基于FANP方法的循环农业绿色供应链绿色度评价模型研究
2015-11-26范瑾
范瑾
摘要:农产品供应链管理是保证农产品质量安全的关键。将“绿色”引入农产品供应链管理中,将传统供应链的评价指标体系与农产品产业特征相结合,重新构建了由6个一级指标和19个二级指标构成的评价指标体系,并采用模糊层次分析法(FANP)构建了绩效评价模型,最后以此模型进行实证分析。结果表明,企业并不是造成农产品供应链绿色水平偏低的惟一主体;农产品供应链绿色水平的提高,需要企业、政府和中介组织三方的共同努力;政府除了需要通过政策对绿色经济发展进行有效引导之外,还需要在技术和资金方面给予企业一定的支持,而中介组织体系的完善,将有助于政府、企业和市场之间建立紧密的关系。
关键词:绿色供应链;绿色度;模糊层次分析法;循环农业
中图分类号:F274 文献标识码:A 文章编号:0439-8114(2015)21-5471-05
DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2015.21.068
A Study with FANP on Green Degree Evaluation Model for Green Supply
Chain of Circulatory Agriculture
FAN Jin
(Wuhan College, Zhongnan University of Economics and Law, Wuhan 430000, China)
Abstract: Agricultural products supply chain management is the key to guarantee the quality and safety of agricultural products. The study combined the evaluation index system of the traditional supply chain with industry characteristics of agricultural products, brought the green factor into agricultural products supply chain management, and built the evaluation index system which included 6 primary indexes and 19 secondary indexes. The article used FANP method to build the performance evaluation model and made the example analysis in this model. The analysis showed that enterprises were not the only subject to make the green level of agricultural products supply chain lower. Improving the green level of agricultural products supply chain needs joint efforts of enterprises, government and intermediary organizations. The government not only needs to lead the green economy development through policy, but also to support the enterprises in technology and capital. And improving intermediary organization system is helpful to contribute a close relationship between the government, enterprise and market.
Key words: green supply chain; green degree; FANP; membership
农产品是人类生活的必需消费品,其质量安全和“绿色”与否与消费者的生命健康息息相关,有别于工业产品和服务产品。这里的“绿色”是一个广义的概念,它包含节约资源能源;不破坏并有利于环境;可持续发展等涵义[1]。农产品的供应链管理涉及到种子的采购、农产品的生产与加工、销售和运输以及废物的回收利用等整个过程,将“绿色”引入农产品供应链管理具有重要意义。
关于绿色供应链的研究始于1996年,绩效评价是相关研究中一个非常重要的领域,国内外在此领域都有诸多研究成果。国内关于绩效评价的研究主要两个方面:一是构建指标体系的角度;二是构建评价模型的方法[2]。从已有的研究来看,指标体系评价的对象主要是工业企业绿色供应链管理,且侧重于财务指标。关于绩效评价模型的构建方法比较多,包括多层次灰色关联度法、隶属度转换算法、层次分析法(AHP)、网络层次分析法(ANP)等,比较集中的方法是AHP/ANP法。本研究将传统供应链的评价指标体系和农产品产业的特征相结合,重新构建评价指标体系,侧重于农产品供应链绿色度的评价,并采用模糊综合分析法(FANP),构建绩效评价模型,为农产品生产实施绿色供应链管理提供科学依据。
1 循环经济下的农产品供应链及其绿色度
绿色供应链管理是一种有别于传统供应链管理的现代管理模式,其将绿色理念和环保意识融入供应链过程,充分考虑在供应过程中所选择的方案对周围环境和人员产生的影响,资源是否合理利用,废弃物和排放物如何处理与回收等,通过链上相关利益者相互合作,以实现经济与环境的协调发展。循环经济下农产品供应链有其复杂性和特殊性,在供应链管理方面,它不仅和农产品安全生产活动相关,还涉及到资源回收再利用,以达到降低生产成本、保护环境的目的,整个供应过程是正向物流和逆向物流的有机结合,构成了闭环式的供应链[3]。此外,其管理活动不仅涉及到链内的农户、农业企业(农业采购、生产、加工、销售的上下游企业)、消费者,还涉及到链外的政府和中介组织(提供技术咨询服务、金融支持、检测监督等组织)行为。因此,循环农业的绿色供应链管理应包括四个部分内容,即供应链管理、农产品质量安全、环境保护和资源的回收再利用[4]。
绿色度是对实现绿色理念能力的一种衡量,通常被指为企业经济活动对环境的影响程度或者环境友好程度。它是一个相对概念,会因为环境标准或法规标准的变化而产生改变,具有时效性[5]。因为循环经济下农产品绿色供应链的特殊性,绿色度的定义范围更广,除了与环境友好程度相关的生态环境维度外,还应包括绿色管理水平、质量安全、绿色供应链的持续能力、消费者体验、资源利用效率等维度。
2 构建农产品供应链绿色度评价指标体系
根据以上对农产品绿色供应链及绿色度涵义的分析,在参考绿色大世界国际联合组织(GW)对绿色度定义的基础上,结合相关专家的意见,从生态环境、质量安全、技术创新、客户体验、资源效率和绿色管理水平6个维度构建农产品供应链绿色度的评价指标体系,如表1所示。
3 农产品供应链绿色度模糊综合评价模型的构建
模糊综合评价法是在层次分析法中引入模糊数学中的“隶属度”概念,用隶属函数对具有模糊性(如专家评价)的指标进行处理,最大限度地减少人为因素对评价结果的影响。其基本思想是在确定评价因素、因子的评价等级和权值的基础上,运用模糊集合变换原理,以隶属度描述各因素、因子的模糊界线,构造模糊矩阵,通过多层的复合运算,最终确定评价对象所属等级[6]。运用模糊综合分析法,首先要确定一套评价指标体系(表1),然后按以下步骤分步进行模型的建立。
3.1 建立评价指标集、权重指标集并定义评语集
供应链的绿色度评价为终极目标(S),S下有元素组S(j=1,…,6),相应的权重集为A=(a1,a2,a3,a4,a5,a6)。Sj下有元素Sjk(k=1,…,nj),相应权重集为Aj=(aj1,aj2,…,ajn■)。这里权重可以理解为每个指标对上一级指标的相对影响程度。定义评语集为U=(u1,u2,u3,u4),ui(i=1,2,3,4),当i=1,2,3,4时,分别表示评语为优、良、中、差。
3.2 利用网络层次分析法(ANP)求各级指标权重
从表1可以看出,农产品供应链绿色度的评价指标之间并不是相互独立的,有的指标之间相互依赖和影响,如消费纠纷率会影响到客户对企业的评价及其对企业的忠诚度。对于这种内部结构不相互独立的决策问题,网络层次分析法(ANP)是一个比较好的决策算法。ANP是在层次分析法(AHP)基础上发展形成的一种新的决策方法,它最大的优点是考虑了不同层次的元素组及元素组内部的元素间具有关联或反馈关系的情况,比层次分析法更贴近现实地反映和描述决策问题[7]。ANP方法解决问题的关键是利用“超矩阵”对各种相互作用的因素进行综合分析,得出各元素的混合权重,从而做出最终决策[8]。
3.2.1 构建ANP网络结构模型 利用ANP方法构建网络结构模型(图1)。该模型元素分为两大部分,第一部分为控制元素组,其中只有一个因素,即总目标绿色供应链绿色度指标(S),其既是评价目标又是判断准则,所以所有元素直接以此为评判准则进行比较。第二部分为网络层,包括6个因素组S1~S6,各因素组之间的相互作用以箭头标出,每个因素组中又有不同指标,整个指标体系由19个评价指标共同构成。
3.2.2 内部独立指标层的权重确定 内部独立指标层的指标之间的关系是独立的,对该层因素的相对重要性只需两两比较即可。由图1可知,生态环境、质量安全、绿色供应链持续能力、消费者体验、资源利用效率、绿色管理水平这6个指标,只要计算其对供应链绿色度指标的权重即可。
根据图1所示的独立指标层各指标之间的关系,以S为准则,对S下各元素组Sj的重要性进行比较(表2)。
其中,xij表示第i个指标与第j个指标的重要程度的比较结果,其取值范围为xij=(9,7,5,3,1,1/3,1/5,1/7,1/9),xij>1时,数值越大说明i指标比j指标越重要;xij=1时,说明i指标和j指标同等重要;xij<1时,数值越小,说明i指标比j指标越不重要。利用Super Decision(SD)软件依次算出所有指标对目标层的权重,并进行一致性分析。经过计算如果CR<0.1,说明矩阵的一致性可以接受。与Sj无关的元素组对应的权重向量分量为零,由此得到加权矩阵A=a11 … a16■ ■ ■a61 … a66。
3.2.3 内部依存的指标层权重确定[9] 对于内部存在依存关系的指标层,除了要对相对于上层因素的重要度进行分析之外,还要横向比较该层不同因素之间的重要性。如消费者体验指标下的消费纠纷率、消费者对企业评价、消费者忠诚度3个指标之间存在依存关系,需要比较它们之间相互影响的重要度;在消费纠纷率下,还要比较消费者对企业评价和消费者忠诚度的重要度,依此建立判断矩阵,通过判断矩阵可以说明该层指标之间是如何相互影响的。同理,可以确定其他指标间的相互依存关系。因此,元素组Sj中元素以Sjk为准则,对Sj中的其他指标元素的影响力进行两两比较,利用层次分析法可得到权重矩阵Wj=w(j1)j1 w(j2)j1 … w(jnj)j1w(j1)j2 w(j2)j2 … w(jnj)j2 ■ ■ ■ ■w■■ w■■ … w■■。按照该原理对每个一级元素组中所有指标之间的相互依存关系进行两两比较,可以得到6个这样的权重矩阵,将得到的所有影响权重组成矩阵,则可获得超矩阵W=W1 ?埙 W6。
3.2.4 计算ANP结构的加权超矩阵和极限矩阵 超矩阵中的子块Wj是列归一化的,但W却不是列归一化,为此需对W的元素进行加权处理,得W=(Wj),其中:
Wj=aijWj (1)
式中,i=1,…,6, j=1,…,6。
在ANP方法中,因为引入了反馈,相互依赖关系使得元素优先权的确定过程变得复杂,两个元素既可以进行直接比较,也可以进行间接比较,因而,在ANP中要通过求极限超矩阵的方法确定稳定的元素优先权。求极限超矩阵的过程是一个反复迭代趋稳的过程,运用Super Decisions(SD)软件求加权超矩阵W的收敛状态,利用幂法计算极限超矩阵。在极限超矩阵中,每一列数值是在每一准则下,各元素对该列所对应元素的极限相对优先权。对每一控制准则的极限向量按照各准则权重进行合成,即可得到各指标对绿色度的影响权重。Aj=(aj1,aj2,…,ajn■),(j=1,…,6)。用ANP算法求指标权重是一个非常复杂的计算过程,利用软件SD软件求解是最有效的办法。
3.3 模糊综合评价模型的建立
3.3.1 计算一级指标Sj对评语集U的隶属向量 模型建立之初,首先要建立从二级指标Sjk到评语集U的模糊评价矩阵Rj。然后对Rj作模糊运算,合成关系,得到一级指标层的指标Sj对于评语集U的隶属向量Bj。其中,Rj=r11 r12 r13 r14r21 r22 r23 r24■■ ■ ■rnj1 rnj2 rnj3 rnj4,Rj中的rli表示二级指标Sjk对于第i级评语ui的隶属度。rli的值可由德尔菲法确定。通过对专家评分表的整理,可以得到对于指标Sjk有uli个ui级评语(i=1,2,3,4),则对于l=1,2,…nj有:
rij=■ (2)
则,Bj=Aj·Rj=bj1,bj2,bj3,bj4(3)
3.3.2 计算目标层S对评语集U的隶属向量 记一级指标集Sj到评语集U的模糊评价矩阵R=B1■B6=b11…b14■■■b61…b64。按以上原理,对R进行模糊变换,即得到目标层S对于评语集U的隶属向量B:
B=A·R=[a1,a2,…,a6]·B1B2■B6=(b1,b2,b3,b4)(4)
式(4)即为精简的模糊综合评价模型。在该模型中,当∑■■bi≠1时,需要进行归一化处理,这会使得结果更加清晰明了。即,令bi=bi/∑■■bi得到农产品供应链绿色度的评价结果:
B=(b1,b2,b3,b4) (5)
式中,bi(i=1,2,3,4)表示了S对于评语ui(i=1,2,3,4)的隶属度。当然,由于评价过程中的权重是根据专家的主观意见确定的,因此所得数值不能反映绝对的绿色度水平,仍需要结合定性方法对绿色度水平进行综合讨论。
4 实证分析
以湖北省某国营农场的循环农业经济为例[10],运用上述评价模型对其农产品生产的供应链绿色度进行模糊综合评价。根据实测数据和专家评分,利用SD软件计算出各级指标的权重,且CR<0.1,表示矩阵一致性可以接受。根据式(2)计算出二级指标Sjk对于评语集的隶属度向量,再根据公式(3)计算出一级指标Sj对于评语集的隶属度向量。计算结果如表3所示。
根据表2中的数据,由公式(4)和(5)计算出农产品供应链绿色度对评语集的隶属度向量B=(0.20,0.19,0.43,0.18)。如果按百分制对评语集中每一级评语赋予一定的权重,令U=(u1,u2,u3,u4)=(100,75,50,25),则可以求得供应链绿色度的最后得分:
M=U·BT=(100,75,50,25)0.200.190.430.18 =60.25
同理,也可以按百分制计算出一级指标中的每个指标隶属度向量的得分,即M1=46.42、M2=78.64、M3=45.84、M4=75.58、M5=74.46、M6=55.54。
从计算结果可知,该国营农场农产品供应链绿色度评价指标M得分偏低,介于中和良之间。从一级指标得分情况分析,导致供应链绿色度整体效果不好的主要原因在于生态环境(S1)、绿色供应链持续能力(S3)和绿色管理水平(S6)。这与该农场的实际情况也是比较吻合的。由于运输成本的问题,农场养猪场的粪便并没有进行集中处理,粪便随意堆放、污水横流的情况比较普遍;同样的原因也导致了秸秆发电的燃烧炉常年处于停工状态,秸秆就地燃烧严重影响了空气的质量;此外,农场整个循环农业经济的发展还没有取得任何环境认证体系的认证,这些都导致了农场在生态环境方面表现欠佳。在绿色供应链持续能力方面,因为技术与资金的缺乏,农场绿色农产品的创新较少。由于农场环保意识普遍较差,政府又缺乏有效的引导,加之当地中介组织发展落后,从而使整个农场绿色管理水平偏低。
5 小结
随着人们对绿色健康食品需求的增加,循环农业经济的发展不仅要考虑环境与资源的问题,还要注重农产品的质量安全问题。农业企业为了获得持续的竞争优势,应从供应链角度考虑农产品的绿色生产,在追求经济效益的同时,必须注重提高农产品供应链的绿色水平。本研究在分析循环经济下农产品供应链及其绿色度涵义的基础上,构建了农产品供应链绿色度模糊综合评价模型,并以此模型做了实证分析。从分析结果可知,企业并不是造成农产品供应链绿色水平偏低的惟一主体。要想提高农产品供应链的绿色水平,需要企业、政府和中介组织的共同努力。政府除了需要通过政策对绿色经济发展进行有效引导之外,还要在技术和资金方面给予企业一定的支持。而中介组织体系的完善,将有助于政府、企业和市场之间建立紧密的关系。
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