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    指標(biāo)權(quán)重方法比較研究——以湄潭縣基本農(nóng)田劃定為例*

    2015-11-22 01:58:46王愛平焱1李枋燕龍劍峰
    關(guān)鍵詞:基本農(nóng)田賦權(quán)方差

    王愛平,周 焱1,*,李枋燕,龍劍峰,陳 洋,張 慧

    (1.貴州大學(xué) 農(nóng)學(xué)院,貴州 貴陽 550025;2.貴州大學(xué) 土地規(guī)劃與信息技術(shù)研究所,貴州 貴陽 550025;3.西南大學(xué) 民族學(xué)院,重慶 北碚 400715;4.貴州省國土資源勘測規(guī)劃研究院,貴州 貴陽 550004)

    指標(biāo)權(quán)重表示某一指標(biāo)在總體指標(biāo)體系中的相對重要程度,評價指標(biāo)權(quán)重確定的合理性直接影響評價結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性[1]。在評價過程,通常都要涉及到對于指標(biāo)權(quán)重的設(shè)定問題,然后以某種評價目標(biāo)屬性值及其權(quán)重的價值組合規(guī)則來輸出評價結(jié)果,并進(jìn)行排序,評價方法可分解為指標(biāo)體系的確定與指標(biāo)權(quán)重的確定兩部分,賦權(quán)方法是評價方法的核心部分,應(yīng)重點(diǎn)對該領(lǐng)域進(jìn)行研究、歸納和分析[2]。

    當(dāng)前,用于指標(biāo)權(quán)重賦值的方法有數(shù)十種之多,可以分為主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法兩大類[3,4],從中選取科學(xué)合理的賦權(quán)方法進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重賦值具有十分重要的實(shí)踐意義。因此,本文選用六種常用賦權(quán)方法,即德爾菲法、層次分析法、熵權(quán)法、主成分分析法、極差最大化法和均方差法,以湄潭縣基本農(nóng)田劃定為例,通過研究不同賦權(quán)方法對同一指標(biāo)體系評價結(jié)果的影響,試圖從中選取一種最優(yōu)的指標(biāo)賦權(quán)方法。

    1 指標(biāo)體系的建立與標(biāo)準(zhǔn)化

    1.1 評價指標(biāo)體系的構(gòu)建及評價單元的確定

    基本農(nóng)田是指按照一定時期的人口和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展對農(nóng)產(chǎn)品的需求,依據(jù)土地利用總體規(guī)劃確定的不得占用的耕地,是耕地的精華,是土地利用總體規(guī)劃中的一個重要部分[5,6]。基本農(nóng)田的數(shù)量和質(zhì)量直接關(guān)系著我國的糧食安全問題[7],科學(xué)合理劃定基本農(nóng)田對于保護(hù)耕地、穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、確保糧食安全、保證生態(tài)安全、促進(jìn)區(qū)域社會經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展起到關(guān)鍵作用。

    基本農(nóng)田不僅要具有高產(chǎn)能的特性,而且必須保證其長期、穩(wěn)定的農(nóng)業(yè)用途,產(chǎn)能的高低是由自然質(zhì)量條件的好壞決定的,而其農(nóng)業(yè)用途的長期性及穩(wěn)定性取決于立地條件的好壞[8]。綜合考慮耕地的自然條件和立地條件,依據(jù)農(nóng)用地分等定級成果和土地利用現(xiàn)狀調(diào)查成果選取農(nóng)用地自然等、坡度值、交通條件、水利條件、與居民點(diǎn)距離和集中連片程度6 個因素建立湄潭縣基本農(nóng)田劃定指標(biāo)體系,如表1。

    為確保數(shù)據(jù)可比性和統(tǒng)計資料的完整性,本文以土地利用類型和評價指標(biāo)體系值作為劃分評價單元的依據(jù),將土地利用類型和指標(biāo)值相同的圖斑作為一個評價單元進(jìn)行分析研究。

    表1 湄潭縣基本農(nóng)田劃定評價指標(biāo)體系

    1.2 評價指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

    從指標(biāo)體系來分析,集中連片程度為正指標(biāo),即指標(biāo)值越大越好的指標(biāo);而農(nóng)用地自然等、坡度、交通條件、水利條件、與居民點(diǎn)距離為負(fù)指標(biāo),既指標(biāo)值越小越好的指標(biāo)。由于各指標(biāo)的涵義不同、計算方法不同、量綱不同,因而難以進(jìn)行比較,首先需要對指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化[6]。采用以下方法對評價體系原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,其公式為:

    表2 湄潭縣基本農(nóng)田劃定指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)

    評價指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)結(jié)果的描述統(tǒng)計量見表3。從均值和標(biāo)準(zhǔn)差來看,指標(biāo)C1、C2 均值較小、標(biāo)準(zhǔn)差較大,C3、C4 的均值較大、標(biāo)準(zhǔn)差較小。從指標(biāo)偏度來看,C1、C2、C3、C4 和C6為負(fù),說明分布是左偏態(tài),此時數(shù)據(jù)低分值較少,中高分值較多;而C5 的偏度為正,說明分布是右偏態(tài),此時數(shù)據(jù)高分值較少,中低分值較多。從指標(biāo)峰度上看,除C1、C2 是平峰(分布形態(tài)比正態(tài)分布平坦)分布之外,其余全是尖峰(分布形態(tài)比正態(tài)分布陡峭)分布。

    2 權(quán)重賦值

    2.1 德爾菲法

    特爾菲法(Delphi 法)[9],又名專家打分法,是專家采用匿名發(fā)表意見的方式經(jīng)過幾輪征詢使專家小組的預(yù)測意見趨于集中[10]。本文選擇從事土地資源管理、土地利用規(guī)劃、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和管理等相關(guān)領(lǐng)域的專家進(jìn)行咨詢打分[11]。

    表3 標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計量

    表4 德爾菲法賦權(quán)結(jié)果

    2.2 層次分析法

    美國運(yùn)籌學(xué)家、匹茲堡大學(xué)教授T.L.Saaty 于20 世界70 年代提出來的層次分析法(analytic hierarchy process,簡稱AHP),是一種定性與定量相結(jié)合的決策分析方法[12,13]。本研究將評價指標(biāo)體系劃分為指標(biāo)層和準(zhǔn)則層,采用專家打分確定評價因子的相對重要性。

    層次分析法使用方便,但主觀性強(qiáng)。研究區(qū)應(yīng)用層次分析法賦權(quán)結(jié)果如下表(表5)。

    表5 層次分析法賦權(quán)結(jié)果

    2.3 熵權(quán)法

    嫡值法是一種根據(jù)各項指標(biāo)觀測值所提供的信息量的大小來確定指標(biāo)權(quán)數(shù)的方法[14]。它根據(jù)各指標(biāo)值的變異程度,通過分析數(shù)據(jù)之間的信息熵確定各指標(biāo)的權(quán)重。首先,對評價體系設(shè)有n 個評價單元,m 個評價指標(biāo),得到指標(biāo)矩陣Rij=(rij)mxn;其次,根據(jù)熵的定義,對于某個指標(biāo)ri,有熵

    表6 指標(biāo)信息熵

    最后,由指標(biāo)信息熵計算熵權(quán)

    表7 熵權(quán)法賦權(quán)結(jié)果

    2.4 主成分分析法

    主成分分析是一種常用的多元統(tǒng)計方法,它把多個評價指標(biāo)綜合成n 個主成分,再以提取出的n個主成分的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重值構(gòu)造一個綜合指標(biāo),并作出判斷[18]。當(dāng)原有的m 個評價指標(biāo)的關(guān)聯(lián)性較高時,能有效避免指標(biāo)間信息的疊加,并且能根據(jù)指標(biāo)所提供的信息,通過數(shù)學(xué)運(yùn)算而主動賦權(quán)。計算所選變量的相關(guān)系數(shù)矩陣,并進(jìn)行因子分析適宜性檢驗。其中,KMO=0.470 <0.6,表明該例不適合用主成分分析法賦權(quán)。根據(jù)下面的公式計算出權(quán)重[19],計算所得權(quán)重如表8:

    表8 主成分分析法賦權(quán)結(jié)果

    2.5 極差最大化法

    求解該優(yōu)化模型,得出最優(yōu)解w=(w1,w2,…,wn),并將其歸一化的結(jié)果作為各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)。

    表9 極差最大化法賦權(quán)結(jié)果

    2.6 均方差法

    均方差決策分析法的基本思路是,以各評價指標(biāo)為隨機(jī)變量,各評價對象在指標(biāo)下的無量綱的屬性值為該隨機(jī)變量的取值,首先計算出這些隨機(jī)變量的均方差,將這些均方差進(jìn)行歸一化處理,其結(jié)果即為個指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)[21]。

    (1)將各評價指標(biāo)作為隨機(jī)變量,并求出這些隨機(jī)變量Yj的平均值:

    (2)求出指標(biāo) Yj的均方差:σ(Yj)=

    (3)求出指標(biāo)Yj的權(quán)系數(shù):

    表10 均方差法賦權(quán)結(jié)果

    3 結(jié)果與分析

    3.1 賦權(quán)結(jié)果分析

    以湄潭縣基本農(nóng)田劃定評價為例,分別采用以上6 種賦權(quán)方法對評價指標(biāo)體系進(jìn)行賦權(quán),由以上結(jié)果可以看出,對同一評價指標(biāo)采用不同的賦權(quán)方法所賦權(quán)重是不一樣的。德爾菲法賦權(quán)結(jié)果:C1(0.398)>C2(0.202)>C3(0.114)>C4(0.103)>C5(0.096)>C6(0.087);均方差法賦權(quán)結(jié)果:C2(0.387)>C1 (0.175)>C6 (0.145)>C4(0.114)>C5(0.103)>C3(0.076);極差最大化法賦權(quán)結(jié)果:C2 (0.236)>C1 (0.216)>C6(0.173)>C4(0.153)>C5(0.135)>C3(0.087);主成分分析法賦權(quán)結(jié)果:C4(0.313)>C3(0.292)>C6(0.199)>C5(0.112)>C1(0.051)>C2(0.033);層次分析法賦權(quán)結(jié)果:C1(0.384)>C2(0.172)>C6(0.150)>C4(0.104)>C5(0.098)>C3(0.092);熵權(quán)法賦權(quán)結(jié)果:C1(0.325)>C6(0.194)>C5(0.187)>C2(0.118)>C4(0.090)>C3(0.086)。采用Spss 19.0 對不同方法的賦權(quán)結(jié)果進(jìn)行相關(guān)性檢驗,結(jié)果見表11。

    表11 6 種賦權(quán)結(jié)果相關(guān)系數(shù)矩陣

    由以上相關(guān)系數(shù)矩陣表可看出,熵權(quán)法與除了主成分分析法之外的4 種賦權(quán)方法的相關(guān)性系數(shù)均大于0.6,其中與德爾菲法的相關(guān)性最好,相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.974,顯著性水平為0.01。極差最大化法與除了主成分分析法、層次分析法之外的3 種方法結(jié)果的相關(guān)性系數(shù)在0.5 以上。德爾菲法與除了主成分分析法之外的4 種賦權(quán)方法結(jié)果的相關(guān)性系數(shù)也都在0.5 以上,其中與層次分析法的相關(guān)性最好,達(dá)到了0.991。均方差法與除了主成分分析法、層次分析法之外的3 種賦權(quán)方法結(jié)果的相關(guān)性系數(shù)在0.6 以上,其中與極差最大化法的相關(guān)性最好,相關(guān)系數(shù)為0.946。可見主成分分析法的賦權(quán)結(jié)果與其余5 種賦權(quán)方法的相關(guān)性較低、甚至呈現(xiàn)負(fù)相關(guān),這也符合之前所做的KMO 檢驗和Bartlett 檢驗(KMO <0.6),認(rèn)為此例不適合用主成分分析法賦權(quán),故不考慮此法。其他5 種方法的賦權(quán)結(jié)果的相關(guān)性,尤其是熵權(quán)法與德爾菲法、層次分析法和均方差法4 種方法之間的相關(guān)性可以看出,不同方法的賦權(quán)結(jié)果間存在著不同程度的一致性,同時也可看出德爾菲法與層次分析法這兩種主觀賦權(quán)方法的一致性。

    綜合以上可以看出,雖然不同賦權(quán)方法對同一評價體系的賦權(quán)結(jié)果不同,但是不同結(jié)果間的一致性也較為明顯??梢赃M(jìn)一步從不同賦權(quán)方法對指標(biāo)數(shù)據(jù)離散化程度的敏感性方面來探討,分析比較各種方法結(jié)果間的一致性,以期選擇出一種最優(yōu)的指標(biāo)賦權(quán)方法。下面本文通過減少指標(biāo)個數(shù)來探討各種方法賦權(quán)結(jié)果的變化情況。

    3.2 指標(biāo)遞減的賦權(quán)結(jié)果分析

    在樣本數(shù)據(jù)不變和指標(biāo)個數(shù)減少的情況下,分析各指標(biāo)數(shù)據(jù)間的差異性。指標(biāo)減少是在全部指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上依次刪除指標(biāo)C6、C5、C4、C3,在此基礎(chǔ)上分別運(yùn)用除主成分分析法的5 種賦權(quán)方法對減少指標(biāo)體系進(jìn)行賦權(quán),賦權(quán)結(jié)果圖1—圖4所示:

    圖1 五個指標(biāo)

    圖2 四個指標(biāo)

    圖3 三個指標(biāo)

    圖4 兩個指標(biāo)

    從上圖可以明顯看出,各種方法的賦權(quán)結(jié)果雖然不同,但是伴隨著指標(biāo)個數(shù)的減少,不同方法對評價指標(biāo)的區(qū)分度顯示出明顯的一致性,尤其是只剩下兩個指標(biāo)時,各種方法對指標(biāo)的區(qū)分度顯而易見。隨著指標(biāo)個數(shù)的減少直至剩下兩個指標(biāo)時,熵權(quán)法始終能夠明確區(qū)分各評價指標(biāo)間的差異性;均方差法對指標(biāo)區(qū)分也相對明顯,但不如熵權(quán)法;德爾菲法和層次分析法這兩種主觀賦權(quán)法對指標(biāo)的區(qū)分度大體一致,但隨著指標(biāo)個數(shù)的減少,對指標(biāo)的區(qū)分度已經(jīng)不那么明顯了;離差最大化法對指標(biāo)的區(qū)分度也隨著指標(biāo)個數(shù)的減少而降低。

    4 結(jié)論

    綜上所述,本研究對湄潭縣基本農(nóng)田劃定數(shù)據(jù)運(yùn)用6 種不同賦權(quán)方法的賦權(quán)結(jié)果進(jìn)行了比較分析,結(jié)果表明:主成分分析法的使用有著嚴(yán)格的限制條件,要求評價指標(biāo)之間具有較高的相關(guān)性;熵權(quán)法具有區(qū)分指標(biāo)差異的優(yōu)越性,確定為最優(yōu)。因此,當(dāng)不同方法區(qū)分各評價指標(biāo)間差異性不大時,即不同方法的賦權(quán)結(jié)果相近時,可任意選取一種賦權(quán)方法;但當(dāng)不同方法對指標(biāo)差異的區(qū)分度相差大時,應(yīng)選用區(qū)分度大的賦權(quán)方法。

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