姜蔚霞

摘要：針對我國花卉產業(yè)發(fā)展現狀，基于GM（1，1）模型，從花卉產銷情況入手，對我國2025年與2030年花卉總產量與銷售總額進行預測，誤差分析結果顯示該模型平均相對誤差較低，預測結果精度較高。根據預測結果，結合當前我國花卉物流發(fā)展情況，指出未來花卉物流運力不足將會嚴重制約花卉產業(yè)發(fā)展，提議須加強花卉供應鏈研究，促進花卉運輸多元化發(fā)展，充分利用花卉運輸資源。

關鍵詞：需求預測;花卉物流;灰色預測方法

中圖分類號：F25文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.16.010

1引言

自“十三五”以來，人均可支配收入得到顯著提高，人們娛樂消費的比重逐步增大，花卉產業(yè)開始崛起?，F今，一二線城市白領的已經成為花卉日常消費的主力軍。2018年全國花卉產銷形勢分析報告指出，我國的花卉消費范圍以一二線城市為中心，逐步向外圍發(fā)展，消費群體不斷擴大，整體呈良好的發(fā)展勢頭。如此帶來龐大的花卉物流需求，我國花卉物流發(fā)展面臨著新的挑戰(zhàn)。

2我國花卉物流研究現狀分析

近幾年，國內外關于花卉物流研究較少，主要分為花卉物流現狀分析及花卉運輸問題研究。在花卉運輸方面，王立娟從花卉運輸保鮮期入手，并以城市GDP總量與城鎮(zhèn)居民人均收入情況為聚類指標，對云花的可達城市范圍進行了分析研究。Christine Nguyen研究分析了過去20年中的加利福尼亞州的鮮切花市場發(fā)展情況，指出鮮切花的市場份額下降了44%，并提出通過建造新的花卉物流中心來通過花卉運輸效率。Adela Poliaková分析研究了花卉運輸的四種常用交通工具，指出汽運與空運運輸優(yōu)勢明顯，強調了長距離運輸花卉必須冷鏈運輸。劉帥，姜麗構建了基于FAHP的花卉冷鏈物流服務質量評價模型，其中對航空、鐵路、公路這三種運輸方式做了比較分析，并指出了其優(yōu)缺點。宋志蘭等人對云南的花卉物流需求進行了預測，指出未來五年云南花卉產量大幅增長，須加強冷鏈物流來滿足物流需求。

在花卉物流現狀方面，張榮忠從邁阿密先進的花卉物流模式入手，強調花卉保鮮運輸是花卉物流中須重點關注的部分。邵礫群等人論述了國外先進花卉物流發(fā)展模式，從我國實際情況入手，提出了符合我國國情的發(fā)展意見。曹允春等人針對云花物流系統(tǒng)發(fā)展現狀，詳細分析了其存在的問題，提議通過流程再造的方式來建立新的花卉物流系統(tǒng)，并給出了初步實施方案。

總的來說，花卉物流需要全程冷鏈，對時效性要求很高。在實際運輸中，花卉的在途損耗高達30%，空運是花卉物流的主要運輸工具。如今花卉消費模式已完成從節(jié)慶式消費到日常消費的轉變，日益增長的花卉物流需求量對花卉物流運輸提出新的要求。

3模型構建及預測結果

3.1我國花卉產銷現狀分析

據表1可知，自2011年起，我國的花卉銷售總額逐年上漲，其中鮮切花的種植面積占花卉種植總面積的4.85%左右，其銷售額10.3%左右，屬于花卉生產產值的主力軍。

3.2花卉銷售額預測及分析

以2011年為起點，即在該點n=1，則原始數據列如下：

x（0）={x（0）（1），x（0）（2），x（0）（3），x（0）（4），x（0）（5）}={1068.54，1207.72，1288.11，1279.45，130257}

（1）根據GM（1，1）建模原理，對上述序列進行一階累加生成：

x（1）={x（1）（1），x（1）（2），x（1）（3），x（1）（4），x（1）（5）}={1068.54，2276.26，3564.37，4843.82，614639}

根據一階累加數列x1，構建模型白化形式方程式如下：

dxdt+ax1=u

式中：a，u為帶估計參數。分別為發(fā)展灰數和內生控制灰數。設a︿為待估計參數向量：

a︿=au

按最小二乘法求解，有

a︿=（BTB）-1BTy

式中： B=-12x11+x121-12x12+x131-12x13+x141-12x14+x151=-1138.131-1247.9151-1283.781-1291.011

y=[x02，x03，x04，x05]T=1207.721288.111279.451302.57

則a︿=au=（BTB）-1BTy=-0.5725599.4823

GM（1，1）的預測模型為：

x1k+1=x01-uae-ak+ua

對此式再做累減還原，得到原始數列x0的灰色預測模型為：

x0k+1=x1k+1-x1k=e-a-1x01-uae-ak=8091933.54e0.5726k

（2）模型誤差檢驗。

經過計算，得出模型的預測值、殘差和相對誤差如表2所示。

其中，花卉銷售總額的平均相對誤差為1.76%，鮮切花的平均相對誤差為3.71%，均低于0.05，預測精度較高，不必建立GM（1，1）殘差修正模型，亦有較高的預測精度。

預測結果表明，我國2025年鮮切花產量可達27693億支，相比2016年增長16.98%，花卉銷售額可達到1625.7億元，相比2016年增長30.96%。

4結論

近幾年，我國花卉產業(yè)發(fā)展迅速，雖然當前花卉物流具備一定規(guī)模，但仍然沒有跟上花卉產業(yè)的發(fā)展腳步，特別是花卉物流運力不足的問題。本文通過花卉灰色預測方法指出我國花卉未來的銷售額與產量呈持續(xù)大幅增長趨勢，相應的，我國花卉物流從業(yè)者應重視花卉運輸量增長的問題，通過科學的方法對全國的花卉銷售額與產量預測，從引入新的運輸工具與花卉運輸流程入手，以增大現有運力，提高花卉運輸的靈活性，對順利開展花卉物流模式建設升級起到很好地導向作用。

參考文獻

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[3]Christine Nguyen，Alejandro Toriello，Maged Dessouky，James E.Moore.Evaluation of Practices in the California Cut Flower Industry[J].Interfac Transportation es，2013，43（2）.

[4]Adela Poliaková.Analysis Of Provided Service Quality In Flowers And Living Plants Transport[J].Research Papers Faculty of Materials Science and Technology Slovak University of Technology，2015，23（36）.

[5]劉帥，姜麗.基于FAHP的花卉冷鏈物流服務質量評價模型構建與應用研究[J].鐵道貨運，2016，（07）：17-22.

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