农户决策行为影响因素（通用9篇）
农户决策行为影响因素 篇1
一、引言
粮食安全是一个世界性问题,关乎各国国计民生和社会稳定,2008年爆发的全球性粮食危机,导致多个国家发生社会动乱。中国作为一个发展中的农业大国,其粮食生产对国际粮食安全具有重要作用,如果中国发生粮食危机,会直接扰乱世界粮食市场供需及价格形成。因此,中国政府一向十分重视粮食安全问题,在促进粮食生产方面做出了巨大努力,2004年1号文件明确强调: “集中力量支持粮食主产区发展粮食产业”。十八大指出:“严守耕地保护红线,严格土地用途管制”。2014年1号文件进一步提出:“完善国家粮食安全保障体系,抓紧构建新形势下的国家粮食安全战略”。然而,保障国家粮食安全的关键在于调整农户种植决策行为,调动其种粮的积极性,让农户愿意多种粮。如何提高粮农种粮意愿已经成为学术界关注的一个重要问题。
国内外关于农户种粮生产决策行为已有大量研究,并取得了大量很有价值的研究成果,除部分对农户行为相关理论的研究 (理性小农学派、组织生产学派、历史学派和社会心理学派),大部分主要集中在对农户生产行为及其影响因素的研究。从国外研究的情况来看,Gonzales和Damodaran对菲律宾菜农种植决策行为进行研究,发现农户综合考虑自身和作物特征进行选择。〔1〕〔2〕Willock等通过中介变量模型对苏格兰农民以商业和环境为导向的种植行为进行分析,结果表明心理层面因素是农户决策行为的主导因素。〔3〕而Mcpeak和Doss研究发现,肯尼亚北部地区农户牛奶生产决策行为具有明显的性别和个体差异。〔4〕国内对这一问题的关注较晚,比如池泽新认为农户生产决策行为受农产品商品率、兼业程度和农户行为角色等因素的影响。〔5〕陈思羽等以粮食主产区湖南省为研究对象,从农民个人特征、农户家庭特征、粮食市场价格等角度对农户种粮意愿影响因素进行分析。〔6〕靳庭良则利用排序模型对影响粮食主产区农户种粮意愿的户主特征、家庭特征、家庭所处地理位置及自然条件、市场因素和惠农政策五方面因素进行分析。〔7〕张慧琴等对利用Logistic模型对黑龙江省农户种粮决策影响因素进行研究,结果表明种粮收益、水资源情况、补贴、交通和农资价格与种粮农户种粮意愿呈正相关关系。〔8〕
综上所述,已有的对农户种植决策行为影响因素研究大多从一个或几个方面展开,并且所用研究方法也主要集中在Logit模型和Probit模型分析,在众多的影响因素中,因素间的相互关系,起主导作用的关键因素是什么,相关文献还极其缺乏。因此,我们将试图运用模糊集理论 (Fuzzysettheory)的决策实验分析方法 (DecisionMakingTrial andEvaluationLaboratory,DEMATEL)对影响农户种粮决策6个方面的因素 (种粮农户基本特征、收入和就业情况、国家政策、种植和销售环境特征、价格因素和外源因素)进行分析,通过对关键因素的识别和因素间的相互关系的分析,对如何引导农户种粮决策,调动种粮积极性,提高粮农收入,从而对保障国家粮食安全提供可借鉴的政策启示。
二、研究假设
我们通过对国内外研究成果进行梳理,结合本国农户生产实际情况,选择了影响农户种粮决策六个方面主要因素进行分析和假设。
1.农户个人基本特征
农户基本特征变量主要选择年龄和文化程度,靳庭良研究发现户主年龄越高,思想上越保守,形成的种粮习惯难以改变,种粮意愿越强。〔9〕张兆同和李静通过对江苏苏北农民调查分析发现,传统的种植行为对农民生产经营决策具有重要的影响。周清明则运用Logit模型对4个省份农户种粮意愿影响因素进行分析,分析结果表明,年龄变量与种粮意愿呈正相关,与受教育程度则呈负相关。〔10〕受教育程度越高的农民有更多的择业机会,越缺乏种粮意愿。然而,农户文化程度高,就会注意收集各种农业信息,采取更先进的种植方法,从而获得较高的种粮收益。〔11〕
由此假设:农户年龄 (C1) 和农户文 化程度(C2)影响农户种粮决策行为。
2.农户家庭特征
农户家庭特征变量主要选择种粮规模、种粮收入占总收入比重和外出打工情况。唐娟莉对陕西农户调研发现,农户种粮规模与种粮意愿呈显著正相关,而外出打工情况与种粮意愿呈显著负相关。当种粮面积达到一定规模时,农户会将种粮作为主业作为谋生手段,更愿意种粮,其中小规模农户种植决策趋于保守,大规模农户则依据 市场价格来决定。顾莉丽和郭庆海对吉林省7市农户进行调查分析表明,种粮收入占总收入比重对农户种粮意愿有显著正影响,即比重越高,其种粮意愿越强烈,这与经济人理性相符合。
由此假设:种粮规模 (C3)、种粮收入占总收入比重 (C4)和外出打工情况 (C5)影响农户种粮决策行为。
3.国家政策
2004年以来,国家大力推动农业生产和发展,取消农业税收,实施的支农惠农政策,在一定程度上影响了农民种粮积极性。钱克明、曹芳和张慧琴等研究表明,国家粮食补贴政策的实施,有效的提高了农户种粮意愿和积极性。〔12〕然而,马彦丽和杨云及王娇和肖海峰发现粮食直补政策对农户种粮意愿影响甚微。周清明认为,粮食直补对农户激励作用取决于农户种粮土地边际收益与从事非农就业劳动力边际收益比较结果。〔13〕
由此假设:国家粮食支持政策 (C6)影响农户种粮决策行为。
4.种植环境特征
种植和销售环境特征变量主要选择灌溉条件、土地肥沃程度、交通条件、销售难易程度和是否参加粮食生产合作组织。水源状况良好、土地较肥沃、交通便利会增强农户种粮意愿。〔14〕张慧琴等对黑龙江省种粮农户进行调查,发现粮食生产灌溉用水是否充足对农户种粮意愿有显著影响,交通便利性也与种粮意愿有显著相关性,交通越便利,粮食销售越容易,农户越愿意种粮。〔15〕农户是否参加粮食生产合作组织与农民种粮意愿呈正相关,生产合作组织一般对农民提供比较到位的生产技术服务,收购价格也会稍高。〔16〕
由此假设:灌溉条件 (C7)、交通条件 (C8)、土地肥沃程度 (C9)、销售难易程度 (C10)和是否参加粮食生产合作组织 (C11)影响农户种粮决策行为。
5.价格因素
价格因素主要选择粮食价格和农资价格。要促进农民进行粮食生产,提高农民收入,就要提高农产品价格,降低生产 资料价格。 周清明、〔17〕靳庭良、〔18〕顾莉丽和郭 庆海等也 得出相同 的结论。 然而,徐谷明则认为粮价再涨农民也不愿意种粮。
由此假设:粮食价格 (C12)和农资价格 (C13)影响农户种粮决策行为。
6.外源因素
外源影响因素主要选择生产信息获取能力、农技推广力度、其他村民生产行为和风险类型。陈明星对粮食主产区利益补偿效应影响因素进行分析发现,信息获取能力越强,农户对利益补偿满意度越小。而农户对粮食补贴的态度对其是否种粮影响较强,另外,粮食生产技术的提高能够增加粮食产量,进而增加农户种粮预期收入,从而增强农户的种粮意愿。农户种植决策易受熟人亲戚朋友行为和传统行为习惯的影响,我国农业生产主要以小规模农户为主,由于土地规模的约束多为风险规避者,种植决策更易受他人影响,会采用多种经营或兼业形式规避农业生产中的各种风险。
由此假设:生产信息获取能力 (C14)、农技推广力度 (C15)、其他村民生产行为 (C16)和风险类型 (C17)影响农户种粮决策行为。
三、研究方法与计算结果
我们运用模糊集理论的DEMATEL方法对影响农户种粮决策行为因素间相互关系及关键因素进行研究,其中DEMATEL方法是研究复杂系统各因素间相互关系的常用方法。〔19〕先利用模糊集理论中三角模糊数量化专家主观判断,将模糊数转化成准确数值 (ConvertingFuzzydataintoCrisp Scores,CFCS),〔20〕再利用DEMATEL方法分析因素间相互影响程度,根据直接影响矩阵等确定影响关键因素,分出主次因素。
一是设计问 卷及专家 评定。 根据Wang和Chen制定专家评定使用的语言 变量问卷。〔21〕〔22〕我们邀请了南京农业大学、江苏省社科院,中国农科院、中国农业大学、中国社科院、山东省农林厅和江南大学9位从事农业经济研究的专家组成专家评定群体,根据各自的知识与经验评定17个影响因素间的相互影响度,获得初始影响矩阵A。
二是将每个专家评定值转化成三角模糊数,计算第k个专家和K个专家i因素对j因素量化影响值,得到直接影响矩阵A= [αij]。
三是使用matlab10.0计算标准化影响矩阵D和总关系矩阵T,I为单位阵。计算T矩阵各行 (ri)之和与各列 (cj)之和。其中,ri表示i因素对系统中其他所有因素直接或间接影响程度之和,称为影响度(D);ci表示j因素受到系统中其他所有因素直接或间接影响程度之和,称为影响度 (R);ri+ci表示i因素在系统中的重要程度,称为中心度 (D+R)。ri-ci称为原因度 (D-R),当ri-ci>0时,i因素称为原因因素;当ri-ci<0时,i因素称为结果因素 (见表1),并通过Origin7.0绘制各影响因素D+R与D-R分布图图1)。
四、结果分析与讨论
1.因素间的相互关系属于
由表1和图1可知,C1、C2、C6、C7、C8、C9、C12、C13和C15原因因素,国家粮食支持政策 (C6)影响度在17个影响因素中居于首位,而被影响度仅居于第十七位,表明国家粮食支持政策能强烈影响系统中其他因素,但却很难受到其他因素的影响,具有强烈的主动性。同理,粮食价格 (C12)、文化程度 (C2)和年龄 (C1)影响度排名分别第二位、第三位和第四位,而被影响度均较低,因此属于主动性较强的因素。农技推广力度 (C15)影响度和被影响度均居于第八位,与其他因素关系较为紧密。灌溉条件 (C7)、交通条件 (C8)、土地肥沃 程度 (C9)和农资价 格(C13)影响度与被影响度均较低,这三个因素与其他因素关系比较疏远。
C3、C4、C5、C10、C11、C14、C16和C17属于结果因素。种粮规模 (C3)具有第二位的被影响度和第六位的影响度,表明C3与其他16个因素关系很紧密。是否参加粮食生产合作组织 (C11)和生产信息获取情况(C14)影响度分别居于第五位和第七位,被影响度分别居于第四位和第七位,这两个因素与其他因素关系较为紧密。种粮收入占总收入比重 (C4)、外出打工情况 (C5)、户主风险类型 (C17)和其他村民生产行为 (C16)被影响度分别位列第一位、第三位、第五位和第六位,影响度均较低,具有较强的被动性;销售难易程度 (C10)影响度和被影响度均较低,与系统中其他因素关系相对较疏远。
2.关键因素的识别
国家粮食支持政策 (C6)在17个影响因素中具有最大的影响度 (0.267),是影响其他16个因素最大的因素,是最关键的因素。种粮规模 (C3)具有最大中心度 (0.525),被影响 (0.337)度居于第二位,影响度 (0.188)居于第六位与系统中其他因素关系非常密切,发挥作用最大,是关键因素之一。是否参加粮食生产合作组织 (C11)中心度为0.453,位于第三位,影响度和被影响度分别为第五位和第四位,在系统中具有重要的影响力,可认为是关键因素。粮食价格 (C12)影响度为0.198,居于第二位,但被影响度仅居于第十位,说明对其他16个因素影响程度较高,可以认为是关键因素。类似,文化程度 (C2)和年龄(C1)均被认为是关键因素。生产信息获取情况 (C14)中心度为0.367,位于第六位,影响度和被影响度均居于第七位,显然在整个系统中也发挥了较为重要的作用,可以认为是关键因素。农技推广力度 (C15)影响度与被影响度均居于第八位,相对较高,也可以认为是关键因素。
灌溉条件 (C7)、交通条件 (C8)、土地肥沃程度(C9)、销售难易程度 (C10)和农资价格 (C15)中心度分别为第十五位、第十六位、第十七位和第十二位,影响度和被影响度均较低,不是系统中的关键因素。种粮收入占总收入比重 (C4)、外出打工情况 (C5)、户主风险类型 (C17)和其他村民生产行为 (C16)极易受系统中其他因素影响,具有较强的被动性,其中C4中心度 (0.483)居于第二,被影响度 (0.338)是第二大极易受其他因素影响的因素,而它的影响度仅为0.145,位于第十二位。灌溉条件 (C7)、交通条件(C8)、土地肥沃程度 (C9)和农资价格 (C13)中心度分别为第十五位 (0.195)、第十六位 (0.189)、第十七位 (0.173)和第十二位 (0.288),影响度与被影响度均较低,因此可以认为C7、C8、C9和C13均不是关键因素。
五、结论与启示
综上所述,影响农户种粮决策行为17个因素共同组成一个复杂的整体,不同因素作用方式和影响程度各不相同。年龄、文化程度、种粮规模、灌溉条件、交通条件、土地肥沃程度、粮食价格、农资价格和农技推广力度原因因素,在系统中影响其他因素;种粮规模、种粮收入占总收入比重、外出打工情况、销售难易程度、是否参加粮食生产合作组织、生产信息获取情况、其他村民生产行为和户主风险类型属于结果因素,在系统中受其他因素的影响。在17个影响因素中,年龄、文化程度、种粮规模、国家粮食支持政策、是否参加粮食生产合作组织、粮食价格、生产信息获取情况、农技推广力度是影响农户种粮决策行为的八个最关键因素。
通过上述研究结论,可以得出几点启示。一是优化完善国家粮食生产支持政策,加大中央财政转移支付力度,减轻或消除主产区地方负担;改善补贴方式,增加粮食直补以实际售粮数量进行补贴的方式,使补贴真正补给种粮农民。增加主销区向主产区的转移支付基金,提高农民补贴力度,并向种粮大户和农业组织合作社倾斜;同时,建立稳定农产品价格机制,逐步提高粮食收购价格,控制农业生产资料的价格,建立种粮收益与农资价格的联动机制,增加农民种粮积极性和收入。二是促进农村土地的合理流转,鼓励适度规模经营,发展不同形式的规模经营模式,推进和规范农业生产合作组织的发展;鼓励龙头企业在种植业方面的发展,促进农业产业化,全面推动传统农业向现代农业的稳步发展;同时,要完善农村社会保障制度,提升医疗保障水平,排除农户流转土地后的后顾之忧。三是培育新型职业农民,全面提高农业经营主体素质和职业技能;加强农业新技术及职业教育的培训力度,培养农业大户、农业合作社带头人技术骨干和管理人才,逐渐使从事粮食生产的农民向高文化程度与低龄化发展,适应现代农业的发展。四是加大农技推广和农业生产信息宣传力度,增加资金支持;建设农技推广的公益性平台和服务,改变以往农技推广的盈利性,使农技推广部门切实服务于农民大众,进而促进农民对新的农业生产信息与先进农业生产技术的掌握与应用;农民掌握了各种生产新技术,就能够因地制宜采用适合粮食生产的农业技术,提高粮食生产的综合技术效率。
农户决策行为影响因素 篇2
关键词：农户；地膜回收；影响因素；新疆
中图分类号： F205 文献标志码： A 文章编号：1002-1302（2014）07-0463-04
收稿日期：2013-10-13
基金项目：国家自然科学基金（编号：71163041）；新疆人文社会科学重点研究基地干旱区农村发展研究中心项目（编号：XJEDU030113Y07）。
作者简介：周传豹（1989—），男，浙江温州人，硕士，研究方向为区域经济和农业经济。E-mail：zcb198900@163.com。 20世纪50年代以来，随着人口压力的增加，我国为获取足够的粮、棉、油、菜、果等生活必需品，不断加快农业技术的升级步伐。70年代末从日本引进覆膜栽培技术[1]，该技术在我国寒冷、干旱区的农作物种植中得到了大力的推广和应用，在地膜投入量方面，我国农用地膜用量和覆盖面积均居世界首位。地膜覆盖种植不仅可以起到增加有效积温的作用[2]，同时还可以抑制田间杂草的生长，提高农作物的产量。然而，地膜覆盖技术在为农业发展带来革命性变化的同时，也给生态环境带来了严重的负面影响[3]。据统计，我国地膜年残留量高达 35万t，残膜率达 42%[4]，有近一半的地膜残留在土壤中，覆膜5年的农田地膜残留量可达 78 kg/hm2，目前，我国约有 670 万hm2覆盖地膜农田的污染状况日趋严重[5]。
新疆在地膜覆盖面积和使用量方面均居全国之首，在全国具有典型性和代表性，在地膜消费地区较为集中、地区分布不均衡的格局中，以新疆为代表的干旱地区为主要消费地区。2010年，我国地膜投入量各省份排序中，新疆地膜使用量列第1位，并占到西北地区投入量的579%。同时，新疆地膜的投入增长迅速，1992—2010年间，从 2.65万t上升至9.57万t，年均涨幅10.38%。然而，新疆地膜的回收率却不足80%，根据新疆农业环境监测部门调查，由于地膜技术的普遍使用，新疆目前已成为我国最大的地膜污染区[6]，地膜过量使用的问题已经非常严重。如何在保证农业增产的前提下减少因不合理用膜而对土壤结构造成损害，已成为一个迫切解决的现实问题。
地膜所产生的负面影响与农药、化肥不同，它的影响主要体现在随着地膜使用年限的延长，地膜碎片不断累积于土壤，导致土壤的可耕性和结构破坏，以致直接影响作物的生长[7-8]。尽管公众与政府已经认识到地膜残留对农业可持续发展的负面影响，但是，人们还没有找到切实有效的控制与管理手段。现有相关文献显示，关于地膜残留所引发的农业面源污染问题研究多从农学的角度，或者仅仅是在农业面源污染的经济分析中一带而过，未加系统性和全面的分析，尤其是关于地膜的农户微观使用行为方面的研究较少。国内外经验表明，农业面源污染治理主要采用源头控制对策，农业面源污染治理的关键是调节农户行为，如何从农户微观决策行为入手，采取有效的措施，引导农户合理用膜，进而实现农业与生态环境的可持续发展具有一定的理论和现实意义。因此，在借鉴相关研究方法和视角的基础上，通过建立一个一般线性农户模型，实证分析农户地膜回收决策量的影响因素，从而为增加地膜回收制定行之有效的决策提供依据。
1文献回顾与理论假说
从发展经济学的角度来看，农业是一个国家经济发展的基础[9]，而农户作为农业生产的行为主体，则是研究农业经济的最好切入点。基于更加清晰阐明农户的行为规律，众多学者对此作了较为全面的研究，并提出了不同的农户行为理论，这些理论的具体内容存在差异，但农户是理性的这一观点是保持一致的，即农户在力所能及的范围内，能充分利用自己的资源来获得收入或效用最大化。因此，可以用现代经济学的方法来研究农民问题[10]，一些被认为是不理性的行为却恰恰是外部条件限制下的理性表现。
关于农户农业化学品投入行为的研究主要集中在利用大量微观调研数据，用相应的计量方法对农户的投入数量决策影响因素进行分析。纵观国内外相关文献，学者们大多以农户化肥施用以及农药使用决策为切入点来剖析农户的化学品投入行为。一些学者从技术效率的角度来研究农户的施肥行为模式，如杨增旭等采用随机生产函数测算了我国小麦和玉米化肥施用的技术效率，并分析了影响化肥施用技术效率的因素[11]；巩前文从农户的角度出发，通过建立模型研究了影响化肥使用效率的因素[12]。实证发现，农户户主的基本特征、农户的家庭特征、主要农业生产的中间消耗、农户的市场优势、农户拥有的土地特征等几个方面对农户施肥效率影响显著。大部分学者直接以农户的施肥决策量为研究对象，国外Nkamleu等采用Probit模型对喀麦隆农户的化肥施用行为进行分析，结果表明，家庭决策者文化程度越高、耕地地权相对不稳定以及农田离家距离越远的农户，更加倾向于在农业生产过程中投入更多的化肥[13]；Asfaw等利用Logit模型分析了埃塞俄比亚的农户施肥行为，发现户主或家庭成员的教育水平对采用化肥的影响为正[14]。国内何浩然等认为，影响化肥施用效率的因素主要包括农户特征、农户家庭及经营特征、是否接受过技术培训和是否使用有机肥等几方面[15-17]。
从本质上看，农户农业化学品投入行为是一种农业投资行为，投资行为与产权的关系往往十分密切，选择长期性投资还是短期性投资，直接关系到农业生产的环境后果，关系到农户是否会加大残留地膜的回收力度。由于中国农地制度的特殊性，土地调整减弱了农民进行中长期投入的激励，农户往往会对短期租入的土地采取“透支”地力式的经营方式，而不重视用科学施肥技术改良土壤性状和培植地力[18-19]；一些学者实证研究认为，稳定的土地使用权有助于改善农地土壤的长期肥力[20-23]，而另一些学者分析发现，对农户长期投资产生显著影响的是非农收入的比重[24-25]。因此，土地产权制度对农户农业生产投资的促进作用不大，而增加非农就业机会才能真正促进农户的农业投资。
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结合以上文献研究以及地膜使用的特点，笔者作以下有待检验的假说：假说一，农户户主的年龄以及受教育年限是影响地膜回收量的一个重要因素。户主的受教育年限越长，保护土壤的意识越强，不过随着年龄的增大，会囿于陈旧的经验，不愿意做更多地投入。假说二，地的各种特征是农户地膜回收量决策的一个重要参考依据。耕地规模大或细碎化程度高的农户由于会受时间精力以及劳动力的不足，导致地膜回收率较小；而耕地是否租用对农户的决策有重要影响，租用土地上的地膜回收往往很少。假说三，地膜残留的环境影响风险认知越高，农户会加大对地膜回收的力度。
2实证分析
2.1变量选择与模型设定
影响农户地膜回收力度的因素有很多，一般而言，可以将其影响因素归为农户家庭用膜决策者的个人特征、农户家庭及耕地特征，以及农户所在地区政策环境特征等。基于以上分析，将农户地膜回收水平的行为设定为以下因素的函数：户主的年龄、文化程度和从事农业生产的时间，家庭农业劳动力数量、耕地经营规模、耕地细碎化程度、受灾情况、土地租入情况和有无非农就业，以及农户对于地膜使用污染认知情况和地区虚拟变量。函数的形式可以表达为：Y=f（X1，X2，…，X9，D1，D2，D3，D4）+μ，式中：被解释变量Y是指农户单位面积地膜回收量，μ表示随机误差项，自变量的定义及其对农户地膜回收数量的预期作用方向见表1。
2.2数据来源与统计性描述
本研究为新疆昌吉州呼图壁县和玛纳斯县2个县级单位的调研数据，具体的调查内容分为五大块：农户及其所在家庭的基本特征，包括年龄、受教育年限、人均收入、土地禀赋、拥有的生产资料等；农户的作物种植结构和成本收益，包括种植的规模、产量等；农户农资投入状况调查，以及分作物分地块的地膜使用情况；地膜使用意愿调查；农户对地膜投入农业非点源污染的认知情况调查。为了体现数据的代表性，以该地州近年来的地膜使用量和经济发展水平为衡量标准，最终选定了昌吉州的呼图壁县、玛纳斯县为此次调研的目的地，调查采用多阶段（县/区—村/社区—家户）、分层[依据县（市、区）的人均GDP]的方法，共抽取了8个乡镇20个村250个农户样本，收回有效问卷227份。
显著性和影响程度归纳分析如下：
（1）农户户主的年龄以及受教育程度影响显著。当其他条件不变时，户主的年龄越大，亩均地膜回收量显著变小，一方面随着年龄的增大，农户对新知识、新理念的接受意愿出现了下降趋势；另一方面，户主的老龄化往往伴随着家庭青壮年劳动力的流失，而地膜的回收需要耗费大量的时间和精力，这极有可能会使户主心有余而力不足。此外，受教育程度对地膜回收意愿的影响很大，与文盲相比，上过学的农户有更强的回收意愿，并且随着学历水平的上升而增强。
（2）从农户耕地以及家庭的特征来看，耕地的细碎化程度越高，土地块数越多，则农户的地膜回收意愿越弱；耕地受灾与否对回收意愿的影响不大，而耕地经营规模以及家庭劳动力数量的影响与预期作用方向一致，表明规模越大，回收意愿趋于减弱，而农业劳动人口的增加会促进地膜的回收，但2个变量均未通过显著性检验，这可能是由新疆与内地的要素禀赋差异所致。在样本数据中，大部分农户的土地耕种规模都在0.67 hm2以上，劳动力数量在3人以上，而且户间的规模差异不大，因此，对因变量的影响不太显著。是否租用土地这一变量的显著性较强，与已有的研究结果较吻合，根据调查数据，从承包地的产权稳定性来看，绝大部分农户的土地没有频繁调整的预期，因此，这可能是由于现有土地流转市场还不太完善，缺乏健全的法律法规体系，使得转包地的期限普遍较短。此外，农户家庭非农就业与否有很强的显著性，这与钟甫宁等的结论[24]较一致，随着非农就业机会的增多，地膜的回收力度反而会增强。
（3）农户是否接受用膜技术培训对农户地膜回收量的决策有正向影响，但是系数的统计检验不显著，这与绝大部分农户从未接受过任何技术培训和指导有关，从调查的农户来看，有90%以上农户表示未接受过施肥技术指导。
（4）从农户的环境影响风险认知来看，认知程度越高，地膜回收力度越强，但系数的统计检验不显著，这与笔者在调查中的感受是一致的，据70%以上的农户反映，虽然从电视、报刊、农资销售站及自己历年的用膜经验中了解了很多地膜残留的相关危害，但缺乏回收地膜的动力。
（5）地区虚拟变量都在5%的置信水平通过显著性检验，且回归系数的符号为正，符合预期。与呼图壁县相比，玛纳斯县各级政府及相关部门对地膜回收的重视程度相对较低。
3结论及启示
利用在呼图壁和玛纳斯2个县的农户调研数据，对影响农户地膜回收意愿的影响因素与地膜的环境影响作了实证分析，结果表明，农户的地膜回收意愿主要受农户的年龄、受教育程度、耕地的地块数、土地是否租用、非农就业以及当地政府的重视程度等变量的影响，不同因素的影响程度和显著性各不相同。基于实证研究的结果，得出以下幾点启示：
（1）年龄和教育程度的影响非常显著，而两者的共同点在于对农户自身的认知体系和框架有一定的影响。因此，必须致力于提升农户对地膜残留环境影响的认知和理念水平，在农户接触较多的媒介上设计更通俗易懂的节目，以达到潜移默化的影响。
（2）耕地的细碎化现象与我国现有的农地制度有关，是集体人口增加、土地调整频繁的结果[26]，应该在保持现有土地制度稳定的基础上，逐步实现“增人不增地，减人不减地”，以及坚决执行土地承包长期不变的政策。同时，应该大力推进土地流转市场的建设与完善，在政策和法律上予以明确和清晰化，尽量避免因短期租用而导致农户过于关注短期利益而忽略农地的可持续利用。
（3）如果没有非农就业机会，增强地权的稳定性本身并不会刺激农户的长期农业投资。因此，现阶段的土地产权改革对农户农业生产长期投资的促进作用不大，只有通过增加非农就业机会，才能真正促进农户的农业投资，提升农户回收地膜的意愿。
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农户决策行为影响因素 篇3
张冬平、赵翠萍(2005)[1]研究认为,粮食直接补贴政策提高了农民种粮积极性,粮食播种面积较往年普遍有所增加。陈薇(2006)[2]基于河北省的调查表明,近40%的农户因粮食补贴政策而预期未来粮食生产会得到政府更多的支持而选择扩大种粮面积。张红玉、赵俊兰(2008)[3]实证研究表明,无论是粮食主产区还是非主产区,直接补贴政策对农户种粮行为都产生了一定的影响,粮食补贴较好地刺激了土地资源的投入,激励农户增加粮食播种面积。但是,马彦丽、杨云(2006)[4]研究认为,粮食直接补贴政策对农户收入的增加、种粮面积的扩大均影响较小。刘小春、翁贞林等(2008)[5]基于江西省种粮农户的调查表明,粮食补贴政策对农户粮食种植面积影响不大,多数人增加种植面积的原因是粮食价格上涨。乔旭华、张建杰(2008)[6]研究显示,现行粮食补贴政策对农户粮作经营行为的激励效应有限。周清明(2009)[7]研究表明,粮食补贴政策对提高农民种粮积极性没有起到应有的作用,补贴政策给农民带来的收益不足以让农民大幅度提高种粮积极性。蒋和平、吴桢培(2009)[8]基于湖南省汨罗市的农户调查表明,现行的粮食补贴模式不能有效调动农民的种粮积极性,粮食种植面积并没有因此而增加,现行的粮食补贴模式对提高农民种粮积极性的激励作用不大。
那么,当前实施的粮食补贴政策究竟是否对农户的粮食种植行为产生影响呢?不与粮食种植面积挂钩的补贴以及与粮食种植面积挂钩的补贴是否会对农户粮食种植行为产生不同的影响呢?现有的研究文献没有很好地解释上述问题,相关研究也缺乏理论基础和融入政策的分析框架,导致研究的结论存在一定的分歧;此外,实证分析大都是基于调研数据的统计性描述,缺乏经济计量模型分析。鉴于此,笔者从农户种植决策行为的视角出发,尝试构建嵌入补贴政策的农户种植决策行为的理论分析框架,并利用安徽省17个地市421户农户的微观调查数据,实证检验粮食补贴政策对农户粮食种植决策行为的影响。
一、理论模型构建
农户是粮食生产的行为主体,其种粮行为受到国家粮食补贴政策的影响。农户种植行为决策的理论模型是基于新古典经济学的理论分析框架,作为理性经济人的农户,在耕地资源约束条件下追求收益最大化。在不失一般性和现实性的条件下,为简化分析,作出如下基本假设:
(一)理论模型的基本假设
1. 农户是理性经济人,其生产决策行为在一定约束条件下追求收益最大化;
2. 农户所拥有的土地为稀缺要素,且全部土地等级相同,而劳动力及其他要素投入充分;
3.农户仅仅种植粮食作物和经济作物,而且粮食作物和经济作物的商品率较高,除少量用于自己消费外,大部分用于市场出售;
4. 农户对种植结构调整具有充分的自主权,可以自由选择种植粮食作物或经济作物,不存在进入和退出障碍;
5. 粮食作物和经济作物的价格为外生变量,分散的农户只是价格被动接受者,而无力去影响价格;
6.粮食作物和经济作物的产量和成本分别都与土地和其他要素投入有关,而且在耕作技术不变的情况下,边际要素成本固定不变且等于其平均成本;
7. 补贴与种植面积有关,可看作是粮食作物和经济作物种植面积的函数。
(二)模型的一般均衡分析
基于上述前提假定,可以得到农户收益的目标函数
上式中,农户的收益(Y)包括粮食作物净收益(Y1)、经济作物净收益(Y2)和政府的粮食补贴收入(V)。P为作物收购价格;Q为作物产量;L为作物种植面积,Wt为单位面积土地成本,I为其他要素投入量(如劳动、化肥、农药、农膜、机械灌溉等),C为单位面积其他要素投入成本,δg和δe分别表示单位面积的粮食作物和经济作物的补贴标准,下标g为粮食作物,e为经济作物。
将(2)、(3)、(4)式代入(1)式得到:
其中L代表农户所拥有的总耕地资源
求解上述农户收益最大化的问题,可以得到农户种植决策的反应函数:
上式中,λ为拉格拉日乘数,整理(7)式和(8)式得到:
在式(9)中,Pg·鄣Qg/鄣Lg为粮食作物土地边际产品的价值(VMPg),Pe·鄣Qe/鄣Le为经济作物土地边际产品的价值(VMPe)。同时,根据前提假定要素的边际成本等于其平均成本,则:粮食作物单位面积的其他要素投入成本Cg等于其边际成本(MFCg),经济作物单位面积的其他要素投入成本Ce等于其作边际成本(MFCe),将其代入(9)式,得到:
边际产品的价值减去要素边际成本等于边际净收益,得到粮食作物的边际净收益(MPRg)和经济作物的边际净收益(MPRe)分别为:
将(11)式代入(10)式,得到在耕地资源约束条件下的农户收益最大化的均衡条件:
根据目前我国粮食补贴政策的实际操作情况,分下面几种情况考察补贴政策对农户粮食种植决策行为的影响:
第一种情况:只有种植粮食作物才给予补贴,种植经济作物不予补贴,即:δg>0,δe=0,从理论上讲,在该种补贴政策操作方式下,粮食补贴水平的提高能激励农户增加粮食种植面积。
第二种情况:种植粮食作物和经济作物同样给予补贴,而且两者的补贴标准相同,即:δg=δe,该种补贴政策操作方式类似于一般性的转移支付,理论上认为不会对农户的种植决策行为产生任何影响。
第三种情况:种植粮食作物和经济作物都给予补贴,但是补贴标准不相同。当δg<δe时,农户更倾向于种植经济作物,而减少粮食种植;当δg>δe时,农户更倾向于种植粮食作物而减少经济作物种植。
因此,粮食补贴政策是否能够刺激农户增加粮食种植面积,需要通过实证计量模型进行检验。
二、影响农户粮食种植决策因素的实证分析
农户作为理性经济人,在粮食补贴政策引导和耕地资源约束条件下,确定粮食作物和经济作物的种植比例,以实现收入最大化。农户的种植决策行为是众多因素影响的结果,根据以往文献对农户种植行为决策影响因素的研究以及本研究实地调查情况,笔者选择如下变量作为影响农户粮食种植行为决策的解释变量(见表1)。
备注:[1]粮食种植面积以每户一年内种植的三种主要粮食作物水稻、玉米和小麦的总面积来衡量;[2]粮食收入补贴指每户获得的实际粮食补贴金额,亩均粮食补贴用粮食补贴总额除以农户家庭耕地面积;[3]农资价格上涨幅度是指相对于上一年,购买的化肥、农药等农资价格平均上涨的百分比;[4]粮食作物价格以小麦、水稻和玉米三大粮食作物的农户实际销售价格的简单平均来衡量;经济作物价格以大豆、油菜和棉花三种安徽省主要的经济作物的农户实际销售价格的简单平均来衡量;[5]抚养系数用家庭非劳动力人数占家庭总人口的比重,是反映家庭的负担程度的一个指标;[6]户主是否具有某种手艺是指户主是否精通泥瓦匠、木匠、竹匠、裁缝等之类的技能;[7]户主健康状况是户主对自我健康状况的评定,1表示优,2表示良,3表示一般,4表示差;[8]本地非农市场状况以在当地寻找非农就业的难以程度衡量,1表示很容易,2表示一般,3表示不好找;[9]本地雇工市场状况以被调查者对农忙时,当地寻找雇工的难易程度评价来衡量,1表示很容易,2表示一般,3表示不好找。
(一)变量选择说明
1. 国家政策变量
笔者选取粮食补贴、粮食作物和经济作物的市场收购价格、农资价格上涨幅度作为政策变量。粮食补贴是本研究重点关注的解释变量,粮食补贴水平与农户粮食生产收益相关,直接影响农户的粮食生产行为。笔者以农户家庭亩均补贴水平来衡量,理论预期对粮食种植面积有正的影响。
粮食作物和经济作物的价格直接关系到粮食作物和经济作物的比较收益,作为理性经济人的农户,选择种植比较收益大的作物。理论预期粮食作物价格对粮食种植面积有正影响,经济作物价格对粮食种植面积有负影响,笔者以上一年粮食作物和经济作物的价格比来衡量。
农业生产要素成本的上涨直接影响到下一期的农业生产投入,农民作为理性的经济人会综合考虑农业成本和收益,决定下一期的农业生产投入规模。笔者选择上一期化肥、农药等农资价格平均上涨幅度来衡量,理论预期对粮食种植面积有负的影响。
2. 户主个人特征变量
户主个人特征变量包括年龄、受教育程度、是否具有某种手艺、健康状况等。
3. 农户家庭特征变量
农户家庭特征变量包括家庭人口、抚养系数、劳动力数量,家庭农业和非农业收入。其中家庭人口和参与农业生产的人数对农业生产规模有影响、家庭农业和非农业收入影响到农户的农业生产要素投入决策,农民作为理性经济人追求家庭收入(效用)最大化,非农收入的比较优势直接影响到农户的农业生产行为。
4. 其他变量
其他变量包括样本农户所在地区的非农就业状况和雇工市场状况等。非农就业状况对农户的资源配置行为产生影响,即是否投入农业生产和农业生产的投入水平都会有影响,从而影响到粮食生产行为;本地雇工市场状况反映的是本地市场寻找雇工的难易程度,影响到农户扩大农业生产规模的意愿,从而在一定程度上也影响到农户的粮食种植规模。
(二)计量模型构建
根据以往学者的研究,笔者采用双对数函数模型分析粮食补贴政策对农户粮食种植行为的影响。在实证模型中以“农户的粮食种植面积”作为模型的被解释量,选择“亩均粮食收入补贴”、“化肥、农药等农资的价格上涨幅度”、“上一年粮食作物和经济作物的价格”、“家庭总耕地面积”、“家庭农业劳动力人数”、“家庭抚养系数”、“上一年人均农业和非农业收入”、“户主特征”和“本地劳动力市场状况”因素作为解释变量。模型主体部分采用双对数形式,涉及到的其他变量采用线性形式,实证模型基本结构如下:
模型中Planti代表农户i的粮食播种面积,作为模型的被解释变量;Subsidyi代表粮食补贴政策变量,用农户实际获得的亩均补贴水平来衡量;Pricei表示价格变量,用农户的粮食作物和经济作物两者的价格比来衡量;Landi代表农户的总耕地资源,包括农户家庭承包土地和租赁土地;Nonfarmi代表农户的非农收益,用农户家庭人均非农收入水平来衡量;Farmi代表农户的农业收入,用农户家庭人均农业收入来表示;Otheri表示其他因素,涉及到一组解释变量,包括农户个人和家庭特征、农资价格上涨幅度以及本地劳动力市场状况等。α、β、γ、φ、μ、ν、θ为待估参数,ε表示残差项。关于模型变量的统计性描述,见表2。
资料来源:调查数据整理。
实证计量模型的被解释变量是农户粮食实际播种面积,指样本农户一年内三种主要粮食作物水稻、玉米和小麦的实际总种植面积,2007年样本农户的粮食种植面积平均为0.368184公顷(5.52亩),2008年样本农户预期粮食种植面积平均为0.370185公顷(5.55亩),比2007年的样本均值高0.002001公顷(0.03亩),说明预期播种面积将增加,但粮食种植面积增加的幅度不大,可能与调查的小规模农户样本有关。
补贴政策是本研究重点关注的解释变量,2007年样本农户的粮食补贴总额平均水平达到了292.49元。安徽省粮食补贴政策在实际操作过程中,部分地区的粮食补贴与家庭土地承包面积挂钩、部分地区与计税面积和计税常产挂钩,还有部分地区又与实际播种面积挂钩。因此,笔者采用亩均补贴水平来衡量粮食补贴水平,2007年样本农户的亩均补贴水平为63.34元。
农产品价格是影响农作物收益水平的一个重要变量,其中粮食作物市场销售价格以小麦、水稻和玉米的简单平均价格来衡量;经济作物的市场销售价格以大豆、油菜和棉花的平均价格来衡量,缺省值用总体样本均值代替。样本农户上一年的粮食销售均价为0.405元/公斤,经济作物销售均价为1.075元/公斤,粮经作物价格比为0.38;农资价格上涨幅度是反映农业生产资料成本变动的指标,以实际购买的化肥、农药、农膜等农资价格相对于上一年平均上涨的百分比来表示,农资价格上涨幅度高达45%,可以看出粮食补贴政策给农民带来的实惠很大程度上被农资价格上涨所侵占了。
样本农户的耕地总面积不仅包括自家土地承包面积,而且还包括农户租赁别人的耕地面积,2007年样本农户家庭耕地总面积为0.42公顷(6.36亩);家庭参与农业生产的劳动力数量直接影响农业的劳动投入水平,一定程度上影响农业的生产规模,样本农户参与农业生产的劳动力数量平均为3.48人。家庭抚养系数反映农户的家庭抚养负担状况,在一定程度上影响家庭参与农业劳动和非农业劳动的决策,间接地影响农业生产水平;非农收益的比较优势影响农户的种植行为,考虑到家庭人口的影响,用家庭人均的非农收入水平来衡量,2007年样本农户人均非农收入均值为3 026.22元,人均农业收入均值为1 662.25元。
户主是家庭生产行为的主要决策者,户主的人力资本特征在一定程度上影响着农户的粮食种植决策行为。样本农户户主的受教育年限平均为6.67年,年龄平均为48.98岁,户主是否具有某种手艺的均值为1.92,反映了样本农户户主文化程度相对较低,手艺相对缺乏。另外,本地劳动力市场状况也影响农户的种植行为,以本地非农市场状况和本地雇工市场状况来衡量,根据难易程度分别赋值,其中1表示很容易,2表示一般,3表示不好找。样本地区非农市场状况的均值为2.45,雇工市场状况为2.39,说明本地劳动力市场状况一般。
(三)数据来源
笔者选择安徽省作为调研对象,安徽省是中国农村改革的发源地,也是率先开展粮食补贴政策改革的试点省份,同时也是全国13个粮食主产省区之一。因此,选择安徽省进行调研分析具有较好的代表性。
笔者所用数据均来自于农户问卷调查,调查问卷内容涉及2007年度农户家庭的粮食补贴情况,家庭收支情况、劳动力情况、投入产出情况及本地生活和环境特征。此次调研共获得有效问卷421份,其中皖北地区(包括宿州、蚌埠、阜阳、亳州、淮南、淮北)有效问卷128份(30%),皖中地区(包括六安、巢湖、合肥、滁州、安庆)有效问卷168份(40%),皖南地区(包括池州、铜陵、芜湖、马鞍山、黄山、宣城)有效问卷125份(30%)。样本中,被访者男性318人,女性103人;户主年龄集中在31岁-70岁(94.05%),文化程度集中在小学和初中(79.57%);农户家庭经营规模集中在小规模和中等规模(80.05%)。关于样本基本信息见表3。
资料来源:调查数据整理。
(四)估计结果
笔者基于安徽省421户农户微观调查数据,运用Ewiews5.0软件,采用加权最小二乘法(WLS)对上述模型进行回归估计和假设检验,具体结果见表4。
从模型估计结果来看,F统计值都通过1%的显著性水平检验,虽然调整后的可决系数R2只有0.791,但对于截面数据来说可以接受。另外,根据解释变量Correlation Matrix计算结果,变量之间的相关系数均在0.4以内,多重共线性问题能够控制在有效范围内;异方差White通过显著性检验,模型估计不存在严重的异方差现象。模型整体估计结果较好,估计系数可靠性较强。
粮食补贴作为本研究重点考察的解释变量,是农户粮食播种面积决策的关键变量,对刺激农户增加粮食播种面积具有显著的正面效应。从模型的估计结果来看,亩均补贴水平的弹性系数分别通过了1%和5%的水平,按照2007年粮食补贴标准,亩均补贴每提高1%,将刺激农户增加本年粮食种植面积0.112%,预期下一年增加粮食种植面积0.006%,由此可以看出,粮食补贴政策对农户的粮食种植行为决策产生显著影响,激励和引导农户分配更多的土地用于本年粮食生产,但对农户下年的粮食生产的激励效应相对较弱,这可能与补贴水平较低以及农民的政策预期有关。
备注:*、**和***分别表示10%、5%和1%的显著性水平。
从各变量系数t值显著性检验来看,家庭耕地面积、家庭抚养系数对农户粮食种植面积的影响程度最大,且通过1%的显著性水平检验,每增加1%的家庭耕地面积,本年粮食种植面积增加0.818%,预计种植面积将增加0.851%,说明土地资源禀赋越丰富的农户,在补贴政策激励下,增加粮食播种面积的动机越强。农户家庭的抚养系数反映了家庭的负担程度,家庭负担程度对粮食种植面积的影响显著,家庭中15岁以下子女和65岁以上老人的比重每提高0.1,将导致粮食种植面积减少0.0025346公顷(0.038亩),这可能是由于家庭的负担程度越大,要求家庭生产者有更高的收入来保障家庭生活需要,而非农生产的比较优势吸引他们从事非农生产行业。
本地非农市场状况以及非农收入比较优势都对农户粮食种植行为有显著影响。本地非农就业的难度越大,越有可能促进农户从事农业生产,从而增加粮食种植面积的可能性也越大,模型的系数达到0.358,通过5%的显著性水平检验。另外,非农收入的比较优势对农户从事粮食生产存在显著的负面影响,非农收入比较优势越强,农户从事农业生产的可能性就越小,其中上一年农户人均非农收入每增加1%,农户本年的粮食种植面积减少0.614%,下一年粮食预计种植面积将减少0.387%。
农资价格上涨幅度反映的是农业生产资料成本的变化,对农户本年粮食面积影响不显著,但对农户下一年的粮食种植面积有负面影响,并通过10%的显著性检验。这可能与农资需求价格弹性为刚性有关,只要有农业生产就必须有农资投入,而不管价格涨幅程度,农户本年粮食种植行为已经发生没法改变,然而,农户可以选择下一年的生产行为,农资价格上涨幅度大,农业生产成本大,可以选择从事非农业的生产,从而对农户下一年的粮食种植面积有影响。粮食作物价格和经济作物价格比对农户粮食种植行为影响不显著,这与理论的预期不相符,可能是由于价格选取只是一年的截面数据,不能反映因为价格随时间变化的情况,所以对农户粮食种植面积的影响不大。
户主作为家庭经营活动主要决策者,其个人特征对粮食种植行为也有一定的影响素。根据模型估计,户主的年龄和受教育年限对粮食种植面积影响不显著,但户主的身体健康状况以及是否具备某种手艺对粮食种植面积影响显著,并通过10%的显著性水平检验,这可能与粮食作物的特征和现代农业生产方式有关。
三、结论与讨论
笔者通过构建嵌入补贴政策的农户粮食种植决策行为分析框架,并利用安徽省17个地市421户微观农户调查数据,实证检验了粮食补贴政策对农户粮食种植决策行为的影响,得到了如下研究结论:
粮食补贴政策对农户的粮食种植行为有显著的影响,并在动态趋势上表现出显著的“土地投入”激励效应。其中,亩均补贴水平每提高1%,将刺激农户增加本年粮食种植面积0.112%,预期增加下一年粮食种植面积0.006%。
粮食补贴政策激励农户分配更多的土地用于粮食生产,能够起到确保国家粮食安全的作用。然而,粮食作物的比较效益低下,补贴政策促进粮食增产的目标在一定程度上与促进农民增收的目标相背离。而且从最近两年农产品成本收益来看,补贴已经占到粮食纯收益很大的比重,未来补贴的增长空间在一定程度上是有限的。当前的粮食补贴多属于“普惠制”的政策,粮食补贴变成了对农民的福利补贴,未来的粮食补贴政策是否可以考虑实行生产挂钩的补贴政策,确保粮食补贴政策对农民粮食生产的激励作用。上述几个方面的问题都是政策制定者在设计更加科学合理的粮食补贴政策体系时值得深思的问题。
摘要：粮食补贴政策旨在提高农民种粮积极性,促进粮食增产和农民增收。粮食补贴政策对激励农户增加粮食播种面积具有显著的正面效应,粮食补贴政策在动态趋势上表现出显著的“土地投入”激励效应。
关键词：粮食补贴政策,种植行为,安徽省
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农户决策行为影响因素 篇4
关键词：农地流转；农户群体；决策行为；群决策理论与方法
中图分类号： F301.3 文献标志码： A 文章编号：1002-1302（2014）03-0382-03
在社会主义新农村建设和现代农业发展的时代背景下，作为土地问题的核心——农村土地流转已成为解决当前中国农村土地家庭联产承包责任制下地块零碎、经营分散以及撂荒问题的一种有效途径，对于提高土地利用率、实现农业现代化、促进农业结构调整和农户增收具有重要作用[1]。而农户作为农地流转关键性主体之一，在农地流转中必须充分考虑农户群体的决策行为，通过深入分析农户群体的决策过程，才能科学合理地制定相关政策来调动农户的农地流转积极性，促进农地合理、有效地流转。
目前，国内学者在农地流转中农户决策行为的研究方面也取得了阶段性的成果，为农地流转相关政策的制定提供了一定的决策支持。陈超等以前景理论为视角，通过分析农民在不确定条件下的决策过程，强调农民所面临环境的不确定性对行为选择的影响，指出农户是否参与流转以及选择怎样的路径实现流转，都是特定环境下所做出的主观决策[2]。陈姗姗等利用有限理性理论与方法，通过构建农户行为满意度的probit模型分析农户有限理性行为决策的影响因素，得出家庭劳动力、受教育年限、技能对农户种植决策呈正相关关系，而家庭耕地面积、打工收入、退耕还林面积、年龄则呈负相关关系[3]。王正环在生产要素拥挤理论、生产要素流动理论、完全理性行为理论、有限理性行为理论和农户行为理论等基础上，对处于劳动力要素拥挤状态的农户行为决策、劳动力流失对人地配置关系的影响、出现局部土地资源拥挤后的农户决策进行了较为系统的分析，最终将农地流转的根源归结为农户在农地经营效率中体现的差异，并指出这在本质上是由农户的理性行为决策决定的[4]。
然而，目前的研究大多集中于研究农地流转中农户流转决策的行为态度、影响因素以及各因素的影响程度，应该看到，农户进行农地流转行为不仅是一个决策事件，更是一个决策行为过程。农户群体在做出农地流转决策后，如何选择合理的流转方式与流转期限、如何选择合适的流入方等问题更值得深入研究。本研究尝试运用社会选择理论及行为决策理论中的群决策方法，构建农地流转过程中农户群体的决策模型，通过对所有可能的流转方案的偏好进行排序选择，从而确定农户群体进行农地流转时对流转方案的选择偏好，以方便农户群体作出一致性的决策，切实保障农户群体的利益，以此达到维持流转契约的稳定和长久、提高农地流转效率、保证农地流转顺利进行的目的。
1 理论分析
1.1 社会选择理论
社会选择理论作为现代经济学的重要发展成果之一，主要是分析个人偏好和集体选择之间的关系，研究可以对不同的社会状态进行公正的排序或以其他方式加以评价的方法，如投票就是一种重要的社会选择方式，以调和个人价值与集体价值的冲突[5]。著名经济学家Arrow将社会选择问题归纳为2条基础上的5个条件，并证明了在这一体系下社会选择函数不可能存在的事实，称为Arrow不可能定理，并得出结论：无论采用什么方法来加总个人偏好顺序而产生社会选择，并且在社会选择符合某些非常自然的条件下，也会存在一些个人偏好顺序，让社会选择不具传递性[6]。Sen则提出了解决“投票悖论”的方法，证明能让得大多数投票者获胜的规则在提供更多的选择信息后，群体总是能达成惟一的决定[7]。
1.2 群决策理论
群决策理论是随着西方国家福利经济学的发展而发展起来的。1981年Hwang等将群决策定义为“将不同成员关于方案集合中方案的偏好按某种规则集结称为决策群体一致或妥协的偏好序”[8]。群决策是由一定组织形式的群决策成员面对共同的环境，为解决存在的问题并要达到预定的目标，依赖一定的决策方法和方案集，按照预先制定的协同模式进行的决策活动。决策者针对共同的决策问题给出自己的判断和偏好，然后按照某种商定的预设规则进行群体意见的集结和方案的选择，由群体偏好进行排序选择，以给出方案的排序，或者不满足一致性的情况下调整决策者偏好，直到达成群体一致的决策为止。
在农地流转中，农户作为土地流出方可以通过社会选择理论来分析流转方案选择的行为，由于流出方处于“卖方市场”[9]，在决定流转方案时可以有不同的行为策略可供选择，即农户可以选择合理的流转方式和流转期限，选择合适的流入方，以此来使农户作为流出方再与流入方签订流转契约时能占据较为有利的地位，切实保证农户的利益不受损失，从而维持契约的稳定与长久，促进农地流转的顺利进行。
2 研究区域与问题提出
本课题组于2012年12月至2013年1月对河南部分地区农地流转情况进行了实地调研，结合搜集到的河南省土地流转资料，选择了河南省三门峡市灵宝县、洛阳市新安县和宜阳县、济源市、沁阳市等地区作为调研地点，主要采用入户一对一的问卷调查方式，就问卷所涉及的问题与当地农民进行沟通和交流。根据笔者了解的河南省农地流转状况，本次调研问卷中关于农地流转方案的主要内容包括：（1）选择合适的流转方式。可供选择的农地流转方式有农地出租和土地入股2种：若选择土地出租，则需选择合理的流转年限，现存在1～5年、5～10年、10～15年、15～20年4种类型可以选择；若选择土地入股，则视流转期限为无限期。（2）选择合适的流入方，即家庭农场、专业合作社、农村企业3类流入方可以选择。
nlc202309032003
4 实证分析
4.1 个例分析
沁阳市位于河南省西北部，崇义镇位于沁阳市南部，南山村为崇义镇所辖38个行政村之一。2010年，为发展当地农村经济、增加村民收入、提高农地利用效率、实现规模化经营，该村村委会经与相关村民协商之后，决定将位于该村南部的大片土地进行流转，该片土地均为耕地，总面积为 26.67 hm2，涉及该村86户农户。最终在村民荣东方等家庭农场的带动下，南山村注册成立了“沁阳市南山种植专业合作社”，实现了农地的规范化流转，切实保障了农户的流转收益。
调访崇义镇南山村农户环境状况可知，在农户决策的外部环境影响上农户差异较小，为了突显农户决策行为的内在机制，本研究基于以下3个假设进行研究：（1）农户均处于相同的区域自然环境和外界相似的社会背景；（2）农户个体在做出决策时其权重大小相同，不存在影响力较为突出的决策个体；（3）当地基层政府在农户的决策过程中仅起帮助、辅助作用，不存在行政力量对农户个体决策的影响行为。
4.2 结果比较分析
通过对河南省农地流转状况的调研数据进行统计分析，分别构建各个地区调研样本村的农地流转决策偏好模型，将模型求解结果与调研的实际农地流转状况相比较，则其比较结果如表2所示。
由表2可知，群决策构建的农户群体的决策偏好模型能较为真实地反映农地流转中农户的决策行为过程，但也存在有一定的误差。通过对模型求解结果与实际流转状况比较分析，在深入研究三门峡灵宝市五头镇马头村、独树村，洛阳市新安县仓头镇曲墙村，济源市乘留镇北勋村、南勋村等地区的农地流转状况，发现现实中由于受到流出方与流入方社会关系、当地地方政府对农地流转的态度、流出方与流入方的谈判技巧等因素的影响，最终在与流入方签订农地流转契约时可能会对农户群体的最优满意方案产生一定的偏差。
5 结论与展望
通过对上述模型的求解分析，得出主要结论如下：
采用群决策构建的农地流转决策模型能在一定程度上较为真实地反映农地流转中农户群体的决策过程，因此在做出农地流转决策前，可以通过采用群决策方法构建农户的决策偏好模型，以此判断农户群体选择农地流转方案的偏好序，从而在后续农地流入方的寻找与谈判中减少交易时间及交易费用，切实保障农户群体的流转利益，从而保障农地流转契约的稳定性。
为了进一步探索农户决策行为与模型的构建，本研究还有许多需要进一步研究与探讨的问题：（1）考虑决策群体中不同决策个体的社会影响力的不同，赋予决策个体不同的权重大小，并将其作为影响变量引入农地流转的决策模型中；（2）在构建决策偏好模型时如何考虑外部环境变量（如政治因素变量、社会关系变量）等对农户群体决策方案的影响及其影响程度。
参考文献：
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[4]王正环. 影响农地流转的农户理性行为决策分析[J]. 福建农林大学学报：哲学社会科学版，2012，15（4）：21-25.
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[8]Hwang C L，Yoon K S. Multiple attribute decision making method and application[M]. Berlin：Springer，1981.
农户决策行为影响因素 篇5
自2003年开始林改以来, 国家林业局等政府部门陆续出台了一系列林改配套政策。截至2012年底, 全国确权集体林地27亿亩, 占集体林地总面积的97.7%;发证面积25.78亿亩, 占确权林地的95.5%, 8949万农户拿到林权证, 基本落实了农民家庭承包经营权。 (1) 林改主体改革基本完成后, 为深化改革, 巩固林改成果, 国家林业局等政府部门连续出台了一系列包括林权抵押、政策性森林保险、林地流转、林业科技服务、采伐限额制度改革在内的林改配套政策, 这些配套政策的出台与落实不仅涉及到林农的切身利益, 而且也涉及到林业的稳定与发展乃至国家的生态安全。因此, 林改配套政策及实施效果备受各界关注。
从现有研究文献来看, 林改配套政策的评价研究主要集中在以下几个层面。 (1) 对国外林业发达国家林业政策的研究和借鉴。 (2) 对林改及配套政策实施后的现实绩效评价。徐晋涛、孔凡斌、张蕾等学者通过对江西、云南、福建、辽宁等省的调查数据研究, 认为林改的经济绩效主要体现在:农民收入的增加、森林资源的增长以及良好的社会效应。[1~3]张自强和高岚构建的集体林权制度改革满意度综合评价三级指标体系, 则从农户主观价值判断角度, 运用熵值法与模糊综合评价相结合的方法对林改及配套政策进行了评价。[4] (3) 对林改配套政策落实过程中的问题进行了研究。刘圻通过借鉴房地产抵押贷款证券化模式, 设计了林权抵押贷款证券化模式。[5]李挥基于多省调查数据对政府是否应该补贴森林保险、补贴多少、补贴效果及农户的支付意愿等问题进行了研究。[6]谢屹和温亚利等依据在江西省的调研数据, 运用Faustmann林价公式和林木销售价法对农户林权流转受益的合理性和公平问题进行了研究, 并提出优化制度建议。[7]但现有研究也存在一些不足。一是现有研究中对单个配套政策的评价较多, 而对当前林改配套政策整体性评价较少;二是现有研究主要集中在对林改配套政策现实绩效的比较和评价等方面, 往往忽视林改配套政策的主要落实对象———农户的主观感受和评价, 同时, 缺少对社会环境等诸多因素的考虑。
主观价值判断 (subjectivevaluation) 是行为决策的一个必要成分, 是个体依据一定的偏好, 对客观事物给自己所能带来的需要满足程度进行预计、比较和判定的心理过程。在这一过程中, 个体主要通过对客观事物的认知和对主观情感的体验, 从而对该事物所具有的各种性质、特点进行综合评价, 以确定该事物是否满足自己的需求与偏好以及在多大程度上满足自己的需求与偏好。林改确权后, 林改配套政策是影响农户林业生产经营决策行为诸多要素中的主要因素, 农户对林改配套政策的满意度和参与度间接反映了林改政策的配套效果。因此, 本研究从农户对林改配套政策的主观价值判断的角度, 通过分析湖南省50村500户农户的调查数据, 揭示林改主体改革基本完成后林改配套系列政策对农户林业经营的影响及影响程度, 并以此为国家进一步出台和调整林改配套政策提供必要的理论和实证支撑。
二、数据来源及研究设计
1. 数据收集
本研究所采用数据均来自国家林业局课题“湖南省集体林权制度跟踪监测研究 (2012) ”, 调查在2012年的7~8月完成, 调查样本数据为2011年的截面数据。调研样本分布在湘北、湘中和湘南具有代表性的茶陵县、慈利县、凤凰县、衡阳县、花垣县、会同县、蓝山县、平江县、新邵县、沅陵县等10个县, 每个县随机选取5个村, 每村抽取10户样本, 一共500户。
2. 研究设计
本研究主要揭示农户对林改配套政策的主观价值判断对林业生产经营决策行为的影响及影响程度。具体来说, 基于农户对林改配套政策的满意度评价和林改配套政策参与两个方面的主观价值判断角度, 分析林权抵押贷款、森林保险、林地流转、林业科技服务、中幼林抚育补贴、林业税费、林木采伐指标审批等7项与林业生产经营息息相关的主要林改配套政策对农户林业生产经营决策的影响。主要变量的设计如下。
(1) 自变量。首先, 林改满意度划分为:“满意”、“一般”、“不满意”和“不清楚”。有学者认为, 农户选择“不清楚”表示其对配套政策缺乏认知, 不能构成具体评价。[8]本研究认为, 农户是政策信息传递的最终接受者, 农户能否接收到相关政策信息是对林改政策宣传是否具有深度和广度的一种评价, 应该纳入评价体系。因此, 将农户对配套政策的满意度评价等级分为4类 (即不清楚=0;不满意=1;一般=2;满意=3) 。其次, 农户林改配套政策参与。各项参与林改配套政策变量都用二分类数据表示 (即参与=1;没有参与=0) 。第三, 因林业是具有规模经营优势的行业, 考虑到林地规模是影响农户对林改配套政策关注、响应和评价的关键指标, 本研究将该指标也作为一个处理变量, 将农户家庭林地面积分为3类 (50亩及以下=0;50~100亩=1;100亩及以上=2) 。
(2) 因变量。林业生产经营的核心环节是农户林业生产投入, 具体表现为资金和劳动力的投入。因此, 本研究用农户林业资金投入 (含种苗、化肥和农药、机械或蓄力、税费等) 与林业劳动力投入 (劳动时间表示, 含雇佣劳动力工时) 作为因变量来反映农户对林改配套政策主观价值判断作用下的林业经营决策情况。根据研究设计中变量特征, 本研究采用4×2×3协方差分析技术进行实证分析。即林权抵押贷款等7项配套政策的满意度评价 (不清楚=0;不满意=1;一般=2;满意=3) ×农户参与配套政策 (参与=1;没有参与=0) ×家庭林地规模 (50亩及以下=0;50~100亩=1;100亩及以上=2) 。本研究首先考察7项配套政策满意度评价对农户林业资金、劳动力投入的主效应。其次分析农户参与政策、配套政策满意度评价对农户林业资金、劳动力投入的交互效应。最后揭示出家庭林地规模、农户参与政策与林改政策满意度评价对农户林业资金、劳动力投入的交互效应。
3. 研究假设
(1) 主效应假设。林改配套政策的出台和实施是为了更好地引导、激励农户从事林业生产经营, 实现和巩固农户收入增加、森林资源增长的林改目的, 各项林改政策的侧重点和对农户林业生产经营的牵引各有不同, 主要表现在:林权抵押贷款政策主要是解决农户林业资金问题, 进而推动林业劳动力投入;森林保险政策能有效降低森林经营风险, 为农户经营林业提供保障;林地流转政策能满足林改后农户林地经营的自主权、缓解林地细粹化与林业规模经营之间的矛盾;林业科技服务政策能促进农户科学经营林业, 提高生产投入要素效率;中幼林抚育补贴政策能有效缓解农户资金压力, 带动林业劳动力投入;降低林业税费会降低农户的林业经营成本、增加收益, 提高林业经营积极性, 促进林业生产投入;森林采伐是林农林业收入的主要来源, 林改后政府对林木采伐指标审批政策进行了调整, 宽松的审批制度会提高农户林业收入预期, 刺激林业生产投入。因此, 本研究假设:H1:农户对7项林改配套政策的满意度与农户林业资金、劳动力投入成正比。
(2) 交互效应假设。农户参与林改配套政策, 在理论上应能享受到政策带来的好处, 促进其林业生产经营。同时, 林地规模对农户林业经营、林改配套政策的关注和响应有不可忽视的重要影响。因此, 本研究假设:H2:林权抵押贷款政策、森林保险政策、林地流转政策、林业科技服务政策满意度与农户参与各配套政策的交互效应, 与农户林业资金、劳动力投入成正比; (2) H3:林权抵押贷款等7项政策、农户参与政策、林地规模3项的交互效应, 与农户林业资金、劳动力投入成正比。此外, 购买森林保险是申请林权抵押贷款的前提, 因林权抵押贷款政策与森林保险政策有较强的关联性, 本研究假定:H4:林权抵押贷款政策与森林保险政策的交互效益与农户林业资金、劳动力投入成正比。
三、实证分析
协方差分析技术有3个基本假定, 即正态性、方差齐性和独立性。本研究的样本都是通过随机抽样的调查方式获得, 通过P-P图、Levene检验等发现, 样本数据基本符合Bray、Maxwell及郭志刚等学者提出的多元协方差分析的要求。运用STATA12.0统计软件, 以农户林业资金、劳动力投入作为因变量, 以林权抵押贷款等7项配套政策的满意度评价、农户参与林改配套政策、家庭林地规模作为处理变量, 以户主年龄、性别、受教育程度、职业、家庭林业收入等作为协变量, 对数据进行多因素协方差分析。
1. 主效应分析结果
注:未报告户主年龄、性别、受教育程度等协变量情况, 下表同。
如表1所示, 林业税费政策对农户林业资金投入有显著正向影响 (F值为5.67, P值小于0.01) , 其他林改配套政策与资金投入都是正向关系, 但不显著;而林权抵押贷款、林业科技服务、林业税费政策对林业劳动力投入有显著正向影响, 其他林改政策与对劳动力投入都是正向关系, 但不显著。农户林业劳动力投入比资金投入明显对林改配套政策更加敏感。实证检验结果部分支持H1。
2. 交互效应分析结果
如表2所示, 林权抵押政策与农户参与林权抵押政策、林地流转政策与农户参与林地流转政策交互效应, 对农户林业资金、劳动力投入都有十分显著的正效应 (P值低于0.01) , 与H2部分假设相符。林权抵押与森林保险政策的交互效益, 对农户林业资金投入有显著正效应, 而对劳动力投入为正向不显著, 与H4部分假设相符。可能的原因是林权抵押主要是解决林业资金问题, 可能对促进林业劳动力的投入有滞后性。森林保险政策与农户参与森林保险政策交互效益对农户林业资金、劳动力投入都是正向不显著。可能的原因是:湖南省2011年对全省公益林进行了政策性统保, 而商品林保险在全省范围内还未真正开始组织实施。根据国家森林分类经营原则, 公益林以发挥生态效益为主, 在林农以采伐作为主要林业收入来源的情况下, 农户对公益林缺乏利益期待, 因此, 没有积极性对投保的公益林进行更多资金和劳动力的投入。林业科技服务政策与农户林业科技服务政策参与对农户林业资金、劳动力投入都是正向不显著。可能的原因是:政府林业科技服务供给与农户林业经营需求不完全匹配, 从而对接受林业科技服务的农户没有产生很大的林业经营推力。从调查的数据来看, 27.2%的样本农户不清楚政府是否提供林业科技服务, 14.8%的农户表示对政府提供的林业科技服务不满意, 14.8%的农户表示对政府提供的林业科技服务感觉一般。
如表3所示, 林改配套政策、农户参与政策和家庭林地规模的5项交互效益对农户林业资金、劳动力投入都有十分显著的正向效益, 与H3假设完全相符。说明在考虑林地规模情况下, 林改配套政策对农户林业生产经营有重要引导效应。
四、基本结论及政策建议
本研究从农户主观价值判断的角度, 评估了林改配套政策对林业生产经营的影响。结果表明, 林改配套政策对农户林业生产经营有重要牵引效果, 其中, 林业税费政策是影响农户资金投入的主要林改配套政策, 林业劳动力投入比资金投入对政策更加敏感。与已有文献相比, 本研究从政策实施对象对政策的满意度和参与度角度来评估林改配套政策对林业生产经营的影响, 比较不同配套政策对农户资金和劳动力投入作用的差异, 对政府出台和调整林改配套政策、巩固和深化林改成果具有更强的现实意义。针对以上实证研究结果, 笔者提出以下几点政策建议:
1. 落实商品林森林保险和林权抵押政策
林业生产周期长、经营风险大、农户缺乏资金投入是共识, 因此, 真正落实森林保险和林权抵押政策能降低林业经营风险、获得林业资金投入, 从而吸引农户积极从事林业经营。截止2012年底, 全国已有17个省开始对公益林进行政策性统保, 但针对商品林的森林保险并未完全展开。林改后, 单户小面积林地购买森林保险将大幅度增加保险公司成本 (样本农户家庭林地面积在50亩及以下的达71.2%) , 因此, 由政府推动以村或小组为单位购买商品林森林保险才能解决供需两难的问题。同时, 森林保险是农户办理林权抵押的前提条件, 林权抵押能有效解决农户林业资金来源, 进而带动林业劳动力投入。
2. 加强政府政策扶持, 进一步改革林业税费和中幼林抚育补贴政策
税费和补贴是政府林业资金收、支的主要渠道。有学者认为, 降低林业税费率具有双面性。一方面, 可提高林业经营者的收益率;另一方面, 将减少用于公共服务的投入, 增加风险而导致降低林业经营者的收益率, 因此, 应合理计算税费率以达到平衡。[9]此外, 国家的补贴政策并不普及, 从调查数据来看, 获得抚育补贴的农户是极少数 (0.6%) 。笔者认为, 林业是有较强外部溢出性的行业, 在中国经济高速发展30多年后, 生态环境的回复和平衡迫切需要政府财政加大对林业的扶植, 以发挥其强大的社会、生态功能。
3. 完善基础林业科技服务工作
提供林业科技服务是基层林业站的重要工作内容, 能有效提高林业投入要素的的生产效率, 降低林业经营成本, 增加农户收入, 而样本农户中只有42.4%接受过林业科技服务。在调研中发现, 农户主要对林下经济、经济林等短期内增收的科技服务十分感兴趣, 因此, 提供农户需求相匹配的科技服务是当务之急。
4. 完善林权交易市场, 尊重农户意愿
一方面, 林地流转能解决林地细碎化与林业规模经营的矛盾;另一方面, 也要关注林地流转过程中可能存在的林农利益损失问题。在逐步完善林权交易市场过程中, 农户的利益和意愿应该放在第一位。
5. 发展林下经济, 放松林木采伐指标审批政策
林木采伐指标审批政策是为了平衡国家发挥森林生态效益目标与农户林业经营短期利益最大化之间的矛盾。林改后, 各地政府对林木采伐审批更加宽松和透明。笔者认为, 只有发展林下经济, 促进农户增收, 才能真正遏制农户的短期行为, 实现国家森林生态效益目标。
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农户决策行为影响因素 篇6
农村固体废弃物是指农户在生产、消费、生活和其他活动中产生的固态、半固态废弃物质, 包括农村生活垃圾、农业废物、畜牧养殖废物、林业废物、渔业废物、农村建筑废物等。农户随意排放行为是指农户没有将废弃物送至指定堆放或回收地点, 随意丢弃、乱堆乱排乱放的行为。据有关资料显示, 农业生产活动每年产生的大量废弃物, 如农作物秸秆、农用塑料残膜、禽畜粪便等, 这些垃圾的乱排乱放造成了严重的农村环境污染。除了农业废弃物之外, 我国农村生活垃圾产生量每年将近3亿吨, 由于得不到有效处理, 在一些发达地区, 生活污染对面源污染的贡献已接近甚至超过生产部门。[1]而这些生产垃圾和生活垃圾的堆放正是农户随意排放行为所导致的结果, 可见, 对农户固体废弃物随意排放行为的控制将是一项非常重要的工作。
我国学者从20世纪80年代起就对农村固体废弃物的利用技术和废弃物对环境的污染等问题开展了研究, 进入21世纪后, 农村固体废弃物的相关研究主要集中在废弃物的处理及防治方面。近年来, 农村固体废弃物相关问题的影响因素也被学者所关注, 如李玉敏、王金霞、黄开兴、姜太碧、仇焕广、莫海霞就分别对农村生活固体垃圾排放量、生活固体垃圾处理、禽畜粪便处理方式等问题的影响因素进行了研究, 他们认为, 外部条件是主要影响因素包括社会经济变量、政策变量、交通便利程度、农业生产情况、燃料来源、村领导特征、村内商品化程度、人口密度、非农劳动的劳动力比例、居住区是否连片、人均灌溉面积、人均耕地面积等) 。[2~8]笔者认为, 农户的排放行为是个体行为习惯所致, 它受到内、外两部分影响因素的共同作用, 即除了上述外部影响因素外, 农户个体排放行为受其行为态度、个体特征等内部因素的影响, 还受其他外部条件因素的重要影响 (如他人的随意排放行为、政府监管、废弃物回收处理设施、环保培训等) 。
基于此, 本研究从农户行为角度入手, 进行内外部因素分析, 采用Logistic模型与ISM相结合的方法, 不仅找出显著影响因素, 还采用量化方法计算出因素间的关联关系及层次结构, 使研究结果更为科学、准确。
二、理论分析与研究假说
农户固体废弃物的随意排放行为是多个影响因素共同作用的结果, 由于人的行为是人和环境交互作用的产物和表现, 因此, 研究农户随意排放行为从农户自身因素和外部环境两个方面去考虑其影响因素是可靠的。而农户自身行为还受个体特征和农户态度等因素的影响, 基于此, 农户固体废弃物随意排放行为的影响因素 (下称“影响因素”) 应包括农户态度、农户个体特征、外部环境等3个因素群。
农户态度因素对农户随意排放行为的影响。若农户对随意排放危害的认识深刻, 他们就愿意改变或控制随意排放行为。如果农户的排放动机端正, 他就不会为了图省事等而随意排放, 若农户有排放行为控制意愿, 那么, 其产生随意排放行为的可能性就小。
农户个体特征因素对农户随意排放行为的影响。农户的文化程度越高, 越容易形成正确的环保意识, 因此, 其随意排放行为也低。家庭收入来源多元的农户, 通过在外打工、从事非农生产活动等机会, 对外界的接触和了解更多、对环保的认识也大多更为正确, 所以其随意排放行为就较少;收入水平高的农户, 对环境的要求也高, 大多不易产生随意排放行为;男性从事劳动生产活动多于女性, 所以, 男性废弃物排放的几率更大;年龄大的农户长期居住在当地, 对自己所居住的环境更为在意, 因此, 他们更不易产生随意排放的行为。
外部环境因素对农户随意排放行为的影响。邻居的随意排放行为对农户构成行为导向, 影响农户的行为态度, 农户出于从众的心理, 可能也会产生跟随行为。环保培训对农户环保意识的培养起积极作用, 会促使农户端正态度, 规范排放;环保部门对环境的监管是农户排放行为的外部约束, 其具体的管理措施和制度能够促使农户控制或改变自身随意排放行为。废弃物回收处理设施的设置是农户合理排放的外部条件, 这可以有效改变农户将废弃物乱堆乱放的行为。
如上所述, 3类12个影响因素对农户排放行为产生影响, 根据行为学理论, 它们直接存在相互影响、相互作用的关系, 以各自不同的作用类型、不同的作用点影响着农户排放行为。
三、数据来源与实证研究模型选择
1. 数据来源
本研究所用数据为笔者所在课题组于2013年10月至12月的实地调查数据, 调查范围涉及河北、山东、河南、安徽、内蒙等共30个省、区的480个市的843个行政村。调查共发放问卷5200份, 回收问卷5043份, 有效问卷4737份。被调查者中, 男性占51.6%;40~49岁的农户最多, 占36.1%;初中及以下文化程度的农户最多, 占46.6%;家庭收入来源中, 务农的最多, 占44.9%。
2. 模型的构建
(1) 农户固体废弃物随意排放行为影响因素模型 (Logistic模型)
农户固体废弃物随意排放行为可看作一个二元选择问题, 即每个农户都会在多方面影响因素的共同作用下, 做出“随意排放”或“不随意排放”的行为选择, 因此, 笔者选用二项逻辑斯蒂 (BinaryLogistic) 回归模型来确定其影响因素。回归方程为:
式 (1) 中, p为农户随意排放的概率, 1-p为农户不排放的概率, b0为常数项, bi (i=1, 2, 3, ……, n) 为第i个影响因素 (xi) 的回归系数。若bi为正, 表示第i个影响因素对农户随意排放行为有正向影响;若bi为负, 表示第i个影响因素对农户随意排放行为有负向影响。
根据上文理论分析, 将影响农户固体废弃物排放行为的3类12个因素纳入模型。
(2) 农户固体废弃物随意排放行为的影响因素解释结构模型法 (ISM方法)
解释结构模型法 (InterpretativeStructural ModelingMethod, ISM) 是美国华费尔特教授于1973年开发的, 该方法将复杂系统分解, 通过矩阵形式的演算使定性分析和定量分析相结合确定出各因素之间的层次关系。这种方法改变了过去仅凭个人经验、直觉进行的单一定性分析, 把模糊不清的思想、看法转化为直观的结构关系模型。[9]所以, 笔者采用ISM方法确定显著影响因素间的关联关系及层次结构, 具体内容如下:
首先确定影响因素间的逻辑关系, 建立邻接矩阵R。本研究通过专家小组讨论确定出k个影响因素两两之间的逻辑关系。根据逻辑关系建立邻接矩阵R, R中的元素rij如下:
使用Matlab软件求得可达矩阵M。然后确定影响因素的层次结构, 得出各层因素集L。
其中, I为单位矩阵, n为幂, 2≤n≤k, 矩阵幂运算遵循布尔运算法则。
其中, P (Si) 为可达集, 表示可达矩阵M中第Si行中所有矩阵元素为1的列所对应的要素组合;R (Si) 为先行集, 表示可达矩阵M中第Si列中所有矩阵元素为1的行所对应的要素组合。
从原可达矩阵M中删除最高层影响因素对应的行和列, 得到新的可达矩阵M’, 同样运用式 (4) 从可达矩阵M’中求出新的最高级别要素集, 即第二层影响因素集L2, 以此类推, 直至找出各层所包含的最高要素集。根据各层因素集L, 重新排列可达矩阵M的行和列, 并使用有向边连接相邻层次间及同一层次的因素, 得到影响因素层次结构模型的矩阵表达式N。
四、实证结果分析与讨论
1. Logistic模型估计结果与讨论
(1) 估计结果
笔者运用SPSS17.0软件, 对4737份样本数据进行Logistic方程回归, 回归结果如表1所示。
由表1可知, 模型的Hosmer-Lemeshow检验的卡方值为11.387, 小于临界值15.507[CHIINV (0.05, 8) ], 并且sig值为0.181, 大于0.05, 说明模型通过了Hosmer-Lemeshow检验, 即模型能够很好的拟合整体。模型的预测准确度为86.2%。
(2) Logistic模型结果讨论
模型回归结果 (表1) 表明:农户固体废弃物随意排放行为的12个影响因素中, 有10个因素在10%的显著水平上, 各影响因素的作用方向与理论假设一致。“家庭收入来源”和“年龄”未通过显著性检验。
第一, 农户态度因素对排放行为的影响。“对随意排放的认识”、“行为控制意愿”2个因素的回归系数分别为-0.353和-0.718, 统计概率均在1%的统计检验水平上显著, 说明这2个因素对农户随意排放行为有显著负向影响, 与理论预期一致。对随意排放行为缺乏认识的农户, 他们往往意识不到固体废弃物乱堆乱放对农田、水源的污染以及对自身健康的影响, 因此, 他们更习惯于对废弃物随意堆放;有正确认识的农户, 更愿意控制排放行为。农户的排放行为控制意愿越强, 越不会将固体废弃物随意丢弃。
注:***、**、*分别代表在1%、5%、10%的统计检验水平上显著。
“随意排放动机”的回归系数为0.285, 统计概率为0.003, 说明该因素对农户排放行为有显著正影响, 与理论预期一致。农户废弃物排放行为是由多种动机引发的, 有些农户为了节省经济成本、为了省事省力, 将废弃物随意丢弃在田间地头、房前屋后。而对环境污染的危害有较深刻认识的农户, 为了保护生活环境和农田少受污染, 即便付出一些成本, 也愿采取合理行为。
第二, 农户个体特征因素对排放行为的影响。“文化程度”的回归系数为-0.093, 其统计概率为0.013, 表明“文化程度”对农户固体废弃物随意排放行为有高度显著的负向影响, 与理论预期一致。这是因为农户的文化程度决定了其认识水平, 文化程度越高, 越能为农户形成环保意识提供条件, 从而能有效的抑制或改变随意排放行为。
“家庭收入水平”的回归系数为-0.053, 其统计概率为0.000, 表明“家庭收入水平”对农户排放行为有显著的负向影响, 与理论预期一致。这是由于家庭收入水平高的农户对环境条件的要求也高, 其环保意识和对随意排放的认识水平也高于一般农户, 因此, 比较不易产生随意排放行为。
“性别”的回归系数为0.388, 其统计概率为0.000, 表明性别对农户固体废弃物随意排放行为有显著影响, 与理论预期一致。男性更易产生随意排放行为, 由于农业生产垃圾和生活垃圾处理的主要承担者为男性, 其生产、生活的习惯往往导致乱堆乱放。而女性是操持家务、哺育孩子的主要力量, 她们更在意孩子及家人的生活环境, 因此, 女性较男性更愿意控制自己的排放行为。
第三, 外部环境因素对排放行为的影响。“邻居随意排放行为”的回归系数为0.168, 其统计概率为0.067, 说明它对农户排放行为有显著正影响。这是因为农户个体行为容易受周围群体的影响, 从而产生“连锁”效应。因此, 改变农户排放行为重在改变其生产、生活习惯, 才能达到长期规范其行为的目的。
“环保培训”的回归系数为-0.118, 其统计概率为0.000, 说明培训对农户排放行为产生显著负影响。因为环保培训能够增强农户的环保意识, 从而使其能自觉规范排放行为。
“环保部门监管”的回归系数为-0.334, 其统计概率为0.010, 表明它对农户固体废弃物随意排放行为有显著的负向影响。环保部门的监管对农户行为构成外在约束, 监管力度包括奖惩措施的实施能够有效地规范或抑制农户随意排放行为;而缺乏监管, 农户的随意排放行为则会更严重。
“废弃物回收处理设施”的回归系数为-0.741, 其统计概率为0.000, 说明它对农户随意排放行为有显著的负向影响。这是因为放置回收处理设施能为农户固体废弃物的合理排放和处置提供条件, 特别是对生活垃圾的合理处置起到了很好的作用, 能够有效地减少和抑制废弃物乱堆乱放行为, 对废弃物资源化利用提供基础和条件。
2. 影响因素解释结构模型法结果与讨论
(1) ISM方法结果
笔者用ISM方法来对上文所确定的显著影响因素进行层次结构分析。分别用S0表示农户的排放行为, S1-S10来表示10个显著影响因素, 即文化程度 (S1) 、家庭收入水平 (S2) 、性别 (S3) 、对随意排放的认识 (S4) 、随意排放动机 (S5) 、随意排放行为控制意愿 (S6) 、邻居随意排放行为 (S7) 、环保培训 (S8) 、环保部门监管 (S9) 、废弃物回收处理设施 (S10) 。由专家组讨论确定出影响因素两两之间的逻辑关系, 结合式 (2) , 得到邻接矩阵R, 再利用式 (3) 和Matlab7.0软件, 得到可达矩阵M。由M结合式 (4) 得到各层影响因素:L1={S0}、L2={S6}、L3={S4, S5, S7, S9, S10}、L4={S1, S2, S3, S8}。根据L1、L2、L3、L4得到经过排序的缩减可达矩阵N, 如式 (5) 所示。
式 (5) 表明:S6为农户随意排放行为S0的第一层影响因素, S4、S5、S7、S9、S10为第二层影响因素, S1、S2、S3、S8为第三层影响因素。这三层影响因素间的关系结构为:第二层因素 (S4、S5、S7、S9、S10) 对第一层因素 (S6) 是直接影响关系, 因为rij为1;第三层因素 (S1、S2、S3、S8) 对第二层因素中的S4、S5是直接影响关系, 因为rij也为1;第三层因素对第二层因素中的S7、S9、S10不具有直接影响关系, 因为rij为0。根据上述结果, 影响因素层次结构如图1所示。
(2) 结果讨论
ISM方法将农户固体废弃物随意排放行为的10个显著影响因素分成了三层 (图1) , 第一层影响因素是“随意排放行为控制意愿”, 第二层影响因素是外部因素中“邻居随意排放行为”、“环保部门监管”、“废弃物回收处理设施”和农户态度因素中“对随意排放的认识”、“随意排放动机”, 第三层影响因素是外部因素中“环保培训”和农户特征因素“文化程度”、“家庭收入水平”、“性别”, 这三层影响因素以各自不同的作用点对随意排放行为产生着直接或间接的影响。
农户态度因素中的“控制意愿”对农户排放行为构成直接影响关系, 而农户的“控制意愿”又受3个外部环境因素 (邻居随意排放行为、环保部门监管、废弃物回收处理设施) 和态度因素“认识”和“排放动机”的影响, 即它们是通过影响“控制意愿”间接影响农户排放行为的。而态度因素中“认识”和“动机”又由两方面因素决定, 一是环境因素中的环保培训;二是个体特征因素中的“文化程度”、“家庭收入水平”、“性别”。它们为农户形成正确的环保意识和行为动机提供基础和条件, 构成农户排放行为的深层影响因素。
五、结束语
笔者在研究有关文献的基础上, 采用4737个调查数据, 选用Logistic模型和ISM方法, 对农户固体废弃物随意排放行为的影响因素进行了分析和研究, 结论如下: (1) 农户态度、个体特征、外部环境3类10个影响因素对农户固体废弃物随意排放行为有显著影响, 与理论预期一致。 (2) 10个显著影响因素具有三层关联层次关系, 以各自不同的作用点直接或间接影响着农户的排放行为。
研究结果表明, 农村固体废弃物的排放与农户的行为方式和外部环境条件密切相关, 要改变农户的行为方式, 关键在于强化农户的环保意识, 改变农户废弃物排放的行为态度, 建立起合理排放的定型性行为习惯。外部环境条件方面, 要加大废弃物回收及处理设施建设力度, 为提高废弃物再利用及资源化水平提供条件。为此, 笔者从农户自身和外部环境条件建设两个方面提出建议, 一是改变农户的认识, 促其形成良好习惯。建立环保培训体系, 通过长期、高频率的环保培训和宣传, 不断强化农户的环保意识。同时, 注重提高农户的文化程度和收入水平, 以此提升他们对环境条件的要求, 促使其改变排放行为习惯。二是进一步加强环保设施和废弃物再利用工程建设, 为农村固体废弃物分类收集和资源化利用提供支持, 同时, 加大对农村环境的监管力度, 支持和鼓励环境友善行为, 营造人人关爱环境的社会风尚和氛围。
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农户决策行为影响因素 篇7
关键词：水稻平均产量,旱灾,洪灾,回归,显著
1 文献回顾与框架
1.1 文献回顾
水稻是主要的粮食作物之一, 目前关于气候变化对粮食产量影响的研究主要集中在自然科学方面, 而气候变化将对人类的社会经济、生态环境等许多方面造成影响 (Fu Congbin, 2003;Zhang jingyong、Dong wenjie、Fu congbin, 2002) , 粮食产量也必然会受到社会经济因素和自然气候因素的共同影响, 因此, 仅限于自然科学的研究显然会影响研究结论的准确性和科学性 (丑洁明、叶笃正, 2006) , 难以充分认识气候变化对粮食生产系统的影响 (Antle and Capalbo, 2001) 。所以研究鄱阳湖区域水稻产量影响因素首先可以从气候变化对农业和粮食的影响研究中寻找依据, 就气候变化对农业影响而言, 学者们主要从日照时数、温度、降水等视角对农业生产的影响因素进行了大量实证检验。如ching-cheng chang (2002) 构建了产量对气候变化的响应模型, 研究结果表明温度和降水都对台湾60种农作物产量有着积极影响。在研究气候变化对粮食产量的影响时, 国外有学者尝试将非气候因素的影响进行线性化处理使气候变化导致的影响从众多因素如投入管理等分离出来 (Gu, 2003;Godden、Gatterham and Drynan, 1998) , 也有ORYZA2000模型用于气候变化对水稻生产影响的评价研究。在具体到水稻方面的国内相关文献较少, 如朱红根等 (2010) 研究发现气候对南方地区水稻产量有显著负影响, 且气候对各区域影响存在差异。王丹 (2011) 等认为气候因子降水量和日照时数对水稻产量的影响是负向的, 并分析了其对出口贸易的影响。综上所述, 对于水稻产量的影响因素研究较多反映在品种、施肥、气候和土壤特征等方面, 既有的相关文献对理解水稻产量提供了很多有意义的结论, 然而对水稻平均产量在极端气候条件下影响因素没有进行具体的研究, 前人的相关研究主要集中在气候因子对农业、粮食和水稻产量的影响方面, 然而随着气候变化和经济的发展, 农户的行为对水稻平均产量起着举足轻重的作用。
1.2 水稻平均产量影响因素
通常, 水稻是自然生产与社会生产相结合的过程, 它不仅受温度、降水、极端天气等气候因素的影响, 而且从农户角度来讲受劳动、农药、化肥、播种日期等要素投入的影响, 在这一过程中不同农户措施的差异导致在极端气候下水稻产量的不同。具体来说:理论上每亩地劳动量投入越多, 其精耕细作程度更高, 自然其产量更高。在一定范围内, 化肥投入越多越能改善土壤, 提高土壤肥力, 越利于水稻生产, 产量也就越高。通常认为, 旱灾洪灾过后各种细菌害虫会呈增加的趋势, 所以在洪灾时增加农药投入有利于提高水稻产量。水稻是水田种植, 所以一般来说在干旱时增加灌水量是有助于水稻增产的, 而在洪灾时, 如果不排水而增加灌水量毫无疑问是不利于水稻生产的。因本文研究的是秋熟水稻平均产量, 鄱阳湖地势平坦, 洪灾频繁, 而江西省洪灾高峰期出现在6~7上旬, 此时正值晚稻播种季节, 如果按时播种水稻在不同生育期受淹对产量有很大影响。旱灾称伏旱出现在6月下旬至8月20日, 由于鄱阳湖水分充足, 如推迟播种, 秧苗将遭受干旱影响较小, 但又会延误季节, 推迟移栽时间, 不利于其生长使后期易遭受低温冷害的影响, 造成晚稻减产, 另外收获日期如提前将影响稻谷的成熟, 推迟将遭受低温冷害的影响致使减产, 因此在极端气候下播种日期、收获日期调整对水稻平均产量影响不确定。
1.3 模型构建
基于上述理论分析, 本文运用柯布-道格拉斯 (Cobb-Douglas) 生产函数的研究极端气候下水稻产量影响因素, 模型柯布-道格拉斯生产函数一般形式为:
式中Y为产出, L、K、S为劳动力、资本、土地的投入, α、β、γ为劳动力、资本、土地的产出弹性。考虑文章使用产量数据为亩平均产量, 因此, 柯布-道格拉斯 (Cobb-Douglas) 生产函数中的土地面积投入因素可以忽略, 鄱阳湖区地理条件优越, 即使旱灾时缺水对稻生产影响也不大, 然而播种日期和收割日期推迟或提前将直接影响稻谷平均产量, 因此结合鄱阳湖区实地具体情况, 设为灌溉水量为外因, 因播种日期和收获日期对水稻产量的影响是同质的, 可作为内因考虑。同时综合考虑调研各方面实地情况本文对柯布-道格拉斯生产函数加以转换:平均劳动力投入L, 平均农药投入N, 平均化肥投入H。变换后的水稻产量模型为:
式中:ln Y为水稻平均产量的对数形式;ln L为平均劳动投入的对数形式;ln N为平均农药投入对数形式;ln H为平均化肥投入对数形式。ln M是播种日期早晚B、收货日期早晚S投入对数形式, 同时考虑: (1) 水稻平均灌溉水量G:
2 数据与实证分析
2.1 数据来源
本文所使用的数据来自课题组2012年11月份对华北平原和鄱阳湖地区的水资源与适应气候变化研究的调查。问卷以户为单位, 发放问卷900份, 获得有效问卷900份, 其中旱灾450份问卷, 洪灾450份问卷, 因本文研究的是秋熟水稻平均产量的影响因素, 故剔除没有种植水稻和没有发生旱灾洪灾的样本户, 获得问卷778份, 其中旱灾370份, 洪灾405份, 各个变量取其平均值。
注:***、**、*分别表示z值在1%、5%、10%的显著性水平显著。总体模型是包括旱灾洪灾的整体模型。
2.2 实证结果分析
运用Stata12对扩展后的水稻平均产量模型进行OLS回归估计, 模型估计结果如表1所示。
平均劳动投入对洪灾时平均水稻产量无显著影响, 对旱灾时平均水稻产量影响显著且正向, 而对整体的影响是负向显著的。究其原因, 鄱阳湖地处长江中下游南岸, 是我国第一大淡水湖, 一般旱灾对鄱阳湖区水稻产量不会造成影响, 只有当水稻平均产量要求很高时才会造成一定的影响, 据研究统计风调雨顺对水稻是最有利的, 因此旱灾时, 平均劳动力投入越多可以做好防旱措施, 在一定范围内其平均产量也越高。然而, 结合鄱阳湖区自然条件, 对整体来说并不是平均劳动投入越多越有利, 因对农户来说, 在旱灾时仅能做好防旱和灾后应对措施, 如平均劳动投入过多反而产生负向影响。平均化肥投入对无论是旱灾还是洪灾时以及整体时的水稻平均产量的影响都是不显著的。其原因在于鄱阳湖区水田相对来说土壤肥力还是比较高的, 而且在旱灾和洪灾时增加化肥的投入也不能使水稻很好地吸收甚至是浪费, 因此在旱灾洪灾时增加化肥投入来提高水稻平均产量是不可行的。然而平均农药投入对整体来说是显著的, 但对旱灾和洪灾时的平均水稻产量的影响是不显著的, 可能原因是在旱灾和洪灾的交替时, 会产生一些细菌和害虫需要增加农药的投入, 以提高水稻的产量。平均灌溉水量对洪灾时水稻产量是负向显著的, 但对旱灾水稻产量影响是不显著的, 因此对整体来说也是负向显著的。由前面分析可知, 一般来说旱灾对鄱阳湖区的影响是不大的, 所以在旱灾时, 鄱阳湖区整体来说是不缺水的, 另一方面洪灾过后应做的是排水, 所以灌溉对洪灾时水稻产量负向显著。最后播种日期、收获日期对洪灾时水稻平均产量影响都是显著的, 前面分析到鄱阳湖区在旱灾时缺水不严重, 播种日期提前几天或推后几天没有很大影响, 然而在洪灾时, 因鄱阳湖区生态保持良好, 又是“鱼米之乡”农业基础设施较完善, 在洪灾时按时播种不会有很大影响, 但如果推迟播种日期将延误季节不利于水稻的生长, 对水稻平均产量会产生相反的作用。又因鄱阳湖区地理位置及周围地理条件, 即使秋熟水稻, 收获日期推迟也不会遭受冷害的影响, 在一定程度上有利于稻谷成熟。
3 结论与政策含义
本文OLS回归结果显示, 对旱灾时水稻平均产量产生较大影响的因素主要是平均劳动投入、平均农药投入、平均灌水量、播种日期、收获日期, 对洪灾时平均水稻产量产生影响较大的有平均灌水量、播种日期、收获日期。
因此, 上述结论的政策含义在于: (1) 在旱灾和洪灾时提高水稻平均产量必须考虑旱灾和洪灾时水稻平均产量影响因素上的差异, 有针对性采取措施, 以提升灾害时水稻平均产量。 (2) 在旱灾和洪灾时相对减少平均劳动投入对水稻平均产量是有利的, 同时尽可能采取有利的措施按时播种, 不延误播种季节。
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农户决策行为影响因素 篇8
农产品质量安全,是近年来社会关注的突出问题。提高农产品质量,确保农产品质量安全,不仅是提高我国人民生活质量和增强农产品国际竞争力的需要,也是提高农业效益、增加农民收入的需要。农户是农产品生产的主体,在农产品生产和流通的过程中,农户及其生产的农产品的技术选择处在最关键的一环,是食品安全问题产生的最初的源头。因此,只有加强对农户技术选择行为的研究并加强对其管理和监督,才能确保农产品的质量安全。
1 选择的内涵
农户质量安全技术选择是指农户在基于保证农产品质量的最低安全需要(按照所使用技术标准操作),同时追求利润最大化(或效用最大化)的目标前提下,结合农户现有的各资源存量,采用适当的农业技术的经济行为。安全技术的创新与选择是农户经济增长的关键指标。本文研究的质量安全技术的含义较为宽泛,不仅包括狭义的初级农产品种养业生产,也包括农产品加工,但都与农户从事安全农产品生产有直接的联系。农户对质量安全技术的选择实质上是无公害农业技术在农业生产中应用,以生产安全无污染的优质安全农产品为目标的可持续农业技术,是生物防治技术、无机肥料技术、食品安全生产技术、农产品质量标准体系和检测技术等现代环保型农业技术的综合。
2 选择行为的影响因素分析
2.1 数据调查说明
本研究所用数据来自2006年6~7月笔者在辽宁省5个地区的10个乡镇、20个村的200个农户家庭的调查。
调查抽样方法为,每个县(市)根据经济发展水平和自然条件相结合的原则选取两个乡镇,根据同样原则每个乡镇选取两个村,每个村按系统抽样方法选取10个农户样本。农户的技术选择调查针对农户家庭经营的土地进行。调查采取调查员直接入户问卷调查的方式。调查共收回问卷182份。剔除有关本研究中关键变量数据缺失的样本25户。在剩余的157个农户中有33户难以对其使用技术的属性做出判断,说明部分农户对所用生产技术缺乏了解,生产知识相对不足,本文中也没有对这部分数据进行分析。基于此,本研究选择了有效样本107个,样本有效率为58.8%。
2.2 选择行为的影响因素分析
2.2.1 农户对安全农产品的认知程度及评价
调查显示,农户对目前国家提出的农产品质量要求情况的知晓一般,表示知道这方面情况的只有42.06%,而表示不知道的占了57.94%。据进一步调查,农户对国家、省、市、县、镇各级政府颁发的关于农产品质量安全的具体标准法规的知晓程度很差。知道国家及省里规定的只占14.02%,知道市县里规定的占11.21%,知道镇里规定的占23.36%,而不知道任何规定的竟占到了51.41%。
农户对安全农产品的评价也要影响农户对安全技术的选择。在107个有效样本中,认为安全农产品生产成本高于常规农产品生产成本的样本72个,占67.29%;认为更低的有26个样本,占24.3%;认为无异的有9户,占8.41%。安全农产品与常规农产品的销售价格比较,在107个有效样本中,认为安全农产品生产价格高于常规农产品生产价格的样本86个,占80.37%;认为更低的有8个样本,占7.48%;认为无异的有13户,占12.15%。根据农户主产品市场零售价格比较,计算得出安全农产品售价与常规农产品售价的相比平均高出37.65%。
2.2.2 耕地禀赋程度对农户安全技术选择的影响
根据对辽宁省现有耕地资源的调查,辽宁省的耕地资源各地区的人均面积大小不等,为了研究方便,本文将被调查户的人均耕地面积划为0.067hm2以下,0.167~0.333hm2,0.333hm2以上,将实地调查问卷进行统计汇总得出耕地规模与农民技术选择行为的关系,详见表1所示。
从表1中数据可以看出,随着耕地规模的扩大,农民对安全技术的选择呈上升趋势。这主要可能是由于在土地规模达不到一定程度的情况下,主要从事农业生产的农民更侧重于粮食安全考虑,而当人均耕地达到一定规模时,农民才开始注重农产品的品质。但现阶段,辽宁省的人均耕地规模是不适合于先进农业技术采用的。耕地禀赋与农户安全技术选择的比例变化关系,如图1所示。
2.2.3 收入水平对农户安全技术选择的影响
根据调查的实际数据,对农民的收入情况分组,并汇总调查结果如表2所示。
由表2可以看出在所调查的107个农民中,随着人均收入的增加,农民对非安全技术的需求呈下降趋势,对安全技术的需求则上升。人均收入与农户安全技术选择的比例变化关系,如图2所示。
2.2.4 文化程度、年龄对农户安全技术选择的形响
1)教育水平。对于农民来说,农民本身的科学文化素质直接决定着采用农业技术的成本和收益。实践证明,一个受过良好教育的农民比一个没受过教育的农民学习和采用新技术的成本要低,且采用新技术的收益要大。对于本文进行实证研究的两种技术,即安全技术与非安全技术而言,具体的农民技术选择行为与教育水平的数量比例关系,如表3所示。
从表2中可看出,对于安全技术的选择,随着教育程度的提高,对常规技术的需求呈下降趋势,对安全技术的需求呈上升趋势。文化程度与农户安全技术选择的比例变化关系,如图3所示。
2)年龄。年龄与农户安全技术选择行为的关系。根据调查数据汇总,如表4所示。
由表4中数据可以看出,随着农民年龄的增加,选择安全技术的比例随之下降。年龄与农民安全技术选择之间存在着反向变动的关系。农民的年龄与技术选择类型的关系,如图4所示。
2.2.5 农户参与组织化程度对农户安全技术选择的形响
在我国,农户规模小、分散经营使得农户很难单独掌握农产品质量安全所需要的技术标准和规范,而且也难以对其生产进行质量监督管理。在产品销售方面,由于农户的信息获取渠道狭窄,更需要其加入农业产业化组织,利用组织的优势来增强农户在市场上的竞争力。根据此次调查,有28.97%的农户认为产业组织对农产品质量有较大帮助,46.73%的农户认为有一点帮助,另有24.3%认为产业化没有帮助。具体数据,如图5所示。
3 结论
1)调查结果表明,大多数农户对质量安全技术的选择行为比较关注,农户对质量安全技术的选择有端正积极的态度,并有较高的认知能力,但缺乏具体规定的了解和经济利益的刺激。对于当前自身力量薄弱的中国农户来说,依靠自身力量完全按照安全农产品标准生产和技术选择是不可能的。
2)当前,中国农户的文化水平普遍较低,并且务农人员的年龄较大,这些制约了农户对安全生产技术相关信息的关注。并且,农户规模化程度小,安全技术生产控制难度大、成本高,这使中国实施安全农产品生产的难度较大。
3)影响农户安全技术选择行为的因素主要为:农户的年龄、农户家庭人口、耕地规模、安全产品与常规产品成本、相对价格比较和农户参与组织化程度等。
摘要：从经济学的分析角度出发,从农产品质量安全的角度对农户安全技术的选择行为进行了研究。通过实地调查数据,应用辽宁省5个县(市)107个农户样本,利用描述性统计分析方法,从农户的认知程度、资源禀赋和农户禀赋等方面对农户安全技术选择行为进行影响因素分析,得出了相关结论。
关键词：安全管理工程,农产品质量安全,分析,技术选择,农户
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[3]黄季.中国农业科技投资经济[M].北京:中国农业出版社,2000.
农户决策行为影响因素 篇9
农业是国民经济的基础, 要发展农业, 离不开水利设施的建设, 尤其是小型农田水利设施, 它直接分布在田间地头, 对农业生产具有直接的影响作用。2005 年, 我国中央文件明确提出了在继续搞好大中型农田水利设施的同时, 不断加大对小型农田水利设施建设的投入, 财政部、水利部印发《中央财政小型农田水利工程设施建设民办公助专项资金管理试点办法》, 以“政府引导、农民主体”的民办公助供给机制推进小型农田水利设施的建设。2009 年起, 我国在全国范围内选择了一批县市区进行重点政策扶持, 通过集中资金投入全面加强小型农田水利设施的建设。作为供给主体之一的农户在民办公助供给机制下的行为选择是怎样的?影响农户小型农田水利设施建设行为的主要因素是什么?本文以对农户的问卷调查为基础, 通过建立相应的模型对此问题进行了实证研究。
1数据来源
本文所使用数据来源于2012年7-8月对四川省宜宾市农田水利重点县南溪区、翠屏区、江安县的实地问卷调查。在预调查的基础上对问卷修改完善后, 正式调查采取分层抽样与随即抽样相结合的方法, 发放农户问卷、实地走访座谈相结合的形式。首先在每个县 (区) 随机选取2～3个乡 (镇) , 再在每个乡 (镇) 随机选择2～3 个村, 最后在选定的村随机选取15～20户农户进行调查, 最终在3个县 (区) 中共发放问卷370份。调查结束后对问卷进行了集中检验, 剔除缺失关键数据的样本19份, 剩余有效问卷351份, 有效问卷回收率为94.86% 。
2调查结果与分析
2.1样本基本特征
在被调查的农户中, 男性较多, 占69.80%, 女性占30.20%;年龄在30岁以下、31～40岁、41～50岁、51～60岁及60岁以上的被调查者在样本中所占的比重分别是1.99%、9.69%、22.22%、33.90%、32.19%;平均受教育年限为6.51年, 其中, 受教育水平为小学以下、初中、高中以上的比重分别是25.07%、38.46%、36.47%。家庭人口数在3～6人的居多, 占79.20%。各项统计结果表明, 调查样本符合正态分布规律。
2.2被调查者对小农水民办公助机制的认知
从样本总体来看, 87.75%的农户在不同程度上了解民办公助机制 (详见表1) , 其中参与建设农户对民办公助机制的认知情况明显好于未参与农户。参与农户中73.33%的农户对民办公助机制有点了解, 这部分农户只关注与自己利益息息相关的投资投劳数量、政府补助资金比例等问题。而未参与农户中对民办公助机制“不了解”的占比高达42.71%, 很了解的仅占3.13%。实地调查中了解到, 部分农户因对政策不够了解, 从而表现出犹豫的态度。
2.3被调查者小农水建设的行为动机
农户的行为动机是决定其行为取向的根本所在。就样本户总体来看 (见表2) , 农户对参与小型农田水利设施建设目的选择的次数分布频度由高到低依次为:增强灌溉保障性 (61.42%) 、改善灌面 (51.15%) 、降低灌溉成本 (44.09%) 、周围人影响 (36.61%) 、减少水事纠纷 (17.71%) 。从耕作规模来看, 随着耕作面积的增加, 农户满足降低灌溉成本的需要的目的性在下降, 而改善灌面的目的性却在增强。值得注意的是, 在不同类型农户中, 参与小农水建设是为改善灌面的农户比重虽有随其耕作规模的增大而增加的趋势, 但农户在50%以上的仅中规模及以上, 而增强灌溉保障性为其参与小农水建设目的的农户比重均在50%以上。比较而言, 农户参与小农水建设受周围人影响与减少水事纠纷的主要是中规模及以下的农户。总体而言, 增强灌溉保障性以及改善灌面是农户参与小农水建设的主要动机所在, 且随着耕作规模的扩大, 改善灌面的动机在增强。
2.4被调查者小农水建设的行为取向
耕作面积为0.13～0.33 hm2的中小规模农户对小农水民办公助响应最积极。不同耕作规模农户的响应度分别为:6.27%、58.43%、27.06%、5.49%、2.35%。一般而言, 耕作规模越大, 配备的灌溉设施相对较完善, 而耕作规模越小, 对灌溉设施的要求也越低, 所以呈现出小规模、中大规模及以上的农户对小农水民办公助机制低响应的行为取向。
村组集体是最主要的申报主体。总样本中, 72.65%的农户参与了小型农田水利项目建设, 其中58.26%的小型农田水利设施项目申报主体为村组集体, 仅6.67%的小型农田水利设施项目是由农户 (包括联户) 申报建设。当问及“您期望以何种申报主体?”时, 28.63%的农户选择了以农户 (包括联户) 为申报主体, 这些农户中74.67%的耕作总面积为中小规模及以下, 可见较小耕作规模的农户有较强的自主申报的行为取向。
以工换工, 以资折劳是农户参与建设的主要投入方式。农户参与小型农田水利建设投入方式为投资、投劳或即投资也投劳, 实地调研中了解到当地农村青壮劳力大量外出务工、劳动力难以组织, 筹资困难, 大部分农户选择请亲戚朋友代替出工, 以出工折算出资。调查可得, 参与农户投资、投劳、即投资也投劳的比重分别为13.73%、67.06%、19.22%, 数据表明绝大多数农户倾向于劳动力要素投入, 平均投劳天数为12.97 d/人, 平均投资额为65.10元/人。
3实证分析
3.1模型选择与变量设置
本文选取农户农田水利建设行为 (投劳与投资) 为因变量, 即0-1型因变量 (参与, 定义y=1;未参与, 定义y=0) , 设y=1的概率为p, 则y的分布函数为:
本文采用二元选择Logistic模型, 将因变量的取值限制在[0 -1]范围内, 并采用极大似然法对其回归参数进行评估。其模型基本形式如下:
式中:Pi为农户投入的概率, i为农户编号;βi为因素的回归系数;m为影响这一概率的因素个数;Xij为自变量, 表示第J中影响因素;α为回归截距;μ为误差项;ei为随即扰动项。
在结合已有的研究, 本文拟从4个方面解释影响农户小农水建设行为的因素, 即农户个人特征 (年龄、性别、受教育年限) 、农户家庭特征 (是否参加用水者协会、农业收入占家庭总收入的比重、家庭单一务农劳动力比重) 、农业生产特征 (有效灌溉面积比重、耕地总面积) 、农户认知特征 (小型农田水利建设对农业生产的重要程度、对小农水民办公助的认知、对小农水民办公助补偿标准的看法) 。其中耕作总面积指农户连续三年在种的农田规模, 包括租种和种植他人撂荒的土地。具体见表3。
3.2模型回归结果
运用SPSS统计软件对所调查的351份农户数据进行Logistic回归处理, 将各个变量都放入模型中作为解释变量进行回归, 结果如表4所示。
回归方程经检验, 预测准确率达到85.9%在模型拟合度方面, 模型卡方检验统计上显著, -2Log likelihood值为 299.88, 因此可认为方程总体显著。
3.3结果分析
从模型的运行结果看, 上述结果与本文预期基本相一致, 各变量的具体影响程度、方向及显著性分析如下:
在个人特征方面, 性别和受教育年限均通过了1%水平的显著性检验, 影响系数分别为0.552和1.279。这表明男性更倾向于参与小型农田水利设施建设, 改善农业生产环境;对于受教育年限越高的农户, 其对小农水民办公助机制的了解更深入, 更积极参加小型农田水利设施的建设。
在家庭特征方面, 是否参加用水者协会通过检验。表明农户参加用水者协会对农户参与小型农田水利设施有正向影响。其原因可能在于农民用水者协会是非经营盈利性质的农民、农业灌溉用水合作组织, 直接面向农民、服务农业, 对于政策的传达与实施更具有客观公正性, 农户对用水者协会的信任度高, 从而对农田水利政策的响应更积极, 更积极参与小型农田水利设施建设。家庭单一务农劳动力比重在10%的水平上显著, 且系数为正值。表明单一务农劳动力比重越大, 农户更倾向参与小型农田水利建设。农业收入占家庭总收入的比重没有通过显著性检验, 但其系数符号为正, 在一定程度上可表明农业收入占家庭总收入越高对农户参与小型农田水利建设行为有正向影响。
注:“+”表示解释变量对被解释变量有正向的影响;“-”表示解释变量对被解释变量有负向的影响。
注:考虑到数据的差异可能带来的异方差问题, 处理时进行自然对数转化后, 再纳入模型;*、**、***分别表示估计的系数不等于零的显著度水平分别为10%、5%和1%。
在生产特征因素中, 有效灌溉面积比重影响不显著, 但系数为负, 表明有效灌溉面积比重越小的农户, 其更积极参与小型农田水利建设。耕作总面积在5%的水平上显著, 且系数为负值, 与预期相反, 与刘力、谭向勇[5], 朱红根、翁贞林、康兰媛[7]等学者的研究结论不一致。通过对实地调研资料的进一步分析发现, 这类农户大多放弃自己地处偏远且易洪易涝的土地, 而通过流转和拾种大量撂荒近水源的土地, 流转方式多以口头形式进行, 没有通过稳定合法的合同, 由此农户农田经营规模具有很强的不确定性, 农户表现出不积极参与小型农田水利设施建设。
在认知特征因素方面, 对小型农田水利建设对农业生产的重要程度的认知是影响农户是否积极响应民办公助机制的重要因素, 通过了1%水平的显著性检验, 表明农户认为小型农田水利对农业生产越重要, 农户更为积极参与小型农田水利设施, 与理论预期一致。对小农水民办公助的认知在10%的水平上通过了检验, 表明农户对小农水民办公助了解更深入, 农户更能积极参与小型农田水利设施建设。对小农水民办公助补偿标准的看法没有通过显著性检验, 但其系数符号均为正, 与预期相符。这在一定程度上可表明小农水民办公助补偿标准越高, 农户更能积极参与小型农田水利设施建设。
4结语
根据上述实证分析结果, 相应提出以下政策建议。
(1) 充分尊重农户意愿, 根据不同区域农户家庭收入水平及构成、劳动力状况及农地经营规模等实际情况, 合理引导农户筹资筹劳参与建设。可从耕作规模为中小规模, 已在民办公助机制下完成相关小型农田水利设施建设, 并对农业生产带来效益的农户中培植示范户, 通过示范带动推广促进小型农田水利设施建设。
(2) 加快农民用水者协会的建设, 充分发挥用水者协会作为村民开展“一事一议”的载体作用, 积极引导农民对直接受益的小型农田水利工程投资投劳, 有力促进小型农田水利工程建设。
(3) 进一步提高小型农田水利设施建设补助额度;进一步完善耕地流转政策, 加强耕地流转的法律规范, 增强耕地流转的稳定性, 规范化提高农户农地经营规模, 从而增强种植规模为大规模农户小型农田水利设施建设的积极性。
参考文献
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[7]朱红根, 翁贞林, 康兰媛.农户参与农田水利建设意愿影响因素的理论与实证分析——基于江西省619户种粮大户的微观调查数据[J].自然资源学报, 2010, (4) :539-546.