基于灰色預測的京津冀地區農產品物流需求分析

尹 玥, 陳宇婷

（安徽理工大學經濟與管理學院, 安徽 淮南 232001）

近年來, 隨著經濟的迅速發展以及人民生活水平的不斷提高, 人們對于各種商品的消費結構已經產生了巨大的改變, 其中變化最為突出的就是對生鮮農產品的消費, 已經由之前的能吃飽轉變為現如今的對生鮮農產品新鮮度、質量安全等方面的追求[1］。這一重大轉變也促進了生鮮農產品電商以及冷鏈物流等新興產業的發展。由于生鮮農產品具有時效性, 從產地出發運輸超過一定的時間或者沒有合適的運輸條件都會導致商品產生一定程度的變質而影響商品銷售。該如何確保生鮮農產品從產地到銷地的過程中保持新鮮是當前亟待解決的一大問題。因此, 針對農產品的特殊性, 農產品物流順勢得到發展, 其主要目標就是保持生鮮農產品的新鮮度, 確保產品的質量安全, 對運輸條件有要求的運輸對象主要以瓜果蔬菜、水產品、禽蛋、肉類等生鮮農產品為主[2］。中共在十九大報告中也重點指出實現農業產業現代化是實現鄉村振興戰略的重要內容之一。堅持優先發展農業農村, 加快推進農業農村現代化, 是站在新的歷史背景下, 農業農村發展到新階段的必然要求。2019 年中央一號文件明確提出要重視農村物流, 在第三部分第二條指出, 完善縣鄉村物流基礎設施網絡, 支持產地建設農產品貯藏保鮮、分級包裝等設施, 鼓勵企業在縣鄉和具備條件的村建立物流配送網點。因此, 有效預測各個地區的農產品物流需求, 能夠為政府決策部門在制定農產品物流規劃時提供參考, 使農產品相關行業企業在進行物流投資、建設時更合理, 也有助于保證農產品在物流過程中的品質安全。目前對農產品物流需求的預測方法主要有神經網絡、多元線性規劃、向量機、灰色預測、灰色馬爾可夫鏈。而灰色預測法則是通過對原始數據進行處理, 挖掘數據中的規律, 對原始數據進行科學、合理的預測, 對樣本數據的要求不高, 且對不確定的復雜性系統具有較好的預測效果, 適用于中短期的小樣本預測。因此, 本研究運用灰色預測法, 通過建立GM（1, 1）預測模型, 能夠有效地彌補京津冀地區在農產品物流需求上的數據空缺, 為政府合理規劃與發展農產品物流提供合理有效的決策依據[3-5］。

農產品物流是現代農產品供應鏈的重要組成部分, 建立精準有效的預測模型是促進農產品物流更快更好發展的關鍵。近年來, 京津冀地區經濟社會快速發展, 城鎮化率不斷提高, 居民的消費需求也在不斷提升。京津冀一體化不僅促進了經濟帶的快速發展, 同時也帶動了農產品、生鮮等需求的不斷上漲, 而農產品物流作為消費升級背景下的民生重要保障, 是京津冀地區農業協同發展的根本性支撐。河北省作為農業大省, 因其優良的氣候條件、人口密度以及交通網絡, 是京津地區 “菜籃子” 產品的生產和供應基地, 一直以來在省內生鮮農產品 “保供應” 的前提下為北京市、天津市等重點地區保障農產品的供應。保障農產品供應的任務要求以最快的速度將農產品運送到京津地區才能夠在讓京津市民購買到新鮮農產品的同時保證商品的價值不受影響, 由于對京津冀地區人民的農產品物流需求量無法確定, 因此需要構建合理有效的預測模型來預測京津冀地區農產品物流需求[6］。在此背景下, 對京津冀地區的農產品物流需求進行科學有效地預測就能夠為京津冀地區政府部門制定合理的農產品運輸計劃以及規劃農產品物流的發展等提供合理的參考依據[7］。

1 理論框架與文獻回顧

1.1 農產品物流定義

農產品物流指的是以農業產物為主要運輸對象, 在確保農產品的新鮮度和品質的前提下將農產品從生產者運輸到消費者之間的物理性流動過程, 是物流業的一個重要分支, 是通過對農產品產后加工、包裝、儲存、運輸和配送等物流環節, 做到農產品保值增值[8］。

1.2 農產品物流特點

1）由于農產品的生產量一般都比較大, 并且種類較多, 因此對物流的需求數量也較大。

2）農產品對物流的運輸要求高。首先由于農產品的種類豐富, 與大部分工業產品不同, 農產品有活禽類、生鮮蔬果類等對運輸條件存在一定要求的特殊產品。因此農產品在物流運輸環節要求做到 “綠色物流” , 運輸過程中盡量做到減少污染和變質。其次是由于農產品的商品價格相對于工業產品來說一般比較低, 因此在運輸過程中要確保做到以盡量低的成本運行。同時農產品的流通與銷售環節對農村家庭的收入有著不容小覷的影響, 因此, 在物流過程中, 一定要做到服務增值, 即農產品加工轉化、加工配送。

3）由于農產品本身的特殊性導致農產品物流的難度較大。主要面臨包裝、運輸和倉儲方面的困難。雖然農產品物流活動在中國出現時間較早, 但是仍然面臨著小、散、產業鏈不夠集中的問題, 導致國內的農產品物流發展較為緩慢。

1.3 文獻回顧

近年來, 有學者運用GM（1, 1）模型對農產品物流需求進行預測以及相關的研究。曾苑等[9］利用灰色預測模型, 通過選取廣東省統計年鑒中的農產品產量以及農村人均消耗得出農產品物流需求, 進而對廣東省農產品物流需求進行合理預測。吳英等[10］運用GM（1, 1）預測模型, 選取茶葉、水果、肉類、水產品、蔬菜5 種需要對其進行冷鏈運輸的農產品為代表, 統計其產量數據, 分別對安徽省六安市的這5 種農產品未來冷鏈物流進行了預測。張喜才等[11］將灰色GM（1, 1）預測模型與馬爾可夫鏈方法相結合, 選取京津冀地區統計年鑒中的肉類、蛋奶類、水果蔬菜類等需要進行冷鏈運輸的農產品產出總量作為物流需求的原始數據, 對京津冀地區農產品冷鏈物流需求進行了預測。楊麗英等[12］運用GM（1, 1）模型, 選取崇左市居民日常生活消費需求量大的蔬菜、水產品、肉類、水果作為冷鏈物流需求預測的樣本變量, 對崇左市農產品產量進行預測, 得出崇左市農產品的產量需求整體上趨于穩步上升趨勢, 并對崇左市農產品冷鏈物流的發展提出了針對性的建議。劉玲等[13］運用權重組合分配預測方法, 選取普洱市對冷鏈物流需求較大的農產品如畜產品、水產品、蔬菜、水果、鮮花等作為預測對象, 對普洱市農產品冷鏈物流需求進行預測, 得出普洱市的物流需求將進一步擴大的結論。李華等[14］運用灰色馬爾可夫鏈, 選取海南自由貿易港蔬菜、肉類、水果、水產品的年產量作為參考變量, 并對冷鏈物流需求進行合理預測。

綜上可見, 已有學者對京津冀地區農產品冷鏈物流需求做出預測, 基本上只選取了幾種具有代表性或者冷鏈需求量大的農產品進行預測, 而對京津冀地區全種類的農產品物流需求的預測較少, 因此, 本研究在前人研究的基礎上, 擬運用GM（1, 1）模型對京津冀地區的農產品物流進行系統預測。

2 模型介紹

2.1 灰色預測模型方法介紹及選取

灰色預測模型主要針對的研究對象為數據少、信息匱乏的小樣本[15］, 能夠將無規律的原始數據進行累加得到一系列有規律性的生成序列。由于目前對農產品物流需求產生影響的各種因素尚不明確, 數據收集較為困難, 并且各個數據之間的關聯程度不高, 沒有規律可循, 而GM 模型主要有GM（1, N）和GM（1, 1）2 種模式, 而GM（1, 1）則是指1 階1 個變量的灰色指數的微分方程模型, 在數據較少的前提下能夠分析系統中關系不明確的各個因素之間的相關性以及未來發展趨勢, 找出初始數據的變化規律, 預測精度較高[16］。由于京津冀地區的農產品物流需求是一個復雜的系統, 受眾多因素的共同影響, 既與各地的經濟發展和消費需求相關, 又受到京津冀協同發展的各種政策影響, 歷史數據較少并且存在一定的非線性關系, 而農產品物流的參考值較少, 沒有其他多余的參考變量, 導致多元線性、相關回歸、神經網絡等預測方法的預測不穩定, 因此, 結合具體情況灰色預測模型比較適合應用于農產品物流需求的預測[17］。

2.2 模型預測步驟

2.2.1 灰色預測模型的構建

1）原始數據中存在n個觀察值, 先確定初始序列X(0)。

2）將原始序列X（0）中的各個觀察值進行一次累加, 生成一次累加序列X(1)。

3）對X(1)作緊鄰均值, 生成Z(1), 從而得出X(1)的緊鄰均值, 生成序列Z(1)。

4）計算GM（1, 1）模型有效性檢驗系數, 將數據序列X（0）與Z（1）代入GM（1, 1）模型的公式之中, 計算灰色系數b, 求出參數向量^。

5）將求解得出的a,b代入GM（1, 1）模型基本形式的時間響應式, 即可求得X（0）的預測模型數列其中,

2.2.2 灰色模型的檢驗 首先對GM（1, 1）模型進行有效性檢驗, 利用灰色發展系數α 檢測模型的有效性以及適用場景, 確定模型是否適用以及適合進行中長期預測還是短期預測, 然后進行殘差檢驗和后驗差檢驗來確定精度等級[18］。

1）有效性檢驗。根據灰色系統理論, 灰色預測模型的有效性檢驗依據灰色發展系數α 來確定適用場景。GM（1, 1）預測模型的有效性檢驗標準以及適用場景如表1 所示, 如果通過有效性檢驗, 灰色發展系數α 符合特定的適用場景, 則可以進行下一步的精度檢驗[19］。

表1 預測模型的有效性以及適用場景比對標準

2）精度檢驗。對GM（1, 1）預測結果進行精度檢驗, 精度等級檢驗參考標準如表2 所示。

①殘差檢驗。通過計算預測值與原始數據之間的相對誤差進行殘差（ε(0)）檢驗。Δ 表示相對殘差。一般認為平均相對誤差（）小于0.05 則表明模型通過殘差檢驗, 樣本數據適用于此模型, 可以進行下一步的預測[20, 21］。計算公式如下。

②后驗差檢驗。首先計算原始數列的均值和均方差（S1）, 然后計算絕對誤差序列的均值與均方差（S2）, 計算出均方差比（C）。相關判別等級檢驗標準如表2 所示。

表2 GM（1, 1）模型精度等級檢驗參考標準

3 GM（1, 1）在京津冀地區農產品物流需求量預測中的實例運用

3.1 數據選取

近年來, 國家相繼出臺支持農產品物流發展的各種相關政策文件, 如農經發[2017］9 號文, 其中明確指出要積極推動農業的產業化聯合體發展, 通過實現農業產業鏈增值增效, 提高農產品的質量和附加值, 而農業產業鏈其中就包括農產品物流這一重要環節。河北省也聯合京津發布了《環首都1小時鮮活農產品流通圈規劃》, 規劃中提出, 到2020 年底需要基本上實現16字目標, 即 “布局合理、高效暢通、環境友好、協作共贏” 的環首都1 h 鮮活農產品流通圈。本研究數據主要來源于北京市、天津市和河北省2005—2019 年的統計年鑒, 由于農產品物流需求統計量不全, 沒有確切的參考數據, 因此在不考慮農產品物流流通率的前提條件下, 選取農村農產品人均消耗量、農產品年產量以及農村人口數作為農產品物流需求的參考變量。將農產品的年產量減去農村農產品總消耗量就得到農產品物流需求量, 本研究根據2005—2019年的相關數據對京津冀地區農產品物流需求量進行預測。通過農產品年產量減去農村居民總消耗量得到各地農產品物流需求量（表3）。

3.2 數據檢驗

3.2.1 有效性檢驗 通過MATLAB, 采用最小二乘算法, 分別計算北京市、天津市和河北省的灰色發展系數α, 分別為0.061 5、-0.004 9 和-0.081 2, 都達到了-α ≤0.3 檢驗標準, 參照預測模型有效性標準, 發現北京市、天津市以及河北省的農產品物流需求量適合進行中長期預測。

3.2.2 精度檢驗

1）殘差檢驗。根據實際值與預測值之間的差額計算出每一年的殘差與相對殘差, 即可得到模型的預測精度, 計算結果如表3 所示, 以北京市為例, 通過對預測值和原始值的對比計算, 最終得到北京市的模型相對平均誤差為-0.030 35, 遠小于0.05, 這說明北京市的GM（1, 1）預測模型通過了精度檢驗, 可以對北京市未來的農產品物流需求量進行合理預測。同理通過對天津市和河北省的農產品物流需求量的預測值與真實值進行比對, 計算出每一年的相對殘差, 再計算出平均相對誤差, 參照等級參考標準, 可以看出需求預測模型的精度都大于90%, 這說明本研究所構建的預測模型適用于京津冀地區農產品物流需求量預測, 得出的預測數據序列可靠。

2）后驗差檢驗。運用后驗差檢驗公式計算出北京市、天津市以及河北省的均方差比分別為0.178 8、0.242 6 和0.102 3, 由表2 可以看出, 這3 個地區的預測模型C遠小于0.35, 參照精度檢驗標準可以看出, 北京市、天津市以及河北省的預測模型精度等級為一級, 通過了后驗差檢驗。

3.2.3 檢驗結果分析 根據以上檢驗結果可知, 本研究對京津冀地區的農產品物流需求量所建立的GM（1, 1）模型是有效的, 并且適合進行中長期預測, 同時預測模型通過了殘差檢驗和后驗差檢驗, 預測精度具有一定的可信性, 由此可以應用GM（1, 1）預測模型對京津冀地區未來的農產品物流需求量進行科學、合理、有效的預測。從圖1 可以看出, 河北省農產品需求上升趨勢較為明顯。

圖1 京津冀地區農產品物流需求量預測擬合

3.3 京津冀農產品物流需求量預測與分析

對京津冀地區未來6 年的農產品物流需求量進行預測, 根據表4 所示的預測結果可知, 北京市農產品物流需求量逐年降低, 天津市農產品物流需求量趨于穩定上升的趨勢, 而河北省的農產品物流需求量上升趨勢較為明顯, 預計在2023年突破6 000萬t, 可見未來河北省和天津市的農產品物流需求量會更大。且河北省對農產品物流需求量呈現出明顯的上升趨勢, 這表明河北省農產品物流將迎來重要的發展機遇。而河北省作為京津地區的菜籃子生產基地, 也面臨著新的挑戰與機遇。從事農產品生產以及運輸的企業業務量也會更多, 發展的空間也更大。

表4 京津冀地區農產品物流需求量預測（單位：萬t）

4 小結及發展對策

4.1 小結

本研究運用GM（1, 1）模型對京津冀地區未來6年的農產品物流需求量進行預測, 原始數據通過有效性檢驗和殘差檢驗, 平均誤差均小于0.05, 因此模型的精度較高, 預測結果較為可靠。從預測結果可以看出, 北京市2019—2024 年的農產品物流需求持續降低, 而天津市和河北省兩地的農產品物流需求量將呈現持續增長的趨勢, 并有效地承接了北京市的農產品物流行業市場的轉移, 這兩地需加強協調能力, 保障北京市的農產品供應, 加強對接。河北省和天津市兩地需要培養一批龍頭企業, 建立 “高標準, 嚴要求, 可追溯, 網絡化” 的一站式現代農產品物流網絡系統, 為京津冀地區農產品流通以及食品安全問題提供必要的保障。

4.2 發展對策

1）加強組織協調, 優化京津冀地區的農產品物流網絡設計。京津冀地方政府應當制定有助于發展農產品物流的相關政策法規, 這樣才能有效促進京津冀地區農產品物流業的發展, 確保京津冀地區人民的農產品消費需求得到滿足, 而河北省作為農業大省, 也是京津兩地菜籃子工程的供應地, 河北省政府應當繼續對農產品物流鏈提供政策、資金支持, 不斷推進京津冀一體化的進程, 而各農產品企業也應當繼續加大物流規劃以及布局, 積極引進技術型人才, 提高企業在市場中的競爭力。

2）天津市應該充分利用其港口優勢, 積極打造北方地區的農產品運輸集散中心, 承擔京津冀地區的農產品走出去以及將全國各地其他農產品引進來的責任。河北省應著力發展一批優質的農產品生產基地, 將農產品生產與運輸銷售等形成專屬產業鏈, 引導一批現代化的農產品流通企業的建設, 形成品牌化的現代農產品生產、流通、加工等供應鏈。京津兩地大型超市或大中型企業可以在河北省建立自己的農產品加工基地, 減少多余的流通過程, 大力發展農批、農超、農企對接模式, 降低農產品流通成本。

3）積極推動第三方物流的標準化建設, 形成農產品物流全程標準化體系。加強區域農產品物流的檢驗、認證等標準體系的建設, 對農產品物流企業制定市場準入標準, 例如農產品物流企業資質認證以及誠信體系標準、物流服務標準、產品接收質量驗收標準等。對農產品生產源頭可追溯, 建立全程可追溯的農產品質量安全監控體系。

4）對現有的倉儲、車輛、貨物信息等物流資源進行有效地整合, 逐步完善全程可追溯, 對特殊農產品進行低溫運輸、貨物可查詢等一體化服務功能。形成一批訂單處理、倉儲管理、物流配送一體化的大型農產品第三方物流服務企業。積極鼓勵農產品物流平臺與農業生產經營商、大型農產品電商平臺、超市等進行深度合作, 在農產品產地建設物流服務站點。政府部門可以依據預測數據對未來的農產品物流量提前做出規劃并公開招標, 擇優選取企業承擔農產品運輸的任務。