大数据背景下安徽省农产品电商物流发展问题分析

刘 璇

（合肥师范学院，安徽 合肥 230023）

一、引言

安徽省是传统农业大省，具有丰富的农业资源，各地的特色农产品品类繁多，如长丰草莓、砀山梨、怀远石榴、淮南八公山豆制品、黄山茶叶等等。种类繁多、规模巨大的农产品资源不仅满足了安徽省内市场的需求，甚至在国内外市场上都占有一定的份额。自2015年起，安徽省着手培育起多家农产品电子商务特色村及农产品电子商务示范企业（见表1），三只松鼠、饕餮、桃如意、谢裕大、拾穗谷、景徽菜篮子、小蚂蚁优选等特色农产品电商企业随之快速发展起来。在特色农产品资源和旅游资源丰富的地区，安徽省还开展了“农产品+旅游+电商”线上线下相融合的新模式。2015年安徽省农产品电商企业实现146.82亿元的网上交易总量。

表1 大型电商平台安徽省内涉农电商建设情况表[1]

农产品电子商务的快速发展对农产品物流提出了更高的要求。农产品较之其他产品有其特殊性，易腐蚀、不易运输，客户要求新鲜，物流过程中需要部分或全程冷链，造成农产品物流耗损大，耗损率接近25%。在电子商务的背景下，消费者通过各大电商平台进行购买，购买数量相对较小，种类却可能多样化，而且频率也相对较高，如果规划不合理，农产品物流的成本会大大增加。因此，合理化的农产品电商物流对降低物流成本、提高物流效率、提高消费者的满意程度具有重要的意义。

现代物流区别于传统物流的主要标志在于信息技术的使用。在物流活动中，这不仅仅包括现代化、自动化的物流技术，更在于物流信息的收集、处理和应用。物流信息不仅仅包括狭义的和物流活动有关的信息，更加包括市场销售、交易活动、消费者消费行为等方面的宏观信息。电子商务的背景下，产生了大量的物流信息，这些物流信息如果能够合理的分析并加以应用，势必会提高农产品物流的效率及消费者的满意程度，这就体现出大数据的重要性。找出大数据背景下，影响安徽省农产品电商物流发展的影响因素，有助于提高农产品电商物流的服务效率，提升消费者的满意程度，增强安徽省农产品电商企业的竞争力，推进农产品电子商务与物流业的协同发展。

二、大数据背景下安徽省农产品电商物流发展的影响因素分析

大数据下安徽省农产品电商物流发展的影响因素比较多，选择采用AHP分析法进行指标构建。AHP即为层次分析法，它是一种将与决策有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。分析过程中，首先建立层次结构模型图，通过大量的数据整理，将和决策目标有关的各变量按照一定的逻辑关系进行排序，构建判断矩阵，最后通过计算确定影响决策变量的次序。综合专家学者之前的研究成果，并为了使分析结果更能符合安徽省农产品电商物流发展的实际，面向三只松鼠、小蚂蚁、谢裕大等农产品电商企业还有顺丰、德邦等农产品电商物流企业的行业专家，以及行业协会和高校学者展开调查，共发放调查问卷700份，有效回收问卷679份。

（一）构造模型的层次路径分析图

鉴于调查结果，确定出模型的目标层是大数据背景下安徽省农产品电商物流发展的影响因素（A）；准则层为农产品电商物流参与主体因素（B1），农产品电商物流技术因素（B2），农产品电商物流硬件因素（B3），农产品电商物流管理因素（B4），宏观保障因素（B5）；方案层包括：物流业务操作人员能力素质因素（C1），农产品电商物流数据分析人员能力状况（C2），农产品电商物流信息数据处理技术 （C3），农产品电商物流作业技术水平（C4），农产品电商物流作业设施设备（C5），农产品电商物流节点设施建设水平 （C6），交通基础设施建设水平（C7），农产品电商物流配送模式（C8），农产品电商物流标准化建设水平（C9），农产品电商物流信息网络管理水平（C10），与上下游主体之间的整合和协作（C11），农产品电商物流发展的相关政策法规（C12），农产品物流金融支持力度（C13），政策调控的服务水平（C14）（见图 1）。

（二）构建模型的判断矩阵

模型构建之后，在各个层次的目标中开展重要性的两两比较，并进行量化，以此构建出判断矩阵。在构建过程中，经常采用的就是1-9的标度方法。假设两个要素为X1与X2，根据两要素之间不同的重要程度分别用1-9的数值及相关倒数的数值标记，具体如表2所示。当X1与X2同等重要，则两要素相对于目标的重要程度数值为1；X1比X2稍重要，则两要素相对于目标的重要程度数值为3；X1比X2明显重要，则两要素相对于目标的重要程度数值为5；X1比X2强烈重要，则两要素相对于目标的重要程度数值为7；X1比X2极端重要，则两要素相对于目标的重要程度数值为9；X1比X2稍不重要，则两要素相对于目标的重要程度数值为1/3；X1比X2明显不重要，则两要素相对于目标的重要程度数值为1/5；X1比X2强烈不重要，则两要素相对于目标的重要程度数值为1/7；X1比X2极端不重要，则两要素相对于目标的重要程度数值为1/9。若出现介于上述相邻两种标准之间，则用对应的偶数表示（见表2）。

图1 大数据背景下安徽省农产品电商物流发展影响因素的层次结构模型

表2 1-9标度方法下的取值说明

判断矩阵的数据资料来源于问卷调查所得到的结果。本层次结构模型共构建出判断矩阵6个。其中包括一个一级评判指标判断矩阵（见表3），五个二级评判指标判断矩阵（见表4）。

表3 大数据背景下安徽省农产品电商物流发展影响因素的判断矩阵(一级)

表4 大数据背景下安徽省农产品电商物流发展影响因素的判断矩阵(二级)

（三）确定影响因素权重

在构建出来的判断矩阵中，通过计算其中的特征值及相关向量，可以确定出模型中各要素的相关权重，而且为了检查并保持判断思维的一致性，模型需要进行进一步的一致性检验，需计算一致性指标，即，CR=CI/RI,其中CI=λmax-n/n-1，n为指标的个数。在本模型的一级评判指标判断矩阵中，通过计算，得到判断矩阵的特征值和特征向量分别为：WA=（0.078，0.477，0.1425，0.2595，0.043），λmax=4.953，RI可查表获取，CR=0＜0.1，即通过了一致性检验。二级评判指标判断矩阵的特征值和特征向量 分 别 为 ：WB1=(0.167，0.833)，λmax=2，CR=0＜0.1；WB2=(0.875，0.125)，λmax=2，CR=0＜0.1；WB3= （0.258，0.637，0.105），λmax=3.037，CR=0.035＜0.1；WB4=（0.124，0.067，0.262，0.546），λmax=4.183，CR=0.06＜0.1；WB5= （0.143，0.714，0.143），λmax=2.25，CR=0＜0.1。从数据发现，所有的指标都通过了一致性检验，根据特征向量计算出大数据背景下影响安徽省农产品电商物流发展的各因素的总权重，见表5。

由表5可以看到，大数据背景下影响安徽省农产品电商物流发展的因素中，技术因素的权重为47.7%，管理因素的比重占25.95%，硬件因素的权重为14.25%，参与主体因素的权重为7.8%，宏观保障因素的权重为4.3%。其中方案层因素按权重从高到底排序分别为：农产品电商物流信息数据处理技术（C3），权重为41.7%；与上下游主体之间的整合和协作（C11），权重为14.2%；农产品电商物流节点设施建设水平（C6），权重为9.1%；农产品电商物流信息网络管理水平 （C10），权重为6.8%；农产品电商物流数据分析人员能力状况（C2），权重为6.5%；农产品电商物流作业技术水平（C4），权重为6%；农产品电商物流作业设施设备（C5），权重为3.7%；农产品电商物流配送模式（C8），权重为3.2%；农产品物流金融支持力度（C13），权重为3.1%；农产品电商物流标准化建设水平（C9），权重为1.7%；交通基础设施建设水平（C7），权重为1.5%；物流业务操作人员能力素质因素（C1），权重为1.3%；农产品电商物流发展的相关政策法规（C12），权重为 0.6%；政策调控的服务水平（C14），权重为0.6%。

表5 大数据背景下影响安徽省农产品电商物流发展的各因素的权重汇总表

三、促进大数据背景下安徽省农产品电商物流发展的对策分析

通过上述分析发现，大数据背景下发展安徽省农产品电商物流，从准则层面上首先要注重技术因素的发展，其次是管理水平、硬件条件、参与主体和宏观保障因素。在具体的方案层中，农产品电商物流信息数据处理技术、与上下游主体之间的整合和协作、农产品电商物流节点设施建设水平、农产品电商物流信息网络管理水平、农产品电商物流数据分析人员能力状况是排名前五位的因素。故，大数据背景下，物流信息数据处理技术、供应链上的信息整合和协作因素是发展安徽省农产品电商物流的重中之重。基于此，提出以下建议：

（一）提高农产品电商物流的信息技术处理水平

通过模型的分析，农产品电商物流技术因素的权重为47.7%，其中农产品电商物流信息数据处理技术总权重为41.7%，作业技术总权重为6%。可见，在大数据的背景下，对于物流信息数据处理技术的作用显得尤为重要。安徽省农产品丰富，农产品电商企业发展速度也较快，如三只松鼠、饕餮、桃如意、谢裕大等，但是农产品电商物流行业整体信息化水平偏低，虽然也有部分城市积极推进“互联网+数据”业务，如“江淮云”产业平台，但是缺乏专业的农产品物流信息平台，而且企业之间的数据没有实现共享，没有实现整个供应链上的物流、信息流、资金流、商流的共享。[2]互联网技术的发展使得相关数据的收集变得轻松，然而数据的处理和分析却没有跟上，造成数据的真正价值没有被充分利用，因此农产品物流配送效率低、成本高，并且消费者的满意程度低。在相关数据统计中，安徽省农产品物流的顾客投诉率是相对比较高的，究其原因多为延迟配送或收到货后农产品不新鲜甚至变质。如果农产品电商物流企业在接到顾客的订单之后，再组织相关物流活动，势必会造成上述情况。若物流企业将消费者之前的购买行为等参数进行分析，就可以在消费者下一次下单之前，将农产品配送到离消费者相对较近的物流节点，这样就可以快速准确的满足消费者的需求。当然，数据收集的范围越大、时间越长、真实性越高，决策就会更加准确。

因此，在大数据背景下，发展农产品电商物流必须要进一步加强农产品电商物流数据平台的建设，提高农产品电商物流信息数据处理技术的能力。以消费端为需求主体，以供应链为方向，发展区块链技术，建立规模化的大数据群，以库主、车主、货主为核心，提高农产品电商物流效率。

另外，为了进一步提高物流的效率，现代化的作业操作技术也要配套，农产品电商物流企业中要普及使用射频技术（RFID）、条形码技术、GIS、EDI等高端集成技术，尤其是使用针对农产品物流的智能控制技术。高效使用信息化数据处理技术，势必会提高农产品物流效率，促进农业和物流业的协调发展。

（二）注重农产品电商物流的协同整合

在大数据背景下影响农产品电商物流发展的众多因素中，物流企业与上下游企业之间的协同关系尤为突出，其对农产品电商物流的影响权重占到14.2%。但是目前，安徽省农产品电商物流企业之间存在的普遍现象就是协作化程度不强，企业不注重协同发展，没有形成规模效应，这样不仅增加了企业的成本，而且造成了配送的低效率。因此，安徽省农产品电商物流企业应注重与上下游主体之间的整合和协作，提高整体供应链的效率，并且强调协作中信息数据的功能。大数据不仅仅来源于企业内部的数据，更要结合外部的数据，实现各农产品电商物流数据和行业销售数据相结合，实现农产品电商企业和供货商之间、农产品电商企业和物流配送企业之间、各个农产品电商物流企业和银行之间的信息共享、资源共享等。在信息和资源共享的基础上，将分享经济的理念应用到物流配送，创新配送模式。推动农产品电商物流领域的供给侧结构性改革，借助大数据、互联网，创新基于大数据的农产品电商物流协同配送模式，加强软件及硬件方面的标准化水平，优化物流流程，实现高效率的大规模社会协同。[3]另外，从分析结果看到，还应大力加强农产品电商物流信息网络管理水平。

（三）加强农产品电商物流节点设施的建设

影响因素模型中，农产品电商物流节点设施建设水平的总权重为9.1%。大数据背景下发展农产品电商物流，规模化、现代化的物流节点和硬件设备是必不可少的。农产品电商物流区别于一般商品的物流，它对设施设备的要求比较高，大部分要实现全程冷链。目前为止，安徽省内缺乏专业的从事农产品电商物流的企业，从事农产品物流的企业大多是综合性的物流企业，冷链设施设备拥有率较低，几乎很难做到全程冷链。据统计，安徽省农产品的冷链流通率低于20%，远远低于全国的平均水平。安徽省内大型的配套的农产品冷库、冷藏车相对缺乏，并且地区分布不均衡。[4]在大数据的背景下，应根据消费者的消费需求，以数据为导向，合理布局并建设区域性的农产品冷链加工配送中心及物流节点。在大数据的影响下，企业可以更加清晰的分析出用户的需求规模及频率，因此可以根据用户的需求来建设不同规模、不同地域、不同等级的适合用户需求的农产品物流中心，避免不必要的投入，强化布局的协同，以此提高农产品电商物流的效率。从事农产品电商物流的企业应打破边界，联手建设及服务。另外，需进一步提高物流业务的作业设施设备水平，如自动化仓库、智能化托盘、智能化货架等，提高冷链设备的普及率，实现全程的无缝对接。

（四）增强农产品电商物流数据分析人员的能力

发展农产品电商物流，除了技术、硬件的因素，重要的还有高素质人才的使用。模型中农产品电商物流数据分析人员能力状况所占总权重为6.5%。由于安徽省农产品电商物流起步晚，正处于快速发展时期，对人才的需求量较大。然而，就目前的调查，各物流企业中高素质人才相对缺乏，尤其是在大数据的背景下，具有能够处理分析数据的高素质物流人才更是缺乏，因此应加大培养专业人才的力度。物流企业应制定相应的专业人才培养规划，设立专项资金，定期对员工进行专业农产品电商物流业务的培训，鼓励员工在职培训或深造。安徽省内应用型高校应加强和农产品电商物流企业的合作，定向培养专业型、应用型、高素质的专业复合型物流人员，尤其是物流数据分析及处理人员，真正实现专业教育与行业发展的相结合。

四、结论

大数据背景下安徽省农产品电商物流的高效发展，离不开信息平台的建设、信息技术的普及、物流设施设备的完善等等，可以看出物流产业是一个资金技术密集型的产业，且处于产业发展的快速成长期。大量的软件、硬件建设均需要资金的投入，而现代化的设备、技术投入的资金数额较大，尤其是信息平台的构建、全程的冷链设备，投资都相对较高。并且在电商的背景下，农产品的消费者不仅仅是居住在城市的，更有一部分来自于农村，有研究表明，我国的城镇化率每上升1%，农产品物流效率将上升1.612%。[5]因此，在提高农产品电商物流硬件水平时，也应加大城乡物流基础设施的建设，尤其是农村交通基础设施的建设水平。故，建议加速发展农产品电商物流金融，通过设立专项农产品电商物流基金，帮助物流企业解决运营资金问题。在具体操作中，可以创新投融资模式，拓展投融资渠道，如采用PPP等模式，引入社会资本参与到安徽省农产品电商物流的软件及硬件建设中来。[6]同时，加大相关的促进农产品电商物流发展的政策法规，多角度共同促进安徽省农产品电商物流高效发展。

[1]安徽省商务厅.安徽省电子商务报告2015[M].合肥：安徽人民出版社，2016:11-11.

[2]刘璇,郭云.大数据背景下安徽省农产品电商企业物流协同配送模式创新研究[J].湖北经济学院学报(人文社科版),2017(7):61-64.

[3]李碧珍.农产品物流模式创新研究[M].北京：社会科学文献出版社,2010:89-91.

[4]赵世同.皖北农村物流产业发展分析[J].宿州学院学报,2014(3):40-42.

[5]杨军,王厚俊,杨春.我国城镇化对农产品物流效率的影响[J].农业技术经济,2011(10):63-68.

[6]鲁钊阳,廖杉杉.农产品电商不同融资方式选择的影响因素研究[J].统计与信息论坛,2016(11):103-111.