灰色關聯分析智慧物流發展研究
時間:2022-06-08 14:39:00
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為研究山西省智慧物流發展和各項影響因素之間的關系,建立灰色關聯模型。以山西省2014-2019年的相關數據為依據,運用灰色分析法實證山西省智慧物流發展的影響因素,確定系統各因素間的影響程度或因素對系統主行為的貢獻測度。得出的結論有利于推動山西省智慧物流的建設。
1.引言
山西省作為傳統工業和能源生產基地,在新時期社會經濟結構變革的背景下面臨巨大的轉型壓力。為加快山西經濟轉型升級,促進經濟結構調整,各種“頂層設計”密集出爐,其中物流業作為復合型服務業在經濟發展中發揮基礎性和戰略性作用,智慧物流的發展是經濟高質量發展的重要內容,將為地區經濟發展和產業結構調整提供重要契機[1]。
2.灰色關聯分析模型
灰色關聯分析是一種對發展變化趨勢描述的定量方法,是通過確定母序列數據和若干比較序列數據之間的關聯程度來描述各因素之間關系的強弱、大小和次序關系,以此確定各因素之間的影響程度或因素對系統主行為的貢獻程度[2]。計算步驟如下:(1)收集分析數據。根據分析指標體系,將n個數據序列設置為如下矩陣:(2)確定參考數據列。一般以各指標的最優值(或最劣值)構成參考數據列。記作:X0'=(x0'(1),x0'(2),…,x0'(m))(3)對指標數據進行無量綱化處理。通過對數據的無量綱化處理,修正不同量綱數據。本文采用均值化方法,計算公式如下:
3.山西省智慧物流發展影響因素灰色關聯分析
3.1指標選取
根據山西省2014-2019年的貨物運輸量(x0)、地區生產總值(x1)、二三產業生產總值(x2,x3)、社會消費品零售總額(x4)、進出口貿易總額(x5)、城鎮居民可支配收入(x6)、郵電業務總量(x7)、互聯網普及率(x8)、區域R&D經費支出(x9)、從事科技活動人員(x10)等指標建立灰色關聯度的模型[3]。
3.2數據計算
(1)采用灰色關聯度的計算方法,首先進行整體數據的無量綱化,利用標準化方法得到的標準化數據無法反映每個指標之間的變異程度,因此對原始數據采用均值變換法,以便更好地反映指標間的互相影響程度,對原始數據無量綱化處理如下表所示:(2)在無量綱化后的數據上,分別對各個方面的因素指標進行灰色關聯度的計算。在計算過程中,以貨物運輸量作為參考序列數據,分辨系數取0.5,母序列個數為1。對上述所求出的結果分別計算每個指標與參考序列的絕對差值,根據上述提到的灰色關聯度計算公式,將公式編入MATLAB中進行運行。(3)根據計算出的絕對差值,對各類因素指標分別進行灰色關聯度計算并排序。根據上述計算得到X0和其他因素的關聯度系數排序如表4:
4.結論及建議
(1)山西省地區生產總值較大程度上反映了智慧物流發展狀況,整體宏觀經濟狀況偏好,城鎮居民收入的持續增長促進居民消費能力增強,對物流行業的帶動性起直接的作用。穩健的經濟基礎是智慧物流發展的基礎,反過來又會作用于經濟的可持續增長。(2)山西省物流業的發展依賴于傳統重工業的帶動,在新時期轉型跨越的背景下,需要將物流業與互聯網、制造業深度融合,加快物流業數字化轉型升級[4]。(3)互聯網普及率關聯度較高,表明山西省在通信技術方面建設良好。但是從事科技活動人員水平較低,不利于未來智慧物流的發展,政府需進一步加強綜合型復合人才的引進,深化改革,創優環境,打造一批強有力的高素質人才隊伍。(4)山西省作為中部地區,對外貿易相對落后,對智慧物流的影響程度較,2017年中歐班列開設以來,不斷助力山西省企業“引進來,走出去”,建立了通暢的“一帶一路”沿線國家貿易往來的通道,山西省要抓好“一帶一路”的發展契機,利用中歐班列、中亞班列,帶動區域智慧物流的發展,助力經濟結構轉型升級。
作者:張凱
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