基于大数据的农产品物流体系创新研究

杨 军

（仲恺农业工程学院 经贸学院，广东 广州 510225）

一、前言

随着经济、科技的快速发展，近几年“大数据”正成为新的时代主题词，并在各个方面影响着我们日常的工作和生活，也影响着经济发展的各个方面，与我们日常生活紧密相关的农产品物流也不例外。在大数据背景下，传统的农产品物流体系将会逐渐不适应时代发展的要求，而基于大数据的、功能强大的农产品物流体系将会取代传统的物流体系，其中最突出的表现就是农产品物流管理体系的智能化平台将会建立起来，变成整个农产品物流体系的智能管理中心，传统的物流终端也将会被智能手机上的“农产品APP”和电脑中的客户端所取代，农产品的消费数据、资金流动数据、产品信息、物流信息、产品检测信息、广告、人员调配信息、促销、订单的执行和配送管理信息等，都将会由这个巨大的、智能化的信息平台进行处理，并推动整个农产品物流体系运作起来。而这将会是未来农产品物流体系改革创新的主方向和主旋律。

正是基于这个原因，国内学界纷纷围绕此主题开展了一系列的相关研究，如李广武（2013）[1]的研究指出：基于大数据的农产品物流管理系统中，能做到对农产品搜索引擎和询价日志进行收集并管理，对海量农产品数据进行并行计算和分布式处理，实现海量农产品数据的实时加载、实时复杂査询和数据的实时入库，并结合用户上网日志和互联网农产品网页内容，进行深度数据挖掘和分析，为企业把握用户行为偏好、改善用户体验、精准行销、产品竞争力分析提供数据支持。胡钰（2016）[2]认为传统的农产品物流模式在大数据时代虽然面临着挑战，但同时也有机会转身，因此，完全可以借助大数据带来的优势，实现农产品物流的跨越式发展。周海霞、张昊（2016）[3]则基于大数据的农产品一体化物流，分析了物联网、云计算等信息技术如何使海量数据引用于农产品生产、采购、运输、储存、配送、销售等环节，促进物流的协同化和一体化。国外学界以大数据为背景，主要分析了经济活动如何以大数据为主线开展各类经营业务，如James M.Tien（2012）[4]认为未来各行业（包括农产品物流业）变革的基础将会以大数据为基础。Dennis Maaß，Marco Spruit，Peter de Waal（2014）[5]则认为企业如果要精确地为顾客提供合适的各类服务和商品，并不出现库存和滞销，其必须以大数据为基础实现精细化生产和准确预测。Martin Kowalczyk，Peter Buxmann（2014）[6]指出企业在进行各项决策时均会离不开大数据，大数据是进行精准决策的必要条件。

由国内外相关研究可知，尽管围绕大数据和农产品物流开展的研究不少，但是，在大数据背景下，围绕农产品物流体系创新的研究并不多见，而这正是本文研究的切入点，力争通过对此类问题的研究，为相关决策部门提供参考，并弥补理论研究的不足。

二、目前农产品物流体系存在的突出问题

当前，农产品物流体系中尽管融入了电子商务的元素，但是，总体上仍然表现为传统的运行方式，它仍存在以下几个突出的问题：

（一）交易方式仍然以传统方式为主，整体效益不高

在传统的农产品物流运行体系中，由于各物流主体相互之间的关联并不紧密，为了减少交易风险，各物流相关方往往沿用传统的交易方式，即在很大程度上排除了网上结算、网上交易的现代方式，仍然主要以现金和现货等传统的交易方式为主。这种交易方式导致了农产品物流的时间过长、消耗偏大、效率偏低、效益较差的现状，很难适应大数据时代社会和经济迅速发展的要求。近年来，尽管随着交通技术和先进物流技术的应用和完善，农产品物流得到了较快的发展，特别是电子商务在农产品物流中的运用，不仅在一定程度上改变了传统的交易方式，而且也使物流的速度和效率都比过去有了很大的提高，但是电子商务在农产品物流中的运用仍然有限，在所有的交易业务中，电子商务仅占很小的一部分，整体上仍然还处于初级阶段，农产品物流体系的运行效益仍然偏低。

（二）整体信息化水平偏低，信息资源无法共享

随着经济和科技的快速发展，为了满足日益增加的需求，目前，我国在农产品物流信息和网络设施的建设方面虽然力度很大，投入很多，但是从整体上来看，并没有跟上互联网发展的步伐，物流信息、资金信息、交易信息、价格信息、市场供求信息不畅通，各物流相关主体的信息共享程度较差，无法有效地满足他们对各类信息的需要，致使物流决策缓慢，市场调节的盲目性比较大。其直接的结果是使广大的农业生产者无法根据市场的供求信息来调整产品结构，只能根据自己的历史经验和小道消息来分析农产品的未来走势，盲目生产的现象层出不穷，造成了农产品滞销，产销脱节的现象比较严重，最终的结果往往是广大的农业生产者增产不增收，农民利益得不到很好的保障。

（三）物流链条长，物流速度慢，信息传递受阻

由于电子商务在农产品物流中的使用并不占主导，而传统的物流体系中，从农产品的生产者到最终的消费者往往需要经过4至8个环节，亦即需要经过4至8位物流主体，在此过程中，不仅会导致物流成本上升，也会导致物流速度过慢，而且在此过程中，受外界自然环境的影响，还能导致农产品的物理损耗和化学损耗。再则，由于物流链条长，也容易导致各种信息的正向和反向传递受阻或失真，各相关物流主体也很难及时根据市场信息作出各项经营决策，因此，使用传统的物流体系，很容易错失各类市场良机。

三、农产品物流体系的创新－基于大数据的视角

（一）大数据概念

根据相关学者的观点，大数据也称海量数据，它与一般数据有本质的区别，它一般是由图像、音频、视频、文字、结构化和非结构化、社交关系等海量数据以及复杂类型的数据构成，包括交易数据、生产数据、消费数据、流通数据和各类交互数据集在内的所有数据集。在这样的数据面前，目前主流软件是很难处理的。

（二）大数据视角下农产品物流体系创新的内容

根据大数据的基本概念可知，要在大数据背景下实现农产品物流体系的创新，需要从以下几个方面着手：

1.数据收集方法创新

运用大数据，必须首先创新数据收集方法，提高数据采集能力。在互联网高度发达的当前，要充分利用在线监测的方法获得第一手数据。随着家用电脑的普及，以及智能手机的推广应用，人们每时每刻都有可能与互联网发生着各种交互，因此，通过在线收集农产品物流的各类实时的相关信息变得越来越可能成为现实。为此，在切实保护个人隐私的前提下，通过智能手机和电子货币采集大数据；在满足用户需求和提高生产和管理服务能力的同时，自动采集新技术新产品研发，以及各类农产品经营所必需的大数据。从产业的带动性和监测的经济性出发，要率先推进针对各类农产品消费群体、各类物流相关主体、各类生产者的在线监测。这种数据收集方法能快速、及时地反馈给各物流相关主体，并及时做出各项生产、管理决策。

2.数据处理技术创新

麦肯锡认为大数据所涉及的数据集规模已经超过了传统数据库软件获取、存储、管理和分析的能力。因此，面对海量的数据，在提高数据采集能力的基础上，还必须进一步提升数据处理、开发、挖掘和分析的能力，实现农产品物流数据处理的技术创新。要大力开展农产品物流的协同研究，并据此建立信息共享平台，使所有的农产品物流主体、生产者、消费者都能方便地获取有关农产品物流的公共信息资源。鼓励有条件的地区，政府要建立开放式的大数据研发平台，面向全国，甚至全球提出技术研发课题，积极利用全球的科研资源，不断提高数据处理的技术水平。大力发展云计算，充分利用社会的计算资源，克服一般企业数据处理能力的不足。另一方面，要不断加大技术投入，通过开发专门软件和使用大型计算机处理、开发和挖掘农产品物流的大数据。

3.物流管理的范围和重点创新

从大数据的概念可知，与传统农产品物流相比，大数据背景下的农产品物流所涉及的数据复杂，内容广泛，如果单从其物流体系的某一个局部或仅从物流体系本身来分析问题并做出相应的决策，显然不符合大数据的基本特点，亦即在大数据背景下，对农产品物流体系的管理必须要具备全局观念，为此，对物流体系的管理范围需要重新界定，要把管理资源从企业内部延伸到企业外部，从物流体系内部延伸到物流体系外部，管理的范围要尽可能地扩展。其次，要对管理重点进行变革，在传统物流体系中，农产品的物质流无疑是物流管理的重中之重，而信息流往往被置于次要位置，这就降低了传统物流体系获取各类市场信息的能力，限制了其物质流空间扩展的范围。在大数据条件下，由于数据信息是农产品物流体系中最为重要的要素，它是物质流有效拓展和延伸的前提，因此，农产品物流管理的重点应该放在数据信息上，把获取与之相关的所有信息当作第一要务，并把获取、处理、分析信息数据的能力作为农产品物流业的核心竞争力。

（三）大数据视角下农产品物流体系创新的目标

根据麦肯锡的观点，大数据具有数量大、种类多、速度快、价值量和真实性的特点，因此，大数据视角下的农产品物流体系创新的目标应该包括以下几个方面：

1.数据搜集量大，种类齐全

在大数据背景下，农产品物流体系创新的首要目标即是要保证能搜集到农产品物流管理所需要的各类信息，不仅要包括农产品物流体系内部的各类信息，还包括体系外的各类信息。在互联网时代，人们日常工作、生活、学习等活动均有可能留下各类有用信息，因此，数据源会不断地更新和增加，数据的类型也会不断地改变，不仅包括各种传统的关系型数据，还包括各类原始的、结构化、半结构化的数据，如人们通过智能手机、电脑点击的网页、电子邮件、搜索痕迹，以及通过网上社区如QQ群和微信群留下的碎片信息均有可能是农产品物流体系所需要数据信息。因此，在大数据视角下的农产品物流体系理应达到数据量大、种类齐全的目标，为数据挖掘和分析提供海量的数据。

2.数据处理、分析速度快

由于大数据是一个海量的数据，而在此海量的数据中有用的数据可能只占很小的一部分，这就要求农产品物流体系能够以最快的速度处理并分析出哪些是有用的数据，哪些是无用的数据，并把有用的数据筛选出来，并以最快的速度传递给各物流相关方，满足他们决策和管理的需要。另外，在大数据时代，数据变化的速度也在加快，俗话说，商场如战场，数据处理和分析如果跟不上数据变化的速度，不能及时向物流体系中的相关各方传递实时、有用的各类数据信息，那么就会失去大数据物流的基本特点。这就要求农产品物流体系能够在数据变化的过程中实时监控各类数据，并对其进行实时分析，而不是做一些滞后的处理。而要做到这一点，则需要此物流体系具备快速处理和分析数据的功能。

3.数据真实可靠，并具有较高的使用价值

物流体系中的相关各方要能够正确地做出各类物流决策并进行有效地规划和管理，均要求所使用的数据信息是真实的、可靠的，并确实具有较高的使用价值。因此，基于大数据的农产品物流体系如能利用高效、智能化的信息平台，在上述两个目标均能实现的前提下，再辅以人工技术的支持，国外实践证明，此物流体系完全可以把有用的信息从海量的数据中提取出来，并经过智能化的处理和分析之后，向农产品物流体系中的相关各方提供真实、可靠、有用的数据信息。而要实现此一目标，高效、智能化的信息平台和管理平台是不可缺少的部分，它扮演着战略指挥中心的作用。

4.数据能够无缝连接，信息资源能够共享

农产品物流体系中各类信息非常多，而且分别属于不同的物流主体，在这些主体属性不同的数据信息中，除了一些隐私信息之外，有相当一部分信息本应被物流体系中其他相关各方所掌握和了解，但是，在传统的农产品物流体系中，由于缺少智能化的信息平台，而且各物流相关方彼此之间也很难做到无缝连接，无法向各个物流相关方有效传递数据信息，无法实现信息资源共享。因此，在基于大数据的农产品物流体系中，需要建立高效、智能化的信息平台和管理平台，通过此平台，各物流相关方要能够很便利地互相沟通和交流各类信息，实现物流体系内各类信息的无缝连接，信息资源要能够共享，在交易成本很低的情况下，各物流相关方也能轻易地完成各项交易业务。此外，基于大数据的农产品物流体系还要能有效地与体系外的数据链做到无缝连接，使体系外的有用信息源源不断地流入体系内，并通过智能化的信息处理后，能迅速地共享给物流体系内各相关方。因此，在大数据时代，客观上需要对传统的农产品物流体系进行革新，实现各类信息资源在整个物流体系中的无缝连接和共享。

（四）大数据视角下农产品物流体系的框架

根据上述农产品物流体系创新的内容和创新的目标，结合大数据本身所具有的特性，本文构建了大数据视角下农产品物流体系的框架，见图1。

图1 基于大数据的农产品物流体系框架

四、基于大数据的农产品物流体系创新的路径

根据上述大数据条件下的农产品物流体系创新的内容和目标，并结合图1中的体系框架，可以构建出其创新的路径：政府→农产品物流企业及其他相关方→农产品生产者→消费者，具体可从以下几个方面来看：

（一）政府

从图1可知，基于大数据的农产品物流体系的核心环节便是智能化的信息和管理平台，它集中处理、分析和管理了所有与物流运行有关的信息和工作内容，它的创设不仅需要耗费大量的资金、人力、物力，还需要高新信息技术和信息管理的投入，创设之后，还需划出专项资金，根据实际情况不断地完善和维护。同时，为了保证所有数据信息均能被其捕捉、处理、分析并共享给其他有关各方，还要做出相应的管理决策，因此，该智能化的信息和管理平台还应该是全天候24小时运行的。由此可见，一般的农产品物流企业由于在资金和管理上仍还处于弱势地位，难以承担如此重任。此外，从发达国家的实践可知，智能化的信息和管理平台不属于某一市场主体的私有物品，对于物流体系中所有的相关方，甚至是体系外的其他社会人员均是公开的，都可得到由其提供的相关服务，因此，它在整个物流体系中，乃至整个社会中均扮演着公共物品的角色，而公共物品具有非竞争性和非排他性的特点，允许所有的社会成员以“搭便车”的方式消费此类物品。从这个意义上说，智能化的信息和管理平台不应该由农产品物流企业和其他物流主体来创设，而只能由政府来提供。因此，在大数据背景下，政府毫无疑问成为了农产品物流体系创新的发起者、推动者和创设者，政府需要从全社会的视角统筹规划此项工程。

（二）农产品物流企业及其他相关方

智能化的物流信息和管理平台建立起来之后，要实现农产品物流体系运行的无缝连接，农产品物流企业及其他相关各方，如第三方物流、第四方物流、国际物流、批发市场，甚至大型的零售终端，如大型超市都需要在此信息和管理平台的基础上，构建起属于自己的物流信息中心和管理中心，并且要能够与政府创设的智能化平台无缝连接。当然，对于一般的农产品物流企业而言，由于其人力、物力、资金实力无法与政府相比，因此，在物流信息和管理中心的建设方面，应该量力而行，但是，一定要保证自身的信息和管理中心与政府智能化的平台无缝连接，亦即，不仅物流企业及其他相关方要在信息搜集、货物运输、仓储、冷链、订单信息、配送服务等方面通过此平台实现与相关各方共享，而且还要使物流企业、配送中心，以及其他相关各方的物流、资金流、甚至是消费者购买的实时信息传递到智能化平台上，并通过智能化平台的优化分析做出合理的规划和决策。对于一些偏远的农产品物流企业，政府可通过评估其经济效益和社会效益，以及技术可行性，考虑提供适当的财政补助，帮助其建立起能与政府智能化平台无缝连接的物流信息和管理中心。

（三）农产品生产者

农产品生产者处于物流体系的起始位置，他们需要的信息主要包括订单信息、价格信息、市场供求信息、产品变化信息等等，还包括原材料的价格信息、供求信息，以及其他相关信息。在大数据背景下，这些信息以各种载体的形式出现于各类网站上，在政府智能化物流信息和管理平台和物流企业及其他相关方的信息和管理中心建立起来之后，这些信息均可通过各种途径向生产者发布。但是，农产品生产者如果要获得这些有用的信息，则必须要有接收、存储、查阅的能力和工具，对于起始位置上的农产品生产者来说，则需要购置并能熟练使用智能手机和普通电脑。为了使智能化的物流信息和管理平台及时地搜集、处理和分析数据信息，农产品生产者通过智能手机或电脑从政府和物流企业及其他相关方获得相关信息的同时，也要实时将一些非商业秘密的数据信息传输给智能化的物流信息和管理平台，以及物流企业及其他相关方的信息和管理中心，这两类信息和管理节点也需要实时监控、搜集生产者的各类交易信息，形成生产者、政府、物流企业及其他相关方之间的信息交互状态，而且这种信息交互行为应该常态化，保证政府智能化的物流信息和管理平台获得海量的数据，并做出正确的管理决策。

（四）消费者

消费者在农产品物流体系中处于最未端的位置，他们需要的信息主要包括农产品物理移动信息、产品价格信息、质量信息、产量信息，以及其他同类产品的相关对比信息，并且要求图文并茂。在互联网时代，只要政府的智能化物流信息和管理平台建立起来后，消费者均可通过电脑或智能手机轻便地从该平台上获得此类信息。另外，从消费者的实践可知，消费者不会主动将自己的消费行为、消费心理、偏好等重要的消费信息传递给该平台。但是，消费者通过智能手机或电脑在互联网上点击和购买的任何信息要被该智能化的平台捕捉、处理和分析，并将分析结果共享给物流体系中其他物流主体和生产者。因此，对于农产品物流体系围绕大数据所进行的创新来说，消费者也需要购置和熟练使用智能手机或电脑，当然，在网络发展迅速的当前，消费者的网络知识和操作智能手机和电脑能力已经不是问题了，智能手机和电脑的普及率也正逐渐提高。尤其重要的是，消费者越来越倾向于通过互联网购买自己需要的农产品，而且正逐渐演变为一种消费时尚，成为拉动农产品物流体系朝着大数据方向创新的主要动力。

五、结束语

互联网+物流是中央十三五规划的重要内容，是在互联网迅速发展并切实影响到我们日常生活和工作的背景下提出的战略选择，可以预见其将会是我国经济发展的新引擎。而大数据正是在互联网快速发展的背景下提出来的，它是未来物流行业快速发展的主要推动力，因此，农产品物流体系围绕大数据进行创新正是迎合了中央“互联网+物流”的战略方向。但是，基于大数据的农产品物流体系创新是一个巨大的系统工程，在这个系统工程里，单个物流企业或其他相关方均无法挑起此重担，因此，政府应该扮演着主要的角色，并且，政府要从人力、物力、财力上支持农产品物流体系围绕大数据进行创新，保证农产品物流体系利用大数据来不断提高农产品的物流效率、降低物流成本，并达到向消费者快速提供优质、安全、可靠的农产品的战略目标。

[1]李广武.大数据在农产品物流管理系统中的应用[J].物流技术,2013(10):97-100.

[2]胡钰.大数据背景下我国农产品物流面临的挑战及发展趋势[J].改革与战略,2016(04):30-32.

[3]周海霞,张昊.基于大数据的农产品物流一体化研究[J].合作经济与科技,2016(04):56-57.

[4]James M.Tien.The next industrial revolution: Integrated services and goods[J].Journal of Systems Science and Systems Engineering,2012,21(03):257-296.

[5]Dennis Maaß,Marco Spruit,Peter de Waal.Improving short-term demand forecasting for short-life cycle consumer products with data mining techniques[J].Decision Analytics,2014,1(01):1-17.

[6]Martin Kowalczyk,Peter Buxmann.Big Data and Information Processing in Organizational Decision Processes[J].Business Information Systems,2014,56(05):289-302.