基于Logit-ISM模型的农户光伏房屋改造行为实施意愿影响因素研究*

池易真，安峰

(1. 青岛大学政治与公共管理学院，山东青岛，266071； 2. 清华大学电机工程与应用电子技术系，北京市，100084)

0 引言

传统能源过度消耗造成的环境污染问题引起了全世界的广泛关注，绿色能源的开发利用已成为国际发展的新趋势。2017年，国务院出台的《全国国土规划纲要(2016—2030)》明确指出，要扩大太阳能利用范围，整合新能源资源并建成示范工程点，根据各地自然条件有序推进可再生能源产业的发展。2020年，十九届五中全会提出，要推动煤炭消耗量早日达到峰值，碳排放达峰后稳中有降，提高能源利用效率，鼓励新能源技术创新，推动经济社会绿色可持续发展。开发和利用好光伏能源，不仅可以破解中国能源供应短缺的现实难题，推动传统能源结构向新型绿色能源结构转型，而且有助于经济社会的绿色高质量发展。

作为世界上能源生产和消耗大国，中国近年来的能源消耗量呈现逐年递增的趋势。有研究指出，中国广大农村地区的能源结构依然较为传统落后，优质能源占比较低。目前，中国农村居民的能源消耗以秸秆和柴薪为主，农村居民的能源消耗水平远远高于全国人均能源消耗水平，普遍存在能源利用效率低且能源结构不合理的现象[1]。并且随着农村建设步伐的进一步加快，农村人均耗能量还将逐年增加[2-3]。同时，在我国北方农村地区冬季普遍使用劣质燃料取暖，过度的碳排放严重影响了农村地区的生态环境，甚至引起一系列温室效应[4]。可再生的光伏能源相比较传统不可再生能源，更加清洁环保，符合节能减排、低碳环保的时代号召，如何充分开发利用好光伏能源意义重大。

光伏房屋是指开发利用太阳辐射能量来替代传统能源的一种新型房屋装置，不但可以使建筑室内温度保持在理想水平，还可以为室内的用电设备提供电能[5]。一方面，光伏房屋配备的光伏阵列一般安置在房屋屋顶或外墙，不会额外占用太多空间；另一方面，光伏阵列吸收建筑物外部的太阳辐射能量，可以降低整个建筑物的外部温度，使墙壁集热和室内冷负荷维系在稳定水平，因此也间接达到了节能减排的目的。

近年来，国内外学者对光伏房屋开展了较多的研究。其中，光伏房屋改造的技术问题是研究的热点领域。张华等[6]计算了天津中心城区的光伏利用和将来我国建筑屋顶的光伏利用潜力。庄宇等[7]根据东北地区农村的自然条件，认为利用太阳能对农村住宅进行设计改造，可以有效实现建筑的冬暖夏凉。Ma等[8]概述了美国光伏房屋所使用的HVAC技术和系统，并指出HVAC技术和系统的创新，可以以最小的能源消耗为居住者提供更健康和可持续的居住环境。除此之外，只有少数的学者从外部市场及政策环境层面研究光伏房屋的改造问题。张伊美等[9]建立了一个居民用户的发用电成本和效益模型。朱玉知等[10]对上海地区居民对光伏发电的认知及需求展开研究，结果显示应当降低居民的前期投入成本，并应尽可能缩短光伏的回报收益期限。

以上研究成果对于光伏房屋的研究推广具有重要的参考借鉴价值，但是仍存在以下几方面的不足。首先，光伏房屋的研究多侧重于城市，鲜有研究探究农村光伏房屋的改造问题；其次，偏重技术层面探究，缺乏对光伏市场及政策环境等外部环境因素的研究；最后，农户作为光伏新能源应用的重要参与主体，当前系统分析其光伏房屋改造行为实施意愿影响因素的研究还较少，并缺乏对各因素之间作用关系的进一步探讨。为弥补上述不足，本文在已有研究的基础上，基于山东省的调研数据，借助Logit-ISM模型，深层次剖析农户光伏房屋改造意愿的显著影响因素及其内在关联结构。

1 概念界定、分析框架与变量选择

1.1 概念界定

光伏房屋是指利用光伏能源来代替部分传统能源的一种新型房屋装置，不但可以使建筑内温度维持在较稳定的水平，并且可以为建筑内部的用电设备提供电能[5]；光伏房屋改造行为是指将光伏阵列安置在传统建筑房屋屋顶或外墙，借助一系列光伏阵列系统将太阳辐射转化为电能的行为。据此，本文认为，农户的光伏房屋改造行为是指农户以家庭为单位，在生产和生活中依据自然、经济及社会等外界环境的不断变化而做出决策，将传统建筑房屋利用光伏列阵改造为光伏房屋，利用光伏清洁能源代替部分传统能源来满足家庭日常用电需求的行为。

国内外经验表明，在光伏房屋的改造过程中，农户是具有“经济人”属性的重要参与主体，在选择改变家庭能源消费结构方式时，会优先考虑成本收益。改造后的光伏房屋虽然有低碳环保、节能减排及节约电费的优点，但也存在改造初期工作量大、后续维护成本较高的缺点。因此，在没有或者缺乏政策补贴及相关技术、资金支持的情况下，农户不会轻易改变家庭的传统能源消费结构。因此，在农村地区推广光伏房屋改造的关键是引导农户改变自身行为决策。

1.2 分析框架

根据经济人假设，本研究假设农户是理性经济人，以追求个体利益最大化为目标，会在衡量利弊后做出科学合理的决策[11]，即农户光伏房屋改造行为实施意愿受内外因素综合影响。据此提出农户光伏房屋改造行为实施意愿的数学表达式

B(Z)=P{(JR-AC)>DQ}

(1)

式中：B(Z)——农户光伏房屋改造行为实施意愿的函数，当预期收益大于投入成本时，农户愿意实施全面质量控制行为；

JR——农户光伏房屋改造行为的预期收益；

AC——农户光伏房屋改造的前期投入成本；

DQ——当前家庭能源消耗成本，即未实施光伏房屋改造行为家庭的能源消耗支出数目。

受内外因素的影响，农户对是否愿意实施光伏房屋改造行为带来的预期回报认识不同，并进一步影响改造意愿。基于农户光伏房屋改造行为的概念，借鉴相关领域的已有研究成果，农户实施光伏房屋改造行为的影响因素可以归纳为个体特征变量、家庭特征变量、认知特征变量和环境特征变量。文中提出如下假说。

H1:个体特征变量会对农户实施光伏房屋改造行为意愿产生影响。个体特征变量包括性别、年龄和文化程度。既有研究结果表明，与男性农户决策者相比，女性对环境更为关注，也更容易大量参与到保护环境的行为、政策及建议中[12]。同时，农户决策者年龄越大思想越趋于保守，不愿改变固有态度，因此很难实施光伏房屋的改建。此外，决策者的文化程度越高，对光伏新能源知识的接受度就越高，因而越有可能实施光伏房屋改造行为。

H2:家庭特征变量会对农户实施光伏房屋改造行为意愿产生影响。家庭特征变量包括家庭年均收入水平、家庭耗电量和组织情况。一般来说，家庭收入水平较高的农户更关心环境，经济状况较差群体的环保行为明显差于经济状况较好的群体[13]。其中，家庭耗电量越大的农户，越倾向于通过实施光伏房屋改造行为来减少家庭日常生活的电费支出。组织状况是指农户是否加入村集体经济组织，加入村集体经济组织的农户，可从组织中得到更多的光伏房屋改造所需的相关知识和技术培训，因而更有可能实施光伏房屋改造行为。

H3:认知特征变量会对农户实施光伏房屋改造行为意愿产生影响。认知特征变量包括环保行为态度、绿色能源认知和光伏福利认知。其中，环保行为态度是指农户对待环境保护的态度，环保行为态度越好的农户，对光伏房屋改造的认识越到位，实施光伏房屋改造行为的意愿就越强烈；对绿色能源和光伏福利认知水平越高的农户，越能理解传统农房改造光伏房屋的优势和深远意义，因此，他们越倾向于实施光伏房屋改造行为。

H4:环境特征变量会对农户实施光伏房屋改造行为意愿产生影响。环境特征变量包括政府宣传支持、区域新能源发展水平、光伏技术支持体系、光伏绿色补贴和社会经济发展水平。为了推动传统能源结构向新能源结构的转型，政府倾向于采用宣传教育、提供优惠补贴、减免税收等政策来鼓励农户选用新能源技术。如果政策推行效果较好，则农户会选择最能使他们受益的生产和生活方式。因而，在相关研究中政府政策支持也是影响农户决策的一个重要外部因素。除此之外，区域新能源发展水平、光伏技术支持体系和社会经济发展水平等外部环境因素可大大改善光伏新能源的可获得性，从而改变农户对光伏新能源使用的接受态度和传统能源消费结构[14-15]。

1.3 变量选择

根据上述研究假说，本文所构建的计量经济模型中，因变量是农户光伏房屋改造意愿，并最终确定4类共14个自变量，详见2.3节。

2 模型构建与数据

2.1 Logit模型

本研究中因变量是农户光伏房屋改造行为实施意愿，这是一个二元决策问题，因变量有两个端点值，分别为“愿意”和“不愿意”。因此，本研究选择采用Logit二元选择模型。

首先，构建Logit回归模型

(2)

式中：y——农户光伏房屋改造行为实施意愿；

p——农户愿意实施光伏房屋改造行为的概率；

xi——可能影响农户光伏房屋改造行为实施意愿的影响因素，i=1，2，…，n。

其中，y=1，表示农户愿意实施光伏房屋改造行为；y=0，表示农户不愿意实施光伏房屋改造行为。y是变量xi的线性组合，即

y=b0+b1x1+b2x2+…+bnxn

(3)

式中：bi——第i个自变量的回归系数，i=1，2，…，n。

变换式(2)和式(3)，Logit模型以发生比的表示形式如式(4)。

(4)

式中：b0——常数项；

ε——随机误差。

利用统计分析软件SPSS估计上述Logit模型，可获得农户光伏房屋改造行为实施意愿的显著性影响因素。

2.2 ISM模型

ISM模型由美国沃菲尔德教授开发的一种分析方法，主要目的是分析复杂社会经济的系统性结构问题[16]。基本原理是，借助计算机平台，通过构建和分解矩阵，以确定系统中各因素之间的内在关联性及层次性。本研究用S0表示农户光伏房屋改造行为实施意愿，用Si(i=0，1，…，k)表示影响其行为实施意愿的影响因素。在收集相关专家意见基础上，根据式(5)构建邻接矩阵R。

i=0,1,…，k;j=0,1,…，k

(5)

因素间的可达矩阵N可以依据布尔运算法在邻接矩阵R的基础上建立，如式(6)所示。

N=(R+I)γ+1=(R+I)γ≠(R+I)γ-1≠…≠(R+I)2≠(R+I)

(6)

式中：I——单位矩阵，2≤γ≤k。

建立了可达矩阵后，进一步通过Matlab软件确定各层级因素Li，计算如式(7)。

Li={Si|P(Si)∩Q(Si)=P(Si);i=0,1,…,k}

(7)

P(Si)={Si|nij=1},Q(Si)={Sj|nji=1}

(8)

式中：P(Si)——可达集；

Q(Si)——先行集；

Li——层级元素；

nij、nji——可达矩阵N的元素。

2.3 数据来源和样本情况

山东省是我国经济大省，也是能源消耗大省。山东省大部分地区太阳能资源丰富且开发条件较好，太阳能年总辐射值约等同7.31×1010t标准煤，为光伏发电开发利用提供了优质的基础条件[17]。与此同时，山东省的光伏累计装机量位居全国第一，是国内光伏发电的风向标[18]。近年来，在资源有限、生态退化的严峻形势下山东省率先开展新旧动能转换试验平台，并且一直在实践中坚持探索具有地方特色的绿色发展道路。因此，本研究的问卷调查工作在山东省16个地级市17个乡镇78个行政村中展开，数据采集主要运用网络发放和现场回收两种方式，自2020年10月问卷开始发放，截至2020年12月，统共收集到758份问卷资料，其中剔除掉32份填写不完整和选项答案重复率较高的无效样本，最终得到有效样本726份，问卷有效率为95%。研究人员将收集到的问卷数据整理至Excel表格中，其中y表示因变量，即改造意愿，用x1～x14分别表示自变量性别、年龄、文化程度、家庭年均收入水平、家庭月耗电量、组织情况、环保行为态度、绿色能源认知、光伏福利认知、政府宣传支持、光伏绿色补贴、区域新能源发展水平、光伏技术支持体系及社会经济发展水平，并最终得到如表1所示的原始调研数据。由于样本量较大，因此只展示部分原始调研数据。其中，通过网络发放的方式收集到475份数据样本，占65%，现场回收纸质问卷251份，占35%。问卷数据收集结束后首先进行独立样本T检验，检验结果显示无显著性差异(P>0.050)，因此研究人员将电子问卷和现场回收的纸质问卷进行合并处理。

表1 原始调研数据

本研究对样本农户的选择兼顾了各地的自然资源情况和地域性特点，并且在726名受访者中，年龄在35～50岁的占45%，初中及以上文化程度的占81%，加入村集体合作社组织的占55%。综上，调研样本农户对调查问题有较好的理解与把握。因此，此次调研数据具有一定的代表性。

根据调研数据，汇总得出各变量的统计特征(详见表2)。

表2 模型变量的解释、统计特征及预期方向

3 估计结果与讨论

3.1 估计结果

3.1.1 农户光伏房屋改造行为实施意愿的影响因素

本研究运用SPSS 26.0统计工具，对问卷数据进行Logit回归处理。首先，将14个自变量全部考虑引入模型进行回归，得到模型一(详见表3)。其次，基于模型一的回归结果，运用反向筛选法，以Wald检验值为基准，逐步剔除检验值最小的变量，直到所有变量都在10%的水平上统计显著，模型二是剔除在回归中不显著的变量后的模型。其中，模型二的预测准确度为84.3%，处于可以接受的水平，显著性水平为0.000，低于0.05，这显示模型中至少有一个变量的估计系数不为零，具有统计学意义。由模型二的回归结果可见，得到的7个显著影响因素分别为：文化程度(x3)、家庭年均收入水平(x4)、组织情况(x6)、环保行为态度(x7)、光伏福利认知(x9)、光伏绿色补贴(x11)以及光伏技术支持体系(x13)。

表3 Logit模型回归结果

各个因素对应的回归系数分别为：b3=0.546、b4=0.269、b6=0.691、b7=0.457、b9=0.204、b11=0.697、b13=0.906。

因而，可得基于上述变量的Logit结果模型可表示为

0.457x7+0.204x9+0.697x11+

0.906x13

(9)

3.1.2 影响因素间的层级关系分析

根据上面确定的影响农户光伏房屋改造行为实施意愿的7个因素，本文分别用S1、S2、S3、S4、S5、S6和S7表示文化程度、家庭年均收入水平、组织情况、环保行为态度、光伏福利认知、光伏绿色补贴以及光伏技术支持体系。在分析讨论并咨询有关领域专家学者意见的基础上，本文给出如图1所示的上述7个影响因素间的逻辑关系。其中，“A”表示行因素对列因素有直接或间接的影响，“F”表示列因素对行因素有直接或间接的影响。

图1 影响因素间的逻辑关系

依据影响因素间的逻辑关系及式(5)构建邻接矩阵R。

(10)

基于式(6)和Matlab 2018b软件，由邻接矩阵R得到可达矩阵N，如式(11)所示。

N=S4S2S5S6S1S3S7 10000001 1 0 00001 01 00001 0 0 10001110 1 0 01110 01 01001 0 0 1

(11)

由式(11)可知，影响农户光伏房屋改造行为实施意愿的7个显著影响因素划分为三个层次：第一层为表层直接因素，包括环保行为态度(S4)；第二层为间接影响因素，包括家庭年均收入水平(S2)、光伏福利认知(S5)和光伏绿色补贴(S6)；第三层为深层根源因素，包括文化程度(S1)、组织情况(S3)和光伏技术支持体系(S7)。通过整理，得到如图2所示的影响因素间的内在逻辑关联与层次结构。

图2 影响因素间的关联结构层次图

3.2 结果讨论

结合表2的模型回归结果及图2可知，在影响农户光伏房屋改造行为实施意愿的因素中，表层直接因素为环保行为态度，中层间接因素有光伏福利认知、家庭年均收入水平和光伏绿色补贴，文化程度、组织情况和光伏技术支持体系是深层根源因素。

作为表层直接因素，环保行为态度的回归系数为0.457，其显著性水平为0.001，表明环保行为态度对农户光伏房屋改造行为实施意愿有很显著的正向影响，与预期假设相符。依据行为学理论，行动个体的内在态度决定其外在行为，积极的外在行为势必建立在良好的内在态度基础之上[19]。因此，这说明农户对环保绿色能源的认知水平越高，其将传统房屋改造为光伏房屋的意愿就越强烈。

作为农户光伏房屋改造行为实施意愿的显著影响因素，行为态度还受光伏福利认知、光伏绿色补贴和家庭年均收入水平三个间接因素的影响，回归系数分别为0.204、0.697和0.268，其显著性水平分别为0.009、0.001和0.002，说明这三种影响因素均会对因变量产生正向影响。其中，光伏绿色补贴产生的影响更为显著。农户作为有限理性的“经济人”，其决策会受个体差异和周围环境的影响[20]。光伏绿色补贴对农户光伏房屋改造行为决策有显著的正向促进作用，且光伏绿色补贴金额愈高，农户进行光伏房屋改造的意愿就愈强烈。经济利益是农户光伏房屋改造的内在动力，政府采取经济激励政策能够有效提升农户光伏房屋改造意愿。同时，农户还受自身家庭收入水平影响，一般来说，与家庭经济状况较差的农户相比，家庭收入水平高的农户更关心环境问题，其环保意识普遍更强[21]。除此之外，对光伏福利的认知水平也会影响农户的决策，农户对光伏能源所带来的福利认识和理解越清楚，对绿色能源了解越多，其光伏房屋改造行为的实施意愿就越强烈，符合预期假设。

文化程度、组织情况和光伏技术支持体系是影响农户光伏房屋改造行为意愿的深层根源影响因素，其回归系数分别为0.546、0.691和0.906，显著性水平分别为0.000、0.002和0.000。表明决策者文化程度、组织情况和光伏技术支持体系对农户的改造意愿有很显著的正向影响，符合预期假设。一般来说，农户文化水平越高，对新技术的接受度愈高，对光伏能源了解也就越多，因而越倾向于将传统房屋改造为光伏房屋。村集体经济组织内生于乡村社会，内嵌于乡村人情关系社会中，是系于市场、政府与农户之间的天然纽带[22]。加入村集体经济组织的农户，可以通过组织及其他成员的宣传更清楚地了解光伏房屋，并且村集体经济组织可以起到降低交易成本以及促进有效沟通的效用[23]。除此之外，完善的技术支持体系也对农户选择改造光伏房屋具有正向激励作用，在调研过程中研究人员发现，当地有光伏服务示范点或成熟光伏公司的农户较之当地没有完善光伏技术支持体系的农户对于光伏房屋的改造意愿要更加强烈。

光伏新能源的推广，对于优化农村能源结构、节约不可再生资源以及改善生态环境具有深远意义[24]。基于模型二的估计结果分析，性别、年龄、家庭耗电量、绿色能源认知、政府宣传支持、区域新能源发展水平和社会经济发展水平等因素对农户光伏房屋改造行为实施意愿没有显著影响，其原因如下：

目前，在我国农村地区，受传统文化的影响，家庭的决策者大多为男性[25]，并且在调研过程中由于性别的变异度较小，导致性别对农户光伏房屋改造行为意愿这一因变量的解释力度较弱。在被调查的农户中，有84%的农户具有改造意愿，因此农户年龄没有通过显著性检验。同时，在我国农村地区，农户的电费支出占家庭总支出的比例普遍较低[26]，因此家庭耗电量并不是一个重要的影响因素。另外，绿色新能源对农户来说还是较新的概念，他们对光伏新能源的了解普遍较少。因此，绿色能源认知水平对农户光伏房屋改造行为影响不显著。虽然政府的宣传与支持有利于推广光伏新能源的应用知识，并进而促进农户做出改造光伏房屋的决策，但现实中大多数农户会更多地受自身的认知水平和家庭实际情况的影响做出自身利益最大化的理性决策。还有另外一种解释是，当前的政府对光伏能源的宣传支持力度还处于较低水平，不足以影响农户的光伏房屋改造行为决策，需要进一步加大宣传力度。最后，区域新能源发展水平和社会经济发展水平对农户光伏房屋的改造意愿并不显著，可能是由于调查地区新能源基础设施和社会经济发展水平差异不大，新能源基础设施水平及社会经济发展状况普遍较好。农户改造光伏房屋的根本动力在于当地是否有完善的光伏技术支持体系，如果农户觉得光伏能源比传统能源更加经济、便捷，即使没有政府的大力推广，他们也愿意将传统房屋改造为光伏房屋。因此，在推进光伏革命、新旧动能转换及农村绿色发展的过程中，要有针对性地培育光伏新能源推广示范点并完善光伏技术支持体系，这样才能大幅提高农户光伏房屋的改造意愿。

4 结论与政策启示

农户作为光伏房屋改造的重要参与主体，其意愿和行为无疑对光伏新能源的应用推广具有重要影响。本研究基于山东省的调研数据，运用Logit-ISM模型实证分析了农户光伏房屋改造行为实施意愿影响因素及其内在关联层级关系，主要研究结论如下。

1) 农户对光伏房屋的认可度较高。在本次调研中，有84%的农户认可光伏房屋的效能，并有意愿将自有传统房屋改造为光伏房屋。需要指出，农户性别和年龄的回归系数分别为-0.054和-0.071，显著性水平分别为0.807和0.445，表明性别和年龄并不会对农户光伏房屋改造意愿造成显著影响。

2) 农户对待光伏房屋同其他一般性商品一样，其改造意愿受家庭年均收入水平、光伏绿色补贴和光伏技术支持体系的正向影响。除此之外，农户的文化程度、光伏福利认知水平及农户环保行为水平越高，其改造光伏房屋的行为意愿就越强烈。实证研究结果还表明，加入村集体经济组织的农户更倾向于将传统房屋改造为光伏房屋。

3) 对农户光伏房屋改造行为实施意愿产生显著影响的7个影响因素之间既相互关联又独立发挥作用，构成了一个较为完整的关联结构层次系统。其中，环保行为态度是表层直接因素，光伏福利认知、家庭年均收入水平和光伏绿色补贴是中层间接因素，文化程度、组织情况和光伏技术支持体系是深层根源因素。

根据以上实证研究结果，为提高农户光伏房屋改造意愿，本研究提出以下3点政策建议。

1) 农户层面。当地有关职能部门应会同村两委及农技推广点加大光伏新能源的宣传力度，通过教育培训、技术指导以及宣传示范等手段，使农户了解光伏新能源的基础知识，提升其对光伏能源的福利认知水平，并进一步加强这一群体对自然生态环境危机问题的责任感。积极鼓励村集体经济组织成员率先改造，树立典型模范，基于乡村社会结构的“差序格局”对周围农户产生带动作用，从而提升其光伏房屋改造行为的自主性，引导农户做出科学理性的决策。

2) 市场层面。着力完善区域光伏技术支持体系，建立光伏技术公司及示范点，有效解决光伏系统的安装、使用、售后及技术创新等问题，减少农户的后顾之忧，促进农户光伏房屋改造行为与市场的良性互动发展。另外，以光伏为代表的新能源产业对传统煤炭产业造成了极大的冲击，许多传统能源从业者面临转岗问题，鼓励大型国有传统能源企业大力拓展光伏新能源市场，不但可以提高光伏产业的影响力，又可以为传统能源行业员工再就业提供大量工作岗位。

3) 政府层面。政府应将城乡经济发展、新能源基础设施建设等方面协同推进。加大光伏新能源的政策支持力度，建立完善的新能源技术支持体系，提供更为丰富多元化的新旧能源转换绿色补贴。一方面，降低农户的光伏房屋改造成本，并将光伏收益对接农户社保账户；另一方面，积极鼓励新能源企业发展，落实好技术扶持、减免税收等优惠政策。真正实现政府与农户在光伏房屋改造上的成本共担、收益共享，提升农户的政策满意度，并最终达到增强农户光伏房屋改造意愿的目的。