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基于模糊Petri網的農產品微商信用危機建模

2017-11-18 11:05:04陳寒凝陳軍
江蘇農業科學 2017年18期

陳寒凝+陳軍

摘要:隨著“微時代”的到來,農產品微商作為一種最新型的銷售手段正全面爆發,為農產品的互聯網銷售開辟了新通道,而如何避免微商行業一直存在的較高的信用危機成為農產品微商亟待解決的問題。由于農產品微商信用危機影響要素間關系的模糊性,以模糊Petri網為工具構建農產品微商信用危機分析模型,設計重要通路算法,計算致因要素導致農產品微商信用危機的可信度,通過數量指標分析主要影響要素。結果表明,農產品微商交易身份不明對農產品微商信用危機的影響程度最大。

關鍵詞:模糊Petri網;農產品微商;信用危機;影響要素

中圖分類號: F324;F713.36 文獻標志碼: A 文章編號:1002-1302(2017)18-0343-04

收稿日期:2017-03-20

基金項目:陜西省科學技術研究發展計劃(編號:2013K1117);陜西省重點學科建設專項(編號:E08001)。

作者簡介:陳寒凝(1977—),女,上海人,碩士,講師,主要從事企業管理、產業經濟研究。E-mail:chenhanning@sina.com。 當下,“微商”無疑是個火熱的引擎詞,而微信營銷產品也從最初的護膚、保健等輕工產品,擴增到了農產品。而大多數農產品屬于低值易逝、生活必需品,所以目前微商行業普遍存在的從業者經營周期短的問題必需解決。農產品微商已經被公認為微商市場最大的新藍海。據中國鄉村之聲《三農中國》報道,由于微信平臺下的低門檻、熱銷度,逐漸形成了農產品微商這一微商行業的新生力量。許多地域性農產品如周至獼猴桃、洛川蘋果、漢中仙豪等,也迅速地被廣大普通消費者所知曉,一部智能手機再加一個微信號,農戶便能夠開始進行農產品微商運營,與傳統農產品銷售方式相比,速度快,成本也低。但是,相對傳統農產品市場方式而言,這種顯示旺盛生命力的新興市場方式在使農產品獲得新的市場機遇的過程中,也出現了一連串的負面影響,其中尤為突出的就是農產品微商的信用危機問題。基于社交屬性進行熟人交易仍是農產品微商的本質,簡單粗暴擴張下依舊有著信用危機等頑疾。因此,農產品微信交易雙方之間的相互信用關系就成為構建農產品微商可持續發展模式的重要保障。

目前有關農產品微商信用危機影響要素及其相互關系的研究較少且均為定性分析,但定性分析有一定的局限性,而在有關農產品微商信用危機評價完整指標體系的構建方面仍是空白。本研究采用定量分析的方法創造性地構建完整的農產品微商信用危機評價指標體系,并針對體系分析造成農產品微商信用危機的主要原因,以便農產品微商采取有效的措施來進行危機規避。

1 農產品微商信用危機影響要素

農產品微信交易活動是一個充滿不確定要素的過程,作為交易活動中的賣方,農產品微商未來能否大行其道,唯一的考量便是其能否為消費者提供真實、可靠的產品價值,并改善原有商業模式的活力甚至規則,從而獲得消費者的信用和青睞,使得農產品微信交易走上可持續發展之路。分析當前農產品微信交易過程,從交易過程中涉及的物流、信息流、資金流三大主體之間的關系特性出發,研究農產品微信交易過程中影響微商信用危機的主要要素以及各要素之間的因果關系,建立指標體系(表1)。

2 農產品微商信用危機分析模型

在農產品微商交易過程中,導致農產品微商信用危機的要素很多,且各要素對信用危機的影響程度無法用精確的形式來表示,即存在一定的模糊性。而模糊Petri網結合模糊數學與傳統Petri網理論,利用其強大的并行計算、知識推理以及圖形化能力,恰好有效地處理了農產品微商信用危機眾多影響要素之間的這種因果關系及模糊性[1]。所以,在農產品微商信用危機的動態建模環節中,本研究首先使用模糊Petri網的相關理論來圖示化表達眾多影響要素之間的因果關系,再設計重要通路算法定量研究各要素對農產品微商信用危機的影響程度,進而通過數量指標直觀地實現對農產品微商信用危機的推理和解決[2]。

2.1 模糊Petri網農產品微商信用危機分析模型

對農產品微商信用危機條件進行梳理并結合模糊Petri網的理論思想,從而確定模糊Petri網農產品微商信用危機分析模型AMCAMFPN(agricultural product micro business credit crisis analysis model based on fuzzy petri net)。

定義AMCAMFPN的數學結構為一個十元數組,即AMCAMFPN=(P,T,D,F,I,α,β,W,G,M)。其中,P={P1,P2,…,Pn}表示庫所的有限非空集合,與AMCAMFPN模型中農產品微商信用危機影響要素一一對應。T={T1,T2,…Tm}表示變遷的有限非空集合,即AMCAMFPN模型中一個危機影響要素的狀態導致另外一個危機影響要素的狀態產生的事件,且P∪T≠,P∩T=。

D={d1,d2,…,dn}表示命題的有限非空集合,且 ︱D︱=︱P︱。

F:P×T→{0,1}表示庫所到變遷的映射函數,F(P,T)=1,即P是T的輸入庫所,F(P,T)=0,即P與T無相互關聯;I:P×T→{0,1}表示變遷到庫所的映射函數,I(P,T)=1,即P是T的輸出庫所,I(P,T)=0,即P與T無相互關聯。W:T→[0,1]表示變遷的一個映射關系,即變遷在被點火后所引發的結論的可信程度[3],按照模型AMCAMFPN中農產品微商交易客觀條件統計獲取W的確切數據;g:T→[0,1]表示變遷的點火臨界值。μ、α分別表示庫所的2種映射關系,其中μ:P→D反映庫所相對的命題;α:P→[0,1]反映該庫所相對命題為真的可信程度。M即AMCAMFPN模型的標記,標記是用來表示模型對應系統的狀態,如M0表示模型AMCAMFPN的初始狀態[4]。

2.2 AMCAMFPN圖的建立endprint

仿效農產品微商信用危機各影響要素之間的因果關系,并依據AMCAMFPN定義制作AMCAMFPN圖(模糊Petri網農產品微商信用危機分析模型圖)(圖1)。表2為AMCAMFPN中象征各個影響要素的相對庫所。表3為AMCAMFPN中象征各個影響要素狀況的相對命題。

2.3 模型AMCAMFPN的點火及判斷法則

2.3.1 AMCAMFPN模型點火法則 在當前標記Mi下,設變遷Tj的臨界值、輸入、輸出庫所分別為g、Px、Py,變遷Tj對應的法則的可信程度用Wj來表示,即輸入庫所Px對應命題dx成立從而引起輸出庫所Py對應命題dy成立的可信程度,并設輸入庫所Px對應命題dx的可靠水平為αMi(Px)[6]。那么,對于Px∈F(Tj),如果Mi(Px)=1同時αMi(Px)≥g,則稱Tj使能,Tj使能則立刻被點火,得到模型的新標記Mi+1,相關庫所的標記變化如下:Mi+1(Px)=0,Px∈F(Tj);Mi+1(Py)=1,Py∈F(Tj)。

2.3.2 AMCAMFPN模型判斷法則 法則1:if d1 and d2…and dn,then d,即變遷T擁有多輸入、單輸出庫所,T點火后,利用公式α(P)=min[α(P1),α(P2),…,α(Pn)]×w來計算結論命題d的可靠水平(圖2)。

法則2:if d,then d1 and d2…and dn,即變遷T擁有單輸入、多輸出庫所,T點火后,利用公式α(P)×w來計算相關結論命題d1,d2,…,dn的可靠水平(圖3)。

法則3:if d1 or d2…or dn,then d,即多輸入庫所選一,所有變遷點火后,利用公式α(P)=max[α(P1)×w1,α(P2)×w2,…,α(Pn)×wn]來計算結論命題d的可靠水平(圖4)。

法則4:if d,thend1 or d2…or dn,即多輸出庫所選一,當各變遷使能后,點火可靠度最大的變遷,并利用公式α(P)×wmax來計算結論命題dmax的可靠水平(圖5)。

3 AMCAMFPN模型仿真分析

3.1 重要通路算法

本研究基于AMCAMFPN模型的點火法則與判斷法則,為定量研究和分析農產品微商信用危機背景下的主要影響要素而設計從原因庫所到對象庫所的重要通路算法。

第一步:建立對象庫所集合Y,對象庫所Pl∈Y。

第二步:任選一對象庫所Pk(Pk∈Y),從圖1中搜索所有相關變遷Tk(Tk應滿足條件Tk∈·Pk),并根據變遷Tk再次搜索所有相關庫所Pi(Pi應滿足條件Pi∈·Tk)。

第三步:觀察α(Pi)的取值是否業已得到。(1)如果 α(Pi) 有取值,并且滿足α(Pi)﹥gk,則將Tk加入點火變遷集合X中,根據AMCAMFPN相應點火法則計算庫所Pk中命題的真實水平即α(Pk),同時進行PkY的操作;如果對于所有的α(Pi)都滿足條件α(Pi)﹤gk,則直接進行PkY的操作。(2)如果α(Pi)尚沒有取值,則進行Pi∈Y的操作。

第四步:返回第二步實施迭代計算,直到Y集合為空集,計算結束,得到已點火的變遷集合X[7]。

第五步:從點火變遷集合X中,尋找所有從原因庫所到對象庫所Pl的通路,推演每條通路的數值大小并排序,從而確定各影響要素對農產品微商信用危機爆發的作用程度。

3.2 仿真計算

按照農產品微商交易過程中各危機影響要素的實際情況,對圖1中的模型進行仿真研究,為估算模型中所有原因庫所(P1,P2,P3,P4,P5,P6,P7,P8,P9,P10,P12,P13,P14)所對應命題的真實可信水平,采取專家調查評分的形式,獲得以下相關數據α(P1)=0.50,α(P2)=0.40,α(P3)=0.55,α(P4)=0.53,α(P5)=0.88,α(P6)=0.85,α(P7)=0.67,α(P8)=0.95,α(P9)=0.75,α(P10)=0.90,α(P12)=0.75,α(P13)=0.65,α(P14)=0.50;各個變遷的可信水平為W15(T1)=0.68,W15(T2)=0.70,W16(T3)=0.75,W16(T4)=0.50,W16(T5)=0.90,W17(T5)=0.99,W18(T13)=0.95,W18(T6)=0.95,W18(T7)=0.90,W20(T14)=0.96,W11(T8)=0.97,W21(T15)=0.97,W19(T9)=0.97,W21(T10)=0,92,W22(T11)=0.78,W22(T12)=0.75,W23(T16)=0.80,W23(T17)=0.90,W23(T18)=0.92,W23(T19)=0.95,W23(T20)=0.98,W23(T21)=0.80;設各個變遷的臨界值gk=0.7,k=1,2,3,…,21。

按照上述設計的重要通路算法,以P23為對象庫所,P1、P2、P3、P4、P5、P6、P7、P8、P9、P10、P12、P13、P14為原因庫所,將所有原因庫所對應命題的真實可信水平數據代入算法,獲得圖1中所點火的變遷集合X={T5,T6,T7,T8,T9,T10,T13,T14,T15,T17,T18,T19,T20},并求解出圖1中所存在的每條通路的真實可信水平數據如下:L1{P5→P16→P23},αL1(P23)=0.713;L2{P5→P17→P18→P23},αL2(P23)=0.761;L3{P6→P18→P23},αL3(P23)=0.743;L4{P8,P9,P10→P20→P23},αL4(P23)=0.684;L5{P10→P11→P19→P21→P23},αL5(P23)=0.805;即而得出重要原因庫所為{P5,P6,P8,P9,P10}。endprint

3.3 數據分析

由重要通路算法求出的主要原因要素對結果的影響程度可知,交易微商身份不明對農產品微商信用危機的影響程度最大,緊接著為農產品物流系統配送時間過長、農產品實物與網宣差異、微信交易平臺缺乏第三方監管制度、交易雙方的分歧。由于交易微商身份不明,一方面容易導致消費者個人信息泄露,進而接收到大量未經消費者許可的廣告或聯系,從而造成消費者個人隱私危機產生,最終引發農產品微商信用危機;另一方面,在交易微商身份不明的情況下,如果買賣雙方出現分歧,而微信交易平臺本身又缺乏第三方監管制度,導致顧客經常遭遇索賠對象不明的局面,從而暴發農產品微商信用危機[8]。由于目前農產品物流系統落后,配送時間過長,一方面影響交貨的及時性,進而增加農產品微商信用危機;另一方面,也導致農產品新鮮程度差,進而影響消費者對微信農產品的期望值,引發農產品微商信用危機。由于所購農產品與微信宣傳的差異,也降低了消費者對微信農產品的期望值,從而增加了農產品微信的信用危機。

4 結論

針對制約當前農產品微商健康發展的交易信用危機,本研究以模糊Petri網為工具,以影響農產品微商信用危機的主要原因要素為基礎,分析影響要素之間的因果關系,定性與定量相結合構建基于模糊Petri網的農產品微商信用危機影響要素分析模型,并在此基礎上設計重要通路算法,通過仿真對模型和算法進行試驗驗證,最后定量計算農產品微商信用危機各影響要素導致信用危機暴發的可信程度,從而創造性地提供一種全新的解決農產品微商信用危機問題的理論和方法。結果表明,交易微商身份不明、農產品物流系統配送時間過長、農產品實物與網宣差異、微信交易平臺缺乏第三方監管制度以及交易雙方的分歧對農產品微信信用危機的影響較大。因此,建議農產品微商從業者必須做到誠信展示相關資質、工商登記情況、具體地址等關鍵信息,并選擇快速可靠的專業農產品物流合作伙伴以及可靠的第三方交易平臺,以便有效降低農產品微商信用危機,促進這一新型農產品電子商務交易模式的高效發展。

參考文獻:

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[8]王遠華. 快速發展的農產品微商[J]. 農經,2015(9):63-65.endprint

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