贫困地区农户融入农产品供应链发展的风险研究——以广西石漠化地区为例<br/>

贫困地区农户融入农产品供应链发展的风险研究——以广西石漠化地区为例

2015-04-23颜廷武张俊飚

江西社会科学 2015年10期

■颜廷武唐妍张俊飚

21世纪以来，我国农业发展面临着新的挑战。在市场化改革深入推进过程中，我国传统的小规模农业经营已经不能适应社会化大生产的要求，农业生产越来越体现出一体化、产业化的生产经营态势，农业发展进入供应链竞争时代。作为我国农业生产经营主体的小农户，要重新适应新的生产方式，提高自身组织化程度，融入农产品供应链实现协同发展已被证明为一种可行的模式［1-2］。然而，农户融入农产品供应链是一把双刃剑，在带来利润的同时也会带来风险损失。由于在整个供应链中处于相对弱势地位，小农户更难应对融入供应链可能带来的各种风险。相对于经济发达的地区，我国连片特困地区受市场发育程度和小农户要素禀赋等条件的约束和限制，农户与农产品供应链的融合与对接相对滞后，这严重制约着区域农业的可持续发展和农民脱贫致富的步伐［3-4］。

国内外学者对供应链风险的研究始于20世纪90年代，概括起来，这些研究主要集中在以下几个方面：一是供应链风险识别。一般可以将供应链风险识别为内生风险和外生风险，其中供应风险、需求风险、环境风险、质量风险和信息风险是被大多数学者考虑在内的重要风险因素［5-7］。二是供应链风险评估。从方法来看，供应链风险评估主要采用德尔菲法、层次分析法、模糊综合评价法、模糊层次综合评价法等［8-11］，也有一些学者通过熵权法、神经网络法、解析结构模型等方法对供应链风险进行评估［12］。三是供应链风险控制。现有研究提出了供应链风险控制的重要性、原则和思路，并根据风险识别和评估的结果提出了相应风险控制策略［13-15］。

以上研究为本文提供了坚实的理论基础，但仍有进一步强化和拓展的空间：一是现有文献缺乏从关切小农户应得利益角度出发的农产品供应链风险分析；二是受数据可获性等因素影响，运用有效计量工具和科学方法对农产品供应链风险进行的定量研究尚显薄弱；三是研究大多局限在经济较为发达的地区。鉴于此，本文将从连片特困地区农户角度出发，结合现有文献的研究成果和广西石漠化连片特困地区农户调研所获得的数据，采用模糊层次综合评价法对农户稳定融入农产品供应链的风险进行实证分析。

一、研究区域与数据、方法

（一）数据来源

本文数据来源于课题组对广西壮族自治区河池市和崇左市进行的农户家庭入户问卷调查。选择河池市和崇左市作为调研地，主要考虑两地均为滇桂黔石漠化区集中连片特困县集中分布的地区，调研数据具有代表性。调研地点具体涉及河池市的大化瑶族自治县、环江毛南族自治县和崇左市的龙州县。在县级下选取乡镇，并按照随机抽样的原则选取行政村进行入户抽样调查。调查共涉及农户200余家，农村人口近900人。调研主要内容包括当地基础设施与环境、被调查者家庭基本情况、家庭经营规模及收支情况、农户市场参与情况、农户合作经营情况和农户风险识别情况等。为了保证调研数据的全面、准确和可信，通过入户方式进行“一对一”和“面对面”的方式进行访谈与交流。调查共收回问卷203份，剔除关键问题漏答、数据信息缺失等方面的样本，有效样本数量为171份，问卷有效率为84.24%。

（二）研究方法选择

本文所讲的农产品供应链，是指以农产品及其服务为核心，从生产、收购、加工、运输、分销直至最终送到消费者手中的过程，以及上下游农户、生产商、合作社、批发商、零售商、最终消费者组成的供需网络。它具有结构复杂性、市场不确定性、市场力量不均衡性和脆弱性等特点［16-17］。通常情况下，风险源自于不确定性，包括事件发生的可能性、事件发生的条件和事件发生引起的结果。基于此，本文将农户融入农产品供应链发展的风险定义为：农户在融入农产品供应链的过程中，由于各种事先无法预测的不确定性因素带来的冲击与影响，使农户实际收益与预期收益发生偏差，从而带来利益受损的风险和可能性［18-19］。

结合国内外的相关文献和研究成果，本文将重点从风险识别、风险评估、风险控制这三方面来分析农户融入农产品供应链发展的风险。根据农产品供应链的特征和农户生产特点，本文在专家讨论和实地调研的基础上，将农户融入农产品供应链发展的风险识别为供应风险、经营风险、需求风险和环境风险四大类15个风险因素，据此建立农户融入农产品供应链发展的风险指标体系，采用模糊层次综合评价法对连片特困地区农户融入农产品供应链发展的风险进行评估。模糊层次综合评价法将层次分析法（AHP）和模糊综合评价法（FCE）相结合，运用层次分析法确定各风险因素的指标权重，运用多层次模糊综合评价法对风险进行综合评价。其中，利用层次分析法确定各风险因素指标权重是关键步骤，本文将在专家评分法的基础上用方根法予以求解。

（三）描述性统计分析

根据171户农户问卷调查结果，样本农户的描述性统计特征如表1所示。具体分析如下：（1）户主以男性为主，占被调查者的87.72%，这与我国家庭决策权大部分掌握在男性手中的现状相一致。（2）57.90%的被调查者年龄在40~65岁之间，40岁以下被调查者比例为38.60%，样本年龄结构较为合理。（3）大部分被调查者仅拥有初中及以下学历，具有高中及以上学历的被调查者仅占样本总量的14.62%，这与连片特困地区农民受教育程度普遍不高的事实相符。（4）大多数被调查者种植的农产品附加值不高，47.95%的样本农户以种植粮食类作物为主。此外，有37.42%的样本农户以种植甘蔗等果蔬类农产品为主，而畜禽、水产等养殖类农产品类型相对较少。（5）57.89%的农户家庭年纯收入在一万元以下，家庭贫困程度较深。（6）以农业作为主要收入来源的农户占样本农户总量的41.52%，这从一定程度上反映了连片特困地区农户兼业化现象较为普遍。（7）人均耕地面积（包括水田和旱地）为2.12亩，说明样本地农业生产仍以小规模农业为主。

二、农户融入农产品供应链发展的风险认知与识别

（一）农户对农产品供应链的风险认知水平

从样本农户的调查结果来看，农户对农产品供应链的风险认知呈现如下特点：（1）从农户对农产品供应链风险的整体认知水平来看，31.00%的农户认为纳入供应链发展风险很小或没有风险，52.63%的农户认为纳入供应链发展的风险较大。（2）从供应链对农业收入影响程度的风险认知来看，67.25%的农户认为供应链风险对农业收入的影响较大或很大，仅15.20%的农户认为供应链风险对农业收入影响很小甚至没有影响。（3）从农户对农产品供应链风险的关注度来看，仅25.73%的农户对供应链风险经常关注，大部分农户对农产品供应链风险关注较少。（4）从对供应链风险管理的满意程度来看，仅有25.15%的农户对供应链风险管理持比较满意或满意的态度，农户整体满意度不高。（5）在受访的农户中，有46户农户加入了农民专业合作社或选择与龙头企业合作，占样本总量的26.90%，农户供应链参与程度较低。在合作农户中，65.22%的农户认为加入农民专业合作社或与龙头企业合作后自身抵御农产品供应链风险的能力得到了增强，73.68%的农户认为好的销售渠道能够有效降低销售风险。（6）从农户对供应链风险控制的态度来看，仅38.58%的农户对农产品供应链风险控制持乐观态度，认为风险可控。同时，74.85%的农户认为政府应该在发生风险时帮助农户减轻损失，这说明连片特困地区农户独自抵御风险能力普遍较低，政府应该在抵御和控制农户融入供应链风险方面发挥积极作用。

（二）农户融入农产品供应链发展的风险识别

本文将农户融入农产品供应链发展的风险识别为供应风险、经营风险、需求风险和环境风险四大类15个风险因素。其中，供应风险为在农户购买生产资料和供应商提供生产资料过程中的潜在风险，包括生产资料的质量问题、生产资料的价格波动程度、生产资料的投入决策失误和供应商的订单履约率等4个因素；经营风险为农户在农业生产和管理过程中存在的风险，包括日常生产过程管理不规范、农产品质量安全问题、农户的信息获取能力和同行的竞争风险等4个因素；需求风险为农户在提供农产品和与下游组织合作过程中存在的风险，包括与下游组织合作的风险、市场需求变化和农产品市场价格波动等3个因素；环境风险为整体外部环境带来的风险，包括自然环境风险、经济环境风险、技术环境风险和政策法规风险等4个因素。据此，本文将所识别出的15个风险因素建立如表2所示的农户风险识别指标体系。

表1摇样本农户的描述性统计分析

三、农户融入农产品供应链发展的风险评估

（一）运用层次分析法确定各风险因素的权重

1.建立层次结构模型。根据所建立的农户风险识别指标体系，可将农户风险识别的准则层分为两层：第一层为一级风险，表示为：U=｛U1，U2，U3，U4｝；第二层为二级风险，表示为U1=｛U11，U12，U13，U14｝，U2=｛U21，U22，U23，U24｝，U3=｛U31，U32，U33｝，U4=｛U41，U42，U43，U44｝。这两层风险集合构成了风险模糊因素集。

2.构造两两对比矩阵。根据第一步分层结果自上而下建立五个两两对比矩阵。采取专家评分法①，请专家在矩阵中将各风险因素的重要程度进行两两对比并赋值，构成专家评分矩阵U=(uij)nn。赋分规则采用T.L.Saaty提出的9分标度法，赋分1、3、5、7、9分别表示Ui与Uj相比，Ui比Uj同等重要、稍微重要、明显重要、强烈重要、极度重要。

3.计算各风险因素的权重并进行一致性检验。根据专家评分法所得的赋值矩阵，运用方根法求解每一矩阵的特征向量，最后所得的向量W=［W1，W2，…，Wn］即为所求的特征向量，即各风险因素所对应的权重。同时，计算一致性比率CR，进行一致性检验，若CR＜0.1，则评分矩阵满足一致性［20］（P216-224）。由于整个过程涉及大量矩阵运算，本文采用MATLAB软件对评分矩阵进行编程运算，得出矩阵的特征向量（各风险因素的权重），并将所有专家评价出的权重结果用算术平均法求平均值，得出各风险因素的最终权重，所有评分矩阵一致性比率CR值均小于0.1，均值为0.058，均通过了一致性检验。最终，计算出一级风险因素对应的权重W=（0.1647，0.1638，0.4899，0.1472）。风险大小依次为：需求风险＞供应风险＞经营风险＞环境风险，其中需求风险为主要风险，风险程度较其他几类风险明显偏大。二级风险因素中，供应风险中的各项二级风险权重为W1=（0.2661，0.2202，0.2443，0.2964），各风险权重较为均衡；经营风险中的各项二级风险权重为W2=（0.1463，0.3522，0.2833，0.2184），农产品质量安全问题为经营风险上的主要二级风险因素；需求风险中的各项二级风险权重为W3=（0.2734，0.4123，0.3245），其中市场需求变化为主要风险因素；环境风险上各项二级风险权重为W4=（0.2592，0.2931，0.2008，0.2701），各风险因素权重较为平均。

表2摇农户风险识别指标体系

表3摇各风险因素权重值表

根据以上得到的一级风险权重值和二级风险权重值，计算各二级风险因素的综合权重值如表3所示。由表3可知，市场需求变化风险、农产品市场价格波动风险、与下游组织合作的风险、农产品质量安全问题、农户获取信息能力和供应商订单履约率等是连片特困地区农户融入农产品供应链发展面临的主要风险。

（二）模糊综合评价

1.建立风险模糊评价集。风险模糊评价集即受访者对风险因素评价结果的集合，本文用大写字母V来表示，将农户风险程度划分为“低”、“较低”、“一般”、“较高”、“高” 五个层次，依次表示为V1、V2、V3、V4、V5。根据V的计算结果，可以判断农户融入农产品供应链发展的风险程度大小。

2.计算模糊隶属矩阵。对问卷调查数据进行分析，通过计算得出每一风险指标对应风险等级Vt的隶属度rijt。（rijt=Nijt/N，其中N为总评价人数，Nijt为评价风险指标uij处于Vt等级的人数）。于是，可得模糊综合评价的隶属矩阵：Ri={rij1,rij2,rij3,rij4,rij5}（i=l,2,…,n;j=1,2,…,m）。经计算得出供应风险、经营风险、需求风险和环境风险的隶属矩阵R1、R2、R3、R4分别为：

（三）模糊层次综合评价

1.二级风险综合评价。从供应风险来看，各风险因子权重为W1=（0.2661，0.2202，0.2443，0.2964)，隶属矩阵为R1，从而可以得出供应风险模糊综合评价结果为：

V1=(0.075，0.1586，0.3353，0.2627，0.1660）；

同理，可得经营风险的综合评价结果为：

V2=（0.120，0.1942，0.3440，0.2151，0.1258）；

需求风险的综合评价结果为：

V3=（0.0768，0.1230，0.2212，0.2912，0.2981）；

环境风险的综合评价结果为：V4=（0.0988，0.1498，0.3860，0.2344，0.1542）。2.一级风险综合评价。由二级模糊风险综合评价结果可得出一级模糊风险的隶属矩阵：

一级风险的权重为 W=（0.1647，0.1638，0.4899，0.1472），可得一级风险的模糊层次综合评价结果为：

V=（0.0849，0.1406，0.2776，0.2563，0.2171）

3.结果分析。从以上模糊层次综合评价结果来看，在171户样本农户中，22.55%的农户认为风险“低”或“较低”，27.76%的农户认为风险“一般”，47.34%的农户认为风险“较高”或“高”。综合可见，连片特困地区农户融入农产品供应链发展的风险程度高。由最大隶属度原则可知，当前连片特困地区农户融入农产品供应链发展的稳定性较差，存在较大风险。

四、结论与建议

（一）结论

本文从连片特困地区农户角度出发，结合现有文献的研究成果和广西连片特困地区农户调研所获得的数据，对农户稳定融入农产品供应链发展的风险进行实证研究，对风险进行识别，运用模糊层次综合评价法对风险进行评估，最终得出以下结论：（1）农户融入农产品供应链的风险可识别为供应风险、经营风险、需求风险和环境风险四大类15个风险因素，包括生产资料的质量问题、农产品质量安全问题、农户的信息获取能力、市场需求变化、农产品市场价格波动、自然环境风险和政策法规风险等。（2）连片特困地区农户融入农产品供应链发展的风险大小排序，依次为：需求风险＞供应风险＞经营风险＞环境风险。其中，市场需求变化风险、农产品市场价格波动风险、与下游组织合作的风险、农产品质量安全问题、农户获取信息能力和供应商订单履约率等，是农户融入农产品供应链发展面临的主要风险因素。（3）模糊层次综合评价结果表明，47.34%的农户认为融入农产品供应链发展的风险程度高，且融入发展的稳定性较差，这一结论与前文提及的问卷调查的统计结果基本吻合。问卷调查进一步显示，在融入农产品供应链发展的农户中，65.22%的农户认为加入农民专业合作社或与龙头企业合作后抵御农产品供应链风险能力得到了增强。

（二）政策建议

基于上文的研究，为降低连片特困地区农户融入农产品供应链发展的风险程度，提高农户融入农产品供应链发展的稳定性与收益值，本文提出以下对策建议。

第一，提高农产品供应链信息化水平，建立多元主体风险预警机制。在信息化时代，建立农产品供应链公共信息平台可以减少交易成本、提高信息传递效率、帮助各主体特别是农户及时了解市场动态。在农产品供应链风险中，由需求变化（如市场需求变化和农产品价格波动）带来的风险是农户面临的主要风险。连片特困地区农户由于自身条件所制，及时获得全面准确市场信息的能力弱，不能识别和控制由市场信息变化带来的风险。因此，加强连片特困地区信息化建设，提高农产品供应链信息化水平，建立以政府、龙头企业、行业协会、专业合作社为主体的多元预警机制是农户获得风险预警信息、减少风险损失的有效途径。

第二，加强农产品行业协会和农民专业合作社等供应链核心主体建设。和一般农户相比，连片特困地区农户获得市场信息、识别风险和抵御风险的能力更低，而充分发挥农产品行业协会和农民专业合作社的协调和中介作用，发挥农产品行业协会和农民专业合作社对农户生产经营的技术支持和专业指导作用，可以减小农户由于市场供应或需求变化带来的风险损失。基于连片特困地区供应链主体发育滞后的现实，政府需要重点从财政和政策上引导并支持行业协会和专业合作社等机构的健康发展。同时，行业协会和专业合作社自身要加强内部治理水平和人才引进力度，充分发挥其在区域农产品供应链培育和发展中的核心带动作用。

第三，强化政府职能，为供应链发展提供良好的政策、法律和财政支持。对连片特困地区来说，想方设法改善农产品供应链发展环境是其首要任务，这需要政府加大投资来改善区域交通、通讯等状况，提供良好的农产品物流配送条件。其次，加大对农业基本建设的投资，特别是加强农田水利建设，提高农户风险抵御能力。加大对农业科技的扶持力度，通过提高农业科技进步贡献率，来提升供应链运行效率。再次，完善农业保险制度，创新农业保险品种，特别是对风险较大的农产品提供目标价格支持及灾害风险补贴。最后，加强农产品供应链的运行监管，包括农业生产资料质量监管、农产品质量监管、农产品价格监管等，为农产品供应链的良性发展提供良好环境。

注释：

［1］Narrod,C.,D.Roy,and J.Okello,et al.Publicprivate Partnerships and Collective Action in High Value Fruit and Vegetable Supply Chains.Food Policy,2009,(34).

［2］颜廷武，李明月，张俊飚.连片特困地区农户融入农产品供应链行为研究——基于广西石漠化地区的调查［J］.农业技术经济，2014，（11）.

［3］刘兵.贫困地区构建优势农产品供应链对农户减贫效应的实证分析——基于定西地区的农户调查数据［J］.农业技术经济，2013，（6）.

［4］许翔宇.贫困地区农户脱贫的困境与出路：基于农产品供应链的视角［J］.农业经济问题，2012，（9）.

［5］Barbara Gaudenzi,Antonio Borghesi.Managing Risks in the Supply Chain Using the AHPMethod.The International Journalof LogisticsManagement,2006,（1）.

［6］邓俊淼，戴蓬军.供应链管理下鲜活农产品流通模式的探讨［J］.农业经济，2006，（8）.

［7］刘乔，沈欣，孙栩.农产品供应链风险评价研究［J］.农机化研究，2011，（9）.

［8］张先敏.供应链绩效评价研究述评［J］.湖南财政经济学院学报,2014,(2).

［9］Hallikas,J.,Karvonen,I.,Urho,P.et al.Risk Management Processes in Supplier Networks.International Journal of Production Economics,2004,(1).

［10］陈小霖，冯俊文.农产品供应链风险管理［J］.生产力研究，2007，（5）.

［11］褚阳.农产品供应链管理模式研究［J］.物流科技，2013，（7）.

［12］张诚，张广胜.农产品供应链风险影响因素的ISM分析［J］.江西社会科学，2012，（3）.

［13］凌六一，胡中菊，郭晓龙.随机产出和随机需求下“农超对接”模式的分析与协调［J］.系统工程，2011，（9）.