2.3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.3.7. Đánh giá hiệu quả sử dụng đất, tổng hợp hiệu quả sử dụng đất và tính bền vững các kiểu sử dụng đất nông nghiệp bằng phương pháp đánh giá đa chỉ tiêu (MCE)
Theo Lootsmas (1999), phương pháp đánh giá đa chỉ tiêu (MCE) là một kỹ thuật phân tích đa chỉ tiêu cung cấp cho người ra quyết định các mức độ quan trọng của các tiêu chí khác nhau, trong đó sử dụng phương pháp phân tích hệ thống thứ bậc AHP (Lootsmas, 1999) [94].
Phân tích đa chỉ tiêu là một trong những kỹ thuật được lựa chọn để xác định tầm quan trọng tương đối của các phương án dựa vào sự so sánh cặp đôi trong đánh giá đa chỉ tiêu.
Quá trình tính toán độ ưu tiên bao gồm 3 bước: So sánh cặp, tổng hợp số liệu về độ ưu tiên, tính nhất quán.
Bước 1: So sánh cặp
So sánh cặp có thể được dùng để xác định tầm quan trọng tương đối của mỗi phương án ứng với mỗi tiêu chí. Trong phương án này, người quyết định phải diễn tả ý kiến của mình về giá trị của sự so sánh cặp. Kết quả cuối cùng được lượng hóa bằng cách sử dụng thang phân loại.
Để phân cấp hai tiêu chí, Saaty (1997, 1980, 1994) đã phát triển một loại ma trận đặc biệt gọi là ma trận so sánh cặp, thể hiện mối quan hệ của các tiêu chí với nhau. Các bước so sánh như sau:
+ So sánh các cặp thành phần theo các bước có sẵn.
+ Bắt đầu từ chóp của sơ đồ thứ bậc, chọn tiêu chí, thực hiện so sánh cặp các thành phần của bậc kế tiếp theo tiêu chí đã chọn.
+ Thiết lập ma trận so sánh cặp: so sánh A1 của cột bên trái với A1, A2, A3,…
của hàng trên cùng của ma trận.
C A1 A2 A3 ….An A1
A2 A3
….
An
1 a12 1/a12 1
Các câu hỏi là quan trọng, nó phải phản ánh mối liên hệ giữa các thành phần của một mức với tính chất của mức cao hơn. Nếu tiêu chí là xác suất thì hỏi xác suất xảy ra một thành phần này hơn thành phần kia bao nhiêu, hay một thành phần này sở hữu
hay ảnh hưởng hay vượt trội hơn thành phần kia bao nhiêu lần? Để điền vào ma trận, người ta dùng thang đánh giá từ 1 - 9 như bảng 2.2.
Bảng 2.2. Phân loại tầm quan trọng tương đối của Saaty
Mức độ Định nghĩa Giải thích
1 Quan trọng bằng nhau. Hai thành phần có tính chất bằng nhau.
3 Sự quan trọng giữa một thành phần đối với thành phần kia.
Kinh nghiệm và nhận định hơi nghiêng về một thành phần hơn thành phần kia.
5 Cơ bản hay quan trọng nhiều giữa cái này với cái kia.
Kinh nghiệm và nhận định nghiêng mạnh về một thành phần hơn thành phần kia.
7 Sự quan trọng được biểu lộ mạnh giữa cái này hơn cái kia.
Một thành phần được ưu tiên rất nhiều hơn cái kia và được biểu lộ trong thực hành.
9 Sự quan trọng tuyệt đối giữa
cái này hơn cái kia. Sự quan trọng hơn hẳn ở trên mức có thể.
2-4-6-8 Mức trung gian giữa các mức
nêu trên. Cần sự thỏa hiệp giữa hai mức độ nhận định.
(Nguồn: M.Berrittella và công sự, 2007) [79]
(*) Nếu i so sánh với j giá trị là x thì j so sánh với x sẽ có giá trị là 1/x.
Bước 2: Xác định các trọng số
Sau khi lựa chọn được các tiêu chí tham gia đánh giá, tiến hành lập ma trận so sánh cặp và tiến hành cho điểm về mức độ quan trọng của các tiêu chí với nhau. Khi các tiêu chí khác nhau mà có cùng mức độ quan trọng, trọng số của từng nhân tố bằng 1. Tuy nhiên, trong đại đa số các trường hợp là khác nhau và cần phải xác định mức độ quan trọng tương đối của chúng. Trọng số của các tiêu chí có thể tính thông qua thuật toán thống kê, phép đo, hoặc dựa trên kinh nghiệm, hiểu biết chủ quan của các chuyên gia. Trong nghiên cứu này, tiến hành cho điểm trọng số của từng nhân tố dựa trên ý kiến chủ quan của người đánh giá kết hợp với việc tham khảo ý kiến của chuyên gia.
Kết quả trọng số các yếu tố (wi) được tính toán theo phương pháp vector.
Cho tập hợp A= {A1, A2, A3,…,Ai), thành lập ma trận A, mỗi phần tử của ma trận A đại diện cho một sự so sánh cặp, tỷ số được lấy từ tập hợp {1/9, 1/8,…,1, 2,
…,8, 9}. Ma trận so sánh là một ma trận có giá trị nghịch đảo qua đường chéo chính.
Kiểm tra aij là giá trị tốt nhất:
(i) Trường hợp nhất quán
aij=wi/wj (wk là trọng số thực của phần tử Ak) và ma trận nghịch đảo A là nhất quán. aij = aik*akj với i, j, k = 1,2,3….,n.
Ax=nx n: số tiêu chí so sánh.
Từ sự kiện: aij=wi/wj => aij*wjwin*wiAw nw (i1,2,...n) Vậy n là giá trị riêng của A, w là vector riêng của n.
(ii) Trong trường hợp không nhất quán
Aij=wi/wj (wi, wj: trọng số thực)
Trường hợp này ma trận A được xem xét như tình trạng của trường hợp nhất quán trước. Khi aij thay đổi, giá trị riêng cũng thay đổi tương tự. Hơn nữa, giá trị riêng cực đại thì gần tới n (≥ n) những giá trị còn lại gần = 0. Vì thế để tìm trọng số trong trường hợp không nhất quán ta tìm vector riêng tương ứng với giá trị riêng cực đại (λmax), w phải thỏa mãn Aw= λmax * w (λmax ≥ n).
Bước 3: Tính tỷ số nhất quán (CR)
Trong bài toán thực tế, không phải lúc nào cũng có thể thành lập được quan hệ bắc cầu trong khi so sánh từng cặp. Để kiểm tra sự không nhất quán trong khi đánh giá cho từng cấp, ta dùng CR. Nếu tỷ số này ≤ 0,1 nghĩa là sự đánh giá của người ra quyết định tương đối nhất quán, ngược lại ta phải tiến hành đánh giá lại ở cấp tương ứng.
RI CRCI
với:
+ CI (consistency index) là chỉ số nhất quán.
+ RI (Random index) là chỉ số ngẫu nhiên xác định từ bảng có sẵn Cụ thể các bước tính toán CR như sau:
- Tính CI:
Xác định λmax: λ là giá trị đặc trưng của ma trận so sánh cặp (ma trận vuông)
1 max
n CI n
Với: λmax: giá trị riêng của ma trận so sánh; n: số tiêu chí hay nhân tố.
(8)
(9)
w w w
w w
w w
w n
n n
n n
n n
n
n 44
4
1 4
33 4
1 3
22 4
1 2
11 4
1
1 1
max
Đối với mỗi ma trận so sánh cấp n, Saaty đã thử nghiệm tạo ra các ma trận ngẫu nhiên và tính chỉ số CI trung bình của chúng và gọi là RI (chỉ số ngẫu nhiên). Thể hiện cụ thể ở bảng 2.3.
Bảng 2.3. Phân loại chỉ số ngẫu nhiên
N 3 4 5 6 7 8 9
RI 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45
(Nguồn: M. Berrittella và công sự, 2007) [79]
Phương pháp AHP đo sự nhất quán thông qua tỷ số nhất quán (CR), giá trị của tỷ số nhất quán tốt nhất là nhỏ hơn 10%, nếu lớn hơn 10% sự nhận định là ngẫu nhiên, cần được thực hiện lại.
Bước 4: Tích hợp các tiêu chí
Sau khi đã phân khoảng và tính trọng số của các tiêu chí thì việc tích hợp chúng cho ta được các chỉ số thích hợp hay kết quả cuối cùng của các tiêu chí. Đây thực chất là một tổ hợp của các tiêu chí khác nhau. Công thức tính chỉ số cuối cùng là:
1 i
i
i X
W
S
Trong đó: S: chỉ số thích hợp; Wi: trọng số toàn cục của tiêu chí i; Xi: điểm của tiêu chí i
Kết quả cuối cùng của phân tích đa tiêu chí là bản đồ với chỉ số thích hợp cho từng vị trí. Trên cơ sở đó, người ra quyết định sẽ quyết định lựa chọn phương án thích hợp nhất là một trong số các phương án có chỉ số cao nhất .