劉 玲，譚 輝 （云南財經(jīng)大學 物流學院，云南 昆明 650221）

LIU Ling, TAN Hui (School of Logistics, Yunnan University of Finance and Economics, Kunming 650221, China)

0 引 言

2019 年，我國人均GDP 已達到10 276 美元，居民消費水平和消費實力將進一步提升，居民將更加注重消費品質(zhì)的提升，新鮮水果、蔬菜等銷量將會進一步攀升。據(jù)統(tǒng)計，2018 年，我國冷鏈物流市場規(guī)模達到了3 035 億元，隨著市場規(guī)模的擴大，整個市場將更具有活力。而其中，農(nóng)產(chǎn)品作為冷鏈物流占據(jù)了絕大部分，在其中起到了較大作用，選取農(nóng)產(chǎn)品進行預測對冷鏈物流需求預測具有較大的參考意義。云南普洱，冷鏈物流發(fā)展基礎(chǔ)較弱，山地過多，交通不便，冷鏈運輸調(diào)度難，運輸成本高，80%的生鮮農(nóng)產(chǎn)品以敞開式公路運輸，農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流將是其未來冷鏈物流發(fā)展的主要方向。本文通過對普洱一些主要農(nóng)產(chǎn)品冷鏈需求進行預測，為普洱冷鏈物流發(fā)展提供一定的參考。

對于農(nóng)產(chǎn)品的冷鏈需求預測，許多學者用不同的方法進行了研究。徐林祥、陸娟、艾小玲（2018） 分析了江蘇省農(nóng)產(chǎn)品類的冷鏈物流需求，提出了一系列優(yōu)化對策；郭明德、李紅（2018） 采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對果蔬冷鏈物流的需求進行了預測；李海玲（2019） 采用灰色模型研究了我國冷鏈物流的需求預測；王秀梅（2018） 則采用了權(quán)重分配組合法來預測，在單項預測的基礎(chǔ)上輔之以權(quán)重組合，更加精準地預測了農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求。農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預測和對策分析都得到了進一步的發(fā)展，但是，對于普洱市相關(guān)方面研究還較少，基于此，本文采用權(quán)重分配組合法對普洱市的部分農(nóng)產(chǎn)品進行冷鏈物流需求預測，希望能從產(chǎn)量角度找到普洱市發(fā)展冷鏈物流的前景。

1 農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預測指標選擇

普洱市地理位置優(yōu)越，與周邊多個國家接壤。普洱市江城縣更是云南唯一一個與老撾、越南接壤的縣，邊境線綿長。優(yōu)越的地理位置讓普洱市冷鏈物流的發(fā)展更早的提上了日程。

普洱市河流資源豐富，孕育了普洱市得天獨厚的水產(chǎn)資源；普洱市屬于亞熱帶季風氣候，夏熱冬溫，光照和雨水條件較好，適宜熱帶、亞熱帶水果生長，香蕉、波羅蜜、龍眼等水果資源豐富；此外，與云南其他州市一樣，普洱畜產(chǎn)品、蔬菜、鮮花等農(nóng)產(chǎn)品資源都比較豐富，對冷鏈物流需求巨大。綜上，普洱市對冷鏈物流的需求大量集中在畜產(chǎn)品、水產(chǎn)品、蔬菜、水果、鮮花、食用菌等方面，其各自每年產(chǎn)量如表1 所示。

表1 單位：萬t

由于普洱市冷鏈物流發(fā)展處于起步階段，相關(guān)數(shù)據(jù)較少，而且普洱市農(nóng)產(chǎn)品資源豐富，是未來普洱市主要冷鏈物流方向，所以本文直接用農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量代替冷鏈物流需求值。且從表1 中可以看出，普洱市畜產(chǎn)品、水果、蔬菜、水產(chǎn)品的產(chǎn)量都比較大，對冷鏈物流需求較大。加上水產(chǎn)品、水果、蔬菜更能體現(xiàn)普洱的特色農(nóng)業(yè)，基于此，本文選取了水果、蔬菜、水產(chǎn)品三個產(chǎn)量的指標作為本研究樣本。

2 普洱農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預測方法

2.1 單項預測方法選擇

（1） 二次移動平均預測法

選擇此方法作為單項預測方法之一，先做出預測，然后得出預測的誤差，為后面的權(quán)重設(shè)計打下基礎(chǔ)。假定原始數(shù)據(jù)為x1,x2,…,xn…，用表示第t時刻的一次移動平均預測值，表示第t時刻的二次移動平均預測值，n取一個固定值，表示移動平均的個數(shù)，本研究中n取3，有：

二次移動平均法對未來預測公式即為：

（2） 二次指數(shù)平滑預測法

此方法能夠?qū)㈩A測數(shù)值與實際數(shù)值聯(lián)系起來。xt表示在t時刻的實際值；α 是平滑指數(shù)，0＜α＜1；通過系數(shù)α 來調(diào)節(jié)預測值，使得預測能夠更適合自己的數(shù)據(jù)樣本。表示在t+1 時刻的一次指數(shù)平滑值（t時刻預測值）。表示在t時刻的二次指數(shù)平滑值（t時刻預測值）；本文中，t=1 時，取值為前三個樣本的均值，有：

二次指數(shù)平滑法對未來預測公式即為：

（3） GM （1,1 ）灰色預測

GM （1,1 ）是一種灰色預測模型，采用擬合的方式進行預測，本文引入GM （1,1 ）灰色預測來增加預測的精準度，建模的基本步驟如下：

第二步：構(gòu)造矩陣B和Yn：

第三步：利用最小二乘法求解

第四步：建立預測模型

GM （1,1 ）預測模型：

2.2 權(quán)重分配組合預測方法設(shè)計

為了使預測結(jié)果更加精確，本文謹慎地給移動平均法、指數(shù)平滑法和GM （1,1 ）灰色預測法賦予了權(quán)重。本文中m最大為3，設(shè)第m種預測方法的權(quán)重為ωm，第m種預測方法中的第i項預測的誤差平方和為MSEi那么有：

3 普洱農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預測分析

3.1 基于單項方法的普洱農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預測

因為普洱市2015～2018 年水果、蔬菜、水產(chǎn)品三類產(chǎn)品的產(chǎn)量呈上升趨勢，故先分別采用二次移動平均、二次指數(shù)平滑以及灰色預測法進行預測。

（1） 二次移動平均法

首先，采用一次移動平均法，根據(jù)前面的計算步驟，分別對普洱市2015～2018 年水果、蔬菜、水產(chǎn)品三類產(chǎn)品進行冷鏈物流需求進行預測。接著，在一次移動平均法的基礎(chǔ)上進行根據(jù)前面的方法進行再預測，得到了二次移動平均相關(guān)結(jié)果，此方法中，水果、蔬菜和水產(chǎn)品三類預測的誤差均值分別為3.48%、8.66%和13.39%。三類產(chǎn)品的預測值、相對誤差率及誤差均值如表2 所示。

表2 二次移動平均法預測結(jié)果及精度 單位：萬t

根據(jù)前面介紹的二次移動平均法算得：At=30.141，Bt=0.136，根據(jù)上面的公式即可得到普洱市2020～2025 年的水果、蔬菜、水產(chǎn)品產(chǎn)量預測值，結(jié)果如表3 所示。

（2） 二次指數(shù)平滑法

表3 二次移動平均法對未來普洱市冷鏈物流需求預測結(jié)果 單位：萬t

首先采用一次指數(shù)平滑法，根據(jù)上面提到的計算方法，對普洱農(nóng)產(chǎn)品中的水果、蔬菜、水產(chǎn)品的產(chǎn)量進行預測。本實驗中，α 取值為0.9，得到相關(guān)預測結(jié)果。完成一次指數(shù)平滑預測后，生成了一系列一次預測值，在一次預測結(jié)果的基礎(chǔ)上，分別對2012～2019 年普洱市水果、蔬菜、水產(chǎn)品三類產(chǎn)品進行冷鏈物流需求進行預測。本項預測中，α 取值為0.9，并與實際值進行比較，測算其預測精度。此方法中，水果、蔬菜和水產(chǎn)品三類預測的誤差均值分別為0.37%、0.74%和1.18%。三類產(chǎn)品的預測值、相對誤差率及誤差均值如表4 所示：

表4 二次指數(shù)平滑法預測結(jié)果及精度 單位：萬t

根據(jù)前面介紹的二次指數(shù)平滑法算得：At=30.186，Bt=0.290，根據(jù)上面的公式即可得到普洱市2019 到2025 年的水果、蔬菜、水產(chǎn)品產(chǎn)量預測值，結(jié)果如表5 所示：

表5 二次指數(shù)平滑法對未來普洱市冷鏈物流需求預測結(jié)果 單位：萬t

（3） 灰色預測法

根據(jù)前面介紹的灰色預測GM （ 1,1） 模型，對模型進行計算，求得水果、蔬菜、水產(chǎn)品三項預測的a的值分別為：-0.0195，-0.0383，-0.0624；三項預測的b的值分別為：26.8167，41.5786，11.4804。根據(jù)模型計算出了預測值，如表6 所示，并擬合出了未來幾年的預測值，如表7 所示。

表6 灰色預測法預測結(jié)果及精度 單位：萬t

根據(jù)灰色預測模型，繼續(xù)迭代，即能得到對未來的預測，本文對2019～2025 年進行了預測，結(jié)果如表7 所示：

表7 灰色預測法對未來普洱市冷鏈物流需求預測結(jié)果 單位：萬t

3.2 權(quán)重分配組合預測法的普洱農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預測

比較表2、表4 和表6 的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)二次指數(shù)平滑法的預測精度比其它兩種方法精度要高，所以，其所占比重在組合預測值應(yīng)最大。根據(jù)上面介紹的權(quán)重分配組合計算方法，計算出水果一項中移動平均法、二次指數(shù)平滑法和灰色預測法的權(quán)重分別為0.074312728，0.490024714，0.435662557；蔬菜一項中移動平均法、二次指數(shù)平滑法和灰色預測法的權(quán)重分別為0.013013018，0.496810643，0.490176338；水產(chǎn)品一項中移動平均法、二次指數(shù)平滑法和灰色預測法的權(quán)重分別為0.070001665，0.496277761，0.433720575。把上述權(quán)重通過加權(quán)平均在三種預測方法的基礎(chǔ)上進行再預測，得到了2012～2018年三類產(chǎn)品的最終預測值及預測精度，結(jié)果如表8 所示：

表8 權(quán)重組合方法預測結(jié)果及精度 單位：萬t

根據(jù)前面算出來的權(quán)重，結(jié)合三種單項預測方法，算出普洱市2019～2025 年農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流基于權(quán)重組合的綜合預測值，結(jié)果如表9 所示：

表9 權(quán)重組合法對未來普洱市冷鏈物流需求預測結(jié)果 單位：萬t

3.3 權(quán)重分配組合預測法的精度評判

對比表2、表4、表6 和表8，從表中的平均誤差結(jié)果，可以看出指數(shù)平滑法在對水果和蔬菜的預測上效果較好，誤差均值較少，分別達到了0.37%和0.74%，與實際值較為接近。但是，總的來看，權(quán)重組合預測方法對各個單項預測賦予了權(quán)重，預測結(jié)果是幾種單項預測的綜合，且在水產(chǎn)品一項的預測中要明顯優(yōu)于其它三類單項預測，預測的數(shù)據(jù)具有較強的說服力，且總體精度而言，權(quán)重組合預測法在水果、蔬菜和水產(chǎn)品預測中的誤差均值分別為0.76%、0.85%和0.70%，達到了較為精準的預測，可信度較高，能夠選其作為預測方法。

3.4 未來趨勢分析

通過表9 對未來幾年三種產(chǎn)品的預測，得到了如圖1 所示的柱狀圖，從圖1 中蔬菜對于冷鏈物流的需求在三種產(chǎn)品中占的量是最大的，在2025 年蔬菜產(chǎn)量達到了63.09 萬噸。所以，未來普洱市應(yīng)該著重建設(shè)蔬菜方面的冷鏈物流，加強蔬菜類冷鏈物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高流通率，減少腐損率?？傮w來看，水果在2025 年產(chǎn)量達到了33.28 萬噸，水產(chǎn)品在2025 年產(chǎn)量達到了24.80 萬噸，普洱市農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量都趨于上升，由此預測普洱市對于冷鏈物流的需求在未來幾年也趨于上升，冷鏈物流發(fā)展有著豐厚的農(nóng)產(chǎn)品資源優(yōu)勢。

4 結(jié) 論

本次預測雖然是權(quán)重組合預測，但就平均誤差來看，在水果和蔬菜兩個單項預測中，指數(shù)平滑法的誤差要小于權(quán)重組合預測的誤差，所以，指數(shù)平滑法在水果和蔬菜兩個領(lǐng)域參考可靠性較大，但是指數(shù)平滑法α 取值為0.9，現(xiàn)實數(shù)據(jù)在其中占的比重較大，當對未來進行預測時，α 將不再起作用，預測的精度也可能會隨之降低。而權(quán)重組合預測法整體上綜合了幾種單項預測方法，謹慎地賦予了各個方法權(quán)重，整體預測效果較好，且在水產(chǎn)品這一項預測上要明顯優(yōu)于其它方法，具有可靠的參考性。

圖1 基于權(quán)重組合法的普洱市冷鏈物流需求趨勢預測

從預測結(jié)果可以看出，未來幾年內(nèi)，無論是水產(chǎn)品、蔬菜還是水果對冷鏈物流需求是呈上漲趨勢的，這說明未來普洱市的冷鏈類農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量會持續(xù)上漲，這也從側(cè)面說明了未來普洱市對于冷鏈物流的需求將進一步擴大，普洱市的冷鏈物流建設(shè)需要加快步伐，來適應(yīng)對冷鏈物流日益增長的需要。