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        基于Logistic模型的河套灌區(qū)農(nóng)戶節(jié)水技術(shù)選擇行為研究

        2020-07-18 15:49:40杜紅霞
        農(nóng)業(yè)與技術(shù) 2020年13期
        關(guān)鍵詞:節(jié)水技術(shù)

        杜紅霞

        摘 要:本文通過Logistic模型研究分析了河套灌區(qū)農(nóng)戶節(jié)水技術(shù)選擇行為,介紹了選取模型與設(shè)置變量的具體方法,介紹了相關(guān)研究數(shù)據(jù)的來源,并從受訪對象的家庭生產(chǎn)情況、自然條件2個方面分析了樣本包含的信息,以農(nóng)戶自身特征對決策的影響、農(nóng)戶家庭生產(chǎn)特征對決策的影響這2個方面為例對運(yùn)算結(jié)果進(jìn)行了分析,希望能夠?yàn)橄嚓P(guān)研究提供一些參考和幫助。

        關(guān)鍵詞:Logistic模型;河套灌區(qū);節(jié)水技術(shù);選擇行為

        中圖分類號:S-3

        文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

        在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中,種植、灌溉等環(huán)節(jié)需要使用大量的水資源,所以,如何使農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)更加廣泛地應(yīng)用,使農(nóng)業(yè)用水效率得到有效地提高,對我國農(nóng)業(yè)未來的可持續(xù)發(fā)展有著直接的影響。但是,在現(xiàn)實(shí)工作中只是靠政府的推動只能取得有限效果,而農(nóng)戶的行為響應(yīng)才是起到?jīng)Q定性作用的關(guān)鍵因素?;诖?,本文依靠Logistic模型對水資源缺乏且正在大力推廣農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)的河套地區(qū)的農(nóng)戶選擇節(jié)水技術(shù)的行為進(jìn)行了研究,希望能夠借此在該地區(qū)進(jìn)一步推廣農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)。

        1.2 基本假設(shè)以及選取變量

        本文在前人研究結(jié)果的基礎(chǔ)上,結(jié)合河套地區(qū)玉米膜下滴灌技術(shù)技術(shù)實(shí)際的推廣應(yīng)用情況,并根據(jù)實(shí)用性、針對性以及簡單性等原則來選擇相應(yīng)的變量因素,假設(shè)農(nóng)戶自身特征、家庭生產(chǎn)特征等因素都會影響農(nóng)戶對玉米膜下滴灌技術(shù)的選擇行為,之后將需要進(jìn)行分析研究的變量指標(biāo)確定為能夠?qū)Ω鱾€因素特征進(jìn)行充分反映的若干個因子[1]。

        2 數(shù)據(jù)來源及樣本描述

        本文采取調(diào)查問卷以及入戶訪談的形式對河套地區(qū)部分進(jìn)行玉米種植的農(nóng)戶進(jìn)行了實(shí)地調(diào)查,共發(fā)放298份調(diào)查問卷,最終收回276份有效試卷,有效率為92.62%。本文從2個方面對調(diào)查樣本的基本情況進(jìn)行了描述。

        2.1 受訪對象家庭生產(chǎn)情況

        本文中的調(diào)查研究對象主要是河套地區(qū)的玉米種植戶,不包括專業(yè)合作社組織的成員,其中,年收入10萬元左右的農(nóng)戶有17.1%,年收入3~6萬元的農(nóng)戶有53%。另外,就該地區(qū)目前實(shí)際的家庭兼業(yè)程度來看,家庭人口全部進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動的有17.9%,并且這部分農(nóng)戶大部分是當(dāng)?shù)貙I(yè)合作社組織成員或者種植大戶,而其余農(nóng)戶中絕大部分除了進(jìn)行農(nóng)業(yè)種植之外,還會從事其它方面的勞動,并且具有比較統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)。

        2.2 受訪對象自然條件

        在本文的研究中受訪對象大多為男性,占總調(diào)查人數(shù)80%左右,其中,70.5%的農(nóng)戶年齡在50歲以上,24.31%的農(nóng)戶年齡在30~50歲,30歲以下的農(nóng)戶只有5.19%。受訪對象大多只接受過小學(xué)和初中教育,只有35.8%的受訪者接受過高中教育,整體來看不具備較高的文化水平。此外,有過村干部經(jīng)歷或者目前任職村干部的農(nóng)戶只有7.9%[2]。

        3 運(yùn)算結(jié)果

        采用向前逐步回歸的方法使相關(guān)變量進(jìn)入模型,相關(guān)數(shù)據(jù)通過SPSS16.0統(tǒng)計(jì)軟件的enter強(qiáng)制性進(jìn)入策略,利用Logistic模型進(jìn)行相應(yīng)的回歸性分析。最終得到方程的似然卡方觀測值的最終結(jié)果為53.65,另外Sig.和自由度這2個指標(biāo)分別為0.000和18,以上結(jié)果表明不會同時發(fā)生回歸系數(shù)為0的情況,并且LogitY與全體解釋變量之間存在非常明顯的線性關(guān)系。

        4 結(jié)果分析

        對于以上運(yùn)算結(jié)果,以農(nóng)戶個人特征和農(nóng)戶家庭特征為例進(jìn)行分析。

        4.1 農(nóng)戶自身特征對決策的影響

        農(nóng)戶在選擇玉米膜下滴灌技術(shù)的過程中,年齡會產(chǎn)生顯著的負(fù)影響,這表明年齡較大的農(nóng)戶具有比較保守的思想,在未知新技術(shù)效果并且成本較高的情況下,對于新技術(shù)大多持拒絕態(tài)度,與之相對的是大多數(shù)年輕人更容易接受和應(yīng)用新技術(shù);性別并沒有明顯影響農(nóng)戶的選擇意愿;會對農(nóng)戶技術(shù)的選擇意愿產(chǎn)生明顯影響的有受教育程度和是否為村干部等,并且呈現(xiàn)出比較明顯的正相關(guān)關(guān)系。構(gòu)建Logistic模型分析多因素與農(nóng)戶節(jié)水意愿的關(guān)系,得出影響農(nóng)戶選擇節(jié)水灌溉的主要因子,按影響程度從大到小排序如下:灌溉水價>耕地區(qū)位>非農(nóng)收入比重>耕地歸屬>農(nóng)戶對滴灌的了解程度>受訪者性別>灌水量>家庭勞動力平均年齡>家庭耕地面積,并據(jù)此提出鼓勵農(nóng)戶選擇節(jié)水技術(shù)的建議。

        4.2 農(nóng)戶家庭生產(chǎn)特征對決策的影響

        農(nóng)戶在選擇玉米膜下滴灌技術(shù)的過程中,水資源短缺程度會產(chǎn)生明顯影響,并且呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系,不過在相關(guān)性檢驗(yàn)中并未通過。出現(xiàn)這種情況的主要原因是近些年來該地區(qū)降水量有所增加,因此很多農(nóng)戶在選擇節(jié)水技術(shù)方面缺乏較高積極性。

        5 結(jié)束語

        本文以玉米膜下滴灌技術(shù)為例,并以河套地區(qū)為典型調(diào)查區(qū)域,通過Logistic模型對該地區(qū)農(nóng)戶的節(jié)水技術(shù)選擇行為進(jìn)行研究,并以調(diào)查問卷的形式,對受訪對象的基本信息(家庭生產(chǎn)條件、自然條件)進(jìn)行調(diào)查了解。以農(nóng)戶的節(jié)水技術(shù)決策機(jī)理為依據(jù),并從農(nóng)戶家庭特征、農(nóng)戶個人特征以及政策制度特征等多個方面對農(nóng)戶節(jié)水技術(shù)選擇行為決策與各個因子之間的關(guān)系進(jìn)行分析研究,得出會對農(nóng)戶節(jié)水技術(shù)選擇產(chǎn)生顯著影響的因素主要有年齡、收入、受教育程度以及是否為村干部等,這對今后河套地區(qū)節(jié)水技術(shù)的推廣具有一定的指導(dǎo)作用。

        參考文獻(xiàn)

        [1]?黃珍,牛最榮,薛媛,趙霞,張芮.農(nóng)戶采用高效節(jié)水灌溉技術(shù)影響因素分析——以甘肅省張掖市實(shí)證調(diào)查為例[J].中國水利,2019(01):59-61.

        [2]王學(xué)斌.基于二元Logistic模型的節(jié)水灌區(qū)高效運(yùn)行影響因素研究[J].地下水,2019,41(04):81-82.

        [3]王亞輝.基于Logistic技術(shù)的農(nóng)戶灌溉行為選擇驅(qū)動模型設(shè)計(jì)及應(yīng)用[J].陜西水利,2018(05):68-70.

        (責(zé)任編輯 賈燦)

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