农村妇女在农业推广中采用农业新技术的意愿及其行为因素分析(2007-03-18 15:57:40)转载▼农村妇女在农业推广中采用农业新技术的意愿及其行为因素分析-------基于闽南厦、漳、泉三地市农村妇女的实证研究作物学院林智远摘要基于对闽南厦、漳、泉三地市农村妇女的实地调查研究，本文通过对影响农村妇女参与、采用农业技术推广行为、意愿的因素的假设和分析，利用DPS数学统计软件对各特征变量进行了多元回归分析并建立了多元回归方程，得出各特征变量的影响值，并针对农村妇女采用农业新技术所出现的问题，提出了相应的建议和建议。
关键词社会性别；农业推广；DPS；采用意愿随着我国社会与经济的急剧转型，城镇化进程加快，农村富余劳动力迅速向城市转移。
其中，尤其是男性劳动力占多数。
因此，农业女性化趋势愈加明显，我国农业人口女性比例已超过60%[1]，女性在农业生产中扮演着越来越重要的角色。
无论是在建设社会主义新农村进程，还是实现农业现代化，农村妇女的科技文化水平都至关重要。
但是，由于女性长期处于弱势群体，从总体而言，农村妇女的科技素质远远低于农村男性。
这很大程度上影响着农业生产的发展，也影响着妇女能力和社会地位的提高，同时，也影响着农业推广的有效性。
不仅如此，在长期农业推广工作中，虽然在政策水平上十分强调对妇女的推广，但在执行推广工作中，又忽视了性别平等[2]。
对于妇女接受农业科技的推广的意愿的研究甚少。
因此，本文对农村妇女参与农业科技推广的行为因素的分析，对于农业推广工作基本方向把握、政策的制定和推广工作的执行有十分重要的意义。
1 影响妇女参与农业技术推广行为的主要相关因素假设在建设社会主义新农村，妇女的研究是个系统工程。
农村妇女参与农业推广具有其相应的封闭性、被动性、薄弱性。
影响妇女参与农业技术推广行为的因素很多，涵盖个人、家庭、社会、经济、政治等等[3]。
本文归纳假设了5个影响妇女参与农业技术推广行为的主要因素：1.1农村妇女的个人特征妇女的个人特征主要指妇女的文化程度及年龄等[4]。
理论上，农村妇女的文化程度越高，妇女参与农业科技的推广、接受农业科技的速度越快、兴趣越高，也就是越趋近于ROGERS的创新采用者模型的先驱者和早期采用者[5]；文化程度低者则相反。
年龄上，一般来说，年轻人由于敢于创新，比较容易接受农业推广组织的新技术、新成果；其次，相对年长者由于长期从事农业生产，可能已经总结出一套使用于自己而且比较稳定的技术或种植模式，一般情况下不愿意冒险采用新技术。
1.2 农村妇女的家庭特征妇女的家庭特征包括农村妇女家庭所拥有的男性劳动力数量，家人对采用、学习新技术的态度，妇女家庭对于新技术的使用所能承担的风险度等等。
一般情况下，家庭男性劳动力越富余，妇女采用新技术推广的希望越不大。
在农村大多妇女对新技术的采用往往要征求家人的态度。
因此，理论上，家人的赞成程度对妇女采用新技术成正比。
再次，农业收成时，是否出现“农民卖难”或“粮食积压”，农妇家庭对采用新技术所要付出的代价程度的估计，也是农村妇女所要考虑的因素之一。
因为农民采用新技术的均衡点是学习新技术的边际成本等于采用新技术的边际收益[6]。
比如，要使使用绿肥的田地同期所产出的作物产量高于使用化肥的田地的产出量至少需要十年，在这段期间，如何使农民的利益得到保障。
1.3 农村妇女农业生产特征妇女农业生产特征主要指农妇家庭农业的经营规模、妇女的兼业化程度以及农妇的种植历史。
理论上，农妇家庭农业的经营规模（种植作物的面积）越大，其对农业增收的愿望就越大，且在生产技术等方面所遇到的困难也越大，采用农业新技术的愿望越强。
其次，妇女兼业化程度（农业收入占总收入的比重）与农妇的采用意愿呈反比，即兼业化程度越低者，对农业的依赖性越强，其采用农业技术的可能性就越大。
第三，农妇的农业种植历史反映出农妇的经验丰富程度。
理论上，农妇的种植历史越长，其对种植作物的经验越丰富，在收入比较稳定的情况下，由于农妇固有的保守性，让其改变的希望不大。
1.4 当地农业推广体系的完善程度农业技术的推广工作是个系统的工程，农业推广不仅要把最先进、最适合农民需要的技术、方法、品种等推广到农民的手中，还要考虑到推广的模式、方法，更重要的是对于推广对象的研究。
因此，完善的农业推广体系必须以社会性别意识对推广工作进行重新审视。
对于目前农村农业女性化程度越来越严重的趋势，是否真正找到社会性别制度对农村妇女造成的危害性[7]，或者这一地区的农妇是否有普遍积极采用新技术的传统，可以说，这是农业推广工作的厉害所在。
另外，推广项目对农村妇女的适用程度也是推广要考虑的因素之一。
因此，理论上，当地农业推广体系越完善，农妇采用新技术的积极性越高；农业推广工作组织性越强，也会增加农妇的采用度。
1.5 当地政府的支持程度对于推广工作而言，政府的支持是十分重要的。
比如，针对农妇加大对农业推广项目的宣传给予农妇参与推广工作的管理，降低农妇采用新技术的成本，保障农妇的合法权益等等，都会对农妇接受农业推广项目产生积极的影响。
2 数据来源、实证模型的构建和研究方法2.1 研究数据来源本文数据来源于“梦之队”调查小组对闽南厦、漳、泉地区农村妇女的调查和省妇联的资料，“梦之队”调查小组共发放调查问卷420份，回收400份，问卷回收率达95.23%，其中有效问卷320份，有效率达86.02%。
本次调查采用实地观察法、问卷调查法、半结构访谈法、二手资料分析法并铺以典型个案调查分析[8]。
调查的主要对象主要是闽南厦、漳、泉地区年龄在18至60岁农村妇女，其中平均年龄44.2岁。
2.2 数学实证模型的构建基于前面的因素假设与分析，我们将五大特征变量纳入数学函数模型，使之成为因变量-----农妇采用农业技术推广的意愿的变量，如下所示：采用意愿=F（农妇的个人特征变量，农妇的家庭特征变量，农妇农业生产特征变量，当地农业推广体系的完善程度特征变量，当地政府、政策的特征变量）+误差项的随机变量，即：Y=β0 +β1 X1+β2X2 +∧+βp X p+e i[9]β0，β1，β2，βp是参数▪e是被称为误差项的随机变量，x1,，x2 ，，x p表示农妇的各特征变量；▪y是x1,，x2 ，，x p 的线性函数加上误差项e；▪ e包含在y里面但不能被p个自变量的线性关系所解释的变异性。
2.3 研究方法的选择本文研究的是影响农村妇女采用农业新技术的行为因素，本人设计了14个特征变量。
在受特征变量影响下农妇接受农业推广组织的新技术的意愿有两种，即愿意或不愿意。
据此，本人应用DPS数据处理系统对这14个变量首先进行了多元回归分析，然后进行主成分回归分析，剔除了特征根较小的一个变量，并建立了回归方程。
表1：实证模型解释变量说明变量名称变量定义平均值膨胀系数VIF③0.69516个人意愿Y 在受特征变量影响下农妇接受农业推广组织的新技术的意愿：1=愿意，0=不愿意文化程度X1 1=小学以下，2=小学，3=初中，4=高2.47824 1.40968中及中专，5=大专以上年龄X2 农妇的年龄（年）42.86474 3.28790家庭人口X3 农妇的家庭人口数量（人） 4.12760 1.53017 种植历史X4 农妇从事农产品生产的历史（年）12.93477 2.84471 家人态度X5 农妇家人对农妇采用农业新技术的态度1=赞成，0=不赞成0.70620 1.57536 男性劳力X6 农妇家庭可以从事生产劳动的男性劳动力的数量1.60665 1.92496 家庭保障X7 农妇家庭是否有能力承担新技术带来的风险1=是，0=否0.61615 1.66994妇女参与传统X8 当地是否有农妇直接参与农业推广交流的传统1=是，0=否0.40651 1.16104政府支持X9①当地政府是否支持：1=是，0=否0.61694 1.81829经济发达X10②当地是否经济发达地区：1=是，0=否0.46344 1.20781卖难问题X11 农妇有否遇到过卖难问题：1=是，0=否0.64056 2.16779推广组织性X12 当地的推广活动是否具有组织性：1=是，0=否0.63739 1.91440经营面积X13 农妇耕地的总面积（公顷） 3.60644 1.70591农收比例X14 农业收入占家庭总收入的比例（%）61.25456 1.34452注：①政府支持是指在政策、培训费用、后勤保障、宣传力度等；②经济发达程度是指农妇所在县市的人均GDP与全省人均GDP的比较，其中越高越发达[10]；③膨胀系数VIF是诊断每个自变量所受到多重共线性影响大小的重要指标，当一个变量的VIF值很大时，表明自变量间存在有多重共线性效应。
VIFJ=1/1-R2J ,R2J为把第J个变量看作因变量，用其余M-1个自变量作线性回归分析所得到的决定系数[11]。
3 结果与讨论一般线性回归分析表明，模型相关系数R=0.929183 ，决定系数RR=0.863381 ，调整相关R'=0.916849，说明模型拟合度较好；其中F值为39.25252，拒绝零假设不存在线性回归的概率为0.0000，说明回归模型运转较好，各特征自变量与因变量存在线性关系。
表2：一般线性回归分析结果变量X 回归系数标准系数偏相关标准误t值显著水平常数项0.09077 0.25742 0.38393 0.72598X1 0.03257 0.05473 0.12028 0.02948 1.12763 0.28888X2 -0.00227 -0.03784 -0.06282 0.00448 -0.56858 0.62269X3 0.07454 0.17145 0.38751 0.02050 3.58828 0.00088X4 -0.02192 -0.22993 -0.34621 0.00635 -3.37454 0.00132X5 0.16310 0.17280 0.33812 0.05439 3.26325 0.00226X6 -0.16792 -0.23612 -0.39630 0.04375 -4.32384 0.00018X7 0.07135 0.07119 0.16051 0.04907 1.54611 0.16151X8 0.01592 0.01528 0.04079 0.04344 0.34792 0.76883X9 0.04280 0.04019 0.08458 0.05719 0.78362 0.49145X10 -0.00409 -0.00438 -0.01050 0.04639 -0.09604 0.95361X11 0.18954 0.19993 0.33727 0.05823 3.32162 0.00221X12 0.20675 0.21552 0.43188 0.05464 4.24346 0.00019X13 0.04315 0.13514 0.29769 0.01589 2.67867 0.01223X14 0.00124 0.05349 0.12378 0.00106 1.14186 0.28440注：剩余标准差sse= 0.19919 Durbin-Watson d=2.25677回归模型结果如表所示，农妇采用农业新技术的影响因素的显著性排序是（从高到低）：经济发达程度X10 >妇女参与传统X8>年龄X2>政府支持X9>文化程度X1>农收比例X14>家庭保障X7>经营面积X13>家人态度X5>卖难问题X11>种植历史X4>家庭人口X3>推广组织性X12>男性劳力X6;根据以上结果,本人归纳了经济发达程度X10、妇女参与传统X8、农妇年龄X2、政府支持X9、农妇文化程度X1、农收比例X14等6个主要变量深入进行分析：3.1 当地的经济发达程度对农妇的影响效果显著从回归模型可以看出，当地的经济发达程度变量的标准化回归系数符号为负，说明在其它条件不变的情况下，经济越发达的县市的农妇采用农业新技术的意愿不大，这与我们之前的预测是一致的。
