基于改进可拓物元模型的土地整治项目绩效评价及影响因素分析

杨 斌，王占岐，胡学东

（1.中国地质大学（武汉）公共管理学院，湖北 武汉 430074；2.华南理工大学公共管理学院，广东 广州 510641）

1 引言

进入21世纪以来，国家投入巨额资金进行土地整治。现今土地整治不仅成为增加有效耕地面积、提高耕地质量、保障国家粮食安全的有效手段[1]，而且还是改善农村生活条件，促进农民增收、农业增效和农村发展的有力保障[2]。然而，回顾中国近20年的土地整治发展实践，发现项目在实施过程中普遍存在组织管理不到位、过程监管不严等问题。随着土地整治的不断推进，项目绩效评价需求日益迫切。

国外对土地整治绩效评价研究中，学者主要关注结果绩效，对项目过程及影响机理提及较少[3-7]。国内方面，学者对土地整治绩效问题研究较多，例如金晓斌等[8]采用模糊综合评价法对江苏省泰兴市分界乡土地整治项目绩效进行了评价；李冰清等[9]从项目决策、项目管理、项目效益3方面构建了新农村建设背景下土地整治项目绩效评价指标体系，并以湖北省浠水县土地整治项目为例进行实证研究；魏凤娟等[10]构建了基于“村级领导满意度”的土地整治项目绩效评价指标体系，并探讨了湖北省2001—2010年土地整治项目绩效水平；杨俊等[11]采用AHP和模糊综合评价法对湖北省长阳土家族自治县土地整治项目实施后效益进行了评价；李玉芳等[12]在阐述土地整治项目实施后效益评价内涵基础上构建了土地整治绩效评价体系，并通过实例进行实证分析；汪文雄等[13]针对农户评价的不完全与不确定性，研究了农户视角下农地整治项目的绩效评价；文高辉等[14]基于农民视角，从项目过程和项目结果两个方面，探讨了湖北省三个农地整治项目的绩效水平。从所掌握的文献来看，现有研究在评价方法上，多采用层次分析法[11]、模糊综合评价法[8，11]、多因素综合评价法[12]等，但这些方法人为因素较多，评价结果主观性较强；在研究内容上，主要侧重对单个或少量项目实施后绩效水平进行测度，对绩效水平及其差异进行比较研究的较为鲜见，而从单指标层面对绩效影响因素进行定量研究的更少。单个项目评价结果具有一定的局限性和偶然性，通过多项目、多影响因素比较分析，并从单指标层面深入探讨项目间绩效差异及其影响机理对区域土地整治项目的绩效改善具有重要意义。因此，本文尝试引入可拓物元模型并对其关联函数进行改进，基于项目过程思维构建土地整治项目绩效评价指标体系，对湖北省平原类型区13个土地整治项目绩效水平进行测度，并从单指标层面和多项目比较思维对其影响因素进行定量分析，揭示影响项目绩效的内在机理，以期为提高区域土地整治项目绩效水平及政策创新提供科学的决策依据。

2 研究对象与数据来源

2.1 研究对象

湖北省位于中国中部，东经108°21′～116°07′，北纬29°05′～33°20′，地形地貌复杂多样，山地、丘陵、岗地和平原兼有。为了保障研究区域地形地貌、社会经济及农业生产限制因素的一致性，本文选取了湖北省平原类型区2015年11月竣工验收的13个省级投资土地整治项目为研究对象。此外，本文所指的土地整治为农村土地整治，项目类型均为土地整理项目，不含土地开发和复垦项目。

2.2 数据来源

文中数据来源于所选项目的规划设计及竣工验收资料，包括《土地整治项目可行性分析报告》《土地整治项目规划设计及预算编制报告》《土地整治项目竣工验收报告》《土地整治项目工程监理总结报告》《土地整治项目财务决算与审计报告》《土地整治项目工程质量监理评估报告》《土地整治项目投资预期效益情况报告》以及其他文档资料。

3 研究方法

3.1 土地整治项目绩效评价指标体系构建

土地整治项目是一个复杂的系统工程，其绩效内涵不等同于传统公共项目绩效，它是土地整治一系列阶段和工序累积起来共同作用的结果，是项目过程绩效和结果绩效的综合体现[15]。因此，本文尝试通过“流程逻辑”理论构建土地整治项目绩效评价框架和指标体系，即从项目的投入、过程、产出和效果4个维度出发寻找绩效因子。投入与过程维度主要用来表征土地整治项目实施中的资金使用情况、组织管理合理性与效率性，是过程绩效的体现；产出与效果维度主要用来表征按照项目任务和设计的实际产出情况及项目实施带来的效果，体现了项目的结果绩效。根据“流程逻辑”的4个维度并结合土地整治项目的实际情况，在参考前人相关研究成果[16-19]的基础上，本文选择项目投入、项目管理、项目建设及项目效益4个方面作为评价体系的准则层，并依次选择对应的指标层，构建了包含14个单项指标的土地整治项目绩效评价指标体系，如表1所示。

表1 土地整治项目绩效评价指标体系及其权重Tab.1 Performance assessment index system and weight of land consolidation projects

3.2 物元评价模型及其改进

3.2.1 确定土地整治项目绩效物元

土地整治项目绩效M，绩效特征C和特征量值v共同构建了土地整治项目绩效物元。现假定土地整治项目绩效M有n个特征，用特征c1，c2，…，cn及相应的量值v1，v2，…，vn描述，可表示为：

式（1）中：Rn为n维土地整治项目绩效物元，可简写为Rn=（M，c，v）。

3.2.2 确定土地整治项目绩效经典域

土地整治项目绩效的经典域可表示为：

式（2）中：R0j称为经典域物元；M0j表示所划分土地整治项目绩效的第j个评价等级（j= 1，2，3，4）；ci表示第i个评价指标；区间〈a0ji，b0ji〉为ci对应评价等级j的量值范围，V0ji表示量值范围〈a0ji，b0ji〉，即经典域。

经典域的确定是土地整治项目绩效物元评价的基础。根据物元评价的可拓性，本文将土地整治项目绩效分为4个等级，即T01—T04，分别描述为：优秀、良好、一般和较差。以研究区域多个土地整治项目指标数据为参考，并咨询湖北省国土整治局和高校相关专家的意见最终确定了评价经典域，其中部分指标的等级取值区间参考了已有研究[16-18]。

3.2.3 确定土地整治项目绩效节域

土地整治项目节域可表示为：

式（3）中：Rp称为节域物元；Vip=〈aip，bip〉（i= 1，2，…，n）为节域物元关于特征ci的量值范围；p表示土地整治项目绩效评价等级的全体。

3.2.4 计算待评物元关于各评价等级的关联函数

经典物元模型的关联函数存在一定的局限性，其关联函数是分段的，计算关联度时较为不便[20]。此外，若特征指标的节域或者评价类不同时，那么他们的关联度就无法比较，且当实测值超出节域范围时，经典物元模型关联度函数的分母为0，关联度无法计算。因此，为解决上述问题，本文将经典物元模型的分段关联函数进行合并，定义了新的等级关联函数，如式（4）：

式（4）中：aij、bij为评价对象第i个指标关于第j个评价等级经典域的上、下限值；kij为xi关于等级j的关联度，j= 1，2，3，4。

评价指标权重的确定是物元评价的重要环节，权重赋予的合理与否直接关系评价结果的准确性和可信度。目前常用的权重赋予方法有特尔斐法、主成分分析法、层次分析法和熵权法等。为有效避免指标权重赋值的人为主观性，本文采用客观赋权法—熵权法来计算评价指标权重[21]，具体计算结果见表1。

3.2.6 计算待评价物元综合关联度

关联函数值越大，表示实测值越接近该评价等级区间的中间值。关联函数值为正，表示在该等级区间内；为负则表示不在此等级区间内，但仍然有机会隶属于该区间，且函数值越大转化为该区间的可能性越大；为0表示在等级区间的临界状态。对各评价指标进行合理赋权后，待评价对象Wx关于状态等级j的关联度为：

式（5）中：Kj（Wx）为待评对象Wx关于等级j的综合关联度，即综合绩效值；kij（xi）为评价指标xi关于等级j的关联度，即单指标绩效值；wi为第i个特征指标权重。

4 结果与分析

4.1 评价结果分析

4.1.1 嘉鱼县高产农田整治示范工程项目绩效评价结果

将嘉鱼县高产农田整治示范工程项目各指标数据代入改进物元模型，即可得出各指标及项目整体在4个等级的关联度，根据最大隶属度原则可判断各指标及项目整体的绩效等级，见表2。

式中：S与γ分别为每天需要摊铺的面积与每平米洒透层油量[3]。在充分结合工程实际后，令γ取值为0.3L/m3，因此通过上述公式计算可知Qo的值大约为3800L，因而在本工程项目中最终决定使用两台西安达刚生产的DGL5250以及GLS型号的智能沥青洒布车，以有效完成这一施工任务。

以单指标单位土地整治面积投资额（C1）为例，其对应4个评价等级的关联度分别为K1（C1）=-0.000 01、K2（C1）=0.000 02、K3（C1）=-0.000 02、K4（C1）=-0.000 06，根据最大隶属度原则，该指标符合级别T02，即绩效水平良好。同理，可判定其他指标的绩效水平，见表3。该项目绩效等级的综合关联度表示为Kj（M1），对应4个评价等级的综合关联度分别为：K1（M1）=-0.031 07，K2（M1）=-0.005 94，K3（M1）=-0.007 39，K4（M1）=-0.039 49，根据物元模型的判断规则可得出该项目的绩效水平接近于T02，即处于良好水平。

评价结果显示，嘉鱼县高产农田整治示范工程项目绩效指标中，1个指标绩效水平达到优秀，为按期竣工偏离度C3；6个指标绩效水平达到良好，分别是单位土地整治面积投资额C1、预算执行偏离度C2、规划设计执行情况C4、耕地面积增加率C5、灌溉面积增加率C6和粮食产能提高量C11；4个指标绩效水平处于一般，分别是田间道路通达度C7、土地利用提高率C9、农地年产值提高量C10和农业劳动生产增加率C12；此外，还有3个指标绩效处于较差水平，分别为防护林网密度C8、土地垦殖系数增加量C13和植被覆盖指数提高值C14。

表2 嘉鱼县高产农田整治示范工程项目绩效评价结果Tab.2 Results of performance assessment on the demonstrated consolidation project of high yield farmland in Jiayu County

4.1.2 湖北省13个土地整治项目评价结果

根据改进物元评价模型，同理可计算出其他12个项目的单项指标及项目整体的等级关联度，并对其绩效水平进行判断，结果见表3。

从评价结果可以看出，13个项目中1个项目绩效水平达到优秀，为天门市石河镇华丰片土地整治项目；3个项目绩效水平达到良好，分别为嘉鱼县高产农田整治示范工程项目、鄂州市梁子湖区涂家垴镇土地整治项目和天门市马湾镇土地整治项目；4个项目绩效水平一般，分别为嘉鱼县鱼岳土地整治示范建设项目、鄂州市梁子湖区沼山镇土地整治项目、天门市蒋场镇土地整治项目和当阳市坝陵办事处片土地整治项目；5个项目绩效水平较差，分别为鄂州市华容区土地整治项目、鄂州市梁子湖区太和镇土地整治项目、天门市麻洋镇土地整治项目、荆门市东宝区子陵铺镇土地整治项目和当阳市两河镇土地整治项目。可见，湖北省平原类型区土地整治项目绩效水平高低不一，项目之间的差异较大。

此外，笔者实际参与了该13个土地整治项目的竣工验收工作，实地考察了项目的建设情况，并咨询了验收专家组的意见，发现13个项目中，1个项目整体建设水平达到优秀，为天门市石河镇华丰片土地整治项目，4个项目建设水平达到良好，分别是嘉鱼县高产农田整治示范工程项目、鄂州市梁子湖区涂家垴镇土地整治项目、天门市马湾镇土地整治项目和嘉鱼县鱼岳土地整治示范建设项目；3个项目建设水平一般，分别为鄂州市梁子湖区沼山镇土地整治项目、天门市蒋场镇土地整治项目和当阳市坝陵办事处片土地整治项目；5个项目建设水平较差，分别为鄂州市华容区土地整治项目、鄂州市梁子湖区太和镇土地整治项目、天门市麻洋镇土地整治项目、荆门市东宝区子陵铺镇土地整治项目和当阳市两河镇土地整治项目。由此可见，应用改进可拓物元模型对该13个土地整治项目绩效评价的结果与项目实际情况基本一致，该评价结果基本合理、可信。

表3 湖北省13个土地整治项目绩效评价结果Tab.3 Results of performance assessment of 13 land consolidation projects in Hubei Province

4.2 影响因素分析

与其他综合评价方法相比，物元评价模型不仅可以揭示项目整体的绩效水平，还能够对单个指标的绩效高低进行评价。对单项指标绩效水平进行计算和评价，可以用来定量分析土地整治项目绩效的影响因素并反映项目存在的问题。

4.2.1 单个项目影响因素分析

以嘉鱼县高产农田整治示范工程项目为例，评价结果显示该项目绩效水平为良好。其绩效水平之所以没有达到优秀，是因为有7个单项指标绩效处于一般及以下的水平。其中，田间道路通达度C7、土地利用提高率C9、农地年产值提高量C10和农业劳动生产增加率C124个指标处于一般水平；防护林网密度C8、土地垦殖系数增加量C13和植被覆盖指数提高值C14等3个指标处于较差水平。这些指标严重阻碍了项目整体绩效水平的提高。因此，田间道路通达度较差、土地利用提高率不高、农地年产值较低、农业劳动生产率不高、防护林种植不够、土地垦殖及植被覆盖欠佳是嘉鱼县高产农田整治示范工程绩效的主要影响因素。同理，利用单项指标评价结果可对其他12个项目绩效的影响因素进行分析。

4.2.2 多项目间绩效影响因素比较分析

根据单指标评价结果，将土地整治绩效各评价指标在4个等级中评价对象所占的比例进行统计分析，便可获得绩效的主要影响因素，即障碍度。这里规定：如果一个评价指标在阻碍等级中（将一般和较差定义为阻碍等级）所占比例超过了一半，说明该指标是大多数项目绩效的阻碍因素，统计结果见表4。

表4显示，13个土地整治项目绩效评价指标中，防护林网密度C8、土地利用提高率C9、农地年产值提高量C10、粮食产能提高量C11、土地垦殖系数增加量C13、植被覆盖指数提高值C146个指标在障碍度中所占比例总和分别达到84.62%、76.92%、61.54%、53.85%、92.31%和100.00%。因此，可大致认为这些指标因素是湖北省平原类型区土地整治项目绩效的主要影响因素，具体影响机理分析如下：（1）防护林网密度较低。防护林网建设是为了加强农田的防风固沙功能，研究项目中80%以上的项目防护林网较少，导致该项指标在“一般”和“较差”绩效等级的关联度较高，降低了项目的产出绩效，从而影响了项目整体绩效水平的提高。（2）土地利用提高率较低。土地利用提高率是土地整治项目实施后效果绩效的体现，研究项目中75%以上的项目经过整治后土地利用率提高较低，导致该项指标在“优秀”和“良好”绩效等级的关联度不高，进而影响了项目整体的绩效水平。（3）粮食产能及农地年产值增量不高。通过实地调研及分析发现，由于项目实施过程中土地平整量不够、新增耕地权属调整不到位、沟渠等排灌设施工程质量较低以及项目后期管护滞后等因素导致了整治后农地质量整体水平不高，粮食产能及农地年产值增量不大，使得该两项指标在“优秀”和“良好”绩效等级的关联度不高，项目整体绩效水平改善不大。（4）土地垦殖率较低。项目实施过程中对农地的垦殖量较少，导致该项指标在“较差”绩效等级的关联度较高，阻碍了项目整体绩效水平的提高。（5）植被覆盖指数降低。所有的研究项目，由于过分追求耕地数量的增加，整治后林地、草地等生态用地减少导致了植被覆盖指数降低，使得该项指标在“较差”的绩效等级关联度较高，影响了项目的生态绩效水平。

表4 土地整治项目绩效的影响因素统计Tab.4 Statistic of impact factors of performance of land consolidation projects (%)

5 结论与讨论

5.1 结论

本文首先引入可拓物元模型并对其关联度函数进行改进，然后基于过程思维和“流程逻辑”的方法构建了土地整治绩效评价指标体系，并对项目绩效及影响因素进行实证研究，得出主要研究结论如下：

（1）改进后的可拓物元模型计算起来更加简单便捷，有效避免了经典关联函数的不足，较大提高了模型的计算效率和结果的精确度，进一步完善了中国土地整治项目绩效评价的方法和思路。

（2）以湖北省平原类型区13个土地整治项目为研究对象的实证研究结果显示：1个项目绩效水平达到优秀，3个项目绩效水平达到良好，4个项目绩效水平一般，5个项目绩效水平较差。从总体上看，湖北省土地整治项目绩效水平高低不一，项目之间存在较大差异。

（3）对绩效影响因素进一步分析发现，以13个项目为代表的平原类型区土地整治项目绩效的主要影响因素为：农田防护林网密度较低、土地利用提高率改善不大、粮食产能及农地年产值增量不高、土地垦殖率较低和植被覆盖减少等。

（4）单个项目评价结果具有一定的局限性和偶然性，不足以为区域土地整治绩效改善提供有效参考。通过多项目、多影响因素比较分析，评价结果更加真实可靠，进而可较全面地反映土地整治项目存在的问题，为该地区土地整治项目绩效改善指明新的途径和方向。

5.2 讨论

（1）可拓物元评价方法科学、实用，既能综合评价又能对单指标影响因素进行分析，且关联函数改进后，模型的计算效率更加优良。本文应用该方法对区域土地整治项目进行绩效评价及影响因素分析实用、可行，评价结果合理、可靠，基本达到预期目标。

（2）湖北省土地整治项目农田防护林网密度较低、土地利用提高率改善不大、粮食产能及农地年产值增量不高、土地垦殖率较低和植被覆盖减少某种程度上是项目组织实施不到位、过程监管不严的必然结果。中国土地整治应从项目组织、管理入手，在项目过程中寻找绩效改善的空间，并创新制度安排路径，切实做到土地整治惠农惠民，使其真正发挥应有的功效。

（3）本文只采用了改进可拓物元模型对土地整治项目绩效水平进行评价，由于篇幅有限，未与其他综合评价方法进行对比研究，这是本文的不足之处，在今后的研究中需进一步深入和加强。