数字化转型背景下九江市生鲜农产品冷链物流需求预测及发展建议

周慧 曾一洲

摘  要：物流行业数字化转型是数字经济社会发展的必然要求，江西省九江市是我国著名的鱼米之乡，盛产多种生鲜农产品，加快生鲜农产品冷链物流数字化转型，可以为行业创新发展提供竞争优势和发展动力。文章以九江市生鲜农产品冷链物流发展为例，首先分析了九江市生鲜农产品物流供需现状，然后基于该市生鲜农产品历史数据建立了灰色预测模型，并对该市未来3年的生鲜农产品产量进行了预测，最后提出了九江市生鲜农产品冷链物流数字化转型发展建议。

关键词：数字化转型;生鲜农产品;冷链物流;需求预测

中图分类号：F304.3    文献标志码：A

DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.15.032

Abstract： The digital transformation of logistics industry is an inevitable requirement for the development of digital economy and society. Jiujiang City of Jiangxi Province is a famous town of fish and rice in our country. It is rich in many kinds of fresh agricultural products. This paper takes the development of cold chain logistics of fresh agricultural products in Jiujiang City as an example， firstly analyzes the current supply and demand of fresh agricultural products logistics in Jiujiang City， then builds a grey prediction model based on the historical data of fresh agricultural products in Jiujiang City， and forecasts the output of fresh agricultural products in the next 3 years， and finally puts forward suggestions for the development of digital transformation of cold chain logistics of fresh agricultural products in Jiujiang City.

Key words： digital transformation; fresh agricultural produce; cold chain logistics; demand forecast

0  引  言

隨着互联网、大数据、云计算和人工智能等数字技术的飞速发展，社会经济进入了数字经济时代。党的十九大指出，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。一大批企业利用数字化技术推动企业转型升级，数字化转型关乎企业的长远发展及生存，成为企业的必修课[1]。改革开放以来，我国物流业的发展取得了一系列的显著成就，为经济社会发展奠定了坚实的物流基础。随着生产和消费对于物流服务需求的不断增长，物流业数字化转型迫在眉睫，成为数字经济时代发展的必然要求。对于冷链物流行业来说，数字化转型可以推动行业的纵深发展，加快信息技术应用，加强产业上下游合作，为行业创新发展提供竞争优势及发展动力。

随着现代社会的发展，人们生活水平逐渐得到提高，特别是近年来受疫情的影响，人们对生鲜农产品的需求也越来越旺盛，不仅表现在需求数量上，同时对生鲜农产品的质量和食品安全等要求也越来越高。由于生鲜农产品不易保存、容易变质、季节和地域性强，不易长途和长时间运输，所以在生鲜农产品的流通过程中实现生鲜农产品的冷链物流无论对于农民还是消费者都显得尤为重要。2010年国家发改委出台了《农产品冷链物流发展规划》，2017年江西省发布了《江西省人民政府办公厅关于加快发展冷链物流保障食品安全促进消费升级的实施意见》。江西省的冷链物流进入了一个新的发展阶段，冷库和冷藏车数量以年均30%的增长速率增长。

九江市地处江西省北部，是江西省的区域中心城市，它依山傍水，气候宜人，生鲜农产品种类丰富。农作物方面主要种植水稻、棉花、柑橘、茶叶、肉类、水产品等二十多个大类。发展数字化冷链物流构建高效的生鲜农产品流通模式对解决九江市生鲜农产品需求与供给之间的问题、增加农民的收入具有重大的意义。对该市的生鲜农产品物流需求进行分析，可以为企业制定数字化转型战略提供一定的参考借鉴。物流需求可分为直接需求和间接需求，物流需求预测多采用定量预测方法，可提供直观的预测数值，在预测过程中通常以历史数据为研究样本，通过建立适当的数学预测模型，来推断预测目标的未来值。常见的定量预测方法有多项式预测法、简单指数平滑法、季节指数平滑法、灰色预测模型、神经网络预测法等。

1  研究和应用现状

1.1  生鲜农产品有关概念的界定

生鲜农产品是指由农场或农民直接播种、负责照料直至成熟，没有对产品做一系列加工处理的动作，而且在正常环境下不可以进行长时间存储，通常包含果蔬和牛羊肉及鱼、虾之类的水产品等[2]。生鲜农产品是人民生活中不可缺少的，随着现代社会的发展，消费者的消费观念也在不断的转变，从过去“量”的追求转变成现在“质”的追求，消费者越来越重视的是生鲜农产品自身的品质。在我国大部分的生鲜农产品是由广大分散分布的农户、农业合作社经营的，而消费者则主要集中于人口密集的城镇，从生鲜农产品的生产、运输、仓储、批发、零售等一系列环节环境变化大、时间长，生鲜农产品很容易变质腐败，因此对于生鲜农产品的运输效率、存储保鲜条件等都有比较高的要求。

1.2  九江市生鲜农产品物流供需现状

九江市具有丰富的渔业资源。九江东濒鄱阳湖、北依长江，根据2020年九江市水资源公报，九江市多年平均水资源总量154.43亿立方米，全市划分为汨水、潦水、修水干流、赤湖、彭泽区、西河中下游、湖东北区、湖西北区8个水资源四级分区[3]。其中可用于林牧渔畜的河流主要有修水干流、赤湖、彭泽区、湖东北区和湖西北区，总量高达0.44亿立方米，占全市用水总量的1.1%。据《九江统计年鉴（2020）》11-23渔业生产情况统计，2019年九江市渔业人口有109 007人，养殖面积97 848公顷，渔业主要作业地点为池塘，2019年池塘中生产的水产品将近25万吨。主要水产品为鱼类，例如彭泽盛产鲫鱼，湖口盛产鳝鱼，永修盛产鳜鱼、银鱼。

九江市自产水果类主要是时令性的，盛产水果有：柑橘类有柑、桔、橙、柚，梨类有雪花梨、鸭梨，水果产量较大的地区有永修和修水;其它水果有草莓、葡萄、猕猴桃等。其它的水果需要从外地进口。

九江市自产的肉类产品有猪肉、牛肉、羊肉、兔肉和禽肉，但养殖规模有限，满足不了当地居民的日常需求，对于日常消费较多的牛肉羊肉等都需要从外地进口。

九江市柴桑区永安乡、濂溪区和湖北黄梅县小池镇是九江市市区蔬菜主要供应地。柴桑区永安乡商品蔬菜基地面积比较大，是九江市市区极为重要的一个蔬菜供应地，但是其大多数蔬菜流向消费水平更高的外地，进入九江市区的蔬菜不多，濂溪区蔬菜种植面积也在逐年扩大。因此九江市发展蔬菜种植十分必要。自2007年7月《农民专业合作社法》实施以来，在政府的组织帮助下，各村各县因地制宜，发展种养殖业，并取得了较快的发展。2019年度九江市主要生鲜农产品产量如表1所示，数量单位为吨。

截至2020年11月1日零时，九江全市常住人口总数为4 600 276人。以蔬菜为例，按人均每日500克蔬菜来算，九江市城乡年消耗蔬菜约为84万吨。九江市城镇人口约279.37万，年蔬菜消耗量达50万吨以上，全市年产蔬菜量约100万吨，可以基本满足九江本地基本的蔬菜需求，但随着人们对高端蔬菜、反季节蔬菜需求的不断提升，九江从外地引进蔬菜的数量也在不断地提高。

2  生鲜农产品冷链物流需求预测

2.1  预测方法概述

物流需求预测的方法有很多种，从性质上可以划分为定性预测方法和定量法预测方法。常用的定性预测方法主要有销售意见预测法、主管意见预测法、德尔菲法等。定性预测方法得到的结论受人的主观因素影响较大，精度难于估计和控制。定量预测方法基于观测、测量得到的历史数据，通过建立合适的数学模型来估计预测目标的未来数值。常见的定量预测方法主要有多项式预测法、简单指数平滑法、温特斯季节指数平滑法、灰色预测模型、BP神经网络等。

本文选用灰色预测模型基于2015—2020年度九江市生鮮农产品产量历史数据，对九江市2021—2023年度的生鲜农产品产量进行定量预测。主要思路：通过对九江市主要生鲜农产品：水果、蔬菜、肉类、水产品产量的历史数据进行收集、整理，然后建立定量数据预测模型，得到预测结果后再通过进行模型参数验证，如果预测模型误差较大，则需进一步进行修正。

2.2  灰色预测模型

灰色系统理论是指部分信息清楚、部分信息不清楚的系统，它更加真实地更为广泛地反映了自然和人类社会的现象，已在一些行业内取得了可喜的成就[4]。它是华中科技大学控制科学工程教授邓聚龙在1982年针对“少信息不确定性”问题提出的，该理论可以基于少量数据（最少4个）建立起一个系统综合动态模型。灰色系统GM1，1模型是指单变量一阶线性动态模型，该模型包括模型建立和模型检验。

2.2.1  模型建立

设时间序列数据X=X1，X2，…，Xn有n个历史观察值，通过累加生成新序列X=X1，X2，…，Xn，则GM1，1模型相应的微分方程为：

+aX=b

其中：a称为发展灰数;b称为内生控制灰数。

设A为待估参数向量，B为累加矩阵，A=

，可利用最小二乘法求解。解得：

A=

=

BBBY

令Y=，B=

， 求解微分方程，即可得预测模型：

t+1=X1

-e+    t=0，1，2，…，n

t+1=t+1-xt

2.2.2  模型检验

GM1，1模型检验一般包括残差检验、关联度检验和后验差检验。

残差检验：

（1）按预测模型计算i， 并将i累减生成;

（2）计算原始序列Xi与i的绝对误差序列及相对误差序列。

Δi=X

-i    i=1，2，…，n

?i=×100%    i=1，2，…，n

关联度检验：

（1）根据前面所述关联度的计算方法算出i与原始序列Xi的关联系数;

（2）计算出关联度，根据经验，当ρ=0.5时，关联度大于0.6便满意了。

后验差检验：

（1）计算原始序列标准差：

S=

（2）计算绝对误差序列的标准差：

S=

（3）计算方差比：

C=

（4）计算小误差概率：

P=PΔi

-<0.674 5S

令e=Δi

-， S=0.674 5S， 则：

P=P

e

系统模型检验精度分为4个等级，如表2所示。

2.3  灰色预测模型建立與检验

2.3.1  数据来源与说明

本文数据来源于九江市2015—2020年国民经济和社会发展统计公报第三项“农业”中的统计数据。本文中各类生鲜农产品产量的单位统一为“万吨”，后文表中出现数据的地方省略了该量纲。九江市2015—2020年度主要生鲜农产品产品如表3所示[5]。

2.3.2  水果冷链物流需求GM1，1模型建立与检验

（1）根据表3水果产量原始数据序列X生成X的1-AGO序列X

X=14.75 13.83 14.08 13.75 13.73 13.62

X=14.75 28.58 42.66 56.41 70.14 83.76

（2）构造累加矩阵B和向量Y

B=

Y=

由a b=

BBBY得到a=0.005 6， b=14.076 8。

（3）确定系统模型

由上可得GM1，1模型的白化方程为：

+0.005 6X=14.076 8

其时间响应式为：

k+1=2 530.778 6+2 516.028 6e

k=k+1-Xk

得到模拟序列数据（2016—2020年度水果产量）：

=13.955 9 13.878 5 13.801 5 13.725 13.648 9

（4）模型检验

利用相关数据和公式对所建立的灰色系统模型进行检验，检验结果如表4所示。

由表4可知，模型相对误差精度检验等级为1级，合格;关联度精度检验等级为4级，合格;均方差比值精度检验等级为4级，合格;小误差概率精度检验等级为4级，合格。

因此该系统模型具有较好的精度，可以利用其对未来的水果产量进行预测。利用该模型对该市未来3年的水果产量进行了预测，预测结果如表5所示。

2.3.3  蔬菜冷链物流需求GM1，1模型建立与检验

（1）建立系统模型

根据表3蔬菜产量原始序列X生成X的1-AGO序列X，构造累加矩阵B和向量Y，建立灰色预测模型：

+0.009 0X=106.985 9

得到模拟序列（2016—2020年度蔬菜产量）：

=105.646 2 104.703 3 103.768 9 102.842 8 101.925

（2）模型检验

利用相关数据和公式对所建立的灰色系统模型进行检验，模型检验结果如表6所示。

由表6可知，相对误差精度检验等级为1级，合格;关联度精度检验等级为4级，合格;均方差比值精度检验等级为4级，合格;小误差概率精度检验等级为4级，合格。

因此该预测模型具有较好的精度，可以利用其对未来的蔬菜产量进行预测。利用该模型对该市未来3年的蔬菜产量进行预测，预测结果如表7所示。

2.3.4  肉类冷链物流需求GM1，1模型建立与检验

（1）建立系统模型

根据表3肉类产量原始序列X生成X的1-AGO序列X，构造累加矩阵B和向量Y，建立灰色预测模型：

+0.087 6X=24.135 2

得到模拟序列（2016—2020年度肉产量）：

=21.326 7 19.538 17.899 2 16.397 9 15.022 5

（2）模型检验

利用相关数据和公式对所建立的灰色系统模型进行检验，模型检验结果如表8所示。

由表8可知，相对误差精度检验等级为1级，合格;关联度精度检验等级为3级，合格;均方差比值精度检验等级为2级，合格;小误差概率精度检验等级为1级，合格。

因此该模型具有很好的精度，可以利用其对未来的肉类产品产量进行预测。利用该模型对该市未来3年的肉类产量进行预测，预测结果如表9所示。

2.3.5  水产品冷链物流需求GM1，1模型建立与检验

（1）建立系统模型

根据表3原始序列数据序列X生成X的1-AGO序列X，构造累加矩阵B和向量Y，建立系统模型：

+0.007 6X=47.641 6

得到模拟序列（2016—2020年度水产品）：

=47.118 4 46.760 4 46.405 1 46.052 5 45.702 5

（2）模型检验

利用相关数据和公式对所建立的灰色系统模型进行检验，结果如表10所示。

由表10可知，模型相对误差精度检验等级为1级，合格;关联度精度检验等级为4级，根据经验，合格;均方差比值检验不合格;小误差概率精度检验等级为4级，合格。

因此该模型不能用来对水产品的产量进行预测，这里我们需要对水产品的原始数据进行一定的预处理，通常为了减少数据的波动变化带来的随机性，要对原始数据进行必要的预处理。预处理的方法目前主要有开n方、取对数、平滑和运用序列算子弱化或强化原始数据等方法。本文采用三点模糊法对历史数据进行了平滑处理，并重新进行系统的建模与检验。

（3）数据平滑处理，建立模型

+0.005 8X=47.269 5

其时间响应式为：

k+1=8 220.468 6+8 175.126 1e

k=k+1-Xk

得到模拟序列（2016—2020年度水产品产量）：

=46.873 8 46.605 1 46.337 8 46.072 2 45.808

（4）再次进行模型检验

利用相关数据和公式对所建立的灰色系统模型进行检验，模型检验结果如表11所示。

由表11可知，相对误差精度检验等级为1级，合格;关联度精度检验等级为4级，合格;均方差比值精度检验等级为3级，合格;小误差概率精度检验等级为2级，合格。

利用平滑后的数据建立的模型具有较好的精度，可以利用其对未来的水产品产量进行预测。利用该模型对该市未来3年的肉产量进行预测，预测结果如表12所示。

2.3.6  生鲜农产品产量预测

根据上述预测结果，可以计算出九江市2021—2023年度主要生鲜农产品冷链物流需求（不考虑冷链流通率），预测结果如表13所示。

由表13预测结果可知，2021—2023年度九江市生鲜农产品产量与过去相比仍保持在较高水平，但呈现出下降的趋势。

3  冷链物流数字化转型发展建议

根据上述对九江市生鲜农产品冷链物流需求的现状及预测结果的分析，九江市生鲜农产品冷链物流产业转型升级以满足日益增长的生鲜农产品冷链物流需求迫在眉睫。本文通过灰色预测模型计算结果并结合九江市发展的实际需要，对其提出如下建议。

3.1  优化数字化基础设施

冷链物流服务业数字化转型是一项投资规模大、见效慢、综合效益高的庞大工程，生鲜农产品尤其是水产品从打捞上岸直至销售终端都需要冷链物流贯穿于始终，所以当地政府需围绕国家“一带一路”的发展战略，优化数字化基础设施，重视冷链物流服务业科技“走出去”和“引进来”的发展理念，消化吸收国内与国外先进技术，增强冷链物流发展能力和提高科技含量水平。

3.2  科学统筹规划

政府在物流数字化转型过程中要科学统筹规划，发挥服务者与监督者作用。第一，政府要协调物流企业与上下游及相关部门的关系，优化审批流程，提高工作效率。第二，政府要更好发挥政府监管职能，对破坏物流业健康发展的行为要及时制止并予以严惩。第三，政府要在政策和资金上鼓励和支持物流企业探索运用各种数字化技术。

3.3  引入第三方物流

冷链物流数字化转型的投资费用很高，在资金有限的条件下可引入第三方数字化技术好的冷链物流企业。政府一方面可以通过资金和财税支持，提供相应补贴，重点培养一些有着雄厚资金经济实力、先进理念的第三方冷链物流企业;另一方面，可以加大租赁力度，提高冷藏库的总容量，有针对性的招商引资吸引更有利于当地冷链物流发展的第三方物流企业;最后，政府可以鼓励和引导物流企业通过强强联手、优势互补的形式进行第三方冷链物流企业的整合，提高其综合服务水平。

4  结  论

本文所建立的灰色预测模型具有良好的精确度，利用其对九江市未来3年生鲜农产品的产量进行了预测。预测结果表明，在未来的几年，九江市的生鲜农产品产量持续保持在高位，但由于这兩年疫情对整体经济的影响，尤其是对冷链物流密切相关的生鲜农产品的影响较大，九江生鲜农产品产量略有下降，但从长远来看，九江市冷链物流的需求是非常旺盛的。九江市生鲜农产品冷链物流的数字化转型升级可有效地促进物流资源的合理配置，实现数字经济和物流产业的互利共赢。

参考文献：

[1] 曲连和. 浅谈物流企业如何实现数字化转型[J]. 铁路采购与物流，2022，17（8）：23-25.

[2] 田锡凯. 生鲜农产品线上线下运营的定价问题研究[D]. 西安：西安电子科技大学，2015.

[3] 九江市水利局. 2020年九江市水资源公报[EB/OL]. （2021）[2022-12-02]. http：//slj.jiujiang.gov.cn/zwgk_224/zxjg/sjfx/202108

/t20210803_5054061.html.

[4] 乔欣欣. 西成线福仁山隧道涌突水灾害预测与研究[D]. 成都：成都理工大学，2016.

[5] 九江市统计局. 九江市统计年鉴[EB/OL]. （2022）[2022-12-02]. http：//tjj.jiujiang.gov.cn/zwgk/zdly/tjnj.

收稿日期：2022-12-02

基金项目：江西省哲学社会科学重点研究基地项目（22SKJD24）;江西开放型经济研究中心项目（KF202205）

作者简介：周  慧（1981—），女，湖北襄阳人，九江学院江西开放型经济研究中心，研究员，讲师，硕士，研究方向：物流管理、商务创新。

引文格式：周慧，曾一洲. 数字化转型背景下九江市生鲜农产品冷链物流需求预测及发展建议[J]. 物流科技，2023，46（15）：132-137.