国家统计局在《中国统计年鉴》中将第三产业分为六类，其中含有交通运输、仓储和邮政业。政府在《国民经济和社会发展第十一个五年规划纲要》中，将生产性服务业分为五类，其中包括交通运输业。在以上两种不同的划分方式中，同时说明了交通运输、仓储和邮政业都是第三产业的重要组成部分。

近年来，交通运输、仓储和邮政业的相关数值不断提高，已经成为陕西省经济的动脉和重要基础产业，这进一步说明研究分析陕西省交通运输、仓储和邮政业的发展情况可以对陕西省的发展提供一定的数据支撑，带来指导性意见。

通过单一的灰色预测方法进行预测的准确性不是很高，原因在于传统的灰色模型对于原始数据序列呈现指数分布的拟合效果好，但非指数分布规律的拟合效果较差。马尔科夫方法可以对预测数据进行修正，从而提高了对陕西省交通运输、仓储和邮政业的预测准确性。

陕西省交通运输、仓储和邮政业在一段时间内得到快速发展，但是同时也出现了一些问题。现对陕西省交通运输、仓储和邮政业发展情况进行研究分析，有利于为陕西省发展交通运输、仓储和邮政业提供一定的方向性建议，辐射性发展其他地区的交通运输、仓储和邮政业。

一方面，学术界发表的相关文献进一步证实了交通运输、仓储和邮政业对经济的发展有着重要的作用。其中，孔婷等研究生产性服务业对制造业效率调节效应时发现，交通运输仓储及邮电通信业、科学研究和综合技术服务业两个行业均对技术创新能力以及经济发展水平与制造业效率的关系具有显著的调节效应[1]。

另一方面，研读学者们的文献发现，交通运输、仓储和邮政业的经济活动对能源问题的负向影响日益凸显。其中，向魏以中国30个省交通运输、仓储和邮政业为研究对象，对其全要素生产率进行系统考察，考察后发现中国交通运输、仓储和邮政业的传统及环境全要素生产率均呈上升态势，且存在显著的区域和省际差异性[2]。

通过研读学者的相关文献，获悉交通运输、仓储和邮政业影响着整个国家的发展。但是对于交通运输、仓储和邮政业进行单独分析的文献相对较少，对于其未来发展情况进行分析研究的文献更是少之又少。交通运输、仓储和邮政业在经济发展占据着日趋重要的地位。鉴于此，有必要对陕西省交通运输、仓储和邮政业的现状以及未来发展情况进行定量分析，有助于陕西省的经济健康稳步发展。

根据GM(1,1）预测结果，可得出陕西省交通运输、仓储和邮政业原始序列值的相对误差，基于误差范围进行划分，状态区间为：

其中，分别为状态区间的下限与上限[3]。

设序列xt在状态Ei的状态概率为，若序列xt从状态Ei转移到下一个时间状态Ej的转移概率为pij，则，是在年份t时陕西省交通运输、仓储和邮政业处于状态i的条件下一年份t+1转移到状态j的概率。如果t+1时刻的取值只取决于t时刻的值及转移概率，那么这种时间序列就称为马尔科夫链。pij为马尔科夫链在t时刻的一步转移概率[4,5,6]。

状态Ei转移到状态Ej的次数为mij，状态Ei出现的次数为Mi，则状态Ei转移到状态Ej的概率为pij。

其中：

因此，一步转移概率矩阵为一步转移概率组合而成的矩阵，得到陕西省交通运输、仓储和邮政业的状态转移矩阵形式如下：

如果上一个时刻状态为Ei，则相邻下一个时刻的状态为Ei可能性最大，则选择Ei作为下一个相邻时刻预测时的状态Ej。

通过马尔科夫状态转移概率矩阵，对得到的灰色预测值进行修正，得到的修正值为y，计算公式为

其中，为灰色预测的结果；取原则：存在原始值取欲修正年份的上一年份对应状态区间下的上下限，不存在原始值取截至存在原始值的年份对应状态区间的上下限[7]。

计算灰色预测下及马尔科夫修正后的平均精度即模型可信度

[8]，计算公式为

其中，相对误差值序列为预测值和真实值的差与真实值的比值序列；为各个年份相对误差值绝对值的加和与年份数减1之后的比值。

本文的原始数据均来自各个年份的陕西省统计年鉴。本文的实证过程是：首先，基于灰色预测法对原始数据进行预测，得到灰色预测值；其次，基于马尔科夫法对灰色预测值进行修正；最后，基于灰色马尔科夫法对陕西省未来五年的交通运输、仓储和邮政业的增加值数据进行预测。具体的分析过程如下：

通过Matlab R2018a软件得到陕西省2000-2019年的交通运输、仓储和邮政业增加值的灰色预测值，并计算得到该指标灰色预测值对应相对误差值。

基于灰色预测模型得到2000-2019年陕西省交通运输、仓储和邮政业增加值的灰色预测值，分别是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（单位均为亿元）；对应年份修正前的相对误差值分别是：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%。

基于灰色预测法下陕西省2000-2019年的交通运输、仓储和邮政业增加值预测值以及相对误差值数据，再经公式（5）计算可得该模型的可信度为89.95%，说明本文所运用灰色模型合理，可以用来对陕西省的交通运输、仓储和邮政业做进一步的预测。

基于2000-2019年陕西省交通运输、仓储和邮政业20年间的灰色预测值的相对误差的最大值为33.95%，最小值为-9.75%。并结合就好不就坏的原则，之后结合要使得各个年份处于均衡的原则，将陕西省各年份的相对误差值划分为五种状态，分别是E1(-10%,0%）、E2(0%,10%）、E3(10%,20%）、E4(20%,30%）、E5(30%,40%）。

依据2000-2019年陕西省交通运输、仓储和邮政业增加值的灰色预测值，可得到该指标对应年份指标数据的相对误差下对应的马尔科夫状态。下一步通过公式（2）和（3）计算出一步马尔科夫状态转移概率矩阵为：

根据公式（4）对陕西省交通运输、仓储和邮政业增加值的灰色预测值进行修正。基于马尔科夫模型得到2000-2019年陕西省交通运输、仓储和邮政业增加值修正结果分别是：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，单位均为亿元；对应年份修正后相对误差分别是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%。

基于陕西省2000-2019年交通运输、仓储和邮政业的马尔科夫修正值以及相对误差值数据，之后通过公式（5）计算得到马尔科夫模型可信度为95.49%，相比灰色预测模型，灰色马尔科夫模型的可信度提高了将近6%。显著地说明基于GM-Markov模型可实现对陕西省交通运输、仓储和邮政业进行预测。

首先运用灰色预测法对陕西省2020-2024年的交通运输、仓储和邮政业实现预测；得到2020-2024年陕西省交通运输、仓储和邮政业增加值的灰色预测值分别是1236.62亿元、1366.2亿元、1509.36亿元、1667.52亿元、1842.25亿元；通过前文可知，2019年陕西省的马尔科夫状态为E2状态，也就是说明2020-2024年交通运输、仓储和邮政业的增加值数值最有可能处于E2状态，之后通过马尔科夫模型对得到的预测值数据实现修正，得到2020-2024年陕西省交通运输、仓储和邮政业增加值最终的预测值结果分别是：1174.79亿元、1297.89亿元、1433.89亿元、1584.14亿元、1750.13亿元。

运用GM-Markov模型对陕西省交通运输、仓储和邮政业进行预测，相较于单独的灰色预测法，修正后的模型可信度得到提升。GM-Markov模型预测精度高于灰色预测模型，体现了GM-Markov具有很好的利用价值。依据2020-2024年陕西省交通运输、仓储和邮政业增加值预测结果，得到该省在交通运输、仓储和邮政业方面发展态势良好。GM-Markov的可信度达到95.49%，说明预测值可为陕西省相关部门对于交通运输、仓储和邮政业制定下一步的方针政策提供理论支撑，进而使得陕西省经济更好地、更快地发展。

根据前文得到的陕西省交通运输、仓储和邮政业增加值的发展情况，再结合该市实际情况提出的政策建议如下：

首先，需要扩大有效投资，坚持实现投资消费双轮驱动，促进陕西省经济实现高质量发展。加快推进高铁建设、形成以西安为中心的高铁网；加快大西安国家中心城市高速环线建设、尽快形成以西安为中心的高速公路环线，提高拥堵路段通行效率；推动陕西一些城市轨道规划项目全面实施，开展其他项目的前期规划工作；重点推进基站建设，力争早日实现5G全覆盖。

其次，需要注重相关人才的培养。由于新经济的出现，进一步说明未来经济发展需要知识型人才进行推动，并且需要加强学习理论知识和付诸实施相结合，以达到学以致用的目的。

最后，推动经济的绿色健康发展。“绿水青山就是金山银山”，充分表现出我国在经济高质量发展中对绿色发展予以极高的重视。良好的生态环境是经济高质量发展的重要条件，在新时代背景下陕西省交通运输、仓储和邮政业的高质量建设更应该兼顾生态文明建设。