秦詩樂 呂新業(yè)
農(nóng)藥作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中的重要物質(zhì)資料,可有效降低由病害、蟲害和草害所造成的農(nóng)作物產(chǎn)量損失,在農(nóng)作物的生長環(huán)境中發(fā)揮著重要作用[1]。也正是由于農(nóng)藥對病蟲害防治的顯著作用,農(nóng)戶對農(nóng)藥產(chǎn)生了高度依賴性[2],直接導致農(nóng)藥施用量的大幅增加,甚至出現(xiàn)了過量施用農(nóng)藥的現(xiàn)象[3-5],這對農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量安全、人類的生命健康、農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境來說都是巨大的威脅[6-7]。
在農(nóng)業(yè)的綠色發(fā)展中,為兼顧病蟲害防治和化學農(nóng)藥減量的雙重目標,我國政府大力推進以“預防為主、綜合防治”為方針的綠色防控技術。這一技術以綠色植保為理念,以化學農(nóng)藥減量為根本,以農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全和農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境安全為目標,被視為典型的農(nóng)藥替代型技術[8]。2015年,我國農(nóng)業(yè)部在全國范圍內(nèi)啟動了農(nóng)藥零增長行動,任務之一就是在2020年實現(xiàn)主要農(nóng)作物綠色防控覆蓋率達到30%以上。然而,綠色防控技術在我國的應用水平仍然不高,將其常規(guī)化使用的人數(shù)并不多,這已成為制約農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的瓶頸問題之一[9-10]。2020年,中央一號文件中提到,要繼續(xù)“加大農(nóng)業(yè)面源污染防治力度,實施農(nóng)藥零增長行動”,如何有效實現(xiàn)農(nóng)藥的減量仍是政府部門和學術界需要關注的重點和難點。那么究竟是什么因素阻礙了農(nóng)戶對綠色防控技術的采納呢?這一問題直接關系到農(nóng)戶對綠色防控技術采納的行為決策與采納程度。農(nóng)戶是技術的終端使用者,他們在采納綠色防控技術后是否實現(xiàn)了農(nóng)作物產(chǎn)量增長的目標,又是否實現(xiàn)了化學農(nóng)藥減施的目標呢?這一問題關系著農(nóng)戶對綠色防控技術采納的長期性和信賴度。
現(xiàn)有研究中影響農(nóng)戶綠色防控技術采納行為的因素眾多,本文從農(nóng)戶個人特征、家庭特征、政策因素、技術因素等方面進行了歸納和總結(jié)。
第一,個人特征。農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策、農(nóng)業(yè)資源配置等方面具有決定性的作用。戶主文化程度越高,采納環(huán)境友好型技術的意愿越強烈,采納程度也越高[11-12];作為追求個人效用最大化的理性小農(nóng),他們的認知水平是影響其是否進行綠色防治的重要因素[13]。第二,家庭特征。有研究認為,農(nóng)戶家庭的勞動力數(shù)量越多,協(xié)助技術應用的勞動力資源越充足,農(nóng)戶越愿意采納綠色防控技術[14],但也有研究認為,農(nóng)戶家庭的“勞動力數(shù)量”對新技術采納決策存在顯著反向影響[15]1634,他們認為勞動力供給與技術采納之間是替代關系。第三,政策因素。培訓是促使農(nóng)戶采納綠色防控技術的最有效方法[16],農(nóng)技部門對技術的培訓推廣會顯著提高農(nóng)戶的采納程度[17]。第四,技術因素。感知有效性對農(nóng)戶新技術采納的決策具有顯著的正向影響[15]1635,當農(nóng)戶認為綠色防控技術是有效的,其采納意愿越強烈[18]。
整體來看,農(nóng)戶對綠色防控技術的優(yōu)劣勢的感受和認知,將決定農(nóng)戶最終的行為決策。已有研究涉及的影響因素大多屬于內(nèi)在特征變量,對農(nóng)戶所處的市場環(huán)境和政府環(huán)境等雙重環(huán)境下的動力機制關注較少。
技術革新是農(nóng)業(yè)發(fā)展的核心動力。已有研究對農(nóng)戶技術采納行為的效應評價主要集中在產(chǎn)量、收入和環(huán)境效應等方面,無論是哪一種效應評價,得出的研究結(jié)論都不太一致。在農(nóng)戶綠色防控技術采納行為的環(huán)境效應研究中,一部分學者認為農(nóng)戶采納綠色防控技術,將會降低化學農(nóng)藥的施用成本[19]82,綠色防控技術的采納是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要途徑。但也有研究認為,綠色防控技術的采納會導致農(nóng)戶農(nóng)藥施用量增加[20],不利于農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。
現(xiàn)有研究在綠色防控技術的增產(chǎn)和增收效應評價方面也存在分歧。一部分研究認為,與傳統(tǒng)的病蟲害防治方式相比,綠色防控技術顯著增加了農(nóng)戶的水稻產(chǎn)量[19]84,綠色防控技術可以顯著減少農(nóng)藥施用次數(shù),達到增收目的[21]。另一部分研究則認為,綠色防控技術對產(chǎn)量、收入并不存在顯著影響[22],甚至有負向影響[23]??偟膩砜矗延醒芯繉G色防控技術在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效應評價上并未達成一致觀點。
本文將在已有研究的基礎上,對農(nóng)戶綠色防控技術的采納行為研究進行一些拓展:
在研究內(nèi)容上,現(xiàn)有研究對綠色防控技術的效應評價單一,大多數(shù)研究一般只從技術對化學農(nóng)藥施用量的影響或?qū)r(nóng)作物產(chǎn)量的影響上進行單一的效應分析,缺乏對綠色防控技術經(jīng)濟效應和環(huán)境效應的雙重評價體系,已有的研究結(jié)論也并不一致。因此,本文將在探究農(nóng)戶綠色防控技術采納行為的影響因素基礎上,將其經(jīng)濟效應、環(huán)境效應也納入研究,以期形成一個完整的農(nóng)戶行為和技術效應的分析路徑。
在研究方法上,現(xiàn)有研究大多只對農(nóng)戶的綠色防控技術采納意愿或行為進行單方面研究,多采用Probit模型、Logistic模型進行影響因素分析,忽視了驅(qū)動農(nóng)戶采納綠色防控技術行為決策的路徑研究。本文將選取Heckman兩階段模型擬合農(nóng)戶的兩步行為:“農(nóng)戶對綠色防控技術采納的行為決策”與“農(nóng)戶綠色防控技術的采納程度”,對兩者間差異和關聯(lián)進行對比研究,并在此基礎上采用聯(lián)立方程模型分析農(nóng)戶采納綠色防控技術的經(jīng)濟效應與環(huán)境效應。
本文采用Heckman兩階段模型和聯(lián)立方程模型相結(jié)合的方法,在修正樣本選擇偏誤的基礎上,對農(nóng)戶綠色防控技術采納行為的影響因素和經(jīng)濟、環(huán)境效應進行探究,以期為推進農(nóng)藥減量增效、科學評價綠色防控技術提供理論與決策依據(jù)。
“農(nóng)戶對綠色防控技術采納的行為決策”與“農(nóng)戶綠色防控技術的采納程度”是兩種不同卻又緊密相連的行為,農(nóng)戶只有在具有綠色防控技術采納行為的情況下才會出現(xiàn)不同的采納程度。因此,本文將選取Heckman兩階段模型來擬合農(nóng)戶的兩步行為合并決策問題。
在第一階段,構建農(nóng)戶對綠色防控技術采納的行為決策模型,并利用全樣本農(nóng)戶數(shù)據(jù)進行Probit模型回歸估計樣本選擇的概率,且得到逆米爾斯比。Probit模型如下:
(1)
公式左側(cè)表示因變量,指代某個事件發(fā)生的概率,在本文中表示農(nóng)戶綠色防控技術采納決策行為的概率。φ(·)是累積的正態(tài)分布函數(shù),β0是常數(shù)項,xi是影響樣本農(nóng)戶采納綠色防控技術行為決策的n個因素,βi是相應待估參數(shù)。在通過Probit模型計算出每一個樣本農(nóng)戶采納綠色防控技術行為決策的概率后,本文構建了一個修正因子,如下所示:
(2)
式中,λ是逆米爾斯比,只有λ在統(tǒng)計上顯著不為0時,樣本的選擇性偏誤才確實存在和重要,φ(·)與φ(·)分別是標準正態(tài)分布的密度函數(shù)與累積分布函數(shù)。
在第二階段,將把從第一階段估計得到的逆米爾斯比作為解釋變量放入第二階段回歸方程,以糾正樣本存在的選擇偏差。其作用在于判定農(nóng)戶行為決策的自選擇性究竟會不會給農(nóng)戶綠色防控技術的采納程度帶來顯著性影響。這是一個數(shù)量分析階段,其估計模型定義為:
(3)
其中,y代表農(nóng)戶綠色防控技術的采納程度,xi表示控制變量,α0是回歸常數(shù)項,αi、和ω是待估參數(shù),ε是隨機誤差項。
本節(jié)主要分析農(nóng)戶采納綠色防控技術的經(jīng)濟效應與環(huán)境效應,并將農(nóng)戶采納綠色防控技術的經(jīng)濟效應界定為:在水稻的生產(chǎn)種植活動中,農(nóng)戶采納綠色防控技術來應對病蟲害所產(chǎn)生的經(jīng)濟效益,即在一定成本范圍內(nèi),農(nóng)戶采納綠色防控技術對水稻產(chǎn)量的影響。將農(nóng)戶采納綠色防控技術的環(huán)境效應界定為:在水稻的生產(chǎn)種植活動中,為應對病蟲害所帶來的產(chǎn)量損失風險,農(nóng)戶采納綠色防控技術來替代農(nóng)藥,以減少由于農(nóng)藥使用對環(huán)境所造成的污染和破壞,即農(nóng)戶采納綠色防控技術以替代農(nóng)藥施用量所帶來的環(huán)境影響,是綠色防控技術間接作用于環(huán)境的綜合效果。經(jīng)濟效應選取農(nóng)戶家庭的水稻產(chǎn)量作為評價指標,環(huán)境效應選取農(nóng)戶的化學農(nóng)藥施用量作為評價指標。
在測算農(nóng)戶的農(nóng)藥施用量時,本文將殺蟲劑、殺菌劑、除草劑、生長調(diào)節(jié)劑等各類農(nóng)藥全部納入統(tǒng)計口徑。在計算農(nóng)戶水稻產(chǎn)量時,考慮到不同省份水稻的產(chǎn)量差異,本文在模型中加入了地區(qū)控制變量。因此,基于利潤最大化理論,本文假定水稻的投入產(chǎn)出符合C-D生產(chǎn)函數(shù),分別構建水稻產(chǎn)出供給方程與農(nóng)藥投入需求方程,其中公式(4)用于檢驗農(nóng)戶采納綠色防控技術對水稻產(chǎn)量的影響,公式(5)用于檢驗農(nóng)戶采納綠色防控技術對化學農(nóng)藥施用量的影響。公式(4)、(5)如下:
(4)
(5)
公式(4)為水稻產(chǎn)出供給方程,Y表示農(nóng)戶家庭的水稻產(chǎn)量,pesticide表示化學農(nóng)藥施用量,Xi表示除化學農(nóng)藥以外的其他生產(chǎn)要素投入,上述變量全部采用對數(shù)形式。GCT為核心變量,代表農(nóng)戶對綠色防控技術的采納。α0、α1、α2、α3為待估參數(shù),ε為隨機擾動項。若α3顯著大于0,則說明農(nóng)戶采納綠色防控技術的經(jīng)濟效應顯著。
公式(5)為農(nóng)藥投入需求方程。Cj為影響農(nóng)戶農(nóng)藥施用量的控制變量,β0、β1、β2為待估參數(shù),ν為隨機擾動項。若β1顯著小于0,則說明農(nóng)戶采納綠色防控技術的環(huán)境效應顯著。從(4)、(5)式可知,化學農(nóng)藥施用量不僅是農(nóng)藥投入需求方程的因變量,同時也是水稻產(chǎn)出供給方程的自變量,即該變量為內(nèi)生解釋變量。為克服內(nèi)生性問題,本文采用聯(lián)立方程模型進行實證分析。
本文的研究數(shù)據(jù),來自作者2018年7至8月的實地調(diào)查。調(diào)查區(qū)域主要包括湖北、湖南、江蘇、江西和四川五省,實發(fā)問卷750份,有效問卷731份。
據(jù)統(tǒng)計,農(nóng)戶的年齡主要集中在40歲以上,40歲以上農(nóng)戶共計681戶,占比93.16%,其中60歲以上農(nóng)戶占比31.46%,這表明稻農(nóng)的年齡結(jié)構趨于老齡化,也說明他們的水稻種植經(jīng)驗非常豐富。農(nóng)戶的文化程度以小學和初中為主,共計550戶,占比75.24%,可以看出現(xiàn)階段農(nóng)戶的文化程度主要還是以義務教育階段為主,文盲率和高學歷比率都較低。農(nóng)戶家庭的農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量平均為2人,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人口占家庭平均常住人口的48.05%。樣本地區(qū)農(nóng)戶家庭的單位面積農(nóng)藥投入均值為97.71元/畝,有1/3以上的農(nóng)戶其每畝的農(nóng)藥投入高于100元。在農(nóng)戶對綠色防控技術的采納程度上,僅有71戶采納了一種及以上綠色防控技術,累計占比9.71%,采納比例較低(表1)。
表1 描述性分析
在農(nóng)戶綠色防控技術采納行為的影響因素研究中,本文納入了政府因素、市場因素、農(nóng)戶個人因素、家庭因素等四類變量。其中,政府因素包括質(zhì)量安全檢測、安全用藥培訓、打藥時機預警;市場因素包括價格約束、產(chǎn)量效應、加入合作社和收購商的關注點;個人因素包括年齡、村干部身份和認知水平;家庭因素包括農(nóng)業(yè)勞動力和口糧比例。另外,為了有效地識別方程,在農(nóng)戶對綠色防控技術采納行為決策的影響因素中,必須包含一個只影響農(nóng)戶行為決策而不影響農(nóng)戶采納比例的變量,為此,本文選擇“技術有效性”作為識別變量。以上變量的具體說明如表2所示。
表2 Heckman兩階段模型的變量釋義表
聯(lián)立方程系統(tǒng)由內(nèi)生變量和外生變量構成。內(nèi)生變量由系統(tǒng)內(nèi)部決定,主要包括農(nóng)戶家庭的水稻產(chǎn)量和化學農(nóng)藥投入。外生變量由系統(tǒng)外部決定,主要包括:核心變量“綠色防控技術”、除化學農(nóng)藥投入以外的其他要素投入變量以及一些控制變量。另外,為消除地區(qū)差異對因變量產(chǎn)生影響,本文引入了不同省份的控制變量,在方程組中均加入以控制不同省份間的差異。以上變量的具體說明如表3所示。
考慮到樣本選擇性偏誤的問題,本文采用Heckman兩階段模型進行估計,結(jié)果顯示逆米爾斯比系數(shù)顯著,說明研究樣本的選擇性偏誤是重要的,需要使用Heckman兩階段模型來有效控制。實證結(jié)果如表4所示。
質(zhì)量安全檢測、安全用藥培訓和用藥時機預警等變量都顯著作用于農(nóng)戶的綠色防控技術采納程度,但不同變量的影響方向和程度不同。整體來看,(1)質(zhì)量安全檢測對農(nóng)戶綠色防控技術采納行為有微弱的積極作用。農(nóng)戶受到的質(zhì)量安全檢測越多,越傾向于提高綠色防控技術的采納程度,但作用偏弱。(2)安全用藥培訓是促使農(nóng)戶采納綠色防控技術的有效方法。培訓雖然并不顯著影響農(nóng)戶的行為決策,但對已經(jīng)決定采納綠色防控技術的農(nóng)戶來說,會顯著增加他們的采納程度,相比未參加過安全用藥培訓的農(nóng)戶,參加過培訓的農(nóng)戶的綠色防控技術采納程度高出62%。(3)打藥時機預警并不利于農(nóng)戶對綠色防控技術的采納。農(nóng)戶常常面臨資源匱乏、植保效果難以保證的困境,如若使用綠色防控技術需要投入較大的人力與物力,而此時植保站等政府部門在化學農(nóng)藥施用上卻又提供了打藥時機預警等便利措施,農(nóng)戶便會傾向于選用化學農(nóng)藥,而非綠色防控技術。可見,一些看似利好于農(nóng)戶安全用藥的措施實則具有雙面性,利弊共存。
表3 聯(lián)立方程模型的變量釋義表
在眾多市場因素中,價格約束、加入合作社等變量都顯著作用于農(nóng)戶綠色防控技術采納的行為決策,而收購商的關注點則起相反作用。(1)價格約束對農(nóng)戶綠色防控技術采納的行為決策積極作用明顯。價格是農(nóng)戶收入的保障,當市場存在對農(nóng)藥殘留超標農(nóng)產(chǎn)品的價格約束時,農(nóng)戶勢必會降低自家農(nóng)產(chǎn)品的農(nóng)藥殘留,來迎合市場需要,從而保障農(nóng)業(yè)收入。但價格約束目前尚不顯著影響農(nóng)戶對綠色防控技術的采納程度。(2)加入合作社對農(nóng)戶綠色防控技術采納的行為決策有積極的影響。合作社是重要的市場主體之一,它通過社內(nèi)管理引導農(nóng)戶進行安全生產(chǎn),如對農(nóng)戶收獲的農(nóng)產(chǎn)品進行統(tǒng)一的農(nóng)藥殘留檢測、對農(nóng)戶收獲的農(nóng)產(chǎn)品進行質(zhì)量分級和差價收購等,幫助農(nóng)戶滿足市場需求并實現(xiàn)收益目標。(3)收購商的關注點對于農(nóng)戶綠色防控技術的采納程度起到了較強抑制作用。對于已經(jīng)采納綠色防控技術的農(nóng)戶來說,其在農(nóng)產(chǎn)品銷售過程中,越被關注農(nóng)產(chǎn)品的農(nóng)藥殘留與否等內(nèi)在特征,他們越傾向于降低綠色防控技術的采納程度。這可能是由于技術本身所具有的復雜性,使得農(nóng)戶在實際運用中不得要領致使運用效果差,當收購市場要求越嚴格,他們越傾向于規(guī)避生疏技術的潛在風險。當然,我們并不能否認收購方在農(nóng)戶農(nóng)藥施用行為中的潛在作用,本研究只是表明在我國現(xiàn)實環(huán)境條件下,收購方對于農(nóng)戶綠色防控技術的采納程度的作用沒有得到恰當?shù)陌l(fā)揮。
(1)年齡對農(nóng)戶的綠色防控技術的采納行為的影響較小,從年齡變量在兩個方程中的系數(shù)大小可知,它是接近于零的系數(shù),可以認為年齡對農(nóng)戶的綠色防控技術的采納行為的影響較小。村干部在新型技術的推廣和應用中起到了重要的帶頭示范作用,但需要注意的是,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)一般并不是村干部的主要收入來源,所以他們不會投入較多精力,只會象征性地采納一種或兩種新技術。而農(nóng)戶的認知水平在其綠色防控技術的采納行為決策過程中,并沒有起到明顯的作用。但是一旦他們在決定采納綠色防控技術后,認知水平的影響開始顯現(xiàn),顯著正向作用于農(nóng)戶的采納程度。(2)農(nóng)業(yè)勞動力變量對農(nóng)戶綠色防控技術的采納程度有顯著的正向影響,農(nóng)業(yè)勞動力人口較多的家庭,收入來源以農(nóng)業(yè)種植為主,全部精力都投入在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,接觸和了解綠色防控技術的可能性較大,因此采納的程度較高。(3)家庭的口糧比例是影響農(nóng)戶行為決策和采納程度的重要因素。在第一階段,以口糧為主的農(nóng)戶一般不會選擇采納綠色防控技術,這可能是由于這類農(nóng)戶主要以傳統(tǒng)小農(nóng)戶為主。傳統(tǒng)農(nóng)戶不僅缺乏技術進步的條件,更缺乏技術進步的動力[24]。他們的生產(chǎn)目標是“自用”,一般對于病蟲害選擇“零防治”態(tài)度,同時也缺乏新型的綠色植保技術與知識。而在第二階段,對于已經(jīng)有綠色防控技術采納行為的農(nóng)戶,口糧比例越大,采納程度越高。相比之下,他們是有能力且愿意投入更多精力進行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的農(nóng)戶。
此外,技術的有效性作為識別變量,顯著作用于選擇方程中的因變量,當農(nóng)戶認為綠色防控技術有用時,越傾向于采納??偟膩砜矗谵r(nóng)戶綠色防控技術采納的決策行為中,農(nóng)戶主要以市場因素為導向,市場因素對農(nóng)戶綠色防控技術采納的決策行為作用明顯;而在農(nóng)戶綠色防控技術的采納程度階段,政府因素才是關鍵因素,影響顯著。
為保證結(jié)果的穩(wěn)健性,本文將Heckman兩階段的估計結(jié)果與普通最小二乘法(OLS)和Logit模型的估計結(jié)果分別進行對比,結(jié)果顯示幾種估計方法的結(jié)果較為接近,研究結(jié)果具有穩(wěn)健性。
本文通過聯(lián)立水稻產(chǎn)出的供給方程與農(nóng)藥投入的需求方程,對農(nóng)戶綠色防控技術采納行為進行了經(jīng)濟效應和環(huán)境效應分析。在選擇聯(lián)立方程的估計方法前,本文先行通過Hausman檢驗法對聯(lián)立方程模型是否存在內(nèi)生性進行檢驗,結(jié)果顯示chi2(1)=8.56***,說明在1%的顯著性水平下,水稻產(chǎn)量與化學農(nóng)藥施用量具有聯(lián)合顯著性,即模型存在內(nèi)生性問題。由于存在內(nèi)生變量,直接使用普通最小二乘法(OLS)估計將導致“內(nèi)生變量偏差”或“聯(lián)立方程偏差”,其估計結(jié)果不再是一致的。兩階段最小二乘法(2SLS)也不是最好的選擇,它忽略了不同方程的擾動項之間可能存在相關性。此時,選用三階段最小二乘法(3SLS)對聯(lián)立方程組進行估計是最有效的,它將所有方程作為一個整體進行估計[25]。因此,本文采用3SLS對聯(lián)立方程組進行估計,分析農(nóng)戶綠色防控技術采納對水稻產(chǎn)量與化學農(nóng)藥施用量的影響,實證結(jié)果如表5所示。
(1)經(jīng)濟效應:綠色防控技術對水稻的增產(chǎn)效果明顯。在3SLS估計的水稻產(chǎn)出供給方程中,綠色防控技術在1%的水平上顯著正向作用于水稻產(chǎn)量,說明農(nóng)戶采納綠色防控技術可以顯著提高每畝的水稻產(chǎn)量,增產(chǎn)效果明顯。農(nóng)戶的化學農(nóng)藥投入在5%的水平上,顯著正向作用于水稻產(chǎn)量,可見化學農(nóng)藥仍是促進水稻產(chǎn)量增長的重要因素。另外,投入要素中對水稻產(chǎn)量有顯著影響的還有化肥投入與機械投入,但二者的增產(chǎn)效果都低于綠色防控技術,這也從側(cè)面說明了綠色防控技術對水稻的產(chǎn)量增長起到了一定的作用。
表4 Heckman兩階段模型的實證結(jié)果
(2)環(huán)境效應:綠色防控技術對化學農(nóng)藥的減量效果明顯。在3SLS估計的化學農(nóng)藥需求方程中,綠色防控技術在5%的水平上顯著負向作用于化學農(nóng)藥投入,說明農(nóng)戶采納綠色防控技術可以顯著減少每畝的化學農(nóng)藥施用量,減量效果較為明顯。綠色防控技術與化學農(nóng)藥防治相當,而且在克服化學農(nóng)藥所帶來的農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全問題、生態(tài)環(huán)境問題等缺點的同時,確保了農(nóng)作物的生產(chǎn)安全,促進農(nóng)業(yè)的增產(chǎn)、增收,是對化學農(nóng)藥防治的一種較好替代。
在控制變量中,農(nóng)戶家庭的口糧比例在1%的水平上,顯著負向作用于化學農(nóng)藥的施用量,這表明口糧比例是決定農(nóng)戶化學農(nóng)藥施用量的關鍵因素。當一個家庭的生產(chǎn)目標偏向于“自用口糧”時,越注重食物安全,不愿意使用較多的化學農(nóng)藥。收購商的關注點也是影響農(nóng)戶對農(nóng)藥施用量選擇的重要因素,在1%的水平上顯著負相關。收購商是農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)流通中重要主體,當收購商越關注稻米的質(zhì)量安全,農(nóng)戶就越傾向于減少化學農(nóng)藥施用量,來迎合市場的需求。農(nóng)戶的受教育年限也對自身的化學農(nóng)藥施用量起到微弱的負向作用。產(chǎn)量效應是影響農(nóng)戶化學農(nóng)藥施用量的不利因素,且在1%的水平上顯著,說明農(nóng)戶越是擔憂由于減少施用化學農(nóng)藥所帶來的產(chǎn)量損失,就越會加大農(nóng)藥的投入量。
為保證結(jié)果的穩(wěn)健性,本文將3SLS的估計結(jié)果與OLS的估計結(jié)果進行對比,結(jié)果顯示,OLS弱化了綠色防控技術對水稻產(chǎn)量增產(chǎn)作用的顯著性,整體來看,2種估計方法的結(jié)果較為接近,研究結(jié)果具有穩(wěn)健性。
表5 綠色防控技術的效應分析實證結(jié)果
本文基于中國南方五省731個農(nóng)戶的實地調(diào)研數(shù)據(jù),采用Heckman兩階段模型和聯(lián)立方程相結(jié)合的方法,在修正樣本選擇偏誤的基礎上,對農(nóng)戶綠色防控技術采納行為的影響因素和經(jīng)濟、環(huán)境效應進行了實證分析。
研究發(fā)現(xiàn),政府因素中質(zhì)量安全檢測對農(nóng)戶綠色防控技術采納行為有微弱的積極作用,安全用藥培訓是促使農(nóng)戶采納綠色防控技術的有效方法,而打藥時機預警并不利于農(nóng)戶對綠色防控技術的采納。在眾多市場因素中,價格約束、加入合作社等變量顯著作用于農(nóng)戶綠色防控技術采納的行為決策,收購商的關注點對農(nóng)戶綠色防控技術的采納程度起到了較強抑制作用。在農(nóng)戶的個人及家庭特征因素中,農(nóng)戶的村干部身份和家庭的口糧比例作用顯著,特別是家庭的口糧比例,是影響農(nóng)戶行為決策和采納程度的重要因素。在效應評價的研究中,本文發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶采納綠色防控技術具有經(jīng)濟和環(huán)境雙重效應,該技術在克服化學農(nóng)藥所帶來的農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全問題、生態(tài)環(huán)境破壞等缺點的同時,可以確保農(nóng)作物的生產(chǎn)安全,促進農(nóng)業(yè)的增產(chǎn)、增收,是對化學農(nóng)藥防治的一種較好的替代,但現(xiàn)階段農(nóng)戶對綠色防控技術的采納比例較低。
基于上述主要結(jié)論,本文的政策建議如下:第一,靈活革新監(jiān)管方式,穩(wěn)步提升培訓效果。技術培訓仍是農(nóng)戶認知綠色防控技術有效性的根本路徑,但要注重變革植保站等政府相關部門的培訓方式和方法,通過合理的制度設計來促進綠色市場的規(guī)范化和可持續(xù)發(fā)展,切實提升綠色防控技術的覆蓋率。第二,積極發(fā)揮市場作用,扎實促進優(yōu)質(zhì)優(yōu)價。要加強綠色農(nóng)產(chǎn)品供給市場的管制,實現(xiàn)綠色農(nóng)產(chǎn)品的優(yōu)質(zhì)優(yōu)價原則,發(fā)揮市場的引導作用,在綠色農(nóng)產(chǎn)品溢價基礎上,提升農(nóng)戶的經(jīng)濟效益,使綠色防控技術的潛力增大。第三,積極轉(zhuǎn)變教育模式,充分發(fā)揮示范作用。既要幫助農(nóng)戶學習先進的知識和技術,更要培育農(nóng)戶的自我學習能力,形成從知識輸入到技術輸出的轉(zhuǎn)變。同時要積極發(fā)揮示范戶的輻射作用,帶動農(nóng)戶深入了解并采納綠色防控技術。