江苏省土地整治项目成效综合评估研究

曹雨桐，佘冬立，刘 斌，徐翠兰，丁继辉，隋雪艳

(1. 河海大学南方地区高效灌排与农业水土环境教育部重点实验室，南京 210098；2. 江苏省土地开发整理中心，南京 210017)

0 前 言

近年来，随着人口大幅增长，我国土地资源正面临着严峻的考验。土地需求量不断增加，人地矛盾日益尖锐，土地问题已成为限制我国社会经济可持续发展的重要因素。

土地整治是合理开发利用土地资源，提高农业生产能力，改善农民生产生活条件，促进农业经济、社会和谐和生态健康的有效措施。目前，国内外学者从土地整治内涵出发，对土地整治项目的评价体系、评价指标、评价方法等开展了大量研究，并取得了显著成绩。Tufan Demirel等采用层次分析法(AHP)和网络分析法(ANP)对土耳其不同土地利用情况进行评估比较[1]。Liu应用网络分析法(ANP)建立评估模型评价中国西北干旱地区土地整理项目综合效益[2]。范金梅等在总结了国内外土地整理效益和评价方法基础上，界定了土地整理经济效益、社会效益和生态效益[3]。张正峰、赵伟、陈正明等对土地整理模式、效益分析、评价方法及应用做了理论性分析研究[4-8]。黄辉玲等将统计预测法、类比分析法、专家调查法结合起来对黑龙江省土地整治规划效益进行了分析和评价[9]。信桂新等将AHP、熵权法与模糊综合评判法相结合对项目实施后的社会影响进行分析[10]。

综观此领域研究现状，国内学者多从经济效益、社会效益、生态效益三方面评价土地整治项目产生的效益，忽略了对项目资金投入、过程管理和工程实施的合理评价，缺乏对土地整治项目系统全面分析。如何利用已有的评价体系和评价方法，建立科学的土地整治项目成效综合评价体系，已成为当前亟须解决的问题。本文以江苏省土地整治项目为例，建立了土地整治项目综合评价模型，采用网络分析法(ANP)和模糊综合评价法(FCE)相结合的集成方法对项目进行定量评估，以期为类似地区土地整治项目成效综合评价提供新的思路和理论参考。

1 土地整治项目成效内涵

土地整治是对低效利用、不合理利用和未利用的土地进行治理，包括农用地整理、土地开发、土地复垦、建设用地整治等[11]。土地整治成效评价是指对土地整治的工作管理情况和业绩、效益做出客观、标准的综合判断，真实地反映土地整治工作现状，以更好地指导今后土地整治建设[12]。土地整治是一项资金投入量大、建设过程较长、效益明显的综合性公共活动。从“投入、过程、产出、效果”主要因素选择评价指标，结合土地整治绩效评价的现实需要，构建“资金投入—过程管理—工程实施—综合效益”的逻辑分析框架[12]，能够全面考虑影响土地整治项目成效的多方面因素，使评价结果更加完整。

2 土地整治项目综合评估模型的建立

2.1 土地整治项目评价指标体系的构建

土地整治项目成效综合评价指标体系是全面反映土地整治特性的指标集合体，其指标选择遵循科学性、系统性、针对性、代表性、可操作性和易于量化的原则。指标体系建立的好坏直接关系到评价结果的精确和科学性，因此对评价指标的选取要考虑评价目标和项目的实际情况。为建立科学的指标体系，本文借鉴了国内外众多学者对土地整治评价的研究理论[13-22]，经过统计类比，列出各评价指标，结合土地整治成效评价的内涵，在“资金投入—过程管理—工程实施—综合效益”的逻辑框架下，依据指标体系构建原则对各指标进行分析、评价和筛选，并结合江苏省土地整治项目实际情况，确定客观全面的土地整治评价指标体系(表1)。

2.2 评价指标权重的确定

土地整治项目综合评估方法中确定指标权重和综合评价方法是最重要的两个方面。常见的确定指标权重的方法有：熵权法、主成分分析法、灰色关联分析法、特尔菲法、层次分析法、网络分析法等。本文的研究对象为复杂的土地整治项目综合评价，网络分析法在处理此类问题上更有优势，故本次采用网络分析法(ANP)和模糊综合评价法(FCE)相结合的办法进行土地整治项目的综合评价。ANP-FCE评价模型构建框图如图1所示。

图1 江苏省土地整治ANP-FCE评价模型构建框图Fig.1 Diagram of ANP-FCE evaluation model for assessment of land consolidation at Jiangsu Province

应用网络分析法(ANP)确定各指标的权重。应用专家群体打分法，对于各指标之间的优势度进行打分，由此获得ANP结构的判断矩阵。对各特征向量进行一致性检验，若满足相容性条件，这些特征向量就是各元素排序的向量。综合各排序向量得到最终超矩阵，对超矩阵进行归一化处理得到加权超矩阵，可确定各指标权重。ANP指标权重计算方法烦琐复杂，可借助超级决策软件(super decision,简称SD)完成。SD软件基于网络分析法理论，将ANP的计算方法程序化，使ANP计算更为便捷准确，笔者即采用SD软件对指标权重进行计算。

2.3 量化评价指标分值

定性指标的量化采用专家打分法。邀请专家根据定性指标评价等级标准，对项目区域的土地整治成效综合评估定性指标进行打分，采用百分制统计法统计专家意见，最终得到定性指标的评语集。如，邀请10位专家对本项目的指标“高标准基本农田”进行打分，有4位专家认为“优”，那么用认为优的专家数除以专家总数，即得到“优”的隶属度为0.4；5位专家和1位专家分别认为“中”和“良”，则“中”和“良”的隶属度分别为0.5和0.1。汇总得到“高标准基本农田”的模糊评价矩阵为[0，0，0.5，0.1，0.4]。同理量化其他定性指标。

采用隶属度函数来计算定量指标评语集。首先，运用隶属度计算公式来计算各定量指标隶属度函数。本文采用应用广泛的半梯形和梯形分布函数作为隶属度函数，具体计算方法如下：

设定量评价指标集X={x1，x2，…，xm}，某一指标xi的评价等级标准为V={v1，v2，…，vn}，其中vj-1，vj和vj+1为相邻三级标准，且vj+1>v

-j>vj-1，则该定量指标各级隶属函数为：

(1)

(2)

(3)

根据上述公式可得指标xi的隶属度集[r1，r2，…，rn]。如某一定量指标的数值为x1=86%，本指标的评价等级标准为V=[0.5/很差，0.6/差，0.7/中，0.8/良，0.9/优]，x1介于0.8～0.9之间，故r1=0，r2=0，r3=0，r4=(0.9-0.86)/(0.9-0.8)=0.4，r5=1-r4=0.6，由此可得该指标的隶属度集为[0，0，0，0.4，0.6]。这表示此指标有40%的可能隶属于“良”水平，有60%的可能隶属于“优”水平。按上述方法计算各定量评价指标隶属于其评价等级的隶属度。

将定性指标和定量指标的隶属度汇总，进而得到模糊隶属度评价矩阵R：

2.4 土地整治综合评价

对各指标的权重矩阵W和模糊隶属度评价矩阵R进行模糊运算B=WR，得到模糊综合评价结果B。如所得B=[0，0.007，0.138，0.533，0.322]，则该项目有0.7%的可能属于“差”；有13.8%的可能属于“中”；有53.3%的可能属于“良”；有32.2%的可能属于“优”。

3 实例分析

3.1 项目概况

江苏省位于我国大陆东部沿海中心(E116°18′～121°57′，N30°45′～35°20′)，属亚热带向暖温带的过渡区。江苏耕地面积为458.3 万hm2，占土地总面积的42.7%；水域及水利设施用地305.4 万hm2，占土地总面积的28.5%；其他土地占土地总面积1.5%，后备土地资源不足。为提高土地利用效率，增加农业收入，江苏省人民政府在2010年与财政部、国土资源部签订了整体推进农村土地整治示范协议。按照协议要求，江苏省在2010-2012年共建设15个整体推进农村土地整治示范项目，项目实际总投资111.18亿元，涉及15个县(市、区)，总建设规模为5.06 万hm2，其中高标准基本农田3.81 万hm2，新增耕地面积0.33 万hm2。

3.2 评价指标及权重

从江苏省实际情况出发，按照2.1中土地整治项目成效综合评价指标体系的构建原则和思路，借鉴国内外学者研究理论，列出各候选评价指标；然后依据项目实地调研情况和专家意见，对指标体系进行筛选完善；最终确定江苏省土地整治项目评价指标体系。该体系由目标层A、准则层B和指标层C构成，将土地整治项目成效综合评估设为目标层，资金投入、过程管理、工程实施、综合效益设为准则层，各个单项指标设为指标层。通过对土地整治成效综合评价进行理论分析，结合江苏省土地整治项目实际情况，确定了27个单项指标能够基本概括土地整治成效评估目标(表1)。

本文采用ANP法确定各指标权重，邀请多位土地整治专家，借助SD软件对各指标之间的优势度进行打分，即得到指标权重及一致性检验结果，其中若λ<0.1，则满足相容性条件。经专家多次打分，获得江苏省土地整治项目成效综合评估各指标权重(见表1)。其中，“高标准农田建设C32”是土地整治项目的首要任务，对提高粮食产能和耕地质量有至关重要的作用；“灌溉排水工程量C34”资金投入占总投资比重高，对保障农田灌溉面积、排涝防涝功效影响大；ANP法赋予它们较高权重，符合江苏省土地整治项目实际情况，可见采用ANP法确定的指标权重具有充分的科学性和可行性。

从准则层权重总排序结果来看，B4(综合效益)>B3(工程实施)>B2(过程管理)>B1(资金投入)。其中，“综合效益”用以评价项目的整体效益，即经济、社会、生态效益的统一，是土地整治项目成效综合评估的核心内容；“工程实施”通过关注项目计划建设工程量完成与否，评估各工程实施进展，在综合评估中应得足够重视；“过程管理”则是依据项目立项必要性、程序规范性、材料完备性等对工程实施过程中的管理情况进行评价，应作为重要的因素加以考虑；“资金投入”则注重对项目资金投入、管理、分配、使用的评价考核，是土地整治项目成效综合评估的不可或缺的一部分。

3.3 评价指标量化

调查计算各评价指标值，按照评价指标的量化方法，采用专家打分法和隶属度函数法分别对定性指标和定量指标进行量化，求各指标隶属度(见表2)，得模糊隶属度评价矩阵R。

在此次江苏省15个土地整治建设项目中，仅9个项目按时开工，11个项目按时完工，按时开工完工率均不足80%，10位专家都给出评估“很差”，“实施进展C22”指标隶属度[1,0,0,0,0]。项目计划种植防护林约109 万株，实际仅完成77 万株，“农田防护与生态环境保持工程量C36”指标隶属度即[0,0,0.3,0.5,0.2]。针对“新农村建设C49”指标，各地区超额完成村屯道路硬化工程量，但排污沟建设并未纳入土地整治项目中详细规划，专家们给出其隶属度[0,0,0.3,0.5,0.2]。项目建设后绿色植被覆盖率提高了10.97%，但农田林网面积完成率仅41.63%，远低于计划工程量，故“改善土地生态景观C51”指标的隶属度为[0,0,0.4,0.4,0.2]。

表1 江苏省土地整治项目成效综合评估体系指标及权重Tab.1 Comprehensive benefits evaluation index system and index weights of Jiangsu land consolidation benefits

表2 指标隶属度Tab.2 Membership grade of index

3.4 评价结果与分析

由表1各单项指标权重组成的矩阵W，和模糊隶属度评价矩阵R，计算江苏省土地整治项目成效综合评价结果B。

根据上述评价结果可知，江苏省土地整治项目成效综合评价等级中，“优”占83.5%，“良”占10.0%，“中”占3.5%，“很差”占3%；按最大隶属度原则，该项目成效综合评价结果为“优”。由上述数据可知，大部分指标达到计划要求，只少数指标未能达标，项目具极显著的综合效益。

从实际调查的结果也表明，江苏省土地整治项目建设实际成效显著：新增耕地0.33 万hm2，建成高标准基本农田3.81 万hm2，改善农业生产条件，提高了粮食生产能力；复垦废弃居民点0.14 万hm2，复垦工矿废弃地120 hm2，新建和改建中心村、居民点186.67 hm2，深化集约节约用地，促进了城乡统筹发展；亩均生产成本减少176元，道路通达度达到98%，项目建设完成后，农民满意度达到96%，切实维护了农民的权益，改善农民生产生活条件；治理水土流失面积113.33 hm2，治理盐碱地373.33 hm2，新增和改善防涝面积为1.15 万hm2，建设农田防护林0.71 万hm2，绿色植被覆盖面积达到3.86 万hm2，建设生态环境工程，促进了生态环境可持续发展。该项目建设推进了集约用地制度，改善了农村面貌和生态环境，推动江苏省农业规模化、产业化经营，通过改变土地生产和经营方式提升农业产出效益，夯实了江苏粮食安全基础，整体取得良好的效益和影响。项目评价结果隶属于“优”和“良”的可能性占93.50 %，部分工程建设超出计划要求，整体成效达到了预期的目标，评价结果与项目建设实际情况相符。

4 讨 论

将各准则层的评价汇总作饼状图(图2)，由图可知：该项目资金投入准则层的指标完成优秀率100%，资金到位及时、预算执行合理、使用管理严格；工程实施准则层的指标总体完成优秀率87.24%，良好率9.66%，其中建设规模、高标准农田建设和土地平整等指标完成优秀，但灌溉排水、田间道路和农田防护与生态环境工程量等未能达标；综合效益准则层的指标完成优秀率79.46%，良好率13.51%，其中改善土地生态景观和新农村建设情况差强人意；过程管理准则层优秀率77.39%，良好率9.57%，很差的概率竟高达13.04%，这主要是由于实施进展指标评价过差，项目变更管理、项目验收、后期维护等指标的完成情况仍需改进。可见该项目整体完成情况虽理想，但仍存在一些影响“中”和“很差”的因素，主要有：

图2 准则层评价饼状图Fig.2 Evaluation pie chart of criterion layer

(1)工程实施进展拖沓，工程建后管护弱化。在此次15个建设项目中，按时开工完工率都不足80%。整体完成率虽都基本达到预期目标，但项目实施进展拖沓。项目变更管理、项目验收和维护等指标完成情况差强人意，这主要是因为项目建设完工后，由于工程设施产权不清晰、建后管护责任和措施不到位等诸多方面原因，导致工程建后管护弱化，竣工移交后一些设备和设施损毁，得不到及时有效维修，导致无法正常运转。建议在项目实施过程中，进一步健全项目成果移交管护制度，完善工程管护长效机制，落实工程管护责任，切实做到建管并重，确保工程设施发挥作用。

(2)重视社会和经济效益，忽视生态和环境建设。项目整体规划的农田防护与生态环境保持工程量的完成率70.76%，相对较低。计划建设17 134.78 hm2的农田林网覆盖面积，仅完成了41.63%。相较于其他指标的高完成率，农田防护和生态环境保持工程量、新农村建设、改善土地生态景观等涉及生态建设的指标评价都相对较差，农田生态建设的完成率有待提高。分析原因，主要是农田生态建设还未引起人们的高度重视，当地政府更多地注重社会和经济效益，而忽视了生态和环境建设。在今后的土地整治项目管理中，应加强对农田生态指标建设的监管和验收。

此外，将这15个土地整治项目按照地域分为沿海、苏南、苏北地区土地整治项目，依据上文所建立的模型对3个地区土地整治项目进行评估，得沿海、苏南、苏北地区土地整治项目成效综合评价结果B1、B2、B3。

沿海地区土地整治项目成效评价等级“优”占82.4%，“良”占8.9%，“中”占5.7%，“很差”占3%。苏南地区土地整治评价等级“优”占88.7%，“良”占7.8%，“中”占3.2%，“差”占0.3%。苏北地区土地整治评价等级“优”占85.3%，“良”占9%，“中”占2.7%，“很差”占3%。按最大隶属度原则，沿海、苏南、苏北地区土地整治项目成效评价结果均为“优”。各区域项目完成情况评价优秀，，整体工程建设达到计划要求，综合成效达到了预期的目标和效益。其中苏南地区尤为突出，评价等级“优”所占比例达88.7%，高于江苏省土地整治项目综合评估结果；苏南地区的土地整治项目大力推进了苏南地区现代农业发展，在一定程度上为江苏省新农村建设做出了巨大贡献，其经验值得其他地区学习借鉴。

此外，对比苏南、苏北、沿海地区项目建设情况可知：沿海苏北地区资金实际到位不及时，实际到位资金并未达到计划水平；苏南地区实际平均耕地质量提高等级为0.5，不足江苏省平均水平0.84；苏北地区集约节约土地利用指标完成率低下，这主要是由于该地区实际居民点复垦面积、实际新建和改建中心村、居民点面积都远未达到计划要求；沿海地区计划建设农田林网面积1.27 万hm2，实际仅完成0.26 万hm2，未能达成改善土地生态景观的计划目标。这些问题各地区在今后的土地整治项目实践中需要加以重视，并进行针对性的改进。

5 结 语

本文采用ANP-FCE方法构建了土地整治综合评估模型，并以江苏省15个已实施土地整治项目区为例，进行土地整治项目成效综合评估应用研究。得到如下结论：

(1)ANP-FCE法在土地整治综合评估中具有实用价值，本文建立了完整可行的基于ANP-FCE法的土地整治综合评估模型，综合全面地反映土地整治项目成效，为评估一定区域上的土地整治效果提供理论参考。

(2)本文运用ANP法构建了3层指标，确定了适用于江苏省的土地整治综合评价指标体系，该指标体系能全面客观地反映土地整治项目成效情况。

(3)江苏省土地整治项目实施后成效评估结果优秀，优秀良好率高达93%，但仍存在生态建设较薄弱等问题。

为完善土地整治工作，促进土地资源可持续利用，建议如下：①加强生态建设，重视生态效益，制定农田生态建设长期专项计划，发展可持续农业；②加强土地整治项目进程监管，保证工程实施进度，建立土地整治标准化管理体系，完善工程后期管护长效机制；③加强公众参与，注重群众需求，宣传耕地保护，完善新农村建设。④因地制宜，科学规划，统筹兼顾，既致力于提高农业生产条件，又注重耕地资源的可持续利用。

□

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