馮德東 ，胡 梅 ，吳永興

（貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)公共管理學(xué)院，貴州 貴陽(yáng) 550025）

我國(guó)長(zhǎng)期形成的城鄉(xiāng)發(fā)展不均衡局面導(dǎo)致農(nóng)村人地矛盾日漸突出，作為農(nóng)村人地關(guān)系核心表征要素的宅基地，現(xiàn)階段仍然存在違法亂建、規(guī)模超標(biāo)等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題亟需解決。根據(jù)國(guó)家人力資源和社會(huì)保障部的有關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，截至2020年，我國(guó)農(nóng)民工總量約為2.9億人，其中外出務(wù)工農(nóng)民工總量達(dá)到1.7億人，外出率高達(dá)58.62%。在農(nóng)村人口大量外流的同時(shí)，農(nóng)村宅基地規(guī)模卻呈不斷攀升趨勢(shì)，造成了“農(nóng)村人口減少、宅基地規(guī)模增大”的怪象。劉繼來(lái)等[1]指出，2007—2015 年間，全國(guó)農(nóng)村常住人口數(shù)量從7.15 億減少到6.03 億，而全國(guó)農(nóng)村宅基地面積卻增長(zhǎng)了將近257.27 萬(wàn)hm2。貴州是全國(guó)唯一沒(méi)有平原支撐的省份，壩區(qū)稀少且珍貴。相比于其他平地連片分布地區(qū)，貴州壩地作為巖溶山區(qū)人類活動(dòng)高指示度和高集中性的典型地貌單元載體，無(wú)論是在數(shù)量(普遍較大)還是連續(xù)度(零散分布山間)上均具較強(qiáng)特殊性[2]。壩區(qū)作為貴州土地資源的“精華”所在，在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略驅(qū)動(dòng)下，其土地利用轉(zhuǎn)型速度和幅度前所未有；同時(shí)，在宅基地利用方面也存在著諸如亂建亂占、無(wú)序擴(kuò)張、面積過(guò)大等突出問(wèn)題。因此，掌握壩區(qū)農(nóng)戶宅基地規(guī)模特征及其影響因素，是優(yōu)化壩區(qū)用地結(jié)構(gòu)、助推壩區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展的關(guān)鍵。從相關(guān)文獻(xiàn)梳理來(lái)看，貴州壩區(qū)土地利用方面的研究主要集中在土地利用功能演變[3]、耕地細(xì)碎化[4]及土地利用轉(zhuǎn)型[5]等方面，對(duì)壩區(qū)農(nóng)戶宅基地的關(guān)注相對(duì)較少。本文以貴州萬(wàn)畝大壩（邊江壩區(qū)）所在地的魚良溪村為例，采用參與式制圖方法配制出農(nóng)戶宅基地現(xiàn)狀圖，進(jìn)而解譯其規(guī)模特征，然后采用多元線性回歸模型探析其影響因素，以期進(jìn)一步理清壩區(qū)村域農(nóng)戶宅基地規(guī)模特征及其影響因素，為助推貴州壩區(qū)高質(zhì)量發(fā)展提供決策參考。

1 研究區(qū)域概況與研究方法

1.1 研究區(qū)域概況

魚良溪村位于貴州省江口縣閔孝鎮(zhèn)東部，是邊江大壩（貴州省萬(wàn)畝大壩之一）的重要組成部分，也是省級(jí)重點(diǎn)現(xiàn)代高效農(nóng)業(yè)示范園區(qū)。全村轄19 個(gè)村民組，距離縣城所在地18 km、閔孝集鎮(zhèn)所在地2 km；距離杭瑞高速閔孝匝道口8 km，省道303、305穿境而過(guò)，交通條件十分便利。境內(nèi)氣候宜人，全村森林覆蓋率達(dá)65%；水資源十分豐富，閔孝河橫穿全境；村域地勢(shì)平坦，耕地土質(zhì)肥沃，多分布在道路、河流兩側(cè)。整體而言，魚良溪村適宜發(fā)展果蔬生產(chǎn)和冷水漁業(yè)養(yǎng)殖；享譽(yù)全省的“中華鱘魚、娃娃魚”養(yǎng)殖、西瓜種植是全村產(chǎn)業(yè)發(fā)展特色，以蔬菜、瓜果為主要特征的種植業(yè)已成為該村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和農(nóng)民增收的亮點(diǎn)。

1.2 研究方法

1.2.1 參與式制圖方法

宅基地作為農(nóng)村最重要的土地利用類型之一，是農(nóng)戶居住、生活及生產(chǎn)活動(dòng)的主要場(chǎng)所，也是小范圍內(nèi)人地關(guān)系的“真實(shí)寫照”[6]。參與式制圖法作為一種常用的研究方法，已形成較成熟的技術(shù)體系。借鑒相關(guān)學(xué)者研究成果[7-8]，基于GIS 軟件平臺(tái)，以2020 年魚良溪村30 m 分辨率遙感影像（通過(guò)91 衛(wèi)圖助手軟件下載）為底圖，形成魚良溪村農(nóng)戶宅基地空間分布圖；然后于2020 年8 月應(yīng)用參與式農(nóng)村評(píng)估方法的半結(jié)構(gòu)訪談對(duì)農(nóng)戶進(jìn)行實(shí)地調(diào)查，在魚良溪村農(nóng)戶宅基地空間分布圖上標(biāo)識(shí)被調(diào)查農(nóng)戶宅基地位置與四至范圍，并將農(nóng)戶社會(huì)經(jīng)濟(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)與宅基地空間屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行鏈接，形成農(nóng)戶宅基地社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)集。

1.2.2 多元線性回歸

1）模型構(gòu)建。本文采用多元線性回歸模型對(duì)村域宅基地規(guī)模與可能的影響因素進(jìn)行回歸分析，多元線性回歸模型對(duì)研究單個(gè)因變量與多個(gè)自變量之間的線性關(guān)系具有極佳效果。對(duì)于具有P個(gè)解釋變量的多元線性回歸模型，其公式為

式中，γ為因變量；χ為自變量；βp為偏回歸系數(shù)，表示當(dāng)其他自變量保持不變時(shí)，第ρ個(gè)變量每變動(dòng)一個(gè)單位所引起的因變量的平均變化值；ε為隨機(jī)誤差。

2）變量選取。初步選取涵蓋多層面的多個(gè)變量作為自變量，以農(nóng)戶宅基地面積為因變量。在回歸分析之前，通過(guò)單因素篩查、多重共線性檢驗(yàn)等步驟對(duì)自變量進(jìn)行排查，剔除與因變量關(guān)聯(lián)度低和互相間存在多重共線的自變量，最后確定包括農(nóng)戶家庭經(jīng)濟(jì)社會(huì)特征、自然地理?xiàng)l件及宅基地區(qū)位特征的9個(gè)自變量，具體變量及說(shuō)明見(jiàn)表1。

表1 變量的選擇及說(shuō)明

2 結(jié)果分析

2.1 魚糧溪村農(nóng)戶宅基地規(guī)模整體情況分析

魚糧溪村共有農(nóng)戶1 1 5 0 戶，其宅基地總規(guī)模為25.76 hm2，占全村總面積的0.78%。戶均宅基地面積介于46.05 m2～645.67 m2之間，平均面積為224.01 m2，其中，有477 戶宅基地的面積大于平均值，占比41.48%，有673 戶宅基地的面積小于平均值，占比58.52%。參照《貴州省加強(qiáng)農(nóng)村宅基地管理的實(shí)施意見(jiàn)》中的“山區(qū)、牧區(qū)，每戶不得超過(guò)200 m2”規(guī)定，魚良溪村農(nóng)戶宅基地的整體規(guī)模較大，農(nóng)戶宅基地普遍存在面積超標(biāo)的問(wèn)題。調(diào)研過(guò)程中還發(fā)現(xiàn)，村內(nèi)既存在一戶多宅等資源浪費(fèi)現(xiàn)象，也存在一宅多戶等資源配置不均衡現(xiàn)象。

2.2 魚良溪村農(nóng)戶宅基地不同規(guī)模等級(jí)特征分析

借助GIS 軟件中的“屬性導(dǎo)出”功能實(shí)現(xiàn)魚良溪村宅基地面積數(shù)據(jù)的導(dǎo)出，并在Excel 軟件中按照100m2的間距對(duì)其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析，結(jié)果見(jiàn)表2。魚糧溪村農(nóng)戶宅基地面積處于100 m2～300m2區(qū)間的地塊數(shù)量合計(jì)達(dá)937 塊，占比81.48%；該面積范圍內(nèi)的宅基地規(guī)模為18.86 hm2，占比73.21%；魚糧溪村共有183塊宅基地的面積在300 m2以上，占比為15.91%；該范圍內(nèi)宅基地總規(guī)模為6.66 hm2，占村域宅基地總面積的25.84%。此外，僅有30塊宅基地的面積在0～100 m2區(qū)間，其規(guī)模占比僅有0.95%。因此，100 m2～300 m2面積區(qū)間的宅基地?cái)?shù)量、規(guī)模均為最大，小于100 m2的宅基地?cái)?shù)量和規(guī)模最少，表明魚良溪村村民在修建房屋時(shí)比較看重面積問(wèn)題，普遍傾向于修建大面積房屋。

表2 魚糧溪村不同面積區(qū)間的宅基地規(guī)模及塊數(shù)統(tǒng)計(jì)

2.3 魚良溪村農(nóng)戶宅基地規(guī)模影響因素分析

借助SPSS23.0 軟件平臺(tái)實(shí)現(xiàn)多元線性回歸模型的運(yùn)算，選取應(yīng)用最廣泛的stepwise regression 法實(shí)現(xiàn)自變量的最優(yōu)篩選，模型經(jīng)過(guò)7 次迭代后，剔除不顯著變量2 項(xiàng)，最終有7項(xiàng)顯著變量顯著性檢驗(yàn)，結(jié)果如3所示。

表3 模型運(yùn)行結(jié)果

1）農(nóng)戶家庭因素方面，家庭總收入在1%的統(tǒng)計(jì)水平上呈正向顯著作用，這是因?yàn)檗r(nóng)戶家庭收入的增加的同時(shí)，必然會(huì)提升家庭生活水平，相應(yīng)地，農(nóng)戶會(huì)在宅基地的面積、裝飾等方面做出新的調(diào)整以適應(yīng)家庭生活水平的變化。家庭非農(nóng)就業(yè)率在5%的統(tǒng)計(jì)水平上呈負(fù)向顯著作用，即農(nóng)戶家庭中的非農(nóng)就業(yè)人員越多，宅基地的面積就越小。此外，相對(duì)其他因素而言，家庭非農(nóng)就業(yè)率對(duì)因變量的影響作用是最弱的。

2）自然地理?xiàng)l件方面，高程對(duì)宅基地面積是正向作用效應(yīng)，這是由于高海拔地區(qū)的區(qū)域遼闊，居住人數(shù)少，政策管控相對(duì)寬松，農(nóng)戶在修建房屋時(shí)不會(huì)受到過(guò)多條件限制。坡度呈負(fù)向作用于宅基地面積，其回歸系數(shù)為-1.279，表示在其他條件不變的情況下，坡度每增加1個(gè)單位，宅基地面積就會(huì)減少1.279 m2。

3）宅基地區(qū)位因素方面，除與河流距離因素在5%統(tǒng)計(jì)水平顯著外，其他因素都在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著。其中，與村委會(huì)距離、與道路距離以及與河流距離3項(xiàng)因素都對(duì)宅基地面積產(chǎn)生負(fù)向影響，這主要是受到村委會(huì)、道路、河流等發(fā)展要素的吸引力影響。以道路為例，房屋的建筑成本高低與距離道路的遠(yuǎn)近存在正向關(guān)系。一般地，與道路距離越遠(yuǎn)，所花費(fèi)的建設(shè)成本越多，相應(yīng)地就會(huì)控制宅基地面積；而越接近道路的地方，成本就小，農(nóng)戶修建的宅基地面積就越大。

3 結(jié)論

本文以貴州壩區(qū)村域農(nóng)戶宅基地為切入點(diǎn)，通過(guò)參與式制圖法獲取農(nóng)戶宅基地利用現(xiàn)狀圖，并剖析村域農(nóng)戶宅基地規(guī)模特征，進(jìn)而采用多元線性回歸對(duì)其影響因素進(jìn)行探析，得出如下主要結(jié)論。

1）魚良溪村宅基地總規(guī)模為25.76 hm2，戶均宅基地面積為224.01 m2，有41.48%的農(nóng)戶宅基地面積大于平均值，農(nóng)戶宅基地普遍存在面積超標(biāo)的問(wèn)題。

2）魚良溪村農(nóng)戶宅基地面積普遍集中在100 m2～300 m2，占比81.48%；有183 塊宅基地的面積≥300 m2，比重為15.91%；僅有30 塊宅基地的面積在0～100 m2范圍區(qū)間，占比2.61%。

3）影響農(nóng)戶宅基地面積的農(nóng)戶家庭因素包括家庭總收入、家庭非農(nóng)就業(yè)率2個(gè)因子，自然地理?xiàng)l件因素包括高程和坡度，宅基地區(qū)位因素包括與村委會(huì)距離、與道路距離、與河流距離3個(gè)因子。除家庭總收入和高程呈正向作用外，其余影響因子均呈負(fù)向作用，其中，家庭非農(nóng)就業(yè)率對(duì)宅基地面積的影響最大，距河流及距村委會(huì)距離對(duì)因變量的影響作用最弱。