基于模糊综合评价法的现代农业园区规划项目评价研究

刘序　肖广江　雷百战　张金鸽

摘 要 归纳广东现代农业园区规划的主要内容，提取共性评价因子构建9个一级指标、39个二级指标的评价体系，利用德尔菲法确定各个评价指标的权重，借助模糊综合评价法评价现代农业园区规划编制的优劣程度，为相关农业园区规划编制质量提供一个定性与定量相结合的评价指标与方法。

关键词 评价 ；现代农业园区规划 ；模糊综合评价法

分类号 F320 ；F224 Doi：10.12008/j.issn.1009-2196.2016.01.019

Abstract This paper summarizes the main contents of Guangdong modern agricultural park planning and builds evaluation system of 9 factors of first level and 39 indicators of second level by extracting the common assessment factors. The virtues or defect degree on planning compilation of modern agricultural park is evaluated by fuzzy comprehensive evaluation method and using Delphi method to determine the weights of indicators of the evaluation system. It also provides the evaluation index and method of a combination of qualitative and quantitative for the compiling quality of relevant agricultural park plans.

Keywords evaluation ； modern agricultural park planning ； fuzzy comprehensive evaluation

当前我国农业园区建设还存在着诸如覆盖面不足、科技集成转化能力较弱、科技产业规模较小、园区内产业关联度不高、推动区域现代农业产业发展能力不强等问题，反映出农业园区规划在编制和实施中出现了欠缺。要避免这些问题的出现，就需要在农业园区规划实施前进行规划编制评价。研究如何构建科学的园区评价指标体系，需要从多侧面探讨园区建设的评审和考核标准[1-2]。

农业园区规划项目的评价是一项复杂的系统工程，其中涉及到不同层次的多种评价因素，往往只能根据经验来选择评价因素并确定其权重。陈征提出基于模糊综合评价法的指标评价体系尝试建立了多级综合评判数学模型，从价值取向、对象范畴、操作过程3个方面9个评价因子对园区规划进行评价，使得规划实施更加合理与科学[3]。郑峰认为，评价指标体系是检验园区运行效果、进行科学管理的有效途径，因而建立了园区建设理论模型，设计了对园区项目的立项、生产过程、经济效益和社会效益进行评价的指标体系[4]。笔者通过相关研究与案例分析，以规划内容为主要评价内容，确定不同类型现代农业园区的共性评价因素，筛选和构建评价指标体系，制定评价方法，为规划编制的优劣提供了定量化的评价指标和方法。

1 材料与方法

1.1 材料

依据相关研究及实际规划案例分析，现代农业园区规划着重对区域农业产业、总体布局、园区运营等以下9个方面进行研究。

1.1.1 现状分析与评价

分析园区所在地农业自然资源的禀赋、农业土地资源、农业产业发展、农业劳动力与农业科技等现状，借助SWOT方法综合评价园区农业发展的自然资源条件、社会经济条件、空间区位和交通条件、国内外环境和政策等因素。

1.1.2 园区定位与目标

对园区所在区域的上级与相关规划进行分析和衔接，研究宏观的发展战略，提出园区总体规划的指导思想与原则、规划理念与思路、定位与发展目标等。

1.1.3 总体布局与建设规划

对规划范围进行功能分区与总体空间布局；分析各功能区功能定位和产业建设规划；构建主导产业、优势产业和特色产业等，研究产业链，并从空间和时间两个维度对园区的产业发展作出科学、合理的规划。

1.1.4 基础设施配套规划

主要对园区内外的道路交通、农田水利、给排水、电力设施、休闲旅游设施、景观及生态环保等方面进行分析，规划与总体布局相协调的基础设施。

1.1.5 投资估算与资金筹措

针对总体布局规划和基础设施规划等所涉及的项目进行测算投资额度，用估算的方式确定规划实施所需资金，制定年度投资计划与使用计划，分析资金来源与筹措方式等。

1.1.6 组织管理与运营

分析农业发展与运作现状，确立现代农业园区规划实施的组织架构、职责职能、定位与角色、运营模式、建设进度、收益分配方式等。

1.1.7 效益分析

从经济效益、社会效益、生态效益三大方面分析现代农业园区规划实施的预期效益。

1.1.8 保障措施

从组织管理、土地流转、科技支撑、资金筹措、人力资源、环境保护、市场推广与品牌打造等多方面提出相应的保障措施与实施建议。

1.1.9 规划图件

规划图件以直观化的图形、图像、三维效果等展示现代农业园区规划内容，具有直观形象、定位空间、表达具体的特点。规划图件主要包括区位图、现状图、功能分区图、总平面图、分区平面图、专项规划图、效果图等。

1.2 方法

1.2.1 权重的确定

本研究借助德尔菲法来确定各个评价指标的权重。德尔菲法（Delphi）充分利用专家知识、经验和智慧来解决发杂问题，通常是专家对问题的主观判断结果的汇总[5]。权重计算过程如下：

（1）召开专家会议，请n位专家，让他们针对评价指标体系提出各自意见；

（2）将各专家意见综合、整理、归纳，再反馈给各位专家；

（3）每位专家根据反馈的资料进一步分析，提出新的结果；

（4）计算出各位专家结论的平均数（E）和标准差（Std）；

式中： n为专家人数；ai为第i各专家的评分；E为某因素、指标专家评分均值；Std为某因素、因子专家评分样本的标准差。平均数（E）代表权重值，标准差（Std）代表意见的统一程度，如果标准差符合预先给定的要求，则确定平均数位预定值，否则再进行反馈。

1.2.2 模糊综合评价法

模糊数学是研究和处理模糊体系规律性的理论和方法，把普通集合论只取0或1两个值的特征函数推广到[0，1]区间上取值的隶属函数，把绝对的属于或不属于的“非此即彼”扩张为更加灵活的渐变关系，把“亦此亦彼”中间过渡的模糊概念用数学方法处理[6]。评价过程如下：

（1）确定评价因素集

根据区域农业规划评价体系，每个级别因素集为u={u1，u2，...um}。

（2）建立评价集

本研究中对评价指标的评价集为{优，良，中，差}，表示为v={v1，v2，...vm}。

（3）建立评判矩阵

2 结果与分析

2.1 评价体系构建与权重确定

以现代农业园区规划内容为主要评价内容，筛选9个一级指标、39个二级指标构建评价指标体系，并利用德尔菲法确定各个指标的权重，详见表1。

对评价集{优，良，中，差}构建评判对应的模糊关系定义，分别对应数据区间[100，85）、[85，70）、[70，60）、[60，0]。最终将“优良中差”的评价对应到39个二级指标上，做出评价表给专家用于评价。

2.2 评价指标体系应用

以获得2012年广东省优秀工程咨询成果二等奖《陈村花卉世界产业发展规划》为例，邀请5位专家按表1指标体系进行评价。按模糊综合评价法将评价结果进行分析和构造评价集。为方便计算，将一级、二级指标权重进行综合，以乘积方式表示。评价数据如表2。

借助DPS12（数据处理系统）软件进行数据分析[7]。在计算中发现，如果按一般综合评价方法，39个二级指标每个权重较小，经过先“取小”再“取大”的计算过程导致了结果平均化，不能反映真实的评价结果[6]。因此，在DPS平台上，对权重系数在计算过程中选择“按比例调整”方式，计算结果如表3。

评判结果表明，对规划编制评价为“优”的占50.00%，“良”的占33.33%，“中”的占16.67%，“差”的占0.00%。根据最大隶属度原则，该规划项目专家评价结论为“优”。

3 结论与讨论

在现代农业园区规划内容分析的基础上，提取共性评价因子构建了9个一级指标、39个二级指标评价体系，利用德尔菲法确定了各个评价指标的权重，借助模糊综合评价法评价现代农业园区规划编制的优劣程度，为相关农业园区规划编制质量提供了一个定性与定量相结合的评价规范。以《陈村花卉世界产业发展规划》为例进行实证，说明该评价指标体系具有一定可操作性和科学性，能够客观评价现代农业园区规划编制的优劣程度。

参考文献

[1] 陈 栋，甄双七，刘建峰，等. 我国农业科技园区建设现状与发展对策[J]. 广东农业科学，2006（12）：116-120.

[2] 黄修杰，何淑群，黄丽芸，等. 国内外现代农业园区发展现状及其研究综述[J]. 广东农业科学，2010，37（7）：289-293.

[3] 陈 征. 观光农业园区规划方法及其评价研究[J]. 农业现代化研究，2009，30（6）：692-695，715.

[4] 郑 峰. 农业科技园区管理机制及其评价指标体系研究[D]. 山东农业大学硕士学位论文，2005.

[5] 刘光富，陈晓莉. 基于德尔菲法与层次分析法的项目风险评估[J]. 项目管理技术，2008，（1）：23-26.

[6] 唐启义. DPS数据处理系统——实验设计、统计分析及数据挖掘（第2版）[M]. 北京：科学出版社，2010.

[7] Tang Q Y， Zhang C X. Data Processing System （DPS） software with experimental design， statistical analysis and data mining developed for use in entomological research[J]. Insect Science. 2013， 20（2）： 254-260.