【摘 要】
:
为研究物流需求与产业结构间的动态关系,文章运用灰色关联分析方法,选取安徽省2011—2020年货运量、货运周转量、客运量、旅客周转量、邮电业务总量、三次产业值、地区生产总值(GDP)作为物流需求与产业结构的二级指标,计算安徽省物流需求与产业结构间的灰色关联度并排序。研究结果表明,安徽省物流需求与产业结构各因素间的关联度较高,其中,第一产业和第二产业是影响安徽省物流需求的关键因素,邮电业务总量、货运
【基金项目】
:
安徽高校人文社会科学研究重点项目“滁州市农村电商与电商物流企业联动发展的结构性改革研究”(SK2020A0763); 滁州职业技术学院重点教研项目《市场营销》“课程思政”示范项目(SZJZ-2021-12);滁州职业技术学院人文社会科学研究一般项目“乡村振兴背景下的农村电商生态系统动力机制研究”(YJY-2020-04);
论文部分内容阅读
为研究物流需求与产业结构间的动态关系,文章运用灰色关联分析方法,选取安徽省2011—2020年货运量、货运周转量、客运量、旅客周转量、邮电业务总量、三次产业值、地区生产总值(GDP)作为物流需求与产业结构的二级指标,计算安徽省物流需求与产业结构间的灰色关联度并排序。研究结果表明,安徽省物流需求与产业结构各因素间的关联度较高,其中,第一产业和第二产业是影响安徽省物流需求的关键因素,邮电业务总量、货运量、货物周转量是制约安徽省经济发展的重要指标。明确物流需求与产业结构各因素间关联程度,有利于帮助政府制定物流政策,促进安徽省物流与经济协调稳步发展。
其他文献
数字经济、大数据的快速发展对高校统计类专业人才的培养提出了机遇与挑战,文章基于前程无忧平台招聘信息,运用文本分析、聚类与关联规则等方法具体分析数据类岗位的人才需求特征,并区分社会招聘和校园招聘观察二者对该类岗位的需求差异。研究发现:对于数据类岗位的需求主要集中在互联网、电子商务、计算机软件、金融投资等行业的民营企业中,以本科学历为主,主要分布在一线和新一线城市;企业对该类岗位的专业技能要求主要包括
随着信息化水平的提升,数据具有体量增加、来源增多等特性,特征提取速度与精度受到了不利影响,为数据共享带来了极大的阻碍,故提出基于数据共享的大数据特征快速提取方法研究。由于环境、设备、人为等因素的影响,导致获取的大数据中存在多噪、缺失等问题,以数据库文本数据为例,对其进行消噪、补全等处理。以此为基础,应用遗传算法选择大数据特征,使用节点部署模型,在数据共享方法下快速提取大数据特征。以提取特征为依据,
随着世界经济一体化的迅猛发展和产业结构的转型升级,我国经济社会发展进入了“新常态”。物流产业作为我国GDP的一个重要增长点,对国民经济的有序运行具有重要影响。港口物流作为物流产业的重要组成部分,对这个国民经济增长的促进作用也不容忽视。目前,我国的港口物流依然处于初始发展阶段,在发展过程中也面临着各种新问题和新挑战,但是发展前景非常广阔,各具有优越自然条件的地区都在大力推进港口物流的规划和建设。为了
本文运用因子分析法,对当前国内城市食品价格波动情况进行了实证分析。通过建立国内50个大中城市主要食品价格波动的因子分析模型及数据处理,对主要食品进行了细化分类,并对各类食品价格波动差异及城市食品价格走势进行了数理分析。
为提升砂石骨料物流需求量预测精度,建立灰色ARIMA组合预测模型,并用于预测浙江省内砂石骨料物流需求。首先,分别运用灰色ARIMA组合模型和灰色GM(1,1)模型两种预测方法对浙江省水泥产量进行预测并将二者的结果进行对比,验证灰色ARIMA组合模型预测精度。结果显示,灰色ARIMA组合模型的预测精度相较于仅应用灰色GM(1,1)模型有所提升。然后,运用灰色ARIMA组合模型对浙江省2021—202
<正>建构游戏活动是深受幼儿喜爱的一种活动形式,在建构游戏中,幼儿能够实现身体协调能力、逻辑思维能力和数学思维能力的发展。STEAM分别指代“科学”“技术”“工程”“艺术”和“数学”五个科目,在STEAM理念中强调了整合科学、技术等学科的重要性,期望幼儿以项目式的学习活动为依托,实现创造性思维和实践操作能力的发展,而这一思想也与陶行知先生的“创造理念”和“做中学理念”等异曲同工,如出一辙。所以,为
广东省作为我国粤港澳大湾区核心省份,是重要的经济大省和物流大省,探究“十四五”期间广东省物流需求量发展规律,有利于促进物流业和经济高质量发展。以铁路、公路、水运货运量作为物流需求量的主体,以2009—2019年广东省地区生产总值、社会消费品零售总额、进出口总额及货物周转量作为主要影响因子,运用GM(1,N)灰色模型,对该阶段广东省货运量进行了模拟预测。进行残差检验及后验差检验等均显示预测精度非常高
随着社会经济的不断发展与产业结构的调整优化,现代物流业在国民经济中的地位愈发重要,精准的物流需求预测对物流产业高质量健康发展至关重要。文中分析了影响区域物流需求的主要因素,并建立相应的BP神经网络模型对福州都市圈的物流需求量进行预测。结果显示,未来5年福州都市圈物流需求量呈稳步上升趋势,结合都市圈内各城市物流实际发展情况,为福州都市圈物流产业发展规划提供一定的参考依据。