不同属性技术农户行为选择差异分析*——以安徽四大名茶种植户为例

张红艳，张藕香

(安徽农业大学 经济管理学院，安徽 合肥 230036)

在农业转型发展的今天，农业的提质增效在很大程度上依赖于现代农业技术。然而，技术选择行为是一个包含技术认知、技术潜在需求、技术采用在内的多阶段、连续性决策过程，受众多因素的影响，其中技术属性因素的影响尤为关键[1]。茶叶通常生长在山区或深山区，是典型的劳动密集型产业,农户的技术选择行为除了与其他农产品有相似之处外，还有其自身特征。尤其是在当前茶业用工极度稀缺的情况下，不同的属性技术对劳动力的需求不同，因而农户的技术选择行为也不同。因此，分析不同属性技术农户的行为选择差异，有利于推动对劳动力依赖程度较高的茶业转型发展，提高技术推广和使用效率，促进农业高质量发展。

一、技术选择行为相关研究综述

诱致性技术创新理论认为，农户比较倾向于选择稀缺资源节约型技术[2]。在当前农业用工极度短缺的背景下，农户更倾向于选择劳动节约型技术[3]。即便是劳动节约型技术，不同技术属性农户的行为选择差异也很大，出现很强的异质性偏向[4]。归纳起来，大致可以分为三类：第一类是新品种技术，属于“增劳—增资—增险型”技术，研究者认为，在劳动力充足的情况下，增加资金投入会正向影响其技术选择，而增加风险会抑制技术选择[5-7]；第二类是机械作业技术，属于“节劳—增资—控险型”技术，在农业劳动力日益稀缺的背景下，农户更偏向于选择增加资本投入的机械作业技术，通过机械作业减少对产出的风险不确定性[8-10]；第三类是绿色技术，属于“增劳—稳资—控险型”技术，在劳动力不受约束的情况下，厌恶风险的农户更倾向于选择附加值较高的绿色耕作方式，如施用有机肥[11-12]。不同类型的农户技术选择偏好不同，风险规避型农户新技术采纳意愿较低，农户兼业程度越高越偏向于采用机械作业型技术[13-14]；家庭收入主要来源于农业的纯农户更倾向于选择新技术[15]，加入合作社的农户因能获得各种技术指导与服务而更愿意采纳新技术[16-17]。此外，户主的年龄与新技术的运用成负向关系[18]，文化程度对农户技术选择行为的影响并未得到一致的结论[19][20]81。

现有文献已对农户的技术选择行为进行了诸多探讨，但对农户技术属性的行为特征研究更多的局限于单一维度，不利于我们全面把握农户的行为特征，从而影响新技术的推广和使用效率；在有限的农户技术属性行为特征研究中，并未对农户除禀赋约束(资本、劳动力、风险偏好)之外的其他特征因素做出合理解释；且已有研究大多是集中在主粮生产，如小麦、水稻等主粮作物，缺乏对像茶叶这类经济作物农户行为的深入研究。安徽是全国重要的产茶省份，全国十大名茶安徽独占其四。因此，本文利用安徽四大名茶(黄山毛峰、太平猴魁、祁门红茶、六安瓜片)主产地361户茶叶种植户的抽样调查数据，运用Logistic模型，在考虑农户禀赋特征差异的基础上，从多个维度对不同属性(劳动力、资本、风险偏好)技术的农户选择行为进行分析。

二、农户技术选择行为模型

由于不同农户的禀赋特征差异较大，技术决策过程中会产生不同的风险预期。对农户而言，在进行农业生产投入或选用新技术时，首先会考虑资本(K)和劳动力(L)两个因素，在此基础上还会考虑由新技术使用带来的风险，因此，技术选择行为的决策过程中会受到风险偏好的影响，用风险指数(Φ)来表示。假设农户采用新技术之后，农产品的价格会随着技术投入与产出效率等因素发生变化，这样，可将模型设定为：

Pg(k,l)e(Z)φ-(r0+r1)A≥

P0f(k,l)-r0A

(1)

式中，P表示农户采用某种新技术之后的农产品新价格，P0表示农户未采用新技术的农产品价格，g(k,l)表示农户采用新技术后的生产函数，f(k,l)表示农户未采用新技术的生产函数，e(Z)表示劳动力禀赋、资本禀赋、外部环境特征等影响农户技术选择行为的一组变量。r0是表示农户未采用新技术的平均每单位投入成本，r1表示采用不同属性新技术之后的平均每单位新增成本。A是表示农户经营的土地面积,Φ是表示农户的个人风险偏好指数。

(1)式中的农产品价格、生产函数、平均每单位投入成本都是外生的。因此，不同农户主体进行某种技术选择决策时，假设

其中，c0、c1均为常数。(1)式可以表示为：

e(Z)φ≥c0+c1A

(2)

当农户考虑是否采用某种属性新技术时，只要e(Z)Φ-c1A≥c0，农户就会选择采用此技术；反之，则不会选择该技术。农户主体在进行技术决策过程中，除了会受到劳动力禀赋、资本禀赋、风险偏好等因素的影响外，还会受到其自身的个人特征、家庭特征、外部环境特征等因素的综合影响。因此，农户技术选择行为的计量模型可表示为：

(3)

(3)式中被解释变量Teni表示农户i对技术n的选择行为，Xi表示影响农户技术选择行为的禀赋特征，即劳动力禀赋、资本禀赋、风险偏好等因素；Ri表示一组特征变量，即影响农户技术选择的个人特征、家庭特征、外部环境特征等因素；αi和βi分别表示禀赋特征和特征变量的回归系数，εi是表示随机扰动项。

为了便于分析，本文将技术选择行为用二分类变量表示。因此，本文利用Logistic二元选择模型，在考虑农户禀赋特征差异的基础上，对农户技术选择行为进行实证分析。具体模型形式如下：

(4)

根据(4)式，可以得到：

(5)

式中，yi是表示农户选择第i种技术行为，Pi是表示农户选择第i种技术的概率。

三、数据来源与变量选取

(一)数据来源

课题组于2018年对安徽四大名茶主产区的农户进行了实地调查，获得有效样本361份，样本地区分布情况见表1。

表1 样本地区分布

由于技术属性特征不同，农户的技术选择行为也不同；技术属性特征的形成取决于多种因素。首先，对于新品种技术，农户需要投入更多时间学习、探索和管理，对劳动力需求增加；种植新品种的主要目的为了增加收益，但产出风险增加了，具有明显的“增劳—增资—增险”特征。其次，农户使用机械作业比手工劳作效率更高，减少了因用工短缺带来的产出风险，但购买机械需要投入更多资本，具有明显的“节劳—增资—控险”特征。第三，由于四大名茶主产区政府正在力推茶园管理绿色“双替代”，即以有机肥替代化肥、物理防控替代化学农药，因而，政府补贴可减少农户施用有机肥的资本投入，但是需要增加劳动力的投入，具有明显的“增劳—稳资—控险”特征。因而本文将上述技术属性特征归纳为三种类型：一是“增劳—增资—增险型”技术，二是“节劳—增资—控险型”技术，三是“增劳—稳资—控险型”技术。

表2给出了不同属性技术农户选择行为。从表中可以看出，在三种属性技术的行为选择中，占比最高的是“增劳—稳资—控险型”技术，占总样本比例为83.65%。其次是“节劳—增资—控险型”技术，其中选择机械修剪技术的农户占比达55.96%，选择机械制茶技术的农户占39.34%，可能是修剪机械价格较低而制茶机械价格较高的原因；选择机械翻耕的农户仅占3.32%，可能是茶叶主要产于山区或深山区，机械翻耕存在较大困难的原因；选择机械采摘技术的农户比例最低，只有1.67%，这是因为茶叶不同其他农作物，制茶对原料茶的外形要求较高，尤其是品牌茶，因而对机械采摘的依赖程度较低。在三类技术中，用新品种表示的“增劳—增资—增险型”技术在总样本中的比例最低，为54.02%，仅相当于“节劳—增资—控险型”技术中的机械修剪技术占比，这是因为新品种是政府主导鼓励推行的，预期收益较高，但农户认知程度不高，因而推广成效有待提高。

表2 不同属性技术选择

(二)变量选择

由于机械翻耕技术、机械采摘技术的推广成效并不明显，不足样本总量的5%。因此，本文用种植新品种作为“增劳—增资—增险“型技术的代理变量，用机械修剪和机械制茶作为“节劳—增资—控险型”技术的代理变量，用施用有机肥作为“增劳—稳资—控险型”技术的代理变量。这样，最终选取是否种植新品种、是否采用机械修剪、是否机械制茶以及是否施用有机肥四个二分类变量作为被解释变量，其中是=1，否=0。将劳动力禀赋、资本禀赋、风险偏好作为解释变量，将个人特征、家庭特征、外部环境特征等因素作为控制变量，对农户的行为选择及其差异进行实证分析。

劳动力禀赋指标以专门做茶人数占家庭劳动力的比重表示。通常专门做茶人数占比越高，劳动力相对土地的稀缺程度越低；兼业程度越高，劳动力相对土地的稀缺程度越高。资本禀赋指标以茶叶收入占家庭总收入比重变量表示。茶叶收入占比大小体现了农户对茶叶收入的依赖程度，通常茶叶收入占比越大，农户越愿意投入较多资本；反之，非农收入占比越大，茶叶收入在家庭总收入中的弱化现象越严重，因而资本投入的机会成本越大，农户资本投入意愿越低。风险偏好指标以农户参加农业保险的意愿表示。有研究认为风险厌恶程度高的农户更愿意参加契约农业[20]74，更愿意参加农业保险。农户个人特征以年龄、性别、文化程度以及是否村干部等变量表示。家庭特征以经营茶园面积变量表示。外部环境特征以技术人员指导和加入合作社等变量表示(见表3)。

表3 各变量统计性描述

四、实证结果分析

利用Stata14.0软件对上述模型进行模拟，按劳动力属性、资本属性和风险属性类别报告实证结果。从回归结果来看，除了因变量为机械修剪模型未通过检验，其他模型的拟合优度、似然比检验结果均在1%的显著性水平上通过了检验，表明模型整体拟合效果比较理想，自变量对因变量有较强的解释能力。机械修剪模型未通过检验，可能的原因是修剪茶叶的机械价值不高，大体在200元左右，一般农户都能接受。

(一)禀赋特征影响的实证结果

劳动力禀赋对农户技术行为选择的影响在1%的显著性水平上通过了检验，且专门做茶劳动力比重变量在增劳型技术模型中的影响存在差异，其中，专门做茶劳动力占比变量对新品种技术采用具有正向影响，而其对施用有机肥影响不显著。可能的原因是，新品种的种植过程需要农户投入更多时间学习、探索和管理，对人力资本需求较高；而有机肥施用的过程仅需要较多的体力型劳动力，对劳动力约束不高，再加上近年来政府极力倡导环境友好型技术。理论上来讲，劳动力禀赋应对节劳型机械制茶技术的影响为负，但回归结果并未通过检验，可能的原因是，专门做茶劳动力占比主要影响的是农户制茶的机械化程度。调查显示，由于加工工艺的原因，大多数农户基本上选择半手工半机械的制茶方式，手工制茶劳动力占比越高，机械化程度越低。具体回归结果见表4。

表4 不同劳动力属性技术选择影响因素回归结果

注：*、**和***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著，括号内为z值

资本禀赋对农户技术选择行为的影响在1%的显著性水平上通过了检验(见表5)，且茶叶收入占家庭总收入比重变量在增资型技术模型中的影响存在差异，其中，茶叶收入占比变量对机械制茶技术选择行为存在正向影响，而对新品种技术选择影响不显著。可能的原因是，新品种比制茶机械资本投入要少，同时存在政府补贴效应，因此，资本禀赋的影响不显著。可能是参加农业保险变量对农户施用有机肥负向影响较高的缘故。

表5 不同资本属性技术选择影响因素回归结果

注：*、**和***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著，括号内为z值；控制变量估计结果省略，具体见表4

表6 不同风险偏好属性技术选择影响因素回归结果

注：*、**和***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著，括号内为z值；控制变量估计结果省略，具体见表4

风险偏好对农户技术行为选择的影响在1%的显著性水平上通过了检验(见表6)，其中，风险偏好在控险型技术模型中通过了检验，即参加农业保险变量对机械制茶技术和施用有机肥存在负向影响。可能的原因是机械制茶需要较多的资本投入，风险较大，从而会减少农户对制茶机械的投入，甚至直接选择鲜叶交易。其次，调查显示，与有机肥相比，农户更倾向于施用效果更明显的化肥，另一方面，有机肥施用过程需要更多的劳动力投入，在劳动力机会成本越来越高的情况下，农户会减少对有机肥的施用。再次，风险偏好型农户更倾向于选择风险较高的新品种技术，但本文的回归结果不显著，这是由于风险偏好的影响主要取决于茶园规模的大小，通常茶园规模越大承担的损失风险越大。

上述分析表明，在三类禀赋特征中，风险偏好对不同属性技术农户选择行为影响更显著。由于目前我国要素市场资源配置效率不断提高，要素自由流动带来劳动力禀赋和资本禀赋的约束能力不断减弱，而农户的风险偏好很难改变，所以三者的禀赋特征存在明显差异。

(二)特征变量影响的实证结果

在众多的因素中，不仅禀赋特征对农户行为选择的影响有较大差异，其他特征因素对农户的行为选择也有一定的差异。为了便于说明，分别用模型Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ分别代表“增劳—增资—增险型”“节劳—增资—控险型”“增劳—稳资—控险型”技术的回归结果。从表中可以看出，三个模型的似然比检验结果均在1%的显著性水平上通过了检验，说明模型整体拟合效果比较理想。

在模型Ⅰ中，用茶园规模和加入合作社两个变量表示的家庭特征和外部环境特征在1%的显著性水平上通过了检验，且是负向影响。说明茶园规模越大，农户种植新品种承担的产出风险越大，越不愿意种植新品种；合作社采用农资统购统销的管理制度，制约了合作社社员选择新品种的空间。其他特征变量对农户新品种技术选择影响不显著，说明这些因素对新品种技术应用的制约作用比较有限。

在模型Ⅱ中，用年龄变量表示的个人特征通过了1%的显著性水平检验，用参加合作社变量表示的外部环境特征通过了5%的显著性水平检验，并且二者均为负向影响。说明农户年龄越大，传统制茶经验越丰富，采用新技术制茶的意愿越小；农户加入合作社，大多将茶叶鲜叶直接卖给合作社，从而减少自身因劳动力不足和机械成本过高而造成的问题，因此影响了农户选择机械制茶的积极性。

在模型Ⅲ中，用有技术人员指导变量表示的外部环境特征在5%的显著性水平上通过了检验，且是正向影响。说明有技术人员指导的农户施用有机肥，能够提高增肥效用，降低无效劳动。加入合作社变量在5%的显著性水平上通过了检验，且是负向影响，可能是合作社统一提供农资，导致其成员施用有机肥的自由度受到限制的缘故。具体结果见表7。

表7 不同属性技术选择行为影响因素回归结果

注：*、**和***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著，括号内为z值

上述分析表明，在众多的特征因素中，仅有用加入合作社表示的外部环境特征变量在三个模型中都通过了检验，且影响方向为负，说明在我国农业转型发展的今天，合作社在实现小农户和现代农业有机衔接方面作用显著，但由于传统农户思想意识保守，不能与时俱进，对新技术的应用较慢，从而削弱了合作社的带动作用。

五、结论与启示

实现农业高质量发展在很大程度上依赖于对传统农业的改造，对新技术的应用。研究发现，在禀赋特征中，风险偏好对农户技术选择行为影响最显著，但是风险偏好一旦形成很难改变，需要通过福利性政策来降低农户的风险厌恶程度；劳动力禀赋对增劳型技术的影响主要取决于劳动力需求类型，其中对人力资本需求较高的新品种技术影响显著，对体力型劳动力需求较高的有机肥施用技术影响不显著，且对节劳型技术影响不显著，说明农业用工短缺对不同类型的技术影响程度不同，农户可以通过增资来节劳或者雇佣闲置劳动力来转嫁劳动力不足带来的影响；资本禀赋对增资型技术影响主要取决于技术类型，其中对资本密集型的机械制茶技术影响显著，而对劳动密集型的新品种技术影响不显著，说明农户可以通过选择性技术来规避禀赋稀缺带来的影响。此外，合作社变量在众多的特征因素中，是唯一在三个模型中均通过显著性检验的变量，并且影响方向为负，说明合作社在技术推广方面并未发挥实质性的作用，在某种程度上可能还制约了农户的行为选择。

因此，要实现农业高质量发展，政府必须采取措施加大对新技术的推广与应用。第一，以乡村振兴战略为契机，加大财政投入和对涉农资金的整合，将对产业的振兴和对农业的支持覆盖到传统特色农业，增加对小众化特色农业的政策支持和福利补贴，包括购买小型特色农机补贴、保险补贴等服务性补贴，间接补偿农户生产经营风险损失，降低农户风险厌恶程度。第二，促进农业生产要素的自由流动，提高农业资源的配置效率，引导农户利用自身的比较优势规避因资源要素稀缺和禀赋特征不足带来的技术推广与应用困境，根据技术需求类型采用选择性技术转嫁新技术应用带来的风险。第三，加大农业基础设施投入和农村公共服务供给，改善农业生产条件和人居环境，确保本土人才“稳得住”、引进人才“留得下”；拓宽农业融资渠道，加大涉农银行农村网点的覆盖，满足不同类型农户新技术运用的资金需求。第四，利用新修订的农民专业合作社法，推进合作社高质量发展，以合作社为载体，以合作社带头人为引领，推进农业新技术成果的转化和应用；加大高校和科研机构对合作社的技术指导和服务，强化合作社带头人培训，发挥合作社在新技术推广和应用中的正向作用，实现农业高质量发展，推动小农户与现代农业发展有机衔接。