Logistic回归模型农业科技论文

Logistic回归模型农业科技论文

1数据、变量与模型设定

1.1数据来源

本讨论数据来源于2024年中国人民高校组织的中国综合社会调查（CGSS2024）农村模块。该调查是一项全国性的大调查，涉及大陆31省（市）。调查采纳多阶分层概率抽样方法，首先，在全国抽取了100个县（区），加上北京、上海、广州、深圳和天津5个大城市，作为初级抽样单元。然后，从每个抽中的县（区）中随机抽取4个村（居）委会，并在每个抽中的村（居）委会调查25个家庭。第三，在每个家庭中随机抽取一人进行访问。2024年中国综合社会调查共获得样本11785个。由于本讨论只选取其中的农村模块，不包括城市样本，再加上缺失项的剔除，最终纳入模型的有效样本量是2278个。

1.2变量测量

变量包括因变量、自变量和掌握变量。

1.2.1因变量

本讨论主要分析我国农夫现代农业科技使用状况及影响因素，故因变量为"现代农业科技运用状况'，详细用2024年CGSS中的B17题即"您在农业生产中，运用现代农业科技的状况如何？'来测量，回答选项为"从没使用'、"间或使用'和"常常使用'3项，分析时合并为"从来不用'和"使用过'2项。

1.2.2自变量

自变量包括个人素养、家庭特征、农业生产和区域变量4类。

1.2.2.1个人素养

其主要指受训练程度和反映个人见识、视野的外出经受，分别用"您目前的最高训练程度是（包括目前在读的）？'和"您目前的状况属于？'来测量。

1.2.2.2家庭特征变量

其包括家庭年收入、家庭相对收入、家庭收入结构和家庭劳力配置，分别用"您家2024年全年家庭总收入是多少？'、"您家的家庭经济状况在当地属于哪一档？'、"在您全家2024年全年的总收入中，农、林、牧、渔业收入各有多少？'和"请您谈谈您家目前的劳动力状况，全部或部分参加农业生产的劳动力是多少？'来测量。

1.2.2.3农业生产变量

其包括农业生产规模性、生产商业性、生产合作性或组织性和生产连续性4项，分别用"请您谈谈您家目前土地的使用状况，自己耕种多少亩？'"、请问除了自己享用外，您处理农产品的首选方式是什么？'、"您家是否加入了某种合作社（互助组）之类的组织？'和"您每年从事农业生产的时间大约为多少天？'来测量。

1.2.2.4区域变量

调查时是用"区域类型'来表示，笔者划分为东、中、西部，测量题项由调查地点（省市）转化而来。

1.2.3掌握变量

国内外讨论均表明，农夫的性别、年龄对新技术采纳行为有重要影响。为保证检验模型结果的稳健性和有效性，将性别、年龄视为掌握变量纳入模型。

1.3模型设定

如前所述，将因变量选项合并为"从来不用'和"使用过'2项，分别赋值为0，1。二元Logistic回归模型能将变量值域限定在之间，而本讨论中，因变量是一个明显的二元决策问题。所以，采纳Logistic回归模型来探讨农夫现代农业科技的使用状况及影响因素。

2农夫现代农业科技使用状况与影响因素

首先分析农夫现代农业科技使用状况，然后从个人素养、家庭特征、农业生产特征和区域类型4个方面探讨可能的影响因素。

2.1农夫现代农业科技使用状况

使用SPSS17.0对农夫现代农业科技使用状况进行描述统计分析。总体上农夫现代农业科技使用状况处于一般偏上水平，仍有超过1/3的农夫使用状况不抱负。详细而言，在调查的2278个样本中，农夫"从来不用'现代农业科技的有761人，占33.4%；"间或使用'的有911人，占40.0%；"常常使用'的有606人，占26.6%。

2.2农夫现代农业科技使用的影响因素

用SPSS17.0统计软件对Logistic回归模型进行了估量，对全部样本数据采纳"Enter'方法。结果显示，模型的-2likelihood值为2588.409，Cox＆SnellR2值为0.128，NagelkerkeR2值为0.178，X2值为312.473，且在0.001显著性水平上通过检验，模型拟合效果较好，适用于影响因素分析检验。表明在掌握性别、年龄因素之后，个人素养、家庭特征、农业生产以及区域变量均对农夫使用现代农业科技影响显著。结论大多和前面的预想全都。

2.2.1个人素养与现代农业科技使用

在个人素养方面，受训练年限在0.001显著性水平上通过了检验，而外出经受则不显著，意味着仅受训练年限对农夫现代农业科技使用产生影响。回归系数为正数，表明文化水平有助于推动个体使用现代农业科技，农夫的受训练年限每增加1a，其使用现代农业科技的概率是不使用现代农业科技的1.056倍。这一结论与国内外相关讨论全都。这是由于受训练程度高者思想较为开放，简单接受新科技，而且对新科技适应力量也较强。令人惊异的是外出经受无助于农夫科技使用状况的改善。一方面可能是由于外出时间短、精力有限，外出经受并未让农夫接受现代文明洗礼，个人见识、视野、观念等未发生重大转变；另一方面可能是由于文化水平、资金或生产条件等限制，农夫尽管思想、观念上接受现代农业科技，但无条件使用之。

2.2.2家庭特征与现代农业科技使用

在家庭特征方面，家庭肯定收入、相对收入、收入结构和劳力配置均对农夫现代农业科技使用存在显著影响。从回归系数均为正数可知，家庭特征值越明显，农夫越可能使用现代农业科技，表现为正向推动作用。详细而言，农夫家庭的经济状况（包括肯定收入和相对收入）越好，使用现代农业科技的概率越大；农夫家庭收入中农业收入所占比例越大，使用现代农业科技的概率越大；农夫家庭的农业劳动力越多，使用现代农业科技的概率越大。这与刘晓敏等的讨论相符，也与前面的预期全都。这是由于现代农业科技是一项新技术、新事物，需要肯定的经济条件作支撑，同时新科技使用也可能存在肯定的技术风险，需要有担当风险的预备，相较而言，以上家庭特征值明显的农夫具备更多使用新科技的资源条件，而且这些农夫家庭应对可能风险的力量也越强，因而更可能运用现代农业科技。

2.2.3农业生产与现代农业科技使用

在农业生产方面，除了生产合作性以外，其他3项均通过了显著性检验。表明农夫生产的规模性、商业性和连续性特点与现代农业科技使用亲密相关。农夫生产的规模性、商业性特点越明显，其运用现代农业科技的可能性越大。相反，农夫生产的连续性越强，其运用现代农业科技的可能性越小。其中，对于生产规模性和商业性的促进作用，不难理解，由于具备肯定规模和盈利目的的农夫，往往更具创新意识，转变现有土地利用效率的意愿更剧烈，也是科技推广者的重点游说对象，运用现代农业科技的可能性自然较大。而生产连续性呈现负向影响，也在肯定程度上反映了大多农夫的生产、生活理念：对于每年平均从事农业时间较长者来说，往往习惯于长时间精耕细作，甚至视之为"勤劳'的美德，可能会排斥"偷懒'的现代农业科技，而较短者则盼望追求更少的生产时间、精力，借助现代农业科技便是一种最佳选择。农业生产合作性没有通过检验，意味着它对农夫现代农业科技使用没有显著影响。这一结论与已有相关讨论不全都，缘由可能为：一是目前很多农业生产合作性组织可能是一种"摆设'或"形同虚设'，并没有发挥实质性作用，对组织内成员使用现代农业科技的宣扬、推广工作不到位；二是结果统计表明，"参加'合作社的农夫仅占5%，而"没有参加'的高达95%，样本比例的严峻失衡也可能对统计结果带来肯定影响。尽管如此，生产合作性的回归系数为正值，好像也蕴含着推动效应的可能。

2.2.4区域类型与现代农业科技使用

在区域类型方面，区域变量在0.001显著性水平上通过了检验，表明区域类型是影响农夫现代农业科技使用的重要因素。由区域类型的正值系数得知，相比西部地区农夫，东、中部地区农夫使用现代农业科技的可能性更大。这是由于区域类型是一个宏观层次变量，既反映了不同外在环境影响（如宏观政策），也在肯定程度上表明不同区域背景下农夫的个人素养、家庭特征、农业生产可能存在差异，进而形成不同组合，影响着该区域内的农夫行为选择。

3结论与启示

2024年以来，中心连续出台了12个有关三农问题的"一号文件'，表达了党和政府对三农问题的重视和解决三农问题的决心。在农村，农业经营是务农者的主要生活来源，而加快推动农业进展是保障农夫生计平安、提高生活水平的必由之路。2024年"一号文件'指出，实现农业持续稳定增长，根本出路在科技。2024年"一号文件'进一步明确提出，要加大农业先进适用技术推广应用，推动农业现代化。可见，现代农业科技是农业现代化进展的关键，而农夫是现代农业科技采纳的行为主体，不行忽视。本讨论利用2024年中国综合调查数据分析表明，首先，当前我国农夫现代农业科技使用状况不容乐观，总体上，农夫现代农业科技使用状况处于一般偏上水平，但还有超过1/3的农夫从来没有使用，亟待加强。其次，从技术需求视角来看，农业生产层面的生产规模性、商业性起着正向推动作用，而生产连续性有阻碍作用；个人素养层面的受训练程度有助于现代农业科技的推广；家庭层面的禀赋资源，如肯定收入、相对收入、收入结构和劳力配置状况，在很大程度上打算了农业科技使用状况；区域类型也是重要的影响因素。第三，本讨论的分析结果对现代农业科技推广有几点启示：一是现代农业进展需要现代农业科技有效推广，而终端使用者农夫的采纳行为至关重要，应当高度予以关注；二是农夫现代农业科技的采纳状况与个体受训练状况息息相关，应提高农夫文化水平，加强对农夫的现代农业科技训练、培训，让农夫了解农业科技的意义、作用，学会如何使用农业科技；三是农夫家庭经济状况