王亞輝
(遼寧省北票市龍?zhí)端畮旃芾硖?,遼寧 北票 122124)
中國是農(nóng)業(yè)大國,每年為灌溉農(nóng)田所消耗的水量十分巨大,約占全國總用水量的70%以上,有的干旱地區(qū)甚至達到了85%以上,加劇了水資源短缺情況。因此提高水資源的利用率,減少農(nóng)業(yè)用水量迫在眉睫。在此背景下,節(jié)水灌溉技術應運而生,取得了一定效果。但是從整體的推廣效果看,并沒有取得預期中的成效[1]。因此為更好推廣節(jié)水灌溉技術,本文以干旱缺水的遼寧省北票市作為研究區(qū),利用基于Logistic技術的節(jié)水灌溉驅動力模型分析影響農(nóng)戶選擇節(jié)水灌溉的驅動因子,以期促進我國農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展[2-4]。
北票市,年平均降水量500 mm以上[6]。境內(nèi)共有大凌河、小凌河兩個水系,大小河流1000多條。截至2010年,北票市土地總面積441874.37 hm2,耕地面積116739.88 hm2,占土地總面積26.42%;基本農(nóng)田面積達到92631.85 hm2,占土地總面積21.0%;園地面積18111.38 hm2,占土地總面積4.0%;林地面積139073.89 hm2,占土地總面積 31.5%,草地 117590.29 hm2,占土地總面積26.6%,占土地總面積32.9%[5-7]。
在建立驅動模型之前,首先利用Logistic技術對影響農(nóng)戶選擇行為的驅動因子進行分析。Logistic技術適用于因變量為二分變量的分析,是分析農(nóng)戶決策行為的理想模型[8-9]。
假定要分析的變量是農(nóng)戶節(jié)水灌溉技術選擇的行為,且是一個定性的二分變量,即選擇節(jié)水灌溉技術或不選擇節(jié)水灌溉技術。所以本研究的Logistic概率函數(shù)的形式為:
式中:P為農(nóng)戶采用節(jié)水灌溉技術的概率;M為驅動因子。當該驅動因子能夠影響農(nóng)戶選擇節(jié)水灌溉技術時,概率P的結果等于1,當該驅動因不能夠影響農(nóng)戶選擇節(jié)水灌溉技術時,概率P的結果等于0。
為方便分析,一般利用Logistic技術分析驅動因子時,都會對P進行Logit轉換,即:
這樣在計算時,既可以直接得到概率函數(shù)與驅動因子之間的關系。
在利用Logistic技術分析出影響遼寧省北票市農(nóng)戶選擇行為的驅動因子后,再利用SPSS軟件對數(shù)據(jù)進行共線性處理,最后按照針對性、簡單性和實用性原則,假定影響農(nóng)戶選擇節(jié)水灌技術的驅動因子有:灌溉水價、耕地面積、技術認知程度、政策制度、氣候環(huán)境、農(nóng)戶受教育程度、灌溉技術推廣程度[4]。將以上7個因子作為分析的變量指標。最終確定影響因素和變量指標,如表1所示。
表1 變量說明及描述性統(tǒng)計
不同的驅動因子其取值范圍和單位各不相同,因此為方便在無量綱影響下對其進行計算,需要利用DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)軟件對遼寧省北票市的2011年到2015年的灌溉水價(M1)、耕地面積(M2)、技術認知程度(M3)、政策制度(M4)、氣候環(huán)境(M5)、農(nóng)戶受教育程度(M6)、灌溉技術推廣程度(M7)、農(nóng)戶選擇節(jié)水灌溉的意愿(N)等變量數(shù)值進行標準化處理,如表2所示。
表2 驅動因子標準化結果
利用DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)軟件對遼寧省北票市A地區(qū)2011年到2015年的灌溉水價(M1)、耕地面積(M2)、技術認知程度(M3)、政策制度(M4)、氣候環(huán)境(M5)、農(nóng)戶受教育程度(M6)、灌溉技術推廣程度(M7)等7個變量與農(nóng)戶選擇節(jié)水灌溉的意愿(N)進行逐步回歸分析,然后根據(jù)分析結果建立標準化逐步回歸方程,然后將其轉化,最后構建影響農(nóng)戶選擇節(jié)水灌溉技術的驅動力模型,如下:
上述建立的基于Logistic技術的節(jié)水灌溉驅動力模型會隨著驅動因子的增加,變量與農(nóng)戶決策行為選擇的相關性也會相應增加,但是這并不表示驅動因子越多,模型建立的越完善,相反可能會導致驅動模型判斷存在誤差,并且過多的驅動因子會拖慢模型的運算速度,不利于分析驅動因子對農(nóng)戶決策行為的影響力度[10]。因此需要對相關系數(shù)進行調(diào)整。驅動模型調(diào)整前的相關系數(shù)為R=0.9564,調(diào)整后的驅動模型相關系為R=0.9864。
模型處在臨界值0.01時,調(diào)整前后R的比較結果如下:
從比較結果中可以看出,灌溉水價、技術認知程度、政策制度、氣候環(huán)境、農(nóng)戶受教育程度5項驅動因子是影響農(nóng)戶選擇節(jié)水灌溉技術進行耕地灌溉的主要原因,且相關關系顯著,達到了98%以上。
在SPSS15.0軟件的輔助下完成對節(jié)水灌溉驅動力模型的計算,且經(jīng)過顯著性檢驗,以上5個驅動因子達到了1%以上的顯著性,允許進入模型。節(jié)水灌溉驅動力模型的驅動分析結果如表3所示。
表3 驅動分析結果
從表3中可以看出:
1)水價是影響農(nóng)戶選擇節(jié)水灌溉技最主要的驅動因子,顯著水平達到了1%,且回歸系數(shù)為最大負數(shù),表明水價與農(nóng)戶的選擇行為成反比,即水價越高,農(nóng)戶越有可能選擇節(jié)水灌溉技術。
2)政府的扶持力度。該項對農(nóng)戶選擇節(jié)水灌溉技術影響達到1%的顯著性水平,且回歸系數(shù)為正,表明該項與農(nóng)戶的選擇意愿成正比,即政府的扶持力度越大,農(nóng)戶選擇節(jié)水灌溉技術的意愿就越強烈[9]。
3)灌水量對農(nóng)戶的決策行為有顯著影響,且回歸系數(shù)為正數(shù),表明隨著灌水量的增加,農(nóng)戶就越有可能選擇節(jié)水灌溉技術,從而也在側面反映出,水價與灌溉行為選擇的關系。
4)農(nóng)戶對節(jié)水灌溉技術的了解程度。從圖中可以看出,顯著水平達到了1%,且回歸系數(shù)為正,表明農(nóng)戶越了解節(jié)水灌溉技術,知道該技術的益處,選擇該方式進行灌溉的幾率就越大。
最后是區(qū)域的干旱程度。顯著水平達到了1%,且回歸系數(shù)為正,表明該地區(qū)越干旱,農(nóng)戶就越有可能選擇節(jié)水灌溉技術進行灌溉。
利用Logistic技術建立驅動模型,對遼寧省北票市農(nóng)戶選擇節(jié)水灌溉驅動因子進行分析得出,按影響程度從大到小排序如下:灌溉水價>政府的扶持力度>灌水量>農(nóng)戶對節(jié)水灌溉技術的了解程度>地區(qū)干旱程度。
1)合理調(diào)整水價。從上述的描述中知道水價越高,農(nóng)戶越會選擇節(jié)水灌溉。因為這會為他們節(jié)省更多的灌溉成本,也就意味著他們能獲得更多的利潤,也就是水價排在影響第一位的原因。但是在調(diào)整水價的過程中,要掌握好尺度,不可過高也不可過低,否則不會產(chǎn)生有效的作用。因此這就需要水務部門根據(jù)當?shù)氐膶嶋H情況,找到水價臨界值,采用節(jié)水灌溉技術后農(nóng)戶獲取的利益大于成本,才會有更大的幾率選擇節(jié)水灌溉技術。
2)加大政府的扶持力度。農(nóng)戶是灌溉的主體,節(jié)水技術的推廣與實現(xiàn),離不開農(nóng)戶的參與。因此政府需要做的就是調(diào)動農(nóng)戶選擇節(jié)水灌溉的積極性。一方面加強引導工作,增加宣傳力度,加強農(nóng)戶對節(jié)水灌溉技術的認識,構建有效的鼓勵機制。另一方面要制定和頒布合理的優(yōu)惠政策,幫助農(nóng)戶盡可能的節(jié)省灌溉成本,通過補貼幫助經(jīng)濟條件不好的農(nóng)戶選擇節(jié)水灌溉技術。