基于GM(1，1)模型的崇左農產品冷鏈物流需求預測分析*

□ 楊麗英，黃婧蘭

(廣西民族師范學院，廣西 崇左 532000)

崇左市作為有名的“糖都”，不僅蔗糖產量位居廣西第一，而且其他各類農產品年產量已超過200萬噸；然而，崇左現有的冷庫容非常低，據《廣西農產品冷鏈物流系統規劃》統計，崇左市僅有0.05萬立方米冷庫容，遠不能滿足農產品產量的日益增長及消費需求，那么加強冷鏈物流建設已刻不容緩，而如何建，建多大的冷庫可以滿足崇左未來冷鏈物流的需求呢？這就需要對整個市區的農產品冷鏈物流的需求進行預測，以保證供需平衡和降低成本。本文將選取崇左市2008～2016年相關的農產品產量數據，構建灰色GM(1,1)模型，對2017～2020年的產量進行預測分析，以此預測農產品冷鏈物流需求情況。

1 崇左農產品冷鏈物流現狀

1.1 農產品發展現狀

因為地理位置、環境條件，崇左市以農業生產為主，工業為輔。近幾年，隨著經濟的增長，人們消費水平提升和生活質量提高，對生鮮農產品需求量和品質要求越來越高。下圖1是崇左生鮮農產品(蔬菜、水果、肉類、水產品)在2013～2017年的產量以及發展趨勢。

圖1 2013～2017年崇左市生鮮農產品產量及增速 (單位:萬噸)

從上圖1可以看出崇左市農產品生產產量從2013～2017年逐年增加，農產品產量增長速度變化波動比較大，主要受當年的耕地種植面積等其他主觀因素和氣候、降雨量等其他客觀因素的影響。2014年生鮮農產品增長速率較去年有所下降；2014年之后增長趨勢比較快。生鮮農產品產量不斷增長，人們對農產品冷鏈物流需求也越來越大，客觀上對于冷鏈物流技術的要求也越來越高，為發展農產品冷鏈物流提供了基礎。

1.2 冷鏈物流產業現狀

據崇左市政府門戶網站公開數據，已完成交通、水利、電力等網絡道路建設共計1600多公里；進駐農業企業、農民合作社、家庭農場等新經營主體380余個，同時購置先進加工設備和檢驗設備200多套，整體促進了農產品生產向規模化、標準化、產業化發展。截至2017年底，全市已建成冷庫13.78萬立方米，農產品冷鏈物流體系初步形成，其中，寧明縣花山的1000平方米的倉儲中心和648立方米的冷庫用于蔬菜和水果儲存，大新縣專設用于貯藏肉類的冷庫，憑祥專設330立方米的水果和蔬菜冷庫。崇左市現有的冷庫容年處理量(按15天周轉)為950.4噸，與《廣西農產品冷鏈物流系統規劃》中提到2018年崇左冷凍物流庫容(15天周轉)處理量為1500噸要求，差距甚遠，無法滿足需求，離冷鏈物流一體化服務還有很長的路要走。

2 基于GM(1，1)模型的崇左農產品冷鏈物流需求預測分析

2.1 崇左農產品冷鏈物流需求預測種類

根據實際調查情況和查閱資料得出，崇左市農產品冷鏈物流發展緩慢，消費水平卻日益提高。選取適當的農產品種類對預測農產品冷鏈物流有著重要關聯，因此，本著關聯性、可行性、重要性、科學性等四原則和農產品種類的屬性及崇左市發展現狀選取本次預測的種類，具體見表1。

表1 農產品預測種類的選取

綜上所述，蔬菜、水產品、肉類、水果是居民日常消費和生活必需品，對冷庫的需求量較大，因此，本文農產品冷鏈物流需求和預測種類主要是該地區生產的蔬菜、水產品、肉類和水果，作為本次預測的主要類別。水果中又單獨列出柑橘、蕉類以及龍眼，納入本次要預測的類別。

2.2 基于灰色GM(1,1)模型的崇左農產品冷鏈物流預測

2.2.1 灰色GM(1,1)模型原理與步驟

灰色GM(1,1)模型步驟如下：

①假設某一時間序列有n個原始值，則原始序列為：

X(0)={X(0)(1),X(0)(2),…,X(0)(n)}

對原始序列進行一次累加并生成新序列：

X(0)={X(1)(1),X(1)(2),…,X(1)(n)}

②由于累加生成的新序列削弱了原始數據序列的不規則性，呈現更為規則的序列。對新序列GM(1,1)建模，得出一階灰色微分方程動態模型為：

(1)

則，α和b是待定系數，α—發展灰數，b—內生控制系數。

(2)

③構造累加矩陣B與常數向量Yn

(3)

④求解一階灰色微分方程動態模型，得出灰色預測離散時間響應函數為：

(4)

則預測值可以還原為：

(5)

根據以上步驟可以得出未來預測數據，但預測值的可行性還須進一步檢驗。

2.2.2 發展灰數α與模型適用范圍檢驗

根據灰色系統理論，灰色GM(1,1)預測模型的適用性是在一定的范圍之內。其范圍是根據發展灰數α的不同而有所不同，需要根據計算出來的發展灰數α來判斷出預測值是否可行。適用范圍見表2。

表2 灰色GM(1,1)預測模型的使用范圍

經計算，當得出來的發展灰數α和GM(1,1)預測模型的適用范圍匹配時，可對該模型進行殘差檢驗。

2.2.3 灰色GM(1,1)模型的可行性檢驗

①殘差檢驗。

殘差序列：

ε(0)=(ε(1),ε(2),…,ε(n))

(6)

(7)

(8)

②關聯度檢驗。

(9)

則：△max=max△(k)，△min=min△(k)

(10)

(11)

η(k)—關聯系數，γ—關聯度，其中ρ通常取0.5，關聯度γ>0.6較為滿意。

③均方差比和小誤差概率檢驗。

表3 精度檢驗等級參照

2.2.4 崇左農產品產量相關數據

本文主要選取2008 ～2016年崇左年鑒中的相關數據作為樣本，并結合上述選取的預測種類，即選取了蔬菜、水產品、肉類、水果、柑橘、蕉類和龍眼這七類有關數據作為原始數據進行建模預測分析。崇左市2008 ～2016年主要農產品冷鏈物流需求預測指標數據見表4。

表4 2008～2016年崇左市與冷鏈相關主要農產品產量 (單位:萬噸)

2.3 基于GM(1，1)模型的構建與檢驗

2.3.1 蔬菜類的產量預測

①建立原始數據序列。

X(0)=[68.0,69.8,71.8,76.79,81.21,85.25,89.45,95.35,102.39]

②將原始數據序列進行一次累加。

X(1)=[68.0,137.8,209.6,286.39,367.6,452.85,542.3,637.65,740.04]

④求解微分方程可得預測模型。

還原預測模型

⑤對模型進行檢驗。

表5 蔬菜預測值與實際值對比表

⑧后驗差檢驗。P=1時C=0.0661<0.35，后驗差通過。

經過上述檢驗，可以認為該模型能夠較準確的進行預測。

⑨需求預測結果。

根據上文構建的GM(1,1)模型，對2017～2020年崇左市對蔬菜的消費量進行預測，表6為所得預測值。

表6 2017～2020年蔬菜產量預測值

2.3.2 水產品的產量預測

根據上述，可采用灰色GM(1,1)模型預測水產品的需求量，同理分別求出得：

①α=-0.05655，b=4.675336

⑤2017～2020年崇左市水產品產量的預測值見表7所示。

表7 2017～2020年水產品產量預測值

2.3.3 其他類農產品的產量預測

根據上述，可采用灰色GM(1,1)模型預測肉類、水果類、柑橘類、蕉類及龍眼等的需求量，同理分別求出，α和b值、相關函數、模擬值、相對誤差檢驗值等參數，具體見表8。

表8 各類農產品GM(1,1)模型的相關參數值

綜上所述，所選取的農產品種類2017～2020年的預測產量匯總見表9所示。

表9 2017～2020年選取種類預測值(單位:萬噸)

2.3.4 GM(1，1)模型的預測結果驗證

運用2017年預測值與2017年實際值做一次相對誤差檢驗，如下表10所示。

表10 2017年預測值與實際值對比

根據表10可得2017年預測值與實際值的相對誤差除了柑橘，其他農產品種類均小于10%，則精度η大于90%，本次預測的準確性較高。柑橘的預測精度η大于80%，模型預測結果符合本次預測的要求。

3 基于GM(1，1)模型的崇左農產品冷鏈物流需求預測結果分析

3.1 預測結果分析

根據上述預測結果可以看出，崇左市農產品對冷鏈物流需求量比較大，尤其是蔬菜和水果，其需求量從2016年起已超過100萬噸，而水果也超過60萬噸，成為冷鏈需求的主要貨品。為了方便研究，將需求較大的農產品，如蔬菜、水產品、肉類和水果作為主要產品；將需求量較小的農產品，如柑橘、蕉類和龍眼等水果類作為次要產品；對比分析，繪制出2008～2020年的發展趨勢圖(圖2、圖3)。

圖2 2008～2020年主要農產品發展趨勢圖

圖3 2008～2020年次要農產品發展趨勢圖

結合圖2和圖3的農產品發展趨勢圖可以看出，蔬菜、水果、蕉類三種農產品的增長速度比較明顯；水產品、肉類、柑橘、龍眼這四類農產品的增速沒有明顯的波動。其中，蕉類2008年開始就處于快速增長狀態，2014年有所下降，與廣西大面積爆發香蕉枯萎病有關，據相關數據顯示，當年崇左香蕉枯萎病平均發病率為3.22%。2015年香蕉枯萎病得到控制及崇左新增種植香蕉作物后，香蕉產量開始上升。整體上崇左市與冷鏈相關的農產品產量都處于上升狀態，主要原因有四方面：

第一，崇左“口岸+”促進社會經濟發展。近幾年崇左市充分發揮自身地理優勢，大力執行“口岸+”工程，加快口岸基礎設施建設與完善，不僅推動了口岸經濟與行業間的結合升級，還促進了本地區的經濟發展。

第二，城鎮化率提高和人口增加推動冷鏈物流需求。根據崇左市政府報告表示，要在2020年常住人口城鎮化率達到50%，新增城鎮常住人口30萬左右；隨著城鎮化率的不斷提高和人口的增加，對農產品冷鏈物流的需求隨之提升。

第三，冷鏈技術的提升加速農產品的需求量。隨著崇左市冷鏈物流技術的不斷提升，農產品冷鏈物流技術及基礎設施也會隨之不斷完善，越來越好地滿足人們對于農產品的需求和要求。

第四，崇左大力推動現代農業種植，發展特色農產品。崇左近年來，鼓勵農戶和合作社種植柑橘類水果、火龍果等熱帶水果，進一步促使冷鏈物流需求的增加。

3.2 崇左市農產品冷鏈物流發展建議

3.2.1 確保政策舉措順利落地實施

2013年廣西頒布了《廣西農產品冷鏈物流系統規劃》，明確了各市發展農產品冷鏈物流的優勢，隨后崇左相繼出臺了相關的優惠政策，鼓勵各縣區根據縣域農產品特色發展現代農業、現代物流的舉措，為了確保這些政策措施更快順利實施，政府或其他責任部門應積極宣傳和引導，使得入駐縣域企業或合作社能真正開展運營和享受優惠，共同發展當地農產品及冷鏈物流項目。

3.2.2 建設多式聯運冷鏈物流體系

在政策引導下，崇左市政府應積極鼓勵已有或已入駐的有實力的物流龍頭企業，整合物流企業自有資源，發展多式聯運冷鏈物流。同時，注意后備力量的引進，吸納國內大型冷鏈物流企業，利用其較為成熟的冷鏈技術，推進冷鏈物流技術提升，來加快建設多式聯運冷鏈物流，加大新鮮農產品冷鏈物流設施的建設力度，完善冷鏈物流網絡的基礎構建。盡快建成貫通“一帶一路”及西部陸海新通道的冷鏈物流產業服務中心、冷鏈物流樞紐城市。

3.2.3 構建冷鏈物流信息共享平臺

隨著電商發展不斷深化，崇左冷鏈物流與農副產品的聯動越來越密切，在建立特色電商產業園時，可以將當地冷庫容量、車輛、設備設施等冷鏈物流信息結合起來，利用互聯網信息共享，實時跟進各縣域冷鏈物流信息，使得隨時隨地了解相關物流資源的容量信息、狀態信息、存貯信息等，而且還可以實現資源的有效和合理地調動。此外，構建冷鏈物流信息共享平臺尤為重要的一點是可以實現對產品的追根溯源，全程監控產品的運輸過程，最大程度消除產品的安全隱患問題。

4 結論

通過廣西地情網崇左年鑒，結合實地調查確定出了七種常見的農產品，并收集其2008～2016年的相關數據，采用灰色GM(1,1)預測模型，預測出2017～2020年的需求量，并根據預測結果分析其增長變動的原因，以此提供崇左市建設冷鏈物流規劃項目的數據依據。