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user: 3. 结果与分析 3.1. 数据统计 以2017年南漳县农户农业状况和生活条件状况为基础，于24个样本点(村)进行问卷调查和入户访谈。整个团队分2个小组到24个样本村进行实地采访、问答，样本随机选取，数据真实可靠。共选取480个样本，收回有效问卷383份(农户不在家数65份，问卷数据不可用32份)，有效率79.8%。 表1的描述性统计显示，383份有效问卷的数据全部为有效值，可以作为秸秆焚烧驱动因子研究的指标数据。 3.2. 指标体系 利用EXCEL和SPSS24.0对原始数据进行标准化处理，以上述公式分别计算各指标的E j 和W j 。其结果如表2所示。 对调查问卷和入户访谈获取的原始数据进行描述性统计，随后删除掉相关性具有明显差异和没有实际意义的指标，最后将剩下的各指标归纳为秸秆驱动因子7大类影响因子(劳动力指数、思想意识指数、经济收入指数、农业惯性指数、土壤质量指数、人居条件指数、管理对策指数)，总计包含23个分指标，按级别分别赋与不同的权重 [ 19 ] 。 Table 1 Descriptive statistics of effective questionnaire dat 指标 N 最小值 最大值 平均数 标准错误 标准偏差 变异数 人口数 383 1.000 10.000 3.150 0.183 1.639 2.686 劳动力数 383 1.000 6.000 2.2360 0.137 1.222 1.494 文化程度 383 0.000 4.000 1.475 0.092 0.826 0.683 环境保护意识 383 1.000 4.000 2.488 0.099 0.886 0.785 农业收入 383 0.000 3000.000 812.000 136.317 1421.662 236545.321 非农业收入 383 0.000 6000.000 1085.000 198.117 1772.012 3140025.316 种植面积 383 0.000 8.000 2.376 0.269 2.410 5.810 作物种类数 383 0.000 0.000 4.000 1.950 0.111 0.992 种植季数 383 0.000 2.000 1.338 0.091 0.810 0.657 施用化肥量 383 0.000 1400.000 194.750 27.268 243.892 59483.481 投入农药量 383 0.000 300.000 54.813 7.919 70.833 5017.369 土壤质量 383 1.000 4.000 2.213 0.083 0.741 0.549 用电情况 383 1.000 4.000 2.513 0.121 1.079 1.164 取暖状况 383 1.000 5.000 3.275 0.163 1.458 2.126 饲料类型 383 1.000 4.000 2.300 0.148 1.326 1.757 新能源情况 383 5.000 12.000 5.675 0.182 1.629 2.653 处罚强度 383 1.000 4.000 2.488 0.099 0.886 0.785 奖励强度 383 0.000 1.000 0.113 0.036 0.318 0.101 管理巡视强度 383 0.000 12.000 1.265 0.224 2.004 4.018 宣传教育强度 383 1.000 2.000 1.063 0.027 0.244 0.059 焚烧行为 383 1.000 12.000 2.888 0.200 1.786 3.190 禁烧态度 383 1.000 4.000 1.900 0.148 1.327 1.762 焚烧看法 383 0.000 2.000 1.538 0.077 0.693 0.480 有效的N (listwise) 383 表1. 有效问卷数据描述性统计 Table 2 Weight distribution of index syste 指数 指标 E j W j X1劳动力 人口数 0.5353 0.2866 劳动力数 0.9524 0.7134 X2思想意识 文化程度 0.9265 0.6114 环境保护意识 0.9533 0.3886 X3经济收入 农业收入 0.6990 0.4320 非农业收入 0.8754 0.5680 X4农业惯性 种植面积 0.9363 0.4320 作物种类数 0.9614 0.1789 种植季数 0.7564 0.3892 X5土壤质量 施用化肥量 0.5367 0.1540 投入农药量 0.3247 0.4098 土壤质量 0.3665 0.4362 X6人居条件 用电情况 0.4572 0.1789 取暖状况 0.3856 0.1175 饲料类型 0.8284 0.2147 新能源情况 0.9366 0.4889 X7管理对策 处罚强度 0.2457 0.1793 奖励强度 0.2356 0.1403 管理巡视强度 0.4253 0.2512 宣传教育强度 0.7545 0.4292 X8秸秆焚烧驱动 焚烧行为 0.3654 0.2365 禁烧态度 0.7542 0.3677 焚烧看法 0.6874 0.3958 表2. 指标体系权重分布 劳动力指数 = 0.286636*人口系数 + 0.713364*劳力系数。 思想意识指数 = 0.388571*环保系数 + 0.611429*文化系数。 经济收入指数 = 0.622713*非农系数 + 0.377287*农业系数。 农业惯性指数 = 0.431958*面积系数 + 0.178855*种类系数 + 0.389187*季数系数。 土壤质量指数 = 0.153966*施肥系数 + 0.40982*用药系数 + 0.436214*土质系数。 人居条件指数 = 0.1789*用电系数 + 0.1175*取暖系数 + 0.2147*饲料系数 + 0.4889*能源系数。 管理对策指数 = 0.17934*处罚系数 + 0.14027*奖励系数 + 0.25118*巡视系数 + 0.42921*教育系数。 秸秆焚烧驱动指数 = 0.042291*行为系数 + 0.750227*态度系数 + 0.207483*看法系数。 3.3. 数据分析 利用SPSS24.0软件对各因子进行相关性分析和主成分分析。 3.3.1. 相关性分析 对含有秸秆焚烧驱动指数在内的全部8个因子进行相关性分析，分析其他7个因子对秸秆焚烧驱动因子的相关性大小： 由图4可知，思想意识指数、经济收入指数、农业惯性指数以及人居条件指数等4个因子与秸秆驱动因子之间存在比较高的相关性。 为揭示对秸秆焚烧行为有显著影响的4种影响因子之间的关系，进一步分析表2中的思想意识指数、经济收入指数、农业惯性指数以及人居条件指数各因子与秸秆焚烧驱动因子的相关关系，结果见图5~8。结果表明，上述4因子皆与秸秆焚烧驱动因子呈极显著相关关系(P < 0.01)。且思想意识指数与秸秆焚烧驱动因子呈线性负相关，经济收入指数、农业惯性指数以及人居条件指数与之呈线性正相关。 思想意识指数高，说明农户具有较高的环保意识和安全意识，对于秸秆禁烧政策有一定的了解，能够理解和支持管理者对于秸秆综合利用的推行 [ 20 ] 。该指数低的样本呈现出学历较低的特征，环保意识和安全意识薄弱，因此不能理解和接受管理者关于禁烧和综合利用工作的宣传和要求，在秸秆焚烧选择行为中偏向于选择秸秆直接焚烧，这与我们预测的结果基本一致。 图4. 各影响因子相关系数比较 图5. 思想意识指数与秸秆驱动因子相关性 图6. 经济收入指数与秸秆驱动因子相关性 图7. 农业惯性指数与秸秆驱动因子相关性 图8. 人居条件指数与秸秆驱动因子相关性 经济收入指数高，特别是非农业收入高，说明了2个问题：一是单纯务农的劳动力减少，没有足够的劳动力来处理大量闲置的秸秆资源；二是经济收入的提高改善了生活条件，液化气、天然气等新能源的普及，畜禽饲料的多样化选择和代替，压缩了秸秆的使用需求，使得更多的秸秆被闲置。再加上秸秆综合利用水技术尚处在较低的水平，使得秸秆处理成本仍然高于政府补贴和相关奖励，与此同时也提高了农户获得其它收入的机会成本 [ 21 ] 。以上因素的综合作用，使得家庭经济收入更高的农户更加倾向于选择秸秆直接焚烧。 人居条件指数高的农户家庭条件更加殷实，按照实地调研结果对比，基本上这些农户所处的村庄城镇化水平也较高，能源供应充足、电器购置齐全，饲料也有很多选择，因此并没有将秸秆燃料化、饲料化的需求。 相对而言，土壤质量指数和对策管理指数的相关系数不大，对焚烧秸秆行为的影响有限。 而我们预期中比较重要的劳动力指数，并未显示出足够显著的相关性。劳力的多与少并不是农民是否焚烧秸秆的决定性因素。结合实地调查以及原始数据考虑，由于如今的国情国策，导致大部分年轻劳动力涌入城市，留守在农村的劳动力其实所剩无几，每一个农户家里农忙农闲时，其实劳动力的数量基本上区别不大，差距基本在一个人以内，因此基本不会因为劳动力的区别而影响了焚烧秸秆的决定。 3.3.2. 主成分分析 根据主成分分析中各因子得分和累计贡献率：由于前2个因子累计贡献率 > 90%，选取2个公共因子F1、F2，其中a1 = 0.5937，a2 = 0.3561。公共因子载荷排序如表3所示。 单纯从主成分公共因子载荷排序，各因子对秸秆焚烧驱动因子的影响从大到小排序为： I劳力 > I惯性 > I人居 > I思想 > I对策 > I经济 > I土质 对七个因子进行的主成分分析，意义在于：研究平时生活状态中，对农户的行为、决定起关键影响的是哪些因素。由表3我们可以看到，劳动力指数、思想意识指数、农业惯性指数、人居条件指数等四个起到了比较大的作用，说明在平时的生活状态中，农户家里的人口数、个人的思想觉悟、所居住的环境、条件能够支配日常的行为，在他们做决定和做与不做某件事时，这几个因素起到了比较关键的作用。其次作物指数，说明对于农户而言庄稼的多少、种类，是与自身生活息息相关的事情。随后才是经济收入指数，说明对于农户来说经济条件差距并不会很大，在生活行为中不能起到决定性的作用 [ 22 ] 。与相关性分析比较一致的结果是，土壤质量指数依旧排在比较靠后的位置，这个结果比较符合预期，因为土壤质量偏向于农业方面，无法对农户生活的诸多方面产生过多影响。