基于灰关联的新疆农产品物流影响因素分析

文/何富康 高迪

本文通过梳理国内研究农产品物流的文献，选取了十个指标构建了新疆农产品物流评价指标体系并运用灰色关联分析法和系统聚类的方法对影响新疆农产品物流的主要因素进行分析并提出相关建议。结果表明：新疆农产品物流与社会消费品销售总额关联度最大，与基础设施类指标和发展环境类指标关联度较大，与载货汽车拥有量指标关联度较差。

引言

农产品物流是一种对农产品实体与信息实现从生产者到消费者的物理流动过程。在这个流动过程中，又衍生出农产品的运输、储存、装卸搬运、加工、配送等环节，是一个有机的物流供应链的运转过程。对于农产品物流的研究，在国内很多学者都对此展开了定性和定量的不同方面的研究。徐丽蕊[1]通过专家调查法对影响冷链物流发展的诸多要素进行筛选，利用解释结构模型法和层次分析法对各因素进行排序，找出当前影响冷链物流发展的各种因素。刘建仁[2]提出我国西部农产品物流发展存在基础设施薄弱、信息化水平低等一系列发展问题。王晓平[3]通过德尔菲法确定了各个影响因素的权重，再通过模糊综合评价法对各个指标做最终分析，对北京市生鲜农产品的发展提出相关建议。现有文献对农产品物流的研究多对影响因素指标进行主观和综合得分排序，通过系统聚类归纳指标却较少。研究区域看，多集中于全国和中部地区，对西部地区的研究较少。本文通过现收集农产品物流相关指标的历年数据（2016-2020），计算各指标灰色关联度，通过系统聚类的方法对新疆农产品物流的发展提出相关建议。

1.研究背景和目标

近年来，新疆维吾尔自治区在国家“一带一路”政策背景下，逐步实现了社会各个领域的巨大发展。在农业方面，2020年新疆农产品总产量达1583.4万吨，成绩斐然。但是不可忽视的是，新疆维吾尔自治区在农产品流通的过程中仍存在许多问题：产品市场主体呈现多元化,但发育程度低、农产品标准化程度低、运输线过长，运力发展滞后等。本文在现有数据的基础上，对影响新疆农产品物流的影响因素进行分析并给出建议。

2.研究方法和模型构建

2.1 灰色关联度分析

灰色关联度分析法是以数据为基础反映因素间的趋近程度的一种分析方法。能够描述两因素间的方向、大小和速度是否一致，以此来判断因素之间的关联性强弱。该方法的优点在于，需要的样本数据少、计算简单方便，能够减少因信息不对称所带来的信息损失，特别适用于系统内各因素关系的不确定性分析。主要的方法步骤如下：

2.1.1 确定参考序列和比较序列

确定参考序列A0与比较序列Ai：A0=[A0（1），A0（2），…，A0（n）]，Ai=[Ai（1），Ai（2），…，Ai（n）]，i=0，1，2，…，m

2.1.2 进行无量钢化处理

对数据进行无量纲化处理，保证数据一致化。

2.1.3 求差序列

计算目标序列与比较序列之间的绝对差值。

2.1.4 计算关联系数

其中，ε 表示关联系数，ρ 为分辨系数。（ρ=0.5）

2.1.5 计算灰色关联度

通常当灰色关联度大于0.5时表明所选指标与目标指标有较强的关联度。

2.2 聚类分析

聚类分析是判断样本内各个样本亲疏程度的分析方法，将关系最近的几个指标划为一类，常用的聚类方法包括系统聚类法、模糊聚类法和K-means等。本文对灰色关联度结果进行聚类，所以采用系统聚类对样本进行划分。

3.新疆农产品物流影响因素分析

3.1 建立目标值序列和比较序列

在本论文研究中，应选取新疆农产品物流货运量作为目标序列，但是有序农产品物流数据的缺失，本文选取新疆货运量数据作为目标序列。由于新疆地区的特殊的经济和战略位置，在选取农产品物流影响指标时应因地制宜。本文在参考相关参考已有文献的基础上选取社会消费品销售总额（亿元）、农林牧渔总产值（亿元）、冷库容量规模（吨）、农业机械总动力（万千瓦时）、农产品产量（万t）、农业生产总值（亿元）、交通运输路线长度（10000km）、货物周转量（亿t/km）、载货汽车拥有量（万辆）、城镇化率（%）和指标作为子序列并进行分析。本文筛选了新疆2016～2020年的相关统计数据，本文数据来源为新疆维吾尔自治区统计局、国家统计局官网、中物联冷链委。

3.2 无量纲化处理和灰色关联度计算

通过数据无量纲化计算出最大差与最小差。并得到序列差值Maxmax=0.9，Minmin=0。通过计算X1-X10的灰色关联度为0.84、0.77、0.78、0.78、0.74、0.79、0.75、0.77、0.67、0.78，根据表中关联度数据显示，所有指标的关联度值较高（>0.5），这表明本文所建的指标体系较科学并具有可靠性。

3.3 系统聚类

通过SPSS22软件对X1-X10的指标灰色关联度进行系统聚类，采用平方欧氏距离测定各变量距离和组间连接法合并集群，根据样本解释要求需要，确定组间距为2，得出最终分组。

表3 各个指标分类情况

3.4 聚类结果分析和建议

1.第一类：对货运量指标影响最大的是社会消费品销售总额，其能代表一个地区整体消费水平。二者指标关联性最强表明农产品在新疆居民消费中无可或缺且与生活息息相关，应适当刺激居民消费，加快新疆农产品在疆内的销售并销往内地、推向国际，扩大消费规模、创新消费模式。2.第二类：农业生产总值、农牧渔总产值、城镇化率代表农产品物流发展环境，冷库容量规模、农业机械总动力、货运周转量代表基础设施建设与地方政府的支持，这六个指标与新疆货运量的灰色关联度较高，充分表明冷链仓储基础设施建设规模会对农产品物流产生一定影响。应该加强其他基础设施如农业机械、载货汽车、物流基地、物流园区、物流中心、集贸市场、配送中心等的建设,也是发展新疆农产品物流的基本要求。3.第三类：农产品产量与交通运输线路长度两个指标与新疆货运量的灰色关联度略小，这反映出在新的经济形势下，新疆农产品产量、交通线路里程逐年增加，但是由于农业经营方式呈现的规模小、统一标准化程度低、点状布局的特点，导致农产品生产交易方式受到限制。政府应加快信息技术特别是电子商务等新的销售渠道的普及，吸引“三通一达”、京东等快递物流企业入驻，提升农产品集散水平，促进农产品快速进入国际、国内市场。4.第四类：载货汽车拥有量和货运量指标的灰色关联度较差表明载货汽车数量的增多并不能很好作用于农产品物流的发展，这充分体现了新疆运距较长、需求分散的物流特征。各级政府和企业应积极推动创新物流集散方式和运营模式，适时采用共同配送、共享资源等模式实现运营成本的降低，促进淡旺季人员、物资高效调配和全局资源合理投放。