茶农绿色防控技术采用行为影响因素实证研究

胡林英，杜佩，陈富桥，姜爱芹，姜仁华，鲁成银

中国农业科学院茶叶研究所，浙江 杭州 310008

茶农绿色防控技术采用行为影响因素实证研究

胡林英，杜佩，陈富桥*，姜爱芹，姜仁华，鲁成银*

中国农业科学院茶叶研究所，浙江 杭州 310008

利用16个茶叶主产省2 210份茶农调查数据，借助Logit模型分析了影响茶农绿色防控技术采用行为的因素。结果表明，茶农采用绿色防控技术受个人特征、家庭特征、茶园经营特征和组织与技术服务特征4个方面的因素影响，其中组织与技术服务特征因素的影响最大。具体来看，年龄、家庭人口规模和茶园规模对茶农采用绿色防控技术有显著的负向影响；农残限量标准认知、家庭年收入、组织化程度、技术培训和技术交流对茶农采用绿色防控技术有显著的积极影响。了解农残限量标准的茶农采用绿色防控技术的概率约是不了解的2倍；家庭收入每增加1万元，技术采用发生比相对增加2%；加入合作社的茶农采用绿色防控技术的概率是未加入的1.73倍；茶农参加病虫害防治培训次数每增加1次，技术采用发生比提升为原来的150%。受教育程度、打工收入占比、农药价格敏感性等因素在本研究中对茶农绿色防控技术采用的影响不显著。由此，有关政府部门需要通过增强茶农组织化程度，加强农户病虫害防治培训，降低技术使用成本等手段促进农户绿色防控技术的采用，以便实现绿色农业。

茶农；绿色防控技术；技术采用；影响因素

为防治病虫害，提高作物产量，农药在农业生产中广泛使用，据中国农药工业协会统计，2013年我国化学农药总产量为146.07万t，我国单位面积农药使用量是世界平均水平的2.5倍。农药的过量或不科学使用给生态环境和食品安全带来了诸多问题。Pimentel等[1]的研究结果显示，美国化学农药的施用至少造成了100亿美元的环境和社会损失。控制农残是保障农产品质量安全的关键点，推广绿色防控技术则是实现绿色农业的重要措施与重点方向。绿色防控技术是在“公共植保、绿色植保”理念上，根据“预防为主，综合防治”的植保方针，形成的技术性概念。绿色防控也就是采用农业防治、物理防治、生物防治、生态调控，以及科学、合理、安全使用农药技术，达到有效控制农作物病虫害，促进农业增产、增收的目的。从实践结果看，对病虫害进行绿色防治，具有经济、社会和生态等多方面的效益。但是，绿色防控技术在实际生产中仍未成为主流，目前亟需找出制约绿色防控技术推广的关键性因素，以便助其有效推广。

国内外已有研究表明，农户对技术的采用主要受个体特征、所处的外部环境特征和技术特性等方面因素的综合影响。在个体因素方面，Hashemi等[2]的研究发现，农户的技术决策主要受自身经验影响，认知的不足使农药滥用现象普遍，也使绿色防控技术推广受阻；周洁红[3]通过分析396户浙江菜农的蔬菜质量安全控制行为，发现影响菜农行为的因素有菜农关于农药对环境影响的认知、蔬菜种植面积、家庭收入结构等；董鸿鹏等[4]从需求角度研究农户技术选择行为的影响因素有农户收入水平、耕地禀赋程度、农户受教育水平等；马凤才等[5]认为农户的技术选择取决于在技术、制度供给主体的干扰下农户的个体选择与村落群体选择的相容程度，且该研究的实证分析证实种养规模的扩大有助于新技术的扩散；蔡书凯[6]基于安徽省740个水稻种植户的实证分析表明，水稻种植收入占家庭总收入的比重越高，农户绿色防控技术采用水平越；租入耕地占总耕地面积的比重越高则绿防技术采用水平越低。在外部驱动方面，Feder等[7]认为，资源分配、农地制度、市场风险、公共政策、社会结构等都会影响农户的技术选择；Rahman[8]的研究指出，市场中产品需求、订单农业、国家激励技术使用的政策、农资销售促销活动等都会显著影响农业生产活动中有关技术的采用；Thrupp[9]等政治生态学家认为，小规模农户和市场一体化是滥用农药、阻碍绿色农业进程的巨大障碍；朱兆良等[10]认为技术推广部门服务不到位，农户缺乏有效的病虫害管理知识获取途径，是生态农业未有效推广的重要因素；张云华等[11]的研究表明，农户与涉农企业和农业专业技术协会的联系是影响绿色农药采用的主要因素之一；唐博文等[12]研究证实，参加技术培训和信息可获得性对农户农药使用、加工技术采用及新品种的选用都有显著的影响。

本文在借鉴上述研究成果的基础上，基于调研数据，借助Logit模型，深入分析了各类因素对茶农采用绿色防控技术的影响，得出了有关结论和启示，可以在一定程度上为引导和规范茶农的技术采用行为，以及提高茶农植保技术推广效率政策的制定提供支持和参考。

1 变量、数据与计量模型

1.1 变量设定

结合文献资料和茶农生产实际，本文从以下几个方面选取了可能影响茶农绿色防控技术采用的因素：

一是个人特征因素，具体包括：性别、年龄、地区、受教育程度、农药价格敏感性和农药安全认知。不同性别、不同年龄、不同地区对于先进技术的可接触面与可接受力一般存在差异，经验上讲，年纪越小越容易接受绿色防控技术；男性比女性更容易接受绿色防控技术；沿海地区比内陆地区更容易接受绿色防控技术。受教育程度直接影响个体的信息获取、处理与应用。一般而言，受教育程度越高，对农药的毒性、使用安全间隔期等有明确认识的农户，环保意识和风险意识更强，越容易采用绿色防控技术。传统认识上，新技术的采用需要投入一定的资金，对农药价格越敏感的农户越不容易采用新技术。

二是家庭特征因素，具体包括：家庭人口规模、家庭年收入和打工收入占比。家庭人口规模一方面反映了劳动力供给，另一方面又体现了生活负担，劳动力充足的家庭对新技术采用的意愿会高一些，而生活负担重的家庭不愿意采用新技术来增加成本。收入水平也反映了家庭的生活负担，而打工收入占比体现的是收入结构，农户家庭的茶园经营收入占比越低、打工收入占比越高，对茶园经营的重视程度越低，新技术的采用意愿也越低。

三是茶园经营特征因素，具体包括茶园规模和经营茶类。规模经营农户在期望获得更大市场和产品附加值的情况下，可能倾向于采用绿色防控技术；另一方面，规模经营农户也可能基于前期成本投入的考虑而对技术持观望态度。经营不同的茶类，受采摘季节等因素的影响，农户对病虫害防治技术的选择也不同。

四是组织与技术服务特征因素，具体包括组织化程度、技术培训与技术交流。一般地，农户加入合作社后，受到合作社相关制度约束和成员的监督，采用绿色防控技术的概率会提高。参加技术培训，茶农间的技术交流也会对新技术的采用产生影响。

根据以上分析，本文最后选取了以下变量，具体的变量含义及预期影响方向见表1。

1.2 数据来源及描述性分析

本研究数据来自国家茶叶产业技术体系产业经济研究室“中国茶叶产业成本收益数据库”，调查年份为2014年。该数据依托体系分布在全国16个茶叶主产省份的31个试验站的茶农固定观测点进行调查收集，调查方法为问卷调查。此次调查共回收2 214份问卷，有效问卷为2 210份。问卷内容主要分农户基本信息、植保技术选择行为和成本收益信息，具体的描述性统计结果见表2。

需要说明的是，绿色防控技术涵盖内容广泛，经过研究室的调查发现，茶园中常用的绿色防控技术为人工捕杀、色板、杀虫灯和有益生物等，本次调研几类技术的采用情况如图1所示，采用了人工捕杀、色板、杀虫灯、有益生物的人群占总体调研样本的比例分别为24.0%、38.4%、21.3%和38.5%，其中有35.7%的受访对象采用了2种及2种以上的绿色防控技术。

从表2可知，在2 210个有效样本中，1 253户茶农采用了绿色防控技术，957户未采用绿色防控技术，绿色防控技术的普及率已经达到了56.70%；在采用了绿色防控技术的1 253户中有277户茶农在茶园植保上只采用了绿色防控技术，其余976户茶农兼用绿色防控技术和传统防治技术。调研样本中，92%户主为男性，户主年龄均值在50岁左右；家庭人口规模最多的为四口之家，占32.6%；户主受教育程度为初中毕业的样本占比最大，为54.2%，采用了绿色防控技术农户的平均受教育程度稍高于未采用的农户；来自西南茶区的样本最多，占34%，其次为长江中游地区，占24%。在农药价格敏感性与农药安全认知方面，44%的调研样本属于农药价格敏感型，94%的茶农知道农药使用安全间隔期，但是只有57%的茶农了解政府公布的农残限量标准。在收入水平方面，样本平均值为9.90万元，只采用绿色防控技术农户组的收入均值明显高于技术兼用组和未采用组；从主要收入结构看，调研样本的家庭主要收入来源为茶叶收入，打工收入所占比例非常低。在茶园经营方面，样本的平均茶园规模是23.1亩，只采用了绿防技术的农户组茶园规模均值相对较高；调研样本的主产茶类84%为绿茶，其余为红茶、乌龙茶、黑茶等。在茶农的组织与交流方面，65%的受访对象有加入合作社，农户参加病虫害防治培训的平均次数为1.58次，绿防技术采用组为1.88次，高于未采用组的1.18次；90%的茶农会与他人进行病虫害防治技术交流。

表1 模型变量及其说明Table 1 Definition of the model variables

1.3 计量模型

根据前文的分析，本文选取Logit模型进行估计，模型的具体形式为：

上式中，Li为事情的发生比，在本文中指采用了绿色防控技术的概率与未采用绿色防控技术概率的比值；Pij为性别、年龄、地区等个人特征变量；Fik为家庭特征变量；Mil为茶园经营特征变量；Tin为组织与技术服务特征变量因素。通过该模型，可以揭示各影响变量影响的显著性与程度。

表2 各变量描述统计结果Table 2 Descriptive statistics of the variables

图1 调研样本中几种绿色防控技术采用情况Fig. 1 Adoption of Green Prevention and Control Technologies (GPCT) in the survey samples

2 实证结果与分析

根据上文中建立的模型和调研获得的数据，利用SAS软件进行估计，各影响因素的参数估计和显著性检验结果见表3。Logit模型的显著性检验结果显示，统计量χ2=395.5557，P｛χ2＞395.57｝＜0.0001，模型显著有效。从模型参数的估计结果看，茶农采用绿色防控技术的主要影响因素及其显著性和影响程度如下。

第一，在个人特征因素中，年龄和农残限量标准认知对茶农采用绿色防控技术有显著影响，其中年龄的系数为负，农残限量标准认知的系数为正。样本的户主年龄越大，采用绿色防控技术的概率越低，年龄增加1岁会使技术采用发生比只有原来的99.1%。现阶段我国的茶农群体主要是中老年，在这个群体中，年龄的加大使其对新技术的学习和接受能力下降。茶农了解农残限量标准可以对其技术采用起显著的正向影响，了解农残限量标准的茶农采用绿色防控技术的概率约是不了解的2倍，说明加强质量安全标准的宣传，对提高绿色防控技术采用率有重要的作用。户主性别、所属地区、受教育程度、农药价格敏感性和用药安全间隔认知等因素对其采用绿色防控技术影响不显著，说明这些因素对茶农采用绿色防控技术的影响程度较小，其中户主性别、受教育程度、农药价格敏感性和用药安全间隔期的影响方向均与预期相同。

表3 Logit模型参数估计结果及显著性检验Table 3 Parameter estimation of the Logit Model

第二，在家庭特征因素中，家庭人口规模和家庭年收入对茶农绿色防控技术的采用有显著影响，其中每增加1位家庭成员，技术采用发生比为原来的92.6%；收入每增加1万元，技术采用概率相对增加2.0%。在农村家庭人口老龄化的状态下，家庭成员越多，相对的家庭负担越重，绿色防控技术采用率随之下降；而茶农家庭收入的增加则会提升其对技术的投入。打工收入占比对于技术采用并没有显著性的影响，可能是茶农家庭的主要收入还是来自于茶叶，或者对茶农来说务工收入本身不稳定或较低，使该变量不能很好地反映茶农的综合能力。

第三，在茶园经营特征因素中，茶园规模对农户绿色防控技术的采用有显著的负向影响，家庭茶园面积每增加1亩，技术采用概率降低0.3%。实地调研中发现，在绿色防控技术的推广使用中，政府的补助多是以家庭户为单位发放的，并未以经营规模发放，所以茶叶种植大户在无法获得更多技术支持的情况下，多数仍然选择传统的病虫害防治方式。也就是说茶园规模的扩大对绿色防控技术的采用没有提升作用。经营茶类对绿色防控技术的采用影响不显著。

第四，在组织与技术服务特征因素中，组织化程度、技术培训和技术交流对茶农绿色防控技术的采用均有显著的正向影响，其中加入合作社的茶农采用绿色防控技术的概率是未加入茶农的1.73倍；茶农每增加1次病虫害培训，技术采用发生比提升为原来的150%；不与他人进行病虫害防治交流的茶农采用绿色防控技术的概率不到进行交流人员的三分之一。这说明加强茶农的组织化程度、增加培训次数，以及加强茶农间的交流都是提升绿色防控技术采用率的重要手段。

3 结论与建议

实证分析结果表明，茶农采用绿色防控技术受个人特征、家庭特征、茶园经营特征和组织与技术服务特征4个方面因素的影响，其中组织与技术服务特征因素的影响程度最大。具体来看，年龄、家庭人口规模和茶园规模对茶农采用绿色防控技术有显著的负向影响；农残限量标准认知、家庭年收入、组织化程度、技术培训和技术交流对茶农采用绿色防控技术有显著的积极影响。受资料所限，本文未将茶农对绿色防控技术、对农残及生态环境保护的认知因素纳入考量，有待进一步研究。

根据实证结果，本文提出如下建议：首先，提高茶农的组织化程度是绿色防控技术推广中的关键点。提高茶农组织化程度除了吸引茶农加入合作社外，还可以通过政策激励企业与茶农形成固定的合作关系。企业是发展绿色农业的主导力量，政府应该制定优惠政策，扶持龙头企业，让其更好地引导和带动农户。其次，需要为年轻人从事农业劳动和在农村创业创造积极条件，从而改善农村劳动结构，保障农业发展中的劳动力供给。再者，需要通过持续地科技创新降低技术学习难度和使用成本，提升技术便捷性，从而降低技术推广难度；同时，需要加大规模化经营补贴力度，使规模化经营用户可以得到更多实惠，实现规模经济，发挥大户带动作用。最后，地方政府应积极组织建立各类专业技术协会，增加针对农户的专业培训，增进茶农间的技术交流，并通过村集体广播、宣传栏等普及国家政策与标准法规，传递绿色农业理念，提升茶农的用药安全认知；同时，政府应完善茶叶质量安全监管体系，对质量信息进行充分披露，严格监管从而促进前端产品的安全生产。

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An Empirical Study on the Impact Factors of Adoption of Green Prevention and Control Technology by Tea-growers

HU Linying, DU Pei, CHEN Fuqiao*, JIANG Aiqin, JIANG Renhua, LU Chengyin*
Tea Reserch Institute, Chinese Academy of Agricutural Sciences, Hangzhou 310008, China

Survey data were collected from 2 210 tea-growers from sixteen major tea producing provinces and then the Logit model was established to analyze the imfact factors of Green Prevention and Control Technology (GPCT) adoption by tea-growers. The results showed that GPCT adoption by tea-growers was affected by personality variables, family characteristics, operating characteristics of tea plantation, organizational and technical service characteristics. The most effective factor was organizational and technical service characteristics. Concretely, the farmer’s age, household size, cultivated area had significantly negative effects on technology adoption. The knowledge of the pesticide residues’ limitation standard (PRLS), household income, the connection with cooperation, pest control training frequency and communication with others had positive effects on technology adoption. The technology adoption rate of tea-growers who knew the PRLS was about 2 times higher than the rest. An increase of household income by ten thousand yuan could increase the technology adoption rate by 2%. Cooperative members’technology adoption rate was 1.73 times higher than non-members. Every training of farmers could promote technology adoption rate by 1.50 times. However, the farmers’ educational status, non-agricultural income didn’tsignificantly affect their choices. Therefore, the related government department should improve farmers’organization, increase training times and cut down the cost of technology adoption to promote GPCT adoption to achieve green agriculture.

tea-growers, green prevention and control technology, technology adoption, impact factors

S571.1；F307.12

A

1000-369X(2017)03-308-07

2017-01-10

：2017-02-24

中国农业科学院科技创新工程茶叶质量与风险评估创新团队（CAAS-ASTIP-2014-TRICAAS）、国家茶叶产业技术体系产业经济研究（CARS-23）

胡林英，女，研究实习员，主要从事茶产业经济研究，E-mail: 1052342262@qq.com。*通讯作者