基于主成分與灰色關聯(lián)分析的乳制品供應鏈風險因素評價

曾佑新+宋斯達

[摘 要]隨著經(jīng)濟的發(fā)展，對乳制品的需求逐年增加，而乳制品行業(yè)出現(xiàn)的問題也隨之增多，乳制品供應鏈面臨的風險也越來越多。為了評估乳制品供應鏈面臨的風險，文章使用主成分分析法及灰色關聯(lián)分析相結(jié)合的方法對乳制品風險因素進行評估，并針對風險較大的因素提出了相應的建議。

[關鍵詞]乳制品；供應鏈風險；主成分分析；灰色關聯(lián)分析

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2017.09.156

1 引 言

隨著經(jīng)濟的高速發(fā)展，人們的生活水平逐漸提高，人們對乳制品需求也越來越高，不少家庭將乳制品作為生活營養(yǎng)品。同時隨著乳制品的盛行，生產(chǎn)乳制品的廠商也越來越多，而原來的乳制品廠商也在逐漸擴大自己的生產(chǎn)規(guī)模，形成了較為完善的供應鏈，而供應鏈的環(huán)節(jié)眾多，任一環(huán)節(jié)上出現(xiàn)問題就會影響整個供應鏈，使得供應鏈的運作出現(xiàn)問題，最終影響到消費者，所以對乳制品供應鏈環(huán)節(jié)風險的把控至關重要。

幾年前的三聚氰胺事件至今還在人們腦海中留下了深刻的負面影響，使得人們對國產(chǎn)乳制品不信任。越來越多的生產(chǎn)商也加大了乳制品行業(yè)的競爭。乳制品本身的質(zhì)量問題就更加得到了關注，不僅僅是人們對各類乳制品的相互對比，政府也加強了乳品行業(yè)的安全監(jiān)督與管控。這就要求企業(yè)與廠商更加完善和管理自身供應鏈，加強供應鏈的風險防范措施。

乳制品供應鏈相比其他供應鏈來說有著自己的特點。首先，乳制品屬于食品，安全與衛(wèi)生至關重要，這要求在生產(chǎn)過程中有嚴格的消毒設備，合格的工藝手段，以及完善的檢測標準。其次，乳制品由于保質(zhì)的問題，要求冷鏈運輸。最后，乳制品的存放與銷售也要考慮到保質(zhì)期的問題。如何讓消費者買到安全放心的乳制品是個至關重要的問題。

2 相關理論及方法

2.1 主成分分析

主成分分析法是一種降維的統(tǒng)計方法，它借助于一個正交變換，將其分量相關的原隨機向量轉(zhuǎn)化成其分量不相關的新隨機向量，這在代數(shù)上表現(xiàn)為將原隨機向量的協(xié)方差陣變換成對角形陣，在幾何上表現(xiàn)為將原坐標系變換成新的正交坐標系，使之指向樣本點散布最開的p個正交方向，然后對多維變量系統(tǒng)進行降維處理，使之能以一個較高的精度轉(zhuǎn)換成低維變量系統(tǒng)，再通過構(gòu)造適當?shù)膬r值函數(shù)，進一步把低維系統(tǒng)轉(zhuǎn)化成一維系統(tǒng)。主成分分析方法的步驟如下：

（1）原始數(shù)據(jù)標準化。分析或評價中確定的各個指標，都有不同的量綱、不同的數(shù)量級，而不同量綱、不同數(shù)量級的數(shù)據(jù)不能放在一起直接進行比較，也不能直接用于多元統(tǒng)計分析，需要對指標的數(shù)值進行標準化處理，以消除其量綱、數(shù)量級上的差異，使其具有可比性。

（2）計算相關系數(shù)矩陣。通過計算相關系數(shù)矩陣，可以得出各因素變量之間的相關關系，關聯(lián)系數(shù)越大則代表各因素之間重復的信息越多。

（3）計算相關系數(shù)矩陣的特征值和特征向量。

（4）確定主成分。選取特征值大于1，并且累計貢獻率大于85%的前p個變量作為主成分，這p個主成分包括了所有因子85%以上的信息，因子個數(shù)減少起到了因子篩選的作用。根據(jù)主成分載荷與特征值可以得到主成分表達式。

2.2 灰色關聯(lián)分析

灰色關聯(lián)分析法是對于兩個系統(tǒng)之間的因素，其隨時間或不同對象而變化的關聯(lián)性大小的量度，稱為關聯(lián)度。

在系統(tǒng)發(fā)展過程中，若兩個因素變化的趨勢具有一致性，即同步變化程度較高，即可謂二者關聯(lián)程度較高；反之，則較低。

（1）求個序列的初值像

將序列中的各項除以序列中的首項得到新的序列

（2）求差序列

3 乳制品供應鏈因素分析

3.1 指標體系的建立

根據(jù)乳制品供應鏈流程，從原奶生產(chǎn)，經(jīng)過加工包裝，配送至分銷商和銷售商，最后再銷售給消費的流程中，逐步分析每個環(huán)節(jié)所存在的風險因素，設計了乳制品供應鏈風險因素二級指標體系，得出5個1級指標和14個2級指標如下圖所示。

乳制品風險指標體系

3.2 數(shù)據(jù)及標準化處理

邀請本行業(yè)專家分別對上圖中的各個風險因素打分，對各個因素賦予0～1的權(quán)重，權(quán)重越大代表風險越高，并將數(shù)據(jù)進行標準化處理，如表1所示。

3.3 主成分的提取

根據(jù)公式計算各因素之間的相關系數(shù)，如表2所示?？梢园l(fā)現(xiàn)其中有些因素之間存在較大的相關性，適合使用主成分分析。

計算相關系數(shù)矩陣的特征值與特征向量，特征值可以被看作主成分的影響力大小的指標，如果特征值小于1，說明該主成分的作用還不如直接引入一個原變量的作用大，因此主成分個數(shù)的提取原則之一為主成分對應的特征值大于1。根據(jù)表3的特征根，前4項成分的特征值大于1，并且累計貢獻率達到了91%，說明包含了大多數(shù)指標的信息，所以認為前4項成分為新的指標。

3.4 主成分表達式

主成分特征向量表示主成分和相應的原變量的相關關系，通過主成分載荷除以主成分對應的特征值平方根得到，絕對值越大，則主成分對該變量的代表性越大。以主成分F1，F(xiàn)2為例，各因素前的權(quán)重越大，代表該主成分包含的該因素的信息越多，但是主成分取4個，所以僅依賴某個主成分不能得出該因素的的重要性，依然要靠總體得分來評定。

3.5 主成分得分

將原始數(shù)據(jù)代入主成分表示式中，可以分別得到各主成分的得分和總體得分，總體得分分別為Y=（-0.090，0.437，0.217，0.225，0.246，0.518，-0.029，0.275）

3.6 灰色關聯(lián)度

將總體評分作為新的參考序列成立新的指標體系，并計算各指標因素與新序列的關聯(lián)度，初值化序列之后得兩極最大差與最小差，分別是M=12.998，m=0。

根據(jù)公式可得灰色關聯(lián)度，如表4，與參考序列關聯(lián)越大風險越大。由排序可知運輸車溫度X7，運輸時長X8，儲存環(huán)境X9產(chǎn)生和面臨的風險較大。

4 結(jié) 論

顯然在乳制品供應鏈中，原料及產(chǎn)品的運輸及儲存往往面臨著較大的風險。同時由于信息不對稱，也造成了較大的風險。

首先，在運輸時間上，合理配送可以有效減少運輸時間，在有限的保質(zhì)期內(nèi)，減少運輸時間相當于給銷售環(huán)節(jié)提供了更多時間，同時也給消費者更長飲用周期。一方面，可以加強配送設施，增加配送節(jié)點，提高運輸?shù)臏蚀_性，減少錯誤訂單，訂單不及時等現(xiàn)象；另一方面，優(yōu)化配送路線和配送模式，從而達到節(jié)省時間的目的。其次，在運輸溫度上，升級運輸設備，加強運輸車的溫度管理，引入最近的冷凍技術，防止因溫度不當影響產(chǎn)品質(zhì)量，同時應制定相關的規(guī)定，提高操作人員和技術人員的水準，對設備進行有效的檢查和維護。在供應鏈中，信息不對稱的現(xiàn)象普遍存在，這就需要供應鏈的各環(huán)節(jié)資源信息共享，加強各環(huán)節(jié)的合作，從整個供應鏈利益出發(fā)，降低風險。

乳制品對改善人體膳食、加強營養(yǎng)有著非常重要的作用，本文從風險識別，評估方面評價了乳制品風險指標，并提供了相關建議，相信今后乳制品的需求也會越來越大，乳制品風險管理也會成為各企業(yè)需要重視的環(huán)節(jié)。

參考文獻：

[1]張蔚俊，鄭錦榮.基于主成分和灰色關聯(lián)度綜合分析法的食品安全因素分析[J].中國農(nóng)學通報，2014，30（3）：295-301.

[2]孫曉東，胡勁松，焦玥.基于主成分分析和灰色關聯(lián)聚類分析的指標綜合方法研究[J].中國管理科學，2005（13）：18-22.

[3]李贏.乳制品供應鏈質(zhì)量風險評價和控制研究[D].北京：北京交通大學，2016.

[4]韓高文.乳制品供應鏈中的食品安全風險識別與評估[D].天津：天津科技大學，2013.

[5]孔德財.乳制品冷鏈物流系統(tǒng)風險評價研究[D].長沙：長沙理工大學，2014.

[6]鮑學英，李海連，王起才.基于灰色關聯(lián)分析和主成分分析組合權(quán)重的確定方法研究[J].數(shù)學的實踐與認識，2016，46（9）：130-134.

[7]鄧文博，葉影霞.基于主成分分析的參數(shù)法在供應鏈風險管理中的應用[J].物流技術，2012，31（5）：200-209.