区域物流创新影响因素 ——以辽宁为例

物流创新影响因素既是制定物流创新战略的前提,也是物流管理部门影响创新活动的重要依据.在国内学者服务业创新研究成果基础上,提出了辽宁区域物流创新的影响因素,并通过问卷访谈调查的方式分析了这些因素对辽宁物流创新的影响.     

区域物流创新影响因素分析

物流产业创新受多方面因素制约。以国内外学者的一些研究成果为基础,提出了制造业物流需求、市场竞争程度和开放水平、信息与通信技术、创新政策与制度环境、人力资源与创新精神、创新风险与筹资难度、集群与创新网络等区域物流创新的影响因素,最后通过问卷访谈调查的方式分析这些因素对区域物流创新的影响。     

基于经济转型背景下的物流需求预测

研究了经济转型背景下物流的需求预测.采用灰色关联模型对物流需求的主要因素进行关联性分析,得出本文选用的相关指标;结合区域经济、产业结构、科技创新和技术进步等相关指标构建系统动力学模型,对区域物流需求进行预测模拟.利用Ven-simPLE软件对中部六省2008～2017年的面板数据进行仿真模拟分析.研究表明,区域物流需求受多种因素影响,仅经济的发展不能带动当地物流行业的发展.通过模拟发现;提高物流的供给能力、科技创新和技术进步水平对区域经济发展有促进作用,对区域物流行业的发展有提升作用.     

基于灰色关联分析的山东区域物流与经济发展协调性评价

运用灰色关联分析法构建出区域物流与区域经济交互作用的关联度模型和耦合度模型,定量揭示出山东省区域物流与区域经济系统耦合的主要因素,并从时序角度分析了耦合度的变化,并揭示出山东省近年来区域物流与区域经济作用的阶段特性.研究结果表明,山东省区域物流对经济增长的影响主要表现在量的方面,而缺乏质的方面挖掘.虽然从整体上来说,山东省区域物流与区域经济交互耦合比较紧密、协调.但物流与经济耦合度存在明显的波动性,山东省的物流产业正逐步进入成长和成熟的有序状态.     

长三角区域物流空间演化与影响因素分析

以长三角区域16个核心城市2003年~2012年的物流空间布局演化特征为基础,从需求、供给、产业环境和政策等4个维度选择了影响物流集聚度的影响因素,并实证分析了这些因素对长三角区域物流空间布局变化的影响机理.研究发现:(1)10年来,长三角区域物流的空间布局同时受到集聚效应和扩散效应的作用,各城市物流集聚呈现分化态势,经历了"三心多点"到"两极一心多点",再到"一极一团一走廊"的阶段性演化.(2)长三角区域物流空间布局的演化是区域经济增长、人口规模、劳动力水平和交通运输条件等因素的综合影响的结果,而第二产业的规模对物流集聚程度的影响并不显著.     

基于主成分回归模型的泸州市物流需求影响分析

物流需求影响因素分析是物流问题研究中的一个重要内容,对合理预测区域物流需求、做出科学决策、提升区域物流竞争力及推动区域经济发展等方面意义重大。以泸州市为研究对象,基于灰色关联分析和相关系数分析,构建排序指标模型进行物流需求量化指标优选。同时,通过分析泸州市各经济指标,构建物流需求影响因素指标体系。以优选出的物流需求量化指标与物流需求影响因子,构建主成分回归模型。最后,结合相关统计数据进行主成分回归模型精度检验及结果分析,探究各影响因素对泸州市物流需求的边际效应,并对其物流业发展提出合理化建议。     

基于SVR的区域物流需求短期智能预测模型研究

区域物流需求预测是区域物流系统规划、物流资源合理配置过程中的重要环节,而区域经济发展是产生区域物流需求的内在决定性因素,因此寻求利用区域经济发展指标来预测区域物流需求具有较强的可行性,同时能够促使区域物流产业与区域经济之间的协调发展.为此提出了基于支持向量回归(SVR)的区域物流需求预测模型,不仅揭示了区域物流需求与区域经济发展之间的非线性映射关系,同时也为区域物流需求预测提供了一种新的思路和方法,通过实验证明了该方法的有效性.     

福建区域物流影响因素分析

结合福建区域物流发展现状,运用灰色关联分析法,从物流供给和物流需求两个方面分析福建区域物流发展的影响因素。结果表明福建区域物流发展中需求因素对物流业发展起促进作用,而物流供给因素则相对不足,存在物流人才匮乏,港口优势未突出等问题。因此,应大力发展物流增值服务,加大物流人才储备,进一步突出港口优势,以促进福建区域物流的健康发展。     

基于灰色优势分析的区域物流GM(1,1)预测模型

区域物流需求的快速增长,对拉动区域经济增长及促进区域产业优化升级起到重要作用。应用灰色系统理论优势分析方法对河南省物流需求影响因素开展分析,依据分析结果建立河南省物流需求的GM(1,1)模型,并对该区域未来物流需求进行了预测;影响因素分析结果及物流需求预测数据可以为该地区在制定区域物流发展规划时提供参考。     

多元可变参数需求预测模型分析与应用

针对现有区域物流需求预测目标单一、预测数据复杂的问题,提出了多元可变参数的物流需求预测模型.在分析区域物流需求预测影响因素,并建立区域物流需求预测指标体系的基础上,运用粗糙集理论对预测指标进行预处理,建立多输入多输出小波网络(multi-input and multi-output wavelet network,MMWNN)多元预测模型,采用迭代梯度下降法和逐步检验法确定预测网络中的可变参数.利用粗糙集约简后的评价指标来实现对多元区域物流需求的预测,实例仿真结果表明该模型具有较高的预测精度和有效度.