基于二元Logit的農戶太陽能選擇行為影響因素模型構建

麻蘊澤，劉 濤

(吉林大學 經濟學院,吉林 長春 130012)

1 引 言

能源是一個國家發展的基礎，同時對發展機械化農業與建設新農村起著重要的作用，在農村環境不斷惡化的背景下，清潔能源的使用已迫在眉睫，而太陽能產品的推廣則為重中之重。本文基于二元Logit模型，將家庭規模、農戶年齡、家庭收入、消費價值觀、環境價值觀、社會相關群體六大影響因素作為自變量，通過對長春市周邊農村的大量農戶進行問卷調查，得到大量數據，并據此分析，得到結論。通過改進這些因素，可以為政府制定政策和農戶使用太陽能提供參考。

2 農戶太陽能選擇行為模型構建

Logit模型結構簡單，易于操作，在對選擇者的行為上適用性較強，具有很強的說服力。本文使用Logit模型分析農戶太陽能選擇行為，在原有研究的基礎上篩選出影響農戶太陽能選擇的主要因素，構建了基于二元Logit 模型的農戶太陽能選擇行為模型。

2.1 Logit模型

2.2 變量與問卷調查

本文通過研究確立影響農戶選擇太陽能的六大因素為家庭規模、農戶年齡、家庭收入、消費價值觀、環境價值觀、社會相關群體，因此將其設為六大自變量。同時以長春市周邊農村的大量農戶為調研對象，采用隨機抽樣，通過發放問卷，獲得大量樣本。其中，共發放問卷500份，回收問卷487份，除去數據不完整的問卷，得到有效問卷436份。

表1 模型變量與說明

續 表

2.3 模型估計

Logit模型的估計通常使用最大似然法，通過得到模型參數的估計值，并根據模型檢驗參數確定變量的保留與去除，最終得到模型的最優形式。因此，把問卷調查所獲得的436份數據整理并輸入SPSS軟件，運用二元Logit回歸分析模型，得到回歸結果(見表2)。

結果表明，家庭規模、農戶年齡、家庭收入、消費價值觀、環境價值觀、社會相關群體這六個變量的 Sig 值全部小于0.05，意味著這六個變量對農戶是否選擇太陽能行為具有顯著性影響。

表2 變量回歸結果

2.4 變量顯著性分析

(1)家庭規模：家庭規模的回歸系數為負，表明相同情況下，隨著家庭人口數的增加，消費者更不愿意選擇太陽能這一清潔能源，這與生活中狀況基本相符。隨著人口數的增加，家庭成員在新能源的利用上更難以達到共識，只能使用傳統能源。

(2)農戶年齡：家庭規模的回歸系數為負，表明相同情況下，隨著農戶年齡的增大，農戶使用太陽能意愿較低，與本研究預測基本相符。通常年輕人更加愿意接受新鮮事物，而老年人則熱衷于固有的經驗，因而年輕人使用太陽能比例要遠遠高于老年人。

(3)家庭收入：家庭收入的回歸系數為正，表明相同情況下，隨著家庭收入的增加，消費者更愿意使用太陽能。顯然，太陽能產品的固定成本較高，農戶局限于當前收入，不太可能購買一個成本較高的產品。

(4)消費價值觀：消費價值觀的回歸系數為負，表明相同情況下，消費者越保守，農戶越不太可能選擇太陽能。通常情況下，一個人越開放，就越會在能源支出方面較高，更愿意使用價格較高但是更加清潔、性能更好的能源產品，相反，一個人越保守，就越傾向于把錢存起來，從而使用一些廉價但是非清潔的能源。

(5)環境價值觀：環境價值觀的回歸系數為正，表明相同情況下，一個人越傾向于保護環境，那么他會更加愿意選擇太陽能等清潔能源。

(6)社會相關群體：社會相關群體的回歸系數為正，表明相同情況下，一個人受周圍人與環境影響越大，那么他使用太陽能的意愿較高。這與生活中實際情況基本吻合，農戶空閑時間經常走街串戶，聊天內容多為生活瑣事，因此產品交流非常頻繁，他們通常會對周邊人非常信任。當他們購買太陽能產品時，往往會聽取親朋好友的意見，所以社會相關群體是農戶選擇太陽能行為的一個非常顯著的因素。

3 結論與建議

本文基于以上調研數據和模型分析，可以得出農戶選擇太陽能行為受家庭規模、農戶年齡、家庭收入、消費價值觀、環境價值觀、社會相關群體這六大因素影響，并通過回歸系數判斷，可以得出這些影響因素對變量影響的正負性。因此，為了使農戶更加愿意選擇太陽能這一清潔能源，本文提出以下建議：①提高農戶收入，從根本上提高農戶選擇清潔能源的積極性。②加大對農戶環境保護與使用清潔能源知識的宣傳與教育，只有增強農戶環境意識，才能更好地推廣太陽能產品。③針對年輕群體，增大宣傳力度，年輕人更容易接受新鮮事物，與時俱進，易于選擇太陽能產品；針對老年人，由于其較為保守，可以考慮對其進行補貼，降低其風險意識與傳統意識。

[1]李子奈,潘文卿.計量經濟學[M].北京：高等教育出版社,2000:237-248.

[2]韓珊.農戶清潔能源消費行為影響因素研究——以邯鄲市為例[D]. 楊凌：西北農林科技大學,2016:22-34.

[3]丘醒杰,付明珍,宣潔.基于二元Logit模型的購房意愿分析——以濟南為例[J].中國外資,2013,24(12):141-143.