肖 梅，汪 磊

（貴州大學公共管理學院，貴州 貴陽 550025）

0 引言

農(nóng)村發(fā)展是我國全面建成小康社會的短板，農(nóng)村問題是我國實現(xiàn)現(xiàn)代化進程中必須攻克的難題。黨的十九大提出，鄉(xiāng)村和城市發(fā)展不平衡是我國的社會主要矛盾中最主要的癥結[1]。解決農(nóng)業(yè)農(nóng)村農(nóng)民“三農(nóng)”問題是我國全面建成小康社會、實現(xiàn)中華民族偉大復興的重中之重。在這樣的背景下，黨的十九大報告中提出鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，堅持優(yōu)先發(fā)展農(nóng)業(yè)和農(nóng)村，積極推進城鄉(xiāng)融合發(fā)展。在城鎮(zhèn)化和工業(yè)化進程中，我國后備土地資源不足，土地資源供應不足，人民需求與耕地供應不平衡矛盾日益突出，土地整治是實現(xiàn)土地資源合理利用的重要手段，通過對“田、水、路、林、村”的綜合整治，可以適時補充耕地、盤活土地資源，進而提高土地利用效率，對統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展以及推進生態(tài)保護起到不可或缺的作用，實現(xiàn)土地資源合理利用[2，3]。土地綜合整治與與鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略“產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風文明、治理有效、生活富?！钡囊蟾叨绕鹾希墙ㄔO美麗宜居鄉(xiāng)村、推進城鄉(xiāng)融合發(fā)展的重要手段?？茖W地評價土地綜合整治效益，是有序推進土地綜合整治的重要保障，對調整建設用地布局、嚴守生態(tài)保護紅線、促進人與自然和諧共生、構建生態(tài)保護屏障有著重要的現(xiàn)實意義[4]。在國外，土地整治評價內(nèi)容已經(jīng)向多元化、綜合化發(fā)展，由原來的單一評價向社會、經(jīng)濟、生態(tài)綜合評價轉變，評價方法主要以定量評價為主，Tayfirm Cay和Fatih Isacn運用層次分析法確定各指標權重，通過模糊綜合評價法對Agalar村的土地整治項目進行了效益評價，Caya T采用了模糊綜合評價法對土地整理進行成效評估[5]。我國對土地整治效益評價研究起步晚，王萬茂[6]將土地整治效益分為社會效益、經(jīng)濟效益、環(huán)境效益的單向效益以及綜合效益，是較早提出土地整治效益問題的學者；楊俊[7]從經(jīng)濟、社會、生態(tài)和景觀四方面借助多層次模糊綜合評價法構建評價模型進行綜合評價；劉元芳等[8]從社會、經(jīng)濟和生態(tài)三方面構建10個指標，借助能值分析法對太行山山前平原土地整治項目實施后產(chǎn)生的效益進行了評價。對土地整治效益評價的研究區(qū)域較大，缺乏對縣級以下區(qū)域的土地整治效益評價，為了更客觀、科學地通過評價土地整治效益結果調整土地整治戰(zhàn)略，本文采用熵值法和灰色關聯(lián)度對盤州市土地整治效益進行評價，利用障礙模型進行土地整治障礙因子診斷分析?？陀^熵權法是德國物理學家魯?shù)婪颉た藙谛匏固岢鲮氐母拍?，熵值能有效判斷事件的隨機性和均勻程度，能夠科學客觀的確定指標權重，灰色關聯(lián)分析法（GRAP）利用已知信息來推測和確定系統(tǒng)的未知信息，在處理模糊的貧信息方面具有很強的靈活性，不僅是優(yōu)勢分析的基礎，更是進行科學決策的重要依據(jù)[9，10]。

1 區(qū)域概況及數(shù)據(jù)來源

1.1研究區(qū)概況

盤州市是貴州省直轄市，六盤水市代管縣級市，位于貴州省西部，南北長107公里，東西寬66公里，總面積4 056平方公里，盤州市現(xiàn)有21鄉(xiāng)鎮(zhèn)6街道。盤州市屬亞熱帶氣候，其地貌是喀斯特地貌，以高原山地為主，地勢西北高、東南低。盤州市礦產(chǎn)資源豐富，其中煤資源儲存量大、品種全、質量優(yōu)。盤州山地面積占總面積的82.4%，丘陵地占9.2%，壩地占2.4%。宜林宜牧土地373.5萬畝，占土地總面積的61.3%，宜耕地面積145.5萬畝，占土地總面積的23.9%，其中較好的耕地僅4.7萬畝，占耕地面積的10%，為深入推進脫貧攻堅工作，結合貴州省盤州市脫貧攻堅“春風行動”實施方案要求，市國土資源局積極開展土地整治項目建設工作，2018年共規(guī)劃土地整治項目11個，整治項目區(qū)集中在盤北地區(qū)，2020年盤州市入選貴州省全域土地綜合整治試點。

1.2數(shù)據(jù)來源

土地面積、整治面積等數(shù)據(jù)主要來源于盤州市土地整治項目數(shù)據(jù)、相關文件以及盤州市2019年統(tǒng)計年鑒和六盤水市土地整治規(guī)劃（2016-2020年）。整治后的糧食產(chǎn)量、道路長度增長等數(shù)據(jù)主要來源于土地整治竣工驗收報告、土地整治項目工程總結報告。2018年盤州市規(guī)劃土地整治項目共有11個，總投資1 667.75萬元。

2 指標體系構建

土地整治效益評價指標體系應遵循科學性、相對穩(wěn)定性、系統(tǒng)性以及可操作性原則，是客觀評價土地整治效益的關鍵要素，為今后土地整治規(guī)劃提供參考。高藝菡等[11]基于土地的社會、經(jīng)濟、環(huán)境三大功能進行土地整治評價；宋小青等[12]認為土地利用功能涉及3個功能9類指標，土地功能劃分應按照社會、經(jīng)濟、環(huán)境三方面進行細分。具體到土地整治上，王萬茂等[6]認為土地整治效益評價有單項效益評價（社會效益、經(jīng)濟效益、生態(tài)效益）和綜合效益評價兩方面；張正峰等[13]認為土地整治效益評價應圍繞經(jīng)濟、社會、生態(tài)效益三方面開展。參考其他學者在土地整治效益評價時構建的指標體系[14-17]，結合盤州市的地質地貌、人口以及經(jīng)濟發(fā)展狀況，構建盤州市土地整治效益評價系統(tǒng)，依據(jù)科學性、系統(tǒng)性、可操作性、簡潔性等原則，將土地整治效益指標分為經(jīng)濟效益、社會效益、生態(tài)效益三類指標，再在各大類指標下進行細分，生態(tài)效益指標有土地墾殖率、水土流失治理率、土地整治后生物豐度、土地平整率四個指標；經(jīng)濟效益類指標有新增耕地率、糧食單產(chǎn)提高率、靜態(tài)投資收益率、地均農(nóng)業(yè)產(chǎn)量、地均作物純收入、人均農(nóng)業(yè)純收入六個指標；社會效益類指標有土地糾紛減少率、人均新增耕地年產(chǎn)值、道路增加度、增加就業(yè)人數(shù)四個指標。本文從經(jīng)濟、社會、生態(tài)效益三方面著手，構建14個評價指標，見表1。

表1 土地整治綜合效益評價指標體系

3 研究方法

3.1指標權重的確定

熵值能客觀地判斷事件的均勻程度以及隨機性，如果指標離散程度越小，熵值越大，則指標對綜合評價的影響越小，那么指標權重值越小，反之則越大。計算公式如下：

計算第j項指標i樣本占該指標的比重pij，其中xij為指標值：

確定各指標熵值ej：

式中，k=1，lnn＞0，滿足ej≥0。

確定各指標權重hj：

3.2灰色關聯(lián)分析法

本文采用灰色關聯(lián)分析法進行土地整治效益綜合評價，利用已知信息來推測和確定系統(tǒng)的未知信息，在處理模糊的貧信息方面具有很強的靈活性，不僅是優(yōu)勢分析的基礎，更是進行科學決策的重要依據(jù)。

確定土地整治效益綜合評價的參考數(shù)據(jù)列以及比較數(shù)據(jù)列：根據(jù)灰色關聯(lián)分析理論，將盤州市的普古鄉(xiāng)、?；l(xiāng)以及淤泥鄉(xiāng)作為該模型的比較數(shù)列，分別以Xi(i=1,2,3)表示，選取評價指標的最大值作為參考數(shù)列，用X0表示，以此構建評價指標矩陣，如表2所示。

表2 評價指標矩陣表

指標數(shù)據(jù)的無量鋼化處理：

式中，Xi(k)為無量綱結果；Xik為指標的原始值；Xk為指標的平均值。

計算關聯(lián)度：

式中，ξi(k)為關聯(lián)度；X0k為參考數(shù)列最佳值；Xik表示第i個 縣（市、區(qū)）的第k個指 標Xik的指標值；X0k-Xik為序列差為兩級最小差值；為兩級最大差值；ρ是分辨系數(shù)，ρ一般取0.5。

因此可得到關聯(lián)系數(shù)矩陣。

計算土地整治綜合效益關聯(lián)度。計算經(jīng)濟、社會和生態(tài)三方面單項效益的加權關聯(lián)度Ri，即：

計算綜合關聯(lián)度：

式中，Ti是各準則層的經(jīng)濟、社會和生態(tài)單項效益的加權關聯(lián)度組成的關聯(lián)度矩陣，hj是其對應權重。

3.3障礙因子診斷

利用障礙因子診斷模型，對各評價指標的障礙作用大小進行評估，分析影響土地整治綜合效益的主要障礙因子，為更好地制定土地整治決策提供依據(jù)，計算公式如下：

式中，Xij為指標偏離度，表示各指標實際值與最優(yōu)目標之間的差距，可以用1與各指標的標準化值之差表示；為對應指標的標準化值；Yi和yi為障礙度，分別表示各鄉(xiāng)鎮(zhèn)評價指標對土地效益的影響；Vj為因子貢獻度，表示單項因素對總目標的影響程度，即單因素對總目標的權重。

4 研究結果及分析

4.1權重的確定利用客觀熵權法計算各評價指標權重值，見表3。

表3 評價指標權重值

4.2指標數(shù)據(jù)的無量綱化處理

根據(jù)公式（4）對評價指標原始數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，得表4。

表4 無量綱化后的數(shù)據(jù)

4.3關聯(lián)度計算

根據(jù)公式（4）、（5）計算盤州市比較數(shù)列和參考數(shù)列的關聯(lián)度系數(shù)矩陣，得表5。

4.4土地整治單項效益以及綜合效益關聯(lián)度計算

4.4.1 根據(jù)公式（6）計算生態(tài)、經(jīng)濟、社會效益的關聯(lián)度，依據(jù)表3和表5計算得出普古鄉(xiāng)的生態(tài)、經(jīng)濟、社會效益的關聯(lián)度R1a=0.352、R1b=0.423、R1c=0.361；?；l(xiāng)的生態(tài)、經(jīng)濟、社會效益關聯(lián)度R2a=0.363、R2b=0.472、R2c=0.372；淤泥鄉(xiāng)的生態(tài)、經(jīng)濟、社會效益關聯(lián)度R3a=0.383、R3b=0.358、R3c=0.353，并繪制普古鄉(xiāng)、?；l(xiāng)、淤泥鄉(xiāng)單項效益關聯(lián)度折線圖，如圖1。

表5 關聯(lián)度系數(shù)矩陣

由圖1所示，結合普古鄉(xiāng)、保基鄉(xiāng)、淤泥鄉(xiāng)相關土地整治后數(shù)據(jù)分析得出，（1）生態(tài)效益方面。普古鄉(xiāng)、?；l(xiāng)、淤泥鄉(xiāng)的生態(tài)效益關聯(lián)度分別為0.352、0.363、0.383，淤泥鄉(xiāng)相對而言要大一些，主要是因為淤泥鄉(xiāng)在土地整治過程中注重生態(tài)的修復保護，土地墾殖率、土地整治后生物豐度、土地平整率都高于其他兩個地區(qū)；（2）經(jīng)濟效益方面。普古鄉(xiāng)、保基鄉(xiāng)、淤泥鄉(xiāng)的效益關聯(lián)度分別為0.423、0.472、0.358，?；l(xiāng)相對而言要大，主要是因為土地整治后?；l(xiāng)新增耕地率達到4.09%，糧食單產(chǎn)提高率為10.85%，以及靜態(tài)投資收益率為9.86%，高于其他兩個地區(qū)；（3）社會效益方面。普古鄉(xiāng)、?；l(xiāng)、淤泥鄉(xiāng)的效益關聯(lián)度分別為0.361、0.372、0.353，也是保基鄉(xiāng)相對而言要大，主要是因為土地整治后?；l(xiāng)新增耕地率達到4.09%，糧食單產(chǎn)提高率為10.85%，以及靜態(tài)投資收益率為9.86%，高于其他兩個地區(qū)。此外，從折線圖可以看出，在普古鄉(xiāng)、?；l(xiāng)、淤泥鄉(xiāng)生態(tài)效益與社會效益差別不大，但是普古鄉(xiāng)與?；l(xiāng)的經(jīng)濟效益都比其他兩個效益要大。

圖1 普古鄉(xiāng)、?；l(xiāng)、淤泥鄉(xiāng)單項效益關聯(lián)度折線圖

4.4.2 根據(jù)公式（7）計算綜合效益關聯(lián)度，得出普古鄉(xiāng)、?；l(xiāng)、淤泥鄉(xiāng)的綜合效益關聯(lián)度分別是R1=0.405、R2=0.421、R3=0.397。并繪制普古鄉(xiāng)、?；l(xiāng)、淤泥鄉(xiāng)綜合效益關聯(lián)度折線圖，如圖2。

由圖2可以很直觀地看出綜合效益關聯(lián)度，普古鄉(xiāng)、?；l(xiāng)、淤泥鄉(xiāng)的綜合效益關聯(lián)度分別為0.405、0.421、0.353，可以看出?；l(xiāng)最大，普古鄉(xiāng)次之，淤泥鄉(xiāng)最小。從以上結果就可以看出保基鄉(xiāng)的土地整治綜合效益高于其他兩個地區(qū)，可能是由于?；l(xiāng)是丘陵、山地地區(qū)，整治潛力大，宜耕地后備儲量大，整治效果較為明顯。普古鄉(xiāng)與?；l(xiāng)的綜合整治效益相差不大，普古鄉(xiāng)地勢較保基鄉(xiāng)而言較為平坦，而?；l(xiāng)的整治規(guī)模、投資力度較大，整治效果較普古鄉(xiāng)明顯。淤泥鄉(xiāng)較其他兩個地區(qū)的綜合整治效益較小，淤泥鄉(xiāng)以旅游業(yè)為主，整治規(guī)模小，那么整治效果較其他兩個地區(qū)不明顯。

圖2 普古鄉(xiāng)、?；l(xiāng)、淤泥鄉(xiāng)綜合效益關聯(lián)度折線圖

4.5土地整治障礙因子診斷結果

以上對盤州市普古鄉(xiāng)、?；l(xiāng)、淤泥鄉(xiāng)土地整治效益評價結果顯示，土地整治活動提高社會經(jīng)濟生態(tài)效益，緩解其土地資源供需矛盾，但是其效果不顯著，尤其是生態(tài)和社會效益滯后。因此對其進行障礙因子診斷，根據(jù)公式（8）計算普古鄉(xiāng)、保基鄉(xiāng)、淤泥鄉(xiāng)的因子障礙度，根據(jù)計算出的障礙度進行排序，得出主要障礙因子排序，見表6。

由表6可看出影響?；l(xiāng)土地整治綜合效益的主要障礙因子有土地糾紛減少率C13、土地墾殖率A11、土地平整率A14、糧食單產(chǎn)提高率B12；影響普古鄉(xiāng)土地整治綜合效益的主要障礙因子有道路長度增加值C13、土地糾紛減少率C13、糧食單產(chǎn)提高率B12、土地平整率A14；影響淤泥鄉(xiāng)土地整治綜合效益的主要障礙因子有土地平整率A14、土地糾紛減少率C13、地均作物純收入B15、土地墾殖率A11。依據(jù)障礙模型分析的結果可以看出影響土地整治障礙因子主要是生態(tài)方面的土地平整率A14、土地墾殖率A11、經(jīng)濟方面的糧食單產(chǎn)提高率B12、地均作物純收入B15以及社會需要方面的道路長度增加值C13、土地糾紛減少率C13。

表6 障礙因子排序

5 結論與討論

5.1根據(jù)灰色關聯(lián)度分析土地整治效益的結果可以看出，單項效益的高低不能決定綜合效益的大小，土地整治的生態(tài)、經(jīng)濟、社會效益是一個有機整體，不能割裂開，土地整治因轉變?yōu)橥恋鼐C合整治，注重土地整治的生態(tài)、經(jīng)濟、社會效益同步提高。

5.2從障礙因子計算結果可以看出，影響普古鄉(xiāng)、?；l(xiāng)、淤泥鄉(xiāng)土地整治效益的障礙因子主要集中在社會及生態(tài)因子，經(jīng)濟因子較小。由此土地整治過程中要加大生態(tài)環(huán)境整治力度，要注重生態(tài)環(huán)境的修復和保護，加大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面的投資，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的機械化和現(xiàn)代化，減少糧食生產(chǎn)成本，提高土地利用率，對于社會方面要注重道路交通的建設以及明晰土地產(chǎn)權，減少土地糾紛。

5.3本文可能的創(chuàng)新之處在于研究區(qū)域的選擇和指標體系的構建。以往的土地整治主要以地級市作為研究區(qū)域，本文以縣級市盤州作為研究區(qū)域，使建議能夠更具體、科學，具有針對性。鄉(xiāng)村振興的實施主要是靠農(nóng)村勞動力的解放和素質的提高，本文指標體系的構建著重考慮土地整治帶來的社會方面的效益，例如將土地整治后增加的就業(yè)人數(shù)作為評價指標。但是在方法的使用方面有所欠缺，有待日后逐步完善。

本文通過土地整治效益綜合評價結果以及障礙因子分析，在今后土地整治中減少影響土地整治效益的障礙因子，提高土地整治綜合效益。通過完善土地整治項目，進而不斷提高耕地增加率、糧食產(chǎn)量、提高農(nóng)民生產(chǎn)生活、提高土地利用率、保護生態(tài)環(huán)境屏障等，助力鄉(xiāng)村振興建設美麗宜居鄉(xiāng)村、推進城鄉(xiāng)融合發(fā)展。以及為貴州省2020年盤州市入選全域土地綜合整治的試點提供針對性的意見。