朱佳翔，趙哲沁，史楊焱，郭軍華

（1.常州大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 常州 213164；2.北京理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 100081；3.華東交通大學(xué) 交通運(yùn)輸與物流學(xué)院，江西 南昌 330013）

0 引言

隨著全球疫情、國(guó)際格局及經(jīng)貿(mào)環(huán)境變化，糧食供應(yīng)鏈安全成為供應(yīng)鏈管理中的熱門研究領(lǐng)域之一。供應(yīng)鏈安全是保護(hù)供應(yīng)鏈免受各種威脅的損害以確保業(yè)務(wù)連續(xù)性，業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)最小化，投資回報(bào)和商業(yè)機(jī)遇最大化。能夠?qū)Z食供應(yīng)鏈安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)估，通常得益于大數(shù)據(jù)及系統(tǒng)科學(xué)的發(fā)展與進(jìn)步。供應(yīng)鏈安全管理是通過(guò)實(shí)施一組合適的控制措施而達(dá)到的，包括策略、過(guò)程、規(guī)程、組織結(jié)構(gòu)以及軟件和硬件功能。本研究認(rèn)為，供應(yīng)鏈安全是供應(yīng)鏈管理成敗的先決條件之一，在不降低所提供產(chǎn)品或服務(wù)整體質(zhì)量的情況下，大幅降低供應(yīng)鏈安全風(fēng)險(xiǎn)將直接影響供應(yīng)鏈的整體競(jìng)爭(zhēng)力，這也使得供應(yīng)鏈安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估成為供應(yīng)鏈管理的一個(gè)重要因素。以往的研究取得了很多成果，但隨著全球疫情、戰(zhàn)爭(zhēng)及自然災(zāi)害擾動(dòng)影響，相關(guān)研究也出現(xiàn)了部分不足。

供應(yīng)鏈安全近期相關(guān)的研究，主要有王歡歡等構(gòu)建“一帶一路”投資中實(shí)物資產(chǎn)供應(yīng)鏈安全保障的概念框架，并提出持續(xù)保障和應(yīng)急保障兩方面供應(yīng)鏈安全保障的實(shí)現(xiàn)路徑。陸勰等對(duì)當(dāng)下存在的供應(yīng)鏈安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，提出戰(zhàn)略指引、技術(shù)創(chuàng)新及風(fēng)險(xiǎn)管控等應(yīng)對(duì)策略?，F(xiàn)有的糧食供應(yīng)鏈安全相關(guān)研究，主要集中在生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)、農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈上質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)、農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)及互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)等幾個(gè)方面，全球疫情擾動(dòng)環(huán)境下的糧食供應(yīng)鏈安全相關(guān)的研究較少。此外，農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)控制方面，顏波等提出基于CVaR的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系。伏紅勇和但斌構(gòu)建CVaR決策模型用于控制農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。曹武軍、石洋洋運(yùn)用期權(quán)和保險(xiǎn)兩種方式應(yīng)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈安全風(fēng)險(xiǎn)，以實(shí)現(xiàn)期望的供應(yīng)鏈利潤(rùn)。

供應(yīng)鏈實(shí)際決策問(wèn)題的方法主要有層次分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析以及理想解決方案優(yōu)先排序的TOPSIS等。由于供應(yīng)鏈決策具有較高的主觀性，模糊層次分析法（F-AHP）已被證明有能力處理定性與定量、代償效應(yīng)以及評(píng)價(jià)準(zhǔn)則間的關(guān)系，因此F-AHP的優(yōu)先級(jí)排序組織方法非常適合于供應(yīng)鏈決策。Kokangul和Susuz綜合了F-AHP和數(shù)學(xué)規(guī)劃，運(yùn)用一定約束條件下的非線性整數(shù)規(guī)劃和多目標(biāo)規(guī)劃確定最佳供應(yīng)鏈。Liao和Kao提出了一種綜合模糊TOPSIS和多目標(biāo)編程方法來(lái)解決供應(yīng)商選擇問(wèn)題。此外，供應(yīng)鏈決策往往是一個(gè)多學(xué)科小組的群決策問(wèn)題，需要對(duì)決策結(jié)果進(jìn)行長(zhǎng)期承諾。Zhang等提出了模糊群決策模型，以應(yīng)對(duì)供應(yīng)鏈安全系統(tǒng)中的供應(yīng)商選擇問(wèn)題。Dalalah等基于一組多目標(biāo)決策問(wèn)題，提出供應(yīng)鏈決策的混合模糊模型，其中包括改進(jìn)的模糊DEMATEL模型和改進(jìn)的TOPSIS模型。Boran等將TOPSIS方法與直覺(jué)模糊集合在一起，在一個(gè)群決策環(huán)境中選擇適當(dāng)?shù)墓?yīng)商。Sanayei等提出了一種基于模糊集理論和VIKOR方法的群體決策方法來(lái)處理供應(yīng)鏈決策問(wèn)題。

上述研究成果為解決糧食供應(yīng)鏈安全評(píng)估的多屬性群決策問(wèn)題提供了較好的思路，但由于糧食供應(yīng)鏈安全問(wèn)題的復(fù)雜性與模糊性，決策者很難對(duì)方案給出精確的評(píng)估，會(huì)遇到?jīng)Q策小組間因不同偏好很難形成一致判斷，決策即時(shí)性差、魯棒性弱，以及決策質(zhì)量難以保證等問(wèn)題。因此，模糊混合群決策支持系統(tǒng)（F-PROMETHEE GDSS）的決策方法值得研究。為此，本文將模糊層次分析法與模糊偏階群決策法相結(jié)合，提出模糊混合群決策支持系統(tǒng)的決策方法用于糧食供應(yīng)鏈安全評(píng)估，對(duì)于豐富糧食供應(yīng)鏈安全及風(fēng)險(xiǎn)管理文獻(xiàn)，促進(jìn)這一領(lǐng)域的學(xué)術(shù)探索，為解決我國(guó)糧食供應(yīng)鏈安全的實(shí)際管理決策問(wèn)題提供新方法和新思路。

1 研究假設(shè)與建模

糧食供應(yīng)鏈安全評(píng)估的F-PROMETHEE GDSS包括三個(gè)主要階段：（1）數(shù)據(jù)收集；（2）F-AHP計(jì)算；（3）模糊混合決策支持系統(tǒng)計(jì)算。在第一階段，形成糧食供應(yīng)鏈安全評(píng)估的決策小組（DMT），確定糧食供應(yīng)鏈安全評(píng)估的準(zhǔn)則并形成決策層次。第二階段采用F-AHP對(duì)糧食供應(yīng)鏈安全進(jìn)行評(píng)估，形成成對(duì)比較矩陣，再基于最比較矩陣計(jì)算各層次準(zhǔn)則的權(quán)重。在第三階段，通過(guò)MS Excel計(jì)算模糊混合決策支持系統(tǒng)來(lái)確定糧食供應(yīng)鏈安全的優(yōu)先級(jí)。由于層次分析法不能很好處理主觀脆弱值的模糊性，本文運(yùn)用三角形模糊數(shù)的區(qū)間分析法進(jìn)行成對(duì)矩陣比較，模糊語(yǔ)言和對(duì)應(yīng)的三角形模糊數(shù)如表1所示。

表1 模糊語(yǔ)言和對(duì)應(yīng)的三角形模糊數(shù)

圖1 兩個(gè)三角形模糊數(shù)M1和M2

其中：

定義第m個(gè)目標(biāo)的第i個(gè)評(píng)價(jià)準(zhǔn)則的模糊區(qū)間值如式（4）所示。

其中：

其中：凸模糊數(shù)的定義如式（8）、式（9）所示。

歸一化后，優(yōu)先級(jí)排序如式（11）所示。

2 F-PROMETHEE GDSS

優(yōu)先級(jí)排序（PROMETHEE）最早由Brans開(kāi)發(fā)，與其他方法相比，它能較好兼容相互矛盾的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則，但PROMETHEE的實(shí)現(xiàn)還需要準(zhǔn)則權(quán)重和偏好系數(shù)等附加信息。優(yōu)先級(jí)排序的評(píng)估決策支持系統(tǒng)（PROMETHEE GDSS）允許每個(gè)決策者表達(dá)偏好并將其集成到群決策中，并允許決策者重新評(píng)估和修改之前的決定，直至得到完全滿意的決策結(jié)果，且決策操作可以通過(guò)視頻會(huì)議形式進(jìn)行，可迅速得到?jīng)Q策結(jié)果。Behzadian等人將PROMETHEE方法與模糊集理論應(yīng)用于環(huán)境、能源及供應(yīng)鏈管理等方面。Le Téno和Mareschal開(kāi)發(fā)了基于時(shí)間準(zhǔn)則和模糊集理論的PROMETHEE II的新方法。Geldermann等人提出PROMETHEE和模糊集理論的混合決策方法。本文運(yùn)用三角模糊數(shù)作為PROMETHEE GDSS信息輸入，對(duì)各個(gè)群決策小組（DMT）的備選方案進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排名，F(xiàn)-PROMETHEE GDSS通過(guò)以下步驟進(jìn)行：

Step1：生成備選方案和準(zhǔn)則。協(xié)調(diào)人向決策者提出決策問(wèn)題，得到所有可能的備選方案和準(zhǔn)則，并在評(píng)估表中列出。

Step2：給定模糊數(shù)及評(píng)價(jià)語(yǔ)言量表，如表2所示。三角模糊數(shù)以LR模式表示，LR模式中三角模糊數(shù)的基本操作如表3所示。

表2 PROMETHEE評(píng)價(jià)中三角模糊數(shù)及評(píng)價(jià)語(yǔ)言量表

表3 使用模糊數(shù)（m,α,β ）LR的操作

Step4：DMT通過(guò)交互式輔助給每個(gè)準(zhǔn)則設(shè)置偏好函數(shù)和閾值q、p，偏好函數(shù)如式（13）所示。偏好閾值q、p分別表示最小、最大容差，DMT根據(jù)其容差判別偏好等級(jí)：漠不關(guān)心、偏好中性及嚴(yán)格偏好。

Step5：計(jì)算每個(gè)DMT偏好。各個(gè)評(píng)價(jià)準(zhǔn)則的權(quán)重∑w=1，DMT的加權(quán)偏好如下：

Step6：計(jì)算DMT排序流。存在兩種類型的排序流，正排序流（φ）和負(fù)排序流（φ），φ是經(jīng)過(guò)路徑π（a,x）的排序流總和，其中a是流出節(jié)點(diǎn)，而x表示除了節(jié)點(diǎn)a之外的其他（n- 1）個(gè)節(jié)點(diǎn)。

Step7：計(jì)算DMT凈流量。備選方案凈流量計(jì)算如式（17）所示。其中，如果a凈流量大于b凈流量，則備選方案a的排名較靠前。

Step8：模糊混合群決策支持系統(tǒng)（PROMETHEE GDSS）的計(jì)算。然后將DMT凈流向量放入全局決策矩陣中，重復(fù)Step1~Step5。通過(guò)去模糊化給備選方案優(yōu)先級(jí)進(jìn)行排序，LR三角模糊數(shù)去模糊化如式（18）。

3 案例分析

大豆是我國(guó)開(kāi)放最早、進(jìn)口量最大、市場(chǎng)化程度最高、與國(guó)際接軌最徹底的大宗農(nóng)產(chǎn)品。2018年以來(lái)，中美貿(mào)易摩擦不斷升級(jí)，大豆成為焦點(diǎn)之一。2020年以來(lái)全球疫情擾動(dòng)引起大豆供應(yīng)中斷、交貨期延遲、質(zhì)量安全等一系列供應(yīng)鏈安全與危機(jī)。面對(duì)國(guó)際政治經(jīng)濟(jì)形勢(shì)和疫情的巨大不確定性，中國(guó)必須掌握在大豆國(guó)際貿(mào)易中的主動(dòng)權(quán)，推動(dòng)進(jìn)口來(lái)源地多元化。除了巴西、美國(guó)、阿根廷這些傳統(tǒng)的出口大國(guó)，需增加俄羅斯、烏克蘭以及非洲等“一帶一路”沿線國(guó)家的進(jìn)口，確保大豆供應(yīng)鏈安全。本案例選擇大豆供應(yīng)鏈1：巴西；大豆供應(yīng)鏈2：美國(guó)；大豆供應(yīng)鏈3：阿根廷；大豆供應(yīng)鏈4：俄羅斯；大豆供應(yīng)鏈5：烏克蘭等5條大豆供應(yīng)鏈的安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，采用上述F-PROMETHEE GDSS方法與操作流程評(píng)估大豆供應(yīng)鏈安全。

3.1 第一階段：DMT形成和數(shù)據(jù)收集

Step1：初步形成兩個(gè)DMT，均由供應(yīng)鏈安全領(lǐng)域的三個(gè)專家組成。由于DMT成員不在同一地點(diǎn)，因此設(shè)置決策協(xié)調(diào)人及建立視頻通信協(xié)調(diào)各DMT及專家意見(jiàn)。

Step2：為評(píng)估大豆供應(yīng)鏈安全，選擇大豆供應(yīng)鏈1：巴西；大豆供應(yīng)鏈2：美國(guó)；大豆供應(yīng)鏈3：阿根廷；大豆供應(yīng)鏈4：俄羅斯；大豆供應(yīng)鏈5：烏克蘭等5條大豆供應(yīng)鏈的安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)。

Step3：定義供應(yīng)鏈安全評(píng)估的準(zhǔn)則和指標(biāo)，通過(guò)視頻會(huì)議完成第一次結(jié)構(gòu)化問(wèn)卷。要求受訪者通過(guò)使用“不重要（1~3）”，“有點(diǎn)重要（4,5）”，“重要（6,7）”和“非常重要（8,9）”等重要性的比較標(biāo)度，完成因素之間成對(duì)比較的量化判斷矩陣，最終選擇平均得分7之上的5個(gè)準(zhǔn)則、14個(gè)子準(zhǔn)則及29個(gè)指標(biāo)，大豆供應(yīng)鏈安全準(zhǔn)則及指標(biāo)體系如表4所示。

表4 大豆供應(yīng)鏈安全的評(píng)估準(zhǔn)則及指標(biāo)體系

3.2 第二階段：F-AHP計(jì)算

Step4：定義F-AHP層次結(jié)構(gòu)，構(gòu)造大豆供應(yīng)鏈安全的層次分析模型，如圖2所示。圖2說(shuō)明大豆供應(yīng)鏈安全的關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)并非來(lái)自供應(yīng)鏈內(nèi)部，供應(yīng)鏈外部風(fēng)險(xiǎn)（C）、供應(yīng)鏈節(jié)點(diǎn)之間風(fēng)險(xiǎn)（C）成為大豆供應(yīng)鏈安全的關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別點(diǎn)。

圖2 大豆供應(yīng)鏈安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的決策層次

Step5：通過(guò)F-AHP分配準(zhǔn)則和子準(zhǔn)則的權(quán)重。為此，決策協(xié)調(diào)人制定模糊語(yǔ)言選項(xiàng)和調(diào)查問(wèn)卷。基于DMT的問(wèn)卷結(jié)果，根據(jù)模糊隸屬函數(shù)給定準(zhǔn)則和子準(zhǔn)則的模糊權(quán)重，通過(guò)DMT意見(jiàn)獲得三角形模糊數(shù)D。采用區(qū)間分析法（EAM）確定主要準(zhǔn)則和子準(zhǔn)則的權(quán)重向量。

3.3 第三階段：F-PROMETHEE GDSS計(jì)算

Step6：確定各個(gè)準(zhǔn)則偏好函數(shù)和參數(shù)。基于DMT所定義準(zhǔn)則的偏好函數(shù)和閾值，通過(guò)Delphi法確定其偏好功能，給定無(wú)差異閾值q等于零，偏好閾值p的值等于0.80，以反映偏好函數(shù)對(duì)決策過(guò)程的影響。低于0.80的p值說(shuō)明貢獻(xiàn)較少。視頻會(huì)議之后，最終確定評(píng)估準(zhǔn)則的偏好函數(shù)、參數(shù)及其對(duì)應(yīng)的閾值。

Step7：通過(guò)每個(gè)DMT的PROMETHEE矩陣進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序。依據(jù)表2中準(zhǔn)則和模糊語(yǔ)言量表評(píng)估上述5條大豆供應(yīng)鏈安全。DMT和DMT所計(jì)算的正排序流（φ）和負(fù)排序流（φ）分別顯示在表5和表6中。表5說(shuō)明DMT所評(píng)估的大豆供應(yīng)鏈安全排序流得分依次為：Sup?Sup?Sup?Sup?Sup，即俄羅斯、巴西、美國(guó)、阿根廷、烏克蘭。表6說(shuō)明DMT所評(píng)估的大豆供應(yīng)鏈安全排序流得分依次為：Sup?Sup?Sup?Sup?Sup，即俄羅斯、巴西、烏克蘭、美國(guó)、阿根廷，兩個(gè)DMT對(duì)5條大豆供應(yīng)鏈安全評(píng)估和排名提出了不同的關(guān)注和意見(jiàn)。但DMT、DMT都認(rèn)為大豆供應(yīng)鏈4，即俄羅斯的大豆供應(yīng)鏈最安全。

表5 DMT1對(duì)大豆供應(yīng)鏈安全評(píng)估的正排序流和負(fù)排序流

表6 DMT2對(duì)大豆供應(yīng)鏈安全評(píng)估的正排序流和負(fù)排序流

Step8：運(yùn)用MS Excel計(jì)算F-PROMETHEE GDSS，通過(guò)去模糊化完成大豆供應(yīng)鏈安全的優(yōu)先級(jí)排序。各個(gè)F-PROMETHEE矩陣的凈流向量集成到群決策矩陣，協(xié)調(diào)人收集DMT相關(guān)信息，包括偏好函數(shù)類型（偏好中性），閾值水平（q=0,p=0.8）和權(quán)重（每組DMT設(shè)定為0.5）。用于全局排序的正排序流（φ）、負(fù)排序流（φ）和凈流量（φ ）的值如表7所示。

表7所示的大豆供應(yīng)鏈安全的全局排序流量來(lái)看，凈流量0.241的大豆供應(yīng)鏈4被評(píng)估為最安全供應(yīng)鏈，即供應(yīng)鏈安全級(jí)別最高。所評(píng)估的5條大豆供應(yīng)鏈安全級(jí)別排序?yàn)椋篠up?Sup?Sup?Sup?Sup，即俄羅斯、阿根廷、美國(guó)、烏克蘭、巴西。大豆供應(yīng)鏈安全優(yōu)先級(jí)排序結(jié)果可能與其他機(jī)構(gòu)評(píng)估結(jié)果存在差異，采用兩組DMT評(píng)估大豆供應(yīng)鏈安全的結(jié)果卻截然不同。根據(jù)結(jié)果，最后兩個(gè)大豆供應(yīng)鏈顯示相對(duì)較低的安全性能。因此，高管人員可立即排除這兩個(gè)大豆供應(yīng)鏈，并考慮用新的供應(yīng)鏈替換。通過(guò)改變子準(zhǔn)則的權(quán)重進(jìn)行敏感性分析，發(fā)現(xiàn)準(zhǔn)則權(quán)重在一定區(qū)間內(nèi)變化對(duì)大豆供應(yīng)鏈安全優(yōu)先級(jí)排名影響不大，模糊群決策支持系統(tǒng)對(duì)大豆供應(yīng)鏈安全的評(píng)估具有魯棒性。

表7 大豆供應(yīng)鏈安全的全局排序流量

4 結(jié)論與展望

為更好應(yīng)對(duì)糧食供應(yīng)鏈安全的模糊決策問(wèn)題，本文集成模糊集理論、模糊層次分析法及模糊偏階群決策法等，提出F-PROMETHEE GDSS的方法，通過(guò)一個(gè)大豆供應(yīng)鏈安全評(píng)估案例驗(yàn)證該方法的可行性與適用性。所提出的模糊群決策過(guò)程是在短時(shí)間內(nèi)通過(guò)視頻會(huì)議進(jìn)行，每組DMT可快速表達(dá)偏好和評(píng)價(jià)，通過(guò)糧食供應(yīng)鏈安全排名進(jìn)行評(píng)估決策，可為相關(guān)部門對(duì)未來(lái)糧食風(fēng)險(xiǎn)變化的趨勢(shì)和糧食供應(yīng)鏈安全風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)重程度進(jìn)行科學(xué)判斷。研究結(jié)論與展望如下：（1）F-PROMETHEE GDSS方法能夠?qū)⑷簺Q策過(guò)程分解為可管理的步驟，通過(guò)交互式輔助給每個(gè)評(píng)價(jià)準(zhǔn)則設(shè)置偏好函數(shù)和閾值，將所有DMT的凈流向量放入全局決策矩陣中，并整合決策結(jié)果以獲得糧食供應(yīng)鏈安全目標(biāo)一致的解決方案，模糊群決策過(guò)程被證明是可行的。已有研究表明，模糊群決策很少采用交互式輔助，針對(duì)結(jié)構(gòu)化問(wèn)題，因其體系結(jié)構(gòu)更為開(kāi)放，有利于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中多種決策的協(xié)同。DMT從不同的角度給出若干個(gè)相互之間很難進(jìn)行絕對(duì)比較的決策結(jié)果。而本研究將交互式輔助方法納入模糊群決策，決策者可結(jié)合自己的價(jià)值觀、偏好、經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)的淵博程度等從中作出選擇，以達(dá)到?jīng)Q策結(jié)果的最優(yōu)化。（2）F-PROMETHEE GDSS方法充分考慮糧食供應(yīng)鏈安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的復(fù)雜性和不確定性因素，決策協(xié)調(diào)員在兩組DMT之間發(fā)揮了關(guān)鍵的溝通作用，確保了模糊群決策過(guò)程的質(zhì)量。案例分析表明，大豆供應(yīng)鏈安全的優(yōu)先級(jí)排名較為穩(wěn)定，具有較好的魯棒性。已有研究表明，模糊群決策過(guò)程耗時(shí)較長(zhǎng)且缺乏魯棒性，而本研究通過(guò)視頻會(huì)議可迅速得到?jīng)Q策結(jié)果，可實(shí)現(xiàn)即時(shí)性的信息交流，有利于糧食供應(yīng)鏈安全評(píng)估決策工作準(zhǔn)確性的提升。（3）本研究?jī)H以我國(guó)大豆供應(yīng)鏈安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估為案例對(duì)F-PROMETHEE GDSS方法進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，該方法的適用性還有待進(jìn)一步驗(yàn)證，未來(lái)可擴(kuò)大到農(nóng)業(yè)及糧食產(chǎn)業(yè)鏈層面，以增強(qiáng)F-PROMETHEE GDSS方法的普適性。同時(shí)伴隨全球疫情、國(guó)際格局、新貿(mào)易環(huán)境以及他國(guó)政府干預(yù)、國(guó)際合同惡意違約等風(fēng)險(xiǎn)，如何引導(dǎo)和扶持糧食供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)主體建立大數(shù)據(jù)信息驅(qū)動(dòng)的商業(yè)模型，提升國(guó)際信息獲取和預(yù)判能力，強(qiáng)化對(duì)糧食供應(yīng)鏈安全風(fēng)險(xiǎn)的研判和防范等問(wèn)題將是今后研究的重點(diǎn)。