基于政府角色的土地流转居民生活状况影响因素分析
2014-10-26李壮壮孙善辉
李壮壮,孙善辉,吴 玲
1.宿州学院数学与统计学院,安徽宿州,234000;2.宿州学院管理工程学院,安徽宿州,234000
基于政府角色的土地流转居民生活状况影响因素分析
李壮壮1,孙善辉1,吴 玲2
1.宿州学院数学与统计学院,安徽宿州,234000;2.宿州学院管理工程学院,安徽宿州,234000
为了有效提高土地流转居民的满意度,改善土地流转后居民的生活状况,通过对土地流转前居民生活状况、政府角色两个方面与土地流转后居民生活状况的典型相关分析,得到了土地流转前居民生活状况和政府角色与土地流转后居民生活状况的显著相关的结论。在此基础上建立了三者之间的典型相关回归模型,从而获得了改善土地流转后居民生活状况的途径。最后依据典型相关分析的分析结果,提出了具有现实意义的政策建议。
土地流转;居民生活状况;指标体系
土地流转既带来了丰厚的社会利益,同时也来了一些社会问题,尤其是在农民的权益保障方面带来了一系列的问题[1]。因此,很多学者针对土地流转过程中所产生的问题进行研究,得到了较为有实际意义的结论[2-4]。基于此问题,为详细了解现行土地流转制度下农村的社会生活现状,进一步完善农村土地流转制度,促进土地流转的顺利实施,为制定更加合理的土地流转政策提供依据,笔者通过问卷调查了解土地流转农民的意愿、满意度以及生产、生活等方面的信息[5-6]。
本文从土地流转后的居民生活状况的影响因素着手,分析政府角色对土地流转后居民生活状况变化产生的影响,得出土地流转后的居民生活状况与土地流转前的生活状况显著相关,表明土地流转政策的规范化和公平化。为了深入研究三者之间的关系,建立了政府角色评价指标体系、土地流转前居民生活状况评价指标体系和土地流转后居民生活状况评价指标体系。本文中所使用的数据,全部来源于国家社会科学基金规划项目“完善农村土地流转制度研究——中部农业大省失地农民市民化风险及对策研究”(09BJY061)项目组调查所获得的数据。
1 评价指标体系的建立
土地流转能否顺利实施,关键因素在于土地流转前后居民生活状况是否得到改善,在土地流转过程中政府角色为促进土地流转是否起到了很明显的作用,以及政府的各方面工作是否对土地流转居民生活状况的改善起到了积极影响等方面,值得政府和学者的研究。为了进一步研究土地流转前后居民生活状况的关系以及与政府角色之间的关系,建立了政府角色评价指标体系、土地流转前居民生活状况评价指标体系和土地流转后居民生活状况评价指标体系,各指标体系内容如下。
1.1 政府角色评价指标体系
调查问卷中用于反映政府角色的指标较多,本文选取一些具有代表性的指标:征地(土地流转)补偿费的发放a1;政府的征购补助a2;失地农民的就业优惠政策a3;政府救助的满意度a4;政府政策的参与度a5;村民对政府政策的知情率a6;政府纠纷的发生率a7。该指标体系包含了政府对土地流转居民的扶持力度、工作服务能力和政策的宣传能力三个内容。
1.2 土地流转前居民生活状况评价指标体系
用于评价居民生活水平的指标较多,结合实用性和客观性的要求,建立了用于反映土地流转前居民生活状况评价指标体系:b1,生活水平整体感知;b2,就业状况;b3,参加医疗保险情况;b4,人均消费水平;b5,人均住房面积。
1.3 土地流转后居民生活状况评价指标体系
为全面了解和评价土地流转后居民生活状况以及与土地流转前居民生活状况的比较,建立了用于反映土地流转后居民生活状况评价指标体系:c1,生活水平整体感知;c2,就业状况;c3,收入水平;c4,工作的满意度;c5,参加医疗保险情况;c6,医疗保险满意度;c7,人均消费支出;c8,人均住房面积。
2 典型相关分析原理
典型相关分析是针对两组变量之间的相关关系进行的,要求在进行分析之前,应当先按照一定的标准对参与分析的变量进行分组。对变量进行分组的一般原则是,处于同一组之内的变量能够在一定程度上共同反映该组所反映的内容[7]。如果直接对参加分组的多个变量进行两两之间的相关分析,则这两组变量之间的关系就很难得到。
为了达到综合分析两组变量之间关系的目的,可以把多个变量与多个变量之间的相关转为两个变量之间的相关。这便要求为每一组变量选取一个综合变量作为该组变量的代表,而这个“综合变量”(也被称为“典型变量”)也能够在一定程度上代表该组的大部分信息,然后再对这两个代表之间的关系进行分析。为各组变量选取代表性的综合变量最简单的形式是取构成该组的所有变量的线性组合:设第1组变量可以由具体的变量x1,x2,x3,…,xn构成;而第2组变量可以由具体的变量y1,y2,…,yn构成,则在典型相关分析过程中,可以采用以下方法标记线性组合:vi=a0+a1x1+a2x2+…+anxn=a′x,表示第1组变量的第i种线性组合;wi=b0+b1y1+b2y2+…+bnyn=b′y,表示第2组变量的第i种线性组合。
在所有的线性表出系数中只考虑方差为1的x、y的线性函数a′x与b′y,求使它们相关系数达到最大的这一组,若存在常向量a1、b1,使得:ρ(a′x,b′y)=maxρ(a′x,b′y);var(a′x)=var(b′y)=1,则称a′x与b′y是x、y的第一对典型相关变量,求出第一对典型相关变量之后,可以类似地去求第二对、第三对……使得各对之间互不相关。
典型相关分析可以根据变量线性组合形成的综合变量v和w计算相关系数,并分别找出使得相关系数最大的v1及其对应的w1、次大的v2及其对应的w2,此次类推,直至两个综合变量间没有任何关系。
典型相关分析除了能够得到综合变量之间的典型相关系之外,还可以计算综合变量v和w与其对应的变量x和y之间的系数,即典型系数。根据典型系数的大小,可以判定出综合变量所代表的经济含义。
3 土地流转后居民生活状况的影响因素分析
3.1 政府角色对土地流转后居民生活状况的影响
为了深入分析土地流转是否显著提高了居民生活状况以及在这个过程中政府能否发挥巨大作用,借助典型相关分析理论,对上述建立的指标体系进行分析,利用SAS9.1给出了以下分析结果。
表1、表2分别给出了政府角色各变量和失地后居民生活状况各变量指标之间的典型相关回归模型,从模型的回归系数可以看出,政府角色变量(a6)村民对政府政策的知情率对居民生活状况变量c1(生活水平整体感知)、c2(就业状况)、c3(收入水平)、c4(工作的满意度)、c5(参加医疗保险情况)、c7(人均消费支出)都有正的影响作用。因此,政府应提高村民对政府政策的知情率,从而提高居民的土地流转满意度。
表1 原始变量间回归系数矩阵1
表2 原始变量间回归系数矩阵2
从表3、表4、表5可以看出政府角色和土地流转居民生活状况具有较为显著的相关关系,其中前三个综合型变量之间的相关系数都较为显著(相关系数P值都小于0.05),从整体相关系数的检验来看,4个检验统计量对应的P值都显著小于0.05(表5)。因此,可以综合得出政府角色变量指标组和土地流转居民生活状况变量指标组之间具有显著的相关关系。
表3 政府角色与失地后居民生活状况典型相关系数
表4 典型相关系数的特征值和累计方差贡献率
表5 典型相关分析显著性检验
表6和表7给出了各原始变量与综合型变量之间的标准化回归系数。政府角色变量组的第一个综合型变量与原始变量的标准化线性方程为:
V1=0.339a1+0.504a2-0.243a3+0.081a4
-0.254a5+0.185a6+0.022a7
(1)
土地流转后居民生活状况变量组的第一个综合型变量与原始变量的标准化线性方程为:
W1=0.796c1+0.190c2-0.007c3+0.139c4
+0.106c5-0.044c6+0.027c7-0.009c8
(2)
表6 综合变量与政府角色变量间的标准化典型
表7 综合变量与土地流转居民生活状况变量间的标准化典型回归系数
类似的,可以写出各综合型变量与原始变量的标准化线性回归方程,从而判断出综合型变量的实际意义。从上面的两个方程可以看出,V1与政府的征购补助的相关性较高,W1与生活水平整体感知相关性较高。
表8给出了土地流转居民生活状况的综合型变量与原始的政府角色变量之间的线性回归系数。从该系数矩阵中,可以写出各土地流转居民生活状况的综合型变量与政府角色变量之间的线性回归方程。其中土地流转居民生活状况的第一个综合型变量与政府角色变量之间的线性回归方程为:
W1=0.307a1+0.390a2-0.040a3+0.021a4
-0.153a5+0.295a6+0.016a7
(3)
从回归系数和W1的经济意义来看,a1(征地(土地流转)补偿费的发放)、a2(政府的征购补助)、a5(政府政策的参与度)、a6(村民对政府政策的知情率)对土地流转居民生活水平整体感知的提高都具有较为显著的正影响。
表8 土地流转居民生活状况的综合型变量与原始的政府角色变量间的相关系数
3.2 土地流转前与土地流转后居民生活状况的相关分析
为了分析土地流转后居民生活水平相比流转前是否普遍得到了提高,居民的医疗、就业、住房等方面相比流转前是否得到改善,对土地流转前与土地流转后居民生活状况进行了相关分析。
表9给出了土地流转前与土地流转后居民生活状况典型相关系数,从典型相关系数来看(第一组综合变量之间的典型相关系数为0.796 192),土地流转前与土地流转后居民生活状况之间也存在较为显著的相关性,也就是说,土地流转后居民生活状况与土地流转前居民生活状况是同向变化的,土地流转前生活状况较好,土地流转后生活状况也应该较好,土地流转居民的生活状况普遍得到改善。关于两者之间的其他关系也可以像上述分析政府角色和土地流转后居民生活状况一样进行深入分析。
表9 土地流转前与土地流转后居民生活状况典型相关系数
3.3 结论
从以上的相关性分析和典型相关回归模型的分析结果来看,可以得出以下三个主要结论:
(1)政府角色与土地流转后生活状况相关性较大,而且是正相关,表明两者之间具有同向的变化关系;
(2)土地流转前生活状况与土地流转后生活状况相关性也较大,而且是正相关,表明了土地流转政策的规范化和公平化,可以使土地流转居民的生活水平同一层次的提高;
(3)从政府角色与土地流转后生活状况的典型相关回归方程看,政府角色的发挥对提高居民失地后生活水平的改善和土地流转满意度的提高具有积极的正向影响。
4 结束语
典型相关分析是主成分分析和相关、回归分析的综合,在信息量损失较少的情况下减少被分析的变量个数,然后通过分析几个含有丰富信息量的变量之间的相关、回归关系,得到变量之间的影响关系。本文成功地运用了这一分析原理,并得到了政府角色、土地流转前居民生活状况和土地流转后居民生活状况三者之间的相关关系。
[1]时俊丽.安徽省土地流转问题研究:基于农民权益保障的视角[D].合肥:安徽大学经济学院,2011:8-14
[2]G Feder,D Feeny.Land Treasure and Property Rights-Theory and Implications for Development Policy[J].World Bank Economic Review,1995(5):62-64
[3]陈云玲.安徽省宿州市农村土地流转问题研究[D].南京:南京师范大学公共管理学院,2006:19-27
[4]江丽.欠发达地区农村土地流转的现状、问题和对策研究:以河南省获嘉县为例[J].农经管理,2010(9):51-53
[5]吴玲,周思山,周冲.新一轮土地流转的意义与困境[J].宿州学院学报,2011(7):4-6
[6]吴玲,周思山,周冲.发达国家农村土地流转制度对我国的启示[J].宿州学院学报,2012(1):18-22
[7]何晓群.多元统计分析[M].北京:中国人民大学出版社,2012:185-206
2013-11-20
国家社会科学基金规划项目“完善农村土地流转制度研究——中部农业大省失地农民市民化风险及对策研究”(09BJY061)。
李壮壮(1984-),安徽淮南人,硕士,助教,主要研究方向:经济统计与社会统计。
10.3969/j.issn.1673-2006.2014.01.003
F301.3
A
1673-2006(2014)01-0008-04
(责任编辑刘小阳)