【正文】 育培訓(xùn)、勞動保險和車船使用等各種屬于管理費用科目的費用。管理費用的基本計算方法是：管理費用=社會物流總額X社會物流平均管理費用率式中，社會物流平均管理費用率，是指一定時期內(nèi)，各物品最初供給部門完成全部物品從供給地流向最終需求地的社會物流活動中，管理費用額占各部門物流總額比例的綜合平均數(shù)。（二）物流市場需求結(jié)構(gòu)預(yù)測指標(biāo)物流市場需求結(jié)構(gòu)可以從物流市場需求功能的角度進行分析?，F(xiàn)代物流市場需求功能主要包括運輸、儲存、裝卸、搬運、包裝、流通加工、配送、信息處理幾個方面。1．貨物運輸從物流活動的整體來看，貨物運輸是貫穿始終的活動，貨物運輸決定了其他物流活動的作業(yè)量。具體來說，運輸活動必然會跟隨著裝卸搬運、包裝、貨代及信息加工等活動，貨物跟蹤、配送及海關(guān)業(yè)務(wù)等現(xiàn)代物流服務(wù)項目也同樣與運輸有著密切的聯(lián)系。所以貨物運輸極大地影響著其他物流活動的作業(yè)量。貨物運輸主要可以用貨運量、貨運周轉(zhuǎn)量、港口吞吐量三個指標(biāo)來反映。貨運量指一定時期內(nèi)，企業(yè)組織完成的各種運輸工具實際運送到目的地并卸完的貨物數(shù)量，以重量單位噸計算。貨運量包括自運貨運量和委托代理貨運量。貨物周轉(zhuǎn)量指一定時期內(nèi)，企業(yè)利用各種運輸工具實際完成運送過程的貨物運輸量。港口吞吐量做為一個港口城市所特有的物流需求指標(biāo)被列在內(nèi)，是港口城市反映物流需求量的重要指標(biāo)。同時還應(yīng)分析各種運輸方式下貨物運輸量的比例。這一數(shù)據(jù)與區(qū)域物流規(guī)劃中物流方式的規(guī)劃直接相關(guān)。主要指標(biāo)有：航空貨運量、公路貨運量、水路貨運量、鐵路貨運量以及管道運輸在貨運總量中的比例。這幾個比例可以反映出一個地區(qū)物流方式的特點，是在區(qū)域物流規(guī)劃中應(yīng)關(guān)注的一個重要指標(biāo)。在規(guī)劃中可以按照各種物流運輸方式的特點協(xié)調(diào)其主要服務(wù)類型，合理規(guī)劃和布局各種物流運輸方式，以達到各種物流運輸體系的協(xié)調(diào)與共同發(fā)展，共同構(gòu)筑起適應(yīng)新經(jīng)濟要求的高效率的物流運輸體系。2．物流需求中的倉儲量物流是一個綜合概念，是由各個不同環(huán)節(jié)組成的，倉儲也是一個關(guān)鍵的構(gòu)成要素。在國民經(jīng)濟中，倉儲在生產(chǎn)、分配、交換和消費過程中具有重要的地位和作用。倉儲能實現(xiàn)物流的時間效應(yīng)，并平衡運輸和生產(chǎn)采購成本。因此，在區(qū)域物流規(guī)劃中還應(yīng)分析物流市場需求中的倉儲量，即社會經(jīng)濟活動對倉儲的需求量，這一指標(biāo)可用倉庫容積和庫存商品數(shù)量表示。目前，由于有關(guān)倉儲方面的統(tǒng)計數(shù)據(jù)相當(dāng)匱乏，對倉儲量這一物流需求量指標(biāo)進行分析還比較困難。3．物流需求中的配送量在進行區(qū)域物流規(guī)劃時，不管是面對城市居民的生活資料的配送，還是面對企事業(yè)單位生產(chǎn)資料的配送都是一項重要的內(nèi)容。在確定不同類型的配送中心的規(guī)模時，必須對配送量進行詳細的分析。本文從兩個方面考慮物流市場需求配送，即生活資料配送和生產(chǎn)資料配送。生活資料配送量和一個地區(qū)的城市化水平、社會消費品零售總額密切相關(guān)。本文利用城市化水平指標(biāo)、社會消費品零售總額指標(biāo)與生活資料配送量之間的關(guān)系來度量生活資料配送量。城市的城市化水平可用城市化人口比例即非農(nóng)業(yè)人口占總?cè)丝诘谋戎貋肀硎尽］^高的城市化水平促進了區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展和人均可支配收入的增長，使得城市居民購買力增強。多樣化、個性化和高度化的生活需求逐步顯現(xiàn)，帶動了城市居民生活所需小商品配送量的增長。這一指標(biāo)影響著城市內(nèi)的商品配送量的大小。城市內(nèi)的商品配送量是指城市內(nèi)的物流中心到用戶之間的商品運輸量，具有小批量、多品種和高頻率的特點。社會消費品零售總額，從側(cè)面反映了區(qū)域物流規(guī)劃中城市配送量的大小，影響著配送中心的數(shù)量與功能定位。因此，在區(qū)域物流規(guī)劃中應(yīng)通過分析社會商品零售總額及其變化趨勢，來反映物流市場需求量中生活資料配送量的需求及其趨勢。生產(chǎn)資料配送量主要和一個地區(qū)的工業(yè)生產(chǎn)規(guī)模和產(chǎn)值有關(guān)。工業(yè)產(chǎn)值從側(cè)面反映了生產(chǎn)資料配送量的大小。因此，可以分析地區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值或第二產(chǎn)業(yè)增加值及其變化趨勢，來反映物流市場需求中生產(chǎn)資料配送量的需求及其趨勢。流通加工量是物流的一個重要的功能環(huán)節(jié)，也是物流服務(wù)的一個重要的增值環(huán)節(jié)。流通加工量指一定時期內(nèi)，從生產(chǎn)地到消費地的過程中，經(jīng)過施加包裝、分割、計量、分揀、刷標(biāo)志、貼標(biāo)簽和組裝等流通加工過程的貨物總量。在區(qū)域物流規(guī)劃中分析流通加工量同樣重要。但在目前情況下缺乏有關(guān)這方面的數(shù)據(jù)，故對流通加工量這一物流需求量進行分析還比較難。預(yù)測就是根據(jù)過去和現(xiàn)在估計未來，預(yù)測未來。統(tǒng)計預(yù)測方法是一種通用性的方法。實際資料是預(yù)測的依據(jù)，經(jīng)濟理論是預(yù)測的基礎(chǔ)，數(shù)學(xué)模型是預(yù)測的手段。物流市場需求預(yù)測是確定物流能力供給的基礎(chǔ)，也是進行系統(tǒng)規(guī)劃的主要依據(jù)。借助于定性和定量的分析手段，了解社會經(jīng)濟活動對于物流能力供給的需求強度，進行有效的需求管理，引導(dǎo)社會投資有目的地進入物流服務(wù)領(lǐng)域，將有利于現(xiàn)代物流系統(tǒng)的合理規(guī)劃，建設(shè)物流基礎(chǔ)設(shè)施，改進物流供給系統(tǒng)，以保持物流服務(wù)的供給與需求之間保持相對平衡，使社會物流保持較高的效益與效率。三．物流市場需求預(yù)測方法概述（一）物流市場需求預(yù)測方法目前，統(tǒng)計預(yù)測方法很多，按預(yù)測方法的性質(zhì)分，大致可以分為定性預(yù)測、回歸預(yù)測和時間序列預(yù)測三類；也可以按是否以數(shù)學(xué)模型為主，分為定性預(yù)測和定量預(yù)測兩類。習(xí)慣上我們把預(yù)測方法分為定性預(yù)測和定量預(yù)測兩大類。定量預(yù)測是指借助物理原型或數(shù)學(xué)方法建立定量化模型進行預(yù)測。常見的定量預(yù)測方法有回歸預(yù)測法、灰色預(yù)測法、博克斯一詹金斯法、指數(shù)平滑法和趨勢外推法等。定性預(yù)測是以邏輯判斷為主的預(yù)測方法。這類方法主要是通過預(yù)測者所掌握的信息和情報，結(jié)合各種因素對事物的發(fā)展前景作出判斷，并把這種判斷定量化。它普遍適用于對缺乏歷史統(tǒng)計資料的事件進行預(yù)測，或?qū)厔蒉D(zhuǎn)折進行預(yù)測。比較常用的方法有德爾菲法、主觀概率法、相互影響分析法、情景預(yù)測法和領(lǐng)先指標(biāo)法等。定性預(yù)測方法需要做大量的調(diào)查研究工作，受人為主觀因素影響較大，方法很難標(biāo)準(zhǔn)化，準(zhǔn)確性也很難把握。本文主要研究幾種常用的定量預(yù)測方法：1．灰色預(yù)測法灰色預(yù)測法是一種對含有不確定因素的系統(tǒng)進行預(yù)測的方法?；疑到y(tǒng)是一種介于白色系統(tǒng)和黑色系統(tǒng)之間的系統(tǒng)，灰色系統(tǒng)內(nèi)的一部分信息是已知的，另一部分是未知的，系統(tǒng)內(nèi)各因素間具有不確定的關(guān)系?；疑A(yù)測通過鑒別系統(tǒng)因素之間發(fā)展趨勢的相異程度，即進行關(guān)聯(lián)分析，并對原始數(shù)據(jù)進行處理來尋找系統(tǒng)變動的規(guī)律，生成有較強規(guī)律的數(shù)據(jù)序列，然后建立相應(yīng)的微分方程模型來預(yù)測事物未來的發(fā)展趨勢。2．回歸預(yù)測法回歸分析是研究變量與變量之間相互關(guān)系的數(shù)理統(tǒng)計方法，應(yīng)用回歸分析可以從分析一個或幾個自變量的值去預(yù)測因變量將取得的值。回歸預(yù)測中的自變量和因變量在時間上是并進關(guān)系，即因變量的預(yù)測值要用并進的自變量的值來旁推。這一類方法不僅考慮了時間因素，而且還考慮了變量之間的因果關(guān)系。具體方法有一元線性回歸、多元線性回歸和非線性回歸等。3．博克斯一詹金斯法博克斯一詹金斯法是將預(yù)測對象隨時間而形成的數(shù)據(jù)序列視為一個隨機序列，即除去個別的因偶然因素原因引起的觀測值外，時問序列是一組依賴時間t的隨機變量。這組隨機變量所具有的依存關(guān)系或自相關(guān)性表征了預(yù)測對象發(fā)展的延續(xù)性，而這種自相關(guān)性一旦被相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型描述出來，就可以從時間序列的過去值及現(xiàn)在的值預(yù)測其未來的值。4．趨勢外推法趨勢外推法是指當(dāng)預(yù)測對象依時間變化呈現(xiàn)某種上升或下降的趨勢，并且無明顯的季節(jié)波動，又能找到一條合適的函數(shù)曲線反映這種變化趨勢時，就可以用時間t為自變量，時序數(shù)值Y為因變量，建立趨勢模型。當(dāng)有理由相信這種趨勢能夠延伸到未來時，賦予變量t所需要的值，可以得到相應(yīng)時刻的時間序列未來值。（二）物流市場需求預(yù)測方法的比較在進行物流市場需求預(yù)測時，如何選擇合適的定量預(yù)測模型，往往難以把握。因此，為了使預(yù)測過程規(guī)范地進行，在預(yù)測之前就必須了解每一種預(yù)測方法的特性和適用范圍，從而選擇合適的預(yù)測方法。1．灰色預(yù)測是對既含有已知信息又含有不確定信息的系統(tǒng)進行預(yù)測，即對在一定范圍內(nèi)變化的、與時間有關(guān)的灰色過程進行預(yù)測。盡管灰色過程中所顯示的現(xiàn)象是隨機的，但仍然是有序的，因此這一數(shù)據(jù)集合具備潛在的規(guī)律?；疑A(yù)測通過鑒別系統(tǒng)因素之間發(fā)展趨勢的相異程度，即進行關(guān)聯(lián)分析，并對原始數(shù)據(jù)進行生成處理來尋找系統(tǒng)變動的規(guī)律，生成有較強規(guī)律性的數(shù)據(jù)序列，然后建立相應(yīng)的微分方程模型，從而預(yù)測事物未來的發(fā)展趨勢的狀況。它能更準(zhǔn)確地描述社會經(jīng)濟系統(tǒng)的狀態(tài)和行為?；诨疑到y(tǒng)理論的灰色預(yù)測模型，對社會經(jīng)濟系統(tǒng)預(yù)測具有重要的意義?；疑A(yù)測法的中短期預(yù)測效果優(yōu)于長期預(yù)測。做長期預(yù)測會導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果精確度不高。2．回歸分析是處理不完全確定的變量之間相互關(guān)系的有力工具。相關(guān)關(guān)系是非確定性關(guān)系，它反映現(xiàn)象之間存在著非嚴(yán)格的依存關(guān)系。這種依存關(guān)系有兩個顯著特點：一是現(xiàn)象之間確實存在數(shù)量上的客觀內(nèi)在關(guān)系。二是現(xiàn)象之間數(shù)量依存關(guān)系不確定，具有一定的隨機性，例如影響貨運量的因素除了第一產(chǎn)業(yè)增加值和第二產(chǎn)業(yè)增加值之外，還有外貿(mào)進出口總額和社會消費品零售總額等有關(guān)因素?，F(xiàn)實經(jīng)濟中，經(jīng)濟現(xiàn)象之間客觀地存在各種各樣的有機聯(lián)系，并相互制約?；貧w分析預(yù)測法就是從各種經(jīng)濟現(xiàn)象之間的因果關(guān)系出發(fā)，通過與預(yù)測對象有聯(lián)系的經(jīng)濟現(xiàn)象的變動趨勢分析，推算預(yù)測對象未來狀態(tài)、數(shù)量、表現(xiàn)的一種預(yù)測方法，適合物流需求預(yù)測的特性。但回歸預(yù)測的應(yīng)用，僅僅限于原來數(shù)據(jù)所包括的范圍，不能利用模型進行任意的外推。若將回歸模型任意外推來預(yù)測遠期目標(biāo)，那么誤差將很大，明顯地降低精度。另外回歸分析還是在假定社會經(jīng)濟條件穩(wěn)定的前提進行的，也就是說因變量或自變量的變動是穩(wěn)定的，沒有發(fā)生突變。3．博克斯一詹金斯法進行預(yù)測時，不僅考察了預(yù)測變量的過去值與當(dāng)期值，同時模型的過去擬合值產(chǎn)生的誤差也作為重要因素進入模型，這樣大大提高了模型的精確度。實踐證明，博克斯一詹金斯法是一種精確度相當(dāng)高的短期預(yù)測方法。博克斯一詹金斯法由于不需要對時間序列的發(fā)展模式做先驗的假設(shè)，同時方法的本身保證了可通過反復(fù)識別修改，直至獲得滿意的模型，因而博克斯一詹金斯法適用于各種類型的時間序列預(yù)測數(shù)據(jù)。但用博克斯一詹金斯法做模型識別時，需要大量的歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)，而大量的經(jīng)濟資料數(shù)據(jù)往往難以收集。另外，應(yīng)用博克斯一詹金斯法建模時，通常采用逐次增加模型的階數(shù)來達到使模型通過檢驗的要求。但是提高了模型的階數(shù)，就要相應(yīng)地增加模型中的項數(shù)，對變量前的系數(shù)在經(jīng)濟意義上往往解釋不通，用于實際，就可能對經(jīng)濟發(fā)展作出歪曲的描述。應(yīng)用博克斯一詹金斯法進行預(yù)測的前提假設(shè)是，一個時間序列的未來發(fā)展模式與其過去的模式是一致的，對短期的預(yù)測，往往可以滿足，但是對長期預(yù)測這一假設(shè)不符合實際。4．趨勢外推法與回歸預(yù)測法十分相似，但趨勢外推法用時間t作為自變量。趨勢外推的應(yīng)用有兩個前提：一是事物的發(fā)展過程沒有跳躍式變化，一般屬于漸進變化；二是事物的發(fā)展因素也決定事物未來的發(fā)展，其條件是不變，或變化不大。趨勢外推法的主要優(yōu)點是可以揭示事物發(fā)展的未來，并定量地估計其功能特性。趨勢外推法通常是利用變量的散點圖來擬合建立模型，并進行殘差分析，選擇標(biāo)準(zhǔn)誤差最小的模型作為預(yù)測模型。缺點是工作量過大，相當(dāng)費時。（三）物流市場需求預(yù)測方法的確定物流市場需求預(yù)測應(yīng)根據(jù)具體情況選擇相應(yīng)的方法，預(yù)測思路及方法的選擇要根據(jù)具體情況確定。同時，物流系統(tǒng)是動態(tài)的，市場現(xiàn)象和各種影響因素都會隨時問、條件等發(fā)生變化?；谏衔膶︻A(yù)測方法分析比較，博克斯一詹金斯法對短期預(yù)測的精度很高，但是做中長期預(yù)測，其前提假設(shè)不符合實際。趨勢外推法雖適合做中長期預(yù)測，但是其工作量過大，過程相當(dāng)繁瑣?；疑A(yù)測和回歸預(yù)測所限制的前提假設(shè)都比較少，適合做物流市場需求預(yù)測。故本文采用灰色預(yù)測和回歸預(yù)測建立物流市場需求組合預(yù)測模型，組合預(yù)測模型充分利用了兩種模型自身的特點，同時克服了單一模型的不足。灰色預(yù)測是用等時距觀測到的反映預(yù)測對象特征的一系列數(shù)量值構(gòu)造灰色預(yù)測模型，預(yù)測未來某一時刻的特征量，或達到某一特征量的時間?；疑Ｍㄟ^處理灰信息來揭示系統(tǒng)內(nèi)部的運動規(guī)律，它利用系統(tǒng)信息，使概念量化，再進行模型優(yōu)化，從而充分利用系統(tǒng)信息，使雜亂無章的無序數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適于微分方程建模的有序數(shù)列?；疑到y(tǒng)建模方法采用以區(qū)間及區(qū)間運算為代表的灰數(shù)處理，是一種簡便實用的方法。目前，灰色系統(tǒng)建模方法主要用于灰色預(yù)測和決策，并取得了良好的效果?；疑A(yù)測一般分為四種類型：（1）灰色時間序列預(yù)測。用觀察到的反映預(yù)測對象特征的時間序列來構(gòu)造灰色預(yù)測模型，預(yù)測未來某一時刻的特征量，或者達到某一特征量的時間。（2）畸變預(yù)測。通過灰色模型預(yù)測異常值出現(xiàn)的時刻。如對地震時間的預(yù)測。（3）系統(tǒng)預(yù)測。通過對系統(tǒng)行為特征指標(biāo)建立一組相互關(guān)聯(lián)的灰色預(yù)測模型，預(yù)測系統(tǒng)中眾多變量間的相互協(xié)調(diào)關(guān)系的發(fā)展變化。如市場中代用產(chǎn)品、相互關(guān)聯(lián)產(chǎn)品銷售量相互制約的預(yù)測。（4）拓撲預(yù)測。將原始數(shù)據(jù)作曲線，在曲線上按定值尋找該定值發(fā)生的所有時點，并以該定值為框架構(gòu)成時點序列，然后建立模型預(yù)測該定值所發(fā)生的時點。物流市場需求預(yù)測主要采用灰色時間序列預(yù)測，即GM(1，1)模型。CM(1，1)模型表示一個變量的微分方程預(yù)測模型，是一階單序列的線性動態(tài)模型。對系統(tǒng)行為特征指標(biāo)數(shù)列，通過不同的組合和取舍，形成多個派生數(shù)列，對其建立預(yù)測模型，并得到一組合適的預(yù)測值。殘差檢驗主要是用來檢驗?zāi)Ｐ皖A(yù)測的精度。若建立的模型三個檢驗都通過，則接受該模型，否則進行殘差修正?；貧w預(yù)測法，是分析因變量與自變量之間相互關(guān)系，用回歸方程表示，并根據(jù)自變量的數(shù)值變化，去預(yù)測因變量數(shù)值變化的方法。回歸預(yù)測一般可以分為三類：一元回歸預(yù)測、多元回歸預(yù)測和自回歸預(yù)測。從回歸方程的類型看，還可分為線性回歸方程預(yù)測和曲線回歸方程預(yù)測兩種?；貧w預(yù)測法的步驟：(1)確定回歸方程式，建立模型。根據(jù)理論分析和相關(guān)分析，如果有幾個重要因素同時對預(yù)測對象有影響作用，而且關(guān)系密切，可以確定用多元回歸方程式；如果其中某一個是基本的，起決定作用，而其他因素影響作用不大或相關(guān)關(guān)系不密切，則可以確定用一元回歸方程式進行預(yù)測。如果自變量和因變量之間的數(shù)據(jù)分布是線性趨勢，可確定用直線回歸方程；如果是曲線趨勢，可確定用曲線回歸方程?；貧w方程式確定以后，就要確定回歸方程中的未知參數(shù)。當(dāng)參數(shù)和自變量的預(yù)測值已知后，這個回歸方程就可作為從自變量去預(yù)測因變量的預(yù)測公式。第四節(jié)物流行業(yè)發(fā)展的環(huán)境因素分析