數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)對(duì)農(nóng)戶綠色生產(chǎn)技術(shù)采納的影響研究

張啟迪 李 凱

曲阜師范大學(xué)，山東 日照 276800

0 引言

傳統(tǒng)高投入、高消耗、高排放的農(nóng)業(yè)雖然為糧食安全做出了重要貢獻(xiàn)，但也帶來了日趨嚴(yán)重的環(huán)境污染問題，阻礙農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展。因此，促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步，轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型迫在眉睫。黨的二十大報(bào)告對(duì)“推動(dòng)綠色發(fā)展，促進(jìn)人與自然和諧共生”作出了新的重大安排部署，強(qiáng)調(diào)“必須牢固樹立和踐行綠水青山就是金山銀山的理念，站在人與自然和諧共生的高度謀劃發(fā)展”［1］。農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的核心力量是農(nóng)戶，農(nóng)業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展離不開農(nóng)戶對(duì)綠色農(nóng)業(yè)技術(shù)的采納及推廣。但是，目前我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綠色轉(zhuǎn)型面臨著優(yōu)質(zhì)勞動(dòng)力流失、技術(shù)推廣信任阻礙等問題［2］。加之農(nóng)村面臨人口老齡化問題，農(nóng)村勞動(dòng)力年齡普遍較大且受教育程度偏低，對(duì)知識(shí)的理解和掌握能力較差，對(duì)收益風(fēng)險(xiǎn)的感知卻很高［3］，在嘗試新的綠色生產(chǎn)技術(shù)時(shí)可能會(huì)因存在風(fēng)險(xiǎn)使預(yù)期收益降低。同時(shí)，部分地區(qū)農(nóng)技推廣體系不完善對(duì)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)技術(shù)宣傳力度不足，導(dǎo)致農(nóng)戶獲取綠色農(nóng)業(yè)技術(shù)的渠道較窄，進(jìn)而導(dǎo)致其對(duì)綠色農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的認(rèn)知程度較低［4］。因此，提高綠色農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)推廣效率、促使農(nóng)戶采納綠色生產(chǎn)技術(shù)成為推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。

隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的到來，數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)應(yīng)運(yùn)而生。技術(shù)推廣人員可利用網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)、社交等平臺(tái)，實(shí)時(shí)與農(nóng)戶進(jìn)行視頻、語音、文字等多種方式的交流。

筆者采用傾向得分匹配法（Propensity Score Matching，PSM）分析數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)對(duì)農(nóng)戶綠色生產(chǎn)技術(shù)采納行為的影響。該研究主要有以下兩個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)。第一，現(xiàn)有關(guān)于數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)與農(nóng)戶綠色生產(chǎn)技術(shù)采納行為的研究多停留在理論層面，鮮有學(xué)者分析數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)的實(shí)際效果。該研究根據(jù)實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)，結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行討論，豐富了相關(guān)研究領(lǐng)域的研究內(nèi)容。第二，該研究基于微觀農(nóng)戶視角，采用傾向得分匹配法分析調(diào)研數(shù)據(jù)，以消除控制變量間雙向交互作用對(duì)分析結(jié)果產(chǎn)生的影響，解決數(shù)據(jù)內(nèi)生性問題，繼而提出科學(xué)、合理的建議。

1 數(shù)據(jù)來源、變量選取與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

該研究選取農(nóng)業(yè)數(shù)字化水平較高且農(nóng)業(yè)培訓(xùn)種類多樣的山東省作為樣本地區(qū)，進(jìn)行面對(duì)面問卷調(diào)研。調(diào)研組于2020 年8 月在山東省濟(jì)南市、德州市、臨沂市、濰坊市等8 個(gè)地市開展問卷調(diào)查。調(diào)研組采取多階段分層調(diào)研和隨機(jī)抽樣相結(jié)合的調(diào)研方法，以保證調(diào)研的隨機(jī)性和科學(xué)性。調(diào)研組在每個(gè)地市隨機(jī)選取5 個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)作為樣本鎮(zhèn)，在每個(gè)樣本鎮(zhèn)中隨機(jī)抽取3～4 個(gè)村作為樣本村，在各個(gè)村落隨機(jī)走訪10～15 個(gè)農(nóng)戶，進(jìn)行面對(duì)面問卷調(diào)研。問卷內(nèi)容涉及農(nóng)戶基本信息、互聯(lián)網(wǎng)使用情況、參與數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)情況、綠色生產(chǎn)技術(shù)采納行為。此次調(diào)查共發(fā)放問卷1 200 份，剔除重要信息缺失和無效問卷，最終回收有效問卷1 015 份。

1.2 變量設(shè)置

被解釋變量：農(nóng)戶綠色生產(chǎn)技術(shù)采納情況。生物農(nóng)藥植保技術(shù)具有使用高效、安全、環(huán)境兼容性好的特點(diǎn)［5］，近年來在我國作為綠色生產(chǎn)技術(shù)的代表之一被大量推廣和應(yīng)用。因此，筆者選取“生物農(nóng)藥植保技術(shù)”的采納情況作為農(nóng)戶綠色生產(chǎn)技術(shù)采納情況的代表。若農(nóng)戶采納該項(xiàng)生產(chǎn)技術(shù)，則賦值為1；若農(nóng)戶未采納該項(xiàng)生產(chǎn)技術(shù)，則賦值為0。

解釋變量：農(nóng)戶是否接受過數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)。數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)是指以互聯(lián)網(wǎng)為載體，農(nóng)業(yè)專家及技術(shù)人員通過文字、語音、視頻等多種形式對(duì)農(nóng)戶進(jìn)行在線答疑、農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)及指導(dǎo)。根據(jù)農(nóng)戶接受數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)的情況對(duì)其進(jìn)行賦值，若農(nóng)戶曾接受過1 次及以上的數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)，則賦值為曾接受過的培訓(xùn)的次數(shù)（接受過1 次賦值1，接受過n次賦值n）；若農(nóng)戶未接受過數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)，則賦值為0。

控制變量：除了數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)外，其他因素也可能影響農(nóng)戶綠色生產(chǎn)技術(shù)采納行為。筆者通過梳理相關(guān)研究得知，老齡化會(huì)阻礙農(nóng)戶的綠色生產(chǎn)技術(shù)采納行為［5］，農(nóng)戶年齡、文化程度、是否是村干部、兼業(yè)水平、家庭勞動(dòng)力、家庭耕地面積會(huì)對(duì)農(nóng)戶生產(chǎn)方式產(chǎn)生影響［6-8］，農(nóng)技培訓(xùn)對(duì)化學(xué)農(nóng)藥使用具有顯著影響［9］。筆者選取年齡、文化程度、兼業(yè)水平、家庭勞動(dòng)力、是否是村干部、耕地面積、接受傳統(tǒng)農(nóng)技培訓(xùn)的次數(shù)這幾類因素作為控制變量。樣本描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 樣本描述性統(tǒng)計(jì)

在所調(diào)研的農(nóng)戶中，生物農(nóng)藥植保技術(shù)的平均采納率為0.342，標(biāo)準(zhǔn)差為0.475。農(nóng)戶接受數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)的次數(shù)平均值為0.945次、標(biāo)準(zhǔn)差為0.228，表明農(nóng)戶的數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)參與度較高。農(nóng)戶的平均年齡為52.094 歲、標(biāo)準(zhǔn)差為10.132，表明農(nóng)戶的老齡化程度較高。農(nóng)戶受教育程度平均值為1.887、標(biāo)準(zhǔn)差為0.783，表明農(nóng)戶的平均受教育水平在小學(xué)到初中之間，受教育水平普遍較低。農(nóng)戶的村干部任職情況、家庭勞動(dòng)力總?cè)丝跀?shù)、兼業(yè)水平及耕地面積的平均值分別為0.133、5.146 人、0.434 種、0.698 hm2，標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.340、1.389、0.295、0.203。

1.3 研究方法

農(nóng)戶的行為選擇受自身行為意愿及社會(huì)環(huán)境的共同影響，即農(nóng)戶采納綠色生產(chǎn)技術(shù)是一種“自選擇行為”。不同農(nóng)戶之間的主客觀因素差異較大，可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差較多。為了減少數(shù)據(jù)偏差對(duì)研究的干擾，筆者采用傾向得分匹配法（PSM），即匹配控制變量基本相符的試驗(yàn)組［參與數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)（培訓(xùn)次數(shù)＞0）］和對(duì)照組［未參與數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)（培訓(xùn)次數(shù)=0）］。

傾向得分匹配法研究步驟如下。

第一步，設(shè)置控制變量xi。參考現(xiàn)有文獻(xiàn)，將影響農(nóng)戶綠色技術(shù)采納行為和農(nóng)戶參與數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)的因素納入模型，從而確保滿足可忽略性假設(shè)。

第二步，計(jì)算傾向得分。通過Logit模型計(jì)算農(nóng)戶i采納綠色生產(chǎn)技術(shù)的傾向得分。

第三步，進(jìn)行傾向得分匹配。①選擇合適的匹配方法。該研究選取最近鄰匹配、半徑匹配、核匹配3 種匹配方法。②進(jìn)行平衡性檢驗(yàn)。

第四步，進(jìn)行平均處理效應(yīng)（Average Treatment Effect，ATT）檢驗(yàn)，即對(duì)試驗(yàn)組的平均處理效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)。ATT檢驗(yàn)的計(jì)算公式為

式（1）中：N表示試驗(yàn)組農(nóng)戶數(shù)量表示參與數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)的農(nóng)戶的加總數(shù)量，Di表示數(shù)據(jù)中所有的值，yi表示所調(diào)研數(shù)據(jù)中全部采納綠色生產(chǎn)技術(shù)的農(nóng)戶數(shù)量（包括接受過和未接受過數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)的農(nóng)戶），y0i表示所調(diào)研數(shù)據(jù)中采納綠色生產(chǎn)技術(shù)（生物農(nóng)藥技術(shù)采納）同時(shí)并未接受過數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)的農(nóng)戶數(shù)量。

2 數(shù)據(jù)分析

2.1 農(nóng)戶數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)的影響因素分析

表2 為農(nóng)戶接受數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)的模型估計(jì)結(jié)果。由表2 可知，農(nóng)戶是否參與數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)和年齡、文化程度、傳統(tǒng)農(nóng)技培訓(xùn)次數(shù)之間的回歸系數(shù)值分別為-0.106、0.433 和0.177，并且呈現(xiàn)出0.01 水平的顯著性。這說明農(nóng)民參與數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)和年齡之間顯著負(fù)相關(guān)，與文化程度、傳統(tǒng)農(nóng)技培訓(xùn)次數(shù)之間顯著正相關(guān)，即農(nóng)戶年齡越小、文化程度越高、接受傳統(tǒng)農(nóng)技培訓(xùn)次數(shù)越多，則參與數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)的可能性越大。年齡增大會(huì)導(dǎo)致農(nóng)戶生產(chǎn)安全意識(shí)和體力下降，阻礙新技術(shù)的推廣［10］，進(jìn)而會(huì)降低農(nóng)戶參與數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)的可能性；農(nóng)戶若具有較高受教育程度，則會(huì)提升對(duì)綠色生產(chǎn)技術(shù)的認(rèn)知廣度，從而提高其參與數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)的積極性［7］；傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)可以有效地為農(nóng)戶提供信息和技術(shù)支持，給予農(nóng)戶科學(xué)的技術(shù)指導(dǎo)［9］，從而提升農(nóng)戶對(duì)數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)的接納程度。

表2 農(nóng)戶接受數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)的模型估計(jì)

2.2 數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)對(duì)農(nóng)戶生物農(nóng)藥植保技術(shù)采納行為的影響分析

該研究通過最近鄰匹配法、半徑匹配法、核匹配法3 種匹配方法多次匹配、分析，以保證模型分析的穩(wěn)健性。同時(shí)，為保證模型分析結(jié)果更加可靠，采取共同支撐域檢驗(yàn)、平衡性檢驗(yàn)和ATT 檢驗(yàn)等多種方式檢驗(yàn)結(jié)果的合理性。

2.2.1 共同支撐域與PSM匹配結(jié)果分析

為檢驗(yàn)匹配時(shí)的樣本損失概率，對(duì)最近鄰匹配法、半徑匹配法和核匹配3 種匹配共同支撐域進(jìn)行匹配效果的基礎(chǔ)性檢驗(yàn)，得出3 種方法的共同支持域圖（見圖1 至圖3）。由于3 種匹配方法具有不同的樣本損失量，因而具有不同的共同支撐域。共同支撐域的范圍越大，重疊取值范圍越大，則表示在匹配過程中樣本量的損失概率越小。由圖1、圖2、圖3 可知，3 種匹配方法所得共同支撐域中僅有少數(shù)觀測(cè)數(shù)據(jù)不在共同支撐域中，而且多數(shù)觀察值都在共同取值范圍內(nèi)。這表明樣本的匹配度較高，樣本損失量小，匹配效果良好。

圖1 最近鄰匹配共同支撐域

圖2 半徑匹配共同支撐域

圖3 核匹配共同支撐域

2.2.2 平衡性檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證傾向得分匹配結(jié)果的可靠性，判斷匹配后各研究變量在試驗(yàn)組和控制組間是否變得平衡，從而檢驗(yàn)協(xié)變量的平衡性。傾向得分匹配前后各研究變量平衡性檢驗(yàn)結(jié)果如表3 所示。由表3 可知，年齡、文化程度和傳統(tǒng)農(nóng)技培訓(xùn)次數(shù)這3 項(xiàng)匹配前的標(biāo)準(zhǔn)化偏差分別為-22.44%、37.95%和26.39%；匹配后，除年齡這一變量外，文化程度和傳統(tǒng)農(nóng)技培訓(xùn)次數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化偏差均有所下降，且下降幅度明顯。概率值的顯著性檢驗(yàn)由高度顯著變?yōu)椴伙@著，說明匹配效果較好。依據(jù)上述分析可知，運(yùn)用傾向得分匹配法可有效減少試驗(yàn)組和控制組之間解釋變量分布的差異，并消除控制變量雙向交互作用導(dǎo)致的估計(jì)偏誤，使組間樣本特征保持基本一致，平衡性檢驗(yàn)結(jié)果較為理想。

表3 傾向得分匹配前后各研究變量平衡性檢驗(yàn)結(jié)果（N=1 015）

2.2.3 ATT檢驗(yàn)及影響效應(yīng)測(cè)算

表4 為通過最近鄰匹配法、半徑匹配和核匹配得到的試驗(yàn)組和控制組采納生物農(nóng)藥植保技術(shù)增加的比例及二者的差值。由表4 可知，無論是采用何種匹配方法，所得結(jié)果均較為接近，說明估計(jì)結(jié)果比較穩(wěn)健。采用3 種匹配方法所得匹配前后的ATT 效應(yīng)值均顯著，且匹配后t值較大（分別為3.368、4.318 和4.690），結(jié)果顯著，表明數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)對(duì)農(nóng)戶綠色生產(chǎn)技術(shù)采納行為具有顯著影響。經(jīng)過傾向得分匹配的處理效應(yīng)分析后，得出農(nóng)戶接受數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)正向顯著影響農(nóng)戶家庭總消費(fèi)，影響的凈效應(yīng)為0.186，表明在考慮農(nóng)戶異質(zhì)性后，農(nóng)戶接受數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)會(huì)促使其綠色生產(chǎn)技術(shù)采納行為增加18.6%。由此可見，農(nóng)戶接受數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)對(duì)其使用生物農(nóng)藥植保技術(shù)的行為（綠色生產(chǎn)技術(shù)的采納）具有顯著的促進(jìn)作用。

3 結(jié)論及建議

筆者基于對(duì)山東省8 個(gè)地市1 015 個(gè)農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)，運(yùn)用傾向得分匹配法實(shí)證分析了數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)能否提升農(nóng)戶對(duì)綠色生產(chǎn)技術(shù)采納行為。結(jié)果表明：第一，農(nóng)戶年齡、文化程度和接受傳統(tǒng)農(nóng)技培訓(xùn)次數(shù)顯著影響農(nóng)戶參與數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)；第二，農(nóng)戶接受數(shù)字農(nóng)技術(shù)培訓(xùn)會(huì)對(duì)其采納綠色生產(chǎn)技術(shù)的行為起到促進(jìn)作用。因此，政府相關(guān)部門應(yīng)通過培訓(xùn)，引導(dǎo)農(nóng)戶使用更專業(yè)的數(shù)字信息平臺(tái)，提升技術(shù)推廣效率，同時(shí)提升農(nóng)戶對(duì)數(shù)字農(nóng)技培訓(xùn)的接受度。此外，在各大媒體平臺(tái)創(chuàng)建農(nóng)技推廣專欄，設(shè)置農(nóng)業(yè)種植技術(shù)頻道，通過視頻教學(xué)等方式，讓農(nóng)民根據(jù)自己的需求接受農(nóng)技推廣服務(wù)。