朱春江，范郁尔，骆汝九，许 强，朱 荣，吴成洲
（1.连云港职业技术学院，江苏 连云港 222006；
2.江苏省连云港市农业对外经济合作中心，江苏 连云港 222000）
21 世纪以来，中国农业产业在进出口贸易、对外投资以及外商投资等方面取得了丰硕的成果。据2019年国民经济和社会发展统计公报，全年农产品进出口商品总值为14 979 亿元，农业外商直接投资企业495家，农业对外非金融类直接投资额106 亿元。由此可见，中国农业产业在进出口贸易总额、外商投资、对外投资等方面取得了一定的成效，但同时农业对外合作还存在一定的风险。所以，进行农业对外开放合作风险防范研究显得非常有必要，而风险预警指标体系构建是否科学是农业对外开放合作风险预警防范的重要前提。近年来，很多学者对农业对外合作风险指标体系进行了大量的研究。陈伟等（2010年）从政治风险、经济风险、金融风险等三个方面分析中国农业“走出去”面临的国家风险[1]；
喻燕（2011 年）从企业战略、外部环境、竞争能力、组织结构、运营流程等六个方面构建中国企业海外耕地投资战略风险指标[2]；
赵威（2012 年）从宏观环境的政治风险、政府政策风险、宏观经济风险、社会文化风险；
中观（行业）环境的竞争风险、产品市场风险、原材料市场风险；
微观（企业内部）环境的技术风险、经营风险、财务风险、人力资源风险、投资风险、筹资风险等方面构建中国对外直接投资的风险评价指标[3]；
高勇（2012 年）从政治变动、经济风险、农业项目决策风险、农业技术及人力资源风险、自然灾害风险等五个方面分析中国农业企业对外直接投资风险[4]；
宋林燕（2012 年）从政治风险、经济风险、跨文化风险、自然风险等四个方面分析我国海外粮食产业投资的风险[5]；
何腊柏（2013 年）从战略环境分析风险、核心能力风险、境外资源合作区位风险、境外资源合作模式风险、战略决策风险、资源储量和品位风险、融资风险、健康安全环保风险、跨文化管理风险、政治经济环境突变风险等十个方面的分析境外资源合作战略风险[6]40-41；
张友棠（2013 年）从政治风险、经济风险、社会风险、技术风险、管理风险、财务风险等六个方面进行了风险指标的设计[7]297；
宋洁（2013 年）从外部环境的宏观政治经济状况、市场需求状况、竞争状况、技术进步状况、政策和法律的状况、自然状况以及内部环境的人流素质、物流效率、资金流的安全度、信息流通性等十个方面构建新疆企业投资哈萨克斯坦农业风险指标[8]；
洪笑然（2014 年）从政治风险、经济风险、法律风险、社会风险、自然风险、技术风险、劳资纠纷风险、市场风险以及其他风险等九个方面分析中国对非洲农业投资的风险[9]；
王睦谊（2016 年）从政治风险、经济风险、法律风险、文化风险等四个方面分析“一带一路”倡议背景下中国对苏丹直接投资的风险[10]；
娜迪拉·甫拉提（2016 年）从政治风险、自然风险、经济风险、技术风险、法律政策风险等五个方面分析哈萨克斯坦农业投资风险[11]；
张芯瑜（2017 年）从国际环境、东道国环境、投资国环境、企业内部环境等四个方面构建中国农业企业对外直接投资项目风险体系[12]；
赵勇（2017 年）从政治法律风险、宏观经济风险、文化冲突风险、社会安全风险等四个方面分析山东省对外农业投资的风险[13]。毛林妹（2017 年）从政治风险、资源风险、技术风险、环境风险、市场风险、交易风险、管理风险等七个方面设计风险指标体系[14]；
周晶晶（2017 年）从东道国政治法律风险、经济风险、社会文化风险、技术环境风险、企业风险等五个方面设计投资风险指标体系[15]；
杨理智等（2018 年）从经济安全、金融安全、政治安全、社会安全等四个方面对中国“一带一路”投资安全风险进行评估[16]；
范凝竹（2019 年）从政治风险、经济风险、社会风险、法律风险、管理风险、自然灾害风险等六个方面分析G 公司对越南农业直接投资风险影响因素[17]；
赵捷等（2020 年）从政治风险、经济与市场风险、社会风险、行业风险等四个方面对构建“一带一路”沿线国家农业投资风险评估指标体系[18]。以上学者构建对外农业直接投资风险指标体系，进而对风险进行评价，并提出对策建议，为农业对外合作作出了有益的贡献。同时，很多学者从自身的角度通过主观的方法确定自己的一套指标体系，其科学性还有待进一步验证。笔者尝试通过利克特法和主成分分析法构建风险预警指标体系。
指标体系的构建往往带有主观性，不同的相关文献指标有时出入较大，为了使构建出来的指标相对科学，可以先对相关的历史文献进行频度分析。首先根据频度来构建初步的农业对外开放合作风险预警指标体系，然后通过调查问卷让两组不同的专家对指标打分，对其中一组专家的调查分值运用利克特量表法进行指标筛选，得到指标体系I，对另外一组专家的调查分值运用主成分分析法进行指标筛选，得到指标体系J，再运用D-S理论对前两者方法筛选后的指标进行信息融合，按相对权重的大小提取合理科学的指标，进而形成农业对外开放合作风险预警指标体系，如图1。
图1 指标体系构建逻辑图
（一）信息融合理论[19]
证据理论是建立在一个非空集合Θ 上的理论，Θ称为辨识框架，由一系列互斥且穷举的基本命题组成。对于问题域中的任意命题A，都应属于幂集2Θ。在2Θ上定义基本可信度分配函数：
i 为融合次数，j 为相关因素，n 为相关指标数目数。式中mi（j）为基本可信度分配函数；
ci（j）为数据不同方法指标权重结果输出，利用证据理论的组合规则进行融合。
（二）利克特量表法及其数据模型构建
1.利克特量表法
利克特量表法是由美国社会心理学家伦西斯·利克特(Rensis Likert)提出的用于测量抽象社会指标的一种技术[20]97-99，利克特量表的制作程序有以下6 步。
（1）提出调查问题。在初步探索基础上提出一组正、反两类问题。
（2）制定评分规则。按正反方向，把不同程度的问题分为3—5 个评分等级。
（3）进行测量试验。选取所测组织N 位人员进行测量试验，给出每个人员的每个问题得分，并计算总分，再按照其高低顺序排列。
（4）评估测试结果。计算总分最高和最低的各1/4的人在每个问题上的平均分，并计算出二者之间平均值的差值。
（5）制定总加量表。根据辨别力强弱确定问题的是否去除，将那些辨别力强的没有去掉的问题制成总加量表。
（6）实际测量。用制作的总加量表去调查成员对问题的看法，并计算每个成员回答问题的得分总分。总分越高，说明对该问题认识越倾向于肯定；
总分越低，则对该问题认识越倾向于否定。
2.构建数据模型
水延凯在《社会调查教程》中只给出算法思想，笔者将利克特量表法思想抽象成以下数学模型算法。
假设一级指标体系有k 个指标，每一二级指标体系有m 个指标，调查的专家人数为n。根据专家给每一个m 个指标打分的分值xij，运用公式（3）进行计算总分Sih，并按总分Sih从高到低排序，再运用公式（4）计算每一个二级指标的前1/4 总分最高的分值平均值Shaij，运用公式（5）计算后1/4 总分最低的分值平均值Shabj，运用公式（6）计算公式（4）与公式（5）的差值Shdj。
筛选的原则是将每组二级指标里辨别力最弱的指标去除，比较每一个二级指标的Shdj，MIN（Shdj）最小值对应的指标则为辨别力最弱的指标，所以将MIN（Shdj）对应的指标去除。如果二级指标中，有两个或两个以上的MIN（Shdj），则比较Sih/m 均值的大小，Sih/m均值越小，说明风险性较低，则去除Sih/m 均值相对较小的对应的指标。
（三）主成分分析法
主成分分析法基于降维的思想，在维持一个低信息量损失的状态下将多个因素转为较少的综合因素，并以此作为代表原有变量的总体性指标[21]。主成分分析可以用数学模型来表示：
设有n×p 阶矩阵X：
主成分分析构造z1，z2，…，zm（m≤p）新的综合变量，包含p 个原始变量的大部分信息的线性组合。
其中，lij（i=1，2，…m；
j=1，2，…，p）是p 个原始变量x1，x2，…，xp相关矩阵的前m 个具有较大特征值所对应的特征向量。
利克特量表法方法选取的指标体系I 和主成分分析法选取的指标体系J 可能在指标数量不同有所不同，为此运用以下的虚拟权数学模型进行处理[22]。
设指标体系I 有n 个指标，指标体系J 有m 个指标，并设n≥m，指标体系I 与指标体系J 的交集用表示L，交集内共有l 个指标，有l≤m，如图2。
图2 指标体系交集示意图
所以规格化指标U 的个数为n+m-l 个。指标体系I 增加m-l 个指标，该指标笔者称之为“虚拟指标”，为了便于信息融合，给其一个非常小的几乎不影响融合结果的“虚拟权”值0.01。同理，指标体系J 增加n-l 个指标，也给其一个“虚拟权”值0.01。
前面大多数研究的指标体系由研究者主观给出，指标的科学性还有待探讨，笔者基于以上研究综述里的18 篇文献指标的研究，运用数理统计的方法，通过对研究文献的综合，根据相对出现频次较高的指标，构建一套初步的农业对外开放合作风险预警指标体系。农业对外开放合作风险预警指标体系由政治风险、经济风险、社会文化风险、管理风险、突发事件风险五个一级指标组成。其中一级指标政治风险由农业政策变动风险、东道国政治稳定性、农业保护主义风险、与东道国的国际关系风险、农业政策变动风险、法律风险六个二级指标组成；
一级指标经济风险由经济增长率、进出口贸易增长率、汇率变动风险、通货膨胀风险、贸易壁垒风险、市场准入风险六个二级指标组成；
一级指标社会文化风险由跨文化冲突风险、种族冲突风险、宗教冲突风险、劳动力资源风险、消费偏好差异风险、知识产权保护风险六个二级指标组成；
一级指标管理风险由战略决策风险、资金管理风险、财务管理风险、组织结构风险、组织运营风险、信息管理风险六个二级指标组成；
一级指标突发事件风险由战争内乱风险、自然灾害风险、突发重大公共卫生事件风险、社会安全风险、事故灾难风险、罢工风险六个二级指标组成。
本课题项目组2019 年7 月以来对政府、企业（公司）、高校或研究院所三个层面16 家单位的16 位专家进行了调研。16 家单位包括：商务部、江苏省农业农村厅、连云港市农业农村局、连云港市农业对外合作中心、连云港海关、连云港市海州区商务局共6 家政府部门；
江苏海福特海洋科技股份有限公司、连云港海湾现代农业发展有限公司、江苏海晟律师事务所、连云港每日食品有限公司、江苏微康生物科技有限公司共5 家企业（公司）；
重庆师范大学、美国田纳西州立大学、东北农业大学、江苏海洋大学以及江泰风险管理研究院共5 家高校或研究院所。
课题组运用利克特量表法数学模型对16 位专家的调查问卷进行处理，问卷调查政治风险数据及处理见表1。表1 中，东道国政治稳定性、农业政策变动风险、政府行政效率风险、农业保护主义风险、与东道国的国际关系风险、法律风险分别用x11，x12，x13，x14，x15，x16表示，Si1表示政治风险16 个专家的打分分值的总和，S1atj表示政治风险专家打分值总分最高的前4个指标分值平均值；
S1abj表示政治风险专家打分值总分最低的后4 个指标分值平均值；
S1dj表示政治风险专家打分值总分最高4 人平均分与总分最低4 人平均分的差值。经济风险、社会文化风险、管理风险、突发事件风险变量名称标法以此类推。
表1 利克特量表法政治风险试测结果评估表
因为x15与东道国的国际关系风险对应的S1d5值为0.75，说明辨别力最弱，应该淘汰；
其他的风险因素平均值相对较高，说明辨别力相对较强，应该保留。所以政治风险二级筛选后指标为x11东道国政治稳定性，x12农业政策变动风险，x13政府行政效率风险，x14农业保护主义风险，x16法律风险。
同理，可对经济风险测试结果进行评估，得筛选后的指标为x21经济增长率，x22进出口贸易增长率，x24通货膨胀风险，x25贸易壁垒风险，x26市场准入风险。社会文化风险筛选后的指标为x31跨文化冲突风险，x32种族冲突风险，x33宗教冲突风险，x34劳动力资源风险，x35消费偏好差异风险。管理风险筛选后的指标为x41战略决策风险，x42资金管理风险，x43财务管理风险，x44组织结构风险，x46信息管理风险。而突发事件风险试测结果评估二级指标x54社会安全风险与x56罢工风险的平均值差数S5d4=S5d6=1.75，所以根据数学模型算法“如果二级指标中，有两个或两个以上的MIN（Shdj），则比较Shi/m 均值的大小，Shi/m 均值越小，说明风险性较低，则去除Shi/m 均值相对较小的对应的指标。”计算两个二级指标的16 位专家打分的平均分值，二级指标x54的16 位专家打分的平均分值为2.75，二级指标x56的16 位专家打分的平均分值为2.25，所以去除二级指标x56罢工风险，最后突发事件风险二级筛选后指标为x51战争内乱风险，x52自然灾害风险，x53突发重大公共卫生事件风险，x54社会安全风险，x55事故灾难风险。
所以，运用利克特法筛选后得到的指标体系为：一级指标政治风险由二级指标东道国政治稳定性、农业政策变动风险、政府行政效率风险、农业保护主义风险、法律风险组成；
一级指标经济风险由二级指标经济增长率、进出口贸易增长率、通货膨胀风险、贸易壁垒风险、市场准入风险组成；
一级指标社会文化风险由二级指标跨文化冲突风险、种族冲突风险、宗教冲突风险、劳动力资源风险、消费偏好差异风险组成；
一级指标管理风险由二级指标战略决策风险、资金管理风险、财务管理风险、组织结构风险、信息管理风险组成；
一级指标突发事件风险由二级指标战争内乱风险、自然灾害风险、突发重大公共卫生事件风险、社会安全风险、事故灾难风险组成。
课题项目组2019 年7 月以来对政府、企业（公司）、高校或研究院所三个层面另外16 家单位16 位的专家进行了调研。16 家单位是江苏省发展改革委员会、连云港市商务局、连云港市国际贸易促进委员会、连云港赣榆区农业农村局、连云港海州区农业农村局、东海县农业农村局共6 家政府部门；
江苏领鲜食品有限公司、江苏裕灌现代农业科技有限公司、江苏沃田集团股份有限公司、杭州酸莓果科技有限公司、连云港宾利国际贸易有限公司共5 家企业（公司）；
中国农业科学院、广东财经大学、河海大学、南京林业大学、山东财经大学共5 家高校或研究院所。
对16 家单位的16 位专家调查问卷打分数据进行主成分分析，问卷调查数据见表2，运用主成分分析法得到的碎石图见图3，政治风险子系统主成分载荷矩阵表见表3。
表3 政治风险子系统主成分载荷矩阵表
图3 政治风险主成分分析碎石图
表2 主成分分析法政治风险试测结果评估表
所以运用主成分分析法剔除部分次要指标，得政治风险子系统指标为：X12农业政策变动风险，X15与东道国的国际关系风险，X14农业保护主义风险，X11东道国政治稳定性，X16法律风险。
同理，运用主成分分析法得经济风险子系统指标为：X25贸易壁垒风险，X21经济增长率，X26市场准入风险，X24通货膨胀风险，X23汇率变动风险。社会文化风险子系统指标为：X32种族冲突风险，X36知识产权保护风险，X35消费偏好差异风险，X34劳动力资源风险，X31跨文化冲突风险。管理风险子系统指标为：X43财务管理风险，X42资金管理风险，X44组织结构风险，X45组织运营风险，X41战略决策风险。突发事件风险子系统指标为：X53突发重大公共卫生事件风险X51，战争内乱风险，X56罢工风险，X55事故灾难风险，X52自然灾害风险。
因此，运用主成分分析法筛选后得到的指标体系为：一级指标政治风险由二级指标农业政策变动风险、与东道国的国际关系风险、农业保护主义风险、东道国政治稳定性、法律风险组成；
一级指标经济风险由二级指标贸易壁垒风险、经济增长率、市场准入风险、通货膨胀风险、汇率变动风险组成；
一级指标社会文化风险由二级指标种族冲突风险、知识产权保护风险、消费偏好差异风险、劳动力资源风险、跨文化冲突风险组成；
一级指标管理风险由二级指标财务管理风险、资金管理风险、组织结构风险、组织运营风险、战略决策风险组成；
一级指标突发事件风险由二级指标突发重大公共卫生事件风险、战争内乱风险、罢工风险、事故灾难风险、自然灾害风险组成。
由利克特法和主成分分析法筛选后分别得到不同的两套指标体系，利克特法筛选后的每一个二级指标权重为16 家单位，即商务部、江苏省农业农村厅、连云港市农业农村局、连云港市农业对外合作中心、连云港海关、连云港市海州区商务局、江苏海福特海洋科技股份有限公司、连云港海湾现代农业发展有限公司、江苏海晟律师事务所、连云港每日食品有限公司、江苏微康生物科技有限公司、重庆师范大学、美国田纳西州立大学、东北农业大学、江苏海洋大学以及江泰风险管理研究院的16 位专家对每一个二级指标打分的均值，并作归一化处理，详见表4。主成分分析法筛选后的每一个二级指标权重为16 家单位，即江苏省发展改革委员会、连云港市商务局、连云港市国际贸易促进委员会、连云港赣榆区农业农村局、连云港海州区农业农村局、东海县农业农村局、江苏领鲜食品有限公司、江苏裕灌现代农业科技有限公司、江苏沃田集团股份有限公司、杭州酸莓果科技有限公司、连云港宾利国际贸易有限公司、中国农业科学院、广东财经大学、河海大学、南京林业大学、山东财经大学的16 位专家对每一个二级指标打分的均值，并作归一化处理，见表5。带有“虚拟权”的指标体系见表6。
表4 利克特法筛选指标体系调查处理表
表5 主成分分析法筛选指标体系调查处理表
表6 带有“虚拟权”的指标体系表
续表6
运用D-S 理论公式（1）和（2）进行计算得五个子系统的带有“虚拟权”指标信息融合权重，结果见表7，其中m（j）1 为政治风险子系统指标权重融合结果，m（j）2 为经济风险子系统指标权重融合结果，m（j）3为社会文化风险子系统指标权重融合结果，m（j）4 为管理风险子系统指标权重融合结果，m（j）5 为突发事件风险子系统指标权重融合结果。
表7 带有“虚拟权”的指标权重融合结果表
按照指标体系的权重大小选取评价指标，所以政治风险选取的指标为：东道国政治稳定性，农业政策变动风险，农业保护主义风险，法律风险，与东道国的国际关系风险；
经济风险选取的指标为：经济增长率，通货膨胀风险，贸易壁垒风险，市场准入风险，汇率变动风险；
社会文化风险选取的指标为：跨文化冲突风险，种族冲突风险，宗教冲突风险，劳动力资源风险，消费偏好差异风险；
管理风险选取的指标为：战略决策风险，资金管理风险，财务管理风险，组织结构风险，信息管理风险；
突发事件风险选取的指标为：战争内乱风险，自然灾害风险，突发重大公共卫生事件风险，社会安全风险，事故灾难风险。
为了克服指标体系构建的主观性，使构建的指标具有一定的科学性，课题组通过对历史文献的指标进行频度分析构建初步的指标体系，进而通过调查问卷让两组不同的专家对指标进行打分，再用利克特量表法和主成分分析法分别进行指标筛选，最后运用D-S 理论对前两者方法筛选后的指标进行信息融合，从而得到相对科学合理的农业对外开放合作风险预警指标体系。课题组的后续实证研究报告《基于模糊神经网络模型的农业对外开放合作风险预警研究》运用了本综合方法构建的指标体系进行了连云港农业对外开放合作风险预警，风险级别为风险一般，与连云港的实际情况相吻合，说明该指标体系综合构建方法具有一定的理论价值与实践意义。由于农业对外开放合作风险系统总是处于不断的运动发展变化之中，本研究建立起来的评价指标也有一定的相对性和局限性。所以，必须随着农业对外开放合作系统发展的动态变化，需要不断地进行指标体系构建方法的探讨，通过不断灵活地完善、修改和补充评价指标，以确保农业对外开放合作风险系统指标的时效性，进而针对重要防范指标进行风险预警防控，这是实现农业对外开放合作风险预警成败的关键环节。通过本研究，可为农业对外开放合作风险预警防范体系的构建提供可复制、可推广的经验，更好地服务于农业对外开放合作风风险预警和决策，从而促进农业对外开放合作健康可持续发展。
猜你喜欢 指标体系指标农业 国内农业今日农业(2022年1期)2022-11-16国内农业今日农业(2022年3期)2022-11-16国内农业今日农业(2022年2期)2022-11-162022城市商业魅力指标体系第一财经(2022年6期)2022-06-15擦亮“国”字招牌 发挥农业领跑作用今日农业(2021年14期)2021-11-25主要宏观经济指标及债券指标统计表债券(2020年4期)2020-08-04网络空间攻防对联合作战体系支援度评估指标体系构建军事运筹与系统工程(2019年1期)2019-11-16建筑工程造价指标体系构建与应用探究建材发展导向(2019年11期)2019-08-24最新引用指标计算机应用(2018年12期)2019-01-08莫让指标改变初衷商周刊(2018年26期)2018-12-29