基于模糊评价的河南省农业现代化发展水平分析

基于模糊评价的河南省农业现代化发展水平分析

刘慧敏1, 王红利2

(1.郑州成功财经学院,河南 郑州 451200; 2.华北水利水电大学,河南 郑州 450045)

摘要：河南省是中原经济区的主体所在省份.为更好地了解河南省农业现代化发展水平，以河南省的18个主要城市为样本,选取12个指标建立了河南省农业现代化发展水平评价指标体系；根据模糊评价原理,利用模糊综合评判矩阵计算出每个城市的12个指标对于评判集中各类别的隶属度.经对比,模糊评价分类结果与灰色关联度方法的排序结果基本一致.根据聚类分析结果,河南省的18个主要城市可以划分为3大类型.分析了每一类城市的农业现代化发展水平,可为促进河南省的农业发展提供决策依据.

关键词：农业现代化发展水平;农业发展水平评价体系;模糊评价中图分类号：F323；F302.5文献标识码：A文章编号：1002-5634(2015)03-0033-04

收稿日期:2015-05-15

作者简介：鲁蓉蓉(1980—),女,安徽芜湖人,讲师,主要从事园艺技术、环境工程方面的研究.

DOI:10.3969/j.issn.1002-5634.2015.03.009

河南省作为中原经济区的主体所在省份,如何在保障粮食安全、生态环境的条件下进行新型城镇化、新型工业化、新型农业现代化的协调科学发展,是其当前面临和亟待解决的一个问题.为了客观、准确地把握河南省当前的农业现代化发展水平,应建立适合的农业发展水平评价体系,对河南省内主要城市的农业现代化发展情况进行科学的分析和评价.

国内多采用聚类分析、因子分析、模糊评价等方法来分析农业经济问题和农村发展问题的研究.2003年,杨印生等[1]利用聚类分析法从农业技术经济学的角度对我国31个省、直辖市、自治区的农业发展水平进行了聚类分析,并针对各地区的情况探讨了精确农业在各地实施的可行性.2007年,尚正永等[2]选取13个反映农业发展水平的评价指标,运用因子分析法对江苏省13个地级市的农业发展水平进行了定量分析.2013年,岳晓鹏等[3]建立了农业发展水平评价指标体系,采用灰色聚类分析法对河南省中原经济区的18个城市的农业发展水平进行了聚类分析,可为中原经济区的农业发展提供决策依据.2014年,尤海星等[4]构建了农业循环经济发展水平的评价指标体系,阐述了农业循环经济发展水平模糊综合评价模型的运算过程,为监测和评价各地区农业循环经济的发展状况、促进和完善循环型农业经济的建设提供了理论和方法指导.模糊综合评价法利用模糊数学的隶属度理论把对事物的定性评价转化为定量评价,对受到多因素影响的事物作出总体评价,非常适合农业经济发展水平的评判.鉴于此,笔者在建立了河南省农业现代化发展水平的评价指标体系后,采用模糊评价法[5]对河南省的农业现代化发展水平进行了分析.

1河南省农业现代化发展水平评价指标体系

参考文献以河南省内的18个主要城市作为样本,在[1-4]的基础上,建立了河南省农业现代化发展水平的评价指标体系.包括以下12个指标:农业从业人员C1,万人;机耕地面积C2,103hm2;机播地面积C3,103hm2;机收地面积C4,103hm2;机电灌溉面积C5,103hm2;化肥折纯施用量C6,万t;单位面积粮食产量C7,t/hm2;农林牧渔业增加值C8,万元;农机总动力C9,104kW;农产品加工机械C10,万台;农村用电C11,104kW·h;农村家庭人均纯收入C12,万元.由2013年河南省统计年鉴中采集的各城市原始数据见表1.

表1　河南省内18个城市的农业现代化发展水平评价指标

2农业现代化发展水平的模糊评价

2.1　模糊评价原理

1)确定评价指标因素集U={u1,u2,…,un}.

2)确定评判集V={v1,v2,…,vp},可以用优、良、中、差或者具体数值来体现.

4)确定隶属度矩阵R=(rik)n×p,其中rik表示因素ui对于等级vk的隶属度.

5)确定综合评判矩阵B=ρ∘ R.

2.2　计算过程及结果

在原始数据中,部分数据与城市规模有关,如机耕地面积、农机总动力等,在计算时需要消除因城市规模造成的影响.另外各种数据的度量单位也不一致,需要进行无量纲处理.将表1中原始数据进行归一化处理[6],结果见表2.

表2　处理后的河南省内18个城市的农业现代化发展水平评价指标

续表

根据模糊评价原理,评价因素集为经过处理后的12个农业现代化发展水平指标数据.

评判集为

V={第1类(KI1),第2类(KI2)，第3类(KI3)},

取值分别为各指标的最大值、第二四分位数、第一四分位数.

确定各指标权重的方法较多,这里采用超标加权法,其计算公式为

ρ=[0.09,0.11,0.11,0.11,0.08,0.09,0.08,0.09,0.11,0.07,0.03,0.03].

计算各城市对评判集的隶属度.如济源市的隶属度为

最后利用模糊综合评判矩阵分别计算出各城市的12个指标对于评判集中各类别的隶属度,结果见表3.表3的最后一列为利用灰色关联度方法[3]计算所得的结果.经过对比,采用模糊评价方法所得的分类结果与采用灰色关联度方法所得的排序结果基本一致.

表3　河南省内18个城市的各指标对于评判集的隶属度

2.3　结果分析

根据表3的聚类结果,可以将河南省内的18个主要城市分为3类.第1类:周口市、驻马店市、南阳市、商丘市、信阳市;第2类:安阳市、开封市、新乡市、洛阳市、濮阳市、平顶山市、鹤壁市、郑州市、许昌市、漯河市;第3类:焦作市、济源市、三门峡市.

第1类城市中多为传统的农业大市,在12项农业现代化发展水平指标中,均有1～2项居于领先地位,多项指标比较靠前,因此综合排名较为领先.但是需要注意的是,第1类城市中也有发展短板,几乎所有城市的农村用电量相对较少,但农产品加工机械数量却并不是最少.这说明4个城市的农村农产品深加工产业发展还没有形成规模,小型和微型加工工厂较多,大型加工企业较少,在这方面还有待进一步发展.还应注意的是,这些城市的农业现代化发展水平排名较高,但农民人均纯收入排名并不是非常靠前,因此这一类城市今后还需要努力提高农民的人均收入.此外,信阳市的机电灌溉面积和农机总动力较少,处在靠后位置,虽然划为第1类城市,这两项指标仍然是今后发展的重点所在.商丘市对于第1类的隶属度为0.54,第2类的隶属度为0.41,可见商丘市并不是处在绝对优势,其各项指标发展较为均衡,没有突出的指标,这也需要在今后的发展中给予重视.

第2类城市的农业现代化发展水平处于中游地位,该类城市整体农业发展程度并不低,但是由于人口基数较大,所以人均发展水平不算太高.这类城市中,平顶山市和濮阳市对于第2类的隶属度(0.50,0.53)较之对于第3类的隶属度(0.48,0.43)也不占绝对优势,说明它们的各项指标中有较多指标处在落后的位置,在今后的发展过程中不能掉以轻心,对落后指标尤其要多加关注.

第3类城市中的焦作市、济源市、三门峡市等并非各项指标均排在靠后位置.如济源市人均收入较高,属于第1类;焦作市单位面积粮食产量最高.但是这些城市的其他指标的排名相对较低,这与他们位于河南省中西部山区的地理位置有一定关系,今后需要明确优势和弱点,有针对性地发展.

3结语

建立了河南省农业现代化发展水平的评价指标体系,采用模糊评价方法对河南省内18个主要城市的农业现代化发展水平进行了分析评价,评价结果与利用灰色关联度方法所得的顺序结果基本一致，可为促进河南省的农业发展提供决策参考.

参考文献

[1]杨印生,安秀峰,郭鸿鹏.我国农业发展水平的聚类区划及实施精确农业的可行性分析[J].中国管理科学,2003,11(1):420-424.

[2]尚正永.江苏农业发展水平空间差异的定量评价[J].统计与决策,2007(21):129-131.

[3]岳晓鹏,王萍莉.基于灰色聚类分析的中原经济区城市农业发展水平评价[J].湖北农业科学,2013,52(24):6197-6199.

[4]尤海星,高军,袁俊武.基于模糊综合评价方法的农业循环经济发展评价研究[J].现代农业科技,2014(15):313-315.

[5]谢季坚，刘承平.模糊数学方法及其应用[M].3版.武汉：华中科技大学出版社，2006.

[6]何晓群.多元统计分析[M].北京：中国人民大学出版社，2004.

Analysis of Agricultural Modernization Development Level in Henan Based on Fuzzy Evaluation

LIU Huimin1, WANG Hongli2

(1.Zhengzhou Chenggong University of Finance and Economics, Zhengzhou 451200, China;

2.North China University of Water Resources and Electric Power, Zhengzhou 450045, China)

Abstract:Henan Province is the main province of central plain economic region. In order to investigate the development level of modern agriculture in Henan Province, in this paper, we took 18 major cities in Henan Province as samples, and selected 12 indexes to establish the evaluation system of the development level of modern agricultural. According to the principles of fuzzy evaluation, we used fuzzy comprehensive evaluation matrix to calculate the membership degrees of 12 indexes of each city for each category of judgement jets. By comparing the values of the membership degrees, the classification results of fuzzy evaluation are consistent with the ranking results of grey correlation method. According to the cluster analysis results, 18 major cities in Henan can be divided into three types. Analyzing the development level of agricultural modernization, can provide decision bases for the agricultural development of Henan Province.

Keywords:development level of agricultural; membership degree; fuzzy evaluation

(责任编辑：陈海涛)