農產品供應鏈智慧化成熟度評價模型研究
——以云南省為例

張悟移，聞長城，楊 偉 ZHANG Wuyi, WEN Changcheng, YANG Wei

（昆明理工大學 管理與經濟學院，云南 昆明650093）

0 引 言

作為世界上人口數量居于第一的人口大國，如何解決溫飽問題是黨和國家在完善現代化治理過程中首當其沖的問題[1]。在目前農業產業發展過程中，結構性問題一直都屬于農業發展中較為突出的難點所在，如何在我國農業產業發展中調、降產能，著力因地制宜發展現代化農業，滿足人民群眾日益增長的多樣化需求，實現農業產業發展的效率與質量水平，實現國家農產品供給安全、保障有力，助推農業現代化、智慧化轉型，實現農業跨越式發展，成為我國農業問題的重點研究內容[2]。推動我國農產品流通業的良性發展從而有效保障我國農業供給側結構性改革的順利進行[3]，而推動農產品流通產業的良性發展需要形成智慧化的農產品供應鏈。

目前隨著信息化、大數據在全社會生產生活中的應用，農業智能化、信息化已經成為大勢所趨，因此而誕生的“智慧農業”促使農業發展進入高級階段[4]，我國傳統農產品供應鏈正向現代農產品供應鏈轉變[5]，通過對我國農產品供應鏈智慧化發展階段的判斷，因時因地的制定出符合發展階段的產業政策和措施，則需要利用評價模型的方法來進行指導。

1 相關文獻回顧

農產品供應鏈的概念由工業供應鏈演變而來，即從農產品生產原料開始到農產品生產過程再到農產品產出，最后經過物流、銷售，進入市場，最終形成消費者的購買使用這一整個過程[6]。這一過程涵蓋了提供農產品種子和肥料的供應商、生產種植的農戶、收購和銷售的經銷商、加工制造商、零售商和顧客。農產品供應鏈在實現全面脫貧、保持增強地區農業產業優勢地位[7]，實現國家農業產業質量保證[8]等方面有著舉足輕重的地位。與工業供應鏈相比，農產品供應鏈由于受到我國地理區位多丘陵、少平原的特點，有著分布分散、規模較小、結構復雜等特殊情況[9]，同時在實際銷售過程中出現農產品生產效率低下、產銷不對路、生產不經濟、價格受多方面因素影響、質量難以得到保障等問題，節點間利益分配不均[10]，以及信息化程度較低[11]等諸多問題。

國內外學者近些年的研究重點主要放在體系構建上。構建農產品供應鏈智慧化體系，首先需要對農產品供應鏈的類型進行劃分，在此基礎上，進行農產品供應鏈策略合規制結構的選擇[12]。要實現促進并保障農產品供應鏈系統的運轉，需要通過實現農業信息化，拓寬農業發展道路為核心，以安全、服務體系為農業供應鏈提供保障，以組織機構能力整合提供支撐[13]，并最終形成具有多主體之間合作共贏、知識貢獻、共建區域協同體系等特色的新型農產品供應鏈模式[14]。為了農業產業供應鏈鏈智能化、體系化，需要發揮大數據技術優勢，以大數據來驅動產業鏈的智能化、精準化[15]，充分利用云計算[16]和區塊鏈技術[17]突出智慧化，從而開啟創造性的發展生態[18]。基于全產業鏈構建農產品供應鏈智慧化體系，實現農業產業發展的最優化效率，最終形成產供銷一體化的供應鏈協同農業現代化管理運營體系建設[19-21]。上述的研究中，較為科學地形成了對農產品供應鏈智慧化體系構建的指導，但研究不能止步于構建體系，而應該更進一步地探討如何判斷農產品供應鏈智慧化發展程度，基于發展程度才能更好地把握發展現狀，進而精準識別目前發展中面臨的問題、有針對性研究合理的對策、實現和推動農產品供應鏈智慧化進程。

成熟度的作用在于對組織管理水平及其能力進行衡量，原理是基于多重管理角度和管理層次，對組織進行分析和描述，再通過分析與描述的結果來構建一個具有價值增值能力的評價體系。這種方法的側重點在于對評價結果的分析和改進，并具有使組織取得良好績效的能力。 美國供應鏈協會最早提出有關于供應鏈成熟度評價模型，并隨后在世界各國應用過程中得到不斷的優化與提升，因此被各供應鏈企業認可和接受，并成為供應鏈內部節點企業借此識別自身發展階段（成熟度）的工具。該模型中的“成熟度”指的是首先觀察節點企業在供應鏈運行過程中組織和控制的狀態，再對其進行歸類、評價和度量。供應鏈成熟度評價模型能夠表示兩種供應鏈狀態：（1）供應鏈在特定時間段內在供應鏈內部成員之間的地位；（2）供應鏈在整體在現有環境中整體競爭實力的評估。模型能夠在提高供應鏈企業競爭力、降低不確定性方面起到一定的積極作用。韓志新（2010）提出的綠色供應鏈管理成熟度模型，運用構建的綠色供應鏈管理成熟度相關評價體系，運用定性定量相結合的方法對綠色供應鏈管理成熟度做出評價[22]。李弘等（2012）對三種供應鏈成熟度模型進行分別研究，在信息化背景下供應鏈演進過程中的內涵與作用進行了分析[23]。雷明等（2016）考慮到我國電網物資供應鏈的特殊性，基于綠色供應鏈研究視角，探索處于供應鏈內部企業社會責任的承擔，建構以需求為主導的價值與責任網絡模型[24]。上述較具代表性的研究是成熟度評價模型的具體運用，本文將智慧化的最新成果運用于農產品供應鏈的研究中，利用成熟度評價模型所提供的判斷方法，判斷在某一段時間內供應鏈所處的發展狀態以及供應鏈在當前時間所處競爭環境下所具有的競爭力，進而指導農產品供應鏈智慧化發展。

2 智慧化成熟度評價模型構建

2.1 評價步驟。由于目前研究中尚未有對供應鏈智慧化成熟度評價指標體系相關指標的量化標準，同時考慮量化評價過程中影響較大的因素，所以評價過程采用模糊定性的比較方法。因此，本文基于綜合模糊評價方法做出評價。

（1）依次對每個子因素集進行一級綜合評判

首先，確定評語集，如V=｛優，良，中，可，差｝。

然后，根據各子因素集Uij所對應的各因素的重要尺度確定其各自的權重Wi。

同時，根據權數的相關定義，基于Ui因素的單因素判別矩陣假設為

則Ui的一級綜合評價指標向量Bi為：Bi=Wi*Ri。

（2）在一級評判的基礎上進行二級綜合評判，得出結論

Ui代表著影響智慧化供應鏈的影響因素，通過Bi進行歸一化處理，解決了不同影響因素之間不可比的問題，建構單因素評判矩陣

對Ui進行估測，給出其對供應鏈智慧化影響程度相對重要性的排序，并由此得到各個因素的權重W，進而得到二級綜合評判向量：B=W*R=(B1,B2,…,BK,…,BM)。

同時，對Bk進行歸一化處理，使得)評分的成熟度分值計算公式：成熟度得分=成熟度權重×成熟度數值。

2.2 供應鏈智慧化等級劃分。關于供應鏈成熟度研究主要有三種模式：第一種是由PRTM 公司研發的供應鏈成熟度評價模型，該模型能夠關注企業運作能力所處的不同階段產生的異質性特點與企業供應鏈績效之間的關系。第二種是Kevin Mc Cormak 改進的供應鏈商業流程成熟度模型，從該模型供應鏈關系著手，研究供應鏈商業流程和組織間成員協作關系，評價供應鏈流程與供應鏈績效之間的相關聯系。第三種是IBM 提出的供應鏈成熟度模型，該模型基于對行業標桿企業的研究，得出企業在供應鏈不同演化階段出現的固有特點。對現有成熟度模型進行總結分析不難發現，這些模型都提出并希望解決如下問題：（1）每一個層級具有何種特征，如何描述；（2）每一級之間最主要的差別在哪里，如何衡量；（3）哪些措施可以使得等級提升；（4）企業改進的過程如何。

基于目前存在的問題，以智慧化供應鏈發展過程中現代化技術應用規模、人工智能應用情況、自動化水平、信息化程度、可視化技術應用等前進脈絡，以期待現有智慧化供應鏈成熟度情況進行分層級定級：初始階段、部門協同階段、內部協同階段、外部協同階段、持續改進階段。各個階段的劃分標準由供應鏈研究相關專家共同打分、運用模糊綜合評價的評定集數值[7]確定，取值范圍如表1 所示。

表1 不同成熟度等級對應分值

初始級：供應鏈內部企業采用傳統方式，現代生產過程中缺乏信息技術等大數據傳媒手段；企業缺乏對于人工智能相關概念研究，現有自動化水平難以滿足需求；生產方式主要依賴于傳統的信息載體與傳播方式，信息化水平難以適應生產需要；基本沒有可視化技術。

部門協同級：供應鏈內部企業初步采用計算機、試圖在供應鏈協作過程中采用互聯網技術。對于物聯網有抽象化的了解，北斗定位技術、深度學習等智能技術只是機械結合，目前自動化缺乏整體性；信息共享主要應用于供應鏈企業內部部門，尚未實現組織間交流。缺乏企業間的高效信息、知識共享，信息化水平難以適應生產需求；可視化無法滿足現實需求。

內部協同級：供應鏈企業能較好運采用計算機、試圖在供應鏈協作過程中采用互聯網技術。對于物聯網有更深層次的了解，能夠將現有北斗定位技術、智能化控制、傳感遙感等現代化技術新理念融合，自動化程度較原有階段得以提升；供應鏈企業內部基本實現知識共享，初步涉及云計算領域、探索大數據技術在供應鏈中的使用。采用信息技術的水平處于行業中游；可視化程度一般。

外部協同級：供應鏈企業大量運用計算機，在供應鏈協作過程充分采用互聯網技術。企業生產人、材、機循環流轉中大量采用物聯網、北斗定位技術、AI、傳感遙感。呈現出自動化水平高，信息智能化水平一般。供應鏈通過云計算提升知識共享程度、大數據技術對外部海量數據進行處理和加工，凸顯信息價值。呈現出自動化程度高，信息化水平較高；并能運用計算機視覺技術將信息轉化為直觀的圖像，可視化水平較高。

持續優化級：供應鏈企業對于自動化、信息化技術已經有非常豐富的使用經驗，能夠較好采用各種現代先進技術參與組織間供應鏈合作，整體智慧化程度高。大量采用計算機、傳感器對供應鏈循環過程中出現的數據進行篩選、清洗、整理，無人駕駛技術、高度優化的配送方案有效減少了運送時間，提高了運輸效率。整個供應鏈自動化水平和智慧化水平都很高；云計算技術被廣泛使用，大數據處理技術與企業問題發現，數據驅動決策發揮著重要的作用。

2.3 指標體系的構建。智慧供應鏈研究是基于物聯網技術與供應鏈管理等多領域、跨學科的綜合性供應鏈管理理論。智慧供應鏈是供應鏈智慧化、處理過程自動化和供應鏈主體網絡化、供應鏈績效可視化的供應鏈管理綜合研究框架。目前智慧供應鏈的發展趨勢為協調過程柔性、敏捷，能夠及時應對未知的機遇與挑戰。生產循環過程在完全實現機械自動化的前提下，著力構架信息化、智能化。本文基于文獻研究智慧供應鏈內涵，識別影響智慧供應鏈發展的關鍵要素。分別從智慧供應鏈中智慧化、自動化、互聯網化、可視化四個主要方面構建指標體系層次結構模型。

基于文獻、實踐確定一級指標后。采用德爾菲、調查問卷等方法，邀請15 位供應鏈專家，對二級指標進行確定。經過問卷設計、試做等環節，對專家循環進行三輪調研、訪談，最后各位專家形成一致性意見。從而得到16 個二級指標，如圖1 所示：

圖1 智慧化供應鏈評價指標體系

不同數據之間數據不可比，故需要對現有指標采用無量綱化處理，實現指標間數據的可比性。并將一級和二級指標分為以下兩層級：

第二層為：U1={物聯網技術，人工智能，互聯網技術，GPS 定位技術}，U2={計算機技術，精密傳感技術，系統工程技術，無人駕駛技術}，U3={云計算，現代通信技術，數據庫技術，大數據，數據挖掘技術}，U4={人機交互技術，計算機視覺技術，信息可視化}。

從U1到U4均為定性指標，采用邀請專家或者供應鏈專業人員、從業人員等專業人士對各項發展程度進行評價和考核打分。

2.4 模糊層次分析法確定指標權重

（1）層次分析法確定各指標的相對權重

通過問卷調查的形式對二級指標的相對重要性進行確定。一共發放120 份問卷，通過篩選，得到有效問卷共100 份，經過數據整理與分析，得到如下判斷矩陣（如表2 所示）。

表2 準則層判斷矩陣

表3 智慧化判斷矩陣

表4 自動化判斷矩陣

表5 互聯網化判斷矩陣

表6 可視化判斷矩陣

（2）一致性檢驗

對準則層各判斷矩陣進行一致性檢驗，結果如表7 所示：

表7 各判斷矩陣平均一致性檢驗結果

由表7 可知，準則層各判斷矩陣的平均一致性檢驗值(CR )都小于0.1，均符合一致性條件。

（3）模糊綜合評價法確定各指標的隸屬度

由于二級指標均為定性指標，通過10 位專家對各指標的等級進行打分的結果，可以得到各個指標的隸屬度，以此來量化指標的權重。例如，設定每個指標的等級為5 級 ｛優，良，中，可，差｝，參與打分的10 位專家中，如果有3 位專家選擇了“良”，則該指標的隸屬度就是依此類推，分別得到16 個指標的隸屬度函數，并由此建立模糊矩陣，從而進行下一步運算。

3 云南省農產品供應鏈智慧化現狀分析

3.1 基于成熟度評價模型的現狀評價。2019年7月至8月，由20 位供應鏈管理與應用的專家，針對云南省農業供應鏈智慧化現狀進行了座談與調查，調查結果分析如表8 所示。

表8 云南智慧供應鏈專家調查

（1）計算不同三級指標的成熟度（如表9 所示）

表9 三級指標成熟度

（2）分別計算不同二級指標的分值并確定成熟度層次（如表10 所示）

表10 二級指標分值及成熟度層次

（3）計算供應鏈整體的智慧化等級（如表11 所示）

智慧化等級= [0.060.140.330.47 ]·[38.9224.5323.7218.85 ]=22.46。

處于初始級，云南省農產品供應鏈智慧化屬于較低層次。

表11 供應鏈整體的智慧化等級

3.2 目前云南農產品供應鏈智慧化過程中出現的問題

（1）創新能力相對較低，高端人才缺口較大

一方面我國產業技術創新能力與國外存在一定差距，另一方面云南省與全國平均水平也存在差距。伴隨著高附加值和高技術含量的供應鏈智慧化技術，對基礎理論以及最新前沿科技具有較大的依賴性，在一些高校與科研院分布密度高的地區人才保障和智力支持程度較高，但是云南省教育和科研資源相對而言較弱，高端人才難以聚集，此外省內高校的人才培養機制仍處于發展階段，還不夠健全完善，因而導致人才輸出與企業人才需求無法匹配。

（2）產業鏈內企業關聯度不夠，缺乏協同創新性

高原特色農業是云南省的主導產業之一，盡管近年來的發展取得了較大的突破，但是仍具有起步晚、產業鏈不完善、協同創新性不足以及上下游間的協同機制不完善等不足之處，這也給人工智能產品的研發和推廣帶來了較大的難度；另一方面，人工智能融合標準體系標準化的不成熟也會使云南人工智能產業的融合發展產生一定的阻礙，因而農產品供應鏈智慧化的推進較為困難。

（3）尚未建設產業發展相關政策支持體系

政策體系建設是供應鏈智慧化發展的重要內容，由于智慧供應鏈的概念形成晚、國家提出建設的要求時間短，中國各省區市均沒有形成智慧供應鏈建設的政策支持體系，政策、制度碎片化仍然存在。目前尚需要完善的智慧供應鏈政策主要包括：產業技術發展規劃、產業未來布局規劃、環境保護相關政策、外貿經濟發展政策、金融機構融資政策、財稅扶持政策、收入合理調配激勵政策等。政策的綜合發力之下，農產品供應鏈智慧化水平才會有更長足的進步。

4 云南省農產品供應鏈智慧化對策建議

4.1 著力營造良好政策環境。為云南省農產品供應鏈智慧化創新提供資金支持，如鼓勵社會資本設立相關產業投資基金或申請省財政農業專項資金等；并為供應鏈智慧化發展爭取中央農業政策扶持。多重渠道支持下，有效保證云南省農業企業供應鏈智慧化的創新與應用。鼓勵云南省農業企業成立農產品供應鏈智慧化專家委員會。推動有代表性的企業、高校以及科研院所共同建立農產品供應鏈智慧化技術創新研發平臺，構建企業主導、產學研用合作的農產品供應鏈智慧化創新網絡，支持建設政府監管的農產品供應鏈創新與應用平臺。推動農產品供應鏈創新與應用項目的規劃建設、農產品供應鏈智慧化統計指標的制定以及農產品供應鏈智慧化動態數據庫的建立。

4.2 加快推進農產品供應鏈標準化建設。圍繞質量強省戰略，通過“標準化+”效應對農產品供應鏈智慧化有關信息、數據、接口等相關國家、行業標準進行制定，從而保證行業間數據信息標準高效傳輸交互的有效推進。鼓勵相關企業調整、提高自身農產品供應鏈智慧化管理流程標準化水平，提高智慧供應鏈的資源整合及系統集成的能力，最終推動農產品供應鏈服務的標準化。對南亞、東南亞等周邊國家的農產品供應鏈智慧化發展水平、法律法規、標準、相關技術等進行研究，并推動我國相關企業、部門等積極與周邊國家就相關標準執行等進行交流合作。

4.3 加強農產品供應鏈行業組織建設。推動建設農產品供應鏈智慧化相關的行業組織，通過行業組織的監督、規范等功能，規范供應鏈企業行為，運用供應鏈上下游關系實現供應鏈管理模式優化，以供應鏈整體優勢實現行業的可持續性發展。鼓勵行業組織等建設集行業研究、數據統計、標準制定及修訂、供應鏈咨詢、人才培訓等服務于一體的供應鏈智慧化公共服務平臺。積極與國內外相關行業組織交流溝通，促進云南省農產品供應鏈智慧化發展向更好看齊，與國際接軌。

4.4 加大人才隊伍建設和引進力度。為了解決云南省區域高新人才不足、供應鏈專家短缺等亟待解決的問題。除了現有重金聘請專家，參與管理等，供應鏈企業與新興創業公司可以采用定向委培、新型師徒制模式鎖定相關人才。例如與高等院校、專業科研院所等搭建合作平臺、建立研發中心和聯合培養中心、組建研究團隊等，通過這種方法形成系統的產學研用體系，既能夠保證人才的穩定輸出，也能夠在第一時間利用高校、研究所的研究成果，并快速將研究成果轉化為商業化產品；此外政府、企業應當制定海外人才政策，積極吸引海外人才，提高教育經費鼓勵行業內高端人才赴海外開展學術交流活動，加強創新型人才培養，積極跟進人工智能行業發展最新現狀，并優先培養緊缺型專業人才。