基于Logistic技术的农户灌溉行为选择驱动模型设计及应用

2018-09-23 06:47王亚辉
陕西水利 2018年5期
关键词:北票市水价节水

王亚辉

(辽宁省北票市龙潭水库管理处,辽宁 北票 122124)

中国是农业大国,每年为灌溉农田所消耗的水量十分巨大,约占全国总用水量的70%以上,有的干旱地区甚至达到了85%以上,加剧了水资源短缺情况。因此提高水资源的利用率,减少农业用水量迫在眉睫。在此背景下,节水灌溉技术应运而生,取得了一定效果。但是从整体的推广效果看,并没有取得预期中的成效[1]。因此为更好推广节水灌溉技术,本文以干旱缺水的辽宁省北票市作为研究区,利用基于Logistic技术的节水灌溉驱动力模型分析影响农户选择节水灌溉的驱动因子,以期促进我国农业的可持续发展[2-4]。

1 研究区概况

北票市,年平均降水量500 mm以上[6]。境内共有大凌河、小凌河两个水系,大小河流1000多条。截至2010年,北票市土地总面积441874.37 hm2,耕地面积116739.88 hm2,占土地总面积26.42%;基本农田面积达到92631.85 hm2,占土地总面积21.0%;园地面积18111.38 hm2,占土地总面积4.0%;林地面积139073.89 hm2,占土地总面积 31.5%,草地 117590.29 hm2,占土地总面积26.6%,占土地总面积32.9%[5-7]。

2 驱动模型

2.1 驱动因子分析

在建立驱动模型之前,首先利用Logistic技术对影响农户选择行为的驱动因子进行分析。Logistic技术适用于因变量为二分变量的分析,是分析农户决策行为的理想模型[8-9]。

假定要分析的变量是农户节水灌溉技术选择的行为,且是一个定性的二分变量,即选择节水灌溉技术或不选择节水灌溉技术。所以本研究的Logistic概率函数的形式为:

式中:P为农户采用节水灌溉技术的概率;M为驱动因子。当该驱动因子能够影响农户选择节水灌溉技术时,概率P的结果等于1,当该驱动因不能够影响农户选择节水灌溉技术时,概率P的结果等于0。

为方便分析,一般利用Logistic技术分析驱动因子时,都会对P进行Logit转换,即:

这样在计算时,既可以直接得到概率函数与驱动因子之间的关系。

2.2 驱动因子选取

在利用Logistic技术分析出影响辽宁省北票市农户选择行为的驱动因子后,再利用SPSS软件对数据进行共线性处理,最后按照针对性、简单性和实用性原则,假定影响农户选择节水灌技术的驱动因子有:灌溉水价、耕地面积、技术认知程度、政策制度、气候环境、农户受教育程度、灌溉技术推广程度[4]。将以上7个因子作为分析的变量指标。最终确定影响因素和变量指标,如表1所示。

表1 变量说明及描述性统计

2.3 驱动因子标准化

不同的驱动因子其取值范围和单位各不相同,因此为方便在无量纲影响下对其进行计算,需要利用DPS数据处理系统软件对辽宁省北票市的2011年到2015年的灌溉水价(M1)、耕地面积(M2)、技术认知程度(M3)、政策制度(M4)、气候环境(M5)、农户受教育程度(M6)、灌溉技术推广程度(M7)、农户选择节水灌溉的意愿(N)等变量数值进行标准化处理,如表2所示。

表2 驱动因子标准化结果

2.4 驱动模型的建立

利用DPS数据处理系统软件对辽宁省北票市A地区2011年到2015年的灌溉水价(M1)、耕地面积(M2)、技术认知程度(M3)、政策制度(M4)、气候环境(M5)、农户受教育程度(M6)、灌溉技术推广程度(M7)等7个变量与农户选择节水灌溉的意愿(N)进行逐步回归分析,然后根据分析结果建立标准化逐步回归方程,然后将其转化,最后构建影响农户选择节水灌溉技术的驱动力模型,如下:

2.5 驱动模型显著性检验

上述建立的基于Logistic技术的节水灌溉驱动力模型会随着驱动因子的增加,变量与农户决策行为选择的相关性也会相应增加,但是这并不表示驱动因子越多,模型建立的越完善,相反可能会导致驱动模型判断存在误差,并且过多的驱动因子会拖慢模型的运算速度,不利于分析驱动因子对农户决策行为的影响力度[10]。因此需要对相关系数进行调整。驱动模型调整前的相关系数为R=0.9564,调整后的驱动模型相关系为R=0.9864。

模型处在临界值0.01时,调整前后R的比较结果如下:

从比较结果中可以看出,灌溉水价、技术认知程度、政策制度、气候环境、农户受教育程度5项驱动因子是影响农户选择节水灌溉技术进行耕地灌溉的主要原因,且相关关系显著,达到了98%以上。

2.6 结果分析

在SPSS15.0软件的辅助下完成对节水灌溉驱动力模型的计算,且经过显著性检验,以上5个驱动因子达到了1%以上的显著性,允许进入模型。节水灌溉驱动力模型的驱动分析结果如表3所示。

表3 驱动分析结果

从表3中可以看出:

1)水价是影响农户选择节水灌溉技最主要的驱动因子,显著水平达到了1%,且回归系数为最大负数,表明水价与农户的选择行为成反比,即水价越高,农户越有可能选择节水灌溉技术。

2)政府的扶持力度。该项对农户选择节水灌溉技术影响达到1%的显著性水平,且回归系数为正,表明该项与农户的选择意愿成正比,即政府的扶持力度越大,农户选择节水灌溉技术的意愿就越强烈[9]。

3)灌水量对农户的决策行为有显著影响,且回归系数为正数,表明随着灌水量的增加,农户就越有可能选择节水灌溉技术,从而也在侧面反映出,水价与灌溉行为选择的关系。

4)农户对节水灌溉技术的了解程度。从图中可以看出,显著水平达到了1%,且回归系数为正,表明农户越了解节水灌溉技术,知道该技术的益处,选择该方式进行灌溉的几率就越大。

最后是区域的干旱程度。显著水平达到了1%,且回归系数为正,表明该地区越干旱,农户就越有可能选择节水灌溉技术进行灌溉。

3 结论及建议

3.1 结论

利用Logistic技术建立驱动模型,对辽宁省北票市农户选择节水灌溉驱动因子进行分析得出,按影响程度从大到小排序如下:灌溉水价>政府的扶持力度>灌水量>农户对节水灌溉技术的了解程度>地区干旱程度。

3.2 建议

1)合理调整水价。从上述的描述中知道水价越高,农户越会选择节水灌溉。因为这会为他们节省更多的灌溉成本,也就意味着他们能获得更多的利润,也就是水价排在影响第一位的原因。但是在调整水价的过程中,要掌握好尺度,不可过高也不可过低,否则不会产生有效的作用。因此这就需要水务部门根据当地的实际情况,找到水价临界值,采用节水灌溉技术后农户获取的利益大于成本,才会有更大的几率选择节水灌溉技术。

2)加大政府的扶持力度。农户是灌溉的主体,节水技术的推广与实现,离不开农户的参与。因此政府需要做的就是调动农户选择节水灌溉的积极性。一方面加强引导工作,增加宣传力度,加强农户对节水灌溉技术的认识,构建有效的鼓励机制。另一方面要制定和颁布合理的优惠政策,帮助农户尽可能的节省灌溉成本,通过补贴帮助经济条件不好的农户选择节水灌溉技术。

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