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摘 要：本文通过建立四川省区域物流系统综合预测模型预测 2014～2018 年间的四川省物流业产值， 并通过灰色关联度模型分析物流业产值与相关经济数据间的发展同步状态。并以此为依据，分析了四川省物流业发展趋势。
关键词：物流业需求 趋势分析 灰色模型 灰色关联度模型
近几年，随着电子商务的快速发展，物流产业获得了前所未有的发展契机，国家先后出台了相关文件、规划以及若干扶持政策发展物流产业，而四川省作为西部地区重要的经济强省，自然也不会放弃对物流产业的扶持和发展。要发展好物流产业，除了必不可少的政府各级部门以及企业的投入之外，还要对物流产业未来的发展方向有一个准确的把握。这就需要对未来物流产业的发展空间以及物流需求趋势进行精确预测。
众多学者采用了不同的方法对区域物流需求进行预测，而其中大多数的方法以定量研究为主。邹欣，汲昌霖（2015）对货运量的预测方法进行了简单综述，并在此基础上运用了指数平滑法和改进参数法对四川省2020年的货运量以及物流园区建设总规模进行了预测。周岚亚（2012）应用优化的时间序列模型对四川省2013年-2015年的货运需求总量进行了预测。田丽娜（2011）基于L-OD方法，即物流纯流动，对泸州市未来的物流需求量及分布进行了预测等。
综合中国学者的研究成果不难发现，大多数学者都是对货运量进行了预测，而鉴于目前物流业统计指标不完善以及部分数据缺失，这种对货运量的预测与实际情况存在较大出入。因此，本文试图探讨一种趋势分析方法，以物流业产值为基础，通过灰色关联度，分析物流业的发展趋势。
一、变量选取
物流业包括运输、仓储、装卸、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等基本功能，涉及到运输业、仓储业、贸易、加工、邮政等相关行业。考虑到数据的可得性，以及我国现行的统计指标体系，物流业整体的产值数据难以获得。但是，从统计年鉴上可以获得交通运输、仓储和邮政业的产值，虽然不完全等同于物流业产值，但在没有完整物流业数据的情况下，可以根据现有的交通运输、仓储和邮政业产值近似的估计物流业产值，这点从众多学者的研究中可以看出是完全可行的。又根据供给等于需求的投入产出思想，可以把交通运输、仓储和邮政业产值当作物流需求来看待。
此外，综合众多学者关于物流需求预测变量选取的研究成果表明，区域经济规模、产业结构、经济空间布局是宏观上影响区域物流需求的主要因素。而这其中，区域物流需求作为区域经济的一种引致性需求，区域经济发展的整体水平和规模是决定区域物流需求大小的决定性因素。在此基础上，参考四川省物流业相关数据的可得性，本文选取了第一产业产值、第二产业产值、第三产业产值、全社会固定资产投资总额、社会消费品零售总额、进出口总额、居民消费水平作为解释变量，而把交通运输、仓储和邮政业产值作为物流业产值并充当被解释变量。
二、灰色关联模型与灰色模型
灰色模型（Gray Models）就是通過少量的、不完全的信息，建立灰色微分模型，并对未来一段时间内事物的发展做出模糊性的预测分析，揭示了系统内部事物连续发展变化的过程。
灰色是指结构模糊性，指标体系的不完备性，数据的不确定性以及发展趋势的随机性，因此不难理解，所有具有以上特性的系统都称为灰色系统。而物流系统也具有上述特征。首先，物流业缺乏一个统一和明确的统计指标体系，这导致了测算物流的数据是不确定的；其次，现代物流业涉及的范围非常广泛，从航空、铁路以及公路运输到管道输送，涉及范围广泛，边界模糊。不难判断，物流系统是一个典型的灰色系统。因此，本文利用灰色模型对区域物流需求进行预测分析。
与此同时，本文也用到了灰色关联度模型。关联度是指两个系统之间的因素随着时间和对象的不同而发生变化的关联性大小的程度。灰色关联度分析是一种多参数诊断方法，是根据各因素数列所绘制的曲线的相近程度，来判断各因素之间发展态势的异同，检测不同因素之间发展的同步程度。由于我们考察的是被解释变量与解释变量之间的关联程度，因此选择被解释变量作为参考序列做局部关联度分析。
1.物流业产值的关联度测算。
结合表4-1计算第一产业产值、第二产业产值、第三产业产值、全社会固定资产投资总额、社会消费品零售总额、进出口总额、居民消费水平分别与物流业产值的灰色关联度，得到以物流业产值为参考序列的关联度系数矩阵为：
故，四川省物流业产值与其他解释变量之间在2007～2013年间的灰色关联度分别为：
从各关联度系数可以看出，总体上，所选的解释变量和被解释变量之间具有很强的关联性，因此，可以利用这7个解释变量预测四川省区域物流需求。在此基础上，从表2-2中可以看出，与物流业产值发展趋势同步性最好的解释变量是居民消费水平，而第二产业与物流业产值的关联度相对较低，这说明，与百姓息息相关的商贸物流、零担物流、公路快运、城市配送等运输需求对物流业的促进作用更加明显；而随着经济增速放缓，工业发展增速下降，对重化工物流、大型物流以及集装箱物流等运输的需求也在减少。此外，从对于四川省来说，第三产业与物流业产值的关联度要好于第一产业和第二产业，而进出口总额和社会消费品零售总额与物流业产值的关联度略高于全社会固定资产投资总额与物流业产值的关联度。
2.四川省区域物流需求系统综合预测模型的建立。结合表2-1建立第一产业产值（X1）、第二产业产值（X2）、第三产业产值（X3）、全社会固定资产投资总额（X4）、社会消费品零售总额（X5）、进出口总额（X6）以及居民消费水平（X7）的GM（1，1）模型和四川省物流业产值（Y）GM（1，8）模型，并以此为基础建立四川省区域物流需求系统综合预测模型，通过此系统综合预测模型可以预测四川省未来五年（2014～2018年）的物流业产值，该系统模型为：
通过此模型预测出，在2014～2018年期间的四川省物流业产值（见表2-3）。 根据四川省物流需求的预测数据可知，在2014～2018年间，四川省区域物流需求呈现出先下降后上升的趋势且该上升趋势在逐年增强，既四川省区域物流业产值的增速在逐年上升。在此期间，四川省区域物流业产值的平均增速为4.246%，这五年间的增长率分别为-0.83%、5.32%、5.45%、5.58%、5.71%，呈现出明显的上升趋势，且每一年的增长率都在提高。
其次，结合2014～2018年间其他经济数据做关联度分析，得到如下关联度系数矩阵：
故，四川省物流业产值与其他经济变量之间在2014～2018年间的灰色关联度分别为：
從各关联度系数可以看出，与表2-2的的关联度系数相比，一些经济变量与物流业之间发展同步性趋势发生了细微变化。在表2-2的计算结果中，与物流业产值发展趋势同步性最好的解释变量是居民消费水平和进出口总额，都达到了71%以上，但是在新的关联度计算结果中可以看出，在2014～2018年间，虽然进出口总额与四川省区域物流业发展关联度依然很高，但是的同步性有所下降，关联性程度与2007～2013年间相比，呈略微若化趋势。
其次，第一产业、第二产业、全社会固定资产投资与社会消费品零售总额同四川省区域物流业的关联度也呈现出下降的趋势，而值得注意的是，第二产业与物流业产值的关联度下降明显，这说明，未来一段时间，工业对物流的需求将在一定程度上显著降低，这也意味着，物流业逐渐向小范围，小物件，精准投递，信息化服务的方向发展，物流形式也将发生一定得改变。
此外，未来一段时间，第三产业与居民消费水平同四川省区域物流发展继续了前几年的同步态势，并且这种同步发展的程度在加强。2007～2013年间，第三产业、居民消费水平与物流业产值的关联度分别为0.709394和0.711452，具有很强的关联度和相关性，到了2014～2018年间，这一关联程度有所加强，分别上涨到了0.710007和0.716763。这说明，物流业逐渐从工业的重、大件运输业务逐步转移到面向大众市场业务上来。
三、结论与展望
1.结论。本文通过预测四川省2014～2018年的区域物流需求产值（见表3-1），分析四川省物流需求得到如下结论：
1.1物流业产值占地区生产总值比重略小，发展潜力巨大。虽然本文所预测物流业产值只包括了交通运输、仓储和邮政业产值，但是交通运输和仓储是物流业最主要的两个环节，因此从交通运输、仓储和邮政业的发展趋势大致上可以推断物流业的发展趋势。从所测算的结果来看，物流业产值占GDP的比重有略微下降的趋势，这说明，按照当前的发展趋势，物流业的发展水平已经不适应当前的经济发展水平，即物流业发展状况不能满足经济的需要。
1.2第二产业与物流业的关联性在预测期内逐渐趋弱，而居民消费水平和第三产业同物流业的关联性在预测期内逐渐趋强。这从侧面反映出了四川省区域物流产业在未来的发展方向将逐渐从主要服务于第二产业、工业转向服务于第三产业、服务业以及和居民生活直接相关的产业和服务上。
1.3固定资产投资与物流业发展之间的关联度在预测期内均呈现出了下降趋势。故以当前趋势推测未来发展，固定资产投资对物流业发展的推动力有限，二者的发展态势呈现出逐渐分离的状态。这从侧面反映出，对物流基础设施的投资已经出现饱和的状态，对物流业的带动作用已不如该产业发展初期显著。
1.4进出口总额与物流业发展的关联度略有下滑。考虑到四川是以出口为主的进出口总额结构，以及未来一段时间经济处于下行通道的预期，做出如下两种假设分类讨论：首先，假设四川省区域外经济与四川省内经济同时处于低迷状态，这时贸易会出现下滑，那么物流业与进出口之间关联度发生的偏离，说明在这种假设下，四川省区域物流业主要服务于本省区域内；其次，假设四川省外经济好于四川省内经济，以出口为主的四川省对外贸易不会出现明显下滑，此时，物流业与进出口之间关联度发生的偏离，意味着四川的物流业主要服务于四川省区域内。综上所述，未来四川省物流业的发展趋势依然是立足于为四川本省区域提供物流服务。
2.展望。由于客观条件和自身理论知识、研究视野和实际研究水平有限，本文存在很多不足。首先，基于数据的可得性以及物流业统计指标体系的不完备性，本文选取了交通运输、仓储和邮政业数据作为物流产业需求趋势进行预测分析，这在一定程度上影响了研究的结果。其次，虽然灰色系统预测模型对四川省物流需求预测的结果良好，但是在对物流业需求趋势的预测还存在对模型改良的空间，这是以后要进一步解决的问题。第三，本文的结论得自于灰色系统综合预测模型和灰色关联度模型的预测结果，在一定程度上只是对预测结果的分析和判断。第四，鉴于物流业缺乏统一的统计指标体系，与预测物流业货物量相比，对物流业需求趋势的预测也将是未来对物流业发展程度和方向进行准确把握的可靠方法。
参考文献：
[1]邹欣、汲昌霖：《区域物流园区建设规模预测分析》，《铁道运输与经济》2015年第10期，第11～16、22页.
[2]周岚亚：《四川省物流需求预测分析-利用优化时间序列模型》，《现代商贸工业》2012年第1期，第27～28页.
[3]田丽娜：《基于L-OD法的地区间物流需求预测分析-以四川省泸州市为例》，《商场现代化》2011年第8期，第66～67页.
[4]海峰、武兰芬、张丽立：《发展区域物流推动区域经济》，《区域经济与社会发展》2004年第9期，第71～73页.
[5]王成金、韩增林：《关于我国区域物流体系建设的思考》，《人文地理》2005年第6期，第19～22页.
[6]杨浩：《区域经济和区域物流需求的预测研究》，对外经贸大学硕士学位论文，2005年.
[7]朱嘉鹏：《基于DEA的区域物流与区域经济协调度评价——以内蒙古地区为例》，北京交通大学硕士学位论文，2011年.
[8]黄虎：《基于区域经济的区域物流需求分析及实证研究》，西南交通大学博士学位论文，2008年.
关键词：物流业需求 趋势分析 灰色模型 灰色关联度模型
近几年，随着电子商务的快速发展，物流产业获得了前所未有的发展契机，国家先后出台了相关文件、规划以及若干扶持政策发展物流产业，而四川省作为西部地区重要的经济强省，自然也不会放弃对物流产业的扶持和发展。要发展好物流产业，除了必不可少的政府各级部门以及企业的投入之外，还要对物流产业未来的发展方向有一个准确的把握。这就需要对未来物流产业的发展空间以及物流需求趋势进行精确预测。
众多学者采用了不同的方法对区域物流需求进行预测，而其中大多数的方法以定量研究为主。邹欣，汲昌霖（2015）对货运量的预测方法进行了简单综述，并在此基础上运用了指数平滑法和改进参数法对四川省2020年的货运量以及物流园区建设总规模进行了预测。周岚亚（2012）应用优化的时间序列模型对四川省2013年-2015年的货运需求总量进行了预测。田丽娜（2011）基于L-OD方法，即物流纯流动，对泸州市未来的物流需求量及分布进行了预测等。
综合中国学者的研究成果不难发现，大多数学者都是对货运量进行了预测，而鉴于目前物流业统计指标不完善以及部分数据缺失，这种对货运量的预测与实际情况存在较大出入。因此，本文试图探讨一种趋势分析方法，以物流业产值为基础，通过灰色关联度，分析物流业的发展趋势。
一、变量选取
物流业包括运输、仓储、装卸、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等基本功能，涉及到运输业、仓储业、贸易、加工、邮政等相关行业。考虑到数据的可得性，以及我国现行的统计指标体系，物流业整体的产值数据难以获得。但是，从统计年鉴上可以获得交通运输、仓储和邮政业的产值，虽然不完全等同于物流业产值，但在没有完整物流业数据的情况下，可以根据现有的交通运输、仓储和邮政业产值近似的估计物流业产值，这点从众多学者的研究中可以看出是完全可行的。又根据供给等于需求的投入产出思想，可以把交通运输、仓储和邮政业产值当作物流需求来看待。
此外，综合众多学者关于物流需求预测变量选取的研究成果表明，区域经济规模、产业结构、经济空间布局是宏观上影响区域物流需求的主要因素。而这其中，区域物流需求作为区域经济的一种引致性需求，区域经济发展的整体水平和规模是决定区域物流需求大小的决定性因素。在此基础上，参考四川省物流业相关数据的可得性，本文选取了第一产业产值、第二产业产值、第三产业产值、全社会固定资产投资总额、社会消费品零售总额、进出口总额、居民消费水平作为解释变量，而把交通运输、仓储和邮政业产值作为物流业产值并充当被解释变量。
二、灰色关联模型与灰色模型
灰色模型（Gray Models）就是通過少量的、不完全的信息，建立灰色微分模型，并对未来一段时间内事物的发展做出模糊性的预测分析，揭示了系统内部事物连续发展变化的过程。
灰色是指结构模糊性，指标体系的不完备性，数据的不确定性以及发展趋势的随机性，因此不难理解，所有具有以上特性的系统都称为灰色系统。而物流系统也具有上述特征。首先，物流业缺乏一个统一和明确的统计指标体系，这导致了测算物流的数据是不确定的；其次，现代物流业涉及的范围非常广泛，从航空、铁路以及公路运输到管道输送，涉及范围广泛，边界模糊。不难判断，物流系统是一个典型的灰色系统。因此，本文利用灰色模型对区域物流需求进行预测分析。
与此同时，本文也用到了灰色关联度模型。关联度是指两个系统之间的因素随着时间和对象的不同而发生变化的关联性大小的程度。灰色关联度分析是一种多参数诊断方法，是根据各因素数列所绘制的曲线的相近程度，来判断各因素之间发展态势的异同，检测不同因素之间发展的同步程度。由于我们考察的是被解释变量与解释变量之间的关联程度，因此选择被解释变量作为参考序列做局部关联度分析。
1.物流业产值的关联度测算。
结合表4-1计算第一产业产值、第二产业产值、第三产业产值、全社会固定资产投资总额、社会消费品零售总额、进出口总额、居民消费水平分别与物流业产值的灰色关联度，得到以物流业产值为参考序列的关联度系数矩阵为：
故，四川省物流业产值与其他解释变量之间在2007～2013年间的灰色关联度分别为：
从各关联度系数可以看出，总体上，所选的解释变量和被解释变量之间具有很强的关联性，因此，可以利用这7个解释变量预测四川省区域物流需求。在此基础上，从表2-2中可以看出，与物流业产值发展趋势同步性最好的解释变量是居民消费水平，而第二产业与物流业产值的关联度相对较低，这说明，与百姓息息相关的商贸物流、零担物流、公路快运、城市配送等运输需求对物流业的促进作用更加明显；而随着经济增速放缓，工业发展增速下降，对重化工物流、大型物流以及集装箱物流等运输的需求也在减少。此外，从对于四川省来说，第三产业与物流业产值的关联度要好于第一产业和第二产业，而进出口总额和社会消费品零售总额与物流业产值的关联度略高于全社会固定资产投资总额与物流业产值的关联度。
2.四川省区域物流需求系统综合预测模型的建立。结合表2-1建立第一产业产值（X1）、第二产业产值（X2）、第三产业产值（X3）、全社会固定资产投资总额（X4）、社会消费品零售总额（X5）、进出口总额（X6）以及居民消费水平（X7）的GM（1，1）模型和四川省物流业产值（Y）GM（1，8）模型，并以此为基础建立四川省区域物流需求系统综合预测模型，通过此系统综合预测模型可以预测四川省未来五年（2014～2018年）的物流业产值，该系统模型为：
通过此模型预测出，在2014～2018年期间的四川省物流业产值（见表2-3）。 根据四川省物流需求的预测数据可知，在2014～2018年间，四川省区域物流需求呈现出先下降后上升的趋势且该上升趋势在逐年增强，既四川省区域物流业产值的增速在逐年上升。在此期间，四川省区域物流业产值的平均增速为4.246%，这五年间的增长率分别为-0.83%、5.32%、5.45%、5.58%、5.71%，呈现出明显的上升趋势，且每一年的增长率都在提高。
其次，结合2014～2018年间其他经济数据做关联度分析，得到如下关联度系数矩阵：
故，四川省物流业产值与其他经济变量之间在2014～2018年间的灰色关联度分别为：
從各关联度系数可以看出，与表2-2的的关联度系数相比，一些经济变量与物流业之间发展同步性趋势发生了细微变化。在表2-2的计算结果中，与物流业产值发展趋势同步性最好的解释变量是居民消费水平和进出口总额，都达到了71%以上，但是在新的关联度计算结果中可以看出，在2014～2018年间，虽然进出口总额与四川省区域物流业发展关联度依然很高，但是的同步性有所下降，关联性程度与2007～2013年间相比，呈略微若化趋势。
其次，第一产业、第二产业、全社会固定资产投资与社会消费品零售总额同四川省区域物流业的关联度也呈现出下降的趋势，而值得注意的是，第二产业与物流业产值的关联度下降明显，这说明，未来一段时间，工业对物流的需求将在一定程度上显著降低，这也意味着，物流业逐渐向小范围，小物件，精准投递，信息化服务的方向发展，物流形式也将发生一定得改变。
此外，未来一段时间，第三产业与居民消费水平同四川省区域物流发展继续了前几年的同步态势，并且这种同步发展的程度在加强。2007～2013年间，第三产业、居民消费水平与物流业产值的关联度分别为0.709394和0.711452，具有很强的关联度和相关性，到了2014～2018年间，这一关联程度有所加强，分别上涨到了0.710007和0.716763。这说明，物流业逐渐从工业的重、大件运输业务逐步转移到面向大众市场业务上来。
三、结论与展望
1.结论。本文通过预测四川省2014～2018年的区域物流需求产值（见表3-1），分析四川省物流需求得到如下结论：
1.1物流业产值占地区生产总值比重略小，发展潜力巨大。虽然本文所预测物流业产值只包括了交通运输、仓储和邮政业产值，但是交通运输和仓储是物流业最主要的两个环节，因此从交通运输、仓储和邮政业的发展趋势大致上可以推断物流业的发展趋势。从所测算的结果来看，物流业产值占GDP的比重有略微下降的趋势，这说明，按照当前的发展趋势，物流业的发展水平已经不适应当前的经济发展水平，即物流业发展状况不能满足经济的需要。
1.2第二产业与物流业的关联性在预测期内逐渐趋弱，而居民消费水平和第三产业同物流业的关联性在预测期内逐渐趋强。这从侧面反映出了四川省区域物流产业在未来的发展方向将逐渐从主要服务于第二产业、工业转向服务于第三产业、服务业以及和居民生活直接相关的产业和服务上。
1.3固定资产投资与物流业发展之间的关联度在预测期内均呈现出了下降趋势。故以当前趋势推测未来发展，固定资产投资对物流业发展的推动力有限，二者的发展态势呈现出逐渐分离的状态。这从侧面反映出，对物流基础设施的投资已经出现饱和的状态，对物流业的带动作用已不如该产业发展初期显著。
1.4进出口总额与物流业发展的关联度略有下滑。考虑到四川是以出口为主的进出口总额结构，以及未来一段时间经济处于下行通道的预期，做出如下两种假设分类讨论：首先，假设四川省区域外经济与四川省内经济同时处于低迷状态，这时贸易会出现下滑，那么物流业与进出口之间关联度发生的偏离，说明在这种假设下，四川省区域物流业主要服务于本省区域内；其次，假设四川省外经济好于四川省内经济，以出口为主的四川省对外贸易不会出现明显下滑，此时，物流业与进出口之间关联度发生的偏离，意味着四川的物流业主要服务于四川省区域内。综上所述，未来四川省物流业的发展趋势依然是立足于为四川本省区域提供物流服务。
2.展望。由于客观条件和自身理论知识、研究视野和实际研究水平有限，本文存在很多不足。首先，基于数据的可得性以及物流业统计指标体系的不完备性，本文选取了交通运输、仓储和邮政业数据作为物流产业需求趋势进行预测分析，这在一定程度上影响了研究的结果。其次，虽然灰色系统预测模型对四川省物流需求预测的结果良好，但是在对物流业需求趋势的预测还存在对模型改良的空间，这是以后要进一步解决的问题。第三，本文的结论得自于灰色系统综合预测模型和灰色关联度模型的预测结果，在一定程度上只是对预测结果的分析和判断。第四，鉴于物流业缺乏统一的统计指标体系，与预测物流业货物量相比，对物流业需求趋势的预测也将是未来对物流业发展程度和方向进行准确把握的可靠方法。
参考文献：
[1]邹欣、汲昌霖：《区域物流园区建设规模预测分析》，《铁道运输与经济》2015年第10期，第11～16、22页.
[2]周岚亚：《四川省物流需求预测分析-利用优化时间序列模型》，《现代商贸工业》2012年第1期，第27～28页.
[3]田丽娜：《基于L-OD法的地区间物流需求预测分析-以四川省泸州市为例》，《商场现代化》2011年第8期，第66～67页.
[4]海峰、武兰芬、张丽立：《发展区域物流推动区域经济》，《区域经济与社会发展》2004年第9期，第71～73页.
[5]王成金、韩增林：《关于我国区域物流体系建设的思考》，《人文地理》2005年第6期，第19～22页.
[6]杨浩：《区域经济和区域物流需求的预测研究》，对外经贸大学硕士学位论文，2005年.
[7]朱嘉鹏：《基于DEA的区域物流与区域经济协调度评价——以内蒙古地区为例》，北京交通大学硕士学位论文，2011年.
[8]黄虎：《基于区域经济的区域物流需求分析及实证研究》，西南交通大学博士学位论文，2008年.