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        農(nóng)戶IPM技術(shù)采納行為影響因素研究
        ——基于黑龍江省稻農(nóng)調(diào)查數(shù)據(jù)的實證

        2021-10-28 11:46:34張永強嚴遠榮
        關(guān)鍵詞:特征影響

        張永強 嚴遠榮

        東北農(nóng)業(yè)大學(xué),黑龍江 哈爾濱 150030

        近年來,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中過量施用農(nóng)藥對資源環(huán)境與人類健康所造成的危害問題備受關(guān)注,依托IPM技術(shù)實現(xiàn)綠色可持續(xù)發(fā)展對保護生態(tài)環(huán)境具有重要意義[1-2]。IPM(Integrated Pest Management)技術(shù),即病蟲害綜合防治技術(shù),由Stem等學(xué)者于1959年提出。IPM技術(shù)是指依據(jù)特定環(huán)境和病蟲害種群動態(tài)原理,利用一切適用于當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境和氣候的生物防治、化學(xué)防治、物理防治等技術(shù)措施或其組合來預(yù)防病蟲害,防止農(nóng)作物減產(chǎn),從而推動農(nóng)作物安全生產(chǎn)與降低環(huán)境污染的綜合耕作策略[3-4]。經(jīng)綜合分析IPM的具體特點,結(jié)合已有研究成果,將IPM技術(shù)類型分為農(nóng)業(yè)防治技術(shù)、物理防治技術(shù)、生物防治技術(shù)、化學(xué)防治技術(shù)。IPM技術(shù)是集經(jīng)濟、社會和生態(tài)效益于一體的綜合耕作技術(shù),在減少農(nóng)藥使用量、提高農(nóng)作物產(chǎn)量、保障糧食安全等方面發(fā)揮著重要作用[5]。中央一號文件曾多次提出“要加強農(nóng)業(yè)面源污染防治,不斷創(chuàng)新和推廣農(nóng)作物病蟲害綜合防控的技術(shù)及產(chǎn)品,以實現(xiàn)農(nóng)藥的減量增效”,表明中國政府高度重視農(nóng)作物病蟲害防治與農(nóng)藥減施工作,如何有效實現(xiàn)農(nóng)藥化肥減量和控制面源污染等問題仍是政府部門關(guān)心的痛點、大眾關(guān)注的重點以及農(nóng)戶種植的難點和學(xué)術(shù)領(lǐng)域研究的熱點[6-7]。我國作為水稻生產(chǎn)大國,承擔(dān)著水稻高效生產(chǎn)的重任,因而,水稻生產(chǎn)中強化IPM技術(shù)的應(yīng)用極其關(guān)鍵,關(guān)系著水稻作物的整體長勢,影響水稻總產(chǎn)量和農(nóng)戶種植積極性。IPM技術(shù)作為水稻種植過程中重要的防控手段,能夠保障水稻優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)與減輕環(huán)境污染,然而現(xiàn)實情況下,稻農(nóng)采納IPM技術(shù)愿望不強。因此,探究農(nóng)戶IPM技術(shù)采納行為的有效影響因素,對引導(dǎo)、規(guī)范和優(yōu)化稻農(nóng)IPM技術(shù)采納行為、確保糧食安全和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。

        目前關(guān)于農(nóng)戶IPM技術(shù)采納行為影響因素的研究較為廣泛,通過文獻梳理,將影響因素歸納為以下四個方面:一是農(nóng)戶個體特征因素,主要包括性別、受教育水平、風(fēng)險偏好程度、信息獲取能力、年齡、耕作年限等。其中,男性戶主采納IPM技術(shù)的積極性要高于女性戶主,受教育水平越高的戶主采納IPM技術(shù)可能性越大[8],風(fēng)險偏好程度越高和信息獲取能力越強的農(nóng)戶越傾向于采納IPM技術(shù)[9],耕作年限越長和老齡化程度越高的農(nóng)戶采納IPM技術(shù)的可能性越低[10-11]。二是農(nóng)戶家庭生產(chǎn)經(jīng)營特征因素,主要包括務(wù)農(nóng)勞動力人數(shù)、家庭人均年收入、組織參與頻率、是否獲得地理標(biāo)志證明商標(biāo)、水稻種植規(guī)模、耕地細碎化程度等。其中,務(wù)農(nóng)勞動力人數(shù)較為匱乏的家庭采納IPM技術(shù)的積極性不高[12],而家庭收入水平越高、參與組織頻率越高、種植規(guī)模越大的農(nóng)戶采納IPM技術(shù)的可能性越大[13-15]。三是農(nóng)戶認知特征因素,主要包括技術(shù)效益認知等。農(nóng)戶是理性經(jīng)濟人,以追求利益最大化為目標(biāo),農(nóng)戶對IPM技術(shù)采納后的效益認知水平越高,對該技術(shù)的采納水平越高。因此,技術(shù)效益認知對農(nóng)戶采納新技術(shù)的推動作用最大。四是外部環(huán)境特征因素,主要包括是否參加政府技術(shù)培訓(xùn)、是否獲得技術(shù)補貼、交通條件等。其中參加過技術(shù)培訓(xùn)和獲得過技術(shù)補貼的農(nóng)戶對IPM技術(shù)的采納率較高[16-17]。同時,政府質(zhì)量安全檢測力度弱、技術(shù)培訓(xùn)效果差、技術(shù)實際推廣方式單一等[18],也是影響農(nóng)戶采納IPM技術(shù)的重要因素。

        現(xiàn)有研究多是基于某一維度并運用Probit或Logistic模型探究農(nóng)戶IPM技術(shù)采納行為的影響因素,更多將采納行為視為采納決策,即采納與否的行為,雖有學(xué)者以農(nóng)戶采納決策與采納程度衡量農(nóng)戶的采納行為,但現(xiàn)有文獻綜合分析農(nóng)戶IPM技術(shù)采納決策和采納程度間關(guān)系者較少,且存在時間跨度。此外,已有研究考慮的IPM技術(shù)類型多是化學(xué)防治型、生物防治型、物理防治型三種技術(shù),鮮有將農(nóng)業(yè)防治型技術(shù)引入同一分析框架下進行深入研究。鑒于此,本研究以水稻產(chǎn)量位居全國前列的黑龍江省水稻主產(chǎn)區(qū)為研究區(qū)域,將稻農(nóng)IPM技術(shù)采納行為作為研究對象,綜合已有研究成果及樣本區(qū)現(xiàn)實情況,共選取6類16個解釋變量,將農(nóng)戶IPM技術(shù)采納決策與采納程度帶入統(tǒng)一分析框架,分別構(gòu)建稻農(nóng)IPM技術(shù)采納決策的Probit模型和采納程度的Ordered-Probit模型,從內(nèi)外部視角探究影響農(nóng)戶IPM技術(shù)采納決策與采納程度的關(guān)鍵因素,以期為制定、完善且實施IPM技術(shù)推廣政策并提高其推廣效率提供參考。

        一、數(shù)據(jù)來源與研究方法

        (一)數(shù)據(jù)來源

        數(shù)據(jù)來源于2020年8~10月對黑龍江省水稻種植戶的實地調(diào)研。研究對象為黑龍江省水稻種植主產(chǎn)區(qū),作為中國重要糧食生產(chǎn)基地,水稻產(chǎn)量處于全國前列,同時黑龍江省水稻產(chǎn)量與質(zhì)量常被病蟲害影響,稻農(nóng)存在農(nóng)藥施用量過大且對病蟲害的防治頻率高、施用量大等情況,因此選擇黑龍江省作為研究對象具有典型性和代表性,能觀察到具備類似特征的中國水稻主產(chǎn)區(qū)稻農(nóng)IPM技術(shù)采納行為的基本情況?;诤邶埥∷局鳟a(chǎn)區(qū)相關(guān)數(shù)據(jù),隨機抽取綏化市慶安縣、綏化市北林區(qū)、佳木斯市樺川縣、哈爾濱市方正縣、雞西市密山縣等25個縣(市、區(qū))中的58個自然村,共發(fā)放266份問卷,剔除無效問卷后得到有效問卷249份。

        (二)變量選取與設(shè)定

        1.被解釋變量。稻農(nóng)IPM技術(shù)采納行為,具體包含采納決策與采納程度。第一階段:稻農(nóng)IPM技術(shù)采納決策屬于二分類變量,是即為采納,否即為未采納,分別記為“1”和“0”。第二階段:稻農(nóng)IPM技術(shù)采納程度依據(jù)稻農(nóng)對生物防治型技術(shù)、農(nóng)業(yè)防治型技術(shù)、化學(xué)防治型技術(shù)和物理防治型技術(shù)四種不同類型子技術(shù)的選擇數(shù)量進行測量,將其分為低水平(僅采納1種子技術(shù))、中水平(采納2種子技術(shù))和高水平(采納3種及以上子技術(shù)),并賦值為1、2、3。構(gòu)建的IPM技術(shù)采納行為決策過程如圖1所示。

        圖1 稻農(nóng)IPM技術(shù)兩階段決策行為的過程

        2.解釋變量?;诶硇孕∞r(nóng)理論和計劃行為理論,挑選稻農(nóng)IPM技術(shù)采納行為相關(guān)影響因素,主要涵蓋6類16個解釋變量,分別是農(nóng)戶個體基本特征(性別、年齡、耕作年限、受教育年限、風(fēng)險偏好程度、信息獲取能力)、家庭經(jīng)營特征(勞動力數(shù)量、組織參與頻率、家庭人均年收入、是否獲得地理標(biāo)志證明商標(biāo))、耕地種植特征(水稻種植規(guī)模、耕地細碎化程度)、農(nóng)戶認知特征(技術(shù)效益認知)、村莊環(huán)境特征(交通條件)、政策環(huán)境特征(是否獲得技術(shù)補貼、是否參加政府技術(shù)培訓(xùn))。各解釋變量具體定義與預(yù)期作用見表1。

        表1 變量設(shè)定與預(yù)設(shè)方向

        (1)農(nóng)戶個體特征變量。男性相較于女性而言,其受教育機會、獲取信息渠道及對IPM技術(shù)了解程度都較好,更易采納IPM技術(shù)[19]。稻農(nóng)年齡大,思想保守,不愿接觸新事物,則其IPM技術(shù)采納率低。耕作年限負向影響IPM技術(shù)采納率。受教育程度積極影響稻農(nóng)采納IPM技術(shù)[20]。風(fēng)險偏好程度積極影響農(nóng)戶采納IPM技術(shù)。稻農(nóng)信息獲取能力強,對IPM技術(shù)的采納產(chǎn)生積極影響[21]。

        故假設(shè)性別、受教育年限、風(fēng)險偏好程度、信息獲取能力對稻農(nóng)IPM技術(shù)的采納決策和采納程度影響呈積極作用,年齡、耕作年限對稻農(nóng)IPM技術(shù)的采納決策和采納程度呈消極作用。

        (2)家庭經(jīng)營特征變量。勞動力數(shù)量越多的家庭更易對水稻種植精心栽培,其對IPM技術(shù)的預(yù)期收益越高,則采納率和程度高[3]。組織參與頻率高,則有助于稻農(nóng)獲得市場信息和專業(yè)技術(shù)指導(dǎo)及提升稻農(nóng)IPM技術(shù)采納率和采納程度。稻農(nóng)家庭人均年收入高,其應(yīng)對不確定風(fēng)險的能力相對強,采納IPM技術(shù)的不確定性并不會極大影響家庭生產(chǎn)生活。采納IPM技術(shù)使水稻增產(chǎn),稻農(nóng)則更傾向于采納。被授予地理標(biāo)志證明商標(biāo)的稻農(nóng)較重視稻米質(zhì)量,更傾向采納IPM技術(shù)并提升其采納程度。

        故假設(shè)務(wù)農(nóng)勞動力人數(shù)、組織參與頻率、家庭人均年收入、是否獲得地理標(biāo)志證明商標(biāo)均正向影響農(nóng)戶IPM技術(shù)采納決策和采納程度。

        (3)耕地種植特征變量。農(nóng)戶水稻種植規(guī)模大,則注重農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)發(fā)展,愿花更多時間了解IPM技術(shù),采納IPM技術(shù)所產(chǎn)生的規(guī)模效益則明顯。耕地細碎化程度越大表明經(jīng)營越分散,采納IPM技術(shù)的成本越高,技術(shù)應(yīng)用難度也越大。稻農(nóng)作為有限理性的經(jīng)濟人,成本上升影響其對IPM技術(shù)采納決策和采納程度。

        故假設(shè)水稻種植規(guī)模對稻農(nóng)IPM技術(shù)的采納決策和采納程度呈現(xiàn)積極作用,耕地細碎化程度對稻農(nóng)IPM技術(shù)的采納決策和采納程度呈現(xiàn)消極作用。

        (4)農(nóng)戶認知特征變量。如稻農(nóng)對IPM技術(shù)效益的認知程度低,認為采納該技術(shù)會使邊際成本變高,采納該技術(shù)的成本遠高于收益,則對IPM技術(shù)采納決策和采納程度必然會低。

        故假設(shè)技術(shù)效益認知正向影響農(nóng)戶IPM技術(shù)采納的決策和程度。

        (5)村莊環(huán)境特征變量。農(nóng)村運輸條件較差,培訓(xùn)和推廣IPM技術(shù)困難,偏遠農(nóng)村地區(qū)稻農(nóng)學(xué)習(xí)和掌握IPM技術(shù)的機會少,因此稻農(nóng)對IPM技術(shù)采納成本變高,必然降低對IPM技術(shù)的采納決策和采納程度。

        故假設(shè)交通條件對稻農(nóng)IPM技術(shù)采納決策和采納程度有積極影響。

        (6)政策環(huán)境特征變量。由于IPM技術(shù)采納效果存在不確定性,風(fēng)險規(guī)避者或風(fēng)險中立者會降低其對IPM技術(shù)的采納率,政府對IPM技術(shù)支持或補貼降低稻農(nóng)采納該技術(shù)的成本。未接受過政府技術(shù)培訓(xùn)的稻農(nóng)對IPM技術(shù)采納意愿明顯低于接受過技術(shù)培訓(xùn)的稻農(nóng),稻農(nóng)參加技術(shù)培訓(xùn)有助于提升稻農(nóng)IPM技術(shù)采納程度[16]。

        故假設(shè)是否獲得技術(shù)補貼和是否參加政府技術(shù)培訓(xùn)均促進和提升稻農(nóng)采納IPM技術(shù)的決策和程度。

        (三)模型選取與構(gòu)建

        鑒于研究的被解釋變量是稻農(nóng)IPM技術(shù)采納行為,具體通過稻農(nóng)IPM技術(shù)采納決策與采納程度衡量。其中,稻農(nóng)IPM技術(shù)采納決策(采納與否)是離散型二分類變量,不滿足一般線性回歸中要求被解釋變量必須是連續(xù)性變量的要求,故選取二元Probit回歸模型對稻農(nóng)IPM技術(shù)采納決策的影響因素進行分析;另一個被解釋變量稻農(nóng)IPM技術(shù)采納程度(采納子技術(shù)的數(shù)量)被賦值為“1,2,3”三個層級,分別是低水平(僅采納任何1種子技術(shù))、中水平(采納2種子技術(shù))、高水平(采納3種及以上子技術(shù)),是一個具有遞進順序的有序多分類離散型變量,選用Ordered-Probit回歸模型對稻農(nóng)IPM技術(shù)采納程度的影響因素進行分析。二元Probit回歸模型和Ordered-Probit回歸模型的表達式分別如(1)和(2)式所示:

        式(1)中,X1、X2、X3、X4、…Xi是影響稻農(nóng)IPM技術(shù)采納行為的i個因素。Prob(·)表示被解釋變量(稻農(nóng)IPM技術(shù)的采納率)。F(·)代表累計正態(tài)分布的概率密度函數(shù),β0代表常數(shù)項,Xi代表影響稻農(nóng)IPM技術(shù)采納行為的因素,βi代表估計參數(shù)。

        式(2)中,Xi*代表表1中所列出的影響稻農(nóng)IPM技術(shù)采納程度的可能因素,i代表稻農(nóng)個體,β0代表常數(shù)項,δ代表服從正態(tài)分布的隨機擾動項,βi代表待估計的未知系數(shù),y*為被解釋變量:稻農(nóng)IPM技術(shù)采納程度不可觀察的潛在變量,通常需要使用可觀測變量yi表示,不可觀察潛在變量y*與可觀測變量yi間關(guān)系如(3)式所示,該式中ω1、ω2、ω3為稻農(nóng)IPM技術(shù)采納程度變量位置分割點,且ω1<ω2<ω3。

        二、研究結(jié)果與分析

        (一)變量描述性統(tǒng)計分析

        由表2可知,在249戶調(diào)查樣本中,有43.37%的稻農(nóng)在水稻生產(chǎn)中采納IPM技術(shù),但有56.63%的稻農(nóng)未采納IPM技術(shù);有55.56%的稻農(nóng)采納低水平IPM技術(shù),26.85%的稻農(nóng)采納中水平IPM技術(shù),17.59%的稻農(nóng)采納高水平IPM技術(shù),說明樣本區(qū)稻農(nóng)以采納低水平IPM技術(shù)(僅采納任何1種子技術(shù))居多??傮w看來,雖然加大了對IPM技術(shù)的推廣力度,但稻農(nóng)對該技術(shù)認知水平較低,導(dǎo)致稻農(nóng)技術(shù)需求量較低,因而對該技術(shù)采納決策和采納程度都偏低,大部分稻農(nóng)選擇低水平IPM技術(shù),整體采納情況不容樂觀。

        表2 變量描述性統(tǒng)計結(jié)果分析

        續(xù)表

        1.農(nóng)戶個體特征。樣本區(qū)男性稻農(nóng)占比為51.41%,女性稻農(nóng)占比為48.59%,表明樣本區(qū)大部分家庭中主要的生產(chǎn)經(jīng)營決策者中男性稻農(nóng)居多;稻農(nóng)平均年齡為44歲,中年齡組稻農(nóng)占比為61.85%,高年齡組稻農(nóng)占比為35.34%,表明樣本區(qū)稻農(nóng)趨向老齡化;稻農(nóng)耕作年限多數(shù)處于11~20年,占比為34.14%,表明其種植經(jīng)驗較豐富;稻農(nóng)受教育年限為初中教育水平的占比為61.04%,表明整體受教育水平偏低;風(fēng)險規(guī)避型稻農(nóng)占比為28.11%,風(fēng)險中立型稻農(nóng)占比為52.21%,表明樣本區(qū)稻農(nóng)多數(shù)屬于風(fēng)險規(guī)避型和風(fēng)險中立型;基本同意、比較同意及完全同意自身能通過較多渠道獲取較多數(shù)量的IPM技術(shù)信息(即具有一定信息獲取能力)的稻農(nóng)占比為79.92%,但仍有20.0%的稻農(nóng)認為自身不具備信息獲取能力,表明樣本區(qū)稻農(nóng)的信息獲取能力有待提升。

        2.家庭經(jīng)營特征及耕地種植特征。務(wù)農(nóng)勞動力人數(shù)最多為2人的占比為47.79%,表明務(wù)農(nóng)勞動力人數(shù)較少;稻農(nóng)人均年收入在5 001~15 000元的占比為28.92%,表明大部分稻農(nóng)收入水平偏低;偶爾參加組織的稻農(nóng)最多,表明稻農(nóng)組織參與頻率較低;未獲得地理標(biāo)志證明商標(biāo)的稻農(nóng)高達76.71%;稻農(nóng)多屬于種糧大戶,水稻種植規(guī)模均值約為339畝;耕地細碎化較為集中的居多,但仍有40.96%的耕地是大于5塊,表明當(dāng)前樣本區(qū)耕地仍較為分散。

        3.農(nóng)戶認知特征及外部環(huán)境特征。數(shù)據(jù)顯示稻農(nóng)技術(shù)效益認知水平一般,有63.05%的稻農(nóng)認為IPM技術(shù)的生態(tài)效益和經(jīng)濟效益一般;此外,在村莊環(huán)境特征與政策環(huán)境特征中,村莊交通條件一般,多數(shù)稻農(nóng)未獲得技術(shù)補貼且政府技術(shù)培訓(xùn)的參與率不高。

        (二)模型估計結(jié)果分析

        為保證回歸模型的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性,需對選取的各個解釋變量進行多重共線性檢驗,只有當(dāng)Tolerance(容忍度)的值大于0.1以及VIF(方差膨脹因子)小于10時,說明各解釋變量間不存在嚴重多重共線性[22]。各解釋變量的容忍度主要處于0.521至0.915之間,VIF介于1.09至1.92之間,表明各解釋變量間具有相對合理性且不存在多重共線性問題,見表3。

        表3 解釋變量間的多重共線性檢驗結(jié)果

        利用Stata 15軟件分別對稻農(nóng)IPM技術(shù)采納決策和采納程度的影響因素進行Probit模型和Ordered-Probit回歸模型估計,由估計結(jié)果可知,顯著影響稻農(nóng)IPM技術(shù)采納決策和采納程度的共同因素包括農(nóng)戶個體基本特征(性別、年齡、風(fēng)險偏好程度、信息獲取能力)、村莊環(huán)境特征(交通條件),表明農(nóng)戶個體基本特征和村莊環(huán)境特征是影響稻農(nóng)IPM技術(shù)采納行為的最關(guān)鍵因素,結(jié)果見表4。

        表4 稻農(nóng)IPM技術(shù)采納決策與采納程度的影響因素模型估計結(jié)果

        1.稻農(nóng)IPM技術(shù)采納決策的影響因素分析。(1)農(nóng)戶個體特征變量的影響。戶主性別在5%顯著性水平上通過檢驗,且就邊際效應(yīng)而言,男性戶主對IPM技術(shù)的采納率要比女性戶主高6.8%,即性別顯著正向影響稻農(nóng)IPM技術(shù)采納決策,與預(yù)期假設(shè)相符。戶主年齡在10%的顯著性水平上通過檢驗,所得估計系數(shù)與邊際效應(yīng)均為負值,說明年齡對稻農(nóng)IPM技術(shù)采納決策有顯著負向影響。戶主受教育年限在1%顯著性水平上通過檢驗,所得系數(shù)為正值,說明受教育年限顯著正向影響稻農(nóng)IPM技術(shù)采納行為,與預(yù)期假設(shè)相符。戶主風(fēng)險偏好程度通過1%顯著性水平檢驗,其估計系數(shù)和邊際效應(yīng)均為正值,說明風(fēng)險偏好程度顯著正向影響稻農(nóng)IPM技術(shù)采納決策,與預(yù)期假設(shè)相符。戶主信息獲取能力通過5%的顯著性檢驗,所得估計系數(shù)與邊際效應(yīng)均為正值,說明信息獲取能力顯著正向影響稻農(nóng)IPM技術(shù)采納決策,與預(yù)期假設(shè)相符。

        (2)家庭經(jīng)營特征變量的影響。務(wù)農(nóng)勞動力人數(shù)通過10%顯著性水平檢驗,所得估計系數(shù)與邊際效應(yīng)均為正值,說明務(wù)農(nóng)勞動力人數(shù)顯著正向影響稻農(nóng)IPM技術(shù)采納決策,與預(yù)期假設(shè)相符。是否獲得地理標(biāo)志證明商標(biāo)通過5%顯著性水平檢驗,所得估計系數(shù)與邊際效應(yīng)均為正值,說明獲得地理標(biāo)志證明商標(biāo)顯著正向影響稻農(nóng)IPM技術(shù)采納決策。

        (3)耕地種植特征變量的影響。耕地細碎化程度通過5%顯著性水平檢驗,所得估計系數(shù)和邊際效應(yīng)均為負值,說明耕地細碎化程度顯著負向影響稻農(nóng)IPM技術(shù)采納決策,與預(yù)期假設(shè)相符。

        (4)村莊環(huán)境特征變量的影響。交通條件顯著促進稻農(nóng)對IPM技術(shù)的采納,與預(yù)期假設(shè)相符,交通條件越好,病蟲害防控物資的購買和運輸越便利,且病蟲害防治效果受病蟲害防控物資供應(yīng)影響。

        (5)政策環(huán)境特征變量的影響。獲得技術(shù)補貼顯著促進稻農(nóng)采納IPM技術(shù),與預(yù)期假設(shè)相符,技術(shù)補貼一定程度上可彌補稻農(nóng)IPM技術(shù)投資資金不足,促進稻農(nóng)積極采納IPM技術(shù)。參加政府技術(shù)培訓(xùn)顯著促進稻農(nóng)對IPM技術(shù)的采納與預(yù)期假設(shè)相符。

        2.稻農(nóng)IPM技術(shù)采納程度的影響因素分析。(1)農(nóng)戶個體特征變量的影響。稻農(nóng)性別特征通過1%顯著性水平檢驗,所得估計系數(shù)為正值,說明性別顯著正向影響稻農(nóng)IPM技術(shù)采納程度,且就邊際效應(yīng)而言,男性稻農(nóng)采納中水平和高水平IPM技術(shù)概率要高于女性稻農(nóng),與預(yù)期假設(shè)相符。年齡通過5%顯著性檢驗,所得估計系數(shù)為負值,且就邊際效應(yīng)而言,稻農(nóng)年齡每增加一周歲,其對IPM技術(shù)采納程度是中水平和高水平的概率分別下降6.2%和12.2%,而采納程度是低水平的概率增加18.4%,說明年齡對稻農(nóng)IPM技術(shù)采納程度有顯著負向影響,與假設(shè)相符。耕作年限通過5%的顯著性水平檢驗,所得估計系數(shù)為正值,表明耕作年限對稻農(nóng)IPM技術(shù)的采納程度產(chǎn)生顯著正向作用,這與假設(shè)不相符,原因可能是耕作年限長的稻農(nóng)相較于耕作年限較短的稻農(nóng)而言,其水稻耕種經(jīng)驗豐富,能清楚地認識到IPM技術(shù)對防控水稻病蟲害的重要性,IPM技術(shù)在一定程度上可以解決年長型稻農(nóng)勞動力弱的問題,與以往研究不同的是,務(wù)農(nóng)年限越長的稻農(nóng)越對IPM技術(shù)采納程度越高。受教育年限雖未通過顯著性檢驗,但所得估計系數(shù)為正值,說明受教育年限促進稻農(nóng)IPM技術(shù)采納程度,與假設(shè)相符,受教育程度高的稻農(nóng)對IPM技術(shù)的認知能力強,越了解采納IPM技術(shù)后的利好之處,因此對提高IPM技術(shù)采納程度可能性越大。但就邊際效應(yīng)而言,稻農(nóng)受教育年限越高,其采納高水平IPM技術(shù)的概率就會下降1.5%,受教育程度高的稻農(nóng)更愿從事非農(nóng)工作,對務(wù)農(nóng)工作關(guān)注度逐漸降低。風(fēng)險偏好程度通過10%顯著性檢驗,所得估計系數(shù)為正值,且就邊際效應(yīng)而言,稻農(nóng)越偏好風(fēng)險,其采納高水平的概率增加7.5%,說明風(fēng)險偏好程度顯著促進稻農(nóng)對IPM技術(shù)采納程度,與預(yù)期假設(shè)相符。信息獲取能力通過10%的顯著性水平檢驗,所得估計系數(shù)為正值,且就邊際效應(yīng)而言,稻農(nóng)信息獲取能力每增加一個單位,其采納高水平IPM技術(shù)的概率就越大,說明信息獲取能力顯著正向影響稻農(nóng)IPM技術(shù)采納程度,與預(yù)期假設(shè)相符。

        (2)村莊環(huán)境特征變量的影響。交通條件通過1%的顯著性水平檢驗,其估計系數(shù)為0.492,說明交通條件顯著負向影響稻農(nóng)IPM技術(shù)的采納程度,與假設(shè)不相符,原因可能是交通條件影響病蟲害防控物資的采購和運輸,同時病蟲害防控物資可獲性影響稻農(nóng)病蟲害防治成效,但并非交通條件越好,病蟲害防治成效就越好??赡艽嬖谝蚪煌l件好,外出務(wù)工或家庭收入比較好的稻農(nóng)會購買化學(xué)農(nóng)藥等以防治病蟲害,則稻農(nóng)采納IPM技術(shù)的程度就會降低。

        (3)其余特征變量影響。耕地種植特征變量(水稻種植規(guī)模、耕地細碎化程度)、農(nóng)戶認知特征變量(技術(shù)效益認知)、政策環(huán)境特征變量(是否獲得技術(shù)補貼、是否參加政府技術(shù)培訓(xùn))均未通過顯著性水平檢驗,且上述特征變量中除政策環(huán)境特征中是否獲得技術(shù)補貼以外的各項指標(biāo)通過模型計算得出的估計系數(shù)均為負值,說明上述特征變量中各項指標(biāo)對稻農(nóng)IPM技術(shù)采納程度有消極影響作用,與假設(shè)不符。耕地種植特征變量呈負向影響因素可能是稻農(nóng)耕地種植規(guī)模越大,其采納新技術(shù)成本將會提高,且大規(guī)模稻農(nóng)更擔(dān)心自然災(zāi)害風(fēng)險帶來的重大損失,會負向影響其采納程度;耕地細碎化程度越高,地塊分散程度越高,影響農(nóng)戶對IPM技術(shù)的采納程度。農(nóng)戶認知特征變量呈現(xiàn)負向影響的稻農(nóng)認為采納IPM技術(shù)后生產(chǎn)出來的稻米雖能以高價出售,但采納IPM技術(shù)成本仍高于心理預(yù)期,增加IPM技術(shù)采納程度的可能性較低。政策環(huán)境特征變量中是否參加政府技術(shù)培訓(xùn)對稻農(nóng)IPM技術(shù)采納程度有負向影響。稻農(nóng)綜合文化素質(zhì)較低,即使參加政府組織的IPM技術(shù)培訓(xùn),也不能完全吸收并正常使用,且缺乏線下面對面的專門技術(shù)指導(dǎo),稻農(nóng)可能認為使用新技術(shù)需要花費更多時間成本和物質(zhì)成本,因此高齡稻農(nóng)會在一定程度上排斥增加對IPM技術(shù)的采納程度。

        三、結(jié)論與建議

        (一)結(jié)論

        稻農(nóng)綜合文化素質(zhì)有待提高;樣本區(qū)稻農(nóng)趨向老齡化,決策者以男性為主,受教育程度偏低,耕作年限相對較長,風(fēng)險承受能力較弱,對IPM技術(shù)效益認知水平不高,無法深入理解IPM技術(shù),家中務(wù)農(nóng)勞動力人數(shù)較少,人均年收入水平不高,組織參與頻率較低,未獲得地理標(biāo)志證明商標(biāo)的稻農(nóng)居多;小規(guī)模種植(實際種植規(guī)模小于或等于339畝)稻農(nóng)居多,耕地較分散,所在村莊交通條件也有待改善,以致于采納IPM技術(shù)成本變高,參與IPM技術(shù)培訓(xùn)程度較低,且未獲得政府發(fā)放的技術(shù)補貼。樣本區(qū)IPM技術(shù)采納程度較低,在受訪的249戶中僅有43.37%的稻農(nóng)實際采納IPM技術(shù),而采納低水平IPM技術(shù)的稻農(nóng)比例只有55.56%,采納高水平IPM技術(shù)的稻農(nóng)更是不足20%,說明整體采納情況不容樂觀。稻農(nóng)IPM技術(shù)兩階段決策行為的影響因素有同有異。共同之處在于二者均受性別、年齡、風(fēng)險偏好程度、信息獲取能力、交通條件影響。差異之處在于只影響稻農(nóng)IPM技術(shù)采納決策的因素涵蓋務(wù)農(nóng)勞動力人數(shù)、受教育年限、是否獲得地理標(biāo)志證明商標(biāo)、耕地細碎化程度、是否獲得技術(shù)補貼、是否參加政府技術(shù)培訓(xùn)影響,而只影響稻農(nóng)IPM技術(shù)采納程度的因素主要是耕作年限。因此,稻農(nóng)采納IPM技術(shù)受農(nóng)戶個體基本特征與村莊環(huán)境特征影響程度較大。

        (二)對策建議

        第一,提高稻農(nóng)綜合文化素質(zhì)。鑒于稻農(nóng)文化素質(zhì)水平直接關(guān)系其對IPM技術(shù)的采納決策及采納程度,應(yīng)注重在受教育程度較低的稻農(nóng)中,尤其是低齡男性稻農(nóng),加大教育投資力度,發(fā)揮主觀規(guī)范、同伴影響對IPM技術(shù)采納行為的影響作用以及親戚鄰居、種植大戶、科技示范戶等示范帶動作用,切實提高稻農(nóng)對IPM技術(shù)相關(guān)知識的了解和掌握程度,有效提升其風(fēng)險認知水平。

        第二,加強基層水稻IPM技術(shù)宣傳與推廣。優(yōu)化與創(chuàng)新IPM技術(shù)推廣工作流程,加大IPM技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)推廣力度,拓寬技術(shù)宣傳渠道,加強各部門之間責(zé)任分工和落實,提高IPM技術(shù)推廣效果,為稻農(nóng)提供簡潔、高效且方便的IPM技術(shù)服務(wù),提升稻農(nóng)對IPM技術(shù)的采納率和采納程度。

        第三,提升稻農(nóng)IPM技術(shù)信息獲取能力。稻農(nóng)信息獲取能力顯著正向影響稻農(nóng)IPM技術(shù)采納決策及采納程度。政府應(yīng)加強農(nóng)村區(qū)域信息化建設(shè),拓展稻農(nóng)IPM技術(shù)信息獲取渠道以提升其采納IPM技術(shù)相關(guān)方面的信息獲取能力,協(xié)助稻農(nóng)及時了解和掌握水稻生產(chǎn)的IPM技術(shù)信息及操作方法。

        第四,加大對稻農(nóng)采納IPM技術(shù)補貼力度。技術(shù)補貼是影響稻農(nóng)IPM技術(shù)采納行為的關(guān)鍵因素,且多數(shù)稻農(nóng)未獲取IPM技術(shù)補貼,加大稻農(nóng)采納IPM技術(shù)補貼力度,增強其采納IPM技術(shù)積極性,國家可設(shè)立基本設(shè)施專項資金,積極探索和制定有效的扶持政策以確保IPM技術(shù)補貼常態(tài)化,靈活調(diào)整補貼方式,適當(dāng)擴大補貼政策適用范圍,增強其購買該技術(shù)的能力。同時,在對IPM技術(shù)采納行為實行長效補貼時,還應(yīng)建立健全補貼跟蹤下達制度、技術(shù)實施過程監(jiān)督制度等。將IPM技術(shù)補貼與其他形式水稻補貼相結(jié)合,形成“打包式”水稻補貼計劃,以此激勵稻農(nóng)應(yīng)用并推廣IPM技術(shù)。

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