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數(shù)字經(jīng)濟(jì)下的生鮮冷鏈物流發(fā)展預(yù)測(cè)分析——基于灰色GM(1,1)模型分析

字號(hào):T|T
文章出處:作者:人氣:-發(fā)表時(shí)間:2024-10-24 12:10:00

 冷鏈技術(shù)近年來受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛關(guān)注。目前,國(guó)內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品“最初一公里”源頭保鮮冷鏈基礎(chǔ)設(shè)施長(zhǎng)期滯后,大量高原特色農(nóng)產(chǎn)品缺乏良好的倉(cāng)儲(chǔ)保鮮條件,農(nóng)產(chǎn)品損耗率和物流成本居高不下。同時(shí),因缺乏相關(guān)冷鏈倉(cāng)儲(chǔ)物流產(chǎn)業(yè)的信息化基礎(chǔ)設(shè)施,產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)無法高效流通,農(nóng)戶大多被動(dòng)等待經(jīng)銷商上門收貨,導(dǎo)致耽誤采收時(shí)機(jī),產(chǎn)品浪費(fèi)損失大,產(chǎn)銷對(duì)接困難大,總體發(fā)展規(guī)模小、標(biāo)準(zhǔn)低。而獨(dú)立的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈體系并不完善,與國(guó)家工業(yè)化和城市化發(fā)展的進(jìn)程不匹配,有的地區(qū)甚至與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展嚴(yán)重脫節(jié)。面對(duì)這些問題,冷鏈物流發(fā)展迫在眉睫。近年來,國(guó)家重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展,不管是政府工作報(bào)告還是《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》中都有對(duì)其內(nèi)容的描述。數(shù)字經(jīng)濟(jì)涉及大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、人工智能、5G通信等技術(shù)。數(shù)字技術(shù)已經(jīng)在冷鏈物流領(lǐng)域大規(guī)模使用。如何構(gòu)建數(shù)字社會(huì)也是當(dāng)前行業(yè)研究方向,可通過現(xiàn)有的數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來發(fā)展趨勢(shì)。本文分析我國(guó)冷鏈物流當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀,利用灰色分析模型分析當(dāng)前冷鏈物流發(fā)展現(xiàn)狀,利用灰色GM(1,1)模型預(yù)測(cè)各個(gè)指標(biāo)情況,最后給出數(shù)字技術(shù)在冷鏈物流中的發(fā)展建議。

1 灰色關(guān)聯(lián)模型分析

通過調(diào)研,本實(shí)驗(yàn)以生鮮農(nóng)產(chǎn)品發(fā)展、物流發(fā)展、冷鏈基礎(chǔ)設(shè)施、人民生活、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、能源消耗等作為一級(jí)指標(biāo)。本論文研究數(shù)據(jù)年限從2016年至2021年,具體指標(biāo)分配情況如表1所示。

表1 指標(biāo)分配情況
一級(jí)指標(biāo) 二級(jí)指標(biāo) 單位
生鮮農(nóng)產(chǎn)品發(fā)展 農(nóng)林牧漁生產(chǎn)總值 億元
物流發(fā)展 農(nóng)產(chǎn)品物流規(guī)模 萬億元
交通運(yùn)輸?shù)呢涍\(yùn)量 萬t
冷鏈基礎(chǔ)設(shè)施 冷鏈物流行業(yè)規(guī)模 億元
冷庫容量 萬t
人民生活 人均食品煙酒支出
人均消費(fèi)支出
數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展 區(qū)塊鏈企業(yè)數(shù)量
數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模 萬億元
農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)滲透率 %
能源消耗 能源消耗總量 萬t標(biāo)準(zhǔn)煤

本實(shí)驗(yàn)以農(nóng)林牧漁生產(chǎn)總值作為參考序列,用A0表示。其他指標(biāo)確定為比較序列,用Ak(k=1,2,3,...,10)表示,具體數(shù)據(jù)如表2所示?;疑P(guān)聯(lián)分析分四步,首先確定分析序列,其次對(duì)變量進(jìn)行預(yù)處理,再次計(jì)算指標(biāo)灰色關(guān)聯(lián)系數(shù),最后就是確定關(guān)聯(lián)度及指標(biāo)排名[11]

經(jīng)過SPSSAU軟件分析,得到比較序列的關(guān)聯(lián)系數(shù)結(jié)果,如表3所示,其中數(shù)字越大,代表關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)。由關(guān)聯(lián)系數(shù)進(jìn)行平均值計(jì)算得出關(guān)聯(lián)度值介于0~1,該值越大表示評(píng)價(jià)項(xiàng)與“參考值”相關(guān)性越強(qiáng),關(guān)聯(lián)度越高,意味著評(píng)價(jià)項(xiàng)與“參考值”之間關(guān)系越緊密,因而其評(píng)價(jià)越高。結(jié)合關(guān)聯(lián)度值,對(duì)所有評(píng)價(jià)項(xiàng)進(jìn)行排序,得到各評(píng)價(jià)項(xiàng)排名[12],如表4所示。

通過分析發(fā)現(xiàn)以下情況:1)農(nóng)產(chǎn)品物流規(guī)模占首位,也就是物流規(guī)模影響數(shù)字技術(shù)的使用,規(guī)模太小,不利于數(shù)字技術(shù)的推進(jìn);2)居民的食品支出影響冷鏈物流的發(fā)展,只有居民購(gòu)買需求大,物流行業(yè)才能快速發(fā)展;3)排最后的是區(qū)塊鏈企業(yè)數(shù)量,說明目前冷鏈行業(yè)對(duì)區(qū)塊鏈技術(shù)還在觀望中,未來有很大的發(fā)展空間。

表4 各個(gè)指標(biāo)評(píng)價(jià)情況
評(píng)價(jià)項(xiàng) 關(guān)聯(lián)度 排名
A1農(nóng)產(chǎn)品物流規(guī)模 0.988 1
A5人均食品煙酒支出 0.967 2
A9農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)滲透率 0.955 3
A6人均消費(fèi)支出 0.935 4
A3冷鏈物流行業(yè)規(guī)模 0.922 5
A8數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模 0.918 6
A10能源消耗總量 0.898 7
A4冷庫容量 0.886 8
A2交通運(yùn)輸?shù)呢涍\(yùn)量 0.847 9
A7區(qū)塊鏈企業(yè)數(shù)量 0.594 10

2 模型預(yù)測(cè)

灰色系統(tǒng)是一個(gè)既包含已知變量又包含未知信息的系統(tǒng)。通常定義為GM(n,x)模型,其內(nèi)涵是用n階微分方程對(duì)x個(gè)變量進(jìn)行建模。簡(jiǎn)單講即離散的序列看成連續(xù)的序列,弱化未知量,強(qiáng)化已知量,最后構(gòu)建一個(gè)以時(shí)間為變量的微分方程,達(dá)到預(yù)測(cè)目的。使用該模型預(yù)測(cè)的前提是數(shù)據(jù)為線性樣本,非線性的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)效果差。

課題組先以A0農(nóng)林牧漁生產(chǎn)總值來做預(yù)測(cè)分析。建立GM(1,1)模型一般包括四個(gè)步驟:1)對(duì)原始數(shù)列進(jìn)行級(jí)比檢驗(yàn)及可行性分析;2)對(duì)原始數(shù)列進(jìn)行累加得到累加生成數(shù)列,并建立微分方程;3)構(gòu)造數(shù)列矩陣B和向量Yn,利用最小二乘法計(jì)算模型的響應(yīng)方程式;4)進(jìn)行模型的檢驗(yàn)[13]。

2.1 構(gòu)建原始數(shù)據(jù)

建立農(nóng)林牧漁生產(chǎn)總值序列{x0(1),x0(2),x0(3),x0(4),…,x0(n)}。求級(jí)比并進(jìn)行級(jí)比的判斷:代入上式可以得到(λ2λ3λ4λ5)=(0.963 0.916 0.9 0.937),原序列的所有級(jí)比值都位于區(qū)間(0.717,1.396)內(nèi),說明原序列適合構(gòu)建灰色預(yù)測(cè)模型。通過一次累加之后得到新的序列{x1(1),x1(2),x1(3),x1(4),…,x1(n)}。這樣得到GM(1,1)模型的原始形式x0(k)+ax1(k)=b。

2.2 構(gòu)建基本形式

設(shè)有新的序列{z1(1),z1(2),z1(3),z1(4),…,z1(n)}。其中,z1(k)=1/2(x1(k)+x1(k-1))稱為鄰值生成序列。故x0(k)+az1(k)=b為GM(1,1)模型的基本形式。求解過程如下:針對(duì)x0(k)+az1(k)=b這個(gè)式子,設(shè)α=[ab]且有YnB。

圖

于是GM(1,1)可以表示為:Y=。根據(jù)最小二乘法求解得到:α=(BTB)-1BTY。

2.3 微分方程形式

根據(jù)前面得到的一次累加序列以及鄰值生成序列,把作為灰色微分方程,也就是x0(k)+az1(k)=b的白化方程,其中,a稱為發(fā)展灰數(shù),b稱為內(nèi)生控制灰數(shù)。

通過公式計(jì)算,可以得到發(fā)展灰數(shù)為-0.087,內(nèi)生控制灰數(shù)為99 560.68,后驗(yàn)差比值C為0.006,依據(jù)表5,可以得出模型精度高。

表5 模型精度對(duì)照標(biāo)準(zhǔn)
模型精度等級(jí) 后驗(yàn)差比值C 相對(duì)誤差/%
C≤0.35 0.01
合格 0.35<C≤0.5 0.05
勉強(qiáng) 0.5<C≤0.65 0.10
不合格 0.65<C 0.20

求解微分方程,得到預(yù)測(cè)模型:

圖

最后的預(yù)測(cè)值序列將上述的做一次累減序列還原。

圖

2.4 模型精度檢測(cè)

通過計(jì)算,得到模型的擬合結(jié)果,如表6所示。

表6 A0模型擬合結(jié)果
索引項(xiàng) 原始值 預(yù)測(cè)值 殘差 相對(duì)誤差/%
2017年 109 331.7 109 331.7 0 0
2018年 113 579.5 113 973.444 -393.944 0.347
2019年 123 967.9 124 344.533 -376.533 0.304
2020年 137 782.2 135 659.346 2 122.854 1.541
2021年 147 013.4 148 003.758 -990.358 0.674

模型平均相對(duì)誤差為0.573%,小于20%即說明擬合良好。基于上面的預(yù)測(cè)模型原理,數(shù)據(jù)也符合規(guī)律,可以求出A1至A10指標(biāo)2024—2026年的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。全部預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)如表7所示。

結(jié)合預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)所有指標(biāo)都呈現(xiàn)上升趨勢(shì),說明人民對(duì)冷鏈的需求比較大,這就需要新技術(shù)的支持與投入,才能讓冷鏈行業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展。與此同時(shí),大量冷庫的投入也會(huì)造成能源的消耗,如何減少碳排放成為需突破的主要問題。

表7 2024—2026年各指標(biāo)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)
序列 指標(biāo) 2024年 2025年 2026年
A0 農(nóng)林牧漁生產(chǎn)總值 192 194.9 209 683.8 228 764.1
A1 農(nóng)產(chǎn)品物流規(guī)模 6.42 6.99 7.59
A2 交通運(yùn)輸?shù)呢涍\(yùn)量 5 607 528.477 5 725 092.005 5 845 120.288
A3 冷鏈物流行業(yè)規(guī)模 5 805.82 6 464.1 7 197.01
A4 冷庫容量 12 843.17 14 923.83 17 341.56
A5 人均食品煙酒支出 8 983.97 9 723.33 10 523.53
A6 人均消費(fèi)支出 28 047.64 29 715.47 31 482.46
A7 區(qū)塊鏈企業(yè)數(shù)量 60 547.152 91 669.258 138 788.572
A8 數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模 65.01 73.44 82.98
A9 農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)滲透率 12.84 14.08 15.44
A10 能源消耗總量 576 473.33 596 320.74 616 851.48

3 結(jié)果分析與建議

本模型研究結(jié)果說明冷鏈物流中與農(nóng)林牧漁生產(chǎn)總值關(guān)聯(lián)最大的就是農(nóng)產(chǎn)品物流規(guī)模及人均食品煙酒支出。應(yīng)加大對(duì)冷鏈物流產(chǎn)業(yè)的投入,幫助農(nóng)戶增加收入。目前我國(guó)冷鏈物流行業(yè)法律法規(guī)不夠健全。應(yīng)加快物流運(yùn)輸標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè),科技的驅(qū)動(dòng)與賦能是運(yùn)營(yíng)標(biāo)準(zhǔn)化水平提升的核心動(dòng)力。

大部分地區(qū)冷庫成本投入高。除了基地建設(shè)初期的重資產(chǎn)投入外,冷庫的日常運(yùn)營(yíng)成本也遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于普通倉(cāng)庫。優(yōu)化冷庫的能源消耗,減少能耗成本,也是重要的一環(huán)。增加多元的運(yùn)輸方式,發(fā)展暢通的海運(yùn)、陸運(yùn)和空運(yùn)綜合運(yùn)輸體系來保障運(yùn)輸,加強(qiáng)碼頭和鐵路延伸線規(guī)劃建設(shè),讓企業(yè)和農(nóng)民有更多的選擇。通過物聯(lián)網(wǎng)采集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),并利用區(qū)塊鏈技術(shù)和云計(jì)算技術(shù),將采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)上傳到各種終端設(shè)備上,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化。

本研究的不足之處在于,對(duì)數(shù)字技術(shù)的其他模塊沒有展開調(diào)研,只研究區(qū)塊鏈企業(yè)規(guī)模;研究的數(shù)據(jù)樣本偏少,后續(xù)研究要擴(kuò)大樣本量。

4 結(jié)語

當(dāng)前的冷鏈發(fā)展存在能耗高、成本高,溫度異常造成的貨損風(fēng)險(xiǎn)高,專業(yè)人才匱乏,人力成本偏高,傳統(tǒng)冷庫監(jiān)控?zé)o法滿足客戶要求等問題。構(gòu)建新型冷庫,主要圍繞全程冷鏈物流的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè),實(shí)現(xiàn)對(duì)壓縮機(jī)轉(zhuǎn)速、膨脹閥開度及風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速的調(diào)控,來改善冷鏈過程中的蒸發(fā)溫度和冷凝溫度。冷庫的信息化參數(shù)主要包括冷庫基本信息、出入貨情況、機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)及設(shè)備設(shè)定參數(shù),并且通過云平臺(tái)對(duì)冷庫進(jìn)行管理。數(shù)字技術(shù)在冷鏈領(lǐng)域的應(yīng)用還有待企業(yè)、高校、科研院所等多方共同努力探索,構(gòu)建數(shù)字化的冷鏈模式,早日實(shí)現(xiàn)“數(shù)字中國(guó)”目標(biāo)。

表2 參考與比較序列
序列 指標(biāo) 2016年 2017年 2018年 2019年 2020年 2021年
A0 農(nóng)林牧漁生產(chǎn)總值 106 478.7 109 331.7 113 579.5 123 967.9 137 782.2 147 013.4
A1 農(nóng)產(chǎn)品物流規(guī)模 3.6 3.7 3.9 4.2 4.6 5
A2 交通運(yùn)輸?shù)呢涍\(yùn)量 4 386 763 4 804 850 5 152 732 4 713 624 4 725 862 5 298 499
A3 冷鏈物流行業(yè)規(guī)模 2 250 2 550 3 035 3 391 3 832 4 184
A4 冷庫容量 4 015 4 775 5 238 6 053 7 080 8 205
A5 人均食品煙酒支出 5 151 5 374 5 631 6 084 6 397 7 178
A6 人均消費(fèi)支出 17 110.7 18 322.1 19 853.1 21 558.9 21 209.9 24 100.1
A7 區(qū)塊鏈企業(yè)數(shù)量 3 200 6 500 17 000 14 500 27 500 43 100
A8 數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模 22.6 27.2 31.3 35.8 39.2 45.5
A9 農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)滲透率 6.2 6.5 7.3 8.2 8.9 9.7
A10 能源消耗總量 441 492 455 827 471 925 487 488 498 314 525 896
表3 比較序列的關(guān)聯(lián)系數(shù)結(jié)果
年份 A1農(nóng)產(chǎn)品物流規(guī)模 A2交通運(yùn)輸?shù)呢涍\(yùn)量 A3冷鏈物流行業(yè)規(guī)模 A4冷庫容量 A5人均食品煙酒支出 A6人均消費(fèi)支出 A7區(qū)塊鏈企業(yè)數(shù)量 A8數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模 A9農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)滲透率 A10能源消耗總量
2017 0.998 0.835 0.825 0.840 0.981 0.988 0.461 0.837 0.890 0.886
2018 0.978 0.790 0.989 0.895 0.966 0.922 0.606 0.957 1.000 0.887
2019 1.000 0.953 0.970 0.972 0.981 0.924 0.730 0.967 0.950 0.967
2020 0.972 0.802 0.936 0.934 0.920 0.870 0.841 0.992 0.990 0.888
2021 0.992 0.857 0.890 0.790 0.988 0.971 0.333 0.835 0.946 0.860

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