城市物流是城市经济的基础和命脉，是联系生产和消费的纽带，经济的发展需与之相适应的物流水平作为支撑。城市物流需求预测是城市物流系统规划中的重要环节，这为制定物流政策、探究物流市场发展态势提供必要的基础依据。预测的科学性和准确性将直接影响到城市规划的科学性，对城市建设、城市经济发展产生重要的影响。城市物流需求分析与预测作为提供物流能力的依据，可以在一定程度上保障物流服务在供给和需求上达到相对平衡，进而使城市物流维持较高的运行效率。借助定性和定量的分析手段，进行有效的需求管理，引导社会投资有目的地进入物流服务领域，将有利于城市现代物流系统的合理规划，制定科学的政策决策。 国内学者对区域物流的预测研究主要是采用计量经济学、层次分析法以及灰色评价法对某地区物流的发展水平进行评价分析，这些研究忽视了“区位”这一关键要素对区域物流发展的影响。在借鉴引力模型的基础上，本文将以克鲁格曼为代表建立的空间经济理论具体运用到中心区域物流需求的实际问题进行研究，预测鄂尔多斯的物流需求，结合每个预测主体未来的动态发展目标构建模型，充分考虑每个预测主体从过去到未来全时段的变化趋势，使预测结果更具真实性，从而揭示中心区域对货物的集聚能力与空间经济集聚效应的内在联系机理。在此基础上，从派生需求角度，研究区域经济对物流需求的影响机理，解析影响需求的关键因素。本文是对原有物流需求研究理论体系和框架的新突破，并拓展了现有空间经济学的研究领域。 国内外研究概况、水平和发展趋势 1、物流需求预测研究现状 区域物流需求预测是根据物流市场过去和现在的需求状况，以及影响物流市场需求变化的因素之间的关系，利用一定的判断、技术方法和模型，对物流需求的变化及发展趋势进行科学的分析、估算和推断。 依据发展历程，可以将物流需求预测的发展大致分为两个阶段：第一阶段，基于传统统计学的预测方法。该类方法主要包括：马尔可夫链、弹性系数法、投入产出模型、货运强度法、聚类法、灰色理论模型和回归分析法等。虽然该类方法在处理线性数据时，对构造模型具有较强解释性[1]，但随着物流需求预测研究的深入，逐渐暴露出以下问题：第一，区域物流需求的真实数据样本少且难以获取，这影响了预测方法的实证检验[2]。特别是，国内大多数文献只是将各种研究方法进行综述，对物流需求预测的实证研究较少[3]，缺乏实际应用意义；第二，这些方法对高维度、呈非线性关系的时间序列数据的处理效果不理想。Cang和Yu[4]指出，国内外绝大多数学者对物流需求预测的研究是以线性回归方法作为主导工具来进行处理，直接利用历史数据建模预测。 第二阶段，基于人工智能的预测方法。为了提高预测准确性，学者采用了人工智能方法，如人工神经网络、专家系统推理规则等，尽管预测的准确性得到了提高，但仍存在诸多问题。为了进一步提高预测模型的精确度和稳定性，耿丽艳[5]将LSSVM与动态加速系数粒子群优化算法结合，提出一种基于LSSVM-DACPSO的物流需求预测模型。Lin[6]指出，该方法虽然取得了一定成效，但仍存在着一些亟待解决的问题，主要表现为：第一，样本数量有限时，误差易收敛于局部极小点，精度难以保证；反之，又易陷入“维数灾难”。第二，依据经验风险最小化原则，并不能保证预测模型的泛化能力。第三，目前对预测模型的指标和赋权问题的研究主要依据从业者的经验、主成分分析等方法，缺乏新意。因此，物流需求预测研究需要探索新的思路和方法。 对于物流需求预测的研究，国外经过了实验探索阶段，其方法和理论更加成熟。国外研究的成功经验也为我国物流需求预测研究提供了借鉴意义。国内的一些通过借鉴国外物流需求预测研究的成功经验，又结合我国国情做了一些改进，已经得到了较好的预测结果[7，8]。 2、空间经济理论在物流方面的研究现状 近年来，克鲁格曼和藤田昌久等经济学家有关空间产业集聚的研究逐渐受到重视。空间经济学常用来解释区域经济发展的非均衡性和分析发展趋势[9，10]。空间经济学是通过经济聚集与经济扩散来阐述空间经济现象[1]，其中，经济聚集是指各经济活动在空间上聚集产生的综合经济效果，以及吸引经济活动向某地区靠近的一种向心作用。 Wang等[12]指出中心城市(物流节点城市)带动所在区域经济产业的发展也是一种聚集经济效应，以生产的连续性为特征。中心城市的发展，可以吸引更多的资金、技术和劳动力。中心城市在区域经济发展中扮演着“增长极”的作用，打造成以中心城市为核心枢纽，将其他地域“极化”成一个商品的整体，这种集聚效应又将产生吸引更多经济活动和产品向中心城市靠近的向心作用，这样可以增加中心城市物流量，进而促进其物流业的发展。同时，物流需求又属于派生需求，由城市所在区域经济发展水平决定，影响物流需求预测的因素，主要有城市所在区域的经济因素、物流行业因素、环境因素以及港口因素等，这些都直接或间接地影响着物流需求能力。因此，城市吸纳货物的集聚能力与空间经济理论的经济集聚效应具有相同机理。 可以说，将空间经济集聚效应理论拓展到物流需求研究是空间经济学研究发展的必然趋势。而令人遗憾的是，目前学者的研究主要集中于城市产生的空间集聚效应对所在区域经济发展的带动作用，以及基于空间经济理论的物流企业空间选址问题。王爱虎和肖平[13]应用空间经济学对四个欧洲港口城市机构和治理流程之间的关系进行了探索，主要解决如何更有效的利用港口资产这一问题。鲜有学者通过揭示中心城市对货物的集聚能力与空间经济集聚效应的内在联系机理来对物流需求进行预测[14]，目前基于空间经济的理论构建物流需求模型的研究尚处于探索阶段。立足于这一现状，本文以空间经济理论引力模型为基础，引入能够直接影响物流需求水平的关键因素构建物流需求预测模型，揭示中心区域对货物的集聚能力与空间经济集聚效应的内在联系机理。将物流需求预测思路拓展到空间经济学的新领域，从而丰富物流需求预测研究的基础理论和研究方法。
