江蘇省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

何美玲， 蒲 俊， 安勇峰

(江蘇大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院， 江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

近年來，以生鮮電商市場(chǎng)迅速發(fā)展、農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)需求逐漸旺盛為背景，農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流體系建設(shè)已成為現(xiàn)代物流發(fā)展中的重要組成部分[1].江蘇省位于長(zhǎng)江三角洲，是我國經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)、最具活力的地區(qū)之一.但目前存在著冷鏈物流體系建設(shè)不完全、信息化程度不高等現(xiàn)象，制約著生鮮農(nóng)產(chǎn)品的流通與銷售，成為影響農(nóng)產(chǎn)品增值、農(nóng)民增收的主要原因[2].2021年，江蘇省發(fā)布《江蘇省“十四五”現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展規(guī)劃》，明確提出要基于“互聯(lián)網(wǎng)+”賦能傳統(tǒng)物流的發(fā)展趨勢(shì)，推動(dòng)冷鏈物流規(guī)?；?、集約化、組織化、網(wǎng)絡(luò)化水平提升，到2025年形成布局合理、技術(shù)先進(jìn)、供需匹配、綠色安全的冷鏈物流體系.因此，充分考慮先進(jìn)技術(shù)發(fā)展的促進(jìn)作用，構(gòu)建科學(xué)有效的區(qū)域性農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流網(wǎng)絡(luò)，對(duì)形成智慧通暢的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流體系、促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義.

針對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流網(wǎng)絡(luò)的研究，目前主要集中在物流需求預(yù)測(cè)、物流網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與優(yōu)化及先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用等層面.首先不同學(xué)者在進(jìn)行需求規(guī)模預(yù)測(cè)時(shí)，其規(guī)?？坍嫹绞酱嬖诓町?，王曉平等[3]考慮到主要消費(fèi)人群層面，利用北京城鎮(zhèn)常住人口數(shù)量+北京市流動(dòng)人口數(shù)量乘以人均生鮮農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)量作為北京市冷鏈需求規(guī)模；劉文慧等[4]選取果蔬、肉類、水產(chǎn)品等需要冷鏈運(yùn)輸以保鮮的產(chǎn)品總產(chǎn)量進(jìn)行指代.預(yù)測(cè)方法方面，學(xué)者多用滑動(dòng)無偏灰色模型[5]、馬爾科夫模型[6]等方法展開研究.農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與優(yōu)化方面，伍景瓊等[7]基于云南省水果產(chǎn)業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建了云南省水果產(chǎn)業(yè)軸輻式物流網(wǎng)絡(luò)；D.K.MARLIES等[8]提出了MILP模型和HOS方法，用于在確保易腐產(chǎn)品質(zhì)量下確定出成本最優(yōu)的物流網(wǎng).先進(jìn)技術(shù)應(yīng)用方面，有學(xué)者提出5G[9]、物聯(lián)網(wǎng)[10]、區(qū)塊鏈[11]等先進(jìn)技術(shù)的發(fā)展能夠有效提升農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流業(yè)的信息化水平，提高效率.

綜上所述，現(xiàn)有的文獻(xiàn)對(duì)物流網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的研究比較充分，但對(duì)江蘇省這一日趨重要的經(jīng)濟(jì)區(qū)域研究略顯不足，尤其是農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流領(lǐng)域.

文中基于“互聯(lián)網(wǎng)+”的發(fā)展趨勢(shì)，結(jié)合已有研究成果，以江蘇省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流為研究對(duì)象，通過搜集歷史數(shù)據(jù)，利用灰色GM(1,1)模型進(jìn)行2021—2030年需求預(yù)測(cè)和空間分布特征分析；從城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市物流發(fā)展水平、農(nóng)產(chǎn)品需求水平和農(nóng)產(chǎn)品供給水平4個(gè)層次、12個(gè)指標(biāo)構(gòu)建江蘇省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并運(yùn)用因子分析法、聚類分析法對(duì)13個(gè)城市節(jié)點(diǎn)進(jìn)行重要度排名和層級(jí)劃分；再利用物流聯(lián)系強(qiáng)度和物流隸屬度確定軸心城市的輻射范圍，從而構(gòu)建軸輻式江蘇省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流網(wǎng)絡(luò)，對(duì)江蘇省現(xiàn)代物流體系的完善提供參考.

1 數(shù)據(jù)來源與指標(biāo)體系構(gòu)建

1.1 數(shù)據(jù)來源

目前我國各類統(tǒng)計(jì)報(bào)表中尚無對(duì)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求規(guī)模的刻畫，參考已有研究成果[12]，文中使用江蘇省主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量的和與冷鏈物流流通率之積作為江蘇省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求規(guī)模，其中，主要農(nóng)產(chǎn)品包括果蔬、肉類、水產(chǎn)品.根據(jù)中國物流與采購聯(lián)合會(huì)冷鏈委、江蘇省統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的數(shù)據(jù)，及各市統(tǒng)計(jì)年鑒，利用相鄰年份取均值、拉格朗日插值法對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行插值補(bǔ)全，得到江蘇省各市2010—2020年農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求規(guī)模，如表1所示.

表1 2010—2020年江蘇省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈需求規(guī)模 萬t

1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)建

構(gòu)建江蘇省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系時(shí)，應(yīng)考慮系統(tǒng)性、客觀性、可行性與數(shù)據(jù)可獲得性等原則，建立科學(xué)合理的評(píng)價(jià)體系.文中選取城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市物流發(fā)展水平、農(nóng)產(chǎn)品需求水平和農(nóng)產(chǎn)品供給水平4個(gè)一級(jí)指標(biāo)，地區(qū)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)占比等12個(gè)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行構(gòu)建，如表2所示.

表2 江蘇省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展評(píng)價(jià)體系構(gòu)建

2 研究方法

2.1 灰色GM(1,1)模型

灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型[13]中，灰色是指不完整、不確定等，符合冷鏈物流需求特征.GM(1,1)模型是灰色系統(tǒng)最常見的模型，利用小樣本、貧信息數(shù)據(jù)建立微分方程，并通過動(dòng)態(tài)信息獲取、開發(fā)和加工來建模，其基本原理是通過正數(shù)數(shù)據(jù)累加生成指數(shù)函數(shù)歸類的序列，再通過該序列去生成函數(shù)，最后通過微分方程的解逼近生成最終序列.一般包括以下4個(gè)步驟：① 對(duì)原始數(shù)列中各值累加求和得到原始數(shù)據(jù)的隱藏規(guī)律，得到一階累加生成數(shù)列；② 建立白化微分方程，對(duì)新得到的數(shù)列構(gòu)建灰色GM(1,1)模型；③ 利用最小二乘法求解發(fā)展系數(shù)和灰色作用量，并代入微分方程中，得到GM(1,1)模型的時(shí)間響應(yīng)式；④ 對(duì)建立的模型精度進(jìn)行檢驗(yàn)，常見檢驗(yàn)方法有相對(duì)誤差Q檢驗(yàn)法、后驗(yàn)差C檢驗(yàn)法、小誤差概率P檢驗(yàn)法等.預(yù)測(cè)精度等級(jí)對(duì)照表如表3所示.

表3 灰色系統(tǒng)模型預(yù)測(cè)精度對(duì)照表

2.2 因子分析法

因子分析[14]是用較少的公因子的線性函數(shù)和特定因子之和來表達(dá)原來觀測(cè)的每個(gè)變量，從研究相關(guān)矩陣內(nèi)部的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸納為少數(shù)幾個(gè)綜合因子的多變量統(tǒng)計(jì)方法，其基本思想是借助降維模式，將多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少量綜合指標(biāo).主要步驟為假設(shè)有原始變量x1，x2，… ，xm與公共因子之間存在如下關(guān)系：

(1)

式中：y1，y2，… ，ym是公共因子；aij(i=1,2，…，m)是相關(guān)系數(shù)矩陣對(duì)應(yīng)的特征向量；ε1,ε2,…，εm為特殊因子.首先通過計(jì)算因子載荷矩陣，可以依次提取出最有影響力的公共因子，文中采用主成分分析法進(jìn)行提取，公共因子可用式(2)的線性組合來進(jìn)行表示.其次將初始因子載荷矩陣實(shí)施方差最大正交旋轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)公因子的定義，再利用變量的觀察值來估計(jì)各因子的綜合得分，并進(jìn)行進(jìn)一步分析和評(píng)價(jià)，得出相應(yīng)的結(jié)論.

Fi=ci1x1+ci2x2+ci3x3+…+cilxl,

i=1,2,…,l.

(2)

因子分析法主要有以下3個(gè)特點(diǎn)：因子數(shù)量較少，可以有效減少統(tǒng)計(jì)分析的工作量；根據(jù)原始變量重新建立的新因子能夠顯示出絕大多數(shù)的原始信息；因子變量之間不線性相關(guān)，但構(gòu)成因子的指標(biāo)之間的線性相關(guān)程度較高，各綜合因子具有很高的代表性.因此，采用因子分析法作為構(gòu)建江蘇省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的方法是科學(xué)合理的.

2.3 引力模型與物流隸屬度

引力模型源于物理學(xué)的萬有引力模型，可用于衡量城市間的引力強(qiáng)度，基本公式為

(3)

式中：Iij為研究對(duì)象之間的引力強(qiáng)度；Mi、Mj分別為研究對(duì)象的“質(zhì)量”；dij為研究對(duì)象之間的距離；r為引力衰減系數(shù)，通常取2；G為引力系數(shù)，對(duì)結(jié)果無影響，通常取1.

文中采取根據(jù)因子分析法得到的各節(jié)點(diǎn)綜合得分為“物流質(zhì)量”，以此反映城市的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平；考慮到江蘇省農(nóng)產(chǎn)品物流所采取的主要方式為公路運(yùn)輸，文中從公路運(yùn)輸?shù)目臻g、時(shí)間、成本來進(jìn)行經(jīng)濟(jì)距離dij的量化[2]，其公式為

(4)

式中：dij、Dij、Cij、Tij分別為節(jié)點(diǎn)間的經(jīng)濟(jì)距離、最短公路運(yùn)輸里程、公路運(yùn)費(fèi)率、最短公路運(yùn)輸時(shí)間.將上述指標(biāo)代入引力模型基本公式中，可得到區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流引力模型為

(5)

物流隸屬度(表示一個(gè)城市節(jié)點(diǎn)相對(duì)于另一城市節(jié)點(diǎn)的隸屬程度)可以反映一個(gè)城市的影響范圍，計(jì)算公式如下：

(6)

式中：Pij、Iij分別為物流隸屬度和節(jié)點(diǎn)間的引力強(qiáng)度，由式(5)計(jì)算結(jié)果代入計(jì)算.

3 江蘇省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

3.1 江蘇省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流規(guī)模需求預(yù)測(cè)

以2010—2020年江蘇省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈規(guī)模為歷史數(shù)據(jù)，利用灰色GM(1,1)模型進(jìn)行2021—2030年規(guī)模預(yù)測(cè)，如表4所示，并進(jìn)行相對(duì)誤差檢驗(yàn)、后驗(yàn)差檢驗(yàn)與小誤差概率檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示預(yù)測(cè)精度均在良好及以上，表明利用該模型適用于江蘇省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的需求規(guī)模預(yù)測(cè).

表4 江蘇省2021—2030年農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流規(guī)模預(yù)測(cè) 萬t

基于需求預(yù)測(cè)的結(jié)果，以江蘇省13個(gè)地級(jí)市為空間分析尺度，選取2010、2020和2030年為時(shí)間分析尺度，對(duì)各市的冷鏈物流規(guī)模進(jìn)行時(shí)空分布特征分析，并劃分為3個(gè)層級(jí)，如圖1所示.

圖1 2010、2020、2030年江蘇省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流規(guī)模分布圖

整體來看，江蘇省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求規(guī)模呈現(xiàn)出“北高南低”的空間分布格局：規(guī)模比較大的地方為蘇北地區(qū)(徐州、鹽城和連云港)；其次依次為蘇中地區(qū)、蘇南地區(qū).主要原因可能存在以下幾點(diǎn)：相較于蘇南、蘇中地區(qū)，蘇北地區(qū)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)以第一產(chǎn)業(yè)為主，農(nóng)產(chǎn)品種植面積大、產(chǎn)量大且種類豐富，供給水平較高，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的需求規(guī)模更大，促進(jìn)冷鏈物流的發(fā)展可以有效提升農(nóng)業(yè)發(fā)展與增收.

3.2 軸心與輻點(diǎn)城市確定

利用因子分析法對(duì)獲得的江蘇省13個(gè)物流網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的12個(gè)重要度評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理(表2)，以最終綜合得分進(jìn)行排序，以聚類分析劃分為3個(gè)等級(jí)，3個(gè)等級(jí)依次確立為軸輻式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的軸心城市、中心城市和節(jié)點(diǎn)城市.

首先利用SPSS對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理和適應(yīng)性檢驗(yàn)，得到KMO統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果：KMO的值為0.726，大于0.7；近似卡方值為267.728；顯著性值為0.00，小于0.05，說明選取指標(biāo)適合做因子分析.按照特征值大于1的原則，提取出2個(gè)公共因子F1、F2，此時(shí)2個(gè)公共因子對(duì)樣本方差的累積貢獻(xiàn)率為87.782%，大于85%，如表5所示.表明這2個(gè)公共因子保留了原始數(shù)據(jù)的大部分信息，可以代表原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，利用最大方差法進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)，得到旋轉(zhuǎn)成分矩陣，如表6所示.

表5 各主因子對(duì)應(yīng)的特征根及方差貢獻(xiàn)率

表6 旋轉(zhuǎn)成分矩陣

由表6可得，公共因子F1在X10、X11、X12和X1上的載荷較大.其中X10、X11、X12是反映農(nóng)產(chǎn)品需求的指標(biāo)，X1是反映城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)，因此，F(xiàn)1是反映城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與農(nóng)產(chǎn)品需求水平的公共因子；公共因子F2在X9、X4、X7上的載荷較大，其中X7是反映農(nóng)產(chǎn)品供給水平的指標(biāo)，X4是反映城市物流發(fā)展水平的指標(biāo)，因此，F(xiàn)2是反映城市物流發(fā)展水平和農(nóng)產(chǎn)品供給水平的公共因子.

將得分系數(shù)矩陣與原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)值相乘得到13個(gè)節(jié)點(diǎn)的主因子得分，并以方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重構(gòu)造綜合得分函數(shù)：F=0.580 20F1+0.307 08F2,得到江蘇省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流網(wǎng)絡(luò)13個(gè)節(jié)點(diǎn)的綜合得分及排名，如表7所示.

表7 各節(jié)點(diǎn)得分及排名

將得分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，節(jié)點(diǎn)劃分為3個(gè)等級(jí)：第1等級(jí)為軸心城市、第2等級(jí)為中心城市、第3等級(jí)為輻點(diǎn)城市.結(jié)果分析如下：

1) 軸心城市(第1等級(jí))：南京和蘇州，其綜合得分位列榜首(1.023 801 96和1.023 642 11)，在江蘇省冷鏈物流發(fā)展中起到引領(lǐng)作用，完善的農(nóng)業(yè)、工業(yè)、商業(yè)的發(fā)展使其擁有較為完善的綜合交通運(yùn)輸體系、先進(jìn)的交通運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)備，足夠的容量與服務(wù)能力，是江蘇省重要的物流節(jié)點(diǎn)、重要的農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、消費(fèi)與貿(mào)易平臺(tái)，也是農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)與冷鏈物流需求的巨大市場(chǎng).

2) 中心城市(第2等級(jí))：徐州、南通、無錫、常州，特有的經(jīng)濟(jì)、區(qū)位和交通優(yōu)勢(shì)使得他們具備成為江蘇省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流網(wǎng)絡(luò)中心城市的基本條件.

3) 輻點(diǎn)城市(第3等級(jí))：鹽城、淮安、揚(yáng)州、連云港、泰州、宿遷、鎮(zhèn)江，與第1等級(jí)、第2等級(jí)相比較，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、物流基礎(chǔ)設(shè)施與交通通達(dá)程度都存在較大差距，有進(jìn)一步發(fā)展的空間.

3.3 軸心城市輻射范圍與物流通道建設(shè)分析

將因子分析法得出的節(jié)點(diǎn)綜合得分整體線性平移一個(gè)單位，使物流質(zhì)量均為正值，將江蘇省13個(gè)物流網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的最短公路運(yùn)輸里程Dij、最短公路運(yùn)輸時(shí)間Tij與公路運(yùn)輸費(fèi)率Cij=1.5代入式(5)中，得到各節(jié)點(diǎn)間的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流引力強(qiáng)度，并進(jìn)一步計(jì)算得出物流隸屬度，如表8所示.

表8 物流引力強(qiáng)度Iij與物流隸屬度Pij

根據(jù)表8的結(jié)果，將輻點(diǎn)城市歸為對(duì)應(yīng)的物流隸屬度最大的城市的輻射范圍.各軸心城市的輻射范圍中，南京的輻射范圍最廣，包括：淮安、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、泰州；其次為徐州，輻射范圍包括連云港和淮安；南通輻射鹽城；在進(jìn)行軸輻網(wǎng)絡(luò)物流通道的建設(shè)時(shí)，軸心-軸心、軸心-中心為干線通道，中心-輻點(diǎn)為支線通道.

3.4 江蘇省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

利用灰色GM(1,1)模型及2010—2020年的歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)江蘇省各市2021—2030年的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求規(guī)模進(jìn)行預(yù)測(cè)，并進(jìn)行空間分布特征分析；從城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、物流發(fā)展水平、農(nóng)產(chǎn)品需求水平和供給水平4個(gè)方面構(gòu)建物流網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；根據(jù)因子分析法、聚類分析劃分的物流網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)層次，結(jié)合農(nóng)產(chǎn)品物流引力強(qiáng)度與物流隸屬度，構(gòu)建了以南京、蘇州為軸心，徐州、南通、無錫、常州為中心，鹽城、淮安、揚(yáng)州、連云港、泰州、宿遷、鎮(zhèn)江為輻點(diǎn)的江蘇省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流3級(jí)軸輻式物流網(wǎng)絡(luò)，示意圖如圖2所示.

圖2 江蘇省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流網(wǎng)絡(luò)示意圖

4 結(jié) 論

1) 為結(jié)合江蘇省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的需求規(guī)模與空間分布特征構(gòu)建物流網(wǎng)絡(luò)，首先以江蘇省各市2010—2020年果蔬、肉類和水產(chǎn)品產(chǎn)量和冷鏈物流流通率為樣本數(shù)據(jù)，在Matlab中采用灰色GM(1,1)模型對(duì)江蘇省未來10年的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求規(guī)模進(jìn)行預(yù)測(cè)與檢驗(yàn)，并進(jìn)行空間分布特征分析.

2) 采用因子分析法研究可得出區(qū)域各城市農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平的高低，據(jù)此得到13個(gè)節(jié)點(diǎn)的重要度排名，并利用聚類分析劃分為1級(jí)軸心節(jié)點(diǎn)、2級(jí)中心節(jié)點(diǎn)、3級(jí)輻心節(jié)點(diǎn)3個(gè)層次.

3) 采用引力模型構(gòu)建節(jié)點(diǎn)間農(nóng)產(chǎn)品物流引力強(qiáng)度模型，得出各城市間的農(nóng)產(chǎn)品物流引力強(qiáng)度大小，結(jié)合物流隸屬度，確定各軸心城市與中心城市的輻射范圍與節(jié)點(diǎn)間物流通道，從而構(gòu)建江蘇省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流網(wǎng)絡(luò).