黄土丘陵区榆林南部退耕还林（草）工程综合效益评价

成六三　高晓东　陈小莉　吴普特

（1.重庆工程职业技术学院地质与测绘工程学院，重庆402260；2.西北农林科技大学水土保持研究所，陕西杨凌712100；3.中国科学院水利部水土保持研究所，陕西杨凌712100；4.西北农林科技大学农学院，陕西杨凌712100）

黄土丘陵区榆林南部退耕还林（草）工程综合效益评价

成六三1高晓东2，3陈小莉4吴普特2，3

（1.重庆工程职业技术学院地质与测绘工程学院，重庆402260；2.西北农林科技大学水土保持研究所，陕西杨凌712100；3.中国科学院水利部水土保持研究所，陕西杨凌712100；4.西北农林科技大学农学院，陕西杨凌712100）

以地处黄土丘陵区的陕西榆林南部6县（米脂、绥德、佳县、吴堡、清涧和子洲）为例，对自1999年退耕还林（草）工程实施10年以来的综合效益进行评价。结果表明：榆林南部6县的固土保肥、固碳制氧和涵养水源效益是工程实施取得的主体生态效益，占总效益的 99%；榆林南部6县工程实施对农业产业结构调整的贡献程度分别为50.5%、93.0%、4.2%、47.0%、5.0%和 36.0%，对农村剩余劳动力转移的影响程度分别为 1.1、2.1、1.1、2.0、0.3、3.2 人/hm2，农户对工程实施均持基本满意态度。构建了由固土保肥、固碳制氧、涵养水源、工程实施对农业产业结构调整的贡献程度、工程实施对剩余劳动力转移的影响程度、第一产业占县域GDP比例、农户对工程实施的满意度和耕地压力指数8个指标组成的综合效益评价指标体系，建立了基于灰色关联度的退耕还林（草）工程综合效益评价模型，综合效益为子洲＞米脂＞吴堡＞清涧＞绥德＞佳县。

黄土丘陵区；退耕还林（草）工程；综合效益；指标体系；评价方法

黄土高原水土流失与干旱缺水并存，近60年以来，在以水土保持为核心的综合治理与科技示范方面取得了丰硕成果［1］，尤其是1999年国家退耕还林（草）工程实施以来，黄土高原进行了大面积的植树种草，生态建设取得重大成效［2-5］。评价退耕还林（草）工程所产生的生态、经济和社会效益是衡量工程实施科学性和合理性的主要途径，也是工程持续发展和保障政策效果的重要依据，众多学者就退耕还林（草）工程所产生的效益进行了分析，在评价指标选取、指标体系构成和评价方法方面取得了具有参考价值的研究成果［6-11］。但对于退耕还林（草）工程效益评价多以单项研究为主，且侧重于生态和经济效益，许多研究仍停留在定性或半定量化程度，对综合效益的系统性研究相对薄弱。本文以地处黄土丘陵区的陕西榆林南部6县 （米脂、绥德、佳县、吴堡、清涧和子洲）为例，在对1998—2008年退耕还林（草）工程实施10年以来的相关数据资料采集和参与式农村评估方法基础上，采用生态经济、频率分析和专家咨询相结合等方法，构建退耕还林 （草）工程综合效益评价指标体系，并运用灰色关联度模型对综合效益进行评价，以为区域退耕还林（草）工程持续发展提供参考。

1　研究区概况

研究区地处东经 109°29′～110°47′，北纬36°04′～38°23′，行政区划包括米脂、绥德、佳县、吴堡、清涧和子洲6县，总土地面积9 434.5 km2，人口密度为162.9人/km2。地貌以峁、梁、沟、川为主，构成沟壑纵横和梁峁起伏的地貌景观，沟壑密度4～7 km/km2。具有典型大陆性季风气候特征，年均降水量316～513 mm，主要集中在7—9月，约占全年降水量的60%～70%；年均日照2 753 h，日照时间长；年均气温7.5～8.6℃，极端最高气温40.8℃，极端最低气温-32.7℃，≥10℃年积温平均为2900～3300℃，持续日数为154.1～203.3 d。研究区地处森林草原地带，土壤主要为黄绵土，耕作土层深厚，能满足作物一年一熟要求。国家退耕还林 （草）工程实施以来，研究区植被覆盖度明显提高，米脂县、绥德县、佳县、吴堡县、清涧县和子洲县 2008年分别较 1998年提高了25.29%、17.4%、15.88%、17.75%、14.93%和12.21%，退耕还林面积已达到1.45、1.95、1.63、0.40、1.38、1.58万hm2。

2　研究方法

2.1数据来源

研究中社会经济等数据资料来源于陕西省榆林市米脂、绥德、佳县、吴堡、清涧和子洲6县1998—2008年的统计年鉴；气象数据资料来源于榆林市气象局；植被覆盖数据来源于陕西省榆林市林业局10年退耕还林 （草）工程总结报告和榆林市森林资源清查数据库；退耕农户对工程实施的满意度等指标数据来源于2009年所开展的参与式农村评估调查资料。

2.2生态效益评价方法

生态效益评价涉及影响因素众多，单一因子难以对黄土丘陵区退耕还林（草）工程实施10年以来的变化作出科学评价，需要选择具有代表性且能从不同方面反映生态效益的主导性指标进行定量表达。退耕还林（草）工程生态效益核算目前主要体现在固土保肥、固碳制氧、涵养水源、净化空气、保护生物多样性和改善小气候等几个方面，各个评价指标主要采用生态经济方法进行计算，其中：固土保肥效益核算采用机会成本方法和替代价值方法［12］；固碳制氧效益核算采用造林成本法［13］；涵养水源效益核算采用区域水量平衡法和影子工程法［14-15］；净化空气主要是从林草植被吸收SO2和滞尘方面来计算［16］；保护生物多样性和改善小气候效益核算方法详见参考文献［9，17］。

2.3经济效益评价方法

退耕还林（草）工程实施使黄土丘陵区农村土地利用结构发生变化，进而影响到农业产业结构调整。经济效益常用指标有人口指标、农民收入、产业结构、文化教育等，但这些指标难以揭示退耕还林（草）工程实施与农业产业结构调整之间的关系。为进一步揭示退耕还林（草）工程实施与农业产业结构调整的关系，引入农业产业结构调整系数（见公式1），采用模糊数学隶属度方法，分析县域产业结构的主要影响因素，并采用通径分析模型探讨退耕还林（草）工程实施对农业产业结构调整系数的贡献［18-19］。

式中：U为调整系数 （0≤U＜0.60时为不协调、0.60≤U＜0.80为基本不协调，0.80≤U＜0.95为基本协调、U≥0.95为协调）；χ为关联度；χ′为关联度的协调值，取关联度最大为协调值；k=-2/S，S2为χ的方差。关联度计算值与协调性值离差越大，调整系数越小。

退耕还林（草）工程实施使一部分农村剩余劳动力被转移出来，从事其他行业，这必然影响到退耕区域农户家庭收入结构发生变化。对1998—2008年研究区各县域退耕还林（草）工程面积和农村剩余劳动力转移数量进行相关回归分析，得到工程实施对农村剩余劳动力转移的影响程度（见公式2）。另外，也可以利用第一产业占县域GDP的比例来反映退耕还林（草）工程实施对县域经济发展的影响。

式中：C为退耕还林 （草）工程实施对农村剩余劳动力的转移系数 （人/hm2）；Qi为县域第i年农村剩余劳动力转移数量；n为年份；y0为退耕还林工程开始实施时的农村剩余劳动力转移数量；S为各县域退耕还林（草）工程实施的面积（hm2）。

2.4社会效益评价方法

在参与式农村评估方法基础上，应用Bosse1可持续发展基本定向指标［20］和模糊数学隶属度相结合的方法，就农户对退耕还林（草）工程实施的满意状况进行量化分析。Bosse1采用存在、效率、选择、安全、适应、共存和心理等指标来衡量与系统发展有关的特点，用统一尺度度量系统发展水平。研究中各个指标对应的设计问题分别为：存在对应“退耕还林（草）工程实施是否影响您家庭的口粮供应”；效率对应 “您是否把25°坡耕地全部退为林草地”；选择对应 “退耕还林 （草）工程补贴结束后，您是否继续支持退耕还林 （草）工程”；安全对应 “退耕还林（草）工程是否增加了您的家庭收入”；适应对应“退耕还林（草）工程补贴是否能补偿您的损失”；共存对应 “退耕还林（草）工程是否提高了您的环保意识”；心理对应“您是否满意退耕还林（草）工程实施以来的植被覆盖率”。这种评价在设计问题和实际调查中，对调查对象文化水平有一定要求，考虑到本研究主要是对退耕还林（草）工程实施区农户进行调查，为避免该方法的缺点，引入模糊数学隶属度协调系数进行评价。

黄土丘陵区退耕还林（草）工程实施受粮食安全和生态安全双重挑战，采用耕地压力指数表示区域粮食安全，在一定程度上可以反映退耕还林（草）工程实施所产生的社会效益［21-22］。耕地压力指数是最小人均耕地面积与实际人均耕地面积之比，见公式3。

式中：k为耕地压力指数；Smin为最小人均耕地面积，即一定区域范围内为保障食物需求的最小人均耕地面积，其计算方法见公式4。S为实际人均耕地面积。

式中：β为食物自给率 （%）；Gr为人均粮食需求量（kg/人）；p为粮食单产（kg/hm2）；q为粮食播种面积占播种总面积之比（%）；k为复种指数（%）。

2.5综合效益评价方法

采用灰色关联度模型［23-24］对黄土丘陵区退耕还林（草）工程综合效益进行评价。针对区域m年的退耕还林（草）工程实施效果进行评价，指标体系由n个具体技术指标组成，则每个年份所有指标计算数值就构成了一个数据列，采用均值法进行无量纲化处理。

选择m年中n个单向指标计算值的最优值组成灰色关联分析参考数据列，记作：

3　结果与分析

3.1退耕还林（草）工程生态效益评价

表1为陕西榆林南部6县退耕还林（草）工程单项生态效益。由表1可看出，退耕还林（草）工程生态效益主要由固土保肥、固碳制氧和涵养水源3部分效益构成。其中固土保肥效益最为显著，表明退耕还林（草）工程实施在减少水土流失方面效益最大。净化空气、保护生物多样性和改善小气候效益所占比例不到总生态效益的1%。

表1　1998—2008年陕西榆林南部6县退耕还林 （草）工程生态效益Tab1e 1　The eco1ogica1 benefit of grain for green Project for six counties in the south of Yu1in of Shaanxi Provincein 1998—2008（Unit 104Yuan）　104元

3.2退耕还林（草）工程经济效益评价

1998—2008年陕西榆林南部6县农业产业结构调整系数分布状况见图1。

图1　陕西榆林南部6县农业产业结构调整系数Fig.1　Agricu1tura1 structure adjustment coefficient for six counties in the south of Yu1in of Shaanxi Province

从图1可以看出，绥德农业产业结构平均调整系数为0.85，且波动不明显，整个阶段都处于协调状态，其余5县则随年限变化波动较大，且规律性不明显。米脂、佳县、吴堡、子洲在工程实施前期（1998—2004年）农业产业结构调整基本处于协调状态，实施后期（2005—2009年）则处于基本不协调状态；清涧在1998—2008年平均调整系数为0.34，整个阶段都处于不协调状态，这主要是因为清涧畜牧业比重太低，种植业占主要地位。采用通径分析方法计算出米脂、绥德、佳县、吴堡、清涧、子洲退耕还林工程实施对农业产业结构调整的贡献程度分别为：50.5%、93.0%、4.2%、47.0%、5.0%、36.0%，表明工程实施对米脂、吴堡和子洲农业产业结构调整的影响较大。

图2是对陕西榆林南部6县退耕还林（草）工程实施面积与农村剩余劳动力转移数量的相关分析。可以看出，米脂、子洲、吴堡、清涧、佳县和绥德工程实施面积与农村剩余劳动力转移数量相关系数分别为0.716 9、0.707 8、0.501 4、0.104 7、0.677 3和0.721 0，表明工程实施对米脂、子洲、吴堡、佳县和绥德农村剩余劳动力转移影响较大，对清涧影响较小。通过公式2计算得出，工程实施对农村剩余劳动力转移影响程度分别为子洲 （3.2 人/hm2）＞吴堡（2.2人/hm2）＞绥德（2.1人/hm2）＞米脂 （1.1人/hm2）=佳县 （1.1人/hm2）＞清涧（0.3人/hm2）。农村剩余劳动力转移的影响因素复杂，与人口密度、产业结构、粮食产量和区域经济发展均有关系，就工程实施与农村剩余劳动力转移数量的相关性分析，可以在一定程度上反映出对农村剩余劳动力转移的影响程度。

图2　陕西榆林南部6县退耕还林（草）工程与农村剩余劳动力转移相关分析Fig.2　The corre1ation ana1ysis between grain for green Project and transfer surP1us rura1 1abour for six counties in the south of Yu1in of Shaanxi Province

陕西榆林南部6县第一产业所占县域GDP的比例见图3。由图3可以看出，1998—2008年，米脂和子洲第一产业占县域GDP比例呈现逐渐下降趋势，平均分别为27%和33%；绥德和清涧所占百分比年际变化波动较少，平均分别为24%和40%；佳县和吴堡所占百分比呈逐渐增加趋势，平均分别为38%和16%。总体分析，清涧、佳县和子洲第一产业所占县域GDP的比例较大，其次是米脂和绥德，吴堡最小。

图3　陕西榆林南部6县第一产业占县域GDP比例Fig.3　The Percentage of Production va1ue of Primary industry for six counties in the south of Yu1in of Shaanxi Province

3.3退耕还林（草）工程社会效益评价

对陕西榆林南部6县农户对退耕还林 （草）工程实施各个指标的满意度情况进行调查，结果见表2。由表2可以看出，农户对实施退耕还林（草）工程均表示满意，但各县在具体指标满意度方面有所不同，农户对工程实施在保障区域粮食生产与农户增收方面的满意度指标差异最大，这也是继续开展退耕还林（草）工程持续发展所面临的共性问题。利用公式2和公式3，计算得出米脂、绥德、佳县、吴堡、清涧、子洲耕地压力指数分别为0.75、0.84、0.86、1.49、0.83、0.63，表明国家实施退耕粮食补贴制度对绥德、米脂、佳县和子洲降低耕地压力所起的作用较为显著，吴堡和清涧作用不明显。

3.4退耕还林（草）工程综合评价指标体系

根据陕西榆林南部6县黄土丘陵区退耕还林（草）工程实际，遵循科学、简明实用和定量化原则，借鉴层次分析法原理［25］，将综合效益评价指标划分为3个层次 （表3）。最上层为目标层，即退耕还林（草）工程综合效益指数（A），该指数是经济效益、生态效益和社会效益的综合体现；第2层为项目层，包括经济效益（B1）、生态效益（B2）和社会效益（B3）；第3层为因素层，即具体评价指标层Xi（i=1，2，…，m）。由于固土保肥、固碳制氧和涵养水源3者之和占到生态效益核算的97%以上，故选择固土保肥、固碳制氧和涵养水源作为生态效益评价指标；在经济效益指标方面，由于在研究区退耕还林经济净效益主要体现在退耕后农村剩余劳动力转移劳务创收［26］，黄河流域陡坡耕地486.5万hm2将转变为林、草地，在较长时期内将必然影响农业产业结构调整，进而影响县域GDP，通过实地调查资料分析和专家咨询等方法，引入工程实施对农业产业结构调整的贡献程度、工程实施对剩余劳动力转移的影响程度和第一产业所在县域GDP的比例；随着工程的进一步深入，其社会效益越来越凸显出来，加之，社会效益评价滞后于生态和经济效益评价进展，社会效益评价必然要求向数量化和模型化发展，将调查农户对工程实施的满意度和反映区域粮食与生态安全的耕地压力指数作为社会效益评价指标。

表2　县域农户对退耕还林工程实施各个指标的满意度Tab1e 2　The satisfaction degree of county farmers on each index from grain for green Project

表3　县域退耕还林（草）工程综合效益评价指标体系Tab1e 3　The comPrehensive benefit aPPraisa1 index system for county grain for green Project

3.5退耕还林（草）工程综合效益评价

选取米脂、绥德、佳县、吴堡、清涧和子洲综合效益评价指标数值作为样本 （表4），采用变异系数法计算出各个评价指标的权重值（见表5）。利用表4和表5中数据，根据灰色关联度模型计算，采用均值法进行数据无量纲化处理，分辨系数R取0.5，无量纲化计算结果见表6，退耕还林（草）工程综合效益计算结果见表7。

表4　各县域退耕还林（草）工程评价指标计算数值Tab1e 4　The emPirica1 number of eva1uation index for county grain for green Project

表5　各个评价指标权重值Tab1e 5　The weight va1ue of each eva1uation index

表6　各县域评价指标无量纲化结果Tab1e 6　The dimension1ess resu1ts of each county eva1uation index

表7　县域退耕还林（草）工程综合效益Tab1e 7　The comPrehensive benefit of county grain for green Project

从表7可以看出，米脂、绥德、佳县、吴堡、清涧和子洲6县退耕还林（草）工程综合效益差异较为显著，子洲（74）＞米脂 （73）＞吴堡 （68）＞清涧（62）＞绥德（59）＞佳县 （51）。工程实施对子洲和米脂所产生的综合效益最为显著，其次是吴堡、清涧和绥德，佳县最小。在生态效益方面，清涧（35）＞米脂 （29）＞子洲 （27）＞吴堡 （24）＞绥德（23）=佳县（23）；在经济效益方面，吴堡 （38）＞子洲（37）＞米脂（35）＞绥德 （28）＞佳县 （21）＞清涧（19）；在社会效益方面，榆林南部6县差异较小。另外，各个单项评价指标效益差异也相当显著。退耕还林（草）工程实施对米脂和吴堡农业产业结构调整的贡献程度最为显著；对绥德和子洲剩余劳动力转移的影响效益显著；清涧和佳县在涵养水源方面效益显著，第一产业占县域GDP比例的影响方面效益最小。

4　结论与讨论

1）陕西榆林南部6县 （米脂、绥德、佳县、吴堡、清涧和子洲）退耕还林 （草）工程实施10年（1998—2008年）以来所产生的固土保肥、固碳制氧和涵养水源效益占到总生态效益的97%以上。工程实施对南部6县农业产业结构调整的贡献系数分别为50.5%、23.0%、4.2%、47.0%、5.0%和36.0%，对区域农村剩余劳动力转移的影响程度分别为 2.1、1.1、1.1、2.2、0.3人/hm2和 3.2 人/hm2。南部6县农户对退耕还林（草）工程实施都持基本满意态度，实施退耕粮食补贴制度对绥德、米脂、佳县和子洲在降低耕地压力方面所起的作用较为显著。

2）构建由固土保肥、固碳制氧、涵养水源（生态效益指标）、工程实施对农业产业结构调整的贡献程度、工程实施对农村剩余劳动力转移影响程度、第一产业占县域GDP比例 （经济效益指标）、农户对退耕还林工程实施的满意度和耕地压力指数（社会效益指标）8个指标组成的综合效益评价指标体系，建立基于灰色关联度的退耕还林（草）工程综合效益评价模型，评价结果为子洲（74）＞米脂 （73）＞吴堡 （67）＞清涧 （62）＞绥德（59）＞佳县（51），表明子洲和米脂退耕还林（草）工程所产生的综合效益最为显著。

退耕还林（草）工程是一项艰巨的生态工程，它与自然和社会系统中的多种要素相互作用，其综合效益评价较单一森林生态系统或者草地生态系统复杂。对于生态系统服务功能的核算目前仍尚未形成统一的方法和计算参数，本研究所选择的生态效益核算方法有一定局限性，仅仅是对生态效益各项服务功能价值粗略的估计。目前对于经济效益和社会效益的评价也多是选择常规指标，如农民收入、人口指标、产业结构和文化教育等，而本研究选择与退耕还林（草）工程实施较为密切相关的指标，体现出非退耕区域与退耕区域的区别。研究中所采用的灰色关联度模型，需要指标的动态监测数据，与层次分析法和专家咨询法相比较，指标权重赋予可以不受主观影响。另外，退耕还林（草）工程综合效益的评价所涉及数据复杂，许多基础参数需要在本研究区域取值，由于监测条件和资料来源的局限性，可能会对评价结果的准确性产生一定的影响，但其计算结果可为该区域退耕还林（草）工程持续发展提供科学依据。

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（责任编辑赵粉侠）

ComPrehensive Benefit Eva1uation on Grain for Green Project in Loess Hi11y Region of Southern Yu1in

Cheng Liusan1，Gao Xiaodong2，3，Chen Xiao1i4，Wu Pute2，3

（1.Geo1ogy and Geometory Engineering Schoo1，Chongqing Vocationa1 Institute of Engineering，Chongqing 402260，China；2.Institute of Soi1 and Water Conservation，Northwest A&F University，Yang1ing Shaanxi 712100，China；3.Institute of Soi1 and Water Conservation，CAS&MWR，Yang1ing Shaanxi 712100，China；4.Co11ege of Agronomy，Northwest A&F University，Yang1ing Shaanxi 712100，China）

Taking six counties，Mizhi，Suide，Jiaxian，Wubao，Qingjian，and Zizhou County，1ocated in southern Yu1in of Shaanxi Province in Loess hi11y region as a case，the comPrehensive benefit has been eva1uated since the grain for green Project was imP1emented for 10 years from 1999.The resu1ts showed that the benefits of Preventing soi1 erosion and keePing ferti1ity，carbon fixing oxygen reP1acement，and water conservation covered 99%with the tota1 eco1ogica1 benefit of these Projects imP1ementation.The contribution coefficients of Project imP1ementation on agricu1tura1 structure adjustment were 50.5%，93.0%，4.2%，47.0%，5.0%and 36.0%，resPective1y.The inf1uence degree of Project imP1ementation on transferring surP1us agricu1tura1 1abor force were 1.1 Persons/hm2，2.1 Persons/hm2，1.1 Persons/hm2，2 Persons/hm2，0.3 Person/hm2and 3.2 Persons/hm2，resPective1y.Basica11y，farmers were satisfied with the imP1ementation of grain for green Project.In conc1usion，the Project not on1y constructed a comPrehensive eva1uation system with eight indexes，inc1uding Preventing soi1 erosionand keePing ferti1ity，carbon fixing oxygen reP1acement，water conservation，the contribution coefficients of Project imP1ementation on agricu1tura1 structure adjustment，the inf1uence degree of Project imP1ementation on transferring surP1us agricu1tura1 1abor force，the ProPortion of Primary industry account for county area，the farmers satisfaction，and index of cu1tivated 1and Pressure，but estab1ished the eva1uation mode1 of comPrehensive benefits from grain for green Project using Grey Corre1ation Degree Ana1ysis method as we11.The comPrehensive benefits decreases fo11owed the order：Zizhou＞Mizhi＞Wubu＞Qingjian＞Suide＞Jiaxian.

1oess hi11y-gu11y region，grain for green Project，comPrehensive benefit，index system，eva1uation method

S714.7；S718.56

A

2095-1914（2016）04-0088-09

10.11929/j.issn.2095-1914.2016.04.015

2015-11-09

重庆市教委人文社会项目（15SKG261）资助；国家自然科学基金项目（41571506，51579212）资助。
第1作者：成六三（1979—），男，博士，副教授，工程师。研究方向：地质环境保护与修复。Emai1：ss11cc2002@163.com。