基于绿色发展理念的区域物流与旅游经济的协调发展研究

摘 要：随着全球化的深入发展和人类环保意识的增强，区域物流与旅游经济的协调发展已逐渐成为经济研究的重要领域。传统经济模型已难以准确预测和分析这一复杂体系的动态变化，而时间序列分析则提供了新的视角和方法。文章运用ARIMA模型，对区域物流与旅游经济的时间序列数据进行深入分析，以期揭示两者在绿色发展框架下的互动关系及发展趋势，为政策制定者提供科学的决策支持，推动绿色发展战略在区域经济中的有效实施。

关键词：绿色发展；区域物流；旅游经济

中图分类号：F259.27 文献标志码：A DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.22.025

Abstract： With the deepening development of globalization and the enhancement of human awareness environmental protection， the coordinated development of regional logistics and tourism economy has gradually become an important field of economic research. Traditional economic models has been difficult to accurately predict and analyze the dynamic changes of this complex system， while time-series analysis provides new perspectives and methods. This paper uses ARIMA model to conduct in-depth analysis of the time-series data of regional logistics and tourism economy， aiming to reveal the interactive relationship and development trend between the two under the framework of green development， provide scientific decision supports for policy makers and promote the effective implementation of green development strategy in regional economy.

Key words： green development; regional logistics; tourism economy

收稿日期：2024-05-21

作者简介：任 晖（1987—），女，山西长治人，长治职业技术学院航空服务与旅游管理系，讲师，硕士，研究方向：旅游企业管理、旅游经济、旅游酒店管理；张 庆（1986—），男，福建漳州人，武夷学院旅游学院，副教授，博士，研究方向：游客行为、体育旅游、旅游经济。

引文格式：任晖，张庆．基于绿色发展理念的区域物流与旅游经济的协调发展研究[J]．物流科技，2024，47（22）：98-103.

0 引 言

物流是经济活动的基础设施，也是连接生产、分销与消费各环节的重要纽带，而旅游业则直接反映了一个地区的文化吸引力和服务水平，发展旅游业对于提升区域形象和促进外部投资起着不可替代的作用。然而，在追求经济效益的同时，这两大领域的发展也不可避免地造成了一定的资源消耗和环境压力，要求相关行业在推动经济发展的同时，充分考虑可持续发展的要求。绿色发展强调在发展过程中实现资源节约和环境友好，对于物流与旅游这两个高度依赖自然资源和环境的行业，具有重大意义。通过优化物流系统设计和提升旅游业环保标准，能够有效降低碳排放、提升企业和地区的竞争力。但在具体实施过程中，区域物流与旅游业的绿色转型面临着资金投入大、技术要求高，以及缺乏相关政策支持等问题，同时区域差异性使得不同地区在推进转型过程中的优劣势也各不相同，这就需要更为细致和具体的分析，以便有效制定和调整相关政策。

田定湘等（2023）以中国大陆31省（市、自治区）2010—2020年的面板数据为样本，利用熵权法测度区域物流发展水平，并运用莫兰指数和空间杜宾模型，分析了区域物流发展水平的空间依赖特征及旅游经济对区域物流发展的空间溢出效应[1]。张凯（2023）研究表明，浙江省7年内绿色旅游经济与区域物流综合发展水平不断提升，两个子系统间的耦合协调度由2014年的0.29上升至2020年的0.88，整体呈上升趋势[2]。张卫卫（2023）在江苏省区域物流与旅游经济协调发展关联分析的基础上，指出了江苏省区域物流与旅游经济协调发展存在的问题[3]。刘玉囡等（2022）研究指出，港口城市区域物流与旅游经济协调发展主要受到港口货物吞吐量、运营公交车辆数、建成区绿化覆盖率、星级宾馆及饭店数目等因素影响[4]。周海玲等（2022）通过选取上海市2008—2019年物流业与旅游业发展水平的指标数据，建立了耦合协调度模型，对上海市区域物流与旅游经济的耦合度协调关系进行了实证分析[5]。

综上，本文将从绿色发展的理念出发，运用ARIMA模型对区域物流与旅游经济的发展进行时序分析，以提供更具前瞻性和操作性的政策建议，推动区域经济的绿色转型与可持续发展。

1 相关概念界定

1.1 区域物流

区域物流是指在一定地理区域内通过物流活动实现货物和服务从供应点到需求点的有效流转，涵盖货物运输、仓储、配送及相关信息处理等方面，对于提升区域经济的整体运行效率具有关键作用。实践中，区域物流的高效运作依赖于交通网络、物流中心及信息系统等完善的基础设施，这些基础设施的建设和优化，能够有效降低物流成本、缩短货物运输时间，从而提升整个物流系统的响应速度和服务质量。此外，现代物流系统越来越依赖全球定位系统（GPS）、物联网（IoT）、云计算等信息技术来实时监控货物状态，优化库存管理，提高了物流的整体透明度和效率。

1.2 旅游经济

旅游经济是通过旅游活动直接或间接产生的经济效益。在全球经济结构中，旅游经济已成为支柱产业，是推动地区经济发展的关键抓手。具体而言，旅游经济可通过拉动相关产业发展来促进地区经济增长。旅游活动带动了住宿、餐饮、交通、娱乐等行业的繁荣，这些行业共同形成了旅游产业链，对地方经济的消费增长和税收增加具有直接贡献。通过旅游消费可以产生乘数效应，旅游经济还能促进地区间的资本流动和就业机会增加，从而提升整体经济活力。此外，旅游经济的发展能够促进基础设施建设和公共服务改善。考虑到旅游活动的需求，地区会关注投资建设交通网络、文化设施及服务设施，而这些基础设施的改善，直接提高了当地居民的生活质量，并为其他经济活动提供了发展基础，加速了地区经济的综合竞争力。

1.3 绿色发展

绿色发展是注重环境可持续性的经济发展模式，强调在促进经济增长的同时，最大限度地减轻环境的负担，实现经济、社会与环境的和谐共进。其侧重于资源效率、环境保护和社会包容性，旨在通过技术创新和政策支持来推动经济转型。资源效率的提升是绿色发展的核心，包括提升能源利用效率、采用可再生能源，并通过循环经济的实践减少资源浪费；环境保护则体现为减少工业和农业生产中的污染排放，保护生态系统的完整性，同时实施严格的环境保护法规，对污染排放进行有效监管，以确保空气、水和土壤质量符合生态可持续性标准；社会包容性关注经济增长的公平性，以确保所有社会群体，尤其是弱势群体，能够享受到绿色发展带来的经济和环境红利。这涉及改善劳动条件、提供绿色就业机会，并通过教育和培训提升公众的环保意识和能力。

1.4 ARIMA模型

差分整合移动平均自回归模型（Autoregressive Integrated Moving Average model，ARIMA模型），又称整合移动平均自回归模型，是利用时间序列的预测分析方法。在ARIMA（p，d，q）中，AR为“自回归”；p为自回归项数；MA为“滑动平均”；q为滑动平均项数；d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中，却是关键步骤。

AR模型（自回归）：自回归只适用于预测与自身前期相关的现象。数学模型表达式如下：

式中，yt是当前值，常数项；p是阶数；ri是自相关系数；∈t是误差。同时，要符合正态分布。

MA模型（移动平均）：移动平均模型关注的是自回归模型中的误差项的累加。其数学模型表达式如下：

该模型表明在t时刻的目标值与前t-1～p个误差值之前存在一个线性关系，即：

ARMA模型（自回归移动平均）：该模型描述的是自回归与移动平均的结合。具体数学模型如下：

2 研究方法

2.1 数据来源

本文数据来源于T市统计局提供的数据，包括T市物流业和旅游业的年度经济指标、就业统计和税收贡献。同时，本文引用了T市物流与旅游发展委员会发布的详尽报告，记录了T市物流和旅游业的最新发展趋势、技术进步和政策变化，可为分析地方行业的具体情况提供依据。

2.2 评价指标选取

基于供应链管理理论，物流效率的提升能够显著影响区域经济的整体竞争力。供应链管理理论强调，通过优化物流和信息流，可以实现成本降低和服务水平提升，从而提高整个供应链的效率和响应速度。旅游业的发展，可以带动地区经济、就业增长，以及社会文化繁荣，通过衡量旅游业的经济贡献和客户满意度，可以评估旅游业对地方经济和社会文化的正面影响。基于实际研究情况，本文评价指标选取为物流成本、旅游成本、旅游人次及环境质量指数。

2.3 模型构建

2.3.1 平稳性检验

T市物流成本、旅游收入、旅游人次和环境质量指数的详细数据如表1所示。

基于此，ADF检验结果具体如表2所示。

差分后的ADF检验结果具体如表4所示。

2.3.2 模型的识别与定阶

根据平稳性检验结果，一阶差分后数据已达到平稳状态。基于此，可识别出最适合这些数据的ARIMA模型参数（p， d， q）。

根据前期平稳性检验结果，选择一阶差分（d=1）。其能使原始非平稳序列有效转变为平稳序列。基于ACF和PACF的分析，以及信息准则评估，本文确定ARIMA（2，1，0）为最适合的模型参数，可用于准确描述和预测T市区域物流和旅游经济的时间序列数据。

3 模型预测

3.1 模型参数

3.1.1 物流成本

ARIMA模型最适合的参数（2，1，0）下的具体数据如表5所示。

ARIMA模型参数（2，1，0）下，物流成本模型拟合及预测情况具体如图1所示。

3.1.2 旅游收入

MA（0）模型参数具体如表6所示。

MA（0）模型参数下，旅游收入模型拟合及预测情况具体如图2所示。

3.1.3 旅游人次

AR（2）模型参数具体如表7所示。

AR（2）模型参数下，旅游人次模型拟合及预测情况具体如图3所示。

3.1.4 环境质量指数

ARIMA（0，1，0）模型参数的具体情况如表8所示。

ARIMA（0，1，0）模型参数下，环境质量指数模型拟合及预测情况具体如图4所示。

3.2 预测效果评估

为更全面地评估预测模型的效果，每个模型的评估指标（MSE，RMSE，MAE，R2）和预测区间覆盖率如表9所示。

物流成本预测通过ARIMA（2，1，0）模型得到了较好的拟合结果，MSE值为150.34，RMSE值为12.26，表明预测误差在可接受范围内；MAE值为10.15，进一步确认了误差的中位水平；R2值达到0.89，说明模型能够解释大部分变异性；90%的预测区间覆盖率，表明模型预测成本可靠性较高。旅游收入R2值为0.92，表明模型能有效捕捉数据的变化趋势；MSE和RMSE分别为115.75和10.76，显示预测结果与实际数据具有良好的一致性；预测区间覆盖率为92%，进一步证明了模型的准确性和实用性。旅游人次的预测使用AR（2）模型得到R2值为0.95的高度拟合效果，预测误差较小；MSE为0.65、RMSE为0.81，表明该模型对旅游人次变化的预测非常精确。环境质量指数通过ARIMA（0，1，0）模型预测得到了完美拟合，R2值高达0.98，MSE和RMSE值非常低，分别为0.11和0.33，显示出极高的预测精度，同时预测区间覆盖率高达96%，表明该模型非常适用于该类数据的预测。

4 讨 论

4.1 结果解释

对T市的物流成本和旅游收入进行ARIMA模型预测的结果表明，物流成本与旅游收入呈显著相关，物流成本的逐年上升，反映了区域物流需求的增加，也指明了物流效率提升和环保措施实施方面可能存在的挑战。物流成本增加与区域旅游业的扩展直接相关，表现为旅游业的增长带动了物流服务（包括餐饮供应、住宿物资运输等）需求的增加。

从经济学角度来看，物流成本增加如果未能得到有效控制，会对旅游业的竞争力产生不利影响，较高的物流成本会增加旅游相关服务的总成本，从而影响旅游目的地的吸引力。然而，从长远来看，若这些成本能够被用于支持更高效和环境友好的物流解决方案，其将不仅可以提升旅游业的可持续性，还可以通过提高旅游体验质量吸引更多游客。另外，旅游收入的稳步增长显示了T市在旅游市场中的强劲吸引力和良好的市场营销策略。但同时，需要密切监控旅游收入增长速度和物流成本上升之间的平衡。在旅游高峰期，物流系统可能会面临超负荷运转的压力，这便要求从城市规划和交通管理等多个层面组织协调，以确保旅游业的持续繁荣不会因物流瓶颈而受阻。

4.2 结果实际应用

4.2.1 绿色物流策略优化

通过将绿色物流策略融入现有物流系统中，可以实现减少能源消耗和废物生成的双重目标，从而在增强经济效益的同时保护环境。具体而言，可以引入更高效的运输模式和车辆技术，如使用电动或混合动力车辆，以减少运输过程中的碳排放；也可通过采用高效的路线规划软件，将行驶距离和空驶率最小化，进一步降低能源消耗。先进技术的应用，提升了运输效率，降低了因交通拥堵造成的额外能耗和时间延误，可有效提升旅游热点城市的旅游体验质量和地区环境的持续健康发展。同时，物流中心的战略布局也是绿色物流策略的关键抓手，通过在关键地点设置集成化的物流中心，有效整合各类物流活动，减少物流操作中的冗余步骤。例如，将货物整合分拣中心与地区配送中心结合，可以优化物流环节，降低由频繁装卸和运输引起的资源浪费和环境影响。

4.2.2 旅游业发展建议

旅游基础设施的投资和管理是T市发展旅游业的关键抓手，不仅涉及交通设施的优化和提升，更包括住宿和餐饮服务质量的全面提高，以及对旅游景点的有效维护。在旅游高峰期，高效的基础设施可以有效应对大量游客的需求，预防服务质量下降，避免游客体验受损。在此基础上，采用先进的数字技术，可以显著提升游客的旅行便利性和体验感。这些技术的融入，能使旅游服务更加便捷，且通过这种方式提升旅游体验能够使T市在激烈的旅游市场竞争中脱颖而出。同时，T市拥有丰富的自然和文化资源，对这些资源的保护和合理利用是确保其作为旅游目的地吸引力的另一个关键策略。推广可持续旅游实践至关重要，如实施环保旅行措施、限制对敏感区域的访问，以及加强对文化遗产的保护等，这不仅有助于保持生态平衡和文化独特性，而且可以提高游客对旅游地的尊重和赞赏。

4.3 研究局限性

本文在分析T市区域物流与旅游经济协调发展的过程中存在一些局限性。具体而言，研究数据的获取主要依赖于官方发布和历史记录，可能未能全面捕捉最新的市场动态和微观经济变化，同时采用的ARIMA模型虽在时间序列预测中表现良好，但其主要关注数据的线性关系，对于可能存在的非线性因素和突发经济事件的反映不足。此外，模型预测的准确性高度依赖于历史数据的代表性，如果未来经济环境或政策发生重大变化，预测的可靠性可能会受到影响。

5 结 论

本文运用ARIMA模型，系统分析了T市区域物流与旅游经济的协调发展，揭示了两者在绿色发展理念指导下的复杂作用和发展趋势。物流成本的合理管理和旅游业的持续增长，对于促进地区经济的协调发展具有重要意义。该模型成功预测了物流和旅游收入的未来走势，为地方政府和相关部门提供了科学的决策支持，但本研究也显示出了一定的局限性，包括数据的时效性受限，以及模型对非线性因素敏感性不足。综上，本文为理解和推动T市的可持续发展提供了宝贵的视角和实证基础，强调要在追求经济增长的同时，平衡环境保护和改善社会福祉。

参考文献：

[1] 田定湘，郑雨婷．旅游经济对区域物流发展的空间溢出效应研究[J]．安顺学院学报，2023，25（4）：20-29.

[2] 张凯．浙江省绿色旅游经济与区域物流耦合协调发展实证研究[J]．中国商论，2023（5）：81-83.

[3] 张卫卫．绿色发展理念下江苏省区域物流与旅游经济协调发展分析[J]．中国物流与采购，2023（5）：58-60.

[4] 刘玉囡，闫国东，纪如雪．港口物流与旅游经济的协调发展研究——基于面板数据的实证分析[J]．物流科技，2022，45（7）：17-21，32.

[5] 周海玲，邱羚．上海市区域物流与旅游经济耦合协调实证研究[J]．物流科技，2022，45（5）：76-80.