模糊综合评价法在低碳新农村发展评价中的应用——以河北省为例

刘倩，张玉敏，董芳，胡秀花，于瑞卿

(1.河北金融学院 管理系，河北 保定 071051；2.河北金融学院 宣传部，河北 保定 071051)

模糊综合评价法是以隶属度描述模糊界限的数学方法，在模糊集合基础上，从多个指标对被评价事物隶属等级状况进行综合性评判，把被评判事物的变化区间做出划分.本文采用模糊综合评价法构建评价模型，对低碳新农村发展水平进行综合评价.

将低碳经济的理念、方法引入新农村建设是具有中国特色的新农村发展的新思路．从国内对该问题的研究情况来看，自2009年起，文献[1-3]明确了低碳新农村建设的重要意义后，越来越多的学者们逐渐从低碳新农村建设的理论与实践方面展开研究．理论研究方面，文献[1，3-4]等从宏观经济的角度对低碳新农村建设问题提出对策建议；文献[5-8]学者分别从财税政策支持、农村社区低碳建设、法律保障机制及低碳工业化制度建设等某一专业领域为切入点对低碳新农村建设献言献策．随着各地低碳新农村建设实践的不断深入，有些学者开始从实践角度去探究低碳新农村建设的发展问题．例如，文献[9-12]等学者分别以杭州市、青岛市、黑龙江省、齐齐哈尔市等某一地域低碳新农村建设问题为视角提出了适合当地低碳新农村建设的具体路径．从研究方法上来看，学者们较多采用定性描述的研究方法，定量研究较为鲜见，但也有学者开始尝试采用一定方法来对某一地区低碳新农村的发展建设情况进行评价与探讨．文献[13]以浙江省为例，从低碳新农村的内涵和特征出发，提出了低碳视角下的新农村建设评价指标体系，采用层次分析法和专家咨询法，构建了评价量表；文献[14]运用复合法筛选了低碳乡村评价指标，采用灰色系统综合评价法结合评价要求和数据特征，尝试构建了低碳乡村指标评价体系和评价模型．不难看出，对于低碳新农村建设在实践中的发展状况尚未形成一套系统、科学的技术指标和评价体系．基于此，本文将在借鉴学者们的研究基础上，构建低碳新农村发展水平评价指标体系，并依据指标体系构建模糊综合评价模型，从而量化指标体系中的各项指标，再通过层次分析法(AHP)对各指标赋权，最终对低碳新农村发展水平进行综合评价．

1 指标体系的构建

低碳新农村建设是一项涉及面较广、综合性较强的系统工程，其评价指标体系应能客观评价及反映其发展程度，其指标集合应依据于低碳经济理论和新农村建设理论．因此，本文以低碳经济与新农村建设理论为指导，以国家相关政策为依据，以构建科学、全面、系统、可行的评价指标体系为原则，在综合国内外最新研究成果的基础上，采用层次分析法(AHP)，从“产业结构低碳、农业生产低碳、乡村建设低碳以及生活方式低碳”4项指标着手构建了低碳新农村发展水平评价指标体系．

产业结构低碳指标是从总体上来衡量新农村各产业发展过程中低碳化程度的指标，包含5项指标，分别是：第三产业从业人员比重、第三产业增加值比重、高新技术产值占规模以上工业总产值比重、人均纯收入及单位GDP CO2排放量．其中，前4项指标均为正向指标，即各指标数值越大，低碳化程度越高；而GDP CO2排放量=煤、石油、天然气等能源×折标煤系数×CO2排放系数GDP总量为负向指标，与低碳化程度负相关．

农业生产低碳指标是专门针对农村经济发展中比重较大的农业产业过程中的污染、排放等问题进行测度的指标，包含5项指标，分别是：优良品种普及率、保护性耕作面积比重、低碳农药使用率、秸秆综合利用率及有效灌溉面积比重．5项指标均为正向指标．

乡村建设低碳指标指对新农村住宅规划、道路等基础设施及环境建设中的低碳化程度进行测度的指标共包含6项指标，分别是：集中社区居住比例、乡村干道硬化率、森林覆盖率、生活污水处理率、垃圾无害化处理率、完成改厕户的比重．该6项指标也均为正向指标，指标越高，低碳型新农村建设水平越高．

生活方式低碳指标是测度新农村居民在日常生活中的低碳意识及碳排放程度的指标．包含户年均碳排放量、沼气使用率、节能家电使用率及太阳能利用率4项指标．其中，户年均碳排放量=(生活用电量+生活用非电能源)×折标煤系数×碳排放系数村总户数为负向指标，其余3项均为正向指标．

2 建立评价模型

由于低碳型新农村发展水平的好与差没有明确的等级区分，其评价具有一定的模糊性，而模糊综合评价法是根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体评价[15]，因此，本研究选用该方法对低碳型新农村的发展水平进行评价．模型构建分为以下4个步骤：

步骤1：设定被评价对象的因素集与评价集．

根据图1的评价指标体系，设一级评价因素集为U，U=(U1，U2，…，Um)，二级评价因素集为Ui，Ui=(ui1,ui2,…,uim)．

确定因素评价等级值集合V=(v1,v2,…,vn), 根据指标的性质及特点，设定评价集为V=(很高，较高，一般，较差)．

步骤2：确定各因素的隶属度矩阵．

依据评价因素指标和评价等级，专家对二级指标进行评价投票，得到隶属矩阵Ri=ri11…ri1n

⋮⋮⋮

rim1…rimn，其中rimn表示第i个一级指标下的第m个二级指标的第n级评价等级的隶属度．

步骤3：确定各因素的权重．

某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度．本研究采用运筹学家Satty 等人提出的AHP法来确定指标权重，即通过构造判断矩阵并对判断矩阵进行一致性检验，得到具有满意一致性的判断矩阵，从而获得各因素的权重．

设一级因素指标集U={U1，U2，…，Um}，通过一致性检验后的各因素指标对应的权重为W=(w1，w2，…，wm)；同理，二级因素指标集Ui={ui1,ui2,…,uim}通过一致性检验后的各因素对应的权重为Wi=(wi1,wi2,…，wim)．

步骤4：构建模糊评判矩阵，并与因素的权向量进行模糊运算并进行归一化，得到模糊评价综合结果．

由于本研究构建的评价指标体系中包含20项因素指标，数量较多，各因素之间允许以优补劣，相互补充，可避免信息的丢失，因此采用加权平均型模糊合成算子进行计算．

设一级指标的隶属度矩阵为J[16]．

Ji=(ji1,ji2,…,jin)=Wi*Ri=(w1，w2，…，wm)*ri11…ri1n

⋮⋮⋮

rim1…rimn.

得出一级指标的综合评价矩阵为Ji=(J1,J2,…,Jm)T，Ji归一化得到Ji，则有

Ji=ji1∑mk=1jik,ji2∑mk=1jik,…,jin∑mk=1jik，

综合评价矩阵J归一化得隶属度矩阵B=(J1J2…Jm)T．

设低碳新农村发展水平的综合评价矩阵为A，αi表示低碳新农村发展水平的第i个评价等级的隶属度，则A=(α1,α2,…,αn)=W*B，归一化得A,A即为低碳新农村发展水平的综合隶属度向量[16]．

3 河北省低碳新农村发展水平评价

利用上文建立的低碳新农村发展水平指标体系，并借助模糊综合评价模型与AHP法对河北省低碳新农村发展水平进行客观、科学的分析．

3.1 数据来源

根据上述评价指标体系，考虑到数据的代表性和可获取性，本文选取20个河北省新农村建设优秀示范村作为调查样本，分别是：石家庄市赵县新寨店村和赞皇县东高村，承德市平泉县府右新村和隆化县榆树底村，张家口市张北县南壕堑村和宣化县太师湾村，秦皇岛市的抚宁县石门村和北戴河区车站村，唐山市遵化市小王庄村和滦南县李营村，廊坊市固安县林城村和三河市查马坊村，保定市新市区北章村、北市区西白楼村和清苑县北大冉村，沧州市献县小屯村，衡水市桃城区北门口村，邢台市内丘县岗底村，邯郸市峰峰矿区黑龙洞村和武安市白沙村．数据来源为2013年《河北经济年鉴》、《河北农村统计年鉴》，上述各村所在各县(市、区)农业局统计资料以及2013年暑期进行的村、镇企业和农村入户调查的整理数据．

3.2 权重的确定

通过相关专家的问卷调查，对一级指标进行相对重要性的比较，得到一级指标判断矩阵，从而求得特征根为λmax=4.214 3，计算得出CR=0.080 3<0.1，即一致性检验通过，将特征向量归一化得权重W=(0.299 0，0.566 7，0.076 2，0.058 1)．同理可得二级指标权重W1=(0.535 6，0.044 7，0.164 5，0.110 9，0.144 3)，W2=(0.058 8，0.104，0.403 8，0.342 1，0.091 3)，W3=(0.079 6，0.051 5，0.041 9，0.148 6，0.417 9，0.260 5)，W4=(0.618 5，0.073 5，0.179 9，0.128 1)．

3.3 确定隶属度和评价标准

由上文确定的评价集V=(很高，较高，一般，较差)，设定分组标准为Si=(i=1,2,3,4)，设U∈(Si,Si+1)，隶属度为USi(u)，则每个指标对应的隶属函数为：

若u为正向指标，

USi(u)=Si+1-uSi+1-Si,USi+1(u)=u-SiSi+1-Si.

当U⊄(Si,Si+1)时，若U≥S4，则U4(u)=1,若U≤S1，则U1(u)=1.

若u为逆向指标，

USi(u)=Si-uSi-Si+1，USi+1(u)=u-SiSi-Si+1．

当U⊄(Si,Si+1)时，若U≤S4，则U4(u)=1,若U≥S1，则U1(u)=1[17]．

本文确定的低碳新农村发展水平评价指标体系，目前各国和地区的经济规模、发展状况及统计口径等存在很大区别，学术界尚没有统一认可的标准．因此，本文按照以下3个顺序来确定标准：1)参照国家标准值或国际标准值确定；2)参照2011年10月河北省政府颁布的《河北省新农村建设“十二五”规划》以及其他省份“新农村建设评价指标体系”等资料确定；3)依据现有生态环境与经济社会协调发展理论，定量化为标准值；最终确定指标体系4个等级的评价标准，即很高、较高、一般、较差(表1)．

表1 评价指标隶属度标准Tab.1 Evaluation index member ship degree standard

续表1

3.4 模糊评价矩阵

根据上述指标体系及评价指标隶属度标准，聘请20位高校、农业机构专家，根据数据资料及研究考察结果给各二级指标进行投票打分，例如垃圾无害化处理率为45%，其“一般”的隶属度为0.20，表示20位专家中有4人给垃圾无害化处理率投的是“一般”的选票．河北省低碳新农村发展水平模糊评价矩阵见表2．

表2 河北省低碳农村发展水平模糊评价矩阵Tab.2 Fuzzy evaluation matrix of low-carbon new rural development in Hebei Province

产业结构低碳指标U1下的二级指标的模糊综合评价矩阵为R1，且该二级指标的权重系数W1=(0.535 6，0.044 7，0.164 5，0.110 9，0.144 3)，可得U1的综合评价矩阵为

J1=W1*R1=(0.259 6 0.338 7 0.401 7).

同理，其他一级指标的综合评价矩阵为

J2=W2*R2=(0.113 6 0.036 5 0.516 0 0.333 9).

J3=W3*R3=(0.041 9 0.277 3 0.483 8 0.197 0).

J4=W4*R4=(0.461 1 0.383 1 0.155 8).

将综合评价矩阵J各行进行归一化计算，得一级评价指标隶属度矩阵：

B=0.000 00.259 60.338 70.401 7

0.113 60.036 50.516 00.333 9

0.041 90.277 30.483 80.197 0

0.000 00.461 10.383 10.155 8．

由此，得低碳新农村发展水平评价向量

A=W*B=(0.067 6 0.146 2 0.452 8 0.333 4)，

将其归一化得A=(0.067 6 0.146 2 0.452 8 0.333 4)．

根据模糊综合评价的最大隶属度原则，评价体系中产业结构低碳指标的最大隶属度为 0.401 7，处于较差水平；农业生产低碳指标与乡村建设低碳指标的最大隶属度分别为 0.516 0 和 0.483 8，处于一般水平；生活方式低碳指标最大隶属度为 0.461 1，处于较高水平；由于最大隶属度为 0.452 8，因此河北省低碳型新农村建设总体水平一般，急需提高．

4 结束语

通过采用模糊综合评价法，实践论证了本文所建立的低碳新农村发展水平评价指标体系，其结果与实际情况也较为相符，充分证明了该方法的指导意义．综合评价结果可以让我们透过指标因子找到发展过程中存在问题的具体原因，找到症结所在，从而为决策提供依据．

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