灰靶理论在移民后期扶持效果评价中的应用

税　宁，姚凯文

(华北电力大学 可再生能源学院，北京　102206)



灰靶理论在移民后期扶持效果评价中的应用

税宁，姚凯文

(华北电力大学 可再生能源学院，北京102206)

本文介绍了灰靶理论即其基本模型。然后选取5个不同的移民乡镇，以这些乡镇的5个经济指标作为评价指标。根据灰靶理论求得每个指标在每个模式下的对标准模式的靶心系数，最后求得每个模式的靶心度。由求得的靶心度的大小与级数来评价移民后期扶持效果，找出所有模式中效果最好的和最差的，并提出建议。

灰靶理论；靶心度；移民；效果评价

自从国务院在2006年下发了《关于完善大中型水库后期扶持政策的意见》(国发[2006]17号)后，移民安置和扶持的问题越来越得到政府和群众的关心。而一些学者也纷纷对其做出了研究，其中灰色系统理论在移民安置的运用方面也取得了一些成果，如在移民安置区优选中的运用[1]，移民收入分析中的运用[2]以及移民安置绩效[3,4]的评估中的运用。由于文献2、3、4中所使用的灰色关联分析法只对一个区域进行纵向的评估，没有对不同区域进行横向的比较，也没有对移民后期扶持效果进行评价。本文采用了灰靶理论对陕西省安康市汉滨区的5个镇的移民在后期扶持实施前后的生活生产情况进行分析，从而可以得到后期扶持对移民生产生活情况的影响程度以及间接反映移民工作情况。

一、灰靶理论简介[5]

灰靶理论是一种处理模式序列的灰关联分析理论,它是在灰色系统理论中运用较广的一种。按命题信息域要求，在一组模式序列中，找出最接近子命题目标值的数据构造标准模式，然后各个模式与标准模式一起组成灰靶，最接近目标值的标准模式则称为灰靶的靶心，远离靶心的模式为靶边，往上远离的模式称作为上靶边，往下远离的模式称作为下靶边。各个灰关联差异信息空间中的模式与靶心的灰色关联程度称为靶心接近度，简称为靶心度。然后可根据各个指标在每个模式下的靶心度来计算综合系数，综合系数值越大就表示相对应的选择方案越具优势。

二、基本模型的建立

(一)灰模式

令ωi为多极性指标序列，P是ωi的命题，

k代表k指标，

(二)标准模式(靶心)

标准模式是命题要达到的目标模式，是最优的方案。

令 POL(max)、POL(min)、POL(mem)分别为极大值极性、极小值极性、适中值极性，

则

则称序列

为标准模式。

(三)灰靶变换

令T为变换，若

(1)

则T为灰靶变换。

(四)灰关联因子集和灰关联差异信息空间

令@GRF为灰关联因子集，那么

@GRF={xi|i∈I，xi=Tωi，ωi∈@INU，T为灰靶变换}，

令GR为@GRF上灰关联差异信息空间

则

1.称γ(x0k，xik)为靶心系数

(2)

2.称γ(x0，xi)为xi的靶心度

(3)

三、算例与结果分析

(一)计算过程

本文的算例采用陕西省安康市汉滨区的5个镇的移民2005年和2011年的相关经济数据，使用增长率作为指标，数据如下表。

表1陕西省安康市汉滨区5个移民镇的经济指标

乡镇ABCDE瀛湖镇95.307.64175.64205.476.61谭坝镇-52.9485.54154.17177.81-19.85流水镇-19.6929.33210.93321.8224.37建明办事处-14.9714.29236.20306.2553.38大竹园镇36.2123.50235.64283.6378.25

注：数据来源于陕西省安康市汉滨区2011年度后期扶持监测评估报告

其中A代表人均耕地面积的增长率，是极大值性；B代表人均住房面积的增长率，是极大值性；C代表人均纯收入的增长率，是极大值性；D代表非农人均纯收入增长率，是极大值性；E是盈余占收入比例的增长，是极大值性。在不影响灰色空间关联结果的前提下，对其进行变换，得到如下表格。

表2变换后的5个移民镇的经济指标

灰模式ωi1ωi2ωi3ωi4ωi5ω1k148.247.64175.64205.4726.46ω2k0.0085.54154.17177.810.00ω3k33.2529.33210.93321.8244.22ω4k37.9814.29236.20306.2573.23ω5k89.1523.50235.64283.6398.10

由上表可以得出标准模式即靶心为

ω0=(148.24，85.54，236.20，321.82，98.10)

按照式(1)对表2数据进行灰靶变换，得到表3的结果，其中标准模式经过灰靶变换后得Tω0==(1，1，1，1，1)。

表3灰靶变换后的数据值

灰靶变换ABCDEx11.00000.08930.74360.67090.2697x20.00001.00000.65270.58060.0000x30.22430.34290.89301.05080.4508x40.25620.16711.00001.00000.7465x50.60140.27480.99770.92621.0000

得到灰靶变换的数据后，可根据2.4中所述

求得灰关联差异信息集，结果如表4所示。

表4灰空间差异信息集

差异信息集0i1()0i2()0i3()0i4()0i5()01k()0.00000.91070.25640.32910.730302k()1.00000.00000.34730.41941.000003k()0.77570.65710.1070-0.05080.549204k()0.74380.83290.00000.00000.253505k()0.39860.72520.00230.07380.0000

由上述的表格可以找到

则由式(2)可得靶心系数

将表4的数据代入上式中，可得靶心系数值。

表5靶心系数值

靶心系数γx01,xi1()γx02,xi2()γx03,xi3()γx04,xi4()γx05,xi5()γ(x0,xi)γx0k,x1k()1.00000.35440.66110.60310.40640.6050γx0k,x2k()0.33331.00000.59010.54380.33330.5601γx0k,x3k()0.39190.43210.82381.11320.47650.6475γx0k,x4k()0.40200.37511.00001.00000.66360.6881γx0k,x5k()0.55640.40810.99530.87131.00000.7662

把求得的靶心系数值代入式(3)，可以得到靶心度，即表5的最后一列。

(二)结果分析

由3.1的计算结果可以看出，5个镇的靶心度的排名为：大竹园镇(0.7662)>建明办事处(0.6881)>流水镇(0.6475)>瀛湖镇(0.6050)>谭坝镇(0.5601)。靶心度越大，说明所对应的模式与标准模式的关联度越大，此模式越优。此排名说明，大竹园镇的后期扶持政策贯彻实施的较好，移民的生产生活水平在这5个镇中增长的最快。谭坝镇的后期扶持效果相比之下是最差的，究其原因可能是扶持力度不够或是当地移民自身的“造血”意识和能力不够。

按照最少信息原理，以及ξ=0.5，可以把靶心度分为7级[5]，分级如下：

[0.9，1] 第1级；[0.8，0.9] 第2级；[0.7，0.8] 第3级；[0.6，0.7] 第4级[0.5，0.6] 第5级；[0.4，0.5] 第6级；[0.4，0.3333] 第7级。

按照以上分级可得出，大竹园镇的后期扶持效果为第3级，建明办事处、流水镇、瀛湖镇为第4级，谭坝镇最差，为第5级。

四、总结

本文是用灰靶理论来评价不同地区的移民后期扶持效果，若把指标换成：人均乡村企业相对于搬迁前年收入的增长率、人均种植业相对于搬迁前年收入的增长率、劳动力就业率、人均增加住房面积、临时占地垦复率、交通条件相对于搬迁前的改善程度、其他生产生活条件配套率等，就可以用作移民安置效益的评估。

本文在分析中用的是地域模式，若把其换成时间模式，得出的靶心度就可以表示一个地方不同年度的移民后期扶持效果。若在本文的基础上再加入几个具有可比性的原居民乡镇，还可以根据靶心度的排序比较移民和原居民的情况，从而得出后期扶持的效果的优劣，找出靶心度较高的乡镇，可以为其他乡镇作为范例，学习其可取之处。

所以，灰色关联法中的灰靶理论不仅能实现较高精度的纵向对比，还能用作横向的对比分析，而且在效益评价，性能评价等方面都能广泛运用。

[1] 叶新霞等.灰色优选法在移民安置区优选中的应用[J].水利规划与设计，2012(2).

[2] 邵慧敏等.灰色理论在万安水库移民收入分析中的运用[J].人民长江，2008(11).

[3] 杨文建等.灰色系统理论对工程移民安置绩效的评估研究[J].广西水利水电，2002(2).

[4] 杨文建等.水库移民安置区可持续发展的灰色预测模型及应用[J].长江科学院院报，2002(4).

[5] 邓聚龙.灰色系统基本方法[M].武汉：华中理工大学出版社，1987.

[6] 解志坚等.权重的求解方法研究[J].中北大学学报，2005(5).

(责任编辑：王荻)

The Application of Gray Target Theory on the Evaluation of the Later Supporting Effect of the Resettlements

SHUI NingYAO Kai-wen

(Renewable Energy School, North China Electric Power University,Beijing 102206,China)

This paper briefly introduces the Gray Target Theory and its basic model. Then it selects five settlements and takes five economic indicators of these areas as the evaluation index.The bull eye coefficient to the standard mode of every index in every pattern can be solved according to the Gray Target Theory. After that，we can get the approaching degree of every pattern.Finally, the later supporting effect of the resettlements can be evaluated by the value and level of the approaching degrees, and the best and worst can be figured out, also the advices can be proposed.

gray target theory;approaching degree; resettlement; effect evaluation

2014-04-30

税宁，女，华北电力大学可再生能源学院硕士研究生；姚凯文，男，华北电力大学可再生能源学院教授。

D632

A

1008-2603(2015)02-0032-03