土地整理综合效益不同评价方法对比研究

张杭杭

(都匀市国土资源局，贵州都匀558004)

目前，国内对土地整理综合效益的评价方法主要有层次分析法、模糊评价法、熵值法、德尔菲法、单因素评价法、权重指数法、主成分分析法、多目标决策法、对比分析法、综合指数法、多因素综合法等［1—6］.还有部分学者也尝试用新的定量化方法对土地整理综合效益进行评价，如基于格序决策理论的评价方法和模型、人工神经网络法中的反向传播算法构建模型，以及采取集对综合评价物元模型，通过计算关联度，将多因子评价结果归结为单目标决策，以定量数字表示评价结果，从而较完整地反映土地整治项目的可持续水平.本文从上述方法中选取土地整理综合效益评价中较为常用的AHP法、模糊综合评判法和近年来尝试运用在土地整理效益评价中的BP神经网络评价方法，以都匀市平浪镇平浪大坝土地整理项目为例，进行实证研究.通过明确的数据对比，展示两种常用的评价方法和较为新颖的评价方法在评价过程中的优劣以及实用程度.

1 指标体系模型的建立

在充分认识项目区情况和土地整理特点的基础上，依据土地整理综合效益评价指标选取的原则，采用德尔菲法对指标进行选取，共邀请30位专家，包括长期从事土地整理的国土、水利、农业、林业等方面的管理人员及专家、教授，对指标进行选取，得出评价指标体系，即经济效益(B1):静态投资收益率(C1)、新增耕地单位面积投资(C2)、总产值增加值(C3);社会效益(B2):新增耕地率(C4)、道路密度增加量(C5)、新增耕地可供养人数(C6)、人均年纯收入增加量(C7)、粮食单产增加量(C8)、土地保护权益状况(C9);生态效益(B3):土地垦殖率(C10)、农田生态改善度(C11)、有效灌溉面积(C12)、田块规整率(C13).(注:本论文将运用三种评价方法进行土地整理综合效益评价的实证，但考虑到都是以都匀市平浪镇平浪大坝土地整理项目为例，项目情况不会有较大变化，故在选用同一指标体系进行综合效益评价)

2 土地整理综合效益评价方法

2.1 层次分析法评价过程

层次分析法主要是通过构建层次结构模型，利用较少的定量信息，把决策思维过程数学化，从而求解多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题.本文对土地整理前后数据量化处理，得出的结果见表1.

表1 土地整理前、后预期指标值的量化处理

运用公式和九标度法对影响因素进行两两比较，从而建立各层次的判断矩阵.对判断矩阵进行一致性检验，使判断矩阵具有满意的一致性.根据算出的层次单排序与上一层次各因素指标的总权重进行汇总，即可得到最后一层的层次总排序或总权重.将规范化后的数值和各指标权重代入综合评价公式得出项目的土地整理综合效益得分.

2.2 模糊综合评判法的选取及评价过程

本研究采用模糊综合评判法，采用层次分析法确定权重，即运用9标度法确定各指标相对性，从而构建判断矩阵，通过一致性检验，得出各评价指标的权重.其次，根据项目区具体情况，确定项目区整理前后评价指标隶属度，即将其分为优、良、中、差4个级别，邀请相关领域专家进行评判后，将特征向量U构成模糊关系矩阵R与模糊子集进行模糊复合运算.如对于经济效益:A=(0.0623，0.1132，0.0343)因素判断矩阵为:

使用矩阵乘积的数学方法建立经济效益的模糊综合评价模型为:整理前:Bi=AiM(·，+)Ri;B1=A1M(·，+)R1=(0，0.04882，0.14966，0).整理后:Bi=AiM(·，+)Ri;B1=A1M(·，+)R1=(0.0698，0.09181，0.03687，0).同理计算整理前后社会效益、生态效益和综合效益.

2.3 BP人工神经网络的选取及评价过程

本文以VC++6.0开发的BP神经网络程序作为网络训练工具，其中BP神经网络采用Levenberg－Marquart算法进行训练，激活函数为Sigmoid().

经济效益隐含层定为5(隐含层神经元只具有计算意义，其数目没有严格的规定.一个公认的指导原则是在没有其他经验知识时，符合给定样本的最简单(规模最小)的网络就是最好的选择.隐含层神经元数目增加，使得网络能鉴别各种样本，但计算和存储量增加，同时有可能出现过拟合)时，网络收验最快，学习率设置为0.5，输入精度 0.0001，循环次数64851次;代入项目指标预期值与现状值得到:整理前0.671，整理后0.662.社会效益:隐含层 10，学习率 0.5，输入精度0.0001，循环次数12858次;两个结果为 0.776，0.714.生态效益:隐含层 7，学习率0.5，输入精度 0.0001，循环次数47796次;两个结果为 0.779，0.746.土地整理综合整体效益:隐含层20，学习率0.5，输入精度0.0001，输入精度0.0001，循环次数57764次;两个结果为0.702，0.679.

3 评价结果

3.1 层次分析法

运用层次分析法进行效益前后对比，通过研究数据表明，整理前综合效益得分为0.239，其中经济效益得分0.0178，社会效益得分0.1893，生态效益得分为0.0319.整理后综合效益得分为0.211，其中经济效益得分为0.0245，社会效益得分为0.1544，生态效益得分为0.0317.由此看出，土地整理前对预期效益进行评价得到社会效益较好，经济效益其次，生态效益较差;而土地整理后通过运用现状值对土地整理进行了效益后评价，得出社会效益没有预期理想，经济效益好，生态效益基本达到预期水平，但综合效益得分相较预期效益评价，结果较为接近，说明该项目土地整理综合效益虽然没有预期理想，但是还是基本实现了预期效果.

由此可知，运用层次分析法对土地整理效益评价得到整理前后数据较为接近，它在进行土地整理效益评价时，重在将客观数据与人为主观因素相结合，通过对定量指标进行量化.对定性指标，结合现在调查和专家意见、构建判断矩阵等步骤，能较为有效地对其综合效益进行评价，通过评价结果能很好地反映单项效益指标的变化程度和综合效益的指标变化程度，使我们在进行土地整理实践时能通过评价得到较为客观合理的评价结果，有效地衡量土地整理的效果，更好地保证土地整理质量和数量的稳步提高.但该方法也存在自身的不足之处，即指标选取主观性较强，且定性指标的定量也较为主观，会影响评价结果的精确性.

3.2 模糊综合评判法

模糊综合评价数据显示，土地整理前经济效益为“中”(52.7215分)，社会效益为“良”(38.935分)，生态效益为“中”(11.4376分)，综合效益为“良”(35.2189分).整理后经济效益为“良”(82.9905分)，社会效益为“良”(38.1395分)，生态效益为“中”(13.0620分)，综合效益为“良”(28.44756分).由此可知，项目实施后带来显著的经济效益，社会效益基本达到预期要求，生态效益相较预期效益有一定提高，综合效益预期效益相较土地整理后效益有一定差距，但基本保持在预期“良”的效果上.

综合上述评价结果，可以看出模糊综合评判法在对土地整理项目进行评价时，具有自身的优势:在没有实际数据的情况下，能根据层次分析法计算权重，运用专家经验拟定评价指标隶属度标准，得出综合效益评价结果;且结果即能用分值和等级两种方式进行评判，能给我们一个较为直观、有效的评价结果.但模糊综合评判也具有自身的不足，在评价过程中，没有运用到项目的实际数据进行评价，基本依靠专家的经验建立评价隶属度标准，从而构建矩阵进行计算，得出结果，评价具有很强的主观性.

3.3 BP 神经网络

BP神经网络计算结果显示，土地整理前经济效益0.671，社会效益0.702，生态效益0.779，综合效益0.702.土地整理后经济效益0.662，社会效益0.679，生态效益0.746，综合效益0.679.表明在对都匀市平浪镇平浪大坝进行土地整理效益评价时，对经济效益、社会效益、生态效益和综合效益的预期评价，在现状效益评价中都没有达到标准，但对效益评价的结果还是比较接近的，且总体上是提高的.

运用BP神经网络进行评价，可以看出该评价方法无论从评价过程的精确程度还是评价结果都较为客观、准确，人为因素较少.BP神经网络运用学习训练减少误差，因而效益评价的预期值和现状值差别较小.但该方法在计算机技术方面具有一定要求.

4 结论

通过对三种方法评价结果的总结，可以明显看出，AHP、模糊综合评判法、BP神经网络三种方法在土地整理综合效益评价中都具有自身的优势和劣势.但从客观、准确的角度来说，AHP法和BP神经网络的评价方法更具优势，模糊综合评判在做土地整理效益评价时，相较AHP法和BP神经网络结果，不是很客观.AHP与模糊综合评判法前期都用的是预期值，但是模糊数学是运用层次分析法确定权重后，再请专家进行打分，建立判断矩阵，得出效益得分.整理后AHP用的是现场调查和数据采样、当地专家经验综合起来得出效益得分，模糊数学是通过专家对项目了解，对指标进行整理后评分，建立判断矩阵，因而，可以看出模糊数学的主观性比AHP法主观性要强.但从便于操作来说，AHP法的实际操作相对于模糊数学和BP神经网络而言，要简单便捷许多，特别是BP神经网络的操作过程相较前两种方法来说，需要运用编程工具，要求评价人员具有很高的软件操作的技术水平.但层次分析方法的评价精度却没有BP神经网络高.BP神经网络由于经过无数次的学习训练，一定程度上减少了误差，且在整个评价过程中人为参与因素很少，只在建立评价标准的基础上运用专家经验，但也不是完全依赖于专家经验，也是通过对预期值和现状值的拟合分等定级从而确立评价标准的，在评价标准确定后还经过了无数次的学习训练，以求达到准确、客观.在评价过程中AHP法可以得出经济、社会、景观生态各个层次在进行效益评价时的具体分数，从而较为明显地看出，哪个因素是影响项目综合效益上升或下降的关键因素，而模糊综合评判法和BP神经网络在实际评价过程中却不能很好地体现这个方面，而只能从最终结果进行对比.

5 建议

(1)建议在需要详细数据资料和定性指标较少的情况下，采用层次分析法进行土地整理综合效益评价.

(2)建议在涉及多个因素、多个层次且定性分析指标较多的情况下，采用模糊综合评判法进行土地整理综合效益分析.

(3)建议在进行大型土地整理项目，涉及指标多样，且可比较为突出的情况下，即在做多个项目的土地整理综合效益对比分析的情况下，使用BP神经网络法.该方法可以避免人为计算权重和相关系数的主观影响和不确定性.

［1］陈丹杰，王智勇，曲晨晓，等.生态足迹法在土地整理规划环境影响评价中的应用［J］.中国农学通报，2008，(9):444－447.

［2］刘洋，谭文兵，陈传波，等.土地整理模糊数学评价模型及其应用［J］.农业工程学报，2005，(S):164－166.

［3］王瑷玲，赵庚星，李占军.土地整理效益项目后综合评价方法［J］.农业工程学报，2006，(4):58－61.

［4］付光辉，刘友兆，祖跃升，等.区域土地整理综合效益测算［J］.资源科学，2007，(3):25－30.

［5］孙雁，付光辉，赵小敏，等.农地整理项目后效益评价模式的构建［J］.农业工程学报，2008，(1):129－134.

［6］任冬，刘新平，于礼.基于AHP的土地整理综合效益评价——以旺苍县木门镇土地整理项目为例［J］.农村经济，2009，(12):58－60.