基于云模型的農產品供應鏈電子商務信任機制

仝好林

摘要：農產品供應鏈電子商務處于微妙的市場格局中，而信任是交易的根本，研究供應鏈成員間信任度對農產品電商發展有重要價值。首先通過調研問卷模式獲得大量數據，進而在云模型算法基礎上搭建電子商務農產品供應鏈成員間的信任博弈仿真體系，虛擬電子商務中的各成員節點貿易狀態，可知成員間信任度高能帶來較高和持久的效益。在此基礎上進一步分析信任和農產品供應鏈電子商務發展間的具體影響因子，設計假定，利用結構方程完成路徑系數及顯著性分析，結果表明各環節交互，成員間信任度和承諾均對農產品供應鏈電子商務發展有重要影響。

關鍵詞：電子商務;農產品供應鏈;信任;博弈;云模型

中圖分類號： F724.6文獻標志碼： A

文章編號：1002-1302（2019）09-0047-05

農產品供應鏈指信息資源分享模式下實現農產品生產、購置、加工、運輸和銷售并構成連鎖的流通環節[1-2]。現有的農業模式存在耕種分布化、信息閉鎖化、生產目的性不強的狀態，農產品的運輸水平并不能達到成員的要求。而電子商務和網絡發展相互依存，共同成長，因而將農產品供應鏈和電子商務相結合具有重要價值。根據《中國農業統計年鑒2016》可知，農產品電子商務模式逐步成為主流的農產品商貿模式，并預計在未來的幾年中農產品電子商務貿易方式將占據核心市場。但現有的農產品電子商務貿易模式下買賣方的個人信息并不公開，因而在進行農產品貿易之前讓成員和貿易方充分信任對方成為當前要解決的問題。本研究主要探討農產品供應鏈電子商務信任模型，為提升成員對農產品供應鏈電子商務系統的信任，對擴充農產品貿易量，推進農產品電子商務具有重要價值。

1 文獻概述

國外學者對信任模型開展了大量調研，Afzali等最早進行分布化信任測算方式的探究，并在信任數量化的基準上將信任分割為直接信任模式與推薦化信任模式，并調研了信任計算與合成模式[3];Eliacik等則根據信任模式給出“同級信任”的信任理念，并把農產品貿易的滿意狀態，可信任反饋，農產品貿易整體數額，農產品貿易前后參數，社區前后參數進行綜合判斷[4]。

國內學者陳蕾等在D-S信任模型基礎上進行改進，設計的信任模型綜合了匯聚推出信息處理的不穩定性和強制結合矛盾推薦模型引發的性能削弱狀態[5];李愛雄等則給出一類能夠在Gossip模式下構建信任的迅速組合方式，能夠提高整體模型的性能，該方法展現了信任狀態，并為信任的迅速融合奠定了基礎[6]。

2 農產品供應鏈電子商務和云模型

2.1 我國農產品供應鏈電子商務發展現狀

據國家信息部門統計，農村網民數量不斷增長，農產品電子商務網站數量也迅速擴張。國內農產品網站在2016年已達到900萬個左右，增長速度高達20%左右，遠超過國外同期農業電子商務的增長速率，另外，農資企業也逐步搭建相關網站嘗試電子商務以減少運營開銷。農村網民的規模增大，表明網絡在農村的數字化進程，也表明農戶的信息化意識得到加強。國內農產品電子商務網站內容全面，包含種植、農牧、水產、畜牧、農產品加工、農產品銷售等，覆蓋了農業生產的方方面面（表1）。

2.2 國內農產品供應鏈電子商務發展形勢預判

依據CNNIC發布的數據統計結果表明，我國農產品供應鏈電子商務消費總額迅速增長，2017年上半年突破500億元，預計2017年電子商務消費將突破1 000億元。因而電子商務、網絡發展成為推進農產品供應鏈電子商務的重要因素，整個市場正處在騰飛時期，參與農產品電商貿易的成員高達5.2億人左右[7]，通過網絡形成農產品穩定購買渠道的成員達到2.6億人[8]（圖1）。

2.3 云模型

2.3.1 云模型算法

云模型即在統計與模糊數學的基準上，構建變量間的映射關系[9]。云模型的數字特征選取相互獨立參量[Ex（期望，expectation）、En（熵，entropy）、He（超熵，hyperentropy）]進行表述，這些參量能夠綜合反映各方信任度。云模型存在2個基礎算法，即正向與逆向發生器算法。本研究采用逆向發生器算法，算法實現過程如下：（1）輸入。輸入N個云滴在數域空間內部位置和各個云滴表述的確定程度。（2）輸出。輸出N個云滴的3個特征結果期望，即Ex、En、He，其數學模型如公式（4）、（5）和（6）;獲取樣本xi均值x

農產品貿易往往在相同的農產品貿易體系下，各方共同構建信任關聯。其中有大量須要處理的數據，如成員和農產品供應鏈各個環節工作者的個人數據、農產品貿易數據以及信譽度評判，多方適當了解和掌握各環節成員的基本數據構建信任判別機制，能夠削減農產品貿易的不穩定性。另外，農產品供應鏈信譽機制判別包括信用判斷和反饋信息獲取，通過各個環節可測算其信任程度并給出預判。

2.3.2 成員局部信任測算模型

δ反饋貿易時刻農產品供應鏈電子商務各成員間的局部信任度，也反饋貿易數額在相互間的局部信任影響。將初始時刻的農產品供應鏈成員局部信任值LV設定為0.6，nV是農產品供應鏈電子商務某成員節點i向另一節點j的貿易成果數，N為i全部買入次數，MV是總貿易數額，tV為i和j的第l次貿易時刻，T0為總的貿易時間，mVl為第l次貿易數額，aV為i和j第l次貿易的局部信任值，UV為i以消費者身份作出的貿易評判，LVij為i和j間的局部信任值。則其定義模型如下：

εVi，j表示i和j中間完成l次貿易之后結合了時間和貿易權重因子，用于評判UV在成員局部信任值LV中占據的比重，而SVi，j則反饋時間因子下i和j間信任對農產品供應鏈電子商務影響。

2.3.3 成員全局信任測算模型

設置jV1，jV2，…，jVm為節點j的全部相鄰農產品供應鏈成員，CCjv1，CCjv2，…，CCjvn是節點j的相鄰成員的推薦可信度，LVjv1，LVjv2，…，LVjvn是j對應于各個成員節點的局部信任度，而MVjv1，MVjv2，…，MVjvn是j的各個相鄰節點和j產生購買需求的交易數額。農產品供應鏈成員j的全局信任機制RVj給定如下：

RVj=ψ（CC，MV）jVm。（10）

式中：Ψ（mV，MV）表示調節解析式，主要測算j的賣方鄰接成員節點數量和貿易數額對j全局信任所產生的影響，從而使得參與評判的j相鄰成員越多，則貿易數額越高，則j的全局信任度和真實值越相近，否則，由于參與評判的節點j賣方鄰接成員數減少，區間控制因子ms趨于無窮大，從而降低了成員j的賣方全局信任度，則函數如下：

limms→∞Ψ（mV，MV）=1。（11）

式中：Ψ（mV，MV）=e-1/（mV×MV），由于RVj是從節點j相對賣方鄰居節點出發測算所得的賣方全局信任初始結果，其測算方案如下：

RVj=∑mi，j=1（pVj×jVij）。（12）

式中：pVj是節點j測算的全局信任初始結果權值，該值和j的賣方鄰接點產生的貿易操作相關，即某節點i和節點j之間的購買貿易數額越高，則jVij所表示的賣家身份供應鏈節點的評判分值越高，則節點j的全局信任值得信賴。全局信任機制的構成見圖2。

3 樣本獲取

3.1 電子商務農產品供應鏈各成員

農產品電子商務供應鏈各個環節如生產、加工、輸送、銷

售均可以劃分為3種身份：單純的買家身份，即僅參與買入操作;單純的賣家身份，即僅參與賣出操作;買賣農產品貿易合體，即同時參與買入和賣出操作。現有節點間由農產品貿易構建網絡關聯，進而給出評判，并依據自身農產品貿易經驗和貿易同伴推薦制定決策。圖3給出農產品供應鏈各身份節點農產品貿易動作。

3.2 樣本獲取

采用問卷調研的模式，選取的樣本不僅包含普通成員，還包括參與農產品供應鏈電子商務各個環節的參與者，通過我國大型農產品企業人事科發送生產部門、加工部分、市場銷售部門，運輸部門獲取相關農產品供應鏈電子商務的貿易數據（表2），并對300個工作成員和300個普通成員（消費者）進行調研，回收有效樣本489份，樣本有效率為81.5%（表3）。

4 數據分析

4.1 云模型下的農產品供應鏈成員博弈

本研究選取Matlab12a完成電子商務農產品供應鏈成員

間的信任博弈仿真體系的搭建[10]，虛擬電子商務中的各成員節點貿易狀態。

為校驗整體模型中的供應鏈成員全局信任和供應鏈成員局部信任的特點，整個試驗模型中將初始值設置為同一起點0.6。由局部信任機制的變化趨向可知，誠實服務的交易成功率收斂在較高的穩定水平，而隨機改變和動蕩服務則由于相關參量的不同展現出不同的交易成功率變動大的特征（圖4）。由全局信任機制的變化模型可知，在試驗中相對于局部信任機制收斂迅速，穩定性高（圖5）。

局部信任機制和全局信任機制的變化模型實際上展現了農產品供應鏈成員進行貿易時，賣家身份和買家身份成員間的博弈[11]。博弈過程在圖4和圖5的曲線中表現為振蕩的狀態。交易事件中，信任度高的合作常依據給定契約正常進行，成功度較高;信任度低的合作僅考慮自身利益。采用博弈收益矩陣分析圖4和圖5，則將農產品供應鏈成員間的賣家身份和買家身份作為目標完成博弈分析。若雙方均信任，則獲益為A;雙方均不信任，則獲益為C;雙方策略存在差別，信任方和不信任方均有，則不信任帶來的機會收益為D，信任方的受損型收益為B，則存在D>A>B>C（表4）。

雖然機會收益組（D，B）可能在單次交易中的利益高于（A，A），但從長遠交易角度看，該模式收益較差（圖4、圖5）。在農產品供應鏈電子商務中，從長遠交易角度看，賣家身份和買家身份成員雙方均為信任性的交易雙方獲益更多。

4.2 農產品電子商務交易信任度影響因子分析

4.2.1 假定設計

綜合對農產品供應鏈電子商務和信任機制的分析可知，信任型交易能夠帶動農產品電子商務交易發展，進一步分析信任和農產品供應鏈電子商務間的具體影響因素。本研究結合農產品供應鏈各個環節的配合均會對商品的質量[12]（如生產和加工環節）或帶給成員的服務[13]（如輸送和銷售環節）產生影響，給出對農產品電子商務交易信任度影響的具體因素，并作出以下假設：第一，農產品供應鏈各個環節的配合將對成員的信任意愿產生影響，并對其購買之后和商家的交互階段產生正向作用;而成員對農產品電子商務網站的重視程度和應用表現將成為對農產品供應鏈信任與否的反饋表現，如成員關注某農產品網站發布的促銷數據、已購買產品的成員評價及通過農產品電子商務貿易獲得的售后服務等均可對農產品供應鏈電子商務的信任機制產生影響。第二，購買農產品前，成員的信任程度對農產品供應鏈電子商務的正常運轉具有正向作用;成熟穩定的農產品貿易更重視“回頭客”，若成員滿意之前農產品的質量、運輸、銷售以及售后服務，則更偏向于繼續通過該農產品供應鏈鏈條獲取農產品服務。第三，購買農產品后的交互階段，成員滿意程度將影響對貿易的信任程度;根據營銷學家的理論，關系信任通常包含2個角度，即情感信任和計算信任，情感信任即情緒化因子，通過成員和農產品企業間的互惠程度進行分析。而計算信任則表明代表一個理性化因子，通過被限定或者成本轉化構成對農產品的經濟依賴。第四，成員對誠信交易承諾和信任度將對農產品供應鏈電子商務穩定性產生正向影響。第五，成員對前一階段農產品供應鏈電子商務善意信任將對后一階段信任產生正向影響（表5）。

4.2.2 農產品電子商務交易信任度影響因子分析

綜合云模型下的農產品供應鏈成員博弈可知，信任型交易能夠帶動農產品電子商務交易發展。本研究采用結構方程[14]，并在假定校驗的過程中采用Amos程序進行分析，通過擬合校驗可知，模型的擬合度較好（表6）。χ2值為2 203.52，自由度為775，χ2和自由度比值為2.84<3，近似誤差均方根（RMSEA）值為0.076<0.08，但擬合優度指數（GFI）和比較擬合指數（CFI）值均高于0.9。并給出研究假設的路徑系數及顯著性分析（表7）。