近年來,隨著農(nóng)村居民收入的不斷增長和生活水平的不斷提高,農(nóng)民建房需求量日益增大,農(nóng)村住宅面積快速增加。但由于鄉(xiāng)村人口仍在不斷向城鎮(zhèn)集中集聚,農(nóng)村宅基地閑置、廢棄的現(xiàn)象也日益增多,這造成了土地資源、人力財力的嚴(yán)重浪費。為什么許多人已經(jīng)不住在農(nóng)村,卻要在農(nóng)村建新房?農(nóng)村建房熱與哪些因素相關(guān)?基于這些疑問,本研究運用來自中國家庭調(diào)查（China Household Panel Survey,CHPS）2013-2019年的9636組數(shù)據(jù),通過建立Probit模型,對中國農(nóng)村住宅總量變化的驅(qū)動機制進行了考察。在此基礎(chǔ)上,利用Tobit模型研究中國農(nóng)村新建住宅規(guī)模變化的驅(qū)動機制,并對城鄉(xiāng)居民農(nóng)村住宅面積變化的影響因素是否一致進行了探討。研究結(jié)果表明:（1）農(nóng)村住宅總量在全國各地區(qū)范圍內(nèi)總體呈現(xiàn)增長態(tài)勢,新增面積大于減少面積,農(nóng)村居民樣本的農(nóng)村住宅面積變化普遍比移居城鎮(zhèn)的農(nóng)業(yè)戶口居民樣本更大。（2）對于移居城鎮(zhèn)的農(nóng)業(yè)戶口居民來說,家庭規(guī)模越大,家庭年消費支出越少,家庭教育培訓(xùn)費支出占比越高,越可能在農(nóng)村新建住宅。擁有住宅數(shù)量越多,建房的可能性先增加后減小,擁有3套住宅的家庭在農(nóng)村建房的可能性最大。... 

【文章來源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

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【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

988-2017農(nóng)村新建住宅面積與鄉(xiāng)村人口的變化趨勢

浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文中國農(nóng)村住宅總量變化的驅(qū)動機制28圖4.1居民總樣本農(nóng)村住宅總量年均變化4.4估計結(jié)果與分析4.4.1居民總樣本的估計結(jié)果如果農(nóng)村住宅面積變化大于0，賦值為1，反之為0。利用Stata13.0對2013-2019年數(shù)據(jù)進行Probit模型估計，根據(jù)模型回歸結(jié)果，Waldchi2（31）=220.18，Prob>chi2=0.0000，模型整體擬合效果較好。由于2013年數(shù)據(jù)中并未包含家中目前上學(xué)人數(shù)、是否了解土地流轉(zhuǎn)相關(guān)政策、本社區(qū)/村距市中心距離、訪員貧富打分4個變量，為探究以上變量的影響，對2015-2019年數(shù)據(jù)進行Probit模型估計，根據(jù)模型回歸結(jié)果，Waldchi2（34）=205.71，Prob>chi2=0.0000，模型整體擬合效果較好。表4.5居民總樣本農(nóng)村住宅總量是否增加的Probit模型估計結(jié)果變量類型變量名稱2013-2019年2015-2019年

浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文中國農(nóng)村住宅總量變化的驅(qū)動機制31未擁有住宅的“租房一族”，相較于城市的高房價，在農(nóng)村建住宅或許是更輕松的選擇。圖4.2居民總樣本擁有住宅數(shù)量與建房意愿的關(guān)系在社區(qū)/村特征變量中，留守老人占比通過了5%水平的顯著性檢驗，影響符號為正，說明留守老人占比越高，在農(nóng)村擴建房屋的可能性越大，這一現(xiàn)象對農(nóng)村家庭的影響更為顯著。由于老人留在農(nóng)村，那么家庭的“根”必定也在農(nóng)村，大多數(shù)在外務(wù)工的農(nóng)民，賺了錢自然會想回鄉(xiāng)建房，改善父母生活。人均可支配年收入通過了10%水平的顯著性檢驗，且影響符號為正，說明人均可支配收入越高的地區(qū)，其居民越有可能新建農(nóng)村住宅，其原因可能在于當(dāng)農(nóng)村居民收入增加時，便更愿意定居在農(nóng)村，而移居城鎮(zhèn)的農(nóng)業(yè)戶口居民收入增加時，出于鄉(xiāng)土情懷或是落葉歸根的考慮，也會選擇在農(nóng)村老家建房子。4.4.2城鄉(xiāng)居民樣本的差異分析下面將總居民樣本分為移居城鎮(zhèn)的農(nóng)業(yè)戶口居民與農(nóng)村居民分別進行回歸（表4.6、表4.7），以期探究影響城鄉(xiāng)居民農(nóng)村住宅總量變化的因素是否一致。表4.6移居城鎮(zhèn)的農(nóng)業(yè)戶口居民樣本農(nóng)村住宅總量是否增加的Probit模型估計結(jié)果變量類型變量名稱2013-2019年2015-2019年戶主特征變量戶主性別0.07867（0.0689）0.0909（0.0739）戶主年齡-0.0029（0.0021）-0.0013（0.0024）戶主受教育年限-0.0028（0.0076）-0.0019（0.0082）戶主政治面貌0.0841（0.0826）0.0088（0.0878）戶主婚姻狀況0.02680.0502

【參考文獻】：
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