基于GM (1,N )模型的廣東省生鮮農產品冷鏈物流需求預測研究

李小玲 （廣東理工學院 經濟管理學院，廣東 肇慶 526000）

0 引 言

近年來，廣東省政府越來越重視農產品冷鏈物流的發展，陸續發布了相關政策。就冷鏈基礎設施建設而言，目前廣東省全省冷庫數量超過1 700 個，數量居全國第三，冷藏車保有量超過1 萬輛。但廣東省常住人口基數較大，人均冷庫庫容僅0.068立方米，不僅排不上全國前列，與發達國家相比甚至相差五六倍。廣東省人均冷庫占有率相對較低，此外，其所擁有的冷鏈物流基礎設施在地域分布、儲存貨品種類、倉庫類型等方面結構失衡。從冷庫擁有數量上看，深圳、廣州、佛山三市所擁有的冷庫總數占全廣東省的80%，而廣東省東部及西北地區每年生鮮農產品產出則占全省65%以上，但這些地區僅擁有全廣東省不到20%的冷庫數。不僅如此，現有冷庫中，主要是冷凍庫，儲存肉類居多，用以儲存果蔬類的保鮮庫少，這跟廣東省現有的生鮮農產品結構差異較大，生鮮農產品冷鏈流通率較低，絕大部分都是采取常溫運輸保管的方式。基于廣東省生鮮農產品冷鏈物流的現狀，對影響其發展的相關因素加以分析，能夠為其進一步發展生鮮農產品冷鏈物流提供一定的理論借鑒。

國內外學者對于冷鏈物流需求方面的研究已經相當成熟。國外主要集中在冷鏈物流的運輸和成本、供應鏈各環節管理方面，國內主要集中在關于冷鏈物流影響因素分析、冷鏈物流需求預測、配送路徑優化、發展現狀和發展策略分析方面。Osvald Ana 等（2008） 基于生鮮農產品的特點，構建了基于損耗控制以及時間約束的分銷模型。Ahad 等（2006） 提出了一種能有效降低水產品冷鏈物流運輸成本的方法，通過構建價格和最佳數量的決策模型。王少然（2017） 對生鮮農產品冷鏈物流影響因素，并構建了非線性組合預測模型以天津市為例進行了模型驗證。呂靖等（2020） 對大連市水產品冷鏈物流需求影響因素進行了分析，并采用GM (1,1 )和BP 神經網絡模型對大連市水產品冷鏈物流需求進行了預測。李曄等（2020） 采用GM (1,1 )對河南省果蔬冷鏈需求進行了預測。劉浩（2016） 研究了國內生鮮農產品的冷鏈物流現狀，總結生鮮農產品冷鏈物流存在的問題，并提出了相應的解決對策。馬帥（2018） 就生鮮農產品冷鏈物流配送中心選址及配送路線優化問題進行研究，建立了選址及路徑優化雙層規劃模型。

從已有的文獻研究來看，目前還未有對廣東省農產品冷鏈物流需求進行預測的研究，本文通過對廣東省生鮮農產品冷鏈物流發展影響因素進行分析的基礎上，通過灰色關聯度分析，構建其預測指標體系，建立灰色GM (1,N )模型對廣東省生鮮農產品冷鏈物流需求進行預測，并驗證模型的有效性，能夠豐富關于這方面的理論。

1 灰色GM (1,N )模型

2 廣東省生鮮農產品冷鏈物流需求預測實證研究

2.1 廣東省生鮮農產品冷鏈物流量分析

近年來，廣東省出臺了多項支撐農產品冷鏈物流發展的政策文件，如《農業農村部廣東省人民政府共同推進廣東鄉村振興戰略實施2020 年度工作要點》中，提出“打造以菠蘿、荔枝、柚子、茶葉、生豬、深海網箱養殖和農產品冷鏈物流等優勢產區現代農業產業園”，考慮茶葉、水果、蔬菜、肉類、水產品等在流通過程中部分需要依托于冷鏈，結合廣東省國民經濟和社會發展統計公報，本文分別選取茶葉、水果、蔬菜、肉類、水產品這5 大類農產品的總物流量作為冷鏈物流量預測指標。

有許多學者將產品的流通量用來衡量物流需求，但不是所有農產品全部都會依托于冷鏈物流，因此這5 大類農產品的冷鏈物流量還需要經過換算，從已有文獻來看，通常引入冷鏈流通率進行折算，冷鏈流通率是進入到冷鏈的農產品占所有農產品產量的比例，如茶葉冷鏈物流需求=茶葉產量×茶葉冷鏈流通率，其他幾類依此類推。通過查詢相關資料收集得到廣東省2015～2019 年這5 大類農產品冷鏈流通率，查詢廣東省統計年鑒得到5 類農產品產量，并通過折算得到了2015～2019 年這5 大類農產品的冷鏈物流需求量如表1 所示。

表1 廣東省2016～2020 年生鮮農產品需求量原始數據

2.2 廣東省農產品冷鏈物流發展影響因素分析

農產品冷鏈物流需求是一個復雜的非線性系統，對廣東省生鮮冷鏈物流需求進行預測，首先需要對生鮮農產品冷鏈物流的影響因素進行分析，生鮮農產品冷鏈物流的發展受到諸多因素影響，需要綜合考慮技術、經濟、文化等這些因素，并分析這些因素之間的聯系，參考已有相關文獻[11-12]，結合廣東省農產品冷鏈物流發展環境，可以將這些因素分為幾大類：經濟因素、冷鏈流通水平、交通運輸水平、農產品供需水平。

經濟因素。廣東省是我國第一經濟大省，許多經濟指標都位列各省第一位，農產品屬于國民經濟第三產業，是廣東省GDP產出的重要構成部分，其中水果、蔬菜、肉類、水產品等多種農產品及苗木花卉產值位居全國前列，其龐大的經濟規模，必然會對農產品的生產帶來正面的影響，進而帶動了對于農產品冷鏈支撐的需求；此外，人們的消費水平日益提升，對于生活質量的要求也有所提高，對生鮮的需求日益增加。本文考慮從廣東省GDP、第三產業增加值、居民人均主要食品消費量幾個角度進行衡量。

冷鏈流通水平。冷鏈流通水平的高低是衡量一個地區冷鏈物流發展水平高低的重要標志，可以從廣東省冷鏈流通率、冷庫保有量、人均冷庫擁有量、冷鏈運輸車輛保有量等方面去進行衡量。

交通運輸水平。交通運輸是支撐農產品從產地到銷售地流通的基礎條件，交通運輸水平的高低決定了農產品能否最大程度流通到市場。本文從廣東省貨運量、貨運周轉量、交通運輸郵政固定資產投資等方面進行衡量。

農產品供需水平。廣東省農產品的產量決定了其農產品的供給水平，根據經濟學供需理論，供給水平會直接影響市場對于農產品的需求水平。兩者相互影響，對于農產品需求的增加，進而會產生對于農產品冷鏈物流服務的派生需求，因此農產品的供需水平在很大程度上會對其冷鏈物流的需求產生影響。本文從農產品產量、農產品生產地面積這兩方面進行衡量。

根據以上幾大類影響因素，以此為基礎可以得到廣東省農產品冷鏈物流需求預測指標。各項指標原始數據如表2 所示。

表2 2016～2020 年生鮮農產品冷鏈物流需求量及其影響因素

2.3 廣東省農產品冷鏈物流需求預測指標的確定

影響廣東省農產品冷鏈物流發展的指標共有11 項，下面通過灰色關聯度分析對上述11 個指標和廣東省農產品冷鏈物流需求之間的相關性。

表3 11 個指標灰色關聯度系數

2.4 廣東省生鮮農產品冷鏈物流需求預測GM (1,6 )模型的構建

表4 原始數據序列級比檢驗結果

表5 原始數據歸一化處理結果

表6 廣東省生鮮農產品冷鏈物流需求量預測值與實際值對比

圖1 廣東省農產品冷鏈物流需求量預測值與實際值

（8） 計算殘差與后驗差比值。通過MATLAB 運行計算得到后驗差比值C=6.2023e-15<0.35，殘差p=1，預測有較高的準確度，因此預測結果較為可信。

2.5 預測結果分析

根據上述GM (1,6 )模型對廣東省生鮮農產品冷鏈物流需求預測的求解，可以得到廣東省2021～2026 年未來6 年的生鮮農產品冷鏈物流需求量分別為2 001.32 萬噸，2 404.75 萬噸，2 641.40 萬噸，2 911.35 萬噸，3 204.62 萬噸，3 528.73 萬噸，未來總體呈穩步上升的趨勢，這與廣東省目前的冷鏈物流發展整體宏觀環境相契合。

預測結果證明本文構建的基于GM (1,N )用于廣東省生鮮農產品冷鏈物流需求預測具有較高的可信度，預測結果準確度高，對于農產品冷鏈物流這類受到諸多因素影響的、復雜的指標進行預測實用性較強。

3 結論與展望

廣東省冷鏈物流的發展很大程度依托于其生鮮農產品冷鏈物流業，其中生鮮農產品冷鏈物流需求量是衡量農產品冷鏈物流需求最主要的量化指標。本文利用GM (1,6 )模型對廣東省2021～2026 年的農產品冷鏈物流需求量進行預測，采用灰色關聯度分析得到影響得到廣東省農產品冷鏈物流發展關鍵的影響因素，有利于廣東省基于其現有的冷鏈物流供給能力，分析其農產品冷鏈物流需求與供給之間的匹配程度，為有關部門就發展農產品冷鏈物流制定相關措施提供一定的依據。