模糊綜合評價法在低碳新農村發展評價中的應用
——以河北省為例

劉倩，張玉敏，董芳，胡秀花，于瑞卿

(1.河北金融學院 管理系，河北 保定 071051；2.河北金融學院 宣傳部，河北 保定 071051)

模糊綜合評價法是以隸屬度描述模糊界限的數學方法，在模糊集合基礎上，從多個指標對被評價事物隸屬等級狀況進行綜合性評判，把被評判事物的變化區間做出劃分.本文采用模糊綜合評價法構建評價模型，對低碳新農村發展水平進行綜合評價.

將低碳經濟的理念、方法引入新農村建設是具有中國特色的新農村發展的新思路．從國內對該問題的研究情況來看，自2009年起，文獻[1-3]明確了低碳新農村建設的重要意義后，越來越多的學者們逐漸從低碳新農村建設的理論與實踐方面展開研究．理論研究方面，文獻[1，3-4]等從宏觀經濟的角度對低碳新農村建設問題提出對策建議；文獻[5-8]學者分別從財稅政策支持、農村社區低碳建設、法律保障機制及低碳工業化制度建設等某一專業領域為切入點對低碳新農村建設獻言獻策．隨著各地低碳新農村建設實踐的不斷深入，有些學者開始從實踐角度去探究低碳新農村建設的發展問題．例如，文獻[9-12]等學者分別以杭州市、青島市、黑龍江省、齊齊哈爾市等某一地域低碳新農村建設問題為視角提出了適合當地低碳新農村建設的具體路徑．從研究方法上來看，學者們較多采用定性描述的研究方法，定量研究較為鮮見，但也有學者開始嘗試采用一定方法來對某一地區低碳新農村的發展建設情況進行評價與探討．文獻[13]以浙江省為例，從低碳新農村的內涵和特征出發，提出了低碳視角下的新農村建設評價指標體系，采用層次分析法和專家咨詢法，構建了評價量表；文獻[14]運用復合法篩選了低碳鄉村評價指標，采用灰色系統綜合評價法結合評價要求和數據特征，嘗試構建了低碳鄉村指標評價體系和評價模型．不難看出，對于低碳新農村建設在實踐中的發展狀況尚未形成一套系統、科學的技術指標和評價體系．基于此，本文將在借鑒學者們的研究基礎上，構建低碳新農村發展水平評價指標體系，并依據指標體系構建模糊綜合評價模型，從而量化指標體系中的各項指標，再通過層次分析法(AHP)對各指標賦權，最終對低碳新農村發展水平進行綜合評價．

1 指標體系的構建

低碳新農村建設是一項涉及面較廣、綜合性較強的系統工程，其評價指標體系應能客觀評價及反映其發展程度，其指標集合應依據于低碳經濟理論和新農村建設理論．因此，本文以低碳經濟與新農村建設理論為指導，以國家相關政策為依據，以構建科學、全面、系統、可行的評價指標體系為原則，在綜合國內外最新研究成果的基礎上，采用層次分析法(AHP)，從“產業結構低碳、農業生產低碳、鄉村建設低碳以及生活方式低碳”4項指標著手構建了低碳新農村發展水平評價指標體系．

產業結構低碳指標是從總體上來衡量新農村各產業發展過程中低碳化程度的指標，包含5項指標，分別是：第三產業從業人員比重、第三產業增加值比重、高新技術產值占規模以上工業總產值比重、人均純收入及單位GDP CO2排放量．其中，前4項指標均為正向指標，即各指標數值越大，低碳化程度越高；而GDP CO2排放量=煤、石油、天然氣等能源×折標煤系數×CO2排放系數GDP總量為負向指標，與低碳化程度負相關．

農業生產低碳指標是專門針對農村經濟發展中比重較大的農業產業過程中的污染、排放等問題進行測度的指標，包含5項指標，分別是：優良品種普及率、保護性耕作面積比重、低碳農藥使用率、秸稈綜合利用率及有效灌溉面積比重．5項指標均為正向指標．

鄉村建設低碳指標指對新農村住宅規劃、道路等基礎設施及環境建設中的低碳化程度進行測度的指標共包含6項指標，分別是：集中社區居住比例、鄉村干道硬化率、森林覆蓋率、生活污水處理率、垃圾無害化處理率、完成改廁戶的比重．該6項指標也均為正向指標，指標越高，低碳型新農村建設水平越高．

生活方式低碳指標是測度新農村居民在日常生活中的低碳意識及碳排放程度的指標．包含戶年均碳排放量、沼氣使用率、節能家電使用率及太陽能利用率4項指標．其中，戶年均碳排放量=(生活用電量+生活用非電能源)×折標煤系數×碳排放系數村總戶數為負向指標，其余3項均為正向指標．

2 建立評價模型

由于低碳型新農村發展水平的好與差沒有明確的等級區分，其評價具有一定的模糊性，而模糊綜合評價法是根據模糊數學的隸屬度理論把定性評價轉化為定量評價，即用模糊數學對受到多種因素制約的事物或對象做出一個總體評價[15]，因此，本研究選用該方法對低碳型新農村的發展水平進行評價．模型構建分為以下4個步驟：

步驟1：設定被評價對象的因素集與評價集．

根據圖1的評價指標體系，設一級評價因素集為U，U=(U1，U2，…，Um)，二級評價因素集為Ui，Ui=(ui1,ui2,…,uim)．

確定因素評價等級值集合V=(v1,v2,…,vn), 根據指標的性質及特點，設定評價集為V=(很高，較高，一般，較差)．

步驟2：確定各因素的隸屬度矩陣．

依據評價因素指標和評價等級，專家對二級指標進行評價投票，得到隸屬矩陣Ri=ri11…ri1n

???

rim1…rimn，其中rimn表示第i個一級指標下的第m個二級指標的第n級評價等級的隸屬度．

步驟3：確定各因素的權重．

某一指標的權重是指該指標在整體評價中的相對重要程度．本研究采用運籌學家Satty 等人提出的AHP法來確定指標權重，即通過構造判斷矩陣并對判斷矩陣進行一致性檢驗，得到具有滿意一致性的判斷矩陣，從而獲得各因素的權重．

設一級因素指標集U={U1，U2，…，Um}，通過一致性檢驗后的各因素指標對應的權重為W=(w1，w2，…，wm)；同理，二級因素指標集Ui={ui1,ui2,…,uim}通過一致性檢驗后的各因素對應的權重為Wi=(wi1,wi2,…，wim)．

步驟4：構建模糊評判矩陣，并與因素的權向量進行模糊運算并進行歸一化，得到模糊評價綜合結果．

由于本研究構建的評價指標體系中包含20項因素指標，數量較多，各因素之間允許以優補劣，相互補充，可避免信息的丟失，因此采用加權平均型模糊合成算子進行計算．

設一級指標的隸屬度矩陣為J[16]．

Ji=(ji1,ji2,…,jin)=Wi*Ri=(w1，w2，…，wm)*ri11…ri1n

???

rim1…rimn.

得出一級指標的綜合評價矩陣為Ji=(J1,J2,…,Jm)T，Ji歸一化得到Ji，則有

Ji=ji1∑mk=1jik,ji2∑mk=1jik,…,jin∑mk=1jik，

綜合評價矩陣J歸一化得隸屬度矩陣B=(J1J2…Jm)T．

設低碳新農村發展水平的綜合評價矩陣為A，αi表示低碳新農村發展水平的第i個評價等級的隸屬度，則A=(α1,α2,…,αn)=W*B，歸一化得A,A即為低碳新農村發展水平的綜合隸屬度向量[16]．

3 河北省低碳新農村發展水平評價

利用上文建立的低碳新農村發展水平指標體系，并借助模糊綜合評價模型與AHP法對河北省低碳新農村發展水平進行客觀、科學的分析．

3.1 數據來源

根據上述評價指標體系，考慮到數據的代表性和可獲取性，本文選取20個河北省新農村建設優秀示范村作為調查樣本，分別是：石家莊市趙縣新寨店村和贊皇縣東高村，承德市平泉縣府右新村和隆化縣榆樹底村，張家口市張北縣南壕塹村和宣化縣太師灣村，秦皇島市的撫寧縣石門村和北戴河區車站村，唐山市遵化市小王莊村和灤南縣李營村，廊坊市固安縣林城村和三河市查馬坊村，保定市新市區北章村、北市區西白樓村和清苑縣北大冉村，滄州市獻縣小屯村，衡水市桃城區北門口村，邢臺市內丘縣崗底村，邯鄲市峰峰礦區黑龍洞村和武安市白沙村．數據來源為2013年《河北經濟年鑒》、《河北農村統計年鑒》，上述各村所在各縣(市、區)農業局統計資料以及2013年暑期進行的村、鎮企業和農村入戶調查的整理數據．

3.2 權重的確定

通過相關專家的問卷調查，對一級指標進行相對重要性的比較，得到一級指標判斷矩陣，從而求得特征根為λmax=4.214 3，計算得出CR=0.080 3<0.1，即一致性檢驗通過，將特征向量歸一化得權重W=(0.299 0，0.566 7，0.076 2，0.058 1)．同理可得二級指標權重W1=(0.535 6，0.044 7，0.164 5，0.110 9，0.144 3)，W2=(0.058 8，0.104，0.403 8，0.342 1，0.091 3)，W3=(0.079 6，0.051 5，0.041 9，0.148 6，0.417 9，0.260 5)，W4=(0.618 5，0.073 5，0.179 9，0.128 1)．

3.3 確定隸屬度和評價標準

由上文確定的評價集V=(很高，較高，一般，較差)，設定分組標準為Si=(i=1,2,3,4)，設U∈(Si,Si+1)，隸屬度為USi(u)，則每個指標對應的隸屬函數為：

若u為正向指標，

USi(u)=Si+1-uSi+1-Si,USi+1(u)=u-SiSi+1-Si.

當U?(Si,Si+1)時，若U≥S4，則U4(u)=1,若U≤S1，則U1(u)=1.

若u為逆向指標，

USi(u)=Si-uSi-Si+1，USi+1(u)=u-SiSi-Si+1．

當U?(Si,Si+1)時，若U≤S4，則U4(u)=1,若U≥S1，則U1(u)=1[17]．

本文確定的低碳新農村發展水平評價指標體系，目前各國和地區的經濟規模、發展狀況及統計口徑等存在很大區別，學術界尚沒有統一認可的標準．因此，本文按照以下3個順序來確定標準：1)參照國家標準值或國際標準值確定；2)參照2011年10月河北省政府頒布的《河北省新農村建設“十二五”規劃》以及其他省份“新農村建設評價指標體系”等資料確定；3)依據現有生態環境與經濟社會協調發展理論，定量化為標準值；最終確定指標體系4個等級的評價標準，即很高、較高、一般、較差(表1)．

表1 評價指標隸屬度標準Tab.1 Evaluation index member ship degree standard

續表1

3.4 模糊評價矩陣

根據上述指標體系及評價指標隸屬度標準，聘請20位高校、農業機構專家，根據數據資料及研究考察結果給各二級指標進行投票打分，例如垃圾無害化處理率為45%，其“一般”的隸屬度為0.20，表示20位專家中有4人給垃圾無害化處理率投的是“一般”的選票．河北省低碳新農村發展水平模糊評價矩陣見表2．

表2 河北省低碳農村發展水平模糊評價矩陣Tab.2 Fuzzy evaluation matrix of low-carbon new rural development in Hebei Province

產業結構低碳指標U1下的二級指標的模糊綜合評價矩陣為R1，且該二級指標的權重系數W1=(0.535 6，0.044 7，0.164 5，0.110 9，0.144 3)，可得U1的綜合評價矩陣為

J1=W1*R1=(0.259 6 0.338 7 0.401 7).

同理，其他一級指標的綜合評價矩陣為

J2=W2*R2=(0.113 6 0.036 5 0.516 0 0.333 9).

J3=W3*R3=(0.041 9 0.277 3 0.483 8 0.197 0).

J4=W4*R4=(0.461 1 0.383 1 0.155 8).

將綜合評價矩陣J各行進行歸一化計算，得一級評價指標隸屬度矩陣：

B=0.000 00.259 60.338 70.401 7

0.113 60.036 50.516 00.333 9

0.041 90.277 30.483 80.197 0

0.000 00.461 10.383 10.155 8．

由此，得低碳新農村發展水平評價向量

A=W*B=(0.067 6 0.146 2 0.452 8 0.333 4)，

將其歸一化得A=(0.067 6 0.146 2 0.452 8 0.333 4)．

根據模糊綜合評價的最大隸屬度原則，評價體系中產業結構低碳指標的最大隸屬度為 0.401 7，處于較差水平；農業生產低碳指標與鄉村建設低碳指標的最大隸屬度分別為 0.516 0 和 0.483 8，處于一般水平；生活方式低碳指標最大隸屬度為 0.461 1，處于較高水平；由于最大隸屬度為 0.452 8，因此河北省低碳型新農村建設總體水平一般，急需提高．

4 結束語

通過采用模糊綜合評價法，實踐論證了本文所建立的低碳新農村發展水平評價指標體系，其結果與實際情況也較為相符，充分證明了該方法的指導意義．綜合評價結果可以讓我們透過指標因子找到發展過程中存在問題的具體原因，找到癥結所在，從而為決策提供依據．

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