基于組合模型的兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品物流市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)

朱 葉　喻曉玲

(塔里木大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，新疆 阿拉爾 843300)

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基于組合模型的兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品物流市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)

朱 葉喻曉玲*

(塔里木大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，新疆 阿拉爾 843300)

摘要本文通過對(duì)兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展現(xiàn)狀的分析，找出其存在的問題和制約因素,在此基礎(chǔ)上，以兵團(tuán)具有代表性的9種農(nóng)產(chǎn)品為研究對(duì)象，利用灰色模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別預(yù)測(cè)兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品物流需求量，并利用兩種模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，建立組合模型，進(jìn)行組合預(yù)測(cè)，對(duì)精確預(yù)測(cè)兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品物流市場(chǎng)需求具有一定的實(shí)際意義。

關(guān)鍵詞農(nóng)產(chǎn)品物流； 預(yù)測(cè)； 市場(chǎng)需求； 組合模型

1引言

新疆位于歐亞大陸腹地，有明顯的區(qū)位優(yōu)勢(shì)，是“一帶一路”戰(zhàn)略的核心區(qū)，為響應(yīng)“一帶一路”道路聯(lián)通，貿(mào)易暢通的建設(shè)任務(wù)，正在大力建設(shè)交通運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施，迅速發(fā)展口岸物流。新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)(簡(jiǎn)稱“兵團(tuán)”)農(nóng)產(chǎn)品種類豐富，質(zhì)量?jī)?yōu)良，具有廣闊的市場(chǎng)資源，在兵團(tuán)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)一步調(diào)整、對(duì)外貿(mào)易量持續(xù)提高、經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的良好背景下,兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品物流憑借自身的優(yōu)勢(shì)和巨大的發(fā)展機(jī)遇，農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)表現(xiàn)出了對(duì)物流的強(qiáng)勁需求。

綜觀國(guó)內(nèi)外對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流需求預(yù)測(cè)，常用的方法是統(tǒng)計(jì)學(xué)的數(shù)學(xué)模型：回歸模型、時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型、灰色模型等，近幾年，出現(xiàn)運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及其BP算法來預(yù)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品物流市場(chǎng)需求，其預(yù)測(cè)結(jié)果精度較高，而組合預(yù)測(cè)方法的應(yīng)用還比較少。在研究對(duì)象上，主要還是對(duì)單一的某種農(nóng)產(chǎn)品的物流量進(jìn)行預(yù)測(cè)，如糧食、棉花等。在選取預(yù)測(cè)指標(biāo)時(shí)，基本停留在對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量的預(yù)測(cè)上，也有以國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)中規(guī)定的每天人均所需農(nóng)產(chǎn)品量來代替農(nóng)產(chǎn)品物流需求的。

本文選取兵團(tuán)具有代表性的9種農(nóng)產(chǎn)品，將其產(chǎn)量和面積相結(jié)合進(jìn)行折算，來代表兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品物流市場(chǎng)需求，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色GM(1.1)模型和組合模型，進(jìn)行分別預(yù)測(cè)，并進(jìn)行預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比，以便得出可靠實(shí)用的信息，對(duì)促進(jìn)兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品物流的發(fā)展具有現(xiàn)實(shí)意義。

2兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展概況

2.1兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展現(xiàn)狀

新疆是我國(guó)農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)大區(qū)，隨著糧、棉、畜、果四大農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)基地加快建設(shè)和設(shè)施農(nóng)業(yè)加快發(fā)展，全區(qū)已形成若干區(qū)域性優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)特色農(nóng)牧業(yè)產(chǎn)業(yè)帶，瓜果、蔬菜、肉類、水產(chǎn)品等主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量和流通量不斷增長(zhǎng)。新疆農(nóng)產(chǎn)品集中分布在一些優(yōu)勢(shì)發(fā)展區(qū)域和重點(diǎn)發(fā)展區(qū)域，在這些區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量基數(shù)大，例如兵團(tuán)和新疆北部地區(qū)。兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量已不是農(nóng)業(yè)中的主要問題，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)值的實(shí)現(xiàn)才是關(guān)鍵，而農(nóng)產(chǎn)品的價(jià)值實(shí)現(xiàn)問題與農(nóng)產(chǎn)品物流密切相關(guān)。2013年，兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品總產(chǎn)量達(dá)到1 500余萬噸(來源：2014年統(tǒng)計(jì)年鑒)，連續(xù)10年實(shí)現(xiàn)增產(chǎn)，比2004年增加了1倍，其中蔬菜、瓜果和糧食的產(chǎn)量占到了農(nóng)產(chǎn)品總產(chǎn)量的80%。如此龐大的農(nóng)產(chǎn)品規(guī)模，除了極小量滿足團(tuán)場(chǎng)職工自用外，大部分都要外運(yùn)，作為商品進(jìn)行流通，滿足各地對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品的需求，形成了巨大的農(nóng)產(chǎn)品物流需求。目前，兵團(tuán)正在不斷完善公路網(wǎng)絡(luò)，改善農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)輸工具性能，加快農(nóng)產(chǎn)品交易場(chǎng)所設(shè)施的建設(shè)。

2.2兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展存在的問題

2.2.1物流信息化建設(shè)滯后

兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品物流信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)滯后，農(nóng)民獲取市場(chǎng)供求信息的手段和渠道單一，網(wǎng)站發(fā)布的農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)信息失真且滯后，不能緊跟市場(chǎng)變化。目前兵團(tuán)已經(jīng)開通了農(nóng)產(chǎn)品流通的網(wǎng)站，但適合農(nóng)民的信息較少，多數(shù)農(nóng)民缺乏對(duì)信息的判別和掌握，不能把握市場(chǎng)行情，造成盲目生產(chǎn)流通。生產(chǎn)者和銷售者信息資源共享困難，很難在物流環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)全程管理和實(shí)時(shí)跟蹤，市場(chǎng)信息的指導(dǎo)服務(wù)功能未能得到發(fā)揮。公益性市場(chǎng)信息體系建設(shè)不完善，影響公平競(jìng)爭(zhēng)和市場(chǎng)交易透明度。電子商務(wù)的價(jià)值在兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品物流中未能體現(xiàn)，整體信息化程度偏低。

2.2.2標(biāo)準(zhǔn)化程度低

兵團(tuán)要發(fā)展現(xiàn)代化農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)流通體系，離不開農(nóng)產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)化。兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品種類多樣、品質(zhì)各異，但沒有統(tǒng)一的質(zhì)量衡量標(biāo)準(zhǔn)，分類標(biāo)準(zhǔn)與包裝標(biāo)準(zhǔn)，由人工判斷對(duì)農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行分類、分級(jí)的占98%，誤差很大，在整個(gè)物流和銷售的過程中，包裝沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，給農(nóng)產(chǎn)品的儲(chǔ)存、運(yùn)輸和加工帶來困難[1]。兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)和零售市場(chǎng)上，很少配備安全檢測(cè)設(shè)備，農(nóng)藥殘留超標(biāo)問題嚴(yán)重。農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展的標(biāo)準(zhǔn)體系在兵團(tuán)還尚未建立。

2.2.3農(nóng)業(yè)物流專業(yè)人才缺乏

發(fā)展農(nóng)產(chǎn)品物流是為了減低流通費(fèi)用、提高流動(dòng)效率、增加附加值、降低損耗和規(guī)避市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。而這些都需要對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流進(jìn)行合理地規(guī)劃、有效的管理和控制，所有的工作都需要物流專業(yè)人才運(yùn)用物流專業(yè)知識(shí)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)來完成[2]?，F(xiàn)階段兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展落后，難以吸引物流人才，兵團(tuán)物流教育體系建設(shè)不完善，整個(gè)兵團(tuán)只有9個(gè)物流管理專業(yè)本科行政班約300余名本科在校生，物流專業(yè)人才非常欠缺，嚴(yán)重阻礙農(nóng)產(chǎn)品物流業(yè)發(fā)展。

3兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品物流需求預(yù)測(cè)的實(shí)證分析

3.1兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量的折算

在現(xiàn)實(shí)中，兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品物流的相關(guān)數(shù)據(jù)難以直接得到，但農(nóng)產(chǎn)品的物流需求和農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量直接密切相關(guān)，假設(shè)兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品物流市場(chǎng)是供需平衡的，產(chǎn)量的增加將帶來物流需求的增加，所以，可以通過預(yù)測(cè)兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量，來預(yù)測(cè)其物流需求。本文選取了兵團(tuán)有代表性的9種農(nóng)產(chǎn)品：糧食作物(小麥、水稻、玉米、大麥、薯類、豆類)、油料作物、棉花、蔬菜、水果、甜菜、苜蓿、打瓜籽和水產(chǎn)品。為排除量綱影響，將不同農(nóng)產(chǎn)品折算成代表農(nóng)產(chǎn)品，再加總成兵團(tuán)的農(nóng)產(chǎn)品總量，具體折算方法計(jì)算步驟：(1)選取代表產(chǎn)品，公式：Max{某產(chǎn)品年產(chǎn)量×某單位產(chǎn)品所占種植面積}(2)其它農(nóng)產(chǎn)品折算為代表產(chǎn)品。公式：某產(chǎn)品年產(chǎn)量×某單位產(chǎn)品所占種植面積÷單位代表產(chǎn)品所占種植面積。

表1　兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量　單位：萬噸

數(shù)據(jù)來源：新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)統(tǒng)計(jì)年鑒2005-2014

表2　兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品的種植面積　單位：千公頃

數(shù)據(jù)來源：新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)統(tǒng)計(jì)年鑒2005-2014

經(jīng)過計(jì)算，得出代表產(chǎn)品是棉花，將其它8種農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量折算成代表產(chǎn)品產(chǎn)量，結(jié)果如表3所示，2004年至2013年，農(nóng)產(chǎn)品總量從180. 7萬噸增至319. 26萬噸，增長(zhǎng)77%，年均增長(zhǎng)率7. 4%，棉花、糧食、水果三種產(chǎn)品總量占兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品總量的80. 9%。說明對(duì)物流的需求也將快速增長(zhǎng)，兵團(tuán)精確需求預(yù)測(cè)，加快物流建設(shè)，特別注重棉花、糧食、水果這三種農(nóng)產(chǎn)品的物流。

表3　兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量折算表　單位：萬噸

3.2兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量的需求預(yù)測(cè)

3.2.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品物流市場(chǎng)需求

(1)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，也稱誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)，由輸入層、輸出層、隱含層構(gòu)成，分為正向傳播、反向傳播兩個(gè)過程[3]。正向傳播時(shí)，信息由輸入層傳至隱含層，逐層處理，最后傳向輸出層，每層神經(jīng)元的狀態(tài)只會(huì)影響相鄰的下一層神經(jīng)元狀態(tài)[4]。若輸出層無法得到期望的輸出值，就會(huì)進(jìn)入反向傳播，將誤差沿原通道返回，并修改各層神經(jīng)元權(quán)數(shù)，使誤差達(dá)到最小。

圖1　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

若有m層，第一層是輸入節(jié)點(diǎn)，第m層是輸出節(jié)點(diǎn)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)步驟為:

1)選取初始權(quán)數(shù)W；

2)重復(fù)以下步驟直至收斂：

b. 對(duì)同一節(jié)點(diǎn)j∈M，計(jì)算δjk；

(2)實(shí)證分析

利用DPS7.55軟件,輸入折算后的2004-2013年兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品總量，預(yù)測(cè)未來五年農(nóng)產(chǎn)品的總量，預(yù)測(cè)結(jié)果如下表4。

表4　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值表　單位：萬噸

由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值表可知，該預(yù)測(cè)模型的誤差很小，平均相對(duì)誤差為0. 019 752%，兵團(tuán)未來五年的農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量呈現(xiàn)持續(xù)穩(wěn)定的增長(zhǎng)趨勢(shì)，到2018年，農(nóng)產(chǎn)品總量將比2013年增長(zhǎng)近40%，說明隨著兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品總量的增加，兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品物流市場(chǎng)需求將繼續(xù)增長(zhǎng)，且需求量巨大。

3.2.2灰色GM( 1, 1) 模型預(yù)測(cè)兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品物流市場(chǎng)需求

建模前先進(jìn)行可行性分析，求原始數(shù)列的級(jí)比Z1(k)，即數(shù)列的前一數(shù)據(jù)除以其后一數(shù)據(jù)的值[4]，要求必須有80%以上的數(shù)據(jù)落在可行性區(qū)間(e-2/(n+1),e2/(n+1))內(nèi)。計(jì)算農(nóng)產(chǎn)品總量原始數(shù)列的級(jí)比后，88.9%的數(shù)據(jù)在可行性區(qū)間(0.819, 1.221)范圍內(nèi),可以對(duì)原始數(shù)列直接建模。

(1)GM( 1, 1) 模型的建立

以2004年至2013年的農(nóng)產(chǎn)品總量為原始數(shù)列，利用GM( 1, 1) 模型，預(yù)測(cè)2014年至2018年農(nóng)產(chǎn)品總量。

原始數(shù)列X(0)={180.12,205.74,226.06,227.34,269.14,282.35,289.77,242.61,326.32,319.26}

一次累加生成數(shù)列為：

X(1)={180.12,385.85,431.8,453.4,496.48,551.49,572.11,532.38,586.93,645.58}

矩陣B為：

數(shù)據(jù)向量為

Y=[205.74,226.06,227.34,269.14,282.35,289.77,242.61,326.32,319.26]r

最小二乘法估計(jì)參數(shù)列為：

得到預(yù)測(cè)模型為：

表5　預(yù)測(cè)值表　單位：萬噸

(2)模型的檢驗(yàn)

分別計(jì)算模型的相對(duì)誤差、斜率關(guān)聯(lián)度、均方差和小概率誤差，參照模型精度檢驗(yàn)對(duì)照表6[5]，對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。

表6　精度檢驗(yàn)等級(jí)對(duì)照表

相對(duì)誤差=0. 025 73<0. 05,精度二級(jí)；

小誤差概率p=0.7，精度四級(jí)。

(3)模型修正并預(yù)測(cè)

因斜率關(guān)聯(lián)度、均方差和小概率誤差精度為三級(jí)、四級(jí)，不符合預(yù)測(cè)模型的要求，利用DPS7.55軟件對(duì)兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品總量原始數(shù)列的殘差進(jìn)行修正，修正后的GM(1,1)模型為：

表7　GM( 1, 1)灰色模型預(yù)測(cè)值　單位：萬噸

(4)模型評(píng)價(jià)

平均誤差=0. 035 151 9<0. 05，精度二級(jí)；

均方差比值C=0. 256 7<0. 35，精度一級(jí)；

小誤差概率p=1，精度一級(jí)。

3.2.3組合模型預(yù)測(cè)兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品物流市場(chǎng)需求

由以上可知，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和GM( 1, 1)模型預(yù)測(cè)的農(nóng)產(chǎn)品總量是不同的，因此可以通過構(gòu)建組合模型，比較3種預(yù)測(cè)方法的相對(duì)誤差，評(píng)價(jià)出預(yù)測(cè)方法的優(yōu)劣，并得出誤差最小的兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品總量預(yù)測(cè)值。確定單項(xiàng)模型的權(quán)重，是構(gòu)建組合模型的關(guān)鍵，在眾多確定權(quán)重的方法中，標(biāo)準(zhǔn)差法可以賦予擬合度好的預(yù)測(cè)模型較高的權(quán)重，優(yōu)化預(yù)測(cè)結(jié)果。采用標(biāo)準(zhǔn)差法確定神經(jīng)網(wǎng)模型與灰色系統(tǒng)模型權(quán)重，公式如下：

其中，Si為單項(xiàng)模型的標(biāo)準(zhǔn)差，n為模型的個(gè)數(shù)。

先計(jì)算出各個(gè)模型預(yù)測(cè)值的標(biāo)準(zhǔn)差，根據(jù)上式，計(jì)算出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的權(quán)重為0. 501，GM( 1, 1)灰色預(yù)測(cè)的權(quán)重為0. 499，因此可以得出組合預(yù)測(cè)的模型為

y=0. 501y1+0. 499y2

其中，y1為GM( 1, 1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)值，y2為GM( 1, 1)灰色預(yù)測(cè)的預(yù)測(cè)值，代入兩模型預(yù)測(cè)值可得表8：

表8　組合模型預(yù)測(cè)值表　單位：萬噸

比較表4、表7和表8可知，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值較接近，相對(duì)誤差最小，為1. 975 2%，在兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品總量的預(yù)測(cè)中是預(yù)測(cè)結(jié)果最好的預(yù)測(cè)方法。

3.3結(jié)果分析

3種方法均存在誤差，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果較優(yōu)。3種預(yù)測(cè)結(jié)果均顯示，兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品總量增加較快，農(nóng)產(chǎn)品物流市場(chǎng)需求呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)趨勢(shì)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果顯示，到2018年農(nóng)產(chǎn)品物流市場(chǎng)需求總量將達(dá)到437. 084 59萬噸代表農(nóng)產(chǎn)品(約2 200萬噸實(shí)際農(nóng)產(chǎn)品)，比2004年增長(zhǎng)145%，比2013年增長(zhǎng)50%?？梢灶A(yù)見2018年兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品的物流市場(chǎng)需求量將比2004年增加145%，比2013年增加50%，總規(guī)模將達(dá)到2 200萬噸。在2004年至2013年期間，農(nóng)產(chǎn)品的物流市場(chǎng)需求年均增長(zhǎng)率為7. 4%，但增長(zhǎng)不穩(wěn)定，2014年至2018年，市場(chǎng)需求年均增長(zhǎng)率為6. 5%，且增長(zhǎng)趨勢(shì)穩(wěn)定。說明在預(yù)測(cè)期內(nèi)，兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品的物流市場(chǎng)需求規(guī)模大幅增長(zhǎng)，物流需求增長(zhǎng)速度趨于穩(wěn)定。

兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品總量快速增長(zhǎng)主要原因是：近幾年兵團(tuán)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)總體水平逐漸提高，尤其是2009年以后，兵團(tuán)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制不斷完善，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)加快，同時(shí)隨著西部大開發(fā)、對(duì)口援疆計(jì)劃和“一帶一路”戰(zhàn)略的建設(shè)和實(shí)施，兵團(tuán)各師加快農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，積極提高農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平，建設(shè)現(xiàn)代農(nóng)產(chǎn)品流通體系，改善農(nóng)產(chǎn)品流通方式，提高農(nóng)產(chǎn)品流通效率；“一帶一路”戰(zhàn)略要求道路聯(lián)通、貿(mào)易暢通，加快了新疆口岸政策不斷開放，促進(jìn)外貿(mào)經(jīng)濟(jì)交流，由此也帶來農(nóng)產(chǎn)品出口規(guī)模的擴(kuò)大。農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量快速增長(zhǎng)和出口規(guī)模擴(kuò)大，必將刺激兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品物流市場(chǎng)需求，現(xiàn)有的物流條件難以滿足物流市場(chǎng)的需求，兵團(tuán)亟待解決農(nóng)產(chǎn)品物流存在的問題，并有效促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品物流的發(fā)展。

4促進(jìn)兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展建議

4.1構(gòu)建現(xiàn)代化農(nóng)產(chǎn)品物流信息系統(tǒng)

兵團(tuán)應(yīng)將農(nóng)產(chǎn)品物流集貨、分貨、倉儲(chǔ)、運(yùn)輸、加工、信息咨詢等功能集合起來，擴(kuò)大業(yè)務(wù)范圍，優(yōu)化信息流程，實(shí)現(xiàn)資源信息共享，為口岸、關(guān)檢、企業(yè)提供技術(shù)平臺(tái)，包括互聯(lián)網(wǎng)、全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)、射頻技術(shù)、條碼、電子數(shù)據(jù)交換、分類管理、銷售時(shí)點(diǎn)信息、客戶信息反饋、自動(dòng)連續(xù)補(bǔ)貨、快速響應(yīng)等。實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代農(nóng)產(chǎn)品物流信息化、高效化，提高農(nóng)產(chǎn)品物流效率。針對(duì)農(nóng)民信息不靈，政府和物流企業(yè)收集農(nóng)產(chǎn)品相關(guān)信息，整理分析后及時(shí)傳遞給農(nóng)民，引導(dǎo)農(nóng)民按市場(chǎng)需求來生產(chǎn)，避免農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)波動(dòng)劇烈。隨著消費(fèi)方式轉(zhuǎn)變，網(wǎng)上購物比例提高，應(yīng)加快發(fā)展電子商務(wù)，推進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)上交易[6]。

4.2積極發(fā)展第三方農(nóng)產(chǎn)品物流

第三方物流具有規(guī)模大、標(biāo)準(zhǔn)化專業(yè)化程度高、信息集中、流通環(huán)節(jié)少效率高等優(yōu)點(diǎn)。發(fā)展第三方農(nóng)產(chǎn)品物流，可以擴(kuò)大農(nóng)產(chǎn)品物流規(guī)模，提高專業(yè)化水平，擴(kuò)大流通量和流通服務(wù)半徑，并減低交易費(fèi)用，延長(zhǎng)農(nóng)產(chǎn)品儲(chǔ)藏時(shí)間，保障及時(shí)供應(yīng)。兵團(tuán)可創(chuàng)新體制，培育和壯大農(nóng)產(chǎn)品物流主體，并加快傳統(tǒng)農(nóng)產(chǎn)品物流企業(yè)向第三方農(nóng)產(chǎn)品物流企業(yè)轉(zhuǎn)型，促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品物流企業(yè)間的合作和重組，以信息技術(shù)為紐帶形成虛擬大組織，共享資源信息，減少固定資產(chǎn)投資，有效配置資源，加速農(nóng)產(chǎn)品物流企業(yè)集團(tuán)的形成[7]。

4.3加快培養(yǎng)物流人才

建立物流教育培訓(xùn)體系，大力發(fā)展職業(yè)教育，根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品物流的特點(diǎn)，加快對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流專業(yè)人員的培訓(xùn)，建立農(nóng)產(chǎn)品物流培訓(xùn)中心。大力引進(jìn)物流師資，提高物流教師實(shí)踐教學(xué)能力，實(shí)行校企合作、建立產(chǎn)學(xué)研基地，注重理論與實(shí)踐相結(jié)合。聘請(qǐng)物流企業(yè)經(jīng)理、業(yè)務(wù)能手兼任學(xué)校教師共同培養(yǎng)物流管理專業(yè)的學(xué)生。利用優(yōu)惠政策，完善兵團(tuán)物流人才引進(jìn)的激勵(lì)、管理、保障機(jī)制，吸引并留住人才加入兵團(tuán)農(nóng)產(chǎn)品物流經(jīng)營(yíng)管理，促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展。

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Forecasting Corps' Agricultural Products Logistics Market Demand Based on Combined Model

Zhu YeYu Xiaoling*

(Collage of Economics and Management Tarim university， Alar Xinjiang 843300)

AbstractThrough analyzing the development status of corps' agricultural product logistics, this paper finds out the existing problems and restricting factors. Basing on that, by utilizing two kinds of methods: Grey Model and BP neural network, this paper uses nine representatives of Corps' agricultural products as studying objects to predict Corps' agricultural products logistics demand, and then uses the results from the above two methods to set up combined model to do combination forecasting, which has a certain practical significance to precisely predict Corps' agricultural products logistics demand.

Key wordsagricultural products logistics； forecast； market demand； combined model

中圖分類號(hào)：F719

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

DOI：10.3969/j.issn.1009-0568.2016.02.010

文章編號(hào)：①1009-0568(2016)02-0052-09

作者簡(jiǎn)介：朱葉(1988-)女，碩士，講師，從事區(qū)域經(jīng)濟(jì)和物流管理的研究工作。E-mail：1498995633@qq.com*為通訊作者E-mail：1563104855@qq.com

基金項(xiàng)目：塔里木大學(xué)社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(TDSKYB1501)。

收稿日期：①2015-08-26