新冠疫情背景下贵阳农产品冷链物流需求预测分析

雷蕾，吴洁，李淑敏

（成都信息工程大学物流学院，成都 610103）

近年来，农产品冷链物流越来越受到关注和重视。2020年6月，农业农村部《关于加快农产品仓储保鲜冷链设施建设的实施意见》指出鼓励各地开展农产品仓储保鲜冷链设施建设，提升农产品产地仓储保鲜冷链能力［1］。农产品冷链物流是连接消费者供给和需求的纽带，也是城乡居民生活的重要保障［2］。新冠疫情使得短期内经济轨迹发生了变化，对农产品冷链物流产生了深刻影响。农产品冷链物流从采购、加工到运输、销售等重要节点出现了劳动力不足、运行成本增加等问题，农产品市场供需求不平衡。城市农产品供不应求，超市价格上涨、断货等，而农村农产品供大于求，农产品滞销，大大增加了农产品冷链物流供应链运营的压力。通过对农产品冷链物流需求的预测，对实现农产品供求平衡，缓解物流系统供应链压力，减少新冠疫情对农产品冷链物流带来的负面影响具有较强现实意义。

1 文献回顾

农产品冷链物流需求方面的研究已经较为成熟，主要集中于以下3方面：

1）农产品冷链物流需求预测方法的研究。国内外学者提出了许多具有创新与实践意义的预测方法，常见的有灰色预测模型、组合预测方法、多元回归方法、BP神经网络方法等。杨丽英等［3］利用GM（1，1）模型对崇左市农产品冷链物流需求量进行预测。李俊瑜［4］采用多元回归分析方法对福建省农产品冷链物流需求进行预测分析。王新利等［5］借助BP神经网络分析模型，选取中国农产品冷链物流数据进行预测分析。刘玲等［6］采取权重组合分配法对云南省普洱市农产品冷链物流进行分析。Ya［7］采用多元回归和BP神经网络相结合的组合预测模型，对食品冷链物流需求进行预测，利用多元回归的综合性和BP神经网络的非线性，提高了预测的准确性、实用性以及有效性。Tarantilis等［8］运用灰色预测模型对航空生鲜物流进行预测，以实现物流科学规划和物流资源合理配置。灰色预测模型具有算法简单、数据需求量少、预测精度较高、适合中长期预测等特点，在农产品冷链物流需求预测上应用较为适宜。

2）农产品冷链物流需求预测指标的研究。国内外学者结合冷链物流需求量的影响要素差异，指标有所不同。吴英等［9］结合地区农产品冷链物流相关文件主要选取茶叶、蔬菜、水果、肉类、水产品等五项指标进行农产品冷链物流需求预测。丁和平等［10］主要采用粮食、蔬菜、猪牛羊肉、食油、食糖、酒及鱼虾等指标进行农产品冷链物流需求预测。Klaiber等［11］以南大西洋鱼类货运指标对冷链物流需求作了合理预测。Bogataj等［12］借鉴农产品物流需求的指标，对农产品冷链物流需求进行了预测。

3）农产品冷链物流需求量研究。目前，农产品冷链物流需求量没有形成统一的数据，主要采用与农产品冷链物流密切相关的其他指标来替代。王秀梅［13］采用农产品产量来表示农产品物流需求量。李夏培［14］选用北京市物流总额表示农产品物流需求量。范荣华［15］以人均农产品消耗量和人口数量来计算农产量物流需求。William等［16］采用冷链物流货运量来表示冷链物流需求量。

贵阳市农产品冷链物流数据相对较少，本研究利用灰色GM（1，1）预测模型对贵阳市蔬菜及食用菌、水果、牛奶、肉类等4类农产品未来6年冷链物流需求进行预测分析。

2 灰色GM（1，1）预测模型的构建

2.1 模型构建

1）确定原始序列：

2）原始序列累加生成新序列：

3）对新序列建模，得出一阶灰色微分方程动态模型：

其中，a为发展灰数，b为内生控制灰数。

4）设A=[a b]T，利用最小二乘法估算A，则有A=(BTB)-1BTY。

其中，

对一阶微分方程动态模型求解，得出灰色预测时间响应函数：

预测值累减后还原为：

2.2 精度检验

灰色GM（1，1）预测模型精度检验依据发展灰数a值大小对预测数据的可行性和适用场景（预测时间跨度）进行分析，然后通过残差检验和后验差检验对模型精度进行精度综合判定。

2.2.1 可行性检验依据发展灰数a值大小对预测数据的可行性和适用场景，具体适用范围如表1所示。

表1 GM（1，1）模型适用范围

2.2.2 精度检验

1）残差检验。

①计算绝对误差Ê(0)(i)=x̂(0)(i)-x(0)(i)

2）后验差检验。

①计算原始序列的均值和均方差Sl=

②计算绝对误差序列Δ(0)的均差和均方差S2=

通过计算平均相对误差ϕ进行残差检验，计算均方差比值C、小误差概率P进行后验差检验。表2为判断模型精度。

表2 灰色GM（1，1）预测模型精度检验等级参照表

3 贵阳市农产品冷链物流需求预测分析

3.1 数据来源

选取2019—2021年贵阳市统计年鉴中蔬菜及食用菌、水果、牛奶、肉类等4类农产品产量作为预测数据（表3）。

表3 2019—2021年贵阳市与冷链相关主要农产品产量（单位：万t）

3.2 精度检验及预测结果

利用软件SPSS，运用灰色GM（1，1）预测模型对贵阳市4类冷链农产品产量预测，并进行精度检验。由表4可以看出，4类农产品-a值均小于0.3，预测模型是有效的，且均适合预测中长期场景，平均相对误差均小于20%，拟合效果良好。

表4 4类农产品残差检验

结合表5、图1，对贵阳市2022—2027年蔬菜及食用菌、水果、牛奶、肉类等4类农产品的冷链物流需求及需求总量作进一步分析。

图1 2022—2027年贵阳市4类农产品冷链物流需求

表5 基于灰色GM（1，1）预测模型的4类农产品产量预测（单位：万t）

1）贵阳市2022—2027年农产品冷链物流需求总量总体呈波动上升趋势，农产品冷链物流需求总量将以每年13%的年均增长率上涨，农产品冷链物流需求总量将在2027年达到780 t，表明贵阳市农产品冷链物流需求保持整体上升趋势。

2）贵阳市2022—2027年蔬菜及食用菌、水果冷链物流需求量较大，其次是肉类、牛奶。肉类和牛奶整体冷链物流需求量保持相对稳定，整体波动较小，蔬菜及食用菌、水果冷链物流需求量呈上升趋势，表明贵阳市农产品冷链物流后劲十足，具有较强的发展动力。

4 结论与建议

以贵阳市2019—2021年农产品相关数据，利用灰色GM（1，1）预测模型对贵阳市2022—2027年农产品冷链物流需求量进行预测，并通过残差检验和后验差检验，证实该预测模型精度高，适合中长期预测。相关结果表明，在新冠疫情背景下，贵阳农产品冷链物流需求量整体呈上升趋势，农产品冷链物流发展态势好，具备强劲的发展动力，农产品冷链物流供给能力需进一步加强，有必要构建物流弹性供应链。本研究以供应链为视角，从政府管理层面、企业层面提出建议，以满足居民对生鲜农产品的需求，促进实现农产品冷链物流供需平衡，缓解物流系统供应链压力，减少新冠疫情带来的负面影响。

4.1 疫情下政府应如何加强农产品冷链物流建设

第一，建立冷链物流产业供应链风险管理和沟通机制。政府要出台复工复产的相关政策措施，积极引导和支持相关企业迅速恢复生产，保障生鲜农产品的有效供应。做好农产品冷链物流系统全局性、系统性的规划，制定冷链物流供应链协同政策。农产品冷链物流产业供应链的稳定性涉及因素多，不仅涉及农产品冷链物流运输，还涉及采购、加工、企业运营等方面。因此，需要政府各部门间的相互协调制定政策措施，建立起从农产品采购、加工到运输、销售各环节紧密衔接的产业供应链。

第二，建立农产品冷链物流企业的运营资源保障体系。新冠疫情增加了农产品冷链物流相关企业运营的不确定性和风险性。政府要建立企业运营资源制度保障，主要体现在劳动力资源、金融服务。新冠疫情还增加了企业劳动力成本，造成了劳动力短缺问题。因此，政府要建立柔性流动人口管理政策。一方面，针对不同地区疫情的严重程度，适时采取柔性防疫措施，制定劳动力返岗复工的柔性政策，尽快帮助企业劳动力返岗生产。另一方面，政府要做好劳动力资源协调，加强企业与劳动力资源的对接，组织企业云招聘等多渠道保障企业复工复产。制定积极可行的劳动力政策，帮助企业解决劳动力短缺的问题。如广东省制定就业人员信息台账和企业招聘需求清单，实现劳动力资源的合理配置。新冠疫情下，企业资金流显得尤为重要，由于企业短期内复工复产较难，企业运营资金回流受到阻碍，资金链易断裂。政府要为相关企业提供灵活的金融信贷服务支持，促进农产品冷链物流供应链资金流正向循环，从而助推企业抗疫，促进农产品冷链物流正常运营［17］。

4.2 疫情下企业应如何加强农产品冷链物流建设

第一，加大对智能物流科技投入。新冠疫情给物流行业带来了巨大的冲击，促使物流智能化设备发生极大的变革。因公共卫生突发事件防控要求，政府通过行政管理措施，如封城，促使相关企业在物流配送方面不得不作出改变，无接触配送逐渐成为行业发展趋势。过去物流配送主要采用车辆及快递员配送等接触配送模式难以适应疫情防控要求。而无人机配送、无人车配送、智能快递柜等无接触式配送具有时效快、配送成本低等优势，在物流配送上的优势日益凸显。因此，相关企业要加大冷链物流智能化设备的研发投入，推广智能化设备，适应新冠疫情下催化的无接触配送新趋势。

第二，加强农产品冷链物流数字科技建设。新冠疫情下，相关企业的经营环境面临诸多不确定性，而利用数字化科技手段能够收集大量有用的信息，帮助企业构建冷链物流信息网络，实现农产品信息可追溯等，有利于企业做好物流规划，提高企业动态应对能力以及推动农产品冷链物流可持续发展。因此，相关企业要加强对数字化科技的投入和研发，依托5G、云计算、物联网、工业互联网等技术，提高农产品冷链物流信息化能力［18］。新冠疫情下，食品安全更应受到重视。企业建立农产品冷链溯源食品安全系统，增强企业对食品安全的应对能力，从而满足消费者对农产品食品安全的需求［19］。

第三，加强农产品冷链物流应急供应链建设。新冠疫情下，农产品冷链物流应急供应链建设是重中之重。要打造从原材料采购到农产品销售的全链条供应链体系，为满足农产品冷链物流需求提供有效保障；建立基于事件的农产品冷链物流供应链风险监测预警体系，监测影响农产品冷链物流供应链的相关风险事件，准确评估风险带来的影响，及时做好应急预案［20］。积极适应新情况，针对风险事件，调整冷链物流系统，增强应急突发卫生事件的抗风险能力。