一种区域农业技术应用水平评价的指标体系构建方法与流程

本发明涉及农业技术应用领域，更具体地，涉及一种区域农业技术应用水平评价的指标体系构建方法。

背景技术：

农业工程技术是一项综合、集成且系统的技术体系，包括种植、养殖各环节中的工程技术，以及农产品加工、存储流通的所有技术。农业工程技术能够提高农业装备水平，改善农业生产环境，实现农产品的增产和优质，从而不断提高农业生产技术水平、经济效益和生态效益。因此，应用农业工程技术是实现现代农业发展健康农业的最有效途径。国家创新带动了农业工程技术的创新的发展，使得农业工程技术的数量和质量均有的大幅度提高，但是农业工程技术的全面推广和应用效果并不尽如人意。

掌握一个地区农业工程技术的应用水平，及在本地区开展技术推广的基础工作，是制定农业发展策略的必需信息。评价农业工程技术应用水平的关键步骤是合理的选取评价指标，在当前的各种水平评价研究中，无论采用什么方法，最先做的都是确定指标体系。

中国专利cn201010107145.3中公开了一种基于城市分类的生态城市指标体系构建方法，其根据经济要素、资源要素和环境要素构成的三要素矩阵划分城市类型，确定通用指标，根据城市的不同类型加入特征指标，针对城市的自身特色补充特色指标，最终形成的生态城市指标体系包括资源环境系统指标、社会经济系统指标和子系统间互动指标三个方面。

中国专利cn201010543667.8中公开了一种城市生态安全评价的指标体系构建方法，其提供一种直观、准确、可操作性强的“s-p-r模型+实地调研+环境问题及成因辨识+指标体系初建+问卷调查及指标筛选”的生态安全评价指标体系构建方法。该方法，首先基于s-p-r模型，通过资料分析、实地勘察等，初步确定目标城市存在的生态环境问题及可能的成因；其次是设计调查问卷，邀请政府类、科研类专家参与调查，率定出若干个主要的生态环境问题及其对应的主要成因。然后根据s-p-r模型，找出表征每个问题及其主要成因的状态层、压力层、响应层指标，建立起初步的评价指标体系。最后，设计调查问卷，就指标的合理性、数据可得性等咨询专家意见，进行指标筛选，最终建立起生态安全评价指标体系。

现有研究中指标体系的构建和指标的挑选，并没有统一的标准和结构要求，不同的学者在选取评价指标时通常采用不同的角度，遵循不同的原则，因而现有的指标选取方法都具有不同程度的随意性和冗余性。

技术实现要素：

本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的区域农业技术应用水平评价的指标体系构建方法，该方法解决了农业工程应用水平评价指标设置完备性和简洁性不足的缺陷。

根据本发明的技术方案，提供一种区域农业技术应用水平评价的指标体系构建方法，该方法包括：

步骤1：选定区域农业技术应用水平评价指标；

步骤2：构建区域农业技术应用水平评价指标体系的层次框架；

步骤3：根据评价指标和层次框架建立选择模型，得到区域农业技术应用水平评价的指标体系。

所述步骤1中，选定区域农业技术应用水平评价指标的标准包括可测性、敏感性、可预测性、典型性、可控性、整体性、响应性和稳定性中的一个或多个。

为了对农业工程技术的综合水平进行客观全面的评价，按照可用性工程理论、经济学原理和系统分析的方法，可以得出选取单个指标时需遵循的八个标准，即：可测性(m)、敏感性(v)、可预测性(p)、典型性(t)、可控性(c)、整体性(i)、响应性(r)、稳定性(s)。

在这些标准中，整体性用于针对指标体系的构建，而其余七项标准均用来约束单个指标的选择。

作为上述技术方案的进一步改进方案，所述步骤2中，所述区域农业技术应用水平评价指标体系包括目标层、中间层和操作层。

所述步骤2中，所述目标层为最高层，对于区域农业技术应用水平评价而言，所述目标层用于评价区域农业技术应用水平，将总目标设为gi；所述中间层ai包括若干层，每一层所述中间层包括实现目标所必需的若干个因素或环节，由上一层的所述中间层的每一个要素或环节构成下一层的所述中间层的要素或环节；所述操作层位于中间层的下层，通常为最低层ci。

作为上述技术方案的进一步改进方案，所述步骤3中，建立农业技术应用水平评价指标选择模型，包括以下步骤：

步骤31：基于层次框架的每一层指标与其相邻中间层上一层指标之间的关系值，构造关系矩阵a(j×g)；

步骤32：基于层次框架的每一层满足入选标准情况的指标数值，构造入选标准矩阵b；

步骤33：对区域农业技术应用水平评价指标进行优化。

在所述步骤31中，所述关系矩阵a(j×g)为根据每一层指标与其相邻上一层指标之间的关系值组成的矩阵；其中当该层指标与其相邻上一层指标之间有关联时，所述关系值为1，当两者无关联时，所述关系值为0。

在构建的上述区域农业技术应用水平评价指标体系的层次框架的基础上，具体构造关系矩阵a：

其中，a代表第n层指标与第n-1层指标之间的关系(n＝2，3，4，5…)，矩阵a(j×g)中j代表n-1层的第j个指标(j＝1，2，3，4…)，g代表第n层的第g个指标(g＝1，2，3，4…)。当指标g与指标j有关联时，ajg＝1，当指标g与指标j没有关联时，ajg＝0。

在所述步骤32中，所述入选标准矩阵b为根据每一层满足入选标准情况的指标数值组成的矩阵；其中当满足入选标准时，所述指标数值为1，当不满足入选标准条件时，所述指标数值为0。

根据8个指标的选定标准，构建一个g行7列的入选标准矩阵b，用于单个指标的优化与选取。

其中，g代表第g层的指标数，7代表7个入选标准条件，

当指标满足其中的条件i时，bki＝1；若不满足其中的条件i时，则bki＝0。

对于同时满足可测性、敏感性、典型性、可控性以及稳定性5个入选标准条件的指标直接入选；对于一些介于之间的指标，则先做待定处理。根据上述原则，构建一个基于此5项入选标准条件的向量m，满足上述5项入选条件的项值为1，其余待定2项值为0。

m＝[1101101](3)

所述步骤33中，对区域农业技术应用水平评价指标进行优化。

为了达到指标体系的完备性以及简洁性的要求，入选矩阵对指标优化的目标函数可设为

同时，需要满足如下约束条件：当评价指标满足之前设定的5个标准时入选，即

cim＝1ifm×bk≥5(5)

其中，cim＝1代表操作层中的第m个指标入选，若cim＝0，则第m个指标不入选。构建向量ci＝[ci1，ci2，…，cig]，为了保证指标层之间的联系性，则需要满足

ci×a^t＞0(6)

式(6)表示下层指标与上层指标具有联系性。

为达到指标体系完备性的要求，要通过式(7)使指标体系的权重之和达到一定的精度要求。本发明选择主成分分析法要求的0.85作为指标完备性的一个标准。

ci×wci^t≥0.85(7)

其中，wci(wci＝[wc1，wc2，…，wcg])是由所有操作层指标权重组成的矩阵。

基于上述技术方案，本发明提出的区域农业技术应用水平评价的指标体系构建方法，在分析农业工程技术应用水平影响因素的基础上，探索了农业工程技术应用水平评价指标体系选取和优化的方法，构建了农业工程技术应用水平评价指标体系，本发明能够保证指标体系各层次之间具有关联性是一个完整的体系，在保证农业技术应用水平评价指标设置具有简洁性的同时，也保证了指标体系的完整性。

附图说明

图1为根据本发明实施例的区域农业技术应用水平评价指标体系的示意图；

图2为根据本发明实施例的区域农业技术应用水平影响因素表；

图3为根据本发明实施例的区域农业技术应用水平评价指标树的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例及其之间任意组合，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

农业工程技术应用水平评价指标是对农业工程技术应用进行评价的基础和依据，其优劣性直接影响到评估结果的可靠性和有效性。一套完备的评估指标体系应具有以下特性：1)系统性，指标体系具有层次性，综合考虑诸多影响因素，自上而下，从宏观到微观层层深入，形成一个不可分割的评估体系；2)科学性，指标体系结构严谨，指标含义清晰明确；3)简明性，指标能够客观真实的反应成果特点，且简洁清晰；4)可操作性，指标可得、可处理、现实可操作。

在根据本发明的一个实施例中，提供一种区域农业技术应用水平评价的指标体系构建方法，该方法包括：

步骤1：选定区域农业技术应用水平评价指标；

步骤2：构建区域农业技术应用水平评价指标体系的层次框架；

步骤3：根据评价指标和层次框架建立选择模型，得到区域农业技术应用水平评价的指标体系。

在根据本发明的一个实施例中，所述步骤1中，选定区域农业技术应用水平评价指标的标准包括可测性、敏感性、可预测性、典型性、可控性、整体性、响应性和稳定性。

为了对农业工程技术的综合水平进行客观全面的评价，按照可用性工程理论、经济学原理和系统分析的方法，可以得出选取单个指标时需遵循的八个标准，即：可测性(m)、敏感性(v)、可预测性(p)、典型性(t)、可控性(c)、整体性(i)、响应性(r)、稳定性(s)。

在这些标准中，整体性用于针对指标体系的构建，而其余七项标准均用来约束单个指标的选择。

在根据本发明的一个实施例中，所述步骤2中，所述区域农业技术应用水平评价指标体系包括目标层、中间层和操作层。

在根据本发明的一个实施例中，所述步骤2中，参考图1，所述目标层为最高层，对于区域农业技术应用水平评价而言，所述目标层用于评价区域农业技术应用水平，将总目标设为gi；所述中间层ai包括若干层，每一层所述中间层包括实现目标所必需的若干个因素或环节，由上一层的所述中间层的每一个要素或环节构成下一层的所述中间层的要素或环节；所述操作层通常为最低层ci。

在根据本发明的一个实施例中，所述步骤3中，建立农业技术应用水平评价指标选择模型，包括以下步骤：

步骤31：构造关系矩阵a(j×g)；

在构建的上述区域农业技术应用水平评价指标体系的层次框架的基础上，构造关系矩阵a。

其中，a代表第n层指标与第n-1层指标之间的关系(n＝2，3，4，5…)，矩阵a(j×g)中j代表n-1层的第j个指标(j＝1，2，3，4…)，g代表第n层的第g个指标(g＝1，2，3，4…)。当指标g与指标j有关联时，ajg＝1，当指标g与指标j没有关联时，ajg＝0。

步骤32：构造入选标准矩阵b；

根据8个指标的选定标准，构建一个g行7列的入选标准矩阵b，用于单个指标的优化与选取。

其中，g代表第g层的指标数，7代表7个入选标准条件，

当指标满足其中的条件i时，bki＝1；若不满足其中的条件i时，则bki＝0。

对于同时满足可测性、敏感性、典型性、可控性以及稳定性5个入选标准条件的指标直接入选；对于一些介于之间的指标，则先做待定处理。根据上述原则，构建一个基于此5项入选标准条件的向量m，满足上述5项入选条件的项值为1，其余待定2项值为0。

m＝[1101101](3)

步骤33：对区域农业技术应用水平评价指标进行优化。

为了达到指标体系的完备性以及简洁性的要求，入选矩阵对指标优化的目标函数可设为

同时，需要满足如下约束条件：当评价指标满足之前设定的5个标准时入选，即

cim＝1ifm×bk≥5(5)

其中，cim＝1代表操作层中的第m个指标入选，若cim＝0，则第m个指标不入选。构建向量ci＝[ci1，ci2，…，cig]，为了保证指标层之间的联系性，则需要满足

ci×a^t＞0(6)

式(6)表示下层指标与上层指标具有联系性。为达到指标体系完备性的要求，要通过式(7)使指标体系的权重之和达到一定的精度要求。本发明选择常用主成分分析法要求的0.85作为指标完备性的一个标准。

ci×wci^t≥0.85(7)

其中，wci(wci＝[wc1，wc2，…，wcg])是由所有操作层指标权重组成的矩阵。

作为根据本发明的一个具体实施例，按照上述方法对某地区进行举例研究。

(1)初步选定区域农业技术应用水平评价指标。

首先对区域农业技术应用水平的因素进行分析，区域农业技术应用水平影响因素关系表如图2所示。

然后，根据影响因素，按照前面提出的8个原则对评价指标体系中的指标进行初选，各项指标的标准符合度如下表所示。

为了避免指标体系过于强大，根据各项指标的标准符合度，将指标技术可靠性、技术推广投入和技术研发投入指标删除。

(2)构建评价指标体系的层次框架。

该区域的农业技术应用水平评价指标体系选用四级指标体系结构，如图3所示。

第一层即目标层gi，表示该地区的农业技术应用水平，中间层包括第二层和第三层，第二层为人员(ai1)、技术(ai2)、政府调控(ai3)和投入产出(ai4)，第三层分别为人员质量(ai21)、技术使用态度(ai22)、技术性能(ai23)、技术应用(ai24)、政策支持(ai25)、资金支持(ai26)、人员投入(ai27)、投入(ai28)和产出(ai29)。

所述操作层的24个指标分别为平均年龄(ci1)、教育水平(ci2)、技术应用熟练度(ci3)、技术满意度(ci4)、新技术接受度(ci5)、技术适用性(ci6)、技术先进性(ci7)、技术推广度(ci8)、技术性价比(ci9)、技术普及度(ci10)、技术覆盖度(ci11)、技术更新频率(ci12)、补贴政策(ci13)、产业政策支持(ci14)、技术引进投入(ci15)、技术人员投入(ci16)、研究人员投入(ci17)、管理人员投入(ci18)、农民数量(ci19)、土地投入(ci20)、人均技术投入(ci21)、人均劳作时间(ci22)、人均年收入(ci23)和年收益率(ci24)。

(3)设定评价指标权重。

采用专家打分法对所有的指标赋予权重值，如下表所示。

(4)构造关系矩阵a和入选标准矩阵b。

按照入选标准矩阵公式，结合温室智能控制系统适用性评价指标树，构造关系矩阵(a9×24)和入选标准矩阵(b24×7)，即

(5)优化与选择评价指标体系。

入选条件向量为：m＝[1101101]。

根据农业技术应用水平评价指标选择模型，计算得：

由此可以确定

ci＝[ci111ci4ci511ci8ci9ci101111111111ci2111ci24]，这表明还有八个指标(ci1，ci4，ci5，ci8，ci9，ci10，ci21，ci24)需要进一步的确定。

同时为了防止指标体系层级之间的脱节，保证指标体系各层之间的关联度，需要使ci×a^t>0。当ci×a^t>0时，代表指标体系间上层与下层之间的指标具有联系；当ci×a^t≤0时，说明下层指标与上层之间不具有联系。由于cim＝0or1，所以

ci×a^t＝[ci1+1ci4+ci5+1ci8+2ci9+ci10+2213ci21+ci24+1]>0。

为了保证指标体系具有完备性，本实施例的方法中运用主成分分析法对指标进行删减，当保留成分所占比为总成分的85％及以上时则为合格。因此ci×nci^t≥0.85则能保证指标体系的完整性。

ci×nci^t＝[ci111ci4ci511ci8ci9ci101111111111ci2111ci24]×

[0.0240.0250.0530.0490.0420.0690.0470.0610.0730.0650.0590.0210.0290.0230.0360.0250.0190.0200.0310.0260.0530.0380.0610.052]

＝0.024ci1+0.078+0.049ci4+0.042ci5+0.116+0.061ci8+0.073ci9+0.065ci10+0.289+0.053ci21+0.099+0.052ci24。

那么，

0.024ci1+0.049ci4+0.042ci5+0.061ci8+0.073ci9+0.065ci10+0.053ci21+0.052ci24≥0.268。

由于cim＝0or1，为了保证上式成立ci1，ci4，ci5，ci8，ci9，ci10，ci21，ci24中至少有5个值为1。

另一方面根据目标函数：

要使目标函数有最优解，则ci1，ci4，ci5，ci8，ci9，ci10，ci21，ci248个指标中有三个需要被剔除。根据指标的权重，其中5个指标ci8，ci9，ci10，ci21，ci24保留。

因此，最终该区域的农业技术应用水平评价指标为：教育水平(ci2)、技术应用熟练度(ci3)、技术适用性(ci6)、技术先进性(ci7)、技术推广程度(ci8)、技术性价比(ci9)、技术普及度(ci10)、技术覆盖度(ci11)、技术更新频率(ci12)、补贴政策(ci13)、产业政策支持(ci14)、技术引进投入(ci15)、技术人员投入(ci16)、研究人员投入(ci17)、管理人员投入(ci18)、农民数量(ci19)、土地投入(ci20)、人均技术投入(ci21)、人均劳作时间(ci22)、人均年收入(ci23)、年收益率(ci24)。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。