基于熵權(quán)-AHP模糊評(píng)價(jià)法的生態(tài)宜居程度評(píng)價(jià)★

劉家濤 袁 涵 吳 靜 楊 晟 張曉偉

(1.中國(guó)電建集團(tuán)昆明勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院有限公司，云南 昆明 650051；2.山東大學(xué)土建與水利學(xué)院，山東 濟(jì)南 250061； 3.山東大學(xué)海洋研究院，山東 青島 266237)

黨的十九大首次提出鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略要以“產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風(fēng)文明、治理有效、生態(tài)富裕”為總要求[1]。以此為背景，國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者從不同方面對(duì)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略進(jìn)行大量的理論研討，生態(tài)宜居也成為當(dāng)前國(guó)內(nèi)學(xué)者研究的熱點(diǎn)。如李麗萍等[2]對(duì)宜居城市進(jìn)行了概念及內(nèi)涵的理論剖析，并提出判別宜居城市的七項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)；王坤鵬[3]從自然、人文和經(jīng)濟(jì)構(gòu)建了城市人居適宜度的評(píng)價(jià)模型，并對(duì)北京、天津、上海及重慶進(jìn)行了評(píng)價(jià)，豐富了生態(tài)宜居評(píng)價(jià)的研究?jī)?nèi)容；王小雙等[4]采用主成分分析法、董維等[5]采用AHP法、張雪花等[6]結(jié)合層次分析和風(fēng)玫瑰圖法、張挺等[7]采用統(tǒng)計(jì)分析和熵權(quán)法結(jié)合，對(duì)相應(yīng)研究對(duì)象進(jìn)行生態(tài)宜居程度評(píng)價(jià)。這些學(xué)者從不同的視角對(duì)生態(tài)宜居展開研究，極大地延展了關(guān)于生態(tài)宜居的研究方法。

我國(guó)大中型水電移民安置一直是移民工作中的難點(diǎn)，如何讓移民群眾“搬進(jìn)來、穩(wěn)下去、能發(fā)展”也成為眾多學(xué)者致力研究的問題。隨國(guó)家提出鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，學(xué)者們也逐步將鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略與水電移民結(jié)合，探討鄉(xiāng)村振興與水電移民工作的有機(jī)銜接。張燕萍等[8]在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下，以溪洛渡水電移民工程為例對(duì)移民安置工作進(jìn)行了深入討論；王旭等[12]基于凱恩斯理論，在鄉(xiāng)村振興視角下對(duì)移民安置工作進(jìn)行了剖析。這些工作一定程度推動(dòng)了鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略與移民工作的結(jié)合，但側(cè)重點(diǎn)在于對(duì)政策的解讀，對(duì)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略與移民工作結(jié)合的量化關(guān)注還不足。目前相關(guān)方面的研究文獻(xiàn)也尚不多見。移民工作最大的問題是移民安置問題，移民安置區(qū)的生態(tài)宜居程度在很大程度上影響著移民群眾搬遷的意愿，因此，對(duì)安置區(qū)進(jìn)行生態(tài)宜居程度評(píng)價(jià)對(duì)做好移民安置工作有著重要意義。鑒于此，以烏東德水電站移民安置區(qū)元謀縣為研究對(duì)象進(jìn)行了生態(tài)宜居程度評(píng)價(jià)，以期對(duì)水電移民安置提供理論支撐和參考。

1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

遵循評(píng)價(jià)指標(biāo)選取的全面性和客觀性，結(jié)合移民工程相關(guān)資料和有關(guān)政策，借鑒與生態(tài)宜居程度評(píng)價(jià)相關(guān)的文獻(xiàn)中的指標(biāo)體系[9]，從移民安置區(qū)的自然環(huán)境、社會(huì)系統(tǒng)、地域特色和居住條件等四個(gè)方面，建立了烏東德水電站移民安置區(qū)生態(tài)宜居程度的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如圖1所示。

2 評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

2.1 基本思路

生態(tài)宜居程度評(píng)價(jià)的指標(biāo)具有模糊屬性，采用模糊評(píng)價(jià)法可以有效地避免“非此即彼”的確定性評(píng)價(jià)，防止判別矩陣信息傳遞的流失[10,14]。同時(shí)，層次分析法(AHP)作為一種結(jié)合定性和定量對(duì)事物進(jìn)行分析的數(shù)學(xué)方法，通過對(duì)構(gòu)建的各層次指標(biāo)的兩兩重要性程度評(píng)判矩陣計(jì)算[13]，可以得到各事物的重要性排序序列，即權(quán)重序列。但該方法在采用定性方法構(gòu)造評(píng)判矩陣時(shí)[14]，容易受主觀因素干擾，造成判別矩陣的決策信息丟失，使判別結(jié)果過于主觀。與之不同的是，熵權(quán)法借助信息熵來反映事物自身攜帶的有效信息量來獲取事物權(quán)重，屬于客觀判別法。雖然運(yùn)用熵權(quán)法對(duì)事物進(jìn)行判別分析具有堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)理論支撐，但熵權(quán)法不考慮主觀因素對(duì)分析過程的影響，過度依賴客觀數(shù)據(jù)，其評(píng)價(jià)結(jié)果易受數(shù)據(jù)波動(dòng)，容易造成評(píng)價(jià)結(jié)果過于客觀。因此，將熵權(quán)法和AHP法結(jié)合，既可以有效借助專家的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)，同時(shí)有效利用數(shù)據(jù)的客觀信息，避免了評(píng)判過于主觀或過于客觀。因此，熵權(quán)-AHP模糊評(píng)價(jià)法對(duì)模糊非線性問題的評(píng)價(jià)具有較好的優(yōu)勢(shì)。采用熵權(quán)-AHP模糊評(píng)價(jià)法進(jìn)行評(píng)價(jià)的基本思路為：

1)確定評(píng)價(jià)對(duì)象的評(píng)價(jià)指標(biāo)層次。將評(píng)價(jià)主體U劃分為m個(gè)評(píng)價(jià)維度，即U={B1,B2,…,Bm}，不同維度下得到二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)Ci={Ci1,Ci2,…,Cin}，其中，n為某具體評(píng)價(jià)維度下的二級(jí)指標(biāo)個(gè)數(shù)。

2)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)集V及模糊矩陣RCi的構(gòu)建。根據(jù)研究對(duì)象的特點(diǎn)，同時(shí)便于數(shù)學(xué)處理，各層次判別等級(jí)要相同，且層次間判別等級(jí)應(yīng)具有單一對(duì)應(yīng)關(guān)系[18]。建立評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)集V={V1,V2,…,Vk}，k為評(píng)價(jià)等級(jí)的個(gè)數(shù)。按評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)集要求對(duì)研究對(duì)象的二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取，并進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化得到對(duì)應(yīng)的模糊矩陣Ri。

3)主觀權(quán)重計(jì)算。由模糊判別矩陣RCi，運(yùn)用AHP法初步計(jì)算的二級(jí)指標(biāo)Ci的主觀權(quán)重矩陣WCi。

4)客觀權(quán)重計(jì)算。運(yùn)用熵權(quán)法得到指標(biāo)權(quán)重矩陣HCi，既運(yùn)用熵權(quán)法計(jì)算模糊判別矩陣RCi的各評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)。

5)指標(biāo)層的綜合權(quán)重確定。計(jì)算確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的相對(duì)綜合權(quán)重(二級(jí)指標(biāo)對(duì)一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重)；通過主觀權(quán)重矩陣WCi和客觀權(quán)重矩陣HCi，采用式(1)得到指標(biāo)層C綜合權(quán)重為：

(1)

其中,(.*)為矩陣點(diǎn)乘。

6)計(jì)算準(zhǔn)則層對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合權(quán)重。通過指標(biāo)層綜合權(quán)重及評(píng)價(jià)指標(biāo)層次結(jié)構(gòu)，可以得到準(zhǔn)則層的指標(biāo)綜合權(quán)重。對(duì)AHP構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)層次結(jié)構(gòu)，準(zhǔn)則層指標(biāo)綜合權(quán)重即為各層次指標(biāo)相對(duì)于目標(biāo)層O的指標(biāo)權(quán)重，指標(biāo)權(quán)重的傳遞采用鏈?zhǔn)匠朔ǚ▌t，如指標(biāo)層C的評(píng)價(jià)指標(biāo)的最終綜合權(quán)重為本層指標(biāo)相對(duì)指標(biāo)權(quán)重與臨近上一層次的評(píng)價(jià)指標(biāo)的最終權(quán)重的乘積。

7)模糊隸屬度矩陣計(jì)算和評(píng)價(jià)分析。通過指標(biāo)層綜合權(quán)重、準(zhǔn)則層最終權(quán)重和鏈?zhǔn)椒▌t，計(jì)算各層次模糊隸屬度矩陣，根據(jù)模糊隸屬度計(jì)算結(jié)果進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)與分析。

2.2 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)集及模糊矩陣RCi

對(duì)已構(gòu)建的生態(tài)宜居程度評(píng)價(jià)體系，評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)集V劃分為優(yōu)、良、中、差和較差五個(gè)等級(jí)，即V={優(yōu)，良，中，差，較差}。二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的得分參考文獻(xiàn)資料，并邀請(qǐng)專家根據(jù)自身研究領(lǐng)域，由評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)集規(guī)則給出。指標(biāo)的等級(jí)評(píng)價(jià)規(guī)則見表1。

表1 定性評(píng)價(jià)指標(biāo)得分區(qū)間

根據(jù)研究對(duì)象特點(diǎn)和研究目的，邀請(qǐng)專家依據(jù)評(píng)語集對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行打分，根據(jù)指標(biāo)的計(jì)分統(tǒng)計(jì)結(jié)果，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理可得到模糊矩陣RCi：

其中，n為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)集中的評(píng)價(jià)等級(jí)個(gè)數(shù)，本文n=5；rij=Tij/N，Tij為對(duì)二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)Cij給出第j中評(píng)價(jià)，N為邀請(qǐng)的專家數(shù)。

2.3 綜合指標(biāo)權(quán)重

層次分析法確定指標(biāo)主觀權(quán)重和熵權(quán)法確定指標(biāo)客觀權(quán)重的原理和步驟在相關(guān)文獻(xiàn)[13][17]中已有細(xì)致描述，在此不再贅述。值得注意的是，由于熵權(quán)法計(jì)算第j項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)信息熵：

(2)

對(duì)多層次結(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)的上層結(jié)構(gòu)指標(biāo)熵權(quán)[17]，可以根據(jù)熵的可加性，由下層次結(jié)構(gòu)指標(biāo)的信息熵來推求。假定上層結(jié)構(gòu)第K個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)L個(gè)下層結(jié)構(gòu)指標(biāo)的信息效用值總和為DK，全部下層指標(biāo)效用總和為D，則上層次結(jié)構(gòu)的第K個(gè)指標(biāo)熵權(quán)采用式(3)計(jì)算：

(3)

各指標(biāo)的綜合指標(biāo)權(quán)重按基本思路進(jìn)行計(jì)算。

2.4 模糊隸屬度計(jì)算

根據(jù)指標(biāo)層綜合權(quán)重矩陣GC和指標(biāo)層的評(píng)價(jià)隸屬度矩陣RC可得到準(zhǔn)則層的隸屬度模糊判別矩陣RB：

RB=GC·RC

(4)

根據(jù)模糊判別矩陣RB，再次運(yùn)用熵權(quán)法可得到準(zhǔn)則層各指標(biāo)的熵權(quán)矩陣HB，由AHP法計(jì)算得到的準(zhǔn)則層主觀權(quán)重WPB得到最終權(quán)重GB，即評(píng)價(jià)對(duì)象的模糊隸屬度：

R=GB·RB

(5)

進(jìn)而根據(jù)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)集由最大隸屬度準(zhǔn)則得到研究對(duì)象的生態(tài)宜居程度等級(jí)。

3 實(shí)例分析

3.1 工程資料

烏東德水電站是我國(guó)“十二五”時(shí)期規(guī)劃修建于金沙江下游河段的大(一)型水電站，電站開發(fā)任務(wù)以發(fā)電為主，兼顧防洪和助力區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。電站正常蓄水位975 m，庫容為58.63億m3，按洪水頻率P=5%(20年一遇)計(jì)，水庫淹沒影響區(qū)從壩址至回水設(shè)計(jì)終點(diǎn)干流長(zhǎng)206.7 km，回水末端水位高程為998.50 m。水庫建成蓄水將影響云南祿勸縣皎平渡集鎮(zhèn)和元謀縣江邊集鎮(zhèn)，云南省除就近規(guī)劃皎平渡集鎮(zhèn)和江邊集鎮(zhèn)，另規(guī)劃了7個(gè)農(nóng)村集中居民區(qū)用于安置移民。其中江邊集鎮(zhèn)、瓦渣箐及甘塘3個(gè)安置點(diǎn)位于元謀縣內(nèi)，移民安置人口分別為4 653人、3 734人、2 473人，規(guī)劃總安置人口10 860人。

3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及模糊矩陣Ri

以3個(gè)移民安置區(qū)所在的元謀縣作為研究對(duì)象，建立如圖1所示的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)集見表1，邀請(qǐng)10位專家依據(jù)評(píng)語標(biāo)準(zhǔn)集獨(dú)立給評(píng)價(jià)指標(biāo)打分，對(duì)計(jì)分統(tǒng)計(jì)并標(biāo)準(zhǔn)化后得到二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的模糊評(píng)價(jià)矩陣Ri。并按照層次分析法的基本原理，采用1～9標(biāo)度對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)造比較判別矩陣，運(yùn)用AHP法計(jì)算主觀權(quán)。

3.3 綜合權(quán)重計(jì)算

由熵權(quán)法及層次分析法的權(quán)重計(jì)算步驟，采用MATLAB編程計(jì)算。對(duì)層次分析法得到：AHP權(quán)重計(jì)算矩陣PB的最大特征值λmax=4.071 6，對(duì)應(yīng)特征向量WPB=[0.170 7 0.449 5 0.259 6 0.120 2],一致性比例RC=0.026 8<0.1，故矩陣PB滿足一致性要求，即準(zhǔn)則層B1，B2，B3，B4對(duì)目標(biāo)層O的權(quán)重系數(shù)矩陣為WPB=[0.170 7 0.449 5 0.259 6 0.120 2]。同理指標(biāo)層C各評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)準(zhǔn)則層B的主觀權(quán)重為：

由熵權(quán)法得到指標(biāo)層C各二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息效用值為：

則對(duì)應(yīng)熵權(quán)值為：

由式(1)得到指標(biāo)層C的各二級(jí)指標(biāo)的綜合權(quán)重GC為：

同時(shí)，通過式(3)由DC及指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)可得準(zhǔn)則層B的熵權(quán)為：

HB=[0.253 5 0.389 1 0.241 2 0.116 2]。

3.4 模糊綜合隸屬度計(jì)算

根據(jù)式(4)，及GC和RC計(jì)算結(jié)果，準(zhǔn)則層B隸屬度評(píng)價(jià)矩陣為：

由HB及WPB得到準(zhǔn)則層B各一級(jí)指標(biāo)相對(duì)于目標(biāo)層O的最終權(quán)重：

GB=[0.146 8 0.593 4 0.212 4 0.047 4]。

故評(píng)價(jià)對(duì)象的模糊綜合隸屬度為：

R=GB·RB=

[0.290 6 0.312 6 0.232 6 0.098 8 0.065 3]。

最大隸屬度準(zhǔn)則可知：烏東德水電站移民安置區(qū)元謀縣的生態(tài)宜居程度為良。

3.5 評(píng)價(jià)結(jié)果分析

對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果分析可知，該縣生態(tài)宜居程度較好，優(yōu)良程度的隸屬度超過0.6。從圖2各級(jí)指標(biāo)貢獻(xiàn)百分率圖可看出，社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益屬于生態(tài)宜居的優(yōu)異指標(biāo)，對(duì)該縣的生態(tài)宜居程度貢獻(xiàn)占比0.593 4，其中農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益貢獻(xiàn)占比最大，達(dá)到0.720 7，說明發(fā)達(dá)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力是該縣社會(huì)效益優(yōu)異的有力支撐，該縣是云南省楚雄州的農(nóng)業(yè)大省，地域氣候十分適宜農(nóng)作物生長(zhǎng)，年平均氣溫22 ℃，冬季氣溫在15 ℃～23 ℃，農(nóng)作物可四季栽種，同時(shí)花卉、水果等產(chǎn)業(yè)也十分發(fā)達(dá)，良好的農(nóng)業(yè)收益是吸引移民穩(wěn)定安置的亮點(diǎn)，移民安置后應(yīng)積極幫助恢復(fù)生產(chǎn)，做好農(nóng)業(yè)對(duì)接工作。

評(píng)價(jià)區(qū)地域效益和自然效益對(duì)生態(tài)宜居程度的貢獻(xiàn)較小，對(duì)生態(tài)宜居程度貢獻(xiàn)占比僅為0.047 4和0.146 8。但同時(shí)也注意到，元謀是云南彝族、傈僳族等少數(shù)民族的主要聚集地，移民中約40%為少數(shù)民族，建設(shè)具有彝族、傈僳族等民族鄉(xiāng)土特色的移民安置區(qū)無疑可以提高移民群眾對(duì)安置后生活的向往，對(duì)水電移民目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)具有重要作用。從整體上分析，社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益對(duì)實(shí)現(xiàn)安置區(qū)生態(tài)宜居程度評(píng)價(jià)影響最大，其次是居住效益、自然效益和地域效益；其中社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益和居住效益對(duì)安置區(qū)生態(tài)宜居貢獻(xiàn)占比超過60%，自然效益和地域效益對(duì)生態(tài)宜居程度的貢獻(xiàn)較為有限，但兩者條件的改善有助于移民安置目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。因此，在移民安置后推動(dòng)安置區(qū)生態(tài)宜居建設(shè)，應(yīng)在保持農(nóng)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，加強(qiáng)該區(qū)的地域特色建設(shè)和自然條件的改善。

4 結(jié)語

1)移民安置區(qū)生態(tài)宜居評(píng)價(jià)的影響指標(biāo)較多，彼此關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜，運(yùn)用AHP法可以使得評(píng)價(jià)體系層次分明、結(jié)構(gòu)清晰。同時(shí)，采用熵權(quán)法對(duì)AHP法求得的權(quán)重進(jìn)行修正，既能保留數(shù)據(jù)自身信息，又能結(jié)合客觀因素，避免指標(biāo)權(quán)重過度主觀，可以綜合考慮到生態(tài)宜居程度評(píng)價(jià)過程的主觀性和客觀性。

2)生態(tài)宜居是鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的五個(gè)關(guān)鍵內(nèi)容之一，同時(shí)對(duì)于移民工作，是移民群眾搬遷能“搬進(jìn)去，穩(wěn)下來”的基石，也是移民安置后期“能發(fā)展”的有力支撐。將生態(tài)宜居建設(shè)評(píng)價(jià)與水電移民安置結(jié)合，可為水電移民安置提供基礎(chǔ)決策依據(jù)。

3)烏東德水電站移民安置區(qū)元謀縣是云南農(nóng)業(yè)大縣，生態(tài)宜居程度優(yōu)良，社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益、居住效益、自然效益和地域效益貢獻(xiàn)占比依次減小，依次為59.34%，21.24%，14.68%和4.74%，與水電移民安置實(shí)際情況基本符合。當(dāng)?shù)匕l(fā)達(dá)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力是良好社會(huì)效益的有力支撐，在移民工作中做好農(nóng)業(yè)安置工作，同時(shí)改善當(dāng)?shù)刈匀画h(huán)境、建設(shè)地域特色的移民安置區(qū)有助于提高當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)宜居水平，推動(dòng)移民安置后鄉(xiāng)村振興建設(shè)。