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基于多因素灰关联分析的农业自主创新能力指标体系筛选 　　摘要：农业自主创新能力评价系统是一个由多因素共同决定的灰色系统，其指标因素之间具有关联性和特殊性。在运用专家评价法对指标进行初步筛选的基础上，把层次分析法的赋权思想和灰关联分析法相结合，在做到定性和定量分析的基础上，对湖北省荆州市农业自主创新能力评价指标体系进行了筛选，得到了一套较科学完整的评价指标体系。 　　关键词：农业；自主创新能力；灰关联分析法；指标体系筛选 　　中图分类号：F224.9 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2013）09-2201-03 　　在实际的评价模型中往往很难只用一个指标来说明一个复杂的问题，因此建立科学合理的指标体系就显得尤为重要。面对指标体系筛选时的系统性、科学性、可操作性、可比性、综合性以及互斥性六大原则的严格要求，灰关联分析法的应用成为必然。灰度系统理论是由我国控制论专家邓聚龙教授于1982年提出的一种研究数据、贫信息不确定性问题的新方法。丁婧[1]认为灰度系统理论是以“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象，主要通过对部分已知信息的生成、开发，提取有价值的信息，事先对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控。随着进一步的深入研究，灰度系统理论逐步被运用到越来越多的领域中，同时灰关联分析法在指标体系筛选中的运用也得到了进一步的发展与探索。沈珍瑶等[2]通过对黄河流域水资源可再生性评价指标体系的筛选，给出了灰关联分析方法的具体应用情况。黄鲁成等[3]运用灰色关联的方法通过建立适当的技术创新能力评价指标体系，专门对北京制造业的技术创新能力与竞争力之间的关系进行了研究，具体分析了技术创新能力各指标对竞争力的影响程度。薛山[4]从技术创新的过程出发，以食品制造业为例，从技术创新投入和产出的角度建立了评价企业技术创新能力的指标体系。王章豹等[5]设计的技术创新能力和产业竞争力评价指标体系以我国制造业为样本，采用灰色关联分析法和信息熵法，测算了10个技术创新能力指标与产业竞争力综合指标的关联度，并对其进行了排序，分析了制造业各种技术创新能力对其竞争力的影响程度。 　　农业自主创新能力是我国建设创新型国家的重要组成部分，对农业自主创新能力进行合理评价是推动我国农业发展的基础，而如何建立一套科学合理的农业自主创新能力评价指标体系则成为了整个体系的关键。本研究运用多因素灰关联分析对荆州市农业自主创新能力评价指标体系进行筛选，力求评价结果更加科学合理，为后续研究提供参考。 　　1 荆州市农业自主创新能力评价指标体系的初步构建 　　为了在严格遵守评价指标选取原则的基础上使测评结果能更加客观、准确、全面地反映农业自主创新能力的实际现状及发展趋势，笔者通过对大量文献资料研究以及对荆州市农业发展状况的分析，结合荆州市农业自创新能力的实际情况与特点，通过比较分析初步选取了40个影响农业自主创新能力的因素指标；然后运用专家评价法对其进行了评价，初步去除了相关系数较大、对结果会有放大效应、主观性过强、影响评价结果稳定性以及难以直接量化的定性指标，得到21个相关指标（表1）作为荆州市农业自主创新能力评价的初步指标体系。 　　2 参考因素的权重建立 　　单因素灰关联分析法在筛选指标时，通过计算各指标数据彼此的关联度对指标进行优先等级的排序和筛选，只侧重于定量分析而不能结合评价对象的具体情况和特点对指标筛选过程加入定性的考量因素使指标筛选过程更加科学与合理。针对上述情况，本研究运用多因素灰关联分析法对指标体系进行筛选，克服了在使用单因素分析法时只能选取一个因素作为参考因素的片面情况，通过选取多个因素作为参考因素，使选取的参考因素序列与真正的评价目的更加接近而且更加具有代表性。同时把层次分析法中赋权的思想引入多因素灰关联分析法中，通过权重的判断与赋值，使得到的优先判断矩阵能够转换成为各因素与参考因素间的优先度排序，做到排序筛选过程结合定性和定量方法的双重优势，评价筛选结果更加完整与合理。 　　3 多因素优势分析 　　多因素灰关联分析法揭示了事物各因素之间动态关联的特征与程度，是根据因素之间发展的态势相似或相异程度去衡量因素间关联的程度，是对各因素具体数据的处理。 　　通过对多因素灰关联分析计算所得出各指标相对于评价总目标的关联度结果的比较，删除17个比较因素指标中靠后的5个指标，分别是X4科技实施项目（市级）、X8金融机构中农业贷款、X12规模以上农村工业企业数、X16大中型拖拉机农具拥有量、X3科学教育事业费用支出。而剩余的12个比较因素指标加上4个参考因素指标作为农业自主创新能力评价模型的关键指标，进行层次分析模型的构建。 　　5 结语 　　本研究探讨了多因素灰关联分析方法在指标体系筛选