基于Logit-ISM模型的农户节水灌溉技术采纳行为分析——以天津市为例.pdf
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1、第 30 卷 第 4 期 天 津 农 学 院 学 报 Vol.30,No.4 2023 年 8 月 Journal of Tianjin Agricultural University August,2023 收稿日期:2022-01-06 基金项目:天津市蔬菜现代农业产业技术体系创新团队(ITTVRS2021022);天津市哲学社会科学规划课题青年项目(TJGLQN 19-005)作者简介:耿哲(1997),男,博士在读,研究方向为农业经济理论与政策。E-mail:。通信作者:曾玉珍(1972),女,教授,博士,主要从事农业经济理论与政策的研究。E-mail:。文章编号:1008-5394(
2、2023)04-0066-06 DOI:10.19640/ki.jtau.2023.04.012 基于 Logit-ISM 模型的农户节水灌溉技术采纳行为分析 以天津市为例 耿哲1,2,曾玉珍1,通信作者,陈立芸1(1.天津农学院 经济管理学院,天津 300392;2.中国农业大学 经济管理学院,北京 100083)摘 要:本文基于天津市蔬菜主产区 230 份种植户调研数据,利用因子分析、二元 Logit 模型和解释结构模型(ISM),对影响蔬菜种植户采纳节水灌溉技术的因素,以及因素间的逻辑结构和递阶关系进行了实证分析。结果表明:农业兼业程度因子、耕地因子、政府宣传推广力度是影响蔬菜种植户选择
3、节水灌溉技术的根源性因素;水价认知、对节水灌溉技术的了解程度是影响蔬菜种植户节水灌溉技术选择行为的直接因素。最后,根据研究结论,针对性地提出了引导蔬菜种植户加入产业组织,发挥规模化、专业化经营优势;完善农业用水价格机制;加大政府宣传力度等政策建议,为我国蔬菜产业的绿色可持续发展提供了理论参考。关键词:蔬菜种植户;节水灌溉技术;农户技术采纳 中图分类号:S274.3;F303.2 文献标识码:A Farmers choice of water-saving irrigation technology based on Logit-ISM model:A case study of Tianjin
4、 Geng Zhe1,2,Zeng Yuzhen1,Corresponding Author,Chen Liyun1(1.College of Economics and Management,Tianjin Agricultural University,Tianjin 300392,China;2.College of Economics and Management,China Agricultural University,Beijng 100083,China)Abstract:Based on the survey data of 230 vegetable growers in
5、Tianjin,the factors affecting vegetable farmers adoption of water-saving irrigation technology,their logical structure and hierarchical relationship were analyzed using binary Logit model and ISM model.The results showed that the root factors influencing vegetable farmers choice of water-saving irri
6、gation technology were the degree of agricultural co-occupation,cultivated land and government publicity and promotion efforts.The cognition of water price and the understanding of water-saving irrigation technology were the direct factors that affected the choice behavior of water-saving irrigation
7、 technology of vegetable farmers.According to the conclusion of the study,some suggestions were put forward to provide reference for the sustainable development of agriculture in China,such as guiding vegetable growers to join industrial organizations and give full play to the advantages of large-sc
8、ale and specialized operation,perfecting the agricultural water price mechanism,and improving government publicity efforts.Key words:vegetable growers;water-saving irrigation technology;farmers technology adoption 近年来,随着“菜篮子”工程建设的不断推进,蔬菜已超过粮食成为我国第一大农作物。2020年,我国蔬菜播种面积为 2 148.5 万 hm2,产量已达74 912.9万t。而我
9、国是水资源严重短缺的国家,2020 年人均水资源拥有量仅为 2 239.8 m3,是世界人均水资源占有量的 1/4,且存在农业灌溉用水占比高但有效利用率低的问题1。因此,蔬菜产业高耗水的特性对我国农业灌溉水资源利用率提出了更高的要求,其节水技术的应用情况直接关系到我国资源节约型绿色农业发展的进程。然而,节水技术的推广和应用不仅依靠技术本身的成熟和政府的主导推动,更取决于其终端采用者农户的行为响应2。因此,深入剖析蔬菜种植户节水灌溉技术采纳的影响因素,对保障我国蔬菜产业及整体农业稳步可持续发展具有重要意义。农户作为独立个体,其技术选择行为受到多方面因素的影响。对此,国内外众多学者多运用逻辑回归模
10、型、Probit 模型、Heckman 选择模型等进行了深入研究,并将影响农户采纳节水灌溉技术的诸多因素归纳为宏观因素和微观因素两个层面。宏观因素又称外因视角,基于此视角的既有文献多从水资源禀赋3-4、水资源价格及收费方式5-8、第 4 期 耿哲,等:基于Logit-ISM模型的农户节水灌溉技术采纳行为分析以天津市为例 67政府补贴5-6,9-15、技术信息环境6-7,11-12,16等宏观方面探讨对农户采纳节水灌溉技术的影响。微观因素又称内因视角,现有研究多从农户自身特征5-7,10-18、家庭生产经营特征15,19-21、技术认知5-12,22、风险偏好23等方面探讨对农户采纳节水灌溉技术
11、的 影响。通过对相关文献的系统梳理可以看出,国内外学者对农户的分析较为成熟,为本研究奠定了基础。但由于各地自然禀赋、政策环境、农户自身特征等不尽相同,致使研究结果间具有较为明显的区域差异性,甚至同一影响因素对不同地区农户节水灌溉技术选择行为的影响呈反向关系。另外,现有大部分文献的研究对象均聚焦于传统农户节水技术的总体特征分析,而以蔬菜种植户为研究主体,并对其节水灌溉技术采纳行为影响因素的层级结构进行探究梳理的文献较少。天津市地处世界最大地下水降落漏斗区,人均水资源占有量多年处于全国末位,水资源极为匮乏。同时,随着蔬菜产业的快速发展,天津市农业用水供需矛盾日益突出,已成为我国华北平原农业水资源供
12、需矛盾极为尖锐的城市之一。本研究基于对天津市 9 个涉农区的调研数据,利用二元 Logit 模型和 ISM 模型,深入剖析影响蔬菜种植户采纳节水灌溉技术的根源性和直接性因素,并分析影响因素间的作用路径,针对性地提出有关建议,以期为我国蔬菜产业的绿色可持续发展提供政策启示。1 数据来源与模型构建 1.1 数据来源 课题组于 2021 年 46 月,采用“面对面”“一对一”深度访谈等田野调查方法,对天津市 9 个涉农区蔬菜生产基地的蔬菜种植户进行随机问卷调查。在调研实施中,为提高调研数据的科学性和代表性,力求保证样本量与蔬菜生产规模呈正相关,只对在每户生产经营决策中起主导作用的户主进行访谈搜集数据
13、。调研组累计获得调研问卷 252 份,经过数据完整性、逻辑性等条件筛选后保留 230 份有效问卷,问卷有效率为 91.3%。样本分布见表 1。表 1 样本区域分布情况 区域 乡镇(街道)数量/个 行政村数量/个 问卷数量/份 所占比例/%西青区 3 11 53 23.04 武清区 4 8 51 22.17 静海区 6 8 49 21.30 宁河区 4 4 27 11.74 蓟州区 5 7 22 9.57 宝坻区 4 4 15 6.52 津南区 2 2 8 3.48 滨海新区 1 1 3 1.30 北辰区 1 1 2 0.87 1.2 模型构建 1.2.1 Logit 模型 蔬菜种植户节水灌溉技
14、术的采纳行为是典型的二元决策问题。因此,选用二元 Logit 模型对蔬菜种植户节水灌溉技术采纳的影响因素进行回归分析。将蔬菜种植户是否采纳节水灌溉技术的概率视为被解释变量,采用节水灌溉技术赋值为 1,未采用节水技术赋值为0,则模型的概率函数形式为:ipP(y1|xi))(e11xg+(1)其中 xi为自变量,g(x)为 x 的线性组合:g(x)nxn (2)对公式(1)进行 Logit 变换后可得到概率函数与自变量之间的线性表达公式:1n(pp1)0=ni 1ixi (3)1.2.2 解释结构模型(ISM)蔬菜种植户节水灌溉技术的采纳行为是多重影响因素共同作用的结果,这些因素之间的关系错综复杂
15、,运用 ISM 模型可对影响因素进行层级抽取,并形成层级拓扑图,从而厘清上述影响因素间的逻辑结构和递阶关系,抓取关键的影响因素。ISM 模型分析步骤如图 1 所示。图 1 ISM 模型分析步骤 A 为表示专家小组评价结果的原始邻接矩阵,B 为加入单位矩阵的邻接相乘矩阵,通过布尔矩阵运算可得可达矩阵 R,可达矩阵进行层级抽取后可得要素间层级关系,形成层级拓扑图。天 津 农 学 院 学 报 第 30 卷 682 描述性统计与变量选取 2.1 样本描述性统计分析 2.1.1 样本特征分析 统计样本中男性户主居多,占比达 76.96%,劳动力年龄普遍偏大且总体平均文化程度较低,50 岁及以上人员占比
16、72.20%,初中及以下学历占比 87.80%。蔬菜种植户家庭中,专职从事蔬菜种植的劳动力人数大多集中在 13 人,93%的蔬菜种植户家庭年收入 10 万元以下。种植户间耕种面积差异较大,当年耕种面积最小的仅为 0.047 hm2,最大可达 7 hm2,户均种植面积为 0.41 hm2。2.1.2 节水灌溉技术应用特征 在天津田间水利基础设施不断完善的背景下,低压管灌、喷灌、滴灌已成为调研区蔬菜种植户当前主要采用的农业节水灌溉技术。低压管灌是通过铺设低压输水管道,降低灌溉水输送过程中的损耗以达到节水目的。喷灌、滴灌是通过控制灌溉水出流量、减少土壤水的蒸发和深层渗漏,提高灌溉水转化效率以达到节水
17、目的,节水效率相比低压管灌更为高效。此外,滴灌、喷灌通过控制土壤湿度有效抑制了菜田中病虫害的滋生,降低了农药使用频率,保障了蔬菜品质。因此,本研究的节水灌溉技术专指节水效率较高的喷灌、滴灌技术。调研样本的节水灌溉技术应用概况如表 2 所示。表 2 蔬菜种植户节水灌溉技术采用概况 节水技术采用情况 农户数 样本占比/%采用节水技术 43 18.7 未采用节水技术 187 81.3 2.2 二元 Logit 模型变量选取 基于农户行为理论,结合实地调研情况及现有研究,从蔬菜种植户个体特征、家庭生产特征、水资源及水价认知特征、技术认知特征以及政策环境特征等五方面考虑选取变量,如表 3 所示。表 3
18、变量含义及描述性统计分析 变量名称 代码 变量定义及取值 标准差 均值 预期影响 被解释变量 不选择高效节水灌溉技术0;选择高效节水灌溉技术1 0.391 0.190 解释变量 蔬菜种植户个体特征 性别 女性0;男性1 0.416 0.780+/-年龄 单位:岁 8.716 54.270+/-文化程度 小学及以下1;初中2;高中3;大专及以上4 0.724 1.800+蔬菜种植户家庭生产 特征 家庭年收入 蔬菜种植户的家庭年收入 1.647-0.309-务农人口占比 务农人口数占家庭总人口比例 7.118 5.875+从事蔬菜种植的劳动力个数 家庭中专职从事蔬菜种植的劳动力数 1.038 2.
19、190+耕地块数 菜田块数 5.466 5.052+耕地面积 种植菜田面积 8.413 6.114+水资源及水价认知特征 水资源紧缺认知状况 极度紧缺1;长期紧缺2;季节性紧 缺3;不紧缺4;富余5 0.583 3.830-水费收取方式 按用水量0;按其他方式收费1 0.223 0.950-水价认知情况 非常低1;偏低2;一般3;偏高4;非常高5 0.891 3.000+技术认知 特征 了解节水技术程度 完全不了解1;了解一点2;比较了解3;非常了解4 0.734 2.230+政策环境 特征 政府宣传推广力度 无任何宣传1;宣传力度很小2;宣传力度小3;宣传力度大4;宣传力度非常大5 1.06
20、5 2.270+是否有政府补贴 无政府补贴0;有政府补贴1 0.435 0.250+注:表中“+”表示正向影响;“-”表示负向影响;“+/-”表示不确定 第 4 期 耿哲,等:基于Logit-ISM模型的农户节水灌溉技术采纳行为分析以天津市为例 69 为保证变量间独立性及后续实证分析的顺利进行,本文利用 SPSS 23.0 对种植户家庭特征中各连续性变量进行 KMO 和 Bartlett 球形度检验。结果显示,KMO 检验值为 0.6160.5,Bartlett 球形度检验显著度为0.000,明显小于0.01。据此可知,家庭特征变量间确实存在较高的相关性,需要进行因子分析。如表 4 所示,经由
21、正交旋转后的成分矩阵可知,务农人口占比、从事蔬菜生产的劳动力人数、家庭年收入与公因子一相关性较高。表 4 旋转后的成分矩阵 蔬菜种植户家庭生产特征变量 成分因子 一 二 务农人口占比 0.888-0.140 从事蔬菜种植的劳动力人数 0.804-0.074 家庭年收入-0.798 0.150 耕地面积-0.129 0.969 耕地块数-0.149 0.966 一般情况下,种植户家庭中务农人口占比越高、从事蔬菜生产的劳动力人数越多,外出打工的人数占比就越低,农业的兼业化程度就越高,加之一般情况下务农收入低于打工收入,从而导致种植户家庭的年纯收入越低。基于上述逻辑,将因子一命名为“农业兼业程度因子
22、(f1)”。种植户所占耕地面积、耕地块数与公因子二的相关系数均在 0.9 以上,且都与耕地因素息息相关,将其命名为“耕地因子(f2)”。表 5 为成分得分系数矩阵,显示了主成分因子一、因子二与各原始变量之间的相关关系,可据此得出由各原始变量表达的公因子关系式,如公式 4 所示。表 5 成分得分系数矩阵 蔬菜种植户家庭生产特征变量 成分因子 一 二 务农人口占比 0.436 0.057 耕地面积 0.082 0.530 家庭年收入-0.388-0.038 耕地块数 0.071 0.524 从事蔬菜种植的劳动力人数 0.403 0.082 +=+=1110876211108761530.0524.
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