陈欣玉,石 宁,杜俊静,王瑷玲*

1.山东农业大学 资源与环境学院,山东 泰安 271018

2.龙口市国土资源局,山东 龙口 265700

基于多分类Logistic回归的农村院落空间组合影响因素研究

陈欣玉1,石 宁2,杜俊静2,王瑷玲1*

1.山东农业大学 资源与环境学院,山东 泰安 271018

2.龙口市国土资源局,山东 龙口 265700

基于山东省432份农村院落调查问卷，综合采用文献分析、农民访谈和多分类Logistic回归模型研究农村院落空间组合的影响因素。结果表明：山东省农村院落主要有楼房、四合院、三合院、一正一偏和只有正房等5种空间组合，距城镇距离、地形和经济状况等3个村庄特征，院落用地面积、建筑造价和成新度等3个院落特征，年总收入、非农收入占比和耕地面积等3个家庭特征，以及户主年龄等对农村院落空间组合有显著影响。提出引导非农倾向家庭入住城镇化社区、农业兼业型家庭优化院落空间组合、老年家庭入住养老院等院落分类利用与管理建议，以期为新型农村社区和新农村建设提供参考。

农村院落;空间组合;影响因素;多分类Logistic回归

农村院落是中国北方农村传统的居住形式。院落内一般有房屋、通道、种植区、养殖区和空地等用地类型，房屋分正屋和偏房、平房和楼房等。不同用地类型、不同房屋类型组合，形成不同的空间组合。目前农村院落空间组合日趋多样化，不同院落空间组合分异明显，并满足多样化的乡村生活方式和农民生产生活需求[1]。而农村院落空间组合是宏观自然社会经济条件和农民家庭条件等因素综合作用的结果。目前中国正大力推进新型农村社区和新农村建设，加强农村院落、宅基地的建设和管理。影响农村院落空间组合的主要因素有哪些，其如何影响，应如何针对影响因素差异和变化响应农村院落建设及管理已成为目前新农村建设、土地资源管理研究的重要内容，同时也是乡村地理学、民俗文化研究的重要内容。

农村院落空间组合是建筑学、乡村地理学和土地资源管理等领域的重要研究内容，学者们进行了较广泛研究。有研究认为，最早的院落式空间组合形态为距今3000年前的陕西岐山凤雏村[2]。中国现代农村院落空间布局多样，北方院落布局主要有前后两院式和南院式两种模式[3]。根据需求与经济条件差异，农村院落布局可以分为经济型、康居型、特色型和民族型四类[4]。少数民族农村院落布局特色鲜明，维吾尔族农村院落通常以居住建筑为中心进行组织[5]，回族院落有一字型、二字型、L型、U字型、三合院型及四合院型6种组合[6]。因此，农村院落空间组合与区位、经济、文化[7]等因素有关。目前农村院落空间组合研究形成了较多的研究成果。然而，农村院落空间组合影响因素的深入定量化研究还比较少。多分类Logistic回归模型是研究无序多种类型因变量与其他自变量之间关系的多元回归模型，在影响机制研究中得到了广泛应用[8-10]，并具有较好的拟合效果。山东省农村传统的居住形式为院落，目前正大力推进拆院上楼、农村新型社区和新农村建设。同时，山东省有平原、丘陵等不同地貌，东、中、西部经济发展水平差异明显[11]。因此，本文以山东省为研究区域，采用多分类Logistic回归模型，探讨农村院落空间组合的主要影响因素及机制，提出建议对策，这对山东省因地制宜、科学推进拆院上楼、新农村建设和土地资源管理有重要指导价值，也可为其他地区提供借鉴。

1 研究区概况和数据获取

1.1 研究区概况

山东省位于中国东部沿海、黄河下游，属暖温带季风气候。全境总面积15.3万km2，其中平原约占三分之二，山地和丘陵约占三分之一。2013,年全省有6.5万个行政村、8.6万个自然村，4600多万人口生活于农村，以农村院落为主要居住方式。山东省经济较发达，但经济区域差异明显。基于对农村生活的熟悉性、数据获取的可靠性，本研究选取7名来于农村的本科生或研究生家乡作为研究区，分布于山东省不同地貌区和经济区，具有较好的代表性，分别为龙口市赵家村、寿光市南柴村、邹平县后大城村、蒙阴县石家峪村、泰安市宋疃村、滕州市江楼村和孙堂村。

赵家村地处龙口市东北部平原区，587户、1572人，经济发达，以农业为主，主要种植苹果、樱桃等经济作物，兼种粮食作物，当地打工较为普遍。南柴村位于寿光市西北部平原区，1000户、3500人，经济发达，以农业为主，主要采用温室大棚种植有机蔬菜，兼种粮食作物，部分年轻人当地打工。后大城村位于邹平县东北部平原区，160户、573人，经济状况中等，农业收入比重较大，部分农民个体经营或当地打工。石家峪村位于蒙阴县中东部，山地丘陵区，经济落后，以农业为主，村民多经营桃园及种植红薯、花生等作物，部分村民外地打工。宋疃村位于泰安市郊区、农业高新开发区，平原区，450户、1600人，经营苗木为主，经济状况中等。江楼村地处滕州市东部平原区，距高铁站较近，140户、810人，以农业为主，种植小麦、玉米等，经济状况中等，村民外地打工较多。孙堂村处滕州郊区、平原区，180户、1000人，非农业为主，经济状况中等。

1.2 数据获取

本研究通过问卷调查获得有关数据。调查问卷包括户主特征、家庭特征、村庄概况和院落概况4方面。其中户主特征包括姓名、性别、职业、年龄和学历等；家庭特征包括总人口、常住人口、适婚男性、年总收入、总支出和二三产业收入等；村庄概况包括村庄地形、规模、经济、区位等；院落概况包括位置、用地面积、布局图、建筑面积、基底面积等。研究生或本科生在本村开展问卷调查，并通过面对面深入访谈和参与式农村评估的方法收集并完善相关资料。由于研究区为调查者的家乡，情况相对熟悉，数据真实可靠。7个村共收集调查问卷501份，其中有效问卷432份，问卷有效率为86%。

2 研究假设与模型构建

2.1 研究假设

2.1.1 农村院落空间组合 空间组合指若干个独立空间以何种形式衔接在一起，形成的连续、有序、有机整体。农村院落空间组合是院落内各类土地、房屋平面布局和房屋立体布局等有机组合的总称，如楼房组合、四合院等。研究区院落一般以院墙将院落和外界隔开，院墙内建设房屋，空间组合多样。目前，研究区农村院落内以平房为主，少量楼房；功能空间组合有主屋型、一主一偏型、一主两偏型、一主三偏型及楼房等。本文综合考虑院落立体布局、空间功能，将院落空间组合分为楼房、四合院、三合院、一正一偏和正房等5种类型，并作为因变量。

2.1.2 农村院落空间组合的影响因素 农村院落空间组合是农村自然社会经济条件和农民家庭条件等因素综合作用的结果。参考相关研究成果[6,12,13]，并根据实地调研、农民访谈，假设影响农村院落空间组合的因素为村庄特征、院落特征、家庭特征和户主特征等4个方面，并作为自变量。

村庄特征包括村庄区位、地形和经济等因素。距城镇较近、交通条件等区位和经济条件较好的村庄，院落空间组合趋于城镇化，卧室、厨房、卫生间等相互独立、分区明显；而距城镇较远、以农业为主的村庄，院落布局则乡村性明显，除卧室、厨房等生活空间，还有粮食储藏间、农具存放间和养殖区等。平原区院落较规则，易于空间布局，空间组合较多，而山区、丘陵区，需就势而建、布局较简单。

院落特征包括位置、面积、房屋造价和成新度等。院落位置对其布局影响较大，位于村内主要道路两侧、尤其不影响邻居光照、隐私等条件下，院内可以建楼房，而位置较差、前后均有邻居，多层楼房建设受限制。院落用地面积过小，空间平面布局受限制，多考虑立体建设。建筑造价间接体现家庭建设能力和经济实力，而经济状况影响院落空间组合。成新度体现建设年代，新近建设的院落空间组合复杂性概率较高。

家庭特征包括人口数量、经济状况和耕地面积等。人口是院落承载的主要对象，农户依据家庭人口进行院落布局、房屋建设。家庭人口包括总人口和适婚男性。一般总人口越多、院落空间组合越复杂；受儿子娶媳需建房、女儿外嫁不需建房等中国传统思想、乡村习俗的影响，有适婚男性（22周岁以上）家庭更加注重空间布局、功能分区。经济状况是院落空间组合的物质基础，包括家庭总收入、二三产业占比等。家庭总收入越高，对生活环境、院落空间组合要求越高。二三产业占比体现了生产方式的差异，二三产业占比越高，院落布局越趋于城镇化。耕地面积越多，意味着农业依赖越大，院落建设需考虑粮食、农机具存贮需求。

个人特征主要包括年龄、受教育程度等。户主是一家之主，对家庭决策、院落布局起重要作用。一般户主年龄越大、受教育程度越低，思想越传统、守旧，从事农业生产的可能性越大，院落布局、房屋建设越简单。但另一方面，年龄越大，财富积累可能越多、资金实力越强，房屋建设可能更多。

2.2 模型构建

多分类Logistic回归模型是分析具有三个或三个以上取值水平的因变量与其他自变量之间关系的多元回归模型，因变量Y的取值只是序号，没有等级关系。Logistic回归模型不要求变量正态分布，也没有变量分布的假设条件，最终以事件发生概率提供结果，拟合得出的模型参数估计采用最大似然法。楼房、四合院等院落空间组合是不同的类型，没有优劣之分，可看作无序多分类问题，其影响因素分析可采用多分类Logistic回归模型。

记因变量y有m个值，并且设定y=0为参照组或正常组，自变量X=（x1，x2，…，xp），则y的条件概率：

式中k=0，1，2，…，m-1。相应的Logistic回归模型为：

则k=0时，Y0=0。

β系数是Logistic回归方程诊断出的关系系数，解释变量与因变量之间的相关程度，β系数值越大，代表其相关性越高。发生比率Exp（β）是β系数以e为底的自然幂指数，衡量解释变量对因变量影响程度，是事件的发生频数与不发生频数之间的比值。通常，Exp（β）＜1，发生比减少；Exp（β）=1，发生比不变；Exp（β）＞1，发生比增加[14]。

2.3 变量假设

研究区院落组合有楼房、四合院、三合院、一正一偏和只有正房5种类型，因此因变量y取值1、2、3、4、5。楼房是研究区最复杂的空间组合，因此设楼房（y=1）为参照组。

自变量为影响院落空间组合的因素。基于研究假设，遵循数据获取性、可靠性和定量性等原则，从村庄概况、院落概况、家庭特征和户主特征4个方面选择14个自变量。院落空间组合、所处地形、院落位置等为定性变量、分类变量。距城镇距离、家庭年收入等为连续型变量。各变量赋值及类型如表1。

表1 自变量赋值及类型Table 1 Assignments and types of independent variables

3 模型估计与结果分析

3.1 模型估计

采用统计分析软件SPSS19.0对432份有效问卷进行多分类Logistic回归分析，统计变量特征，筛选不同院落组合的影响因素。

432份样本中，四合院最普遍，216户，占样本总量的50.00%，其余楼房、三合院、一正一偏和只有正房分别占14.58%、20.37%、9.26%和5.79%。平原区、丘陵区样本分别占80.56%、19.44%。样本覆盖经济发达、中等、落后的村庄，分别占22.92%、55.55%和21.53%。位于主干道、次道旁、村边和村内部的院落分别有75户、87户、72户和198户。院落用地面积平均248.37 m2，多150～300 m2。建筑造价平均6.55万，0到30万不等，呈正态分布。农村院落成新度整体较高，平均7、8成新。家庭总人口平均3.5人，1～6人不等，3、4人的家庭较普遍。家庭年收入平均7.49万，3～8万的家庭较多，二三产业收入较高，66.20%的家庭二三产业占比超过50%。耕地面积1～6.6 hm2不等，平均0.37 hm2，种粮大户相对较少。有适婚男性和无适婚男性的家庭比例约25:18。户主年龄平均53.5岁，其中40～50岁的最多，占总样本的35.42%，30岁以下的年轻户主较少，只有16户。户主受教育程度平均为8.4年、初中文化程度，其中6～9年最多，占总样本的79.17%，而未受教育的样本共21户，16年以上共17户。

经模型拟合优度检验，Pearson检验的P值为0.997，说明模型拟合良好。对模型中是否所有自变量偏回归系数全为0，进行似然比检验，P=0.000（＜0.001），表明至少有一个自变量的偏回归系数不为0。通过预测类别，发现样本正确率为63.7%，在社科类研究中有较好的拟合效果。多分类Logistic回归具体结果如表2。

3.2 结果分析

3.3.1 村庄特征 表2表明，村庄距城镇距离、地形和经济状况对院落空间组合的影响通过不同水平的显著性检验。由各影响因素的回归系数β和发生比Exp(β)可见，其他组合相对于“楼房”，距城镇较远且所处村庄经济发达程度越差的组合类型，发生的概率更大，距离因素对“一正一偏”比对“四合院”的影响更大，而经济因素对于四种院落布局的影响大小分别为“四合院”、“一正一偏”、“三合院”、“只正房”。相对于“楼房”，地形对“只有正房”有显著的负影响，与平原区相比，丘陵区的院落组合更倾向于“只有正房”，在其它条件不变的情况下，平原区院落只有正房的概率是丘陵地区的0.041倍，说明院落组合形式的简单化对于适应复杂地形有帮助。

表2 多分类Logistic回归结果Table 2 Results of multinomial Logistic regression analysis

3.3.2 院落特征 位置、用地面积、建筑造价和成新度等院落特征通过了不同显著性水平检验。位置对院落空间组合的显著影响主要体现在村边与村内部之间，在其他院落组合与“楼房”的对比中，相对村内部，村边院落建设楼房比较自由，不影响邻居采光、隐私，建造其他组合的概率低于“楼房”。而位于主、次干道没有通过显著性检验。通过与“楼房”组的对比，用地面积越大出现其他院落空间组合的可能性越大，用地面积每增加1单位，“四合院”、“三合院”、“一正一偏”和“只有正房”出现的概率分别增加1.005、1.007、1.014、1.001倍。相对于“楼房”，建筑造价对各院落空间组合影响均达到0.01水平上显著，且为负影响，建筑造价每增加1单位，“四合院”、“三合院”、“一正一偏”和“只有正房”出现的概率分别增加0.755、0.713、0.661、0.624倍。以“楼房”组为参照，建筑成新度对院落空间组合产生负向影响，且显著性水平不同，对“四合院”和“三合院”类型组合在0.10水平上显著，对“只有正房”类型影响在0.05水平上显著。

3.3.3 家庭特征 年总收入、非农收入占比和耕地面积等家庭特征对院落空间组合影响通过不同显著性水平检验，而总人口、适婚男性没有通过检验。目前大量农村人口外出打工，常年不居住在农村，农民建房时会考虑实际居住人口，减少房屋闲置，导致总人口没有通过显著性检验。“楼房”作为参照组，年总收入对其他各院落空间组合的影响在5%或10%水平上的显著，并呈负相关，年总收入越低，出现其他类型院落空间组合的概率越大，年总收入每增加1单位，“四合院”、“三合院”、“一正一偏”和“只有正房”出现的概率分别增加0.886、0.841、0.813、0.772倍。非农收入占比分别通过1%或5%的显著性检验，并呈负相关，说明与“楼房”组合相比，非农收入占比越低选择其他类型的空间组合的可能性越高，院落的现代化程度越低。耕地面积只对“三合院”和“只有正房”通过10%显著性检验，表明在于“楼房”组的对比中，相对于其他因素，耕地面积不是关键因素。适婚男性没有通过显著性检验，表明农村观念发生变化，男女地位日趋平等，性别差异造成的院落布局影响不显著。

3.3.4 户主特征 表2表明，户主年龄和受教育程度通过了不同水平的显著性检验。相对于“楼房”，户主年龄低的家庭会倾向选择其他类型的布局，年龄每增加一岁，选择其他空间组合的概率分别增加0.935、0.901、0.929、0.933倍。实际访谈发现，年龄大的户主本人倾向于住平房，但从家庭角度，更可能选择楼房。同时，年龄大的户主积蓄较多，有经济实力建设楼房和完善院落空间组合。受教育程度因素中，“只有正房”通过了10%的显著性检验，其他空间组合类型没有通过显著性检验。说明与“楼房”对比，受教育程度只对“只有正房”有较弱的显著性影响。一般受教育程度与年龄、积蓄等成正相关，但由于过去教育普及化较低，许多老年人未受教育或者仅上过小学，但老年人积蓄相对较多，两者相反作用导致受教育程度影响不显著。

4 结论与建议

4.1 结论

空间组合是农村院落空间布局的重要特征之一。山东省农村院落空间组合主要有楼房、四合院、三合院、一正一偏和只有正房等5种类型，其中四合院为主要类型，占50.00%。432份问卷、多分类Logistic回归模型模拟表明，距城镇距离、地形和经济状况等村庄特征，用地面积、建筑造价和成新度等院落特征，年总收入、非农收入占比和耕地面积等家庭特征，以及户主年龄等对院落空间组合有显著影响。因此，农村院落空间组合是村庄、院落、家庭和户主等多种因素综合作用的结果。目前，中国和山东省正大力推进新型城镇化和新农村建设，建设过程中应综合考虑院落空间组合及其影响因素，加强农村院落建设的引导和管理。

4.2 建议

目前农民住房以四合院、三合院等平房院落为主，楼房较少。楼房家庭主要位于城郊村和村边，不再以农业为主，二三产业收入较高，更加追求生活舒适度和居住环境。依然从事农业生产、兼业农户，更倾向于传统院落、平房，存储粮食、农机具等。因此，新型城镇化和新农村建设过程中，应分类进行农村院落建设的引导和管理。对于城郊村住户、非农为主的家庭以及具有非农化倾向的家庭，可逐步引导其转变生活方式、退出农村院落，入住小城镇及新型农村社区，享受现代城市文明。而以农业为主的村庄、从事农业生产的家庭，可继续院落生活方式，根据家庭人口、生产特点、生活需求、收入状况及院落位置等，建设房屋、院落，优化空间组合，种植花草树木，净化美化环境，传承乡村文明。针对居住于破旧房屋、院落的老年家庭，可建设养老院、集中养老，改善老年人的居住条件。农民进城退出的农村院落、老年人退出的破旧院落，也分类整治、利用，或改造为养老院、活动中心等公共设施，或改造为公园绿地，也可复垦为耕地，改善村庄面貌，提高土地节约集约利用水平。

[1]王 竹,王 静.低碳导向下的浙北地区乡村住宅空间形态研究与实践[J].新建筑,2015(1):32-37

[2]马博华,孙文婧.院落空间解析[J].美术大观,2012(5):129

[3]洪家栋.北方农村住宅院落布置[J].小城镇建设,1990(1):15

[4]凌 薇,金 虹.寒区新农村住宅院落与户型设计研究[J].低温建筑技术,2011,33(12):21-23

[5]陆易农.维吾尔族农民宅院的平面组织[J].小城镇建设,1991(2):8

[6]李晓玲.宁夏沿黄城市带回族新型住区院落空间布局模式探研[J].四川建筑科学研究,2013,39(6):266-270

[7]徐 辉.巴蜀传统民居院落空间的发展演变初探[J].建筑技艺,2014(3):104-106

[8]田 媛,许月卿,郭洪峰,等.基于多分类Logistic回归模型的张家口市农用地格局模拟[J].资源科学,2012,34(8):1493-1499

[9]张东峰,姜秀波,李红彩,等.早产影响因素的多分类Logistic回归分析[J].中国医院统计,2004,11(2):102-105

[10]常青青,刘平辉.农村劳动力就业模式选择的影响因素研究——基于无序多分类Logistic回归模型分析[J].东华理工大学学报:社会科学版,2015,34(4):321-326

[11]王振宇,丁建勋.山东省区域经济差异研究[J].经济研究导刊,2013(26):47-49

[12]姚 迪,韦奕然.厦门市厦港老城区院落住宅演变初探[J].中外建筑,2014(1):62-65

[13]任 静,金承协.山西晋中地区传统民居地域建筑特色[J].山西建筑,2016,42(24):12-13

[14]王济川,郭志刚.Logistic回归模型:方法与应用[M].北京:高等教育出版社,2001

Study on the Influencing Factors of Rural Courtyard’s Space Combination Based on Multinomial Logistic Regression

CHEN Xin-yu1,SHI Ning2,DU Jun-jing2,WANGAi-ling1*
1.College of Resources and Environment/Shandong Agricultural University,Tai'an271018,China
2.Longkou Land and Resource Bureau,Longkou265700,China

Based on 432 questionnaires of rural courtyard in Shandong Province,combined with literature analysis,interviews with farmers and the multinomial Logistic regression model,the paper studies the influencing factors of rural courtyard’s space combination.The results are listed as follows,in Shandong Province,there are mainly 5 kinds of spatial combinations of rural courtyard--storied building,szu-ho-yuan,san-ho-yuan,a main room with a wing-room and a principal room only;3 village features--distance from the town,the terrain and the economic status,3 courtyard features--land area,construction cost and depreciation degree,and 3 family characteristics--the total annual income,proportion of non-agricultural income and the cultivated land area,as well as the age of the householder have a significant impact on the space combination of rural courtyard.In the paper,the author offers some suggestions on the utilization and management of courtyard,which include guiding the non-agricultural families to move into the urbanized community,optimizing the courtyard space combination of agricultural and industrial families,encouraging the elderly families to live in nursing homes,thus hoping to provide a reference for the new rural communities and new rural construction.

Rural courtyard;spatial combination;influence factor;multinomial logistic regression

TU241.4

A

1000-2324(2017)05-0688-06

2016-11-21

2016-12-23

山东省自然科学基金(ZR2013DM006);山东农业大学现代农业发展研究院第三批研究课题(14xsk2-03)

陈欣玉(1991-),女,硕士研究生,研究方向:土地利用与整治.E-mail:18853815530@139.com

*通讯作者:Author for correspondence.E-mail:ailingwangdf@163.com