1数据、变量与模型设定
1.1数据来源
本研究数据来源于2010年中国人民大学组织的中国综合社会调查（CGSS2010）农村模块。该调查是一项全国性的大调查，涉及大陆31省（市）。调查采用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。2010年中国综合社会调查共获得样本11785个。由于本研究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、自变量和控制变量。
1.2.1因变量
本研究主要分析我国农民现代农业科技使用情况及影响因素，故因变量为“现代农业科技运用情况”，具体用2010年CGSS中的B17题即“您在农业生产中，运用现代农业科技的情况如何？”来测量，回答选项为“从没使用”、“偶尔使用”和“经常使用”3项，分析时合并为“从来不用”和“使用过”2项。
1.2.2自变量
自变量包括个人素质、家庭特征、农业生产和区域变量4类。
1.2.2.1个人素质
其主要指受教育程度和反映个人见识、视野的外出经历，分别用“您目前的最高教育程度是（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2009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2009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情况，全部或部分参与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情况，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控制变量
国内外研究均表明，农民的性别、年龄对新技术采用行为有重要影响。为保证检验模型结果的稳健性和有效性，将性别、年龄视为控制变量纳入模型。
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[0，1]之间，而本研究中，因变量是一个明显的二元决策问题。所以，采用Logistic回归模型来探讨农民现代农业科技的使用情况及影响因素。
2农民现代农业科技使用情况与影响因素
首先分析农民现代农业科技使用情况，然后从个人素质、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农民现代农业科技使用情况
使用SPSS17.0对农民现代农业科技使用情况进行描述统计分析。总体上农民现代农业科技使用情况处于一般偏上水平，仍有超过1/3的农民使用情况不理想。具体而言，在调查的2278个样本中，农民“从来不用”现代农业科技的有761人，占33.4%；“偶尔使用”的有911人，占40.0%；“经常使用”的有606人，占26.6%。
2.2农民现代农业科技使用的影响因素
用SPSS17.0统计软件对Logistic回归模型进行了估计，对所有样本数据采用“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。表明在控制性别、年龄因素之后，个人素质、家庭特征、农业生产以及区域变量均对农民使用现代农业科技影响显著。结论大多和前面的预想一致。
2.2.1个人素质与现代农业科技使用
在个人素质方面，受教育年限在0.001显著性水平上通过了检验，而外出经历则不显著，意味着仅受教育年限对农民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，农民的受教育年限每增加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研究一致。这是因为受教育程度高者思想较为开放，容易接受新科技，而且对新科技适应能力也较强。令人惊讶的是外出经历无助于农民科技使用情况的改善。一方面可能是由于外出时间短、精力有限，外出经历并未让农民接受现代文明洗礼，个人见识、视野、观念等未发生重大改变；另一方面可能是由于文化水平、资金或生产条件等限制，农民尽管思想、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，家庭绝对收入、相对收入、收入结构和劳力配置均对农民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，农民越可能使用现代农业科技，表现为正向推动作用。具体而言，农民家庭的经济状况（包括绝对收入和相对收入）越好，使用现代农业科技的概率越大；农民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；农民家庭的农业劳动力越多，使用现代农业科技的概率越大。这与刘晓敏等的研究相符，也与前面的预期一致。这是因为现代农业科技是一项新技术、新事物，需要一定的经济条件作支撑，同时新科技使用也可能存在一定的技术风险，需要有承担风险的准备，相较而言，以上家庭特征值明显的农民具备更多使用新科技的资源条件，而且这些农民家庭应对可能风险的能力也越强，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。表明农民生产的规模性、商业性和连续性特点与现代农业科技使用密切相关。农民生产的规模性、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，农民生产的连续性越强，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，因为具备一定规模和盈利目的的农民，往往更具创新意识，改变现有土地利用效率的意愿更强烈，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，也在一定程度上反映了大多农民的生产、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，而较短者则希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，意味着它对农民现代农业科技使用没有显著影响。这一结论与已有相关研究不一致，原因可能为：一是目前许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传、推广工作不到位；二是结果统计表明，“参与”合作社的农民仅占5%，而“没有参与”的高达95%，样本比例的严重失衡也可能对统计结果带来一定影响。尽管如此，生产合作性的回归系数为正值，似乎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民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，相比西部地区农民，东、中部地区农民使用现代农业科技的可能性更大。这是因为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），也在一定程度上表明不同区域背景下农民的个人素质、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民行为选择。
3结论与启示
2004年以来，中央连续出台了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，而加快推进农业发展是保障农民生计安全、提高生活水平的必由之路。2012年“一号文件”指出，实现农业持续稳定增长，根本出路在科技。2014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，推进农业现代化。可见，现代农业科技是农业现代化发展的关键，而农民是现代农业科技采用的行为主体，不可忽视。本研究利用2010年中国综合调查数据分析表明，首先，当前我国农民现代农业科技使用情况不容乐观，总体上，农民现代农业科技使用情况处于一般偏上水平，但还有超过1/3的农民从来没有使用，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；个人素质层面的受教育程度有助于现代农业科技的推广；家庭层面的禀赋资源，如绝对收入、相对收入、收入结构和劳力配置情况，在很大程度上决定了农业科技使用情况；区域类型也是重要的影响因素。第三，本研究的分析结果对现代农业科技推广有几点启示：一是现代农业发展需要现代农业科技有效推广，而终端使用者农民的采用行为至关重要，应当高度予以关注；二是农民现代农业科技的采用情况与个体受教育状况息息相关，应提高农民文化水平，加强对农民的现代农业科技教育、培训，让农民了解农业科技的意义、作用，学会如何使用农业科技；三是农民家庭经济状况显著影响现代农业科技使用率，所以，应在推广现代农业科技过程中，加大对贫困家庭的扶持力度；四是农民现代农业科技使用立足于生产特点，生产规模性和商业性具有重要推动作用，应引导农业生产向适度规模和市场经营方向发展；五是区域类型的影响力不可忽视，应做到具体问题具体分析，根据不同地区农民的个人素质、家庭差异和生产特点，采用不同的农业科技推广模式。
作者：葛茹 丁百仁 乔文俊 单位：河海大学公共管理学院 山西师范大学临汾学院