農產品物流金融風險的熵權集對分析評估模型①

瓊州學院理工學院 張承平 俞峰

1 引言

由于現代農業的飛速發展，農產品產業化的生產、種植、飼養、運輸等環節與銀行的資金支持息息相關，銀行在農產品的物流活動中采取的各種資金運作就形成了農產品物流金融[1]。眾所周知，人們享受現代金融服務的同時，也承受著信息化、便捷化金融的風險與危機的潛在威脅，農產品物流行業中的金融活動同樣也不例外[2]。建立并運作良好的物流金融風險管理與風險評估體系，是提升農產品市場競爭能力、增強企業贏利能力的重要管理內容。

其實，創建一套科學、客觀、合理、操作性強的農產品物流金融風險評估體系及其評估方法，是一項非常復雜的課題。一般來說，農產品物流金融體系是一個非常龐大復雜的系統，該系統是由多個相互制約相互配合的動態要素構成的組合體，其中包括農產品企業、物流企業、銀行等等。在這一系統內部，潛在的金融風險隱匿于各種數據流、物資流和資金流的相互關聯之中，而這些關聯必定呈現出各種主觀的非確定性[3]。

集對分析正是近年出現的解決該類矛盾性和非確定性的有力工具，本文擬通過集對分析方法處理農產品物流金融風險的評估問題。而產品物流金融風險評估指標的權重確定也是一個非常重要的環節，熵原是熱力學中的物理概念，很多學者認為熵可以本質地刻畫系統的有序、無序程度，而依據這種程度就可以客觀科學地確定系統指標之間的重要性，因此本文應用熵值法計算風險指標權重。

2 農產品物流金融風險評價指標體系的構建

農產品物流金融涉及金融機構、農產品生產企業和農產品物流行業三種部門，其中居于關鍵地位的農產品物流，在現今已基本采用第三方物流的方式運營，因此就不可避免地存在農產品質押貨物風險的可能。因而本文根據相關文獻[4]，通過農產品企業風險、農產品質押貨物風險、物流企業操作過程風險、物流企業內部管理風險、外部環境風險共五方面，進行討論，依照層次分析法，建立評價指標體系，具體如表1所示。

表1 農產品物流金融風險評價指標體系

3 基于熵權的集對分析法評估實例

3.1 確定指標層聯系度

本文以湖北省某農產品企業為研究對象進行研究。管理部門組織農業、物流、金融、經濟管理等方面相關專家，對該企業的物流風險狀況進行了綜合評估。本文采層次分析法，確定各個專家的相對打分權重依次為。將評價指標與專家的打分標準視為集對，其中S、F、P分別表示“正常狀態”、“低度風險”和“高度風險”3個等級，則指標的聯系度為：

3.2 根據熵值法計算指標層權重

(1)以指標U11、U12、U13為例，把各指標的聯系度轉化為下面的矩陣：

(3)熵表示指標間的無序程度，將各熵值的有序程度進行歸一化：

即可得到指標的權重矩陣：

3.3 確定準則聯系度

3.4 計算評判目標聯系度

同樣，可得出各準則的聯系度，然后確定準則層評判矩陣與權重，進行矩陣合成，就求得了該企業的集對分析聯系度：

3.5 評判目標聯系度的分析

[1]楊蕾,張義珍.基于因子分析的農產品物流金融風險管理體系構建[J].廣東農業科學,2010,37(4).

[2]龐燕,易君麗.農產品物流金融發展的風險防范研究[J].物流技術,2012,31(8).

[3]姚杰,劉春燕.我國金融生態環境綜合評價:集對分析方法[J].金融經濟,2010(12).

[4]易君麗,龐燕.基于AHP的農產品物流金融風險評價[J].企業經濟,2012(8).