基于新疆南部地区实证的棉农生产行为影响因素分析*

闫志明，蒲春玲，胡 赛，刘 超，黄晓东，黄 兴，马 旭，刘志有，姜雨辰，马文娟，余慧容

(1．新疆农业大学管理学院，乌鲁木齐 830052;2．甘肃农业大学资源与环境学院，兰州 7300702;3．中国农业大学资源与环境学院，北京 100193)

新疆作为我国棉花最大生产区和仅有的出口棉花货源区，在丝绸之路经济带的建设过程中，加强同中亚区域国家的贸易合作与交流，是新疆深化对外开放和打造我国向西开放重要基地的有机组成部分。棉花生产是棉花产业供应链的源头，保障棉农稳定持续的生产，是新疆棉花产业可持续发展的基础［1］。了解棉农有多大的意愿来选择继续从事棉花生产，了解棉农选择的依据和原因，有利于推进棉花生产、把握棉花生产的走势，具有重大现实意义。近年来，农户生产行为的微观研究日趋成为国内外研究的热点。David R．Just结合行为金融学，通过实例研究并提供解释性的数据，为消费者和其他经济主体的行为做出理性指导［2］。张小娟、段建南、刘长红 (2012)从“两型”农村建设角度对农户的认知水平和生产行为进行调查分析［3］;王莉、刘洋 (2012)根据对奶业主产省 (区)进行实地调研和问卷调查，分析奶农生产行为的特征及影响因素［4］;张忠明、钱文荣 (2008)以长江中下游区域问卷调查为基础，对不同土地经营规模农户的生产用工行为、投资行为、技术采用行为以及土地流转行为进行实证分析［5］;宗国富，周文杰(2014)通过采用实证方法和经济计量工具，对农业保险与农户生产行为的关系进行研究［6］;洪建国，杨钢桥 (2012)采用问卷调查数据，对农户生产行为决策机制进行实证，分析当前我国农户生产所面临的要素市场的特征［7］。但是现有文献中对棉农生产行为的研究却甚为少见。鉴于此，文章是根据课题组在新疆南部两个地区、两个县、18个村、720户进行实地调研所获得的数据，借助Logistic回归模型，对棉农生产行为的影响因素进行较为深入的分析，以期从微观角度阐释棉农生产行为的内在逻辑，为引导棉农生产、改善棉农生计提供依据。

1 数据来源

数据以入户问卷调查为基础，采用分层随机抽样的方式，依据植棉大县、地理位置、水域的上下游、水土资源匹配、人地关系、土地退化 (主要是土地盐碱化)等因素选取新疆南部阿克苏地区的阿瓦提县、喀什地区的莎车县为典型样本区，按照当地水资源的分布情况、人口规模、生产规模、生产结构现状，结合农民收入水平，以好、中、差3个标准选取行政村，共计选取720户典型棉农户作为跟踪调研对象。

2 模型构建与变量选择

该文用Logistic回归模型对棉农生产行为进行分析，其回归方程:

为更好地采用Logistic建模方法研究棉农未来从事棉花生产的选择意愿，可以将其设定为多种选择［8］，而不是简单地分为“是”或“否”、“扩大”或“缩小”、“愿意”或“不愿意”这种两元选择，这就需要应用多元Logistic概率分布理论、采用建立多元Logistic回归方法 (Multinomial Logistic Regression)建立多元Logistic模型 (Multinomial Logistic Model)。在进行变量统计分析之前，先给出与棉农生产发展状况可能有密切关系的变量的描述，共计16个变量。具体变量的含义、性质、取值范围、取值的含义及样本分布见表1。

表1 棉农生产行为的相关变量描述

3 模型估计结果分析

3.1 模型建立

根据研究目的，棉农生产意愿为被解释变量，即因变量;而影响棉农生产行为的各种内外部影响因素为解释变量，即自变量。在讨论影响棉农生产行为的各种因素的基础上，建立实证模型，如下:

利用SPSS17．0统计软件对所调查的236份关于棉农市场行为的影响因素的横截面数据进行Logistic回归处理，具体结果见表2。

表2 棉农生产行为影响因素的Logistic模型回归结果

续表2

根据各变量显著性水平，可以确定样本棉农生产行为影响因素的函数式:

3.2 模型检验

3．2．1 模型总体检验

Likelihood是似然估计，表达的是一种概率，即在假设拟合模型为真实情况时能够观测到这一特定样本数据的概率［9］。-2 Log likelihood值越大，意味着回归模型的似然值越小，模型的拟合度越差。模型拟合信息表 (表3)表明，-2 Log Likelihood为409．29，χ2为54．368，在自由度为34、显著性为0．015，低于5%的水平，说明模型整体显著，拟合良好。

表3 模型拟合信息

拟合优度 (表4)好，即 p(sig．)=0．797 4＞0．05。

Cox＆Snell R Square是一种一般化的确定系数，被用来估计因变量的方差比率。Nagelkerke R Square是Cox＆Snell R Square的调整值，这两个值越大，说明模型的整体拟合性越好。根据Pseudo R-Square统计 (表5)，Cox and Snell R2=0．206 5，Nagelkerke R2=0．239 9，McFaddenR2=0．117 3。说明给定模型的相关性较高，可以用于解释分析。

表4 拟合优度

表5 伪R2统计量

3．2．2 模型预测准确性

从表6的模型预测准确性来看，模型对棉农在未来可能继续棉花生产的预测准确率为39．2%，不愿意续种植棉花而改变种植结构的预测准确率为77%，不确定行为的预测准确率为20．6%，模型的整体预测率达到了56．2%，说明模型的整体预测效果比较好，进一步支持了上述结论的可靠性。

表6 Logistic模型预测效果

3．2．3 模型结果评价

从模型的运行结果看，模型的整体拟合效果良好，回归结果具有相当的可信性。根据表2的模型估计结果，影响棉农生产行为的主要因素可以归纳如下。

(1)政策补贴是影响棉农生产行为的因素之一。从计量结果来看，政策补贴的统计检验在10%水平上显著，且系数符号为正。这说明，在其他条件不变的情况下，国家的棉花补贴是棉农及其家庭继续进行棉花生产的动力，补贴越高，棉花产业的整体收益率越高，将越能增强棉农从事棉花产业的欲望。

(2)土壤肥力也是影响棉农生产行为的主要因素之一［10］。从模型上看，土地肥力为中等的情况下，在8%的统计检验水平上显著，且系数较大，符号为正。这说明，在其他条件不变的情况下，土地越肥沃，棉农及其家庭对进行棉花生产的意愿越大，棉农越倾向于进一步扩大棉花种植面积。

(3)参加保险对棉农进行棉花生产行为的影响比较显著。从模型结果看，在对养老保险、医疗保险投保的情况下，在5%和1%的统计检验水平上显著，Wald统计检验也非常显著，特别是商业保险的Wald统计检验达到了225．15，是所有变量中Wald统计检验值最高的变量。两个系数也较大，且符号为负。说明在其他条件不变的情况下，棉农增加养老、医疗保险的投入，继续进行棉花生产的可能性越小。这是符合逻辑的，因为当前棉农较大的负担就是医疗费和养老费，当这些解决后，没有了后顾之忧，棉农就会有足够的信心去种植其他作物或从事其他行业，种植棉花的积极性就相对减弱了。农业保险对棉农调整种植结构的影响是显著的，即在10%的统计检验水平上是显著的，且系数为正。说明棉农购买农业保险，将促进棉农调整种植结构。

(4)技术指导和采用新技术两个变量对棉农的生产行为影响呈弱有效。从模型结果看，Wald统计检验比较显著，且系数为正。说明在其他条件不变的情况下，加强技术指导和采用新技术都能促进棉农生产的积极性。这是因为在加强了技术指导和采用新技术后，生产效益会大幅度提高，棉农的收益会增加，使其继续从事棉花生产的愿望不断强化。

(5)劳动力素质对棉农的生产行为影响不显著。从模型运行结果来看，虽然Wald统计检验不显著，但从其系数符号为负值，这说明在其他条件不变的情况下，棉农受教育年限越高，棉农及其家庭对从事棉花生产的意愿将越小，这反映了教育程度比较高的人，往往把在从事其他行业与从事棉花种植的预期收益差距看得特别高，而且他们把从业调整的成本看得较低，因而一旦机会来临，他们首先进行从业调整，减少棉花生产投入，或者投入到棉花销售环节等价值链的高端，或者离开棉花产业，从事非农就业。因而受教育程度较高的棉农未来减少棉花生产的可能性越大。

(6)棉农投入的劳动天数对棉农的生产行为影响不显著。从模型运行结果来看，虽然Wald统计检验不显著，但从其系数符号为正值来看，在其他条件不变的情况下，棉农家庭投入的劳动天数越多，棉农及其家庭对继续从事棉花生产的意愿将弱化。这是由于当前各地大力推进农村劳动力转移，农村劳动力的就业机会增大，其机会成本相对于从事农业而言更高，因而劳动力越多的棉农家庭从事其他行业的可能性越大，在未来减少棉花生产的可能性越大。

(7)耕地面积对棉农生产行为的影响不显著。这说明，在其他条件不变的情况下，耕地面积越大，棉农及其家庭对进一步扩大棉花生产的意愿越小。根据规模报酬递减的原理，一定规模的棉花面积会降低棉农进一步增加棉花生产的投入，而更有可能调整种植结构，发展多种经营。

(8)大型农业机械设备对棉农生产行为的影响不显著。从统计结果看，Wald统计检验非常不显著，说明在其他条件不变的情况下，棉农家庭购买农机具的投入越大，越有可能改变棉花生产意愿，而更有可能从事棉花生产中的服务行业。

(9)棉花的销售收入对棉农生产行为的影响也不显著。一般来说，某一产业收入占家庭总收入比重越大，农户对该产业的生产意愿将越大。从统计结果看，Wald统计检验非常不显著，说明棉花收入在棉农家庭总收入中的比重不高。

(10)移动电话拥有量对棉农生产行为的影响不显著。从统计结果看，Wald统计检验非常不显著，且系数为负，说明移动电话多的棉农，掌握的市场信息较多，就有可能不再从事棉花生产，而是从事与棉花销售、运输有关的第三产业。

(11)成本支出对棉农生产行为的影响不显著。从统计结果看，Wald统计检验非常不显著，系数为负，说明在其他条件不变的情况下，棉花成本越高，棉花从事棉花生产的意愿越小，这非常符合“理性经济人”的假设。

(12)化肥使用量对棉农生产行为的影响不显著。从统计结果看，Wald统计检验非常不显著，且系数为正，说明在其他条件不变的情况下，施用化肥数量越多，支付的成本越多，而所获得的经济效益可能越低，棉农就不会再从事棉花生产。这一点符合逻辑。

(13)水资源对棉农生产行为的影响不显著。从统计结果看，Wald统计检验非常不显著，且系数为正，这说明如果水资源能够得到保障，棉农更倾向于改变种植结构，生产其他经济效益更高的作物，而不是棉花。南疆是干旱地区，棉花是耐旱植物，在水资源有限的情况下，棉农只能选择种植棉花来获得土地的收益［11］。这一结果非常符合客观实际。

4 结论

通过对新疆南部地区棉农的实地调研发现:对棉农生产行为影响比较显著的因素主要有棉花补贴、土地肥力、养老保险、医疗保险、农业保险以及技术指导和采用新技术，而劳动力素质、棉农投入的劳动天数、耕地面积、大型农业机械设备、棉花的销售收入、移动电话拥有量、成本支出、化肥使用量、水资源等对棉农生产行为影响不显著;按照变量所属的特征看，可以确定政策因素、自然因素、风险因素、技术因素对棉农生产行为的影响比较显著。尤其是风险因素显著性最强，其次是政策因素和自然因素。新疆棉花产业已成为新疆的支柱产业，而南疆棉花的发展对新疆棉花的发展起着决定性作用，在未来“一带一路”的建设过程中也起着举足轻重的作用。

［1］ 喻晓玲，邓小丽．新疆南疆棉花与中国主产棉区比较优势分析．经济研究导刊，2008，(13):158～159

［2］ David RJ．Introduction to Behavioral Economics:Noneconomic Factors That Shape Economic Decisions．Wiley and Sons，2013

［3］ 张小娟，段建南，刘长红．基于“两型”农村建设的农户认知与生产行为调查——以长株潭城市群农村实地调查为例．湖北农业科学，2012，51(5):1073～1080

［4］ 王莉，刘洋．奶农生产行为的特征及影响因素研究．中国畜牧杂志，2012，48(6):28～31

［5］ 张忠明，钱文荣．不同土地规模下的农户生产行为分析——基于长江中下游区域的实地调查．四川大学学报 (哲学社会科学版)，2008，(1):87～93

［6］ 宗国富，周文杰．农业保险对农户生产行为影响研究．保险研究，2014，04:23～30

［7］ 洪建国，杨钢桥．生产要素市场发育与农户生产行为决策——基于江汉平原与太湖平原的农户调查．华中农业大学学报 (社会科学版)．2012，02:23～28

［8］ 杨万江．安全农产品生产经济效益研究．杭州:浙江大学，2006

［9］ 李晓云．农地城市流转参与者决策研究．武汉:华中农业大学，2007

［10］ 马瑛，王志强，蒲春玲．新疆南疆棉农生产与土地退化关系的机理分析．生态经济，2011，03:148～151

［11］ 谷树忠，谢美娥．基于生态文明建设视角的农业资源与区划创新思维．中国农业资源与区划，2013，01:5～12