生鮮農產品供應鏈突發(fā)事件風險的評估模型

徐 娟，章德賓

0 引言

近幾年來，我國出現的一系列典型案例引起人們對生鮮農產品供應鏈突發(fā)事件風險管理的重視。例如，2007年“毒香蕉”、2008年“柑橘蛆蟲”、2009年“三聚氰胺奶粉、問題雞蛋”、2010年“瘦肉精”事件等，都給生鮮農產品供應鏈上的節(jié)點企業(yè)帶來極大的損失，更嚴重的甚至給社會帶來巨大的人員傷亡和財產損失。這些層出不窮的突發(fā)事件，反映出生鮮農產品供應鏈各節(jié)點上的運營都不同程度地存在許多問題和風險，也越來越暴露出生鮮農產品供應鏈應對突發(fā)事件的脆弱性[1]。因此，生鮮農產品供應鏈突發(fā)事件風險分析與評估成為亟待解決的問題。

目前對于供應鏈突發(fā)事件的研究，大多數學者把焦點放在突發(fā)事件應急管理的研究上[2]，關于供應鏈突發(fā)事件風險的研究非常有限[3]，更鮮有對生鮮農產品供應鏈突發(fā)事件風險的研究。由于生鮮農產品供應鏈突發(fā)事件多樣性和復雜性，采用傳統方法很難對風險進行準確的計量和預評估。貝葉斯網絡方法近年來在人工智能和數據挖掘中得到了廣泛的應用，它較好地揭示了客觀事件之間的條件概率分布與因果關系，是對不確定性問題進行推理的重要工具，目前已經在各個領域得到了廣泛的應用。本文結合生鮮農產品供應鏈突發(fā)事件的特征，在定性分析的基礎上加入定量分析，建立基于貝葉斯網絡的供應鏈突發(fā)事件風險評估模型。

1 生鮮農產品供應鏈突發(fā)事件風險分析

生鮮農產品供應鏈是由遍及各地的農戶、批發(fā)商、配送中心、零售商組成的復雜網絡，是一個動態(tài)、開放的復雜系統。而突發(fā)事件是供應鏈系統復雜性與不確定性的產物。同時，生鮮農產品供應鏈的特殊性決定了其更具脆弱性，抵御突發(fā)事件風險的能力較弱，一旦出現突發(fā)事件，會給供應鏈節(jié)點帶來嚴重的損失甚至導致整個產業(yè)的毀滅。但目前在國內外相關研究中，對生鮮農產品供應鏈突發(fā)事件風險的研究較少，因研究內容、研究方法不同，對供應鏈突發(fā)事件風險的分類方法也不盡相同。本文結合生鮮農產品供應鏈的特點和過程，將生鮮農產品供應鏈突發(fā)事件風險分為三類:農戶生產風險、運營風險、需求風險，具體如圖1。

圖1 生鮮農產品供應鏈突發(fā)事件風險因素

1.1 農戶生產風險

農戶是生鮮農產品的主要生產者，來自農戶的突發(fā)事件風險因素主要有兩個方面。一方面是來自外部環(huán)境，如自然災害（水澇干旱、地震、泥石流、冰雹、暴風等）、動植物疫情（動植物病蟲害等）。如2009年我國干旱、洪澇、地震、臺風等災害均有不同程度發(fā)生，農作物受災面積4721.4萬公頃，絕收面積491.8萬公頃，因災直接經濟損失2523.7億元，給我國經濟社會發(fā)展和人民生命財產安全帶來嚴重影響[4]。還有近年的禽流感、豬藍耳病、香蕉黑毒病等。另一方面來自農戶自身，主要風險因素有質量安全（農藥、化肥、激素等生產資料濫用）、資源環(huán)境污染（耕地、水資源污染破壞）等。由于經濟利益的驅使，農戶為了提高產量與收入，種植過程違法使用禁用農藥，養(yǎng)殖過程中添加瘦肉精、氯霉素等違禁藥物，導致生鮮農產品質量安全問題，如“瘦肉精”、三聚氰胺奶粉、蘇丹紅紅心鴨蛋、農藥殘留、金屬超標等事件，都暴露出我國生鮮農產品生產中隱含巨大風險。

1.2 運營風險

生鮮農產品的易腐性、不耐貯存、區(qū)域性等特點決定了運營管理的重要性。生鮮農產品突發(fā)事件運營風險主要來自物流風險和運營商的誠信缺失。從某種意義上講，生鮮農產品的物流狀態(tài)決定著各個中間環(huán)節(jié)的利潤空間。其物流過程包括運輸、包裝、裝卸搬運、儲存、流通加工、配送等環(huán)節(jié)，每一個環(huán)節(jié)都需要有相配套的物流設施、技術、管理來保證產品的品質與質量。例如，鮮奶、豬肉、牛肉等產品必須在一定溫度下存儲才不易變質。在國外，生鮮農產品從采摘一直到市場出售，是一個品質不斷提高的過程，但目前中國的情況卻常常是品質不斷下降的過程。另一方面，運營商的誠信缺失也是生鮮農產品突發(fā)事件風險的主要因素。由于保險物流設施成本較高，運營商為了保證產品的保質期和外觀質量，不惜以犧牲產品質量為代價，使用違禁添加劑和農藥對農產品進行處理。

1.3 需求風險

生鮮農產品供應鏈突發(fā)事件需求風險來自客戶需求的突然變化，主要影響因素有價格波動、科技進步、謠言等。由于生鮮農產品的消費受自然條件、環(huán)境條件的影響較大，與工業(yè)品相比市場波動較頻繁，市場需求信號的突然變化可能引起農產品價格劇烈波動，最終導致整個供應鏈中斷。其次，隨著農業(yè)科技的快速發(fā)展，產品檢測技術不斷進步，新檢測技術可能檢測出某些農產品含有有害物質，從而導致產品滯銷。再次，謠言也是生鮮農產品供應鏈突發(fā)事件需求風險的一個重要因素。例如，2008年的毒香蕉、柑橘生蛆事件其實都是謠言所致。

2 生鮮農產品供應鏈突發(fā)事件風險評估的貝葉斯網絡模型

2.1 貝葉斯網絡拓撲結構

我們將生鮮農產品供應鏈突發(fā)事件風險的節(jié)點分為風險因素、狀態(tài)、事件三類，第一類是風險因素節(jié)點，即直接風險源；第二類是狀態(tài)節(jié)點，涵蓋風險事件的直接原因；第三類是風險事件，即生鮮農產品供應鏈突發(fā)事件。根據上一節(jié)中對風險因素的分析，風險因素節(jié)點有自然災害、動植物疫情、質量安全、環(huán)境污染、物流、誠信缺失、謠言、價格波動等；狀態(tài)節(jié)點有農戶生產風險、運營風險、需求突變風險。為與貝葉斯網絡的定義相契合，用Xi代表風險分析網絡中的風險因素節(jié)點，Si代表風險狀態(tài)節(jié)點，T代表風險事件，得到如圖2所示的簡化貝葉斯網絡結構。

按照貝葉斯網絡模塊化的要求以及如圖2的風險因素與風險狀態(tài)、事件之間的邏輯關系,我們繪制了突發(fā)事件風險貝葉斯網絡拓撲結構如圖3。圖3中，每個貝葉斯網絡節(jié)點的狀態(tài)都為兩個，分別是Y或N，其中Y表示該節(jié)點所描述的事件發(fā)生；N表示該節(jié)點所描述的事件不發(fā)生。每一節(jié)點的方框顯示了該節(jié)點的風險狀態(tài)與發(fā)生概率。節(jié)點間的有向弧表示貝葉斯網絡的構造關系。

圖2 生鮮農產品供應鏈突發(fā)事件風險貝葉斯網絡結構示意

圖3 生鮮農產品供應鏈突發(fā)事件風險貝葉斯網絡拓撲結構

2.2 節(jié)點賦值

在確定了風險貝葉斯網絡結構后，需要對節(jié)點進行賦值。由于缺少較為完整的數據庫，采用專家評判的方式確定風險因素的概率值。為了使專家對概率和風險發(fā)生可能性的表述理解統一，本研究參考Wickens提出的概率表述，采用七檔分級的風險發(fā)生概率模糊語言變量及其相對應的概率數值[5]。Wickens將事件發(fā)生概率分為7個語義值：非常高（VH）、高（H）、偏高（FH）、中等（M）、偏低（FL）、低（L）和非常低（VL），其模糊形式和 λ截集[6]，其中λ=0,0.1,0.2,0.3,...,1。具體如表1。

表1 模糊數形式和λ截集

對于多個專家的評判結果，采用算術平均法進行綜合，n個專家評判的綜合評判可表示為：

在得到專家綜合評判結果后，可利用重心法或積分值法求出模糊數P的概率值，即風險因素的先驗概率值。

狀態(tài)節(jié)點與事件節(jié)點的概率將通過貝葉斯網絡學習獲得。例如，我們已知農民生產風險S1主要來自自然災害X1、動植物疫情X2、質量安全X3、環(huán)境污染X4四個方面，現假設通過專家綜合評價得到風險因素X1,X2,X3,X4發(fā)生的概率分別為PXI,PX2,PX3,PX4，則不發(fā)生的概率分別為1-PX1,1-PX2,1-PX3,1-PX4。

從圖3中可以看出，風險因素自然災害X1、動植物疫情X2、質量安全X3、環(huán)境污染X4，每個變量以及他們的整體綜合作用都對農民生產風險S1的發(fā)生有影響，獲取農民生產風險S1的發(fā)生概率，即求概率P(S1)的過程，實質上是一個貝葉斯學習的過程。根據貝葉斯規(guī)則，我們可以計算出S1發(fā)生的概率：

在圖3的貝葉斯網絡中，由于X1,X2,X3,X4相互獨立，因此節(jié)點X1,X2,X3,X4,S1的聯合概率可通過條件獨立公式進行計算,即

將（2）代入（1）：

由X1,X2,X3,X4的先驗概率和S1的條件概率，可計算出S1發(fā)生的概率。同理，可依次推算出各狀態(tài)節(jié)點與事件節(jié)點的發(fā)生概率。

2.3 風險影響評估

風險影響評估包括兩個部分，即對突發(fā)事件風險損失的評估和風險影響的綜合評估。風險影響的評估步驟為：

（1）定義風險因素后果集D={數量，質量，收益}，數量，質量，收益分別表示突發(fā)事件造成整個供應鏈產品在數量、質量、收益的減少或降低。

（2）風險損失評估。構建專家評估矩陣C，以此來評價各種風險對風險后果集D造成的影響。Qi,Ui,Ri由分別表示各風險對風險后果數量、質量和收益的損失評估，具體如表2所示。

（3）根據風險評估損失以及上節(jié)中計算的各風險節(jié)點發(fā)生概率，調用風險當量的計算公式:

得到風險當量的數據如表3所示。

表2 風險損失評估

表3 生鮮農產品供應鏈突發(fā)事件風險評估

3 結論

由于生鮮農產品供應鏈突發(fā)事件風險的機理和結構關系較為復雜,傳統的風險評估方法難以表示風險因素與風險體系之間的復雜關系。本文采用貝葉斯網絡方法，通過構建由風險因素、風險狀態(tài)、風險事件組成的生鮮農產品供應鏈突發(fā)事件風險拓撲結構，分析各層次之間的作用形式，在對各層節(jié)點賦值的基礎上，從突發(fā)事件損失的數量、質量和收益三個方面實現對風險的評估。本文對生鮮農產品供應鏈突發(fā)事件的風險評估進行了初步探索，期望能夠為生鮮農產品供應鏈突發(fā)事件的研究提供一種新視角和新方法。研究不同因素導致的生鮮農產品供應鏈突發(fā)事件發(fā)生機理、突發(fā)事件的監(jiān)控預警模型構建是值得進一步探討研究的問題。

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[5]Wickens C.D.Engineering Psychology and Human Performance[M].New York:Harper Collins Publishers Inc,1992.

[6]陸瑩，李啟明，周志鵬.基于模糊貝葉斯網絡的地鐵運營安全風險預測[J].東南大學學報（自然科學版），2010，40（5）.