农户蔬菜质量安全控制行为及其影响因素分析基于浙江省396户菜.doc

农户蔬菜质量安全控制行为及其影响因素分析基于浙江省396户菜农的实证分析*本研究得到浙江省自然基金：基于菜农生产质量控制行为分析的浙江蔬菜质量安全管理研究.（Y605313）的资助，特此致谢。同时，感谢研究生朱丽娟在调查、数据录入等多方面的帮助。 周洁红 周洁红，浙大“卡特”副教授、博士。摘 要：本文应用浙江省10个地区21个县（市）396个蔬菜种植农户的调查数据，对影响菜农蔬菜质量安全控制行为的因素进行了计量经济分析。研究结果表明，影响蔬菜质量安全控制行为的因素由主到次为：化肥、农药对自然环境影响的认知、蔬菜种植面积、菜农家庭收入结构、菜农的道德责任感、菜农接受培训学习情况、菜农加入产业化组织、国家相关政策法规影响、社会舆论、期望内在报酬、获得认证情况、同行的影响、期望外在收益。为此，需要政府通过加强宣传、经济利益引导、技术支持等非行政手段的干预。关键词： 蔬菜种植户；质量安全控制行为；Logistic回归；因子分析一、引言与其它农产食品相比，蔬菜茬口复杂，生长周期短，病虫害多，肥水要求高等，这些生产特点决定了蔬菜安全控制难，蔬菜污染控制更依赖于生产者的栽培管理知识等特性。我国目前80%菜区生产体系的主要特点是采取农户小规模分散经营方式，因此，尽管蔬菜到达消费者之前环节众多，污染源极广，但对蔬菜生产环节的质量控制，更确切地说，对蔬菜种植户的生产行为的管理成了蔬菜安全管理中的关键点。然而，从现有研究农产食品质量安全管理的文献看，虽然国内学者对农户的各种经济行为进行了大量研究，但对包括蔬菜种植户在内的生产者的质量安全控制行为的研究一直较少。从国内研究看，夏英等（2001）、汤天曙（2002）最早将研究的眼光投入到生产者身上，他们借鉴发达国家质量标准体系建设和供应链综合管理的经验，建议我国食品安全管理制度安排应建立在农产品安全生产行为的基础上。王华书等（2004）对农产食品安全的根源，即农户超量使用化肥、农药的动因进行了研究。张云华等（2004）则利用地区农户调查数据，对影响农产品质量安全的农药施用行为进行了实证分析。卫龙宝等（2004）通过对浙江省部分农业专业合作组织对农产品质量控制方式的调查，认识到农业合作组织的存在与发展对农产品质量的控制与提高有很大的影响。这些研究成果对加强我国蔬菜质量安全管理起到了积极作用，但目前的研究主要局限于理论和定性的描述，即使有一些定量的分析，由于以农产品大类为研究对象，在选择影响农户质量安全控制行为的指标体系上存在困难，因不同农产品生产、流通方式不同，相应的安全管理特性具有较大的差异性，并且样本规模要求高。因此，现有以大类农产品为研究对象的小样本的实证研究难于取得令人信服的结论。虽然发达国家与我国一样，对蔬菜质量安全管理的研究散见在农产品质量安全管理的研究中，但发达国家在农产品安全管理包括生产者质量安全控制行为研究上已建立了一套有效的理论研究体系和实证的研究体系，如Caswell(1998)、Buzby等（1999）、Starbird（2000）、Henson等（2001）、Annandale（2000）、Goodwin等（2002）对安全产品供给动机、安全管理规制对生产者成本的影响及其生产者对安全管理规制的反应等进行了深入研究。但是，由于社会条件、政治制度、生产规模、市场结构、产业组织形式、生产者素质等差别，其成果在我国的适用性也有待进一步研究与检验。为此，本文在国内外研究的基础上，将以Ajzen（1977，1989）的计划行为理论为基本构架，通过对影响浙江省蔬菜种植户安全生产行为的因素分析，并对其行为与生产者内在因素、产业环境匹配、政府现有管理措施等进行相关分析，进而揭示影响蔬菜安全生产管理政策绩效的关键因素，为政府制定促进蔬菜质量安全管理的政策提供依据。二、分析框架和研究假设（一）蔬菜种植户质量安全控制行为的分析模型一般的西方行为理论认为，人的行为都是在一定环境条件下发生，推动人的行为的动力因素有行为者的需要、动机和既定的目标。计划行为理论（Theory of Planned Behavior，简称TPB）则企图通过权衡行为的潜在决定因素，包括态度、主观规范、感知行为控制来预测并理解人们的行为。TPB以三个阶段来分析行为的形成过程：（1）行为决定于个人的行为意图；（2）行为意图决定于该行为的态度、行为的主观规范和认知行为控制这三个或者其中部分的影响；（3）行为的态度、主观规范及认知行为控制决定于人口特征、个人特性、对事物的信念、对事物的态度、工作特性、环境等外部因素。TPB最早是Ajzen提出的，后经不断完善，目前被广泛应用在社会心理学和其他研究领域。但是，由于我国的农户（包括蔬菜种植户）相对于一般生产者而言存在很多的特殊性，比如能够独立做出决策，行为主体单一，农户目标双重性等。因此，本文对TPB作了充分肯定的同时，结合农户目标的各种理论观点及生产者质量安全行为、农户行为的相关文献、我国蔬菜生产的特点等进行了适度修改，构建出如图1.1所示的包括TPB理论模式层面在内的蔬菜种植户质量安全控制行为的分析框架及指标体系。中间变量先行变量H13H3H1H2H11H10H7H9H8H6H5H4农户特征：受教育情况年龄种植面积收入结构外部环境：政策法规、社会舆论、同行的影响环境认知度对行为的态度行为目标蔬菜种植农户质量安全控制行为认知行为控制期望报酬：外在收益内在报酬道德责任感相关行为：加入产业化组织接受培训和学习获得认证情况H12H15H14结果变量图1.1 蔬菜种植农户质量安全控制行为分析框架（1）质量安全控制行为。农药、肥料使用、采后处理是当前影响蔬菜质量安全属性的最重要的因素，特别是农药残留，它们构成了蔬菜种植户质量安全控制行为的主要内容。衡量蔬菜种植户质量安全控制行为的指标体系很难建立，因为对这些行为的评价往往带有个人主观色彩。本研究是通过这些问题来反映的，例如，经常（偶尔）使用什么农药、对所使用农药的安全间隔期的认识，经常（偶尔）使用什么肥料，使用频度如何，采后经过怎样处理才销售等。根据这些问题的回答相应会得到一个分数，所有问题的分数加总得到一个指标。（2）态度。态度会影响行为一直是众多行为研究学者的一贯立场。为此，我们假设，如果蔬菜生产者认为生产高品质、安全的蔬菜很好，则他选择安全蔬菜生产行为的可能性就越大。（3）目标。人的行为有目标导向的特征，并能以此自我激励。根据Coughenour 等（1988）、Gasson（1973）等的研究，蔬菜种植户质量安全控制行为的两大目标为：工作满意度和经济价值。虽然有研究表明许多菜农通常没有事前计划或者明确的目标，而且菜农自己所说的目标有没有对其生产行为产生影响也不得而知。但我们还是假设菜农在经济价值和工作满意度上是有一定目标。为此，问卷中设计了相应的两个题目进行衡量，例如“种植质量安全的蔬菜是为了获得更高的收入”，“保证质量安全的蔬菜可以使自己感到满意”。（4）认知行为控制。Ajzen（1989）发现，有时行为并不仅仅决定态度与主观规范，还必须视个人对行为的意志力的控制。例如，一些食品生产者可以完全控制自己进行食品的质量安全生产，而一些生产者则认为无力完成。所以，行为的执行不只决定于一个人的动机，还包括部分的非动机因素。Ajzen（2003）将认知行为控制区分为两个层面加以衡量，一个是认知自我效用即了解个人从事质量安全行为的困难度和容易度，另一个是认知控制力即了解人有无自主控制或决定行为执行的程度。问卷按Ajzen（2003）所提出的问题设置方式设置了“生产质量安全的蔬菜是可以做到的”等问题。（5）道德责任感。Beedell等（1999）指出农户感知的道德义务会在一定程度上影响他们的生产行为。一个具有强烈道德责任感的农户会有相应强烈的意愿生产质量安全的产品。我们在先行的访谈中也了解到很多农户具有一种质量安全行为的“道德”和“责任”，许多农户愿意按规范生产蔬菜如不施剧毒农药等，多少是受到本身对其行业的热爱，或者善良的天性。因此，构建蔬菜种植户质量安全控制行为模型时我们在原始的生产者质量安全控制行为理论框架中加入一条新的因果关系，即道德和责任感直接影响质量安全控制行为的态度，并在问卷中设计了三个衡量“道德和责任感”的问题，如“生活中我总是尽可能去帮助他人”，“为他人提供质量安全的蔬菜能让自己感到良心安稳”等。（6）期望报酬。按照当代经济学的观点，农户的经济行为主要受效益最大化的影响（贝克尔，1995）。假定农业生产者服从“经济理性人”的假设，那么菜农采用安全蔬菜生产方式也是以收入最大化为导向，在既定的市场环境和生产技术约束下，选择最佳的投入组合以达到收入的期望效用最大化。因此，农民的决策不总是或必然地将利润作为唯一目标。从而用外在收益和内在报酬来说明菜农的期望报酬也非常合适。菜农执行质量安全行为的外在收益包括收入增加和市场销路扩大或降低生产成本与生产风险，外在收益是对安全蔬菜的预期，在其它因素不变的情况下，市场安全蔬菜价格与菜农期望价格越一致，菜农采用安全蔬菜生产行为的积极性越高。内在报酬包括声誉、顾客尊重、自我认同等。（7）质量安全相关行为。Ajzen（1989）在TPB模型中加入认知行为控制的因素，是认为人的行为执行程度需要考虑时间、技能与知识的配合等，需要足够的资源。在联产承包责任制下，菜农是独立的生产者和经营者，但我国蔬菜家庭经营规模小，农产品流通市场不完善。因此，菜农生产安全蔬菜在很大程度上取决于其对安全蔬菜前景的估计、对相关技术的认知和态度。因此，菜农与各种产业化组织的关系是影响菜农安全蔬菜生产行为的主要因素。菜农与各种产业化组织建立联系（口头或书面协议）可以在一定程度上减少菜农“绿色价值”实现的风险，使菜农利益得到保障，同时产业化组织本身会在技术和品种上要求菜农进行标准化生产从而促进菜农采用安全蔬菜生产技术等，在一定程度上保证了蔬菜的质量安全。本文设定的质量安全相关行为包括是否参与某种产业化组织、是否接受培训学习以及是否获得安全蔬菜认证等。（8）蔬菜种植户的特征。包括教育、家庭人口、种植年限、年龄、种植面积和收入结构等变量。实践证明，劳动力的数量和质量很大程度上决定农户的经济行为。为简化起见，我们采用劳动力的相对数量即家庭人口总数。由于当前蔬菜种植户家庭的决策一般由户主决定，因而用户主的教育、年龄等代表劳动力素质。在劳动力素质中，一般认为教育水平是影响接受可持续技术的重要因素，因此，我们假定菜农教育水平是决定菜农采用安全蔬菜生产技术等行为的重要个人特征；由于农业与非农业、农业内部各产业间存在着比较效益的差别，因而蔬菜种植户收入结构在一定程度上反映农户资源的分配状况，从而会影响到农药、化肥的使用，对从事非农业的蔬菜种植户而言，相对省时的高毒农药是对劳动力的很好替代；土地是蔬菜种植户在蔬菜生产中最重要的生产要素，因此土地数量的多少，在很大程度上制约着菜农的决策行为，蔬菜种植户的经营规模与菜农采用新技术的动力密切相关（徐建，2003）。（9）外部环境变量。包括自然环境、政策法规、社会舆论和同行的影响力。为了规范生产者行为，政府在食品生产、加工、处理各环节都制定了国家食品法规和技术要求（产前）及产品责任法（产后）。提供不安全食品的生产者面临着产品责任法和合法诉讼的可能性。同样，涉及产品责任的案件不管成功与否，都会引起公众负面的注意力，因而，新闻媒体也有类似的市场强化作用（Henson & Hooker，2001）。但本文认为，小规模的蔬菜种植户与食品生产企业不同，这两个因素对我国菜农的影响可以说微乎其微。相反，因菜农的决策过程是从了解到实践，从实践到价值评断，再从价值判断到实践的反复过程，因此，菜农个体之间的相互作用力是不可忽略的行为影响因素，尤其是在采纳新的生产方式如无公害生产技术或新的经营理念时，社会舆论对菜农质量安全行为的主观规范有直接影响。（二） 研究假设结合以上分析和蔬菜种植户质量安全行为本身的特点，本文对菜农作如下假设：H1：菜农对质量安全行为的态度直接影响他们的质量安全行为。H2：菜农的行为目标直接影响他们采取具体的质量安全行为。H3：菜农的认知行为控制直接影响他们从事质量安全的实际行为。H4：菜农感知的道德和责任直接影响其质量安全行为的态度。H5：菜农对质量安全行为的期望收益会直接影响他们的行为态度。H6：菜农对质量安全行为的期望收益会直接影响他们的目标。H7：菜农特征决定着其质量安全行为的态度。H8：菜农特征决定着他们行为的目标。H9：菜农特征决定着他们对行为控制的认知。H10：菜农质量安全相关行为会影响其质量安全行为的态度。H11：菜农质量安全相关行为会影响其质量安全行为的目标。H12：菜农质量安全相关行为会直接影响他们对行为控制的认知。H13：外部环境变量会直接影响菜农质量安全行为的态度。H14：外部环境变量直接影响菜农质量安全行为的目标。H15：外部环境变量直接影响菜农质量安全行为的认知行为控制。三、数据来源本文所用数据来自2004年78月浙江大学管理学院农业经济管理系2001级、2002级本科学生，浙江大学“三农协会”的同学以及2002级的部分研究生及本人在浙江省（考虑舟山海岛的性质，未对舟山地区展开调查）10个地区21个县（市）进行的农户调查。调查涉及农户的家庭基本情况、收入来源、蔬菜流通的状况、蔬菜种植成本效益、生产安全蔬菜的认知、参与产业组织状况、农药、化肥使用状况等及其它方面的信息。在具体地区的县（市）数量分布上，由于受时间和资金的限制，主要按学生家庭所在行政区选择，适当由本人及研究生调查来弥补数量分布的不均衡。县（市）内农户的样本抽取方法主要是按商品化程度及农业局蔬菜办人员推荐排序后随机抽选1个乡镇，根据同样原则选取一个村，每个村作为本科生选择45户农户，浙江大学“三农协会”的同学及研究生58户。调查采取调查员直接入户问卷调查的方式。在调查正式开始前，对所选调查人员按课题的要求进行了培训。调查共收回问卷445份，经由人工检查剔除有关本研究中关键变量数据缺失或全部问题都选择同一个答案的样本49户，有效样本396个。四、实证结果分析（一）描述性分析1、样本特征描述从396份有效调查问卷看，各农户 为了研究的方便，我们假设都是男性。事实上，调查的过程中被访者确实只有少数几个为女性，农户行为由家庭主要决策人做出，因此我们认为将性别另行设置为一新变量的意义不大。的基本情况如下：（1）菜农的教育程度。样本农户的平均教育年限为5.43年，标准差3.01，样本分布区间为014。可以看出菜农接受教育的平均水平在小学毕业程度，其中有9.6%的菜农为文盲。（2）菜农的家庭规模。样本农户家庭平均规模4.09人，标准差1.17，样本分布区间为18。（3）种菜年限。样本农户从事蔬菜种植的年限都比较长，平均种植年限为13.30年，标准差8.83，样本分布区间为150，有一定的蔬菜种植经验。（4）年龄：样本农户的平均年龄为50.10年，标准差8.671，样本分布区间为2879，其中介于4555岁之间的为182个，占了几乎一半。（5）种植面积。样本农户的平均种植面积为7.77亩，标准差8.08计算种植面积的均值和方差的时候剔除了规模大于100亩的三位农户，分别为148亩，200亩和300亩。包含他们则平均面积为9.35，SD20.54。，样本分布区间为0.564.0。种植面积在5亩以下的农户有160个，占了40.4%，由此可见还有相当多菜农的种植规模很小。但是不可否认近些年出现了一批种植规模比较大的种菜专业户，15亩以上的57个，包括3个特大规模的农户。我们也试图进行种植品种数量的调查，由于填写时许多菜名都是地方名，给我们归类、量化分析带来难度，但有一点可以肯定，农户蔬菜种植的品种较杂，复种指数高，品种规模化小。（6）收入结构。样本农户的平均家庭总收入为40927.48，样本分布区间为1500300000；平均农业收入为31256.49；平均蔬菜收入为26525.37。2、蔬菜种植农户的质量安全控制行为分析（1）农药使用行为根据农药安全使用标准（GB4285）以及浙江省地方标准无公害蔬菜第二部分生产技术准则（GB33/T291.2）和第三部分质量标准（GB33/T291.3），本文将菜农所使用的农药分为无公害农药，常规农药和剧毒农药。从表1可以看出，396个样本农户共使用了2756例使用例数是指所有蔬菜种植农户在蔬菜上使用的不同农药品种的数量合计。如果菜农甲和菜农乙在蔬菜种植中都使用了锐劲特，则按两例统计。，103种农药，其中无公害农药有2584例，占到了93.76%，这说明浙江省绝大部分的菜农都有了安全农药使用意识。但令人遗憾的是还存在150例剧毒农药的使用，占5.44%，主要是甲胺磷、氧化乐果、呋喃丹等严禁在蔬菜中使用的高毒农药。在调查蔬菜种植户使用的83种无公害农药中，使用频率排前六位的分别是多菌灵、井岗霉素、抑太保、百菌清、草甘磷和敌敌畏。这六种无公害农药在全部农药中使用比例占了将近一半，可见菜农对农药品种的选择比较集中。9种剧毒农药中使用例数列前三位的分别是甲胺磷、呋喃丹和氧化乐果。为了研究方便我们将菜农分为两类，即使用高毒高残留农药的菜农和不使用高毒农药的菜农，每大类又分三个明细类（见表2）。从表2中可以看出，396个样本农户中，只使用无公害农药的菜农为282户，占71.21%，超过了一半，说明大部分菜农都能够自觉的使用无公害农药。但是有105户菜农使用了剧毒农药，其比重为26.52%，情况仍旧不乐观。表1 菜农农药使用统计表农药使用情况无公害农药常规农药*剧毒农药总 计使用例数（例）比例（%）258493.76220.801505.442756100使用种类（种）比例（%）8380.581110.6898.74103100注：*表示常规农药是本研究赋予无法归类的农药的一个称呼。在农户自行填写的常用农药中有9种农药作者找不到相应资料以判断其性质，因此将它们统称为常规农药。表2 使用不同属性农药的菜农分类表菜农分类*使用剧毒农药的菜农不使用剧毒农药的菜农只使用剧毒农药剧毒和无公害农药混用合 计只使用无公害农药无公害和常规农药混用合 计菜农数（户）比例（%）20.5110326.0110526.5228271.2192.2729173.48注：* 表示完整的农户分类还应包括“剧毒和常规农药混用”和“只使用常规农药”这样两类，但是由于396户样本农户中这样的农户数为0，所以未在该分类表中列出。（2）化肥使用行为在396个样本农户中，90.8%菜农经常使用化肥，主要是施用复合肥、尿素、碳酸氢铵、过磷酸钙等氮肥和磷肥，78.4%菜农选择农家肥，而使用微生物肥料的很少，行为具有相当大的趋同性。通常菜农们认为畜禽粪便、作物秸秆等有机废弃物是良好的有机肥源，但他们很少意识到，未加处理直接使用，可能会由于其带有较多的病菌、虫卵、草籽等物，而容易引发蔬菜病虫草害及质量安全问题。另外，菜农在蔬菜上常用的复合肥，若长期单一施用，也会造成土壤板结，更严重的可能导致含氮量过高，硝态氮含量大幅增加，进而影响蔬菜的质量安全。（3）采后处理行为蔬菜具备微生物生长的载体条件，因此采后处理在一定程度上决定了蔬菜的质量安全。在396个样本农户中，仅有4.29%的菜农的蔬菜是经过小包装后再销售，70.20%的菜农是直接用麻袋或者大筐销售。57.07%的菜农表示蔬菜采后经过清洗再上市销售，并且规模较小的农户更倾向于选择清洗行为，这可能与清洗的时间和精力有关，大规模蔬菜种植户在时间、精力上无法保证。但从清洗蔬菜的目的看，99.4%的菜农认为改善蔬菜色泽、外形、新鲜度有利于销售，很少有菜农是希望通过清洗来减少蔬菜中的农药肥料等残留物，从而提高蔬菜安全品质。这在一定程度上说明了菜农的采后安全意识相当薄弱。（4）总体质量安全控制行为菜农总体质量安全控制行为状况应以农药、肥料使用、采后处理等行为的集合来表述，但从396个样本农户的肥料使用和采后处理行为看，这两种行为在不同特征的菜农之间无显著性差异，因此在计量模型中笔者以农药使用行为来说明菜农的质量安全控制行为。因本次问卷中涉及行为问题都采用了半开放式调查，根据农药药性，分别对施用无公害农药、常规农药和剧毒农药的行为赋值1、2、5，加总得到的值越低（range145），表明质量安全控制行为执行的越好，我们将得分小于5的定义为符合安全蔬菜生产行为。表3显示，符合安全蔬菜生产的行为的菜农只有1/3。表3 质量安全行为统计值来源行为得分区间划分行为统计值统计值含义样本数（个）百分比（%）150安 全13834.85以上1不安全25865.23、蔬菜种植农户产业化组织参与情况本研究中的396个样本农户中有197户参与了某一种类的产业化组织，占到了49.7%。在选择“没有参加产业化组织”的菜农当中，基本全部回答“当地没有任何产业化组织”，而事实上并非如此。这在一定程度上也反映了菜农的产业化信息闭塞或者漠不关心。为了更深地了解菜农对产业化的认知，我们询问其对“参与产业化组织有利于提高蔬菜质量安全”的看法，结果15.1%的菜农和58%的菜农完全赞同和赞同参与产业化组织有利于提高蔬菜的质量安全水平这一观点。4、蔬菜种植农户接受培训和学习状况在396个样本农户中，接受过培训和学习的菜农占59.6%。表4给出了菜农接受学习和参与产业化组织的交叉分析和Chi-Square检验的结果。数据表明，有78.3%的接受过培训和学习的菜农是参加某一种类的产业化组织的，说明当前菜农接受相关培训和学习较少，且主要来自于产业化组织的培训。此结论通过了卡方检验，在P值为0.000下参加产业化组织对接受学习培训存在显著差异。表4 接受学习培训和参与产业化组织的交叉表 单位：%参与产业化组织卡方值P值是否总118.993.000接受学习培训是78.321.759.6否7.592.540.4总49.751.31005、蔬菜种植农户获得蔬菜认证及对安全蔬菜认知情况调查结果显示，在396个样本农户中，其所在产业化组织（如基地、合作社）获得认证的有93个，占28.7%。其中88个是无公害蔬菜基地认证，5个是绿色蔬菜基地认证。2004年浙江省蔬菜认证率为11%，情况还不是很理想。为了了解菜农对无公害、绿色和有机蔬菜的认知度，问卷中还设计了“您认为获得蔬菜认证是不是很有意义”及“是否看到过这三类蔬菜的标识，是否听过这些蔬菜的名称”，结果46.20%的菜农认为获得蔬菜认证是有意义的，但也有近1/5的菜农认为获得认证不太有意义，甚至毫无意义；396个样本农户中，有319个菜农听说过无公害蔬菜的名称，占到了80.6%。而绿色和有机蔬菜的比例稍低，分别是73.0%和56.6%。菜农选择看过无公害、绿色和有机标识的比重分别为33.8%，29.3%和12.6%，由此可见，菜农对无公害、绿色、有机蔬菜的概念尚未深入人心，对认证蔬菜的认知度不高。为此，我们进一步展开当前菜农对蔬菜认证中存在的问题的调查。根据93位菜农的回答，55.90%的菜农认为当前认证蔬菜并没有实现优质优价，43.0%的菜农认为当前认证的安全蔬菜没有规范的市场，这可能与75.3%的菜农采取农贸市场方式自销有关。超过1/3的菜农认为认证蔬菜存在病虫害防治难度大的问题以及认为当前消费者普遍缺乏安全蔬菜方面的知识。由此可见，我国认证蔬菜市场还存在很多的问题，需要不断的完善。6、蔬菜种植农户对政府在安全蔬菜生产中的作用认知蔬菜安全生产的复杂性需要政府给予技术指导等方面的帮助。本调查设计了“菜农对政府作用的主观评价”一题。调查把政府的作用分为：政策引导、宣传教育、蔬菜生产基地申报、技术指导、认证检测、资金支持、规范法律、信息公布。为了统计分析方便，分析时把菜农认为最重要的一项赋值为40，次重要的赋值为35，第三重要的为30，逐项降低5。菜农对政府作用评价的得分结果为：第一重要的是资金支持。第二重要的是信息公布。调查时菜农反映最多的是需要政府提供蔬菜价格信息。这与问卷中 “平时你关心市场上蔬菜价格的信息”的结果是一致的，有70.5%的菜农表示非常关注和关注。而对于“平时您关心蔬菜生产中质量安全控制如化肥、农药的使用方面的信息吗？”，菜农回答不关心和从不关心的比例高达47.5%。第三重要的是政府的技术辅导。然后依次为政策的引导、宣传教育、规范法律、认证检测和基地申报。（二）计量经济模型和结果分析1、研究变量的效度检验和因子分析由于本研究所需估算的问题多，所以决定采用有限信息方式，对一部分数据进行缩减。（1）变量的效度检验表5，6显示，变量之间相关系数均低于0.85，说明这些变量之间有良好的区别效度。表5 结果变量、中间变量的相关性检验行 为态 度目 标态 度.560*目 标.234*.193*认知行为控制.321*.271*.256*注：*表示在0.01水平显著。表6 先行变量的相关性检验AB1B2C1C2D1D2E1E2E3F1F2F3B1.184*B2.103*.590*C10.81.103*-.025C2.049.056.010.350*D1.093.172*.115*.235*.221*D2.078.132*.076.185*.146*.491*E1.163*.195*.237*.084.057.188*.187*E2.138*.233*.190*.008.166*.170*.162*.548*E3-.007.174*.058.094-.005.079.114*.226*.354*F1.189*.228*.201*.113*.135*.164*.136*.157*.117*-.004F2.227*.299*.273*.129*.140*.146*.041.140*.152*.104*.498*F3.224*.170*.234*.095.122*.121*.119*.129*.099*.094.564*.502*F4.152*.084.154*.029.095.134*.168*.104*.141*-.094.238*.288*.295* 表示在0.01水平显著，*表示在0.05水平显著。A表示道德责任感，B1表示期望外部收益，B2表示期望内部收益C1表示受教育情况，C2表示年龄，D1表示蔬菜种植面积，D2表示收入结构，E1表示接受学习和培训，E2表示产业化组织参与情况，E3表示认证获取情况，F1表示政策法规，F2表示同行影响，F3表示社会舆论，F4表示农药对环境影响的认知。表7 相关度较高变量之间的卡方检验变 量卡方值（）自由度（）P值行为态度260.3188.000外在收益内在报酬335.88910.000参加产业化组织接受培训360.0612.000政策法规社会舆论499.8236.000同行影响社会舆论366.8795.000注：*表示在0.001水平显著。表5和表6还分别显示：行为与态度，期望外在收益与期望内在报酬，参与产业化组织与接受培训，政策法规影响与社会舆论压力，同行影响与社会舆论压力的相关系数没有超过0.85，但大于0.5且在0.01水平显著，因此，我们针对这两两变量再进一步进行卡方差异性鉴定。检验结果显示，变量之间有显著差异(见表7)，都可以参与到因子分析中。（2）因子分析我们对模型中先行变量的14个项目进行因子分析，分析时采用主成分分析法。根据其结果，我们剔除了公因子方差较低的道德责任感（此项已经通过效度检验，可以直接进入回归模型），剩余13项全部进入因子分析模型。表8显示了是否适宜做因子分析的KMO测度和Bartlett球体检验的结果。该表显示KMO值为0.691，大于0.5，因此适宜做因子分析。Bartlett球体检验的统计值的显著性概率是0.000，小于0.001，同样也说明是适宜做因子分析的。表8 KMO检验和Bartlett检验结果Kaiser-Meyer-Olkin 检验0.691Bartlett球体检验统计值1040.609df78显著性水平.000表9 旋转后因子的负载值表Component期望外部收益.120.149.071.842.095期望内部报酬.206.093.100.795-.152受教育情况.051.006.135.041.807年龄.154.059.167-.089.687种植面积.047.078.753.145.265收入结构.014.117.809.055.132培训和学习.122.739.225.097-.078产业化组织参与情况.109.835.158.060-.030认证获取情况-.067.677-.157.114.209政策法规.771.029.050.130.120同行影响.735.096-.059.262.159社会舆论.808.065.003.083.085环境认知.565-.010.406-.104-.237根据旋转后因子负载矩阵表9数据显示，因子1对政策法规、同行影响、社会舆论的压力和使用农药对环境影响的认知影响较大，反映的都是外界环境方面的情况，我们将这个因子命名为“外界环境影响”。因子2对是否参加某种产业化组织、是否参加接受培训学习和是否获得某种蔬菜认证有较大影响，反映的都是有关产业化方面的情况，故而命名为“产业化参与度”因子。因子3对农户种植面积、家庭收入结构影响较大，反映的是农户种植规模方面的情况，我们将它命名为“经营规模”。因子4对期望外部收益和期望内部报酬影响较大，我们将它命名为“期望收益”。因子5对农户受教育情况、年龄影响较大，我们将之命名为“农户特征”。以上分析表明因子分析的结果和前面理论模型的预期基本一致。根据因子分析得出的因子得分系数矩阵，我们能计算出5个公因子的得分，用于代替原来的十三个变量进行回归分析。2、菜农质量安全控制行为计量模型的建立和方法选择根据前面的假设和因子分析的结果，并综合考虑理论上的推测，调查中的感受以及效度检验的结论，我们将道德责任感也进入到模型中做进一步的检验，这样我们就可以得到预期理论模型的函数形式：（1） 表示第个农户。和是随机误差项。A表示道德责任感，B表示期望收益，C表示农户特征，D表示经营规模，E表示产业化参与度，F表示外部环境因素。对于理论模型的第一层面我们选取Logit回归模型来进行估计和检验。其模型的具体形式为：（2） 其中为常数项，到为Logit模型的回归系数，也就是模型的估计参数，到为自变量。式中左侧称之为事件发生比率 发生比（odds），又称为相对风险（relative risk），它是事件发生和不发生的概率之比。，其中。的自然对数值。从公式可以看出，Logistic方程的回归系数可以解释为一个单位的自变量变化所引起的比率对数的改变值。本研究中因变量行为有两种分类，于是关于理论模型第一个层面我们可以建立Logit回归模型如下：（3） 式（3）中，即为事件发生比，在本文中是指质量安全控制行为的概率与不安全行为的概率的比值。通过该模型可以反应变量的影响程度和显著性。选取线性回归模型来进行理论研究模型的第二层面的估计和检验。回归模型分别如下：（5）（4） （6） 其中，、和是待估计参数，是随机扰动项。字母所表示的变量同式（1）。3、中间变量结果变量的关系验证利用396个样本农户的资料，我们对模型进行了第一层面的估计，输出结果见表10。从表中可以看出，态度和认知行为控制变量系数的检验P值均小于0.001，目标的Wald检验也在0.015水平显著。因此我们可以拒绝原假设，认为他们与零有显著差异。表10 Logit模型统计量系数（B）标准误差Wald值Sig.Exp（B）Constant-5.748.70566.527.000.003态 度1.835.20977.273.0006.268目 标0.407.1998.197.0151.502认知行为控制0.741.18116.774.0002.099在表中同时给出了Exp（B） Exp（B）等于发生比率，可以测量解释变量增加一个单位给原来的发生比所带来的变化。，态度变量一个单位的变化会导致新的发生比变为原来的6.268倍。足见态度在农户质量安全行为中的决定性作用。认知行为控制变量改变一个单位会使新的发生比增加2.099倍，目标变量一个单位的变化会导致新的发生比比原来增加1.502倍。三个变量对农户行为的影响都相当显著。依据该表我们可以将Logit模型表示为：表11中Model统计量为当前模型的-2LL与模型中只包含常数项的-2LL之差，用来检验模型中除常数项以外，所有变量的系数为零的假设。结果显示显著性系数为0.000，因此，拒绝所有变量系数为零的假设。也就是说菜农的行为态度、目标和认知行为控制直接影响着他们的质量安全行为，研究假设H1，H2和H3均成立。表11 模型的卡方检验表模 型Chi-squareSig.Model179.7053.000表12是最终模型的拟合度检验。结果显示包含了态度、目标和认知行为控制等变量的最终模型的似然比值为344.257，此值越小则模型的拟合度越好。Cox & Snell R2 和Nagelkerke R2统计量也检验了模型的拟合度尚可接受。表12 最终模型的拟合优度检验模 型-2LLCox & Snell R2Nagelkerke R2Final331.468.366.5044、先行变量中间变量的关系检验接下去我们做理论模型第二层的分析和检验。选用多元线性回归，所有选中变量都强行进入回归模型，得到的回归结果由表13，14和15所示。表13 态度回归系数和显著性检验表模 型系数（B）标准差T检验值Sig.共线性判断容许度VIFConstant2.084.12316.906.000道德责任感.132.0492.708.007.9141.094外部环境因素.204.0415.015.000.9391.064产业化参与度.104.0402.624.009.9911.009经营规模.402.04110.155.000.9931.007期望收益.105.0402.652.008.9881.012农户特征-.021.039-.544.587.9991.001注：因变量为行为态度。态度与先行变量的回归结果显示（见表13），除农户特征没有在0.01水平下显著，没有通过T检验，其它几个解释变量的系数和零之间有非常显著的差异，从而验证了实证结果支持研究假设H4，H5，H10，但仅部分支持H7，也即农户的经营规模会影响其质量安全行为的态度，农户特征对态度的影响非常弱，且呈负影响。表13还显示了对变量多重共线性的判断，允许度 容许度（Tolerance）是判断自变量是否存在多重共线性的方法，定义Toli1R2，R为自变量的相关系数，Toli越小，共线性越强。方差膨胀因子（VIF）与Toli是同一个道理。VIF1/Toli。（Tolerance）值均接近于1，同时方程膨胀因子（VIF）值都很小，说明在回归过程中不存在多重共线性问题。目标与先行变量的回归结果显示（见表14），农户特征没有通过T检验，说明这个解释变量的系数和零之间没有显著差异，它对目标的影响非常弱，因此从模型中剔除出去。外部环境影响、经营规模、期望收益的T检验P值分别为0.014、0.001和0.035，在0.05水平显著。产业化参与度在0.1水平显著并通过T检验。也就是结果支持研究假设H6，H11和H14，部分不支持研究假设H8。各变量之间不存在多重共线性。表14 目标回归系数和显著性检验表模 型系数（B）标准差T检验值Sig.共线性判断容许度VIFConstant2.413.04467.250.000外部环境因素.089.0362.470.014.9781.022产业化参与度.072.0332.011.085.9981.002经营规模.126.0353.843.001.9921.008期望收益.076.0392.116.035.9251.081农户特征.002.0401.130.134.9571.045注：因变量为目标。同样地，对认知行为控制进行线性回归和T检验，结果如表15所示。由表中数据可以知道外部环境因素、经营规模和产业化参与度通过了T检验，也就是研究假设H12，H15成立，但结果部分不支持H9。表15 认知行为控制回归系数和显著性检验表模 型系数（B）标准差T检验值Sig.共线性判断容许度VIFConstant2.067.74545.545.000外部环境因素.238.0455.234.000.9971.003产业化参与度.197.0484.329.000.9741.016经营规模.091.0412.004.046.9931.007农户特征.0000.43.002.998.9901.010注：因变量为认知行为控制。至此，态度、目标和认知行为控制三个中间变量都已表示成先行变量的函数，我们再继续代入行为模型中，得到了质量安全控制行为用公因子做解释变量的最终模型，表示如下：0.590+0.242(道德责任感)+0.587(外部环境影响)+0.366(产业化参与度) + 0.856(经营规模)+ 0.224(期望收益) +进一步考察几个公因子的因子得分模型，恢复到初始变量，可以得到由原始变量表示的最终模型：0.5900.242A0.035B10.107B20.068C10.363D10.416D2+0.217E10.179E2+0.079E30.147F10.078F20.140F30.365F4式中各字母涵义说明如下：A表示道德责任感，B1表示期望外部收益，B2表示期望内部收益C1表示受教育情况，D1表示蔬菜种植面积，D2表示收入结构，E1表示接受学习和培训，E2表示产业化组织参与情况，E3表示认证获取情况，F1表示政策法规，F2表示同行影响，F3表示社会舆论，F4表示农药对环境影响的认知。五、主要结论通过对蔬菜种植农户的行为分析，我们可以得出以下结论：（1）当前我国蔬菜种植农户的文化水平普遍较低，并且菜农的年龄较大，种植蔬菜的年限较长，有较丰富的种菜经验，这些制约了菜农对蔬菜安全生产相关信息的关注。并且菜农蔬菜种植的品种较复杂，复种指数高，品种规模化小，安全生产控制难度大，成本高。这使我国实施安全蔬菜管理的难度较大。（2）根据调查数据拟合Logit模型回归和线性回归的结果表明：蔬菜种植户的质量安全控制行为受其行为态度、目标和认知行为控制的影响。其中，态度是三个变量中影响程度最强的一个，说明如果菜农对质量安全控制行为有端正积极的态度，便会有更高的可能性执行比较好的质量安全行为；同时若具备一定的质量安全控制行为的目标，并认知质量安全行