石少微，陳佳佳，宋 琦，郭宗澤

（合肥工業(yè)大學(xué) 建筑與藝術(shù)學(xué)院，合肥 230601）

我國目前正處于快速城鎮(zhèn)化階段，用地需求的劇增使城市規(guī)模急劇擴(kuò)張。一些城市邊緣的農(nóng)村集體用地陸續(xù)轉(zhuǎn)變?yōu)槌鞘薪ㄔO(shè)用地，這意味著這些區(qū)域的農(nóng)民須在政府的引導(dǎo)下進(jìn)行拆遷安置。只有深入了解影響城郊農(nóng)民拆遷意愿的關(guān)鍵因素，切實(shí)保障他們利益，令其滿意、舒心地搬離原有宅基地，才能更好地保證城市新區(qū)建設(shè)順利進(jìn)行。

近年來，有學(xué)者運(yùn)用問卷統(tǒng)計(jì)方法對(duì)城郊農(nóng)民拆遷意愿的影響因素進(jìn)行分析，如陳飛強(qiáng)（2014）、曹星等（2007）分別以海南某村和北京城郊某村為例，通過分析問卷調(diào)查統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)得出結(jié)論，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)利益、地緣情節(jié)和社會(huì)關(guān)系以及補(bǔ)償制度是否有效落實(shí)等是影響農(nóng)民拆遷的主要因素。然而這種統(tǒng)計(jì)方法具有一定的局限性，一方面其在問卷設(shè)計(jì)上容易對(duì)調(diào)查對(duì)象的觀點(diǎn)造成干擾，導(dǎo)致得出的結(jié)果有局限性；另一方面，該方法無法證實(shí)客觀因素（如年齡、性別、收入等）與拆遷意愿之間的聯(lián)系。為了克服這種局限性，有學(xué)者嘗試引入計(jì)量模型來研究此問題，如吳貴亮等（2012）運(yùn)用計(jì)量模型，以新疆部分典型縣市為例，分析了家庭特征、房屋建筑物特征以及區(qū)位特征等客觀因素對(duì)于拆遷意愿的影響。但是，由于不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、文化背景不同，影響農(nóng)民拆遷意愿的因素難免會(huì)出現(xiàn)地區(qū)差異。本研究聚焦合肥市區(qū)周邊地區(qū)，在問卷調(diào)查與訪談的基礎(chǔ)上，利用Logistic模型，從農(nóng)民的視角開展分析與研究，希望在一定程度上為政府的民意調(diào)查工作提供參考。

一、研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

（一）研究區(qū)域

本研究選取的研究區(qū)域是位于合肥市濱湖新城規(guī)劃建設(shè)范圍內(nèi)的義城鎮(zhèn)，屬包河區(qū)管轄。該鎮(zhèn)下轄14個(gè)行政村和1個(gè)居委會(huì)，總?cè)丝诩s3萬人。至調(diào)查時(shí)，義城鎮(zhèn)原包河大道以西的行政村已經(jīng)拆遷完畢，以東尚有部分未拆遷。筆者選取了北徐村、汪潦村、董城村及大陳村等四個(gè)面臨拆遷的村進(jìn)行調(diào)查。

（二）數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)來源于對(duì)農(nóng)民拆遷意愿的入戶問卷調(diào)查，并輔以走訪。調(diào)查采取隨機(jī)抽樣的方式，對(duì)象是研究區(qū)域內(nèi)尚未接受拆遷的農(nóng)民。共發(fā)放問卷180份，其中收回有效問卷165份，有效率為91.7%。問卷中表示愿意拆遷的105，不愿意拆遷的60，樣本基本情況見表1。

表1 樣本基本情況

二、實(shí)證分析

（一）計(jì)量模型構(gòu)建

Logistic模型是一種非線性分類統(tǒng)計(jì)方法，以事件發(fā)生概率的形式提供分析結(jié)果，被廣泛用于事物影響因素的研究中；尤其是當(dāng)因變量為二分變量時(shí)，它是研究因變量與自變量關(guān)系的常用方法。［1］在本研究中，因變量“農(nóng)民拆遷意愿”是典型的0－1變量，即愿意接受拆遷則賦值1，不愿意接受拆遷則賦值0；因此，采用Logistic模型進(jìn)行農(nóng)民拆遷意愿影響因素分析是可行的。

（二）變量設(shè)定及描述性統(tǒng)計(jì)

1.因變量的確定

本次研究的目的，是分析被征地農(nóng)民拆遷意愿的影響因素。問卷中將問題設(shè)為“您是否愿意接受拆遷”，將答案設(shè)為“是”（定義為P＝1）和“否”（定義為P＝0）兩種情況。在所有165份有效問卷中，選擇“是”的有105份，占有效問卷總數(shù)的63.6%。

2.自變量的設(shè)定

結(jié)合摸底調(diào)研時(shí)獲取的信息，并參照部分學(xué)者的相關(guān)研究，［1－6］我們選取了四方面11個(gè)自變量進(jìn)行調(diào)查分析，它們分別是：1）個(gè)體特征：年齡、性別、文化程度、是否具有職業(yè)技能；2）家庭特征：家庭撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)、人均月收入水平、家庭養(yǎng)老保險(xiǎn)參與度、城鎮(zhèn)購房意愿；3）宅基地基本情況：現(xiàn)有住房條件滿意度、現(xiàn)有住房建筑面積；4）補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)認(rèn)知度：補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)了解程度（指當(dāng)?shù)匮a(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)）。

其中：家庭撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)＝1－家庭工作人口／家庭總?cè)丝?/p>

人均月收入水平＝家庭月收入（虛擬變量）／家庭總?cè)丝?/p>

3.變量描述性統(tǒng)計(jì)

家庭工作人口、家庭總?cè)丝?、家庭月收入描述性統(tǒng)計(jì)見表2。其他變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表3。

表2 家庭月收入、家庭總?cè)丝?、家庭工作人口描述性統(tǒng)計(jì)

表3 變量描述性統(tǒng)計(jì)

（三）計(jì)量模型的運(yùn)行及擬合度檢驗(yàn)

運(yùn)用SPSS19.0，本文采用Logistic模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析（見表4）。對(duì)于模型的檢驗(yàn)，本文采用了Omnibus檢驗(yàn)（模型系數(shù)的顯著性）和Hosmer and Lemeshow（H－L）檢驗(yàn)（模型的適配性）方法。在Omnibus檢驗(yàn)中，模型以0.01的顯著性水平通過檢驗(yàn)，說明至少存在一個(gè)自變量與因變量顯著相關(guān)。在H－L檢驗(yàn)中，卡方值為13.071，顯著性水平是0.109（大于0.05），說明模型的擬合度較好。結(jié)合上述檢驗(yàn)可知，選擇的模型以及回歸結(jié)果能夠較好地反映出農(nóng)民拆遷意愿。

表4 回歸分析結(jié)果

（四）計(jì)量結(jié)果分析

由回歸分析結(jié)果可以看出，對(duì)拆遷意愿影響顯著的因素包括現(xiàn)有住房條件滿意度（0.784）、職業(yè)技能（1.168）、家庭撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)（2.082）、家庭養(yǎng)老保險(xiǎn)參與度（0.418）、補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)知曉程度（0.689），具體分析如下：

首先，對(duì)家中目前居住條件滿意度越低，農(nóng)民越愿意接受拆遷。對(duì)于根據(jù)走訪所得到的信息，對(duì)現(xiàn)有住房條件滿意的農(nóng)民往往在自家住宅的建設(shè)上進(jìn)行了較大的投資，甚至可能花去了多年的積蓄。接受拆遷意味著對(duì)舊房的投資成為泡影，也意味著要對(duì)新屋裝修投入資金。而對(duì)于現(xiàn)有住房條件不甚滿意的農(nóng)民卻認(rèn)為接受拆遷可能會(huì)獲得條件更好的住房作為補(bǔ)償。

其次，具有職業(yè)技能和家庭撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)較重的農(nóng)民接受拆遷的意愿越強(qiáng)。而根據(jù)走訪所得到的信息，沒有職業(yè)技能的農(nóng)民更加依賴于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來收入，而具有職業(yè)技能的農(nóng)民則能通過除農(nóng)業(yè)生產(chǎn)外的其他方式獲得較穩(wěn)定的收入，更容易適應(yīng)城市的生產(chǎn)生活方式，因此對(duì)拆遷后生活的預(yù)期更為積極；而撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)重的家庭對(duì)自己的生活狀態(tài)的滿意度也較低，其改善生活的愿望更加強(qiáng)烈，而接受拆遷獲得補(bǔ)償被認(rèn)為是改善生活的重要契機(jī)。

第三，家庭養(yǎng)老保險(xiǎn)參與度越高、知道補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)對(duì)于拆遷意愿具有負(fù)向作用。走訪得到的信息表明，養(yǎng)老保險(xiǎn)參與度高的家庭生活更加穩(wěn)定、有保障，更滿意現(xiàn)狀，而沒有養(yǎng)老保險(xiǎn)的農(nóng)民則對(duì)成為市民后獲得保險(xiǎn)產(chǎn)生期待；知道拆遷補(bǔ)償政策的農(nóng)民比不知道政策的更傾向于不接受拆遷，說明農(nóng)民對(duì)于補(bǔ)償政策總體來說是不滿意的，對(duì)于補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)有著更高的期待。

通過以上分析可以看出，與其他地區(qū)的情況一樣，合肥城郊農(nóng)民的拆遷意愿主要受到經(jīng)濟(jì)利益因素的影響，但具體所涉及的方面則有所差異。

三、結(jié)論與啟示

（一）提供職業(yè)技能培訓(xùn)，促進(jìn)農(nóng)民再就業(yè)

對(duì)于面臨失業(yè)的農(nóng)民，政府可以通過培訓(xùn)、宣講等方式，引導(dǎo)他們進(jìn)城就業(yè)。政府在提供技能培訓(xùn)時(shí)，一是要考慮農(nóng)民自身?xiàng)l件，根據(jù)不同農(nóng)民的學(xué)習(xí)能力，引導(dǎo)他們選擇適合自己的行業(yè)，如輕工紡織、建筑業(yè)、制造業(yè)以及新型服務(wù)業(yè)（家政、保潔、保安、運(yùn)輸）等。［7］二是盡量能和周邊產(chǎn)業(yè)接軌；例如，因合肥市新橋國際機(jī)場建設(shè)而被拆遷的農(nóng)民，政府可以向其提供一些與機(jī)場和航空產(chǎn)業(yè)有關(guān)的技能培訓(xùn)，如收銀、保潔、保安、物流管理等，又如，合肥市濱湖新區(qū)的產(chǎn)業(yè)以服務(wù)業(yè)為主，可以提供家政服務(wù)、酒店管理、保潔等技能培訓(xùn)，或者發(fā)展新型農(nóng)業(yè)（如市民菜園等）。

（二）采取更為合理的補(bǔ)償策略

農(nóng)民對(duì)現(xiàn)行補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)存在不滿，這種不滿來源于兩個(gè)方面：一方面，近郊土地升值空間大，使農(nóng)戶預(yù)期補(bǔ)償與土地非農(nóng)開發(fā)后增值收益之間有落差；［8］另一方面，我們?cè)趯?shí)地走訪中發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶現(xiàn)有的住宅品質(zhì)良莠不齊、造價(jià)有別，但是補(bǔ)償時(shí)卻沒有被區(qū)別對(duì)待，農(nóng)民認(rèn)為政策不公平。針對(duì)這種現(xiàn)象，除了按照土地市場價(jià)值一定程度上提高補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)外，為了使補(bǔ)償政策更加公平，建議對(duì)房屋進(jìn)行造價(jià)核算，對(duì)于造價(jià)較高的房屋給予額外的面積補(bǔ)償或是貨幣化補(bǔ)償。對(duì)造價(jià)評(píng)定不應(yīng)該由村或鎮(zhèn)政府組織，而應(yīng)該通過市政府委托第三方進(jìn)行評(píng)定。如若條件允許，政府可組織對(duì)所有房屋的造價(jià)核實(shí)，最大程度上保證補(bǔ)償?shù)暮侠硇浴?/p>

（三）優(yōu)先引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)條件較差、缺少養(yǎng)老保障的家庭拆遷

政府的引導(dǎo)拆遷工作可以從家庭經(jīng)濟(jì)條件差、沒有養(yǎng)老保障的這部分家庭入手，分批進(jìn)行。這樣做既順應(yīng)了他們改善生活的訴求，也可使政府開展工作更加順利。但是，需要注意的是，因?yàn)樗麄兊纳顮顩r相對(duì)較差，所以更要重視這些家庭的遷后保障工作，促進(jìn)養(yǎng)老保險(xiǎn)的參險(xiǎn)率不斷提高。

［1］ 徐小峰.基于Logistic模型的農(nóng)民宅基地退出意愿分析［J］.安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2012，40（13）：15542－15545.

［2］ 陳飛強(qiáng).城郊村村民的拆遷意愿及其影響因素：基于X村莊的實(shí)證調(diào)查［J］.湛江師范學(xué)院學(xué)報(bào)，2014，35（1）：143－149.

［3］ 吳貴亮，劉新平，邢萍，等.理性經(jīng)濟(jì)人視角下農(nóng)戶房屋拆遷意愿分析：基于新疆的實(shí)證調(diào)查及LogiStic回歸分析［J］.新疆農(nóng)業(yè)科學(xué)，2012，49（7）：1360－1365.

［4］ 曹星，張榮，柳岸青，等.京郊“城中村”村民拆遷意愿調(diào)查：以北京市石景山區(qū)古城村為例［J］.遼寧工學(xué)院學(xué)報(bào)，2007，9（2）：5－7.

［5］ 魏鳳，丁麗衛(wèi).農(nóng)戶宅基地?fù)Q房意愿影響因素分析：基于天津市寶坻區(qū)8個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)24個(gè)自然村的調(diào)查［J］.農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2011（12）：90－94.

［6］ 彭長生.城市化進(jìn)程中農(nóng)民遷居選擇行為研究：基于多元Logistic模型的實(shí)證研究［J］.農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2013（3）：15－25.

［7］ 任爽.西安市“城中村”村民市民化后的再就業(yè)問題［D］.西安建筑科技大學(xué)，2009.

［8］ 林樂芬，金媛.征地補(bǔ)償政策效應(yīng)影響因素分析：基于江蘇省鎮(zhèn)江市40個(gè)村1703戶農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)［J］.中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2012（6）：20－30.