4.3.3.1　区域综合效益分析

（1）安塞县延河流域水土保持世界银行贷款项目。项目的实施使项目区土地利用结构发生变化，见图4.8。从土地利用变化情况看，耕地面积减少，林业和草地面积有较大增幅。

图4.8　2001年延河流域项目区土地利用结构图

农村产业结构得到调整，见图4.9。农业产值所占比重比治理前下降了39.5%，工副业产值为治理前的20倍，所占比重比治理前有了较大幅度的增加。

图4.9　1993年、2001年延河流域项目区农村产业结构比较图

极大地改善了农业生产条件，土地生产率由1599元/hm2提高到2511元/hm2，劳动生产率由14.24元/工日提高到30.64元/工日。

农民生活水平不断提高，贫困人口比例由81.4%下降到2.36%。

（2）陕西省黄土高原水土保持世界银行贷款二期项目。通过项目各项措施的建设实施，调整了土地利用结构，见图4.10。耕地面积比原来减少了24.32%，果园比原来增加了29.88%，林业比原来增加了89.20%，草地面积增幅最大，比原来增加了271.41%。

图4.10　2004年（治理后）黄土高原世界银行贷款二期项目区土地利用结构图

农业生产能力得到增强，土地生产率由1854元/hm2提高到3832元/hm2，劳动生产率由10元/工日提高到19元/工日。

产业结构得到调整。果园、牧业及其他产业所占比重比治理前有了较大幅度的增加（见表4.12）。

表4.12　黄土高原世界银行贷款二期项目区农村产业结构变化情况表

农村农民生活水平明显好转，贫困人口比例由46.62%下降到15.91%，恩格尔系数由0.66下降到0.61。

水土流失基本得到控制，土壤侵蚀模数由5398.5t/（km2·a）下降到3984.6t/（km2·a），年保土能力达到1767.39万t。

（3）毕节市镇江小流域片区。土地利用结构趋于合理，治理前与治理后相比土地结构变化为：农地减少34.17%，林果地增加91.38%。

显著地调整了农业产业结构，与治理前相比，总产值比例中农业产值比例明显下降9.29%；林果业产值比例增加5.19%，林果业产值总量及占农业总产值的比重同步增加（见图4.11）。

图4.11　治理前后毕节镇江小流域农村产业结构比较图

农业人均纯收入由825元增加到1456元，增长79.66%。

林果措施防治水土流失取得显著成效，治理后，无明显流失由治理前的10.45km2上升到14.02km2，年土壤侵蚀量由7.82万t下降到2.18万t，减蚀率为70.06%。(www.daowen.com)

（4）拜泉县通双小流域。通双小流域的水土流失治理工作获得了显著的效益。年流失水量已由治理前的88.3万m3减少到21.6万m3，保水率达75.6%，土壤流失量由11.1万t下降到0.48万t，保土率达95.6%，年土壤侵蚀模数由治理前的4000t/km2减少到1750t/km2。保肥能力提高58%，土壤有机质含量增加0.39%，空气湿度增加10%～14%，蒸发量减少14.6%～17.8%，风速降低58%，连续十多年没有发生“风剥地”现象。森林覆被率由4%提高到30%。

拦水减沙效益显著，年平均径流由1975年的88.3万m3减少到治理后的55.4万m3，比治理前减少了37.2%。改善了土壤物理性能，提高了地力。粮食单产增加了1倍。地下水位上升。林带防风效益猛著，小气候得到改善。

4.3.3.2　不同地区综合效益评价比较

选用了中国具有不同治理模式的分别位于东北黑土区、西北黄土高原和西南岩溶山区的共五个水土保持项目进行综合效益分析。选用的评价项目为：毕节地区水土保持工程、安塞县延河流域水土保持世界银行贷款项目、陕西省黄土高原水土保持世界银行贷款二期项目、安塞县退耕还林工程、拜泉县通双小流域综合治理工程。根据掌握资料，选择的评价指标见表4.13。

表4.13　综合效益评价指标表

具体评价步骤如下：

（1）通过专家评估，利用层次分析法确定各指标权重为

W=（0.048，0.081，0.482，0.243，0.146）

即在用于综合效益评价的五项指标中，人均纯收入所占的权重为0.048，人均产粮所占的权重为0.081，治理程度所占的权重为0.482，土壤侵蚀模数所占的权重为0.243，林草覆盖率所占的权重为0.146。由于主要考察的是水土保持措施给农民所带来的综合效益，因此，各评价指标中，治理程度的重要性最大，几乎占到了一半的权重，而人均纯收入的影响因素较多，其中由水土保持措施所带来的变化有限，因此，在五项指标中，对综合效益的影响最小。

（2）利用多目标灰色关联投影法进行综合效益评价。为找到评价项目对应的最佳方案U0，把评价指标分成“成本型”和“效益型”两类。所谓效益型指标，是指属性值愈大愈好的指标，如人均纯收入、人均产粮、治理程度和林草覆盖率；所谓成本型指标，是指属性值愈小愈好的指标，如土壤侵蚀模数。当指标为效益型指标时，最佳方案U0的指标值为各评价项目相应指标值的最大值，当因素指标为成本型指标时，最佳方案U0的指标值为各评价项目相应指标值的最小值。根据表1所给的数据，可以得到相对最佳方案U0。

U0=（2399 1880 80% 1750 49.20%）

这样，就可以得到各评价项目对所有评价指标的指标值矩阵Y，其中第一行为最佳方案。

为了消除量纲和量纲单位不同所带来的不可比性，决策之前首先应将评价指标进行无量纲化处理。对评价指标进行初步处理得到：

计算各评价项目与理想方案之间的关联度，得到灰色关联判断矩阵：

利用已有的指标权重构造一组新的加权系数，即灰色关联投影权值向量

W=（0.004044 0.011519 0.409583 0.104344 0.037624）

最后得出各个待评价项目在理想方案上的投影值，

D=（0.277916 0.340561 0.291947 0.237681 0.548342）

由此，根据各个投影值的大小，就可以对每个项目作出科学的评价。投影值越大，说明该决策方案与理想方案越接近，则该方案就越优秀。根据投影值的大小可以对各评价项目进行综合效益排序，由高到低的顺序依次为：拜泉县通双小流域综合治理工程、安塞县延河流域水土保持世界银行贷款项目、陕西省黄土高原水土保持世界银行贷款二期项目、毕节地区水土保持工程、安塞县退耕还林工程。