基于熵權
——灰色關聯度分析的生鮮農產品物流風險安全評價

楊建強顧鑫何強

（1.貴州理工學院經濟管理學院，貴州 貴陽550003；2.貴州大學現代制造技術教育部重點實驗室，貴州 貴陽550025）

水果、蔬菜、肉、蛋以及水產品等構成了生鮮農產品[1]。近些年來，社會上對于食品安全的問題也越來越重視，人們對食品的要求也由“量”轉向了“質”。如何確保生鮮農產品的食品安全問題，物流是不可忽視的重要環節。生鮮農產品在物流環節中發生的品質、味道的變化，甚至發生大量的腐爛變質現象是造成生鮮農產品安全問題與食品浪費的重要因素[2-4]。如今，社會生產力持續發展與提高，我國已經對物流的發展持續加大力度，并取得了一定的成效。但是由于我國幅員遼闊，不同地區的經濟發展以及物流資源的發展情況不同，導致了不同地區的生鮮農產品的物流能力也有所差異，物流能力與物流資源需求不平衡的問題突出[5]。因此我們需要對生鮮農產品的物流能力進行綜合性的評價、分析與比較，建立一套科學適用的生鮮農產品物流風險安全評價體系對提高生鮮農產品運輸過程中的質量具有現實意義[6]。

文章通過構建生鮮農產品物流風險安全評價體系，基于熵權法和灰色關聯度分析確立各指標的權重，并對生鮮農產品的物流風險進行綜合性數據分析，據此為生鮮農產品的物流發展提供參考。

1 生鮮農產品物流風險安全評價指標確定

在借鑒目前較為成熟的安全評價體系的基礎上構建生鮮農產品物流風險安全評價體系，并結合物流每個環節對生鮮農產品質量的影響從基礎風險、倉儲風險、市場需求風險、傳遞風險四個方面選取指標來代表生鮮農產品物流風險安全評價指標，最終構建生鮮農產品物流風險安全評價指標體系，如圖1所示。

1.1 基礎風險

圖1 生鮮農產品物流風險安全評價體系

生鮮農產品的物流是建立在一定物流基礎上的，生鮮農產品物流的基礎風險包括設施設備、物流節點、公共信息平臺三個方面。從物流的角度上看，生鮮農產品所需的設施設備除了皮帶機、傳送帶、運輸車輛外，還包括打包機械、掃碼設備、包裝設備等；同時，對叉車、碼垛機以及提升機等垂直運輸設備的需求也是必不可少的。在物流網絡中，連接各個物流路線的交點之處被稱為物流節點。廣義的物流節點指的是對物資進行集散、中轉和儲運的節點，包括港口、公路樞紐、火車貨運站、空港、大型公共倉庫及現代物流中心以及物流園區等[7,8]。狹義的物流節點指的是物流中心和配送網點等。物流節點主要有銜接、信息、管理三個方面的功能。構建生鮮農產品公共信息平臺，有利于人們對資源的整合和利用，對生鮮農產品的各種信息進行實時反映，為生鮮農產品的物流打下堅實的基礎。

1.2 倉儲風險

對一些物資進行物品的入庫、存儲以及出庫的活動被稱為倉儲。物資因為其儲存的需要進而形成了倉儲，倉儲的發展也是伴隨著社會生產力的不斷提高而提高。倉儲是生鮮農產品流通的最重要環節之一，也是生鮮農產品物流的基礎[9,10]。

1.3 市場需求風險

市場需求是指在規定的時間段內消費者對于一定價格條件下的某種商品或者服務愿意而且能夠購買的數量，必須強調的是，消費者有購買的意愿而且有支付能力[11]。市場需求的基本要素主要由消費者偏好、個人收入以及產品價格組成。消費者收入一般指的是社會上的人均收入；產品的價格是指某種產品的自身價格，產品的價格是影響市場需求的最重要因素之一[12]。

1.4 傳遞風險

在現代管理中信息的傳遞占據著舉足輕重的地位，所有的信息傳遞都是在組織內部進行的，信息傳遞有語言、文字、圖像、氣味等渠道。傳遞風險主要由傳遞時效、傳遞失真以及傳遞安全這三個指標進行衡量[13]。傳遞時效性是指信息在傳遞過程中所耗費的時間。信息傳遞所需的時間越短，而傳遞的信息量越大，那么傳遞時效性就越高，反之時效性就越低。傳遞失真是指信息在傳遞的過程中加入了噪聲或者干擾以及丟失，也就造成了在傳遞過程中輸入信息和輸出信息的不相符或不對應。傳遞安全是指信息在傳遞過程中的安全的程度，包括信息的保密性、可用性、完整性、可控性等特性，最終目的都是保證信息在傳遞過程中的安全性和有效性。

2 評價方法

2.1 熵權法

根據信息論，信息能夠度量一個系統的有序程度，而熵能夠度量系統的無序程度[14,15]。熵最先由申農引入信息論，目前已經在社會經濟以及工程技術等領域得到了廣泛的應用。在通常情況下，如果某個指標的信息熵越小，那么該指標的變異程度就越大，其所含的信息量就越多，在綜合評價中所起的作用越大，其權重也越大[16-18]。熵權法的一般計算流程如下：

（1）構建指標數據矩陣

（2）數據的標準化處理

對于越大越好的指標：

對于越小越好的指標：

（3）計算第j項指標下第i個方案占該指標的比重：

其中k>0,ln為自然對數，ej≥0式中常數k與樣本數m有關，一般令（5）計算差異系數：

對于第j標，指標值Xij的差異越大，對方案評價的作用越大，熵值就越小：

2.2 灰色關聯度分析法

灰色系統最初由控制科學與工程領域的教授鄧聚龍提出的[19]。關聯度是對于兩個系統隨著其他對象變化時關聯性大小的一種度量[20]。在兩個系統隨時間或者其他對象變化時，如果兩個系統之間的關聯程度高，那么其因素的變化趨勢將具有一致性。灰色關聯度分析（Grey Relation Analysis，GRA）是一種多因素統計分析方法，通過灰色關聯度分析我們能夠得出某一指標與其他因素的關系強弱，對所有因素按照關系由強到弱排序，我們就可以得出一個分析結果[21,22]。灰色關聯度分析法一般計算流程如下：

（1）確定各序列初值像（參考序列）

（2）計算差序列

（3）求兩極最大差和最小差

（4）求關聯系數

（5）計算關聯度

根據步驟4所求的關聯系數矩陣求得關聯度

3 生鮮農產品物流風險安全評價

以某生鮮農產品物流服務商為例，根據生鮮農產品物流風險安全評價指標體系和性質以及在安全評價過程中遇到的問題分析，文章采用標注專家評分法對所構建指標進行評分。將生鮮農產品物流風險安全評價等級分為5級，分別為：[0,3)表示低風險，[3,5)表示較低風險，[5,7)表示一般風險，[7,9)表示較高風險，[9,10)表示高風險。

通過邀請五位專家對文中所構建的指標體系進行評分，將專家結果進行統計分析得到原始評分數據，如表1至表5所示。

3.1 確定指標權重

（1）根據表1建立熵權法一級指標原始矩陣：

表1 一級指標評分表

表2 二級指標評分表（基礎風險）

表3 二級指標評分表（倉儲風險）

表4 二級指標評分表（市場需求風險）

表5 二級指標評分表（傳遞風險）

（2）根據熵權法計算公式（5）、（6），由MATLAB 軟件計算一級指標信息熵和權重，如表6所示。

表6 一級指標信息熵和權重

同理，由MATLAB軟件計算二級指標信息熵和 權重，如表7至表10所示。

表7 二級指標信息熵和權重（基礎風險）

表8 二級指標信息熵和權重（倉儲風險）

表9 二級指標信息熵和權重（市場需求風險）

表10 二級指標信息熵和權重（傳遞風險）

3.2 灰色關聯度評價

（1）構建一級指標的序列矩陣:

（2）無量綱化后的差序列：

由以上矩陣可知最小差=0，最大差=1.4033

（3）計算關聯系數：

（4）計算關聯度：

根據計算公式（12），由MATLAB計算一級指標關聯度，如表11所示。

同理，由MATLAB軟件計算二級指標關聯度，如表12至表15所示。

將熵權法計算所得權重以及灰色關聯度分析法計算所得關聯度整理數據，如表16所示。

表11 一級指標關聯度

表12 二級指標關聯度（基礎風險）

表13 二級指標關聯度（倉儲風險）

表14 二級指標關聯度（市場需求風險）

表15 二級指標關聯度（傳遞風險）

3.3 結果評價與分析

根據所選用模型原理可知，各風險指標的關聯度越接近1，說明該指標與參考值的關聯性越大，則該指標的風險系數越小；相反，各風險指標的關聯度越遠離1，說明該指標與參考值的關聯性越小，則該指標的風險系數越大。因此，綜合各指標權重和關聯度值，具體結果分析如下：

對于一級指標層面，關聯度最小的指標是倉儲風險指標，關聯度處于中間的是基礎風險和市場需求風險指標，關聯度最大的是傳遞風險指標。然而，倉儲風險指標在各一級指標中所占權重最大，說明倉儲風險指標在生鮮農產品物流風險中處于最重要的地位，因此，對倉儲風險指標所涉及的倉儲技術和設備、化學保鮮劑、生物損害等提出了更高的要求，在以后的生鮮農產品物流運輸中，要大力加強倉儲環節的管理，重視倉儲環節的安全，要大力投資倉儲環節以保證此環節務必安全。

表16 各級指標權重和關聯度

對于二級指標層面，在基礎風險指標中，權重占比最大的是公共信息平臺，而其關聯度值最大，風險系數最小，說明在互聯網環境下的公共信息平臺目前運行較好，符合當下“互聯網+”的趨勢。但是，設施設備指標的權重最低，關聯度值最小，說明基礎風險指標中的主要風險來源是設施設備的風險，可能是由于其權重占比較少，物流運輸商家對其不重視以及疏忽了它的管理所導致，在生鮮農產品物流運輸中，要重視設施設備的管理。在倉儲風險指標中，權重占比最大的是生物損害，但是其關聯度值最小，風險系數最高，說明倉儲風險指標中的主要風險來源是生物損害，可能的原因是在倉儲過程中，各種生鮮農產品自身所帶有的微生物的影響。在生鮮農產品物流運輸中，針對生物損害要進行必要的技術手段來防止其蔓延。在市場需求風險指標中，權重占比最大的是消費者偏好，而其關聯度值最小，風險系數最高，說明市場需求風險指標中的主要風險來源是消費者偏好，這可能的原因是對于不同的消費者，所提供的生鮮種類沒有完全滿足不同的消費者需求，在生鮮農產品物流運輸中，要提前做好消費者市場調研，盡量保證運輸到市場上的生鮮農產品符合大眾消費者的需求。在傳遞風險指標中，傳遞安全指標權重占比最大，其關聯度值也最大，風險系數最小，說明在目前的信息大數據時代，人們對信息傳遞安全的重要程度也在日益增加。

3 結論

基于熵權-灰色關聯度分析法對生鮮農產品物流風險指標體系進行評價，并將該方法應用于某生鮮農產品物流服務商。根據所構建模型計算所得結果表明，建立熵權-灰色關聯度分析評價生鮮農產品物流的安全性具有較好的可操作性，實用性較強，為生鮮農產品物流企業提供新的安全評價思路，具有理論與實踐價值。