農戶參與農地整治的空間特征及其影響因素分析
——以甘肅省河西走廊區為例

劉 洋，陳 英，張玉嬌，田 豐

(甘肅農業大學 資源與環境學院，甘肅 蘭州 730070)

農戶參與農地整治的空間特征及其影響因素分析
——以甘肅省河西走廊區為例

劉 洋，陳 英*，張玉嬌，田 豐

(甘肅農業大學 資源與環境學院，甘肅 蘭州 730070)

為深入研究農戶參與農地整治項目的空間區域差異及其影響因素，對河西走廊15個縣(市、區)的農地整治項目進行實地調查走訪，采用模糊綜合評判法測算農戶參與的水平，運用探索性空間數據分析法(ESDA)測評農戶參與的空間格局及區域差異，并運用空間計量模型分析農戶參與的影響因素。研究結果表明：(1)河西走廊農地整治農戶參與水平普遍較低，空間區域差異明顯，具有顯著的正的空間自相關性；(2)河西走廊農戶參與水平“熱點區域”集中分布在東部石羊河流域和西部疏勒河流域，“盲點區域”則處于中部黑河流域的肅州區、高臺縣、臨澤縣，總體呈現出空間地域上“兩頭高中間低”的“啞鈴”結構；(3)空間誤差回歸分析表明，在考慮了空間地理效應之后，“農戶耕地塊數”“村領導對待整治項目態度”“農戶對種植農產品市場預期”等因素對農戶參與空間差異產生了更為顯著的影響。根據區域實際情況，剖析農地整治中農戶參與的空間格局及其影響因素的內在機理，可為政府和國土部門制定差別化的農戶參與激勵政策以提升農地整治的績效及農戶有效參與度提供理論依據和參考方法。

農地整治；農戶參與；探索性空間數據分析；空間計量模型；河西走廊

農地整治不僅是優化農用地結構、協調人地矛盾、保障糧食安全的重要手段，還是推進農業供給側結構性改革、促進城鄉一體化發展的內在要求。農民作為農地整治項目最終的使用者和受益者，最關心工程的質量，積極有效地引導農民參與農地整治，才能使項目選址更科學，規劃設計更完善，實施更順利[1-2]。2016年國土資源部頒布的《全國土地整治規劃(2016—2020年)》和《關于扎實推進高標準農田建設的意見》均提出：鼓勵各地因地制宜成立土地整治理事會，明確公眾參與方式，完善公眾參與程序，切實做到整治前農民自愿、整治中農民參與、整治后農民滿意。因此，農地整治項目的決策與規劃實施既要關注農民的接受程度，同時要考慮其質量，這就決定了在農地整治項目過程中應合理調動公眾的參與興趣，提高農民參與程度。

近年來，農戶參與農地整治項目的有關問題同樣引起了學術界的高度重視。國外學者多從利益相關者的角度來研究農戶參與農地整治的原因、特點及實施模式[3-4]；國內學者對農戶參與農地整治項目的現狀及存在的問題[5-6]、參與意愿及參與層次[7-8]、參與的制約因素[9-11]、參與的機制[12]、參與的法律保障[13]等方面進行了大量研究。綜觀已有研究發現：第一，從研究角度看，已有研究側重于從經濟學、社會學、管理學等非空間角度對農戶參與農地整治的現狀、存在問題及參與意愿進行研究，從區域空間差異角度分析的研究相對較少；第二，從研究方法看，已有研究側重于傳統的計量經濟模型，忽視了數據的空間屬性，特別是缺少GIS空間分析方法的應用；第三，對農戶參與影響因素的研究側重于傳統的回歸模型進行分析，忽視了不同區域空間單元相互作用的影響，由此可能產生估計偏差；第四，從研究區域看，已有研究側重于中東部經濟發達地區，對西部欠發達地區尤其是河西走廊地區鮮有涉及。

基于以上研究背景，選取河西走廊除少數民族地區及嘉峪關市以外的15個縣(市、區)，從縣域空間尺度出發，在大樣本數據調查的基礎上，借助Geoda和GIS軟件對河西走廊地區農地整治農戶參與的空間格局進行可視化表達和分析，并用空間計量模型探討影響因素對農戶參與空間差異特征的影響機理。通過剖析農地整治中農戶參與的空間格局及其影響因素的內在機理，為政府和國土部門制定區域差別化的農戶參與激勵政策以提升農地整治的績效及農戶有效參與度提供理論依據和方法參考，且有助于豐富農地整治農戶參與的研究視角。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

河西走廊是“一帶一路”經濟帶的重要組成部分，位于甘肅省西北部狹長高平地。地域上由張掖、酒泉、嘉峪關、金昌和武威5個地級市組成，是甘肅省農業和農村的精華，同時是我國西部大開發的重點地區[14]。自2001年國土資源部下達首批國家投資農地整治項目以來，農地整治已在甘肅省蓬勃展開，而河西走廊是甘肅省目前農地整治項目開展較多，成效較好的地區。鑒于此，研究中選擇河西走廊除少數民族自治縣和嘉峪關市(城鎮化率93.41%)以外的農村和農業人口占較大比重的武威、張掖、金昌及酒泉4個地級市作為研究區域。

1.2 數據來源

課題組根據相關文獻[1，6，15]和區域的實際情況，采用頭腦風暴法和歸納法，咨詢相關專家，從農地整治的可研與決策、規劃設計、施工與竣工驗收、后期反饋4個階段出發推導出盡可能多的測度農戶參與的最初指標，并于2016年5月對武威市涼州區進行預調查，采取訪談和問卷形式獲取有效問卷49份，并進一步核查完善問卷結構，得到正式問卷。通過SPSS19.0對預調查數據的量表進行信度和效度檢驗，得到KMO=0.825>0.7，Barelett球狀檢驗P=0.000<0.05，且Cronbach a系數=0.836>0.8，證明量表信效度良好，適于進行大規模正式問卷調查。正式調查分別于2016年5—7月和2016年11月—2017年1月進行，共選取了河西走廊51個農地整治項目，按照分層隨機抽樣原則最終確定了1 214戶農戶為樣本，其中有效問卷1 149份，累計調查問卷有效率達到94.65%。樣本特征如表1所示。

1.3 研究方法

1.3.1 模糊綜合評判法

模糊綜合評判法是一種基于模糊數學的綜合評定方法，能夠清晰、較好地解決模糊的和難以量化的問題。其基本原理[16]為：設給定兩個有限論域：U={u1，u2，…，um}，V={v1，v2，…，vn}。U是綜合評判的指標集，V是評判集，評價結果為f:U→V的一個模糊映射，即X·R=Y。其中X為U上的模糊子集，X={x1，x2，…，xm}，0≤xi≤1，Σxi=1，xi為ui對X的隸屬度；Y={y1，y2，…，yn}，0≤yj≤1，Σyj=1，yj為vj對Y的隸屬度。

(1)

式(1)中：rmn為um的評價對等級vn的隸屬度。

由于農地整治農戶參與是一個復雜的概念體系，所以首先確定農戶參與各測度項及其權重值，然后再進行模糊綜合評判。

1.3.2 探索性空間數據分析(ESDA)法

ESDA是SDA空間數據分析技術的一種，主要用于表示研究對象的空間分布和空間關聯模式。空間自相關作為ESDA的核心內容，是根據研究對象屬性的空間位置相似性來測評區域內同一變量的相關性[17-18]，包括全局和局部空間自相關兩種形式，常用指標是Moran’sI。

全局Moran’s

(2)

式(2)中：N為格數據數目；Yi和Yj分別為空間對象在第i，j兩點的屬性值，可以為Y的平均值;Wij為空間對象在第i，j兩點之間的連接關系。

表1 河西走廊調查樣本特征描述

Table 1 The surveyed sample characteristics in Hexi Corridor

類型Type特征Characteristic頻數(戶/人)Frequency(Household/Person)比重Proportion/%類型Type特征Characteristic頻數(戶/人)Frequency(Household/Person)比重Proportion/%性別男Man90979.12調研區域敦煌市DunhuangDistrict716.11Gender女Woman24020.88Research瓜州縣GuazhouCounty453.92年齡30歲以下Below30years867.47area玉門市YumenDistrict635.56Year30～40歲30-40years22119.25金塔縣JintaCounty1069.3041～50歲41-50years36231.47肅州區SuzhouDistrict1008.9351～60歲51-60years30226.29高臺縣GaotaiCounty786.8460歲以上Above60years17815.52臨澤縣LinzeCounty695.65文化程度小學及以下Belowprimary62154.02甘州區GanzhouDistrict908.11Education初中Junior43537.93民樂縣MinleCounty645.93高中及以上Abovesenior938.05山丹縣ShandanCounty908.11家庭人口數3人以下847.33金川區JinchuanDistrict473.74Family3～5人84073.13永昌縣YongchangCounty584.56population5人以上22519.54民勤縣MinqinCounty1069.30農戶類型純農戶Purefarmers20717.96涼州區LiangzhouDistrict1119.66Farmerstype以農為主的兼業戶Agricultureasmain44838.94古浪縣GulangCounty514.28非農為主的兼業農戶Non-agricultureasmain49442.96———

(3)

式(3)中：S2為yj的離散方差，為平均值；Wij為權重矩陣。

1.3.3 空間計量模型法

空間滯后模型(spatial lag model)與傳統的回歸模型相比，考慮了因變量的空間相關性，同時模型中滯后變量系數可以直觀地反映空間擴散的程度[19]。其表達式為：

y=ρWy+Xβ+ε。

(4)

式(4)中：W為n×n階權重矩陣；ρ為空間滯后變量Wy的系數；X為n×k的自變量矩陣；β是與自變量X相關的參數向量；ε為正態分布的隨機誤差向量。

空間誤差模型(spatial error model)，即當假定研究對象的空間特性是由忽略的變量產生效應時，空間誤差模型為此提供了一種準確的測度方式。其表達式為：

y=Xβ+εε=λWε+μ。

(5)

式(5)中:ε為隨機誤差項；λ為回歸殘差之間空間相關性強度[20]。

2 結果與分析

2.1 農戶參與的模糊綜合評判

由于涉及的縣域較多，需要分縣(市、區)進行模糊綜合評判。以武威市涼州區為例，采用熵權法確定各指標的權重，熵權法作為一種客觀的綜合定權方法目前已得到了廣泛應用[19，21]。農戶參與的各指標及權重如表2所示。

根據農戶參與程度高低劃分為李克特五級量表，建立評判集V={v1，v2，v3，v4，v5}={很高，較高，中等，低，很低}，并賦值5、4、3、2、1，依據公式(1)進行模糊綜合評判[22]，得到涼州區農地整治農戶參與的模糊綜合評判值為71.64，基于以上方法，分別測算剩余14個縣(市、區)的農戶參與評判值。評判結果如表3所示。

根據模糊綜合評判結果，河西走廊農地整治農戶參與平均分值為59.96，總體水平普遍較低。排名前5的縣級單元農戶參與平均分值為72.96，占全區的比重達40.56%；而排名后5的縣級單元農戶參與平均分值為46.66，占全區的比重為25.94%，兩者差異明顯。采用分位法將15個縣(市、區)的農戶參與度分為4個等級(圖1)，空間可視化結果表明，農地整治中農戶參與局部空間存在顯著差異。總體而言，河西走廊農戶參與水平呈現東、西部高，中部低，石羊河流域(涼州區、金川區、永昌縣、民勤縣)和疏勒河流域(瓜州縣、玉門市)明顯高于黑河流域(民樂縣、臨澤縣、高臺縣)的基本格局。

2.2 農戶參與的空間格局分析

表2 農地整治農戶參與的指標體系及其權重

Table 2 The index system and weight of farmers’ participation in rural land consolidation

表3 河西走廊各縣(市、區)農戶參與模糊綜合評判結果

Table 3 The fuzzy comprehensive evaluation results of the farmers’ participation in each county of Hexi Corridor

地區Area分值Score歸一化Standardization地區Area分值Score歸一化Standardization敦煌市DunhuangDistrict51.520.65民樂縣MinleCounty46.390.59瓜州縣GuazhouCounty78.661.00山丹縣ShandanCounty56.210.71玉門市YumenCounty75.350.96金川區(金昌)JinchuanDistrict70.660.90金塔縣JintaCounty58.160.74永昌縣YongcahngCounty68.480.87肅州區(酒泉)SuzhouDistrict60.160.76民勤縣MinqinCounty64.910.83高臺縣GaotaiCounty41.140.52涼州區(武威)LiangzhouDistrict71.640.91臨澤縣LinzeCounty43.520.55古浪縣GulangCounty50.710.64甘州區(張掖)GanzhouDistrict61.960.79———

圖1 河西走廊農戶參與度分縣(市、區)分位等級圖(4級)Fig.1 The farmers’ participation at the county level (4 levels) in Hexi Corridor

利用Geoda和GIS軟件，基于queen鄰接方式建立空間權重矩陣，依據公式(2)和(3)對河西走廊農戶參與進行全局和局部空間自相關分析。

由圖2可知，在a=0.01的顯著性水平下，農戶參與的Global Moran’sI系數為0.572 3，sd=0.249 5，Z-value=2.594 4，計算結果通過了Z值檢驗(P-value=0.005)，說明河西走廊農戶參與在縣域層面上存在正的全局空間自相關，呈現空間趨同性，在整體上達到空間均衡狀態，即農戶參與水平較高的縣域空間單元相鄰接，農戶參與水平較低的縣域空間單元相鄰接，空間同質性較強。

圖2 Moran’s I檢驗圖Fig.2 The numerical value of Moran’s I test

LISA集聚圖(圖3)的結果進一步表明，河西走廊地區農地整治農戶參與具有東部和西部高值聚集，中部低值聚集，呈現出空間地域上“兩頭高中間低”的“啞鈴”結構。農戶參與水平較高的縣主要處在擁有昌馬、雙塔、花海三大灌區的疏勒河流域(瓜州縣、玉門市)和擁有南、北兩大盆地的石羊河流域(涼州區、金川區、永昌縣、民勤縣)，這些單元形成了“高-高(High-High)”聚集的熱點區域，流域內的其他縣農戶參與水平也相對較高；農戶參與的“低-低(Low-Low)”聚集盲點區域主要處在河西走廊中部黑河流域的肅州區、民樂縣、臨澤縣和高臺縣，這些單元形成了農戶參與的低值分布“帶”，空間差異性較小。“高-低(High-Low)”區域主要分布在金塔縣、甘州區、山丹縣，尤其金塔縣緊鄰熱點區域(玉門市)，受到其明顯的輻射帶動作用，這表明處于高值區的玉門市(75.35)對金塔縣(58.16)的空間溢出效應要遠強于周邊分值較低的高臺縣(41.14)；類似地，山丹縣(56.21)同樣受到高值區的永昌縣(68.48)的溢出效應強于低值的民樂縣(46.39)。“低-高(Low-High)”區域主要分布在敦煌市(51.52)、古浪縣(50.71)，兩者同樣緊鄰熱點區域的瓜州縣(78.66)和涼州區(71.64)，但未受到其輻射帶動影響，空間差異較為明顯。

圖3 河西走廊農戶參與LISA集聚圖Fig.3 The LISA cluster map of the farmers’ participation in Hexi Corridor

上述空間相關性分析表明，農戶所處的縣域不同，農地整治中農戶參與水平存在一定差異，整體上，河西走廊農戶參與呈現東部和西部高于中部的狀態。農戶參與的分位等級圖(圖1)和LISA集聚圖(圖3)的高值和低值區域基本吻合，兩者均顯示處于河西走廊西部的疏勒河流域和東部的石羊河流域處于高值區，中部的黑河流域處于低值區，這表明河西走廊西部和東部相比于中部農戶參與積極性相對較高。而與分位等級圖相比，局部空間自相關LISA集聚圖更能直觀地反映農戶參與的空間集聚類型，并可以通過后者進一步加深對前者的理解。

2.3 農戶參與空間差異的影響因素分析

通過前文分析可知，河西走廊農地整治中農戶參與在空間上并不是隨機分布的，而是在全局和局部存在顯著的差異特征，因而引入空間計量模型對農戶參與的區域空間差異作用機理進行分析是有必要且可行的。

2.3.1 變量選取與模型構建

農戶參與農地整治不僅受到農戶自身個體特征的影響，也受到外部復雜環境的影響。基于已有文獻研究[7，9，23]和各縣的特殊性、數據可獲得性，咨詢領域內相關專家，將影響農戶參與的因素歸納為以下5類：個體特征、家庭特征、村莊特征、項目特征、外部特征(表4)。為了消除多重共線性的影響，經檢驗方差膨脹因子(VIF=3.111)和條件指數(CI=1.206)均小于10，表明所選擇的12個解釋變量間不存在多重共線性。依據公式(4)和(5)，構建空間計量模型如下：

表4 農戶參與的解釋變量及說明

Table 4 The explanatory variables and descriptions of the farmers’ participation

以上數據由調查問卷及統計整理歸納得到。

The above data are obtained by questionnaires and statistics.

空間滯后模型(SLM)表達式為

y=a+ρWy+bx1+cx2+dx3+...+mx12+ε。

其中:ρ為空間滯后系數；W為權重矩陣。

空間誤差模型(SEM)表達式為

y=a+bx1+cx2+dx3+…+mx12+ε。

ε=λWε+μ。

其中：λ為回歸殘差系數；ε為隨機誤差項。

2.3.2 結果分析

為選定合適的測度模型，同時運用OLS模型、空間滯后模型(SLM)和空間誤差模型(SEM)分析農戶參與的影響因素(表5)。

由表5中模型的估計結果可以發現，空間滯后項ρ(0.183)和空間誤差項λ(0.417)分別通過了5%和1%的顯著性水平檢驗，說明縣域單元間存在顯著為正的空間自相關，即農戶參與在相鄰縣域間存在正向空間溢出效應，這與前文農戶參與的空間差異格局相吻合。三種模型中空間誤差模型的R2和LIK都是最高的，AIC和SC都是最低的，由此說明空間誤差模型的擬合效果更好，解釋力更強，且其空間誤差項Moran I沒有通過顯著性檢驗，說明模型有效地處理了空間自相關，因此，文中最終選擇空間誤差模型(SEM)進行影響因素分析。

從表5中空間誤差模型的估計和檢驗結果可知，“農戶耕地塊數”“村領導對待整治項目態度”“農戶對種植農產品市場預期”均在1%的顯著性水平上正向影響農戶參與，估計結果與預期方向一致，且影響系數分別由傳統OLS模型的0.379、0.514、0.595提升至0.497、0.637、0.852，對農戶參與空間差異影響最為顯著，說明以上三種影響因素不僅是農戶參與的重要推動力量，同時也是農戶參與空間差異的重要因素，即某一縣域的農戶參與水平不僅直接受區域以上三種因素的影響，同時還受相鄰縣域空間這些因素集聚效應的影響。另外，“對項目認知程度”“項目信息的透明度”“農戶參與是否得到引導”皆在5%的顯著性水平上對農戶參與空間差異產生正向影響，與預期方向一致，說明此三種因素對相鄰縣域農戶參與水平提高具有促進作用。同時，“農業收入占總收入比重”也在10%水平上產生了一定的空間效應。

然而，在個體特征中的“年齡”“教育水平”均未通過10%的顯著性檢驗，這說明兩者對農戶參與的空間差異幾乎沒有影響，不顯著原因可能為調研期間，村中留守的大部分為老年人，文化程度偏低，且差異性較小；另外，“本村經濟發展水平”不顯著的可能原因是：一些經濟水平較高的村，部分農戶希望把農地流轉出去，而部分農戶由于本村耕地質量較高，愿意自己耕種，導致對農戶參與的影響不顯著；“項目管護資金來源”不顯著的可能原因：有些村莊為提高整治效率投入部分資金，但是存在村干部私自挪用資金的腐敗行為，而有些村莊本著公平原則，使農戶享有參與的知情權，因此，對農戶參與的影響不顯著；“外出務工勞動力價格”不顯著的可能原因：盡管勞動力價格高，一些在家鄉打工的農戶利用空余時間積極參與農地整治，而一些在外鄉打工的農戶無法參與農地整治，因此“外出務工勞動力價格”對農戶參與影響并不顯著。

表5 農戶參與的OLS回歸與空間計量模型結果及檢驗

Table 5 The inspection results of the farmers’ participation based on OLS and spatial econometric model

變量VariableOLS模型OLSmodelSLM模型SLMmodelSEM模型SEMmodel年齡Age0.058*0.0210.141教育水平Education0.1050.1220.158對項目認知程度Cognitiveability0.2470.269*0.297**農戶耕地塊數Farmlandpiece0.379*0.422**0.497***農業收入占總收入比重Agriculturalincomepropor-tion-0.205-0.276-0.368*村領導對待整治項目態度Consolidationattitude0.514**0.586**0.637***本村經濟發展水平Economiclevel-0.092-0.225-0.147項目信息的透明度Projectpublicity0.4150.458*0.626**農戶參與是否得到引導Participationguide0.4760.517**0.702**項目管護資金來源Capitalsource0.1690.2030.221農戶對種植農產品市場預期Productsexpectations0.5950.618**0.852***外出務工勞動力價格Laborprice-0.210-0.197-0.328常數項Constant-0.186-0.241-0.158ρ—0.183**—λ——0.417***R20.3220.3980.614LIK42.09544.82648.771AIC51.25249.26140.653SC55.71450.32441.107MoranI指數MoranIindex0.271**——

*、**、***分別表示在10%、5%、1%上的顯著性水平；LIK、AIC、SC用來檢驗模型擬合度的指標，LIK越大，AIC、SC越小，表示擬合度越好。

*， **， *** represent the significance at the level of 10%， 5% and 1%， respectively. LIK， AIC and SC were the indexes to test the fitting degree of the model. The larger the LIK， and the smaller the AIC and SC， the better the fitness.

3 結論與討論

3.1 結論

本研究以河西走廊15個縣(市、區)為空間單元，采用模糊綜合評判定量化測度了農戶參與水平，利用ESDA和空間計量模型對河西走廊農地整治中農戶參與的空間差異及其影響因素進行了實證研究，得到以下結論：

(1)河西走廊農戶參與水平普遍較低，空間格局差異明顯，存在顯著的正的空間自相關性。

河西走廊農地整治中農戶參與在縣域層面上存在顯著為正的全局空間自相關性，整體上達到空間均衡狀態。局部空間自相關結果進一步表明，河西走廊農戶參與具有東部和西部高值聚集，中部低值聚集，呈現出空間地域上“兩頭高中間低”的“啞鈴”結構。農戶參與的熱點區域主要處在河西走廊西部的疏勒河流域(瓜州縣、玉門市)和東部的石羊河流域(涼州區、金川區、永昌縣、民勤縣)，盲點區域主要位于中部黑河流域的肅州區、民樂縣、臨澤縣和高臺縣，且具有一定的正向空間溢出效應。

(2)空間自相關LISA集聚圖相比于分位等級圖，更能體現農戶參與的空間差異和集聚類型。

河西走廊地區農戶參與水平整體上呈現東部和西部高于中部的狀態，在分位等級圖和LISA集聚圖上農戶參與的高值和低值區域基本吻合。但與分位等級圖相比，LISA集聚圖更能直觀地反映農戶參與的空間集聚類型，并可以通過后者進一步加深對前者的理解。

(3)空間誤差回歸分析表明，在考慮了空間地理效應后，農戶耕地塊數、村領導對待整治項目態度、農戶對種植農產品市場預期等因素對農戶參與空間差異產生了更為顯著的影響。

分別運用OLS模型、空間滯后模型(SLM)、空間誤差模型(SEM)對河西走廊農地整治農戶參與影響因素進行分析，研究發現空間誤差模型(SEM)擬合效果更好，解釋力更強，且“農戶耕地塊數”“村領導對待整治項目態度”“農戶對種植農產品市場預期”等因素均在1%水平上產生了顯著的空間影響效應。另外，對“項目認知程度”“項目信息的透明度”“農戶參與是否得到引導及農業收入占總收入比重”也產生了一定的空間效應。

根據研究結論提出如下建議：政府部門應加大農地整治的宣傳力度，提高公眾的認知水平；規范農地整治過程中農戶參與程序，提高項目信息的透明度；對土地細碎化程度較高的地區鼓勵耕地流轉，擴大種田能手的經營規模；合理調動公眾的參與興趣，制定區域差別化的農戶參與激勵政策，根據區域特殊性及因素的影響程度大小，設計出符合農戶意愿，達到農戶滿意的農地整治方案，才能避免項目績效低下、土地撂荒的局面重復上演。

3.2 討論

近年來，隨著我國農地整治的蓬勃開展，在農地整治潛力及標準時序不斷完善的同時[24]，公眾參與的重要性也逐漸提上日程。大部分學者已認識到，農地整治項目引入公眾參與是一種必然趨勢[2，25]。目前，雖然國內外學者對農地整治中農戶參與的現狀及存在的問題、參與意愿及參與層次、制約因素、參與機制及法律保障等進行了大量研究，但從區域空間差異角度分析的研究相對較少，尤其是對河西走廊的研究鮮有報道。本文以河西走廊為例，采用模糊綜合評判法對李克特量表進行了有效的量化處理，結果表明，河西走廊農地整治中農戶參與水平普遍較低，這與喬蕻強等[26-27]學者研究的河西走廊地區和全國范圍內農地整治中農戶參與水平普遍較低相一致；同時運用探索性空間數據分析(ESDA)法測評了農戶參與的空間格局與區域差異，并運用空間計量模型分析了農戶參與的影響因素，研究結果與河西走廊的實際情況基本吻合。

ESDA與GIS技術的結合，不僅可以將空間分析整合到社會科學研究中，而且由于考慮了空間地理效應，可以更為直觀地展示農地整治中農戶參與在地理和空間上的格局特征及其影響因素的分異性，因而非常適合研究區域的差異問題。但是，土地利用在空間上的自相關具有尺度依賴性[28-29]，會隨著研究尺度大小的改變而發生變化，當對農戶參與的空間研究單元從縣級擴大到市(州)級或者縮小到鎮級尺度時，研究結果將有何變化，值得進一步的探討。另外，研究中從農戶個體及家庭、村莊、項目、外部特征歸納的影響因素仍不全面，還需要從地理地貌因素、土地制度政策等角度予以分析，如何更全面深入地分析農戶參與的影響機理還需今后繼續探討。

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(責任編輯 張 韻)

Analysis on spatial characteristics and influence factors of farmers’ participation in land consolidation: A case of Hexi Corridor in Gansu Province

LIU Yang， CHEN Ying*， ZHANG Yujiao， TIAN Feng

(CollegeofResourcesandEnvironmentalSciences，GansuAgriculturalUniversity，Lanzhou730070，China)

Based on the survey data of 15 counties’ rural land consolidation in Hexi Corridor， the spatial characteristics and influence factors of farmers’ participation in rural land consolidation were explored. The fuzzy comprehensive evaluation was used to measure the farmers’ participation， the exploratory spatial data analysis was used to determine the spatial characteristics and differences， and the spatial econometric model was applied to analyze the influence factors. The results showed that：(1) The farmers’ participation was generally low， and the spatial characteristics were obvious， which showed a significant positive spatial autocorrelation. (2) The “hot regions” of farmers’ participation were concentrated in Shiyang River and Shule River Basin， while Suzhou District， Gaotai County， Linze County were the “blind regions” in Black River Basin， showing a “dumbbell” structure. (3) The spatial error model showed that， the farmland blocks， the village manager’s attitude towards rural land consolidation， farmers’ market expectations for farm products have a more significant effect on the spatial disparity of farmers’ participation. According to the actual situations， it is helpful to explore the spatial characteristics and influence factors of farmers’ participation for making different policies of the farmers’ participation for the government and land departments， and providing theoretical and method references for promoting the land consolidation performance and farmers’ participation.

rural land consolidation; farmer’s participation; exploratory spatial data analysis; spatial econometric model; Hexi Corridor

10.3969/j.issn.1004-1524.2017.08.23

2017-06-08

國家自然科學基金項目(71263003，71563001)

劉洋(1990—)，男，山東濰坊人，碩士研究生，研究方向為農村區域發展與土地資產管理。E-mail:gasu01educn@126.com

*通信作者，陳英，E-mail: cheny@gsau.edu.cn

S-9;F323

A

1004-1524(2017)08-1398-11

劉洋，陳英，張玉嬌，等. 農戶參與農地整治的空間特征及其影響因素分析——以甘肅省河西走廊區為例[J].浙江農業學報，2017，29(8)： 1398-1408.