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珠三角地区水产品冷链物流需求预测与分析

时间:2013-06-03 11:16点击:2602
林勋亮严婷婷 (广东商学院工商管理学院广东广州510320) 摘要: 随着经济的高速发展以及人们生活水平的不断提高,人们对水产品在数量和质量上都有了更多更高的要求,作为全国经济发达地区之一的珠江三角洲地区更是如此。正确的需求预测是冷链物流行业健康发展的基础和关键。本文基于珠三角地区水产品冷链物流需..

林勋亮  严婷婷

(广东商学院工商管理学院  广东 广州 510320)

摘 要:随着经济的高速发展以及人们生活水平的不断提高,人们对水产品在数量和质量上都有了更多更高的要求,作为全国经济发达地区之一的珠江三角洲地区更是如此。正确的需求预测是冷链物流行业健康发展的基础和关键。本文基于珠三角地区水产品冷链物流需求预测的重要性和少有性,利用多元线性回归分析法建立冷链物流需求量的需求预测方程,并用Excel2007对方程进行检验,求证其科学性,最后得出比较精确的冷链物流需求预测体系。

  关键词:珠三角  水产品  冷链物流  需求预测  多元回归  

一、引言

随着经济的快速发展、社会的进步,人们生活水平不断提高,作为全国经济发达地区之一的珠三角地区的人们对生鲜水产品在数量上和质量上都有了更高的要求。其次,由于冷链物流业在全国范围内包括珠三角地区起步较晚,导致该地区冷链物流基础设施落后,管理经验相对不足,技术缺乏先进性,因此,具有“鲜”和“活”双重特征的生鲜水产品较容易腐蚀、变质,每年损耗巨大,给冷链物流企业和水产品养殖户造成巨大的经济损失。再次,目前珠三角地区一些企业已经发现了水产品冷链物流业的潜力,但往往忽视了对市场的预测,也即是对水产品冷链物流需求的预测,这就使得水产品冷链物流业陷入一种盲目的发展中。因此,建立珠三角地区水产品冷链物流需求预测模型,科学准确地预测和分析水产品冷链物流需求,对珠三角地区水产品冷链物流业的健康发展,以及提高水产品冷链物流企业的经营管理水平,具有理论和实践意义。

二、冷链物流需求预测研究综述

关于物流业需求预测方法的研究在国内外来说已经比较成熟,其中包括应用一元线性回归分析法、多元线性回归分析法、灰色预测法、BP神经网络预测法、组合预测法、综合预测法、支持向量机回归法等。然而,目前国内对冷链物流需求预测的研究还比较缺乏,相关的研究成果较少。

在食品冷链物流需求预测上,兰洪杰和汝宜红(2008)[1]则利用比较新颖的方法对2008年北京奥与会期间短期的食品冷链物流需求进行了预测。他们首先利用BP神经网络预测模型对参加2008年北京奥与会各类人员及国内外观众等人数进行预测,接着根据人均食品消耗预测冷冻冷藏食品的总量,最后根据设施设备运力等能力来推测北京奥与会期间食品冷链物流需求量,得出2008年北京奥运会期间食品冷链物流需求量将呈倍数增长,并提出目前大部分企业的冷链物流实施设备相对不足,应做好相关措施来应对这种状况,即自己增加生产能力还是充分利用第三方物流企业的生产能力,与此同时他们还提醒物流企业及政府在做好短期应对措施的同时更要考虑该地区物流企业长远的发展规划和利益。

在水产品冷链物流需求预测上,李隽波和孙丽娜(2011)[2]认为冷链物流是一个庞大的复杂的物流系统,涉及到从运输、装卸搬运、仓储、包装、流通加工等环节,另外由于水产品的冷链物流影响因素较多,因此以我国水产品为研究对象,经过分析,选取水产的产量、水产品价格指数、人口数量、GDP、产业比例(第三产业占总产业比重)、冷链物流流通率、水产品损耗率这七个指标构建多元线性回归模型,并利用Eviews软件对回归模型的总体拟合程度、各回归系数与冷链水产品需求量的相关性程度进行检验,进行科学验证,最后得出较精确的冷链物流需求预测体系,即水产品冷链物流需求量与其产量、价格指数、GDP、冷链物流流通率、水产品破损率有很强的相关性。这个模型对水产品冷链物流企业未来发展规划有较强的参考意义。惠春梅等(2011)[3]则利用比较创新的方法对我国水产品冷链物流需求预测进行了研究。他们从四个角度出发,认为水产品需求量主要由城乡居民直接消费需求、加工水产品消费需求、净出口贸易需求及以上三个过程的损耗减重组成。因此分别利用滞后一期的回归预测、灰色系统模型、回归模型、单边和双边两种对数的时间序列对以上四个方面进行需求预测分析,从而得出最终水产品的物流需求预测模型。

在区域冷链物流需求量预测上,张言彩(2011)[4]等选择2005—2009年江苏省城镇居民冷链物流消费品运输量为样本,建立冷链物流需求量灰色预测模型GM(1,1),应用DPS7.05软件进行检验,对江苏省十二五期间冷链物流需求进行了预测。实证结果表明,2010—2015,年,江苏省冷链物流需求将以3.9%的速度增长,而到2010—2015年增长速度将有所下滑,但增长速度也在2.9%左右,因此他们提出江苏省有关政府部门和企业应该做好应对措施和方案。

综上所述,目前国内学者对于冷链物流需求预测的研究,不论是从总量上,还是从各细分行业、省市、产品等相关研究上,相对于目前正快速发展的中国冷链物流需求都是远远不足。这制约着中国冷链物流业的健康发展。

作为中国主要经济区域——珠三角,其水产业发展快、规模大,其水产品冷链物流需求规模也是巨大的。然而,目前相关研究更加缺乏。本文将采用EXCEL软件,通过多元回归分析构建冷链物流需求预测模型,从而预测未来珠三角冷链物流需求规模,进而为该地区相关产业的发展提供借鉴。

三、基于多元回归冷链物流需求预测模型的构建

通过对一系列数据的收集分析,本文将通过分析价格指标、GDP等因素与冷链物流需求量(水产品冷链物流需求量)的相关性,来判断其相关程度。通过建立珠三角冷链物流需求量与其他变量的多元回归分析模型,预测该地区未来冷链物流需求量,从而为未来的发展方向和速度提供依据。

冷链物流需求预测是以冷链物流发展的历史数据作为依据,通过一定的科学统计方法和统计软件、技巧,对未来的市场需求进行估算、预测的方法。冷链物流需求预测的方法有很多,包括有一个自变量和一个因变量构成的一元线性回归方程、一个因变量和两个或两个以上因变量构成的多元线性回归方程、指数平滑法、弹性预测法、BP神经网络预测法和灰色预测法等,这些方法各自都有各自的优缺点。然而水产品冷链物流需求量受到诸如珠三角地区人口数量、GDP、价格指数等多个变量的影响,采用多元线性回归模型更适合冷链物流需求预测,它不但能够消除自相关性和较少随机因素的影响,也能避免多重共线性因素的影响。

    (一)多元回归分析原理

    多元回归分析是研究多个变量之间的关联关系的方法,分为两种,第一种是一对多的关联关系,即多个自变量的变化引起一个因变量的变化,第二种是多对多的关联关系,即多个自变量的变化引起多个因变量的变化(本文研究的是第一种关联关系,因此后文只阐述第一种关系)。本文采用的是一对多关联关系的多元回归分析模型,它通过历史数据系列建立预测模型并对模型进行评估分析的方法。在市场经济领域中,某一个因素(因变量)的变化由几个或者几个以上的因素(自变量)变化引起,并且这些自变量之间很难分出哪一个是主要影响因素,哪一个次要影响因素,或者说有些虽然是次要影响因素但也不能忽视其存在和作用。因此,可以根据这些变量之间的相互关系建立多元回归预测模型,如下公式:

                                               

然后根据自变量和因变量的相关性程度,保留具有较强相关性的自变量,重新整合回归模型,最后将各个自变量带入模型,求得最终预测值。

(二)多元回归冷链物流需求预测模型的构建

  1.影响因素及指标的选择

从经济增长规律来看,需求规模与经济总量关系紧密,即一个国家或者地区的经济发展状况决定了该地区的物流的需求及发展水平,GDP总量越大,对物流需求包括冷链物流需求的影响就越大,货物运输、仓储、装卸搬运、流通加工的数量就越大。因此GDP被选为该多元回归模型的第一个重要指标;另外,经济学原理告诉我们,供给量与需求量之间会相互影响,因此珠三角地区水产品的供给量也是多元回归预测模型的一个重要指标,将其选取该地区水产品的年产量作为第二个重要指标;众所周知,物流业属于服务业领域,而冷链物流属于物流的一个部分,因此冷链物流业从属于服务业,由于经济的发展、科学技术和人们生活水平的提高,服务业在三大产业中占据越来越重要的作用,特别是作为沿海经济区之一的珠三角地区,服务业在产业结构中的比重更是越来越大,因此产业结构比例也作为回归预测模型的其中一个指标;人口数量是不可以忽视的一个指标,人口的多少决定需求的规模,近年由于珠三角地区工农服务业的快速发展,许多外来人口的涌入大大地增加了该地区人口数量,这就在很大程度上增加了对水产品的需求,使得水产品的冷链物流需求量相应增长;一个产品的需求量除了受上面诸多因素的影响,价格水平也是其影响的重要因素,经济学理论中显示,在其他因素不变的情况下,产品的需求量与价格水平往往呈线性关系,因此该地区水产品价格指数作为水产品冷链物流需求量的第五个指标;水产品属于易腐烂易变质产品,稍不注意保管,就容易发生变质现象,从而影响食用价值,因此流通速度成为其产品保鲜的重要因素,流通越快的工具被得到高度使用,冷链流通率将被作为最后一个指标。因此,本文将珠三角地区的GDP、人口数量、价格指数、水产品产量、产业结构比重和冷链物流流通率等六个指标作为冷链物流需求预测模型的初步指标。

在建立多元回归模型时,将上述六个指标作为自变量,分别取为X1,X2......X6,冷链物流需求量取为Y,设冷链物流需求量Y与各自变量X存在相关关系,一般变量X1,X2......X的线性回归模型用公式表现为:Y=a0+a1X1+......+a6X6  其中ai(i=0,1,......,6 ) 是未知数,也称为回归系数,Y为被解释变量,也称为因变量。  

2.多元回归冷链物流需求预测模型的建立

为了说明多元回归模型在水产品冷链物流需求方面的应用,以下以珠三角1996—2008年数据进行实证研究,并与一元线性回归模型进行对比。

(1)数据收集

本文数据序列选择1996—2008年,各个变量分别为珠三角地区经济总量GDP(X1)、人口数量(X2)、产业结构比例(X3)、水产品年产量(X4)、价格指数(X5)、冷链物流流通率(X6),这些指标的数据和相关数据来自《广东省统计年鉴》(1997-2009)、《广东省渔业年鉴》(1997-2009)、《广东农村统计年鉴》(1997-2009)等及其他统计年鉴资料。通过整理分析得出较完整的可用的数据系列,然后利用Excel2007统计软件,对输入的数据系列进行各个数据和变量的拟合程度分析,检验因变量和六个指标之间是否存在相关性及相关性强弱,从而确定六个指标中的主要指标,剔除相关程度低的指标,得出修正的线性回归分析。

需要解释的是有些数据在统计年鉴或其他相关资料是无法直接得到的,因此需要对这些数据进行定义:①产业结构比例=第三产业产值/地区GDP; ②水产品价格指数=(∑珠三角各市年水产品价格指数*珠三角各市年水产品产量)/∑珠三角各市年水产品产量和; ③冷链物流流通率=冰鲜冷冻水产品数量/应该冰鲜冷冻水产品数量。各变量最终数据如表1所示。

1  1996-2008年珠三角重要经济指标及水产业相关数据

GDP

(亿)

第三

产业

比例

年末

总人口

(万)

水产品

产量

(吨)

水产

价格

指数

冷链物

流流

通率

实际需

求量

(吨)

1996

4533.85

42.14%

2170.40

1618806

100

3.56%

55217.33

1997

5222.39

42.95%

2208.70

1967728

92.8

2.41%

46074.53

1998

5833.08

43.87%

2237.68

2111096

86.8

3.58%

72870.51

1999

6438.89

43.86%

2262.14

2181280

85.2

2.42%

51215.73

2000

8422.24

 
 
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