文档介绍：何安华等:农户异质性对农业技术培切参与的影响

升等人的研究。这类文献的缺陷是只能识别出影响农的估计系数大于且明显大于和—
户是否参加培训的因素,却忽略了既影响农户是否参加培的估计系数,则表明在影响农户参加农业技术培训方
训又影响农户参加培训次数的因素所包含的重要信息。面,租人土地与合作社成员身份之间存在互补关系。
另一类文献是以农户参加培训次数为因变量,应用模型的缺陷是无法直接对比租入/不租入土地农户
模型进行估计,如于敏的研究。这类文献虽然考虑了影的差异,也无法直接对比加入/不加入合作社农户的差异。
响因素对农户培训次数的影响,但模型本身有着无为了解决这一问题,本文以各组农户数量占农户总数的比
法克服的缺陷,该模型估计要求两部分模型的解释变量不重为权重,近似计算出各组间的差异,然后再分别与模型
完全相同,并且系统模型假设随机变量服从联合正态分中和的估计系数相比较,并由此判断
布,违背这两个假设的模型可能不可估计。另外, 模型的稳健性。
模型尽管容许有大量的零,但仍将因变量在正值上的分. 计数数据中对零膨胀现象的处理
布看成连续分布,假定,,其中呈正态分在实际问题中,计数数据普遍存在零膨胀特征,即获
布与农户参加培训次数在时的离散性完全不相称。得的数据很大一部分是零值。具有零膨胀特征的计数数
因此,要想无偏地识别出农户参加农业技术培训的影响因据超出了一般泊松模型或负二项模型的预测能力。幸运
素,需要新的方法。的是,解决零膨胀现象的模型于年被提出并
应用于经济学研究领域,继而于年提出
研究方法与模型选择
零膨胀泊松模型, 在年又将模型
. 估计模型的构建扩展到零膨胀负二项模型,使得对具有零膨胀特
为了考察租入土地、合作社成员身份对农户参加农业征的计数数据的估计变得更为有效和无偏。零膨胀模型
技术培训的影响,本文将租入土地与合作社成员身份均设假设数据分为两部分,第一部分对应零事件的发生,个体
置为虚拟变量纳入分析,建立模型: 取值只能为零,这一部分的零值解释了数据中可能存在过
/ 多零的原因;第二部分个体符合泊松/负二项分布,取值可
以为零或正整数。因此,零膨胀模型将数据中的零分成
其中,表示样本农户,被解释变量表示农户“过多的零”和“真实的零”,并从零分段,对零部分和非零
参加农业技术培训的次数,其值可为或自然数; 部分分别建立二项选择模型和一般计数模型,其中二项选
表示农户是否租入土地,租入土地则取值,否择模型主要回答变量影响事件是否发生的问题,一般计数
则为;表示农户是否加入合作社,加入则取值模型主要回答变量影响事件发生次数的问题。
,否则为;表示其他控制变量;表示省份虚拟本文对农户年参加技术培训的次数进行考察,
变量,说明地域特征,以控制地域的非观测效应;表示随发现未参加技术培训的比重较大,占到农户总数的
机误差项。.%。农户参加技术培训次数为零的情况可分为两
模型是从租入土地和合作社成员身份两个独立的组,一组是年期间没有技术培训可获性的农户组
视角考察它们对农户参加农业技术培训的影响。为了考,另一组是有技术培训可获性但没有参加培训的农户
察租入土地和加入合作社对农户参加技术培训是否存在组,这两组农户的技术培训