丹江口库区农村待迁移民搬迁意愿分析3

唐勇智

(1.中国社会科学院农村发展研究所,北京100732;2.西南民族大学经济学院,四川成都610041)

丹江口库区农村待迁移民搬迁意愿分析3

唐勇智1,2

(1.中国社会科学院农村发展研究所,北京100732;2.西南民族大学经济学院,四川成都610041)

丹江口大坝加高工程将动迁33万移民。为了实现和谐搬迁,有必要了解待迁移民对搬迁的态度及其影响因素。采用丹江口库区农村待迁移民194例入户问卷调查资料,进行二项逻辑回归分析,得到结论:目前农业收入比重、偏远村、较远村、成员平均年龄、户主年龄、家庭规模、农忙是否换工、户主受教育年限每变化一个单位,相应的愿意搬迁的发生比分别是26.6,8.7,3.1,0.9,0.7,0.5,0.2和0.1;其中,后5个变量是负向影响。由此可知,目前较高的非农收入比重,较好的地理位置、人力资源和政治资源,会显著降低搬迁意愿。因此,选择经济水平较高的安置地是提高搬迁意愿的重要因素;同时应针对各群体的不同预期,采用分步搬迁和灵活多样的安置、补偿方式。

丹江口;农村;待迁移民;意愿;预期收益

南水北调中线工程水源地——丹江口水库初期工程于20世纪70年代建成,当时搬迁41.3万移民。由于“重工程、轻移民”,忽视移民的感受和需要等各种原因,导致大量移民返迁和陷入长期的贫困,虽经政府和移民几十年的努力,仍然存在诸多遗留问题。2005年,丹江口大坝加高工程开工建设,又将动迁移民约33万人(以农村移民为主),是三峡移民以来中国第二次大规模的水库移民。其中23万人需要出县外迁至50多个县市,计划到2013年底完成。时间紧迫而移民规模庞大,加之初期工程遗留问题较多,如何尽量避免移民返迁和贫困,做到“以人为本,和谐搬迁”?根据各国移民的经验,如果移民认同搬迁从而自愿搬迁,则移民成功的几率大,反之失败的可能性就大。因此,有必要研究水库移民对搬迁的态度及其影响因素,从而正确引导移民的愿望,合理设计移民补偿及安置方式,努力实现国家宏观目标与移民微观目标的一致性。研究认为,目前拥有优越的地理位置、政治资源、非农就业机会、人口和社会资源,会对搬迁意愿产生负作用,同时,家长制的传统权威在农村仍然起着决定作用,势必影响迁移意愿的形成。因此,选择经济水平较高的安置地是提高搬迁意愿的重要因素;同时应针对各群体的不同预期,采用分步搬迁和灵活多样的安置、补偿方式。

1 文献综述

水库移民属于非自愿移民。国外有关非自愿移民的研究,首先关注他们的补偿及安置方式。世行制定了指导各国非自愿移民的详细手册,并通过资金援助对受援国的非自愿移民工作产生了积极影响。第二,许多学者关注移民的风险及权利[1]。世行的移民专家塞尼把移民的风险归纳为丧失土地、社会解体等八个方面,并创建了具有预测和诊断风险、解决问题及研究功能的IRR模型(the Risks and Reconstruction Model)[2]。该模型随后被多国学者加以检验、拓展和讨论[3-4],并在各国移民实践中发挥了重要作用。第三,Prasad等人探讨了移民的社会成本及其对不同移民群体的影响[5-6],发现拥有特殊技能或政治权力的上等阶层从移民中受益,而完全以农牧业为生者和女性移民却受损严重[7-8]。此外,不少学者探讨了移民安置模式与环境容量的关系[9]以及反大坝运动的原因[10]。

国内有关水库移民的研究。一是移民迁安模式及补偿研究。杨文健总结了国内农村移民的四种传统安置模式,提出城乡联动的安置模式[11];陶传进从“成本-收益因素”与“非成本-收益因素”两个维度构建了工程移民的搬迁动力分析框架,把移民的搬迁动力模式分为从“受吸引且积极合作”到“不吸引也不合作”等四种类型[12]。二是外迁移民的适应性研究。翁定军探讨了移民在向上与迎合的力量下如何适应安置地社会[13],张鹏等人则关注北迁移民的文化冲突及其适应[14],周小春发现移民在安置地建立的新社会资本对其经济与社会适应有重要影响[15]。风笑天等学者发现,移民的社会适应在不同人群间呈现较大差异,文化程度低、老人、务农的移民适应性差,而中年人、文化程度高、收入高的移民适应性强[16]。三是移民的心态研究。朱农将移民分为“服从型”等三类,他们都存在程度不一的期待、依附、恋土和疑虑心理[17]。王小璐和风笑天根据三峡待迁移民调查资料,对影响移民搬迁态度的因素进行了多元线性回归分析,发现经济利益是最重要的影响因素,政策宣传和社会资本评价有一定正影响,而户口性质则产生较大负作用[18]。最后,王茂福等人从自然环境、社会关系、社会适应等方面探讨了移民返迁的原因[19]。

总体说来,目前国内外对非自愿移民的研究,主要由社会学家从社会学和人类学的角度、运用社会学分析的方法进行,经济学的研究明显滞后。因此,塞尼呼吁经济学与社会学“联盟”,指出在非自愿移民的风险分析、成本内化等7个领域,迫切需要运用经济学的概念和方法深入研究[20]。此外,迄今为止,非自愿移民的研究主要关注移民中及移民后的问题,较少关注迁移前的心态,仅有的少量关于移民心态的研究也主要是定性分析和极少的线性回归分析,缺乏深入细致的剖析。因此,本文拟从移民的角度,探讨影响移民搬迁态度的深层次原因。

2 研究的对象、资料与方法

2.1 理论假设

人对事物发展及行为结果的预测性认知,在很大程度上影响其态度形成和改变。待迁移民是否乐意搬迁,取决于他们对搬迁给其家庭带来的预期收益与目前收益的比较。因此,本文假设:移民家庭预期搬迁后收益与当前收益的差距,是影响其搬迁意愿的关键因素;预期收益超出当前收益越多,越愿意搬迁,反之,搬迁的态度越消极。决定和影响家庭收益的因素,包括家庭土地资源、人力资本(家庭规模、年龄、文化程度、性别、政治面貌等)、地理位置和社会资本等。此外,由于丹江口库区待迁移民中有大量上个世纪的移民,有些人经历了多次反复的搬迁,其既往的移民经历必然对现在的搬迁意愿产生影响;同时作者认为,搬迁后遭遇不满时的态度与搬迁意愿也有关系,因此把是否二次移民和预期返迁意愿也作为考察的变量。

2.2 研究的对象、样本与资料

本文的研究对象是南水北调中线工程丹江口库区的农村待迁移民,指土地或(和)房屋位于172 m淹没线以下、确定要搬迁但尚未搬迁的家庭。

本研究的资料来自生态补偿课题组2009年4-5月在丹江口库区进行的移民入户问卷调查。结合调查目的和实际情况,抽取河南省淅川县,湖北省丹江口市、郧县和郧西县共4个县市、10个乡镇、13个村的194户待迁移民作为调查样本。由于淅川县待迁人口和二次移民最多,因此在该县抽取的样本最多。调查使用同一份结构式问卷,均采取派调查员入户访问的方式。答卷人主要是户主,极少数其他家庭成员。调查样本的基本情况见表1和表2。

根据假设,从问卷中抽取相关变量,包括受访户的搬迁意愿及其陈述原因、基本人口和经济信息、地域特征、亲友资源和其他人际关系、安置后遭遇不满的预期态度等大约34个变量,组成本研究的数据资料。

2.3 研究方法

在理论假设的基础上,采用spss13.0软件逐一分析各可能的影响因素与搬迁意愿的关系,筛选出有相关关系的自变量,与搬迁意愿一起采用logistic二元回归模型进行分析。

3 搬迁意愿影响因素的描述性分析

3.1 搬迁意愿统计结果

由于搬迁安置和补偿主要以家庭为单位实施,因此搬迁意愿的描述以户为单位。为了全面了解待迁移民的态度,我们调查了受访户所有成员的搬迁意愿。我们认为,若所有家庭成员都愿意搬迁,说明该户认同且自愿搬迁,故在本文中作为“愿意搬迁户”;而家庭所有成员或任一成员不愿搬迁的都作为“不愿意搬迁户”。在178份有效答卷中(194例中,16户未回答搬迁意愿),“愿意搬迁户”只占18.5%,而“不愿意搬迁户”高达81.5%。

3.2 搬迁意愿影响因素的描述性分析

影响搬迁意愿的因素很多,根据假设,家庭所在地理位置、人口的年龄结构、文化程度、政治面貌、现有收入水平及结构等等,都会有不同程度的影响。为了更好的构建模型,对各可能的影响因素,首先经过一对一的相关和对比分析,剔除了性别结构、参军和干部经历、对搬迁后生活信心、对风俗习惯的态度、口粮商品化程度、对搬迁的各种担心、对安置区的关注焦点、是否了解已移民的生活状况、对移民干部是否满意、省份、县份等12个变量;对剩下的22个变量与搬迁意愿的关系,以下逐一进行描述性分析。

3.2.1 不同地域的搬迁意愿

在调查和录入数据的过程中,能直观感受到搬迁意愿的地域差异,尤其村级的区别比较明显。郧县柳陂镇刘家桥村和杨溪铺镇财神庙村的受访户没有一户愿意搬迁,而淅川县金河镇石井村、马蹬镇石桥村及郧县青曲镇郑家河村的受访户愿意搬迁的比例相对较高。板桥村和杨家沟村由于样本量太少,没有足够的代表性(见表1)。

3.2.2 不同意愿户的户主年龄

愿意搬迁户的户主平均48岁,30-60岁占81.8%;而不愿搬迁户户主平均51.7岁,30-60岁占75.8%,30-45岁的比例比愿意搬迁户低18.5个百分点,60岁以上的比例则高8.9个百分点(见表3)。

表1 待迁移民样本地域、新老移民构成及其搬迁意愿Tab.1 The region,relocation experience of sample and their attitudes

表2 答卷人特征(N=194)Tab.2 The character of responders(N=194)

表3 户主年龄与搬迁意愿Tab.3 Age of the head of household of differentwill

3.2.3 不同意愿户的户主在本地居住时间

愿意和不愿意搬迁户的户主,2008年在本地居住时间分别为10.53月和10.64月,没有明显区别。

3.2.4 不同意愿户的家庭规模

愿意搬迁户的家庭规模多为4-5人,中位数是4人;而不愿意搬迁户则为4-6人、中位数是5人(见图1)。

3.2.5 搬迁意愿与文化程度

与不愿意搬迁户相比,愿意搬迁户的文化程度较低,其户均小学人数比前者多0.52人,而户均初中人数少0.42人,户均高中人数仅为前者的52%,户均大专及以上人数则没有明显区别(见表3)。

3.2.6 不同意愿户的收入特征

不愿意搬迁户的年收入和人均收入均值约为愿意搬迁户的2倍,本地工资收入(1 400元)仅为愿意搬迁户的39%(3 590元),但工资总收入高于后者。不愿意搬迁户的“工资占收入比”、“本地工资占收入比”和“农业收入比”分别为37%、3%和42%,愿意搬迁户则为33%、10%和48%(见表3)。

3.2.7 成员年龄结构、党员数、打工经历数与搬迁意愿

不愿意搬迁户的60岁以上人数、党员数均值明显高于愿意搬迁户,而户均打工经历人数差别小(见表4)。“60岁以上人数”分别为0、1、2的受访户,其搬迁意愿分别是23%、14.9%和10.0%。

3.2.8 新老移民的搬迁意愿

96户老移民愿意搬迁的比例是17.7%;81户新移民愿意搬迁的比例为19.8%,高于老移民户(见表1)。

3.2.9 换工与搬迁意愿

111例农忙时换工的受访户中32户愿意搬迁,占22.4%;而农忙时不换工的33例中只有1户愿意搬迁,仅占2.9%。

3.2.10 不同意愿户对搬迁后遭遇不满的预期态度

愿意搬迁户搬迁后若对生活不满意,其意愿返迁率(9.7%)低于不愿意搬迁户(13.5%),多选择坚持和找政府,没有一户选择投亲靠友或者其他办法(见图2)。

4 搬迁意愿影响因素的logistic模型

4.1 变量选择

图1 不同意愿户的家庭规模Fig.1 Family size of different relocationwill

表4 不同搬迁意愿的文化、收入、年龄、政治面貌、打工经历特征Tab.4 Education level,income,age,political background and working experience of different family unit:person,thousand yuan,percent

图2 对搬迁后遭遇不满时的预期态度Fig.2 Desired attitudes to dissatisfaction in the future

因变量为“是否愿意搬迁”(愿意搬迁=1,不愿搬迁=0),绘制散点图发现它与各因素非线性关系,不适合采用线性回归法。该因变量只有两个值:“是”和“否”,可采用二元逻辑回归法。根据描述性分析,最终选择了12个自变量、两对交互作用的自变量进入回归分析:村地理位置,户主年龄,户主受教育年限,户人均收入,户人口数,户60岁及以上人数,户党员数,农忙是否换工,户主年龄3户主受教育年限,户农业收入比,户农业收入比3户人均收入,户本地工资占收入比,户均受教育年限,户均年龄。其中,村地理位置和农忙是否换工是哑变量。二者的赋值分别为:“村地理位置”中,近郊村=0(参照类),较远村=村地理位置(1),偏远村=村地理位置(2);“农忙是否换工”中,是=0(参照类),否=农忙是否换工(1)。利用spss.13.0软件,选择二项logistic回归法建立回归模型;194例样本中,有效样本数为172例。

4.2 模型及其检验

采用“Backward Stepwise(Likelihood Ratio)”作为自变量筛选方法,经过4次迭代后,得到如下结果:

4.2.1 回归模型显著性检验

模型的卡方显著水平为0.000,即所有自变量回归系数同时为零的概率是零,说明模型整体检验十分显著。

4.2.2 模型拟合优度检验

本模型中,Cox&snell Square和Nagelkerke R Square分别为0.300和0.486,说明拟合效果比较不错。

Hosmer-lemeshow检验得到卡方的显著水平为0.482,远大于0.05,表明由预测概率获得的期望频数与观察频数之间的差异无统计学意义,即模型拟合效果较好。

模型的分类结果表明,观测时不愿搬迁的案例中,预测正确的占95.0%;观测时愿意搬迁的案例中,预测正确的占43.8%;总体的预测正确率为85.5%。

4.2.3 ROC曲线分析

以预测概率为检验变量,因变量“是否愿意搬迁”为标准,进行ROC曲线分析,得到ROC曲线下面积为0.894,远超过0.5,显著水平为0.000,可见模型拟合效果很好。

4.2.4 模型参数估计及其显著性检验

表5显示,在5%的显著水平上,村地理位置、户主年龄、户主受教育年限、户主年龄3户主受教育年限、户农业收入比、户农业收入比3户人均收入、户人口数、户均年龄、户党员数这9个变量,顺利通过了Wald检验。农忙是否换工没有通过显著性检验,但是如果删除它,会对模型产生影响,影响的显著水平为0.056,因此予以保留。

由表4可以建立待迁移民搬迁意愿的预测概率模型:

表5 进入方程的变量Tab.5 Variables in the equation

则有

4.3 主要结论

4.3.1 家庭拥有的资源现状对搬迁意愿有显著影响

从表5和模型,我们可以推出以下结论:

(1)非农就业机会少,则搬迁意愿强。“农业收入比”的发生比为26.623,在所有因素中对搬迁意愿的影响最大。该指标越大,说明外出务工机会越少,对土地的依赖性越强,在丹江口库区优质土地淹没殆尽的情况下,意味着生活状况较差,因此,相对于有更多非农就业机会的农户而言,更加乐意搬迁。

(2)村地理位置的影响居第二位。偏远村的待迁移民,愿意搬迁的发生比是近郊村的8.729倍。这与描述性分析一致。郧县柳陂镇距县城仅5 km,距十堰市15 km,土地肥沃,交通方便,是农业部确认的首批无公害蔬菜生产基地之一,其中受访的刘家桥村大部分农民是蔬菜专业种植户,没有一户愿意搬迁。同理,杨溪铺镇财神庙村也距县城较近,同样没有一户愿意搬迁。而淅川县金河镇石井村与郧县青曲镇郑家河村的受访户老移民较多,多居住在山上,土地少且薄,饮水困难,房屋破旧,尤其郑家河村地理位置非常偏远,故搬迁愿望比较强烈。

(3)收入水平与搬迁意愿负相关。“户农业收入比3户人均收入”的偏回归系数为负(sig.<0.05),已知农业收入比是正向影响,人均收入与农业收入比的Pearson相关系数为-0.211(sig.=0.003),可推知人均收入越高,越不愿意搬迁。从描述性分析也可得知,不愿意搬迁户的人均收入约为愿意搬迁户的两倍。一般而言,目前收入越高,意味着搬迁的代价越大,从而搬迁的态度愈谨慎。

(4)故土的社会资源越多,搬迁意愿越低。首先,家庭规模越大,迁移意愿越低:户人口数每增加一人,愿意搬迁的发生比降低约0.5倍。家庭人口越多,在当地拥有的社会资源越多,搬迁的机会成本越高,因而搬迁意愿下降。第二,户均年龄对搬迁意愿有显著负影响:户均年龄每增加一岁,搬迁意愿发生比降低约0.9倍,即越年轻的家庭越乐意搬迁。我们调查了不愿搬迁的原因,60岁以上老人提及最多的是“故土难离”、“年龄大了”,这与描述性分析也一致。老年人在故土投入更多、拥有更多情感和熟人资源,而搬迁后的机会却微乎其微,因而不愿搬迁。

(5)农忙是否换工对搬迁意愿的影响不具有统计学意义。但结合描述性分析可知,农忙不换工的家庭搬迁意愿明显低于换工家庭。不换工的家庭主要是老人户、多劳力户、半工半农户、机械化户和工商业户,均属于上述资源多或者成本高的情形。

4.3.2 户主特征对家庭的搬迁意愿有显著影响,传统权威仍有显著作用

在家长制中,户主是家中的绝对权威。虽然解放后我国家庭中的成员角色发生了很大变化,但是农村家庭仍保持着家长制传统,因而户主必然在家庭搬迁意愿形成起重要作用。上述模型中,户主年龄与户主受教育年限的影响为负,即:户主年龄越大,越不愿意搬迁;户主受教育年限越长,越不愿意搬迁。户主年龄每增加一岁,其愿意搬迁概率的发生比降低0.7倍;户主受教育年限每增加一年,其愿意搬迁概率的发生比降低约0.1倍。户主是小学文化程度的家庭,愿意搬迁的比例达到37.1%,远远超过17%的整体平均搬迁意愿。

但是,户主年龄与户主受教育年限的交互作用却对搬迁意愿产生正向影响。该变量的回归系数为正,Exp(B)=1.045,说明户主年龄每增加一岁同时受教育年限增长一年,愿意搬迁的发生比提高约一倍。

5 讨论与建议

综合以上分析,本文提出两点建议:

(1)选择经济水平较高的安置地是提高搬迁预期和搬迁意愿的重要因素。按照本文的假设及结论,迁移态度主要基于对搬迁收益与当前收益的比较而形成。目前收益较高者,如预期将来收益可能不如现状,就不愿意搬迁。因此,经济水平较高的安置地仍然是理论和实践都支持的选择。

(2)区别各群体的不同资源和预期,匹配适合的搬迁安置和补偿方式。首先,不应继续坚持农村移民以农业和土地安置为主的方式。农村企业和作坊,可按其愿望迁入城镇或工业区;不愿意要土地、举家长年打工的家庭,可自愿迁入城镇;60岁以上的老人户,应主要采取后靠或投靠子女的方式,并以非土地安置为主。既可减轻土地压力,又可避免老年群体远迁导致的不适应。第二,分步搬迁。搬迁愿望强烈的偏远地区移民可以先搬,既能减轻一次性搬迁的难度,又能形成示范作用和对后迁移群体的压力。第三,补偿方式应多样灵活。不同群体偏好不同种类的资源,可在土地之外采取粮食、现金、保险、生产设备、子女教育等多种补偿方式,既能使移民有选择余地和长期保障,又能减轻一次性支付的资金压力。最后,搬迁村不必仅限于淹没村,可以是受淹没影响的村或者淹没村附近的村。这些村部分村民有强烈的迁移愿望,可以考虑纳为移民,腾出土地安置不愿远迁的淹没村移民。总之,搬迁、安置和补偿的方式应该有多种方案组合,把选择的权利尽量交给移民自己,由他们在分析自身资源的基础上权衡利弊、进行抉择,有利于增强移民的理性判断,减少对政府的依赖和盲目行为。

致谢:感谢谭秋成教授、周海林研究员、郑鑫博士及课题组所有成员对本文提出建议,感谢付静尘博士和陈秋红博士为移民问卷修改提出建议。

References)

[1]Cernea,M M,CMcdowell.Risks and Reconstruction,Experiences of Resettlers and Refugees[R].The World Bank,2000:20358.

[2]Cernea M M.The Risks and Reconstruction Model for Resettling Displaced Populations[J].World Development,1997,25(10):1569-1587.

[3]Dwivedi R.Models and Methods in Development2Induced Displacement2 Review Article[J].Development and Change,2002,33(4):709-732.[4]Roli Asthana. Involuntary Resettlement: Survey of International Experience[J].Economic and Political Weekly,1996,31(24):1468-1475.

[5]Yee Keong Choy.Sustainable Development and the Social and Cultural Impact of a Dam-Induced Development Strategy-the Bakun Experience[J].Pacific Affairs,2004,77(1):50-68.

[6]S Parasuraman.Development Projects,Displacement and Outcomes for Displaced:Two Case Studies[J].Economic and PoliticalWeekly,1996,31(24):1529-1532.

[7]N Purendra Prasad and SParasuraman.Differential Distribution of Social Cost:an Electricity Generation Plant in Telengana[J].Economic and PoliticalWeekly,1997,32(35):2218-2222.

[8]Enakshi Ganguly Thukral. Development, Displacement and Rehabilitation:Locating Gender[J].Economic and Political Weekly,1996,31(24):1500-1503.

[9]Yan Tan,Brett Bryan,Graeme Hugo.Development,Land-use Change and Rural Resettlement Capacity:a Case Study of the Three Gorges Project,China[J].Australian Geographer,2005,36(2):201-220.

[10]JBandyopadhyay,B Mallik,M Mandal,S Perveen.Dams and Development:Report on a Policy Dialogue[J].Economic and Political Weekly,2002,37(40):4108-4112.

[11]杨文健.中国水库农村移民安置模式的研究[D].南京:河海大学,2004.[Yang Wenjian.Research on Resettlement Mode of Rural Resettlement Induced by Reservoir[D].Nanjing:University of Hehai,2004.]

[12]陶传进.工程移民搬迁动力分析框架[J].社会学研究,2000,(2).[Tao Chuanjin.The Analysis Frame of Moving Dynamic of Resettlement Induced by Project.Sociological Studies,2000,(2).]

[13]翁定军.冲突的策略[D].上海:上海大学,2005.[Weng Dingjun.Strategy of Conflicts[D].Shanghai:University of Shanghai,2005.]

[14]张鹏,陈娟.三峡库区外迁移民的社区文化冲突与对策[J].东北师大学报:哲学社会科学版,2006,(6):146-149.[Zhang Peng,Chen Juan.Cultural Conflictsand the Countermeasures for the Movingout Resettlement of the Three Gorges[J].Transaction of Northeast Normal University:Philosophy and Social Sciences Edition,2006,(6):146-149.]

[15]周晓春.三峡农村移民的社会资本与经济适应[D].武汉:华中科技大学,2002.[Zhou Xiaochun.The Social Capital and the Economic Adaptability of Resettlement from the Three Gorges[D].Wuhan:Central China University of Science and Technology,2002.]

[16]风笑天.“落地生根?”:三峡农村移民的社会适应[J].社会学研究 ,2004,(5):19-27.[Feng Xiaotian.“Foll and Take Root”?:Social Adaptability of Rural Resettlement from the Three Gorges[J].Sociological Studies,2004,(5):19-27]

[17]朱农.三峡库区移民人口心理状况分析[J].经济评论,1995,(3):26-31.[Zhu Nong.The Analysis of Psychological Status of Resettlement from the Three Gorges[J].Economic Review,1995,(3):26-31.]

[18]王小璐,风笑天.三峡库区待迁移民的搬迁态度及其影响因素[J].市场与人口分析,2004,10(1):28-34.[Wang Xiaolu,Feng Xiaotian.The Attitudes to Relocation and the Factorsof Resettlement to be Moved of the Three Gorges[J].Market and Population Analysis,2004,10(1):28-34.]

[19]王茂福.水库移民返迁——水库移民稳定问题研究[M].武汉:华中科技大学出版社,2008.[Wang Maofu.The Moving Back of Reservoir Resettlement:the Study of Reservoir Resettlement’s Stability[M].Wuhan:Huazhong Universty of Science&Technology Press,2008.]

[20]Cernea.Why Economic Analysis is Essential to Resettlement:a Sociologist’s View[J].Economic and Political Weekly,1999,34(31):2149-2158.

Analysis of the Attitudes to Resettlement of Farmers to Be Relocated in Danjiangkou Reservoir Area

TANG Yong2zhi1,2
(1.Rural Development Institute,Chinese Academy of Social Sciences,Beijing 100732,China;2.Economics School,Southwest University for Nationalities,Chengdu Sichuan 610041,China)

Danjiangkou Dam Heightening Project will make about 330,000 people be relocated.It is imperative to know these people’s attitudes to relocation and the factorswhich lead to such attitudes.We argue the determinant factorof attitudes iswhether the expected benefits exceed the current income.By logistic regressive analysis of the data from the survey of 194 households’questionnaires in Danjiangkou reservoir area,we draw some conclusions:the current agricultural income ratio,far away village,far village,average ageof familymembers,age of household’s head,family size,exchanging labor or not in busy farming season,education level of household’s head and party members’quantity change in one unit,the OR ofwilling to relocate are 26.6,8.7,3.1,0.9,0.7,0.5,0.2,0.1 and 0.1.Among them,the last six indicators are negative effects.It can be seen,higher non-agricultural income proportion,better location,human resources,political resources and social resourceswill influence attitudes negatively.So,at first,it is important to choose a better place than the origin one as the destination.Then,people should be removed step by step and the resettlement and compensation should be flexible.

Danjiangkou;farmers to be relocated;attitudes;expected return;logistic regressionmodel

TV212.58,F062.6

A

1002-2104(2010)05-0057-07

10.3969/j.issn.1002-2104.2010.05.010

2010-02-12

唐勇智,博士生,讲师,主要研究方向为农村工业化与城镇化。

3该文系“十一五”国家科技支撑计划重点项目“提高区域协调度的多尺度计算机仿真技术研发”(NO.2006BAC18B00)“生态补偿关键技术开发与示范应用”课题(NO.2006BAC18B04)的部分成果。

(编辑:李 琪)