■李萬(wàn)春（內(nèi)江職業(yè)技術(shù)學(xué)院 四川內(nèi)江 641100）

商品的流通離不開(kāi)物流，物流的發(fā)展對(duì)商品生產(chǎn)的規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度都具有制約作用。隨著近年來(lái)國(guó)家、地方對(duì)物流發(fā)展的重視不斷加強(qiáng)，物流業(yè)總體規(guī)?？焖僭鲩L(zhǎng)，服務(wù)水平顯著提高。一個(gè)地區(qū)的物流能力對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)情況衡量指標(biāo)是物流需求，經(jīng)濟(jì)因素和環(huán)境因素兩類因素影響著物流需求。為了研究物流量增長(zhǎng)的內(nèi)在發(fā)展，本文根據(jù)影響因素的和時(shí)間序列模型及回歸預(yù)測(cè)模型的特點(diǎn)，采用多種預(yù)測(cè)模型對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，并結(jié)合內(nèi)江市的實(shí)際發(fā)展情況對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較、分析、檢驗(yàn)，最后得到內(nèi)江市未來(lái)的物流量最有可能的發(fā)展情況。

內(nèi)江市的物流能力

內(nèi)江位于四川的東南部，東連重慶，西接成都，南靠自貢、宜賓、瀘州，北通遂寧，是四川省距重慶直轄市最近的地級(jí)市，是成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)連接成渝雙核的區(qū)域性中心城市，是川東南乃至西南各省交通的重要交匯點(diǎn)，是川南地區(qū)重要的客、貨運(yùn)中轉(zhuǎn)站，較大的物流企業(yè)有永宏物流、凌豐物流等。永宏物流公司自有辦公樓1300多平方米，汽修廠房2000平方米，擁有員工200余人。其中安排下崗工人40余人、進(jìn)城務(wù)工人員120余人，專業(yè)駕駛員及維修人員50余人，自有貨車30余臺(tái)。公司在成都、重慶及川南各市縣（區(qū)）設(shè)有貨運(yùn)站30多個(gè)，承接整車零擔(dān)貨物運(yùn)輸和信息，每年貨運(yùn)量達(dá)到200多萬(wàn)噸，總產(chǎn)值1000多萬(wàn)元。2010年，內(nèi)江市全社會(huì)貨運(yùn)總量達(dá)到0.77億噸，其中公路貨運(yùn)量7412萬(wàn)噸，2012年的全社會(huì)貨物周轉(zhuǎn)量達(dá)57.31億噸，平均年增長(zhǎng)近24%，如表1所示。

物流量預(yù)測(cè)的實(shí)證分析

（一）ARIMA模型

ARIMA（差分自回歸移動(dòng)平均模型）是指將非平穩(wěn)時(shí)間序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時(shí)間序列，然后將因變量?jī)H對(duì)它的滯后值以及隨機(jī)誤差項(xiàng)的現(xiàn)值和滯后值進(jìn)行回歸所建立的模型。ARIMA模型包括自回歸過(guò)程（AR）、移動(dòng)平均過(guò)程（MA）、自回歸移動(dòng)平均過(guò)程（ARMA）以及ARIMA過(guò)程。

建立ARIMA模型的步驟，一是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑即通過(guò)差分或其他變換，使數(shù)據(jù)系列滿足平穩(wěn)性要求；二是根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)情況，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑，通過(guò)圖對(duì)比起平穩(wěn)性，從而確定差分次數(shù)d；三是利用ACF（自相關(guān)）、PACF（偏相關(guān)）圖來(lái)確定自回歸階數(shù)（p）和移動(dòng)平均階數(shù)（q）；四是將p、d、q值代入，進(jìn)行ARIMA分析，并設(shè)定要預(yù)測(cè)的數(shù)值。

p、d、q的確定。運(yùn)用spss19.0對(duì)內(nèi)江市物流量數(shù)據(jù)做序列圖，得到d為1；利用spss19.0中的分析——>預(yù)測(cè)模塊中的ACF（自相關(guān)）、PACF（偏相關(guān)）圖來(lái)確定自回歸階數(shù)（p）和移動(dòng)平均階數(shù)（q）。

在圖1中，前四階函數(shù)值均顯著不為0，之后趨于0，并呈拖尾性，因此可將q值取為4； 圖2中，在1階以后函數(shù)明顯趨于0，呈拖尾性，因此可將p值取為 1。

建立ARIMA（1，1，4） 模型，得到的預(yù)測(cè)結(jié)果如表2所示。MAE（平均誤差均值）=1.774。

（二）指數(shù)平滑模型

采用二次指數(shù)平滑法進(jìn)行擬合，二次指數(shù)平滑法是針對(duì)斜坡型的歷史數(shù)據(jù)。美國(guó)學(xué)者布朗在《庫(kù)存管理的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)》一書(shū)指出指數(shù)平滑法是通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)目標(biāo)歷史統(tǒng)計(jì)序列的逐層平滑計(jì)算，消除由于隨機(jī)因素造成的影響，找出預(yù)測(cè)目標(biāo)的基本變化趨勢(shì)并以此預(yù)測(cè)未來(lái)。優(yōu)點(diǎn)是使用簡(jiǎn)單，預(yù)測(cè)精度較高，只需少量數(shù)據(jù)和計(jì)算時(shí)間，模型分量和參數(shù)對(duì)使用者具有較直觀的意義，容易理解和控制等。

二次指數(shù)平滑法的預(yù)測(cè)模型為：

式中，ct、dt為平滑系數(shù)，t為預(yù)測(cè)模型建立所處時(shí)間，T為t與預(yù)測(cè)期的間隔期，Y1+T為t+T的預(yù)測(cè)值。

表1 1998-2012年內(nèi)江市全社會(huì)貨運(yùn)總量、貨物周轉(zhuǎn)量和GDP

圖1 自相關(guān)圖

圖2 偏相關(guān)圖

要對(duì)t+1期做出預(yù)測(cè)，只要在ct的基礎(chǔ)上加一個(gè)變動(dòng)趨勢(shì)值dt；要預(yù)測(cè)t+T期，在ct基礎(chǔ)上加T個(gè)dt，因而可得二次指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)模型的一般表達(dá)：

根據(jù)表1中貨物周轉(zhuǎn)量的歷史數(shù)據(jù)，在spss19.0中，采用Holt線性趨勢(shì)模型，得到的預(yù)測(cè)結(jié)果如表3所示。MAE（平均誤差均值）=1.654。

（三）指數(shù)模型

經(jīng)過(guò)分析計(jì)算發(fā)現(xiàn)，內(nèi)江市物流量的環(huán)比結(jié)果比較接近于常數(shù)，用指數(shù)模型經(jīng)過(guò)計(jì)算，最后得到預(yù)測(cè)模型：

MAE（平均誤差均值）=1.386。得到的預(yù)測(cè)結(jié)果如表4所示。

（四）回歸分析模型

回歸分析是從一組樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，確定變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系式對(duì)這些關(guān)系式的可信程度進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，并從影響某一特定變量的諸多變量中找出哪些變量的影響顯著，根據(jù)一個(gè)或幾個(gè)變量的取值來(lái)預(yù)測(cè)另一個(gè)特定變量的取值，并給出這種預(yù)測(cè)的精確程度。根據(jù)1998-2012年內(nèi)江市物流量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)內(nèi)江市物流能力隨時(shí)間的變化進(jìn)行回歸分析。物流量的趨勢(shì)方程為：

式中，H表示貨運(yùn)量；T表示時(shí)間序列，1998年T=1，1999年為2……。

MAE（平均誤差均值）=0.0000013。得到的預(yù)測(cè)結(jié)果如表5所示。

結(jié)論與建議

對(duì)不同的模型預(yù)測(cè)進(jìn)行結(jié)果比較，如表6所示。

根據(jù)上述模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，可見(jiàn)二項(xiàng)式的回歸分析模型的平均預(yù)測(cè)相對(duì)誤差最小，預(yù)測(cè)效果最好。從1998年至2012年的歷史數(shù)據(jù)得到平均增長(zhǎng)率為13.94%，回歸分析模型的平均增長(zhǎng)率13.89%，與歷史數(shù)據(jù)的平均增長(zhǎng)率差0.05%。考慮未來(lái)成渝城際鐵路、內(nèi)遂鐵路的修建，隆黃鐵路的打通，相關(guān)國(guó)道、省道及地方道路的改擴(kuò)建，沱江航運(yùn)條件的改善，內(nèi)江的交通樞紐優(yōu)勢(shì)將更加明顯。同時(shí)，隨著內(nèi)江各專業(yè)市場(chǎng)、消費(fèi)品專業(yè)市場(chǎng)以及物流園區(qū)的建設(shè)，配合交通基礎(chǔ)設(shè)施的建造和升級(jí)，內(nèi)江的貨運(yùn)總量和總物流需求將得到更大幅度的提高。因此，就發(fā)展前景而言，內(nèi)江在川南地區(qū)的中心地位將進(jìn)一步確定，其吸納周邊地區(qū)物流需求的能力也將加強(qiáng)。為進(jìn)一步提升物流業(yè)在內(nèi)江經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展中的支撐能力，建議可以從以下幾個(gè)方面開(kāi)展工作。

（一）大力推進(jìn)現(xiàn)代物流發(fā)展的工作制度

大力推進(jìn)現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展聯(lián)席會(huì)議制度，定期召集相關(guān)部門探討研究物流規(guī)劃建設(shè)推進(jìn)情況，一方面及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，糾正錯(cuò)誤，使得物流園區(qū)/中心等的實(shí)際建設(shè)能夠真正實(shí)現(xiàn)規(guī)劃目標(biāo)和意圖，避免走樣；另一方面及時(shí)協(xié)調(diào)不同部門、不同地區(qū)之間的矛盾和問(wèn)題，形成推進(jìn)合力，確保物流園區(qū)或物流中心等按照預(yù)定目標(biāo)和進(jìn)度有序推進(jìn)。借助這一工作制度，達(dá)到逐步解決物流業(yè)發(fā)展過(guò)程中的重點(diǎn)難點(diǎn)問(wèn)題，指導(dǎo)推進(jìn)內(nèi)江現(xiàn)代物流業(yè)持續(xù)健康發(fā)展的目的。

（二）積極培育物流運(yùn)作主體

第一，重點(diǎn)扶持1-2家本土大型物流企業(yè)，推動(dòng)本土物流企業(yè)發(fā)展，壯大地方物流業(yè)的發(fā)展。重點(diǎn)扶持其開(kāi)展川南區(qū)域配送業(yè)務(wù)，鼓勵(lì)其嘗試開(kāi)展電子商務(wù)業(yè)務(wù)。在此基礎(chǔ)上，鼓勵(lì)本土企業(yè)走出去，實(shí)現(xiàn)規(guī)?；?jīng)營(yíng)。第二，積極引進(jìn)外部知名物流企業(yè)，形成競(jìng)爭(zhēng)和優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。第三，鼓勵(lì)生產(chǎn)制造業(yè)、商貿(mào)業(yè)等外包物流業(yè)務(wù)，形成與物流業(yè)聯(lián)動(dòng)發(fā)展格局。第三方物流市場(chǎng)的規(guī)模，是衡量一個(gè)國(guó)家和地區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平高低的重要參照因素。

（三）大力加強(qiáng)物流人才培養(yǎng)

物流業(yè)的發(fā)展離不開(kāi)人才，而內(nèi)江作為物流發(fā)展落后地區(qū)，物流人才極其匱乏。為保證內(nèi)江物流業(yè)高質(zhì)量、高水平的發(fā)展，需要通過(guò)多種渠道吸納物流人才，推動(dòng)物流業(yè)健康發(fā)展。

第一，鼓勵(lì)院校開(kāi)設(shè)物流專業(yè)，培養(yǎng)物流人才。通過(guò)學(xué)校培養(yǎng)人才是最重要的途徑之一，內(nèi)江政府應(yīng)創(chuàng)造條件，鼓勵(lì)和支持內(nèi)江師范學(xué)院、內(nèi)江職業(yè)技術(shù)學(xué)院等開(kāi)設(shè)物流專業(yè)，加大招生和培養(yǎng)力度，為本地物流業(yè)發(fā)展輸送經(jīng)過(guò)系統(tǒng)學(xué)習(xí)的、適應(yīng)物流市場(chǎng)發(fā)展需求的優(yōu)秀人才。

表2 采用ARIMA(1，1，4)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果 單位：億噸

表3 采用HOLT線性趨勢(shì)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果 單位：億噸

表4 指數(shù)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果 單位：億噸

表5 回歸分析模型預(yù)測(cè)結(jié)果 單位：億噸

表6 不同參數(shù)模型預(yù)測(cè)比較

第二，鼓勵(lì)校企合作，培養(yǎng)物流人才。內(nèi)江政府應(yīng)通過(guò)為生產(chǎn)制造企業(yè)、物流企業(yè)等提供稅收優(yōu)惠政策、資金扶持政策等手段，鼓勵(lì)其與學(xué)校共建物流實(shí)訓(xùn)基地，快速培養(yǎng)出適應(yīng)市場(chǎng)需求的、動(dòng)手能力強(qiáng)的專業(yè)技能型物流人才。

第三，大力引進(jìn)外部人才。內(nèi)江政府部門應(yīng)制訂人才激勵(lì)政策，引進(jìn)優(yōu)秀物流專業(yè)人才，對(duì)重點(diǎn)物流企業(yè)引進(jìn)的國(guó)內(nèi)外物流高層管理人員、高級(jí)物流專業(yè)人才可給予個(gè)人入戶、住房及子女入學(xué)等方面的特殊傾斜。重點(diǎn)引進(jìn)物流管理和物流工程技術(shù)方面的復(fù)合型人才，為內(nèi)江物流業(yè)的發(fā)展提供智力保障，以物流人才提升內(nèi)江物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度和發(fā)展水平。

1.內(nèi)江市統(tǒng)計(jì)局《2012內(nèi)江統(tǒng)計(jì)年鑒》，2012

2.范恒瑞，任黎秀. ARIMA與指數(shù)平滑法在江蘇省GDP預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].江西農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2011（2）

3.周巧.湖北省GDP總量的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的比較分析[J].中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)研究生學(xué)報(bào)，2009（8）