农业机械先进技术采纳行为影响因素研究*

王扬光，叶宗照，孙宜田，王波

(1. 农业农村部农业机械化总站，北京市，100122； 2. 山东省农业机械科学研究院，济南市，250100；3. 北京农业职业学院，北京市，102442)

0 引言

科学技术是第一生产力，是国民经济发展的主要动力。近年来，随着全球新一轮科技革命和产业变革加速，以传统农业机械装备为载体，融合电子、信息、生物、材料、现代制造的总线控制、定位导航、机器视觉、深松监测、精量播种、变量施肥、精准施药、高效喷灌、在线测产、无级变速传动等先进技术取得长足发展[1]。农机装备是转变农业发展方式、提高农村生产力的重要基础，是实施乡村振兴战略的重要支撑。我国农业机械科技创新历来受到国家高度重视，2020年中央1号文件提出“加快大中型、智能化、复合型农业机械研发和应用”，2021年中央1号文件进一步强调要“提高农机装备自主研制能力，支持高端智能、丘陵山区农机装备研发制造”。积极推广应用农业机械先进技术能有效增强装备适应性能、拓展精准作业功能、保障季节性作业可靠性，进而提升我国农业生产的整体水平，加快农业机械化向全程、全面、高质、高效转型升级[2]。

农户作为农业生产和经营的主体，是农业机械先进技术最终采用者，重点研究其采纳行为特征是推动应用先进技术的基本前提[3]。当前，国内学术界对农业技术采纳行为影响因素进行了广泛的研究，如李后建、褚彩虹、谢贤鑫、李福夺、王晓飞等先后分别开展了循环农业技术、环境友好型农业技术、生态耕种技术、绿肥养地技术、测土配方施肥技术、秸秆还田的采纳行为分析[4-8]。在农业机械技术领域，王艳等[9]分析了花生种植户机械化耕作、播种和收获技术采纳行为的影响因素；王全中等[10]以水稻机插秧技术为例，分析了农户机械技术选择的作用机制和影响程度；邹璠等[11]利用江苏、山东、黑龙江三省628农户的调查样本数据,分析不同经济发展水平及自然条件地区农户机械化秸秆还田技术采纳行为与当地政府政策实施情况的现状。纵观已有文献，对农业机械先进技术的采纳行为缺乏研究，因此，本文从农业机械先进技术采纳行为为关注点，系统构建相关指标体系，分析农户采用农业机械先进技术的影响因素，以期引导农户采取积极行为，促进农业机械化持续健康发展。

1 理论分析与模型设定

1.1 理论分析

农户是独立的决策个体，是有限理性的，农户行为在决策过程中受到自身条件、主观认知和外部环境限制，农户决策寻求效用最大化，而不是最优决策[12]，所以农户对农业机械先进技术的选择与采纳应用受到多种因素影响。基于理性小农学派、计划行为理论和技术接受模型，结合以往众多学者对农业技术采纳行为及影响因素的研究[7, 13]，本文将影响中国农户采纳农业机械先进技术的因素归纳为农户个体特征、家庭特征、技术有用性、技术易用性和社会环境五大类要素。其中，农户个体特征是指农户自身天然拥有或后天获得的资源和能力，通过影响农户对技术的认知进而影响行为，主要包括户主性别、年龄、教育水平[14]；家庭特征是指农户的家庭成员及整个家庭所拥有的资源和能力，包括农户的家庭收入状况、经营土地规模和拥有农业机械数量等，家庭特征要素通过影响农户对技术的态度进而决定采纳行为[15]；技术有用性是潜在采纳者相信使用特定先进技术会增加工作效能的程度，属于价值认知要素，是先进技术采纳的根本动机，直接影响行为发生[16]，主要包括提高生产效率、改善工作环境、节约作业成本和保护环境等4个因素；技术易用性是指潜在采纳者采纳特定技术需要付出努力的程度[17]，也属于价值认知要素，一般来说，技术易用性通过影响技术有用性感知而影响行为采纳，主要包括技术可获得性、操作方便性和采纳投入成本；社会环境是指农户采纳先进技术外部的客观条件，主要包政府支持、技术培训、邻里影响等要素，这些要素可以通过改变或调整农户对未来预期而发挥作用[18]。

1.2 模型设定

农户对农业机械先进技术采纳行为分为“采纳”或“未采纳”，属于二分类变量，据此选择二元Logistic模型进行实证分析，并采用最大似然估计法进行参数估计[19]。设y代表农户的先进技术采纳行为，影响y的n个自变量分别为x1，x2，x3，…，xn。二分类Logistic模型的基本形式表示如式(1)所示。

(1)

式中：Pi——第i个农户采纳农业机械先进技术的概率；

yi——第i个农户是否采纳先进技术的观测值；

β0——常数项；

βj——待估参数(j=1，2，3，…，n)；

xij——第i个农户的第j个影响自变量的观测值。

对Pi/(1-Pi)进行对数变换，得到Logistics模型的线性表达式如式(2)所示。

(2)

根据最大似然估计理论，m个农户观测值的似然函数

(3)

对似然函数取自然对数，则Logistics回归模型的对数似然值

(4)

取β1，β2，…，βj，…，βn的估计值，使对数似然函数的值最大。

2 数据来源与样本统计

2.1 数据来源

根据研究目的和理论分析，设计自陈式调查问卷。调查问卷各变量分为3个部分，共计17个题目。第1部分为农户个人特征和家庭特征要素，由农户依据实际情况填写。第2部分为技术有用性、技术易用性和社会环境要素，采用李克特5级量表测量。第3部分为农业机械先进技术采纳情况，调查的农业机械先进技术主要涉及农业机械导航驾驶技术、动力换挡技术、无级变速传动技术、深松监测技术、收获机械在线测产技术，农户采纳其中任一项技术即赋值为1，未采纳赋值为0。

课题组于2020年7—12月份开展了实地问卷调查，调查依据随机抽样的原则选取样本农户。调查共发放问卷380份，删除无效问卷、关键变量缺失等问卷后,最终得到有效问卷339份，有效率89.2%。所调研样本涉及天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、江苏、浙江、安徽、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、重庆、四川、陕西和甘肃等21个省(直辖市、自治区)，覆盖了我国大部分区域，样本总体分布广泛均匀，具有很好的代表性。样本变量说明及描述性统计如表1所示。对样本数据进行信度和效度检验发现，整体的Cronbach’sAlpha系数值0.732>0.6，KMO值0.785>0.6，Bartlett球型检验的显著性水平sig<0.001，说明问卷设计合理、数据具有良好的信效度。

表1 变量说明与描述性统计Tab. 1 Description and statistics of variable

2.2 样本描述

在有效问卷中(表2)，受访农户男性占比77.88%，女性占比22.12%。受访农户年龄总体偏大，61岁及以上的农户占比32.74%。受访农户文化水平普遍不高，大专及以上从业人员仅占15.04%。45.72%农户稳定耕种土地面积在6.7～33.33 hm2，符合家庭农场适度规模经营最佳效益面积[20]。受访农户家庭年收入20万元以上的占比达48.67%，接近受访农户的50%，反映我国农村农民收入整体不断提高。家庭拥有农业机械数量主要集中在5～20台套，合计占比为67.26%。总体而言，样本农户的个人特征和家庭特征与我国农村情况较为一致。

表2 样本农户信息统计Tab. 2 Information statistics of sample farmers

(续表)

3 计量检验与结果分析

3.1 计量检验

为保证回归结果有效，自变量之间不能存在多重共线性。研究采用容忍度指标(TOL)和方差膨胀因子(VIF)检验各项解释变量之间是否存在多重共线性问题。一般认为，方差膨胀因子(VIF)数值越大，变量间共线性越加严重，当00.1，方差膨胀因子数值在1.072至1.705之间(表3)，说明模型变量间不存在多重共线性，无需剔除或调整变量。

表3 多重共线性检验Tab. 3 Multi-colinearity test

3.2 估计结果

运用SPSS22.0对模型数据进行Logistics回归分析，结果如表4所示。可以看出：样本模型的Hosmer and Lemeshow显著性为0.777，大于0.05，Omnibus检验显著性水平<0.01，可见模型的整体拟合效果良好，自变量能够较好解释农户对农业机械先进技术采纳行为。此外，模型的-2log likelihood为196.882，Cox-SnellR2和NagelkerkeR2统计量的值分别为0.540和0.727，表明模型整体有效。模型的整体预测正确率为88.2%，表明模型预测能力较强。

3.3 结果分析

在模型中，回归系数的显著性检验采用Wald检验法进行。在分析的16个自变量中有9个自变量在10%显著性水平下显著(表4)，说明这些因素是影响农户采纳农业机械先进技术的关键因素，具体分析如下。

3.3.1 农户个人特征

农户性别和年龄没有通过显著性检验，对采纳农业机械先进技术没有显著影响。受教育水平在10%的水平上显著，回归系数为0.516。这说明，农户受教育水平与农户采用先进技术呈正相关关系，对农户行为决策有着很大的正向影响。在其他条件不变的情况下，受教育年限越长的农户更愿意采用农业机械先进技术，可能的原因是随着受教育年限的增长，户主的知识水平逐渐提高，使用先进技术的自信能力强，更容易接受新技术并能较快掌握。

3.3.2 农户家庭特征

农户家庭收入在1%的水平上显著,回归系数为0.857，说明与农户采用先进技术呈高度正相关关系。当前，农业机械是农户最重要的生产工具和资产投入，农户家庭收入越高，购买力越强，购买先进技术的农机产品的可能性就越高。农业机械数量对农户采用先进技术在10%的水平上显著，回归系数为-0.411，说明与农户采纳先进技术一定的存在负相关，与预期假设不一致。农机数量多，能较好的满足不同农作物、不同作业模式的需求，降低了购买农机产品的需求，且农机数量较多致使设备重置和资金占用，进而也会影响农户放弃采纳购置先进设备和技术。

3.3.3 技术有用性

提高工作效率和改善工作环境两个变量分别在5%和1%的水平上通过正向显著性检验，回归系数分别为0.678和0.729。随着农业(农机)社会化服务快速推进，农机作业服务给农户带来非常可观的经济效益，当农户认知先进技术能提高作业效率，增加经济收入时，采纳的意愿和行为就会显著增加。农业机械化发展使农民从繁重的劳动中解放出来，但是相比其他行业，农业生产工作环境依然很差，劳动强度依然很大，农民对体面工作和生活的向往成为采纳先进技术的有效动力。

3.3.4 技术易用性

技术可获得性和操作方便性两个变量分别在10%和5%的水平上通过正向显著性检验，回归系数分别为0.511和0.552。全面准确了解先进技术并能便捷获取先进技术是农户从意愿决策到最终实施的前提和基础。农户越容易获得先进技术的相关信息和该项技术，采纳此技术的可能性越大；反之，如果先进技术获取难度较大，就会形成农户对先进技术的认知壁垒，从而降低农户对先进技术的采纳信心。统计数据显示，农户整体年龄较大、文化水平不高，对先进技术接受掌握能力受到限制，在面对先进技术首先考虑的是是否能较快且容易地掌握，因此基于视窗化界面、傻瓜式操作的先进技术更容易让农户采纳接收。

3.3.5 社会环境

政府支持和邻里影响两个变量分别在1%和5%的水平上通过正向显著性检验，回归系数分别为0.990和0.607。政府支持，比如农业机械先进技术累加补贴、报废更新补贴、农机化补短板专项等，降低了农户投入成本，分担了先进技术采纳风险，从而促进了对先进技术的采纳。同时采纳政府支持的技术往往能够得到政策保障，在农机社会化服务中占得优势，以便将来更好地发展。整体上讲，农户获取农业机械先进技术信息的途径还是比较有限的，而亲朋好友是获得信息的重要途径之一。农户与他人交流较多，会形成较强的认同感，别人使用农业机械先进技术的效果将产生强大的生产联动力和示范作用，从而提高农户采纳先进技术的意愿和行为。

表4 Logistics回归模型的估计结果Tab. 4 Estimation results of Logistics regression model

4 结论与建议

4.1 研究结论

本文基于21个省(市、区)339份农户调查数据，利用描述性统计和logistic回归分析，结果表明：农机从业人员年龄偏大，教育水平不高，经营土地规模适度；农户教育水平、家庭收入、提高工作效率、改善工作环境、可获得性、操作方便性、政府支持和邻里影响8个因素对农户采纳农业机械先进技术具有显著正向影响，其中农户家庭收入、改善工作环境和政策支持在1%水平上显著，回归系数分别为0.857、0.729、0.990，提高生产效率、操作方便性和邻里影响在5%水平上显著，回归系数分别为0.678、0.552、0.607，教育水平和可获得性在10%水平上显著，回归系数分别为0.516、0.511；农业机械数量对农户采纳农业机械先进技术在10%水平上具有显著负向作用，回归系数为-0.411。

4.2 政策建议

基于以上分析，农户采纳农业机械先进技术受到多种因素共同影响。为促进农业机械先进技术推广应用，提出如下政策建议。

4.2.1 加强人才培养，建设高素质队伍

一是加强农村基础教育，继续推进高素质职业农民学历提升教育工作，提高广大农民知识水平，使其成为有文化、懂农机、善操作、精钻研的新型职业农机从业者；二是支持引导大中专毕业生、退伍军人、科技人员返乡下乡开展农机化生产服务，打造懂农业、爱农村、爱农民的一线农机人才队伍。

4.2.2 加强宣传推广，提升先进技术的认知水平

通过报刊、网络、广播、电视、宣传手册、知识讲座、试验示范等多种形式，广泛开展农业机械先进技术的宣传推介，让广大农户了解先进技术及其优势，拓宽农户获取先进技术知识信息的途径，降低知识信息获取难度。组织广大农户参加农业机械先进技术生产现场演示，交流分享先进技术，发挥示范带动作用。

4.2.3 加大支持力度，提供良好外部环境

建立健全农业机械先进技术推广体系和政策制度，对于采纳先进技术的农户给予资金补助和全面技术指导服务。注重政策支持的稳定性、持续性和简明性，使农民可以更好地理解并作出行为响应，在具体实施中要注意因地制宜，不断优化政策效果。