農業食品供應鏈的可持續性指標衡量和分析

徐爽，蔡鴻明，趙林暢，徐永馳

1.貴陽學院 經管學院，貴陽 550005；2.上海交通大學 軟件學院，上海 201100；3.貴陽學院 數信學院，貴陽 550005；4.貴陽學院 電通學院，貴陽 550005

農業食品供應鏈(Agricultural Food Supply Chain,AFSC)是農業生產的重要組成部分,也是事關農業食品安全的關鍵一環．因此,AFSC對于各個國家都至關重要[1-2]．然而,隨著氣候變暖、經濟復蘇乏力、局部沖突和動蕩頻發等全球性危機加劇,農業食品供應鏈受到一定程度的沖擊,使得世界各地的食品供應鏈都遭受了不利影響[3],因此全球多個國家出臺了不同程度的農業食品保護主義政策,增加了維持供應鏈可行性的復雜性[4]．部分國家居民為了應對疫情、戰爭及自然災害,選擇囤積保質期超長的應急儲備食物,而這種消費行為的重大變化又給供應網絡帶來了額外的負擔[5]．在這種情況下,如何防范化解食品供應鏈風險,保證食品供應鏈的安全與可持續運作,已成為學術界和商業界廣泛關注和研究的重要課題．

目前,針對農業食品供應鏈的風險管理,專家學者提出了加強農業食品供應鏈可行性和可持續性的多種方法．Mu等[6]提出了彈性食品供應鏈的建議．Ekanayake等[7]討論了與供應鏈相關的風險管理技術．Sharma等[8]主張更廣泛地使用工業4.0技術來應對農業食品供應鏈扭曲的風險．Singh等[9]提出了一種新的公共食品分配框架,以提高食品供應鏈的彈性．然而,上述研究僅僅停留在定性描述階段,對農業食品供應鏈可持續性發展能力缺少系統、深入的多維度定量評估．因此,需要建立一個適當的模型和指標評估體系,用于衡量農業食品供應鏈可持續性的績效．

可持續性發展是指在不犧牲后代滿足其需求能力的基礎上,滿足現有群體需求能力的發展途徑[10]．將可持續性納入供應鏈的績效評估中,有助于緩解環境破壞、勞動力短缺等風險和脆弱性,提高企業穩定性,并避免生產和分銷過程的延誤．農業部門期待通過提高可持續發展績效來實現AFSC中的可持續發展．AFSC可持續性評估對于實現優質、安全、可靠、營養和負責任的社會食品至關重要[11]．農業食品供應鏈可持續性績效評估研究本質上是多學科問題,其內容包括確定指標、評估關鍵績效指標的相對權重及開發合適的績效評估模型[12]．基于經濟、環境、社會三重底線(Triple Bottom Line,TBL)的評估方法為可持續農業食品供應鏈提供了一個有效途徑[13]．Liu等[14]將TBL可持續性概念應用于農業食品供應鏈,用于衡量農業食品供應鏈系統的可持續績效．Cecchini等[15]利用松弛測度法(Slacks-based Measure,SBM)和數據包絡分析法(Data Envelopment Analysis,DEA)來衡量乳制品企業的環境效率．Houssard等[16]使用生命周期評估(Life Cycle Assessment,LCA)技術評估了乳制品行業的環境可持續性．考慮到TBL背景下農業食品供應鏈績效評估是多維度的,Shi等[17]采用多標準決策方法(multi-criteria decision-making model,MCDM)對AFSC中的供應鏈系統進行了整體分析．Banaeian等[18]和Zhang等[19]分別使用多準則妥協解排序法(VIKOR)和模糊多準則妥協解排序法(Fuzzy VIKOR)來評估農業食品供應鏈中供應商的可持續能力．Tirkolaee等[20]將模糊集理論、層次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)和逼近理想解排序法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)相結合,構建了一種衡量可持續供應商績效的模糊決策方法．農業食品本質上易腐爛,需要嚴格的溫度控制和冷鏈物流．但是,在AFSC中仍會存在大量的食物損失和浪費,這使可持續性發展面臨嚴重挑戰．Kumar等[21]在供應鏈可持續評估中引入了循環經濟的概念,通過有效的管理降低浪費,最大限度地確定供應鏈的可持續發展．循環經濟概念有助于可持續發展,為TBL增加了價值,并確保人民最大限度地獲得AFSC的安全管理．

國外學者在農業食品供應鏈及可持續供應鏈發展方面做出了很多有效的探索,但是國內鮮有學者涉足農業食品供應鏈可持續性的定量研究,而農業食品供應鏈可持續性指標衡量和分析是AFSC可持續發展的起點,具有重要意義．鑒于此,本文擬構建農業食品供應鏈可持續性評價指標體系,并采用三角模糊數-層次分析法(TFN-AHP)和改進TOPSIS綜合方法對AFSC進行可持續績效評估,以期為農業食品產業經濟發展、食品安全、環境污染問題提供理論基礎和實踐指導．

本文的創新之處在于提供了一個全面標準的績效指標體系,為AFSC可持續消費和生產進行有效評價,即在現有AFSC可持續指標TBL體系中引入循環維度．可持續績效評估表明,經濟和環境維度在促使企業可持續發展方面發揮了更重要的作用,其次是循環和社會維度．循環維度在可持續發展中起到催化劑作用,通過減少、回收、再利用和循環利用來管理AFSC過程中的廢物,減少碳排放,從而為經濟、社會和環境提供動力．

1 AFSC可持續性評價指標體系

圖1 AFSC可持續發展的維度和關鍵績效指標

循環經濟是AFSC可持續發展的驅動力．本文在AFSC可持續性評價指標體系中環境、社會、經濟3個維度的基礎上,構建新的循環維度來評價農業食品供應鏈的可持續性．圖1給出了AFSC可持續發展的維度和關鍵績效指標．

1.1 環境維度(EN)

從環境維度來評估AFSC時,需要從生態層面評估AFSC的可持續性．因此,將綠色材料消耗(EN1)、環境法規和政策(EN2)、資源利用(EN3)、綠色物流(EN4)和溫室氣體排放(EN5)作為AFSC的環境維度關鍵績效指標．

1.2 社會維度(S)

社會維度是可持續發展評估的第2個重要支柱．社會表現標志著該行業對人民及其生活方式的影響程度．本文將供應鏈內部透明度(S1)、人力資源(S2)、員工福利(S3)和利潤分享(S4)作為AFSC的社會維度關鍵績效指標．

1.3 經濟維度(EC)

經濟維度被用來衡量AFSC的經濟增長和財務健康程度．本文將盈利能力(EC1)、食品質量(EC2)、物流效率(EC3)和收入增長(EC4)作為AFSC的經濟維度關鍵績效指標．

1.4 循環維度(C)

循環維度是在可持續TBL維度的基礎上,針對AFSC績效評估新引入的維度．循環維度有助于通過額外指標引入提高供應鏈的可持續性,特別是在環境和經濟目標方面．循環經濟實踐在供應鏈可持續性方面有多個指標,本文將廢物管理(C1)、逆向物流有效性(C2)及資源利用回收和再循環(C3)作為循環維度的關鍵績效指標．

2 AFSC可持續性評價模型

對農業食品供應鏈可持續性進行綜合評價,涉及到非定量因素,本文采用三角模糊數-層次分析法和改進TOPSIS綜合評價法對AFSC進行可持續績效評估．首先,采用三角模糊數-層次分析法計算4個維度和相應關鍵績效指標的權重．然后,利用權重系數,通過改進TOPSIS法對AFSC的可選項進行排序．圖2給出了本文評價模型的框架．圖2中CR(一致性比例)用于評估判斷矩陣的一致性,通常設置為小于0.1的值,旨在確保決策者在構建判斷矩陣時不會引入過多的不一致性．

圖2 本文評價模型的框架

2.1 基于TFN-AHP法的權重計算

層次分析法(AHP)是將與決策相關的元素分解成目標、準則、方案等層次,并進行定量分析的決策方法．對于多指標綜合評估類問題,一般采用AHP方法對指標權重進行計算．考慮到專家評分往往具有一定的不確定性和模糊性,本文采用TFN-AHP法來進行權重確定[22]．

2.1.1 三角模糊數

為了表示某一特征t隸屬于集合O的程度,采用三角形函數來表達模糊隸屬函數．設O=(l,o,v)為三角模糊數,其隸屬度函數ηO(t)為：

(1)

式(1)中,t代表輸入變量;l代表三角形模糊數的起始點;v代表三角形模糊數的結束點．o表示輸入變量t對模糊集O的隸屬度為1的中值．當t=o時,t完全屬于O;l和v分別為下界和上界．

假定兩個三角模糊數O1=(l1,o1,v1)和O2=(l2,o2,v2),其基本運算規則為：

(2)

為比較兩個三角模糊數O1與O2的大小,應先按照式(3)求得B(O1≥O2)與B(O2≥O1)的值．其中,當O1≥O2的可能度用三角模糊函數定義為：

(3)

因此,一個三角模糊數O大于r個三角模糊數Oi(i=0,1,…,r)的可能度為：

B(M≥M1,M2,…,Mr)=min{B(O≥Oi)}i=1,2,…,r

(4)

圖3 O1與O2的交叉點

圖3說明當公式(4)中比較O1與O2大小時,縱坐標上ηO1和ηO2之間交叉點E對應最大值,該值同時滿足B(O1≥O2)和B(O2≥O1)．

2.1.2 TFN-AHP計算權重

TFN-AHP計算權重的具體運算過程為：

步驟1構造三角模糊判斷矩陣

利用已構建的評估指標體系,由C位專家對同一層次評估指標的重要程度進行兩兩比較．利用三角模糊數構造模糊判斷矩陣,指標重要程度描述與三角模糊數對應關系見表1．

表1 三角模糊數的構造

步驟2建立模糊綜合判斷矩陣

假設有n個評估指標,則構造的模糊判斷矩陣為A=(aij)n×n,其中aij=(lij,oij,vij)．考慮到共有C位專家進行評分,因此A為C專家評分后的綜合判斷矩陣,其定義為：

(5)

步驟3計算模糊綜合度

(6)

步驟4去模糊化,計算權重

設D′(Fi)=minB(Qi≥Qj),則評估指標的初始權重矩陣W′為：

W′=[D′(F1),D′(F2),…,D′(Fi)]

(7)

式(7)中,Fi為第i個一級評估指標．

對初始權重矩陣進行標準化處理,即可求出評估指標的最終權重向量W,為：

(8)

步驟5一致性檢驗

計算模糊綜合判斷矩陣的最大特征根lmax,根據式(9)計算判斷矩陣的一致性指標CI．

(9)

然后,計算一致性比例CR：

(10)

式(10)中,RI為隨機一致性指標,其值取決于判斷矩陣的維度(也就是元素的數量)．RI的值會隨著判斷矩陣的維度而變化,如表2所示．當CR≤0.1時,判斷矩陣為滿意一致性矩陣;當CR>0.1時,判斷矩陣不具有一致性,需要對其進行調整,直到其為滿意一致性矩陣為止．

表2 隨機一致性指標

2.2 基于改進TOSIS法評估AFSC可持續性

TOPSIS法是一種多屬性的決策分析方法,其基本思路是通過計算有限數量的評價對象與正、負理想化方案之間的接近程度、相對貼近度來對評價對象的優劣做出判斷[23]．

假設某多屬性決策問題有m個備選方案,即方案集為X={x1,x2,…,xm}．評價方案優劣的屬性有n個,構成屬性向量Y={y1,y2,…,yn}．此時任一方案xi(i=1,2,…,m)的n個屬性值構成決策向量Yi={yi1,yi2,…,yin},則m個方案的向量可構成決策矩陣Y=(yij)m×n．向量Yi能夠唯一表示方案xi,其可視為n維空間中的一個點．在該空間中,假設存在一個理想解x*,其每個屬性值都是決策矩陣中該屬性的最優值．假設存在一個負理想解x0,其每個屬性值都是決策矩陣中該屬性的最劣值．在n維空間中,對每個備選方案xi(i=1,2,…,m) 到理想解x*和負理想解x0的距離進行比較,其中離理想解最近,離負理想解最遠的方案就是最優方案,可據此對方案的優劣性進行排序．

2.2.1 傳統TOSIS算法

TOPSIS具體運算過程為：

步驟1計算規范決策矩陣

已知決策矩陣Y=(yij)m×n,則規范化決策矩陣Z=(zij)m×n可通過以下公式計算得到：

(11)

步驟2構建加權規范矩陣

假設各屬性的權重向量W=(w1,w2,…,wn)T已知,則加權規范矩陣X=(xij)m×n可通過以下公式計算得到：

xij=wj·ziji=1,2,…,m;j=1,2,…,n

(12)

式(12)中,權重向量W中的各個權重系數由TFN-AHP計算得到．

步驟3確定理想解x*和負理想解x0

(13)

(14)

步驟4計算評價方案與理想解的距離

方案xi到理想解x*的距離為：

(15)

方案xi到負理想解x0的距離為：

(16)

步驟5計算各方案的綜合評估指數

根據方案xi綜合評估指數ci的大小來判定各方案的優劣次序．

(17)

2.2.2 改進TOSIS算法

TOPSIS法可以充分反映各方案與最優方案之間的差距,呈現出最真實的情況,而且在使用時對數據的限制較少,使用起來比較靈活．但傳統的TOPSIS法存在不足,其距離計算基于歐式距離,可能存在與理想解x*和負理想解x0歐式距離都較近的方案,此時TOPSIS法不能對方案進行排序．針對歐式距離存在的不足,可以引入灰色關聯分析法,利用灰色關聯度代替歐氏距離．

具體而言,加權規范矩陣X=(xij)m×n不需要通過步驟2進行構建．根據步驟3中的理想解z*和負理想解z0將規范化決策矩陣代入式(13)-式(14)求得．

(18)

(19)

(20)

(21)

最后,計算各方案的灰色關聯貼近度Pi,根據灰色關聯貼近度大小判斷各方案的優劣．

(22)

3 案例分析

針對農業食品供應鏈可持續性評估,本文選擇西南地區4家乳品生產企業的乳制品供應鏈作為案例對象進行評價、分析．為了能夠向乳制品生產行業提供真實、有效的科學數據,相關人員采用問卷形式從環境、社會、經濟和循環4個維度,對16個關鍵績效指標進行打分．打分人員包括相關部門的專家學者、乳制品生產人員、銷售人員和消費者．通過整理,得到模糊判斷矩陣(表3)．

表3 4個維度的模糊判斷矩陣

3.1 基于TFN-AHP法計算權重

首先,整理相關人員的打分,獲得模糊判斷矩陣．表3給出了4個維度上的整體模糊判斷矩陣．單個維度上二級指標對應的判斷矩陣A1,A2,A3和A4分別為：

其次,使用式(8)獲得每個標準和指標的權重,并使用式(10)檢查結果的一致性．維度和關鍵指標的一致性比率如表4所示．從表4中可以看出,所有維度和關鍵指標的一致性比率都低于0.1．表5給出了各維度的局部權重和全局權重．

3.2 基于改進TOPSIS法進行排名

首先,根據專家打分,獲取4個乳制品生產企業在每個維度下的關鍵績效得分并形成決策矩陣．其次,通過式(11)規范化后可消除量綱的影響,得到規范化決策矩陣(表6)．在本文中,環境維度的3個指標(資源利用、綠色物流和溫室氣體排放)屬于成本標準,其他13個指標都是效益標準．

表6 規范化決策矩陣

利用式(13)-式(14)確定理想解和負理想解,并根據理想解和負理想解計算每個備選方案的距離．在確定各備選方案的距離后,計算其接近系數．通過接近系數的值,確定備選方案的最終排名(表7)．

表7 備選方案的距離及接近系數

3.3 結果分析與討論

采用TFN-AHP和改進TOPSIS相結合的方法來計算績效指標的權重,并根據4個乳制品生產企業在環境、社會、經濟和循環4個維度的綜合得分對其進行排名．研究結果表明,經濟維度的權重最高,環境維度和循環維度處于中間,而社會維度的權重最低．本文在環境維度、社會維度、經濟維度的權重與文獻[24]中提供的權重基本一致．

在二級指標中,綠色材料消耗的權重是環境維度中最高的加權指標,而環境法規和政策權重最低．社會維度中的人力資源和利潤分享權重、經濟維度中的食品質量和物流效率權重、循環維度中的廢物管理和逆向物流有效性權重的數值及排名與文獻[25]中的結果一致．表5給出了4個維度16個指標的局部權重、全局權重及排名．從全局權重來看,食品質量權重為0.16,排名第1,收入增長權重為0.14,排名第2,說明企業首先要關注產品的質量和收益,從而實現可持續目標．此外,幫助企業實現可持續發展的關鍵績效指標是綠色材料消耗,通過該指標可以控制材料和能量消耗,引導企業在滿足生產需求的同時,通過降本增效實現可持續發展目標．循環維度中的廢物管理、逆向物流有效性及資源利用回收和再循環指標權重分別為0.04,0.08和0.04,排名分別為11,5,8．由于乳制品行業因使用化學品而產生廢水和工業污泥,可持續發展目標中的循環指標可以幫助企業實現廢水處理和污泥轉化為肥料,從而提高公司的經濟和生態收益．

改進TOPSIS方法被用于評估4家乳制品廠供應鏈可持續的能力并對其進行排名．該方法將TFN-AHP獲得的權重和專家對每個備選方案的決策矩陣作為輸入,其結果如表7所示．從表7中可知,第1家乳制品廠的接近系數最高,其距離最接近理想解,第4家乳制品廠的接近系數最低,其可持續性能力最低;其余2家可持續性能力為中等．根據可持續績效得分,第1家乳制品廠被評為4家乳制品廠供應鏈中可持續性和循環能力最佳的企業．

4 結論

本文提出一種融合循環維度和TBL維度的可持續性評估框架,用于評估現代農業產品供應鏈的可持續性．該框架根據AFSC的主要特征要素,從環境、經濟、社會和循環4個維度構建了包含16個關鍵績效標準的指標體系,保證了評估指標的科學性和全面性．為了對AFSC可持續性關鍵績效指標進行量化,設計了一種基于TFN-AHP和改進TOPSIS的綜合方法．首先利用TFN-AHP計算4個維度和16個關鍵績效指標的權重;然后使用改進TOPSIS法評估供應鏈備選方案的可持續發展績效,并根據接近系數對其進行排序;最后通過乳制品企業的案例驗證了本文方法的可行性和合理性,可有效指導實際農業產品供應鏈的實踐活動．

因為所采用的關鍵績效指標都是固定的,所以本文主要缺陷是定性評估．下一步研究計劃是將本文指標體系推廣到其他行業供應鏈進行可持續性評估,且引入VIKOR等其他MCDM工具共同完成．