摘要：为解决农产品电子商务平台频繁出现的农产品质量安全无保障、用户体验度不高等问题，本文从消费者和第三方农产品电商平台角度出发，对农产品信用评价指标体系进行研究。通过运用AHP层次分析法，确定消费者和第三方交易平台对农产品的评价指标并计算权重，同时由消费者和农产品电商平台对农产品进行打分，利用模糊综合评价理论计算该农产品的评价结果，从而构建一套全面、系统的双重农产品信用评价指标体系。
关键词：电子商务平台；农产品；信用评价
引言
随着“互联网+”国家战略行动计划的推进，各行各业与互联网的结合正在逐步加速，互联网的新技术和新模式也给传统农业带来了新的机遇与挑战。据统计，截至2015年12月，我国网民中农村的网民占比28.4%，规模达到1.95亿。由此可见，我国农村互联网的普及工作已获得一定成效，农村电商的互联网基础环境也日趋完善。作为农业大国，“互联网+农业”受到了我国政府的高度重视和支持，2015年10月，国务院总理李克强召开国务院常务会议时提出要部署加快发展农村电商，同时在2016年两会政府工作报告中总理又一次将加快推动农村互联网发展纳入了政府接下来的重点工作当中。农村电商掀起了一股热潮，并呈现出了蓬勃的发展态势，必将成为带动我国电子商务领域继续快速发展的重要引擎之一。
农产品电子商务是农村电商的重要组成部分。我国是农产品的生产、流通、消费大国，近年来随着农业产业化的发展，大量优质的农产品亟需寻求广阔的市场。然而，传统的农产品销售渠道往往具有地域局限性、营销方式粗放、销售信息不对称等问题，很难进入到广阔的大市场中，导致优质的农产品销路不畅，甚至出现严重的积压滞销现象。“农产品销售难”多年来一直困扰着我国9亿多农民，成为影响我国农村社会稳定，经济持续增长的问题之一[1]。因此，农产品电子商务网站受到广泛关注，2016年1月发布的中央一号文件中就提出要“加强农产品电子商务平台的建设”，通过互联网和电子商务平台，为农产品的供求双方提供信息交换和农产品交易等服务，使农产品的买卖突破时间、空间的限制，拥有更为广阔的市场空间。同时，通过运用电子商务平台交易过程可查询、可追溯的特点，可以帮助农产品提供商建立起安全信誉，确保生态优质农产品的价值，从而吸引更多的消费者，形成农产品交易的良性循环。
目前，我国农产品电子商务平台仍处于发展初期，出现了天猫喵鲜生、京东生鲜、中粮我买网、买菜网以及许多本地农产品电子商务交易平台。由于电子商务具有匿名性、难以追踪性等特点，在发展的过程中，这些农产品交易平台无法避免地显现出了例如农产品质量安全无保障、用户体验度不高、买卖双方信任缺失、交易量难以提升等问题。究其原因，就是农产品电子商务平台缺少产品的信用评价体系，或是设置的信用评价体系标准过于单一（仅好评、中评和差评），且评价的可靠性也不高[2]。因此，我国农产品电子商务平台亟需形成一套全面、系统的农产品信用评价体系。
该农产品信用评价体系分为两部分，一是消费者购买农产品后根据消费体验对农产品进行评价；二是由农产品电子商务平台作为权威第三方交易机构，对农产品的生产、加工情况进行评价。从这两个角度出发，充分考虑了农产品区别于一般商品的特殊属性，形成农产品种植、生产、销售环节的可追溯。通过构建全面、可靠的农产品信用评价指标体系，可缓解电子商务平台交易双方的信息不对称，保障农产品质量安全，给消费者提供有价值的参考，从而构建良好的农产品网络交易环境，促进农产品和农村电子商务的快速发展。
1、基于AHP和模糊评价理论的电子商务平台农产品信用评价指标体系建设
1.1消费者对农产品的信用评价体系设计
1.1.1构造评价指标体系
农产品种类繁多，不同的产品其评价标准也有所差异。这里以生鲜产品为例，如蔬菜、瓜果，通过参考目前现有的农产品电子商务网站，咨询消费者和有关专家，制定了消费者对农产品的信用评价指标。该指标体系分为二层，第一层记为U={产品P，物流L、服务S}；第二层记为U1={外观P1，口感P2，新鲜度P3，净重达标P4}，U2={物流包装L1，物流速度L2}，U3={售前服务S1、售后服务S2、物流服务S3}，如图1所示。
1.1.2确定权向量
由于每个农产品对于各指标的优劣排序不一致性，因此我们需要对这些指标的重要度作一个估计，给出一种排序，以确定各项指标的重要程度，从而提高综合评价值的客观性和准确性。层次分析法（AHP）是由美国运筹学家匹茨堡大学萨蒂（T.L.Saaty）教授在20世纪70年代中期提出的一种将定性和定量分析相结合的，系统性、层次化的多准则决策分析方法[3]。
1）首先，根据问卷获得的专家反馈结果，利用1-9标度法构造判断矩阵A。通过进行一致性检验，得到其中9份有效问卷，并将调查结果取平均值构建综合判断矩阵。并通过计算得到最终特征向量W=(0.73，0.19，0.08)和最大特征根λmax=3.065，经过一致性检验CI=0.0325，CR=0.0561<0.1，故该判断矩阵通过一致性检验。
2）参照第一层评价因子权重的计算方法，求得第二层各评价指标的权重并通过一致性检验，如表1、表2所示。
3）经过计算可得判断矩阵A、产品（P）、物流（L）、服务（S）均已通过一致性检验。在此基础上，需继续计算层次总排序，如表3所示。
根据单排序一致性指标CI(j)（j=P、L、S）和平均随机一致性指标RI(j)（j=P、L、S），计算出CR=0.046<0.1，通过总一致性检验。
1.1.3确定模糊综合评价矩阵
当网上交易基本结束时，即消费者收到商家寄出的农产品后，消费者需要登陆自己的账户确认收货，并对农产品进行评价。在该体系中，评价等级采用五分制，即评语分值向量为V=[5,4,3,2,1]，可以用一星~五星表示，供消费者选择。现以葡萄为例，假设有15位消费者对其作出评价，如表4所示。
对表4的数据进行加权平均，构造出各二级指标的隶属子集，并结合评价因素集U1、U2、U3，得到相应的模糊综合评价矩阵：
（4）进行模糊合成和评价
对模糊评价矩阵进行复合运算：
SP=WP*RP=（0.326，0.261，0.104，0.038，0）；
SL=WL*RL=（0.141，0.025，0.017，0.004，0.002）;
SS=WS*RS=（0.059，0.014，0.006，0.001，0）.
构造消费者对农产品的一级模糊评价矩阵：
进行模糊矩阵的复合运算：
Y=W*S=（0.269，0.197，0.079，0.029，0.001）
根据综合模糊评价结果Y，根据最大隶属度原则确定该葡萄农产品的评价值为5，在页面上可显示为5星。
1.2电子商务平台对农产品的信用评价
（1）构造评价指标体系
农产品电子商务平台作为权威第三方交易机构，应为消费者提供公平、公正的农产品信用评价，例如可派专业人士亲临农产品生产基地，实地调研农产品的生产、加工情况等。该指标体系分为二层，第一层记为U1={产地环境，农业生产投入品，农药残留}，U2={加工环境，食品添加剂}；第二层记为U={生产，加工}，如图2所示。
（2）确定权向量
1）首先，根据专家问卷调查结果构建综合判断矩阵A’。并通过计算得到最终特征向量W=(0.83，0.17)和最大特征根λmax=2.00，经过一致性检验CI=0，CR=0<0.1，故该判断矩阵通过一致性检验。
2）参照第一层评价因子权重的计算方法，求得第二层各评价指标的权重并通过一致性检验，如表5、表6所示。
3）经过计算可得判断矩阵A'、生产(P)、加工(S)均已通过一致性检验。在此基础上，需继续计算层次总排序，如表7所示。
根据单排序一致性指标CI(j)（j=P、L、S）和平均随机一致性指标RI(j)（j=P、L、S），计算出CR=0.057<0.1，通过总一致性检验。
（3）加权求和
农产品电子商务网站将派专业技术人员对农产品的生产和加工情况进行现场考察，并进行打分（百分制）。假设“葡萄”农产品的生产指标分数分别为（85，55，90），加工指标分数分别为（85，75，80），则通过加权求和计算总分为84.6分。
2、结语
随着农产品电商发展如火如荼，关于农产品质量的问题也成为消费者关心的话题。通过构建合理的农产品信用评价指标体系，并将AHP和模糊综合评价方法结合，科学地将消费者对农产品的消费评价进行计算，同时由农产品电子商务平台作为可信任机构，对农产品实际情况进行打分，构成农产品质量的双评价指标体系。这不仅可以为消费者购买农产品做一个较为准确的参考，并且可以对农产品的销售起到监督作用，从而促进农产品电子商务快速、有序地发展。通过科学、合理的农产品信用评价指标体系，插上互联网翅膀的传统农业销售，将会飞得更高更远。
参考文献：
[1]蔡文著,刘华.我国农产品营销渠道建设存在的问题与对策[J].湖北农业科学,2010,49(2):494-496.
[2]王宸圆,芮廷先.农产品电子商务平台信用评价体系研究[J].电脑知识与技术,2014(17):4175-4176.
[3]胡庆婉,陈东升.AHP和模糊综合评价在大学生综合素质评价中的应用[J].电脑知识与技术,2013(30):6907-6908.
作者简介：
王宸圆，硕士，讲师，现就职于上海财经大学浙江学院，研究方向:电子商务、数据挖掘等；
李丹，硕士，助教，现就职于上海财经大学浙江学院，研究方向：电子商务安全。