水库移民安置区土地流转规模的影响因素分析——基于Logit模型的实证研究

资源与产业 ›› 2010, Vol. 12 ›› Issue (3): 77-80.

水库移民安置区土地流转规模的影响因素分析——基于Logit模型的实证研究

熊成喜^1,2，陈银蓉 ¹，张舒¹

(1华中农业大学土地管理学院，湖北武汉 430070；2夷陵区国土资源局，湖北宜昌 443100)

收稿日期:2009-07-30 修回日期:2010-05-10 出版日期:2010-06-20 发布日期:2010-06-20
作者简介:熊成喜（1984— ），男，硕士生，主要从事土地利用规划与管理研究。E-mail:xiongchengxi@163.com
基金资助:
西北勘测设计研究院资助课题《水电工程建设征地移民安置过程中土地流转问题研究》。

A CASE STUDY ON LOGIT MODEL: FACTORS OF LAND CIRCULATIONSCALE IN RESERVOIR IMMIGRATION RESETTLEMENTS

XIONG Cheng-xi ^1,2, CHEN Yin-rong ¹, ZHANG Shu ¹

(1College of Land Management, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China;
2The Bureau of Land Resource YiLing Autonomous County, Yichang 443100,China)

Received:2009-07-30 Revised:2010-05-10 Online:2010-06-20 Published:2010-06-20

摘要/Abstract

摘要：

探寻水库移民安置区土地流转规模的主要影响因素可以为水库移民工作的顺利开展提供帮助。本文采用模型研究和实证研究得出，家庭人口数、文化程度、职业、土地承包数量、土地补偿水平、农户收入水平、生活期望值和对土地的依赖性8个因素是制约土地流转规模的主要因素。可采取控制人口数量、提高安置区居民的收入水平和文化程度、组织农民参加技能培训、提高土地补偿水平、增加非农就业机会与减弱农民对土地的依赖性等措施，来增加水库移民安置区土地流转的规模。

关键词: 土地资源, 土地流转规模, Logit模型, 影响因素

Abstract:

This paper, aiming at the major factors of land circulation scale in Reservoir Immigration Resettlements, bases on modeling study and case study, concludes that eight factors are the key points to limit the land circulation scale, including family member number, education, occupation, land contracted quantity, land compensation level, farmer's income level, life expectation and land dependence, and presents many means to increase the land circulation scale in reservoir immigration resettlements such as controlling populations, increasing resident's income and education, training farmers with technology, increasing land compensation, increasing non-agricultural employments and decreasing land dependence, etc.

Key words: land resources, land circulation scale, Logit model, factors

中图分类号:

F301.21

熊成喜, 陈银蓉, 张舒. 水库移民安置区土地流转规模的影响因素分析——基于Logit模型的实证研究[J]. 资源与产业, 2010, 12(3): 77-80.

XIONG Cheng-xi, CHEN Yin-rong, ZHANG Shu . A CASE STUDY ON LOGIT MODEL: FACTORS OF LAND CIRCULATIONSCALE IN RESERVOIR IMMIGRATION RESETTLEMENTS[J]. Resources & Industries, 2010, 12(3): 77-80.

[1]	陈文烈, 李燕丽. 我国丝绸之路经济带节点城市环境效率及其影响因素[J]. 资源与产业, 2023, 25(5): 1-9.
[2]	王帮俊, 崔林玉. 城市人均能源消费时空差异及收敛性分析——基于中国243个地级城市数据[J]. 资源与产业, 2023, 25(3): 31-41.
[3]	张琳, 葛建平. 稀土产业升级研究综述：现实困境、影响因素和可选路径[J]. 资源与产业, 2022, 24(2): 1-9.
[4]	张丽娟, 廖珍杰. 广州长隆网络关注度时空演变特征及影响因素分析[J]. 资源与产业, 2021, 23(6): 95-105.
[5]	付晓灵, 翟子瑜. 水环境治理PPP项目利益主体行为的演化博弈研究[J]. 资源与产业, 2021, 23(3): 70-78.
[6]	简晓彬, 陈伟博, 赵洁. 欠发达地区工业发展的碳排放效应、影响因素及减排潜力——以苏北为例[J]. 资源与产业, 2021, 23(1): 35-45.
[7]	张在旭, 黄卓琳. 中国省际绿色技术创新效率测度及影响因素研究[J]. 资源与产业, 2020, 22(6): 1-8.
[8]	钱敏，高璐. 基于GDIM的陕西省工业碳排放影响因素研究[J]. 资源与产业, 2020, 22(2): 18-24.
[9]	朱灵伟，李冬青，罗罡辉，等. 农地碳排放影响因素空间差异性研究-基于STIRPAT和GWR模型的实证分析[J]. 资源与产业, 2019, 21(6): 82-91.
[10]	陈翠芳，卢新海，刘茜，等. 城市土地集约利用能提升经济增长质量吗？[J]. 资源与产业, 2019, 21(3): 67-74.
[11]	刘霆，李业锦，任悦悦，等. 我国资源枯竭型城市转型的影响因素[J]. 资源与产业, 2019, 21( 1): 45-53.
[12]	李永波，段永强. 环境约束下全要素能源效率及其影响因素分析:基于山东省17个地级市面板数据的实证研究[J]. 资源与产业, 2016, 18(4): 122-128.
[13]	刘隽，李惠娟，王业矗. 基于LMDI模型的资源型城市工业废气排放影响因素研究——以徐州为例 [J]. 资源与产业, 2016, 18(1): 1-6.
[14]	郭晓飞，孔锐. 基于灰色关联度的青海省黄金开发利用影响因素研究[J]. 资源与产业, 2016, 18(1): 43-49.
[15]	任静. 碳排放影响因素研究综述[J]. 资源与产业, 2015, 17(1): 79-83.