基于Logistic技術(shù)的農(nóng)戶灌溉行為選擇驅(qū)動模型設計及應用

王亞輝

（遼寧省北票市龍?zhí)端畮旃芾硖帲|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(shù)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(shù)，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(shù)的節(jié)水灌溉驅(qū)動力模型分析影響農(nóng)戶選擇節(jié)水灌溉的驅(qū)動因子，以期促進我國農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展[2-4]。

1 研究區(qū)概況

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]。

2 驅(qū)動模型

2.1 驅(qū)動因子分析

在建立驅(qū)動模型之前，首先利用Logistic技術(shù)對影響農(nóng)戶選擇行為的驅(qū)動因子進行分析。Logistic技術(shù)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(shù)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(shù)或不選擇節(jié)水灌溉技術(shù)。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(shù)的概率；M為驅(qū)動因子。當該驅(qū)動因子能夠影響農(nóng)戶選擇節(jié)水灌溉技術(shù)時，概率P的結(jié)果等于1，當該驅(qū)動因不能夠影響農(nóng)戶選擇節(jié)水灌溉技術(shù)時，概率P的結(jié)果等于0。

為方便分析，一般利用Logistic技術(shù)分析驅(qū)動因子時，都會對P進行Logit轉(zhuǎn)換，即：

這樣在計算時，既可以直接得到概率函數(shù)與驅(qū)動因子之間的關系。

2.2 驅(qū)動因子選取

在利用Logistic技術(shù)分析出影響遼寧省北票市農(nóng)戶選擇行為的驅(qū)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(shù)的驅(qū)動因子有：灌溉水價、耕地面積、技術(shù)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(shù)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

2.3 驅(qū)動因子標準化

不同的驅(qū)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(shù)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(shù)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(qū)動因子標準化結(jié)果

2.4 驅(qū)動模型的建立

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(shù)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(shù)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(jié)果建立標準化逐步回歸方程，然后將其轉(zhuǎn)化，最后構(gòu)建影響農(nóng)戶選擇節(jié)水灌溉技術(shù)的驅(qū)動力模型，如下：

2.5 驅(qū)動模型顯著性檢驗

上述建立的基于Logistic技術(shù)的節(jié)水灌溉驅(qū)動力模型會隨著驅(qū)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(qū)動因子越多，模型建立的越完善，相反可能會導致驅(qū)動模型判斷存在誤差，并且過多的驅(qū)動因子會拖慢模型的運算速度，不利于分析驅(qū)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(qū)動模型調(diào)整前的相關系數(shù)為R=0.9564，調(diào)整后的驅(qū)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(jié)果如下：

從比較結(jié)果中可以看出，灌溉水價、技術(shù)認知程度、政策制度、氣候環(huán)境、農(nóng)戶受教育程度5項驅(qū)動因子是影響農(nóng)戶選擇節(jié)水灌溉技術(shù)進行耕地灌溉的主要原因，且相關關系顯著，達到了98%以上。

2.6 結(jié)果分析

在SPSS15.0軟件的輔助下完成對節(jié)水灌溉驅(qū)動力模型的計算，且經(jīng)過顯著性檢驗，以上5個驅(qū)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(qū)動力模型的驅(qū)動分析結(jié)果如表3所示。

表3 驅(qū)動分析結(jié)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(qū)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(shù)。

2）政府的扶持力度。該項對農(nóng)戶選擇節(jié)水灌溉技術(shù)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(shù)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(shù)，從而也在側(cè)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(shù)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(shù)，知道該技術(shù)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(shù)進行灌溉。

3 結(jié)論及建議

3.1 結(jié)論

利用Logistic技術(shù)建立驅(qū)動模型，對遼寧省北票市農(nóng)戶選擇節(jié)水灌溉驅(qū)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(shù)的了解程度>地區(qū)干旱程度。

3.2 建議

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(shù)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(shù)。

2）加大政府的扶持力度。農(nóng)戶是灌溉的主體，節(jié)水技術(shù)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(shù)的認識，構(gòu)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(shù)。