農(nóng)產(chǎn)品供應鏈物流風險模型研究

　　摘要:農(nóng)產(chǎn)品經(jīng)濟在我國擁有巨大的發(fā)展空間和潛力，但在農(nóng)產(chǎn)品經(jīng)濟的發(fā)展中存在著眾多影響總體供應鏈風險水平的因素。為了對農(nóng)產(chǎn)品物流風險進行分析，文章建立了CVaＲ模型，針對物流供貨風險進行模擬分析，以期為農(nóng)產(chǎn)品物流風險控制提供參考，進一步減少風險損失。研究發(fā)現(xiàn)，采用聯(lián)合決策確定農(nóng)產(chǎn)品供應鏈各物流節(jié)點的訂貨水平可以有效地降低農(nóng)產(chǎn)品供應鏈的總體物流風險水平。

　　關鍵詞:農(nóng)產(chǎn)品供應鏈;CVaＲ模型;風險協(xié)調

　　一、引言

　　(一)研究背景

　　農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化不斷推進、農(nóng)業(yè)應用技術不斷更新、農(nóng)業(yè)社會化服務迅速發(fā)展，為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的穩(wěn)定快速增長奠定了堅實基礎。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的飛速發(fā)展主要體現(xiàn)在農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易額增長幅度居高不下，2020年即便在疫情的影響之下，我國農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易額依舊達到了2468.3億美元的歷史新高［1］。與此同時，我國的農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)濟也呈現(xiàn)出經(jīng)營規(guī)模化和服務規(guī)?；⑿械内厔?，而2021年是“十四五”的開局之年，我國也將加快農(nóng)業(yè)的現(xiàn)代化發(fā)展和全面推進鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，其中農(nóng)產(chǎn)品物流將占據(jù)重要的戰(zhàn)略地位。依托電子商務的迅速發(fā)展，我國農(nóng)產(chǎn)品市場的銷售模式和物流服務通過與互聯(lián)網(wǎng)技術結合，實現(xiàn)了技術革新和轉型升級。盡管如此，農(nóng)產(chǎn)品物流在其物流服務風險控制上仍存在許多問題，如果不能進行風險協(xié)調，那么已經(jīng)實現(xiàn)革新的農(nóng)產(chǎn)品物流未來將會暴露出許多隱患。

　　(二)研究現(xiàn)狀分析

　　近年來，關于農(nóng)產(chǎn)品物流的研究從未間斷，并逐步成為熱門研究問題，但在大量的關于農(nóng)產(chǎn)品的研究之中，關于農(nóng)產(chǎn)品物流風險的研究卻比較少。

　　二、問題描述

　　(一)風險指標劃分不全面

　　在研究現(xiàn)狀分析中曾提到過，當前對于農(nóng)產(chǎn)品物流風險指標的劃分大多是采用層次分析法或者使用權重比較法進行排序比較，這種劃分方法需要先人為地篩選風險指標之后對篩選過后的風險指標進行比較分析。但是在篩選風險指標的過程中，容易受人為主觀性的影響，有可能還會忽略部分風險。

　　(二)研究對象具有一定的局限性

　　許多對于農(nóng)產(chǎn)品物流服務風險的研究中，其風險指標的提取往往是依據(jù)前人已經(jīng)提出的一些服務風險進行指標確立，缺乏創(chuàng)新性，在一定程度上會受到前人研究的局限。且大多文獻中關于風險指標的確立往往是從一些具體的物流環(huán)節(jié)出發(fā)，雖然具有很強的針對性，但農(nóng)產(chǎn)品的物流服務風險并不是由一個個物流環(huán)節(jié)的風險簡單相加疊加，各個物流環(huán)節(jié)之間是相互影響、相互制約的。所以，如果只從具體的物流環(huán)節(jié)出發(fā)，會局限于此，在研究農(nóng)產(chǎn)品物流服務風險時，應該從整個供應鏈出發(fā)，合理考察各個物流環(huán)節(jié)之間的關系，盡可能全面地進行物流服務風險的分析評價。

　　(三)相關研究較少，且針對性強，難以廣泛應用

　　目前關于農(nóng)產(chǎn)品物流服務風險的研究主要是關于冷鏈物流方面的，具有很強的針對性，但我國的農(nóng)產(chǎn)品物流的發(fā)展?jié)摿κ蔷薮蟮模瑢τ谄渌r(nóng)產(chǎn)品物流服務風險的研究一定是具有現(xiàn)實價值的。農(nóng)產(chǎn)品物流的均衡發(fā)展將有利于未來我國農(nóng)產(chǎn)品物流的發(fā)展，同時農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展的不均衡問題也將會成為未來阻礙我國農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展的因素之一。

　　三、解決方案

　　目前我國的農(nóng)產(chǎn)品供應鏈主要存在三種運作模式:一是原始運作模式，以農(nóng)戶自產(chǎn)自銷為主;二是在傳統(tǒng)經(jīng)營運作模式的基礎上進一步擴展的模式，典型的如“加工企業(yè)+農(nóng)戶、物流樞紐+物流中心+零售”等;三是新型運作模式，典型的如“農(nóng)產(chǎn)品流通型企業(yè)+農(nóng)戶”及第三方物流等［7］。本文主要考慮“物流樞紐+物流中心+零售”的經(jīng)營運作模式，由物流中心樞紐、物流中心和農(nóng)產(chǎn)品零售商所構成的完整農(nóng)產(chǎn)品供應鏈模型，其中農(nóng)產(chǎn)品物流供應鏈的總風險主要由兩部分組成:一部分是由消費者需求驅動的“拉式”物流流程中的市場風險，包括農(nóng)產(chǎn)品零售商需求模型、物流中心采購—生產(chǎn)模型以及物流中心樞紐供應模型;另一部分是由農(nóng)產(chǎn)品供應鏈外部的供求不確定和農(nóng)產(chǎn)品供應鏈內部各節(jié)點之間的不確定性共同引起的經(jīng)營風險。通過分別對農(nóng)產(chǎn)品供應鏈中的市場風險和經(jīng)營風險進行分析，進而得到農(nóng)產(chǎn)品物流服務的總體風險協(xié)調模型。

　　四、案例分析

　　互聯(lián)網(wǎng)農(nóng)產(chǎn)品電商市場交易網(wǎng)站將農(nóng)副產(chǎn)品加工分為干果堅果、茶葉、肉制品加工、水產(chǎn)加工、營養(yǎng)滋補、速食品、酒、蔬菜加工、奶制品和食品添加等11大類。從這11大類中選擇6種農(nóng)產(chǎn)品作為樣本農(nóng)產(chǎn)品，8種農(nóng)產(chǎn)品作為原材料樣本。為了使數(shù)據(jù)更具代表性，每個樣本的相關數(shù)據(jù)分別取標準差后作為原始數(shù)據(jù)。樣本原始數(shù)據(jù)如表1、表2所示。

　　表1中的緊俏價格表示供不應求時為了匹配供應量而制定的價格，處理價格表示的是供過于求時為了刺激需求量而制定的價格。

　　表2同樣分別是供不應求和供過于求情況下的原材料價格，分別代入農(nóng)產(chǎn)品供應鏈服務風險協(xié)調模型中進行求解，且按照需求增大的趨勢記錄不同取值，農(nóng)產(chǎn)品零售商、物流中心和物流中心樞紐的農(nóng)產(chǎn)品最優(yōu)決策量結果如圖1所示。

　　圖1中，X1*、X2*和X3*表示的是非聯(lián)合決策下的農(nóng)產(chǎn)品零售商、農(nóng)產(chǎn)品物流中心和物流中心樞紐的最優(yōu)訂購量，tn和tm表示在聯(lián)合決策情況下的物流中心和物流中心樞紐對于農(nóng)產(chǎn)品原材料的最優(yōu)訂購量。

　　由圖1看出，在非聯(lián)合決策情況下，農(nóng)產(chǎn)品零售商、物流中心和物流中心樞紐的最優(yōu)訂貨量隨著供應鏈需求終端的增大而增大，成正比例關系。這是由于當消費者的需求增加時，農(nóng)產(chǎn)品零售商會面臨更大的供貨壓力，隨著需求的逐級遞增會給農(nóng)產(chǎn)品供應鏈帶來更大的需求不確定性。因此，為了適應這種不確定性，農(nóng)產(chǎn)品供應鏈各物流節(jié)點之間需要增加決策量以減少可能的風險損失。且在消費者需求增加到一定程度時，物流中心樞紐的訂購量增長趨勢非常明顯，迅速超過了農(nóng)產(chǎn)品零售商和物流中心。

　　在聯(lián)合決策情況下，不管是農(nóng)產(chǎn)品的訂購量水平還是農(nóng)產(chǎn)品原材料的訂購量水平都明顯低于非合作情況下的訂購量水平，且趨勢更加平緩，說明在聯(lián)合決策的情況下消費者需求量的增加對于不確定性的增加趨勢更加平穩(wěn)。但在消費者需求處于低水平的情況下，聯(lián)合決策對于最優(yōu)訂購量的影響并不明顯，消費者需求處于高水平時采取聯(lián)合決策才會對于最優(yōu)訂購量存在明顯影響。

　　由表3可知，在聯(lián)合決策情況下，農(nóng)產(chǎn)品供應鏈的物流服務更加穩(wěn)定，總體風險水平更低，但在消費者需求較小時，使用聯(lián)合決策的方法并不能有效降低農(nóng)產(chǎn)品供應鏈的物流服務風險，應當進一步探索其他有效途徑。

　　五、結論

　　通過分別建立非聯(lián)合決策情況和聯(lián)合決策情況下的農(nóng)產(chǎn)品供應鏈物流服務風險協(xié)調模型，分析農(nóng)產(chǎn)品供應鏈各節(jié)點之間的風險影響，研究的結果表明，農(nóng)產(chǎn)品供應鏈各節(jié)點之間在聯(lián)合決策定量的情況下能有效降低供應鏈總體風險。但對于農(nóng)產(chǎn)品物流中心和物流中心樞紐來說，聯(lián)合決策定量情況下將增加市場風險，這是由于聯(lián)合決策定量情況下，農(nóng)產(chǎn)品物流中心和物流中心樞紐的原材料采購量都低于非聯(lián)合決策定量情況，且差距將會隨著消費者需求的增加而增加。在一定的消費者需求水平下，過大的差距將會導致農(nóng)產(chǎn)品物流中心和物流中心樞紐對于市場的響應不足或無法響應，而農(nóng)產(chǎn)品物流中心作為農(nóng)產(chǎn)品供應鏈的核心，對市場的無法快速響應會進一步導致蝴蝶效應，從而給整個農(nóng)產(chǎn)品供應鏈帶來巨大風險。

　　由模型計算結果得到實際的農(nóng)產(chǎn)品供應鏈管理建議:

　　(1)農(nóng)產(chǎn)品零售商和物流中心在進行農(nóng)產(chǎn)品采購定量時可以進行聯(lián)合決策，有利于減少農(nóng)產(chǎn)品供應鏈的總體風險。當農(nóng)產(chǎn)品零售商的實際訂購量低于聯(lián)合決策訂購量時，農(nóng)產(chǎn)品物流中心應降低生產(chǎn)水平來匹配農(nóng)產(chǎn)品零售商的銷售水平，或降低價格以吸引農(nóng)產(chǎn)品零售商增加訂購量，使得農(nóng)產(chǎn)品訂購量更接近于最優(yōu)水平，減少風險。

　　(2)物流中心和物流中心樞紐在非聯(lián)合決策定量的情況下進行原材料訂購將會有利于減少市場風險，物流中心應制定一定的安全庫存來避免在聯(lián)合決策定量情況下增加的市場風險。

　　(3)農(nóng)產(chǎn)品供應鏈總體還是應該進行聯(lián)合決策定量，這有助于減少總體供應鏈的風險，但對于不同節(jié)點之間，聯(lián)合決策定量并不是最優(yōu)選擇，所以應該在聯(lián)合決策定量的前提下進一步探討農(nóng)產(chǎn)品供應鏈物流服務風險的穩(wěn)定性和進一步降低風險。但是，通過建立CVaＲ模型僅對于不同消費者需求水平下的農(nóng)產(chǎn)品供應鏈各物流節(jié)點之間的最優(yōu)訂貨量進行了預測，對具體在什么消費者水平下應該使用聯(lián)合決策并不能根據(jù)模型得出結論。在低水平的消費者需求情況下，聯(lián)合決策對于最優(yōu)訂貨量的影響并不明顯，對于農(nóng)產(chǎn)品供應鏈總體物流風險水平的影響也不明顯。因此，對于低消費者水平下的農(nóng)產(chǎn)品供應鏈總體物流風險協(xié)調策略仍需要進一步探索。

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　　冉文學周蓮

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