全 文 ：第 35卷 第 1期 生 态 科 学 35(1): 172178
2016 年 1 月 Ecological Science Jan. 2016

收稿日期: 2015-01-20; 修订日期: 2012-02-09
基金项目: 云南省省院省校合作项目(项目编号 14039120); 云南省贯彻落实十八大精神哲学社会科学规划重点项目(批准号 ZD201210); 昆明理工大学
管理与经济学院硕博生科研项目预研计划资助(JL2014002)
作者简介: 刘剑锋(1989—), 男, 河南安阳人, 硕士, 在读研究生, 主要从事欠发达地区农村社区管理, E-mail: ljfeng2009@yeah.net
*通信作者: 周常春, 女, 博士, 教授, 主要从事旅游管理与欠发达地区农村社区管理, E-mail: ynzhoushir@126.com

刘剑锋, 周常春, 石振杰. 云南省金所乡农户沼气使用的人口影响因素研究[J]. 生态科学, 2016, 35(1): 172178.
LIU Jianfeng, ZHOU Changchun, SHI Zhengjie. Research on household biogas utilization in Jinsuo Town of Yunnan Province[J].
Ecological Science, 2016, 35(1): 172178.

云南省金所乡农户沼气使用的人口影响因素研究
刘剑锋 1, 周常春 1, 石振杰 2
1. 昆明理工大学管理与经济学院, 云南, 昆明 650093
2. 昆明理工大学国土资源工程学院, 云南, 昆明 650093

【摘要】鉴于户用沼气的经济、生态和社会效益, 国家大力发展户用沼气建设工程。与国家大力推广形成对比, 所建
成户用沼气池废弃率相当高。针对这种矛盾, 很多学者从政策因素、农户观念、家庭结构变动、种养殖业结构变动等
因素入手分析户用沼气废弃率高的原因。以农户家庭人口结构特征入手, 分析家庭总人口数、有无外出务工人口、外
出务工人口数、家庭总收入、家庭成员最高教育程度、男性人口数对户用沼气使用率的影响, 发现有无外出务工人口、
家庭总收入、男性人口数是影响户用沼气使用的显著因素。

关键词：农户家庭人口特征; 户用沼气; 逻辑斯特回归
doi:10.14108/j.cnki.1008-8873.2016.01.027 中图分类号：X712 文献标识码：A 文章编号：1008-8873(2016)01-172-07
Research on household biogas utilization in Jinsuo Town of Yunnan province
LIU Jianfeng1, ZHOU Changchun1, SHI Zhengjie2
1. Faculty of Management and Economics, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China
2. Faculty of Land and Resources, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China
Abstract: In view of the economic, ecological and social benefits of household biogas, government strongly advocated to promote
household biogas construction project. In contrast, with the government promoted strongly, the household biogas which has been
constructed digester scrap rate is quite high. For this contradiction, many scholars thought the policy factors, the sense of farmers, the
family structure change, the structure of the plantation and aquaculture impact on the use of household biogas. This article studied
household biogas utilization based on the characteristics of farm households, analyzing the family population, presence of migrant
population, the rural population, household income, family members to the highest level of education, the influence of the male
population, and found that presence of migrant population, household income, the male population are the significant factors affecting
the utilization household biogas.
Key words: characteristics of peasant family; household biogas; logistic regression
1 前言
贫困问题历来就是学者研究的热点[1–2], 随着社
会和经济的迅速发展, 贫困地区呈现出新特征, 其
中能源贫困就是其中之一。国内对贫困地区能源建
设研究最早见于 1988 年[3], 随着学者对农户能源使
1 期 刘剑锋, 等. 贫困县农户沼气使用的人口影响因素研究 173

用与农村贫困相关性的研究[4], 能源贫困越来越被
学者关注。目前国内关于能源贫困的研究大致分为:
综述类[5]、中国区域的能源贫困状况[6–7]、中国农村
的能源贫困状况[8–10]、能源贫困的识别等[11]。农户
能源使用对农户贫困有重要影响, 学者呼吁政府应
扶持贫困地区能源公共产品供应、因地制宜促进农
户扩大生产能源的使用。为相应学者号召, 政府大
力发展农村户用沼气。国家财政对农村户用沼气建
设工程补贴逐年增加[12], 2001—2010 年中央政府对
农村户用沼气投资总额占国家沼气投资总额的
74%[13]。截至目前, 我国是世界上最大的农村户用沼
气池保有国[14–15]。根据《可再生能源中长期发展规
划》, 到 2020 年我国将在包括北部寒冷地区建设 8000
万座户用沼气池, 说明我国目前还将大力发展户用
沼气事业[16]。
户用沼气在发展绿色能源、节能减排等方面有
重要作用[17–19], 特别是在种植业发达的中国北方农
村, 有着广泛应用。户用沼气建设对减轻贫困县农
户能源负担, 改善其生活条件有重要意义。户用沼
气可以实现农业废弃物再利用, 产生清洁可再生能
源以及提高农业生产力, 为不富裕地区农户带来相
关经济效益[16], 除此之外户用沼气还有生态和社会
效益[20–21]。总之, 户用沼气建设可以通过减少能源
消费和降低农村能耗, 为贫困地区提升经济效益和
生态效益。
与国家支持形成鲜明对比, 目前我国户用沼气
池废弃率相当高, 学者从不同视角研究了农村户用
沼气池废弃率的问题。总体来看, 国内文献认为农
村户用沼气废弃率高的原因分为技术层面和非技术
层面。技术层面主要包括替代能源的产生、沼气池
质量问题、未能充分利用沼气残余物、沼气池发酵
原料不足、沼气灶及管道的损害等; 非技术层面主
要为政府“重建轻管”、政府“家电下乡”政策、农户
自身认识不到位、农村种养殖业结构的变化等。根
据外文文献, 学者提出了中国户用沼气发展的局限:
沼气服务体系不完善及政策导向失误[22]、沼气建设
技术不成熟[23]、沼气使用者使用意识弱及“三沼”
利用率低[24]、沼气集中供气成本高及单户使用积极
性低[25]。目前从家庭人口结构角度讨论户用沼气的
废弃率问题的学者认为: 家庭总人口数越多、家庭
存在人员外出务工、 家庭收入越低均会造成户用沼
气的废弃, 除此之外根据调查访谈, 另外影响户用
沼气废弃的家庭人口结构因素包括: 家庭成员外出
务工人口的多少、家庭成员受教育的程度、家庭男
性人口数。
在政府大力推广户用沼气建设工程的政策背景
下, 针对户用沼气废弃率高的现象, 有必要对农村
推广户用沼气的可行性进行研究。云南省是中国国
定贫困县最多的省份, 贫困发生率相对较高[26–27],
鉴于户用沼气的经济效益, 如果在贫困地区发展户
用沼气有可行性, 大力推广户用沼气建设, 无疑可
为农村扶贫建设提供了一个新思路, 而从家庭人口
结构入手, 找出影响户用沼气使用的显著因素, 从
而在贫困区有针对性推广户用沼气, 提高使用率和
效益。关于调查地选择, 有的学者对比研究四川、
安徽、河南、云南、吉林五省市农户沼气使用效率
数据, 发现在省虚拟变量方面, 只有四川和云南两
省(以吉林省为参照变量)通过了显著性检验[12], 而
四川和云南两省都是全国贫困县比较多的省份; 有
学者专门针对云南省 13 个州市 25 个县农户户用沼
气使用情况作了相关调查[28], 数据显示: 户用沼气
池的荒废率高达 25%; 有的学者对山区农户户用沼
气使用情况作了调查 [29], 发现正常使用率只有
67.73%。综合以上学者研究, 我们调查地选在云南
省贫困县山区乡镇: 寻甸县金所乡[30]。


图 1 户用沼气效益构架图
Fig. 1 Framework of effectiveness about household biogas
174 生 态 科 学 35 卷

2 调查概况
2.1 调查地概述
寻甸县地形高差大, 年平均气温 14.4℃, 日照
时间长, 降水较多。金所乡地处寻甸县中部, 全乡辖
10 个村委会 58 个自然村, 总人口 35931 人, 农业人
口占 91.03%。2009 年 7 月, 撤销寻甸县金所乡和塘
子镇, 其行政区域并入仁德镇(为研究更有针对性,
研究地仍称作金所乡)。交通便利, 区位优势突出(如
图 2)。2007 年末全乡农村经济总收入 6890 万元, 人
均纯收入 1479 元。
2.2 调查情况简述
本文以金所乡竹沟村和清海村农户为研究单
元, 对该村沼气使用、作物秸秆、畜禽粪便及垃圾
处置情况进行调查。其中竹沟村辖 4 个自然村, 有
288 户 1198 人; 清海村辖 9 个村民小组, 有 759
户 3012 人。采取随机抽样和重点访谈相结合的方
式获取废弃物的资源化利用现状。本次调查实地
发放问卷 201 份, 收回问卷 201 份, 问卷回收率
100%。根据调查显示, 金所乡最早建沼气池的农
户是在 2003 年、最晚是在 2011 年, 废弃的大多数
农户都是使用不到 1 年时间就废弃、有的甚至几
个月 , 所以按照时间推算 , 最晚建沼气池的农户
废弃时间大概在 2012年左右, 所以用 2013年农户
收入来研究金所乡沼气废弃率, 不存在 2013 年还
在使用, 截止到调查日(2014 年 4 月进行的田野调
查)才废弃的情况, 这样可以做到废弃农户家庭收
入的统一性。

图 2 调查区交通位置图
Fig. 2 Traffic map of survey area

2.3 调查结果
关于家庭农户人口特征问卷, 主要内容包括:
家庭总人口数(pop)、家庭男性人口数(mpop)、家庭
成员有无外出务工(outpop)、家庭外出务工人员数
(outpopn)、家庭去年总收入(faminc)、家庭成员的受
教育程度(edu)六个指标, 统计结果如下:
3 研究假设
通过文献研究, 学者认为家庭农户人口特征对
户用沼气池使用情况影响最重要因素是家庭成员外
表 1 调查问卷基本统计表
Tab. 1 Basic statistics of survey
村落 问卷 ID 份数
行政村 自然村
谓所村 010101-010170 70
彝民新村 010201-010215 15
新庄村 010301-010356 46
竹沟村
小竹沟村 010401-010430 30
清海村 海头村 0201-0240 40
总计 201
1 期 刘剑锋, 等. 贫困县农户沼气使用的人口影响因素研究 175

表 2 家庭总人口、有无外出务工、外出务工人口数、教育程度统计情况
Tab. 2 Statistics of family population, working population and education of families
总人口数统计 有无外出务工统计 外出务工人口统计 教育程度统计
类别 频数 类别 频数 类别 频数 类别 频数
大学 5
3 人及以下 9 无 23 1-2 人 36
高中 12
4-6 人 49 初中 30
小学 17
7 人及以上 14
有 45 3 人及 以上 9
其他 8
总计 72 总计 68 总计 45 总计 72

图 3 家庭年收入、家庭男性人口性统计分布
Fig. 3 Statistical distribution of family income and male population
出务工因素[20],[28–29],[31–33], 其他较重要的因素是家
庭劳动力人数[12],[20],[31]、家庭搬迁导致人口变动[33–34],
而对家庭收入、家庭成员受教育程度研究较少[12]。
目前并没有学者研究家庭总人口数、男性人口数对
户用沼气的使用影响; 学者在指出外出务工人口是
影响沼气使用因素的同时, 并未指明外出务工人口
总数对户用沼气使用情况的影响; 目前国内关于户
用沼气使用情况的研究定性研究多、定量研究少。
根据以上学者的研究结果和研究不足, 我们提出相
关研究假设。
假设一: 家庭总人口数越多, 户用沼气池废弃
概率越小;
假设二: 家庭无成员外出务工, 户用沼气池废
弃概率越小;
假设三: 家庭外出务工人员数越少, 户用沼气
池废弃概率越小;
假设四: 家庭成员的教育程度越高, 户用沼气
池废弃概率越小;
假设五: 家庭收入越低, 寻找替代能源可能性
越小, 户用沼气池废弃概率越小;
假设六: 家庭男性人口数越多, 户用沼气池废
弃概率越小。
4 研究模型
针对六个不同的假设, 采用分变量建模方法,
建立六个模型:
因变量: 户用沼气使用情况(useornot), 采取二
分变量(“使用”标记为 1, “不使用”标记为 0)。
由于因变量为二分类变量 , 我们所有模型采用
Logistic 模型, 另令 p=P(Y=1),则 1-p=P(Y=0), 其中 p
表示户用沼气池使用概率, 1-p 表示户用沼气池废弃
概率。
家庭总人口数 Logistic 模型。自变量处理: 家庭
总人口数采用三分类变量(“7 人及以上”计为 pop3、
176 生 态 科 学 35 卷

“4—6 人”计为 pop2、“3 人及以下”计为 pop1), 为
保证符号一致性, 参照变量选为 pop3, 建立模型一:
   0 1 2ln / 1 β β * β *p p pop3 pop2    。
家庭有无外出务工人员 Logistic 模型。有无外
出务工人员采用二分类变量(“有”计为 1、“没有”
计为 0), 建立模型二 :    3 4ln / 1 β β *p p  
outpop 。
家庭外出务工人员数 Logistic 模型。外出务工
人数为“1-2 人”计为 outpop2、外出务工人数为“3
人 及 以 上 ” 计 为 outpop3, 见 表 3 模 型 三 :
   5 6 2 7ln / 1 β β * β * 3p p outpop outpop    。
家庭受教育程度 Logistic 模型。家庭成员受教育
程度采用五分类变量(“大学”edu1、“高中”edu2、“初
中”edu3、“小学”edu4、“其他(未受过任何教育)” edu5),
选取 edu1 作为参照变量, 建立模型四:   ln / 1p p 
8 9 2 10 3 11 4 12 5β β * β * β * β *edu edu edu edu    。
家庭总收入 Logistic 模型。自变量处理: 计家庭
收入为 faminc, 对收入取对数处理, 并计为 faminc1,
建立模型五:    13 14ln / 1 β β *p p famincl   。
男性人口数 Logistic 模型。男性成员数为 mpop,
则模型六:    15 16ln / 1 β β *p p mpop   。
5 研究结果
5.1 回归结果
通过统计软件 STATA12(SE 版)对调查数据进行
Logistic 回归, 得到结果如下(表 3 和 4):
5.2 模型结果
根据回归结果, 我们发现: 家庭有无外出务工
人员、家庭男性人口数、家庭总收入是影响户用沼
气使用情况的显著性因素; 家庭总人口数、外出务
表 3 总人口数、有无外出务工人员、外出务工人员数模型回归结果
Tab. 3 Results of logistic regression modelling about total population and out working population
家庭总人口数模型 家庭有无外出务工人员模型 家庭外出务工人员数模型
变量 useornot 变量 useornot 变量 useornot
0.840
总人数 4-6 人
(1.115)
1.792
总人数 3 人及以下
(1.190)
有人外出务工 1.757* (0.803) 1-2 人外出务工
0.123
(0.788)
–2.079* –2.351** –0.693
常数项
(1.061)
常数项
(0.740)
常数项
(0.707)
案例个数 72 案例个数 68 案例个数 45
注: 显著性程度 *** p<0.001, ** p<0.01, * p<0.05
表 4 受教育程度、家庭总收入、男性人口数模型回归结果
Tab. 4 Results of logistic regression modelling about education, family income and male population
家庭成员受教育程度模型 家庭总收入模型 家庭男性人口数模型
变量 useornot 变量 useornot 变量 useornot
–1.204
高中
(1.197)
–0.288
初中
(0.992)
–1.609
小学
(1.183)
–0.693
未受教育
(1.225)
家庭总收入 0.701* (0.393) 男性人口数
0.976***
(0.353)
–0.405 –7.762** –3.365***
常数项
(0.913)
常数项
(3.868)
常数项
(0.927)
案例个数 72 案例个数 61 案例个数 70
注: 显著性程度 *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
1 期 刘剑锋, 等. 贫困县农户沼气使用的人口影响因素研究 177

工人员人数、家庭成员的教育程度对户用沼气的使
用影响不显著。三个显著模型为   ln / 1p p 
2.351 1.757*outpop ;   ln / 1 7.762 0.701*p p  
famincl ;   ln / 1 3.365 0.976*p p mpop   。
赋予 outpop、faminc1、mpop 特定的值, 上述方
程等式右端都将是一个常量。我们假设有通用方程:
  ln / 1 Cp p  , 则:  1 1/ 1 Cp e   , 随着常量
C变大, p也随之变大, 以及户用沼气使用概率增加。
由于方程三个显著方程都是递增的一次线性方程,
随着变量 outpop(离散变量, 取值只有 0 和 1)、
faminc1(连续变量)、mpop(连续变量)的增大, p 值也
会随着增大, 亦即: 如果家庭有外出务工人员, 户
用沼气的使用概率变大; 家庭收入越高, 户用沼气
使用概率变大; 家庭男性人口越多, 户用沼气使用
概率变大。
6 研究结论
通过对六个模型分析, 只有假设六符合实证结
果。家庭总人口数、家庭外出务工人口数、家庭成
员的教育程度非影响户用沼气使用率的显著因素,
亦即我们否定了假设一、假设三和假设四; 家庭总
收入和有无外出务工人员是影响户用沼气使用情况
的显著因素, 但实证结果与假设二和假设五的结论
相反, 即有外出务工人员和家庭总收入越高会导致
户用沼气使用的概率越大。最终假设修正如下:
剔除不符合实证结果的假设一、假设三和假设
四; 接受完全符合实证结果的假设六。
修正后的假设二: 家庭无成员外出务工, 户用
沼气池废弃概率越大;
修正后的假设五: 家庭收入越低, 寻找替代能
源可能性越小, 户用沼气池废弃概率越大。蔡亚庆
等学者[12]通过调查全国五省户用沼气使用情况, 发
现只有家庭人均财产才是影响户用沼气使用的显著
因素, 而农业劳动力人数、家中是否有村干部、户
主年龄、户主的受教育程度都不是影响户用沼气使
用情况的显著变量。本文研究结论和其大体相当,
不同点在于: 我们把农业劳动力人数分成家庭总人
口数、外出务工人口数、男性人口数三个变量来研
究; 家庭人均财产用家庭总收入来研究; 户主的教
育程度用家庭成员的最高教育程度来代替, 丰富和
扩展了蔡亚庆等学者关于农户特征如何影响户用沼
气使用情况的研究结论和模型。
本文认为家庭有外出务工人员会导致户用沼
气使用概率增加, 这与大多数学者的研究结果相
左[20],[28-29],[31-33]。学者一般认为户用沼气废弃率高
的原因是家庭成员外出务工, 若按照此观点推演:
家庭外出务工人口数越多, 沼气池的废弃概率越
高。但是在研究模型中外出务工人口多少因素没有
通过显著性检验, 证明先前学者的结论在本文研究
案例地不适用。以新庄村为例, 在实际访谈中, 目前
还在使用户用沼气的大多数家庭, 青壮年都外出务
工, 留守家里一般都是老龄人口, 老人观念认为沼
气省电, 这些家庭选择使用户用沼气完全是由于经
济上考虑, 造成有外出务工的家庭户用沼气使用概
率反而高。
本文认为家庭收入越高沼气使用率越高, 同样
是由家庭成员结构决定。通过访谈发现, 高收入家
庭一般都是青壮年外出务工家庭, 留守家庭成员结
构老龄人居多, 老龄人的经济观念导致户用沼气使
用率高。有学者认为老龄人口换沼液沼渣不方便,
所以家庭成员年龄越大, 户用沼气废弃率越高。实
际情况, 正常沼气池一年换沼液沼渣两到三次, 调
研地区农户每次换沼液沼渣都是青壮年外出返乡时,
所以不存在老龄人换沼液沼渣不方便的问题。
7 研究不足
首先, 我们调研案例地选取的是云南贫困山区,
由于独特的地理位置和经济特征, 特别是调研地之
一清海村, 位处云南省水源保护区清水海周边。自
从规划为水源保护区之后, 政府的退耕还林和限制
放牧等政策使得沼气池发酵原料极为短缺, 之前作
为户用沼气推广示范村的清海村户用沼气发展受到
很大限制, 因此研究结论在其他地区适用性有待进
一步研究。
其次, 户用沼气使用情况不仅受到农户家庭人
口特征影响, 还受政策因素、种养殖业结构变动、
农户思想观念、电费政策等多因素影响, 这些因素
对户用沼气的影响研究只能在以后研究中考察。
参考文献
[1] STEPHAN K, DEREK B. Issues and challenges in
measuring national income, wealth, poverty and inequality
in Sub-Saharan African Countries: an introduction[J].
178 生 态 科 学 35 卷

Review of Income and Wealth, 2013, 59(S1): 1–8
[2] BERNARD S, VAN P, JAN S, et al. A comparison between
the Food Ratio Poverty Line and the Leyden Poverty Line
[J]. The Review of Economics and Statistics, 1982, 64(4):
691–694
[3] 刘鸿鹏. 贫困地区农村能源建设的优势[J]. 可再生能源,
1988, 5(2): 24
[4] 丁士军, 杨汉明. 农户能源使用与农村贫困[J]. 当代财
经, 2001, 21(9): 24–26
[5] 罗国亮, 职菲. 国外能源贫困文献综述[J]. 华北电力大
学学报(社会科学版), 2012, 17(4): 12–16
[6] 李慷, 王科, 王亚璇. 中国区域能源贫困综合评价[J].
北京理工大学学报(社会科学版), 2014, 16(2): 1–12
[7] 罗国亮, 刘涛. 中国西部农村地区的能源贫困与可再生
能源资源利用[J]. 华北电力大学学报(社会科学版), 2013,
18(6): 6–12
[8] 向征. 中国农村能源贫困评估及政策建议[D]. 厦门: 厦
门大学, 2014: 5–10
[9] 张忠朝. 农村家庭能源贫困问题研究——基于贵州省盘
县的问卷调查[J]. 中国能源, 2014, 36(1): 29–33
[10] 姚建平. 中国农村能源贫困现状与问题分析[J]. 华北电
力大学学报(社会科学版), 2013, 18(3): 7–15
[11] 孙威, 韩晓旭, 梁育填. 能源贫困的识别方法及其应用
分析——以云南省怒江州为例[J]. 自然资源学报, 2014,
29(4): 575–586
[12] 蔡亚庆, 仇焕广, 王金霞等. 我国农村户用沼气使用效
率及其影响因素研究---基于全国五省调研的实证分析[J].
中国软科学, 2012, 26(8): 59–64
[13] 农业部科技教育司. 中国农村能源年鉴[M]. 北京: 中国
农业出版社, 2010
[14] HUANG Liming. Financing rural renewable energy: a
comparison between China and India[J]. Renewable and
Sustainable Energy Reviews, 2009, 5(13): 1096–1103
[15] ZHANG Xiliang, WANG Ruoshui, HUO Molin, et. a1. A
study of the role played by renewable energies in Chinas
sustainable energy supply[J]. Energy, 2010, 11(35): 4392–4399
[16] 刘明松. 我国农村户用沼气建设存在的问题及对策—基
于某专项审计调查项目的研究[J]. 中国内部审计, 2013,
16(4): 53–55
[17] WANG Xiaohua, LI Jingfei. Influence of using household
biogas digesters on household energy consumption in rural
areas—a case study in Lianshui county in China[J]. Renewable
and Sustainable Energy Reviews, 2005, 9(2): 229–236
[18] ZHANG Peidong, WANG Gang. Contribution to reduction
of CO2 and SO2 emission by household biogas construction
in rural China: analysis and prediction[J]. Transactions of
the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2005, 21(12):
147–151
[19] DING Wenguang, NIU Hewen, CHEN Jinsong, et al.
Influence of household biogas digester use on household
energy consumption in a semi-arid rural region of
northwest China[J]. Applied Energy, 2012, 97: 16–23
[20] 王勇民, 孙振锋, 张策. 河北省农村户用沼气使用率调
研分析[J]. 中国沼气, 2013, 31(4): 61–64
[21] 郭秀文, 赵秀芳. 沼气工程建设中存在的问题及整改措
施的研究[J]. 吉林农业, 2012, 23(9): 21
[22] LIA Changjiang, LIAO Yuncheng, et. al. The development
and countermeasures of household biogas in northwest
grain for green project areas of China [J]. Renewable and
Sustainable Energy Reviews, 2015, 44: 835–846
[23] GAO Y, KUANG Z, PAN M, et al. Development progress
and current situation analysis of the rural household biogas
in China[J]. Guangdong Agricultural Sciences, 2006, 11(6):
22–27
[24] RUI U, HADI I, YAGE Y, et al. Feasible approaches to the
sustainable development of rural household biogas in South
Asian regional country[J]. International Journal of Energy
Applications and Technologies, 2014, 1(1): 1–16
[25] XIA Zongpeng, YANG Mengjun, CHEN Guanyi, et al.
Economic and environmental analysis of decentralized
heating using biomass gasification gas and household
biogas in rural areas[J]. Transactions of the Chinese Society
of Agricultural Engineering, 2014, 30(13): 211–218
[26] 周常春, 刘剑锋. 国外贫困测度研究综述[J]. 安徽农业
科学, 2014, 42(21): 7267–7269
[27] ZHOU Changchun, LIU Jianfeng. Research on Performance
of the Poverty-Alleviation Funds in China with Least
Squares Estimation Method[C]//Institute of Electrical and
Electronics Engineers. Technology Management Council.
2014 International Conference on Management Science &
Engineering 21th Annual Conference Proceedings (Volume
Ⅱ ), August 17-19, 2014, Aalto University, Finland,
Helsinki. New York: IEEE, c2014: 1497–1503
[28] 郑宝华, 胡晶, 王献霞, 等. 牲畜饲养成为影响农村户用
沼气的关键因素[J]. 中国沼气, 2013, 31(6): 39–43
[29] 董照锋, 田书印, 王立录, 等. 山区农村沼气发展问题调
查研究[J]. 农学学报, 2012, 2 (1): 26–30
[30] 刘剑锋, 周常春. 云南省贫困县农户废弃物资源化利用
对策分析——以寻甸县金所乡为例[J]. 安徽农业科学,
2014, 42(32): 11475–11476
[31] 胡建平, 沈吉娜, 王光耀, 等. 贵州黔东南州农村户用沼
气池的适用现状及建议[J]. 中国沼气, 2012, 30(6): 56–58
[32] 钱慧. 南阳市户用沼气使用率偏低原因及对策[J]. 现代
农业科技, 2012, 33(9): 285–286
[33] 闰沁阳, 王光. 沁水县户用沼气使用率的分析与建议[J].
农业工程技术, 2009, 3(10): 28–29
[34] 宋会仙. 农村户用沼气池使用率偏低原因分析及对策措
施[J]. 陕西农业科学, 2014, 59(5): 73–74