基于土地保障功能的貴州省土地整治社會效益分析

肖玖軍 謝 剛* 謝元貴 董艷艷 劉 弢 楊 禹

(1.貴州省山地資源研究所,貴陽 550001；2.貴州科學院,貴陽 550001；3.貴州省土地整治中心,貴陽 550001)

土地整治是對低效利用、不合理利用和未利用的土地進行治理，對生產建設破壞和自然災害的土地進行恢復利用，以提高土地利用率的活動[1]。土地整治已經由單一的耕地整理不斷豐富為農用地整理、農村建設用地整理、城鎮工礦建設用地整理、土地復墾和宜耕后備土地資源開發等5種類型，已由自然性工程轉變為綜合性社會工程。社會工程的基礎則在于把“人”的作用放在第一位[2]。我國今后一定時期內，土地整治都將是土地利用和管理的核心內容之一，是解決人地矛盾的重要方式，是土地資源可持續利用實現強有力的手段，也是推進城鎮土地節約集約利用的有效途徑，同時就土地整治活動本身體現出了很大的發展及研究的潛力。土地整治項目的建設推動了土地利用結構的優化，宜農未利用地的開發、耕地質量的提高、糧食產能的增加以及農村社區的發展和農村生產生活方式的改善[3]。土地整治項目的社會效益是指土地整理實施后對社會環境系統的影響及其產生的宏觀社會效應。也就是土地整理在獲得經濟效益和生態效益的基礎上，從社會角度出發，為實現社會發展目標所做貢獻與影響的程度[4-5]。自土地整治實踐工作開展的十幾年來，針對土地整治項目后效益水平的研究引發了學者們的極大關注[6]。科學地對土地整治項目的社會效益進行評價，以找出項目規劃中的不足，為項目社會效益提升提供科學依據[7]。

土地整治項目社會效益評價涉及的問題較為廣泛[5]，是多年來土地整治項目效益評價研究的難點之一。近幾年，相關專家主要通過構建土地整治社會效益評價指標與體系，并進行相關的實證研究[8-9]，一些學者從整治地區土地類型不同的角度有針對性地提出土地整治效益評價的指標并進行相關驗證[10-11]，此外，一些學者還引入系統動力學、結構方程模型、模糊模型識別法和灰色關聯法等一些相關前沿方法進行評價[12-14]。總體上，社會效益評價以打分或定性評價為主，多與生態效應以及經濟效應交叉，并具有間接、潛在及滯后性的特點，其評價指標較難辨別[4]，評價不夠充分和沒有量化，體系不完整、建立的評價方法和評價體系在應用區域和范圍上均存在通用性較差等不足，估算方法難以滿足定量的現實需要。同時，不同類型土地整治項目的社會效益評價方法不統一，多從各類土地整治項目的出發點和目的性出發建立評價方法，通用性較差。建立一種廣譜性的評價方法服務于各類土地整治項目前評價和后評價，便于管理部門進行時間縱向、空間橫向以及不同土地整治類型等方面的綜合比較分析，對于今后的土地綜合整治項目實施與管理有重要意義。

以構建社會效益測算模型為核心，并用4類土地整治項目典型案例實證模型的合理性和可操作性，以期科學解決現行土地整治項目社會效益評價體系缺少綜合效益定量論證，負效益反映少以及不同類型土地整治項目社會效益評價通用性不足等問題，旨在為科學、有序開展土地整治項目社會效益評價提供保障。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

貴州省位于西南喀斯特地貌腹地，喀斯特地貌面積較大，石漠化程度深，加之不合理的土地利用造成水土流失，使耕地質量呈現下降趨勢，此外人均耕地少，致使人地矛盾較為尖銳，土地整治是解決人地矛盾的重要手段之一。“十二五”期間，貴州省開展了大量土地整治工作，通過農村土地監測監管系統統計，國土部門共完成各類土地整治項目5 573個，共建成高標準農田面積4.09×105hm2，補充耕地5.94×104hm2[15]。通過實施土地整治項目增加了耕地數量和提升耕地質量，對項目區產生顯著的社會效益，一定程度上緩解了人地矛盾。但土地整治項目效益系統評價不足，僅停留在土地整治成效評估或簡單的定性評價上，不能系統及有效地掌握土地整治實施效果，亟需提出一種通用性強和適用性廣的評價模型來加以解決。

1.2 數據來源

1.2.1典型案例選取

以典型性、針對性、完整性、客觀性和適度性為基本原則，以縣為單位，按照每個市(州)每類土地整治項目不少于2個項目，且1種土地整治類型不能讓1個縣有2個項目的要求，從貴州省“十二五”期間已實施的各類土地整治項目中選取典型案例，共選擇典型案例157例，其中農用地整理32例，土地復墾33例，宜耕后備土地資源開發43例，農村建設用地整理49例，案例區域分布詳見圖1。

圖1 各類土地整治項目案例分布圖Fig.1 Distribution map of four types of land remediation project cases

1.2.2基礎數據來源

案例中所涉及的數據來源于土地整理、高標準基本農田建設和土地開發項目等典型案例的可行性研究報告、項目建議書和項目竣工驗收等資料，城鄉建設用地增減掛鉤典型案例的實施規劃、實設計及竣工驗收等資料，土地復墾項目典型案例的復墾方案、復綠方案及竣工驗收資料等。此外還使用了貴州省統計年鑒，貴州省各市(州)和各縣(市、區)社會保障標準等經濟社會資料。

1.3 研究方法

本研究以具體商業保險作為土地保障功能的參照對象，從土地整治項目所產生的醫療、失業和養老3個方面的社會保障功能出發，采用市場比較法利用保險費率構建土地整治項目社會效益計算模型[16-17]，測算對各類土地整治項目社會效益進行計算。

1.3.1人口測算

通過對典型案例土地整治后新增耕地及原有耕地增產來確定“安置人口”數量，參考盧良恕[18]提出的人均糧食占有量437 kg的小康標準，得出整治后最大“安置人口”數量。參照世界衛生組織對發展中國家人口年齡結構劃分標準，將“安置人口”劃分為被撫養、基本和保養人口3種類型，用《2015年貴州省統計年鑒》[19]中各年齡段人口所占比例對“安置人口”進行測算。用統計年鑒中的男女人口所占比例對被撫養人口，基本人口和保養人口3種類型中的男性人口和女性人口進行測算。

1.3.2土地整治項目社會效益測算方法

根據貴州省最新農村社保繳納及領取標準計算一次性投保所需的資金作為醫療保險價值，測算出土地整治項目的醫療保障效益。計算式為：

1)基于醫療保險費率標準的測算。根據貴州省最新農村社保繳納及領取標準計算一次性投保所需的資金作為醫療保險價值，測算出土地整治項目的醫療保障效益。計算式為：

(1)

(2)

式中：M被撫養醫保和M基本醫保為土地整治后對“安置人口”的醫療保障價值；MA、MB、MC和MD分別為“安置人口”中撫養人口男性、撫養人口女性、基本人口男性和基本人口女性的醫療保險費一次性付清金額基數；NA、NB、NC和ND分別為”安置人口”中被撫養人口男性數量、撫養人口女性數量、基本人口男性數量和基本人口女性數量；R1為醫療保險費；R2為醫療保險費基數。

土地整治項目的醫療保障效益為：

M土整醫保=M被撫撫養醫+M基本醫保

(3)

參照貴州省農村社保繳納及領取標準，被撫養人口男性醫療保險費一次性付清金額基數700元，被撫養人口女性醫療保險費一次性付清金額基數800元，基本人口男性醫療保險費一次性付清金額基數1 200元，基本人口女性醫療保險費一次性付清金額基數1 150元。醫療保險支付金額最低為 1 200 元，賠償金額為投保資金5倍，則醫療保險費6 000元，醫療保險費基數1 450元。

2)基于失業保險費率標準的測算。土地整治項目的失業保障效益用失業之后一定時期內領取的生活保障費用測算，失業補助期參照《社會保險法》對失業保險作出的相關規定，領取期限最長為24個月。公式如下：

M被撫養失保=(NA+NB)×T×R3

(4)

M基本失保=(NC+ND)×T×R3

(5)

式中：M被撫養失保和M基本失保分別為土地整理對“安置人口”中被撫養人口和基本人口的失業保障價值；NA、NB、NC和ND含義和醫療保障中保持一致；T為失業保險領取期限，取24個月；R3為人均每年最低生活保障。

則土地整治的失業保障效益為：

M土整失保=M被撫養失保+M基本失保

(6)

人均每年最低生活保障數據取自各縣(市、區)公布的最新數據。

3)基于養老保險費率標準的測算。土地整治的養老保障效益主要體現在基本人口和保養人口這兩類群體。采用商業保險的方式，以一次性投保所需的資金測算養老保障效益。公式如下：

(7)

M保養養老=(AM×NE+AW×NF)×R3

(8)

式中：M基本養老和M保養養老分別為土地整治對“安置人口”中基本人口和養老人口的養老保障效益；ME和MF分別為“安置人口”中基本人口中男性和女性養老保險費一次性付清金額基數；NC和ND含義不變，AM和AW分別為“安置人口”中保養人口男性和女性的數量；R3含義不變；R4為基本養老保險費基數;R5為養老保險費。

則土地整治的養老保障效益為：

M土整養老=M基本養老+M保養養老

(9)

參照貴州省農村社保繳納及領取標準，男性養老保險費一次性付清金額基數4 400元，女性養老保險費一次性付清金額基數4 600元。基本養老保險費基數1 822元，養老保險費3 200元。

根據2015年貴州省統計年鑒顯示貴州省人口男性的平均期望壽命為68.4歲(取69歲)，女性為74.1歲(取74歲)。因此，“安置人口”中保養人口男性平均能夠領取9年養老保險金，女性能夠平均領取14年養老保險金。

4)土地整治項目的社會效益計算。根據前文所述，以土地整治項目3方面社會保障之和作為土地整治項目的社會效益結果，即：

M土整社會=M土整醫保+M土整失保+M土整養老

(10)

1.3.3統計學分析

2 結果與分析

采用社會效益測算模型，測算出各典型案例社會效益結果，不同土地整治項目的社會效益差異較大，為了使各區域和各類土地整治項目社會效益具有可比性，這里筆者引入單位建設規模社會效益和投資社會效益系數指標，具體計算方法為各土地整治項目社會效益與建設規模或投資規模之商，投資規模與建設規模數據均直接從典型案例資料中提取。

2.1 不同類型土地整治項目社會效益分析

2.1.1描述性分析

農村建設用地整理單位建設規模產生的社會效益最高(表1)，為43.82萬元/hm2，其次為后備土地資源開發35.78萬元/hm2，農用地整理13.02萬元/hm2，土地復墾6.61萬元/hm2。各土地整治類型中，宜耕后備土地資源開發單位投資產生的社會效益最高，為8.75，其次為農用地整理4.36，農村建設用地整治和土地復墾相對較少，分別為1.09和0.66。

2.1.2多變量方差分析

不同類型間比較，4種檢驗的概率均為：P=0.000<0.050，差異有統計學意義；不同類型與社會效益指標交互作用的概率均為：P=0.000<0.050(表2)，差異有統計學意義。

表1 社會效益指標描述性分析Table 1 Descriptive statistics of social benefits

表2 多變量方差分析結果Table 2 Multivariate testsa

2.1.3球對稱檢驗

近似卡方值=24.947，P=0.000<0.05(表3)，資料的協方差矩陣不滿足球形對稱條件，因此需要采用校正系數。

2.1.4單變量方差分析結果

由于資料不滿足球對稱條件，需采用校正系數，Greenhouse-Geisser，Huynh-Feldt和Lower-bound的校正系數依次為0.776、0.822和0.333，校正后的自由度依次為2.329(0.776×3)，2.465(0.822×3)和1.000(0.333×3)(表4)。檢驗結果，F值相同，而P值不同。不同類型間比較，P<0.05，差異有統計學意義；類型與社會效益指標間的交互作用，P<0.05，有統計學意義。

表3 Mauchly’s 球對稱檢驗結果Table 3 Mauchly’s test of sphericitya

2.1.5重復測量資料隨類型的變化趨勢

線性模型有統計學意義(P=0.000)，二次模型無統計學意義(P=0.229)(表5)，3次模型有統計學意義(P=0.000)。

2.1.6組間效應分析

P=0.000<0.05(表6)，2組間差異有統計學意義，不同指標描述社會效益的作用有差異。

2.1.7輪廓圖

輪廓圖是對重復測量資料邊際的大致描述，通過輪廓圖可以對相關效應在類型上變化趨勢有一個直觀的認識。圖2反應出研究區各土地整治類型社會效益2個指標的變化總體趨勢是一致的，4種類型中，農用地整理為中位水平，土地復墾為低位水平，宜耕后備土地資源開發為較高水平，但農村建設用地整理的2個社會效益指標反差較大，農村建設用地整理的單位建設規模社會效益為該最高類型，而投資社會效益系數則相反，為最低類型，這主要是與農村建設用地整理投資強度較大有關。

2.2 不同區域土地整治項目社會效益分析

2.2.1單位建設規模社會效益

農用地整理(圖3)：黔西南州單位建設規模產生的社會效益最高，為33.95萬元/hm2，其次為六盤水市27.06萬元/hm2，黔南州15.44萬元/hm2，畢節市11.61萬元/hm2，銅仁市社會效益最小且為負值，為-2.04萬元/hm2。

土地復墾：黔西南州單位建設規模產生的社會效益最高為40.20萬元/hm2，其次為六盤水市26.98萬元/hm2，安順和銅仁市沒有產生正效益，其值分別為-2.38和-9.72萬元/hm2。

宜耕后備土地資源開發：畢節和六盤水市單位建設規模產生的社會效益最高，達55.58和53.18萬元/hm2，其次為黔東南州46.10萬元/hm2，貴陽市36.76萬元/hm2，黔西南州32.19萬元/hm2，遵義市30.21萬元/hm2，安順市、黔南州和銅仁市3地<30萬元/hm2，分別為22.55、25.60 和24.93萬元/hm2。

農村建設用地整理：通過農村建設用地整理，貴陽市單位建設規模產生的社會效益相對較高，達114.36萬元/hm2，其次為畢節和六盤水市，分別為79.94萬和61.77萬元/hm2，黔東南州、黔南州和銅仁市<30萬元/hm2，分別為27.34萬、27.06萬和24.98萬元/hm2。

2.2.2投資社會效益系數

農用地整理(圖4)：黔西南州和六盤水市單位投資產生的社會效益相對較高，分別為9.61和8.58，其次為畢節市4.79，遵義市3.32，銅仁市投資社會效益系數為負，其值為-0.65。

土地復墾：六盤水市單位投資產生的社會效益高于其他區域，為3.98，黔西南州位居第二，其值為2.74，畢節市、貴陽市、黔東南州、黔南州和遵義市投資社會效益系數為0～1，安順和銅仁市單位投資產生的社會效益為負值，分別為-0.15和-1.18。

宜耕后備土地資源開發：畢節市、貴陽市、六盤水市、黔東南州和黔西南州5地的處于第1層次，投資社會效益系數均在10以上，安順市、黔南州、銅仁市和遵義市處于第2層次，投資社會效益系數均在10以下。

圖2 社會效益邊際均值輪廓圖Fig.2 Profile plots of estimated marginal means of social benefit

農村建設用地整理：畢節、貴陽和六盤水市3地單位投資產生的社會效益顯著高于其他區域，投資社會效益系數均在2以上，其余各地均<0.5，黔西南州水平最低，僅為0.05。

3 結論與討論

1)本研究中土地整治項目社會效益的測算基礎是項目實施工程措施改變耕地數量與質量而引起的土地保障功能變化，4種類型項目的土地利用分類方式一致，具有可比性。4種類型土地整治項目產生的效益差異較為顯著，單位建設規模社會效益表現為：農村建設用地整理>宜耕后備土地資源開發>農用地整理>土地復墾，投資社會效益系數表現為：宜耕后備土地資源開發>農用地整理>農村建設用地整理>土地復墾。4種類型間的比較差異可能主要來自于它們的整治前主要地類、規劃目的和方向和項目區位條件等因素。

圖3 不同區域各類土地整治單位建設規模社會效益柱狀圖Fig.3 Columnar section of the social benefits of the unit construction scale of various land renovation in different regions

圖4 不同區域各類土地整治投資社會效益系數Fig.4 Social benefits coefficient of various land renovation in different regions

2)2個社會效益指標差異較為顯著，總體變化趨勢趨同，主要原因是各類土地整治項目投資受建設規模影響較大，但同時還受項目區基礎設施、產業現狀、經濟水平和生態條件等多方面影響。

3)4種土地整治類型社會效益表現出區域差異，總體上，呈西部和北部好于東部和南部。對農村建設用地整理來講，還表現出經濟條件好的縣份效益好于經濟條件差的縣份。

土地整治社會效益涉及面廣，且多為間接性效益，本研究僅從土地保障功能角度出發構建了適合不同區域、不同類型社會效益的測算模型，對整個社會效益的覆蓋面還需要進一步研究；不同土地整治類型的項目基本條件、總體要求以及采用手段存在不同，可能還會帶來其他方面的社會效益，這一些方面的社會效益的評價也需要進一步深入考慮；本研究中的2個社會效益指標的使用時應根據評價目標進行相應的選擇，如投資社會效益系數更偏重于投資回收方面，偏重于經濟角度。

針對土地整治社會效益，當前研究主要定性或構建指標體系等進行研究，而如何將不同區域、不同整治類型社會效益等進行綜合，全面構建土地整治社會效益測算還有待進一步深入。同時，由于數據資料限制，本研究結果在更大范圍，不同區域條件下的適用性也有待在后續研究中進一步驗證。