生物质资源减碳化利用需求及影响机理实证研究基于SEM模型分.docx
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生物质资源减碳化利用需求及影响机理实证研究基于SEM模型分
ResourcesScience
第35卷第8期2013年8月
2013,35(8):
1635-1642
Vol.35,No.8Aug.,
2013
文章编号:
1007-7588(2013)08-1635-08
生物质资源减碳化利用需求及影响机理实证研究
——基于SEM模型分析方法和TAM理论分析框架
222
何可1,,张俊飚1,,蒋磊1,
(1.华中农业大学经济管理学院,武汉430070;2.湖北农村发展研究中心,武汉430070)
摘
要:
与先前主要研究生物质资源文献不同的是,本文首先提出了“生物质资源减碳化利用”这一概念,并引
入TAM理论分析框架,应用SEM模型分析方法,从微观农户视角探讨其对生物质资源减碳化利用需求及影响机理。
本文证实了感知有用性、感知易用性和便利条件对农户生物质资源减碳化利用需求具有经济意义上的显著影响,其标准化路径系数分别为0.060、0.213、0.141,社会影响则通过感知易用性的中介作用而对农户生物质资源减碳化利用需求产生间接的正向影响。
本文同时还发现,便利条件、感知易用性对感知有用性具有显著正向影响。
这意味着,突破既有限定,发挥生物质资源减碳化利用的福利效应,需政府、农户共同努力。
关键词:
生物质资源;减碳化利用;需求;TAM理论分析框架;SEM模型;湖北省
1引言
气候变暖已经成为当前世界各国所面临的最严峻的环境问题之一。
有研究指出,农业的快速发展是引致气候变暖加速的重要原因,在以“机械化”与“化学化”为核心的“农业现代化”发展模式下,由于畜禽粪便、农作物秸秆、谷壳等生物质资源处置不当而产生的温室气体已成为不可忽视的重要碳
2]
源[1,。
可见,如何科学合理地处置生物质资源,是
2理论分析
2.1生物质资源减碳化利用的提出
生物质资源减碳化利用是指在生物质资源利用过程中,以生态学规律和低碳经济理念为指导,以清洁生产、资源综合利用、生态设计、替代高碳产品等为手段,实现碳减排与经济发展双赢的新型资源利用模式。
生物质资源减碳化利用带来的碳减排主要来源于两个方面:
一是避免农作物秸秆焚烧、畜禽粪便自然堆积所引起的碳排放量;二是减碳化利用后代替高碳产品所产生的碳减排量[7]。
例如,一项针对畜禽粪便减碳化利用的研究表明,我国2009年规模化养殖场畜禽粪便排放总量约8.37亿t,年沼气生产潜力约472.1亿m3,减排潜力为1.9亿t二氧化碳[8]。
生物质资源的减碳潜力引起了政府部门的高度重视。
国家能源局组织编制的《生物质能发展“十二五”规划》要求各级政府将各类生物质废弃物综合利用和环境污染治理相结合。
一些
实现我国碳减排目标和农业可持续发展的重要内容。
综观生物质资源研究文献,其研究视角大致可以分为以下4个方面:
技术、自然科学实验[3];市场供需[4];产业发展[5];生态环境建设[6]。
与既有文献不同的是,本文首先提出了“生物质资源减碳化利用”这一概念,并引入TAM理论分析框架,应用SEM模型分析方法,以湖北省的微观调查数据为依据,探讨农户生物质资源减碳化利用需求及可能影响机理。
收稿日期:
2013-04-15;修订日期:
2013-06-08
基金项目:
国家自然科学基金:
“气候框架公约下农业碳排放的增长机理及减排政策研究”(编号:
71273105);湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目:
“农业资源与环境经济问题研究”(编号:
T201219);中央高校基本科研业务费专项:
“农业废弃物利用与产业可持续发展的联动机制研究”(编号:
2012RW002)。
作者简介:
何可,男,湖南浏阳人,博士生,主要研究方向为资源与环境经济。
E-mail:
hekework@通讯作者:
张俊飚,E-mail:
zhangjb513@
资源科学
地方政府也先后建立了秸秆禁烧和综合利用长效机制。
除了政府支持外,充分发挥农户主体的作用也是农业节能减排不可或缺的重要环节。
有研究发现,由于劳动力机会成本提高、畜牧业与种植业逐渐分离等原因,许多农户不愿对生物质资源进行减碳化利用,露天焚烧、随意丢弃等现象时常发生,这对农业节能减排的成效无疑造成较大的消极影
响[9,10]。
可见,如何提高农户生物质资源减碳化利用
需求,是实现农业节能减排不可回避的关键环节。
2.2技术接受模型
技术接受模型(TechnologyAcceptanceModel,TAMAction)由Behavior,TRADavis)和在理性行为理论计(TheoryofReasoned知有用性,划行为理论(TheoryofPlanned(TPBPerceived)基础上提出[11]。
其核心要素包括感Usefulness,PU)和感知易用性
PerceivedEaseofUse,PEOU)。
此后经过多个学者的扩展与完善,该模型引入了社会影响(SocialInfluence等变量,解释能力逐渐增强,SI)、便利条件(Facilitating[12,13]。
TAMConditions除了用于解
,FC)
释用户对信息系统的接受行为之外,还能用于解释农户对生物质资源减碳化利用的接受行为[14]
。
基于此,结合研究目的,本文选取感知易用性、感知有用性、社会影响、便利条件等变量作为潜变量。
2.3基于TAM理论分析框架的生物质资源减碳化利用需求探讨
2.3.1感知有用性(PU)感知有用性是指农户主观上认为生物质资源减碳化利用所能带来的益处。
Bhattacherjee是预测个人需求的重要因素,、Rogers、Hans等学者认为感知有用性如果接受某一技术能够给工作带来更高的成效,那么个人使用它的需求
会更强烈
[15-17]
。
类似地,如果农户认为生物质资源
减碳化利用有助于增强现有农业生产的经济效益和环境效益,其需求可能较高。
有别于传统废弃物处理方式,减碳化利用有助于生态环境的相对平衡和稳定。
以“养猪-粪便-沼气”的减碳化利用模式为例:
从其对外部环境的影响来看,由于对畜禽粪便的科学处理减少了温室气体排放,故而对生态环境干扰较小。
同时,该模式能够提高资源基本生产率,降低生产成本,有利于经济效益的提高。
基于此,本文提出假说1:
第35卷第8期
需求具有显著正向影响。
H1:
感知有用性对农户生物质资源减碳化利用
2.3.2感知易用性(PEOU)感知易用性是指农户主观上认为对生物质资源进行减碳化利用需要付出的努力程度。
Brown等、Wixom等、Sorebo等学者的研究表明,感知易用性有助于提高个人偏好,降低个人对新事物焦虑,且感知易用性能够影响感知有用性,从而影响个人需求[18-20]。
作为一种新型资源利用模式,除了其所能够带来的经济效益、生态效益和社会效益是否令人满意外,生物质资源减碳化利用的推广实施还受农户自身限制。
农户学习、应用一项新技术的能力决定其参与生物质资源减碳化利用需要付出的努力程度。
如果农户认为生物质资源减碳化利用的易用性不足,那么其需求可能较低。
反之,则较高。
基于此,本文提出假说2:
源减碳化利用需求具有显著正向影响。
H2:
感知易用性对感知有用性、农户生物质资
2.3.3社会影响(SI)社会影响是指村干部、致富大户、邻居等农村社会网络人员对农户生物质资源减碳化利用需求的影响。
在农业经济学、农村社会学、消费者行为学、大众传播学等领域,关于社会影响对需求的影响,学者们已经做了较为丰富的研究。
Hartwick等指出,在带有强制性质的制度安排下,社会影响对需求具有重要影响,而在完全自愿的制度安排下则没有影响[21]。
Merwe等则认为,在农村社会中,以意见领袖为核心的社会影响对农民需求具有不可替代的影响力[22]。
同时,社会影响还能够影响感知易用性和感知有用性。
基于此,本文提出假说3:
物质资源减碳化利用需求具有显著正向影响。
H3:
社会影响对感知易用性、感知有用性及生
2.3.4便利条件(FC)便利条件是指农户认为现有资源或基础设施对生物质资源减碳化利用推广实施的帮助程度。
何德华等、李后建等发现,农业补贴、农户经济条件和技术条件是影响需求的关键因素,而且这些因素还能影响感知易用性和感知有用
性[23,24]
。
在生物质资源减碳化利用的推广过程中,
政府部门既要考虑农户对减碳化利用模式的认识及其自身经济条件,又要考虑推广机构是否具有与生物质资源减碳化利用各个环节相配套的技术综
(
何可等:
生物质资源减碳化利用需求及影响机理实证研究
2013年8月
合与集成。
基于此,本文提出假说4:
4物质资源减碳化利用需求具有显著正向影响。
H:
便利条件对感知易用性、感知有用性及生基于上述假说,本文的理论模型如图1所示。
图1研究模型
Fig.1Research
model
3数据来源与样本基本情况
3.1数据来源
为了验证感知有用性、感知易用性、社会影响和便利条件对农户生物质资源减碳化利用需求的作用,课题组选择了生物质资源总量较为丰富、境内具有“两型社会”建设试验区的湖北省作为调研区域,并于2012年7月至8月展开了实地调查。
在调查过程中,依据样本地实际情况,采用随机抽样方法对农户进行了面对面调查,根据研究目的,共发放问卷400余份,最终回收有效问卷为378份。
问卷共分为5个部分,第1部分为当地基础设施状况和农户基本特征调查;第2部分为农户生态环境知识了解程度调查;第3部分为农户资源利用行为及意愿调查;第4部分农户信息需求及技术需求调查;第5部分则采用Likert等级量表,调查农户对农业资源利用的主观感受。
3.2样本描述统计
农户样本中,户主以男性为主,占比76%,可见大部分男性农民仍然掌握着家庭决策权;从受教育程度来看,大部分户主仅具有初中及以下学历,具有高中(中专)及以上学历的户主仅占全体样本农户户主的14.1%,这与农民受教育程度普遍不高的事实较为吻合;从年龄分布来看,36~65岁的户主比例为80%,表明样本户主的年龄结构较为合理;从
农业收入占家庭总收入的比重来看,43.3%的家庭农业收入比在30%以内,这在一定程度上反映了我国农民兼业化现象;从家庭劳动力数量分布看,样本家庭平均劳动力数量为2.71人,具有6人及以上劳动力的家庭较少;从生产规模分布来看,大部分农户的种植面积(包括旱地和水田)分布区间在
0.27~0.47hm2
(4~7亩),占全体样本的41.8%,说明
样本地农业生产仍旧以小规模生产为主。
此外,仅有13.9%的农户家庭加入了农民专业合作组织。
3.3样本地生物质资源减碳化利用模式概况
湖北省生物质资源减碳化利用模式主要分为两种:
一是以食用菌生产为纽带的减碳化利用模
式。
该模式是将农业生产中的副产品——农作物秸秆、谷壳,经过科学处理后变为食用菌生产基质,在避免生物质资源自然堆积、露天焚烧的同时,还能够代替高碳基质进行食用菌无土栽培,实现经济效益和环境效益的统一。
与此同时,废弃的食用菌基质和菌渣根据不同性质和用途,一方面可作为农家肥还田利用,以减轻土壤有机质分解,固定有机质碳;另一方面则能制成人工碳棒,代替高碳能源用于冬季食用菌、花卉、水产大棚加温。
此外,食用菌生产还可纳入到沼气发酵系统,进而形成了新的减碳化利用模式:
“生物质资源-食用菌-(菌废料)-沼气”。
为鼓励农户采用食用菌减碳化生产模式,湖北省采取了多种形式的政策安排:
一方面,将食用菌纳入了“菜篮子”工程;另一方面,实施优惠帮扶政策。
例如,武汉市新洲区政府对搭建双孢蘑菇新菇棚每平米补贴4~6元,优先为双孢蘑菇种植户办理小额贷款。
二是以沼气为纽带的减碳化利用模式。
该模式是利用沼气池这一农村接口工程,将农作物秸秆、畜禽粪便等优质原料经过微生物发酵作用后,形成一种能够替代化石燃料的新能源,以实现碳减排。
同时,沼液和沼渣也能代替部分化肥,或是作为家畜饲料和鱼的饵料。
为鼓励农户参与沼气工程,湖北省颁布了《湖北省农村沼气建设项目管理办法》,对农户提供技术培训、资金补贴、沼气使用奖励等。
资源科学
第35卷第8期
4模型构建与变量选择
4.1结构方程模型
结构方程模型(StructuralEquationModeling,SEM)是由瑞典统计学家KarlG.Joreshog提出的。
该模型整合了因子分析和路径分析,属于多变量统计。
结构方程模型非常关注协方差的运用,如利用协方差矩阵观察变量间的关联情况、反映样本数据协方差与理论模型协方差间的差异,前者属于结构方程模型的描述性分析,后者属于验证性分析[25]。
例如,在S矩阵中,有变量X与Y,则样本协方差矩阵可以表示如下:
éCOV(X,YCOV(Y,Xù
S=êú
COVX,YCOVY,Y((ëûéVAR(Xù=êúVARYCOVX,Y((ëûˉ(Y-Yˉ/(N-1SxSyrxy=∑(X-X
=COV(X,Y/SxSyCOV(X,Y
式中COV(X,Y为协方差,反映的是两个变量X,YVAR(Y为变量Y的方差;之间的线性关系;N为样
本数。
4.2变量说明
量表内容来自于前文文献,或经由专家商定,并在预调查后进行了修改。
感知有用性量表、感知易用性量表、社会影响量表、便利条件量表均采取李克特(Likert)五级量表进行赋分,“完全不同意”至“完全同意”分别用“1”至“5”表示。
需求量表的赋分情况是:
“不太同意”用“1”表示,“一般”用“2”表示,“比较同意”用“3”表示。
表1显示了变量的具体含义和描述性统计。
(1)
5研究结果与分析
5.1信度和效度检验
良好的信度是量表一致性和稳定性的保证。
一般地,信度低效度一定低,但信度高效度则未必高。
潜变量的信度可以通过Cronbach’sα系数检验,其计算公式是:
由此可求得相关系数rxy:
(2)
表1变量的具体含义和描述性统计
Table1Thespecificmeaninganddescriptivestatisticsofvariables
变量
1.感知有用性(PU)
生物质资源减碳化利用能够带来经济收入(PU1)生物质资源减碳化利用能够较少造成环境污染(PU2)生物质资源减碳化利用有助于人类身体健康(PU3)2.感知易用性(PEOU)
学习并实施生物质资源减碳化利用对我来说较为容易(PEOU1)我能够掌握生物质资源减碳化利用的基本原理(PEOU2)技术指导员能够给予我较多帮助(PEOU3)3.社会影响(SI)
是否对生物质资源进行减碳化利用,我会考虑村干部的意见(SI1)是否对生物质资源进行减碳化利用,我会考虑致富大户的意见(SI2)是否对生物质资源进行减碳化利用,我会考虑邻居的意见(SI3)4.便利条件(FC)
是否对生物质资源进行减碳化利用,我会考虑是否有补贴(FC1)是否对生物质资源进行减碳化利用,我会考虑是否具有风险(FC2)是否对生物质资源进行减碳化利用,我会考虑是否具有充足劳动力(FC3)我具有对生物质资源进行减碳化利用的经济条件(FC4)5.需求(DEMAND)
我希望了解生物质资源减碳化利用相关的信息(DEMAND1)我愿意为生物质资源减碳化利用的实施出钱出力(DEMAND2)我想要学习生物质资源减碳化利用技术(DEMAND3)
均值3.664.214.273.173.532.853.553.343.453.413.463.173.322.622.131.55
标准差0.9330.7790.7471.1831.1021.3171.0420.9541.1921.0240.9491.0901.0590.7260.8460.651
最小值111111*********1
最大值5555555555555333
何可等:
生物质资源减碳化利用需求及影响机理实证研究
2013年8月
α=æçç1-∑S2iö÷÷(3)
èSø
式中K表示各量表所包含的问项数量;S2表示量表问项加总后的方差。
一般地,α系数值在0.500以下时,表示量表信度欠佳;在0.500~0.599偏低;时,在表示量表信度勉强可以但0.600~0.699时,表示量表信度尚可;在0.700~0.799时,表示量表信度佳;在0.800~0.899时,表示量表信度甚佳;在0.900以上时,表示量表信度非常理想[26]。
由表2可知,各因子之间具有良好的内部一致性。
量表效度无法实际测量。
一般地,如果样本数据集能够进行因子分析,则该样本数据集具有良好的建构效度。
样本数据集是否适合进行因子分析,可从KMO值的大小和Bartlett可知,量表具有良好的建构效度。
’s球形检验来判定。
由表25.2模型适配度检验
包括SEM绝对整体模型适配度指标通常
适配度指数(CMIN/DF、RMSER、GFI、AGIF等)、增值适配度指数(IFI、CFI等)和简约适配度指
数(PNFI、PGFI、CN等)[25]
。
表3为
检验结果。
不难发现,各项指标均处于良好或可接受的范围,表明模型适配度较好。
5.3模型假说检验与分析
示。
不难发现,SEM估计结果如图感知有用性、2和表感知易
4所
用性、便利条件对需求具有显著正向影响;同时,社会影响对感知易用性具有显著正向作用;便利条件、感知易用性对感知有用性具有正向影响。
前文各假设基本得到验证。
感知有用性对农户生物质资源
表2信度和效度检验
Table2Thereliabilityandvaliditytest
变量测量问项Cronbach(信度’)
sα共同性KMOBartlett(显著性’s检验)PU
PU1PU20.447PU3
(0.670尚可)0.722PEOU
PEOU10.7340.626
(208.106
0.000)PEOU20.791PEOU3
(0.683尚可)0.7810.613
(408.069
0.000)SI
SI10.494SI2SI3
(0.6140.630尚可)0.6160.637
(111.827
0.000)
FC
FC10.625FC20.617FC30.6050.565FC4
(尚可)
0.4390.685
182.054
DEMAND
DEMAND10.643(0.000)DEMAND20.454DEMAND3
(0.683尚可)0.6560.730
0.601
(219.695
0.000)
注:
表中数字均为四舍五入后的结果;共同性为采用主成分分析法抽取主成分后的共同性,若问项共同性低于0.200,则应该将此问项删除,从表中可见,问项共同性最小值为0.439>0.200,可见,问项设计良好。
表3模型适配度检验
Table3Fitnesstestofthemodel
适配度指标含义指标结果
标准
检验结果CMIN/DF卡方自由度比RMSER渐进残差均方和平方根2.248良好GFI良适性适配指数0.0581.000~3.000
<0.100良好AGIF调整后良适性适配指数0.932>0.800良好>0.800良好IFI增值适配指数0.903>0.800良好CFI比较适配指数
0.888>0.800良好PNFI简约调整后的规准适配指数0.885>0.500可接受PGFI简约适配度指数0.645>0.500可接受CN
临界样本数
230.0000.651
≥200.000
可接受
图2模型路径及估计参数结果
注:
虚线表示影响不显著;
Fig.2Pathandestimated各路径系数均为标准化估计系数。
parametersofthemodel
1640资源科学表4SEM估计结果Table4SEManalysisresults路径PEOU←SIPU←SIPEOU←FCPU←FCEstimate0.1100.002S.E.0.1290.1190.0580.0690.0340.0600.0700.0930.0350.1600.183C.R.3.2680.9260.0344.2844.2980.2132.0092.2861.7205.7185.753路径FC2←FCFC3←FCFC4←FCPEOU1←PEOUPEOU2←PEOUPEOU3←PEOUPU1←PUPU2←PUPU3←PUDEMAND1←DEMANDDEMAND2←DEMANDDEMAND3←DEMAND0.423***EstimateS.E.0.1380.1250.1730.0840.0720.1510.1560.3060.229第35卷第8期C.R.7.4544.1727.49810.5876.2777.8367.8102.7982.6811.030***0.521***1.298***1.0000.894***0.455***1.0001.186***1.219***1.0000.857***0.614***PU←PEOU0.294***0.147***0.0130.141**0.213**0.060*1.000DEMAND←SIDEMAND←FCDEMAND←PEOUDEMAND←PUSI1←SISI2←SISI3←SIFC1←FC0.912***1.055***1.000注:
*、**、***分别表示在10%、5%、1%的置信水平上显著;各路径系数均为标准化估计系数。
减碳化利用需求具有显著的正向影响(0.060>0)。
生物质资源减碳化利用在减少水、大气等生态环境中残留有害物质的同时,还能变废为宝,既有利于农民增收,又推动了资源利用方式的转变。
农户对上述益处了解程度越高,其需求自然也会随之提高。
从模型拟合结果来看,农户对生物质减碳化利用在人体健康(1.219)、环境保护(1.186)的作用感知更加强烈,而对其在农民增收(1.000)的作用感知源作为沼气原料或食用菌基质能变废为宝,但他们也认为,沼气建设或食用菌生产需投入较高成本,故而生物质资源减碳化利用在增加经济收入方面的有用性认可度不高。
感知易用性对感知有用性、农户生物质资源减碳化利用需求具有显著的正向影响(系数分别为0.147、0.213,均大于0)。
从模型拟合结果来看,农户对技术指导员发挥作用的认同度较低(0.455)。
生物质资源减碳化利用要求农户具备一定的知识储备和技术基础,否则其实施过程将较为困难。
调查表明,仅有63.4%的农户认为自己能掌握生物质资源减碳化利用的基本原理,不到一半的农户认为自己具备足够的学习能力。
由此可见,生物质资源减碳化利用对广大农户而言仍是新鲜事物,其推广应用受农户自身条件的约束。
正因如此,技术指导员的作用不言而喻。
如果技术指导员能够切实帮较低。
可能的解释是,尽管农户不否认将生物质资助农民解决减碳化利用过程中遇到的疑难问题,那么农户的需求会更加强
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