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      基于主成分分析法的農(nóng)戶宅基地整理意愿影響因素分析
      ——以延安市麻洞川鄉(xiāng)為例

      2016-09-13 08:32:20
      安徽農(nóng)業(yè)科學 2016年21期
      關鍵詞:延安市宅基地意愿

      高 靖

      (山西鑫盛達土地規(guī)劃設計咨詢有限公司,山西運城 044000)

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      基于主成分分析法的農(nóng)戶宅基地整理意愿影響因素分析
      ——以延安市麻洞川鄉(xiāng)為例

      高 靖

      (山西鑫盛達土地規(guī)劃設計咨詢有限公司,山西運城 044000)

      基于實地調查及訪談資料,采用定性與定量相結合的方法,對延安市麻洞川鄉(xiāng)農(nóng)戶的宅基地整理進行了分析。首先從宅基地數(shù)量及空間分布特征描述了延安市麻洞川鄉(xiāng)宅基地現(xiàn)狀,研究區(qū)宅基地利用主要存在以下問題:一戶多宅現(xiàn)象普遍、人均占有宅基地面積超標、宅基地利用粗放、村莊居民點建設缺乏規(guī)劃、土地利用效率低。其次,對當?shù)卮迕襁M行了實地調查及訪談,得出當?shù)卮迕裢膺M行宅基地整理的比例為61.25%,并且利用主成分分析法構造模型,選取了8個可能對宅基地整理意愿造成影響的因素,對延安市麻洞川鄉(xiāng)的農(nóng)戶宅基地整理意愿影響因素進行了分析,得出影響農(nóng)戶整理意愿的5個主要成分:家庭基本信息、宅基地價值、宅基地使用年限、農(nóng)業(yè)收入占總收入比重、人均宅基地面積。最后,結合當?shù)氐膶嶋H情況,對當?shù)卣岢隽讼嚓P政策建議。

      農(nóng)村宅基地;延安市麻洞川鄉(xiāng);宅基地整理意愿;宅基地整理模式

      我國的農(nóng)村宅基地整理工作起始時間晚,實施范圍窄,主要集中在相對發(fā)達地區(qū),如在北京、上海、江蘇等地區(qū)[1],研究內(nèi)容也局限于研究宅基地整理的模式,宅基地整理存在的問題等[2],在研究宅基地整理的可行性分析方面并不是很多。農(nóng)村宅基地整理的可行性受到多種因素影響,既有客觀因素,也有主觀因素。農(nóng)戶的行為可以直接影響到土地整理工作的順利展開[3]。所以分析哪些因素會使農(nóng)民同意宅基地整理,哪些因素會導致農(nóng)民不贊成甚至堅決反對,是目前急切需要弄清楚的一個問題[4]。通過在研究區(qū)實地問卷調查與訪談獲得相關數(shù)據(jù),結合數(shù)據(jù)模型分析研究區(qū)農(nóng)戶對宅基地整理的意愿,并分析相關因素對農(nóng)戶行為的影響程度,最后得出哪些因素對農(nóng)戶的影響作用較大,這樣做是為了使政府更好地展開宅基地整理工作,因為政府可以根據(jù)分析結果采取相應的經(jīng)濟手段或是行政手段來提高農(nóng)民參與宅基地整理工作的積極性[5]。陜西省尤其是陜西北部,由于其特殊的高原地理位置,宅基地整理工作遲遲不能徹底展開,探究其中存在的問題,分析適宜當?shù)匕l(fā)展的整理模式可以為將來的宅基地整理做一些準備[6-7],保障宅基地整理工作的有效實施。筆者在延安市寶塔區(qū)選取3個村子進行訪談與問卷調查,研究區(qū)在西北地區(qū)具有代表性,調查結論可以為延安市農(nóng)村宅基地整理工作積累經(jīng)驗。

      1 變量選取、數(shù)據(jù)來源與研究方法

      1.1控制變量選取選取與宅基地整理相關的8個因素來分析哪些是主要因素,哪些是次要因素。為了操作方便,分別用Xi(i=1,2,…,8)來代替這些因素,對應關系如下:X1,人口;X2,年齡;X3,年收入(萬元);X4,戶主受教育年限(a);X5,農(nóng)業(yè)占年收入比重(%);X6,宅基地面積(m2);X7宅基地價值(萬元);X8,宅基地已使用年限(a)。

      1.2數(shù)據(jù)來源該研究數(shù)據(jù)來源于問卷調查和典型訪談。此次調查選取的調查區(qū)域是陜西省延安市麻洞川鄉(xiāng),為了較為準確地反映此地區(qū)農(nóng)村宅基地整理中影響農(nóng)戶對宅基地整理的意愿及影響因素,對麻洞川鄉(xiāng)的典型地區(qū)麻洞川鄉(xiāng)雪水灣村、金盆灣村、界河溝村進行了實地調查。調查是隨機對農(nóng)民進行問卷調查,之后對一些典型農(nóng)戶進行了訪談,以更好地了解農(nóng)民對宅基地整理的看法以及訴求。此次調查共調查了84戶農(nóng)戶,其中包括村干部6戶,最后獲得了有效問卷80份。

      采用描述統(tǒng)計方法對8個自變量進行統(tǒng)計分析,結果見表1。此次被訪農(nóng)戶的家庭人均規(guī)模為5人,最高達到8人。戶主的平均年齡為50歲,平均受教育年限為7年,其中高中學歷的僅占5%,說明此地區(qū)農(nóng)戶的受教育水平不高。家庭農(nóng)業(yè)收入占年收入的比重最高的為最高的為90%,最低的為10%,平均為40%,說明此地區(qū)對農(nóng)業(yè)的依賴大,但是僅靠農(nóng)業(yè)仍然無法滿足生活需要,經(jīng)調查此地區(qū)97%的農(nóng)戶選擇利用閑暇時間打一些散工以貼補家用。家庭年均收入為3.6萬元,其中低于3.0萬元的占28.75%,此地區(qū)農(nóng)村宅基地面積較大,宅基地戶均433.77 m2,最高的為1 120 m2。現(xiàn)有宅基地上的住房實用平均年限是16.3年,大多數(shù)房屋都是很多年前建的,由于農(nóng)村人口越來越少,所以新建房屋也越來越少。宅基地平均使用年限為16年,最高達到38年,可見大多數(shù)是老房子。

      表1 變量的描述性統(tǒng)計結果

      1.3模型選擇在用統(tǒng)計分析方法研究多變量的問題時,變量個數(shù)太多就會增加研究的難度。由于影響宅基地整理的因素有很多,為了把眾多因素歸類成幾個主要成分,該研究采用主成分分析方法,用較少的變量獲取較多的信息。在很多情形下,變量之間存在一定的相關關系,當2個變量之間有一定相關關系時,可以解釋為這2個變量反應此課題的信息有一定的重疊。主成分分析是對于原先提出所有變量,組合成盡可能少的新變量,使得這些新變量在能更好地反映信息。主成分是由原來的原始變量提取的綜合變量,可以用以下的公式表示:

      Y1=μ11X1+μ12X2+…+μ1pXp

      Y2=μ21X1+μ22X2+…+μ2pXp

      Yp=μp1X1+μp2X2+…+μppXp

      2 結果與分析

      2.1模型估計結果把數(shù)據(jù)導入軟件中進行分析,在輸出分析結果中輸出相關系數(shù)矩陣(表2)。

      表2 相關系數(shù)矩陣

      依據(jù)相關系數(shù)矩陣,得出矩陣數(shù)據(jù)的特征根,結果見表3。主成分閥值設定為85%,理論上是需要選擇6個主成分,但是第六主成分的貢獻率僅為0.065 6,所以此次分析舍棄第六主成分,選擇前5個主成分更加客觀。觀察表3中特征根的累計貢獻率得知,上述5個特征根的累計貢獻率達到了0.845 0,說明提取5個主成分可以代表原始數(shù)據(jù)的大部分信息,而且前5個特征根的貢獻遠大于其余特征根的貢獻。因此,此次提取5個主成分進行分析。在主成分分析的時候除了考慮特征根外,還應考慮如何提取主成分并計算主成分的得分問題,即特征根對應的特征向量,以作為原始變量線性組合的系數(shù)。在SAS數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)中,輸出特征根對應的特征向量結果(表4)。

      表3 相關矩陣的特征值

      表4 各變量的主成分特征向量

      根據(jù)表4中的各主成分的特征向量(系數(shù)),可以表示出各主成分的得分,5個主成分的得分分別為:

      根據(jù)主成分計算公式的系數(shù),即主成分載荷絕對值的大小來確定該主成分原始變量所代表的含義。按照對宅基地意愿影響程度排列這5個主成分:在第一主成分中很明顯“人口”“年齡”的變量系數(shù)遠遠大于其他變量的系數(shù),所以可以將第一主成分命名為“家庭基本信息成分”;同理,第二主成分中“宅基地面積”“宅基地價值”的系數(shù)遠遠大于其他系數(shù),所以可以將第二主成分命名為“宅基地價值成分”;第三主成分中“宅基地使用年限”的系數(shù)比較大,可以將第三主成分命名為“宅基地使用年限成分”;第四主成分“農(nóng)業(yè)收入占總收入比重”的系數(shù)較大,所以第四主成分可以命名為“農(nóng)業(yè)收入占總收入比重成分”;第五主成分“人口”“宅基地面積”的系數(shù)比較大,所以第五主成分可以命名為“人均宅基地面積成分”。

      2.2研究區(qū)農(nóng)戶宅基地整理意愿調查結果分析麻洞鄉(xiāng)農(nóng)戶宅基地整理意愿調查結果見表5。由表5可知,此次共調查80戶村民,其中共有49戶(占總數(shù)的61.25%)表示如果有一定的經(jīng)濟補償?shù)脑?,贊成宅基地整理后進行集中居住。界河溝村農(nóng)戶愿意整理的人數(shù)占到71.43%,這是由于界河溝村很多農(nóng)戶依然居住在土質房屋中,很多人愿意將宅基地進行整理獲得政府補貼,然后重新建房。而金盆灣村很多房屋都是剛建造不久的,大多農(nóng)戶表示不愿意進行整理。

      由模型估計結果可以看出,對農(nóng)戶宅基地整理意愿的影響程度從大到小的因素(主成分)依次為家庭基本組成、家庭宅基地的價值、宅基地使用年限、農(nóng)業(yè)收入占總收入比重、人均宅基地面積??梢娂彝セ拘畔φ氐恼碛泻艽笥绊?。調查過程中發(fā)現(xiàn),長年在農(nóng)村生活的大多是老人和小孩,很多老人不愿意進行宅基地整理是因為,農(nóng)村很多都是老房子,老年人有一種守舊思想,不愿意自己宅基地上的房屋被拆遷,也不愿意搬遷,很多生活在窯洞的老年人表示如果搬遷到所建中心村的房子里的話,怕自己不是很習慣。還有一個原因是農(nóng)村種田的農(nóng)民多為老年人,如果搬到中心村居住的話,會離自家的承包地較遠,農(nóng)業(yè)耕作不方便。而農(nóng)村的年青人由于思想較為開放,則表示愿意搬到中心村居住,因為集中居住既可以增加村民之間的交流,也可以響應國家的政策。第二主成分是宅基地價值成分,之所以宅基地價值成分強于宅基地面積的影響,是因為研究區(qū)地處黃土高原區(qū),人少地多,幾乎每家的宅基地都比較大,所以面積對整理的影響并不是很大,而且大多數(shù)村民的房子建在山坡上,面積很大,這部分人往往同意進行整理,因為搬遷到交通更便利的地方,到田地耕作、糧食及肥料的運輸都更加方便了。而在路邊的農(nóng)戶很多不愿意整理,是因為路邊的宅基地由于交通的便利性,價值也大幅上漲。調查中部分農(nóng)戶稱近些年農(nóng)村發(fā)展較快,農(nóng)村路邊的房子即使不住也可以租給他人,而且如果是政府重新修路的話,還可以得到拆遷補償。

      表5麻洞川鄉(xiāng)農(nóng)戶宅基地整理意愿調查結果

      Table5ThesurveyofthewillingnessofhomesteadlandadjustmentinMadongchuanVillage

      村莊Villages愿意Willingness戶數(shù)Households比率Proportion%不愿意Unwillingness戶數(shù)Households比率Proportion%雪水灣村XueshuiwanVillage1959.001340.63金盆灣村JinpenwanVillage1555.561244.44界河溝村JiehegouVil-lage1571.43628.57合計Total4961.253138.75

      3 結論與建議

      3.1研究結論該研究對延安市麻洞川鄉(xiāng)農(nóng)戶的宅基地整理意愿進行了探討,主要從研究區(qū)農(nóng)村宅基地利用現(xiàn)狀、農(nóng)戶整理意愿以及整理模式進行了分析。

      (1)對延安市麻洞川鄉(xiāng)農(nóng)村宅基地的宅基地數(shù)量以及宅基地空間布局情況進行了描述說明,發(fā)現(xiàn)宅基地利用主要存在以下問題:人均占有的宅基地面積大,村莊居民點建設缺乏規(guī)劃、分布散亂,農(nóng)村一戶多宅、土地閑置等現(xiàn)象普遍存在,所以宅基地整理非常有必要。

      (2)經(jīng)調查,61.25%的村民愿意進行宅基地整理,主要整理對象是村子里的空閑宅基地,以及一些多年未用的廢棄宅基地等。如果政府出資完善中心村的道路、自來水、天然氣等基本設施,建設一些垃圾收集站、排水溝等改善居住環(huán)境的設施,并對農(nóng)民房屋的外觀、內(nèi)部結構、坐落位置等進行統(tǒng)一規(guī)劃設計,83.1%的農(nóng)戶同意對現(xiàn)有宅基地進行整理,去中心村建房居住。

      (3)利用主成分分析法分析歸納了影響宅基地整理的主要因素,最后得出影響農(nóng)戶宅基地整理的主要成分,按對宅基地整理的影響程度依次為:家庭基本信息成分、宅基地價值成分、宅基地使用年限成分、農(nóng)業(yè)收入占總收入比重成分、人均宅基地面積成分。村民主要在意的是政府能不能保障搬遷后的基本生活,如果政府提供相應的經(jīng)濟支撐以及對一些基本設施例如水、路、電等進行保障的話,81.3%的農(nóng)戶愿意整理??梢姀霓r(nóng)戶整理意愿調查結果來看,麻洞川的宅基地整理可行。

      3.2建議農(nóng)村宅基地整理是一項綜合性工作,需要多方面的支持和配合。首先是必須征求到農(nóng)戶的整理意愿。即為了獲得農(nóng)戶的贊成,使得農(nóng)戶能夠積極配合進行宅基地整理,延安市麻洞川鄉(xiāng)政府必須綜合當?shù)氐母鞣N條件以及分析農(nóng)戶搬遷意愿的動機,從而制定合理且切實可行的方案。例如對主要受到家庭影響的農(nóng)戶,由于其受傳統(tǒng)觀念影響比較大,所以政府應該加強對其進行思想引導,可以讓村干部多做村民的思想工作,讓村民一方面知道宅基地整理對自身的一些好處,另一方面理解政府的難處;對于受經(jīng)濟成分影響較大的農(nóng)戶,由于這部分農(nóng)戶對自身經(jīng)濟利益比較看重,在尊重農(nóng)戶整理意愿的前提下,更要注重提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件以及農(nóng)民生活水平,所以政府必須制定合理的經(jīng)濟補償和其他福利補償方案,保障農(nóng)戶進行宅基地整理之后的各項生活條件均不受影響。

      [1] 楊偉靜.農(nóng)村宅基地整理問題研究[J].前沿,2010(14):71-73.

      [2] 郭湘.湖南山丘區(qū)農(nóng)村宅基地整理研究[D].長沙:湖南師范大學,2011.

      [3] 肖蓓蓓.基于農(nóng)戶行為的農(nóng)村宅基地整理潛力調查研究[D].重慶:西南大學,2007.

      [4] 孫旭海,魯成樹,徐鵑.農(nóng)民宅基地退出意愿、影響因素及對策研究:基于在蕪湖市的調研[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學,2015,43(1):289-291,294.

      [5] 盧向虎,張正河.農(nóng)村宅基地土地整理的思考[J].調研世界,2005(5):41-43.

      [6] 歐陽安蛟,蔡鋒銘,陳立定,等.農(nóng)村宅基地退出機制建立探討[J].中國土地科學,2009,23(10):26-30.

      [7] 黃英,陳燕.農(nóng)村宅基地整理模式與方法研究:以武漢市新洲區(qū)為例[J].安徽農(nóng)業(yè)科學,2005(12):2454-2455.

      Analysis on Influencing Factors of Farmers’ Homestead Land Adjustment Willingness Based on Principal Component Method—A Case Study of Madongchuan Village in Yanan City

      GAO Jing

      (Shanxi Xinshengda Land Planning Design and Consulting Co. Ltd., Yuncheng, Shanxi 044000)

      On the basis of investigation and interview data, using the methods of qualitative and quantitative analysis, adjustment of farmers’ homestead in Madongchuan Village in Yanan City was analyzed. First, the status of homestead land was described from quantity and spatial distribution, existing problems in homestead utilization included many household possess more than one homestead, the occupied housing land area of each person exceed the standard, land utilization is extensive, construction of village residents is lack of planning and the efficiency of land use is low. Second, after interviewing the local villagers, 61.25% local villagers agree to the adjustment of homestead. The model was constructed by using the method of principal component analysis, 8 possible factors that might affect the willingness of adjustment were selected to analyze the influencing factors including family basic information, homestead value, service life, proportion of agricultural income accounted for total income, homestead area per capita. At last, according to the actual situation, relevant policy suggestions for local government were proposed.

      Rural homestead land; Madongchuan Village, Yan’an City; Willingness of homestead land adjustment; Adjustment mode of homestead land

      高靖(1990- ),男,陜西延安人,助理工程師,碩士,從事土地整治效益評價研究。

      2016-06-22

      F 301.2

      A

      0517-6611(2016)21-182-03

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      當代陜西(2021年16期)2021-11-02 06:45:26
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