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    河北省黑龍港中低平原地區(qū)小麥-玉米種植戶節(jié)水意愿分析

    2020-05-18 05:49:48張新仕李敏王亞楠王曉夕符家成蒲娜娜王桂榮
    河北農(nóng)業(yè)科學 2020年1期
    關(guān)鍵詞:農(nóng)業(yè)

    張新仕,李敏,王亞楠,王曉夕,符家成,蒲娜娜,王桂榮*

    (1.河北省農(nóng)林科學院農(nóng)業(yè)信息與經(jīng)濟研究所,河北 石家莊 050051;2.河北省農(nóng)林科學院,河北 石家莊 050031;3.河北省農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣總站,河北 石家莊 050000)

    河北省是我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大省,為保障我國糧食安全作出重要貢獻。2018 年河北省農(nóng)作物播種面積為819.71 萬hm2,其中糧食作物播種面積653.87 萬hm2,占該省農(nóng)作物播種總面積的79.77%,糧食總產(chǎn)量達到3 700.86 萬t。小麥和玉米兩大主要糧食作物,2018年種植面積分別為235.72 萬hm2和343.77 萬hm2,總產(chǎn)量分別為1 450.73 萬t 和1 941.15 萬t。河北省降水量較少,主要依靠抽取大量地下水來滿足農(nóng)作物的生長,造成黑龍港流域地下水漏斗區(qū)進一步擴大,水資源短缺成為該地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要限制因素。近幾年在政策扶持和節(jié)水技術(shù)推廣的雙重作用下,該省的地下水位下降速度有所緩解,2018 年農(nóng)業(yè)灌溉用水量達到109.87 億m3,占全省總用水量的60.2%,仍然需要相關(guān)部門引起高度重視。種植戶對農(nóng)業(yè)灌溉節(jié)水技術(shù)的采納程度是影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)節(jié)水的重要因素之一。國內(nèi)學者對農(nóng)戶采用農(nóng)業(yè)灌溉節(jié)水技術(shù)意愿方面進行了諸多探討。李嬌等[1]分析認為不同經(jīng)營土地規(guī)模下影響農(nóng)戶采用節(jié)水灌溉技術(shù)的因素存著明顯的差異。左喆瑜[2]、張彥杰等[3]和許朗等[4]基于地區(qū)農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù),研究表明農(nóng)戶的收益高低是影響節(jié)水灌溉技術(shù)的支付意愿的關(guān)鍵因素;黃季焜等[5]研究表明,農(nóng)戶經(jīng)濟狀況影響了農(nóng)戶的風險承擔能力、資金使用決策分配;牛坤玉等[6]采用定量分析的方法,探討了農(nóng)業(yè)水價政策發(fā)揮作用的有效范圍,以及在不同價格水平下農(nóng)戶采取的應(yīng)對行為;劉紅梅等[7]通過研究發(fā)現(xiàn)缺水程度、農(nóng)戶教育程度、農(nóng)戶談?wù)摴?jié)水灌溉技術(shù)頻率、耕地面積、農(nóng)戶處理剩余水的權(quán)利、政府資金扶持力度等對農(nóng)戶采用節(jié)水灌溉技術(shù)有顯著的正向作用;陸文聰?shù)萚8]、王昱等[9]、李穎等[10]、馮穎[11]和朱麗娟等[12]運用Logit 模型對農(nóng)戶采用節(jié)水灌溉技術(shù)意愿的影響因素進行分析。本研究主要通過對河北省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者農(nóng)業(yè)用水現(xiàn)狀進行調(diào)研,深入分析農(nóng)戶節(jié)水意愿。

    1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

    1.1 數(shù)據(jù)來源

    根據(jù)河北省地下水超采區(qū)域分布情況,選取衡水地區(qū)的景縣和桃城區(qū),滄州地區(qū)的吳橋縣。調(diào)查對象主要包括小麥玉米種植小戶、種植大戶和合作社。隨機發(fā)放調(diào)查問卷共計300 份,有效問卷294 份,有效率為98%。調(diào)研內(nèi)容主要包括農(nóng)戶基本情況、灌溉措施、采用節(jié)水技術(shù)意愿、政策需求等。

    1.2 研究方法

    根據(jù)數(shù)據(jù)可獲得性和真實性原則,經(jīng)過考量和咨詢最終選取13 個評價指標(表1),構(gòu)建多元線性回歸方程(1),因變量定義為農(nóng)戶是否考慮農(nóng)業(yè)節(jié)約用水(Y),自變量為X1~X13,a1~a13為自變量的系數(shù)。由于自變量較多,自變量之間容易存在多重相關(guān)性,因此采用偏最小二乘法構(gòu)建回歸模型。

    表1 構(gòu)建13 個指標與賦值Table 1 Construction of 13 indicators and assignments

    2 結(jié)果與分析

    2.1 河北省農(nóng)業(yè)用水概況

    對2010~2017 年河北省農(nóng)業(yè)灌溉用水量、灌溉地下水用水量的統(tǒng)計結(jié)果(圖1) 顯示,農(nóng)業(yè)灌溉用水量占總用水量的比例由2010 年的69.53%下降到2017年的62.96%。該地區(qū)農(nóng)業(yè)灌溉地下水用水量呈連續(xù)降低趨勢,從2010 年的108.48 億m3下降至2017 年的75.3 億m3,8 a 間降低了30.59%;地下水用水量占農(nóng)業(yè)總用水量的比例由2010 年的80.44%下降到2017 年的65.88%,其中保定、石家莊、辛集等地區(qū)比例較高。

    2.2 樣本量描述性分析

    對294 位農(nóng)戶基本情況的匯總結(jié)果(表2) 顯示,男女比例為1 ∶0.62;年齡主要集中在51 歲以上,所占比例達到71.59%;文化程度以小學和初中為主。從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)勞動力文化程度偏低,且老齡化較為嚴重。研究區(qū)域的農(nóng)戶小麥、玉米生產(chǎn)過程中水資源來源于地下水和河流,靠近河流的農(nóng)戶以抽取河水灌溉為主,其他農(nóng)戶以抽取地下水灌溉為主;小麥全生育期91.83%的農(nóng)戶采用2~3 次灌溉,其中采用3 次灌溉的人數(shù)比例達到了61.22%;玉米全生育期84.88%的農(nóng)戶采用2~3 次灌溉,其采用2 次灌溉的人數(shù)比例達到62.79%(表3)。

    表2 294 位農(nóng)戶的描述概況Table 2 Description of 294 farmers

    表3 294 份樣本小麥、玉米全生育期灌溉習慣調(diào)研結(jié)果Table 3 Investigation results of irrigation habits of 294 samples in the whole growth period of wheat and maize

    3 結(jié)果分析

    3.1 顯著性檢驗

    對因變量和13 個自變量進行顯著性檢驗結(jié)果(表4) 顯示P<0.01,具有顯著的統(tǒng)計學差異,可進行回歸分析。

    3.2 回歸分析

    3.2.1 正相關(guān)分析 受教育程度(X2)、掌握節(jié)水灌溉技術(shù)的難易程度(X9)、政府對節(jié)約用水采取補償措施,是否考慮節(jié)約用水(X7)、是否認為使用節(jié)水技術(shù)能夠帶來經(jīng)濟效益(X10) 和是否接受過有關(guān)農(nóng)業(yè)節(jié)水方面的培訓(xùn)(X12) 5 個指標對農(nóng)戶節(jié)水意愿產(chǎn)生正向影響。其中,受教育程度在10%水平上顯著影響農(nóng)戶節(jié)水意愿,其余4 個指標在1%水平上顯著影響農(nóng)戶節(jié)水意愿。

    3.2.2 負相關(guān)分析 年齡、水資源狀況、是否了解小麥玉米的需水量3 個指標對農(nóng)戶節(jié)水意愿產(chǎn)生負向影響。其中年齡在5%水平上顯著影響農(nóng)戶節(jié)水意愿,其他指標不顯著(表5)。

    4 結(jié)論與討論

    構(gòu)建13 個評價指標體系,構(gòu)建多元回歸線性方程,對河北省黑龍港中低平原地區(qū)294 位農(nóng)戶就種植小麥-玉米節(jié)水意愿進行研究,得到以下結(jié)論:13 個指標中,年齡、水資源狀況、是否了解小麥玉米的需水量3 個指標對農(nóng)戶節(jié)水意愿產(chǎn)生負向影響,其中年齡在5%水平上顯著影響農(nóng)戶節(jié)水意愿;受教育程度、掌握節(jié)水灌溉技術(shù)的難易程度、政府對節(jié)約用水采取補償措施、是否考慮節(jié)約用水、是否認為使用節(jié)水技術(shù)能夠帶來經(jīng)濟效益額是否接受過有關(guān)農(nóng)業(yè)節(jié)水方面的培訓(xùn)5 個指標對農(nóng)戶節(jié)水意愿產(chǎn)生顯著正向影響。綜合以上分析,提出以下建議:(1) 研發(fā)簡化節(jié)水技術(shù),加大技術(shù)的培訓(xùn)和宣傳。 (2) 重視節(jié)水補貼,在節(jié)水的同時保障種糧收益[13]。

    表4 顯著性檢驗Table 4 Significance test

    表5 13 個指標的回歸結(jié)果Table 5 Regression results of 13 indicators

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