区域农产品电商与冷链物流复合系统协同模型构建与应用——以中部六省为例

李玉民，黑柏林，闫凯丽，邱 梦

（郑州大学 管理工程学院，河南 郑州 450001）

1 引言

近年来，我国农产品电商发展迅速，市场空间巨大。农产品电商可以降低农产品供应链的运营成本，拓展人民购买农产品的选择范围，是农业发展提质增效的新方向。而农产品冷链物流作为农产品电商运营的支撑基础，亟需提升自身服务能力与服务质量，以满足人民对农产品运输时效性的新需求。在特殊时期，线上农产品销售量进一步提高。2020年新冠病毒疫情控制期间，人民日常生活用品的采购以线上采购为主，各生鲜农产品电商平台销量暴涨：“每日优鲜”的蔬菜订单量同比增长3到4倍，总体供应量由原来的500t提高到1 000t；“中粮我买网”电商平台上线“平价蔬菜”类目后每日订单量和新用户量都有提高；盒马鲜生线下门店高峰时期每半小时补货一次，补货次数成倍增长。疫情的封锁导致消费者的消费习惯发生变化，农产品电商因此迎来了巨大的发展机会，但农产品电商的独自发展不足以满足人民需求。农产品电商想要提供高品质服务，必须借助冷链物流把新鲜的农产品送达顾客手中，而冷链物流的高速发展必须以线上线下的农产品交易为基础，商品流发展带动资金流进入冷链物流市场，才能支持冷链物流的固定资产投入，进而支撑冷链物流提供高质量服务，并进一步促进农产品电商的发展。高速增长的市场需求量与不断提升的服务质量要求都对农产品电商与冷链物流的发展提出了挑战，而二者的协同则是打破发展瓶颈、提升发展效率的必经之路。

学者们对近几年农产品电商和冷链物流的发展现状以及存在问题进行了研究探讨。贾幼倩，等[1]通过农产品电商及冷链物流发展现状的研究，分析造成生鲜农产品品质损耗较高的原因，并针对性提出改进对策。戴菲，等[2]在对生鲜农产品电商发展现状、竞争优势及存在问题进行分析的基础上，提出了优化冷链物流配送体系、加强生鲜农产品质量标准化建设、提高用户场景化消费体验等优化策略。赵琦轩，等[3]分析了我国生鲜农产品冷链物流产业存在的问题，提出了促进我国生鲜农产品冷链物流产业发展的对策。Wei Hong，等[4]利用神经网络文本挖掘模型调查生鲜电商物流服务的客户反馈，从中总结出可以提高客户满意度的物流服务要素。以上研究表明，农产品冷链物流是生鲜农产品电商正常运营的必要支撑手段，同时也决定着农产品电商能否提供高品质商品，满足顾客的时效性要求，是农产品电商进一步扩大市场规模的基础。

在协同发展研究方面，学者们在理清二者协同机理的基础上，用定量分析的方法针对农业或电商与物流的协同水平进行评价，并提出相关对策建议，促进二者协同发展。Cynthia Hardy，等[5]认为，农产品电商与冷链物流协同可以实现企业间关键资源共享，并且对比其他独立发展的企业，协同发展企业拥有更高的行业影响力。汪义军，等[6]从战略、战术和操作三个层面构建了生鲜农产品电商供应链协同模型。王霞，等[7]从有序度和耦合度两方面构建区域电商物流的并联耦合模型，并据此提出相应发展建议。刘有升，等[8]利用灰色关联理论，基于复合系统协同模型，构建跨境电商与现代物流协同评价模型，对2008-2014年我国跨境电商与现代物流协同发展水平进行综合评价，并提出了相关发展建议。梁雯，等[9]在分析农业与物流业耦合协调发展作用机理的基础上，构建耦合模型对2004-2015年全国及各区域的农业与物流业耦合协调发展进行实证分析。以上研究表明，关于农产品电商与冷链物流协同发展的研究多以生鲜农产品电商与冷链物流联动发展的角度展开，且相关研究肯定了农产品电商与冷链物流二者相互支撑、互相促进的协同发展关系，并针对二者整体协同发展提出了相关发展建议。

综合近年来相关研究发现，针对农产品电商与冷链物流协同发展的相关研究多数从整体出发，总结、分析协同发展中存在的问题，并提出相关建议；而站在组成整体的个体角度，结合不同个体发展实际状况，发现问题并提出对策建议，以促进个体协同发展来达到区域整体协同目标的研究还比较缺乏。基于以上分析，本文运用协同学原理，从区域农产品电商与冷链物流协同发展的角度出发，构建复合协同度评价模型和发展趋势评价模型，并应用近5年数据进行实证研究，对中部六省农产品电商与冷链物流有序度、协同度及协同趋势进行测算分析，以揭示其协同发展问题，最后根据不同省份的协同发展水平，提出各省份农产品电商与冷链物流的协同发展建议，为中部六省各省及整体农产品电商与冷链物流协同发展决策提供参考依据。

2 复合系统协同模型构建

基于农产品电商与冷链物流相辅相成、互为支撑的协同发展关系，本文以系统的观点考察农产品电商与冷链物流之间的联动状态和过程，建立农产品电商与冷链物流复合系统协同模型，重点研究两者间合作的一致性程度即协同度。复合系统的协同度由子系统序参量有序度集成得到，其中序参量是子系统对于复合系统的总贡献程度，反映了系统的有序类型和结构，序参量的大小衡量子系统的有序程度。而子系统的总贡献程度由选取的序参量指标的功效函数集成得到，功效函数代表序参量指标对子系统的贡献程度。

2.1 序参量评价指标体系构建

为有效测度农产品电商与冷链物流复合系统的协同度，评价区域农产品电商与冷链物流的协调发展水平，选取的各项指标需要表征子系统发展水平。本文在遵从指标选取的科学性、客观性、代表性原则的基础上，借鉴相关学者的前期研究成果，依据各子系统自身特点以及相关指标的可得性、真实性与连贯性，选择三个维度5个指标衡量农产品电商、冷链物流发展水平与服务能力，用以确定序参量评价指标体系[8]（详见表1）。

表1 农产品电商与冷链物流协同发展评价指标体系

其中，有电子商务交易活动的企业个数用以反映各省的电商对传统行业的渗透程度；食品人均消费支出用以代表省内农产品市场发展水平，交通仓储人均消费支出说明该省内部交通物流市场的当年发展水平；冷库规模用以描述该省用以开展冷链物流服务的基础设施规模；人均冷库保有量用以衡量省内居民享有冷库服务的理论最大值。

2.2 复合系统协同模型构建

设Si={S1,S2}为农产品电商与冷链物流复合系统，其中S1为农产品电商子系统，S2为冷链物流子系统，两者协同发展，推动复合系统不断由无序状态向有序状态转变。建立如下农产品电商与冷链物流协同发展模型[10]：

（1）子系统序参量有序度。设子系统在演变过程中的序参量为ei(i=1,2)，e1=(e11,e12,...,e1j)代表农产品电商子系统发展水平，e2=(e21,e22,...,e2j)代表冷链物流子系统发展水平，其中j=1,2,...,n代表各子系统的序参量指标个数，两者共同影响着复合系统的演化过程。e1j,e2j分别为农产品电商系统和冷链物流系统的弛豫变量（即子系统序参量指标在一段时间内的发展水平），其取值范围分别为α1j≤e1j≤β1j，α2j≤e2j≤β2j（αij,βij为eij的上下限）。当eij为收益型指标时，以大为好；当eij为成本型指标时，以小为优。通常以各子系统序参量指标功效函数的大小来衡量每一个序参量指标对该子系统的贡献程度，将其定义为：

式中，功效函数ui(eij)∈(0,1)代表每一个序参量指标对该子系统的贡献程度，其值越大，e1j对子系统有序度的“贡献”越大；为了避免0和1出现，将序参量指标的极值放大、缩小1%作为临界点的上、下限值。u1(e1)为序参量e1的子系统有序度由功效函数u1(e1j)集成实现。本文采用线性加权求和法计算系统序参量有序度，即：

其中，ωj为各序参量指标的权重，ui(ei)为子系统Si的有序度，其数值越大表示子系统对复合系统的贡献度越大。

（2）基于CRITIC法的指标权重确定。由于各个指标对于系统的重要度不同，因此需要赋予不同的权重以减少各指标间的冲突性。CRITIC赋权法考虑了指标变化大小对权重的影响，相对而言更加客观和全面[11]。

CRITIC法计算权重公式为：

其中，cj表示第j个指标对整个评价指标体系的影响程度，δj是第j个评价指标的标准差，rij为指标i与指标j间关系的相关系数。

由此可知，第j个评价指标的客观权重ωj的计算公式为：

（3）复合协同度计算。本文假定t0代表某个特定时间点，代表该时间点的农产品电商系统有序度，代表该时间点冷链物流系统有序度；t1代表整个系统（以t0为起点）演变过程中的某个时刻，代表此时农产品电商系统有序度，代表此时冷链物流系统有序度，则系统整体的协同度为：

其中：

其中λ表示，当且仅当时，认为系统整体协同度U＞0，子系统间产生正向协同效果，否则认为子系统间不协同。由以上公式可知，U∈[-1,1]，其取值越接近于1，表明系统协同度越高，越接近于0则越低，而小于0则代表子系统间发展不协同。

2.3 子系统有序度与系统协同度发展趋势模型

由于各省子系统的发展水平不同，子系统有序度的大小只能反映出子系统内部各序参量之间的相互协调程度，并不能反映子系统的发展效率。因此在|R|≤0.95时，用显著性检验检验有序度（协同度）与时间序列的相关程度，通过检验后，提出以有序度（协同度）增长趋势度来衡量系统的有序（协同）发展效率。并且在计算得出趋势度（SLOPE）后，运用其均值Xˉ与标准差S对有序度（协同度）发展效率的高低进行分类，并划分有序度（协同度）增长类型。SLOPE的计算公式如下：

计算有序度趋势度时：n为2014-2018的年份数量，即为5；ti为1-5年的序号；ui为子系统第i年的有序度。SLOPE＜0表示该子系统有序度呈显著降低趋势，SLOPE≥0表示子系统有序度呈显著增长趋势。根据子系统SLOPE均值Xˉ和标准差S，进而将其划分为有序低速增长、有序中速增长和有序高速增长3种类型（具体见表2）。计算协同度增长趋势及分类方法不同之处在于计算时以2014年为基期年，分别求出2014-2015、2014-2016、2014-2017、2014-2018各省农产品电商与冷链物流发展协同度，随后进行分类。

有序度、协同度的趋势类型划分结果见表2。

表2 系统有序度与协同度增长趋势划分标准

3 实证分析

3.1 研究区域与数据来源

中部六省包括河南、山西、湖北、安徽、湖南、江西六省，以全国10.7%的面积，创造着全国20%以上的GDP。该区域具有承东启西、连南接北的独特区位优势，建有多个国家级物流枢纽，现已建成便捷通达的水陆空交通网络。郑州、武汉、长沙、南昌、太原、合肥这些省会城市分别为陆港型、生产服务型、商贸服务型国家物流枢纽承载城市；其中，郑州和武汉还是空港型国家枢纽承载城市，除此之外，武汉更是港口型国家物流枢纽承载城市。由此可见，中原六省在国家物流枢纽网络中具有重要作用。另外，中部六省具有良好的农业基础，出产大量优质的农产品，且在中部六省常住人口达3.67亿，承载全国约26.51%的人口，有较大的市场需求，是农产品电商市场发展的新蓝海。因此，本文以中部六省为例，研究区域农产品电商与冷链物流协同发展，以促进中部六省区域联动和一体化发展，使其在农业发展上形成服务全国发展大局和支撑未来经济发展的重要增长极。

为保证研究数据的权威性、连贯性，相关数据来源于各省份《统计年鉴（2014-2018）》、国民经济和社会发展统计公报（2014-2018）、《中国统计年鉴（2014-2018）》以及《中国冷链物流发展报告（2014-2018）》。由于权威机构关于2019年农产品电商与冷链物流相关数据的统计结果仍未公布，研究所需的部分数据缺失，为保证研究所采用数据的客观性、完整性以及研究结果不受影响，暂基于中部六省2014-2018年发展水平相关数据开展研究工作。

3.2 有序度与协同度测算

依据上文构建的复合系统协同模型，对研究的各省份的数据进行求解，对中部六省各省的对应年度数据分别进行有序度以及SLOPE的计算，求出各个子系统的有序度以及有序度增长趋势度，并对子系统有序度的增长类型进行划分。

为进一步揭示子系统的演化特征，将2014-2018年各省农产品电商和冷链物流的有序度及其增长速度划分为三类：高速增长、中速增长、低速增长，将表1所确定指标对应数据代入公式中计算各省份农产品电商和冷链物流的协同度，并用同样的方法对其进行分类，将中部六省的农产品电商和冷链物流协同水平增长速度分为高速增长、中速增长、低速增长三种类型。

有序度及复合协同度测定见表3、表4。

后文将根据各省子系统序参量指标计算得到子系统有序度、复合系统协同度，以及按有序度、协同度的发展趋势度划分各省份的有序度（协同度）的增长类型，纵向分析有序度（协同度）发展趋势。接着结合各省农产品电商与冷链物流的实际发展状况，根据不同增长类型横向分析各省份子系统有序发展问题，并以此提出发展的策略建议。在分析不同子系统有序发展问题时，将附以农产品电商（冷链物流）发展水平最高及最低省份实际发展数据以作参考依据，其余省份发展水平介于二者之间便不一一列举（本文对中部六省农产品电商与冷链物流发展水平的评价部分参考《2018年中国电子商务发展指数报告》以及各省份实际数据）。

3.3 研究结果分析

（1）农产品电商有序度呈逐年上升趋势，有序发展效率河南省、湖南省较高，山西省最低。如图1所示，2014-2015年中部六省农产品电商有序度呈上升趋势（如河南省农产品电商有序度从0.298 1升至0.537 5），主要得益于国家对农产品电商发展的大力支持，中央“一号文件”自2014年明确提出发展农村电商，带动农产品上行；而在2016年农产品电商企业总量较多的基础上，初步发展的农产品电商市场难以支撑为数众多的电商企业并存，部分中小型企业出现破产、崩溃现象，接着“新零售”概念于2017年提出后，农产品线下零售店的增建也对农产品电商行业造成一定冲击，因此中部六省农产品电商子系统有序度在2016-2017年产生不同程度下降（如湖南省从0.547 1降至0.387 6）；2018年国务院发布的《关于实施乡村振兴战略的意见》继续将增建农村电商基础设施列为工作重点，在相关政策支持下，中部六省良好的农业基础使各省农产品电商有序度在2018年继续上升。而中部六省农产品电商有序度波动情况的不同，主要由各省农产品电商实际发展状况不同所导致，表5为安徽省与山西省农产品电商近5年发展水平，其余省份发展水平位于二者之间，后文将根据不同增长类型，根据各省份实际发展状况分析阻碍本省农产品电商有序发展的相关问题。

表3 中部六省农产品电商与冷链物流有序度

表4 中部六省农产品电商与冷链物流复合协同度

图1 中部六省各年份农产品电商有序度

以趋势度划分各省农产品电商有序发展效率，结果显示为：河南、安徽、湖南三省保持中高速增长，其中河南省最高为0.094，安徽省最低为0.051 4。江西、湖北、山西则发展相对较慢，其中山西的趋势度为0.019 2。

有序度高度增长省份中，湖南省农产品电商子系统内部电子商务销售额2018年同比增长率为16%，较往年有所下降，食品人均支出同比增长率为5%，增长幅度较低，农产品电商市场规模较小，农民依靠电商盈利的意识相对不足，使农产品电商经营总量增长速度较慢；而河南省在六省中常住人口最多，潜在农产品消费市场较大，但是电子商务销售额2018年为5 183亿元，与安徽省相近，这是由于其农产品电商服务所提供的农产品质量良莠不齐，限制了本省农产品电商继续扩大营业规模，提升发展水平。

表5 安徽省与山西省农产品电商序参量指标发展水平

安徽省与江苏、浙江为邻，在借鉴这两个电商发展水平国内领先的省份相关发展经验，并受到周围省份成熟电商平台在本省电商发展上的带动后，本省农产品电商平台发展较为成熟，但发展模式较为固定，使本省有序发展效率低于湖南省与河南省。湖北省发展水平稍差于安徽省，同时缺乏发展足够成熟的农产品电商平台支撑农产品线上销售，具体表现为2018年有电子商务交易活动的企业个数为3 666个，低于安徽省4 704个，体现出湖北省农产品电商对于传统零售业的渗透程度不高，致使农产品电商有序发展效率较低。

山西省与江西省现阶段农产品电商发展水平处于六省末尾，由于两个省份人口规模较小，潜在市场较小，农产品电商发展动力相对不足。其中山西省食品人均消费支出在2016年为2 272元，甚至低于2014年，2018年有电子商务交易活动的企业个数为六省中最低，显示出农产品线上销售无法融入本地农企销售渠道，以及农产品电商市场发展不稳定等问题，导致子系统2014-2018年有序发展效率较低，农产品电商有序度增长缓慢；江西省农产品电商缺少先进的信息技术支撑，缺少农产品冷链物流信息平台的构建，导致农产品电商服务效率较低，具体表现为江西省信息技术服务收入2018年为670 848万元，远低于安徽省1 816 223万元。

（2）冷链物流子系统有序度除山西省外呈逐年上升趋势（如图2所示），有序发展效率较高的有河南省、湖北省，山西省有序发展效率最低。由于农产品电商的有序发展会拉动冷链物流需求上涨，而农产品电商发展受挫也会限制冷链物流市场规模与发展动力，因此中部六省冷链物流子系统有序度在2016-2017年同样产生小幅度下降（河南省冷链物流有序度2015年为0.394 5，2016年为0.314 2）。同时冷链物流发展更多依赖于基础设施的完善与冷链技术的提升，发展中可调控性较强，因此冷链物流子系统有序度比农产品电商子系统有序度稍高。中部六省除山西外冷链物流有序度整体呈上升趋势，而各省份有序度波动程度的不同则取决于各自冷链物流的实际发展状况，以及是否拥有较大规模的农产品消费市场，表6为湖北省与江西省冷链物流近5年发展水平，其余省份发展水平处于二者之间。

图2 中部六省各年份冷链物流有序度

表6 湖北省与江西省冷链物流序参量指标发展水平

六省中，冷链物流有序度增长类型为高速增长的省份是河南省与湖北省，低速增长省份为山西省与江西省。其中湖北省是发展基础、发展水平最好的省份，但子系统有序发展效率为0.077，低于河南省的0.099。这是由于省内冷链物流中小型企业较多，缺少高标准、高技术的大型冷链物流企业，冷链物流服务能力处于增长瓶颈阶段。河南省面对本省较大的农产品市场，农产品冷链物流基础设施与湖北省相比仍显不足，人均冷库规模331t/万人，小于湖北省，导致冷链物流服务所提供的农产品品质较低，同时河南省冷链物流实际发展中存在冷链物流行业标准统一程度较低的问题，限制了冷链物流经营规模的扩大。

湖南、安徽、江西省整体处于有序度上升趋势，有序发展效率处于中游。其中：安徽省冷链物流子系统有序发展效率与发展水平均较湖北省与河南省稍低，农产品电商发展成熟，但部分省内电商企业选择自建物流满足自身物流需求，缺少专业第三方冷链物流服务企业，致使安徽省冷链物流行业标准不一，物流成本较高；而湖南省与江西省面临基础设施不足与发展潜力不足的问题，与自身农产品电商发展水平不高、无法拉动冷链物流市场需求有关。山西省冷链物流发展水平高于江西省，但冷链物流有序度在2016年受农产品电商影响产生下滑后，直到2018年一直呈现下降趋势，显示出山西省冷链物流发展有序程度降低，是由于山西省在冷链物流潜在市场规模较小的基础上，缺乏物流政策支持，缺少有效冷链物流发展规划促进冷链物流发展。

（3）复合系统总体协同度水平尚处于较低水平，其中协同发展效率最高为河南省，最低为山西省。2014-2018年各省份农产品电商与冷链物流复合系统协同度除山西省外均呈现增长趋势，这表明二者在不断的朝着相互促进的方向发展。但总体的协同度均偏低，其中河南省协同度最高，为0.399 8，江西省最低，为0.013 8，而山西省甚至产生不协同效果。根据相关研究设立的协同度评价标准[10]，协同度小于0.5为低协同度，表明各省份农产品电商与冷链物流之间的协同水平仍较为初级。这是由于各省份内部缺乏对农产品电商与冷链物流协同水平的考察，以及六省间缺乏信息互通、协同互助导致的。

如图3所示，六省中河南省农产品电商与冷链物流子系统发展匹配程度较好，协同发展效率较高，但农产品电商发展效率需要提高，因为农产品电商有序发展效率相对冷链物流较低。山西省农产品电商与冷链物流发展基础较差，同时农产品电商与冷链物流协同发展效率较低，除2015年子系统间产生正向协同效果外，山西省2016-2018年均表现为不协同效果，同时冷链物流子系统有序度自2016年缓慢降低，而农产品电商子系统有序度除在2017年产生波动外，整体呈缓慢上升趋势，两个子系统发展效率较为不匹配。湖北省冷链物流子系统有序发展效率较高，趋势度高达0.077 0，而农产品电商子系统有序度则产生小范围波动，趋势度为0.029 1，从而产生低于河南省但高于山西省的协同效果。这表明复合系统协同水平不由任何一个子系统有序度的高低决定，只有农产品电商子系统与冷链物流子系统同步有序发展，才能促使复合系统协同度处于较高水平。

图3 中部六省各年份农产品电商与冷链物流协同度

4 结论与建议

基于中部六省农产品电商与冷链物流发展的相互作用，运用复合系统协同模型对中部六省各省份的农产品电商与冷链物流分别进行有序度、协同度测算。本文纵向分析了从2014-2018年中部六省农产品电商与冷链物流子系统有序（协同）发展趋势，横向上对比各省份间农产品电商与冷链物流各子系统的有序（协同）发展效率，结合实际发展状况，分析了各省份之间农产品电商与冷链物流子系统差异特征来源。研究发现：（1）各省份间农产品电商与冷链物流有序度总体上呈现逐渐上升的趋势，但任何一个子系统有序度的提升不能带来整体协同度的提升。（2）农产品电商子系统有序度发展效率河南省、湖北省较高，山西省最低，安徽省农产品电商发展水平最高。（3）冷链物流子系统有序发展效率最高为湖南省、河南省，山西省有序发展效率有所下降，而冷链物流发展水平最高则为湖北省。（4）中部六省中农产品电商（冷链物流）子系统发展水平最高的省份，有序发展效率却较低，呈现行业发展至一定水平与规模后发展效率放缓的现象。（5）复合系统总体协同度水平尚处于较低水平，其中协同发展效率最高为河南省，最低为山西省。

中部六省农产品电商与冷链物流各子系统有序度较高，但由于农产品电商与冷链物流有序发展效率不同，复合系统总体呈现协同程度较低的状态。需要指出的是，这是由于农产品电商与冷链物流协同发展起步较晚，发展速度过快造成两者之间的不协调。在基础设置、经济规模有限的背景下，农产品电商与冷链物流的不同发展水平使得二者处于低质量的协同发展状态。为实现农产品电商与冷链物流的协同发展，在结合上述分析和各省实际发展状况的基础上，先对各省份农产品电商与冷链物流协同发展提出建议，从而得出考虑不同省份情况的中部六省整体协同建议，具体见表7。

中部六省在明晰个体实际发展状况与整体发展水平的基础上，在各自省份有序提升农产品电商与冷链物流发展效率，在六省间做好信息互通、发展互助以及销售的农产品品类互补等工作，才能较好地发挥出中部六省产业集群效应，提高区域内居民生活品质，促进六省区域经济效益最大化。

表7 中部六省各省份及整体协同发展建议