雷玉瓊， 李 娜

(1.鄭州城市職業(yè)學(xué)院 基礎(chǔ)部，河南 鄭州 452370； 2.鄭州工商學(xué)院 公共基礎(chǔ)教學(xué)部，河南 鄭州 451400)

基于層次分析法的模糊綜合評判模型在二孩生育意愿評價中的應(yīng)用
——以河南省為例

雷玉瓊1， 李 娜2

(1.鄭州城市職業(yè)學(xué)院 基礎(chǔ)部，河南 鄭州 452370； 2.鄭州工商學(xué)院 公共基礎(chǔ)教學(xué)部，河南 鄭州 451400)

在全面二孩政策下，針對二孩生育意愿展開社會調(diào)研.依據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)，構(gòu)建河南省居民生育愿望各因素評價指標(biāo)體系.運用層次分析法和模糊綜合評價法，構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，形成較為科學(xué)、完善的評估系統(tǒng)，使評價方法及結(jié)果更趨合理.通過此方法，求出各因素所占權(quán)重，分析各因素對生育意愿的影響，并提出相應(yīng)的建議和對策，為政府職能部門進一步加快二孩政策的各項工作提供必要的理論保障.

生育意愿；層次分析法；模糊綜合評價

0 引言

長期以來，計劃生育是我國的一項基本國策.2015年10月，十八屆五中全會決定全面開放二孩生育政策.2016年1月1日起，全面二孩政策正式實施.

全面二孩政策的實施必然會引起一定時期內(nèi)的人口增長，而決定人口增長的主要因素是人們的生育愿望.人們的生育意愿與人口生育水平的變化和未來人口發(fā)展趨勢密切相關(guān),使得影響生育意愿和生育行為的因素日趨多元化、復(fù)雜化.為了解生育意愿的影響因素，找到對人們的生育行為干預(yù)的有效措施，國內(nèi)已有許多專家對生育意愿的影響因素進行了相關(guān)研究，但是基于二孩政策下生育意愿的影響因素的研究是比較少的.本文通過騰訊軟件設(shè)計了調(diào)查問卷[1]，調(diào)查二孩政策對生育意愿的影響，為預(yù)測河南省人口數(shù)量的增長提供決策參考依據(jù).

本文將調(diào)查研究與實證研究相結(jié)合，提出一個基于二孩生育意愿的因素評價模型[2-4]，采用層次分析法確立各因素指標(biāo)權(quán)重，選擇模糊綜合評價法作為各因素的評價方法；同時對河南省基于二孩政策下的生育意愿因素進行了調(diào)研，深入分析影響生育意愿的因素及其原因，并提出了解決問題的相應(yīng)措施.

1 生育意愿評價模型

1.1 設(shè)計調(diào)查問卷

本研究設(shè)計的二孩生育意愿的調(diào)查問卷主要包括三部分.第一部分:基本信息，包括年齡、戶口、教育、婚姻、收入、職業(yè)和家庭結(jié)構(gòu)等；第二部分：要二孩的原因，包括5個選項；第三部分：不要二孩的原因，包括6個選項.本研究通過騰訊問卷系統(tǒng)設(shè)計在線調(diào)查問卷，通過手機、電腦隨時隨地可以完成問卷，問卷的訪問量707份，回收量690份，有效回收率為97%.樣本的基本特征見騰訊問卷.

本問卷確立了較合理的評價指標(biāo)體系，生育意愿指標(biāo)的確立是設(shè)計生育意愿調(diào)查問卷的基礎(chǔ).作為一個完善的評價指標(biāo)體系，在指標(biāo)設(shè)置時應(yīng)該綜合考慮評價對象、評價目標(biāo)，既要體現(xiàn)全面性原則，又要發(fā)揮評價的導(dǎo)向功能[5].

綜上建立了二孩生育意愿調(diào)查問卷的評價指標(biāo)體系，本文主要研究調(diào)查問卷的第二部分和第三部分的維度指標(biāo).第二部分和第三部分一共3個維度，13個指標(biāo)，所有的問項均為正向問題，有利于用戶進行選擇(表1).

表1 調(diào)研樣本Tab.1 The research sample

1.2 建立指標(biāo)體系的方法

在評價指標(biāo)體系中各個指標(biāo)對其描述對象的影響程度，即它們的權(quán)重通常是不同的，這就需要根據(jù)指標(biāo)的重要性確定其權(quán)重大小.層次分析法是一種有效地處理多因素、多層次的綜合評價方法.它可以將復(fù)雜的問題分解成階梯層次結(jié)構(gòu)，然后在比原問題簡單得多的層次上逐步分析；可以將人的主觀判斷用數(shù)量形式表達和處理；可以同時處理可定量和不易定量的因素；也可以提示人們對問題的主觀判斷是否與客觀存在不一致.層次分析法是多層次、多因素權(quán)重確定的有效工具，該方法通過判斷矩陣導(dǎo)出排序權(quán)重，使權(quán)重在定性的基礎(chǔ)上得以量化，結(jié)果更加客觀[6].

由矩陣A的構(gòu)造方法，不難驗證aij·ajk=aik(i,j,k=1,2,…,n)，所以A為一致陣.并有如下結(jié)論：

1)A的秩為1，且有唯一非零特征根n；

2)A的任一列(行)向量都是對應(yīng)于特征根n的特征向量.

將特征根對應(yīng)的歸一化特征向量作為因素對目標(biāo)的權(quán)重向量.

1.3 指標(biāo)體系的權(quán)重

根據(jù)騰訊問卷調(diào)查結(jié)果，確定了比較矩陣，并計算權(quán)重，過程如下.

1)是否要二孩

由調(diào)查問卷得到數(shù)據(jù)如圖1所示.由圖1數(shù)據(jù)，可得X1=62.9%，X2=37.1%，由此可得二孩的權(quán)重向量為W=(0.629,0.371).

2)要二孩的原因.由調(diào)查問卷得到數(shù)據(jù)如圖2所示.

圖1 要二孩的比例Fig.1 The proportion of the second child

圖2 二孩有利因素的比值Fig.2 The proportion of the second child favorable factors

由圖2數(shù)據(jù)，X3=20.8%,X4=89.9%,X5=30.3%,X6=15.6%,X7=15.4%，由此數(shù)據(jù)得到的兩兩比較矩陣

由矩陣的構(gòu)造方法可知，矩陣A是5階一致陣，特征根λ=5，其對應(yīng)的特征向量為(1,4.5,1.5,0.75,0.75)，此向量進行單位化得到權(quán)重向量為W21=(0.118,0.530,0.176,0.088,0.088).

3)不要二孩的原因.由調(diào)查問卷得到數(shù)據(jù)如圖3所示.由圖3數(shù)據(jù)，X8=44.4%,X9=53.2%,X10=59.5%,X11=46.1%,X12=16.7%,X13=26.6%，得到兩兩比較矩陣

圖3 二孩不利因素的比值Fig.3 The proportion of the second child unfavorable factors

由矩陣的構(gòu)造方法可知，矩陣A是6階一致陣，特征根λ=6，其對應(yīng)的特征向量為(1,1.2,1.3,1,0.4,0.6)，此向量進行單位化得到權(quán)重向量為

W22=(0.182,0.218,0.236,0.182,0.073,0.109),

經(jīng)過整理可得表2.

表2 調(diào)研樣本的權(quán)重Tab.2 The weight of the research sample

2 模糊綜合評價模型

模糊綜合評判方法是由美國控制論專家扎德(L A ZADEH)提出的一種科學(xué)評價方法，它使用模糊數(shù)學(xué)的基本理論和方法，對現(xiàn)實世界中廣泛存在的模糊的、不確定的事物進行定量化， 從而做出相對客觀、正確、符合實際的評價，進而解決實際問題.其基本原理是首先要收集評價項目的資料，確定評價的主要因素和評價等級；其次可根據(jù)上述的層次分析法(analytic hierarchy process)確定出來的評價指標(biāo)的權(quán)重分配, 建立模糊綜合評價(fuzzy comprehensive evaluation)數(shù)學(xué)模型[7-8]，如果層次分析法確定出的權(quán)重為Wi(i=1,2,…,m)， 設(shè)評價等級論域為A=(a1,a2,…,an)={1,2,…,N}以及用于量化評價結(jié)果的數(shù)值集N=(N1,N2,…,Nm)，則由等級論域和影響因素間的模糊關(guān)系可建立以下模糊矩陣R， 即

將模糊評價矩陣R與評價指標(biāo)的權(quán)值Wi(i=1,2,…,m)進行運算，有B=WiR，然后將其結(jié)果經(jīng)過正規(guī)化處理, 根據(jù)最大隸屬原則或者降級累加過半原則可得評價結(jié)果. 利用模糊評價矩陣B與數(shù)值集N，導(dǎo)出評價最終評定指數(shù)F.

本文以20～48歲人群為調(diào)查對象，設(shè)計紙質(zhì)調(diào)查問卷，直接對要二孩各因素和不要二孩各因素的重要性進行評價，采用5級尺度來衡量，從高到低依次為非常重要、比較重要、基本重要、不太重要、不重要表示(表3).由表3，根據(jù)要二孩各因素重要性提煉隸屬矩陣

和各二級指標(biāo)相對于一級指標(biāo)的權(quán)重向量，得到

歸一化以后得到“要二孩各因素”子體系中各二級指標(biāo)對于一級指標(biāo)的綜合評判結(jié)果為

S21=(0.313 1,0.278 5,0.197 3,0.111 7,0.099 4)，

同理可計算“不要二孩各因素”，子體系中各二級指標(biāo)對于一級指標(biāo)的綜合評判結(jié)果為

S22=(0.341 5,0.277 0,0.130 7,0.214 7,0.036 2).

在生育意愿的調(diào)查問卷中，按照要二孩與不要二孩的權(quán)重向量為W=(0.629,0.371)，最終計算出一級指標(biāo)對于目標(biāo)層的綜合評價結(jié)果

(0.323 6,0.277 9,0.172 6,0.149 9,0.075 9).

通過本次網(wǎng)上在線調(diào)查問卷和實體調(diào)查問卷的數(shù)據(jù)，得出生育意愿的概率為

由此可見，采用層次分析法和模糊綜合評價得到的生育概率為62.48%，河南省人民的生育意愿處于積極的狀態(tài).

3 結(jié)論與建議

利用基于層次分析法和模糊綜合評價法所構(gòu)建的二孩生育意愿概率，運用嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)方法實現(xiàn)了定性問題的定量分析.從評價體系的應(yīng)用過程以及結(jié)果分析，該體系有如下特點：

1)本文結(jié)合實際調(diào)研數(shù)據(jù)，利用層次分析法確定生育意愿各因素指標(biāo)的權(quán)重，在實現(xiàn)定性向定量分析轉(zhuǎn)化的同時，較好地剔除了主觀成分.此方法使評價體系有了更高的科學(xué)性、準(zhǔn)確性與客觀性.

2)評價體系結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)，規(guī)則簡單,盡管數(shù)據(jù)相對繁多，但均可以利用數(shù)學(xué)軟件實現(xiàn)全部計算分析過程，因此具有很強的可操控性.與此同時，根據(jù)模糊綜合評價法的自身特點， 評價體系中任何一個子體系， 均可以得到單方面評價結(jié)果.可見，體系本身具有靈活的多樣性，綜合結(jié)果具有明確的導(dǎo)向性[5-6].

3)本文的實證研究結(jié)果和問卷調(diào)查結(jié)果基本一致，可以說明調(diào)查問卷設(shè)計的合理性，研究方法的科學(xué)性.

通過本文的研究結(jié)果可以看出，在長期的一孩化的現(xiàn)狀下，城市家庭已把一孩當(dāng)成了默認(rèn)的生育狀態(tài)，生育二孩的愿望并不是很強烈，需要強烈的理由才會生育二孩，這在人類文明史上絕無僅有.過去農(nóng)村較高的生育率尚可補償城市的低生育率，但很多農(nóng)村年輕人已在城市工作和生活，面臨著更大的生活壓力，且脫離了之前的親友氛圍，生育觀念在向城市靠攏.

本調(diào)查和研究范圍是河南省，河南省是一個人口眾多、經(jīng)濟不太發(fā)達的省份.在調(diào)查和研究中發(fā)現(xiàn)，要二孩的因素中，權(quán)重最高的是指標(biāo)X4：一個孩子太孤單(0.530)，說明了大部分人都非常重視孩子的成長環(huán)境、想小孩有個伴、培養(yǎng)良好的家庭氛圍、改善小孩獨生子女的陋習(xí).在不要二孩的因素中，權(quán)重從高到低依次是育兒精力付出太多(0.236)、缺少看護人(0.218)、經(jīng)濟條件達不到(0.182)、夫妻雙方太忙無暇照顧孩子(0.182)、社會因素(0.109)、自己的人生態(tài)度(0.073).

影響生育意愿第一高的原因則是育兒精力付出太多，沒有精力再照顧一個孩子.對于一個家庭來說，生育一個孩子，從懷孕到分娩，再到撫養(yǎng)，是一個家庭的大事.需要一個家庭乃至一個家族付出很多的精力.正在考慮要二孩的育齡女性，擔(dān)心的是精力不夠，生二孩時雙方父母年紀(jì)也大了，能幫的忙有限；另外，即便有老人或者保姆幫帶孩子，作為負責(zé)任的家長，更希望自己能夠在孩子身上投入更多的精力.生兒生女不重要，關(guān)鍵在培養(yǎng)，能讓孩子從小受到好的教育，將來有出息.重男輕女的思想已大大淡化，不會因為生的是女孩就減少對孩子的培養(yǎng)和投入.由此看來，育兒精力、缺少看護人、經(jīng)濟條件是人們考慮是否要二孩的三大原因.

“全面二孩”政策既是國家戰(zhàn)略，也關(guān)乎個人和家庭，同時也與工作單位、社會息息相關(guān).從個人來說，要調(diào)整好生活、工作的安排.從政府部門來看，第一，對于生育二孩的家庭給予相應(yīng)補助；第二，政府?dāng)U大醫(yī)療扶助政策，在全國范圍內(nèi)提供免費產(chǎn)檢等政策；第三，政府應(yīng)對早期教育補貼政策進行傾斜，建立學(xué)前教育等公共服務(wù)資源，采取少部分幼兒園實行入托或入幼兒園免費的優(yōu)惠政策；第四，考慮延長二孩育齡婦女帶薪孕產(chǎn)假、父親帶薪陪護假等假期獎勵政策.

拋開以上的一些顧慮，總體上受調(diào)查者對生育二孩對家庭及孩子影響的評價還是積極的.很多人認(rèn)為多生一個孩子短期內(nèi)很累，但長期來看還是有必要的，它能讓家庭更和諧，生活質(zhì)量更高，也有利于孩子間培養(yǎng)團結(jié)互助的精神，學(xué)會分享與責(zé)任，有利于孩子樂觀開朗性格的養(yǎng)成等.

[1] 雷玉瓊.騰訊問卷:二孩意愿調(diào)查[EB/OL].2016-06-23[2016-12-30]. https://wj.qq.com/s/612089/8785.

[2] 尹亮亮，武萌.基于AHP的模糊綜合評價模型在居民幸福指數(shù)測評中的應(yīng)用[J].數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識，2015,45(8):57-62.

[3] 常大勇，張麗麗.經(jīng)濟管理中的模糊數(shù)學(xué)方法[M].北京：北京經(jīng)濟學(xué)院出版社,1998:175-190.

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[5] 楊鑫剛，單彩虹，舒磊.基于層次分析法對高校貧困生就業(yè)影響因素分析[J].數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識，2015,45(1):43-49.

[6] 張峰，胡艷連.模糊綜合評判和層次分析法在高校教學(xué)評價中的應(yīng)用[J].長春師范學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版)，2006,25(3):10-13.

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[8] 張弓亮，肖平，張榮輝，等.基于AHP的可拓理論在高速公路養(yǎng)護質(zhì)量評價中的研究[J].數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識，2015,45(11):31-38.

ApplicationofComprehensiveFuzzyEvaluationModelBasedonAHPinEvaluatingtheFertilityDesireoftheSecondChild:TakingHenanProvinceasSample

LEI Yuqiong1, LI Na2

(1.DepartmentofBasic,CityCareerAcademyofZhengzhou，Zhengzhou452370,China； 2.DepartmentofPublicBasicEducation，ZhengzhouTechnologyandBusinessUniversity，Zhengzhou451400,China)

In a comprehensive two-child policy, according to the survey data via developing the social investigation of the fertility desire factors,we construct the evaluation index system of the fertility desire for the Second Child of Henan Province residents. By analytic hierarchy process and fuzzy comprehensive evaluation, a scientific and reasonable evaluation system is established. By this method, the weight of each factor is obtained, analysis of the impact of various factors on fertility desire, the corresponding recommendations and countermeasures are proposed. This evaluation model provides the necessary theoretical guarantee for government to further accelerate the work of the two-child policy.

the fertility desire; analytic hierarchy process; fuzzy comprehensive evaluation

2017-09-01

河南省高等學(xué)校重點科研項目(17B910001)；2015年度河南省教育技術(shù)裝備和實踐教育研究項目(GZS222)

雷玉瓊(1984—)，女，河南信陽人，鄭州城市職業(yè)學(xué)院基礎(chǔ)部講師.

10.3969/j.issn.1007-0834.2017.04.003

O159

A

1007-0834(2017)04-0011-06