基于Fuzzy－AHP模型的金融支持农业绩效评价

辛立秋 张婷婷

(东北农业大学，黑龙江 哈尔滨150030)

基于Fuzzy－AHP模型的金融支持农业绩效评价

辛立秋 张婷婷

(东北农业大学，黑龙江 哈尔滨150030)

农业的弱质性和比较利益较低，决定农业的发展更需要金融的支持。但近年来，部分金融机构在农村网点的收缩及农村资金外流等加剧了农业资金的供求矛盾，资金缺乏成为制约我国农业经济发展的主要因素。本文通过设计金融支持农业发展的绩效评价指标，运用层次分析法和模糊综合评价法对黑龙江省金融支持农业发展的绩效进行评价，为金融支持农业发展提供有针对性的参考依据。

农业发展;金融支持;绩效评价;层次分析法;模糊综合评价

金融是现代经济的核心，农业的发展离不开金融的支持。黑龙江省不仅是一个农业大省，而且是国家重要的商品粮、畜牧业和林业生产基地。近年来，黑龙江省农业贷款投放以每年30%以上的速度持续增长，保证了即使在遭遇严重自然灾害的情况下，连续五年实现粮食丰收。信贷资金的投入对黑龙江省农村经济做出了不可低估的贡献。但在农村金融体系中存在的农村营业网点不足、业务品种单一及农村资金外流等问题，制约着金融对农业的支持绩效。由于诸多指标数据不全面或者难于量化，对金融支持农业的绩效评价很难进行定量分析。因而，设计合理的评价指标和模型，对黑龙江省金融支持农业发展的绩效进行科学的定量分析，可以促进金融体系的完善和金融支持效率的提高，进而促进农业的发展。

一、金融支持农业发展的绩效评价指标体系的构建原则

1.科学性原则。在指标的选择上，应首先考虑指标选择的科学性，使指标体系能够充分反映影响金融支持农业发展的绩效的因素，能够得出科学而全面的综合评价结论。

(二)系统性原则。各指标应有清晰、相互独立的涵义，但是指标之间应当有技术和经济方面的联系，指标的数量应能覆盖金融支持农业绩效评价的各个方面，能构成一个系统的体系。

(三)可行性原则。考虑到数据采集的因素，尽量选择数据资料可获取、能够量化的指标，且应当具有一定的弹性，能够动态地评价金融支持农业发展的绩效。

(四)可比性原则。所选评价指标应当具有一定的弹性，必须保证所得评价结果对金融支持不同行业的横向可比性及金融支持农业在不同时期的纵向可比性。

二、金融支持农业发展的绩效评价指标体系的构建

对于农业的金融支持绩效评价，有的侧重把金融业作为产业来进行评价，有的侧重对金融市场的绩效进行评价，有的侧重金融的宏观调控作用来进行评价。本文选择金融支持对农业经济发展的贡献为评价目标，分析黑龙江省金融支持农业发展的绩效，具体评价指标见表1。

表1 金融支持农业发展的绩效评价指标体系

三、金融支持农业发展的绩效评价实证分析

1.层次分析法(AHP)。此法是由美国运筹学家T.L.Saaty提出的一种有效处理那些错综复杂、模糊不清的相互关系如何转化为定量分析的方法，是指将决策问题的有关元素分解成若干层次，在此基础上进行定性分析和定量分析的一种决策方法。

2.模糊评价法。此法是基于模糊集合论基础上的综合评估方法，它可使评估过程中遇到的模糊因素明晰化，将定性的指标进行定量研究，尽可能地避免了主观因素给考核结果带来的偏差。

考虑到金融支持农业绩效评价指标体系的多层次、多因素，且指标间的模糊性和相对独立性较强等特点，运用层次分析法解决指标体系结构的设计问题，再引用模糊综合评价方法进行评价，不仅可以给出模糊对象的具体量化数据，还可以判断对象的优劣等级。

下面运用层次分析法和模糊综合评价方法对黑龙江省金融支持农业发展的绩效进行综合评价，采用表1所构建的评价指标体系，综合运用Delphi法和AHP法确定各指标权重。

运用Delphi法确定评语集，由专家组对评价对象集中的每一指标进行相对等级评判，在本例证中选定10位来自金融和农业领域的专家对农业金融支持体系的各项指标打分，据此确定指标隶属度矩阵，隶属度为:判断某指标属于Vj的专家个数/专家总数。根据得分情况建立模糊评价矩阵，如下所示:

表2 指标体系权重与评语集计算结果

1.进行一致性检验CR=CI/RI。经计算得:

CR=0.0189 ＜0.1

CR1(2)=0.0189 ＜ 0.1，CR2(2)=0.0189 ＜0.1，CR3(2)=0.003 ＜ 0.1，CR4(2)=0.0141 ＜0.1当CR ＜0.1时，一般认为一致性是可以接受的，经验证各指标均具有满意的一致性。

2.准则层上各因素的评价。通过指标层上各指标的评价结果构成的模糊评价矩阵右乘指标层各指标的权重向量，就可以得到准则层上各因素的评价结果。

同理，得出:

3.目标层指标的评价。对影响金融支持农业发展绩效评价的四个方面进行综合评价，用准则层上各因素的评价结果构成的模糊评价矩阵R右乘准则层各因素的权重向量W得到。

四、模糊综合评价结果分析

根据评价的需要，农业金融支持体系绩效一般分为优、良、中、较差、差五个层次，评价集可记为 V={V1，V2，V3，V4，V5}。如果将绩效等级用1—5尺度来表示，则评价等级4≤V1，3≤V2＜4，2≤V3＜3，1≤V4＜2，V5＜1。

由此，根据最大隶属度法，黑龙江省金融支持农业发展的绩效评价值在V4等级得分最高，为0.371 2，在 V3 等级得分次之，为0.300 2，说明模糊综合评价得出的结果是该金融支持农业发展的绩效水平评价级别为“较差”，并且有偏向中等的趋势。

通过对黑龙江省农业发展的金融支持绩效的实证评价，在一定程度上说明我国金融对农业的支持较弱。这主要是由于农业的弱质性缺乏对信贷资金的吸引力、农村金融体系不健全以及缺乏有效的竞争机制等原因导致金融对农业的投入弱化。同时，农信社和村镇银行等新型农村金融机构又难以独立承担金融支农的重任。因此，应健全农村金融体系，通过政府的税收、补贴等优惠政策引导金融部门加大农业信贷资金的投放，发挥村镇银行等新型农村金融机构的作用等，加强金融对农业的支持，以促进农业的可持续发展。

［1］ 陈伟，齐媛媛.基于价值链优化的装备工业管理绩效模糊综合评价［J］.商业研究，2009(5):48～51.

［2］ 胡鞍钢，王磊.社会转型风险的衡量方法与经验研究 (1993－2004)［J］.管理世界，2006(6):46～54.

［3］ 行金玲.研发人员绩效考核指标体系与实证研究［J］.科技管理研究，2008(12):377 ～378.

The Performance Evaluation of Financial Supporting Agriculture Based on Fuzzy－AHP Model

Xin Liqiu，Zhang Tingting
(Northeast Agricultural University，Harbin Heilongjiang 150030)

The relative weakness and low benefits of agriculture decide the development of agriculture which needs more financial support.But in recent years，the curtailment of bank business departments in rural areas and the outflows of rural capital have aggravated the conflicts of supply and demand of agricultural funds.Lacking of funding has become the main factor that constrains the development of agricultural economy.In this paper，through designing the performance evaluation indicators of finance support for agricultural development，the writer uses Analytic Hierarchy Process and Fuzzy Comprehensive Evaluation Method to evaluate the performance of financial supporting agricultural development in Heilongjiang Provinces，in order to provide target－oriented reference for finance supporting agriculture.

agriculture development，financial support，performance evaluation，analytic hierarchy process，fuzzy comprehensive evaluation

F323

A

1672-3805(2011)03-0010-04

2010－11－18

黑龙江省哲学社科基金项目(编号:08E015);黑龙江省教育厅人文社科项目(编号:11542014)的阶段性成果

辛立秋(1970－)，女，黑龙江呼兰人，东北农业大学经济管理学院金融系主任，副教授;研究方向:金融理论与政策、农村金融