基于Logistic-ISM模型的北京农户参与农业生产托管影响因素分析.pdf

第2 5卷第3期2023年5月基于LogisticISM 模型的北京农户参与农业生产托管影响因素分析河北农业大学学报（社会科学版）Journal of Hebei Agricultural University(Social Sciences)王忠贤12,杜洪燕1,陈俊红,赵姜1（1.北京市农林科学院数据科学与农业经济研究所,北京10 0 0 97；2.北京农学院经济管理学院，北京10 0 0 96)摘要：随着市场经济的快速发展及就业机会的增多，外出务工的农村劳动力数量增多，农村面临着劳动力质量数量“双降”风险，农业生产效率提升困难。基于北京市4个区40 0 份粮食种植户实地调研数据,实证分析了农户参与农业生产托管的影响因素以及影响因素之间的关联性层次性。二元Logistic模型结果表明：年龄、文化程度、农业收入占比、耕地总面积、非农劳动力数量、政策补贴、政策宣传、收费合理性对农户参与农业生产托管具有显著正向作用；地块数量对农户参与农业生产托管具有显著负向作用。ISM模型结果表明：地块数量、农业收入占比、资金补贴是表层直接因素；非农劳动力数量、收费合理性是中间层间接因素；年龄、文化程度、耕地总面积、政策宣传是影响农户参与农业生产托管的深层根源因素。关键词：农业生产托管；二元Logistic模型；解释结构模型（ISM)中图分类号：F323文章编号：10 0 8-6 92 7(2 0 2 3)0 3-0 0 2 5-0 8D01 号:10.1332 0/ki.jauhe.2023.0029文献标识码：A开放科学（资源服务）标志码（OSID）：农业生产托管是一种农户和其他经营主体在不流转土地经营权的情况下,将农业生产中的耕、种、防、收等全部或部分作业环委托给服务组织完成的一种经营方式。农业生产托管作为连接托管服务组织和农户间的重要纽带，满足了农业劳动力大量转移及兼业化、老龄化导致的农业对经营性生产服务的需要，有利于帮助农民解决“谁来种地”和“怎样种好地”的问题。2 0 17 年，农业农村部印发了关于加快发展农业生产性服务业的指导意见，提出要大力发展多元化、多层次、多类型的农业生产性服务。习近平总书记在党的二十大报告中指出，“发展新型农业经营主体和社会化服务，发展农业适度规模经营”。农业生产托管是实现小农户与现代农业有机衔接的重要途径2 ,具有实现规模化生产、提高生产效率、促进农业增效和农民增收等诸多作用。在未来很长的时间内我国的农情仍是“大国小农”，小农户自身土地规模小，农机、劳动力、资金等慕赋有限，导致小农户成为农业现代化推进过程中的短板，生产托管作为农业社会化服务的最新实践，成为我国小农户与现代农业有机衔接的重要渠道之一。一、研究综述如何提高农户参与农业生产托管的积极性一直是学者们所关注的问题,已有研究多从托管服收稿日期:2 0 2 2-11-10基金项目：北京市农林科学院科技创新能力建设专项：“基于利益协调的北京离农民地承包经营权自愿有偿退出机制研究”（编号：KJCX20230501）；北京市产业经济与政策创新团队（编号：BAIC11-2023）。第一作者：王忠贤（1999），女，硕士研究生，研究方向为农业经济理论与政策,Ema i l：w a n g z h o n g x i a n a 。通信作者：杜洪燕（198 9），女，博士，副研究员，研究方向为农村发展,Ema i l:d h y a g r i.a c.c n。26务主体角度出发，主要集中在提升服务质量以及发展多元化服务主体。农户作为农业生产托管的需求主体，基于农户视角研究参与农业生产托管的影响因素显得尤为重要。郝点点等通过对陕西省关中地区的调研,采用嫡值法对农户参与农业生产托管的因素进行分析，发现个人及家庭特征中,农户年龄、兼业化程度、党员和村干部状况对农户全程托管具有显著正向影响3。涂金杰基于山东省和安徽省530 个样本农户的调研数据，利用Probit模型对农户农地托意愿的影响因素进行研究,结果表明个人特征、家庭特征和托管服务获取渠道对农地托管意愿具有不同的影响，性别、年收入和人均耕地面积对农户参与农地托管具有激励作用，而家庭人口和托管距离对农户参与农地托管具有约束作用4。李琪等通过对山东省464户小麦种植户的调研数据分析，利用选择实验法对农户参与农业生产托管模式影响因素进行研究,结果表明劳动力数量充足或者年龄大的农户倾向选择“菜单式”托管服务，而生产规模较大或者是兼业水平较高的家庭则倾向于选择“保姆式 全程托管服务5。迟超楠等通过对西安市长安区48 3户农户的调研数据分析，对制约农户参与土地托管的影响因素进行分析,结果表明传统观念、家庭人口数量较多、非农就业途径偏少、托管价格随意、农村金融和社保体系不健全对于农户参与托管起制约作用6 。由此可见,虽然目前学者们对农户参与托管影响因素研究颇多,但不够系统全面，同时需要进一步探求各影响因素之间的关联性与层次性。近年来，北京农业结构发生了重大变化7 ，与之配套的农业社会化服务体系受到较大冲击，呈现出发展方向不明、服务主体实力不强、难以形成规模、供需对接不畅等问题8 。2 0 16 年，北京市进行流转的农业用地面积为2 46.7 万亩，在北京市确权土地面积中占比58.2%，而同期全国的农用地流转占比为35%，北京市比全国同期的流转比例高出2 0 多个百分点9。之后,北京土地流转面积增速开始放缓甚至下降。北京的土地流转已经到了拐点，加之土地流转价格居高不下，继续通过流转促进规模经营的难度很大。2 0 2 2 年,6 0岁及以上常住人口占比突破2 0%，北京进入中度老龄化社会,面临更严重的“谁来种地”问题。新时期,为全面构建符合首都功能定位的乡村产业河北农业大学学报（社会科学版）体系和服务体系，率先实现首都特色农业现代化，打造农业高质高效、农村宜居宜业、农民富裕富足的北京样本，发展生产托管服务显得尤为重要。因此,本研究选取北京作为案例地区,采用二元Logistic模型与解释结构模型（ISM）,深人分析农户参与农业生产托管的影响因素以及影响因素之间的关系。首先运用二元Logistic模型确定农户参与农业生产托管的关键影响因素，再运用解释结构模型(ISM)进一步分析关键影响因素之间的关联性与层次性,相关研究结论能够为相关政府部门制定农业生产托管推广政策提供参考依据二、数据来源、模型构建与变量选取(一)数据来源研究数据主要来源：课题组2 0 2 2 年7 9月以北京郊区粮食种植户为调研对象，按照北京的城乡发展特点,在远郊选取密云、延庆2 个区以及近郊选取房山、顺义2 个区，每个区选取10 0 110户从事粮食种植的农户进行问卷调查。共发放问卷430 份，收回问卷418 份，问卷回收率97.2%，剔除无效问卷18 份，共40 0 份问卷，问卷有效率为93%。（二)变量选取与样本说明本研究的因变量是农户是否购买农业生产托管服务，选用“是否参与农业生产托管”这一指标进行衡量。目前的研究大多把农业生产托管定义为将农业生产中的全部或者部分作业环节委托给农业生产性服务组织完成或协助完成且不流转土地经营权的规模化农业经营新模式10 ,所以样本中参与部分或全部生产托管环节的都为参与农业生产托管。若农户参与农业生产托管,取值为1；否则取值为0。基于对农业生产托管因素的研究成果3-6 ,将农业生产托管影响因素归纳为以下3个方面。1.农户个体特征。包括年龄和文化程度。理论上讲，年龄越大,劳动能力越弱，农业生产效率越低，对农业生产托管更具有依赖性；文化程度越高,思想观念越先进,接受新事物的能力越强,能够较快地适应农业生产托管模式。因此得出假设1：H1：年龄、文化程度对农户参与农业生产托管具有正向影响。2.家庭经营特征。包括非农劳动力数量、耕2023年第3期地总面积、地块数量、农业收人占比。非农劳动力的数量用家庭中年龄在18 岁以上（不含18 岁）的不从事农业劳动的常住人口来衡量。农业收入占比用家庭农业收入占家庭总收入的百分比来衡量,农业收入占比越高，家庭对农业依赖性越强，从而希望通过农业生产托管来提高生产效益。耕地总面积由家庭实际耕种的耕地面积来衡量。随着耕地细碎化内涵研究的不断深入,学者们认识到耕地是在不同经营主体的耕作下为经营者创造经济价值。从家庭或个人视角来看，耕地细碎化是指农户拥有分散的、面积不等的几块土地，或农户经营至少一块以上分开的土地1，即地块数量，本研究中地块数量用农户承包经营土地的地块数量来衡量。家庭耕地总面积越大，以及地块数量越多,对农业生产托管的依赖性越强。因此得出假设2：H2：非农劳动力数量、耕地总面积、地块数量、农业收入占比对农户参与农业生产托管具有正向影响。3.政策经济特征。包括是否有政策宣传、是否有资金补贴、收费合理性。北京关于农业生产托管的政策宣传大多是通过宣传标语的形式进行,是否有政策宣传以当地是否有相关宣传标语或专家进行宣传讲座来衡量。北京采取先服务后补贴的方式对服务组织和农户进行资金补贴，是否有资金补贴以农户是否获得资金补贴来衡量。项目变量名称因变量Y个体特征XIX文化程度家庭特征X非农劳动力数量X4农业收人占比X耕地总面积X地块数量政策经济特征X是否有政策宣传Xs是否有资金补贴X收费合理性(三)模型构建1.二元Logistic模型。Logistic模型被学者们广泛应用于开展农户行为影响因素的相关研究。基于Logistic-ISM模型的北京农户参与农业生产托管影响因素分析变量含义农户是否参与农业生产托管年龄27市场关于农业生产托管服务收费价格还没有统一标准,收费合理性以农户主观评判来衡量。是否有政策宣传、是否有资金补贴、收费合理性分别从激励、监管方面促进农户参与农业生产托管。因此得出假设3：H3：假设政策宣传、资金补贴、收费合理性对农户参与农业生产托管具有正向影响。从样本农户个体特征来看，农户文化程度方面，小学学历和初中学历占比最高，分别为24.5%、33.8%，农户学历普遍偏低；农户年龄方面，集中在50 6 5岁，占比6 3%，农户老龄化程度偏高。从样本农户家庭特征来看，非农业劳动力数量集中在2 人，占比56.3%，与北京农村地区家庭劳动力分布情况相同；农业种植及收入方面,呈现出小规模、低收人的特征。耕地总面积方面,10 亩及以下有30 8 户，占比7 7%；农业收人占家庭总收入50%以上的农户有12 6 户，占比31.5%；地块数量方面，主要集中在4块，占比66%。从样本地区政策经济特征来看,收费合理性方面，认为服务主体进行服务的收费合理与不合理的农户数量大致相同；政策宣传方面,2 0 4户农户认为当地进行了相关政策的宣传，占比51%；资金补贴方面，2 35户农户领取了相关资金补贴，占比58.8%。具体描述性统计如表1所示。表1变量定义及描述性统计定义及赋值0=否,1=是连续变量/岁虚拟变量，1=不识字或识字很少，2=小学,3=初中,4=高中,5=大专，6=大学及以上连续变量/人连续变量/%连续变量/亩离散变量,1=1块，2=2 块,3=3块，4=4块,5=5块虚拟变量,0=否,1=是虚拟变量,0=否,1=是虚拟变量,0=不合理,1=合理本研究同样采用二元Logistic模型分析农户参与农业生产托管的影响因素。建立模型如下所示：均值标准差假设0.710.45357.777.9762.781.3822.090.8480.390.32411.5322.3703.600.9120.510.5010.490.4930.520.500+28y=ln式(1)中,y是因变量,P为农户参与农业生产托管的概率,1-p为不参加概率。为常数项,为x，回归系数(，也称为相关影响因素系数);x1,x2，,x,是相关影响因素,为随机扰动项12 2.解释结构模型（ISM)。解释结构模型(ISM)是系统分析方法中的一种,此种方法的分析思路是首先确定各影响因素之间的关系,然后利用关联矩阵方法，找到影响因素之间的关联性与层次性。因此,该研究引入ISM模型深人研究影响农户参与农业生产托管行为各因素之间的层级关系,并构建层级结构图。该研究运用Mat-lab2020对影响因素进行ISM模型分析,具体步骤如下。假设采用二元Logistic模型获得的农户参与农业生产托管影响因素有k个,用（i=1,2,，k)表示具体的影响因素,并根据式(2)构建邻接矩阵R中的元素R;：1,X,对X,有影响时R;=11 0,X,对X,无影响时式中:ij=0,1,2,.,k。公式(3)采用布尔运算法则得出可达矩阵S：S=(R+r)+1=(R+I)+(R+I)-1+.+(R+I)+(R+I)(3)式中：2 入k,I为单位矩阵。表2 二元Logistic模型估计结果项目变量个体特征X*家庭特征X.X.XX。政策经济特征X,*XHosmer Lemeshow TestCox&Snell R SquareNagelkerkeRSquare注：*、*分别表示P在5%、1%的水平下显著。1.农户个体特征。农户的年龄系数为正且在1%水平上显著,结果与预期一致,说明农户年龄河北农业大学学报（社会科学版）=o+,x+2x2+.+,x,+8(1)中所有矩阵元素为1的列所对应的影响因素组合而成,Q（X,）为先行集,为X,列中所有矩阵元素为1的行所对应的影响因素组合而成。利用式(4)得到最高层L,所含的因素后,再依次确定其他各层所包括的影响因素。具体方法为：从源可达矩阵S中删去L,中所对应的行与列,得到矩阵T,对T,重复式（4）,得到L2;从T中删去L,中所对应的行与列,得到矩阵 T,对 T,重复式(4）,得到Ls;以此类推,得到所有层次各自包含的影响因素13。根据划分级位结果对可达矩阵的行与列重新进行排列,得到农户参与农业生产托管的层次结构矩阵，将各层X用有向边连接起来,得到各X之间的关联性与层次性。三、估计结果与分析（一)农户参与农业生产托管影响因素二元Logistic模型结果分析运用SPSS27.0对调查数据进行二元Logistic(2)模型分析,在进行数据处理时,采用解释变量全部进人法，模型系数的综合检验显示回归方程较为显著；模型系数的Omnibus检验的显著性为0.0000，卡方值为111.7 2 1,充分说明采用该模型合理,模型估计结果见表2。回归系数标准误差0.0590.0170.3850.1000.5480.1742.2590.5190.0340.014-0.2910.1470.5580.2670.7140.2690.9500.2710.1210.2440.349越大越会选择参与农业生产托管。分析其原因，随着农户年龄的增加,外出打工基本上是不可能2023年影响因素的层级结构可以根据式(4)来确定：L=IX,IP(X,)nQ(X,)=P(X,)(4)式中：i=0,1,2,k,P(X)为可达集,为行瓦尔德12.49814.7039.94818.9255.7253.9094.3857.04412.323显著性0.0000.0000.0020.0000.0170.0480.0360.0080.000第3期的事情,为了养活自已,种地却是“不二”的选择，但其农业生产效率较低，而农业生产托管服务既满足了农户种地的需求,又解决了农户随着年龄的增长而面临的困境。农户的文化程度系数为正且在1%水平上显著,说明农户的文化程度越高，对新事物的接受能力越强,越会参与农业生产托管,结果与预期一致。2.家庭特征。非农劳动力数量、农业收入占比、耕地总面积的系数为正,其中非农劳动力数量与农业收入占比在1%水平上显著，与预期结果一致。非农劳动力数量对农户参与农业生产托管具有正向影响，由于非农劳动力数量越多,家庭从事农业劳动的数量越少,其生产效率越低,在农忙时对农业生产托管的依赖性越强,越愿意参与农业生产托管来获得农业经济效益。宏观层面的统计表明,农业生产托管具有一定的生产效应,可以带来粮食增产14。农业收人占比越高的家庭，说明农户对农业的依赖程度越高，越会选择参与农业生产托管，通过专业化的服务来优化现有生产资源的配置效率,从而促进家庭收入的增加。耕地总面积在5%的水平上显著,分析其原因，一方面随着家庭耕地总面积的增加,农户传统的精耕细作已满足不了大面积的耕地种植，需要通过专业化、机械化的农业生产托管来提升其农业生产效率,进而参与农业生产托管意愿较高；另一方面,家庭耕地总面积的增加通常与规模化种植相对应,通过农业生产托管可以提高其效益,因此农户参与农业生产托管意愿高。地块数量系数为负且在5%水平上显著,与预期结果不一致。可能是因为，地块数量多且分散导致农业生产托管服务主体进行服务时收取较高的服务费用，最终导致农户参与农业生产托管较少15。土地细碎化程度越高、耕作便利性越差,增加了机械化、规模化耕作难度和经济成本，不利于农业生产托管选择。3.政策经济特征。资金补贴、政策宣传、收费合理性回归系数为正且分别在1%、5%、1%水平上显著。分析其原因,政策宣传能够从农户认知的层面了解参与农业生产托管的益处,改变农户对于农业生产托管的认知；合理的收费与资金补贴能够直接降低农户的生产成本,这3种举措增大了农户参与农业生产托管的可能性。基于Logistic-ISM模型的北京农户参与农业生产托管影响因素分析列因素之间不存在影响16-17 AAAAAAAAAY0000 00V0X000000VX0 000AVXAA0AAX00 00X,000XV0X,0XX,图1影响因素的逻辑关系首先,根据图1和式（2)得到影响因素间的邻接矩阵R（图2）。其次,运用布尔代数运算法则并借助Matlab2020软件,由邻接矩阵R得到可达矩阵T（图3）。最后，构建关于农户参与农业生产托管影响因素的解释性结构模型（图4）。XXX,X4XXXXX,X001000000X2001000000X000100000X4000000000R=X001100000X。000100000X000000000X000100000LX0001000 00图2影响因素的邻接矩阵29（二）农户参与农业生产托管影响因素ISM模型结果分析通过表中的二元Logistic模型结果可以得出，影响农户参与农业生产托管的因素有9个,分别是年龄、文化程度、非农劳动力数量、农业收人占比、耕地总面积、地块数量、是否有政策补贴、是否有政策宣传、收费合理性。在咨询相关领域专家后,绘制9个影响因素之间的逻辑关系图（图1），其中“V”表示行因素对列因素存在影响，“A”表示列因素对行因素存在影响，“0”表示行因素与30T=X001110 000X600 0101000X,000100100Xs000100011LX,000100000图3影响因素的可达矩阵农户参与农业生产托管地块数量农业收入占比非农劳动力数量个年龄文化程度图4各影响因素之间的关联与层次结构由图4可知,影响农户参与农业生产托管的9个因素共有3个关联层次：地块数量、农业收人占比、资金补贴是表层直接因素。非农劳动力数量、收费合理性是中间层间接因素；年龄、文化程度、耕地总面积、政策宣传是影响农户参与农业生产托管的深层根源因素，从根本上制约着农户的决策行为。各层级间的关联性可归纳为“两驱动,两路径”。两驱动：地块数量和资金补贴是影响农户参与农业生产托管的驱动因素。农户作为农业生产的主体,在进行决策时会面临各种现实情境。随着地块数量的增加,耕地细碎化程度也随之增大，增加了机械化、规模化耕作难度和经济成本,服务主体对相关地块进行服务时收取较高的服务费用,将减少农户参与农业生产托管。农业生产托管补贴的政策目标之一是增加对农作物生产的关键及薄弱环节的补助来补齐农业生产托管中的短板,引导农户参与农业生产托管。农户初期大多抱着尝试的心态参与农业生产托管，适当的补贴可以促使农户迈出参与农业生产托管的一步。因此,应降低耕地细碎化程度、提供资金补贴来提高农户参与的积极性。两路径：路径一为年龄、文化程度、耕地总面积一农业劳动力数量一农业收人占比农户参与农业生产托管，路径二为政策宣传一收费合理性一农业收人占比一农户参与农业生产托管。年河北农业大学学报（社会科学版）XX2XX4XXXXXX101100000X2011100000X,001100000X4000100000资金补贴收费合理性耕地总面积政策宣传2023年龄、文化程度、耕地总面积对家庭非农劳动力的数量具有重要影响，政策宣传会通过农业生产托管服务的规范性来影响服务主体的收费合理性。家庭中从事非农劳动力的数量和农业生产托管服务的收费也在一定程度上影响了家庭农业收入占比。此外,农业收入占比直接影响农户参与农业生产托管的决策。从“两路径”中可以看出，认知对农户行为的决策具有重要的影响。在农业生产托管服务中,除农户以外,政府与服务主体也是农业生产托管中2 类重要的参与者,两者若在此过程中积极承担相应责任，农户参与积极性也将得到极大程度的提升。政府的重要任务是做好农业生产托管相关事宜的宣传、制定合理的补贴政策与落实有力的监管政策。服务主体包括龙头企业、专业服务公司、专业合作社等，各类服务主体要提升服务的农机装备水平和作业服务能力，破解生产主体做不了、做不好的共性难题。四、结论与政策建议(一)结论本研究基于对北京密云区、房山区、延庆区、平谷区40 0 户种植农户的调查数据，首先运用Lo-gistic 模型对农户参与农业生产托管影响因素进行检验,其次运用ISM分析方法对显著因素的关联性和层次结构进行探讨。主要研究结论概括如下：第一，服务主体作为有限理性“经济人”追求效益最大化,其提供生产托管服务是建立在一定的耕地规模基础之上，这需要政府发挥作用以弥补耕地细碎化带来的服务成本的增加。第二,Lo-gistic 估计结果表明,年龄、文化程度、农业收人占比、耕地总面积、地块数量、非农劳动力数量、政策补贴、政策宣传、生产托管价格是否随意显著影响农户参与农业生产托管。第三,ISM模型分析得出,影响农户参与农业生产托管的显著因素中,年龄、文化程度、耕地总面积、政策宣传是影响农户参与农业生产托管的深层次因素；非农劳动力数量、收费和理性是中间层次因素；地块数量、农业收人占比、资金补贴是表层直接因素。第四,将模型结果概括为“两驱动，两路径”。“两驱动”包括地块数量与资金补贴。“两路径”为：年龄、文化程度、耕地总面积一非农劳动力数量一农业收人占比一农户参与农业生产托管；政策宣传一收费合理性一农业收入占比农户参与农业生产托管。第3期(二)政策建议基于以上研究结论,该研究提出如下政策建议。1.加强农田基础设施建设。在实际调研区域内发现，农户的地块数量偏多，而耕地总面积偏小,在一定程度上反映了调研区域内耕地细碎化严重。耕地细碎化会提升农户的种植成本,既制约了农民收入的增加,也不利于新型机械的推广应用。在操作层面上，一是严格确保耕地数量。按照耕地和永久基本农田,既要防止农用地向草地等设施用地的转化，又要加强农用地向建设用地转化的管制，坚决防止耕地“非农户”“非粮化”，提升耕地保护的水平，全面落实有关耕地保护的发挥制度,提升相关工作的落实水平。二是推进高标准农田建设。落实北京市高标准农田建设规划（2 0 2 12 0 30），扩大高标准农田建设面积。继续加强农业土地开发整理。对于复耕复垦土地,加大整理力度,改良土壤、培肥地力,增加农田水利设施建设投人，协助规模农户解决不利于农业生产的遗留问题。2.强化农业生产托管的规范性。目前,北京市关于农业生产托管还没有统一的收费标准，这就需要相关部门在坚持市场定价原则的基础上，加强服务价格动态监测，采取多种方式及时发布市场价格,让农民能知晓、有选择,对存在价格欺诈和断行为的服务主体要依法依规予以处理。其次是资金补贴可以减少农户参与农业生产托管的相关成本,更愿意参与农业生产托管,在推行相关政策补贴的过程中应避免“政策垒大户”现象的出现,相关部门应该应科学制定补贴标准，合理规定“耕、种、防、收”4项服务单环节财政补贴占服务价格的比例，根据农业生产不同领域、不同环节、不同对象和市场发育成熟度，确定不同的财政补助标准。财政补贴重在培育市场,补贴标准不能影响服务价格形成，不能干扰农业服务市场正常运行。3.加大托管宣传推广力度。农业生产托管是一种“根在基层”的农业经营实践。一方面要加大基层政府的宣传力度,发挥基层政府职能,采取抖音、公众号、座谈、广播、印刷宣传册等方式有效推动农业生产托管工作的进行。在实际的宣传过程中,本着实事求是的原则,向农户等新型经营主体宣传农业生产托管的服务内容、服务的形式、当前所采用的政策等相关知识，通过全方位的宣传来提升农户的理解度。在单纯理论宣传的同时，基于Logistic-ISM模型的北京农户参与农业生产托管影响因素分析户参与农业生产托管的积极性。参考文献：【1杜洪燕,陈俊红,张俊峰，等.农业生产托管：成效、问题及对策一基于晋苏黑三省的调研.农业经济，2022(1):6-8.2 李琳，文洪星.三类服务主体开展农业生产托管的比较分析与经验启示J.农村经营管理,2 0 19（11）：42-44.3 郝点点.农户参与农业全程生产托管诱因及福补效应研究.中国农业资源与区划：1-13.4涂金杰.基于Probit模型的农地托管意愿影响因素研究J.新疆农垦经济,2 0 18（8）：36-41.5李琪，李凯.农户绿色生产托管服务需求研究一基于山东省小麦种植户的调查J.干旱区资源与环境,2 0 2 2.36(9):54-6 2.6迟超楠,王志彬.制约农户土地托管的因素分析一以西安市长安区为例J.山东农业大学学报（社会科学版),2 0 16.18(4):2 6-30,138.7刘宝印,杜洪燕，周中仁,等.基于国际经验的北京首都非核心功能疏解再思考J.河北农业大学学报（社会科学版）,2 0 2 1,2 3（3）:9-14.8杜洪燕,陈俊红,龚晶，等.北京市新型农业社会化服务体系优化调整策略J.北方园艺，2 0 2 2（12）：147-151.9张英洪.“三权分置”的权利构建须尽快完善一一基于京郊承包地情况调查J.农村经营管理，2 0 18(8):17-19.10孙元福.农机专业合作社运作模式探讨及绩效评估J.农机质量与监督，2 0 2 2（7）：2 7-2 7,32.11杜国明，盖兆雪，王洪彦.中国耕地细碎化的理论解析与研究框架地球科学与环境学报,2 0 2 1.43(6)：997 1008.12岳方正，尚猛，刘钰，等.机场免税店服务质量对旅客满意度影响因素研究一基于二元Logistic回归分析J.现代商贸工业,2 0 2 2,34(2 0）：44-46.13 胡乃娟,孙晓玲,许雅婷,等.基于Logistic-ISM模型的农户有机肥施用行为影响因素及层次结构分解J.资源科学,2 0 19,41(6):112 0-1130.14靳晓敏，宋玉兰，许明威.农业生产托管对新疆玉米种植户福利效应影响研究J.资源开发与市场，2021.37(12):1457-1463,1470.15 芦千文，高鸣，中国农业生产性服务业支持政策的演变轨迹、框架与调整思路J.南京农业大学学报（社31也要积极组织专家进行关于生产种植的相关培训小课堂，通过专家讲解，让农户深入地了解农业生产托管，增加农户对于农业生产托管的认可度。另一方面,乡镇政府应培育典型,打造示范性的托管机构，发挥好带动作用，营造良好氛围，增强农32会科学版）,2 0 2 0.2 0（5）：142-155.16白月影,刘军弟.基于Logistic-ISM模型的农户高价值农产品安全生产意愿分析J.北方园艺，2 0 17Influencing Factors of Farmers Participation in Agricultural ProductionTrusteeship in Beijing Based on Logistic-ISM ModelWANG Zhongxiani:2,DU Hongyan,CHEN Junhong,ZHAO Jiang(1.Institute of Data Science and Agricultural Economics,Beijing Academy of Agriculture andForestry Sciences,Beijing 100097;2.School of Economics and Management,Abstract:With the rapid development of market economy and the increase of employment opportunities,thenumber of migrant workers is increasing,and rural areas are faced with the risk of double decline in thequality and quantity of labor force,and it is difficult to improve agricultural production efficiency.Based on thefield survey data of 400 grain farmers in four districts of Beijing,this paper empirically analyzed the influencingfactors of farmers participation in agricultural production trusteeship and the correlation among the influencingfactors.The results of the binary Logistic model show that age,educational background,agricultural incomeratio,arable land,agricultural labor force quantity,policy subsidies,policy publicity and the rationality ofcharging have significant positive effects on farmers participation in agricultural production trusteeship.Thenumber of plots has a significant negative effect on farmers participation in agricultural production trusteeship.The results of ISM model show that the number of land plots,the proportion of agricultural income and capitalsubsidies are direct surface factors.The number of non-agricultural labor force and the rationality of chargesare indirect factors in the middle layer.Age,educational background,total area of cultivated land and policypublicity are the deep root factors affecting farmers participation in agricultural production trusteeship.Keywords:agricultural production trusteeship;Binary Logistic model;Interpretative Structural Model(ISM)（责任编辑：刘伟霄）河北农业大学学报（社会科学版）17 张迪，吕卓.基于Logit-ISM模型的农村互助养老意愿影响因素研究J.现代商业,2 0 2 1（17）：7 4-7 7.Beijing University of Agriculture,Beijing 100096)2023年(21):189 196.