主要作物的层级指标值优化

分析评价各要素作用首先需要确定要素标准值，这里以投入少、产出大、用水量少为系统准则选取要素标准值，考虑到对技术和管理的投入有利于提高产出，因而，仅对技术和管理费用指标的选取标准以投入多为准则，即通过对各案例区同种作物要素值的比较，选择生产资料投入费用最小（当为0时取次小），技术和管理费最大，单价、产量和补贴值最高为标准值，在评价标准下分别计算案例区各要素占相应评价标准的比重，对主要作物各要素进行归一化处理；并按照表7.20确定的权重向量计算各案例区不同作物向量相对值；对各层级的综合指标数值进行加权叠加，得到层级指标值，计算公式如下：式中：S为层级指标值；Wi为层级权重；Pi为层级要素归一化值。

以冬小麦为例，2004年各案例区冬小麦第三级层次指标值结果列于表7.23，第四级层次指标列于表7.24。

表7.23　2004年冬小麦第三级层次指标值

表7.24　2004年冬小麦第四级层次指标值

表7.23和表7.24中数值的含义是样本值与标准值之比，分析判断归一化值的规则如下：

（1）对于生产资料，各要素的层次值越小，表明费用越大，成本越高。

（2）对于管理与技术，各要素的层次值越小，表明对管理与技术水平投入越少，技术水平越低。

（3）对于出售价格、产量和补贴，层次值越小，表明出售价格、单产水平和补贴越低。

由于各要素标准值不同，不易从归一化值直观判断各要素层次指标值与标准值差距，故进一步计算层次值占标准值比重，比重越小说明与标准值差距越大，比重小的要素即为低效影响因素。

对2004年案例区五种主要作物层级指标和层级指标占标准的比重计算结果表明，绝大部分作物的系统值均低于标准值的75%（表7.25），说明主要作物的系统效益偏低，需要改进的空间较大，主要特征如下。(www.xing528.com)

表7.25　2004年案例区五种主要作物一级指标和一级指标占标准值比重

（1）从一级指标看，绝大部分“投入”指标低于标准值的60%；而大部分“产出”约为标准值的75%～85%，影响系统效益的主要因子是投入（表7.25）。

（2）从二级指标看，影响投入效果的低效因子是“技术与管理”投入不足（表7.26），大多数仅为标准值的5%～30%；而对“生产资料”的投入相对较高，大部分为标准值的60%～75%。影响产出效果的低效因子是“补贴”（表7.27），因为大部分“补贴”低于标准值的15%。

（3）从三级指标看，影响生产资料投入效果的低效因子因作物类别和案例区而异（表7.28），需要具体问题具体分析。

表7.26　2004年主要作物二级投入指标占标准值比重

表7.27　2004年主要作物二级产出指标占标准值比重

表7.28　2004年主要作物三级生产资料指标占标准值比重

综合以上分析结果得出，影响案例区种植业水经济价值的主要低效因素是投入类中的“技术与管理”和产出类中的“补贴”，而生产资料各投入要素中的低效因素因作物而异。各案例区五种主要作物11个显著性指标权重与标准值之比见附表16～附表19。

讨论：在以上分析中，分级判断矩阵A、B、C、D的构建是否符合客观实际，将对层级权重产生直接影响，尤其是高等级权重向量，等级越高，权重影响越大。以上分析将投入与产出放在同等重要程度，按照矩阵A权重各占0.5分析评判，也有专家认为，产出与投入相关，产出由投入决定，故投入的重要程度要高于产出，应按照矩阵A'分析评判。两种标度方式的计算结果表明，对系统前11位指标排序有一定影响，但合计权重均达到了85%（表7.22），即两种标度方式所指示的显著性指标基本一致。以下仍采用投入与产出同等重要模式分析显著性指标中的低效因素。