孟雪 李賓
摘要:多目標(biāo)決策理論是運(yùn)籌學(xué)中的重要分支內(nèi)容,將其原理和方法應(yīng)用到農(nóng)業(yè)中可以解決農(nóng)戶多目標(biāo)種植決策問(wèn)題??紤]到農(nóng)民是理性小農(nóng),故他們的生產(chǎn)決策過(guò)程通常是基于多個(gè)目標(biāo),文章選取農(nóng)戶利潤(rùn)最大化、風(fēng)險(xiǎn)最小化和勞動(dòng)力的配置最優(yōu)這三個(gè)目標(biāo)函數(shù),將土地資源作為約束條件,利用目標(biāo)規(guī)劃法計(jì)算各目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重,建立了農(nóng)戶的多目標(biāo)種植決策模型。這一模型的應(yīng)用對(duì)于促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
關(guān)鍵詞:多目標(biāo)決策模型;農(nóng)業(yè)種植;目標(biāo)規(guī)劃;權(quán)重估計(jì)
一、 引言
傳統(tǒng)的農(nóng)戶種植決策分析多采用單目標(biāo)線性規(guī)劃模型,認(rèn)為農(nóng)戶效用水平的高低僅僅取決于單一的經(jīng)濟(jì)效益最大化(Manuel Arriaza,Jose A.Gomez-Limon & Martin Upton,2002),此外再無(wú)其他影響因素。事實(shí)上,這類問(wèn)題不只包含一個(gè)目標(biāo),農(nóng)戶進(jìn)行生產(chǎn)決策時(shí)除了會(huì)考慮利潤(rùn)最大化外,還會(huì)兼顧到勞動(dòng)力投入最少、風(fēng)險(xiǎn)最小化、工作成本最小化、管理難度最小化甚至是環(huán)境污染最小等多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)(Jose Maria Sumpsi,F(xiàn)rancisco Amador & Carlos Romero,1997),故農(nóng)戶的決策行為在現(xiàn)實(shí)中通常是基于多個(gè)目標(biāo)的。
基于上述考慮,本文將多目標(biāo)決策分析模型引入到了農(nóng)戶種植決策分析中來(lái),認(rèn)為農(nóng)戶的生產(chǎn)決策過(guò)程是基于多目標(biāo)的,選取農(nóng)戶利潤(rùn)最大化、風(fēng)險(xiǎn)最小化和勞動(dòng)力的配置最優(yōu)為三個(gè)目標(biāo)函數(shù),將土地資源作為約束條件,利用目標(biāo)規(guī)劃法計(jì)算各目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重,建立了農(nóng)戶的多目標(biāo)種植決策模型。
文章分為五個(gè)部分,第一部分為引言;第二部分回顧了多目標(biāo)決策分析的發(fā)展歷程;第三部分進(jìn)行農(nóng)戶多目標(biāo)種植決策模型的綜述,第四部分介紹各目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重求解方法,第五部分為總結(jié)。
二、 多目標(biāo)決策分析的發(fā)展歷程
亞當(dāng)斯密于1776年在《國(guó)富論》中首次提及“均衡”的概念,并將其引入到了經(jīng)濟(jì)學(xué)中。1874年瓦爾拉斯在《純粹經(jīng)濟(jì)學(xué)要義》中首次提出“一般均衡理論”,均衡分析理論從此問(wèn)世。而國(guó)際上公認(rèn)的最先提出多目標(biāo)決策問(wèn)題的學(xué)者是帕累托,他在1896年研究資源配置時(shí)提出了帕累托最優(yōu)原則,這是目前人們可以追溯到的關(guān)于多目標(biāo)決策學(xué)科的最早內(nèi)容,對(duì)后來(lái)多目標(biāo)決策學(xué)科的蓬勃發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。1944年馮諾依曼和摩根斯坦創(chuàng)造了多目標(biāo)決策問(wèn)題產(chǎn)生的實(shí)際背景,他們是利用對(duì)策論的觀點(diǎn)給出了多個(gè)利益相互矛盾的決策者的決策問(wèn)題。由此可見(jiàn)這一時(shí)期的學(xué)者們的研究還大多局限于理論分析和推導(dǎo)的層面,并未涉及到實(shí)際的應(yīng)用。
二戰(zhàn)后多目標(biāo)決策分析才可謂真正進(jìn)入了快速發(fā)展階段。此時(shí)為了應(yīng)對(duì)世界各國(guó)恢復(fù)經(jīng)濟(jì)和發(fā)展社會(huì)的需求,管理科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)邁入了高速發(fā)展階段,多目標(biāo)決策分析的一些內(nèi)容也應(yīng)運(yùn)而生。庫(kù)普曼斯于1951年通過(guò)研究生產(chǎn)、分配活動(dòng)時(shí)得到了多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的有效解。庫(kù)恩和塔克在同一年利用數(shù)學(xué)規(guī)劃的理論給出了向量最優(yōu)的概念,為多目標(biāo)數(shù)學(xué)規(guī)劃學(xué)科的興起與發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)。德布魯于1954年在他所編著的一本書籍中定義了帕累托最優(yōu)的數(shù)學(xué)涵義,并給出了最優(yōu)解的一些性質(zhì)。這些學(xué)者的開(kāi)創(chuàng)性研究都為后來(lái)多目標(biāo)決策分析在諸多領(lǐng)域的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。
相比于單目標(biāo)決策模型,多目標(biāo)的優(yōu)勢(shì)在于能有效地解決系統(tǒng)中多個(gè)目標(biāo)的協(xié)調(diào)發(fā)展,避免了為實(shí)現(xiàn)某單一目標(biāo)而忽略其它目標(biāo)。多目標(biāo)決策模型作為一個(gè)工具在解決經(jīng)濟(jì)、管理、軍事和系統(tǒng)工程甚至是農(nóng)業(yè)等問(wèn)題時(shí)越來(lái)越凸顯出它強(qiáng)大的應(yīng)用力量。多目標(biāo)決策分析在農(nóng)戶多目標(biāo)決策模型中的發(fā)展便是一個(gè)重要應(yīng)用。
三、 農(nóng)戶多目標(biāo)決策模型
1. 農(nóng)業(yè)種植決策中多目標(biāo)的組成。眾所周知,多目標(biāo)決策問(wèn)題具有如下特點(diǎn),第一,決策問(wèn)題的目標(biāo)多于一個(gè);第二,多目標(biāo)決策問(wèn)題的目標(biāo)間不可公度,即各目標(biāo)沒(méi)有統(tǒng)一的衡量標(biāo)準(zhǔn)或計(jì)量單位,因而難以進(jìn)行比較;第三,各目標(biāo)間往往相互沖突,具有矛盾性,即如果采用一種方案去改進(jìn)某一目標(biāo)的值,很可能會(huì)使另一目標(biāo)的值變差。目前存在著大量的并且仍在不斷增加的求解多目標(biāo)線性模型的方法和設(shè)想。評(píng)價(jià)函數(shù)法是較為常用的一種方法,其解決思路是設(shè)法把多個(gè)目標(biāo)指標(biāo)值轉(zhuǎn)變成為用同一單位計(jì)量的指標(biāo)值,然后進(jìn)行累計(jì)和比較。
評(píng)價(jià)函數(shù)法就是根據(jù)問(wèn)題的特點(diǎn)和決策者的意圖,構(gòu)造一個(gè)把n個(gè)目標(biāo)轉(zhuǎn)化為一個(gè)數(shù)值明確的復(fù)合函數(shù)h(F)=h(f1,f2,…,fn),通過(guò)它對(duì)n個(gè)目標(biāo)f1(i=1,2,…,n)的“評(píng)價(jià)”,把多目標(biāo)問(wèn)題(VMP)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)問(wèn)題(P)minxeph[F(X)],這種借助于構(gòu)造評(píng)價(jià)函數(shù)把求解(VMP)的問(wèn)題歸為求(P)的最優(yōu)解的方法統(tǒng)稱為評(píng)價(jià)函數(shù)法。用評(píng)價(jià)函數(shù)h(F)得到的問(wèn)題(P)的最優(yōu)解就是原問(wèn)題的(VMP)有效解或弱有效解。
線性加權(quán)和法是一種基本的評(píng)價(jià)函數(shù)法,具體的說(shuō),對(duì)于模型(VMP),設(shè)給定一組與各目標(biāo)fi相對(duì)應(yīng)的非負(fù)數(shù)?棕i(i=1,2,…,n),作出如下評(píng)價(jià)函數(shù):h(·)=?撞ni=1?棕ifi(·),?棕i∈[0,1],?撞ni=1?棕i=1。其中?棕i表示各目標(biāo)的權(quán)重。
本文中令n=3,即只考慮利潤(rùn)最大化、風(fēng)險(xiǎn)最小化和勞動(dòng)力投入最少三個(gè)目標(biāo)。
2. 模型假設(shè)及符號(hào)說(shuō)明。
(1)假設(shè)農(nóng)戶共種植N種作物,每種作物的種植面積是?琢i(i=1,2,…,N),代表性農(nóng)戶的最大可耕種面積設(shè)為L(zhǎng);
(2)假設(shè)農(nóng)戶共有T種投入品,dij表示作物i上的第j種投入品的畝均投入量;
(3)yi假定為作物i的每畝產(chǎn)量;
(4)第j種投入品價(jià)格為tj(j=1,2,…,T),第i種產(chǎn)出品的價(jià)格為pi(i=1,2,…,N);
(5)設(shè)作物i的畝均利潤(rùn)為mi,ei為每畝固定資金投入;
(6)假設(shè)作物i的每畝勞動(dòng)力投入為li。
3. 各目標(biāo)函數(shù)的確定。根據(jù)以上假設(shè),作物i的畝均利潤(rùn)為總收入減去總投入和固定資金投入量,即是:mi=piyi-?撞Tj=1tjdij-ei
由土地規(guī)模報(bào)酬不變,對(duì)各種作物的利潤(rùn)加總得到總利潤(rùn)表達(dá)式為:
多目標(biāo)之目標(biāo)一:f1=?撞Ni=1aimi
其次是家庭勞動(dòng)力投入最少,假設(shè)不存在雇傭勞動(dòng)力的情況,自家勞動(dòng)力已足夠生產(chǎn)需要,則總勞動(dòng)力投入量為:
多目標(biāo)之目標(biāo)二:f2=?撞Ni=1aixi
最后是風(fēng)險(xiǎn)最小化目標(biāo),由于農(nóng)戶收入低,而且屬于風(fēng)險(xiǎn)厭惡型,故單位收入對(duì)他們的邊際效益很高,因此規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)也是農(nóng)戶決策中的一個(gè)考慮因素(Doppler, W., A. Z. Salman, E. K. Karablieh & H. P. Wolff,2002)。風(fēng)險(xiǎn)通常由自然災(zāi)害和市場(chǎng)動(dòng)蕩兩方面造成。自然災(zāi)害包括諸如水災(zāi)、旱災(zāi)、風(fēng)災(zāi)、雪災(zāi)、霜凍、病蟲(chóng)害等災(zāi)害;市場(chǎng)動(dòng)蕩指投入品和產(chǎn)出品的市場(chǎng)價(jià)格不穩(wěn)定,時(shí)常波動(dòng)。種植風(fēng)險(xiǎn)目標(biāo)定義為:
多目標(biāo)之目標(biāo)三:f3=?撞Nj=1?撞Ni=1Zijaiaj,其中Zij為各種作物利潤(rùn)協(xié)方差矩陣Z中的元素(i,j=1,2,…,N)。
對(duì)上述三個(gè)目標(biāo)分別賦予不同的權(quán)重?棕i(i=1,2,3),農(nóng)戶的效用函數(shù)我們采用權(quán)重加總的方法,則農(nóng)戶的多目標(biāo)效用函數(shù)為:u=?棕1f1+?棕2f2+?棕3f3
5. 模型的求解:目標(biāo)規(guī)劃法。目標(biāo)規(guī)劃法是一種通過(guò)同時(shí)優(yōu)化一系列目標(biāo)以取得對(duì)多目標(biāo)決策問(wèn)題的一個(gè)最優(yōu)解答方案的優(yōu)化途徑,該方法不考慮對(duì)各個(gè)目標(biāo)進(jìn)行極小化或極大化,而是希望在約束條件的限制下,每一個(gè)目標(biāo)盡可能地接近于事先給定的目的值,因此該方法是一種求解多目標(biāo)決策問(wèn)題的常用辦法。
考慮到多個(gè)目標(biāo)難以被同時(shí)滿足的限制條件,所以在進(jìn)行多目標(biāo)問(wèn)題優(yōu)化的進(jìn)程中,需要在每個(gè)目標(biāo)中加入一個(gè)松弛變量,其所表示的松弛度是指每個(gè)目標(biāo)被符合程度的大小。因此目標(biāo)規(guī)劃的目標(biāo)函數(shù)中通常沒(méi)有決策變量,只有每一個(gè)目標(biāo)或子目標(biāo)的偏差變量。偏差變量有兩種形式:正偏差和負(fù)偏差。目標(biāo)函數(shù)就是根據(jù)這些偏差變量的相對(duì)重要程度,依次使這些偏差最小。線性規(guī)劃的求解中,通過(guò)“壓縮”松弛變量的值來(lái)引起決策變量的變化,而目標(biāo)規(guī)劃的求解中,卻是通過(guò)“壓縮”決策變量的值來(lái)引起偏差變量的變化。當(dāng)然,如果有特殊需要,目標(biāo)規(guī)劃的目標(biāo)函數(shù)中也可以有決策變量。
目標(biāo)規(guī)劃的真正價(jià)值正是在于按照決策者的目標(biāo)優(yōu)先權(quán)結(jié)構(gòu),求解有矛盾的多目標(biāo)決策問(wèn)題目標(biāo)規(guī)劃就是在給定的決策環(huán)境中,使決策結(jié)果與預(yù)訂目標(biāo)的偏差達(dá)到最小的線性數(shù)學(xué)模型。
本文中討論的農(nóng)戶多目標(biāo)種植決策目標(biāo)規(guī)劃模型可以表示如下:
注:ajt表示當(dāng)最大化第j個(gè)目標(biāo)時(shí),第i個(gè)決策變量的取值(i=1,2,…,N)。
可以看出,當(dāng)每個(gè)目標(biāo)值確定后,目標(biāo)函數(shù)就是希望達(dá)到正偏差和負(fù)偏差的和最小,即盡可能縮小決策者的要求和目標(biāo)值之間的偏差量,以此來(lái)實(shí)現(xiàn)兼顧多個(gè)目標(biāo)的目的。
四、 多目標(biāo)模型權(quán)重的確定
在多目標(biāo)決策研究中,各目標(biāo)相對(duì)重要性(權(quán)重)的確定是一個(gè)關(guān)鍵。權(quán)重的確定之所以困難,是因?yàn)樗鼈冎g的關(guān)系很難準(zhǔn)確地描述。權(quán)重是一個(gè)相對(duì)概念,某一個(gè)目標(biāo)的權(quán)重是指該目標(biāo)在整體評(píng)價(jià)中的相對(duì)重要程度。各目標(biāo)不同重要程度的反映,是人們對(duì)各目標(biāo)相對(duì)重要程度的一種主觀評(píng)價(jià)和客觀反映。權(quán)重的變化會(huì)影響這個(gè)分析結(jié)果,因此尋找合適的確定權(quán)重的方法至關(guān)重要。
國(guó)內(nèi)外目前關(guān)于確定權(quán)重的方法種類繁多,約十余種,按照計(jì)算程序的不同大致可以分為三類,即主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法、主客觀綜合集成賦權(quán)法(或稱組合賦權(quán)法)。
主觀賦權(quán)法起源較早,至今已經(jīng)發(fā)展的較為成熟,它是根據(jù)決策者主觀信息進(jìn)行賦權(quán)的一類方法,決策或是評(píng)價(jià)結(jié)果具有很大的主觀隨意性,缺乏客觀性,在應(yīng)用中具有較大的限制性。常見(jiàn)的主觀賦權(quán)法包括層次分析法(AHP)、專家調(diào)查法(Delphi法)、二項(xiàng)系數(shù)法、最小平方法、TACTIC法等。其中層次分析法把研究對(duì)象作為一個(gè)系統(tǒng),按照分解、比較判斷、綜合的思維方式進(jìn)行決策,成為了統(tǒng)計(jì)分析之后發(fā)展起來(lái)的系統(tǒng)分析的重要工具。由于其方法不追求高深數(shù)學(xué),計(jì)算過(guò)程的簡(jiǎn)便性備受人們青睞,在實(shí)際應(yīng)用中使用的頻率最高。
客觀賦權(quán)法決策者沒(méi)有任何信息,各個(gè)目標(biāo)根據(jù)一定的規(guī)則進(jìn)行自動(dòng)賦權(quán)的一類方法,這種方法不依賴人的主觀判斷,決策結(jié)果具有較多的數(shù)學(xué)理論依據(jù)。計(jì)算方法通常比較繁瑣復(fù)雜,不能體現(xiàn)決策者對(duì)不同目標(biāo)的重視程度,有時(shí)計(jì)算出來(lái)的權(quán)重與實(shí)際重要程度相去甚遠(yuǎn)。常用客觀賦權(quán)法包含主成分分析法、多目標(biāo)規(guī)劃、最小二乘法、本征向量法,最大熵技術(shù)法。
由于主、客觀賦權(quán)法各有利弊,因此人們給出了另外一種叫做主客觀綜合集成賦權(quán)法,即組合賦權(quán)法。這種賦權(quán)法以系統(tǒng)分析的思路為理念,具體做法是將多種賦權(quán)方法通過(guò)一些途徑組合起來(lái)得到組合權(quán)重,這樣操作往往可以很好的規(guī)避主客觀賦權(quán)方法的劣勢(shì),得到的權(quán)重結(jié)果比較合理。
本文中模型權(quán)重的確定介紹兩種方法,第一種較為簡(jiǎn)便,采取如下計(jì)算公式,具體過(guò)程如下:
Wj=?棕aj=(1-?棕)bj,j=1,2,3
其中aj為第j個(gè)屬性的客觀權(quán)重,bj為第j個(gè)屬性的主觀權(quán)重,Wj即為第j個(gè)屬性的最終權(quán)重。?棕為待定系數(shù)。n為指標(biāo)個(gè)數(shù),p1,p2,…,pn為層次分析法中W1,W2,…,Wn各分量從小到大的重新排序。
第二種方法相對(duì)復(fù)雜,但是考慮的比較周全。設(shè)多目標(biāo)決策問(wèn)題中有n個(gè)目標(biāo),用m(m≥2)種賦權(quán)方法確定的歸一化目標(biāo)權(quán)重向量分別為W(i)=(?棕1(i),?棕2(i),…,?棕n(i))T,i=1,2,…,m。
這q種賦權(quán)方法里面既存在主觀賦權(quán)法又有客觀賦權(quán)法,這就體現(xiàn)了組合賦權(quán)法的要求。利用線性加權(quán),得到組合權(quán)重向量為Z=?撞mi=1?滋iW(i),s.t. ?撞mi=1?滋i=1,?滋i∈(0,1),i=1,2,…,m。?滋i表示第i種賦權(quán)方法得到的結(jié)果在組合權(quán)重中所占的比重大小。
因?yàn)榻M合權(quán)重向量Z是W(i)(i=1,2,…,m)的線性組合,所以每個(gè)W(i)與其余W(i)(i≠j)之間的相關(guān)性也至關(guān)重要,為此考慮每種權(quán)重的相對(duì)一致性程度,用vj表示第j種賦權(quán)方法的相對(duì)一致性,vj滿足如下條件:?撞mj=1vj=1,vj∈(0,1),j=1,2,…,m.
除此之外,對(duì)于這m種賦權(quán)方法,決策出于對(duì)某種方法的偏愛(ài)會(huì)賦予此方法較高的權(quán)重,而對(duì)于不大科學(xué)合理的方法則會(huì)給予較小的權(quán)重,這就是所謂的決策者的個(gè)人偏好。設(shè)決策者對(duì)第i種賦權(quán)方法的偏好程度為?姿i,?姿i滿足?撞mi=1?姿i=1,?姿i∈(0,1),i=1,2,…,m。
利用凸分析知識(shí),把決策者偏好和每種賦權(quán)方法的一致性寫出凸組合形式,即為Z=?撞mi=1[t?姿i+(1-t)vj]W(i),t∈(0,1)。t表示偏好在確定組合權(quán)重中的所占權(quán)重,1-t表示一致性在確定組合權(quán)重中的權(quán)重。
五、 結(jié)語(yǔ)
規(guī)劃農(nóng)戶的多目標(biāo)種植決策問(wèn)題通常是一項(xiàng)復(fù)雜且艱巨的任務(wù),不僅需要兼顧國(guó)家政策還需要考慮農(nóng)戶本身的實(shí)際客觀條件。本文將運(yùn)籌學(xué)中的重要分支內(nèi)容多目標(biāo)決策方法應(yīng)用到了農(nóng)業(yè)種植決策中,給出了農(nóng)戶在考慮利潤(rùn)最大化、風(fēng)險(xiǎn)最小化以及勞動(dòng)力最優(yōu)配置這三個(gè)目標(biāo)下的種植決策模型,并利用目標(biāo)規(guī)劃法對(duì)模型進(jìn)行了求解。鑒于目標(biāo)權(quán)重的重要性及其確定方法的困難性,本文詳細(xì)分析了當(dāng)今確定權(quán)重的三種主流方法,分別為主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法、組合賦權(quán)法。為了減少主觀賦權(quán)法的不準(zhǔn)確性、客觀賦權(quán)法的隨意性等缺陷,本文選擇使用組合賦權(quán)法對(duì)權(quán)重進(jìn)行估計(jì),并給出了兩種參考模型。通過(guò)本文分析可以看出,多目標(biāo)決策模型不僅在經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域有重要的應(yīng)用,在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域也可以具有廣闊的應(yīng)用前景,并得到廣泛的應(yīng)用和推廣。
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作者簡(jiǎn)介:孟雪,中國(guó)人民大學(xué)農(nóng)業(yè)與農(nóng)村發(fā)展學(xué)院博士生;李賓,中國(guó)人民大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)博士、管理學(xué)博士后,中國(guó)人民大學(xué)農(nóng)業(yè)與農(nóng)村發(fā)展學(xué)院講師。
收稿日期:2013-05-14。