基于Logit-ISM 模型的农户节水灌溉技术采纳行为分析——以天津市为例

耿哲，曾玉珍，陈立芸

（1. 天津农学院 经济管理学院，天津 300392；2. 中国农业大学 经济管理学院，北京 100083）

近年来，随着“菜篮子”工程建设的不断推进，蔬菜已超过粮食成为我国第一大农作物。2020年，我国蔬菜播种面积为2 148.5 万hm2，产量已达74 912.9 万t。而我国是水资源严重短缺的国家，2020 年人均水资源拥有量仅为2 239.8 m3，是世界人均水资源占有量的1/4，且存在农业灌溉用水占比高但有效利用率低的问题[1]。因此，蔬菜产业高耗水的特性对我国农业灌溉水资源利用率提出了更高的要求，其节水技术的应用情况直接关系到我国资源节约型绿色农业发展的进程。然而，节水技术的推广和应用不仅依靠技术本身的成熟和政府的主导推动，更取决于其终端采用者——农户的行为响应[2]。因此，深入剖析蔬菜种植户节水灌溉技术采纳的影响因素，对保障我国蔬菜产业及整体农业稳步可持续发展具有重要意义。

农户作为独立个体，其技术选择行为受到多方面因素的影响。对此，国内外众多学者多运用逻辑回归模型、Probit 模型、Heckman 选择模型等进行了深入研究，并将影响农户采纳节水灌溉技术的诸多因素归纳为宏观因素和微观因素两个层面。宏观因素又称外因视角，基于此视角的既有文献多从水资源禀赋[3-4]、水资源价格及收费方式[5-8]、政府补贴[5-6，9-15]、技术信息环境[6-7，11-12，16]等宏观方面探讨对农户采纳节水灌溉技术的影响。微观因素又称内因视角，现有研究多从农户自身特征[5-7，10-18]、家庭生产经营特征[15，19-21]、技术认知[5-12，22]、风险偏好[23]等方面探讨对农户采纳节水灌溉技术的影响。

通过对相关文献的系统梳理可以看出，国内外学者对农户的分析较为成熟，为本研究奠定了基础。但由于各地自然禀赋、政策环境、农户自身特征等不尽相同，致使研究结果间具有较为明显的区域差异性，甚至同一影响因素对不同地区农户节水灌溉技术选择行为的影响呈反向关系。另外，现有大部分文献的研究对象均聚焦于传统农户节水技术的总体特征分析，而以蔬菜种植户为研究主体，并对其节水灌溉技术采纳行为影响因素的层级结构进行探究梳理的文献较少。

天津市地处世界最大地下水降落漏斗区，人均水资源占有量多年处于全国末位，水资源极为匮乏。同时，随着蔬菜产业的快速发展，天津市农业用水供需矛盾日益突出，已成为我国华北平原农业水资源供需矛盾极为尖锐的城市之一。本研究基于对天津市9 个涉农区的调研数据，利用二元Logit 模型和ISM 模型，深入剖析影响蔬菜种植户采纳节水灌溉技术的根源性和直接性因素，并分析影响因素间的作用路径，针对性地提出有关建议，以期为我国蔬菜产业的绿色可持续发展提供政策启示。

1 数据来源与模型构建

1.1 数据来源

课题组于2021 年4—6 月，采用“面对面”“一对一”深度访谈等田野调查方法，对天津市9 个涉农区蔬菜生产基地的蔬菜种植户进行随机问卷调查。在调研实施中，为提高调研数据的科学性和代表性，力求保证样本量与蔬菜生产规模呈正相关，只对在每户生产经营决策中起主导作用的户主进行访谈搜集数据。调研组累计获得调研问卷252 份，经过数据完整性、逻辑性等条件筛选后保留230 份有效问卷，问卷有效率为91.3%。样本分布见表1。

表1 样本区域分布情况

1.2 模型构建

1.2.1 Logit 模型

蔬菜种植户节水灌溉技术的采纳行为是典型的二元决策问题。因此，选用二元Logit 模型对蔬菜种植户节水灌溉技术采纳的影响因素进行回归分析。将蔬菜种植户是否采纳节水灌溉技术的概率视为被解释变量，采用节水灌溉技术赋值为1，未采用节水技术赋值为0，则模型的概率函数形式为：

其中xi为自变量，g（x）为x的线性组合：

对公式（1）进行Logit 变换后可得到概率函数与自变量之间的线性表达公式：

1.2.2 解释结构模型（ISM）

蔬菜种植户节水灌溉技术的采纳行为是多重影响因素共同作用的结果，这些因素之间的关系错综复杂，运用ISM 模型可对影响因素进行层级抽取，并形成层级拓扑图，从而厘清上述影响因素间的逻辑结构和递阶关系，抓取关键的影响因素。ISM 模型分析步骤如图1 所示。

图1 ISM 模型分析步骤

A为表示专家小组评价结果的原始邻接矩阵，B为加入单位矩阵的邻接相乘矩阵，通过布尔矩阵运算可得可达矩阵R，可达矩阵进行层级抽取后可得要素间层级关系，形成层级拓扑图。

2 描述性统计与变量选取

2.1 样本描述性统计分析

2.1.1 样本特征分析

统计样本中男性户主居多，占比达76.96%，劳动力年龄普遍偏大且总体平均文化程度较低，50 岁及以上人员占比72.20%，初中及以下学历占比87.80%。蔬菜种植户家庭中，专职从事蔬菜种植的劳动力人数大多集中在1～3 人，93%的蔬菜种植户家庭年收入10 万元以下。种植户间耕种面积差异较大，当年耕种面积最小的仅为0.047 hm2，最大可达7 hm2，户均种植面积为0.41 hm2。

2.1.2 节水灌溉技术应用特征

在天津田间水利基础设施不断完善的背景下，低压管灌、喷灌、滴灌已成为调研区蔬菜种植户当前主要采用的农业节水灌溉技术。低压管灌是通过铺设低压输水管道，降低灌溉水输送过程中的损耗以达到节水目的。喷灌、滴灌是通过控制灌溉水出流量、减少土壤水的蒸发和深层渗漏，提高灌溉水转化效率以达到节水目的，节水效率相比低压管灌更为高效。此外，滴灌、喷灌通过控制土壤湿度有效抑制了菜田中病虫害的滋生，降低了农药使用频率，保障了蔬菜品质。因此，本研究的节水灌溉技术专指节水效率较高的喷灌、滴灌技术。调研样本的节水灌溉技术应用概况如表2 所示。

表2 蔬菜种植户节水灌溉技术采用概况

2.2 二元Logit 模型变量选取

基于农户行为理论，结合实地调研情况及现有研究，从蔬菜种植户个体特征、家庭生产特征、水资源及水价认知特征、技术认知特征以及政策环境特征等五方面考虑选取变量，如表3 所示。

表3 变量含义及描述性统计分析

为保证变量间独立性及后续实证分析的顺利进行，本文利用SPSS 23.0 对种植户家庭特征中各连续性变量进行KMO 和Bartlett 球形度检验。结果显示，KMO 检验值为0.616＞0.5，Bartlett 球形度检验显著度为0.000，明显小于0.01。据此可知，家庭特征变量间确实存在较高的相关性，需要进行因子分析。

如表4 所示，经由正交旋转后的成分矩阵可知，务农人口占比、从事蔬菜生产的劳动力人数、家庭年收入与公因子一相关性较高。

表4 旋转后的成分矩阵

一般情况下，种植户家庭中务农人口占比越高、从事蔬菜生产的劳动力人数越多，外出打工的人数占比就越低，农业的兼业化程度就越高，加之一般情况下务农收入低于打工收入，从而导致种植户家庭的年纯收入越低。基于上述逻辑，将因子一命名为“农业兼业程度因子（f1）”。种植户所占耕地面积、耕地块数与公因子二的相关系数均在0.9 以上，且都与耕地因素息息相关，将其命名为“耕地因子（f2）”。

表5 为成分得分系数矩阵，显示了主成分因子一、因子二与各原始变量之间的相关关系，可据此得出由各原始变量表达的公因子关系式，如公式4 所示。

表5 成分得分系数矩阵

3 模型估计结果与分析

3.1 二元Logit 模型结果

为确保实证分析的可靠性，首先对自变量进行多重共线性检验，结果显示各变量容忍度均不为0，方差膨胀因子小于10 且稳定在1 左右，证明自变量间无严重的多重共线性，可进行实证分析。利用软件SPSS 23.0，采用Enter 法将上述变量带入模型，估算结果如表6 所示。模型的似然比检验卡方统计量显著性明显小于0.05，霍斯默-莱梅肖（Hosmer-Lemeshow）拟合优度检验值大于0.05，模型预测准确率达94.8%，拟合优度良好。由表6 可知，农业兼业程度因子、耕地因子、水价认知情况、了解节水技术情况、政府宣传推广力度对蔬菜种植户节水灌溉技术采纳行为具有显著性影响。

表6 蔬菜种植户节水灌溉技术选择行为影响因素模型分析结果

3.2 ISM 模型结果

令S0表示蔬菜种植户对节水灌溉技术的采纳行为，S1、S2、S3、S4、S5表示农业兼业程度因子、耕地因子、水价认知情况、了解节水技术情况、政府宣传推广力度。根据实际调研考察并咨询有关专家的基础上，初步确定5 个因素间的逻辑关系并构建邻接矩阵A。

根据邻接矩阵A，运用Matlab 软件计算得出邻接相乘矩阵B和可达矩阵R。

对可达矩阵R进行层级抽取后得到一组对抗的有向层级拓扑图，见图2。

图2 拓扑层级图

由图2 可知，水价认知情况、了解节水技术程度是影响蔬菜种植户节水灌溉技术选择的表层直接因素，农业兼业程度因子、耕地因子、政府宣传推广力度是影响蔬菜种植户节水灌溉技术选择的深层次因素。在此基础上，还可得到两条影响因素路径，路径1：政府宣传推广力度—水价认知情况、了解节水灌溉技术程度—蔬菜种植户节水灌溉技术采纳行为；路径2：农业兼业程度因子、耕地因子—水价认知、了解节水灌溉技术程度—蔬菜种植户节水灌溉技术采纳行为。

3.3 影响因素路径分析

政府对节水灌溉技术的宣传推广，是蔬菜种植户获取节水灌溉技术有关信息的重要渠道。政府通过设置宣传点、建立高效节水示范区等措施让蔬菜种植户直观、准确地感受到节水灌溉技术的优势，加深对节水灌溉技术的了解程度，增强其对节水灌溉技术的信心，进而促进蔬菜种植户采纳节水灌溉技术的积极性。

经实地调研发现，对农业兼业的蔬菜种植户而言，非农收入已成为家庭收入的重要组成部分，因此对农业的精力投入相对减弱，对节水灌溉技术和农业水价的关心程度不高，导致其采纳节水灌溉技术的意愿也并不强烈。

耕地因子是对蔬菜种植户种植规模的反映，对规模种植户而言，由于其灌溉用水需求量较大，灌溉成本较高，因此对农业水价较为敏感，当灌溉水价格提升所增加的水费高于节水灌溉技术应用成本时，蔬菜规模种植户出于经济收益的角度，会积极地采用节水灌溉技术。另外，通过与规模种植户的访谈得知，在种植设施数量较多的情况下，沿用传统灌溉技术会增加田间灌溉的人工管理成本，而喷灌、滴灌等节水灌溉技术由于固定时间内灌溉水流量较为稳定，具有良好的劳动替代效果，可为规模种植户节省一笔可观的人工费用，由此激发了规模种植户了解节水灌溉技术的内在动力，促进了节水灌溉技术的采用。

4 结论与建议

4.1 结论

本文以天津市蔬菜主产区种植户的调研数据为基础，深入分析了蔬菜种植户采用节水灌溉技术的影响因素。实证研究结果表明：

（1）蔬菜种植户的节水灌溉技术采纳受多重因素的影响。农业兼业程度因子、耕地因子、水价认知情况、了解节水技术程度、政府宣传推广力度等5 个要素对蔬菜种植户是否采用节水灌溉技术影响显著。

（2）农业兼业程度因子、耕地因子、宣传推广力度是影响蔬菜种植户选择节水灌溉技术的根源性因素，对水价认知、对节水灌溉技术的了解程度是影响蔬菜种植户节水灌溉技术选择行为的直接因素。

（3）上述因素存在着两条影响蔬菜种植户节水灌溉技术采纳的路径，路径1：政府宣传推广力度—水价认知情况、了解节水灌溉技术程度—蔬菜种植户节水灌溉技术采纳行为；路径2：农业兼业程度因子、耕地因子—水价认知、了解节水灌溉技术程度—蔬菜种植户节水灌溉技术采纳行为。

4.2 政策建议

根据上述研究结论，提出以下政策建议：

（1）引导蔬菜种植户加入生产合作组织，发挥规模化、专业化经营优势。引导蔬菜种植户加入生产合作组织以促进耕地地块集中化，扩大农地经营面积，整合土地资源，促进兼业农户向非农业户的转化和专业农户的形成，扭转非农兼业程度的不利影响。同时完善产业合作组织的服务，以园区为单位推广节水灌溉技术，发挥种植户间社会网络的示范带动效用，充分调动种植户采纳节水灌溉技术的积极性。

（2）完善农业用水价格机制。现阶段多数地区在农用灌溉水费收取制度上通常是“以电折水”，即用电费代替水费，未能充分体现水资源本身的价格。今后应结合不同区域水资源条件，分别制定不同的价格形成机制。以区域水资源生态价值和供水成本为基准，结合农业生产所需，按照种植作物种类，分别制定相应的农业灌溉用水价格，并根据实际用水量，采用阶梯水价，实现以农用水价格形成机制改革引导种植户采用高效节水灌溉技术。

（3）加大政府宣传力度，拓宽种植户获取节水灌溉技术的渠道，开展形式多样、线上线下相结合的节水技术宣传及培训。各级政府和管理部门可依托微信群、公众号、短视频APP 等线上平台，通过投放节水灌溉科普短片，实现蔬菜种植户对节水灌溉技术的“指尖”学习；线下可通过在乡镇基层设置宣传展台，定期组织种植户技术培训交流会，解答群众咨询等方式，向农户普及节水灌溉知识，提高种植户对我国水资源现状的全面准确认知，增强种植户的灌溉用水危机感，以推动高效节水技术的应用。