基于数据包络研究法土地整治综合效益评价探究

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1、基于数据包络研究法土地整治综合效益评价探究　　摘要：土地整治项目综合效益是评价一个土地整治项目的重要指标，研究土地整治项目的效益具有重要的现实意义。本文引入数据包络分析法中的C2R模型，从投入产出两个大方面选取了8个因子构建了评价指标体系，并以卢龙县的6个项目进行实证。最后证明，基于数据包络分析法是一种研究土地整治项目相对效率的有效手段，使评价结果客观性、稳定性更强，可为土地整治综合效益评价及土地整治项目选取工作提供决策服务。Abstract：Comprehensivebenefitoflandremediationprojectisanimportanteval

2、uatingindicatoroflandremediationprojects，whichmeansstudyonthebenefitsoflandremediationprojectshasimportantpracticalsignificance.ThispaperintroducesC2Rmodel，containedinDEA，selecting8factorstoconstructtheevaluationindexsystemfromthetwomajoraspectsofinputandoutput，andanalysisismadewith6p

3、rojectsofLulongCountyanexample.Finally，itisprovedthatDEAisaneffectivemethodtostudytherelativeefficiency5oflandmanagementprojectanditcanimprovetheobjectivityandstabilityoftheevaluationresult，thusprovidingreferencefortheevaluationofcomprehensivebenefitsoflandmanagementandforlandmanageme

4、ntprojectselection.关键词：土地整治；数据包络分析法；综合效益；评价Keywords：landmanagement；DEA；comprehensivebenefit；evaluation中图分类号：F224文献标识码：A文章编号：1006-4311（2013）23-0318-020引言我国人口多，人均耕地少，耕地后备资源不足，人地矛盾突出。随着经济的发展、人口的增加、工业化和城市化的日益加剧，人类对土地资源的需求也与日俱增。土地整治是人类利用自然和改造自然的措施，是社会经济发展到一定阶段解决土地利用问题的必然选择[1]。实践证明，土地整治是实现我

5、国1.2亿hm2耕地总量动态平衡的主要途径。5土地整治综合效益研究的目的就是要追求在给定的各种土地整治的投入要素的条件下实现土地整治效益的最大产出，或者在一定的土地整治产出水平下寻求投入要素的最小化[2]。预计到2015年，我国要通过土地整治补充耕地2400万亩，确保耕地总量保持在18.18亿亩。本文以卢龙县土地整治项目为例，引入数据包分析方法，探索一条新的土地整治综合效益评价方法，旨在为土地整治综合效益评价及土地整治项目遴选工作提供方法支撑。1土地整治综合效益评价方法1978年由著名的运筹学家A.Charnes（查恩斯）和W.W.Cooper（库伯），及E.Rh

6、odes（罗兹）首先提出了数据包分析（DataEnvelopmentAnalysis，简称DEA）的方法，是采用数学模型评价对具有多投入和多产出的部门或单位间的相对有效性的方法[3]。DEA方法简要概括如下：假设有n个决策单元DMUj（j=1，2，3，…，n），存在m种投入和s种产出，分别用不同的经济指标表示，从而构成了n个评价单元的多指标投入和多指标产出的评价系统。2评价对象及指标体系建立基于数据包络分析模型的介绍，本文以卢龙县6个土地整治项目为例，以全面反映评价的内容、指标选取的真实性、指标的可比性等为标准，在遵循指标选取的代表性、系统性、可操作性的原则下，参

7、考土地整治效益评价指标体系研究相关成果，选出投入、产出指标。5投入指标，即在土地整治过程中的投入要素。本文选取具有代表性的单位面积投资和新增耕地单位面积投资为投入指标。单位面积投资=项目总投资/项目建设规模，新增耕地单位面积投资=项目总投资/新增耕地面积；其中项目总投资包括前期工作经费、工程施工费、工程监理费、竣工验收费和不可预见费等。产出指标，即土地整治活动中的产出要素。本文综合选取了经济效益、社会效益和生态效益三个方面的6项指标，使得土地整治项目综合效率评价更具有说服力。3实例分析3.1项目区域概况本文选取卢龙县7个土地整治项目为研究对象。项目区地处东经118

8、°45′5