基于AHP-EW-ISM模型的食品供應鏈低碳管理影響因素分析*

□ 徐文平，許濟韜，張鈺婉

(武漢科技大學 恒大管理學院，湖北 武漢 430081)

食品供應鏈各個環節都將產生二氧化碳(CO2)、甲烷(CH4)、臭氧(O3)等溫室氣體?！禢ature》2018年的研究顯示，食品供應鏈流程的碳排放量占整個行業的18%[1]。2021年World Economic Forum公布了全球主要制造業的碳排放數據，其中食品行業碳排放量占比高達25%，超過快消品時尚業和建筑行業的排放比例。目前，我國進入到經濟高質量發展與碳達峰、碳中和的關鍵時期，食品行業供應鏈低碳轉型，面向可持續生產制造同樣刻不容緩。

國內外學者在低碳新技術推動、碳足跡評估、碳減排等方面的研究已相對成熟。他們在研究方法等方面進行了廣泛研究。Friedman和Ormiston[2]認為區塊鏈(公開、透明、共享)技術作為食品供應鏈可持續性管理的工具，可以應用到食品廢棄物排放管理上。Akshit和Sushma等開發了一種基于大數據、云計算技術的綠色肉牛供應商選擇框架，能夠測量溫室氣體排放并融入到牛肉供應商的選擇過程中[3]。楊孝偉、曹秀芝認為應該加快低碳食品研發創新工作，生產技術邁向低排放、低污染、低能耗的三低模式[4]。李娜分享了在食品包裝材料領域的研究，她認為新的包裝技術應該考慮再包裝問題，包括原材料循環使用和結構重新設計[5]。在食品碳排放量的核算工作中，常用方法有生命周期法、供應鏈流程監管、投入產出分析[6-8]。目前仿真模型規劃、博弈分析、多目標優化是主流使用的減排研究方法。Tamagno等[9]通過一個線性混合規劃函數，研究了農業生產領域供應鏈產生溫室氣體平衡的問題?？紤]碳排放許可下的博弈行為，Yang和Xu的研究表明在碳排放許可條件下，獲得補貼將激勵供應鏈主體加大對減碳技術的投入支出，從而減少總碳儲量，工廠應提高其再制造能力，從而維持整個供應鏈更高的可持續水平[10]。以碳排放轉化成本作為變量約束條件，曾美花和王應明研究了生鮮冷鏈食品的最優訂貨量[11]。

綜上所述，已有的研究成果表明食品低碳供應鏈管理是一個重要的方向，盡管目前對食品供應鏈開展的研究較多，但是對低碳管理的影響因素缺乏較為全面深入的研究。因此本研究以綠色技術創新和知識整合為方向，從資金投入、技術輸入、組織管理等角度，利用AHP-EW-ISM的多準則決策技術分析影響食品低碳供應鏈管理的因素，期望為食品行業降低碳排放和供應鏈可持續發展提供理論基礎與實踐建議。

1 食品供應鏈低碳管理影響因素

綠色技術創新要求降低資源消耗、減少破壞自然環境和人類危害活動，包括技術研發、生產、社會消費研究和廢物回收等。Zahra等將知識整合定義為組織處理和應用現有或新獲得的技術的能力和過程[12]。有關學者研究了綠色技術創新和知識整合對企業生產管理的影響作用。例如趙娜、孔婷等的研究表明外部知識在綠色供應商整合、綠色產品創新和綠色工藝創新的關系中均具有中介作用[13]。徐建中、李奉書等認為綠色技術創新尤其是顛覆性的綠色技術創新有益于企業的戰略制定和發展，而內外部的知識整合、共享、優化融合又進一步促進了這種創新活動[14]。

基于此，本文從綠色技術創新和知識整合角度入手，通過查閱相關文獻和案例分析，提出技術輸入(U1)、政策支持(U2)、組織管理(U3)、縱向共享(U4)、內部創新(U5)、外部吸收(U6)六個維度一共24個二級指標，組成食品供應鏈低碳管理影響因素評價決策系統。具體如表1所示。

表1 食品供應鏈低碳管理影響因素

2 基于AHP-EW-ISM模型的食品供應鏈低碳管理影響因素分析

2.1 評價指標權重確定

層次分析法是一種決策評價工具，具有簡單、便捷、高效的特點，常用于多指標分析的問題中。但層次分析法易受專家主觀意見的影響，是主觀賦權。而熵權法是利用信息論的理論對不同信息進行度量的方法，是客觀賦權，因此可以將二者結合起來對權重進行進一步的修正[20]。

本文數據通過專家打分和問卷調查收集完成。根據李克特量表設計了7級量表，采取郵箱在線填寫的方式，邀請來自生鮮、肉類加工、乳制品等不同行業的采購、物流等部門的經理人完成食品供應鏈低碳管理影響因素打分任務。問卷共計發放267份，剔除無效問卷后，得到有效問卷185份,有效回收率為69.28%。然后對問卷的效度和信度進行分析，如表2和表3所示，Cronbach’s α>0.9、KMO>0.6、Bartlett球形檢驗數值(顯著性小于0.05或0.01)結果表明設計的題項符合問卷設計統計要求。其中，根據AHP方法邀請了8位來自食品供應鏈行業的從業者進行打分，各層成對比較矩陣是由8位專家的打分平均值構成。熵權法的初始矩陣由問卷調查數據組成，分析過程如下：

表2 24個影響因素的選項評價信度檢驗

表3 U1—U6六個維度的影響因素效度檢驗

步驟1：構造成對比較矩陣。根據Saaty[21]教授提出的相對標度法，采取1-9等級對指標的相對重要性進行賦值，分別得到不同等級的比較矩陣S=sij。

步驟2：單排序和矩陣檢驗。成對比較矩陣的最大特征根(λmax)經過歸一化處理后得到的向量集合是層次單排序(局部權重)。但是需要經過一致性檢驗。檢驗原則是

CR=CI/RI

(1)

(2)

步驟3：計算最終權重值(全局權重)。將二級指標得到的每個矩陣的局部權重乘上對應等級指標局部權重，結果是最終權重排序，最終的決策基于這些相對優先級值做出。

步驟4：熵權法確定指標信息熵。對24個評價指標構成的判斷矩陣Yij進行去量綱處理[22]，接著獲得各個因子的信息熵(Ej)。計算公式如下：

(3)

(4)

步驟5：得到各指標權重。

(5)

步驟6：修正最后權重μj。AHP的指標權重為θj，EW的值為ωj，組合后的權重向量與各方法評判權重向量之間的偏差應盡可能小，形成一種主客觀結合的科學客觀的評判方法，從而提高評判的準確性。組合方法為

μj=εθj+(1-ε)ωj

(6)

式中，ε為調整參數，經過實驗和與專家的討論，本文將ε數值設置為0.5。

步驟7：指標篩選。將第六步得出的結果通過帕累托貢獻度原則進行進一步分析[23]。

食品供應鏈低碳管理的24個指標修正結果如表4所示。結合帕累托貢獻值，對24個指標中貢獻占比累計達到85%以下的指標進行下一步分析，因此指標P4、P5、Q4、Q5、S2、S3、I1、I2被剔除，具體結果參考圖1。

表4 食品供應鏈低碳管理的影響因素權重及修正結果

圖1 食品供應鏈低碳管理影響因素排序和累計得分占比

2.2 食品供應鏈低碳管理影響因素分析

解釋性結構模型(ISM)是現代系統工程中廣泛應用的一種分析方法，是結構模型化技術的一種。ISM的優勢在于它能夠根據其驅動和依賴能力將決策標準劃分為不同的級別來構建系統結構[24]。處理流程如下：

步驟1：構建結構性交互矩陣。根據AHP和EW修正后的結果，將影響食品供應鏈低碳管理的指標刪減到16個。再次邀請上文的8位專家根據如下規則得到一個半結構化交互矩陣(二進制矩陣)?！癡”表示因素i對因素j有直接的影響?！癆”表示因素j對因素i有直接的影響?！癘”表示因素i與因素j沒有任何影響?！癤”表示因素i與因素j之間相互影響。結構性交互矩陣如表5所示。二進制矩陣中有影響用1表示，無影響用0表示。

表5 食品供應鏈低碳管理的影響因素指標半結構化的交互矩陣

步驟2：計算最終可達矩陣。初始可達矩陣由矩陣B經過對應規則轉化得到[24]，隨后對矩陣進行布爾邏輯運算得到最終可達矩陣C。具體結果如表6所示。

表6 最終可達矩陣

表7 可達集合與先行集合及其交集表

步驟3：可達矩陣層級拆解。對最終可達矩陣C進行層次劃分，依據的方法是可達集和先行集有交集，然后采用輪換抽取的方式，對層級進行劃分。例如，因素TI的可達集是T1，T2，先行集是T1，T2，T5，T6，P1，Q1，Q3，S1，I3，A1，A2。通過交集(終止集)與可達集相等的元素確定第一層集合元素。通過表7可知第一層元素為T1，T2，T4，P2，P3，Q2。剔除已選因素，重復該步驟得到全部的層級劃分，第二層元素為T3，Q3，第三層是T5，T6，Q1，I3，A1，第四層有P1，S1兩個元素，第五層只有一個元素A2。

步驟4：畫出ISM模型圖。根據可達矩陣和最終的層次劃分，采用自下而上的方式進行作圖，分別包含根本因素層(1、2層)，中間因素層(3、4層)和表層因素層(5層)，由于不同層次之間不能進行傳遞，考慮傳遞需要，本文增加了兩個虛擬結點[25]。最終輸出ISM模型如圖2所示。

圖2 食品供應鏈低碳管理影響因素ISM模型圖

步驟5：繪制MICMAC圖。根據可達矩陣的結果，計算各影響因素的驅動能力和依賴能力。將全部因素映射到象限圖中，最終得到食品供應鏈低碳管理的影響因素交叉影響矩陣圖，如圖3所示。

圖3 食品供應鏈低碳管理影響因素MICMAC模型圖

2.3 驅動能力與依賴能力檢驗

ISM模型本質上是一個網絡結構圖，中間層和表層因素受到深層因素的影響，其具有很強的驅動能力，處于中間層和表層的因素具有很強的依賴能力。從復雜網絡理論的角度看[26]，如果是根本層的因素，那么這個結點有高的結點度、度中心性、中介中心性、反應能力和聯通能力。因此采用度(DC)、度數中心性(BC)、介數中心性(CC)對各層因素進行驅動能力與依賴能力檢驗。數據經過標準化處理以后，繪制在圖4中。結合MICMAC圖可以看出,處于根本層的因素(A2，P1，S1)，DC、BC、CC數值很高，屬于關鍵結點。中間層的因素(Q3，T3)，DC和CC的數值高，但是BC和驅動能力數值低。也有BC和驅動能力數值高的因素(T5，T6，I3，Q1，I3，A1)，表明這些因素起到連接和傳播作用。表層因素(如T4，Q2，P2)依賴能力強，但是BC數值小，反映了這些因素不處在關鍵結點上，處于網絡圖中的邊緣位置。

圖4 食品供應鏈低碳管理影響因素ISM模型圖的網絡結點參數變化趨勢

3 食品供應鏈低碳管理影響因素結果討論

3.1 ISM結果分析

根本層包括供應鏈低碳管理文化相互兼容、政府項目直接投資、共享綠色技術知識三個因素。供應鏈管理文化相互兼容和共享綠色技術知識屬于知識整合范疇。食品原料采購、生產、包裝、運輸涉及供應鏈上多個主體，各主體之間的企業經營理念、碳減排計劃、社會責任各不相同，管理文化兼容有益于供應鏈主體共同協作、相互配合，減少共享綠色技術知識過程的障礙。政府在食品供應鏈低碳管理市場中起“推手”作用，借助金融、市場、制度、政策等條件的優勢，為食品企業等供應鏈主體之間綠色技術知識共享提供服務。

第三層是碳足跡流程監管、綠色技術商業模式、制定清晰減碳目標、依靠外部知識解決技術問題、使用綠色技術知識解決運營問題。第四層是提供綠色技術培訓、制定低碳運輸方案。采用綠色技術商業模式會促使食品制造商采用新的環保生產、包裝、運輸技術。而新商業模式需要對食品碳排放量和足跡進行管理，進而對碳減排戰略的制定產生影響。使用綠色技術知識解決運營問題代表食品廠商對外部知識獲取能力、轉化到自主創新的水平，將影響食品供應鏈各方主體開展低碳實踐活動。

處于第五層的因素有使用清潔能源生產技術、產品綠色環保設計、制定碳排放稅收機制、培養員工環保意識、建立回收物流、綠色專利保護和激勵。食品供應鏈的減碳目標需要清潔能源技術的支持。碳排放稅收同綠色技術專利之間相互作用，政府通過稅收政策制定影響食品行業碳排放規模，因此稅收政策會影響到企業低碳技術創新的進度和質量，但同時專利保護激勵機制也在影響企業綠色技術創新能力和政府碳排放政策制定。

3.2 MICMAC結果說明

第一象限為自發區，該區域因素具有低依賴高驅動的屬性。供應鏈低碳管理文化相互兼容、政府項目直接投資、共享綠色技術知識位于這一區域，同時在ISM的根本層，不僅對上層因素起到巨大推動作用，而且存在相互影響的作用(P1與S1)，需要引起必要的監視。第二象限是聯動區，在聯動象限的因素有著高驅動高依賴的特點，包括碳足跡流程監管、綠色技術商業模式、制定清晰減碳目標等因素，它們位于ISM模型中的中間層，起到支撐和傳遞的作用。第四象限是依賴區，此象限的影響因素具有較高依賴性和較低驅動力，在ISM模型當中存在清潔能源生產技術、產品綠色環保設計等因素，位于模型的表層，它們受到下層和深層因素的影響。第三象限是獨立區，目前在本研究中并未出現任何影響因素。

4 結論與建議

本文從綠色技術創新和知識整合的角度識別出關于技術、政策、組織、共享、創新、吸收六個維度的24個食品供應鏈影響因素。通過AHP-EW-ISM多準則決策技術，構造出食品供應鏈低碳管理結構機制模型。在MICMAC圖和復雜網絡理論的幫助下分析出不同區域的因素，研究結果表明，高驅動性的因素分布在根本層，分別是供應鏈低碳管理文化相互兼容、政府項目直接投資、共享綠色技術知識，三個因素在低碳實踐中將扮演關鍵角色。為了提升食品行業供應鏈低碳管理實踐水平，根據前文研究結果，提出如下建議。

①從綠色技術創新角度看，政府應積極參與外部市場，在管理機制、市場體制、政策環境、技術創新等方面對食品企業及其合作伙伴提供支持。政府可以幫助食品企業設計低碳環保供應鏈網絡，制定科學有效的固碳計劃；利用靈活的市場配置資源體制，為食品制造商吸引優秀的低碳供應商；通過完善碳排放量和碳交易權的稅收管理政策助力食品供應鏈低碳管理，按照“誰排放、誰負責”的原則，劃清食品供應鏈主體責任；搭建低碳發明專利數據開發平臺、構建專利獎勵機制、改革賦稅機制、控制專利轉讓風險、提供免費綠色認證服務等，以此激發食品企業落實低碳管理實踐的動力。

②食品廠商直接參與綠色技術創新實踐，是低碳管理的主要參與者。作為制造商首先應該制定清晰的碳減排計劃，包括食品全生命周期內的碳排放量、能源消耗量、廢物排放量等。其次應引入清潔能源生產技術，使供應鏈每個環節都能達到降低能耗和污染的目的，例如使用生物碳基燃料、可持續包裝設計、廢棄能源回收等。

③企業還需要在綠色知識整合方面進行突破。在食品供應鏈上進行綠色技術知識共享時需要良好的學習機制和信任機制。依托互聯網信息構建信息共享平臺，全方位收集、整合、分析綠色技術的數據、信息、知識、流程。處在食品供應鏈上的核心企業及其供應商等合作伙伴應定期學習、共享制度，由核心企業開展集中綠色技術培訓活動，提升從業人員綠色環保技能和意識。食品廠商還需要通過信任機制選擇合適的綠色供應商合作伙伴，利用長期合同和榮譽認證建立穩定的合作關系。