影響德州市武城縣農(nóng)戶濟(jì)麥22種植行為的因素剖析

Analysis of Factors Influencing Farmers'Planting Behavior of Wheat Variety Jimai 22 in Wucheng County，Dezhou City

XUE Huixian ，CHEN Xiaoyue1，ZHANG Yuanxun1，WANG Yifan'，LI Ziqi1，ZHAO Chunhua'， QIN Ran'，WU Yongzhen'，LIU Houyong2，LI Hui3，CUI Fa’，SUN Han1

（ CollegeofHorticulture，LudongUniversity/KeyLaboratoryofHighYieldandEfcientCultivationinYantai，Yantai64025， Shandong;2People's GovernmentofSinvsi Town，Wucheng County，Wucheng253315，Shandong; 3WuchengNo.5ExperimentalPrimarySchool，Wucheng253399，Shandong）

小麥?zhǔn)俏涑强h重要糧食作物之一。武城縣位于魯西北平原，地勢平坦廣闊，地處海河水系衛(wèi)運(yùn)河流域，雨熱同期，光照充足，四季分明，適宜小麥的種植和生長[]。作為德州市“噸半糧”建設(shè)的核心產(chǎn)區(qū)和“古貝春酒業(yè)”發(fā)祥地，武城縣擁有多元化的小麥種植品種，其中，濟(jì)麥22因品質(zhì)優(yōu)良、口感醇厚、穩(wěn)產(chǎn)抗病，成為白板、國蘊(yùn)、純糧窖藏等古貝春釀酒系列的重要供應(yīng)原料和農(nóng)戶種植的主要小麥品種。本文通過問卷調(diào)查和實證分析的方法，對武城縣農(nóng)戶濟(jì)麥22種植行為的影響因素進(jìn)行實證分析，以期找出影響農(nóng)戶種植行為的因素，為濟(jì)麥22在當(dāng)?shù)爻掷m(xù)穩(wěn)定推廣和農(nóng)業(yè)政策制定奠定理論基礎(chǔ)，并在一定程度上為作物新品種的推廣提供參考。

1調(diào)查問卷基本情況

按照品種推廣理論基礎(chǔ)和武城縣實際，充分考慮數(shù)據(jù)的可靠性和農(nóng)戶答題的便利性，關(guān)于影響濟(jì)麥22品種推廣因素的調(diào)查問卷設(shè)置類型見表1，具體包含濟(jì)麥22品種推廣因素（農(nóng)戶個人因素、農(nóng)業(yè)種植因素、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)因素三類）和被解釋變量（未來農(nóng)戶的濟(jì)麥22種植行為）。本研究共收集到有效問卷522份，覆蓋8個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)樣本量均不低于40例，樣本鄉(xiāng)鎮(zhèn)分布合理，具有代表性，可作進(jìn)一步分析。

2 農(nóng)戶特征描述

2.1農(nóng)戶個人因素參與本次調(diào)研的522名農(nóng)戶中女性有204名，男性有318名，男性占比高于女性。40＼～50歲年齡階段的農(nóng)戶人數(shù)最多，占比 7 5 . 4 8 % 其次為40歲以下的農(nóng)戶，占比 1 6 . 4 8 % 。家庭人口數(shù)在3人及以上的占比為 9 4 . 8 3 % ，家庭中從事農(nóng)業(yè)的人口數(shù)在3人以下的占比為 7 8 . 7 4 % 。家庭月收入為 3 0 0 0～7 0 0 0 元的占比為 5 8 . 6 2 % ，3000元以下的占比為 3 1 . 8 0 % 。初中及以下文化程度的農(nóng)戶人數(shù)最多，占比 7 7 . 2 0 % ，其次為高中學(xué)歷農(nóng)戶，占比 1 8 . 5 8 % 。種植主體類型為個人的人數(shù)最多，占比 7 8 . 9 3 % ，其次為家庭農(nóng)場，占比 1 3 . 0 3 % 。耕地面積在 以下的最多，占比 5 8 . 2 4 % ，其次為

，占比 2 8 . 3 5 % 。農(nóng)戶個人基本情況分布結(jié)構(gòu)合理，樣本收集符合預(yù)期（表2）。

2.2農(nóng)業(yè)種植因素濟(jì)麥22種植面積在 以下的人數(shù)最多，占比 6 8 . 5 8 % ，其次為種植面積在 的人數(shù)，占比 2 5 . 2 9 % 。濟(jì)麥22種植年限以5＼～10年的人數(shù)最多，占比 6 4 . 5 6 % ，其次為種植5年以下的人數(shù)，占比 2 6 . 0 5 % 。購買濟(jì)麥22的渠道主要是政府推廣，占比 6 2 . 8 4 % ，其次為自主購買，占比 2 8 . 5 4 % 。專門接受過技術(shù)培訓(xùn)的農(nóng)戶占比為 6 7 . 8 2 % ，技術(shù)支持來源主要來自政府部門，占比8 1 . 4 2 % （表3）。

2.3農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)因素對濟(jì)麥22的市場價格認(rèn)為一般的人數(shù)最多，占比 8 6 . 0 2 % ，認(rèn)為產(chǎn)量一般的人數(shù)最多，占比 7 4 . 7 1 % 。濟(jì)麥22銷售渠道主要是企業(yè)、商販?zhǔn)召彛急?7 1 . 6 5 % ，其次為線下自銷，占比2 5 . 4 8 % 。認(rèn)為濟(jì)麥22穩(wěn)產(chǎn)性能高、抗病蟲性能高、抗倒伏性能高、品質(zhì)性能高的人數(shù)最多，占比分別為7 8 . 3 5 % . 5 4 . 6 0 % . 4 0 . 4 2 % . 6 6 . 4 8 % （表4）。

2.4農(nóng)戶種植行為農(nóng)戶未來的濟(jì)麥22種植行為中保持現(xiàn)有種植面積的人數(shù)最多，有335例，占比為6 4 . 1 8 % ，其次為擴(kuò)大種植面積的人數(shù)，有136例，占比 2 6 . 0 5 % ，減少或更換其他品種人數(shù)最少，有51例，占比 9 . 7 7 % 。因此，近三成農(nóng)戶選擇擴(kuò)大種植面積，六成以上農(nóng)戶選擇保持現(xiàn)有種植面積。

3農(nóng)戶種植行為影響因素分析

3.1模型假設(shè)（1）假設(shè)H1：個人因素對農(nóng)戶種植行為具有顯著影響。農(nóng)戶性別、年齡、家庭人口數(shù)、家庭中從事農(nóng)業(yè)的人口數(shù)、家庭月收人、文化程度、種植主體類型、耕地面積等對農(nóng)戶種植行為有影響。男性、低年齡、家庭人口數(shù)多、家庭中從事農(nóng)業(yè)的人口數(shù)多、家庭月收入多、文化程度高、種植主體為農(nóng)業(yè)合作社、耕地面積多的農(nóng)戶傾向于擴(kuò)大濟(jì)麥22的種植面積。

（2）假設(shè)H2：農(nóng)業(yè)種植因素對農(nóng)戶種植行為具有顯著影響。濟(jì)麥22種植面積、種植年限、購買渠道、是否專門接受過技術(shù)培訓(xùn)、技術(shù)支持來源對農(nóng)戶種植行為有影響。濟(jì)麥22種植面積大、種植年限長、專門接受過技術(shù)培訓(xùn)的農(nóng)戶傾向于未來擴(kuò)大濟(jì)麥22的種植面積。

（3）假設(shè)H3：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)因素對農(nóng)戶種植行為具有顯著影響。市場價格、產(chǎn)量、銷售渠道、穩(wěn)產(chǎn)性能、抗病蟲性能、抗倒伏性能、品質(zhì)性能對農(nóng)戶種植行為有影響。認(rèn)為市場價格高、產(chǎn)量高、穩(wěn)產(chǎn)性能高、抗病蟲性能高、抗倒伏性能高、品質(zhì)性能高的農(nóng)戶傾向于未來擴(kuò)大濟(jì)麥22的種植面積。

3.2模型構(gòu)建本研究中，因變量有3個取值，分別為減少或更換其他品種、保持現(xiàn)有種植面積、擴(kuò)大種植面積，為無序多分類變量，因此，使用多分類Logistic回歸模型。以減少或更換其他品種為參考類別，保持現(xiàn)有種植面積和擴(kuò)大種植面積發(fā)生概率表示如下。

式中， 為減少或更換其他品種的概率， 為保持現(xiàn)有種植面積的概率， 為擴(kuò)大種植面積的概率， $a _ { 1 } ＼Lt _ { 1 } ＼Lt _ { 2 }$ 為常數(shù)項， 為回歸模型系數(shù) 為影

響因素， n 為影響因素個數(shù)。

3.3農(nóng)戶特征在種植行為上的差異性分析

3.3.1農(nóng)戶個人因素在種植行為上的差異性分析

采用卡方檢驗方法，對農(nóng)戶個人因素在種植行為上的差異性進(jìn)行分析， Plt;0 . 0 5 表示差異具有統(tǒng)計學(xué)意義（下同）。結(jié)果顯示，不同性別、年齡、家庭中從事農(nóng)業(yè)人口數(shù)、家庭月收入、文化程度、種植主體類型、耕地面積的農(nóng)戶在未來濟(jì)麥22種植行為上具有顯著差異（ Plt;0 . 0 5 ；不同家庭人口數(shù)的農(nóng)戶在未來濟(jì)麥22的種植行為上無顯著差異（ Pgt;0 . 0 5 ）表5）。

3.3.2農(nóng)業(yè)種植因素在農(nóng)戶種植行為上的差異性分析結(jié)果顯示，不同種植面積、種植年限、是否專門接受過技術(shù)培訓(xùn)的農(nóng)戶在未來濟(jì)麥22的種植行為上具有顯著差異（ Plt;0 . 0 5 ；不同購買渠道和技術(shù)支持來源的農(nóng)戶在未來濟(jì)麥22的種植行為上無顯著

差異（ Pgt;0 . 0 5 ）（表6）

3.3.3農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)因素在農(nóng)戶種植行為上的差異性分析結(jié)果顯示，不同市場價格、產(chǎn)量、穩(wěn)產(chǎn)性能、抗病蟲性能、抗倒伏性能、品質(zhì)性能的農(nóng)戶在未來濟(jì)麥22的種植行為上具有顯著差異（ Plt;0 . 0 5 ）；不同銷售渠道的農(nóng)戶在未來濟(jì)麥22的種植行為上無顯著差異（ Pgt;0 . 0 5 ）（表7）。

3.4農(nóng)戶種植行為影啊因素多分奕Logistic回歸

分析對不同農(nóng)戶特征在種植行為上具有顯著差異的變量，納入多因素分析。以未來農(nóng)戶的濟(jì)麥22種植行為（減少或更換其他品種為參考組）為因變量，以個人因素（性別、年齡、家庭中從事農(nóng)業(yè)的人口數(shù)、家庭月收入、文化程度、種植主體類型、耕地面積）農(nóng)業(yè)種植因素（種植面積、種植年限、是否專門接受過技術(shù)培訓(xùn)）農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)因素（市場價格、產(chǎn)量、穩(wěn)產(chǎn)性能、抗病蟲性能、抗倒伏性能、品質(zhì)性能）為自變量，建立多分類Logistic回歸模型，變量賦值情況如表8所示。

使用SPSS26.0統(tǒng)計軟件，對該多分類Logistic回歸模型求解，結(jié)果顯著（表9、表10），該模型似然比檢驗卡方值為328.059，顯著性 Plt;0 . 0 5 ，說明模型中自變量對因變量的作用整體上具有統(tǒng)計學(xué)意義。

通過回歸分析表可以看出，以減少或更換其他品種為參考，在個人因素中，性別、家庭中從事農(nóng)業(yè)的人口數(shù)對未來農(nóng)戶的濟(jì)麥22種植行為（擴(kuò)大種植面積、保持現(xiàn)有種植面積，下同）具有顯著影響;年齡、文化程度對未來農(nóng)戶擴(kuò)大濟(jì)麥22的種植面積具有顯著影響。在農(nóng)業(yè)種植因素中，種植年限對未來農(nóng)戶的濟(jì)麥22種植行為具有顯著影響；是否專門接受過技術(shù)培訓(xùn)對未來農(nóng)戶擴(kuò)大濟(jì)麥22的種植面積具有顯著影響。在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)因素中，市場價格、產(chǎn)量、穩(wěn)產(chǎn)性能、抗倒伏性能、品質(zhì)性能對未來農(nóng)戶的濟(jì)麥22種植行為（擴(kuò)大種植面積、保持現(xiàn)有種植面積）具有顯著影響；抗病蟲性能對未來農(nóng)戶擴(kuò)大濟(jì)麥22的種植面積具有顯著影響。具體分析如下。

3.4.1個人因素農(nóng)戶性別對保持現(xiàn)有種植面積有顯著影響（ P lt; 0 . 0 5 . ，對擴(kuò)大種植面積有極顯著影響（ Plt;0 . 0 1 ），且回歸系數(shù) Bgt;0 ，為正向影響。說明男性傾向于保持現(xiàn)有種植面積和擴(kuò)大種植面積，女性則傾向于減少或更換其他品種種植。農(nóng)戶年齡對保持現(xiàn)有種植面積無顯著影響（ Pgt;0 . 0 5 ），對擴(kuò)大種植面積有極顯著影響（ Plt;0 . 0 1 ），且回歸系數(shù) Blt;0 ，為負(fù)向影響。說明年齡小的農(nóng)戶傾向于擴(kuò)大種植面積，年齡大的農(nóng)戶則傾向于減少或更換其他品種種植。家庭中從事農(nóng)業(yè)的人口數(shù)對保持現(xiàn)有種植面積和擴(kuò)大種植面積均有極顯著影響（ Plt;0 . 0 1 ），且回歸系數(shù)Bgt;0 ，為正向影響。說明家庭中從事農(nóng)業(yè)的人口數(shù)在3人及以上傾向于保持現(xiàn)有種植面積和擴(kuò)大種植面積，家庭中從事農(nóng)業(yè)的人口數(shù)在3人以下則傾向于減少或更換其他品種種植。家庭月收入對保持現(xiàn)有種植面積和擴(kuò)大種植面積無顯著影響（ Pgt;0 . 0 5 ）。在調(diào)研過程中發(fā)現(xiàn)，大部分農(nóng)戶的家庭收人除了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)種植收入外，還有外出務(wù)工收入，且外出務(wù)工收入占主要部分，因此推測家庭月收入的高低對農(nóng)戶種植行為無顯著影響。文化程度對保持現(xiàn)有種植面積無顯著影響（ Pgt;0 . 0 5 ;對擴(kuò)大種植面積有顯著影響（ Plt;0 . 0 5 ），且回歸系數(shù) Bgt;0 ，為正向影響。說明文化程度高的農(nóng)戶傾向于擴(kuò)大種植面積，文化程度低的農(nóng)戶則傾向于減少或更換其他品種種植。在分析種植主體類型對農(nóng)戶種植行為的影響時，以個人種植戶為參考，發(fā)現(xiàn)家庭農(nóng)場對農(nóng)戶種植行為無顯著影響（ Pgt;0 . 0 5 ；但農(nóng)業(yè)合作社相對于個人種植戶更傾向于減少或更換其他品種。耕地面積對保持現(xiàn)有種植面積和擴(kuò)大種植面積無顯著影響（ Pgt;0 . 0 5 ）。

通過以上分析可看出，個人因素中性別、家庭中從事農(nóng)業(yè)的人口數(shù)對未來農(nóng)戶的濟(jì)麥22種植行為具有顯著影響，年齡、文化程度對未來農(nóng)戶擴(kuò)大濟(jì)麥22的種植面積具有顯著影響，假設(shè)H1成立。

3.4.2農(nóng)業(yè)種植因素濟(jì)麥22種植面積對保持現(xiàn)有種植面積和擴(kuò)大種植面積無顯著影響（ Pgt;0 . 0 5 ）。

種植年限對保持現(xiàn)有種植面積和擴(kuò)大種植面積均有極顯著影響（ Plt;0 . 0 1 ），且回歸系數(shù) Bgt;0 ，為正向影響。說明種植年限越長的農(nóng)戶更傾向于保持現(xiàn)有種植面積和擴(kuò)大種植面積，種植年限短的農(nóng)戶傾向于減少或更換其他品種。農(nóng)戶是否專門接受過技術(shù)培訓(xùn)對擴(kuò)大種植面積有顯著影響（ Plt;0 . 0 5 ），且回歸系數(shù) Bgt;0 ，為正向影響；對保持現(xiàn)有種植面積無顯著影響（ Pgt;0 . 0 5 ）。說明專門接受過技術(shù)培訓(xùn)的農(nóng)戶更傾向于擴(kuò)大種植面積，未專門接受過技術(shù)培訓(xùn)的農(nóng)戶則傾向于減少或更換其他品種。

通過以上分析可看出，農(nóng)業(yè)種植因素中種植年限對未來農(nóng)戶的濟(jì)麥22種植行為具有顯著影響，是否專門接受過技術(shù)培訓(xùn)對未來農(nóng)戶擴(kuò)大濟(jì)麥22的種植面積具有顯著影響，假設(shè)H2成立。

3.4.3農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)因素市場價格對保持現(xiàn)有種植面積有顯著影響（ Plt;0 . 0 5 ），且回歸系數(shù) Bgt;0 ，為正向影響；對擴(kuò)大種植面積有極顯著影響（ Plt;0 . 0 1 ），且回歸系數(shù) Bgt;0 ，為正向影響。說明認(rèn)為市場價格高的農(nóng)戶傾向于保持現(xiàn)有種植面積和擴(kuò)大種植面積，且擴(kuò)大種植面積的意愿更強(qiáng)烈，認(rèn)為市場價格低的農(nóng)戶傾向于減少或更換其他品種。產(chǎn)量對保持現(xiàn)有種植面積有顯著影響（ Plt;0 . 0 5 ），且回歸系數(shù)Bgt;0 ，為正向影響;對擴(kuò)大種植面積有極顯著影響（ Plt;0 . 0 1 ），且回歸系數(shù) Bgt;0 ，為正向影響。說明認(rèn)為產(chǎn)量高的農(nóng)戶傾向于保持現(xiàn)有種植面積和擴(kuò)大種植面積，且擴(kuò)大種植面積的意愿更強(qiáng)烈，認(rèn)為產(chǎn)量低的農(nóng)戶則傾向于減少或更換其他品種。穩(wěn)產(chǎn)性能對保持現(xiàn)有種植面積有顯著影響（ ，且回歸系數(shù) Bgt;0 ，為正向影響;對擴(kuò)大種植面積有極顯著影響（ Plt;0 . 0 1 ），且回歸系數(shù) Bgt;0 ，為正向影響。說明認(rèn)為穩(wěn)產(chǎn)性能好的農(nóng)戶傾向于保持現(xiàn)有種植面積和擴(kuò)大種植面積，且擴(kuò)大種植面積的意愿更強(qiáng)烈，認(rèn)為穩(wěn)產(chǎn)性能差的農(nóng)戶則傾向于減少或更換其他品種。抗病蟲性能對保持現(xiàn)有種植面積無顯著影響（ Pgt;0 . 0 5 ）對擴(kuò)大種植面積有顯著影響（ Plt;0 . 0 5 ），且回歸系數(shù)Bgt;0 ，為正向影響。說明認(rèn)為抗病蟲性能越好的農(nóng)戶越傾向于擴(kuò)大種植面積，相反則傾向于減少或更換其他品種。抗倒伏性能對保持現(xiàn)有種植面積有顯著影響（ Plt;0 . 0 5 ），且回歸系數(shù) Bgt;0 ，為正向影響；對擴(kuò)大種植面積有極顯著影響（ Plt;0 . 0 1 ），且回歸系數(shù)Bgt;0 ，為正向影響。說明認(rèn)為抗倒伏性能好的農(nóng)戶傾向于保持現(xiàn)有種植面積和擴(kuò)大種植面積，且擴(kuò)大種植面積的意愿更強(qiáng)烈，認(rèn)為抗倒伏性能差的農(nóng)戶則傾向于減少或更換其他品種。品質(zhì)性能對保持和擴(kuò)大種植面積均有極顯著影響（ Plt;0 . 0 1 ），且回歸系數(shù) Bgt;0 ，為正向影響。說明認(rèn)為品質(zhì)性能越好的農(nóng)戶越傾向于保持現(xiàn)有種植面積和擴(kuò)大種植面積，相反傾向于減少或更換其他品種。

通過以上分析可看出，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)因素中市場價格、產(chǎn)量、穩(wěn)產(chǎn)性能、抗倒伏性能、品質(zhì)性能對未來農(nóng)戶的濟(jì)麥22種植行為具有顯著影響，抗病蟲性能對農(nóng)戶擴(kuò)大濟(jì)麥22的種植面積具有顯著影響，假設(shè)H3成立。

4結(jié)論

通過差異性分析結(jié)果可以看出，在農(nóng)戶個人因素方面，性別、年齡、家庭中從事農(nóng)業(yè)的人口數(shù)、家庭月收入、文化程度、種植主體類型、耕地面積7種因素在未來農(nóng)戶的濟(jì)麥22種植行為中存在顯著差異。在農(nóng)業(yè)種植因素方面，濟(jì)麥22種植面積、種植年限、是否專門接受過技術(shù)培訓(xùn)3種因素在未來農(nóng)戶的濟(jì)麥22種植行為中存在顯著差異。在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)因素方面，市場價格、產(chǎn)量、穩(wěn)產(chǎn)性能、抗病蟲性能、抗倒伏性能、品質(zhì)性能6種因素在農(nóng)戶未來種植行為中存在顯著差異。

通過實證分析結(jié)果可以看出，在農(nóng)戶個人因素方面，性別、家庭中從事農(nóng)業(yè)的人口數(shù)對農(nóng)戶未來種植行為具有顯著的正向影響；文化程度對農(nóng)戶擴(kuò)大種植面積具有顯著的正向影響；年齡對農(nóng)戶擴(kuò)大種植面積具有顯著的負(fù)向影響。在農(nóng)業(yè)種植因素方面，種植年限對農(nóng)戶未來種植行為具有顯著的正向影響；是否專門接受過技術(shù)培訓(xùn)對農(nóng)戶擴(kuò)大種植面積具有顯著的正向影響。在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)因素方面，市場價格、產(chǎn)量、穩(wěn)產(chǎn)性能、抗倒伏性能、品質(zhì)性能對農(nóng)戶未來種植行為具有顯著的正向影響；抗病蟲性能對農(nóng)戶擴(kuò)大種植面積具有顯著的正向影響。

5建議

5.1加強(qiáng)宣傳和培訓(xùn)力度隨著科技的發(fā)展和農(nóng)業(yè)自動化的普及，對農(nóng)戶逐漸適應(yīng)現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)種植形勢提出了更高要求，加強(qiáng)農(nóng)戶技術(shù)培訓(xùn)是提高農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的重要途徑。通過實證分析結(jié)果可以看出，是否專門接受過技術(shù)培訓(xùn)對農(nóng)戶擴(kuò)大濟(jì)麥22種植面積具有顯著影響，并且接受來自于政府部門技術(shù)培訓(xùn)的農(nóng)戶占比達(dá)到 8 1 . 4 2 % ，因此政府是培訓(xùn)的重要“窗口”，要通過農(nóng)技員包村指導(dǎo)、定期舉辦培訓(xùn)班、邀請科研單位專家授課等方式增強(qiáng)農(nóng)戶的種植本領(lǐng)。要以鄉(xiāng)鎮(zhèn)管區(qū)或者村為單位分別建立農(nóng)業(yè)人才培訓(xùn)站，明確專人管理并及時更新，同時，將其作為農(nóng)產(chǎn)品直播銷售定點場所，引導(dǎo)農(nóng)戶借助抖音、快手等線上直播平臺銷售農(nóng)產(chǎn)品。由政府出資、聯(lián)合程序開發(fā)公司研發(fā)線上農(nóng)業(yè)生產(chǎn)指導(dǎo)平臺，邀請高校、科研院所和地方專家人駐平臺，開設(shè)線上講堂、農(nóng)戶交流、政策直達(dá)等專欄，讓農(nóng)戶動動手指就能享受農(nóng)技指導(dǎo)服務(wù)。

5.2規(guī)范濟(jì)麥22種子市場數(shù)據(jù)分析顯示，認(rèn)為濟(jì)麥22抗病蟲性能、抗倒伏性能好和一般的農(nóng)戶人數(shù)基本一致，說明這兩項性能仍然需要提升，要完善濟(jì)麥22種子溯源機(jī)制和獎補(bǔ)制度，設(shè)立舉報專線和農(nóng)戶意愿收集平臺，對于不合格的種子產(chǎn)品強(qiáng)制召回、退市，并對相應(yīng)的農(nóng)資門店依法依規(guī)進(jìn)行處罰，形成有力震懾[2；對于農(nóng)戶反映較好的種子產(chǎn)品，給予一定的獎勵并在官媒宣傳，吸引更多農(nóng)戶購買優(yōu)質(zhì)種子產(chǎn)品。提高市場準(zhǔn)入門檻，完善種子備案登記制度，嚴(yán)格審查種子企業(yè)的申報資質(zhì)，不符合要求的種子企業(yè)和個人禁止發(fā)證[3;逐一檢查種子經(jīng)營門市的種子檔案等相關(guān)信息，發(fā)現(xiàn)銷售假冒偽劣種子產(chǎn)品的加大處罰力度，確保農(nóng)戶用種安全。

5.3健全完善小麥保險機(jī)制要建立“政府 + 保險機(jī)構(gòu)”聯(lián)合宣傳機(jī)制，政府主要聚焦協(xié)調(diào)保障及政策傳達(dá)工作，保險機(jī)構(gòu)主要聚焦保險內(nèi)容講解答疑工作，通過現(xiàn)實案例講解農(nóng)戶關(guān)注的保障范圍、理賠流程、保險費(fèi)率等問題，簡化小麥保險條款內(nèi)容，使農(nóng)戶更容易理解[4]。同時，要重點關(guān)注低保戶、五保戶、孤寡老人等特殊群體的需求，通過上門講解、政府財政補(bǔ)貼等方式提高投保積極性。保險機(jī)構(gòu)要強(qiáng)化科技支撐，積極運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計算、GPS定位等豐富的光熱資源，常年的耕作習(xí)慣形成了冬小麥一夏玉米的種植模式。玉米作為河南省的第二大作物，2011-2020 年河南省種植面積在330萬""以上，產(chǎn)量達(dá)200億""，區(qū)位優(yōu)勢十分明顯，對我國的玉現(xiàn)代科技手段提高承保報案、查勘定損等環(huán)節(jié)的精準(zhǔn)度和效率，降低理賠成本[5]。

參考文獻(xiàn)

[1]中共武城縣委，武城縣人民政府.武城年鑒.北京：團(tuán)結(jié)出版社，2022

[2]張巧玲，高曉靜，張志良，張春，張倩.加強(qiáng)種子質(zhì)量管理規(guī)范種子市場秩序.河南農(nóng)業(yè)，2016（11）：139-140

[3]白娜，王貴，張富海，張宗東，王偉.煙臺市種子市場監(jiān)管的現(xiàn)狀、問題及對策.中國種業(yè)，2017（7）：42-44

[4]賈紫爍.河北省發(fā)展小麥區(qū)域收入保險研究.石家莊：河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)，2024

[5]孟祥雪.鄉(xiāng)村振興背景下河南省小麥保險發(fā)展建議.河北農(nóng)業(yè)，2024（2）：28-29 （收稿日期：2025-01-10）