基于熵權灰色關聯法的中部地區農產品物流發展評價研究

張于賢+++黃鑫+++劉瑞環

基金項目：國家自然基金項目（51461009）；廣西研究生教育創新計劃資助項目

（YCSW2012066，ZYJ06355）

中圖分類號：F713 文獻標識碼：A

內容摘要：本文分別選取2011-2015年中部地區六個省份的貨運量、貨運周轉量、地區年度GDP、農林業總產值、交通運輸行業就業人數、交通運輸業固定資產投入、擁有載貨汽車數量等七個評價變量的統計數據，并結合熵權法判斷各評價變量所占權重大小，得到貨運周轉量對農產品物流發展影響最大、貨運量影響次之的結論；利用灰色關聯法對貨運周轉量與其余五個評價變量分析可知：地區年度GDP和農林業總產值與農產品物流發展關聯性最強。最后，通過相關計算結果，對中部地區農產品物流發展提出相關建議。

關鍵詞：評價變量 熵權法 灰色關聯分析 農產品物流

引言

2017年中央召開的“三農”工作會議通過的“一號文件”上提出了要壯大新產業新業態，拓展農業產業鏈價值鏈。農產品物流作為物流業重要的組成部分，為農村經濟發展和縮小城鄉差距起到了重要的作用。我國現有農產品物流發展一般格局是：東部沿海偏強、西部地區較弱。處于中間地帶的中部六省，對促進東西部地區經濟協調發展起到了協調紐帶的作用；中部六省不僅地域遼闊、人口基數大，也是我國農產品重要的加工生產地與輸出地。在國家加快“中部崛起”戰略的號召下，發展本地區農產品物流不僅能夠促進區域內農業現代化的實現，也能解決農民增產增收問題。不同于工業品的是：農產品中的果蔬等產品在物流運輸途中極易損壞，運輸距離的長短以及溫度的變化都會對農產品的保鮮性產生一定程度的影響，根據國家發改委網站數據顯示：我國生鮮農產品從生產到銷售造成的損耗達到了20%-30%，遠高于日本5%和美國不到2%的比例。農產品物流活動包括加工、包裝、運輸存儲、卸貨配送等流程，從而完成農產品生產商到消費者一個物理性價值增值過程。發展農產品物流的目標是為了降低成本、提升效率，增加農產品價值，避免市場風險等造成的影響。

目前，解決區域物流和農產品物流發展問題成為中央和地方政府工作重點，相關的學者也展開了一系列研究：李獻士等（2013）通過定量研究發現第三產業產值、人均化產值、總產值、社會消費品總額四個因素對河北省物流發展產生影響較大；韋道菊（2010）指出農產品物流發展不僅受制于自然狀況和物流意識，相關技術、政策扶持、基礎設施和完善的市場體系也是必不可少的條件；徐良培等（2013）借助于對11年間全國30省市的面板樣本數據的分析，得出環境外生變量與農產品物流的效率呈正相關關系。相關研究方法主要有解釋結構模型、灰色關聯法、FAM-TOPSIS方法等。

基于上述分析，對農產品物流發展影響因素主要采取的是灰色關聯分析法，雖然能夠得到評價變量與農產品物流關聯性大小，但是并沒有分析各個變量的所占的權重。本文依據上述對農產品物流發展評價的一些不足之處，根據中部地區六省市2011-2015年的統計數據，首先利用熵權法得到各評價變量的權重大小，再結合統計數據通過灰色關聯法分析中部地區六省市各評價變量的灰色關聯程度。

評價變量的選取

（一）評價變量選取的原則

能夠較為全面的反映相關研究區域的農產品物流發展，每個評價變量都不存在任何冗余的情況。反映評價變量的數據較為容易獲取，對中部六個省市相關評價變量的數據獲取渠道均來源于國家統計局官方公布的統計年鑒。選取后的變量能夠在一定程度上科學表征對應的農產品物流發展的影響因素。

（二）確定評價變量

結合農產品物流發展實際現狀，利用已有關于農產品物流發展影響因素的文獻，分別選取貨運量、貨運周轉量、地區年度GDP、農林業總產值、交通運輸行業就業人數、交通運輸業固定資產投資、擁有載貨汽車數量七個評價變量來反映中部地區農產品物流發展水平。貨運周轉量和貨運量在一定程度上反映物流的輸出量，地區年度GDP與農林業總產值可以表征農產品的產出值，交通運輸行業就業人數、交通運輸業固定資產投資、擁有載貨汽車數量（由于農產品自身特殊性，采用的主要的運輸工具為汽車）反映農產品物流的投入量。

熵權灰色關聯法

（一）熵權法

評價農產品物流發展的過程中，由于每個評價所起到影響程度不同，必須通過熵權法對原始數據的分析，得到各個變量的客觀的權重大小。熵權法的一般處理流程如下：

原始數據標準化模型。假定由n個評價年度下的m個評價變量組成的評價關系矩陣為P=（pij）n×m，其中i=1，2，…，n且j=1，2，…，m。從而得到評價變量的標準化的模型為：，公式得到的rij表示統計數據標準化處理后的結果。

計算評價變量的熵值。借助于信息理論上信息熵相關理論，評價變量數據的信息熵越小，說明反應信息能力越強，間接的表征該評價變量所占權重較大。

評價變量信息熵計算公式：，其中，當rij=0時，Ej=0。

評價變量的權重的確定。通過計算得到評價變量的信息熵，確定權重的方法為：。其中評價變量的權重wj值越大，表明該評價變量在區域農產品物流發展中所產生的影響越大。

（二）灰色關聯分析法

灰色關聯分析法由我國學者鄧聚龍在1982年研究灰色系統（由系統內部部分信息來推算整個系統完整信息）提出的，灰色關聯分析法借助于對比評價變量數據組成的數列（特征數列）與選擇的參考評價變量數據構成的數列（標準數列或者參考數列）所構成數學圖形形狀的相似程度，相似程度越高，關聯性越好，通過灰色關聯分析法計算相關評價變量的灰色關聯程度大小，從而確定評價變量對農產品物流發展程度的強弱。通常情況下，灰色關聯分析法的分析步驟如下：

根據上述對原始數據標準操作得到的計算結果分別確定標準數列p`0與特征數列p`i，其中i=1，2，…，n。endprint

極差序列的計算：Δi（k）=│p`0（k）-p`i（k）│，其中Δi=（Δi（1）， Δi（2）， …， Δi（m））。

尋找極差序列中的最值：最大數值為；最小數值為。

計算灰色關聯系數：，β為分辨系數，取值范圍為β∈（0，1），分辨系數越大，關聯性越強，一般的有β=0.5。

確定灰色關聯度：，其中wk的取值來自于以上熵權法所得到的客觀評價變量計算得到權重。

中部地區農產品物流發展評價

（一）研究區域相關現狀

中部六省市指的是山西省、河南省、安徽省、江西省、湖北省和湖南省，中部六省市以全國20%的農業耕地每年為全國貢獻了50%的糧食增產，是中國重要的農副產品輸出地。中部地區已經建成了白沙洲農產品集散中心，毛莊農產品批發市場，河西農產品批發中心，周谷堆農產品批發與物流集散中心，深圳農產品市場，長沙農產品集散中心和配套的物流園區等相關農產品業態。結合中部省份農產品物流的內外部環境現狀，利用SWOT方法對區域內的農產品物流發展提出了相關的建議。

（二）區域農產品物流發展評價

通過查閱國家統計局公布的2012-2016年相關的統計年鑒，整理出反映中部地區2011-2015年間農產品物流發展的評價變量所對應統計數據，所選取的評價變量有貨運量、貨運周轉量、地區年度GDP、農林業總產值、交通運輸行業就業人數、交通運輸業固定資產投資、擁有載貨汽車的數量。相關評價變量的統計數據如表1所示，其數據標準化結果如表2所示。

本文根據表2的各評價變量的標準化處理結果和熵權法的計算步驟，得到如表3所示的評價變量的權重值。

依據熵權法的得到的七個指標的權重結果可以得出以下結論：貨運周轉量在中部省份農產品物流發展影響最大、貨運量對中部地區省份農產品物流發展影響次之、區域內擁有的載貨汽車數量、地區年度GDP、交通運輸行業就業人數、交通運輸業固定資產投入對農產品物流發展影響較弱、農林業總產值影響最小。

以貨運周轉量作為灰色關聯分析中的標準分析變量、以地區年度GDP、農林業總產值、交通運輸行業就業人數、交通運輸業固定資產投入、擁有載貨汽車數量為標準評價變量，結合表1中的原始統計數據分別計算中部六個省份五個評價變量的灰色關聯程度。灰色關聯度的最終結果如表4所示。

利用表4中的中部省份農產品物流發展五個評價變量的灰色關聯度數值計算出各評價變量灰色關聯度平均值分別為：0.8591、0.8608、0.6294、0.7071、0.8021；根據灰色關聯度大小的衡量標準（灰色關聯度小于0.65，二者關聯度較弱；介于0.65和0.85之間，關聯性中等；大于0.85，關聯性較強）可知，地區年度GDP和農林業總產值與中部地區農產品物流發展關聯性較強，交通運輸業固定資產投入和擁有載貨汽車數量處于中等關聯性，交通運輸行業就業人數則關聯性較弱。

結論

本文結合中部省份農產品物流發展實際現狀，分別選取貨運量、貨運周轉量、地區年度GDP、農林業總產值、交通運輸行業就業人數、交通運輸業固定資產投入、擁有載貨汽車數量的統計數據，同時借助于熵權法計算得到貨運周轉量對中部地區農產品物流發展影響最大，農林牧漁總產值影響最小，其余變量影響居于中間水平。通過貨運周轉量與其他五個變量（除貨運量）的灰色關聯分析得到：地區年度GDP和農林業總產值與農產品物流發展關聯性最強、交通運輸行業就業人數影響最小。中部省份發展農產品物流應當以提高第三產業，特別是農林業總產值在地區年度GDP的比重為主攻方向，合理規劃行業人才分布，適量地增加相關投入與物流運輸車輛。endprint