基于灰色计量经济模型的农产品物流发展影响因素研究—以H省为例.pdf
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1、8018基于灰色计量经济模型的农产品物流发展影响因素研究基于灰色计量经济模型的农产品物流发展影响因素研究以 H 省为例洪尔彬(漳州职业技术学院,福建 漳州363000)摘要:本文以H省为研究对象,采用灰色计量经济模型,从农产品物流从业人员、物流基础设施、物流需求、物流配送能力、物流信息化水平、物流运作水平、H省经济发展水平、农产品物流人才培养八个方面进行农产品物流能力评价指标体系的构建。研究表明,H省农产品的物流人才培养水平在20112020年良好,支撑农产品物流能力的提升。农产品物流能力迅速发展的重要保证是物流运作水平、农产品物流需求、H省经济发展水平运行良好,物流业从业人员对H省农产品物流
2、能力有效提升起到制约作用,除从业人员数、公路里程外,物流信息化水平灰色关联值均较小,这表明其对农产品物流能力具有较小影响。关键词:灰色计量经济模型;物流发展;农产品;信息化中图分类号:F713文献识别码:A文章编号:2095-3771(2023)03-0080-06国际DOI编码:10.3969/j.issn.2095-3771.2023.03.018目前,我国正处于高速发展阶段,现代物流业已成为联结城市和乡村、工业生产与居民消费、工业和农业之间的重要纽带,其发展与农村物流的健康发展密切相关1。由于农产品销量巨大、品种多样,农业贸易市场得以快速发展,农产品需求量巨大,因此农产品的顺利流通与农业
3、产值的稳定快速增长之间有着紧密联系,这又与农业经济繁荣、农民收入的迅速增加密切相关2。农产品流通的主要载体为物流,国家为了推动农业贸易、农业经济的健康发展,制定了相关的优惠政策,促进了农业物流建设。虽然物流基础设施建设越来越健全,仍有农业物流管理不善,导致了农作物损失、污染严重等问题的出现。物流打通了消费与生产的壁垒,对促进经济的发展至关重要。正是因经济的快速发展,农业物流业的需求才会更旺盛。宋新平提出的灰色关联模式,刘丹教授以福建省为研究对象,通过灰色的关联模式对物流业、制造业之间协调度和关联性开展了实证分析,研究结果显示,两产业之间具有密切关系3。邱立国等采用了全国数据样本,通过熵值统计权
4、重和嵌入的灰色关联模式,分析了影响中国物流需求的主要原因,结果显示:中国物流行业需求与第一产业的关系不明显;与第二产业有着较为紧密的关联,其主要动力为第二产业;第三产业是其重要来源4。以物流业与农产品之间的相互耦合发展为研究对象的论文较少,但曾倩琳等采用VAR模式,对中国农产品市场和物流业之间长期存在的动态联系进行了论证,结果显示,二者彼此存在着较低的相互依存度,且产业融合还不明确,耦合度较低5。目前对于物流业、农业耦合方面研究成果十分有限,尤其是全国范围内物流业、农业耦合的实证研究空间还较大。综上所述,学者们在以往研究中大多采用灰色关联模型,对物流与各产业间关系进行探讨,并未上升到整体经济层
5、面,在研究完整性方面存在欠缺。农产品物流发展是中国农产品贸易发展的关键,重视农产品物流发展既符合农业环保、资源节约的理念,同时也是提升农产品附加价值,推动农业物流升级的最有效手段。因此,本文以H省为研究对象,基于灰色计量经济模型,对该省的农产品物流发展进行了研究。洪尔彬(1984),女,讲师,硕士,研究方向:物流经济(农业方向)。集宁师范学院学报/May.2023/No.3811 区域概况H省地势西高东低,由盆地、平原、丘陵、山地、水面构成;大部分地区处于暖温带,南部跨亚热带,属北亚热带向暖温带过渡大陆性季风气候。耕地面积为687.1万公顷,总播种面积为1207万公顷,主要种植粮食作物,其中小
6、麦种植面积大,占粮播面积54%,玉米种植面积仅次于小麦,薯类作物是H省第3大类粮食作物,水稻是H省的第4大粮食作物,种植面积占全省粮播面积的4%。H省是我国主要的大豆产区之一,同时是主要产棉区之一,棉花总产量居全国第2位,烟叶总产量为全国第1位。H省油料作物生产主要包括油菜籽、花生、芝麻。H省拥有着发达的交通网络,是全国连贯南北、承接东西的交通枢纽,拥有集公路、铁路、水运、航空为一体的综合交通体系。近年来,H省农产品物流已经形成初步规模,但从整个物流行业水平看,还是和工业物流等存在较大差距。2 方法2.1 灰关联分析法灰色系统理论属于一种系统科学理论,其中灰关联分析是根据各因素变化曲线几何形状
7、相似程度,对因素之间关联程度进行判断。灰关联分析计算步骤包括:第一步进行分析数列的确定,设参考数列为:001,2,Xx k kn,1,2,1,2,iiXx k kn im为比较数列;第二步变量无量纲化:11,1,2,;1,2,iiX Kx kxkn im;第三步计算关联系数:记 0iikx kx k,则相关系数为:min minmax maxmax maxiikiikiiikikkkkk,通常取=0.5;第四步进行关联度的计算,11,1,2,niiknkkn;第五步进行关联度排序,值越大,则参考数列和所对应的比较数列更相似。2.2 农产品物流能力评价指标本文综合上述研究成果,并与H省的实际情况
8、相结合,根据评价指标的选取原则,从以下八个方面进行农产品物流能力评价指标体系的构建。八个指标分别为:农产品物流从业人员、物流基础设施、物流需求、物流配送能力、物流信息化水平、物流运作水平、经济发展水平、农产品物流人才培养。本文数据来源于20112020年H省统计年鉴。图1为H省农产品物流能力评价指标体系。2.3 评价权重的确定在农产品物流能力评价体系中,每个评价指标具有不同的权重,因此,需对其不同权重进行合理地赋值。本研究采用熵权法进行农产品物流能力的评价时,主观因素的影响可排除,权重通过对熵进行计算确定。在某项评价指标上,农产品物流能力熵值小时,则表明该评价指标能提供较大的农产品物流能力有效
9、信息量,也就是该评价指标具有较大的权重。熵权法的特点是能对时间序列数据进行有效利用,计算步骤简单,人为因素的影响可得到避免。在进行熵权法评价农产品物流能力时,首先由m个年度的n项评价指标构成的评价矩阵,见公式(1):,1,2,;1,2,ijm nRrim jn(1)公式(2)为指标的标准化方法:1ijijmijirPr(2)公式中,标准化的指标数据为Pij,标准化处理可将指标间的不可公度有效消除。图1H省农产品物流能力评价指标体系822.4 各指标熵值及权重的确定各指标熵值可通过公式(3)进行计算:miijijjmPPE1InIn(3)当Pij=0时,令PijInPij=0。可通过公式(4)所
10、示的熵值进行各指标权重的计算:111jjnjjEwE(4)当权重系数wj越大,那么该指数对于评估农产品物流能力就越大。灰色关联分析主要是通过比较由物流能力评价指数构成的时间序列数据所组成的时间曲线形态和由参考数列所组成的时间曲线几何形态的接近程度,关联度当其越接近时就愈大,反之亦然。当灰色相互关联较大时,即表示对该年份农产品物流有较大的处理能力;当灰色关联度数值较小时,则说明该年度农产品物流具有较低的能力6。灰色关联法共包括五个步骤,步骤一是进行参考序列x0的确定,并进行数据的无量纲化。步骤二是通过公式(5)进行差序列的求解:0iikx kx k,1,2,iiiin (5)步骤三是通过以下公式
11、进行两极最大差、最小差的求解:maxmaxiikMk,minminiikmk步骤四是通过公式(5)进行关联系数的求解:iimMkkM(6)公式中,表示分辨系数,(0,1),k=1,2,n;为max的权重或系数,在一定程度上,其取值会对关联度的大小造成影响。通过最优计算方法可得到较高的分辨能力,取=0.5。步骤五是通过公式(7)进行灰色关联度的计算:1mik ikrw r k(7)公式中,wk的取值会对每年度农产品物流能力关联度值的大小造成直接影响。因而,采用熵权法得到权重则比较客观,可将评价结果的准确性提高。3 结果与分析3.1 结果对农产品物流能力的各评价指标采用极差标准化方法进行无量纲化处
12、理,经无量纲化处理后的实际值组成参考序列,yi=(yi1,yi2,yin)表示处理后的实际值。各指标在比较序列中的最优值构成比较序列,用y0=(1,1.,1)表示(见表1)。表1数据无量纲化处理结果公路里程运输业人数货车数量农业生产总值货运周转量计算机从业人数高校毕业人数地区GDP农产品物流能力1.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.10611.65451.10600.90331.08781.13081.24141.08501.17561.12661.08161.73020.77751.10861.24011.66521.
13、11861.21511.40531.34102.23070.88211.36401.61702.27561.28461.45711.63681.77852.64581.07411.58722.30812.70101.50401.73542.07122.05243.16711.22372.0123.06113.42361.74022.10832.45001.66484.00151.63312.32114.05054.50802.10602.62303.07702.00335.02082.00112.80305.06246.06762.62473.16453.30442.01205.41542.2
14、4103.07167.70306.41083.07573.64454.10242.07677.85012.18104.000810.63637.82753.67104.6612经无量纲化处理后,在0,1区间内进行各评价指标的取值,最大值为1。由表1可知,各项经济指标的灰色关联度排序为运输业人数农业生产总值地区GDP货运周转量公路里程农83产品物流能力货车数量高校毕业人数计算机从业人数,以上结果表明各项指标具有较高的关联度。表2为差序列计算结果,表3为关联系数计算结果。表2差序列计算结果公路里程(1)运输业人数(2)货车数量(3)农业生产总值(4)货运周转量(5)计算机从业人数(6)高校毕业人数
15、(7)地区GDP(8)农产品物流能力(9)0.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.10310.75150.20300.08750.08480.12780.23840.08200.17260.12060.07560.72320.10630.10250.23310.66020.11260.21010.28110.22701.11560.11080.25000.50301.16140.17050.34300.14560.54730.14160.13500.35601.07701.47060.26270.50410.60480.5
16、8601.80070.02050.52351.60482.05730.37280.73201.04150.15732.50400.12560.81362.44303.03040.58841.11540.48150.27002.52530.38220.30752.56703.47210.13020.67000.46650.603602.57750.37470.23374.85513.57200.23780.80670.70701.20654.44371.00230.50546.23104.42210.26561.2557表3关联系数计算结果公路里程(1)运输业人数(2)货车数量(3)农业生产总值
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- 基于 灰色 计量 经济 模型 农产品 物流 发展 影响 因素 研究
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