航空货运需求分析-兼论空港物流发展对策-文献综述

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1、文献综述航空货运需求分析-兼论空港物流发展对策货运量作为物流需求的重要指标，在物流规划，物流发展，物流需求与预测方面起着举足轻重的作用。目前宁波空港提出的发展战略是“客货并举，以货为主”，为了错开与上海、杭州两大机场的威胁，宁波空港物流迫切需要找到一条适合自身发展的路子。为了充分发挥宁波航空货运在当地经济发展中的作用，为了有效地促进新的历史时期航空货运健康、快速的发展，有必要对空港物流未来的发展趋势有一个正确的把握，这就需要对宁波航空货运量做出一个科学的、准确的预测。1国外研究进展国外对于货运需求预测的研究已经有很多年的历史，戴维J．克劳斯（2002）提到物流需求预测

2、有三大类方法：定性法，时间序列法，因果分析法。其中定性法在缺乏历史资料数据的时候比较实用，时间序列法在有往年数据的情况下即可使用，因果分析法主要是进行回归预测。范尔克P．考恩斯塔斯（2006）指出货物运输涉及多样的参与者与交通方式，货运流量的预测比客运量预测更复杂。货运量预测技术滞后于客运量预测技术的发展，在货运量需求分析模型方面从研究的视点来看，主要有以经济学和土木规划视点进行研究的；从运用的理论体系来看，有运用计量经济学、消费者理论、投入产出理论以及库存理论等经济学理论的，讨论了经济因素对货运需求的影响；根据使用的数据来划分，以往的模型可以分为集计模型和非集计模型

3、；从货运需求分析的方法来看，主要有分阶段模型、计量经济学模型、空间互动作用模型、网络均衡模型以及基于宏观经济分析的投入产出模型。目前国外的物流需求分析和预测技术己经走过了试验探索阶段，正在进行全面的综合提高。国际物流的预测技术在文献中也受到越来越多的重视。国外研究在做需求预测的时候都在研究如何把宏观形势与其定量预测、定性预测结合起来运用，从而使预测结果更为准确。现今西欧和北美以及日本等国家主导着该研究领域，他们所研究的物流成本占GDP的比重是许多发展中国家而作为自己物流发展水平的标尺。42国内研究进展我国的物流需求理论研究始于20世纪70年代末80年代初，当时对物流市

4、场需求的研究是一个全新的课题。我国有学者提出物流产业增加值理论，运用产业经济学中的产业生命周期理论对我国现代物流产业阶段进行分析，在产业界定的基础上，提出我国现代物流产业可以用产业增加值和物流成本两个指标进行衡量。也有人参考宏观经济预测和交通需求预测的有关方法，构造了多区间投入产出模型和空间价格均衡模型相结合的区域物流需求分析模型。在定性和定量预测分析中，有很多种不同方法。常用的方法有因果分析法和时间序列法，辅助方法有增长率、运输系数和弹性系数等。这些方法都在一定程度上存在局限性。其中物流需求代表性的理论是灰色系统理论。灰色系统的概念是由我国学者邓聚龙（1982）教授

5、年首先提出的，并建立了灰色系统理论，引起了国内外很多学者、科技人员的审视。灰色系统理论认为，凡是有些参数已知，有些参数未知的系统都是灰色系统。研究基于灰色系统理论的灰色预测模型，则对社会经济系统预测具有重要意义。作为一种新的建模方法，灰色系统理论在时间序列的处理上独树一帜。客观世界是信息的世界，信息不完全明确的系统称为灰色系统。灰色系统理论的研究方法是“灰处理”(即非唯一性处理)和多模型方法，其主要内容有灰色系统分析、灰色信息处理、灰色建模、灰色预测、灰色决策和灰色控制。灰色系统理论采用微分方程对生成数据(由原始数据变换而来)建模，其单数列的微分模型GM(1,I)有较

6、好的拟合和外推特性。灰色系统理论认为，任何随机过程都可以看作是在一定时空区域变化的灰色过程，随即量可以看作是灰色量，无规律的离散时空序列是潜在的有规律序列的一种表现，因而通过生成变换可以将无规律变成有规律序列。在建模过程中，灰色系统理论充分开发利用了少量数据的显信息和隐信息。钱芳（2006）阐述了航空货运量预测原理、方法和步骤，综合分析了目前主要预测方法的使用范围和不足之处，对各种预测模型的具体应用进行了说明，对各种预测方法得到的结果进行了分析；对灰色系统理论在货运量预测中的应用进行了比较深入的研究和探讨，分析了灰色系统理论为基础进行货运量预测的建模思想、检验方法及适

7、用范围，改进了指数加权平均灰色模型、残差修正模型和等维灰色剃补模型，拓展了灰色预测模型，增强了灰色预测模型的适用性，提高了预测精度。曾建辉（2007）综合运用灰色模型的一元线形回归法和多元线形回归法对长沙市2008，2010，20154年航空货运量进行了预测。灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。灰色系统是介于白色系统和黑色系统之间的一种系统。白色系统是指一个系统的内部特征是完全已知的，即系统的信息是完全充分的。而黑色系统是指一个系统的内部信息对外界来说是一无所知的，只能通过它与外界的联系来加以观测研究。灰色系统内的一部分信息是已知的