劉玉嬌, 朱 青,2, 呂立剛, 廖凱華

(1.中國科學院 南京地理與湖泊研究所 流域地理學重點實驗室, 南京 210008;2.江蘇省區(qū)域現代農業(yè)與環(huán)境保護協同創(chuàng)新中心, 江蘇 淮安 223300; 3.南京大學 地理與海洋科學學院, 南京 210046)

基于農戶意愿分析的農村居民點整理時序分區(qū)

劉玉嬌1, 朱 青1,2, 呂立剛3, 廖凱華1

(1.中國科學院 南京地理與湖泊研究所 流域地理學重點實驗室, 南京 210008;2.江蘇省區(qū)域現代農業(yè)與環(huán)境保護協同創(chuàng)新中心, 江蘇 淮安 223300; 3.南京大學 地理與海洋科學學院, 南京 210046)

農村居民點整理是優(yōu)化居民點空間布局、改善農村環(huán)境及實現耕地占補平衡的重要手段，開展區(qū)域農村居民點整理時序研究，對農居點整理具有重要的指導意義。以南京市江北新區(qū)橋林和星甸街道為例，在農戶意愿實地調研的基礎上，結合居民點整理潛力，從整理迫切性、整理能力等角度選取關鍵指標，構建了農居點整理時序指標評價體系。基于評價結果，對研究區(qū)進行村域尺度的農村居民點整理時序分區(qū)。結果表明：(1) 橋林和星甸街道可整理的理論潛力2 594.02 hm2，整理潛力較大，且各村整理潛力存在顯著的差異；(2) 對農戶意愿影響較顯著的因素有：補償滿意度、家庭收入、政策執(zhí)行滿意度、戶主職業(yè)、鄰里關系、現有宅基地面積、搬遷以后的生活成本及從眾心理，結合指標獲取難易程度及代表性，選取了表征農戶意愿的指標。(3) 研究區(qū)可分為優(yōu)先整理區(qū)、重要整理區(qū)、次要整理區(qū)及最后整理區(qū)4類，它們可整理的理論潛力依次為718.63 hm2，861.85 hm2，875.70 hm2及136.03 hm2。

農村居民點整理; 潛力測算; 農戶意愿; 整理時序分區(qū); 江北新區(qū)

由于缺乏科學的管理和規(guī)劃，農村空心化與新房擴建占地相伴而生[1]，造成了大量優(yōu)質耕地被占用及土地資源的閑置浪費。而城鎮(zhèn)發(fā)展對土地需求仍然強勁，土地供需矛盾日益突出[2]。因此，進行農村居民點整理是優(yōu)化農村居民點空間布局，改善農村環(huán)境，化解當前土地利用供需矛盾的必然選擇[3]。在統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展、集約利用土地的新型城鎮(zhèn)化背景下，農村居民點整理受到越來越多的關注，居民點整理日益成為學術界研究的熱點[4-5]。研究大多集中在居民點整理的潛力測算[6-8]，整理模式分區(qū)[9-10]，驅動力分析[11-13]及整理適宜性評價[14]等方面。近年來，農村居民點整理時序也逐漸受到學者的關注[15-16]，如周飛等[17]通過構建整理優(yōu)先性評價指標體系，對廣東省20個地市農村居民點整理優(yōu)先性進行了評價與分區(qū)。林常春等[18]從整理自然條件、可行程度、迫切度等角度選取指標，構建了整理時序指標評價體系。楊悉廉等[19]基于時間管理優(yōu)先矩陣，從整理潛力和迫切度出發(fā)，構建了農村居民點整理優(yōu)先度判別矩陣?？梢?，現有農居點整理時序的研究大多從村莊自然、社會條件、經濟能力等角度出發(fā)構建指標體系[20]，而對農戶整理意愿的關注較少。孟霖等[21]以江蘇省徐州市為例，在農村居民點整理適宜性指標評價時選取了農戶意愿方面的指標。曲衍波等[22]在構建農居點整理適宜性時考慮了農戶意愿和可接受程度的影響，并指出農戶意愿的最好評價方法是農戶調查，但由于工作量較大，使用了其他指標替代。一些學者考慮了農戶整理意愿對居民點整理分區(qū)的影響[23]，但往往基于經驗判斷選取其他指標代替，缺少實地調研分析。而在農戶意愿實地調研分析方面，許多學者也進行了案例分析，王介勇等[24]基于高分辨率航空影像和農戶抽樣調查數據定量分析了山東省禹城市空心村整治的農戶意愿及其影響因素。邵子南等[25]以調查問卷為基礎構建Logistic模型，分析了啟東市呂四港鎮(zhèn)農戶居民點整理意愿及影響因素。趙海軍等[26]通過對揚州市邗江區(qū)農戶的問卷調查，分析了影響農村居民點整理的農戶意愿影響因素。目前，將農戶實地調研分析與農村居民點整理時序分區(qū)相結合的研究還較為少見[27]，而農戶意愿的影響因素地域差異較大[28-29]，區(qū)域案例調研結果很難推廣，因此，結合研究區(qū)農戶意愿實地調研分析的農村居民點整理時序分區(qū)研究具有較大的實踐意義。

本文以新型城鎮(zhèn)化背景下的江北新區(qū)橋林、星甸街道為例，在農戶整理意愿實地調研分析的基礎上，選取影響農戶意愿的指標；結合整理潛力測算，從整理迫切性、整理能力等角度，構建農居點整理時序評價指標體系?；谠u價結果，對研究區(qū)進行村域尺度的居民點整理時序分區(qū)，以期為新型城鎮(zhèn)化背景下農居點整理規(guī)劃及整理項目的實施提供決策參考。

1 試驗材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

橋林街道(118°32″E，30°56″N)位于南京市浦口區(qū)西南部，南臨長江，北部為老山。星甸街道(118°27″E，32°03″N)與橋林毗鄰，東北緊臨老山和湯泉，西與安徽接壤。橋林街道現轄12個社區(qū)和11個村，2014年總人口7.03萬人，地區(qū)生產總值64.82億元。星甸街道現轄14個村，2014年總人口5.03萬人，地區(qū)生產總值27.96億元。據《江北新區(qū)總體規(guī)劃2030》，橋林、星甸街道為橋林新城規(guī)劃的主要區(qū)域，是新型城鎮(zhèn)化建設的重點試點，開展農村居民點整理，對該區(qū)新型城鎮(zhèn)化建設至關重要。

橋林、星甸街道農村居民點用地占比較大，分布散亂，閑置較多，土地集約利用水平有待提高。據南京市浦口區(qū)2013年土地利用變更調查數據：橋林、星甸街道土地總面積32 351.82 hm2，其中農用地23 991.81 hm2，占總面積的74.16%；建設用地6 213.67 hm2，占19.21%；其他用地2 146.34 hm2。其中農村居民點用地3 982.51 hm2，占建設用地面積的64.09%，人均農居點用地面積266.71 m2，遠高于《村鎮(zhèn)規(guī)劃標準(GB50188—2007)》規(guī)定的農居點用地標準的上限值140 m2/人，整理的潛力很大。

1.2 數據來源與處理

研究采用的土地利用現狀數據來源于南京市2013年土地利用變更數據庫，橋林新城規(guī)劃數據來源于《橋林新城控制性詳細規(guī)劃2030》。在研究區(qū)開展了村莊和農戶尺度的實地調研，其中，村莊尺度調研采用座談和問卷調查相結合的方式，通過村委會填寫村情普查表獲取各村的區(qū)位特征、人口、經濟、勞動力等村莊基本信息，獲得了研究區(qū)所有35個行政村的有效問卷。農戶尺度調研采用問卷調查的方式進行，問卷調查內容主要包括個人特征、家庭特征以及政策激勵三方面的信息以及農戶整理意愿(表1)。在橋林街道、星甸街道，采用隨機抽樣結合各村基本情況調查的基礎上，分別選取5個典型村，各村發(fā)放30份農戶調查問卷。由課題組成員到各村隨機選取農戶，并進行深入訪談獲取問卷信息，保證問卷的真實可靠；研究共發(fā)放調查問卷300份，獲得有效問卷274份，問卷有效度為91.33%，符合研究基本要求。

需要指出的是，在測算村莊整理潛力時，對各村2030年人口做了適當調整。調整方法是基于橋林新城2030年農村規(guī)劃人口，按照各村現居人口比例調整各村2030年人口分布。基于ArcGIS對各空間數據進行格式轉換和空間分析，采用Probit模型進行農戶整理意愿分析。

2 研究方法

2.1 農村居民點整理潛力測算

當前，人均建設用地標準法是使用較為廣泛的農居點整理潛力測算方法[30-31]，研究采用人均建設用地標準法測算各村居民點整理的理論潛力，公式為：

ΔSi=Si0-Bt×Pit

(1)

式中：ΔSi為i村農村居民點整理的理論潛力(hm2)；S0為2013年農村居民點現狀面積(hm2)；Pit規(guī)劃年末期2030年i村農村人口數量(人)；Bt為人均建設用地標準(m2/人)，參照《村鎮(zhèn)規(guī)劃標準(GB50188—2007)》，Bt取人均建設用地標準的上限值140 m2/人。

2.2 農戶整理意愿分析

通過問卷調查和訪談獲取相關資料(表1)，獲取的指標中，部分指標為非數值量，故選取數值代碼進行量化。如職業(yè)中，1代表務農，2代表經商，3代表打工，4代表事業(yè)單位人員，5代表其他職業(yè)。在模型計算中，這些指標的數值只表征指標變量的差異，不代表指標變量的大小，數值大小不代表指標打分的多少。調查問卷中，政策執(zhí)行滿意度等表征農戶個人態(tài)度的指標采用農戶選擇不同滿意程度獲取，其中政策執(zhí)行滿意度表征農戶對于當前各項政策執(zhí)行情況的滿意程度。

表1 農戶整理意愿分析變量數據描述

利用Probit模型定量分析影響農戶整理意愿的因素，并基于此選取表征農戶意愿的指標。Probit模型將農戶意愿的兩種決策表達為愿意(Y=1)和不愿意(Y=0)。Probit模型可定義為：

Y=α+βX+ε

(2)

式中：Y為被解釋變量；α為常數；β為待估系數；X為自變量；ε為殘差項。從而影響農戶整理意愿的二元離散決策模型可表示為：

prob(Y=1/X=x)=1-Φ[-(α+βx)]=(α-βx)

(3)

式中：Φ表示標準正態(tài)累積分布函數。

2.3 整理時序分區(qū)

2.3.1 評價指標體系構建 在參照前人研究的基礎上[17,19,21]，在科學性、合理性、可操作性原則的指導下，結合研究區(qū)實際情況，從整理迫切性、整理重要性、整理能力以及農戶意愿4個方面構建整理時序綜合評價指標體系(表3)。整理迫切性代表了區(qū)域發(fā)展對農村居民點整理的依賴程度。面對規(guī)劃新增建設用地需求以及保護耕地的雙重壓力，農村居民點整理成為實現耕地占補平衡的有效途徑。選取整理后可增加耕地面積、人均耕地面積表征耕地保護狀況，整理后可增加的耕地面積越多，現有人均耕地面積越少，居民點整理越迫切。選取村莊道路密度(農村水泥道路總長度與該村居民點面積的比值，m/m2)、自然村平均居民點面積、自然村人口承載量(農村總人口與居民點個數的比值)表征村莊居住條件。村莊道路密度越高，整理迫切性越低；自然村平均居民點面積越小，人口承載量越低，居民點分布越零散，整理迫切度越高。

整理的重要性采用整理潛力的重要性指數表征，即村莊整理潛力占研究區(qū)總潛力的比例。整理的回報程度直接影響整理工作的積極性，整理潛力越大，回報就越高，應優(yōu)先整理。

整理能力是地方政府和農戶的財政支付能力，地方政府是否能籌集到足夠的資金，農戶是否有足夠的經濟實力，都直接決定著農居點整理工作的開展。在考慮了指標獲取的難易程度和代表性后，選取農戶人均年收入、地方財政年收入來表征村莊整理的能力。

農戶整理意愿對居民點整理的時序安排有較大的影響，農戶整理的接受程度越高，整理工作越順利，應優(yōu)先整理。通過農戶問卷調查獲取農戶整理意愿的影響因素后，選擇相應的指標來表征各村農戶整理意愿。

2.3.2 指標權重及評價分值 指標權重是衡量各項指標相對作用大小的具體量度，指標權重的確定對評價結果至關重要。農村居民點整理時序評價的指標權重通過主觀分析法(兩兩比較法)和客觀分析法(熵值法)相結合的方式確定[31]。首先由兩兩比較法確定準則層各指標權重，再通過計算各指標層的熵值得到各指標權重。因指標數據的量綱不同，為使各項指標具有可比性，需將原始數據無量綱化并進行標準化處理，研究采用極差標準化法進行指標數據處理。

采用多目標綜合評價法對居民點整理時序綜合指數進行計算，計算公式為：

(4)

式中：Fi為第i個評價單元整理時序評價的綜合指數；Iij為第i個評價單元第j項指標的標準化值；ωj為第j項指標權重；i為評價單元個數；j為指標個數。

3 結果與分析

3.1 整理潛力測算結果

到2030年，橋林、星甸街道可整理的理論潛力為2 594.02 hm2，占現有居民點用地的80.64%，整理潛力較大(圖1)，各村整理潛力存在顯著的差異。西山村整理潛力最大，整理潛力為164.92 hm2，占總整理潛力的6.36%，其次為高廟村，潛力為161.24 hm2；大部分村莊整理潛力為36～96 hm2，而林場、星興社區(qū)、石磧村居民點整理的潛力較小。這是因為西山村、高廟村等村莊現有居民點用地面積較大，宅基地閑置率較高；而林場、星興社區(qū)等村莊現有居民點用地面積較小，可整理的居民點較少，故村莊整理潛力存在顯著的差異。

圖1農村居民點整理的潛力及重要性指數

3.2 農戶整理意愿影響因素分析

Probit分析結果顯示，模型的整體適配度卡方值為24.014，p=0.031，達到0.05的顯著水平，表明進行分析的自變量中至少有一個自變量可以有效地解釋農戶意愿。由表2可知，對農戶整理意愿影響較為顯著的因素有：補償滿意度(0.003)、家庭收入(0.006)、政策執(zhí)行滿意度(0.013)、戶主職業(yè)(0.030)、鄰里關系(0.037)、現有宅基地面積(0.042)、搬遷以后的生活成本(0.044)及從眾心理(0.047)。其中，補償的滿意度是影響農戶整理意愿最大的因素，只有得到滿意的補償，整理的意愿才更強。政策執(zhí)行的滿意程度對農戶整理意愿有顯著影響，只有政策及時執(zhí)行，農戶才能安心配合整理工作。

家庭收入、戶主職業(yè)對農戶意愿有很大影響，家庭收入高的農戶抵抗未知風險能力強，整理意愿強；從事非農職業(yè)降低了農戶對宅基地的依賴程度，整理的意愿更強。鄰里關系、從眾心理對農戶整理意愿影響顯著，當鄰居決定搬遷以后，農戶具有更強的搬遷意愿。而現有宅基地面積對農戶意愿有反向作用，宅基地面積越大，居住的舒適度就越高，整理意愿越弱。搬遷后的生活成本是農戶考慮的主要問題，搬遷會帶來生活成本的增加，生活壓力增大，影響農戶的整理意愿。

綜合考慮數據獲取的難易程度以及指標代表性，影響農戶整理意愿的家庭收入、戶主職業(yè)選取非農收入比例、家庭勞動力結構(非農勞動力/總勞動力)來表征，非農收入比例代表了家庭收入結構，家庭勞動力結構是對農戶職業(yè)屬性的綜合體現。

現有宅基地面積采用戶均居民點面積來表征，戶均居民點面積體現了村莊農戶宅基地面積的分布狀況；搬遷以后的生活保障采用勞動力供養(yǎng)系數(非勞動力人口/勞動力人口)、參加鎮(zhèn)保人口比例來表征，勞動力供養(yǎng)系數和參加鎮(zhèn)保人口比例均體現了農戶現有生活保障能力。

表2 Probit模型分析結果

注：***，**，*分別表示在1%，5%，10%的水平上顯著。

3.3 農村居民點整理時序分區(qū)結果

根據農戶調查問卷分析結果，構建研究區(qū)農村居民點整理的時序分區(qū)評價指標體系(表3)。有農居點整理時序評價指標體系，得到橋林、星甸街道各評價單元綜合評價指數。根據評價指數，將待整理的農居點分為優(yōu)先整理區(qū)、重要整理區(qū)、次要整理區(qū)及最后整理區(qū)(圖2)。

表3 農村居民點整理時序綜合評價指標體系

優(yōu)先整理區(qū)的綜合評價指數為0.62～0.53，現有居民點面積802.92 hm2，整理潛力為718.63 hm2，占整理總潛力的27.78%，包括西山村、高廟村、百合村、王村村和解放橋村5個村莊。該區(qū)居民點整理潛力大，經濟條件較好，整理能力強，農戶整理意愿較強，應優(yōu)先整理。

重要整理區(qū)的綜合評價指數為0.53～0.46，現有居民點面積1 093.52 hm2，整理潛力為861.85 hm2，占整理總潛力的33.22%，包括石窯社區(qū)、石村社區(qū)、福音村、勤豐村等12個村莊。該區(qū)整理迫切度較高，村莊經濟條件好且農戶整理意愿強，但整理潛力相對較小，為重點整理區(qū)。

次要整理區(qū)的綜合評價指數為0.46～0.37，現有居民點面積1 128.78 hm2，整理潛力為875.70 hm2，占整理總潛力的33.76%，包括星興社區(qū)、山西村、雙垅村、劉公村等14個村莊。該區(qū)整理潛力較小，整理的迫切度不高，村莊經濟條件次于重要整理區(qū)。

最后整理區(qū)的綜合評價指數為0.37～0.32，現有居民點面積188.47 hm2，整理潛力為136.03 hm2，占整理總潛力的5.24%，包括雙云村、林東村、河南村、林浦村、林場4個村莊。該區(qū)整理潛力最小，村莊經濟條件較差，整理能力較弱，為最后整理的區(qū)域。

優(yōu)先整理區(qū)與重要整理區(qū)主要分布于研究區(qū)北部，這與研究區(qū)經濟社會發(fā)展相關。北部地區(qū)經濟發(fā)展較為落后，農戶外出打工較多，村莊閑置率較高，整理潛力大，整理迫切度高。同時，橋林新城近期規(guī)劃主要為橋林街道北部地區(qū)，這與本文研究結果基本相符。

圖2研究區(qū)農村居民點整理時序分區(qū)

4 結 論

(1) 到2030年，橋林、星甸街道可整理的整理潛力2 594.02 hm2，占現有居民點用地的80.64%，整理潛力較大，各村存在顯著的差異。

(2) 基于農戶整理意愿調查分析，選取影響農戶意愿的指標。對農戶意愿影響較為顯著的因素有：補償滿意度、家庭收入、政策執(zhí)行滿意度、戶主職業(yè)、鄰里關系、現有宅基地面積、搬遷以后的生活成本及從眾心理。

(3) 研究從整理迫切性、整理的重要性、整理能力以及農戶意愿4個方面構建了整理時序評價指標體系，根據綜合評價指數，將待整理的農居點分為優(yōu)先整理區(qū)、重要整理區(qū)、次要整理區(qū)及最后整理區(qū)。它們可整理的整理潛力依次為718.63 hm2，861.85 hm2，875.7 hm2，136.03 hm2。研究結果與研究區(qū)近期規(guī)劃目標基本相符，可為新型城鎮(zhèn)化背景下村莊整理工作提供科學決策依據。

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[31] 曲衍波,張鳳榮,姜廣輝,等.農村居民點用地整理潛力與“掛鉤”分區(qū)研究[J].資源科學,2011,33(1):134-142.

Time-SeriesZoningforRuralResidentialLandConsolidationBasedonStudyofFarmHouseholds′Willingness

LIU Yujiao1, ZHU Qing1,2, LYU Ligang3, LIAO Kaihua1

(1.KeyLaboratoryofWatershedGeographicSciences,NanjingInstitutedofGeographicandLimnology,ChineseAcademyofSciences,Nanjing210008,China; 2.JiangsuCollaborativeInnovationCenterofRegionalModernAgriculture&EnvironmentalProtection,HuaiyinNormalUniversity,Huaian,Jiangsu223300,China; 3.SchoolofGeographicandOceanographicSciences,NanjingUniversity,Nanjing210046,China)

The rural residential land readjustment (RRLR) is an essential tool for optimizing the rural spatial arrangement, improving the rural environment and balancing the requisition-conpensation of the cultivated land. Taking Qiaolin and Xingdian Street of Jiangbei New District of Nanjing as an example， we focused on the time-series zoning for RRLR. Based on field surveys, influencing factors of farm households′ willingness were analyzed and the indicators representing farm households′ willingness were selected. Next, we calculated the regional theoretical potential and proposed the importance of RRLR. After that, the time-series evaluation system of RRLR was established, with consideration of the importance, farm households′ willingness, urgency and feasiblility. The results show that the total theoretical potential area in Qiaolin and Xingdian Street is 2 594.02 hm2, accounting for 80.64% of the rural residential land. Specially significant differences in potential were found among different villages. The main factors influencing farm households′ willingness include compensation satisfaction degree, household income, occupation of household head, relationship with neighbors and residential land area. The villages can be divided into four types which differ in their priority to carry out the RRLR projects. The top, second, third and last priority zone′s potentials are 718.63 hm2, 861.85 hm2, 875.7 hm2and 188.47 hm2, respectively.

rural residential land consolidation; potential calculation; farm households′ willingness; time-series zoning; Jiangbei New District

2016-08-20

：2016-10-18

國家自然科學基金“太湖流域典型土地利用坡面水文土壤過程對氮素流失和排放影響機制”(41571080)，“太湖流域丘陵區(qū)坡面土壤水文過程物理機制及模擬研究”(41301234)

劉玉嬌(1991—),女,貴州遵義人,碩士研究生,主要從事土地利用,土地整治研究。E-mail:njuliuyujiao@163.com

朱青(1980—),男,貴州安順人,博士,研究員,博士生導師,研究方向:土壤水分運動及生態(tài)環(huán)境整治。E-mail:qzhu@niglas.ac.cn

F301.2

：A

：1005-3409(2017)05-0299-06