朱玲娟，柯今朝，李輝婕

（江西農(nóng)業(yè)大學 人文與公共管理學院，江西 南昌 330045）

【研究意義】我國糧食生產(chǎn)結構中，水稻是播種面積最大、總產(chǎn)最多、單產(chǎn)最高的糧食品種[1]，主要產(chǎn)地為江西、湖南、湖北與安徽[2]，這些地區(qū)由于天然的區(qū)位優(yōu)勢，成為我國水稻生產(chǎn)的重點區(qū)域。江西省作為其中之一的水稻生產(chǎn)大省，卻長期遭受著極端氣象災害，對我國糧食安全造成嚴重損害[3-4]。適應性政策被提出是應對氣候變化的最佳選擇[5]，但我國農(nóng)戶在抵御氣象災害等不利影響方面的適應能力相對落后，且存在地區(qū)差異[6]，如何提升農(nóng)戶適應行為能力是當前亟待解決的問題?！厩叭搜芯窟M展】農(nóng)戶作為應對氣象災害的主體[7]，其重要性不言而喻，但目前從農(nóng)戶視角探求提升農(nóng)戶適應行為的相關研究較少。了解當前農(nóng)戶適應行為現(xiàn)狀能夠知曉農(nóng)戶氣象災害適應行為存在的問題，進而進行調(diào)整與改善[8]，這就需要對農(nóng)戶適應行為進行績效評價?！颈狙芯壳腥朦c】近年來，隨著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設的進一步深化，農(nóng)地逐漸形成規(guī)模化發(fā)展，種糧大戶群體逐漸壯大[9]，這一群體往往擁有著較為優(yōu)勢的生產(chǎn)資源，具有極大的示范性和帶動性，但其單一的收入結構使得遭受氣象災害影響相比于小農(nóng)戶要嚴重的多[10]。由此，本文將研究對象聚集于江西省種糧大戶?！緮M解決的關鍵問題】基于實地調(diào)查所獲取的數(shù)據(jù)，利用層次分析法和模糊綜合評價法建立針對江西種糧大戶氣象災害適應行為的績效評價體系，并從農(nóng)戶視角對種糧大戶氣象災害適應行為績效進行綜合評價。這對提升農(nóng)戶應對氣象災害適應行為能力具有重要的實踐意義。

1 農(nóng)戶適應行為績效文獻回顧

農(nóng)戶氣象災害適應行為是指農(nóng)戶通過已有或能夠獲取到的資源采取各類主觀措施以抵御氣候變化潛在風險，降低氣象災害所帶來的損害[11]。目前學術界對農(nóng)戶氣象災害適應行為績效有所研究，但并不廣泛，故研究成果并不豐富。不同學者基于不同分析方法、不同測量指標等對績效進行了評價。張兵等[12]基于對江蘇省GEF項目區(qū)的調(diào)研，采用倍差法（DID）對農(nóng)業(yè)適應氣候變化措施的績效進行分析和評估，研究將重心集中于水稻及小麥單產(chǎn)的變化情況，結果表明GEF項目中農(nóng)業(yè)適應氣候變化措施的績效集中體現(xiàn)在糧食產(chǎn)量上；陳偉娜等[13]采用可持續(xù)生計框架的分析方法對錫林郭勒草原牧民對氣象災害的應對能力進行了評價，結果表明牧民自然資源較為豐富，但其經(jīng)濟資本積累不足，導致牧民抵御氣候災害的能力以及可持續(xù)能力較為脆弱；王亞茹等[14]采用模糊綜合評價法對甘南高原農(nóng)戶適應氣候變化的能力進行了評價，并利用多準則決策模型確定了最優(yōu)氣候變化適應策略，結果表明甘南高原農(nóng)戶適應氣候變化能力較強；黃煥平等[15]基于成本效益分析方法進一步評估了3種種植方式在適應氣候變化方面的經(jīng)濟效益與生態(tài)效益，結果表明水稻人工插秧與麥稻“兩晚”相配合的種植模式是減緩和適應氣候變化的較優(yōu)選擇，其經(jīng)濟效益與生態(tài)效益相比于其他種植模式更為優(yōu)秀。Polsky等[16]和劉小茜等[17]基于“暴露-敏感性-適應能力”框架分別提出了VSD評價模型和脆弱性評價指標。而在測量指標的選擇上，部分學者選擇單從生產(chǎn)效益來探求氣候變化對水稻產(chǎn)量的經(jīng)濟影響，結果表明氣候變化對水稻[18]、玉米[19]產(chǎn)量為顯著的負向影響；部分學者選擇從經(jīng)濟效益和生態(tài)效應兩方面對適應氣候變化能力進行評價[15]，也有學者選擇從生產(chǎn)效益、經(jīng)濟效益兩方面對適應氣候變化能力進行評價[13]，還有學者選擇從生產(chǎn)效益、社會效益、環(huán)境效益進行評價[14]。綜上所述，目前有關農(nóng)戶適應氣象災害能力績效評價研究側重點都有所不同，但基本上都偏側重于生產(chǎn)效益，忽略了社會與環(huán)境績效的重要性，同時，生產(chǎn)效益從某種程度上其實可以被表述為經(jīng)濟效益的一類，因為生產(chǎn)效益的提升往往意味著經(jīng)濟效益的提升[20]。由此，本文在現(xiàn)有適應能力評價相關研究的基礎上，將適應能力績效分為經(jīng)濟、社會、環(huán)境績效三大類，此分類既涵蓋了目前有關績效評價的所有類別，還避免了經(jīng)濟績效與生產(chǎn)績效重疊部分對結果產(chǎn)生的影響。本文先是利用層次分析法（AHP）構建了種糧大戶應對氣象災害適應能力綜合績效的評價體系，再利用模糊綜合評價法（FCE）對其適應能力進行評價。

2 適應行為績效評價指標體系的構建

2.1 建立原則

目標的衡量需要具體化的指標，種糧大戶氣象災害適應行為綜合績效的評判必須通過具體的評價指標來實現(xiàn)，合理科學的指標對于評判結果有著至關重要的影響。在構建績效的評價指標體系時，須遵守全面性、簡便性、系統(tǒng)性和客觀性等原則?；诰C合績效生成邏輯流的角度，本文從社會績效、經(jīng)濟績效、環(huán)境績效等3個維度進行綜合評判。

2.2 種糧大戶適應性行為綜合績效評價指標體系的邏輯結構

本文在進行種糧大戶應對氣象災害適應行為綜合績效的評判時，根據(jù)構建評價指標體系的原則，并依據(jù)現(xiàn)有關于綜合績效評價的研究成果，選取社會績效、經(jīng)濟績效和環(huán)境績效3個維度，由于這3個維度都是不可直接評價的隱變量，因此需要將其分解成可直接用于評價和調(diào)查的多組指標。

種糧大戶適應行為綜合績效評價指標體系是一個多指標、層次化結構，通過這種層次化結構可以將潛在問題顯性化。根據(jù)種糧大戶應對氣象災害適應行為綜合績效評價的具體情況，本文將指標體系分為以下3層次遞階結構，第一層次，“種糧大戶應對氣象災害適應行為綜合績效”作為目標層，記作“A”，此為從整體上表征種糧大戶適應行為的綜合績效；第二層次為準則層，它由社會績效、經(jīng)濟績效、環(huán)境績效3部分構成，它們從3個不同的方面反映種糧大戶適應行為的綜合績效，分別記作“B1，B2，B3”；第三層為指標層，根據(jù)準則層的具體特征，可將其分解為2～5個指標，展開為具體的三級指標，分別記作“Cij”。本文在確定具體的三級指標時，聘請了相關專家組成評價專家小組，采用頭腦風暴法確定了10個指標。綜上所述，種糧大戶適應行為的綜合績效評價指標體系可以總結如表1所示。

表1 種糧大戶適應行為綜合績效評價指標體系

3 數(shù)據(jù)來源、研究方法

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文所用數(shù)據(jù)來自本課題組2020年對江西省7個市、21個縣的種糧大戶所做的隨機抽樣調(diào)查。共收回229份實際有效問卷。其中，撫州市59份，占比25.7%；吉安市27份，占比11.8%；景德鎮(zhèn)市4份，占比1.7%；南昌市4份，占比1.7%；萍鄉(xiāng)市69份，占比30.1%；上饒市57份，占比24.9%；宜春市9份，占比3.9%。

3.2 研究方法

本文采用AHP-FCE模型，對種糧大戶氣象災害適應行為綜合績效進行評價。該模型多用于各類項目的績效評價，通過層次分析法與模糊綜合評價法的有效結合，解決因素多、指標難以定量化、數(shù)據(jù)獲取困難等項目評價問題。AHP-FCE模型分析的基本步驟為：第一步，利用層次分析法確定農(nóng)戶適應策略行為評價指標集U，并確定各指標權重W；第二步，確定評價集；第三步，構建綜合評價矩陣R；第四步，各級模糊指標的綜合評判。

3.2.1基于層次分析法的種糧大戶適應性行為綜合績效權重確定根據(jù)“1-9尺度”的標度理論，構造指標層和準則層的判斷矩陣A：

式1中，aij為因素i與因素j相比的重要性標度，且aij=1/aji，aii=1，其中i=1,2,…,n。

（1）計算判斷矩陣每行所有元素的幾何平均值

得到ω=（ω1，ω2，…，ωn）T，即為各因素的組合權重。

（3）計算判斷矩陣的最大特征值λmax

（4）計算判斷矩陣的一致性指標

式6中λmax為最大特征根；n為判斷矩陣的階數(shù)；參照薩迪教授1980年對樣本容量為500～1 000的平均隨機一致性指標，本文所用RI值如表2所示。

表2 1～11階判斷矩陣的隨機一致性指標

當CR≤0.1時，判斷矩陣的一致性可以接受；當CR＞0.1時，應對判斷矩陣作適當修正。

3.2.2基于模糊綜合評價法的種糧大戶適應性行為綜合績效評價（1）確定評判對象的因素集。本文將評判對象分為1個目標集（U），3個準則子集（U1,U2,U3），U1={U11,U12,U13}，其中U11為政府交流程度，U12為務農(nóng)人數(shù)；U13為氣象災害關注度。以此類推設置其它指標層因素集。

（2）確定評語集

建立評語集V={v1,v2,v3,v4,v5}={很好，較好，一般，較差，很差}，其所對應的數(shù)值為（90～100，70～90，50～70，30～50，10～30）。

（3）構建模糊關系矩陣

對因素集U中某個單因素Ui（i=1,2，…，m）作單因素評價，從因素Ui確定該因素對評語集Ui（i=1,2,…,m）的隸屬度，從而得出第i個因素Ui的單因素評價集：ri=（ri1,ri2,…,rim）。指標層的單因素評判矩陣R為：

其中，決定矩陣R行數(shù)的是指標的個數(shù)，決定矩陣列數(shù)的是評語等級數(shù)量，即m表示指標數(shù)，n表示評價等級，rij表示第i個指標作出了第j種評價尺度的數(shù)量占評價總數(shù)的百分比，一般將其歸一化使之滿足∑rij=1。

（4）建立評估指標權重集（A）

（5）確定評價結果集B

當因素權重A和模糊關系矩陣R已知時，通過R作模糊線性變化，把A變?yōu)樵u語集V上的模糊子集B，B即為評語集V上的模糊綜合評價集，bj(j=1,2,…,n)為等級（評語）Vj對綜合評價所得模糊評價集B的隸屬度。

式（9）中，°表示M（·，⊕）算法①M（·，⊕）算法是合乘算子的一種，合乘算子指合成A與R所用的計算方法。在模糊評價中，共有五種算法，即M(∧，∨)、M(·，∨)、M(∧，⊕)、M(·，+)和M(·，⊕)。M(∧，∨)和M(·，∨)算法，也稱為“主因素突出法”，即著眼考慮主因素，一般考慮單項指標時才考慮，因為在評價過程中可能出現(xiàn)丟失信息多且粗糙的情況。，此算法綜合考慮了各指標的作用，具有丟信息少、失真度小和清晰度高優(yōu)點。

（6）評判值確定

式（10）中，F(xiàn)為綜合評價分值；為評價集的等級中值集的轉置矩陣，采取等級中值集可避免因最大最小值產(chǎn)生的誤差；B為模糊綜合評價值。

4 種糧大戶適應性行為綜合績效評價

4.1 確定評價指標權重

在已建立的項目績效評價指標體系基礎上，參考專家意見，依據(jù)1-9標度，確定各指標間的相對重要性，建立判斷矩陣，應用yaahp軟件求得判斷矩陣的特征值、特征向量，并進行一致性檢驗，進而確定各評價指標的權重值。

4.1.1一級指標社會績效B1、經(jīng)濟績效B2、環(huán)境績效B3相對于綜合績效A的權重獲得過程（1）構建B1、B2、B3相對于A的相對重要程度判斷矩陣A，如表3所示。

表3 綜合績效判斷矩陣

4.1.2確定三級指標相對于二級指標的權重同理，可確定三級指標相對于二級指標的權重，結果如表4，表5，表6所示。其中表4判斷矩陣的特征向量A1=（0.614 4，0.268 4，0.117 2），λmax=3.073 5，CI=0.037，RI=0.063 8<0.1；表5判斷矩陣的特征向量A2=(0.276 0，0.447 7，0.040 0，0.083 8，0.152 6)，λmax=5.408 2，CI=0.102 1，RI=0.091 1<0.1；表6判斷矩陣的特征向量A3=（0.750 0，0.250 0），λmax=2.000 0，CI=0.000，RI=0.000。

表4 社會績效判斷矩陣

表6 環(huán)境績效判斷矩陣

根據(jù)表4、表5、表6中各層級指標相對權重值，可得到項目評價各指標組合權重，具體數(shù)值如表7所示。

從表7的計算結果可以看出，種糧大戶氣象災害適應行為綜合績效評價準則層的3個指標中，經(jīng)濟績效這一指標的權重最大，其次是社會績效，最后是環(huán)境績效。在經(jīng)濟績效下設的5個指標中，農(nóng)業(yè)收入的權重最大，因此此指標應是影響種糧大戶適應行為綜合績效的主要指標，其次是整年總收入，然后是經(jīng)濟成本與農(nóng)用機械數(shù)量，最后是縣級經(jīng)濟水平。在社會績效下設的3個指標中，政府交流的權重最大，因此此指標應該是影響種糧大戶適應行為綜合績效的主要指標，其次是務農(nóng)人數(shù)，最后是氣象災害關注度。在環(huán)境績效下設的2個指標中，化肥農(nóng)藥使用的權重最大，因此此指標應是影響種糧大戶適應行為綜合績效的主要指標，其次是種植區(qū)離水源距離。

表7 種糧大戶適應行為綜合績效評價指標權重

4.2 各級指標的模糊綜合評價結果

本文邀請相關領域的5位專家按照評價集對因素集U中某個單因素評價指標進行評價，并對評價結果進行隸屬度r計算（計算公式為：r=判斷某指標屬于評價集V中某一項的專家數(shù)/專家總數(shù)），建立模糊判斷矩陣，詳見表8。由于準則層各因素都由其決定的指標層的全部因素決定，因此準則層每一因素的單因素評價，應是其決定的指標層全部因素的多因素綜合評價結果，同理，目標層則是其決定的準則層全部因素的多因素綜合評價結果。評判過程及結果如下。

表8 種糧大戶適應行為綜合績效評價指標體系權重及隸屬度結果

4.2.1準則層的模糊綜合評判集根據(jù)式（7）及表8可得到準則層的評價矩陣。

（1）對于社會績效，其評價矩陣為：

對B1進行歸一化處理得到B1′=(0.047 0，0.354 2，0.545 2，0.053 6，0.000 0)?？芍蜕鐣冃Ф?，績效很好的隸屬度為0.047 0，績效較好的隸屬度為0.354 2，績效一般的隸屬度為0.545 2，績效較差的隸屬度為0.053 6，績效很差的隸屬度為0。根據(jù)隸屬度最大原則，從社會績效B1來評價綜合績效為“一般”。

（2）對于經(jīng)濟績效，其評價矩陣為：

對B2進行歸一化處理得到B2′=（0.0000，0.2088，0.599 2，0.192 0，0.000 0）。可知，就經(jīng)濟績效而言，績效很好的隸屬度為0，績效較好的隸屬度為0.208 8，績效一般的隸屬度為0.599 2，績效較差的隸屬度為0.192 0，績效很差的隸屬度為0。根據(jù)隸屬度最大原則，從經(jīng)濟績效B2來評價綜合績效為“一般”。

（3）對于環(huán)境績效，其評價矩陣為：

對B3進行歸一化處理得到B3′=（0.000 0，0.100 1，0.100 1，0.799 8，0.000 0）。可知，就環(huán)境績效而言，績效很好的隸屬度為0，績效較好的隸屬度為0.100 1，績效一般的隸屬度為0.100 1，績效較差的隸屬度為0.799 8，績效很差的隸屬度為0。根據(jù)隸屬度最大原則，從環(huán)境績效B3來評價綜合績效為“較差”。

4.2.2目標層的模糊綜合評判評價集求解出3個準則層的評價矩陣后，便可進行最高層次的綜合評價，即算出種糧大戶適應行為綜合績效的評價矩陣。種糧大戶適應行為綜合績效的評價矩陣為：

對B進行歸一化處理得到B′=（0.010 6，0.230 6，0.536 8，0.222 0，0.000 0）?？芍?，種糧大戶適應行為綜合績效綜合評價集的隸屬度分別為0.010 6，0.230 6，0.536 8，0.222 0，0.000 0。

4.2.3綜合績效評判值確定F=VAT?B=（0.010 6*95）+（0.230 6*80）+（0.536 8*60）+（0.222 0*40）+（0.000 0*15）=60.543 9根據(jù)式（10）可求出社會績效得分為67.652 3分，經(jīng)濟績效得分為60.333 7分，環(huán)境績效得分為46.000 0分，綜合績效得分為60.543 9分，可隸屬為一般。從百分比看，綜合績效很好占比1.06%，綜合績效較好占比23.06%，綜合績效一般占比53.68%，綜合績效較差占比22.2%，綜合績效很差占比0%。從綜合得分看，種糧大戶氣象災害適應行為綜合績效的評價應該為一般。

5 結論及建議

由以上績效結果可知，農(nóng)戶適應行為能力綜合績效得分為60.543 9分，較為一般，屬于“一般”水平，其指標重要性程度的排序為：B2>B1>B3。經(jīng)濟績效最為重要，社會績效次之，環(huán)境績效也不容忽視。綜上所述，對提升農(nóng)戶應對氣象災害適應行為能力提出如下建議：

（1）加強農(nóng)業(yè)技術培訓力度，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，促進農(nóng)業(yè)收入增加，提升經(jīng)濟績效。政府應因地制宜進行因人而異的各種形式農(nóng)業(yè)技術培訓，豐富培訓內(nèi)容，提高培訓質(zhì)量，加強培訓服務供給匹配度，切實滿足農(nóng)戶對技術培訓的需求。同時，避免形式化的技術培訓，政府可適當改革現(xiàn)行的培訓體制，以便農(nóng)戶從技術培訓中獲取能夠帶來實際效益的能力。（2）增強農(nóng)戶與各級政府之間的交流，減少信息壁壘，提升社會績效，進而提升適應行為能力。政府應優(yōu)化農(nóng)戶信息獲取方式，從農(nóng)戶視角滿足農(nóng)戶信息需求，政府可運用網(wǎng)絡、微信等新媒體增加農(nóng)戶獲取信息渠道，農(nóng)戶對相關政策或氣象信息了解越深入，越有利于應對氣象災害，進而提升應對氣象災害適應行為能力。（3）推廣綠色農(nóng)業(yè)技術，減少化肥使用量，提高環(huán)境績效。政府首先應加快健全綠色生產(chǎn)技術的宣傳推廣機制，可建立健全綠色生產(chǎn)技術的推廣政策體系，為農(nóng)戶提供綠色技術采納的良好環(huán)境，消除采納綠色農(nóng)業(yè)技術的障礙；其次為采取綠色農(nóng)業(yè)技術農(nóng)戶提供政策補貼，并建立農(nóng)業(yè)擔保體系，吸引農(nóng)戶采納綠色農(nóng)業(yè)技術，減少農(nóng)戶風險顧慮；最后應完善綠色農(nóng)業(yè)技術的增收效果，只有從農(nóng)戶利益角度出發(fā)，才能吸引農(nóng)戶主動采取綠色農(nóng)業(yè)技術，從而減少化肥使用量，進而提高環(huán)境績效。