投影尋蹤聚類模型在美麗鄉村建設評價中的應用

陳錦泉+鄭金貴

摘要：針對生態文明視角下美麗鄉村建設評價中如何解決農村動態性多指標和高維數據無法真實體現其建設水平的問題，依據福建省晉江市的實際，從經濟、社會、資源環境和制度保障等多指標入手，構建出晉江市的美麗鄉村建設評價指標體系。同時，選取當地典型的20個美麗鄉村為研究案例，利用投影尋蹤聚類分析算法進行模型評價，不僅可以找出最優投影方向及鄉村建設綜合評判優劣順序，還可以找出各鄉村的重要建設支撐要素。結果表明，這種方法對地方的美麗鄉村建設要素借鑒具有創新性和實用性。

關鍵詞：投影尋蹤聚類；生態文明建設；美麗鄉村建設評價

中圖分類號： F327文獻標志碼： A文章編號：1002-1302（2016）06-0579-04

收稿日期：2016-03-04

基金項目：國家科技支撐計劃（編號：2013BAD01B05）；農業部“臺灣優質示范與推廣”項目（編號：NYB201001）；福建農林大學科技創新建設項目（編號：PTJH13001）。

作者簡介：陳錦泉（1987—），男，博士研究生，研究方向為農村建設。E-mail：349569789@qq.com。

通信作者：鄭金貴，教授，博士生導師，研究方向為“三農”建設發展。E-mail：jinguizheng@126.com。生態建設與美麗鄉村建設是一個有機的建設整體，在美麗鄉村建設過程中，農村的各項資源消耗是否達到生態建設的指標標準并未受到應有的重視。因此，本研究重要的評價指標來源主要立足于福建省晉江市實際鄉村發展情況，再結合其他學者對美麗鄉村建設與生態建設相關的理論研究而提出。美麗鄉村建設是生態建設的重要部分，同時也是生態建設的重要有機載體，對減少鄉村建設資源消耗及鄉村生態發展具有重要的作用。生態文明視角下的美麗鄉村建設是發展地區生態經濟的重要組成部分，只有大力發展生態經濟建設，走生態發展道路才能更好地實現美麗鄉村的可持續發展。截至目前，我國美麗鄉村建設評價領域的專家、學者提出了較多具有實用性的方法，如層次分析法、因子分析法、均方差權值法、灰色關聯度法、加權求和法、神經網絡算法等多種數理統計分析方法[1]。但由于各地的發展條件差異化使得各種方法在實際應用中都會存在一定的局限性，比如，層次分析法中由于專家賦值的定性數據較多，定量成分不足，且指標權重難以確定，當指標過多時數據統計量又過于龐大，容易引起最終的統計結果失真，這就造成該方法在模擬人腦決策選擇最優解決方法的局限性；因子分析法是把多個復雜因子通過方差和權重的不同將其歸結為單一的綜合性因子，但由于這種方法的使用原理造成該方法在因素提取并歸結過程中會有很多因子考慮不周到而有所遺漏；均方差權值法中根據樣本離散程度相對量大小客觀地確定指標權重的大小，樣本的離散度越大其權重也越大，雖然這樣可以大大增加各指標因素的客觀性權重賦予力度，但是在整個系統推進中的動態調整力度達不到最好效果；灰色關聯度法主要的不足是人為因素較多，定量因子不足；加權求和法主要不足之處是沒有相應的參照標準，不能反映動態發展變化情況，而且對指標權重的賦予受專家等人為賦值主觀性過多，致使系統最終評價不科學；神經網絡算法在非線性映射功能上具有高精準度，且在局部神經元受損下并不會對全局計算結果造成多大影響，但由于該算法的本質算法為梯度下降法，需要優化的目標函數極為復雜，就容易使得計算結果過度擬合。鑒于美麗鄉村建設評價指標體系建設中含有定量與定性數據，而且目前專家、學者普遍使用的評價方法也各有局限，為了能夠更客觀、更科學地反映出美麗鄉村各指標建設情況，本研究選擇投影尋蹤聚類模型進行相應分析。