国家水土保持重点建设工程实施效果分析

杨云芬, 冯 伟, 赵永军, 第宝锋, 马昌臣

(1.四川大学 建筑与环境学院, 成都610065; 2.水利部 水土保持监测中心, 北京100053; 3.浙江省水利河口研究院, 杭州310020)

脆弱的生态环境与贫困之间存在紧密的相关性。在偏远落后地区，人们对自然资源的依赖性强，过度开发自然资源易造成环境退化，环境退化又可能反过来加速贫困[1-4]。现有关水土流失与贫困关系的诸多研究也表明水土流失严重地区和贫困人口分布区具有地理耦合性，水土流失是偏远山区经济社会发展的重要制约因素[5-7]。国家水土保持重点建设工程(简称“革命老区”工程)主要是对水土流失严重、经济发展落后的老、少、边、穷地区有计划、有步骤开展集中连片治理，将改善生态环境与促进群众脱贫致富相结合的水土流失综合治理工程。开展“革命老区”工程实施效果综合评价分析，对于支撑项目决策，优化工程布局，完善措施体系，促进工程建设与农村经济社会协调发展具有现实意义。当前，关于“革命老区”工程实施效果的研究，多以流域或单个项目为研究对象，从不同地区工程实施的成效和经验进行总结分析[8-11]，且偏重于定性分析，或单指标定量描述，缺乏综合性的和全国性的分析评价。

本研究基于2011—2015年全国各有关省区“革命老区”工程实施情况统计数据(截至2016年6月)，从项目工程管理、建设任务及质量、实施效益出发，建立综合评估指标体系，利用层次分析—灰色关联法，以省为单位、以项目为单元，对全国“革命老区”工程实施效果开展综合评价。结合典型项目区现场调研，总结工程建设与项目区经济社会协调发展的经验与存在问题，以期为加强水土保持生态建设工程管理，进一步推进山丘区可持续发展提供参考。

1　工程概况与数据来源

1.1　工程概况

水土流失、生态环境脆弱是革命老区和少数民族偏远地区落后的重要根源。1983年起，国家开始在以陕北、赣南、太行山等革命老区为主的地区开展水土保持重点工程建设。在连续实施4期工程基础上，2010年水利部编制了《革命老区水土保持重点建设工程规划(2011—2020)》，规划范围包括了太行山、沂蒙山、大别山、井冈山、遵义、洪湖、百色、琼涯、陕甘宁、晋绥、鄂豫陕、东北抗联区等12个革命片区，涉及北京、河北、山西、内蒙古、辽宁、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广西、海南、重庆、四川、贵州、陕西、甘肃、宁夏20个省区的491个县，规划治理水土流失面积13.1万km2。从国家土壤侵蚀二级分区看，项目区涉及西北黄土高原区、西南土石山区、南方红壤区、北方土石山区、东北黑土区5个水土流失类型区。据统计，2011—2015年，工程累计安排投资110.7亿元，其中中央投资78亿元，地方投资32.7亿元，治理水土流失面积2.7万km2。

1.2　数据来源

本研究收集了工程区20个省区2011—2015年“革命老区”工程的工程管理、建设任务完成、实施效益等方面的资料。数据获取方式主要包括各省区统计数据收集，有关规划、计划文件、建设管理报告等资料查阅，典型县现场调研、座谈。典型县调研主要是基于水土流失类型分区，每个省份随机选取1～2个典型县，每个县选取2～3个项目区进行现场查看和农户问卷调查，重点了解工程建设质量情况和工程实施效果。

2　评价指标与方法

2.1　指标体系构建

按照系统性、典型性、可操作性、实用性原则，在查阅相关文献、现场调研和专家咨询的基础上，自上而下分层构建“革命老区”工程实施效果综合评估指标体系。“革命老区”工程实施情况综合效果作为总目标，建立由工程管理、工程建设、实施效益3个指标组成的准则层，实施效益又由生态效益、经济效益、社会效益3个类别组成，将能用来反映工程实施情况的21个指标作为指标层C，建立评价结构模型见表1。

表1　国家水土保持重点工程实施效果综合评价指标体系

2.2　层次分析法确定指标权重

层次分析法是一种定性与定量分析相结合的多准则决策方法，通过建立层次结构，把复杂的问题简单化，在多指标评价决策中被广泛应用[12-13]。本研究基于实地调研与专家咨询，利用层次分析法确定各指标权重。针对设定的“革命老区”工程实施效果指标体系，对各层次的指标之间的相对重要性作出判断，判断结果用1～9的标度进行量化。1表示二者同样重要，3表示稍微重要，5表示比较重要，7表示十分重要，9表示绝对重要，2，4，6，8的重要性为上述相邻判断的中值。利用层次分析法，对各指标层进行指标赋权，具体步骤如下[14]:

(1) 构造判断矩阵。通过查阅文献和专家咨询，对各层次各指标之间重要性进行打分，构造目标层判断矩阵A，准则层判断矩阵B1，B2，B3，类别层判断矩阵L1，L2，L3。

(2) 指标权重计算及一致性检验。先解出判断矩阵的最大特征值max，再解出最大特征值所对应的特征向量W，即为同一层次中相应因子对于上一层次中某个因子相对重要性权值。计算判断矩阵的一致性比例CR，当CR<0.1时，判断矩阵具有满意的一致性，检验结果见表2。再利用层次分析法基本原理得到指标层对于目标层和各准则层的组合权重，结果见表3。

表2　判断矩阵一致性检验

表3　指标层元素相对于准则层、目标层的权重

2.3　评价指标无量纲化

本文采用min-max标准化法进行数据的无量纲处理，消除原始数据的量纲，转化为可比较的数据序列。正向指标，即数值越大越好的指标，指标的无量纲处理公式为：

(1)

负向指标，即数值越小越好的指标(文中分解计划下达时间为负向指标)，负向指标的无量纲处理公式为：

(2)

式中:xij为第j个评价对象i指标原始指标数据；yij为第j个评价对象i指标无量纲指标数据。

2.4　灰色关联分析

灰色关联度表示被评价指标与最有指标之间的相互接近程度，可根据关联度的大小对被评价对象进行排序或分类[15]。利用灰色关联分析法对“革命老区”工程实施效果进行分析评价。具体步骤如下：

(1) 指定比较序列。设有n个评价指标，m个评价对象，将标准化后数据中各项指标的最优值作为各指标的比较值，求得比较序列：

T=(t1，t2，t2，…，tn)=[max(y1j)，max(y2j)，
max(y3j)，…，max(ynj)]，j=1，…，m

(3)

式中：T为比较序列；ti为第i个指标的最优值；yij为第j个评价对象i指标无量纲指标数据。

(2) 计算关联系数：

(4)

式中:ξij为第j个评价对象i指标的关联系数；miniminj|yij-ti|为极差最小值，maximaxj|yij-ti|为极差最大值；ρ为分辨率，0 <ρ<1，一般取值为0.5。

(3) 计算第j个评价对象的关联度Rj：

(5)

式中：Rj为第j个评价对象的关联度；Wi为第i个指标的权重；ξij为第j个评价对象i指标的关联系数。

3　结果与分析

本研究从项目工程管理、工程建设、实施效益3个方面出发选取指标，建立评价指标体系，用层次分析法确定指标权重，用灰色关联法对“革命老区”工程实施效果进行评价，以了解工程的整体实施情况。

3.1　灰色关联度评价结果

利用公式(1)，(2)，对原始数据进行标准化处理。利用公式(3)确定比较序列，比较序列的各指标值均为1。将标准化后的数据及最优向量代入公式(4)，求得关联系数，将各关联系数及层次分析法所得权重代入公式(5)，分别求得各省区在工程管理、工程建设、实施效益3个部分及综合的加权关联度(表4)。基于典型调研与专家咨询，将评价结果分为4级：0～0.4为较差，0.4～0.5为一般，0.5～0.6为较好，0.6～1为良好。

由表4，图1看出，工程管理准则层，贵州、福建、山东、安徽、湖南、北京、陕西、甘肃得分>0.6，评价等级为良好；四川、江西、山西、广西、辽宁、河南、海南、重庆、湖北、河北得分在0.5～0.6，评价等级为较好；内蒙古、宁夏得分0.4～0.5，评价等级为一般。工程建设准则层，山西湖南得分在0.4～0.5，评价等级为一般；河南得分为0.51，评价等级为较好；其余各省得分均>0.6，评价等级为良好，其中福建北京、河北等省工程建设情况最好。实施效益准则层，河北得分为0.68，评价等级为良好；贵州、内蒙古、广西、山东、四川得分在0.5～0.6，评价等级为较好；甘肃得分最低为0.39，评价等级为较差，其余各省得分在0.4～0.5，评价等级为一般。从综合评价结果来看，河北、贵州得分为0.67，0.64，评价等级为良好；山东、福建、内蒙古、四川、北京、广西、江西、安徽、陕西、湖南、湖北、辽宁、宁夏得分在0.5～0.6，评价等级为较好；海南、甘肃、重庆、河南、山西得分在0.4～0.5，评价等级为一般(各省区综合排序见图2)。

表4　各省区国家水土保持重点建设工程实施效果综合加权关联度

3.2　结果与分析

3.2.1工程管理本文从项目区选择、计划下达的及时性、资金到位情况、省部级检查指导频次、项目按期验收率5个方面来综合反映工程管理情况。其中各省区项目区选择合理性、省级检查指导次数均较高，各省区差异不明显，计划下达及时性、资金到位率、项目按期验收率差异较大。按照水利部有关规定，国家投资计划下达后各省区应在1个月内分解下达省级投资计划，但资料显示各地平均在国家计划下达后100 d完成省级分解计划下达，除山东、江西在部分年份分解计划按时下达外，绝大部分省区分解计划未能按时下达，影响工程进度。工程建设资金由国家和地方资金两部分组成，由于革命老区多为欠发达地区，地方资金短缺，除北京、安徽、广西、海南、重庆等省区外，绝大多数省区地方资金未能全部到位，甘肃、河南、湖南等地地方资金到位率不足20%，地方资金总到位率不到80%。受分解计划下达滞后、地方资金到位率低、工程实施季节性等诸多因素的影响，大部分项目未能及时开展竣工验收。据统计，只有35%的项目及时开展竣工验收，其中海南、重庆、宁夏等省区按期验收率为0。

3.2.2工程建设选择任务完成率、措施合格率和成果保存率3个指标来综合反映工程建设情况。从各省统计资料来看，除湖南、山西2省区，多数省区建设任务完成率在95%以上，工程质量合格率、成果保存率也较高，工程建设准则层整体得分较高。但从调研掌握情况看，一些地方因地方资金到位差率低、缺乏技术指导等原因，存在措施配套不完善、不合理的现象。此外，一些地方后期管护责任未切实落实到位，水保林成活率低，影响后期效益。

3.2.3实施效益选取水土流失治理度、蓄水能力增加、保土能力增加、植被覆盖率增加4个生态效益指标，薯类作物增产、谷类作物增产、单位面积经果林增收、人均增收、产投比5个经济效益指标，单位面积脱贫人数、特色产业面积增加率、劳动生产率提高、群众满意率4个社会效益指标来综合反映“革命老区”工程实施效益。

图1　各省区国家水土保持重点建设工程实施效果评估等级

图2　各省区国家水土保持重点建设工程实施效果综合效果排序

从评价结果和典型调研情况来看，工程实施后在各省区均不同程度发挥了较好的效益。在生态效益方面，各省区蓄水能力增加1～5万t/(km2·a)，保土能力增加300～3 000 t/(km2·a)，植被覆盖率增加0.8%～33%。蓄水、保土能力增加、植被覆盖率增加与区域降水、土壤、地质地貌等特点、工程配置等均有较大关系，各省区间差异较大。经济效益方面，粮食增产量在450～4 500 kg/(hm2·a)不等，薯类作物单位面积增产量较谷类作物高，受粮食种植结构、品种选择、作物管理等诸多因素的影响，各地区差异较大。据统计各省区经果林单位面积增收1 339元，调研发现宣汉县黄家沟流域通过引入种植脆红李、青脆李等水果，经果林可增收9～15万元/(hm2·a)，河北安远县种植脐橙，经果林增收约12万元/(hm2·a)，福建平和县种植蜜柚，经果林增收4.5～12万元/(hm2·a)，经果林收益显著。由于水土保持工程需要在3～5 a后才完全发生效益，而现有统计数据多为项目实施后1～2 a的统计数据，故除河北、江西省外，其余各省区产投比普遍偏低。社会效益方面，贵州、广西、四川、甘肃等西部省区单位面积脱贫人数均>20人/km2，较好的推动区域经济发展，带动群众脱贫致富。从统计资料和典型调研情况来看，各地区群众对项目的满意程度高，群众参与积极性强。

3.2.4综合实施效果综合工程管理、工程建设、实施效益3个方面的得分，从行政区划来看，河北、贵州2省区综合得分最高。河北省从1983年开始实施国家水土保持重点建设工程，多年来围绕太行山革命老区开展水土流失综合治理，积累了较为丰富的经验，群众认可度高、积极性强，工程实施效果良好。贵州省贫困人口比例高，岩溶面积大，水土流失严重，人均基本农田少，项目实施受政府重视、群众积极性高，项目实施对治理水土流失、改善环境和促进农业增产、特色产业发展、农民增收效果明显，工程实施效果好。甘肃、宁夏、山西等西北省区实施效果一般，这主要由于地方资金到位率低，影响工程实施。此外，西北各省区多处于半干旱地区，干旱少雨，植物生长受制约，短期内效益不明显。重庆、海南等省区则主要因计划下达滞后、工程设计、建后管护不到位等建设管理方面的原因，影响工程总体实施效果。综上，受区域环境、政府和群众积极性、产业结构等诸多因素影响，工程实施效果综合评价结果存在较明显的区域性差异。

4　结论与建议

(1) 研究基于典型调研和专家咨询从工程管理、工程建设、实施效益3个方面建立评价模型，利用层次分析及灰色关联法相结合对“革命老区”工程实施效果进行综合评价，评价结果与管理部门总体印象、典型调研定性分析情况基本一致，可为水土保持生态建设项目实施效果评估和管理决策提供技术支撑。

(2) 受区域环境、政府和群众积极性、产业结构等诸多因素影响，各省区工程实施效果综合评价结果存在较明显的差异。但总体来说，工程实施后通过改善生产条件、改变产业结构，尤其种植当地特色经果林，可有效增加了农民的收入，建议因地制宜发展特色产业，促进精准脱贫。

(3) 革命老区多为国家重点扶贫开发县，多为经济落后地区，水土保持工程地方配套资金多数难以及时、足额到位，成为影响实施效果的重要因素。对于地方财政配套资金落实困难的项目，建议创新投入机制，通过以奖代补、民办公助等方式，鼓励和引导社会资金参与工程建设。

(4) 工程建后缺乏管护问题普遍，影响效益长期发挥。建议切实落实工程建后管护责任，鼓励通过租赁、承包等方式对治理成果经营权进行流转，发展生态特色产业，实现规模化经营和专业化管护。

(5) 工程效益监测工作较为薄弱，对评价结果有一定的影响。建议加强效益监测，选取代表性区域开展重点监测，连续多年对同一项目进行生态、经济和社会效益监测，提高评价结果的准确性。

致谢：水利部水土保持监测中心、沈阳农业大学、西北农林科技大学、山东省水科院、浙江省水科院及有关省区水土保持部门为本研究提供了大力支持，本文是集体成果的体现，在此一并表示感谢。

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