农产品供应链整合分析——结合GM（ 1,1）模型的蔬菜产量预测谈其必要性

王建华，朱方晓（江南大学 商学院，江苏 无锡 214122）

1 研究背景与现状

1.1 研究背景

中国拥有着14亿的庞大人口基数，既是农产品的生产大国，也是农产品的消费大国，农业涉及到整个国家的基本生存与发展，是民生之大计。随着生活水平质量的不断提高，人们对农产品的品质要求也越来越高，而农产品的市场需求也会因为一些因素产生波动，这就要求农产品的生产、加工、流通等各个环节联合起来，一方面既要能保证农产品的及时有效供应，避免供给短缺；另一方面又要能保证农产品具有良好的储存条件，保持新鲜度。由于农产品供应链相邻节点上的企业表现出一环扣一环的链式形态，作为农产品供应链起点的生产商就起到了举足轻重的作用，因此对生产商生产的农产品进行产量预测，是整合农产品供应链的重要参考因素。

本文利用灰色预测的GM（ 1,1）模型对农产品的产量进行了科学的预测，不仅可以使农产品未来的供给尽可能达到平衡状态，还可以使供应链上位于生产商后续环节的各企业根据所预测的产量提前制定好严谨的制造加工、贮存保鲜、采购配送等工作预案，为未来的经营计划做好部署与规划，这样既提高了农产品供应链的运作效率，又给企业的稳定有序发展奠定了一定的前瞻性基础。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 农产品供应链

1.2.1 .1 农产品供应链的含义

农产品供业链是指经济活动中农产品的生产、加工、制造、销售各部门基于经济活动关联，客观形成的链条式形态。一般是由农户生产初级农产品，加工部门继而对初级农产品进行加工，物流企业则负责包装、存储、运输农产品，销售企业如大型超市、生鲜电商等负责最后的销售环节，直到最终将产品输送到消费者手中所连成的一个整体网络结构。

1.2.1 .2 农产品的特点

农产品作为人们日常生活中不可或缺的重要部分，和工业产品相比较而言，具有以下几个特点：

（1）易腐性：农产品在储存、加工、运输的过程中，由于气候季节以及温度湿度这类外界自然环境因素的影响，很容易发生腐烂和变质，不易保留新鲜程度；

（2）生产周期性：农产品受到自然地理条件的限制，生产具有明显的季节性和区域性，比如南方温暖湿润，多平原地区，就适合生产水稻；而北方旱地较多，冬天温度低，就适合种植小麦。另外农产品的产量较易受到极端天气的影响，稳定性较差，在短时间内很难进行增产或减产；

（3）需求弹性小：农产品是生活必需品，消费上具有普遍性，一般不会因为价格的变化而引起巨大的需求量的变化，但如果因为一些特殊因素，比如自然灾害、疫情、谣言等导致囤货、人为炒作的现象发生时，农产品在需求量急剧增加的同时，往往会伴随较大幅度的价格上涨，使得其供求表现出很大的随机性，存在供给与需求之间不平衡的矛盾。

1.2.1 .3 农产品供应链存在的问题

首先，我国农业发展仍停留在传统农业的阶段，多数地区单以种植业和养殖业为主业，鲜有农村地区形成农产品产业加工群，生产环节具有分布松散、组织化水平低的缺点，加上部分农村地区交通条件不便利，不利于农民的增收。

其次，我国大部分农产品都是由零散的单一农户进行生产，缺乏规模化优势，且欠缺相关部门对生产商的生产过程进行质量安全监管。农户作为整条农产品供应链的起点，相较于其他产品的市场供应主体而言，市场交易量小，抵御风险的能力较差，谈判能力、议价能力都相对薄弱。

另外，生产部门、加工部门、配送部门、销售部门之间的联结也较为松散，各部门在产品交接过程中因保鲜技术落后而产生农产品变质的情况屡见不鲜，并且存在大量的短链模式，这会导致严重的信息不对称。比如农户或种植企业得不到农产品市场供需情况的及时反馈，不仅会削减农户研发新品种的热情，延缓种植新技术的推广速度，也会间接降低农产品的附加价值。又比如，经常会发生销售商从农户手里低价买入农产品，转而高价卖出的现象，导致生产方利益分配不均衡。再比如，一旦消费者买到劣质农产品，信息不对称也将严重影响质量追溯的进程，使得消费者无法维护自身的合法权益。

1.2.1 .4 农产品供应链整合研究动态

在农产品供应中，会出现供需不平衡，价格起伏波动等情况，对农产品供应链进行资源优化配置，可以有效提升农业整体的竞争力，稳定农产品价格，保障供应链持续稳定发展。我国常用的农产品供应链整合模式有两种类型，分别是以加工企业为核心的供应链整合模式和以物流中心为核心的供应链整合模式。Ouyang B指出了水果供应链管理中存在的问题，然后通过实地调查和对构建的供应链模型进行研究，认为繁忙的作业流对于水果供应链的整合起着非常重要的作用，作业流可以在整个流通过程中降低物流成本；改善为客户提供的物流服务，降低协调成本；提高分配效率；减少并避免退货的费用；实现运输和业务整合到第三方物流的一体化。纪良纲、刘东英等人详细分析了农产品供应链整合的困境与突破，困境包括理论困境以及现实困境，突破思路有引入“狭义农产品供应链”概念、界定“狭义农产品供应链”的特征、确立农产品供应链整合研究的一般框架；突破方向包含向以第三方物流企业为核心主体的农产品供应链方向整合、向垂直一体化方式的农产品供应链方向整合、向以企业化批发市场为核心主体的农产品供应链方向整合。林德萍从消费者角度分析研究了当前我国农产品供应链整合存在的问题，提出以消费者利益为导向，稳定农产品消费价格水平、提高农产品品质，保障农产品安全、建立并完善农产品基地和城市供应链整合，完善基础设施建设，优化“南菜北运”农产品供应链整合、发展农产品电子商务模式，构建“农社对接”新型供应链整合模式等，基于消费者利益视角进行农产品供应链整合的对策。

农产品供应链的整合可以借助信息技术的运用。谢晓芳认为应结合信息化与数字化技术，对农产品供应链进行信息管理，从而改善供应链参与主体间信息不对称、信息失真和信息遗失等问题。Manos等人认为建立供应链中的可追溯信息系统可以提高农产品的质量安全，进而达到整合农产品供应链的目的。胡建淼认为应充分引入物联网技术，构建农产品供应链信息管理系统，加强农产品生产、加工、运输、销售各环节的监督管理，形成科学化、信息化、数字化、智能化的管理模式。张复宏等人设计了农业物联网运营环境下的蔬菜质量安全平台管控系统，为蔬菜质量安全问题的事前防范、实时跟踪、事后追根溯源提供了一套行之有效的监管机制。余娟认为电子商务信息技术的运用是实现供应链各主体信息沟通和共享的重要媒介。

农产品供应链的整合需要注意成员间的收益分配问题。丁红英进行了单一农户的收益保障研究，认为有效率且可行的决策模式是农产品供应链稳定发展的前提，农户和经销商应采用集中决策而不是分散决策的分配模式。Richard Helliwell等人发现中介机构在提供维持秸秆供应链所需的体力劳动和社会劳动方面发挥着关键作用，他们提供打包设备，与生产者和用户保持非正式和正式协议，建立和维持信任，影响秸秆的农场管理并提高供应链对市场冲击的适应力。金亮针对由一个农户（或合作社）和一个超市组成的“农超对接”系统，考虑消费者对农产品质量偏好的异质性，且以消费者偏好与农产品质量之间的不匹配成本为不对称信息，研究农产品供应链定价及合同设计问题。研究结果表明，在对称信息下，农产品总是不会滞销，农户通过“批发价格+一次性转移支付”的合同设计能够实现农产品供应链的完美协调。高岗仓、陈亚乐通过博弈论的分析模式表明，在单农户和单超市供应链模型中，两方通过协商订单批量进行交易合作时，供应链总收益明显高于非合作情况中的总收益。颜波、叶兵等人建立了基于改进收益共享契约协调下的生产商—分销商—零售商构成的生鲜农产品三级供应利润分配模型，结果表明改进收益共享契约能有效协调供应链，实现供应链上各级企业达到共赢。

农产品供应链的整合需要各成员加强保鲜技术的运用。袁学国、邹平等人认为发达的冷链物流已经成为现代农业的重要特征。王磊、但斌针对消费者对生鲜农产品新鲜度要求更高但零售商单独保鲜能力有限的问题，建立了由零售商和供应商组成的两级生鲜农产品供应链利润模型，采用Stackberg博弈方法给出了能够实现生鲜农产品供应链协调的“保鲜成本分担+收益共享”契约，以达到实现供应链协调的目标。牟进进、朱捷指出了我国农产品冷链物流浪费严重的现象，并基于新旧动能转化视角，从四方面提出控制农产品变质损耗的发展对策：进一步揭示生鲜品变质损耗影响因素的变化规律，为冷链物流实践提供支撑；利用大数据和运筹学技术，对生鲜品需求和库存配送作出科学预测和优化决策；加大仓储保鲜和冷链配送投入，延长保鲜期并减缓腐损率；采用专业的仓储配送中心，在联盟合作中实现节能降耗和互利共赢。

农产品供应链的整合还需要注意保证农产品的质量安全，而质量安全溯源体系便是很好解决这一问题的方法。王俏、任大鹏认为农产品可追溯体系是基于农产品供应链质量安全风险管理的保证机制，建立风险与责任主体间的追溯制度，会进一步促进产业链条上各主体的安全生产责任意识。刘一健、陈业华将RFID（物联网核心技术）应用于时效性很强的生鲜农产品供应链中，不仅提高了供应链的效率，还可以实现农产品的追溯，进而保障农产品质量安全。杨松、庄晋财等构建了供应商和生产商质量安全投入的演化博弈模型，并对模型各个参数进行求解分析，结果表明，政府惩罚力度需要达到某一阈值才能促使供应商和生产商同时进行质量安全投入。周雄、郑芳在阐述农产品质量安全溯源必要性的基础上，提出基于区块链技术构建“四层次”体系架构的农产品质量安全溯源体系，实现区块链技术与农产品质量安全溯源的内在契合性。

1.2.2 灰色预测概述

1.2.2 .1 灰色系统

灰色系统理论最早是在1982年由中国学者邓聚龙教授所创立的。系统工程中有白色系统、黑色系统和灰色系统等类型的系统，这里的颜色“白”、 “黑”、 “灰”指代的是信息的明确程度。所谓白色系统，是指信息完全明确的系统，此种系统的输入—输出关系、运算过程与公式均为已知，这种因素之间确定的映射关系使得系统有了确定的结构，因此白色系统在三种系统中具有最为精确的预测性和控制性。所谓黑色系统，是指信息未知的系统，此种系统只有输入—输出关系已知，其中运算结构与过程均为未知，研究者若想要很好地认识这种系统，只能通过分析输入值与输出值之间的关系来推导系统内部的结构和运算关系。而灰色系统便是介于信息完全已知的白色系统和信息完全未知的黑色系统之间的中间系统，其部分信息明确，部分信息不明确，具体表现在系统结构是未知的，既不能明确系统中全部的影响因素，因素之间也没有确定的映射关系。

灰色系统理论是通过研究这些“少数据”、 “贫信息”系统中的已知信息来科学预测相关的未知信息，找到系统的运行规律，进而了解整个系统的全貌，实现对系统的进一步开发。该理论对样本量没有严格的要求，不要求样本数据服从任何分布，计算工作量小，解决了数据不足、系统周期短的问题。

1.2.2 .2 灰色预测模型

灰色预测，是指采用GM（ 1,1）模型对系统行为特征值的发展变化进行的预测；对行为特征值中的异常值发生的时刻进行估计；对在特定时区发生的事件作未来时间分布的计算；对杂乱波形的未来态势与波形所作的整体研究；对系统多个因子的动态关联，进行GM（ 1,1）与GM（ 1,）的配合研究。以上这些工作实质上是将“随机过程”当作“灰色过程”，将“随机变量”当作“灰变量”，并以灰色系统理论中的GM（ 1,1）为主进行处置。GM（ 1,1）模型作为灰色预测的核心模型，是一阶单序列的线性动态模型，（“GM”指“Grey Model”，第一个“1”指一阶方程，第二个“1”指一个变量），它是在1985年由邓聚龙教授首次提出的，主要用于时间序列预测。

1.2.3 农产品产量预测

农产品产量预测的研究有很多。范道全、张美娜等人结合数字乡村发展的背景，列举了无人机低空遥感技术在大田作物监测与产量预测中的应用例子，并用实例介绍了应用低空遥感视觉与光谱图像预测棉花产量的方法与步骤，为大田作物的生长监测与产量预测提供可借鉴的理论与方法。裴贝贝、毕庆生等人运用所建立的GM（ 1,1）模型对未来5年河南省粮食总产量进行建模预测。张成才、陈少丹利用河南省1996~2011年粮食生产相关影响因素指标数据，建立了基于BP神经网络的河南省粮食产量的预测模型。郭亚菲、樊超等人改善了传统的BP神经网络预测模型，提出了一种基于主成分分析（PCA）和粒子群（PSO）优化神经网络的预测模型，预测结果表明，该模型可有效提高预测精度，且收敛速度快，全局收敛性好，为粮食产量预测提供了一种新的途径。林彦宇、衣淑娟等人比较了广义回归神经网络、BP神经网络、灰色神经网络、果蝇算法优化几种预测方式，认为运用果蝇算法优化后的广义神经网络模型可以更精确地对水稻产量进行有效预测。高心怡、韩飞考虑到粮食产量的非线性，针对粒子群算法（PSO）易于陷入局部最优的特点，融合改进了粒子群算法（GAPSO）以及人工鱼群算法（AFSA）得到混合智能算法（GAPSO-AFSA），经验证，这种基于混合智能算法的支持向量机的预测模型，具有较好的预测效果。

2 模型描述

2.1 建立GM（ 1,1）模型的一般步骤

第一步：对原序列进行级比检验，作建模可行性分析

（1）原序列（）=｛（）（1）,（）（2）,…,（）（）｝。

2.2 GM（ 1,1）在农产品产量预测中的应用

本文以蔬菜作为农产品代表，构建GM（ 1,1）模型，对我国的蔬菜产量进行预测分析。表1为2013~2019年我国蔬菜产量。

表1 2013~2019我国蔬菜产量 单位：万吨

第一步：对原序列进行级比检验，作建模可行性分析

（1）建立原序列：

（2）根据上文的级比公式求出原序列中每个数值的级比：

第二步：数据变换处理

（1）对原序列中的数据作一次累加处理得新序列：

由于原始序列中的所有元素均是非负的，因此无需做平移变换处理。

（2）根据公式计算均值生成算子序列：

第三步：用GM （1,1）建模

（1）引入矩阵：

计算待估计参数向量：

于是得出的预测值为-0.020605803，的预测值为62 961.88535。

（2）建立模型：

解得时间响应序列为：

第四步：精度检验

（1）分别根据公式计算出残差和相对误差ε，以上计算结果见表2。

表2

第五步：预测结果

表3是根据模型预测的我国蔬菜2020~2024年的产量。

表3 2020~2024年我国蔬菜产量 单位：万吨

预测结果表明，我国蔬菜的未来产量是逐年增加的，这就使得整合农产品供应链这一需求变得尤为迫切。

3 总结和建议

根据GM（ 1,1）模型预测的我国未来蔬菜产量每年都会有一定幅度的增加，因此如何加强对农产品供应链的管理，加强其资源整合和风险控制，是供应链上各环节企业需要共同面对的课题。供应链各环节之间并不是分散的，只有加强合作与协调才能使整条供应链更具竞争力。供应链上的各企业需要持续提高作业质量，减少交易成本，达成长期紧密稳定的战略合作关系，最大程度降低各环节合作风险，以提高供应链的运作效率。针对此问题，本文提出一些建议以供参考。

3.1 发展农产品供应链的信息服务平台

传统的农业生产模式下，农业生产者难以有效获得生产经营信息，导致产品生产与销售环节脱节，最终造成资源浪费。而随着农产品供应链理论研究的深入，大数据、云存储平台等信息数字技术的飞速发展，基于“互联网+”的“互联网+农产品”供应链应运而生。传统的农产品供应链从原料生产到加工运输，再通过多级批发商最后到消费者手中需要经过大量复杂繁琐的环节。因此当各个环节的主体都在为了追求自身利益最大化的时候，往往会造成信息不对称以及利益分配不均的情况，最终导致农产品供应链的不稳定，因此通过互联网构建一个信息共享服务平台则显得尤为重要。

这一服务平台由数据收集、数据处理和形成分析三个模块组成，将生产商、物流业和消费者三方联系在一起。通过对相关信息进行综合性的收集及处理，从而为用户提供有效信息和建议。与此同时，信息共享平台的存在亦能打破多级分销商的隔阂，简化供应链过程环节，降低内部损耗和物流成本，提高生产用户利润，为消费者提供更全面、更清晰、更直观的产品服务。此外，信息共享服务平台可以促进质量可追溯体系进程的完善，切实保障消费者的售后权益。这种“互联网+农产品”的供应链有着传统供应链没有的优势，将互联网作为辅助工具，借助信息服务平台，充分融合线下的生产产品、物流资源及线上的信息服务资源，打造更高效、更一体化的农产品供应链，是未来农产品供应链发展的主要方向。

3.2 推动各方成员组建农产品供应链战略联盟

农产品供应链中的生产、加工、配送、销售等环节的企业如若各自分散经营，不仅会因为延迟接收市场的最新风向动态错失谋利良机，严重的还会导致经营不利，被市场淘汰，而以合作共赢为主导理念的供应链战略联盟便能很好地改善这一现象。供应链战略联盟中，成员企业间组建起战略合作伙伴关系，发挥各自的技术优势、信息优势、资金优势、人力优势、客户关系优势等核心竞争力，做到优势互补，高效利用有限的相关资源，并以最快的速度对市场需求变化做出反应，根据实际情况协调完善各成员企业的工作计划，联合起来获得最大化的共同利益，且共同面对可能出现的突发问题，分散经营风险，从而大大降低利益损失。

战略联盟能促使各成员间实现信息、技术的互通共享，通过学习联盟中其他企业的优秀能力来补足自己的短板，提升各自的核心竞争优势。但联盟的组建也有一些注意点，各企业必须保障自己的合法权益，涉及商业机密或者专利技术等重要的信息不应向合作方透露。另外，为了避免群体决策产生矛盾，战略联盟间还需要加强有效的沟通与交流，尽量达到企业战略目标和联盟战略目标之间的平衡。

3.3 进军农产品电商平台

近年来，生鲜农产品电商平台凭借其价格实惠、方便快捷的特点逐渐占据了农产品销售市场的较大份额，农产品供应链上的各主体部门都可以考虑加盟电商平台来获取收益。对于农产品的生产商、加工商来说，可以开设自己的网上店铺，借助电商平台的宣传与推广，并与物流公司达成长期合作，直接将农产品卖给消费者，减少中间的流通环节，获得更多的可分配利益。对于线下的大型超市来说，可以借助电商平台的同城生鲜配送服务，增加获取收益的渠道。农产品电商作为一种新兴的模式，对于农产品供应链的整合也有着重要的突破作用，但依然需要对其中的信息服务及电商平台进行质量监管，与此同时，政府也需要继续加大政策支持帮助此类新型供应链逐渐发展与成熟。

4 结束语

农产品供应链整合方向有很多，本文从信息技术的运用、成员间收益分配、保鲜技术的运用、质量可追溯体系来开展论述，再进行实证分析，以蔬菜作为农产品的代表，采用我国已知的蔬菜产量数据构建GM （1,1）模型，并结合蔬菜产量预测的结果进一步来说明农产品供应链整合的必要性，并对农产品供应链整合方向提出一些建议与参考措施，有助于启发农产品供应链上的各部门紧跟时代发展，创造更大经济效益。