河南省果蔬冷链需求预测及其影响因素研究

李 晔， 付 筱， 李 娟

（河南农业大学信息与管理科学学院，郑州 450002）

目前，河南省冷链物流存在很大不足，冷藏车仅占货运汽车的0.2%，仅有10%的果蔬使用冷藏车输送，造成的果蔬腐烂损失严重. 因此，研究河南省果蔬冷链需求以及相关影响因素分析具有非常重要的意义.

近些年来，国内外学者关于冷链物流的研究已经有很多的理论基础，为冷链物流的发展提供了很多参考依据，主要有3个方面的研究：①关于冷链物流技术，Vishal Kumar Gupta 等［1］评估了物联网等数字技术以改善冷链性能的方法得出，3PL结合物联网可以立即提高冷链利润；Bogataj等［2］和Ollinger等［3］探究了关于物流供应链的温控合成方法；王友青和白冰［4］提出使用纳米薄膜、冷藏等保鲜方法来保鲜杏鲍菇，可以有效防止因保鲜不当产生的浪费；陈晖［5］通过实验研究出当CO2体积分数为10.5%～13.5%和O2体积分数为2.5%～3.5%时，食用菌经过气调等技术保鲜可以达到保鲜效果. ②关于冷链物流发展措施，陶春柳等［6］结合我国冷链物流现状以及存在的问题，给出了相关标准体系和解决方案；马丹丹［7］以河南省果蔬为研究对象，提出相应的优化措施，为果蔬冷链物流运作模式提供了有效的保障方案；刘桂艳［8］以内蒙古畜产品销售为研究对象，提出应通过转变物流运作模式、构建物流信息平台以及调整畜产品策略三方面来改善线上和线下模式. ③关于冷链物流需求预测，Flsieh等［9］采用回归预测的方法预测生鲜农产品冷链物流需求；Eksoz等［10］通过运用灰色系统、神经网络和组合模型的方法，预测出冷链物流需求；王晓平等［11］通过结合遗传算法和神经网络模型预测北京农产品冷链物流；王秀梅［12］通过比较几类预测方法，得出权重分配组合法精度最高，选用此方法预测了我国三大类农产品的冷链物流需求发展趋势.

通过梳理文献可以看出，国内外学者对于冷链物流的技术、发展措施以及预测未来发展趋势十分重视.目前，对于区域冷链物流预测大多学者采用回归预测、神经网络以及回归的方法，结合其未来发展中所受到其他环境影响的定量分析相对较少，在冷链物流发展过程中，还会受到很多因素的影响，对于采用灰色系统来预测冷链需求以及采用灰色关联来分析影响冷链发展的其他环境因素的研究相对较少. 本文采用灰色GM（1，1）预测模型结合灰色关联模型，分析在相关影响因素下河南省未来果蔬冷链发展趋势，以此为研究区域冷链物流提供参考依据.

1 研究方法

灰色系统理论认为，尽管系统行为模糊、数据杂乱无章，但它是一个整体，是有序的，必定存在某种规律. 灰色系统就是根据杂乱无章的原始数据去探寻其内在规律，当研究的信息大量空缺或者紊乱时，如何对实际问题进行分析解决的一种方法.

1.1 GM（1，1）模型

灰色系统的GM（1，1）模型，计算步骤为：

第一步，将样本数据记为x0，并对序列进行一次累加，生成一次累加序列：

第二步，生成紧邻均值序列，即

第三步，建立白化微分方程dx(1)/dt+ax(1)=b，其中参数a，b 由向量â=(a,b)T确定，用最小二乘法估计â=(BTB)-1BTY . Y，B分别为

第四步，最终得到均值GM（1，1）模型为

通过累减还原可以计算出河南省果蔬业2019—2023年的各个指数的预测值.

第五步，模型检验采用关联度ε0和均方差比值C0来进行检验，其中X(0)为原始序列，X̂(0)为模拟序列，C=S2/S1，S2为残差的标准差，S1为原始数据的标准差.

1.2 灰色关联分析

灰色关联分析研究数据到数据之间的映射，是系统动态变化中进行量化分析，分析曲线几何形状的变化过程，当曲线几何的形状靠近时，系统中各个因子间的关联度就会增大，曲线几何形状越靠近，表明系统变化发展的状态越接近. 使用指定的数据处理系统中各个要素之间的灰关系，从而得出系统中其他要素与主要素之间的灰色关联程度. 取值越大（0 ≤ρi≤1）时，表明系统中其他要素对主要素的影响程度越大. 本文采用的是灰关联中的灰色综合关联分析，可以比较全面的反应要素之间的影响程度，详细的计算步骤可以参考文献［13］.

2 实证分析

2.1 河南果蔬冷链物流需求量预测

果蔬冷链指的是在果蔬采摘、储藏、运输以及销售等过程中均采取符合标准的低温环境，根据河南省果蔬冷链的发展和文献研究，常选取河南省果蔬产量乘以冷链流通率作为果蔬冷链物流的需求指标，即果蔬冷链需求=果蔬产量×果蔬冷链流通率. 其中果蔬冷链流通率是指进入冷链的果蔬占所有流通的果蔬的比例. 根据文献［14］可得河南省2013—2018年的果蔬冷链值，由公式（1）～（6）中可以预测出2019—2023年间河南冷链流通率（表1）.

表1 2019—2023年河南冷链流通率Tab.1 Cold chain circulation rate of Henan during 2019-2023

选取2014—2019 年《河南统计年鉴》中的2013—2018 年间河南水果和蔬菜（含菌类）产量为研究基础，根据公式（1）～（6）中建立河南省果蔬的GM（1，1）预测模型，预测得出2019—2023 年间河南省果蔬产量（表2）.

表2 2019—2023年河南水果蔬菜产量预测值Tab.2 Fruit and vegetable production forecast of Henan during 2019-2023 单位：万t

由表1和表2中的河南冷链流通率以及水果蔬菜产量的预测值，根据果蔬冷链需求=果蔬产量×果蔬冷链流通率公式可以得出2019—2023年河南果蔬冷链物流的需求量（表3）. 由预测结果可以看出，河南居民对果蔬冷链的需求在逐渐增加，果蔬冷链物流的需求量是衡量果蔬冷链产业运行能力的重要依据，河南省近几年保鲜技术在不断提高，冷链物流也得到了较快的发展，随着居民消费水平日益提高，更加注重果蔬品质的要求，对果蔬冷链的需求也大幅上涨.

表3 2019—2023年河南果蔬冷链需求量Tab.3 Demand of fruit and vegetable cold chain in Henan during 2019-2023 单位：万t

2.2 果蔬冷链物流影响因素分析

灰色GM（1，1）模型可以有效预测果蔬冷链物流的需求，但是果蔬冷链的发展不仅仅会受到其内部作用的影响，其果蔬冷链物流整体所处的环境影响同样也很大. 所以，研究过程中需要同时分析并了解河南果蔬冷链物流需求的相关影响因素.

2.2.1 构建相关指标体系 果蔬冷链物流需求的相关影响因素很多，综合文献［15-17］以及坚持指标选取的重要性、全面性、可操作性、科学性等原则. 选取经济规模、交通运输、供需水平、冷链支撑条件、冷链物流可持续水平5个一级指标，以此为基础划分19个影响因素为二级指标，如表4所示.

表4 果蔬冷链物流相关影响因素指标体系Tab.4 Index system of related influencing factors of fruit and vegetable cold chain logistics

1）经济规模. 选取经济规模作为研究指标的原因有以下两点：第一，当河南省经济规模不断发展壮大时，果蔬的生产规模也会不断扩大，果蔬的生产量和销售量会持续增加，所需要的果蔬冷链物流能力要求就会越高；第二，经济规模与居民生活质量水平有着直接的联系，当人们生活水平提高时，对果蔬的品质要求也会有所提高.

2）交通运输. 物流的定义是指商品从供应商到消费者的实体移动的活动，根据实际所需，将运输、储存、装卸搬运、包装、流通加工、配送等基本活动有机结合. 其中交通运输环节是支撑整个物流活动的主体，否则将无法实现商品的流动.

3）供需水平. 由经济学中供求理论可知，商品的供给和需求其实是由商品生产自身所决定. 果蔬冷链物流的需求会根据商品供给量的改变而变化，其中，人是经济活动中的行为主体，而河南省是人口大省，人口密集，对果蔬冷链物流的需求有比较大的影响.

4）冷链支撑条件. 冷链支撑条件指的是在商品采取冷链物流中的基础设施以及所使用的相关信息技术，科学技术的进步将会影响区域果蔬冷链的发展水平. 其中，互联网的覆盖面和电话的普及发展对冷链物流的对接、信息共享和温度监控系统提供有效的帮助，冷藏车和冷库容量是冷链系统的重要载体，是果蔬冷链物流的重要驱动力.

5）冷链物流可持续水平. 冷链物流的发展不仅需要考虑当前发展的需求，还要考虑未来发展的需要，才会提高冷链物流的可持续发展水平. 考虑的因素应包括人才的可持续发展、农业的可持续发展、物流产业的可持续发展、信息研究的可持续发展以及相关信息产业的可持续发展等.

2.2.2 基于灰色关联分析的果蔬冷链物流影响因素 从《河南统计年鉴》、中国冷链物流网等收集出2013—2018年影响河南果蔬需求的相关指标数据值，利用灰色关联分析计算公式［13］，计算出影响河南果蔬冷链物流需求的关联度的数值，如表5所示.

表5 果蔬冷链物流相关影响因素灰关联度Tab.5 The gray correlation of related factors of fruit and vegetable cold chain logistics

由表5中数据可以得出两个结论：第一，二级指标灰色关联度值均大于0.6，所有指标的灰色关联度平均值为0.70，说明所有的指标都和河南果蔬冷链物流需求有较好的相关性，灰色关联度值越接近于1，说明序列指标与参考指标之间的关联性越强. 从表5可得，冷库容量的灰色关联度为0.82，即冷库容量和河南果蔬冷链物流需求的关系最密切，因此在实际中最需要关注. 农村居民消费水平、社会消费品零售总额、交通运输、仓储和邮政从业人员数、铁路、公路运输里程总和、水果产量、常住人口量、高校毕业生人数、农业固定资产投资、科技研究投资、信息产业固定资产投资的灰色关联度低于平均值，对河南果蔬冷链物流需求的影响稍弱. 第二，5个一级指标对河南果蔬冷链物流需求的关联程度从高到低依次为冷链支撑条件现状、经济规模、供需水平、交通运输、冷链物流可持续水平.

GM（1，1）模型预测的精度比较高，得出的结果具有较好的参考价值，可以反映出未来河南果蔬冷链物流需求的变化情况. 同时，采用灰色关联的方法进行分析，可以较好地反映影响河南果蔬冷链物流的主要影响因素，结合表5中的内容，得出以下结论.

1）冷链支撑条件对果蔬冷链物流需求变化影响最显著. ①冷链物流基础设施影响突出. 灰色关联分析结果显示，冷库容量和冷藏车的保有量的灰色关联度在19个指标中分别位于第一和第七位. 根据文献［18］，河南省的冷藏库容量排在全国第四位，冷藏车数量排在全国第二位，表明河南冷链物流基础设施在不断地进行扩大和完善，符合相关标准的冷链车辆逐渐的投入冷链物流市场中，冷藏库也在不断地合理规划布局，冷链物流基础设施的发展会明显的提高河南果蔬冷链物流的需求. ②冷链物流信息化水平影响较明显. 互联网用户数以及移动电话用户数分别位于第四位和第五位，表明当冷链物流信息化水平提高时，河南的果蔬冷链物流需求将会有明显的增长. 冷链物流信息的提高可以有效地促进信息互联互享，在果蔬冷链运送过程中提供定位追踪和温度监督服务，可以实现处理订单、运输储存、配送等环节的业务有效对接，使得果蔬冷链物流系统更加完善和提升.

2）经济规模对果蔬冷链物流需求变化影响明显. 人均GDP、城镇居民消费水平和河南省果蔬冷链物流需求的关联度比较明显，表明人均GDP以及城镇居民消费水平的提高对于果蔬冷链物流的发展具有重要意义. 河南地处中原，是农业大省，果蔬生产丰富，随着城镇居民消费水平的提高，对于果蔬品质要求更加严格. 但农村居民消费水平和社会消费品零售总额的灰关联度较小，这很可能和农村居民的消费结构有关，农村居民对品质要求在一定程度上降低了果蔬冷链物流的需求.

3）供需水平、交通运输、冷链物流可持续发展对果蔬冷链物流需求变化影响较小. ①水果产量、常住人口对于河南果蔬冷链物流需求的灰色关联度排名比较靠后，表明未来果蔬冷链物流的需求将更多的受限于其他的条件. 当河南的经济水平不断提高、居民的生活条件逐渐改善时，对于水果的需求将呈现多元化趋势.河南的水果产量虽具规模，但是竞争力还是有些薄弱，造成河南果蔬冷链物流需求的动力增长缓慢. ②一般来说，区域交通水平提升时，将会使区域冷链物流需求明显的增长，但是灰色关联分析显示的结果却与之不相符. 目前河南的交通水平在不断发展［19］，但是因为交通运输方式之间的连接间断等问题导致了交通运输无法明显推动河南果蔬冷链物流需求的增加，表明优化铁路网络布局、协调公路运输以及其他交通运输方式间的对接将会改善对河南果蔬冷链物流需求的影响. ③物流产业固定资产投资灰色关联度排名第三，明显可以看出，河南重视冷链物流业的发展. 随着物流产业固定资产投资规模扩大，果蔬冷链物流需求将会产生明显的提升，对提高果蔬冷链物流需求发挥重要作用. 与此同时，高校毕业生人数、农业固定资产投资、科技研究投资以及信息产业固定资产投资与果蔬冷链物流的关联度较小，均明显低于平均值. 河南是人口大省，但由于开设物流专业的高校还比较少，当前河南高校毕业生中关于冷链物流的人才短缺，使得相关投资无法造成明显的经济增长，从而影响了果蔬冷链物流需求量的增加［20］.

3 结论

河南果蔬业的发展，离不开果蔬冷链物流产业. 其中果蔬冷链物流的需求量是客观衡量果蔬冷链产业的综合运行能力的主要量化依据. 本文运用GM（1，1）模型对河南省未来5年果蔬冷链物流需求的变化进行预测，从经济规模、交通运输、供需水平、冷链支撑现状、冷链物流可持续水平5个方面为指标体系，运用灰色关联分析的方法分析对河南省果蔬冷链物流需求产生变化的因素，并有依据地获得了其主要影响因素，得出相关结论. 通过定量分析的方法，对于研究区域果蔬冷链需求以及分析在发展过程中所受到的相关影响因素提供了一种有效的决策依据，为相关部门制定有关政策提供参考.