周慧 曾一洲

摘? 要：物流行業(yè)數(shù)字化轉型是數(shù)字經濟社會發(fā)展的必然要求，江西省九江市是我國著名的魚米之鄉(xiāng)，盛產多種生鮮農產品，加快生鮮農產品冷鏈物流數(shù)字化轉型，可以為行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展提供競爭優(yōu)勢和發(fā)展動力。文章以九江市生鮮農產品冷鏈物流發(fā)展為例，首先分析了九江市生鮮農產品物流供需現(xiàn)狀，然后基于該市生鮮農產品歷史數(shù)據(jù)建立了灰色預測模型，并對該市未來3年的生鮮農產品產量進行了預測，最后提出了九江市生鮮農產品冷鏈物流數(shù)字化轉型發(fā)展建議。

關鍵詞：數(shù)字化轉型;生鮮農產品;冷鏈物流;需求預測

中圖分類號：F304.3? ? 文獻標志碼：A

DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.15.032

Abstract： The digital transformation of logistics industry is an inevitable requirement for the development of digital economy and society. Jiujiang City of Jiangxi Province is a famous town of fish and rice in our country. It is rich in many kinds of fresh agricultural products. This paper takes the development of cold chain logistics of fresh agricultural products in Jiujiang City as an example， firstly analyzes the current supply and demand of fresh agricultural products logistics in Jiujiang City， then builds a grey prediction model based on the historical data of fresh agricultural products in Jiujiang City， and forecasts the output of fresh agricultural products in the next 3 years， and finally puts forward suggestions for the development of digital transformation of cold chain logistics of fresh agricultural products in Jiujiang City.

Key words： digital transformation; fresh agricultural produce; cold chain logistics; demand forecast

0? 引? 言

隨著互聯(lián)網、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等數(shù)字技術的飛速發(fā)展，社會經濟進入了數(shù)字經濟時代。黨的十九大指出，我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發(fā)展階段。一大批企業(yè)利用數(shù)字化技術推動企業(yè)轉型升級，數(shù)字化轉型關乎企業(yè)的長遠發(fā)展及生存，成為企業(yè)的必修課[1]。改革開放以來，我國物流業(yè)的發(fā)展取得了一系列的顯著成就，為經濟社會發(fā)展奠定了堅實的物流基礎。隨著生產和消費對于物流服務需求的不斷增長，物流業(yè)數(shù)字化轉型迫在眉睫，成為數(shù)字經濟時代發(fā)展的必然要求。對于冷鏈物流行業(yè)來說，數(shù)字化轉型可以推動行業(yè)的縱深發(fā)展，加快信息技術應用，加強產業(yè)上下游合作，為行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展提供競爭優(yōu)勢及發(fā)展動力。

隨著現(xiàn)代社會的發(fā)展，人們生活水平逐漸得到提高，特別是近年來受疫情的影響，人們對生鮮農產品的需求也越來越旺盛，不僅表現(xiàn)在需求數(shù)量上，同時對生鮮農產品的質量和食品安全等要求也越來越高。由于生鮮農產品不易保存、容易變質、季節(jié)和地域性強，不易長途和長時間運輸，所以在生鮮農產品的流通過程中實現(xiàn)生鮮農產品的冷鏈物流無論對于農民還是消費者都顯得尤為重要。2010年國家發(fā)改委出臺了《農產品冷鏈物流發(fā)展規(guī)劃》，2017年江西省發(fā)布了《江西省人民政府辦公廳關于加快發(fā)展冷鏈物流保障食品安全促進消費升級的實施意見》。江西省的冷鏈物流進入了一個新的發(fā)展階段，冷庫和冷藏車數(shù)量以年均30%的增長速率增長。

九江市地處江西省北部，是江西省的區(qū)域中心城市，它依山傍水，氣候宜人，生鮮農產品種類豐富。農作物方面主要種植水稻、棉花、柑橘、茶葉、肉類、水產品等二十多個大類。發(fā)展數(shù)字化冷鏈物流構建高效的生鮮農產品流通模式對解決九江市生鮮農產品需求與供給之間的問題、增加農民的收入具有重大的意義。對該市的生鮮農產品物流需求進行分析，可以為企業(yè)制定數(shù)字化轉型戰(zhàn)略提供一定的參考借鑒。物流需求可分為直接需求和間接需求，物流需求預測多采用定量預測方法，可提供直觀的預測數(shù)值，在預測過程中通常以歷史數(shù)據(jù)為研究樣本，通過建立適當?shù)臄?shù)學預測模型，來推斷預測目標的未來值。常見的定量預測方法有多項式預測法、簡單指數(shù)平滑法、季節(jié)指數(shù)平滑法、灰色預測模型、神經網絡預測法等。

1? 研究和應用現(xiàn)狀

1.1? 生鮮農產品有關概念的界定

生鮮農產品是指由農場或農民直接播種、負責照料直至成熟，沒有對產品做一系列加工處理的動作，而且在正常環(huán)境下不可以進行長時間存儲，通常包含果蔬和牛羊肉及魚、蝦之類的水產品等[2]。生鮮農產品是人民生活中不可缺少的，隨著現(xiàn)代社會的發(fā)展，消費者的消費觀念也在不斷的轉變，從過去“量”的追求轉變成現(xiàn)在“質”的追求，消費者越來越重視的是生鮮農產品自身的品質。在我國大部分的生鮮農產品是由廣大分散分布的農戶、農業(yè)合作社經營的，而消費者則主要集中于人口密集的城鎮(zhèn)，從生鮮農產品的生產、運輸、倉儲、批發(fā)、零售等一系列環(huán)節(jié)環(huán)境變化大、時間長，生鮮農產品很容易變質腐敗，因此對于生鮮農產品的運輸效率、存儲保鮮條件等都有比較高的要求。

1.2? 九江市生鮮農產品物流供需現(xiàn)狀

九江市具有豐富的漁業(yè)資源。九江東瀕鄱陽湖、北依長江，根據(jù)2020年九江市水資源公報，九江市多年平均水資源總量154.43億立方米，全市劃分為汨水、潦水、修水干流、赤湖、彭澤區(qū)、西河中下游、湖東北區(qū)、湖西北區(qū)8個水資源四級分區(qū)[3]。其中可用于林牧漁畜的河流主要有修水干流、赤湖、彭澤區(qū)、湖東北區(qū)和湖西北區(qū)，總量高達0.44億立方米，占全市用水總量的1.1%。據(jù)《九江統(tǒng)計年鑒（2020）》11-23漁業(yè)生產情況統(tǒng)計，2019年九江市漁業(yè)人口有109 007人，養(yǎng)殖面積97 848公頃，漁業(yè)主要作業(yè)地點為池塘，2019年池塘中生產的水產品將近25萬噸。主要水產品為魚類，例如彭澤盛產鯽魚，湖口盛產鱔魚，永修盛產鱖魚、銀魚。

九江市自產水果類主要是時令性的，盛產水果有：柑橘類有柑、桔、橙、柚，梨類有雪花梨、鴨梨，水果產量較大的地區(qū)有永修和修水;其它水果有草莓、葡萄、獼猴桃等。其它的水果需要從外地進口。

九江市自產的肉類產品有豬肉、牛肉、羊肉、兔肉和禽肉，但養(yǎng)殖規(guī)模有限，滿足不了當?shù)鼐用竦娜粘Ｐ枨?，對于日常消費較多的牛肉羊肉等都需要從外地進口。

九江市柴桑區(qū)永安鄉(xiāng)、濂溪區(qū)和湖北黃梅縣小池鎮(zhèn)是九江市市區(qū)蔬菜主要供應地。柴桑區(qū)永安鄉(xiāng)商品蔬菜基地面積比較大，是九江市市區(qū)極為重要的一個蔬菜供應地，但是其大多數(shù)蔬菜流向消費水平更高的外地，進入九江市區(qū)的蔬菜不多，濂溪區(qū)蔬菜種植面積也在逐年擴大。因此九江市發(fā)展蔬菜種植十分必要。自2007年7月《農民專業(yè)合作社法》實施以來，在政府的組織幫助下，各村各縣因地制宜，發(fā)展種養(yǎng)殖業(yè)，并取得了較快的發(fā)展。2019年度九江市主要生鮮農產品產量如表1所示，數(shù)量單位為噸。

截至2020年11月1日零時，九江全市常住人口總數(shù)為4 600 276人。以蔬菜為例，按人均每日500克蔬菜來算，九江市城鄉(xiāng)年消耗蔬菜約為84萬噸。九江市城鎮(zhèn)人口約279.37萬，年蔬菜消耗量達50萬噸以上，全市年產蔬菜量約100萬噸，可以基本滿足九江本地基本的蔬菜需求，但隨著人們對高端蔬菜、反季節(jié)蔬菜需求的不斷提升，九江從外地引進蔬菜的數(shù)量也在不斷地提高。

2? 生鮮農產品冷鏈物流需求預測

2.1? 預測方法概述

物流需求預測的方法有很多種，從性質上可以劃分為定性預測方法和定量法預測方法。常用的定性預測方法主要有銷售意見預測法、主管意見預測法、德爾菲法等。定性預測方法得到的結論受人的主觀因素影響較大，精度難于估計和控制。定量預測方法基于觀測、測量得到的歷史數(shù)據(jù)，通過建立合適的數(shù)學模型來估計預測目標的未來數(shù)值。常見的定量預測方法主要有多項式預測法、簡單指數(shù)平滑法、溫特斯季節(jié)指數(shù)平滑法、灰色預測模型、BP神經網絡等。

本文選用灰色預測模型基于2015—2020年度九江市生鮮農產品產量歷史數(shù)據(jù)，對九江市2021—2023年度的生鮮農產品產量進行定量預測。主要思路：通過對九江市主要生鮮農產品：水果、蔬菜、肉類、水產品產量的歷史數(shù)據(jù)進行收集、整理，然后建立定量數(shù)據(jù)預測模型，得到預測結果后再通過進行模型參數(shù)驗證，如果預測模型誤差較大，則需進一步進行修正。

2.2? 灰色預測模型

灰色系統(tǒng)理論是指部分信息清楚、部分信息不清楚的系統(tǒng)，它更加真實地更為廣泛地反映了自然和人類社會的現(xiàn)象，已在一些行業(yè)內取得了可喜的成就[4]。它是華中科技大學控制科學工程教授鄧聚龍在1982年針對“少信息不確定性”問題提出的，該理論可以基于少量數(shù)據(jù)（最少4個）建立起一個系統(tǒng)綜合動態(tài)模型?；疑到y(tǒng)GM1，1模型是指單變量一階線性動態(tài)模型，該模型包括模型建立和模型檢驗。

2.2.1? 模型建立

設時間序列數(shù)據(jù)X=X1，X2，…，Xn有n個歷史觀察值，通過累加生成新序列X=X1，X2，…，Xn，則GM1，1模型相應的微分方程為：

+aX=b

其中：a稱為發(fā)展灰數(shù);b稱為內生控制灰數(shù)。

設A為待估參數(shù)向量，B為累加矩陣，A=

，可利用最小二乘法求解。解得：

A=

=

BBBY

令Y=，B=

， 求解微分方程，即可得預測模型：

t+1=X1

-e+? ? t=0，1，2，…，n

t+1=t+1-xt

2.2.2? 模型檢驗

GM1，1模型檢驗一般包括殘差檢驗、關聯(lián)度檢驗和后驗差檢驗。

殘差檢驗：

（1）按預測模型計算i， 并將i累減生成;

（2）計算原始序列Xi與i的絕對誤差序列及相對誤差序列。

Δi=X

-i? ? i=1，2，…，n

?i=×100%? ? i=1，2，…，n

關聯(lián)度檢驗：

（1）根據(jù)前面所述關聯(lián)度的計算方法算出i與原始序列Xi的關聯(lián)系數(shù);

（2）計算出關聯(lián)度，根據(jù)經驗，當ρ=0.5時，關聯(lián)度大于0.6便滿意了。

后驗差檢驗：

（1）計算原始序列標準差：

S=

（2）計算絕對誤差序列的標準差：

S=

（3）計算方差比：

C=

（4）計算小誤差概率：

P=PΔi

-<0.674 5S

令e=Δi

-， S=0.674 5S， 則：

P=P

e

系統(tǒng)模型檢驗精度分為4個等級，如表2所示。

2.3? 灰色預測模型建立與檢驗

2.3.1? 數(shù)據(jù)來源與說明

本文數(shù)據(jù)來源于九江市2015—2020年國民經濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報第三項“農業(yè)”中的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。本文中各類生鮮農產品產量的單位統(tǒng)一為“萬噸”，后文表中出現(xiàn)數(shù)據(jù)的地方省略了該量綱。九江市2015—2020年度主要生鮮農產品產品如表3所示[5]。

2.3.2? 水果冷鏈物流需求GM1，1模型建立與檢驗

（1）根據(jù)表3水果產量原始數(shù)據(jù)序列X生成X的1-AGO序列X

X=14.75 13.83 14.08 13.75 13.73 13.62

X=14.75 28.58 42.66 56.41 70.14 83.76

（2）構造累加矩陣B和向量Y

B=

Y=

由a b=

BBBY得到a=0.005 6， b=14.076 8。

（3）確定系統(tǒng)模型

由上可得GM1，1模型的白化方程為：

+0.005 6X=14.076 8

其時間響應式為：

k+1=2 530.778 6+2 516.028 6e

k=k+1-Xk

得到模擬序列數(shù)據(jù)（2016—2020年度水果產量）：

=13.955 9 13.878 5 13.801 5 13.725 13.648 9

（4）模型檢驗

利用相關數(shù)據(jù)和公式對所建立的灰色系統(tǒng)模型進行檢驗，檢驗結果如表4所示。

由表4可知，模型相對誤差精度檢驗等級為1級，合格;關聯(lián)度精度檢驗等級為4級，合格;均方差比值精度檢驗等級為4級，合格;小誤差概率精度檢驗等級為4級，合格。

因此該系統(tǒng)模型具有較好的精度，可以利用其對未來的水果產量進行預測。利用該模型對該市未來3年的水果產量進行了預測，預測結果如表5所示。

2.3.3? 蔬菜冷鏈物流需求GM1，1模型建立與檢驗

（1）建立系統(tǒng)模型

根據(jù)表3蔬菜產量原始序列X生成X的1-AGO序列X，構造累加矩陣B和向量Y，建立灰色預測模型：

+0.009 0X=106.985 9

得到模擬序列（2016—2020年度蔬菜產量）：

=105.646 2 104.703 3 103.768 9 102.842 8 101.925

（2）模型檢驗

利用相關數(shù)據(jù)和公式對所建立的灰色系統(tǒng)模型進行檢驗，模型檢驗結果如表6所示。

由表6可知，相對誤差精度檢驗等級為1級，合格;關聯(lián)度精度檢驗等級為4級，合格;均方差比值精度檢驗等級為4級，合格;小誤差概率精度檢驗等級為4級，合格。

因此該預測模型具有較好的精度，可以利用其對未來的蔬菜產量進行預測。利用該模型對該市未來3年的蔬菜產量進行預測，預測結果如表7所示。

2.3.4? 肉類冷鏈物流需求GM1，1模型建立與檢驗

（1）建立系統(tǒng)模型

根據(jù)表3肉類產量原始序列X生成X的1-AGO序列X，構造累加矩陣B和向量Y，建立灰色預測模型：

+0.087 6X=24.135 2

得到模擬序列（2016—2020年度肉產量）：

=21.326 7 19.538 17.899 2 16.397 9 15.022 5

（2）模型檢驗

利用相關數(shù)據(jù)和公式對所建立的灰色系統(tǒng)模型進行檢驗，模型檢驗結果如表8所示。

由表8可知，相對誤差精度檢驗等級為1級，合格;關聯(lián)度精度檢驗等級為3級，合格;均方差比值精度檢驗等級為2級，合格;小誤差概率精度檢驗等級為1級，合格。

因此該模型具有很好的精度，可以利用其對未來的肉類產品產量進行預測。利用該模型對該市未來3年的肉類產量進行預測，預測結果如表9所示。

2.3.5? 水產品冷鏈物流需求GM1，1模型建立與檢驗

（1）建立系統(tǒng)模型

根據(jù)表3原始序列數(shù)據(jù)序列X生成X的1-AGO序列X，構造累加矩陣B和向量Y，建立系統(tǒng)模型：

+0.007 6X=47.641 6

得到模擬序列（2016—2020年度水產品）：

=47.118 4 46.760 4 46.405 1 46.052 5 45.702 5

（2）模型檢驗

利用相關數(shù)據(jù)和公式對所建立的灰色系統(tǒng)模型進行檢驗，結果如表10所示。

由表10可知，模型相對誤差精度檢驗等級為1級，合格;關聯(lián)度精度檢驗等級為4級，根據(jù)經驗，合格;均方差比值檢驗不合格;小誤差概率精度檢驗等級為4級，合格。

因此該模型不能用來對水產品的產量進行預測，這里我們需要對水產品的原始數(shù)據(jù)進行一定的預處理，通常為了減少數(shù)據(jù)的波動變化帶來的隨機性，要對原始數(shù)據(jù)進行必要的預處理。預處理的方法目前主要有開n方、取對數(shù)、平滑和運用序列算子弱化或強化原始數(shù)據(jù)等方法。本文采用三點模糊法對歷史數(shù)據(jù)進行了平滑處理，并重新進行系統(tǒng)的建模與檢驗。

（3）數(shù)據(jù)平滑處理，建立模型

+0.005 8X=47.269 5

其時間響應式為：

k+1=8 220.468 6+8 175.126 1e

k=k+1-Xk

得到模擬序列（2016—2020年度水產品產量）：

=46.873 8 46.605 1 46.337 8 46.072 2 45.808

（4）再次進行模型檢驗

利用相關數(shù)據(jù)和公式對所建立的灰色系統(tǒng)模型進行檢驗，模型檢驗結果如表11所示。

由表11可知，相對誤差精度檢驗等級為1級，合格;關聯(lián)度精度檢驗等級為4級，合格;均方差比值精度檢驗等級為3級，合格;小誤差概率精度檢驗等級為2級，合格。

利用平滑后的數(shù)據(jù)建立的模型具有較好的精度，可以利用其對未來的水產品產量進行預測。利用該模型對該市未來3年的肉產量進行預測，預測結果如表12所示。

2.3.6? 生鮮農產品產量預測

根據(jù)上述預測結果，可以計算出九江市2021—2023年度主要生鮮農產品冷鏈物流需求（不考慮冷鏈流通率），預測結果如表13所示。

由表13預測結果可知，2021—2023年度九江市生鮮農產品產量與過去相比仍保持在較高水平，但呈現(xiàn)出下降的趨勢。

3? 冷鏈物流數(shù)字化轉型發(fā)展建議

根據(jù)上述對九江市生鮮農產品冷鏈物流需求的現(xiàn)狀及預測結果的分析，九江市生鮮農產品冷鏈物流產業(yè)轉型升級以滿足日益增長的生鮮農產品冷鏈物流需求迫在眉睫。本文通過灰色預測模型計算結果并結合九江市發(fā)展的實際需要，對其提出如下建議。

3.1? 優(yōu)化數(shù)字化基礎設施

冷鏈物流服務業(yè)數(shù)字化轉型是一項投資規(guī)模大、見效慢、綜合效益高的龐大工程，生鮮農產品尤其是水產品從打撈上岸直至銷售終端都需要冷鏈物流貫穿于始終，所以當?shù)卣鑷@國家“一帶一路”的發(fā)展戰(zhàn)略，優(yōu)化數(shù)字化基礎設施，重視冷鏈物流服務業(yè)科技“走出去”和“引進來”的發(fā)展理念，消化吸收國內與國外先進技術，增強冷鏈物流發(fā)展能力和提高科技含量水平。

3.2? 科學統(tǒng)籌規(guī)劃

政府在物流數(shù)字化轉型過程中要科學統(tǒng)籌規(guī)劃，發(fā)揮服務者與監(jiān)督者作用。第一，政府要協(xié)調物流企業(yè)與上下游及相關部門的關系，優(yōu)化審批流程，提高工作效率。第二，政府要更好發(fā)揮政府監(jiān)管職能，對破壞物流業(yè)健康發(fā)展的行為要及時制止并予以嚴懲。第三，政府要在政策和資金上鼓勵和支持物流企業(yè)探索運用各種數(shù)字化技術。

3.3? 引入第三方物流

冷鏈物流數(shù)字化轉型的投資費用很高，在資金有限的條件下可引入第三方數(shù)字化技術好的冷鏈物流企業(yè)。政府一方面可以通過資金和財稅支持，提供相應補貼，重點培養(yǎng)一些有著雄厚資金經濟實力、先進理念的第三方冷鏈物流企業(yè);另一方面，可以加大租賃力度，提高冷藏庫的總容量，有針對性的招商引資吸引更有利于當?shù)乩滏溛锪靼l(fā)展的第三方物流企業(yè);最后，政府可以鼓勵和引導物流企業(yè)通過強強聯(lián)手、優(yōu)勢互補的形式進行第三方冷鏈物流企業(yè)的整合，提高其綜合服務水平。

4? 結? 論

本文所建立的灰色預測模型具有良好的精確度，利用其對九江市未來3年生鮮農產品的產量進行了預測。預測結果表明，在未來的幾年，九江市的生鮮農產品產量持續(xù)保持在高位，但由于這兩年疫情對整體經濟的影響，尤其是對冷鏈物流密切相關的生鮮農產品的影響較大，九江生鮮農產品產量略有下降，但從長遠來看，九江市冷鏈物流的需求是非常旺盛的。九江市生鮮農產品冷鏈物流的數(shù)字化轉型升級可有效地促進物流資源的合理配置，實現(xiàn)數(shù)字經濟和物流產業(yè)的互利共贏。

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收稿日期：2022-12-02

基金項目：江西省哲學社會科學重點研究基地項目（22SKJD24）;江西開放型經濟研究中心項目（KF202205）

作者簡介：周? 慧（1981—），女，湖北襄陽人，九江學院江西開放型經濟研究中心，研究員，講師，碩士，研究方向：物流管理、商務創(chuàng)新。

引文格式：周慧，曾一洲. 數(shù)字化轉型背景下九江市生鮮農產品冷鏈物流需求預測及發(fā)展建議[J]. 物流科技，2023，46（15）：132-137.