數字經濟背景下湖州市農產品直播電商供應鏈的風險評估及對策研究

中圖分類號：F724.6 文獻標志碼：A 文章編號：1008-1038（2025）10-0086-07

DOI：10.19590/j.cnki.1008-1038.2025.10.016

Risk Assessment and Strategies for the Live-streaming E-commerce Supply Chain of Agricultural Productsin Huzhou under the Digital Economy Context

HU Mingyang1， XIA Hongwang2 （1.Huzhou Vocational and Technical College，Huzhou 313OOo， China; 2.Huzhou Traffic Technician College，Huzhou 313000， China）

Abstract：The digital economyaccelerates the innovation of agricultural product circulation，making livestreaming e-commerce anincreasingly important vehicle for agricultural digital transformation.The ecommerce development in Huzhou has deeply integrated local industrial characteristics with digital innovation， establishing itself as a pivotal e-commerce hub in the Yangtze River Delta region.Based on the SCOR model， this study identified 17 secondary risks in the processes of planning，procurement，production，distribution，and returns，and evaluated their weightsusing the entropy weight method.The results indicated that the risks associated with distribution and planning were the most significant，with six secondary indicators，including improper storage and unreasonable planning settings，accounting for over 60% . To address these issues， six targeted strategies were proposed： refined warehousing，collaborative planning，data-driven forecasting，logistics management，after-sales optimization，and eficient response mechanisms. These findings provided theoretical foundations and practical strategies for optimizing the live -- streaming e- commerce supply chain of agricultural products in Huzhou， contributing to the sustainable development of the industry.

Keywords：Digital economy；agricultural products； live-streaming e-commerce;supply chain risk；entropy weight method

隨著數字經濟的快速發展，農產品直播電商作為一種新興銷售模式，正在加速農產品的流通與銷售。湖州市作為農業經濟較為發達的地區，近年來通過政策扶持和基礎設施建設，推動了農產品直播電商的快速發展。然而，直播電商在帶來機遇的同時，也面臨著供應鏈管理的諸多挑戰，如需求預測不精準、配送破損、存儲不當等。這些風險不僅影響了農產品的質量和消費者體驗，也對供應鏈的穩定構成了威脅。因此，有效識別和管理這些風險，成為湖州市農產品直播電商可持續發展的關鍵。

SCOR模型（supply chain operations reference-model），即供應鏈運作參考模型，作為一個系統性的供應鏈管理工具，有助于強化對湖州市農產品直播電商供應鏈的全面“健康檢查”，為分析和管理湖州市農產品直播電商的供應鏈風險提供了一個強大而實用的框架。將其適當改進并系統應用，可以幫助從業者從依靠經驗直覺，轉向基于流程和數據驅動的科學管理，從而在快速發展的市場中獲得更強的競爭力和韌性。本文基于SCOR模型結合定性與定量研究方法，系統分析了湖州市農產品直播電商供應鏈的潛在風險，并通過熵權法對風險進行評估；提出了六項具體的風險控制對策，旨在通過精細化管理和技術創新，提升供應鏈的穩定性和效率，為湖州市農產品直播電商的健康發展提供理論支持和實踐指導。

1基于SCOR模型的供應鏈風險分析

SCOR模型是一個標準的供應鏈流程參考模型。該模型提供了一個全面的視角來理解、分析和優化供應鏈的各流程環節，包含計劃、采購、生產、配送和退貨。在該模型的基礎上，從五個流程環節對湖州市農產品直播電商供應鏈的風險進行分析。

1.1 計劃環節風險

計劃環節風險主要集中于需求預測偏差、計劃僵化及員工專業素養不足I。首先，農產品具有易腐性、季節性及消費需求的波動性，需求預測偏差極易導致供應鏈失衡，例如庫存積壓增加產品變質風險，或缺貨損失市場機會，進而影響企業資金周轉與品牌信譽。湖州某企業在一次直播促銷前依據歷史銷售數據大量備貨生鮮蔬菜，但因未能準確預估市場實際需求與物流配送能力，導致產品在短期內未能售賣完，造成較高比例的腐爛損耗，企業面臨直接經濟損失。其次，計劃僵化導致企業難以應對突發事件（如天氣變化、物流延遲等），可能進一步導致供需錯配。此外，員工缺乏專業素養與風險意識，在信息傳遞與流程操作中可能發生失誤，降低整體供應鏈的響應效率與穩定性。

1.2 采購環節風險

采購環節風險主要集中于源頭污染、自然災害及供應商履約問題，這些因素相互交織，顯著影響農產品直播電商供應鏈的穩定性。首先，農產品在生產過程中易受灌溉水源、土壤污染等因素影響，進而引發產品質量安全隱患。其次，自然災害的影響、供應商未能按約交貨、臨時變更采購價格等現象也時有發生，尤其在生鮮農產品集中上市期間，因市場供需突變，導致價格劇烈波動，進一步威脅供應鏈的穩定性[3]。

1.3 生產環節風險

生產環節是農產品直播電商供應鏈質量安全控制的核心節點，主要風險集中于設備衛生、加工標準及人員健康。首先，設備若存在故障或清潔消毒不足，極易對農產品造成微生物或化學污染，并影響生產進度與準時交貨能力。其次，農產品加工過程中若未能嚴格執行質量標準，如違規添加防腐劑，或分級、包裝操作不符合規范，均會顯著影響產品品質。如某菱角加工廠曾因在加工過程中使用未核準的保鮮劑，被電商平臺抽檢通報，產品全面下架，品牌聲譽嚴重受損。此外，若一線生產人員未嚴格執行健康檢查和操作衛生要求，也可能成為食品安全的潛在風險源，如人員帶菌操作導致產品污染，進而引發食品安全事件。

1.4 配送環節風險

配送環節作為農產品從產地到消費者的關鍵環節，其風險主要集中于冷鏈物流能力、運輸過程中的貨損控制以及末端存儲與管理效率。首先，冷鏈運力的區域性、季節性短缺是突出挑戰，尤其在電商大促期間（如“618”“雙十一\"，物流需求驟增，冷藏車及配送人員不足，易導致生鮮農產品在運輸途中脫冷，進而發生變質。其次，交通擁堵、配送路徑優化不足或倉儲設施溫濕度失控，也會顯著增加貨損風險。如某河蟹供應商因臨時倉儲空調故障，導致一批次產品活力下降、死亡率升高，直接經濟損失達五萬元以上。此外，末端交貨延遲不僅影響農產品的新鮮度與食用安全性，更易引發消費者滿意度下降，甚至大規模退貨。尤其在直播電商中，消費者對時效與鮮度承諾有較高期待，一旦配送超時，退貨率往往急劇上升，從而加重逆向物流負擔與企業成本。

1.5 退貨環節風險

退貨環節是農產品直播電商供應鏈的末端反向流程，其風險主要集中于流程效率低下、產品二次污染及由客戶滿意度下降引發的品牌信譽損失。首先，農產品尤其是生鮮品類具有易腐、易損的特性，對退貨流程的時效性與安全性具有更高的要求。若退貨處理流程復雜、審批環節冗長，將顯著延長退換貨周期。其次，退運過程中冷鏈保障缺失或包裝破損極易導致農產品發生二次污染或質變，特別是水產、冷鮮肉等對溫度敏感的商品。在實際運營中，部分消費者缺乏專業的貯藏條件，退回商品在物流途中已發生變質，若企業未能嚴格執行收貨質檢與隔離處理，混放后還可能危及同一倉儲批次的其他產品。2023年，某禽蛋供應商就因退回產品在物流途中破損并與正品混放，導致交叉污染，最終引發批次性下架處理。此外，退貨體驗直接關聯客戶滿意度與品牌忠誠度。繁瑣的退貨手續、長時間的售后響應延遲以及因農產品變質導致的糾紛，會顯著刺激投訴率增長。

2供應鏈的風險評估指標體系及模型構建

2.1供應鏈的風險評估指標體系構建

建立一套科學的風險評估指標體系是風險評估工作的關鍵基礎，本文結合文獻研究以及問卷調研的結果，基于SCOR模型，將湖州市農產品直播電商供應鏈按照供應鏈的運作流程分為計劃、采購、生產、配送及退貨環節風險，共5項一級風險，構建一級風險指標，同時在一級風險指標基礎上構建17個二級風險指標，最終構建如表1所示的農產品直播電商供應鏈風險評估指標體系[5]。

表1湖州市農產品直播電商供應鏈風險評估指標體系

Table1 Risk assessment indicator system for the livestreaminge-commercesupplychainofagricultural products in Huzhou city

2.2 問卷的設計與發放

基于湖州市農產品直播電商供應鏈的5項一級風險指標和17項二級風險指標，通過問卷調研進行量化分析。問卷采用李克特五級量表 （1～5 級表示風險影響程度），調研對象包括從業者 （68% ）、研究人員 （15% 及消費者 （17%） 。問卷內容涵蓋基本信息（性別、年齡、角色）與風險評分兩部分。共發放問卷160份，回收147份，有效問卷145份，有效率 91% ，其中男性占比 69% ，女性占比 31% ，樣本量滿足分析要求。

2.3 基于熵權法的供應鏈的風險評估模型

選定熵權法作為供應鏈風險評估各指標權重確定的主要方法，不僅能夠實現權重的客觀性，還能對整體指標體系進行一個全面且客觀的綜合評估。

2.3.1 數據標準化

對于不同類型的數據指標，需要按照不同的方式分別進行標準化，根據公式（1）對正向指標進行標準化處理。

式中， Z_ij 為數據標準化處理后的結果值; X_ij 為第 i 個被調研者的第 j 個指標的評價數值； i=1，2，3，…，n，j=1，2，3， \"，n。

根據公式（2）對逆向指標進行標準化處理。

2.3.2計算指標比重

計算第 _i 個被調研者在第 j 項指標下的比重值 P_ij 公式中 i=1，2，3，…，n，j=1，2，3，…，n， 具體見公式 （3） 。

（1）計算熵值

計算第 j 個指標熵值 （E_j） ，公式中 kgt;0，In 為自然對數，滿足 E_jgt;0 ，常數 k 與樣本量 Ω_n 有關，一般 ，則0?E_j?1 公式中 具體見公式（4）。

（2）計算各指標權重

在上述計算的基礎上完成指標權重 （W_j） 的計算，公式中 i=1，2，3，…，n，j=1，2，3，…，n， 具體見公式（5）。

3湖州市農產品直播電商供應鏈的風險評估

3.1供應鏈風險評估指標權重計算

基于問卷調研收集的數據，結合前述熵權法的計算步驟，分別計算并獲得各二級風險指標的權重（如表2所示），對二級指標權重進行匯總計算可得一級指標權重，為使得后續分析更加清晰，將一級指標和二級指標按照權重值大小進行排序，結果如表3所示。

表2湖州市農產品直播電商供應鏈風險二級指標權重值表 Table2Second-levelindicatorweightvaluesforthelivestreaminge-commerce supplychainrisksofagricultural productsin Huzhou

3.2 風險評估結果分析

基于表3的實證分析，湖州市農產品直播電商供應鏈風險中，配送環節 （32.568%） 與計劃環節 （29.978%） 占比超 60% ，為關鍵風險源。細分二級指標顯示，存儲不當（R43， 16.381% ）、計劃設置不合理 （R12，15.659%） 、需求預測不精準（R11， 12.324% 、配送破損 （R42，9.622%） 、退貨客訴 （R53，5.728% 及交貨延遲 （R44，5.675% 六項指標累計占比超 60% ，構成核心供應鏈風險。為驗證結論可靠性，邀請10名頭部農產品電商企業從業專家進行訪談，受訪者一致認可風險排序符合行業實際，強調上述二級指標需優先管控。

表3湖州市農產品直播電商供應鏈風險指標權重排序表

Table3Risk indicator weight rankingfor thelive-streaming e-commerce supplychainof agriculturalproducts inHuzhoucity

4湖州市農產品直播電商供應鏈的風險控制對策

基于前述對湖州市農產品直播電商供應鏈風險的評估分析，湖州市應當重點關注供應鏈的配送環節和計劃環節的風險，尤其是存儲不當風險、計劃設置不合理風險、需求預測不精準風險、配送破損風險、退貨客訴風險和交貨延遲風險，并采取相應的風險控制對策。

4.1精細化倉儲管理與環境控制

針對湖州目前存儲不當風險的現狀，部分企業需構建科學化倉儲體系。依據農產品特性設計差異化存儲方案，對易腐果蔬采用低溫冷藏分區存儲，對干貨類農產品采用防潮密封存儲，避免交叉污染7-8。針對安吉白茶、長興紫筍茶、德清水蜜桃等湖州地理標志農產品特性，在湖州市吳興區冷鏈物流中心試點建設專用保鮮庫。同時部署智能溫濕度監控系統，實時監測庫區環境參數，并通過自動化設備調節至預設安全閾值，確保存儲穩定性。強化倉儲人員專業能力，聯合等本地院校定期開展技術培訓與考核，重點培訓符合湖州農產品特性的存儲操作規范及應急處理流程，建立每日巡檢制度，要求專人記錄溫濕度數據并抽查庫存質量，發現問題立即整改。此外，需制定不同功能庫房的清潔消毒作業流程與頻次要求，對貨架、地面、周轉箱及制冷設備定期進行清洗和消殺，嚴防微生物與害蟲滋生，杜絕二次污染。

4.2 設置多部門協同計劃

為緩解計劃設置不合理的風險，湖州需建立動態協同機制，成立供應鏈計劃協同小組，整合采購、生產、物流及銷售部門數據，利用大數據技術分析市場需求趨勢與季節性波動，生成精準需求預測報告[。由湖州市農業農村局牽頭，聯合湖州市農產品企業、直播電商企業、物流企業及大數據產業基地等，在數據整合分析、供應鏈計劃、供應鏈風險評估處理等方面協同發力。定期召開跨部門會議，調整生產排期與物流調度，確保計劃與市場動態同步。引入多情景壓力測試模型，模擬突發事件對供應鏈的影響，評估現有計劃的抗風險能力，優化資源配置與應急預案，從而提升供應鏈計劃的敏捷性與適應性。

4.3優化數據驅動精準需求預測

強化數據建模與技術創新，可減少預測偏差，進行精準預測。對此，湖州可整合本地農產品歷史銷售記錄、消費者行為分析及宏觀經濟指標，構建多維需求預測數據庫]。與湖州當地高校、科研機構合作，采用機器學習算法建立預測模型，挖掘數據間的非線性關聯，提升預測精度[3]。實施滾動預測機制，每季度更新模型參數以納入最新市場數據，減少信息滯后導致的誤差。同時建立預測結果與實際銷售數據的對比反饋循環，分析誤差成因，持續優化模型參數與預測邏輯。

4.4強化配送全鏈路質量管控

實施全流程質量監督，可降低配送破損風險。優化包裝設計，針對不同農產品特性采用定制化方案，如針對湖州長興葡萄此類易損水果使用抗震緩沖材料，針對南潯菱湖水產品采用真空密封與冰袋保溫技術[4。利用湖州冷鏈物流企業資源，篩選具備專業資質的物流服務商，重點考察其冷鏈運輸設備與應急處理能力。利用湖州已有的物聯網產業基礎，與本地企業合作開發實時監控車輛位置、溫濕度及震動數據的系統，通過云平臺預警異常情況，及時干預降低貨損風險[i5。此外，制定標準化裝卸操作手冊，要求配送人員接受定期培訓，避免操作不當導致破損。

4.5完善客戶售后服務體系

構建閉環服務機制，降低退貨客訴風險[。制定清晰透明的退貨政策，明確退貨條件、流程及時限，并通過湖州當地媒體、農產品電商平臺等多途徑公示以減少消費者誤解。設立專業化客服團隊，提供 7d×24h 多渠道咨詢服務，建立快速響應機制，確保客訴問題及時處理。強化質量溯源管理，與湖州本地供應商簽訂質量協議并引入第三方檢測機構抽檢，從源頭降低退貨率8。定期開展客戶滿意度調研，收集退貨原因與服務改進建議，形成“反饋-優化-驗證\"閉環管理。

4.6強化供應鏈響應，防控交貨延遲

為應對交貨延遲風險，湖州需提升供應鏈協同效率，建立信息共享平臺，與供應商及物流商實時共享銷售預測與庫存數據，確保上下游信息對稱[。制定分級應急預案，針對湖州可能遇到的自然災害（如臺風、暴雨）、交通中斷等情景明確備用供應商與應急運輸路線，可在湖州南太湖新區等區域開展供應鏈應急演練以提升響應速度。優化內部管理流程，引入ERP系統簡化采購審批與生產調度環節，縮短決策周期20。同時建立物流時效獎懲制度，對按時履約的物流商給予訂單優先權，對頻繁延遲的企業實施違約金處罰，激勵服務商提升效率。

5小結

在數字經濟快速發展的背景下，農產品直播電商逐漸成為湖州市農業數字化轉型的重要模式。本文基于SCOR模型，從計劃、采購、生產、配送及退貨五個環節識別出17個二級風險指標，運用熵權法量化評估其風險權重。結果表明，配送環節 （32.57%） 與計劃環節 （29.98% ）是供應鏈主要風險源，其中存儲不當、計劃設置不合理、需求預測不精準、配送破損、退貨客訴及交貨延遲六項二級指標累計占比超 60% ，構成核心風險。針對上述風險，提出精細化倉儲管理、協同多部門計劃設置、數據驅動需求預測、物流全鏈路質量管控、完善售后服務體系及構建高效響應機制等應對措施。本研究不僅為湖州市農產品直播電商供應鏈風險管理提供了理論支持與實踐路徑，也為同類區域經濟模式的風險防控提供了參考。未來需持續關注技術創新與政策協同，以應對數字經濟深化帶來的新挑戰，推動農產品直播電商可持續發展。

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