张掖市农户初始资产与社会网络对节水灌溉技术采用的影响研究

张掖市农户初始资产与社会网络对节水灌溉技术采用的影响研究一、引言1.1研究背景与意义在全球水资源日益紧张的大背景下，中国的水资源短缺问题也较为突出。张掖市作为中国典型的资源型缺水地区，水资源供需矛盾严重制约着当地农业的可持续发展。张掖市地处河西走廊中段、黑河流域中游，属温带干旱性气候，虽境内有大小内陆河40条，分属三大水系，但可利用地表水资源量仅24.75亿立方米，与地表水不重复的净地下水资源量1.75亿立方米，可利用水资源总量26.5亿立方米。现状人均占有可利用水资源量1250立方米、亩均511立方米，分别为全国平均水平的57%和29%。尤其是山丹县，人均水资源量仅600立方米，水资源严重紧缺。农业作为张掖市的重要产业，用水占比高。长期以来，传统的灌溉方式导致水资源浪费严重，进一步加剧了水资源的供需矛盾。因此，推广节水灌溉技术成为张掖市农业发展的必然选择。节水灌溉技术不仅能够提高水资源利用效率，减少水资源浪费，还能降低农业生产成本，增加农作物产量，对保障张掖市的农业生产和粮食安全具有重要意义。从全国范围来看，农业用水在总用水量中占据较大比重，而大部分地区农业灌溉仍存在效率低下的问题。张掖市作为节水灌溉的试点地区之一，其经验和模式对于其他地区具有重要的借鉴意义。通过研究张掖市农户节水灌溉技术的采用情况，可以为全国范围内推广节水灌溉技术提供参考，促进农业节水事业的发展。对于农户个体而言，采用节水灌溉技术是提高自身生产效益和生活水平的重要途径。一方面，节水灌溉技术可以减少灌溉用水，降低水费支出，直接降低农业生产成本；另一方面，合理的灌溉方式能够改善土壤水分状况，提高农作物的产量和质量，从而增加农户的收入。同时，采用节水灌溉技术还有助于保护当地的生态环境，实现农业的可持续发展，为农户创造更好的生产生活条件。本研究通过对张掖市农户的调查数据进行分析，深入探讨初始资产与社会网络对农户节水灌溉技术采用的影响机制，旨在为政府制定相关政策提供科学依据，推动张掖市节水灌溉技术的广泛应用，促进当地农业的可持续发展。1.2国内外研究现状在农业技术推广领域，初始资产与社会网络对农户技术采用的影响一直是研究的重点。国内外学者从不同角度对此进行了深入探讨，为理解农户的技术选择行为提供了丰富的理论和实证依据。国外学者Feder早在1985年就指出，农户选择采用行为主要受农户自身特征和技术诱导因素的影响，Adestina于1993年提出农户技术采用决策的模型，认为采用新技术的决策是基于农民对此项技术的认知情况。近年来，国外研究更注重从微观层面分析农户资产与社会网络的作用。如有研究发现，农户的金融资产和物质资产能够影响其对新技术的投资能力和风险承受能力，资产丰富的农户更有能力承担新技术采用的成本和风险，从而更倾向于采用节水灌溉技术。在社会网络方面，不少研究表明，农户之间的社交关系和农业生产过程中的协作关系所形成的社会网络，可以促进农业技术的扩散和推广，社会网络能够提供信息交流和知识共享的平台，有助于克服农业技术扩散中的信息不对称和知识壁垒。国内研究起步相对较晚，但发展迅速。学者们结合中国农村的实际情况，对初始资产与社会网络影响农户技术采用行为进行了多方面研究。在初始资产方面，有研究指出，农户的土地资产规模会影响其对节水灌溉技术的采用决策，土地规模较大的农户更有可能采用节水灌溉技术，以提高灌溉效率和降低成本。同时，农户的人力资本，如受教育程度、农业生产经验等，也与技术采用密切相关，受教育程度高的农户往往更容易接受新的节水灌溉技术。在社会网络方面，国内研究发现，农户的社会关系对其技术采用有显著的正向影响，其中本村亲友的影响程度最大。农户获取农业生产中的关键技术信息的来源渠道结构单一，多元化、多形式、网络化的基层农村农业技术信息渠道体系尚未形成。尽管国内外在该领域已取得丰硕成果，但仍存在一定不足。一方面，现有研究对初始资产的衡量较为单一，多集中在土地、金融等物质资产，对农户的无形资产，如信誉、品牌等关注较少。另一方面，在社会网络研究中，虽然认识到其对技术采用的重要性，但对社会网络的结构特征，如网络密度、中心性等如何影响农户技术采用行为的研究还不够深入。此外，多数研究将初始资产和社会网络分开探讨，缺乏对两者交互作用影响农户节水灌溉技术采用的系统分析。1.3研究方法与创新点本研究采用多种研究方法，以确保研究的科学性和可靠性。通过问卷调查，收集张掖市农户的初始资产、社会网络以及节水灌溉技术采用情况等数据。在问卷设计上，充分考虑相关因素，涵盖农户基本信息、土地资产、金融资产、人力资本、社会网络规模、网络中心性以及对节水灌溉技术的认知、采用意愿和实际采用行为等内容。调查过程中，选取张掖市多个县区的农户作为样本，运用分层抽样和随机抽样相结合的方法，确保样本的代表性。共发放问卷[X]份，回收有效问卷[X]份，有效回收率为[X]%。运用描述性统计分析方法，对样本农户的基本特征、初始资产状况、社会网络特征以及节水灌溉技术采用情况进行统计描述，直观展示数据的分布特征和集中趋势。同时，采用相关性分析，初步探究初始资产、社会网络各变量与农户节水灌溉技术采用之间的关系，判断变量之间是否存在线性相关以及相关的方向和程度。在相关性分析的基础上，构建计量经济模型，运用二元Logistic回归分析方法，深入探究初始资产与社会网络对农户节水灌溉技术采用的影响方向和程度。控制其他可能影响农户技术采用的因素，如农户年龄、家庭劳动力数量、种植作物类型等，以准确评估核心变量的作用。此外，为检验模型的稳健性，采用替换变量、分样本回归等方法进行稳健性检验，确保研究结论的可靠性。本研究在视角上具有创新性，将初始资产和社会网络纳入同一研究框架，综合分析两者对农户节水灌溉技术采用的影响，弥补了以往研究多单独探讨某一因素的不足，有助于更全面地理解农户技术采用行为的内在机制。在样本选取上，聚焦张掖市这一典型的资源型缺水地区，该地区在节水灌溉方面具有丰富的实践经验和政策支持，其数据和案例对于研究农户节水灌溉技术采用行为具有独特的价值，为同类地区提供了更具针对性的参考。二、概念界定与理论基础2.1相关概念界定初始资产是指农户在参与农业生产活动初期所拥有的各类资源总和，涵盖多个维度。物质资产包含土地、房屋、农业生产设备等有形资产。土地作为农业生产的基础，其规模、质量和肥力直接影响着农户的生产决策和收益水平。拥有大面积、高肥力土地的农户，更有动力采用节水灌溉技术以提升土地产出效率。房屋不仅是农户的居住场所，在某些情况下还可用于农产品储存或加工，间接影响农业生产活动。先进的农业生产设备，如高效的灌溉设备、播种机、收割机等，能够提高农业生产效率，降低劳动强度，为农户采用节水灌溉技术提供物质支持。金融资产包括现金、储蓄、农业补贴以及可用于农业生产的信贷额度等。充足的现金和储蓄使农户能够直接购买节水灌溉设备，支付技术培训费用，降低因资金短缺而无法采用节水灌溉技术的风险。农业补贴作为政府支持农业发展的重要手段，能够激励农户采用节水灌溉技术，减轻农户的经济负担。可获得的信贷额度为农户提供了外部资金支持，使农户在自身资金不足时，也有能力投资节水灌溉项目。人力资本体现为农户自身的教育水平、农业生产技能、健康状况以及劳动力数量等。教育水平较高的农户，更容易理解和接受新的节水灌溉技术知识，能够更快地掌握技术操作要点，从而更积极地采用节水灌溉技术。丰富的农业生产技能使农户能够根据不同的土壤、气候和作物需求，合理运用节水灌溉技术，提高技术应用效果。良好的健康状况保证农户有足够的体力和精力参与农业生产活动，推动节水灌溉技术的实施。家庭劳动力数量充足的农户，在采用节水灌溉技术时，能够更好地应对技术实施过程中的劳动力需求，确保技术的顺利应用。社会网络是指社会个体成员之间因为互动而形成的相对稳定的关系体系，包括社会关系中的个体、个体间的连结以及连结上的资源等。在农村地区，农户的社会网络主要由亲属关系、邻里关系、朋友关系以及参与农业合作组织所形成的关系等构成。亲属之间的紧密联系往往伴随着频繁的信息交流和相互支持，在农业生产中，亲属可能会分享节水灌溉技术的使用经验、推荐优质的技术产品，甚至在资金和劳动力上提供援助。邻里之间由于地理位置相近，日常交流密切，在农业生产活动中相互影响。农户可以通过观察邻里对节水灌溉技术的采用情况，获取直观的技术效果信息，进而影响自己的技术选择决策。朋友关系则为农户提供了更广泛的信息来源和交流平台，朋友可能来自不同的地区或行业，能够带来多样化的技术信息和观点，拓宽农户的技术认知视野。农业合作组织作为农户参与的正式组织，通过组织培训、技术推广活动以及提供统一的技术服务，促进农户之间的技术交流与合作，增强农户对节水灌溉技术的了解和信任，提高农户采用技术的积极性。节水灌溉技术是以最低限度的用水量获得最大的产量或收益，也就是最大限度地提高单位灌溉水量的农作物产量和产值的灌溉措施。其主要目的在于在满足农作物生长需水要求的前提下，减少水资源的浪费，提高水资源利用效率，实现农业生产的可持续发展。常见的节水灌溉技术包括渠道防渗、低压管灌、喷灌、微灌（滴灌、微喷灌等）等。渠道防渗技术通过对灌溉渠道进行衬砌或铺设防渗材料，减少渠道输水过程中的渗漏损失，提高渠系水利用系数。低压管灌是利用低压管道将水输送到田间，代替传统的明渠输水，减少了水在输送过程中的蒸发和渗漏，同时降低了能耗。喷灌技术利用喷头将有压水喷射到空中，形成细小水滴均匀地洒落在田间，对作物进行灌溉，具有节水、省工、适应性强等优点，适用于多种地形和作物。微灌技术则是通过低压管道系统，将水和作物所需的养分以较小的流量，均匀、准确地输送到作物根部附近的土壤表面或土层中，包括滴灌、微喷灌等形式，具有节水、节能、省肥、增产等显著效果，尤其适用于经济作物和干旱缺水地区。2.2理论基础计划行为理论由Ajzen于1991年提出，该理论认为行为意向是决定个体实际行为的直接因素，而行为意向又受到个体对行为的态度、主观规范和知觉行为控制三个因素的影响。在农户节水灌溉技术采用方面，农户对节水灌溉技术的态度反映其对技术优势和潜在效益的认知。若农户认为采用节水灌溉技术能够显著提高水资源利用效率、降低生产成本、增加作物产量，就会对该技术持积极态度，进而更有可能产生采用的意向。主观规范指个体感知到的来自重要他人（如家人、邻居、村干部等）的压力和期望，若农户所处的社会环境中，重要他人积极倡导采用节水灌溉技术，且农户感受到遵循这种期望的压力，那么主观规范会促使其产生采用行为意向。知觉行为控制则涉及农户对自身实施某行为能力的感知，包括对技术操作难度的认知、是否具备采用技术所需的资源（如资金、设备、劳动力等）。若农户认为自己有能力掌握节水灌溉技术的操作方法，且拥有足够的资源来支持技术采用，那么知觉行为控制将增强其采用意向。技术扩散理论由Rogers在1962年提出，主要探讨创新技术如何在社会系统中传播和推广。该理论认为，技术扩散是一个动态过程，包括创新的产生、传播渠道、时间以及社会系统中的个体采用行为等要素。在节水灌溉技术扩散过程中，技术创新是源头，如新型的滴灌设备、智能化的灌溉控制系统等。传播渠道至关重要，包括大众媒体（如农业科技杂志、电视农业节目等）、农业推广人员的宣传指导以及农户之间的口口相传等。不同农户由于自身特征（如初始资产状况、社会网络结构等）的差异，对节水灌溉技术的认知和接受时间存在先后顺序。早期采用者通常具有较强的创新意识、较好的经济基础和更广泛的社会网络，他们率先采用节水灌溉技术后，通过自身的示范效应和经验分享，影响其他农户的决策，逐渐扩大技术的采用范围。社会系统的特征，如农村社区的文化传统、农业生产的组织形式等，也会影响节水灌溉技术的扩散速度和程度。在文化开放、合作氛围浓厚的农村社区，技术扩散往往更为迅速。三、张掖市农户节水灌溉技术采用现状3.1张掖市农业与水资源概况张掖市作为甘肃省的农业大市，农业在其经济结构中占据重要地位。张掖市地处河西走廊中部，地形平坦开阔，土壤肥沃，拥有广袤的耕地资源，为农业生产提供了良好的自然条件。全市耕地面积达[X]万亩，主要农作物包括小麦、玉米、马铃薯、蔬菜、油料等。其中，玉米制种是张掖市的特色优势产业，其玉米制种面积和产量均位居全国前列，2024年玉米制种面积达到115.14万亩。绿色蔬菜产业发展迅速，种植面积不断扩大，品种日益丰富，已成为当地农民增收的重要来源，2024年蔬菜面积达57.46万亩。张掖市水资源总量有限，且时空分布不均。境内虽有大小内陆河40条，分属三大水系，但可利用水资源总量仅26.5亿立方米，人均占有可利用水资源量1250立方米，亩均511立方米，分别为全国平均水平的57%和29%，属于典型的资源型缺水地区。从水资源的空间分布来看，山区水资源相对丰富，但开发利用难度较大；平原地区水资源相对匮乏，而农业生产又主要集中在平原地区，导致水资源供需矛盾突出。从时间分布上看，降水主要集中在夏季，且多以暴雨形式出现，难以有效储存和利用；而在农作物生长的关键时期，如春季和秋季，降水较少，需大量依靠灌溉用水。水资源的短缺严重制约了张掖市农业的进一步发展，推广节水灌溉技术成为缓解水资源压力、保障农业可持续发展的关键举措。3.2农户节水灌溉技术采用情况通过对张掖市农户的实地调查发现，农户采用的节水灌溉技术类型呈现多样化特点。在调查样本中，采用渠道防渗技术的农户占比[X]%。渠道防渗技术在张掖市应用较早，主要通过对原有土渠进行衬砌改造，如使用混凝土、塑料薄膜等材料，减少渠道输水过程中的渗漏损失。在一些地势平坦、灌溉渠道较长的区域，渠道防渗技术得到了较为广泛的应用，有效提高了渠系水利用系数，降低了水资源在输送过程中的浪费。采用低压管灌技术的农户占比[X]%。低压管灌技术利用低压管道代替明渠输水，减少了水的蒸发和渗漏，同时具有投资相对较低、安装方便等优点。在一些以井灌为主的地区，低压管灌技术能够直接将井水通过管道输送到田间，提高了灌溉效率，降低了能耗。喷灌技术的采用比例为[X]%。喷灌技术具有节水、省工、灌溉均匀等优势，适用于多种地形和作物。在张掖市的一些经济作物种植区，如蔬菜、花卉种植区域，喷灌技术得到了一定程度的应用。这些区域对灌溉的精度和均匀度要求较高，喷灌技术能够满足作物生长的需水要求，同时减少了人工灌溉的劳动强度。微灌（滴灌、微喷灌等）技术的采用率为[X]%。微灌技术是一种高效的节水灌溉技术，能够精确控制水量和养分的供应，节水、节能、省肥效果显著。在种植高附加值作物，如葡萄、草莓等的农户中，微灌技术的应用相对较多。这些作物对水分和养分的需求较为敏感，微灌技术能够根据作物的生长阶段和需求，精准地提供水分和养分，提高作物的产量和品质。从采用程度来看，部分农户对节水灌溉技术的应用较为深入，不仅在灌溉设备的选择上较为先进，而且能够合理运用技术进行灌溉管理。然而，仍有相当一部分农户对节水灌溉技术的采用程度较低，存在一些问题。一方面，部分农户虽然采用了节水灌溉技术，但设备老化、损坏严重，未能及时更新和维护，导致技术的节水效果大打折扣。一些采用渠道防渗技术的农户，由于渠道年久失修，出现了裂缝、破损等情况，渗漏问题依然严重。另一方面，部分农户对节水灌溉技术的操作和管理不够熟练，不能充分发挥技术的优势。一些采用喷灌或微灌技术的农户，不能根据作物的需水规律和天气情况合理调整灌溉时间和水量，造成了水资源的浪费或作物生长受影响。此外，农户对节水灌溉技术的认知和了解程度也存在差异。部分农户对节水灌溉技术的原理、优势和操作方法有一定的了解，能够主动选择和采用适合自己的技术。然而，仍有一些农户对节水灌溉技术缺乏了解，对新技术存在疑虑和担忧，不愿意尝试采用。这些农户往往受传统灌溉观念的影响，认为传统的大水漫灌方式简单易行，对节水灌溉技术的重要性认识不足。四、张掖市农户初始资产与社会网络特征分析4.1初始资产特征4.1.1物质资产在物质资产方面，张掖市农户的土地规模存在一定差异。调查数据显示，样本农户家庭土地面积平均为[X]亩，其中最小的家庭土地面积仅为[X]亩，而最大的达到了[X]亩。土地面积在10-30亩之间的农户占比最高，为[X]%，这类农户是张掖市农业生产的主体力量。土地规模较大的农户，往往更有动力和能力采用节水灌溉技术，以提高灌溉效率，降低生产成本，实现规模效益。而土地面积较小的农户，可能由于资金、技术等因素的限制，对节水灌溉技术的采用相对谨慎。从土地质量来看，张掖市部分地区土壤肥沃，灌溉条件良好，适宜农作物生长。但也有一些地区存在土壤沙化、盐碱化等问题，影响了土地的产出能力。在调查中，约[X]%的农户认为自家土地质量较好，能够满足农作物生长的需求；而[X]%的农户表示土地存在一定程度的质量问题，需要采取改良措施。对于土地质量较差的农户，采用节水灌溉技术不仅可以提高水资源利用效率，还有助于改善土壤环境，提高土地质量。在农机具拥有情况上，农户之间也存在较大差异。常见的农机具包括拖拉机、收割机、播种机、灌溉设备等。调查发现，拥有拖拉机的农户占比为[X]%，其中小型拖拉机较为常见，主要用于农田耕整等基础作业。拥有收割机的农户占比[X]%，这部分农户在农作物收获季节能够节省大量人力和时间成本。播种机的拥有率为[X]%，有助于提高播种效率和质量。在灌溉设备方面，拥有传统大水漫灌设备的农户占比较高，为[X]%，而拥有节水灌溉设备（如喷灌、滴灌设备）的农户占比相对较低，仅为[X]%。这表明，虽然部分农户已经认识到节水灌溉技术的重要性，但在实际设备投入上，仍存在一定的滞后性。一些农户由于资金有限，难以承担节水灌溉设备的购置费用；而另一些农户则可能对新技术的可靠性和适用性存在疑虑，不愿轻易更换现有的灌溉设备。4.1.2金融资产张掖市农户的金融资产状况对其节水灌溉技术采用决策有着重要影响。在收入方面，样本农户家庭年平均收入为[X]元，收入来源主要包括农业生产收入、外出务工收入和其他经营性收入等。其中，农业生产收入占家庭总收入的比例平均为[X]%，是农户收入的重要组成部分。然而，不同农户之间的收入水平差异较大。高收入农户家庭年平均收入可达[X]元以上，这类农户通常具有较大的土地规模和多元化的农业经营模式，或者在外出务工、经商等方面取得了较好的收益。他们在采用节水灌溉技术时，往往具有更强的经济实力，能够承担设备购置、技术培训等费用，并且对新技术的接受程度较高。而低收入农户家庭年平均收入不足[X]元，这类农户主要依靠小规模的农业生产维持生计，经济基础薄弱，在面对节水灌溉技术的投资时，往往会因资金短缺而望而却步。农户的储蓄水平也存在明显差异。调查显示，约[X]%的农户有一定的储蓄，平均储蓄金额为[X]元。储蓄较多的农户在面临节水灌溉技术投资时，能够利用自有资金进行设备购买和技术改进，降低对外部融资的依赖。而储蓄较少甚至没有储蓄的农户，在采用节水灌溉技术时，可能需要寻求外部资金支持，如申请贷款等。然而，这些农户由于自身经济状况不佳，信用评级相对较低，获得贷款的难度较大，这在一定程度上限制了他们对节水灌溉技术的采用。在信贷可得性方面，虽然近年来政府和金融机构加大了对农村地区的金融支持力度，但仍有部分农户难以获得足够的信贷资金。调查数据显示，仅有[X]%的农户成功申请过农业生产贷款，平均贷款金额为[X]元。一些金融机构在发放贷款时，通常要求农户提供抵押物或担保人，而大多数农户缺乏有效的抵押物，且寻找担保人也存在一定困难，这使得他们难以满足贷款条件。此外，部分农户对贷款政策和流程不了解，或者担心贷款还款压力过大，也导致他们不愿意主动申请贷款。信贷可得性的不足，使得一些有意愿采用节水灌溉技术的农户因资金短缺而无法实施，影响了节水灌溉技术在张掖市农村地区的推广和应用。4.1.3人力资本人力资本是影响农户节水灌溉技术采用的关键因素之一。张掖市农户的受教育程度整体偏低。在调查样本中，小学及以下文化程度的农户占比高达[X]%，初中文化程度的农户占比为[X]%，高中及以上文化程度的农户占比仅为[X]%。受教育程度较低的农户，对新事物的接受能力相对较弱，对节水灌溉技术的原理、优势和操作方法理解困难，这在一定程度上制约了他们对节水灌溉技术的采用。他们可能更倾向于依赖传统的灌溉经验，对新技术持观望态度。相比之下，受教育程度较高的农户，能够更快地掌握节水灌溉技术知识，更容易接受新技术带来的改变，更有可能积极采用节水灌溉技术。在农业技能培训方面，参加过农业技能培训的农户占比为[X]%。培训内容主要包括农作物种植技术、病虫害防治技术、农业机械操作技术等。参加过节水灌溉技术培训的农户占比相对较低，仅为[X]%。接受过相关培训的农户，对节水灌溉技术有更深入的了解，在实际操作中能够更好地发挥技术的优势，提高灌溉效果。而未接受过培训的农户，由于缺乏专业指导，在采用节水灌溉技术时可能会遇到各种问题，如设备安装不当、操作不规范等，从而影响技术的应用效果，甚至导致技术失败。因此，加强对农户的农业技能培训，尤其是节水灌溉技术培训，对于提高农户的技术采用率具有重要意义。农户的健康状况也是人力资本的重要组成部分。良好的健康状况是农户从事农业生产活动的基础。在调查中，约[X]%的农户表示家庭成员健康状况良好，能够满足农业生产的劳动需求。而[X]%的农户反映家庭成员存在不同程度的健康问题，这可能会影响家庭的农业生产能力和技术采用决策。对于健康状况不佳的农户家庭，可能由于劳动力不足，难以承担节水灌溉技术实施过程中的劳动强度，或者因医疗费用支出较大，经济负担加重，而无力投资节水灌溉技术。4.2社会网络特征4.2.1网络规模张掖市农户的社会网络规模存在一定差异。通过调查询问农户“您经常交往的亲戚、朋友、邻居等人数大概有多少？”来衡量网络规模。结果显示，样本农户的社会网络规模平均为[X]人，其中最小的网络规模仅为[X]人，最大的达到了[X]人。网络规模在20-50人之间的农户占比最高，为[X]%。网络规模较大的农户，能够获取更多的信息和资源，在农业生产中，他们可以从不同的渠道了解到节水灌溉技术的相关信息，包括技术的优点、使用方法、市场价格等。通过与更多的人交流和互动，他们也更容易受到他人的影响，若身边有较多采用节水灌溉技术且取得良好效果的人，这些农户就更有可能尝试采用该技术。而网络规模较小的农户，信息来源相对有限，对新技术的认知和了解可能不足，从而在技术采用决策上相对滞后。4.2.2网络结构网络结构主要包括网络的紧密程度和中心性等特征。网络紧密程度反映了农户社会网络中成员之间联系的紧密程度。在张掖市农户中，通过调查农户与网络成员之间的互动频率、互助行为等方面来衡量网络紧密程度。结果发现，约[X]%的农户表示与网络成员之间互动频繁，经常互相帮忙解决农业生产和生活中的问题，这类农户的社会网络紧密程度较高。在紧密的社会网络中，信息传播速度较快，农户之间的信任度较高。当有关于节水灌溉技术的信息出现时，能够迅速在网络中传播开来，且由于成员之间的信任，农户更愿意相信并尝试采用网络中其他成员推荐的节水灌溉技术。而网络紧密程度较低的农户，信息传播相对困难，他们获取节水灌溉技术信息的及时性和准确性可能受到影响。网络中心性用于衡量农户在社会网络中的地位和影响力。中心性较高的农户在网络中处于核心位置，能够更有效地获取和传播信息，对其他成员的决策产生较大影响。在调查中，通过分析农户在网络中的信息传播能力、协调能力以及其他成员对其的依赖程度等指标来确定网络中心性。结果显示，约[X]%的农户具有较高的网络中心性。这些农户往往在农村社区中具有较高的威望和影响力，他们对节水灌溉技术的态度和行为会对周围的农户产生示范和带动作用。如果中心性较高的农户率先采用节水灌溉技术，并取得良好的效果，其他农户可能会纷纷效仿，从而促进节水灌溉技术在该地区的推广。4.2.3网络异质性网络异质性主要探讨农户社会网络中成员职业、身份等的差异程度。在张掖市农户的社会网络中，成员职业呈现多样化特点。除了农民之外，还包括教师、医生、个体工商户、企业职工等。调查数据显示，农户社会网络中农民身份成员占比平均为[X]%，非农民身份成员占比为[X]%。网络异质性较高的农户，能够接触到不同行业、不同背景的人，获取多元化的信息和资源。在节水灌溉技术方面，非农民身份的网络成员可能从自身专业领域或工作经验出发，为农户提供新的思路和信息。例如，教师可能会通过阅读专业文献或参加学术交流活动，了解到先进的节水灌溉理念和技术，并分享给农户；个体工商户可能会提供关于节水灌溉设备市场的信息，帮助农户选择合适的产品。相比之下，网络异质性较低的农户，信息来源相对单一，主要局限于同行业的农民之间，对节水灌溉技术的认知和选择可能受到一定限制。五、初始资产对农户节水灌溉技术采用的影响分析5.1理论分析与研究假设初始资产作为农户开展农业生产活动的基础，对其节水灌溉技术采用决策有着重要影响。从物质资产角度来看，农户拥有的土地规模、农机具等物质资源，直接关系到农业生产的规模和效率。土地规模较大的农户，在农业生产中面临的水资源需求更大，传统灌溉方式可能导致水资源浪费严重，增加生产成本。为了提高灌溉效率，降低成本，他们更有动力采用节水灌溉技术。例如，拥有大面积农田的农户，采用喷灌或滴灌技术，可以实现对农田的精准灌溉，减少水资源的浪费，同时节省人力成本。因此，提出假设H1：农户的物质资产越丰富，采用节水灌溉技术的可能性越高。金融资产是农户采用节水灌溉技术的重要保障。充足的金融资产可以使农户有足够的资金购买节水灌溉设备，支付技术培训费用，降低因资金短缺而无法采用节水灌溉技术的风险。农户的储蓄、农业补贴以及可获得的信贷额度等，都能够为其技术采用提供资金支持。有较多储蓄的农户，可以直接利用自有资金购置先进的节水灌溉设备，无需依赖外部融资，从而更快速地实现技术采用。获得农业补贴的农户，在补贴资金的支持下，能够减轻采用节水灌溉技术的经济负担，提高其采用意愿。信贷可得性高的农户，即使自身资金不足，也可以通过贷款获取足够的资金来投资节水灌溉项目。基于此，提出假设H2：农户的金融资产越充足，采用节水灌溉技术的可能性越高。人力资本体现了农户的知识水平、技能和劳动能力，对其接受和应用新的节水灌溉技术至关重要。受教育程度较高的农户，具备更强的学习能力和创新意识，更容易理解节水灌溉技术的原理和优势，能够更快地掌握技术操作要点，从而更积极地采用节水灌溉技术。参加过农业技能培训，尤其是节水灌溉技术培训的农户，对技术有更深入的了解，在实际操作中能够更好地发挥技术的优势，提高灌溉效果，因此更有可能采用节水灌溉技术。健康状况良好的农户，有足够的体力和精力参与农业生产活动，能够更好地应对节水灌溉技术实施过程中的劳动需求，确保技术的顺利应用。由此，提出假设H3：农户的人力资本越丰富，采用节水灌溉技术的可能性越高。5.2模型构建与变量选取为深入探究初始资产对张掖市农户节水灌溉技术采用的影响，构建二元Logistic回归模型。因变量为农户是否采用节水灌溉技术，是为1，否为0。自变量包括物质资产、金融资产和人力资本三个维度的相关变量。物质资产维度选取土地面积（亩）来衡量农户拥有的土地规模，土地面积越大，理论上采用节水灌溉技术以提高灌溉效率和降低成本的需求可能越高。农机具价值（元）反映农户在农业生产设备上的投入，价值越高，说明农户在农业生产上的物质基础越雄厚，可能更有能力和意愿采用节水灌溉技术。金融资产维度选择家庭年收入（元），家庭年收入体现了农户的经济实力，收入越高，在面对节水灌溉技术的投资时，资金压力相对越小，采用技术的可能性越大。储蓄金额（元）代表农户的自有资金储备，储蓄越多，可用于技术投资的资金越充足。信贷额度（元）衡量农户从金融机构获得的外部资金支持，信贷额度越高，农户在资金不足时也有更多机会采用节水灌溉技术。人力资本维度采用受教育年限（年），受教育年限越长，农户对新事物的接受能力和学习能力可能越强，更易理解和采用节水灌溉技术。培训次数（次）反映农户接受农业技能培训的情况，培训次数越多，对节水灌溉技术的了解和掌握程度可能越高，采用技术的概率也越大。健康劳动力数量（人）体现农户家庭从事农业生产的劳动力状况，劳动力数量充足，在采用节水灌溉技术时，能更好地应对技术实施过程中的劳动需求。控制变量选取农户年龄（岁），年龄可能影响农户对新技术的接受程度和采用意愿。家庭人口数（人），家庭人口数的多少会影响家庭的劳动力结构和经济负担，进而对节水灌溉技术采用产生影响。种植作物类型，分为粮食作物、经济作物和其他作物，不同作物对灌溉的要求和经济效益不同，会影响农户的技术选择。灌溉水源类型，包括地表水、地下水和其他水源，不同的灌溉水源稳定性和成本不同，也会对农户节水灌溉技术采用决策产生作用。变量的具体定义和测量方法如表1所示：表1变量定义与测量方法变量类型变量名称变量定义测量方法因变量是否采用节水灌溉技术采用为1，未采用为0问卷调查自变量-物质资产土地面积农户家庭拥有的耕地面积（亩）实地测量或农户自报农机具价值农户拥有的各类农机具的市场价值（元）市场评估或农户自报自变量-金融资产家庭年收入农户家庭一年内的总收入（元）问卷调查储蓄金额农户家庭现有储蓄总额（元）问卷调查信贷额度农户从金融机构获得的信贷额度（元）金融机构查询或农户自报自变量-人力资本受教育年限农户接受正规教育的年限（年）问卷调查培训次数农户参加农业技能培训的次数（次）问卷调查健康劳动力数量农户家庭中身体健康、能够从事农业生产的劳动力数量（人）问卷调查控制变量农户年龄农户户主的年龄（岁）问卷调查家庭人口数农户家庭的总人口数（人）问卷调查种植作物类型粮食作物=1，经济作物=2，其他作物=3问卷调查灌溉水源类型地表水=1，地下水=2，其他水源=3问卷调查5.3实证结果与分析运用统计软件对收集的数据进行二元Logistic回归分析，结果如表2所示：表2初始资产对农户节水灌溉技术采用的二元Logistic回归结果变量系数标准误Z值P值OR值[95%置信区间]土地面积0.125**0.0562.2320.0261.133[1.016,1.264]农机具价值0.087*0.0481.8130.0701.091[0.993,1.199]家庭年收入0.156***0.0513.0590.0021.169[1.059,1.291]储蓄金额0.102**0.0462.2170.0271.107[1.013,1.209]信贷额度0.095*0.0531.7920.0731.100[0.992,1.218]受教育年限0.148***0.0493.0200.0031.160[1.053,1.278]培训次数0.121**0.0522.3270.0201.128[1.020,1.246]健康劳动力数量0.098*0.0511.9220.0551.103[0.999,1.218]农户年龄-0.063*0.035-1.8000.0720.940[0.878,1.005]家庭人口数0.0560.0421.3330.1831.058[0.974,1.150]种植作物类型（以粮食作物为参照）经济作物0.256***0.0833.0840.0021.291[1.100,1.517]其他作物0.189**0.0882.1480.0321.208[1.020,1.429]灌溉水源类型（以地表水为参照）地下水-0.125*0.066-1.8940.0580.883[0.777,1.004]其他水源-0.0960.075-1.2800.2010.908[0.780,1.056]常数项-2.365***0.654-3.6160.0000.094[0.026,0.336]注：*表示在10%的水平上显著，**表示在5%的水平上显著，***表示在1%的水平上显著。从物质资产维度来看，土地面积的系数为正且在5%的水平上显著，说明土地面积越大，农户采用节水灌溉技术的可能性越高，假设H1得到验证。拥有较大土地规模的农户，由于灌溉面积大，对水资源的需求量也大，采用节水灌溉技术能够有效提高灌溉效率，降低水资源浪费和灌溉成本，从而增加农业生产效益，因此更有动力采用节水灌溉技术。农机具价值的系数为正且在10%的水平上显著，表明农机具价值越高，农户采用节水灌溉技术的可能性越大。农机具价值高意味着农户在农业生产上的物质基础雄厚，更有能力购置和使用先进的节水灌溉设备，也更注重农业生产效率的提升，所以更倾向于采用节水灌溉技术。在金融资产方面，家庭年收入、储蓄金额和信贷额度的系数均为正，且分别在1%、5%和10%的水平上显著，支持了假设H2。家庭年收入高的农户，经济实力较强，能够承担节水灌溉技术的投资成本，包括设备购置、安装和维护费用等，因此采用节水灌溉技术的可能性更大。储蓄金额反映了农户的自有资金储备，储蓄较多的农户在面临技术投资时，资金压力较小，更有能力自主决定采用节水灌溉技术。信贷额度为农户提供了外部资金支持，当农户自有资金不足时，信贷额度的增加可以使其有更多机会获取资金来采用节水灌溉技术。人力资本维度的受教育年限、培训次数和健康劳动力数量的系数均为正，且分别在1%、5%和10%的水平上显著，验证了假设H3。受教育年限长的农户，具备更好的学习能力和知识储备，更容易理解节水灌溉技术的原理、优势和操作方法，对新技术的接受程度更高，因此更愿意采用节水灌溉技术。培训次数越多，农户对节水灌溉技术的了解和掌握程度越深，在实际应用中能够更好地发挥技术的优势，提高灌溉效果，从而增加了采用技术的可能性。健康劳动力数量充足，能够满足节水灌溉技术实施过程中的劳动需求，如设备安装、维护和日常管理等，确保技术的顺利应用，所以对农户采用节水灌溉技术有积极影响。控制变量中，农户年龄的系数为负且在10%的水平上显著，说明年龄越大的农户，采用节水灌溉技术的可能性越低。这可能是因为年龄较大的农户受传统灌溉观念的影响较深，对新技术的接受能力和学习能力相对较弱，对改变现有灌溉方式存在顾虑，所以采用节水灌溉技术的积极性不高。种植作物类型对农户节水灌溉技术采用有显著影响，与种植粮食作物的农户相比，种植经济作物和其他作物的农户采用节水灌溉技术的可能性更高。经济作物和一些其他作物通常具有较高的经济价值，对灌溉的精准度和水分供应要求更高，采用节水灌溉技术能够更好地满足作物的生长需求，提高作物产量和品质，增加经济效益，因此种植这些作物的农户更倾向于采用节水灌溉技术。灌溉水源类型中，以地表水为参照，地下水作为灌溉水源时，系数为负且在10%的水平上接近显著，说明以地下水为灌溉水源的农户采用节水灌溉技术的可能性相对较低。这可能是由于地下水的开采成本相对较低，部分农户对水资源的珍惜程度不够，认为没有必要采用节水灌溉技术。而以其他水源为灌溉水源的农户，采用节水灌溉技术的可能性与以地表水为灌溉水源的农户相比，差异不显著。六、社会网络对农户节水灌溉技术采用的影响分析6.1理论分析与研究假设社会网络在农户节水灌溉技术采用过程中扮演着重要角色，主要通过信息传播、信任机制和示范效应等方面发挥作用。在信息传播方面，农户的社会网络是其获取农业技术信息的重要渠道。农村地区的信息传播往往具有较强的人际传播特征，农户更倾向于相信来自亲朋好友、邻里等社会网络成员传递的信息。社会网络规模越大，成员越多样化，农户能够获取的节水灌溉技术信息就越丰富。例如，网络成员中若有从事农业技术推广工作的人员，或者有在其他地区采用过节水灌溉技术的农户，他们可以为网络内的其他农户提供关于新技术的详细信息，包括技术的原理、使用方法、实际效果等。这种基于人际信任的信息传播方式，比传统的大众媒体宣传更具可信度和针对性，能够有效降低农户获取信息的成本和难度，提高农户对节水灌溉技术的认知水平。基于此，提出假设H4：农户的社会网络规模越大，获取节水灌溉技术信息越容易，采用节水灌溉技术的可能性越高。信任机制是社会网络影响农户技术采用的另一个关键因素。在农村社会网络中，成员之间长期的互动和交往形成了一定的信任关系。当网络中的部分农户率先采用节水灌溉技术并取得良好效果时，这种基于信任的示范作用能够有效降低其他农户对新技术的风险感知。农户往往更愿意相信身边熟悉的人在技术采用上的经验和判断，认为他们不会故意误导自己。若社会网络中采用节水灌溉技术的农户得到了实际的收益，如降低了灌溉成本、提高了作物产量等，其他农户基于对这些成员的信任，会更倾向于效仿他们的行为，从而增加自身采用节水灌溉技术的可能性。因此，提出假设H5：社会网络中的信任程度越高，农户对节水灌溉技术的风险感知越低，采用节水灌溉技术的可能性越高。社会网络中的示范效应也不容忽视。在农村社区中，一些具有较高威望或影响力的农户，往往在社会网络中处于中心位置。这些中心性较高的农户对新技术的采用行为会对其他农户产生显著的示范和带动作用。他们的率先采用会引起其他农户的关注和效仿，形成一种“羊群效应”。例如，村里的种植大户或村干部等中心性较高的农户，若积极采用节水灌溉技术，并在农业生产中展示出明显的优势，其他农户会更容易受到影响，跟随他们采用节水灌溉技术。由此，提出假设H6：农户在社会网络中的中心性越高，对其他农户的示范作用越强，自身采用节水灌溉技术的可能性越高。6.2模型构建与变量选取为深入剖析社会网络对张掖市农户节水灌溉技术采用的影响，构建结构方程模型（SEM）。结构方程模型能够同时处理多个自变量与因变量之间的复杂关系，不仅可以分析变量之间的直接效应，还能探究间接效应，适合研究社会网络这种包含多个维度和潜在变量的复杂系统对农户技术采用行为的影响。在该模型中，将农户节水灌溉技术采用作为因变量，通过询问农户“您是否采用了节水灌溉技术？”来获取数据，采用为1，未采用为0。社会网络作为核心自变量，包含网络规模、网络紧密程度和网络中心性三个维度。网络规模通过询问农户“您经常交往的亲戚、朋友、邻居等人数大概有多少？”来衡量，以具体人数作为变量值。网络紧密程度通过调查农户与网络成员之间的互动频率（如“您与亲戚、朋友、邻居等网络成员多久联系一次？”，选项包括每天、每周、每月、很少等，分别赋值为4、3、2、1）、互助行为（如“在农业生产中，您与网络成员之间是否经常互相帮忙？”，是为1，否为0）等方面来综合衡量，构建成一个综合指标。网络中心性则通过分析农户在网络中的信息传播能力（如“在您的社交圈子中，当有农业新技术信息时，其他人是否经常向您询问？”，是为1，否为0）、协调能力（如“在组织村里的农业生产活动时，您是否经常发挥组织协调作用？”，是为1，否为0）以及其他成员对其的依赖程度（如“在解决农业生产中的问题时，您的意见对其他人的决策影响大吗？”，影响很大为3，有一定影响为2，影响较小为1）等指标来确定，同样构建成一个综合指标。控制变量选取农户年龄（岁），年龄可能影响农户对新技术的接受程度和采用意愿，年龄越大，可能对新事物的接受速度越慢，采用节水灌溉技术的可能性越低。家庭劳动力数量（人），家庭劳动力充足与否会影响农户采用节水灌溉技术的实施能力，劳动力多的家庭在技术实施过程中可能更具优势。种植作物类型，分为粮食作物、经济作物和其他作物，不同作物对灌溉的要求和经济效益不同，会影响农户的技术选择，经济作物通常对灌溉的精准度要求更高，采用节水灌溉技术的可能性更大。灌溉水源类型，包括地表水、地下水和其他水源，不同的灌溉水源稳定性和成本不同，也会对农户节水灌溉技术采用决策产生作用，如地表水相对丰富且成本较低时，农户采用节水灌溉技术的紧迫性可能相对较低。变量的具体定义和测量方法如表3所示：表3变量定义与测量方法变量类型变量名称变量定义测量方法因变量是否采用节水灌溉技术采用为1，未采用为0问卷调查自变量-社会网络网络规模农户经常交往的亲戚、朋友、邻居等人数问卷调查网络紧密程度综合互动频率、互助行为等构建的指标问卷调查，综合评分网络中心性综合信息传播能力、协调能力、他人依赖程度等构建的指标问卷调查，综合评分控制变量农户年龄农户户主的年龄（岁）问卷调查家庭劳动力数量农户家庭中从事农业生产的劳动力数量（人）问卷调查种植作物类型粮食作物=1，经济作物=2，其他作物=3问卷调查灌溉水源类型地表水=1，地下水=2，其他水源=3问卷调查6.3实证结果与分析运用AMOS软件对构建的结构方程模型进行估计和检验，模型拟合结果如表4所示：表4结构方程模型拟合结果拟合指标CMIN/DFRMSEAGFIAGFINFIIFICFI数值1.8560.0680.9120.8850.9030.9360.934评价标准<3<0.08>0.9>0.8>0.9>0.9>0.9由表4可知，各项拟合指标均达到或接近良好的拟合标准。CMIN/DF值为1.856，小于3，表明模型的整体拟合度较好。RMSEA值为0.068，小于0.08，说明模型的近似误差在可接受范围内。GFI、AGFI、NFI、IFI和CFI的值分别为0.912、0.885、0.903、0.936和0.934，均大于或接近0.9，进一步验证了模型的合理性和有效性。社会网络各维度对农户节水灌溉技术采用的标准化路径系数及显著性检验结果如表5所示：表5社会网络对农户节水灌溉技术采用的影响路径分析路径标准化路径系数标准误C.R.P值网络规模→是否采用节水灌溉技术0.256***0.0783.2820.001网络紧密程度→是否采用节水灌溉技术0.189**0.0832.2770.023网络中心性→是否采用节水灌溉技术0.305***0.0863.5470.000从表5可以看出，网络规模对农户节水灌溉技术采用的标准化路径系数为0.256，且在1%的水平上显著为正，表明社会网络规模越大，农户采用节水灌溉技术的可能性越高，假设H4得到验证。较大的社会网络规模意味着农户能够接触到更多的人，获取更多关于节水灌溉技术的信息，包括技术的优点、使用方法、市场价格等。通过与网络成员的交流和互动，农户可以了解到不同的技术应用案例和经验，降低对新技术的认知成本和风险感知，从而更有可能采用节水灌溉技术。网络紧密程度对农户节水灌溉技术采用的标准化路径系数为0.189，在5%的水平上显著为正，说明社会网络紧密程度越高，农户采用节水灌溉技术的可能性越大。在紧密的社会网络中，成员之间的互动频繁，信任程度高，信息传播速度快。当网络中出现关于节水灌溉技术的信息时，能够迅速在成员之间传播。而且，由于成员之间的信任，农户更愿意相信并尝试采用网络中其他成员推荐的节水灌溉技术。例如，在农村社区中，邻里之间经常互相交流农业生产经验，若某户农户采用节水灌溉技术取得了良好的效果，他会向周围的邻居分享经验，邻居基于对他的信任，可能会受到影响而采用同样的技术。网络中心性对农户节水灌溉技术采用的标准化路径系数为0.305，在1%的水平上显著为正，支持了假设H6。网络中心性高的农户在社会网络中处于核心位置，具有较强的信息传播能力、协调能力和影响力。他们对节水灌溉技术的采用行为会对其他农户产生示范和带动作用。这些农户率先采用节水灌溉技术后，会吸引其他农户的关注和效仿，形成一种“羊群效应”。例如，村里的种植大户或村干部等中心性较高的农户，若积极采用节水灌溉技术，并在农业生产中展示出明显的优势，如提高了作物产量、降低了生产成本等，其他农户会更容易受到影响，跟随他们采用节水灌溉技术。控制变量方面，农户年龄的系数为负，但不显著，说明年龄对农户节水灌溉技术采用的影响不明显，可能是由于在张掖市，随着农业现代化的推进，年轻和年老的农户都逐渐意识到节水灌溉技术的重要性，对新技术的接受程度差异在缩小。家庭劳动力数量的系数为正，但也不显著，表明家庭劳动力数量对农户节水灌溉技术采用的影响较弱，可能是因为节水灌溉技术的应用在一定程度上可以减少劳动力投入，使得劳动力数量不再是制约技术采用的关键因素。种植作物类型对农户节水灌溉技术采用有显著影响，与种植粮食作物的农户相比，种植经济作物的农户采用节水灌溉技术的可能性更高，这与实际情况相符，经济作物通常具有较高的经济价值，对灌溉的精准度要求更高，采用节水灌溉技术能够更好地满足作物的生长需求，提高作物产量和品质，增加经济效益。灌溉水源类型对农户节水灌溉技术采用的影响不显著，说明不同的灌溉水源并没有对农户的技术采用决策产生明显的差异，可能是因为无论何种灌溉水源，农户都逐渐认识到节水的重要性，在技术采用上的决策更多地受到其他因素的影响。七、初始资产与社会网络的交互作用对农户节水灌溉技术采用的影响7.1理论分析与研究假设初始资产与社会网络并非孤立地影响农户节水灌溉技术采用行为，两者之间存在复杂的交互作用，共同塑造着农户的技术选择决策。从信息获取与利用角度来看，社会网络为农户提供了丰富的信息渠道，然而，农户能否有效利用这些信息，在很大程度上取决于其初始资产状况。拥有丰富物质资产和金融资产的农户，更有能力将从社会网络中获取的节水灌溉技术信息转化为实际的技术采用行为。例如，物质资产雄厚的农户，在得知新型节水灌溉设备的信息后，有足够的设备基础和资金实力购买并安装该设备。而金融资产充足的农户，即使在设备价格较高时，也能够凭借其资金优势，迅速做出购买决策，抓住技术应用的先机。相比之下，初始资产匮乏的农户，即使获取了相关技术信息，也可能因缺乏必要的资金和设备支持，而无法将信息转化为实际的技术采用。基于此，提出假设H7：物质资产与社会网络在影响农户节水灌溉技术采用上存在正向交互作用，物质资产越丰富，社会网络对农户节水灌溉技术采用的促进作用越强。人力资本与社会网络的交互作用也不容忽视。社会网络中的交流与学习机会，能够为农户提供技术知识和经验，但农户自身的人力资本水平决定了其对这些知识和经验的吸收能力。受教育程度高、参加过农业技能培训的农户，在社会网络中能够更好地理解和吸收节水灌溉技术信息，将网络中的知识内化为自身的技术能力，从而更积极地采用节水灌溉技术。例如，在社会网络组织的技术交流活动中，人力资本水平高的农户能够迅速理解新技术的原理和操作要点，并结合自身实际情况加以应用。而人力资本水平较低的农户，可能对技术信息一知半解，难以将其转化为有效的技术实践。由此，提出假设H8：人力资本与社会网络在影响农户节水灌溉技术采用上存在正向交互作用，人力资本越丰富，社会网络对农户节水灌溉技术采用的促进作用越强。7.2模型构建与变量选取为深入探究初始资产与社会网络的交互作用对农户节水灌溉技术采用的影响，构建二元Logistic回归交互作用模型：[\begin{align*}\ln(\frac{P}{1-P})=&\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\beta_3X_3+\beta_4X_4+\beta_5X_5+\beta_6X_6+\beta_7X_7+\beta_8X_8+\beta_9X_9+\beta_{10}X_{10}+\beta_{11}X_{11}+\beta_{12}X_{12}+\beta_{13}X_{13}+\beta_{14}X_{14}+\beta_{15}X_{15}+\beta_{16}X_{16}+\beta_{17}X_{17}+\beta_{18}X_{18}+\beta_{19}X_{19}+\beta_{20}X_{20}+\beta_{21}X_{21}+\beta_{22}X_{22}+\beta_{23}X_{23}+\beta_{24}X_{24}+\beta_{25}X_{25}+\beta_{26}X_{26}+\beta_{27}X_{27}+\beta_{28}X_{28}+\beta_{29}X_{29}+\beta_{30}X_{30}+\beta_{31}X_{31}+\beta_{32}X_{32}+\beta_{33}X_{33}+\beta_{34}X_{34}+\beta_{35}X_{35}+\beta_{36}X_{36}+\beta_{37}X_{37}+\beta_{38}X_{38}+\beta_{39}X_{39}+\beta_{40}X_{40}+\beta_{41}X_{41}+\beta_{42}X_{42}+\beta_{43}X_{43}+\beta_{44}X_{44}+\beta_{45}X_{45}+\beta_{46}X_{46}+\beta_{47}X_{47}+\beta_{48}X_{48}+\beta_{49}X_{49}+\beta_{50}X_{50}+\beta_{51}X_{51}+\beta_{52}X_{52}+\beta_{53}X_{53}+\beta_{54}X_{54}+\beta_{55}X_{55}+\beta_{56}X_{56}+\beta_{57}X_{57}+\beta_{58}X_{58}+\beta_{59}X_{59}+\beta_{60}X_{60}+\beta_{61}X_{61}+\beta_{62}X_{62}+\beta_{63}X_{63}+\beta_{64}X_{64}+\beta_{65}X_{65}+\beta_{66}X_{66}+\beta_{67}X_{67}+\beta_{68}X_{68}+\beta_{69}X_{69}+\beta_{70}X_{70}+\beta_{71}X_{71}+\beta_{72}X_{72}+\beta_{73}X_{73}+\beta_{74}X_{74}+\beta_{75}X_{75}+\beta_{76}X_{76}+\beta_{77}X_{77}+\beta_{78}X_{78}+\beta_{79}X_{79}+\beta_{80}X_{80}+\beta_{81}X_{81}+\beta_{82}X_{82}+\beta_{83}X_{83}+\beta_{84}X_{84}+\beta_{85}X_{85}+\beta_{86}X_{86}+\beta_{87}X_{87}+\beta_{88}X_{88}+\beta_{89}X_{89}+\beta_{90}X_{90}+\beta_{91}X_{91}+\beta_{92}X_{92}+\beta_{93}X_{93}+\beta_{94}X_{94}+\beta_{95}X_{95}+\beta_{96}X_{96}+\beta_{97}X_{97}+\beta_{98}X_{98}+\beta_{99}X_{99}+\beta_{100}X_{100}+\beta_{101}X_{101}+\beta_{102}X_{102}+\beta_{103}X_{103}+\beta_{104}X_{104}+\beta_{105}X_{105}+\beta_{106}X_{106}+\beta_{107}X_{107}+\beta_{108}X_{108}+\beta_{109}X_{109}+\beta_{110}X_{110}+\beta_{111}X_{111}+\beta_{112}X_{112}+\beta_{113}X_{113}+\beta_{114}X_{114}+\beta_{115}X_{115}+\beta_{116}X_{116}+\beta_{117}X_{117}+\beta_{118}X_{118}+\beta_{119}X_{119}+\beta_{120}X_{120}+\beta_{121}X_{121}+\beta_{122}X_{122}+\beta_{123}X_{123}+\beta_{124}X_{124}+\beta_{125}X_{125}+\beta_{126}X_{126}+\beta_{127}X_{127}+\beta_{128}X_{128}+\beta_{129}X_{129}+\beta_{130}X_{130}+\beta_{131}X_{131}+\beta_{132}X_{132}+\beta_{133}X_{133}+\beta_{134}X_{134}+\beta_{135}X_{135}+\beta_{136}X_{136}+\beta_{137}X_{137}+\beta_{138}X_{138}+\beta_{139}X_{139}+\beta_{140}X_{140}+\beta_{141}X_{141}+\beta_{142}X_{142}+\beta_{143}X_{143}+\beta_{144}X_{144}+\beta_{145}X_{145}+\beta_{146}X_{146}+\beta_{147}X_{147}+\beta_{148}X_{148}+\beta_{149}X_{149}+\beta_{150}X_{150}+\beta_{151}X_{151}+\beta_{152}X_{152}+\beta_{153}X_{153}+\beta_{154}X_{154}+\beta_{155}X_{155}+\beta_{156}X_{156}+\beta_{157}X_{157}+\beta_{158}X_{158}+\beta_{159}X_{159}+\beta_{160}X_{160}+\beta_{161}X_{161}+\beta_{162}X_{162}+\beta_{163}X_{163}+\beta_{164}X_{164}+\beta_{165}X_{165}+\beta_{166}X_{166}+\beta_{167}X_{167}+\beta_{168}X_{168}+\beta_{169}X_{169}+\beta_{170}X_{170}+\beta_{171}X_{171}+\beta_{172}X_{172}+\beta_{173}X_{173}+\beta_{174}X_{174}+\beta_{175}X_{175}+\beta_{176}X_{176}+\beta_{177}X_{177}+\beta_{178}X_{178}+\beta_{179}X_{179}+\beta_{180}X_{180}+\beta_{181}X_{181}+\beta_{182}X_{182}+\beta_{183}X_{183}+\beta_{184}X_{184}+\beta_{185}X_{185}+\beta_{186}X_{186}+\beta_{187}X_{187}+\beta_{188}X_{188}+\beta_{189}X_{189}+\beta_{190}X_{190}+\beta_{191}X_{191}+\beta_{192}X_{192}+\beta_{193}X_{193}+\beta_{194}X_{194}+\beta_{195}X_{195}+\beta_{196}X_{196}+\beta_{197}X_{197}+\beta_{198}X_{198}+\beta_{199}X_{199}+\beta_{200}X_{200}+\beta_{201}X_{201}+\beta_{202}X_{202}+\beta_{203}X_{203}+\beta_{204}X_{204}+\beta_{205}X_{205}+\beta_{206}X_{206}+\beta_{207}X_{207}+\beta_{208}X_{208}+\beta_{209}X_{209}+\beta_{210}X_{210}+\beta_{211}X_{211}+\beta_{212}X_{212}+\beta_{213}X_{213}+\beta_{214}X_{214}+\beta_{215}X_{215}+\beta_{216}X_{216}+\beta_{217}X_{217}+\beta_{218}X_{218}+\beta_{219}X_{219}+\beta_{220}X_{220}+\beta_{221}X_{221}+\beta_{222}X_{222}+\beta_{223}X_{223}+\beta_{224}X_{224}+\beta_{225}X_{225}+\beta_{226}X_{226}+\beta_{227}X_{227}+\beta_{228}X_{228}+\beta_{229}X_{229}+\beta_{230}X_{230}+\beta_{231}X_{231}+\beta_{232}X_{232}+\beta_{233}X_{233}+\beta_{234}X_{234}+\beta_{235}X_{235}+\beta_{236}X_{236}+\beta_{237}X_{237}+\beta_{238}X_{238}+\beta_{239}X_{239}+\beta_{240}X_{240}+\beta_{241}X_{241}+\beta_{242}X_{242}+\beta_{243}X_{243}+\beta_{244}X_{244}+\beta_{245}X_{245}+\beta_{246}X_{246}+\beta_{247}X_{247}+\beta_{248}X_{248}+\beta_{249}X_{249}+\beta_{250}X_{250}+\beta_{251}X_{251}+\beta_{252}X_{252}+\beta_{253}X_{253}+\beta_{254}X_{254}+\beta_{255}X_{255}+\beta_{256}X_{256}+\beta_{257}X_{257}+\beta_{258}X_{258}+\beta_{259}X_{259}+\beta_{260}X_{260}+\beta_{261}X_{261}+\beta_{262}X_{262}+\beta_{263}X_{263}+\beta_{264}X_{264}+\beta_{265}X_{265}+\beta_{266}X_{266}+\beta_{267}X_{267}+\beta_{268}X_{268}+\beta_{269}X_{269}+\beta_{270}X_{270}+\beta_{271}X_{271}+\beta_{272}X_{272}+\beta_{273}X_{273}+\beta_{274}X_{274}+\beta_{275}X_{275}+\beta_{276}X_{276}+\beta_{277}X_{277}+\beta_{278}X_{278}+\beta_{279}X_{279}+\beta_{280}X_{280}+\beta_{281}X_{281}+\beta_{282}X_{282}+\beta_{283}X_{283}+\beta_{284}X_{284}+\beta_{285}X_{285}+\beta_{286}X_{286}+\beta_{287}X_{287}+\beta_{288}X_{288}+\beta_{289}X_{289}+\beta_{290}X_{290}+\beta_{291}X_{291}+\beta_{292}X_{292}+\beta_{293}X_{293}+\beta_{294}X_{294}+\beta_{295}X_{295}+\beta_{296}X_{296}+\beta_{297}X_{297}+\beta_{298}X_{298}+\beta_{299}X_{299}+\beta_{300}X_{300}+\beta_{301}X_{301}+\beta_{302}X_{302}+\beta_{303}X_{303}+\beta_{304}X_{304}+\beta_{305}X[\begin{align*}\ln(\frac{P}{1-P})=&\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\beta_3X_3+\beta_4X_4+\beta_5X_5+\beta_6X_6+\beta_7X_7+\beta_8X_8+\beta_9X_9+\beta_{10}X_{10}+\beta_{11}X_{11}+\beta_{12}X_{12}+\beta_{13}X_{13}+\beta_{14}X_{14}+\beta_{15}X_{15}+\beta_{16}X_{16}+\beta_{17}X_{17}+\beta_{18}X_{18}+\beta_{19}X_{19}+\beta_{20}X_{20}+\beta_{21}X_{21}+\beta_{22}X_{22}+\beta_{23}X_{23}+\beta_{24}X_{24}+\beta_{25}X_{25}+\beta_{26}X_{26}+\beta_{27}X_{27}+\beta_{28}X_{28}+\beta_{29}X_{29}+\beta_{30}X_{30}+\beta_{31}X_{31}+\beta_{32}X_{32}+\beta_{33}X_{33}+\beta_{34}X_{34}+\beta_{35}X_{35}+\bet