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信息传导下的食品安全可追溯系统评价
——基于灰色模糊层次分析法

2019-09-23李中东山东工商学院半岛经济研究院尉迟晓娟山东工商学院金融学院刘龙山山东工商学院管理科学与工程学院

食品安全导刊 2019年18期
关键词:灰类相关者分析法

□ 李中东 山东工商学院半岛经济研究院 尉迟晓娟 山东工商学院金融学院 刘龙山 山东工商学院管理科学与工程学院

1 文献综述

近年来,我国食品安全可追溯体系日益完善,给利益相关者带来了巨大的收益,成为当前加强食品质量管理、明确划分责任、维护消费者权益的重要武器。然而由于不同利益主体追求的目标各不相同,食品安全利益相关者在共同建设和完善食品安全系统的同时,也做出了超出系统框架之外的、危害食品安全的行为。因此有必要从利益相关者之间信息不对称角度构建可追溯系统的评价标准,提升利益相关者的相关认知,激励其建设食品安全系统的积极性。在国内,食品安全方面的研究重心主要在可追溯系统建设、系统外部环境建设,系统信息技术建设与利益相关者等层面,利益相关者角度的研究主要围绕可追溯系统中的信息不对称引发的逆向选择和道德风险问题。研究角度主要集中于2个方面,①运用委托代理模型[1]或者博弈模型[2]分析相关利益主体之间的委托代理关系,得出影响信息传递的主要因素,然后提出激励食品安全行为主体按最佳的期望行为进行决策的激励政策,进而尽量减少信息不对称问题。②直接通过访谈或者调查问卷的形式得到利益相关者的认知数据,运用tobit或者probit模型进行实证分析,掌握利益相关者的行为规律性,再针对行为对可追溯系统提出具体和高效率的监管和运行机制[3]。

实施食品质量安全可追溯系统运作绩效评价是加快我国食品供应链逆向追溯系统构建和提高食品质量安全管理水平的关键点。主要是评价各利益主体在食品质量安全追溯工作的绩效,重点是选取有效评价系统运作的指标内容和评价指标的权重比。食品安全可追溯系统的监督评价指标具有明显的时间变化趋势,由最初的FMECA(Fault modes,Effect and Criticality Analysis),即故障模式、影响与危害分析[4],到凭借射频信号的能量交互进行数据的读取以及物体的识别的无线射频识别演进(RFID,Radio Frequency Identification)。虽然实现了无人化操作,但是当前RFID还未形成统一的全球化标准[5]。后来可分析危害以及微生物的临界控制点的HACCP(Hazard Analysis Critical Control Point)管理体系诞生了,HACCP管理体系以风险评估和预防为目的,通过安全评估和危害分析,预测在食品生产过程中最可能出现的问题,并找到关键点和控制点,采取一些必要手段减少病毒入侵食品的机会,保障食品安全[6]。当前HACCP管理体系在国际上被认为是控制食品安全最有效的方法。还有其他的新应用,例如:刘杰[7]、孙旭[8]、赵雅萍[9]分别将供需网、NFC技术、软系统方法论应用到食品安全可追溯系统中,以加强对可追溯体系的评价和监管。通过相关评价文献发现当前关于可追溯系统评价的大多数文章都是建立在供应链环节和可追溯信息网络之上,而把利益相关者作为影响因素嵌入所要评价的对象中没有直接做出分析。吴天真[10]从农产品质量追溯系统基本架构出发,得出系统的运行受内因和外因的共同作用,对于食品供应链来说,外部和内部利益相关者的行为共同决定了食品供应链的存在形式和发展方向。余高强[11]从消费者视角建立了指标体系,结合我国可追溯食品体系发展现状和产业周期理论分析,并在不同周期阶段评价了各个参与主体的行为表现。李萌[12]运用层次分析法以追溯粒度(追溯宽度、追溯精度、追溯深度、信息传递速度和追溯系统成本)为基础,构建了食品质量追溯系统评价体系相关指标,并得出具体量化的评价体系。于海茹[13]运用层次分析法对云南省马铃薯质量安全进行了评价。叶云[14]分析了农产品质量安全追溯的现状及存在的问题,根据指标体系的构建原则,在比较了各种评价方法后选取了模糊综合评价法建立绩效评价体系并进行实证研究,优化了农产品质量安全追溯模式。李佳洁等[15]运用模糊层次分析法(FAHP)从追溯系统的作业能力、快速响应能力以及增值能力三方面构建了共享式食品安全可追溯系统实施效力的评价体系评价了可追溯系统的实施效力。郭伟亚[16]以猪肉食品为例构建了供应链可追溯系统绩效评价指标体系,在分析各评价指标对综合绩效的敏感度的基础上提出基于灰关联和层次分析法的模糊综合绩效评价模型。

通过文献梳理发现模糊综合评价法和层次分析法是学者们采用较多的两种供应链绩效定量评价方法,运用层次分析法进行食品质量追溯系统评价体系建设分析的优势在于能够将不同要素进行区分,特定的分析每个影响要素在系统中的重要性。而模糊层次分析法克服了普通层次分析法需要经过若干次调整、检验、再调整与再检验才能使判断矩阵具有一致性的缺点,相对于层次分析法运用的判断矩阵检验,模糊层次分析法运用的模糊矩阵具有一致的判断标准:CR<0.1更加科学、准确,并且检验模糊矩阵较通过计算判断矩阵检验判断矩阵是否具有一致性更容易。因此本文也采用模糊层次分析法,同时为避免评价者的主观性,将灰色理论和模糊层次法进行结合,采用灰色模糊层次分析法(Gray Fuzzy Analytic Hierarchy Process)[17]进行评价;同时当前关于食品安全可追溯系统的评价主要以供应链各生产环节及信息网为出发点,关于利益相关者视角的研究较少,因此本文尝试直接从相关利益主体出发建立评价指标体系以为全面、客观分析食品安全可追溯系统提供新视角。

2 食品安全可追溯系统指标体系选取

指标选取原则:①全面性,所有利益相关者包括在内。②适应性,针对利益相关者进行研究,就要结合其实际状况,以更容易理解。③重点突出,要注重各利益相关者关注的重点建设。④综合性,不仅要考虑利益相关者,更要考虑其所处环境和框架结构。通过上述对食品可追溯系统特性的分析,本文建立了3层次评价模型,分别是目标层、准则层和因素层,如表1所示。

3 模糊层次分析法计算绩效指标的权重

上述得出的食品安全追溯绩效评估体系具有一定的层次性,同时专家对指标进行赋权时又具有一定的模糊性,因为层次分析法计算指标的权重不能解决人为评价因素和评价标准的模糊性和不确定性等问题。而模糊层次分析法在多方验证下不仅能解决指标的多层性、模糊性等问题,而且能对影响因素的模糊性和不确定性加以定量化分析,具有操作简便、系统性强等优点。因此选用模糊层次分析法来计算食品安全追溯体系绩效评价指标的权重,其具体步骤如下。

表1 基于信息传导下的食品安全可追溯系统评估指标体系

3.1 建立绩效评价指标因素集

将食品安全追溯绩效评价指标体系分成目标层X、准则层Y、因素层Z 3个层次,并记为Y={Y1,Y2,Y3,Y4},Z={Z1,Z2,…,Z12},代表指标层,见表1。

3.2 建立模糊判断矩阵

在进行模糊层次分析时,因素间两两比较判断的标准是一个因素比另一个因素的重要程度。本文邀请相关专家以1~9标度法对评价指标间相对重要程度进行定量描述,分值设为aij,若 aij∈ [0.1,0.5),表示因素 Zj比因素Zi重要,若aij∈[0.5,0.9),则表示因素Zi比Zj重要;然后通过建立模糊互补判断矩阵A=(aij)n×n,如以节点企业Y1为例,由专家打分得到的模糊判断矩阵如式(1)。

3.3 计算模糊判断矩阵中各个因素的权重

由模糊判断矩阵Y1中的各元素,再根据式(2)计算各个因素的权重。

计算得到W1权重向量为W1=(0.35,0.267,0.383)。再令Wij=Wi/(Wi+Wj)(∀i, j=1,2,…,n),则得到模糊判断矩阵Y1的特征矩阵如式(3)。

3.4 模糊互补判断矩阵的一致性检验

求解得到Y1的权重后,需要进行一致性检验。如果权重偏移一致性过大,将权重向量计算结果作为决策依据是不可靠的。则用模糊判断矩阵的相容性来检验其一致性,即如式(4)所示的相容性指标公式。

计算相容性指标I(Y1,W1*),并与决策者态度α进行比较,当相容性指标I(Y1,W1*)≤α(一般取α=0.1)时,则认为判断矩阵满足一致性检验。因此检验一致性时只需要I(Y1,W1*)≤0.1即可。

最后计算得到Y1的相容性指标为I(Y1,W1*)=0.091<0.1。说明判断矩阵Y1满足一致性检验。

同理,可计算得出目标层指标X和准则层指标Y2、Y3、Y4的权重向量W、W2、W3、W4,以及各指标的相容性指标I如下。

由以上可知,判断矩阵Y2、Y3、Y4都满足一致性检验,可根据指标权重计算结果进行灰色模糊综合评估,以准确对食品安全可追溯系统运行弊端进行预测。

4 灰色模糊层次评估法进行绩效评价

食品安全追溯体系是一个复杂系统,其每一个环节都存在很多的不确定性因素。本文利用灰色模糊层次分析法对食品安全绩效进行评价,避免了人为评估失误而产生的影响。

4.1 建立灰色模糊评估结论集

对各指标进行评估,用H来表示食品安全追溯绩效评价结论集,并将评价等级分成对食品安全产生低威胁、较低威胁、一般威胁、较高威胁、高威胁5个等级,即H={低威胁、较低威胁、一般威胁、较高威胁、高威胁},设灰类序号为h,则h=1,3,5,7,9。

4.2 建立评估样本矩阵

本次邀请3位专家按0~10的评分范围对指标层各个评价指标进行综合评分。

根据评分结果,下面进行具体的实例评估分析。设第k个专家对指标Zi的评分为dik,则指标评估样本矩阵为D=(dij)n×n。同样,以Y1为例,则人为因素的样本矩阵D1为

4.3 确定评价灰类

因为专家的认知差异和水平局限,给出的数值只是一个灰数的白化值,为确切分析评价对象所属类别程度,需要评价对象灰类的等级、灰类的灰数和白化权函数等。由于本文将评价等级分为5级,所以按灰类个数确定各指标的白化权函数fe(dik)(e∈{1,2,3,4,5})(其中Dik为专家按评分等级标准的打分值)。

第一灰类,e=1时为高威胁,白化权函数。

第二灰类,e=2时为较高威胁,白化权函数。

第三灰类,e=3时为一般威胁,白化权函数。

第四灰类,e=4时为较低威胁,白化权函数。

第五灰类,e=5时为低威胁,白化权函数。

4.4 计算灰色评价系统并建立评价权矩阵

指标Zi为第e个评价灰类的灰色评价系数。

各评价灰类的总灰色评价系数。

由式(5)和式(6)计算得出样本矩阵D1中各因素的灰色评价系数分别如下。

指标Zi为第e个灰类的灰色评价权向量计算公式如式(7)。

式(7)中:Zie为灰色评价系数;Xi为总灰色评价系数。

由式(7)得出的样本矩阵D1中Z1、Z2、Z3的各评价灰类的灰色评价权向量ri分别如下

r1=(0.327,0.421,0.252);

r2=(0.465,0.387,0.148);

r3=(0.273,0.351,0.376)

将隶属于Y1指标的灰色评价权向量综合后,得到的灰色评价权矩阵R1如下。

4.5 计算灰色模糊综合向量并进行综合评估

根据权重集Wi和权矩阵Ri,得到的准则层灰色模糊综合评价向量如式(8)。

式(8)中,Ci对应位置值表示准则层指标数据对应等级{高威胁,较高威胁,一般威胁,较低威胁,低威胁}隶属度,由Ci可得准则层各因素Zi的级别。

计算得到的准则层指标灰色模糊评价向量C1、C2、C3、C4分别如下。

综合准则层指标的权重向量W和灰色模糊评价向量Ci可得到目标层的灰色模糊综合评价向量如下。

C=W·R=W·(C1·C2·C3·C4)T

=(0.366,0.395,0.239,0,0)

最后将各评价灰类等级按“灰水平”赋值,各评价灰类等级值向量为h={9,7,5,3,1},受评对象的总体得分为G,G反映了食品追溯绩效所处的等级。经过计算得到食品安全追溯绩效总体得分为

由以上计算结果,根据最大隶属度原则,由矩阵C1、C2、C3与C4可知,各利益相关者的灰类等级都为较高风险。最后的评估值为7.254,说明当前食品安全系统则属于“较高威胁”等级。

5 食品安全可追溯系统风险控制

根据以上结果可知,企业、消费者、政府和总的系统协调性都有较高威胁,因此应结合各利益主体具体规避威胁与风险,以提升食品安全可追溯系统的运行效率。

5.1 各节点企业Y1

相关企业应根据企业从业人员的规模、管理者的年龄、预期收益金额与加工行业特有的行业特征提升建立食品安全可追溯体系的意愿;加强建设科技投入,在积极建设可追溯系统的同时提升品牌效应;加强诚信体系建设,激发消费者的购买意愿并且使整个系统更加协调;优化供应链管理以减少交易成本和管理成本,寻求产品差异化,提升竞争力,使食品可追溯系统更具活力。

5.2 消费者

消费者自身要提升对食品安全可追溯系统的理解;积极和相关食品安全部门沟通,表达自身的风险态度、环境认知和直觉行为;学会运用、享受自身权利,积极维权,与危害食品安全的行为和企业作斗争,同时加强对政府部门的监管,使自身权益得到保障。

5.3 政府及相关社会组织

政府及相关组织要对消费者和生产者积极宣传食品安全可追溯系统,激发建设积极性;加大政府对系统建设的补贴;政府要发挥其正向激励与监管惩罚的双重作用,不可片面的对企业发放奖励金和收取处罚金,以避免企业产生机会主义行为;监管责任要分清,提升监管效率。

5.4 体系协调性

各利益相关者要树立共同的目标:保障食品质量安全。这样市场中的生产者可以明确自身责任,在获得市场利益的同时获取政府补贴和政策支持,担负起社会责任,使消费者处于食品安全环境中。政府在进行监管的同时要提升国家食品质量水平。使各环节标准统一化,有效建立相关评价指标。根据消费者实际需求完善智能设备和数据库技术。

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