丁麗芳

(山西農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，晉中 030801)

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·三農(nóng)問題·

鮮食農(nóng)產(chǎn)品流通GM模型構(gòu)建及驗(yàn)證*

丁麗芳

(山西農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，晉中 030801)

[目的]利用灰色系統(tǒng)理論模型GM模型預(yù)測鮮食農(nóng)產(chǎn)品物流量，以期為提高鮮食農(nóng)產(chǎn)品流通效率提出前瞻性思路。[方法]基于鮮食農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平相對落后的問題，以2005～2013年間我國鮮食農(nóng)產(chǎn)品的物流量為研究對象，通過灰色控制系統(tǒng)理論中的GM(1， 1)模型原理的預(yù)測和檢驗(yàn)方法，驗(yàn)證了該模型在鮮食農(nóng)產(chǎn)品物流中的實(shí)用性。[結(jié)果]2005～2013年，我國的鮮食農(nóng)產(chǎn)品實(shí)際物流量在(10000±2000)萬t波動(dòng)，除2005年實(shí)際物流量與預(yù)測物流量等同外， 2006～2013年的預(yù)測物流量均高出實(shí)際物流量，而2014年預(yù)測物流量(8756萬t)明顯低于歷年物流量的平均水平。[結(jié)論]GM(1， 1)模型預(yù)測的平均相對誤差率為6.15%，勉強(qiáng)可適用于鮮食農(nóng)產(chǎn)品物流量的預(yù)測。

鮮食農(nóng)產(chǎn)品 物流 冷鏈 GM模型 灰色預(yù)測

0 引言

鮮食農(nóng)產(chǎn)品是指通過捕撈、采收、養(yǎng)殖、種植等生產(chǎn)方式，經(jīng)初級加工或未經(jīng)加工的可供人類食用的新鮮農(nóng)產(chǎn)品，主要包括蔬菜類、水果類、畜禽肉類、水產(chǎn)品類、鮮蛋類等，其典型特點(diǎn)是含水量高、保鮮期短、在流通過程中極易受損和變質(zhì)腐爛，與工業(yè)產(chǎn)品物流模式相比，鮮食農(nóng)產(chǎn)品物流模式對物流系統(tǒng)的時(shí)效性和技術(shù)性要求更高。隨著我國居民收入水平的提高，鮮食農(nóng)產(chǎn)品在日常消費(fèi)中所占的比重不斷增加，且消費(fèi)者對鮮食農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)要求也越來越高，因此鮮食農(nóng)產(chǎn)品物流體系的建立直接影響著農(nóng)民的經(jīng)濟(jì)收入和消費(fèi)者的生活需求。由于我國的鮮食農(nóng)產(chǎn)品呈現(xiàn)消費(fèi)量大、種類繁多、跨區(qū)域、反季節(jié)的特點(diǎn)，給生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流帶來了極大的挑戰(zhàn)，而目前我國鮮食農(nóng)產(chǎn)品物流體系發(fā)展處于起步階段，因此其發(fā)展還面臨著諸多問題亟待解決[1-2]。文章基于以往學(xué)者的鮮食農(nóng)產(chǎn)品流通研究成果，利用灰色系統(tǒng)理論模型GM模型預(yù)測鮮食農(nóng)產(chǎn)品物流量，以期為提高鮮食農(nóng)產(chǎn)品流通效率提出前瞻性思路。

1 我國鮮食農(nóng)產(chǎn)品流通效率分析

1.1 鮮食農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)狀況分析

我國是個(gè)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大國，農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量大且種類繁多，并且分布廣泛。據(jù)統(tǒng)計(jì)[3]，近年來我國鮮食農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量大幅增長，水果和蔬菜的產(chǎn)量自2010～2014年的平均年增產(chǎn)量分別高達(dá)1200萬t和2500萬t，穩(wěn)居世界首位。2014年，我國畜禽肉類和禽蛋類產(chǎn)量分別達(dá)8706.74萬t和2893.89萬t，均占世界總產(chǎn)量的30%～40%，同樣居世界首位。同年，牛奶的產(chǎn)量達(dá)3724.64萬t，水產(chǎn)品總產(chǎn)量達(dá)6461.50 萬t，占世界總產(chǎn)量約70%，其他類型的鮮食農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)規(guī)模也均位于世界前列[4]。隨著工業(yè)化進(jìn)程的推進(jìn)，我國鮮食農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)也面臨著多重困境，如生產(chǎn)環(huán)境不斷遭受工業(yè)三廢等的污染和破壞，尤其是各類有毒金屬、非金屬以及有害化合物等對農(nóng)地土壤和水產(chǎn)環(huán)境的污染。此外，各類農(nóng)業(yè)添加品，包括農(nóng)藥、化肥、除草劑、殺蟲劑、養(yǎng)料等的不合理使用也嚴(yán)重影響著鮮食農(nóng)產(chǎn)品的安全性。

1.2 鮮食農(nóng)產(chǎn)品流通狀況分析

鮮食農(nóng)產(chǎn)品物流貫穿于生產(chǎn)到消費(fèi)的整個(gè)流通過程中，它將鮮食農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)、包裝、倉儲、采購、運(yùn)輸、裝卸及搬運(yùn)等環(huán)節(jié)有機(jī)結(jié)合起來，旨在提高鮮食農(nóng)產(chǎn)品的附加值，降低物流的總成本，使鮮食農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)者、銷售商以及消費(fèi)者實(shí)現(xiàn)共贏。近年來，應(yīng)鮮食農(nóng)產(chǎn)品市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求，以冷凍工藝學(xué)為基礎(chǔ)和制冷技術(shù)為手段的冷鏈物流體系得以建立，已成為鮮食農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)市場的主要物流模式。但由我國鮮食農(nóng)產(chǎn)品物流的發(fā)展剛剛起步，鮮食農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量還未能得到高效保障[5-6]，主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：(1)物流基礎(chǔ)設(shè)施相對落后，交通工具和裝卸等設(shè)備不健全，流通網(wǎng)絡(luò)范圍??； (2)物流信息鏈不健全，很多電子化技術(shù)如條碼等還未被普及利用，導(dǎo)致物流信息收集、溝通和傳遞不流暢； (3)物流成本較高，國內(nèi)糧食從產(chǎn)地到銷地的物流費(fèi)用占糧食銷售價(jià)格的30%～35%，鮮食農(nóng)產(chǎn)品則占到60%左右，遠(yuǎn)超國外水平； (4)物流技術(shù)水平低，鮮食農(nóng)產(chǎn)品對冷鏈技術(shù)的要求較高，而該技術(shù)起步較晚、起點(diǎn)低、基礎(chǔ)設(shè)施不足?？傮w來看，較鮮食農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)水平，我國鮮食農(nóng)產(chǎn)品的物流發(fā)展水平出現(xiàn)相對滯后的現(xiàn)象。

2 GM模型在鮮食農(nóng)產(chǎn)品流通中應(yīng)用

1982年，鄧聚龍[7]等人首次提出了灰色控制系統(tǒng)理論(Control Problems of Grey Systems)，該理論是定量比較與描述系統(tǒng)之間或系統(tǒng)中各因素間的關(guān)系，并應(yīng)用數(shù)據(jù)變化情況來衡量各因素之間關(guān)聯(lián)性大小的方法。其中GM模型(Grey Models)是灰色系統(tǒng)理論中最具代表性的預(yù)測方法，該模型的原理是將搜集到的信息按時(shí)間先后順序組合成序列，得到模型所需要的初始值后進(jìn)行累加、累減、均值、級比等處理，生成一個(gè)新序列，再經(jīng)差分、微分處理，轉(zhuǎn)換成模型的基本形式，最后結(jié)合矩陣、最小二乘等方法，擬合出時(shí)間響應(yīng)式，并根據(jù)該式進(jìn)行預(yù)測[8]。目前，GM(1， 1)模型已被廣泛應(yīng)用于物流運(yùn)輸?shù)亩囗?xiàng)指標(biāo)的預(yù)測。如， 王戰(zhàn)軍[9]等人針對物流廣義成本管理的多目標(biāo)決策問題，利用GM(1， 1)模型及關(guān)聯(lián)度分析法，提出了在確定多因素目標(biāo)的權(quán)重系數(shù)的情況下可通過兩兩比較法來提高物流管理成本預(yù)測精度的措施； 王曉原[10]等人通過建立GM(1， 1)模型對山東省的物流規(guī)模進(jìn)行了預(yù)測，并用殘差檢驗(yàn)和后驗(yàn)差檢驗(yàn)等方法對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行了檢驗(yàn)，進(jìn)一步證明了預(yù)測結(jié)果的可信性； 黃雨[11]等建立了基于 GM(1， 1)模型的運(yùn)輸問題的數(shù)學(xué)模型，為制定物流運(yùn)輸成本最小化的調(diào)度方案提供了理論基礎(chǔ)； 呂慶[1]等人通過GM(1， 1)模型對上海市生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流需求和本地生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流需求做出分析預(yù)測，得出了關(guān)于上海市2015年和2016年生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流資源的最佳優(yōu)化配比。

2.1 GM(1， 1)模型建模方法

GM(1， 1)模型是GM模型中的單序列一階線性動(dòng)態(tài)模型[12]，基本原理如下。

設(shè)GM模型無序的原始數(shù)列：X(0)=(x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n)),其中，x(0)(k)>0,k=1,2,…,n。X(1)為X(0)的1-AGO(Accumulating Generation Operator)即一次累加生成序列：X(0)=(x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n))。建立X(1)(k)的GM(1， 1)一階線性微分方程，即x(0)(k)+az(1)(k)=b，其中-a稱為發(fā)展系數(shù)，b為灰色作用量。-a作為預(yù)測精度的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)之一，越接近0說明預(yù)測的契合度越好。其他情況為：-a在[0， 0.35]之間，精度預(yù)測等級為好，在[0.35， 0.5]之間，等級為合格，在[0.5， 0.65]之間，等級為勉強(qiáng)，大于0.65則等級為不合格。

最終推導(dǎo)出的公式：

(1)

通過公式(1)計(jì)算預(yù)測未來時(shí)間k時(shí)的數(shù)據(jù)。

2.2 模型的檢驗(yàn)

通常情況下，預(yù)測結(jié)果需要進(jìn)行預(yù)測精度檢驗(yàn)，以評價(jià)預(yù)測結(jié)果的可靠性。GM模型預(yù)測結(jié)果檢驗(yàn)的方法有3種，包括殘差檢驗(yàn)、關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)和后驗(yàn)差檢驗(yàn)等。該文將運(yùn)用殘差檢驗(yàn)方法來進(jìn)行GM模型的精度檢驗(yàn)。這種檢驗(yàn)方法是對模型值和實(shí)測值的殘差進(jìn)行逐點(diǎn)檢驗(yàn)[13]，算出相對誤差率，誤差率越小，表明預(yù)測越準(zhǔn)確。

設(shè)農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)輸量原始數(shù)列為：X(0)(k)={11 365,10 500,10 857,11 858,10 368,10 089,9 854,10 370,10 884}，累加生成序列為：X(1)(k)={11 365,21 865,32 722,44 580,54 948,65 037,74 891,85 261,96 145}，由此可以構(gòu)造出矩陣B和數(shù)據(jù)向量Yn。

(2)

(3)

(4)

(5)

代入a，b可得：

(6)

3 鮮食農(nóng)產(chǎn)品物流量預(yù)測及驗(yàn)證

目前，我國鮮食農(nóng)產(chǎn)品流通的主要方式仍是公路運(yùn)輸。由此該文根據(jù)《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》2005～2013年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)[3]以GM(1， 1)模型預(yù)測2014年的鮮食農(nóng)產(chǎn)品物流量，并對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行誤差率精度檢驗(yàn)。

表1 2005～2014年全國鮮食農(nóng)產(chǎn)品物流量

年份物流量(萬t)年份物流量(萬t)年份物流量(萬t)年份物流量(萬t)年份物流量(萬t)2005113652007108572009103682011985420131088420061050020081185820101008920121037020148756

表2 2005～2013年農(nóng)產(chǎn)品物流量誤差

GM(1， 1)模型預(yù)測結(jié)果表明， 2005～2013年，我國鮮食農(nóng)產(chǎn)品實(shí)際物流量在(10000±2000)萬t波動(dòng)，除2005年實(shí)際物流量與預(yù)測物流量等同外， 2006～2013年的預(yù)測物流量均高出實(shí)際物流量值，而2014年預(yù)測物流量(8756萬t)明顯低于歷年物流量的平均水平。由誤差率精度檢驗(yàn)結(jié)果得知，GM(1， 1)模型預(yù)測的平均相對誤差率為6.15%，預(yù)測結(jié)果勉強(qiáng)可靠，說明GM(1， 1)模型可適用于鮮食農(nóng)產(chǎn)品物流量的預(yù)測。

4 總結(jié)

通過對我國鮮食農(nóng)產(chǎn)品2005～2013年物流量預(yù)測及結(jié)果檢驗(yàn)，表明GM模型勉強(qiáng)可適用于鮮食農(nóng)產(chǎn)品物流量的預(yù)測。但由于數(shù)據(jù)選取的時(shí)段有限，預(yù)測結(jié)果并不能完全反映鮮食農(nóng)產(chǎn)品物流量的實(shí)際情況，因此該研究有一定的局限性。因此，后續(xù)研究仍需進(jìn)一步完善和調(diào)整GM模型的理論建模方法和對預(yù)測結(jié)果精度檢驗(yàn)的方法，以期為我國鮮食農(nóng)產(chǎn)品物流體系發(fā)展提供更有效的理論依據(jù)。

[1] 呂慶， 費(fèi)紅英.上海市生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流資源分配優(yōu)化研究.當(dāng)代經(jīng)濟(jì), 2016，(10)： 33～35

[2] 劉浩. 生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的現(xiàn)狀及發(fā)展對策.中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃， 2016, 37(3): 184～186

[3] 國家統(tǒng)計(jì)局. 中國統(tǒng)計(jì)年鑒.北京：中國統(tǒng)計(jì)出版社， 2015

[4] 晁曉龍， 李金洺.我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品現(xiàn)狀分析.市場周刊, 2016，(1)： 14～15

[5] 柳玉壽， 張瀟丹，何亮.生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流存在的問題及對策研究.商場現(xiàn)代化, 2016，(20)： 38～39

[6] 馮居君. 我國農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)營銷現(xiàn)狀及優(yōu)化策略.中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃， 2016, 37(10): 218～221

[7] 鄧聚龍. 灰色控制系統(tǒng).華中工學(xué)院學(xué)報(bào)， 1982, 10(6): 9～18

[8] 劉媛媛. 基于GM模型的IC卡分時(shí)段客流預(yù)測.濟(jì)南：山東大學(xué)， 2011

[9] 王戰(zhàn)軍， 王鐵寧.GM(1， 1)模型在物流廣義成本預(yù)算中的應(yīng)用.管理與營銷， 2004, 27(4): 74～77

[10]王曉原， 李軍.灰色 GM(1， 1)模型在區(qū)域物流規(guī)模預(yù)測中的應(yīng)用.武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)交通科學(xué)與工程版， 2005, 29(3): 415～417

[11]黃雨， 崔宣，蔣燕，等.基于 GM(1， 1)模型的物流運(yùn)輸問題研究.中小企業(yè)管理與科技, 2013，(9)： 136～137

[12]蘇蕾. 用灰色GM模型進(jìn)行預(yù)測的簡單計(jì)算方法.黑龍江省電力開發(fā)公司, 1995，(3)： 5～10

[13]雷曉斌， 郭璐.GM模型和Markov模型在公路客運(yùn)量預(yù)測中的綜合運(yùn)用.西部交通科技, 2013，(12)： 78～83

CONSTRUCTION AND VERIFICATION OF GM MODEL FOR FRESH FOOD CIRCULATION*

Ding Lifang
(College of Economy & Management, Shanxi Agriculture University, Jinzhong 030801, China)

The logistics of fresh agricultural products is a very important part of the agricultural economy. This paper analyzed the present situation of the development of the logistics of fresh agricultural products in China in recent years based on GM model, and pointed out many problems in the process of production and logistics development of fresh agricultural products, for example, logistics infrastructure was relatively backward, the logistics information chain was not perfect, and the cost of logistics was high. And then, it verified the practicability of GM (1, 1) model based on the highway transport of fresh agricultural products through the theory of grey control system. The results showed that the GM (1, 1) model prediction results can reflect the amount of fresh agricultural products logistics, but the modeling accuracy still needed further improvement and adjustment. The results can provide theoretical basis for the effective development of fresh agricultural products logistics system.

fresh agricultural product; logistics; cold chain; GM model; grey predict

10.7621/cjarrp.1005-9121.20170632

2016-03-15

丁麗芳(1971—)，女，山西長治人，碩士、副教授。研究方向：農(nóng)產(chǎn)品物流及農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈。Email： 13633475339@163.com

*資助項(xiàng)目：山西省哲學(xué)社會科學(xué)項(xiàng)目“山西省農(nóng)產(chǎn)品流通效率的測度及其影響因素研究”(201512)； 山西農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院基金項(xiàng)目“山西省農(nóng)產(chǎn)品物流產(chǎn)業(yè)一體化模式研究”(jgky2016005)

F252.8

A

1005-9121[2017]06226-04