灰关联分析在物流发展与经济增长中的应用.doc

灰关联分析在物流发展与经济增长中的应用摘要：在经济全球化和科学技术飞速发展的今天，现代物流在世界范围内获得了快速发展，成为极具市场前景的行业。本文正是基于这样的背景，利用改进的灰关联方法讨论了两者的关系，结果表明社会物流总费用、物流业增加值与GDP之间具有相当高的关联度，物流业的发展对经济的依赖性很大，相反通过提高物流的运行效率和效益，也会在很大程度上促进经济的稳定增长。1 引言随着经济全球化和科学技术的迅速发展，现代物流作为一种刚刚兴起的产业，社会专业户分工和经济运行形式发生了很大的变化，在世界范围内获得了飞速发展，成为极具市场潜力的行业。现代物流属于复合型的服务产业，其与经济增长的关系非常密切，是国民经济的重要组成部分，涉及很多与之相关的领域，能够增加就业，另外还可以促进生产，拉动需求。在转变经济增长方式、调整产业结构和增强国民经济竞争力等方面发挥着重要作用；反过来，国民经济的发展也能导致对物流需求的增加，从而导致整个物流业的发展。但从目前的情况来看，大部分学者主要从定性方面对两者关系进行研究，定量研究非常少，本文主要利用改进的灰关联模型对物流业发展与经济增长进行定量的统计研究，具有非常重要的战略意义和现实意义。2物流业发展和经济增长的相互作用机制事实上，物流业与经济增长之间的关系并不是简单的单项促进关系，他们之间的关系是相互作用、相互存进的双向作用关系。两者相互依赖，相互依存，物流业是经济的微观组成部分和空间聚散载体，是促进经济系统形成和发展的主导力量之一，且物流业通过整合相关功能性活动从而减少经济运行中的障碍性因素，放大经济发展要素的功能，提高经济系统整体效益和经济实力；与此同时，经济增长越快，对物流的相应需求就越大，对物流业的促进作用就越大。3 灰色关联分析理论简介如果把灰关联度看作是度量指标序列间的一种距离的话，则其只能取正值，而如果看作是度量指标序列之间的相关关系，则其取值可以是-1和1之间的任何数。因为在实际经济生活中，事物之间的相关关系可以是正的也可以是负的。正相关关系说明两种事物是同向变动的，负相关说明指标序列间的变动是反向、大相径庭的。而常用的几种灰关联分析模型：C型关联度、邓氏关联度、广义灰色关联度、T型关联度、B型关联度、灰色欧几里德关联度、斜率关联度等所求出的关联度的取值都在0和1之间，事物之间的负相关关系没有体现出来。所以采用上述几种灰关联模型，事物之间的相关关系不能全部的反映出来，得出的结论也是片面的甚至错误的。另一方面，如果从本质上来理解灰关联，它其实就是一个相关系数，度量的是两个序列之间相关性的量，这个相关性可正可负，所以，有必要研究一个能够完全体现序列之间正负关联的灰关联模型。本文就是基于这样的考虑提出了改进的灰关联模型，实证研究表明效果很好。 在利用斜率关联度进行研究一些经济问题时会发现，当计算一个参考序列和一组不同的比较序列的关联度时，其结果大多都分布在某一个固定数值周围，出现这种结果，主要是因为用这种方法计算的关联度相当于在进行关联度之前就对原始数据进行了标准化处理，因此导致关联度都集中在某个固定值左右，其分辨率就比较低。所以本文认为该模型应用起来具有一定的局限性，而且指标之间关联度的正负性也很难体现出来。因此，我们在斜率关联度模型的基础上做了进一步的改进。序列则称为在区间上的斜率。下面，设有参考序列和比较序列且其长度相同 其在区间，上的斜率所组成的序列分别为：用分别表示和的各个对应时段的斜率比值所组成的斜率和其均值。则改进的斜率关联度为：其中：4 基于中国的物流业发展与经济增长的实证研究物流业是一个极具发展潜力的产业，是现代科技与市场经济发展到一定阶段的产物，其发展程度是衡量一个国家综合经济实力的重要标志之一。科学的研究其与经济增长之间的关系，对于完善物流体系、改善物流业发展环境、发展物流市场，提升物流行业的综合竞争能力，推动经济的快速增长具有十分重要的意义。本文中，从社会物流总费用（TLC）、社会物流总额（TLV）、物流业增加值（VAL），运用改进的灰关联分析模型，根据1990-2011的年度数据，来研究物流业发展与经济增长之间的关系。 表1 1991-2010年物流与经济指标原始数据 单位（亿元）年份国内生产总值（GDP）社会物流总额（TLV）社会物流总费用（TLC）物流业增加值（VAL）199121781.53022151821851199226923.53908861342174199335333.95431578922906199448197.979237103263654199560793.7101975128464265199671176.6110288149304996199778973123665166025398199884402.3128732167385858199989677.1138954175556416200099214.61705611900368872001109655.21945132027874292002120332.72325832195879272003135822.82955002497591122004159878.338380029114107762005184937.448058333860122712006216314.459597638414141202007265810.375228345406168912008314045.489895354542199652009340506.99665006080023100201039798312541307098427310数据来源于中国统计年鉴和中国第三产业统计年鉴设1991-2010年国内生产总值各年数据组成的参考序列为，社会物流总额（TLV）、社会物流总费用（TLC）、物流业增加值（VAL）各年数据组成的比较序列为，则（21781.5,26923.5,35333.9,48197.9，60793.7，71176.6，78973，84402.3，89677.1，99214.6，109655.2，120332.7，135822.8，159878.3，184937.4，216314.4，265810.3，314045.4，340506.9，397983）（30221，39088，54315，79237，101975，110288，123665，128732，138954，170561，194513，232583，295500，383800，480583，595976，752283，898953，966500，1254130）（5182，6134，7892，10326，12846，14930，16602，16738，17555，19003，20278，21958，24975，29114，33860，38414，45406，54542，60800，70984）（1851，2174，2906，3654，4265，4996，5398，5858，6416，6887，7429，7927，9112，10776，12271，14120，16891，19965，23100，27310）利用均值化方法对进行标准化处理，各指标的平均值分别为：143088、351592.85、26376.95、9665.3，标准化处理后的新的灰关联序列为：（0.1522，0.1882，0.2469，0.3368，0.4249，0.4974，0.5519，0.5899，0.6267，0.6934，0.7663，0.8410，0.9492，1.1173，1.2925，1.5118，1.8577，2.1948，2.3797，2.7814）（0.0860，0.1112，0.1545，0.2254，0.2900，0.3137，0.3517，0.3661，0.3952，0.4851，0.5532，0.6615，0.8405，1.0916，1.3669，1.6951，2.1396，2.5568，2.7489，3.5670（0.1965，0.2326，0.2992，0.3915，0.4870，0.5660，0.6294 ，0.6346，0.6655，0.7204，0.7688，0.8325，0.9468，1.1038，1.2837，1.4563，1.7214，2.0678，2.3050，2.6911（0.1915，0.2249，0.3007，0.3781，0.4413，0.5169，0.5585，0.6061，0.6638，0.7125，0.7686，0.8202，0.9428，1.1149，1.2696，1.4609，1.7476，2.0656，2.3900，2.8256）下面以计算的过程为例，其他相关系数的计算与此相同。为了计算，首先计算下面的几个变量：（0.0360，0.0587，0.0899，0.0881，0.0725，0.0545，0.0380，0.0368，0.0667，0.0729，0.0747，0.1082，0.1681，0.1752，0.2193，0.3459，0.3371，0.1849，0.4017）（0.0252，0.0433，0.0709，0.0646，0.0237，0.0380，0.0144，0.0291，0.0899，0.0681，0.1083，0.1790，0.2511，0.2753，0.3282，0.4445，0.4172，0.1921，0.8181） 因为 所以=0.9478同理可得0.9185 0.9671 5 结论本文基于改进的灰关联方法建立了关于物流与经济增长关系的模型，主要从物流业与经济增长的相关性进行了系统性研究，对两者的关系进行了统计学的实证分析，主要研究结论如下：建立基于改进的灰关联理论适合研究中国的物流业与经济增长之间的关系，分别建立以物流业的社会物流总额（TLV）、社会物流总费用（TLC）、物流业增加值（VAL）为被解释变量，以国内生产总值为解释变量，采用灰关联理论研究了他们之间的相关关系，最后结果表明社会物流总额（TLV）与经济增长之间的关联度为0.9478, 社会物流总费用（TLC）与GDP的关联度为0.9185，物流业增加值（VAL）与GDP的关联度为0.9671，从这些分析可以看出，它们GDP之间具有相当高的关联度，都在90%以上，即GDP的增加会引起我国社会物流总额（TLV）、