基于AHP和熵權(quán)法的農(nóng)村居民點(diǎn)整理潛力評(píng)價(jià)研究

鞠軍　李鋼　王佳潔

摘要：有效評(píng)估農(nóng)村居民點(diǎn)的整理潛力，是順利開展農(nóng)村居民點(diǎn)整理的重要環(huán)節(jié)，是國(guó)家提出農(nóng)村居民點(diǎn)整理戰(zhàn)略部署、開展農(nóng)村居民點(diǎn)整理工作的前提和依據(jù)。以徐州市沛縣為例，構(gòu)建農(nóng)村居民點(diǎn)整理潛力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，將AHP、熵權(quán)法和綜合評(píng)價(jià)法結(jié)合起來(lái)對(duì)沛縣農(nóng)村居民點(diǎn)整理潛力進(jìn)行定量化評(píng)價(jià)。結(jié)果表明，受經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、效益等限制因素的制約，沛縣現(xiàn)實(shí)居民點(diǎn)整理潛力區(qū)域差別較大。

關(guān)鍵詞：農(nóng)村居民點(diǎn)整理；潛力評(píng)價(jià)；AHP；熵權(quán)法

中圖分類號(hào)： F301.24文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號(hào)：1002-1302（2015）01-0420-03

收稿日期：2014-06-12

基金項(xiàng)目：國(guó)家科技支撐計(jì)劃（編號(hào)：2012BAB11B06）。

作者簡(jiǎn)介：鞠軍（1986—），男，江蘇泰興人，碩士，工程師，主要從事土地登記、土地規(guī)劃、土地信息系統(tǒng)方向的研究。E-mail：jujun05-1@163.com。

通信作者：李鋼，博士，教授。E-mail：cumtlig@263.net。當(dāng)前我國(guó)農(nóng)村居民點(diǎn)用地粗放、布局混亂，缺乏統(tǒng)一的規(guī)劃，不少空地、閑置地得不到有效利用，人均農(nóng)村居民點(diǎn)用地超標(biāo)等現(xiàn)象嚴(yán)重。農(nóng)村居民點(diǎn)整理是改變農(nóng)村居民點(diǎn)用地閑置、低效利用現(xiàn)狀，增加耕地面積，促進(jìn)建設(shè)用地節(jié)約、集約利用，優(yōu)化城鄉(xiāng)用地布局的重要途徑，也是實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展、推進(jìn)社會(huì)主義新農(nóng)村建設(shè)的重要手段之一。國(guó)內(nèi)很多學(xué)者從農(nóng)村居民點(diǎn)整理的驅(qū)動(dòng)力、整理潛力、整理模式、整理效果評(píng)價(jià)等方面進(jìn)行了大量研究[1-4]，取得了很大進(jìn)展。這些農(nóng)村居民點(diǎn)整理增加耕地潛力的測(cè)算多數(shù)只考慮其理論潛力，而對(duì)于農(nóng)村居民點(diǎn)用地整理的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、效益等限制性因素考慮較少。本研究試圖在農(nóng)村居民點(diǎn)整理的經(jīng)濟(jì)可行性、社會(huì)可行性、效益可行性的前提下，建立指標(biāo)體系，評(píng)價(jià)農(nóng)村居民點(diǎn)的整理潛力，為進(jìn)一步提出農(nóng)村居民點(diǎn)整理戰(zhàn)略部署、制定農(nóng)村居民點(diǎn)整理規(guī)劃、開展農(nóng)村居民點(diǎn)整理工作提供依據(jù)。

1研究區(qū)域與研究方法

1.1研究區(qū)域概況

沛縣位于江蘇省西北端，東靠微山、昭陽(yáng)兩湖，與山東省微山縣毗連，西北與山東省魚臺(tái)縣接壤，西鄰豐縣，南界銅山區(qū)。總面積1 576 km2，人口118萬(wàn)，轄15個(gè)鎮(zhèn)，325個(gè)行政村。沛縣境內(nèi)無(wú)山，全部為沖積平原，海拔由西南部的41 m降至東北部31.5 m左右。境內(nèi)有9條骨干河流，屬淮河流域泗水水系中的南四湖水系。

1.2農(nóng)村居民點(diǎn)整理潛力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

制約農(nóng)村居民點(diǎn)整理潛力的因素主要有經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和效益等因素，選取相應(yīng)指標(biāo)構(gòu)建整理潛力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，詳見圖1。

1.2.1經(jīng)濟(jì)因素農(nóng)村居民點(diǎn)整理是一項(xiàng)有資金及勞動(dòng)投入的過(guò)程，能否籌集到足夠的資金，直接決定農(nóng)村居民點(diǎn)整理潛力能否實(shí)現(xiàn)。資金投入的多少與國(guó)家、地方和個(gè)人的經(jīng)濟(jì)實(shí)力有密切關(guān)系，故選擇人均GDP、地方財(cái)政一般預(yù)算收入、農(nóng)民人均純收入3個(gè)指標(biāo)分別表征國(guó)家、地方和個(gè)人的投資能力。

1.2.2社會(huì)因素選取非農(nóng)行業(yè)從業(yè)人員比重和單位耕地種植業(yè)勞動(dòng)力人數(shù)作為社會(huì)評(píng)價(jià)指標(biāo)。兩者數(shù)值越小說(shuō)明從事傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的人口越少，對(duì)農(nóng)用地、耕作半徑及傳統(tǒng)民居等的依賴性越小，生產(chǎn)生活城市化程度越高，進(jìn)行農(nóng)村居民點(diǎn)整理的積極性越高，越有利于現(xiàn)實(shí)潛力的形成。

1.2.3效益因素農(nóng)村居民點(diǎn)整理的效益很大程度上決定了政府、集體、企業(yè)和個(gè)人的積極性。根據(jù)城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤規(guī)劃的思想，新增耕地指標(biāo)可用于城鎮(zhèn)建設(shè)。選擇地區(qū)現(xiàn)有耕作水平下的糧食單產(chǎn)和工業(yè)用地最低出讓金標(biāo)準(zhǔn)表示農(nóng)村居民點(diǎn)整理的效益。

1.3基于AHP法的權(quán)重確定方法

層次分析法是目前比較常用的確定指標(biāo)的科學(xué)方法，它是美國(guó)匹茲堡大學(xué)教授薩迪于20 世紀(jì)70年代中期提出的一種定性與定量分析相結(jié)合的多目標(biāo)決策分析方法[5]。AHP法首先將研究對(duì)象分解為一個(gè)多層次、多目標(biāo)的綜合指標(biāo)體系，然后由數(shù)名專家對(duì)各子目標(biāo)和指標(biāo)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)判斷，再對(duì)這些子目標(biāo)和指標(biāo)的整體權(quán)重進(jìn)行排序判斷和一致性檢驗(yàn)，最后確立各個(gè)子目標(biāo)和指標(biāo)的權(quán)重。這種方法做到定性分析與定量判斷相結(jié)合，大大提高了權(quán)重計(jì)算的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。AHP法確定指標(biāo)權(quán)重的流程如圖1所示。

1.4基于熵的評(píng)價(jià)因子權(quán)重確定法

熵是熱力學(xué)中的重要概念，表示一個(gè)信息源發(fā)出的信號(hào)狀態(tài)不確定的程度。用熵權(quán)表示評(píng)價(jià)指標(biāo)的相對(duì)重要程度，基本思想是評(píng)價(jià)指標(biāo)的差異程度越大越重要，則權(quán)重相應(yīng)也越大。當(dāng)評(píng)價(jià)對(duì)象在某項(xiàng)指標(biāo)上的值相差較大時(shí)，熵值較小，說(shuō)明該指標(biāo)提供的有效信息量較大，該指標(biāo)的權(quán)重也應(yīng)較大；反之，若某項(xiàng)指標(biāo)的值相差越小，熵值較大，說(shuō)明該指標(biāo)提供的信息量較小，該指標(biāo)的權(quán)重也應(yīng)較小。當(dāng)個(gè)別評(píng)價(jià)對(duì)象在某項(xiàng)指標(biāo)上的值完全相同時(shí)，熵值達(dá)到最大，這意味著該指標(biāo)未向決策提供任何有用的信息，可以考慮從評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中去除。所以，熵權(quán)法賦權(quán)是一種客觀賦權(quán)方法，在農(nóng)村居民點(diǎn)整理潛力評(píng)價(jià)中，通過(guò)對(duì)熵的計(jì)算確定權(quán)重，就是根據(jù)各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)值的差異程度，確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重[6]。

設(shè)有m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，n個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，則形成原始數(shù)據(jù)矩陣 X=（xij）m×n。對(duì)于某項(xiàng)指標(biāo)i，指標(biāo)值xij的差異越大，則該指標(biāo)在綜合評(píng)價(jià)中所起的作用越大；如果某項(xiàng)指標(biāo)的指標(biāo)值全部相等，則該指標(biāo)在綜合評(píng)價(jià)中幾乎不起作用。使用熵權(quán)法賦權(quán)主要包括以下3個(gè)步驟：

（1）原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化。考慮到各評(píng)價(jià)指標(biāo)量綱、數(shù)量級(jí)和數(shù)量變化幅度的差異，首先采用極值標(biāo)準(zhǔn)化法對(duì)現(xiàn)狀數(shù)據(jù)進(jìn)行級(jí)差標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到0～1的標(biāo)準(zhǔn)值。

rij=（xij-ximin）/（ximax-ximin）正效應(yīng)

（ximax-xij）/（ximax-ximin）負(fù)效應(yīng)。（1）

式中，rij為標(biāo)準(zhǔn)化后某指標(biāo)的值，xij為處理前某指標(biāo)的值，ximax為處理前某指標(biāo)的最大值，ximin為處理前某指標(biāo)的最小值。endprint

（2）定義熵。在有m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，n個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的評(píng)估問(wèn)題中，第i個(gè)指標(biāo)的熵定義為：

Hi=-k∑nj=1fijlnfij，i=1，2，…，m。（2）

式中，fij=rij/∑nj=1rij，k=1/lnn；當(dāng)fij=0時(shí)，令fijlnfij=0。

（3）定義熵權(quán)。定義了第i個(gè)指標(biāo)的熵之后，第i個(gè)指標(biāo)的熵權(quán)定義為：

wi=1-Him-∑mi=1Hi。（3）

式中：0≤wi≤1，∑mi=1wi=1。

綜上所述，熵權(quán)法是一種在考慮各評(píng)價(jià)指標(biāo)所提供信息量的基礎(chǔ)上，計(jì)算綜合指標(biāo)的數(shù)學(xué)方法。作為一種客觀綜合評(píng)價(jià)方法，它主要是通過(guò)各指標(biāo)傳遞給決策者的信息量大小來(lái)確定其權(quán)重。

2結(jié)果與分析

2.1基于AHP和熵權(quán)法賦權(quán)的評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定

由圖1可知，農(nóng)村居民點(diǎn)整理潛力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是一個(gè)二級(jí)層次指標(biāo)體系，在本研究中，準(zhǔn)則層對(duì)目標(biāo)層權(quán)重的確定采用AHP法，措施層對(duì)準(zhǔn)則層權(quán)重的確定采用熵權(quán)法賦權(quán)。措施層對(duì)目標(biāo)層的組合權(quán)重計(jì)算公式為：

Wj=∑ij=1WiWij。（4）

式中：Wj為措施層對(duì)目標(biāo)層的組合權(quán)重，Wi為準(zhǔn)則層對(duì)目標(biāo)層的相對(duì)權(quán)重，Wij為措施層對(duì)目標(biāo)層的熵權(quán)。具體見表1。表1準(zhǔn)則層對(duì)目標(biāo)層、措施層對(duì)準(zhǔn)則層及措施層對(duì)目標(biāo)層的權(quán)重

目標(biāo)層準(zhǔn)則層權(quán)重評(píng)價(jià)指標(biāo)信息熵熵權(quán)權(quán)重居民點(diǎn)整理潛力經(jīng)濟(jì)因素0.493 6人均GDP0.939 20.241 40.119 2地方財(cái)政一般預(yù)算收入0.864 10.539 30.266 2農(nóng)民人均純收入0.944 70.219 30.108 3社會(huì)因素0.179 9非農(nóng)行業(yè)從業(yè)人口比重0.808 10.712 60.128 2單位耕地種植業(yè)勞動(dòng)力人數(shù)0.922 60.287 40.051 7效益因素0.326 5糧食單產(chǎn)0.810 60.746 20.243 6工業(yè)用地出讓金最低標(biāo)準(zhǔn)0.935 60.253 80.082 9

根據(jù)居民點(diǎn)整理潛力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和收集到的各鄉(xiāng)鎮(zhèn)實(shí)際資料，確定沛縣耕地整理潛力評(píng)價(jià)指標(biāo)值，將評(píng)價(jià)指標(biāo)值構(gòu)成的原始矩陣進(jìn)行極大值標(biāo)準(zhǔn)化（表2），根據(jù)熵權(quán)法公式計(jì)算出的措施層各評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)準(zhǔn)則層的熵和熵權(quán)（表1）。

2.2居民點(diǎn)整理潛力綜合評(píng)價(jià)和潛力等級(jí)

在進(jìn)行沛縣居民點(diǎn)整理潛力評(píng)價(jià)結(jié)果計(jì)算時(shí)，本研究采用綜合評(píng)價(jià)法。

E=∑mi=1Wi×Ci。（5）

式中：E為沛縣農(nóng)村居民點(diǎn)整理潛力綜合評(píng)價(jià)指數(shù)，Wi為第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)值，Ci為第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值。根據(jù)此模型得到的沛縣農(nóng)村居民點(diǎn)整理潛力綜合系數(shù)及排序如表2所示。表2農(nóng)村居民點(diǎn)整理評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值、綜合指數(shù)排序

鄉(xiāng)鎮(zhèn)評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值人均GDP地方財(cái)政一般

為了將各鎮(zhèn)居民點(diǎn)整理潛力直觀表現(xiàn)出來(lái)，在此用SPSS 進(jìn)行分類，再通過(guò) ArcGIS 表現(xiàn)其空間分布，如圖3所示。

從圖3可以看出，在考慮經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和效益等限制條件下，沛縣農(nóng)村居民點(diǎn)整理潛力主要分為3類地區(qū)，其中Ⅰ類地區(qū)主要有沛城鎮(zhèn)、五段鎮(zhèn)、楊屯鎮(zhèn)、大屯鎮(zhèn)、龍固鎮(zhèn)、魏廟鎮(zhèn)。這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)相對(duì)發(fā)達(dá)，人均GDP較高，投資能力較強(qiáng)，對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)整理需求迫切，因此整理潛力系數(shù)較大。這些鄉(xiāng)鎮(zhèn)應(yīng)積極實(shí)施城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤規(guī)劃，加大農(nóng)村居民點(diǎn)整理力度，緩解城鎮(zhèn)建設(shè)與用地矛盾的壓力。Ⅲ類地區(qū)主要有河口鎮(zhèn)、張莊鎮(zhèn)、胡寨鎮(zhèn)、鹿樓鎮(zhèn)、朱寨鎮(zhèn)地區(qū)，由于經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)相對(duì)薄弱，城鎮(zhèn)化和工業(yè)化水平低，經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢，資金籌措困難，投資能力較差，這些地區(qū)可挖潛的居民點(diǎn)整理潛力相對(duì)較小。剩余的鄉(xiāng)鎮(zhèn)分布在Ⅱ類地區(qū)。

3結(jié)論

在綜合考慮經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和效益等因素的基礎(chǔ)上，沛縣各鎮(zhèn)綜合潛力系數(shù)表現(xiàn)出明顯區(qū)域差別，總體上呈東部偏大、西部偏小的趨勢(shì)。各鎮(zhèn)綜合潛力系數(shù)大小分布在0.13～0.60 之間。農(nóng)村居民點(diǎn)整理潛力主要分布在自然條件較好、現(xiàn)狀人均用地較大、經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)達(dá)、投資能力較強(qiáng)、城鎮(zhèn)化和工業(yè)化水平較高、對(duì)土地需求迫切、政府和農(nóng)民對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)整理的積極性高的地區(qū)。農(nóng)村居民點(diǎn)整理應(yīng)結(jié)合新農(nóng)村建設(shè)，研究實(shí)現(xiàn)農(nóng)村居民點(diǎn)減少和建設(shè)用地增加掛鉤的途徑，因地制宜，推進(jìn)農(nóng)村建設(shè)用地尤其是居民點(diǎn)用地的整理，實(shí)現(xiàn)土地資源集約節(jié)約利用，改善農(nóng)村面貌[7]。

參考文獻(xiàn)：

[1]余勁，孫春陽(yáng). 中國(guó)農(nóng)村居民點(diǎn)土地整理研究評(píng)述[J]. 中國(guó)土地科學(xué)，2008，22（5）：69-71.

[2]林堅(jiān)，李堯. 北京市農(nóng)村居民點(diǎn)用地整理潛力研究[J]. 中國(guó)土地科學(xué)，2007，21（1）：58-65.

[3]閆慶武，卞正富，王楨. 基于空間分析的徐州市居民點(diǎn)分布模式研究[J]. 測(cè)繪科學(xué)，2009，34（5）：160-163.

[4]陳科，鄭循剛，龔碧凱. 成都市農(nóng)村居民點(diǎn)用地面積變化及驅(qū)動(dòng)力分析[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2009，37（18）：8722-8724.

[5]張笑寒. 基于AHP方法的開發(fā)區(qū)土地集約利用評(píng)價(jià)研究[J]. 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版，2009（2）：25-30.

[6]李萍，魏朝富，邱道持.基于熵權(quán)法賦權(quán)的區(qū)域耕地整理潛力評(píng)價(jià)[J]. 中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào)，2007，23（6）：536-541.

[7]郎義華，邱道持，魏薇，等. 農(nóng)村居民點(diǎn)用地演變及驅(qū)動(dòng)力分析——以重慶市九龍坡區(qū)為例[J]. 西南師范大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2007，32（3）：146-150.梁爽，陳浮，渠俊峰，等. 低碳背景下江蘇省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平綜合評(píng)析[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2015，43（1）：423-426.

doi：10.15889/j.issn.1002-1302.2015.01.140endprint