【研究意义】田园综合体是集现代农业、休闲旅游、田园社区为一体的乡村综合发展模式,目的是通过旅游助力农业发展、促进三产融合的一种可持续性模式[1]。广西依托丰富的少数民族文化、独特的生态环境和人文资源,在发展集现代农业、休闲旅游、田园社区为一体的现代乡村建设方面取得了较好成绩,积累了丰富经验。位于南宁市西乡塘区石埠半岛的“美丽南方”田园综合体是首批获得国家级田园综合体试点之一;2018年广西壮族自治区人民政府也公布了5个区级田园综合体试点项目以及11个备选项目。其中5个区级田园综合体项目分别为青秀区“田园青秀”田园综合体、宾阳县“稻花乡里”田园综合体、柳江区“乡约藕遇”田园综合体、恭城瑶族自治县“瑶韵柿乡”田园综合体、玉州区“五彩田园”田园综合体。这5个区级田园综合体也是全国乡村综合发展的典范,以恭城瑶族自治县“瑶韵柿乡”田园综合体为例,恭城瑶族自治县下的红岩村曾先后荣获全区生态富民示范村、全区农业系统十佳生态富民样板村、全国农业旅游示范点、“2006年全国十大魅力乡村”、全国绿色家园奖、月柿之乡、全国生态文化村、中国村庄名片、国家特色景观旅游名村等荣誉称号。广西在田园综合体建设上成果显著,其园区建设经验值得借鉴。【前人研究进展】目前,国内田园综合体的研究还处于起步阶段,大部分研究都是从宏观角度上对中央“一号文件”进行解读,或在理论和政策上阐述田园综合体的建设内容,主要集中在对概念与内涵[2]、建设内容和模式[3-4]、实践探索[5-6]与规划设计[7-9]等方面。田园综合体建设核心是农民[10],根本目的是让农民充分参与和受益,而国内学者还没有运用定量研究方法从农民对田园综合体满意度的视角开展研究。李娟梅[11]认为在多种产业深度融合下的田园综合体内,需要精准、高效的培育新型农民,以促进农村社会的全面发展。付琳莉等[9]认为田园综合体的建设应以人为本,田园综合体的建设不仅要为游客创造舒适的消费环境,还应为当地居民提供舒适的生产环境、生活环境,从村民需求出发,给他们提供想要的、需要的,对此作者根据自身的规划设计经验分析了城市设计在田园综合体建设中的应用手法及意义。张瑛[12]指出,田园综合体的建设属于农业转移人口就地市民化的一种模式,与异地转移相比,就地转移具有成本低、能够促进乡村建设,对于就地市民化这一过程中需要注意的问题并没有提及。【本研究切入点】本文以广西现有国家级田园综合体以及多个区级田园综合体试点内农民为研究对象,探讨影响农户参与田园综合体意愿的因素,从农民的角度探索田园综合体建设过程中需要重点关注的因素。【拟解决的关键问题】通过实证分析,提取影响农户参加田园综合体各影响因素的权重,判断各影响因素的重要性,再结合实际调研中发现的问题,为田园综合体的后续建设提供建议。
本研究的调查对象9个,包括1个国家级田园综合体试点:西乡塘区“美丽南方”田园综合体;8个自治区级试点田园综合体:青秀区“田园青秀”田园综合体、宾阳县“稻花乡里”田园综合体、柳江区“乡约藕遇”田园综合体、恭城瑶族自治县“瑶韵柿乡”田园综合体、玉州区“五彩田园”田园综合体、鹿寨县“寨美一方”田园综合体、覃塘区“荷美覃塘”田园综合体、明阳农场“向阳红”田园综合体。农户调查采取问卷、访谈的方式。
在自变量设计上,我们将模型的自变量,即对农户参与田园综合体的影响因素分为经济、社会、文化教育、生态环境4个方面。每个维度的具体指标及数据信息如表1所示。
在因变量设计上,根据研究目的和研究方法,将因变量设置为对田园综合体的满意度。根据研究方法,将因变量满意度(P)划分为一个二分变量,即“满意”和“不满意”,其中“不满意”赋值为0,“满意”赋值为1[13]。
表1 影响农户参与田园综合体意愿的可能因素
Table 1 Possible factors affecting farmers' willingness to participate in the rural complex
注:变量赋值:相当满意为5,比较好为4,一般为3,比较差为2,相当差为1。
Note: Values are assigned for the variables: quite satisfactory is 5; better is 4;general is 3; relatively bad is 2; pretty bad is 1.
变量类别Variable category变量Variable均值Mean标准差Standard deviation经济Economic经济增收 3.71 0.849就业机会 3.63 0.924物价水平 3.33 0.827生活成本 3.30 0.841社会Society居住环境 4.22 0.662住房条件 4.09 0.782医疗卫生服务质量 3.66 0.774金融便捷程度 3.46 0.811村庄村貌 4.18 0.744基础设施建设 4.22 0.773园区政策 3.50 0.924基层治理 3.79 0.825社会治安 4.18 0.613文化教育Cultural education技能培训 3.57 0.995文娱场所 3.74 0.788民俗活动 3.61 0.858道德水平 3.80 0.641生态环境Ecosystem垃圾废弃物处理 4.14 0.530园林绿化建设 4.23 0.533水质 3.55 0.581空气质量 3.64 0.582噪声控制 3.43 0.609
关于本次研究对象的基本情况如表2所示。研究对象中男女比例相对比较合理,年龄普遍分布在30~60岁,其中45~60岁的人数相对较多,田园综合体中年轻人相对较少。在教育水平上,初中及以下教育水平者占73.7%,受教育水平低是田园综合体中农民的一个普遍现象,在婚姻状况上,96.5%的研究对象已婚;在技能水平上,有77.2%的农户无技能,从事基本农业。在收入来源中,园区内务农、外出打工以及园区内从事服务业是园区农户主要的收入来源。
根据上述样本信息反馈,结合在实际调研中所了解情况,发现田园综合体内存在以下共性问题:(1)园区内年轻人流失严重;(2)园区内受教育程度较高的人群缺乏;(3)参与田园综合体的农户缺乏职业技能;(4)除所列收入来源渠道外,地租在部分园区内是农户的重要经济来源之一。
表2 调查对象基本情况统计
Table 2 Statistics of the basic information of the respondents
类别Category分项Sub item样本统计Sample statistics占比(%)Proportion性别Gender男性 64 56.10女性 50 43.90年龄Age 18~30 岁 6 5.30 30~45 岁 42 36.80 45~60 岁 54 47.40 60~75 岁 12 10.50教育水平Education level大学及以上 10 8.80高中及同等 20 17.50初中及以下 84 73.70婚姻状况Marital status已婚 110 96.50未婚 4 3.50技能水平Skill levels有技能 26 22.80无技能 88 77.20收入来源Source of income园区内务农 57 50.00园区内制造业 3 2.60园区内服务业 26 22.80外出打工 27 23.70
本研究中因变量“对田园综合体的建设是否满意”是一种概率性的分类变量,因变量与自变量之间不存在线性关系,因此需要进行对数变换将非线性问题转化为线性问题来解决。Logistic回归正是针对因变量为分类变量而进行回归分析的一种统计方法,属于概率性非线性回归。
实际研究中,影响因变量的因素很多,但在使用Logistic回归时还需保证各变量之间相互独立并且具有一定的代表性,否则会增大估计参数的均方差和标准差,甚至对回归系数造成干扰[14]。而主成分分析法就可以解决变量之间的共线性问题,通过主成分分析,纳入模型中的变量信息不会有大幅度衰减,还会降低模型的复杂性程度。
主成分分析是统计学中常用的一种降维方法,其作用是从原本具有显著相关性的变量中提取出具有代表性的且显著性较低变量。主成分分析不仅能解决变量之间的共线性问题,还降低了模型的复杂程度,增加了结果的精度。主成分分析方法模型为:
式中,xn为原始数据中n个变量,Ym为从n个变量中所提取出来的m个主成分,λmn为各变量与主成分之间对应的系数。Ym中的数量由方差贡献率及其他综合因素决定。
将上文中所提取出来的m个变量作为新变量,与因变量建立起Logistic函数模型,函数表达式为:
式中,κ为常数项,mμ为各主成分的权重。将式(1)代入式(2),即可得到最终Logistic函数表达式:
主成分分析采用SPSS统计软件。根据分析结果(表3),发现前5个主成分的累计方差贡献率达到65.56%,根据经验,所提取的主成分能起到解释作用[15],结合公因子方差以及特征根等其他因子分析参数的表现情况,提取前5个主成分,以这5个主成分作为新的变量并分别命名为 F1、F2、F3、F4、F5。其中 F1主要综合了经济、社会层面的所有变量以及文化中的技能培训、文娱场所、民俗活动以及环境中的垃圾废弃物处理、园林绿化建设等18个变量的信息;F2综合了物价水平、居住环境空气质量6个变量的信息;F3综合了村庄村貌、文娱场所等在内的6个变量信息;F4综合了技能培训、就业机会等在内的5个变量信息; F5综合了园林绿化建设、垃圾废弃物处理等在内的5个变量信息。经过方差最大化得到的成分矩阵如表4所示。
表3 主成分特征值和贡献率
Table 3 Principal component eigenvalues and contribution rates
成分Composition初始特征值Initial eigenvalue提取平方和载入Extracting the sum of squares loading合计Sum方差的 %Variance %累积Accumulation (%)合计Sum方差的 %Variance %累积Accumulation (%)x1 8.605 39.114 39.114 8.605 39.114 39.114 x2 2.141 9.731 48.845 2.141 9.731 48.845 x3 1.400 6.363 55.207 1.400 6.363 55.207 x4 1.247 5.670 60.877 1.247 5.670 60.877 x5 1.030 4.682 65.560 1.030 4.682 65.560 x6 0.949 4.312 69.872 x7 0.832 3.781 73.652 x8 0.809 3.679 77.331 x9 0.733 3.333 80.664 x10 0.679 3.085 83.748 x11 0.611 2.776 86.524 x12 0.498 2.264 88.788 x13 0.439 1.995 90.783 x14 0.382 1.736 92.519 x15 0.339 1.541 94.061 x16 0.308 1.398 95.459 x17 0.228 1.035 96.493 x18 0.213 0.970 97.464 x19 0.196 0.892 98.356 x20 0.149 0.677 99.033 x21 0.116 0.529 99.561 x22 0.096 0.439 100.000
表4 成分得分系数矩阵
Table 4 Component score coefficient matrix
变量Variable提取成分 Extracting composition F1 F2 F3 F4 F5 x1 0.789 0.002 -0.320 0.053 0.151 x2 0.764 -0.250 0.034 0.062 0.138 x3 0.758 0.180 0.400 -0.087 0.036 x4 0.752 -0.069 -0.090 -0.189 -0.125 x5 0.723 0.237 0.415 -0.222 -0.003 x6 0.722 0.003 -0.286 -0.144 -0.066 x7 0.718 0.045 0.206 -0.047 -0.194 x8 0.706 -0.331 0.131 0.147 0.313 x9 0.702 0.113 -0.428 -0.250 0.324 x10 0.700 -0.145 0.003 0.480 -0.124 x11 0.695 -0.164 -0.090 0.543 -0.085 x12 0.690 0.319 -0.261 -0.344 0.159 x13 0.689 -0.164 -0.115 0.384 0.201 x14 0.663 0.095 -0.147 -0.102 -0.544 x15 0.594 -0.230 0.236 -0.119 0.172 x16 0.576 0.074 -0.328 -0.119 -0.346 x17 0.574 0.085 0.300 0.073 -0.170 x18 0.502 -0.236 0.337 -0.308 0.029 x19 0.058 0.656 -0.023 0.233 -0.167 x20 0.240 0.654 0.232 0.192 -0.016 x21 0.123 0.622 0.187 0.082 0.301 x22 -0.015 0.554 -0.255 0.116 0.212
借助 SPSS 19.0,以主成分 F1、F2、F3、F4、F5作为新变量,建立影响农户参与田园综合体意愿的影响因素的Logistic模型,回归方程表达式为:
农户参与田园综合体意愿的影响因素Logistic回归模型综合检验结果的df、Sig分别为5、0.000,其中模型的拟合优度卡方值为41.388,且对应概率小于0.05,表明5个自变量与因变量之间的线性关系显著,模型合理。
关于模型的回归结果见表5。根据表中数据显示,F1、F2、F4与因变量的回归系数显著性明显小于0.01,表明3个变量与常量之间具有极其显著的统计学意义,变量F3、F5与因变量的回归系数显著性明显大于0.01,表明这两个变量对农户参与田园综合体的意愿影响不强烈,剔除这两个变量[15]。最终的Logistic回归模型为:
表5 Logistic回归模型结果
Table 5 Results of Logistic regression model
变量Variable B S.E, Wals df Sig. Exp (B)F1 0.949 0.283 11.217 1 0.001 2.583 F2 1.128 0.297 14.394 1 0.000 3.091 F3 0.133 0.233 0.325 1 0.569 1.142 F4 0.702 0.269 6.836 1 0.009 2.019 F5 -0.166 0.254 0.424 1 0.515 0.847常量Constant-0.731 0.249 8.629 1 0.003 0.481
将主成分F1、F2及F4关于各个自变量之间的线性表达式代入(2)式,即得到影响农户参与田园综合体意愿的影响因素Logistic回归函数:
基于回归模型,从各个因素的权重可以判断各变量对农户参与田园综合体意愿的影响程度[16]。根据权重大小及正负之分,将影响农户参与田园综合体意愿的作用因素分为3类:强刺激作用、弱刺激作用以及反作用。
强刺激作用是指影响因素对农户参与田园综合体意愿能产生强烈的影响作用,根据式(6)可知,在所有影响因素中,基层治理、噪声控制2个回归因素的权值最大,分别为1.156、1.1,远高于其他相关因素,说明基层治理与噪声控制对农民参与田园综合体的影响最为强烈,且与农户参与田园综合体的意愿呈正相关。此外,村庄村貌、民俗活动、就业机会、居住环境、空气质量以及水质等6个因素相关系数均大于0.75,表明这些因素对农民参与田园综合体意愿的影响也比较强烈。
弱刺激作用是指影响因素对农户参与田园综合体意愿能产生影响,但是要比强刺激作用下的影响因素程度低,根据logistic回归模型可知,生活成本、文娱场所、园区政策、基础设施建设、物价水平、住房条件、技能培训、经济增收、园林绿化建设、医疗卫生服务质量、垃圾废弃物处理、金融便捷程度、道德水平等13个因素的相关系数大于0.2、小于0.75,可以将其归为弱刺激作用因素,表明这些因素对农户是否参与田园综合体会产生一定影响,但是作用要小于强刺激作用因素。
反向作用是指影响因素对农户参与田园综合体的意愿表现出反作用,在所有因素中,只有社会治安呈现负值,为-0.006,表明社会治安对农民参与田园综合体的意愿为反向作用。对于该现象的解释可能是农村社区向城市社区转型的城镇化进程中,由于规范化细节化的管理方式与原有农村社区的管理方式有所不同,导致农民对田园综合体的社会治安并不认同。当然该相关系数绝对值过小,对于农户参与田园综合体的意愿影响并不强烈[14]。
增加就业机会,为参与田园综合体的农户提供多途径增收的就业机会。调研发现,农户根据政策将土地流转出去后,对未来自身的经济状况比较担忧,根据实证分析结果得知,就业机会对农民参与田园综合体意愿的影响属于强刺激因素,能否提供就业机会、增加就业收入就显的尤为重要。田园综合体最显著的特点就是一二三产业的深度融合,在这种环境下增加就业机会就需要加强对农民的技能培训,培养新型职业农民,让农户能在园区内找到新的就业机会。
除基础设施建设外,在田园综合体建设过程中还应关注园区内治理水平、建设幅度以及政策实施等工作。调研发现,79.82%的农户表示在田园综合体建设过程中未提过相关建议,不少农户对加入田园综合体后大幅度的改变原有生活面貌表示不满意。根据实证分析结果,基层治理及村庄村貌是影响农户参与田园综合体意愿的两个显著影响因素。田园综合体的建设应注意对原有村庄面貌的保护,尽量保持原有状态,涉及到公共利益的基础设施建设应该听取村民的意见。未来田园综合体的建设应建立在村民理解园区政策以及建设目标的基础之上,使得村民自下而上的参与到田园综合体建设中。
民俗活动也是田园综合体建设的重要内容。调研发现,不少田园综合体根据园区特点每年都会举办各种文化节,如草莓文化节、月柿节、荷花节等,但是节日商业气息过于浓厚,更多的是为吸引游客、招商引资而举办,而村里原有的传统文化节日却渐被遗忘,如传统民居、传统工艺、民族装饰、民俗歌舞等民俗文化在田园综合体建设过程中逐渐流失。田园综合体是文化传承的平台,是乡愁记忆的载体,没有文化教育的田园综合体是缺乏内涵的。田园综合体建设过程中应该加强对文化的保护,将文化有机的融入到田园综合体的发展之中。
生态环境的建设是多方面的。根据实证分析结果可知,村民比较关心的除空气质量外,还有噪声控制。噪声控制是农户参与田园综合体过程中重要的影响因素。田园综合体的建设会给园区带来大量的人流与车流,长时间生活在“熟人社会”下的农民必然对这一生活状态的改变表现出排斥心理,这是田园综合体建设与城市社区建设中一个很大的不同。在后续的田园综合体建设中需要考虑到园区农民的这一需求,比如规划设计要考虑在交通要道与居民区之间设置绿化隔离带等。
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Discussion on the Influence Factors of Farmers'Willingness to Participate in Rural Complex—Based on a Field Survey of the Rural Complex in Guangxi