基于組合賦權和AHP法的農機化可持續發展研究*

吐爾遜·買買提,丁為民,艾力·哈斯木,Muhammad Hassan

(1.南京農業大學工學院，江蘇南京 210031； 2.新疆農業大學機械交通學院，烏魯木齊 830052)

0 引言

農業機械化是農業走向現代化的必經之路，并且是現代農業的主要標志[1]。提高農業機械化水平是促進農業資源可持續發展的重要途徑之一，同時農業機械化發展及其可持續性對促進農業可持續發展具有重要作用。

目前在農業機械化方面，許多研究關注了農業機械化評價指標的建立、指標權重分析、發展水平定性分析、總動力格局、農機化發展效益格局分析等方面。如部分研究[2-6]從不同層面研究了農機化發展水平指標體系、標準和方法，并進行了比較； 還有部分研究[7-14]對我國農業機械化效益、發展效應、總動力時空格局、現代農業與農業機械化的關系、農機化工程集成技術評價體系、影響因素的層次結構模型進行研究； 構建了農業機械化發展效應測度的指標體系； 對我國農機總動力分布格局進行定量和定性分析。提出了以農機作業為基礎、能力為保障、效益為核心的評價方法，為我國農業機械化發展水平的評估、總體規劃、正確把握總體發展方向奠定了理論基礎。在農業可持續發展研究方面，有關學者圍繞著農業可持續發展的評價理論[15]、指標體系[16]、發展對策[17]、發展路徑[18]、能力評價[19-20]和綜合效益評價[21-22]等方面做了大量研究，并得到了豐碩的成果。目前在農業機械化發展水平以及相關領域的研究比較豐富，并為農業機械化發展提供了較好的理論基礎。但區域農業機械化可持續發展方面的研究尚未見報。

文章首先建立農機化可持續發展評價指標體系。然后提出將熵權法、變異系數以及專家法相結合建立兩兩比較判斷矩陣方法。最后基于2001～2015年新疆可持續發展指標數據，應用層次分析法定量分析新疆農機化可持續發展水平，并對結果進行定性分析。

1 農機化可持續發展

1.1 基本內涵

農業機械化作為現代農業的重要手段，其發展的可持續性程度與區域農業可持續發展存在緊密的聯系。區域農業機械化可持續發展水平的演變趨勢，會直接呈現在農業可持續發展，即農業經濟效益、資源環境效益、社會效益等方面。區域農業機械化發展的可持續性是指，其在農機化作業水平、農機化作業經濟效益、農機化作業對資源環境影響和農機化發展能力等4個維度上在可預見的時間跨度上維持較穩定的發展趨勢的程度。

1.2 評價農機化可持續發展的目的和評價內容

對農業機械化可持續發展系統的評價目的有兩個：其一，探索不同準則層對農業機械化可持續性發展的影響并對其進行量化。其二，從時間維度測度衡量農業機械化可持續發展狀況，可稱之為農業機械化可持續發展系統的縱向動態趨勢問題。對于某一個農業機械化系統來說，其當前發展水平(或狀態)是過去狀態的結果，也是其未來發展的起點和基礎。

農業機械化可持續發展評價就是要通過對農機化自身發展水平、社會經濟效益、環境和資源影響以及未來發展能力進行全面分析，探索其發展中存在的問題，為保證農業機械化長期和諧的發展、在生產中實現盡可能的效益最大化提供依據。

區域農業機械化與經濟系統、社會系統、資源和環境系統協調發展以及它們之間存在的雙向反饋和影響是農機化可持續發展的重點。農機化可持續發展表現在評價指標的確定、評價的實施當中正確、客觀和科學地反映以上關系。因此農業機械化發展系統的評價包括農機化作業能力、經濟效益、資源消耗、發展能力等4個方面。

2 數據來源及評價指標體系

2.1 數據來源

根據評價目的和內容，研究從新疆統計年鑒(2001～2015)和新疆農機年報(2001～2015)獲取相關的原始數據。由于資料有限，未涉及新疆生產建設兵團。

2.2 指標體系

根據農業機械化可持續發展的內涵、區域農業機械化發展現狀、評價目的和內容以及可持續發展理論的內涵，該文提出三級指標體系，見表1。以統計資源為數據源，應用文獻[16]的方法計算并處理4個二級指標下的三級指標值，并組成關系數據模型。由于指標體系中各指標類型不同，因此指標的量綱一化方法也不相同，指標一般分為正向指標和逆向指標。正向指標的值與其作用成正比，逆向指標相反。新疆農業機械化目前處于快速發展時期，因此表1指標體系中作業能力、經濟效益和發展能力是屬于正向指標，值越大越優。資源環境影響指標屬于逆向指標。因此該文建立兩種最大最小化方法。

(1)

(2)

式(1)(2)中，s1和s2分別為正向指標和逆向指標的標準化后的值;min和max分別為指標原始值有效區間的最小和最大值，由專家咨詢確定。可以發現，該文創建的指標體系中資源環境影響所含的3個指標是逆向指標(即F11、F12、F13)，其余為正向指標。各指標的min、max以及2001年、2015年指標值見表1。

表1 新疆農業機械化可持續發展評價指標體系

目標層準則層指標層指標名稱minmax指標屬性值2001年2015年原始值量綱一化值原始值量綱一化值農業機械化可持續發展水平農機化作業能力(B1)農機總動力(萬kW)F1795273888345424898719耕地機械化程度(%)F2811009000473799989989播種機械化程度(%)F373958200411894189629收獲機械化程度(%)F42263240057857398618植保機械化程度(%)F545725248286065817640排灌機械化程度(%)F62263250984939794437中耕機械化程度(%)F731513481178746197629農機化經濟效益(B2)農業產值(萬元)F83139568220550003488409184200500008940農林牧漁勞均產值(元/人)F91255733919481453507423493648401農民人均純收入(元/人)F10153983571710002517597008886農機化對資源環境的影響(B3)化肥施用量(萬t)F11752738330421248091253農藥施用量(t)F1210366343241260293331204001302農用柴油施用量(萬t)F1336914610183882671505農機化發展能力(B4)農村農機人員擁有量(人/1000人)F14103177114291533161287837農機人員受教育程度(%)F1560926628203883797423農機化教育培訓程度(%)F16691037714233292787058百元農機原值純收入(元/100元)F1748968307735061282746

3 研究方法

農業機械化可持續發展評價指標由4個準則層、 17個指標層組成。傳統的AHP方法中直接用專家法對各指標的重要程度進行判斷，進而建立比較判斷矩陣。該文在建立判斷矩陣階段引入文獻[16]組合賦權法建立權重向量，并將權重向量和專家法相結合建立判斷矩陣，在此基礎上應用AHP方法進一步分析農機化可持續發展水平。

3.1 指標權重向量確定

農機化可持續發展評價指標的權重反映其在所屬準則層的重要程度。從信息論考慮，每個準則層中的指標所含信息的大小對該指標在準則層的重要度以及該準則層對該指標的依賴程度有不可忽視的影響。

熵作為信息論中抽取信息的重要方法，根據評價對象指標值對評價對象的提供信息大小度量指標的重要度。農業機械化可持續發展水平評價指標當中某一指標值變異程度越大，說明其值越離散，指標離散程度也在一定程度上反映其演變趨勢。在文獻[9]中提出基于指標標準值、熵和變異系數的組合賦權法。該文根據農機化可持續發展水平評價實際，對該方法進行簡化，并提出基于熵和變異系數的賦權方法。

(3)

式(3)中，WEi為基于熵權法得出的指標權重;C.V.Wi為變異系數權重。其中熵權法權重和變異系數權重的計算方法見文獻[16]。W.E.Ci為第i指標權重。

3.2 層次分析法

層次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)是美國運籌學家匹茨堡大學教授薩蒂于20世紀70年代初提出的一種層次決策分析方法。由于其在處理復雜決策問題上的實用性和有效性，很快得到重視，并應用到各領域。AHP方法中，將復雜問題分解為不同的要素，并將這些要素歸并為不同的層次結構，在每一層按照某種規定準則對該層要素進行逐對比較建立判斷矩陣。通過計算判斷矩陣的最大特征值和對應的正交化特征向量，得出該層要素對該層準則的權重，進而計算各層要素對總的目標的權重，為進一步的決策提供依據。

基于AHP法分析的具體步驟如下：

(1)構造兩兩比較判斷矩陣

AHP中權重通常分為5級： 1、3、5、7、9分別代表兩個因素同樣重要、一個比另一個稍微重要、較重要、很重要、絕對重要。每次取兩個指標，即Fi和Fj，以Aij表示Fi和Fj對評價目標的影響大小之比，進而建立兩輛比較矩陣。

(2)求最大特征向量

(4)

式(4)中，n為判斷矩陣的階數;Aij為歸一化矩陣。然后將歸一化后的矩陣按行相加：

(5)

最后對向量wi=(wi，wi…wn)歸一化處理：

(6)

(3)計算判斷矩陣最大特征根λmax

(7)

式(7)中，wi為最大特征向量，A為原始的判斷矩陣。

(4)求解判斷矩陣一致性指標C.I(Consistency index)和隨機一致性比率C.R(Consistency ratio)，方法為：

(8)

(9)

式(9)中，R.I為同階平均隨機一致性指標。在AHP方法中，當C.R<0.10時可以認為判斷矩陣具有可接受的一致性，當C.R>0.10時需要調整調整判斷矩陣，從而具有滿意的一致性。

4 實例分析

以2001～2015年新疆農機化可持續發展水平原始值為數據源，首先建立指標層權重向量，在此基礎上建立判斷矩陣，依據最大權重向量和特征值確定各層指標權重。最后從定量和定性維度分析農機化可持續發展水平的演變趨勢。

式中，Z為各段波阻抗，k為波數，ω為角頻率，c為縱波在細長桿中的傳播速度，ρ和S分別為換能器各段密度和橫截面積。

4.1 建立權重向量

該文首先應用3.1方法，以2001～2015年新疆農機化可持續發展水平原始值作為數據源為每一個指標層建立相應的權重向量。分別為：作業能力 {0.286 7， 0.118 2， 0.157 0， 0.132 4， 0.074 0， 0.107 9， 0.123 9}，經濟效益 {0.313 2， 0.354 5， 0.332 3}，資源環境影響 {0.329 0， 0.348 1， 0.322 9}，發展能力 {0.298 8， 0.205 4， 0.226 7， 0.269 1}。此權重向量表明相應的指標對其所屬準則層的重要程度。

4.2 農機化可持續發展AHP分析

4.2.1 建立判斷矩陣

研究請5位專家，在參考4.1方法建立的權重向量的基礎上，對各指標兩兩比較并打分，進而建立了7個成對比較判斷矩陣。分別是農機化可持續發展評價指標體系判斷矩陣(M0)、作業能力指標判斷矩陣(M1)、經濟效益指標判斷矩陣(M2)、資源消耗判斷矩陣、(M3)、發展水平判斷矩陣(M4)等。因篇幅所限，只給出矩陣M1。

該矩陣中M(1， 2)、M(1， 3)、M(1， 4)值為5，表明農機總動力對農機化作業能力的影響程度與耕地機械化程度、播種機械化程度、收獲機械化程度更顯著。

4.2.2 最大權重向量求解

在Matlab2014a環境下編程求解判斷矩陣M0～M6的最大特征向量、最大特征值、C.I和C.R，并依據AHP方法的規則，對其進行一致性檢驗，結果見表2。

表2 農機化可持續發展指標APH參數

矩陣M0M1M2M3M4最大特征向量045160522901584053930304401575064830134002148009300133801220009290154400796004700229707731009160028800229最大特征值41709575100300373107840460CI00569800844000180053900153CR00633100639000320093000170

表2中，M0最大特征向量值表明，對于農業機械化可持續發展來說影響最大的準則層是作業能力，第二是經濟效益，影響最小的是發展能力。M1表示，作業能力準則層所含的7個三級指標對作業能力的重要程度。一致性檢驗結果表明C.R均為<0.10，因此，判斷矩陣有效及可用。

4.2.3 農機化可持續發展評價

根據新疆農業機械化可持續發展評價體系和現有的數據，選取2001年和2015年的相關指標，應用表2權重，對農業機械化可持續發展進行評價。結果見表3。

表3 2001年和2015年新疆農機化可持續發展評價

目標層準則層指標層準則名權重指標屬性值指標名稱權重指標屬性值2001201520012015農業機械化可持續發展水平評價農機化作業能力(B1)052290818818851F1045164548719F20158447379989F30157541189629F4013385788618F50047028607640F6002888494437F70022917877629農機化經濟效益(B2)03044462688862F8064831848940F9012207428401F10022972518886農機化對資源環境影響(B3)009299715641452F11013404211253F12009299331302F130773118381505農機化發展能力(B4)007964922977162F140539315337837F150214820387423F160154423327058F17009167350646

根據表3和各準則層權重計算2001年和2015年新疆農業機械化可持續發展水平分別為35.15和80.31。

4.3 結果分析

(1)從政策層面來看， 2000年以來實施的西部大開發政策促進了新疆第一、二、三產業的發展，使得新疆社會經濟、GDP、教育和生產技術方面有長足的發展，這些變化為農業機械化發展水平發展尤其為農業機械化保障水平和效益水平的提高提供了保障，同時極大地提高了農機化可持續發展能力。國家從2004年以來實施的農機補貼政策掀起了農民及各生產合作社的農機購買熱潮，從而提高了耕種收機械化程度，進而為進一步促進農機化可持續發展能力提供了保障。因此， 2015年新疆可持續發展水平和2001年相比提高了45.15。此結果與新疆農業機械化發展的實際較吻合。

(2)從權重向量的各元素值分布趨勢來看，各個權重值與農業機械化可持續發展現狀基本一致，表明該文提出的基于熵和變異系數的賦權方法在獲取研究對象有效信息和賦權方面有較好應用價值。

(3)從準則層來看，農機化作業能力、農機化經濟效益和農機化發展能力方面新疆可持續發展水平分別提高了69.70、85.94和48.64，但資源消耗方面的得分下降了1.12。表明，近年來隨著新疆農業機械化發展水平快速提高，其經濟效益對可持續發展的貢獻率最為顯著，其次是作業水平，最后是發展能力。但表3結果同時也表明，農機化環境影響對可持續發展的貢獻率下降。可能的原因有過度開荒、農機化燃料、化肥和農藥等。因此新疆農業機械化發展當中資源消耗對農機化可持續發展能力的影響不容忽視。

5 結論

(1)根據新疆農業機械化發展現狀，提出了農機化可持續發展評價原則和主要內容，建立可持續發展指標，并應用專家法制定了指標有效值區間，建立了2001年和2015年農業機械化可持續發展關系數據模型。提出了基于組合賦權和專家法構建AHP判斷矩陣的方法，在此方法的基礎上建立了所需判斷矩陣，應用AHP方法分析表明，用此方法建立的判斷矩陣符合判斷矩陣一致性要求。

(2)對2001年和2015年新疆農業機械化可持續發展進行評價，結果表明， 2001～2015年新疆農業機械化可持續發展能力全局上提高了45.15。農機化作業能力、經濟效益和發展能力對新疆農機化可持續發展的貢獻率較高。但環境影響方面對可持續發展的影響處于下降狀態。

(3)基于AHP方法計算的新疆可持續發展能力量化結果與新疆農業機械化發展現狀基本一致。所創建的方法在農業機械化可持續發展以及類似系統的演變趨勢分析中有一定參考價值。

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