乡村振兴背景下土地综合整治效益评价与障碍因子分析——以贵州省盘州市为例

肖 梅，汪 磊

（贵州大学公共管理学院，贵州 贵阳 550025）

0 引言

农村发展是我国全面建成小康社会的短板，农村问题是我国实现现代化进程中必须攻克的难题。党的十九大提出，乡村和城市发展不平衡是我国的社会主要矛盾中最主要的症结[1]。解决农业农村农民“三农”问题是我国全面建成小康社会、实现中华民族伟大复兴的重中之重。在这样的背景下，党的十九大报告中提出乡村振兴战略，坚持优先发展农业和农村，积极推进城乡融合发展。在城镇化和工业化进程中，我国后备土地资源不足，土地资源供应不足，人民需求与耕地供应不平衡矛盾日益突出，土地整治是实现土地资源合理利用的重要手段，通过对“田、水、路、林、村”的综合整治，可以适时补充耕地、盘活土地资源，进而提高土地利用效率，对统筹城乡发展以及推进生态保护起到不可或缺的作用，实现土地资源合理利用[2，3]。土地综合整治与与乡村振兴战略“产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕”的要求高度契合，是建设美丽宜居乡村、推进城乡融合发展的重要手段。科学地评价土地综合整治效益，是有序推进土地综合整治的重要保障，对调整建设用地布局、严守生态保护红线、促进人与自然和谐共生、构建生态保护屏障有着重要的现实意义[4]。在国外，土地整治评价内容已经向多元化、综合化发展，由原来的单一评价向社会、经济、生态综合评价转变，评价方法主要以定量评价为主，Tayfirm Cay和Fatih Isacn运用层次分析法确定各指标权重，通过模糊综合评价法对Agalar村的土地整治项目进行了效益评价，Caya T采用了模糊综合评价法对土地整理进行成效评估[5]。我国对土地整治效益评价研究起步晚，王万茂[6]将土地整治效益分为社会效益、经济效益、环境效益的单向效益以及综合效益，是较早提出土地整治效益问题的学者；杨俊[7]从经济、社会、生态和景观四方面借助多层次模糊综合评价法构建评价模型进行综合评价；刘元芳等[8]从社会、经济和生态三方面构建10个指标，借助能值分析法对太行山山前平原土地整治项目实施后产生的效益进行了评价。对土地整治效益评价的研究区域较大，缺乏对县级以下区域的土地整治效益评价，为了更客观、科学地通过评价土地整治效益结果调整土地整治战略，本文采用熵值法和灰色关联度对盘州市土地整治效益进行评价，利用障碍模型进行土地整治障碍因子诊断分析。客观熵权法是德国物理学家鲁道夫·克劳修斯提出熵的概念，熵值能有效判断事件的随机性和均匀程度，能够科学客观的确定指标权重，灰色关联分析法（GRAP）利用已知信息来推测和确定系统的未知信息，在处理模糊的贫信息方面具有很强的灵活性，不仅是优势分析的基础，更是进行科学决策的重要依据[9，10]。

1 区域概况及数据来源

1.1研究区概况

盘州市是贵州省直辖市，六盘水市代管县级市，位于贵州省西部，南北长107公里，东西宽66公里，总面积4 056平方公里，盘州市现有21乡镇6街道。盘州市属亚热带气候，其地貌是喀斯特地貌，以高原山地为主，地势西北高、东南低。盘州市矿产资源丰富，其中煤资源储存量大、品种全、质量优。盘州山地面积占总面积的82.4%，丘陵地占9.2%，坝地占2.4%。宜林宜牧土地373.5万亩，占土地总面积的61.3%，宜耕地面积145.5万亩，占土地总面积的23.9%，其中较好的耕地仅4.7万亩，占耕地面积的10%，为深入推进脱贫攻坚工作，结合贵州省盘州市脱贫攻坚“春风行动”实施方案要求，市国土资源局积极开展土地整治项目建设工作，2018年共规划土地整治项目11个，整治项目区集中在盘北地区，2020年盘州市入选贵州省全域土地综合整治试点。

1.2数据来源

土地面积、整治面积等数据主要来源于盘州市土地整治项目数据、相关文件以及盘州市2019年统计年鉴和六盘水市土地整治规划（2016-2020年）。整治后的粮食产量、道路长度增长等数据主要来源于土地整治竣工验收报告、土地整治项目工程总结报告。2018年盘州市规划土地整治项目共有11个，总投资1 667.75万元。

2 指标体系构建

土地整治效益评价指标体系应遵循科学性、相对稳定性、系统性以及可操作性原则，是客观评价土地整治效益的关键要素，为今后土地整治规划提供参考。高艺菡等[11]基于土地的社会、经济、环境三大功能进行土地整治评价；宋小青等[12]认为土地利用功能涉及3个功能9类指标，土地功能划分应按照社会、经济、环境三方面进行细分。具体到土地整治上，王万茂等[6]认为土地整治效益评价有单项效益评价（社会效益、经济效益、生态效益）和综合效益评价两方面；张正峰等[13]认为土地整治效益评价应围绕经济、社会、生态效益三方面开展。参考其他学者在土地整治效益评价时构建的指标体系[14-17]，结合盘州市的地质地貌、人口以及经济发展状况，构建盘州市土地整治效益评价系统，依据科学性、系统性、可操作性、简洁性等原则，将土地整治效益指标分为经济效益、社会效益、生态效益三类指标，再在各大类指标下进行细分，生态效益指标有土地垦殖率、水土流失治理率、土地整治后生物丰度、土地平整率四个指标；经济效益类指标有新增耕地率、粮食单产提高率、静态投资收益率、地均农业产量、地均作物纯收入、人均农业纯收入六个指标；社会效益类指标有土地纠纷减少率、人均新增耕地年产值、道路增加度、增加就业人数四个指标。本文从经济、社会、生态效益三方面着手，构建14个评价指标，见表1。

表1 土地整治综合效益评价指标体系

3 研究方法

3.1指标权重的确定

熵值能客观地判断事件的均匀程度以及随机性，如果指标离散程度越小，熵值越大，则指标对综合评价的影响越小，那么指标权重值越小，反之则越大。计算公式如下：

计算第j项指标i样本占该指标的比重pij，其中xij为指标值：

确定各指标熵值ej：

式中，k=1，lnn＞0，满足ej≥0。

确定各指标权重hj：

3.2灰色关联分析法

本文采用灰色关联分析法进行土地整治效益综合评价，利用已知信息来推测和确定系统的未知信息，在处理模糊的贫信息方面具有很强的灵活性，不仅是优势分析的基础，更是进行科学决策的重要依据。

确定土地整治效益综合评价的参考数据列以及比较数据列：根据灰色关联分析理论，将盘州市的普古乡、保基乡以及淤泥乡作为该模型的比较数列，分别以Xi(i=1,2,3)表示，选取评价指标的最大值作为参考数列，用X0表示，以此构建评价指标矩阵，如表2所示。

表2 评价指标矩阵表

指标数据的无量钢化处理：

式中，Xi(k)为无量纲结果；Xik为指标的原始值；Xk为指标的平均值。

计算关联度：

式中，ξi(k)为关联度；X0k为参考数列最佳值；Xik表示第i个 县（市、区）的第k个指 标Xik的指标值；X0k-Xik为序列差为两级最小差值；为两级最大差值；ρ是分辨系数，ρ一般取0.5。

因此可得到关联系数矩阵。

计算土地整治综合效益关联度。计算经济、社会和生态三方面单项效益的加权关联度Ri，即：

计算综合关联度：

式中，Ti是各准则层的经济、社会和生态单项效益的加权关联度组成的关联度矩阵，hj是其对应权重。

3.3障碍因子诊断

利用障碍因子诊断模型，对各评价指标的障碍作用大小进行评估，分析影响土地整治综合效益的主要障碍因子，为更好地制定土地整治决策提供依据，计算公式如下：

式中，Xij为指标偏离度，表示各指标实际值与最优目标之间的差距，可以用1与各指标的标准化值之差表示；为对应指标的标准化值；Yi和yi为障碍度，分别表示各乡镇评价指标对土地效益的影响；Vj为因子贡献度，表示单项因素对总目标的影响程度，即单因素对总目标的权重。

4 研究结果及分析

4.1权重的确定利用客观熵权法计算各评价指标权重值，见表3。

表3 评价指标权重值

4.2指标数据的无量纲化处理

根据公式（4）对评价指标原始数据进行无量纲化处理，得表4。

表4 无量纲化后的数据

4.3关联度计算

根据公式（4）、（5）计算盘州市比较数列和参考数列的关联度系数矩阵，得表5。

4.4土地整治单项效益以及综合效益关联度计算

4.4.1 根据公式（6）计算生态、经济、社会效益的关联度，依据表3和表5计算得出普古乡的生态、经济、社会效益的关联度R1a=0.352、R1b=0.423、R1c=0.361；保基乡的生态、经济、社会效益关联度R2a=0.363、R2b=0.472、R2c=0.372；淤泥乡的生态、经济、社会效益关联度R3a=0.383、R3b=0.358、R3c=0.353，并绘制普古乡、保基乡、淤泥乡单项效益关联度折线图，如图1。

表5 关联度系数矩阵

由图1所示，结合普古乡、保基乡、淤泥乡相关土地整治后数据分析得出，（1）生态效益方面。普古乡、保基乡、淤泥乡的生态效益关联度分别为0.352、0.363、0.383，淤泥乡相对而言要大一些，主要是因为淤泥乡在土地整治过程中注重生态的修复保护，土地垦殖率、土地整治后生物丰度、土地平整率都高于其他两个地区；（2）经济效益方面。普古乡、保基乡、淤泥乡的效益关联度分别为0.423、0.472、0.358，保基乡相对而言要大，主要是因为土地整治后保基乡新增耕地率达到4.09%，粮食单产提高率为10.85%，以及静态投资收益率为9.86%，高于其他两个地区；（3）社会效益方面。普古乡、保基乡、淤泥乡的效益关联度分别为0.361、0.372、0.353，也是保基乡相对而言要大，主要是因为土地整治后保基乡新增耕地率达到4.09%，粮食单产提高率为10.85%，以及静态投资收益率为9.86%，高于其他两个地区。此外，从折线图可以看出，在普古乡、保基乡、淤泥乡生态效益与社会效益差别不大，但是普古乡与保基乡的经济效益都比其他两个效益要大。

图1 普古乡、保基乡、淤泥乡单项效益关联度折线图

4.4.2 根据公式（7）计算综合效益关联度，得出普古乡、保基乡、淤泥乡的综合效益关联度分别是R1=0.405、R2=0.421、R3=0.397。并绘制普古乡、保基乡、淤泥乡综合效益关联度折线图，如图2。

由图2可以很直观地看出综合效益关联度，普古乡、保基乡、淤泥乡的综合效益关联度分别为0.405、0.421、0.353，可以看出保基乡最大，普古乡次之，淤泥乡最小。从以上结果就可以看出保基乡的土地整治综合效益高于其他两个地区，可能是由于保基乡是丘陵、山地地区，整治潜力大，宜耕地后备储量大，整治效果较为明显。普古乡与保基乡的综合整治效益相差不大，普古乡地势较保基乡而言较为平坦，而保基乡的整治规模、投资力度较大，整治效果较普古乡明显。淤泥乡较其他两个地区的综合整治效益较小，淤泥乡以旅游业为主，整治规模小，那么整治效果较其他两个地区不明显。

图2 普古乡、保基乡、淤泥乡综合效益关联度折线图

4.5土地整治障碍因子诊断结果

以上对盘州市普古乡、保基乡、淤泥乡土地整治效益评价结果显示，土地整治活动提高社会经济生态效益，缓解其土地资源供需矛盾，但是其效果不显著，尤其是生态和社会效益滞后。因此对其进行障碍因子诊断，根据公式（8）计算普古乡、保基乡、淤泥乡的因子障碍度，根据计算出的障碍度进行排序，得出主要障碍因子排序，见表6。

由表6可看出影响保基乡土地整治综合效益的主要障碍因子有土地纠纷减少率C13、土地垦殖率A11、土地平整率A14、粮食单产提高率B12；影响普古乡土地整治综合效益的主要障碍因子有道路长度增加值C13、土地纠纷减少率C13、粮食单产提高率B12、土地平整率A14；影响淤泥乡土地整治综合效益的主要障碍因子有土地平整率A14、土地纠纷减少率C13、地均作物纯收入B15、土地垦殖率A11。依据障碍模型分析的结果可以看出影响土地整治障碍因子主要是生态方面的土地平整率A14、土地垦殖率A11、经济方面的粮食单产提高率B12、地均作物纯收入B15以及社会需要方面的道路长度增加值C13、土地纠纷减少率C13。

表6 障碍因子排序

5 结论与讨论

5.1根据灰色关联度分析土地整治效益的结果可以看出，单项效益的高低不能决定综合效益的大小，土地整治的生态、经济、社会效益是一个有机整体，不能割裂开，土地整治因转变为土地综合整治，注重土地整治的生态、经济、社会效益同步提高。

5.2从障碍因子计算结果可以看出，影响普古乡、保基乡、淤泥乡土地整治效益的障碍因子主要集中在社会及生态因子，经济因子较小。由此土地整治过程中要加大生态环境整治力度，要注重生态环境的修复和保护，加大农业生产方面的投资，提高农业生产的机械化和现代化，减少粮食生产成本，提高土地利用率，对于社会方面要注重道路交通的建设以及明晰土地产权，减少土地纠纷。

5.3本文可能的创新之处在于研究区域的选择和指标体系的构建。以往的土地整治主要以地级市作为研究区域，本文以县级市盘州作为研究区域，使建议能够更具体、科学，具有针对性。乡村振兴的实施主要是靠农村劳动力的解放和素质的提高，本文指标体系的构建着重考虑土地整治带来的社会方面的效益，例如将土地整治后增加的就业人数作为评价指标。但是在方法的使用方面有所欠缺，有待日后逐步完善。

本文通过土地整治效益综合评价结果以及障碍因子分析，在今后土地整治中减少影响土地整治效益的障碍因子，提高土地整治综合效益。通过完善土地整治项目，进而不断提高耕地增加率、粮食产量、提高农民生产生活、提高土地利用率、保护生态环境屏障等，助力乡村振兴建设美丽宜居乡村、推进城乡融合发展。以及为贵州省2020年盘州市入选全域土地综合整治的试点提供针对性的意见。