基于OLS和分位數(shù)回歸的農(nóng)地整理管護績效研究

趙 微，楊鋼橋，李金玉，徐 雯，吳詩嫚

（1. 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)公共管理學(xué)院，湖北 武漢 430070；2. 武漢工程大學(xué)管理學(xué)院，湖北 武漢 430205）

基于OLS和分位數(shù)回歸的農(nóng)地整理管護績效研究

趙 微1，楊鋼橋1，李金玉1，徐 雯1，吳詩嫚2

（1. 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)公共管理學(xué)院，湖北 武漢 430070；2. 武漢工程大學(xué)管理學(xué)院，湖北 武漢 430205）

研究目的：在對農(nóng)地整理管護績效進行測度的基礎(chǔ)上，揭示管護績效的影響因素及其在不同分位點處的變化特征。研究方法：結(jié)構(gòu)—行為—績效的研究范式和基于OLS回歸、分位數(shù)回歸的實證檢驗。研究結(jié)果：（1）實證區(qū)域管護績效均值為35.620，標(biāo)準(zhǔn)差為5.583，呈非正態(tài)的“單峰模式”分布；（2）OLS回歸結(jié)果指出，制度結(jié)構(gòu)和管護行為顯著影響農(nóng)地整理管護績效，驗證了“結(jié)構(gòu)—行為—績效” 分析框架的有效性；（3）分位數(shù)回歸的結(jié)果說明，低、中、高水平區(qū)間內(nèi)管護績效的影響因素不完全一致。研究結(jié)論：分位數(shù)的研究視角有助于深入分析管護績效的樣本分布區(qū)間特征，在不同績效水平區(qū)間應(yīng)綜合運用多種管理措施以提升管護績效。

土地整治；基礎(chǔ)設(shè)施；管護；績效；分位數(shù)回歸

1 引言

根據(jù)公共部門經(jīng)濟學(xué)的公共支出理論，農(nóng)地整理是為應(yīng)對“市場失靈”導(dǎo)致的農(nóng)村公共產(chǎn)品供給結(jié)構(gòu)性失衡，在政府主導(dǎo)下由多方利益相關(guān)者參與供給的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施及其服務(wù)的總和。農(nóng)地整理的建后管護是該類公共產(chǎn)品供給行為的重要組成，其主要目的是運用巡查、勸阻、維護、調(diào)處等途徑確?；A(chǔ)設(shè)施服務(wù)功能的永續(xù)發(fā)揮。管護績效研究是農(nóng)地整理績效研究理論體系中的重要組成，當(dāng)前學(xué)者的代表性研究成果有：汪文雄等［1］從價值鏈增值的視角建立農(nóng)地整治項目管護效率指標(biāo)體系，依據(jù)標(biāo)桿管理原理和Minkowski 距離函數(shù)構(gòu)建了績效測度模型；胡珍等［2］基于過程和結(jié)果兩個維度運用多層次模糊綜合評價模型和障礙度模型測度農(nóng)地整理項目管護績效，診斷其關(guān)鍵性障礙因子；楊麗娜等［3］以廣義的項目管護作為研究對象，運用主成分分析法從政府監(jiān)督保障、投入保障、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化保障及群眾認(rèn)知層面對管護影響因素開展定量研究；趙微等［4］從管護制度對經(jīng)濟行為和經(jīng)濟績效存在重要作用的理論假設(shè)出發(fā)，運用多元線性回歸模型檢驗了管護組織和管護行為對農(nóng)地整理管護績效的影響路徑和影響程度?？梢钥闯?，上述研究針對農(nóng)地整理管護階段的管理學(xué)特征，在厘清農(nóng)地整理管護績效基本內(nèi)涵的基礎(chǔ)上，圍繞“績效的實現(xiàn)機理”這一核心問題，分別運用管理學(xué)和經(jīng)濟學(xué)理論模型并借助科學(xué)的定量分析工具，深入剖析績效測度體系和績效影響因素等系列關(guān)鍵問題，進一步完善了農(nóng)地整理管護績效研究的理論體系，拓展了農(nóng)地整理理論研究的外延。

但現(xiàn)有研究也存在不足：農(nóng)地整理管護績效的測度及對績效形成機理的解釋是建立在績效期望的基礎(chǔ)上，即認(rèn)為研究區(qū)域管護績效可由全體觀測值（農(nóng)民主觀評價或其他客觀指標(biāo)）的均值代替，從而忽略了樣本內(nèi)部的差異性，無法全面、客觀闡釋不同水平績效影響因素的多樣性。為彌補此不足，本文提出采用分位數(shù)回歸方法分析農(nóng)地整理管護績效的影響機理。分位數(shù)回歸是一種基于被解釋變量的條件分布來擬合解釋變量與被解釋變量關(guān)系的線性回歸方法，是對在均值上進行OLS回歸的改進，其相對優(yōu)勢表現(xiàn)為［5］：（1）特別適合于具有異方差的線性回歸模型；（2）不要求很強的分布假設(shè)，在擾動項非正態(tài)條件下參數(shù)估計更加有效率；（3）尤其是對條件刻畫更加細(xì)致，能給出條件分布的基本統(tǒng)計特征。該方法在每個分位點上的回歸結(jié)果都能夠得到必要的特征信息，因此將不同分位點的回歸結(jié)果匯總即可得到關(guān)于條件分布更加完整的統(tǒng)計特征描述。廣大學(xué)者已經(jīng)開始嘗試運用分位數(shù)回歸方法解決經(jīng)濟學(xué)相關(guān)問題［6-8］。分位數(shù)回歸方法所取得的良好成效證實了其有效性和先進性，不同分位點上的參數(shù)估計也具有值得深入探討的理論價值與現(xiàn)實意義，同時也為本文研究提供了重要的參考依據(jù)和指引方向。

2 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)來源

研究區(qū)域選擇廣西壯族自治區(qū)龍州縣和河南省鄧州市。龍州縣地處廣西崇左市，近年來在政府支持下農(nóng)民實施“小塊并大塊”耕地整理模式，保留耕地面積不變、土地歸并平整后調(diào)整承包經(jīng)營權(quán)，開展相關(guān)配套基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。龍州農(nóng)地整理建后管護采取農(nóng)戶聯(lián)戶管護模式，多名農(nóng)戶聯(lián)合使用和管護配套設(shè)施，工程設(shè)施損毀后由聯(lián)戶農(nóng)戶投勞投資進行修復(fù)。鄧州市為河南省直管縣級市，位于河南省西南部，是南水北調(diào)中線工程渠首市。鄧州市農(nóng)地整理建后管護采用傳統(tǒng)的村集體管護模式，市政府制定了較為完善的農(nóng)地整理管護辦法，規(guī)定各鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府和市政府相關(guān)職能部門成立領(lǐng)導(dǎo)小組，定期進行檢查監(jiān)督；各行政村成立具體實施的管護機構(gòu)，制定具體的管護章程和獎罰措施。廣西龍州農(nóng)戶聯(lián)戶管護模式和河南鄧州村集體管護模式分別根植于特定的社會經(jīng)濟背景，是當(dāng)?shù)剞r(nóng)地整理項目區(qū)農(nóng)民對管護模式理性選擇的結(jié)果，研究區(qū)域的選擇具有較強的代表性。

本文隨機選擇廣西龍州上龍鄉(xiāng)、彬橋鄉(xiāng)、武德鄉(xiāng)、龍州鎮(zhèn)、水口鎮(zhèn)等5個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，河南鄧州文渠鄉(xiāng)、張樓鄉(xiāng)、白牛鄉(xiāng)、裴營鄉(xiāng)、夏集鄉(xiāng)等5個鄉(xiāng)共36個行政村作為實證區(qū)域。研究人員分別于2015年10月21日至28日赴廣西龍州、2015年1月9日至13日和2015年11月7日至10日先后兩次赴河南鄧州進行問卷調(diào)查，最終獲得有效問卷581份，其中廣西龍州294份、河南鄧州287份。

3 農(nóng)地整理管護績效的測度

在以農(nóng)地整理項目為載體實現(xiàn)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施集中供給的過程中，農(nóng)民是直接服務(wù)對象和受益群體，農(nóng)民利益是進行農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施供給改革和農(nóng)地整理績效管理的出發(fā)點和落腳點。廣大研究人員也將農(nóng)地整理項目區(qū)域農(nóng)民視為核心利益相關(guān)者，重視農(nóng)民的權(quán)益與訴求［9-10］，從農(nóng)民視角出發(fā)探討農(nóng)地整理績效的作用機理［11-12］?；谏鲜稣J(rèn)識，本文將農(nóng)地整理管護績效界定為“農(nóng)地整理項目管理權(quán)限經(jīng)由建設(shè)單位向項目區(qū)所在鄉(xiāng)、鎮(zhèn)移交后，利益相關(guān)農(nóng)民對農(nóng)村社區(qū)生產(chǎn)型、生活型、生態(tài)型基礎(chǔ)設(shè)施的監(jiān)管與維護工作的成效所進行的主觀評估”。農(nóng)地整理管護績效的測度體系應(yīng)當(dāng)涵括農(nóng)民對土地平整、灌溉排水、田間道路、農(nóng)田防護與生態(tài)保護、村莊整治等五類基礎(chǔ)設(shè)施的管護效果的評價，即可用下式表示：

式（1）中，Perf是農(nóng)地整理管護績效；P_plot是土地平整設(shè)施的管護績效，其中P_plot1是農(nóng)民對田面平整工程的結(jié)構(gòu)完好性與功能發(fā)揮的滿意程度，P_plot2是農(nóng)民對田埂修筑工程的結(jié)構(gòu)完好性與功能發(fā)揮的滿意程度；P_irr是灌溉排水設(shè)施的管護績效，其中P_irr1是農(nóng)民對灌溉設(shè)施的結(jié)構(gòu)完好性與功能發(fā)揮的滿意程度，P_irr2是農(nóng)民對排水設(shè)施的結(jié)構(gòu)完好性與功能發(fā)揮的滿意程度；P_road是田間道路設(shè)施的管護績效，其中P_road1是農(nóng)民對機耕道和機耕橋的結(jié)構(gòu)完好性與功能發(fā)揮的滿意程度，P_road是農(nóng)民對人行道和人行橋的結(jié)構(gòu)完好性與功能發(fā)揮的滿意程度；P_eco是農(nóng)田防護與生態(tài)保護的管護績效，其中P_eco1是農(nóng)民對防護林的結(jié)構(gòu)完好性與功能發(fā)揮的滿意程度，P_eco2是農(nóng)民對護溝、護坡、防洪堤的結(jié)構(gòu)完好性與功能發(fā)揮的滿意程度；P_vill是村莊整治的管護績效，其中P_vill1是農(nóng)民對村莊道路、排水、垃圾回收等生活基礎(chǔ)設(shè)施的結(jié)構(gòu)完好性與功能發(fā)揮的滿意程度，P_vill2是農(nóng)民對村莊綠化、自然水體等生態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施的結(jié)構(gòu)完好性與功能發(fā)揮的滿意程度。受訪農(nóng)民滿意度測量采用“非常低=1，比較低=2，一般=3，比較高=4，非常高=5”的賦值規(guī)則。

運用式（1）對研究區(qū)域的581份有效樣本開展評估，得到農(nóng)地整理管護績效的均值為35.620，標(biāo)準(zhǔn)差為5.583，偏態(tài)系數(shù)-0.921，峰度系數(shù)5.571，在1%水平上顯著拒絕管護績效呈正態(tài)分布的假設(shè)。考慮樣本總體的非正態(tài)性，采用非參數(shù)估計方法中的核密度估計法對管護績效的密度函數(shù)進行估計。本文中核函數(shù)采用“Epanechnikov核”，最優(yōu)帶寬選用“Silverman嵌入估計”。利用STATA14軟件中得到研究區(qū)域的管護績效核密度圖（圖1）。由圖1可知，實證區(qū)域管護績效呈現(xiàn)“單峰模式”，樣本在中位數(shù)36附近聚集，且有50%的樣本處于33（第一四分位數(shù)）和39（第三四分位數(shù)）之間，其四分位距為6。

圖1 實證區(qū)域管護績效核密度圖Fig.1 Kernel density of performance of supervision & maintenance

4 農(nóng)地整理管護績效的影響機理

4.1 理論分析框架

“結(jié)構(gòu)—行為—績效”（Structure-Conduct-Performance，SCP）范式早期是產(chǎn)業(yè)組織領(lǐng)域經(jīng)驗研究的經(jīng)典范式和規(guī)范框架。隨著SCP范式的引入，新制度經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域廣大學(xué)者嘗試從制度的視角研究各類績效問題。相關(guān)研究的主要成果和觀點有：（1）構(gòu)建基于新制度經(jīng)濟學(xué)理論的SCP 范式，即“制度結(jié)構(gòu)—制度行為—制度績效”［13］。該范式的邏輯機理是不同的制度安排通過隱含的激勵與約束機制作用，影響理性經(jīng)濟人的主體行為及資源配置，并最終決定績效水平。（2）制度安排以強化產(chǎn)權(quán)、明確行為邊界為目標(biāo)，誘導(dǎo)行為主體的經(jīng)濟行為［14］。不同的制度結(jié)構(gòu)對制度行為影響的程度和范圍不同，理性行為主體在不同的約束條件下實現(xiàn)各自的帕累托改進，出現(xiàn)不同的制度行為。制度安排中的激勵和約束功能具有重要的行為發(fā)生學(xué)意義。（3）同一制度在不同環(huán)境下具有不同的比較優(yōu)勢，相同的制度行為會在不同契約激勵下產(chǎn)生不同的制度績效［15-16］。

運用“制度結(jié)構(gòu)—制度行為—制度績效”的制度經(jīng)濟學(xué)SCP研究范式可以對農(nóng)地整理管護績效的影響機理開展針對性的研究，即管護制度能夠激發(fā)不同程度的管護行為，管護制度和管護行為共同生成管護績效。因此農(nóng)地整理管護績效至少應(yīng)該由兩方面的因素直接影響：（1）制度結(jié)構(gòu)要素。作為利益相關(guān)者共同參與農(nóng)地整理建后管護的契約形式，廣義的制度結(jié)構(gòu)不僅包括正式或非正式的制度約束還包括制度的實施機制［17］，前者給定了制度環(huán)境下的行為標(biāo)準(zhǔn)而后者保障了這個行為標(biāo)準(zhǔn)的執(zhí)行；離開了健全的實施機制任何制度尤其是正式制度無法發(fā)揮任何效用；（2）管護行為要素。受制度結(jié)構(gòu)的誘導(dǎo)，管護參與人在制度約束邊界內(nèi)反復(fù)權(quán)衡福利最大化意識形態(tài)、利他主義以及自我施加的行為標(biāo)準(zhǔn)后理性地作出決策［18］，在充分發(fā)揮主觀能動性、調(diào)配可支配資源的基礎(chǔ)上實現(xiàn)管護績效的最大化。農(nóng)地整理管護階段的管護行為類型包括管護資金投入和管護行為措施。

4.2 OLS回歸

在理論分析基礎(chǔ)上，論文首先建立管護績效影響機理的OLS回歸模型。

式（2）中，Cons為制度約束變量，由組織結(jié)構(gòu)（Cons1）、管護制度（Cons2）、外部監(jiān)督（Cons3）等變量表示；Mech為實施機制變量，由管護主體（Mech1）、管護客體（Mech2）、管護目標(biāo)（Mech3）、管護人員（Mech4）、農(nóng)民參與（Mech5）等變量表示；Inve為管護資金投入變量；Cond為管護措施變量，由日常巡查（Cond1）、損毀勸阻（Cond2）、設(shè)施修復(fù)（Cond3）、糾紛調(diào)處（Cond4）等變量表示；c0為常數(shù)項；α、β、γ、λ為待估計的變量系數(shù)；ε為隨機擾動項。模型變量的定義、賦值規(guī)則、基本統(tǒng)計參數(shù)見表1。

采用STATA14軟件對581個樣本值進行“反向淘汰”逐步回歸分析，即先假設(shè)全部變量進入模型，然后逐步剔除具有最高t概率的預(yù)測變量，以確?；貧w系數(shù)在5%水平上顯著不等于0 的變量保留在模型中（表2）。

結(jié)果顯示，OLS回歸方程F統(tǒng)計值為42.00（p = 0.000＜0.001）， 調(diào)整R2為0.268，整體模擬效果良好，最終模型中共有Cons1、Mech4、Mech5、Inve、Cond25個變量通過5%顯著度水平的統(tǒng)計檢驗。為了消除潛在的異方差可能性，表2采用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤代替標(biāo)準(zhǔn)誤參數(shù)，同時VIF值顯示多元線性回歸方程中5個顯著變量不存在多重共線性。對回歸結(jié)果的詳細(xì)解釋如下：

（1）制度約束對管護績效產(chǎn)生正向影響。在代表制度約束的各變量中，組織結(jié)構(gòu)（Cons1）對績效結(jié)果呈現(xiàn)顯著的正向影響（p = 0.029＜0.05），管護制度（Cons2）和外部監(jiān)督（Cons3）影響不顯著。這表明對受訪農(nóng)戶而言，規(guī)范和完整的管護組織結(jié)構(gòu)是開展農(nóng)地整理建后管護的重要保障，內(nèi)部管護制度和外部監(jiān)督制度只有在管護組織結(jié)構(gòu)完善的基礎(chǔ)上才能發(fā)揮作用。管護組織是為了實現(xiàn)管護任務(wù)、提升管護績效等共同目標(biāo)而形成的團隊，相對于反映各種行為規(guī)則的內(nèi)部和外部約束，農(nóng)民更加偏好一個組織有序、人事健全、效用明顯的管理機構(gòu)。

（2）制度的實施機制對管護績效產(chǎn)生正向影響。制度依賴于實施機制發(fā)揮其約束作用，管護制度只有通過實施機制才能實現(xiàn)其經(jīng)濟績效。實證結(jié)果表明管護人員（Mech4）和農(nóng)民參與（Mech5）將會對管護績效產(chǎn)生顯著的積極影響，即農(nóng)民認(rèn)為農(nóng)地整理建后管護的實施主要依靠管護人員（p = 0.033＜0.05）和農(nóng)民參與（p = 0.000＜0.001）；職責(zé)明確的管護工作人員和積極參與的普通農(nóng)民是提高管護績效的重要基石。從回歸系數(shù)來看，農(nóng)民參與對績效水平的貢獻(xiàn)要高于管護人員；相對而言，管護主體、管護對象、管護目標(biāo)等要素是否明確對管護績效的影響并不顯著。

表1 管護績效影響機理模型變量Tab.1 Variables of performance of supervision & maintenan

表2 OLS回歸結(jié)果Tab.2 Regression analysis of ordinary least square

（3）管護資金投入對管護績效產(chǎn)生正向影響。管護資金投入是管護行為的重要組成，并且是管護績效的主導(dǎo)因素之一。計量結(jié)果顯示，管護資金投入（Inve）將顯著影響管護績效水平（p = 0.000＜0.001）。受訪農(nóng)民基于個體的生活經(jīng)驗和工作經(jīng)歷容易形成共識，即在資金投入充足前提下管護人員和參與農(nóng)民更加容易得到激勵，確保各類設(shè)施結(jié)構(gòu)完好性與功能正常發(fā)揮的管護目標(biāo)也更加容易實現(xiàn)。

（4）管護措施變量對管護績效產(chǎn)生正向影響。在日常巡查、損毀勸阻、設(shè)施修復(fù)、糾紛調(diào)處4項日常管護措施中，損毀勸阻（Cond2）對管護績效水平的影響程度最為顯著（p = 0.000＜0.001）。在田野調(diào)查中農(nóng)民認(rèn)為，日常巡查的主要功能是收集信息、提供高質(zhì)量的決策依據(jù)，糾紛調(diào)處的主要功能是調(diào)整人際關(guān)系、增進社區(qū)和諧；兩者對管護績效的影響路徑相對間接。由于設(shè)施修復(fù)涉及人、財、物等多種類型資源，實施難度大、周期長，因此對設(shè)施損毀行為的及時勸阻是管護中效率較高的行為措施。通過比較回歸系數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，損毀勸阻（Cond2）對管護績效的貢獻(xiàn)程度略高于管護資金（Inve）。

4.3 分位數(shù)回歸

OLS是單一方程線性回歸模型的經(jīng)典估計方法，其目標(biāo)是尋求樣本數(shù)據(jù)的殘差（擬和誤差）平方和最小，本質(zhì)上屬于一類“均值回歸”，并且極易受極端值的影響。分位數(shù)回歸（Quantile Regression）使用殘差絕對值的加權(quán)平均作為最小化的目標(biāo)函數(shù)，不易受極端值的影響，分析結(jié)果更加穩(wěn)健［19］。鑒于分位數(shù)回歸的優(yōu)勢，結(jié)合研究區(qū)域管護績效的核密度曲線分布規(guī)律（圖1），本文在運用OLS回歸得到制度結(jié)構(gòu)類因素和管護行為類因素影響規(guī)律的基礎(chǔ)上，采用分位數(shù)回歸模型進一步研究兩類因素對管護績效分布規(guī)律的影響機理。

式（3）中，X是解釋變量的向量，X= （Cons1，Cons4，Mech5，Inve，Cond2），即取表2中通過顯著度檢驗的變量集合；Qθ（Perf |X）為給定解釋變量X的情況下被解釋變量Perf在第θ分位數(shù)上的值；ω（θ）為在第θ分位數(shù)上的回歸系數(shù)向量，由最小化絕對離差確定：

采用STATA 14軟件開展分位數(shù)回歸估計。為獲得更詳盡的信息，選取0.1—0.9共9個分位點，以探討影響因素在不同績效水平上對其影響的差異。各分位點上的回歸系數(shù)見表3，分位數(shù)回歸和OLS回歸的系數(shù)及95%置信區(qū)間比較見圖2。

表3 分位數(shù)回歸結(jié)果Tab.3 Results analysis of quantile regression

圖2 OLS回歸—分位數(shù)回歸結(jié)果對比圖Fig.2 OLS and quantile regression results

從分位數(shù)回歸結(jié)果可以看出：

（1）在不同分位點處解釋變量對被解釋變量的影響程度呈現(xiàn)不同的變化規(guī)律。組織結(jié)構(gòu)（Cons1）對管護績效的回歸系數(shù)表現(xiàn)為準(zhǔn)U型曲線：從0.1分位點處的1.526下降到0.5 分位點處的0.300，其后上升到0.8分位點處的0.625，表明在10%績效水平處組織結(jié)構(gòu)（Cons1）變量每提高一個單位，管護績效相應(yīng)增加1.526個單位，隨著管護績效水平的提升，組織結(jié)構(gòu)（Cons1）對管護績效的貢獻(xiàn)程度持續(xù)降低直至到達(dá)最低點50%績效水平處（貢獻(xiàn)率為0.300），此后貢獻(xiàn)率逐步上升最終達(dá)到80%績效水平處的峰值（0.625）。需要注意的是，盡管LOS回歸結(jié)果中組織結(jié)構(gòu)（Cons1）的回歸系數(shù)在5%水平上通過檢驗，但分位數(shù)回歸結(jié)果中僅有0.1分位點處的回歸系數(shù)通過同樣水平的檢驗，這也體現(xiàn)了兩種回歸方法不同的功能指向。

管護人員（Mech4）對管護績效的貢獻(xiàn)程度的總體趨勢是隨著績效水平的提升而增加，但在個別分位點處出現(xiàn)波動（0.3分位點和0.6分位點）；這表明在相對于低績效水平，在較高的績效水平區(qū)間每提高一個單位的變量，影響的績效水平提升將更加明顯。同樣的，管護人員（Mech4）LOS回歸系數(shù)顯著但在分位數(shù)回歸中卻無法得到任何顯著的回歸系數(shù)。

與管護人員（Mech4）正好相反，農(nóng)民參與（Mech5）的變化趨勢是隨著績效水平的提升而減少，從0.1分位點處的2.667下降到0.9分位點處的0.500，表明在低績效區(qū)間農(nóng)民參與（Mech5）的貢獻(xiàn)率明顯大于高績效區(qū)間，在高績效區(qū)間試圖通過提高農(nóng)民參與（Mech5）實現(xiàn)績效提升的效果可能無法令人滿意。農(nóng)民參與（Mech5）在分位數(shù)回歸模型中系數(shù)在各分位點上基本通過5%顯著度的統(tǒng)計檢驗（0.9分位點處例外）。

管護資金（Inve）的回歸系數(shù)在0.1—0.9分位點上波動性較強，其趨勢可以歸納為在1.000的貢獻(xiàn)率附近保持小幅度的變動（0.2分位點和0.9分位點處出現(xiàn)較大的異常波動），即增加1個單位的管護資金（Inve）會提升1個單位的管護績效，分位數(shù)回歸結(jié)果體現(xiàn)了管護資金投入對績效影響的穩(wěn)定效應(yīng)。在系數(shù)顯著性方面，除了0.1和0.2以外的分位點上回歸系數(shù)均通過1%顯著性檢驗。

損毀勸阻（Cond2）的回歸系數(shù)呈現(xiàn)出一種“穩(wěn)定—下降”的變化態(tài)勢，即在0.1—0.6分位點上對管護績效的貢獻(xiàn)率相對穩(wěn)定（0.900—1.175），但在0.7—0.9分位點上對管護績效的影響程度不斷下降，從0.762降到0.250。損毀勸阻（Cond2）回歸系數(shù)的顯著性和OLS回歸結(jié)果相對一致，僅在極低（0.1分位點）和極高（0.8和0.9分位點）績效水平區(qū)間內(nèi)無法通過5%的顯著性檢驗。

（2）在不同分位點處管護績效的影響因素呈現(xiàn)較大的差異特征。在低績效水平區(qū)間（分位點0.1—0.2），決定管護績效水平的主導(dǎo)因素是組織結(jié)構(gòu)（Cons1）、農(nóng)民參與（Mech5）、損毀勸阻（Cond2）等變量，此時要提升管護績效的有效途徑是完善管護組織的結(jié)構(gòu)、增加農(nóng)民的參與程度、提高基礎(chǔ)設(shè)施損毀勸阻的及時性和有效性?？紤]到不同變量對管護績效的貢獻(xiàn)率差異，三類影響因素中農(nóng)民參與（Mech5）的提高應(yīng)該是管理部門的工作重點，并且在實踐中應(yīng)注意通過提高農(nóng)民參與促進管護績效具有“邊際報酬遞減”效應(yīng)。同時從圖2可以看出，該分位點處農(nóng)民參與（Mech5）回歸系數(shù)的95%置信區(qū)間相對較寬，表明回歸系數(shù)估計值的標(biāo)準(zhǔn)誤變大，分位數(shù)回歸系數(shù)的估計較不準(zhǔn)確。

在中績效水平區(qū)間（0.3—0.7分位點），績效的主要決定因素轉(zhuǎn)變?yōu)檗r(nóng)民參與（Mech5）、管護資金（Inve）、損毀勸阻（Cond2）等變量，管理人員應(yīng)在保證農(nóng)民參與程度、提高設(shè)施損毀勸阻力度的基礎(chǔ)上適當(dāng)加大管護資金的投入，確保經(jīng)費供給渠道的穩(wěn)定性。從對管護績效的貢獻(xiàn)來看，管護資金（Inve）的貢獻(xiàn)率最高，其次為損毀勸阻（Cond2），農(nóng)民參與（Mech5）最低。同時也要注意，隨著該區(qū)間內(nèi)管護績效的提升，農(nóng)民參與（Mech5）對管護績效的貢獻(xiàn)能力是不斷下降的，管護資金（Inve）的貢獻(xiàn)能力處于小幅波動，而損毀勸阻（Cond2）的貢獻(xiàn)能力大體保持穩(wěn)定。

在高績效水平區(qū)間（0.8—0.9分位點），損毀勸阻（Cond2）對績效水平的影響轉(zhuǎn)變?yōu)椴伙@著，顯著性變量僅保留管護資金（Inve）和農(nóng)民參與（Mech5），而且此時農(nóng)民參與（Mech5）對管護績效的貢獻(xiàn)能力繼續(xù)下降而管護資金（Inve）的貢獻(xiàn)能力出現(xiàn)了飛躍。從表3可以看到，在績效水平最高的0.9分位點處僅有管護資金（Inve）作為顯著影響因素存在且回歸系數(shù)較0.8分位點提高了50%的貢獻(xiàn)能力。管理人員應(yīng)更加重視管護資金（Inve）在高績效水平區(qū)的積極作用，并且同樣要注意管護資金（Inve）回歸系數(shù)的95%置信區(qū)間寬度變化及其對系數(shù)估計準(zhǔn)確性的影響，進一步調(diào)整具體工作思路與實施方案。

5 結(jié)論

本文在對農(nóng)地整理建后管護的基本內(nèi)涵和概念界定的基礎(chǔ)上，建立了農(nóng)地整理管護績效的測度量表，基于“結(jié)構(gòu)—行為—績效” SCP范式分析了管護績效的影響機理。在理論研究的基礎(chǔ)上，論文根據(jù)廣西龍州和河南鄧州的581份調(diào)查問卷，依次采用OLS回歸、分位數(shù)回歸等研究方法開展實證研究。主要研究結(jié)論為：（1）農(nóng)地整理管護績效測度體系涵括農(nóng)民對土地平整、灌溉排水、田間道路、農(nóng)田防護與生態(tài)保護、村莊整治5類基礎(chǔ)設(shè)施的管護效果的評價，實證區(qū)域管護績效的均值為35.620，標(biāo)準(zhǔn)差為5.583，核密度曲線呈“單峰模式”分布。（2）驗證了“結(jié)構(gòu)—行為—績效” 分析框架的有效性：制度結(jié)構(gòu)和管護行為顯著影響農(nóng)地整理管護績效。OLS回歸方程中代表制度約束、實施機制、管護資金、管護措施的組織結(jié)構(gòu)（Cons1）、管護人員（Mech4）、農(nóng)民參與（Mech5）、管護資金投入（Inve）、損毀勸阻（Cond2）等變量均通過了5%的顯著度檢驗，且對管護績效的提升具有正向促進效用。（3）分位數(shù)回歸進一步揭示了不同分位點上回歸系數(shù)及其顯著性的變化規(guī)律。在低水平區(qū)間管護績效的主要影響因素是組織結(jié)構(gòu)（Cons1）、農(nóng)民參與（Mech5）、損毀勸阻（Cond2）等；在中等水平區(qū)間績效主要取決于農(nóng)民參與（Mech5）、管護資金（Inve）、損毀勸阻（Cond2）等；在高水平區(qū)間顯著性因素為管護資金（Inve）和農(nóng)民參與（Mech5）；在績效水平的兩端顯著性變量的回歸系數(shù)估計值較不準(zhǔn)確。

由上述研究結(jié)論可以得到如下啟示：（1）農(nóng)民視角下的農(nóng)地整理管護績效評價，與農(nóng)村公共產(chǎn)品供給行為的目的實現(xiàn)了最終的契合。在對農(nóng)地整理管護績效管理中，若用績效均值作為單一評價指標(biāo)則無法完全反映高、中、低水平績效樣本的分布情況，全面分析績效分位數(shù)的統(tǒng)計特征更有助于管理人員掌握管護績效的分布區(qū)間。（2）在不同績效水平區(qū)間應(yīng)針對性地運用多種管理措施以提升管護績效。農(nóng)民是農(nóng)地整理公共產(chǎn)品供給的直接利益相關(guān)人員，保障農(nóng)民參與往往是提高管護績效的有效手段；在具體管護措施上，對農(nóng)地整理項目基礎(chǔ)設(shè)施損毀行為的及時勸阻，避免“破窗效應(yīng)”是管護行為的主要著力點，這在低、中績效水平區(qū)間的作用尤為明顯；此外在低績效水平區(qū)管理人員應(yīng)重視管護組織結(jié)構(gòu)的完善與規(guī)范，在高績效水平區(qū)需要通過增加管護資金投入促進管護績效的提升。

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（本文責(zé)編：陳美景）

Performance of Supervision and Maintenance after Ownership Transfer of Rural Land Consolidation based on OLS and Quantile Regression

ZHAO Wei1， YANG Gang-qiao1， LI Jin-yu1， XU Wen1， WU Shi-man2
（1. College of Public Administration， Huazhong Agricultural University， Wuhan 430070， China；2. College of Management， Wuhan Institute of Technology， Wuhan 430205， China）

This paper is aiming to evaluate the performance of supervision and maintenance after ownership transfer of rural land consolidation， and thereby to reveal the significant impact factors at different quantiles. In order to obtain the goal， Structure-Conduct-Performance paradigm has been adapted to probe into the theoretical cause and effect and thereafter OLS Regression and Quantile Regression have been successively employed to examine the data. The results show that 1）the mean value and standard deviation of performance is 35.620 and 5.583， while the performance is nonnormal distributed overall and single-peak； 2）institutional structure and conducts affect performance of supervision and maintenance significantly， as Structure-Conduct-Performance paradigm predicts； 3）there exist various affecting factors when performance of supervision and maintenance falls into low-level， middle-level， or high-level interval， respectively. It is concluded that using quantiles could be helpful to analyze the distribution features of performance on supervision and maintenance and more importantly， comprehensive improvement measures should be integrated into each level interval. Key words: land consolidation； infrastructure； supervision and maintenance； performance； quantile regression

F301.2

A

1001-8158（2016）08-0072-09

10.11994/zgtdkx.20160921.141910

2016-06-05；

2016-07-20

國家自然科學(xué)基金（71403094，71503091）；教育部人文社科基金（16YJC630138）；中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金項目（2662015PY127）。

趙微（1980-），男，浙江安吉人，博士，副教授。主要研究方向為農(nóng)村土地整治。E-mail: zhaow@mail.hzau.edu.cn