模糊综合评价法是基于模糊数学理论，依据各类评价因素的特征，结合AHP分析法取得的权重，并确定评语集与评价因素集之间的隶属度函数关系，通过模糊线性变换将一个多指标问题转化成一个单指标结果实现综合评价。本书应用模糊评价法，结合专家打分法给出的评分值，构建数学模型，综合考虑所有因素对农产品全产业链增值的影响程度，得出全产业链增值能力的评价结果。而多级模糊综合评价法就是以模糊综合评价法为基础，将所有的增值因素划分为若干层次，依据从低到高的顺序，依次对各层中的指标进行综合评价，并得到评价结果。具体来说，多级模糊综合评价法的运用主要包括5个步骤：

第一步，计算一级指标与二级指标的权重。运用AHP法，通过1—9标度法分别构建一级指标与二级指标的判断矩阵，通过方根计算法近似求解农产品全产业链增值的模糊判断矩阵的最大特征根λmax与特征向量W，以此指标量化方法计算层次排序与权重。为了得到的结果更加科学，对计算结果进一步进行一致性检验，若通过一致性检验，获得结果则可直接应用；若未通过一致性检验，则需要进行多轮打分修正一致性，最终获得一致性通过的结果。由于本书在进行多级模糊综合评价的过程中，仅需选取层次单排序的结果作为因素重要程度的模糊集，因而未进行AHP总排序。

第二步，确定因素集与评语集。针对本书评价指标体系的各项指标，构建一级指标的因素集，即由5个子集构成的总指标集合为A=｛A1，A2，A3，A4，A5｝。相应地，二级指标的因素集也由其对应的子因素构成，分别为A1=｛A11，A12，A13｝，A2=｛A21，A22，A23，A24｝，A3=｛A31，A32，A33｝，A4=｛A41，A42，A43，A44｝，A5=｛A51，A52，A53｝。

根据这些指标因素集，可以相应地描述出不同层次的评语，形成相关指标因素的评语集。本书将模糊评价指标评价对象的具体增值因素评语集设为5个等级，即v=｛v1，v2，v3，v4，v5｝=｛很高，较高，中等，较低，很低｝，以此来表示各个评语集代表的指标的增值能力从高到低的级别。本书通过问卷调查，得出我国农产品全产业链增值能力的评语集结果。

第四步，进行多级模糊运算。从最底层向最高层依次将指标归一化后的权重向量Wij与模糊评价矩阵Rij进行合并，形成二级综合评价向量Ai=Wij×Rij，其可以表示为：(www.daowen.com)

由此，由下向上进行上一层次的综合评价。通过5个二级综合评价向量Ai构成一个5×5的矩阵S，再将一级指标权重向量Wk与一级指标模糊矩阵S进行合并，得到一级综合评价结果向量A=Wk×S，以期对整体进行一级模糊综合评价。

第五步，结果处理与综合评价。结合各个指标评语集、隶属度与综合评判结果向量，根据最大隶属度原则，找到对应的指标其评语集结果vi。此外，用E（A1）表示当前我国农产品全产业链增值的各项能力一级指标所得值，由各一级指标对应的二级指标加权后的指标加总组成，根据农产品全产业链增值能力评价指标的平均值与权重值，得出全产业链总体增值能力与一级指标增值能力的平均得分。由此，当前我国农产品全产业链的整体增值能力E的综合评价得分为可以通过公式E=E（Ai）×W1+E（A2）×W2+E（A3）×W3+E（A4）×W4+E（A5）×W5来测算，以评价各二级指标对应的增值能力E（Ai）以及总体增值能力E的评价结果。