□ 李 莉

(贵州商学院,贵州 贵阳 550014)

贵州山川秀丽，气候良好，温暖湿润，在发展农业生产农产品方面有着天然的优势。近年来，贵州坚持以农业供给侧结构性改革为主线，全省上下掀起了一场振兴农村经济的深刻产业革命。茶叶、食用菌、蔬菜、生态畜牧、石斛、水果、竹子、中药材、刺梨、生态渔业、油茶、辣椒等12个重点产业成为贵州省农业的主导产业，优质农产品不仅走出大山，甚至推向国际。随着贵州农业产业的飞速发展，生鲜农产品冷链物流的配套发展受到了广泛关注。2017年，贵州省政府《贵州省发展冷链物流业助推脱贫攻坚三年行动方案(2017—2019年)》，2018年，贵州启动实施了大数据与农业融合项目24个，并在9个市(州)、88个县(市、区)建成了冷库和集配中心，“黔货出山”的物联网体系正在逐步形成。贵州省农产品冷链物流虽然近年来发展中取得了一定的成绩，但仍然在基础设施建设、网络布局等多方面存在着系列问题，多种因素制约着生鲜农产品冷链物流的发展。通过灰色关联理论，对贵州省生鲜农产品冷链物流的影响因素进行分析，找出其发展中的瓶颈并有针对性的解决问题具有现实的意义。

1 贵州省生鲜农产品及冷链物流发展现状

1.1 生鲜农产品产量分析

根据《2018年贵州省国民经济和社会发展统计公报》中的统计数据显示，2018年，全省第一产业增加值2159.54亿元，增长6.9%。经济作物种植面积增加，蔬菜及食用菌种植面积2101.51万亩，增长13.4%；年末实有果园面积870.39万亩，增长42.8%；年末实有茶园面积698.76万亩，增长2.1%；中草药材种植面积316.70万亩，增长13.9%。全年粮食总产量1059.70万吨。主要经济作物中，蔬菜及食用菌产量2613.07万吨，园林水果产量305.32万吨，中药材产量57.67万吨。猪牛羊禽肉产量209.81万吨，禽蛋产量20.03万吨，牛奶产量4.58万吨。渔业增加值38.43亿元。水产品产量23.73万吨。全年来看，贵州生鲜农产品冷链物流量约为2300万吨，其中本省自产农产品冷链物流量约为1500万吨，外地流入农产品冷链物流量约为800万吨[1]。

1.2 贵州省冷链物流现状分析

交通基础设施方面。近年来，贵州以“打造西南重要陆路交通枢纽”为引领，相继进行了“铁路建设大会战”、“高速公路水运建设三年会战”、“农村公路建设三年会战”、“农村‘组组通’公路建设三年大决战”等一系列重要举措，全省交通发生了翻天覆地的变化。至2018年末，全省公路总里程达19.69万公里，其中，高速公路6453公里，普通国省道2.63万公里；农村公路16.41万公里(县道3.46万公里、乡道4.59万公里、村道8.36万公里)。全省建成铁路达3598公里，其中，高铁达到1261.8公里，9个市州中心城市中贵阳、都匀、凯里、安顺、遵义、铜仁等6地已通高铁。2018年全年货物运输总量为102536万吨，其中铁路货物运输量为5511万吨，公路货物运输量为95355万吨，水路货物运输量为1670万吨。

冷链建设方面。贵州省目前建设冷库的企业有342家，拥有冷藏车辆的企业158家，其中,同时拥有冷库和冷藏车的企业仅为54家。截止2018年年底，全省冷库容量为188.96万吨。冷藏车819辆。其中，建设情况较好的城市包括贵阳市冷库63.7万吨，冷藏车215辆；遵义市34.4万吨，冷藏车83辆；铜仁市冷库14.3万吨，冷藏车122辆。冷链设施分布较散，冷链设施建设规模参差不齐，冷库分布不均衡，难以满足贵州生鲜农产品的储存运输需求。

2 灰色关联分析基本原理及步骤

20世纪80年代初，我国控制论专家邓聚龙教授创立了灰色系统理论，该理论广泛应用于社会、经济、农业、工业、生态等各个领域，是一种用于分析、建模、预测的非常有效方法。灰色关联分析是灰色系统理论的重要分析方法。该方法弥补了回归分析、方差分析、主成分分析等数理统计方法的不足，在社会和经济生活中得到了广泛的应用。当统计数据有限、数据灰度较大、数据起伏波动不定时，采用灰色关联分析能够有效的分析出因素之间的变化趋势是否一致，并以此来反应两者的关联程度高低。

灰色关联分析的具体步骤包括：

2.1 确定数据序列，包括参考数列、参考序列和比较序列

①参考序列(母序列)：y(k)={y(1),y(2),…y(m)},k=1,2,…,m.

②比较序列(子序列)：xi(k)={xi(1),xi(2),…,xi(m)},k=1,2,…,m;i=1,2,…,n.

2.2 对数据进行无量纲化处理

由于原始数据量纲不同，需要在分析前对其进行处理以消除不同数据之间的差异。可以采用初始化、均值化和标准化转换三种方法进行无量纲化处理。本文拟参考均值化转换方法对数据进行无量纲化处理。

2.3 计算关联系数

其中ρ为分辨系数，其取值范围在[0,1]之间。一般分辨系数越大，分辨率越大；反之，分辨率越小。本文取ρ=0.5。

2.4 计算灰色关联度

3 贵州省生鲜农产品冷链物流影响因素灰色关联度分析

3.1 影响因素的选择

通过实地调研及对文献资料的总结，发现影响生鲜农产品冷链物流的因素非常多且复杂。本文将针对以下因素进行灰色关联度分析，分析其对生鲜农产品冷链物流的影响力。反应农产品冷链物流基本特征的参考序列为农产品物流的发展情况，用农产品物流总额近似(X0)。影响贵州省农产品冷链物的因素组成的数据构成比较数列，分别为：地区生产总值(X1)，农业生产总值(X2)，社会消费品零售总额(X3)，主要农产品(包括蔬菜及食用菌、茶叶、水果、肉类及水产品)的产量(X4)，年末城镇及农村总人口(X5)、城镇居民常住居民人均可支配收入(X6)、公路线路里程(X7)、公路货物运输量(X8)。以上数据分别表示农业生产发展状况、市场繁荣程度、基础设施发展现状、物流规模等。

表1 生鲜农产品冷链物流影响因素数据统计

(数据来源：贵州统计年鉴2011-2019)

3.2 灰色关联度分析

由于参考数列和比较数列量纲不完全相同，不具有现实可比性，需要进行无量纲化处理，根据原始数据，均值化转换方法得到无量纲化数据。

表2 无量钢化处理结果

各比较数列Xi与参考数列X0的绝对差值如表3所示：

表3 比较数列Xi与参考数列X0的绝对差值

本文分辨系数ρ取0.5，根据表3可知，二级最小差为0，二级最大差为0.51，由此可得灰色关联度系数表，如表4所示：

表4 各影响因素灰色关联度系数ξi

表5 各影响因素灰色关联度ξi

即各影响因素与农产品冷链物流的关联度分别为0.75、0.90、0.70、0.65、0.48、0.62、0.51和0.68。不考虑其他因素，灰色关联度系数越大，则该影响因素与农产品冷链物流的发展趋势越一致，对其影响力越大。

4 结束语

根据上述分析，文中所列的八个因素对贵州农产品冷链物流都有一定程度上的影响，其中农业生产总值对其影响力最大，说明农业生产的发展状况直接影响农产品冷链物流的发展。省内人口规模对农产品冷链物流的影响力相对较小。物流基础设施、农产品产量等均是影响物流发展的重要因素。当然，影响农产品冷链物流发展的因素不局限于这八项，政府的政策导向、信息科技的发展、专业人才的培养、物流企业的核心能力等等都是其发展的重要影响因素。政府加大政策引导力度，保证农产品冷链物流业的健康快速发展；大力推进农村电商的发展，促农产品上行，以商流推动物流的发展；加强基础设施建设，尤其是信息系统建设，目前全省各地建设的冷库数量不少，但是大部分单打独斗，无法形成规模，信息闭塞、不对称，导致“冷链不冷”，应在现有基础设施的基础上改善冷链设施设备，实现信息化下的全程冷链。