基于分层回归模型的三峡库区农村移民后期扶持参与度影响因素研究

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　　摘要：为有效提高三峡库区农村移民后期扶持参与度，以促进后期扶持达到政府预期效果。选取移民种类丰富的重庆市涪陵区进行问卷调研，利用SPSS 21.0软件进行数据分析，建立农村移民参与度影响因素分层回归模型，得出5层回归模型中农村移民参与度显著性影响因素。根据数据结果，有针对性地提出了提高农村移民后期帮扶参与度的措施。
　　关键词：农村移民;后期扶持;分层回归模型;三峡库区
　　中图分类号：X915.5         文献标识码：A
　　文章编号：0439-8114（2019）09-0188-05
　　DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.09.042           开放科学（资源服务）标识码（OSID）：
　　Abstract： In order to effectively improve the participation of rural migrants in the Three Gorges reservoir area in the late stage to achieve the expected effect of the government， the Fuling district of Chongqing city with rich immigration types was selected for questionnaire survey. Using SPSS 21.0 software for data analysis， a hierarchical regression model of the factors affecting rural immigration participation was established， and the significant influence factors of rural immigrant participation in the 5-layer regression model were obtained. In response to the data results， measures to improve the participation of rural migrants in the late stage were proposed.
　　Key words： rural immigrants; late support; hierarchical regression; Three Gorges reservoir area
　　20世纪以来，国家经济发展带动一系列重大建设项目的启动，基础设施建设、大型水电工程开发等涉及民生的建设项目越来越引起社会各界关注[1]。一方面，这些项目驱动区域经济的发展，另一方面，重大项目特别是水利水电工程，在产生积极影响的同时也给当地带来较多民生问题[2，3]。作为世界规模前列的水电站，三峡工程在防洪、发电和航运等方面发挥巨大作用，却也由于开发建设带来了诸多环境问题、移民搬迁安置问题等。
　　据有关数据显示，三峡工程开发建设造成湖北、重庆二十多个县（区）被淹没，毁坏房屋三千多万平方米，由此造成流离失所、需要搬迁安置的移民百万有余[4，5]。而移民的搬迁安置并不只是位置转移，其造成的极大社会变迁，移民融合及适应等问题关乎社会的稳定及持续发展[6]。百万移民，尤其农村移民，在新迁入地的生产生活、就业创业、资源分配、社会融合、公众参与等问题也引起学界的广泛关注[7，8]。
　　国家为解决移民在当地的生产生活问题，已投入的三峡工程移民帮扶资金占据三峡工程投资总额的三分之一，通过改善当地基础设施条件、引进多企业为移民创造较多就业岗位，后期帮扶项目一直在持续稳定进行[9，10]。然而，在后期帮扶中农村移民参与程度普遍不高，后期帮扶效果不如预期。为研究农村移民后期帮扶参与度的影响因素，对三峡库区重庆市涪陵安置区工程移民进行调研，对所得数据进行SPSS分析，构建农村移民后期扶持参与度影响因素模型，并针对有显著性影响的因素提出相关政策建议。
　　1  研究区域概况
　　三峡工程的启动及完工对国家发电、蓄水、防洪及水上运输产生了极大的积极作用，但周期较长、辐射范围广、影響巨大的水电工程也带来了诸多民生问题[11]。其中最能引起学者们关注的重点是由开发建设导致的百万移民生存问题。大量工程移民由迁出地到迁入地的生活方式、生产效益、社会融合等问题成为“后三峡”阶段学界讨论的热点话题[12]。
　　三峡工程建设全阶段出现了大大小小的移民安置点，其中重庆市涪陵区是移民搬迁安置的重要位点，这些移民也成为三峡工程研究对象的典型[13，14]。在迁出搬入过程中，最主要的形式是以原先村落及小区整体迁入后靠，由此形成诸多搬迁安置的重点移民小区或小镇[15]。移民在迁入地的生活状态代表着中国广大农村移民的经济发展状况。涪陵区与三峡大坝相距483 km，具体位置见图1。
　　涪陵区以2 900 km2的区位面积成为移民主要安置区之一，其容纳的三峡移民总数达11万人次，其中城镇与农村移民各占50%，移民生活的主要形式也以后靠为主[16]。自国务院开展移民后期帮扶政策开始，3年来国家给予涪陵区16亿多元的补偿资金，启动了约164个帮扶项目，不仅修复和完善了当地的基础设施，还修建并补全安置地的公共服务设施，对农村移民进行产业园及生态园建设的扶持[17]。项目数多、形式多样、涵盖较全的后期帮扶政策也使得涪陵区成为三峡工程后期移民帮扶的代表区域，在研究上具有典型性。
　　2  数据来源与研究方法 　　2.1  数据来源
　　在大量文献阅读及归纳的基础上，针对三峡库区后期帮扶工程移民需求影响因素设计研究问卷，并反复修改和进行问卷调试，确保问卷问题合理性后开始展开为期2周的调研。2017年，课题小组成员前往三峡库区涪陵小区，以区位特点为分界，对农村、城镇等不同种类移民群体进行有针对性的调研，并尽可能覆盖到多区域多类型人群。实地调研采取分组随机取样的形式进行数据收集，问卷问题采取Likert scale法进行打分，最终发放问卷600份，由于现场发放并填写，问卷回收率达到100%，对数据进行处理后得到有效问卷581份，有效回收率为96.8%。此外，本研究对象为农村移民，因此从包含城镇纯居民、城镇迁建占地移民、进城镇安置的农村移民及破产关闭企业职工4种类型移民的581份问卷中筛选出12%的农村移民作为样本（图2），以研究三峡库区农村移民后期扶持参与度的影响因素。
　　2.2  研究方法
　　以三峡库区农村移民后期帮扶项目参与度为因变量，以农村移民个体因素、受到的外界影响、对后期帮扶项目认同程度、对迁入地适应程度以及对后期帮扶认知程度为自变量，运用分层回归模型，根据指定顺序依次进入模型，探究每层变量指标对农村移民参与度的影响，以确定自变量间是否存在相互影响和调节关系，最终确定三峡库区后期帮扶项目中农村移民参与度的影响因素。
　　分层回归模型的本质是对所建立的两个及两个以上回归模型进行分析，模型解释的变异量越多，拟合的效果越佳，所对应的模型越好。
　　3  变量设定及描述性统计分析
　　3.1  变量设定
　　农村移民后期帮扶参与程度不仅与农村移民自身环境因素相关，如性别、年龄、教育程度等个体因素、对后期帮扶项目的认同程度因素、对帮扶项目了解及需求方面的认知程度因素等，还与农村移民迁入地的外部环境相关，如农村移民对迁入地的适应程度、受村委会或街坊邻里等的外界影响等。根据大量文献归纳总结，提出了影响农村移民后期帮扶农村移民自身环境及外部环境的5大指标（表1）。
　　3.1.1  个体因素  农村移民个体差异是造成其后期帮扶参与度差异的影响因素，包括农村移民的性别、年龄、受教育程度。
　　3.1.2  外界影响  迁入地居民、社区及村委会也会对农村移民参与度造成影响。本研究筛选了4个指标变量，即亲友、邻居、社区精英、村委会影响，并将影响程度分为“完全没影响”“影响较低”“影响一般”“影响较高”“非常有影响”5类，依次取值1～5。
　　3.1.3  认同程度  农村移民对后期帮扶项目的认同感也会影响其参与度。筛选出4个指标变量，即帮扶利于规划设计、帮扶利于提高项目质量、帮扶利于融入当地、帮扶利于降低实施成本，影响程度及取值同“3.1.2”。
　　3.1.4  适应程度  农村移民对迁入地的适应程度将影响其是否参与后期帮扶项目。将适应程度因素细化为4个指标变量，即搬迁后适应度、方言掌握度、饮食适应度、风俗适应度，并将适应度分为“非常不适应”“不适应”“一般适应”“比较适应”“非常适应”5类，取值1～5。
　　3.1.5  认知程度  农村移民对后期帮扶的认知程度将影响其后期参与度，主要包括对后期帮扶项目了解程度及需求程度。以“不了解”“很少了解”“一般了解”“比较了解”“很了解”及“完全不需要”“有部分需要”“比较需要”“需要”“完全需要”进行划分，并赋值1～5。
　　3.2  描述性统计分析
　　在581份问卷中通过SPSS筛选出12%的农村移民作为研究样本，并进行描述性统计分析，以服务后续分层回归分析。
　　3.2.1  农村移民个体因素分析  根据所筛选出的70份农村移民数据进行SPSS统计，并绘出农村移民性别（图3）、年龄（图4）、受教育程度（图5）统计情况。
　　从图3可以看出，在农村移民样本中，男女比例相差较小，男性农村移民占51%，女性占49%。这可能是因为农村移民在迁入地就业机会相对较少，闲置劳动力较多，有较多的时间接受问卷调研。从图4可以看出，迁入地农村移民以40～50岁为主，这部分人群将对后期帮扶参与度起决定性作用。从图5可以看出，迁入地农村移民文化水平不高，以初中学历为主，小学学历人群占21.4%，因此后期帮扶需要讓农村移民更容易理解，这会影响其参与的主动性。
　　3.2.2  其他变量分析  从外界影响、认同程度、适应程度、认知程度描述性统计分析情况（表2）可以看出，自变量x4～x17的偏度统计和峰度统计数值都在2以内，说明样本数据能满足正态分布要求，并且具有比较好的拟合优势，以此做分层回归分析也具有较强可信度。
　　4  结果与分析
　　4.1  数据检验
　　样本数据检验是保证模型结果的关键，统计学范围内数据检验主要包括信度检验和效度检验。信度检验用来衡量测量结果的可靠性、一致性和稳定性，通常信度越高，测量结果越一致、越可靠。研究中常用Cronbach's α系数大小来检验研究结果的有效性。学术界所指的Cronbach's α系数介于0与1之间，一般来说，推荐使用0.70以上的值，此时数据同质性比较好。本研究中5层指标变量及总体的Cronbach's α值都在0.70以上（表3），证明数据具有较高的可靠性。
　　效度是指数据结果与目标接近程度。本研究通过SPSS 21.0软件进行KMO与Bartlett检验，结果见表4。由表4可知，KMO值为0.659，属于比较适合做分层回归分析的范围;Bartlett值为0.000，小于0.01，也符合条件。 　　4.2  分层线性模型分析
　　农村移民参与度分层回归分析结果见表5。从表5可以看出，第一层个体因素中文化程度与农村移民后期帮扶参与度呈显著正相关，说明农村移民受教育水平越高越能理解帮扶项目作用，也越能参与其中;而年龄因素与参与度呈显著负相关，说明农村移民后期帮扶参与度随年龄增长而降低。第二层外界影响中，只有村委会影响与农村移民参与度呈显著正相关，这说明在后期帮扶过程中，村委会应该积极发挥作用，引导农村移民参与帮扶项目。第三层农村移民对帮扶项目的认同程度中，仅帮扶利于降低实施成本因素在10%水平上与参与度呈显著负相关，说明农村移民并不认同帮扶能在降低成本方面起作用。第四层适应程度中，搬迁后的适应度与后期帮扶项目参与度呈显著负相关，说明农村移民越适应搬迁地的生活，对帮扶的需求度越低，也越不容易参与其中;而饮食适应度与后期帮扶项目参与度在5%水平上呈显著负相关，说明农村移民越适应搬迁地的饮食生活，对帮扶需求度也会越低，越不容易参与其中;最后方言掌握程度和风俗适应度分别在10%和5%水平上与帮扶项目参与度呈显著正相关，这与实际情况一致，即搬迁后的农村移民在方言、风俗上与当地居民越融洽，越容易理解各种信息，也越容易参与到帮扶项目中。第五层认知程度中，农村移民对后期帮扶的了解度与参与度呈显著正相关，说明越了解帮扶项目及其作用的移民越容易参与项目;而对帮扶的需求度指标与参与度呈显著负相关，这也证明需求是影响农村移民参与度的关键因素。
　　5  小结与建议
　　本研究选取三峡库区重庆市涪陵区为调研地点，选取工程移民为调研对象，从中选取农村移民群体进行后期帮扶项目参与度调查。通过分层回归模型，建立5层回归模型，构建三峡库区后期帮扶农村移民参与度影响因素体系，以期甄别出参与度不高群体及其特征，为服务政府及当地后期扶持工作的开展提供参考。
　　农村移民参与度影响因素主要与个体因素、适应程度、认知程度相关。文化程度越高的农村移民越能认识帮扶项目的作用，参与度越高;年龄越大的移民越不愿意主动参与帮扶项目。农村移民在迁入地的融合程度是影响参与度的关键因素，在迁入地越适应的农村移民，对帮扶项目的需求度越低，也就越不容易参与帮扶项目。农村移民对帮扶的了解程度很大程度上决定了其是否参与其中，且对帮扶需求度越高参与度越高。
　　政府在对农村移民进行后期帮扶时，要注重使用简洁易懂的方式进行宣传，并着重加强对中老年群体的宣传力度，提高这部分群体的参与度。此外，政府及村委会也需关注农村移民在迁入地融合程度，对不太适应迁入地的农村移民进行重点扶持。
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　　收稿日期：2018-11-16
　　基金项目：国家自然科学基金项目（71373190）
　　作者简介：刘  晶（1994-），女，湖北荆州人，在读硕士研究生，研究方向为工程移民、政府绩效，（电话）18140537613（电子信箱） m18140537613@163.com;通信作者，汪  洋（1980-），男，湖北黄石人，副教授，硕士研究生导师，博士，主要从事城市可持续发展、绿色建筑、工程社会学、区域产业发展等研究，（电子信箱）wangyang.whu@foxmail.com。
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