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基于行为—结果—反馈的粤西北山区“十二五”高标准农田建设绩效评价及低效因子诊断
引用本文:郭月婷,沈志宏,李利番.基于行为—结果—反馈的粤西北山区“十二五”高标准农田建设绩效评价及低效因子诊断[J].中国农业资源与区划,2018,39(6):1-8.
作者姓名:郭月婷  沈志宏  李利番
作者单位:广东省土地开发储备局/广东省国土资源厅不动产登记中心
基金项目:2017年度广东省国土资源科技专项“广东省农村土地综合整治权属调整机制与实现路径研究”(GDGTKJ2017007)
摘    要:目的]弥补现有绩效观的不足,提出并解析了基于行为—结果—反馈的土地整治绩效评价内涵,开展粤西北山区"十二五"高标准农田建设绩效评价及低效因子诊断。方法]从实施行为、效益结果、调查反馈3个方面建立指标体系,采用熵权改进的TOPSIS法和障碍度模型量化评估绩效水平并诊断低效因子。结果]粤西北山区各县市在组织实施、综合效益和调查反馈方面各有不足,"十二五"高标准农田建设绩效水平总体有待进一步提高,绩效评价结果具有显著的区域差异,罗定市绩效值最高,绩效水平为良好;英德市、蕉岭县、南雄市、仁化县的绩效水平为中级;郁南县、龙川县、始兴县、云安县的绩效水平为低级;对于粤西北山区大多数县(市),实施行为作为首位低效因子,对高标准农田建设绩效的贡献度最小。结论]基于行为—结果—反馈的绩效观,采用熵权改进的TOPSIS法和障碍度模型的绩效评价,能够客观衡量研究区高标准农田建设绩效水平。增加田间道路建设、提高土地流转面积、加强专项工作经费落实对于提高粤西北山区高标准农田建设水平具有普适性。

关 键 词:土地整治绩效改进的TOPSIS法高标准农田建设行为—结果—反馈低效因子
收稿时间:2016/11/13 0:00:00

PERFORMANCE EVALUATION AND INEFFICIENCY FACTOR DIAGNOSES BASED ON BEHAVIOR-RESULT-FEEDBACK: STUDY ON HIGH-STANDARD FARMLAND CONSTRUCTION IN 12TH FIVE-YEAR PLAN IN MOUNTAIN AREAS OF NORTHWEST GUANGDONG PROVINCE, CHINA
Guo Yueting,Shen Zhihong and Li Lifan.PERFORMANCE EVALUATION AND INEFFICIENCY FACTOR DIAGNOSES BASED ON BEHAVIOR-RESULT-FEEDBACK: STUDY ON HIGH-STANDARD FARMLAND CONSTRUCTION IN 12TH FIVE-YEAR PLAN IN MOUNTAIN AREAS OF NORTHWEST GUANGDONG PROVINCE, CHINA[J].Journal of China Agricultural Resources and Regional Planning,2018,39(6):1-8.
Authors:Guo Yueting  Shen Zhihong and Li Lifan
Institution:Land Development and Reserve Bureau of Guangdong Province (Real Estate Registration Center of Department of Land and Resources of Guangdong Province), Guangzhou 510635, China,Land Development and Reserve Bureau of Guangdong Province (Real Estate Registration Center of Department of Land and Resources of Guangdong Province), Guangzhou 510636, China and Land Development and Reserve Bureau of Guangdong Province (Real Estate Registration Center of Department of Land and Resources of Guangdong Province), Guangzhou 510637, China
Abstract:
Keywords:land consolidation  performance  improved TOPSIS method  high-standard farmland construction  behavior-result-feedback  inefficiency factor
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