基于AHP-TOPSIS-耦合協調模型的農業發展水平實證評估

謝林波 楊振宇 匡博麟

謝林波，楊振宇，匡博麟. 基于AHP-TOPSIS-耦合協調模型的農業發展水平實證評估［J］. 湖北農業科學，2024，63（3）：97-103．

摘要：近年來國內新農業發展格局體系發展迅速，為加快國內農業循環發展，以2012—2020年31個省（自治區、直轄市）面板數據為基礎，通過層次分析法、熵權法、最優解距離法、耦合協調模型對新農業發展格局體系進行綜合評估，并且從時間和空間兩個維度進行分析。結果表明，2020年農業發展水平較高的前三省份為山東、廣東、江蘇，人均GDP與農業發展水平具有高度協調；西部地區的農業發展水平相對中東地區還有待提高。

關鍵詞：新農業發展格局體系；面板數據；AHP-TOPSIS模型；耦合協調模型

中圖分類號：F323? ? ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2024）03-0097-07

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2024.03.015 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

農業國之根基，其發展與農村發展息息相關。由中國農業農村現狀可知國內農業資源相對匱乏，土地分散程度較高，小農家庭普遍，部分國民對農業存在歧視觀念，中美貿易戰等一系列因素阻礙了中國農業農村發展進程［1］，使中國僅為農業大國而非農業強國，為此，深入剖析影響中國農業發展的因素并對發展現狀進行評估很有必要。

隨著產業技術化變革的推進，農業領域不斷更新迭代，相對傳統農業而言，新農業［2］的發展是通過結合當代技術，利用數字化、智能化、系統化等生產資料作為高效工具，以地區資源特色為導向，資源優化配置為方向，通過完整的產業鏈以及經濟增效的循環體系來推動農村居民生活品質提升。

目前國內研究農業發展水平的方法主要有理論研究和模型研究兩類。理論研究方面側重中華民族厚實悠久的農耕文化來深入挖掘中國特色農業發展狀況。葉娟麗等［3］從中國鄉村治理問題出發闡述了社會化小農、韌性小農、后鄉土中國、祖賦人權等概念，徐勇等［4］就社會化小農問題表明農民是三農問題最底層的鑰匙。模型研究方面著重于新穎的指標評測模型來綜合多方因素評估農業發展水平。劉玉杰等［5］基于2007—2018年30個省（市、區）的農業資源效率水平面板數據，利用核密度函數分析等3種模型進行時間、空間雙維度研究，表明農業資源效率存在空間上的相關性，且地域差異特征明顯。安曉寧等［6］通過多目標線性加權函數就農業現代化時空分析、區域非均衡性來測算農業現代化水平，表明2004—2017年全國農業發展水平逐步提升，但不同地域發展存在差異，影響發展因素多樣。張志新等［7］采用分異性、集聚性、時空分析、TOPSIS-ESDA模型研究山東2010—2019年農業的發展水平。閆昱升等［8］使用AHP-TOPSIS-POE模型對桂林四所高校校園景觀進行質量評測，此方法同時避免主觀和單因素導致決策錯誤。

評價模型需要充分結合實際同時要具有科學性，但大部分學者選擇的部分指標未能全面概括現代農業發展水平，對新農業發展格局體系建立還需進行大量研究［9］，因此，本研究依據前人研究成果，通過AHP-TOPSIS模型協同耦合協調模型繼續探討全國2012—2020年31個省（自治區、直轄市）面板數據的信息。

1 研究對象與指標的選取

本研究以科學、質量、精確為基本原則進行指標提煉，確立農村科技發展、農村資源發展、農村產業協調發展、農村居民生活發展4項為指標層，選取指標衡量方式共28項，利用2012—2020年31個省（自治區、直轄市）農業板塊數據進行分析。

其中各項指標屬性為指標對新農業發展格局體系的作用，屬性為正即對體系發展有益，屬性為負即為阻礙作用，具體如表1所示。

本研究利用AHP-TOPSIS模型［10］從主觀和客觀角度對31個省（自治區、直轄市）的綜合得分進行評估，并對結果進行排序分析。AHP模型由業內專家綜合中國農業現狀考慮得到4項指標層權重。熵權法與TOPSIS模型從定量角度出發，可得28項定量指標衡量方式層的各自權重，通過指標層權重及指標衡量方式層權重可得出31個省（自治區、直轄市）的最終得分。最后將耦合協調模型以2020年31個省（自治區、直轄市）的人均GDP數據原料同AHP-TOPSIS模型得到的綜合得分進行耦合評估，將各個子系統的實際情況進行檢驗分析。

步驟1：為消除各項指標的屬性、量綱、數量級別不同產生的影響，對數據統一按照指標正負效應屬性處理得到標準化矩陣r。

[r=r11r12r21r22？r1n？r2n？？rm1rm2？？？rmn] （1）

步驟2：借助熵權法計算指標衡量方式的各項權重，當熵值越小時其熵權越大，對應指標含信息量大，即該指標權重較大。

指標衡量方式中第j個指標對應第i個省市區綜合評分比重為[pij]。其中，n為省（自治區、直轄市）的個數，m為指標個數。

[pij=Yiji=1nYij， i=1，2，？，n， j=1，2，？，m] （2）

第j個指標在31個省（自治區、直轄市）代表的熵值為[Ej]：

[Ej=-ln（n）-1i=1npijlnpij] （3）

式中，[Ej]代表第j個指標在31個省（自治區、直轄市）代表的熵值。[Fj]為對第j個指標進行效益化處理，取F為效益熵，即F越大，所占權重比例越大。

[Fj=1-Ej] （4）

對效益熵歸一化處理，計算第j個方案占全部省（自治區、直轄市）的比重，得到各項指標權重[w=（w1，w2，？，wn）]。

[wj=Fjj=1nFj? （j=1，2，？，m）] （5）

步驟3：最優解距離法可計算出各省（自治區、直轄市）對應指標衡量方式層的綜合得分，計算步驟如下：

1）利用歸一化的標準化矩陣乘權重[w]，建立信息矩陣V，其中[vij=rij×wj]。

正理想解為[v+，v+=[max（v：，1），max（v：，2），？，max（v：，m）]] （6）

負理想解為[v-，v-=[min（v：，1），min（v：，2），？，min（v：，m）]] （7）

2）利用歐式空間距離公式，計算信息熵內的各省（自治區、直轄市）與正負理想解距離。

[S+i=j=1m（vij-v+j）2? ? ? ? ? S-i=j=1m（vij-v-j）2] （8）

3）各省（自治區、直轄市）與正理想解的相對接近度計算：

[C+i=S-iS+i+S-i] （9）

得到的結果即為各省（自治區、直轄市）對應指標層的綜合得分[C=（C+1，C+2，？，C+n）]。

步驟4：層次分析法通過將決策關聯大的成分分解成目標、準則、方案等層次進行分析，帶有一定模糊量化性質，通過采取專家對指標進行打分方式計算，步驟如下：

1）構建判斷矩陣A。

[A=i=14j=14aija11a12a21a22a13a14a23a24a31a32a41a42a33a34a43a44]

[a：，1] 代表農村科技現代化得分，[a：，2]代表農村資源現代化得分，[a：，3]代表農村居民生活現代化得分，[a：，4]代表農村產業協調現代化得分，[aij]代表要素i與要素j的相對重要性。

若不符合判斷矩陣的性質：[aij=1aji]，則A為不一致陣，需要對其不一致的波動范圍加以界定。具體表現需依據一致性指標CI同隨機一致性指標RI之比的一致性比率CR，若[CR<0.1]則通過一致性檢驗。

[CI=λ-nn-1] （10）

[CR=CIRI] （11）

檢驗通過則可使用指標層權重[w1]。

指標層權重：[w1=（λ1，λ2，λ3，λ4）] （12）

2）計算31個省（自治區、直轄市）新農業格局體系綜合評分S。

[S=w1×C] （13）

步驟5：耦合協調模型是基于兩者或兩者以上系統或運動等形式在作用中產生的各種交互作用對系統產生影響［11］，本研究利用耦合協調模型將新農業發展體系水平同人均GDP進行耦合，耦合度計算公式如下：

[Z=2u1？u2（u1+u2）212] （14）

Z表示二元系統耦合度，[u1]表示新農業格局體系綜合評分對總系統做出的貢獻，[u2]表示人均GDP對總系統做出的貢獻。

[u1=i=1nbijuij? ? ? ? j=1tbij=1] （15）

式中，[ui]表示第i個子系統對總系統做出的貢獻，[uij]為第i個子系統中對應第j個指標極值歸一化處理，[bij]為第i個子系統占第j個指標的權重，該權重通過熵權法方程（7）結果得出。

[T=au1+eu2]

[a+e=1]

[K=（Z？T）12] （16）

式中，a、e分別為新農業格局體系綜合評分和人均GDP的權重，T為協調指數，K為耦合協調度。此方法的結合是從客觀角度出發綜合分析新農產業與GDP的空間關聯。

2 全國新農業發展水平實證分析

2.1 AHP法對指標層進行權重計算

采取專家打分方法，得其判斷矩陣A：

[A=11/21/31/2211/213212211/21] （17）

[λmax=4.010 4]，[CI=0.003 4]，[CR=0.0037<0.1]，通過一致性檢驗，得到指標層權重[w1=]（0.122 3，0.227 0，0.423 6，0.227 0），農村居民生活發展權重占比最大，達0.423 6，表明農村居民生活水準是以人為本［12］，在新農業發展格局體系中起著關鍵作用。第二、三為農村資源發展與農村產業協調發展，均為0.227 0，說明新農業發展格局體系內生態環境以及產業協調創新推動體系變革，為當代農業主流經濟做出貢獻。第四為農村科技發展，占比為0.122 3，表明農村科技方面還需創新改進，肩負未來體系發展重擔［13］。

2.2 TOPSIS法計算得分

依據現有數據對指標衡量方式進行優劣解距離法，利用歐式空間距離計算正負理想解距離，得到31個省（自治區、直轄市）各指標衡量方式綜合得分C=（0.194 7，0.127 3，0.017 3，0.255 3，0.194 8，0.210 6，0.090 5，0.092 8，0.185 9，0.098 4，0.105 2，0.427 4，0.126 8，0.086 1，0.225 6，0.320 4，0.023 1，0.122 0，0.019 9，0.020 0，0.056 1，0.053 5，0.117 7，0.130 1，0.128 5，0.296 2，0.150 4，0.123 5），結合AHP所得指標層權重，算出31個省（自治區、直轄市）新農業發展格局體系最終得分。

3 時空分析

3.1 新農業發展體系的時間特征分析

將2012—2020年31個省（自治區、直轄市）綜合得分作為整體得到9個數據，每一年綜合得分視為一個樣本，共9個樣本，通過這組數據進行新農業發展格局的時空分析。基于政策力度以及現有9年時間數據，對新農業測度體系劃分3個階段進行分析，分別為2012年、2013—2015年和2016—2020年，如圖1和圖2所示。

第一階段：2012年綜合得分為6.75分。由于農村問題還不突出，農村生活發展狀況為最佳，其他3項指標均低。第二階段：2013—2015年，由圖2可知農村發展情況穩定，整體增幅為0.058分，期間農村居民生活發展、農村產業協調發展存在反向變動趨勢。在產業協調的發展和大量農民工涌入城鎮導致農村“空心化”的背景下，說明產業協調發展與農村居民生活相互影響，且國家關于三農系列政策出臺［14］，農村科技發展和農村資源發展均呈上升趨勢。第三階段：2016—2020年期間整體增幅達0.789分，年均增長0.158分，現代農業發展迭代更新。隨著脫貧攻堅等戰略的實施，農村整體居民生活發展呈現上升趨勢，共增加1.17%。基于供給側結構性改革［15］背景下產業協調發展更是迅速，整體增幅達2.39%。農村科技發展波動較大，2018年下跌幅度較大，同2017年相比大型農業拖拉機數量減少2 480 907臺，但機械總動力上升。農村資源發展緩慢上升，說明農村資源作為物質支撐在農業發展中具有穩定性、基礎性推動新農業發展的作用。

2012—2020年現代化農業農村發展綜合水平逐步提升，以2012年為基期，2013—2020年均與2012年對比如表2所示。

從表2可知，農村產業協調發展：2012—2020年期間，4項指標均呈上升趨勢，農村產業協調發展上升幅度最高，2020年達34.88%，為現代化農業發展做出巨大貢獻。2012年全國現代種業發展規劃的頒發，引導中國農林牧漁四大產業相繼研發新產品、開創新型產業結構，2016年供給側結構性改革調整的實施，農林牧漁業快速發展，農業逐漸與其他產業建立橋梁，且外貿發展良好。圖3顯示了農業總產值發展情況，林業與漁業總產值緩增，畜牧業發展整體上升。

農村居民生活發展：綜合水平第二，但2013—2015年呈降低趨勢，主要是城鎮化快速發展導致大量農村勞動力流入城鎮，鄉村勞動人口缺失。通過系列政策頒發以及相應戰略的實施，2020年增加至12.24%，農村人民生活水平在改革中不斷提質。

農村資源發展：作為現代農業的基石，2012—2020年9年內農村資源利用方式多元效率化，其內推動力主要為糧食產量、農村水電等資源，物質基礎堅實，且中國糧食作物戰略的啟動，糧食質量、數量穩產穩增。農村資源發展年均增長達1.46%。

農村科技發展：作為現代農業發展體系的內核，自2012年中國創新地發展現代都市農業起，農村科技因素得以重視。隨著企、農合作，農場逐步開啟規模化、集群化浪潮，以及“互聯網+”催生新型農業生態的構建等一系列發展舉措，加快了中國在農業領域的科技發展。

3.2 省市區地區差異分析

表3為AHP-TOPSIS模型得到的2012年與2020年綜合評分以及排名。由表3知，在農業水平方面，山東省得分最高，2020年為0.534 1。在排名波動方面，僅上海市年均排名波動超過5名，其余地區排名波動均在5名（含5名）以內，全國各省（自治區、直轄市）新農業農村發展格局體系較為穩定。

3.3 各省（自治區、直轄市）發展狀況分析

因為全國新農業發展水平較為穩定，故將2020年的綜合評價作為代表研究新發展格局狀況，以三大經濟地區作為分組，以四分位數原則將31個省（自治區、直轄市）的4項指標層綜合得分進行如下分析。

3.3.1 農村科技發展 江蘇、廣東、新疆、湖南、山東、江西、浙江和河南8省（自治區）農業科技發展水平較高，天津、青海、北京、寧夏、西藏、海南等地區發展水平較低，其他省份科技發展水平中等偏上。東部地區，江蘇省科技發展最好，在三農工作方面農耕機械率達到80%，科技進步貢獻達70%，山東的機械總動力最多，天津省科技發展水平較低，其農村用電量僅占全國的0.4%，農用機械擁有量占比僅0.28%，說明機械化程度是影響天津農業發展的主要原因。西部地區，新疆含有342家大型農場，在生產兵團的建設下，農耕規模化程度高。

3.3.2 農村資源發展 黑龍江、新疆、云南、四川、內蒙古、湖北、河南、廣東、湖南9省（自治區）農村資源水平較高，是中國農業資源主要地區，北京、天津、上海、寧夏、海南、山西6省（直轄市）農業資源偏少。東部地區，天津市在現代資源衡量指標體系中占比均低，說明農村資源是天津市現代農村發展較大的阻礙因素。中部地區，內蒙古林地面積占全國的13.89%，耕地面積占全國的43.79%。西部地區，新疆有效灌溉面積4 893.35千hm2，具有富饒的農業生產資料。中國地域資源主要供給為東部和西部地區。

3.3.3 農村產業協調發展 山東、江蘇、廣東、湖北、福建、四川、安徽、湖南、河南9省產業協調化較高，青海、天津、寧夏、北京、西藏5省（自治區、直轄市）產業協調化偏低。中東部地區農業產業協調發展程度普遍較高，山東農業產業化程度最高，達7.05%，其農林牧漁產業總產值、農作物播種面積等均為全國前列，青海農業產業化程度最低，其農業產業協調程度為0.89%。西部地區在資源較多的前提下農業產業協調化程度仍然較低，原因為科技、人口等因素導致。

3.3.4 農村居民生活發展 山東、廣東、河北、河南、四川、湖北、浙江7省農村居民生活發展水平較高，青海、寧夏、西藏、甘肅、新疆、黑龍江6省（自治區）農村居民生活水平較低，中東部和中部地區的農村居民生活水平較高，山東省農村居民生活水平最高，達21%。大部分西部地區農村居民生活水平較低，西藏自治區較低，為1.80%，且農村人口僅為235萬，整體發展水平偏低，基于西部大開發戰略實施下，西藏農村發展狀況逐漸改善。

3.4 耦合協調化模型

通過耦合協調模型分析得中國農業產業與人均GDP的協調狀況，如表4所示。山東省是中國農業與經濟發展協調最好的省份，可擔任中國新農業格局發展的代表，其次為河北、浙江及安徽。協調等級為6～9的地區集中于東部和中部地區，為中國農業與經濟發展一體化利好區域，并且得出結果與AHP-TOPSIS評價模型所得發展水平的結果一致。

4 政策與建議

通過建立AHP-TOPSIS、耦合協調模型得到各省（自治區、直轄市）新農業發展格局水平的測度，得知中國農村人均GDP與農業發展水平協調程度高，故要切實以人文本，著重加強扶貧力度，提升農村居民幸福感。在發展水平方面，山東等農業領域有權威的地區需牽頭和推動全國各農業機構的聯絡，以綠色發展為目標加速打造中國農業發展示范區，提供借鑒等措施促進中國農業發展。

在各地區的實證分析中，資源富饒的西部地區本身需重視鄉村資源、人口流動和環境發展，開展特色牧場農業，打造特色品牌與農業文化，并且加大力度結合科技因素推動農機效率改革，加速產業融合，以達高產高收高質目標，外部要堅定西部大開發戰略，對西部地區農村基建增加投資力度，改善西部地區人民生活質量［16］。東部地區沿海城市各方面綜合實力均較為發達，要積極開展外貿活動，利用電商、傳媒等方式刺激農業發展，以及通過“引進來，走出去”等一系列活動打造中國農業品牌，激發全國內需，推動國外需求，充分發揮本土地理、技術優勢，創新搭建特色農業試驗、觀光基地，搭建循環體系基地。中部地區應著重承擔東西部地區的連接樞紐作用，為西部地區提供社會援助，為東部地區提供物質基礎以優化中國農業整體循環，將復雜環節簡約化、高效化，將中國新農業發展為一個繁茂的現代化生態農業體系。

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收稿日期：2022-11-22

基金項目：湖南省教育廳優秀青年科學研究項目“不確定性數據分析方法在農地流轉綜合效益評價中的應用研究”（20B303）

作者簡介：謝林波（2001-），男，湖南醴陵人，2020級在讀本科生，專業方向為統計學，（電話）15873305907（電子信息）xlbjyw@163.com。