苏北农村节约型畜牧业发展内生路径选择研究

苏北农村是江苏畜牧业生产重要基地,畜牧业在农业经济中占有重要地位,发展节约型畜牧业对农村经济增长、农业发展、农民增收及畜禽产品市场稳定供应都产生深刻的影响.通过对影响苏北节约型畜牧业发展的人口、市场、交通、物流、生产经营方式及政策等因素的分析,提出促进苏北农村节约型畜牧业发展内生路径选择对策.     

基于面板数据的无锡物流需求影响因素研究

物流需求影响因素的研究是物流需求预测的基础,文章选取无锡1996年至2011年的面板数据,运用最小二乘估计法得出所选取的11个指标对物流需求的影响系数,对所得系数进行评价,结合无锡物流现状及其影响因素得出结论并提出建议.     

企业物流“自营-外购”方式选择策略研究

物流对现代企业具有非常重要的作用.按照物流与企业所属关系的不同,企业物流的方式分为自营物流和外购物流两种.在影响企业选择物流方式的诸因素中,物流在其发展战略中所起的作用和企业对物流的管理能力是非常重要的两个因素,企业要根据自身特点选择最合适的物流方式.     

基于灰预测与灰关联的区域水路货运发展研究——以广西为例

以广西和中国2009—2014年水路货运相关数据为基础,一方面通过灰色 Verhulst 及新陈代谢模型预测2015—2017年广西水路货运量;另一方面从区域经济、区域物流环境、产业发展、信息化等方面构建影响因素体系,利用灰色关联分析影响水路货运量的相关因素.结果表明:预测模型的平均误差是2.8%,能够有效预测水路货运量;同时可知产业发展对水路货运量发展影响最为显著,其次为区域经济因素,而区域物流环境与信息化因素的影响相对较弱.因此,应改善区域经济环境、发展物流相关产业、完善物流基础设施、加速区域物流信息化.     

我国物流产业与经济增长关系的实证研究

从影响物流能力要素的角度,利用1991 年至2011 年之间的经济数据对“物流产业”与“经济增长”之间的关系进行实证分析.通过对指标数据进行主成分分析,得出影响物流能力的三个因素为：基础因素、结构因素、市场因素.在此基础上,依据调整后的因素指标数据进行协整分析,得出三因素与经济增长之间具有长期均衡关系,且基础因素、结构因素与经济增长正相关.同时,通过VAR 模型的建立分析了三因素与经济增长之间的短期互动关系,并依据格兰杰因果检验结果对“物流与经济增长”模糊模型进行调整,细化了物流产业与经济增长之间的互动过程.最后,根据实证分析结果,从基础建设、优化结构、产业联动三方面给出相关政策建议.     

省域物流产业发展差异影响因素的空间计量分析

基于2010—2014年省域物流产值的数据,利用空间统计分析和空间计量分析方法,对我国省域物流发展差异影响因素进行空间相关性分析.研究结果表明,我国省域物流之间具有明显的空间正相关性以及空间集聚性,而且空间集聚区位优势比较明显.同时从空间影响因素的分析可以看出,固定资产的投资对物流产业的发展影响最为明显,依次为货物周转量、邮电业务量和物流从业人数.协调我国省域物流产业的发展,应加强区域之间的合作,合理规划,提高资源利用率,不断加强基础设施建设,缩小区域差距;同时积极引进人才和培育人才,实现物流产业的长远持续发展.     

吉林省物流需求分析

物流需求的含义包括两个方面,一方面是对物流各环节物质形态数量的需求,另一方面包括把各个环节有效整合的先进技术手段、与时俱进的管理思想和管理方法等,吉林省物流需求分析是对吉林省物流需求总量的经济分析.影响物流需求的因素有地区生产总值、贸易量、全国人口数量、收入水平、物流服务价格、对外贸易等.通过逐对比较法进一步说明GDP和国内贸易量是影响物流量的主要因素.利用计量经济学OLS回归和修正,建立了物流量与地区生产总值的关系模型,通过模型分析了物流量与地区生产总值的具体变化关系.     

基于Super-SBM-DEA模型的区域物流效率评价与影响因素

【目的/意义】长江三角洲经济增长的区域性特征逐渐凸显，对区域经济发展与物流效率的相关性进行分析，促进二者良性循环发展，为长江三角洲区域经济发展提供理论参考和实践指引。【设计/方法】选取2011～2021年长江三角洲区域41个城市的相关数据，运用Super-SBM-DEA模型、Malmquist指数从静态和动态方面对长江三角洲区域41个城市物流效率进行研究，借助Tobit模型分析城市物流效率影响因素。【结论/发现】2011～2021年长江三角洲区域41个城市整体物流效率较高，效率平均值在1左右徘徊；该区域全要素生产率增长的主要贡献来源于规模效率，其次是纯技术效率，技术进步未能成为长江三角洲区域全要素生产率发展的核心竞争力；物流产业集聚、物流资源利用、物流信息化水平对物流效率具有显著的正向作用，产业结构对物流效率的正向作用还未显现出来，能源消耗未通过显著性检验。     

安徽省物流业碳排放规模及其影响因素研究——基于长三角四省市比较视角

运用能源系数法分别对2003—2014年安徽、上海、江苏和浙江四省市物流业的碳排放量进行估算,利用LMDI方法定量分析能源结构、能源效率、产业结构、经济增长及人口等因素对四省市物流业碳排放的影响,结果表明,物流能源效率低下是安徽省发展低碳物流面临的最大问题,未来一段时间内,安徽省物流业碳排放总量会伴随经济发展保持较高速率的增长。因此要从产业结构调整、能源结构优化、能源效率提升三方面着手,发展低碳物流。