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摘要:农民住房状况是衡量一个地区经济社会发展水平及农民生活水平的重要指标,也是新农村建设的一个重要衡量指标。文章运用杭州市第二次农业普查资料及其他相关的统计数据,首次创新性地用层次分析法分析杭州农民住房状况,确定影响住房特征因素的权重,并根据此权重对结构特征、邻里特征和区位特征进行权值计算,最终通过所得值对杭州农民住房质量进行评价,为杭州市协调资源与促进城市经济发展提供参考。
关键词:层次分析法;农民住房;评价
农民住房质量是衡量农民富裕程度的一个重要指标,如何衡量农民住房质量是一个关键问题。随着农民人均年纯收入的大幅度提高,农民追求的居住目标也发生了变化,农民不再仅仅追求面积的扩大,而是逐步从生存型向享受型转变,并以提高住宅建筑品质、完善配套设施、改善居住环境为最大诉求。
一、建立杭州农民住房质量综合评价指标体系
我们在借鉴已有的指标体系,特别是国外的结构特征、邻里特征、区位特征指标体系的基础上,结合杭州市实际情况,根据杭州市第二次农业普查资料的可获取程度,设计建立杭州市农民住房质量综合评价指标体系(见表1)。并引入层次分析法来进行各项权重计算,从而更准确地衡量农民住房状况的各因素。
二、层次分析法在农民住房质量评价中的应用
层次分析法是美国运筹学家T.L.Saaty等人于20世纪70年代提出的对复杂问题做出决策的一种新方法。它将定性分析与定量分析相结合,根据问题的总目标,以系统的观点,把问题分解成若干因素,并按其支配关系构成递阶层次结构模型,最终利用两两比较的方法确定各方案的相对重要性,从而做出正确的决策。利用层次分析法,对影响杭州农民住房状况的各个因素进行权重分析与计算。
(一)指标的选择
杭州市位于浙江省西北部,地处长江三角洲南沿和钱塘江流域,地形复杂多样2009年末全市常住人口达810万人,其中户籍人口683.38万人,在户籍人口中,农业人口328.9万人,占户籍人口总数的48.1%。据抽样调查,2009年,全市农村居民人均纯收入11822元,人均生活消费性支出9065元,恩格尔系数为35.9%。杭州市农村居民人口数量庞大,农村居民生活品质逐步提高,农民住房也逐步改善。改革开放以来,农村人均住房面积增长三倍。居住权是人类生存的基本权利,因此关注农民的住房问题,意义重大。根据杭州市的特殊情况,本文主要选取结构特征、邻里特征、区位特征作为一级评价指标。
(二)建立层次结构模型
依照杭州市农民住房质量的综合评价指标体系,确定层次结构(见图1)。
(三)构造判断矩阵
1、判断矩阵说明
根据层次结构模型,根据指标变量元素的分布,构造判断矩阵C(见图2)。
根据1-9标度法,逐项就任意2个评价指标进行比较,然后参考专家意见和杭州市实际情况问卷调查确定他们的相对重要性并赋以相应的分值,即判断矩阵各系数值Cij,见结构特征判断矩阵(见图3)、邻里特征判断矩阵(见图4)、区位特征判断矩阵(见图5)。
2、求准则层各指标的权重
准则层各指标中C1最重要,其次是C2,再次是C3。通过上述分析,得到判断矩阵C=,计算得到权重向量为:W=(0.605,0.291,0.103),说明C1的权重为0.605,C2的权重为0.291,C3的权重为0.103。
3、结构特征判断矩阵(见图3)
(四)计算各指标的权重
1、结构特征判断矩阵的最大特征向量为W=(W1,W2,W3,W4,W5)=(0.166, 0.436,0.031,0.285,0.082)
其中5个分量为目标层5个元素C1、C2、C3、C4、C5的权重。其特征根λmax为:
λmax==5.2375
检验判断矩阵的一致性指标CI为:CI=(λmax-n)/n-1=0.059375。检验判断矩阵的平均随机一致性指标RI,对于五阶矩阵为RI=1.12。则判断矩阵的随机一致性指标CR为:CR=CI/RI=0.053。
显然矩阵具有满意一致性,即CR=0.053<0.1,故W中的权重可以应用。因此对于杭州市农民住房条件结构特征综合评价而言,各指标的权重分别为:(0.166,0.436,0.031,0.285,0.082)。
2、邻里特征判断矩阵的最大特征向量W=(W1,W2,W3,W4,W5)=(0.436,0.166, 0.031,0.082,0.285)
其中5个分量为目标层5个元素C1、C2、C3、C4、C5的权重。其特征根λmax为:
λmax==5.2375
检验判断矩阵的一致性指标CI为:CI=(λmax-n)/n-1=0.059375。检验判断矩阵的平均随机一致性指标RI,对于五阶矩阵为RI=1.12。则判断矩阵的随机一致性指标CR为:CR=CI/RI=0.053,显然矩阵具有满意一致性,即CR=0.053<0.1,故W中的权重可以应用。因此对于杭州市农民住房条件邻里特征综合评价而言,各指标的权重分别为:(0.166,0.436, 0.031,0.285,0.082)。
3、区位特征判断矩阵最大特征向量为W=(W1,W2,W3)=(0.103,0.605,0.292)
其中3个分量为目标层3个元素C1、C2、C3的权重。其特征根λmax为:
λmax==3.0385
检验判断矩阵的一致性指标CI为:CI=(λmax-n)/n-1=0.01925。检验判断矩阵的平均随机一致性指标RI,对于三阶矩阵为RI=0.52。则判断矩阵的随机一致性指标CR为:CR=CI/RI=0.037,显然矩阵具有满意一致性,即CR=0.037<0.1,故W中的权重可以应用。因此对于杭州市农民住房条件区位特征综合评价而言,各指标的权重分别为:(0.103,0.605,0.292)。
(五)列出农民住房质量综合评价指标的计算式
农民住房质量综合评价指标=0.605C1+0.291C2+0.103C3
C1=0.166C11+0.436C12+0.031C13+0.285C14+0.082C15
C2=0.436C21+0.166C22+0.031C23+0.082C24+0.285C25
C3=0.103C31+0.605C32+0.292C33
其中C1表示杭州农民住房的结构特征,C2表示杭州农民住房的邻里特征,C3表示杭州农民住房的区位特征。C11-C15代表结构特征的各项指标,C21-C25代表邻里特征的各项指标,C31-C33代表区位特征的各项指标。
三、结论
农民住房质量评价是一项复杂的多目标决策问题,层次分析法把复杂的问题分解为各个特征因素,将这些特征因素按分项指标的设计及其重要性进行两两比较,确定各分项指标的相对重要性,然后综合判断以决定住房状况中结构特征、邻里特征、区位特征的重要性。在影响杭州农民住房质量的因素中,农民住房的结构特征占了主导地位,其次是农民住房的邻里特征,住房的区位特征对质量的影响力度相对较小。在杭州市新农村建设中,要注重对住房结构特征建设的引导,对“一户一宅”制度进行严格控制,提倡切实提高生活设施水平,不能单一注重房屋外观的高大与美观。政府要统筹城乡发展,改善基础设施落后地区的建设,使村庄环境、教育配套、医疗配套等紧跟新农村建设步伐,全面建设新农村,提高农民居住质量与水平而努力。
参考文献:
1、徐建春,王芳.杭州农民住房状况及协调发展研究[R].2010年杭州发展报告,2010.
2、单国旗,吴海燕.基于层次分析法的医药连锁店长绩效评价模型实证研究[J].商业研究,2009(6).
3、谷皓月,张萌.基于层次分析法确定消费水平综合评价指标[J].理论探索,2009(6).
4、国家统计局浙江调查总队课题组.浙江省农村居民住房状况研究[J].浙江统计,2009(2).
5、严俊杰,黄正泉等.湖南农民住房质量问题实证研究[J].湖南农业大学学报(社会科学版),2007(5).
(作者单位:浙江工商大学公共管理学院)
关键词:层次分析法;农民住房;评价
农民住房质量是衡量农民富裕程度的一个重要指标,如何衡量农民住房质量是一个关键问题。随着农民人均年纯收入的大幅度提高,农民追求的居住目标也发生了变化,农民不再仅仅追求面积的扩大,而是逐步从生存型向享受型转变,并以提高住宅建筑品质、完善配套设施、改善居住环境为最大诉求。
一、建立杭州农民住房质量综合评价指标体系
我们在借鉴已有的指标体系,特别是国外的结构特征、邻里特征、区位特征指标体系的基础上,结合杭州市实际情况,根据杭州市第二次农业普查资料的可获取程度,设计建立杭州市农民住房质量综合评价指标体系(见表1)。并引入层次分析法来进行各项权重计算,从而更准确地衡量农民住房状况的各因素。
二、层次分析法在农民住房质量评价中的应用
层次分析法是美国运筹学家T.L.Saaty等人于20世纪70年代提出的对复杂问题做出决策的一种新方法。它将定性分析与定量分析相结合,根据问题的总目标,以系统的观点,把问题分解成若干因素,并按其支配关系构成递阶层次结构模型,最终利用两两比较的方法确定各方案的相对重要性,从而做出正确的决策。利用层次分析法,对影响杭州农民住房状况的各个因素进行权重分析与计算。
(一)指标的选择
杭州市位于浙江省西北部,地处长江三角洲南沿和钱塘江流域,地形复杂多样2009年末全市常住人口达810万人,其中户籍人口683.38万人,在户籍人口中,农业人口328.9万人,占户籍人口总数的48.1%。据抽样调查,2009年,全市农村居民人均纯收入11822元,人均生活消费性支出9065元,恩格尔系数为35.9%。杭州市农村居民人口数量庞大,农村居民生活品质逐步提高,农民住房也逐步改善。改革开放以来,农村人均住房面积增长三倍。居住权是人类生存的基本权利,因此关注农民的住房问题,意义重大。根据杭州市的特殊情况,本文主要选取结构特征、邻里特征、区位特征作为一级评价指标。
(二)建立层次结构模型
依照杭州市农民住房质量的综合评价指标体系,确定层次结构(见图1)。
(三)构造判断矩阵
1、判断矩阵说明
根据层次结构模型,根据指标变量元素的分布,构造判断矩阵C(见图2)。
根据1-9标度法,逐项就任意2个评价指标进行比较,然后参考专家意见和杭州市实际情况问卷调查确定他们的相对重要性并赋以相应的分值,即判断矩阵各系数值Cij,见结构特征判断矩阵(见图3)、邻里特征判断矩阵(见图4)、区位特征判断矩阵(见图5)。
2、求准则层各指标的权重
准则层各指标中C1最重要,其次是C2,再次是C3。通过上述分析,得到判断矩阵C=,计算得到权重向量为:W=(0.605,0.291,0.103),说明C1的权重为0.605,C2的权重为0.291,C3的权重为0.103。
3、结构特征判断矩阵(见图3)
(四)计算各指标的权重
1、结构特征判断矩阵的最大特征向量为W=(W1,W2,W3,W4,W5)=(0.166, 0.436,0.031,0.285,0.082)
其中5个分量为目标层5个元素C1、C2、C3、C4、C5的权重。其特征根λmax为:
λmax==5.2375
检验判断矩阵的一致性指标CI为:CI=(λmax-n)/n-1=0.059375。检验判断矩阵的平均随机一致性指标RI,对于五阶矩阵为RI=1.12。则判断矩阵的随机一致性指标CR为:CR=CI/RI=0.053。
显然矩阵具有满意一致性,即CR=0.053<0.1,故W中的权重可以应用。因此对于杭州市农民住房条件结构特征综合评价而言,各指标的权重分别为:(0.166,0.436,0.031,0.285,0.082)。
2、邻里特征判断矩阵的最大特征向量W=(W1,W2,W3,W4,W5)=(0.436,0.166, 0.031,0.082,0.285)
其中5个分量为目标层5个元素C1、C2、C3、C4、C5的权重。其特征根λmax为:
λmax==5.2375
检验判断矩阵的一致性指标CI为:CI=(λmax-n)/n-1=0.059375。检验判断矩阵的平均随机一致性指标RI,对于五阶矩阵为RI=1.12。则判断矩阵的随机一致性指标CR为:CR=CI/RI=0.053,显然矩阵具有满意一致性,即CR=0.053<0.1,故W中的权重可以应用。因此对于杭州市农民住房条件邻里特征综合评价而言,各指标的权重分别为:(0.166,0.436, 0.031,0.285,0.082)。
3、区位特征判断矩阵最大特征向量为W=(W1,W2,W3)=(0.103,0.605,0.292)
其中3个分量为目标层3个元素C1、C2、C3的权重。其特征根λmax为:
λmax==3.0385
检验判断矩阵的一致性指标CI为:CI=(λmax-n)/n-1=0.01925。检验判断矩阵的平均随机一致性指标RI,对于三阶矩阵为RI=0.52。则判断矩阵的随机一致性指标CR为:CR=CI/RI=0.037,显然矩阵具有满意一致性,即CR=0.037<0.1,故W中的权重可以应用。因此对于杭州市农民住房条件区位特征综合评价而言,各指标的权重分别为:(0.103,0.605,0.292)。
(五)列出农民住房质量综合评价指标的计算式
农民住房质量综合评价指标=0.605C1+0.291C2+0.103C3
C1=0.166C11+0.436C12+0.031C13+0.285C14+0.082C15
C2=0.436C21+0.166C22+0.031C23+0.082C24+0.285C25
C3=0.103C31+0.605C32+0.292C33
其中C1表示杭州农民住房的结构特征,C2表示杭州农民住房的邻里特征,C3表示杭州农民住房的区位特征。C11-C15代表结构特征的各项指标,C21-C25代表邻里特征的各项指标,C31-C33代表区位特征的各项指标。
三、结论
农民住房质量评价是一项复杂的多目标决策问题,层次分析法把复杂的问题分解为各个特征因素,将这些特征因素按分项指标的设计及其重要性进行两两比较,确定各分项指标的相对重要性,然后综合判断以决定住房状况中结构特征、邻里特征、区位特征的重要性。在影响杭州农民住房质量的因素中,农民住房的结构特征占了主导地位,其次是农民住房的邻里特征,住房的区位特征对质量的影响力度相对较小。在杭州市新农村建设中,要注重对住房结构特征建设的引导,对“一户一宅”制度进行严格控制,提倡切实提高生活设施水平,不能单一注重房屋外观的高大与美观。政府要统筹城乡发展,改善基础设施落后地区的建设,使村庄环境、教育配套、医疗配套等紧跟新农村建设步伐,全面建设新农村,提高农民居住质量与水平而努力。
参考文献:
1、徐建春,王芳.杭州农民住房状况及协调发展研究[R].2010年杭州发展报告,2010.
2、单国旗,吴海燕.基于层次分析法的医药连锁店长绩效评价模型实证研究[J].商业研究,2009(6).
3、谷皓月,张萌.基于层次分析法确定消费水平综合评价指标[J].理论探索,2009(6).
4、国家统计局浙江调查总队课题组.浙江省农村居民住房状况研究[J].浙江统计,2009(2).
5、严俊杰,黄正泉等.湖南农民住房质量问题实证研究[J].湖南农业大学学报(社会科学版),2007(5).
(作者单位:浙江工商大学公共管理学院)