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《農業圖書情報學刊》2018年第3期

內容摘要：統籌城鄉背景下，如能將大量閑置、廢棄或低效利用的農村集體建設用地順暢置換為城鎮建設用地，是破解“保紅線，保增長”的捷徑。本文選取重慶東南典型山地丘陵區武隆縣長壩鎮為樣點，采用入戶調查和實地踏勘方法獲得5044份有效數據，利用Logistic模型從個人因素、房屋因素、經濟因素等方面對山區農戶拆遷意愿的影響因素進行實證分析，為如何激活農戶拆遷意愿提供科學依據。

關鍵詞：Logistic模型；山區農民；拆遷意愿；影響因素

一、引言

農村居民點是農村聚落地理的重要研究內容，也是人地關系地域系統研究的重要領域之一[1]。當前，在大量農村人口向城鎮轉移過程中，如能將大量閑置[2]、廢棄或低效利用[3]的農村集體建設用地順暢地置換為城鎮建設用地，則屬在不改變土地用途前提下轉換所有權限即可滿足城鎮發展需要的可靠辦法，是破解“保紅線，保增長”的捷徑。從實際情況來看，山地丘陵區因農戶居住分散[4]、交通不便、耕地大多分布于居民點周圍、耕作半徑較小等限制，居民點的拆遷不可能采取“大拆大建”的方式，而必須考慮農戶的耕作半徑、置換住房的可支付額度、群居習俗可溶性等，以降低農戶對統籌城鄉建設用地的逆反感。本文選擇重慶東南典型山地丘陵區武隆縣長壩鎮為樣點，在充分調查農戶對居民點拆遷意愿基礎上，應用Logistic模型進行實證分析，為激活農戶拆遷意愿提供科學依據。

二、數據來源

本文采用入戶調查和實地踏勘方法獲得數據。選取武隆縣長壩鎮為樣本，共調查農戶5424戶，剔除因地質災害、政策等原因一定需要搬遷的農戶外，有效數據5044戶，有效率為93%。調查的主要內容有：房屋所在圖幅號、圖斑號、所在組、拆舊地塊面積、房屋建設時間、房屋面積、房屋結構、院壩面積、林盤面積、豬牛圈面積、拆遷意愿、擬拆舊（規劃第一年、第二年、第三年）時間、安置方式（貨幣或還房）、戶主姓名、年齡、戶內人口數、一戶幾宅、此宅是否閑置、年收入、非農收入的比重、現居住村組、照相時間及編號等。調查底圖使用2009年已驗證完成的第二次國土資源調查數據，來源于武隆縣國土資源和房屋管理局，DEM（DigitalElevationModel，數字高程模型）數據來源于西部數據中心。基本的社會經濟統計數據，來源于樣區經作站。

三、數據處理

（一）調查信息的數字化

拆遷安置費是影響農戶拆遷意愿的主要因素之一，為便于模擬，無論貨幣還是實物，均統一量化為貨幣。據樣區所在縣居民點拆遷安置補償方案的規定，安置費主要由三部分組成。（1）房屋拆遷補償費，面積以建筑面積為準。磚混結構房屋補償標準270元/平方米，磚（石）木結構房屋補償標準210元/平方米，土木（木）結構房屋補償標準150元/平方米，補償單價均是一類標準。（2）居民安置費，有安置房建設費和基礎設施配套費。前者以每人30平方米安置面積，按1000元/平方米標準修建，低價購買者實得500元/平方米計。后者以每人1平方米基礎設施配套費，按350元/平方米計。（3）土地補償費，有房屋占地、豬牛圈及院壩，補償費800元/畝•年（15年），折合約18元/平方米。

（二）拆遷意愿賦值

調查發現農戶拆遷意愿主要有愿意拆遷、可能拆遷、待定、考慮、不確定（農戶不在家）、不愿意拆遷6種情況。為便于模型構建，文中分為愿意拆遷、不愿意拆遷兩大類，并將后5種情況歸為不愿意拆遷范疇。

四、變量和模型選擇

（一）被解釋變量

將農戶拆遷意愿看作被解釋變量，將愿意拆遷定義為1，不愿意拆遷定義為0。進行分析時，將5044份農戶分成建模樣本組和檢驗樣本組。建模樣本用于模型的構建，檢驗樣本用于模型準確率的檢驗。建模樣本和檢驗樣本的數目分別按照總樣本數的2/3和1/3的比例進行分配（根據判別模型的經驗），也即在總樣本中隨機抽取2/3的農戶構成建模樣本（3363戶），剩下的1/3農戶組成檢驗樣本（1681戶）。

（二）解釋變量

為了解廣大農戶真實的拆遷意愿，本次調查從個人因素、房屋因素、經濟因素三個層面出發，借鑒以往研究成果，選取影響農民拆遷意愿的8個因素。房屋因素：房屋建設時間（X1）、房屋結構（X2）、此宅是否閑置（X3）。其中，房屋建設時間（X1）指的是從房屋修建距今的時間；房屋結構（X2）分為磚混結構、磚/石木結構以及（土）木結構，分別用虛擬變量0、1、2表示；此宅是否閑置（X3）為虛擬變量，“閑置”為“1”，“不閑置”為“0”。經濟因素：農戶的拆遷費用（X4）。安置方式有貨幣補償和實物補償等多種形式，為進行數據分析，無論是貨幣補償還是實物補償，均統一量化為貨幣。農戶的拆遷安置補償費主要由房屋拆遷補償費、人的安置費用、土地補償費三項費用構成。

（三）模型選擇

農戶拆遷意愿有兩種可能，愿意拆遷或不愿意拆遷（是或否），因此使用Logistic回歸模型較為合適。

五、Logistic模型的建立和分析

Logistic模型的曲線為S型，該模型一般是以0.5作為分割點，即如果通過Logistic模型計算出來的概率p大于0.5，表明該農戶愿意拆遷；反之，則不愿意拆遷。首先，把所有自變量引入模型，住宅是否閑置和該農戶的收入兩個變量的回歸系數在5%的統計水平下不顯著，因此需要將這兩個因素進行剔除重新建模。建模樣本中，愿意拆遷與不愿意拆遷分別為1788和1575戶，即兩類意愿的數量比例接近1︰1，原意拆遷出現概率為0.5，在I類錯誤（將愿意拆遷誤判為不愿意拆遷）和II類錯誤（即將不愿意拆遷誤判為愿意拆遷）的判別成本對等的情況下，在回歸模型中取0.5作為概率的臨界值，將各意愿影響因素數據代入回歸方程，如果得到的概率值大于0.5，則判斷該樣本為愿意拆遷，否則屬于不愿意拆遷，從而得出模型的回判正確率為69.22%，回判率較高。為了進一步檢驗模型的預測能力和提高結果的穩健性，以剩余的1681戶檢驗樣本為樣本，將各農戶的意愿因素值代入模型進行預測，發現模型的回判率達到70%，表明模型的有效性較強，能夠滿足預測的需要。Logistic模型表達式可判斷農戶拆遷意愿發生的概率，但模型中的系數不能解釋為對被解釋變量的邊際影響，只能從符號上判斷。如果系數為正，表明解釋變量越大，即農戶愿意拆遷的概率越大；反之則反然。為計算解釋變量的邊際概率影響，可以用stata中的mfx命令對Logistic模型給出邊際影響系數，結果如表2所示。可以看出，各解釋變量的邊際影響系數從大到小依次為房屋結構、農戶的拆遷費用、房屋建設時間、非農收入的比重、年齡，戶內人口數的邊際影響系數為負數。

1.房屋結構是影響農戶拆遷意愿的首要因素。房屋結構對農戶拆遷意愿的影響系數最大，表明房屋結構是影響樣區農戶拆遷意愿的首要因素。調查發現，93.95%居住（土）木結構的房屋的農戶愿意拆遷，這主要是因為1866戶（土）木結構的房屋中，97.57%建于15年前，82.64%建于30年前，大部分房屋已破爛或廢棄，通過拆遷補償，可實現“變廢為寶”，所以農戶拆遷意愿非常強烈。73.99%居住磚/石木結構的房屋的農戶愿意拆遷，這主要是因為542戶磚/石木結構的房屋中，75.46%建于15年前，59.41%建于20年前，大部分房屋已陳舊，通過拆遷補償，可實現居住條件改善，所以農戶拆遷意愿很強烈。而43.04%居住磚墻結構房屋的農戶愿意拆遷，這主要是因為2636戶磚墻結構的房屋中，64.98%建于10年前，30.01%建于15年前，通過拆遷可以實現部分農戶換新房的愿望。房屋結構對農戶拆遷意愿具有很大影響，這與實證結果相符。

2.拆遷補償費用是影響農戶拆遷意愿的第二位因素。農戶的拆遷補償費用對農戶拆遷意愿的邊際影響系數為0.0208，說明拆遷補償費用越高，農戶得到的實惠越多，農戶越愿意拆遷。拆遷補償費用由房屋拆遷補償費、居民安置費和土地補償費構成，其中房屋拆遷補償費占比最大。而房屋拆遷補償費是根據房屋的結構確定補償標準的。房屋結構越好，拆遷補償費用越高。調查發現，拆遷補償費用與拆遷意愿呈“U”型結構，即拆遷補償費用越低和越高的農戶拆遷意愿越強，說明一部分農戶希望通過拆除舊房改善居住條件，而另一部分農戶則希望通過拆遷獲得較多的補償；拆遷補償費用對大部分農戶的拆遷意愿影響不大，這主要是因為房屋拆遷后大部分農戶需要購房，在房價相對較高的情況下，拆遷并不會給農戶帶來額外的收益。

3.房屋建設時間是影響農戶拆遷意愿的第三位因素。房屋建設時間對農戶拆遷意愿的邊際影響系數為0.0046，說明房屋的建設時間越久，農戶的拆遷意愿越強。調查發現，居住房屋建筑年限在15年以上的農戶中，愿意拆遷的占比在56.97%以上，隨著房屋建筑年限的增加愿意拆遷的比例急劇上升，如建設年限在40年以上的房屋，78.45%的農戶都愿意拆遷。

4.非農收入比重和年齡是影響農戶拆遷意愿的次要因素。非農收入的比重對農戶拆遷意愿的邊際影響系數為0.0032，說明非農業收入的比重越高，農戶對拆遷的認同度越高，拆遷意愿越強，這與調查的整體趨勢相符。有趣的是，非農收入比重低于30%的農戶中，75.19%的農戶愿意拆遷，表明低收入農戶希望通過拆遷改善居住條件、增加收入；非農收入比重41%~50%的農戶中，37.55%的農戶愿意拆遷，表明拆遷意愿低，非農收入比重51%~60%的農戶中，愿意拆遷和不愿意拆遷的比重幾乎相等；而非農收入比重在61%以上的農戶中，64.55%的農戶愿意拆遷。年齡對農戶拆遷意愿的邊際影響系數為0.0026，這表明年齡越大，越希望通過拆遷實現集中居住獲得快樂，排解孤獨。調查也發現，年齡在40歲以下的農戶60%不愿意拆遷，主要是因為這部分農戶的房屋大都是建筑年限在15年以內的磚混結構房屋，并且與集鎮的距離較近，居住相對集中，生活方便，交通便捷。

5.戶內人口數是影響農戶拆遷意愿的重要負面因素。戶內人口數對農戶拆遷意愿的邊際影響系數為-0.0329，戶內人口數對拆遷意愿有負向影響，說明戶內人口數越多，農戶的拆遷意愿越低，可能是因為戶內人口數越多，拆遷意見越難統一，拆遷難度越大。

6.房屋是否閑置對農戶的拆遷意愿沒有顯著影響。通過建立Logistic回歸模型進行實證分析，在5%的顯著性水平下房屋是否閑置和農戶的收入兩變量未通過統計檢驗，說明房屋是否閑置和農戶的收入狀況對農戶的拆遷意愿沒有顯著影響。在訪談中90%的農戶表示，房屋無論是否使用都能給農戶帶來安全感和歸屬感，導致房屋是否閑置對拆遷意愿的影響并不大。

六、結論與建議

一是房屋結構是影響拆遷意愿的首要因素。因此，應充分考慮房屋的結構和新舊程度，以正確選擇拆遷地塊。二是拆遷費用是影響拆遷意愿的次要因素。拆遷補償費用對拆遷意愿的影響程度卻只有房屋結構影響程度的1/7，說明單靠提高拆遷補償費用標準達到拆遷的目的，其效果是有限的。三是房屋建設時間、非農收入的比重和年齡對農戶拆遷意愿的影響程度較小。在安置地塊的選擇時在充分考慮現有房屋結構的基礎上，應當注重鄰里之間的搭配，實現集中居住，排解孤獨。四是戶內人口數對拆遷意愿的負面影響程度較大，做好每位家庭成員的思想工作，能有效提高拆遷的效率。調查還發現，部分農戶存在相當大的心理預期，即通過被動的征地補償實現住房條件的改善，因此明晰拆遷政策，理順拆遷關系，才能實現農村居民點的有效拆遷。

參考文獻

[1]譚雪蘭,劉卓,賀艷華,等.江南丘陵區農村居民點地域分異特征及類型劃分——以長沙市為例[J].地理研究,2015,34(11):2144-2154.

[2]鄒亞鋒,呂昌河,白臻昊,等.不同整治模式下的農村居民點整治潛力測算[J].國土資源遙感,2016,28(4):191-196.

[3]雙文元,郝晉珉,艾東,等.基于區位勢理論的農村居民點用地整治分區與模式[J].2013,29(10):251-261.

[4]李珍貴.農村房屋征拆情況調查[J].中國土地,2010(1):48-50.

作者：范喬希