物流产业集群回归分析

物流产业集群回归分析

一、案例陈述

案例主题：物流产值

方法：回归分析

摘要：以重庆市物流产业集群与重庆区域经济发展为研究对象，通过该地区物流产业集群与区域经济数据上的相关性分析，同时通过多元线

性回归的方法分析了不同的区域经济因素与物流产业集群的关系，

并针对分析的结果对全国物流产业集群与区域经济的协同发展提

供了建设性的建议。

数据：根据1999年到2008年的统计数据来建立相应的模型对物流产业集群与区域经济发展的关系来进行论证，数据如下：

年份物流产值GDP 物流固定设施投资

1999 94.39 1491.99 1283111

2000 101.25 1603.16 1313253

2001 128.26 1765.68 1886769

2002 151.54 1990.01 2176474

2003 167.22 2272.82 1687926

2004 190.62 2692.81 2062096

2005 218.97 3070.49 2512449

2006 259.59 3452.14 2807685

2007 265.74 4122.51 3534949

2008 309.59 5096.66 4588414 数据来源：由重庆统计年鉴整理而得

二、对案例进行SPSS分析

本案例的目的是通过对对给定的三个变量：物流产值、GDP以及物流固定设施投资的分析，找到它们之间的对应关系，从而便于以后通过对物流固定设施投资多少促进物流产值。通过物流产值与GDP和物流固定设施投资之间的散点图以

及相关系数的相关性分析，可以

得出物流产业集群与区域经济发展存在明显的线性相关关系，因此这里可以设定两个解释变量分别为国民生产总值和物流固定设施投资，并把物流产值作为被国民生产总值和物流固定设施投资解释的变量，从而建立多元线性回归模型。

（Y=物流产值，X

1=国民生产总值，X

2=

物流固定设施投资）

Y=c+aX

1+bX

2

运用以上的数据，用SPSS进行多元线性回归分析得到如下参数：

Y=22.894+0.073X

1+-1.500E-5X

2

Sig数值均小于一，显著性Sig.良好

（附表）

Anova b

模型平方和df均方F Sig.

1回归46435.991223217.99577.540.000a 残差2096.0407299.434

总计48532.0309

a. 预测变量: (常量), Y, X。

Anova b

模型平方和df均方F Sig.

1回归46435.991223217.99577.540.000a

残差2096.0407299.434

总计48532.0309

a. 预测变量: (常量), Y, X。

b. 因变量: Z

用回归除以总计，即46435.991/48532.030=0.9568112.即R-squared=0.9568112。而R-squared越接近1，说明模型的整体拟合效果越好，且该模型的随机干扰呈正态分布。

三、现实意义

本案例告诉我们，如果知道了GDP以及物流固定设施投资，就可以利用回归得到的方程，在一定程度上来预测该地区的物流产值多少。

参考文献：滕佳，物流产业集群与区域经济发展研究 [J].物流技术 2011，30（7）

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