褚 超，黃建華

(福州大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福建 福州 350116)

基于Bayes-OWA混合算子的生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)診斷

褚 超，黃建華

(福州大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福建 福州 350116)

受制于生鮮農(nóng)產(chǎn)品自身的特殊性，生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈需要面對(duì)來(lái)自于自然、市場(chǎng)、政策、技術(shù)及環(huán)境等多領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)。首先，在多維度風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了基于Bayes-OWA混合算子的生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)推理和診斷模型；然后，應(yīng)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合OWA算子，從正向和逆向兩個(gè)維度對(duì)生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生概率、風(fēng)險(xiǎn)成因、風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)排序等問題進(jìn)行了分析；最后，應(yīng)用實(shí)例對(duì)模型和求解方法進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明，該方法不僅能多維度地識(shí)別農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈面臨的風(fēng)險(xiǎn)，還能有效地對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)、排序，并揭示風(fēng)險(xiǎn)的成因，對(duì)識(shí)別、規(guī)避生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈面臨的風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義。

生鮮農(nóng)產(chǎn)品;供應(yīng)鏈；Bayes網(wǎng)絡(luò)；OWA算子；風(fēng)險(xiǎn)診斷

生鮮農(nóng)產(chǎn)品是指新鮮蔬菜、水果、鮮活水產(chǎn)品、活的畜禽及新鮮肉蛋奶5類農(nóng)產(chǎn)品[1]。生鮮農(nóng)產(chǎn)品作為人們生活消費(fèi)的必需品，關(guān)乎國(guó)計(jì)民生。然而，近年來(lái)各地相繼爆發(fā)的食品安全問題，在對(duì)人民群眾生命財(cái)產(chǎn)安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅的同時(shí)，也暴露了我國(guó)生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的脆弱性。我國(guó)作為一個(gè)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和消費(fèi)大國(guó)，對(duì)生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈進(jìn)行有效的風(fēng)險(xiǎn)管理顯得尤為重要。由于生鮮農(nóng)產(chǎn)品自身的易腐性、季節(jié)性等特點(diǎn)，并且受供需波動(dòng)、自然環(huán)境和物流等因素影響較大，因而生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈面臨眾多風(fēng)險(xiǎn)。近年來(lái)，有關(guān)學(xué)者對(duì)相關(guān)方面進(jìn)行了研究。HALLIKAS等[2]將供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)分為3大風(fēng)險(xiǎn)，分別為顧客需求風(fēng)險(xiǎn)、顧客傳遞風(fēng)險(xiǎn)和附加不確定性風(fēng)險(xiǎn)。周艷菊等[3]指出各種不確定因素的存在、“牛鞭效應(yīng)”及企業(yè)間的相互依賴是構(gòu)成供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的主要來(lái)源。PATER等[4]在對(duì)跨國(guó)供應(yīng)鏈研究的基礎(chǔ)上，使用了評(píng)分法對(duì)跨國(guó)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評(píng)價(jià)。丁斌等[5]提出了一種基于粗糙集和未確知測(cè)度理論的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，并對(duì)供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評(píng)估，且通過實(shí)證說明了該方法的有效性。筆者則將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用到生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，從風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率的角度對(duì)生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈進(jìn)行診斷分析，并結(jié)合OWA算子，同時(shí)考慮風(fēng)險(xiǎn)概率和損失雙重因素，求得風(fēng)險(xiǎn)值并依此將風(fēng)險(xiǎn)排序，以實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的定量分析。

1 生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別

生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈?zhǔn)侵干r農(nóng)產(chǎn)品在生產(chǎn)、流通、加工過程中沿著生產(chǎn)資料供應(yīng)商、生產(chǎn)商、中間商及最終消費(fèi)者等所組成的鏈?zhǔn)骄W(wǎng)絡(luò)體系。結(jié)合一般生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈運(yùn)作模式，分別從供應(yīng)、需求、物流、信息技術(shù)和環(huán)境5方面對(duì)生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，識(shí)別出的一級(jí)指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)因素分別為：供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)U1、需求風(fēng)險(xiǎn)U2、物流風(fēng)險(xiǎn)U3、信息技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)U4和環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)U5。其中供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)包括生鮮農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)U11、關(guān)鍵供應(yīng)商選擇失敗風(fēng)險(xiǎn)U12、供應(yīng)商生產(chǎn)能力風(fēng)險(xiǎn)U13和市場(chǎng)接受度風(fēng)險(xiǎn)U14；需求風(fēng)險(xiǎn)包括生鮮農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)U21、季節(jié)性需求波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)U22和消費(fèi)者偏好風(fēng)險(xiǎn)U23；物流風(fēng)險(xiǎn)包括交貨延遲風(fēng)險(xiǎn)U31、生鮮農(nóng)產(chǎn)品變質(zhì)損耗風(fēng)險(xiǎn)U32、物流基礎(chǔ)設(shè)施落后風(fēng)險(xiǎn)U33和冷藏技術(shù)落后風(fēng)險(xiǎn)U34；信息技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)包括信息失真風(fēng)險(xiǎn)U41、信息不對(duì)稱風(fēng)險(xiǎn)U42和信息化水平風(fēng)險(xiǎn)U43；環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)包括自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)U51、政策法律風(fēng)險(xiǎn)U52和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)U53。

2 基于Bayes-OWA混合算子的生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)診斷模型

2.1 模型理論

2.1.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)B(G,E)由兩部分組成，其中，G為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，是由n個(gè)節(jié)點(diǎn)Xi(i=1,2,…,n)和邊組成的一個(gè)有向無(wú)環(huán)圖，節(jié)點(diǎn)表示隨機(jī)變量，邊則表示隨機(jī)變量之間的概率依賴關(guān)系；E表示該貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的條件概率表的集合，每個(gè)節(jié)點(diǎn)Xi都含有一個(gè)條件概率表，表示節(jié)點(diǎn)與其父節(jié)點(diǎn)Pa(Xi)的概率關(guān)系。

2.1.2 OWA算子

2.2 Bayes-OWA混合算子診斷模型算法步驟

(1)初始化。P(Ui)←π，P(Vi)←λ。

(2)證據(jù)生成。ifXe=ethenπ(Xe)=1，λ(Xe)=0；elseπ(Xe)=0，λ(Xe)=0。

(5)計(jì)算每個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的后驗(yàn)概率分布。P(Xi)=αλ(Xi)π(Xi)，其中α為歸一化常數(shù)。

3 算例分析

3.1 生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別結(jié)果，再結(jié)合各風(fēng)險(xiǎn)因素之間的相互關(guān)系，構(gòu)建了生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D，如圖1所示。

圖1 生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D

運(yùn)用專家法，根據(jù)專家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)確定出每個(gè)節(jié)點(diǎn)所處狀態(tài)的概率和概率分布表，得到各節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率，如表1所示，其中數(shù)字1表示該風(fēng)險(xiǎn)因素發(fā)生的概率，數(shù)字0表示該風(fēng)險(xiǎn)因素正常的概率。以需求風(fēng)險(xiǎn)為例，其條件概率如表2所示。

表1 節(jié)點(diǎn)先驗(yàn)概率

表2 需求風(fēng)險(xiǎn)U2條件概率表

3.2 貝葉斯推理

3.2.1 因果推理分析

根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)法，將風(fēng)險(xiǎn)劃分為5個(gè)等級(jí)：[0.0，0.2)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為低，[0.2，0.4)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為較低，[0.4，0.6)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為一般，[0.6，0.8)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為較高，[0.8，1.0)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為高。應(yīng)用消息傳遞算法，計(jì)算出該生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的概率為0.57，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分，確定其風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為一般。其中，供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率為0.53，等級(jí)為一般；需求風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率為0.68，等級(jí)為較高；物流風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率為0.72，等級(jí)為較高；信息技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率為0.38，等級(jí)為較低；環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率為0.56，等級(jí)為一般。結(jié)果表明，風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)相對(duì)較高的是物流風(fēng)險(xiǎn)和需求風(fēng)險(xiǎn)，因此需要著重加強(qiáng)對(duì)需求風(fēng)險(xiǎn)和物流風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)管和控制，以降低其風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性。

3.2.2 診斷推理分析

貝葉斯診斷推理是在已知結(jié)論的前提下，找出發(fā)生結(jié)果的原因和概率，哪個(gè)節(jié)點(diǎn)的后驗(yàn)概率越高，對(duì)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的影響也就越大。將該生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)作為證據(jù)，輸入到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中，更新信息，求出此時(shí)各一級(jí)指標(biāo)節(jié)點(diǎn)發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的概率，再分別將供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)、需求風(fēng)險(xiǎn)、物流風(fēng)險(xiǎn)、信息技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)及環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生作為證據(jù)，輸入到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)之中，得到各二級(jí)指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)的最大致因鏈，具體結(jié)果如表3所示。

3.2.3 風(fēng)險(xiǎn)排序

假設(shè)通過對(duì)該生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的相關(guān)歷史

表3 各指標(biāo)層級(jí)發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的致因鏈順序表

資料進(jìn)行收集整理，得到了每種風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生所造成的平均損失，并匯總表1中各節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率，構(gòu)成風(fēng)險(xiǎn)概率及損失表，如表4所示。

表4 各風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生造成的損失

首先，將表中數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為矩陣A，再將A經(jīng)規(guī)范化處理轉(zhuǎn)化為D，具體如下：

然后，利用OWA算子對(duì)各風(fēng)險(xiǎn)Xi(i=1,2,…,17)進(jìn)行集結(jié)，從而求出其綜合屬性值z(mì)i(w)。根據(jù)以往學(xué)者的研究，設(shè)定權(quán)重向量為w=(0.65,0.35)T，求得集結(jié)值分別為：0.61、0.34、0.31、0.45、0.44、0.48、0.56、0.55、0.72、0.42、0.49、0.54、0.58、0.50、0.32、0.37、0.40。根據(jù)求得的結(jié)果，將風(fēng)險(xiǎn)由大到小排序：U32>U11>U42>U23>U31>U41>U43>U34>U22>U14>U21>U33>U53>U52>U12>U51>U13。

由排序結(jié)果可以看出，該生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)是生鮮農(nóng)產(chǎn)品變質(zhì)損耗風(fēng)險(xiǎn)，其次是生鮮農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)和信息不對(duì)稱風(fēng)險(xiǎn)。

根據(jù)表3中二級(jí)指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)概率并利用OWA算子重新計(jì)算，得到新的風(fēng)險(xiǎn)值并重新排序：U32>U11>U23>U31>U42>U34>U22>U43>U14>U41>U21>U33>U53>U52>U12>U51>U13。

對(duì)比貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中信息更新前后風(fēng)險(xiǎn)值的排序可以發(fā)現(xiàn)，在信息更新之后，消費(fèi)者偏好風(fēng)險(xiǎn)和交貨延遲風(fēng)險(xiǎn)排序更加靠前，冷藏技術(shù)落后風(fēng)險(xiǎn)和季節(jié)性波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)也發(fā)生較大變化，排序前移較多。因此，在對(duì)該生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的變質(zhì)損耗風(fēng)險(xiǎn)、質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)和信息不對(duì)稱風(fēng)險(xiǎn)加以嚴(yán)格監(jiān)管和控制以外，也應(yīng)著重加大對(duì)消費(fèi)者偏好風(fēng)險(xiǎn)、交貨延遲風(fēng)險(xiǎn)、冷藏技術(shù)落后風(fēng)險(xiǎn)和季節(jié)性波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)管。

4 結(jié)論

生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)源于生鮮農(nóng)產(chǎn)品本身的特殊性和不確定性，對(duì)生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈進(jìn)行有效的風(fēng)險(xiǎn)管理，可以降低風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性，減少供應(yīng)鏈損失、提高整體收益。筆者在生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈運(yùn)作模式的基礎(chǔ)上，參考相關(guān)文獻(xiàn)研究成果，從多維度對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行識(shí)別，采取基于Bayes-OWA混合算子的方法，同時(shí)考慮風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率和損失兩方面，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)成因、風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估及風(fēng)險(xiǎn)排序等問題進(jìn)行探究，為管理者提供了決策參考依據(jù)，有助于供應(yīng)鏈管理決策者更有針對(duì)性地加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管并采取有效的控制措施。

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CHU Chao:Postgraduate; School of Economics and Management, Fuzhou University, Fuzhou 350116,China.

Risk Diagnosis of Fresh Agricultural Products Supply Chain Based on Bayes-OWA Mixed Operator

CHUChao,HUANGJianhua

Subject to the particularity of the fresh agricultural products, fresh agricultural products supply chain need to face the risk from various fields of natural, market, policy, technology and environment. Firstly, on the basis of multi-dimensional risk identification, this paper constructs a model of supply chain risk reasoning and diagnostic model of fresh agricultural products based on Bayes-OWA mixed operator. Then, it analyzed from two dimensions of forward and reverse for fresh agricultural products supply chain risk on probability, risk management, risk assessment and risk sorting problems by applying Bayesian network model and OWA operator. Finally, examples of the model and solving method is validated. The results show that this method can not only identify the risks of the agricultural supply chain, but also can effectively evaluate the risk, sorting, and reveal the cause of the risk. It is of great significance to identify and avoid the risk of the supply chain of fresh agricultural products.

fresh agricultural products; supply chain; Bayes networks; OWA operator; risk diagnosis

2095-3852(2016)06-0686-04

A

2016-05-31.

國(guó)家社科基金項(xiàng)目(13BGL059)；教育部人文社科青年基金項(xiàng)目(11YJC630072).

F274

10.3963/j.issn.2095-3852.2016.06.010

收稿日期：褚超(1991-)，男，安徽馬鞍山人，福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院碩士研究生.