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摘 要：通过对哈尔滨市物流系统年货运量的实证分析，了解当前哈尔滨市物流业的发展水平及影响物流行业发展的主要因素。年货运量是物流需求的一项主要指标。根据哈尔滨市1990年至2006年哈尔滨市年货运量、国民生产总值、社会消费品零售总额、固定资产投资总额、运输邮电部门固定资产投资总额的数据，选用多元线性回归分析方法对哈尔滨市年货运量的影响因素进行了分析，说明哈尔滨市物流需求未来几年将以较快的速度增长。同时也研究了当前物流系统中存在的问题，并提出了相应的解决问题的建议。
关键词：货运量分析；多元线性回归；影响因素
中图分类号：F252.24 文献标识码：A 文章编号：1672-3198(2009)06-0029-02
1 多元线性回归模型及其检验
1.1 多元线性回归模型
回归分析是以若干变量的观测数据为出发点，通过对这种数据结构的分析研究，寻找变量间存在的依赖关系，它是研究变量间相关关系的一种数理统计分析方法。
设因变量Y与K个解释变量X1，X2，…，XK之间具有线性相关关系：
1.2 多元线性回归模型的检验
(1)拟合优度检验。
多元线性回归方程的拟合程度可通过可决系数R2判断。
R2=ESSTSS=1-RSSTSS，0≤R2≤1
其中ESS为回归平方和，TSS为总离差平方和，RSS为残差平方和。R2越接近1，多元线性回归方程的拟合度越高。
(2)多元线性回归方程的显著性检验。
多元线性回归方程的显著性可通过统计量F进行检验。统计量F为
F=ESS/kRSS/(n-k-1)~F(k，n-k-1)。
若F≥Fα(k，n-k-1)，认为回归方程显著成立；
若F (3)参数估计的显著性检验。
多元线性回归方程参数的显著性可通过t检验来进行。统计量t为t=βis(βi)。
若|t|≥tα2(n-k-1)，表明Xi对Y有显著性作用；
若|t|
2 采用多元线性回归对哈尔滨市物流系统年货运量进行定量分析
2.1 数据采集
本文采用哈尔滨市统计局公布的1990年至2006年年货运量数据及与之相关的一些经济指标数据进行定量分析。详见表1。
2.2 数据处理
结合表1数据，将“年货运总量”设为因变量y，其他4个经济指标作为影响因素设为解释变量x1，x2，x3，x4分别代表“年生产总值”、“社会消费品零售总额”、“固定资产总投资额”、“运输、邮电部门固定资产投资额”。使用SPSS统计软件对原始数据进行标准化处理，并进行多元线性回归分析，得出βi(i=1、2、3、4)值，如下：
β0=4026.614，β1=17.40676，β2=0.125370，β3=0.018223，β4=0.022603。
由方程(1)，可得多元线性回归模型如下：
Y=4.026.614+17.40676x1+0.125370x2+0.018223x3+0.022603x4；
(1)R2=0.941238，说明建立的多元线性回归方程拟合度较好。
(2)对于显著性水平α=0.05，F0.05(4，12)，F=1508.9624>3.26，所以回归方程十分显著。
(3)设α=0.05，t0.025(12)=2.179，系数βi对应的ti分别为：t1=4.35783，t2=3.51326，t3=37.5758，t4=31.6027，其中|ti|>2.179，i=1，2，3，4.所以解释变量对y的线性作用显著。
2.3 结果分析
(1)在多元线性回归方程中，xi的系数最大，说明国民生产总值的提高对货运量的增大具有显著的作用。1995年哈尔滨市的物流业产值为23.01亿元，占GDP的4.3%，低于全国平均水平1.9个百分点。物流业的增加值占第三产业15.1%，低于全国平均水平1.9百分点. 2003年物流业产值达到112.54亿元，占GDP的8.3%，占第三产业19.9%。比重增大说明随着GDP的增加哈尔滨市对物流的需求也在不断扩大。因此，随着国民生产总值的增加，有必有适当增加对物流领域的投入力度，以适应经济各领域协调发展。
(2)固定资产投资总额和运输邮电部门固定资产投资总额对物流年货运量的影响相对于国民生产总值在模型中起的作用明显偏弱，说明哈尔滨市物流设施投入还很不足，如在六七十年代兴建的仓储设施有的依然在使用，现代化的物流园区，基础通信网络建设等其他物流设施明显少于物流业相对发达的长三角、珠三角地区。
(3)在回归模型中，虽然社会消费品零售总额x的作用没有年生产总值x1那样明显，但是作为衡量一座城市物流经济的重要依据，社会消费品零售总额的作用同样不可低估，由于β2=0.125370，可知此项指标与年货运量成正相关的关系，可以预见随着消费者对于物资的需求的日益旺盛，社会消费品零售总额必将增加，这也必将带动货运量的增长。
3 哈尔滨市物流系统年货运量影响因素定性分析
为了更全面透彻分析哈尔滨市物流系统年货运量的影响因素，除了上述从定量角度研究外，我们也不能忽视定性分析的作用，在此主要着眼于分析当前影响哈尔滨市年货流量的不利因素。
(1)部门分割，使各系统物流资源的管理权限被分别划分为若干部门，而且部门之间、行业之间缺乏沟通联系，而物流的特点则是必须依靠系统之间的有机联结才能完成，所以这在相当程度上影响和制约着物流系统的年货运量。
(2) 政府对物流业投资不足，银行信贷未向物流业倾斜，物流企业积累少，基础设施落后，经营模式、管理技术和水平不能满足市场需求。
(3)物流业信息化程度较低，计算机人员普遍缺乏系统分析和设计能力，多数物流企业尚未建立完善的物流信息管理系统(MIS)、电子数据交换技术(EDI) 和货物跟踪系统等，这样导致物流系统效率低下。
(4)目前哈尔滨市物流作业环节使用的设备，如各种运输工具、包装容器、托盘、集装箱、仓库等物流设施和装备尚未形成统一的标准化体系。铁路、公路、民航、工业部门在建物流系统时，或自行制订，或选择不同的物流标准，形式多样，版本不一。物流非标准化装备、设施和行为仍相当普遍。
(5)与国外和国内的北京、上海等地相比，哈尔滨市物流教育还很落后。目前，全市设置与物流相关学科的大中专院校屈指可数，同时，物流职业教育更显薄弱，员工物流业务培训极少，等等这些都构成了年货运量大幅增长的限制因素。
4 对于如何提高哈尔滨市物流系统年货运量的建议
定量分析和定性分析的结果显示，哈尔滨市物流系统年货运量存在较大的上升空间。为此，结合当前遇到的一些问题，建议政府、企业和相关机构从下面几个方面进行改进：
(1)政府牵头成立协调机构，与有关部委协调，建立多式联运体系，同时积极扶持行业协会发展，使其协助政府和有关部门进行物流监管和服务。
(2)重视并加强对物流领域的投入，发展流通现代化要重视现代交易方式、观念，也要重视流通中硬件设施及有关技术等物质性因素的投入。
(3)尽快出台相关法律、法规、政策，逐步建立和完善物流行业的法规和规章制度，制定物流市场经营规则，以保证物流系统健康有序发展。
(4)坚持标准化、规范化，注重现有物流体系的整合，扩大各物流实体的规模，合理布局物流结点，建立高效的物流网络体系，逐步实现物流系统规范化、网络化发展，从而逐步提高物流系统年货运量。
参考文献
[1]李恩辕，商有光.计量经济学[M].哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2007.
[2]白厚义.回归设计及多元统计分析[M].南宁：广西科学技术出版社，2003.
[3]刚晓丹.现代物流业对黑龙江省经济的拉动作用与机制分析[J].哈尔滨师范大学出版社，2008.
[4]方艳，胡志帆，徐中英.北京物流业对经济增长的影响因素研究[J].2006年流通产业与区域经济发展研讨会论文集，2006.
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关键词：货运量分析；多元线性回归；影响因素
中图分类号：F252.24 文献标识码：A 文章编号：1672-3198(2009)06-0029-02
1 多元线性回归模型及其检验
1.1 多元线性回归模型
回归分析是以若干变量的观测数据为出发点，通过对这种数据结构的分析研究，寻找变量间存在的依赖关系，它是研究变量间相关关系的一种数理统计分析方法。
设因变量Y与K个解释变量X1，X2，…，XK之间具有线性相关关系：
1.2 多元线性回归模型的检验
(1)拟合优度检验。
多元线性回归方程的拟合程度可通过可决系数R2判断。
R2=ESSTSS=1-RSSTSS，0≤R2≤1
其中ESS为回归平方和，TSS为总离差平方和，RSS为残差平方和。R2越接近1，多元线性回归方程的拟合度越高。
(2)多元线性回归方程的显著性检验。
多元线性回归方程的显著性可通过统计量F进行检验。统计量F为
F=ESS/kRSS/(n-k-1)~F(k，n-k-1)。
若F≥Fα(k，n-k-1)，认为回归方程显著成立；
若F
多元线性回归方程参数的显著性可通过t检验来进行。统计量t为t=βis(βi)。
若|t|≥tα2(n-k-1)，表明Xi对Y有显著性作用；
若|t|
2 采用多元线性回归对哈尔滨市物流系统年货运量进行定量分析
2.1 数据采集
本文采用哈尔滨市统计局公布的1990年至2006年年货运量数据及与之相关的一些经济指标数据进行定量分析。详见表1。
2.2 数据处理
结合表1数据，将“年货运总量”设为因变量y，其他4个经济指标作为影响因素设为解释变量x1，x2，x3，x4分别代表“年生产总值”、“社会消费品零售总额”、“固定资产总投资额”、“运输、邮电部门固定资产投资额”。使用SPSS统计软件对原始数据进行标准化处理，并进行多元线性回归分析，得出βi(i=1、2、3、4)值，如下：
β0=4026.614，β1=17.40676，β2=0.125370，β3=0.018223，β4=0.022603。
由方程(1)，可得多元线性回归模型如下：
Y=4.026.614+17.40676x1+0.125370x2+0.018223x3+0.022603x4；
(1)R2=0.941238，说明建立的多元线性回归方程拟合度较好。
(2)对于显著性水平α=0.05，F0.05(4，12)，F=1508.9624>3.26，所以回归方程十分显著。
(3)设α=0.05，t0.025(12)=2.179，系数βi对应的ti分别为：t1=4.35783，t2=3.51326，t3=37.5758，t4=31.6027，其中|ti|>2.179，i=1，2，3，4.所以解释变量对y的线性作用显著。
2.3 结果分析
(1)在多元线性回归方程中，xi的系数最大，说明国民生产总值的提高对货运量的增大具有显著的作用。1995年哈尔滨市的物流业产值为23.01亿元，占GDP的4.3%，低于全国平均水平1.9个百分点。物流业的增加值占第三产业15.1%，低于全国平均水平1.9百分点. 2003年物流业产值达到112.54亿元，占GDP的8.3%，占第三产业19.9%。比重增大说明随着GDP的增加哈尔滨市对物流的需求也在不断扩大。因此，随着国民生产总值的增加，有必有适当增加对物流领域的投入力度，以适应经济各领域协调发展。
(2)固定资产投资总额和运输邮电部门固定资产投资总额对物流年货运量的影响相对于国民生产总值在模型中起的作用明显偏弱，说明哈尔滨市物流设施投入还很不足，如在六七十年代兴建的仓储设施有的依然在使用，现代化的物流园区，基础通信网络建设等其他物流设施明显少于物流业相对发达的长三角、珠三角地区。
(3)在回归模型中，虽然社会消费品零售总额x的作用没有年生产总值x1那样明显，但是作为衡量一座城市物流经济的重要依据，社会消费品零售总额的作用同样不可低估，由于β2=0.125370，可知此项指标与年货运量成正相关的关系，可以预见随着消费者对于物资的需求的日益旺盛，社会消费品零售总额必将增加，这也必将带动货运量的增长。
3 哈尔滨市物流系统年货运量影响因素定性分析
为了更全面透彻分析哈尔滨市物流系统年货运量的影响因素，除了上述从定量角度研究外，我们也不能忽视定性分析的作用，在此主要着眼于分析当前影响哈尔滨市年货流量的不利因素。
(1)部门分割，使各系统物流资源的管理权限被分别划分为若干部门，而且部门之间、行业之间缺乏沟通联系，而物流的特点则是必须依靠系统之间的有机联结才能完成，所以这在相当程度上影响和制约着物流系统的年货运量。
(2) 政府对物流业投资不足，银行信贷未向物流业倾斜，物流企业积累少，基础设施落后，经营模式、管理技术和水平不能满足市场需求。
(3)物流业信息化程度较低，计算机人员普遍缺乏系统分析和设计能力，多数物流企业尚未建立完善的物流信息管理系统(MIS)、电子数据交换技术(EDI) 和货物跟踪系统等，这样导致物流系统效率低下。
(4)目前哈尔滨市物流作业环节使用的设备，如各种运输工具、包装容器、托盘、集装箱、仓库等物流设施和装备尚未形成统一的标准化体系。铁路、公路、民航、工业部门在建物流系统时，或自行制订，或选择不同的物流标准，形式多样，版本不一。物流非标准化装备、设施和行为仍相当普遍。
(5)与国外和国内的北京、上海等地相比，哈尔滨市物流教育还很落后。目前，全市设置与物流相关学科的大中专院校屈指可数，同时，物流职业教育更显薄弱，员工物流业务培训极少，等等这些都构成了年货运量大幅增长的限制因素。
4 对于如何提高哈尔滨市物流系统年货运量的建议
定量分析和定性分析的结果显示，哈尔滨市物流系统年货运量存在较大的上升空间。为此，结合当前遇到的一些问题，建议政府、企业和相关机构从下面几个方面进行改进：
(1)政府牵头成立协调机构，与有关部委协调，建立多式联运体系，同时积极扶持行业协会发展，使其协助政府和有关部门进行物流监管和服务。
(2)重视并加强对物流领域的投入，发展流通现代化要重视现代交易方式、观念，也要重视流通中硬件设施及有关技术等物质性因素的投入。
(3)尽快出台相关法律、法规、政策，逐步建立和完善物流行业的法规和规章制度，制定物流市场经营规则，以保证物流系统健康有序发展。
(4)坚持标准化、规范化，注重现有物流体系的整合，扩大各物流实体的规模，合理布局物流结点，建立高效的物流网络体系，逐步实现物流系统规范化、网络化发展，从而逐步提高物流系统年货运量。
参考文献
[1]李恩辕，商有光.计量经济学[M].哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2007.
[2]白厚义.回归设计及多元统计分析[M].南宁：广西科学技术出版社，2003.
[3]刚晓丹.现代物流业对黑龙江省经济的拉动作用与机制分析[J].哈尔滨师范大学出版社，2008.
[4]方艳，胡志帆，徐中英.北京物流业对经济增长的影响因素研究[J].2006年流通产业与区域经济发展研讨会论文集，2006.
“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文”