刘剑锋, 周常春, 石振杰

1. 昆明理工大学管理与经济学院, 云南, 昆明 650093

2. 昆明理工大学国土资源工程学院, 云南, 昆明 650093

云南省金所乡农户沼气使用的人口影响因素研究

刘剑锋1, 周常春1, 石振杰2

1. 昆明理工大学管理与经济学院, 云南, 昆明 650093

2. 昆明理工大学国土资源工程学院, 云南, 昆明 650093

鉴于户用沼气的经济、生态和社会效益, 国家大力发展户用沼气建设工程。与国家大力推广形成对比, 所建成户用沼气池废弃率相当高。针对这种矛盾, 很多学者从政策因素、农户观念、家庭结构变动、种养殖业结构变动等因素入手分析户用沼气废弃率高的原因。以农户家庭人口结构特征入手, 分析家庭总人口数、有无外出务工人口、外出务工人口数、家庭总收入、家庭成员最高教育程度、男性人口数对户用沼气使用率的影响, 发现有无外出务工人口、家庭总收入、男性人口数是影响户用沼气使用的显著因素。

农户家庭人口特征; 户用沼气; 逻辑斯特回归

1 前言

贫困问题历来就是学者研究的热点[1-2], 随着社会和经济的迅速发展, 贫困地区呈现出新特征, 其中能源贫困就是其中之一。国内对贫困地区能源建设研究最早见于1988年[3], 随着学者对农户能源使用与农村贫困相关性的研究[4], 能源贫困越来越被学者关注。目前国内关于能源贫困的研究大致分为：综述类[5]、中国区域的能源贫困状况[6-7]、中国农村的能源贫困状况[8-10]、能源贫困的识别等[11]。农户能源使用对农户贫困有重要影响, 学者呼吁政府应扶持贫困地区能源公共产品供应、因地制宜促进农户扩大生产能源的使用。为相应学者号召, 政府大力发展农村户用沼气。国家财政对农村户用沼气建设工程补贴逐年增加[12], 2001—2010年中央政府对农村户用沼气投资总额占国家沼气投资总额的74%[13]。截至目前, 我国是世界上最大的农村户用沼气池保有国[14-15]。根据《可再生能源中长期发展规划》, 到2020年我国将在包括北部寒冷地区建设8000万座户用沼气池, 说明我国目前还将大力发展户用沼气事业[16]。

户用沼气在发展绿色能源、节能减排等方面有重要作用[17-19], 特别是在种植业发达的中国北方农村, 有着广泛应用。户用沼气建设对减轻贫困县农户能源负担, 改善其生活条件有重要意义。户用沼气可以实现农业废弃物再利用, 产生清洁可再生能源以及提高农业生产力, 为不富裕地区农户带来相关经济效益[16], 除此之外户用沼气还有生态和社会效益[20-21]。总之, 户用沼气建设可以通过减少能源消费和降低农村能耗, 为贫困地区提升经济效益和生态效益。

与国家支持形成鲜明对比, 目前我国户用沼气池废弃率相当高, 学者从不同视角研究了农村户用沼气池废弃率的问题。总体来看, 国内文献认为农村户用沼气废弃率高的原因分为技术层面和非技术层面。技术层面主要包括替代能源的产生、沼气池质量问题、未能充分利用沼气残余物、沼气池发酵原料不足、沼气灶及管道的损害等; 非技术层面主要为政府“重建轻管”、政府“家电下乡”政策、农户自身认识不到位、农村种养殖业结构的变化等。根据外文文献, 学者提出了中国户用沼气发展的局限：沼气服务体系不完善及政策导向失误[22]、沼气建设技术不成熟[23]、沼气使用者使用意识弱及“三沼”利用率低[24]、沼气集中供气成本高及单户使用积极性低[25]。目前从家庭人口结构角度讨论户用沼气的废弃率问题的学者认为： 家庭总人口数越多、家庭存在人员外出务工、 家庭收入越低均会造成户用沼气的废弃, 除此之外根据调查访谈, 另外影响户用沼气废弃的家庭人口结构因素包括： 家庭成员外出务工人口的多少、家庭成员受教育的程度、家庭男性人口数。

在政府大力推广户用沼气建设工程的政策背景下, 针对户用沼气废弃率高的现象, 有必要对农村推广户用沼气的可行性进行研究。云南省是中国国定贫困县最多的省份, 贫困发生率相对较高[26-27],鉴于户用沼气的经济效益, 如果在贫困地区发展户用沼气有可行性, 大力推广户用沼气建设, 无疑可为农村扶贫建设提供了一个新思路, 而从家庭人口结构入手, 找出影响户用沼气使用的显著因素, 从而在贫困区有针对性推广户用沼气, 提高使用率和效益。关于调查地选择, 有的学者对比研究四川、安徽、河南、云南、吉林五省市农户沼气使用效率数据, 发现在省虚拟变量方面, 只有四川和云南两省(以吉林省为参照变量)通过了显著性检验[12], 而四川和云南两省都是全国贫困县比较多的省份; 有学者专门针对云南省13个州市25个县农户户用沼气使用情况作了相关调查[28], 数据显示： 户用沼气池的荒废率高达 25%; 有的学者对山区农户户用沼气使用情况作了调查[29], 发现正常使用率只有67.73%。综合以上学者研究, 我们调查地选在云南省贫困县山区乡镇： 寻甸县金所乡[30]。

图1 户用沼气效益构架图Fig. 1 Framework of effectiveness about household biogas

2 调查概况

2.1 调查地概述

寻甸县地形高差大, 年平均气温 14.4℃, 日照时间长, 降水较多。金所乡地处寻甸县中部, 全乡辖10个村委会58个自然村, 总人口35931人, 农业人口占91.03%。2009年7月, 撤销寻甸县金所乡和塘子镇, 其行政区域并入仁德镇(为研究更有针对性,研究地仍称作金所乡)。交通便利, 区位优势突出(如图2)。2007年末全乡农村经济总收入6890万元, 人均纯收入1479元。

2.2 调查情况简述

本文以金所乡竹沟村和清海村农户为研究单元, 对该村沼气使用、作物秸秆、畜禽粪便及垃圾处置情况进行调查。其中竹沟村辖4个自然村, 有288户 1198人; 清海村辖 9个村民小组, 有 759户3012人。采取随机抽样和重点访谈相结合的方式获取废弃物的资源化利用现状。本次调查实地发放问卷 201份, 收回问卷 201份, 问卷回收率100%。根据调查显示, 金所乡最早建沼气池的农户是在2003年、最晚是在2011年, 废弃的大多数农户都是使用不到 1年时间就废弃、有的甚至几个月, 所以按照时间推算, 最晚建沼气池的农户废弃时间大概在2012年左右, 所以用2013年农户收入来研究金所乡沼气废弃率, 不存在2013年还在使用, 截止到调查日(2014年4月进行的田野调查)才废弃的情况, 这样可以做到废弃农户家庭收入的统一性。

图2 调查区交通位置图Fig. 2 Traffic map of survey area

2.3 调查结果

关于家庭农户人口特征问卷, 主要内容包括：家庭总人口数(pop)、家庭男性人口数(mpop)、家庭成员有无外出务工(outpop)、家庭外出务工人员数(outpopn)、家庭去年总收入(faminc)、家庭成员的受教育程度(edu)六个指标, 统计结果如下：

3 研究假设

表1 调查问卷基本统计表Tab. 1 Basic statistics of survey

通过文献研究, 学者认为家庭农户人口特征对户用沼气池使用情况影响最重要因素是家庭成员外出务工因素[20],[28-29],[31-33], 其他较重要的因素是家庭劳动力人数[12],[20],[31]、家庭搬迁导致人口变动[33-34],而对家庭收入、家庭成员受教育程度研究较少[12]。目前并没有学者研究家庭总人口数、男性人口数对户用沼气的使用影响; 学者在指出外出务工人口是影响沼气使用因素的同时, 并未指明外出务工人口总数对户用沼气使用情况的影响; 目前国内关于户用沼气使用情况的研究定性研究多、定量研究少。根据以上学者的研究结果和研究不足, 我们提出相关研究假设。

假设一： 家庭总人口数越多, 户用沼气池废弃概率越小;

假设二： 家庭无成员外出务工, 户用沼气池废弃概率越小;

假设三： 家庭外出务工人员数越少, 户用沼气池废弃概率越小;

假设四： 家庭成员的教育程度越高, 户用沼气池废弃概率越小;

假设五： 家庭收入越低, 寻找替代能源可能性越小, 户用沼气池废弃概率越小;

假设六： 家庭男性人口数越多, 户用沼气池废弃概率越小。

表2 家庭总人口、有无外出务工、外出务工人口数、教育程度统计情况Tab. 2 Statistics of family population, working population and education of families

图3 家庭年收入、家庭男性人口性统计分布Fig. 3 Statistical distribution of family income and male population

4 研究模型

针对六个不同的假设, 采用分变量建模方法,建立六个模型：

因变量： 户用沼气使用情况(useornot), 采取二分变量(“使用”标记为1, “不使用”标记为0)。由于因变量为二分类变量, 我们所有模型采用Logistic模型, 另令p=P(Y=1),则1-p=P(Y=0), 其中p表示户用沼气池使用概率, 1-p表示户用沼气池废弃概率。

家庭总人口数Logistic模型。自变量处理： 家庭总人口数采用三分类变量(“7人及以上”计为pop3、“4—6人”计为pop2、“3人及以下”计为pop1), 为保证符号一致性, 参照变量选为 pop3, 建立模型一：

家庭有无外出务工人员 Logistic模型。有无外出务工人员采用二分类变量(“有”计为1、“没有”计为 0), 建立模型二：

家庭外出务工人员数 Logistic模型。外出务工人数为“1-2人”计为outpop2、外出务工人数为“3人及以上”计为 outpop3, 见表 3 模型三：

家庭受教育程度Logistic模型。家庭成员受教育程度采用五分类变量(“大学”edu1、“高中”edu2、“初中”edu3、“小学”edu4、“其他(未受过任何教育)” edu5),选取 edu1作为参照变量, 建立模型四：

家庭总收入Logistic模型。自变量处理： 计家庭收入为faminc, 对收入取对数处理, 并计为faminc1,建立模型五：

男性人口数Logistic模型。男性成员数为mpop,则模型六：

5 研究结果

表3 总人口数、有无外出务工人员、外出务工人员数模型回归结果Tab. 3 Results of logistic regression modelling about total population and out working population

表4 受教育程度、家庭总收入、男性人口数模型回归结果Tab. 4 Results of logistic regression modelling about education, family income and male population

5.1 回归结果

通过统计软件STATA12(SE版)对调查数据进行Logistic回归, 得到结果如下(表3和4)：

5.2 模型结果

根据回归结果, 我们发现： 家庭有无外出务工人员、家庭男性人口数、家庭总收入是影响户用沼气使用情况的显著性因素; 家庭总人口数、外出务工人员人数、家庭成员的教育程度对户用沼气的使用影响不显著。三个显著模型为

赋予outpop、faminc1、mpop特定的值, 上述方程等式右端都将是一个常量。我们假设有通用方程：随着常量C变大, p也随之变大, 以及户用沼气使用概率增加。由于方程三个显著方程都是递增的一次线性方程,随着变量 outpop(离散变量, 取值只有 0和 1)、faminc1(连续变量)、mpop(连续变量)的增大, p值也会随着增大, 亦即： 如果家庭有外出务工人员, 户用沼气的使用概率变大; 家庭收入越高, 户用沼气使用概率变大; 家庭男性人口越多, 户用沼气使用概率变大。

6 研究结论

通过对六个模型分析, 只有假设六符合实证结果。家庭总人口数、家庭外出务工人口数、家庭成员的教育程度非影响户用沼气使用率的显著因素,亦即我们否定了假设一、假设三和假设四; 家庭总收入和有无外出务工人员是影响户用沼气使用情况的显著因素, 但实证结果与假设二和假设五的结论相反, 即有外出务工人员和家庭总收入越高会导致户用沼气使用的概率越大。最终假设修正如下：

剔除不符合实证结果的假设一、假设三和假设四; 接受完全符合实证结果的假设六。

修正后的假设二： 家庭无成员外出务工, 户用沼气池废弃概率越大;

修正后的假设五： 家庭收入越低, 寻找替代能源可能性越小, 户用沼气池废弃概率越大。蔡亚庆等学者[12]通过调查全国五省户用沼气使用情况, 发现只有家庭人均财产才是影响户用沼气使用的显著因素, 而农业劳动力人数、家中是否有村干部、户主年龄、户主的受教育程度都不是影响户用沼气使用情况的显著变量。本文研究结论和其大体相当,不同点在于： 我们把农业劳动力人数分成家庭总人口数、外出务工人口数、男性人口数三个变量来研究; 家庭人均财产用家庭总收入来研究; 户主的教育程度用家庭成员的最高教育程度来代替, 丰富和扩展了蔡亚庆等学者关于农户特征如何影响户用沼气使用情况的研究结论和模型。

本文认为家庭有外出务工人员会导致户用沼气使用概率增加, 这与大多数学者的研究结果相左[20],[28-29],[31-33]。学者一般认为户用沼气废弃率高的原因是家庭成员外出务工, 若按照此观点推演：家庭外出务工人口数越多, 沼气池的废弃概率越高。但是在研究模型中外出务工人口多少因素没有通过显著性检验, 证明先前学者的结论在本文研究案例地不适用。以新庄村为例, 在实际访谈中, 目前还在使用户用沼气的大多数家庭, 青壮年都外出务工, 留守家里一般都是老龄人口, 老人观念认为沼气省电, 这些家庭选择使用户用沼气完全是由于经济上考虑, 造成有外出务工的家庭户用沼气使用概率反而高。

本文认为家庭收入越高沼气使用率越高, 同样是由家庭成员结构决定。通过访谈发现, 高收入家庭一般都是青壮年外出务工家庭, 留守家庭成员结构老龄人居多, 老龄人的经济观念导致户用沼气使用率高。有学者认为老龄人口换沼液沼渣不方便,所以家庭成员年龄越大, 户用沼气废弃率越高。实际情况, 正常沼气池一年换沼液沼渣两到三次, 调研地区农户每次换沼液沼渣都是青壮年外出返乡时,所以不存在老龄人换沼液沼渣不方便的问题。

7 研究不足

首先, 我们调研案例地选取的是云南贫困山区,由于独特的地理位置和经济特征, 特别是调研地之一清海村, 位处云南省水源保护区清水海周边。自从规划为水源保护区之后, 政府的退耕还林和限制放牧等政策使得沼气池发酵原料极为短缺, 之前作为户用沼气推广示范村的清海村户用沼气发展受到很大限制, 因此研究结论在其他地区适用性有待进一步研究。

其次, 户用沼气使用情况不仅受到农户家庭人口特征影响, 还受政策因素、种养殖业结构变动、农户思想观念、电费政策等多因素影响, 这些因素对户用沼气的影响研究只能在以后研究中考察。

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Research on household biogas utilization in Jinsuo Town of Yunnan province

LIU Jianfeng1, ZHOU Changchun1, SHI Zhengjie2

1. Faculty of Management and Economics, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China
2. Faculty of Land and Resources, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China

In view of the economic, ecological and social benefits of household biogas, government strongly advocated to promote household biogas construction project. In contrast, with the government promoted strongly, the household biogas which has been constructed digester scrap rate is quite high. For this contradiction, many scholars thought the policy factors, the sense of farmers, the family structure change, the structure of the plantation and aquaculture impact on the use of household biogas. This article studied household biogas utilization based on the characteristics of farm households, analyzing the family population, presence of migrant population, the rural population, household income, family members to the highest level of education, the influence of the male population, and found that presence of migrant population, household income, the male population are the significant factors affecting the utilization household biogas.

characteristics of peasant family; household biogas; logistic regression

10.14108/j.cnki.1008-8873.2016.01.027

X712

A

1008-8873(2016)01-172-07

2015-01-20;

2012-02-09

云南省省院省校合作项目(项目编号14039120); 云南省贯彻落实十八大精神哲学社会科学规划重点项目(批准号ZD201210); 昆明理工大学管理与经济学院硕博生科研项目预研计划资助(JL2014002)

刘剑锋(1989—), 男, 河南安阳人, 硕士, 在读研究生, 主要从事欠发达地区农村社区管理, E-mail： ljfeng2009@yeah.net

*通信作者：周常春, 女, 博士, 教授, 主要从事旅游管理与欠发达地区农村社区管理, E-mail： ynzhoushir@126.com

刘剑锋, 周常春, 石振杰. 云南省金所乡农户沼气使用的人口影响因素研究[J]. 生态科学, 2016, 35(1)： 172-178.

LIU Jianfeng, ZHOU Changchun, SHI Zhengjie. Research on household biogas utilization in Jinsuo Town of Yunnan Province[J]. Ecological Science, 2016, 35(1)： 172-178.