基于加权灰色关联分析的农业园区农资供应商评价研究

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  摘要:文章根据我国农资市场现状和园区农业生产要求,建立了园区长期创新农资供应商评价指标体系,提出了采用加权灰色关联分析方法,实现农资供应商评价求解。最后,文章结合实例对其所述理论方法可行性进行了验证。
  关键词:农业园区 评价指标体系 灰色关联分析方法
  
  现代化农业园区要求现代化的管理,农业生产水平的提高不但表现在农业新技术的应用上,同时也体现在高水平的管理上。按照企业运作思想农户负责具体的生产劳作,园区负责提供农资和其他服务,然而面对复杂的农资市场和高质量农产品的要求,如何选择适合园区农业发展战略的农资供应商,是摆在园区管理者面前的难题。然而,由于农业生产资料与工业中的生产资料不一样,前者质量不能一时就可以看出,即使投入运用,也与气候、使用方法、使用对象、周围环境等其他因素有关,且时间长;如果质量不好,农户会受到巨大损失,因此,两者的性质不同。而原有的工业生产资料供应商理论侧重质量、交货时间、价格等方面,不符合农业园区农业生产的要求,故不能照搬已有的理论,必须重新对其展开研究。
  园区长期创新农资供应商评价指标体系的建立
  安全稳定的农资供应作为保障,对消除农户的生产经营风险,提高生产效益,提供更好的产前、产中、产后服务等方面都有重要意义。按照几百年的工业发展经验,建立一个长期安全稳定的农资供应,最根本、最有效的方法是对农资供应商进行管理,选取与园区发展最适合的农资伙伴。它们已成为当前影响园区进一步发展的关键问题,迫切需要解决。而以前供应商的判断模型大部分只是着眼于产品质量、价格、交货期、批量柔性、品种多样性等小范围内,通过这些指标对供应商的选取,考虑不全面。这些方法为体现农业园区对农资供应商的要求,不能从深层次上反映一个供应商的优劣。另外,从其评价体系来看,主要还是针对短期和中期的评价,而长期的评价体系很少见,为了园区长远的利益,本文根据园区实际生产现在和发展需求,建立长期的评价体系来衡量农资供应商(见图1)。
  农业园区长期农资供应商评价的灰色关联模型的构建
  农业园区生产模式是复杂的农业生产方式之一,具有以下灰色特性:原有的数据很少,园区成立的时间都比较短,关于园区生产和农资供应商的统计数据少且不全;而且这些数据是在很多的影响因素下发展变化的,如农作物的产量和资金投入、人员投入、农业科技投入,甚至和不可控制的自然条件有关,即农产品增长实际上具有灰色性,它既有数量增长,又有质量和效益的增长;此外,不允许对整个系统进行试验研究,由于涉及面太大,农作物的生长周期长,试验时间改变,效果也在改变,所以对整个园区开展试验是不可能的。
  为了降低这些灰色性和不确定性,本文试图引入灰色系统理论加以研究。
  (一)确定各个指标层的权重
  根据操作简便的原则,确定各层指标权重,采用的比较多的有Delphi法或专家评价法,则得该层的权重向量为:
  W=(w1,w2,…,wn)
  (二)建立灰色评价矩阵
  令现有园区同种农资的供应商的数量为m个,某一指标层的指标数为n个,则第i个农资供应商针对这些指标形成的评价向量为:
  xi=(xi1,xi2,…xij,xin)
  m个农资供应商的评价矩阵为:
  (三)评判矩阵的规范化处理
  为了消除不同指标不同量纲的影响,针对不同的指标类型,采取不同的规范化方法,将其规范化为隶属于区间[0,1]上的极大指标。
  评价矩阵X规范化为,即:
  (四)建立灰色参考序列
  本文的目的不仅要对所有的农资供应商进行比较,还要找出这些农资供应商与园区要求的差距,故取参考序列为。
  (五)建立灰色关联系数矩阵
  根据灰色关联系数的定义,算出 。其中常数ρ为灰色关联的分辩系数,其作用是调整比较环境的大小,应用中一般取ρ=0.5。
  通过计算,得灰色关联系数矩阵:
  (六)计算加权灰色关联度形成上一级评价矩阵
  令A层的指标个数为n个,其中第k个指标的下一层指标个数为m个,这一层的各指标经过Delphi方法得到的权重为:
  Wk=(w1,w2,…,wm)
  则第i个农资供应商在第k个指标的灰色加权关联度为:
  
  则可得到A层的判断矩阵:
  (七)获得农业园区农资供应商评价结果
  再重复以上计算过程,直到最上层,即为各供应商的优劣程度向量。从这个向量中园区的管理者可以选出满意的农资供应商,也可以看出其他供应商与满意要求的差距。
  实例计算
  本文以浙江省嘉兴国家农业园区的其中4个农药供应商(A1,A2,A3,A4)进行分析。图1指标体系中,各指标取值的原则是定量指标取具体数值(质量、价格、专利数等等),定性指标按照园区农资供应商实际情况赋予相应值。通过园区管理人员的调查,可得第一层指标的权重为W=(w1,w2,…,w8)=(0.10,0.05,0.15,0.10,0.15,0.10,0.15,0.20),从这个指标分配可以看出,现在园区并不像工业企业那样看重质量和价格,因为园区至从引进先进的检测设备后,质量的问题大大减少,信息的灵通也使价格差距越来越小;然而作为长期的伙伴,服务、企业信誉、信息资源和响应能力才是园区追求的重点。
  其他权重设定如下:w3=(0.25,0.5,0.25),看中售后服务,因为这个指标与园区的实际生产联系最直接;w5=(0.40,0.30,0.10,0.20),赔偿机制最重要,由于农民规避风险能力弱,需要有力的保证。w7=(0.20,0.40,0.40),农业生产中需要高度的资源共享,同时IT应用水平反映了农资供应商运作的规范性;w8=(0.50,0.50),科研能力反映了农资供应商对园区意外事件的处理能力,学习型组织反映了长远的创新能力;w82=(0.40,0.40,0.20)。
  由表1和式(4)得到4个农药供应商在科研力量的评价值u82=(0.54,0.64,0.87,0.78)。结合其他指标值,得出这4个农药供应商的二级指标判断矩阵,如表2所示。
  对表2所有的值进行规范化处理,再根据灰色关联系数的定义得出表3中的园区4个农药供应商第二机指标层关联系数。
  最后,根据已有的各指标权重w3、w5、w7、w8,采用式(4)得出第一级指标的关联判断矩阵:
  再结合W和式(4)求出最高层指标的关联度,即园区的4个农药供应商的优劣程度为A=(0.684,0.857,0.628,0.777)。可以看出第二个农药供应商是最符合园区的总体要求和目标的,可优先选择其作为该品种农药的提供商。
  (作者单位:武汉理工大学华夏学院)
  
  参考文献
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