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    農(nóng)戶種植決策感知與行為決策差異分析
    ——基于江漢平原的實證研究

    2016-10-27 08:12:57黃瑪蘭李曉云袁夢燁劉念張翅羅碧霞
    關(guān)鍵詞:棉花作物決策

    黃瑪蘭,李曉云*,袁夢燁,劉念,張翅,羅碧霞

    (1. 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院,湖北 武漢 430070;2. 武漢市蔡甸區(qū)成功現(xiàn)代都市農(nóng)業(yè)發(fā)展區(qū)管委會,湖北 武漢 430108)

    農(nóng)戶種植決策感知與行為決策差異分析
    ——基于江漢平原的實證研究

    黃瑪蘭1,李曉云1*,袁夢燁1,劉念1,張翅2,羅碧霞1

    (1. 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院,湖北 武漢 430070;2. 武漢市蔡甸區(qū)成功現(xiàn)代都市農(nóng)業(yè)發(fā)展區(qū)管委會,湖北 武漢 430108)

    以江漢平原為例,基于行為理論在農(nóng)戶行為決策研究中的應(yīng)用,采用二元Logistic回歸模型分析影響農(nóng)戶作物種植決策的因素,并比較分析了農(nóng)戶作物選擇決策感知與決策行為之間的差異及其原因。結(jié)果表明,行為意愿對行為有很強的預(yù)測作用。農(nóng)戶感知重要的經(jīng)濟效益、產(chǎn)量保障及家庭財富因素對農(nóng)戶種植決策行為影響顯著;農(nóng)戶感知不重要的種植技術(shù)及種植補貼因素對農(nóng)戶種植決策行為影響不顯著。但樣本中農(nóng)戶作物選擇決策感知與實際決策影響因素不一致的現(xiàn)象也普遍存在。農(nóng)戶感知重要的灌排條件因素未通過農(nóng)戶行為決策模型顯著性檢驗;并且感知與行為決策顯著性因子的重要性排序存在較大差異。因此,在農(nóng)戶感知與行為決策存在差異的情況下,政府在引導(dǎo)種植結(jié)構(gòu)調(diào)整時不僅要注重行為決策的影響,更要深入了解農(nóng)戶種植結(jié)構(gòu)調(diào)整偏好及調(diào)整意愿,促使農(nóng)戶偏好及意愿與行為決策在更大程度上達(dá)成一致,讓農(nóng)戶在種植結(jié)構(gòu)調(diào)整中獲得更大滿足感和幸福感。

    作物選擇;感知;行為決策;農(nóng)戶

    黃瑪蘭, 李曉云, 袁夢燁, 劉念, 張翅, 羅碧霞. 農(nóng)戶種植決策感知與行為決策差異分析——基于江漢平原的實證研究[J].農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究, 2016, 37(5): 892-901.

    Huang M L, Li X Y, Yuan M Y, Liu N, Zhang C, Luo B X. Differences between farmers’ perception and behavior decisions on crop planting: An empirical study of Jianghan Plain[J]. Research of Agricultural Modernization, 2016, 37(5): 892-901.

    農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和農(nóng)村經(jīng)濟社會發(fā)展的必然選擇。農(nóng)戶作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體,其作物種植決策及變化是誘發(fā)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)變動的微觀基礎(chǔ)。影響農(nóng)戶生產(chǎn)決策及調(diào)整的因素眾多,種植意愿作為種植決策行為的先導(dǎo),對農(nóng)戶的實際決策行為具有指導(dǎo)作用。認(rèn)知心理學(xué)理論認(rèn)為,人們的信念決定其偏好,進(jìn)一步又決定其決策和行為。從農(nóng)戶產(chǎn)生種植意愿,到實際發(fā)生種植決策行為,受多種因素影響,可能導(dǎo)致最終種植決策行為與種植意愿存在差異。研究農(nóng)戶的種植意愿感知與種植決策行為差異的影響因素及其影響程度,對揭示我國農(nóng)戶主觀感知與決策行為特征、更有針對性地采取措施激勵農(nóng)戶做出有利于結(jié)構(gòu)調(diào)整的作物種植決策,提高農(nóng)戶在作物決策過程中的主觀滿意度與認(rèn)同度,進(jìn)而更加和諧地推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革具有重要的現(xiàn)實意義。

    目前國內(nèi)學(xué)者對感知理論與實證的研究主要從消費者行為學(xué)、社會心理學(xué)及計劃行為理論等視角入手,研究消費者感知價值與消費行為[1]、食品安全風(fēng)險感知與購買行為[2]、旅游感知價值與再消費行為[3]、認(rèn)知與行為響應(yīng)[4]。而關(guān)于農(nóng)戶感知與行為決策的研究主要包括感知影響因素、感知對行為決策的影響、感知與適應(yīng)性行為分析及感知與行為的一致性檢驗等方面。郭玲霞等[5]認(rèn)為居住時間、受教育程度、社會資本等是影響農(nóng)民環(huán)境感知的主要因素。李莎莎等[6]認(rèn)為自身特點、家庭資源稟賦特征、外部環(huán)境對農(nóng)戶的測土配方施肥技術(shù)認(rèn)知具有顯著影響。感知因素將會對行為決策產(chǎn)生何種影響?學(xué)者分別研究了感知對農(nóng)業(yè)技術(shù)采納[7-8]、農(nóng)戶品牌行為[9]、農(nóng)藥施用行為[10]等的影響。對感知與適應(yīng)性行為的研究大多從自然資源稟賦入手,在一定程度上表明了自然條件是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)賴以進(jìn)行的基礎(chǔ)。眾多學(xué)者研究了氣候變化感知與適應(yīng)性行為研究[11]。趙雪雁和薛冰[12]研究了干旱區(qū)內(nèi)陸河流域農(nóng)戶對水資源緊缺的感知及適應(yīng)策略。農(nóng)戶感知與行為決策不一致的現(xiàn)象也時常發(fā)生。王常偉和顧海英[13]對農(nóng)戶環(huán)境認(rèn)知與行為決策及其一致性進(jìn)行了檢驗。趙麗平等[14]認(rèn)為農(nóng)戶的生態(tài)養(yǎng)殖認(rèn)知和行為決策的相關(guān)性很弱,呈現(xiàn)出較強的不一致性,且各影響因素對農(nóng)戶生態(tài)養(yǎng)殖認(rèn)知和行為的影響程度存在明顯的差異。

    國內(nèi)關(guān)于農(nóng)戶種植決策的研究文獻(xiàn)較多,主要包括農(nóng)戶新技術(shù)采納[15-16]、種植決策影響因素[17-20]、土地規(guī)模[21]與農(nóng)戶經(jīng)營行為[22]的關(guān)系等研究。這些文獻(xiàn)從不同角度研究了農(nóng)戶種植行為決策,但是大多數(shù)研究忽視了農(nóng)戶主觀感知對農(nóng)戶種植決策的影響,農(nóng)戶作物種植決策感知與行為差異方面的研究文獻(xiàn)不多見。本文以計劃行為理論和農(nóng)戶行為理論為理論依據(jù),選取江漢平原樣本農(nóng)戶為調(diào)查對象,對農(nóng)戶作物選擇決策感知與行為差異進(jìn)行深入研究,采用二元Logistic回歸模型,分析影響農(nóng)戶種植決策行為的主要因素,探索農(nóng)戶作物種植決策感知與行為差異形成的主要原因,為農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革形勢下的農(nóng)作物種植布局和結(jié)構(gòu)調(diào)整提供理論依據(jù)和決策參考。

    1 行為理論及其在農(nóng)戶行為決策研究中應(yīng)用

    1.1計劃行為理論

    計劃行為理論[23]認(rèn)為個體的行為意圖是預(yù)測行為的最好方法。個體的行為意圖受到行為態(tài)度、行為主觀規(guī)范和感知行為控制等變量的影響,該理論通過對行為態(tài)度、行為意圖與行為關(guān)系的研究,揭示了行為與態(tài)度之間的關(guān)系(圖1)。該理論自1985年提出以來,在社會心理學(xué)和消費者行為學(xué)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[24],由于農(nóng)業(yè)決策和社會心理學(xué)之間聯(lián)系緊密,計劃行為理論模型也被農(nóng)業(yè)經(jīng)濟學(xué)者將其運用到農(nóng)業(yè)研究領(lǐng)域[25]。Gasson[26]早在1973年就將農(nóng)民行為決策中的目標(biāo)、價值和農(nóng)民非經(jīng)濟因素進(jìn)行了分類,并把它們作為理性模型的一個補充部分。劉克春[27]借鑒該理論研究了農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)決策行為的形成機制和過程,預(yù)測了農(nóng)戶的農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為。眾多的行為理論證明了行為態(tài)度和目標(biāo)是影響行為的中介變量[28],該理論為本研究建立農(nóng)戶感知與行為決策之間的關(guān)聯(lián)提供了理論依據(jù)。

    圖1 計劃行為理論模型Fig. 1 Model of planned behavior theory

    1.2農(nóng)戶行為理論

    農(nóng)戶行為理論起源于傳統(tǒng)經(jīng)濟學(xué)理論對農(nóng)戶經(jīng)濟行為分析的局限性。農(nóng)戶行為研究的經(jīng)典理論始于亞當(dāng)·斯密和卡爾·馬克思兩位集大成者[29]。目前對農(nóng)戶行為理論的研究主要有三大學(xué)派:一是以美國經(jīng)濟學(xué)家舒爾茨為代表的“理性小農(nóng)說”;二是以前蘇聯(lián)著名經(jīng)濟學(xué)家恰亞諾夫為代表的“自給小農(nóng)說”;三是以加州大學(xué)洛杉磯分校的黃宗智為代表的歷史學(xué)派。我國農(nóng)戶行為研究始于20世紀(jì)80年代中后期,盧邁和戴小京[30]通過對農(nóng)戶經(jīng)濟行為分析指出,農(nóng)戶作為獨立的經(jīng)濟實體其決策目標(biāo)具有收入增長和收入穩(wěn)定的雙重性。林毅夫[31]認(rèn)為中國農(nóng)戶的理性行為是效用最大化而非物質(zhì)利益最大化,個人效用的滿足也不是完全針對自己的,當(dāng)個人利他行為所帶來的滿足感大于為此付出的代價,理性的個人也會選擇利他,是一種外部限制下的理性行為。本研究主要借鑒該理論分析影響農(nóng)戶作物種植決策行為的主要因素。

    2 研究方法

    2.1數(shù)據(jù)來源與因素選擇

    本研究于2015年4月9-20日實地調(diào)研走訪了江漢平原的仙桃、漢川、武漢郊區(qū)蔡甸等地,共調(diào)研了8個行政村60個村民小組。從每個村民小組隨機抽取5個農(nóng)戶家庭,另外每個行政村增加1戶有村干部的農(nóng)戶家庭為調(diào)查對象,共收集問卷308份,其中有效問卷 278份,問卷有效率90.26%。

    調(diào)查問卷主要內(nèi)容有:1)農(nóng)戶家庭基本情況,包括家庭總?cè)丝凇⑥r(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量、家庭收入結(jié)構(gòu)及比例、家庭兼業(yè)程度等;2)農(nóng)戶目前生產(chǎn)經(jīng)營情況,包括耕地利用類型及數(shù)量、作物播種面積及種植模式、作物勞動力投入情況、作物成本收益情況、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險與防范;3)農(nóng)戶作物種植類型變化與數(shù)量;4)農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)政策與農(nóng)業(yè)技術(shù)的認(rèn)知。

    結(jié)合已有文獻(xiàn)與問卷預(yù)調(diào)研情況,設(shè)定農(nóng)戶作物選擇決策考慮的17個主觀感知因素,分別為:土壤肥力及營養(yǎng)狀況、灌排條件、農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害、產(chǎn)量保障、銷售價格、種植成本、品種因素、家庭勞動力、效仿鄰里、種植習(xí)慣、種植技術(shù)、家庭養(yǎng)殖業(yè)規(guī)模、可否參與訂單農(nóng)業(yè)、種植補貼、銷路、經(jīng)濟效益、家庭財富。

    2.2感知與行為決策差異分析方法

    通過賦值評分對農(nóng)戶作物種植決策影響因素的感知數(shù)據(jù)進(jìn)行排序分析。具體計算步驟為:首先,農(nóng)戶通過主觀感知篩選了影響作物選擇決策的所有因素,并按重要性進(jìn)行排序,1表示第一影響因素,2表示第二影響因素,依此類推。其次,分別對這17個因素按降序進(jìn)行賦值,第一影響因素賦值17分,第二影響因素賦值16分,依此類推,農(nóng)戶未選擇的因素賦值0分。最后,計算每個影響因素的總分及選擇農(nóng)戶數(shù),并按得分進(jìn)行降序排列。采用列表比較法對農(nóng)戶主觀感知與實際行為決策影響因素差異進(jìn)行分析,驗證農(nóng)戶主觀感知與實際行為決策影響因素類別和影響程度的差異。

    2.3農(nóng)戶種植行為決策模型

    Logistic 回歸是針對因變量為定性變量的回歸分析,是分析微觀個體意愿、行為決策及其影響因素的理想模型。本文因變量是農(nóng)戶種植行為是否發(fā)生某一方向上的改變,是一個定性二分類變量,若農(nóng)戶種植行為向某一方向發(fā)生改變,因變量為 1,若農(nóng)戶種植行為未向某一方向發(fā)生改變,因變量為0。在樣本區(qū),水稻是傳統(tǒng)作物,玉米則是近年來擴種速度較快的作物,為比較農(nóng)戶感知在這兩種作物選擇行為上的差異,即使棉花改種水稻的樣本量較小,還是選擇了棉花改種玉米及棉花改種水稻的農(nóng)戶類型作為實證分析的因變量。模型自變量包括數(shù)值變量與虛擬變量。本文使用SPSS 17. 0 軟件,采用向后篩選法進(jìn)行回歸。

    通常學(xué)者認(rèn)為,農(nóng)戶作物選擇決策受農(nóng)戶個人特征、家庭特征、資源稟賦、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、成本收益、技術(shù)與政策制度、種植習(xí)慣、風(fēng)險偏好等因素的影響。為了驗證農(nóng)戶種植決策感知與決策行為之間是否存在差異,本文以農(nóng)戶感知排序結(jié)果為依據(jù),分別選取農(nóng)戶普遍感知重要的因素以及極其不重要的因素,從問卷調(diào)查資料中選取相應(yīng)變量帶入Logistic模型進(jìn)行回歸分析。

    3 結(jié)果與分析

    3.1樣本統(tǒng)計特征分析

    從樣本農(nóng)戶基本特征來看(表1),男性略多,占樣本的59%,這與農(nóng)村中男性通常是具有“決策權(quán)”的戶主相一致。年齡范圍為31-82歲,被調(diào)查者的年齡段主要集中于40歲以上。僅有2人常年種地的家庭約占72%,反映了目前農(nóng)村的一個普遍現(xiàn)象:年輕人大多外出務(wù)工,年齡較大者留在農(nóng)村務(wù)農(nóng),且文化程度多為初中及以下,約占93%。家庭耕地面積0.67-1.00 hm2居多,占62%,反映了江漢平原地區(qū)以農(nóng)戶小規(guī)模家庭經(jīng)營為主的特征。家庭非農(nóng)收入比例集中在30%以下,占69%,主要經(jīng)濟收入來源為農(nóng)業(yè)收入。農(nóng)戶家庭撫養(yǎng)人數(shù)為1-2人,占比50%。農(nóng)戶務(wù)農(nóng)年限集中在21-50 a,大多數(shù)樣本農(nóng)戶有多年豐富的農(nóng)業(yè)種植經(jīng)驗。近兩年,88%的樣本農(nóng)戶進(jìn)行了種植結(jié)構(gòu)調(diào)整,反映出該地區(qū)種植結(jié)構(gòu)變化頻繁。82%的農(nóng)戶沒有接受過任何農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn),反映出農(nóng)業(yè)科技在農(nóng)村發(fā)展相對滯后的特征。

    3.2江漢平原種植現(xiàn)狀分析

    3.2.1農(nóng)戶作物種植現(xiàn)狀 2014年樣本農(nóng)戶種植的大田作物類型有玉米、水稻、棉花、油菜、麥類(包括大麥和小麥)、瓜類(包括西瓜、甜瓜和南瓜)、雜糧(包括芝麻和黃豆)等。從農(nóng)戶各作物播種面積及其比例來看,飼料玉米、水稻、棉花、甜玉米的播種面積排在前四位,分別為85.52、77.24、62.14和14.32 hm2,占比分別達(dá)30.80%、27.82%、22.38%和5.16%,4種作物播種面積之和占農(nóng)戶作物總播種面積的86.16%(表2)。

    表1 樣本農(nóng)戶基本特征分析Table 1 Basic characteristics of surveyed farmers

    表2 調(diào)查樣本農(nóng)戶各種作物播種面積戶數(shù)與相關(guān)統(tǒng)計Table 2 Summary of the crop area and household numbers of the surveyed farmers

    圖2 樣本農(nóng)戶2013-2015年作物播種面積變化情況Fig. 2 Changes of crop area of sampled farmers from 2013 to 2015

    3.2.2農(nóng)戶作物種植變化 2013年樣本農(nóng)戶水稻、玉米、油菜、雜糧、棉花播種面積分別為74.44、53.46、8.41、7.22和101.60 hm2,其它作物33.30 hm2。經(jīng)過2013-2015年作物選擇變化,樣本區(qū)域共調(diào)增作物播種面積91.64 hm2,共調(diào)減作物播種面積93.25 hm2(圖2)。農(nóng)戶主要調(diào)增了玉米、水稻、雜糧、油菜播種面積,調(diào)增面積分別為77.78、3.87、3.77和2.93 hm2,分別占2013年各自作物總播種面積的145.51%、5.19%、52.17%和34.87%;主要調(diào)減了棉花播種面積,調(diào)減面積達(dá)92.00 hm2,占2013年棉花播種面積的90.56%。對農(nóng)戶作物調(diào)整方向的進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),當(dāng)?shù)刂饕淖魑镎{(diào)整方向是棉花改種玉米、水稻、油菜、雜糧作物(表3)。2013-2015年農(nóng)戶棉花改種玉米、水稻、油菜、雜糧作物面積分別為72.80、4.56、4.89和3.76 hm2,分別占2013年棉花播種面積的71.65%、4.49%、4.81%和3.70%;改種戶數(shù)分別為258、25、19和 21戶。由此樣本區(qū)域主要種植模式由單季水稻、單季棉花轉(zhuǎn)變?yōu)閱渭居衩住渭舅炯坝衩?雜糧(油菜、小麥)、油菜(小麥)-水稻、玉米-甜瓜-晚甜玉米等種植模式。

    表3 樣本農(nóng)戶主要農(nóng)作物變化趨勢Table 3 Trend of crop area changes of the sampled farmers

    3.3農(nóng)戶決策感知因素排序

    本文將農(nóng)戶的感知因素賦值評分,作為農(nóng)戶作物選擇決策影響因素重要性感知排序依據(jù),計算結(jié)果見表4。結(jié)果表明,選擇經(jīng)濟效益、家庭勞動力、銷售價格、產(chǎn)量保障、銷路、灌排條件、種植習(xí)慣、家庭財富等8個因素的農(nóng)戶數(shù)分別有134、92、86、35、28、23、23和17戶,占總農(nóng)戶數(shù)的86.05%,賦值評分值占總評分值的86.58%,均超過85%的比例。這表明,樣本農(nóng)戶主觀感知的種植決策主要影響因素在85%以上程度能夠通過這8個因素來解釋。因此,本文將以上8個因素設(shè)定為農(nóng)戶感知的對其作物選擇決策具有重要影響的因素,為避免指標(biāo)的重復(fù)性,剔除銷路及銷售價格因素,剩下6個重要感知因素。

    表4 樣本農(nóng)戶作物種植變化的感知因素排序Table 4 Factor ranking for farmers’ perception on crop planting choices

    從農(nóng)戶感知排序結(jié)果來看,農(nóng)戶普遍認(rèn)為可否參與訂單農(nóng)業(yè)、種植技術(shù)、種植補貼、家庭養(yǎng)殖業(yè)規(guī)模因素對種植決策影響甚微,分別僅有3、3、2和1戶農(nóng)戶認(rèn)為這四個因素會對其種植決策產(chǎn)生影響,從中選取農(nóng)戶認(rèn)為不重要的種植技術(shù)和種植補貼因素。以此為依據(jù),對篩選出的8個因素分別設(shè)置相對應(yīng)的1-3個決策變量,共14個變量帶入Logistic模型進(jìn)行回歸分析(表5)。

    3.4農(nóng)戶決策行為的影響因素分析

    農(nóng)戶差異化的作物種植決策在影響因素、影響程度、因素作用方向及顯著性方面存在差異(表6)。這些因素共同作用,形成樣本區(qū)域新的種植模式及種植結(jié)構(gòu)。

    家庭總收入是決定農(nóng)戶向不同方向調(diào)整種植結(jié)構(gòu)的共同因素。家庭總收入對不同類型農(nóng)戶具有負(fù)向影響。說明在其它條件不變的情況下,家庭經(jīng)濟狀況越差,農(nóng)戶越傾向于改種能提高收入的作物,如棉花改種玉米或水稻。隨著湖北省近年來棉花種植效益比較優(yōu)勢減弱,國家棉花儲備補貼政策變化,農(nóng)戶逐漸縮減棉花種植面積,擴大玉米和水稻種植面積。同時,從Exp(B)值可以看出,棉花改種玉米和水稻農(nóng)戶的發(fā)生比分別為原來的0.514、0.354倍,說明家庭經(jīng)濟狀況越差的農(nóng)戶越愿意棉花改種玉米。

    作物調(diào)整方向不同的農(nóng)戶,其作物種植決策除了受家庭總收入因素的共同影響,還受其他因素的影響。棉花改種玉米是樣本區(qū)域種植結(jié)構(gòu)調(diào)整的主要方向,農(nóng)戶種植行為還受玉米單位凈收益、復(fù)種指數(shù)及棉花單位凈收益的影響,且都具有顯著正向影響。表明在其它條件不變的情況下,玉米單位面積凈收益越高,農(nóng)戶越傾向于棉花改種玉米。復(fù)種指數(shù)越高,農(nóng)戶越傾向于棉花改種玉米。棉花單位凈收益對棉花改種玉米農(nóng)戶具有正向影響,這與理論預(yù)期不一致,通過分析實地調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)樣本中有31戶(占比11%)農(nóng)戶同時種植了棉花和玉米,棉花單位凈收益大于玉米單位凈收益。但70%棉花已改種玉米農(nóng)戶的樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果顯示,棉花單位凈收益小于玉米單位凈收益。

    表5 農(nóng)戶感知因素與行為決策影響因素匹配表Table 5 Influencing factors of farmers’ perception and behavior decisions

    表6 Logistic模型參數(shù)估計與偏相關(guān)系數(shù)Table 6 Estimated parameters of the Logistic model and partial correlation coefficients

    棉花改種水稻農(nóng)戶還受農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量、水稻單位凈收益、耕地面積、戶主文化程度、家庭撫養(yǎng)比的影響,且后兩者具有顯著負(fù)向影響。說明在其它條件不變的情況下,戶主文化程度越低,越傾向于棉花改種水稻。家庭撫養(yǎng)比越低,農(nóng)戶越愿意棉花改種水稻。水稻單位凈收益越高,農(nóng)戶越傾向于棉花改種水稻,獲取最大化經(jīng)濟效益。耕地面積越多,農(nóng)戶越傾向于棉花改種水稻。家庭農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量對棉花改種水稻農(nóng)戶具有正向影響,這與理論預(yù)期不一致。這可能是由于當(dāng)農(nóng)戶減少棉花后,在考慮選擇種玉米還是水稻時,如果家庭現(xiàn)有農(nóng)業(yè)勞動力越多則可能選擇種植需要勞動力較多的水稻。

    偏相關(guān)系數(shù)是描述自變量相對重要性的常用指標(biāo),其絕對值越大,偏相關(guān)程度越大,對因變量的影響越重要。在多元回歸分析中,為避免個別變量波動導(dǎo)致自變量重要程度發(fā)生改變,王海燕等[35]通過考察農(nóng)業(yè)政策對糧食產(chǎn)量的影響后,建議當(dāng)自變量超過兩個時,采用偏相關(guān)系數(shù)來判斷自變量的相對重要性。棉花改種玉米農(nóng)戶的顯著性因子中,棉花單位凈收益、家庭總收入、玉米單位凈收益、復(fù)種指數(shù)的偏相關(guān)系數(shù)依次為0.367、-0.212、0.157和0.073 (表6)。按照偏相關(guān)系數(shù)的絕對大小比較,影響棉花改種玉米農(nóng)戶種植決策的自變量重要程度排列依次為:棉花單位凈收益〉家庭總收入〉玉米單位凈收益〉復(fù)種指數(shù)。棉花改種水稻農(nóng)戶的顯著性因子中,水稻單位凈收益、戶主文化程度、農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量、家庭撫養(yǎng)比、耕地面積、家庭總收入的偏相關(guān)系數(shù)依次為0.176、-0.110、0.097、-0.083、0.044和-0.030。因此影響棉花改種玉米農(nóng)戶種植決策的自變量重要程度排列依次為:水稻單位凈收益〉戶主文化程度〉農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量〉家庭撫養(yǎng)比〉耕地面積〉家庭總收入。

    3.5農(nóng)戶感知與決策行為差異及原因分析

    3.5.1農(nóng)戶感知與決策行為差異分析 行為意愿(感知)對行為有很強的預(yù)測作用(表7)。農(nóng)戶感知作物選擇決策影響因素越重要,對農(nóng)戶實際決策行為影響越顯著,農(nóng)戶感知對實際決策行為具有較強的導(dǎo)向性。這也進(jìn)一步證實了計劃行為理論中的“意愿指引行動的實際發(fā)生”。經(jīng)濟效益、產(chǎn)量保障及家庭財富感知引導(dǎo)農(nóng)戶行為決策,而通過分析回歸模型顯著性因子發(fā)現(xiàn),棉花改種玉米與棉花改種水稻農(nóng)戶作物種植決策均受其影響。并且,農(nóng)戶經(jīng)濟效益感知因素重要性排序與實際行為決策顯著性因素排序相一致,重要性排序均位列第1。同時,通過Logistic模型驗證發(fā)現(xiàn),種植技術(shù)及種植補貼因素對農(nóng)戶作物選擇決策影響不顯著,與農(nóng)戶感知相一致。

    表7 農(nóng)戶感知因素與實際行為決策因素重要性排序Table 7 Rankings for influencing factors of farmers’ perception and behavior decision

    然而,樣本中農(nóng)戶作物選擇決策感知與實際決策影響因素不一致的現(xiàn)象也普遍存在。這種差異表現(xiàn)在兩個方面:一是感知影響因素與實際行為決策影響因素不一致。例如,無論是已有文獻(xiàn)研究還是本文農(nóng)戶感知排序結(jié)果,都表明灌排條件是影響農(nóng)戶作物選擇決策的重要因素,然而本文Logistic回歸結(jié)果顯示,漬澇地面積比例因素對兩種類型的樣本農(nóng)戶行為決策影響均不顯著。家庭勞動力及種植習(xí)慣感知僅對棉花改種水稻農(nóng)戶決策行為具有引導(dǎo)作用,對棉花改種玉米的農(nóng)戶影響不顯著。二是在感知因素與實際行為決策因素一致的情況下,兩者之間的重要性排序存在差異。例如,農(nóng)戶感知產(chǎn)量保障將對其作物選擇決策產(chǎn)生重要影響,但在實際行為決策過程中,復(fù)種指數(shù)與耕地面積因素對兩種類型的農(nóng)戶影響程度均較小,重要性排序均靠后。農(nóng)戶感知家庭財富因素對其作物選擇決策影響排序靠后,但是在實際行為決策過程中,家庭總收入對棉花改種玉米農(nóng)戶具有重要影響,重要性排序位列第2。

    3.5.2農(nóng)戶感知與決策行為差異原因分析 感知影響因素與實際行為決策影響因素不一致。灌排條件感知與實際行為決策存在差異。灌排條件屬于農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施范疇,具有公共物品屬性,一般情況下,單個農(nóng)戶很難對其進(jìn)行大的改造。因此,農(nóng)戶雖然主觀感知灌排條件對其作物決策具有重要影響,客觀上卻難以改變目前的灌溉設(shè)施條件,只能在現(xiàn)有的灌排條件基礎(chǔ)上做出作物種植決策。并且除少數(shù)地塊外村落內(nèi)的農(nóng)戶灌排條件基本一致,但是農(nóng)戶的作物選擇決策也存在差異,這在一定程度上也表明灌排條件不是影響農(nóng)戶作物決策行為的主要因素。

    感知因素與實際行為決策因素重要性排序存在顯著差異。這可能主要與農(nóng)戶作物結(jié)構(gòu)調(diào)整方向存在差異有關(guān)(表7)。例如,家庭勞動力感知因素在實際種植決策中僅對棉花改種水稻農(nóng)戶具有顯著影響。主要原因可能是水稻相比玉米而言,水稻需要更精細(xì)的田間管理,需要耗費更多的勞動力及工時,所以對于改種水稻的農(nóng)戶來說,感知和實際種植決策更容易取得一致。種植習(xí)慣感知因素僅對棉花改種水稻農(nóng)戶的實際種植決策產(chǎn)生影響,玉米是近年來擴種速度較快的作物,而水稻是該地區(qū)的傳統(tǒng)作物,文化程度越低的農(nóng)戶越傾向于種植技術(shù)簡單、種植經(jīng)驗豐富的水稻。家庭財富感知因素重要性排序僅與棉花改種水稻農(nóng)戶實際種植決策相一致。家庭收入是兩種類型農(nóng)戶調(diào)整作物方向的共同決定因素,但對不同類型農(nóng)戶調(diào)整方向影響的重要性存在顯著差異,對棉花改玉米農(nóng)戶決策的影響大于棉花改水稻的農(nóng)戶。在一定程度表明家庭收入越高,農(nóng)戶越傾向于改種玉米,獲取更高的經(jīng)濟收益,究其原因可能是由于家庭收入越高,非農(nóng)收入比例越大,當(dāng)家庭農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量減少,越偏向于種植勞動力用工相對較少的玉米,但這個邏輯仍需要進(jìn)一步驗證。

    4 結(jié)論與建議

    農(nóng)戶主觀感知對實際種植決策有較強的導(dǎo)向性和影響力,農(nóng)戶主觀感知影響因素越重要,對農(nóng)戶實際作物選擇決策行為影響越顯著。農(nóng)戶對經(jīng)濟效益、產(chǎn)量保障及家庭財富因素的主觀感知引導(dǎo)農(nóng)戶行為決策,通過Logistic模型驗證表明,作物單位凈收益、復(fù)種指數(shù)、耕地面積、家庭總收入等因素通過了不同類型農(nóng)戶作物種植決策顯著性檢驗。但是,在農(nóng)戶感知影響因素與實際行為決策影響因素相一致的前提下,除了經(jīng)濟效益感知因素重要性排序與Logistic回歸模型顯著性因子重要性排序相一致外,其他因素均存在重要性排序差異。另外,本研究發(fā)現(xiàn)部分農(nóng)戶主觀感知影響因素與實際種植決策影響因素之間存在差異。農(nóng)戶主觀感知對其作物選擇決策重要的影響因素,全部或部分未通過農(nóng)戶行為決策分析的Logistic回歸模型顯著性檢驗,如灌排條件、家庭勞動力及種植習(xí)慣因素。

    農(nóng)戶主觀感知與實際行為決策相一致的因素,是政府部門比較容易采取措施的方面,稍加引導(dǎo)和激勵就能達(dá)到優(yōu)化種植結(jié)構(gòu)的目的。農(nóng)戶是理性的生產(chǎn)者,經(jīng)濟效益是農(nóng)戶選擇作物時首要考慮的因素,政府應(yīng)加大科研投入,引進(jìn)和培育新品種及經(jīng)濟效益高的作物,加大農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施投入,改善如農(nóng)田道路、排灌設(shè)施為主的大型農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施條件,減少農(nóng)民農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的物質(zhì)投入費用,提高農(nóng)戶種植效益。為保障糧食產(chǎn)量,政府應(yīng)采取加快土地確權(quán)進(jìn)程,推進(jìn)土地適度規(guī)?;?jīng)營,調(diào)動農(nóng)民生產(chǎn)積極性提高復(fù)種指數(shù)等措施。同時,政府應(yīng)引導(dǎo)家庭經(jīng)濟收入較高的農(nóng)戶積極參與種植結(jié)構(gòu)調(diào)整,發(fā)揮其在作物結(jié)構(gòu)調(diào)整中的示范作用,以及應(yīng)千方百計增加農(nóng)民收入,特別要提高主要依賴于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的農(nóng)戶的收入水平,推動種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化。

    針對感知與實際行為決策,以及由于農(nóng)戶作物調(diào)整方向上的不同導(dǎo)致感知因素重要性排序與實際行為決策顯著性因素排序存在差異的因素,政府在引導(dǎo)種植結(jié)構(gòu)調(diào)整時不僅要注重行為決策的影響,更要深入了解農(nóng)戶種植結(jié)構(gòu)調(diào)整偏好及意愿,采取相對應(yīng)的激勵措施,促使農(nóng)戶偏好及意愿與實際行為決策在更大程度上達(dá)成一致,讓農(nóng)戶在種植結(jié)構(gòu)調(diào)整決策中,體會由此帶來的主觀滿足感和幸福感。政府可以通過大力提高農(nóng)民受教育水平,加強對農(nóng)民新事物接受能力和適應(yīng)性措施的教育,從而增強農(nóng)戶獲取信息、知識及技術(shù)采用的能力,為農(nóng)民主動適應(yīng)農(nóng)業(yè)發(fā)展新機遇創(chuàng)造條件。

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    [34] 陳艷紅, 胡勝德. 農(nóng)戶優(yōu)質(zhì)稻米種植意愿分析——基于黑龍江省359個普通水稻種植戶的調(diào)查[J]. 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟, 2014(10): 106-110.

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    [35] 王海燕, 楊方廷, 劉魯. 標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)與偏相關(guān)系數(shù)的比較與應(yīng)用[J]. 數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究, 2006, 23(9): 150-155.

    Wang H Y, Yang F T, Liu L. Comparison and application of standardized regressive coefficient and partial correlation coefficient[J]. The Journal of Quantitative and Technical Economics, 2006, 23(9): 150-155.

    (責(zé)任編輯:童成立)

    Differences between farmers’ perception and behavior decisions on crop planting: An empirical study of Jianghan Plain

    HUANG Ma-lan1, LI Xiao-yun1, YUAN Meng-ye1, LIU Nian1, ZHANG Chi2, LUO Bi-xia1
    (1. College of Economics and Management, Huazhong Agricultural University, Wuhan, Hubei 430070, China;2. Chenggong Management Committee of Urban Agriculture Development, Wuhan, Hubei 430108, China)

    This case study derived from the behavior theory, and focused on farmers’ perception and action gaps for crop changes. A Logistic regression model was used to analyze the factors that affected farmers’ crop planting decision,and which had been compared to the perceived factors identified by an earlier survey. Results showed that behavioral intention had a strong predictive effect on farmers’ behaviors, and inconsistencies between farmers’ perception and crop planting action had been observed as well. Important factors such as economic benefits, crop production and family wealth imposed a significant impact on farmers’ decision making; and some perceived unimportant factors, including planting technology and subsidies, consistently had little impact on farmers’ crop decisions. Perceived important factors,irrigation system, had no effects on farmers’ crop decisions. There were gaps of the relative importance for the factors affecting farmers’ perception and behavior decision. In consideration of those differences the government should not only pay attention to the decision-making behaviors, but also to farmers’ p

    and willingness to crop decisions,thus increase consistency between farmers’ perception and their behaviors which may enhance the satisfaction and happiness of farmers during decision making process.

    crop decision; perception; behavior decision; farmers

    National Natural Science Foundation of China (71203073); the Foundation for Humanities and Social Sciences of Ministry of Education of China (12YJC630105).

    LI Xiao-yun, E-mail: lixiaoyun@mail.hzau.edu.cn.

    5 April, 2016;Accepted 6 July, 2016

    F326.1

    A

    1000-0275(2016)05-0892-10

    10.13872/j.1000-0275.2016.0082

    國家自然科學(xué)基金項目 (71203073);教育部人文社會科學(xué)基金項目 (12YJC630105)。

    黃瑪蘭(1990-),女,湖南郴州人,博士研究生,主要從事資源與環(huán)境經(jīng)濟研究,E-mail: besthml@webmail.hzau.edu.cn;通訊作者:李曉云(1978-),女,福建邵武人,博士,副教授,主要從事農(nóng)業(yè)耕作系統(tǒng)、糧食安全相關(guān)研究,E-mail: lixiaoyun@mail.hzau.edu.cn。

    2016-04-05,接受日期:2016-07-06

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