上饶区域物流需求因素分析与实证研究外文翻译资料

 2022-03-23 20:07:55

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附录A 译文


上饶区域物流需求因素分析与实证研究

本文分析了上饶地区经济价值,产业结构,固定资产投资等方面的经济状况,进一步解释了上饶在物流发展现状和基础设施方面的物流发展现状,物流企业发展。根据上述情况,上饶2003 - 2012年度国内生产总值,第一产业,第二产业和第三产业总产值,上饶零售额,进出口总额,上饶固定资产投资人均资本收入,货物和货物周转等,结合多变量回归模型和逐步回归方法分析上饶区域物流需求的影响因素。研究结果表明:社会消费品零售总额对上饶地区物流需求影响最大。如果社会消费品零售总额增加了一千万元,货运量将增加45998.92万吨,货运量将增加0.009224亿吨公里。

关键词:上饶;区域物流;需求预测影响因素;

1.介绍

全球物流业发展了电子商务当今时代的新趋势。现代物流是这个时代的呼唤,成为企业持续降低生产消耗和提高劳动生产率的第三个利润来源,作为二十一世纪新的经济增长点,在国民经济和社会发展中起着重要的作用。近年来,全球现代物流业呈现稳步增长,欧美,日本已成为全球重要物流基地。

对于后勤发达的美国和物流快速发展的日本先进国家,中国的物流开始相对较晚,仍处于初步发展状态。随着中国经济快速稳定发展,中国物流业规模将继续快速扩大,集中度进一步提高,适应经济结构调整和产业结构调整。

上饶市位于福建,浙江,安徽省交界处,贸易物流业发展具有独特的地理优势。经济的快速崛起也为近年来物流业发展奠定了良好的基础。分散在商业中心,主要道路入口,港口货物转运中心,特别是随着上饶经济开发区的发展壮大和新车站区的开发建设,上饶市逐步形成了多个区域物流中心。城市物流业从零星分散转向集约化,大规模发展,实现了贸易物流“大规模,大市场,大流通”的目标。
2.家庭和大学研究状况
2.1国内研究现状
20世纪80年代以来,中国已经开始引进物流概念,大量西方物流理论和物流成果,但有针对性的研究处于停滞状态。在中国学者中,王志泰教授和吴庆教授在物流方面做出了突出贡献。他们首先向中国介绍了“物流”的理念,一直致力于中国物流业的启蒙和开拓性工作。有关物流技术,物流,设施规划设计,物料搬运系统等多篇文章都已发表。他们还提出了对中国托运系统的思想和建议,对中国现代物流发展和与国际社会的融合作出了重大贡献。此后,中国的报刊杂志开始讨论物流,出现了一些有影响力的成果。

2.2外国研究现状

国外专家对物流需求的预测分析集中在运输需求上。在1996年的“采用多标准决策工具进行库存预测”的文章中,Jukka Korpela认为库存是物流的重要组成部分,库存管理的关键是预测需求。使用AHP进行物流需求预测改进结果。

[1]. 1998年,S.Y.云首先运用人工智能进行货运预测,了解线性统计模型的准确性比神经网络模型的预测要低。

[2]. 1999年,Michael W. Babcock和Xiaohua Lu撰写的“粮食货运铁路时间序列预测”一书介绍了时间序列预测模型和线性回归预测模型等多元线性回归分析预测模型的概念。他们还采用粮食货运铁路运输时间序列分析模型。

[3]. 2001年,Bahram Adrangi在“美国空中服务预测 - 混沌和非线性调查”一文中分析了每月航空数据,使用灰色G(3,1),灰色G(1,1)模型预测美国航空公司,合理分析航空服务业的非线性特性[4]。物流业由于早期进入工业时代,在发达国家早期开始,在理论和实践方面以及成功经验方面都受益匪浅。在物流统计方面,发达国家将管理成本,运输成本,仓储成本作为衡量后勤成本的指标,并利用从事国内生产总值的物流成本比例代表物流规模。
3.变量,数据和模型
3.1变量
在进行物流需求分析和预测时,主要的方法是分析和预测物流量,因为它在一定程度上反映了物流需求,并且基本上是利用过去的物流量预测未来。物流量包括交通量,库存量,终端配送量,入库物流量,处理量等。显然,交通量只是物流量的主要组成部分,但流量变化可以反映物流量,其运营能力通常用于替代物流量物流需求分析与预测。

本文选择上饶综合货运量和货物周转量作为衡量物流需求规模的指标。货物

体积只反映已完成运输货物的数量,不管运输长度或货物类型如何,货物按吨计算,如吨达到吨。然而,不同的货物导致不同的流离失所,如劳动强度。相反,营业额可以全面反映劳动强度和运输成果,但不能反映货物运输量。因此,本文将结合两者来预测上饶物流需求状况的综合反映。

经济指标是指对物流需求产生重大影响的指标,将用于物流需求预测。根据本章第一节对上饶物流需求的经济影响分析,上饶物流需求分析预测经济指标可以设定如下。

(1)经济总体指标:上饶国内生产总值(GDP)。

(2)产业结构指标:上饶第一,二,三产业的价值输出。

(3)贸易指标:上饶外贸总额,上饶零售总额。

(4)上饶固定资产投资额。

(5)消费水平指标:上饶人均收入。


3.2数据

本文选择了以下变量。争议:上饶国内生产总值(GDP)

X1第一产业输出;X2第二产业输出;X3第三产业;X4上饶零售总量;X5进出口总额;X6上饶固定资产投资;X7人均收入;X8因变量:交通量Y;周转量Z。

Year

Y

Z

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

2003

3071

18.81

2525.7

620

933.3

974.2

1066.3

80

1126

2383

2004

3102

18.98

3011

647

1235

1128

1238

132

1528

2912

2005

3443

20.91

3881

846.5

1647.1

1387

1358

160

2270

3226

2006

4721

34.73

4513.8

876.5

2006.9

1630.4

1580.1

181

3183.1

3524

2007

6255

46.34

5280.6

983.9

2420.9

1875.8

1869

300

4050

3902

2008

7066

55.34

6283

1200

2979

2100

2315.1

557

4279

4353

2009

11154

175.99

7285

1354

3578

2353

2763.6

644

6123.8

4707

2010

14581

251.14

9010

1517

4593.7

2899.3

3305

1667

8053.5

5317

2011

15230

256.00

11105.8

1765

5989.8

3351

3782.3

2651

8284.6

6134

2012

15992

264.14

12653.9

1928.3

6625.4

4100.2

4269.4

2705

10882.6

7011

数据来源:“统计年鉴2013”​​,上饶

3.3模型

当解释变量Y同时受到许多解释变量Xi的影响,并且Xi(i = 1,2 ... n)全部与Y具有线性关系时,可以建立多变量非线性回归模型,可以描述为:

(1)
其中Y是因变量,Xi(i = 1,2 ... n)是自变量,Bj(j = 0,1,2 k)是回归系数,U是随机误差(影响Y的因子)比X)。

4.实验分析

根据以前概述的模型,数据和变量进行最小二乘回归分析,得到如表2所示的结果。

表2货运量和独立变量的最小二乘回归产量

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Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

14401.30

5744.502

2.506971

0.2416

X1

267.4119

195.7023

1.366421

0.4022

X2

-270.6165

197.6703

-1.369030

0.4016

X3

-261.0124

193.4357

-1.349350

0.4060

X4

-275.8740

195.4340

-1.411597

0.3924

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