譚杰 隨順濤 高新 蔣輝霞 李光輝 蔣金巧

摘要：科學(xué)客觀地評價(jià)農(nóng)機(jī)服務(wù)質(zhì)量能促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化良性發(fā)展，采用五要素和五維度理論為基礎(chǔ)，提出基于德爾菲法和模糊綜合評價(jià)法相結(jié)合的數(shù)學(xué)模型（Delphi-Fuzzy）構(gòu)建丘陵地區(qū)農(nóng)機(jī)服務(wù)質(zhì)量評價(jià)體系；遴選丘陵地區(qū)農(nóng)機(jī)服務(wù)質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)共計(jì)17項(xiàng)，配合層次分析法（AHP）修正Delphi模型，并利用SPSS和MATLAB軟件求解模型，得到綜合評價(jià)值為0.3718；再根據(jù)最大隸屬度原則，得到該企業(yè)的農(nóng)機(jī)服務(wù)質(zhì)量評定為“優(yōu)秀”等級，同時(shí)“一般”和“差”評價(jià)等級的評價(jià)值為0.2368，占比23.68%，說明具有一定的改進(jìn)空間。根據(jù)賦值法對排名靠后的5項(xiàng)指標(biāo)（ZB4、ZB7、ZB8、ZB12、ZB15）確定改進(jìn)方向，后期需繼續(xù)優(yōu)化農(nóng)機(jī)結(jié)構(gòu)，降低零部件磨損程度，增強(qiáng)人員專業(yè)程度、提供個(gè)性化服務(wù)，增強(qiáng)優(yōu)惠保障力度、提高售后服務(wù)質(zhì)量，創(chuàng)新售后維修手段、優(yōu)化流程等。

關(guān)鍵詞：丘陵地區(qū)；農(nóng)機(jī)服務(wù)質(zhì)量；評價(jià)體系；Delphi-Fuzzy模型；層次分析法

中圖分類號：F325.2： S23-0

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號：20955553 （2023） 12025508

Research on evaluation system of agricultural machinery service quality in hilly and

mountainous areas based on Delphi-Fuzzy

Tan Jie， Sui Shuntao， Gao Xin， Jiang Huixia， Li Guanghui， Jiang Jinqiao

（Sichuan Research & Design Institute of Agricultural Machinery， Chengdu， 610066， China）

Abstract：

Scientific and objective evaluation of agricultural machinery service quality can promote the sound development of agricultural mechanization. Based on the theory of five elements and five dimensions， a mathematical model （Delphi-Fuzzy） based on the combination of Delphi method and fuzzy comprehensive evaluation method is proposed to construct the agricultural machinery service quality evaluation system in hilly and mountainous areas. A total of 17 evaluation indexes of agricultural machinery service quality in hilly and mountainous areas were selected， Delphi model was modified with analytic Hierarchy process （AHP）， and SPSS and MATLAB software were used to solve the model， and the comprehensive evaluation value was 0.371 8. According to the principle of maximum membership degree， the quality of agricultural machinery service of the enterprise was rated as “excellent”， while the evaluation value of “general” and “poor” evaluation grades was 0.2368， accounting for 23.68%， indicating that there was a certain room for improvement. According to the assignment method， the improvement direction is determined for the five indicators （ZB4， ZB7， ZB8， ZB12， ZB15）， which need to continue to optimize the structure of agricultural machinery， reduce the degree of wear of parts， enhance the professional degree of personnel， provide personalized services， enhance the preferential protection， improve the quality of after-sales service， innovate after-sales maintenance means， optimize the process， and so on.

Keywords：

hilly and mountainous areas; quality of agricultural machinery services; evaluation system; Delphi-Fuzzy model; analytic hierarchy process

0 引言

中國共產(chǎn)黨第二十次全國代表大會(huì)提出，全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興，全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國家，最艱巨最繁重的任務(wù)仍然在農(nóng)村；堅(jiān)持農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展，堅(jiān)持城鄉(xiāng)融合發(fā)展，暢通城鄉(xiāng)要素流動(dòng)；加快建設(shè)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國，扎實(shí)推動(dòng)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)、人才、文化、生態(tài)、組織振興。我國具有地形多樣、地貌復(fù)雜的特點(diǎn)，丘陵和山地占國土面積的近70%［1］，我國丘陵地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)存在“無機(jī)可用，無好機(jī)用”的現(xiàn)實(shí)問題［2］。丘陵地區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展勢在必行，加快提高科技自立自強(qiáng)能力具有重要意義，因此需要不斷推進(jìn)農(nóng)機(jī)的高質(zhì)量發(fā)展。

相關(guān)學(xué)者對該領(lǐng)域展開研究，Ariken等［3］通過構(gòu)建城市化與生態(tài)環(huán)境綜合評價(jià)模型，提出中國絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶沿線省份城市化進(jìn)程較快，需在城市化發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護(hù)之間采取積極行動(dòng)。Wang等［4］采用層次分析法（AHP）評估農(nóng)機(jī)樣品和設(shè)計(jì)，使得所設(shè)計(jì)的農(nóng)機(jī)更符合用戶實(shí)際需求。Osuch等［5］通過模糊方法（Fuzzy）對面臨農(nóng)機(jī)服務(wù)設(shè)施選擇的農(nóng)民進(jìn)行研究，了解他們的偏好并提出策略，該研究內(nèi)容可以被農(nóng)場所有者和服務(wù)公司用來規(guī)劃他們的發(fā)展方向。Hafezalkotob等［6］提出全乘比例分析多目標(biāo)優(yōu)化方法（Multimoora）和多屬性決策方法（WASPAS）來評估農(nóng)機(jī)，滿足發(fā)展和改善農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的經(jīng)濟(jì)條件。Hu等［7］基于網(wǎng)絡(luò)分析法（ANP）和平衡計(jì)分卡（BSC）模型構(gòu)建農(nóng)機(jī)維護(hù)網(wǎng)絡(luò)，有助于管理者理解農(nóng)機(jī)提供商選擇過程中各因素之間的復(fù)雜關(guān)系，確定和更改供貨商。Wang等［8］基于混合熵（Hybrid Entropy）和理想點(diǎn)法（TOPSIS Method）對可持續(xù)農(nóng)業(yè)發(fā)展的農(nóng)業(yè)推廣服務(wù)進(jìn)行評估和分析，從環(huán)境、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和農(nóng)業(yè)推廣服務(wù)的維度構(gòu)建出24項(xiàng)指標(biāo)，同時(shí)以蘇州市農(nóng)業(yè)農(nóng)村局提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，得出在3個(gè)地區(qū)中吳江區(qū)的評價(jià)結(jié)果最高，即農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展水平最高。張照等［9］基于熵權(quán)法（Entropy Weight Method）建立綜合評價(jià)指標(biāo)體系，對我國5大牧區(qū)內(nèi)蒙古、西藏、新疆、青海、甘肅的草原生態(tài)安全和畜牧業(yè)發(fā)展做出定量的綜合評價(jià)。Yang等［10］首次提出以農(nóng)機(jī)拆卸過程中的碳排放量最小為優(yōu)化目標(biāo)，綜合考慮工作站、拆卸成本、拆卸時(shí)間和平順性為目標(biāo)建立果蠅優(yōu)化算法模型（MDFOA），并結(jié)合模糊層次分析法（Fuzzy AHP）以玉米收割機(jī)為例得出最佳解，以上研究為農(nóng)機(jī)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

農(nóng)機(jī)作為組織競爭的優(yōu)勢源泉和資源，對于農(nóng)業(yè)的發(fā)展極其重要，構(gòu)建全面的農(nóng)機(jī)服務(wù)質(zhì)量評價(jià)體系，對于促進(jìn)農(nóng)機(jī)不斷發(fā)展具有非常的必要性和重要性。然而農(nóng)機(jī)的服務(wù)質(zhì)量評價(jià)體系的構(gòu)建是一件相對復(fù)雜的工作，涉及到評價(jià)目標(biāo)、內(nèi)容、方法及檢驗(yàn)等多個(gè)層次。翟勇［11］認(rèn)為構(gòu)建評價(jià)體系需要不斷的改進(jìn)評判框架與評價(jià)思路，只有不斷調(diào)整與完善評價(jià)方法，才能達(dá)到較好的評價(jià)效果。Zeithaml等［12］總結(jié)之前10年的研究，提出鏈接感知服務(wù)質(zhì)量與購買意愿之間的關(guān)系，提供構(gòu)建連貫性的服務(wù)質(zhì)量體系的概念框架；四川省是典型的丘陵農(nóng)區(qū)，表現(xiàn)出割裂和破碎的形態(tài)特征，多發(fā)育形成孤立的山丘和崗地［13］，對于機(jī)械化耕作的難度較大，服務(wù)質(zhì)量需要進(jìn)一步提升［14］。如何科學(xué)客觀地評價(jià)農(nóng)機(jī)服務(wù)質(zhì)量，不斷受到各個(gè)企業(yè)的重視，構(gòu)建丘陵地區(qū)農(nóng)機(jī)服務(wù)質(zhì)量評價(jià)體系已成為重要的研究課題。

本文以五要素和五維度理論為基礎(chǔ)，提出基于德爾菲法和模糊綜合評價(jià)法相結(jié)合的數(shù)學(xué)模型（Delphi-Fuzzy）構(gòu)建丘陵地區(qū)農(nóng)機(jī)服務(wù)質(zhì)量評價(jià)體系，并以某企業(yè)為例進(jìn)行實(shí)證研究，為提升農(nóng)機(jī)服務(wù)質(zhì)量水平提供思路。

1 構(gòu)建服務(wù)質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)

1.1 五要素理論

服務(wù)質(zhì)量要素屬于抽象難以量化的概念，根據(jù)行業(yè)不同所選擇的服務(wù)質(zhì)量要素理論也不同。本文綜合分析后，確定“五要素理論”作為服務(wù)質(zhì)量評定的理論基礎(chǔ)，該理論是Zeithaml等［1516］通過大量調(diào)查和研究提煉得出的。五要素理論能夠全面概況農(nóng)機(jī)的各方面，是具有代表性服務(wù)質(zhì)量要素理論。五要素理論的具體含義可歸納概括為：（1）技術(shù)水平：產(chǎn)品的技術(shù)質(zhì)量水平，對客戶的關(guān)心和幫助；（2）便利可靠：服務(wù)時(shí)間上的及時(shí)性和可靠性，如生產(chǎn)、發(fā)貨等；（3）服務(wù)環(huán)境：對購買場所和銷售員的視覺感受和心里滿意程度；（4）服務(wù)承諾：對客戶的承諾和信用，保障客戶的權(quán)益；（5）服務(wù)責(zé)任：為客戶提供后續(xù)服務(wù)，對客戶的負(fù)責(zé)程度。

1.2 五維度理論

五維度理論是根據(jù)Parasuraman等［1718］提出的十維度理論縮減而來，十維度理論包括可靠性、溝通性、安全性、理解能力、有形性、反應(yīng)性、接近力、可信賴性、勝任力和禮貌性；由于十維度理論內(nèi)部存在重復(fù)現(xiàn)象，從而縮減歸納成五維度理論，五維度理論主要用于幫助管理者深入分析企業(yè)現(xiàn)狀，提升企業(yè)的服務(wù)質(zhì)量水平。五維度理論概括為：（1）可靠性：產(chǎn)品性能可靠、售后保障、企業(yè)誠信度等；（2）響應(yīng)性：服務(wù)的方便、快捷程度、交付速度等；（3）保證性：服務(wù)承諾保障、工作人員專業(yè)水平、態(tài)度尊重客戶等；（4）移情性：全面周到、身心舒暢、個(gè)性化的高質(zhì)量服務(wù)；（5）有形性：企業(yè)整體環(huán)境、硬件設(shè)施、工作人員形象等有形部分。

1.3 構(gòu)建原則

農(nóng)機(jī)服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)的遴選需要遵循一定的原則，這樣構(gòu)建出來的指標(biāo)才能更加完整的代替客戶的意愿和符合農(nóng)機(jī)市場，本文結(jié)合五項(xiàng)原則遴選指標(biāo)［8］。構(gòu)建原則可歸納概括為：（1）重要性：從客戶角度認(rèn)為重要和能夠切實(shí)表達(dá)客戶需求；（2）可量化：偏向易于計(jì)算和統(tǒng)計(jì)的量化指標(biāo)；（3）獨(dú)立性：各個(gè)指標(biāo)之間彼此獨(dú)立；（4）邏輯性：避免重疊交叉具有層次性；（5）全面性：指標(biāo)能夠全面反映出農(nóng)機(jī)涉及的各個(gè)方面。

1.4 遴選指標(biāo)

遴選的指標(biāo)滿足ISO9004標(biāo)準(zhǔn)中服務(wù)質(zhì)量體現(xiàn)以客戶為導(dǎo)向，涵蓋領(lǐng)導(dǎo)管理職責(zé)，產(chǎn)品質(zhì)量管理的結(jié)構(gòu)等系統(tǒng)概念［19］。本文總結(jié)Hafezalkotob［6］、Wang［8］等的研究成果，提出從五維度理論出發(fā)，依據(jù)五要素理論、指標(biāo)構(gòu)建原則，構(gòu)建更加全面、系統(tǒng)的農(nóng)機(jī)服務(wù)質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)，共計(jì)17項(xiàng)，如表1所示。

2 服務(wù)質(zhì)量評價(jià)模型

2.1 德爾菲法

2.1 德爾菲法（Delphi）

德爾菲法（Delphi）也稱專家調(diào)查法［2021］，是實(shí)際操作中常用的方法，大致歸納為5個(gè)步驟：（1）設(shè)計(jì)專家調(diào)查問卷：設(shè)計(jì)調(diào)查問卷時(shí)可采用Likert的5點(diǎn)量表計(jì)分［22］，設(shè)置5個(gè)評價(jià)等級為調(diào)查問卷的選項(xiàng)，評價(jià)等級具體為非常優(yōu)秀、優(yōu)秀、良好、一般、差，共計(jì)5項(xiàng)；（2）向特定人群發(fā)放調(diào)查問卷；（3）檢查和回收問卷：若檢查不合格可重新發(fā)放問卷，若干輪后停止；（4）配合賦值法將調(diào)查結(jié)果轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)表達(dá)：依據(jù)百分制對各個(gè)評價(jià)等級進(jìn)行量化賦值，從而得到各個(gè)評價(jià)等級分值的對應(yīng)表，將評價(jià)等級分別賦值對應(yīng)為100、80、60、40、20，共計(jì)5個(gè)數(shù)值；（5）統(tǒng)計(jì)調(diào)查問卷的數(shù)據(jù)。

2.2 層次分析法

層次分析法（AHP）是美國運(yùn)籌學(xué)家匹茲堡大學(xué)教授提出的一種系統(tǒng)分析方法［4， 23］。通過將復(fù)雜的決策問題分解為不同的層次分析結(jié)構(gòu)后科學(xué)客觀的得到各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，能夠檢驗(yàn)思維標(biāo)準(zhǔn)的一致性，將定性的多個(gè)指標(biāo)概念定量化，從而解決傳統(tǒng)主觀方法確定權(quán)重的缺陷，對復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)問題進(jìn)行決策分析。

層次分析法的求解大致分為5個(gè)步驟：（1）建立層次分析結(jié)構(gòu)；（2）構(gòu)造判斷矩陣；（3）計(jì)算權(quán)向量得到指標(biāo)權(quán)重；（4）一致性檢驗(yàn)；（5）判斷矩陣是否通過一致性檢驗(yàn)：若未通過則需要重新構(gòu)造判斷矩陣，若通過則得到指標(biāo)權(quán)重。

2.3 模糊綜合評價(jià)法

模糊綜合評價(jià)法（Fuzzy），基本思想是利用模糊線性變換原理和最大隸屬度原則，考慮與被評價(jià)事物相關(guān)的各個(gè)因素，做出合理綜合評價(jià)。文章以二級模糊綜合評價(jià)模型為例來分析模糊綜合評價(jià)的建模過程，模糊綜合評價(jià)法的求解大致分為5個(gè)步驟：（1）構(gòu)建因素集；（2）構(gòu)建評價(jià)集；（3）一級模糊綜合評價(jià)；（4）計(jì)算模糊綜合評價(jià)集；（5）二級模糊綜合評價(jià)。

3 實(shí)證研究

3.1 構(gòu)建德爾菲法（Delphi）模型

以丘陵地區(qū)某企業(yè)的農(nóng)機(jī)為例進(jìn)行實(shí)證研究，通過權(quán)威領(lǐng)域?qū)＜覍υO(shè)計(jì)的調(diào)查問卷進(jìn)行選擇，再利用賦值法，將Delphi模型用數(shù)值進(jìn)行量化，通過匯總計(jì)算得到各項(xiàng)指標(biāo)評價(jià)分，如圖1和圖2所示。

3.2 構(gòu)建層次分析法（AHP）模型

3.2.1 建立層次分析結(jié)構(gòu)

AHP將各因素按照不同的屬性從上到下分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、方案層，同一層的諸因素對上一層因素有影響同時(shí)又支配下一層因素。本文以丘陵地區(qū)農(nóng)機(jī)服務(wù)質(zhì)量這個(gè)總指標(biāo)作為目標(biāo)層，一級指標(biāo)作為準(zhǔn)則層，二級指標(biāo)作為方案層。

3.2.2 構(gòu)建判斷矩陣

層次分析法采用相對尺度即1～9級標(biāo)度法，將指標(biāo)進(jìn)行兩兩相互比較，可表示為一個(gè)雙向的坐標(biāo)軸，從而確定出各個(gè)指標(biāo)的重要程度。評價(jià)指標(biāo)判斷矩陣的標(biāo)度及含義，如圖3所示。

層次分析法構(gòu)建判斷矩陣的目的是衡量出各個(gè)指標(biāo)之間的重要程度，構(gòu)造判斷矩陣的公式如式（1）、式（2）所示。

式中：

Cij——評價(jià)指標(biāo)；

P——一級指標(biāo)判斷矩陣；

Qm——二級指標(biāo)判斷矩陣，m=1～5。

結(jié)合相關(guān)公式配合1～9級標(biāo)度法，構(gòu)造判斷矩陣。

3.2.3 計(jì)算權(quán)向量

計(jì)算判斷矩陣的權(quán)重有和法、特征根法和冪法等，本文采用的是和法。如果判斷矩陣一致性可以接受，那么求出判斷矩陣的最大特征值以及其對應(yīng)的特征向量，對求出的權(quán)向量進(jìn)行歸一化即可得到權(quán)重。

式中：

ω——權(quán)向量；

ω———權(quán)重。

根據(jù)構(gòu)造的判斷矩陣，且一致性檢驗(yàn)通過后，通過數(shù)學(xué)軟件計(jì)算得到結(jié)果如下。

3.2.4 一致性檢驗(yàn)

一致性檢驗(yàn)有助于檢查判斷矩陣內(nèi)部的一致性，計(jì)算的一致性指標(biāo)通常分為3中情況：（1）若一致性指標(biāo)等于零，則判斷矩陣具有完全的一致性；（2）若一致性指標(biāo)接近零，則判斷矩陣有滿意的一致性；（3）若一致性指標(biāo)越大，則判斷矩陣的不一致性約嚴(yán)重。AHP模型進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，公式如式（5）～式（7）所示。

式中：

CI——一致性指標(biāo)；

CR——一致性率；

RI——一致性指標(biāo)修正值，如表2所示；

λmax——最大特征值；

n——階數(shù)。

3.2.5 檢查是否通過一致性檢驗(yàn)

AHP要求一致性率在容許范圍，當(dāng)CR＜0.1時(shí)表示判斷矩陣可接受［4， 24］，認(rèn)為通過了一致性檢驗(yàn)，否則需要進(jìn)行重新修訂，通過MATLAB軟件計(jì)算得到一致性檢驗(yàn)結(jié)果，如表3所示。

3.3 修正Delphi模型

AHP模型對比Delphi模型更加科學(xué)客觀，文章利用AHP模型的計(jì)算結(jié)果修正和檢驗(yàn)Delphi模型，保證了模型內(nèi)部的一致性，從而科學(xué)客觀地得到評價(jià)結(jié)果，并利用賦值法計(jì)算專家評價(jià)分和指標(biāo)權(quán)重，計(jì)算公式如式（8）～式（13）所示。

式中：

A——一級指標(biāo)的權(quán)重分配；

Ai——二級指標(biāo)的權(quán)重分配；

αi——第z位專家對第i項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重；

αijz——第z位專家對第i個(gè)子集中第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重；

k——專家人數(shù)總數(shù)。

結(jié)合數(shù)學(xué)軟件計(jì)算指標(biāo)權(quán)重，并歸一化處理得到Delphi模型各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重，得到計(jì)算結(jié)果如圖4和圖5所示。

圖4和圖5是將Delphi模型的指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果和AHP模型進(jìn)行平均值計(jì)算，取平均值為Delphi模型的修正記過，即為最終的權(quán)重結(jié)果，用于Fuzzy模型的二級模糊綜合評價(jià)結(jié)果計(jì)算。由圖4可知，技術(shù)水平＞服務(wù)責(zé)任＞服務(wù)承諾＞便利可靠＞服務(wù)環(huán)境，技術(shù)水平的權(quán)重最高為0.377，服務(wù)環(huán)境的權(quán)重最低為0.064。這是由于顧客在選擇農(nóng)機(jī)產(chǎn)品的過程中，更加趨向于技術(shù)水平高，服務(wù)責(zé)任強(qiáng)的企業(yè)，注重切實(shí)的解決農(nóng)業(yè)中耕、種、防、收等的實(shí)際問題，服務(wù)環(huán)境也是顧客決策中不可或缺的影響因素，但是影響程度明顯弱于技術(shù)水平。

由圖5可知，農(nóng)機(jī)操作便利、運(yùn)行順暢的權(quán)重最高為0.526，農(nóng)機(jī)結(jié)構(gòu)是否布局合理的權(quán)重最低為0.1，兩者具有較大差距。各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重的變化趨勢為ZB6＞ZB14＞ZB17＞ZB10＞ZB3＞ZB13＞ZB16＞ZB5＞ZB2＞ZB9＞ZB1＞ZB11＞ZB15＞ZB7＞ZB12＞ZB8＞ZB4，說明權(quán)重越高對于最終評價(jià)結(jié)果的影響程度越大，權(quán)重越高的指標(biāo)可作為今后農(nóng)機(jī)管理過程中的側(cè)重點(diǎn)和深入發(fā)展方向。

通過AHP模型修正補(bǔ)充Delphi模型后，將Delphi模型結(jié)果進(jìn)行歸一化處理，得到的百分比堆積圖如圖6所示，該圖計(jì)算結(jié)果用于構(gòu)建Fuzzy模型中的單因素評判矩陣。

3.4 構(gòu)建模糊綜合評價(jià)法（Fuzzy）模型

3.4.1 構(gòu)建因素集

Fuzzy模型的模糊綜合評價(jià)包含指標(biāo)因素集U、評價(jià)集V和單指標(biāo)（因素）評價(jià)3個(gè)要素，因素集是以影響評價(jià)對象的各種因素為元素所組成的一個(gè)普通集合，二級模糊綜合評價(jià)法構(gòu)建的因素集可分為多個(gè)子集，如式（14）、式（15）所示。

式中：

U——因素集，本文U表示4個(gè)一級指標(biāo)；

ui——子集，本文ui表示17個(gè)二級指標(biāo)；

s——指標(biāo)個(gè)數(shù)；

j——ui中的因素個(gè)數(shù)。

3.4.2 構(gòu)建評價(jià)集

量化評價(jià)等級，參考評價(jià)等級分值對應(yīng)表，將評語劃分等級。

V=v1，v2，…，vm（16）

式中：

V——評價(jià)集，本文V表示非常優(yōu)秀、優(yōu)秀、良好、一般、差5個(gè)等級對應(yīng)的分值；

vm——子集；

m——評價(jià)等級個(gè)數(shù)。

3.4.3 一級模糊綜合評價(jià)

二級模糊綜合評價(jià)是在一級模糊綜合評價(jià)的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，需要先進(jìn)行一級模糊綜合評價(jià)。完成一級模糊綜合評價(jià)，需要先確定綜合判斷矩陣，如式（17）所示。

式中：

Ri——單因素評判矩陣；

rijv——第i個(gè)子集中第j因素對應(yīng)評價(jià)集vm評價(jià)情況的專家人數(shù)占比。

3.4.4 計(jì)算模糊綜合評價(jià)集

計(jì)算模糊綜合評價(jià)集后根據(jù)評價(jià)集的結(jié)果計(jì)算二級綜合評判矩陣，根據(jù)一級模糊綜合評價(jià)結(jié)果，得到綜合評判矩陣，計(jì)算公式如式（18）、式（19）所示。

式中：

Bi——模糊綜合評價(jià)集；

Ai——二級指標(biāo)的權(quán)重分配；

Ri——單因素評判矩陣；

R——二級模糊綜合評判矩陣；

s——指標(biāo)個(gè)數(shù)。

通過數(shù)學(xué)軟件計(jì)算結(jié)果如下。

3.4.5 二級模糊綜合評價(jià)

模糊綜合評價(jià)模型的算子根據(jù)不同情況，分為主因素突出型、均衡平均型、加權(quán)平均型等類型，農(nóng)機(jī)的服務(wù)質(zhì)量是多方面的，需要均衡兼顧所有指標(biāo)，以及判斷出各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。綜合分析，對A和R采用加權(quán)平均算子進(jìn)行二級模糊綜合評價(jià)。

式中：

Bi——模糊綜合評價(jià)集；

A——一級指標(biāo)的權(quán)重分配；

R——二級模糊綜合評判矩陣。

通過數(shù)學(xué)軟件計(jì)算公式得

B=max（0.31900.37180.07240.10440.1324）=0.3718

根據(jù)最大隸屬度原則，可得到二級模糊綜合評價(jià)的結(jié)果，對應(yīng)評價(jià)集的非常優(yōu)秀、優(yōu)秀、良好、一般、差5個(gè)評語。即：最大的Cm值所對應(yīng)的等級（評語）vm就是所要求的最佳評價(jià)結(jié)果?？芍撈髽I(yè)的農(nóng)機(jī)服務(wù)質(zhì)量評定為“優(yōu)秀”等級。

分析二級模糊綜合評價(jià)結(jié)果可知，該企業(yè)在“非常優(yōu)秀”和“優(yōu)秀”評價(jià)等級的占比為69.08%，“一般”評價(jià)等級的占比是7.24%，相對非常?。坏恰耙话恪焙汀安睢痹u價(jià)等級的占比為23.68%，說明該企業(yè)仍然存在不足之處，具有一定的改進(jìn)空間。因此，可將專家評價(jià)分中靠后的5項(xiàng)指標(biāo)（ZB4、ZB7、ZB8、ZB12、ZB15）進(jìn)行改進(jìn)，作為今后提升農(nóng)機(jī)產(chǎn)品和企業(yè)整體實(shí)力的方向。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

1）首次采用五要素和五維度理論為基礎(chǔ)，依據(jù)指標(biāo)構(gòu)建原則，構(gòu)建出17項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)，用于農(nóng)機(jī)服務(wù)質(zhì)量評價(jià)體系的構(gòu)建，該指標(biāo)能夠囊括農(nóng)機(jī)的各方面情況，具有一定的代表性和指導(dǎo)價(jià)值。

2）運(yùn)用德爾菲法和模糊綜合評價(jià)法相結(jié)合的數(shù)學(xué)模型（Delphi-Fuzzy）構(gòu)建出農(nóng)機(jī)服務(wù)質(zhì)量評價(jià)體系，提出層次分析法（AHP）修正Delphi模型，使得各個(gè)指標(biāo)的評價(jià)結(jié)果更加客觀，構(gòu)建的評價(jià)體系更加完善。

3） 該評價(jià)體系切實(shí)可行，通過實(shí)證分析，配合SPSS和MATLAB軟件計(jì)算，得出該農(nóng)機(jī)企業(yè)的綜合評價(jià)值為0.3718，根據(jù)最大隸屬度原則，得到該企業(yè)評價(jià)等級為“優(yōu)秀”等級，該評價(jià)結(jié)果與實(shí)際情況相符。

4）根據(jù)評價(jià)結(jié)果中“一般”和“差”評價(jià)等級的占比為23.68%，說明存在一定改進(jìn)空間，于是分析排名靠后指標(biāo)，針對企業(yè)的薄弱環(huán)節(jié)，提出了改進(jìn)建議；該評價(jià)體系可對企業(yè)服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)測，找到得分偏低的指標(biāo)，如此循環(huán)改進(jìn)，從而不斷提升農(nóng)機(jī)服務(wù)質(zhì)量，為今后農(nóng)機(jī)的管理和優(yōu)化提供思路。

4.2 建議

基于Delphi-Fuzzy丘陵地區(qū)農(nóng)機(jī)服務(wù)質(zhì)量評價(jià)體系的計(jì)算結(jié)果，對排名靠后5項(xiàng)的指標(biāo)，分別提出改進(jìn)意見，以期提高農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)水平，具體建議如下。

1）優(yōu)化農(nóng)機(jī)結(jié)構(gòu)、提高產(chǎn)品實(shí)用性。針對現(xiàn)存農(nóng)機(jī)產(chǎn)品進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)，合理消耗庫存滿足市場需求；實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新，合理配置農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備，保證機(jī)器的合理利用，提高農(nóng)機(jī)設(shè)備的整體性能；結(jié)構(gòu)是否布局合理，也是能否避免農(nóng)機(jī)設(shè)備出現(xiàn)故障的有效途徑，需要及時(shí)更新技術(shù)，攻克技術(shù)難關(guān)。

2）降低零部件磨損程度、延長農(nóng)機(jī)壽命。一是提高質(zhì)量。特別是針對易損件和磨損件，保障材料質(zhì)量。二是注重保養(yǎng)。編制農(nóng)機(jī)使用手冊，重視農(nóng)機(jī)的日常維護(hù)保養(yǎng)工作，對牧民進(jìn)行培訓(xùn)，傳授知識(shí)。三是筑牢根基。從設(shè)計(jì)上保障農(nóng)機(jī)的質(zhì)量，設(shè)立耐久實(shí)驗(yàn)以保障質(zhì)量過關(guān)，嚴(yán)格把控出廠的質(zhì)量檢驗(yàn)關(guān)卡。

3）增強(qiáng)人員專業(yè)程度、提供個(gè)性化服務(wù)。隨著社會(huì)多元化發(fā)展，對于農(nóng)機(jī)工作人員的專業(yè)程度要求不斷增加，逐漸趨向于個(gè)性化服務(wù)，故而需要主動(dòng)開展以滿足用戶個(gè)性化需求為目的的全方位服務(wù)模式。一方面突出人才素質(zhì)多方面提升。建立人才實(shí)訓(xùn)基地，外聘專家，傳授機(jī)械操作知識(shí)，增強(qiáng)服務(wù)意識(shí)，達(dá)到要求后取證上崗。另一方面，構(gòu)建個(gè)性化服務(wù)的規(guī)范和程序。通過相關(guān)的規(guī)范和程序標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)服務(wù)的靈活性和技巧性，提高服務(wù)質(zhì)量，創(chuàng)新服務(wù)技能并且涵蓋顧客體驗(yàn)的全部環(huán)節(jié)，給顧客以舒適、順心的體驗(yàn)感受。

4）增強(qiáng)優(yōu)惠保障力度、提高售后服務(wù)質(zhì)量。規(guī)范售后服務(wù)的價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)，滿足牧民期望的以更加合理的價(jià)格獲得優(yōu)質(zhì)服務(wù)。出臺(tái)地方性的優(yōu)惠政策，促進(jìn)農(nóng)機(jī)的推廣和提高售后服務(wù)質(zhì)量。監(jiān)督售后優(yōu)惠政策的落實(shí)，保障顧客的售后服務(wù)權(quán)益，進(jìn)一步提升顧客的滿意程度。

5）創(chuàng)新售后維修手段、優(yōu)化流程并提高效率。農(nóng)機(jī)的售后維修服務(wù)和技術(shù)服務(wù)質(zhì)量都是評估農(nóng)機(jī)發(fā)展的重要指標(biāo)，一方面，技術(shù)過硬，加強(qiáng)售后服務(wù)人員的技能培訓(xùn)，做到技能熟練，能夠?yàn)橛脩籼峁﹥?yōu)質(zhì)服務(wù)。另一方面，流程簡便，采用OTO等模式，充分利用軟件功能，線上約定維修時(shí)間，線下安排人員檢修；將不同的問題進(jìn)行分類，維修自己擅長的領(lǐng)域，由專人進(jìn)行維修進(jìn)而提高效率。

參 考 文 獻(xiàn)

［1］ Wang Y， Yang F， Pan G， et al. Design and testing of a small remote-control hillside tractor ［J］. Transactions of the ASABE， 2014， 57（2）： 363-370.

［2］ Sun J， Meng C， Zhang Y， et al. Design and physical model experiment of an attitude adjustment device for a crawler tractor in hilly and mountainous regions ［J］. Information Processing in Agriculture， 2020， 7（3）： 466-478.

［3］ Ariken M， Zhang F， weng Chan N. Coupling coordination analysis and spatio-temporal heterogeneity between urbanization and eco-environment along the silk road economic belt in China ［J］. Ecological Indicators， 2021， 121： 107014.

［4］ Wang J， Zhang J. Research on innovative design and evaluation of agricultural machinery products ［J］. Mathematical Problems in Engineering， 2019， 2019： 1-18.

［5］ Osuch A， Osuch E， Rybacki P， et al. A decision support method for choosing an agricultural machinery service workshop based on fuzzy logic ［J］. Agriculture， 2020， 10（3）： 76.

［6］ Hafezalkotob A， Hami-Dindar A， Rabie N， et al. A decision support system for agricultural machines and equipment selection： A case study on olive harvester machines ［J］. Computers and Electronics in Agriculture， 2018， 148： 207-216.

［7］ Hu Y， Xiao S， Wen J， et al. An ANP-multi-criteria-based methodology to construct maintenance networks for agricultural machinery cluster in a balanced scorecard context ［J］. Computers and Electronics in Agriculture， 2019， 158： 1-10.

［8］ Wang Z， Wang J， Zhang G， et al. Evaluation of agricultural extension service for sustainable agricultural development using a hybrid entropy and TOPSIS method ［J］. Sustainability， 2021， 13（1）： 347.

［9］ 張照， 郭健. 草原生態(tài)與畜牧業(yè)發(fā)展的系統(tǒng)耦合模型分析——以1994—2011年內(nèi)蒙古牧區(qū)為例［J］. 河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)學(xué)報(bào)（綜合版）， 2015， 15（3）： 96-100.

Zhang Zhao， Guo Jian. System coupling model analysis of the grassland ecosystem and animal husbandry development ［J］. Journal of Hebei University of Economics and Business （Comprehensive Edition）， 2015， 15（3）： 96-100.

［10］ Yang Y， Yuan G， Zhuang Q， et al. Multi-objective low-carbon disassembly line balancing for agricultural machinery using MDFOA and fuzzy AHP ［J］. Journal of Cleaner Production， 2019， 233： 1465-1474.

［11］ 翟勇. 中國生態(tài)農(nóng)業(yè)理論與模式研究［D］. 咸陽： 西北農(nóng)林科技大學(xué)， 2006.

Zhai Yong. Study on theory and model of Chinese ecological agriculture ［D］. Xianyang： Northwest A & F University， 2006.

［12］ Zeithaml V A. Service quality， profitability， and the economic worth of customers： What we know and what we need to learn ［J］. Journal of the Academy of Marketing Science， 2000， 28： 67-85.

［13］ 牛成強(qiáng)， 宋月鵬， 李釗， 等. 丘陵山區(qū)水果田間輸運(yùn)機(jī)械適用性評價(jià)研究［J］. 中國農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào)， 2020， 41（11）： 89-94.

Niu Chengqiang， Song Yuepeng， Li Zhao， et al. Study on applicability evaluation of fruit field transportation machinery in hilly mountain area ［J］. Journal of Chinese Agricultural Mechanization， 2020， 41（11）： 89-94.

［14］ 廖敏， 楊建國， 胡紅， 等. 新形勢下四川省農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展對策研究［J］. 中國農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào)， 2020， 41（12）： 183-188.

Liao Min， Yang Jianguo， Hu Hong，et al. Countermeasure against development of agricultural mechanization in Sichuan Province under new situation ［J］. Journal of Chinese Agricultural Mechanization， 2020， 41（12）：183-188.

［15］ Zeithaml V A， Berry L L， Parasuraman A. The nature and determinants of customer expectations of service ［J］. Journal of the Academy of Marketing Science， 1993， 21： 1-12.

［16］ 陳學(xué)軍. 服務(wù)質(zhì)量和企業(yè)形象關(guān)系的實(shí)證研究［J］. 人類工效學(xué)， 2001， 7（1）： 33-35.

Chen Xuejun. Study of relationship between corporation identification and service quality ［J］. Chinese Ergonomics， 2001， 7（1）： 33-35.

［17］ Parasuraman A， Zeithaml V A， Berry L L. A conceptual model of service quality and its implications for future research ［J］. Journal of Marketing， 1985， 49（4）： 41-50.

［18］ Parasuraman A， Berry L L， Zeithaml V A. More on improving service quality measurement ［J］. Journal of Retailing， 1993， 69（1）： 140-147.

［19］ Chan Y K， Neailey K， Ip W H. ISO 9004-2 quality management system‐the way to world‐class service ［J］. Managing Service Quality： An International Journal， 1998， 8（6）： 395-401.

［20］ 劉泳倫， 霍國慶， 鹿盟. 臺(tái)灣休閑農(nóng)業(yè)企業(yè)核心競爭力評價(jià)指標(biāo)體系研究［J］. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)， 2011（9）： 34-48.

Liu Yonglun， Huo Guoqing， Lu Meng. Research on the system of assessment indicators of core competence for leisure agriculture enterprise of Taiwan ［J］. Mathematics in Practice and Theory， 2011（9）：34-48.

［21］ Shah S A A， Solangi Y A， Ikram M. Analysis of barriers to the adoption of cleaner energy technologies in pakistan using modified delphi and fuzzy analytical hierarchy process ［J］. Journal of Cleaner Production， 2019， 235： 1037-1050.

［22］ 何秋潔， 何太碧， 王意東. 機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)理賠服務(wù)質(zhì)量評價(jià)體系構(gòu)建與實(shí)證研究［J］. 《西南民族大學(xué)學(xué)報(bào)》（人文社會(huì)科學(xué)版）， 2019（8）： 127-136.

［23］ Amini S， Rohani A， Aghkhani M H， et al. Assessment of land suitability and agricultural production sustainability using a combined approach （Fuzzy-AHP-GIS）： A case study of Mazandaran province， Iran ［J］. Information Processing in Agriculture， 2020， 7（3）： 384-402.

［24］ Durczak K， Ekielski A， Kozowski R， et al. A computer system supporting agricultural machinery and farm tractor purchase decisions ［J］. Heliyon， 2020， 6（10）.