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山区农户拆迁意愿影响因素探究范文

时间:2022-04-04 04:49:50

山区农户拆迁意愿影响因素探究

《农业图书情报学刊》2018年第3期

内容摘要:统筹城乡背景下,如能将大量闲置、废弃或低效利用的农村集体建设用地顺畅置换为城镇建设用地,是破解“保红线,保增长”的捷径。本文选取重庆东南典型山地丘陵区武隆县长坝镇为样点,采用入户调查和实地踏勘方法获得5044份有效数据,利用Logistic模型从个人因素、房屋因素、经济因素等方面对山区农户拆迁意愿的影响因素进行实证分析,为如何激活农户拆迁意愿提供科学依据。

关键词:Logistic模型;山区农民;拆迁意愿;影响因素

一、引言

农村居民点是农村聚落地理的重要研究内容,也是人地关系地域系统研究的重要领域之一[1]。当前,在大量农村人口向城镇转移过程中,如能将大量闲置[2]、废弃或低效利用[3]的农村集体建设用地顺畅地置换为城镇建设用地,则属在不改变土地用途前提下转换所有权限即可满足城镇发展需要的可靠办法,是破解“保红线,保增长”的捷径。从实际情况来看,山地丘陵区因农户居住分散[4]、交通不便、耕地大多分布于居民点周围、耕作半径较小等限制,居民点的拆迁不可能采取“大拆大建”的方式,而必须考虑农户的耕作半径、置换住房的可支付额度、群居习俗可溶性等,以降低农户对统筹城乡建设用地的逆反感。本文选择重庆东南典型山地丘陵区武隆县长坝镇为样点,在充分调查农户对居民点拆迁意愿基础上,应用Logistic模型进行实证分析,为激活农户拆迁意愿提供科学依据。

二、数据来源

本文采用入户调查和实地踏勘方法获得数据。选取武隆县长坝镇为样本,共调查农户5424户,剔除因地质灾害、政策等原因一定需要搬迁的农户外,有效数据5044户,有效率为93%。调查的主要内容有:房屋所在图幅号、图斑号、所在组、拆旧地块面积、房屋建设时间、房屋面积、房屋结构、院坝面积、林盘面积、猪牛圈面积、拆迁意愿、拟拆旧(规划第一年、第二年、第三年)时间、安置方式(货币或还房)、户主姓名、年龄、户内人口数、一户几宅、此宅是否闲置、年收入、非农收入的比重、现居住村组、照相时间及编号等。调查底图使用2009年已验证完成的第二次国土资源调查数据,来源于武隆县国土资源和房屋管理局,DEM(DigitalElevationModel,数字高程模型)数据来源于西部数据中心。基本的社会经济统计数据,来源于样区经作站。

三、数据处理

(一)调查信息的数字化

拆迁安置费是影响农户拆迁意愿的主要因素之一,为便于模拟,无论货币还是实物,均统一量化为货币。据样区所在县居民点拆迁安置补偿方案的规定,安置费主要由三部分组成。(1)房屋拆迁补偿费,面积以建筑面积为准。砖混结构房屋补偿标准270元/平方米,砖(石)木结构房屋补偿标准210元/平方米,土木(木)结构房屋补偿标准150元/平方米,补偿单价均是一类标准。(2)居民安置费,有安置房建设费和基础设施配套费。前者以每人30平方米安置面积,按1000元/平方米标准修建,低价购买者实得500元/平方米计。后者以每人1平方米基础设施配套费,按350元/平方米计。(3)土地补偿费,有房屋占地、猪牛圈及院坝,补偿费800元/亩•年(15年),折合约18元/平方米。

(二)拆迁意愿赋值

调查发现农户拆迁意愿主要有愿意拆迁、可能拆迁、待定、考虑、不确定(农户不在家)、不愿意拆迁6种情况。为便于模型构建,文中分为愿意拆迁、不愿意拆迁两大类,并将后5种情况归为不愿意拆迁范畴。

四、变量和模型选择

(一)被解释变量

将农户拆迁意愿看作被解释变量,将愿意拆迁定义为1,不愿意拆迁定义为0。进行分析时,将5044份农户分成建模样本组和检验样本组。建模样本用于模型的构建,检验样本用于模型准确率的检验。建模样本和检验样本的数目分别按照总样本数的2/3和1/3的比例进行分配(根据判别模型的经验),也即在总样本中随机抽取2/3的农户构成建模样本(3363户),剩下的1/3农户组成检验样本(1681户)。

(二)解释变量

为了解广大农户真实的拆迁意愿,本次调查从个人因素、房屋因素、经济因素三个层面出发,借鉴以往研究成果,选取影响农民拆迁意愿的8个因素。房屋因素:房屋建设时间(X1)、房屋结构(X2)、此宅是否闲置(X3)。其中,房屋建设时间(X1)指的是从房屋修建距今的时间;房屋结构(X2)分为砖混结构、砖/石木结构以及(土)木结构,分别用虚拟变量0、1、2表示;此宅是否闲置(X3)为虚拟变量,“闲置”为“1”,“不闲置”为“0”。经济因素:农户的拆迁费用(X4)。安置方式有货币补偿和实物补偿等多种形式,为进行数据分析,无论是货币补偿还是实物补偿,均统一量化为货币。农户的拆迁安置补偿费主要由房屋拆迁补偿费、人的安置费用、土地补偿费三项费用构成。

(三)模型选择

农户拆迁意愿有两种可能,愿意拆迁或不愿意拆迁(是或否),因此使用Logistic回归模型较为合适。

五、Logistic模型的建立和分析

Logistic模型的曲线为S型,该模型一般是以0.5作为分割点,即如果通过Logistic模型计算出来的概率p大于0.5,表明该农户愿意拆迁;反之,则不愿意拆迁。首先,把所有自变量引入模型,住宅是否闲置和该农户的收入两个变量的回归系数在5%的统计水平下不显著,因此需要将这两个因素进行剔除重新建模。建模样本中,愿意拆迁与不愿意拆迁分别为1788和1575户,即两类意愿的数量比例接近1︰1,原意拆迁出现概率为0.5,在I类错误(将愿意拆迁误判为不愿意拆迁)和II类错误(即将不愿意拆迁误判为愿意拆迁)的判别成本对等的情况下,在回归模型中取0.5作为概率的临界值,将各意愿影响因素数据代入回归方程,如果得到的概率值大于0.5,则判断该样本为愿意拆迁,否则属于不愿意拆迁,从而得出模型的回判正确率为69.22%,回判率较高。为了进一步检验模型的预测能力和提高结果的稳健性,以剩余的1681户检验样本为样本,将各农户的意愿因素值代入模型进行预测,发现模型的回判率达到70%,表明模型的有效性较强,能够满足预测的需要。Logistic模型表达式可判断农户拆迁意愿发生的概率,但模型中的系数不能解释为对被解释变量的边际影响,只能从符号上判断。如果系数为正,表明解释变量越大,即农户愿意拆迁的概率越大;反之则反然。为计算解释变量的边际概率影响,可以用stata中的mfx命令对Logistic模型给出边际影响系数,结果如表2所示。可以看出,各解释变量的边际影响系数从大到小依次为房屋结构、农户的拆迁费用、房屋建设时间、非农收入的比重、年龄,户内人口数的边际影响系数为负数。

1.房屋结构是影响农户拆迁意愿的首要因素。房屋结构对农户拆迁意愿的影响系数最大,表明房屋结构是影响样区农户拆迁意愿的首要因素。调查发现,93.95%居住(土)木结构的房屋的农户愿意拆迁,这主要是因为1866户(土)木结构的房屋中,97.57%建于15年前,82.64%建于30年前,大部分房屋已破烂或废弃,通过拆迁补偿,可实现“变废为宝”,所以农户拆迁意愿非常强烈。73.99%居住砖/石木结构的房屋的农户愿意拆迁,这主要是因为542户砖/石木结构的房屋中,75.46%建于15年前,59.41%建于20年前,大部分房屋已陈旧,通过拆迁补偿,可实现居住条件改善,所以农户拆迁意愿很强烈。而43.04%居住砖墙结构房屋的农户愿意拆迁,这主要是因为2636户砖墙结构的房屋中,64.98%建于10年前,30.01%建于15年前,通过拆迁可以实现部分农户换新房的愿望。房屋结构对农户拆迁意愿具有很大影响,这与实证结果相符。

2.拆迁补偿费用是影响农户拆迁意愿的第二位因素。农户的拆迁补偿费用对农户拆迁意愿的边际影响系数为0.0208,说明拆迁补偿费用越高,农户得到的实惠越多,农户越愿意拆迁。拆迁补偿费用由房屋拆迁补偿费、居民安置费和土地补偿费构成,其中房屋拆迁补偿费占比最大。而房屋拆迁补偿费是根据房屋的结构确定补偿标准的。房屋结构越好,拆迁补偿费用越高。调查发现,拆迁补偿费用与拆迁意愿呈“U”型结构,即拆迁补偿费用越低和越高的农户拆迁意愿越强,说明一部分农户希望通过拆除旧房改善居住条件,而另一部分农户则希望通过拆迁获得较多的补偿;拆迁补偿费用对大部分农户的拆迁意愿影响不大,这主要是因为房屋拆迁后大部分农户需要购房,在房价相对较高的情况下,拆迁并不会给农户带来额外的收益。

3.房屋建设时间是影响农户拆迁意愿的第三位因素。房屋建设时间对农户拆迁意愿的边际影响系数为0.0046,说明房屋的建设时间越久,农户的拆迁意愿越强。调查发现,居住房屋建筑年限在15年以上的农户中,愿意拆迁的占比在56.97%以上,随着房屋建筑年限的增加愿意拆迁的比例急剧上升,如建设年限在40年以上的房屋,78.45%的农户都愿意拆迁。

4.非农收入比重和年龄是影响农户拆迁意愿的次要因素。非农收入的比重对农户拆迁意愿的边际影响系数为0.0032,说明非农业收入的比重越高,农户对拆迁的认同度越高,拆迁意愿越强,这与调查的整体趋势相符。有趣的是,非农收入比重低于30%的农户中,75.19%的农户愿意拆迁,表明低收入农户希望通过拆迁改善居住条件、增加收入;非农收入比重41%~50%的农户中,37.55%的农户愿意拆迁,表明拆迁意愿低,非农收入比重51%~60%的农户中,愿意拆迁和不愿意拆迁的比重几乎相等;而非农收入比重在61%以上的农户中,64.55%的农户愿意拆迁。年龄对农户拆迁意愿的边际影响系数为0.0026,这表明年龄越大,越希望通过拆迁实现集中居住获得快乐,排解孤独。调查也发现,年龄在40岁以下的农户60%不愿意拆迁,主要是因为这部分农户的房屋大都是建筑年限在15年以内的砖混结构房屋,并且与集镇的距离较近,居住相对集中,生活方便,交通便捷。

5.户内人口数是影响农户拆迁意愿的重要负面因素。户内人口数对农户拆迁意愿的边际影响系数为-0.0329,户内人口数对拆迁意愿有负向影响,说明户内人口数越多,农户的拆迁意愿越低,可能是因为户内人口数越多,拆迁意见越难统一,拆迁难度越大。

6.房屋是否闲置对农户的拆迁意愿没有显著影响。通过建立Logistic回归模型进行实证分析,在5%的显著性水平下房屋是否闲置和农户的收入两变量未通过统计检验,说明房屋是否闲置和农户的收入状况对农户的拆迁意愿没有显著影响。在访谈中90%的农户表示,房屋无论是否使用都能给农户带来安全感和归属感,导致房屋是否闲置对拆迁意愿的影响并不大。

六、结论与建议

一是房屋结构是影响拆迁意愿的首要因素。因此,应充分考虑房屋的结构和新旧程度,以正确选择拆迁地块。二是拆迁费用是影响拆迁意愿的次要因素。拆迁补偿费用对拆迁意愿的影响程度却只有房屋结构影响程度的1/7,说明单靠提高拆迁补偿费用标准达到拆迁的目的,其效果是有限的。三是房屋建设时间、非农收入的比重和年龄对农户拆迁意愿的影响程度较小。在安置地块的选择时在充分考虑现有房屋结构的基础上,应当注重邻里之间的搭配,实现集中居住,排解孤独。四是户内人口数对拆迁意愿的负面影响程度较大,做好每位家庭成员的思想工作,能有效提高拆迁的效率。调查还发现,部分农户存在相当大的心理预期,即通过被动的征地补偿实现住房条件的改善,因此明晰拆迁政策,理顺拆迁关系,才能实现农村居民点的有效拆迁。

参考文献

[1]谭雪兰,刘卓,贺艳华,等.江南丘陵区农村居民点地域分异特征及类型划分——以长沙市为例[J].地理研究,2015,34(11):2144-2154.

[2]邹亚锋,吕昌河,白臻昊,等.不同整治模式下的农村居民点整治潜力测算[J].国土资源遥感,2016,28(4):191-196.

[3]双文元,郝晋珉,艾东,等.基于区位势理论的农村居民点用地整治分区与模式[J].2013,29(10):251-261.

[4]李珍贵.农村房屋征拆情况调查[J].中国土地,2010(1):48-50.

作者:范乔希

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