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第10章 农户参与城乡建设用地增减(3)

拆旧补偿 是=1,否=0010.5303 0.5120

集中选址安置 是=1,否=001 0.4871 0.3383

社会保障 是=1,否=0010.3211 0.4121

新建或改建家庭住房意愿

新建或改建家庭住房的虚拟变量 1~5年内新建或改建家庭住房=1,无和不确定=0010.56330.3048

个人及家庭特征变量

性别 男=1,女=0 0 1 0.6433 0.3374

年龄 实数测度 20 60 43.5431 8.4561

家庭规模 实数测度 2 8 4.0130 1.3546

家庭收入 5000~20000元=1,其他=0 0 1 0.7558 0.5601

主要职业 农业=1,非农业=0 0 1 0.3988 0.3451

家庭住房特征变量

家庭住房建造年份 实数测度 1910 1990 1967.56 11.9521

是否一户多宅 是=1,否=0 0 1 0.1844 0.3121

家庭住房面积(平方米) 实数测度 107 850 298.45 157.88

土地承包经营情况

土地承包经营面积 实数测度 0 120 6.5375 4.2127

(续表)

变量赋值 最小值 最大值 均值 标准差

土地耕作方式 自己耕种=1,出租或其他=0 0 1 0.4929 0.5315

承包土地与现有居住地点的距离 距离在1.5千米内=1

距离大于1.5千米=0 0 1 0.5123 0.3558

计量分析模型参数估计结果

采用经典的Stata统计软件对计量分析模型进行参数估计,在此需要特别说明的是在参数估计中,以被解释变量“不确定=3”为参照组。计量分析模型的参数估计结果及其检验。

参数估计结果及检验

解释变量 被解释变量

Y=1 Y=2

常数项 24.562 33.7591

(13.405) (33.917)

政策变量

拆旧补偿 0.853 0.514*

(0.233) (0.336)

集中选址安置 ?0.417 0.089

(0.181) (0.384)

社会保障 0.342** ?0.391

(0.189) (0.252)

新建或改建家庭住房意愿

新建或改建家庭住房的虚拟变量 0.566 0.351

(0.265) (0.317)

个人及家庭特征变量

性别 0.089 0.245

(0.341) (0.49)

年龄 0.016 0.011

(0.013) (0.014)

家庭规模 0.150 0.371

(0.098) (0.104)

家庭收入 0.896 0.475

(0.4383) (0.260)

(续表)

解释变量 被解释变量

Y=1 Y=2

主要职业 0.699** 0.411

(0.241) (0.275)

家庭住房特征变量

家庭住房建造年份 0.016 0.005

(0.015) (0.017)

是否一户多宅 0.626 0.885

(0.246) (0.391)

家庭住房面积(平方米) 0.005 0.004

(0.002) (0.002)

家庭住房结构 0.004 0.003

(0.001) (0.001)

土地承包经营情况

土地承包经营面积(公顷) 0.011 0.019

(0.021) (0.022)

土地耕作方式 0.925 0.069

(0.229) (0.269)

承包土地与居住地点的距离 0.825 0.079

Observations (0.342) (0.436)

Log likelihood=259.8467 Prob>chi2=0.0001

Y=3is the base outcome

分别表示在0.1,0.05,和0.01水平上显著。括号内是标准误(S.E.)

对模型的检验主要运用?2对数似然检验(2log likelihood,2LL)和Prob>chi2无效假设检验。对数似然值(log likelihood,LL)是似然(likelihood)的自然对数形式。似然即概率,是由自变量观测值预测因变量观测值的概率,其取值范围在(0,1)区间内,所以对数似然值的取值在(∞,0)区间内,似然估计值乘以?2即为2LL,是模型检验方法,其取值越小,模型的拟合程度越好(王济川,2001)。Prob>chi2是模型无效假设检验对应的P值,0.0001数值表明所构建的模型是显著的,在统计意义上是能满足研究需要的。

结果分析

从所构建的计量模型参数估计结果来看,欠发达地区农户参与城乡建设用地增减挂钩的意愿受政策变量、新建或改建住房意愿特征变量、个人及家庭特征变量以及土地承包经营情况特征变量的影响,但影响程度不一致。

政策变量

在模型中设置了拆旧补偿、集中选址安置以及社会保障等三项虚拟变量,从多项Logistic回归来看,相对于“不确定是否参与城乡建设用地增减挂钩”而言,农户参与城乡建设用地增减挂钩的意愿受拆旧补偿政策和集中选址安置政策的影响在统计学水平上未能达到显著水平,而受社会保障政策的影响在统计学水平上达到了显著水平。客观表明在欠发达地区农户参与城乡建设用地增减挂钩中更重视长远的生计问题。

新建或改建住房意愿特征变量

在模型中农户参与城乡建设用地增减挂钩的意愿受新建或改建家庭住房特征变量的影响,在统计学水平上达到了极显著水平。表明在其他影响因素相同的条件下,相对于“不确定是否参与城乡建设用地增减挂钩”而言,在1~5年内有新建或改建家庭住房计划的农户更愿意参与城乡建设用地增减挂钩。

个人及家庭特征变量

在模型中个人及家庭的特征变量主要包括:性别、年龄、家庭规模、家庭收入、主要职业等,其中性别、年龄相对于“不确定是否参与城乡建设用地增减挂钩”而言,对农户参与城乡建设用地增减挂钩意愿的影响在统计学上未能达到显著水平,而主要职业对农户参与城乡建设用地增减挂钩意愿的影响却达到了极为显著的水平,而家庭收入对农户参与城乡建设用地增减挂钩意愿的影响也达到了显著的水平。家庭规模在模型中相对于“不确定是否参与城乡建设用地增减挂钩”而言,对农户不参与城乡建设用地增减挂钩的影响达到了统计学的显著水平。其可能的原因是家庭规模较大的农户相对于家庭规模较小的农户而言,对其家庭成员未来的不确定性更强,在现阶段对参与城乡建设用地增减挂钩的信心不足,而家庭收入比较高,且存在其他谋生手段比从事纯农业的农户更趋向于把握机会改变现有状况以提高生活的质量。

家庭住房特征变量

家庭住房特征变量主要包括:家庭住房建造年份、是否一户多宅、家庭住房面积、家庭住房结构等,其中家庭住房建造年份、是否一户多宅以及家庭住房结构相对于“不确定是否参与城乡建设用地增减挂钩”而言,对农户参与城乡建设用地增减挂钩意愿的影响在统计学上达到显著水平,其中一户多宅达到了统计学意义上的极显著水平。而家庭住房面积却相对于“不确定是否参与城乡建设用地增减挂钩”而言,对农户不参与城乡建设用地增减挂钩意愿的影响在统计学上达到显著水平。表征家庭住房建造年份、一户多宅以及家庭住房结构是农户参与城乡建设用地增减挂钩中的主要推动因素,家庭住房面积却是农户参与城乡建设用地增减挂钩中的障碍因素。其可能的原因在于家庭住房建造年份越久、家庭住房结构比较简易的农户在当地的居住条件不理想,受湄潭县近几年开展“黔北民居”新农村建设的影响,想通过政府主导的城乡建设用地增减挂钩来改善自身的居住条件,但家庭住房面积较大的农户又担心得到的集中选址安置、补偿不合理或低于市场价值而存在观望的态度。

土地承包经营情况特征变量

土地承包经营情况变量主要包括:土地承包经营的面积、土地耕作方式以及承包土地与居住点的距离等,其中土地承包经营面积相对于“不确定是否参与城乡建设用地增减挂钩”而言,对农户参与城乡建设用地增减挂钩意愿的影响在统计学上达到显著水平。而土地耕作方式却相对于“不确定是否参与城乡建设用地增减挂钩”而言,对农户不参与城乡建设用地增减挂钩意愿的影响在统计学上达到显著水平。承包土地与现有居住地地点的距离相对于“不确定是否参与城乡建设用地增减挂钩”而言未能在统计学上达到显著水平。表征土地承包经营面积较大的农户更愿意通过城乡建设用地增减挂钩来调整自己居住地点,使得生产与生活分离,而在土地耕作方式上,自己耕作土地的农户不愿意参与城乡建设用地增减挂钩,其可能的原因在于家庭收入的主要方式是农业,成员缺乏其他的谋生手段,对参与城乡建设用地增减挂钩后的生产与生活的不确定性缺乏必要的信心。

结论

通过所构建的多项Logistic回归模型来看,欠发达地区农户参与城乡建设用地增减挂钩的意愿受政策变量、新建或改建住房意愿特征变量、个人及家庭特征变量、家庭住房特征变量以及土地承包经营特征变量的影响。但各类变量对农户参与城乡建设用地增减挂钩的影响程度不一致,可划分为推动因素和障碍因素两大类。其中,推动因素主要有社会保障政策、新建或改建住房意愿、职业、家庭收入、家庭住房建造年份、一户多宅、家庭住房结构以及土地承包经营面积等。障碍因素主要有拆旧补偿、家庭规模、家庭住房面积以及土地耕作方式等。

4、本章小结

在本章中,笔者基于欠发达地区农户参与城乡建设用地增减挂钩意愿的调查数据,在对调查数据进行描述性分析的基础上,从农户对政府政策的期望、农户个人及家庭特征、农户新建或改建家庭住房的意愿、农户家庭住房情况以及土地承包经营情况等五个方面构建多项Logistic回归模型对农户参与城乡建设用地增减挂钩的意愿及其影响因素进行了定量的分析。结果显示欠发达地区农户参与城乡建设用地增减挂钩的意愿受社会保障政策、新建或改建住房意愿、职业、家庭收入、家庭住房建造年份、一户多宅、家庭住房结构、土地承包经营面积、拆旧补偿、家庭规模、家庭住房面积以及土地耕作方式等因素的影响在统计学意义上达到了显著的水平。其中社会保障政策、新建或改建住房意愿、职业、家庭收入、家庭住房建造年份、一户多宅、家庭住房结构以及土地承包经营面积等因素是促使农户参与城乡建设用地增减挂钩的主要推动因素,而拆旧补偿、家庭规模、家庭住房面积以及土地耕作方式等因素则是促使农户不参与城乡建设用地增减挂钩的主要障碍因素。

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