華春林，張燦強(qiáng)

（1.西南科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院/四川循環(huán)經(jīng)濟(jì)研究中心，四川 綿陽　621010；2.農(nóng)業(yè)部農(nóng)村經(jīng)濟(jì)研究中心，北京　100810）

多維社會(huì)資本視角下農(nóng)戶對(duì)農(nóng)業(yè)面源污染治理機(jī)制的響應(yīng)意愿研究

華春林1，張燦強(qiáng)2

（1.西南科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院/四川循環(huán)經(jīng)濟(jì)研究中心，四川 綿陽621010；2.農(nóng)業(yè)部農(nóng)村經(jīng)濟(jì)研究中心，北京100810）

基于四川省實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)，運(yùn)用因子分析法將農(nóng)戶社會(huì)資本以社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、社會(huì)聲望、社會(huì)信任、社會(huì)參與4個(gè)維度表征，針對(duì)農(nóng)業(yè)面源污染治理中政府監(jiān)管機(jī)制、市場機(jī)制以及教育引導(dǎo)機(jī)制的農(nóng)戶響應(yīng)意愿，構(gòu)建Multi-variate Probit模型，分析多維度社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶響應(yīng)意愿的影響。結(jié)果表明，社會(huì)資本不同維度對(duì)農(nóng)戶的響應(yīng)意愿有顯著積極影響，在構(gòu)建和實(shí)施農(nóng)業(yè)面源污染治理機(jī)制時(shí)，應(yīng)重視對(duì)農(nóng)戶社會(huì)資本的利用。

農(nóng)業(yè)面源污染；治理機(jī)制；社會(huì)資本；農(nóng)戶響應(yīng)意愿；Multi-variate Probit模型

華春林，張燦強(qiáng).多維社會(huì)資本視角下農(nóng)戶對(duì)農(nóng)業(yè)面源污染治理機(jī)制的響應(yīng)意愿研究［J］.廣東農(nóng)業(yè)科學(xué)，2016，43（9）：159-169.

根據(jù)OECD的分類，環(huán)境治理機(jī)制一般分為命令控制型、經(jīng)濟(jì)激勵(lì)型和勸說教育型三大類。我國現(xiàn)有農(nóng)業(yè)面源污染治理措施主要有強(qiáng)制執(zhí)行的法律與行政法規(guī)、調(diào)節(jié)市場行為的補(bǔ)貼以及面向農(nóng)戶等各類主體的教育培訓(xùn)。不同治理機(jī)制的目標(biāo)是有差異的，政府監(jiān)管機(jī)制重在制定規(guī)范，約束和限制污染行為的發(fā)展；市場機(jī)制在于調(diào)節(jié)資源，激勵(lì)追求利潤最大化的污染行為轉(zhuǎn)換；教育引導(dǎo)機(jī)制旨在信息傳播和文化培養(yǎng)，引導(dǎo)污染行為的正確實(shí)施。政府監(jiān)管治理政策能在較短時(shí)間內(nèi)強(qiáng)制減少污染排放，但不能以最低成本減少污染排放，且缺乏可持續(xù)性［1-2］；另外，一定時(shí)空范圍內(nèi)，農(nóng)戶難以理解“理性施肥”的引導(dǎo)政策，導(dǎo)致現(xiàn)有法律法規(guī)難以發(fā)揮治污作用。農(nóng)業(yè)面源污染治理的市場機(jī)制包括多方面的經(jīng)濟(jì)調(diào)節(jié)措施，主要有補(bǔ)貼、污染稅費(fèi)、污染權(quán)交易等，有學(xué)者建議我國實(shí)行農(nóng)業(yè)可持續(xù)性環(huán)保型補(bǔ)貼政策，如王曉燕等［3］以北京市密云縣為例，估算了補(bǔ)貼農(nóng)戶環(huán)保行為的額度。污染稅費(fèi)方面，眾多學(xué)者進(jìn)行了理論探討，如化肥投入稅與責(zé)任制結(jié)合手段、污染排放和環(huán)境稅收、污染排放和產(chǎn)出稅收、化肥投入和環(huán)境稅收、土地使用稅和化肥投入稅等。近年來，更多學(xué)者將這些理論應(yīng)用于實(shí)踐數(shù)據(jù)檢驗(yàn)。向平安等［4］以洞庭湖區(qū)為例，認(rèn)為征收氮肥稅雖然會(huì)增加農(nóng)民支出，但能帶來更多社會(huì)凈效益；原毅軍等［5］通過分析我國2004年31個(gè)省市數(shù)據(jù)指出，環(huán)保產(chǎn)業(yè)的利潤最大時(shí)污染稅能幫助實(shí)現(xiàn)社會(huì)福利最優(yōu)的博弈均衡。但污染權(quán)交易由于需要維護(hù)污染許可和建立多個(gè)交易市場，交易成本巨大。農(nóng)業(yè)面源污染的治理必須從源頭開始，而教育引導(dǎo)是源頭治理的重要手段。國內(nèi)外學(xué)者研究了教育培訓(xùn)與農(nóng)業(yè)面源污染之間的定量或定性關(guān)系，汪厚安等［6］指出畜禽養(yǎng)殖廢棄物及農(nóng)膜污染量均與參加農(nóng)業(yè)專業(yè)培訓(xùn)均呈負(fù)相關(guān)；還有學(xué)者從農(nóng)戶視角考察教育引導(dǎo)機(jī)制的實(shí)施效果，研究結(jié)果表明農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)可以有效地減少農(nóng)戶化肥施用［7-8］。

從已有文獻(xiàn)可以看出，由于農(nóng)業(yè)面源污染及我國農(nóng)戶獨(dú)有特征，在單獨(dú)實(shí)施某種治理機(jī)制的情況下，難以達(dá)到減少農(nóng)業(yè)面源污染的目的。也就是說，實(shí)施單一治理機(jī)制已經(jīng)無法滿足改善我國農(nóng)業(yè)面源污染的需求。另外，農(nóng)戶不當(dāng)?shù)纳a(chǎn)行為是造成農(nóng)業(yè)面源污染的直接原因，農(nóng)戶在政策、市場及社會(huì)文化等因素的約束或激勵(lì)下制定生產(chǎn)決策。農(nóng)戶是農(nóng)業(yè)面源污染治理的主體，在治理污染過程中考慮農(nóng)戶對(duì)不同治理機(jī)制的響應(yīng)態(tài)度，是保障治理機(jī)制有效實(shí)施的必要舉措。在數(shù)據(jù)收集過程中，我們發(fā)現(xiàn)，許多農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策過程中（如化肥購買及施用數(shù)量、是否參與培訓(xùn)班等）會(huì)考慮或觀察親戚朋友以及周圍人的決策，在具有“地緣社會(huì)”和“親緣社會(huì)”典型特點(diǎn)的農(nóng)村，農(nóng)戶社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶的行為有重要影響。

本研究從農(nóng)戶多維度社會(huì)資本視角出發(fā)，分析農(nóng)戶對(duì)農(nóng)業(yè)面源污染治理政府監(jiān)管、市場及教育引導(dǎo)機(jī)制的響應(yīng)意愿，可為制定約束、激勵(lì)和引導(dǎo)并舉的農(nóng)業(yè)面源污染治理機(jī)制提供有效的理論及政策依據(jù)。首先，在相關(guān)文獻(xiàn)梳理基礎(chǔ)之上，選定農(nóng)戶社會(huì)資本變量；然后，利用四川省3種不同地形區(qū)域447農(nóng)戶的調(diào)查數(shù)據(jù)，采用探索性因子分析法歸納農(nóng)戶社會(huì)資本的不同維度；接著，構(gòu)建Multi-variate probit（MVP）計(jì)量模型分析不同維度社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶治理機(jī)制響應(yīng)行為的影響；最后提出促進(jìn)農(nóng)戶響應(yīng)行為的對(duì)策建議。

1　社會(huì)資本相關(guān)研究概述

目前學(xué)術(shù)界對(duì)社會(huì)資本這種特殊形態(tài)的資本還沒有形成統(tǒng)一的概念，而由于研究領(lǐng)域的差異對(duì)社會(huì)資本的內(nèi)涵理解也不盡相同。但可以看出，對(duì)社會(huì)資本概念的理解是從兩個(gè)角度出發(fā)的。一是社會(huì)角度，如布迪厄［9］認(rèn)為相互認(rèn)識(shí)或由于制度而在一起的個(gè)體組成了一個(gè)集體，而社會(huì)資本是集體擁有的實(shí)際或潛在資源，用來提供每一個(gè)成員所需的支持；Robert等［10］認(rèn)為社會(huì)資本能夠促進(jìn)個(gè)體間的合作行為來提高社會(huì)總效率，是社會(huì)組織的特征，包含規(guī)范、信任及網(wǎng)絡(luò)。二是個(gè)體角度，如James［11］認(rèn)為社會(huì)資本是個(gè)人擁有的社會(huì)結(jié)構(gòu)資源；邊燕杰等［12］認(rèn)為社會(huì)資本是行動(dòng)主體與社會(huì)的關(guān)系以及通過這種聯(lián)系攝取稀缺資源的能力；張其仔［13］認(rèn)為社會(huì)資本從形式上看是一種個(gè)人擁有的社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。

農(nóng)戶社會(huì)資本較常應(yīng)用于金融行為的相關(guān)研究，如蔣乃華等［14］以2005年揚(yáng)州市500戶農(nóng)民為樣本，發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶的工資性收入會(huì)由于社會(huì)資本的增長有較大幅度的提高；范香梅等［15］的理論分析表明社會(huì)資本有助于提高農(nóng)戶貸款的可得性，而在實(shí)證分析中發(fā)現(xiàn)農(nóng)村地區(qū)的貸款規(guī)模也能隨著社會(huì)資本的增加而擴(kuò)大，并建議將社會(huì)資本引入農(nóng)戶貸款合約中，有助于農(nóng)村貸款難問題的解決；孫穎等［16］研究了市場化進(jìn)程中社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶融資的影響，并以2005年中國居民收入調(diào)查數(shù)據(jù)（CHIPS）為樣本，運(yùn)用聯(lián)立方程模型，發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶的非正式社會(huì)資本使農(nóng)業(yè)更容易進(jìn)行非正規(guī)融資；吳本健等［17］構(gòu)建了分析社會(huì)資本與農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)的非正規(guī)分擔(dān)機(jī)制的理論框架，并運(yùn)用實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，研究發(fā)現(xiàn)社會(huì)資本越豐富，農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)的非正規(guī)分擔(dān)額度越大；社會(huì)資本參與組織情況、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、集體行動(dòng)、團(tuán)結(jié)程度等維度都對(duì)農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)的非正規(guī)分擔(dān)額度有正向影響。還有許多學(xué)者研究證實(shí)，農(nóng)戶社會(huì)資本對(duì)其借貸行為具有顯著影響［18-20］。

隨著研究的深入，社會(huì)資本也被應(yīng)用于農(nóng)戶的其他生產(chǎn)行為中，如蘇芳等［21］以黑河流域中游為例，選取300戶隨機(jī)樣本，分析了農(nóng)戶參與生態(tài)補(bǔ)償?shù)囊庠概c生計(jì)資本的關(guān)系研究，并指出社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶參與生態(tài)補(bǔ)償?shù)囊庠感纬烧嬗绊懽饔?；王昕等?2］利用陜省700個(gè)農(nóng)戶樣本，分析小型水利設(shè)施的合作供給與積極性，結(jié)果表明，農(nóng)戶合作中的變異有49.5%是由社區(qū)因素導(dǎo)致的，社區(qū)因素和農(nóng)戶因素交互影響農(nóng)戶的合作意愿；張方圓等［23］利用甘肅省張掖市、甘南藏族自治州、臨夏回族自治州實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)，采用二元Logistic回歸模型分析了社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶生態(tài)補(bǔ)償參與意愿的影響，結(jié)果顯示農(nóng)戶社會(huì)資本的網(wǎng)絡(luò)、規(guī)范、信任維度均對(duì)生態(tài)補(bǔ)償參與意愿有顯著的正向影響；蘇小松等［24］基于山東省高青縣的農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)，分析農(nóng)戶社會(huì)資本對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響，發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶社會(huì)資本能夠有效提高農(nóng)戶生產(chǎn)效率，不同的社會(huì)資本要素對(duì)不同的農(nóng)戶生產(chǎn)效率所產(chǎn)生的影響也不盡相同，農(nóng)戶社會(huì)資本的改進(jìn)將擴(kuò)大農(nóng)戶“資源池”，提高農(nóng)戶的生產(chǎn)效率；黃欣等［25］分析社會(huì)資本視域下的林權(quán)制度改革與參與式森林資源保護(hù)，實(shí)證研究結(jié)果表明，社會(huì)資本對(duì)參與式森林資源保護(hù)具有顯著影響，并且正向調(diào)節(jié)林改與參與式森林資源保護(hù)之間的關(guān)系；豐軍輝等［26］利用湖北省調(diào)研數(shù)據(jù)，實(shí)證分析家庭稟賦約束下農(nóng)戶作物秸稈能源化需求，指出農(nóng)戶是否會(huì)對(duì)作物秸稈進(jìn)行能源化利用是綜合考慮家庭稟賦的理性選擇，76.84%的農(nóng)戶具有較高的作物秸稈能源化需求，家庭社會(huì)資本稟賦是影響農(nóng)戶需求的關(guān)鍵因素；趙立娟等［27］利用內(nèi)蒙古地區(qū)313戶農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)，對(duì)農(nóng)戶參與灌溉管理改革意愿的影響因素進(jìn)行了分析，并發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶參與灌溉管理改革的行為受到農(nóng)戶社會(huì)資本的影響。

從上述文獻(xiàn)可以看出，學(xué)者們普遍認(rèn)同的社會(huì)資本核心在于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、信任與規(guī)范。然而，學(xué)者對(duì)社會(huì)資本的定義及內(nèi)涵的各持己見，導(dǎo)致現(xiàn)有文獻(xiàn)更多地從社會(huì)資本的某一單一維度出發(fā)，忽視了社會(huì)資本的整體性特征及其不同維度在集體行動(dòng)發(fā)起中所起的作用［28］。本研究以農(nóng)業(yè)面源污染治理的政府監(jiān)管、市場治理及教育引導(dǎo)3種機(jī)制為例，將社會(huì)資本歸納為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、社會(huì)聲望、社會(huì)參與和社會(huì)信任4個(gè)維度，考察農(nóng)戶對(duì)農(nóng)業(yè)面源污染治理機(jī)制響應(yīng)行為的影響因素，探析不同維度社會(huì)資本影響治理機(jī)制實(shí)現(xiàn)的內(nèi)在機(jī)理。

2　研究方法

2.1數(shù)據(jù)描述

本研究所用數(shù)據(jù)來自于國家社會(huì)科學(xué)基金青年項(xiàng)目“新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營形式下多種農(nóng)業(yè)面源污染治理機(jī)制的效果評(píng)價(jià)研究”課題組的調(diào)研。課題組于2014年8月對(duì)四川省進(jìn)行調(diào)研，共計(jì)發(fā)放調(diào)研問卷500份，其中有效問卷447份。調(diào)研區(qū)域以丘陵地區(qū)為主，其中丘陵地區(qū)的調(diào)查樣本量為294份、占樣本總量的74%，平原地區(qū)89份、占23%，農(nóng)牧交錯(cuò)地14份、占3%，符合四川省的人口分布及地形分布。本研究中政府監(jiān)管機(jī)制的響應(yīng)意愿在問卷中體現(xiàn)為“您是否會(huì)根據(jù)國家頒布的限制化肥投入的法律，改變耕作行為”；市場治理機(jī)制的響應(yīng)意愿體現(xiàn)為“您是否會(huì)根據(jù)國家實(shí)施的農(nóng)業(yè)面源污染稅，改變耕作行為”；教育培訓(xùn)機(jī)制的響應(yīng)意愿體現(xiàn)為“您是否會(huì)根據(jù)農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)內(nèi)容，改變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)”。農(nóng)戶對(duì)不同機(jī)制的響應(yīng)意愿及基本特征見表1、表2。在參與調(diào)查的447名農(nóng)戶中，農(nóng)戶對(duì)農(nóng)業(yè)面源污染治理的3種機(jī)制響應(yīng)程度略有不同，但總體來講，響應(yīng)度不高，其中有134名農(nóng)戶表示會(huì)對(duì)政府監(jiān)管治理機(jī)制進(jìn)行響應(yīng)，占樣本總數(shù)的30.0%；有107農(nóng)戶表示會(huì)對(duì)市場治理機(jī)制進(jìn)行響應(yīng)，改變自己的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行為，占樣本總數(shù)的23.9%；有155名農(nóng)戶表示會(huì)對(duì)教育引導(dǎo)治理機(jī)制進(jìn)行響應(yīng)，占樣本總數(shù)的34.7%（表1）?？梢姡r(nóng)戶對(duì)教育引導(dǎo)機(jī)制的響應(yīng)程度較其他兩種治理機(jī)制略高。從被調(diào)查農(nóng)戶個(gè)體特征看，男女比例相當(dāng)，男性農(nóng)戶稍多，占55.7%；調(diào)查對(duì)象年齡集中在30歲和60歲這兩個(gè)區(qū)間段，呈正態(tài)分布趨勢；受教育程度普遍較低，高中和大專及以上兩者的比例總和僅為25.6%；被調(diào)查農(nóng)戶大多農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)豐富，5年以下務(wù)農(nóng)年限者僅占8.8%；農(nóng)戶多為一般村民，擔(dān)任村干部、隊(duì)長或組長的比例為9.3%。從被調(diào)查者的家庭特征看，家庭規(guī)模主要集中在3～6人的中小型家庭，90.9%農(nóng)戶的種植作物種類是4種以下，94.5%的農(nóng)戶化肥使用種類也在4種以下，調(diào)研地區(qū)51%的農(nóng)戶具有農(nóng)業(yè)外收入，反映出實(shí)現(xiàn)規(guī)?；N植的農(nóng)戶較少（表2）。

表1　農(nóng)戶對(duì)不同治理機(jī)制的響應(yīng)意愿

表2　被調(diào)查農(nóng)戶的基本特征

2.2研究方法

2.2.1探索性因子分析法 首先采用探索性因子分析法來驗(yàn)證指標(biāo)選取的合理性，保證社會(huì)資本各個(gè)維度指標(biāo)的不相關(guān)性，識(shí)別多元觀測變量的本質(zhì)結(jié)構(gòu)并進(jìn)行相應(yīng)的降維處理。探索性因子分析法的第一步是分析設(shè)定各個(gè)指標(biāo)，通過因子提取和因子旋轉(zhuǎn)技術(shù)，將相關(guān)性強(qiáng)的變量降維至少數(shù)幾個(gè)因子，并在此基礎(chǔ)上對(duì)降維后新的因子予以命名，驗(yàn)證事先設(shè)定的不同維度社會(huì)資本的科學(xué)性與合理性。對(duì)原始指標(biāo)相關(guān)性的分析，主要采用KMO統(tǒng)計(jì)量和巴特利球形檢驗(yàn)方法，以確定是否適合進(jìn)行因子分析，然后計(jì)算各維度的得分。一般情況下，KMO值大于0.6，說明因子分析的結(jié)果可以接受。以每個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)率占所選因子總方差貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)匯總，選取累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于80%的公共因子，得出不同維度社會(huì)資本的權(quán)重，如下式所示：

式中，Ci表示第i個(gè)農(nóng)戶的社會(huì)資本綜合評(píng)價(jià)值，cij表示第i個(gè)農(nóng)戶的第j個(gè)主因子的得分，Wij表示第j個(gè)主因子的權(quán)重，第j個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)率除以4個(gè)主因子的累積貢獻(xiàn)率為其權(quán)重值，p表示主因子的個(gè)數(shù)為4，也即本研究選擇的社會(huì)資本4個(gè)維度。然后，通過計(jì)算農(nóng)戶社會(huì)資本各維度的評(píng)價(jià)值，得農(nóng)戶社會(huì)資本的綜合評(píng)價(jià)值。

2.2.2Multi-variate probit模型 當(dāng)被調(diào)查者需要對(duì)兩個(gè)以上且相互之間有關(guān)聯(lián)的問題分別做出選擇時(shí)，可以采用Multi-variate probit（MVP）模型進(jìn)行估計(jì)。本研究中農(nóng)戶行為響應(yīng)意愿包括對(duì)農(nóng)業(yè)面源污染治理的政策監(jiān)督機(jī)制、市場機(jī)制以及教育培訓(xùn)機(jī)制3個(gè)方面，農(nóng)業(yè)面源污染治理這3種機(jī)制的制定和實(shí)施雖然相對(duì)獨(dú)立，但在實(shí)施過程中會(huì)產(chǎn)生相互影響，從而導(dǎo)致各種治理機(jī)制所產(chǎn)生的效果具有互動(dòng)關(guān)系。例如，農(nóng)戶在接受關(guān)于農(nóng)業(yè)面源污染的培訓(xùn)后，對(duì)環(huán)境污染的認(rèn)識(shí)增強(qiáng)，執(zhí)行國家相關(guān)法律法規(guī)的傾向就越強(qiáng)，也就越容易推動(dòng)實(shí)施排污稅等環(huán)境稅收。因此，農(nóng)戶對(duì)3種治理機(jī)制的響應(yīng)選擇是有關(guān)聯(lián)的，適合采用MVP模型進(jìn)行估計(jì)。

農(nóng)戶對(duì)治理機(jī)制的響應(yīng)來自于調(diào)查問卷中的3個(gè)問題，分別為“您是否會(huì)根據(jù)國家頒布的限制化肥投入的法律，改變耕作行為？”、“您是否會(huì)根據(jù)國家實(shí)施的農(nóng)業(yè)面源污染稅，改變耕作行為？”、“您是否會(huì)根據(jù)農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)內(nèi)容，改變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)？”，當(dāng)農(nóng)戶回答會(huì)，則變量值為“1”，否則變量值為“0”。本研究樣本數(shù)量為447，用n表示；農(nóng)戶需要對(duì)3種類型的治理機(jī)制進(jìn)行響應(yīng)，那么m=3。由于MVP模型假設(shè)殘差項(xiàng)服從聯(lián)合正態(tài)分布，因此εnN（0，Σ），其中Σ為對(duì)稱的相關(guān)系數(shù)矩陣，表達(dá)式為：

式中，Ym為本研究的因變量，即農(nóng)戶對(duì)不同治理機(jī)制的響應(yīng)；φm（·）是以0為均值，∑為協(xié)方差陣的正態(tài)分布函數(shù)；Am為積分區(qū)間，表示為：

本研究采用Expectation Maximization（EM）算法對(duì)模型進(jìn)行極大似然估計(jì)，由上式可得模型的似然函數(shù)為：

對(duì)數(shù)似然函數(shù)為：

式中，θ = （ β，∑），為參數(shù)空間。

2.3變量說明

現(xiàn)有研究分別從個(gè)人特征、家庭特征和生產(chǎn)特征角度探討農(nóng)戶行為響應(yīng)的影響因素。例如，方鵬等［29］考慮農(nóng)戶家庭結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)收入、兼業(yè)程度、耕地面積等因素，分析農(nóng)戶行為響應(yīng)對(duì)于農(nóng)業(yè)土地利用變化的影響；翟文俠等［30］將農(nóng)戶勞動(dòng)力構(gòu)成、非農(nóng)化水平、受教育水平、收人水平、退耕后人均耕地面積等變量引入農(nóng)戶水土保持行為指標(biāo)體系，對(duì)區(qū)域退耕還林政策實(shí)施的農(nóng)戶水土保持行為響應(yīng)進(jìn)行分析；李建強(qiáng)等［31］選擇了農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)收入、勞動(dòng)力投入等變量，分析農(nóng)戶土地開發(fā)整理響應(yīng)決策的影響因素；趙帥華等［32］引入家庭結(jié)構(gòu)、農(nóng)戶家庭收支、住房情況、收入來源等變量，分析不同類型農(nóng)戶對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)整合的行為響應(yīng)程度；鄧正華等［33］則指出收入水平、民眾受教育程度、性別、農(nóng)戶認(rèn)知對(duì)行動(dòng)響應(yīng)顯著相關(guān)?；诖?，本研究選取性別、年齡、文化教育程度、是否有非農(nóng)收入、家庭人數(shù)、農(nóng)業(yè)收入、務(wù)農(nóng)時(shí)間、機(jī)械化務(wù)農(nóng)等農(nóng)戶個(gè)人、家庭及生產(chǎn)特征變量（表3）。

表3　變量說明和統(tǒng)計(jì)性描述

除上述農(nóng)戶個(gè)人、家庭及種植特征變量，本研究還引入社會(huì)資本變量，借鑒王昕等［22］的研究方法，以社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、社會(huì)聲望、社會(huì)參與、社會(huì)信任4個(gè)維度來表征農(nóng)戶社會(huì)資本變量，每個(gè)維度包含不同變量，共31個(gè)變量（表4）。

本研究采用KMO統(tǒng)計(jì)量和巴特利球形檢驗(yàn)方法，以確定是否適合進(jìn)行因子分析，然后計(jì)算各維度的得分。檢驗(yàn)結(jié)束后，利用Stata13.0軟件對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和綜合因子，最終求解出各因子不同的載荷矩陣，各變量因子載荷見表5。

通過主成分分析法的因子分析解出上述因子載荷后，剔除不顯著變量，將31個(gè)社會(huì)資本變量概括、融合為4類因子變量，即社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、社會(huì)聲望、社會(huì)參與及社會(huì)信任。最后，通過Bartlett得分法計(jì)算這4個(gè)變量的得分，并與農(nóng)戶個(gè)人、家庭及生產(chǎn)特征變量一同引入MVP模型。

3　實(shí)證結(jié)果分析

將農(nóng)戶對(duì)農(nóng)業(yè)面源污染3種治理機(jī)制的響應(yīng)意愿作為因變量，以農(nóng)戶個(gè)人、家庭、生產(chǎn)特征變量以及社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、社會(huì)聲望、社會(huì)參與和社會(huì)信任作為自變量，構(gòu)建MVP模型，運(yùn)用Stata 13.0軟件分析社會(huì)資本各維度對(duì)農(nóng)戶響應(yīng)意愿的影響，結(jié)果見表6。從表6可以看出，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與社會(huì)聲望維度對(duì)農(nóng)戶的響應(yīng)意愿具有顯著積極影響，而社會(huì)參與及信任對(duì)響應(yīng)意愿具有負(fù)向影響但不顯著，性別、年齡、是否有非農(nóng)收入、務(wù)農(nóng)經(jīng)驗(yàn)是否豐富以及機(jī)械化務(wù)農(nóng)是影響農(nóng)戶對(duì)農(nóng)業(yè)面源污染不同治理機(jī)制響應(yīng)意愿的重要因素。

表4　農(nóng)戶社會(huì)資本維度及其度量指標(biāo)

（1）社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。對(duì)于政府監(jiān)督機(jī)制的響應(yīng)意愿，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在5%的顯著性水平下通過檢驗(yàn)，估計(jì)系數(shù)為正，說明農(nóng)戶與親戚朋友、同村村民、村干部及農(nóng)業(yè)組織之間的交流頻率越高，越有可能響應(yīng)農(nóng)業(yè)面源污染治理的政府監(jiān)管機(jī)制。其原因一方面可能是交流頻率越高，信息獲取量越大，對(duì)污染治理政策的目標(biāo)及意義理解越全面，會(huì)使農(nóng)戶響應(yīng)意愿更高；另一方面，交流頻率越高也會(huì)更多地受到對(duì)方的影響，特別是村干部及農(nóng)業(yè)組織之間的影響會(huì)使農(nóng)戶更為積極響應(yīng)政府監(jiān)管機(jī)制。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)變量對(duì)于市場機(jī)制及教育引導(dǎo)機(jī)制的響應(yīng)意愿，估計(jì)系數(shù)均為正，但不顯著。

（2）社會(huì)聲望。從表6可以看出，對(duì)于政府監(jiān)督機(jī)制、市場機(jī)制及教育培訓(xùn)機(jī)制的響應(yīng)意愿，社會(huì)聲望的估計(jì)系數(shù)均為正，分別在1%、5%及10%的顯著性水平下通過檢驗(yàn)，說明在農(nóng)戶與周圍親戚朋友及村民之間互相幫助頻率越多、在當(dāng)?shù)氐穆曂礁?，響?yīng)多種農(nóng)業(yè)面源污染治理機(jī)制的可能性越大。

（3）社會(huì)參與及社會(huì)信任。由表6可知，社會(huì)參與及社會(huì)信任兩個(gè)變量均不顯著且估計(jì)系數(shù)為負(fù)，與本研究預(yù)期相反。社會(huì)參與是農(nóng)戶根據(jù)自我需求而想要獲取相關(guān)信息所做出的相關(guān)反應(yīng)，若在信息獲取過程中未達(dá)到目的，社會(huì)參與行為將會(huì)降低農(nóng)戶對(duì)不同治理機(jī)制的響應(yīng)意愿或不會(huì)對(duì)農(nóng)戶響應(yīng)意愿產(chǎn)生影響。另外，社會(huì)信任反映出農(nóng)戶個(gè)體之間以及農(nóng)戶與政府、培訓(xùn)專家之間的信任程度，根據(jù)農(nóng)戶的參與活動(dòng)體驗(yàn)不同，農(nóng)戶的社會(huì)信任會(huì)產(chǎn)生差異，而由于農(nóng)戶信任差異性會(huì)相互抵消其作用，導(dǎo)致社會(huì)信任對(duì)農(nóng)戶的響應(yīng)意愿影響不顯著。

（4）農(nóng)戶個(gè)人特征。對(duì)于政府監(jiān)督機(jī)制、市場機(jī)制及教育培訓(xùn)機(jī)制的響應(yīng)意愿，性別變量分別在5%、10%及5%的顯著性水平下通過檢驗(yàn)，對(duì)政府監(jiān)管機(jī)制和市場機(jī)制的響應(yīng)意愿估計(jì)系數(shù)均為正，對(duì)教育培訓(xùn)機(jī)制的響應(yīng)意愿估計(jì)系數(shù)為負(fù)。表明男性農(nóng)戶響應(yīng)政府監(jiān)管機(jī)制的意愿更高，這是由于男性對(duì)于國家政策及宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢等方面較女性更為關(guān)注，也會(huì)提高男性對(duì)政府監(jiān)管機(jī)制和市場機(jī)制的響應(yīng)意愿。女性更愿意響應(yīng)教育引導(dǎo)機(jī)制，這是由于男性和女性的思維方式及關(guān)注對(duì)象之間差異所造成的，而且在中國社會(huì)男性普通較女性更有主見，因?yàn)轫憫?yīng)教育引導(dǎo)機(jī)制的意愿更低。農(nóng)戶年齡變量對(duì)市場機(jī)制及教育引導(dǎo)機(jī)制響應(yīng)意愿的影響顯著，通過5%顯著性水平檢驗(yàn)且估計(jì)系數(shù)為負(fù)。說明年齡越大農(nóng)戶越不愿意響應(yīng)污染治理的市場機(jī)制，這是由于年齡越大農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)較為保守，更難以轉(zhuǎn)變自己的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，而本研究中市場機(jī)制以污染稅來代表，對(duì)于可能影響農(nóng)業(yè)收入帶來風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)舉措，農(nóng)戶會(huì)較為抵觸。

表5　社會(huì)資本各變量的因子載荷

表6　農(nóng)戶對(duì)農(nóng)業(yè)面源污染教育培訓(xùn)項(xiàng)目的響應(yīng)意愿MVP模型估計(jì)結(jié)果

（5）農(nóng)戶家庭特征。是否有非農(nóng)收入變量正向顯著影響農(nóng)戶對(duì)政府監(jiān)管機(jī)制及市場機(jī)制的意愿，分別通過1%和5%的顯著性水平檢驗(yàn)，說明家庭擁有非農(nóng)收入的農(nóng)戶響應(yīng)污染治理政府監(jiān)管及市場機(jī)制的意愿更高，其原因可能是我國近年出臺(tái)了較多維護(hù)農(nóng)民工權(quán)益的相關(guān)法規(guī)以及減免農(nóng)業(yè)稅等政策，使農(nóng)戶收益有較大改善，從而增加了農(nóng)戶響應(yīng)意愿。農(nóng)戶家庭人數(shù)變量僅顯著影響農(nóng)戶對(duì)教育引導(dǎo)機(jī)制的響應(yīng)意愿，通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)且估計(jì)系數(shù)為負(fù)，說明家庭人數(shù)越多的農(nóng)戶，響應(yīng)教育引導(dǎo)機(jī)制的意愿越低，其原因可能是更多的家庭人數(shù)意味著更多的信息渠道，關(guān)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策所需信息可以由家庭成員提供，因此，農(nóng)戶對(duì)教育引導(dǎo)機(jī)制的響應(yīng)意愿并不會(huì)強(qiáng)烈。

（6）農(nóng)戶生產(chǎn)特征。務(wù)農(nóng)經(jīng)驗(yàn)是否豐富顯著影響農(nóng)戶對(duì)政府監(jiān)管機(jī)制和教育引導(dǎo)機(jī)制，均通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，但對(duì)于政府監(jiān)管機(jī)制的估計(jì)系數(shù)為正，對(duì)于教育引導(dǎo)機(jī)制的估計(jì)系數(shù)為負(fù)。說明務(wù)農(nóng)經(jīng)驗(yàn)越豐富的農(nóng)戶越愿意響應(yīng)政府監(jiān)管機(jī)制，而響應(yīng)教育引導(dǎo)機(jī)制的意愿更低。務(wù)農(nóng)經(jīng)驗(yàn)豐富的農(nóng)戶一般年齡較大，更習(xí)慣于政府的監(jiān)管機(jī)制，對(duì)國家農(nóng)業(yè)政策更為熟悉，也更愿意響應(yīng)該類型的污染治理機(jī)制。而務(wù)農(nóng)經(jīng)驗(yàn)豐富的農(nóng)戶不愿意響應(yīng)教育引導(dǎo)機(jī)制的原因是，農(nóng)戶務(wù)農(nóng)經(jīng)驗(yàn)越豐富，該類型農(nóng)戶相信自己長期積累的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)，也認(rèn)為自己不需要關(guān)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的相關(guān)教育，所以不愿意響應(yīng)教育引導(dǎo)機(jī)制。機(jī)械化務(wù)農(nóng)變量顯著影響農(nóng)戶對(duì)市場機(jī)制的響應(yīng)意愿，其估計(jì)系數(shù)為負(fù)且通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說明如果在使用機(jī)械務(wù)農(nóng)的農(nóng)戶響應(yīng)污染治理的市場機(jī)制意愿更低。由于短期內(nèi)，機(jī)械化務(wù)農(nóng)的成本較大，而農(nóng)業(yè)污染稅收可能會(huì)進(jìn)一步增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，因此，農(nóng)戶不愿響應(yīng)以農(nóng)業(yè)污染稅為代表的市場機(jī)制。

4　結(jié)論與建議

本研究利用四川省447份實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)，運(yùn)用因子分析法將農(nóng)戶社會(huì)資本歸納為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、社會(huì)聲望、社會(huì)信任及社會(huì)參與4個(gè)維度，并在此基礎(chǔ)之上，構(gòu)建MVP模型，分析多維度社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶響應(yīng)不同農(nóng)業(yè)面源污染治理機(jī)制意愿的影響。結(jié)果表明，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)維度對(duì)農(nóng)戶響應(yīng)政府監(jiān)管機(jī)制的意愿有積極顯著的影響，社會(huì)聲望維度則對(duì)農(nóng)戶響應(yīng)3種治理機(jī)制的意愿都具有正向顯著影響，而社會(huì)參與及信任對(duì)響應(yīng)意愿有負(fù)向影響但不顯著；男性更傾向于響應(yīng)政府監(jiān)管及市場治理機(jī)制，女性則更愿意響應(yīng)教育引導(dǎo)機(jī)制；年齡越大的農(nóng)戶越不愿意響應(yīng)市場及教育引導(dǎo)機(jī)制；有非農(nóng)收入的農(nóng)戶響應(yīng)政府監(jiān)管及市場機(jī)制更為強(qiáng)烈；務(wù)農(nóng)經(jīng)驗(yàn)豐富的農(nóng)戶愿意響應(yīng)政府監(jiān)管機(jī)制而對(duì)教育引導(dǎo)機(jī)制響應(yīng)意愿不強(qiáng)烈，機(jī)械化務(wù)農(nóng)顯著影響農(nóng)戶對(duì)市場治理機(jī)制的響應(yīng)，且影響為負(fù)。

針對(duì)上述分析結(jié)果，提出如下建議：

（1）應(yīng)建立政府促進(jìn)農(nóng)戶社會(huì)資本積累的機(jī)制，加大社會(huì)資本在農(nóng)戶農(nóng)業(yè)面源污染治理行為中的積極作用。政府應(yīng)加強(qiáng)農(nóng)村交通與通訊等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，為農(nóng)戶間的信息交流、社會(huì)活動(dòng)參與創(chuàng)造便利條件，促使農(nóng)戶積累具有廣度和深度的社會(huì)資本，再積極利用和發(fā)揮社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶生產(chǎn)行為的影響，使農(nóng)業(yè)面源污染治理機(jī)制長期、有效、穩(wěn)定地實(shí)施。充分發(fā)揮合作社在聯(lián)合和帶動(dòng)農(nóng)戶中的作用，在信息共享、組織培訓(xùn)、技術(shù)指導(dǎo)等方面的加強(qiáng)合作社的服務(wù)功能。

（2）建立社會(huì)資本引導(dǎo)農(nóng)戶行為的機(jī)制，充分發(fā)揮農(nóng)戶社會(huì)資本的作用。社會(huì)資本的廣度和深度對(duì)農(nóng)戶的影響具有差異，廣泛的社會(huì)資本會(huì)使農(nóng)戶受到影響的方向較寬，具有深度的社會(huì)資本使農(nóng)戶受到的影響程度較大。政府可以利用當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)“名人”對(duì)農(nóng)戶進(jìn)行引導(dǎo)。教育培訓(xùn)的重點(diǎn)和面源污染示范戶的選擇，重點(diǎn)針對(duì)大戶、家庭農(nóng)場等帶動(dòng)能力較強(qiáng)的，或者是經(jīng)營規(guī)模不大，但在農(nóng)村社會(huì)中威信較高的農(nóng)戶。

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（責(zé)任編輯 鄒移光）

Farmers' response willingness to different mechanism of controlling agricultural non-point source pollution: a multi-dimensional social capital perspective

HUA Chun-lin1，ZHANG Can-qiang2
（1.School of Economics and Management，Southwest University of Science and Technology/ Sichuan Province Cyclic Economy Research Center，Mianyang 621010，China；2.Research Center for Rural Economy，Ministry of Agriculture，Beijing 100810，China）

This paper built a multi-variate Probit model to analyze the impact factors to farmers’ responsive willingness to different mechanism of controlling agricultural non-point source（NPS） pollution by using survey data in Sichuan province，characterized farmers’ social capital in four dimensions: social network，social prestige，social trust，and social participation by using factor analysis method. The three different mechanisms were restrictive policies，market mechanism and extension program. The results indicated that farmers’ social capital significantly affected farmers’ response willingness. When government constructed and implemented the mechanism of controlling agricultural NPS pollution，the effects of social capital should be considered at the same time with the effects of governmental supervision，market and education mechanism.

agricultural non-point source pollution；controlling mechanism；social capital；farmers’ response willingness；Multi-variate Probit model

F323.22；X592

A

1004-874X（2016）09-0159-11

2016-07-02

國家社會(huì)科學(xué)基金青年項(xiàng)目（14CJY046）；四川省社科規(guī)劃基地項(xiàng)目“循環(huán)經(jīng)濟(jì)視角下的農(nóng)業(yè)面源污染治理機(jī)制研究”；教育部項(xiàng)目“西部地區(qū)農(nóng)業(yè)面源污染的經(jīng)濟(jì)分析與對(duì)策研究”

華春林（1980-），女，博士，講師，E-mail：hua-cl@swust.edu.cn