基于模糊神经网络模型的农业对外开放合作风险预警研究

朱春江,范郁尔,骆汝九,许 强,朱 荣,吴成洲,吴 瑶,马文斌

(1.连云港职业技术学院 江苏，连云港 222006;2.连云港市农业对外经济合作中心 江苏，连云港 222000;3.河海大学 江苏，南京 210098;4.重庆师范大学 重庆 401331)

新世纪以来，中国农业产业对外开放进入了一个全新的阶段，农业对外开放合作取得了一定的成效。据2019年国民经济和社会发展统计公报统计，农产品进出口商品总值为14979亿元，农业外商投资企业已达495家，农业对外直接投资达106亿元。但农产品进出口总值只占全部进出口商品总值比重的4.75%、农业外商投资金额占全部外商投资金额比重的0.4%、农业对外投资额占全年对外投资额比重的1.39%，这些比重都非常低，这充分说明农业对外合作还存在一些问题，特别是近年来国际贸易壁垒、汇率变动、农业保护主义以及突发公共卫生事件等问题日益突出，已严重影响到农业对外开放合作的正常进行，所以对农业对外开放合作风险预警防范显得非常有必要。本研究对农业对外开放合作风险预警进行探索具有一定的理论价值和现实意义。

1 研究综述

近年来，很多学者对农业对外合作风险进行了大量的研究。陈伟等从国家风险角度分析国家风险评估和预测的机构和方法，提出了具有针对性的国家风险防范措施。喻燕采用模糊综合评价法对中国企业海外耕地投资战略风险进行评价。宋林燕结合我国对老挝粮食投资与日本对巴西粮食投资的两个典型案例，有针对性的提出相应的风险规避措施。洪笑然在专家访谈的基础上开发问卷，进行更多的样本调查，对非洲农业投资的风险及对策方面进行了研究。王睦谊从政治风险、经济风险、法律风险、文化风险等四个方面分析“一带一路”倡议背景下中国对苏丹直接投资的风险，并从国家、企业两方面提出应对风险的建设性意见。娜迪拉·甫拉提指出加强中国与哈萨克斯坦的农业合作是破解中国农业困境、提高粮食安全保障、落实“丝绸之路经济带”的有效途径之一。汪晶晶等以政治与法律环境、经济与对外开放环境、基础设施与公共服务环境、农业生产环境4个子系统22个指标为输入向量，以农业投资环境等级评分为输出向量，构建基于BP神经网络的农业投资环境评价模型，对全球138个国家2009-2013年间的农业投资环境进行评估。赵捷等从政治、经济与市场、社会、行业四个方面构建了对外农业投资风险评估指标体系，采用熵值法比较分析沿线国家农业投资风险水平，通过聚类分析划分风险等级，进而得出对中国农业“走出去”的启示。

以上学者对外商农业直接投资风险进行了研究，并提出对策建议，为农业对外合作作出了有益的贡献。但很多学者都是从宏观对策方面进行研究，有的进行了量化分析，但方法也相对单一，本研究尝试综合运用层次分析法确定指标权重、用模糊数学处理数据的隶属度、进而运用神经网络模型对农业对外开放合作风险进行预警研究，具有一定的创新性。

2 研究思路

农业对外开放合作风险预警指标体系分为五个子系统，共二级指标。运用模糊数学方法对五个子系统的二级指标数据运用隶属度函数进行处理，得到五个子系统指标的各个预警子集的隶属度，将各个预警子集的隶属度和运用层次分析法得到的权重进行运算，进而得出一级模糊综合预警向量，再将一级模糊综合预警向量作为神经网络评价模型的输入，再运用神经网络模型对农业对外开放合作风险预警，由于神经网络具有非线性处理能力，使农业对外开放合作风险预警具有一定的科学性。

3 实证研究

3.1 问卷调查情况

项目组2019年7月-2020年8月从政府、企业（公司）、高校及研究院所三个层面进行，一共65家单位。其中政府层面有17家，包括：商务部、江苏省农业农村厅、江苏省发展和改革委员会、连云港市农业农村局、连云港市农业对外合作中心、连云港海关、连云港市商务局、连云港市海州区商务局、连云港市海州区农业农村局、东海县农业农村局、连云港市赣榆区农业农村局、太仓市农业农村局、灌南县农业农村局、灌云县农业农村局、张家港市农业农村局、昆山市农业农村局、连云港市国际贸易促进委员会；企业（公司）有32家，包括：连云港宾利国际贸易有限公司、江苏海晟律师事务所、江苏海福特海洋科技股份有限公司、连云港海湾现代农业发展有限公司、连云港市敏旺水产品进出口有限公司、连云港每日食品有限公司、江苏领鲜食品有限公司、连云港东源食品有限公司、罗盖特（中国）营养食品有限公司、连云港超特食品有限公司、灌云县三星食品有限公司、江苏沃田集团股份有限公司、连云港味之素如意食品有限公司、江苏微康生物科技有限公司、江苏裕灌现代农业科技有限公司、佳禾食品工业股份有限公司、杭州酸莓果科技有限公司、灌云县大豆原种场、江苏瀛洲发展集团有限公司、青岛朝洋水产食品有限公司、台太兴业(常熟)食品有限公司、连云港元通食品有限公司、江苏荷仙食品集团有限公司、扬州天禾食品有限公司、扬州天成食品有限公司、扬州新世纪蔬菜食品有限公司、扬州华贵食品有限公司、扬州华祥食品有限公司、扬州市金绿维食品有限公司、扬州蓝宝石食品有限公司、扬州市富田食品有限公司、扬州绿佳食品有限公司；高校及研究院所16家，包括：中国农业科学院、江泰风险管理研究院、美国田纳西州立大学、东北农业大学、河海大学、南京林业大学、江西财经大学、重庆师范大学、江苏海洋大学、淮阴师范学院、山东科技大学、山东财经大学、广东财经大学、连云港市社会科学院、连云港市农业科学院、江苏省社科院连云港分院。问卷由农业对外开放合作风险防范体系由“政治风险、经济风险、社会文化风险、管理风险、突发事件风险”五个子系统组成，专家按指标相对重要性的大小对指标进行打分。每个指标分值为“5，4，3，2，1”五个分数之一，对应风险等级“风险高”、“风险较高”、“风险一般”、“风险较低”、“风险低”。一共发放139份问卷，回收139份问卷，回收问卷后，进行问卷有效性检验，其中7份问卷为无效问卷，有效问卷为132份，有效问卷占回收问卷的94.96%。

3.2 用层次分析法确定指标权重

层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）由美国运筹学家T.L.Saaty提出的被广泛应用于城市可持续发展测量、风险评价、环境危害测绘、流域脆弱性评估等方面分析方法。层次分析法基本步骤为：层次分析法首先根据标度表对同层诊断指标的重要度进行对比，构成出整层指标的判断矩阵，然后对矩阵的一致性进行检验。

项目组已完成《基于利克特主成分D-S理论的农业对外开放合作风险预警指标体系研究》，该研究为了克服指标体系构建的主观性，通过对历史文献的指标进行频度分析构建初步的指标体系，进而通过调查问卷让两组不同的专家对指标进行打分，再利克特量表法和主成分分析法分别进行指标筛选，最后运用D-S理论对前两者方法筛选后的指标进行信息融合，从而得到相对科学合理的农业对外开放合作风险预警指标体系。

农业对外开放合作风险防范体系由“政治风险、经济风险、社会文化风险、管理风险、突发事件风险”五个一级指标，由几何平均法公式（1）、公式（2）计算得一级指标判断矩阵如表1。

表1 一级指标判断矩阵

矩阵归一化处理公式：

进行一致性检验。

通过一致性检验。

可得权重分配表，如表2。

表2 一级指标权重分配表

同理可计算得“政治风险”二级指标、“经济风险”二级指标、“社会文化风险”二级指标、“管理风险”二级指标、“突发事件风险”二级指标判断矩阵表，通过指标判断矩阵，可计算特征向量，并通过一致性检验，可得相应的二级指标判断分配表以及权重。下面给出五个二级指标的权重计算结果。

3.3 模糊数学隶属度函数

模糊数学可运用隶属度函数处理不确定性、以及多属性决策的问题。农业对外开放合作风险指标分为正指标和负指标。正指标：数据越大，风险越高，数据越小，风险越小；负指标：数据越大，风险越小，数据越小，风险越大。下面给出“东道国政治稳定性”负指标和“农业政策变动风险”正指标隶属度函数。

（1）“农业政策变动风险”正指标隶属度函数如下：

图1 正指标隶属度函数图

（2）“东道国政治稳定性”负指标隶属度函数如下：

图2 负指标隶属度函数图

同理，可以类似地给出其余指标的隶属度函数。

3.4 指标数据隶属度函数处理结果（见表3）

表3 指标数据隶属度函数处理结果表

3.5 指标的隶属度确定

二级指标属于各预警集的隶属度为：

计算二级模糊预警向量：

所以得二级模糊预警向量：

一级模糊预警向量：

3.6 神经网络训练

人工神经网络理论可参见文献，它善于联想、概括、类比和推理，能够从大量的统计资料中分析提炼实用的统计规律，人们常常运用其很强的非线性处理能力来进行非线性系统建模。将一级模糊预警向量（0，0.0226，0.4634，0.4648，0.0151）作为神经网络的输入向量,BP神经网络学习样本及期望输出表见表4。

表4 BP神经网络学习样本及期望输出表

BP神经网络训练时的初始权值和阈值由Matlab工具箱中rand函数随机产生，选择控制误差为0.00001，网络学习采用自适应学习速率梯度下降反向传播算法，可加速网络的收敛速度。目标层向量（0，0.0226，0.4634，0.4648，0.0151）输入已训练好的神经网络预警模型。下面给出神经网络输出，如图3及表5，按照实际输出与其期望输出的距离的大小决定其预警状态类别。

图3 神经网络训练效果图

表5 神经网络输出结果表

4 讨论

目前对农业对外合作风险预警的研究较少，本研究综合运用层次分析法、模糊数学、神经网络模型对农业对外开放合作风险进行预警研究，该综合方法对风险预警是一种有益的尝试，具有一定的理论价值与现实意义。而农业对外合作风险指标的主观性数据，往往具有模糊性和不确定性，运用模糊数学方法进行隶属度定量处理，具有一定的科学性，运用层次分析法确定权重相对科学，农业对外合作风险指标涉及到因素众多，呈现典型的非线性特征，所以运用神经网络非线性的处理能力对农业对外合作风险预警具的一定的科学性。但人工神经网络模型结果具有不确定性，通用性差，如何提高神经网络结果的相对稳定性？还有待进一步研究。

5 结论

神经网络输出结果为(0.0000 0.0028 1.0000 0.0000 0.0339)，按照实际输出与其期望输出（见表5）的距离的大小决定其状态类别，可见连云港农业对外合作风险级别为“风险一般”，但也要未雨绸缪，积极响应国家主席习近平提出共同建设“一带一路”的重大倡议，发挥连云港“一带一路”建设中战略支点作用，充分利用好连云港国家农业对外开放合作试验区平台，以及国家自贸试验区机遇，打造国际一流农业对外合作平台，完善农业对外投资促进和保护机制，在政策环境优化、高端人才引进、改革制度创新等方面做好文章，从而减少农业对外合作的风险，以实现农业对外合作跨跃式发展。