[摘要] 分析了长沙物流需求的主要指标，以及影响这些指标的主要因素，并用灰色关联分析方法对它们的影响程度进行排序，最后进行了实证分析。
　　[关键词] 长沙物流需求 总货运量 货物周转量 灰色关联分析
　　
　　一、研究背景
　　有效的物流需求分析能使物流服务的供给与需求相对平衡，并保证物流活动高效率和高效益。考虑到总货运量和货物周转量可以反映物流需求的变化规律，本文采用货运量和货物周转量作为反映物流需求的重要指标。
　　二、研究方法
　　影响总货运量和货运周转量的因素有很多，并且因素之间相互关联，因此这两个指标和这些因素之间的相互影响过程就十分复杂，分不清哪些因素关系密切，哪些因素关系不密切。因此采用灰色关联分析方法对影响总货运量和货物周转量的因素进行分析从而确定影响长沙总货运量和货物周转量的因素中哪些重要，哪些次要或不重要，为长沙制定物流发展规划时候提供决策支持。通过将各种因素每年的数据作为子因素，总货运量和货运周转量为母因素，分析计算各子因素对母因素的关联度。
　　三、方法运用和结果分析
　　1.资料来源
　　以长沙市2001年～2005年的货运总量、货物周转量和长沙市GDP、第一产业增加值、第二产业增加值、第三产业增加值以及工业增加值为分析资料，对其进行灰色关联度分析。长沙是“消费之都”，社会消费品零售额很大程度影响物流需求，因此考虑这个因素。同时近年来长沙市的经济发展很快，人们的购买力水平上升了，这也是影响需求的一个重要因素，也考虑城市居民人均可支配收入。相关数据从《2004年中国城市统计年鉴》及长沙市统计公报资料获得。
　　2.关联分析和结果
　　子因素（长沙市主要经济指标）数列Xi，i＝1，2，…，7；母因素（总货运量、货物周转量）数列Yj，j＝1，2；Xi＝{xi（1），…，xi（5）}，Yj＝{yj（1），…，yj（7）}。
　　(1)原始数据的处理。本文采用的数据是增长型的经济统计数据，因此采用初值化变换，即用数列序列的第一个数去除后面的数据，得到的新数列为原数列的初值的倍数数列。
　　(2)求关联系数及关联度。以Yj（t）为母因素，先求出Yj（t）与各对应时刻的绝对差值。将上述计算结果代入公式，则得到关联系数。然后将所得关联系数代入，
　　即分别将各个序列每个时刻的关联系数相加并平均，就得到关联度，计算结果分别列于表1和表2。
　　(3)结果分析。先看关于影响总货运量的因素的分析结果：
　　0.799＞0.793＞0.772＞0.767＞0.766＞0.755＞0.747，即影响长沙市货运总量的主要经济指标分别是社会消费品零售额和第三产业增加值。再看对影响货物周转量因素的分析结果:
　　0.674＞0.664＞0.646＞0.642＞0.617＞0.557＞0.555，即影响长沙市货物周转量的主要经济指标分别是第二产业增加值和社会消费品零售额。
　　四、结论
　　从分析的结果可以看出消费是影响长沙市物流需求的一个重要因素。而目前长沙忽视第二产业的发展，使得长沙的产业结构不尽合理。所以长沙促进本市物流业的发展，实现地区经济快速、稳定、健康的增长，需调整好产业结构，优先发展第二产业和第三产业。
　　
　　参考文献:
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　　[2]王学萌等:灰色系统模型在农村经济中的应用[M].华中理工大学出版社.1989:14
　　[3]邹志云李硕:公路网规划方案的灰色系统评价[J].中南公路工程. 2000，25（3）
　　[4]高洁李锦飞 灰色关联分析在物流中心选址决策中的应用[J].工业工程.2004
　　
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