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    基于熵權(quán)TOPSIS的革命老區(qū)鄉(xiāng)村振興評價模型及實證

    2024-01-27 23:41:49邢柏棋于相偉王茂彬范興奎
    中國市場 2024年1期
    關(guān)鍵詞:三農(nóng)鄉(xiāng)村振興問題

    邢柏棋 于相偉 王茂彬 范興奎

    摘?要:本課題圍繞革命老區(qū)以“三農(nóng)問題”為核心的鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的總要求,通過收集整理革命老區(qū)發(fā)展狀況數(shù)據(jù),基于數(shù)學建模思想建立熵權(quán)TOPSIS模型對數(shù)據(jù)定量分析,構(gòu)建革命老區(qū)鄉(xiāng)村振興科學評價體制。幫助全方位展示和動態(tài)掌握各地革命老區(qū)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的推進進程;發(fā)現(xiàn)革命老區(qū)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略推進中的薄弱環(huán)節(jié),對進一步分析預測鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略前景、有針對性地調(diào)整革命老區(qū)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略各項規(guī)劃具有重要意義。

    關(guān)鍵詞:“三農(nóng)”問題;鄉(xiāng)村振興;熵權(quán)TOPSIS法

    中圖分類號:F323.8????文獻標識碼:A?文章編號:1005-6432(2024)01-0027-07

    DOI:10.13939/j.cnki.zgsc.2024.01.007

    1研究目的

    1.1?探索建立功能完善、科學合理、可操作性強的統(tǒng)計監(jiān)測指標體系

    鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略是圍繞新時代“三農(nóng)”問題,加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化步伐,加快推動我國農(nóng)業(yè)大國向農(nóng)業(yè)強國邁進的重大戰(zhàn)略舉措。探索建立功能完善、科學合理、可操作性強的統(tǒng)計監(jiān)測制度,對全方位展示革命老區(qū)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略落地落實的狀態(tài)、動態(tài)掌握各地革命老區(qū)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略推進的進程、發(fā)現(xiàn)革命老區(qū)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略推進中的薄弱環(huán)節(jié)、分析預測鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略前景、有針對性地調(diào)整革命老區(qū)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略各項規(guī)劃具有十分重要的意義[1]。

    1.2?借助于數(shù)學模型構(gòu)建革命老區(qū)鄉(xiāng)村振興評價理論體系

    本課題圍繞革命老區(qū)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的總要求,針對革命老區(qū)總體目標任務及階段安排,對生態(tài)指標、文明指標、管理指標、發(fā)展指標、紅色文化指標等進行多元化評價和綜合分析,遴選老區(qū)實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的科學性、建設(shè)性、可量化、可操作性的統(tǒng)計指標。借助于數(shù)學模型構(gòu)建革命老區(qū)鄉(xiāng)村振興評價體系,通過數(shù)據(jù)分析定量地對革命老區(qū)鄉(xiāng)村振興進行深入的理論研究,這無疑對革命老區(qū)將鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略落到實處具有十分重要的現(xiàn)實意義[2-3]。

    2?研究現(xiàn)狀

    2.1?國內(nèi)鄉(xiāng)村振興監(jiān)測指標體系發(fā)展和研究現(xiàn)狀

    中國共產(chǎn)黨始終高度重視“三農(nóng)”問題,重視革命老區(qū)的鄉(xiāng)村振興工作。通過對國內(nèi)有關(guān)文獻的整理和分析,發(fā)現(xiàn)對于鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的規(guī)劃與發(fā)展大多數(shù)是關(guān)于三農(nóng)問題的本身研究,而對鄉(xiāng)村振興的研究剛剛提上日程,更沒有形成完善有效的革命老區(qū)鄉(xiāng)村振興的理論評價體系。這樣關(guān)于鄉(xiāng)村振興科學的評價研究就更具有重大而緊迫的現(xiàn)實意義。

    2.2?國外鄉(xiāng)村振興監(jiān)測指標體系發(fā)展動態(tài)

    農(nóng)村發(fā)展問題是各國急需解決的難題,作為當今世界重要的課題,國外對于農(nóng)村的振興有一定的評價標準。在現(xiàn)代化測評方面,比較有代表性的是英克爾斯評價指標體系,該評價體系由人均國民生產(chǎn)總值、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重、農(nóng)業(yè)勞動力占總勞動力的比重、成人識字率等指標組成。英克爾斯的標準簡潔明了,運用數(shù)據(jù)定量衡量農(nóng)村發(fā)展振興現(xiàn)狀,可操作性強,具有很強的實用性。除此之外,謝爾登和康維爾斯的社會變遷指標對農(nóng)村發(fā)展評價體制也有重要影響。由此可以看出,西方對于農(nóng)村振興評價機制問題有頗豐的研究成果。

    3?鄉(xiāng)村振興評價機制——熵權(quán)TOPSIS法構(gòu)建

    在選取科學和系統(tǒng)的指標體系的基礎(chǔ)上,運用熵權(quán)法求得指標的權(quán)重,運用TOPSIS法,借助指標的權(quán)重和數(shù)據(jù),求得每個革命老區(qū)鄉(xiāng)村振興政策實施的評分,進而可以直觀看出鄉(xiāng)村振興政策的實施效果,并依據(jù)該評價機制發(fā)現(xiàn)問題,及時調(diào)整政策。

    3.1?評價鄉(xiāng)村發(fā)展程度指標和研究對象的選取

    在指標選取的過程中,應遵循系統(tǒng)性和全面性、科學性和實用性、先進性和可操作性以及符合總體要求的原則。

    黨的十九大剔除實施鄉(xiāng)村戰(zhàn)略的總體要求,即“產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風文明、治理有效、生活富裕”,從產(chǎn)業(yè)興旺切入到生活富裕結(jié)局構(gòu)成了一個完整的目標。其中產(chǎn)業(yè)興旺是鄉(xiāng)村振興的根本出路,生態(tài)宜居是鄉(xiāng)村振興的內(nèi)在要求,鄉(xiāng)風文明是鄉(xiāng)村振興的緊迫任務,治理有效是鄉(xiāng)村振興的重要保障,生活富裕是鄉(xiāng)村振興的主要目的。

    綜上所述,根據(jù)當代國家和政府對于鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的規(guī)劃和要求,對相關(guān)性強的指標利用聚類等數(shù)學方法,優(yōu)化指標選取。

    本課題選取產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風文明、治理有效、生活富裕以及紅色文化等六個維度作為準則層,選取高標準農(nóng)田占比、農(nóng)業(yè)機械化水平、農(nóng)業(yè)土地產(chǎn)出率、農(nóng)村居民恩格爾系數(shù)、村莊綠化覆蓋率、農(nóng)村無害化廁所普及率、農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率、歷史文化價值等30個指標作為指標層,構(gòu)建革命老區(qū)鄉(xiāng)村振興綜合評價體系[8-12],下面是對綜合評價模型中維度層指標的選取,如表1所示。

    針對研究對象的選取,根據(jù)查閱文獻資料和實地走訪調(diào)查,并重點參考中共中央民政部下發(fā)關(guān)于革命老區(qū)的判定標準等相關(guān)文件,選取15個具有深厚紅色文化底蘊和革命歷史的老區(qū)作為研究對象,如江西省的瑞金、黑龍江省的巴彥、山東省的臨沂。

    3.2?指標數(shù)據(jù)收集與整理

    根據(jù)選取的革命老區(qū)和指標層,在國家統(tǒng)計年鑒、中國農(nóng)業(yè)農(nóng)村部等官方網(wǎng)站收集數(shù)據(jù)。對每個指標數(shù)據(jù)均選取最新數(shù)據(jù)或各省統(tǒng)計平均數(shù)據(jù),保證了數(shù)據(jù)集的真實性和時效性,鄉(xiāng)村振興監(jiān)測體系結(jié)果更加真實有效。

    3.3?熵權(quán)TOPSIS評價模型

    熵權(quán)TOPSIS法充分利用原始數(shù)據(jù)信息的同時剔除主觀性,結(jié)合指標層的權(quán)重系數(shù)、評價對象指標層數(shù)據(jù)距離理想解的差距,對評價對象即革命老區(qū)進行評分,從而達到鄉(xiāng)村振興政策監(jiān)測的目的,通過定量分析和精確評估結(jié)果,更好地調(diào)整和完善鄉(xiāng)村振興工作。

    3.3.1?對指標數(shù)據(jù)的標準化處理

    重點對指標數(shù)據(jù)建立初始矩陣A=(wtj),?其中,wij表示第t個革命老區(qū)的第j個初始值標值。利用模糊隸屬度對指標進行標準化。通過指標標準化處理,將原始數(shù)據(jù)的值控制在0~1,即相較于原始數(shù)據(jù),其具有相同的尺度,在熵權(quán)TOPSIS法中對于指標熵權(quán)的確定和每年鄉(xiāng)村振興政策實施效果的評價更加客觀合理。

    對于指標的標準化分為正向標準化和負向標準化。其中正向化指標是指該指標值越大,表示鄉(xiāng)村振興政策落實越完善。負向化指標相反。針對本課題指標,除城鄉(xiāng)居民收入比和農(nóng)村居民恩格爾系數(shù)為負向化指標,其余指標都為正向化指標。根據(jù)此方法,設(shè)ytj為第j個評價對象第t個指標標準化后的值;n為被評價的對象數(shù),則可通過正向化指標標準化公式(1)、負向化指標標準化公式(2)對指標進行標準化。

    ytj=wtj-min1≤j≤nwtjmax1≤j≤nwtj-min1≤j≤nwtj(1)

    ytj=max1≤j≤nwtj-wtjmax1≤j≤nwtj-min1≤j≤nwtj(2)

    借助原始收集的指標數(shù)據(jù),根據(jù)上述數(shù)據(jù)標準化處理方式,對數(shù)據(jù)進行預處理,指標數(shù)據(jù)進行預處理后部分展示如表2所示。

    3.3.2?鄉(xiāng)村振興評價體系指標的熵值

    根據(jù)鄉(xiāng)村振興評價體系對革命老區(qū)振興工作評價的定量要求,并綜合考慮指標之間的相互獨立性,運用熵權(quán)法對指標的熵值進行確定。在信息論中,熵是對不確定性的一種度量。不確定性越大,熵就越大,包含的信息量就越大。在熵權(quán)法中,可以運用熵值的特性來判斷鄉(xiāng)村發(fā)展程度指標的離散程度,指標離散程度越大,該指標對鄉(xiāng)村振興評價體系的影響程度越大,即權(quán)重越大。這種對指標重要程度定量化的確定,精確度較高,客觀性較強。結(jié)合指標收集的實際情況與指標之間的關(guān)系,在30個指標中選取9個數(shù)據(jù)來源準確、具有長遠發(fā)展的目標作為評價指標體系,如高標準農(nóng)田占比、無害化廁所普及率、居民文化娛樂支出占比等。熵權(quán)指標層構(gòu)成體系如圖2所示。

    圖2?鄉(xiāng)村振興監(jiān)測指標體系

    判定指標對應熵值和權(quán)重系數(shù)的公式如下:

    設(shè)ej為第j個指標的熵值,pij為第i個系統(tǒng)中的第j項指標的特征比重。

    pij=wtj∑ni=1wtj??ej=-1lnn∑ni=1pijlnpij(3)

    式中,∑ni=1wtj為第j個指標的所有系統(tǒng)觀測數(shù)據(jù)之和。

    設(shè)指標j的差異系數(shù)為gj,30個指標權(quán)重系數(shù)為sj,公式表示如下:

    gj=1-ejsj=gj∑30j=1wtj(4)

    借助預處理指標數(shù)據(jù),運用Python軟件計算指標的差異系數(shù)和權(quán)重系數(shù),結(jié)果如表3所示。

    通過觀察指標權(quán)重系數(shù)可知,高標準農(nóng)田占比權(quán)重系數(shù)最大,在鄉(xiāng)村振興評價體系中影響程度最大,最重要。畜禽糞污綜合利用率權(quán)重系數(shù)最小,對評價體系影響最小,重要程度較低。此結(jié)果有熵權(quán)值的概念得到印證,在原始數(shù)據(jù)中,各革命老區(qū)高標準農(nóng)田占比指標數(shù)據(jù)差異度較大,即數(shù)據(jù)離散程度大,因此權(quán)重系數(shù)高。相反,畜禽糞污綜合利用率指標數(shù)據(jù)差異度較小,離散程度較小,因此該指標權(quán)重系數(shù)較小。

    3.3.3?革命老區(qū)鄉(xiāng)村振興評價得分

    為定量地反映革命老區(qū)的鄉(xiāng)村振興發(fā)展指數(shù),由指標數(shù)據(jù)和指標權(quán)重相乘,可以確定各指標數(shù)據(jù)加權(quán)值,強調(diào)了各指標重要程度的區(qū)別,優(yōu)化完善了鄉(xiāng)村振興評價機制。設(shè)yij為第i個革命老區(qū)第j個指標標準化數(shù)據(jù)的加權(quán)值,wij為第i個革命老區(qū)的第j個指標觀測值規(guī)范化處理后的值,sj為權(quán)重系數(shù),根據(jù)上述加權(quán)方法可知:

    yij=wijsj(5)

    借助標準化后的指標數(shù)據(jù)和指標權(quán)重,可計算出評價指標加權(quán)后的數(shù)據(jù)矩陣,結(jié)果如表4所示。

    結(jié)合評價體系的實際情況,采用TOPSIS法衡量各革命老區(qū)發(fā)展指標與理想解的貼近度。在指標體系中,挑選正向評價指標的最大值、負向評價指標的最小值組成評價體系中理想最優(yōu)解,反之組成最劣解。理想最優(yōu)解和最劣解也就是正負理想解。設(shè)y+j為第j個指標觀測數(shù)據(jù)的最大值,y-j為第j個指標觀測數(shù)據(jù)的最小值,j=1,2,…,30。

    y+j=max1≤k≤nwkj??y-j=min1≤k≤nwkj(6)

    按照最優(yōu)理想解和最劣解公式,運用Python計算出:

    y+j=[1.1.1.1.1.1.1.1.1]

    y-j=[0.31?0.56?0.76?0.4?0.32?0.58?0.60?0.5?0.29]

    計算出評價系統(tǒng),即各個革命老區(qū)加權(quán)指標數(shù)值與正負理想解的歐式距離。在這里引入歐式距離,可以定量地反映某個革命老區(qū)與達到最理想的鄉(xiāng)村振興實施目標的差距。設(shè)d+i為第i個革命老區(qū)與正理想解的歐式距離,d-i為第i個革命老區(qū)與負理想解的歐氏距離,則:

    d+i=?(y+1-yi1)2+(y+2-yi2)2+…+(y+30-yi30)2(7)

    d-i=?(y-1-yi1)2+(y-2-yi2)2+…+(y-30-yi30)2(8)

    借助以上公式可計算得到各革命老區(qū)對應的到正負理想解的距離:

    在鄉(xiāng)村振興評價系統(tǒng)中,為定量地衡量各革命老區(qū)發(fā)展情況,即革命老區(qū)鄉(xiāng)村振興發(fā)展指數(shù),引入相對貼近度的概念,設(shè)fi為第i個革命老區(qū)各自指標體系到正理想解的貼近度,fi值為各革命老區(qū)的鄉(xiāng)村振興發(fā)展指數(shù)。公式為:

    fi=d-id-i+d+i(10)

    式中,i=1,2,…,n。針對該鄉(xiāng)村振興發(fā)展指數(shù),若革命老區(qū)的指標體系距正理想解距離近,距負理想解距離遠,則fi→1,其鄉(xiāng)村振興發(fā)展指數(shù)較高,反之,fi→0,其鄉(xiāng)村振興發(fā)展指數(shù)較低。由此,按照fi值從大到小對各革命老區(qū)進行高低排序。fi值越大,排名越靠前,表示該革命老區(qū)鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平越高;fi值越小,排名越靠后,表明該革命老區(qū)鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平越低。

    借助指標標準化后的數(shù)據(jù)和權(quán)重,運用Python軟件對革命老區(qū)的得分進行求解,最終得出得分即鄉(xiāng)村振興評價指數(shù)結(jié)果,如表6所示。

    分析以上革命老區(qū)得分即鄉(xiāng)村振興評價指數(shù)可知,浙江嘉興的得分最高,其次是黑龍江巴彥、江西瑞金,得分處于中間的有山東臨沂、河南大別山,最后是甘肅慶陽與吉林長春。

    4?鄉(xiāng)村振興評價體系的分析與建議

    根據(jù)熵權(quán)TOPSIS法對鄉(xiāng)村振興評價監(jiān)測體系的構(gòu)建,得出的指標權(quán)重系數(shù)和革命老區(qū)的評價指數(shù),可以定量地分析得分高的革命老區(qū)發(fā)展長處、得分低的革命老區(qū)發(fā)展不足之處,從而得到更為全面系統(tǒng)的發(fā)展建議。為直觀看出各革命老區(qū)指標數(shù)據(jù)和最終得分結(jié)果,運用折線圖形式進行展示,如圖3所示?。

    圖3?各革命老區(qū)對應指標數(shù)據(jù)和得分

    借助此折線圖分析,針對評價指標,高標準農(nóng)田占比和農(nóng)業(yè)科技進步貢獻各革命老區(qū)之間差別較大,數(shù)據(jù)離散程度較大,其他指標相反。針對得分,可以看出浙江嘉興和江西瑞金排名較高,甘肅慶陽和內(nèi)蒙古興安盟排名較低。

    為方便判斷各革命老區(qū)的指標數(shù)據(jù)水平,對各指標對應的數(shù)據(jù)求出其平均數(shù),結(jié)果如表7所示。

    重點借助革命老區(qū)浙江嘉興對應的標準化后指標數(shù)據(jù)和權(quán)重可知,其所有指標數(shù)據(jù)都在平均值以上。通過表4和表7的數(shù)據(jù)可知,針對權(quán)重最高的高標準農(nóng)田占比指標,其對應的加權(quán)后指標數(shù)值0.302遠高于平均值0.163。同樣,對于權(quán)重其次的農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率其加權(quán)后指標數(shù)值0.558也遠高于平均數(shù)值0.382。其次,統(tǒng)籌分析其全部加權(quán)后指標數(shù)值,浙江嘉興革命老區(qū)是最接近TOPSIS法中正理想解即最優(yōu)理想解;并且對于權(quán)重最小的畜禽糞污綜合利用率,其加權(quán)后指標數(shù)值也高于平均數(shù)值。綜合以上情況,在鄉(xiāng)村振興評價監(jiān)測體系中,浙江嘉興得到最高評分。加之,浙江嘉興處于中國當今經(jīng)濟最發(fā)達的長江三角洲地帶,氣候溫暖潮濕,適宜農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展,是最有發(fā)展?jié)摿Φ母锩蠀^(qū)。因此在鄉(xiāng)村振興政策實施過程中,需要重視權(quán)重系數(shù)高的指標,如大力開發(fā)高標準農(nóng)田,將耕地的產(chǎn)出率提升。并且,加大投入對農(nóng)業(yè)科學技術(shù)的研發(fā)、提高農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率可提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)量,降低人工成本。這樣,可以有規(guī)劃地提升革命老區(qū)在鄉(xiāng)村振興評價監(jiān)測體系的評價指數(shù)。

    用相同的方式和思路對得分最低的甘肅慶陽進行分析,對于權(quán)重較高的高標準農(nóng)田占比,其加權(quán)后指標數(shù)值為0,也就是在所有革命老區(qū)中處于最低水平。對于農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率來說,甘肅慶陽革命老區(qū)的指標數(shù)值遠低于平均值(也就是其綜合分析所有加權(quán)后對應的指標數(shù)值),可以看出指標數(shù)值距離最優(yōu)理想解最遠,較為貼近最劣解。這也是其評分最低的主要原因。其在鄉(xiāng)村振興發(fā)展中也有成果,禽畜糞污綜合利用率和村綜合性文化服務中心覆蓋率較高,比較貼近于最優(yōu)理想解數(shù)值。但是,這兩個指標在權(quán)重系數(shù)上處于較低水平,因此也是評價指數(shù)不高的原因之一。而且,相比于浙江嘉興,甘肅慶陽位于較偏遠的西部,大部分地區(qū)氣候高寒、多風沙,環(huán)境較為惡劣,不利于農(nóng)業(yè)的發(fā)展,整體經(jīng)濟水平較低。因此應著重根據(jù)當?shù)氐淖匀画h(huán)境和人文條件,大力提高能有效適應當?shù)囟囡L沙環(huán)境的高標準農(nóng)田占比,并且根據(jù)當?shù)刎斦芰?,多向農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)展方向投資,提升科技進步對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的貢獻。并根據(jù)此評價體系,在維持當前水平前提下,適當減少對畜禽糞污綜合利用的發(fā)展和村綜合性文化服務中心的建設(shè)。

    同樣,對于評分處于中間水平的山東臨沂和河南平頂山,其指標數(shù)值不論是對于權(quán)重高還是低的指標都是處于平均值。且兩地都是處于中原地區(qū),氣候和經(jīng)濟條件相似具有相似的發(fā)展前景。針對這兩個革命老區(qū),應在維持當前狀況下,盡力發(fā)展每一項指標,向評分最高的浙江嘉興靠攏。

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