基于Logistic模型的农户秸秆资源化利用行为的关键影响因子识别

耿爽，李国柱

摘要：本文以吉林省公主岭市为研究区，基于农户视角展开农村秸秆资源化利用研究，以调查问卷数据为研究基础，运用二元Logistic回归模型，分析得出影响农户秸秆资源化利用行为的关键因子，分别是教育程度、秸秆禁烧污染环境认知、秸秆资源化利用技术认知、机械化作业水平和焚烧秸秆惩罚力度。

关键词：农户视角；秸秆；资源化利用；公主岭

中图分类号： S38 文献标识码： A DOI编号： 10.14025/j.cnki.jlny.2018.08.028

关于秸秆资源化利用中的农户行为研究，国外学者Huang[1]通过构建一个经济学分析模型，对农作物秸秆资源化利用进行了系统的经济学分析。在此基础上，进一步提出了农作物秸秆资源化利用的最优模式。Rosentrater[2]等通过构建经济模型，以成本收益理论为基础，对玉米秸秆进行饲料化加工的不同方法做了经济可行性的模拟分析和比较。Anders[3]在对农作物秸秆等生物质能源进行研究的过程中，构建了经济学的供需模型，分析了生物质能源的市场竞争力、供应成本、需求函数、政策支持以及未来的发展前景。毕于运[4-5]通过多方数据对中国秸秆资源数量进行估算，并针对秸秆资源利用化提出相应对策。

1 数据与方法

由于本文涉及理论知识较多，因此，在阅读国内外相关文献的基础上，了解秸秆资源综合利用的研究现状是解决研究问题的关键。之后设计调查问卷，逐步发放到公主岭市下属乡（镇）并及时进行回收，研究区如图1所示。根据调查问卷的结果，采用二元Logistic回归分析方法，对农户能否进行秸秆资源化利用行为的关键影响因子进行识别。

2结果分析

经过显著性检验过程，本研究共确定了影响农户秸秆资源化利用行为的五个关键因子，分别是：教育程度、秸秆禁烧污染环境认知、秸秆资源化利用技术认知、机械化作业水平和焚烧秸秆惩罚力度，其中，秸秆焚烧惩罚力度显著性结果为0.101，接近10%的顯著性检验水平，因此也将其纳入秸秆资源化利用行为的关键因子之一，结果如表1所示。

模型结果显示，教育程度与农户秸秆资源化利用行为呈正相关关系，且达到了10%的显著性检验水平。在被调查的180户农户中，教育程度被分为小学及以下、初中、高中、大学及以上四个阶段，以初、高中学历为主，平均值为2.53。此结果表明，农户是否会选择秸秆资源化利用，与其所受教育程度息息相关，由于秸秆资源化利用涉及科学、高科技等新知识、新技术，只受过初级教育的农户难于接受、学习和掌握。

秸秆焚烧污染环境认知和秸秆资源化利用技术认知与秸秆资源化利用行为呈正相关关系，且达到了10%的显著性检验水平。在被调查的180户农户中，秸秆焚烧污染环境认知被分为不了解、有一些了解、比较了解或很了解三个等级，平均值为2.13，表明公主岭市农户普遍能够意识到秸秆焚烧污染环境这一事实。秸秆资源化利用技术认知被分为不知道、知道一点和比较知道三个等级，平均值为1.83，表明公主岭市农户对于秸秆资源化利用技术并不十分了解，这不仅与其所受教育程度高低有关，更与农户长期以来形成的观念和秸秆焚烧的处理方式息息相关。农户能够意识到秸秆焚烧污染环境对于培养农户的环保意识、合理利用资源的意识奠定了良好的思想基础。

机械化作业水平与秸秆资源化利用行为呈正相关关系，且达到了5%的显著性检验水平。在被调查的180户农户中，机械化作业水平被分为非常低、比较低、比较高三个等级，平均值为2.34，表明公主岭市机械化作业水平一般，由于机械化作业节省了大量人力、物力，因此机械化作业水平相对较高的区域农户普遍愿意选择秸秆资源化利用，而机械化作业水平较低的区域农户对于秸秆资源化利用持否定态度。新兴的秸秆资源化利用方式，例如秸秆气化、秸秆发电、秸秆制乙醇、秸秆制饲料、食用菌基料等对机械化作业水平提出了更高的要求，秸秆资源化利用过程更趋复杂，因此，机械化作业水平的提高会加深农户选择秸秆资源化利用的意识。

焚烧秸秆惩罚力度与秸秆资源化利用行为呈正相关关系，且达到了10%的显著性检验水平。在被调查的180户农户中，焚烧秸秆惩罚力度被分为无人管理、说服教育、拘留、罚款2000元和罚款10000元三个等级，平均值为2.71，表明公主岭市焚烧秸秆惩罚力度以说服教育和拘留为主，惩罚力度越严格，越能限制农户秸秆焚烧的现象。

3结论

根据调查问卷以及二元Logistic回归分析可以看出，教育程度、环保意识以及机械化作业水平、惩罚力度是制约公主岭市农户秸秆资源化利用行为的关键因子，因此在今后开展秸秆资源化利用的工作中，要不断提高农户对于新技术的理解和接受能力，并辅以相关政策进行管理。

参考文献

[1]Huang J，Rozelle S.Technological change：Rediscovering the engine of productivity growth in China's rural economy[J].Journal of development economics，1996，490（02）：337-369.

[2]Rosentrater K A， Richard T L，Bern C J， et al. Economic simulation modeling of reprocessingalternatives for corn mesa byproducts [J].Resources， Conservation and Recycling，2003，（39）：341-367.

[3]Anders L. Agriculture-based biomass energy supply-a survey of economic issues [J].Energy Policy，1997，25（06）：573-582.

[4]毕于运，高春雨，王亚静，等.中国秸秆资源数量估算[J]. 农业工程学报，2009，25（12）：211-217.

[5]毕于运.秸秆资源评价与利用研究[D].中国农业科学院， 2010.

作者简介：耿爽，在读硕士生，研究方向：区域发展与生态经济。