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基于Logistic回歸功能的糧食系統安全性評價

2021-09-18 02:40:02陳婧賈東方韓慧穎
商品與質量 2021年35期
關鍵詞:糧食評價模型

陳婧 賈東方 韓慧穎

華北理工大學 冶金與能源學院 河北唐山 063210

全球糧食體系由于存在多種不穩定因素,導致其即使在世界上公認的服務良好的地區也會變得十分脆弱,這些不穩定因素一定程度上由龐大的國家和國際糧食生產者和分銷商決定,而目前的糧食體系以考慮效率和盈利能力為主。因此評價當前的糧食系統顯得極為重要[1]。

1 顯著影響收益與效率的指標選取

當前糧食系統的側重點在于收益能力與效率,即全球糧食貿易的供需關系。通過Logistic回歸功能建立供需兩側的相關因素對糧食生產收益能力影響的模型,logistic回歸模型為:

在結果分析中,把P的Sig.值與0.1進行比較,比值越小,說明影響越顯著,相反的,當比值大于0.1時,說明幾乎沒有影響或影響較小。

表1 Logistic模型分析檢驗

根據Logistic回歸模型的判定方法,從表中可以看出糧食自給率、糧食播種面積、人均糧食占有量、道路網密度,這四個變量Sig.值小于0.1,說明該四個變量對糧食收益影響效應顯著,因此,上述四個變量作為糧食收益能力的評價指標。

2 熵權TOPSIS方法計算組合權重

(1)構建指標矩陣。根據最初選定的8項指標的原始數據來構建指標矩陣X = (χij)m×n。

(2)原始矩陣同趨勢化處理。將糧食生產波動系數、化肥施用量和農藥使用量3個低優指標取做倒數,進而得到標準化矩陣X'。

(3)歸一化處理,建立相應矩陣,得到糧食安全的指標矩陣。

計算樣本指標與正負理想解的歐式距離。具體公式為下:

需要說明的是,若樣本中每項指標均達到最大值,那么該樣本與正理想解的距離為0,與負理想解的距離為1,此時達到了最優的安全狀態。

3 結果與分析

運用前述指標權重確定方法,計算得出糧食安全評價各子系統及其指標的組合權重[2-3]。在此基礎上,再運用前述的歐式距離計算糧食安全性得分,計算結果如表2、3所示。

表2 指標的信息熵、效用值和指標權重

表3 糧食安全的歐式距離與評價得分

4 結語

在當前供給側、獲得性因素權重較高,穩定性、持續性因素權重較低的前提下,除歐洲外,全球大部分區域的糧食安全值近十五年的糧食安全值維持在0.40左右,處于中低水平。因此在當前的糧食體系下,安全性偏低,不有利于可持續發展。

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