基于GRA與TOPSIS方法的瓜菜產業園選址優化
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摘 要：瓜菜產業園因其關鍵的核心位置影響著瓜菜供應鏈上下游的暢通?，F代瓜菜產業園是一個多元復雜系統，包括了品種培育區、試驗示范區、專業種植區、游覽觀光區和集中配送區等，承擔了瓜菜供應鏈的絕大多數生產運營活動。鄉村振興戰略背景下，瓜菜產業園選址優化受到土地資源、人力資源、交通資源等諸多因素影響，選址是否合理有效，關乎整個瓜菜供應鏈運行的績效。筆者基于GRA與TOPSIS方法，利用系統決策模型對瓜菜產業園選址問題進行優化分析。結果表明，TOPSIS值越大，瓜菜產業園選址越逼近實際理想狀況。
關鍵詞： 瓜菜產業園; 鄉村振興; GRA; TOPSIS; 供應鏈; 優化
Research on GRA and TOPSIS methods of cucurbits and vegetables industrial park selection
Daijun1，2
?。?. Suzhou Industrial Park Institute of Services Outsourcing， Suzhou 215123， Jiangsu， China; 2. Soochow University， Suzhou 215020， Jiangsu， China）
Abstract：The cucurbits and vegetables industrial park affects the smooth flow of the upstream and downstream of the supply chain due to its key core position. Modern cucurbits and vegetables industry park is a multiple complex system， including variety breeding area， experimental demonstration area， professional planting area， sightseeing area，centralized distribution area， etc. It undertakes most of the production and operation activities in the melon and vegetable supply chain. Under the background of rural revitalization strategy， cucurbits and vegetables industrial park selection is affected by many factors such as land resources， human resources， transportation resources. Whether the selection is reasonable and effective is related to the performance of the entire cucurbits and vegetables supply chain operation. Based on the GRA and TOPSIS methods， the system decision model was used to optimize the location of the cucurbits and vegetables industrial park. The results showed that the larger the TOPSIS value， the closer the site was to the actual ideal situation.
key words： Cucurbits and vegetables industrial park; Rural revitalization; GRA; TOPSIS; Supply chain; Optimization
在現代化農業結構的轉型升級以及國家支持農村土地流轉的大背景下，通過科學合理規劃，優化瓜菜產業布局[1]，建設現代瓜菜產業園可改變傳統的瓜菜零散種植以及臟亂差種植的不科學發展模式，真正實現瓜菜產業健康綠色發展?，F代瓜菜產業園已經成為鄉村振興與“美麗中國”發展格局中一個重要的農業與服務業功能集結區，具備品種培育、科學實驗、專業種植、游覽觀光、個性定制和集中配送等多元化功能，其選址優劣關乎整個瓜菜供應鏈的線上與線下綜合運營的績效。
通過文獻梳理發現，目前關于選址優化的研究尚且不多，方法主要有重心法、德爾菲法、線性規劃法、遺傳算法等研究方法。例如Hatzius等[2]的方法需不斷迭代計算最佳位置，但初始選擇位置多，計算太復雜;Romano等[3]的方法需遞進計算求解，缺點是該方法不一定找到最佳位置解。還有學者采用整數規劃設置情景集，用約束變量平衡供需變量，但是計算量大且變量難控制。例如魏珊珊等[4]的MILP模型雖優化了供應鏈物料的流動因素但需要考慮成本限制太多;萬春秋等[5]的DPSO算法雖解決了靜態評價方法應用中懲罰因子選用困難的問題，但搜索能力和收斂速度仍易陷入局部最優值。進一步文獻梳理發現，對產業園選址進行研究的文獻更是鳳毛麟角，且多為定性分析。例如曾崢等[6]對中山市全通現代教育服務科技產業園規劃選址進行了研究探析;張彬[7]對烏海經濟開發區低碳產業園鐵路規劃選址進行了方案探討;熊俏等[8-9]提出要在保證生態功能和有利于環境優化的基礎上因地制宜優化產業園，延長蔬菜產業鏈。但上述文獻均未綜合使用具體規劃的定量方法，也未發現有文獻專門針對瓜菜產業園選址優化開展過具體的研究測評。因此筆者嘗試運用GRA法對其進行定量測算，并利用TOPSIS法對其進行相對優劣檢驗，以期能為鄉村振興戰略背景下建立暢通的瓜菜供應鏈提供借鑒。 1 研究方法
1.1 GRA分析法
灰色關聯法（GRA）適合貧信息的系統處理，對樣本量沒有嚴格要求，被廣泛應用于經濟、農業、工程等很多研究領域，具有較高的實用性，本文用該方法進行瓜菜產業園的定量測算。首先將指標無量綱化處理：Xik=[Cik-minCikmaxCik-minCik]（1），然后計算灰色系數值：Eik=[mini mink x0k-xik+pmaxi maxk x0k-xikx0k-xik+pmaxi maxk x0k-xik]
?。?），接著確定指標權重：[k=1iWk]=1（3），最后計算關聯度：R=（ri）1×m=（r1，r2，…，rm）=WET （4）。
1.2 TOPSIS檢驗法
逼近理想解法（TOPSIS）是解決多目標決策分析常用的1種有效方法，筆者用該方法對瓜菜產業園選址進行相對優劣檢驗。若設瓜菜產業園a個，考量指標b個，第c個產業園的第d個考量指標為xcd，則構建初始矩陣為：x=（xcd）a×b，y=y[cd]=[xcdc=1axcd]，Y=（ycd）a×b（5），確定矩陣權重：S[d]=max[Ycd-minYcd]，（d=1，2，…，b），權重公式為：w[d]=[Sdd=1bSd]（6），進一步構建規范矩陣：E=（Ecd）a×b=[w1y11w2y12…w1y21w2y22…??? wby1b wby2b?w1ya1w2ya2…wbyab]（7），然后計算正最優解：E+=max[Ecd]，（c=1，2，…，a）（8）和負最優解：E-=min[Ecd]，（c=1，2，…，a）（9），再接著計算正最優解差距：S[+c]=[d=1c（Ecd-E+d）2]（c=1，2，…，a）（10）和負最優解差距：S[-c]=[d=1c（Ecd-E-d）2]，（c=1，2，…，a）（11），最后計算相對逼近度：Bc=[S-c（S+c+S-c）]（12）。
2 實證分析
2.1 指標體系構建
影響瓜菜產業園選址因素較多，主要有基礎設施及配套因素（A11）、區域交通便利性因素（A12）、土地供給及流轉因素（A13）、當地勞動力價格因素（A21）、經濟發展水平及消費水平因素（A22）、政府指導及融資政策因素（A31）、農業種植管理及技術幫扶性因素（A32）、人力資源需求及供給因素（A33）等。
2.2 GRA分析
筆者用蘇州的4個瓜菜產業園來檢測方法的可行性。根據蘇州市農委鄉村振興發展戰略規劃，2018—2019年蘇州大市范圍將先后建設10個高標準瓜菜基地產業園，而且要符合“整體環境美、規?；N植、標準化生產、綠色化發展、溯源化管理、產業化經營”的6個方面標準和條件?，F設某批次有4個瓜菜產業園作為考核選址對象（C1～C4），最佳優化滿意度為C0，灰色系數E，分辨系數ρ∈[0，1]，ρ 取0.50。采取專家打分法，指標參考值如表1所示。據公式（1）與（2）計算灰色系數如表2所示。
權重由專家借助AHP法根據公式（3）給出：WA（0.320，0.310，0.370）、WAA1（0.340，0.290，0.370）、WAA2（0.520，0.480）、WAA3（0.400，0.300，0.300）。據公式（4）：R=（ri）1×m=（r1，r2，…，rm）=WET計算出相關因子各指標關聯度：RA1=WAA1ETAA1=（0.744 2，0.855 9，0.732 8，0.756 0）;RA2=WAA2ETAA2=（0.691 6，0.894 4，0.797 2，0.729 6）;RA3=WAA3ETAA3=（0.919 0，0.698 0，0.781 0，0.757 0）。進一步根據R=（ri）1×m=（r1，r2，…，rm）=WET計算出主因子關聯度RA=（r1，r2，r3，r4）=WAA×[RA1、RA2、RA3]=（0.320，0.310，0.370）×[07442085590.7328 0.75600.69160.89440.7972 0.72960.91900.69800.7810 0.7570]=（0.792 57，0.809 41，0.770 60，0.748 19）。按照灰色關聯度大小得到這4個瓜菜產業園的選址優化排序為：C2>C1>C3>C4。計算結果表明，4個瓜菜產業園中C2與最優選址關聯度最大，C4的關聯度最小，因此C2選址布局位置較為理想。后批次的瓜菜產業園選址可適當參照C2的選址方案以盡量達到整體最優。
2.3 TOPSIS檢驗
主要通過考量4個瓜菜產業園與理想選址的接近程度來檢驗選址效果。專家組因素綜合評分如表3。
3 討論與結論
在瓜菜產業園的選址優化問題上建議如下：第一，由各地區的市農委牽頭，組織相關單位的專家力量，聯合制訂行動計劃，研究多種可行性方案，采用科學方法，多方論證，優中選優;第二，專家打分不可受到行政干預，必須根據實地調研做出客觀公正評分，且在瓜菜產業園的用地上要做到前瞻性，不搞粗放型建設，在功能規劃上盡量把集約型建設做到極致;第三，必須結合2018年中央一號文件《中共中央國務院關于實施鄉村振興戰略的意見》精神，符合“天藍水清地綠”的美麗中國建設理念，堅持農民主體地位，做到因地制宜與循序漸進發展，構建瓜菜供應鏈線上與線下的現代農業產業體系、服務體系、生產體系與運營體系，促進瓜菜供應鏈上的一二三產業融合發展。
筆者采用GRA法對瓜菜產業園進行選址優化分析，并通過TPOSIS法檢驗選址的理想性，實證結果表明了兩方法結合對瓜菜產業園選址優化的可行性。鄉村振興戰略背景下，瓜菜產業園選址要考慮政策環境、經濟環境與社會環境，還要針對每個產業園具體分析各自所具備的優勢和劣勢，才能為選址規劃提供更為科學的決策，這也是筆者后續的研究方向。
參考文獻
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