河北省生鮮農產品冷鏈物流需求分析及預測

摘 要：在“雙碳”目標背景下，生鮮農產品冷鏈物流的發展也在步步深入。文章以河北省為研究對象，從產品供給、物流規模、社會經濟三個層面，選取了10個基本指標，通過SPSS軟件來構建河北省生鮮農產品冷鏈物流需求預測多元回歸模型，分析各個指標對河北省冷鏈物流需求量的影響作用，并通過曲線回歸，預測其各指標隨時間的變化規律，最后計算未來五年河北省生鮮農產品冷鏈物流需求量，以此為河北省冷鏈物流的發展提供參考及發展建議。

關鍵詞：河北省；生鮮農產品；冷鏈物流；多元回歸模型

中圖分類號：F326.6 文獻標志碼：A DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.18.031

Abstract： Against the backdrop of “double carbon”goals， the development of cold chain logistics for fresh agricultural products is advancing steadily. Taking Hebei Province as the research object， this study selects ten basic indicators from the three levels of product supply， logistics scale， and social economy. Utilizing the SPSS software， a multiple regression model is constructed to forecast the demand for cold chain logistics of fresh agricultural products in Hebei Province. The study analyzes the impact of each indicator on the demand for cold chain logistics in Hebei Province and predicts the changing trends of these indicators over time through curve regression. Finally， the future demand for cold chain logistics of fresh agricultural products in Hebei Province over the next five years is calculated， providing reference and development suggestions for the development of cold chain logistics in Hebei Province.

Key words： Hebei Province; fresh agricultural products; cold chain logistics; multiple regression model

0 引 言

河北省是全國主要生鮮農產品生產基地之一，其生鮮農產品的品種豐富、產量大，長期以來為京津兩大中心城市的數千萬人口的生鮮農產品的供應提供保障。生鮮農產品是居民生活消費中的重要組成部分，而冷鏈物流的主要運輸對象為生鮮農產品類，因此冷鏈物流在人們的日常生活中扮演著越來越重要的作用[2]。在京津冀協同發展的大背景下，河北省生鮮農產品冷鏈物流的發展呈現出多方面趨勢：消費升級、城市化進程，以及對生鮮農產品的需求不斷增加，都會推動河北省冷鏈物流服務向智能化、高效化發展。隨著生鮮農產品的需求快速增長，冷鏈物流服務需求也隨之面臨嚴峻挑戰，河北省冷鏈物流目前還存在著起MkWbFKn2UBoLw1km/mCeO2t82KdmuVMVUmnLKy1Wdr4=步較晚，冷鏈物流設施不完善，缺乏統一的監管標準和管理體系等問題。因此，通過對生鮮農產品冷鏈物流需求量進行分析，引導政府和企業制定合理的戰略規劃，以便更好地適應時變的市場環境，對河北省進一步發展也有重要意義。

1 生鮮農產品冷鏈物流需求量影響因素分析

生鮮農產品冷鏈物流是指在生鮮農產品從產地到消費者手中的整個過程中，通過冷藏、冷凍等技術手段，保持產品新鮮度和質量的物流方式。本文主要從產品供給、物流規模和社會經濟三個方面來分析其對生鮮農產品冷鏈物流需求量的影響。

1.1 產品供給

隨著農業現代化程度的提高，生鮮農產品的產量和品種不斷增加，對冷鏈物流的需求也隨之增加。季節性供給會直接影響農產品冷鏈物流需求量，因為不同季節農產品的供給量有所不同，夏季果蔬供給量往往大于冬季[4]；同時不同品種的農產品供給也會對冷鏈物流需求量產生影響：一些農產品的供應量相對較大，如蘋果和梨，而另一些品種的供應量較少，如草莓和藍莓，這將導致不同品種農產品的冷鏈物流需求量差異。農產品的產量波動也會直接影響冷鏈物流需求量，天氣、自然災害等因素都會導致農產品產量的波動，當產量增加時，冷鏈物流需求量也會相應增加，反之亦然。

1.2 物流規模

一方面，較大的物流規模意味著更多的農產品需要進行運輸和儲存，從而增加了冷鏈物流的需求量。大規模的農產品運輸需要更多的冷藏車輛和冷藏設施來保持產品新鮮，因此物流規模的增大將直接推動冷鏈物流需求的增加[5]。另一方面，較大的物流規模也會帶來更高的效率和更低的成本，這可能會促使冷鏈物流服務商擴大其業務規模，以滿足大規模農產品運輸的需求，從而進一步增加冷鏈物流的需求量。

1.3 社會經濟

隨著經濟的發展，人們的生活水平提高，對優質、新鮮農產品的需求增加，對食品安全和品質的要求也越來越高，因此對于農產品的新鮮度和保鮮度要求也相應提高，這將促使冷鏈物流服務需求量增加。其次，城市化進程的加快也會對農產品冷鏈物流需求產生影響，農村人口流入城市，城市人口增加，這將導致農產品從生產地到城市的運輸需求增加，從而推動冷鏈物流服務的需求量增加。此外，社會經濟的發展也會影響農產品的生產結構和銷售模式，農產品加工業的發展將增加冷鏈物流需求，加工后的產品需要更嚴格的溫度控制和保鮮，而電子商務的興起也會推動冷鏈物流服務的需求，因為電商平臺需要保證農產品在運輸過程中的新鮮度和品質，這將直接推動冷鏈物流需求量增加。

2 冷鏈物流需求多元回歸模型構建

2.1 模型構建

多元線性回歸模型是指含有多個解釋變量的線性回歸模型，用于解釋被解釋變量與其他多個變量、解釋變量之間的線性關系。其數學模型為：y=β0+β1X1+β2X2+...+βpXn+εy。

該多元線性回歸模型表示里面共有p個解釋變量。表示被解釋變量y的變化可以由兩部分組成：第一部分是由p個解釋變量x的變化引起y的變化，另一部分是由隨機變量引起y的變化，即隨機誤差ε。

2.2 指標選取

本文選取了河北省2012—2022年的經濟數據作為此次研究的樣本，來對河北省生鮮農產品冷鏈物流的需求進行分析和預測。本文通過分析河北省生鮮農產品冷鏈物流現狀及問題，并結合相關文獻的查詢分析，主要從產品供給、物流規模、社會經濟三個層面選取了共計10個影響河北省冷鏈物流需求的因素作為此次研究的指標，并對指標及解釋變量進行命名：冷鏈物流需求量y、生鮮農產品產量X1、第三產業增加值X2、人均國內生產總值X3、人口數量X4、生鮮農產品生產價格指數X5、第三產業對GDP貢獻率X6、居民可支配收入X7、農業總產值X8、貨運量X9、公路通車里程X10。其具體數值如表1所示。

3 河北省生鮮農產品冷鏈物流需求量實證分析

3.1 變量之間的相關性分析

相關性分析是對變量兩兩之間的相關程度進行分析。其中相關系數的絕對值越接近于1，則說明變量之間的相關性較好；反之，若相關系數的絕對值越接近于0，則說明變量之間幾乎無關。本文采用SPSS軟件對各變量之間進行相關性分析，結果見表2。

其中p＜0.01說明兩變量之間在1%的水平下顯著，同理p＜0.05即說明兩變量在5%的水平下顯著。由表2可知，在1%的置信水平下，生鮮農產品冷鏈物流需求量與生鮮農產品產量、第三產業增加值、人均國內生產總值、居民可支配收入、農業生產總值以及公路通車里程之間的相關性較強；在5%的置信水平下，河北省生鮮農產品冷鏈物流需求量和人口數量之間呈現出弱相關關系。同時觀察發現，其自變量之間的相關關系也較大，這說明自變量之間也存在著多重共線性，若用全部指標來構建模型，可能會使模型構建結果較差，導致結果可信度降低。因此為解決以上問題，本文采用逐步（stepwise）回歸法來構建模型。

3.2 多元回歸模型的構建及檢驗

多重共線性表示自變量（解釋變量）之間彼此相關的現象，表現為其數值越接近于1，兩個變量之間的相關性越強。分析表2可知，模型自變量之間存在著多重共線性，而逐步回歸的優點即是自動化選擇，逐步回歸能夠自動識別具有預測價值的自變量，并且能夠找到一個相對簡單但仍然很有效的模型。

生鮮農產品生產價格指數、第三產業對GDP貢獻率以及貨運量與河北省生鮮農產品冷鏈物流需求量之間的相關系數分別為0.490，0.251，0.267，相關性較弱，其變化情況對生鮮農產品需求量的影響較小。為使回歸方程達到最優，在下文的分析中把這3個指標進行剔除，因此本文研究的指標由10個變為7個。并把其余數據導入SPSS進行逐步多元回歸分析，其結果如表3、表4所示。

R2表示擬合優度，R2越接近于1，說明模型的擬合優度越好；p值用來檢驗各變量系數是否顯著，通常＜0.05即為顯著；VIF值用來對自變量之間的多重共線性進行判斷，若VIF值＞5，一般說明有多重共線性問題；而D-W值用來檢驗殘差是否存在自相關性，D-W值越接近于2，殘差的獨立性越好。

由表3可知，模型共計進行了兩次迭代，即建立了兩個模型，第一個模型為生鮮農產品冷鏈物流需求量與人均國內生產總值與常量；最終模型為生鮮農產品冷鏈物流需求量與國內人均生產總值、第三產業增加值及常量。在最終的模型中，其R2值為0.987，說明模型的擬合優度較好；自變量p值均為0.000，說明模型在1%的置信水平下顯著；且模型的D-W值為2.186，說明殘差的獨立性較好，綜合來看模型的解釋能力較強，因此結合其系數，建立河北省生鮮農產品冷鏈物流需求量回歸方程：y=-0.336.04-0.091X2+0.068X3。

3.3 模型預測

通過分析模型自變量與時間的變化關系，對各自變量未來五年的值進行預測，由此得出河北省2023—2027年的生鮮農產品冷鏈物流需求量的預測值。對于自變量的預測值，本文采用曲線回歸的方法來確定其隨時間的變化規律，通過比較二次曲線、三次曲線、對數曲線、指數曲線、復合曲線、增長曲線函數，來確定其最終模型，其結果如表5所示。

由于R2表示擬合優度，綜合對比可以發現，對于第三產業增加值X2，其時間的二次函數R2為0.990，最接近于1；同理，對于人均國內生產總值X3，其時間的二次函數R2為0.995，最接近于1。因此，第三產業增加值關于時間的變化規律的表達式可以表示為：X2=58 249 371.50-58 996.88 t+14.93t2;人均國內生產總值關于時間的表達式為：X3=562 651 408.00-560 392.62t+ 139.54t2。則對于河北省未來五年的冷鏈物流的需求量如表6所示。

4 結 論

對河北省生鮮農產品冷鏈物流需求量進行分析，通過表6可知，未來五年，其冷鏈物流需求量的預測值及各項指標呈現出逐年上升趨勢，需求規模總體較大。并通過對生鮮農產品冷鏈物流需求量的模型進行構建，發現在各項指標中，第三產業增加值以及人均國內生產總值對生鮮農產品冷鏈物流的影響最為顯著。結合《河北省“十四五”冷鏈物流發展實施方案》以及京津冀一體化發展的背景，為充分適應河北省農產品冷鏈物流的預測需求，政府可以加大投入，鼓勵企業增加冷鏈設施的建設，提高冷鏈物流設施的覆蓋率和質量；并建立健全的冷鏈物流監管體系，鼓勵冷鏈物流企業間合作，提高冷鏈物流運輸的效率，提高居民作為消費最終端的生活質量，滿足居民對冷鏈物流的需求，以此來更好地實現河北省冷鏈物流的高效發展。

參考文獻：

[1] 李敏杰，王健．基于RBF神經網絡的水產品冷鏈物流需求預測研究[J]．中國農業資源與區劃，2020，41（6）：100-109.

[2] 羅千峰，張利庠．農產品冷鏈物流高質量發展的理論闡釋與實現路徑[J]．中國流通經濟，2021，35（11）：3-11.

[3] 河北省統計局， 國家統計局河北調查總隊．河北統計年鑒2022[M]．北京：中國統計出版社，2022.

[4] 黃凱，王健．我國生鮮生鮮農產品冷鏈物流需求預測分析：基于最優組合模型[J]．武漢理工大學學報（信息與管理工程版），2020，42（6）：524-529.

[4] 中國物流與采購聯合會冷鏈物流專業委員會，國家農產品現代物流工程技術研究中心，深圳市易流科技股份有限公司．中國冷鏈物流發展報告[M]．北京：中國財富出版社有限公司，2021.