基于改进的SCOR模型下生鲜农产品供应链风险评价——以“农超对接”为例

邹 筱，王天娇 ，张 伟

(湖南工业大学 商学院，湖南 株洲 412007)

“农超对接”是一种新型的农产品流通模式，它是指农民与超市之间建立直接的产销关系，即囤积农产品且销售渠道过窄的农户与销售稳定且农产品需求量较大的超市连接起来。让销售带动农产品的生产和流通，增加农民的收入，促进我国农业发展。但实际“农超对接”的开展没有达到预期效果，主要是供应链上各主体参与积极性不高，销售比重低等问题，使“农超对接”模式下的供应链整体利润低，辐射范围小，甚至出现供应链断链等风险，这些风险将制约“农超对接”模式的开展及运营，降低“农超对接”模式下的供应链运行效率，因此对“农超对接”的供应链模式进行风险识别以及风险管理是十分必要的。

国外学者MF Chen和YanJie[1]运用博弈论的方法计算出生鲜农产品实现最优产能时资金投入水平。Jing[2]运用物联网技术对生鲜农产品的供应情况进行持续的监控，目的是为了实现生鲜农产品供应链的稳定运行，Seuring和Stefan et al[3]对当地的实体公司进行调研，将调研后的数据进行处理，得出结论：供应商和农户进行有效的沟通可以降低供应链发生风险的概率。Anna Carbone[4]对供应链环节进行研究，认为适当减少供应链的中间环节可以增加供应链的整体收益。

在国内，农业部和商务部将“农超对接”定义为生鲜农产品的“超市+生产基地”的供应模式。郭锦墉和徐磊[5]研究认为“农超对接”可以让超市和农民和合作社直接进行产销对接的流通，项晓娟等[6]从农村合作社的角度出发，研究认为打造农产品品牌，对生鲜农产品加强营销力度，可以促进超市，农民之间的合作。史文倩[7]研究表明利润分配公平是“农超对接”模式长久运行的前提条件，如果供应链各参与主体所获利润不合理很可能导致“农超对接”模式无法运行。杨怀珍等[8]通过使用Tobit回归模型和DEA模型对生鲜农产品的流通效率渠道进行分析，研究表明“农超对接”的流通渠道可以实现“农超对接”供应链上的多方共赢。

综上所述，国内外学者都从自己的研究领域对“农超对接”进行了研究。但研究趋向于方向或是政策上的引导，而对研究“农超对接”供应链风险的学者却很少，所以本文运用改进的SCOR模型，可以做到更为精准地，全面地识别“农超对接”供应链存在的风险，对“农超对接”模式下的供应链风险做出针对性的管理具有重要意义。

1 SCOR模型

1.1 SCOR模型的概念

初始SCOR模型由美国供应链协会于1996年开发，该模型能详细地描述供应链的属性，流程，措施和资产，能帮助使用者识别和改善供应链存在的问题[8]。SCOR模型所包含的主体涉及供应链中所有的参与者，参与者间的流通活动以及物资流转都属于模型覆盖的范围[9]，在使用SCOR模型时也会具有一定的限制性，例如模型不涉及销售管理和市场开发等过程，模型的范围可以根据市场不断的变化来进行扩充和调整，使模型涉及内容覆盖的更加全面，进而满足市场的需求。

1.2 SCOR模型改进的需求分析

为了使SCOR模型更好地识别 “农超对接”模式下的生鲜农产品供应链风险，首先需要明确“农超对接”模式下的生鲜农产品供应链风险的来源范围，如图1所示，图示所示范围与SCOR模型覆盖的范围进行匹配分析，将SCOR模型未涉及的范围进行扩充。

图1 “农超对接”模式下供应链风险识别范围Fig.1 Scope of supply chain risk identification under the mode of "agriculture-supermarket docking"

将SCOR模型覆盖的风险范围与上述模型中的风险范围进行匹配分析，“农超对接”模式下的供应风险，经营风险和需求风险可以通过SCOR模型来识别，但“农超对接”模式下的销售环节无法通过SCOR模型来识别，因此不可以直接将SCOR模型用来识别“农超对接”模式下的生鲜农产品供应链风险。

1.3 SCOR模型具体的改进内容

表1 SCOR模型的改进Table 1 Improvement of SCOR model

初始SCOR模型包含计划流程，采购流程，制造流程，配送流程，退货流程，为了使该模型更贴合实际供应链的运行情况，在原有基础上增添销售流程，这里的销售是指企业将产品通过各种活动或者促销方式卖给消费者的过程。计划，制造，采购，退货，配送的相关内容并未做出改进，与原SCOR模型中的内容保持一致。

2.基于改进SCOR模型下的“农超对接”供应链模式风险评价

2.1 基于改进SCOR模型的风险识别

2.1.1 计划流程风险因素识别

改进的SCOR模型里第一个流程是计划流程，是超市为了达成经营目标而依据消费者的多项需求数据，市场预测数据及超市目前的经营状况对供应链进行整体的计划，并在此基础上制定符合超市经营的计划方案，超市计划制定及计划实施的好坏，对超市未来经营和发展影响重大。

超市采购的农产品不符合消费者需求，或是超市战略经营计划与市场实际不符，这将会引起生鲜农产品的滞销，提高超市的库存积压成本和货物暂存管理费用，这将降低供应链的盈利绩效。因此，本文假定

SCR1:超市战略计划的不准确性可能会使生鲜农产品供应链产生风险。

SCR2:超市战略投资失败可能会使生鲜农产品供应链产生风险

“农超对接”模式下的供应链是一个由农户和超市两个成员主体所构成的链式网状供应链，供应链参与者可能会从自身的利益出发，导致出现与供应链整体的目标不一致的情况，最终导致供应链整体的运行目标不能实现，从而导致供应链发生风险。因此本文假定：

SCR3：农户的生产计划与超市的销售计划不协调时，就会出现生鲜农产品滞销或缺货的情况，这样会使供应链的盈利能力下降，导致供应链整体盈利目标无法实现，进而使供应链产生风险。

2.1.2 采购流程风险因素识别

改进的SCOR模型里第二个流程是采购流程，超市按照已经制定的计划来采购物料，但生鲜农产品产量受季节变化影响严重，在产量较少时，农户的定价较高，如果超市采购人员的采购价格高于市场价格，这样将会降低超市的盈利空间，降低超市对抗经营风险的能力。因此，本文假设：

SCR4:采购价格过高可能会使生鲜农产品供应链产生风险。

如果超市采购的的生鲜农产品产地与超市距离过远，在生鲜农产品运回超市的途中，生鲜农产品的货损率过高，这将提高的超市的货损成本，增加超市的经营风险。因此，本文假设：

SCR5:生鲜农产品运输货损率高可能会使生鲜农产品供应链产生风险

采购过程中采购人员恶意压低生鲜农产品的价格，这样会打压农户与超市合作的积极性，使得供应链的整体协调性降低，降低供应链的整体运行效率。此外使供应链此外供应商与采购流程密切相关，供应商选择不合理，则使供应链存在断链的风险。因此，假定：

SCR6:采购人员恶意压低价格可能会导致生鲜农产品供应链风险的产生。

SCR7:生鲜农产品供应商选择不当可能会导致生鲜农产品供应链风险的产生。

2.1.3 生产流程风险因素识别

改进的SCOR模型里的第三项流程是生产流程，生产流程过程中潜在的风险则是来自然环境气候方面，例如暴风，洪水，干旱等极端气候都会使得生鲜农产品的产量降低进而影响生鲜农产品的正常供应。因此，本文假定；

SCR8:极端自然灾害可能会导致生鲜农产品供应链风险的产生。

其次政策法规对生鲜农产品的供应也会产生影响，例如国家大力推广大豆的种植，并会给与农户相应的种植补贴，因此大豆种植量与供应量可能就会过剩，相反大豆的替代品玉米种植产量就会下降，这种情情势下生鲜农产品的供应量与以往相比会出现较大的波动，这样不利于供应链运作，极易出现某种生鲜农产品供不应求或生产过剩的情况。因此，本文假定：

SCR9：政府政策法规可能会导致生鲜农产品供应链风险的产生。

宏观经济的波动对生鲜农产品的供应来链也会产生影响，当宏观经济整体萧条的情况下农户用于生鲜农产品种植的资金就会减少，相应的生鲜农产品的生产量就会下降，因此，本文假定：

SCR10:经济波动可能会导致生鲜农产品供应链风险的产生。

2.1.4 配送流程风险因素识别

改进的SCOR模型里的第四项流程是配送流程，配送期间技术设备和运输车辆等配备不能满足运输要求的话，农户交货给超市时可能会出现延迟的情况。这将会影响生鲜农产品的正常销售，同时配送流程中,农户和超市之间的距离过远，将会增加生鲜农产品在途运输时间，使生鲜农产品腐坏变质的概率增大。因此，本文假设：

SCR11：运输设施的落后可能会导致生鲜农产品供应链风险的产生。

SCR12:交货日期延迟可能会导致生鲜农产品供应链风险的产生。

SCR13：配送距离过远可能会导致生鲜农产品供应链风险的产生。

2.1.5 退货流程风险因素识别

改进的SCOR模型里的第五项流程是退货流程，因为生鲜农产品易腐烂，不易保存，所以由于运输不当，质量出现问题时，就会引发退货这个流程，退货流程处理不当，可能会使消费者产生不满的情绪，进而影响消费者的购买量。因此，本文假设：

SCR14：生鲜农产品出现质量缺陷可能导致生鲜农产品供应链风险的产生。

SCR15:退货业务处理不当可能导致生鲜农产品供应链风险的产生。

SCR16:退货处理响应时间过慢可能导致生鲜农产品供应链风险的产生。

2.1.6 销售流程风险因素识别

在销售过程中如果不能做好市场预测，及时把握消费者的需求动态，可能会出现超市所卖的生鲜农产品不是消费者所需要的，这样就会出现产品滞销的情况，或是生鲜农产品销售价格过高，超出消费者所能承担的价格也会出现滞销的情况，生鲜农产品品牌效应差，消费者在购买生鲜农产品之前对生鲜农产品了解不足，这将会降低消费者的购买率，增加生鲜农产品滞销的概率。因此，本文假设：

SCR17:所售生鲜农产品不符合消费者需求可能会导致生鲜农产品供应链风险的产生。

SCR18:生鲜农产品销售价格超出消费者的购买能力可能会导致生鲜农产品供应链风险的产生。

表2 生鲜农产品供应链风险评价指标体系Table 2 Supply chain risk evaluation index system of fresh agricultural products

SCR19:生鲜农产品品牌效应弱可能会导致生鲜农产品供应链风险的产生。

2.2 构建供应链风险评估指标体系

本文在改进的SCOR模型基础上识别出可能导致供应链风险的因素，一共识别出19个风险因素，在此基础上，参考前人的研究成果，并从定性与定量相结合的原则，以及可操控性的原则出发，从采购，计划，生产，退货，配送以及销售等6个维度出发，设定了6个一级评价指标，为了更加全面的识别出存在的风险，又在一级指标下设定了19个二级评价指标，具体指标情况见下表：

3 AHP-模糊综合评价法的供应链风险评价模型

3.1 构造判断矩阵

本文按照心理学理论中的9级相对指标来描述相同层次的各个因素对于上一层次中某些指标的重要性，进而构造出影响生鲜农产品供应链风险因素的判断矩阵。

矩阵定义为:Bij=(bij)n×n， (i，j=1，2，3……，n)。

判断矩阵应该满足两个条件：一是该判断矩阵为正反方阵，bij>0，且 bij=1/dij，二是当i=j时，dij=1

构造判断矩阵，需按1-9个标度给风险指标的重要程度进行赋值，指标所表示的含义如下表所示

表3 9个重要等级及赋值Table 3 9 importance levels and their assignments

操作过程中大多以1-9个标度之间进行比较，同时进行比较时，做n(n-1)/2次判断，这样从多个维度多个方面多次进行比较，得出一个符合逻辑的排序。

3.1.1 层次单排序以及矩阵一致性检验

第一步：将前文定义的判断矩阵B，依照线性代数中正规化的定义进行正规化计算：

其中 i，j=1，2，3……，n， 得到正规化处理后的矩阵B。

第二步：计算出矩阵B的各行和的均值，得到影响生鲜农产品供应链风险的各个因素的权重指标：

其中 i，j=1，2，3……n，得出

第三步：求出矩阵B的最大特征值：

(BW)i代表BW的第i个分向量

第四步：求出矩阵的最大特征值进行一致性检验，检验是否可以用层次分析法来分析影响生鲜农产品供应链风险的因素。

表4 矩阵阶数对应的RI值Table 4 Ri value corresponding to matrix order

3.1.2 构建判断矩阵及求解权重

根据上文构建的指标体系，运用上文的标度法，通过对“农超对接”型经营者进行咨询调查，让其对指标进行打分，并统计打分结果，构造出了下面的判断矩阵：

表5 一级指标的判断矩阵Table 5 Judgment matrix of first-level indicators

本文运用 MATLAB计算出结果：λmax=6.124，CI=0.025，RI=1.26，CR=0.02<0.10 可见，该结果具有一致性，本文利用MATLAB计算出以上指标的权重，如下表

表6 一级指标权重Table 6 First level index weights

对于计划流程下面的三个指标权重，构建判断矩阵

表7 计划流程风险判断矩阵Table 7 Risk judgment matrix of planning process

本文运用MATLAB计算出结果：λ_max=3.029，CI=0.015，RI=0.52，CR=0.028<0.10，可见，该结果具有一致性，本文利用MATLAB软件计算出以上指标的权重，如下表

表8 计划流程指标层权重Table 8 Weight of index layer of planning process

对于采购流程下面的三个指标权重，构建判断矩阵

表9 采购流程风险判断矩阵Table 9 Procurement process risk judgment matrix

本文运用MATLAB软件计算出如下结果：λmax=4.242，CI=0.081，RI=0.89，CR=0.091<0.10 可见，该结果具有一致性，本文利用MATLAB软件计算出各个指标的权重，如下表

表10 采购流程指标层权重Table 10 Procurement process index layer weight

对生产流程下面的三个指标权重，构建判断矩阵

表11 生产流程风险判断矩阵Table 11 Risk judgment matrix of production process

本文运用MATLAB软件计算出如下结果：λmax=3.025，CI=0.012，RI=0.52，CR=0.024<0.10 可见，该结果具有一致性，本文利用MATLAB软件计算出各个指标的权重，如下表

表12 生产流程指标层权重Table 12 Production process index layer weight

对于配送流程下面的三个指标权重，构建判断矩阵

表13 配送流程风险判断矩阵Table 13 Risk judgment matrix of distribution process

本文运用MATLAB软件计算出如下结果：λmax=3.082，CI=0.041，RI=0.52，CR=0.079<0.10 可见，该结果具有一致性，本文利用MATLAB软件计算出各个指标的权重，如下表

表14 配送流程指标层权重Table 14 Distribution process index layer weight

对于退货流程下面的三个指标权重，构建判断矩阵

表15 退货流程风险判断矩阵Table 15 Risk judgment matrix of return process

本文运用MATLAB软件计算出如下结果：λmax=3.009，CI=0.005，RI=0.52，CR=0.009<0.10 可见，该结果具有一致性，本文利用MATLAB软件计算出各个指标的权重，如下表

表16 退货流程指标层权重Table 16 Index layer weight of return process

对于销售流程下面的三个指标权重，构建判断矩阵

表17 销售流程风险判断矩阵Table 17 Sales process risk judgment matrix

本文运用MATLAB软件计算出如下结果：λmax=3.025，CI=0.012，RI=0.52，CR=0.052<0.10 可见，该结果具有一致性，本文利用MATLAB软件计算出各个指标的权重，如下表

表18 销售流程指标层权重Table 18 Weight of indicators layer of sales process

综上，可以得出整个评价体系中各个指标的权重。

表19 评价体系各个指标的权重Table 19 weights of each index of the evaluation system

3.2 模糊综合评价法确定风险等级

前文经过层次分析法的计算，确定了各项风险指标的权重，接下来将运用模糊综合评价法完成评判，最终得出量化的结果，这样也将更贴近实际，计算过程如下：

第一,确定风险评价指标的因素论域。设M个评价指标，U={u1u2…um}。

第二,确定评语的等级论域。设V={v1v2…vm}每一个等级则对应一个模糊子集，即为等级集合。

第三，构建模糊关系矩阵。构建模糊子集后，对每一个因素bi(i=1，2，……m)进行量化处理，可计算被评价事物对等级模糊子集的隶属度(R|bi)，进而得出模糊关系矩阵:

其中，第i行第j列元素rij，表示评价指标ui从某因素来看对vj等级模糊子集的隶属度。

第四，计算评价因素的权向量。运用层次分析法确定出评价指标间的重要性，并对重要性进行排序，进而得出权系数，并进行归一化处理。

第五，合成模糊评价的最终结果向量。运用权重级将W与每一个被评价的事物R进行合成，得到各评价事物的模糊综合评价结果向量S即：

其中，ei表示被评价事物从从整体上看vj层次等级模糊子集的隶属程度。

第六，模糊综合评价等级的计算。本文利用加权平均的方法来确定隶属度，在对评价指标进行综合评价前，为评价指标构建五个评价对象。即：V=[v1，v2，v3，v4，v5]=[微小，较小，一般，较大，重大]，并赋值为 V=[5，4，3，2，1]

邀请10名“农超对接”方面的研究学者给指标体系进行评估，并对二级指标进行打分，结果如下：

表20 生鲜农产品供应链风险等级划分Table 20 Risk grade classification of fresh agricultural products supply chain

构建单因素模糊综合评判矩阵，过程如下：

B2的评价向量

B3的评价向量

B4的评价向量

B5的评价向量

B6的评价向量

即可以计算出整体的评价向量B=

表21 风险等级划分Table 21 Classification of risk levels

因此，我们可以计算出各个风险指标的评分

整体评分为:

综上，从上面的数据可以得出，整体的风险评分为2.840，即“农超对接”型生鲜农产品的供应链风险在一般风险和较大风险之间。从而表明“农超对接”型生鲜农产品的供应链风险管理较差，同时二级指标的风险中从高到低的排名依次为农产品品牌化差，生鲜农产品供应商选择不当，生鲜农产品运输货损率高。农产品品牌化差将会直接降低农产品的销售额，降低整条供应链的盈利水平；生鲜农产品供应商选择不当将会让超市面临滞销或产品紧缺的情况，严重威胁供应链运行的稳定性；生鲜农产品运输货损率高将会直接提高超市的经营成本，降低超市和农户合作的信心，易使超市和农户的合作关系破裂，因此这些指标就是管理者急需进行风险管理的方面。

表22 生鲜农产品供应链风险评分Table 22 Supply chain risk score of fresh agricultural products

4 对策建议

4.1 持续加强生鲜农产品品牌建设

品牌建设已经成为提高市场竞争力的重要手段，但要创建一个有影响力的农产品品牌形象，需要多方的协同合作。首先，政府要发挥实干的力量，积极整合农产品资源，打造特色品牌，让农产品借助地域得到更进一步推广。其次，行业协会要开展协调的工作，加强政府、超市、农民和消费者之间的联系，同时为一些农产品提供特色农产品地理标志申请的机会。农产品科研院所和高等教育学校，应提供科技支持，致力于培养出更多品种优良的生鲜农产品。再次，农民与广告公司合作，运用多种广告营销手段，对农产品的形象进行包装，打造出农产品情感，文化方面的价值，并使用符合农产品情感和文化内涵的包装来促进销售。最后，农民和超市联合开展展销形式的活动，扩大农产品的品牌影响力。

4.2 科学选择生鲜农产品供应商

在超市的经营过程中，生鲜农产品供应商的选择非常重要，这影响到超市的经营成本和经营效率，所以超市要按照科学的流程来选择供应商。

首先，成立供应商选择小组。超市在选择供应商时一定要成立评选小组，评选小组的成员应从超市采购和质检的工作人员中进行挑选。之后，分析市场环境，要明确消费的需求以及需求量，这样才能有方向性的来选择供应商。其次，确立供应商选择目的，在开始正式选择供应商之前一定要明确超市最在意的是供应商哪方面的能力，例如超市目前需要的是较低的经营的成本，那么就需要考量供应商的供货价格。最后，建立供应商选择准则。超市应从产品层面，服务层面，技术层面，合作层面等综合考量供应商，考虑产品层面时应重点关注农产品的新鲜度是否高，采购成本是否合理，考虑服务层面时应重点关注，供货准确性，供货及时性等，考虑技术层面时应重点关注物流运输设备是否满足运输生鲜农产品的需求，考虑合作层面时应重点关注供应商以往的信誉以及之前合作时的表现等。最后确定合作关系。供应商可以是长期的供应商也可以是短期的供应商，但是负责供应销售量较高农产品的供应商需建立长期合作关系。

4.3 不断降低生鲜农产品的运输货损率

生鲜农产品在运输过程中产生较高的货损率主要是因为生鲜农产品运输途中出现了机械损伤，这是因为大多数农户直接采用塑料筐装生鲜农产品，或是在塑料筐里放一些稻草或塑料膜来起缓冲作用，但这样的保护措施是无法达到保护效果的，这种情况下使用内表面复合铝模的瓦楞箱更为可行，首先瓦楞箱抗压，重量轻，抗撕裂，耐戳穿的性能好，而且可以循环利用，对环境危害小，其次，内表面复合铝膜的瓦楞箱具有良好的隔热性和反辐射性，可极大程度地防止瓦楞箱内的温度升高，同时还能有效的吸收蔬菜等产生的乙烯气体，降低蔬菜等生鲜食品的催熟效应。最后内层复有铝膜的瓦棱箱市场价格也不贵，如果有些农民认为内层复有铝膜的瓦棱箱市场价格超出他们预期，也可与当地的市场运营管理部门协调，部门的工作人员会根据实际情况为农民提供实用低价的瓦棱箱，避免生鲜食品在运输过程中损耗严重的情况出现。如果农民不使用降低货损率的瓦楞箱，也可以与第三方物流公司合作，第三方物流公司运输设备现代化，可以更好的满足生鲜农产品运输过程所需的低温和技术需求，降低农产品由运输不当引发的货损率。

5 结论

针对“农超对接”型生鲜农产品供应链存在的风险，本文选取了6个一级指标，19个二级指标构建了风险评价体系，并让专家对风险指标进行打分，再运用模糊综合评价法确定风险的级别，进而对风险级别最高的三个指标给出针对性的对策建议，但本文的专家打分涉及专家的个人情感因素，数据的准确有待提高，同时本文风险评价指标的选取比较受限，今后的研究工作会主要针对以上问题展开。