物流园区规划中物流需求的预测方法
物流系统规划物流需求与预测
物流系统规划物流需求与预测在现代社会中，物流系统成为了各行业的重要组成部分。
物流系统的高效运行对于企业的发展至关重要。
因此，规划物流需求与预测成为了物流系统设计的关键环节。
本文将探讨物流系统规划过程中的物流需求与预测方法，并提供一些建议。
一、物流需求的规划1.1 环境分析首先，我们需要进行环境分析，包括市场调查、行业研究等。
通过了解市场需求以及竞争对手的情况，我们能够确定物流系统所需的规模、范围和服务水平。
1.2 风险评估在物流需求规划过程中，我们需要进行风险评估。
通过考虑天气、交通、政治等因素，预测潜在的风险，并采取相应的措施来减少风险对物流系统的影响。
1.3 数据分析数据分析是物流需求规划中的关键一环。
我们可以通过历史数据以及市场趋势来预测未来的物流需求。
利用数据分析的工具和方法，我们能够制定出更加准确的物流系统规划。
二、物流需求的预测2.1 时间序列分析时间序列分析是预测物流需求的一种常用方法。
通过对历史数据的分析，我们能够发现数据的趋势和周期性，从而对未来的物流需求进行推断。
2.2 专家判断法专家判断法是结合专家经验和知识的一种预测方法。
通过与物流领域的专家进行深入交流和讨论，我们能够获得更加准确的物流需求预测结果。
2.3 统计分析除了时间序列分析和专家判断法，统计分析也是一种常用的预测方法。
通过收集和分析相关数据，我们可以利用统计学方法对未来的物流需求进行估计和预测。
三、建议3.1 信息技术的应用在物流系统规划中，信息技术的应用至关重要。
通过信息系统的建设和运营，我们能够更加准确地获取物流需求的数据，并实时监控物流系统的运行状态。
3.2 合理资源配置物流系统规划中的资源配置应该合理和高效。
我们需要考虑到物流需求的不确定性，合理配置仓储、运输和人力资源，以应对需求波动和突发情况。
3.3 持续改进物流系统规划不是一次性的任务，而是一个持续改进的过程。
我们需要时刻关注市场的变化和技术的更新，及时调整物流系统规划，以适应新的需求和挑战。
物流园区规划之物流需求分析
物流园区规划之物流需求分析摘要本文对物流园区规划的重要依据物流需求的定义、特点、物流需求分析内容，以及物流需求分析的目的进行了概括性的论述。
分析了物流需求的影响因素，进一步阐述了物流需求预测研究的主要方法，并对我国物流园区的规划建设提出了展望。
关键词：物流园区规划；物流需求；因素分析；预测方法0 引言伴随着物流业的兴起，物流园区的规划和建设如雨后春笋般在全国各地开展起来，物流园区的建设对区域经济的拉动作用也日趋显现。
近年来，我国物流需求迅速增长，物流需求分析是区域物流规划的重要依据。
但是在此过程中，各种物流发展政策的制定、各类物流基础设施的可行性研究等都缺乏物流需求的定量依据，这必然导致物流市场供需失衡、物流基础设施重复建设，从而阻碍物流产业持续发展。
本文将研究物流需求分析和合理预测物流需求量的问题，以求科学的指导物流规划。
1 物流园区物流需求理论综述1.1 物流需求的定义物流需求是指一定时期内社会经济活动中对各种物品（生产、流通、消费领域中的原材料、成品和半成品、商品以及废旧物品、废旧材料等）运动状态在空间、时间、效率、质量等方面的要求，涉及运输、库存、包装、装卸搬运、流通加工以及与之相关的信息需求等方面。
1.2 物流园区需求的特征物流园区需求是指规划研究范围（区域）内全部物流需求中适合在该物流园区完成有关物流业务活动的那部分需求。
根据物流需求和物流园区的概念，结合物流园区功能特点可归纳总结物流园区的需求有如下4个主要特征：1、需求的时间波动性。
需求的时间波动性归因于园区的规模及竞争力，销售的增长或下降，需求的季节性变化及其他因素。
2、需求的不确定性。
不同产品的物流需求随时间变化的模式是不同的，导致需求变动的因素有长期趋势、季节性因素和随机性因素等。
3、需求的多样性。
由于需求来源点的复杂繁多，使得货物来源及流向较多，特别是在经济较发达地区，不同经济主体间交往频繁、国际间合作增多、企业拓展全球业务网络等都使物流需求日益多样化和复杂化。
物流需求预测
例题分析
• 例 1 分析预测我国平板玻璃月产量。 下表是我国1980-1981年平板玻璃月产量,试选 用N=3和N=5用一次移动平均法进行预测。 计算结果列入表中。
23
我国1980-1981年平板玻璃月产量
时间
1980.1 1980.2 1980.3 1980.4 1980.5 1980.6 1980.7 1980.8 1980.9 1980.10 1980.11 1980.12
按预测的方法分类
定性预测和定量预测
13
定性预测和定量预测
定性法
市场调研 小组共识 历史类比 德尔菲法
时间序列法 因果分析法
简单移动平均法 加权移动平均法 指数平滑法 回归分析
回归分析 经济模型 投入产出模型 先行指标
14
时间序列平滑预测法
一次移动平均法和一次指数平滑法 线性二次移动平均法 线性二次指数平滑法 布朗二次多项式 三次 指数平滑法
序号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
实际观测值
203.8 214.1 229.9 223.7 220.7 198.4 207.8 228.5 206.5 226.8 247.8 259.5
α=0.3 —
203.8 206.9 213.8 216.8 218.0 212.1 210.8 216.1 213.2 217.3 226.5
20
2 移动平均法的优点
➢ 计算量少；
➢ 较好地反映时间序列趋势及其变化 。
21
移动平均法的两个限制条件
限制一：计算移动平均必须具有N个过去观 察值,当需要预测大量的数值时,就必须存储 大量数据；
限制二：N个过去观察值中每一个权数都相 等,而早于 t-N+1 期的观察值的权数等于0,而 实际上往往是最新观察值包含更多信息,应 具有更大权重。
物流需求预测方法探析
物流需求预测方法探析引言在当今全球化的背景下，物流行业起着举足轻重的作用。
准确预测物流需求对于提高物流运营效率、降低成本、满足客户需求至关重要。
因此，物流需求预测成为物流企业重要的研究课题。
本文将探析物流需求预测的方法，包括定量预测方法和定性预测方法，并分析各种方法的优缺点。
定量预测方法定量预测方法是通过数理统计的手段，基于历史数据对未来物流需求进行预测。
以下是当前常用的定量预测方法：时间序列分析时间序列分析是一种广泛应用的定量预测方法，它基于历史数据的时间模式和趋势，通过数学统计方法来进行预测。
常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法、季节性分解法等。
时间序列分析方法简单易行，适用于稳定的需求模式，但对于非线性和高度波动的需求很难进行较准确的预测。
回归分析回归分析是建立因变量和自变量之间的关系模型，并通过模型对未来的自变量做预测。
在物流需求预测中，可以将需求量作为因变量，时间、季节、经济指标等作为自变量。
回归分析方法能够综合考虑各种因素对需求的影响，但前提是需要有足够的历史数据和有效的自变量。
Grey模型Grey模型是由灰色系统理论发展而来的一种预测方法，它适用于缺乏数据或数据不完备的情况。
Grey模型通过建立灰色微分方程，对数据进行处理和分析，并利用已有数据预测未来的需求量。
相比于传统的定量预测方法，Grey模型具有更强的适应性，但对数据的质量要求较高。
定性预测方法定性预测方法是基于专家经验和主观判断的预测方法，它不依赖于历史数据，而是通过专家意见和市场调研等方式进行预测。
Delphi法Delphi法是一种通过多轮专家调查和意见征询的方法，通过反复的集体讨论和修改，达成一致的预测结论。
Delphi法能够通过专家的知识和经验，对物流需求的未来趋势进行预测。
然而，Delphi法存在依赖于专家个体的主观判断，结果可能受到个体因素的影响。
场景分析场景分析是一种通过构建不同的预测场景，对物流需求进行预测的方法。
物流需求预测与优化
物流需求预测与优化随着全球化的发展和电子商务的兴起，物流行业成为现代经济中不可或缺的一部分。
为了提高物流效率和降低成本，物流需求预测与优化变得至关重要。
本文将探讨物流需求预测的方法和优化策略，以及如何应用这些策略来实现最佳结果。
一、物流需求预测的方法物流需求预测是根据过去的数据和当前的趋势来预测未来的需求量。
以下是几种常见的物流需求预测方法：1. 时间序列分析：该方法基于历史数据，通过观察数据的变化趋势和季节性变化来预测未来的需求量。
常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型。
2. 回归分析：回归分析适用于分析多个相关因素对物流需求的影响。
通过建立一个数学模型，将需求量与其他因素，如销售量、广告投入等进行关联，从而预测未来的需求。
3. 人工智能技术：近年来，人工智能技术在物流需求预测中得到了广泛的应用。
基于机器学习和深度学习的方法，可以通过对大量数据的分析和模式识别来预测未来的需求，如神经网络、决策树和支持向量机等。
二、物流需求优化的策略物流需求优化旨在提高物流效率和降低成本，为客户提供更好的服务。
以下是几种物流需求优化的策略：1. 资源调度优化：通过合理的资源调度安排，如车辆调度、货物分配等，可以减少运输时间和成本，提高物流效率。
基于运筹学的方法，如线性规划和整数规划，可以帮助优化资源调度问题。
2. 仓储和库存优化：合理的仓储和库存管理可以减少仓储成本和货物滞留时间，提高物流效率。
通过合理的货物分类、货架布局和库存管理策略，可以实现库存的最优化。
3. 路线规划优化：通过合理的路线规划，可以减少行驶里程和车辆的排放量，降低运输成本。
基于贪心算法、遗传算法等的方法，可以在不同的条件下找到最优的路线规划方案。
4. 信息技术优化：物流信息技术的应用可以帮助优化物流需求。
通过建立物流信息系统，实现物流信息的共享和实时监控，可以提高物流的可见性和追踪能力，减少信息传递的时间和成本。
三、物流需求预测与优化的应用实例物流需求预测与优化的方法和策略已经在实际应用中取得了显著的成效。
物流管理中的运输需求预测方法与模型
物流管理中的运输需求预测方法与模型随着全球经济的发展和物流业的不断壮大，运输需求预测成为物流管理中的重要环节。
准确预测运输需求可以帮助企业合理安排运输资源、提高运输效率、降低成本，并提供更好的客户服务。
本文将介绍物流管理中常用的运输需求预测方法与模型。
一、基于统计分析的预测方法统计分析是一种常见的运输需求预测方法。
它基于历史数据的分析，通过建立数学模型来预测未来的运输需求。
常用的统计分析方法包括时间序列分析、回归分析和指数平滑法。
时间序列分析是一种基于时间序列数据的预测方法，它假设未来的运输需求与过去的需求有一定的关联性。
通过分析时间序列的趋势、周期和季节性等特征，可以预测未来的需求变化。
回归分析则是通过建立运输需求与相关因素之间的数学模型，来预测未来的需求。
指数平滑法则是一种利用加权平均法来预测未来需求的方法，它根据历史数据的权重分配来计算未来需求的预测值。
二、基于人工智能的预测模型随着人工智能技术的发展，越来越多的企业开始应用人工智能技术来进行运输需求预测。
人工智能技术包括机器学习、神经网络和遗传算法等。
这些技术可以通过学习历史数据的模式和规律，来预测未来的需求。
机器学习是一种通过训练算法来使计算机具备学习能力的技术。
在运输需求预测中，可以使用机器学习算法来分析大量的历史数据，找出其中的规律和模式，并利用这些规律和模式来预测未来的需求。
神经网络则是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它可以通过学习历史数据的权重和连接关系，来预测未来的需求。
遗传算法则是一种模拟生物进化过程的算法，它通过模拟自然选择和遗传变异的过程，来寻找最优解。
三、基于市场调研的预测方法除了统计分析和人工智能技术，市场调研也是一种常用的运输需求预测方法。
市场调研可以通过问卷调查、访谈和观察等方式，了解客户的需求和偏好，从而预测未来的运输需求。
市场调研可以帮助企业了解客户的需求变化趋势、产品的市场竞争情况和市场的发展趋势等，从而制定相应的运输策略和计划。
第2章-物流需求预测
二、物流需求预测的内容
物流流量预测 （1）微观物流流量的预测 （2）宏观物流流量的预测
物流流向预测 物流成本预测 物流需求预测
2
三、物流需求预测的程序
确定预测目标 确定预测内容 选择预测方法 计算并做出预测 分析预测误差
第二节 物流需求预测方法
一、物流需求定性预测方法
确认问题 选择专家组
经验预测法 专家会议法 德尔菲法
图 2-17 求解矩阵结果
求发展系数a、灰色作用量b及b/a。
图 2-18 求解结果
30
• 步骤12： 计算拟合值
图 2-19 计算拟合数列值
31
• 步骤13： 需求预测
图 2-20 2017 年需求预测值
32
（二）因果关系预测法
一元线性回归分析预测法 （1）一元线性回归模型的估计。一元线性回归分析预 测模型为：
均方差
s 2
1 n
n
ei2
i 1
标准差
1
n
n
ei2
i 1
55
n
n
yi xi
i1
i1
n
34
（2）拟合优度检验
n
( yˆi y)2
R2
i 1 n
( yi y)2
i 1
当R2＝1时，物流需求与x 完全线性相关，模型的拟合
程度最优；当R2＝0时，物流需求与x 无线性相关关系，模
型的拟合程度最差。通常R2都是介于0～1之间，R2≥0.9时，
估计模型为优；0.8≤R2≤0.9时，估计模型为良；0.6≤R2≤0.8
36
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
区域物流需求预测方法及实例研究
区域物流需求猜测方法及实例探究专业品质权威编制人：______________审核人：______________审批人：______________编制单位：____________编制时间：____________序言下载提示：该文档是本团队精心编制而成，期望大家下载或复制使用后，能够解决实际问题。
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物流园区规划中物流需求的预测方法一、引言物流园区作为物流基础设施网络中的节点设施之一，其规划和建设既是物流本身发展的需要，也是城市发展对物流提出的必然要求。
物流园区能有效整合物流资源，带动城市经济发展，成为商品周转、集散、配送和信息处理的中心，同时也可以促进多式联运的发展。
物流园区规划是物流基础设施网络规划中的一个重要方面，它的规划和建设逐渐成为我国现代物流快速发展的必然要求，在物流园区规划中必须解决物流园区的规模、数量、功能以及布局等关键问题；而这几个关键问题的解决都是建立在对物流需求分析的基础之上的。
很多专家和学者从理论和实践的角度对物流需求的分析和预测进行了研究，但目前还没有形成一套行之有效的物流需求预测方法来指导物流园区规划的实践。
为了解决上述问题，本文从物流需求的特性入手，利用物流与经济发展的关系，采用BP神经网络研究物流园区规划中的物流需求预测问题，从而为合理确定物流园区的规模、数量和布局奠定基础，避免出现有场无市、资源浪费等现象。
二、物流园区的概念在世界物流业的发展过程中，德国、日本等不少国家出现了物流园区这一概念，但叫法不一，或称物流园区，或称物流团地，或称物流中心。
我国物流标准化技术委员会、物流信息管理标准化技术委员会和中国物流与采购联合会等单位在GB/T18354-2006《物流术语》的基础上，对物流园区的概念进行了界定。
物流园区（Logistics Park）是指为了实现物流设施集约化和物流运作共同化，或者出于城市物流设施空间布局合理化的目的而在城市周边等各区域，集中建设的物流设施群与众多物流业者在地域上的物理集结地。
可以从以下三个方面理解物流园区的内涵[1]：（1）从性质上看：一方面物流园区是构成物流基础设施的重要组成部分，是一种社会公共基础设施；另一方面物流园区是地域的空间布局与综合服务功能融合在一起的物流节点或物流平台。
（2）从市场定位上看：一方面物流园区是物流企业与相关企业如运输、仓储企业和中介服务机构的积聚区；另一方面物流园区是有效整合物流资源、实施物流现代化作业、建立一体化运输体系、实现设施共享与高度信息化的物流市场载体。
（3）从服务定向上看：一方面物流园区服务于国内物流，按产品分包括工业物流、流通业物流、农产品物流；按地域分包括城市物流，区域物流；按功能分包括专业服务物流与综合服务物流等。
另一方面物流园区服务于国际物流，主要是为进出口贸易服务。
三、物流需求概念及预测分析（一）已有的物流需求的概念分析关于物流需求的定义，专家和学者们从现代物流学、经济学等角度对其进行了阐述。
如北京交通大学赵启兰、陈娅娜(2005)[2]从物流需求主体和物流各作业环节的二维分析体系角度把物流需求界定为：一定时期内社会经济活动对生产、流通、消费领域的原材料、成品和半成品、商品以及废旧物品、废旧材料等的配置作用而产生的对物品在空间、时间、作业量和费用方面的要求，涉及运输、库存、包装、装卸搬运、流通加工以及与之相关的信息需求等物流活动的诸方面。
国务院发展研究中心魏际刚（2006）[3]从经济学的角度界定物流需求为：组织或者个人提出的对物流产品、服务或信息流动有支付能力的需要。
其他学者也进行了类似的研究[4][5]。
上述观点从微观的角度对物流需求进行了界定，但是据此预测宏观的物流需求尚存在一定的困难。
原因在于：（1）目前我国还没有关于物流业发展水平的全面且详细的统计数据，因此还没有办法通过直接的指标来衡量物流需求规模的大小。
（2）物流业涉及的领域和部门很广，各自的统计指标包含的内涵及外延各不相同，所以仅从微观角度来确定和预测物流需求不能从总体上反映物流需求的规模。
鉴于上述问题，本文根据宏观经济发展和物流发展的相关关系，选择和建立影响物流需求的经济指标体系，并通过数学方程对其进行定义和量化，从而确定经济发展水平影响下的物流需求规模。
假设表示不同时期的经济指标体系，表示多经济指标影响和决定下的物流需求规模，那么可以将物流需求规模用方程表示为：（1）物流需求规模的经济影响因素是多方面的。
国家和相关的研究机构已经对影响物流需求的经济指标体系进行了许多探索性的理论研究工作[10][11]，尽管各自的出发点和设计的经济影响因素不同，但概括起来可以分为四个方面：一是经济总量指标，包括国内生产总值，固定资产投资总额；二是产业结构类指标，包括第一产业、第二产业和第三产业产值；三是交通运输类指标，包括货运量和货物周转量；四是国际和国内贸易类指标，包括社会消费品零售总额和进出口贸易总额。
（二）已有的物流需求预测模型与方法分析物流园区规划的内容主要是确定物流园区的规模、数量、功能以及布局等问题。
很多人通过运筹学、经济学以及数学等理论对上述问题进行了研究，并构建了相应的物流需求预测模型来解决上述问题，如货物需求预测时空多项概率模型，基于时间序列的非线性航空服务需求模型，货运量预测的逐步线性回归方法，投入产出和空间价格相结合的物流需求分析模型，路线比较模型与重力模型以及灰色预测模型、模糊预测和神经网络预测模型与方法等[6][7][8][9]。
这些模型与方法为物流需求的预测提供了较好的思路，但在研究宏观物流需求时还存在一些局限性，表现在：（1）大部分模型与方法都要预先知道被控对象的数学模型，但实际上许多对象具有复杂的不确定性、时变性和非线性。
虽然灰色系统理论中有预测模型识别的方法，但对非线性时变系统尚无成熟的理论和方法。
（2）缺乏将经济与物流需求预测紧密结合起来进行的研究。
绝大多数文献集中在利用物流的历史数据进行物流需求预测，而不是利用经济数据预测物流需求。
人工神经网络有表示任何非线性关系和学习等能力，给解决这类问题提供了新的思想和方法。
针对上述宏观物流需求预测中的局限性，本文利用BP神经网络来研究物流需求的预测问题，采用一系列的经济指标来预测区域物流需求，进而寻求二者之间的非线性映射关系。
BP网络是一种反馈式全连接多层神经网络，是目前应用广泛和发展较成熟的神经网络，具有结构简单、工作状态稳定等优点，并且具有较强的联想、记忆和推广能力，可以以任意精度逼近任何非线性连续函数。
它由神经元结构模型、网络连接模型、网络学习算法等几个要素组成。
四、基于BP网络的物流需求预测模型构建（一）物流需求预测思路物流需求属于派生需求，它是由经济发展本身带来的。
经济发展水平决定物流需求，物流需求的大小反映了经济发展水平的高低。
如果能够找出这种映射关系，就可以实现经济数据和物流需求规模的转换，从而达到分析和预测物流需求的目的。
预测思路如图1所示。
图1 物流园区规划中的物流需求预测思路图现实中，图1所描述物流园区的经济发展水平与物流需求转换关系非常复杂，本质上可能是一种多元非线性的关系，事先建立函数模型来实现经济发展水平与物流需求的转换非常困难。
由于BP神经网络有很好的曲线拟合能力、自学习能力和抗干扰能力，所以用BP神经网络进行物流需求预测是一种有效的方法。
（二）物流需求预测BP网络结构模型BP神经网络结构的设定对于整个网络的推广能力、计算效率都起着关键作用。
就BP神经网络的结构而言，一般包括输入层、隐含层和输出层。
不同的神经网络可以有不同的隐含层数，但它们都只有一个输入层和一个输出层。
BP神经网络的各层又由不同数目的神经元组成，各层神经元数目随解决问题的不同而不同。
一般情况下，输人神经元数目是输入的变量数，输出神经元数目是输出的变量数，隐含神经元数目可以随机选择，但也不能太多或太少，太多网络将难以收敛，太少网络又达不到优化效果。
实践证明三层神经网络已经足以模拟输入与输出之间的复杂的非线性映射关系[10][11]。
因此，本文主要讨论三层BP网络的结构模型，其一般结构如图2所示。
图2 三层BP神经网络结构模型图设输入层有个神经元，隐含层有个神经元，输出层有个神经元。
一般情况下，整个网络的输入分别为，并且对应输入到网络输入层的第个神经元，输入层中各神经元的传输函数一般采取比例系数为1的线性函数，因此，输入层中神经元的输出信息分别是，这些输出信息传递到隐含层各神经元。
隐含层神经元将输入的信息按照一定的方式汇总，作为各神经元的输入信息，然后通过传输函数，产生隐含层各神经元的输出信息。
隐含层神经元的传输函数一般选取非线性函数，隐含神经元的输出又传递到输出层，与隐含层神经元类似，输出层神经元也输出相应的信息，并作为整个网络的输出信息。
如果网络的输出不满足期望要求，则进行反向传播过程，从而连接各连接权值和阈值。
在确定了BP网络的输入层、隐含层、输出层的数目，并设定各层之间传输函数和参数的情况下，便可以对BP神经网络进行训练和仿真，从而利用经济发展水平指标预测不同时期的物流需求。
（三）物流需求预测BP网络计算过程物流园区规划中的物流需求预测的BP神经网络计算过程可以概括为两个阶段：一是BP网络训练阶段，主要是训练不同的输入输出样本对，从而确定网络的结构和指标权重；二是网络仿真阶段，这个阶段利用网络训练阶段输出的结果，固定不同样本对应的BP网络结构和指标权重，仿真输出待预测年份的物流需求规模，具体计算过程描述从略，计算过程如图3所示。
图3 物流需求预测BP神经网络计算过程图五、模型应用及分析（一）初始数据处理及其参数设定为了验证该预测模型的有效性，本文对全国范围的物流需求进行了预测。
考虑到数据的权威性，在对我国物流需求进行预测时选取“社会物流总额”作为物流需求规模指标。
按照前文对物流需求的经济因素分析，并本着可操作性原则，选取用于物流需求规模预测的经济指标为：国内生产总值、固定资产投资总额、第一产业产值、第二产业产值、第三产业产值、货物运输量、货物周转量、社会消费品零售总额、进出口贸易总额等。
原始数据见表1所示。
表1 经济指标和社会物流总额原始数据表GDP (亿元) 固定资产投资总额 (亿元) 第一产业产值(亿元) 第二产业产值(亿元) 第三产业产值(亿元) 货物综合运输量(万吨) 全社会货物周转量(亿吨公里) 社会消费品零售总额(万元) 进出口贸易总额(万美元) 社会物流总额(亿元)2000 89468 32917 14628 44935 29904 1358682 44321 34153 474290 1705612001 109655 37213 15411 48750 33153 1401786 47710 37595 509760 1945132002 120332 43499 16117 52980 36074 1483446 50686 40911 620770 2325832003 135822 55566 16928 61274 39188 1561422 53859 45842 850988 2954882004 159878 70477 20768 72387 43720 1706412 69445 53950 1154550 383829均值 123031 47935 16771 56065 36408 1502350 53204 42490 722072 255395方差 26618 15220 2391 10960 5343 138060 9742 7722 283015 85916数据来源：中国统计年鉴2005；中国物流年鉴2006。