设施蔬菜种植户节水灌溉技术采用的影响因素研究

谢政璇，穆月英

（中国农业大学经济管理学院，北京 100083）

0 引言

农业水资源高效利用是中国农业发展的重要基础，提高水资源利用率是中国农业急需解决的问题。当前，蔬菜已成为种植规模最大的经济作物，根据《2019年中国统计年鉴》，2018年中国蔬菜总播种面积为2044万hm2，尤其是设施蔬菜已逐渐成为了中国蔬菜供给的主力军，近年来中国设施农业面积迅速扩大，已成为全球设施农业生产大国，面积和产量都位于世界前列[1]在中国水资源短缺的背景下，设施蔬菜节水灌溉技术的推广尤为重要，但设施蔬菜种植户对节水灌溉技术的采用程度还较低，如何加速节水灌溉技术扩散是一个值得研究的问题。

技术采用行为是采用意愿和采用能力共同作用的结果，已有对影响农户技术采用的因素的研究表明，采用意愿受劳动力年龄、受教育年限、社会关系网络、家庭经营特征、抗风险能力、支付能力、心理预期等因素影响[2-5]，农户年龄越高、受教育程度越低、抗风险能力越弱，其对技术的采用倾向越低。社会网络的拓展能显著提升农户绿色生产技术的采用程度，与农技推广人员接触次数越多的农户，越倾向于选择采用新技术[6]。家庭特征中家庭年收入、家庭耐用资产状况、家庭经营规模均影响农户的技术采用[6,7]。资源节约型技术和环境保护型技术的采用行为是渐进的过程，该过程受行为态度影响，依据技术接受模型理论，可将行为态度分解为知觉易用性和知觉有用性，这些决定了农户的行为决策[8-10]。此外政策因素也在技术扩散中起到重要作用，政策支持能够显著的通过推广和示范促进普通农户对节水技术的采用，而政府资金补贴对于农户采用节水技术的带动作用不显著，可能原因是资金支持力度不够[11-12]。

已有文献对农户支付能力的研究较为不足，而当前节水灌溉技术的采用成本超出了中国农户的理性支付能力，导致经营主体采用意愿较高但实际并没有采用，这是阻碍节水灌溉技术扩散的重要原因[13]。有学者采用不同方法对农户节水灌溉技术的支付意愿进行测算[14-15]，均发现农户的支付意愿明显低于市场价格，但当前研究的对象均为传统农户，并未针对设施蔬菜生产主体的支付意愿进行测算。

为准确把握设施蔬菜种植户对于节水灌溉技术的支付能力，本研究以环渤海五省546个设施蔬菜种植户为样本，测算其对节水灌溉技术采用的支付意愿并分析其影响因素，这有利于技术推广政策的制定，推动节水灌溉技术的扩散。

1 农户节水灌溉技术采用率及认知情况

数据来源于课题组织的2019年7月在北京、天津、山东、辽宁、河北五省开展的实地问卷调查。问卷调查的对象全部为设施蔬菜种植户，调查共覆盖了五省市15个区县，39个乡镇，92个村庄，在北京、天津、山东、辽宁、河北五省分别获取样本150、107、86、127、76，在调研中共获样本546，其中有效样本546个，有效率达100%。基于本研究内容，问卷设置中包含设施蔬菜种植户的个人特征信息、设施生产技术的采用及认知情况和对节水灌溉技术的支付意愿。

设施蔬菜种植户对节水灌溉技术采用情况和认知情况如表1所示。

表1 农户对节水灌溉技术的采用及主观认知情况

农户对节水灌溉技术采用率为29.67%，处于较低的水平。在已采用节水灌溉技术的样本中，64.88%的样本对节水灌溉的效果非常满意，总体而言绝大部分采用了节水灌溉技术的种植户对这项技术的满意程度都较高，说明节水灌溉技术的作用效果符合设施蔬菜种植户对技术的预期。种植户对技术的了解程度存在较大差异，有38.10%的样本非常了解节水灌溉技术，这一比例高于实际采用比例，说明尽管有些种植户对节水灌溉技术十分了解，但由于其他因素的限制，导致其实际未采用节水灌溉技术。有1/4的样本对节水灌溉技术的了解程度是较低的，甚至是完全不了解，可见在技术宣传推广上仍有可以进步的空间。关于对样本所在地区水资源短缺程度的认知，仅1/3的样本已经意识到了灌溉水资源的匮乏，约2/3的样本未意识到水资源匮乏的严重性，可见当前设施蔬菜种植户的节水意识和对灌溉水资源的现状认知还有待提高。

2 设施蔬菜种植户对节水灌溉技术的支付意愿

2.1 条件价值评估法

条件价值评估法(CVM,conditional valuation method)也称意愿评价法、全变评估法，最早用于环境价值的评估，它是以经济人追求效用最大化的心理为基础，考察环境资源的经济价值。CVM通过构建假想的市场条件，以问卷调查的形式获知受访者的支付意愿，在个人支付的基础上统计出总体的支付意愿(WTP,willingness to Pay)，由此间接反映环境商品的非使用价值。CVM研究的一般步骤为：首先，创建假想市场，这要求对所评估的商品做尽可能详尽的描述；其次，获得个人对该商品的WTP；最后，估计平均WTP和总WTP。

关于支付意愿WTP的获得，常见的研究模式分为离散式和连续式。离散式即二分式，进一步可分为单边界二分式法和双边界二分式法，单边界二分式法较为简单，即询问者给出一个既定的支付额度，受访者只需回答“愿意”或“不愿意”。双边界二分式法较单边界二分式法复杂，根据受访者对初始额度的态度，继续询问是否接受下一个支付额度，所得出的结果共有4种“接受，接收；接受，拒绝；拒绝，接受；拒绝，拒绝”。连续型模式主要分为投标博弈、开放式和支付卡模式。投标博弈模式通过不断调整支付数额获取被访者的最大支付意愿；开放式直接访问被访者的最大意愿，较为适用于受访者对某种商品熟悉程度较高的情形；支付卡式首先列出一系列的支付额度，让被访者从中选出愿意支付的最大值。不同的模式各有优缺点，二分式的难点在于初始额度的确定，其最终结果很大程度受起始值的影响，支付卡式的难度在于支付额度的范围设置，而开放式的难度在于没有任何参照地让受访者说出支付意愿，在受访者对访问的商品不熟悉时很难给出答案。

节水灌溉技术市场由于受到政策干预导致市场扭曲，在补贴政策影响下的市场价格并不能真实反映农户的支付意愿，同时，尽管在现实中节水灌溉技术相关设施的市场已经存在，但对于农户而言，政府提供的设施不完善，节水灌溉配套设施不完备，导致目前的节水灌溉技术市场与农户期望的购买技术的市场不一致，因此本文对节水灌溉技术支付意愿的研究符合假想市场这一前提条件。节水灌溉技术是环境友好型技术，具有典型的公共物品属性，因此适合采用CVM法获得农户支付意愿。在运用CVM设置问题进行调查时，既可以针对支付意愿(WTP)，也可以针对受偿意愿(WTA,willingness to accept)进行提问。在本研究调查中，若针对支付意愿提问，则问题为“您愿意为投资节水灌溉技术花费多少钱”，支付意愿与实际购买该技术的价差则被当作农户实际承担的额外成本；若针对受偿意愿，则问题为“当接受多高额度的补偿时您才会采用该项技术”，受偿意愿与实际购买该技术的价差则为农户采用节水灌溉技术为社会带来的正外部性。由公共物品理论可知，当农户承担的额外成本被等额补偿时，农户采用节水灌溉技术的外部性被内部化，整个社会达到帕累托最优。

为了使调研更贴近现实，本研究采用的是针对支付意愿的问题设置。综合考虑开放式询价法和封闭式询价法的特点，以及参照已有研究的经验，为了能够得到更准确的支付意愿范围，本研究采用二分选择法CVM对设施蔬菜种植户进行调查。

给定基准支付水平P0，根据受访者的回答结果（“愿意”或“不愿意”）进行下一步的询问，若受访者回答“愿意”，则在基准水平上逐次提高一定的数额，直到受访者回答不愿意或者数额已达到最高支付水平时停止。反之，若受访者回答“不愿意”，则在基本水平上逐次降低一定的数额，直到受访者回答愿意或已达到设定范围内的最低水平时停止。通过这样连续多次的询问，可以得到受访者愿意接受的真实的支付意愿。在采用二分法CVM时，应首先设置一个基准的补偿额度，其他补偿额度以此基准水平为中心向两端同比例增加和减少。为了使结果更加真实可靠，基准水平的选择根据预调研中已采用节水灌溉技术的农户的支付意愿来确定。

2.2 基于CVM的支付意愿测算

通过前述针对支付意愿的二分式CVM法，首先通过预调研中实际采用了节水灌溉技术的农户的平均支付意愿确定问卷设计中的基准支付意愿水平为9000元/hm2，以此为中心向两边等差延展，以1500元为间隔，确定Pmin=0，Pmax=15000，得到统计结果如下表所示。其中样本频数是指最终确定的支付意愿水平为Pi的样本个数，样本频率指该组内样本数量占总样本数的百分比。

由表2可知，设施蔬菜种植户对节水灌溉技术的平均支付意愿为4578.3元/hm2，其中60.99%的受访者对节水灌溉技术的支付意愿低于3000元/hm2，而高于或等于基准支付水平9000元/hm2的受访者仅占全部调查样本的29.39%，其中有5.68%的受访者对节水灌溉技术的支付意愿超过15000元/hm2。总体而言，大部分的样本对节水灌溉技术的支付意愿较低，且明显低于基准支付水平，仅有很少一部分设施蔬菜种植户对节水灌溉技术持有较高的支付意愿。若政府在制定节水灌溉技术补贴标准时，以此为参考，在平均支付意愿水平与基准支付意愿水平之间进行差额补贴，即补贴4421.7元/hm2，设施蔬菜种植户在基准水平上愿意采用节水灌溉技术的比重将能够提高13.92%～20.88%(85.33%-71.61%=13.92%,92.49%-71.61%=20.88%)。

表2 设施蔬菜种植户对节水灌溉技术的支付意愿

3 设施蔬菜种植户支付意愿的影响因素

3.1 Cox比例风险模型

式中，b表示支付水平，X代表影响因素向量，上式的含义是受访者在支付水平为b时受X中包含因素的影响而选择“不愿意”购买某种公共物品或服务的概率。β是影响因素向量X的系数向量。h0(b)代表不受任何其他因素影响时，受访者在支付水平为b时的基线风险概率。将上式两边分别除以h0(b)后取对数得公式(2)。

式中，表示受访者在受到X所代表的影响因素影响时，在支付水平为b时的风险率与基线风险率的比值的对数。当β为负值，则影响因素降低了风险比，即表明在支付水平为b的情况下，受访者愿意购买的可能性增加，影响因素与支付意愿正相关。反之，若β的估计值为正，说明对应的影响因素与支付意愿负相关。另外，风险比与b无关，且b与影响因素之间也不存在相关关系。

3.2 变量的选取

设施蔬菜种植户对节水灌溉技术采用的支付意愿受到多方面因素影响，根据以往研究的经验，影响环境友好型技术采用支付意愿的因素大致可分为个人特征变量、家庭特征变量、经营特征以及社会因素等。

个人特征变量包括生产决策者的年龄(AGE)、性别(MALE)和受教育程度(EDU)，诸多研究结果表明生产决策者的年龄、性别、受教育水平等个人特征显著影响其对技术的支付意愿。

家庭特征变量包括家庭收入(INC)、设施农业收入占家庭总收入的比重(PAI)、家庭劳动力人数(LAB)。家庭收入越高，设施蔬菜种植户对节水灌溉技术的支付能力越强，因此支付意愿更高。设施农业收入占总收入的比重反映了农业在家庭经济中所占的地位，比重越大代表设施蔬菜种植户对农业生产越为重视，因此越倾向于在农业生产中加大投入，所以支付意愿更高。家庭劳动人数越多，表明对设施农业的依赖性越强，因此越倾向于更高的支付意愿。

经营特征包括设施农业的生产规模(SAO)、从事设施生产的年限(YEA)、风险偏好类型(RIS)、设施类型(TOF)。设施农业的生产规模也是反映农业在整个设施蔬菜种植户家庭经济中重要程度的指标，生产规模越大，设施蔬菜种植户对节水灌溉技术的重视程度越高，越倾向于更高的支付意愿。从事设施生产的年限越长设施蔬菜种植户在生产方面就越有经验，这对节水灌溉技术的支付意愿的作用是双向的，经验丰富一方面利于接纳新的技术知识，提高设施蔬菜种植户对节水灌溉技术的感知易用性，从而倾向于更高的支付意愿，但另一方面容易造成思想的保守或对节水灌溉技术的感知有用性低，从而使支付意愿降低。风险偏好类型包括风险厌恶型、风险中性型和风险偏好型，一般来说生产决策者对风险的偏好程度越高，支付意愿越高。设施类型分为温室和大棚，由于两种设施类型在技术上的差别，以及节水灌溉技术对于不同种类设施的适用程度不同，设施类型会影响设施蔬菜种植户对节水灌溉技术的支付意愿。

政策因素指是否有政府补贴(SUB)等。政府补贴使设施蔬菜种植户对节水灌溉技术产生稳定的心理预期，从而使设施蔬菜种植户对节水灌溉技术的支付意愿提高。政府对节水灌溉技术的补贴力度越大，设施蔬菜种植户对节水灌溉技术的支付意愿就会越高。

3.3 回归结果

利用对节水灌溉技术有支付意愿的样本，使用STATA15软件，在通过了共线性检验的基础上，采用稳健的标准误对Cox风险比例模型进行回归分析，得到了如表3所示的回归结果。

表3 Cox风险比例模型回归结果

由表3可知，模型的卡方统计量为42.77，在1%显著水平上通过检验，模型有效且拟合效果良好，因此可以认为模型中的影响因素对因变量支付意愿的解释力强。

4 讨论

4.1 农户个人特征对技术采用的影响

根据Cox风险比例模型回归的结果，对于全部样本，从个人特征来看，经营决策者的年龄对节水灌溉技术支付意愿有显著的影响，且在5%显著水平上负相关，表明对于设施农业经营决策者而言，在其他条件不变的情况下，年龄每减少1岁，愿意投资节水灌溉技术的可能性提高1.04%；受教育水平在1%显著水平上与农户对节水灌溉技术的支付意愿正相关，受教育年限每增加1年，农户愿意投资节水灌溉技术的可能性增加4.35%。以上结果与以往研究的结论一致，人力资本是影响农户技术采用的重要因素，人资资本水平越高，农户对于技术的认知越完善，且对于新技术的学习成本低，感知易用性和感知有用性高，因而越倾向于采用新技术，随着年龄的增加，农户对于技术的采用倾向降低，随着受教育水平的提高，农户对于技术采用的倾向增加[16-19]。性别变量未通过显著性检验，其可能的原因是样本中男性样本占比较大，但回归系数方向与以往研究的结论一致[20]。

4.2 农户家庭特征对技术采用的影响

从家庭特征来看，家庭总收入、蔬菜收入占总收入的比重、从事蔬菜生产的劳动力人数均显著影响支付意愿。家庭总收入与支付意愿正相关，回归结果在1%水平上显著，回归系数表明收入每增加1万元，农户愿意支付的可能性将增加2.34%；设施蔬菜收入占总收入的比例在10%水平上显著为正，回归系数表明设施农业收入占比每增加1个百分点，农户愿意投资节水灌溉技术的可能性增加0.33%；从事设施农业生产的劳动人数在1%上显著正向影响技术采用，其回归系数表明从事设施农业生产的劳动人数每增加一人，农户投资节水灌溉技术的可能性增加12.97%。以往研究的结论也验证了家庭特征对技术采用的影响，家庭收入决定了家庭采用新技术的支付能力，收入结构和家庭农业生产劳动人数反映了家庭对农业生产的重视程度，决定了家庭对于技术的需求，因此，家庭收入越高，农业收入占总收入比重越高，从事蔬菜生产的人数越多，对技术的采用倾向越高[21-25]。

4.3 农户经营特征对技术采用的影响

生产规模、从事设施生产的年限、风险偏好类型、设施类型、政府补贴对设施蔬菜种植户支付意愿的影响未通过显著性检验。但从回归系数方向来看，本研究回归结果与以往研究一致，生产规模、从事设施生产的年限与技术采用倾向正相关，风险偏好与技术采用倾向负相关，表明生产规模越大，从事设施生产的年限越长，农户越倾向于采用技术，而对风险越敏感，对于技术的采用倾向越低。以往研究表明了生产规模、生产经验与农户技术采用意愿正向相关，而风险是阻碍农户技术采用的因素[26-30]。

4.4 政策因素对技术采用的影响

政策补贴对于技术采用的影响未能通过显著性检验，但其回归系数方向与理论分析一致，以往研究表面政策补贴在一定程度上弥足了家庭对于技术采用支付能力的不足，因此政策补贴有利于提高农户的技术采用倾向[31-32]。

5 结论

本文研究结论为，环渤海五省设施蔬菜种植户对节水灌溉技术的采用率低，对节水灌溉技术的认知和支付意愿均有待提高，农户对节水灌溉技术的平均支付意愿仅为4578.3元/hm2，远低于技术采用支付意愿的基准水平。设施蔬菜种植户对节水灌溉技术的支付意愿主要受经营决策者性别、受教育程度、家庭收入、从事设施生产劳动力人数影响。其中受教育程度、家庭收入和从事设施生产劳动人数与农户支付意愿为正相关关系，年龄与农户支付意愿为负相关关系。节水灌溉技术采用成本应由政府和种植户共同承担，提高农户个人素质和收入水平有助于提高农户采用节水灌溉技术的概率，此外还应加强对节水灌溉技术和对水资源现状的宣传，提高农户对节水灌溉技术的了解程度和对水资源匮乏现状的认知。