黄土高原退耕区农业后续产业发展影响因素的多层线性分析

在安塞县农户调研数据的基础上,基于多层线性模型方法,从地块和家庭两个层次对发展农业后续产业的影响因素进行了实证分析。研究表明:地块特征和家庭特征虽然都可以用来解释农户发展后续产业行为,但是二者不宜等量齐观,其中地块特征起决定作用,而家庭特征对发展后续产业决策只具有间接影响;农户一般选择水利条件好、交通便利、面积较大的地块发展后续产业,且水利条件是首要考虑的因素,其重要性在各家庭之间变异不大;家庭层次特征变量通过影响地块层次特征变量对发展后续产业的决策发挥作用,从总体上加强了地块层次特征变量对该地块是否发展后续产业的影响程度。     

特色种植农户对不同技术供给模式的行为响应——以陕西省周至县猕猴桃种植示范村为例

以2013年周至县猕猴桃种植农户技术采用行为的抽样调查问卷为基础,综合分析特色种植农户对不同技术供给模式下的行为响应及其影响因素,探究其中是否存在某些内在的规律性特征。结果表明:1不同技术供给模式对特色种植农户具有一定的普适性;2特色种植农户对不同技术供给模式的采用效率具有相对的差异性,即政府主导型合作主导型企业主导型科研主导型;3特色种植农户对不同技术供给模式的行为响应受内外因素的共同作用,既受信息网络、技术成本、技术风险、技术服务、社会网络、市场环境和政策环境等外部因素的影响,也受文化程度、兼业程度、特色种植收入等内部因素的影响;4在不同技术供给模式的背景下,影响特色种植农户采用行为主要因素的作用力大小存在着一定差异,同时也表现出一定的规律性特征,即不同技术供给模式下的农户采用行为与信息网络、社会网络、市场环境、特色种植收入呈正相关,与兼业程度、技术风险呈负相关。     

农户地膜回收意愿和行为的影响因素研究

基于云南省10个典型农业县的调研数据,采用双变量Probit模型研究农户地膜回收意愿和行为的影响因素,并分析规模异质性农户地膜回收意愿和行为影响因素的差异。研究表明:(1)个人特征对回收意愿和行为的影响基本一致,其中农户对残膜危害环境的认知显著影响回收意愿和行为。(2)家庭特征对回收意愿和行为的影响略有差异,其中劳动力规模正向影响回收意愿,负向影响回收行为。(3)生产经营特征对回收意愿和行为的影响存在较大差异,其中种植规模显著影响回收意愿,覆膜面积显著影响回收行为。地膜使用类型则只对回收行为有显著影响。(4)政策支持是影响所有农户地膜回收意愿和行为的关键变量。(5)种植大户的回收意愿和行为主要受政策支持的影响。     

NGO小额信贷对农户借款决策、借款额度影响因素的实证分析——基于河北省7县822个农户的调查

笔者利用NGO扶贫贷款调查数据,采用配对样本多项选择Logit模型,对NGO小额贷款介入前后贫困农户借款决策、借款额度的影响因素进行了分析。结果显示,接受NGO小额贷款后,贫困农户借款发生率和借款总额明显下降,单户借款额度却相对上升;农户主要借款途径由私人借款转向农村信用社和其他渠道。实证研究显示,除户主个人特征、家庭人口构成等内在因素对贫困农户借款行为影响显著外,农村金融供给状态也是重要的外在性影响因素。在金融抑制条件下,正规金融机构贷款门槛较高,私人借贷成为贫困农户借款的主要供给者。NGO小额信贷通过提升贫困农户的经济能力来转变其借款行为,在农户借贷途径由私人借贷转向信用社借贷过程中发挥着"助推器"作用。     

异质性信息对淡水养殖户采纳两型生产技术的影响——以社会网络为工具变量的实证检验

本文为比较不同类别信息对淡水养殖户采纳两型生产技术的影响效应,在对农户采纳技术行为进行理论分析的基础上,构建以社会网络作为工具变量的回归模型.结果表明,①获取技术信息对农户采纳两型农业技术有显著的促进作用,在不考虑技术信息内生性的情况下,获取技术信息的影响会被低估;②不同类别信息对农户采纳两型农业技术的影响程度不同,获取技术使用信息对农户采纳两型农业技术的影响程度大于获取技术市场信息.在使用信息中,操作信息比经验信息对农户采纳技术的促进作用更大;在市场信息中,价格信息比质量信息对农户采纳技术的促进作用更大.     

种粮农户采用互联网的行为特征及其影响因素研究——基于河南省种粮农户调查的实证研究

笔者以问卷调查的方式,对河南省种粮农户使用互联网的行为特征及其影响因素进行实证分析.结果表明,当前农户对使用互联网技术的意愿较强,但是实际使用互联网的比例较低,对互联网的应用也停留在信息获取与发布层面;农户自身特征、粮食种植规模、农户市场行为特征以及农村互联网准备程度等是影响农户使用互联网意愿和行为的主要因素.     

基于Logistic回归模型的农户宅基地流转意愿研究——以微观福利为视角

通过对“武汉城市圈”农户宅基地流转意愿的抽样调查,采用问卷调查法和Logistic分析方法,从福利角度研究农户宅基地流转意愿与宅基地功能、农户家庭属性特征、农户心理特征等的关系,探寻影响农户宅基地流转的主要因素.研究表明:当前农户流转宅基地的意愿比例为18.97％;影响农户宅基地流转意愿的因素依次为户主受教育程度、庭院经营性收入、家庭归属感、宅基地区位条件和家庭非农收入比例;其中户主受教育程度、家庭非农收入比例的影响方向为正,其他因素的作用方向为负.基于此,提出了农村宅基地流转的相应对策:开展对宅基地福利水平的评估,给予流转农户足额福利补偿;建立统筹城乡的公共服务体系及社会保障体系;加强新安置点的选址与规划,使宅基地流转后农户福利水平随着社会经济发展而逐渐得到提高.     

我国蔬菜种植户放弃种菜意愿及其影响因素分析——基于北方五省市的调研

保障蔬菜供应是我国蔬菜产业发展的基本目标之一,农户蔬菜种植行为对蔬菜产业的可持续发展具有重要意义. 采用我国北方设施蔬菜主产区的北京、天津、河北、辽宁和山东5个省市1171个蔬菜种植户的调研数据,在对种植户行为进行理论分析和描述性统计分析的基础上,通过运用Logistic模型,对农户蔬菜种植行为及其影响因素进行测度分析. 研究结果表明,在近三成有放弃蔬菜种植意愿的农户中,蔬菜种植面积占家庭耕地面积的比例、蔬菜生产中有贷款需求但得不到满足、农户对技术有需求但得不到满足、2011年蔬菜生产中遭受自然灾害以及村中有蔬菜专业合作社等因素对农户放弃蔬菜生产意愿有正向影响;农户家庭收入和从事蔬菜生产的年限对农户放弃蔬菜生产意愿有负向影响.     

基于角色分化视角的稻农生产环节外包行为研究——来自江苏省三县(市)的调查

在对江苏省溧水、靖江、洪泽三地水稻种植户实地调研的基础上,利用Logistic模型对影响水稻种植户生产环节外包行为的主要因素进行实证分析,结论为户主性别、受教育程度、是否拥有一门手艺、家庭劳动力构成、家庭收入结构等因素能显著影响农户的外包行为。又比较了各因素对示范户与非示范户影响大小的差异,发现示范户受到各因素影响敏感程度明显低于非示范户,这可能是由于示范户种植惯性大于非示范户造成的。     

农户林业技术需求影响因素分析——基于福建的调研

本文从农户户主特征、家庭特征、林地地块信息、技术本身特征、技术传播途径、林地产权制度等方面对农户林业技术需求的影响因素进行理论分析。通过实证分析得出显著影响农户林业技术需求的因素,认为经常从事林业生产、接受过林业技术培训、参加林业合作经济组织、家庭收入高且收入主要来源于林业的农户对林业技术有更强烈的需求。最后提出加强林业技术的有效供给、创新和完善林业技术的推广机制、推进适度规模经营以及加快林业合作经济组织建设等建议。     

农户采用有风险技术的意愿及影响因素研究

利用四川省509个农户的调查数据,运用多元Logit模型对农户采用有风险技术的意愿及其影响因素进行实证分析。研究表明:农户采用有风险技术的意愿受多种因素影响:农户的受教育程度、人均家庭纯收入、农产品商品率与农户采用有风险技术呈正相关关系;从事农业生产的年限与农户采用有风险技术呈负相关关系;农业技术培训随具体情况的不同与农户采用有风险技术呈双向相关关系。     

乡村振兴背景下土地全程托管影响因素研究

探究农户对土地全程托管政策反馈的新命题,客观认识农户土地全程托管决策机制,为促进小农户与现代农业有机衔接,实现乡村振兴。本文基于农户行为理论构建“个人特征-家庭特征-认知特征-农户决策”的分析框架并提出假设,选取行唐县作为调研对象,运用二元logistic模型对理论假设进行验证。研究表明：非农就业与风险偏好是影响农户决策最重要的因素,风险偏好对农户决策具有抑制效应,但非农就业能够显著调节这种抑制效应。非农就业的影响存在异质性,兼业化是决定非农就业影响的重要因素,此外家庭负担、农用机械与认知水平对农户托管决策产生促进效应。在推进土地全程托管时,应当考虑非农就业与风险偏好对农户托管决策的影响,构建完善的风险防范体系与非农就业保障体系。     

Study Baaed on the Role Differentiation Perspective of Rice Farmers in the Production Processes Outsourcing Behavior -A Survey in Three Counties of Jiangsu Province

在对江苏省溧水、靖江、洪泽三地水稻种植户实地调研的基础上,利用Logistic模型对影响水稻种植户生产环节外包行为的主要因素进行实证分析,结论为户主性别、受教育程度、是否拥有一门手艺、家庭劳动力构成、家庭收入结构等因素能显著影响农户的外包行为。又比较了各因素对示范户与非示范户影响大小的差异,发现示范户受到各因素影响敏感程度明显低于非示范户,这可能是由于示范户种植惯性大于非示范户造成的。     

我国县域农户家庭劳动力利用的实证分析——以山东省梁山县为例

本文对我国县域农户家庭劳动力利用的情况进行了分析,并对劳动力利用的影响因素进行了模型估计。研究结果表明:当前我国农村还存在20%～30%的富余劳动力需要转移;农户在进行家庭内部分工时基于家庭效益最大化考虑;农户家庭收入来源和镇域经济发展对县域农户家庭劳动力利用有显著影响,不同的家庭劳动力特征对农户家庭就业决策的影响存在一定差异,政策性补贴对农户家庭就业决策的影响不大。在此基础上,本文提出若干政策建议。     

交易成本视角的果农苹果交易模式选择行为分析——基于甘肃天水地区苹果种植户的调查

基于交易成本理论,利用对甘肃天水地区苹果种植户的调查数据,采用Logistic模型,从果农自身特征、信息、谈判、执行成本四个方面,分析了交易成本的果农苹果交易模式选择行为的影响。研究数据表明:果农特征对果农交易模式选择有较大影响,且为正面影响;信息成本的市场行情是否了解和中间商提供价格信息可靠性对果农选择交易模式有显著的影响;谈判成本中果农对中间商报价影响显著且为正面影响;执行成本中果农到最近农产品市场的距离对果农交易模式选择影响显著。在此研究基础上,文章提出在苹果交易流通体系中,政府应建立农产品市场信息平台、创造种植技术与市场营销培训条件和建立多渠道销售网络,以此来减少果农交易成本,提高果农的信息获取能力,稳定果农的多元化交易渠道,增强果农的市场竞争能力。     

基于增强回归树的农户环保行为决策研究

文章利用江西省2 028份农户调查数据,运用增强回归树(BRT)模型分析农户环保行为决策的影响因素。结果表明:(1)总体上,农户在农业生产中,采取的环保行为程度较差;(2)农户的环保行为决策主要受到耕地资源特征和个人特征的影响,家庭特征次之,生态环境认知特征最弱;(3)年龄、耕地破碎度、实际耕种面积、农业收入比重是影响农户环保行为的主要影响因素,文化程度、农业收入比重、实际耕种面积、农业面源污染的认知和水环境恶化的认知对农户环保行为决策具有正向作用,而耕地破碎度具有负向作用。     

中国农户劳动力流动就业决策行为的特征及其影响因素——基于湖北农户跟踪调查的研究

面对当前农村劳动力流动的重要现象,本文在现有中国农村劳动者个体行为研究的基础上,进一步探讨现阶段农户家庭劳动力流动决策行为的特征。以湖北农户跟踪调查为例,笔者具体从农村劳动力流动就业的行业维度和空间维度上分析现阶段农村劳动力流动就业决策行为的主要特点,然后分析农户劳动力流动决策的影响因素,并在此基础上提出政策建议。研究发现：第一,农村劳动力流动呈现出的一个基本行为取向是家庭整体理性经济决策。第二,当前农户家庭对农业和非农收入差异的预期很大程度上决定了外出劳动就业行为选择。第三,农村家庭抚养负担将会影响劳动力就业决策行为。合理地减轻家庭人口负担是持续促进农村劳动力外出流动、推进城市化的重要途径。第四,不同地域农村家庭劳动力的流动就业倾向各不相同,政府部门可以因地制宜地采取各种合理的就业引导政策加强农村劳动力流动的自组织化。     

西北地区的农户技术效率分析——基于陕、甘、宁的调查

基于对陕、甘、宁三省(区)的农户调查数据,笔者分析了不同种类作物生产农户的生产技术效率水平及其差异,考察农业要素配置对技术效率的影响,并从农户意愿的角度,验证了农户的技术偏好与农业要素禀赋的关系.结果表明,西北地区的农户种植不同种类的作物,其技术效率存在较大的差异.经济作物生产农户的技术效率明显小于粮食作物生产农户,且前者技术效率的分布差异较大.农户在生产中普遍存在资金和劳动力投入饱和的现象,耕地的稀缺制约了技术效率的提高.样本农户对技术需求的偏好基本符"技术诱导理论".     

基于农户禀赋条件的大都市郊区农户有机农业生产决策心理分析——以北京为例

随着农业污染、食品安全、环境保护等问题的日益突出,有机农业作为一种替代型农业生产方式,受到了普遍重视。中国在有机农业方面的研究更加注重宏观与中观层次,缺乏针对微观的农户心理因素的研究。农户的决策心理因素受到其禀赋条件差异的影响,文章应用社会心理学和经济学相关理论,针对农户禀赋条件对农户决策心理影响的研究表明,农户有机农业生产决策心理受到的影响随农户的禀赋条件的差异而变化,年轻、受教育程度较高、务农年限较短农户的生产行为、有机生产方式的吸纳度相对容易改变。     

农户转入土地行为及其影响因素分析——基于三峡库区427户农户的调查数据

基于三峡库区427个样本农户的调查数据,分析了目前农户转入土地的行为特征,通过建立Logistic模型对农户转入土地行为的影响因素进行了甄别,并对农户转入土地行为的主观解释进行了分析。研究表明,农户自身及家庭特征、土地资源特征、环境因素和政策因素对农户转入土地行为均有一定程度的影响。其中,非农收入所占比重、耕地面积和地理条件是影响农户是否转入土地的主要因素。