“互联网+”背景下农产品物流影响因素分析

□周紫薇

（武汉轻工大学管理学院，湖北 武汉 430023）

党的十九大报告指出，必须将解决好“三农”问题作为全党工作的重中之重。生产和售卖农产品是农户的主要收入来源，对农村经济发展具有至关重要的作用，可有效解决农产品物流的现存问题。

1 农产品物流现状

第一，流通规模大。随着我国科学技术水平的提升，电商巨头在下沉市场的竞争愈发激烈。农产品是快消品，利润潜力巨大。电商的出现拓宽了农产品的推广渠道，扩大了流通规模，使流通速度呈逐年加快的趋势。现阶段，农产品对应的零售渠道有网络直播带货、社区零售云、社区团购以及淘宝等，有效缓解了下行压力，提供了更加便利快捷的服务和多样化的选择[1-2]。

第二，运营水平提升。将互联网技术运用于物流的每一个环节可以大大提高运行效率，例如RFID 技术、GPS 系统、AGV、Cloud 计算、AI 技术等。互联网保证了供应链的信息流通，使农户可以及时准确地获取信息，充分把握市场行情，解决供应链渠道商和消费者之间信息不对称的问题[3-4]。

2 研究方法和模型

2.1 灰色关联度分析方法

相关人员需对数据进行无量纲化处理。初值化计算公式如下。

式中：i=1，2，…，m；t=1，2，…，n。

确定目标值序列和比较序列。设参考数列为X0，比较数列为Xi。求比较序列各期数值和参考序列对应期数值的差值绝对值，把最大值记为△（max），最小值记为△（min）。公式如下。

求灰色关联系数，公式如下。

式中：ρ为分辨系数，取值范围为[0，1]。由于观测序列有强干扰，ρ△（max）＞△oi（t），导致各个指标的关联度接近1。根据吕锋（1997）[5]的研究，ρ可以通过以下方法取值。

灰色关联度公式如下。

2.2 系统耦合评价

设有m个评价对象，每个评价对象有n个评价指标，其中xij为第i个评价对象的第j个指标。标准化处理，正向指标和负向指标如下。

式中：xjmin和xjmax分别为第j项指标的最小值和最大值。

求第j项指标下第i个样本指标的比重，具体公式如下。

熵权法用于确定权重。求第j项指标的熵值，公式如下。

求第j项指标权重，公式如下。

分别求系统的综合评价指数，公式如下。

求系统耦合度，公式如下。

耦合度不能判断系统是在较高水平上相互促进，还是在较低水平上相互影响，需要引入系统的发展层次T计算耦合协调度D，用于评价两个系统的协调发展程度。系统耦合度评判标准如表1 所示。

表1 系统耦合度评判标准

求两个系统的综合调和指数，公式如下。

式中：α和β为待定系数，α+β=1。本研究假定两个系统同等重要，设α=β=0.5。

求耦合协调度，公式如下。

耦合协调度评判标准定如表2 所示。

表2 耦合协调度评判标准

3 评价指标体系

本研究构建的农产品物流评价指标体系由5 个一级指标、18 个二级指标组成。

第一，宏观环境。第一产业生产总值（X1）反映农业产值，第二产业生产总值（X2）反映加工制造产业的生产总值，第三产业生产总值（X3）反映交通运输业、通信产业等非物质生产部门的生产总值。

第二，基础设施建设能力。冷库容量（X4）反映我国冷藏库储存能力，交通运输、仓储和邮政业固定投资（X5）反映交通运输、仓储和邮政业的基础设施建设水平。

第三，农产品电商发展水平。根据农产品电商的最新发展趋势，囊括B2B、B2C、C2C、O2O 模式，选取如下指标。农产品网络零售额（X6）是指通过公共网络平台实现的农产品零售额，包括B2C 和C2C 两种形式；淘宝村数量（X7）是指活跃网店数量达到当地家庭户数10%以上、电子商务年交易额达到1 000 万元以上的村庄数量，淘宝电商主要是C2C 模式；跨境电商行业交易规模（X8）是指不同关境的交易主体通过电子平台完成交易的金额，反映电商行业在国际市场的发展程度，主要包括B2B 和B2C 模式；中国直播电商GMV（X9）是指通过直播渠道成交总额；MCN 行业市场规模（X10）是指一个多频道网络的行业规模，主要是B2C 模式；社区团购融资金额（X11）是指依托真实社区团购模式的融资金额；社区团购用户规模（X12）反映社区团购模式的发展潜力，主要是O2O 模式；社区零售云GMV（X13）是指赋能以商超、菜市场为主的零售业态，进而实现数字化转型后的成交总额，主要是O2O模式。

第四，信息化程度。农村互联网宽带接入用户（X14）反映农村互联网的普及度；电信业务总量（X15）反映国民对网络和基本通话业务等服务的需求强度。

第五，专业人才。由于农产品一般通过道路短途运输或铁路长途运输，故选取以下指标。道路运输从业人员（X16）反映农产品短途物流的发展潜力；铁路运输从业人数（X17）反映农产品长途物流的发展潜力；邮政业从业人员（X18）反映邮政业的发展规模和物流业发展潜力。

4 实证分析

4.1 数据来源

本研究数据来源于2016—2020 年《中国物流年鉴》、2016—2020 年《中国统计年鉴》、电数宝、艾瑞数据中心、艾媒数据中心、发现数据网。2015—2016 年中国直播电商GMV 数据、2015 年的社区团购用户规模数据、2015 年的社区零售云GMV 数据缺失，按照稳定的增长率结合缺失年份后一年的数据测算。

4.2 灰色关联度

4.2.1 具体步骤

对原始数据运用初值化法进行无量纲化处理，确定目标序列农产品物流总额以及比较序列，计算差值序列和两级差，得到△（max）=40.463 4，△（min）=0，计算灰色关联系数，如表3 所示。

表3 灰色关联度及关联序

4.2.2 结果

观察上述关联度数值和排序可以发现，一级指标宏观环境、基础设施建设能力和专业人才下的所有二级指标与农产品物流总额指标的灰色关联度均大于0.9，意味着这些指标对农产品物流的发展起决定性作用。一级指标信息化程度的二级指标灰色关联度均大于0.7，相比以上指标较弱，表明信息化水平对农产品物流的发展具有重要作用。

灰色关联度分析法是一种通过比较两个因素变化姿势一致性程度，即曲线形状相似度得到相对关联度的方法。由于单个要素相对关联度不高，本研究从系统角度出发，了解系统之间和系统内部的相互影响程度与序参量的协同作用，即由无序走向有序的趋势，综合分析农产品电商系统对农产品物流系统产生的影响。

4.3 系统耦合模型

4.3.1 具体步骤

根据关联度选取部分指标作为农产品电商系统与农产品物流系统的内部要素。标准化处理后平移0.000 1 个单位，避免数值0 对计算权重的干扰。本研究所有指标皆为正向指标。用熵权法计算权重。计算综合评价指数fi(x)和gi(x)、耦合度C、综合调和指数T和耦合协调度D，如表4 所示。

表4 2015—2019 年耦合阶段及耦合协调程度

4.3.2 结果

fi(x)为农产品物流系统的综合发展水平，gi(x)为农产品电商系统的综合发展水平，fi(x)＞gi(x)为农产品电商发展滞后型，fi(x)＜gi(x)为农产品物流发展滞后型，fi(x)=gi(x)为农产品物流和农产品电商发展同步型。根据上述数据可以发现，农产品物流和农产品电商的综合发展水平均稳步提升，逐年变好。2015—2017 年农产品物流发展水平高于农产品电商发展水平，2018—2019 年农产品电商发展水平高于农产品物流发展水平，说明农产品电商系统的发展速度快于农产品物流发展速度。2015—2019 年农产品物流和农产品电商综合评价指数的年均增幅分别为85.5%和161.3%，农产品物流综合指数增长幅度小于农产品电商综合指数增长幅度，进一步证明我国农产品物流的发展滞后于农产品电商的发展。

2015—2019 年的系统耦合度在0.9 以上，证明农产品物流系统和农产品电商系统的相关关系较强，交互作用强度大，处于有序发展阶段。但农产品电商和农产品物流的综合调和指数总体水平较低，呈稳定增长趋势，表明两个系统之间差异较大，但联系得到提升。通过观察耦合协调度发现，2015—2017 年农产品电商和物流处于失调状态，由严重失调跨越到轻度失调，体现出两个系统协调发展的良好趋势。2018—2019 年处于协调状态，由初级协调跨越到中级协调，失调程度逐渐降低，整体发展趋势较好，如图1 所示。

图1 2015—2019 年综合评价指数及耦合协调度

5 结论

分析灰色关联模型运行结果可以发现，宏观环境、基础设施建设能力、信息化程度和专业人才对农产品物流具有重要作用[6]。耦合协调度较低导致单个因素与农产品物流的相对关联度较小。通过耦合度可知，农产品物流系统和农产品电商系统的交互程度较大，意味着两个系统之间仍存在较强的相关关系[7-8]。

农产品物流的发展离不开经济发展的支持。只有推进农村一二三产业融合发展，加快农业现代化，实现乡村全面振兴，保证良好的农业环境和足够的高质量农产品，才能为农产品物流提供发展空间[9-10]。

基础设施建设能力是农产品物流发展的支撑因素。农产品的特殊属性对基础设施的要求高于一般产品。提供硬件支持，加大基础设施建设力度，尤其是冷链物流及农产品加工设备，能有效保证农产品运输质量，降低损耗率，持续提升运行效率[11-12]。

农产品电商与农产品物流相互促进、协同发展。农产品电商的难点在于物流，农产品物流的机遇来自电商。大力发展农产品电商是“互联网+”背景下提高农产品物流整体层次的必然途径，农产品上行是必然趋势。现阶段，电商平台解决了“农产品进城难”的问题，成功为农产品物流开拓了市场，扩大了规模。同时，两个系统必须协调发展，否则会相互抑制。农产品电商的高速发展把农产品物流提升到了新的高度，对物流业提出了更高的要求，带动其积极革新模式，达到降本增效的目的[13-14]。

专业人才是提升农产品物流竞争力的核心因素。加强在专业教育和培训方面的投入，培养和引进物流复合型人才，是改善我国整体农产品物流层次低、农产品损耗率高的有效举措[15-16]。

信息化程度是农产品物流向现代化发展的必然要素。物联网、大数据等现代信息化技术改变了农产品物流的供应链管理模式，农户能实时掌握最新市场动态，分销商和零售商能有效预测需求量，实现智慧库存管理。