農業(yè)科技采納對農戶收入影響的實證研究
——基于江西空巢農戶分析

朱萌君，姚興安

(1.廣西師范大學，廣西 桂林 541000；2.南京農業(yè)大學，江蘇 南京 210095)

近年隨著國家基礎性產業(yè)的不斷調整與融合，農業(yè)問題不斷被提上議程。梳理最近幾年的中央一號文件，可以發(fā)現(xiàn)都無一例外地強調了農業(yè)科技的重要性。如2012年中央一號文件第一次對農業(yè)科技的未來發(fā)展作出了較為詳盡的規(guī)劃；2013年中央一號文件提出增強科技創(chuàng)新能力的基礎性建設，同時加快國家農業(yè)科技園和高新產業(yè)園發(fā)展；2017年中央一號文件明確指明要繼續(xù)促進農業(yè)科技創(chuàng)新，加大先進技術入戶和農戶職業(yè)培訓的力度；2018年中央一號文件再一次強調農業(yè)科技在現(xiàn)代化農業(yè)建設的重要性；2019年中央一號文件更是提出了農業(yè)科技總體水平要達到發(fā)展中國家領先地步的口號[1]。農業(yè)發(fā)展能否順利進行很大程度上取決于科學技術的推廣力度，傳統(tǒng)農業(yè)向現(xiàn)代農業(yè)轉變的根本動力來源于科技進步。農業(yè)科技不僅可以很好地支持非價格農業(yè)的發(fā)展，還是政府扶持農業(yè)的一個重要考量指標[2]。農業(yè)技術創(chuàng)新是突破資源約束的必然選擇，在促進現(xiàn)代化農業(yè)發(fā)展及提升農業(yè)勞動生產率方面具有十分關鍵的作用[3]。農戶在農業(yè)技術的使用和推廣過程中起著中流砥柱作用，引導農戶理性采納新科技對于深化農業(yè)體制改革具有很強的戰(zhàn)略意義。

一、文獻回顧

關于農業(yè)科技采納對農戶收入影響的專門研究仍不多見，不過關于農業(yè)科技采納的相關研究可以從如下兩個方面梳理，文獻梳理能夠為本文相關研究問題的解決提供新的思路與破解途徑。

(一)農戶技術采納行為的相關研究

關于農戶技術采納新技術的研究，最早來源于Griliches，他以雜交玉米為例，研究不同傳遞條件下的農戶采納技術隨時間變化的關系[4]。Miracle認為農戶采納新行為時主要考慮對新技術的接受程度、對新技術的學習掌握等因素[5]。舒爾茨以Griliches實驗為基礎，認為農戶具有一定的理性，得出即使在傳統(tǒng)農業(yè)生產中也要十分注重對資源的合理分配運用的結論[6]36。Rogers以預期風險為例，研究其對于墨西哥當?shù)剞r戶對水稻新品種采納行為的影響[7]79。Mara引入Probit(MNP)模型對農業(yè)生產技術進行研究，發(fā)現(xiàn)盡早地作出正確決策判斷對農戶技術采納會起到積極的正面作用[8]41。Dorfinan認為農戶采納一項新技術必須經歷認知、說服等5個不同階段[9]。David選取埃塞俄比亞農戶采用化肥和除草劑的行為作為研究對象，在運用期限分析研究法后，發(fā)現(xiàn)良好的經濟激勵是影響農戶采納新技術的最主要因素;此外，牛的使用與當?shù)鼗A設施的完善度都是影響農戶技術采納的重要因素[10]。國內黃宗智認為囿于勞動轉移困境，在邊際收益遞減的情況下，農戶仍然會投入生產，形成農業(yè)“過密化”現(xiàn)象[11]71。農戶的觀察性學習、社會化規(guī)范意識同農業(yè)技術推廣之間存在著明顯的替代效應關系，而農戶私下交流體驗與農業(yè)技術推廣同樣存在替代效應與互補效應[12]。董理等人研究表明：政府對農業(yè)技術的支持、果農心理預期收益對物理機械性防控技術采納均具有較強的影響作用，補貼程度、培訓次數(shù)、預期經濟收益等均會促進機械防控技術的采用[13]。自雇傭婦女采用耕作技術的比例不到六成，超過六成的自雇傭婦女在較低狀態(tài)下的社會網絡環(huán)境下運行，約占半數(shù)比例的自雇傭婦女面臨收入不確定性風險，無論是社會網絡的廣度還是高度均能顯著提高其耕地保護行為[14]。綠色農業(yè)技術的認知程度明顯影響了小農戶采用商品有機肥與農家肥的比例；外部環(huán)境也會正向促進商品有機肥與農家肥的采納概率[15]。

(二)農戶技術采納影響因素的相關研究

關于農戶采納新技術的影響因素主要集中在如下幾個方面：一是農戶個人及家庭特征對技術采納的影響，主要集中在年齡、性別、文化素養(yǎng)、家庭人口數(shù)、家庭勞動力個數(shù)等方面的研究[16-22]；二是土地稟賦資源對技術采納的影響，包括土地效益、耕地面積及土地質量等方面研究[23-27]；三是農戶的種植養(yǎng)殖業(yè)及戶主的兼業(yè)情況對科技采納的影響，集中在種植的種類及規(guī)模、兼業(yè)類型、兼業(yè)的程度等方面[28-32]；四是經濟與收入水平對科技采納的影響，包括當?shù)亟洕顒拥亩嘣?、經濟發(fā)展的速度、農戶家庭收入對技術采納的影響[33-36]。

通過上述探討可以發(fā)現(xiàn)如下問題：第一，目前有關技術采納的研究集中在農戶領域，并未將當今農村生產勞動主力軍——空巢農戶考慮在內；第二，有關技術采納的研究頗豐，但大多集中在技術采納行為及其影響因素方面，卻鮮有涉及采納行為對農戶收入的影響的相關研究。根據聶志平、姚興安等人的劃分，空巢農戶是這樣一群特殊的農戶：他們的生活范圍只局限于農村地區(qū)，年齡多數(shù)在45歲以上，子女多因各種原因離家在外，只有二老常居家中，并且他們身體力行，能夠自行從事農業(yè)生產活動[37]?；谖⒂^層面，農戶作為科技采納技術受益的主體，了解其對農業(yè)科技采納的認知度及探討出科技采納與農戶收入的影響關系，對于政府制定出合適的農戶科技采納政策及提高農戶家庭收入都具有一定的參考意義。

二、研究方法、數(shù)據來源及相關變量的選取

借助一定的研究方法有助于更加清晰地對研究問題勾畫、凸顯，并對問題的最終結果具有較強的解釋功能。

(一)研究方法

截至目前，在經濟學領域關于農戶技術采納行為對收入影響的研究并不多，這也導致其沒有完善的研究方法可以借鑒，不過，我們依然可以將農戶采納科技行為等同于農戶加入農業(yè)合作社行為，因此可以采用農戶加入生產合作社對農戶的收入行為理論探討農戶的科技采納行為對收入的影響關系。

借鑒蘇群、陳杰等學者的研究成果[38]，本文將農戶分為純農戶與兼業(yè)農戶兩大類，并構建采納農業(yè)科技對農戶收入影響的決策模型，標準思路如下:

從事農業(yè)科技采納對農戶i的收入效應Yi可以用如下公式表示：

Yi=Xi、βχ+yDDi+εi={YOi=Xi、βχ+εi}

(1)

其中，X是解釋變量，D為是否從事農業(yè)科技采納的虛擬變量，ε為誤差項。假設農戶對未從事科技采納時的收入效果期望值為E(Y0|D=1)，那么以農戶為基準的平均處理效果ATT則可以表示為：

ATT=E(Y1i-Y0i|Di=1)=E(Y1i|Di=1)-E(Y0i|Di=1)

(2)

將同一主體從業(yè)農業(yè)科技采納和未從事科技采納的效果相對比，則能計算出平均處理效果。但是，農戶只能選擇采納或不采納中的任一項，因此無法同時觀測到(2)式中的右邊兩項，所以上述的E(Y0|D=1)只是為了研究需要而設定的假想收入期望值。若將ATT〞定義為純農戶與兼業(yè)農戶的期望效果值，則會出現(xiàn)：

ATT〞=E(Y1i|Di=1)-E(Y0i|Di=0)

(3)

假設農戶采納農業(yè)科技是一個隨機變量，則ATT=ATT〞；若假設不成立，就會出現(xiàn)實際效果與預期效果存在偏差的情況，為更好地解決這個問題，將選擇變量設定為：

Di*=Zi'βz+ui；Di=1；ifDi*>0，0otherwise

(4)

(4)式中，Di*是潛在的變量，Z表示可能影響到農戶科技采納或不采納的影響因素。在假設ε和μ符合二元正態(tài)分布的條件下，采用一定的計量方法對(1)式和(4)式處理，得到如下沒有偏差的估算值。此時，農戶的預期效果期望值為：

E(Y|X,D=1)=X'βX+γD+ρσλ(Z'βZ)

(5)

(5)式中的λ(Z'βZ)=ψ(Z'βZ)/φ(Z'βZ)是正規(guī)密度函數(shù)與正規(guī)分布函數(shù)的比值，又稱為逆米爾斯比。因此,純農戶與兼業(yè)農戶的預期效果期望值可以表示為：

E(Y|X,D=1)-E(Y|X,D=0)=γD+ρσψ(Z'βZ)/φ(Z'βZ)[1-φ(Z'βZ)]

(6)

仔細觀察可發(fā)現(xiàn)，運用上述方法進行參數(shù)估計時，由于內生性問題的存在，會對結果產生干擾。因此，采用PSM方法代替此種參數(shù)估計值法，它的優(yōu)勢在于打破了將效益函數(shù)進行特殊假設的做法，轉而將參與或者不參與的選擇置于隨機狀態(tài)，并將處理組和對照組的效益分析比較。

隨機狀態(tài)下，一定存在：

Y0⊥D|W

(7)

(7)式稱為獨立性條件假設，W是影響選擇與效益的一個變量，平衡狀態(tài)下，ATT=ATT〞恒成立，此時樣本處理效果如下：

ATT=E(Y1|D=1，W)-E(Y0|D=0，W)

(8)

基于W包括較多不確定性變量，因此采用傾向分值PB確保其相似性，此條件下的參與組織的概率為：

P(W)=Pr(D=1|W)

(9)

若(7)式成立，則Y0⊥D|P(W)已成立，此時可認為W擁有的屬性具有同一性，處理組和對照組可以配對。

為方便分析對比，將樣本個體區(qū)分為兩種類型，即處理組(從事科技采納的農戶)和對照組(未從事科技采納的農戶)。本文運用PSM方法對農業(yè)科采納的預估效果基本思路如下：首先，采用Logit模型分析農戶在具體條件下采納農業(yè)科技的概率，即傾向得分；其次，為了保證結果的精確性，分別選擇最鄰近匹配方法、半徑匹配方法和核匹配方法三種不同的方法對樣本一一匹配；最后，在已知傾向得分的前提下，采納農業(yè)科技對農戶的平均處理效應便可通過分析處理組和對照組收入狀況差異得到。

(二)數(shù)據來源

本文的數(shù)據來源于課題組2019年7―9月對江西省各地空巢農戶所做的抽樣調查，首先選取農業(yè)科技轉化率較高的8個市(縣)作為調查對象，接著在每個市(縣)隨機抽取一定的鄉(xiāng)鎮(zhèn)的農戶進行取樣，為保證結果的精確性，在每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)等距離的抽取一定樣本，共獲取580戶樣本，整理后共得到有效問卷541戶，有效率為93.28%。樣本情況見表1。

表1 樣本情況描述

(三)指標選擇與描述性統(tǒng)計

本文試圖探明的是農戶的科技采納行為對其收入的影響，根據上文的描述可知：農戶的個人特征、家庭特征、種植類型及兼業(yè)化程度、土地稟賦資源、經濟與收入水平等因素均會對農戶的科技采納產生影響，進而影響農戶的收入，具體變量特征及賦值見表2。

表2 變量賦值及描述性統(tǒng)計

(四)變量選擇

本文選取幸福感指數(shù)、恩格爾系數(shù)、期望收入指數(shù)為輸出變量，選取是否采納農業(yè)科技為指示變量，并根據實際調研情況選取12個具體特征變量，首先借助多元Iogistic模型分析農戶參與農業(yè)采納行為的概率，然后通過傾向得分匹配法分析采納農業(yè)科技對農戶收入的平均處理效應。

1.輸出變量

農戶普遍有重視收入的慣例，本文選取幸福感指數(shù)、期望收入指數(shù)和恩格爾系數(shù)作為反映其收入狀況的三個指標。前二者屬主觀性指標，后者屬于客觀指標。幸福感不僅反映了目前生活狀態(tài)的情況，更能判斷出未來生活的滿意程度，而幸福感指數(shù)，則是度量這種滿意程度的標尺。若幸福感指數(shù)高，賦值為1，反之為0。就目前來看，收入高的家庭幸福感指數(shù)要偏高，反之幸福感水平高的群體的收入也要顯著高于幸福感水平低的群體[39]。恩格爾系數(shù)反映消耗在食品上的成本占全家日常生活消費總支出的比例，系數(shù)高說明家庭年收入少，系數(shù)低則說明家庭年收入較高。若恩格爾系數(shù)高，賦值為1，反之為0。由于現(xiàn)形勢下農村民眾的消費函數(shù)為線性或近似線性，因此加大農村民眾收入差距會降低農戶自身的恩格爾系數(shù)[40]。期望收入指數(shù)=期望收入-實際收入，當期望收入指數(shù)高時賦值為1，低時賦值為0。期望收入指數(shù)來源于健康衛(wèi)生領域，其含義為當期望收入與實際收入之間差距較大時，即期望收入指數(shù)較高時，其對收入的滿意度就會低[41]。盡管目前將期望收入指數(shù)應用在農業(yè)生產領域的研究還不多見，但依舊可將其引用至農業(yè)經濟研究中，就收入而言，若農戶的期望值與實際值之間存在偏差，則從事農業(yè)生產的積極性和動力就會減弱，由此提高農戶家庭收入、降低期望收入指數(shù)是解決此問題的關鍵措施。

2.指示變量

指示變量是否從事農業(yè)科技采納。在設定的具體條件下，假設農戶從事農業(yè)科技采納，則賦值為1；若農戶從不采納農業(yè)科技，則賦值為0。

3.特征變量

特征變量可以歸納為四大類：一是個人特征變量，包括性別、年齡等；二是家庭特征變量，包括家庭成員數(shù)、從事農業(yè)勞動人數(shù)；三是土地資源稟賦，包括土地效益、人均耕地面積、土地質量；四是經濟與收入水平，包括人均年收入、農業(yè)收入占全年收入比例、經濟活動是否多元化。

從表2可以看出：處理組在三個收入指標上的平均值都要高于對照組，從某種程度上來說，從事科技采納的農戶收入狀況要好于未采納的農戶，采納農業(yè)科技行為與農戶收入之間存在相關性，但需要注意的是，這種意義上的相關性并不表示采納農業(yè)科技與農戶之間存在因果關系，更不能得出采納農業(yè)科技促進了農戶的收入。因為此種相關性可能來源于樣本本身的內生性問題，即收入狀況好的農戶更愿意采納農業(yè)科技。根據特征變量的分析結果看，參與農業(yè)科技采納的多是年紀輕、受教育時間長、家庭土地質量好、外部經濟活動多元化的農戶，具有較為典型的“自我選擇”或“他人選擇”特征?；诖朔N情況，若使用常規(guī)的回歸方法，將會出現(xiàn)效應評估過高或過低的情況，因此采用更為合適的計量方法避免模型的內生性和自我選擇性是很有必要的，并可以分析采納農業(yè)科技行為與農戶收入之間的因果關系。

三、實證結果分析

農戶參加農業(yè)科技采納行為具有一定的個體主觀能動性，因此其參與的概率大小一定程度上顯示出農業(yè)科技的重要性。

(一)農戶參與農業(yè)采納行為的概率

根據上文的理論基礎，本文首先建立Logistic模型，得到傾向得分對農戶參與農業(yè)科技采納行為的概率進行評估，進而完成處理組和對照組的匹配，選取Pseudo-R2和AUC兩個指標進行量化，前者是擬合優(yōu)度評價指標，而傾向得分是一連續(xù)變量，且數(shù)值介于0到1之間，此時采用AUC量化得到的評價結果更精確。表3中的Pseudo-R2數(shù)值為0.179，說明擬合度較高，而AUC數(shù)值為0.782，符合平衡性標準要求。

表3 農戶是否參與農業(yè)科技采納行為的Logistic模型估計結果

從表3可知，農戶采納科技行為與農戶的受教育時間、是否為村干部、從業(yè)農業(yè)勞動人數(shù)、土地效益、人均耕地面積、土地質量、人均年收入、農業(yè)收入占全年收入比例等呈顯著性正相關關系，與農戶年齡、家庭人口數(shù)、經濟活動是否多元化呈顯著性負相關關系，與性別的關系并不顯著。

(二)樣本匹配效果檢驗

以最近鄰匹配法為例檢驗樣本的配對程度，各變量在配對前后的結果如表4所示。一般來說，若標準偏差的絕對值介于0到20之間，則表明匹配效果良好，反之代表效果偏差。由表4知，配對前各個變量的平均標準偏差是24.6，配對后的平均標準偏差降低至3.7，不僅說明不同特征變量的平均值水平已十分接近，同時表明樣本的差異性已經基本得到解決，匹配效果較理想。同理，可得到半徑匹配法和核匹配法的檢測結果。

表4 樣本匹配前后特征變量變化情況

(三)采納農業(yè)科技對農戶收入的平均處理效應分析

考慮到結果平穩(wěn)性等實際問題，筆者選取最鄰近匹配法、半徑匹配法和核匹配法對農業(yè)科技采納的收入平均處理效應進行研究(見表5)。

1.采納農業(yè)科技對幸福感指數(shù)的平均處理效應

通過表5可知，匹配前農業(yè)科技采納對農戶的幸福感指數(shù)起到正向1%的顯著影響，參與農業(yè)科技采納行為使得農戶幸福感的概率提高5%，但進行匹配后發(fā)現(xiàn)，采納農業(yè)技術對農戶幸福感指數(shù)的影響顯著降低。這說明農業(yè)科技的采納未能從根本上提高農戶的幸福感指數(shù)，原因可能有以下幾方面：第一，雖然過往的研究證明農業(yè)技術的應用與農戶的收入間存在顯著關系，但不可忽視的是農戶作為主觀能動體的情況，調研過程中，農戶可能受自身文化素養(yǎng)知識的局限或出于特定目的的需要，而不能做出準確的幸福感指數(shù)估量結果，導致研究結果出現(xiàn)偏差；第二，現(xiàn)行的農業(yè)補貼政策不可避免地存在著制度設計不合理、資源優(yōu)化不全面、監(jiān)控程序不完善等問題，未能真正起到有效提高采納者收入的作用。

表5 采納農業(yè)科技對農戶收入影響的平均處理效應結果

2.采納農業(yè)科技對恩格爾系數(shù)平均處理效應

由表5的結果可以看出，匹配前采納農業(yè)科技對恩格爾系數(shù)的降低有著明顯的促進作用，參與農業(yè)科技采納行為使得恩格爾系數(shù)平均降低5.2個百分點，然而完成匹配后卻發(fā)現(xiàn)，農業(yè)科技采納的效果大幅度降低，無法對恩格爾系數(shù)的降低起到積極作用，這表明采納農業(yè)技術與恩格爾系數(shù)之間并無直接關系。本文認為這一結果與目前農業(yè)科技采納的采納范圍和采納水平有關，當前農村地區(qū)的科技采納制度的主要受益者還是農民專業(yè)合作社內部成員，而對于那些未能及時參加農業(yè)合作社的農戶而言，無論是在農業(yè)科技資源的獲取上、農業(yè)技術人員的專業(yè)指導上還是在政府政策的傾向性上都與專業(yè)合作社內部成員之間存在不小差距，由于部分農戶因種種原因未能及時加入合作社，使得對科技的采納熱情減弱不少，因此恩格爾系數(shù)難以降低。

3.采納農業(yè)科技對期望收入指數(shù)的平均處理效應

通過表5發(fā)現(xiàn)，在假設期望收入值恒定的前提下，匹配前的采納農業(yè)科技行為對降低農戶的期望收入指數(shù)起到明顯的積極作用，參與農業(yè)科技采納會使得農戶的期望收入指數(shù)降低5.4%，但匹配后結果表明，農業(yè)科技的采納對減少期望收入指數(shù)的貢獻極其有限，效果并不顯著。出現(xiàn)這一現(xiàn)象的原因在于農戶科技采納自身存在著自我選擇性和不可避免的內生性問題，無法預知的能力和文化素養(yǎng)高的農戶更容易采納農業(yè)科技。從數(shù)據分析結果看，處理組的農戶往往年紀較小、村干部的比例和文化素養(yǎng)都較高，這部分人本身視野開闊、創(chuàng)新意識較強，在社會資本、人脈資源、個人能力上都要好于一般農戶，因此不管是采納或不采納農業(yè)科技對其收入都無較大影響，正是基于自我選擇性和內生性問題的存在，才會高估了農業(yè)科技的采納對農戶期望收入指數(shù)及實際收入的影響。

四、結論與建議

本文基于江西省8市(縣)的541戶樣本的調研數(shù)據，立足于分析農業(yè)科技采納對農戶收入的影響關系，在綜合考慮樣本選擇性的偏差和內生性問題后，采用PSM方法實證研究農業(yè)科技的采納對農戶收入的影響。研究表明，基于樣本自選擇性和內生性情況的存在，無法預知的能力和文化素養(yǎng)較高的農戶更傾向于采納農業(yè)科技，農戶科技采納行為與幸福感指數(shù)、恩格爾系數(shù)、期望收入指數(shù)之間均無顯著關系，其對農戶收入的提高作用偏小。根據上文的研究，本文擬給出如下政策建議。

第一，增大農業(yè)科技的采納范圍，逐步實現(xiàn)由“基本采納”向“全面采納”目標的跨越。政府應大力扶持農民專業(yè)合作社進一步發(fā)展壯大，鼓勵更多農戶加入其中，宣傳采納農業(yè)科技的優(yōu)勢，這對提升農戶的收入至關重要。

第二，加大農戶職業(yè)教育培訓的力度，增強農戶科技采納意識。對于不同層次、不同特征的農戶應制定因人而異的培訓方案，加強培訓機構的監(jiān)督強度，確保農戶真正意義上提高職業(yè)文化素養(yǎng)和提升創(chuàng)新意識，這是增大農戶收入的根本所在。

第三，改變傳統(tǒng)的農業(yè)技術采納“自上至下”的行政命令模式，提倡“自下而上”的參與模式。即打破過去的政府單方面提供農業(yè)技術資源的做法，更多地交由農戶自己選擇所需要的技術資源，讓農戶真正參與農業(yè)技術采納政策的修訂，提高科技采納政策的目標導向性。

第四，進一步改善農業(yè)技術推廣制度，加快基層部門農業(yè)技術推廣的步伐。提倡非政府性農技推廣部門的建立，為非政府性農技部門的發(fā)展提供更多優(yōu)質資源，借助農技推廣部門、非政府性農技推廣部門和農民專業(yè)合作社的共同作用，大幅降低農戶采納農業(yè)科技中的未知風險。