基于贝叶斯网络的超市果蔬供应链风险评价研究

Research on the Risk Assessment of Supermarket Fruit and Vegetable Supply Chain Based on Bayesian Networks

摘要: 超市作为果蔬农产品供应链的末端节点，直接影响着果蔬农产品供应链的整体水平和风险状态。因此本文以超市果蔬农产品供应链风险评估作为研究重点，提出基于贝叶斯网络的超市果蔬农产品供应链风险评估模型，旨在有效控制超市果蔬农产品供应链风险，提升果蔬农产品供应链管理水平。首先通过文献综述法和问卷调查法建立了风险评价指标体系；其次基于解释结构模型构建了超市果蔬农产品供应链风险评价贝叶斯网络模型；最后通过实证研究和多维度的推理分析筛选出了关键风险因素，并提出风险应对策略。通过研究表明，S连锁超市当前果蔬供应链风险发生的概率较小，为6.48%，但果蔬损耗风险概率高达28.7%，需重点关注。本文将解释结构模型与贝叶斯网络理论相结合，应用于超市果蔬农产品供应链风险评估领域，体现了不同风险评价指标间的相互影响关系，为超市果蔬供应链风险评估提供新思路。

Abstract: As the end node of the supply chain for fruit and vegetable agricultural products, supermarkets directly affect the overall level and risk status of the supply chain. Therefore, this article focuses on the risk assessment of supermarket fruit and vegetable agricultural product supply chains. It combines interpretative structural modeling with Bayesian network theory to introduce research into the management of supermarket fruit and vegetable agricultural product supply chain risks. A Bayesian network-based model for assessing the risk of supermarket fruit and vegetable agricultural product supply chains is proposed in order to effectively control the risks associated with these supply chains and improve their management level. Firstly, a risk evaluation index system was established through literature review and questionnaire survey methods; Secondly, a Bayesian network model for evaluating the supply chain risk of supermarket fruit and vegetable agricultural products was constructed based on the interpretative structural modeling approach; Finally, through empirical research and multi-dimensional reasoning analysis, key risk factors were identified to verify the feasibility of this article. This study provides new ideas for improving the safety level of supermarket fruit and vegetable agricultural product supply chains and provides the theoretical basis for risk management decisions by supply chain managers.

1. 引言

我国农产品总体产量稳居世界前列，是一个传统农业大国，然而果蔬农产品供应链效率低、损耗大，供应链风险已成为制约果蔬农产品供应链高质量发展的瓶颈。2022年5月27日，财政部、商务部发布《关于支持加快农产品供应链体系建设进一步促进冷链物流发展的通知》，《通知》中表明要加强农产品现代流通体系建设，提高农产品流通效率，更好保障市场供应[1]。由此可见，我国果蔬农产品供应链体系正在不断发展完善。

近年来，已有学者对相关问题展开了研究。在供应链风险识别方面，樊星等通过构建一套农产品供应链的风险识别框架模型，建立农产品供应链的模糊多属性评估方法模型[2]。Michael等提出了一种通用的供应链风险识别方法，通过将供应链中的供应商系统表示为故障树，降低物流延迟的可能性[3]。在供应链风险评估与控制方面，Amundson等将贝叶斯网络与供应链风险相结合，以此来确定指标间的相互影响关系[4]。Dmitry等将供应链风险分析作为研究的重点，主张在控制分析的基础上进一步发展跨学科的供应链优化和模拟方法[5]。在农产品供应链及其风险方面，Bo等认为生鲜农产品供应链的流通效率在很大程度上受到终端消费者购买力的影响，设计了基于收益共享和批发价格的协调契约[6]。徐娟等对农产品供应链风险进行了识别和分类，并根据不同的风险提出了相应的发展策略，以应对不同类别的风险[7]。

通过对上述文献的总结分析，可以得知目前国内外学者在供应链风险管理方面已经形成较为丰富的成果和理论，但是目前对于超市果蔬农产品供应链的研究仍然存在一些不足，目前研究缺乏对果蔬农产品供应链风险评价指标间的相互影响关系的研究，缺少对于风险发生概率的预测。因此本文在研究超市果蔬农产品供应链时，全面系统识别在果蔬农产品供应链可能存在的风险因素，构建起基于贝叶斯网络的超市果蔬农产品供应链风险评价模型，进而对超市果蔬农产品供应链风险进行整体评估。

2. 风险评估模型

2.1. 风险评价指标建立

本文首先结合文献分析法，大量阅读相关文献，汇总分析文献中涉及的风险评价指标，建立超市果蔬农产品供应链风险评价指标初始集合；然后采用问卷调查法，对超市果蔬农产品供应链风险评价指标初始集合进行筛选，以此构建出合理的风险评价指标体系。本文最终收录汇总了21个评价指标作为超市果蔬农产品风险评价指标体系，风险评价指标体系可见表1。

2.2. 建立解释结构模型

超市果蔬农产品供应链各个风险因素并不是独立的存在，通常风险因素之间具有关联性。因此，本文建立超市果蔬农产品供应链风险评价指标体系的解释结构模型，并根据所建立的解释结构模型来确定各个不同阶段的层级关系。

Table 1. Risk factor evaluation results

表1. 风险因素评判结果

风险因素指标	编号	直接影响因素
采购质量风险	R1	R12
采购价格风险	R2	R1
采购计划风险	R3	R2
污染残留风险	R4	R1、R12
包装风险	R5	R12
运输风险	R6	R10、R12
仓储风险	R7	R10、R12
装卸搬运风险	R8	R10、R12
配送风险	R9	R10、R12
时效性风险	R10
保鲜处理	R11	R12
损耗风险	R12
合作风险	R13	R3
人员素质风险	R14	R3、R5、R6、R7、R8、R9
沟通交流能力不足	R15	R13
信息共享水平低	R16	R13
供应商选择不当	R17	R1
市场价格波动	R18	R3
市场需求变化	R19	R3、R18
政策法规风险	R20	R3
自然灾害风险	R21	R18

2.2.1. 生成邻接矩阵

根据本文收录汇总得到的的果蔬农产品供应链风险因素，结合专家访谈法，最终确定了超市果蔬农产品供应链各风险因素之间的直接影响关系，评判结果可见表1。

2.2.2. 层级划分

将表中各个风险因素间的相互影响关系计算转化为可达矩阵，通过对可达矩阵进行分析，即可得到超市果蔬农产品供应链风险因素层级结构。层级划分结果为：

L1={R10，R12}

L2={R1、R5、R6、R7、R8、R9、R11}

L3={R2、R3、R4、R17}

L4={R13、R14、R18、R20}

L5={R15、R16、R19、R21}

2.3. 贝叶斯模型构建

2.3.1. 构建贝叶斯网络结构

本文将超市果蔬农产品风险评价指标体系的因果关系转化为贝叶斯网络，以此来构造超市果蔬农产品供应链风险评价的贝叶斯网络模型。其中，指标体系的目标层对应贝叶斯网络的目标节点，准则层对应贝叶斯网络的中间节点，指标层对应贝叶斯网络的根节点[8]。

2.3.2. 确定节点值域

由于本文选取的指标比较多，将超市果蔬农产品供应链风险因素的值域设置为{0, 1}。其中0代表着该节点处于正常状态，1代表该节点处于异常状态，分别代表着该节点描述的风险状态不发生与发生。

• 确定先验概率

由于目前对于超市果蔬农产品供应链风险分析的数据不足、部分数据的获取难度较大，因此本文采取问卷调查的方式对超市果蔬农产品供应链管理人员及从业人员进行调研，通过整理分析问卷数据，通过加权和法确定各个节点的先验概率。

$P_i={\displaystyle \sum _{j=1}^{6}m{p}_{ij}}$ (1)

其中$P_i$ 为风险因素$Ri$ 风险状态为1的概率值，$m$ 为选择$p_{ij}$ 的人数，$p_{ij}$ 为相关概率，在本文中$p_{i1}=0\%$ ，$p_{i2}=20\%$ ，$p_{i2}=40\%$ ，$p_{i4}=60\%$ ，$p_{i5}=80\%$ ，$p_{i6}=100\%$ 。

• 条件概率

本文采用基于条件概率改进值的方法确定条件概率，并且咨询相关领域的专家确定最终的条件概率。理论上，只要风险类别中的风险因素存在值域为1的情况，那么对应的风险类别的值域也必然为1 [9]，即

$P\left(Z_1=1|\forall F_i=1\right)=1$ (2)

而在果蔬农产品供应链在实际运营中，根节点的风险概率发生，将会导致子节点也存在一定的发生概率，设此发生的概率为γ，γ∈(0，1)，γ值可以根据实际情况进行修改[9]。以节点超市果蔬农产品供应链风险状态Z1为例，当F1发生时，F2、F3不发生时，若令γ = 0.1，则

$P\left(Z_1=0|F_1=1,F_2=0,F_3=0\right)=1-0.1=0.9$

按照上述方法可以依次确定各个节点之间的条件概率，为了方便研究，本文将γ预设为0.2，从而得到各个节点的条件概率。

3. 实证分析

3.1. 案例背景

S连锁超市是一家国有控股企业，在全国连锁企业连续多年排名十强，拥有便利店、社区店等多个品牌。主要管理经营范围为江苏、安徽、浙江、湖北等省份，极大的便利了当地居民的购物生活，提高了居民生活的幸福感。本次案例研究的对象为S连锁超市为主，超市目前对于果蔬农产品实现了全过程、信息化食品安全管理。S超市处于果蔬农产品供应链的下游节点，靠近消费者，其生产经营情况和盈利能力受市场的影响比较大，能够及时的了解市场需求的变化。该超市采用会员卡的方式来统计分析消费者的需求状况，便于对市场需求进行预测，从而获取有价值的信息。同时，由于该超市更加贴近消费者，因此在果蔬农产品供应链发挥主导作用，超市拥有完善的物流配送体系，并且采用了先进的冷链技术，不仅仅能够满足消费者的需求，而且能够降低果蔬农产品供应链风险。超市的果蔬农产品的来源主要有两部分，一部分是来源于果蔬农产品批发市场，而另一部分是来源于农户，通过向本地具有规模的农户采购果蔬农产品。

3.2. 参数确定

由于目前对于超市果蔬农产品供应链风险分析的数据不足、部分数据的获取难度较大，因此本文采取的先验概率的概率值主要是通过采取问卷调查的方式对该超市果蔬农产品供应链管理人员及从业人员进行调查得到的。通过公式(1)进行计算可以得到各节点的先验概率如表2所示：

Table 2. Prior probability table

表2. 先验概率表

节点	指标名称	0	1
R1	采购质量风险	0.680392	0.319608
R2	采购价格风险	0.645098	0.354902
R3	采购计划风险	0.637255	0.362745
R4	污染残留风险	0.639216	0.360784
R5	包装风险	0.637255	0.362745
R6	运输风险	0.609804	0.390196
R7	仓储风险	0.596078	0.403922
R8	装卸搬运风险	0.611765	0.388235
R9	配送风险	0.637255	0.362745
R10	时效性风险	0.601961	0.398039
R11	保鲜处理	0.607843	0.392157
R12	损耗风险	0.592157	0.407843
R13	合作风险	0.582353	0.417647
R14	人员素质风险	0.598039	0.401961
R15	沟通交流能力不足	0.590196	0.409804
R16	信息共享水平低	0.609804	0.390196
R17	供应商选择不当	0.558824	0.441176
R18	市场价格波动	0.370588	0.629412
R19	市场需求变化	0.360784	0.639216
R20	政策法规风险	0.417647	0.582353
R21	自然灾害风险	0.386275	0.613725

3.3. 风险评价与分析

3.3.1. 风险评价

根据上文所建立的超市果蔬农产品供应链风险评价贝叶斯网络模型，对超市相关管理人员和工作人员进行访谈调研，对可能导致超市果蔬农产品供应链风险的因素进行评价分析。根据上一节的超市果蔬农产品供应链风险分析结构，将各个节点的数据输入到超市果蔬农产品供应链贝叶斯模型中，输出结果如图1所示。

Figure 1. Output result graph

图1. 输出结果图

从图中可以看出，当前超市果蔬农产品供应链风险发生的概率较小，在实际运营过程中，超市几乎没有发生供应链安全事故，推理结果与实际情况表现一致。但R12损耗风险的发生概率较高，高达28.7%，在超市运营的过程中，仍需注意损耗风险的发生。

3.3.2. 诊断推理分析

将超市果蔬农产品供应链风险状态中的TRUE设置为100，即可进行逆向推理，据此可以得知当超市果蔬农产品供应链风险发生的时候，哪些因素是造成超市果蔬农产品供应链风险状态的最显著要素。当供应链的风险状态值TRUE为100时，R12损耗风险、R11保鲜处理方式、R1采购质量风险、R4污染残留风险、R17供应商选择不当、R2采购价格风险、R14人员素质风险、R20政策法规风险、R16信息共享水平低、R15沟通交流能力不足、R19市场需求变化、R21自然灾害风险这几个指标的风险概率较高，均超过35%。说明超市果蔬农产品供应链风险的发生很有可能是因为以上几个因素导致的，也就是说，当这几个风险因素发生的时候，很有可能导致超市果蔬农产品供应链风险状态的发生。输出结果如图2所示。

Figure 2. Diagnostic reasoning analysis diagram

图2. 诊断推理分析图

3.3.3. 敏感性分析

本文基于贝叶斯网络模型对超市果蔬供应链风险评价贝叶斯模型进行敏感性分析。分析可以得知，R12损耗风险、R10时效性风险、R14人员素质风险的相关指标变异系数较大，达到了0.0067293、0.0029323和0.0007482，因此想要保证超市果蔬农产品风险安全，就需要加强对于这些风险因子的管控。此外，R8装卸搬运风险、R7仓储风险、R9配送风险、R6运输风险的也对超市果蔬农产品供应链的风险状态起着比较重要的作用。敏感性分析表见表3。

Table 3. Sensitivity analysis tables

表3. 敏感性分析表

Node	MRtRal info	Percent	Variance of beliefs
R0	0.27925	100.000000	0.0459912
R12	0.07688	27.500000	0.0067293
R10	0.02531	9.060000	0.0029323
R14	0.01150	4.120000	0.0007482
R8	0.00689	2.470000	0.0006083
R7	0.00689	2.470000	0.0006083
R9	0.00689	2.470000	0.0006083
R6	0.00689	2.470000	0.0006083
R11	0.00445	1.600000	0.0002923
R1	0.00361	1.290000	0.0002523
R3	0.00143	0.514000	0.0000975
R5	0.00117	0.421000	0.0000918
R17	0.00012	0.043000	0.0000077
R4	0.00011	0.038600	0.0000069
R2	0.00011	0.038200	0.0000069
R20	0.00002	0.005540	0.0000010
R18	0.00001	0.003490	0.0000006
R13	0.00001	0.002430	0.0000004
R21	0.00000	0.000171	0.0000000
R15	0.00000	0.000170	0.0000000
R16	0.00000	0.000137	0.0000000
R19	0.00000	0.000125	0.0000000

Figure 3. Maximum causal chain analysis diagram

图3. 最大致因链分析图

3.3.4. 最大致因链分析

在本问题中，设置超市果蔬农产品供应链风险状态R0中的状态TRUE = 100，即得到最大致因链，即R12损耗风险、R11保鲜处理风险、R20政策法规风险、R19市场需求变化、R21自然灾害风险节点中TRUE均为100。即当这些风险因素发生，最有可能导致果蔬农产品供应链风险发生。输出结果如图3所示。

3.4. 应对策略

3.4.1. 严控果蔬农产品采购质量

须严格把关超市的采购源头、精准控制果蔬农产品质量，全环节精准把控果蔬农产品质量，营造质量优先的良好氛围。稳定供应货源采购渠道，积极推进“产销对接”、“农超对接”等质量管理模式，保障果蔬农产品货源安全；强化运输和存储安全，依托专业的物流团队和物流管理模式，降低果蔬农产品的损耗率和腐坏率；完善售前农残自检流程，加大超市对食用农产品的随机抽检力度，保障质量后再进行产品入库和销售等环节。

3.4.2. 重视专业人员的招募和培训

随着社会经济水平和供应链行业发展速度的飞速提升，对专业人才的需求紧迫性日趋严峻，要提高超市果蔬农产品供应链质量，就必须加大对专业人才的招募和培养力度。在招募相关作业人员时，应遵循素质优先、经验优先原则，引入高层次、高质量的专业人才；与此同时，必须有针对性的对特定岗位人才提出卫生文明要求，如员工持卫生健康证上岗等；借鉴国外超市供应链管理的人才培养模式，组织员工进行外派学习、专题讲座、经验分享等交流活动，提升供应链管理水平。

3.4.3. 建立供应商准入考察体系

超市果蔬农产品供应链风险与供应商质量有着较大关系，高质量的果蔬农产品供应商不仅可以提升超市的竞争力，而且可以降低超市经营成本。目前S超市对于果蔬农产品供应商的考察仅在于品质和成本两个方面，这样就可能会带来其他问题，如交付时效性差、易产生合作风险等。因此，超市需要建立一套更加系统、全面的超市果蔬农产品供应商准入评价体系。

3.4.4. 加强信息管理系统的应用

供应链质量离不开供应链智能化和流通信息化，依托现代社会信息化发展，建立超市果蔬农产品管理信息系统，可以有效提升供应链效益和风险管理水平。在实际的运营过程中，可以将信息技术融入生产、物流、消费等各个环节。如可以运用RFID技术对基本信息进行收集和整理，建立超市果蔬农产品供应链质量数据库。运用现代化技术对产品生产信息、供货商信息、运输储藏信息、销售信息和作业人员信息进行分类管理，再根据不同自定义功能和权限整合，使整个供应链处于不断增汰和完备的智能管理过程，实现对果蔬农产品的质量监督和管理。

3.4.5. 加强物流基础设施建设

超市果蔬农产品的质量安全与超市基础设施建设息息相关。一方面，应该积极发挥政府在整个社会管理过程中的主导作用，加大仓配基础投入和物流设施建设；另一方面，超市连锁企业应该高度重视果蔬农产品物流基础设施建设，提高对果蔬农产品物流基础设施的资金投入。首先要加大冷链物流基础设施的投入，推广冷链物流技术；其次是加强农村信息化基础建设；最后是利用现代物流信息技术，确保生产者、销售者可以实现信息共享，对果蔬农产品物流各个环节实现实时监督与管理。

4. 总结与展望

民以食为天，果蔬农产品已经成为人们生活消费的必需品，文章以超市为背景，运用贝叶斯网络对超市果蔬农产品供应链进行风险评估与风险分析。本文首先建立了超市果蔬农产品供应链质量风险评价指标体系，在此基础上运用解释结构模型对超市果蔬农产品供应链风险因素之间的相互影响关系进行分析，构建出超市果蔬农产品供应链的层次结构模型；其次采用问卷调查法确定各个节点的先验概率，采用条件概率改进值法确定其条件概率；最后在指标概率确定的基础上建立了对应的风险评价贝叶斯网络模型，并提出超市果蔬农产品供应链风险应对的控制对策。相信通过本研究能够为超市果蔬农产品供应链风险评估提供新思路、新方法，为果蔬农产品供应链高质量发展和现代化建设提供有力支撑。