姜蔚霞

摘要：針對我國花卉產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，基于GM（1，1）模型，從花卉產(chǎn)銷情況入手，對我國2025年與2030年花卉總產(chǎn)量與銷售總額進(jìn)行預(yù)測，誤差分析結(jié)果顯示該模型平均相對誤差較低，預(yù)測結(jié)果精度較高。根據(jù)預(yù)測結(jié)果，結(jié)合當(dāng)前我國花卉物流發(fā)展情況，指出未來花卉物流運(yùn)力不足將會嚴(yán)重制約花卉產(chǎn)業(yè)發(fā)展，提議須加強(qiáng)花卉供應(yīng)鏈研究，促進(jìn)花卉運(yùn)輸多元化發(fā)展，充分利用花卉運(yùn)輸資源。

關(guān)鍵詞：需求預(yù)測;花卉物流;灰色預(yù)測方法

中圖分類號：F25文獻(xiàn)標(biāo)識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.16.010

1引言

自“十三五”以來，人均可支配收入得到顯著提高，人們娛樂消費(fèi)的比重逐步增大，花卉產(chǎn)業(yè)開始崛起?，F(xiàn)今，一二線城市白領(lǐng)的已經(jīng)成為花卉日常消費(fèi)的主力軍。2018年全國花卉產(chǎn)銷形勢分析報(bào)告指出，我國的花卉消費(fèi)范圍以一二線城市為中心，逐步向外圍發(fā)展，消費(fèi)群體不斷擴(kuò)大，整體呈良好的發(fā)展勢頭。如此帶來龐大的花卉物流需求，我國花卉物流發(fā)展面臨著新的挑戰(zhàn)。

2我國花卉物流研究現(xiàn)狀分析

近幾年，國內(nèi)外關(guān)于花卉物流研究較少，主要分為花卉物流現(xiàn)狀分析及花卉運(yùn)輸問題研究。在花卉運(yùn)輸方面，王立娟從花卉運(yùn)輸保鮮期入手，并以城市GDP總量與城鎮(zhèn)居民人均收入情況為聚類指標(biāo)，對云花的可達(dá)城市范圍進(jìn)行了分析研究。Christine Nguyen研究分析了過去20年中的加利福尼亞州的鮮切花市場發(fā)展情況，指出鮮切花的市場份額下降了44%，并提出通過建造新的花卉物流中心來通過花卉運(yùn)輸效率。Adela Poliaková分析研究了花卉運(yùn)輸?shù)乃姆N常用交通工具，指出汽運(yùn)與空運(yùn)運(yùn)輸優(yōu)勢明顯，強(qiáng)調(diào)了長距離運(yùn)輸花卉必須冷鏈運(yùn)輸。劉帥，姜麗構(gòu)建了基于FAHP的花卉冷鏈物流服務(wù)質(zhì)量評價(jià)模型，其中對航空、鐵路、公路這三種運(yùn)輸方式做了比較分析，并指出了其優(yōu)缺點(diǎn)。宋志蘭等人對云南的花卉物流需求進(jìn)行了預(yù)測，指出未來五年云南花卉產(chǎn)量大幅增長，須加強(qiáng)冷鏈物流來滿足物流需求。

在花卉物流現(xiàn)狀方面，張榮忠從邁阿密先進(jìn)的花卉物流模式入手，強(qiáng)調(diào)花卉保鮮運(yùn)輸是花卉物流中須重點(diǎn)關(guān)注的部分。邵礫群等人論述了國外先進(jìn)花卉物流發(fā)展模式，從我國實(shí)際情況入手，提出了符合我國國情的發(fā)展意見。曹允春等人針對云花物流系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀，詳細(xì)分析了其存在的問題，提議通過流程再造的方式來建立新的花卉物流系統(tǒng)，并給出了初步實(shí)施方案。

總的來說，花卉物流需要全程冷鏈，對時(shí)效性要求很高。在實(shí)際運(yùn)輸中，花卉的在途損耗高達(dá)30%，空運(yùn)是花卉物流的主要運(yùn)輸工具。如今花卉消費(fèi)模式已完成從節(jié)慶式消費(fèi)到日常消費(fèi)的轉(zhuǎn)變，日益增長的花卉物流需求量對花卉物流運(yùn)輸提出新的要求。

3模型構(gòu)建及預(yù)測結(jié)果

3.1我國花卉產(chǎn)銷現(xiàn)狀分析

據(jù)表1可知，自2011年起，我國的花卉銷售總額逐年上漲，其中鮮切花的種植面積占花卉種植總面積的4.85%左右，其銷售額10.3%左右，屬于花卉生產(chǎn)產(chǎn)值的主力軍。

3.2花卉銷售額預(yù)測及分析

以2011年為起點(diǎn)，即在該點(diǎn)n=1，則原始數(shù)據(jù)列如下：

x（0）={x（0）（1），x（0）（2），x（0）（3），x（0）（4），x（0）（5）}={1068.54，1207.72，1288.11，1279.45，130257}

（1）根據(jù)GM（1，1）建模原理，對上述序列進(jìn)行一階累加生成：

x（1）={x（1）（1），x（1）（2），x（1）（3），x（1）（4），x（1）（5）}={1068.54，2276.26，3564.37，4843.82，614639}

根據(jù)一階累加數(shù)列x1，構(gòu)建模型白化形式方程式如下：

dxdt+ax1=u

式中：a，u為帶估計(jì)參數(shù)。分別為發(fā)展灰數(shù)和內(nèi)生控制灰數(shù)。設(shè)a︿為待估計(jì)參數(shù)向量：

a︿=au

按最小二乘法求解，有

a︿=（BTB）-1BTy

式中： B=-12x11+x121-12x12+x131-12x13+x141-12x14+x151=-1138.131-1247.9151-1283.781-1291.011

y=[x02，x03，x04，x05]T=1207.721288.111279.451302.57

則a︿=au=（BTB）-1BTy=-0.5725599.4823

GM（1，1）的預(yù)測模型為：

x1k+1=x01-uae-ak+ua

對此式再做累減還原，得到原始數(shù)列x0的灰色預(yù)測模型為：

x0k+1=x1k+1-x1k=e-a-1x01-uae-ak=8091933.54e0.5726k

（2）模型誤差檢驗(yàn)。

經(jīng)過計(jì)算，得出模型的預(yù)測值、殘差和相對誤差如表2所示。

其中，花卉銷售總額的平均相對誤差為1.76%，鮮切花的平均相對誤差為3.71%，均低于0.05，預(yù)測精度較高，不必建立GM（1，1）殘差修正模型，亦有較高的預(yù)測精度。

預(yù)測結(jié)果表明，我國2025年鮮切花產(chǎn)量可達(dá)27693億支，相比2016年增長16.98%，花卉銷售額可達(dá)到1625.7億元，相比2016年增長30.96%。

4結(jié)論

近幾年，我國花卉產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，雖然當(dāng)前花卉物流具備一定規(guī)模，但仍然沒有跟上花卉產(chǎn)業(yè)的發(fā)展腳步，特別是花卉物流運(yùn)力不足的問題。本文通過花卉灰色預(yù)測方法指出我國花卉未來的銷售額與產(chǎn)量呈持續(xù)大幅增長趨勢，相應(yīng)的，我國花卉物流從業(yè)者應(yīng)重視花卉運(yùn)輸量增長的問題，通過科學(xué)的方法對全國的花卉銷售額與產(chǎn)量預(yù)測，從引入新的運(yùn)輸工具與花卉運(yùn)輸流程入手，以增大現(xiàn)有運(yùn)力，提高花卉運(yùn)輸?shù)撵`活性，對順利開展花卉物流模式建設(shè)升級起到很好地導(dǎo)向作用。

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