王 琛，张 丹，姚凯文

（华北电力大学水利与水电工程学院，北京 102206）

0 引 言

移民安置工作是水利水电工程建设的重要组成部分，安置过程涉及社会、经济、民生等多方面内容，是一项庞大且复杂的系统工程［1］。移民安置问题能否妥善解决关系到移民群众的切身利益，通过分析搬迁安置完成后移民的实际感受与心理预期状态、周边原居民生活状态等对比所表现出的满意程度，能够及时反映出安置过程存在的问题，同时移民安置满意度作为衡量安置工作水平的重要依据，对改善安置工作重点具有重要作用［2］。为了分析评价移民安置满意度，国内学者做出了一定研究，但研究指标内容多集中某一方面：郑瑞强［3］运用逻辑回归模型评价移民后期扶持政策满意度情况，并根据评价结果得出移民生产生活条件和收入情况等因素对满意度影响较大；王凤科等［4］建立AHP-模糊综合评价模型对扶贫移民安置满意度进行评价，提出从增加安置补偿费，加强产业扶持力度等角度出发改善移民安置工作；刘德清［5］运用改进的FAHP方法对库区移民政策实施情况满意度进行评价，提出加强政策宣传和提高政策管理协调能力来提高移民满意度；袁奇炜［6］通过SPSS软件对移民生计满意度进行统计分析，得出人均收入和生活环境是影响满意度的主要因素。

本文在现有理论基础上，从移民的角度出发，结合安置工作内容和特点，共选取了生活条件、生产条件、社会适应情况、权益保障情况和可持续发展情况等5个一级指标和24个二级指标。通过基于非对称贴近度的改进物元可拓模型对水库移民安置满意度进行综合评价，并以HN省QP水库为例进行实证分析，在此基础上再建立Logistic回归模型进一步分析移民家庭自身因素对安置满意度的影响。

1 水库移民安置满意度评价模型

1.1 构建评价指标体系

基于科学性、适用性、代表性、完整性的指标选取原则，本文根据相关研究成果并结合水库移民安置工作的内容和特点，共选取了生活条件、生产条件、社会适应情况、权益保障情况和可持续发展情况共5个一级指标和24个二级指标。构建的评价指标体系见表1。

表1 水库移民安置满意度评价指标体系Tab.1 Evaluation index system of reservoir resettlement satisfaction

1.2 序关系分析法计算指标权重

序关系分析法是在AHP法的基础上改进的一种主观赋权法，该方法能够在体现专家经验的同时有效减少计算量，无需进行一致性检验，具有更高的可操作性［7］。计算步骤如下：

（1）确定指标序关系。根据专家给出的评定建议，对各指标相对重要程度进行排序。

（2）给出相邻指标相对重要程度的比值。设专家关于评价对象的评价指标Bj-1和Bj的相对重要程度之比λj为：

（3）计算指标权重。相邻指标的权重系数为：

最后根据指标序关系依次求得指标的权重向量为ωj=(ω1，ω2，…，ωn)T。

1.3 改进物元可拓模型

物元可拓模型可以将待评事物由定性描述转化为定量描述，并根据待评物元对于不同评价等级的接近程度判断其优劣状态［8］。移民安置满意度评价需要定性与定量相结合，并进行优劣评价，物元可拓模型适用于此类评价。但传统物元可拓模型采用最大隶属度作为判别准则，计算评价等级时会采用模糊处理，可能导致信息丢失。为了避免判别原则失效，本文引入非对称贴近度代替最大隶属度［9］，可以包含更完备的评价信息。

物元可拓模型构成的基本要素是基本元R=（N，C，Z），它表示事物N所具有的特征C以及对特征的赋值Z。假设水库移民安置满意度指标共有n个，评价等级共有u级，评价等级共有u级，模型建立过程［10］如下：

（1）确定经典域。

式中：Nl表示对于水库移民安置满意度N的第l个评价等级（l=1，2，…，u）；cj表示Nl的第j个评价指标；Xl为经典域，即第j项评价指标的取值范围。

（2）确定节域。

式中：P为全部的移民满意度评价等级；Xpj为节域即评价指标取得的所有值的范围。

（3）确定待评物元。

式中：P0为待评物元，即待评水库移民安置满意度；V为待评移民对指标的满意度数据。

（4）计算待评物元关于各评价等级的贴近度。文献［9］提出用基于非对称贴近度的择近原则代替最大隶属度原则，非对称贴近度公式为：

式中：K为贴近度；D为距离；ζ为权重。

待评物元对应各等级的贴近度为：

（5）评定待评物元等级。通过公式Kl（P0）=maxKl（P0），确定待评物元的指标满意度归属的等级。令：

可得：

式中：l*为待评物元P0的等级变量特征值，表示P0偏向相邻等级的程度。

2 模型实例分析

2.1 数据来源

基于HN省QP水库工程建设征地移民安置监测评估报告数据，本文共选取7个移民村303户移民作为样本数据。根据监测评估报告移民安置满意度调查初始数据，将移民对于各项指标的评价“不满意”、“一般满意”、“比较满意”、“很满意”分别赋值为1、3、5、7，将样本村数据得分均值汇总见表2。

表2 样本村评价指标赋值数据Tab.2 Evaluation index assignment data of sample Village

2.2 计算指标权重

本文邀请4位专家对各指标相对重要程度进行排序，并对相对重要程度打分，代入公式（1）～（3）计算出主观权重。以专家1对一级指标评分为例，计算结果如下：

专家1首先对A生活条件、B生产条件、C社会适应情况、D权益保障情况、E可持续发展情况共5个一级指标的重要程度进行排序，得到的序关系为：A>B>E>D>C。确定指标序关系后，专家1给出相邻指标间的相对重要程度比值分别为：λ2=1.6、λ3=1.2、λ4=1.2、λ5=1.4。

一方面，要中小零售企业在电子商务商业运营模式搭建的过程中改善产品和服务机制，建立健全科学化监督管控体系，避免一味追求成本缩减而造成的产品质量失衡问题。另一方面，要建立资源结构、产品体系和服务项目的协同管理机制，确保相关问题都能得到有效平衡和解决，从根本上所动目标客户后建立对应的管控流程。

将λj值代入公式（3）计算各一级指标权重得：

（1+1.6×1.2×1.2×1.4+1.6×1.2×1.2+1.6×1.2+1.6）-1 =0.099 5、0.099 5×1.6=0.159 2、=0.159 2×1.2=0.191 1、0.191 1×1.2=0.229 3=0.229 3×1.4=0.321 0。

根据计算得到专家1给出的各一级指标权重为：ωj=（0.321 0，0.229 3，0.099 5，0.159 2，0.191 1）。

同理，根据其余三位专家给出的指标序关系和相邻指标重要程度比值计算各一级指标和二级指标权重，4位专家给出的权重均值即为最终权重，计算结果详见表3。

表3 评价指标权重计算结果Tab.3 Evaluation index weight calculation results

2.3 改进物元可拓模型

（1）确定指标的经典域和节域。将满意度得分均值作为各指标值，移民安置满意度划分为4个评价等级，各等级的经典域为：N1不满意<1，2>、N2一般满意<2，4>、N3比较满意<4，6>、N4很满意<6，7>；节域为<1，7>。

（2）贴近度及评价等级计算。根据QP水库7个样本村移民满意度调查数据计算出待评物元各指标与不同评价等级之间的距离，再代入计算公式（8），得到与不同评价等级之间的贴近度，得出待评物元的满意度等级。以XZ村为例，计算过程如下。

将表4等级距离数据代入公式（8），计算关于各评价等级贴近度：

表4 XZ村指标等级距离计算结果Tab.4 Calculation results of index grade distance of XZ Village

同理，计算得到7个样本村关于各指标的满意度等级见表5。

表5 样本村满意度等级评价结果Tab.5 Evaluation results of satisfaction level of sample villages

（3）评价结果。根据满意度等级评价结果，样本村评价等级均为“比较满意”，其中XZ村、LP村、ZY村和RH村移民安置满意度偏向于“很满意”；ZZ村、BC村和W村移民安置满意度偏向于“一般满意”。其中RH村的等级变量特征值3.173，评价等级偏向于“很满意”的程度最高；BC村的等级变量特征值为2.910，评价等级偏向于“一般满意”的程度最高。7个样本村移民安置满意度排序为BC村

3 水库移民安置满意度影响因素分析

3.1 选取影响因素

移民对于安置工作的满意度不仅由安置工作质量决定，移民家庭的自身情况对满意度调查结果往往具有较大的影响，因此为了更加全面地分析QP水库移民安置满意度，综合考虑移民家庭自身情况，本文从移民家庭基本状况、收入水平、移民安置工作认知三个方面，选取了9项变量作为影响因素。各变量的类型及赋值见表6。

表6 水库移民安置满意度影响因素Tab.6 Influencing factors of reservoir resettlement satisfaction

3.2 二元Logistic回归模型

本文将水库移民安置满意度作为因变量，将评价体系中的“很满意”和“比较满意”均定义为“满意”，赋值为1；“一般满意”和“不满意”定义为“不满意”，赋值为0。采用二元Logistic回归模型对满意度影响因素进行分析，设满意度调查结果为满意时的概率为p，回归模型公式［11，12］为：

式中：β0为常数项；βm为偏回归系数；m为影响因素个数。

对公式进行Logit变换，回归模型可以表示为：

整理QP水库7个样本村303户调查数据，通过SPSS21.0软件进行二元Logistic回归，分析结果见表7。模型的-2对数似然值为116.842，Cox&SnellR2值为0.583，NagelkerkeR2值为0.914，表明模型拟合度较高。

表7 二元Logistic模型回归分析结果Tab.7 Regression analysis results of binary logistic model

根据回归分析结果，影响因素中性别X4的显著性水平为0.842，未通过显著性检验，其余各项影响因素均通过显著性检验。

各项影响因素中，家庭人口X1和年龄X2与移民安置满意度呈负相关关系，说明当调查的移民户家庭人口较多时，其社会关系更加复杂，在搬迁安置过程中会遇到更多的问题，容易产生不满情绪；同时随着移民年龄的增加，生活习惯和社会关系已经较难改变，不愿脱离原有的生活环境，导致其对安置工作的满意度与年轻移民相比较低。其余影响因素均与移民安置满意度呈正相关关系，其中影响最为显著的为人均可支配收入X5和对安置政策的了解程度X8，说明家庭收入水平越高的移民，面对安置过程中出现的风险具有越强的抵抗能力，对于安置工作的包容程度越高；不同家庭获取安置政策的渠道和深度不同，对于安置工作的认识也有一定区别，不了解安置政策的移民与充分了解安置政策的移民相比，往往对补偿标准等具有更高的期待，容易产生心理落差感。

4 结论与建议

（1）本文以QP水库移民进行实例分析，得到7个样本村移民安置满意度排序为BC村

（2）移民家庭自身情况对安置满意度产生影响的最主要因素是人均可支配收入和对安置政策的了解程度。根据监测评估调查数据，RH村的人均可支配收入水平在7个样本村中最高，且村内移民普遍反映移民干部政策宣传工作落实到位，能够逐家逐户地耐心解释各项补偿标准和安置措施，移民对安置工作的整体满意度较高，与模型评价结果相一致。

（3）根据满意度评价及影响因素分析结果，本文对提升移民安置满意度提出以下建议：①合理配置安置区资源，保护移民生产生活方式。耕地是农村移民赖以生存的生产资源，安置方式应以有土安置为主，合理分配土地，尽可能保障搬迁后人均耕地面积与搬迁前保持一致水平，并在后期扶持过程中注重地方特色农业发展，如水果、药材、花卉等。若安置区的土地资源难以满足移民耕作需求，可通过推动二、三产业发展，融合“农+电商”、“农+旅”等模式，创造工作岗位，带动移民就业，助力移民增收致富。②提升安置区基础设施和公共服务设施建设，保障移民民生。移民安置规划应结合移民群众生活需求，配置医院、学校、体育馆等公共服务设施，并推进交通、通信、电力、饮水等基础设施建设，提升设施建设水平，加大资金投入，促进安置区科学可持续发展。③充分保障移民知情权、参与权和表达权，落实申诉渠道，及时解决安置问题。移民安置实施过程中，各级政府应建立健全移民信访制度和渠道，保证移民信访过程畅通有效。可在乡镇、村委会设分管移民干部，按照职责分工，落实工作责任，做好突发事件的应急预防措施，形成高效、协调的工作运行机制。

由于水利水电工程建设对移民利益的影响具有不确定性，安置过程中应重视移民情绪，切实解决移民需求。进一步完善水库移民满意度研究，提出合理对策，仍需不断深入工作。