基于多色集合理论的农特微商生态系统演化路径

陈寒凝+陈军

摘要：为解决农特产品微商市场交易的信任问题，良性开拓农特产品微商市场，鉴于农特产品微商市场越来越呈现出的生态化特征，提出一种基于多色集合理论、层次分析法（AHP）评价的农特产品微商生态系统演化模型。该模型首先利用AHP评价给出对系统群落的评价值；其次，根据微商行业企业经营模式对农特产品微商生态系统群落间的共生关系进行定性选择；最后，在系统进化阶段，利用变量赋值对系统中各群落之间的共生关系实施演化，实现整个生态系统的协调，并针对1个实例给出运用该模型合理选择农特产品微商生态系统共生群落的详细过程。

关键词：多色集合理论；农特微商；生态系统；共生关系；演化模型；层次分析法

中图分类号： F324文献标志码： A文章编号：1002-1302（2017）17-0298-03

随着互联网经济的不断发展及国家对“互联网+”戰略的高度重视，代表移动互联网技术与现代农业高度结合的“互联网+农业”必成为未来中国农业发展的最大金矿[1]。而由于微信平台下的低门槛、移动便携特性，以及客户对农产品生态、特色的追逐方向，农特产品微商（以下简称农特微商）正以其独特的魅力逐渐成为“互联网+农业”当前最重要的实施主体之一，成为草根创业的最佳工具，为农产品的销售开辟了新通道。农特微商成长前景广阔，并且也与当前国务院的大众创业万众创新政策相吻合，从而得到了国家的鼎力支持和扩展。然而，在呈现出爆发式增长的态势之后，由于缺乏完善的交易体系和信任机制，巨大的交易风险始终困扰着微商行业的各个角落，导致难以保障顾客的有效权益，随后所暴露出来的各种安全性和实务性问题也在不断地抑制微商的发展。最典型的莫过于“面膜”微商市场，由于交易环节的欺诈行为最终造成微商大面积退出市场。而农特产品作为只有经过消费者使用才能对其价值进行衡量的经验型产品，在微商市场交易的初期信任问题尤为突出。因此，充分吸取此前其他行业产品微商市场失败的教训，良性开拓农特微商市场，绝不仅仅只是买卖双方之间简单的移动电子化交易，而应该是一个商业生态系统的搭建过程。因为随着互联网经济在我国各个产业，尤其是农业方面的持续发展，产业集聚现象已逐渐显露于农特产品微商行业，体现在个体农户和各种类型企业介入数量的大幅增加，相互之间协同关联性强，而供应链、动态联盟等以行业为基础形成的传统竞争理论已经很难解释移动电子商务产业当前的集群化现象。“微信之父”深圳市腾讯计算机系统有限公司副总裁张小龙在展望微信市场前景时特别强调：“我们希望建造一个森林，而不是建造一座自己的宫殿”[2]。通俗地说，就是微信市场的发展急需一个在平台中心的基础上建立起来的相互关联的生态系统，使系统内的所有“合作群落”能够共生发展。即构建以人为中心的有序的农特产品微商生态系统（以下简称农特微商生态系统）的共生关系，建立核心团体，在可利用的顾客、市场、同盟和生产者中扩展生态系统。在精心锻造的生态系统中通过关系获得信任，通过信任卖出商品，并保持关系深度，形成多次转化，确保该生态系统持续不断改进性能，防止衰退。因此，本研究尝试采用“农特微商生态系统”这一强调多元动态融合的理论，建立农特微商生态系统的演化模型，将系统的演化分成3个阶段来实现，即系统内各候选群落的解析与评估、系统内各群落共生关系的推理、系统的协同与进化。在系统演化的第一阶段运用层次分析法对生态系统内各群落进行解析和评估；第二阶段应用多色集合相关理论，推导系统内各群落之间的共生关系；第三阶段对系统中各群落之间的共生关系及群落所处的节点位置实施变量赋值，并应用组合抉择定量分析模型，最终实现整个农特微商生态系统的协同与进化。

1候选群落解析评估

结合层次分析法理论，给出农特微商生态系统群落评价模型。

1.1确定农特微商生态系统群落构成

按照生物学的观点，结合当前农特微商行业的主要参与方，构建基于平台微商、社群微商、个体微商和农特产品生产者组成的四维农特微商生态系统，该系统成员包括决策群落（平台微商）L1、L2，核心群落（农特产品生产者）C1、C2、C3，支撑群落（社群微商）S1、S2，衍生群落（个体微商）D1、D2、D3、D4。网络结构见

1.2确定农特微商生态系统群落评价指标体系

与自然生态系统中的物种一样，如果一个农特微商生态系统是健康的、稳定的，拥有足够的创新力和恢复力，可以满足顾客的某种需求，那么所有参与群落就都能够繁衍生息，并且能够共同维持系统的延续和发展；如果它不健康，那么所有

参与群落都会深受其害，这样的生态系统是不健康的，整个系统也将因此崩溃或消失。因此，本试验借助生态系统健康评价理论，从以下6个方面构建农特微商生态系统群落评价指标体系[3]。

F={f1，f2，f3，f4，f5，f6}={创新力，恢复力，市场开发力，顾客满意度，利益共享程度，社会贡献率}

1.3农特微商生态系统综合评价过程

由于创新力、恢复力、市场开发力、顾客满意度、利益共享程度、社会贡献率属于不连续的，因此本研究采用基于层次分析法的模糊综合评价方法[3]。

1.3.1确定特微商生态系统评价指标权重本试验应用层次分析法（AHP）确定评价指标权重集，层次分析法是一种多目标评价的决策方法[4]，具体步骤如下：首先，确定评估要素，即μ={μ1，μ2，μ3，μ4，μ5，μ6}={创新力，恢复力，市场开发力，顾客满意度，利益共享程度，社会贡献率}；其次，在各要素之间进行两两比较并构建评判矩阵，以获得不同要素在所有评估要素中的相对重要度；最后，选取简明的方根法求解评判矩阵的特征向量μ以及相对应的最大特征根λmax。μ={02，0.3，0.1，0.2，0.1，0.1}，λmax=6.57。并对所求数据进行一致性检验，[CI=（λmax-n）/（n-1）=0.114]，则评判矩阵的随机一致性指标为CR=CI/RI=0.093 1﹤0.1，满足一致性要求，所以上述计算的指标权重可以接受。endprint

1.3.2对农特微商生态系统各群落进行评价本试验依靠农特微商生态系统群落所各自采用的经营方式，由专家站在顾客的角度进行优先等级的评定，专家的打分情况见表1。

1.3.3农特微商生态系统模糊综合评价经过上述2步计算，获得农特微商生态系统评价指标权重μ以及各群落基于各评价指标的健康程度m的具体数值，将上述数值代入公式M=mμT，得到对应的各群落的综合评价向量M=mμT={W1，W2，W3，W4，W5，W6，W7，W8，W9，W10，W11}=﹙0.785，0845，0.805，0.805，0.820，0.820，0.825，0.825，0.805，0820，0.800﹚。

从上述得到农特微商生态系统的群落成员核心群落C1、C2、C3，决策群落L1、L2，支撑群落S1、S2，衍生群落D1、D2、D3、D4分别对应的评价取值W1=0.785，W2=0.845，W3=0.805，W4=0.805，W5=0.820，W6=0.820，W7=0.825，W8=0.825，W9=0.805，W10=0.820，W11=0.800。其值越大，對生态系统的影响强度越大。

2农特微商生态系统的多色集合形式化描述

2.1多色集合基本概念

多色集合理论是1997年俄罗斯著名数学家巴普洛夫首先提出的一种新的信息处理数学工具和系统理论，其核心思想是使用统一标准的数学模型进行系统的仿真[5]，特点是在多色集合中，其构成元素{m1，m2，m3，…，mn}和集合M作为整体涂覆有多种不同的颜色，不同的颜色可以对应它们各自的性质。与集合全局性质对照的涂色F誉作联合颜色，与集合内各构成元素性质对照的涂色F（mi）誉作个体颜色。其中：

F=（F1，F2，F3，…，Fn）；

F（mi）=[F1（mi），F2（mi），F3（mi），…，Fm（mi）]。

在利用多色集合对系统进行仿真时，用Boole矩阵[M×F（m）]、[M×F（M）]、[M×M（F）]可以清晰、完整地表达出农特微商生态系统群落信息和群落关系信息。[M×F（M）]描述集合中所有元素的个体涂色，[M×F（M）]描述集合的联合涂色及其构成元素的相互关系，[M×M（F）]来描述集合所有联合涂色存在的所有体的元素组成。此外，本试验使用轮廓的概念来取代“涂色”这一数学用语。集合的特性、指标、参数等概念的技术抽象和泛化都可以用轮廓来表示[7]。

2.2基于多色集合理论的农特微商生态系统模型的实现

在应用多色集合表达农特微商生态系统模型时，首先调查该系统中各群落现行微商模式并用来描述每个群落的特征属性。其中，F1表示C2B（consumer to business），F2表示B2C（business to consumer），F3表示线下商务与互联网相结合O2O（online to offline），F4表示品牌孵化、渠道推广，即B2M（business to marketing），F5表示品牌代理、精准社群（社区）服务，即M2C（manager to consumer），F6表示C2C（consumer to consumer），F7表示B2B（business to business），F8表示互联网金融即B2F（business to financial institution），F9表示产量预测与品控即B2Q（enterprise online shopping introducequality control）。据此在图1所示模型的基础上，建立农特微商生态系统网络多色图结构模型（图2）以及其轮廓矩阵[M×F（M）]（表2）。

该矩阵中，多色集合中的元素集合代表农特微商生态系统中的群落集合，用M=（m1，m2，…，m11）来表示；决策群落、核心群落、支撑群落以及衍生群落分别代表元素的个体涂色，F（M）表示农特微商生态系统各群落的微商理念的统一涂

表2农特微商生态系统网络多色图结构

群落

类型各微商模式的具备情况F1F2F3F4F5F6F7F8F9m1··m2···m3··m4····m5···m6··m7·m8·m9·m10·m11·注：·表示群落具备此微商模式。

色，即轮廓。农特微商生态系统各群落的微商模式用多色集合F=（F1，F2，F3，F4，…，F9）来表示，“·”表示群落具备此微商模式。其次，结合农特微商生态系统各群落轮廓矩阵示意图和网络结构模型，考虑农特微商生态系统各群落之间的关系，制定以下定性推理规则：（1）如果平台微商拥有品牌孵化、渠道推广能力F4及互联网金融能力F8，而农特产品生产者拥有产量预测与品控能力F9及F1或F2或F6或F7时，二者之间的关系是互补共生关系；（2）如果平台微商拥有品牌孵化、渠道推广能力F4及互联网金融能力F8，而农特产品生产者仅拥有F1或F2或F6或F7时，二者之间的关系是偏利共生关系；（3）如果平台微商拥有品牌孵化、渠道推广能力F4或线上线下能力F3，而社群微商拥有品牌代理、精准社群（社区）服务能力F5时，二者之间的关系是互惠共生关系；（4）如果社群微商拥有品牌代理、精准社群（社区）服务能力F5，而个体微商拥有F6时，二者之间的关系是寄生关系。

根据以上推理规则，多色集合的整体轮廓可用农特微商生态系统各群落之间的关联、群落之间的具体共生关系表示，并用Boole矩阵[M×M（F）]生成农特微商生态系统各群落之间共生关系的多色集合数学模型（表3）。互补共生关系用颜色F21表示；互惠共生关系用颜色F22表示；偏利共生关系用颜色F23表示；寄生关系用颜色F24表示；如果2个群落之间建立了该共生关系则用“·”表示。最后，基于图2绘制出完整的包括各节点及边的取值的多色图农特微商生态系统模型（图3）。endprint

3农特微商生态系统的进化

本研究建立的农特微商生态系统的进化模型，是在农特微商生态系统群落选择时将角色权重和生态系统群落之间的

共生关系进行统一建模。通过建立有意向的农特微商生态系统共生关系模型，形成稳定的共生关系，从而实现农特微商生态系统在演化过程中的平衡可持续发展。进化模型可以理解为，在图5所示的农特微商生态系统网络多色图结构中找到一个最优的生态群落组合，这一组合通过以下步骤完成。

（1）对农特微商生态系统群落角色（图5中各点）和群落之间的共生关系（图5中各边）2个维度进行变量赋值，对应的表达式如下：互补共生关系，F21=α1Wi+α2Wj，鉴于互补共生关系中双方实现优势互补，对互补共生关系的变量赋值为α1=α2=0.5，Wi、Wj分别代表互补共生关系中对应农特产品生产者、平台微商的评价值；互惠共生关系，F22=β1Wn+β2Wm，鉴于互惠共生关系中双方实现利益共享，所以对互惠共生关系的变量赋值为β1=β2=0.5，Wn、Wm分别代表互惠共生关系中对应平台微商、社群微商的评价值；偏利共生关系，F23=ζ1Wa+ζ2Wb，鉴于偏利共生关系中平台微商的贡献值远大于农特产品生产者，所以对偏利共生关系的变量赋值为ζ1=0.3，ζ2=0.7，Wa、Wb分别代表偏利共生关系中对应农特产品生产者、平台微商的评价值；寄生关系，F24=σ1Wc+σ2Wd，鉴于偏利共生关系中个体微商主要依靠社群微商生存，所以对寄生关系的变量赋值为σ1=0.9，σ2=0.1，Wc、Wd分别代表寄生关系中对应社群微商、个体微商的评价值。

（2）根据上述公式，可计算出图3中各群落之间的共生关系取值Ki，j（i=mi，j=mj），即每条边的取值。

（3）由每条边的取值可最终计算出农特微商生态系统中各条生态链的整体取值K：（将共生关系分为3层，即生产者-平台微商-社群微商-个体微商）。

第1条农特微商生态链C1-L1-S2-D1：K=K1，4+K4，7+K7，8=2.439；

第2条农特微商生态链C1-L1-S2-D2：K=K1，4+K4，7+K7，9=2.437；

第3条农特微商生态链C2-L1-S2-D1：K=K2，4+K4，7+K7，8=2.465；

第4条农特微商生态链C2-L1-S2-D2：K=K2，4+K4，7+K7，9=2.463；

第5条农特微商生态链C2-L2-S1-D3：K=K2，5+K5，6+K6，10=2.473；

第6条农特微商生态链C2-L2-S1-D4：K=K2，5+K5，6+K6，11=2.471；

第7条农特微商生态链C3-L2-S1-D3：K=K3，5+K5，6+K6，10=2.456；

第8条农特微商生态链C3-L2-S1-D4：K=K3，5+K5，6+K6，11=2.454。

将上述组合取值从大到小排序可知，该农特微商生态系统的最优进化方案是C2-L2-S1-D3組成的共生组合。

4结束语

建立良好的商业生态系统的共生关系是维系整个生态系统的关键，本研究的农特微商生态系统演化模型将整个系统的演化分成3个阶段来实现，即系统内各候选群落的解析与评估、系统内各群落共生关系的推理、系统的协调与进化。通过使用多色集合相关理论定性推导系统内各群落之间共生关系，进而将农特产品微商模式融入到系统进化中，最后通过对系统中各群落之间的共生关系以及群落所处的节点位置实施变量赋值，从而实现整个农特微商生态系统的协同与进化。应用该模型的研究实例计算结果证实，模型成功处理了农特产品微商行业交易对象选择因多层次、多因素而造成的相互不信任问题，实现了整个农特产品微商生态系统的协同，可进一步良性开拓农特产品微商市场。

参考文献：

[1]刘爱军，魏睿，翟亮亮. 互联网时代的农产品微商经营之道[J]. 对外经贸实务，2016（5）：61-63.

[2]开眼二郎. 整治微商生态，微店打了一手烂牌[EB/OL].（2014-12-31）[2017-01-02]. http：//www.wtoutiao.com/p/4d4MRl.html.

[3]王娜，赵湘莲. 商业生态系统核心企业绩效评价指标体系构建[J]. 商业时代，2008（1）：15-16.

[4]柳颖. 基于合作模式的供应商选择策略[J]. 中国集体经济，2010（18）：108-109.

[5]宋慧军，林志航. 多色集合及其在概念设计产品模型形式化描述中的应用[J]. 系统工程理论与实践，2003（2）：68-72.

[6]李果，高建民，姜洪权. 基于多色集合的多重故障建模与推理技术研究[J]. 计算机集成制造系统，2007（4）：643-648.

[7]李宗斌，李天石. 多色图及其在仿真复杂对象及系统时的应用[J]. 系统仿真学报，2001，13（6）：759-762.张鸿，刘修征. 电子商务对农村经济的影响——基于多元回归模型及聚类分析[J]. 江苏农业科学，2017，45（17）：305-309.endprint