基于AHP的葡萄酒產業(yè)發(fā)展影響因素評價

陳虹瑤，楊 易，季俊霖，徐紹榮，楊曉杰，潘立臣

（中國農業(yè)大學煙臺研究院，山東煙臺 264670）

近幾年，我國居民消費結構持續(xù)升級，恩格爾系數由2012 年的33.0 %下降到2019 年的28.2 %，個性化、品質化、多樣化消費活躍，葡萄酒消費群體也日益壯大，帶動我國葡萄酒產業(yè)迅猛發(fā)展，表現(xiàn)為：葡萄種植面積不斷擴大，基地發(fā)展模式由粗放走向集約。釀制逐步實現(xiàn)自動化、信息化，產品品牌化進程提速。集種植、研發(fā)、生產、游覽、養(yǎng)生于一體的綜合性項目不斷涌現(xiàn)，如煙臺張裕國際葡萄酒城、中糧長城天賦酒莊等。葡萄酒產業(yè)鏈日趨延長、完整，附加值提升效果顯著，分析產業(yè)發(fā)展的影響因素對其持續(xù)優(yōu)化升級具有重要現(xiàn)實意義。

目前，國內已有諸多學者圍繞葡萄酒產業(yè)發(fā)展做出相關研究。從研究層次來看，宏觀分析與微觀研究并重。宏觀層面，張莉[1]從國家角度出發(fā)，指出國產葡萄酒企業(yè)應積極開拓市場，提高釀酒原料自給率、產品知名度及品質來提升產業(yè)競爭力。王超萍等[2]從山東省視角出發(fā)，提出應加強產區(qū)特色化建設和市場監(jiān)管，避免劣質產品以次充好。微觀層面，梁婷等[3]認為泰安市葡萄酒產業(yè)發(fā)展應實現(xiàn)原料品種優(yōu)良化，栽培種植標準化，工藝設備先進化、創(chuàng)新化。謝遠哲[4]認為榆林地區(qū)葡萄產業(yè)需要政府扶持，優(yōu)化品種結構，增加人才儲備，鼓勵資金注入等實現(xiàn)產業(yè)持續(xù)、健康發(fā)展。從研究方法來看，多位學者運用PEST 模型、SWOT 模型、鉆石模型等進行定性分析。尹倩等[5]認為要把握“鄉(xiāng)村振興”政策機遇，發(fā)揮好當地優(yōu)勢，補齊基礎設施落后等短板實現(xiàn)產業(yè)良性發(fā)展。王蕾[6]基于鉆石模型從生產要素、相關產業(yè)等五個角度分析了新疆發(fā)展葡萄酒產業(yè)的優(yōu)勢。綜上所述，雖然關于葡萄酒產業(yè)發(fā)展的研究內容和研究方法都比較豐富，但對其影響因素進行定量分析的并不多。因此，筆者采用AHP模型，利用MATLAB 軟件編寫測算程序，將定量分析與定性分析相結合，對我國葡萄酒產業(yè)發(fā)展的影響因素進行實證分析，以期為豐富該方面的理論體系作出貢獻。

1 研究方法

1.1 AHP原理

層次分析法(Analytic Hierarchy Process，縮寫AHP)由美國學者提出，實現(xiàn)了定量計算與定性分析的統(tǒng)一，其基本原理是：（1）根據問題期望達到的總目標列出諸多影響因素。（2）低層次因素兩兩比較，依據“九級尺度法”（見表1）對其進行評分，構建判斷矩陣。（3）判斷矩陣經過一致性檢驗，檢驗通過后，得到各影響因素所占權重及其排序。根據排序結果，做出決策建議[7]。

1.2 分析步驟

1.2.1 建立層次結構模型

建立評價體系，將決策目標設定為目標層，影響目標層的因素設定為準則層，影響準則層的因素設定為指標層，建立層次結構模型。

1.2.2 構造判斷矩陣

依據“九級尺度法”分別對準則層和指標層因素進行兩兩比較，判斷其相對重要程度，其等級賦值與說明見表1。aij為同一層次兩個因素i與j的相對重要程度。

表1 因素相對重要性等級賦值及說明

1.2.3 矩陣一致性檢驗

設判斷矩陣最大特征值為λmax，該矩陣經歸一化處理，利用MATLAB軟件計算權重向量ωi。即對準則層和指標層因素排序之前先檢驗其各自對應層矩陣的一致性，具體過程如下：

（2）由公式RI=計算一致性指標RI 衡量CI的大小，判斷標準見表2。

表2 RI判斷標準

（3）用公式CR=，計算檢驗系數CR。若CR＜0.1，則認為該矩陣通過一致性檢驗，否則認為矩陣數據需進一步調整。

1.2.4 各層次因素排序

準則層因素根據權重大小排序判斷其對目標層的影響程度。準則層因素權重與其對應的指標層因素權重相乘，得到指標層因素相對目標層的權重，根據權重值大小進行排序并判斷其對目標層的綜合影響程度。

2 葡萄酒產業(yè)發(fā)展影響因素模型構建與說明

2.1 模型構建

借鑒已有研究，在線咨詢、請教專家，構建葡萄酒產業(yè)發(fā)展影響因素的層次結構模型。其中，將葡萄酒產業(yè)發(fā)展設定為目標層；葡萄酒產業(yè)上下游聯(lián)系緊密，故將第一產業(yè)（葡萄種植業(yè)）、第二產業(yè)（葡萄酒加工業(yè)）、第三產業(yè)（葡萄酒旅游業(yè)）設定為準則層因素；第一產業(yè)設定3 個指標層因素，第二產業(yè)設定4個，第三產業(yè)設定3個（見圖1）。

2.2 指標層設定因素說明

（1）葡萄種植業(yè)（C1）

生態(tài)環(huán)境（X1），是提升葡萄品質的先決條件。葡萄園應綜合考慮基地的區(qū)位、氣候、地形特征、土壤類型等，合理選址，實現(xiàn)栽培區(qū)域化、綠色化和可持續(xù)化。釀酒葡萄品種純度及質量（X2），直接影響葡萄酒的酸度、氣味、品質、安全等。釀酒葡萄種植管理（X3），包括葡萄枝葉整形及修剪、土肥水管理、病蟲害預防及整治、葡萄采摘方式的選擇等，其栽培管理的機械化、標準化、一體化水平影響葡萄品質。

（2）葡萄酒加工業(yè)（C2）

工藝設備（X4），涉及葡萄的冷浸漬過程、壓榨方式及釀造過程中設備容器的選擇等，是影響企業(yè)生產經營成本及產品純度、品質的主要因素。科技創(chuàng)新（X5），有利于促進企業(yè)供給側改革與升級，實現(xiàn)產學研協(xié)調發(fā)展，縮短創(chuàng)新工藝轉化為新產能的時間和成本。質量安全（X6），直接影響葡萄酒品質、有益和有害成分含量、保質期等，如添加的酵母類型及抑菌劑、抗氧化劑、澄清劑等的數量[8]。營銷管理（X7），是實現(xiàn)企業(yè)本土化、特色化發(fā)展，形成品牌競爭優(yōu)勢的重要手段，企業(yè)要充分意識到科學、合理的營銷手段和管理體系的重要性。

（3）葡萄酒旅游業(yè)（C3）

葡萄酒旅游業(yè)作為新興產業(yè)，其景區(qū)實況（X8）整體優(yōu)良，內部設計整潔合理，配套設施的健全和服務質量的提升，有利于提高游客舒適度、滿意度。景區(qū)消費水平（X9），包括門票、特殊場館展覽費、住宿餐飲費、停車費、購物花費等，這些成本會在一定程度上影響游客數量及旅游體驗，進而影響葡萄酒文化旅游業(yè)的發(fā)展[9]。景區(qū)知識講解（X10），因地方人文歷史的特色差異，使不同景區(qū)具有其各自的獨特性，可以滿足參觀者多層次、多方位的需求。

3 葡萄酒產業(yè)發(fā)展影響因素權重的確定與評價

3.1 數據來源

為保證數據的合理性和準確性，實地調查12位葡萄酒領域從事生產、管理、營銷、科研等方面的專家，依據“九級尺度法”對設定因素進行兩兩比較評分，取其平均值作為對應判斷矩陣的有效值。計算指標體系中各層次因素的權重。

3.2 數據處理

3.2.1 準則層影響因素權重的確定

因素C1—C3 進行兩兩比較，得到目標層與準則層影響因素的判斷矩陣，見表3。判斷矩陣特征值λmax=3.0385，權重向量ω1=(0.2583，0.6370，0.1047)T，CI=0.0193，RI=0.52，CR=0.0370＜0.1，通過了一致性檢驗。根據權重將準則層因素影響程度進行排序：C2(0.6370)＞C1(0.2583)＞C3(0.1047)，即葡萄酒加工業(yè)對產業(yè)發(fā)展的影響作用最大，種植業(yè)次之，最后是旅游業(yè)。

3.2.2 指標層影響因素權重的確定

同理，采用上述方法得到指標層影響因素的判斷矩陣，結果分別見表4、表5、表6。表4 的特征值λmax=3.0055，ω2=(0.2599，0.3275，0.4126)T，CI=0.0268，RI=0.52，CR=0.0516＜0.1。影響因素重要程度排序為：X3(0.4126)＞X2(0.3275)＞X1(0.2599)，即對葡萄種植業(yè)來講，種植管理的作用最大，品種純度與質量次之，生態(tài)環(huán)境對發(fā)展作用最小。

表3 目標層與準則層影響因素的判斷矩陣

表4 第一產業(yè)指標層影響因素的判斷矩陣

表5 第二產業(yè)指標層影響因素的判斷矩陣

表6 第三產業(yè)指標層影響因素的判斷矩陣

表5 的特征值λmax=4.0458，ω3=(0.2301，0.3015，0.1100，0.3584)T，CI=0.0153，RI=0.89，CR=0.0172＜0.1。影響因素重要程度排序為：X7(0.3584)＞X5(0.3015)＞X4(0.2301)＞X6(0.1100)，即營銷管理對葡萄酒加工業(yè)影響最大，科技創(chuàng)新第二，工藝設備第三，質量安全的影響最小。

表6 的特征值λmax=3.0324，ω4=(0.5584，0.3196，0.1220)T，CI=0.0091，RI=0.52，CR=0.0516＜0.1。影響因素重要程度排序為：X8(0.5584) ＞X9(0.3196)＞X10(0.1220)，即景區(qū)實況對葡萄酒旅游業(yè)發(fā)展影響作用最大，景區(qū)消費水平作用次之，景區(qū)內知識講解影響最小。

3.3 影響因素綜合評價

計算影響因素綜合得分，結果見表7。由表7可知，葡萄酒產業(yè)發(fā)展影響因素重要程度排序為：X7(0.2324) ＞X5(0.1955) ＞X4(0.1492) ＞X3(0.1066)＞X2(0.0850)＞X6(0.0713)＞X8(0.0681)＞X1(0.0671)＞X9(0.0390)＞X10(0.0149)。

營銷管理、科技創(chuàng)新和工藝設備是影響產業(yè)發(fā)展的最主要因素，可歸結為營銷科技因子。目前葡萄酒市場同檔次產品價格、品質等差異較小，要使企業(yè)在競爭中取得優(yōu)勢，需要豐富營銷策略，合理把握消費者心理，形成獨特的品牌定位與忠誠度，實現(xiàn)企業(yè)效益提升[10]。好的產品需要先進的工藝和設備，對葡萄篩選、壓榨攪拌、發(fā)酵、裝罐、殺菌、包裝等諸多環(huán)節(jié)都有重要影響[11]。質量安全方面，國家衛(wèi)生健康委、市場監(jiān)督管理局等部門出臺了一系列法律法規(guī)約束企業(yè)行為并對其進行監(jiān)管，如《產品質量法》《食品安全法》及食品安全國家標準等，因此許多專家、消費者認為大部分產品安全能得到保證，其對產業(yè)發(fā)展的影響比較小。

種植管理和品種純度質量是影響產業(yè)發(fā)展的另一主要因素，也是保證原料品質，釀造極佳葡萄酒的前提，可歸結為原料因子。葡萄苗大多通過嫁接方式保證品種純度，因而其田間管理顯得尤其重要。各企業(yè)種植基地選址時會根據品種特征及種植區(qū)氣候、光照、降雨量、土壤等特點，選擇生產成本低、環(huán)境污染少、交通便利的地方。目前我國經過長期自然、歷史篩選形成了幾個主要產區(qū)，如渤海灣釀酒葡萄產區(qū)、甘肅武威產區(qū)、寧夏賀蘭山東麓葡萄產區(qū)、新疆吐魯番產區(qū)等[12]，所以專家普遍認為這些產區(qū)生態(tài)環(huán)境有利于有機葡萄生長，不是制約產業(yè)發(fā)展的主要因素。從指標值綜合得分來看，原料因子遠遠低于營銷科技因子，主要是由于種植業(yè)權重遠遠低于加工業(yè)所致。

表7 葡萄酒產業(yè)發(fā)展的影響因素權重及其排序

景區(qū)實況是影響葡萄酒旅游業(yè)發(fā)展的最主要因素，可歸結為景區(qū)建設因子。拉長產業(yè)鏈條，實現(xiàn)葡萄種植、釀造、消費、文化協(xié)同運作會帶來更多的綜合效益。良好的觀光環(huán)境、配套完善的消費設施、合理的價格水平、優(yōu)質的服務都能給消費者帶來好的體驗，降低其對價格的敏感度。

4 結論與建議

本文運用AHP 法構建葡萄酒產業(yè)發(fā)展影響因素的結構模型，在第一、二、三產業(yè)共設定10 個因素，計算各層因素權重并進行排序和評價。結果表明，三次產業(yè)中，加工業(yè)對產業(yè)發(fā)展影響最大，種植業(yè)、旅游業(yè)依次排在后邊。10 個指標層影響因素中，營銷科技因子對產業(yè)發(fā)展影響最大，其次為原料因子，最后為景區(qū)建設因子。幾點建議：

4.1 實施多元化精準營銷

加大廣告投入，運用電商直播、網絡短視頻、公眾號等定期宣傳推送企業(yè)產品及文化，注重品牌建設。加強營銷人員與消費者的互動，時刻把握需求市場動態(tài)變化，并以此為導向進行生產。定制特色化服務、個性化包裝等滿足不同群體需求。線上與線下相結合，設置線下體驗館，讓更多消費者零距離體驗葡萄采摘、釀造、品鑒、休閑等。

4.2 聚集工藝設備創(chuàng)新

引進國際先進釀造設備、檢測儀器，借鑒國內外優(yōu)秀企業(yè)的釀造技藝，打造釀酒師團隊，內外融合生產本土特色的產品。完善創(chuàng)新與激勵機制，加快與高校、研究院所合作交流，推動產學研協(xié)調發(fā)展，共同打造口感上乘、成本低、安全健康的葡萄酒。

4.3 持續(xù)提升原料品質

依據種植地特點，因地制宜選取、引進優(yōu)良品種。嚴格限制單株葡萄數量，合理控制產量，使葡萄獲取足夠的光照、營養(yǎng)、水分。依據糖分含量、酸度等科學評判葡萄質量、成熟度及采收時機，剔除腐爛、不成熟的葡萄粒，確保原料質量和安全性。

4.4 完善景區(qū)建設

努力做到建筑設計獨特，室內設備一流、齊全。完善配套設施，建設游客服務接待中心、觀光長廊、釀酒葡萄采摘園、葡萄酒展覽館等。保持景區(qū)環(huán)境美化、清潔。加強服務人員培訓，全面、專業(yè)的服務會給予游客良好的旅游體驗，不斷提升品牌形象及信譽度。