陳駒嶸 晏發(fā)發(fā) 肖杰強

摘 要：以中國12個省36個市238個農(nóng)戶為樣本，采用Logit模型，對農(nóng)戶農(nóng)藥化肥零增長行動選擇的意愿進行研究。研究結果表明：農(nóng)戶年齡、農(nóng)戶受教育程度、魚塘面積和種植作物種類數(shù)目對農(nóng)戶農(nóng)藥化肥零增長行動參與意愿具影響正向顯著；農(nóng)戶家中農(nóng)業(yè)收入占家庭總收入比例對農(nóng)戶農(nóng)藥化肥零增長行動參與意愿具影響負向顯著。而農(nóng)戶性別、農(nóng)戶家庭年收入、家庭耕地面積、林地面積、農(nóng)戶對農(nóng)藥的認知對農(nóng)戶農(nóng)藥化肥零增長行動參與意愿不顯著。

關鍵詞：農(nóng)戶；農(nóng)藥化肥；零增長；Logit模型

中圖分類號：TB 文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.06.077

1 引言

化肥的平均灌溉量自1978年至2014年增加372.55%。化肥的施用量的多少會影響農(nóng)產(chǎn)品的質量，最終影響消費者的身體健康，所以引導農(nóng)戶參與農(nóng)藥化肥零增長迫在眉睫，為此，2016年中央一號文件提出綠色創(chuàng)新的主題，并且鼓勵農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中化肥農(nóng)藥零增長，而要成功引導農(nóng)戶參與之前必須弄清楚影響農(nóng)戶化肥農(nóng)藥施用的關鍵因素。

2 文獻綜述與假設提出

通過對相關文獻的梳理，本文討論影響農(nóng)戶行為選擇的個人特征、家庭特征、土地特征、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特征和認知特征因素。

2.1 個人特征

在農(nóng)戶農(nóng)藥化肥施用過程中，由于中國農(nóng)村女性比男性節(jié)約，因此女性比男性農(nóng)藥化肥施用量比男性少（魯柏祥， 蔣文華與史清華，2000）；年齡越大的農(nóng)戶越容易參與零增量行動（左喆瑜，2015）；受教育程度越高的農(nóng)戶環(huán)保意識更強（何浩然， 張林秀，李強，2006）。根據(jù)以上分析，具體假設如下：

假設1：男性農(nóng)戶比女性農(nóng)戶更傾向于不參與零增量行動。

假設2：年齡越大的農(nóng)戶更傾向于參與零增量行動。

假設3：受教育程度越高的農(nóng)戶更傾向于參與零增量行動。

2.2 家庭特征

從預算約束的角度來看，農(nóng)戶家庭經(jīng)濟狀況會影響農(nóng)戶農(nóng)藥化肥零增量行動參與（王志威，劉娜，侯博，2014），農(nóng)戶收入越高，預算約束越小，用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料的投入會更高（馬驥，2006）。根據(jù)以上分析，具體假設如下：

假設4：農(nóng)戶家庭年收入越高的農(nóng)戶更傾向于不參與零增量行動。

假設5：農(nóng)業(yè)收入占家庭總收入比例越高的農(nóng)戶更傾向于不參與零增量行動。

2.3 土地特征

當農(nóng)戶家庭耕地面積在一定規(guī)模時，面積越大時，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)占據(jù)農(nóng)戶家庭經(jīng)濟活動的比例更大，所能帶來的經(jīng)濟收入也會更大，因此農(nóng)戶需要更多的農(nóng)藥化肥維持或者提高耕地帶來的經(jīng)濟效益，可能會傾向不參加零增量活動（何浩然， 張林秀，李強，2006）。農(nóng)戶家庭水田旱地、林地和魚塘的規(guī)模相對較小，能夠帶來經(jīng)濟利潤的可能性更低，所以當它們的面積越大時，農(nóng)戶可能會不施用化肥農(nóng)藥，因此農(nóng)戶參與農(nóng)藥化肥零增量行動的可能性更低（何浩然， 張林秀，李強，2006）。根據(jù)以上分析，具體假設如下：

假設6：家庭耕地面積越大的農(nóng)戶更傾向于不參與零增量行動。

假設7：水田旱地面積越大的農(nóng)戶更傾向于參與零增量行動。

假設8：林地面積越大的農(nóng)戶更傾向于參與零增量行動。

假設9：魚塘面積越大的農(nóng)戶更傾向于參與零增量行動。

2.4 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特征

在耕地面積一定時，農(nóng)戶種植作物種類越多意味著農(nóng)戶可能考慮到了生態(tài)性，需要的農(nóng)藥化肥用量就更少，農(nóng)戶更傾向于參與零增量行動。根據(jù)以上分析，具體假設如下：

假設10：種植作物種類數(shù)目越多的農(nóng)戶更傾向于參與零增量行動。

2.5 認知特征

農(nóng)戶如果了解農(nóng)藥化肥對人體的危害，那么會更加科學合理的進行施用（馬驥，蔡曉羽，2007），因此農(nóng)戶對農(nóng)藥化肥的認知越深刻，就更傾向于參加零增加行動。根據(jù)以上分析，具體假設如下：

假設11：農(nóng)戶對農(nóng)藥的認知越多的農(nóng)戶更傾向于參與零增量行動。

3 研究方法

3.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文所用的數(shù)據(jù)采用隨機抽樣的方式，在中國抽取了12個省，每個省抽取2個縣，共抽取了25個縣，每個縣抽取5個村 ，每個村抽取2個戶進行調(diào)查 ，共獲得了250個農(nóng)戶樣本，剔除無效樣本12份，獲得有效樣本共238份。調(diào)查員發(fā)放問卷給每一個農(nóng)戶來收集農(nóng)戶信息。農(nóng)戶調(diào)查問卷涵蓋了農(nóng)戶的個人特征等信息。

3.2 變量選取

解釋變量的相關解釋如下：（1）本文選用的農(nóng)戶個體特征變量是性別、年齡和受教育水平三個變量，其中性別分為兩個等級：1=男，0=女；農(nóng)戶年齡采用農(nóng)戶的實際年齡，單位：年；農(nóng)戶受教育水平為農(nóng)戶的最高受教育程度，總共分為六個等級 ：小學、初中、高中或者中專、大專、本科和研究生依次取1-6 。（2）家庭特征。本文選用的家庭特征變量是家庭總收入和農(nóng)業(yè)收入占家庭總收入比例兩個變量，其中家庭總收入是整個家庭所有成員的工作收入之和，單位：千元，農(nóng)業(yè)收入占家庭總收入比例是農(nóng)業(yè)收入與家庭總收入的比值所在的區(qū)間，總共分成四個區(qū)間：1= 0-30%；2=30%-50%；3=50%-80%；4=80%-100%。（3）土地特征。本文選用的土地特征變量是家庭耕地面積、水田旱地面積、林地面積和魚塘面積這四個變量，單位：畝。（4）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特征。在本文中選用的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特征變量是種植作物種類數(shù)目，其數(shù)值為調(diào)查對象實際種植的作物種類數(shù)目，單位：種。（5）認知特征。在本文中選用的農(nóng)戶對農(nóng)藥化肥認知特征變量是農(nóng)戶對農(nóng)藥化肥對人體安全的認知情況，總共分為五個等級：完全不知道=1；非常了解=5。

被解釋變量是農(nóng)戶農(nóng)藥化肥零增長行動參與意愿，具有參與意愿=1，否則=0。

4 實證分析

4.1 模型設定

研究化肥農(nóng)藥使用量的計量模型主要有Logit模型、Probit模型、Tobit模型、Heckman模型、一般線性模型、Double-Hurdle模型。由于本研究的被解釋變量是分類變量，并且本文的目的是對農(nóng)戶農(nóng)藥化肥零增加行動的參與意愿進行研究，本文運用Logit模型，模型如下：

其中，i是第i個農(nóng)戶參與農(nóng)藥化肥零增長行動可能性、sex為性別、age為年齡、edu為受教育程度、tincome為農(nóng)戶家庭年收入、agrincome為農(nóng)業(yè)收入占家庭總收入比例、land為家庭耕地面積、paddydry為水田旱地面積、wood為林地面積、fishpond為魚塘面積、variety為種植作物種類數(shù)目、cog為農(nóng)戶對農(nóng)藥的認知。

4.2 描述性統(tǒng)計

運用Stata13軟件對樣本數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計結果如下：性別的平均值為0.80，標準差為0.40，最小值為0，最大值為1；年齡的平均值為46，標準差為10.58，最小值為22，最大值為70；受教育程度的平均值為2.17，標準差為1.05，最小值為1，最大值為6；農(nóng)戶家庭年收入的平均值為2.72，標準差為1.13，最小值為1，最大值為5；農(nóng)業(yè)收入占家庭總收入比例的平均值為1.81，標準差為0.90，最小值為1，最大值為4；家庭耕地面積的平均值為8.21，標準差為24.14，最小值為0，最大值為215；水田旱地面積的平均值為4.99，標準差為18.78，最小值為0，最大值為210；林地面積的平均值為0.91，標準差為3.35，最小值為0，最大值為30；魚塘面積的平均值為0.09，標準差為0.35，最小值為0，最大值為2；種植作物種類數(shù)目的平均值為1.63，標準差為0.93，最小值為0，最大值為4；農(nóng)戶對農(nóng)藥的認知的平均值為2.55，標準差為0.83，最小值為1，最大值為5；參與農(nóng)藥化肥零增長行動的平均值為0.41，標準差為0.49，最小值為0，最大值為1。

4.3 實證結果

本文運用Stata軟件對238份問卷數(shù)據(jù)進行分析的結果見表1。

5 結果分析

從表1的模型結果具體如下：

農(nóng)戶個人特征：在關于農(nóng)戶個人特征的三個變量中，性別回歸系數(shù)為負數(shù)，與假設1一致，但是結果不顯著；年齡回歸系數(shù)為負數(shù)，在5%的顯著水平下通過顯著性檢驗，驗證了假設2；受教育程度回歸系數(shù)為正，在5%的顯著水平下通過顯著性檢驗，驗證假設3。

農(nóng)戶家庭特征：農(nóng)戶家庭年收入回歸系數(shù)為正數(shù)，符號與假設4不一致，且沒有通過顯著性檢驗；農(nóng)戶家中農(nóng)業(yè)收入占家庭總收入比例在5%的顯著水平下通過顯著性檢驗，但是其回歸系數(shù)為負數(shù)，驗證假設5。

土地特征：農(nóng)戶家庭耕地面積的回歸系數(shù)為負數(shù)，與假設6一致，但是沒有通過顯著性檢驗；水田旱地、林地和魚塘這三個變量回歸系數(shù)均為正，與假設7、8、9一致，水田旱地和林地沒有通過顯著性檢驗，魚塘面積在5%的顯著水平下通過顯著性檢驗，驗證假設9。

農(nóng)戶生產(chǎn)特征與認知特征：農(nóng)戶種植作物種類數(shù)目的回歸系數(shù)為證，與假設10一致，在1%的顯著水平下通過顯著性檢驗，驗證假設10。農(nóng)戶對化肥農(nóng)藥的認知情況的回歸系數(shù)與假設11一致，但是沒有通過顯著性檢驗。

參考文獻

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