基于模糊AHP方法的清徐县设施蔬菜产业综合评价分析

郝宏伟 杨怀卿 杨 华

（山西农业大学信息科学与工程学院，山西 太谷 030801）

2017年12月，党中央在中央农村工作会议中提出将乡村振兴战略作为今后一段时期内“三农”工作的重点工作，并且将产业振兴作为实施乡村振兴战略的重要一环。设施蔬菜产业对于地区产业振兴有着无比显著的作用，山西省清徐县设施蔬菜产业自1984年以来发展迅速，在部分地区已成为支柱产业。为更好地发展设施蔬菜产业，需要对设施蔬菜产业发展状况进行科学、客观的评价分析，总结当前最新产业发展状况，助力产业振兴。

当前关于产业评价的研究集中于综合指标法、多项指标计分评价法和多指标综合评价法。综合指标法是选取一个具有代表性的综合指标对考查对象进行评价，但评价结果并不完整；多项指标计分评价法是通过对单项指标进行加权平均，最后依据加权平均值分析考查对象，这种评价方法容易受到人们主观性的影响，导致结论准确性受到影响；多指标综合评价法利用统计学知识求出一个综合值对考查对象进行评价，其改进了多项指标计分评价法的缺点，较好地反映了考查对象的实际情况，其代表方法有模糊法、多元统计法、灰色法［1］。

通过查阅文献发现，现有文献对设施蔬菜产业综合评价的关注度较低，模糊AHP综合评价分析在设施蔬菜产业上处于空白状态。因此，本文选取三大要素、11项指标评价清徐县设施蔬菜产业，运用层次分析法构建评价模型，并且利用A.L.Saaty的随机一致性指标检验了各项矩阵的权重符合一致性标准，最后依据评价结论给出相应的改进建议。

1 清徐县设施蔬菜产业模糊AHP分析

模糊AHP综合评价方法是指将层次分析法中的指标分层方法和模糊数学的优点相结合，将层级结构、模糊数学和综合比较集中于一种分析方法，在实际决策中发挥着十分重要的作用。该方法借助模糊性弥补了传统AHP分析方法判断复杂和定性分析较多的缺陷，实现了决策过程由定性分析到定量分析的转化，直接由模糊判断矩阵构造模糊一致性判断矩阵，使判断的一致性问题得到有效解决［2］。

1.1 确定评价指标体系

本文从农民角度出发，针对清徐县设施蔬菜产业现状，利用德尔菲法［3］对清徐县设施蔬菜从业人员进行问卷调查，经过多次调查、整理和归纳后得到三大要素、11项指标，并且根据调查结果构建了设施蔬菜产业评价指标体系，如表1所示。

1.2 构造判断矩阵

根据问卷调查结论，使用数字1～9及其倒数作为标度［4］，得到含目标层、准则层和方案层在内的A=（aij）n×n两两比较判断矩阵，如表2、3、4、5所示。

表2 一级指标C判断矩阵表

表3 政策环节C1二级指标判断矩阵表

表4 生产环节C2二级指标判断矩阵表

表5 销售环节C3二级指标判断矩阵表

1.3 计算权重和一致性检验

1.3.1 计算权重。首先，根据表2、3、4、5的内容转化矩阵，转换结果如下：

最后，对W进行归一化处理，得到权重向量W=［W1，W2，W3］T=［0.550 4，1，1.817 1］T。

0.550 4+1+1.8171=3.3675，W1=0.5504/3.3675=0.1634，同理可求，W2=0.297 0，W3=0.539 6。

所以，所求权重向量W=［0.163 4，0.297 0，0.539 6］，一级C权重指标C1、C2、C3的权重分别为0.163 4、0.297 0、0.539 6。同理可求二级C11、C12、C21、C22、C23、C24、C25、C31、C32、C33和C34的权重值，具体结果如表7所示。

1.3.2 矩阵的一致性检验。一致性检验步骤如下：①求判断矩阵A的最大特征根为λmax；②一致性指标C.I.=（λmax-n）/（n-1）；③一致性比例C.R.=C.I./R.I.；④计算组合权重，即求各层次指标对总目标的权重系数。其中，R.I.为随机一致性指标，对应值见表6；当C.R.=0时，可以认为A是完全一致性矩阵；当C.R.＜0.10时，认为判断矩阵A是满意一致性矩阵；当C.R.＞0.1时，称A不具有一致性，此时得出的结构可信度不高，需要对A进行基本一致性修正，直到通过一致性检验为止。

表6 随机一致性指标

第二步，一致性检验。将上文计算的结果3.009 2代入C.R.公式中得到结果：CI=（3.009 2—3）/2=0.004 6；CR=0.004 6/0.58=0.007 9＜0.1。所以，一级C判断矩阵具有满意一致性。同理可以计算出二级C1、C2、C3的判断矩阵相关系数，结果如表7所示。

表7 指标权重及检验结果

1.4 模糊综合判断

模糊综合判断是利用模糊数学构造模糊子集对评价对象的指标进行量化处理，然后依据模糊变换原理对各指标进行综合［5］。模糊综合判断分析过程包括建立因素集、建立评语集、确立单因素向量值、计算评价向量B以及模糊综合评价。

第一步，用C={C1，C2，C3，……，Cm}建立因素集，即C={C1，C2，C3}={政策环节，生产环节，销售环节}。

第二步，用U={u1，u2，u3，u4，u5}建立评语集，即U={优秀，良好，一般，较差，很差}。

第三步，根据上一步确立的评语集在问卷数据的基础上确立某个单因素向量值。例如，本文回收了310份调查问卷，以C23设施蔬菜产业无害化生产为例，0%的被调查者评价优秀，10%的被调查者评价良好，60%的被调查者评价一般，25%的被调查者评价较差，5%的被调查者评价很差。因此，C23的评价向量为（0，0.1，0.6，0.25，0.05），同理其他指标评价变量如表8所示。

表8 评价指标向量表

第四步，利用MATLAB计算各层评价向量B，计算过程如下：

同理可得：

第五步，模糊综合评价。B（C）结果显示，对设施蔬菜产业评优的可能性最高，为45.52%；评良好的可能性为21.14%，评一般的可能性为21.88%，评较差的可能性为6.29%，评最差的可能性最低，仅为5.17%。总体来说，设施蔬菜产业发展较好。

2 结论及建议

2.1 结论

通过上述模糊AHP综合评价分析，笔者从宏观和微观上归纳以下结论：从宏观角度来讲，清徐县蔬菜产业整体发展较好，各方面均符合设施蔬菜产业发展标准；从微观方面来讲，销售环节、政策环节评价较好，但互联网和合作社在其发展过程中作用不大；生产环节评价一般，在技术推广和规范生产方面仍需完善。

2.2 建议

依据上述分析结论和调查过程中发现的问题，特提出以下建议。第一，通过建立现代设施蔬菜产业基地示范园区［6］，借助园区示范效应扩大基地规模，完善生产基础设施，提高基地整体设施水平。第二，推行集约化育苗、无害化生产、规程化操作，从育苗源头打造一个高效优质育苗、无害化和规程化生产、规模化集中销售的数据信息服务体系。第三，提高产业组织化水平，推行“五统一”，即统一组织生产、统一管理水土肥等生产技术、统一采摘标准、统一安排质检和包装以及统一清徐县品牌集中外销。