基于模糊神經網絡模型的農業對外開放合作風險預警研究

朱春江,范郁爾,駱汝九,許 強,朱 榮,吳成洲,吳 瑤,馬文斌

(1.連云港職業技術學院 江蘇，連云港 222006;2.連云港市農業對外經濟合作中心 江蘇，連云港 222000;3.河海大學 江蘇，南京 210098;4.重慶師范大學 重慶 401331)

新世紀以來，中國農業產業對外開放進入了一個全新的階段，農業對外開放合作取得了一定的成效。據2019年國民經濟和社會發展統計公報統計，農產品進出口商品總值為14979億元，農業外商投資企業已達495家，農業對外直接投資達106億元。但農產品進出口總值只占全部進出口商品總值比重的4.75%、農業外商投資金額占全部外商投資金額比重的0.4%、農業對外投資額占全年對外投資額比重的1.39%，這些比重都非常低，這充分說明農業對外合作還存在一些問題，特別是近年來國際貿易壁壘、匯率變動、農業保護主義以及突發公共衛生事件等問題日益突出，已嚴重影響到農業對外開放合作的正常進行，所以對農業對外開放合作風險預警防范顯得非常有必要。本研究對農業對外開放合作風險預警進行探索具有一定的理論價值和現實意義。

1 研究綜述

近年來，很多學者對農業對外合作風險進行了大量的研究。陳偉等從國家風險角度分析國家風險評估和預測的機構和方法，提出了具有針對性的國家風險防范措施。喻燕采用模糊綜合評價法對中國企業海外耕地投資戰略風險進行評價。宋林燕結合我國對老撾糧食投資與日本對巴西糧食投資的兩個典型案例，有針對性的提出相應的風險規避措施。洪笑然在專家訪談的基礎上開發問卷，進行更多的樣本調查，對非洲農業投資的風險及對策方面進行了研究。王睦誼從政治風險、經濟風險、法律風險、文化風險等四個方面分析“一帶一路”倡議背景下中國對蘇丹直接投資的風險，并從國家、企業兩方面提出應對風險的建設性意見。娜迪拉·甫拉提指出加強中國與哈薩克斯坦的農業合作是破解中國農業困境、提高糧食安全保障、落實“絲綢之路經濟帶”的有效途徑之一。汪晶晶等以政治與法律環境、經濟與對外開放環境、基礎設施與公共服務環境、農業生產環境4個子系統22個指標為輸入向量，以農業投資環境等級評分為輸出向量，構建基于BP神經網絡的農業投資環境評價模型，對全球138個國家2009-2013年間的農業投資環境進行評估。趙捷等從政治、經濟與市場、社會、行業四個方面構建了對外農業投資風險評估指標體系，采用熵值法比較分析沿線國家農業投資風險水平，通過聚類分析劃分風險等級，進而得出對中國農業“走出去”的啟示。

以上學者對外商農業直接投資風險進行了研究，并提出對策建議，為農業對外合作作出了有益的貢獻。但很多學者都是從宏觀對策方面進行研究，有的進行了量化分析，但方法也相對單一，本研究嘗試綜合運用層次分析法確定指標權重、用模糊數學處理數據的隸屬度、進而運用神經網絡模型對農業對外開放合作風險進行預警研究，具有一定的創新性。

2 研究思路

農業對外開放合作風險預警指標體系分為五個子系統，共二級指標。運用模糊數學方法對五個子系統的二級指標數據運用隸屬度函數進行處理，得到五個子系統指標的各個預警子集的隸屬度，將各個預警子集的隸屬度和運用層次分析法得到的權重進行運算，進而得出一級模糊綜合預警向量，再將一級模糊綜合預警向量作為神經網絡評價模型的輸入，再運用神經網絡模型對農業對外開放合作風險預警，由于神經網絡具有非線性處理能力，使農業對外開放合作風險預警具有一定的科學性。

3 實證研究

3.1 問卷調查情況

項目組2019年7月-2020年8月從政府、企業（公司）、高校及研究院所三個層面進行，一共65家單位。其中政府層面有17家，包括：商務部、江蘇省農業農村廳、江蘇省發展和改革委員會、連云港市農業農村局、連云港市農業對外合作中心、連云港海關、連云港市商務局、連云港市海州區商務局、連云港市海州區農業農村局、東海縣農業農村局、連云港市贛榆區農業農村局、太倉市農業農村局、灌南縣農業農村局、灌云縣農業農村局、張家港市農業農村局、昆山市農業農村局、連云港市國際貿易促進委員會；企業（公司）有32家，包括：連云港賓利國際貿易有限公司、江蘇海晟律師事務所、江蘇海福特海洋科技股份有限公司、連云港海灣現代農業發展有限公司、連云港市敏旺水產品進出口有限公司、連云港每日食品有限公司、江蘇領鮮食品有限公司、連云港東源食品有限公司、羅蓋特（中國）營養食品有限公司、連云港超特食品有限公司、灌云縣三星食品有限公司、江蘇沃田集團股份有限公司、連云港味之素如意食品有限公司、江蘇微康生物科技有限公司、江蘇裕灌現代農業科技有限公司、佳禾食品工業股份有限公司、杭州酸莓果科技有限公司、灌云縣大豆原種場、江蘇瀛洲發展集團有限公司、青島朝洋水產食品有限公司、臺太興業(常熟)食品有限公司、連云港元通食品有限公司、江蘇荷仙食品集團有限公司、揚州天禾食品有限公司、揚州天成食品有限公司、揚州新世紀蔬菜食品有限公司、揚州華貴食品有限公司、揚州華祥食品有限公司、揚州市金綠維食品有限公司、揚州藍寶石食品有限公司、揚州市富田食品有限公司、揚州綠佳食品有限公司；高校及研究院所16家，包括：中國農業科學院、江泰風險管理研究院、美國田納西州立大學、東北農業大學、河海大學、南京林業大學、江西財經大學、重慶師范大學、江蘇海洋大學、淮陰師范學院、山東科技大學、山東財經大學、廣東財經大學、連云港市社會科學院、連云港市農業科學院、江蘇省社科院連云港分院。問卷由農業對外開放合作風險防范體系由“政治風險、經濟風險、社會文化風險、管理風險、突發事件風險”五個子系統組成，專家按指標相對重要性的大小對指標進行打分。每個指標分值為“5，4，3，2，1”五個分數之一，對應風險等級“風險高”、“風險較高”、“風險一般”、“風險較低”、“風險低”。一共發放139份問卷，回收139份問卷，回收問卷后，進行問卷有效性檢驗，其中7份問卷為無效問卷，有效問卷為132份，有效問卷占回收問卷的94.96%。

3.2 用層次分析法確定指標權重

層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）由美國運籌學家T.L.Saaty提出的被廣泛應用于城市可持續發展測量、風險評價、環境危害測繪、流域脆弱性評估等方面分析方法。層次分析法基本步驟為：層次分析法首先根據標度表對同層診斷指標的重要度進行對比，構成出整層指標的判斷矩陣，然后對矩陣的一致性進行檢驗。

項目組已完成《基于利克特主成分D-S理論的農業對外開放合作風險預警指標體系研究》，該研究為了克服指標體系構建的主觀性，通過對歷史文獻的指標進行頻度分析構建初步的指標體系，進而通過調查問卷讓兩組不同的專家對指標進行打分，再利克特量表法和主成分分析法分別進行指標篩選，最后運用D-S理論對前兩者方法篩選后的指標進行信息融合，從而得到相對科學合理的農業對外開放合作風險預警指標體系。

農業對外開放合作風險防范體系由“政治風險、經濟風險、社會文化風險、管理風險、突發事件風險”五個一級指標，由幾何平均法公式（1）、公式（2）計算得一級指標判斷矩陣如表1。

表1 一級指標判斷矩陣

矩陣歸一化處理公式：

進行一致性檢驗。

通過一致性檢驗。

可得權重分配表，如表2。

表2 一級指標權重分配表

同理可計算得“政治風險”二級指標、“經濟風險”二級指標、“社會文化風險”二級指標、“管理風險”二級指標、“突發事件風險”二級指標判斷矩陣表，通過指標判斷矩陣，可計算特征向量，并通過一致性檢驗，可得相應的二級指標判斷分配表以及權重。下面給出五個二級指標的權重計算結果。

3.3 模糊數學隸屬度函數

模糊數學可運用隸屬度函數處理不確定性、以及多屬性決策的問題。農業對外開放合作風險指標分為正指標和負指標。正指標：數據越大，風險越高，數據越小，風險越小；負指標：數據越大，風險越小，數據越小，風險越大。下面給出“東道國政治穩定性”負指標和“農業政策變動風險”正指標隸屬度函數。

（1）“農業政策變動風險”正指標隸屬度函數如下：

圖1 正指標隸屬度函數圖

（2）“東道國政治穩定性”負指標隸屬度函數如下：

圖2 負指標隸屬度函數圖

同理，可以類似地給出其余指標的隸屬度函數。

3.4 指標數據隸屬度函數處理結果（見表3）

表3 指標數據隸屬度函數處理結果表

3.5 指標的隸屬度確定

二級指標屬于各預警集的隸屬度為：

計算二級模糊預警向量：

所以得二級模糊預警向量：

一級模糊預警向量：

3.6 神經網絡訓練

人工神經網絡理論可參見文獻，它善于聯想、概括、類比和推理，能夠從大量的統計資料中分析提煉實用的統計規律，人們常常運用其很強的非線性處理能力來進行非線性系統建模。將一級模糊預警向量（0，0.0226，0.4634，0.4648，0.0151）作為神經網絡的輸入向量,BP神經網絡學習樣本及期望輸出表見表4。

表4 BP神經網絡學習樣本及期望輸出表

BP神經網絡訓練時的初始權值和閾值由Matlab工具箱中rand函數隨機產生，選擇控制誤差為0.00001，網絡學習采用自適應學習速率梯度下降反向傳播算法，可加速網絡的收斂速度。目標層向量（0，0.0226，0.4634，0.4648，0.0151）輸入已訓練好的神經網絡預警模型。下面給出神經網絡輸出，如圖3及表5，按照實際輸出與其期望輸出的距離的大小決定其預警狀態類別。

圖3 神經網絡訓練效果圖

表5 神經網絡輸出結果表

4 討論

目前對農業對外合作風險預警的研究較少，本研究綜合運用層次分析法、模糊數學、神經網絡模型對農業對外開放合作風險進行預警研究，該綜合方法對風險預警是一種有益的嘗試，具有一定的理論價值與現實意義。而農業對外合作風險指標的主觀性數據，往往具有模糊性和不確定性，運用模糊數學方法進行隸屬度定量處理，具有一定的科學性，運用層次分析法確定權重相對科學，農業對外合作風險指標涉及到因素眾多，呈現典型的非線性特征，所以運用神經網絡非線性的處理能力對農業對外合作風險預警具的一定的科學性。但人工神經網絡模型結果具有不確定性，通用性差，如何提高神經網絡結果的相對穩定性？還有待進一步研究。

5 結論

神經網絡輸出結果為(0.0000 0.0028 1.0000 0.0000 0.0339)，按照實際輸出與其期望輸出（見表5）的距離的大小決定其狀態類別，可見連云港農業對外合作風險級別為“風險一般”，但也要未雨綢繆，積極響應國家主席習近平提出共同建設“一帶一路”的重大倡議，發揮連云港“一帶一路”建設中戰略支點作用，充分利用好連云港國家農業對外開放合作試驗區平臺，以及國家自貿試驗區機遇，打造國際一流農業對外合作平臺，完善農業對外投資促進和保護機制，在政策環境優化、高端人才引進、改革制度創新等方面做好文章，從而減少農業對外合作的風險，以實現農業對外合作跨躍式發展。