农产品供应链风险识别和监管——以江西省禽类行业为例

周业付，罗晰

（九江学院a.经济与管理学院；b.长江中游城市群与昌九一体发展研究心；c.思政部，江西九江332005）

农产品供应链风险识别和监管
——以江西省禽类行业为例

周业付a，b，罗晰c

（九江学院a.经济与管理学院；b.长江中游城市群与昌九一体发展研究心；c.思政部，江西九江332005）

文章以江西省禽类行业为研究对象，构建直觉模糊层次模型对禽类行业供应链风险进行识别，并得出如下结论：在禽类行业供应链风险一级指标中，生物风险的权重最大，其次为行业风险，排名第二位；从二级指标综合权重可以看出，其风险大小依次为：疫病、集约化程度、需求变化、价格变化、品种质量、专业技术、选址建设、天气变化。据此建议禽类行业要积极增强生物风险和行业风险的监管防范，同时积极推进生态化养殖。

供应链风险；禽类行业；监管；直觉模糊层次模型

一、引言

近年来，随着国家对“三农”问题的政策支持和技术扶持，我国畜牧业市场得到较快的发展。在快速发展的同时，畜牧业高风险性的弊病也逐渐暴露出来，作为畜牧业支柱产业的家禽养殖业的问题尤为突出，主要受市场监管制度的不健全、自然环境的不确定性、养殖技术的不成熟、疫病爆发的周期性等影响。江西作为全国畜牧业养殖大省，拥有南昌市新建县勋洪养殖专业合作社、吉安市永丰县真品土味贸易有限公司、江西武功山珍禽养殖场、抚州泰华禽业有限公司、江西鄱阳翔飞珍禽生态养殖有限公司、萍乡生态农场等大型知名的家禽养殖企业，家禽养殖是江西养殖户的主要创收渠道，也是江西农业发展的重要支柱。

农产品供应链是一个复杂的、庞大的、动态的系统。近年来，很多的专家学者把目光聚焦在一般农产品供应链风险的分析和研究，很少有从禽类行业供应链风险的角度加以研究。刘乔、沈欣、孙栩（2011）从宏观的农产品供应链视角出发，用内生风险和外生风险两个维度，构建了农产品供应链风险评价指标体系，同时运用层次分析法和模糊综合评价法对供应链风险进行综合评价，并提出相应对策［1］。李赢丽、邵晓峰（2013）从农产品供应链的特点出发，对农产品供应链存在的需求不确定性和供应突发性事件双重风险进行分析，并建议将收益共享契约引入到供应链风险管理中［2］。杜建中（2015）分析了我国禽类养殖的生产情况、发展模式和安全现状，并提出我国禽类养殖的具体发展对策［3］。邢斯程、廖新俤（2015）对重金属污染影响禽类生长发育进行了分析，系统地阐述了重金属的来源、毒理特点和对禽类的危害，从水源、空气、饲料等方面介绍了如何降低重金属对禽类的危害，并介绍了利用微生物清理禽类残留重金属的技术［4］。吴红军（2013）分析了禽类行业养殖保险的现状，并从保险角度去研究规避养殖户的风险，建议政府完善适合我国国情的养殖业保险制度［5］。

禽类行业既具有一般农产品供应风险的共性，如自然环境不确定（地震、台风、洪水等）、政治环境不稳定（政局动荡、社会冲突、恐怖袭击等）、经济市场环境不确定（供需信息不对称、可替代性强等），同时还具有禽类行业特有的风险，如疫病爆发、环境污染、消费者心理、养殖技术落后等。目前对禽类行业供应链风险识别和监管的研究还比较少，因此，为禽类风险监管提供理论依据，建立有效的、具体的禽类供应链风险评价指标体系迫在眉睫。本文构建直觉模糊层次模型并以江西省禽类行业为研究对象，建立有效的风险评价指标体系，找出不同因素对禽类行业供应链风险影响程度，并提出禽类行业风险防范对策，对推动江西省乃至全国禽类行业的健康发展具有较强的理论和现实意义。

二、直觉模糊层次模型的构建

（一）评价指标体系的建立

影响禽类行业供应链风险因素众多，在参考农产品供应链风险评价体系文献的基础上（彦波、石平等，2013；Valeria Borodin，2016）［6-7］，结合江西省禽类行业供应链的特性和江西省农产品的区域要素，根据来自南昌市新建县勋洪养殖专业合作社、江西武功山珍禽养殖场、江西鄱阳翔飞珍禽生态养殖有限公司三位养殖专家的综合建议，从诸多风险要素中选取最具代表性和典型性的风险要素，设计了江西省禽类行业供应链风险评价指标体系，以期对江西省禽类行业供应链风险进行全面、客观、科学的评价，具体见表1所列。

表1 禽类行业供应链风险的影响指标

（二）直觉模糊层次模型的建立

1.建立直觉模糊互补判断矩阵

直觉模糊层次分析中，根据属性间的重要程度对层次中的因素进行两两比较得到直觉模糊判断矩阵A=(aijm×n,aij=(μij,υij))，i=1,2,…,m;j=1,2,…,n。

当A满足以下条件：①μii=0.5，i=1，2，…，n；②若aij= (μij,υij)，aji=(υij,μij)，i=1,2,…,m;j=1,2,…,n，则必有μij+υij=1。则称A为直觉模糊判断矩阵。为了对属性之间的重要程度进行定量描述，对其进行了标度定义，见表2所列。

表2 属性重要程度标度

2.直觉模糊互补判断矩阵的一致性检验

当模糊判断矩阵A和它的特征矩阵的相容性指标I(A，A*)≤0.1时，则判定矩阵A具有一致性，进而认为相应的直觉模糊判断矩阵也具有一致性。

3.直觉模糊判断矩阵权重的确定

（1）一级权重的确定。设专家l根据属性i和j的相对重要程度得到直觉模糊判断矩阵A(l)，A(l)=，a(l)=(μij,υij)，i,j=1,2,…,n，l=1,2,…,k，其中和分别表示专家l对属性i与j相比的重要程度，应用如下公式进行相对权重计算：

计算一级权重的得分权重为：

归一化得：

（2）二级属性综合权重确定。设k个专家对二级指标属性i,j相对于一级指标r(r=1,2,…,n)的重要性程度的直觉模糊判断矩阵为i,j=1,2,…,m；l=1,2,…,k；r=1,2,…,n别表示决策者l对二级属性i,j相比较的重要程度。

由公式（2）求出二级属性对一级属性的加权相对权重为σ=(σij)l×m，σij=(μij,υij)，l=1,2,…,k；i,j=1,2,…,m。根据一级属性对二级属性综合加权得到二级属性的综合权重为σ2=(σ(1))Tσ。由公式（3）和（4）求得二级指标的综合权重为(σ(2))T=(σ1,σ2,…,σm)。

4.最终评价计算

设有t个候选方案，有k个专家根据二级指标对这些方案进行决策得到k个直觉模糊判断矩阵：，i=1,2,…,m；j=1,2,…,t; l=1,2,…,k。其中表示第l个专家认为属性i对方案j的满足程度。加权计算求出各方案的综合得分H(dl)(l=1,2,…,k)并比较大小［8］。

三、禽类行业供应链风险评价模型建立并求解

由来自南昌市新建县勋洪养殖专业合作社、江西武功山珍禽养殖场、江西鄱阳翔飞珍禽生态养殖有限公司的三位养殖专家，根据江西省禽类行业养殖现状分别对一级指标和二级指标进行两两比较并打分。禽类供应链风险结构指标体系见表1所列，其中一级属性指标6个，二级指标17个。

（一）一级指标权重确定

通过对一级指标进行两两比较，三位专家得出一级指标的直觉模糊判断矩阵为U1、U2、U3分别如下：

根据公式（4），经归一化后得三个专家对一级指标的权重值见表3所列。

表3 三个专家对一级指标权重

（二）二级指标权重确定

（1）行业风险（N1）。三位专家对二级指标相对于一级指标行业风险（N1）的重要程度进行两两比较，给出的直觉模糊判断矩阵如下：

根据公式（4），经归一化后得三位专家对二级指标的权重值见表4所列。

表4 三个专家对二级指标行业风险权重

（2）社会风险（N2）。三位专家对二级指标相对于一级指标社会风险（N2）的重要程度进行两两比较，给出的直觉模糊判断矩阵分别如下：

根据公式（4），经归一化后得三位专家对二级指标的权重值见表5所列。

表5 三个专家对二级指标社会风险权重值

（3）政策风险（N3）。三位专家对二级指标相对于一级指标政策风险（N3）的重要程度进行两两比较，给出的直觉模糊判断矩阵分别如下：

根据公式（4），经归一化后得三位专家对二级指标的权重值见表6所列。

表6 三个专家对二级指标政策风险权重

（4）自然风险（N4）。三位专家对二级指标相对于一级指标自然风险（N4）的重要程度进行两两比较，给出的直觉模糊判断矩阵分别如下：

根据公式（4），经归一化后得三位专家对二级指标的权重值见表7所列。

表7 三个专家对二级指标自然风险权重

（5）人为风险（N5）。三位专家对二级指标相对于一级指标人为风险（N5）的重要程度进行两两比较，给出的直觉模糊判断矩阵分别如下：

根据公式（4），经归一化后得三位专家对二级指标的权重值见表8所列。

表8 三个专家对二级指标人为风险权重

（6）生物风险（N6）。三位专家对二级指标相对于一级指标生物风险（N6）的重要程度进行两两比较，给出的直觉模糊判断矩阵分别如下：

根据公式（4），经归一化后得三位专家对二级指标的权重值见表9所列。

表9 三个专家对二级指标生物风险权重

（三）二级属性综合权重确定

根据一级属性对二级属性综合加权得到二级属性的综合权重为σ2=(σ(1))Tσ。由公式（3）和（4）求得二级指标的综合权重为=(σ1,σ2,…,σm)。

求得三位专家关于二级指标的综合权重为：

（四）结果分析

通过上述模型计算求解可得三位专家给出的准则层一级指标的权重分别为（0.169 0.172 0.153 0.159 0.172 0.175）、（0.177 0.162 0.147 0.170 0.162 0.183）、（0.168 0.175 0.159 0.149 0.168 0.181），从中可以得出，在禽类供应链风险中，生物风险的权重最大，其次为行业风险排名第二位，社会风险和人为风险的权重分别排在第三位和第四位，自然风险权重最小。以上权重大小结果反映出当前禽类供应链风险的特点。在禽类供应链风险评价系统中，一级指标6个，二级指标17个，在得到一级指标权重向量后，计算二级指标综合权重，综合三位专家的二级指标综合权重计算结果可以看出，二级指标的权重大小依次为：疫病、集约化程度、需求变化、价格变化、品种质量、专业技术、选址建设、天气变化，也是禽类行业供应链风险管理的关键所在，能否有效控制风险直接关系到禽类供应链的健康、高效、稳定的运营。其中，疫病具有一定的多样性、突发性和传染性，人们现在对于疫病的治疗和控制技术方面比较缺失；禽类行业养殖的集约化也已是大势所趋，所以疫病和集约化是禽类供应链风险管理中首要考虑的因素。

四、禽类行业供应链风险监管防范策略

（一）加强对生物风险的控制

提高家禽免疫力的一个有效措施就是对家禽定期预防接种，实时地关注全国、当地的家禽养殖方面的信息，根据当地流行的疾病情况进行疫苗接种，以防家禽受到禽流感的入侵。及时观察发现家禽的异常现象，并遏制家禽病情的传播，定期在养殖区做好清洗、消毒等工作，对养殖设备进行清洁，把水槽与饲料槽中剩余的残留食物及时清理出去，以防家禽的肠道受到感染，并将家禽的粪便、垫料清理干净。同时严格控制养殖区消毒水的浓度。关注家禽的饮食、粪便、精神状态等情况，如果发现家禽有异常时，要及时进行预防、隔离。

（二）增强行业风险的防范

政府应积极推动信息传递和质量监管机制的建立，严禁品种质量不合格的供应商进入市场，适当对品种质量好的供应商给予精神及物质奖励，将鸡苗损失率降到最低。养殖者也应加强市场分析，利用信息传递机制分析市场环境，选择有发展潜力的品种进行养殖。政府应积极推动禽类养殖标准化、规模化，如南昌市采取项目带动、示范引导的办法，大力提高畜禽养殖标准化、规范化水平，并给予中央和省级财政的支持。

（三）积极推进生态化养殖

生态化养殖就是充分利用草地、林地、果园等放牧式饲养，协调种养比例。养殖活动分散在各田间地头或林地里，种、养业有机组合在一起，这样不但可以解决养殖垃圾对环境的污染问题，还可以极大地节约饲养成本。同时，养殖地形要求开阔整齐，有足够大的面积，地势平坦、背风向阳，利于通风、排水，养殖地的水源要求水量充足、水质良好，便于取用和进行卫生防护，并易于净化和消毒。

［1］刘乔，沈欣，孙栩.农产品供应链风险评价研究［J］.农机化研究，2011（9）：32-35.

［2］李赢丽，邵晓峰.供应与需求风险下农产品供应链的协调［J］.贵州农业科学，2013（3）：223-225.

［3］杜建中.我国禽类养殖的现状与对策思考［J］.南方农业，2015（6）：80-81.

［4］邢斯程，廖新俤.重金属污染对禽类生长发育影响及防治技术研究进展［J］.中国家禽，2015（4）：46-52.

［5］吴红军.保险：如何成为养殖户的定心丸？［N］.金融时报，2013-05-23（9）.

［6］彦波，石平，王凤玲.基于CVAR的农产品风险评估与控制［J］.软科学，2013（11）：111-115.

［7］Valeria Borodin，Jean Bourtembourg，Faicel Hnaien，et al. Handling uncertainty in agricultural supply chain manage⁃ment:A state of the art［J］.European Journal of Operation⁃al Research，2016（10）：348-359.

［8］Bharati Singh S K.Bharati S R Singh.Intuitionistic fuzzy op⁃timization technique in agricultural production planning:A small farm holder perspective［J］.International Journal of Computer Applications，2014，89（6）：17-23.

［责任编辑：余志虎］

Risk Identification and Supervision of Agricultural Products Supply Chain—Evidence from Poultry Industry in Jiangxi Province

ZHOU Ye-fua，b，LUO Xic
（a.School of Economics and Management；b.Development Research Center of Urban Agglomeration of the Middle Reaches of Yangtze River and Chang-Jiu Integration；c.Department of Thoughts and Politics，Jiujiang University，Jiujiang 332005，China）

This paper takes poultry industry in Jiangxi province as the research object，constructs a intuitionistic fuzzy hierar⁃chy model to identify supply chain risk of the poultry industry and draws the following conclusions：Among the first risk level index of supply chain，the poultry industry biological risk is of the maximum weight，the industry risk ranks the second；From the secondary index weights，the size of risks is as follows：disease，intensive degree，changes in demand，price changes，va⁃riety quality，professional technology，location construction，changes in the weather.Accordingly，the paper suggests that the poultry industry should actively strengthen the supervision of biological risks and industry risks，and actively promote ecologi⁃cal farming.

supply chain risk；poultry industry；supervision；intuitionistic fuzzy hierarchy model

F127；F304

A

1007-5097（2016）11-0033-05

10.3969/j.issn.1007-5097.2016.11.005

2016-09-23

江西省社会科学规划项目（16GL13；14GL06）；国家自然科学基金项目（71662019；71462020）；九江学院人文类重点项目（2015SKZD02）

周业付（1976-），男，湖北黄冈人，副教授，硕士生导师，博士，研究方向：物流与供应链管理；罗晰（1980-），女，江西南昌人，讲师，硕士，研究方向：产业经济。