基于多准则决策的食用农产品追溯体系效能影响因素分析

王新平，柴尚森

（西安科技大学管理学院，陕西 西安 710054）

食用农产品（以下简称农产品）质量安全是国家农垦经济发展和人民基本生活质量的保证，长期以来，我国居民以食用鲜活农产品为主，约占食品消费量的70%[1]。食用农产品在零售交易环节大多无质检认证报告、无货源追溯信息、无生产保质日期；监管部门难以预测预警，发生安全问题后无法及时回溯到责任主体，难以快速召回与追责；生产者无法宣传农产品质量信息，强化品牌效益；物流环节的重新检测包装，增加了成本；消费者面临信息不对称带来的健康安全风险。2019年底新型冠状肺炎疫情爆发后，农产品质量安全问题不再是一个区域性问题，而是一个需要共同应对的全球性问题[2]。2019年《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》首次提出“国家治理效能”。从系统论的角度来看，农产品追溯体系效能属于农产品质量安全现代治理体系中不同层次。作为食品安全的源头，农产品追溯体系是“正本清源”的重要保障之一，对进一步提升农产品质量安全治理能力、落实生产经营主体责任、增强食用农产品消费信心具有重要意义。农产品追溯体系战略地位和质量基础作用在新常态下更加凸显，高度契合国家质量兴农、乡村振兴的发展战略。我国农产品追溯体系发展至今，其主要目标、建设内容、发展路径和制度保障已经得到发展和完善，在大规模投入下经济社会效益逐渐显现，但是仍然处于普及程度不够、信息化程度较低、相关制度不健全的初、中期阶段，迫切需要加强效能评估研究[3-5]。2018年国务院机构改革之后，我国农产品质量安全追溯体系是由农业农村部、商务部、国家市场监督管理总局等多个部门共同监管。在农产品质量安全评价中的追溯体系效能评价指标部分存在无量化、少细化、缺指标等问题，追溯体系监管、自审缺乏良好的激励约束机制。解决这些问题对于客观评价当前农产品的质量安全追溯体系建设水平，研究下一阶段农产品追溯发展路径，高效能保障农产品质量安全具有迫切的现实意义[6-7]。

体系是由多个子系统组成的特殊系统，相比系统更为复杂，是经济与管理决策中的难点[8-9]。效能研究最初源自军事领域，早在80年代初期美国麻省理工学院信息与决策系统实验室开展了关于系统效能分析（system effectiveness analysis，SEA）的研究，随后美国国防部和佐治亚理工学院空间系统实验室（aerospace system design laboratory，ASDL）将使命任务效能（joint mission environment，JME）、效能度量（measures of effectiveness，MOE）概念从单一系统拓展到体系[10-11]。随着战后工业进程快速推进与政府加速服务型转型，逐渐形成了以行政、安全、质量基础设施和科技基础设施为主的多个热点效能研究领域[12-15]。体系效能的定义与范畴虽然发生了变化，但内涵都指对满足目标的动态度量。效能分析方法SEA广泛应用于系统效能方案的优选，主要从系统、环境和目标3 个方面将目标动态抽象为一组效能量度[16]。目前，国内外关于追溯子系统效能分析研究较多，基于信息论，Golan等最早提出追溯系统的3 个衡量标准——“深度、宽度和精度”[17]。钱建平等在农产品可追溯系统企业信用评价的研究基础上建立了追溯粒度评价指标体系，并在2015年对46 家进行了实证分析[18-19]。美国食品药品监督管理局（Food and Drug Administration，FDA）在2012年通过追溯深度、宽度、精度和可实施度等详细模拟番茄追溯场景的关键问题进行系统效能评估[20]。关于农产品可追溯体系效能研究，从尺度上来看，研究集中于追溯系统、消费者、生产者和监管者等微中观视角；从研究目标来看，主要研究追溯体系在能力、效率、效果和效益4 个方面[21-24]。追溯体系的效果取决于微观层面成本和收益的比较[25]，国内外常用产业经济学的“结构-行为-绩效”框架对农产品质量安全追溯体系效益成本收益进行分析[26]；从效能分析方法来看，主要采用多属性分析评估法（层次分析法、系统动力学）、模拟仿真法[27-28]。通过影响因素相互作用分析的方法分析评价指标对最终效能的作用强度是许多国内外学者的成功经验。

综上所述，虽然目前对农产品追溯效能研究在部分子系统已取得了一定成果，但无论是采用子系统效能的研究进路还是以目标分析为主轴，都对宏观维度缺乏必要观照，无法对体系效能影响因素展开全面刻画和多维阐释，也未能准确地把握农产品追溯体系效能建设互构和共变的动态过程。在以下两方面仍有近一步探讨的空间：1）部分学者认为效能分析是能力、效率、效果和效益的单一表现，鲜见农产品追溯体系效能内涵的准确界定；2）内容上尚无学者深入剖析当前我国农产品追溯体系效能影响因素的结构层次及各效能要素在体系中的地位和作用。基于此，该文在界定农产品追溯体系性效能基础上，采用灰数评价实验室联合模糊解释结构模型（grey-decision-making trial and evaluation laboratory/fuzzy interpretive structural model，Grey-DEMATEL/FISM）法构建农产品追溯体系效能影响因素多属性决策（multicriteria decision making，MCDM）模型，对农产品追溯体系效能影响因素进行解析，能够为政府部门、企业效能评价体系构建提供理论和实证依据。

1 概念界定与效能分析

1.1 农产品追溯体系效能界定

可追溯性代表了一种生产者和企业、企业和零售商之间的协调机制。其通用定义并未反映农产品对于可追溯性的特定特征，农产品可追溯性需要进一步关注供应链中的透明度以及一般可追溯性目标。农产品质量安全可追溯性是指农产品追溯体系利用质量信号在农产品质量安全追溯系统的传递机制，解决或者缓解农产品市场信息不对称等问题的能力。农产品追溯体系是与企业质量管理体系相结合的信息共享管理和战略管理体系，对目前国际上通用的农产品质量安全控制方法进行了补充[29]。追溯体系因供应链的管理模式、成本效益和质量安全要求不同不存在共同的理论框架[30]。

农产品追溯体系是以链结构为基础的体系，涉及公共、私营部门和公众等利益相关方在多个层面产生的复杂活动。当前“农产品追溯体系效能”内涵、范畴尚未形成统一共识，但与国家治理、质量基础设施、重大科技基础设施效能研究领域存在一定共性。“农产品追溯体系效能”是指主体在实施追溯行为时，通过农产品质量安全追溯系统以较小的资源投入来实现最佳的追溯目标，最终达到质量安全先行，各主体资源配置的最优状态，是对体系现状和未来趋势的研判。

1.2 农产品追溯体系效能分析

构建效能模型是进行系统效能分析评估的基础，是各种效能分析评估方法得以实施的关键环节。通过学习发达国家经验，中国农产品特性质量安全追溯体系经过十多年的发展，初步形成由政府参与的纵向监管与产业链实施主体发起的追溯系统横向协调、责任划分以及体系运行自查的模式。我国农产品追溯体系本质上是“一大中心、三大模块”，“一大中心”是指农产品追溯信息系统，“三大模块”是生产者、监管者与消费者。根据农产品追溯体系的特性，效能主要通过生产者、监管者、消费者与农产品追溯信息系统4 个主体维度，环境（宏观）、技术（微观）、组织（中观）3 个表现来源，能力、效率、效果和效益4 个方面来选择，具体框架如图1所示。

图1 农产品质量安全追溯体系效能影响因素框架Fig. 1 Impact factor frame of the product quality and safety traceability system

可追溯系统最早用于优化生产计划和调度[31]。之后逐渐应用到过程控制、产品-过程数据关联、质量管理审计、有效召回、防范预测和责任追溯等方面[32]。农产品质量安全追溯系统旨在对食品质量信息进行追踪和追溯，涉及到农产品供应链上不同环节的质量信息数据的采集和传递，需要生产环节、流通环节和销售环节等不同层次用户的协作参与，是一个包含多个以信息系统和嵌入式系统为主的子系统的复杂系统，追溯系统面向相关政府监管部门、生产者和消费者三方[33]；食品安全、竞争、产业协调作为农产品追溯体系的促成因素，其主体是生产者[34-35]。生产者维度包括生产、加工、物流、零售企业，业务范围覆盖整个食用农产品供应链“从农田到餐桌”的核心部分。农户和企业对于追溯体系能否高效能实施具有重要影响，食品原料质量安全、获取政府政策支持和补贴、市场利益及明确食品安全责任影响企业对追溯体系的选择[36-37]。在农产品追溯体系建设过程中，政府监管部门起到引领作用，为追溯技术突破、应急处理、公众服务和商业化提供了前期保障，政府推动信用和规制环境建设，有助于降低消费者食品质量安全风险感知，增强消费者食品消费信心，提高食品可追溯信息属性溢价水平[38]。消费者更倾向于购买可追溯农产品，消费者个体特征会影响追溯体系实施效能[39-40]。通过查阅文献将效能因素辨识归纳如表1所示。

表1 农产品质量安全追溯体系效能因素辨识Table 1 Identification of factors affecting the efficiency of the product quality and safety traceability system

2 研究方法与过程

农产品质量安全追溯体系效能影响因素间的二元关系呈现出非线性的复杂特征，是一个MCDM问题。决策实验室分析法（decision-making trial and evaluation laboratory，DEMATEL）是一种运用图论和矩阵工具的系统分析的方法，专家关键因素分析二元关系判断过程中其信息的表达存在一定的不确定性和模糊性，导致传统DEMATEL方法所采用的点估计标度值在分析决策时存在一定的局限性[41-42]。灰数系统理论是由邓聚龙教授1981年提出，是为了克服某些具有不确定性决策问题的一种方法[43]。灰数系统理论以灰数区间代替了以往将问题具体化的方法，因而使得决策模型更具有柔性，模型分析更加贴近实际。因此，可将灰色理论与DEMATEL方法相结合，以处理由人类判断引起的模糊性，并进一步提高观察的准确性。模糊解释结构模型（fuzzy interpretative structural modeling method，FISM）是一种分析系统结构的方法，可将系统单元之间复杂、凌乱的关系分解成清晰的、多级递阶的结构形式。DEMATEL/ISM优劣势互补，如今已广泛应用于各个领域[44-45]。

目前联用DEMATEL/FISM的普遍方法为，综合影响矩阵T加其单位矩阵I后，根据取一个截距（阈值）得到一个关系矩阵，认为该邻接矩阵等同于可达矩阵。此类方法存在两个问题：截距采用主观性选取或者基于统计分布选取，主观随意性较强；且邻接矩阵不完全等同于可达矩阵。因此，本文将通过布尔运算法则求出模糊可达矩阵，对模糊可达截矩阵选择轮换法进行层级抽取，选择图中层级总数发生了变化的进行讨论，理论模型如图2所示。

图2 理论研究模型Fig. 2 Theoretical research model

2.1 Grey-DEMATEL计算流程

步骤一：确立因素二元关系集合。选用5 级标度定义灰数语义量（表2），字母“N、VL、L、H、VH”分别代表语义“没有直接影响、微弱影响、较低影响、明显影响和极大影响”，领域专家Ek根据自身对n个因素Si对Sj，Sj对Si分别比较影响关系n（n－1）次，填写对应语义字母（要素自身没有直接影响通常对角线为0），建立农产品质量安全追溯体系效能影响因素语义二元关系集合，构建农产品追溯体系效能影响因素灰数关系矩阵G＝（aij）n×n。

表2 专家灰数语义变量Table 2 Grey numbers for experts’ meaning variables

步骤二：根据专家对相关领域认识程度，建立专家对应区间灰数wk权重表，通过式（1）灰数区间相乘，得到赋权综合直接影响灰数矩阵C（公式（2））。

步骤四：归一化核心是要以一个最大值作为标准，选择公式（8）行和、列和最大值进行归一化直接影响矩阵，得到规范影响矩阵N。

规范影响矩阵自乘后，矩阵所有值会趋近于0，产生零阵。规范影响矩阵自乘，表示的是要素之间增加的间接影响。当把所有的间接影响都加起来的时候如公式（9）所示，I为单位矩阵，得到综合影响矩阵T。

步骤五：影响度、被影响度、中心度与原因度是4 种度量要素在系统里影响程度的度量准则。由综合影响矩阵得到各个要素的影响度Ri、被影响度Cj、中心度Pi和原因度Ei，计算如公式（10）～（13）所示。

式中：t表示综合影响矩阵T的矩阵元素。

2.2 FISM计算流程

步骤一：综合矩阵T就是一个值域为[0,1]的模糊矩阵，对于布尔矩阵，按照式（14）计算模糊相乘矩阵B，可达矩阵R可以通过连乘方式获得（式（15））。

步骤二：通过布尔运算法则求出模糊可达矩阵R＝[tij]n×n，得到阈值集合 ，通过式（16）得到对应阈值的模糊可达截矩阵Rλ＝[tij]n×n。

模糊可达截矩阵选择原因优先、结果优先轮换法进行抽取。得到最简层次化的菊花链拓扑图，对选择图中层级总数发生了变化的进行讨论。

2.3 实证分析

选取农产品追溯体系n＝18 个因素（C1, C2, ...Cn），建立影响因素合集。邀请农产品追溯领域4大主体（信息系统、消费者、生产者、监管者）中管理经验与行业经验丰富的企业高管、研究学者、政府监管人员和质量专家参与本次调研，讨论任意两因素（Ci，Cj）的关系Rij，分析影响因素与被影响因素的二元关系，将i对j的影响关系分为没有直接影响、微弱的影响、较低影响、明显影响、极大影响，相应区间灰数如表2所示，构建基于区间灰数理论的农产品追溯体系效能影响因素关系矩阵。

通过开放式首轮调研与初步调研，不同专家对农产品追溯系统实践的经验、认识和重视程度都不尽相同，对此赋予每个专家评价的权重也会相应地发生变化，因此给予该权重值以区间灰数wk的模糊性特点，具体可见表3。

表3 专家灰数权重Table 3 Weights of grey numbers for experts’ meaning variables

根据专家对农产品追溯领域认识程度，建立专家对应区间灰数wk权重表，对调查问卷进行灰数转化并通过式（1）得到综合直接影响灰数矩阵，通过公式（3）～（7）对灰数矩阵进行清晰化处理，得到清晰化值，选择行和、列和最大值公式（8）进行归一化直接影响矩阵，得到规范直接影响矩阵，最后由公式（9）带入逆矩阵（I－U）－1求解，得到综合影响矩阵T，如表4所示。

表4 综合影响矩阵TTable 4 Comprehensive influence matrix T

得到综合影响矩阵T，通过公式（10）～（13），分别得到影响度R、被影响度C、中心度P和原因度E，如表5所示。

表5 中心度与原因度Table 5 Centrality and causality

中心度原因度笛卡尔坐标系如图3所示。

图3 原因与结果度笛卡尔坐标系Fig. 3 Cartesian coordinate for centrality versus causality

通过公式（14）～（15），在7 次布尔运算后B7＝R得到模糊可达矩阵，对应阈值集合（0.014, 0.020, ..., 0.166），通过选择不同阈值，得到对应结构层次拓扑图，最终发现当阈值为0.101、0.110时结构层次拓扑图产生明显层级变化，选择阈值0.110拓扑图更清晰简洁，通过公式（16）对应求出可达矩阵，如表6所示。

表6 可达矩阵RTable 6 Reachable matrix

采用原因优先、结果优先轮换抽取，得到5 层的农产品追溯体系效能结构层次拓扑图，如图4所示。

2.4 灵敏度分析

灵敏度分析是分析输出结果对改变系统参数敏感程度的研究方法，为进一步探究专家样本量与潜在主观性对分析结果产生的影响，通过添加专家预留样本和改变权重的方式对结果进行灵敏度分析。首先逐次添加两名预留专家样本E7、E8进行计算；再改变专家E6权重[0.7,1.0]到[0.5,0.7]，再到[0.3,0.5]，继续采用MCDM方法计算得图5、6。

图6 样本主观灵敏度分析Fig. 6 Subjective sensitivity analysis of samples

从图5、6敏感度分析图可得，在改变专家权重与新增预留样本的过程中，横轴中心度与纵轴原因度各因素位置发生较小变化，对最终排序与决策结果几乎不产生影响，基本排除了专家的较强主观性和专家样本量对决策结果的影响，能够反映客观事实。

3 分析与建议

3.1 Grey-DEMATEL结果讨论

如图3所示，影响农产品追溯体系效能的原因因素按原因度大小（Ei＞0）排列为，C16（追溯意识）＞C15（明确主体责任）＞C4（追溯系统可实施性）＞C5（投入成本）＞C10（生产者参与意愿）＞C7（关键产品、节点控制）＞C3（追溯精度）＞C8（信息传递效率）＞C9（领导作用）＞C11（监管力度）＞C12（奖惩力度），其中C16（追溯意识）和C15（明确主体责任）是我国农产品追溯体系环境与组织维度中最主要的原因因素。影响农产品追溯体系效能的结果因素为Ei＜0，按大小排列为C17（追溯意愿）＞C18（追溯满意度）＞C14（信息披露与共享能力）＞C13（应急处理能力）＞C6（相关资质认证）＞C2（追溯宽度）＞C1（追溯深度），其中C17（追溯意愿）、C18（追溯满意度）、C14（信息披露与共享能力）和C13（应急处理能力）是最主要的结果因素。通过中心度的大小，可得影响农产品追溯体系高效能发展的6 个关键成功因素，按大小排列为C13（应急处理能力）＞C14（信息披露与共享能力）＞C8（信息传递效率）＞C11（监管力度）＞C18（追溯满意度）＞C17（追溯意愿）。

原因因素是追溯效能影响的最根本原因，当前我国农产品消费者普遍追溯意识不高，政府多头监管主体责任不明确，追溯系统可实施性不高严重制约农产品追溯体系建设推进与效能释放[3]。中心度表示总影响的优先级，应急处理作为《农产品质量安全突发事件应急预案》中重要部分，指追溯体系快速反应、协同应对的农产品质量安全突发事件应急能力，是影响农产品追溯体系的建设重要驱动因素。

在前期调研过程中C5（投入成本）是重要的影响因素，但在此次研究结论中的中心度较低，是受领导作用等因素的直接影响，并且直接影响追溯粒度和传递效率的一个中间影响变量，不同于调研结论与部分研究结果，主要原因是FISM原因-结果优先提取时剔除了很多直接影响关系。

3.2 FISM结果讨论

由图4可以得出，农产品追溯体系效能影响因素拓扑图共分为5 个层次，根据FISM分析方法，除结果层、原因层，还可细分为根本层、中间层和表象层3 个层次。该模型中第1层可划分为根本层因素，第2层和第3层划分为中间层，第4层和第5层划分为表象层。

根本层为第1层，根本层的追溯意识、追溯意愿、明确监管责任、领导作用是影响农产品质量追溯体系效能的最基础和根本因素，同时也是最容易影响其他因素的因素，为农产品追溯体系效能提供基础动能；中间层为第2、3层，分别为第2层关键产品、节点控制、监管力度、追溯系统可实施度、追溯系统投入成本，第3层奖惩力度、传递效率、资质认证认可、追溯深度、追溯精度、追溯宽度，这些因素为农产品追溯体系各子维度效能提供间接动能，其中第3层追溯深度、宽度和精度为追溯系统追溯粒度部分呈强连通关系；表象层为第4、5层，是农产品追溯体系效能最直接表现出的因素。2020年商务部《疫情对我国农产品消费市场的影响》调查显示疫情防控意识增强使消费者更关注农产品安全质量，信息披露共享能力与应急处理能力直接影响消费者参与意愿，倒逼追溯体系的加速建设。第4层为农产品安全应对能力层为应急处理能力、信息纰漏共享能力，第5层也是结果层为消费者追溯意愿、追溯满意度，呈强连通关系。应急处理能力、信息纰漏共享能力是体系效能中能力、效率的主要体现，进一步提高消费者追溯满意度与参与意愿。

3.3 农产品追溯体系效能相关建议

体系效能评价指标构建方面。结果因素是追溯效能最直接的体现，受到原因因素的改善而得到提升。因此在构建农产品追溯体系效能评价指标体系时，要注重原因因素、结果因素追溯意愿、追溯满意度、信息披露与共享能力和应急处理能力的指标量化评价与权值，这些指标反映出整体农产品追溯体系的建设运行及改善情况。

效能提升方面。通过改善根源因素（追溯意识、追溯意愿、明确监管责任、领导作用）。加快完善顶层设计，学习美国食品药品监督管理局的经验，明确监管主体责任，整合现有各级各部门资源，建立农产品追溯统一监管部门，避免“信息孤岛”，打通行政边界，并集合现有力量加速建立国际接轨、国家统一、区域联合的农产品追溯平台，释放旧效能，注重关键成功因素（应急处理能力、信息纰漏共享能力）效能建设，通过突破关键追溯技术，提高应急处理能力与信息纰漏及共享能力，形成有效的公共农产品突发事件的追溯体系智能化应对机制，提高消费者信心与满意度。形成免费服务与增值服务相结合的平台模式，提升农产品企业品牌形象，从而营造可持续的农产品追溯生态圈。正向影响改善表象因素（消费者追溯意愿、追溯满意度），进而负反馈为体系提供新效能，形成良性稳定、高效能的发展，推动完成当前农产品追溯体系效能目标。

4 结 语

本研究是对国家农产品追溯体系效能进行解析的有益尝试，通过文献梳理发现，农产品追溯体系效能分析、评价与军事、国家治理、质量基础设施、重大科技基础设施效能研究领域存在一定共性。本研究解析了当前国家农产品追溯体系效能影响体系，厘清国家农产品追溯体系效能要素之间的直接关系，相关结论对于农产品追溯体系效能各阶段建设、评价指标构建、效能提升决策等具有一定参考价值。但本研究相关结果还有待进一步验证。

下一步工作计划重心应放在中观的追溯体系效能评价指标构建与微观的某区域、企业追溯体系效能评价实证研究方面。效能评价指标构建方向主要通过本文提出的因素识别方法，进一步借鉴其他领域成熟定量评价方法对相关结论进行采用与验证，构建农产品追溯体系效能评价指标库；体系效能评价实证研究需要通过调研、问卷等方式，针对具体农产品追溯示范企业或区市农产品追溯体系建设现状，识别当前效能影响因素，进而构建适宜的效能评价指标体系予以评价。