我国物流业与国民经济整体水平的相关性研究

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1、我国物流业与国民经济整体水平的相关性研究  摘要:首先对我国近10年的物流业与国民经济之间发展的相关性进行了分析及预测,其次对物流成本和物流业增加值分别占GDP比例情况进行了推测及鉴证,最后得出未来我国物流业与国民经济之间应该相互协调、统一发展的结论。  关键词:物流业;GDP;相关性;比例    Abstract:Firstly,itisanalyzedandforecastedaboutthecorrelationofthedevelopmentbetyinnearlytenyears;secondly,itisspeculatedandmanifestedbythel

2、ogisticscostandaddedvaluerespectivelytotheGDPratio;finally,utualandunifieddevelopmentinthefuture.  Keywords:logistics;GDP;correlation;ratio    物流业横跨多个基础性、服务性行业,它是为其他各个行业服务的,它涉及到国民经济的各个领域,其发展水平直接影响到国民经济的发展。因此,有必要研究我国物流业与国民经济之间发展的相关性问题。    1指标的选取    (1)物流成本。物流成本是指产品在运动的过程中,如包装、装卸、运输、储存、流通加工、

3、物流信息处理等各个环节所支出的人、财、物的总和。  (2)GDP。GDP是指一国在一定时期内,利用生产要素所能生产出的各种产品和劳务的市场价值总和。它是国民经济核算的主要指标之一。  (3)物流业增加值。物流业增加值是指本期相对于基期物流业新创造的价值,是GDP重要的组成部分。    2数据的采集    物流业涉及到国民经济各个领域,若想通过调研来取得所需数据,这样不仅难度大,而且也不够准确。在一般的研究中所用的数据均来自各种统计年鉴,但是统计年鉴有一年的滞后性,使得所使用的数据达不到最新,进而也就达不到与时俱进的要求。因此本文选取得数据来源于两方面:一是最新的各种统计年鉴

4、;二是来源于官方或权威网站公布的最新统计数据。这样不仅使数据较容易获取,而且也使数据达到了最新。    3回归模型一般形式的建立    4相关模型的建立及鉴证    物流成本与GDP回归模型建立及鉴证。由于第三方物流的发展,会大大降低全社会的物流成本,减少中间消耗,提升国民经济整体水平。因此有必要建立GDP与物流成本之间的回归模型,来反映二者之间的关系。  物流成本对GDP的回归模型为:y=hx,式中,y为GDP;x为物流成本。  利用Excel软件对表1的数据进行处理结果如图1所示:  从图1可以看出,物流成本随着GDP的增加而呈明显的上升趋势,而且相关系数的平方即R2=

5、0.9982可知所建立的回归方程回归效果很好,物流成本与GDP之间的线性关系显著。  由上述结果,我们可以得出经济发展水平越高,对物流的需求越大,全社会的物流成本绝对量越大,但占GDP的相对数越低。在由物流成本与GDP建立的回归方程中,回归系数为0.177,说明GDP每增加1亿元,物流成本将大致增加0.177亿元,其比值17.7%也可以大致反应出未来5~10年我国物流成本占GDP比重的发展趋势。近年来我国物流成本占GDP比重一直保持在20%左右,例如:2007年我国物流成本占GDP比重约为18.4%比2006年上升了0.1个百分点。由此趋势发展可见未来5~10年我国物流成本

6、还有很大的下降空间。经过物流业内部优化组合,可使我国物流成本占GDP比重能进一步下降到14%左右。    5时间序列及趋势推测的提出及鉴证    5.1物流成本占GDP比例关系时间趋势推测及鉴证  5.1.1物流成本占GDP比例关系时间趋势推测  目前,发达国家的物流成本占GDP约为8%~9.5%,中等发达国家约为16%左右。依据我国物流与采购联合会公布的信息得知2007年我国物流成本占GDP比重约为18.4%,几乎高出发达国家一倍左右。随着科技的进步和社会生产力的提高,宏观物流成本与国民经济总产值相比,应该是逐步降低的。  5.1.2物流成本与GDP比例关系时间趋势推测的

7、鉴证  从表2看出,近10年我国物流业总成本占GDP的比重逐年下降,由1998年的20.2%下降到2007年的18.4%,下降了1.8%。其中,运输成本占GDP的比例由1998年的10.3%下降到2007年的10.0%;保管成本占GDP的比例由1998年的6.7%下降到2007年的6.0%;管理成本占GDP的比例由1998年的3.2%下降到2007年的2.4%;可以看出我国的物流业的总成本呈现下降的趋势,说明我国物流业较以前得到了长足的发展。  同时我们也应该看到,虽然我国物流成本近年来呈现下降的趋势,但与发达国家

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