基于区间数的粮食安全评价方法探讨

2016-12-29雷丽平

种子科技 2016年6期

关键词：赋权区间权重

雷丽平

（浙江艺术职业学院，浙江杭州 310053）

基于区间数的粮食安全评价方法探讨

雷丽平

（浙江艺术职业学院，浙江杭州 310053）

作为一个拥有13亿人口的大国，粮食安全是关系到国家安全的头等大事。因此，建立粮食安全评价指标意义重大。分析了粮食安全评价指标的构建过程，并给出粮食安全评价指标和指标权重确定方法。根据粮食安全评价过程中的不确定性，提出一种基于区间数的粮食安全评价方法，以完善粮食评价理论体系。

粮食安全；指标；区间数；权重

伴随着“民工荒”的不断提出，“农民荒”也悄然而至。随着春节的结束，很多农民家庭背负起行囊外出打工，留守在家的多是老弱病残，而这部分人是承担不起整个农作物种植的劳动强度的。虽然国家为了鼓励大家多种田，也出台了一系列改革措施来补贴农民种地，但是现在的农村依然有很多田地闲置，一年种一季，其余时间都是荒芜着，任杂草疯长。现阶段农村主劳力大量流失，已经出现“谁来种地”、“谁来养猪”这样的严峻问题，而我国作为拥有13亿多人口的大国，如果没有人来种地，靠什么来养活这个泱泱大国呢，所以现阶段我国粮食安全问题是一个亟待破解的困局。

1 研究背景

目前我国农村土地利用方式还处于粗放形式，农村水利设施建设还不到位，生产方式还处于一家一户的小农耕作方式，农场种植模式在有些地区还没形成，粮食流通过程中也因为物流发展落后和收费站较多等造成粮食物流滞后，同时在农业种植方面缺乏科学的引导和科技的使用，导致我国粮食供给力不足。

民以食为天，如果粮食安全出现问题，将会出现巨大的恐慌，从而影响社会的稳定。如日本大地震后我国出现大量抢购食用盐的现象，充分说明全民恐慌的严峻性，所以粮食安全是治国安邦的大事，政策制定者和管理人员必须重视粮食安全问题，要站在战略的高度来制定粮食安全政策，增加粮食供给能力，保证我国粮食安全。

关于粮食安全方面的研究引起战略位置的重要性，一直备受关注，也出现了一系列的研究成果。关于粮食安全评价指标体系的研究自20世纪60年代就已经开始，并基于不同的方面给出了不同的评价指标和评价方法[1～3]。我国地大物博，各种气候地带不同，地理位置和种植农作物的种类各不相同，自然会采用不同的评价指标来进行粮食安全评价。同时，在对粮食的评价过程中，主要涉及到粮食安全评价指标体系建立的科学性及合理性，评价指标的权重确定也是一个非常重要的问题。本文将结合粮食安全的实际情况和评价指标建立原则，在分析粮食评价指标的基础上，给出一种粮食安全评价指标权重确定方法，并结合粮食安全评价过程中存在的不确定性，提出运用区间数作为评价标度，给出一种基于区间数的粮食安全评价过程。

2 粮食安全一般评价模型

粮食安全评价的主要过程包含粮食安全评价指标的选择、粮食安全评价指标权重的确定和最终对粮食安全评价信息的综合获取粮食安全评价结果，并对评价结果进行分析和反馈，以达到对粮食安全的定级和对后期粮食安全宏观政策的制定和实施。粮食安全评价一般采用综合评价模型[4]，即：

通过评价模型可以看出，粮食安全评价中最核心的是评价指标的确定以及指标权重的确定。获取指标值后，在指标权重确定后就可以通过该模型确定粮食安全综合评价值，然后根据相应的粮食安全等级标准进行对比分析，就可以确定出粮食安全等级，从而有针对性地进行粮食种植政策制定。

2.1 评价指标体系

在对任何评价指标进行评价的过程中，首先必须经历两个步骤：一是指标的初选，二是对初选指标的择优筛选，从而确定最终的评价指标作为粮食安全评价指标体系。

在对粮食安全评价指标初选过程中，一般应遵循科学性、系统性、可比性和动态性原则，并结合粮食安全评价的最终目的和用途，选择具有明确内涵并便于比较和数据获取的所有可能影响粮食安全的因素，组成粮食安全评价指标的初选评价体系。

第二步就是针对初选指标，分别采集相关的样本数值进行分析，利用统计的方法，对这些指标的相关性和关联性进行分析，比如可以采用统计学中的广义协方差方法，来对初选指标的可行性、必要性和完备性等方面进行检验，从而剔除不必要的或是描述重复的评价指标，保留下来的则是最终最优的评价指标，从而构成粮食安全评价指标的评价体系。通过分析现有粮食安全评价指标体系，并对最优指标经过初选和择优筛选，得到的粮食安全评价指标主要由粮食生产（C1）、粮食流通（C2）、粮食储存（C3）、粮食消费（C4）这4个主要影响因素构成[3]。

2.2 粮食安全评价指标权重确定方法

粮食安全对国民生活影响重大，关系到当地农民的生活和社会的安稳。准确地对粮食安全状况进行评价，不仅是解决我国人口温饱问题的先决条件，也是维护国家政治稳定的必要过程，所以评价指标的权重确定是否科学可行非常重要。

评价指标的赋权法总体来说分为3类[4]。最开始的一类赋权法是专家学者凭借自己的学识和经验直接给出每个评价指标的权重，后来人们发现这种赋权方法带有一定的个人偏好，提出应该从采集的数据中来获取每个指标之间的差别，从而提出利用评价信息本身来获取指标的权重，即客观赋权法。但是在实际应用中发现，这样的指标有时也不符合实际情况，最后各学者通过研究提出对主观赋权法和客观赋权法进行简单加权从而得到组合权重，作为评价指标的权重，此法能有效克服主客观赋权法的不足。所以在粮食安全评价指标权重确定过程中，最好是通过分析确定主观赋权法和客观赋权法，之后将两种赋权方法进行组合，从而得到最终的权重向量。

3 基于不确定信息的粮食安全评价模型

若取p（y）=yr（r≥0），则有fp（[a，b]）=（b+ra）/（r+1）。

下面将基于区间数给出一种粮食安全评价方法。

3.1 组合赋权法确定权重

聘请专家组对粮食安全评价指标的重要性进行探讨，根据经验选择适当的方法，确定各指标的主观权重，并通过多次采集数据，利用数据本身的信息获取评价指

考虑到在对粮食安全评价过程中，评价指标在评价值的获取中存在大量的不确定性和模型，且在数据采集过程中，不可能采集到真实的数据，往往是通过等间距多次采集数据，取所获数据的均值作为该指标的代表值。这个均值和真实数据值有一定区别，真实数据应该靠近均值，所以为了能使最终的粮食安全评价结果更符合实际情况，在对评价信息获取过程中，不应该选择均值作为评价值的代表值，而是剔除多次测量结果中的异常值，将多次测量结果落点形成的区间作为最终的评价值，即用区间数来刻画评价值更符合实际情况，也更客观。首先给出一个定义：

设[a，b]为区间数，定义连续区间数据有序加权算子（C-OWA）标的客观权重，对主客观权重通过加权，获得粮食安全评价指标的组合权重向量为w=（w1，w2，…，w4）[5]。

3.2 评价信息的获取

针对每个评价指标下的数据通过等间距多次采集，对采集数据进行落点分析，对一些变异较大的异常数据进行剔除。如果采集次数较少，则直接按照最大最小值构成区间数；如果采集次数较大，则选择落点比较密集的区间作为评价信息。考虑到所采集数据的标度不一样，为便于比较，对评价信息进行标准化，得到粮食安全评价值向量C=（c1，c2，…，c4），其中，ci=[ci-，ci+]。

3.3 评价信息融合

考虑到区间数进行运算和比较的不便，应该将区间数转换成便于比较和计算的实数，C-OWA算子能在有效保留区间数所包含信息的基础上将区间数转换成实数，所以可以对粮食安全评价向量通过C-OWA算子转换成实数A=（a1，a2，…，a4），将转换后的评价值加权集合，从而得到最终的粮食安全评价值level=a1w1+a2w2+…+a4w4。

3.4 评价等级划分和反馈

在计算出粮食安全评价值后，结合联合国公布粮食安全等级量化表，来确定我国的粮食安全等级，并根据评价等级进行有效的宏观政策制定和实施。