土地整治农民需求层次特征及影响因素研究

徐伟

摘要：在经济日新月异下，城镇化进程快速推进，为了促进城市建设步伐，大量农村集体土地被征收转用。但是失地农民的利益却难以得到保障，这是因为征地标准的不合理所以导致征地群体性事件频发，对于这种日益突显的矛盾，社会各界给予了广泛关注。鉴于此，本文将针对土地整治农民需求层次的影响因素展开更深层次的分析。

关键词：土地整治；农民需求；措施

前言：在我国特色新型农业现代化、城镇化、信息化以及工业化的飞速发展下，产生的问题与矛盾也愈来愈突出，如人地关系、耕地保护与建设占用等。土地整治作为保持耕地总量及质量平衡，缓解人地矛盾的一种有效手段，直接关系着我国四化同步工作的开展、统筹城乡发展以及“三农”问题的化解，对实现土地资源优化配置、统筹协调区域经济以及保障国家粮食安全意义重大。故而，亟需加大对土地整治农民需求层次特性与相关影响因素的研究力度。

1农民需求层次概况及差异化特征

在详细统计分析后得知，农民需求层次并不是十分单一，大部分农民的需求都在多个需求层次上，具体如表2所示。需求层次I为大多数农民选择的需求，百分比达到了89.1,充分展现了农民希望利用土地整治来改善生活质量的需求，与需求层次III相比，需求层次II的选择几率明显不高，前者百分比为36.8，后者百分比为62.7，对于部分农民土地流转行为而言，这一数据符合了适度规模经营与农业经营主体多元化发挥的激励作用，也进一步体现了土地整治公众参与机制的制度需求。

表2农民需求层次选择情况

需求层次	需求层次I	需求层次II	需求层次III
存在需求的样本人数	196	81	138
百分比	89.1	36.8	62.7

通过深入分析调研数据得知，农民需求层次的选择在土地整治项目内的村庄开展和完成期间呈现出明显的差异性，具体如表3所示。

表3农民需求层次选择比例的差异

类别	是否开展过土地整治		区位
	已开展	未开展	远郊村	近郊村	山区村
需求层次I	83.2	93.0	90.4	77.3	96.1
需求层次II	39.6	26.7	25.0	48.9	13.8
需求层次III	71.1	52.5	57.6	61.2	58.4

农民需求层次III在已完成土地整治项目上存在的需求比例为百分比71.1，与土地整治项目未开展区的百分比52.5相比明显要高，农民对于需求I和III的程度明显比未开展土地整治项目要高。与此同时，一些差别化特征也从农民需求层次的区位化不同中展现了出来。近郊村农民的需求层次II百分比48.9比山区百分比13.8和远郊村百分比25.0明显要高，这是因为近郊村农民有相对较便捷的渠道与外界展开沟通，所以，农民的收入没有非农收入比例高，与一些山区村和远郊区相比，土地流转的需求则更为强烈一些。

2土地整治农民需求层次影响因素分析

2.1多重共线性检验

多重共线性诊断法是诊断各自变量之间是否存在多重共线性问题的方法。本研究选取的14个自变量有产生多重共线性的可能，故在模型估计之前对其进行多重共线性检验。表1显示了以性别作为因变量的多重共线性检验结果。

表1多重共线性检验结果

因变量	模型	共线性统计量
		方差膨胀因子	容差
性别	受教育程度	1.344	0.744
	年龄	1.547	0.646
	是否为村干部	1.601	0.625
	耕地地块数	1.124	0.890
	承包地面积	1.764	0.567
	家庭规模	1.385	0.722
	农民对土地整治认知程度	1.631	0.613
	非农业收入比例	1.330	0.752
	农民对土地整治项目的认同度	2.162	0.462
	是否开展过土地整治	1.585	0.631
	村庄区位特征	1.845	0.542
	是否开展了土地整治宣传	1.675	0.597
	是否成立了相关农村社会组织	1.404	0.712

2.2BinaryLogistic回归结果分析

采用向后步进回归法，利用IBMSPSS统计软件，得到了农民三个需求层次影响因素的二元逻辑回归结果，见表2、3、4。

表2BinaryLogistic回归结果（模型I）

模型种类	模型I
变量类别	家庭特征变量			农民认知变量
显著变量	耕地地块数	非农业收入比例	家庭规模	对土地整治的认知程度
偏回归系数	1.149	-2.737	1.458	0.867
回归系数的样本标准差S.E.	0.395	0.984	0.573	0.316
卡方值	8.457	7.738	6.480	5.784
概率值	0.004***	0.005***	0.011**	0.021**

农民认知变量与家庭特征变量在模型I中属于较为明显的因变量影响。其中农民认知变量、家庭规模、非农业收入比例以及耕地地块数等家庭特征对土地整治的认知程度的概念值明显低于0.1，这四个变量通过模型显著性检验已成为对农民需求层次I影响的重要因素；影响农民选择需求层次I的关键因素结合偏回归系数绝对值的小到大排列为对土地整治的认知程度、耕地地块数、家庭规模以及非农业收入比例。

表3BinaryLogistic回归结果（模型II）

模型种类	模型II
变量类别	个人特征变量		家庭特征变量		村庄特征变量
显著变量	年龄	是否为村干部	耕地面积	非农业收入比例	是否成立了相关农业社会组织
偏回归系数	-1.632	2.718	0.095	0.844	1.769
回归系数的样本标准差S.E.	0.747	1.577	0.042	0.317	0.951
卡方值	6.531	2.971	5.072	7.071	3.464
概率值	0.052*	0.085*	0.024**	0.008***	0.063*

村庄特征变量、家庭特征变量以及个人特征变量是模型II中最为关键的影响变量。在模型中有五个自变量通过了显著检验，包括是否成立相关农村社会组织、非农业收入比例、耕地面积、是否为村干部以及年龄等，但是区位特征等其他变量并没有通过检验。区域特征在数据的描述性分析过程中，近郊村的农民在选择需求层次II时有较为明显的差异，但却没有通过显著性检验，这时因为研究区内样本数量相对较小，所以造成因变量在模型II中未能有较为显著的影响。

表4BinaryLogistic回归结果（模型III）

模型种类	模型III
变量类别	个人特征变量		家庭特征变量	村庄特征变量		农民认知变量
显著变量	性别	是否为村干部	耕地面积	是否开展过土地整治	是否成立了相关农村社会组织	农民认知变量
偏回归系数	2.080	3.524	0.207	6.470	5.865	4.363
回归系数的样本标准差S.E.	1.061	1.907	0.118	2.251	3.329	1.637
卡方值	3.840	3.413	3.054	8.265	3.104	7.104
概率值	0.050**	0.065*	0.081*	0.004***	0.078*	0.008***

农民认知变量、村庄特征变量、家庭特征变量以及个人特征变量在模型III的回归结果中都有相应的自变量对因变量造成的影响。在此过程中，六个变量都通过了相关检验，涉及到土地整治认知程度、是否成立相关农村社会组织、是否开展过土地整治、耕地面积、是否为村干部以及性别等方面。

结束语：

综上所述，通过深入分析土地整治农民需求层次特征与相关影响因素，有利于对农民土地整治需求的全面了解，为农民参与土地整治行为研究提供参考，从而进一步激发农民参与土地整治的积极性。

参考文献：

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