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基于灰色預測模型的大連市快遞物流業(yè)發(fā)展研究

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文章出處:作者:人氣:-發(fā)表時間:2024-07-18 08:49:00

 近年來,快遞物流作為國家重要的支柱產業(yè)之一,快遞行業(yè)規(guī)模在不斷擴大,滿足人民生活需要所需提供的高效、便捷、穩(wěn)定的物流支撐,就變得十分重要。在電子商務信息技術的推動下,物流業(yè)作為生產企業(yè)和消費者之間最集中、最關鍵的支撐者和供應者,也被提高到了新的巔峰。其中,快遞配送作為末端物流的關鍵環(huán)節(jié),更是滲透到了生活的每一個角落。可見,研究快遞物流業(yè)的發(fā)展狀況發(fā)展前景具有重大而深遠的意義。

與本文相關的研究主要有:李思聰?shù)?span style="margin: 0px; padding: 0px; font-size: 11.745px; line-height: 0; position: relative; vertical-align: baseline; top: -0.5em;">[1]采用灰色-回歸組合模型,對我國農產品冷鏈物流市場進行需求預測,以促進我國冷鏈物流高質量發(fā)展。HuiminZhu等[2]在灰色模型中加入超前滯后因子和非線性因子,對社區(qū)團購的日銷售額進行擬合和預測,結果表明:該模型有良好的穩(wěn)定性和較高的預測精度。RenquTian等[3]使用灰色Verhulst模型預測未來五年的海上承載能力值,結果表明:我國沿海地區(qū)產業(yè)結構正逐步向海洋資源多元化綜合利用模式轉變。王曉琳等[4]建立灰色預測模型,對廣西未來三年醫(yī)藥物流需求量進行預測,為廣西醫(yī)藥企業(yè)未來物流的發(fā)展規(guī)劃決策提供參考。江楠等[5]構建灰色GM(1,1)預測模型,預測南京都市圈未來5年物流需求量,為南京都市圈區(qū)域物流規(guī)劃和決策提供參考依據(jù)。

以上文獻為本文提供了研究基礎和有益借鑒,但在上述關于物流需求量的預測中,對快遞物流業(yè)的需求量研究涉及較少。針對快遞物流市場的研究,大多學者集中在定性方面。

黃文澤等[6]通過實地調研、問卷調查等方法探究校園快遞物流在發(fā)展中存在的諸多問題,提出了創(chuàng)新快遞物流模式等實質性措施,豐富了高校快遞物流模式的創(chuàng)新機制。YanZhang等[7]提出一種新的快遞物流異常值檢測算法,建立快遞物流系統(tǒng)運行模型,結果表明:該算法能夠很好地檢測快遞物流異常情況。高明鏡等[8]重點關注電子商務環(huán)境下的快遞業(yè)需求預測問題,提出快遞需求具有電子商務產業(yè)關聯(lián)特征和季節(jié)性特征。Xiang T.R.Kong等[9]建立了一個仿真模型,考慮了排序、訂單發(fā)布和機器靈活性三個主要控制策略,以實現(xiàn)可重構的快遞物流中心。DaqiangChen等[10]為研究網絡物流節(jié)點故障的影響,模擬并提出兩種級聯(lián)故障場景的算法,以調查調整法案對節(jié)點的數(shù)量和快遞物流網絡彈性的影響。孔德婧等[11]采用基于專利數(shù)據(jù)的技術預測方法,用于快遞領域,結果表明:現(xiàn)階段,在快遞物流領域內運輸規(guī)劃技術的投資優(yōu)先級要高于遠程信息處理技術和無線射頻識別技術。于曉輝等[12]采用博弈的方法,從定量的角度分析解決快遞末端“最后一公里”問題的主要瓶頸。

總結發(fā)現(xiàn),一方面,我國學者的研究大多集中在物流需求預測、物流路徑規(guī)劃及快遞網點選址等方面,細化到針對快遞物流業(yè)的研究較少;另一方面,以往學者大多基于網上購物的消費型快遞為主進行研究,而忽略了函件和單純寄遞等其他類型的快遞業(yè)務,并且使用灰色預測模型對快遞物流市場的研究較少。

綜上所述,在這樣的背景下,本文在主要以消費性快遞需求為研究對象的基礎上,還考慮了函件、包裹、報紙、雜志等快遞業(yè)務,構建灰色預測模型,通過數(shù)據(jù)分析、科學合理的預測,探究大連市快遞物流業(yè)的發(fā)展狀況,提高資源的優(yōu)化配置,為城市物流的規(guī)劃和末端配送研究奠定一定基礎。

一、GM(1,1)模型的建立

GM(1,1)模型作為灰色系統(tǒng)理論中最具有代表性、應用最廣泛的預測模型,其建模原理如下:

設原始數(shù)據(jù)為:

其中,n為序列長度。將原始序列累加取得生成序列即,其中,

為GM(1,1)模型的基本形式。

GM(1,1)模型的最小二乘估計參數(shù)列滿足

圖

設X(0)為非負序列,X(1)為X(0)的1—AGO序列,Z(1)X(1)的緊鄰均值生成序列,為GM(1,1)模型的白化方程,也叫影子方程。

(1)白化方程的解也稱時間相應函數(shù)為

圖

(2)GM(1,1)模型的時間相應序列為

圖

(3)累減還原,得到原始數(shù)據(jù)的預測值

圖

稱GM(1,1)模型中的參數(shù)-a為發(fā)展系數(shù),b為灰色作用量。-a反映了的發(fā)展態(tài)勢,b反映數(shù)據(jù)變化的關系。

二、實證分析

1. 數(shù)據(jù)收集

如今,隨著快遞市場的不斷擴大,快遞業(yè)已打破了原來的郵政快遞國有企業(yè)“一枝獨秀”的格局,逐漸形成國有、民營和外資快遞企業(yè)百花齊放的新格局,但國有快遞企業(yè)仍占主導地位。郵政、順豐等各大快遞企業(yè)2021年全國快遞業(yè)務量,如圖1所示,圖中郵政快遞業(yè)務量明顯高于其他,仍在快遞業(yè)務量中占較大比重,因此,本文根據(jù)郵政業(yè)務量相關數(shù)據(jù)進行探究,進而分析大連市快遞物流業(yè)的發(fā)展情況。

圖片

圖1 2021年各快遞企業(yè)全國快遞業(yè)務量

圖片

圖2 大連市郵政各項主要業(yè)務量

圖片

圖3 大連市郵政業(yè)務總量

圖片

圖4 大連市郵政主要業(yè)務占比

郵政是指由國家管理的通信部門,直接經營寄遞各類郵件、信件或物品。郵政主要業(yè)務包括函件、包裹、快遞、報紙、雜志、匯兌等。郵政業(yè)務總量指以貨幣形式表現(xiàn)的郵政企業(yè)為社會提供各類郵政服務的總數(shù)量,計算方法為各類郵政服務業(yè)務的實物量分別乘以相應的不變單價,求出各類業(yè)務的貨幣量后加總求得。該指標反映了一定時期郵政業(yè)務發(fā)展的總成果,是觀察郵政業(yè)務發(fā)展變化總趨勢的綜合性指標。根據(jù)大連統(tǒng)計年鑒,收集了大連市2016—2020年的郵政業(yè)務總量及郵政主要業(yè)務量的各數(shù)據(jù),如圖2—4所示。

由圖2、3、4可知,大連市近5年郵政業(yè)務總量在逐年上升,在郵政主要業(yè)務中,快遞業(yè)務量是郵政業(yè)務總量的主要部分,占比最大,且成逐年上升趨勢;報紙業(yè)務量僅次于快遞,變化波動平穩(wěn);其他業(yè)務量雖有所變化,但變化并不明顯,且占總量比重較小。因此,本文基于物流的特點,以郵政業(yè)務總量為例,根據(jù)2016—2020年大連市郵政業(yè)務量及郵政快遞業(yè)務量數(shù)據(jù)進行預測研究,如表1所示,以反映大連市快遞物流業(yè)特點并以此分析大連市快遞物流業(yè)的發(fā)展趨勢。

表1 2016—2020年大連市郵政業(yè)務量數(shù)據(jù)

表格圖

2. 郵政快遞業(yè)務量GM(1,1)模型的求解

圖

第一步對x作1-AGO得:

圖

第二步對作緊鄰均值生成,令

圖

得:

圖

于是

圖

第三步對參數(shù)列進行最小二乘估計得:

圖

第四步確定GM(1,1)模型白化方程

圖

及時間響應式為

圖

第五步累減還原,得到預測值(見表2)

表2 GM(1,1)模型對2021—2025年郵政業(yè)務中快遞數(shù)量預測值

表格圖

3. 郵政業(yè)務總量GM(1,1)模型的求解

圖

第一步對x作1-AGO得:

圖

第二步對X(1)作緊鄰均值生成,令

圖

得:

圖

于是

圖

第三步對參數(shù)列進行最小二乘估計得:

圖

第四步確定GM(1,1)模型白化方程

圖

及時間響應式為

圖

第五步累減還原,得到預測值(見表3)

表3 GM(1,1)模型對2021—2025年郵政業(yè)務總量預測值

表格圖

4. 預測值檢驗

通過上述計算,對所得數(shù)據(jù)進行整理,如表4所示。

表4 建立郵政快遞業(yè)務量GM(1,1)模型結果匯總表

表格圖

由上述數(shù)據(jù)進行殘差檢驗發(fā)現(xiàn),平均相對誤差為3.42%,小于標準誤差0.05,精度值大于90%,所以,本研究所得模擬值準確度較高,可判定為二級合格。由此可見,運用GM(1,1)建模預測的精度好,能通過殘差檢驗。

表5 建立郵政業(yè)務總量GM(1,1)模型結果匯總表

表格圖

由上述數(shù)據(jù)進行殘差檢驗發(fā)現(xiàn),平均相對誤差為1.38%,小于標準誤差0.05,精度值大于90%,所以,本研究所得模擬值準確度較高,可判定為二級合格,接近一級合格。由此可見,運用GM(1,1)建模預測的精度好,能通過殘差檢驗。因此,本文建立的灰色預測模型對原始數(shù)據(jù)擬合效果非常不錯,如圖5所示,預測精度也較高。

圖片

圖5 預測精度

三、結論及建議

近年來,隨著大連市市場規(guī)模的逐漸增大,快遞行業(yè)的總業(yè)務量也在逐年增加,對大連市經濟的增長發(fā)揮著至關重要的作用。本文以大連市近5年郵政快遞業(yè)務量及郵政快遞總量為預測對象來構造灰色預測模型,經檢驗證明該模型是合理可行的。根據(jù)上述預測結果可知,未來5年大連市郵政快遞、函件、包裹、報紙等業(yè)務總量呈現(xiàn)出顯著的逐年增長趨勢,其中占比最大的快遞業(yè)務量也呈上升趨勢,2025年達51 005萬件,快遞行業(yè)規(guī)模在不斷擴大。為此,結合以上數(shù)據(jù)分析結果,針對大連市快遞物流業(yè)的發(fā)展情況,為更好完善大連市快遞物流體系,提出以下措施建議。

1. 形成物流領域多種模式共同發(fā)展的行業(yè)新格局

目前,大連市快遞物流業(yè)規(guī)模已達到億元,未來五年仍逐步上升,業(yè)務量和訂單量的不斷增長,讓快遞物流行業(yè)市場在繼續(xù)擴大,也為末端配送帶來巨大壓力。并且快遞物流市場正處于行業(yè)變革期,優(yōu)質中小物流標的并購價值將得到重視。在目前行業(yè)趨勢下,資源的“共享共配”方式能夠有效解決末端配送壓力,把各企業(yè)的人力、業(yè)務、資源等整合起來,共同管理、共同經營,以提升資源利用效率,降低快遞的運營成本。共配共享除了在末端配送的優(yōu)勢明顯之外,還能為快遞企業(yè)提供更高效的操作模式。各企業(yè)共用一個場地,通過共享共配實現(xiàn)統(tǒng)一分揀、派送等操作,從而,降低企業(yè)運營成本、提高配送效率。使用智慧協(xié)同、集約高效、開放共享的合作模式,快遞企業(yè)可以傳統(tǒng)觀念和操作模式,全新賦能,提升市場競爭力,最終實現(xiàn)服務質量的提升。

2. 強化無人配送車科技賦能,提高配送效率

大連市快遞業(yè)務量的持續(xù)增長加大了末端環(huán)節(jié)的配送壓力,而快遞從業(yè)人員的工作強度大、技能水平低、一線人手不足、道路交通安全難以保證等問題一直制約著快遞物流行業(yè)的發(fā)展,尤其在末端配送方面,“最后一公里”的成本占據(jù)整個物流成本的25%以上。而提升數(shù)字化水平、推進智慧物流變革、推廣使用無人配送車等方式能有效緩解末端配送壓力。無人配送車對于快遞等輕拋物的技術挑戰(zhàn)難度較小,主要為解決區(qū)域網點到各驛站的無人化需求。同時,《“十四五”現(xiàn)代綜合交通運輸體系發(fā)展規(guī)劃》中也明確提出,發(fā)展現(xiàn)代郵政快遞業(yè)務,完善寄遞末端服務,推廣無人機、無人車運輸投遞,穩(wěn)步發(fā)展無接觸遞送服務。一輛車一天能送近3 000件的無人配送車,是智慧物流在末端配送的體現(xiàn)。

3. 加強快遞物流業(yè)人才隊伍建設

快遞行業(yè)的迅速發(fā)展,激增的業(yè)務量導致對人員需求的劇增,于是準入門檻變低、員工素質普遍較低、專業(yè)化程度不高,這是當前快遞物流行業(yè)普遍存在的問題。物流企業(yè)的重大變革需發(fā)揮人才功能,這對完善物流企業(yè)管理人才隊伍建設具有重大意義,對于提升物流企業(yè)經營管理水平也十分有益。首先,建議快遞企業(yè)與大連市內高校建立校企合作的科學培養(yǎng)模式,根據(jù)企業(yè)實際需要,對學生進行定向培養(yǎng),能夠在一定程度上減少人才投資的成本費用,其次,建議加大對相關工作人員的技術培訓,不斷更新職業(yè)技能,適時改變工作理念,對人力資源做出科學合理的分配,以最大程度發(fā)揮出自己的潛能;最后,大連市可以出臺相關人才引進補貼政策,發(fā)展并引進快遞物流專業(yè)技術人才,既要涵蓋基層人員,以提高快遞物流業(yè)的服務質量滿意度,又要囊括高層人才,為建設企業(yè)成本管理決策做出保證,促進大連市快遞物流業(yè)能夠更好的發(fā)展。

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