为了进一步量化评价农产品全产业链各个指标，并确保此次问卷调查及评价结果的系统性、科学性与合理性，作者运用AHP法确定增值评价指标的权重。作者重点邀请了来自吉林省粮食行业协会、粮食经济学会、粮食和物资储备局、中粮集团、稻米种植大户、大米产业联盟、农业保险公司、物流与采购联合会、农村金融学会、中国农科院、中国社科院、吉林省社科院、吉林大学、中国农业大学、吉林农业大学等40位相关人士，这些专业人士涉及的专业领域包括了稻米种植、生产、加工流通、营销、公司运营等诸多学科领域，通过专业领域的评价标准与实践经验考量，对各评价指标的相对重要性和增值能力等级进行判断，对全产业链指标体系中的每项指标进行赋分。

通过各评价指标的等级与得分结果，构建我国农产品全产业链增值模糊判断矩阵。首先，要将影响其增值的指标彼此之间的影响程度进行两两比较。请专家对各评价指标的相对重要性和所属的增值能力等级进行判断和打分，一个增值指标对另一个增值指标的影响程度，可以根据其相互比较，构建判断矩阵。相互比较所得的相对重要程度判断结果根据1到9标度法来量化。当两个增值指标处于同等重要的状况下，其值表示为1；两个增值指标之间，一个稍微重要时取3，明显重要时取5，非常重要时取7，极其重要时取9；反之，则取1/3、1/5、1/7、1/9；如果两者对比，其结果侧重于中间状况时，则依次取值为2、4、6、8，反之则取1/2、1/5、1/6、1/8，如下表6-2所示。

表6-2　相对重要程度1到9标度法打分标准

由此，通过两两比较形成AHP判断矩阵，再结合专家对各评价指标增值能力比重的打分，建立我国农产品全产业链增值评价一级指标的判断矩阵，如下表6-3所示。

表6-3　我国农产品全产业链增值评价一级指标的判断矩阵

在判断矩阵的基础上，利用层次分析法中的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。方根计算法求解的主要步骤是，首先，计算判断矩阵（设为矩阵A）的每一行元素（设元素为α）的乘积，得到：

表6-4　一级指标AHP分析结果

数据来源：依据专家评分结果及SPSS软件进行AHP计算所得。(www.daowen.com)

从上表6-4可知，针对成本管控增值能力、价值增值能力、稳定发展增值能力、风险防控增值能力、创新服务增值能力因素构建5阶判断矩阵，通过AHP法计算得到特征向量为：

Wi=（0.979，2.155，1.059，0.382，0.425），其归一化后对应的权重值分别是：0.196，0.431，0.212，0.076，0.085。

结合表6-4得出的一级指标最大特征根为5.342，将其带入到一致性检验公式中，得到CI=0.086，具体检验计算结果如下表6-5所示。

表6-5　一级指标的一致性检验结果

由表6-5的一致性检验结果可见，针对我国农产品全产业链增值评价一级指标5阶判断矩阵的计算，得出CI的值为0.086，随机一致性指标RI值通过查表得出值为1.120。由此，计算出CR=CI/RI=0.076，由于CR=0.076＜0.1，说明该判断矩阵符合一致性检验，计算所得权重具有一致性。