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        基于灰色與馬爾科夫鏈模型的京津冀農(nóng)產(chǎn)品冷鏈需求預(yù)測

        2019-08-08 05:13:39張喜才李海玲
        商業(yè)經(jīng)濟研究 2019年15期
        關(guān)鍵詞:物流模型

        張喜才 李海玲

        內(nèi)容摘要:冷鏈物流既是消費升級背景下民生的重要保障,也是京津冀農(nóng)業(yè)協(xié)同發(fā)展的根本支撐,同時也是非首都核心功能疏解的對象之一。建立精確、有效的冷鏈物流預(yù)測模型是京津冀冷鏈物流發(fā)展和京津冀農(nóng)業(yè)協(xié)同發(fā)展的關(guān)鍵。本文打破傳統(tǒng)單一模型的預(yù)測精度限制,利用Python軟件,采用灰色模型與灰色-馬爾科夫鏈組合模型的建模方法提高預(yù)測精度,并對北京、天津、河北以及京津冀地區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求做出定量預(yù)測,并據(jù)此提出對策建議,為政府冷鏈物流規(guī)劃布局、基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)備的建設(shè)投入、扶持政策的出臺提供依據(jù)。

        關(guān)鍵詞:GM(1,1)預(yù)測 ? 馬爾科夫鏈 ? 農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流 ? 需求預(yù)測

        問題的提出

        冷鏈物流是現(xiàn)代全球食品體系的重要組成部分,也是農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的重要組成元素,更是現(xiàn)代物流管理的重要內(nèi)容(Bogataj et al.,2005)。冷鏈物流既是消費升級背景下民生的重要保障,也是京津冀農(nóng)業(yè)協(xié)同發(fā)展的根本支撐,同時也是非首都核心功能疏解的對象之一。建立精確、有效的冷鏈物流預(yù)測模型是京津冀冷鏈物流發(fā)展和京津冀農(nóng)業(yè)協(xié)同發(fā)展的關(guān)鍵。近年來,京津冀經(jīng)濟社會發(fā)展速度加快,城鎮(zhèn)化率不斷提高,消費者食品安全需求不斷提升。加之京津冀協(xié)同發(fā)展持續(xù)推進,冷鏈物流發(fā)展不平衡、不充分的現(xiàn)象凸顯。另一方面,京津冀冷鏈物流需求量卻無法確定。因此,本文構(gòu)建灰色與馬爾科夫鏈模型,通過模型準確預(yù)測京津冀冷鏈物流需求,為京津冀地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流在基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)備、規(guī)劃布局、扶持政策等方面提供數(shù)據(jù)支持和理論支撐。

        文獻綜述

        冷鏈需求一直是研究的模糊地帶,關(guān)于冷鏈物流需求預(yù)測一類是國內(nèi)外對比說。我國在冷鏈體系、冷鏈設(shè)施、冷鏈信息化方面與國外發(fā)達國家差距明顯,以冷藏運輸率為例,發(fā)達國家食品冷藏運輸率達到80%-90%,而我國僅為15%左右(周海霞,2016;歐陽芳,2015)。與美日等發(fā)達國家的農(nóng)業(yè)產(chǎn)品物流環(huán)節(jié)損耗率平均3%相比,我國高達30%(楊利勤,2016),然后根據(jù)發(fā)達國家的人均冷庫來推算我國的冷庫和冷鏈總量。二類是生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量等量齊觀說。認為生鮮農(nóng)產(chǎn)品總量就是冷鏈物流總量,比如,2018年我國冷鏈物流需求總量將達到1.8億噸就是根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品總量來確定的。三類是模型推算說。根據(jù)人均國民收入等指標推算出冷鏈物流總量。根據(jù)冷鏈發(fā)達國家的歷史數(shù)據(jù)來看,當人均GDP達4000美元時,冷鏈物流行業(yè)開始進入快速增長期,因此未來3年的冷鏈物流市場規(guī)模將按照3310億元、4634億元和6488億元的速度增長(劉京,2017)??傊?,不管是哪一種需求預(yù)測方法都存在較大模糊空間,而且都是靜態(tài)的,甚至是互相矛盾的。

        為了準確預(yù)測區(qū)域物流需求,眾多文獻運用了多元線性、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、灰色預(yù)測等方法對冷鏈物流需求量進行預(yù)測研究。少量學(xué)者運用數(shù)理統(tǒng)計方法預(yù)測了冷鏈物流需求,第一是多元線性回歸模型。李雋波、孫娜(2011)以我國水產(chǎn)品冷鏈物流需求為例,應(yīng)用多元線性回歸分析法建立冷鏈物流需求量的預(yù)測方程;周海霞(2012)預(yù)測了我國水產(chǎn)品冷鏈物流需求;王新娥(2014)用該方法預(yù)測了新疆農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求量。第二是運用灰色預(yù)測模型。趙溪、劉保(2016)采用灰色預(yù)測模型理論估算曹妃甸區(qū)2017年農(nóng)產(chǎn)品的冷鏈需求量。李夏培(2017)以北京市農(nóng)產(chǎn)品物流需求為研究對象,采用灰色GM(l,l)模型為基本方法,使用Matlab軟件,借助蟻群算法求出單個模型的權(quán)數(shù),構(gòu)建灰色線性組合模型,對十三五時期北京市農(nóng)產(chǎn)品物流需求進行預(yù)測。第三是運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。王新利、趙琨(2010)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)產(chǎn)品物流預(yù)測模型。蘭洪杰、汝宜紅(2010)運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對奧運食品冷鏈物流需求進行預(yù)測分析。第四是組合預(yù)測模型。蔣宇斌等(2017)選取城鎮(zhèn)居民冷鏈食品購買量作為冷鏈物流需求水平指標,嘗試將基于熵權(quán)的組合預(yù)測法應(yīng)用于由寧夏冷鏈物流需求量的預(yù)測。另外,原靜(2017)對采用延伸趨向、指數(shù)平滑、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、回歸方法和灰色預(yù)測方式進行的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流單向預(yù)測與正向權(quán)重組合預(yù)測的結(jié)果進行對比分析。

        總之,已有的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈需求預(yù)測研究相對較少,且多使用單一模型方法,使其所得冷鏈需求預(yù)測的結(jié)果不一定準確。同時,京津冀冷鏈物流需求預(yù)測沒有受到足夠重視,這是將來冷鏈物流研究領(lǐng)域中亟待深入研究的,對于京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略的深入發(fā)展也是至關(guān)重要的。因此,本文基于L-OD的需求預(yù)測思路,使用灰色模型(GM模型)和馬爾科夫鏈方法(MCMC模型)相結(jié)合,預(yù)測京津冀農(nóng)產(chǎn)品冷鏈倉儲物流市場需求數(shù)量和需求趨勢,對京津冀冷鏈物流體系建設(shè)提出具有針對性和可操作性的政策建議。

        京津冀農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預(yù)測

        (一)方法選擇

        京津冀農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求是復(fù)雜的系統(tǒng),受多種因素影響,既與三地自身經(jīng)濟社會發(fā)展和消費需求有關(guān),也與京津冀協(xié)同發(fā)展的政府政策相關(guān),往往存在非線性關(guān)系且歷史數(shù)據(jù)較少,這都導(dǎo)致多元線性、相關(guān)回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等傳統(tǒng)預(yù)測方法預(yù)測性能不穩(wěn)定。而部分定性預(yù)測方法又過于主觀,也不適用于冷鏈物流需求預(yù)測。因此,需要選用更精確、有效的模型對京津冀農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求進行合理預(yù)測。本文鑒于冷鏈物流需求數(shù)據(jù)的特點,借助Python軟件構(gòu)建GM(1,1)模型,預(yù)測京津冀農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求數(shù)量和需求趨勢。同時利用馬爾科夫鏈模型對部分預(yù)測結(jié)果進行修正,即使用灰色模型(GM模型)和馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法(MCMC模型)的組合模型方法進行預(yù)測,彌補單一模型預(yù)測結(jié)果的不足之處,進一步提高預(yù)測精度,具有真實性和普遍性的特點。

        (二)指標選取與數(shù)據(jù)說明

        在以往的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預(yù)測中,學(xué)者往往選取單方面指標進行預(yù)測。本文為了更全面準確的預(yù)測京津冀農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流數(shù)量與需求趨勢,同時在兼顧數(shù)據(jù)可獲性的情況下,選取了2014-2018年《北京統(tǒng)計年鑒》、《天津統(tǒng)計年鑒》、《河北經(jīng)濟年鑒》中的蔬菜、水果、肉禽蛋奶類、水產(chǎn)品等需冷鏈運輸?shù)霓r(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)出總量作為冷鏈需求的原始數(shù)據(jù)(見表1)。

        (二)GM(1,1)模型預(yù)測

        根據(jù)表1,利用Python軟件,求出GM(1,1)預(yù)測模型中的兩個待估計參數(shù):

        a=-0.12245747139618557

        u=909470.1852642567

        對北京地區(qū)原始時間序列分別建模,得到GM(1,1)預(yù)測模型方程式:

        x(1)(n)=(961449+7426800)exp(0.12245747139618557 (i-1))-7426800

        得到北京地區(qū)GM(1,1)模型預(yù)測值,同理可得到天津、河北、京津冀地區(qū)GM(1,1)模型預(yù)測值。使用Python軟件,利用后驗差檢驗法對北京市灰色GM(1,1)模型預(yù)測結(jié)果進行精度檢驗,得到后驗差比即C值(四舍五入保留四位小數(shù))為0.00181,最小誤差概率即P值分別為1.0。利用后驗差檢驗法對北京、天津、河北、京津冀地區(qū)灰色GM(1,1)模型預(yù)測結(jié)果進行精度檢驗,得到后驗差比即C值(均四舍五入保留四位小數(shù))分別為0.1056、0.2150、0.0251、0.0316,最小誤差概率即P值分別為1.0、0.91、1.0、1.0。北京、河北、京津冀的預(yù)測結(jié)果精度均為1級,具有高擬合和預(yù)測精度,冷鏈物流需求預(yù)測效果好,而天津地區(qū)預(yù)測結(jié)果精度為2級,擬合度相對差,預(yù)測結(jié)果精度較低,需要采用馬爾科夫鏈模型做進一步數(shù)據(jù)修正(見表2)。

        (三)馬爾科夫鏈模型優(yōu)化

        利用Python軟件,根據(jù)建立的GM(1,1)模型得到天津市2006-2016年農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求量的模擬值,通過與實際值比較得到相對誤差率(見表3),并進行狀態(tài)劃分。其中,狀態(tài)E1為相對誤差率為-12.80%至-6%,狀態(tài)E2為相對誤差率為-6%至-4%,狀態(tài)E3為相對誤差率為-4%至3%,狀態(tài)E4為相對誤差率為3%至6.27%。

        根據(jù)2017-2026年的狀態(tài)轉(zhuǎn)移向量以及馬爾科夫鏈預(yù)測值公式,對GM(1,1)模型預(yù)測結(jié)果做進一步修正,得到基于灰色馬爾科夫組合模型的天津市2017-2026年農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預(yù)測值,如表4所示。

        結(jié)論及對策建議

        (一)結(jié)論

        北京市2017-2026年農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求將繼續(xù)呈現(xiàn)下降趨勢,而天津、河北兩地以及京津冀地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈需求在未來十年將呈現(xiàn)持續(xù)增長態(tài)勢,冷鏈物流行業(yè)發(fā)展迅猛。北京市疏解政策在冷鏈物流行業(yè)發(fā)展趨勢良好,天津、河北等地區(qū)有效承接了北京市冷鏈物流行業(yè)的市場轉(zhuǎn)移。需要強化組織協(xié)調(diào),加強疏解和承接對接,培育龍頭企業(yè),建立“網(wǎng)絡(luò)化、嚴標準、可追溯、高效率”的全鏈條式現(xiàn)代農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流網(wǎng)絡(luò),為京津冀農(nóng)產(chǎn)品流通和食品安全保駕護航。

        (二)對策建議

        加強組織協(xié)調(diào),強化京津冀冷鏈物流網(wǎng)絡(luò)頂層設(shè)計。國家發(fā)展與改革委員會牽頭成立京津冀農(nóng)產(chǎn)品物流體系建設(shè)規(guī)劃工作小組,協(xié)調(diào)京津冀發(fā)展改革委相關(guān)主管部門的工作,同時,三地發(fā)展改革委主管部門也要搭建起與農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)企業(yè)、第三方物流企業(yè)、農(nóng)戶及零售商等各方主體的協(xié)調(diào)溝通平臺,建立重點、難點問題協(xié)調(diào)機制,加強人員配備及多方聯(lián)動,明確分工及職責(zé),統(tǒng)籌做好所在地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品物流體系建設(shè)具體工作。條件成熟后,還應(yīng)建立考核指標,加強動態(tài)監(jiān)管和考核。

        實施百品千庫工程,加強產(chǎn)地冷鏈設(shè)施建設(shè)。根據(jù)國家級和京津冀特色農(nóng)產(chǎn)品優(yōu)勢區(qū)建設(shè)規(guī)劃,根據(jù)北京、天津、石家莊、唐山等大城市需求特征,在京津冀地區(qū)選擇100個左右優(yōu)勢農(nóng)產(chǎn)品,在現(xiàn)有農(nóng)產(chǎn)品流通體系的基礎(chǔ)上,因地制宜依托公路網(wǎng)、鐵路網(wǎng)、新增支線機場、電商企業(yè)布局,在優(yōu)勢農(nóng)產(chǎn)品主產(chǎn)區(qū)布局1000個左右的現(xiàn)代化冷庫,完善倉儲物流設(shè)施,不斷提高農(nóng)產(chǎn)品流通效率。在充分利用現(xiàn)有收儲設(shè)施的基礎(chǔ)上,在產(chǎn)地就近建設(shè)預(yù)選分級、加工配送、包裝倉儲等基礎(chǔ)設(shè)施,完善收購網(wǎng)點,配套建設(shè)倉儲、物流、冷鏈設(shè)施。根據(jù)本地現(xiàn)有集散基礎(chǔ),規(guī)范建設(shè)一批田頭市場。鼓勵各大農(nóng)產(chǎn)品電商平臺、批發(fā)市場、超市在在產(chǎn)地建設(shè)冷鏈物流服務(wù)站點。

        扶持大型冷鏈綜合企業(yè)發(fā)展,鼓勵冷鏈物流企業(yè)向河北天津聚集,延伸服務(wù)鏈條。加強與農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、生鮮食品加工、商貿(mào)流通企業(yè)在訂單管理、倉儲管理、物流配送、溫度監(jiān)控等方面的協(xié)同對接,推動冷鏈物流企業(yè)向綜合物流服務(wù)商轉(zhuǎn)型發(fā)展,形成一批全產(chǎn)業(yè)鏈冷鏈物流企業(yè)。鼓勵冷鏈物流平臺企業(yè)與農(nóng)民合作社等新型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體深度合作,大力發(fā)展北京、天津、唐山等大中城市的冷鏈物流同城配送,完善城鄉(xiāng)物流配送體系。支持快遞物流企業(yè)提供高品質(zhì)冷鏈物流綜合服務(wù)。探索建立京津冀冷鏈物流信息共享平臺,構(gòu)建“互聯(lián)網(wǎng)+”冷鏈物流信息化體系,整合冷鏈倉儲、車輛、貨源信息等物流資源,逐步完善全程溫控、貨物查詢、信息發(fā)布、在線交易等一體化服務(wù)功能。

        積極推進第三方冷鏈物流標準化,形成冷鏈物流全程標準體系。制定冷鏈物流標準,包括冷鏈物流行業(yè)服務(wù)標準、冷鏈物流服務(wù)企業(yè)準入標準、冷鏈物流服務(wù)企業(yè)資質(zhì)認證和誠信體系標準、冷鏈物流信息服務(wù)標準、冷鏈物流終端產(chǎn)品接收標準等。加強區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流、檢驗檢測認證等標準體系建設(shè),落實產(chǎn)地準出檢驗,探索三地檢驗結(jié)果互認,發(fā)揮認證作用,推動采信第三方檢驗檢測認證結(jié)果,強化標準執(zhí)行,建立全程可追溯的食品安全監(jiān)控系統(tǒng)。

        參考文獻:

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