中國西南地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟綜合評價研究
——基于熵權TOPSIS法

梁晏銘， 趙佳麗

(西安財經(jīng)大學 統(tǒng)計學院， 西安 710100)

農(nóng)業(yè)是利用動植物的生長發(fā)育規(guī)律，通過人工培育來獲得產(chǎn)品的產(chǎn)業(yè)對象是有生命的動植物，獲得的產(chǎn)品是動植物本身[1]，其屬于第一產(chǎn)業(yè)，是提供支撐國民經(jīng)濟建設與發(fā)展的基礎產(chǎn)業(yè)。農(nóng)業(yè)作為國民經(jīng)濟的基礎產(chǎn)業(yè)，對于保障國家穩(wěn)定、人民安居樂業(yè)起到了非常重要的作用。2020年，《中共中央關于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二○三五年遠景目標的建議》中強調(diào)，優(yōu)先發(fā)展農(nóng)業(yè)農(nóng)村，全面推進鄉(xiāng)村振興[2]。堅持把解決好“三農(nóng)”問題作為全黨工作重中之重，走中國特色社會主義鄉(xiāng)村振興道路，全面實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，強化以工補農(nóng)、以城帶鄉(xiāng)，推動形成工農(nóng)互促、城鄉(xiāng)互補、協(xié)調(diào)發(fā)展、共同繁榮的新型工農(nóng)城鄉(xiāng)關系，加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化。發(fā)展農(nóng)業(yè)經(jīng)濟也就成了鄉(xiāng)村振興的核心內(nèi)容。西南地區(qū)是中國四大自然地理分區(qū)之一，包括四川省、云南省、貴州省、重慶市、西藏自治區(qū)[3]，其面積為2 340 600 km2，占全國面積的24.38%，具備發(fā)展好農(nóng)業(yè)的基礎，其具有豐富的農(nóng)業(yè)資源和較為適宜農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的自然環(huán)境，但一直是中國農(nóng)業(yè)相對落后的區(qū)域之一。2019年，西南地區(qū)農(nóng)林牧漁也總產(chǎn)值為19 264.69億元，占全國農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的15.54%，相比該地區(qū)面積占全國面積較低。提升西南地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平，對于實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略具有重要的意義。因此，對西南地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展情況進行評價，發(fā)現(xiàn)其存在的問題，為西南地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展提出可行性建議是重大意義。

本文對西南地區(qū)農(nóng)業(yè)指標進行分析所使用的方法為加權TOPSIS法。加權TOPSIS法是一種對原始數(shù)據(jù)進行歸一化后找出最優(yōu)解和最劣解，然后對其計算最優(yōu)解和最劣解之間的距離的一種綜合評價方法。在本次研究中，由于不能取得專家學者們對于所選指標的權重的評定，主觀賦權法無法實現(xiàn)，因此應用根據(jù)指標的真實數(shù)值來確定權重系數(shù)的方法——熵權法來實現(xiàn)。

1 方法介紹

1.1 熵權法

熵權法[4]是由美國數(shù)學家Shannon于1948年提出的一種客觀賦值法。其基本思想為根據(jù)指標的真實數(shù)值所提供的具體信息來確定所需賦權的指標的權重系數(shù)的方法。熵權法對于所選擇的指標的分布沒有任何要求，評價過程的透明性和可在線性好，所以其也是近幾年應用的比較廣泛地一種賦權方法。

第1步：計算第j項指標的熵值

(1)

式中，k>0為常數(shù)，通常將其取為

(2)

稱為第i個被評價對象的第j項指標的特征比重。

當pij=0時，

pijln(pij)=0

(3)

第2步：計算第j項指標的差異系數(shù)

rj=1-Ij,j=1,2,…,m

(4)

差異系數(shù)是反映綜合評價指標大小的一個量，其值越大，指標的作用就越大，反之亦然。

第3步：計算第j項指標的權重系數(shù)

(5)

1.2 加權TOPSIS法

TOPSIS[5](technique for order preference by similarity to an ideal solution)法是C.L.Hwang和K.Yoon于1981年首次提出的，是一種高效的多指標評價方法。該方法是通過構造評價問題中的各指標的最優(yōu)解和最劣解，通過計算每一個假設對最理想假設的距離，來對各假設進行排序的一種方法。該方法目前已經(jīng)廣泛地應用到消費者滿意度評價中。

基本原理：設多屬性決策方案集為

D={d1,d2,…,dm},i=1,2,…,m

(6)

確定該方案是否優(yōu)秀的變量為

X1,X2,…,Xn

(7)

在這時，方案D中的每一個方案的n個屬性值構成的向量為

ai1,ai2,…,ain

(8)

它是n維空間中的一個點，可以作為方案di的確定表示。

正理想解C*是方案集C中并不存在的虛擬最佳方案，它的每一個屬性都是最優(yōu)秀的；而負理想解C0則是虛擬的最差方案，它的每一個屬性都是最差的。

在n維空間中，將方案集D中的各個備選方案di與正理想解和負理想解的距離進行比較，組靠近正理想解且遠離負理想解的方案即為最佳方案；反之，最靠近負理想解且遠離正理想解的方案則為最差方案。根據(jù)各個備選方案與正理想解和負理想解的距離，即可判斷出方案集D中的備選方案的優(yōu)劣。

理想解法的具體計算方法如下。

第1步：原始數(shù)據(jù)的收集。假設有m個待評對象，n個評價指標，這樣就可以建立起一個m×n的矩陣

(9)

第2步：一致化。所謂一致化就是把原有的評價指標統(tǒng)一成相同的類型。在同一個評價體系中，可能會同時擁有極大型指標，極小型指標，它們各自的特點各不相同。對于需要進行綜合評價的指標體系中的指標，如果具有上述的情況，需要再進行綜合評價之前將評價指標變?yōu)橄嗤念愋图催M行歸一化計算。具體步驟如下：

第3步:向量歸一化。

對于指標xij，令

(10)

歸一化處理后，得到矩陣X。

第4步：構造加權規(guī)范評價矩陣。在進行具體操作中，往往有很多指標由于其所具備的重要性不同而被賦予不同的權重，所以就要對其進行規(guī)范化處理。

加權評價矩陣

(11)

第5步：確定正理想解和負理想解。

第6步：計算各評價對象到正理想解和負理想解的歐式距離d*i和di通過計算出來的歐氏距離的大小Ci，將各待評指標對理想解的相對接近程度計算出來。

第7步：根據(jù)第6步所計算出來的相對接近度，對各評價對象進行排序，對于Ci+，其值越大，表明對其的評價越高。

2 指標體系的構建

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟中受影響的因素非常多且導致經(jīng)濟變動的原因非常復雜，所以指標的選取非常重要，指標選擇不當可能會導致最終的結果受到影響。因此，本文結合農(nóng)業(yè)經(jīng)濟數(shù)據(jù)的可獲得性、客觀性，同時參考李映強等[4]的文章，以經(jīng)濟指標、生態(tài)指標、社會指標為基礎選擇相應三級指標來構建指標體系。

2.1 指標的選取

討論農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展離不開經(jīng)濟指標，經(jīng)濟指標也是分析該問題的核心。在經(jīng)濟指標中，選擇了農(nóng)林牧漁業(yè)各自的總值，以及農(nóng)林牧漁業(yè)整體增加值，還選擇了糧食總產(chǎn)量農(nóng)作物播種面積，固定資產(chǎn)投資總額等體現(xiàn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟變化的重要數(shù)據(jù)。同樣，對于農(nóng)業(yè)來說，生態(tài)情況也非常重要，沒有好的生態(tài)環(huán)境農(nóng)業(yè)就不會發(fā)展好，所以生態(tài)是體現(xiàn)農(nóng)業(yè)的一個重點。在生態(tài)指標中，選擇了化肥使用量、農(nóng)村用電量、農(nóng)村機械總動力、森林覆蓋率等體現(xiàn)生態(tài)情況的指標。而社會指標是體現(xiàn)發(fā)展農(nóng)業(yè)的從業(yè)者情況的指標，這對于發(fā)展農(nóng)業(yè)也起到了重要的作用。在社會指標中，選擇了農(nóng)村人口數(shù)、農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人口數(shù)、農(nóng)村人均可支配收入等體現(xiàn)社會情況的指標。具體指標情況見表1。

表1 指標的建立

表1中，除農(nóng)村用電量外，其他各指標均為正向指標。

2.2 西南地區(qū)各指標權重的計算

根據(jù)熵權法對上述指標在西南區(qū)域各地所占權重進行計算，結果見表2。

表2 熵權法計算權重結果

3 結果分析

根據(jù)5個區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟整體綜合評價值Ci的大小對各地區(qū)進行評價，Ci的值越大表明該地區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟實力越強；反之，Ci的值越小表明該地區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟實力越弱。

在查閱資料以及參考部分文獻后對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平進行評級，具體結果見表3。

表3 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平分級

3.1 西南地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟綜合得分結果與分析

西南地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展綜合評價結果見表4。

由表4可知，基于加權TOPSIS法的計算，四川省得分為0.577，排名第1位，屬于西南地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，云南省、重慶市、貴州省得分分別為0.499、0.473、0.470，分別排名2～4名，為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟較發(fā)達地區(qū)，西藏自治區(qū)得分為0.447，排名第5，為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟不發(fā)達地區(qū)。

表4 西南地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展綜合評價結果

四川省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟綜合實力最強，主要原因包括：首先，根據(jù)觀察原始數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，該省的農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值，農(nóng)村機械總動力，農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人口數(shù)等重要指標投入較多，均高于其他4省。其次，從地域來看，該省地域遼闊，土壤類型豐富，其地形中包括許多平原和丘陵，這些地形的土壤主要為水稻土、沖積土、紫色土等，這些土壤類型是適宜農(nóng)作物生長的。此外，該省農(nóng)業(yè)發(fā)展情況較好，離不開該省最近幾年大力發(fā)展的獼猴桃、銀耳、食用菌、中藥材等特色農(nóng)業(yè)，這些特色農(nóng)業(yè)帶動了該省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展，成為了“排頭兵”。結合綜合評價方法計算結果，四川省屬于西南地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)。而西藏自治區(qū)因為其山脈過多、海拔較高、輻射強烈、日照多、氣溫低、積溫少，導致其適合播種農(nóng)作物的土地面積較小，森林覆蓋率過低，導致其農(nóng)業(yè)發(fā)展水平較低。

3.2 西南地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟指標得分結果與分析

以經(jīng)濟指標為主，采用熵值 TOPSIS 法對 2009—2019年5個區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟進行計算，最終結果見表5。

表5 西南地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的經(jīng)濟指標評價結果

由表5可知，在經(jīng)濟指標評價中，四川省得分為0.492，排名第1，云南省、重慶市、貴州省得分分別為0.451、0.402、0.391，排名2～4位；西藏自治區(qū)得分為0.363，排名第5。從地理位置來看，2009—2019年西南地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展得最好的是四川、云南，這兩個省的耕地面積相比其他3省較大，其農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值較高，糧食產(chǎn)量較大，是西南地區(qū)糧食主要生產(chǎn)地。而貴州省、西藏自治區(qū)屬于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展較緩地區(qū)，這兩個省區(qū)的海拔高，氣候不穩(wěn)定，同時耕地面積較少，且農(nóng)業(yè)基礎設施發(fā)展較慢，投入少產(chǎn)出少，導致其農(nóng)業(yè)經(jīng)濟落后其他地區(qū)。

3.3 西南地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)指標得分結果與分析

從生態(tài)指標的角度對5個區(qū)域的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟進行評價。指標的評分越高，則該區(qū)域的生長環(huán)境越好，評價的得分越低，則該地區(qū)的生長環(huán)境越差，具體結果見表6。

表6 西南地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的生態(tài)指標評價結果

由表6可知，在生態(tài)指標中，四川省的分為0.591，重慶市得分為0.549，云南省得分為0.545，貴州省得分為0.521，西藏自治區(qū)得分為0.447，分別排名1～5位。從地理位置的分布來看，除西藏自治區(qū)，西南地區(qū)其他省份的生態(tài)情況都較為不錯，這說明西南地區(qū)在農(nóng)業(yè)發(fā)展上具有較大潛力，適宜發(fā)展農(nóng)業(yè)。應提升各省的農(nóng)業(yè)基礎設施，給予農(nóng)民更多的方便和福利，以便促進西南地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展。而西藏地區(qū)其森林覆蓋率，化肥使用量等相對其他省份略低，這也是其地形以及氣候等問題導致的。

3.4 西南地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟社會得分計算與分析

從社會指標的角度對5個區(qū)域的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平進行評估。每個指標的評價得分越高，該地區(qū)的社會投資就越多，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展就越好。社會指標評價結果見表7。

表7 西南地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的社會指標評價結果

由表7可知，在社會指標中，云南省得分為0.579，排名第1，四川省、重慶市、貴州省得分分別為0.500、0.473、0.472，排名2～4位，西藏自治區(qū)得分0.426，排名最后。從地理位置分布來看，在社會指標中，西南地區(qū)發(fā)展較好的地區(qū)包括云南省、四川省，主要原因是農(nóng)村人口比較多，農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人數(shù)較多，農(nóng)業(yè)產(chǎn)品多樣化，農(nóng)村人民可支配收入較高。而西藏自治區(qū)農(nóng)村從業(yè)人員少，耕地面積少，社會投入相對較少，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展相對緩慢。

4 結論與建議

4.1 結論

根據(jù)熵值TOPSIS模型對西南地區(qū)區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平進行評價，并對各省的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平進行了排序，得分越高表明該市的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟實力越強。通過以上計算分析，可以得出區(qū)位條件不同，自然和經(jīng)濟社會條件不同，各地區(qū)之間的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平不同，存在差異。

4.2 建議

4.2.1 增加西南地區(qū)各省農(nóng)業(yè)交流

在西南地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展中，應該加強各區(qū)域的交流，做到農(nóng)業(yè)資源共享，農(nóng)業(yè)信息互通，以此促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展。同時要促進農(nóng)民之間的播種技術交流，聘請更多農(nóng)業(yè)領域?qū)＜业降刂笇ВM更多更先進的農(nóng)業(yè)基礎設施，加強投入，促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展。

4.2.2 加強西南地區(qū)農(nóng)業(yè)基礎設施建設，提高播種成功率

基礎設施是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展中的重要一環(huán)，也是核心問題。提高農(nóng)業(yè)基礎設施對于發(fā)展農(nóng)業(yè)經(jīng)濟，提高播種成功率有著巨大的意義。即要加強灌溉基礎設施、耕地基礎設施、水利基礎設施，提升農(nóng)業(yè)機械設施普及率，以及農(nóng)業(yè)信息化[6]的推廣，提高農(nóng)業(yè)播種成功率，進而促進西南地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展。