农地整治效率评价研究

汪文雄　余利红　刘凌览等

摘要 农地整治是保障国家粮食安全，促进“三农”问题解决的重要举措。近年来，中国政府在农地整治领域的投入逐年增加。本文以湖北省岗前平原工程模式区的22个县（市、区）农地整治为对象，收集并整理其投入和产出的数据，运用标杆管理理论和数据包络分析（DEA）模型对其效率进行评价，包括综合效率、技术效率、规模效率及超效率，判断其DEA有效性，提出农地整治DEA无效地区的标杆选择方法，确立出DEA有效地区为农地整治的备选标杆，运用投影分析法找出DEA无效地区与标杆间的效率差距并分析原因，进一步提出向标杆学习的持续改进方法并对改进的效果进行检查。研究表明：湖北省岗前平原工程模式区农地整治的效率整体较高，其中DEA综合效率有效的地区9个，13个地区的技术效率有效，9个地区的规模效率有效，三个效率均值依次是0.912 9，0.949 5，0.962 0，且该工程模式区的西、中、东三个片区农地整治的效率均值呈现出中间高两边低的明显态势；农地整治DEA无效的地区存在着一定程度的投入冗余和产出不足，江夏区等5个地区单位面积投资冗余率超过了10%，武穴市等4个地区的平均建设规模的冗余率超过20%，土地纠纷减少率、田块规整变化率和水土流失治理率3个指标不足率较高，江夏区土地纠纷减少和田块规整变化不足率均最高，分别达到28.31%和15.79%。在未来的项目中，湖北省岗前平原工程模式区农地整治应注意其投入规模，优化投入产出结构，提高投入资源的合理利用程度，同时提高技术效率和规模效率以促进综合效率的提升。

关键词 农地整治；效率；标杆管理；数据包络分析法；岗前平原工程模式区

中图分类号 F301

文献标识码 A

文章编号 1002-2104（2014）06-0103-11 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2014.06.016

随着中国城镇化进程加快， 人多地少的矛盾也愈演愈烈， 坚守18亿亩耕地红线面临严峻挑战。农地整治作为协调人地关系， 实现土地资源优化配置的重要手段， 在补充耕地数量， 提高耕地质量， 优化用地结构， 保障粮食安全、经济安全、生态安全及促进农业现代化建设等方面发挥着重要作用。2001年来，中国通过农地整治建成了2亿亩高产稳产的基本农田；按照《全国土地整治规划》，2020年力争建成8亿亩高标准基本农田。面对中国正开展的大规模农地整治，如何科学合理地评价农地整治效率并根据评价结果采取措施进一步提升效率是当前的难点和热点问题，已成为农地整治实践发展中迫切需要研究的问题。实际上，效率也是经济学理论研究中长期关注的焦点问题。就某一个生产单位或经济机构而言，有效率是指该生产主体在投入生产资源不变的情况下使产出最大，或产出不变条件下投入生产资源的最小化[1]。依据效率的内涵，结合农地整治的特点，将农地整治效率界定为：投入与产出的比较，即在农地整治最大化产出的同时最小化其资源投入，或产出一定条件下最小化其资源投入。

国内外许多学者对农地整治效率的相关问题做了较深入的探讨，Huylenbroeck等[2]提出了农地整治项目整体评估框架，并运用仿真模型预测了农地整治项目完成后可实现的经济及非经济效益；Coelho等[3]通过集成农业系统绩效评估的多种方法，预测了农地整治项目对农地灌溉、排涝及道路重建等各方面所产生的效应；Mihara[4]、Miranda等[5]研究了土地整治的生态景观效果评价问题；谭峻[6]从改善农业生产条件、降低生产成本、改善人际关系等方面对台湾农地重划的效益进行了研究；刘宪法[7]、张远索等[8]研究了台湾农地重划和农村社区土地重划的政策绩效。黄辉玲等[9]构建了土地整治规划效益评价指标体系，对黑龙江省土地整治规划的效益进行了评价；谷晓坤[10]建立了生态服务价值模型，对湖北省农地整治的生态效应进行了评价；刘瑞卿等[11]引入格序决策理论，构建了农地整治项目综合效益评价指标体系，并对河北省农地整治项目进行了实证分析；赵俊锐等[12]运用能值分析法研究了土地开发整理综合效益的评价问题。高明秀等[13]运用功效函数研究了土地整理项目功效的评价；罗文斌等[14]辨析了绩效和效益的差别，并在界定农地整治项目绩效内涵的基础上，构建了基于流程逻辑框架的农地整理项目绩效物元评价模型。何西科等[15]从业务绩效、财务绩效、效益绩效出发，探讨了土地整治项目绩效评价问题。金晓斌等[16]利用数据包络分析法研究了中部地区农地整治项目投入产出效率，估计了其效率损失。

目前关于农地整治效率评价问题的研究较多地集中在项目前期决策评估与后评价两个方面，大多重点考察项目的经济效益、社会效益、生态环境效益、政策绩效等，仅单一地考察项目产出效果，而忽视了项目的投入，对反映农地整治投入产出比的综合效率问题关注不够。对农地整治项目绩效的评价方法多采用综合加权模型和模糊评价模型等，这些方法一方面难以避免人为主观因素对评价结果的影响，另一方面也很难判断各指标对效率的影响程度，因而无法据此提出效率改进方向；尽管有学者采用了DEA模型研究不同省份农地整治的投入产出效率，但因各省自然条件和社会经济条件存在着较大的差异，且未能有效找出学习标杆，难以达到有效提升效率的目的。国内外关于效率评价方法的研究主要集中在3个方面：参数法[17-18]、非参数法[19]、参数与非参数相结合的方法[20]，运用这些方法仅能测算出其相对效率水平，而对效率不高或无效者未能提出改进的措施，以达到提高效率的目的。近年来，关于效率评价问题的研究逐渐出现了新的研究视角：为了明确效率提升的目标，科学地确定标杆并界定与标杆的效率差距，寻求实现这一目标的手段和工具，一些学者提出了基于标杆管理的效率评价方法[21-22]。然而国际上关于效率评价方法研究体现出的新趋势和发展方向在农地整治项目效率评价中未能得到足够重视。

标杆管理（Benchmarking Management）起源于20世纪80年代美国学习日本的运动，其倡导者罗伯特·开普认为，标杆管理是一个将产品、服务和实践与最强大的竞争对手或行业先进者进行比较的持续改进[23]。美国生产力与质量中心（APQC）认为，标杆管理是一个系统的、连续的评估过程，通过不断地与行业领先者比较，并制定详细的学习计划和实施方案，达到持续改进乃至超越标杆的目的。由此可见，标杆管理最终目的是行为主体通过借鉴标杆，更好地利用事物规律实现其发展。美国施乐公司（Xerox）是最早将标杆管理应用于商业领域的成功实践者，此后，标杆管理在国际上迅速应用于政府、高校、医院等管理领域中。树立科学合理的标杆是标杆管理的前提和基础，它对于实施标杆活动的成败起着至关重要的作用。然而，当前许多组织在选择标杆时常常缺乏行之有效的评定方法，仅凭经验主观地确定标杆，严重影响了标杆管理的实施效果。而数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）通过对效率的科学测度能有效找出标杆及与标杆间的效率差距。本文

运用标杆管理原理和数据包络分析法对湖北省岗前平原工程模式区农地整治效率进行评价和比较，针对DEA无效地区的农地整治科学地选取标杆，并在寻找与标杆效率差距的基础上提出不同地区农地整治效率优化的方案，为湖北省农地整治政策的科学制定提供参考依据。

1.2 数据来源

该批农地整治项目竣工后，省、县（市、区）等国土管理部门组织相关的人员通过走访乡（镇）政府管理人员、村干部、农户及合作社等，调查了农地整治前后项目区发生纠纷、农地整治前后公众支持率及农业生产等情况，围绕着项目所产生的社会、经济和生态环境等方面的效应对项目产出情况进行了跟踪调查，并针对农地整治项目建立了统计台账。本文数据来源于湖北省国土整治局农地整治项目的统计台账、项目规划设计等资料，论文对岗前平原工程模式区农地整治项目的数据予以整理，并以县（市、区）为单位进行汇总统计，得到22个县（市、区）农地整治的投入产出指标值。因采用DEA模型对农地整治效率进行评价时，其决策单元个数（开展农地整治的县（市、区）数量）与投入产出指标数应保持恰当的比例关系，根据经验决策单元数大于投入产出指标数的2倍时效率的评价结果有非常合理的区分度，从而为效率分析提供充分的依据。文中岗前平原工程模式区开展农地整治的县（市、区）数量与投入产出指标数量能满足上述要求。

2 研究方法

2.1 研究指标的选取

农地整治效率主要反映整治活动的投入产出比效应，因此应围绕着投入产出构建农地整治效率指标体系。金晓斌等[16]为研究农地整治项目效率损失，构建了投入产出指标体系；张正峰等[25]从资源效应、环境效应及景观效应等方面构建了土地整治资源环境效应产出指标体系；罗文斌等[14]从资源投入、建设业绩及综合效益等方面构建相应的指标体系对单个项目的绩效进行了评价；吴冠岑等[26]构建了土地整治项目社会效益产出指标体系。从国家实施农地整治的目的出发，结合其效率的内涵，参考上述文献并遵循全面性、科学性、数据可获得性原则，来构建湖北省农地整治效率指标体系。农地整治中投入资源主要体现在成本和规模两方面，因此选取最具有代表性的“单位面积投资”、“平均建设规模”作为投入指标。农地整治活动通过这一投入要素转化成实施效果的产出指标，实施效果主要反映项目建设成效的经济效果、社会效果、生态环境效果方面的产出指标。其中经济效果方面的产出包括新增耕地率、耕地单产增加率、农业生产成本减少率3个指标，社会效果方面的产出包括土地纠纷减少率、公众支持增加率2个指标，生态环境效果的产出通过土地质量变化率、田块规整变化率、植被覆盖变化率、水土流失治理率4个指标来衡量。指标具体含义及属性见表1。

2.2 评价模型的构建

2.2.1 数据包络分析法

3 效率测度与分析

3.1 农地整治效率计算

将搜集并汇总统计的湖北省岗前平原工程模式地区农地整治项目的投入和产出指标数据输入到MaxDEA 5.2软件中，并分别选择传统DEA的C2R模型（CRS）和BC2模型（VRS）计算得到湖北省22个岗前平原工程模式区农地整治的综合效率、技术效率和规模效率值，通过DEA ExcelSolver软件可计算出其超效率值，结果见表2。运用ArcGIS软件制成的湖北省岗前平原工程模式区农地整治效率评价结果区分图见图3。

3.2 计算结果分析

从技术效率分析可知：湖北省岗前平原工程模式区农地整治技术效率的均值是0.949 5，表示各地区农地整治技术效率的平均水平较高，除黄梅县、荆州市掇刀区、沙洋县、松滋县、鄂州市鄂城区、武汉市江夏区外，其他16个地

区均高于平均值；技术效率DEA有效的地区共14个，占地区总数的63.6%，分别是枝江市、天门市、云梦县、嘉鱼县、武汉市蔡甸区、鄂州市华容区、应城市等，表明湖北省岗前平原工程模式区农地整治的管理技术和经验逐步趋于成熟；汉川市、孝感市孝南区、黄梅县、沙洋县、荆州市掇刀区等地农地整治的技术效率值均大于0.90，但与技术效率DEA有效的14个地区相比仍有明显的差距；技术效率值低于0.85的地区有松滋市、鄂州市鄂城区、武汉市江夏区，反映了这些地区农地整治的管理技术和经验不足或存在着管理方面的放松。近年来，随着国家和地方在农地整治领域的投入不断增加，技术效率无效的地区应以14个有效的前沿面作为标杆，学习其管理技术和经验，同时省级政府国土部门应重点加强对这些地区的监督和管理。

从规模效率分析可知：湖北省岗前平原工程模式区农地整治的规模效率均值是0.962 0，反映了规模效率的平均水平相对较高，除武汉市汉南区、当阳市、荆州市掇刀区、武穴市、武汉市新洲区外，其他17个地区均高于平均值；规模效率DEA有效的地区共9个，占地区总数的40.9%，分别是枝江市、天门市、云梦县、嘉鱼县、武汉市蔡甸区、鄂州市华容区等，反映这些地区农地整治建设投入规模适度；当阳市、武穴市和武汉市新洲区3个地区的规模效率值均低于0.90，表明这3个地区的投入规模适度性相对较差。规模收益（Returns to Scale， RTS）是决策单元投入规模的变化与其引起的产量变化间的关系，包括规模收益不变、递增和递减三种情况。由表2知，规模有效的9个地区其规模收益不变，规模收益无效的13个地区中除孝感市孝南区是规模收益递增外，其他12个地区规模收益都是递减的，对于规模收益递增的地区可适当扩大投入规模，而对于规模收益递减的12个地区应适度减少投入规模。近年来，随着农地整治项目建设进程加快，一些地方国土部门为追求政绩而大规模进行农地整治项目建设，因项目投入规模偏大而造成了规模无效，省级国土部门应在项目审批过程中严格控制农地整治项目的建设与投资规模。

从综合效率分析可知：湖北省岗前平原工程模式区中，枝江市、天门市、云梦县、武汉市东西湖区、嘉鱼县、武汉市蔡甸区、应城市、鄂州市华容区、黄冈市黄州区9个地区农地整治处于综合效率的前沿面上，占总数的40.9%，这些地区农地整治的综合效率值、技术效率值和规模效率值均为1，且松弛变量为0，为DEA有效，表明这9个地区

在农地整治项目投入资源的配置、利用和规模聚集等方面都达到了有效的水平。其他13个地区的农地整治则表现为DEA无效，占比59.1%，深入分析发现上述无效地区可分为两种情况：一是武汉市黄陂区、武汉市汉南区、当阳市、武穴市、武汉市新洲区5个地区的技术效率为1，而规模效率值小于1，表明这些地区农地整治综合效率DEA无效的主要原因是规模与投入、产出不匹配，需扩大或减少规模，通过提高规模效率而确保综合效率有效；二是汉川市、孝感市孝南区、黄梅县、沙洋县等8个地区的综合效率、技术效率和规模效率均小于1，表明这些地区农地整治在技术和规模上都未达到有效。湖北省岗前平原工程模式区农地整治的综合效率平均值是0.912 9，其整体效率较高，但在加速农地整治建设和投入时应注意控制其投入规模，优化项目投入产出结构，提高投入资源的合理利用程度，从而通过提高技术效率和规模效率来促进综合效率的提升。

从分布区域来看，22个地区虽然都属于湖北省岗前平原工程模式区，但其西片区开展农地整治的5个县（市、区）中唯有1个地区的综合效率是DEA有效的，4个地区是无效的；中片区开展农地整治的11个县（市、区）中有7个地区的综合效率是DEA有效的，无效的地区4个；东片区开展农地整治的6个县（市、区）中有2个地区的综合效率是DEA有效的，无效的地区4个。本文对湖北省岗前平原工程模式区西、中、东片区农地整治的三大效率均值进行了比较（见表3），三个片区的综合效率均值和规模效率均值呈现出中间高两边低的明显的态势，从湖北省岗前平原工程模式区农地整治效率评价结果分区图中也可看出这一较为明显的差异，这与中片区较为发达、东西片区相对落后的实际情况相一致。三个片区在技术效率均值方面较接近，这说明这三个片区农地整治的技术水平基本相当。

3.3 超效率测度与效率标杆的选取

DEA的C2R模型可将决策单元的测度结果分为有效和无效两类，但对多个有效决策单元难以做出进一步区分（其效率值都是1）。超效率DEA模型可弥补这一缺陷，对多个有效决策单元的效率值进行排序。从表2可知，湖北省岗前平原工程模式区农地整治的9个有效决策单元中，枝江市的超效率值最大（1.552 3），排在其后的依次是天门市（1.425 7）、云梦县（1.242 4）、武汉市东西湖区（1.230 6）、嘉鱼县（1.209 1）等，无效决策单元的效率值与传统C2R模型评价的结果相同。对于汉川市、武汉市黄陂区、武汉市汉南区、孝感市孝南区、黄梅县、当阳市等13个无效决策单元，可从以下方案中选择一个合适的标杆学习对象：

（1）依据超效率计算结果，选择排名第一的枝江市作为自己学习标杆，因为枝江市农地整治项目的综合效率、技术效率和规模效率均为1，其超效率达到了1.552 3，在22个岗前平原工程模式地区中其效率值最高，13个DEA无效的地区选择效率值最高的枝江市更容易激发自身的积极性；

（2）若DEA无效的地区与效率最高的枝江市差距较大，可在其他综合效率值为1的地区中按照地域相近或所属行政市相同原则选择一个便于交流、最接近、容易赶超的地区作为标杆，如鄂州市鄂城区（0.721 9）可选择鄂州市华容区（1.049 6）作为标杆，武汉市江夏区（0.566 1）可选择武汉市蔡甸区（1.087 1）或嘉鱼县（1.209 1）作为标杆，可稳打稳扎逐步提高本地区农地整治项目的效率。

3.4 效率差距的分析与持续改进

汉川市、武汉市黄陂区、孝感市孝南区、武汉市汉南区、黄梅县等DEA无效的13个地区农地整治若要达到DEA有效则必须增加产出和减少投入，这可在岗前平原工程模式区农地整治的标杆前沿面的投影上找到调整目标，测算出它与标杆前沿面的差距，从而使其自身成为有效决策单元。本研究由枝江市、天门市、武汉市东西湖区等DEA有效的9个地区构成了农地整治效率的标杆前沿面，DEA无效的13个地区在投入产出的11维空间中的位置与农地整治效率的标杆前沿面有一定偏离，研究这些偏离对调整投入产出结构，提高资源配置水平以及明确未来湖北省岗前平原工程模式区农地整治效率的优化途径具有非常重要的指导作用。根据DEA投影定理，将决策单元中松弛变量与对应指标分量比值定义为投入冗余率或产出不足率，以便于对要素进行重新配置，实现效率的优化。运用DEA投影分析法，得到DEA无效的13个地区农地整治的投入冗余率和产出不足率，具体见表4。

总体来看，上述13个岗前平原工程模式地区的农地整治存在着一定程度的投入冗余和产出不足。从投入指标来看，DEA无效的13个地区的单位面积投资（X1）和项目平均建设规模（X2）均有一定程度冗余。武汉市江夏区、鄂州市鄂城区、武汉市新洲区、武穴市及松滋市5个地区单位面积投资冗余率超过了10%，其中武汉市江夏区的冗余率最高，达到27.71%，鄂州市鄂城区次之，冗余率为16.15%；从项目平均建设规模来看，武穴市、武汉市新洲区、鄂州市鄂城区、武汉市江夏区4个地区的冗余率超过20%，其中武汉市江夏区的冗余率最高，达到43.39%，鄂州市鄂城区次之，冗余率为27.82%。这进一步说明这些地区资源配置利用的技术水平较差，技术效率偏低，同时也反映出这些地区若只追求投入规模而不重视技术开发则很难实现综合效率有效，省级国土管理部门应重点加强对这些地区的监督和指导。其他DEA无效的地区中除当阳市、荆州市掇刀区和沙洋县外，单位面积投资冗余率都控制在10%内，而汉川市、武汉市汉南区、黄梅县、武汉市黄陂区、孝感市孝南区的单位面积投资冗余率控制在5%内，可见湖北省岗前平原工程模式区农地整治投入指标控制不够理想。

从产出指标来看，DEA无效的地区中，13个地区在新

增耕地率（Y1）上产出不足率均未超过1%，表明湖北省岗前平原工程模式区的农地整治对新增耕地率这一硬性指标控制较为理想；土地纠纷减少率（Y4）这个指标有7个地区产出不足率均大于5%，其中武汉市江夏区（28.31%）、鄂州市鄂城区（20.29%）、松滋市（17.38%）、孝感市孝南区（17.30%）4个地区产出不足率超过15%，需调整的幅度很大，地方国土管理部门应加强农地整治过程中规范化管理及协调好各方的关系，以减少土地问题引发的纠纷；DEA无效的13个地区在田块规整变化率（Y8）和水土流失治理率（Y9）两个指标上产出均不足，其中汉川市、武汉市汉南区、当阳市、松滋市、武汉市江夏区5个地区的田块规整变化不足率超过5%，

武汉市江夏区的田块规整变化不足率达到15.79%，武汉市黄陂区、当阳市、武穴市、武汉市新洲区4个地区的水土流失治理不足率超过10%，当阳市的水土流失控制不足率最高，国土管理部门应在设计和施工等环节加强对田块规整和水土流失治理等问题的监督和管理；13个地区在公众支持增加率（Y5）上产出不足，其中当阳市、武汉市江夏区和松滋市3个地区不足率最高，因此在未来的农地整治实施过程中应该加大宣传力度，充分尊重农民的意愿，鼓励农民参与农地整治活动。

通过投影分析法找出农地整治DEA无效的地区与标杆间的效率差距后，应按照标杆管理原理进一步采取措施制定针对标杆的学习计划，持续改进以提升农地整治的效率，具体来说：①DEA无效的地区应成立相应的工作小组，确定学习和持续改进的工作计划；②工作小组对标杆学习对象进行详细地调查研究并收集资料，做到“知己知彼，百战不殆”；③在调查研究的基础上找出与标杆间效率差距的原因；④制定持续改进的实施方案并在日常工作中执行，在此过程中不断与各参与方进行沟通，修正方案；⑤根据持续改进的实施情况，每年基于DEA 模型再次进行农地整治效率评价，了解效率的改进及提升情况，及时总结经验，并再次设立标杆，不断循环标杆管理过程，直至达到或超越标杆。

3.5 综合效率与投入产出指标的相关性分析

上述方程的RSquare值为0.809 6，显然拟合效果符合要求。同时，各变量的F值和t值（P<0.05）通过检验，可见模型的整体线性关系显著。表明湖北省岗前平原工程模式区农地整治综合效率与多个投入产出间有较明显的因果关系，即应该使投入产出指标间保持一定的结构和比例关系，通过技术水平地提高来对投入产出结构进行优化，使投入资源得以充分配置并达到最大产出， 从而实现DEA 有效。因此国土部门管理者应该意识到仅通过增加投入规模对提高农地整治综合效率的意义并不大。

4 结论与建议

运用标杆管理原理和DEA模型对湖北省22个岗前平原工程模式区农地整治的效率进行了深入研究，其结果表明：

（1）湖北省22个岗前平原工程模式地区农地整治的综合效率、技术效率和规模效率相对较高，其均值依次是0.912 9、0.949 5、0.962 0，其中DEA综合效率有效的地区9个，占总数的40.9%，14个地区的技术效率有效，占地区总数的63.6%，9个地区的规模效率有效，占地区总数的40.9%，且湖北省岗前原平工程模式区西、中、东3个片区农地整治的综合效率均值、规模效率均值及技术效率均值呈现中间高两边低的明显态势，与中片区较为发达、东西片区相对落后的实际情况相一致；

（2）运用超效率模型对综合效率值为1的地区进行了排序，其中枝江市的超效率值最大（1.552 3），排在其后的依次是天门市（1.425 7）、云梦县（1.242 4）、武汉市东西湖区（1.230 6）、嘉鱼县（1.209 1）等，据此提出了农地整治DEA无效地区的标杆选择方法；

（3）运用投影分析法探索了农地整治DEA无效的13个地区与标杆之间的效率差距，存在着投入冗余和产出不足的普遍现象，5个地区单位面积投资冗余率超过了10%，4个地区的项目平均建设规模冗余率超过20%，而土地纠纷减少率、田块规整变化率及水土流失治理率三个指标产出不足率较高，依次为4个地区不足率超过15%，5个地区的不足率超过5%，4个地区的不足率超过10%；

（4）对湖北省岗前平原工程模式区农地整治综合效率与投入产出指标进行相关性分析，拟合方程RSquare值为0.809 6，各变量的F值和t值（P<0.05）通过检验，表明综合效率与单个指标间有较明显的相关性，且和多指标间具有显著的多元线性关系。根据研究结论提出以下的对策建议：在未来的农地整治项目中，地方国土部门等项目参与主体应加强管理技术和经验的学习，省级国土部门在项目的审批和建设过程中应控制好项目的投入和建设规模，优化项目投入产出结构，提高资源利用的合理程度和技术含量，从而通过提高技术效率和规模效率以实现综合效率的大幅提升。

（编辑：王爱萍）

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[23]许乃中，曾维华，等.工业园区循环经济绩效评价方法研究[J].中国人口·资源与环境， 2010， （3）： 44-49.

[24]湖北省国土厅.土地开发整理工程建设标准[R]. 武汉：湖北省国土厅，2008.

[25]张正峰，赵伟.土地整理的资源与经济效益评估方法[J].农业工程学报，2011，（3）：295-299.

[26]吴冠岑，刘友兆，付光辉.基于熵权可拓物元模型的土地整理项目社会效益评价[J].中国土地科学，2008，22（5）： 40-46.

[27]Charnes A， Cooper W W， Rhodes E. Measuring the Efficiency of Decision Making Units[J]. European Journal of Operational Research， 1978， 2（6）：429-444.

[28]Banker R D. Estimating Most Productive Scale Size Using Date Envelopment Analysis[J]. European Journal of Operational Research， 1984，17：35-44.

[29]魏权玲.数据包络分析[M].北京：科学出版社，2004.

Abstract Rural land consolidation is an important measure to ensure national food security and solve the “San Nong” Problem. In recent years， the investment in rural land consolidation by Chinese government has been increasing. This paper takes 22 counties （cities， districts） rural land consolidation projects on preservice plain engineering model areas in Hubei Province as an example， collects and analyzes the input and output data， and evaluates rural land consolidation efficiencies by using the benchmarking management theory and data envelopment analysis （DEA） model， including the comprehensive efficiency， technical efficiency， scale efficiency and super efficiency， to judge the effectiveness of DEA. The paper puts forward the benchmarking selection method for those rural land consolidation DEA inefficient areas， establishes the DEA effective areas as alternative benchmarks for rural land consolidation， and finds out the efficiency gap between DEA in efficient areas and efficiency of benchmarlcs by using the projection analysis method and analyzes the reasons. The paper further puts forward to the continuous improvement methods to benchmarking learning and inspects the improvement results. Research shows that： the efficiency of rural land consolidation projects on preservice plain engineering model areas in Hubei Province is relatively high overall. The DEA comprehensive efficiency in 9 areas are efficient， technical efficiency of 13 regions is effective， scale efficiency in 9 regions is effective， and three efficient mean values are 0.912 9， 0.949 5， and 0.962 0. The rural land consolidation efficiency mean values of the West， Central， East areas of the engineering model show a apparent tendency of high in the middle and low on both sides. There are input redundancy and output deficiency in rural land consolidation efficiency of DEA invalid regions. Per unit area investment redundancy rate is more than 10% in Jiangxia District. The average construction scale redundancy rate is over 20% in Wuxue City and other three regions， and the indexes of the reducing rate of land disputes， the change rate of neat plots and soil erosion rates have higher underemployment rate. The underemployment rate of the reducing rate of land disputes and the change rate of neat plots is the highest in Jiangxia District 28.31% and 15.79%respectively. The future rural land consolidation projects on preservice plain engineering model areas should pay attention to the input scale， optimize the inputoutput structure， increase the degree of rational use of resources， and promote the improvement of the comprehensive efficiency by improving technical efficiency and scale efficiency.

Key words rural land consolidation； efficiency； benchmarking management； DEA； preservice plains engineering mode area

[6]谭峻.台湾地区农地重划整理效益评价[J].经济问题探索， 2008， （4）： 132-136.

[7]刘宪法.台湾农地重划制度及其对中国大陆的启示[J].中国农村经济， 2011， （11）： 82-91.

[8]张远索， 胡红梅，等.台湾农村社区土地重划案例分析及经验借鉴：以苗栗县泰安乡天狗农村社区为例[J].台湾研究集刊，2013， （4）： 45-52.

[9]黄辉玲， 吴次芳，张守忠.黑龙江省土地整治规划效益分析与评价[J].农业工程学报， 2012， 28（6）： 240-246.

[10]谷晓坤.湖北省不同类型土地整治生态效应评价[J].应用生态学报， 2012， 23（8）： 2263-2269.

[11]刘瑞卿，李新旺，张路路，等.基于格序结构的土地整治综合效益评价研究[J].土壤通报， 2012， 43（6）： 1305-1310.

[12]赵俊锐，朱道林.基于能值分析的土地开发整理后效益评价[J].农业工程学报， 2010， 26（10）： 337-344.

[13]高明秀，张 芹，赵庚星.土地整理的评价方法及应用[J].农业工程学报， 2011， 27（10）： 300-307.

[14]罗文斌，吴次芳，吴一洲.基于物元模型的土地整理项目绩效评价方法与案例研究[J].长江流域资源与环境， 2011， 20（11）： 1321-1326.

[15]何西科，杨锦绣，冉彬.农村土地整理绩效评价问题：以成都市温江区项目为例[J].财经科学， 2011， 6（7）： 92-99.

[16]金晓斌，周寅康，李学瑞.中部土地整理区土地整理投入产出效率评价[J].地理研究， 2011， 30（7）： 1198-1296.

[17]Rien W， Paul S. The Recursive Thick Rrontier Approach to Estimating Efficiency[J]. Economic and Financial Reports， 1999， 19（2）： 49-75.

[18]Rien W， Paul S. Thick Frontier Approach to Estimating Production Efficiency[J]. Oxford Bulletin of Economics & Statistics， 2006， 68（2）： 183-201.

[19]Arcelus Francisco J， Arocena Pablo.Convergence and Productive Efficiency in Fourteen OECD Countries： A Nonparametric Frontier Approach[J]. International Journal of Production Economics， 2000， 66（2）： 105-117.

[20]Huang T H， Wang M H. Comparison of Economic Efficiency Estimation Methods： Parametric and Nonparametric Techniques[J]. The Manchester School， 2002， 70（4）： 682-709.

[21]Chung William. Review of Building Energyuse Performance Benchmarking Methodologies[J]. Applied Energy， 2011， 88（5）： 1470-1479.

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[26]吴冠岑，刘友兆，付光辉.基于熵权可拓物元模型的土地整理项目社会效益评价[J].中国土地科学，2008，22（5）： 40-46.

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[29]魏权玲.数据包络分析[M].北京：科学出版社，2004.

Abstract Rural land consolidation is an important measure to ensure national food security and solve the “San Nong” Problem. In recent years， the investment in rural land consolidation by Chinese government has been increasing. This paper takes 22 counties （cities， districts） rural land consolidation projects on preservice plain engineering model areas in Hubei Province as an example， collects and analyzes the input and output data， and evaluates rural land consolidation efficiencies by using the benchmarking management theory and data envelopment analysis （DEA） model， including the comprehensive efficiency， technical efficiency， scale efficiency and super efficiency， to judge the effectiveness of DEA. The paper puts forward the benchmarking selection method for those rural land consolidation DEA inefficient areas， establishes the DEA effective areas as alternative benchmarks for rural land consolidation， and finds out the efficiency gap between DEA in efficient areas and efficiency of benchmarlcs by using the projection analysis method and analyzes the reasons. The paper further puts forward to the continuous improvement methods to benchmarking learning and inspects the improvement results. Research shows that： the efficiency of rural land consolidation projects on preservice plain engineering model areas in Hubei Province is relatively high overall. The DEA comprehensive efficiency in 9 areas are efficient， technical efficiency of 13 regions is effective， scale efficiency in 9 regions is effective， and three efficient mean values are 0.912 9， 0.949 5， and 0.962 0. The rural land consolidation efficiency mean values of the West， Central， East areas of the engineering model show a apparent tendency of high in the middle and low on both sides. There are input redundancy and output deficiency in rural land consolidation efficiency of DEA invalid regions. Per unit area investment redundancy rate is more than 10% in Jiangxia District. The average construction scale redundancy rate is over 20% in Wuxue City and other three regions， and the indexes of the reducing rate of land disputes， the change rate of neat plots and soil erosion rates have higher underemployment rate. The underemployment rate of the reducing rate of land disputes and the change rate of neat plots is the highest in Jiangxia District 28.31% and 15.79%respectively. The future rural land consolidation projects on preservice plain engineering model areas should pay attention to the input scale， optimize the inputoutput structure， increase the degree of rational use of resources， and promote the improvement of the comprehensive efficiency by improving technical efficiency and scale efficiency.

Key words rural land consolidation； efficiency； benchmarking management； DEA； preservice plains engineering mode area

[6]谭峻.台湾地区农地重划整理效益评价[J].经济问题探索， 2008， （4）： 132-136.

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[13]高明秀，张 芹，赵庚星.土地整理的评价方法及应用[J].农业工程学报， 2011， 27（10）： 300-307.

[14]罗文斌，吴次芳，吴一洲.基于物元模型的土地整理项目绩效评价方法与案例研究[J].长江流域资源与环境， 2011， 20（11）： 1321-1326.

[15]何西科，杨锦绣，冉彬.农村土地整理绩效评价问题：以成都市温江区项目为例[J].财经科学， 2011， 6（7）： 92-99.

[16]金晓斌，周寅康，李学瑞.中部土地整理区土地整理投入产出效率评价[J].地理研究， 2011， 30（7）： 1198-1296.

[17]Rien W， Paul S. The Recursive Thick Rrontier Approach to Estimating Efficiency[J]. Economic and Financial Reports， 1999， 19（2）： 49-75.

[18]Rien W， Paul S. Thick Frontier Approach to Estimating Production Efficiency[J]. Oxford Bulletin of Economics & Statistics， 2006， 68（2）： 183-201.

[19]Arcelus Francisco J， Arocena Pablo.Convergence and Productive Efficiency in Fourteen OECD Countries： A Nonparametric Frontier Approach[J]. International Journal of Production Economics， 2000， 66（2）： 105-117.

[20]Huang T H， Wang M H. Comparison of Economic Efficiency Estimation Methods： Parametric and Nonparametric Techniques[J]. The Manchester School， 2002， 70（4）： 682-709.

[21]Chung William. Review of Building Energyuse Performance Benchmarking Methodologies[J]. Applied Energy， 2011， 88（5）： 1470-1479.

[22]Lai Mei Chi， Huang Hao Chen， Wang Wei Kang. Designing a Knowledgebased System for Benchmarking： A DEA Approach[J]. KnowledgeBased Systems， 2011， 24（5）： 662-671.

[23]许乃中，曾维华，等.工业园区循环经济绩效评价方法研究[J].中国人口·资源与环境， 2010， （3）： 44-49.

[24]湖北省国土厅.土地开发整理工程建设标准[R]. 武汉：湖北省国土厅，2008.

[25]张正峰，赵伟.土地整理的资源与经济效益评估方法[J].农业工程学报，2011，（3）：295-299.

[26]吴冠岑，刘友兆，付光辉.基于熵权可拓物元模型的土地整理项目社会效益评价[J].中国土地科学，2008，22（5）： 40-46.

[27]Charnes A， Cooper W W， Rhodes E. Measuring the Efficiency of Decision Making Units[J]. European Journal of Operational Research， 1978， 2（6）：429-444.

[28]Banker R D. Estimating Most Productive Scale Size Using Date Envelopment Analysis[J]. European Journal of Operational Research， 1984，17：35-44.

[29]魏权玲.数据包络分析[M].北京：科学出版社，2004.

Abstract Rural land consolidation is an important measure to ensure national food security and solve the “San Nong” Problem. In recent years， the investment in rural land consolidation by Chinese government has been increasing. This paper takes 22 counties （cities， districts） rural land consolidation projects on preservice plain engineering model areas in Hubei Province as an example， collects and analyzes the input and output data， and evaluates rural land consolidation efficiencies by using the benchmarking management theory and data envelopment analysis （DEA） model， including the comprehensive efficiency， technical efficiency， scale efficiency and super efficiency， to judge the effectiveness of DEA. The paper puts forward the benchmarking selection method for those rural land consolidation DEA inefficient areas， establishes the DEA effective areas as alternative benchmarks for rural land consolidation， and finds out the efficiency gap between DEA in efficient areas and efficiency of benchmarlcs by using the projection analysis method and analyzes the reasons. The paper further puts forward to the continuous improvement methods to benchmarking learning and inspects the improvement results. Research shows that： the efficiency of rural land consolidation projects on preservice plain engineering model areas in Hubei Province is relatively high overall. The DEA comprehensive efficiency in 9 areas are efficient， technical efficiency of 13 regions is effective， scale efficiency in 9 regions is effective， and three efficient mean values are 0.912 9， 0.949 5， and 0.962 0. The rural land consolidation efficiency mean values of the West， Central， East areas of the engineering model show a apparent tendency of high in the middle and low on both sides. There are input redundancy and output deficiency in rural land consolidation efficiency of DEA invalid regions. Per unit area investment redundancy rate is more than 10% in Jiangxia District. The average construction scale redundancy rate is over 20% in Wuxue City and other three regions， and the indexes of the reducing rate of land disputes， the change rate of neat plots and soil erosion rates have higher underemployment rate. The underemployment rate of the reducing rate of land disputes and the change rate of neat plots is the highest in Jiangxia District 28.31% and 15.79%respectively. The future rural land consolidation projects on preservice plain engineering model areas should pay attention to the input scale， optimize the inputoutput structure， increase the degree of rational use of resources， and promote the improvement of the comprehensive efficiency by improving technical efficiency and scale efficiency.

Key words rural land consolidation； efficiency； benchmarking management； DEA； preservice plains engineering mode area