黄福华+龚瑞风

摘要：当前生鲜农产品物流基础设施建设、人才培养规模、服务供给总量等均取得了较大的成绩，但由于区域经济发展、农产品集贸与批发市场环境变化等因素的影响，还需要选择适合的生鲜农产品物流模式及其运行机制，不断改进和优化区域生鲜农产品物流能力建设。货运总量、水产品人均年生产总量、农村人均购买食品消费支出、农村居民人均可支配收入这些都是影响生鲜农产品物流能力提升的主要因素，要通过扩大服务业规模、提升第三产业占GDP比重、完善信息平台、增强区域货运总量、建立产业发展基金等具体措施来提升城乡居民消费能力。

关键词：区域生鲜农产品；物流能力；产业发展基金；绿色物流

中图分类号：F304 文献标识码：A 文章编号：1003-854X（2018）01-0051-06

一、引言

生鲜农产品是有生命的动物性与植物性产品，尤其注重“绿色物流”，物流运输过程中要防止农产品被污染或变质，因此对物流能力提出了更高的要求。当前关于生鲜农产品物流能力研究主要包括两方面内容：一是对生鲜农产品物流能力模式选择，如毕玉平（2011）在分析山东省的社会物流数据的基础上提出了促进物流能力发展的供应链模式①。周梦华（2012）通过对农产品区域的划分提出未来农产品物流差异化的发展模式，进而在此基础上强调农产品物流能力的提升②。二是关于生鲜农产品物流能力形成与价值提升研究，如Jose Santa等（2012）提出区域经济的发展会促进农产品技术应用的提升③。陈永平（2014）基于资源拓展视角探讨了农产品物流能力提升机制与路径选择，主张整合现有资源提供有效的物流服务，进而提升生鲜农产品的价值④。石喜爱（2015）等将农产品物流能力归纳为有形、无形以及综合三个要素，强调根据要素的整合来构建提升物流能力的要素体系⑤。

综上所述，生鲜农产品的研究主要探讨生鲜农产品物流能力的构成要素以及这些要素在物流配送、农产品供应链当中有着怎样的影响等，部分学者开始了新的尝试，从多元视角构建区域生鲜农产品物流能力评价体系，以提升生鲜农产品物流能力。由于区域经济发展、农产品集贸与批发市场环境变化等因素的影响，需要选择适合的生鲜农产品物流模式及其运行机制，借助区域物流能力发展水平数据分析，构建有效提升生鲜农产品物流运作模式，在此基础上不断改进和优化区域生鲜农产品物流能力建设。鉴于此，本文通过灰色关联分析，以全国31个省份的评价指标面板数据为依据，测算了各省份的生鲜农产品物流能力排名与得分。通过选取排名前10位的省份测度影响生鲜农产品物流能力提升的主要因素，据此提出了产销协同的提升模式，以期为提升我国区域生鲜农产品物流能力提供实证参考和政策依据。

二、生鲜农产品物流能力评价方法与指标选择

1. 生鲜农产品物流能力评价方法

物流能力评价往往样本数据量大，指标的选取以及计算公式繁多，计算过程主要依托计量分析软件。对于生鲜农产品而言，其物流能力评价指标并不规律，信息指向模糊，由于灰色关联模型适用于多因素动态指标分析，因此该特征恰好适用灰色关联分析。在统计学中，回归分析、方差分析也是分析多因素关联的方法，但在解决实际问题时常常需要大样本数据，同时对数据要求严格，需服从概率分布，导致数据获取困难。灰色关联分析对数据要求并不高，能够适应在不完全信息下對指标数据进行处理，因此应用范围极广。在国内不少学者利用灰色关联模型研究与分析问题，如何宜庆（2016）等利用灰色关联分析评价企业内部供应链绩效⑥；刘峰等（2017）通过灰色关联分析研究小黄鱼的身体变化与生长速度两者之间存在的协调性⑦；武春友等（2017）利用灰色关联分析探讨了区域内部绿色提升要素⑧。普遍而言，灰色关联分析主要包含了四种模型：数据灰色聚类分析⑨、邓氏分析方法⑩、B型关联以及C型关联模型{11}。本文通过灰色关联模型测算得出全国各省份生鲜农产品物流能力，选取了排名前10的省份数据对比湖南省不同指标间的生鲜农产品排名情况，进而找出影响提升区域生鲜农产品物流能力的主要因素，发现各指标间存在的内在规律，为构建区域生鲜农产品物流能力提升模式提供依据。

2. 生鲜农产品物流能力的评价指标

由于不同区域间物流能力存在差异性，因此在对生鲜农产品物流能力进行评价时，应按照地域差异，选择能够满足差异性特征的指标。如单再成（2012）利用加工机械动力、仓储业企业、市场营业额等指标分析了农产品物流能力的影响因素{12}。赵英霞（2016）从社会、生产者、流通者、消费者关注的4个维度构建了农产品物流评价指标体系{13}。杨会来、杨蕾分别通过选取地区GDP、人均GDP、社会消费品零售总额、农林牧渔业总产值、公路里程、货运总量、货物周转量、运输、仓储、邮政从业人数等指标来评价区域农产品物流能力{14}。本文结合全国各地区的具体情况选取测算生鲜农产品物流能力的6个二级指标，分别从基础设施、供给总量、人才培养、信息化水平、消费能力等21个方面构建指标评价体系，如表1所示。

三、实证分析

1. 评价指标权重测算

由于生鲜农产品物流能力测算指标的作用、地位、影响力均存在一定的差别，因此在赋值上往往也会出现差异。为了避免主观赋值对结果带来影响，本文在进行灰色关联分析前对生鲜农产品所有指标数据通过熵权法计算，确定指标权重，具体步骤如下：

（1）数据标准化。首先进行数据标准化处理，假设给定了k个指标X1，X2……Xn，其中Xi={x1，x2，……，xn}。定义对数据处理后的结果为Y1，Y2，……，Yk，那么，

（2）求各指标的信息熵。根据文献的具体定义，一组数据的信息熵值

（3）确定各指标权重。根据公式（2），得出各个数据的熵值为E1，E2，……，Ek，通过信息熵得出各指标的权重：

根据全国31个省份的数据测算，计算出不同省份的指标权重见表2。其中熵权系数越大，说明该指标评价各省份生鲜农产品物流能力的作用越大。endprint

（4）关联度测算。通过数据处理得到如下矩阵：

基于公式（4）的处理，对标准化的比较数列和参考数列进行差值计算，然后按照公式（5）求得其最大差值，公式（6）求得其最小差值，其中，x*i（k）表示各评价指标的最优值。

最后，得到生鲜农产品物流能力关联系数计算公式：

ζi（k）表示关联系数，代表生鲜农产品物流能力的关联系数。其中ρ∈[0，+∞]为分辨系数，一般来讲，分辨系数ρ∈[0，1]，这里设定ρ=0.5。公式（7）主要是求出比较数列与参考数列的生鲜农产品物流能力系数，而关联度Ej是指被评价数列与参考数列两者互相接近的程度，其值越大表示两者越接近。为此本文给出生鲜农产品物流能力系数计算公式：

通过研究发现，当关联系数在（0，0.4）区间时表现为物流能力一般，当关联系数在（0.4，0.65）区间时表现为物流能力稍强，当关联系数在（0.65，0.85）区间时表现为物流能力较强，当关联系数在（0.85，1）区间时表现为物流能力极强，如表3所示。

按照上述数据处理方法，本文根据计算公式逐步计算得到全国各省份生鲜农产品物流能力结果，如下表4所示。

2. 区域生鲜农产品物流能力主要影响因素分析

根据表4所显示的全国各省份生鲜农产品物流能力排名情况，选取了全国生鲜农产品物流能力排名前10的省份，分别求排名前10省份生鲜农产品物流能力构成的21个三级指标最大值，发现在排名前10的省份当中，最大值有5个集中在货运总量指标B4中，分别是上海0.057642、江苏0.058791、浙江0.058685、山东0.059394、河南0.058793，据此可以得出货运总量是影响区域生鲜农产品物流能力最重要的因素。同理，分别求出排名前10省份生鲜农产品物流能力构成除货运总量指标以外的20个三级指标的最大值，发现在排名前10的省份当中，最大值有6个集中在B21水产品年生产总量指标中，分别是黑龙江0.032567、浙江0.045773、福建0.072052、山东0.518183、广东0.662305、四川0.463723，据此可以得出水产品人均年生产总量是影响区域生鲜农产品物流能力的第二重要的因素。以此类推，得出前5个主要因素分别是货运总量、水產品人均年生产总量、农村人均购买食品消费支出、第三产业占GDP比重、农村居民人均可支配收入。

3. 区域生鲜农产品物流能力分析

由前文分析得出货运总量、水产品人均年生产总量、农村人均购买食品消费支出、第三产业占GDP比重、农村居民人均可支配收入是影响区域生鲜农产品物流能力最主要的因素。从湖南省生鲜农产品货运总量指标来看，货运总量指标在全国生鲜农产品物流能力当中排名第6位，水产品人均年生产总量指标在全国生鲜农产品物流能力当中排名第12位，农村人均购买食品消费支出指标在全国生鲜农产品物流能力当中排名第12位，农村居民人均可支配收入指标在全国生鲜农产品物流能力当中排名第15位，第三产业占GDP比重在全国生鲜农产品物流能力当中排名第19位，说明除了货运总量指标以外，其他指标均不显著，尤其是农村居民人均可支配收入与第三产业占GDP比重指标能力较弱。据此可以得出结论：生鲜农产品物流能力的提升需要找准要素，从湖南省来看不仅要进一步提高农村居民收入，提高农村居民消费水平，还要增加物流服务产业发展规模。

同时由表4发现，排名第1的广东省生鲜农产品区域物流能力为0.6623，而排名第15位的湖南省生鲜农产品物流能力为0.4226，对比广东省差距较为明显。由此可以得出结论：我国区域间生鲜农产品物流能力发展不平衡，区域间不同评价指标上的物流能力水平差异性较大。

四、生鲜农产品物流能力的提升模式与对策建议

通过系统分析货运总量、水产品人均年生产总量、农村人均购买食品消费支出、第三产业占GDP比重、农村居民人均可支配收入这些影响生鲜农产品物流能力提升的主要因素，准确把握这些因素在区域内物流能力提升的影响程度，可以构建提升区域生鲜农产品物流能力的模式。基本思路是通过产销协同的生鲜农产品物流能力提升模式来系统协调这些主要因素对各级市场生鲜农产品物流能力提升的影响，有针对性地增大或减小某些影响因素的值，进而提升区域内生鲜农产品物流能力。据此构建有效提升区域生鲜农产品物流能力的发展模式，如下图所示。

1. 基于产销协同的生鲜农产品物流模式

基于产销协同的生鲜农产品物流模式，是以区域内生鲜农产品生产聚集区为主要服务对象，为区域内生鲜农产品供应链物流活动提供终端物流配送服务的一种物流模式。（1）在省域内，不同地区之间的物流能力有强也有弱，可以构建区域生鲜农产品信息共享平台，能够有效协调生鲜农产品产品生产量、物流货运量。（2）通过政府提供专项资金、政策的投入，加强区域内基础设施建设、信息网络建设以及物流人才培养，以此提升区域生鲜农产品配送水平，增强区域生鲜农产品销售量，提升生鲜农产品生产经营效率，进而增加农村居民人均可支配收入水平，扩大农村人均购买食品消费能力。（3）以交通条件为依托进行空间布局，建立起完整的生产—流通—消费链条，通过专业化、定制化的方式生产，集中供应满足不同消费者的需要，既可以减少农产品流通过程中的损耗，也可以提高生鲜农产品供应的效率，以此进一步提升区域生鲜农产品物流供给、协调能力，扩大第三产业占GDP比重。

2. 生鲜农产品物流能力提升的对策建议

一是扩大服务业规模，提升第三产业占GDP比重。第三产业以及不同类型的服务业能够推动物流产业的有效畅通，进一步提升和促进我国区域内生鲜农产品的发展，这对提高区域内居民的生活质量以及拉动农民的消费潜力有着重要的作用。为此，一方面要充分利用我国便捷迅速的交通优势和产业化发展带来的集聚效应，进一步强化现代化的物流园区建设和服务外包基地的建设。在一些经济实力以及交通区域条件较好的地区，开展农产品规模化种养试点，重点打造和培养几家业务量大、品类齐全且具有较强辐射力的专业生鲜农产品示范区，以点带面逐步影响到周边区域，形成集生产—流通—销售为一体的物流网络。另一方面，要结合本省生鲜农产品物流的发展特色，制定出合理可行的资金支持、税收优惠、用地补贴等扶持政策，从而充分调动相关企业的积极性。同时还要强化产业链体系公共服务基础建设，如生鲜农产品标准化生产与质量追溯体系、经营者诚信体系以及各种专业化服务体系等。endprint

二是完善信息平台，增强区域货运总量。政府的首要责任之一就是依照科学合理、供需平衡的原则，依法对供给主体、供给项目、供给地区、供给方式等做出制度安排{15}。货运总量是影响区域物流能力大小的重要因素之一，为此要强化区域内货运总量提升机制，增强区域内货运配送能力。要帮助农户实时掌握生鲜农产品市场信息，充分把握农产品的销售时机，集中生产—配送—销售，同时支持和鼓励生鲜农产品生产、加工企业开设电子商务交易网站，推动生鲜农产品线上线下交易并举，增强农产品销售规模；建立完整的物流网络信息系统，农产品生产、加工企业均通过该系统发布“工业品下乡”和“农产品进城”的运输路线与车辆装载程度，及时达成合作来实现共同配送和车辆配载，减少重复运输，从而提高物流配送效率。要建设农村物流末端网点，建立共同配送网络，实行农产品共同配送，扩大快递网点覆盖范围，强化物流与电商融合力度，提升生鲜农产品物流配送能力。

三是建立产业发展基金，提升城乡居民消费能力。鼓励政府统筹建立产业发展基金，帮助拓宽生鲜农产品相关企业的融资渠道，带动民间资本投入，加强产业调整和培养新动能的力量，建立以政府资金为主导，外资、民间企业共同运作的多元化投资体系。要提升农产品在生产和消费过程中的竞争能力，对传统的组织方式进行创新，鼓励农民建立各种生产和营销合作组织，重点培育农产品专业合作社、城乡居民服务网点及机构等组织，使得企业扩大经营范围、提高自身规模竞争效率。

注释：

① 毕玉平：《山东生鲜农产品物流供应链模式研究》，西北农林科技大学2011年博士学位论文。

② 周梦华：《农产品物流能力区域差异性及模式选择研究》，武汉理工大学2012年博士学位论文。

③ Jose Santa， Miguel A. Zamora-Izquierdo， Antonio J. Jara， Antonio F. Gomez-Skarmeta： Telematic Platform for Integral Management of Agricultural/Perishable Goods in Terrestrial Logistics， Computers and Electronics in Agriculture， 2012，（80）， pp.31-40.

④ 陈永平：《基于资源拓展视角的农产品物流业价值创造能力提升》，《当代财经》2014年第4期。

⑤ 石喜爱、谭勇、马蓉莎：《农产品物流能力形成机制研究》，《武汉轻工大学学报》2015年第1期。

⑥ 何宜庆、李论、白彩全：《基于G1—DEA和TOPSIS—灰色关联分析的供应链绩效评价方法——以企业内部供应链为例》，《科技管理研究》2016年第16期。

⑦ 刘峰、楼宝：《小黄鱼形态性状与体质量的灰色关联分析》，《上海海洋大学学报》2017年第1期。

⑧ 武春友、郭玲玲、于驚涛：《基于TOPSIS—灰色关联分析的区域绿色增长系统评价模型及实证》，《 管理评论》2017年第1期。

⑨ K. C. Chang， M. F. Yeh， Grey Relational Analysis Based Approach for Data Clustering， IEE Proceedings-Vision， Image & Signal Processing， 2005， 152（2）， pp.165-712.

⑩ 王文平、邓聚龙：《灰线性规划的灰解法》，《应用数学》1996年第4期。

{11} 王清印、赵秀恒：《C型关联分析》，《华中理工大学学报》1999年第3期；王清印：《灰色B型关联分析》，《华中理工大学学报》1989年第6期。

{12} 单再成：《农产品物流与其影响因素灰色关联度分析》，《系统工程》2012年第10期。

{13} 赵英霞：《中国农产品冷链物流发展对策探讨》，《哈尔滨商业大学学报》2010年第2期。

{14} 杨会来、杨蕾：《因子聚类分析在区域农产品物流能力评价中的应用——以河北省为例》，《中国农学通报》2011年第24期。

{15} 王亚南：《新型农村社区公共服务供给中的县级政府职能研究——基于Z市“乡村—社区”的调查分析》，《济南大学学报》（社会科学版）2017年第2期。

作者简介：黄福华，湖南商学院工商管理学院院长、教授，湖南长沙，410205；龚瑞风，湖南人文科技学院，湖南娄底，417000。

（责任编辑 陈孝兵）endprint