区块链融于生鲜冷链的应用研究

郭文强，李 嫔

(新疆财经大学 信息管理学院，新疆 乌鲁木齐 830012)

2019年年底COVID-19病毒开始流行，迅速蔓延到我国31个省份，对国民生命安全、国内经济发展产生极大威胁。世界多国未能抵挡新冠疫情的肆虐。尽管我国采取科学防控措施控制了COVID-19迅速传播的连片大规模集中态势，但此后仍然有零星病例暴发。新型冠状病毒成为继SARS之后对人类最具毁灭性打击的病毒之一[1]。

已有研究表明，新型冠状病毒主要的传播途径有呼吸道飞沫、直接接触以及气溶胶，接触经病毒污染后的物品也可造成病毒传播，且单位时间内传播面积广泛[2]。在我国展开对公共领域设施、消费品等多链条传递物品的检测及消杀的过程中，多地接连出现进口冷链食品表面或内外包装检测结果显现核酸阳性的情况，生鲜冷链食品的安全性引起人们广泛关注[3]。

随着国内经济水平上升，国民对食品的要求从基本的解决温饱向追求健康性、多样性、营养性和新鲜性转变。1997—2017年，中国进口食品总额年平均增速高达14.6%，2017年进口食品总额超过600亿美元，与185个进口来源地有贸易合作并站上世界最大进口食品消费国的高位。冷冻冷藏技术的发展驱使进口食品向新鲜化迈进，包含生鲜、肉禽类及其制品、乳制品、水产品等在内的冷链产品进口额规模超过百亿美元。冷链是一种特殊的供应链系统，涉及生鲜品加工、储存、运输和销售环节，在链流转过程中，每个环节必须保持在生鲜食品所必须的低温环境下。家用冰箱的全面普及使得全世界冷链物流形成了可以到达每一个家庭的完整闭环[4]。然而病毒的传播受温度影响，新冠病毒能在低温环境下长期生存。冷链系统环节的多样性导致冷链主体的多样化，从冷链食品的生产环节到流入消费者手中，经过养殖户、物流运输企业、冷藏库、供应商等多个主体。生鲜冷链在疫情下弊端显露，低温环境为病毒的长期存活提供有利条件，多主体参与加剧冷链追溯困难，冷链流程长使产品所处环境复杂，受病毒感染风险上升[5]。

自从2009年引入比特币以来(Nakamoto，2008年)随之出现的区块链技术现今已经发展到较成熟的水平。区块链是一种点对点式的分布式电子记账系统，将链成员之间的交易信息存储在一致，不易篡改并以时间顺序排列在链中[6]。具有去中心化特征，链成员之间无第三方参与，交易者直接打交道，业务关系建立在信任基础上。共识机制、时间戳与哈希值密码机制形成区块链可信任性、低成本性、可持续性与安全性特征。区块链性能与后疫情时代冷链安全问题突破点相互对应，冷链的进一步发展必然需要新兴技术的融入[7]。将区块链应用于生鲜冷链系统中有望实现产品可持续性追踪溯源、安全性与可靠性、低成本、及时、灵活断链、高效率以及降低病毒传播风险的供应链系统管理目标。

本文对后疫情时代背景下区块链融于生鲜冷链的可行性进行研究，主要内容共分为以下四个部分，第一部分文献综述分析阐述了有关新冠疫情与冷链关系的研究并对区块链技术应用于食品供应链的研究进行回顾。第二部分建立了新的以生产者、供应商和消费者为对象的供应链模型，引入包含食品安全性参数和虚假报告因子的需求函数，模拟了两种不同技术应用情景下的收益及需求情况。第三部分通过数值分析来对区块链技术融入生鲜冷链的影响进行可视化分析。第四部分对研究结果进行总结论述。

一、文献综述

文章本节回顾了有关新冠疫情与冷链关系的研究，并回顾了将区块链技术应用于食品供应链的研究。

1.COVID-19与冷链关系

在4°C和-20°C的温度下，在生鲜肉类表面上21天后感染性没有下降[8]，生鲜食品在冷链运输过程中可受污染重新引入病毒，并可能引起暴发，即使可能性很小，但若在第一例感染后不进行干预，病毒传播也会引起大规模暴发[9]。从青岛进口的冷冻鳕鱼外包装表面，通过观察CPE成功分离出COVID-19，并获得了全基因组序列，全球首次分离出COVID-19病毒[5]，表明进口冷链系统可以传播病毒。家用制冷电器的发展及普及促使世界冷链物流形成一个以家庭为终端的完备闭环，形成病毒蔓延的重要因素[10]。冷链物流因其低温潮湿、缺少阳光的环境、处于低温环境的生鲜商品或者相关物品以及商品包装、冷链工作人员与携带新冠病毒生鲜商品或者相关物品的直接接触的流程特点，为新冠病毒提供存活环境和潜伏的载体[11]。冷链在COVID-19影响下获得发展机会，也需要面临改革创新[12]。疫情既使冷链安全问题凸显，又给冷链带来了新的发展机遇。冷链物流需求上升与物料非正常供应导致供需不平衡问题。美国、日本等发达国家冷链循环率已达85%以上，中国冷链循环率仅为19%，大力发展冷链物流是大势所趋。

2.区块链与食品供应链管理

在食品供应链层面，区块链支持食品在供应链中进行追溯，从其源头跟踪产品生产至最终流转到消费者的全过程，以至可能阅读所有产品历史记录，使用该技术可以消除第三方，提高供应链参与者彼此信任程度[13-18]。沃尔玛及IBM为基于Hyperledger Fabric的食品追溯系统采用了分散式食品供应生态系统[19]。区块链能够确保透明性、效率与可信赖性，融入智能旅游区背景下的农业食品供应链，可明确食品的起源和来源，促进当地产品的销售和旅游产业的发展[20]。区块链技术的去中心化、多个链节点共同进行数据存储与访问、非对称加密技术利于解决生鲜冷链的信息共享不畅与真实性无法保证导致的安全问题，应用于生鲜冷链信息追溯具有可行性。

综上所述，冷链的多环节与低温环境为COVID-19病毒创造了存活与传播条件，冷链流程安全控制问题是造成疫情零星病例散发态势的重要因素之一，当今迫切需要提升产品信息可追溯性、信息完备性与信息真实性来控制COVID-19的传播，出现感染时及时断链，保证冷链食品安全性。新冠疫情导致的生鲜产品供需不均倒逼冷链系统的改革创新，新冠疫情亦为冷链的发展带来了挑战和发展机遇。区块链技术在食品供应链领域的可行性研究充分，至今已有较多应用案例，其可追溯性、信息真实性、高效性满足生鲜冷链较一般食品供应链相比具有的确保低温存储环境、鲜活性与时效性的特殊要求。在当前背景下，探索区块链技术融入生鲜冷链具有促进食品安全与疫情防控的双重意义。

二、生鲜冷链模型构建

1.生鲜冷链模型框架

生鲜冷链代表了一种系统，可以在适当的低温条件下存储生鲜食品并从种植者及捕捞者、运输者到最终消费者，主要由冷冻加工、冷冻存储、冷藏运输配送和销售四个环节构成。生鲜冷链的参与者包括采收者及捕捞者、食品加工企业、冷藏库、运输企业、生鲜食品分销商以及零售商。如图1所示，文章将建立一个进口生鲜冷链模型，在本模型中将进口冷链生鲜产品到达海关之前所处环境称为生产环境，生产环境下进行采收、捕捞等生产活动或提供运输服务的企业或人员作为模型中生产者节点，产品通过海关后到达国内，购买进口冷链生鲜产品进行销售的国内各分销与零售商及其所使用的冷藏运输服务作为模型中供应商节点，产品最终流转到消费者手中，即模型中消费者节点。由于COVID-19感染风险高，生鲜食品安全具有不确定性，需要参与者之间的交流敏捷性以采取快速反应。通过检测供应链中的变化并共享信息来确保信息可见性，可以实现灵活、敏捷的供应链。文章将以生产者、销售商和消费者为主要对象构建一个基于区块链技术的进口生鲜冷链模型，引入新鲜度与安全可信度参数，比较分析两种不同技术投资模式下的供应链收益情况。

模型假设供应链中各节点遵循经济人定理，以追求自身利益或效用的最大化为目的；消费者偏好于消费安全性高的生鲜食品，安全性越高，消费量越容易产生购买行为；基于需求弹性理论，生鲜食品属于生活必需品，需求弹性小，购买量在价格的变化下不会出现剧烈变动，购买量始终在一定范围内；考虑到整体宏观市场层面，假设生鲜冷链行业生产者与供应商中没有占据垄断地位，不能单独对市场价格的制定起决定性作用；基于已有区块链相关研究，假设区块链使用对提升生鲜冷链产品的安全度有正向作用。

图1 冷链模型框架图

2.区块链技术的引入与函数分析

(1)需求函数

根据效用函数理论，当物品的实际使用价值高于消费者感知价值时，消费者就会发生购买行为，为物品付出相应代价。在生鲜冷链食品中，销售价格、新鲜程度与安全性是关于消费者感知价值的重要影响因素，三者之间的关系如式(1)。在使用区块链技术的背景下，由于消费者可全程追踪并获取生鲜冷链食品从原产地到销售环节的可靠信息，例如产品是否来源疫情风险地区，运输过程中是否实行严格的消杀措施等，因此，对生鲜冷链食品的安全性的可信度较高。因而生鲜冷链食品的安全性可信度能够体现在当前COXID-19疫情背景下的市场需求。在参考已有文献中需求函数的基础上，本文引入生鲜冷链食品信息完整度来反应食品的安全性。

U=V-P+θ(t)+λS

(1)

U代表消费者通过消费得到的效用，V代表产品使用价值，P表示销售单价，λ表示消费者对食品安全度的可信度，S表示食品安全度，θ(t)表示产品实际新鲜度，(P-θ(t)-λS)表示消费者感知价值，P高、θ(t)高、λS高，消费者感知价值降低，P高、θ(t)低、λS高，则感知价值升高。当U>0时，消费者发生购买行为，通过积分得到市场需求函数如式(2)所示。

Qi=1-Pi+θ(t)+λiSi

(2)

在生鲜食品销售中，由于时效性限制，生产商会产生虚报新鲜度信息行为，在没有采用区块链技术时需求函数为QN=1-PN+θ(γt)+λNSN，γ表示供应商的谎报参数。若采用区块链技术，生产商谎报行为被制止，由于生鲜冷链食品信息具有可追溯性、真实性与完整性，产品流转速度加快，供应链运转效率提升，新鲜度进一步提升，引入参数效率优化参数b，采用区块链技术时的需求函数表示为QB=1-PN+θ(bt)+λNSN。

(2)N模式下的生鲜冷链情况分析

在N模式下，链决策者做出不采用区块链技术的投资决策，生产者与销售商基于自身利益最大化的目的，可能会出现投机现象，即报告虚假的生鲜产品的新鲜度水平，以此来促进销售，缩小产品流转周期。

(3)

(4)

Q0代表谎报行为中真实新鲜度下的需求量，供应商的订单数量取决于生产者提供的新鲜度，函数表达式表示为Q0=1-P+θ(γt)+λS。

(5)

(6)

结论1：由式(5)、式(6)可得，随着λN的上升，生产者与供应商的最优收益增加。其次，若θ(γt)上升，生产者的最优收益增加，而供应商的收益将下降。

分析命题1可得，安全性可信度对生产者和供应商的收益产生影响，安全性可信度越高，链成员的收益越高。在生产者产生谎报新鲜度行为时，θ(γt)的提高对生产者的收益产生正面影响，对供应商的收益则出现负面影响。

基于生产者与供应商最优收益，假定商品周转次数为1，得出N模式下最优投资收益率如式(7)、式(8)所示。

(7)

(8)

(3)B模式下的生鲜冷链情况分析

在B模式下，链决策者做出采用区块链技术的投资决策，区块链技术通过分布式网络、时序不可篡改的密码学账本及分布式机制建立节点信任关系，生产者与销售商难以在区块链技术背景下做出产品新鲜度的虚假报告行为，链成员间的信心关系被重新建立。

生产者和零售商的收益如式(9)、式(10)所示。

(9)

(10)

在式中，MB表示生产者的销售价格，ρ表示成本优化系数，CM表示生产者可优化销售成本额，CUM表示生产者投资区块链技术成本，CMS表示生产者不可优化的销售成本额，PB表示供应商销售价格，CD表示供应商可优化销售成本额，CUD表示供应商投资区块链技术成本，CDS表示供应商不可优化的销售成本额。

(11)

(12)

(13)

(14)

结论2：随着成本优化系数ρ的降低，生产者与零售商的最优收益将上升，而区块链投资成本的增加，将导致收益减少，与结论1相同，若λB提高，将提升链成员的最优收益。

(15)

实际生活中，商品的需求量为正，如式(15)所示，最优需求量需满足QB′>0，可得到不等式关系如式(16)所示。

CUD+CUM<1+θ(bt)-CMS-CDS-ρCM-ρCD+λBSB

(16)

结论3：如式(16)所示，成本优化系数ρ与区块链的采用成本CUD+CUM呈负相关关系，ρ越低，CUD+CUM阈值越高；ρ越高，则相反。

正需求条件要求在供应链中采用区块链的成本在阈值以下，生鲜冷链中生产者与供应商欲在更宽松的区块链投资成本条件下实现收益，应努力降低成本优化系数到可能的最低水平，例如，通过大数据分析等手段来提取供应链过程中的有价值的信息，降低销售成本。

在N模式下，由于生鲜冷链食品信息不完整且无法保证真实性，生鲜冷链食品的周转次数低，导致资金的使用效率低下，即投入资金所获得利润小。在B模式下，采用区块链技术加强了生鲜冷链食品的信息可追溯性、真实性与完整性，食品的流通效率提高，周转次数与N模式相比将增加，投资利润率上升。假定在B模式下，商品周转次数与N模式相比增加一倍，N模式下的周转次数为1。在考虑周转次数因素后B模式下最优投资利润率如式(17)、式(18)所示。

(17)

(18)

(4)决策条件分析

B模式下，区块链技术对生鲜冷链食品的信息可追溯性、可靠性与食品安全性可信度的提升具有促进作用，能够缓解生产者出现的谎报新鲜度行为且可信度的提升对供应链成员的收益有正面效应。但区块链技术采用需要投资成本，技术投资后的收益优于投资前的收益，技术的采用才具有有效性，本节将对N模式与B模式下的最优收益进行比较，分析采用区块链技术的可行性决策条件。

(19)

(20)

由式(19)、式(20)得可行性条件如式(21)、式(22)所示。

C1:CUM+CUD≤(1-ρ)(CM+CD)+θ(t)-2θ(γt)+(λB-λN)S-CMS-CDS

(21)

C2:CUM+CUD≤(1-ρ)(CM+CD)+θ(t)+1+λBS-CMS-CDS-

(22)

由此得结论4：当CUM+CUD≤min(C1,C2)，生鲜冷链食品中采用区块链技术具有可行性，与N模式相比，B模式能够给链成员带来更优收益。

三、数值分析

通过以上模型分析，实施区块链技术可以帮助提升生鲜冷链食品的信息完整度，满足消费者在疫情背景下对于冷链食品高安全性的要求，同时，区块链投资成本处于可行域范围内的前提下，区块链技术的融入有助于生产者与供应商的收益情况的改善。公式推论不具有直观性，因此，本节将进行数值代入模拟不同情景下的供应链情况，以图片方式展示区块链技术融入效应。

根据市场需求为正的约束及基于已有文献的参考，默认参数取值如下：

S=5,CM=0.12,CD=0.1,CUM=0.1,CUD=0.06,CMS=0.15,CDS=0.12,θ(t)=0.08,θ(γt)=0.04,ρ=0.6

基于模型假设，在使用区块链技术后的生鲜冷链食品安全性可行度提高，即B模式下的可信度高于N模式，我们将默认λN=0.5，λB=0.9。

如图2所示，R(m1)、R(d1)分别表示在B模式下生产者与销售商的收益曲线，R(m2)、R(d2)分别表示在N模式下生产者与销售商的收益曲线，由图2分析可得，两种模式下的收益均随着食品安全可信度λ的增加而增加，且B模式下的收益水平在λ的有效范围内均高于N模式，引起同一安全可信度水平下两种模式收益水平存在差异的原因是由于技术带来的产品周转率上升而增加的销量所致。

在B模式下，投资使用区块链技术令成本增加，即CUM+CUD，成本增加令供应链效率提高，资金周转速度的提升令投资利润率高于N模式，两种模式下的投资利润率的对比如图3所示，l(m1)、l(m2)分别代表B与N模式下生产商的投资利润率，每个技术投资成本点有相对应的生产成本投入阈值，两者之间为此消彼长的关系，在阈值范围内(图3点A左侧区域)，B生产者投资利润率高于N模式，每个生产者销售成本CM有相对应的技术投资成本CUM，CM越低，CUM可取值越高，投资利润率越高，生产者的投资生产效率越优。若超出阈值范围(图3点A右侧区域)，则N模式的投资利润率反超B模式，在此情况下，投资区块链成本与收益不够成正比，成本投入过多抵消了技术投入能够带来的利润增长。销售商的投资利润水平变化情况与生产者相同。

在采用区块链技术的B模式下，区块链的投资成本投入直接影响链成员的收益水平，以投资后的收益大于投资前的收益为条件，U代表链成员投资技术成本(CUM+CUD)，如图4所示，在N与B模式下的生产者收益之差m(2-1)曲线与U=0曲线的左侧交点处以左，两条曲线的收益水平均随着成本的上升而下降，两条曲线垂直平分线右侧，收益与成本水平呈正向变化，不符合经济运行规律，不予考虑。在N与B模式下的销售商收益之差d(2-1)曲线收益始终大于0，所以考虑m(2-1)大于0的最低点，若成本满足小于该店的水平，区块链技术投入的成本与收益成正向关系，此时技术投入具有可行性。

信息的价值受供应链过程中各参数的影响，并根据信息的准确性、及时性和完整性等特性而变化。在B模式下，区块链技术的投入使供应链各节点实现信息共享，信息的准确性、真实性得到保证的条件下导致链成员的可变动成本，如销售过程中发生的信息搜寻成本、广告成本、中介费用等成本缩减，体现为成本系数缩小，信息的价值在链中得到实现。如图5所示，成本系数与收益水平呈反向变动，成本系数越低，成本费用被优化的程度越高，在收入中扣除的成本越小，收益水平越高。通过观察分析，虽生产者与销售商的收益曲线都呈同方向变动，但生产者的收益敏感度低于销售商，说明技术投入对成本的优化对生产者产生的刺激低于销售商，可能受由于生产者位于链起始点，其自身实现销售的过程中发生的销售成本就较低，成本被优化的幅度较小，所以对其产生的激励作用较低。销售商则不同，其位于链中位置，向上需要寻找可达成合作的供应商，向下需要匹配有对应需求的消费者，因此，销售成本的初始水平较高，可优化的幅度相对较大。所以，技术投资达成在此方面需要对生产者进行多方面的政策支持。

图2 N与B模式的收益对比图

图3 N与B模式的投资利润率对比图

图4 B模式成本优化系数与收益水平关系图

图5 B模式成本系数与收益关系图

四、结论

新冠疫情在国外的大范围传播与国内进口食品检测呈新冠阳性使得国民对进口食品提高了安全警惕，区块链技术则在多行业供应链中存在可行性。本文基于国内致力于提升食品安全质量的政策背景与区块链技术发展较为完善的技术背景，构建包含生产者、供应商与消费者三个节点的进口生鲜冷链产品供应链模型，比较融入或不融入区块链技术的两种供应链的安全与效益水平，提出可供供应链管理者在实际应用方面参考的可行性定量投资生产决策方案。

结果显示，效率性的区块链技术投入需要一定的成本限制；在一定的技术投资成本阈值内，区块链技术的应用可从提升产品周转速度、降低产品安全风险和减少虚假谎报行为方面提高冷链食品供应链的安全与效率水平；生产者通过技术投入产生的成本优化程度低于销售者，销售者收益对技术带来的成本优化更具敏感性。

本文的研究模型考虑了两种技术投入背景下的生产者和销售商在内的生鲜食品单渠道冷链情况，在未来研究中将从两个方向进行探索，一方面，可以在增加技术投入基础上，链成员进行合作或协商下的决策分析；另一方面，线上销售趋势增强，但线下销售势头不减，考虑增加双渠道或多渠道下的供应链决策分析。