Resources Science, Volume. 42, Issue 4, 763(2020)
Figures & Tables(7)
Table 1. Distribution of sample farmers in the study area
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省份 县（市或区） 乡（镇） 样本数/户 比例/% 山西省 吉县 屯里镇、城关镇、柏山寺乡 244 19.73 汾阳市 演武镇、肖家庄镇 196 15.84 陕西省 安塞区 真武洞镇、沿河湾镇、化子坪镇 215 17.38 靖边县 东坑镇、杨桥畔镇、龙洲镇 203 16.42 甘肃省 镇原县 城关镇、屯字镇、上肖乡 197 15.92 泾川县 城关镇、玉都镇、 182 14.71 合计 — — 1237 100.00
Table 2. Adoption intention and intergenerational distribution of soil and water conservation tillage technology
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水土保持 耕作技术 新生代 老一代 愿意/户 不愿意/户 愿意/户 不愿意/户 等高耕作 120 192 375 550 沟垄种植 88 224 352 573 少免耕 128 184 431 494 深松耕 157 155 501 424 秸秆还田 176 136 540 385 残茬覆盖 94 218 346 579 地膜覆盖 113 199 374 551
Table 3. Variable definition and values of willingness, technology cognition, and risk perception
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变量 变量名 定义与赋值 因变量 等高耕作采用意愿 您愿意采用该技术吗?不愿意=0;愿意=1 沟垄种植采用意愿 少免耕采用意愿 深松耕采用意愿 秸秆还田采用意愿 残茬覆盖采用意愿 地膜覆盖采用意愿 核心自变量 技术认知 技术本身认知 是否听说过该技术? 否=0;是=1 技术便利性认知 该技术容易掌握 不同意=1;不太同意=2;一般=3;比较同意=4;同意=5 该技术使用方便 不同意=1;不太同意=2;一般=3;比较同意=4;同意=5 该技术有配套的机具 不同意=1;不太同意=2;一般=3;比较同意=4;同意=5 技术效果认知 该技术能提高产量 不同意=1;不太同意=2;一般=3;比较同意=4;同意=5 该技术能增加农业收入 不同意=1;不太同意=2;一般=3;比较同意=4;同意=5 该技术能提高土壤肥力 不同意=1;不太同意=2;一般=3;比较同意=4;同意=5 该技术能缓解土壤板结 不同意=1;不太同意=2;一般=3;比较同意=4;同意=5 该技术能控制水土流失 不同意=1;不太同意=2;一般=3;比较同意=4;同意=5 该技术能改善生态环境 不同意=1;不太同意=2;一般=3;比较同意=4;同意=5 风险感知 您认为本地水土流失情况如何 无水土流失=1;不太严重=2;一般=3;比较严重=4;非常严重=5 您家耕地受到水土流失影响面积大吗 无影响=1;不太大=2;一般=3;比较大=4;非常大=5 水土流失对减产的影响大吗 无影响=1;不太大=2;一般=3;比较大=4;非常大=5 控制变量 个人特征 户主年龄/岁 户主受教育程度 没上过学=1;小学=2;初中=3;高中/中专=4;大专及以上=5 家庭特征 家庭劳动力数量/人 非农收入占家庭总收入比重 20%以下=1; 21%~50%=2; 51%~80%=3; 81%以上=4 土地特征 实际耕种土地面积/亩 村庄特征 村庄到城镇距离/km 交通是否便利 很不方便=1;不太方便=2;一般=3;比较方便=4;非常方便=5
Table 4. Regression results of willingness for adopting contour tillage, furrow and ridge planting and moderate or non-tillage technology
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等高耕作 沟垄种植 少免耕 新生代 老一代 新生代 老一代 新生代 老一代 模型1 模型2 模型3 模型1 模型2 模型3 模型1 模型2 模型3 模型1 模型2 模型3 模型1 模型2 模型3 模型1 模型2 模型3 年龄 0.004 0.019 0.015 -0.024*** -0.020* -0.021* 0.025 0.032 0.029 -0.017* -0.022* -0.021* -0.018 -0.008 -0.008 -0.022** -0.010 -0.010 受教育程度 -0.182 -0.130 -0.149 0.173** 0.162* 0.154* -0.231 -0.128 -0.146 0.188** 0.219** 0.209* -0.125 0.083 0.101 -0.214*** -0.003 -0.001 劳动力数量 0.287** 0.279* 0.252* -0.005 0.012 0.004 0.106 -0.042 0.037 0.112* 0.058 0.053 -0.056 -0.117 -0.174 0.065 0.059 0.058 非农收入占比 -0.088 0.166 0.174 -0.005 0.197** 0.210*** 0.180 0.382* 0.480** 0.092 0.205** 0.232** 0.179 0.339* 0.303* 0.075 0.221** 0.224** 耕地面积 -0.012 -0.008 -0.008 0.001 0.009 0.010* 0.014 0.018 0.021* 0.010** 0.023*** 0.024*** 0.006 0.016 0.019* 0.003 0.014* 0.014** 村庄到城镇距离 -0.041*** -0.029** -0.030*** -0.005 -0.006 -0.007 -0.004 -0.003 -0.002 0.016*** 0.003 0.002 0.011 0.002 0.004 0.016*** 0.003 0.002 交通便利性 0.245** 0.291** 0.267* 0.125** 0.104 0.061 0.285** 0.298* 0.225 0.088 0.167* 0.126 0.206* 0.045 0.076 0.051 0.059 0.065 技术认知 1.875*** 1.779*** 1.849*** 1.828*** 2.952*** 3.095*** 2.767*** 2.760*** 0.770 1.879*** 1.963*** 1.599*** 1.595*** 风险感知 0.332** 0.466*** 0.646*** 0.348*** 0.445** 0.067 常数项 2.582** -2.313 -3.009* 2.056*** -2.161** -3.527*** -1.210 -6.111*** -8.790*** 0.370 -3.039*** -4.254*** -4.590*** -3.276* 1.173* -3.665*** -3.875*** -2 log likelihood 375.352 302.493 298.552 1220.719 986.060 963.191 342.044 197.093 189.034 1180.066 696.019 687.367 403.301 217.143 212.499 1233.708 802.267 801.876 LR chi 226.787 103.646 107.587 15.594 250.254 273.122 16.981 161.932 169.991 35.465 519.512 528.163 9.546 195.704 200.348 30.945 462.385 462.777 Prob >chi 20.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Nagelkerke R 20.114 0.391 0.404 0.023 0.323 0.348 0.078 0.595 0.618 0.052 0.589 0.597 0.042 0.639 0.649 0.044 0.530 0.530
Table 5. Regression results of willingness for adopting subsoiling and straw returning technology
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深松耕 秸秆还田 新生代 老一代 新生代 老一代 模型1 模型2 模型3 模型1 模型2 模型3 模型1 模型2 模型3 模型1 模型2 模型3 户主年龄 0.025 0.012 0.012 0.003 0.007 0.008 0.004 -0.006 -0.006 0.010 -0.007 -0.006 户主受教育程度 0.329** 0.108 0.106 0.051 0.226** 0.221** 0.207 -0.236 -0.227 0.115 -0.119 -0.116 家庭劳动力数量 -0.068 0.031 0.036 0.043 0.039 0.036 -0.136 -0.064 -0.080 0.032 0.083 0.082 非农收入占比 0.464*** 0.459** 0.469** 0.167*** 0.071 0.082 0.366*** 0.456* 0.436* 0.091 0.228** 0.249** 耕种土地面积 -0.013 0.004 0.004 0.001 0.022*** 0.023*** -0.001 0.008 0.007 0.005 0.010 0.012 村庄到城镇距离 -0.020** -0.021 -0.021 -0.019*** -0.011* -0.011* -0.021** -0.023 -0.024 -0.010** -0.011* -0.012* 交通便利性 -0.126 -0.302* -0.293 0.048 -0.148 -0.123 -0.138 -0.336 -0.353 0.038 -0.171* -0.139 技术认知 2.645*** 2.662*** 2.249*** 2.288*** 2.798*** 2.756*** -0.878 2.100*** 2.143*** 风险感知 0.073 0.261** 0.175 0.325*** 常数项 -2.118* -5.117*** -5.390** -0.549 -3.306*** -4.289*** -0.303 -3.434 -2.742* -2.887*** -4.094*** -2 log likelihood 392.039 171.126 171.025 1231.726 636.393 631.838 398.831 137.394 136.961 1227.055 638.694 631.668 LR chi 230.777 251.691 251.791 29.554 624.886 629.442 18.988 280.425 280.858 14.332 602.693 609.719 Prob >chi 20.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Nagelkerke R 20.128 0.749 0.749 0.042 0.662 0.664 0.081 0.806 0.807 0.021 0.650 0.653
Table 6. Regression results of willingness for adopting stubble mulching and plastic film covering technology
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残茬覆盖 地膜覆盖 新生代 老一代 新生代 老一代 模型1 模型2 模型3 模型1 模型2 模型3 模型1 模型2 模型3 模型1 模型2 模型3 户主年龄 0.040* 0.035 0.034 0.003 -0.013 -0.012 0.013 -0.008 -0.010 0.001 -0.007 -0.006 户主受教育程度 0.105 0.284 0.281 -0.036 -0.020 -0.021 0.137 0.440* 0.453** 0.244*** 0.194* 0.189* 家庭劳动力数量 0.054 0.493* 0.475* 0.276*** 0.087 0.092 -0.001 -0.330* -0.307 0.162** -0.033 -0.035 非农收入占比 0.411*** 0.271 0.273 0.254*** -0.030 -0.015 0.424*** 0.572*** 0.589*** 0.147** 0.263*** 0.282*** 耕种土地面积 0.006 -0.015 -0.014 0.015**** 0.001 0.002 0.010 0.024** 0.025** 0.007 0.017** 0.017** 村庄到城镇距离 -0.022** -0.013 -0.014 -0.013*** -0.002 -0.003 0.007 -0.018 -0.018 0.003 -0.008 -0.009 交通便利性 -0.054 -0.337 -0.329 0.015 0.213** 0.183* -0.213* -0.225 -0.214 0.168*** 0.237*** 0.199** 技术认知 4.009*** 4.010*** 3.691*** 3.655*** 3.177*** 3.188*** 3.020*** 3.019*** 风险感知 0.095 0.269* 0.156 0.333*** 常数项 -3.740*** -6.996*** -7.291** -1.985*** -4.195*** -5.119*** -1.526 -3.960** -4.410** -0.182 -3.812*** -4.964*** -2 log likelihood 341.473 125.014 124.900 1152.927 516.813 513.185 377.509 189.842 189.345 1199.493 683.330 675.812 LR chi 223.210 239.668 239.782 57.006 693.720 693.348 20.147 207.814 208.310 34.510 550.674 558.191 Prob >chi 20.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Nagelkerke R 20.105 0.780 0.781 0.083 0.724 0.727 0.088 0.678 0.679 0.050 0.611 0.617
Table 7. Regression results of moderating effect of risk perception
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等高耕作 沟垄种植 少免耕 深松耕 秸秆还田 残茬覆盖 地膜覆盖 新生代 老一代 新生代 老一代 新生代 老一代 新生代 老一代 新生代 老一代 新生代 老一代 新生代 老一代 技术认知×风险感知 0.248** 0.249* 0.238*** 0.329** 0.687*** 0.472*** 0.360** 0.084* 0.341** 0.071** 0.529* 0.534* 0.497** 0.867*** -2 log like-lihood 292.811 961.044 175.423 686.026 201.560 782.746 170.279 631.600 136.214 631.458 124.219 510.656 188.555 663.236 LR chi 2108.328 275.269 183.602 529.504 211.287 481.906 252.538 629.679 281.606 609.929 240.463 699.877 209.101 570.768 Prob >chi 20.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Nagel-kerke R 20.406 0.351 0.654 0.598 0.674 0.547 0.751 0.665 0.808 0.655 0.782 0.729 0.681 0.627
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Li LIU, Liqi CHU, Zhide JIANG.
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Received: Jul. 15, 2019
Accepted: --
Published Online: Apr. 15, 2021
The Author Email: Zhide JIANG (zhidej@sina.com)
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