二分類變量logistic回歸模型下職業農民培育意愿分析

摘要：隨著中國農業現代化進程的不斷推進，職業農民在農業生產和經營過程中必將發揮更大的作用，將更多的農民培育成為職業農民是促進農業持續健康發展的必由之路。二分類變量logistic回歸模型下職業農民培育意愿分析可為職業農民的培育提供參考依據。

關鍵詞：二分類變量；logistic回歸模型；職業農民；培育意愿；分析

中圖分類號：G725 文獻標志碼：A 文章編號：1673-9094-C-（2013）12-0048-03

隨著中國農業現代化進程的不斷推進，職業農民在農業生產和經營過程中必將發揮更大的作用，將更多的農民培育成為職業農民是促進農業持續健康發展的必由之路。[1]課題組對658位江蘇農民進行了抽樣調查，討論其接受職業農民培育的意愿，旨在為職業農民的培育提供參考依據。

一、樣本選擇與變量定義

課題組共發放調查問卷658份，涉及江蘇省姜堰市、沭陽縣、濱?？h、興化市、鹽城亭湖區、盱眙縣等6個縣（區、市），收回有效樣本問卷600份，形成600份基本樣本資料，在此基礎上進行統計分析。

根據調查問卷中涉及的相關內容，定義自變量和因變量含義與標示，確定其取值區間。由于統計的趨向目標是農民接受職業農民培育意愿，因變量y為二分類變量，即無意愿和有意愿，分別定義為y=0和y=1，設定因變量區間范圍（0，1），根據其概率預測培育價值。[2]自變量的定義與標識見表1。

二、模型選擇

二分類變量回歸模型應用Binary logistic過程實現，logistic回歸函數為：

P：意愿概率，是關于參數β0、β1…βn的非線性函數，符合一個標準的logistic分布；

Xi：影響因素。[3]

與最小二乘法不同的是，這里參數估計不存在精確解，只能通過迭代法獲得估計的數值解。

三、自變量對因變量影響趨向預測

據實踐經驗，在自變量Xi正向取值條件下，預測因變量y變化趨向，具體見表3。

四、結果與分析

應用SPSS13.0，順次執行Analyze/Regression/BinaryLogistic命令，生成表4-6。

表6為logistic回歸模型的擬合結果，表格從左至右含義依次是，系數值（B）、標準誤（S.E.）、卡方值（Wald）、自由度（df）、相伴概率值（Sig.）、系數（B）返回e的n次方值Exp（B）。在Step 3后進入模型的自變量包含6個，分別是：受教水平（X2 sjsp）、培訓期望（X4 pxqw）、培訓主體（X6 pxzt）、培訓時間（X7 pxsj）、培訓地點（X8 pxdd）、培訓費用（X9 pxfy）、常數項（Constant），其p（Sig.）﹤0.05，說明各自變量及常數項的系數都具有統計學意義。另外4個自變量未進入模型，說明對培訓意愿模型的貢獻率不顯著。6個自變量對因變量的影響趨向符合經驗預期，其中培訓費用（pxfy）的系數值為0.591，比其他各項系數絕對值都高，說明其對培訓意愿的影響最為明顯。

五、模型確定與意義解釋

根據表6的統計結果，確定二分類變量logistic回歸模型下農民接受職業農民培育意愿概率模型為：

選取20個樣本的6個自變量對上模型進行檢驗，結論符合經驗理論，可以利用該模型估計農民的意愿概率。對于培訓過程中農民培訓價值的群體性衡量，可根據培訓總量擇概率相對較高的群體作為培訓對象，也就是說模型只給出了概率相對值。若以概率水平為基礎確定培訓標準，可隨機確定一個樣本的自變量取值，以此作為衡量標準。如取一樣本，其X2=4（初中），X4=4（提高技能），X6=4（政府培訓），X7=2（培訓7天），X8=1（在村培訓），X9=3（政府負擔費用），其p=0.7943，群體中p≥0.7943的樣本認為具有培育意愿，可作為培育對象。

參考文獻：

[1]吉文林.傾力培植江蘇職業農民[N].新華日報（思想版），2011-09-06（B07）.

[2]石火培，成新華.基于logit模型下農民接受“新型農民培訓”的意愿分析——以蘇中地區為例[J].中國農業教育，2008（5）.

[3]羅應婷，楊鈺娟.SPSS統計分析從基礎到實踐[M].北京：電子工業出版社，2010.

（責任編輯：張志剛）