農地整治效率評價研究

汪文雄　余利紅　劉凌覽等

摘要 農地整治是保障國家糧食安全，促進“三農”問題解決的重要舉措。近年來，中國政府在農地整治領域的投入逐年增加。本文以湖北省崗前平原工程模式區的22個縣（市、區）農地整治為對象，收集并整理其投入和產出的數據，運用標桿管理理論和數據包絡分析（DEA）模型對其效率進行評價，包括綜合效率、技術效率、規模效率及超效率，判斷其DEA有效性，提出農地整治DEA無效地區的標桿選擇方法，確立出DEA有效地區為農地整治的備選標桿，運用投影分析法找出DEA無效地區與標桿間的效率差距并分析原因，進一步提出向標桿學習的持續改進方法并對改進的效果進行檢查。研究表明：湖北省崗前平原工程模式區農地整治的效率整體較高，其中DEA綜合效率有效的地區9個，13個地區的技術效率有效，9個地區的規模效率有效，三個效率均值依次是0.912 9，0.949 5，0.962 0，且該工程模式區的西、中、東三個片區農地整治的效率均值呈現出中間高兩邊低的明顯態勢；農地整治DEA無效的地區存在著一定程度的投入冗余和產出不足，江夏區等5個地區單位面積投資冗余率超過了10%，武穴市等4個地區的平均建設規模的冗余率超過20%，土地糾紛減少率、田塊規整變化率和水土流失治理率3個指標不足率較高，江夏區土地糾紛減少和田塊規整變化不足率均最高，分別達到28.31%和15.79%。在未來的項目中，湖北省崗前平原工程模式區農地整治應注意其投入規模，優化投入產出結構，提高投入資源的合理利用程度，同時提高技術效率和規模效率以促進綜合效率的提升。

關鍵詞 農地整治；效率；標桿管理；數據包絡分析法；崗前平原工程模式區

中圖分類號 F301

文獻標識碼 A

文章編號 1002-2104（2014）06-0103-11 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2014.06.016

隨著中國城鎮化進程加快， 人多地少的矛盾也愈演愈烈， 堅守18億畝耕地紅線面臨嚴峻挑戰。農地整治作為協調人地關系， 實現土地資源優化配置的重要手段， 在補充耕地數量， 提高耕地質量， 優化用地結構， 保障糧食安全、經濟安全、生態安全及促進農業現代化建設等方面發揮著重要作用。2001年來，中國通過農地整治建成了2億畝高產穩產的基本農田；按照《全國土地整治規劃》，2020年力爭建成8億畝高標準基本農田。面對中國正開展的大規模農地整治，如何科學合理地評價農地整治效率并根據評價結果采取措施進一步提升效率是當前的難點和熱點問題，已成為農地整治實踐發展中迫切需要研究的問題。實際上，效率也是經濟學理論研究中長期關注的焦點問題。就某一個生產單位或經濟機構而言，有效率是指該生產主體在投入生產資源不變的情況下使產出最大，或產出不變條件下投入生產資源的最小化[1]。依據效率的內涵，結合農地整治的特點，將農地整治效率界定為：投入與產出的比較，即在農地整治最大化產出的同時最小化其資源投入，或產出一定條件下最小化其資源投入。

國內外許多學者對農地整治效率的相關問題做了較深入的探討，Huylenbroeck等[2]提出了農地整治項目整體評估框架，并運用仿真模型預測了農地整治項目完成后可實現的經濟及非經濟效益；Coelho等[3]通過集成農業系統績效評估的多種方法，預測了農地整治項目對農地灌溉、排澇及道路重建等各方面所產生的效應；Mihara[4]、Miranda等[5]研究了土地整治的生態景觀效果評價問題；譚峻[6]從改善農業生產條件、降低生產成本、改善人際關系等方面對臺灣農地重劃的效益進行了研究；劉憲法[7]、張遠索等[8]研究了臺灣農地重劃和農村社區土地重劃的政策績效。黃輝玲等[9]構建了土地整治規劃效益評價指標體系，對黑龍江省土地整治規劃的效益進行了評價；谷曉坤[10]建立了生態服務價值模型，對湖北省農地整治的生態效應進行了評價；劉瑞卿等[11]引入格序決策理論，構建了農地整治項目綜合效益評價指標體系，并對河北省農地整治項目進行了實證分析；趙俊銳等[12]運用能值分析法研究了土地開發整理綜合效益的評價問題。高明秀等[13]運用功效函數研究了土地整理項目功效的評價；羅文斌等[14]辨析了績效和效益的差別，并在界定農地整治項目績效內涵的基礎上，構建了基于流程邏輯框架的農地整理項目績效物元評價模型。何西科等[15]從業務績效、財務績效、效益績效出發，探討了土地整治項目績效評價問題。金曉斌等[16]利用數據包絡分析法研究了中部地區農地整治項目投入產出效率，估計了其效率損失。

目前關于農地整治效率評價問題的研究較多地集中在項目前期決策評估與后評價兩個方面，大多重點考察項目的經濟效益、社會效益、生態環境效益、政策績效等，僅單一地考察項目產出效果，而忽視了項目的投入，對反映農地整治投入產出比的綜合效率問題關注不夠。對農地整治項目績效的評價方法多采用綜合加權模型和模糊評價模型等，這些方法一方面難以避免人為主觀因素對評價結果的影響，另一方面也很難判斷各指標對效率的影響程度，因而無法據此提出效率改進方向；盡管有學者采用了DEA模型研究不同省份農地整治的投入產出效率，但因各省自然條件和社會經濟條件存在著較大的差異，且未能有效找出學習標桿，難以達到有效提升效率的目的。國內外關于效率評價方法的研究主要集中在3個方面：參數法[17-18]、非參數法[19]、參數與非參數相結合的方法[20]，運用這些方法僅能測算出其相對效率水平，而對效率不高或無效者未能提出改進的措施，以達到提高效率的目的。近年來，關于效率評價問題的研究逐漸出現了新的研究視角：為了明確效率提升的目標，科學地確定標桿并界定與標桿的效率差距，尋求實現這一目標的手段和工具，一些學者提出了基于標桿管理的效率評價方法[21-22]。然而國際上關于效率評價方法研究體現出的新趨勢和發展方向在農地整治項目效率評價中未能得到足夠重視。

標桿管理（Benchmarking Management）起源于20世紀80年代美國學習日本的運動，其倡導者羅伯特·開普認為，標桿管理是一個將產品、服務和實踐與最強大的競爭對手或行業先進者進行比較的持續改進[23]。美國生產力與質量中心（APQC）認為，標桿管理是一個系統的、連續的評估過程，通過不斷地與行業領先者比較，并制定詳細的學習計劃和實施方案，達到持續改進乃至超越標桿的目的。由此可見，標桿管理最終目的是行為主體通過借鑒標桿，更好地利用事物規律實現其發展。美國施樂公司（Xerox）是最早將標桿管理應用于商業領域的成功實踐者，此后，標桿管理在國際上迅速應用于政府、高校、醫院等管理領域中。樹立科學合理的標桿是標桿管理的前提和基礎，它對于實施標桿活動的成敗起著至關重要的作用。然而，當前許多組織在選擇標桿時常常缺乏行之有效的評定方法，僅憑經驗主觀地確定標桿，嚴重影響了標桿管理的實施效果。而數據包絡分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）通過對效率的科學測度能有效找出標桿及與標桿間的效率差距。本文

運用標桿管理原理和數據包絡分析法對湖北省崗前平原工程模式區農地整治效率進行評價和比較，針對DEA無效地區的農地整治科學地選取標桿，并在尋找與標桿效率差距的基礎上提出不同地區農地整治效率優化的方案，為湖北省農地整治政策的科學制定提供參考依據。

1.2 數據來源

該批農地整治項目竣工后，省、縣（市、區）等國土管理部門組織相關的人員通過走訪鄉（鎮）政府管理人員、村干部、農戶及合作社等，調查了農地整治前后項目區發生糾紛、農地整治前后公眾支持率及農業生產等情況，圍繞著項目所產生的社會、經濟和生態環境等方面的效應對項目產出情況進行了跟蹤調查，并針對農地整治項目建立了統計臺賬。本文數據來源于湖北省國土整治局農地整治項目的統計臺賬、項目規劃設計等資料，論文對崗前平原工程模式區農地整治項目的數據予以整理，并以縣（市、區）為單位進行匯總統計，得到22個縣（市、區）農地整治的投入產出指標值。因采用DEA模型對農地整治效率進行評價時，其決策單元個數（開展農地整治的縣（市、區）數量）與投入產出指標數應保持恰當的比例關系，根據經驗決策單元數大于投入產出指標數的2倍時效率的評價結果有非常合理的區分度，從而為效率分析提供充分的依據。文中崗前平原工程模式區開展農地整治的縣（市、區）數量與投入產出指標數量能滿足上述要求。

2 研究方法

2.1 研究指標的選取

農地整治效率主要反映整治活動的投入產出比效應，因此應圍繞著投入產出構建農地整治效率指標體系。金曉斌等[16]為研究農地整治項目效率損失，構建了投入產出指標體系；張正峰等[25]從資源效應、環境效應及景觀效應等方面構建了土地整治資源環境效應產出指標體系；羅文斌等[14]從資源投入、建設業績及綜合效益等方面構建相應的指標體系對單個項目的績效進行了評價；吳冠岑等[26]構建了土地整治項目社會效益產出指標體系。從國家實施農地整治的目的出發，結合其效率的內涵，參考上述文獻并遵循全面性、科學性、數據可獲得性原則，來構建湖北省農地整治效率指標體系。農地整治中投入資源主要體現在成本和規模兩方面，因此選取最具有代表性的“單位面積投資”、“平均建設規模”作為投入指標。農地整治活動通過這一投入要素轉化成實施效果的產出指標，實施效果主要反映項目建設成效的經濟效果、社會效果、生態環境效果方面的產出指標。其中經濟效果方面的產出包括新增耕地率、耕地單產增加率、農業生產成本減少率3個指標，社會效果方面的產出包括土地糾紛減少率、公眾支持增加率2個指標，生態環境效果的產出通過土地質量變化率、田塊規整變化率、植被覆蓋變化率、水土流失治理率4個指標來衡量。指標具體含義及屬性見表1。

2.2 評價模型的構建

2.2.1 數據包絡分析法

3 效率測度與分析

3.1 農地整治效率計算

將搜集并匯總統計的湖北省崗前平原工程模式地區農地整治項目的投入和產出指標數據輸入到MaxDEA 5.2軟件中，并分別選擇傳統DEA的C2R模型（CRS）和BC2模型（VRS）計算得到湖北省22個崗前平原工程模式區農地整治的綜合效率、技術效率和規模效率值，通過DEA ExcelSolver軟件可計算出其超效率值，結果見表2。運用ArcGIS軟件制成的湖北省崗前平原工程模式區農地整治效率評價結果區分圖見圖3。

3.2 計算結果分析

從技術效率分析可知：湖北省崗前平原工程模式區農地整治技術效率的均值是0.949 5，表示各地區農地整治技術效率的平均水平較高，除黃梅縣、荊州市掇刀區、沙洋縣、松滋縣、鄂州市鄂城區、武漢市江夏區外，其他16個地

區均高于平均值；技術效率DEA有效的地區共14個，占地區總數的63.6%，分別是枝江市、天門市、云夢縣、嘉魚縣、武漢市蔡甸區、鄂州市華容區、應城市等，表明湖北省崗前平原工程模式區農地整治的管理技術和經驗逐步趨于成熟；漢川市、孝感市孝南區、黃梅縣、沙洋縣、荊州市掇刀區等地農地整治的技術效率值均大于0.90，但與技術效率DEA有效的14個地區相比仍有明顯的差距；技術效率值低于0.85的地區有松滋市、鄂州市鄂城區、武漢市江夏區，反映了這些地區農地整治的管理技術和經驗不足或存在著管理方面的放松。近年來，隨著國家和地方在農地整治領域的投入不斷增加，技術效率無效的地區應以14個有效的前沿面作為標桿，學習其管理技術和經驗，同時省級政府國土部門應重點加強對這些地區的監督和管理。

從規模效率分析可知：湖北省崗前平原工程模式區農地整治的規模效率均值是0.962 0，反映了規模效率的平均水平相對較高，除武漢市漢南區、當陽市、荊州市掇刀區、武穴市、武漢市新洲區外，其他17個地區均高于平均值；規模效率DEA有效的地區共9個，占地區總數的40.9%，分別是枝江市、天門市、云夢縣、嘉魚縣、武漢市蔡甸區、鄂州市華容區等，反映這些地區農地整治建設投入規模適度；當陽市、武穴市和武漢市新洲區3個地區的規模效率值均低于0.90，表明這3個地區的投入規模適度性相對較差。規模收益（Returns to Scale， RTS）是決策單元投入規模的變化與其引起的產量變化間的關系，包括規模收益不變、遞增和遞減三種情況。由表2知，規模有效的9個地區其規模收益不變，規模收益無效的13個地區中除孝感市孝南區是規模收益遞增外，其他12個地區規模收益都是遞減的，對于規模收益遞增的地區可適當擴大投入規模，而對于規模收益遞減的12個地區應適度減少投入規模。近年來，隨著農地整治項目建設進程加快，一些地方國土部門為追求政績而大規模進行農地整治項目建設，因項目投入規模偏大而造成了規模無效，省級國土部門應在項目審批過程中嚴格控制農地整治項目的建設與投資規模。

從綜合效率分析可知：湖北省崗前平原工程模式區中，枝江市、天門市、云夢縣、武漢市東西湖區、嘉魚縣、武漢市蔡甸區、應城市、鄂州市華容區、黃岡市黃州區9個地區農地整治處于綜合效率的前沿面上，占總數的40.9%，這些地區農地整治的綜合效率值、技術效率值和規模效率值均為1，且松弛變量為0，為DEA有效，表明這9個地區

在農地整治項目投入資源的配置、利用和規模聚集等方面都達到了有效的水平。其他13個地區的農地整治則表現為DEA無效，占比59.1%，深入分析發現上述無效地區可分為兩種情況：一是武漢市黃陂區、武漢市漢南區、當陽市、武穴市、武漢市新洲區5個地區的技術效率為1，而規模效率值小于1，表明這些地區農地整治綜合效率DEA無效的主要原因是規模與投入、產出不匹配，需擴大或減少規模，通過提高規模效率而確保綜合效率有效；二是漢川市、孝感市孝南區、黃梅縣、沙洋縣等8個地區的綜合效率、技術效率和規模效率均小于1，表明這些地區農地整治在技術和規模上都未達到有效。湖北省崗前平原工程模式區農地整治的綜合效率平均值是0.912 9，其整體效率較高，但在加速農地整治建設和投入時應注意控制其投入規模，優化項目投入產出結構，提高投入資源的合理利用程度，從而通過提高技術效率和規模效率來促進綜合效率的提升。

從分布區域來看，22個地區雖然都屬于湖北省崗前平原工程模式區，但其西片區開展農地整治的5個縣（市、區）中唯有1個地區的綜合效率是DEA有效的，4個地區是無效的；中片區開展農地整治的11個縣（市、區）中有7個地區的綜合效率是DEA有效的，無效的地區4個；東片區開展農地整治的6個縣（市、區）中有2個地區的綜合效率是DEA有效的，無效的地區4個。本文對湖北省崗前平原工程模式區西、中、東片區農地整治的三大效率均值進行了比較（見表3），三個片區的綜合效率均值和規模效率均值呈現出中間高兩邊低的明顯的態勢，從湖北省崗前平原工程模式區農地整治效率評價結果分區圖中也可看出這一較為明顯的差異，這與中片區較為發達、東西片區相對落后的實際情況相一致。三個片區在技術效率均值方面較接近，這說明這三個片區農地整治的技術水平基本相當。

3.3 超效率測度與效率標桿的選取

DEA的C2R模型可將決策單元的測度結果分為有效和無效兩類，但對多個有效決策單元難以做出進一步區分（其效率值都是1）。超效率DEA模型可彌補這一缺陷，對多個有效決策單元的效率值進行排序。從表2可知，湖北省崗前平原工程模式區農地整治的9個有效決策單元中，枝江市的超效率值最大（1.552 3），排在其后的依次是天門市（1.425 7）、云夢縣（1.242 4）、武漢市東西湖區（1.230 6）、嘉魚縣（1.209 1）等，無效決策單元的效率值與傳統C2R模型評價的結果相同。對于漢川市、武漢市黃陂區、武漢市漢南區、孝感市孝南區、黃梅縣、當陽市等13個無效決策單元，可從以下方案中選擇一個合適的標桿學習對象：

（1）依據超效率計算結果，選擇排名第一的枝江市作為自己學習標桿，因為枝江市農地整治項目的綜合效率、技術效率和規模效率均為1，其超效率達到了1.552 3，在22個崗前平原工程模式地區中其效率值最高，13個DEA無效的地區選擇效率值最高的枝江市更容易激發自身的積極性；

（2）若DEA無效的地區與效率最高的枝江市差距較大，可在其他綜合效率值為1的地區中按照地域相近或所屬行政市相同原則選擇一個便于交流、最接近、容易趕超的地區作為標桿，如鄂州市鄂城區（0.721 9）可選擇鄂州市華容區（1.049 6）作為標桿，武漢市江夏區（0.566 1）可選擇武漢市蔡甸區（1.087 1）或嘉魚縣（1.209 1）作為標桿，可穩打穩扎逐步提高本地區農地整治項目的效率。

3.4 效率差距的分析與持續改進

漢川市、武漢市黃陂區、孝感市孝南區、武漢市漢南區、黃梅縣等DEA無效的13個地區農地整治若要達到DEA有效則必須增加產出和減少投入，這可在崗前平原工程模式區農地整治的標桿前沿面的投影上找到調整目標，測算出它與標桿前沿面的差距，從而使其自身成為有效決策單元。本研究由枝江市、天門市、武漢市東西湖區等DEA有效的9個地區構成了農地整治效率的標桿前沿面，DEA無效的13個地區在投入產出的11維空間中的位置與農地整治效率的標桿前沿面有一定偏離，研究這些偏離對調整投入產出結構，提高資源配置水平以及明確未來湖北省崗前平原工程模式區農地整治效率的優化途徑具有非常重要的指導作用。根據DEA投影定理，將決策單元中松弛變量與對應指標分量比值定義為投入冗余率或產出不足率，以便于對要素進行重新配置，實現效率的優化。運用DEA投影分析法，得到DEA無效的13個地區農地整治的投入冗余率和產出不足率，具體見表4。

總體來看，上述13個崗前平原工程模式地區的農地整治存在著一定程度的投入冗余和產出不足。從投入指標來看，DEA無效的13個地區的單位面積投資（X1）和項目平均建設規模（X2）均有一定程度冗余。武漢市江夏區、鄂州市鄂城區、武漢市新洲區、武穴市及松滋市5個地區單位面積投資冗余率超過了10%，其中武漢市江夏區的冗余率最高，達到27.71%，鄂州市鄂城區次之，冗余率為16.15%；從項目平均建設規模來看，武穴市、武漢市新洲區、鄂州市鄂城區、武漢市江夏區4個地區的冗余率超過20%，其中武漢市江夏區的冗余率最高，達到43.39%，鄂州市鄂城區次之，冗余率為27.82%。這進一步說明這些地區資源配置利用的技術水平較差，技術效率偏低，同時也反映出這些地區若只追求投入規模而不重視技術開發則很難實現綜合效率有效，省級國土管理部門應重點加強對這些地區的監督和指導。其他DEA無效的地區中除當陽市、荊州市掇刀區和沙洋縣外，單位面積投資冗余率都控制在10%內，而漢川市、武漢市漢南區、黃梅縣、武漢市黃陂區、孝感市孝南區的單位面積投資冗余率控制在5%內，可見湖北省崗前平原工程模式區農地整治投入指標控制不夠理想。

從產出指標來看，DEA無效的地區中，13個地區在新

增耕地率（Y1）上產出不足率均未超過1%，表明湖北省崗前平原工程模式區的農地整治對新增耕地率這一硬性指標控制較為理想；土地糾紛減少率（Y4）這個指標有7個地區產出不足率均大于5%，其中武漢市江夏區（28.31%）、鄂州市鄂城區（20.29%）、松滋市（17.38%）、孝感市孝南區（17.30%）4個地區產出不足率超過15%，需調整的幅度很大，地方國土管理部門應加強農地整治過程中規范化管理及協調好各方的關系，以減少土地問題引發的糾紛；DEA無效的13個地區在田塊規整變化率（Y8）和水土流失治理率（Y9）兩個指標上產出均不足，其中漢川市、武漢市漢南區、當陽市、松滋市、武漢市江夏區5個地區的田塊規整變化不足率超過5%，

武漢市江夏區的田塊規整變化不足率達到15.79%，武漢市黃陂區、當陽市、武穴市、武漢市新洲區4個地區的水土流失治理不足率超過10%，當陽市的水土流失控制不足率最高，國土管理部門應在設計和施工等環節加強對田塊規整和水土流失治理等問題的監督和管理；13個地區在公眾支持增加率（Y5）上產出不足，其中當陽市、武漢市江夏區和松滋市3個地區不足率最高，因此在未來的農地整治實施過程中應該加大宣傳力度，充分尊重農民的意愿，鼓勵農民參與農地整治活動。

通過投影分析法找出農地整治DEA無效的地區與標桿間的效率差距后，應按照標桿管理原理進一步采取措施制定針對標桿的學習計劃，持續改進以提升農地整治的效率，具體來說：①DEA無效的地區應成立相應的工作小組，確定學習和持續改進的工作計劃；②工作小組對標桿學習對象進行詳細地調查研究并收集資料，做到“知己知彼，百戰不殆”；③在調查研究的基礎上找出與標桿間效率差距的原因；④制定持續改進的實施方案并在日常工作中執行，在此過程中不斷與各參與方進行溝通，修正方案；⑤根據持續改進的實施情況，每年基于DEA 模型再次進行農地整治效率評價，了解效率的改進及提升情況，及時總結經驗，并再次設立標桿，不斷循環標桿管理過程，直至達到或超越標桿。

3.5 綜合效率與投入產出指標的相關性分析

上述方程的RSquare值為0.809 6，顯然擬合效果符合要求。同時，各變量的F值和t值（P<0.05）通過檢驗，可見模型的整體線性關系顯著。表明湖北省崗前平原工程模式區農地整治綜合效率與多個投入產出間有較明顯的因果關系，即應該使投入產出指標間保持一定的結構和比例關系，通過技術水平地提高來對投入產出結構進行優化，使投入資源得以充分配置并達到最大產出， 從而實現DEA 有效。因此國土部門管理者應該意識到僅通過增加投入規模對提高農地整治綜合效率的意義并不大。

4 結論與建議

運用標桿管理原理和DEA模型對湖北省22個崗前平原工程模式區農地整治的效率進行了深入研究，其結果表明：

（1）湖北省22個崗前平原工程模式地區農地整治的綜合效率、技術效率和規模效率相對較高，其均值依次是0.912 9、0.949 5、0.962 0，其中DEA綜合效率有效的地區9個，占總數的40.9%，14個地區的技術效率有效，占地區總數的63.6%，9個地區的規模效率有效，占地區總數的40.9%，且湖北省崗前原平工程模式區西、中、東3個片區農地整治的綜合效率均值、規模效率均值及技術效率均值呈現中間高兩邊低的明顯態勢，與中片區較為發達、東西片區相對落后的實際情況相一致；

（2）運用超效率模型對綜合效率值為1的地區進行了排序，其中枝江市的超效率值最大（1.552 3），排在其后的依次是天門市（1.425 7）、云夢縣（1.242 4）、武漢市東西湖區（1.230 6）、嘉魚縣（1.209 1）等，據此提出了農地整治DEA無效地區的標桿選擇方法；

（3）運用投影分析法探索了農地整治DEA無效的13個地區與標桿之間的效率差距，存在著投入冗余和產出不足的普遍現象，5個地區單位面積投資冗余率超過了10%，4個地區的項目平均建設規模冗余率超過20%，而土地糾紛減少率、田塊規整變化率及水土流失治理率三個指標產出不足率較高，依次為4個地區不足率超過15%，5個地區的不足率超過5%，4個地區的不足率超過10%；

（4）對湖北省崗前平原工程模式區農地整治綜合效率與投入產出指標進行相關性分析，擬合方程RSquare值為0.809 6，各變量的F值和t值（P<0.05）通過檢驗，表明綜合效率與單個指標間有較明顯的相關性，且和多指標間具有顯著的多元線性關系。根據研究結論提出以下的對策建議：在未來的農地整治項目中，地方國土部門等項目參與主體應加強管理技術和經驗的學習，省級國土部門在項目的審批和建設過程中應控制好項目的投入和建設規模，優化項目投入產出結構，提高資源利用的合理程度和技術含量，從而通過提高技術效率和規模效率以實現綜合效率的大幅提升。

（編輯：王愛萍）

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[14]羅文斌，吳次芳，吳一洲.基于物元模型的土地整理項目績效評價方法與案例研究[J].長江流域資源與環境， 2011， 20（11）： 1321-1326.

[15]何西科，楊錦繡，冉彬.農村土地整理績效評價問題：以成都市溫江區項目為例[J].財經科學， 2011， 6（7）： 92-99.

[16]金曉斌，周寅康，李學瑞.中部土地整理區土地整理投入產出效率評價[J].地理研究， 2011， 30（7）： 1198-1296.

[17]Rien W， Paul S. The Recursive Thick Rrontier Approach to Estimating Efficiency[J]. Economic and Financial Reports， 1999， 19（2）： 49-75.

[18]Rien W， Paul S. Thick Frontier Approach to Estimating Production Efficiency[J]. Oxford Bulletin of Economics & Statistics， 2006， 68（2）： 183-201.

[19]Arcelus Francisco J， Arocena Pablo.Convergence and Productive Efficiency in Fourteen OECD Countries： A Nonparametric Frontier Approach[J]. International Journal of Production Economics， 2000， 66（2）： 105-117.

[20]Huang T H， Wang M H. Comparison of Economic Efficiency Estimation Methods： Parametric and Nonparametric Techniques[J]. The Manchester School， 2002， 70（4）： 682-709.

[21]Chung William. Review of Building Energyuse Performance Benchmarking Methodologies[J]. Applied Energy， 2011， 88（5）： 1470-1479.

[22]Lai Mei Chi， Huang Hao Chen， Wang Wei Kang. Designing a Knowledgebased System for Benchmarking： A DEA Approach[J]. KnowledgeBased Systems， 2011， 24（5）： 662-671.

[23]許乃中，曾維華，等.工業園區循環經濟績效評價方法研究[J].中國人口·資源與環境， 2010， （3）： 44-49.

[24]湖北省國土廳.土地開發整理工程建設標準[R]. 武漢：湖北省國土廳，2008.

[25]張正峰，趙偉.土地整理的資源與經濟效益評估方法[J].農業工程學報，2011，（3）：295-299.

[26]吳冠岑，劉友兆，付光輝.基于熵權可拓物元模型的土地整理項目社會效益評價[J].中國土地科學，2008，22（5）： 40-46.

[27]Charnes A， Cooper W W， Rhodes E. Measuring the Efficiency of Decision Making Units[J]. European Journal of Operational Research， 1978， 2（6）：429-444.

[28]Banker R D. Estimating Most Productive Scale Size Using Date Envelopment Analysis[J]. European Journal of Operational Research， 1984，17：35-44.

[29]魏權玲.數據包絡分析[M].北京：科學出版社，2004.

Abstract Rural land consolidation is an important measure to ensure national food security and solve the “San Nong” Problem. In recent years， the investment in rural land consolidation by Chinese government has been increasing. This paper takes 22 counties （cities， districts） rural land consolidation projects on preservice plain engineering model areas in Hubei Province as an example， collects and analyzes the input and output data， and evaluates rural land consolidation efficiencies by using the benchmarking management theory and data envelopment analysis （DEA） model， including the comprehensive efficiency， technical efficiency， scale efficiency and super efficiency， to judge the effectiveness of DEA. The paper puts forward the benchmarking selection method for those rural land consolidation DEA inefficient areas， establishes the DEA effective areas as alternative benchmarks for rural land consolidation， and finds out the efficiency gap between DEA in efficient areas and efficiency of benchmarlcs by using the projection analysis method and analyzes the reasons. The paper further puts forward to the continuous improvement methods to benchmarking learning and inspects the improvement results. Research shows that： the efficiency of rural land consolidation projects on preservice plain engineering model areas in Hubei Province is relatively high overall. The DEA comprehensive efficiency in 9 areas are efficient， technical efficiency of 13 regions is effective， scale efficiency in 9 regions is effective， and three efficient mean values are 0.912 9， 0.949 5， and 0.962 0. The rural land consolidation efficiency mean values of the West， Central， East areas of the engineering model show a apparent tendency of high in the middle and low on both sides. There are input redundancy and output deficiency in rural land consolidation efficiency of DEA invalid regions. Per unit area investment redundancy rate is more than 10% in Jiangxia District. The average construction scale redundancy rate is over 20% in Wuxue City and other three regions， and the indexes of the reducing rate of land disputes， the change rate of neat plots and soil erosion rates have higher underemployment rate. The underemployment rate of the reducing rate of land disputes and the change rate of neat plots is the highest in Jiangxia District 28.31% and 15.79%respectively. The future rural land consolidation projects on preservice plain engineering model areas should pay attention to the input scale， optimize the inputoutput structure， increase the degree of rational use of resources， and promote the improvement of the comprehensive efficiency by improving technical efficiency and scale efficiency.

Key words rural land consolidation； efficiency； benchmarking management； DEA； preservice plains engineering mode area

[6]譚峻.臺灣地區農地重劃整理效益評價[J].經濟問題探索， 2008， （4）： 132-136.

[7]劉憲法.臺灣農地重劃制度及其對中國大陸的啟示[J].中國農村經濟， 2011， （11）： 82-91.

[8]張遠索， 胡紅梅，等.臺灣農村社區土地重劃案例分析及經驗借鑒：以苗栗縣泰安鄉天狗農村社區為例[J].臺灣研究集刊，2013， （4）： 45-52.

[9]黃輝玲， 吳次芳，張守忠.黑龍江省土地整治規劃效益分析與評價[J].農業工程學報， 2012， 28（6）： 240-246.

[10]谷曉坤.湖北省不同類型土地整治生態效應評價[J].應用生態學報， 2012， 23（8）： 2263-2269.

[11]劉瑞卿，李新旺，張路路，等.基于格序結構的土地整治綜合效益評價研究[J].土壤通報， 2012， 43（6）： 1305-1310.

[12]趙俊銳，朱道林.基于能值分析的土地開發整理后效益評價[J].農業工程學報， 2010， 26（10）： 337-344.

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[14]羅文斌，吳次芳，吳一洲.基于物元模型的土地整理項目績效評價方法與案例研究[J].長江流域資源與環境， 2011， 20（11）： 1321-1326.

[15]何西科，楊錦繡，冉彬.農村土地整理績效評價問題：以成都市溫江區項目為例[J].財經科學， 2011， 6（7）： 92-99.

[16]金曉斌，周寅康，李學瑞.中部土地整理區土地整理投入產出效率評價[J].地理研究， 2011， 30（7）： 1198-1296.

[17]Rien W， Paul S. The Recursive Thick Rrontier Approach to Estimating Efficiency[J]. Economic and Financial Reports， 1999， 19（2）： 49-75.

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[26]吳冠岑，劉友兆，付光輝.基于熵權可拓物元模型的土地整理項目社會效益評價[J].中國土地科學，2008，22（5）： 40-46.

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[28]Banker R D. Estimating Most Productive Scale Size Using Date Envelopment Analysis[J]. European Journal of Operational Research， 1984，17：35-44.

[29]魏權玲.數據包絡分析[M].北京：科學出版社，2004.

Abstract Rural land consolidation is an important measure to ensure national food security and solve the “San Nong” Problem. In recent years， the investment in rural land consolidation by Chinese government has been increasing. This paper takes 22 counties （cities， districts） rural land consolidation projects on preservice plain engineering model areas in Hubei Province as an example， collects and analyzes the input and output data， and evaluates rural land consolidation efficiencies by using the benchmarking management theory and data envelopment analysis （DEA） model， including the comprehensive efficiency， technical efficiency， scale efficiency and super efficiency， to judge the effectiveness of DEA. The paper puts forward the benchmarking selection method for those rural land consolidation DEA inefficient areas， establishes the DEA effective areas as alternative benchmarks for rural land consolidation， and finds out the efficiency gap between DEA in efficient areas and efficiency of benchmarlcs by using the projection analysis method and analyzes the reasons. The paper further puts forward to the continuous improvement methods to benchmarking learning and inspects the improvement results. Research shows that： the efficiency of rural land consolidation projects on preservice plain engineering model areas in Hubei Province is relatively high overall. The DEA comprehensive efficiency in 9 areas are efficient， technical efficiency of 13 regions is effective， scale efficiency in 9 regions is effective， and three efficient mean values are 0.912 9， 0.949 5， and 0.962 0. The rural land consolidation efficiency mean values of the West， Central， East areas of the engineering model show a apparent tendency of high in the middle and low on both sides. There are input redundancy and output deficiency in rural land consolidation efficiency of DEA invalid regions. Per unit area investment redundancy rate is more than 10% in Jiangxia District. The average construction scale redundancy rate is over 20% in Wuxue City and other three regions， and the indexes of the reducing rate of land disputes， the change rate of neat plots and soil erosion rates have higher underemployment rate. The underemployment rate of the reducing rate of land disputes and the change rate of neat plots is the highest in Jiangxia District 28.31% and 15.79%respectively. The future rural land consolidation projects on preservice plain engineering model areas should pay attention to the input scale， optimize the inputoutput structure， increase the degree of rational use of resources， and promote the improvement of the comprehensive efficiency by improving technical efficiency and scale efficiency.

Key words rural land consolidation； efficiency； benchmarking management； DEA； preservice plains engineering mode area

[6]譚峻.臺灣地區農地重劃整理效益評價[J].經濟問題探索， 2008， （4）： 132-136.

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[9]黃輝玲， 吳次芳，張守忠.黑龍江省土地整治規劃效益分析與評價[J].農業工程學報， 2012， 28（6）： 240-246.

[10]谷曉坤.湖北省不同類型土地整治生態效應評價[J].應用生態學報， 2012， 23（8）： 2263-2269.

[11]劉瑞卿，李新旺，張路路，等.基于格序結構的土地整治綜合效益評價研究[J].土壤通報， 2012， 43（6）： 1305-1310.

[12]趙俊銳，朱道林.基于能值分析的土地開發整理后效益評價[J].農業工程學報， 2010， 26（10）： 337-344.

[13]高明秀，張 芹，趙庚星.土地整理的評價方法及應用[J].農業工程學報， 2011， 27（10）： 300-307.

[14]羅文斌，吳次芳，吳一洲.基于物元模型的土地整理項目績效評價方法與案例研究[J].長江流域資源與環境， 2011， 20（11）： 1321-1326.

[15]何西科，楊錦繡，冉彬.農村土地整理績效評價問題：以成都市溫江區項目為例[J].財經科學， 2011， 6（7）： 92-99.

[16]金曉斌，周寅康，李學瑞.中部土地整理區土地整理投入產出效率評價[J].地理研究， 2011， 30（7）： 1198-1296.

[17]Rien W， Paul S. The Recursive Thick Rrontier Approach to Estimating Efficiency[J]. Economic and Financial Reports， 1999， 19（2）： 49-75.

[18]Rien W， Paul S. Thick Frontier Approach to Estimating Production Efficiency[J]. Oxford Bulletin of Economics & Statistics， 2006， 68（2）： 183-201.

[19]Arcelus Francisco J， Arocena Pablo.Convergence and Productive Efficiency in Fourteen OECD Countries： A Nonparametric Frontier Approach[J]. International Journal of Production Economics， 2000， 66（2）： 105-117.

[20]Huang T H， Wang M H. Comparison of Economic Efficiency Estimation Methods： Parametric and Nonparametric Techniques[J]. The Manchester School， 2002， 70（4）： 682-709.

[21]Chung William. Review of Building Energyuse Performance Benchmarking Methodologies[J]. Applied Energy， 2011， 88（5）： 1470-1479.

[22]Lai Mei Chi， Huang Hao Chen， Wang Wei Kang. Designing a Knowledgebased System for Benchmarking： A DEA Approach[J]. KnowledgeBased Systems， 2011， 24（5）： 662-671.

[23]許乃中，曾維華，等.工業園區循環經濟績效評價方法研究[J].中國人口·資源與環境， 2010， （3）： 44-49.

[24]湖北省國土廳.土地開發整理工程建設標準[R]. 武漢：湖北省國土廳，2008.

[25]張正峰，趙偉.土地整理的資源與經濟效益評估方法[J].農業工程學報，2011，（3）：295-299.

[26]吳冠岑，劉友兆，付光輝.基于熵權可拓物元模型的土地整理項目社會效益評價[J].中國土地科學，2008，22（5）： 40-46.

[27]Charnes A， Cooper W W， Rhodes E. Measuring the Efficiency of Decision Making Units[J]. European Journal of Operational Research， 1978， 2（6）：429-444.

[28]Banker R D. Estimating Most Productive Scale Size Using Date Envelopment Analysis[J]. European Journal of Operational Research， 1984，17：35-44.

[29]魏權玲.數據包絡分析[M].北京：科學出版社，2004.

Abstract Rural land consolidation is an important measure to ensure national food security and solve the “San Nong” Problem. In recent years， the investment in rural land consolidation by Chinese government has been increasing. This paper takes 22 counties （cities， districts） rural land consolidation projects on preservice plain engineering model areas in Hubei Province as an example， collects and analyzes the input and output data， and evaluates rural land consolidation efficiencies by using the benchmarking management theory and data envelopment analysis （DEA） model， including the comprehensive efficiency， technical efficiency， scale efficiency and super efficiency， to judge the effectiveness of DEA. The paper puts forward the benchmarking selection method for those rural land consolidation DEA inefficient areas， establishes the DEA effective areas as alternative benchmarks for rural land consolidation， and finds out the efficiency gap between DEA in efficient areas and efficiency of benchmarlcs by using the projection analysis method and analyzes the reasons. The paper further puts forward to the continuous improvement methods to benchmarking learning and inspects the improvement results. Research shows that： the efficiency of rural land consolidation projects on preservice plain engineering model areas in Hubei Province is relatively high overall. The DEA comprehensive efficiency in 9 areas are efficient， technical efficiency of 13 regions is effective， scale efficiency in 9 regions is effective， and three efficient mean values are 0.912 9， 0.949 5， and 0.962 0. The rural land consolidation efficiency mean values of the West， Central， East areas of the engineering model show a apparent tendency of high in the middle and low on both sides. There are input redundancy and output deficiency in rural land consolidation efficiency of DEA invalid regions. Per unit area investment redundancy rate is more than 10% in Jiangxia District. The average construction scale redundancy rate is over 20% in Wuxue City and other three regions， and the indexes of the reducing rate of land disputes， the change rate of neat plots and soil erosion rates have higher underemployment rate. The underemployment rate of the reducing rate of land disputes and the change rate of neat plots is the highest in Jiangxia District 28.31% and 15.79%respectively. The future rural land consolidation projects on preservice plain engineering model areas should pay attention to the input scale， optimize the inputoutput structure， increase the degree of rational use of resources， and promote the improvement of the comprehensive efficiency by improving technical efficiency and scale efficiency.

Key words rural land consolidation； efficiency； benchmarking management； DEA； preservice plains engineering mode area