Cognitive Causal Modeling of Blockchain Adoption in Agri-Food Supply Chains: A Fuzzy-DEMATEL Approach
Ali Ala · Behnam Malmir · Hamed Baziyad 等 4 人
用模糊DEMATEL对20位专家判断建模，分析农业食品供应链区块链采纳的因果优先级。
模糊DEMATEL、三角模糊数、20位专家判断、敏感性分析
智能合约净因果影响最强，食品溯源最突出；交易与信息安全能力应先于可持续性结果。
可结合纵向田间绩效数据验证专家因果结论，并研究交易安全能力向碳减排等可持续结果的传导机制。
核心期刊论文，用模糊DEMATEL方法对20位专家判断建模，识别智能合约与食品溯源为区块链采纳的关键驱动因素，方法新颖、结论有决策参考价值，但属专家主观判断而非实地数据，产业影响偏细分领域。
背景/引言：区块链可以提高农业食品供应链的透明度，但其采纳决策在认知上较为复杂，因为管理者需要在不确定性下判断相互依赖的标准。本研究将采纳行为界定为认知因果决策建模，通过专家判断、语言不确定性、因果推理和可解释决策支持与认知计算相契合。方法：我们采用模糊决策试验与评价实验室方法（Fuzzy Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory，Fuzzy-DEMATEL）对20位专家的判断进行分析。使用三角模糊数对八项技术采纳标准进行建模，并利用影响关系图按输出影响（R）、输入影响（C）、中心度（R + C）和净因果性（R − C）对标准进行分类。结果：智能合约表现出最强的净因果影响（R = 3.46；R − C = + 0.78）。食品追溯是最突出的标准（R + C = 6.40），也是受其他标准影响最大的标准（C = 3.17）。智能合约、支付交易、食品追溯、欺诈预防和安全存储为净原因，而食品浪费预防、碳排放检测和电力消耗为净结果。敏感性分析证实，在阈值和中心度截断值变化下，原因/结果划分保持稳定，欺诈预防是唯一在较低模糊边界下符号发生反转的标准。支付交易和安全存储接近核心驱动边界。结论：研究结果支持一种可解释的优先排序逻辑：交易和信息安全能力应先于下游可持续性结果加以处理。由于证据来自专家 elicitation 而非纵向实地绩效数据，结果应被解释为结构化的决策支持指导。