贵州物流的货运量分析（贵州物流业发展）

本文目录一览：

• 1、打通大动脉畅通微循环贵州
• 2 、现行统计制度规定公路货运量按什么进行计算
• 3
  、成都重庆贵阳三地,谁是西南地区的铁路枢纽?
• 4、大宗物流各要素特征
• 5 、我国物流发展的现状与前景分析
• 6
  、物流量预测

打通大动脉畅通微循环贵州

它是物流经济的血液，是国民经济流通顺畅的重要环节。近期 ，交通运输部、发改委 、银保监会等部门纷纷发声
，在加强统筹协调的基础上，全力打通主动脉 ，畅通微循环
，为“民生畅通
、货运畅通、产业流通
”提供了坚实保障 。货运的阻塞点逐渐减少
。

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要织好交通 、物流
、信息“三张网”，加快构建横贯东西、纵连南北 、顺通北京、畅联八省
、抵边达海、城乡一体的高效流通体系 ，打通“大动脉 ” 、畅通“微循环
”。

近年来
，邮政快递业作为现代化先导性产业，在畅通循环方面发挥了重要作用 。国家邮政局局长马军胜表示 ，随着《规划纲要》的实施
，全国邮政和快递行业要按照“服务全领域
、激活全要素，打造双高地、畅通双循环”的思路来服务构建新发展格局 ，努力建强主枢纽 、打通大动脉
、畅通微循环
。

尤其是在去年经济重振的关键节点，以中国邮政为首的快递行业快速实现复工复产
，充分发挥了“打通大动脉，畅通微循环 ”的先行作用 ，为统筹疫情防控和经济发展大局做出了积极贡献。快递就像生活的调味品
，当收到期待已久的包裹时，工作的疲惫顿时烟消云散 ，平淡的生活也会因此顿添色彩 。

现行统计制度规定公路货运量按什么进行计算

公路货运量
，即统计报告期内准备位移或已经位移了的货物数量，是运输部门的劳动成果的反映
。例：X代表公路运输车辆核定载质量（如30吨/车） ，Y代表统计报告期内车辆运输次数即车次。计算公式：货运量=∑（X*Y） 。

现行统计制度对公路货运量的计算方法有着明确的规定
。按照规定
，公路货运量的计算公式为：公路货运量=（每批货物的重量×该批货物的运送距离）。这里的计量单位是“吨公里
”，即每吨货物每公里的距离所对应的运输量 。采用这种计算方式 ，可以确保公路货运量统计的准确性和科学性。


，现行统计制度规定，公路货运量的计算公式为： 公路货运量= (每批货物的重量×该批货物的运送距离)
。 计量单位：吨公里。

计算判稿公式是：换算周转量＝货物周转量＋（旅客周转量×客货换算系数）客货换算系数的大小 ，取决于运输1吨公里和1人公里所耗用人力和物力的多少 。

货运周转量是指运输货物的数量(吨)与运输距离(公里)的乘积，其表示方法为吨公里或吨海里
，而客运周转量统计方法相似，不过表示的是运输的人数
。二者比重的关系是反比关系 ，即某区域的货运周转量比重越大
，同时说明客运周转量比重就越小。通过二者比重的大小，可以间接分析出该地区的交通发达程度及经济特征 。

按现行统计口径 ，社会物流成本由运输成本、保管成本和管理成本构成
。因此
，影响以上的因素最终都会影响社会物流成本。可以从微观和宏观上两方面分别观察一下影响社会物流成本的因素 。微观层次影响企业物流成本的因素都可以影响社会物流成本，如企业产品 、物流环节
、物流服务、物流运作方式 、信息手段的使用等
。

成都重庆贵阳三地,谁是西南地区的铁路枢纽?

确实 ，成都和重庆都是铁路枢纽
，且每年发运人数特别多，但这并不能说明贵阳不是铁路枢纽。毕竟它也拥有沪昆
、川黔、黔桂 、内昆、南昆等普速铁路 ，和沪昆高铁
、渝贵铁路、贵广铁路 、成贵高铁等高速或准高速铁路 。大的客运站也有几个：贵阳站
、贵阳北站、贵阳东站
。

现在看来
，大西南昆明是我国铁路网上的末端收尾城市，成都西北向有兰成线和西成线 ，区域交通枢纽方位比昆明高，但比不上重庆和贵阳了
，因为在国铁网布局中，贵阳与重庆偏于地图的中心 ，除了两地互动的渝贵线
，还了规划在建(或即即将建的)多条高铁线交汇。

重庆位于长江上游，是西南地区的直辖市和重要经济中心 。作为西南地区的交通枢纽 ，重庆拥有完善的公路 、铁路和水路交通网络。同时
，重庆的经济发展迅速，尤其在汽车
、电子、化工等行业具有显著优势
。昆明 昆明是云南省的省会 ，被誉为“春城”。昆明地处云贵高原
，拥有得天独厚的自然资源和美丽的风景 。

是目前西南地区最大的铁路枢纽，联结宝成 、成昆
、成渝、达成等铁路线 ，是西南地区主要的客 、货集散地和中转中心
，成渝铁路是新中国修建的第一条铁路，宝成铁路是我国的第一条电气化铁路 ，成昆铁路对新中国有着重大历史意义，其意义堪比当年原子弹的研制成功
。

大宗物流各要素特征

1
、大宗物流的要素特征主要涉及货物、车辆 、人员以及物流场所
，它们共同构成了大宗物流市场的独特面貌，适应了大宗品的物理特性与供需关系。

2、大宗货物的特点： 数量巨大：大宗货物通常涉及大量的数量 ，从小型到大型甚至巨型货物不等 。这些货物由于数量庞大
，其交易和运输都需要特殊的安排和处理
。 品种单一或特定：大宗货物往往是单一品种或者属于某一特定类别。

3
、定义与特点：大宗物流主要处理的是大型货物或物资，这些货物通常具有重量大、体积庞大的特点 。这类物流涉及长距离运输 ，通常跨越地区甚至国家
。大宗物流的效率对于供应链的整体运作至关重要
，因为它们涉及的货物量大，任何延误都可能造成巨大的经济损失。

4 、定义与特点：大宗货物一般指的是那些重量较大
、价值较高 ，且交易数量较多的货物 。这类货物通常涉及工业原材料、农产品 、能源等
，如煤炭
、铁矿石、玉米 、原油等
。大宗货物的交易通常具有规模大
、交易金额高、交易周期长等特点。由于其特殊性，大宗货物的交易方式和物流运输方式也与普通货物有所不同 。

5 、数量庞大：大宗货物最显著的特征是数量巨大。这些商品通常是生产或贸易中的原材料
、能源或农产品等 ，如煤炭、石油 、天然气、铁矿石
、粮食等
。由于其数量巨大
，一般需要专门的运输工具和存储设施。 品种单一或特定：大宗货物往往是单一品种或者属于某一特定类别 。

6、大宗货物的基本定义：大宗货物通常指的是那些可以大规模交易 、数量巨大
、品种单一的货物
。这类货物由于数量大，一般采用批量交易的方式 ，如煤炭、矿石 、粮食
、油料等。由于其规模性，大宗货物的交易往往对物流、仓储和运输能力有较高要求 。

我国物流发展的现状与前景分析

从以下三个方面对物流行业社会环境进行分析：国内物流企业不断崛起 、物流科技水平提升
、整体物流发展格局不断优化
。相关介绍具体如下： 国内物流企业不断崛起：自改革开放以来
，国外物流跨国企业开始进入中国市场，随后与国内企业建立合资公司。2006年起 ，外资企业在中国可自行设立分销网络
，独立经营物流业务 。

中国物流行业正面临深刻变革，不仅体现在技术创新、绿色发展等方面 ，还体现在市场结构和国际化布局的调整
。未来
，随着技术的不断进步和市场需求的持续增长，中国物流行业有望迎来更加广阔的发展前景。

快递业务在5月继续保持增长 ，尤其是生鲜果品销售旺季和电商促销活动
，进一步推动了线上消费需求的释放 。业务收入和服务质量相应提升，显示出行业的持续健康发展
。未来 ，邮政快递业将借助数字化 、智能化和绿色化转型
，实现更高效率和环保目标，如老旧设备更新和绿色冷链设施的升级。

物流行业是一个新兴产业 ，随着世界经济的快速发展和现代科学技术的进步，物流产业作为国民经济中一个新兴的服务部门
，正在全球范围内迅速发展 。物流行业业的发展将成为21世纪中国经济发展的一个重要的产业部门和新的经济增长点，物流产业发展的历史和国际经验表明 ，已经进入全面快速发展阶段。

行业发展现状 物流需求规模再创新高
，社会物流总额增速恢复至正常年份平均水平 2021年，物流需求规模再创新高 ，社会物流总额增速恢复至正常年份平均水平
。全年社会物流总额332万亿元
，是“十三五 ”初期的5倍。按可比价格计算，同比增长2% ，两年年均增长2% 。

与此同时
，因为物流行业本身的警惕度比较高，很多物流公司的订单量和业务总量也在进一步突破新高 ，所以整个物流行业的发展前景非常好
。全国物流行业基本上已经摆脱了新冠疫情的困扰。从某种程度上来讲
，当新冠疫情对各行各业的影响在逐步变弱之后，物流行业所受到的影响也变得越来越小 。

物流量预测

物流量的预测是一项兼具挑战性和复杂性的任务 ，可以从宏观和微观两个层面进行
。首先，从微观层面来看
，企业及第三方物流公司对其至关重要，因为准确的预测是规划与决策的基础。

由于物流量的概念涉及面广
、指标复杂 ，并且有时企业并不需要掌握总的物流量
，因而，在进行物流量预测时应根据企业、第三方物流公司的经营活动 ，结合企业要预测的内容
，把物流量划分成几个大块，如：运输作业量 、库存作业量、配送作业量等 ，也可以根据客户的不同
，产品所属类别的不同进行划分 。

预测工作可以分以下几步进行：a. 确定我们是对微观物流量进行预测这样一个总体的预测对象
。b. 根据企业
、第三方物流公司的经营活动，结合物流量预测的内容 ，把物流量划分成几个大块
，如：运输量、库存量 、配送量等。也可以根据客户的不同，产品所属类别的不同进行划分 。

物流量的计算并非孤立事件 ，它受到内外双重因素的深远影响
。外部因素如宏观经济政策
、产业发展和城市物流环境，内部则包括园区设施、管理效能等。在常规情况下
，物流量主要由公路出发和到达的货物量构成，但根据园区特色 ，还需具体分析 。

物流需求预测
，作为物流行业管理与决策的关键环节，对提高效率 、降低风险
、优化资源配置具有重要作用。本文将从定量角度 ，探讨几种主流的物流需求预测方法
。其中
，灰色预测方法是一种广泛应用的预测工具，尤其在处理小样本、贫信息 、不确定问题上表现出独特优势。

随之兴起的便是物流快递行业 。对于各大快递公司来说 ，如果能够比较精确的预测淡旺季的货量
，便能够提前安排好各个分拨中心的人力以及车线的运作
。文章对四种货量预测的方法进行简单的介绍，定性预测 ，线性回归预测
，时间序列预测以及神经网络预测，并对四种方法的优缺点做了分析。