǔn)化后新的多元線性回歸模型：

t值對應(yīng)的P值遠(yuǎn)小于顯著性水平α，故拒絕原假設(shè)，通過了回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)。此時(shí)，F(xiàn)值為71.44，而在自由度為3和16下的臨界值=2.46遠(yuǎn)小于F值，故通過了回歸方程的顯著性檢驗(yàn)。R方值為0.9533，模型合理，且有效解決了多重共線性的問題。

2.5 模型結(jié)果解釋

由 嶺 回 歸 結(jié) 果 可 知，2β=0.2232，4β=0.2460，5β=0.1813，6β=0.1997，表示在其他條件不變的情況下，年末常住人口、進(jìn)出口總額、第三產(chǎn)業(yè)增加值、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資每增加1%，物流需求分別平均增加0.2232%，0.246%，0.1813%，0.1997%，符合經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)，說明這些因素對物流需求分別有不同程度的貢獻(xiàn)。

3.結(jié)論及對策

通過建立回歸模型和實(shí)證分析，得出進(jìn)出口總額（X4）對貨物周轉(zhuǎn)量的影響最大，當(dāng)控制其他變量時(shí)，每增加一單位的進(jìn)出口總額，貨物周轉(zhuǎn)量平均增加0.246億噸公里，年末人口數(shù)（X2）和全社會(huì)固定資產(chǎn)投資（X6）的影響次之，第三產(chǎn)業(yè)增加值（X5）的影響最小，主要原因是盡管貨物周轉(zhuǎn)量屬于第三產(chǎn)業(yè)，但第三產(chǎn)業(yè)的核心是服務(wù)業(yè)，主要表現(xiàn)在無形產(chǎn)品中，因此其影響相對較弱。結(jié)合我國現(xiàn)代物流的發(fā)展現(xiàn)狀，可以從以下幾個(gè)方面提出政策建議。

對不同地區(qū)因地制宜，建立健全現(xiàn)代物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展體系，加強(qiáng)現(xiàn)代物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。放寬市場準(zhǔn)入，解除對物流企業(yè)經(jīng)營的限制，促進(jìn)現(xiàn)有運(yùn)輸、倉儲(chǔ)、裝卸、加工、銷售企業(yè)的服務(wù)擴(kuò)展和功能整合，加快物流企業(yè)向現(xiàn)代物流企業(yè)轉(zhuǎn)變。

隨著人口的增長，物流方面的需求大大提升，但與此同時(shí)物流業(yè)人力成本的增加也給物流需求帶來了一定的壓力。物流業(yè)屬于服務(wù)業(yè)范疇，是勞動(dòng)力密集型產(chǎn)業(yè)，對人力資源的依賴很大。優(yōu)化物流服務(wù)，提高物流服務(wù)創(chuàng)新形式，滿足消費(fèi)者消費(fèi)層次的多樣化、個(gè)性化，這樣消費(fèi)者的消費(fèi)體驗(yàn)才能提高，才能實(shí)現(xiàn)物流需求的增長。