淮海经济圈区域物流需求预测

1/6淮海经济圈区域物流需求预测摘要区域经济与区域物流是相互依存，相互促进的统一体，现代物流对经济增长的基础和促进作用可以通过物流发展带来物流体系的改善,从而对经济增长产生作用。本文以淮海经济圈为例，探讨了区域物流需求与GDP、区域货运量的关联度。关键词区域物流；区域经济；物流需求0引言随着我国经济不断发展，物流产业在国民经济中的地位越来越重要。数据显示，200年，全国社会物流总费用为4540亿元，同比增长，增幅比XX年提高个百分点。正因为物流业对经济的巨大拉动作用，我国各地区都在大力促进现代化物流园区的建设。但是我国地区产业结构雷同、物流园区重复建设严重，又没有形成规模优势，造成运营成本过高，因此，各地区如何依托资源、区位优势从事物流园区的合理建设，形成区域间合理分工和协作，合理推动我国区域物流业发展，具有重要的现实意义。1区域物流的发展条件分析区域经济发展对物流的促进分析现代物流被认为是经济发展到一定阶段的产物，一个国家的物流业的发展状况与这一国家的经济发展水平密不可分。经济越发达越有可能为物流业发展提供比较厚2/6实的物资条件，同时对物流的需求也就越高1。1淮海经济圈区域物流业发展的必要因素分析淮海经济圈地理位置条件淮海经济区于1986年3月成立，由江苏、山东、河南和安徽四省十四个地、市组成，十五年后的今天已发展到四省的二十个地级市。LOCALHOST包括江苏省的徐州、连云港、淮安、盐城、宿迁；山东省的菏泽、济宁、临沂、枣庄、日照、泰安、莱芜；安徽省的淮北、宿州、阜阳、蚌埠、亳州；河南省的开封、商丘、周口，共有97个县、51个区。中心城市为徐州。经济区总面积万公里，2000年总人口亿人，约占全国面积的和总人口的。淮海经济圈经济基础条件分析002年，淮海经济区实现亿元，按可比价格计算比上年增长，人均GDP6060元。绝对额、增幅和人均值从高到低排列依次均为鲁南、苏北、豫东、皖北。实现GDP最大的市是徐州市亿元；淮北和莱芜实现GDP最小，分别为、，这与其面积最小、人口最少有关。当年增速最快的济宁达到，最缓的市只有，快慢相差近10个百分点，反映出本地区发展不够均衡。人均GDP最高的莱芜达到11467元，其他市都没有超过万元，最低的市仅有2342元。淮海经济圈交通区位条件分析淮海经济区处于极其重要的地理位置，位于亚欧大陆桥东部桥头堡区域，3/6承南启北，该区东接齐鲁、南连江淮、东濒黄海、西临中原，在全国经济总格局中占有重要位置，拥有亚欧大陆桥东部桥头堡的突出区位，承担着中国经济东靠西移接力站的重任，并面向大海背靠华中经济区，由于主要依靠四省二十个地市行政推动合作，缺乏市场的依存度，活力不够，整体经济比其他沿海区域经济落后，成为中国沿海区域经济发展的软肋。淮海经济区发展相对落后，令长三角和环渤海湾两大区域中间出现落差。淮海经济区交通便利，区内京沪、京九、陇海、新石二纵二横铁路干线形成“井”形框架，京福、京沪、连霍、日东高速公路及国道干线构成密集运输网络。连云港、日照港天然深水良港，京杭大运河穿境而过，鲁宁输油管道纵贯南北，航空线路基本覆盖经济区，便捷的交通使本区具有货畅其流、人便其游的优势条件。淮海经济圈物流需求预测物流需求预测是根据淮海经济圈物流市场过去和现在的需求状况，以及影响物流市场需求变化的因素之间的关系，利用一定的统计分析方法，对物流需求的变化及发展趋势进行预测。总结国内外关于物流需求预测的方法，以及考虑具体数据的可获得性问题。本文的思路是第一步对淮海经济圈未来的GDP进行预测；第二步根据GDP与货运量的线性关系对货运量4/6进行预测。通过货运量来初步反映淮海经济圈的物流量情况。1淮海经济圈0082016年GDP预测物流需求与社会经济发展有着密切相关性，社会经济发展是影响物流需求的主要因素之一，并且这种影响在短期内是稳定的，长期看其发展变化也符合一定规律2。因此，对物流需求的预测，首先就必须分析和预测社会经济发展水平，这里社会经济发展水平采用国内生产总值加以衡量。根据淮海经济圈XXXX年每年GDP的总量根据直线方程YCABT对XX年至2016年GDP总量进行预测，通过计算得出直线趋势方程计算表结果算得AB，将A，B代入方程得YC淮海经济圈XX2016年货运量预测本文主要采用货运量对淮海经济圈未来几年物流需求进行预测。货运量虽然不能全面反映物流综合需求量，但是在特定区域内，一定时期的货运量可以在一定程度上反映物流综合需求量。因为在整体物流中，运输是贯穿始终的活动，货运量决定了其他物流活动的作业量，其变化也反映了物流综合需求量的变化。预测方法的确定由于货运量与GDP之间存在着统计关系，并呈线性相关关系，因此选用一元线性回归5/6分析方法进行淮海经济圈货运量预测。2预测结果利用回归预测模型进行预测，将武汉市3XX年至2016年预测GDP总量代入回归方程，得到淮海经济圈XX至2016年货运预测量用最小二乘法求回归系数的模型YIABXIEI得出GDP与货运量回归方程计算表根据表格求出A、B的值，可得到货运量关于GDP的回归方程为Y相关系数检验。求得相关系数，说明武汉市综合货运量与GDP高度线性相关，对货运量的预测有一定意义。结论货运量是一个总体规模性指标，是从总量上反映物流需求。这种方法虽然比较粗略，在分析物流需求及变动趋势方面还存在一定缺陷，但对物流需求的宏观把握，制定宏观的物流发展战略还是颇具价值。根据预测可以看出，淮海经济圈XX2016年货运量将呈逐年增长的态势，货运量总量将从XX年的万吨增长到2016年的万