0 引言

農(nóng)超對接供應鏈有效地縮短了農(nóng)產(chǎn)品的流通時間，減少了流通環(huán)節(jié)。但是流通環(huán)節(jié)的減少必將引起風險因素的轉(zhuǎn)移或者其他潛在風險損失的發(fā)生。因此認清農(nóng)超對接過程中的風險隱患并提出相應的解決方案，采取防范措施是推動農(nóng)產(chǎn)品現(xiàn)代化流通手段，提高農(nóng)超對接供應鏈效率的重要問題。

據(jù)統(tǒng)計截止2014年6月，全國農(nóng)民專業(yè)合作社140萬家，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)12萬家，家庭農(nóng)場87萬多家，農(nóng)民專家合作社占比約60%，農(nóng)民專業(yè)合作社是一個民主管理、自愿聯(lián)合的互助性經(jīng)濟組織，合作社以為農(nóng)戶提供服務為宗旨，不以盈利為目的，是連接農(nóng)戶和市場的重要中介橋梁，并且擁有國家政策的支持，是當前農(nóng)超對接中最主要的模式。因此本文以“超市+農(nóng)民專業(yè)合作社+農(nóng)戶”為例，探究農(nóng)超對接模式下農(nóng)產(chǎn)品供應鏈的主要風險因素。

1 相關研究回顧

在供應鏈風險方面，不少學者對其進行了一定的研究。李民、黎建強用模擬方法來探究供應鏈抗風險能力和供應鏈成本之間的平衡[1]。顏波等運用OWA算子探究物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下供應鏈面臨的主要風險是信息安全風險、信譽風險以及配送風險[2]。吳繼貴、葉阿忠運用層次分析法和模糊綜合評價法對供應鏈風險進行綜合性分析，對FMCG（快速消費品）供應鏈進行風險評價研究[3]。王新利等利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡專家模型從供應鏈的行業(yè)風險及經(jīng)營風險兩大方面出發(fā)，探討供應鏈風險的主要影響因素[4]。隨著農(nóng)超對接的發(fā)展，越來越多的學者開始研究農(nóng)超對接模式的發(fā)展以及存在的問題?？当耄?011）從農(nóng)超對接農(nóng)產(chǎn)品供應鏈面臨的內(nèi)部和外部兩種風險進行分析[5]。

本文將從農(nóng)超對接模式下農(nóng)產(chǎn)品供應鏈風險因素的內(nèi)部強度和外部影響兩個方面，對風險影響因素進行系統(tǒng)的定量分析，并建立完善的農(nóng)超對接模式下農(nóng)產(chǎn)品供應鏈風險評價指標體系。在前人研究的基礎上，本文通過對傳統(tǒng)DEMATEL（決策試驗與評價試驗方法）進行改進，提出用BP神經(jīng)網(wǎng)絡計算來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的問卷調(diào)查和專家評分評定等復雜計算，得到直接關聯(lián)矩陣；并通過計算風險概率得到相應的內(nèi)部強度，綜合分析風險因素之間的相互關系，得到關鍵風險因素，從而提出改進供應鏈，控制農(nóng)超對接模式下農(nóng)產(chǎn)品供應鏈風險的相應措施。

2 農(nóng)超對接模式下農(nóng)產(chǎn)品供應鏈的風險分析

在“農(nóng)戶+農(nóng)民專業(yè)合作社+超市”農(nóng)超對接模式中，農(nóng)民專業(yè)合作社作為農(nóng)戶連接超市的重要橋梁，并擁有將分散的農(nóng)戶集中起來，組織統(tǒng)一生產(chǎn)、統(tǒng)一銷售的作用，農(nóng)戶的決策范圍較小，且農(nóng)戶與農(nóng)民專業(yè)合作社之間的流通配送范圍較小，對整個供應鏈風險的影響不大，因此本文將農(nóng)民專業(yè)合作社與農(nóng)戶看做是一個整體，與超市構(gòu)成二級供應鏈。

針對農(nóng)超對接模式下的供應鏈風險分析，本文從三個層面進行分析：節(jié)點企業(yè)的內(nèi)部風險、節(jié)點企業(yè)之間（即農(nóng)民專業(yè)合作社與超市對接協(xié)調(diào)）風險、供應鏈外部環(huán)境風險。如表1所示。

表1 農(nóng)超對接模式下農(nóng)產(chǎn)品供應鏈的風險影響因素體系表

3 農(nóng)超對接模式下農(nóng)產(chǎn)品供應鏈風險評價模型的構(gòu)建

DEMATEL模型是一種基于圖論和矩陣工具的系統(tǒng)因素重要程度分析的方法，考慮因素之間不是相互獨立而是相互作用的實際情況，計算因素的原因度和中心度并繪制相應的關系圖，從而從眾多因素中識別出關鍵的根本影響因素。

3.1 內(nèi)部強度的確定

本文通過考慮風險因素的發(fā)生概率及其對農(nóng)超對接模式下農(nóng)產(chǎn)品供應鏈性能的影響來確定各風險因素的內(nèi)部強度。采用Borda-風險矩陣法來計算農(nóng)超對接農(nóng)產(chǎn)品供應鏈下風險因素的內(nèi)部強度。

計算風險概率P和風險影響值I。風險的概率和對供應鏈的影響是由風險的威脅性、脆弱性以及在供應鏈中造成的損失值決定的。同時確定相應等級用來描述威脅性、脆弱性以及損失的嚴重程度，如表2。通過對生產(chǎn)專家、客戶服務專家、營銷專家以及相關的調(diào)查報告得出各風險因素威脅性、脆弱性以及損失性的等級。

風險發(fā)生概率P是由風險的威脅概率和風險脆弱嚴重程度共同決定的，P函數(shù)由f1決定；風險的影響值I是由風險脆弱程度和造成的損失嚴重程度共同決定的，I函數(shù)由f2決定。

其中：

具體計算過程如下：

其中，e代表威脅等級，f代表脆弱等級，g代表損失等級。

計算Borda數(shù)。據(jù)歷史相關資料，本文擬定風險概率P和風險影響值I的權(quán)重分別為0.4和0.6。

建立風險矩陣。按照上述步驟，對本文研究的農(nóng)超對接模式下農(nóng)產(chǎn)品供應鏈的風險概率和風險影響計算并構(gòu)建對應的風險內(nèi)部強度矩陣，如表3。

表2 因素威脅性、脆弱性、損失性等級

表3 農(nóng)超對接模式下農(nóng)產(chǎn)品供應鏈風險內(nèi)部強度

3.2 直接關聯(lián)矩陣的構(gòu)建

傳統(tǒng)DEMATEL模型大多是用專家打分評定和問卷調(diào)查建立直接關聯(lián)矩陣，通常包括收集結(jié)果并進行處理分析，過程復雜難度較大，因此本文用BP神經(jīng)網(wǎng)絡來替代傳統(tǒng)的專家打分評定求解直接關聯(lián)矩陣，具體步驟如下。

（1） BP神經(jīng)網(wǎng)絡函數(shù)

在BP神經(jīng)元傳輸?shù)暮瘮?shù)是非線性函數(shù)，常用的是logsig和tansig函數(shù)。本文選定一個非線性函數(shù)g作為隱含層和輸出層的非線性激活函數(shù)。

隱含層輸出為：

其中權(quán)矩陣

輸出層輸出為：

其中權(quán)矩陣m=1,2,…,M，p=1,2,…,P

令γm為期望輸出，ξm為實際輸出，則定義誤差函數(shù)：

（2）BP神經(jīng)網(wǎng)絡對權(quán)矩陣W和w的修正

標準的BP算法是最速下降算法，存在收斂速度慢，易陷入局部最小的缺陷。本文運用自適應調(diào)整學習速率的動量BP算法，加入動量因子 η（ 0＜η＜ ）1，使得修正量逐漸減小，從而起到減小振蕩的作用，通過學習速率β的自適應調(diào)整可使算法更加穩(wěn)定。

其中：η1,η2為動量因子為學習速率。

則權(quán)值更新之后變?yōu)椋?/p>

當誤差減小時，說明修正方向正確則可以增加步長，增加學習速率。當誤差超過事先設定值，說明修正超標，則應該縮短步長，減小學習速率。此時引入增量因子kinc和減量因子kdec。修正公式如下：

（3）通過以上步驟求得權(quán)值矩陣W,（Wk）n×l和w,wt（）l×1，使得E（W,）w取到極小

用W*w來衡量各指標相互之間的影響程度，用ω表示：

（4）直接關聯(lián)矩陣的計算

其中：表示第i個風險因素指標對第j個風險因素指標的影響程度。

3.3 全關聯(lián)矩陣的確定

將風險影響因素的內(nèi)部強度數(shù)字歸一化插入到直接關聯(lián)矩陣B的主對角線中，即dii表示風險因素指標的內(nèi)部強度。組成擁有內(nèi)部影響和外部作用的綜合直接關聯(lián)矩陣D：

將綜合直接關聯(lián)矩陣歸一化；

計算全關聯(lián)矩陣：

其中：（I-O）-1是I-O的逆，I為單位矩陣。

3.4 風險因素因果關系的確定

P表示T的各行之和，R表示T的各列之和。

Pi+Ri表示第i個風險因素來自水平施加和豎直接收到的影響，被稱為指標i的突出度，該值越大，表明該風險因素的重要性越大。Pi-Ri表示水平施加與豎直接收影響之間的差異，同時也是風險因素分類的基礎。若Pi-Ri的值為正，則該風險指標屬于原因組；若Pi-Ri為負則該風險指標屬于結(jié)果組。我們可以通過映射 （Pi-Ri,Pi+Ri）的數(shù)據(jù)集來獲取影響關系圖。

4 模型的應用

現(xiàn)對5條“農(nóng)戶+農(nóng)民專業(yè)合作社+超市”農(nóng)超對接模式下從事農(nóng)產(chǎn)品生意的農(nóng)產(chǎn)品供應鏈進行風險識別分析，5條供應鏈均是以農(nóng)民專業(yè)合作社為中心，農(nóng)戶的決策取決于農(nóng)民專業(yè)合作社的整體發(fā)展，不存在零散經(jīng)營。農(nóng)產(chǎn)品技術(shù)風險（生產(chǎn)流通技術(shù)的先進性及適用性）、農(nóng)民專業(yè)合作社與超市之間的合作條件風險屬于定性指標，因此對于屬于該項指標下的數(shù)值，本文邀請專家對其發(fā)展成就實行評分制。其他數(shù)據(jù)均來自各農(nóng)民專業(yè)合作社年報以及相應網(wǎng)絡數(shù)據(jù)。

4.1 計算結(jié)果

本文選用隱含層節(jié)點為10個，用BP神經(jīng)網(wǎng)絡得到隱含層、輸出層各節(jié)點的權(quán)重矩陣。用BP-DEMATEL計算出來的各風險影響因素指標的D+R值和D-R值，見表4。

表4 用BP-DEMATEL計算得到的各風險影響指標D+R值和D-R值

4.2 結(jié)果分析

傳統(tǒng)的DEMATEL用D+R值的大小來分析各項風險因素指標的重要性，即其中心度。從上述結(jié)果中，我們可以看到排在數(shù)值前列的10項風險因素指標分別是自然風險、交貨延遲風險、業(yè)務談判風險、農(nóng)產(chǎn)品技術(shù)風險、基礎條件風險、信息傳遞錯誤風險、產(chǎn)能風險、創(chuàng)新風險、產(chǎn)品等級風險、政策法律風險。

用D-R來區(qū)分因果關系，從上述結(jié)果中可以得到，屬于結(jié)果組的風險因素分別是自然風險、交貨延遲風險、基礎條件風險、人才風險、超市利益風險。其余風險因素均為原因組風險，要想減少農(nóng)超對接模式下農(nóng)產(chǎn)品供應鏈的風險影響損失，需要從原因組的風險入手。因果關系如圖1所示：

無論是否是在農(nóng)超對接模式下，農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)均受自然環(huán)境的影響十分嚴重，然而自然風險在現(xiàn)如今技術(shù)快速發(fā)展的今天是可以規(guī)避的，農(nóng)產(chǎn)品技術(shù)的發(fā)展決定著自然風險對農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的影響。冷鏈基礎設施的建設決定著農(nóng)產(chǎn)品的交付能力。

針對以上結(jié)果，可以看出農(nóng)超對接模式下農(nóng)產(chǎn)品供應鏈存在農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)技術(shù)、冷鏈建設落后，無法保障農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量，無法高效的流通；農(nóng)超對接的規(guī)模較小，不能保障農(nóng)產(chǎn)品穩(wěn)定的供應能力；我國“農(nóng)超對接”還處于初級階段，農(nóng)戶和農(nóng)民專業(yè)合作社的力量較弱，管理方法不規(guī)范，因此需要政府的引導與激勵政策。

5 結(jié)論

根據(jù)本文得出的影響因素結(jié)果分析，提出以下改進農(nóng)超對接的建議和對策：（1）構(gòu)建“農(nóng)超對接”農(nóng)產(chǎn)品供應鏈政策支持體系。作為新時期農(nóng)產(chǎn)品流通創(chuàng)新模式，“農(nóng)超對接”還不成熟，政府需要積極引導農(nóng)民專業(yè)合作社的發(fā)展升級，做大、做強一批農(nóng)民專業(yè)合作社示范基地，規(guī)范管理。（2）擴大農(nóng)產(chǎn)品對接規(guī)模，構(gòu)建多元合作平臺。無論是農(nóng)民專業(yè)合作社還是超市應該采取多元化的對接方式，例如通過洽談會、產(chǎn)銷會，或者利用互聯(lián)網(wǎng)平臺，發(fā)布供求信息，使得對接多元、產(chǎn)銷關系更加穩(wěn)定。（3）加強農(nóng)產(chǎn)品基礎設施的建設。傳統(tǒng)的生產(chǎn)技術(shù)具有較大的脆弱性。農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)技術(shù)的運用不僅能夠節(jié)省大量的人力物力，而且能夠提高產(chǎn)量、保證質(zhì)量。同時冷鏈基礎設施的建立能夠保證農(nóng)產(chǎn)品在運輸過程中的質(zhì)量，使得農(nóng)產(chǎn)品能夠更好、更快地到達目的地。（4）注重農(nóng)產(chǎn)品的品牌質(zhì)量。隨著人民生活水平的提高，人們對農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量要求也日益增加。農(nóng)產(chǎn)品和其他消費品一樣，品牌效應更加明顯。因此強化農(nóng)產(chǎn)品的品牌質(zhì)量，實現(xiàn)綠色生產(chǎn)，是農(nóng)產(chǎn)品未來的發(fā)展方向。

同時，本文也存在一定的局限性，由于影響農(nóng)超對接模式下的農(nóng)產(chǎn)品供應鏈的風險因素眾多，本人在選取風險影響指標時可能并沒有很全面。且由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡需要在目標條件已知的情況下，因此BP-DEMATEL不能用于對未來關鍵風險變更的預測，具有一定的使用范圍。在未來的研究中，還可將影響分為積極影響和消極影響，以使得風險因素分析更加準確。

圖1 因果關系圖

參考文獻：

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