循环型农业评估方法及综合指标计算

(一)数据来源

本研究循环型农业发展评价指标体系建立所采用的数据主要来源于以下几方面：一是，相关经济数据来源于《重庆市国民经济和社会发展统计公报(2003—2012年)》和《重庆市国民经济和社会发展统计年鉴(2003—2012年)》；二是，相关政策主要来源于重庆市人民政府网站以及重庆市农业农村信息网。

1.熵值法的基本原理和计算步骤

假设有n个指标，m个年份，组成原始资料矩阵X=(Xijmn)。对于指标Xj，若指标值Xij差距越大，则该指标在评价体系中的作用就越大，反之越小。信息论中，存在函数关系：H(x)=-∑f(Xk)lnf(Xk)，左边H(x)为信息熵，右边-∑f(Xk)lnf(Xk)为信息，两者符号相反，绝对值相等。某项指标的指标值离散程度越大，H(x)就越小，该指标所提供的信息量也就越大，故其权重也应越大；因此，根据指标间的离散程度，用信息熵来确定指标权重，能够为循环型农业发展现状的评估提供科学依据。

首先对数据进行标准化处理，采用归一化方法。

确定各个属性对决策目标的影响程度——属性权，

令属性权重为x1，x2，…，xn的权向量为w=(w1，w2，…，wn)T，已知信息熵法是用来衡量不确定的指标，在多属性决策的处理中将标准化后的决策矩阵R的各个列向量(r1j，r2j…，rmj)T，(j=1，2，…，n)看作信息量的分布，计算出各指标属性的xj的熵为(www.xing528.com)

j=1，2，…，n。分布是一致的，并且r1j，r2j，…，rmj之间相差越小，熵Eij越大。

计算定义属性Xj对于评价体系的区分度Gj，

Gj=1-Ej

计算各个属性的权重：区分度Gj越大，其权重wj就越大，

用wj乘以各指标标准化以后的值rij，得各子系统循环型农业发展水平指数Ui=wj×rij。

计算循环型农业综合评价指标，本书选用加权函数法。