农户采用不同属性技术的影响因素分析_基于9省_区_2110户农户的调(2)

- 52 - 技术为因变量，其统计描述结果和预期作用方向见表1。本文采用Logistic 模型对影响农户技术采用的因素进行分析，统计分析使用SPSS13.0软件。

表1 变量的选择与赋值 变量 代码

定义及赋值

均值

方差

预期影 响方向

因变量 采用农药使用技术=1，没有=0

0.260.44 采用新品种技术=1，没有=0 0.680.46 是否采用技术 y

采用农产品加工技术=1，没有=0

0.20

0.40

—

解释变量 户主 年龄

1x

反映户主年龄的自变量，设为虚拟变量。户主年龄分为45岁及以下和45岁以上，以45岁及以下为对照组。户主年龄为45岁以上=1，45岁及以下=0

0.420.49 负向

受教育 程度 2x 反映户主受教育程度的自变量，户主受教育程度分为小学及以

下、初中、高中及以上3个层次。户主文化程度是高中及以上=3，初中=2，小学及以下=1

2.170.70 正向

专业 技能 3x 反映户主拥有专业技能的自变量，设为虚拟变量。户主有专业技能=1，否则=0

0.230.42 不明确 社会 公职 4x 反映农户家庭背景的自变量，设为虚拟变量。家中有人担任干部=1，否则=0

0.140.35 不明确 耕地 面积 5x 反映农户农业经营规模的自变量，以每户的总耕地面积来表示，单位为亩

5.15

5.24

不明确

对技术 作用认 知 6x 反映农户对生产技术作用认知的自变量。认为作用极大且有主动学习的想法=4，认为作用大但不会特意学习=3，认为有些作用=2，认为没有作用=1

2.790.94 不明确

参加技 术培训 7x 反映非正规教育的自变量，设为虚拟变量。参加过技术培训=1，否则=0

0.590.49 正向 信息可 获得性 8x 反映信息资源环境的自变量，设为虚拟变量。有稳定的信息资源获得渠道=1，否则=0

0.820.39 正向 借款 难易 9x 反映借款难易程度的自变量。借款容易=3，借款难易程度一般=2，借款难=1

1.940.64 正向 参加合 作组织 10x 反映农户是否加入农村专业技术协会或专业合作社的自变量，设为虚拟变量。加入农村专业技术协会或专业合作社=1，否则=0 0.130.34 正向 外出务 工比例 11x 反映农户外出务工的自变量，以农户家庭成员中以打工为主的人数占家庭劳动力总人数的比例来表示

0.380.49

负向

农户年 收入

12x

反映农户经济状况的自变量，以农户家庭年均总收入来表示，单位为万元。小于1万元=1，1万～2.5万元=2，2.5万～5万元=3，5万元以上=4

2.140.89 不明确

农户采用不同属性技术的影响因素分析

- 53 -（三）技术采用模型

Logistic 函数模型能有效地将回归变量的值域限定在[0，1]之间，特别适用于因变量为二项分类的资料。所以，本研究中模型的因变量即农户选择技术的意愿为“0”或“1”，而且用概率来表示这一变化，Logistic 概率函数模型为：

01011()()1exp ()

n i i i n i i i i p F y F x x ββββ====+=

+?+∑∑ （1）

（1）式中，i p 表示农户愿意采用技术的概率；y 是因变量，表示农户是否采用技术（采用=1，不采用=0）；i β表示影响因素的回归系数；n 表示影响因素的个数；i x 是自变量，表示第i 种影响因素；0β表示回归方程的常数。

将（1）式进行适当变形，得到：

01

1n i i i i i p Ln y x p ββ===+?∑ （2） （四）三种技术采用行为的比较分析

本文分别对农户的三种技术采用行为采用全部变量进行二项Logistic 回归，结果如表2、表3、表4所示。

表2 农药使用技术采用行为模型分析结果

系数 标准误 Wald 值 显著性水平 Exp(B) 户主年龄

-0.113 0.107 1.101 0.294 0.893 受教育程度

0.256 0.083 9.650 0.002 1.292 专业技能

-0.043 0.131 0.108 0.742 0.958 社会公职

0.252 0.158 2.548 0.110 1.287 耕地面积

0.008 0.010 0.597 0.440 1.008 对技术作用认知

0.328 0.059 31.336 0.000 1.388 参加技术培训

0.230 0.107 4.593 0.032 1.259 信息可获得性

0.059 0.133 0.198 0.056 1.061 借款难易

0.164 0.081 4.098 0.043 1.178 参加合作组织

-0.133 0.169 0.622 0.430 0.875 外出务工比例

0.130 0.106 1.512 0.219 1.139 农户年收入

-0.008 0.063 0.016 0.898 0.992 常数 -2.746 0.371 54.817 0.000 0.064

2χ 75.909

-2对数似然值（-2LL ） 2350.566

自由度 12

显著性水平 0.000

样本量 554

农户采用不同属性技术的影响因素分析

- 54 - 表3 新品种技术采用行为模型分析结果

系数 标准误 Wald 值 显著性水平 Exp(B) 户主年龄

-0.261 0.104 6.256 0.012 0.771 受教育程度

0.220 0.081 7.405 0.007 1.246 专业技能

0.099 0.124 0.638 0.425 1.104 社会公职

0.276 0.156 3.138 0.177 1.317 耕地面积

0.055 0.011 23.222 0.000 1.056 对技术作用认知

0.511 0.057 79.360 0.000 1.666 参加技术培训

0.295 0.108 7.529 0.006 1.343 信息可获得性

0.861 0.125 47.697 0.000 2.365 借款难易

0.243 0.080 9.191 0.002 1.275 参加合作组织

0.799 0.174 21.153 0.000 2.224 外出务工比例

0.075 0.105 0.515 0.473 1.078 农户年收入

-0.343 0.061 31.864 0.325 0.710 常数 -2.020 0.352 33.010 0.000 0.133

2χ 267.541

-2对数似然值（-2LL ） 2356.147

自由度 12

显著性水平 0.000

样本量 745 表4 农产品加工技术采用行为模型分析结果

系数 标准误 Wald 值 显著性水平 Exp(B) 户主年龄

-0.100 0.117 0.725 0.395 0.905 受教育程度

0.004 0.089 0.002 0.968 0.996 专业技能

0.050 0.138 0.134 0.715 1.052 社会公职

-0.279 0.175 2.538 0.111 0.756 耕地面积

0.012 0.011 1.144 0.285 1.012 对技术作用认知

0.106 0.064 2.704 0.100 1.112 参加技术培训

0.290 0.121 5.702 0.017 1.336 信息可获得性

0.679 0.172 15.605 0.000 1.971 借款难易

0.032 0.088 0.129 0.720 1.032 参加合作组织

0.328 0.164 3.997 0.046 1.388 外出务工比例

0.184 0.116 2.508 0.113 1.202 农户年收入 0.018 0.068 0.067 0.796 1.018

常数 -2.694 0.408 43.651 0.000 0.068 2χ 40.92 -2对数似然值（-2LL ）

2048.153 自由度 12

农户采用不同属性技术的影响因素分析

（续表4）

显著性水平0.000

样本量415

从模型拟合结果整体来看，三种技术采用行为模型的拟合结果均较理想，达到1%的显著性水平。从具体影响因素来看：

1.参加技术培训是影响农户采用新品种技术、农产品加工技术和农药使用技术的关键因素。农户如果参加培训，就会加深对技术的了解，并且通过培训这个平台，农户之间可以相互交流、相互效仿，产生很强的推广效益，从而激励农户采用新品种技术、农产品加工技术和农药使用技术。在其他条件不变的情况下，参加技术培训的农户采用新品种技术的概率是没有参加技术 …… 此处隐藏：3375字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……