基于熵权法与灰色关联分析法的冷链物流闭环管理风险评价

闫 莹

（上海第二工业大学，上海 200120）

0 引言

我国居民人均收入不断增长，消费者需求不断提升，人们对于食品的保鲜以及安全意识也在不断提高，我国冷链物流行业快速发展。但自全球新冠疫情爆发以来，有关冷链物流食品安全的问题却被频繁曝光。据新闻报道，从巴西进口的冻鸡翅、从厄瓜多尔进口的冻虾、大众所食用的进口车厘子等食品均被检测出携带新冠病毒，引发了大家对冷链物流安全的关注，政府对于冷链物流服务也加强了管控。

为降低进口冷链食品的疫情输入风险，各级政府决定按照科学防控、精准防控、人物同防、闭环管理的原则在冷链物流中实行闭环管理，综合应用现代信息技术，建立健全“冷链物流信息追溯平台”，对各个环节进行精确记录，严格落实产品追溯主体责任，保证所经营的进口冷链食品全部实现追溯，从而有效锁定产品问题的相应环节并保证产品的质量安全控制，及时遏制病毒传播[1]。上海市率先响应并试运行了“沪冷链”信息化系统，通过追溯口岸查验点的查验信息、运输提货点的提货数据、交通运输数据、存放点的进出货追溯信息以及中转查验库的消杀和核酸检测等数据信息，实现冷链物流过程中信息的透明化与可追溯化[2]。

但是由于信息系统的建设成本较高，我国经济发展具有区域不平衡性，导致目前很多省市并未完全落实信息系统的建设，使政府在疫情期间对冷链物流产品的监督管理受限。在落实冷链物流闭环管理的实践应用中，也存在很多风险因素的影响，包括信息的采集流动、各企业的配合程度、政府所给予的支持以及对问题信息处理体系的完善等。本文基于当前冷链物流闭环管理的建设，结合未来的发展趋势，分析各风险因素及相互关联程度，为日后加快完善冷链物流体系建设、促进冷链物流行业的发展提供相关建议。

1 冷链物流闭环管理下的风险因素识别

通过对冷链物流知识的学习以及文献阅读，结合当前冷链物流闭环管理发展的背景，在对相关专家咨询后，本着科学性、可获得性、典型性和代表性的原则，确定了本文研究冷链物流风险的三个一级指标：信息流动风险、闭环反馈风险、组织管理风险，和九个二级指标，最终构建冷链物流闭环管理的风险评价指标体系，如图1所示。

图1 风险评价指标体系

1.1 信息流动风险

学者黄有方曾指出，疫情发生的突然性与持久性促使我们必须要考虑冷链中有关产品质量监管问题，其中涉及到流程的管理以及采样的技术，包括采样的密度、动态的采样等[3]。在实际应用过程中，冷链物流的优化虽确保了监管的有效性，但同时也使冷链物流的信息网络更加复杂化，从数据的采集、传输、存储、反馈、处理和共享等各环节，威胁因素复杂交织，从而造成信息流动风险。其中，信息采集输入风险主要是指由于人工操作误差或者采集样本方法不合理、采集步骤不规范所导致的风险。全程可追溯系统不仅需要较高的技术水平支持，还需要各企业以及政府的配合，涉及面的扩大增大了信息追溯系统构建的风险。信息反馈效率风险指信息反馈过程中可能会受到系统瘫痪、数据丢失等各种不确定因素的影响，导致无法及时读取数据信息，从而影响信息的反馈效率，造成信息的滞后[4]，给闭环管理造成一定的风险影响。

1.2 闭环反馈风险

闭环管理实质上是一个综合的闭环系统，是集结封闭原理、管理控制、信息系统等原理而形成的一种针对冷链物流的管理过程，信息的实时化与可追溯化使得冷链物流过程得到有效反馈与保障，但在闭环反馈的过程中又受到很多因素的影响。本文在研究时，将闭环反馈风险分为三个指标：反馈内容的准确程度风险、反馈机制的健全程度风险、处理体系的成熟程度风险。反馈内容的准确程度风险一方面受人工信息采集风险的影响，另一方面受信息存储、内部系统处理误差的影响。反馈机制的健全程度受组织间的沟通和信息流通效率的影响，反馈机制缺失或不健全，必然会造成信息不对称，导致信息链异常，由此可能会引发连锁式危机，阻碍闭环管理过程。处理体系的完善程度指信息反馈后处理主体的责任分配与处理问题效率等一系列体系的成熟程度，完善反馈结果后的处理体系问题是闭环反馈中的风险之一。

1.3 组织管理风险

组织管理风险是指冷链物流在闭环管理下，由于组织管理工作过程中存在种种不稳定的因素，从而对闭环管理工作的开展与组织统筹方面带来一定的风险影响。本文在研究时主要将组织管理风险分为三个具体指标：协同合作风险、经济效益风险、企业道德风险。协同合作风险指企业间面临着不同的技术标准与硬件环境[5]以及不同的价值文化，从而导致各组织在协同合作、资源共享以及风险把控上易出现分歧，造成风险影响。经济效益风险指各参与主体在投入人力、物力、财力、时间等成本后，增加了企业运营负担，造成企业内部财务收支杠杆不平衡或者经济效益降低，影响企业全面开展闭环管理的进程。企业道德风险是指企业为追求自身利益最大化而不择手段，出现虚报、谎报、欺骗等道德败坏行为，从而引发道德风险。

2 评价方法

目前，风险管理研究中最常用的方法有主成分法、AHP 层次分析法、熵权法等，通过大量文献阅读可发现，大多数学者的研究方法较为单一，且无法全面研究各影响因素之间的关系。本文在借鉴众多学者研究方法的基础上，采用熵权法与灰色关联度分析法相结合的方式，利用熵权法测算其风险指标权重，再利用灰色关联度测度各风险因素间的关联度，对冷链物流闭环管理下的各风险因素进行评价。

2.1 熵权法

熵权法是根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标熵权的一种方法。根据信息论，信息能够度量一个系统的有序程度，而熵能够度量系统的无序程度。在通常情况下，如果某个指标的信息熵越小，那么该指标的变异程度就越大，其所含的信息量就越多，在综合评价中所起的作用越大，其权重也越大[6]。熵权法的一般计算流程如下：

（1）构建指标数据矩阵：

（2）数据标准化处理。对数据进行无量纲处理，将不同量纲的指标同量纲化。

若指标为正向指标，其公式为：

若指标为负向指标，其公式为：

（3）计算第j 项指标下第i 个方案占该指标的比重：

（4）计算第j项指标熵值：

（5）计算第j项指标差异系数：

（6）计算权重：

2.2 灰色关联度分析法

关联度是指两个不同的系统或者不同的因素随时间或者其他对象变化时关联程度大小的度量，如果两个因素的变化趋势是同方向的，则说明了两者之间的关联度较高，反之则较低，这种方法称为灰色关联度分析法（Grey Relation Analysis，GRA）。通过灰色关联度分析，能够得出研究对象与各识别因素之间贴近程度的关联度值，然后通过比较各关联度的大小来判断识别因素与研究对象的影响程度[6-7]。灰色关联度分析法的计算流程如下：

（1）确定参考数列与比较数列。本文所选取的指标是用以评价冷链闭环管理过程，因此，各指标评价值越大则表明其对评价目标的风险性影响就越大，现以每组评价项的最大值作为“参考值”，形成参考数列：

比较数列：

（2）数据无量纲化处理。本文在对数据无量纲化处理时，采用的是标准化法，标准化法的计算公式为：

（3）计算差序列：

（4）计算灰色关联系数：

其中，ρ为分辨系数，ρ∈(0,1)，ρ数值越小，关联系数间差异性越大，区分能力越强，通常ρ=0.5。

（5）计算灰色关联度：

当 0 ≤γi≤0.35 时，其 关 联 性 较 弱；当0.35 ≤γi≤0.65 时，其 关 联 性 适 中；当 关 联 度 值γi＞0.65 时，其指标的关联性较强。

3 数据计算及建议

3.1 数据来源及统计

本文通过调查问卷的形式，邀请五位物流领域的专家对文中构建的冷链物流闭环管理风险指标因素进行打分，采用0-10打分制，其中各数值所表示的风险程度见表1。

表1 打分制法各分值表示程度

将专家打分结果进行统计，见表2。

表2 指标评分表

3.2 熵权法评价

3.2.1 数据标准化。对各指标的统计评分进行数值标准化处理，本文研究的各项指标均为正向指标，即其数值越大则对于所研究的冷链物流闭环管理下的风险影响越大，运用公式（2）极差标准化法对上述指标评分表进行数据标准化处理，使各数值保持在0-1之间，当计算结果为0时，自动加0.001对0值进行处理，其处理结果见表3。

表3 数据标准化

3.2.2 熵权法权重计算。根据图1指标体系框架，利用公式（4）-公式（7）对各指标分层分体系计算其权重，其结果见表4-表7。

表4 一级指标熵权法计算权重结果

表7 组织管理风险下二级指标熵权法计算权重结果

3.3 灰色关联度评价

3.3.1 根据公式（8）-公式（12）求得各风险指标的关联系数，见表8。

表5 信息流动风险下二级指标熵权法计算权重结果

表6 闭环反馈风险下二级指标熵权法计算权重结果

表8 关联系数

3.3.2 将表8的关联系数与熵权法求得权重相结合，利用公式(13)，求得各指标的关联度，见表9。

表9 各指标关联度

3.4 结果评价与建议

将上述计算结果整理得各级指标权重与关联度，见表10。

表10 各级指标权重与关联度

根据所使用的模型原理可知，指标的权重越大，其在风险影响中所占的比重就越大；指标的灰色关联度数值越大，则其与评价冷链物流闭环管理下的风险因素关联程度越大，即说明其对冷链物流闭环管理过程所造成的风险性越大。

从一级指标的权重占比来看，闭环反馈风险与组织管理风险的占比相对较大，信息流动风险占比相对较小，这也反映了目前我国科学技术在不断进步，我国冷链物流行业正朝着自动化方向发展，但是在闭环反馈与组织管理方向尚不完善。从灰色关联度也可以看出，闭环反馈风险、组织管理风险与闭环管理的风险关联度较强，进一步验证了评价指标的合理性。

从二级指标的权重占比来看，信息流动风险中二级指标风险的权重相对较平均，但其中信息采集输入风险对信息流动的风险关联性较强，说明了信息的采集输入过程对于冷链物流闭环管理具有重要的意义，同时也是造成闭环管理下风险的重要来源之一。因此，各企业要不断提升技术水平，加大科学技术在作业中的应用范围，加强信息取样采集各个环节的管理，提升数据的信度和效度；在数据的处理上，降低人工输入、处理数据的频次，减少因人工操作失误而带来的影响，从而有效规避信息流动过程中的风险。

在闭环反馈风险中，处理体系的成熟程度占的权重最大，其关联度也是最大的，说明目前处理体系相对还不完善，后续应该加大对企业责任主体的管理。首先应强化“政府-企业-消费者”一体化监督机制，贯彻落实动态检查机制，加大产品检验范围；其次要在企业间建立信用评价体系，设置企业问题信息清单，一旦发现产品出现质量安全问题，第一时间追溯责任主体，降低风险影响。

在组织管理风险中，经济效益风险的权重最大，关联度也较高，企业的经济效益对于闭环管理的发展起着重要的作用。在未来闭环管理发展过程中，政府要加大资金投入，企业要加强内部资金的管理，合理有效进行风险收益预测，加强日常企业财务审核，强化财务管理，从而降低经济效益风险。

4 结语

新冠肺炎疫情是实施冷链物流闭环管理的催化剂，未来冷链物流也必定朝着“效率+安全”的方向性发展。基于新冠肺炎疫情我国对冷链物流采取的闭环管理措施，结合相关文献研究基础识别出3个一级风险指标和9个二级风险指标。利用专家打分法，使用熵权法与灰色关联度分析法，得出一级指标中的闭环反馈风险所占的权重和关联度最大，在未来发展过程中要注意风险防范，二级指标中信息采集输入风险的关联度为0.926，说明信息采集输入过程对冷链物流发展具有重要影响。面对多风险因素的影响，结合实验数据，从政府、企业两方面提出了完善管理制度、全面建立信息可追溯系统和“源头-消费端-源头”的闭环反馈机制等对策和建议，为未来冷链物流管理模式的创新发展以及建设全程实时信息可追溯系统提供了风险防范对策，促进冷链物流行业的发展。