桂花:名称户主平均年龄户主平均受教育2010年种植

　　合计
　　岁以下
　　年龄（岁）
　　以上
　　合计
　　花苗续表
　　统计指标及分类指标户数比例（％）均值标准差最小值最大值口
　　家庭人口6口
　　桂花（人）7口以上
　　合计
　　数据來源：作荇根据凋查问卷整理
　　表5-7受访户的基本特征均值（201（t年）
　　花苗调査县市样本农户的基本特征均值
　　名称户主平均年龄户主平均受教育2010年种植2010年种棺（岁）程度（年）葡萄面积（亩）葡萄收入（元）连云港市
　　东海县
　　南京市
　　建邺区
　　镇江市
　　句容市
　　花苗无锡市
　　江阴市

　　数裾來源，作荇根据调查问卷整现
　　桂花花苗葡萄种植户食品安全生产行为与农业生产经营组织模式相关分析在对模型进行回归之前，我们对是否参加农业生产经营组织、不同农业生产经营组织模式与葡萄种植户的食品安全生产行为进行t检验，验证农业生产经营组织模式与农户食品安全生产行为是否存在密切联系，在对农业生产经营组织模式与葡萄种植户食品安全生产行为进行相关性t检验之前。我们对数据进行了检验。以验证其是否能使用t检验。通过图5-2可以发现。全体样本农户农药施用次数和农药间隔期符合正态分布。已经加入农业生产经营组织的农户农药间隔期基本符合正态分布，但农户农药施用次数的正态分布不是很规范。通过该图分析？我们决定使用t检验。
　　农药使用次数
　　农药使IH次数
　　花苗样本兮
　　农药IBI隔期
　　样本号
　　样本号
　　农药IH1隔期
　　样本号
　　图5-2农户施药次数及间隔期散点图
　　桂花表5-8农业生产经营组织模式与葡萄种植户食品安全生产行为的关系农业生产参加组织不参加组均值差异参加合作参加协会均值羔异经营参与样本量：织样本锺：的t检验社样本样本量：66的t金验情况160241量农户食品均值A均值BH?：B-A=0均值A均值安全生产（标准差）（标准差）t值sig.（标准差）（标准差）t值行为
　　农药施用
　　次数（0.790）（0.502）4.“
　　农药间29.90515.280---6.2507―0.00022.65048.042一7.4632”
　　桂花隔期（2.216）（0.8334）-6.-0.000（2.125）（3.613）-6.1759…注检验结果上一行是在同方差假定下得到的。而下一行是在未设定同方差假定下计算得到的。-***“-**M”分别代表在1%、5%、10%水平上显著，从表5-8可以看出：针对农户施用农药的次数，无论是否设定同方差假定，是否参加农业生产经营组织和参加农业生产经营组织模式的不同都会对农户的施由于参加坫地和企业的农户样本数少。我们此处只检验合作社和协会这两种模式下的农户食品安全生产行为。
　　药次数产生显著差异，但是参加农业生产经营组织模式不同引起农户施药次数差异的显著性水平弱于是否参加农业生产经营组织；针对农药间隔期，无论设不设定同方差假定。是否参加农业生产经营组织和参加农业生产经营组织模式不同都会对农户的施药间隔期产生显著差异。这一结果在某种程度上验证了研究假说：农业生产经营组织的导人影响葡萄种植户的食品安全生产行为，农业生产经营组织模式影响葡萄种植户的食品安全生产行为。我们将进一步考虑葡萄种植户的-个人特征、家庭特征、生产环境、区域经济发展水平等因素对食品安全生产行为的影响。并利用计量模型验证假说。
　　农业生产经营组织参加与否与葡萄种植户食品安全生产行为模型一研究参加农业生产经营组织对葡萄种植户食品安全生产行为的影响，被解释变量选择在一个生长周期内葡萄种植户施用各种农药的次数，主要是基于这样一个考虑：葡萄由于其生长期短，生长期间雨水多，病虫害发生比较严重，在生长期内需要喷洒多次农药。每次农药的毒性、浓度、剂量很难记录准确；且每位农户种植的葡萄品种不止一种。无法确定最优喷洒次数。只能用次数的多少来衡量农户种植行为的安全性。次数越多，意味着残留在果皮上的农药越多，农户的生产行为越不安全。在调研时我们根据葡萄生长的各个阶段，分别对农户施用的杀菌剂、杀虫剂和除草剂次数进行统计加总。以求得到最为准确的结果。
　　桂花在回归分析之前，我们先对纳人模型的自变量进行相关分析，桂花苗结果显示农户是否参加农业生产经营组织与农户是否参加过质量安全培训存在明显的相关关系。我们继续用方差膨胀因子和容忍度对多重共线性进行检验发现，农户是否参加过质量安全培训的方差膨胀因子为2.14以上，容忍度也低于0.5。我们研究的重点是农户是否参加农业生产经营对其食品安全生产行为的影响，为了防止自变量之间的多重共线性对结果的影响，我们决定将该变量删去。经过调试之后自变量平均的方差膨胀因子为1.26,基本消除多重共线性。对回归方程进行Breusch-Pagan检验，得到卡方值为33.94,对应的P值为0.000,表明不存在异方差性。
　　还有一个必须考虑的问题就是内生性，不可观测的遗漏变量、统计误差和相随相生都可以带来内生性问题（伍德里奇，2003），导致（）LS估计量的有偏和不一致。模型一中也存在内生性问题。
　　农户的食品安全生产行为与农户参加农业生产经营组织决策之间也存在互相影响的可能。农户可能存在自身生产行为足够安全也选择加人农业生产经营组织，因为农户加入农业生产经营组织后其生产行为会更加安全，两者之间的同步性导致主解释变量农户是否参加农业生产经营组织的内生性。其次，农户是否加入农业生产经营组织？实际上也受农户个人特征、家庭特征、资源禀赋、生产环境和区域经济特征等变量的影响，因此农户的食品安全生产行为与农户是否加人农业生产经营组织之间在理论上存在较强的内生性。因此，在进行回归之前，我们试图用Hausman检验对模型进行内生性检验。得到Hausman统计值为0.25.P值为1.000,说明被解释变量不仅与主解释变量、控制变量有关，还与误差项Resid有关，主解释变量农户是否加人农业生产经营组织确实具有内生性。

　　工具变量是解决模型中内生性问题的主要方法，在实际操作中。如何选择工具变量是比较复杂的。有效的工具变量需要满足两个条件，即与产生内生性的变量有关，但是与误差项不相关，通常是一些外生变量（与地理、环境、天气等有关）。鉴于数据的可得性，我们选择农户生产环境方面的变量作为工具变量。最终我们选择的是农户周围是否有与葡萄相关的农业生产经营组织、葡萄种植的基础设施情况作为工具变量，利用两阶段最小二乘法？进行估计。选择这样的工具变量，主要基于以下原因：其一，变量农户周围是否有与葡萄相关的农业生产经营组织，反映了农户生产环境中接触到农业生产经营组织的可能性；其二，农户种植葡萄的基础设施情况，我们选用葡萄种植方式来代替，种植方式在一定程度上反映农户是否具有加人农业生产经营组织的能力。

　　表5-9农业生产经营组织导入模型估计结果
　　本文转载自
　　桂花苗www.jsgh8888.com