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1、logistic模型方法的运用分析一. 基于logistic模型的失地农民土地征收意愿影响因素研究。1. 构建模型:，文中因变量的量化取值，当农户愿意土地被征收时，取值I,当农户不愿意 土地被征收时，取值0。I可构建模型：L 勺 *为勺 +,+g| 2i-j277-色+日|巧*/3*+、1相|皆眨1 +号2. 变量描述及赋值：采用李克特5分量表法进行赋值，对与征地意愿有正向作用的因素从 非常同意到非常不同意分别赋值5、4、3、2、1，对负向作用的因素从非常同意到非常 不同意分别赋值1、2、3、4、5；而家庭人口特征和区位特征则采取实际量化值。表3娈国解燧与设明Tulxle i 山他Nk Exp
2、IftiiBU口u类别蛙ie值规则预腐作用方向任曲前时耕地的依桂度非甫候*.收入的45*未自kTt柢栽，心的45自群关状况旭=4：不比很成戴一收X的25 -独1米门排电=.*底程一点，收入的侃-冲 实口祥也横报少或完全不依戴.收氏前uxsvr果自番地=时征地前祸居住貌怦前拂意SE律牌意V ；临#；-=3；不丈料童=2 ；很不1W直=1证址时家旺业补怯皆理性1非蒂自理=4：注算fr押=3 ；不太合理=2 ：非常不音度=14-以帝利怡二地时氽酵笙济的够聊挺睇快=5;点T濯蜜必降低一点fN e嗣很密=1）4-旺业甘祢5的影响 里咨S=5i差不多利不初U=第见因嫌=n4-止地对率疝彳卜冬保障的彩响L变
3、好很多=去套好一点-4；设距出受差一点-1;变是报寥-1）*任弛对犀就住条件的职响L度虾很多=5漫好一点w没有斐化-3;凳左一小=柬主很if=U+虹t地甘家人Si!幸的彩明斐切很卖=弘变肖.E-4:没垂T,费案或心：丧差很|*家底人口算!1F主年龄岁不境定简征%F主堂教育木平年）不龄定Xi.家庭人口凭养比 M家蜓中总挽葬人口藤庭总人口）区位特延交洒国位公里K杵布甘驴最近的智退或国退距腐）3. 结果分析：3.1模型检验模型系数检验：似然比卡方检验的观测值48.460，概率p值为0.000，小于0.05,说明模型整体显著。-2对数似然值检验：-2倍的对数似然函数值为105.111，说明模型拟合度较
4、理。R Square检验：R方值越大模型越优。NagelkerkeR2值为0.384，说明模型拟合度较好。Overall Percentage :观察0verall Percentage值，如果为92.4%，说明回归后模型总预测正确率为92.4%，与步骤0的90.8%比，提高1.6%，说明模型预测效果较理想。变量的显著性检验：显著性水平的值代表变量对模型显著影响的大小。是x1 -征地前对耕地的依赖度（p =0.034）、x2 -对征地前家庭居住条件的满意度（p =0.120）、 x3 -征地补偿合理性（p =0.027）、x4 -征地对家庭经济的影响（p =0.005）、x5 -征地对就业的影
5、 响（p =0.045）。表4方程中的变量Table 4 Th* vai-ifibk1： in the equnlion同斐量回归系数S. K.VI,显著性水平expI.El.y征地前对耕地的依葡度-面4原17U.1JMU.510L对任地前家庭居住务件日勺清意度-.593O.TS2.42T0.1200.552.%-征地补偿合理性1.747化4.H%E.Y72.1 10a,-lE地对家庭经济的影响0.3317,涪)U.0U52.519.-低地对就业的彩响0.5200.2594.0100.04-51.6S1J-征地时家岌社会保踵的字响0.47壮押1.430 .23 11.613心-氏地对家庭居住茶
6、件的影响-AV)0.4S0AJ72U.7料o.svy.J-thl也灯家人健康的筋响030()号229513.51A.-P4-年世U.JI2H.0%0.2191.12W户主受教育水平-.站QU5L1X2140.6440.977耳L家庭人口抚养比-.2331 .v5CMK450.832打W交通区位O.L J20泌0.29JU.5901.1 J 9常虽-7.47S冒湘7现10.005O.（n）l二.黄河流域居民生态补偿意愿及支付水平分析一一以山东省为例1. 构建模型以及变量赋值以变量y表示居民生态补偿意愿，将“不愿意”赋值为0,将“愿意”赋值为1。变量赋值：以变量川表示居民生态补偿的支付水平，其取值
7、为被调查者愿意支付的年度生态补偿数额所在区间对应的取值，从50400元共分7档，档间距离为50元（见表3）。表3黄河流域山东省苦民生芯补住意愿及支付水平选项变鼠成值样木割（1-）比里115，63.3不原意08S36 750-100 元1231513101 -150 jl256外一钢151 20A7L3342237财遮辞愤W苒年的寻壕瘢1度201-2S0 兀4H9.212513K 7L563.J013S0 元642.153351-40C7E710.66选择建立Logit回归模型来分析它与影响因素间的关系。以愿意补偿的机率（Z p ）与不愿2里一意补偿的机率比的对数为被解释变量1:由此建立Logi
8、t回归方程为+z =免+财一+#龙+辱4 -MX1为被调查者的受教育程度（取值为受教育年限），x2为被调查者的年收入，x3为被 调查者的性别（取值见表4），x4为被调查者的年龄。以被调查者的年度生态补偿支付数 额1 J作为被解释变量，以被调查者的受教育程度（1x）、收入（2 x）、性别（3 x）、 年龄（4x）为解释变量，建立线性回归模型如下： = %一劣工1 + 的七 +- 乂2. 参数分析：变量的显著性检验：Logit回归模型系数及检验结果，*、*、*分别表示通过1%、5%和10% 水平的显著性检验。在模型（1）中，X1和X2分别通过1%和10%的检验，而X3和X4不通过10% 的检验。因
9、此被调查者的受教育程度对其生态补偿意愿的影响具有显著性，收入因素对生态 补偿意愿的影响较为显著，年龄因素及性别因素对生态补偿意愿的影响不显著。表5模型回归结果变量Loiir回归模型系线性回归模型系 数及检检蚌果Logit回归模型系 数及在监黠果线性目tl模牵系 数及检裁茹果菖数项C-3.42*-2.02性别c Xj )-0.25-0.13哽教有程度瓦）O心F0.21*,年龄r4）0.00780.013岐入璀。Q14*注Lf ffll*分别袤京通U1除形和10%木平前兄若姓捡监,线性模型分析：在模型（2）中，根据其整体检验程度，线性拟合程度F检验值达到20.45， 为高度显著。从各变量的显著性程
10、度来看，被调查者的受教育程度和收入水平均高度显著。 同模型（1）一样，性别以及年龄对生态补偿支付水平影响不显著。3. 结果分析：由模型1,推知变量对生态补偿意愿的影响程度。1. 在其他条件不变的前提下，居民受教育程度越高，其生态补偿意愿越强。2. 居民收入水平越高，其生态补偿意愿就越强烈。3. 在模型（1）中，性别3 x变量的回归系数为负，这说明，女性生态补偿的意愿要大于男性。由模型2,推出变量变化而引起生态补偿支付水平的变化变化程度。1. 在目前的水平上，居民受教育年限每增加1年，其生态补偿支付水平大约提高0.21档， 按照每档50元的标准，大约增加10.5元。2. 居民年收入水平每增加5000元，其生态补偿支付水平大约增加0.35档，相当于增加17.5 元。参考文献：1 葛颜祥，梁丽娟，王蓓蓓,吴菲菲.黄河流域居民生态补偿意愿及支付水平分析一一以山东 省为例J.中国农村经济,2009,10:77-85.2 郭玲霞，高贵现，彭开丽.基于Logistic模型的失地农民土地征收意愿影响因素研究J.资 源科学,2012,08:1484-1492.
