唐 毅，張彬樂(lè)，王忠偉

（1.中南林業(yè)科技大學(xué) 交通運(yùn)輸與物流學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙410004；2.湘潭大學(xué) 公共管理學(xué)院，湖南 湘潭 411105）

基于粗糙集AHP農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究

唐 毅1,2，張彬樂(lè)2，王忠偉1

（1.中南林業(yè)科技大學(xué) 交通運(yùn)輸與物流學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙410004；2.湘潭大學(xué) 公共管理學(xué)院，湖南 湘潭 411105）

針對(duì)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享程度評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重求解過(guò)程中單一權(quán)重確定方法的不足，提出了基于粗糙集和AHP法的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享程度評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重求解方法。結(jié)果表明：（1）基于影響農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享的客觀(guān)因素，構(gòu)建了農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享程度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；（2）考慮到粗糙集求解權(quán)重的客觀(guān)性?xún)?yōu)勢(shì)和AHP法求解權(quán)重的主觀(guān)性?xún)?yōu)勢(shì)，提出了綜合粗糙集和AHP法的供應(yīng)鏈信息共享程度評(píng)價(jià)指標(biāo)組合權(quán)重求解方法；（3）通過(guò)實(shí)例分析的方法，計(jì)算出IT能力、硬件設(shè)施、共享信息、共享信息狀態(tài)和管理因素五個(gè)一級(jí)指標(biāo)的組合權(quán)重依次為：0.174、0.172、0.247、0.223和0.184?；诖植诩虯HP法的組合賦權(quán)法在農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重確定中基本可行，可為農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享評(píng)價(jià)及相關(guān)領(lǐng)域提供一個(gè)有效的思路。

農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈；信息共享；粗糙集；層次分析法；

農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鍵管理能夠提高農(nóng)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力、繁榮農(nóng)村經(jīng)濟(jì)、增加農(nóng)民收入，具有十分重要的作用[1]。隨著對(duì)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈管理研究的深入，農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈企業(yè)意識(shí)到信息共享在供應(yīng)鏈管理中的重要性。信息共享有利有弊：從供應(yīng)鏈整體角度出發(fā)，信息共享能有效地減弱“牛鞭效應(yīng)”，減少由于信息不對(duì)稱(chēng)而造成的各種問(wèn)題，提升其運(yùn)作效率，同時(shí)也是打造敏捷供應(yīng)鏈的必要條件；從單個(gè)供應(yīng)鏈企業(yè)出發(fā)，信息共享會(huì)降低其信息優(yōu)勢(shì)，增大企業(yè)在信息方面投入的成本，過(guò)度的信息共享甚至可能會(huì)泄露商業(yè)機(jī)密。因此，把握好信息共享的程度對(duì)于供應(yīng)鏈企業(yè)來(lái)說(shuō)是極其重要，把握信息共享程度首先應(yīng)對(duì)其做出準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)，而準(zhǔn)確評(píng)價(jià)的前提就是科學(xué)合理的指標(biāo)體系和指標(biāo)權(quán)重。

由于農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享涉及面十分廣泛，國(guó)內(nèi)外學(xué)者從不同的視角提出了多種評(píng)價(jià)指標(biāo)集[2-5]。在權(quán)重計(jì)算方面，不同的學(xué)者嘗試了不同的定量或者定性的評(píng)價(jià)方法并在各自的求解與驗(yàn)證下取得了成功，如專(zhuān)家打分法[6]、層次分析法[7-8]、粗糙集[9]等。這些方法要么在權(quán)重求取過(guò)程中比較依賴(lài)人工經(jīng)驗(yàn)要么對(duì)評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量要求較高。本文在系統(tǒng)地分析農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享影響因素的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一套對(duì)應(yīng)的完整的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。然后結(jié)合主觀(guān)賦權(quán)法充分利用專(zhuān)家的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)點(diǎn)以及客觀(guān)賦權(quán)法反映問(wèn)題內(nèi)在規(guī)律的優(yōu)點(diǎn)，提出了基于粗糙集和AHP法的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享程度評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算方法。

1 農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享程度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

本文在參閱諸多國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，依照全面性、科學(xué)性、可操作性、代表性的指標(biāo)構(gòu)建基本原則，建立了包含“IT能力”、“硬件設(shè)施”、“共享信息”、“共享信息狀態(tài)”和“管理因素”5個(gè)一級(jí)指標(biāo)的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享程度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

1.1 IT能力

IT技術(shù)是實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享的基礎(chǔ)。Bharadwaj A S[10]表明IT技術(shù)的應(yīng)用能使企業(yè)突破產(chǎn)品、地域和服務(wù)等的限制，從而實(shí)現(xiàn)信息共享。但僅運(yùn)用先進(jìn)的IT技術(shù)并不能實(shí)現(xiàn)有效的信息共享，有效的信息共享源自于企業(yè)的IT能力。Nada等[11]認(rèn)為IT能力的提供能強(qiáng)化供應(yīng)鏈企業(yè)信息共享的能力。李隨成等[12]通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)IT能力對(duì)供應(yīng)鏈間信息共享具有顯著的促進(jìn)作用。

1.2 硬件設(shè)施

在“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈間信息共享的數(shù)量逐漸增加，數(shù)據(jù)處理也越來(lái)越復(fù)雜，對(duì)相應(yīng)的硬件設(shè)施要求也越來(lái)越高。硬件設(shè)施水平則決定了信息處理的效率，是信息共享的重要影響因素。

1.3 共享信息

供農(nóng)產(chǎn)品應(yīng)鏈的共享信息主要有：銷(xiāo)售信息、庫(kù)存信息、訂單狀態(tài)信息、銷(xiāo)售預(yù)測(cè)信息、生產(chǎn)—配送計(jì)劃等[13]。農(nóng)產(chǎn)品企業(yè)的信息共享渠道和種類(lèi)越多其信息共享程度越高。

1.4 共享信息狀態(tài)

在信息共享過(guò)程中，只有保證信息的實(shí)時(shí)性、正確性、完整性才能實(shí)現(xiàn)有效的信息共享。靈敏、正確且有力的信息反饋對(duì)于進(jìn)一步信息共享具有積極的促進(jìn)作用。

1.5 管理因素

以實(shí)現(xiàn)企業(yè)信息化和信息共享為目的的組織結(jié)構(gòu)調(diào)整和業(yè)務(wù)流程重組能顯著地提升各種資源的利用效率以節(jié)省信息共享的成本。

以這五個(gè)一級(jí)指標(biāo)為依據(jù)，衍生了15個(gè)二級(jí)指標(biāo)，構(gòu)成了農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享程度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（如圖1所示）。

2 農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享程度評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重確定方法

圖1 農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享程度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Fig.1 Evaluation index system of agriculturalsupply chain information sharing level

基于AHP的主觀(guān)賦權(quán)法考慮到了專(zhuān)家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，然而其主觀(guān)隨意性較大。粗糙集理論是一種處理不確定性與不完整性的比較好的數(shù)學(xué)工具[14]?；诖植诩目陀^(guān)權(quán)重確定能夠真實(shí)地反映數(shù)據(jù)本身所隱藏的信息，得到問(wèn)題的內(nèi)在規(guī)律[15]，但不能反映專(zhuān)家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，且有時(shí)得出的結(jié)果可能與實(shí)際不符甚至相悖。綜合考慮兩種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，本文將基于AHP和基于粗糙集方法得到的權(quán)重相結(jié)合，計(jì)算出優(yōu)化的組合權(quán)重。

2.1 基于粗糙集的權(quán)重確定方法

粗糙集是解決不確定性問(wèn)題的一種方法，粗糙集擁有兩大特點(diǎn)，一是其不用提供除解決問(wèn)題所需數(shù)據(jù)以外的任何信息，二是粗糙集可以用作約簡(jiǎn)冗余信息。利用粗糙集方法可以計(jì)算得到客觀(guān)的供應(yīng)鏈信息共享程度指標(biāo)權(quán)重，從而不受主觀(guān)意識(shí)影響。

2.1.1 粗糙集基本理論

定義3：給定決策系統(tǒng)S=(U，A=C∪D，V，f)，對(duì)于任意論域子集是X關(guān)于C的下近似；子集稱(chēng)做X對(duì)于C的上近似，其中[u]p∈IND(C)，表示為屬性C下對(duì)象u的等價(jià)類(lèi)。X關(guān)于C的下近似可稱(chēng)為X關(guān)于C的正域，記為posp(X)，即posp(X)=P(X)。

2.1.2 信息熵的基本理論

定義4：給定決策系統(tǒng)S=(U，A=C∪D，V，f)，條件屬性等價(jià)劃分結(jié)果是U/IND(C)={X1，X2，…，Xn}，決策屬性等價(jià)劃分結(jié)果為U/IND(D)={Y1，Y2，…，Ym}，則對(duì)象集U在條件屬性集C下關(guān)于決策屬性D的信息熵[16]表示為：

則決策系統(tǒng)S中，定義屬性Q∈U粗糙集信息熵重要度為：

2.1.3 基于粗糙集的權(quán)重確定算法

本文基于前文的供應(yīng)鏈信息共享評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建了決策系統(tǒng)Sz，其中對(duì)象集為U={u1，…，un}，該系統(tǒng)共包含5個(gè)一級(jí)指標(biāo)C={c1，c2，c3，c4，c5}，在一級(jí)指標(biāo)ci(i=1，…，5)下的二級(jí)指標(biāo)為 ci={ci1，ci2，…，cij}(i=1，…，5) j數(shù)量由一級(jí)指標(biāo)而定，本文有15個(gè)二級(jí)指標(biāo)，有對(duì)象ut∈U{t=1，…，n}在屬性Cij下的評(píng)價(jià)值為βij。則利用粗糙集方法進(jìn)行供應(yīng)鏈信息共享程度評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重求解的基本思路和算法如下：

1.數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理

由于供應(yīng)鏈信息共享程度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中，較多為定性的指標(biāo)，因此擬用專(zhuān)家打分法對(duì)n個(gè)對(duì)象在各個(gè)屬性指標(biāo)下進(jìn)行1-3分的分值評(píng)價(jià)，構(gòu)建決策系統(tǒng)SZ。具體地，若第n個(gè)對(duì)象在屬性指標(biāo)cij下的表現(xiàn)更好即更有利于信息共享則得分越高。由于所有評(píng)價(jià)值均為效益型指標(biāo)，且均為1-3離散值，因此本文的決策系統(tǒng)SZ為規(guī)范的決策表，無(wú)須進(jìn)行歸一化和離散化處理。

2.屬性重要度的計(jì)算

決策系統(tǒng)SZ中某個(gè)條件屬性重要度等于除去該屬性后正域的改變程度。其變化程度越大則屬性越重要性，反之越低。由于本文中有兩層指標(biāo)體系，因此首先計(jì)算一級(jí)指標(biāo)的重要度，再計(jì)算一級(jí)指標(biāo)下的二級(jí)指標(biāo)相對(duì)重要度。

3.指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算

算法1 決策表一級(jí)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算。

輸入：決策表Sz。

輸出：一級(jí)指標(biāo)ci(i=1，…，5)的權(quán)重ω(ci)(i=1，…，5)。

Step1. 根據(jù)式1計(jì)算一級(jí)指標(biāo)C和決策屬性D的不可分辨關(guān)系IND(C)和IND(D)。

Step2.根據(jù)式2和Step1得到的不可分辨關(guān)系IND(C)和IND(D)計(jì)算一級(jí)指標(biāo)C下相對(duì)于決策屬性D的信息熵I(D/C)。

算法2 二級(jí)指標(biāo)權(quán)重確定

輸入：決策系統(tǒng)Sz和一級(jí)指標(biāo)屬性權(quán)重ω(ci)(i=1，…，5)

輸出：二級(jí)指標(biāo)屬性權(quán)重ωK(ci)(i=1，…，5)

Step1.將每個(gè)一級(jí)指標(biāo)下的二級(jí)指標(biāo)劃分為一個(gè)一級(jí)指標(biāo)屬性塊，根據(jù)式1計(jì)算其一級(jí)指標(biāo)ci(i=1，…，5)和決策屬性和決策屬性D的不可分辨關(guān)系IND(ci)和IND(D)。

Step2.根據(jù)Step1得出的結(jié)果和式2，計(jì)算每個(gè)ci(i=1，…，5)相對(duì)于決策屬性D的信息熵I(D/ci)(i=1，…，5)。

Step3.對(duì)于一級(jí)指標(biāo)ci(i=1，…，5)中的屬性cij，根據(jù)式3計(jì)算其重要度SGF(cij)=I(D/ci)-I(D|ci-{cij})，有一級(jí)指標(biāo)ci下局部二級(jí)指標(biāo)權(quán)重為，將ci下的局部二級(jí)指標(biāo)權(quán)重與算法1中相應(yīng)的一級(jí)指標(biāo)權(quán)重ω(ci)相乘得到全局二級(jí)指標(biāo)權(quán)重，即：

2.2 基于AHP的權(quán)重確定方法

層次分析法是由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家T.L.Satty等人提出的，其特點(diǎn)是先將復(fù)雜的問(wèn)題分解為各種因素，然后根據(jù)支配關(guān)系將這些因素分組形成遞階層次結(jié)構(gòu)?；贏HP法確定主觀(guān)權(quán)重的步驟如下：

2.2.1 建立層次結(jié)構(gòu)模型

在對(duì)問(wèn)題全面深入認(rèn)識(shí)的基礎(chǔ)上，將問(wèn)題中所包含的因素聚類(lèi)分組再劃分層次，形成層次結(jié)構(gòu)模型。根據(jù)構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，建立了一個(gè)三層的結(jié)構(gòu)模型。第一層是目標(biāo)層即為農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享，第二層是準(zhǔn)則層即為各個(gè)一級(jí)指標(biāo)ci，第三層是子準(zhǔn)則層即為基于一級(jí)指標(biāo)分類(lèi)得出的各個(gè)二級(jí)指標(biāo)cij。

2.2.2 構(gòu)建兩兩比較判斷矩陣

兩兩比較判斷矩陣是指以上層某元素作為準(zhǔn)則，兩兩比較下層中所有被其支配的元素，根據(jù)如表1所示的1～9標(biāo)度法量化比較的結(jié)果，形成判斷矩陣D：

表1 1～9標(biāo)度法Table 1 1～9 scale of judgment matrix

2.2.3 層次單排序以及一致性檢驗(yàn)

理論而言，層次單排序問(wèn)題就是求判斷矩陣的最大特征值和特征向量的問(wèn)題。特征向量的值即為相對(duì)于上一層次中的某元素而言本層次與之有關(guān)的元素的相對(duì)重要程度。具體求解步驟如下：

a.計(jì)算矩陣每行元素的乘積Mr：

b.計(jì)算Mi的n次方根Wr：

d.計(jì)算矩陣的最大特征根[17]：

其中，(DW)r，表示向量DW的第r個(gè)元素。

e.計(jì)算一致性指標(biāo)CI：

f.計(jì)算CI與RI的比值，即隨機(jī)一致性比率CR，當(dāng)滿(mǎn)足RI＜0.01時(shí)，就認(rèn)為矩陣具有滿(mǎn)意的一致性。1～9階判斷矩陣RI的值如表2所示。

表2 平均隨機(jī)一致性指標(biāo)Table 2 Average random consistency index

2.2.4 層次總排序與一致性檢驗(yàn)。

依次沿遞階層次結(jié)構(gòu)由上而下逐層計(jì)算，即可計(jì)算出最低層因素相對(duì)于最高層的相對(duì)重要性的排序值，即層次總排序[18]。最新研究表明，總排序不必檢驗(yàn)一致性。所以在實(shí)際計(jì)算時(shí)，一般不進(jìn)行總排序的一致性檢驗(yàn)。

2.3 粗糙集與AHP組合權(quán)重函數(shù)構(gòu)建

設(shè)基于AHP法得到的主觀(guān)權(quán)重為ωAHP(cij)，基于粗糙集得到的客觀(guān)權(quán)重為ωRS(cij)，則組合權(quán)重ω*(cij)為：

其中0≤a≤1，j表示指標(biāo)項(xiàng)數(shù)。a的值越大，代表主觀(guān)權(quán)重所占比例越大；當(dāng)a=0時(shí)，所得權(quán)重即為客觀(guān)權(quán)重；當(dāng)a=1時(shí)，所得權(quán)重即為主觀(guān)權(quán)重。本文取a=0.5計(jì)算組合權(quán)重。

3 應(yīng)用算例

3.1 客觀(guān)權(quán)重計(jì)算

為了驗(yàn)證算法的有效性，邀請(qǐng)了相關(guān)專(zhuān)家學(xué)者對(duì)15家供應(yīng)鏈節(jié)點(diǎn)企業(yè)的各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行打分。根據(jù)專(zhuān)家打分的結(jié)果，將15家企業(yè)大致地分為“信息共享程度高”、“信息共享程度中”、“信息共享程度低”三等，并將其作為決策屬性D，其中以1、2、3三個(gè)數(shù)字表示信息共享程度的低、中、高。最終如表3所示的決策表。

表3 決策表離散化Table 3 Discretization of decision table

3.1.1 決策表一級(jí)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

在整個(gè)決策表中首先考慮五個(gè)一級(jí)指標(biāo)“IT能力”“硬件設(shè)施”“共享信息”“共享信息狀態(tài)”和“管理因素”，并根據(jù)信息熵下的粗糙集客觀(guān)賦權(quán)法依次計(jì)算得出一級(jí)指標(biāo)權(quán)重值。由表3根據(jù)算法1可得：

3.1.2 決策表二級(jí)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

由表4根據(jù)算法2可求得一級(jí)指標(biāo)“IT能力”下的各個(gè)二級(jí)指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重值：

同理，分別以“硬件設(shè)施”“共享信息”“共享信息狀態(tài)”“管理因素”這四個(gè)一級(jí)指標(biāo)對(duì)決策表分塊，并根據(jù)粗糙集客觀(guān)賦權(quán)法依次計(jì)算得出各一級(jí)指標(biāo)下的二級(jí)指標(biāo)相對(duì)權(quán)重值，如下所示：

表4 一級(jí)指標(biāo)“IT能力”的決策表Table 4 Decision table of the first level index"IT ability"

最后，將局部二級(jí)指標(biāo)權(quán)重與對(duì)應(yīng)的一級(jí)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行綜合，運(yùn)用式子計(jì)算出全局意義下的二級(jí)指標(biāo)客觀(guān)權(quán)重：

3.2 主觀(guān)權(quán)重計(jì)算

基于農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享程度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，創(chuàng)建層次結(jié)構(gòu)模型。結(jié)合專(zhuān)家意見(jiàn)，根據(jù)式4-8對(duì)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享程度指標(biāo)進(jìn)行分析得到層次單排序和層次總排序，且計(jì)算得出各個(gè)判斷矩陣的一致性都小于0.1，從而都具有滿(mǎn)意的一致性。最后得出的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享程度評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀(guān)權(quán)重如圖3所示。

3.3 組合權(quán)重計(jì)算

結(jié)合圖2和圖3的數(shù)據(jù)，根據(jù)式10，得出了農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享評(píng)價(jià)指標(biāo)的組合權(quán)重值如圖4所示。

圖2 農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享程度評(píng)價(jià)指標(biāo)客觀(guān)權(quán)重Fig.2 Objective weight ofagriculturalsupply chain information sharing level evaluation index

圖3 農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享程度評(píng)價(jià)指標(biāo)客觀(guān)權(quán)重Fig.3 Subjective weight ofagriculturalsupply chain information sharing level evaluation index

圖4 農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享程度評(píng)價(jià)指標(biāo)組合權(quán)重Fig.4 Combined weight ofagriculturalsupply chain information sharing level evaluation index

根據(jù)圖4可知，影響農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享程度的各個(gè)指標(biāo)中，“信息系統(tǒng)的安全性”和“信息反饋”兩個(gè)因素對(duì)信息共享的程度的影響基本為零，“IT系統(tǒng)花費(fèi)”和“共享渠道數(shù)量”兩個(gè)因素對(duì)信息共享程度的影響最大，“IT技術(shù)應(yīng)用”、“共享信息深度”和“組織結(jié)構(gòu)”等因素對(duì)信息共享程度的影響一般。

4 結(jié)論與討論

由研究所得評(píng)價(jià)指標(biāo)的組合權(quán)重可以看出“IT系統(tǒng)花費(fèi)”和“共享渠道數(shù)量”對(duì)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享的影響尤為重要。因此，農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈節(jié)點(diǎn)企業(yè)應(yīng)重視IT系統(tǒng)及信息共享渠道的建設(shè)。

同已有的研究相比，本文將研究范圍專(zhuān)注于農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈，更具有行業(yè)適用性，且使用粗糙集與AHP法相結(jié)合的組合賦權(quán)法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，相對(duì)于以往的單一賦權(quán)，本文研究得出的指標(biāo)權(quán)重更加可靠、可行。但是由于我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈起步較晚，具有一定規(guī)模的完整的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈為數(shù)不多，因此本文采集的研究數(shù)據(jù)總量相對(duì)較少，對(duì)研究結(jié)果的代表性有輕微影響。

本文研究得出的指標(biāo)體系及指標(biāo)權(quán)重對(duì)于指導(dǎo)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈企業(yè)信息共享建設(shè)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。在今后的研究中可進(jìn)一步對(duì)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享程度評(píng)價(jià)模型進(jìn)行研究，讓企業(yè)更加直觀(guān)地了解自身信息共享的水平及其優(yōu)勢(shì)與薄弱之處，為企業(yè)不斷自我調(diào)整提供可靠依據(jù)。

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Study on information sharing level evaluation index weight of agricultural supply chain based on rough set and AHP

TANG Yi1,2, ZHANG Bin-le2, WANG Zhong-wei1
(1.College of transportation and logistics, Central South University of Forestry & Technology, Changsha 410004, Hunan, China;2.College of public administration, Xiangtan University, Xiangtan 411105, Hunan, China)

For the problems of single determining weights method in information sharing level evaluation index weights determination of agricultural supply chain, aninformation sharing level evaluation index weights determination method of agricultural supply chain based on rough set and AHP is proposed. The results showed that: (1) Based on the objective factors that affect the agriculturalsupply chain information sharing , this paper constructed information sharing evaluation index system of agricultural supply chain; (2)Considering the subjectivity of determining weight while using rough set and the subjectivity of determining weight while using AHP，a combination determining weights method ofagricultural supply chain information sharing level evaluation index is proposed which integrated rough set and AHP; (3) the combination weights of IT capacity, hardware facilities, sharing information, sharing information status and management factors are obtained to be 0.174, 0.172, 0.247, 0.233 and 0.184 by an example. Combination determining weights method based on rough set and AHP is feasible in determining information sharing evaluation index weights of agricultural supply chain,and it can provides a useful choice for information sharing evaluation of agricultural supply chain and other related fields.

agricultural supply chain; information sharing; rough set; analytic hierarchy process

S773.9

A

1673-923X(2016)06-0124-07

10.14067/j.cnki.1673-923x.2016.06.025

2014-03-23

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目：農(nóng)產(chǎn)品物流存單質(zhì)押盈利模式和風(fēng)險(xiǎn)防范研究（11BG057）

唐 毅，博士研究生

王忠偉，教授，博士生導(dǎo)師；E-mail：wangpmp@163.com

唐 毅，張彬樂(lè)，王忠偉. 基于粗糙集AHP農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息共享評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究[J].中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2016,36(6): 124-130.

[本文編校：吳 彬]