安置地选择论文（精选3篇）
安置地选择论文 第1篇
关键词：文化距离,乡镇经济水平,安置地选择,MNL模型
一、引言
发展经济学认为城市化程度是一个国家或地区经济发展的重要指标,许多发达国家的城市化历史也证明了工业化进程必定伴随着城市化进程。城市化又分为主动城市化和被动城市化。〔1〕随着我国城镇化进程的不断推进,许多农业用地被征用进行非农建设,大量农民被迫进入城市,成为工人,形成规模庞大的农民工群体。同时,主动城市化的村民可以很快适应,但是被动城市化的村民则大多不能够很快适应,因为他们从心理上就没有做好准备。长期来看,社会资本二元结构逐渐一元化,即整个社会趋向于生人社会、契约社会。短期来看,作为被动城市化中的第一代村民而言,可能穷其一生都无法适应城市生活。因此如果在被动城市化过程中,能够找到一种方式缓解这种熟人社会的崩塌,比起一刀切的征地拆迁补偿,无疑更有助于社会的长足发展。
对农村征地拆迁的研究主要集中于征地拆迁过程和征地拆迁后果。征地拆迁后果研究主要是对失地农民生活状况的调查和分析及如何治理等问题。基本观点是,失地后农民在城市里自我认同失调,〔2〕同时在治理方式上主张差序治理。〔3〕征地拆迁过程研究起初认为农民只是“被征地拆迁”,政府是属于“强制剥夺者”,因此研究集中于利益诉求表达、〔4〕拆迁意愿、〔5〕安置补偿、〔6〕拆迁政策研究〔7〕等。又有学者指出,随着近年来征地拆迁的规范化,城郊农民非但不反对拆迁反而希望拆迁,对拆迁有一种预期,并做好了博弈准备,以获取更多的利益。〔8〕本文的研究则是建立在农民有预期、明白征地拆迁必然会发生的假设上,结合调查情况实证分析村民安置地选择的影响因素。
二、理论分析框架
推拉理论认为,人口流动决策主要由推力和拉力两种力量决定,推力表现为促使人口离开原住地的不利因素,而拉力则通常表现为流入地的有利因素,不过后来的研究表明原住地对流动人口同样具有拉动作用,〔9〕当原住地的拉力大于推力时,流动人口就会留在原住地或者是流回原住地。具体到调研区域的实际情况,重新选择居住地成为一种必须的行为,而县城经济水平是一定的,也就是县城对所有乡镇的拉力是相同的。因此要考虑原住乡镇的拉力和推力。
文化距离即不同文化背景的群体之间所有能够表达其本体的特征并与他者相区别的文化现象之间的差异,在本文里是指拆迁中被拆迁村落的农民与迁入地之间的文化差异程度。可以简单简化为因为距离而产生的文化差异。文化距离的存在形成了社会资本二元结构,乡村的熟人社会与城市的生人社会,会因为城市化而逐渐被打破。传统社会的家本位文化和现代社会的个人本位文化会产生严重冲突。〔10〕在城市化中,文化距离能够显著影响他们的安置地选择。基于此提出以下假说:
假说一:文化距离对村民的安置地选择有显著影响,表现为一种流出乡镇的推力。通常情况下,距离县城越近,村民越愿意选择居住在县城。
乡镇经济水平指镇域内经济主体的经济活动与经济关系,属于行政区域经济中“镇级”级别的经济类型。乡镇经济水平直接关系到农民收入,而本文是建立在征地拆迁必然会发生的基础上,农民面临着重新选择居住地点的问题。因此乡镇经济水平决定着农民福祉,是影响农民行动的重要因素。基于此作出以下假设:
假说二:乡镇经济水平表现为流出乡镇的拉力,乡镇经济水平越高,村民越愿意选择居住在本乡镇。
但是影响人迁移行为的因素除了推力和拉力外,还受迁移成本以及个人和家庭的一些因素影响。所以,在相同的推力和拉力作用下,每个人的实际迁移状况是不同的,有些人会发生迁移行为,而有些人则不会发生迁移。因此,应将这些变量作为控制变量,才能够准确衡量文化距离、乡镇经济水平对村民安置地选择的影响效应。村民的安置地选择分为村上、乡镇、县城,是多分类因变量,适宜采用随机效用的离散选择模型(multinomiallogit模型)。
三、数据来源
本文研究数据来自于课题组2014年10月~2015年3月对四川省南充市西充县“西太线”现代农业综合示范区拆迁地村民开展的全样本调查。调查的内容主要包括家庭人口特征、拆迁意愿、期望地安置意愿、园区就业意愿以及期望生活配套设施等。时间分为两个阶段,春节前与春节期间,是为了尽量确保所有的村民都能在家,从而确保样本的完整性和真实性。该示范区建设涉及东太乡、多扶镇、复安乡、金泉乡、太平镇、仙林镇共6个乡镇60个行政村的拆迁规划。课题组在该地调查一共获得43799个个体样本,属于全样本(如表1)。其中,人均GDP东太乡、多扶镇、复安乡、金泉乡、太平镇、仙林镇分别为4950元、6650元、6650元、5400元、7150元、3720元。
资料来源:东太乡等6个乡镇政府和实地调研数据。
四、变量说明与描述性统计
数据整理后发现一个家庭在期望安置地、期望补偿方式上的选择都是一样的,因此选择户主作为样本主体,剔除掉关键性变量缺失的样本,共获得15499个有效样本。
1. 变量选取
乡镇经济水平用乡镇实际人均GDP表示,文化距离由乡镇到县城的实际距离表示。同时选取个人特征变量和家庭禀赋变量作解释变量。个人特征包括性别、年龄、是否外出务工、文化程度。家庭特征包括家庭人口数、留守人口数、外出务工人口数、家庭年收入、家庭主要收入来源。如表2所示。
2. 变量描述性统计分析
村民期望安置地选择方面的分布,选择村的有56.62%,选择镇的有17.61%,选择县城的有25.77%。
(1)户主的个人特征。户主以男性居多,占到样本的84.11%。安置地选择为乡村的户主较其他两类户主而言,男性相对偏多。年龄分布上,户主的平均年龄为54.473岁。户主的平均年龄随着村-乡镇-县城依次减少,说明年龄对户主的选择有显著影响。文化程度方面,多为初中及以下,占到样本数的93.74%。户主的文化程度随着村-乡镇-县城依次升高。说明文化程度对户主的选择有着显著影响。将近一半的户主处于外出打工的状态。户主外出打工的比例随着村-乡镇-县城依次升高。说明外出打工的经历对户主选择去县城或乡镇有显著影响。
(2)家庭禀赋。家庭总人口数的平均值为2.564,家庭总人口数随着村-乡镇-县城依次增多;家庭留守人口数平均值为1.187,家庭留守人数均值随着村-乡镇-县城依次减少;家庭外出务工人数的平均值为1.391,其均值随着村-乡镇-县城依次增多;家庭年收入平均值为53958元,其均值随着村-乡镇-县城依次提高。这三个变量的趋势说明,家庭人数越多,留守人数越少,外出务工人数越多,户主的安置地选择越倾向于县城。家庭收入来源主要是务农,占到样本数的55.91%。
五、实证分析
本文利用Stata13.0进行“安置地意愿”的multinomiallogit模型回归,其中家庭收入和人均GDP由于其差异性很大,因此作取对数处理。
1. 独立相关性检验
由于本文的因变量是三分变量,因此无法进行IA假定的hausman检验。故采取似不相关回归检验,结果显示该模型通过无关选项的独立性检验。
2. 结果分析
由结果(见表5)可知,在其他变量不变时,乡镇经济水平越高、文化距离越远和文化程度越高,相对于本村户主更倾向于选择乡镇。而务农是家庭经济主要来源、经商是家庭主要经济来源、子女的赡养是家庭主要经济来源和社会保障是家庭主要经济来源分别对户主选择乡镇具有显著负影响。
在其他变量不变时,乡镇经济水平越高、文化程度越高、家庭年收入越高,相对于本村户主更倾向于选择县城。女性户主相较于男性更倾向于选择县城,说明女性相比于男性对县城的生活更加向往。文化距离、年龄分别对户主选择县城具有显著负影响,表示年龄越大的户主越不会选择县城,地理位置距离县城越远的户主越不会选择县城。
接下来我们计算其对概率的平均边际效用。
估计结果(见表6)显示乡镇经济水平、文化距离对户主意愿安置地的边际效用均显著,且系数的绝对值大于其他解释变量,说明乡镇经济水平、文化距离是影响户主选择的关键性因素。当乡镇经济水平每增加一个标准差,会引发概率为0.233的户主不选择村上,引发概率为0.274的户主选择乡镇,引发概率为0.041的户主不选择县城。同理,当文化距离每增加一个单位,会引发概率为0.004的户主选择村上,引发概率为0.007的户主选择乡镇,引发概率为0.011的户主不选择县城。
注:*p<0.05,**p<0.01,***p<0.001,括号里为z值;Pi代表户主选择安置地意愿是累计逻辑分布概率。
其他变量对不同类型的户主其影响强度和显著性不同。性别对女性户主选择县城有显著影响,当性别为男时,会引发概率为0.034的户主不选择县城。年龄对选择本村和县城的户主的影响非常显著,达到0.1%显著水平,但是边际影响系数很小。年龄每增加一个标准差,越不愿意选择县城,越希望留在本村。说明年龄越大的户主,对家乡的留恋越深,越不愿意搬迁。文化程度对选择本村和县城的户主的影响很显著,达到1%显著水平。文化程度越高越希望去县城,因为文化程度越高,越有能力在县城找到工作,也就有能力在县城生活。
注:*p<0.05,**p<0.01,***p<0.001,括号里为z值。
外出务工经历对户主选择乡镇有显著负影响,说明有外出务工经历的户主不愿意留在乡镇,但是对户主选择本村和县城的影响不显著。
家庭年收入越高越希望去县城,越不希望留在村上。家庭收入的对数每提高一个标准差,会引发概率为0.015的户主不选择本村,引发概率为0.012的户主选择县城。因为家庭年收入越高表示越有能力负担在县城的生活。
家庭主要经济来源对户主选择乡镇有显著负影响,其中社保是家庭主要经济来源的户主对选择本村具有显著影响。说明社保为经济来源的家庭并没有能力在县城或乡镇生活。
六、结论与政策建议
针对目前被动城市化中的征地拆迁问题,本文深入研究了村民期望安置地问题及其影响因素。首先,安土重迁是中华民族的传统,熟悉的道路交通、乡里乡亲都是不可割舍的地缘。6个乡镇村民的期望安置地点倾向于本村也正说明了这点。其次,乡镇经济水平和文化距离是影响村民的安置地选择的关键性因素。乡镇经济水平越高,村民的期望安置地越倾向于本乡镇,文化距离越远,越倾向于本乡镇,文化距离的影响更大一点。同时,户主的性别、年龄、文化程度、户主是否外出务工、家庭收入等对村民安置地意愿有显著影响。征地拆迁中,如果政府不做好引导,将直接导致年轻人、文化程度高的人才直接流向县城,而留下老弱的在农村,又不能直接进入园区工作,导致园区劳动力不足等问题。
基于本文研究有如下政策建议:第一,政府在制定安置政策时,应尽量将村民就地安置。同时应尊重村民意愿,根据其安置意愿进行安置。第二,部分村民在经济上对于特定地缘环境具有较强的依赖性的特点。在安置地段的选择上,可以考虑是否能够在一定程度上为村民重建类似的地缘环境,以使他们能够重建与原来生活中相似的地缘经济。第三,在安置方式上,应为集中安置,可以建立社区型居住小区,以维持原来的社会关系网络。第四,园区应适当提供适合中老年的工作,同时做好职业培训。
参考文献
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安置地选择论文 第2篇
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济南市军转干部安置去向选择规定
军转干部根据安置计划和考试考核成绩，分团职、营职（含技术10、11级）、连排职（含技术12、13、14级）和技术7、8、9级4个层次，按照从高分到低分的原则，依次选择去向并现场公布。
分数相同的，按照职务赋分、任职时间、入伍时间、立功赋分、学历赋分、出生日期，依次确定选择先后顺序。
选择公安部门的，应符合人民警察有关录用条件的要求。在部队服役期间受过党纪、政纪处分的，不能选择进入公务员队伍。
未选择去向的，由军转安置部门在剩余计划内指令性安置。对选择到企业安置的军转干部，可以不参加考试考核。随调家属与军转干部同时接收、同时安置。
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军转干部济南市安置政策（2012年发布）
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安置地选择论文 第3篇
水利水电工程的建设往往伴随着大量的移民搬迁, 因而移民工作的顺利开展是工程建设的前提条件。移民安置区的选择, 作为移民安置规划的重要组成部分, 决定了移民搬迁后的生产生活条件与发展潜力, 是移民安置的关键环节之一。如何科学的选择移民安置区, 是一项融合社会、经济和环境等因素的复杂系统工程。
目前移民安置区优选的研究焦点, 是如何合理地将多个评价指标问题转换成单个综合评价指标的形式, 也就是在一维空间中使方案优选成为可能。近年来, 国内学者提出了模糊聚类法和灰关联决策法[1,2,6]。这些方法对安置区优选决策起到了积极作用, 但由于涉及多个评价指标、各指标量纲不一和各指标权重较难确定等问题, 这些方法得出的各方案的综合优化指标值差异并不明显, 结果受主观因素影响较大。为此, 本文利用投影寻踪法 (Project Pursuit, PP) 进行水库安置区的优选, 并采用实数编码加速遗传算法 (Real Coded Accelerating Genetic Algorithm, RAGA) 来简化PP模型的建模过程, 通过江垭水利枢纽工程的实例进行PP法建模与其他方法的评价结果比较, 减少方案优选的决策失误。
1 移民安置区优选的指标体系
移民安置区的选择原则为“以农为本, 以土为本”[2], 为切实维护移民的自身权益, 应将安置区作为一个社会系统来衡量其高低水平[7]。笔者以安置区作为评价系统, 建立4个子系统, 16个指标分量, 分别为:①生产条件子系统:人均耕地面积、耕地质量、生产设施投资和副业收入。②基础设施子系统:水电设施、通讯设施、交通设施和医疗设施。③自然资源子系统:水环境、大气环境、公共土地资源和植被环境。④社会环境子系统:语言风俗、生产习俗、地方政策法规和教育水平。具体结构见图1。
2 投影寻踪法的基本原理
投影寻踪法是针对常规的系统综合评价方法的形式化、数学化等局限性而提出的由样本数据驱动的探索性数据分析方法, 适用于高维、非线性、非正态评价问题。该方法的基本思路是将高维数据通过某种组合投影到低维子空间上, 对于投影到的构形, 采用投影指标函数来描述投影值暴露原系统综合评价某种分类排序结构的可能性大小, 寻找出使投影指标函数达到最优的投影值。然后根据投影值来分析高维数据的分类结构特征[3]。其中, 投影指标函数的构造及其优化问题是运用投影寻踪方法的关键。
在求解指标函数值最优的问题时, 涉及到非线性的优化算法, 本文中采用的是基于实数编码的加速遗传算法 (RAGA) 来处理。传统的遗传算法是应用二进制编码, 需要频繁的编码和解码, 而RAGA通过对初始变量实行系列转化, 统一到[0, 1]区间, 即实数编码。然后, 与传统遗传算法的步骤一致, 经初始化、适应度评价、遗传、杂交、变异等操作, 生成新的个体作为新的变量, 通过生成的新个体进行变量变化区间的缩小, 从而加速循环过程, 直至最优个体的目标函数值小于某一设定值或算法运行达到预定的加速 (循环) 次数, 结束算法的运行[4]。基于RAGA的投影寻踪模型的分析过程主要有以下4个步骤。
步骤1:评价指标值的归一化处理。设各指标值的样本集经过归一化处理后的指标值为{x (i, j) |i=1, …, n, j=1, …, p}, 其中n为样本容量, p为指标的数目。
步骤2:构造投影指标函数。
PP方法就是把p维数据综合成以a= (a (1) , a (2) , …, a (p) ) 为投影方向的一维投影值z (i) 。
式中:a为单位长度向量, 即
然后根据z (i) 的一维散布图进行分类。
进行综合投影时, 要求投影值z (i) 的散布特征为:局部投影点尽可能密集, 整体投影点尽可能散开。由此, 建立投影指标函数:
式中:Sz为投影值z (i) 的标准差;Dz为z (i) 的局部密度[4]。
即:
式中:
步骤3:优化指标函数。当各指标值的样本集给定时, 投影指标函数只随着投影方向a的变化而变化。通过建立投影函数 (2) , 运用RAGA进行函数Q (a) 的最大化求解, 可求得最佳投影方向a。
步骤4:排序分类。根据步骤3求得的投影值进行排序分类。
3 实例分析
3.1 背景资料
江垭水库库区淹没影响湖南省慈利县、桑植县和湖北省鹤峰县, 涉及7个乡镇、36个村, 直淹影响人口12 507人, 淹没国土面积3 580.3 hm2, 其中耕地1 175.46 hm2, 林地667.17 hm2。江垭水库的移民安置点较多, 为突显典型性, 选择慈利县江垭镇的四坡村、毕架村、赵家岗村和临溪镇的墨园村进行研究[8]。以安置区的评价指标为基础, 收集各安置区的基本资料, 其中通讯设施、医疗机构、水环境、大气环境、语言风俗、生产习俗和地方政策法规7项指标, 候选安置区之间无明显差异, 故未参与评价比较。另外, 生活环境和社会环境方面的评价指标采用的是专家打分的方式。各安置区的基本情况以及参与计算的指标定量值见表1。
3.2 数据处理
为尽可能地反映实际情况, 排除由于各项指标的量纲的不同以及其数量级间的悬殊差别所带来的影响, 避免不合理发生, 需要首先对数据进行无量纲化处理。这里选择极值处理法进行, 设原数据为x0 (i, j) 按公式 (5) 处理为x (i, j) , 处理后的结果见表2。
式中:xmin (j) 、xmax (j) 分别为样本集中第j个指标值的最小值和最大值。
3.3 建立PP模型求解
将表2的数据依次代入式 (1) 、式 (3) 、式 (4) 和式 (2) , 即得
该优化问题的投影指标函数。用matlab编写程序, 选定父代初始群体规模为n=100, 优秀个体数目选定为25个, 加速运行100次, 得最大投影指标函数值为0.668 4, 最佳投影方向a= (0.432 9, 0.428 1, 0.327 9, 0.264 1, 0.428 7,
0.169 7, 0.351 1, 0.31, 0.264 1) 。将最佳投影方向代入式 (1) 中, 即可得各安置区的综合投影值, 其中墨园村2.844 6、四坡村0.234 9、赵家岗1.628 9、毕架村1.637 3。安置区的投影值越大, 表示该安置区的综合水平越高。故4个安置区的综合评价结果为:墨园村>毕架村>赵家岗>四坡村, 参与评价的指标重要程度中, 人均耕地面积>水电设施状况>耕地质量>空闲土地资源>生产设施投资>植被环境>副业收入>教育水平>道路建设状况。将该结果与江垭水利枢纽工程移民安置监测评估报告进行比较, 计算结果与监测评估报告的结论基本一致[9,10]。
4 结 语
投影寻踪法在综合评价中已经得到了广泛的应用, 并被实践证明了是一种科学、合理的评价方法[5]。该方法的核心在于目标函数的确定, 难点在于计算。与传统方法相比, 投影寻踪法更为客观的确定了各指标的权重值, 利用优化的投影方向作为评价指标对总体评判结果的重要程度值, 有利于优选工作的科学合理化。笔者利用RAGA来优化投影寻踪目标函数, 使得模型收敛速度加快, 结合移民安置区评价指标体系, 利用江垭水利枢纽工程作为实证研究, 对安置区水平做出综合评价, 取得了较为理想的结果。
参考文献
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