董小艷，楊　沛，宋榮杰，李　梅

(西北農(nóng)林科技大學(xué) 信息工程學(xué)院，陜西 楊凌　712100)

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陜西省農(nóng)機(jī)化發(fā)展階段評(píng)價(jià)研究——基于模糊綜合評(píng)判

董小艷，楊沛，宋榮杰，李梅

(西北農(nóng)林科技大學(xué) 信息工程學(xué)院，陜西 楊凌712100)

摘要：我國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展顯現(xiàn)出階段性特征，對(duì)陜西農(nóng)機(jī)化發(fā)展所處階段進(jìn)行研究，可為相關(guān)部門(mén)決策提供參考依據(jù)。為此，選用三角分布和半梯形分布隸屬函數(shù)，采用專(zhuān)家調(diào)查法確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，采用平均加權(quán)型模糊合成算子，構(gòu)建了基于模糊綜合評(píng)判的發(fā)展階段評(píng)判模型，對(duì)陜西省農(nóng)業(yè)機(jī)械化所處發(fā)展階段進(jìn)行評(píng)判。結(jié)果表明：陜西省農(nóng)機(jī)化發(fā)展2011-2013年總體上已處于中級(jí)階段。評(píng)判結(jié)果與實(shí)際相符，表明該方法在對(duì)陜西省農(nóng)機(jī)化所處發(fā)展階段進(jìn)行綜合評(píng)判具有實(shí)用性。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)機(jī)械化；模糊綜合評(píng)判；陜西省

0引言

農(nóng)業(yè)機(jī)械化系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，其發(fā)展受到自然(地理?xiàng)l件、氣候等)、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等多種因素制約。陜西省從南到北可以分為秦巴山地、關(guān)中平原、陜北高原3個(gè)地貌區(qū)。在陜西省國(guó)土資源總土地面積中，南部秦巴山地約占36%，北部陜北高原約占45%，中部關(guān)中平原約占19%。陜西橫跨3個(gè)氣候帶，南北氣候差異較大。近年來(lái)陜西省經(jīng)濟(jì)得到快速健康發(fā)展，陜西農(nóng)村居民人均純收入持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)，國(guó)家、陜西省政府和個(gè)人持續(xù)加大對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)機(jī)械的投入。國(guó)家和陜西省政府給予政策傾斜，全力發(fā)展農(nóng)業(yè)機(jī)械化，這些都促使陜西省農(nóng)業(yè)機(jī)械化得到快速發(fā)展。為了對(duì)陜西省農(nóng)機(jī)化水平有一個(gè)正確認(rèn)識(shí)，使得農(nóng)機(jī)化能夠在陜西省的農(nóng)業(yè)發(fā)展中發(fā)揮更大作用，本文構(gòu)建了基于模糊綜合評(píng)判[1-2]的發(fā)展階段評(píng)判模型，對(duì)陜西省農(nóng)業(yè)機(jī)械化目前所處發(fā)展階段進(jìn)行了評(píng)判，得出的結(jié)果與實(shí)際相符。

1模糊綜合評(píng)判的原理和步驟

模糊綜合評(píng)判方法[3-5]是以模糊數(shù)學(xué)為理論基礎(chǔ)，對(duì)受多種因素影響的復(fù)雜對(duì)象進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的一種方法。該方法最早由我國(guó)學(xué)者汪培莊提出，本身有嚴(yán)格的理論體系，可很好地將定性化指標(biāo)定量化處理，解決了其他方法中定量與定性評(píng)價(jià)結(jié)合的問(wèn)題，適合解決各種非確定性問(wèn)題。模糊綜合評(píng)判方法具有系統(tǒng)性強(qiáng)和結(jié)構(gòu)清晰的特點(diǎn)，評(píng)判的對(duì)象是具有中間過(guò)渡性或既此既彼(模糊性)的事物。它先對(duì)各因素進(jìn)行單因素模糊評(píng)判，然后對(duì)各因素進(jìn)行模糊運(yùn)算得到模糊綜合評(píng)判結(jié)果。該方法的結(jié)果是一個(gè)集合，可以較為準(zhǔn)確描述對(duì)象的“亦此亦彼”的模糊狀態(tài)。農(nóng)業(yè)機(jī)械化系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化所處發(fā)展階段的評(píng)判受到多個(gè)因素的影響，而各個(gè)評(píng)價(jià)因素到底隸屬于哪個(gè)發(fā)展階段具有模糊性，即各階段之間存在著中間過(guò)渡性,存在著亦此亦彼的現(xiàn)象。模糊綜合評(píng)價(jià)方法可引入模糊數(shù)學(xué)中的隸屬度概念，通過(guò)綜合評(píng)判各評(píng)價(jià)因素對(duì)發(fā)展階段的隸屬程度來(lái)較好地實(shí)現(xiàn)對(duì)陜西省農(nóng)業(yè)機(jī)械化所處發(fā)展階段的評(píng)判，且該方法在實(shí)際應(yīng)用中相對(duì)容易實(shí)現(xiàn)。

1.1　確定評(píng)價(jià)因素集和評(píng)判集

評(píng)價(jià)因素集是一個(gè)集合，集合的元素為影響評(píng)價(jià)對(duì)象的各種因素。

設(shè)因素集合為

(1)

對(duì)應(yīng)評(píng)判等級(jí)為

(2)

其中，m為評(píng)價(jià)等級(jí)的個(gè)數(shù)。評(píng)判等級(jí)分的越細(xì)，評(píng)判越準(zhǔn)確，但其評(píng)判過(guò)程也相應(yīng)繁瑣所以要取一個(gè)適當(dāng)值，一般為3～5個(gè)。

對(duì)評(píng)價(jià)因集素劃分為

(3)

Ui中含有ki個(gè)因素因子，滿(mǎn)足以下條件

(4)

1.2　確定評(píng)價(jià)因素的權(quán)向量W

在進(jìn)行模糊綜合評(píng)價(jià)時(shí)，各因素對(duì)綜合評(píng)價(jià)的影響程度不一樣，權(quán)重就是表征其在評(píng)價(jià)時(shí)的相對(duì)重要程度的量化系數(shù)。常見(jiàn)的確定權(quán)重的方法可分為主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法兩類(lèi)，專(zhuān)家調(diào)查法屬于主觀賦權(quán)法，本文采用專(zhuān)家調(diào)查法確定評(píng)價(jià)因素的權(quán)重系數(shù)。權(quán)重系數(shù)調(diào)查匯總表設(shè)計(jì)如表1所示[6-8]。

表1　權(quán)重系數(shù)調(diào)查匯總表

表1中，kij為專(zhuān)家j對(duì)第i個(gè)指標(biāo)的打分，打分值為5分制。由每個(gè)因素的權(quán)重系數(shù)組成權(quán)重集W是因素集U上的模糊子集，即

W=(w1,w2,...,wn)

(5)

其中，wi(i=1,2,…,n)是因素ui的權(quán)重系數(shù)，且滿(mǎn)足∑wi=1，(i=1,2,…,n)。

(6)

1.3　確定隸屬函數(shù)，建立模糊關(guān)系矩陣R

確定了評(píng)判集、因素集和權(quán)重向量后，就可以進(jìn)行單因素評(píng)判，即確定因素集中單因素ui(i=1,2,...,n)隸屬于評(píng)判等級(jí)vj(j=1,2,...,m)的隸屬程度(隸屬度)，得到一個(gè)模糊評(píng)判向量Ri=(ri1,ri2,...,rim)。隸屬度確定方法有專(zhuān)家確定法、模糊統(tǒng)計(jì)法及隸屬度函數(shù)確定法等，本文中的各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)各階段的隸屬度由三角分布和半梯形分布隸屬函數(shù)[9-11]確定，隸屬度函數(shù)曲線(xiàn)如圖1所示。

圖1 模型選用的3種隸屬度函數(shù)

將進(jìn)行單因素評(píng)判得到的各模糊評(píng)判向量組合起來(lái)，即可構(gòu)成模糊關(guān)系矩陣R，表示U和V之間的模糊關(guān)系，有

(7)

1.4　模糊綜合評(píng)判

選擇合適的模糊綜合合成算子，通過(guò)對(duì)模糊關(guān)系矩陣R與權(quán)重集W進(jìn)行模糊合成運(yùn)算，得到模糊綜合評(píng)判向量，記為B=(b1,b2,...,bm)。綜合評(píng)判的運(yùn)算公式為

=[b1,b2,...,bm]

(8)

其中，°為模糊綜合合成算子，常用的模糊綜合合成算子包括M(∧,∨)、M(·,∨)、M(∧,⊕)、M(·,⊕)。前兩種屬于主元素突出性型算子，后兩種屬于加權(quán)平均型算子。本文選用M(·,⊕)算子即加權(quán)平均型算子[12]，該算子可以充分利用關(guān)系矩陣R的信息且明顯體現(xiàn)權(quán)重作用。該算法的運(yùn)算模型為

(9)

1.5　反模糊化

綜合評(píng)判結(jié)果向量B是一個(gè)模糊向量，而不是一個(gè)點(diǎn)值，因此在計(jì)算出決策集B后，可對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步的處理(數(shù)值的清晰化)，從而能更加直觀地體現(xiàn)陜西省農(nóng)機(jī)化發(fā)展整體上所處階段。通常有兩種處理方法：

1)最大隸屬度法。該方法選取bj(j=1,2,…,m)的最大值，忽略了B中的其他信息。若bj=max(b1,b2,...,bm)，則取V中與bj最大值對(duì)應(yīng)的等級(jí)vj作為評(píng)價(jià)結(jié)果，即評(píng)價(jià)對(duì)象總體上隸屬于第j等級(jí)。

2)級(jí)別特征根法，又稱(chēng)為重心法[13-14]。為各評(píng)語(yǔ)等級(jí)分別設(shè)置值為“1,2,…,m”，然后用評(píng)判結(jié)果B中對(duì)應(yīng)隸屬度將各分值加權(quán)求平均。該方法充分利用了B中的所有信息，處理公式為

(10)

2 模糊綜合評(píng)判模型

對(duì)陜西省農(nóng)機(jī)化發(fā)展進(jìn)行階段性研究，有助于對(duì)陜西省現(xiàn)階段農(nóng)機(jī)化水平進(jìn)行正確認(rèn)識(shí)。本文選用模糊綜合評(píng)判方法構(gòu)建模型對(duì)陜西省農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展階段進(jìn)行評(píng)判。

2.1　建立評(píng)價(jià)集和因素集

農(nóng)機(jī)化發(fā)展受到多種因素制約，在對(duì)陜西省農(nóng)機(jī)化所處發(fā)展階段進(jìn)行評(píng)判時(shí)，不可能將所有因素都考慮進(jìn)去，只能抓住關(guān)鍵影響因素作為評(píng)價(jià)的指標(biāo)。本文依據(jù)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)NY/T 1408.1—2007(農(nóng)業(yè)部頒布-白人樸等起草)，建立陜西省農(nóng)機(jī)化發(fā)展階段評(píng)判的因素集U={U1，U2}={耕種收綜合機(jī)械化水平U1，第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占全社會(huì)從業(yè)人員U2}。其中，U1={U11，U12，U13}={耕整地機(jī)械化程度U11，播栽機(jī)械化程度U12，收獲機(jī)械化程度U13}。同時(shí)，結(jié)合農(nóng)機(jī)化系統(tǒng)的特點(diǎn)和參看相關(guān)國(guó)內(nèi)有關(guān)農(nóng)機(jī)化水平評(píng)價(jià)文獻(xiàn)資料[15]，將陜西省農(nóng)機(jī)化發(fā)展階段分為3個(gè)等級(jí)，即V={v1,v2,v3}={初級(jí)階段,中級(jí)階段,高級(jí)階段}。

2.2　確定評(píng)價(jià)因素的權(quán)向量W

筆者采用書(shū)面問(wèn)卷調(diào)查的形式邀請(qǐng)35位相關(guān)的專(zhuān)家就兩個(gè)指標(biāo)對(duì)農(nóng)機(jī)化發(fā)展階段的重要程度打分，收回24份問(wèn)卷調(diào)查表。問(wèn)卷采用5分制，即將指標(biāo)的重要度劃分為5個(gè)等級(jí)：很不重要、不重要、一般、重要、很重要。對(duì)回收的問(wèn)卷調(diào)查表整理統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。由表2可知：2項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)因子U1和U2的權(quán)重系數(shù)分別為0.667和0.333，如表2所示。

表2　評(píng)價(jià)因子的評(píng)分統(tǒng)計(jì)及權(quán)重

2.3　確定隸屬函數(shù)，建立模糊關(guān)系矩陣

在對(duì)陜西省農(nóng)業(yè)機(jī)械化所處發(fā)展階段進(jìn)行評(píng)判時(shí)，某些評(píng)價(jià)因子值越大反映的評(píng)價(jià)效果越好，將該類(lèi)指標(biāo)稱(chēng)為正效應(yīng)指標(biāo)；某些評(píng)價(jià)因子值越小越好，將該類(lèi)指標(biāo)稱(chēng)為負(fù)效應(yīng)指標(biāo)。在本文中采用的評(píng)價(jià)指標(biāo)中，耕種收綜合機(jī)械化水平U1為正效應(yīng)指標(biāo)，第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占全社會(huì)從業(yè)人員U2為負(fù)效應(yīng)指標(biāo)[16-17]。筆者參考多篇相關(guān)文獻(xiàn)，并根據(jù)這兩項(xiàng)指標(biāo)的分布特征，選用三角分布和半梯形分布結(jié)合的分布函數(shù)[9-11]作為本文的隸屬度函數(shù)。

耕種收綜合機(jī)械化水平U1的隸屬函數(shù)的定義過(guò)程及定義可以用圖2及公式(11)、(12)、(13)[18]來(lái)描述。

圖2　U1的隸屬函數(shù)

(11)

(12)

(13)

第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占全社會(huì)從業(yè)人員U2的定義過(guò)程及定義可用圖3及公式14、15、16[19]來(lái)描述。

圖3　U2的隸屬函數(shù)

(14)

(15)

(16)

將陜西省2011-2013年的數(shù)據(jù)代入公式(7)～(11)所示的隸屬函數(shù)進(jìn)行單因素評(píng)判，得到各模糊評(píng)判隸屬度向量，將各模糊評(píng)判向量組合可得到關(guān)系矩陣分別為

2.4　模糊綜合評(píng)判

本文選用M(·,⊕)算子對(duì)模糊關(guān)系矩陣R與權(quán)重集W進(jìn)行模糊合成運(yùn)算，得到陜西省2011-2013年模糊綜合評(píng)判結(jié)果向量為

=(0.05070.86850.0808)

=(0.02330.85110.1255)

=(0.01050.80330.1862

2.5　反模糊化

設(shè)評(píng)價(jià)集V={v1,v2,v3}={初級(jí)階段，中級(jí)階段，高級(jí)階段}，相應(yīng)地設(shè)定評(píng)分值={1,2,3},采用級(jí)別特征根法利用式(10)計(jì)算得到2011-2013評(píng)價(jià)分值分別為

=2.1757

由于整個(gè)計(jì)算過(guò)程比較繁瑣，手工計(jì)算容易出錯(cuò)，筆者用MatLab7.6編制程序，完成綜合評(píng)判計(jì)算。

3結(jié)果與分析

陜西省農(nóng)機(jī)化發(fā)展階段評(píng)判模型的計(jì)算結(jié)果為：2011綜合評(píng)判結(jié)果B=(0.0507,0.8655,0.0808),2012綜合評(píng)判結(jié)果B=(0.0233,0.8511,0.1255), 2013綜合評(píng)判結(jié)果B=(0.0105,0.8033,0.1862)。 農(nóng)機(jī)化發(fā)展對(duì)中級(jí)階段的隸屬度明顯高于其他兩個(gè)階段，按照最大隸屬度原則，陜西省2011-2013年農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展總體上已處于中級(jí)階段。2011-2013年間農(nóng)機(jī)化發(fā)展對(duì)中級(jí)階段的隸屬度由0.865 5降至0.803 3，對(duì)高級(jí)階段的隸屬度由0.080 8增加到0.186 2，表明農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展有向高級(jí)階段發(fā)展的趨勢(shì)。采用級(jí)別特征根法對(duì)B向量處理，2011年級(jí)別特征值為2.030 1,2012 年級(jí)別特征值結(jié)果為2.1022,2013年級(jí)別特征值為2.175 7。由此得出相同結(jié)論：陜西省2011-2013年農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展總體上已處于中級(jí)階段，并有向高級(jí)階段發(fā)展的趨勢(shì)。

4結(jié)論

采用專(zhuān)家調(diào)查法確定各因素的權(quán)重，引入模糊數(shù)學(xué)理論，選用三角分布和半梯形分布隸屬函數(shù)確定各因素對(duì)于各發(fā)展階段的隸屬度；采用平均加權(quán)型模糊合成算子，對(duì)陜西省2011-2013年農(nóng)業(yè)機(jī)械化所處發(fā)展階段進(jìn)行了綜合評(píng)判，并分別運(yùn)用最大隸屬度法和級(jí)別特征法對(duì)評(píng)判結(jié)果處理。結(jié)果表明：陜西省2011-2013年農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展總體上已處于中級(jí)階段，相互印證了彼此結(jié)論的正確性和合理性；所構(gòu)建模型還存在不足，權(quán)重的確定采用主觀賦權(quán)法，主觀性相對(duì)較大，構(gòu)建的隸屬函數(shù)有待進(jìn)一步完善。

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Evaluation Study on Shaanxi Province Agricultural Mechanization Development Stage——Based on Fuzzy Comprehensive Evaluation

Dong Xiaoyan， Yang Pei， Song Rongjie， Li Mei

(College of Information Engineering, Northwest A & F University, Yangling 712100 , China)

Abstract：China's agricultural mechanization development shows stage characteristics. Study on Shaanxi province agricultural mechanization development stage can provide reference for the relevant department in decision-making. With the help of triangular distribution and semi-trapezoidal distribution membership function, and using expert investigation approach to determine the weight of each evaluation index and the average weighted fuzzy synthetic operator, this paper builds the development stage evaluation model based on fuzzy comprehensive evaluation, so as to evaluate the development stage of agricultural mechanization in the Shaanxi Province.The results show that agricultural mechanization development in Shaanxi province from 2011 to 2013 in general has remained in the intermediate stage. Evaluation results are consistent with the reality, showing the practicality of the approach in evaluating Shaanxi Province agricultural mechanization development stage comprehensively.

Key words：agricultural mechanization； fuzzy comprehensive evaluation; Shanxi Province

中圖分類(lèi)號(hào)：S232.3

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1003-188X(2016)10-0027-05

作者簡(jiǎn)介：董小艷(1975-)，女，陜西扶風(fēng)人，講師，碩士,(E-mail)dongxiaoy00@163.com。通訊作者：楊沛(1982-)，女，陜西渭南人，講師,碩士,(E-mail)yangpei@nwsuaf.edu.cn。

基金項(xiàng)目：國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(2013AA102304)

收稿日期：2015-09-28