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國家統計局在《中國統計年鑒》中將第三產業分為六類，其中含有交通運輸、倉儲和郵政業。政府在《國民經濟和社會發展第十一個五年規劃綱要》中，將生產性服務業分為五類，其中包括交通運輸業。在以上兩種不同的劃分方式中，同時說明了交通運輸、倉儲和郵政業都是第三產業的重要組成部分。

近年來，交通運輸、倉儲和郵政業的相關數值不斷提高，已經成為陜西省經濟的動脈和重要基礎產業，這進一步說明研究分析陜西省交通運輸、倉儲和郵政業的發展情況可以對陜西省的發展提供一定的數據支撐，帶來指導性意見。

通過單一的灰色預測方法進行預測的準確性不是很高，原因在于傳統的灰色模型對于原始數據序列呈現指數分布的擬合效果好，但非指數分布規律的擬合效果較差。馬爾科夫方法可以對預測數據進行修正，從而提高了對陜西省交通運輸、倉儲和郵政業的預測準確性。

陜西省交通運輸、倉儲和郵政業在一段時間內得到快速發展，但是同時也出現了一些問題。現對陜西省交通運輸、倉儲和郵政業發展情況進行研究分析，有利于為陜西省發展交通運輸、倉儲和郵政業提供一定的方向性建議，輻射性發展其他地區的交通運輸、倉儲和郵政業。

一方面，學術界發表的相關文獻進一步證實了交通運輸、倉儲和郵政業對經濟的發展有著重要的作用。其中，孔婷等研究生產性服務業對制造業效率調節效應時發現，交通運輸倉儲及郵電通信業、科學研究和綜合技術服務業兩個行業均對技術創新能力以及經濟發展水平與制造業效率的關系具有顯著的調節效應[1]。

另一方面，研讀學者們的文獻發現，交通運輸、倉儲和郵政業的經濟活動對能源問題的負向影響日益凸顯。其中，向魏以中國30個省交通運輸、倉儲和郵政業為研究對象，對其全要素生產率進行系統考察，考察后發現中國交通運輸、倉儲和郵政業的傳統及環境全要素生產率均呈上升態勢，且存在顯著的區域和省際差異性[2]。

通過研讀學者的相關文獻，獲悉交通運輸、倉儲和郵政業影響著整個國家的發展。但是對于交通運輸、倉儲和郵政業進行單獨分析的文獻相對較少，對于其未來發展情況進行分析研究的文獻更是少之又少。交通運輸、倉儲和郵政業在經濟發展占據著日趨重要的地位。鑒于此，有必要對陜西省交通運輸、倉儲和郵政業的現狀以及未來發展情況進行定量分析，有助于陜西省的經濟健康穩步發展。

根據GM(1,1）預測結果，可得出陜西省交通運輸、倉儲和郵政業原始序列值的相對誤差，基于誤差范圍進行劃分，狀態區間為：

其中，分別為狀態區間的下限與上限[3]。

設序列xt在狀態Ei的狀態概率為，若序列xt從狀態Ei轉移到下一個時間狀態Ej的轉移概率為pij，則，是在年份t時陜西省交通運輸、倉儲和郵政業處于狀態i的條件下一年份t+1轉移到狀態j的概率。如果t+1時刻的取值只取決于t時刻的值及轉移概率，那么這種時間序列就稱為馬爾科夫鏈。pij為馬爾科夫鏈在t時刻的一步轉移概率[4,5,6]。

狀態Ei轉移到狀態Ej的次數為mij，狀態Ei出現的次數為Mi，則狀態Ei轉移到狀態Ej的概率為pij。

其中：

因此，一步轉移概率矩陣為一步轉移概率組合而成的矩陣，得到陜西省交通運輸、倉儲和郵政業的狀態轉移矩陣形式如下：

如果上一個時刻狀態為Ei，則相鄰下一個時刻的狀態為Ei可能性最大，則選擇Ei作為下一個相鄰時刻預測時的狀態Ej。

通過馬爾科夫狀態轉移概率矩陣，對得到的灰色預測值進行修正，得到的修正值為y，計算公式為

其中，為灰色預測的結果；取原則：存在原始值取欲修正年份的上一年份對應狀態區間下的上下限，不存在原始值取截至存在原始值的年份對應狀態區間的上下限[7]。

計算灰色預測下及馬爾科夫修正后的平均精度即模型可信度

[8]，計算公式為

其中，相對誤差值序列為預測值和真實值的差與真實值的比值序列；為各個年份相對誤差值絕對值的加和與年份數減1之后的比值。

本文的原始數據均來自各個年份的陜西省統計年鑒。本文的實證過程是：首先，基于灰色預測法對原始數據進行預測，得到灰色預測值；其次，基于馬爾科夫法對灰色預測值進行修正；最后，基于灰色馬爾科夫法對陜西省未來五年的交通運輸、倉儲和郵政業的增加值數據進行預測。具體的分析過程如下：

通過Matlab R2018a軟件得到陜西省2000-2019年的交通運輸、倉儲和郵政業增加值的灰色預測值，并計算得到該指標灰色預測值對應相對誤差值。

基于灰色預測模型得到2000-2019年陜西省交通運輸、倉儲和郵政業增加值的灰色預測值，分別是122.92、186.19、205.7、227.25、251.07、277.37、306.44、338.55、374.02、413.22、456.52、504.35、557.2、615.59、680.09、751.36、830.09、917.07、1013.16、1119.33（單位均為億元）；對應年份修正前的相對誤差值分別是：0、27.20%、28.17%、33.95%、22.54%、12.53%、5.03%、3.53%、-1.22%、-2.37%、-3.81%、-8.72%、-9.75%、0.73%、0.66%、5.38%、7.56%、10.14%、-1.98%、5.61%。

基于灰色預測法下陜西省2000-2019年的交通運輸、倉儲和郵政業增加值預測值以及相對誤差值數據，再經公式（5）計算可得該模型的可信度為89.95%，說明本文所運用灰色模型合理，可以用來對陜西省的交通運輸、倉儲和郵政業做進一步的預測。

基于2000-2019年陜西省交通運輸、倉儲和郵政業20年間的灰色預測值的相對誤差的最大值為33.95%，最小值為-9.75%。并結合就好不就壞的原則，之后結合要使得各個年份處于均衡的原則，將陜西省各年份的相對誤差值劃分為五種狀態，分別是E1(-10%,0%）、E2(0%,10%）、E3(10%,20%）、E4(20%,30%）、E5(30%,40%）。

依據2000-2019年陜西省交通運輸、倉儲和郵政業增加值的灰色預測值，可得到該指標對應年份指標數據的相對誤差下對應的馬爾科夫狀態。下一步通過公式（2）和（3）計算出一步馬爾科夫狀態轉移概率矩陣為：

根據公式（4）對陜西省交通運輸、倉儲和郵政業增加值的灰色預測值進行修正。基于馬爾科夫模型得到2000-2019年陜西省交通運輸、倉儲和郵政業增加值修正結果分別是：129.07、121.02、154.27、147.71、188.3、235.77、291.12、321.62、392.73、433.88、479.34、529.57、585.06、584.81、646.09、713.79、788.58、779.51、1063.82、1063.36，單位均為億元；對應年份修正后相對誤差分別是5%、-17.32%、-3.87%、-12.93%、-8.09%、-4.35%、-0.22%、-1.64%、3.72%、2.51%、1%、-4.16%、-5.24%、-4.3%、-4.38%、0.11%、2.18%、-6.38%、2.92%、0.33%。

基于陜西省2000-2019年交通運輸、倉儲和郵政業的馬爾科夫修正值以及相對誤差值數據，之后通過公式（5）計算得到馬爾科夫模型可信度為95.49%，相比灰色預測模型，灰色馬爾科夫模型的可信度提高了將近6%。顯著地說明基于GM-Markov模型可實現對陜西省交通運輸、倉儲和郵政業進行預測。

首先運用灰色預測法對陜西省2020-2024年的交通運輸、倉儲和郵政業實現預測；得到2020-2024年陜西省交通運輸、倉儲和郵政業增加值的灰色預測值分別是1236.62億元、1366.2億元、1509.36億元、1667.52億元、1842.25億元；通過前文可知，2019年陜西省的馬爾科夫狀態為E2狀態，也就是說明2020-2024年交通運輸、倉儲和郵政業的增加值數值最有可能處于E2狀態，之后通過馬爾科夫模型對得到的預測值數據實現修正，得到2020-2024年陜西省交通運輸、倉儲和郵政業增加值最終的預測值結果分別是：1174.79億元、1297.89億元、1433.89億元、1584.14億元、1750.13億元。

運用GM-Markov模型對陜西省交通運輸、倉儲和郵政業進行預測，相較于單獨的灰色預測法，修正后的模型可信度得到提升。GM-Markov模型預測精度高于灰色預測模型，體現了GM-Markov具有很好的利用價值。依據2020-2024年陜西省交通運輸、倉儲和郵政業增加值預測結果，得到該省在交通運輸、倉儲和郵政業方面發展態勢良好。GM-Markov的可信度達到95.49%，說明預測值可為陜西省相關部門對于交通運輸、倉儲和郵政業制定下一步的方針政策提供理論支撐，進而使得陜西省經濟更好地、更快地發展。

根據前文得到的陜西省交通運輸、倉儲和郵政業增加值的發展情況，再結合該市實際情況提出的政策建議如下：

首先，需要擴大有效投資，堅持實現投資消費雙輪驅動，促進陜西省經濟實現高質量發展。加快推進高鐵建設、形成以西安為中心的高鐵網；加快大西安國家中心城市高速環線建設、盡快形成以西安為中心的高速公路環線，提高擁堵路段通行效率；推動陜西一些城市軌道規劃項目全面實施，開展其他項目的前期規劃工作；重點推進基站建設，力爭早日實現5G全覆蓋。

其次，需要注重相關人才的培養。由于新經濟的出現，進一步說明未來經濟發展需要知識型人才進行推動，并且需要加強學習理論知識和付諸實施相結合，以達到學以致用的目的。

最后，推動經濟的綠色健康發展。“綠水青山就是金山銀山”，充分表現出我國在經濟高質量發展中對綠色發展予以極高的重視。良好的生態環境是經濟高質量發展的重要條件，在新時代背景下陜西省交通運輸、倉儲和郵政業的高質量建設更應該兼顧生態文明建設。