二、文献综述

（一）关于冷链需求预测方法的研究

伴随着人民生活水平提高和大范围、远距离农产品运输的增加，我国农产品冷链物流产业发展迅速。⁽¹⁾尤其是电商的迅速发展，更加凸显了冷链物流的重要性。⁽²⁾然而，生鲜农产品冷藏、冷冻、冷运的冷链物流建设落后，是我国农产品流通和食品安全监管中最薄弱的环节，也是农民增产不增收的重要原因之一，大力发展以冷链物流为重点的农产品流通现代化迫在眉睫。⁽³⁾众所周知，设施设备、布局规划、政策扶持等必须按照需求来投入，但冷链需求一直是研究的模糊地带。关于冷链物流需求预测可以归纳为三类方法：第一类是国内外对比方法，我国在冷链体系、冷链设施、冷链信息化方面与发达国家差距明显，以冷藏运输率为例，发达国家食品冷藏运输率达到80%～90%，而我国仅为15%左右。与美、日等发达国家的农业产品物流环节损耗率平均3%相比，我国高达30%。⁽⁴⁾然后根据美国等发达国家的人均冷库来推算我国的冷库和冷链总量。第二类是生鲜农产品产量等量齐观方法，认为生鲜农产品总量就是冷链物流的总量，如2018年我国冷链物流需求总量将达到1.8亿吨，就是根据农产品总量来确定的。第三类是模型推算方法，根据人均国民收入等指标推算出冷链物流总量。根据冷链发达国家的历史数据来看，当人均GDP达4000美元时，冷链物流行业开始进入快速增长期，因此，2017年、2018年、2019年的冷链物流市场规模将分别按照3310亿元、4634亿元和6488亿元的速度增长。⁽⁵⁾总之，不管哪一种需求预测的方法，都存在较大的模糊空间，而且都是静态的，甚至是互相矛盾的。

为了准确预测区域物流需求，众多的文献运用了多元线性、神经网络、支持向量机（SVM）、灰色预测等方法对冷链物流需求量进行预测研究。有少量的学者运用数理统计方法预测了冷链物流需求。第一是多元线性回归模型。李隽波、孙丽娜以我国水产品冷链物流的需求为例，应用多元线性回归分析法建立冷链物流需求量的预测方程；⁽⁶⁾周海霞等预测了我国水产品冷链物流需求；⁽⁷⁾王新娥、王学剑用该方法预测了新疆农产品冷链物流需求量。⁽⁸⁾第二是运用灰色预测模型。赵溪、刘保采用灰色预测模型理论估算曹妃甸区2017年农产品的冷链需求量。⁽⁹⁾李夏培以北京市农产品物流需求为研究对象，采用灰色GM（1，1）模型为基本方法，使用Matlab软件，借助蚁群算法求出了单个模型的权数，构建出灰色线性组合模型，对“十三五”时期北京市农产品的物流需求进行了预测。⁽¹⁰⁾第三是运用BP神经网络模型。王新利、赵琨利用神经网络理论，建立了基于BP神经网络的农产品物流预测模型。⁽¹¹⁾兰洪杰、汝宜红运用神经网络技术对奥运食品冷链物流需求进行预测分析。⁽¹²⁾第四是组合预测模型。蒋宇斌等选取城镇居民冷链食品的购买量作为冷链物流需求水平指标，尝试将基于熵权的组合预测法应用于宁夏的冷链物流需求量的预测。⁽¹³⁾另外，原静对采用延伸趋向、指数平滑、神经网络算法、回归方法和灰色预测方式进行的农产品冷链物流单向预测与正向权重组合预测的结果进行对比分析，结果表明，正向权重组合预测方法更接近真实值。⁽¹⁴⁾总之，已有的农产品冷链需求预测的研究相对较少，且多使用单一模型方法，使得其所得冷链需求预测的结果不一定足够准确。同时，京津冀冷链物流的需求预测没有受到足够的重视，这是冷链物流研究领域中亟待深入研究的，对于京津冀协同发展战略的深入发展也是至关重要的。

（二）关于冷链物流发展模式的研究

国内外众多学者对冷链物流发展模式进行了深入研究。周海霞提出中外冷链物流模式差距大，美国的一体化模式、日本的直交所模式、荷兰的电商模式等交易效率高，中国冷链物流环节多、成本高。⁽¹⁵⁾黄宗智认为美国是企业主导的纵向一体化农产品冷链物流，农业合作社和大批发市场的搭配与协作乃是日本和中国台湾地区（以及韩国）成功发展现代化农业物流体系的关键。⁽¹⁶⁾我国亟须采用真正符合中国小农经济实际的，由东亚型农村合作社与东亚型公益性批发市场两者组成的纵向一体化发展道路。张琳提出了生鲜农产品冷链流通模式有企业自营、第三方运营、批发市场和伙伴联盟四种模式。⁽¹⁷⁾目前，各模式间信号不畅通不共享不合作、技术发展落后、运输成本高、库存管理和质量管理水平低下，阻碍了生鲜农产品物流的发展。杨钧总结了以加工企业为核心、以第三方物流企业为核心、以批发市场为核心和以连锁超市为核心的农产品冷链物流发展模式，最后提出了以资源整合为基础的冷链物流发展模式。⁽¹⁸⁾全喜龙提出了基于大数据和供应链的冷链物流集成商的第四方物流模式。⁽¹⁹⁾郝秀菊、牟进进提出冷链库存一体化模式的适用性与协调补偿途径，提出了一体化库存的冷链投资分摊机制、数量弹性机制、收益共享和回购机制等协调机制。⁽²⁰⁾在电商快速发展的背景下，有学者着重研究了电子商务背景下冷链物流发展的模式。⁽²¹⁾汪旭晖、杜航也提出了基于物联网采纳的生鲜农产品冷链物流决策，认为物联网提高了冷链物流效率，但同时也增加了运营成本。⁽²²⁾对于农产品冷链物流发展模式的研究更多地集中在各种模式的描述性分析，缺乏深入的案例研究，更缺乏对于各种模式的对比分析，特别是缺乏在物联网大数据背景下大城市群冷链物流发展模式的探讨。

（三）总结

综上所述，冷链物流的发展已经得到了广泛的重视。但是，国内外研究冷链物流的文献较之一般物流研究要少得多。研究理论的滞后将使得快速发展的冷链物流缺乏理论依据。首先，从目前国内外对农产品冷链的研究现状来看，多数文献属于宏观层面的，以定性研究为主，多集中在问题和对策探讨，主要是物流选址、配送路径的算法研究，冷链物流的需求预测没有受到足够的重视，对冷链物流的需求预测、冷链物流产业链条、冷链物流市场主体行为关注得少。其次，已有的文献更多侧重于分析模式本身，没有对各种模式进行深入对比分析研究。各种模式之间的优势、劣势和福利效应究竟有何差别？不同地区、不同市场主体如何选择适合自身实际的发展模式？京津冀既要考虑首都非核心功能疏解，又要确保首都农产品供给，还要考虑到京津冀的功能定位，更需要加强实地调研，强化需求研究，而这是已有的文献所缺乏的。在京津冀协同发展背景下，各地政府调控的重点是什么？应该支持哪些主体，哪些关键环节，如何抓住协同发展的“牛鼻子”？

本章基于L-OD的需求预测思路，使用灰色模型（GM模型）与马尔科夫链方法（MCMC模型）相结合的方式，预测京津冀农产品冷链仓储物流市场的需求数量和需求趋势，提出京津冀城市群冷链物流发展新模式，对京津冀冷链物流体系建设提出具有针对性和可操作性的政策建议。