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    中國(guó)糧食生產(chǎn)中農(nóng)藥高強(qiáng)度施用行為之經(jīng)濟(jì)學(xué)分析

    2018-07-09 09:34張軍偉張錦華吳方衛(wèi)
    關(guān)鍵詞:逆向選擇影響因素

    張軍偉 張錦華 吳方衛(wèi)

    摘 要:基于上海財(cái)經(jīng)大學(xué)千村調(diào)研①的數(shù)據(jù),建立damageabatement生產(chǎn)函數(shù)模型,實(shí)證檢驗(yàn)了糧食生產(chǎn)中各種要素對(duì)農(nóng)藥施用行為的影響。研究表明:市場(chǎng)收益、政府介入及農(nóng)戶特征這三類因素均會(huì)對(duì)農(nóng)藥施用產(chǎn)生影響。進(jìn)一步分析農(nóng)戶的政策訴求顯示:使用農(nóng)藥強(qiáng)度高的農(nóng)戶對(duì)技術(shù)指導(dǎo)的訴求反而低于使用農(nóng)藥強(qiáng)度低的農(nóng)戶,這種逆向選擇進(jìn)一步增加了農(nóng)藥濫用治理的難度。

    關(guān)鍵詞: 施用強(qiáng)度;影響因素;政策訴求;逆向選擇

    中圖分類號(hào):F307.11 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A 文章編號(hào):10037217(2018)03014007

    一、引言及文獻(xiàn)綜述

    農(nóng)藥的施用對(duì)于防范糧食作物病蟲害、提高產(chǎn)量有積極的作用。聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織的數(shù)據(jù)顯示,每年全世界因病蟲草鼠害導(dǎo)致糧食總產(chǎn)量20%~30%的損失。Schreinemachers和Tipraqsa(2012)研究發(fā)現(xiàn),全球農(nóng)藥投入量增加1%會(huì)帶來(lái)農(nóng)作物產(chǎn)量增加0.56%。農(nóng)藥促進(jìn)農(nóng)作物產(chǎn)量提高的同時(shí)帶來(lái)的負(fù)外部性也日益顯現(xiàn)出來(lái)[1]。負(fù)外部性主要來(lái)自以下幾方面:首先,當(dāng)前多種農(nóng)藥有效使用率只有10%~20%左右,其余部分通過(guò)土壤、地下水、大氣等進(jìn)入生態(tài)系統(tǒng),每年因農(nóng)藥殘留對(duì)環(huán)境帶來(lái)的損失達(dá)30億美元[2];其次,農(nóng)戶在水源處不規(guī)范配藥和農(nóng)藥包裝物的隨意丟棄帶來(lái)環(huán)境污染;再次,噴灑過(guò)程中會(huì)對(duì)人體暴露的皮膚、呼吸系統(tǒng)造成傷害,對(duì)免疫系統(tǒng)產(chǎn)生慢性毒理作用。

    鑒于農(nóng)藥施用的這些負(fù)外部性,理清哪些因素會(huì)影響農(nóng)藥的使用、如何減少農(nóng)藥施用成為國(guó)內(nèi)外關(guān)注的話題。由于農(nóng)戶是農(nóng)藥的使用主體,研究分析農(nóng)藥的施用情況主要落腳到微觀農(nóng)戶層面上。關(guān)于農(nóng)戶使用農(nóng)藥行為的影響因素的研究,國(guó)外已有大量研究成果。市場(chǎng)收益是學(xué)者們研究農(nóng)藥施用行為焦點(diǎn)之一,Boussemart等(2011)利用非參數(shù)函數(shù)模型得出結(jié)論,短期內(nèi)農(nóng)藥施用的邊際成本要遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于邊際收益,農(nóng)戶會(huì)通過(guò)增加農(nóng)藥投入量來(lái)增加收益,但長(zhǎng)期來(lái)看農(nóng)戶在一定程度降低農(nóng)藥施用強(qiáng)度既不會(huì)減少經(jīng)濟(jì)收益,又能達(dá)到保護(hù)生態(tài)環(huán)境的雙贏效果[3]。從政府介入角度考察相關(guān)政策的效果是當(dāng)前農(nóng)藥治理的主要研究領(lǐng)域。Archer和Shogren(2001)利用生態(tài)經(jīng)濟(jì)CEEPES模型發(fā)現(xiàn),稅收政策是一種有效的、有成本收益的控制農(nóng)藥的手段[4]。農(nóng)戶的個(gè)體特征也會(huì)對(duì)農(nóng)藥施用產(chǎn)生影響。Christos A Damalas和Muhammad Khan(2017)利用有序probit模型對(duì)巴基斯坦的蔬菜農(nóng)戶研究發(fā)現(xiàn),菜農(nóng)受教育程度、閱讀農(nóng)藥標(biāo)簽的培訓(xùn)、使用農(nóng)藥的經(jīng)驗(yàn)對(duì)菜農(nóng)施用農(nóng)藥有積極的貢獻(xiàn)[5]。

    國(guó)內(nèi)關(guān)于農(nóng)戶使用農(nóng)藥的研究文獻(xiàn)相對(duì)較少,并且偏重于對(duì)農(nóng)戶使用行為的統(tǒng)計(jì)描述以及個(gè)體特征對(duì)施藥行為的影響方面。毛飛、孔祥智(2011)研究了陜西蘋果生產(chǎn)過(guò)程農(nóng)戶施藥行為的影響因素,得出農(nóng)戶人均收入、戶主對(duì)農(nóng)藥的認(rèn)知水平、蘋果需求方挑選標(biāo)準(zhǔn)的嚴(yán)格程度等因素與農(nóng)藥施用有關(guān)[6]。王建華等(2015)通過(guò)研究五個(gè)農(nóng)業(yè)大省施藥情況得出農(nóng)藥施用行為主要受知識(shí)能力水平、心理認(rèn)知水平、外部環(huán)境條件和經(jīng)濟(jì)條件等因素的影響[7]。

    綜合來(lái)看,國(guó)外文獻(xiàn)傾向于考察財(cái)政補(bǔ)貼、稅收、教育等宏觀政策的影響效果;國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)傾向于考察農(nóng)戶微觀個(gè)體特征,對(duì)我國(guó)農(nóng)戶施藥機(jī)理系統(tǒng)性研究還比較少。能否同時(shí)綜合這兩種傾向來(lái)研究我國(guó)糧食生產(chǎn)中的農(nóng)戶施藥行為?農(nóng)戶特征、政府介入、市場(chǎng)收益這三種類型的因素中,是否每種類型都會(huì)對(duì)我國(guó)農(nóng)戶的農(nóng)藥施用行為產(chǎn)生影響?是促進(jìn)作用還是抑制作用?不同類型糧農(nóng)對(duì)政策的訴求是否一樣?對(duì)上述問(wèn)題的回答,能夠更清楚地理解影響糧農(nóng)使用農(nóng)藥行為的內(nèi)在動(dòng)因,也為相關(guān)部門制定農(nóng)藥治理政策提供參考。同時(shí)本文結(jié)果來(lái)自對(duì)全國(guó)上萬(wàn)農(nóng)戶的面對(duì)面問(wèn)卷調(diào)查,相關(guān)結(jié)論應(yīng)該具有較強(qiáng)的普適性。

    二、理論分析、模型設(shè)定與數(shù)據(jù)描述

    (一)農(nóng)藥施用影響因素的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析

    根據(jù)已有的研究文獻(xiàn),許多因素會(huì)影響農(nóng)藥的施用強(qiáng)度,本文首先從經(jīng)濟(jì)學(xué)視角對(duì)影響農(nóng)藥施用強(qiáng)度的幾個(gè)重要因素進(jìn)行分析。

    1.市場(chǎng)價(jià)格。根據(jù)微觀經(jīng)濟(jì)理論,生產(chǎn)要素的需求和使用主要受產(chǎn)品的價(jià)格、要素自身價(jià)格的影響。2003-2015年隨著政府對(duì)糧食價(jià)格的調(diào)控以及糧食目標(biāo)價(jià)和臨儲(chǔ)價(jià)的出臺(tái),糧食的銷售價(jià)格不斷提高;而伴隨著工業(yè)的科技進(jìn)步以及國(guó)內(nèi)市場(chǎng)與國(guó)際市場(chǎng)接軌,農(nóng)藥的銷售價(jià)格在不斷下降。二者價(jià)格的此起彼伏會(huì)影響追求利潤(rùn)最大化的農(nóng)民通過(guò)更多農(nóng)藥的投入保證糧食穩(wěn)定產(chǎn)出。

    2.科技人員投入。近年來(lái),農(nóng)作物的病蟲害出現(xiàn)多樣化趨勢(shì),不時(shí)出現(xiàn)新的病蟲害類型;針對(duì)不同蟲害的農(nóng)藥的種類和品牌也越來(lái)越多。選擇哪種品牌的農(nóng)藥、噴灑的濃度和頻率等這些信息的供給遠(yuǎn)未達(dá)到農(nóng)民的需求。農(nóng)民對(duì)農(nóng)藥施用可能更多地依賴村干部介紹、鄰居模仿、閱讀說(shuō)明書等,在糧農(nóng)文化水平普遍較低的情況下,信息的理解和傳播很可能出現(xiàn)偏誤。如果有專業(yè)的農(nóng)業(yè)科技人員適時(shí)介入,對(duì)農(nóng)藥的施用作出指導(dǎo)和示范,增加施藥信息的供給,滿足農(nóng)民對(duì)不斷更新的信息的需求,將會(huì)在較大程度上影響農(nóng)藥的施用強(qiáng)度。

    3.農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼。糧食不同于一般的商品,具有公共品的部分屬性,政府有責(zé)任對(duì)公共品的供給提供支持以解決市場(chǎng)失靈帶來(lái)的問(wèn)題。近年來(lái),我國(guó)政府提供了糧食直接補(bǔ)貼、農(nóng)資綜合補(bǔ)貼、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)補(bǔ)貼、自然災(zāi)害救濟(jì)補(bǔ)貼等多項(xiàng)支持政策。農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼作為區(qū)別于價(jià)格支持的政策,具有明顯的協(xié)同效應(yīng)——在降低生產(chǎn)成本的同時(shí)能夠更加有效地提高農(nóng)民種糧凈收益。農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼可以部分緩解農(nóng)民對(duì)種糧收益的追逐,進(jìn)而可以緩解因糧食生產(chǎn)的脆弱性導(dǎo)致的農(nóng)民對(duì)農(nóng)藥的過(guò)度依賴。

    4.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)。舒爾茨(1964)指出農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)具備分散風(fēng)險(xiǎn)和穩(wěn)定農(nóng)民生產(chǎn)預(yù)期的功能,能夠激發(fā)農(nóng)民嘗試效率高、成本低、風(fēng)險(xiǎn)大的新的生產(chǎn)技術(shù)和設(shè)備。沒(méi)有購(gòu)買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的農(nóng)戶,由于擔(dān)心病蟲害可能造成的經(jīng)濟(jì)損失,往往采用高強(qiáng)度、高頻率施用農(nóng)藥的方法來(lái)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。購(gòu)買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的農(nóng)戶消除了心理恐懼,解決了后顧之憂,愿意嘗試采用成本低、富有風(fēng)險(xiǎn)的農(nóng)藥新品種、新技術(shù),這在一定程度上會(huì)影響農(nóng)藥施用強(qiáng)度。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)保險(xiǎn)作為農(nóng)民為數(shù)不多的風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移途徑,可以促進(jìn)農(nóng)民更加理性地向農(nóng)藥最優(yōu)施用強(qiáng)度靠近。

    (二)模型設(shè)定

    農(nóng)藥作為糧食生產(chǎn)的投入要素之一,和土地、勞動(dòng)力、化肥等要素存在不同:它不能直接增加糧食產(chǎn)量而是通過(guò)對(duì)病蟲害、病菌、雜草的抑制間接地促進(jìn)糧食生產(chǎn)。Hall和Norgaard(1973)最早在生產(chǎn)函數(shù)中將農(nóng)藥作為一種要素研究,而且將此類函數(shù)定義為damageabatement生產(chǎn)函數(shù)[8]。此后Talpaz和Borosh(1974),F(xiàn)ox和Weersink(1995)等給出了damageabatement生產(chǎn)函數(shù)的顯性解析式[9-11]。

    農(nóng)藥對(duì)糧食生產(chǎn)的影響分為兩階段。以使用數(shù)量最多的殺蟲劑為例,在第一階段,農(nóng)藥的施用可以減少害蟲的數(shù)量,第二階段減少害蟲的數(shù)量意味著可以增加糧食的產(chǎn)量。假設(shè)在不使用農(nóng)藥的情況下害蟲數(shù)量為A0,當(dāng)在面積為S的耕地使用投入強(qiáng)度為T的農(nóng)藥時(shí),可以殺死B(ST)比例的害蟲,0≤B(ST)≤1。由于不同農(nóng)戶對(duì)農(nóng)藥的使用效果也存在理解差異,因此將B(ST)設(shè)定成隨農(nóng)戶個(gè)體變化的量Bi(ST)與現(xiàn)實(shí)更吻合。假設(shè)農(nóng)藥使用量越大,可以殺死的害蟲數(shù)量也越多,即Bi(ST)/T>0。因此,害蟲的數(shù)量控制函數(shù)可設(shè)為:

    A=A0[1-Bi(ST)](1)

    在第二階段,糧食的實(shí)際產(chǎn)量設(shè)為Y,不受害蟲影響的前沿生產(chǎn)量設(shè)為F(X),X為勞動(dòng)力、土地、化肥、機(jī)械等生產(chǎn)要素向量,糧食生產(chǎn)受害蟲影響的比例設(shè)為θ。害蟲以D(A)的形式對(duì)糧食生產(chǎn)造成影響,表示害蟲數(shù)量A對(duì)糧食生產(chǎn)的影響,一般而言,實(shí)際害蟲數(shù)量越多,對(duì)糧食生產(chǎn)影響的程度越大,即D(A)/A>0。由于害蟲對(duì)質(zhì)量影響難以顯性量化,本文僅考慮害蟲對(duì)糧食生產(chǎn)數(shù)量的影響。糧食的實(shí)際生產(chǎn)函數(shù)可以表示為:

    Y=(1-θ)F(X)+θF(X)(1-D(A))(2)

    由式(1)和(2)可得含有農(nóng)藥投入的damageabatement 生產(chǎn)函數(shù):

    Y=(1-θ)F(X)+θF(X)[1-D(A0(1-Bi(ST)))](3)

    1.農(nóng)藥最優(yōu)投入強(qiáng)度。

    假設(shè)每畝糧田補(bǔ)貼w,糧食的銷售價(jià)格為p,農(nóng)藥的購(gòu)買價(jià)格為r,除農(nóng)藥外其他生產(chǎn)要素X的價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)化為q,則農(nóng)戶的利潤(rùn)可以表示為:

    I=pY+wS-qX-rST(4)

    由于我國(guó)糧食的價(jià)格受政府調(diào)控定價(jià),所以價(jià)格p為外生變量。將式(3)代入式(4)得種糧利潤(rùn)關(guān)于農(nóng)藥投入強(qiáng)度的表達(dá)式:

    I=p{(1-θ)F(X)+θF(X)[1-D(A0(1-Bi(ST)))]}+wS-qX-rST(5)

    令f(T)=1-D(A0(1-Bi(ST))),參考Glenn Fox 和Alfons Weersink(2001)研究,設(shè)f(T)=1-e-ρiST。將f(T)的表達(dá)式代入式(5)可得農(nóng)藥施用強(qiáng)度的最優(yōu)表達(dá)式:

    T=1ρiln pθF(X)ρir H (6)

    2.研究啟示。

    由式(6)可知,最優(yōu)農(nóng)藥施用強(qiáng)度與糧食產(chǎn)量F(X)、糧食的銷售價(jià)格p、農(nóng)藥的購(gòu)買價(jià)格r、農(nóng)藥殺蟲效果的認(rèn)知差異ρi等有相關(guān)關(guān)系。農(nóng)藥施用強(qiáng)度依賴于糧食產(chǎn)量和糧價(jià),而這兩者決定農(nóng)民種糧市場(chǎng)收益;糧食產(chǎn)量F(X)又和政府介入的程度密切相關(guān):種糧補(bǔ)貼的提高、病蟲害保險(xiǎn)的推廣、農(nóng)技機(jī)構(gòu)人員的普及很大程度上會(huì)促進(jìn)糧食穩(wěn)產(chǎn)增產(chǎn)。農(nóng)藥施用強(qiáng)度還依賴于農(nóng)戶對(duì)殺蟲效果的預(yù)判和估計(jì),而這這種預(yù)判和估計(jì)又取決于農(nóng)戶的家庭特征:戶主的年齡、文化程度、種糧動(dòng)機(jī)、種糧收益占家庭總收益之比等因素影響著農(nóng)戶對(duì)病蟲害的估計(jì)和農(nóng)藥效果的認(rèn)知。

    3.研究假說(shuō)。

    通過(guò)以上數(shù)理推導(dǎo)及分析,結(jié)合圖1可以得出:

    假說(shuō)1:市場(chǎng)收益對(duì)農(nóng)藥施用強(qiáng)度有重要影響作用,具體是糧食的價(jià)格、糧食產(chǎn)量等對(duì)農(nóng)藥施用產(chǎn)生影響。

    假說(shuō)2:政府介入對(duì)農(nóng)藥施用強(qiáng)度有重要影響作用,具體是種糧補(bǔ)貼、農(nóng)技機(jī)構(gòu)人員作用、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)等對(duì)農(nóng)藥施用產(chǎn)生影響。

    假說(shuō)3:農(nóng)戶家庭特征對(duì)農(nóng)藥施用強(qiáng)度有重要影響作用,具體是戶主的年齡、文化程度、種糧動(dòng)機(jī)、種糧收益占家庭總收益之比等對(duì)農(nóng)藥施用產(chǎn)生影響。

    上述假說(shuō)主要依據(jù)理論模型推理而得,在糧食種植過(guò)程中各種因素對(duì)農(nóng)藥施用強(qiáng)度是否會(huì)產(chǎn)生影響,方向如何,是否顯著,需要通過(guò)以下實(shí)證研究加以精確檢驗(yàn)。

    圖1 農(nóng)藥施用強(qiáng)度影響因素分解

    (三)數(shù)據(jù)來(lái)源與描述性統(tǒng)計(jì)

    1.數(shù)據(jù)來(lái)源。

    本文使用數(shù)據(jù)為2011年上海財(cái)經(jīng)大學(xué)暑期千村調(diào)查(含補(bǔ)充調(diào)查)的數(shù)據(jù)。為了確保調(diào)查數(shù)據(jù)的代表性,調(diào)查范圍覆蓋全國(guó)31個(gè)省/自治區(qū)/直轄市;為了確保調(diào)查數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,調(diào)查前對(duì)調(diào)查員進(jìn)行了專題培訓(xùn)。調(diào)查問(wèn)卷回收共計(jì)11430份。從樣本區(qū)域分布來(lái)看,主產(chǎn)區(qū)占69.75%;主銷區(qū)占10.04%;平衡區(qū)占20.21%。

    2.樣本特征。

    從年齡看,所選樣本中最大90歲,最小14歲,平均年齡為49.71歲,說(shuō)明中老年是糧食生產(chǎn)的主力。從性別看,樣本中男性占了60.3%,假設(shè)調(diào)查是隨機(jī)的,說(shuō)明糧食種植以男性為主。從教育程度來(lái)看,樣本糧農(nóng)平均受教育年限為7.56年,初中及以下占80.1%,高中及以上僅占19.9%,說(shuō)明我國(guó)糧農(nóng)總體文化水平偏低。從收入來(lái)源來(lái)看,樣本糧農(nóng)種糧收益占總收益的比值均值為34%,說(shuō)明種糧兼業(yè)化趨勢(shì)比較明顯。

    由于市場(chǎng)上不同地區(qū)、不同功能、不同品牌的農(nóng)藥種類繁多,具有較強(qiáng)異質(zhì)性,不同種類農(nóng)藥之間換算困難;部分被訪問(wèn)農(nóng)戶對(duì)農(nóng)藥種類、農(nóng)藥施用劑量記憶模糊、難以精確量化,本文在定義農(nóng)藥施用強(qiáng)度時(shí)做了如下處理:首先計(jì)算出樣本總體的農(nóng)藥的平均施用次數(shù)n*,以n*為基準(zhǔn),上下浮動(dòng)40%,即0.6n*~1.4n*設(shè)為農(nóng)藥施用中等強(qiáng)度,低于0.6n*設(shè)為農(nóng)藥施用低強(qiáng)度,1.4n*~2n*設(shè)為農(nóng)藥施用高強(qiáng)度,大于2n*設(shè)為農(nóng)藥施用極高強(qiáng)度。雖然農(nóng)藥使用說(shuō)明書上對(duì)某種作物使用次數(shù)作了說(shuō)明,但由于對(duì)農(nóng)藥藥效的質(zhì)疑和受鄰居施用次數(shù)的影響,糧農(nóng)不規(guī)范使用農(nóng)藥的現(xiàn)象屢見不鮮。同一地區(qū)相同品種糧食作物施用農(nóng)藥的強(qiáng)度差別有可能非常大:低強(qiáng)度的只有1次,極高強(qiáng)度的多達(dá)7次以上。

    三、實(shí)證分析

    選用計(jì)量模型:Intensityj=α+∑βijXij+∑γijZij+∑λijWij+εj。其中,Intensityj為被解釋變量,表示糧農(nóng)施用農(nóng)藥的強(qiáng)度。Xij為市場(chǎng)激勵(lì)解釋變量,包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)保險(xiǎn)、糧食產(chǎn)量、糧食收購(gòu)價(jià)格;Zij是政府介入解釋變量,包括農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼、農(nóng)業(yè)技術(shù)人員作用;Wij為糧農(nóng)特征變量,包括糧農(nóng)的年齡、性別、文化程度、種糧收益占總收益的比例,下標(biāo)j代表第j個(gè)樣本個(gè)體,ε為隨機(jī)誤差項(xiàng),N為樣本數(shù),糧食產(chǎn)量在模型估計(jì)過(guò)程中取對(duì)數(shù)(見表1)。

    (一)糧食種植過(guò)程中施用農(nóng)藥強(qiáng)度分析模型

    表2報(bào)告了糧食種植施用農(nóng)藥影響因素的估計(jì)結(jié)果。模型(1)、模型(2)、模型(3)為采用 OLS方法的線性概率回歸,模型(4)、模型(5)、模型(6)為采用有序probit模型回歸。由于種糧大戶和一家一戶小規(guī)模經(jīng)營(yíng)的糧農(nóng)對(duì)農(nóng)藥的施用訴求可能存在異質(zhì)性,對(duì)農(nóng)藥的施用強(qiáng)度可能存在差異,鑒于此,根據(jù)種植面積差異又對(duì)不同的子樣本進(jìn)行回歸。模型(2)、(5)為針對(duì)種植面積超過(guò)50畝的種糧大戶回歸結(jié)果,模型(3)、(6)為對(duì)種植面積小于10畝的小規(guī)模農(nóng)戶回歸結(jié)果,模型(1)、(4)為針對(duì)所有樣本農(nóng)戶回歸結(jié)果。

    市場(chǎng)收益對(duì)農(nóng)藥施用影響分析:(1)在控制了其他解釋變量以后,糧食的產(chǎn)量和價(jià)格均對(duì)農(nóng)藥的施用有正向促進(jìn)作用,在六次回歸中均顯著。糧食的價(jià)格越高,產(chǎn)量越大,農(nóng)民的收益就會(huì)越大,為了防范病蟲害的干擾,糧農(nóng)更傾向于多施用農(nóng)藥來(lái)確保糧食產(chǎn)量。從回歸的系數(shù)看,種植面積50畝以上的大戶比種植面積小于10畝的小戶回歸系數(shù)要大,可能的原因是大戶種糧主要目的是獲利而不是自給,他們對(duì)市場(chǎng)收益的反應(yīng)比一般農(nóng)戶更敏感。(2)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)病蟲害保險(xiǎn)回歸系數(shù)為負(fù)值,對(duì)農(nóng)藥施用有顯著抑制作用,回歸的結(jié)果也符合規(guī)避收益風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)理論。購(gòu)買農(nóng)業(yè)生產(chǎn)保險(xiǎn)的農(nóng)戶即使發(fā)生病蟲害導(dǎo)致糧食減產(chǎn),他們可以把造成的損失轉(zhuǎn)嫁給保險(xiǎn)公司,解除了后顧之憂,因此,他們更有可能根據(jù)農(nóng)藥說(shuō)明書科學(xué)適量施用農(nóng)藥;沒(méi)有購(gòu)買保險(xiǎn)的農(nóng)戶為了規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),尤其是風(fēng)險(xiǎn)厭惡型的農(nóng)戶可能會(huì)傾向于多施農(nóng)藥。

    政府介入對(duì)農(nóng)藥施用影響分析:(1)種糧補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)藥施用影響系數(shù)為負(fù),對(duì)農(nóng)藥施用有顯著抑制作用??赡茉蚴茄a(bǔ)貼能夠增加農(nóng)民的收入,沖抵糧食的部分生產(chǎn)成本,一定程度上緩解糧農(nóng)對(duì)種植收益的追逐,減少對(duì)農(nóng)藥的過(guò)度依賴,降低農(nóng)藥的施用強(qiáng)度。(2)農(nóng)業(yè)技術(shù)機(jī)構(gòu)人員發(fā)揮的作用對(duì)農(nóng)藥產(chǎn)生顯著負(fù)向影響。從調(diào)研情況看,糧農(nóng)文化水平普遍不高,樣本受教育年限均值只有7.56年,初中及以下占多數(shù)。他們的農(nóng)藥施用決策或是受鄰居、村干部的影響或是通過(guò)閱讀說(shuō)明書結(jié)合自己的知識(shí)儲(chǔ)備來(lái)做出。由于篇幅限制,農(nóng)藥說(shuō)明書對(duì)使用量、使用方法、注意事項(xiàng)只做簡(jiǎn)要說(shuō)明,即使農(nóng)民的文化水平能夠完整閱讀說(shuō)明書,鑒于信息量所限和理解差異,農(nóng)藥的施用行為也可能差別較大。如果有專業(yè)的農(nóng)業(yè)技術(shù)機(jī)構(gòu)人員對(duì)農(nóng)藥的施用做出科學(xué)解讀和指導(dǎo),增加科學(xué)施藥信息的供給,就可能在較大程度上避免農(nóng)藥的濫用。

    糧農(nóng)個(gè)人特征對(duì)農(nóng)藥施用影響分析:(1)戶主的年齡對(duì)農(nóng)藥決策行為影響不顯著??赡艿脑蚴羌Z農(nóng)戶施用農(nóng)藥決策主要跟農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)偏好和當(dāng)年遭遇的災(zāi)害程度有關(guān),和戶主年齡關(guān)系不大。(2)戶主性別對(duì)農(nóng)藥決策行為有影響,戶主為女性的更傾向于多施用農(nóng)藥??赡艿脑蚴桥韵鄬?duì)于男性風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度更強(qiáng),更傾向于多施用農(nóng)藥來(lái)確保糧食穩(wěn)產(chǎn)。(3)農(nóng)民的文化程度對(duì)農(nóng)藥決策行為影響顯著,有明顯抑制作用。文化程度較高的農(nóng)民對(duì)農(nóng)藥施用說(shuō)明書理解得可能更客觀,也更有可能通過(guò)網(wǎng)絡(luò)、電視等媒介來(lái)查詢?nèi)绾胃咝┯棉r(nóng)藥,對(duì)出現(xiàn)的農(nóng)藥新品種也更容易嘗試,同時(shí)他們的環(huán)境保護(hù)觀念也比較強(qiáng)。文化程度較低的農(nóng)民往往會(huì)加大農(nóng)藥投入,采用比別人“更保險(xiǎn)”的方式來(lái)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。(4)種糧收益占總收益的比值對(duì)農(nóng)藥施用有顯著影響,比值越大的家庭糧食收益對(duì)生活質(zhì)量的影響就越大。當(dāng)比值接近1時(shí),糧農(nóng)的幾乎全部收入來(lái)自種糧,為了保證家庭生活水平,通過(guò)增加農(nóng)藥施用強(qiáng)度降低風(fēng)險(xiǎn)的可能性就越大。(5)種糧動(dòng)機(jī)對(duì)農(nóng)藥施用有顯著影響,種糧主要是為了自給的農(nóng)戶農(nóng)藥施用強(qiáng)度偏小,而主要為了出售獲利的則施用強(qiáng)度較大??赡茉蚴请S著各種傳媒的宣傳,農(nóng)戶也漸漸了解了農(nóng)藥的毒副作用,自給的農(nóng)戶為了減少農(nóng)藥在糧食中進(jìn)而在人體內(nèi)的殘留,會(huì)主動(dòng)減少農(nóng)藥施用。而種糧主要為出售獲利的農(nóng)戶,由于在出售時(shí)農(nóng)藥殘留難以顯性地表現(xiàn),不會(huì)影響銷售價(jià)格,為了提高產(chǎn)量更傾向于多施農(nóng)藥。

    (二)分品種主糧種植過(guò)程中施用農(nóng)藥強(qiáng)度分析模型

    種植不同的糧食品種的糧農(nóng)關(guān)于農(nóng)藥的施用訴求和施用決策可能存在異質(zhì)性。鑒于此,選用小麥、玉米、水稻三個(gè)子樣本進(jìn)行回歸,考察不同糧食品種下影響農(nóng)藥施用的因素。表3報(bào)告了估計(jì)結(jié)果,其中模型(1)、(3)、(5)是OLS估計(jì)結(jié)果,其中模型(2)、(4)、(6)是有序Probit模型估計(jì)結(jié)果。模型(1)、(2)是小麥子樣本回歸結(jié)果;模型(3)、(4)是玉米子樣本回歸結(jié)果;模型(5)、(6)是水稻子樣本回歸結(jié)果。

    三種作物共同的特征是:在控制了其他解釋變量以后,糧食的價(jià)格、產(chǎn)量、種糧收益占總收益的比例對(duì)農(nóng)藥的施用有顯著促進(jìn)作用;購(gòu)買農(nóng)業(yè)生產(chǎn)保險(xiǎn)、種糧補(bǔ)貼、農(nóng)業(yè)技術(shù)人員的宣傳和指導(dǎo)作用、農(nóng)民的文化程度、糧食的種植動(dòng)機(jī)等都對(duì)農(nóng)藥的濫用有抑制作用,農(nóng)民的年齡不顯著。在對(duì)小麥子樣本估計(jì)時(shí),戶主的性別這一項(xiàng)不顯著,可能的原因是小麥的種植區(qū)域大部分位于我國(guó)北方地區(qū),來(lái)自北方地區(qū)的統(tǒng)計(jì)樣本占總樣本的比例也較大,由于受傳統(tǒng)習(xí)慣的影響,這些地區(qū)戶主絕大多數(shù)為男性,因此戶主的性別這一項(xiàng)在小麥?zhǔn)┯棉r(nóng)藥過(guò)程中區(qū)分度不顯著。在對(duì)玉米子樣本估計(jì)時(shí),種糧動(dòng)機(jī)這一項(xiàng)不顯著,可能的原因是種植玉米主要是出售獲取利潤(rùn),用作飼料糧和工業(yè)用糧,而不是為了自給,尤其對(duì)種糧大戶更是如此。即使是用于自給的農(nóng)戶,玉米主要用做飼料糧而非口糧。因此,農(nóng)民更看重的是糧食產(chǎn)量而不是糧食品質(zhì),導(dǎo)致了種糧動(dòng)機(jī)這一項(xiàng)在玉米施用農(nóng)藥過(guò)程中區(qū)分度不顯著。對(duì)水稻子樣本進(jìn)行估計(jì)時(shí),和整體回歸結(jié)果比較一致,可能原因是水稻種植的范圍比較廣,從我國(guó)的東北三省到最南端的海南省都有水稻的種植,而且水稻還是我國(guó)第一大口糧,其產(chǎn)量在糧食總量中的比例也很大。水稻的種植可以看作我國(guó)糧食生產(chǎn)的一個(gè)縮影,對(duì)水稻的回歸結(jié)果和對(duì)糧食總體回歸結(jié)果相似。

    總體而言,市場(chǎng)收益、政府介入、農(nóng)戶的特征三大因素都會(huì)影響農(nóng)藥的施用強(qiáng)度。無(wú)論從糧食總體還是分品種來(lái)看,糧食銷售價(jià)格、產(chǎn)量、種糧收益占總收益的比例對(duì)農(nóng)藥的施用有顯著促進(jìn)作用;購(gòu)買農(nóng)業(yè)生產(chǎn)保險(xiǎn)、種糧補(bǔ)貼、農(nóng)業(yè)技術(shù)人員的宣傳和指導(dǎo)作用、農(nóng)民的文化程度都對(duì)農(nóng)藥的濫用有抑制作用。糧食的種植動(dòng)機(jī)、戶主的性別對(duì)部分糧食品種影響不顯著,對(duì)糧食總體影響顯著。分品種回歸的結(jié)果和糧食作為一個(gè)整體回歸結(jié)果基本保持一致,只是對(duì)某些品種而言,在影響因素的顯著性上略有差別。

    四、政策訴求

    對(duì)糧農(nóng)種植糧食過(guò)程中農(nóng)藥施用行為的研究,目的在于制定針對(duì)性較強(qiáng)的政策措施,改善糧農(nóng)的使用農(nóng)藥的路徑依賴。前面部分研究表明,購(gòu)買農(nóng)業(yè)生產(chǎn)保險(xiǎn)、種糧補(bǔ)貼、農(nóng)業(yè)技術(shù)人員的宣傳和指導(dǎo)作用對(duì)降低農(nóng)藥施用強(qiáng)度有顯著影響。從施藥主體來(lái)看,高強(qiáng)度和極高強(qiáng)度施用農(nóng)藥的農(nóng)民是否存在對(duì)政府價(jià)格補(bǔ)貼、技術(shù)指導(dǎo)的訴求,是否愿意通過(guò)針對(duì)性項(xiàng)目完善施藥行為?如果糧農(nóng)有這樣的訴求和意愿,政府就可以結(jié)合他們的訴求制定相應(yīng)的政策以遏制農(nóng)藥的濫用。本部分將進(jìn)一步探討不同施用強(qiáng)度的糧農(nóng)對(duì)政策的訴求是否相同。

    問(wèn)卷中對(duì)糧農(nóng)最可能期望的政策訴求進(jìn)行了調(diào)查(見表4),政策主要分為農(nóng)業(yè)技術(shù)機(jī)構(gòu)人員的技術(shù)指導(dǎo)、政府種糧補(bǔ)貼、生產(chǎn)保險(xiǎn)、貸款為主的金融服務(wù)??傮w來(lái)看,糧農(nóng)需求最強(qiáng)烈的是“政府補(bǔ)貼”,占到樣本總量的39.70%;其次是“技術(shù)指導(dǎo)”, 占到樣本總量的33.04%;再次是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)保險(xiǎn)占19.59%,以貸款為代表的金融服務(wù)占比最小。糧農(nóng)對(duì)貸款的需求并不大,可能的原因在于我國(guó)糧食還是以一家一戶小規(guī)模種植為主,種植規(guī)模并不大,資金需求也相應(yīng)較小,而且我國(guó)農(nóng)戶在習(xí)慣上也多傾向于使用自有資金;種糧大戶需求的資金也多來(lái)自于熟人之間的拆借。糧食的政府補(bǔ)貼是糧農(nóng)最大的政策需求,反映了糧農(nóng)存在對(duì)糧食種植收益波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的訴求。技術(shù)指導(dǎo)是第二大政策需求,可能的解釋是現(xiàn)在糧食作物病蟲害的種類和農(nóng)藥種類繁多,文化水平偏低的糧農(nóng)需要更多的施藥信息的供給,以降低農(nóng)藥施用量,節(jié)省農(nóng)藥開支,同時(shí)也減輕在噴灑過(guò)程中對(duì)人體健康的損害。

    從糧農(nóng)施用農(nóng)藥強(qiáng)度與政策訴求的交叉統(tǒng)計(jì)看,極高強(qiáng)度使用農(nóng)藥的糧農(nóng)對(duì)價(jià)格補(bǔ)貼、技術(shù)指導(dǎo)、保險(xiǎn)、貸款的訴求比例分別為41.38%、24.14%、24.14%、10.34%,高強(qiáng)度使用農(nóng)藥的糧農(nóng)對(duì)各政策訴求的比例分別為42.22%、26.67%、22.22%、10.34%。這兩類農(nóng)藥施用強(qiáng)度較高的農(nóng)戶對(duì)技術(shù)指導(dǎo)訴求的比例顯著低于樣本總體對(duì)技術(shù)指導(dǎo)訴求比例(33.23%);而這兩類農(nóng)戶對(duì)政府糧食補(bǔ)貼訴求的比例顯著高于樣本總體對(duì)糧食補(bǔ)貼訴求比例(39.47%)。上述結(jié)果表明,農(nóng)藥施用強(qiáng)度越高的農(nóng)戶對(duì)直接經(jīng)濟(jì)利益訴求越強(qiáng)烈,而對(duì)技術(shù)指導(dǎo)的自發(fā)需求偏低。從保護(hù)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的角度來(lái)看,這兩類農(nóng)戶更需要技術(shù)指導(dǎo)的服務(wù),但對(duì)技術(shù)指導(dǎo)的訴求反而偏低,這一逆向選擇現(xiàn)象加大了農(nóng)藥濫用治理的難度。

    五、結(jié)論與啟示

    本文以覆蓋31個(gè)省份的千村調(diào)研的數(shù)據(jù)為研究樣本,分析了政府介入、市場(chǎng)收益、農(nóng)戶特征對(duì)農(nóng)藥施用強(qiáng)度的影響。研究表明:追求市場(chǎng)收益保證、對(duì)農(nóng)藥效果信任度差異性認(rèn)知下的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避是導(dǎo)致高強(qiáng)度施用農(nóng)藥的主要原因。政府的種糧補(bǔ)貼和技術(shù)指導(dǎo)在某種程度上有助于降低農(nóng)藥的施用強(qiáng)度,防范農(nóng)藥過(guò)度施用。從施用農(nóng)藥強(qiáng)度不同的糧農(nóng)對(duì)政策訴求來(lái)看,高強(qiáng)度施用農(nóng)藥糧農(nóng)相對(duì)于低強(qiáng)度施藥糧農(nóng)對(duì)技術(shù)指導(dǎo)的訴求較低,越是需要技術(shù)指導(dǎo)的糧農(nóng)越缺乏接受指導(dǎo)意愿,這種逆向選擇對(duì)農(nóng)藥濫用治理帶來(lái)了更大的挑戰(zhàn)。

    為規(guī)范我國(guó)糧農(nóng)農(nóng)藥施用行為,可以通過(guò)充分發(fā)揮市場(chǎng)作用,引入農(nóng)業(yè)保險(xiǎn),開發(fā)適合糧農(nóng)多種需求的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)險(xiǎn)種,在政府提供保費(fèi)補(bǔ)貼的基礎(chǔ)上,鼓勵(lì)糧農(nóng)對(duì)病蟲害等風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行投保,降低對(duì)農(nóng)藥的依賴。其次加強(qiáng)政府的介入作用,政府可通過(guò)農(nóng)業(yè)技術(shù)機(jī)構(gòu)、電視網(wǎng)絡(luò)媒體加強(qiáng)對(duì)農(nóng)藥規(guī)范使用的宣傳和指導(dǎo)。在條件允許情況下,探索和推廣糧食銷售終端農(nóng)殘檢測(cè),制定農(nóng)殘標(biāo)準(zhǔn),形成價(jià)格差異,依靠市場(chǎng)力量規(guī)范施藥行為。

    注釋:

    ①上海財(cái)經(jīng)大學(xué)“千村調(diào)查”項(xiàng)目從2008年開始,是以 “三農(nóng)”問(wèn)題為研究對(duì)象的大型社會(huì)實(shí)踐和社會(huì)調(diào)查研究項(xiàng)目,旨在通過(guò)專業(yè)的社會(huì)調(diào)查獲得我國(guó)“三農(nóng)” 問(wèn)題的數(shù)據(jù)資料,形成調(diào)查研究報(bào)告和決策咨詢報(bào)告,供國(guó)家相關(guān)部門決策參考 。2011年主題是“我國(guó)糧食安全問(wèn)題調(diào)查”。

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    (責(zé)任編輯:王鐵軍)

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