基于多目標(biāo)評(píng)價(jià)及Topsis方法的節(jié)水農(nóng)業(yè)綜合效益評(píng)價(jià)
----以黑龍江和平灌區(qū)為例

籍歡歡，胡振華，雷 波，杜麗娟

(1.山西農(nóng)業(yè)大學(xué)林學(xué)院，山西 太谷 030800；2.中國(guó)水利水電科學(xué)研究院，北京 100038；3.流域水循環(huán)模擬與調(diào)控國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100038)

0 引 言

中國(guó)是人口大國(guó)、農(nóng)業(yè)大國(guó)和灌溉大國(guó)。近年來(lái)，受工業(yè)、生活等行業(yè)需求增加的影響，農(nóng)業(yè)用水占比不斷下降，但仍然占據(jù)60%以上，是我國(guó)第一用水大戶(hù)，也是落實(shí)“節(jié)水優(yōu)先”戰(zhàn)略的主戰(zhàn)場(chǎng)。大力發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)，提高農(nóng)業(yè)灌溉的節(jié)水水平是解決我國(guó)水制約因素，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的必然選擇。發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)涉及相關(guān)技術(shù)設(shè)備的投入、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的增加，給農(nóng)民生產(chǎn)技術(shù)和當(dāng)?shù)毓芾聿块T(mén)帶來(lái)一系列的挑戰(zhàn)，這不僅是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題，更是一個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題。因此，有必要建立科學(xué)適用的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，尤其是在干旱、荒漠缺水地區(qū)，通過(guò)對(duì)節(jié)水農(nóng)業(yè)效益評(píng)價(jià)，可對(duì)周邊生態(tài)環(huán)境的改善發(fā)揮積極的作用，對(duì)該區(qū)域內(nèi)植被的維護(hù)、水源的涵養(yǎng)、水土流失的抑制、風(fēng)沙威脅的減輕等方面都有十分有利的影響[1]。對(duì)節(jié)水農(nóng)業(yè)綜合效益進(jìn)行科學(xué)評(píng)價(jià)，有利于了解節(jié)水狀態(tài)，對(duì)節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展方向具有一定的指導(dǎo)意義，也為提高糧食產(chǎn)量作出貢獻(xiàn)。現(xiàn)有的相關(guān)研究也主要從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)環(huán)境等三個(gè)方面開(kāi)展綜合評(píng)價(jià)，其方法主要集中在層次分析法、灰色關(guān)聯(lián)法等傳統(tǒng)的多目標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法[2-4]，指標(biāo)的選擇盡管能較為普遍代表節(jié)水農(nóng)業(yè)的效益情況，但缺乏從更廣泛的層次上解釋指標(biāo)的選擇確定和權(quán)重的合理性。本文嘗試以黑龍江慶安縣和平灌區(qū)節(jié)水改造綜合效益評(píng)價(jià)為案例，按照節(jié)水效益指標(biāo)篩選、降維和綜合評(píng)價(jià)的思路，建立基于多目標(biāo)評(píng)價(jià)及Topsis方法的節(jié)水農(nóng)業(yè)綜合效益評(píng)價(jià)。

1 研究區(qū)概況

和平灌區(qū)位于黑龍江省中部慶安縣，灌區(qū)有效灌溉面積2.4 萬(wàn)hm2，占全縣耕地面積的70%，是慶安縣乃至黑龍江省的水稻主產(chǎn)區(qū)和商品糧生產(chǎn)基地。灌區(qū)范圍由東向西呈帶狀分布，西鄰綏化市，東至鐵力市雙豐鎮(zhèn)，南至哈伊公路，北至呼蘭河為界。呼蘭河及一級(jí)支流安邦河和拉林清河穿過(guò)灌區(qū)內(nèi)部，與干渠平面交叉。灌區(qū)內(nèi)地表水資源比較豐富，主要用于農(nóng)業(yè)灌溉，年平均農(nóng)業(yè)用水量為44 426 萬(wàn)m3，但水資源分布不平衡，年內(nèi)分配差異大，尤其是春季農(nóng)業(yè)灌溉用水量大，而降水較少，蒸發(fā)量大，造成水田在泡田、插秧期缺水嚴(yán)重。同時(shí)由于灌區(qū)工程不配套，渠系及田間建筑物老化、損毀，造成水毀、洪澇災(zāi)害頻發(fā)[5]。灌區(qū)2000年列入國(guó)家大中型灌區(qū)節(jié)水改造與續(xù)建配套計(jì)劃，經(jīng)過(guò)十多年的節(jié)水改造投入，工程狀況有了部分改善。但由于投入不足，導(dǎo)致灌區(qū)內(nèi)主要干支渠只有少量的經(jīng)過(guò)硬化防滲處理，滲漏損失嚴(yán)重，渠系水利用系數(shù)較低，造成水資源浪費(fèi)嚴(yán)重；灌區(qū)量測(cè)水設(shè)施缺失，支渠及支渠以下渠道用水量無(wú)法準(zhǔn)確計(jì)量[6]。

2 數(shù)據(jù)和方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

文中數(shù)據(jù)主要是定性數(shù)據(jù)和定量數(shù)據(jù)。其中，社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《慶安縣統(tǒng)計(jì)年鑒(2016)》、《慶安縣十三五規(guī)劃》，灌區(qū)節(jié)水改造相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于《黑龍江省呼蘭河灌區(qū)節(jié)水改造與續(xù)建配套和規(guī)劃報(bào)告》，定性數(shù)據(jù)采用專(zhuān)家評(píng)分法[7]，將指標(biāo)分為五級(jí)，分別為好、較好、一般、差、很差。其對(duì)應(yīng)的分值為9～10、7～9、5～7、3～5、0～3來(lái)表示。

2.2 研究方法

2.2.1 評(píng)價(jià)模型及指標(biāo)體系

現(xiàn)代節(jié)水農(nóng)業(yè)不只是某項(xiàng)單一技術(shù)的現(xiàn)代化，而是各種工程、農(nóng)藝、管理等措施的有效集成，因此與之對(duì)應(yīng)的節(jié)水農(nóng)業(yè)綜合效益評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)也應(yīng)當(dāng)是一個(gè)指標(biāo)體系[8]。本文基于科學(xué)性、實(shí)用性、簡(jiǎn)捷性和針對(duì)性的原則[21],同時(shí)充分考慮影響研究區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要因素，構(gòu)建了節(jié)水農(nóng)業(yè)綜合效益評(píng)價(jià)指標(biāo)模型和指標(biāo)體系。

節(jié)水農(nóng)業(yè)綜合效益評(píng)價(jià)是多目標(biāo)綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題。其評(píng)價(jià)方法采用多目標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法[22]。其基本數(shù)學(xué)模型可以表述為：

(1)

式中：R為節(jié)水農(nóng)業(yè)綜合效益評(píng)價(jià)；wi為準(zhǔn)則層；wij為指標(biāo)層不同指標(biāo)的系數(shù)；aij是指標(biāo)層指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值。

本文從經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益和環(huán)境效益3個(gè)方面對(duì)節(jié)水農(nóng)業(yè)綜合效益進(jìn)行評(píng)價(jià)?；诤推焦鄥^(qū)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況、自然條件、相關(guān)政策和環(huán)境特點(diǎn)，充分考慮節(jié)水農(nóng)業(yè)效益各評(píng)價(jià)因子的復(fù)雜關(guān)系，借鑒國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究成果，重點(diǎn)選取與節(jié)水農(nóng)業(yè)綜合效益密切相關(guān)的22項(xiàng)有代表性的指標(biāo)進(jìn)行研究[9]，將定性指標(biāo)與定量指標(biāo)結(jié)合得到節(jié)水農(nóng)業(yè)綜合效益評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，詳細(xì)指標(biāo)如下：

經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)A1：主要農(nóng)作物產(chǎn)量a11(hm2)、農(nóng)業(yè)用水量a12(億m3)、畝均灌溉用水量a13(m3)、灌溉水利用系數(shù)a14、灌溉水分生產(chǎn)率a15、經(jīng)濟(jì)效益費(fèi)用比a16(%)、經(jīng)濟(jì)內(nèi)部收益率a17(%)、人均地區(qū)生產(chǎn)總值a18(萬(wàn)元)、投資回收年限a19(a)。

社會(huì)效益指標(biāo)(A2)：用戶(hù)參與水平a21、節(jié)水工程管護(hù)水平a22、計(jì)量收費(fèi)普及率a23(%)、水費(fèi)實(shí)收率a24(%)、用水者協(xié)會(huì)管理面積比例a25(%)、工程配套完善率a26(%)、政策法規(guī)配套情況a27、宣傳教育水平a28、節(jié)水激勵(lì)機(jī)制健全水平a29。

環(huán)境效益指標(biāo)A3：灌區(qū)地表水資源開(kāi)發(fā)利用a31(%)、灌區(qū)地下水資源開(kāi)發(fā)利用a32(%)、灌區(qū)排澇標(biāo)準(zhǔn)達(dá)到率a33(%)、森林覆蓋率a34(%)。

2.2.2 指標(biāo)降維及綜合效益評(píng)價(jià)方法

(1)基于主成分分析的指標(biāo)降維方法。主成分分析法是利用降維的思想，將原來(lái)多個(gè)且彼此相關(guān)的指標(biāo)用線性組合的方式轉(zhuǎn)換為個(gè)數(shù)較少且彼此獨(dú)立或不相關(guān)的綜合指標(biāo)[10]。由于每個(gè)變量都在不同程度上反映了所研究問(wèn)題的某些信息，并且指標(biāo)之間彼此都有一定的相關(guān)性，因而得到的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)反映的信息在一定程度上有重疊,人們自然希望在進(jìn)行定量分析的過(guò)程中涉及的變量較少，而得到的信息量又較多,主成分分析法是解決這一問(wèn)題的理想工具。

(2)基于Topsis方法的綜合效益評(píng)價(jià)方法。Topsis(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)是一種逼近于理想解的評(píng)價(jià)方法[11]，計(jì)算基礎(chǔ)來(lái)源于客觀數(shù)據(jù)，具有較好的客觀性。Topsis法是找出評(píng)價(jià)方案中的最優(yōu)和最劣方案，并計(jì)算評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)方案和最劣方案的距離，獲得各評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)方案的相對(duì)接近程度，從而據(jù)此評(píng)價(jià)。具體方法為：

針對(duì)和平灌區(qū)綜合效益體系中n個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象某一指標(biāo)層所選擇的m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，可得到原始指標(biāo)矩陣：

X=(Xij)n×m

(2)

對(duì)高優(yōu)(越大越好)、低優(yōu)(越小越好)指標(biāo)分別進(jìn)行歸一化變換，即：

(高優(yōu)正向指標(biāo))或

(3)

數(shù)據(jù)歸一化中，采用變異系數(shù)法對(duì)指標(biāo)賦權(quán)重[23]，得到轉(zhuǎn)化矩陣：

Z=(Zij)n×m

(4)

則矩陣各評(píng)價(jià)指標(biāo)中最大、最小值構(gòu)成的最優(yōu)、最劣向量分別為：

Z+=(Zmax1,Zmax2,…,Zmaxn)

Z-=(Zmin1,Zmin2,…,Zminxm)

(5)

按相對(duì)接近度Ci的大小排序，進(jìn)行評(píng)價(jià)。因Topsis是效益型評(píng)價(jià)模式，而本文評(píng)價(jià)的是節(jié)水農(nóng)業(yè)綜合效益，所以其值越高，效益越好。

采用變異系數(shù)法確定指標(biāo)權(quán)重，是一種客觀賦權(quán)的方法[12，13]。運(yùn)用逼近理想解的評(píng)價(jià)方法(Topsis)，建立結(jié)合變異系數(shù)賦權(quán)的Topsis法節(jié)水農(nóng)業(yè)優(yōu)選模型。結(jié)合變異系數(shù)賦權(quán)的Topsis法的基本思路是：在利用變異系數(shù)法確定各指標(biāo)的權(quán)重之后，構(gòu)造加權(quán)的規(guī)范決策矩陣，然后確定理想點(diǎn)和負(fù)理想點(diǎn)及各個(gè)方案與理想點(diǎn)的相對(duì)接近程度，將方案排序[14]。

由于評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的各項(xiàng)指標(biāo)的量綱不同，不宜直接比較其差別程度。為了消除各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的量綱不同的影響，需要用各項(xiàng)指標(biāo)的變異系數(shù)來(lái)衡量各項(xiàng)指標(biāo)取值的差異程度。各項(xiàng)指標(biāo)的變異系數(shù)公式如下：

(6)

式中：δj，Dj，Rj分別為第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的變異系數(shù)、均方差、均值。

以節(jié)水農(nóng)業(yè)綜合效益評(píng)價(jià)指標(biāo)體系為基礎(chǔ)，應(yīng)用SPSS主成分分析方法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行降維[15]，以此獲得主成分得分矩陣，并以該得分矩陣確定熵權(quán)權(quán)重[16]，運(yùn)用Topsis方法評(píng)價(jià)綜合效益[17,18]。

3 結(jié)果分析

3.1 準(zhǔn)則層指標(biāo)評(píng)價(jià)

選取反映和平灌區(qū)綜合效益的22個(gè)指標(biāo)對(duì)節(jié)水農(nóng)業(yè)狀況進(jìn)行分析，采用Topsis中數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法，應(yīng)用SPSS分析，得出22個(gè)指標(biāo)的特征值及貢獻(xiàn)率，如表1所示。表1是主成分個(gè)數(shù)的選取，一般情況下對(duì)于主成分個(gè)數(shù)的提取有兩種方法：一種是提取特征值大于1的主成分，一種是提取累積貢獻(xiàn)率達(dá)到85% 的主成分。這里運(yùn)用第二種方法，選取3個(gè)主成分[15]。用 3個(gè)主成分來(lái)代表原有的22個(gè)原始變量，此時(shí)累積貢獻(xiàn)率已經(jīng)達(dá)到92%，可以反映和平灌區(qū)2012-2016年間節(jié)水農(nóng)業(yè)的變化趨勢(shì)，達(dá)到了降維的目的。

表1 各主成分的特征值、方差貢獻(xiàn)率及累積貢獻(xiàn)率Tab.1 Eigenvalue, variance contribution rate and cumulative contribution rate of each principal component

根據(jù)SPSS可提取出和平灌區(qū)不用年份各主成分得分矩陣，如表2所示。將表中的計(jì)算所得到的主成分得分值帶入變異系數(shù)公式中，得到各主成分因子的權(quán)重，主成分F1、F2、F3的權(quán)重分別為0.3622、0.3367、0.3011。從中可以看出，降維后，第一主成分最高，第三主成分最低。

表2 和平灌區(qū)不同年份各主成分得分矩陣Tab.2 Principal component score Matrix for different years in peaceful Irrigation District

通過(guò)分析表3可以看出，第一主成分與主要農(nóng)作物產(chǎn)量、農(nóng)業(yè)用水量、灌溉水利用系數(shù)、水分生產(chǎn)率、經(jīng)濟(jì)效益費(fèi)用比、內(nèi)部收益率、人均生產(chǎn)總值呈正相關(guān)，與投資回收年限成負(fù)相關(guān)，這表明節(jié)水農(nóng)業(yè)沒(méi)有取得很好的成效。這些指標(biāo)主要反映的是和平灌區(qū)的用水及經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，是經(jīng)濟(jì)效益帶來(lái)的影響。也就是說(shuō)，地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力的提升有助于節(jié)水農(nóng)業(yè)效益的提高，這可能與當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)基礎(chǔ)對(duì)節(jié)水農(nóng)業(yè)的利用以及用水結(jié)構(gòu)的改善有很大的關(guān)系。這一主成分的權(quán)重為0.362 2，為所有權(quán)重中的最高值，這可為節(jié)水農(nóng)業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供參考。

在第二種主成分上，用戶(hù)參與水平、節(jié)水工程管護(hù)水平、計(jì)量收費(fèi)普及率、水費(fèi)實(shí)收率、用水者協(xié)會(huì)管理面積、工程配套完善率、政策法規(guī)配套率及節(jié)水機(jī)制推廣水平都呈明顯的正相關(guān)，這一主成分的權(quán)重為0.336 7，表明了社會(huì)效益的綜合影響。近年來(lái)，隨著農(nóng)業(yè)機(jī)械化、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化、農(nóng)業(yè)信息化以及農(nóng)民素質(zhì)都有很大的提升，當(dāng)?shù)卣朴喒膭?lì)發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)的優(yōu)惠政策，建立保障機(jī)制，組建噴灌公司等專(zhuān)業(yè)化服務(wù)，不僅為節(jié)水農(nóng)業(yè)的發(fā)展帶來(lái)了新生機(jī)，而且極大地調(diào)動(dòng)了農(nóng)民群眾投資發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)的積極性，有效地保證了節(jié)水農(nóng)業(yè)的建設(shè)質(zhì)量和效益的長(zhǎng)期發(fā)揮，促進(jìn)了節(jié)水農(nóng)業(yè)的健康發(fā)展。

表3 各主成分得分系數(shù)矩陣Tab.3 Principal component score coefficient matrices

在第三主成分上，灌區(qū)地表水資源和地下水資源利用率、排澇標(biāo)準(zhǔn)達(dá)到率以及森林覆蓋率呈正相關(guān)的關(guān)系，反映的是生態(tài)環(huán)境帶來(lái)的影響。這一主成分的權(quán)重為0.301 1，是所有權(quán)重中的最低值，說(shuō)明生態(tài)環(huán)境效益并沒(méi)有受到當(dāng)?shù)氐闹匾?。和平灌區(qū)是以地表水為主要水源的灌區(qū)，但是在5、6月份水稻泡田、插秧用水高峰期時(shí)，自然降水卻很少，并且近十年來(lái)一直是春季干旱，水田渴水現(xiàn)象嚴(yán)重。灌區(qū)的地下水資源蘊(yùn)藏豐富，可充分開(kāi)發(fā)利用，一方面緩解工業(yè)發(fā)展用水和農(nóng)業(yè)春季灌溉用水水資源不足的矛盾，另一方面也可以有效地防止由于大水漫灌而產(chǎn)生的土壤次生鹽堿化。

根據(jù)評(píng)價(jià)理論模型的分解，準(zhǔn)則層指標(biāo)效益評(píng)價(jià)的模型為

Ai=wijaij

(7)

式中：Ai為準(zhǔn)則層i的效益評(píng)價(jià)；wij和aij分別為權(quán)重和相應(yīng)的指標(biāo)值。

根據(jù)表4看出，經(jīng)濟(jì)效益呈現(xiàn)逐年上升的趨勢(shì)，并且經(jīng)濟(jì)效益遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于社會(huì)效益和生態(tài)環(huán)境效益。在“十二五”期間，節(jié)水農(nóng)業(yè)改造給當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)村發(fā)展起了很好的促進(jìn)作用。根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，和平灌區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值從527 288 萬(wàn)元增加到了785 581 萬(wàn)元。

表4 2012-2016年各效益評(píng)價(jià)值Tab.4 Evaluation values by benefit, 2012-2016

對(duì)于社會(huì)效益而言，當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)社會(huì)功能低于經(jīng)濟(jì)功能。灌區(qū)靠收水費(fèi)維持管理人員開(kāi)支。由于用水價(jià)格比較低，只能維持灌區(qū)的正常管理，節(jié)余部分資金只能臨時(shí)維修工程，維持簡(jiǎn)單的再生產(chǎn)，而且當(dāng)?shù)卮迕駥?duì)于節(jié)水農(nóng)業(yè)意識(shí)不強(qiáng)，所以應(yīng)該強(qiáng)化組織領(lǐng)導(dǎo)與部門(mén)配合，建立健全節(jié)水灌溉技術(shù)服務(wù)體系，切實(shí)搞好節(jié)水農(nóng)業(yè)的示范，并加大宣傳力度。

根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果顯示，生態(tài)效益遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益，維持在0.121～0.254之間。但整體還是呈現(xiàn)上升發(fā)展的趨勢(shì)，這與當(dāng)?shù)乩m(xù)建配套改造有著密切的關(guān)系。

3.2 綜合效益分析

結(jié)果顯示，2012-2016年綜合效益由0.377提高到0.652，提高了0.275。在“十二五”規(guī)劃實(shí)施后，各級(jí)政府對(duì)節(jié)水農(nóng)業(yè)的重視、必要的資金投入、廣大農(nóng)民的參與和節(jié)水改造項(xiàng)目的實(shí)施，為當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)發(fā)展帶來(lái)了新鮮的血液，強(qiáng)化了節(jié)水農(nóng)業(yè)的地位，為農(nóng)業(yè)的增產(chǎn)增收和農(nóng)村發(fā)展奠定了良好的基礎(chǔ)。

基于上述降維后得到的主成分矩陣和計(jì)算得到的權(quán)重，運(yùn)用Topsis方法，得到和平灌區(qū)不同年份與最優(yōu)、最劣方案的距離，以及與其最優(yōu)方案的接近程度Ci值，見(jiàn)表5、圖1。

表5 和平灌區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)綜合效益Topsis評(píng)價(jià)統(tǒng)計(jì)量Tab.5 Statistics of Topsis Evaluation on Comprehensive benefit of Water-saving Agriculture in peaceful Irrigation District

圖1 和平灌區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)綜合效益評(píng)價(jià)結(jié)果Fig.1 Results of comprehensive benefit evaluation of water-saving agriculture in peaceful irrigation area

經(jīng)表5和圖1分析可知，2012-2016年和平灌區(qū)綜合效益存在差異，Ci值最高年份出現(xiàn)在2016年，為0.682；最低值出現(xiàn)在2012年，為0.577。

4 結(jié) 語(yǔ)

(1)節(jié)水農(nóng)業(yè)綜合效益評(píng)價(jià)是一個(gè)多目標(biāo)、多屬性的評(píng)價(jià)過(guò)程，本文在國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合和平灌區(qū)的特點(diǎn)，經(jīng)認(rèn)真篩選和分析，提出了包括社會(huì)效益、經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益三大類(lèi)共22項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。采用主成分分析法分別對(duì)其進(jìn)行簡(jiǎn)化，簡(jiǎn)化后的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系由3個(gè)主成分組成，在一定程度上消除了因各評(píng)價(jià)指標(biāo)的相關(guān)性對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響，最后在運(yùn)用Topsis方法對(duì)和平灌區(qū)綜合效益評(píng)價(jià)。結(jié)果得出，綜合效益最高的是2016年，最低的是2012年。

(2)根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果，和平灌區(qū)要切實(shí)地制定好節(jié)水農(nóng)業(yè)的發(fā)展規(guī)劃，在規(guī)劃時(shí)綜合考慮節(jié)水農(nóng)業(yè)的社會(huì)效益、經(jīng)濟(jì)效益和生態(tài)效益，用經(jīng)濟(jì)手段促進(jìn)節(jié)水農(nóng)業(yè)，加強(qiáng)節(jié)水技術(shù)的研究，多渠道增加節(jié)水灌溉資金投入，加強(qiáng)節(jié)水灌溉工程管理，強(qiáng)化組織領(lǐng)導(dǎo)與部門(mén)配合，建立健全節(jié)水灌溉技術(shù)服務(wù)體系，切實(shí)搞好節(jié)水農(nóng)業(yè)的示范，并加大宣傳力度，我國(guó)的節(jié)水農(nóng)業(yè)工作必將有較大的發(fā)展。

節(jié)水農(nóng)業(yè)綜合效益評(píng)價(jià)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、工程設(shè)計(jì)水平、建設(shè)投資水平等密切相關(guān)，政府重視程度、水價(jià)合理性、節(jié)水激勵(lì)機(jī)制健全水平等社會(huì)管理策略的發(fā)展也至關(guān)重要，同時(shí)合理制定水價(jià)也是促進(jìn)農(nóng)業(yè)節(jié)水可持續(xù)發(fā)展重要杠桿[19]。農(nóng)業(yè)節(jié)水管理政策在農(nóng)業(yè)水管理決策中起著重要作用，有利于引導(dǎo)用水戶(hù)選擇與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展目標(biāo)相符的農(nóng)業(yè)水管理方式[20]，同時(shí)應(yīng)該重視節(jié)水農(nóng)業(yè)的發(fā)展對(duì)生態(tài)環(huán)境帶來(lái)的影響，不斷優(yōu)化水土資源及生態(tài)環(huán)境的質(zhì)量，促進(jìn)節(jié)水農(nóng)業(yè)朝著穩(wěn)定、健康的方向發(fā)展。