基于灰色关联模糊模型的黑龙江省农产品流通企业发展水平评价

赵艳丽，原 琳

(哈尔滨商业大学管理学院，哈尔滨150028)

一、黑龙江省农产品流通企业发展水平分析

作为产品产出的生产企业并非直接将产品销售给消费者，而是通过流通企业这一中介变量将产品间接销售给消费者，流通企业作为生产企业与市场的沟通纽带不可或缺。流通企业在生产企业与消费市场之间起着承上启下的作用，流通企业不但引导市场，而且决定生产、拉动消费，如图1所示［1］。经济较为发达、市场化程度较高的地区，流通企业推动着整个地区的经济发展并优化了整个地区的资源，而经济欠发达、市场化程度较低的地区，流通企业发展受到较大的制约。

黑龙江省是农业大省，粮食供给量占据全国粮食供给总量的1/6，省内与省外市场对农产品需求较大，品种要求多样化。进入21世纪后，黑龙江省农产品的生产规模逐步扩大，产量稳步提高，农产品种植结构不断优化，单位产能不断提升，取得了较高的社会效益和经济效益。1995—2013年黑龙江省主要农产品产量表现为倍数增长，速度指标不断攀升，其中粮豆薯、水稻、玉米等作物增长幅度最为突出。1995—2013年黑龙江省除部分经济作物年均增长速度指标出现负数外，其他农产品年均增长速度指标均实现不同程度上的提高。如表1所示为1995—2013年黑龙江省主要农产品的生产情况:

图1 城市流通业与城市经济发展的互动关系

黑龙江省活跃的农产品市场产量日趋增加、结构日趋完善，极大地满足了消费者的需求。与此同时，伴随着农产品流通体制的深化改革，黑龙江省流通企业日益壮大，农产品流通企业效益日益显著，对黑龙江地区经济贡献愈加明显。

二、黑龙江省农产品流通企业发展水平灰色关联模糊评价模型构建

(一)灰色关联模型构建

本文经过分析研究，认为通过灰色系统理论中的相关分析可以区别影响黑龙江省农产品流通企业发展的主要因素与次要因素。构建灰色关联模型的一般步骤是:

设x1，x2，…，xn为N 个因素，反映各因素变化特征的数据列分别为{x1(t)}，{x2(t)}，…，{x3(t)}，t=1，2，…，M 因素xj对xi的关联系数定义为:

式中:ξij(t)为因素Xj对Xi在t 时刻的关联系数;

ρ 为介于［0，1］区间上的灰度。关联曲线ξij(t)与ξii(t)与坐标轴围成的面积分别记为ξij与ξii，则定义xj对xi的关联度在实际计算中，常用近似公式计算［2］:

由关联理论可知，关联度主要取决于各时刻的关联系数ξij(t)的值，而ξij(t)又取决于各时刻xj与xi观察值之差Δij(t)。显然，xj与xi的量纲不同，作图比例尺就会不同，因而关联曲线的空间相对位置也会不同，这就势必影响关联度(rij)的计算结果。

为了消除量纲的影响，增强不同量纲的因素之间的可比性，就需要在进行关联度计算之前，首先对各要素的原始数据作初值变换或均值变换，然后利用变换后所得到的新数据作关联度计算。初值变换的计算公式为:

(二)模糊综合评价模型构建

通过构建灰色关联模型可以区别影响黑龙江省农产品流通企业发展的主要因素与次要因素，但缺少对黑龙江省农产品流通企业发展水平的综合评价。本文针对目标对象进行了深入研究，通过构建灰色关联模型与模糊综合评价模型相结合的方法对黑龙江省农产品流通企业发展水平作出科学的评价。

表1 1995—2013年黑龙江省主要农产品产量指标总量

模糊综合评价法的具体步骤如下:V 表示对企业绩效评价集V={V1，V2，V3，V4，V5};U 表示对目标受评标准集合，u ={u1，u2，u3，u4，u5};再用Ri={ri1，ri2，...，rim}表示标准模糊子集;rij为该单标准评价下的隶属函数值，具体隶属值，如表2所示。

用A 表示各指标的权重模糊集合A =(a1，a2，...，an)，其中:

各指标的权重和评价集合是一个复合模糊子集。设复合模糊子集为B =A* R，式中* 表示模糊矩阵算子运算，R 表示U 与V 对应的模糊矩阵。上式B=A* R 可写为下式:

三、实证分析

(一)数据筛选及处理

依据王德章、宋德军(2007)提出的流通业发展水平评价指标，并结合当前流通业发展现状及黑龙江省农产品流通企业的特质，本文将地区生产总值、地区生产总值—批发零售贸易业、社会消费品零售总额、社会消费品零售总额—批发零售贸易业、地区总产值构成—批发零售贸易业、批发和零售业增加值、批发和零售业就业人数、国民经济和社会发展结构指标—批发零售贸易业、国民经济和社会发展结构指标—农业作为黑龙江省农产品流通企业发展水平的评价指标。原始数据筛选源自2006—2013年的《黑龙江统计年鉴》及相关资料，如表3所示;并用SPSS17.0 对原始数据进行无量纲化处理，如表4所示。

表2 单标准评价下的隶属函数值

表3 原始数据

表4 原始数据无量纲化结果

(二)模型构建及分析

1.灰色关联模型评价

根据表4 数据计算关联系数，设置常规分辨率系数ρ=0.5，绝对差值如表5所示，关联系数值如表6所示。

表5 绝对差计算结果表

表6 关联系数计算表

利用表6 分别求得各个数列每个时期的关联系数的平均值即关联度如表7所示。

表7 关联度

r2＞r1＞r5＞r3＞r8＞r7＞r4＞r6表明八种要素对黑龙江省地区生产总值关联程度的排列顺序:社会消费品零售总额、地区生产总值—批发零售贸易业、批发和零售业增加值、社会消费品零售总额—批发零售贸易业、国民经济和社会发展结构指标—农业、国民经济和社会发展结构指标—批发零售贸易业、地区总产值构成—批发零售贸易业、批发和零售业就业人数。即影响黑龙江省地区生产总值和影响黑龙江省农产品流通企业发展是以社会消费品零售总额、地区生产总值—批发零售贸易业、批发和零售业增加值为主要因素的。而国民经济和社会发展结构指标—批发零售贸易业、地区总产值构成—批发零售贸易业、批发和零售业就业人数要素结构较为不合理，对地区经济和产业经济所作贡献较小。

2.灰色关联模糊综合模型评价［3］

邀请10 位黑龙江省农产品流通企业有关专家，根据目前实际情况对各指标因素进行评价，对评价结果进行整理，具体结果如表8所示。

表8 专家评定结果

依据表7 和表8 结果即可作出对黑龙江省农产品流通企业发展水平的综合评价，具体评价过程为:

按照隶属度最大原则，属于“一般”的等级隶属度值最大为2.0819，故目前黑龙江省农产品流通企业发展水平处于“一般”等级。

3.评价结果分析

根据灰色关联分析法和模糊综合评判法构建模型对黑龙江省农产品流通企业的发展水平作出综合评价，得出黑龙江省农产品流通企业发展状态属于“一般”等级。黑龙江省是农业大省且发展较早，有良好的农产品发展基础，但省域地处东北部、经济发展欠缓、流通业起步较晚、相关技术落后导致黑龙江省农产品流通企业发展未能尽如人意。尽管国家及当地政府给予政策上、经济上的大力扶植，但与其他省份相比未能处于领先状态。利用该模型得出的评价结果与黑龙江省农产品流通企业目前的发展情况基本吻合。

四、结论与建议

(一)结论

农产品流通企业是沟通农产品生产者和消费者的纽带与桥梁，流通企业不仅将市场信息传递给生产者，同时更能引导生产;消费者通过农产品流通企业获得农产品，促进消费。可见，农产品流通企业在农业产业化过程中扮演着承上启下的作用。高效率、高效益的农产品流通企业能够惠及广大人民，稳定社会发展，提升中国经济运转效率。

黑龙江省农产品流通企业发展较为缓慢，农产品流通体系仍处于初级阶段，各类农产市场存在着一定的不足，结构略显不合理，远不能适应黑龙江省农产品生产、消费的需要。近年来，政府和农产品流通企业对农产品流通各方面进行了不同层次的投入，农产品流通的相关方面得到了较大的改善，但从整体角度分析，当前黑龙江省农产品流通企业还不能完全适应现代农产品流通发展的需要。

(二)建议

伴随着国家商务部“双百市场工程”的建设及农产品流通企业的发展，黑龙江省农产品流通企业势必走上一条标准化、网络化、规模化、产业化之路。针对当前现状，黑龙江省流通企业应做到向前延伸和向后延伸，纵向一体化和横向一体化相结合，以便减少损耗、缩短运输时间、提高农产品的保鲜程度和农产品的质量。

面向21世纪，流通“绿色化”成为可持续发展的必然要求，“农产品绿色流通”符合社会经济发展的潮流。黑龙江省开展“农产品绿色流通”应以绿色文明为导向，将环境保护作为目标，直接或间接地实现低污染、低消耗的环保型农产品流通过程［3］。未来一段时期，农产品流通“绿色化”将成为黑龙江省农产品流通企业改革和发展的重点内容和目标。

［1］王德章，宋德军.流通业促进城市经济发展的实证分析［J］.财贸经济，2007，(10):100－104.

［2］陈冬冬.农业供应链管理若干问题研究［M］.成都:西安交通大学出版社，2010.

［3］魏国辰，肖为群.基于供应链管理的农产品流通模式研究［M］.北京:中国物资出版社，2009.