罗文斌，吴次芳

（1.湖南师范大学旅游学院，湖南长沙 410081；2.浙江大学公共管理学院，浙江杭州 310029）

中国农村土地整理绩效区域差异及其影响机理分析

罗文斌1，吴次芳2

（1.湖南师范大学旅游学院，湖南长沙 410081；2.浙江大学公共管理学院，浙江杭州 310029）

研究目的：在阐述农村土地整理项目绩效概念的基础上，构建绩效评价指标体系对2003—2007年中国31个省（区、市）的农村土地整理项目绩效进行评价并分析其区域差异特征和影响机理。研究方法：P-S-R框架法、信息熵权TOPSIS法。研究结果：（1）2003—2007年中国农村土地整理项目绩效水平总体呈现出有降有升的趋势，其中2006年最高，绩效值为0.5985；（2）区域差异特征显示，粮食主产省的绩效水平普遍较高，经济发达地区的绩效水平普遍较低。研究结论：中国农村土地整理项目耕地资源保障绩效的区域差异的影响机理在于：（1）经济发展水平不同引起的建设占用压力对整理绩效的影响；（2）后备土地资源禀赋状态对整理绩效的影响；（3）整理补充耕地响应程度对整理绩效的影响。

土地整理；绩效评价；区域差异；影响机理；TOPSIS法

农村土地整理是优化土地资源配置、提高土地利用效率和满足土地利用需求的重要手段，是中国城市化、工业化快速发展阶段缓解耕地保护、粮食安全与社会经济发展矛盾问题的最佳途径之一，在社会经济发展中发挥了极其重大的作用。中国新时期农村土地整理项目实施已近10年时间，其总体绩效水平如何？各省之间存在哪些差异？影响机理是什么？这些问题的研究对于持续增强土地整理社会影响力、优化土地整理资金配置以及提高土地整理效益等方面意义重大，然而，目前学术界相关研究并不多见。

综观相关文献可知，中国农村土地整理项目绩效评价还停留在以效益为核心的“前评价”阶段[1-2]，学者们多将“效益”与“绩效”混为一谈。罗文斌等明确了“绩效”与“效益”的区别，在界定土地整理项目绩效概念基础上对土地整理项目绩效评价进行了实证研究[3]，然而，与已有的效益评价相同，该研究仅是微观视角下的单个项目评价。陈印军等以“耕地占补平衡”为切入点，对1999—2007年中国土地开发整理效果进行了宏观分析[4]，但是并没有阐释土地整理绩效内涵以及对其进行定量测度。从宏观背景来看，中国新时期的农村土地整理项目是迫于城市化发展过程中严重的耕地资源占用压力而实施的，土地整理项目是在建设占用耕地压力下和在耕地资源现状基础上做出的耕地资源保护响应措施，其根本任务是实现“耕地占补平衡”目标，防止建设占用导致耕地数量减少，其最终价值目标是增强耕地资源保障，服务社会经济发展。因此，增强耕地资源保障能力是其最基础的绩效。实践表明，土地整理在增强耕地资源保障的同时，还具有促进粮食生产安全、发展现代农业、推动社会发展等宏观绩效，但后者难以单独剥离、目前尚无法从宏观层面予以度量。鉴于此，本文提出从耕地资源保障的角度来思考宏观层面的农村土地整理项目绩效评价问题，运用“压力—状态—响应”（PSR）框架构建土地整理项目绩效概念模型，对中国土地整理项目绩效区域差异及影响机理进行实证研究。

1 P-S-R土地整理绩效概念模型及指标体系

1.1 P-S-R绩效概念模型

目前，将绩效定义成“行为绩效和结果绩效的统一”[5-6]，已经成为国内外学者普遍认可的观点。本文认为农村土地整理项目绩效是指项目结果绩效和行为绩效的综合。从宏观层面来评价中国土地整理项目绩效，不仅要衡量其产出结果绩效，而且需要评价其过程绩效，还要反映出其过程与结果的协调互动关系。因此，农村土地整理项目绩效可界定为：指对建设占用耕地压力、耕地资源状态保持的系统响应程度。即体现在土地整理多大程度上缓解建设占用耕地的压力，多大程度上保持或改善耕地资源状态以及多大程度上对压力、状态的变化做出的响应。本文研究发现P-S-R（Press-State-Response）框架比较切合阐述这一概念内涵，适合用来构架评价指标体系。

图1 农村土地整理P-S-R绩效概念模型Fig.1 The P-S-R framework of rural land consolidation performance

P-S-R框架是联合国经济合作组织为测度世界环境状况而提出的一种评价框架[7]，其揭示了环境保护的“作用—反馈—作用”循环机制，体现了过程与结果的协调互动关系，被众多学者引用到土地评价研究中，如土地质量评价[8]、土地生态安全评价[9]等。P-S-R框架用于宏观层面的土地整理项目绩效评价，不仅能够反映土地整理压力、状态、响应系统三者之间“作用—反馈—作用”循环协调关系，而且能够体现项目过程绩效与结果绩效的综合内涵，其概念模型见图1。压力系统和状态系统反映过程绩效内涵，响应系统反映结果绩效内涵。

1.2 P-S-R绩效评价指标体系

结合农村土地整理实际情况，本文选择从建设占用耕地压力、耕地资源状态和土地整理响应3个维度选取指标，构建宏观层面的中国农村土地整理项目绩效评价指标体系。

压力维度：农村土地整理是中国工业发展、城市建设对耕地占用压力下的必然结果，直接目的是为了缓解建设用地占用压力，因此，对农村土地整理项目绩效进行评价的时候，要考虑缓解压力程度，这种压力维度反映了工业发展、建设占用耕地行为给土地整理造成的耕地保护负担。在遵循科学性、代表性和可获取性原则的同时需考虑区域的可比性，本文选择“建设占用耕地面积、工业生产总值”等2个指标。建设占用耕地面积，即年度因城市建设和经济发展占用的耕地总面积，一般而言，建设占用耕地面积越大，整理压力越大。工业生产总值，即年度国内工业生产总市值。目前中国还处于以重工业为主的工业发展阶段，工业的发展伴随土地资源（建设用地）的大量消耗，因此，该指标可以测量工业发展对耕地资源产生的压力，一般而言，工业生产总值越大，建设用地消耗越大，整理压力越大。从指标性质来看，以上两个指标均为负向指标。

状态维度：农村土地整理绩效的好坏，与其整理前区域的耕地资源状态有着紧密关联。区域耕地资源状态优良，势必整理的压力较少。反之，整理压力较大。状态维度主要反映耕地资源区域水平和人均水平状态。考虑合理性、可行性和可比性，本文选择用“年度平均耕地拥有量、年度人均耕地面积”等2个指标来表征耕地资源的状态水平。其中，年度平均耕地拥有量，即年初与年末拥有的耕地总面积之后的算术平均值；年度人均耕地面积，即年初耕地总面积与年初总人口之间的比值。从指标性质来看，这两个指标为正向指标。

响应维度：反映政府面临耕地资源破坏所采取的土地整理对策与措施，是对农村土地整理项目实施建设与耕地补充数量绩效的直接测度。考虑合理性、可行性和可比性，本文选择用“土地整理总规模、新增耕地面积”等2个指标来表征土地整理的响应程度；土地整理总规模，即年度实施土地整理、复垦和开发项目的总面积；新增耕地面积，即年度实施土地整理、复垦和开发项目新增加的耕地总面积。从指标性质来看，这两个指标均为正向指标。

综上所述，本文从“评价目标、评价维度、评价指标”三个层面和“建设占用压力—耕地资源状态—土地整理响应”三个维度构建了一套“三层三维”，包含6个指标的土地整理项目绩效P-S-R宏观评价指标体系，详见表1。

表1 农村土地整理绩效P-S-R评价指标体系Tab.1 Index system of rural LCPs performance based on P-S-R framework

2 研究区域及数据来源

本文选择以中国31个省（区、市）为评价对象，以2003—2007年为研究期，将31个评价对象6个评价指标5年的数据建立分析数据库。其中建设占用耕地面积、年度平均耕地拥有量、人均耕地面积中的耕地面积、土地整理项目规模及新增耕地面积等指标数据均来源于《中国国土资源年鉴》（2004—2008），而工业总产值指标数据、人均耕地面积指标中的人口数据主要来源于《中国统计年鉴》（2002—2008）。

3 研究方法与模型构建

3.1 数据标准化及指标权重

为消除评价指标单位和量纲差异性，更好地发挥数据的可比性，本文采取极差标准化法对分析指标的数据进行标准化处理，由于本文构建的土地整理项目绩效P-S-R评价指标中有正、负向指标，因此，其计算公式如下[10]：

式1—2中，X′ij为标准化后第i个评价对象第j个评价指标的值；Xij为处理前指标j的值；Xmax为处理前第i个评价对象第j个评价指标的最大值，Xmin为处理前第i个评价对象第j个评价指标的最小值。对于正向指标，即数值越大越好的指标，主要采用式1来处理；对于负向指标，即数值越小越好的指标，主要采用式2来处理。

目前关于权重计算方法主要有德尔菲法、专家调查法、比较矩阵法、层次分析法等主观赋值法和熵权法、灰色关联分析法、多元回归分析法、均方差、主成分分析法等客观赋值法[9]。本文采用熵权法确定指标权重[11]，熵权法主要计算公式参见文献［12］，根据相关公式可求得2003—2007各年的指标权重，然后对指标各年权重取均值，作为最终的指标权重，具体结果见表1。

3.2 评价方法及模型

为了将各个分散的指标数据整合到一个计量模型中计算综合结果，本文运用TOPSIS法。TOPSIS法是一种常用的系统多属性决策分析的数学模型，该模型近年来被学者广泛应用到综合评价研究中，如城市旅游与城市发展协调评价[13]、耕地保护绩效评价[14]、土地利用结果合理性评价[15]等。

TOPSIS法基本原理是：在基于归一化的原始矩阵中，找出有限方案中的最优方案和最劣方案，然后分别计算出评价对象与最优方案和最劣方案间的距离，获得该评价对象与最优方案的相对接近程度，以此作为综合评价优劣的依据[16]。TOPSIS评价模型构建基本步骤及计算公式参见文献［17］，其中指标权重用熵权法确定（表1）。

4 区域差异及影响机理分析

4.1 总体特征分析

根据构建的评价模型，对2003—2007年绩效的总体水平进行测算评价。从评价结果来看（表2），2003—2007年农村土地整理项目绩效水平总体呈现有降有升的趋势，2006年最高，为0.5985；2005年最低，仅为0.3795。

4.2 区域差异特征分析

为了更加显著地反映土地整理项目绩效的区域差异，通过对评价值进行效用值①效用值转换公式：Vi=(Ci-Cimin)(Cimax-Cimin)，其中，Vi表示第i个评价对象土地整理项目绩效的效用值，Ci表示第i个评价对象的土地整理项目绩效的TOPSIS评价值，Cimas为i个评价对象中的土地整理项目绩效的TOPSIS评价最大值，Cimin为i个评价对象中的土地整理项目绩效的TOPSIS评价最小值。转化来表征各个评价对象土地整理项目绩效水平的高低，规定效用值范围为［0,100］。具体运算结果见表3。

表2 2003—2007年中国土地整理项目绩效评价运算结果Tab.2 Calculation results on performance of LCPs of 2003—2007 in China

表3 2003—2007年中国各省土地整理项目绩效评价运算结果Tab.3 Calculation results on performance of LCPs in different regions of 2003—2007 in China

从历年各省绩效排序来看，前15位的省（区、市）中基本上都有10个粮食主产省（2003年为6个），如山东、江苏、河北、内蒙古、黑龙江、吉林、河南、四川、安徽、湖南，而后5位中基本都有4个经济发达省份，如福建、天津、上海、北京。其中，13个粮食主产省历年的绩效均值皆大于0.3，效用分大于45分；而福建、天津、上海、北京4地除了2003年，其他年份绩效均值皆小于0.1，效用分小于5分。从区域分布来看，粮食主产省绩效水平普遍较高，经济发达地区绩效水平相对较低。根据效用值散点图分布特征，将绩效水平划分为“优秀、良好、一般、较差”4个不同等级，则各等级的评价对象分布数见表3。

表3显示，中国土地整理项目绩效区域等级分布总体上逐渐呈现出“中间大、两头小”的梭形结构特征。2003—2007年，绩效水平良好以上（60—100分）的评价对象数都在6个及以下；绩效水平中等（20—59分）的评价对象数由2003年的9个增加到2007年的17个；绩效水平较差（0—19分）的评价对象数则由2003年的18个减少到2007年的10个。等级绩效均值的比较显示，中国农村土地整理项目绩效等级水平极差显著。2003—2007年间，绩效处于优秀等级的所有评价对象的平均效用值都在80分以上，而处于较差等级的所有评价对象效用值都在20分以下，两个等级之间的效用均值差距为8倍之多，其中2004年两者之间的差距超过了10倍。

4.3 影响机理分析

（1）经济发展水平不同引起的建设占用压力对整理绩效的影响。从压力视角来看，各地经济发展水平不同引起的建设占用耕地压力对地区农村土地整理绩效有较大影响。2003—2007年中国农村土地整理项目绩效排名后8位中基本有5个省份属于经济相当发达地区，如上海、北京、天津、福建、广东，经济发展水平较高；而排名前8位中都有5个省份属于经济相对欠发达的地区，如四川、云南、黑龙江、河南、内蒙古，经济发展水平较低。由此可判断：经济发展水平对土地整理项目绩效水平有较大影响。这种影响路径为：经济高速发展伴随大规模的基础设施建设、开发区用地的持续扩张和城市化率的提高，这些必然加剧非农建设用地需求的快速增长，导致建设占用耕地的压力也逐渐增大。而在耕地保护政策的约束下这种压力最终转移到土地整理上来，从而阻碍土地整理项目绩效的提升。以2006年为参照，2007年，天津、上海、北京地区建设占用耕地增长率分别达到了246.05%、28.81%和17.82%，极大加重三个地区的土地整理负担，导致其土地整理压力增大，而绩效降低。

（2）后备土地资源和农用地资源禀赋状态对整理绩效的影响。后备耕地资源和农用地资源禀赋状态差异是影响地区农村土地整理项目绩效的重要原因之一。后备耕地资源和农用地资源存量直接决定各个地区开展农村土地整理项目的规模以及其补充耕地的潜力。相关研究显示，2002年中国耕地后备资源总计734.39万hm2[18]，其中，上海、北京、天津、海南地区的耕地后备资源均在2万hm2以下，其中天津仅为2361.85 hm2。根据吴泽斌等的估算[14]，这些地区的后备耕地资源在2006年以前均已全部开垦完，使得通过土地开发补充耕地面积的可能性很少。此外，2006年，天津、上海、北京等地区的农用地资源分别仅为7.07万hm2、38.0万hm2、110.4万hm2①数据来源：中国统计年鉴2007。，在31个省（市、区）中排在最后3位。农用地规模越小，通过农地整理挖掘耕地的可能性越小。经济发达地区后备耕地资源和农用地资源的禀赋状态不足导致开发和整理补充耕地的潜力较低，从而降低土地整理项目绩效水平。

（3）整理补充耕地响应程度对整理绩效的影响。从响应视角来看，整理补充耕地对建设占用耕地的响应程度也会影响农村土地整理项目绩效水平。绩效评价结果显示，2003—2007年绩效水平较高的省份，耕地现状面积普遍较大；反之，耕地现状面积普遍较小。2007年，31个评价对象中，绩效水平排名在前10位的黑龙江、河南、山东、内蒙古、河北、云南、四川等地区，其耕地现状面积也排在前10位。而绩效水平排名在后10位的上海、北京、天津、海南、福建等地区，其耕地现状面积排在后10位。根据整理补充响应程度，即整理补充与建设占用耕地比率来看：2007年，上海、福建、海南等地区的比率均小于1.0，说明这些地区整理响应程度不足，即补充耕地面积小于建设占用耕地面积，“耕地占补平衡”任务完成较差，因此，其绩效水平较差；而黑龙江、河南、内蒙古、云南、四川等地区比率基本上都在1.0以上，说明这些地区整理响应程度较高，即补充耕地面积超过建设占用耕地面积，“耕地占补平衡”任务完成较好，因此，其绩效水平较高。

表4 2003—2007年中国土地整理项目绩效等级划分Tab.4 Grading on standard scores on performance of LCPs of 2003—2007 in China

5 结论及讨论

在深入阐释农村土地整理项目耕地资源保障绩效概念的基础上，本文通过构建PSR绩效评价指标体系，应用构建信息熵权的TOPSIS模型从宏观层面对2003—2007年中国农村土地整理项目绩效水平进行了评价。

（1）总体特征分析表明：2003—2007年中国农村土地整理项目绩效总体水平呈现有降有升的趋势。2006年最高，绩效值为0.5985；2005年最低，绩效值仅为0.3795。

（2）区域差异特征分析显示：粮食主产省的绩效水平普遍较高，经济发达地区的绩效水平普遍较低；绩效区域等级上逐渐呈现出“中间大、两头小”的梭形结构特征，且极差显著。

（3）中国农村土地整理项目绩效区域差异的影响机理主要表现在：经济发展水平不同引起的建设占用压力的影响；后备土地资源和农用地资源禀赋状态的影响；整理补充耕地响应程度的影响。

针对以上结论，本文提出如下绩效改善的政策建议：

（1）土地整理对于缓解城市化压力、农村土地利用以及农村社会发展的意义重大。2003—2007年的中国土地整理项目绩效总体水平呈现出有降有升的趋势，这说明土地整理绩效并非随着投入增加而提高。管理部门应尽早建立年度土地整理项目的绩效评价系统，及时监控年度绩效变化信息，为土地整理决策提供参考。

（2）建设用地快速增长给土地整理带来巨大压力，严重影响了区域土地整理绩效水平。因此，各级政府应该合理规划和严格控制区域建设用地的非理性增长，利用行政、法律手段对建设用地规模进行实时监控、严把指标审批关卡，避免盲目追求土地整理数量目标的狭隘绩效结果，提高土地整理质量目标绩效。

（3）要合理分析土地整理补充耕地与建设占用耕地之间的关系，寻找年度耕地补充与占用之间的最优协调状态。既服务于城市社会经济的发展，又实现耕地保护、生态环境建设的目标，增强土地整理的资源保障绩效。

需要说明的是，农村土地整理宏观绩效表现在增强资源保障、促进粮食安全、发展现代农业、推动社会发展等多个方面。在现有的研究条件下，本文仅从增强耕地资源保障的视角仅对中国农村土地整理项目绩效进行了宏观评价研究。在研究数据具备的条件下，开展其他综合绩效评价是今后进一步研究的方向。

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Regional Differences of Rural Land Consolidation Performance and the Impacts M echanism in China

LUOWen-bin1,WU Ci-fang2
（1.College of Tourism,Hunan Normal University,Changsha 410081,China;2.Departmentof Land Management,College of Public Administration,Zhejiang University,Hangzhou 310029,China）

The purposes of this paper are to assess the performance of rural land consolidation projects and analyze the essentialmechanism through a indicator system based on exploring the concept of land consolidation achievements and applying the system to the practical situation in the 31 provinces in China between 2003 and 2007.Methods include P-S-R framework,and the so-called TOPISIanalysis.The results indicate that 1）the overall level of performance of land consolidation projects presents the trend of decreasing but then increasing;the highest performance is thatof 2006 with the value being 0.5985;2）from the regional distribution point of view,the levels of performance in major grain-producing areas are generally significant,but they are mostly less developed areas regarding economy.The impact mechanism of regional differences include that 1）the difference of construction pressure due to different economic levelmay impact the performance;2）the lack of land consolidation due to the difference in land resource endowmentsmay impact he performance;3）the difference of implementation of the policy of balancing occupation and consolidationmay have certain effecton the performance.

land consolidation;performance assessment;regional differences;impactmechanism;TOPSISmethod

F301.21

A

1001-8158（2012）06-0035-07

2012-03-05

2012-06-03

教育部人文社科青年基金项目“农村土地整理绩效：定量评价、影响机理及改善策略”（12YJC630134）；湖南省教育厅科研项目（11C0807）；国家科技支撑计划项目“土地整理关键技术集成与应用”（2008BAB38B05）。

罗文斌（1982-），男，湖南衡南人，博士，讲师。主要研究方向为土地整理、城市土地利用与旅游发展。E-mail:Luojie82610@126.com