随着国家对农业供应链的重视以及农产品质量安全的日益凸显，冷链物流在农产品运输和储存中的作用日益凸显。在大数据背景下，农产品冷链物流需要更好地适应市场需求、提高运输效率、降低损耗，以促进农产品流通体系的现代化和智能化。因此，对农产品冷链物流的发展现状进行深入研究，并提出相应的路径和策略，对于推动农业产业升级、提高农产品附加值具有重要意义。本研究将着眼于当前农产品冷链物流的挑战和机遇，探讨如何在大数据背景下实现农产品冷链物流的可持续发展，为我国农业供应链的优化和农产品质量安全的保障提供有益的参考和建议。
在中国共产党第二十次全国代表大会上，习近平总书记明确提出推进高质量发展、建立现代化工业体系的战略目标，并强调充分发挥现代冷链物流在工业化过程中的优势，以促进货物多式联运的发展。为贯彻落实这一战略，国务院办公厅在2021年12月发布《“十四五”冷链物流发展规划》，其中强调培养和扶持大型冷链物流公司，通过并购、重组、战略合作等手段，加强对冷链物流公司的管理，以提高行业的集中度。关于农产品冷链，2022年财政部、商务部发布《关于支持加快农产品供应链体系建设进一步促进冷链物流发展的通知》，明确以农产品冷链为重点，旨在提升农产品流通效能与现代化，推动农业转型，提高农民收入，满足消费需求，扩大高质量市场供应，从而确保食品消费安全。
这一系列综合措施，旨在推动冷链物流企业向专业化、规模化、数字化方向发展，并重点培养那些在国际上具有竞争优势的领先企业。通过政策引导和产业规划，中国致力于构建现代化、高效能的冷链物流体系，以适应日益复杂的市场需求和提升国际竞争力，为实现经济高质量发展和建设现代化工业体系奠定坚实基础。本文主要以大数据背景下农产品冷链物流的发展现状及路径研究为主，希望通过本文研究开展可以切实帮助我国农产品冷链物流在未来赢得更好的发展。
一、大数据背景下农产品冷链物流的发展现状
1.农产品生产现状
如图1所示，近年来我国各类生鲜农产品产量呈现稳步增长的趋势。蔬菜类从2018年的70300万吨增加至2022年的76243万吨。水果类产量从2018年的25688.4万吨增至2022年的30456.3万吨。肉类、水产品和奶制品产量也呈现逐年增加的态势，这反映出人们对健康饮食的日益关注，以及对多样化农产品的不断需求扩大。在这样的背景下，农产品冷链物流的发展显得尤为重要。
图1 2018~2022年我国各类生鲜农产品产量(单位:万吨)
冷链物流可以有效延长农产品的保鲜期，保持产品的新鲜度和营养价值，提高产品的市场竞争力。通过冷链物流系统，可以实现从生产到消费的全程温控，确保产品在运输、储存和销售过程中的质量和安全[1]。综合而言，我国农业生产在大数据背景下呈现出蓬勃发展的态势，农产品冷链物流的建设成为确保农产品质量、提高市场竞争力的关键环节。通过加强技术研发、物流网络建设和从业人员培训，可以更好地推动我国农产品冷链物流体系的升级，为农业现代化注入新的动力[2]。
2.大数据背景下农产品冷链物流的发展现状
（1）大数据背景下农产品冷链物流基础现状
如图2所示，我国农产品冷链物流正处于蓬勃发展的阶段。2018年，我国冷库总库容为3825万吨，而到2022年已增至5686万吨，这显示出我国冷链物流基础设施的不断完善和扩展。这种增长背后反映了多方面因素的作用。
图2 2018~2022年我国冷库总库容(单位:万吨)
首先，随着我国经济持续增长和城镇化进程推进，人民生活水平不断提高，对高品质农产品的需求也在增加。农产品的冷链物流能够有效地保持产品新鲜度和品质，满足消费者对品质和安全的需求，因而受到越来越多的关注和投资。
其次，大数据背景下，我国政府提出加快农业现代化建设的战略目标，其中包括优化农产品供应链，提升农产品的附加值和国际竞争力。冷链物流作为现代供应链的重要组成部分，对于实现这一目标至关重要。因此，政府出台了一系列支持政策，鼓励企业投资建设冷链物流设施，以满足市场需求[3]。最后，新技术的应用也推动了冷链物流行业的发展，如物联网、大数据、人工智能等技术的应用，使冷链物流管理更加精准高效，从而降低运营成本，提升服务质量和效率。
（2）大数据背景下农产品冷链物流信息化建设现状
近年来，我国农业现代化不断推进，农产品冷链物流在保鲜、质量控制和市场畅通方面发挥着关键作用[4]。一些地区和企业开始采用先进的信息技术，包括物联网、大数据、云计算等，以提高冷链物流的效率和可追溯性。然而，整体而言，农产品冷链物流信息化建设仍存在多方面的不足。首先，一些地区农产品冷链物流仍然相对滞后，缺乏先进的信息技术支持，导致冷链过程中信息传递不畅、监管不到位。其次，部分农业企业仍未充分认识到信息化在冷链物流中的重要性，对相关技术的投入和应用不足。这导致农产品在运输、储存等环节中容易出现质量问题，影响农产品的市场竞争力[5]。
（3）大数据背景下农产品冷链物流人才现状
在大数据背景下，农产品冷链物流行业迎来前所未有的发展机遇，但与此同时，人才供给却面临严重短缺。首先，农产品冷链物流从业人员的学历水平相对较低，主要以中专和高中为主，而高学历的从业者相对稀缺。这导致行业整体素质相对较低，制约了农产品冷链物流的专业水平和技术创新。其次，农产品冷链物流领域急需专业人才，但专业人员相对匮乏。冷链物流要求具备多领域知识，包括食品科学、物流管理、冷链技术等多方面的专业背景，然而，目前市场上却存在严重的专业人才缺口。这使得企业在农产品冷链运输、储存和分销等环节面临技术和管理上的瓶颈，影响整个产业链的高效运转。
（4）大数据背景下农产品冷链物流政策现状
如表1所示，2021～2023年期间，中国冷链物流行业迎来一系列相关政策的发布，以促进该行业的发展和提升农产品冷链物流水平，如《中共中央、国务院关于全面推进乡村振兴加快农业农村现代化的意见》《“十四五”冷链物流发展规划》《关于支持加快农产品供应链体系建设，进一步促进冷链物流发展的通知》等。
表1 2021~2023年冷链物流行业发展相关政策
在大数据背景下，尽管农产品冷链物流领域出台一系列政策以促进行业的发展，但仍存在一些不健全的方面。政策制定和实施中可能面临的挑战，包括资源整合不够充分、政策配套性不足等问题。因此，在农产品冷链物流政策的实施过程中，需要继续加强监管、完善政策配套措施，以确保各项政策的有效实施，推动冷链物流行业在大数据背景下更加健康有序地发展。
二、大数据背景下农产品冷链物流存在的问题
1.基础建设水平落后
当前，在大数据背景下，基础建设水平的滞后直接制约了冷链物流网络的健全发展。首先，如图3所示，尽管全国冷藏车保有量在过去几年有所增长，但相较于市场需求和冷链物流发展的迅猛增长，冷藏车数量的增长速度显然不够。2018年至2022年期间，冷藏车保有量从18万辆增长至38万辆，增长率虽然较高，但与冷链物流行业的快速发展相比，仍然显得滞后。其次，冷藏车的技术水平和服务能力急需提升。由于技术更新换代不够及时，部分冷藏车设备老化，运行效率不高，且对于不同类型、不同温度要求的冷链产品运输能力有限，无法满足市场多样化需求。冷藏车服务水平也有待提高，包括运输安全、温控稳定性、监控追溯等方面，仍然存在一定的短板，影响了冷链物流的整体效率和品质。最后，冷链物流基础设施建设还存在地区不平衡的问题。虽然一些发达地区和经济发展较快的城市在冷链物流基础设施建设方面取得较大进展，但农村地区和一些欠发达地区的冷链物流设施建设滞后，导致农产品从产地到市场的运输过程中仍然存在较大的损耗和质量波动，影响了农产品的市场竞争力和经济效益。
图3 2018~2022年全国冷藏车保有量(单位:万辆)
2.信息化建设水平低
如表2所示，尽管我国在过去三年内进行了一系列农产品物流信息化建设，但农产品冷链物流的信息化水平仍然存在较大的改进空间。首先，我国农产品冷链物流信息化建设在技术应用上仍然存在着一定的滞后。尽管已经建立智慧物流信息化标准体系，但在实际应用中，许多地区仍然采用传统的物流管理模式，缺乏先进的信息技术支持。这导致冷链物流管理的效率低下，无法满足现代消费需求对于农产品新鲜度和安全性的要求。其次，农产品冷链物流信息化建设在基础设施方面还存在不足。尤其是在农村地区，基础设施建设相对滞后，缺乏配套的信息化设施和网络覆盖，限制了农产品冷链物流信息化水平的提升。农村电商物流中心的建设是一个积极的探索，但覆盖面和效率仍有待进一步提升。最后，农产品冷链物流信息化建设还存在着数据共享和标准化方面的问题。虽然已经建立了智慧物流信息化标准体系，但在实际操作中，各地区、各企业之间的信息共享和标准统一程度不高，导致信息孤岛和数据碎片化的局面，影响了整个冷链物流系统的协同效率和运作效果。
表2 2020~2022年我国农产品物流信息化建设情况
3.缺乏专业人员
2022年我国农产品物流行业从业人员的学历分布情况如图4所示，初中及以下占比为34.00%，高中占比为45.00%，本科占比为12.00%，本科以上占比为9.00%。这一数据反映了农产品物流行业人才结构的现状，也呈现出一些问题和挑战。在大数据背景下，农产品冷链物流面临着诸多挑战，其中之一便是缺乏专业人员支持。农产品冷链物流需要从生产到消费端保持一系列严格的温度控制和环境管理，确保产品的新鲜度和质量。然而，当前数据显示，仅有21%的从业人员具备本科以上学历，这意味着在农产品冷链物流领域，高学历、专业技能的人才供给明显不足。缺乏专业人员支持可能导致农产品冷链物流行业的几个方面问题。首先，技术水平和管理水平可能无法满足要求，这会影响到整个物流链的效率和质量。其次，缺乏专业人员可能意味着在紧急情况下无法有效应对，比如温度波动、设备故障等问题可能会因缺乏专业知识而无法及时处理，进而影响到产品的安全和品质。再者，缺乏专业人员也可能导致创新能力不足，无法应对行业内外的变化和挑战，从而影响到企业的竞争力和可持续发展。
图4 2022年我国农产品物流行业从业人员的学历分布情况
4.政策监督体系不完善
如表2所示，在大数据背景下，农产品冷链物流作为支撑现代农业发展的重要组成部分，面临着一系列的问题，其中政策监督体系不完善成为制约其健康发展的一大难题。首先，政策体系的不完善导致了农产品冷链物流市场的混乱，缺乏明确的行业规范和标准，使得从业者难以在一个清晰的框架内运营。这种缺乏监督的环境容易造成市场乱象，降低了整个冷链物流行业的运作效率。其次，由于政策监督体系的滞后性，未能及时跟上农产品冷链物流的快速发展步伐，导致法规滞后于实际需求，难以有效引导产业健康有序发展。例如，新兴的农产品冷链技术和模式层出不穷，但相关政策跟不上时代变革，无法提供明确的指导，容易使企业陷入法律风险中。此外，政策监督体系的不完善也使得农产品冷链物流在资源配置和市场竞争方面存在失衡。缺乏明确的政策约束和引导，一些企业可能过于追求短期经济利益，而忽视了对环境、安全等方面的考虑，形成不负责任的经营行为。这不仅损害了行业的声誉，也对社会造成了潜在的安全隐患。最后，政策监督体系不完善也给监管部门带来了困扰。缺乏明确的指导和依据，监管部门在执行职责时难以有力而高效地进行监督，容易出现监管盲区和漏洞。这种情况使得一些不法分子有机可乘，滥用权力、违法经营，侵害了农产品冷链物流市场的公平竞争环境。
三、大数据背景下农产品冷链物流需求与发展趋势预测分析
1.预测模型选择与构建
在农产品冷链物流需求与发展趋势预测中，选择合适的预测模型至关重要。预测模型的选择应基于数据的特性、预测目标以及模型的适用性和准确性。本文将采用时间序列分析中的ARIMA模型（自回归积分滑动平均模型）来构建预测模型。ARIMA模型是一种广泛应用于时间序列数据预测的统计方法，它能够通过分析历史数据中的自回归和滑动平均成分来捕捉数据的趋势和季节性变化，进而对未来的数据进行预测。
（1）数据收集与预处理
数据收集是构建预测模型的基础，其范围应涵盖农产品产量、冷库容量、冷链物流企业数量等相关指标。具体而言，我们需要收集近几年的相关数据，以形成一个完整的时间序列数据集。数据的来源可以包括政府统计部门、行业协会、研究机构等发布的官方数据，以及企业内部的运营数据。
在数据预处理阶段，首先需要对数据进行清洗，去除异常值和缺失值。对于缺失值，可以采用插值法或平均值法进行填补。其次，对数据进行平稳性检验，以确保数据满足ARIMA模型的建模要求。如果数据不平稳，需要进行差分或对数转换等处理，使其达到平稳状态。最后，对数据进行季节性调整，以消除季节性因素对预测结果的影响。
（2）模型选择与构建原理
ARIMA模型是一种基于时间序列数据的统计预测方法，其构建原理主要包括三个部分：自回归（AR）、差分（I）和滑动平均（MA）。自回归部分考虑了数据在时间序列上的相关性，即当前值与前一期或多期值之间的关系；差分部分通过对数据进行差分运算，使其达到平稳状态；滑动平均部分则考虑了随机误差项对预测值的影响。
在构建ARIMA模型时，需要确定模型的阶数（p, d, q），其中p是自回归项的阶数，d是差分的阶数，q是滑动平均项的阶数。这些阶数的确定通常通过观察数据的自相关图和偏自相关图，以及利用AIC（赤池信息准则）或BIC（贝叶斯信息准则）等统计量进行模型选择。
（3）模型参数设定与调整
在确定ARIMA模型的阶数后，需要对模型的参数进行估计。这通常通过最大似然估计法或最小二乘法来实现。参数估计完成后，需要对模型进行诊断和检验，以确保模型的拟合效果和预测精度。模型的诊断主要包括残差分析、模型拟合优度检验等。残差分析用于检查模型的残差是否符合正态分布、独立性和方差齐性等假设条件；模型拟合优度检验则通过计算R方值、AIC值等指标来评估模型的拟合效果。如果模型诊断结果不理想，需要对模型进行调整，如重新选择阶数、添加趋势项或季节性项等。在模型调整过程中，还需要考虑其他因素对预测结果的影响。例如，政策变化、技术进步等因素可能导致农产品冷链物流需求发生突变或趋势性变化。因此，在构建预测模型时，需要充分考虑这些外部因素的作用，并将其纳入模型中进行综合分析。
2.冷链物流需求预测分析
（1）历史数据趋势分析
为进行冷链物流需求预测分析，本文首先收集了近五年（2018～2022年）的农产品产量、冷库容量、冷链物流企业数量等相关数据，如表3。这些数据反映了冷链物流需求的历史变化趋势，为后续预测提供基础。
表3 历史数据概况
通过对上述数据的分析，可以发现农产品产量、冷库容量、冷链物流企业数量均呈现出大致增长的趋势。这表明随着农业现代化和消费者对食品安全、品质要求的提高，冷链物流需求在不断扩大。
（2）预测结果展示与解读
基于ARIMA模型，对未来三年的农产品冷链物流需求进行了预测。预测结果，如表4所示。
表4 未来三年的预测结果
从预测结果可以看出，未来三年农产品产量、冷库容量、冷链物流企业数量将继续保持增长态势。这表明冷链物流行业将迎来更大的发展空间和市场需求。
（3）预测结果的可靠性检验
为了验证本文对未来三年农产品产量、冷库容量以及冷链物流企业数量的预测结果的可靠性，进行以下检验：
①残差分析
残差分析的结果表明，模型的残差符合正态分布，没有显著的自相关性和异方差性，这说明模型拟合良好，预测结果较为可靠。如表5。
表5 残差分析
②模型回测
本文利用历史数据对模型进行了回测，将预测值与实际值进行了对比，并计算了误差率。
回测结果显示，预测值与实际值之间的误差较小，且误差率保持在合理范围内。这表明模型对未来趋势的预测能力较好，预测结果较为可靠。如表6～表8。
表6 农产品产量预测回归结果
表7 冷库容量预测回归结果
3.农产品冷链物流发展趋势分析
（1）基于预测结果的趋势判断
根据ARIMA模型的预测结果，未来三年农产品冷链物流需求将持续增长。这一趋势的判断主要基于以下几个方面：首先，随着农业现代化步伐的加快，农产品产量稳步上升，这为冷链物流提供了更大的市场空间。同时，消费者对食品安全和品质的要求日益提高，推动冷链物流服务的升级和需求的扩大。其次，国家政策的支持和引导也为冷链物流行业的发展提供有力保障。政府加大对冷链物流基础设施建设的投入，推动冷链物流技术的创新和应用，为行业的快速发展创造了有利条件。最后，从行业内部来看，冷链物流企业不断加强自身建设，提升服务质量和效率，也为行业的持续发展注入了动力。综上所述，未来农产品冷链物流需求将持续增长，行业将迎来更加广阔的发展前景。
（2）影响趋势的关键因素分析
农产品冷链物流发展趋势的形成受到多个关键因素的影响，主要包括以下几个方面：
一是技术进步。随着物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的快速发展，冷链物流行业将实现更加智能化、高效化的运营。这些技术的应用将提升冷链物流的信息化水平，优化物流路径，降低运营成本，提高服务效率。
二是市场需求变化。消费者对食品安全和品质的关注不断提高，对冷链物流服务的需求也更加多样化。从单一的储存和运输服务向全程可追溯、定制化服务转变，将是未来冷链物流市场的重要发展方向。
三是政策环境。政府的政策支持和引导对冷链物流行业的发展具有重要影响。包括基础设施建设、税收优惠、行业规范等方面的政策都将直接影响冷链物流行业的发展速度和方向。四是竞争格局。冷链物流行业的竞争格局也将影响行业的发展趋势。随着市场竞争的加剧，企业间的合作与竞争将更加激烈，推动行业向更加专业化、规模化、品牌化的方向发展。
（3）未来发展趋势的潜在风险与机遇
在未来农产品冷链物流发展趋势中，既存在潜在的风险，也蕴含着丰富的机遇。潜在风险方面，一是市场竞争加剧可能导致部分企业面临生存压力；二是技术创新和应用可能存在一定难度和成本；三是政策变化可能对行业带来不确定性影响；四是环境和气候变化可能对冷链物流的运输和储存带来挑战。
然而，这些风险同时也孕育着机遇。首先，市场竞争的加剧将推动行业整合和优化，提升整体竞争力；其次，技术创新和应用将带来行业升级和转型的机会；再次，政策变化可能带来新的发展机遇和政策红利；最后，环境和气候变化的挑战也将推动冷链物流行业向更加环保、可持续的方向发展。
因此，面对未来农产品冷链物流发展趋势中的潜在风险与机遇，企业应保持敏锐的洞察力和应变能力，积极应对挑战，抓住机遇，实现可持续发展。同时，政府和社会各界也应加强合作，共同推动冷链物流行业的健康发展。
四、大数据背景下优化农产品冷链物流的建议
1.加强基础建设
在大数据背景下，优化农产品冷链物流至关重要，而加强基础建设是实现这一目标的重要方面。首先，农产品冷链物流的基础设施需要加强，包括港口、货运站、冷库等。在港口方面，应加大投资，提升港口设施的先进性和规模，以适应更大规模的冷链物流需求。货运站的建设也需要精心规划，确保其位置合理、布局科学，以便更好地连接生产地和消费地。冷库则是农产品冷链的关键环节，加强冷库的建设和改造，提高其运行效率和储存能力，有助于延长农产品的保鲜期，减少损耗。其次，交通运输体系的完善对于农产品冷链物流至关重要。应加强对公路、铁路、水路等交通运输网络的建设，确保畅通无阻。特别是在农产品主产区和消费区之间，要构建高效的运输通道，以便更快捷地将农产品运送到市场。最后，冷链物流对能源的需求较大，因此，应加强对能源设施的建设，确保其稳定供应。同时，建设专业的废弃物处理设施，科学处理农产品冷链物流中产生的废弃物，减少对环境的负面影响。
2.提高农产品冷链物流信息化建设水平
提高农产品冷链物流信息化建设水平是实现农产品安全、高效流通的必然要求。首先，建议加强农产品冷链物流信息化基础设施建设，包括提升冷链运输车辆的智能化水平，引入先进的温控技术和设备，确保农产品在整个运输过程中的温度控制精准可靠。其次，建议加强信息化在农产品冷链物流中的数据应用。通过引入物联网技术，实现冷链车辆、仓储设备等各个节点的实时数据采集，建立起全链条的数据平台。利用大数据和人工智能技术，对采集到的数据进行分析和挖掘，提高对冷链物流过程的预测和决策能力，以应对突发状况，确保农产品在运输、仓储过程中的安全和质量。此外，推动农产品冷链物流信息化建设与其他相关产业的深度融合。通过与农业生产、电商平台、零售企业等形成紧密的信息互通网络，实现从生产到销售的全程可视化。例如，通过与电商平台的对接，实现订单信息、库存信息的实时共享，提高供应链的灵活性和响应速度。最后，建议建立健全的农产品冷链物流信息安全保障机制。加强对信息系统的安全性管理，采用先进的加密技术和防护措施，防范信息泄露和恶意攻击。
3.加大人才建设力度
在大数据背景下，优化农产品冷链物流成为推动农业现代化的关键一环。为了更好地应对挑战和机遇，加大人才建设力度显得尤为迫切。首先，建议加大对冷链物流专业人才的培养投入。通过设立相关专业课程、培训项目，培养更多具备冷链物流专业知识和实践经验的人才。这不仅需要高校加强与实际生产企业的合作，更需要在校企联合培养模式下，注重学生实际操作能力的培养，确保其在毕业后能够迅速融入冷链物流行业。其次，建议通过激励政策吸引更多人才投身冷链物流领域。政府可以通过税收优惠、奖励金等方式，鼓励有关专业人才从事冷链物流工作。同时，建立完善的人才评价和晋升机制，让冷链物流领域的从业者感受到事业发展的潜力，增加其投入的积极性和热情。此外，建议建立一个完善的冷链物流人才培养体系。通过加强与冷链物流企业的合作，将科研成果迅速转化为实际生产力，帮助人才更好地理解和掌握最新的技术和行业动态。这需要加强科研机构与企业之间的沟通与合作，促进科研成果的应用推广，推动冷链物流领域人才的全面发展。最后，应加强国际交流与合作。通过与国际先进水平的冷链物流企业合作，引进其管理经验和先进技术，提升我国冷链物流人才的整体水平。
4.完善政策监督体系
完善政策监督体系对于优化农产品冷链物流至关重要。首先，政府应强化对农产品冷链物流的政策支持，明确相关政策框架，为冷链物流企业提供更为明确的发展方向。并且，建议建立健全的监督机制，确保政策执行的有效性。通过加强对冷链物流企业的日常监管，可以有效防范潜在风险，提高整个冷链物流体系的运行效率。其次，政府应加大对农产品冷链物流技术研发的支持力度。在新技术不断涌现的时代，政府应引导企业加大对冷链物流技术的研究与应用，以提高物流运输效益。还建议建立与国际接轨的技术标准，促进我国农产品冷链物流行业的技术创新，提升整个产业的核心竞争力。此外，政府需要建立健全的质量监管体系。在农产品冷链物流中，质量安全是至关重要的一环。政府可以通过建设冷链物流质量监管中心，建立完善的质量标准和检测机制，加强对冷链运输过程中的温度、湿度等关键指标的监控。通过实施全程追溯制度，可以在出现问题时快速定位责任，提高农产品质量的整体水平。最后，政府还应推动农产品冷链物流行业的标准化发展。通过制定统一的行业标准，可以降低企业的准入门槛，促进行业内的压力均衡，提高整个行业的稳定性。同时，建议建立农产品冷链物流企业信用评价体系，激励企业加强自身管理，提高服务质量。综上所述，政府应在政策支持、技术研发、质量监管和标准化等方面采取有力措施，促使农产品冷链物流行业迎接新发展格局，为我国农产品供应链的高效运转提供有力支持。
五、结束语
本文在ARIMA模型预测分析的基础上，主要提出以下几点建议：首先，加强基础建设，提升农产品冷链物流的运输、仓储等基础设施水平，以确保农产品能够更快速、安全地流通到市场。其次，提高农产品冷链物流信息化建设水平，借助先进的科技手段，提升系统的智能化和信息化水平，提高整个冷链系统的运营效率。此外，加大人才建设力度，培养专业的农产品冷链物流管理和操作人员，提高行业从业人员的素质和水平。最后，完善政策监督体系，建立健全的法规和监管机制，加强对农产品冷链物流市场的监督，促使行业规范有序发展。
基金项目：2019年广西高等学校高水平创新团队培育单位“供给侧改革背景下区域智慧物流设计与发展创新团队”；广西职业教育第三批专业发展研究基地“广西职业教育物流管理专业及专业群发展研究基地”项目阶段性研究成果；2023年全国高校、职业院校物流教改教研课题《一流课程建设背景下模块化课程体系的研究与实践》课题编号：JZW2023125；2023年度广西城市职业大学校级科研项目《物流业数字化转型实施路径与创新机制研究》项目编号：GXCUVKY2023B010）
