企業投資食品可追溯體系的決策意愿與影響因素研究

吳林海 秦 毅 徐玲玲

（1.江南大學江蘇省食品安全研究基地，江蘇 無錫 214122;2.江南大學商學院，江蘇無錫 214122;3.江南大學物聯網工程學院，江蘇無錫 214122）

食品安全是一個全球性難題。由于食品可追溯體系能夠通過供應鏈形成可靠且連續的信息流使食品具備可追溯性，以監控食品生產過程與流向且通過追溯來識別問題和實施召回［1－2］，自20世紀90年代中后期開始，歐盟、美國、日本等國家和地區相繼實施食品可追溯體系。目前歐美國家已普遍采用全球統一標識系統進行食品的可追溯性管理，美國等一些國家還相繼實施法律法規，對食品可追溯性做出了具體規定［3］。然而，雖然實施食品可追溯體系既可以降低食品生產者因食品安全風險引發的成本，又能夠增強消費者食品安全消費的信心［2，4］，但目前在我國可追溯食品的普及率、惠及面有待進一步提高［5］。

生產企業是由投資者、管理者、技術人員與普通員工等不同個體所組成的智能體（Agent）［6］，它能夠與環境進行交流，逐步改變自身行為［7］，產生個體系統難以形成的整體行為模式［8］。類似地，食品可追溯體系的投資行為是企業決策主體基于自身與環境特征而作出的理性決策，是一個連續動態且智能、復雜的過程。目前國內將企業投資食品可追溯體系的決策意愿簡單地表述為是與否兩種狀態的研究不盡全面。基于此，本文將食品企業作為一個可決策的智能體，基于隱馬爾科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）分析了投資食品可追溯體系的決策意愿及影響因素，主要的努力和貢獻在于:①建立了企業投資食品可追溯體系意愿的HMM模型，計算仿真了企業投資決策意愿的復雜性;②基于仿真圖形模擬了企業投資決策意愿的多種狀態與主要影響因素，且驗證了研究方法的有效性。

1 研究方法

智能體的概念最早出現在1965年著名的Dartmouth會議［9］。目前智能體已在許多領域被廣泛使用，為人們更好地認知復雜問題提供了一個新的實體模型。隨著研究的不斷深化，學者們對智能體的認識漸趨一致，Shoham［10］、Lane 和 Mcfadzean［11］以 及 Franklin 和Graesser［12］認為智能體是具有自主性且能夠不斷感知環境并與環境互動、掌握控制問題求解的機理，包含信念、能力、選擇和承諾等精神狀態在內的有機體。Anand等［13］引入決策理論用于表達智能體理性行為的規則和約束，進一步提出了智能體的行為模型。目前學界普遍關注智能體內在的決策過程，并由此認識到智能體的決策主要由系統內部通過感知、分析外部環境而綜合作出的。由于企業生產、管理等決策與智能體的決策非常相似，學者們也逐步嘗試將智能體的決策理論引入企業決策機理與決策特征的研究中，如Chappin和Dijkema［14］將電力企業作為智能決策系統的本體，融合了電力生產的外部與內部諸多復雜環節，實現了電力生產的智能化決策。蔣翠清等人［15］在企業原有系統上集成了智能體知識管理系統，初步實現了企業決策過程的智能化。

作為智能體，企業的決策行為是系統內部的活動，決策過程與狀態難以直接觀察，但是人們希望通過外在的、可直接觀察的企業特征來推測出內在的決策狀態，而HMM最重要的一個功能就是通過研究系統外在的、可見的狀態研究與推測系統內在的，難以觀察的狀態。HMM是20世紀60年代末由Baum等人提出的一種基于Markov源或Markov鏈概率函數的統計信號模型，它是一種用參數表示的、用于描述隨機過程統計特性的概率模型。由于HMM具有特殊的優勢，目前已廣泛應用于各個相關領域。典型案例如，Yang等［16］將人的臉部表情作為外部可觀察狀態，應用HMM依據人臉部表情推測出內心深處隱藏的、難以直接觀察的心情。

目前國內外學者主要通過實證方法研究企業食品可追溯體系投資的決策行為。例如，Heyder等［17］、Schulz和Tonsor［18］分別研究了歐盟和美國食品生產者投資的決策行為，楊秋紅和吳秀敏［19］考察了農產品加工企業投資決策的主要影響因素。在采集實證樣本的基礎上，學者們一般采用不同的計量工具展開具體的研究。但在國內為數不多的文獻中，主要運用二元Logistic模型進行研究，如周潔紅和姜勵卿［20］運用二元Logistic模型研究了浙江菜農投資蔬菜可追溯體系的決策意愿等。雖然近年來國內學者的研究工具不斷改進，比如山麗杰等［21］在Logistic模型計量的基礎上結合Interval Censored回歸模型，吳林海等［22］運用模糊集理論與決策實驗室分析法，分別研究了影響食品生產企業實施可追溯體系的投資意愿與投資水平的主要因素，但仍然具有明顯的不足，仍然將企業的投資決策意愿與行為簡單地理解為愿意與不愿意兩種離散狀態，忽視了投資決策的連續性、系統性特征。前文已述，企業食品可追溯體系的投資決策具有決策過程復雜，影響因素較多的特征（見表1）。因此本文將影響企業可追溯體系投資決策的所有因素通過發放問卷度量相關變量獲得，作為影響其投資決策意愿可見的特征因素，運用Baum Welch算法訓練和建立符合該樣本的HMM模型，通過Viterbi算法解碼并確定最優路徑，求得符合建立HMM模型最佳路徑的一組數列值，其意義即是食品企業投資可追溯體系決策意愿的形成過程，并由此分析影響投資決策的主要因素。

2 文獻回顧與研究假設

學者們對影響企業食品可追溯體系投資決策行為的主要因素展開了大量的先驅性研究。表1是近年來有代表性的研究文獻。據此本文將影響企業可追溯體系投資決策行為的主要因素可歸納為如表1所示的十個方面。

（1）凈收益預期。Meuwissen［23］認為與普通食品生產相比，企業投資食品可追溯體系必然需要增加額外的生產成本。Caswell等［24］和 Banterle 等［25］認為生產企業食品可追溯體系的投資決策內在地取決于其投資的凈收益，收益應該至少能彌補成本;如果成本過高或預期收益不確定就可能影響企業的投資決策。由此建立假設:H1:凈預期收益影響投資決策意愿。

（2）政府食品安全監管力度和食品可追溯體系的支持政策因素。Schulz和Tonsor［18］的研究表明，政府的支持措施、懲罰手段等影響了美國母牛生產者可追溯體系的投資意愿。Golan等［2］、楊秋紅和吳秀敏［19］的研究還認為，政府的政策扶持可以幫助企業降低成本，影響企業可追溯體系投資的積極性。由此建立假設:H2:政府監管與獲得政府支持、政策激勵的企業投資愿意更強。

表1 影響食品企業可追溯體系投資決策行為的主要因素:文獻的歸納Tab.1 Main factors that affect food enterprise investment decision-making behavior on the traceability system:summary of the literature

（3）可追溯食品的國際市場需求。Souza Monteiro和Caswell［26］的研究表明，出口到英國的葡萄牙農場梨業愿意投資更高標準的可追溯體系。Wang等［27］對中國廣東省和海南省的漁業生產進行了實證分析，表明可追溯體系的投資意愿與漁類產品是否出口其呈正相關。由此建立假設:H3:出口產品占主導的企業更愿意投資。

（4）食品生產的質量認證體系。Banterle和Stranieri［4］，吳林海等［28］等研究發現，相比未執行任何質量認證體系的食品企業，已經執行了某些質量認證體系的企業投資可追溯體系的成本更低，具有更強的投資資源。由此建立假設:H4:實施了食品質量體系認證的企業更愿意投資。

（5）生產企業的垂直一體化程度。Banterle等［25］等對意大利肉制品加工表明，食品供應鏈垂直一體化的程度影響了可追溯體系的成本，垂直一體化程度越高的企業實施可追溯體系的成本越低。由此建立假設:H5:垂直一體化程度越高的企業投資決策意愿越高。

（6）生產企業的管理者特征。Souza Monteiro和Caswell［26］對葡萄牙梨產業農場業主的研究認為，管理者的年齡、學歷明顯影響梨產品的可追溯性水平。由此建立假設:H6:學歷越高的管理者投資決策意愿越明顯;H7:年齡介于35－45歲間的管理者決策投資的意愿更高;H8:男性管理者更傾向于決策投資。

（7）生產企業的規模因素。Buhr［29］對六個歐洲生產團體的研究表明，消費需求推動了可追溯體系作為一種提高供應鏈管理水平的主要方式而被推廣。Golan等［30］的研究認為，如果食品企業相信消費者愿意為可追溯食品支付更高的價格，則其更愿意投資。Sodano和Verneau［31］對意大利番茄加工企業的調查表明，企業投資可追溯體系的收益與從業人員規模成正相關性。由此建立假設:H9:企業從業人員規模越大投資意愿越強;H10:企業銷售收入越高投資意愿越強。

進一步分析，可以將影響企業可追溯體系投資決策行為的主要因素歸納到圖1，可以清晰地看出，可追溯體系投資的決策受到內部因素、外部因素和經濟因素等多種復雜因素的綜合影響。

3 案例選擇與HMM的構建

3.1 問卷設計與變量測量

圖1 影響企業可追溯體系投資決策行為的主要因素Fig.1 Major factors affecting enterprises'decisionmaking behavior on investing traceability system

為保證調查的科學性和針對性，作者設計了初步的調查問卷，并在江蘇徐州市豐縣選擇了5家不同特點的果蔬加工企業進行了預調研，在取得經驗、修正問卷并測量變量的基礎上展開了深度調查。調查于2012年7－8月間進行，面向徐州市所轄的豐縣、沛縣、睢寧縣等三縣所有規模以上的果蔬加工企業，共發放157份問卷，收回有效問卷114份。具體變量設計與測量方法如下:

（1）企業產品出口。二個問項:“1”、“2”分別表示生產的果蔬品是否出口海外。

（2）企業感知政府監管和獲得政府的政策支持。三個問項:“1”、“2”、“3”分別表示企業獲得政府的資金支持、技術指導與培訓、感知政府的監管力度。

（3）企業投資的凈收益預期。三個問項:“1”、“2”、“3”分別表示企業投資預期理想、一般、不理想。

（4）食品生產的質量認證體系。詢問企業是否執行了質量認證體系，對執行認證體系的企業繼續詢問執行的質量認證體系類型，包括ISO認證體系、良好生產規范（GMP）、衛生操作規范（SSOP）、危害分析與關鍵控制點體系（HACCP）與無公害農產品、綠色食品、有機食品等認證體系。三個問項:“1”、“2”、“3”分別表示已執行、沒有執行、正在申請。

（5）企業的垂直一體化程度。企業與上下游生產者簽訂產品銷售或收購合同，有比較固定且可控的上下游合作伙伴，則其垂直一體化程度比未簽訂產品銷售或收購合同的企業高。三個問項:“1”、“2”、“3”分別表示較高、較低、不清楚。

（6）企業管理者特征。本文所指的管理者專指企業總經理。在學歷、年齡與性別三個層次來考察，學歷層次上的三個問項:“1”、“2”、“3”分別表示碩士和博士研究生，大專與本科，高中（含中等職業）;年齡層次的三個問項:“1”、“2”、“3”分別表示在35－40歲之間、40－45歲之間、45－50歲之間;性別層次用“1”、“2”、分別表示男、女。

（7）企業的規模。從業人數規模層次，三個問項:“1”、“2”、“3”分別表示300人以下、300－2 000人之間、2 000人及以上;產品銷售規模層次，三個問項:“1”、“2”、“3”分別表示3 000萬元以下、3 000萬元－3億元之間、3億元及以上。

（8）企業可追溯體系的投資意愿。三個問項:“1”、“2”、“3”分別表示愿意、不愿意、尚不清晰。

3.2 決策意愿HMM模型的構建

企業投資食品可追溯體系決策意愿的HMM可由下列參數定義［32］:

（1）N:模型中隱Markov鏈的狀態數目，即企業食品可追溯體系投資決策狀態數。為簡單起見，設定為愿意，有點愿意，猶豫徘徊，不太愿意和不愿意五種狀態。記企業對于投資可追溯體系的決策意愿狀態為 θ1，θ2，…，θN，記t時刻企業對于可追溯體系的投資決策意愿狀態為qt，顯然 qt屬于{θ1，θ2，…，θN}。

（2）M:企業所有特征因素對應的觀察值數目。記m個企業外部特征觀察值為V1，V2，…，Vm，t時刻的企業外部特征觀察值為 Ot，顯然 Ot屬于{V1，V2，…，Vm}。

（3）π:企業食品可追溯體系投資決策的初始概率矢量，π ={π1，π2，…，πn}，其中:πi=P（q1= θi），1≤i≤N.

（4）A:企業食品可追溯體系投資決策狀態轉移的概率矩陣，A=（aij）N×N，其中，aij=P（qt+1= θj|qt= θi），1≤i，j≤N.

（5）B:企業所有特征觀察值轉移概率矩陣，B=（bjk）N×M，其中，bjk=P（Ot=Vk|qt= θj），1≤j≤N，1≤k≤M。因此，一個生產企業食品可追溯體系投資決策狀態的HMM可表達為:λ =（N，M，π，A，B），簡寫為 λ =（π，A，B）。

由此可見，企業投資食品可追溯體系決策的HMM可以分為兩個部分，第一個是Markov鏈，由（π，A）描述，產生的輸出為企業投資食品可追溯體系決策的狀態序列;另一個是隨機過程B，產生的輸出是企業所有特征觀察值序列，見圖2。

圖2 企業投資食品可追溯體系決策狀態的HMMFig.2 Enterprises'HMM of decision-making state for investment in food traceability system

本文假設企業投資食品可追溯體系的決策狀態分為愿意、有點愿意、徘徊、有點不愿意、不愿意等五種狀態，其Markov鏈如圖3所示，企業間的投資決策狀態相互影響，若某個企業投資可追溯體系獲得了高收益，其他企業就會效仿。因此，企業的投資意愿更應該看做是一個智能的，連續的過程。調查問卷中關于企業特征的問題答案對應為同意、不同意、不清楚三種情況。企業回答問卷時經過理性分析，最后將選擇的答案填寫在問卷上。按照對企業投資可追溯體系的決策意愿和企業所有特征的分類，便于后續計算，用表2所示分別予以編號。

圖3 企業投資決策意愿變化的五狀態的Markov鏈示意圖Fig.3 Five-state Markov chain diagram of enterprises'change of intention on investment

表2 企業投資可追溯體系的決策意愿和企業所有特征的分類編號表Tab.2 Enterprises'decision-making on investing traceability system and classification table of enterprises'characteristics

4 基于HMM的計量分析

本文從總體樣本中順序抽取一半的數據進行模型訓練，而另一半數據則帶入訓練出的模型，檢驗模型的合理性，并通過似然值LL來確定模型是否可靠，LL值越大說明越可靠。由于LL值不可能達到理論最優值0，而本文的LL值到達到了－10，則可以認為模型效果比較理想，最后通過Viterbi解碼求得企業投資決策的最優意愿。

4.1 建立所有特征觀察值矩陣及模型參數估計

將數據統計輸入，構成一組N×N矩陣用于模型訓練。在此基礎上，根據企業所有特征觀察值序列生成HMM，企業所有特征觀察值序列代表的是HMM中的一個已知的集合。參數估計是HMM中的關鍵問題，模型設計是否合理最終體現在HMM能否收斂，而參數估計準則是將企業所有特征觀察值序列O=（o1o2…ot），通過Baum-Welch算法，得出所有特征觀察值序列概率P=（O|λ）為最大的參數。

定義企業所有特征觀察值序列前向變量為:

由上式可得，企業所有特征觀察值序列概率:

該式中求取λ使得企業所有特征觀察值序列概率P（O|λ）最大，由于給的觀察值序列即樣本數量有限，不存在一個最好的方法來估計λ，這時，利用Baum-Welch算法，使企業所有特征觀察值序列概率P（O|λ）局部極大，得到HMM 的參數 λ=（π，A，B），最后由重估公式（Restimation）［32］可得:

4.2 模型解碼

采用Viterbi算法尋求生產企業投資可追溯體系的決策最優意愿，求解這個模型的最優路徑。

4.2.1 初始化

將企業投資可追溯體系的決策意愿的初始概率矢量πi與企業所有特征觀察值轉移概率bi相乘，得到初始化路徑 δt（i）。

4.2.2 遞歸

將初始化的路徑值δt（i）與企業投資可追溯體系的決策意愿狀態轉移概率aij相乘，取最大值再與企業所有特征觀察值輸出轉移概率bj（ot）相乘，得到當前路徑最大值δt（j）。

4.2.3 終止

求出企業投資可追溯體系的決策意愿的最大概率P*以及最大概率對應的企業投資可追溯體系的決策意愿狀態序列q*T。

4.2.4 狀態序列求取

利用遞歸的思想反向求出企業投資可追溯體系決策意愿的最優路徑。

圖4概括了以上企業投資可追溯體系決策意愿的最優路徑的求解過程。

圖4 企業投資可追溯體系決策意愿的最優路徑Fig.4 The optimal path of enterprises'decisionmaking on investing traceability system

4.3 仿真分析

圖5 企業可追溯體系投資意愿影響因素分析Fig.5 Influencing factors on enterprises'intension on investing traceability system

5 主要結論與研究展望

圖5中縱坐標表示企業決策意愿狀態，編號1、2、3、4、5與表2中愿意、有點愿意、徘徊、有點不愿意、不愿意等五種狀態相對應;橫坐標表示迭代次數。基于圖5可作出如下分析并歸納出相應結論:

（1）圖5清晰地表達了作為智能體的企業投資決策意愿的心理活動，即使企業有很強的投資可追溯體系決策意愿，伴隨其前后均有意愿很弱的狀態，非常相似于人的決策特征。這證實了企業的投資決策并不是簡單的是與否的過程，而是一個由多種因素交織影響的過程，當某個因素占主導作用時，其可追溯投資決策意愿就會發生明顯變化。

（2）圖5中 H1、H2、H3三因素決策投資意愿比較強烈，可見凈收益預期、政府的食品安全監管力度與支持政策以及國際市場的需求等是影響企業投資決策的最重要因素。食品可追溯體系的層次越高，則提供安全信任屬性的信息越全面，投入成本相應越高［24］。保證收益增長是企業投資決策的基點［23］，食品生產者投資決策行為的改變主要是從食品可追溯體系中獲得了經濟收益［24－25］。這說明，預期收益是影響企業投資決策最重要的因素之一。同時，由于國際市場可追溯體系化程度非常高，因此國際市場的需求對國內企業可追溯體系的實施意愿影響更大。這不難理解，因為政府對食品安全監管力度越大，企業壓力越大;而政府為確保食品安全出臺的支持政策，可降低可追溯食品的生產成本，有利于增加企業收益。

（3）在圖5因素H7、H8、H9對食品企業決策投資可追溯體系意愿也非常強，分別對應于從業規模和企業管理者年齡、性別等因素。企業從業規模越大，實施可追溯體系意愿越強烈。管理者年齡介于35－45歲間的企業，決策投資意愿相對較高，主要是這一年齡段的管理者接受能力強、創新性好。本文調查的管理者年齡在35－45歲間樣本占總樣本比例的59.8%，構成了樣本的主體，這與Souza-Monteiro［30］結論基本一致。特別地，對于 H5、H6，企業投資決策意愿并不是很強烈，對應于企業垂直一體化程度與行業風險特征、管理者學歷特征因素，顯然與現有的研究結論相悖，但與果蔬產業供應鏈比較短、安全風險較小的客觀事實相符。較短的供應鏈、技術含量相對偏低、原材料來源于千家萬戶的種植農戶，且并不是政府重點監管的行業，使果蔬加工企業難以感受到垂直一體化程度對實施可追溯體系成本帶來的明顯收益，管理者學歷特征的優勢難以體現。

本文建立了基于隱馬爾科夫模型（HMM）企業投資食品可追溯體系的決策意愿模型，并且分析了各個變量對投資意愿的影響。但由于HMM是初次引入該領域的研究，轉移概率矩陣A、B與初始概率矢量π等無可參考的參數，怎樣用更好的算法提高模型的穩定性。這是未來研究中必須解決的一個重要問題。

（編輯:劉照勝）

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