农民对农业废弃物循环利用参与意愿及其影响因素的实证分析

胡婉儿，王思清，刘 莉，丛 磊*

（1.中国农业大学 烟台研究院，山东 烟台 264670；2.中国农业大学 人文与发展学院，北京 100080）

0 引言

中国是农业大国，农业是我国国民经济的基础。随着科技水平的进步，我国农业产量不断提高，但农业高速发展的背后存在着不容忽视的农业废弃物污染问题。近年来，农业废弃物资源化利用受到国家的高度重视，2021年中央财政支持开展绿色种养循环农业试点工作，加快畜禽粪污资源化利用，打通种养循环堵点，促进粪肥还田，推动农业绿色高质量发展［1］。但相关数据显示，当前农民对农业废弃物循环利用的参与意愿并不高，区域种养结合及循环利用不充分。据统计，我国每年产生9亿t秸秆，未利用的约2亿t；每年产生畜禽粪污38亿t，综合利用率不到60%；每年使用农膜200多万t，当季回收率不足2/3［2］。这些未实现资源化利用和无害化处理的农业废弃物给城乡生态环境造成了严重影响。

学者们从不同角度研究了农民参与农业废弃物循环利用意愿的影响，如颜廷武等［3］着重分析了包括信任、互惠规范、公民参与网络在内的社会资本对农民环保投资意愿的影响；丰军辉等［4］主要探讨了信息成本、学习成本、生产成本、风险成本等对农业废弃物循环利用的影响；李傲群等［5］从农户个体心理特征角度出发，研究了个体行为态度、主观规范、感知行为控制等变量对农业废弃物循环利用参与意愿的影响；何可等［6］研究了农民对生态补偿的支付意愿及其影响因素。但从多因素角度综合分析和系统性综合评价农民对农业废弃物循环利用参与意愿及其影响因素的报道较少。

本研究以莱阳市农民为研究对象，采用因子分析法从种养情况、技术环境、效益情况、政策环境4个维度，对农民参与农业废弃物循环利用的意愿及其影响因素进行了实证分析，以期为我国农业废弃物循环利用的有效实施提出可行性建议。

1 综合评价及指标选取

农民对于农业废弃物循环利用参与意愿的影响因素可分为主观因素和客观因素［7］（或外部因素与内部因素）。对于农户而言，是否参与农业废弃物循环利用首先取决于对其的感知程度，感知程度越高，参与意愿越强烈。另外，农户的参与意愿还受到如性别、年龄、文化程度、收入、种养规模、外界环境等客观因素的影响。理论上，文化程度越高、年龄越小的男性越容易接受新鲜事物；收入较高、种养规模较大的农民更具有参与循环利用的实力；外部政策、技术环境越好，农民参与意愿越强。

本研究对农民参与农业废弃物循环利用的意愿及其影响因素进行了综合性分析，从种养情况、技术环境、效益情况、政策环境4个维度评价其对农民参与意愿的影响以及相关程度的强弱，以期获得全面、详细、有所侧重的结果。

如图1所示，本研究选取了农民对农业废弃物循环利用的了解程度、价值感知和经济效益评价作为系统评价体系中的主观因素，客观因素包括性别、年龄、种养规模、年收入这些针对农民基本情况的评价指标以及政策环境和技术环境等外界环境指标，其中政策环境又包括政府监管、处罚力度、补贴力度、引导力度，技术环境包括专业设备/技术的完善程度以及操作难度。侧重于综合性研究这些因素对因变量的影响，并对各影响因素与因变量之间相关关系的强弱进行对比分析，以期为我国农业废弃物循环利用的有效实施提出可行性建议。

图1 综合评价体系框架图

2 研究设计

2.1 样本选取

本研究对莱阳市的种养农户进行了广泛调研，参考理论性指标并结合当地实际情况设计和发放问卷，研究当地农民对农业废弃物循环利用的参与意愿及其影响因素。本次调研共收回调查问卷360份，其中有效问卷为333份，有效率为92.5%。样本来自高素质农民培训学员，主要从事规模化农业生产的家庭农场及合作社，农民年龄在35~55岁之间。他们是目前从事农业的骨干力量，具有较强的代表性。

2.2 分析方法

2.2.1 因子分析法 采用因子分析法对数据进行处理。因子分析法是通过研究众多变量之间的内部依赖关系，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。利用SPSS 26.0软件进行因子分析，得出各因子的方差贡献率、旋转后的成分矩阵以及提取公因子并进行分析。

2.2.2 多元线性回归法 利用SPSS 26.0软件采取多元线性回归法对因子分析中提取的4个公因子以及其他相关变量与因变量进行多元线性回归分析，得出因变量与各公因子以及其他相关变量之间的线性回归关系，分析各公因子对因变量的影响。

2.3 指标设置

针对问卷调查收回的数据，借鉴以往科研成果并结合理论基础与实际情况，在遵循科学性、可测量性、因地制宜性等原则的前提下，本研究设计了农业废弃物循环利用参与意愿影响因素评价指标体系，包括种养情况、技术环境、效益情况、政策环境4个维度，再由此细分出10个评价指标变量，具体指标变量及解释如表1所示。

表1 农业废弃物循环利用参与意愿影响因素评价指标体系

3 实证分析

3.1 描述性统计分析

3.1.1 样本基本特征 在333份有效调查样本中，男性有231人，占69.4%，女性有102人，占30.6%；平均年龄为42岁，文化程度全部为中专或大学及以上，其中大学及以上学历的有118人，占比约为35.5%，中专学历的有215人，占比为64.5%，普遍是文化素质较高的年轻农民；平均种养规模约为0.62 hm2，平均家庭年收入约为8万元，多为种养规模较大的农户。

3.1.2 农业废弃物循环利用参与意愿分析 由表2可知，非常不愿意以及不愿意参与农业废弃物循环利用的农民占27.32%，这部分农民对农业循环利用并不在意；没有明确态度的农民占16.52%；愿意以及非常愿意参与农业废弃物循环利用的农户占55.25%。由以上数据分析可知，大部分农民对农业废弃物循环利用持积极态度，愿意为其付出时间、人力以及金钱成本。但还有部分农民持消极态度或者没有明确的态度，因此，深入探究农民参与农业废弃物循环利用的意愿及其影响因素，并采取积极的应对措施对提高农民的参与度具有重要的意义。

表2 农民对农业废弃物循环利用参与意愿

3.2 因子分析

3.2.1 适用性检验 检验变量之间的相关性是判断因子分析法是否适用的前提。在因子分析之前对10个变量进行KMO检验和Bartlett球形检验，结果如表3所示。

表3 KMO 和Bartlett检验

由表3可知，KMO统计量为0.785，大于0.7，说明数据之间具有良好的效度；Bartlett球形检验的卡方值为1656.255，其P值小于显著性水平0.05，故拒绝原假设，表示变量之间具有显著的相关性，适合做因子分析。

3.2.2 因子提取 采用主成分分析法进行因子提取（表4），除农业废弃物循环利用了解程度这一变量外，其余变量的累计方差贡献率都在75%以上，其中有5个指标的累计方差贡献率在80%以上。因此，提取的公因子对原始变量的解释力度较大，损失的信息量较小，提取的公因子可以很好地代表10个指标变量。

表4 公因子方差

进行公因子提取分析，因子分析总方差解释如表5所示，前4个主因子的特征根值大于1，累计方差贡献率大于80%，表明提取的4个公因子可以很好地代表原始变量。

表5 因子分析总方差解释

3.2.3 因子旋转及命名 采用最大方差法变换坐标轴后得到旋转后的成分矩阵，如表6所示，第1个主成分因子与变量X1、X2的载荷系数较大，主要体现了农户种养的基本情况，故将第1个因子命名为种养情况；第2个主成分因子与变量X3、X4的载荷系数较大，主要体现了技术设备情况，故将第2个因子命名为技术环境；第3个主成分因子与变量X5、X6、X7的载荷系数较大，主要体现了农户对效益的认知情况，故将第3个因子命名为效益情况；第4个主成分因子与变量X8、X9、X10的载荷系数较大，主要体现了政府的政策情况，故将第4个因子命名为政策环境。

表6 旋转后的成分矩阵

3.3 多元线性回归分析

3.3.1 模型构建 基于多元线性回归法对农民是否愿意参与农业废弃物循环利用的影响因素进行分析，函数模型为：

式中，Y为因变量，取值“1=非常不愿意，2=不愿意，3=一般，4=愿意，5=非常愿意”；自变量为F1（种养情况因子）、F2（技术环境因子）、F3（效益情况因子）、F4（政策环境因子）；XB（性别）（赋值“男=1，女=2”）、NL（年龄）是连续变量；β1~β6表示自变量的系数；β0为截距项；μ表示随机扰动项。

3.3.2 结果分析 本研究对样本数据进行多元线性回归分析，结果如表7、表8所示。由模型统计分析可知，模型的拟合优度为74.6%，调整后的模型拟合优度为74.2%，标准估算误差为65.1%，说明自变量对因变量的解释程度较高，模型的拟合优度较高。由表7可知，模型的卡方值为160.097，回归模型的显著性P值小于0.05，说明在该模型中解释变量时被解释变量具有显著的线性关系，研究具有统计学意义。

表7 回归模型的方差分析结果

表8 多元线性回归系数

由表8可以看出，变量F1、F2、F3、F4和NL对因变量具有显著影响。其中，F1、F2、F3、F4与因变量农户对农业废弃物循环利用的参与意愿之间存在正相关关系，NL与因变量之间存在负相关关系。XB这一变量没有通过显著性检验，因此对因变量的影响不显著。具体分析如下：

（1）种养情况对农民参与意愿具有显著影响且呈正相关关系，表明种养规模越大、收入越高的农民参与农业循环利用的意愿越强。调查结果表明，小型种植户参与农业废弃物循环利用的意愿较低，普遍存在对区域环境保护重视程度不够、区域合作意识不强、不主动参与共建农业废弃物循环利用等现状。而保护生态环境是一项“集体活动”，需要公众的共同参与，因此，针对种养规模较小的散户，仍需要政府不断加强顶层设计、完善参与机制、合理引导这部分农民参与农业循环利用的积极性和主动性。另外，由于农业废弃物的循环利用需要农民个人投入一定的成本，而农民作为追求利益最大化的“理性经济人”，在经济能力不足时参与农业循环利用的意愿较低，因此，政府首先要加强宣传教育力度，让农民切实认识到农业废弃物循环利用的长期效益，并通过增加补贴等方式，消除农民的后顾之忧。

（2）技术环境对农民参与意愿具有显著影响且呈正相关关系，表明专业设备/技术越完善，其操作难度越低,越能够提高农民的参与意愿。由分析可知，部分农村地区缺乏专业设备/技术或者现有设备/技术的操作难度较高，农民更偏向于简单且投入少的技术环境。因此，政府不仅需要破除农村地区的技术壁垒，为农村地区营造良好的技术环境，还需要加强对农民的技术指导服务，针对农民技术知识储备较低等现状，积极组织农技指导员进村、进户进行技能培训服务，解决技术推广“最后一公里”的问题［8］。

（3）效益情况对农民参与意愿具有显著影响且呈正相关关系，表明农民对农业废弃物循环利用的了解程度越高、价值认知越高，经济效益评价越高，参与意愿也越高。由变量系数可知，效益情况因子与因变量参与意愿之间的相关关系最强，结合研究结果可知，农民对于农业废弃物循环利用的价值感知较为迟缓，对于农业三产融合的多功能性认识不够。一方面反映了农民对于农业废弃物循环利用的主观认知和接受能力较低，另一方面也从侧面反映了政府的宣传力度不够，尤其是在不发达的农村地区，农民并没有真切感知到农业废弃物循环利用带来的效益。因此，应重视农业废弃物循环利用理论的宣传普及效果，使农民能够充分认识到农业废弃物循环利用所带来的长远经济效益。

（4）政策环境对农民参与意愿具有显著影响且呈正相关关系，表明政府监管、处罚力度越大，补贴力度越让农民满意，引导越合理，农民的积极性就越高。由该因子系数可知，政策环境与因变量参与意愿之间的相关关系较强，政府在提高农民参与意愿方面具有积极作用。对于农业废弃物随意排放的行为，合理引导是必须的，监管、处罚等强制措施也是必要性的。同时，政策补贴也是改进重点，适度的补贴能够让农民真正获益，对于提高农民参与农业废弃物循环利用的意愿具有一定的促进作用。另外，随着农民对政府期望值的不断提高，制度信任即政府法规或承诺的真正实现也成为提高农民参与意愿的重要因素。

（5）年龄对农民参与意愿具有显著影响且呈负相关关系，表明年轻农民的积极性较高。因为年轻人素养更高，接受新事物的能力更强，但由变量系数可知，当前年龄与农民参与意愿之间的相关关系较小。这也说明了年龄不再是限制农民参与农业废弃物循环利用的主要因素，对于农民的引导应该覆盖到各个年龄层。

4 建议

4.1 政府提高干预力度与精准度

提高农民农业废弃物循环利用参与程度首先需要政府的积极干预。政府要加大资金投入力度，对农民进行适当补贴，切实提高参与农业废弃物循环利用的经济效益。同时，政府还要完善财政补贴机制，提高补贴政策的精准性，有效防止“搭便车”的行为［9］。对于随意排放的行为政府要及时采取并且落实监管、处罚等强制措施，提高农民的制度信任，进而有效约束农民的随意排放行为。

4.2 完善农村基础设施建设，健全农村废弃物回收机制

目前，农业可持续发展对科技水平的依赖程度不断加大，回收设施、专业设备可以帮助农民高效地进行废弃物处理。当地政府以及行政村应通力合作，健全农村农业废弃物回收机制，设置专门的废弃物回收点或者引进废弃物回收企业直接回收，合理规划回收点的位置，增加农民循环利用废弃物的便捷性，引导农户积极参与到循环农业中来。另外，还应加大科技投入，不断引进先进设备，提高农业废弃物回收的效率以及专业化程度［10］。

4.3 引进农技人员，打造先进示范村

相关部门可以引进农技人员，先培训部分农户，通过这部分农户掌握的专业设备及技术的操作方法，在本地区进行传授、传播，在降低学习成本的同时实现技术的有效推广。当前我国不同地区的农村发展水平不均衡，农民对于新事物的接受能力参差不齐，相关部门可以优先在发展水平较高的村落推动循环农业发展，通过打造农业废弃物循环利用先进示范村，从而辐射带动周边地区的发展［11］。

4.4 提高农民价值感知，实现区域合作共建

相关部门可以借助电视广播、互联网新媒体的力量扩大循环农业的传播范围。在农户聚居的村落开设相关培训班，大力宣传农业废弃物资源化利用的环境价值、经济价值、社会价值，加强舆论引导［12］，尤其是对于种养规模较小的散户，他们普遍存在规模小、污染小的认识误区，因此不愿支付农业废弃物资源化利用的成本。政府应当把引导工作的重点放在这部分农民身上，帮助他们树立区域合作意识，让他们充分了解到循环农业的内涵及其巨大的发展前景，组织农民采取合作共建的方式共同处理农业废弃物。