灰靶理論在移民后期扶持效果評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

稅　寧，姚凱文

(華北電力大學(xué) 可再生能源學(xué)院，北京　102206)

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灰靶理論在移民后期扶持效果評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

稅寧，姚凱文

(華北電力大學(xué) 可再生能源學(xué)院，北京102206)

本文介紹了灰靶理論即其基本模型。然后選取5個(gè)不同的移民鄉(xiāng)鎮(zhèn)，以這些鄉(xiāng)鎮(zhèn)的5個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。根據(jù)灰靶理論求得每個(gè)指標(biāo)在每個(gè)模式下的對(duì)標(biāo)準(zhǔn)模式的靶心系數(shù)，最后求得每個(gè)模式的靶心度。由求得的靶心度的大小與級(jí)數(shù)來(lái)評(píng)價(jià)移民后期扶持效果，找出所有模式中效果最好的和最差的，并提出建議。

灰靶理論；靶心度；移民；效果評(píng)價(jià)

自從國(guó)務(wù)院在2006年下發(fā)了《關(guān)于完善大中型水庫(kù)后期扶持政策的意見(jiàn)》(國(guó)發(fā)[2006]17號(hào))后，移民安置和扶持的問(wèn)題越來(lái)越得到政府和群眾的關(guān)心。而一些學(xué)者也紛紛對(duì)其做出了研究，其中灰色系統(tǒng)理論在移民安置的運(yùn)用方面也取得了一些成果，如在移民安置區(qū)優(yōu)選中的運(yùn)用[1]，移民收入分析中的運(yùn)用[2]以及移民安置績(jī)效[3,4]的評(píng)估中的運(yùn)用。由于文獻(xiàn)2、3、4中所使用的灰色關(guān)聯(lián)分析法只對(duì)一個(gè)區(qū)域進(jìn)行縱向的評(píng)估，沒(méi)有對(duì)不同區(qū)域進(jìn)行橫向的比較，也沒(méi)有對(duì)移民后期扶持效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。本文采用了灰靶理論對(duì)陜西省安康市漢濱區(qū)的5個(gè)鎮(zhèn)的移民在后期扶持實(shí)施前后的生活生產(chǎn)情況進(jìn)行分析，從而可以得到后期扶持對(duì)移民生產(chǎn)生活情況的影響程度以及間接反映移民工作情況。

一、灰靶理論簡(jiǎn)介[5]

灰靶理論是一種處理模式序列的灰關(guān)聯(lián)分析理論,它是在灰色系統(tǒng)理論中運(yùn)用較廣的一種。按命題信息域要求，在一組模式序列中，找出最接近子命題目標(biāo)值的數(shù)據(jù)構(gòu)造標(biāo)準(zhǔn)模式，然后各個(gè)模式與標(biāo)準(zhǔn)模式一起組成灰靶，最接近目標(biāo)值的標(biāo)準(zhǔn)模式則稱(chēng)為灰靶的靶心，遠(yuǎn)離靶心的模式為靶邊，往上遠(yuǎn)離的模式稱(chēng)作為上靶邊，往下遠(yuǎn)離的模式稱(chēng)作為下靶邊。各個(gè)灰關(guān)聯(lián)差異信息空間中的模式與靶心的灰色關(guān)聯(lián)程度稱(chēng)為靶心接近度，簡(jiǎn)稱(chēng)為靶心度。然后可根據(jù)各個(gè)指標(biāo)在每個(gè)模式下的靶心度來(lái)計(jì)算綜合系數(shù)，綜合系數(shù)值越大就表示相對(duì)應(yīng)的選擇方案越具優(yōu)勢(shì)。

二、基本模型的建立

(一)灰模式

令ωi為多極性指標(biāo)序列，P是ωi的命題，

k代表k指標(biāo)，

(二)標(biāo)準(zhǔn)模式(靶心)

標(biāo)準(zhǔn)模式是命題要達(dá)到的目標(biāo)模式，是最優(yōu)的方案。

令 POL(max)、POL(min)、POL(mem)分別為極大值極性、極小值極性、適中值極性，

則

則稱(chēng)序列

為標(biāo)準(zhǔn)模式。

(三)灰靶變換

令T為變換，若

(1)

則T為灰靶變換。

(四)灰關(guān)聯(lián)因子集和灰關(guān)聯(lián)差異信息空間

令@GRF為灰關(guān)聯(lián)因子集，那么

@GRF={xi|i∈I，xi=Tωi，ωi∈@INU，T為灰靶變換}，

令GR為@GRF上灰關(guān)聯(lián)差異信息空間

則

1.稱(chēng)γ(x0k，xik)為靶心系數(shù)

(2)

2.稱(chēng)γ(x0，xi)為xi的靶心度

(3)

三、算例與結(jié)果分析

(一)計(jì)算過(guò)程

本文的算例采用陜西省安康市漢濱區(qū)的5個(gè)鎮(zhèn)的移民2005年和2011年的相關(guān)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，使用增長(zhǎng)率作為指標(biāo)，數(shù)據(jù)如下表。

表1陜西省安康市漢濱區(qū)5個(gè)移民鎮(zhèn)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)

鄉(xiāng)鎮(zhèn)ABCDE瀛湖鎮(zhèn)95.307.64175.64205.476.61譚壩鎮(zhèn)-52.9485.54154.17177.81-19.85流水鎮(zhèn)-19.6929.33210.93321.8224.37建明辦事處-14.9714.29236.20306.2553.38大竹園鎮(zhèn)36.2123.50235.64283.6378.25

注：數(shù)據(jù)來(lái)源于陜西省安康市漢濱區(qū)2011年度后期扶持監(jiān)測(cè)評(píng)估報(bào)告

其中A代表人均耕地面積的增長(zhǎng)率，是極大值性；B代表人均住房面積的增長(zhǎng)率，是極大值性；C代表人均純收入的增長(zhǎng)率，是極大值性；D代表非農(nóng)人均純收入增長(zhǎng)率，是極大值性；E是盈余占收入比例的增長(zhǎng)，是極大值性。在不影響灰色空間關(guān)聯(lián)結(jié)果的前提下，對(duì)其進(jìn)行變換，得到如下表格。

表2變換后的5個(gè)移民鎮(zhèn)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)

灰模式ωi1ωi2ωi3ωi4ωi5ω1k148.247.64175.64205.4726.46ω2k0.0085.54154.17177.810.00ω3k33.2529.33210.93321.8244.22ω4k37.9814.29236.20306.2573.23ω5k89.1523.50235.64283.6398.10

由上表可以得出標(biāo)準(zhǔn)模式即靶心為

ω0=(148.24，85.54，236.20，321.82，98.10)

按照式(1)對(duì)表2數(shù)據(jù)進(jìn)行灰靶變換，得到表3的結(jié)果，其中標(biāo)準(zhǔn)模式經(jīng)過(guò)灰靶變換后得Tω0==(1，1，1，1，1)。

表3灰靶變換后的數(shù)據(jù)值

灰靶變換ABCDEx11.00000.08930.74360.67090.2697x20.00001.00000.65270.58060.0000x30.22430.34290.89301.05080.4508x40.25620.16711.00001.00000.7465x50.60140.27480.99770.92621.0000

得到灰靶變換的數(shù)據(jù)后，可根據(jù)2.4中所述

求得灰關(guān)聯(lián)差異信息集，結(jié)果如表4所示。

表4灰空間差異信息集

差異信息集0i1()0i2()0i3()0i4()0i5()01k()0.00000.91070.25640.32910.730302k()1.00000.00000.34730.41941.000003k()0.77570.65710.1070-0.05080.549204k()0.74380.83290.00000.00000.253505k()0.39860.72520.00230.07380.0000

由上述的表格可以找到

則由式(2)可得靶心系數(shù)

將表4的數(shù)據(jù)代入上式中，可得靶心系數(shù)值。

表5靶心系數(shù)值

靶心系數(shù)γx01,xi1()γx02,xi2()γx03,xi3()γx04,xi4()γx05,xi5()γ(x0,xi)γx0k,x1k()1.00000.35440.66110.60310.40640.6050γx0k,x2k()0.33331.00000.59010.54380.33330.5601γx0k,x3k()0.39190.43210.82381.11320.47650.6475γx0k,x4k()0.40200.37511.00001.00000.66360.6881γx0k,x5k()0.55640.40810.99530.87131.00000.7662

把求得的靶心系數(shù)值代入式(3)，可以得到靶心度，即表5的最后一列。

(二)結(jié)果分析

由3.1的計(jì)算結(jié)果可以看出，5個(gè)鎮(zhèn)的靶心度的排名為：大竹園鎮(zhèn)(0.7662)>建明辦事處(0.6881)>流水鎮(zhèn)(0.6475)>瀛湖鎮(zhèn)(0.6050)>譚壩鎮(zhèn)(0.5601)。靶心度越大，說(shuō)明所對(duì)應(yīng)的模式與標(biāo)準(zhǔn)模式的關(guān)聯(lián)度越大，此模式越優(yōu)。此排名說(shuō)明，大竹園鎮(zhèn)的后期扶持政策貫徹實(shí)施的較好，移民的生產(chǎn)生活水平在這5個(gè)鎮(zhèn)中增長(zhǎng)的最快。譚壩鎮(zhèn)的后期扶持效果相比之下是最差的，究其原因可能是扶持力度不夠或是當(dāng)?shù)匾泼褡陨淼摹霸煅币庾R(shí)和能力不夠。

按照最少信息原理，以及ξ=0.5，可以把靶心度分為7級(jí)[5]，分級(jí)如下：

[0.9，1] 第1級(jí)；[0.8，0.9] 第2級(jí)；[0.7，0.8] 第3級(jí)；[0.6，0.7] 第4級(jí)[0.5，0.6] 第5級(jí)；[0.4，0.5] 第6級(jí)；[0.4，0.3333] 第7級(jí)。

按照以上分級(jí)可得出，大竹園鎮(zhèn)的后期扶持效果為第3級(jí)，建明辦事處、流水鎮(zhèn)、瀛湖鎮(zhèn)為第4級(jí)，譚壩鎮(zhèn)最差，為第5級(jí)。

四、總結(jié)

本文是用灰靶理論來(lái)評(píng)價(jià)不同地區(qū)的移民后期扶持效果，若把指標(biāo)換成：人均鄉(xiāng)村企業(yè)相對(duì)于搬遷前年收入的增長(zhǎng)率、人均種植業(yè)相對(duì)于搬遷前年收入的增長(zhǎng)率、勞動(dòng)力就業(yè)率、人均增加住房面積、臨時(shí)占地墾復(fù)率、交通條件相對(duì)于搬遷前的改善程度、其他生產(chǎn)生活條件配套率等，就可以用作移民安置效益的評(píng)估。

本文在分析中用的是地域模式，若把其換成時(shí)間模式，得出的靶心度就可以表示一個(gè)地方不同年度的移民后期扶持效果。若在本文的基礎(chǔ)上再加入幾個(gè)具有可比性的原居民鄉(xiāng)鎮(zhèn)，還可以根據(jù)靶心度的排序比較移民和原居民的情況，從而得出后期扶持的效果的優(yōu)劣，找出靶心度較高的鄉(xiāng)鎮(zhèn)，可以為其他鄉(xiāng)鎮(zhèn)作為范例，學(xué)習(xí)其可取之處。

所以，灰色關(guān)聯(lián)法中的灰靶理論不僅能實(shí)現(xiàn)較高精度的縱向?qū)Ρ?，還能用作橫向的對(duì)比分析，而且在效益評(píng)價(jià)，性能評(píng)價(jià)等方面都能廣泛運(yùn)用。

[1] 葉新霞等.灰色優(yōu)選法在移民安置區(qū)優(yōu)選中的應(yīng)用[J].水利規(guī)劃與設(shè)計(jì)，2012(2).

[2] 邵慧敏等.灰色理論在萬(wàn)安水庫(kù)移民收入分析中的運(yùn)用[J].人民長(zhǎng)江，2008(11).

[3] 楊文建等.灰色系統(tǒng)理論對(duì)工程移民安置績(jī)效的評(píng)估研究[J].廣西水利水電，2002(2).

[4] 楊文建等.水庫(kù)移民安置區(qū)可持續(xù)發(fā)展的灰色預(yù)測(cè)模型及應(yīng)用[J].長(zhǎng)江科學(xué)院院報(bào)，2002(4).

[5] 鄧聚龍.灰色系統(tǒng)基本方法[M].武漢：華中理工大學(xué)出版社，1987.

[6] 解志堅(jiān)等.權(quán)重的求解方法研究[J].中北大學(xué)學(xué)報(bào)，2005(5).

(責(zé)任編輯：王荻)

The Application of Gray Target Theory on the Evaluation of the Later Supporting Effect of the Resettlements

SHUI NingYAO Kai-wen

(Renewable Energy School, North China Electric Power University,Beijing 102206,China)

This paper briefly introduces the Gray Target Theory and its basic model. Then it selects five settlements and takes five economic indicators of these areas as the evaluation index.The bull eye coefficient to the standard mode of every index in every pattern can be solved according to the Gray Target Theory. After that，we can get the approaching degree of every pattern.Finally, the later supporting effect of the resettlements can be evaluated by the value and level of the approaching degrees, and the best and worst can be figured out, also the advices can be proposed.

gray target theory;approaching degree; resettlement; effect evaluation

2014-04-30

稅寧，女，華北電力大學(xué)可再生能源學(xué)院碩士研究生；姚凱文，男，華北電力大學(xué)可再生能源學(xué)院教授。

D632

A

1008-2603(2015)02-0032-03