兼业对农户绿色生产技术采纳行为的影响

柯晶琳

黄冈师范学院商学院，湖北 黄冈 438000

0 引言

近年来，我国粮食产量逐年提高，但在粮食种植过程中使用了大量化肥、农药等化学投入品，导致农业生态环境持续恶化［1］。发展农业不但要考虑资源约束下的粮食供给与需求问题，而且要考虑生态资源的承载能力及生态环境污染问题［2］。因此，转变现有的粗放式生产方式，推广绿色生产技术，已成为今后我国农业可持续发展的重要路径［3-4］。农民是农业生产的实施主体，促进农户采纳绿色生产技术，对于实现农业可持续发展具有重要意义。

随着农业现代化进程的推进，仅从事农业活动的农户比例持续下降，而具有兼业行为的农民占比不断提升，兼业生产逐渐成为农业生产的重要形式［5］。因此，在探索推广农业绿色生产技术时，需要关注农户兼业现象。对于兼业对农户绿色生产技术采纳行为的影响，不同学者有不同的看法。部分学者认为兼业能够提高农户的风险分担能力，提升农户经济价值感知、健康安全和生态安全感知，有助于其采纳绿色生产技术［6-7］。也有学者认为兼业负向影响农户绿色生产技术采纳行为，主要原因是农户兼业会产生收入增加效应和劳动力减损效应，导致农户规避绿色技术存在的风险，降低其采纳绿色技术的意愿［8-9］。

大量学者研究分析了兼业对农户采纳生产技术行为的影响，为该研究奠定了基础。但现有研究主要采用Probit 等模型，忽略了其对兼业选择及绿色生产技术采纳行为同时产生的影响，存在影响作用偏误。鉴于此，笔者基于微观数据，利用倾向得分匹配法构建“反事实”框架，深入揭示兼业对农户绿色生产技术采纳行为的影响。

1 理论分析

绿色生产是新兴的农业生产方式，具有投入成本高、风险较高和对采纳者知识水平要求较高等特性［7］。兼业是指农户家庭劳动力既从事农业生产又从事非农生产的现象。这会导致农户家庭资源禀赋结构发生变化，影响农户绿色生产技术采纳行为。一方面，兼业能够为家庭带来额外的经济收入，提高农户家庭收入水平，使其能够支付采纳绿色生产技术的成本。另一方面，兼业能够增强农户收集、分析信息的能力，增强其对绿色生产技术的正确认知，提高其采纳绿色生产技术的意愿。

诱致性技术变迁理论认为，资源稀缺所引起的要素相对价格的变化会对技术产生诱致变迁作用。随着农户兼业程度的提升，从事农业生产的劳动力数量持续下降且劳动力成本不断增高，有助于其采纳节本增效的农业生产技术。因此，从事兼业活动的农户倾向于采纳绿色生产技术。基于此，笔者提出假说H1，即兼业促进农户采纳绿色生产技术。

2 数据来源与模型设定

2.1 数据来源

该文的研究数据为对湖北省黄冈市、广西壮族自治区贵港市、贵州省毕节市、河南省三门峡市及安徽省宿州市等地农户的实地调查数据。笔者采用多阶段抽样和随机抽样相结合的调查方式及入户访谈的调研方式。调查时，在这5个地级市中先随机选取1个县，在样本县中按照随机原则抽取2～4个乡镇，在样本乡镇按照随机原则抽取1～3个村庄，在每个被抽取的样本乡镇中按照随机原则选取20～35个农户。剔除前后回答不一致、关键信息漏填或不真实等情况，最终获得有效问卷680份。

2.2 变量选择

2.2.1 被解释变量：绿色生产技术采纳行为。笔者根据农业生产实际情况，选择秸秆还田、免耕播种、土壤深松、病虫草害综合防治、有机肥施用、测土配方施肥、轮作和休耕等技术表征绿色生产技术。当农户采纳某一种技术时，赋值为1，反之，赋值为0。利用农户同时采用的绿色生产技术数目作为测量农户采纳行为的标尺，具体见表1。

表1 农户采纳绿色生产技术的描述性统计

2.2.2 核心解释变量：兼业。笔者将农户在除耕种时间之外的就业视为兼业，采用“反事实”框架分析兼业影响绿色生产技术采纳行为的处理效应，故将兼业设置为核心解释变量。当农户有兼业行为时，赋值为1，作为处理组；没有兼业行为时，赋值为0，作为控制组。

2.2.3 控制变量。笔者借鉴赵培芳、柯晶琳等［6，8］的研究，选择同时影响农户兼业和绿色生产技术采纳行为的相关变量（农户的性别、年龄、受教育程度、健康状况，以及家庭劳动力数量、家庭年收入、家庭经营面积、家庭拥有的土地块数、村庄地形）作为控制变量。控制变量定义与描述性统计见表2。

表2 控制变量定义与描述性统计

2.3 研究方法

倾向得分匹配法通过搭建一个反事实假设，能较好地缓解可观测“共同因素”影响导致的系统差异［6］。匹配方法未假设变量间的函数形式，只需要可观测变量保证满足共同区间假设。据此，笔者利用倾向得分匹配法，分析兼业对农户采纳绿色生产技术行为的影响。采用Logit模型计算农户选择兼业的概率值，利用近邻匹配法进行匹配，估算兼业影响农户采纳绿色生产技术的平均处理效应。

首先，构造影响农户采纳绿色生产技术的方程，方程式为

式（1）中：Yi为农户采纳绿色生产技术行为，通过农户采纳绿色生态技术数量进行表征，具体见表1；α为截距项；δ代表兼业影响农户采纳绿色生产技术的效应；Xi代表农户兼业行为，通过农户是否兼业进行表征，具体见表2；β代表控制变量对农户采纳绿色生产技术的影响作用；Zi为其他影响变量，具体见表2；ε代表随机扰动项。

其次，依据农户的个人特征、家庭特征和农业生产特征来估算其兼业的概率。笔者利用Logit 模型计算农户选择兼业的得分值P（Xi），计算方程为

式（2）中：P（Xi=1∣Zi）为既定Zi时农户外出兼业的倾向匹配得分值，基于此匹配处理组和控制组。较好匹配时，具有未兼业样本组和兼业样本组的共同支撑范围较广，即两者重合区域较高。

再次，利用“反事实”框架进行分析时，要求利用匹配后的样本估算未兼业农户兼业时采纳绿色生产技术的平均处理效应ATT，计算公式为

式（3）中，Y1表示兼业时农户采纳绿色生产技术的情况，Y0表示未兼业时农户采纳绿色生产技术的情况。将研究样本限定在兼业（X=1），并测算农户在兼业与未兼业两种状态下的绿色生产技术采纳差异值。现实中，只能观测到每个农户在一种兼业状态下（兼业或未兼业）的绿色生产技术采纳情况。利用PSM 可以在未兼业组中为兼业组匹配一个相近样本，从而计算条件期望差异值。

最后，笔者进行共同支撑域检验，以检验未兼业组和兼业组样本的匹配程度。当匹配情况较好时，共同支撑区域范围较大，重合范围较多，表明损失的样本较少。同时进行平衡性检验，以检验兼业和未兼业组在匹配后变量的差异性是否降低，以检验样本选择偏差是否得到有效校正。

3 结果与分析

3.1 兼业的平均处理效应分析

笔者采用最近邻匹配法（1对1和1对5匹配）进行匹配，估算兼业影响农户采纳绿色生产技术的平均处理效应，结果见表3。利用近邻匹配法1 对1 匹配时，ATT在1%水平上显著。采用近邻匹配法1 对5 匹配时，结果具有一致性，说明模型结果较为稳健。由此可见，兼业能够显著提升农户采纳绿色生产技术的可能性，假设H1得到验证。

表3 兼业的平均处理效应估计结果

3.2 共同支撑域检验

以近邻匹配法（1对5匹配）为例，笔者绘制了匹配前后兼业和未兼业的概率密度函数分布图。如图1 所示，相比匹配前，两组样本进行匹配后的重合区域显著提高，说明未兼业和兼业样本组共同支撑区域较大，具有较高的匹配效果。

图1 匹配前后的概率密度函数分布

3.3 平衡性检验

3.3.1 不同变量在两组间的差异分析。如表4 所示，匹配前农户年龄、健康状况、土地块数等变量的差异在两组中的偏差率较高，而匹配后各变量在两组间的偏差显著下降。P值表明，匹配前部分变量在不同样本组的差异显著，而匹配后差异不显著。

表4 匹配前后变量标准化偏差

3.3.2 检验变量在匹配后的平衡性分析。如表5所示，匹配后，决定系数R2、LR值、均值偏差、中位数偏差相比匹配前显著下降。这表明未兼业组在通过个体特征、家庭特征和农业生产特征与兼业组进行匹配后，部分变量的差异显著下降。匹配后的样本能够有效通过平衡性检验，即进行样本匹配能够降低样本组的个人、家庭资源禀赋和农业生产特征的差异。

表5 匹配前后变量的平衡性检验结果

4 结论与政策启示

笔者采用倾向得分匹配法，构造“反事实”框架，利用农户微观数据，分析了兼业对农户采纳绿色生产技术采纳行为的影响。结果表明，相比未兼业农户，农户具有兼业行为时其采纳绿色生产技术的可能性会显著增强，表明兼业能够显著促进农户采纳绿色生产技术。

基于上述结论，为更好地促进绿色生产技术推广，提高农户的应用积极性，建议采取如下措施。一方面，加强就业摸底，促就业稳就业。推广绿色生产技术时，地方政府应摸清推广地农户劳动力现状和就业情况，做好就业宣传及岗位有效供给工作，为当地农户提供就业保障，使农户在非农时间能够外出兼业。另一方面，因材施教、精准培训。相关部门应根据农户劳动力现状，合理选取绿色生产技术的培训和推广方式，如除现场实地培训和推广外，可以通过短视频等方式推广绿色生产技术，增加受训劳动力数量，从而提高培训质量和农户绿色生产技术的采纳率。