大數據背景下農產品冷鏈物流發展路徑研究

時間：2024-06-08 09:39:35來源：admin01欄目：冷鏈新聞閱讀：

摘要：隨著國家對農業供應鏈的重視以及農產品質量安全的日益凸顯，冷鏈物流在農產品運輸和儲存中的作用日益凸顯。在大數據背景下，農產品冷鏈物流需要更好地適應市場需求、提高運輸效率、降低損耗，以促進農產品流通體系的現代化和智能化。因此，對農產品冷鏈物流的發展現狀進行深入研究，并提出相應的路徑和策略，對于推動農業產業升級、提高農產品附加值具有重要意義。本研究將著眼于當前農產品冷鏈物流的挑戰和機遇，探討如何在大數據背景下實現農產品冷鏈物流的可持續發展，為我國農業供應鏈的優化和農產品質量安全的保障提供有益的參考和建議。

關鍵詞：大數據、農產品、冷鏈物流

在中國共產黨第二十次全國代表大會上，習近平總書記明確提出推進高質量發展、建立現代化工業體系的戰略目標，并強調充分發揮現代冷鏈物流在工業化過程中的優勢，以促進貨物多式聯運的發展。為貫徹落實這一戰略，國務院辦公廳在2021年12月發布《“十四五”冷鏈物流發展規劃》，其中強調培養和扶持大型冷鏈物流冷鏈服務公司，通過并購、重組、戰略合作等手段，加強對冷鏈物流冷鏈服務公司的管理，以提高行業的集中度。關于農產品冷鏈，2022年財政部、商務部發布《關于支持加快農產品供應鏈體系建設進一步促進冷鏈物流發展的通知》，明確以農產品冷鏈為重點，旨在提升農產品流通效能與現代化，推動農業轉型，提高農民收入，滿足消費需求，擴大高質量市場供應，從而確保食品消費安全。

這一系列綜合措施，旨在推動冷鏈物流企業向專業化、規模化、數字化方向發展，并重點培養那些在國際上具有競爭優勢的領先企業。通過政策引導和產業規劃，中國致力于構建現代化、高效能的冷鏈物流體系，以適應日益復雜的市場需求和提升國際競爭力，為實現經濟高質量發展和建設現代化工業體系奠定堅實基礎。本文主要以大數據背景下農產品冷鏈物流的發展現狀及路徑研究為主，希望通過本文研究開展可以切實幫助我國農產品冷鏈物流在未來贏得更好的發展。

一、大數據背景下農產品冷鏈物流的發展現狀

1.農產品生產現狀

如圖1所示，近年來我國各類生鮮農產品產量呈現穩步增長的趨勢。蔬菜類從2018年的70300萬噸增加至2022年的76243萬噸。水果類產量從2018年的25688.4萬噸增至2022年的30456.3萬噸。肉類、水產品和奶制品產量也呈現逐年增加的態勢，這反映出人們對健康飲食的日益關注，以及對多樣化農產品的不斷需求擴大。在這樣的背景下，農產品冷鏈物流的發展顯得尤為重要。

圖1 2018~2022年我國各類生鮮農產品產量(單位:萬噸)

冷鏈物流可以有效延長農產品的保鮮期，保持產品的新鮮度和營養價值，提高產品的市場競爭力。通過冷鏈物流系統，可以實現從生產到消費的全程溫控，確保產品在運輸、儲存和銷售過程中的質量和安全[1]。綜合而言，我國農業生產在大數據背景下呈現出蓬勃發展的態勢，農產品冷鏈物流的建設成為確保農產品質量、提高市場競爭力的關鍵環節。通過加強技術研發、物流網絡建設和從業人員培訓，可以更好地推動我國農產品冷鏈物流體系的升級，為農業現代化注入新的動力[2]。

2.大數據背景下農產品冷鏈物流的發展現狀

（1）大數據背景下農產品冷鏈物流基礎現狀

如圖2所示，我國農產品冷鏈物流正處于蓬勃發展的階段。2018年，我國冷庫總庫容為3825萬噸，而到2022年已增至5686萬噸，這顯示出我國冷鏈物流基礎設施的不斷完善和擴展。這種增長背后反映了多方面因素的作用。

圖2 2018~2022年我國冷庫總庫容(單位:萬噸)

首先，隨著我國經濟持續增長和城鎮化進程推進，人民生活水平不斷提高，對高品質農產品的需求也在增加。農產品的冷鏈物流能夠有效地保持產品新鮮度和品質，滿足消費者對品質和安全的需求，因而受到越來越多的關注和投資。

其次，大數據背景下，我國政府提出加快農業現代化建設的戰略目標，其中包括優化農產品供應鏈，提升農產品的附加值和國際競爭力。冷鏈物流作為現代供應鏈的重要組成部分，對于實現這一目標至關重要。因此，政府出臺了一系列支持政策，鼓勵企業投資建設冷鏈物流設施，以滿足市場需求[3]。最后，新技術的應用也推動了冷鏈物流行業的發展，如物聯網、大數據、人工智能等技術的應用，使冷鏈物流管理更加精準高效，從而降低運營成本，提升服務質量和效率。

（2）大數據背景下農產品冷鏈物流信息化建設現狀

近年來，我國農業現代化不斷推進，農產品冷鏈物流在保鮮、質量控制和市場暢通方面發揮著關鍵作用[4]。一些地區和企業開始采用先進的信息技術，包括物聯網、大數據、云計算等，以提高冷鏈物流的效率和可追溯性。然而，整體而言，農產品冷鏈物流信息化建設仍存在多方面的不足。首先，一些地區農產品冷鏈物流仍然相對滯后，缺乏先進的信息技術支持，導致冷鏈過程中信息傳遞不暢、監管不到位。其次，部分農業企業仍未充分認識到信息化在冷鏈物流中的重要性，對相關技術的投入和應用不足。這導致農產品在運輸、儲存等環節中容易出現質量問題，影響農產品的市場競爭力[5]。

（3）大數據背景下農產品冷鏈物流人才現狀

在大數據背景下，農產品冷鏈物流行業迎來前所未有的發展機遇，但與此同時，人才供給卻面臨嚴重短缺。首先，農產品冷鏈物流從業人員的學歷水平相對較低，主要以中專和高中為主，而高學歷的從業者相對稀缺。這導致行業整體素質相對較低，制約了農產品冷鏈物流的專業水平和技術創新。其次，農產品冷鏈物流領域急需專業人才，但專業人員相對匱乏。冷鏈物流要求具備多領域知識，包括食品科學、物流管理、冷鏈技術等多方面的專業背景，然而，目前市場上卻存在嚴重的專業人才缺口。這使得企業在農產品冷鏈運輸、儲存和分銷等環節面臨技術和管理上的瓶頸，影響整個產業鏈的高效運轉。

（4）大數據背景下農產品冷鏈物流政策現狀

如表1所示，2021～2023年期間，中國冷鏈物流行業迎來一系列相關政策的發布，以促進該行業的發展和提升農產品冷鏈物流水平，如《中共中央、國務院關于全面推進鄉村振興加快農業農村現代化的意見》《“十四五”冷鏈物流發展規劃》《關于支持加快農產品供應鏈體系建設，進一步促進冷鏈物流發展的通知》等。

表1 2021~2023年冷鏈物流行業發展相關政策

在大數據背景下，盡管農產品冷鏈物流領域出臺一系列政策以促進行業的發展，但仍存在一些不健全的方面。政策制定和實施中可能面臨的挑戰，包括資源整合不夠充分、政策配套性不足等問題。因此，在農產品冷鏈物流政策的實施過程中，需要繼續加強監管、完善政策配套措施，以確保各項政策的有效實施，推動冷鏈物流行業在大數據背景下更加健康有序地發展。

二、大數據背景下農產品冷鏈物流存在的問題

1.基礎建設水平落后

當前，在大數據背景下，基礎建設水平的滯后直接制約了冷鏈物流網絡的健全發展。首先，如圖3所示，盡管全國冷藏車保有量在過去幾年有所增長，但相較于市場需求和冷鏈物流發展的迅猛增長，冷藏車數量的增長速度顯然不夠。2018年至2022年期間，冷藏車保有量從18萬輛增長至38萬輛，增長率雖然較高，但與冷鏈物流行業的快速發展相比，仍然顯得滯后。其次，冷藏車的技術水平和服務能力急需提升。由于技術更新換代不夠及時，部分冷藏車設備老化，運行效率不高，且對于不同類型、不同溫度要求的冷鏈產品運輸能力有限，無法滿足市場多樣化需求。冷藏車服務水平也有待提高，包括運輸安全、溫控穩定性、監控追溯等方面，仍然存在一定的短板，影響了冷鏈物流的整體效率和品質。最后，冷鏈物流基礎設施建設還存在地區不平衡的問題。雖然一些發達地區和經濟發展較快的城市在冷鏈物流基礎設施建設方面取得較大進展，但農村地區和一些欠發達地區的冷鏈物流設施建設滯后，導致農產品從產地到市場的運輸過程中仍然存在較大的損耗和質量波動，影響了農產品的市場競爭力和經濟效益。

圖3 2018~2022年全國冷藏車保有量(單位:萬輛)

2.信息化建設水平低

如表2所示，盡管我國在過去三年內進行了一系列農產品物流信息化建設，但農產品冷鏈物流的信息化水平仍然存在較大的改進空間。首先，我國農產品冷鏈物流信息化建設在技術應用上仍然存在著一定的滯后。盡管已經建立智慧物流信息化標準體系，但在實際應用中，許多地區仍然采用傳統的物流管理模式，缺乏先進的信息技術支持。這導致冷鏈物流管理的效率低下，無法滿足現代消費需求對于農產品新鮮度和安全性的要求。其次，農產品冷鏈物流信息化建設在基礎設施方面還存在不足。尤其是在農村地區，基礎設施建設相對滯后，缺乏配套的信息化設施和網絡覆蓋，限制了農產品冷鏈物流信息化水平的提升。農村電商物流中心的建設是一個積極的探索，但覆蓋面和效率仍有待進一步提升。最后，農產品冷鏈物流信息化建設還存在著數據共享和標準化方面的問題。雖然已經建立了智慧物流信息化標準體系，但在實際操作中，各地區、各企業之間的信息共享和標準統一程度不高，導致信息孤島和數據碎片化的局面，影響了整個冷鏈物流系統的協同效率和運作效果。

表2 2020~2022年我國農產品物流信息化建設情況

3.缺乏專業人員

2022年我國農產品物流行業從業人員的學歷分布情況如圖4所示，初中及以下占比為34.00%，高中占比為45.00%，本科占比為12.00%，本科以上占比為9.00%。這一數據反映了農產品物流行業人才結構的現狀，也呈現出一些問題和挑戰。在大數據背景下，農產品冷鏈物流面臨著諸多挑戰，其中之一便是缺乏專業人員支持。農產品冷鏈物流需要從生產到消費端保持一系列嚴格的溫度控制和環境管理，確保產品的新鮮度和質量。然而，當前數據顯示，僅有21%的從業人員具備本科以上學歷，這意味著在農產品冷鏈物流領域，高學歷、專業技能的人才供給明顯不足。缺乏專業人員支持可能導致農產品冷鏈物流行業的幾個方面問題。首先，技術水平和管理水平可能無法滿足要求，這會影響到整個物流鏈的效率和質量。其次，缺乏專業人員可能意味著在緊急情況下無法有效應對，比如溫度波動、設備故障等問題可能會因缺乏專業知識而無法及時處理，進而影響到產品的安全和品質。再者，缺乏專業人員也可能導致創新能力不足，無法應對行業內外的變化和挑戰，從而影響到企業的競爭力和可持續發展。

圖4 2022年我國農產品物流行業從業人員的學歷分布情況

4.政策監督體系不完善

如表2所示，在大數據背景下，農產品冷鏈物流作為支撐現代農業發展的重要組成部分，面臨著一系列的問題，其中政策監督體系不完善成為制約其健康發展的一大難題。首先，政策體系的不完善導致了農產品冷鏈物流市場的混亂，缺乏明確的行業規范和標準，使得從業者難以在一個清晰的框架內運營。這種缺乏監督的環境容易造成市場亂象，降低了整個冷鏈物流行業的運作效率。其次，由于政策監督體系的滯后性，未能及時跟上農產品冷鏈物流的快速發展步伐，導致法規滯后于實際需求，難以有效引導產業健康有序發展。例如，新興的農產品冷鏈技術和模式層出不窮，但相關政策跟不上時代變革，無法提供明確的指導，容易使企業陷入法律風險中。此外，政策監督體系的不完善也使得農產品冷鏈物流在資源配置和市場競爭方面存在失衡。缺乏明確的政策約束和引導，一些企業可能過于追求短期經濟利益，而忽視了對環境、安全等方面的考慮，形成不負責任的經營行為。這不僅損害了行業的聲譽，也對社會造成了潛在的安全隱患。最后，政策監督體系不完善也給監管部門帶來了困擾。缺乏明確的指導和依據，監管部門在執行職責時難以有力而高效地進行監督，容易出現監管盲區和漏洞。這種情況使得一些不法分子有機可乘，濫用權力、違法經營，侵害了農產品冷鏈物流市場的公平競爭環境。

三、大數據背景下農產品冷鏈物流需求與發展趨勢預測分析

1.預測模型選擇與構建

在農產品冷鏈物流需求與發展趨勢預測中，選擇合適的預測模型至關重要。預測模型的選擇應基于數據的特性、預測目標以及模型的適用性和準確性。本文將采用時間序列分析中的ARIMA模型（自回歸積分滑動平均模型）來構建預測模型。ARIMA模型是一種廣泛應用于時間序列數據預測的統計方法，它能夠通過分析歷史數據中的自回歸和滑動平均成分來捕捉數據的趨勢和季節性變化，進而對未來的數據進行預測。

（1）數據收集與預處理

數據收集是構建預測模型的基礎，其范圍應涵蓋農產品產量、冷庫容量、冷鏈物流企業數量等相關指標。具體而言，我們需要收集近幾年的相關數據，以形成一個完整的時間序列數據集。數據的來源可以包括政府統計部門、行業協會、研究機構等發布的官方數據，以及企業內部的運營數據。

在數據預處理階段，首先需要對數據進行清洗，去除異常值和缺失值。對于缺失值，可以采用插值法或平均值法進行填補。其次，對數據進行平穩性檢驗，以確保數據滿足ARIMA模型的建模要求。如果數據不平穩，需要進行差分或對數轉換等處理，使其達到平穩狀態。最后，對數據進行季節性調整，以消除季節性因素對預測結果的影響。

（2）模型選擇與構建原理

ARIMA模型是一種基于時間序列數據的統計預測方法，其構建原理主要包括三個部分：自回歸（AR）、差分（I）和滑動平均（MA）。自回歸部分考慮了數據在時間序列上的相關性，即當前值與前一期或多期值之間的關系；差分部分通過對數據進行差分運算，使其達到平穩狀態；滑動平均部分則考慮了隨機誤差項對預測值的影響。

在構建ARIMA模型時，需要確定模型的階數（p， d， q），其中p是自回歸項的階數，d是差分的階數，q是滑動平均項的階數。這些階數的確定通常通過觀察數據的自相關圖和偏自相關圖，以及利用AIC（赤池信息準則）或BIC（貝葉斯信息準則）等統計量進行模型選擇。

（3）模型參數設定與調整

在確定ARIMA模型的階數后，需要對模型的參數進行估計。這通常通過最大似然估計法或最小二乘法來實現。參數估計完成后，需要對模型進行診斷和檢驗，以確保模型的擬合效果和預測精度。模型的診斷主要包括殘差分析、模型擬合優度檢驗等。殘差分析用于檢查模型的殘差是否符合正態分布、獨立性和方差齊性等假設條件；模型擬合優度檢驗則通過計算R方值、AIC值等指標來評估模型的擬合效果。如果模型診斷結果不理想，需要對模型進行調整，如重新選擇階數、添加趨勢項或季節性項等。在模型調整過程中，還需要考慮其他因素對預測結果的影響。例如，政策變化、技術進步等因素可能導致農產品冷鏈物流需求發生突變或趨勢性變化。因此，在構建預測模型時，需要充分考慮這些外部因素的作用，并將其納入模型中進行綜合分析。

2.冷鏈物流需求預測分析

（1）歷史數據趨勢分析

為進行冷鏈物流需求預測分析，本文首先收集了近五年（2018～2022年）的農產品產量、冷庫容量、冷鏈物流企業數量等相關數據，如表3。這些數據反映了冷鏈物流需求的歷史變化趨勢，為后續預測提供基礎。

表3 歷史數據概況

通過對上述數據的分析，可以發現農產品產量、冷庫容量、冷鏈物流企業數量均呈現出大致增長的趨勢。這表明隨著農業現代化和消費者對食品安全、品質要求的提高，冷鏈物流需求在不斷擴大。

（2）預測結果展示與解讀

基于ARIMA模型，對未來三年的農產品冷鏈物流需求進行了預測。預測結果，如表4所示。

表4 未來三年的預測結果

從預測結果可以看出，未來三年農產品產量、冷庫容量、冷鏈物流企業數量將繼續保持增長態勢。這表明冷鏈物流行業將迎來更大的發展空間和市場需求。

（3）預測結果的可靠性檢驗

為了驗證本文對未來三年農產品產量、冷庫容量以及冷鏈物流企業數量的預測結果的可靠性，進行以下檢驗：

①殘差分析

殘差分析的結果表明，模型的殘差符合正態分布，沒有顯著的自相關性和異方差性，這說明模型擬合良好，預測結果較為可靠。如表5。

表5 殘差分析

②模型回測

本文利用歷史數據對模型進行了回測，將預測值與實際值進行了對比，并計算了誤差率。

回測結果顯示，預測值與實際值之間的誤差較小，且誤差率保持在合理范圍內。這表明模型對未來趨勢的預測能力較好，預測結果較為可靠。如表6～表8。

表6 農產品產量預測回歸結果

表7 冷庫容量預測回歸結果

表8冷鏈物流企業數量預測回歸結果

3.農產品冷鏈物流發展趨勢分析

（1）基于預測結果的趨勢判斷

根據ARIMA模型的預測結果，未來三年農產品冷鏈物流需求將持續增長。這一趨勢的判斷主要基于以下幾個方面：首先，隨著農業現代化步伐的加快，農產品產量穩步上升，這為冷鏈物流提供了更大的市場空間。同時，消費者對食品安全和品質的要求日益提高，推動冷鏈物流服務的升級和需求的擴大。其次，國家政策的支持和引導也為冷鏈物流行業的發展提供有力保障。政府加大對冷鏈物流基礎設施建設的投入，推動冷鏈物流技術的創新和應用，為行業的快速發展創造了有利條件。最后，從行業內部來看，冷鏈物流企業不斷加強自身建設，提升服務質量和效率，也為行業的持續發展注入了動力。綜上所述，未來農產品冷鏈物流需求將持續增長，行業將迎來更加廣闊的發展前景。

（2）影響趨勢的關鍵因素分析

農產品冷鏈物流發展趨勢的形成受到多個關鍵因素的影響，主要包括以下幾個方面：

一是技術進步。隨著物聯網、大數據、人工智能等新一代信息技術的快速發展，冷鏈物流行業將實現更加智能化、高效化的運營。這些技術的應用將提升冷鏈物流的信息化水平，優化物流路徑，降低運營成本，提高服務效率。

二是市場需求變化。消費者對食品安全和品質的關注不斷提高，對冷鏈物流服務的需求也更加多樣化。從單一的儲存和運輸服務向全程可追溯、定制化服務轉變，將是未來冷鏈物流市場的重要發展方向。

三是政策環境。政府的政策支持和引導對冷鏈物流行業的發展具有重要影響。包括基礎設施建設、稅收優惠、行業規范等方面的政策都將直接影響冷鏈物流行業的發展速度和方向。四是競爭格局。冷鏈物流行業的競爭格局也將影響行業的發展趨勢。隨著市場競爭的加劇，企業間的合作與競爭將更加激烈，推動行業向更加專業化、規模化、品牌化的方向發展。

（3）未來發展趨勢的潛在風險與機遇

在未來農產品冷鏈物流發展趨勢中，既存在潛在的風險，也蘊含著豐富的機遇。潛在風險方面，一是市場競爭加劇可能導致部分企業面臨生存壓力；二是技術創新和應用可能存在一定難度和成本；三是政策變化可能對行業帶來不確定性影響；四是環境和氣候變化可能對冷鏈物流的運輸和儲存帶來挑戰。

然而，這些風險同時也孕育著機遇。首先，市場競爭的加劇將推動行業整合和優化，提升整體競爭力；其次，技術創新和應用將帶來行業升級和轉型的機會；再次，政策變化可能帶來新的發展機遇和政策紅利；最后，環境和氣候變化的挑戰也將推動冷鏈物流行業向更加環保、可持續的方向發展。

因此，面對未來農產品冷鏈物流發展趨勢中的潛在風險與機遇，企業應保持敏銳的洞察力和應變能力，積極應對挑戰，抓住機遇，實現可持續發展。同時，政府和社會各界也應加強合作，共同推動冷鏈物流行業的健康發展。

四、大數據背景下優化農產品冷鏈物流的建議

1.加強基礎建設

在大數據背景下，優化農產品冷鏈物流至關重要，而加強基礎建設是實現這一目標的重要方面。首先，農產品冷鏈物流的基礎設施需要加強，包括港口、貨運站、冷庫等。在港口方面，應加大投資，提升港口設施的先進性和規模，以適應更大規模的冷鏈物流需求。貨運站的建設也需要精心規劃，確保其位置合理、布局科學，以便更好地連接生產地和消費地。冷庫則是農產品冷鏈的關鍵環節，加強冷庫的建設和改造，提高其運行效率和儲存能力，有助于延長農產品的保鮮期，減少損耗。其次，交通運輸體系的完善對于農產品冷鏈物流至關重要。應加強對公路、鐵路、水路等交通運輸網絡的建設，確保暢通無阻。特別是在農產品主產區和消費區之間，要構建高效的運輸通道，以便更快捷地將農產品運送到市場。最后，冷鏈物流對能源的需求較大，因此，應加強對能源設施的建設，確保其穩定供應。同時，建設專業的廢棄物處理設施，科學處理農產品冷鏈物流中產生的廢棄物，減少對環境的負面影響。

2.提高農產品冷鏈物流信息化建設水平

提高農產品冷鏈物流信息化建設水平是實現農產品安全、高效流通的必然要求。首先，建議加強農產品冷鏈物流信息化基礎設施建設，包括提升冷鏈運輸車輛的智能化水平，引入先進的溫控技術和設備，確保農產品在整個運輸過程中的溫度控制精準可靠。其次，建議加強信息化在農產品冷鏈物流中的數據應用。通過引入物聯網技術，實現冷鏈車輛、倉儲設備等各個節點的實時數據采集，建立起全鏈條的數據平臺。利用大數據和人工智能技術，對采集到的數據進行分析和挖掘，提高對冷鏈物流過程的預測和決策能力，以應對突發狀況，確保農產品在運輸、倉儲過程中的安全和質量。此外，推動農產品冷鏈物流信息化建設與其他相關產業的深度融合。通過與農業生產、電商平臺、零售企業等形成緊密的信息互通網絡，實現從生產到銷售的全程可視化。例如，通過與電商平臺的對接，實現訂單信息、庫存信息的實時共享，提高供應鏈的靈活性和響應速度。最后，建議建立健全的農產品冷鏈物流信息安全保障機制。加強對信息系統的安全性管理，采用先進的加密技術和防護措施，防范信息泄露和惡意攻擊。

3.加大人才建設力度

在大數據背景下，優化農產品冷鏈物流成為推動農業現代化的關鍵一環。為了更好地應對挑戰和機遇，加大人才建設力度顯得尤為迫切。首先，建議加大對冷鏈物流專業人才的培養投入。通過設立相關專業課程、培訓項目，培養更多具備冷鏈物流專業知識和實踐經驗的人才。這不僅需要高校加強與實際生產企業的合作，更需要在校企聯合培養模式下，注重學生實際操作能力的培養，確保其在畢業后能夠迅速融入冷鏈物流行業。其次，建議通過激勵政策吸引更多人才投身冷鏈物流領域。政府可以通過稅收優惠、獎勵金等方式，鼓勵有關專業人才從事冷鏈物流工作。同時，建立完善的人才評價和晉升機制，讓冷鏈物流領域的從業者感受到事業發展的潛力，增加其投入的積極性和熱情。此外，建議建立一個完善的冷鏈物流人才培養體系。通過加強與冷鏈物流企業的合作，將科研成果迅速轉化為實際生產力，幫助人才更好地理解和掌握最新的技術和行業動態。這需要加強科研機構與企業之間的溝通與合作，促進科研成果的應用推廣，推動冷鏈物流領域人才的全面發展。最后，應加強國際交流與合作。通過與國際先進水平的冷鏈物流企業合作，引進其管理經驗和先進技術，提升我國冷鏈物流人才的整體水平。

4.完善政策監督體系

完善政策監督體系對于優化農產品冷鏈物流至關重要。首先，政府應強化對農產品冷鏈物流的政策支持，明確相關政策框架，為冷鏈物流企業提供更為明確的發展方向。并且，建議建立健全的監督機制，確保政策執行的有效性。通過加強對冷鏈物流企業的日常監管，可以有效防范潛在風險，提高整個冷鏈物流體系的運行效率。其次，政府應加大對農產品冷鏈物流技術研發的支持力度。在新技術不斷涌現的時代，政府應引導企業加大對冷鏈物流技術的研究與應用，以提高物流運輸效益。還建議建立與國際接軌的技術標準，促進我國農產品冷鏈物流行業的技術創新，提升整個產業的核心競爭力。此外，政府需要建立健全的質量監管體系。在農產品冷鏈物流中，質量安全是至關重要的一環。政府可以通過建設冷鏈物流質量監管中心，建立完善的質量標準和檢測機制，加強對冷鏈運輸過程中的溫度、濕度等關鍵指標的監控。通過實施全程追溯制度，可以在出現問題時快速定位責任，提高農產品質量的整體水平。最后，政府還應推動農產品冷鏈物流行業的標準化發展。通過制定統一的行業標準，可以降低企業的準入門檻，促進行業內的壓力均衡，提高整個行業的穩定性。同時，建議建立農產品冷鏈物流企業信用評價體系，激勵企業加強自身管理，提高服務質量。綜上所述，政府應在政策支持、技術研發、質量監管和標準化等方面采取有力措施，促使農產品冷鏈物流行業迎接新發展格局，為我國農產品供應鏈的高效運轉提供有力支持。

五、結束語

本文在ARIMA模型預測分析的基礎上，主要提出以下幾點建議：首先，加強基礎建設，提升農產品冷鏈物流的運輸、倉儲等基礎設施水平，以確保農產品能夠更快速、安全地流通到市場。其次，提高農產品冷鏈物流信息化建設水平，借助先進的科技手段，提升系統的智能化和信息化水平，提高整個冷鏈系統的運營效率。此外，加大人才建設力度，培養專業的農產品冷鏈物流管理和操作人員，提高行業從業人員的素質和水平。最后，完善政策監督體系，建立健全的法規和監管機制，加強對農產品冷鏈物流市場的監督，促使行業規范有序發展。

基金項目：2019年廣西高等學校高水平創新團隊培育單位“供給側改革背景下區域智慧物流設計與發展創新團隊”；廣西職業教育第三批專業發展研究基地“廣西職業教育物流管理專業及專業群發展研究基地”項目階段性研究成果；2023年全國高校、職業院校物流教改教研課題《一流課程建設背景下模塊化課程體系的研究與實踐》課題編號：JZW2023125；2023年度廣西城市職業大學校級科研項目《物流業數字化轉型實施路徑與創新機制研究》項目編號：GXCUVKY2023B010）

參考文獻:

[1]鄭端.雙循環下陜西省生鮮農產品冷鏈物流提升對策研究[J].物流科技， 2023， 46 (07): 119-120.

[2]常佳鑫.新時代背景下生鮮農產品冷鏈物流發展研究[J].中國儲運， 2023， (02): 175-177.

[3]薛梅，賈穎.生鮮農產品冷鏈物流發展對策研究[J].中國農業資源與區劃， 2022， 43 (12): 56+74.

[4]馬光輝.河南省生鮮農產品冷鏈物流發展問題與對策研究 [J].中國物流與采購， 2022， (22): 109-110.

[5]王恩來.焦作市生鮮農產品冷鏈物流發展研究[J].上海商業， 2022， (06): 53-55.返回搜狐，查看更多

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