如何选择合作行动：基于农村社区及农户个体因素的分层模型分析

2025-09-29 理论教育版权反馈

【摘要】：本部分拟利用分层模型来分析和检验农村社区和农户个体特征差异两个层次变量对合作行动的互动影响。目的是确定分层模型的适用性及个体因素和社区因素对合作意愿的解释程度。随机截距模型该模型假定因变量的截距随着群体而异，但各群体的回归斜率是固定的。模型参数估计和检验使用HLM6.01软件来进行，数据进行平均对中处理。

本部分拟利用分层模型（HLM）来分析和检验农村社区和农户个体特征差异两个层次变量对合作行动的互动影响。选择分层模型的理由是可以在一个模型中通过嵌套子模型来对农村社区和农户个体特征两个层次的变量影响效果进行分析，从合作行为的角度展示农户社会资本特征变量和社区变量相互影响的复杂互动机制，更能贴近现实。二层线性模型可以突破正态、线性、方差齐性和样本独立性等传统假设的限制，提高不同层面交互影响估计的精确性。本书考察农户小型水利设施的合作意愿，即愿意合作或不愿意合作，由于因变量是个二分类变量，因此，选择广义分层线性模型中的Bernoulli模型进行实证研究。模型说明如下：

（1）随机效应的单因素方差分析

随机效应的单因素方差分析，就是将个体层次模型和社区层次模型都不纳入到自变量，也被称为零模型。目的是确定分层模型的适用性及个体因素和社区因素对合作意愿的解释程度。具体表达式为：

农户个体层次：

社区层次：

模型组合为：

其中，willij代表j个村庄的第i个农户的合作意愿，willij=1为愿意合作。根据该模型的农户个体层次计算的方差分量为（var（rij）=σ2），反映的是农户个体差异，社区层次的方差分量为（var（u0j）=τ2），表示的是社区间差异，由此，可以计算组间相关系数ρ= pagenumber_ebook=149,pagenumber_book=137 ，表示的是社区层面的方差在所有影响因素的总方差中所占比例，反映的是社区因素对合作意愿的解释程度，系数越大，则社区因素的解释程度越高。