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            基于模糊理论的跨国农产品供应链风险识别与评估

            文档作者: 樊星 邵举平 孙延安        文档来源: 1.苏州科技学院商学院 2.苏州工业园区安华物流系统有限公司
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            更新时间: 2020年12月17日
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            2016年笫6期 科技管理研究 Science and Technology Management Research 20l6 NO.6 doi:10.3969/j.issn.1000—7695.2016.06.039 基于模糊理论的跨国农产品供应链风险识别与评估 樊 星 ,邵举平 ,孙延安 (1.苏州科技学院商学院,江苏苏州 215009; 2.苏州工业园区安华物流系统有限公司,江苏苏州 215021) 摘要:农产品供应链是具有高风险的特殊供应链,分析和评估农产品供应链风险是一项非常重要的工作。以一 个3阶段跨国农产品供应链为研究对象,首先构建一套农产品供应链的风险识别框架模型,并识别出供应链内 外部及衔接阶段的风险因素;其次,引入模糊三角数,结合多属性决策的方法,邀请专家依据风险因素的属性 对农产品供应链风险评估,建立农产品供应链的模糊多属性评估方法模型;最后,结合具体算例进行验证。 关键词:农产品供应链;风险评估与识别;三角模糊数 中图分类号:F273,O159 文献标志码:A 文章编号:1013(/一7695(20l6)06—0210—06 Risk Identification and Evaluation of Transnational Agricultural Product Supply Chain Based on Fuzzy Theory FAN Xing’ , SHAO Juping ,SUN ran’an (1.Suzhou University of Science and rechnology,Suzhou 21 5009,China; 2.Suzhou Industrial Park,Anwood Logistics System CO.,LTD,Suzhou 215021,China) Abstract:Agricuhural product supply chain is a special supply chain with high risk.Itg an important work to analyze and evaluate the risk of agricuhural product supply chain.Taking a threc phase transnational agricuhural product supply chain as the research object,the paper first builds a set of risk identification frame model of agricultural product supply chain, and identifies the risk factors in internal arid external supply chain as well as the cobesive section.Secondly the paper in— troduces the triangular fuzzy numbers,combines multiple attfibtlie decision making Ineihod,invites expe~ls to evaluate the risks according to the properties of agricuhura]prodnets supply chain risk,and establishes a fuzzy mulliple attribute evalua— tion model of the agricultural products supply chain.Finally,lhe paper verifies the model combining with specific exam— pies. Key words:agricultural product supplY chain;risk identification and evaluation;triangulm fuzzy numbers 近年来,全球化的浪潮促使供应链的触角延伸至 世界上的每一个角落,农产品行业也不例外,农产品供 应链的全球化延伸以及农产品自身的一些特性使得农产 品供应链的风险不断增高。一方面,全球化的采购、销 售和运输等使得农产品供应链的不确定性和风险分散到 全球市场,导致风险管理难度极大;男一方面,由于农 产品的季节性、周期性、易耗性等特点,农产品供应链 成为一类对物流、仓储、运输和配送的要求都较高的特 殊供应链,其脆弱性更强、运作风险更大、抵御风险的 能力更弱、协调更难。 1 主要文献综述 到目前为止,学术界对供应链风险的研究已取 得了相当多的成果。比如文献[1]界定l『供应链 风险的概念,并从管理的角度探讨风险及风险分担, 构建了风险管理的基本框架。文献[2]至[5 j从 多个角度对现有研究成果进行了评述和展望, 主要 回顾了供应链中风险识别、风险评估和风险管理等 的研究现状,分析了现有研究的不足,并指出未来 的研究方向。 对于供应链风险分析和评价方法方面,丁伟东 等 提出了供应链可靠性评估矩阵,通过模糊综合 评估的方法计算出各节点企业的风险大小。Hallikas 等 从风险事件的概率和结果的角度半定量化地研 究供应链风险评估?!疐obias Schoenherr等 则采用层 次分析法(AHP)来评价供应链风险。此外,近年 收稿日期:2015—03—23。修回日期:2015—07—15 基金项目:教育部人文社会科学研究规划基金项Il “复杂网络及多重不确定环境下分散供应链计划多日标决策优化及应用” (12YJA630097);中国博士后科学基金面上项El“复杂网络及多重不确定环境F供应链一一体化物流汁划优化” (201 10491567); 江苏省企业研究生:[:作站苏 i'1/]:业园区安华物流系统有限公司资助项日 樊星等:基于模糊理论的跨国农产品供应链风险识别与评估 211 来供应链风险评估领域还涌现出其他一些方法,如 OWA算子 J、支持向量机¨ 、金融工具CVaR 等。 针对特定的农产品供应链风险方面,Hardak— er_1 针对农产品的季节性、多样性、复杂性等特点 进行分析,指出了农产品的质量安全问题的根本原 因在于农产品供应链自身的高风险性。徐娟等¨ 将 生鲜农产品突发事件分为3类,并对这些风险因素 进行了分析,引入贝叶斯网络推理算法,构建了生 鲜农产品供应链突发事件贝叶斯网络风险评估模型。 Diabat等¨ 利用解释结构模型(ISM)建立了一套 分析食品供应链的模型,将风险分为5类并且讨论 了风险的缓解措施,最后结合具体实例进行了验证。 张东玲等 从质量安全的视角,根据农业规范标准 建立农产品供应链质量安全风险评估指标体系,建 立基于Logistic回归的联立方程模型,给出了供应链 质量安全风险评估分析的方法。刘永胜等¨ 的综述 则从农产品供应链风险因素分析、风险评估指标选 取、风险评估方法等3个方面对近年来农产品供应 链风险评估的研究成果进行了分析,指出了目前农 产品供应链风险评估研究中存在的主要问题,并给 出了农产品供应链风险评估研究未来的发展趋势。 综上所述,供应链风险管理的重要性已经越来越明 显,专家以及学者也采用各种各样的方法,从不同的角 度来研究供应链风险,并在一些领域内取得了比较丰富 的研究成果。但是还有诸多方面需加强:(1)缺乏对 供应链风险系统性的研究,供应链网络日益成为一个高 风险的复杂系统,以往研究多是针对供应链中某几个实 体的运作状况来分析风险,缺乏对供应链衔接阶段风险 的研究;(2)缺乏依据风险因素的屙『生来进行风险评 估的研究;(3)实证研究偏少,且方法大多采用的是 一些数理定量方法,还不够全面。本文考虑一个3阶段 跨国农产品供应链,以国内生产商为核心企业,充分考 虑该供应链的风险和不确定I生,构建了一套跨国农产品 供应链风险识别框架模型,并识别出内外部和衔接阶段 的各个风险因素;引入模糊三角数,邀请专家依据风险 屙}生进行评分,考虑评估者的风险态度和评估权重、供 应链风险属性的权重等,有效降低了评估过程中的主观 性;最后,结合算例对评估模型进行了验证和分析。 2 跨国农产品供应链风险识别框架模型 农产品供应链风险因素识别是风险管理的基础。 目前,关于供应链风险因素识别比较早的是Krajjic 等¨,-的研究,该研究提出一份采购组合管理框架, 并考虑了由外部因素所引起的不确定性和供应中断 问题。此后,不少专家学者从不同视角构建供应链 风险识别框架,如国内学者马士华将供应链风险归 纳为内生风险和外生风险;除此之外,还有很多风 险因素识别的研究成果,详见晚春东等 的综述。 本文针对一个由国外供应商、国内生产商、国 内分销商组成的三级跨国农产品供应链,结合流程 图法、情景分析法等方法手段,从整个供应链系统 出发,构建了一套多阶段的供应链风险识别框架, 如图1所示。 一一一一一一一 磊 一一一一一一一l 吾 一 一百 图1 三阶段跨国农产品供应链系统风险识别框架模型 供应链的链式结构决定了其风险遍布整个系统, 所以在识别风险因素时,不能仅仅考虑供应链上各 实体产生的风险,也应该将连接各个实体的部分纳 入整个风险识别框架中,因为一旦这些链接风险产 生,也将导致整条供应链中断或者延迟,本文将这 部分风险称为中间风险。中间风险主要涉及国际贸 易摩擦、物流运输中断、供需不协调问题等,对中 间风险的管理可以有效地协调供需不平衡风险,保 证整条供应链的完整。如表1所示细分了内部、外 部及中间这3大类风险。 表1 三阶段跨国农产品供应链风险细分 3 农产品供应链风险评估模型 3.1 相关定义 定义1 :设有三角模糊数R = a ,b , ),则 它的期望为ER = a +6 + )/3R 的左右期望分别为: ~ 广l ,L( ) J。g: , (y)dy (口 +6 )/2 2l2 樊星等:基于模糊理论的跨国农产品供应链风险识别与评估 ~ 1 ( ) J。 (y)dy ( +c )/2 定义2:E{E lk=1,2,? ,P}为专家数,组成一 个多人评估小组;Y{l, Ij:1,2,? ,m}为供应链上的 风险属性;X{ l i=1,2,? ,n}为评估空间集,即共 有n条待评估供应链;专家 对供应链风险的评价 是一个模糊语言评价,可以转化为一个三角模糊数, 记为R =(a ,b ,c )(i=1,2,? ,n; :1,2,? ,m;k = 1,2,? ,P)。R 表示风险评估专家 针对供应链 ∈X(i=1,2,? , )在不同风险属性y ∈Y(j=1,2, ? ,m)上的评估值,以一个三角模糊数表示。因此k 个专家对m个风险属性的模糊评价可用下面的模糊 决策矩阵R表示: R:rv : ym 一般而言,专家群体中各个评估者对风险的态 度不同,有风险厌恶者,风险中性的,也有对风险 持乐观态度的, 以及专家的个人经验、知识水平、 经验等也不尽相同,所以在评价供应链风险时对风 险属性以及重要性程度的看法也是一个模糊语言, 可以采用三角模糊数来表示,本文采用的划分方法 如表2所示 。 表2 三角模糊数与语言项的对应关系 3.2 算法步骤 结合模糊效用函数,采用不同的集结方式,即先 集结模糊屙I生权重,再集结方案的屙 评估信息。在具 体实现步骤中,采用文献 u的方法改进了解模糊的处 理和相对差异距离的计算,使算法更简便、可靠。 步骤1:规范化处理。为了算法的内在要求, 首先对模糊决策矩阵进行规范化处理,得到矩阵: 尺k , = (0 bk ,ck )=(Ⅱ:/,n ,b~./m ,c /m )= ( k%k c ) i=1,2,? ,n; = 1,2,? ,m ;k= 1,2,? ,P。m 为级别2,下所有评价分量的最大值且0 。 bk . c 。 接着对属性权重和决策者权重规范化处理:设 (J=1,2,? ,m;k=1,2,? ,P)表示规范化后属性 模糊权重,即:∞ = k(1Σ ,k), :1,2,? ,n;k= 1,2,? ,P。 决策问题的发起者给予决策者在各属性下的权 重,过程如下:先针对一类风险属性Yi,在所有评 估者中认为最重要的一位赋予1,其他决策者的打 分相对于这个最重要的决策者给予,满足E = k = e /(. efk), =1,2,? ,m;k=1,2,? ,P, e, k , 为属性y,下评估者 的规范化权重。 步骤2:集结属性权重。采用Bonissone模糊效 用函数 ,先集结属性权重: - k == R k 。 , i=l,2,? ,m :l,2,? ,n;k= 1,2,? ,P 这里 和尺k · 都是三角模糊数。 ij 步骤3:集结供应链风险的属性评估信息。首 先采用文献[23]的计算方法衡量决策者 和E 的一致性的相似度: 定义3: ( U , 尺- V) EVu , 为任意 , 川 两个三角模糊数的相似性函数。这里EV 和E ,分 别是模糊数 - U 的期望评价。 性质1对任意两个三角模糊数 和 ,有0 s(R , ) 1,而且S( ,R )=1的充要条件是 EVu兰EV ,S(R ,R )=0的充要条件是EV 和EV 中有一个为0,而另一个不为0。 当一致性函数确定以后,可以构筑一致性矩阵 如下: M = 1 ; S ? s 1 S2 , 这里S =S( , R ),如果u=V,则5 U =1。 这里的一致性矩阵 反映了k个风险评估者对 一条供应链风险的一致性测度,对于多条供应链风 险的评估,则需分别求出所有供应链的一致性测度 然后分别集结出单个评估者的一致性测度。 定义4:评估者个体平均一致性测度指标AD (E ) 个体相对一致性指标RAD (E ) 1 上 AD(E) : Zs; 硪 ; 砘 ; n 磁吡 硝 ; 樊星等:基于模糊理论的跨国农产品供应链风险识别与评估 2l3 PAD(E.) : Σ D( ) 定义5:评估组合一致性指标CD (E ) cD(E ) = ·脚 +(1一 )·RAD(E ) , i=1,? ,,孔; =1,? ,n; :1,? , ; ∈(0,1) 式中,OL是一个主观系数,且0 1。E加 是通过标准化处理后的决策者权重,RAD (E ) 是 标准化处理结果,代表与其他决策者意见相符程度 的个体相对一致性指标。 随后,依据上式计算的评估组合一致性指标值, 集结各供应链的属性评估信息,得到综合模糊评估 矩阵D=d d f=CD(E1) ,o尺 ① ? ①cD(E ) o ’① ?ocD(E ) ,o ,其中i=1,2,? ,m; =1, 2,? , , =1,2,? ,P。o和。是在 的3个分量上 进行的乘除法。 步骤4:解模糊数处理。得到上述综合模糊决 策矩阵后,需要对风险进行排序。由上面步骤可知, 供应链风险的群体模糊评估值是一个三角模糊数, 这就转化为一个对三角模糊数进行排序的问题 。 首先计算关于方案 的模糊综合评价值 ( 8 , 6 ,善c )o[ 0 , 6 , cij]一 对模糊数 ,难以直接比较其大小或进行排序, 首先计算三角模糊数的期望值,然后依据期望值来 判断其大小。分别构 的左右隶属度函数及其逆 函数: ( )=( —n )/(6 一0 f) ( )=( 一c )/(b —c ) g;ijL(),):0 +(6 一0 )y ghljR(y)= +(6 一。 )y 将左、右期望值进行集成可得出关于 的期望 值,即: ,(//, ,)=rllL(M ,)+(1一 )IR(uu),0 J,7=三三1 反映的是评估者对待风险的态度,若rl=O.5, 说明风险评估者是风险中性的;若卵<0.5,说明评 估者是风险乐观的;若卵>0.5,则说明评估者对风 险持悲观态度,一般取值为0.5。 于是上式就可以变化为: f=,( f)=( f+26 + )/4 步骤5:理想点法评估供应链风险。根据文献 [25]提出的理想点法,由综合非模糊决策矩阵F= ( ) 确定供应链风险问题的正理想因素集G 和 负理想因素集G一: C ={g1+,g ,? ,g } {g, ={max ( ,), ∈C1;rain ( ,), ∈C2} G一=\g ,gi.? ,g:\ {g ={rain ( ),.,∈Cl;max ( )√∈C2} J=1,2,? ,m 式中,C 为风险不可控型属性指标集,C:为风 险可控型属性指标集。 从而每个因素 偏离正理想因素的距离d 和 远离负理想因素的距离d 为: ■————— =- d =√ ( 一g ) , =1,?,m J 一1 ■————_ df一=√ ( 一gi一) , =1,?,m 为了对决策空间中的风险因素集排序,很自然 地想到风险因素 离正理想方案的距离越小越好, 离负理想方案的距离越大越好,但有时方案接近理 想方案不一定同时远离负理想方案,因此本文采用 一个相对比值 来表示某一因素接近理想因素集同 时远离负理想因素集的相对差异距离: ∞ =d /maxj d 、)一d /min~{、a = 2,? , 4 算例验证 现有3条跨国农产品供应链专门从事跨国水果 生意,3条供应链均是从国外农场直接进口,然后 由国内生产商加工包装,加工商同时扮演销售角色, 网上接受订单,并通过第三方物流公司进行配送, 加工商在供应链中居于核心地位。由本文第1节可 知,供应链风险主要有下面8个属性:供应风险 (Y )、环境风险(Y:)、需求风险(Y,)、衔接风险 (Y )、物流风险(Y )、管理风险(Y )、信息风险 (Y )、生产风险(y )等,其中每一项风险属性下 又有若干具体的风险来源因素,评估者主要是通过 对每一属性下若干风险来源的认识来评估8个风险 属性的性质。邀请行业里面的专家3名,对3条供 应链的这8项风险属性进行模糊语言评价,结果如 表3所示。同时,评估专家也给出了这8个属性的 重要性语言评价,结果如表4所示。 表3 评估者E1、E2、E3对3条供应链关于 风险各个属性的语言评价 x xz El E2 E3 El E2 E3 El E2 E] yI M H M M M L H R H&amp;amp;VH M Y2 RH&amp;amp;Vtt M M RH&amp;amp;VH L R M M n RL&M y3 L H RH&vH RL&M R vL RI&M M If RH&amp;amp;YIf Y4 M RH&amp;amp;VH RL&M H M RL&M RL&M H n y5 L RL&M L H RH&amp;amp;Vlt RL&M M RL&M R M Y6 RH&amp;amp;gtt H M M B.H&Ⅷ L R M RL&M H Y7 RL&M H RL&M RL&M M n R}I&Ⅷ M RH&amp;amp;glt Y8 RL&vL RH&amp;amp;Vtt RH&amp;amp;VB RL&M M II.n&amp;amp;Vtl L RL&M RL&M 214 樊星等:基于模糊理论的跨国农产品供应链风险识别与评估 表4 评估者关于风险各个属性重要性的语言评价 先根据表1将评估者El、E2、E3对3条供应 链x1、)(2、x3的语言评价和各个属性的重要性评价 转化为三角模糊数,然后按步骤1分别进行规范化 处理。按步骤2,针对各属性利用式计算属性权重 集结结果,然后计算相对一致性指标、平均一致性 指标和组合一致性指标以及集结结果;接着按步骤 4中进行解模糊处理,结果如表5所示;最后计算 正理想值集和负理想值集以及各备选方案的相对差 异距离,并由此对各备选方案排序,其过程和结果 如表6所示。上述计算过程用Matlab计算实现。 表5 针对各风险属性的集结结果(取ot=0.5) 表6 正负理想值以及各条供应链的相对差异距离 由表5、表6可知,当 =0.5时,供应链风险 的排序情况是 3> 2> 1。 5 结束语 本文首先针对一个3阶段的跨国农产品供应链, 充分考虑各种不确定性和风险,构建了一套风险识 别框架模型,并依据风险的8类属性对供应链进行 了风险因素的识别。其次,结合多属性决策理论与 三角模糊数,利用专家打分、合理设置权重、模糊 集结、综合评估等手段实现了对多条农产品供应链 风险的评估和比较。通过该方法,不仅能够评估出 农产品供应链在不同属性下的风险状态,也有利于 专家学者对多条供应链进行横向对比,发现供应链 的优劣。 利用专家打分的模糊三角数对风险进行评估, 还存在一定的局限性。专家个人的经验、学识、所 处的环境、对待风险的态度等,都会影响到最后评 估的精度,另外风险等级、重要性的划分还不够细 化。如何确定专家的风险态度因子从而提高风险评 估的准确性值得进一步探讨。 参考文献: [1]MARCH,SHAPIRA.Managerial perspectives OI1 risk and risk taking [J].Management Science,】987,33(11):1404一l4l8 [2]吴军,李健,汪寿阳.供应链风险管理中的几个重要问题|J]. 管理科学学报,2006,9 (6):l—l2 [3]周艳菊,邱莞华,王宗润.供应链风险管理研究进展的综述与 分析[J]. 系统工程,2006,24 (3):1~7 [4]TANG C S.Perspectives in supply chain risk mmlagement[J].Interrla— tion'al Joumal of Production Economics,2OO6,103(2):451—488 [5]徐峰,侯云章.供应链网络风险研究述评[J].软科学,2013, 27(6):125—128 [6]丁伟东,刘凯,贺国先.供应链风险研究[J].中国安全科学学 报,2003,13 (4):64—66 [7]HALHKAS J,KARVONEN l,PU[ KKINEN U,et a1.Risk Inan— agement processes in supplier networks[J].International Journal of Production Econoinics,2004,90 (1):47—58 [8]SCHOENHERR T,TUMMALA V M R,HARRIS()N T f .Assessing supply chain risks with the analytic hierarchy process: providing deci樊 星等:基于模糊理论的跨国农产品供应链风险识别与评估 215 sion suppo~for the ofshofing decision by a US manufacturing compa— ny[J].Journal of Purchasing& Supply Management,2008,14 (2):100—111 [9]颜波,石平,丁德龙.物联网环境下的农产品供应链风险评估 与控制[J].管理工程学报,2014,28(3):196—202 [1O]舒彤,葛佳丽,陈收.基于支持向量机的供应链风险评估研究 [J],经济经纬,2014,31(1):130—135 [11]颜波,石平,王凤玲.基于CVaR的农产品供应链风险评估与 控制[J].软科学,2013,27 (10):111—115 [12]IARSON PD.Designing an managing the supply chain:concepts, strategies,and case study [J]. 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