基于“互联网+”的农产品安全可追溯研究

郑 芳，陈乐群，周 雄 （福建农业职业技术学院，福建 福州 350007）

当前，我国农业综合生产能力得到了大幅提升，国家及地方关于农产品安全的监测体系日趋完善和监测标准日益严格，但是仍有一些农产品安全事件造成消费者的恐慌。毋庸置疑，政府监管是保证农产品质量的基础手段，但是这一基础手段需要农产品供应链条上的生产者、加工者和销售者的全力配合才能发挥出其有效完善的监管途径。因此，建立基于“互联网+”的农产品安全可追溯系统，就是要对收集到的农产品在生产、流通各个环节的各种信息在供应链各主体之间进行信息的传递，以便有效地解决农产品在交易过程中出现的信息不对称问题，提高农产品的质量安全水平。

1 国内外研究文献综述

自20世纪90年代以来，农产品安全与供应链的关系是学术界关注的热点问题之一，包括治理关系、信号传递、可追溯系统等方面的研究。在治理关系研究层面，Thankappan S（2014）以新鲜水果和蔬菜业的案例，讨论基于私人机构和消费者对食品管制要求对英国食品监管体系的影响，研究结果表明，企业、私人机构、消费者等对英国农业食品供应链管理具有重要的问责功能[1]；王亚飞（2011）认为农产品的产业链上是由若干主体构成的闭合链条，且在该链条内部存在的关于农产品安全的信息流有利于提高链条各个主体对农产品质量信息的敏感度[2]。在信号传递层面，众多学者普遍认可品牌可以有效解决农产品信息传递路径，Sonesson U G（2016）等基于瑞典地区的牛奶、奶酪、牛肉、猪肉、鸡肉和面包6种商品的供应链进行生命周期评估和后果评价，研究结果表明，供应链的改变容易导致产品和系统的各种属性都会发生改变[3]；申强（2017）考虑基于“互联网+”对农产品供应链与运作模式的影响，构建“互联网+”、农产品供应链实体终端、农产品供应链虚拟主体的“三位一体”质量监管体系，认为信息服务影响质量行为等，提出构建统一网络系统平台的建议[4]。在可追溯系统层面，美国、加拿大、日本、英国、法国、荷兰等发达国家已经建立起了规范的食品质量安全可追溯体系，包括食品的来源地、加工流程、物流运输及市场流向等，对整个供应链进行全面跟踪把握，降低食品生产者的损失，保证了消费者的合理权益[5-6]；Dabbene F（2014）基于食品最新情况的深入审查，详细阐述了食品供应链的可追溯性概念、需求及其使用技术对现代供应链管理的影响[7]；董玉德（2016）在江苏江阴地区利用二维码、数据库和网络信息等技术对农产品供应链的质量安全进行系统的构建和开发，实现了农产品在整个供应链上从种植、采收、加工到销售的全程跟踪和溯源，取得了良好的社会经济效益[8]。本文根据上述研究成果，结合经济学相关理论，构建基于大数据、大技术、大平台的“互联网+供应链”的农产品安全可追溯系统。

2 研究假设

2.1 大数据与农产品安全可追溯系统

为解决农产品信息的不对称问题，通过获取农产品的产地信息、质量检测和用户体验等，构建农产品各环节实时监控预警体系，通过大数据的实时获取，实现农产品经济、社会和生态三大效益，即提高农产品质量等级和品牌效应以促进产业转型升级，实现显著经济效益；提高农产品附加值和市场竞争力以促进农民科学生产的积极性；严格控制农药化肥的使用量以利于农业生态环境的可持续性保护。据此提出如下假设：H1：互联网大数据支撑农产品安全可追溯系统。

2.2 大技术与农产品安全可追溯系统

为保证农产品企业可持续的价值创造，在各方要素基本均衡的情况下，当出现有的农产品企业在市场上形成不可替代的技术优势后，就能有效地降低成本与增加销量，逐步形成企业竞争力，为农产品企业创造更多的价值。而互联网时代的大技术对农产品的安全可追溯系统的价值主要是表现为将互联网大技术融入到农产品业务流程与经营中，具体可以用农产品可追溯技术的应用程度和精确程度两个指标去衡量。因此，对于想要将互联网大技术运用到农产品服务上的企业而言，会出现初期的互联网大技术研发的沉淀成本较高和增量成本较低的情况；在后续的经营中，则会出现企业将互联网大技术运用到农产品规模服务上以使农产品的边际报酬不断增加，通过较强的规模效应实现农产品经营利润。据此提出如下假设：H2：互联网大技术支撑农产品安全可追溯系统。

2.3 大平台与农产品安全可追溯系统

当前，农产品安全可追溯系统平台主要是由政府部门逐级建立的追溯平台，主要是作为农产品数据汇总、信息传输与发布等基本功能，缺乏与社会消费群体之间的沟通和联系，以至于当社会消费群体对农产品的相关追溯信息有需求的时候，表现出解决问题的能力似乎有欠缺。“互联网+”的提出，使政府管理、生产销售和社会消费三者之间完成了大交互平台的搭建，实现了政府管理农产品透明化、生产销售企业降低运营成本和提高物流配送效率、社会消费群体享受产品质量价格多元化服务。据此提出如下假设：H3：互联网大平台支撑农产品安全可追溯系统。

3 研究设计

3.1 研究样本与数据来源

本文以2013年12月31日前在沪深两个证券交易市场上的互联网农产品类企业为样本，数据来源于万德（wind）数据库和沪深两个证券交易所公布的年报。针对存在的企业良莠不齐、信息披露不全等问题，对样本数据作以下处理：（1）剔除数据不全的企业；（2）剔除连续三年亏损的企业；（3）剔除来自互联网收入少于10%的企业。经筛选，共得到符合要求的样本企业36家，其中生产性企业14家、加工性企业13家、服务性企业9家。

3.2 变量选取与定义

（1）因变量：可追溯精度。可追溯精度用来衡量在实现各方利益最大化情况下农产品在供应链上的可追溯准确程度，采用责任成本函数表示。（2）自变量：大数据，如企业有建立或上传农产品信息数据库取1，否则取0；大平台，如企业有建立或加入农产品交互平台取1，否则取0；大技术，如企业有研发投入取1，否则取0。（3）控制变量：企业规模与资本结构。以企业年末总资产的自然对数表示。

3.3 回归模型建立

参考杨秋红等[9]的研究方法，本文选用以下模型以确定农产品在供应链上的可追溯准确程度的影响因素：

其中：Pi表示可追溯信息准确的程度，xij表示第i因素中的第j指标，α0为常数，αi表示自变量的回归系数，ε为随机误差。当αi＞0，说明第j指标对农产品的可追溯程度有正向影响；当αi＜0，说明第j指标对农产品的可追溯程度有负向影响。

4 实证研究

4.1 统计分析

通过SPSS软件对企业总体样本相关数据的分析整理，得到如下统计特征表，见表1。由表1可以看出：（1）企业总体样本中的责任成本均值为0.879，且只有一个样本企业的责任成本值大于1，频率为2.78%，表明互联网农产品类企业大部分倾向于应用可追溯系统；（2）企业总体样本中分别有70.4%、75.5%和79.5%，希望能将数据、技术和平台与可追溯系统融合起来，并期待增加一定的研发投入以保持其更强劲的市场竞争力。

4.2 回归分析

从表1可以看出，各指标之间的相关系数均在0.672～0.748之间，说明指标之间的区分度比较明显，指标变异的可能性比较小，相关数据均能较好地反映各自指标内容，据此应用回归分析法检验3个假设，回归分析结果见表2。

从表2可以看出：（1）根据企业规模和资本结构这个控制变量构建模型1对责任成本进行回归分析，可以解释25.4%的变量变化；（2）在此基础上，加入大数据指标形成模型2进行回归分析，可以解释46.6%的变量变化，且标准化回归系数为0.356，具有较强显著性，表明对于该项假设H1的验证是可以成立的；（3）在模型1基础上，加入大技术指标形成模型3进行回归分析，可以解释46.0%的变量变化，且标准化回归系数为0.374，具有较强显著性，表明对于该项假设H2的验证是可以成立的；（4）在模型1基础上，加入大平台指标形成模型4进行回归分析，可以解释42.3%的变量变化，且标准化回归系数为0.295，具有较强显著性，表明对于该项假设H3的验证是可以成立的；（5）同样，为了进一步验证上述假设，在模型1的基础上，同时把大数据、大技术和大平台3个指标和企业规模和资本结构这个控制指标加入构建模型5，则可以解释50.6%的变量变化，表明模型5有效地支持了上述4个模型的回归分析结果。

表1 互联网农产品类企业可追溯统计结果矩阵

表2 互联网农产品类企业回归分析结果

5 结束语

在实际调研企业的过程中发现，很多企业对于“互联网+”的认识还比较片面，以至于对相关的数据、技术和平台的理解更是少之又少。综合上述回归分析结果发现，在“互联网+”网络下的大数据、大技术、大平台能显著地影响着互联网农产品类企业的产品安全质量可追溯精度，主要原因在于大数据能够提供社会化和网络化的信息、大技术能够增加知识价值导向和社会资金的加入、大平台能够使各行各业实现更多的互动体验。文章还存在的不足是仅从企业的责任成本方面去探讨产品质量安全可追溯的精度，未能考虑影响可追溯精度的其他方面因素，这也是今后可供研究的方向，在后续的研究中会进一步完善。

[1]Thankappan S.European Food Regulation and Accountability:The Interplay of Influences Shaping the New Regulatory Terrain[J].Canadian Journal of Chemical Engineering,2014,92(12):2211-2217.

[2]王亚飞.农业产业链纵向关系的治理研究[D].重庆：西南大学（博士学位论文），2011.

[3]Sonesson U G,Lorentzon K,Andersson A.Paths to a sustainable food sector:integrated design and LCA of future food supply chains:the case of pork production in Sweden[J].International Journal of Life Cycle Assessment,2016,21(5):664-676.

[4]申强，董磊，庞昌伟.基于“互联网+”农产品供应链质量监管体系研究[J].农业现代化研究，2017,38(2):219-225.

[5]Marucheck A.Product Safety and the Food Supply Chain[M].Reference Module in Food Science,2016.

[6]Christo Phe C,Egizio V.Coordination for traceability in the food chain,a critical appraisal of European regulation[J].European Joumal of Law and Econmics,2008,25(1):1-15.

[7]Dabbene F,Gay P,Tortia C.Traceability issues in food supply chain management:A review[J].Biosystems Engineering,2014,120(3):65-80.

[8]董玉德，丁保勇，张国伟.基于农产品供应链的质量安全可追溯系统[J].农业工程学报，2016,32(1):280-285.

[9]杨秋红，吴秀敏.农产品生产加工企业建立可追溯系统的意愿及其影响因素——基于四川省的调查分析[J].农业技术经济，2009,2(1):69-77.