“互聯網+”背景下農產品物流影響因素分析

□周紫薇

（武漢輕工大學管理學院，湖北 武漢 430023）

黨的十九大報告指出，必須將解決好“三農”問題作為全黨工作的重中之重。生產和售賣農產品是農戶的主要收入來源，對農村經濟發展具有至關重要的作用，可有效解決農產品物流的現存問題。

1 農產品物流現狀

第一，流通規模大。隨著我國科學技術水平的提升，電商巨頭在下沉市場的競爭愈發激烈。農產品是快消品，利潤潛力巨大。電商的出現拓寬了農產品的推廣渠道，擴大了流通規模，使流通速度呈逐年加快的趨勢。現階段，農產品對應的零售渠道有網絡直播帶貨、社區零售云、社區團購以及淘寶等，有效緩解了下行壓力，提供了更加便利快捷的服務和多樣化的選擇[1-2]。

第二，運營水平提升。將互聯網技術運用于物流的每一個環節可以大大提高運行效率，例如RFID 技術、GPS 系統、AGV、Cloud 計算、AI 技術等。互聯網保證了供應鏈的信息流通，使農戶可以及時準確地獲取信息，充分把握市場行情，解決供應鏈渠道商和消費者之間信息不對稱的問題[3-4]。

2 研究方法和模型

2.1 灰色關聯度分析方法

相關人員需對數據進行無量綱化處理。初值化計算公式如下。

式中：i=1，2，…，m；t=1，2，…，n。

確定目標值序列和比較序列。設參考數列為X0，比較數列為Xi。求比較序列各期數值和參考序列對應期數值的差值絕對值，把最大值記為△（max），最小值記為△（min）。公式如下。

求灰色關聯系數，公式如下。

式中：ρ為分辨系數，取值范圍為[0，1]。由于觀測序列有強干擾，ρ△（max）＞△oi（t），導致各個指標的關聯度接近1。根據呂鋒（1997）[5]的研究，ρ可以通過以下方法取值。

灰色關聯度公式如下。

2.2 系統耦合評價

設有m個評價對象，每個評價對象有n個評價指標，其中xij為第i個評價對象的第j個指標。標準化處理，正向指標和負向指標如下。

式中：xjmin和xjmax分別為第j項指標的最小值和最大值。

求第j項指標下第i個樣本指標的比重，具體公式如下。

熵權法用于確定權重。求第j項指標的熵值，公式如下。

求第j項指標權重，公式如下。

分別求系統的綜合評價指數，公式如下。

求系統耦合度，公式如下。

耦合度不能判斷系統是在較高水平上相互促進，還是在較低水平上相互影響，需要引入系統的發展層次T計算耦合協調度D，用于評價兩個系統的協調發展程度。系統耦合度評判標準如表1 所示。

表1 系統耦合度評判標準

求兩個系統的綜合調和指數，公式如下。

式中：α和β為待定系數，α+β=1。本研究假定兩個系統同等重要，設α=β=0.5。

求耦合協調度，公式如下。

耦合協調度評判標準定如表2 所示。

表2 耦合協調度評判標準

3 評價指標體系

本研究構建的農產品物流評價指標體系由5 個一級指標、18 個二級指標組成。

第一，宏觀環境。第一產業生產總值（X1）反映農業產值，第二產業生產總值（X2）反映加工制造產業的生產總值，第三產業生產總值（X3）反映交通運輸業、通信產業等非物質生產部門的生產總值。

第二，基礎設施建設能力。冷庫容量（X4）反映我國冷藏庫儲存能力，交通運輸、倉儲和郵政業固定投資（X5）反映交通運輸、倉儲和郵政業的基礎設施建設水平。

第三，農產品電商發展水平。根據農產品電商的最新發展趨勢，囊括B2B、B2C、C2C、O2O 模式，選取如下指標。農產品網絡零售額（X6）是指通過公共網絡平臺實現的農產品零售額，包括B2C 和C2C 兩種形式；淘寶村數量（X7）是指活躍網店數量達到當地家庭戶數10%以上、電子商務年交易額達到1 000 萬元以上的村莊數量，淘寶電商主要是C2C 模式；跨境電商行業交易規模（X8）是指不同關境的交易主體通過電子平臺完成交易的金額，反映電商行業在國際市場的發展程度，主要包括B2B 和B2C 模式；中國直播電商GMV（X9）是指通過直播渠道成交總額；MCN 行業市場規模（X10）是指一個多頻道網絡的行業規模，主要是B2C 模式；社區團購融資金額（X11）是指依托真實社區團購模式的融資金額；社區團購用戶規模（X12）反映社區團購模式的發展潛力，主要是O2O 模式；社區零售云GMV（X13）是指賦能以商超、菜市場為主的零售業態，進而實現數字化轉型后的成交總額，主要是O2O模式。

第四，信息化程度。農村互聯網寬帶接入用戶（X14）反映農村互聯網的普及度；電信業務總量（X15）反映國民對網絡和基本通話業務等服務的需求強度。

第五，專業人才。由于農產品一般通過道路短途運輸或鐵路長途運輸，故選取以下指標。道路運輸從業人員（X16）反映農產品短途物流的發展潛力；鐵路運輸從業人數（X17）反映農產品長途物流的發展潛力；郵政業從業人員（X18）反映郵政業的發展規模和物流業發展潛力。

4 實證分析

4.1 數據來源

本研究數據來源于2016—2020 年《中國物流年鑒》、2016—2020 年《中國統計年鑒》、電數寶、艾瑞數據中心、艾媒數據中心、發現數據網。2015—2016 年中國直播電商GMV 數據、2015 年的社區團購用戶規模數據、2015 年的社區零售云GMV 數據缺失，按照穩定的增長率結合缺失年份后一年的數據測算。

4.2 灰色關聯度

4.2.1 具體步驟

對原始數據運用初值化法進行無量綱化處理，確定目標序列農產品物流總額以及比較序列，計算差值序列和兩級差，得到△（max）=40.463 4，△（min）=0，計算灰色關聯系數，如表3 所示。

表3 灰色關聯度及關聯序

4.2.2 結果

觀察上述關聯度數值和排序可以發現，一級指標宏觀環境、基礎設施建設能力和專業人才下的所有二級指標與農產品物流總額指標的灰色關聯度均大于0.9，意味著這些指標對農產品物流的發展起決定性作用。一級指標信息化程度的二級指標灰色關聯度均大于0.7，相比以上指標較弱，表明信息化水平對農產品物流的發展具有重要作用。

灰色關聯度分析法是一種通過比較兩個因素變化姿勢一致性程度，即曲線形狀相似度得到相對關聯度的方法。由于單個要素相對關聯度不高，本研究從系統角度出發，了解系統之間和系統內部的相互影響程度與序參量的協同作用，即由無序走向有序的趨勢，綜合分析農產品電商系統對農產品物流系統產生的影響。

4.3 系統耦合模型

4.3.1 具體步驟

根據關聯度選取部分指標作為農產品電商系統與農產品物流系統的內部要素。標準化處理后平移0.000 1 個單位，避免數值0 對計算權重的干擾。本研究所有指標皆為正向指標。用熵權法計算權重。計算綜合評價指數fi(x)和gi(x)、耦合度C、綜合調和指數T和耦合協調度D，如表4 所示。

表4 2015—2019 年耦合階段及耦合協調程度

4.3.2 結果

fi(x)為農產品物流系統的綜合發展水平，gi(x)為農產品電商系統的綜合發展水平，fi(x)＞gi(x)為農產品電商發展滯后型，fi(x)＜gi(x)為農產品物流發展滯后型，fi(x)=gi(x)為農產品物流和農產品電商發展同步型。根據上述數據可以發現，農產品物流和農產品電商的綜合發展水平均穩步提升，逐年變好。2015—2017 年農產品物流發展水平高于農產品電商發展水平，2018—2019 年農產品電商發展水平高于農產品物流發展水平，說明農產品電商系統的發展速度快于農產品物流發展速度。2015—2019 年農產品物流和農產品電商綜合評價指數的年均增幅分別為85.5%和161.3%，農產品物流綜合指數增長幅度小于農產品電商綜合指數增長幅度，進一步證明我國農產品物流的發展滯后于農產品電商的發展。

2015—2019 年的系統耦合度在0.9 以上，證明農產品物流系統和農產品電商系統的相關關系較強，交互作用強度大，處于有序發展階段。但農產品電商和農產品物流的綜合調和指數總體水平較低，呈穩定增長趨勢，表明兩個系統之間差異較大，但聯系得到提升。通過觀察耦合協調度發現，2015—2017 年農產品電商和物流處于失調狀態，由嚴重失調跨越到輕度失調，體現出兩個系統協調發展的良好趨勢。2018—2019 年處于協調狀態，由初級協調跨越到中級協調，失調程度逐漸降低，整體發展趨勢較好，如圖1 所示。

圖1 2015—2019 年綜合評價指數及耦合協調度

5 結論

分析灰色關聯模型運行結果可以發現，宏觀環境、基礎設施建設能力、信息化程度和專業人才對農產品物流具有重要作用[6]。耦合協調度較低導致單個因素與農產品物流的相對關聯度較小。通過耦合度可知，農產品物流系統和農產品電商系統的交互程度較大，意味著兩個系統之間仍存在較強的相關關系[7-8]。

農產品物流的發展離不開經濟發展的支持。只有推進農村一二三產業融合發展，加快農業現代化，實現鄉村全面振興，保證良好的農業環境和足夠的高質量農產品，才能為農產品物流提供發展空間[9-10]。

基礎設施建設能力是農產品物流發展的支撐因素。農產品的特殊屬性對基礎設施的要求高于一般產品。提供硬件支持，加大基礎設施建設力度，尤其是冷鏈物流及農產品加工設備，能有效保證農產品運輸質量，降低損耗率，持續提升運行效率[11-12]。

農產品電商與農產品物流相互促進、協同發展。農產品電商的難點在于物流，農產品物流的機遇來自電商。大力發展農產品電商是“互聯網+”背景下提高農產品物流整體層次的必然途徑，農產品上行是必然趨勢。現階段，電商平臺解決了“農產品進城難”的問題，成功為農產品物流開拓了市場，擴大了規模。同時，兩個系統必須協調發展，否則會相互抑制。農產品電商的高速發展把農產品物流提升到了新的高度，對物流業提出了更高的要求，帶動其積極革新模式，達到降本增效的目的[13-14]。

專業人才是提升農產品物流競爭力的核心因素。加強在專業教育和培訓方面的投入，培養和引進物流復合型人才，是改善我國整體農產品物流層次低、農產品損耗率高的有效舉措[15-16]。

信息化程度是農產品物流向現代化發展的必然要素。物聯網、大數據等現代信息化技術改變了農產品物流的供應鏈管理模式，農戶能實時掌握最新市場動態，分銷商和零售商能有效預測需求量，實現智慧庫存管理。