应用熵值-贝叶斯网络模型分析黑龙江省蔬菜全产业链高质量发展风险

摘    要： 在强化质量导向、推动乡村振兴的背景下全面分析蔬菜全产业链高质量发展风险，对提高蔬菜全产业链运作效率具有重要意义。本研究通过应用熵值-贝叶斯网络模型对黑龙江省蔬菜全产业链质量风险水平进行综合测度，并进一步识别关键风险因素。结果显示目前黑龙江省蔬菜全产业链高质量发展形势稳定向好，但仍存在一定风险，其关键风险主要来源于流通运输、产品管控和市场道德三个维度。据此，提出：（1）加快农村信息化建设，优化物流运输网络布局;（2）强化龙头企业责任意识，鼓励消费者参与质量安全共治;（3）健全社会化服务体系，加强蔬菜品牌建设，促进蔬菜全产业链高质量发展。

关键词： 蔬菜全产业链; 高质量发展; 质量风险; 熵值-贝叶斯网络模型

中图分类号： S63 文献标识码： B 文章编号： 1673-2871（2022）06-105-08

Risk of high-quality development of the whole vegetable industry chain in Heilongjiang analyzed by entropy-Bayesian network model

HUO Hong， LI Yichao， ZHAN Shuai

（Management School， Harbin University of Commerce， Harbin 150028， Heilongjiang， China）

Abstract： Under the background of strengthening quality orientation and promoting rural revitalization， a comprehensive analysis of the high-quality development risks of the whole vegetable industry chain is of great significance to improve the operation efficiency of the whole vegetable industry chain. This study comprehensively measured the quality risk level of the whole vegetable industry chain in Heilongjiang Province by using the entropy Bayesian network model， and further identified the key risk factors. The results show that the high-quality development level of the whole vegetable industry chain in Heilongjiang Province is stable and good， but there are still some risks. The key risks mainly come from circulation， transportation， product control and market ethics. Accordingly， it is proposed that measures should be taken to accelerate the construction of rural informatization and optimize the layout of logistics and transportation network， to strengthen the sense of responsibility of leading enterprises and encourage consumers to participate in the co-governance of quality and safety， and to improve the socialized service system， strengthen the construction of vegetable brands and promote the high-quality development of the whole vegetable industry chain.

Key words： Whole vegetable industry chain; High-quality development; Quality risk; Entropy-Bayesian network model

乡村振兴，产业兴旺是关键[1]。蔬菜是我国居民不可或缺的主要消费品，推动蔬菜全产业链高质量发展是关系到城乡居民生活改善和农民增收的重要民生工程，也是乡村富民计划的重要举措，更是乡村振兴战略的内在要求[2]。然而，“十三五”期间黑龙江省蔬菜（包含食用菌）种植面积和产量增幅较小，2020年蔬菜种植面积约为15.20万hm²，产量约为674.30万t，分别较2016年下降了2.51%，12.97%[3]。在“十四五”丰富乡村经济业态的新发展格局下，黑龙江省在确保粮食安全的同时，牢固树立正确的大食物观，立足于农业供给侧结构改革[4]，使黑龙江省蔬菜产业规模、结构布局逐渐发生转变。与此同时，黑龙江省遵循因地制宜的原则，充分发挥各地区的区位优势，通过建立五大优质设施蔬菜产业集群、七大露地大宗蔬菜优势区、4个特色蔬菜基地，重点发展城郊保供型、出口外销型、优质加工型、山地特色型蔬菜，提升蔬菜全产业链的高质量发展水平。但是，蔬菜全产业链的高质量发展受到产地环境、流通运输、品质混同、产品管控和道德伤害等诸多因素的影响，未来仍然面临较大的风险与挑战[2]。如何有效分析识别蔬菜全产业链高质量发展过程中的风险并对关键风险因素预警，进一步提高黑龙江省蔬菜全产业链的产业化程度，确保农业发展提效、农民增收，是构建蔬菜全产业链保障工程的重要着力点。

目前关于蔬菜全产业链高质量发展风险的研究，主要集中在厘清发展现状、风险分析、风险分类等定性讨论层面[5-6]，对蔬菜全产业链质量风险综合测度的研究相对较少，仅有部分学者采用实证方法进行了初步分析评价，如Hernández-Rubio等[7]通过实证研究发现蔬菜批发商建立更严格的质量控制体系对蔬菜全产业链系统安全有积极的影响，Mehmood等[8]研究认为提高菜农对农药的风险认知可以促进蔬菜全产业链的可持续发展。然而，蔬菜全产业链涉及蔬菜产地选址、品种选择、育苗生产、采收、加工、包装、流通、销售等环节，并受产地环境、流通运输、品质混同、产品管控和道德伤害等诸多因素的影响，多种因素相互交织，形成了一个复杂的风险网络系统，实证方法往往难以对复杂网络系统以及整体风险做出有效分析与推断。而熵值-贝叶斯网络模型可以将风险值可视化，利用概率统计对蔬菜全产业链质量风险进行不确定性推理，反映整个网络中风险间的概率关系[9]。因此，本研究以蔬菜全产业链质量风险为研究对象，在对质量风险因素分析的基础上，结合贝叶斯网络原理应用熵值-贝叶斯网络模型，对黑龙江省蔬菜全产业链质量风险水平进行综合测度，并进一步识别关键风险因素，结合预警信号灯的设置使管理者更为直观地观测到分析结果。根据分析结果提出降低蔬菜全产业链关键风险因素发生概率的对策与建议，以期为推动黑龙江省蔬菜全产业链的高质量发展提供决策支持。

1 黑龙江省蔬菜全产业链高质量发展风险因素分析

1.1 风险因素识别

在对黑龙江省蔬菜全产业链高质量发展现状分析的基础上，本研究根据蔬菜全产业链的重要环节以及蔬菜产业标准化对象的内在关联和功能保障，结合专家访谈和文献学习，将风险源分为以下几类。

1.1.1 产地环境风险 黑土地资源是黑龙江省得天独厚的优势，但是随着城市化进程的不断推进，黑龙江省的农业用优质土地面积不断减少。根据《2020年黑龙江统计年鉴》数据，2019年草原环境的恶化致使盐碱地面积增加45.5%，全省水土流失面积755.6万hm²，占总耕地面积的47.7%。全省农药使用量6.4万t，化肥施用量223.3万t，分别占全国总量的4.3%，4.1%[3]。土地退化在一定程度上对蔬菜产地环境造成了破坏，而蔬菜产地环境质量易受产地地理位置、环境空气、灌溉水质量以及土壤环境因素的影响[10]，这些因素又直接影响蔬菜的生长。据此，以产地环境风险为一级指标，选取土壤条件[11]、水源质量[12]、空气质量[13]、选址规范[14]、农资投入品规范[15]为5个二级指标。

1.1.2 品质混同风险 蔬菜的品质混同主要是指受市场秩序的影响，市场中的优质蔬菜无法优价，出现与一般品种混收混销的现象，且对菜农收益造成严重影响[16]。研究发现，一是市场秩序和信息传递机制对蔬菜品质具有不可忽视的影响，由于生产者和经营者之间的信息不对称，市场对于优质蔬菜的定位不够清晰，譬如同一主产区生产的西红柿，其价格受上市时间的影响而产生较大差异。二是蔬菜的加工技术水平较低，加工蔬菜品类局限。以齐齐哈尔市为例，全市蔬菜加工企业仅有7家，其中6家主要加工甜玉米，1家主要加工酱菜，加工量仅为1.5万t（除甜玉米加工量）[17]。而且加工的蔬菜大多数为腌制菜，净菜生产加工技术、冷链物流方式等都处于初级发展阶段。第三，蔬菜生产技术和生产方式仍是制约蔬菜质量提升的重要因素。2020年，黑龙江省粮食作物种植面积约为1445万hm²，粮食作物的种植、施药、采收等环节基本上已经实现机械智能化操作。而蔬菜种植面积约为15.20万hm²，仅为粮食作物面积的0.1%，尽管蔬菜等经济作物的收益相对较高，但种植蔬菜投入的人力物质成本更高，蔬菜病虫害的防治和高品质蔬菜的种植培养还需高科技的助力。据此，以品质混同风险为一级指标，选取生产者和经营者信息不对称[18]、市场秩序混乱[12]、加工原料安全水平低、疾病疫情[8]、生产方式局限[2]、生产技术落后[19]为6个二级指标。

1.1.3 流通运输风险 当前市场中的蔬菜主要以生鲜为主，具有易腐特性，需要低温贮存和运输，物流运输平台对蔬菜的产销过程具有重要影响。如齐齐哈尔市共有1260个村，其中具备电商配送站点的为456个，占比不足50%，蔬菜流通销售局限于当地商贩收购，菜农对蔬菜市场供求信息掌握不足[17]。即使部分菜农通过“电商+直播”的形式取得销售额，但仍然面临蔬菜的流通运输困境。在确保品质与时效的前提下将蔬菜顺利运往目的地，对蔬菜的质量安全监管与运输环节提出了更高的要求。据此，以流通运输风险为一级指标，选取供求信息沟通缺乏[20]、运输效率低[5]、流通信息的传递渠道局限[21]、蔬菜安全监管力度不足、运输产业链组织化程度低[22]为5个二级指标。

1.1.4 产品管控风险 一方面，新冠肺炎疫情的全球暴发蔓延加之美国为维护霸权地位而对我国进行打压的情形下，蔬菜产业链进口端的“断链危机”和出口端的“断需风险”对蔬菜全产业链的管控升级提出了新的要求[23]。当前“小农户，大市场”的蔬菜市场发展格局不利于蔬菜全产业链的质量管控[21]。市场主体的分散经营存在一定的盲目性，菜农一般都是以家庭为单位的小规模种植经营，而黑龙江省大型的蔬菜批发市场都是大宗交易，如哈达批发市场一般不会直接与小农户、散户合作。另一方面，虽然政府部门官方网站持续发布蔬菜质量安全管控工作进展等信息，但由于形式单调，导致消费者对官方信息的关注度不高，消费者参与蔬菜全产业链质量安全管控的积极性不高，质量安全问题识别能力差[24]。据此，以产品管控风险为一级指标，选取分销渠道缺乏、蔬菜批发市场冗杂[2]、制度体系不健全[23]、消费者安全知识局限、质量安全问题识别能力差[24]为5个二级指标。

1.1.5 道德伤害风险 调研发现，市场中优质蔬菜与一般蔬菜的标准界定不清晰，优质蔬菜品牌数量少、影响力不大[12]，黑龙江省蔬菜品牌仅有“克山马铃薯”“海林猴头菇”“东宁黑木耳”等28个蔬菜地标品牌进入全国知名品牌范围[25]，其余纷杂的小品牌由于缺乏行业指导处于盲目发展状态，导致一些中间渠道商对蔬菜的品种、数量甚至价格享有绝对的话语权。虽然黑龙江省已有40%的品牌蔬菜销售合作社[25]，但仍然有大部分农户个体分散经营，一些经营者过度追求利润，刻意压低价格，优劣产品掺杂贩卖，造成了市场道德失范。另一方面，Ngo等[26]研究得出由于消费者品牌意识不强，消费者以高价购买到残次品后，可能不会再次购买该品种，甚至向周围人抱怨并且夸大事实，造成市场恐慌。此外，加之部分菜农习惯于蔬菜传统的栽培技术和生产观念，对新品种、新技术的接受周期较长，制约了蔬菜质量的提升[12]。据此，以道德伤害风险为一级指标，选取食用不当、菜农标准意识缺乏[20]、消费者逆向行为[12]、市场道德失范、渠道体系垄断[27]为5个二级指标。