辽宁省生鲜农产品冷链物流需求预测研究

刘文博

（辽宁省交通高等专科学校，辽宁 沈阳 110000）

一、引言

生鲜农产品主要是指蔬菜、水果、水产品、肉、禽、蛋、奶制品等易腐性产品，它不同于一般的消费品，作为食品还具有较高的安全性要求，且对应的消费者口味多变性也造成品种多样性的需求。作为生活中必不可少的生活必需品，生鲜农产品的重要价值就是其鲜活程度，因为会直接关系消费者的身体健康，由于其易腐易损性等特点，故不可长期储存。

生鲜农产品冷链物流（Cold chain logistics，简称CCL）是指利用冷藏技术持续保持适宜温度和湿度的食品供应物流链，适用于水果、蔬菜、乳制品、肉类和鱼类等易腐产品。一个完整和高效的冷链系统必须保证易腐食品从各收集点（屠宰或捕捞）到最终消费者都在所需的温度和湿度范围内。这条冷链物流的任何中断，即温度或湿度超出预期范围，都会使整个冷链失效。因此，高效的冷链物流对减少生鲜农产品损失和浪费至关重要，这就需要冷链物流各环节之间协同发展，相关企业和利益相关方之间相互合作，能数据共享。

生鲜农产品冷链物流不仅具备普通物流的共性，还有其自身特点。第一，冷链物流具有时效限制。生鲜农产品具有时鲜性特点，对物流配送时间要求较高，需要尽量在最短的时间将生鲜农产品交付到消费者手中。经调查，生鲜农产品网络消费者多半是上班族，如果采取直接送货上门可能会出现重复配送，进而导致物流成本上升，生鲜农产品的时鲜性下降。第二，送货频率高。由于生鲜农产品的易腐易损性，不易长时间储存。通常消费者是单次购买量不多，但购买频率高。随着人们生活日益丰富多彩，对新鲜的农产品需求也会与日俱增，这也会导致送货频率要远远高于普通产品。第三，需要专业的冷链物流装备。为了保证生鲜农产品的时鲜性，需要专业的包装技术支持，包括包装材料、包装厚度、排气孔位置、形状等。还有冷链低温技术能保证产品质量，为了完善冷链物流，需能精准测量低温环境下的食品质量，并保证冷链系统的相关参数在合理范围内，这些都可借助RFID、无线传感器、物联网技术等实时监控食品安全，降低因冷链中断造成食品变质的风险。第四，物流配送点分散。生鲜农产品的消费者多为个体家庭，地理分布相对分散，物流配送难度较高。因此需要合理科学规划配送路线、设置合理的集散地，需要对物流配送网络进行统筹管理，最大程度满足消费者的物流配送需求。第五，生鲜农产品增值空间大。生鲜农产品在送达消费者前通常会进行预处理，比如清洗、切割、包装、冷藏等，经过处理后会产生一定增值，包括产品的包装增值和产品加工增值等。

联合国粮食及农业组织报告称，在发展中国家，粮食损失主要发生在采集后的流通阶段，它是由于采摘后处理不当造成的，具体包括冷链运输、适宜的物流基础设施缺失以及没有掌握专业处理易腐食品的知识。因此，从采摘、屠宰或捕捞到市场全过程中，适宜且不中断的温湿度控制对保持食品的生鲜性、食品安全、减少浪费并最大限度地降低食源性疾病的风险至关重要。同时保持生鲜农产品的质量，会直接影响消费者的购买决策、市场价格和销量，从而也会影响整个食品行业的整体经济。

二、文献综述

关于物流需求预测的研究国外比国内略早，在1992年Cullinance构建了货运量短期预测模型。随着国内冷链物流的迅猛发展，对物流需求预测的研究从2006年普遍增多。周泰[1]等通过货物周转量对四川省的物流需求量进行了科学合理预测；李娟[2]研究了河北省物流需求，从区域经济发展视角对物流需求进行了预测。

在生鲜农产品冷链物流方面，刘浩[3]从理论层面探讨了冷链物流的发展模式及对策等，从技术层面对生鲜农产品冷链物流网络节点和配送路径的优化等。在冷链物流需求预测方面，孙杰等[4]将食品冷链物流需求研究应用在北京奥运会中，并提出了合理建议；张倩[5]对河南省生鲜农产品进行了预测，主要以生鲜产品运输量及冷藏车运输量为依据，推测出冷库缺口量。

在预测方法方面，霍蕾[6]建立了灰色回归模型，对物流需求进行预测；郭涤等[7]利用神经网络模型进行了物流需求预测；王亚男等[8]建立了一种时间序列预测模型，并进行了实证检验，证明了在相似系统预测中，提出的模型优于现有的预测模型。

三、辽宁省生鲜农产品冷链物流发展现状

辽宁省生鲜农产品的生产供应地相对分散，无法实现规模化经营，再加上冷链物流设施设备不够完善，因此出现了辽宁省生鲜农产品冷链物流不够顺畅，在生鲜产品物流运输与配送过程中出现了不必要的资源浪费。随着人民生活水平的不断提高和需求多样化的需要，消费者对生鲜农产品的需求和品质有了更高要求，而生鲜农产品的季节性、区域性、不易储藏及市场信息不对称等问题，对生鲜农产品冷链物流的顺利开展带来不利影响，进而制约了冷链物流的大发展。

辽宁省自然环境优越，农产品资源丰富，生鲜产品的市场量非常庞大，但新鲜蔬菜的周转周期较短，加工附加值较高，如果能形成规模效应将会降低成本，因此，政府和企业投入了大量资金和技术，为辽宁省新鲜蔬菜的供应链发展提供了强有力支持。

辽宁省交通四通八达，各种运输方式种类齐全，同时物流企业众多，冷库规模及冷链运输车辆较多，强大的冷链物流能力为辽宁省生鲜农产品冷链物流服务提供了后勤保障和支持。

随着消费者生活需求与质量不断提升，对生鲜农产品的需求也日益上涨，原有的物流配送体系已经不能满足现代化发展要求。生鲜农产品物流出现了“云物流共同配送”模式，对分散的冷链物流资源进行虚拟整合与优化，可实现在一定区域内的物流资源管理的规模化。

通过“云仓储”、“云配送”等云平台模式，将多片产地和销地区域整合起来，由云平台统一管理调度。通过“云仓储”，生鲜农产品供应者可以就近安置农产品入冷库储存，并根据订单就近拣选。还可以通过“云仓储”实现错时均衡销售，从根本上解决生鲜农产品易腐易损产品运输半径受限、销售周期短等问题。通过云平台，可以整合批发商、零售商和相对分散的农产品物流资源，智能决策、动态匹配物流需求与物流资源，实现渠道短、时间短、路径优的“云配送”服务。

四、辽宁省生鲜农产品冷链物流需求预测

1.冷链物流的衡量指标

随着电子商务技术的发展及物流基础设施的完善，近些年国内生鲜电子商务迅速崛起，对生鲜农产品的需求激增同时带动了冷链物流的快速发展。消费者的购物习惯已从传统的线下逐渐向线上转移，生鲜电商这种购买渠道越来越普及，尤其更受当代年轻人的青睐。现实中，网购、生鲜电商、蔬果宅配等方式是很多消费者的热门选择。受益于这类消费的增长，国内冷链物流需求快速增加。

冷链物流是现代物流的一个分支，可以预见未来几年冷链物流市场规模将越来越大。2017年～2020年，我国中央一号文件已明确提及构建并完善我国农产品冷链物流体系，并从国家宏观层面给予利好的政策。近些年，移动互联网技术进一步刺激了冷链物流的高需求发展，截止到2020年，我国冷链物流市场需求已达到2.4亿吨。

冷链物流需求是针对需要冷链运输的一类产品所产生的需求，涉及运输、包装、库存、配送、装卸、加工等物流过程中的各个环节。衡量冷链物流需求的指标体系有：生产量、货运量、货运周转量、库存量、加工量、冷链物流从业人数、社会物流总成本、供应链增值等指标。影响生鲜农产品冷链物流需求的因素诸多，为更全面描述生鲜农产品冷链物流需求总量，可将肉类、乳制品类、果蔬类、水产品类等需要冷藏运输的产品产出总量作为冷链物流需求预测模型的研究对象。

2.实证分析

本文针对辽宁省生鲜农产品冷链物流需求的预测采用的是灰色预测模型中的GM（1，1）模型。GM（1，1）模型是GM（1，N）模型的特例，该模型仅包含一个微分方程，且微分方程仅有一个单变量。求解GM（1，1）模型相对简单，只需拟合一个参数，因此计算效率较高。

GM（1，1）模型的建模过程如下所述。

设原始非负数据序列为：x(0)=(x(0)(1),x(0)(2),……x(0)(n))，其中，n表示原始数据序列的长度，且n≥4。

所得到的新累加数据序列：x(1)=(x(1)(1),x(1)(2),……x(1)(n))为数据序列x(0)的1-AGO序列。数据序列x(1)能起到弱化数据序列x(0)波动的作用，并能提高x(0)的随机性。

定义GM（1，1）模型的一阶线性灰微分方程模型为：

根据最小二乘法可以解出：

其中，矩阵

矩阵

其中，

原微分方程的离散解为：

因此，GM（1，1）模型的建模基本流程图如图1所示。

图1 GM（1，1）模型的基本流程图

（1）数据获取

从数据真实性考虑，从辽宁省统计年鉴中选取2012年～2019年年度辽宁省冷链运输生鲜农产品产量作为原始数据，结合预测种类挑选相关数据包括油、蔬菜、食用菌、水果、猪、牛、羊、水产品以及奶类制品的产量作为预测初始数据（见表1）。

表1 辽宁省冷链运输生鲜农产品产量（单位：万吨）

（2）模拟训练

该模拟计算是将数据分为了训练组和实验组，主要是利用不同的数学模型进行计算。通过实验组的数据，判断哪种模型预测效果更好。预测评价指标是以“误差平方和”最小为准则，计算结果（见表2）。

表2 各类预测方法的误差平方和结果

（3）预测结果分析

基于辽宁省生鲜农产品冷链物流系统的整体规划部署，假设油、蔬菜、食用菌、水果、猪、牛、羊、水产品、奶类的冷链流通率分别为10%、20%、20%、18%、16%、13%、10%、8%，可以计算出生鲜农产品冷链物流需求量（见表3）。

表3 辽宁省生鲜农产品冷链物流需求量预测结果（单位：万吨）

通过预测结果可以看出，未来五年辽宁省的生鲜农产品冷链物流需求量将会持续增长，并且会逐年递增，年平均增长率可达5.84%。其中，蔬菜、食用菌、水果、水产品等大约占88%，是冷链物流需求的重点产品。这就给辽宁冷链物流产业指明了一个方向，需重点发展这几类产品。物流需求量的预测结果也为冷链环节中必不可少的冷链设施设备的需求提供依据。辽宁省是农产品生产大省，消费者对蔬菜、水果及水产品的需求量与日俱增，消费方式的变化决定了冷链物流服务质量至关重要，辽宁冷链物流的发展亟需政府相关部门的配合及流通各环节的通力协作。

五、结论

本文基于辽宁省2012年～2019年生鲜农产品产量，利用灰色GM（1，1）需求预测模型对未来五年的需求量进行了预测，预测精确度较高。在冷链物流越来越受重视的大背景下，科学合理的生鲜农产品冷链物流需求预测可为制定合理的生鲜农产品冷链物流发展规划提供依据，对振兴农村经济、促进农村现代化进程提供助力。

从未来的消费市场看，消费者的购买习惯已经发生巨变，再加上疫情的大背景，生鲜农产品电商已是大势所趋，消费者线上购买的需求快速提升，冷链物流配送已经进入分钟级。随着冷链订单碎片化的发展趋势，对冷链产业的运营会带来更大的挑战，冷链物流将朝着智慧化方向发展。在大数据时代背景下，深挖消费者的冷链物流需求规律已成为可能，会也为生鲜农产品市场提供科学决策依据。