新冠疫情背景下貴陽農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預測分析

雷蕾，吳潔，李淑敏

（成都信息工程大學物流學院，成都 610103）

近年來，農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流越來越受到關(guān)注和重視。2020年6月，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部《關(guān)于加快農(nóng)產(chǎn)品倉儲保鮮冷鏈設(shè)施建設(shè)的實施意見》指出鼓勵各地開展農(nóng)產(chǎn)品倉儲保鮮冷鏈設(shè)施建設(shè)，提升農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地倉儲保鮮冷鏈能力［1］。農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流是連接消費者供給和需求的紐帶，也是城鄉(xiāng)居民生活的重要保障［2］。新冠疫情使得短期內(nèi)經(jīng)濟軌跡發(fā)生了變化，對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流產(chǎn)生了深刻影響。農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流從采購、加工到運輸、銷售等重要節(jié)點出現(xiàn)了勞動力不足、運行成本增加等問題，農(nóng)產(chǎn)品市場供需求不平衡。城市農(nóng)產(chǎn)品供不應求，超市價格上漲、斷貨等，而農(nóng)村農(nóng)產(chǎn)品供大于求，農(nóng)產(chǎn)品滯銷，大大增加了農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流供應鏈運營的壓力。通過對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求的預測，對實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品供求平衡，緩解物流系統(tǒng)供應鏈壓力，減少新冠疫情對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流帶來的負面影響具有較強現(xiàn)實意義。

1 文獻回顧

農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求方面的研究已經(jīng)較為成熟，主要集中于以下3方面：

1）農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預測方法的研究。國內(nèi)外學者提出了許多具有創(chuàng)新與實踐意義的預測方法，常見的有灰色預測模型、組合預測方法、多元回歸方法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等。楊麗英等［3］利用GM（1，1）模型對崇左市農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求量進行預測。李俊瑜［4］采用多元回歸分析方法對福建省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求進行預測分析。王新利等［5］借助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模型，選取中國農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流數(shù)據(jù)進行預測分析。劉玲等［6］采取權(quán)重組合分配法對云南省普洱市農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流進行分析。Ya［7］采用多元回歸和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的組合預測模型，對食品冷鏈物流需求進行預測，利用多元回歸的綜合性和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性，提高了預測的準確性、實用性以及有效性。Tarantilis等［8］運用灰色預測模型對航空生鮮物流進行預測，以實現(xiàn)物流科學規(guī)劃和物流資源合理配置。灰色預測模型具有算法簡單、數(shù)據(jù)需求量少、預測精度較高、適合中長期預測等特點，在農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預測上應用較為適宜。

2）農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預測指標的研究。國內(nèi)外學者結(jié)合冷鏈物流需求量的影響要素差異，指標有所不同。吳英等［9］結(jié)合地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流相關(guān)文件主要選取茶葉、蔬菜、水果、肉類、水產(chǎn)品等五項指標進行農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預測。丁和平等［10］主要采用糧食、蔬菜、豬牛羊肉、食油、食糖、酒及魚蝦等指標進行農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預測。Klaiber等［11］以南大西洋魚類貨運指標對冷鏈物流需求作了合理預測。Bogataj等［12］借鑒農(nóng)產(chǎn)品物流需求的指標，對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求進行了預測。

3）農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求量研究。目前，農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求量沒有形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)，主要采用與農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流密切相關(guān)的其他指標來替代。王秀梅［13］采用農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量來表示農(nóng)產(chǎn)品物流需求量。李夏培［14］選用北京市物流總額表示農(nóng)產(chǎn)品物流需求量。范榮華［15］以人均農(nóng)產(chǎn)品消耗量和人口數(shù)量來計算農(nóng)產(chǎn)量物流需求。William等［16］采用冷鏈物流貨運量來表示冷鏈物流需求量。

貴陽市農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流數(shù)據(jù)相對較少，本研究利用灰色GM（1，1）預測模型對貴陽市蔬菜及食用菌、水果、牛奶、肉類等4類農(nóng)產(chǎn)品未來6年冷鏈物流需求進行預測分析。

2 灰色GM（1，1）預測模型的構(gòu)建

2.1 模型構(gòu)建

1）確定原始序列：

2）原始序列累加生成新序列：

3）對新序列建模，得出一階灰色微分方程動態(tài)模型：

其中，a為發(fā)展灰數(shù)，b為內(nèi)生控制灰數(shù)。

4）設(shè)A=[a b]T，利用最小二乘法估算A，則有A=(BTB)-1BTY。

其中，

對一階微分方程動態(tài)模型求解，得出灰色預測時間響應函數(shù)：

預測值累減后還原為：

2.2 精度檢驗

灰色GM（1，1）預測模型精度檢驗依據(jù)發(fā)展灰數(shù)a值大小對預測數(shù)據(jù)的可行性和適用場景（預測時間跨度）進行分析，然后通過殘差檢驗和后驗差檢驗對模型精度進行精度綜合判定。

2.2.1 可行性檢驗依據(jù)發(fā)展灰數(shù)a值大小對預測數(shù)據(jù)的可行性和適用場景，具體適用范圍如表1所示。

表1 GM（1，1）模型適用范圍

2.2.2 精度檢驗

1）殘差檢驗。

①計算絕對誤差E?(0)(i)=x?(0)(i)-x(0)(i)

2）后驗差檢驗。

①計算原始序列的均值和均方差Sl=

②計算絕對誤差序列Δ(0)的均差和均方差S2=

通過計算平均相對誤差?進行殘差檢驗，計算均方差比值C、小誤差概率P進行后驗差檢驗。表2為判斷模型精度。

表2 灰色GM（1，1）預測模型精度檢驗等級參照表

3 貴陽市農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預測分析

3.1 數(shù)據(jù)來源

選取2019—2021年貴陽市統(tǒng)計年鑒中蔬菜及食用菌、水果、牛奶、肉類等4類農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量作為預測數(shù)據(jù)（表3）。

表3 2019—2021年貴陽市與冷鏈相關(guān)主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量（單位：萬t）

3.2 精度檢驗及預測結(jié)果

利用軟件SPSS，運用灰色GM（1，1）預測模型對貴陽市4類冷鏈農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量預測，并進行精度檢驗。由表4可以看出，4類農(nóng)產(chǎn)品-a值均小于0.3，預測模型是有效的，且均適合預測中長期場景，平均相對誤差均小于20%，擬合效果良好。

表4 4類農(nóng)產(chǎn)品殘差檢驗

結(jié)合表5、圖1，對貴陽市2022—2027年蔬菜及食用菌、水果、牛奶、肉類等4類農(nóng)產(chǎn)品的冷鏈物流需求及需求總量作進一步分析。

圖1 2022—2027年貴陽市4類農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求

表5 基于灰色GM（1，1）預測模型的4類農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量預測（單位：萬t）

1）貴陽市2022—2027年農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求總量總體呈波動上升趨勢，農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求總量將以每年13%的年均增長率上漲，農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求總量將在2027年達到780 t，表明貴陽市農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求保持整體上升趨勢。

2）貴陽市2022—2027年蔬菜及食用菌、水果冷鏈物流需求量較大，其次是肉類、牛奶。肉類和牛奶整體冷鏈物流需求量保持相對穩(wěn)定，整體波動較小，蔬菜及食用菌、水果冷鏈物流需求量呈上升趨勢，表明貴陽市農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流后勁十足，具有較強的發(fā)展動力。

4 結(jié)論與建議

以貴陽市2019—2021年農(nóng)產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)，利用灰色GM（1，1）預測模型對貴陽市2022—2027年農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求量進行預測，并通過殘差檢驗和后驗差檢驗，證實該預測模型精度高，適合中長期預測。相關(guān)結(jié)果表明，在新冠疫情背景下，貴陽農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求量整體呈上升趨勢，農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展態(tài)勢好，具備強勁的發(fā)展動力，農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流供給能力需進一步加強，有必要構(gòu)建物流彈性供應鏈。本研究以供應鏈為視角，從政府管理層面、企業(yè)層面提出建議，以滿足居民對生鮮農(nóng)產(chǎn)品的需求，促進實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流供需平衡，緩解物流系統(tǒng)供應鏈壓力，減少新冠疫情帶來的負面影響。

4.1 疫情下政府應如何加強農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流建設(shè)

第一，建立冷鏈物流產(chǎn)業(yè)供應鏈風險管理和溝通機制。政府要出臺復工復產(chǎn)的相關(guān)政策措施，積極引導和支持相關(guān)企業(yè)迅速恢復生產(chǎn)，保障生鮮農(nóng)產(chǎn)品的有效供應。做好農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流系統(tǒng)全局性、系統(tǒng)性的規(guī)劃，制定冷鏈物流供應鏈協(xié)同政策。農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流產(chǎn)業(yè)供應鏈的穩(wěn)定性涉及因素多，不僅涉及農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流運輸，還涉及采購、加工、企業(yè)運營等方面。因此，需要政府各部門間的相互協(xié)調(diào)制定政策措施，建立起從農(nóng)產(chǎn)品采購、加工到運輸、銷售各環(huán)節(jié)緊密銜接的產(chǎn)業(yè)供應鏈。

第二，建立農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流企業(yè)的運營資源保障體系。新冠疫情增加了農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流相關(guān)企業(yè)運營的不確定性和風險性。政府要建立企業(yè)運營資源制度保障，主要體現(xiàn)在勞動力資源、金融服務(wù)。新冠疫情還增加了企業(yè)勞動力成本，造成了勞動力短缺問題。因此，政府要建立柔性流動人口管理政策。一方面，針對不同地區(qū)疫情的嚴重程度，適時采取柔性防疫措施，制定勞動力返崗復工的柔性政策，盡快幫助企業(yè)勞動力返崗生產(chǎn)。另一方面，政府要做好勞動力資源協(xié)調(diào)，加強企業(yè)與勞動力資源的對接，組織企業(yè)云招聘等多渠道保障企業(yè)復工復產(chǎn)。制定積極可行的勞動力政策，幫助企業(yè)解決勞動力短缺的問題。如廣東省制定就業(yè)人員信息臺賬和企業(yè)招聘需求清單，實現(xiàn)勞動力資源的合理配置。新冠疫情下，企業(yè)資金流顯得尤為重要，由于企業(yè)短期內(nèi)復工復產(chǎn)較難，企業(yè)運營資金回流受到阻礙，資金鏈易斷裂。政府要為相關(guān)企業(yè)提供靈活的金融信貸服務(wù)支持，促進農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流供應鏈資金流正向循環(huán)，從而助推企業(yè)抗疫，促進農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流正常運營［17］。

4.2 疫情下企業(yè)應如何加強農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流建設(shè)

第一，加大對智能物流科技投入。新冠疫情給物流行業(yè)帶來了巨大的沖擊，促使物流智能化設(shè)備發(fā)生極大的變革。因公共衛(wèi)生突發(fā)事件防控要求，政府通過行政管理措施，如封城，促使相關(guān)企業(yè)在物流配送方面不得不作出改變，無接觸配送逐漸成為行業(yè)發(fā)展趨勢。過去物流配送主要采用車輛及快遞員配送等接觸配送模式難以適應疫情防控要求。而無人機配送、無人車配送、智能快遞柜等無接觸式配送具有時效快、配送成本低等優(yōu)勢，在物流配送上的優(yōu)勢日益凸顯。因此，相關(guān)企業(yè)要加大冷鏈物流智能化設(shè)備的研發(fā)投入，推廣智能化設(shè)備，適應新冠疫情下催化的無接觸配送新趨勢。

第二，加強農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流數(shù)字科技建設(shè)。新冠疫情下，相關(guān)企業(yè)的經(jīng)營環(huán)境面臨諸多不確定性，而利用數(shù)字化科技手段能夠收集大量有用的信息，幫助企業(yè)構(gòu)建冷鏈物流信息網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品信息可追溯等，有利于企業(yè)做好物流規(guī)劃，提高企業(yè)動態(tài)應對能力以及推動農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流可持續(xù)發(fā)展。因此，相關(guān)企業(yè)要加強對數(shù)字化科技的投入和研發(fā)，依托5G、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，提高農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流信息化能力［18］。新冠疫情下，食品安全更應受到重視。企業(yè)建立農(nóng)產(chǎn)品冷鏈溯源食品安全系統(tǒng)，增強企業(yè)對食品安全的應對能力，從而滿足消費者對農(nóng)產(chǎn)品食品安全的需求［19］。

第三，加強農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流應急供應鏈建設(shè)。新冠疫情下，農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流應急供應鏈建設(shè)是重中之重。要打造從原材料采購到農(nóng)產(chǎn)品銷售的全鏈條供應鏈體系，為滿足農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求提供有效保障；建立基于事件的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流供應鏈風險監(jiān)測預警體系，監(jiān)測影響農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流供應鏈的相關(guān)風險事件，準確評估風險帶來的影響，及時做好應急預案［20］。積極適應新情況，針對風險事件，調(diào)整冷鏈物流系統(tǒng)，增強應急突發(fā)衛(wèi)生事件的抗風險能力。