陈婧 贾东方 韩慧颖

华北理工大学 冶金与能源学院 河北唐山 063210

全球粮食体系由于存在多种不稳定因素，导致其即使在世界上公认的服务良好的地区也会变得十分脆弱，这些不稳定因素一定程度上由庞大的国家和国际粮食生产者和分销商决定，而目前的粮食体系以考虑效率和盈利能力为主。因此评价当前的粮食系统显得极为重要[1]。

1 显著影响收益与效率的指标选取

当前粮食系统的侧重点在于收益能力与效率，即全球粮食贸易的供需关系。通过Logistic回归功能建立供需两侧的相关因素对粮食生产收益能力影响的模型，logistic回归模型为：

在结果分析中，把P的Sig.值与0.1进行比较，比值越小，说明影响越显著，相反的，当比值大于0.1时，说明几乎没有影响或影响较小。

表1 Logistic模型分析检验

根据Logistic回归模型的判定方法，从表中可以看出粮食自给率、粮食播种面积、人均粮食占有量、道路网密度，这四个变量Sig.值小于0.1，说明该四个变量对粮食收益影响效应显著，因此，上述四个变量作为粮食收益能力的评价指标。

2 熵权TOPSIS方法计算组合权重

（1）构建指标矩阵。根据最初选定的8项指标的原始数据来构建指标矩阵X = (χij)m×n。

（2）原始矩阵同趋势化处理。将粮食生产波动系数、化肥施用量和农药使用量3个低优指标取做倒数，进而得到标准化矩阵X'。

（3）归一化处理，建立相应矩阵，得到粮食安全的指标矩阵。

计算样本指标与正负理想解的欧式距离。具体公式为下：

需要说明的是，若样本中每项指标均达到最大值，那么该样本与正理想解的距离为0，与负理想解的距离为1，此时达到了最优的安全状态。……