应瑞瑶 徐斌
摘要农药过量施用已造成严重的负外部性。推行农作物病虫害专业化统防统治服务可以实现安全、科学、合理用药,有效缓解农业面源污染问题和提升食品的质量安全水平。为了探究病虫害专业化统防统治服务在缓解农业面源污染方面的效果,文章利用全国七省水稻病虫害专业化防治服务调查数据,基于倾向得分匹配方法(PSM),剔除样本自选择内生性问题的影响,分析农户将水稻病虫害防治环节外包给植保专业化服务组织(“统防统治”)与“自防自治”户相比使用农药的种类和施用次数的差异,即植保专业化防治是否取得了较好的环境效应。研究结果表明,植保专业化服务显著减少了农药施用强度,提高了无公害低毒农药的采用比例;并且其效果在小农户和规模种植大户之间存在明显差异,与采纳病虫害统防统治服务的规模种植大户相比,小规模种植户在采纳病虫害统防统治服务后在降低农药施用强度,提高无公害低毒农药的应用比例方面效果更显著。基于此,文章建议强化对植保专业化防治项目的财政扶持力度,提高病虫害专业化防治覆盖率;重点鼓励小规模种植户采纳病虫害统防统治服务;鼓励农户土地流转,促进农业生产规模化经营,加强对种植专业户的病虫害防治方面的培训和引导,并着力发挥专业大户的示范带头作用,提高统防统治的效率,从而促进食品质量安全水平的提升和农业生态环境的保护。
关键词统防统治;倾向得分匹配;农药施用;内生性
中图分类号S9
文献标识码A文章编号1002-2104(2017)08-0090-08DOI:10.12062/cpre.20170322
随着我国农村劳动力的转出,农业部门从业者老龄化的现象非常普遍,难以胜任技术要求高、劳动强度大的农作物病虫害科学防治[1]。劳动者的病虫害防治技术信息知识显著影响农户的农药施用量[2]。一家一户分散防治方式,由于大部分农户无法掌握专业的植保知识,习惯于已有的经验或农资商店的推荐,缺乏科学防治的依据[3],难以及时、有效、合理使用农药,导致农药使用过量,造成农业面源污染,还容易造成农药残留超标所引发的食品安全问题。农作物病虫害“統防统治”是农业社会化服务的主要形式之一。所谓统防统治即把一定地域内农作物病虫害防治环节统一交给专业化服务组织,服务组织根据病虫害疫情预警,统一防治时间、统一防治药剂、统一组织实施进行防治。统防统治使得植保部门能够对数量有限的专业化服务组织提供技术支持和常态化的人员技术培训,使专业化防治人员的技术水平不断得以提升,可以实现安全、科学、合理用药,保障农产品质量安全,保护农业生态环境。本文利用全国七省水稻病虫害专业化防治服务调查数据,通过计量模型研究统防统治是否能够减少农药施用强度,从而带来环境保护效应;在研究方法方面应用倾向得分匹配方法(Propensity Score Matching,PSM),剔除了农户的自选择行为对估计结果产生影响,以避免评价的误差。
1文献综述
有关农户自选择行为对农户环境友好型生产行为或技术采纳影响的实证文献有两种情况:一是忽略农户的自选择行为,认为其是外生的,二是将农户自选择行为作为内生变量来处理。大部分研究属于第一种情况,即没有解决农户自选择产生的内生性问题。如Nadine利用方差分析对美国苹果种植户的研究发现,由于规模种植户更多的参与的政府的培训项目,因而更倾向支持政府的禁用剧毒农药计划[4]。Yila等采用逐步线性回归模型发现采纳农业生产社会化服务对农户的土壤保护性耕作有产生显著负向影响[5]。Rahman利用Tobit模型研究决定农户施药的影响因素,发现农户是否签订订单会显著改变农户的施药行为[6]。Tamini Lota D指出社会群体的网络关系对农户的清洁技术采纳有显著影响,但无法确定这种影响是通过群体的信息渠道还是影响农户行为的主观规范来产生作用[7]。还有作者如Hamilton J 等采用案例分析方法论述了北美山区农户加入合作组织显著减少了农药的施用量[8]。国内也有一些学者探讨有关农户选择变量对农户环境友好型技术采纳的影响,如张云华、马九杰、孔祥智等以山西、陕西和山东15县(市) 353个苹果种植户探讨了与涉农农户签订合同和加入农民专业技术协会对果农采纳用无公害和绿色农药行为的影响,发现农户与涉农农户和农业专业技术协会的联系是影响农户采用无公害及绿色农药乃至其它绿色农业技术的主要因素[9]。褚彩虹、冯淑怡等利用联立双变量 Probit 模型研究了农户是否为合作社成员和农业技术培训经历对农户采用有机肥的影响,认为农户参加合作社对农户采用有机肥有显著正向影响,而农民的农业技术培训对农户是否采用有机肥的影响不显著[10]。
由于上述研究没有考虑有关农户选择变量内生性问题,其潜在假设为农户参加某个项目或活动的行为是一个外生或随机选择的过程。但事实上,农户参与某个项目或活动与农户的环境友好行为或技术采纳往往受到很多共同因素的作用,例如农户的环境认知、农户的资源禀赋及社会资本等,这些错综复杂而又经常不可观测的因素往往使农户的环境友好型生产行为与农户参加合作社、接受农技推广活动变量由于自选择效应而产生模型的内生性问题,比如参加合作社农户本身的环境保护认知就比其它农户强烈,因而参加合作社动机也就更强烈,农户的环境友好行为是由于其自身比较强的环保认知而非参加合作社的影响[11]。为纠正内生性产生的计量偏误,一些文献利用了工具变量或面板数据倍差等方法,得到的研究结论更加准确。Feder G 等利用 1991—1999 年印度尼西亚的310个农户调查面板数据,运用倍差法考察了农民培训学校对入学的农户及其周边农户采纳IPM效果的影响,发现农民培训学校对于其毕业农户及其周边农户采纳IPM的影响不显著;通过扩展的三阶段模型来降低样本选择偏误,并发现在肯尼亚选择出口的菜农的农药施用量明显低于以国内为市场菜农的农药施用量[12];Ali A 等采用配对方法(matching approach)估算了巴基斯坦农民培训对于棉农采纳IPM(病虫害综合防治)的影响效果,发现参加农民培训学校的农民的平均IPM采纳效果明显好于没有参加培训的农民[13]。
从以上文献梳理可知,从方法论的视角来看大部分的相关研究并未解决农户自选择变量的内生性问题,因而其结论的准确性因内生性的影响而备受质疑,同时笔者国内尚未检索到有关统防统治对农作物病虫害防治农药施用强度和品种影响的实证分析。本文将在以上两方面对现有研究进行延伸,利用倾向得分匹配方法,在解决自选择偏误问题的基础上探索关统防统治对农作物病虫害防治的影响,并尝试揭示该影响的作用机制。
2研究方法与数据
2.1模型设定
2.1.1农户统防统治服务选择行为模型
为考察农户选择采纳统防统治服务的影响机制,为后面的匹配分析做准备,我们首先对农户病虫害防治方式选择行为模型做如下设定:农户对病虫害统防统治服务的选择行为是二元离散选择变量,即Gi=1表示农户采纳病虫害统防统治服务;Gi=0,表示农户自行防治病虫害。为分析各变量对农户是否采纳统防统治服务的影响,本文建立Probit 模型如下:
P(Gi=1)=(β0+β′iZi+εi) (1)
其中,Zi代表影响农户病虫害统防统治服务选择行为的外生变量向量,借鉴已有研究成果[14],Zi主要包括农户个人特征、农户生产经营特征和非农就业状况等,其中εi为随机扰动项。
2.1.2农户倾向得分匹配分析
Behrman J R指出,随机分配实验样本可以消除样本可观察和不可观察个人特征的差异所带来的估计偏误,从而测算出无偏的ATT值[15]。在随机分配实验样本的情况下,Y1i,Y0i|Di,并且E[Y0i|Di=1]=E[Y0i|Di=0],则ATT值可以表示为:
E[δ|Di=1]=E[Y1i|Di=1]-E[Y0i|Di=1]
=E[Y1i|Di=1]-E[Y0i|Di=0] (2)
但农户采纳病虫害统防统治或选择自防自治并不是由随机分配确定,估计系数存在样本自选择所带来的内生性偏差,影响农户是否采纳统防统治的个人特征差异会影响农户农药使用强度、使用农药种类以及病虫害防治費用。观察值是非随机实验的,式(2)不成立,应用OLS得到的估计系数存在偏误,因此只有在实验结果与实验分配方法无关的条件下,估计系数才是无偏的,但是观察值E[Y0i|Di=1]是不存在的,因此解决这一问题常用一种方法就是倾向得分配对法(Propensity Score Matching,PSM),PSM首先假定X⊥T|P(X),是指如果两个农户采纳统防统治概率如果相同,那么影响其采纳统防统治的变量是平稳的,即影响农户是否采纳统防统治的因素在两个农户之间不存在显著性异,可通过变量的平行性检验来确定;其次假定(Y0,Y1)⊥T|X,也就是说如果保持农户采纳统防统治的影响因素不变,因变量潜在结果与农户是否采纳病虫害统防统治服务无关。在农户是否采纳统防统治服务可以由一组可观察的变量完全解释的情况下,将多维度的影响因素归结为一维采纳概率得分,从而把采纳统防统治服务的农户和与其特征类似的未采纳统防统治服务的农户在多个维度进行匹配,并假定按照这种匹配原则,因变量在采纳统防统治服务组与非采纳统防统治服务是随机分配的。进而测算出统防统治对农作物病虫害防治行为的净影响。分析流程如下,首先对农户是否采纳统防统治服务的选择行为方程进行回归:
PS(ν)=Pr[ser_adop=1|ν]=E[ser_adop|ν] (3)
其中,ν表示影响农户采纳统防统治服务的变量,PS表示农户采纳统防统治服务的概率,即倾向分数(Propensity Score)。由式(3),可以拟合出每一个样本农户采纳统防统治服务的倾向分数,用以在样本农户间进行匹配。
接着,根据Becker et al[16]提出的平均处理效应计算公式,求得病虫害统防统治服务对参与农户病虫害防治的平均处理效应(average effect of treatment on the treated,ATT):
ATT=E[G1i-G0i|Pi=1]
=E{E[G1i-G0i]|Pi=1,PS(νi)}
=E{E[G1i|Pi=1,PS(νi)]}-
E{E[G0i|Pi=0,PS(νi)|Pi=1]} (4)
其中,G1i、G0i分别表示农户采纳统防统治的病虫害防治特征(施药次数、无公害农药应用比例)变量与未采纳统防统治的农户病虫害防治特征变量。根据式(3)拟合得到的PS(νi)数据是连续的,连续变量的精确匹配是困难的,但可以通过其它非精确匹配方法进行匹配。常用的方法有:最近邻匹配(knearest neighbors matching)、半径匹配(radius matching)与核匹配(kernel matching)。最近邻匹配的方法可以表示为:
c(i)={‖PSi(ν)-PSj(ν)‖} (5)
其中,下标i为采纳统防统治服务的农户,下标j为没有采纳统防统治服务的农户,c(i)表示跟农户i匹配成功的所有农户j,他们是倾向分数与农户j最为接近的一些农户。
同理,半径匹配的方法可以表示为:
c(i)={‖PSi(ν)-PSj(ν)‖ 其中,r表示为处理组农户在控制组进行匹配时,所设定的匹配得分距离,在此距离范围之内的控制组农户与处理组农户匹配成功。然后,根据Becker et al[16]给出的计算ATT的公式有: ATTM=1/NT∑i∈TGTi-1/NT∑i∈CωjGCi (7) 其中,M表示我们选择的匹配原则,例如半径匹配或核匹配原则等,T为采纳统防统治服务的农户(处理组),C为没有采纳统防统治服务的农户(控制组)。NiC表示跟处理组农户i成功匹配但是没有采纳统防统治的控制组中农户的数量,那么式(7)中的权重可写成ωj=∑iωi j,其中 ωi j=1/NCi。根据权重ωj不变且采纳统防统治服务的农户相对独立,则可以通过以下公式估计ATT的方差。
Var(ATTM)=1/NTVar(GTi)+(1/NT)2∑j∈C(ωj)2Var(GCj) (8)
与最近邻匹配和半径匹配方法显著不同,核匹配方法是一种基于非参数的估计。为了在控制组中寻找能跟农户i匹配的对象,则把农户i的PS值周围没有采纳统防统治服务的农户进行加权计算,根据农户i和农户j的PS值之差确定其权重。所以,用来跟农户i进行匹配的农户并不存在,而是通过相关因素创造出的虚拟农户(hypothesized farmer),其所对应G的值就是反事实农户病虫害防治特征变量,也就是对各农户j的病虫害防治特征变量求加权平均。核匹配法ATT计算公式可以表示为:
ATTK=1/NT∑i∈TGTi-∑i∈CGCiB((PSj-PSi)/hn)∑i∈CB((PSk-PSi)/hn) (9)
其中,控制组中用来进行匹配的农户j的数目由带宽参数(bandwidth)hn 决定;匹配农户病虫害防治变量GCj的权重由高斯核函数(Gaussian kernel function) B来决定。
2.2数据来源及样本概况
本文所用的数据来自2012年7月至2013年3月对我国水稻主产区病虫害统防统治服务的调查。为了体现自然气候和经济发展水平不同地区推行统防统治的差异,使样本具有较好的代表性,本文选择经济发展水平和大田作物种植状况差异明显的七个省份作为调研地区,调查地点具体包括位于东部沿海、经济发达的粮食主产区的山东省、江苏省;位于中部地区,经济相对欠发达的河南省、湖北省、江西省和地处北方的水稻主产区的黑龙江省;西部地区选择水稻大省四川省。以上样本地区都是我国的水稻主产区,大田农作物种植面积广泛,较适合开展病虫害统防统治。调查人员共选取上述项目示范内51个村作为抽样点。按分层抽样方法在每个县选取了1—2个村,每个村再随机选择20户左右的农户进行入户调查。共获得问卷1 151份,最终获得有效问卷1 059份,问卷有效率92%。农户调查问卷涵盖农戶个体特征及家庭人口就业特征的基本情况、农户生产特征和水稻生产成本收益情况3个方面。涵盖信息广泛,具有较高的真实性和代表性。
本文通过调研主要了解样本留守务农和农户外出务工人员的自身特征、农户家庭特征、病虫害防治的方式情况和效果、统防统治的推行情况和农户对统防统治以及农业生产面源污染等问题。其中,农户特征包括农户的年龄、文化程度、健康状况等;农户家庭特征包括外出打工的类型、家庭收入构成、种植规模等;农业生产经营特征主要包括病虫害防治社会化服务情况、统防统治服务价格和农技推广情况等题项。具体变量及描述统计见表1。
3实证分析
3.1被解释变量说明
本文所讲的农药施用强度以一季中晚稻种植过程中的施药次数来衡量;农药施用品种以一个样本施用的符合无公害标准的农药种类数占病虫害防治过程中施用的农药种类总数的比例来表示。从整体样本来看,在2012年参加统防统治水稻施药次数的均值为5.69,自防自治农户水稻施药次数为7.86,统防统治水稻施药次数的均值比自防自治户施药次数的均值减少了27%。统防统治水稻施药次数的中位数为6次,比自防自治户水稻施药次数的中位数8次少2次;在2012年统防统治水稻施用高效低毒无公害农药的比例的均值为0.98,自防自治农户水稻施用高效低毒无公害农药的比例的均值为0.56,统防统治水稻施用高效低毒无公害农药的比例的均值比自防自治户水稻施用高效低毒无公害农药的比例均值多达到75%,统防统治水稻无公害农药应用比的中位数为0.99,比自防自治户水稻无公害农药应用比的中位数0.55次高80个百分点。具体数据见表2。
3.2参与统防统治的内生性
正如前文所述,很多不可观测的因素(如农户资源禀赋,农户与农技部门的联系等)可能同时影响农户的病虫害科学防治行为和农户参与统防统治的倾向。例如,参加统防统治的农户,可能本身的病虫害防治水平就较高,而这种“锦上添花”式的选择过程干扰了统防统治与农户病虫害规范防治行为之间的因果关系的评估,因为即使没有采用统防统治,这些农户在病虫害规范防治方面的表现比其他农户更好。所以,如果没有充分考虑这一由农户自选择导致的内生性问题所产生的估计系数偏误,将会对统防统治与农户自防自治在农药施用强度和施用品种方面的差异评价产生干扰,甚至得出错误的政策效果评价结论。
因此,我们首先通过表3在直观上对样本中采纳病虫害统防统治的农户与自防自治农户就各自影响其采纳统防统治服务的变量特征进行比较,对比结果如表3所示:从农户非农务工收入水平和打工地点看,我们发现处理组的大部分变量均值的数值均大于控制组变量均值,而且TT 均值检验结果表明,农户年龄、受教育水平、外出打工地点和非农就业收入在统计学意义上存在高度显著的组间差别。这说明采纳病虫害统防统治的农户其非农就业特征和社会人口统计特征与自防自治农户有明显差别,从另一个角度证明可能存在农户自选择导致的内生性问题。
从上文分析可知,农户是否采纳统防统治与个人特征、社会人口特征、非农就业等变量有关,这些变量包括年龄、文化程度、农户种植规模和种植品种等。另外,农户是否参与统防统治还和农户与农技部分之间的联系有关:与农技部门联系密切的农户往往有较好的病虫害防治信息渠道,因此其参加统防统治的可能性也越大。在我们的问卷中,设计了多个问题,包括每年与农技员联系次数、与农技员的联系方式、与农技员联系难易程度和农技员的指导是否及时等作为衡量该农户与政府农技部门联系紧密程度的指标,并将其加入统防统治参与的选择方程。选择方程的估计结果由于篇幅所限未列出。本文根据统防统治参与方程估计中的确定的显著影响因素作为倾向分数匹配的共同支持检验变量(common support),并运用PSM方法解决农户采纳统防统治服务的内生性问题。
3.3倾向得分匹配分析
根据倾向得分匹配分析的原理,我们基于上文中统防统治参与选择模型拟合每一个样本农户采纳统防统治服务的倾向分数,并依据该分数对采纳统防统治的农户和没有采纳统防统治的农户进行匹配。笔者选择文献中经常使用的最近邻匹配方法,并将半径匹配方法和核密度匹配方法得到的ATT值作为检验稳健性的手段。图1为匹配前的倾向得分分布图,纵轴代表概率密度,横轴代表倾向得分值。通过非参数K密度方法(kdensity)对处理组与控制组的倾向分数密度分布函数进行近似,虚线为控制组(自防自治户)情况,实线为处理组(采纳统防统治户)情况。通过实线与虚线分布图可以发现,自防自治组农户倾向分数的频率峰值在0.1左右,采纳统防统治组农户的倾向分数的频率峰值在0.7左右。总体来看,采纳统防统治组农户的倾向得分显著高于未采纳统防统治服务组。
图2是经过最近邻匹配后的倾向分数分布图,因为匹配后的控制组中只保留了与相应参与农户倾向得分最为相近的样本,而剔除了匹配失败的样本农户,所以其倾向分数分布发生了明显改变:表示控制组倾向分数概率分布的虚线向右移动明显,且最高频率值移动到0.5左右;处理组倾向分数概率分布的实线则与匹配前相比没有发生改变。整体上看,两组倾向分数分布特征基本近似,很直观地表明:按照倾向得分最近邻方法匹配后有效修正了两组间倾向分数偏差,匹配效果理想。
经过最近邻匹配后,依据前文介绍的方法计算农户采纳统防统治服务的平均效应值。除总体样本外,我们还将对规模种植的农户进行单独分析,求得其ATT值。由于参与统防统治的回归结果显示,规模种植的农户更可能参加统防统治,因此农户是否采纳统防统治的内生性问题在规模种植农户中表现尤为明显,对其单独进行分析可以更加精确地测算统防统治服务对于农药施用强度和施用品种的影响。同时,专业种植大户也是农业部门在推行病虫害统防统治时重点支持的对象,所以本文对其重点讨论,力求通过对专业种植大户采纳统防统治服务的ATT值的分析来测算统防统治的实施效果。表4总结了对子样本计算的ATT值。表4中,分别计算了匹配前、后处理组与控制组的平均农户采纳病虫害统防统治的环境效应(用病虫害防治次数或高效低毒无公害农药的比例表示)以及它们的组间差异,匹配后的组间差(ATT值)就是本文所重點讨论的实施统防统治的环境效应。我们首先分析用全体样本估算的病虫害防治次数的变化,其ATT值为-2.297,且显著性水平为1%,说明采纳统防统治使水稻种植过程中病虫害防治次数减少2.3次。同时我们还可以看到,在没匹配以前处理组与控制组的差别是 -2.177,表明如果忽视了农户采纳统防统治服务时所产生的内生性问题,统防统治的作用效果将会被低估。当因变量为高效低毒无公害农药的比例时,ATT值为0.415,且在1%的水平上显著,说明病虫害统防统治使高效低毒无公害农药的应用比例上升了41.5百分点。在没匹配以前处理组与控制组的差别是0.01,可以看出如果忽视采纳统防统治服务的内生性问题同样会高估实施统防统治的效果。以上对比分析说明,病虫害统防统治的推行确实能够提升病虫害防治的环境保护和食品质量安全水平,并且在促进农户应用高效低毒无公害农药的比例方面更为显著。
接下来,我们重点关注规模种植(种植面积大于等于9亩)农户。我们从统防统治户样本总体中提取规模种植的农户作为子样本,估算推行统防统治水稻病虫害防治的影响采用的方法同上。表5的结果显示,无论是农户病虫害防治次数还是高效低毒无公害农药的比例,在忽视采纳统防统治内生性的情况下,都会导致对病虫害统防统治的实际效果的估计产生偏误(匹配后农户病虫害防治次数ATT值提高了5个百分点;高效低毒无公害农药的比例的 ATT 值降低了2.3个百分点)。并且,通过与总体样本统防统治对施药次数和品种影响的比较分析,可以看出子样本匹配后的ATT值和显著性均有不同程度下降:当因变量为农户病虫害防治次数时,与全样本的ATT值-2.297相比,规模种植农户组的ATT值是-1.206,显著下降;当因变量为高效低毒无公害农药的比例时,与全部样本农户的ATT值0.415相比,规模种植农户组的ATT值降低到0.297。可以看出,采纳统防统治服务对水稻病虫害防治环境效应的提升效果在那些非规模种植农户中表现得更显著。原因可能是:首先规模种植农户本身的资源禀赋较高,因而本身的病虫害防治水平就高,其次,规模种植的农户更关注生产成本,其参加统防统治前的施药次数就不多。因此,相对于小农户,其参加统防统治减少农药应用次数的潜力小,这也正印证了在没有统防统治的情况下,小农户比大农户倾向于应用更多的农药;相对于小规模种植户,即使没有参加统防统治大户也能更好多地应用无公害农药,可能的原因是:一方面,大户的经营规模比较大,比较利于政府监管部门控制其农药来源渠道;另一方面,很多农技推广都是以大户为依托进行,其会受到更多的病虫害防治方面的培训,因而比小规模种植户倾向于应用高效低毒的无公害农药。
3.4稳健性检验
为验证前文评价统防统治对农药施用强度和施用品种影响的准确性,本文尝试通过多种匹配方法检验研究结论的稳健性。笔者具体做法是对不同样本情形的观察值进行核匹配与半径匹配,然后分别计算匹配后样本的ATT值,将其分别与前文各估算结果比对,发现用本文所得到的研究结论不因匹配方法的改变而发生变化:统防统治的推行显著改善了水稻病虫害防治造成的农药残留超标和农业生态环境污染,尤其是在应用高效低毒无公害农药的比例方面;同时,相对于统防统治总体样本的效果,小规模种植农户样本的ATT值更高,说明采纳统防统治对小规模种植的农户作用效果更加显著。
4结论与讨论
统防统治的推行对于提升病虫害防治的环境效应是明显的。一方面,在统一施药时间、统一防治技术和统一施用农药种类的前提下,可以最大限度的发挥病虫害防治的规模效应,病虫害统防统治是农业生产规模经营在这一环节的具体体现。要准确评估统防统治对于减少过量施用农药和滥用高毒农药的作用,就必须剔除内生性对评价结果的干扰,因此,本文采用得分倾向匹配法(PSM)排除内生性的影响。分析结果表明:①统防统治在确保产量不减的情况下,减少了病虫害防治的施药次数,这也印证了小农户在自防自治时,存在过量施用农药现象。同时统防统治也促进了农户应用无公害农药的倾向。②与全体样本相比,采纳统防统治对于规模种植户减少施药次数效果不如全体样本的效果明显,这主要是规模种植户自身的防治技术水平较高的原因,另一方面,统防统治显著促进了规模种植户无公害农药的应用。
所以,无论在施用农药次数,还是应用农药的种类方面,统防统治都显著促进了病虫害规范防治。因此要加大对统防统治项目的财政支持力度,准确地防控病虫害,提高防治效果,不断提升病虫害统防统治覆盖率;重点鼓励小规模种植户采纳病虫害统防统治服务;促进农户土地流转,推动农业生产规模经营。加强对种植专业户的病虫害防治方面的培训和引导,并着力发挥专业大户的示范带头作用,提高统防统治的效率,同时还要依托专业种植大户和农机专业合作社发展植保合作社等统防统治服务组织,促进食品质量安全水平的提升和农业生态环境的保护。
(编辑:刘呈庆)
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Effects of regional pest control adoption on pesticides application
YING Ruiyao1XU Bin2
(1.Jiangsu New Rural Science and Technology Innovation Research Base, Nanjing Agricultural University,
Nanjing Jiangsu 210095, China; 2.School of Business, Linyi University, Linyi Shandong 276000, China)
AbstractExcessive application of pesticides leads to nonpoint source pollution in agriculture. Regional Pest Control program is one of agricultural socialization services. whether it has decreased quantity of pesticides usage and increased the ratio of environmentalfriendly pesticides application is a worthwhile issue to probe into. It is a selfselection problem whether farmers adopt Regional Pest Control program, which brings about endogenous bias in results. Therefore, this paper utilizes seven provinces nationwide rice production data by propensity score matching method (Propensity Score Matching, PSM), excluding the selfselection problem of endogenous influence, to evaluate the difference in species and quantity of pesticides application between Regional Pest Control and dispersed insect control by farmers, that is to say, whether this professional plant protection has achieved good environmental benefits and provided safe food for people. The research results show if endogenous influence is ignored, the effect of Regional Pest Control program on alleviation of abuse of pesticides will be overestimated. The quantity of the pesticide usage has been reduced significantly through implementation of Regional Pest Control program, and the ratio of environmentalfriendly pesticides application has been increased. Smallscale growers who adopt the program work better in alleviation of pesticides abuse than largescale growers. It is therefore recommended to raise the level of fiscal support, strengthen epidemic forecasting, improve the pesticides control and increase the programs coverage. Furthermore, the authority should strengthen the guidance and training of professional pest control, encourage land circulation and raise agricultural appropriate scale of operation.
Key wordsRegional Pest Control program; Propensity Score Matching; pesticides application; endogenous problem; food safety