基于灰色理論的徐州市農產品物流影響因素分析

蔣偉楓 張婭婭

摘 要 2018年中央一號文件再次提出“三農”的相關政策意見。新世紀以來，這是“三農”問題連續第15年出現在中央一號文件中。黨的十八大以來，農業供給側結構性改革邁出新步伐，其中農產品物流的發展功不可沒，在未來的一段時間內，農產品物流的發展問題仍是改革的重心所在。徐州地處江蘇、魯豫、安徽四省交界地帶，現已形成鐵路、公路、水運、航空、管道5種俱全的交通網絡。徐州市是目前淮海經濟區所有城市中經濟增長和發展最快的，作為淮海經濟區的核心城市，徐州市具有絕對的發展優勢。因此，當前徐州市已經具備發展現代農產品物流的交通和市場條件。所以在這個背景下，對徐州市農產品物流的影響因素進行分析，然后比較這些因素對徐州市農產品物流的影響程度具有重要意義。但是考慮到農產品物流系統中的數據時效性、樣本小、信息相對復雜，本文采用灰色理論來對徐州市農產品物流進行分析。

關鍵詞 灰色系統理論 農產品 物流 政策

一、灰色關聯分析法理論及步驟

灰色系統理論是由我國學者鄧聚龍教授于20世紀80年代開創的一套系統科學理論，[1]其中的灰色關聯分析，則是進行系統分析的一種重要方法。該方法有效克服了數理統計中的回歸分析、方差分析、主成分分析等方法要求數據量大、樣本數據應有一定規律、系統各因素之間彼此無關、計算量較大等缺陷，能夠很好地適用于統計數據不多、數據灰度較大、沒有分布規律的系統分析。[2]

灰色關聯分析法的基本步驟為：

第一，確定分析對象，本文的分析對象主要就是與農產品物流相關的因素組成的參考序列和比較序列，在綜合分析的基礎上來進行確定。參考序列是反映系統行為特征的數據序列；比較序列是影響系統行為的有效因素組成的數據序列。

假設參考序列表示為；比較序列為。

第二，數據序列的無量綱化處理。為使通過灰色關聯分析法最后得出的結論具有相當的準確度，應對收集到的原始數據進行無量綱化處理，使它們之間能夠進行比較。無量綱化處理的常用方法主要有初值化變換、均質化變換、區間化變換等。本文采用初值化變換來對數據序列進行無量綱化處理，具體表示為

第三，計算差序列，并記

第四，求關聯系數。與之間的關聯系數為，其中，，，為分辨系數，通常取0.5。

第五，計算關聯度。關聯度就是數據序列的關聯系數取平均值，它表示比較序列與參考序列之間的關聯程度，即

第六，最后對各個比較序列的關聯度的大小進行排序，關聯度越大，表示對應影響因素的重要程度越高。

二、變量選擇與數據來源

在已有研究的基礎上，本文選取全社會貨運量為農產品物流系統的映射量，即灰色關聯分析法中的參考序列（萬t）X0。其余指標選取交通運輸、倉儲業和郵電業鄉村從業人員（萬人）X1、農林牧漁業總產值（萬元）X2、固定資產投資（萬元）X3、倉儲用地面積（平方公里）X4、載貨汽車數量（輛）X5、交通用地面積（千公頃）X6。本文選取徐州市2012年至2016年的數據進行建模分析（見表1）。

三、影響因素的關聯度計算

設樣本矩陣A為：

對樣本矩陣A進行初值化處理得：

做差變化得：

最大值=8.272，最小值=0.006。

進一步計算求得，關聯系數矩陣為：

則進一步求出與之間的關聯度，見表2。

求得的關聯度進行排序為：B04>B06>B01>B02>B03>B05。

四、結果分析與政策建議

上述結果表明，倉儲用地面積和交通用地面積這兩個物流用地面積對徐州市農產品物流發展的影響較大，交通運輸、倉儲業和郵電業鄉村從業人員次之，農林牧漁業總產值和固定資產投資靠后，而載貨汽車數量的影響最小。具體分析如下：

第一，徐州市農產品物流發展與倉儲和交通兩個物流用地面積的關聯度較高，前者達到0.997，后者也達到了0.9662，說明物流用地面積是當地農產品物流發展的主要影響因素，這兩者之間具有很高的關聯度。根據最新的統計數據可知，徐州市當前的倉儲用地面積和交通用地的面積分別為21.87平方千米和4.92平方千米，分別占徐州市面積的0.19%和4.37%。從歷年的統計數據來看，徐州市近幾年的物流用地面積增長有逐漸減緩的趨勢，主要是因為其他工業用地的進一步擴張以及當前對物流用地的分類模糊不清。徐州市農產品物流的進一步發展離不開對物流用地的詳細分類以及規劃，物流地產將在物流發展中扮演越來越重要的角色。

第二，交通運輸、倉儲業和郵電業鄉村從業人員，關聯度為0.996，僅次于交通用地面積，說明交通運輸、倉儲業和郵電業鄉村從業人員是另一個影響徐州市農產品物流的重要因素。

第三，農林牧漁業總產值的關聯度雖然與前幾項相比略微靠后，但也達到了0.951，對徐州市農產品物流的發展有一定的影響。2016年徐州市的農林牧漁業總產值達到了4638739萬元，已經穩居江蘇省前三。農林牧漁業總產值與農產品物流的發展息息相關，是農產品物流發展的外部因素，它的增長也能推動農產品物流的發展。近年來，徐州農林牧漁業的快速發展為農產品物流發展壯大提供了契機。所以，要促進農產品物流業的發展，根本上還是要提升農林牧漁業發展水平，努力壯大農林牧漁業規模，尤其是2017年6月23日國務院發布通知，正式認可徐州淮海經濟區中心城市地位，這將為徐州農林牧漁業的發展注入新的活力，也將為徐州農產品物流業的發展提供新的機遇。

第四，全社會固定投資總額對徐州農產品物流的關聯度與前幾項指標相比較為靠后，排在第5位，關聯度為0.926。

第五，載貨汽車數量對徐州農產品物流業的關聯度最小，為0.740，說明徐州在載貨汽車的管理方面還有較大的提升空間。

（作者單位為徐州工程學院）

[基金項目：本文系徐州工程學院大學生創新創業訓練計劃項目“基于食品安全的旭旺超市農產品供應鏈優化研究”（項目編號：xcx2018610）的研究成果。]

參考文獻

[1] 鄧聚龍.灰理論基礎[M].武漢：華中科技大學出版社，2002.

[2] 劉思峰，黨耀國，方志耕，等.灰色系統理論及其應用[M].北京：科學出版社，2010.