王琨 楊樹果

摘? ? 要：利用黑龍江省大慶市230戶調(diào)研數(shù)據(jù)，運(yùn)用多元 Logistic 模型對(duì)農(nóng)戶秸稈處理行為的影響因素進(jìn)行分析。研究表明，農(nóng)戶受教育程度、耕地面積、額外支出成本、機(jī)械化作業(yè)質(zhì)量是否良好、是否了解相關(guān)政策、周邊是否有秸稈利用市場等影響顯著。因此，需加強(qiáng)科學(xué)文化教育、增大耕地集中程度、加大相關(guān)金融政策扶持、加大科技創(chuàng)新投入、增加秸稈利用多渠道培訓(xùn)、支持秸稈相關(guān)產(chǎn)業(yè)。

關(guān)鍵詞：秸稈處理方式;多元Logistic模型;影響因素

中圖分類號(hào)： F323.21? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ?DOI 編碼：10.3969/j.issn.1006-6500.2021.05.012

Abstract： Based on the survey data of 230 farmers in Daqing City， the influencing factors of straw treatment behavior of farmers were analyzed by using logit model. The results showed that the education level， cultivated land area， additional cost ， whether the quality of straw treatment by mechanization was good， whether the current relevant straw treatment policies were understood， whether there was straw utilization market around the farmers were significantly affected. Therefore， it is necessary to strengthen scientific and cultural education， increase the concentration of cultivated land， increase the support of relevant financial policies， and increase the science and culture education Technical innovation investment， increase straw use multi-channel training， support straw related industries.

Key words： straw treatment methods; multiple Logistic regression model; influencing factors

隨著我國農(nóng)作物品種改良，農(nóng)作物秸稈總量不斷增加，如何將秸稈綜合利用成為了首要任務(wù)。近年來一系列政策文件都在鼓勵(lì)秸稈綜合利用，在此背景下的秸稈綜合利用已經(jīng)成為重要課題。目前，黑龍江省大慶市秸稈綜合利用工作雖取得了階段性成功，但是要想秸稈綜合利用工作更進(jìn)一步，仍然面臨著一些挑戰(zhàn)。因此，本研究從農(nóng)戶視角出發(fā)，探究影響當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶秸稈處理行為的因素，提出優(yōu)化農(nóng)戶秸稈處理行為的建議，以期為推動(dòng)大慶市秸稈綜合利用工作進(jìn)一步發(fā)展提供參考，同時(shí)對(duì)保護(hù)黑土地、增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)效益具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1 數(shù)據(jù)來源與樣本描述

1.1 數(shù)據(jù)來源

本次調(diào)研選取了大慶市10個(gè)村鎮(zhèn)，共發(fā)放250份問卷，回收有效問卷230份，有效率92%。

1.2 農(nóng)戶樣本描述性分析

1.2.1 農(nóng)戶個(gè)人及家庭情況 其中男性農(nóng)戶有116人，占樣本總數(shù)比值50.4%;女性有114人，占樣本總數(shù)比值49.6%。40歲及以下農(nóng)戶樣本數(shù)共18人，占樣本總數(shù)比值7.8%;51歲及以上年齡段的農(nóng)戶共有153人，占樣本總數(shù)比值67%。受教育程度是小學(xué)及以下的農(nóng)戶樣本數(shù)共127人，占樣本總數(shù)比值55.2%;文化程度在大專及以上的農(nóng)戶樣本數(shù)共8人，占樣本總數(shù)比值3.4%。參與農(nóng)業(yè)勞動(dòng)人數(shù)是2人的樣本共132戶，占樣本總數(shù)比值57.4%;參與農(nóng)業(yè)勞動(dòng)人數(shù)是5人的樣本共6戶，占樣本總數(shù)比值2.6%。農(nóng)戶家庭耕地面積在1.4～3.3 hm2的樣本共123戶，占樣本總數(shù)比值54%。

1.2.2 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)情況 耕地面積在6.73 hm2及以上的樣本共16戶，占樣本總數(shù)比值7%。農(nóng)戶表示處理秸稈時(shí)會(huì)額外支出成本的樣本數(shù)有102人，占樣本總數(shù)比值44%;未產(chǎn)生額外成本的樣本數(shù)為128人，占樣本總數(shù)比值56%。機(jī)械化作業(yè)質(zhì)量有待改進(jìn)的樣本數(shù)共153人，占樣本總數(shù)比值67%，機(jī)械化作業(yè)質(zhì)量良好的樣本數(shù)為77人，占樣本總數(shù)比值33%。

1.2.3 農(nóng)戶認(rèn)知情況 農(nóng)戶對(duì)其他秸稈處理方式了解的樣本數(shù)181人，占樣本總數(shù)比值78.7%;農(nóng)戶對(duì)其他秸稈處理方式不了解的樣本數(shù)49人，占樣本總數(shù)比值21.3%。農(nóng)戶對(duì)相關(guān)政策較為了解的樣本75人，占樣本總數(shù)值32.6%;不了解相關(guān)政策的樣本155人，占樣本總數(shù)值67.4%。

1.2.4 外部環(huán)境情況 沒有接受過技術(shù)培訓(xùn)的農(nóng)戶共178人，占樣本總數(shù)值77.4%;接受過技術(shù)培訓(xùn)的農(nóng)戶共52人，占樣本總數(shù)值22.6%。農(nóng)戶周邊有秸稈利用市場共43人，占樣本總數(shù)比值18.7%;周邊沒有秸稈利用市場樣本數(shù)共187人，占樣本總數(shù)比值81.3%。

2 實(shí)證分析

2.1 模型構(gòu)建

農(nóng)戶秸稈處理方式作為式中因變量分為4種，即“焚燒或廢棄”、“做生活燃料或飼料”、“秸稈出售”和 “秸稈還田”，取值Y=1，Y=2，Y=3，Y=4，自變量設(shè)為X1…Xn，因此本文使用多項(xiàng)Logistic模型，所構(gòu)建具體模型為：

對(duì)數(shù)解釋則為：

2.2 變量設(shè)計(jì)

本研究根據(jù)已有的研究結(jié)合大慶市實(shí)際情況變量分為以下幾方面：農(nóng)戶個(gè)人及家庭情況、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特征、農(nóng)戶認(rèn)知特征和外部環(huán)境特征。黃武等[1]從“秸稈綜合利用”、“秸稈焚燒”、“秸稈還田”方式來對(duì)農(nóng)戶的秸稈處置行為進(jìn)行分析研究。其中自變量農(nóng)戶個(gè)人及家庭情況變量分為性別、年齡、受教育程度、參與農(nóng)業(yè)勞動(dòng)人數(shù);農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特征包括耕地面積、是否額外支出成本、機(jī)械化作業(yè)質(zhì)量是否良好;農(nóng)戶認(rèn)知特征分為是否了解秸稈處理方式、是否了解相關(guān)政策;外部環(huán)境特征包括是否接受過技術(shù)培訓(xùn)、周邊是否有秸稈利用市場變量[2-11]。具體情況見表1。

2.3 模型結(jié)果分析

模型的似然比檢驗(yàn)卡方值為982.878，并在1%的水平上顯著（見表2）。具體結(jié)果分析如下：

（1）農(nóng)戶受教育程度變量在5%，1%的置信水平上顯著，說明X3變量對(duì)農(nóng)戶秸稈處理行為有正向影響。農(nóng)戶的受教育程度越高，越愿意去接受新的農(nóng)業(yè)活動(dòng)方式，也更加愿意主動(dòng)接受政府出臺(tái)的新政策。

（2）耕地面積變量在1%，5%，10%置信水平上顯著，說明X5變量對(duì)農(nóng)戶秸稈處理行為有正向影響。農(nóng)戶家庭耕地面積越大，產(chǎn)生越多秸稈資源，農(nóng)戶進(jìn)一步資源利用的可能性越大。

（3）處理秸稈時(shí)是否有額外成本變量在10%，5%，1%置信水平上顯著，說明X6變量對(duì)農(nóng)戶秸稈處理行為有負(fù)向影響。普通農(nóng)戶無法支出龐大的費(fèi)用去購買補(bǔ)貼范圍以外的農(nóng)機(jī)具;農(nóng)戶秸稈離田費(fèi)用除去國家補(bǔ)貼還需自付22元·t-1。

（4）機(jī)械化作業(yè)質(zhì)量是否良好變量在1%，5%置信水平上顯著，說明X7變量對(duì)農(nóng)戶秸稈處理行為有正向影響。大慶市大部分農(nóng)戶通常選擇秸稈還田、離田作業(yè)主體來作業(yè)，但作業(yè)效果欠佳。例如，秸稈碎混深翻還田，秸稈粉碎長度不達(dá)標(biāo)時(shí)無法消滅秸稈上附著的蟲卵，易對(duì)作物生長產(chǎn)生影響。

（5）是否了解相關(guān)政策變量在5%，1%，10%的置信水平上顯著，說明X9變量對(duì)農(nóng)戶秸稈處理行為有正向影響。了解相關(guān)政策的農(nóng)戶都擁有較好的外部環(huán)境，如組織農(nóng)戶開現(xiàn)場大會(huì)。

（6）周邊是否有秸稈利用市場變量在1%，5%，10%上顯著，說明X11變量對(duì)農(nóng)戶秸稈處理行為有正向影響。大慶市秸稈產(chǎn)業(yè)化程度低、家庭農(nóng)場的輻射范圍有限和大型的養(yǎng)殖場少，且養(yǎng)殖場每年需求量和交易價(jià)格都不穩(wěn)定，同時(shí)遠(yuǎn)距離運(yùn)輸對(duì)于農(nóng)戶來說成本高。

3 結(jié)論與建議

3.1 加強(qiáng)科學(xué)文化教育

提高農(nóng)戶受教育程度，使其提高對(duì)新技術(shù)的理解力，縮短對(duì)新知識(shí)的接受期;同時(shí)拓寬信息渠道，方便農(nóng)戶接受正確的農(nóng)業(yè)信息。

3.2 增大耕地集中程度

增大耕地集中程度可提高耕地的資源利用效率，降低生產(chǎn)成本，增強(qiáng)農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度。

3.3 加大相關(guān)金融政策扶持

增加補(bǔ)貼額度，同時(shí)對(duì)有購買農(nóng)機(jī)具意愿但是自身經(jīng)濟(jì)能力弱的農(nóng)戶提供無息貸款。

3.4 加大科技創(chuàng)新投入

鼓勵(lì)各科研機(jī)構(gòu)與政府合作解決秸稈綜合利用過程中所產(chǎn)生的共性問題，探索實(shí)用性較強(qiáng)的機(jī)械設(shè)備。

3.5 增加秸稈利用多渠道培訓(xùn)

在培訓(xùn)形式上，積極向秸稈利用較好的村鎮(zhèn)學(xué)習(xí)，如多開現(xiàn)場大會(huì)，或通過互聯(lián)網(wǎng)遠(yuǎn)程培訓(xùn)的形式彌補(bǔ)不足;在培訓(xùn)內(nèi)容上，重點(diǎn)結(jié)合農(nóng)戶的問題，采取理論+實(shí)踐的方式進(jìn)行詳細(xì)講解。

3.6 支持秸稈相關(guān)產(chǎn)業(yè)

加大對(duì)外招商力度，同時(shí)增加訂單服務(wù)，企業(yè)所生產(chǎn)秸稈產(chǎn)品可通過訂單的方式銷往外地。

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