智曉慧，陳玉蘭，張倫寧

（新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟與貿(mào)易學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830052）

0 引言

目前，國家不斷出臺優(yōu)惠政策來支持我國智能農(nóng)機項目的發(fā)展，同時，國內(nèi)農(nóng)機裝備產(chǎn)業(yè)面臨著升級轉(zhuǎn)型的巨大挑戰(zhàn)和機遇，如何順應(yīng)新時代發(fā)展下的形勢及需求，以發(fā)展創(chuàng)新作為驅(qū)動力，快速響應(yīng)市場及政府的相關(guān)需求并取得競爭優(yōu)勢，成為目前我國農(nóng)機制造企業(yè)所面臨的重要課題。

自動駕駛農(nóng)機是精準農(nóng)業(yè)的重要組成部分，具有廣泛的適用性，可應(yīng)用于田間的多種作業(yè)形式，能有效避免重復(fù)作業(yè)，提高土地利用率及生產(chǎn)效率，減輕農(nóng)民的作業(yè)強度，進而提高農(nóng)作物種植質(zhì)量，降低人工運行投入成本，提高農(nóng)民收益[1]。

筆者通過構(gòu)建項目效益評價模型，在研究效益評價指標問題時采用專家評審的方式，利用層次分析法來確定評價體系中各指標的權(quán)重。通過對農(nóng)機制造項目效益評價方法的研究，為該農(nóng)機項目找到一種具有行業(yè)針對性且符合農(nóng)機制造行業(yè)特點的效益評價方法。

1 評價方法與軟件介紹

1.1 評價方法概述

層次分析法，簡稱AHP(Analytic Hierarchy Process)，是一種進行定性和定量分析的層次權(quán)重決策分析方法，由美國匹茲堡大學(xué)的T.L.Saaty教授于20世紀70年代提出，主要用于解決多目標、多層次、多因素的復(fù)雜問題，特別是難以定量描述的針對社會系統(tǒng)的分析。其基本原理是通過對與決策相關(guān)的元素進行層次分解，使各因素形成有序的遞階層次結(jié)構(gòu)，由領(lǐng)域?qū)＜一蛘呤菣?quán)威決策者對選出的指標按照重要程度進行兩兩比較，對各層次之間的影響因素對比賦值，然后利用計算判斷矩陣的特征向量，確定下層指標對上層指標的貢獻程度或權(quán)重，并通過對比矩陣最終計算出權(quán)值，得到最基層指標對于總體目標的重要性權(quán)重排序，從而為決策者們提供判斷依據(jù)[2]。

層次分析法常應(yīng)用于復(fù)雜的決策問題，可以較好地完成對復(fù)雜系統(tǒng)的評價，具有較強的實用性。筆者利用層次分析法，通過構(gòu)建一套多層次的評價指標體系，完成對定性指標的定量化分析。先基于AHP對要素進行層次化分解，再綜合構(gòu)建多層次的效益評價模型的基本思路，最終確定各層級指標的權(quán)重。

1.2 軟件介紹

Yaahp(Yet Another AHP)軟件將層次分析法、建模與數(shù)學(xué)計算完美結(jié)合，擁有圖形可視化的層次模型繪制界面、可直接導(dǎo)出層次模型、使用文字描述刻度選取形式輸入判斷矩陣值、不一致判斷矩陣自動修正、便捷的模型編輯功能、殘缺不可接受判斷矩陣自動補全、靈敏度分析、直接生成Excel調(diào)查表、高效進行一致性調(diào)整等功能。在功能使用方面具有簡單快捷性，自動化計算、可視化操作且直觀方便，方便決策者更改層次模型，提高了數(shù)據(jù)計算能力及工作效率，該軟件已經(jīng)被廣泛用于土地整理、項目風(fēng)險評估、能源開發(fā)評價、醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量評價、工程方案決策、高校教學(xué)方法分析決策等方面[2]。

筆者嘗試運用此軟件構(gòu)建自動駕駛農(nóng)機項目應(yīng)用的效益評價模型，從而為當前農(nóng)機項目應(yīng)用的效益水平評價提供科學(xué)依據(jù)。

2 效益評價指標體系構(gòu)建

2.1 評價指標的選擇

通過閱讀文獻，對農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的綜合效益評價指標進行整理篩選之后，再對該農(nóng)機領(lǐng)域的專家進行采訪，對匯總的指標進行二次篩選，并依據(jù)構(gòu)建效益評價指標體系需具備的全面代表性、可比可得性以及簡潔性等特點，最終確定自動駕駛農(nóng)機項目應(yīng)用的效益評價體系中的各個指標，從經(jīng)濟、社會、生態(tài)三個層面構(gòu)建自動駕駛農(nóng)機項目的效益評價指標體系，即：目標層——效益評價體系；準則層——經(jīng)濟效益、社會效益和生態(tài)效益。每個準則層又包含各自的子準則層，共有9個子準則層，即：畝均產(chǎn)量增長率（%）、畝均成本降低率（%）、勞動力其他就業(yè)提高率（%）、農(nóng)業(yè)機械化水平提高率（%）、管理風(fēng)險降低率（%）、使用滿意度、土壤質(zhì)量改善度、土壤保護力度、病蟲防治力度。從而構(gòu)建出該農(nóng)機項目應(yīng)用的效益評價模型[1,3-4]。

2.2 建立層次結(jié)構(gòu)模型

層次結(jié)構(gòu)模型具有多種形式，應(yīng)根據(jù)需求對目標層進行分解，本文所采用的層次結(jié)構(gòu)模型分為三層：目標層（效益評價）、準則層（經(jīng)濟效益、社會效益、生態(tài)效益）及子準則層（9個指標）。將目標層、準則層和子準則層按照相互關(guān)系分為最高、中間、最低層，如此一來，在Yaahp軟件的“層次結(jié)構(gòu)模型”界面中繪制出的自動駕駛農(nóng)機項目應(yīng)用的效益評價層次結(jié)構(gòu)模型如圖1所示。

圖1 自動駕駛農(nóng)機項目應(yīng)用的效益評價層次結(jié)構(gòu)模型圖

2.3 構(gòu)造判斷矩陣

2.3.1 判斷矩陣

判斷矩陣指同上一層次某因素相比，本層次與其相關(guān)的各因素之間相比較而言的重要程度。通過“一致矩陣法”的使用，就全部的指標進行兩兩比較，采用相互尺度的方法，減小不同性質(zhì)指標之間相互比較的難度，進而提高準確性。采用此種方法來確定各指標對總效益的權(quán)重，從而構(gòu)造出判斷矩陣。在層次分析法中，采用矩陣判斷標度以使矩陣中各要素能夠定量顯示其重要程度。其中，矩陣判斷標度表如表1所示。

由相關(guān)業(yè)內(nèi)專家采用成對比較法和1~9標度法，對同一層次兩兩指標之間的相對重要程度進行打分?；趯＜覍τ谧詣玉{駛農(nóng)機項目應(yīng)用的效益各評價指標的重要性判斷，構(gòu)造出各層對上一層每一因素的判斷矩陣，從而計算出權(quán)重系數(shù)（主要基于德爾菲法，對各指標要素的權(quán)重進行賦值）。

2.3.2 判斷矩陣的錄入

對相關(guān)專家調(diào)查問卷的數(shù)據(jù)進行嚴格的有效性分析，在Yaahp軟件的“判斷矩陣”界面中，可以將對應(yīng)的層級關(guān)系和成對比較矩陣的比較數(shù)值輸入，即可自動計算出各準則層的權(quán)重。在此步驟中，如果人工手算或者使用Excel來計算權(quán)重值的話，計算步驟較為復(fù)雜煩瑣，本文在此不再贅述。

由于錄入矩陣的數(shù)量較多，下面只列兩張代表性的軟件截圖，如圖2、圖3所示。

圖2 指標層判斷矩陣

圖3 經(jīng)濟效益判斷矩陣

將專家們對各效益評價指標的相對重要性的打分結(jié)果依次導(dǎo)入Yaahp軟件，完成對專家所打分數(shù)進行專家打分賦權(quán)，具體的判斷矩陣如表2~表5所示。

表2 綜合效益判斷矩陣A-B

表3 經(jīng)濟效益判斷矩陣B1-C

表4 社會效益判斷矩陣B2-C

表5 生態(tài)效益判斷矩陣B3-C

2.4 層次單排序計算權(quán)重量及一致性檢驗

層次單排序就是指根據(jù)判斷矩陣計算對于上一層某因素而言，本層次與之有聯(lián)系的因素的重要性次序的權(quán)值。用數(shù)學(xué)語言來講，就是對該矩陣的最大特征根及其所對應(yīng)特征的向量進行求解，即就某一判斷矩陣A而言，計算滿足：

其中，λmax為判斷矩陣A的最大特征根；W為λmax所對應(yīng)的正規(guī)化特征向量。

一致性指標計算：

計算一致性比率：

當CR<0.10時，表示該判斷矩陣A的一致性可以接受，否則的話，就需要對該判斷矩陣進行修正。

通過Yaahp軟件自動進行層次分析計算，在上述四個判斷矩陣中，分別對應(yīng)的最大特征根λmax及—致性比率CR的值匯總成如表6所示。

表6 一致性檢驗匯總表

上述判斷矩陣的一致性校驗結(jié)果均小于0.1，故全部通過一致性檢驗，則總目標層的層次總排序符合要求，影響因素權(quán)重總排序和各因素的比較值也相對比較合理。

另外，上述四個判斷矩陣分別對應(yīng)的歸一化特征向量W1=[0.637 0.258 3 0.104 7]T，W2=[0.454 5 0.454 5 0.090 9]T，W3=[0.730 6 0.188 4 0.081]T，W4=[0.242 6 0.669 4 0.087 9]T，因其均通過一致性檢驗，故特征向量W分別為目標層下的各準則層指標的權(quán)重值。

3 結(jié)果與討論

3.1 計算結(jié)果

通過層次分析法和使用專家數(shù)據(jù)計算，最終得出群決策權(quán)重結(jié)果，將最終的效益評價體系中各個指標的權(quán)重值整理成表格，如表7所示。

表7 各指標權(quán)重表

由表7可以看出，在此項目效益評價方面，占主導(dǎo)地位的是經(jīng)濟效益，其次為社會效益和生態(tài)效益，因此在自動駕駛農(nóng)機項目應(yīng)用的效益評價中，經(jīng)濟效益指標是最重要的。在自動駕駛農(nóng)機項目應(yīng)用的效益評價設(shè)置的9個影響因素中，權(quán)重占比為前三名的分別是：畝均產(chǎn)量增長率、畝均成本降低率、勞動力其他就業(yè)提高率。由此得出，用AHP法得出的結(jié)論與專家意見基本一致。自動駕駛農(nóng)機項目應(yīng)用的效益評價權(quán)重條形圖如圖4所示。

圖4 自動駕駛農(nóng)機項目應(yīng)用的效益評價權(quán)重條形圖

3.2 效益評價分析

前文中通過分析目標層與指標層之間的復(fù)雜關(guān)系，構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)，對評價指標本身的相對重要性進行定量化處理，將問題簡單化，使用層次分析法并經(jīng)過數(shù)學(xué)計算來計算確定各個效益評價指標可靠的權(quán)重值。相比傳統(tǒng)定權(quán)方法，本文所采用的定權(quán)結(jié)果更具有科學(xué)準確性。事實證明，評價結(jié)果與客觀情況相一致，進一步驗證了AHP法可適用于自動駕駛農(nóng)機項目應(yīng)用的效益評價，評價結(jié)果合理可信，為自動駕駛農(nóng)機項目應(yīng)用的效益評價提供了科學(xué)的依據(jù)。通過將該效益評價指標體系運用到自動駕駛農(nóng)機項目，結(jié)合評價指標權(quán)重和實際指標數(shù)據(jù)對項目投入使用前及使用后的效益進行評價，根據(jù)評價結(jié)果得出該項目應(yīng)用的綜合效益情況。

通過效益評價指標權(quán)重，結(jié)合實際統(tǒng)計的相關(guān)數(shù)據(jù)，對該項目的綜合效益進行評價。利用z-score方法標準化后的各指標數(shù)據(jù)，乘以各指標權(quán)重，計算得出該項目綜合效益得分[5]，如表8所示。

表8 綜合效益評分表

綜合上述數(shù)據(jù)分析可知，正是因為自動駕駛農(nóng)機具有獨特的優(yōu)勢，所以此自動駕駛農(nóng)機項目應(yīng)用后綜合效益明顯提高。就影響自動駕駛農(nóng)機項目應(yīng)用效益水平的因素，從宏觀層面上看，主要是受經(jīng)濟效益方面的影響；從微觀層面上看，同勞動力轉(zhuǎn)出及農(nóng)民人均收入增長等方面更具有密切性。

4 結(jié)論與討論

本文在目前學(xué)術(shù)界相關(guān)研究的基礎(chǔ)之上，結(jié)合德爾菲法，選取了經(jīng)濟效益、社會效益、生態(tài)效益三個目標層下共9個指標，評價自動駕駛農(nóng)機項目應(yīng)用的效益水平，建立了自動駕駛農(nóng)機項目應(yīng)用的效益評價模型。

本研究建立的效益評價指標體系具有一定的代表性，并且相關(guān)指標數(shù)據(jù)相對容易獲得，操作比較簡單。但因為指標數(shù)量較少，從評價的角度而言不夠全面，還有待后續(xù)的持續(xù)改進與完善?？傮w而言，本次建立的項目效益評價指標體系在實踐中完全可以應(yīng)用于自動駕駛農(nóng)機項目應(yīng)用的效益評價，也可應(yīng)用于同類農(nóng)機項目的效益評價。