基于DEA-Gini準(zhǔn)則的土地整治項(xiàng)目效益評價(jià)
——以甘肅省慶陽市為例

喬蕻強(qiáng), 謝忠泰, 程文仕, 劉學(xué)錄

(甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院, 甘肅 蘭州 730070)

基于DEA-Gini準(zhǔn)則的土地整治項(xiàng)目效益評價(jià)
——以甘肅省慶陽市為例

喬蕻強(qiáng), 謝忠泰, 程文仕, 劉學(xué)錄

(甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院, 甘肅 蘭州 730070)

[目的] 評價(jià)土地整治項(xiàng)目的實(shí)施效益，為其他同類地區(qū)土地整治效益評價(jià)提供依據(jù)。[方法] 利用DEA-Gini準(zhǔn)則對甘肅省慶陽市14個(gè)土地整治項(xiàng)目的整治綜合效益進(jìn)行定量描述并評價(jià)。[結(jié)果] 涉及的14個(gè)土地整治項(xiàng)目中合水縣丑家莊土地整治項(xiàng)目、鎮(zhèn)原鄉(xiāng)山岔鎮(zhèn)土地整治項(xiàng)目和正寧縣西坡鄉(xiāng)土地整治項(xiàng)目的整治綜合效益偏低，分別為0.308，0.378，0.342；寧縣南義鄉(xiāng)和平子鎮(zhèn)土地整治綜合效益比較高，分別為0.972，0.708；其余9個(gè)土地整治項(xiàng)目的綜合效益處于中等水平。[結(jié)論] 利用DEA-Gini準(zhǔn)則評價(jià)結(jié)果表明14個(gè)土地整治項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)效益、社會效益和生態(tài)效益都有較大地提升空間。

土地整治; 效益評價(jià); DEA-Gini準(zhǔn)則; 慶陽市

文獻(xiàn)參數(shù)： 喬蕻強(qiáng), 謝忠泰, 程文仕, 等.基于DEA-Gini準(zhǔn)則的土地整治項(xiàng)目效益評價(jià)[J].水土保持通報(bào)，2017,37(1)：132-136.DOI:10.13961/j.cnki.stbctb.2017.01.024; Qiao Hongqiang, Xie Zhongtai, Chang Wenshi, et al. Benefit evaluation on land reclamation project based on DEA-Gini criterion[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2017,37(1)：132-136.DOI:10.13961/j.cnki.stbctb.2017.01.024

實(shí)施土地整治項(xiàng)目，對保障國家糧食安全、破解城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)、提高耕地質(zhì)量等級、調(diào)整土地利用結(jié)構(gòu)和布局，改善土地關(guān)系具有重要作用[1-3]。土地整治活動的空間格局及差異性分析，可以促進(jìn)土地整治活動的監(jiān)督管理和區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展[4-5]。但是，由于農(nóng)戶生計(jì)策略多樣化，農(nóng)戶兼業(yè)現(xiàn)象嚴(yán)重，導(dǎo)致農(nóng)戶棄耕、撂荒較為嚴(yán)重[1]。與此同時(shí)，許多地方用地規(guī)?！皵偞箫灐笔綗o序擴(kuò)張，加上農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施薄弱，使大量的優(yōu)質(zhì)耕地被占用、生產(chǎn)空間布局不合理、細(xì)碎化問題突出，與現(xiàn)代化、規(guī)?；?、機(jī)械化的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系不相符[6]。

伴隨著快速的工業(yè)化和城鎮(zhèn)化進(jìn)程，進(jìn)一步加劇了耕地?cái)?shù)量減少、質(zhì)量下降以及優(yōu)質(zhì)耕地的流失[6]，以土地整治和城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤為平臺[7-8],對保護(hù)耕地，實(shí)現(xiàn)資源的可持續(xù)利用有積極的促進(jìn)作用。因此，土地整治受到越來越多的學(xué)者關(guān)注。如羅暢等[9]對土地整治項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行了評價(jià)；吳冠岑等[10-12]對南京市若干土地整治典型項(xiàng)目的社會效益進(jìn)行了研究；嚴(yán)金明等[13]對土地整治效益評價(jià)的內(nèi)涵和評價(jià)指標(biāo)選取的原則進(jìn)行了研究。研究方法有模糊綜合評價(jià)法[14-15]、能值分析[16]、物元分析[17]、傳統(tǒng)市場法、替代市場法、灰色關(guān)聯(lián)法及土地生態(tài)功能價(jià)值計(jì)算法等[18-20]。但是，通過歸納上述研究內(nèi)容和方法，各位學(xué)者借助不同的方法和指標(biāo)體系研究了不同區(qū)域，缺乏一套土地整治綜合效益評價(jià)的統(tǒng)一指標(biāo)體系和方法，不能準(zhǔn)確反映土地整治效益。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(data envelopment analysis, DEA)方法綜合了幾乎所有對效益結(jié)果產(chǎn)生影響的潛在要素，反而造成所選取的指標(biāo)量過多增加了不確定性[21-22]。而Gini準(zhǔn)則可以降低DEA結(jié)果受指標(biāo)維數(shù)的影響，提高DEA模型的判別能力。因此，本文擬以DEA-Gini準(zhǔn)則為創(chuàng)新點(diǎn)，通過對甘肅省慶陽市低效耕地整理提質(zhì)和舊莊復(fù)墾還田，增加耕地面積、提高耕地質(zhì)量、增加糧食產(chǎn)量，有效緩解人地關(guān)系之間的矛盾。因此,本文擬以慶陽市14個(gè)土地整治項(xiàng)目為例，借助于DEA-Gini準(zhǔn)則，構(gòu)建土地整治綜合效益評價(jià)體系，以期為其他地方土地整治效益評價(jià)提供依據(jù)，同時(shí)為地方政府提供一定的決策思路。

1 材料分析

1.1 研究區(qū)概況

甘肅省慶陽市地勢北高南低，屬溫帶大陸性氣候，光熱水條件良好，具有發(fā)展種植業(yè)和經(jīng)濟(jì)林的地域優(yōu)勢，尤以特色小雜糧、紅富士蘋果、曹杏、晉棗久負(fù)盛名。慶陽市石油和煤炭資源極為豐富，煤質(zhì)優(yōu)良，儲量集中。2011年森林覆蓋率達(dá)到25%，區(qū)內(nèi)國道、省道縱橫交錯(cuò)，交通條件比較便利。慶陽市近期重點(diǎn)開發(fā)石油天然氣化工、草畜、果品、瓜菜4大產(chǎn)業(yè)，突出了耕地保護(hù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展與所需建設(shè)用地之間的矛盾。2002年以來，全市共整治土地6.07×104hm2，新增耕地1.35×104hm2，年增加糧食產(chǎn)量6.00×107kg，收益增加1.2億元。

1.2 數(shù)據(jù)來源

研究數(shù)據(jù)主要來源于慶陽市14個(gè)土地整治項(xiàng)目臺賬、文本和圖件。所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)均來源于《慶陽市統(tǒng)計(jì)年鑒》；效益數(shù)據(jù)來源于工程量表、竣工驗(yàn)收報(bào)告和整治區(qū)域?qū)嵤┖筠r(nóng)業(yè)年報(bào)等相關(guān)資料。

1.3 研究方法

1.3.1 DEA 模型 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)是由美國運(yùn)籌學(xué)家查恩斯提出的一種評價(jià)多輸入、多輸出的同類決策單元間相對有效性的重要方法，在經(jīng)濟(jì)管理學(xué)科的眾多研究領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。本文用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法來做慶陽市土地整治項(xiàng)目綜合效益評價(jià)。模型介紹如下：

假設(shè)有n個(gè)土地整治項(xiàng)目(記為TDZZ)，TDZZj(j=1,2,…,n)消耗m種投入xij(i=1,2，…,m),生產(chǎn)出s種產(chǎn)出yrj(r=1,2,…,s),那么基于CCR(Charnes, Cooper and Rhodes)模型的投入導(dǎo)向型模型，對于待評估土地整治的效率EO為：

(uγ,vi≥0;?i∈M, r∈S)

(1)

式中:Eο(Μ,S)——待評估TDZZ0的效率;uγ,vi——第r種產(chǎn)出和第i種投入的未知權(quán)重，模型(1)顯示TDZZ0能夠在約束條件下選擇一組最優(yōu)權(quán)重以使其效率達(dá)到最大化。顯然，評價(jià)指標(biāo)數(shù)量多少會影響CCR模型的判別能力。

1.3.2 Gini準(zhǔn)則 Gini準(zhǔn)則是對信息雜度的一種度量，并通過Gini系數(shù)值對信息雜度進(jìn)行定量描述。

一般的，Gini系數(shù)越大，信息雜度越大，不確定性就越大；反之不確定性就越小由于0≤pj≤1,因而0≤G≤1。

定義2信息純度為:

(2)

當(dāng)某節(jié)點(diǎn)中僅含有一個(gè)類別時(shí)，不確定性最小，G=0，其信息純度最大，d=1，當(dāng)某節(jié)點(diǎn)下所有類別的值都相同時(shí)，不確定性最大，信息純度最小。

1.3.3 基于Gini準(zhǔn)則提升DEA判別能力 首先，應(yīng)盡可能全地確定所有的潛在變量，仔細(xì)分析各潛在變量對效益評價(jià)結(jié)果的影響大小。其次，對所選的指標(biāo)集取子集，并利用DEA方法分別求出各子集下個(gè)土地整治的效率值，投入產(chǎn)出子集的數(shù)量記為K=(2m-1)×(2s-1)，其中m∈M,s∈S，M和S分別為投入和產(chǎn)出集，MK是DEA模型的第k各變量子集，模型集為Ω={M1,M2,…,Mk}，TDZZj在Mk下的效率值記為Ekj，j=1,2，…,n,基于DEA模型可以得到一個(gè)如下的效率矩陣[Ejk]n×k。

(3)

最后，基于Gini準(zhǔn)則提升DEA的判別能力，得到一組更為客觀的土地整治效益評價(jià)結(jié)果，為了衡量各個(gè)土地整治效率值的確定性大小，利用(2)式計(jì)算所有變量子集的信息純度dk，以得到個(gè)子集相應(yīng)的權(quán)重，由于信息純度與信息的確定性呈正相關(guān)的關(guān)系，因此可以最終通過各子集效率及其權(quán)重加權(quán)求和以求出所有土地整治項(xiàng)目的CES,即為判別能力較傳統(tǒng)DEA增強(qiáng)的效益評價(jià)結(jié)果。

算法1基于DEA-Gini準(zhǔn)則對于土地整治綜合效益評價(jià)。

對于一個(gè)給定的模型在變量集Mk(k=1,2，…,K)下，如果它所得到的所有的土地整治效率值相等，那么信息純度最小，權(quán)重wk達(dá)到最小值，wk的值越大，其判別能力越大。

2 結(jié)果與分析

2.1 評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

合理選取指標(biāo)是對土地整治項(xiàng)目綜合效益評價(jià)的關(guān)鍵，所以根據(jù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和慶陽市及其各區(qū)縣的實(shí)際情況，參照已有的研究成果，構(gòu)建土地整治效益評價(jià)指標(biāo)體系。DEA方法對土地整治效益評價(jià)存在指標(biāo)權(quán)重空間位數(shù)依賴性過高，即數(shù)量的多少回嚴(yán)重影響到DEA判別能力高低的缺陷，因此，本文選取的指標(biāo)變量數(shù)量一般不超過樣本數(shù)的1/3[13,21]。其中產(chǎn)出中靜態(tài)投資收益率就是經(jīng)濟(jì)效益的表現(xiàn)，新增耕地可供養(yǎng)人數(shù)是社會效益的表現(xiàn)，綠色植被覆蓋增長率是生態(tài)效益的表現(xiàn)(見表1)。

表1 研究區(qū)域土地整治效益評價(jià)指標(biāo)集及相關(guān)數(shù)據(jù)

2.2 結(jié)果與分析

本文利用DEA-Gini準(zhǔn)則對各項(xiàng)目區(qū)(表1)進(jìn)行土地整治綜合效益評價(jià)和分析。從表2可以發(fā)現(xiàn)一個(gè)總體的趨勢是子集變量選擇的越多，其對應(yīng)的權(quán)重是在下降的。

這是由于選擇的指標(biāo)越多，導(dǎo)致各項(xiàng)目區(qū)的效率值越高，進(jìn)而模糊性越強(qiáng)，權(quán)重相應(yīng)地會降低。由此可見，影響權(quán)重大小的主要是各個(gè)項(xiàng)目區(qū)的效率值差距，如果差距越大，其確定性就越強(qiáng)，信息純度就越高，因而其權(quán)重也會相應(yīng)的高；反之，效率值差距較小，確定性就越差，主觀上對權(quán)重的賦予，影響了最終的評價(jià)結(jié)果。因此，通過這種方法得到的CES能夠大大降低多個(gè)有效決策單元(decision making unit, DMU)同時(shí)出現(xiàn)的可能性。

表2 基于Gini準(zhǔn)則的各子集的重要性及綜合效率(comprehensive efficiency score, CES)

注:表中“1”表示相應(yīng)的變量在子集中被選中,“0”表示沒有,Mk和Wk分別表示第k個(gè)子集及其權(quán)重；X1和X2分別表示項(xiàng)目總投資和新增耕地單位投資；Y1,Y2和Y3分別表示靜態(tài)投資收益率、新增耕地可供養(yǎng)人數(shù)和綠色植被覆蓋增加率；Mk一欄中1—14為項(xiàng)目編號，見表1。

圖1中白色柱狀圖是基于DEA-Gini準(zhǔn)則方法所得的效率值，黑色柱狀圖是基于投入導(dǎo)向型投訴內(nèi)容識別(complain content recognizer, CCR)模型下所得的效率值，項(xiàng)目區(qū)基于傳統(tǒng)CCR模型計(jì)算的效率值和基于Gini準(zhǔn)則提升后的CES效率值相比變化明顯，且后者的判別能力較前者有所增強(qiáng)。比較表2中倒數(shù)第3行和倒數(shù)第4行的結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)基于DEA-Gini準(zhǔn)則方法所得的效益結(jié)果與傳統(tǒng)DEA所得結(jié)果具有一致性，但是除了寧縣南義鄉(xiāng)和寧縣平子鎮(zhèn)2個(gè)土地整治項(xiàng)目區(qū)外其余項(xiàng)目區(qū)的CES和傳統(tǒng)DEA方法得到的效益排序結(jié)果有所不同。這是由于指標(biāo)的選擇的結(jié)果，致使效率值差距太小，信息的不確定性增加，因此DEA-Gini準(zhǔn)則在指標(biāo)的選擇上稍有不同可能就會改變評價(jià)結(jié)果，顯然更符合實(shí)際情況。

注：1合水縣丑家莊; 2合水縣何家畔; 3華池縣城壕; 4華池縣柔遠(yuǎn); 5環(huán)縣環(huán)城; 6寧縣南義; 7寧縣平子; 8慶城縣太白梁; 9西峰區(qū)后官寨; 10西峰區(qū)顯勝; 11鎮(zhèn)原縣山岔; 12鎮(zhèn)原縣新集; 13正寧縣湫頭; 14正寧縣西坡。圖1 傳統(tǒng)CCR效率和CES結(jié)果比較

由表2最后2行排序結(jié)果可知，合水丑家莊、鎮(zhèn)原鄉(xiāng)山岔鎮(zhèn)和正寧縣西坡鄉(xiāng)的土地整治綜合效益結(jié)果偏低，寧縣南義鄉(xiāng)和寧縣平子鎮(zhèn)土地整治綜合效益結(jié)果最高，其余9個(gè)項(xiàng)目區(qū)的土地整治效益處于中等水平。主要原因是合水丑家莊、鎮(zhèn)原鄉(xiāng)山岔鎮(zhèn)和正寧縣西坡鄉(xiāng)土地整治項(xiàng)目為了達(dá)到有效耕地面積，進(jìn)行大量的開荒，使綠色植被覆蓋面積大幅減少，而且開發(fā)的耕地土質(zhì)較差，前幾年的耕種中幾乎沒有經(jīng)濟(jì)效益，還影響了其生態(tài)效益的發(fā)揮。

3 討論與結(jié)論

(1) 項(xiàng)目區(qū)位于黃土高原地區(qū)，基于傳統(tǒng)CCR模型計(jì)算的效率值和基于Gini準(zhǔn)則提升后的CES效率值相比變化明顯，且后者的判別能力較前者有所增強(qiáng)，評價(jià)結(jié)果與項(xiàng)目區(qū)實(shí)際情況相符，良好地反映了土地整治項(xiàng)目的實(shí)際情況。從以上結(jié)果得出，慶陽市14個(gè)土地整治項(xiàng)目綜合效益提升潛力很大。

(2) 合水丑家莊土地整治項(xiàng)目、鎮(zhèn)原鄉(xiāng)山岔鎮(zhèn)土地整治項(xiàng)目和正寧縣西坡鄉(xiāng)土地整治項(xiàng)目的綜合效益偏低，分別為0.308，0.378，0.342。這是由于這3個(gè)土地整治項(xiàng)目與其余土地整治項(xiàng)目相比投入相對于產(chǎn)出是比較大的，表現(xiàn)并不占明顯優(yōu)勢。因此，這三者的投入應(yīng)該在所得的效率值得比例上有所減少而保持產(chǎn)出不變，在接下來應(yīng)該在整治工作中找出原因，采取措施，降低投資，以提高經(jīng)濟(jì)效益，還要注意綠色植被種植力度的加強(qiáng)，以提高生態(tài)效益。其中合水丑家莊土地整治不僅要控制總投資，而且要注意耕地單位投資的控制，以供養(yǎng)更多的人口，提高土地整治的社會效益。寧縣南義鄉(xiāng)和寧縣平子鎮(zhèn)土地整治效益結(jié)果最高，分別為0.972，0.708，但是它們的耕地單位投資相對較高，所以效益值具有提升的空間。其余9個(gè)項(xiàng)目區(qū)雖然效益值屬于中等水平，但是其經(jīng)濟(jì)效益、社會效益、生態(tài)效益都有提升的潛力。

(3) 本文利用DEA方法求出各子集的效率，運(yùn)用Gini準(zhǔn)則給各子集賦予權(quán)重，最后得到一組更為客觀的效率結(jié)果。效率評價(jià)的結(jié)果為效益的分析評價(jià)奠定了基礎(chǔ)，也為土地整治的正確合理投入指明了方向。由于土地整治項(xiàng)目的計(jì)劃性和目的性，在產(chǎn)出效益難以大幅度增加的情況下，需要注意在總投資額相對較小的情況提高項(xiàng)目區(qū)耕地和綠地的數(shù)量，增加新增耕地的可供養(yǎng)人數(shù)，提高靜態(tài)投資收益率和植被覆蓋增長率，這將使得項(xiàng)目區(qū)的經(jīng)濟(jì)效益、社會效益和生態(tài)效益得到提升和改善。

(4) DEA-Gini在土地整治綜合效益評價(jià)中的應(yīng)用很少，所以建立合理的土地整治綜合效益評價(jià)指標(biāo)體系是本文的難點(diǎn)，指標(biāo)的確定和子集的選取都需要進(jìn)一步的研究。該方法也有值得借鑒的好處，數(shù)據(jù)處理過程不需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。結(jié)合Gini準(zhǔn)則對不同指標(biāo)子集賦予不同的權(quán)重，有效提升了DEA方法的判別能力。本文在建立評價(jià)指標(biāo)體系時(shí)僅選用了部分對效益評價(jià)影響作用比較大的因素而并非全部具有影響作用的因素，若所構(gòu)建的評價(jià)指標(biāo)體系不同，評價(jià)結(jié)果也會有所不同。所以，運(yùn)用DEA-Gini準(zhǔn)則研究方法時(shí)可通過選取科學(xué)合理的指標(biāo)體系來獲得更客觀的評價(jià)結(jié)果。

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Benefit Evaluation on Land Reclamation Project Based on DEA-Gini Criterion—A Case Study in Qingyang City， Gansu Province

QIAO Hongqiang, XIE Zhongtai, CHENG Wenshi, LIU Xuelu

(CollegeofManagement,GansuAgriculturalUniversity,Lanzhou,Gansu730070,China)

[Objective] The objective of this study is to evaluate the benefit of land reclamation projects and to provide references for similar land remediation projects. [Methods] We used DEA-Gini criterion to quantitatively describe and evaluate the benefits of 14 land reclamation projects in Qingyang City， Gansu Province. [Results] Among 14 land reclamation projects, the comprehensive benefits of land remediation projects in the Choujiazhuang, Shancha Town of Zhenyuan Township of Heshui County and the Xipo Township of Zhengning County were 0.308, 0.378 and 0.342 respectively and at lower levels while the comprehensive benefits were 0.972 and 0.708 respectively in Nanyi Township and Pingzi Town of Ningxian County and reached a higher level. The remaining nine land reclamation projects was in the middle level. [Conclusion] Using DEA-Gini criterion evaluation results showed that there are still space for the improvement of economic, social and ecological benefits in 14 land reclamation projects

land management; benefit evaluation; DEA-Gini criterion; Qingyang City

2016-03-29

2016-06-02

甘肅省青年科技基金計(jì)劃項(xiàng)目“社會資本對農(nóng)地利用的影響機(jī)理研究”; 甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)盛彤笙科技創(chuàng)新基金(GSAU-STS-1632)； 甘肅省教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃課題(GS[2015]GHB0167，GS[2013]GHB0849); 院級科技創(chuàng)新資助項(xiàng)目

喬蕻強(qiáng)(1986—),男(漢族),甘肅省平?jīng)鍪腥?博士研究生,講師,主要從事土地利用規(guī)劃、土地生態(tài)和土地經(jīng)濟(jì)研究。E-mail:qiaohongqiang-123@163.com。

B

1000-288X(2017)01-0132-05

F301.2