參與生態(tài)農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)如何提升農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度？

葉雨寒，姜維軍,2，顏廷武,2*

（1. 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，湖北 武漢 430070；2. 湖北農(nóng)村發(fā)展研究中心，湖北 武漢 430070）

我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中化肥、農(nóng)藥的過量使用損害了耕地質(zhì)量，秸稈焚燒等的不當處置也嚴重破壞了生態(tài)環(huán)境，這些不合理的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行為是造成當前生態(tài)環(huán)境惡化的重要誘因[1]。緩解傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)“高投入、高污染”發(fā)展方式的重要途徑是推行生態(tài)耕種方式，生態(tài)耕種既是解決耕地生態(tài)保護問題的必然路徑，也是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的根本保證[2]。對此，中央一號文件連續(xù)提出推行秸稈資源化利用，推廣化肥配施有機肥實現(xiàn)化肥減施等生態(tài)耕種政策措施，以期改善農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的行為主體和決策主體，農(nóng)戶是否采納生態(tài)耕種技術(shù)是影響耕地保護的關(guān)鍵[3]?，F(xiàn)有文獻對農(nóng)戶采納生態(tài)耕種技術(shù)的影響因素進行了有益探討。學(xué)者們從資源稟賦、農(nóng)戶認知、經(jīng)營規(guī)模等視角分析了影響農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納行為的內(nèi)在因素[2,4-5]。但在實踐中，生態(tài)耕種激勵政策執(zhí)行成效不夠理想，農(nóng)戶的實際耕種行為不盡人意[6]，部分農(nóng)戶出現(xiàn)意愿與行為相悖離的現(xiàn)象[7]。作為理性經(jīng)濟人，農(nóng)戶的行為受到其認知能力和獲取信息的影響，但農(nóng)戶通常信息獲取渠道匱乏，屬于典型的信息弱勢群體[8]。農(nóng)戶的信息獲取能力顯著促進其采納生態(tài)耕種技術(shù)[9-10]，而農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)是農(nóng)戶獲取相關(guān)技術(shù)信息的重要渠道，能滿足農(nóng)戶特定的培訓(xùn)需求[11]。培訓(xùn)不僅提高了農(nóng)戶技術(shù)可獲得性，還 能通過農(nóng)戶間的交流，擴大農(nóng)業(yè)技術(shù)輻射范圍[12-13]，接受過培訓(xùn)的農(nóng)戶技術(shù)采納率有明顯提升[14]。在農(nóng)戶采納病蟲害綜合防治技術(shù)[15]、保護性耕作技術(shù)[16]、實施綠色生產(chǎn)行為[1]等方面，農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)有顯著的促進作用。此外，農(nóng)戶信息的缺乏是導(dǎo)致農(nóng)戶過量使用化肥和農(nóng)藥的主要原因之一[17-18]，通過培訓(xùn)，可以引導(dǎo)農(nóng)戶合理施肥、用藥，降低化學(xué)投入品使用量[19-22]。

現(xiàn)有文獻在農(nóng)戶采納生態(tài)耕種技術(shù)的影響因素、參與培訓(xùn)與生態(tài)耕種技術(shù)推廣的關(guān)系等方面進行了深入分析，但仍有進一步改進的空間。一是現(xiàn)有研究在方法上主要是基于有序probit 模型、線性回歸模型、內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型等方法開展實證分析，但可能存在不可觀測變量同時影響農(nóng)戶參與培訓(xùn)和生態(tài)耕種技術(shù)采納強度，從而產(chǎn)生“自選擇”問題，且生態(tài)耕種技術(shù)強度屬于計數(shù)變量；二是雖有文獻探討了參與培訓(xùn)對農(nóng)戶采納生態(tài)耕種技術(shù)的促進作用，但對其影響機制的分析仍顯不足，參與培訓(xùn)通過何種路徑影響農(nóng)戶技術(shù)采納強度有待進一步闡明；三是現(xiàn)有研究較少探討培訓(xùn)參與率對農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度的影響效應(yīng)，而這一點對加強技術(shù)培訓(xùn)具有更強的實踐意義?；诖?，本文在構(gòu)建參與培訓(xùn)影響農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度的理論模型基礎(chǔ)上，通過建立“反事實”框架，利用內(nèi)生處理poisson 模型探討兩者之間的作用機理，揭示培訓(xùn)參與率對農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度的影響效應(yīng)，并進一步利用中介效應(yīng)模型分析參與培訓(xùn)對農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度的影響路徑。

1 理論分析與研究假說

理性農(nóng)戶是在信息等約束條件下選擇使其收益最大化的決策方案。個人的選擇決策受到信息和認知的雙重約束[23]，因此，信息在個體決策中起到關(guān)鍵作用。農(nóng)戶是典型的信息弱勢群體，信息渠道匱乏[8]，特別是當交通等基礎(chǔ)設(shè)施不完善時，農(nóng)戶獲取信息的渠道主要為社會互動等方式，形式較為單一，渠道非常有限，從而限制了農(nóng)戶有用信息的獲取，導(dǎo)致部分農(nóng)戶處于不完全信息狀態(tài)，且信息獲取成本較高，這又進一步加深了信息不充分，從而影響農(nóng)戶的行為決策。

在當前情況下，農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)是農(nóng)戶獲取相關(guān)信息的重要渠道[24]。首先，知識獲取通常被認為是采用環(huán)保技術(shù)的先決條件[25]，培訓(xùn)能夠為農(nóng)戶提供農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所需的相關(guān)知識。在培訓(xùn)中，技術(shù)人員和具有豐富經(jīng)驗的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者通過知識講解和現(xiàn)場演示等方式，為農(nóng)戶傳授生態(tài)耕種技術(shù)相關(guān)知識，有效增加了農(nóng)戶對生態(tài)耕種技術(shù)的認知和了解[26]，從而提高農(nóng)戶采納生態(tài)耕種技術(shù)的意愿和行為。其次，農(nóng)戶的實際生產(chǎn)實踐和最佳生產(chǎn)實踐之間存在“缺口”，培訓(xùn)通過向農(nóng)戶傳遞信息和知識促進農(nóng)戶彌補這個缺口[27]。培訓(xùn)一般是面向當?shù)厮修r(nóng)戶，無差別地為農(nóng)戶提供相關(guān)知識和技術(shù)培訓(xùn)，且舉辦場所距離農(nóng)戶家庭較近，可降低農(nóng)戶獲取信息的成本。因此，培訓(xùn)能夠增強農(nóng)戶對生態(tài)耕種技術(shù)的理解和掌握，緩解信息不足的約束，從而提升農(nóng)戶采納生態(tài)耕種技術(shù)的意愿和行為，基于此，本文提出如下假說：

假說1：參與培訓(xùn)能夠促進農(nóng)戶采納生態(tài)耕種技術(shù)。

農(nóng)戶的行為受到其預(yù)期收益的影響，而預(yù)期收益受到農(nóng)戶認知水平的影響。生態(tài)認知是農(nóng)戶認知的重要組成部分，是農(nóng)戶對生態(tài)現(xiàn)象和生態(tài)環(huán)境優(yōu)劣的感知和認識[28]。多數(shù)情況下，當農(nóng)戶認知到生態(tài)環(huán)境惡化時，會主動采取改善生態(tài)環(huán)境的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)。認知行為理論也認為認知會影響個體的行為決策，主要是通過影響其偏好進而影響其行為選擇[9]，即當農(nóng)戶的生態(tài)認知水平提升時，偏好采納改善生態(tài)環(huán)境的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)，實現(xiàn)耕地的可持續(xù)利用[10]。因此，農(nóng)戶的生態(tài)認知水平會影響其生態(tài)耕種技術(shù)的采納。

農(nóng)戶生態(tài)認知是農(nóng)戶通過生態(tài)知識的不斷獲取和積累，形成的關(guān)于生產(chǎn)方式和技術(shù)對農(nóng)村生態(tài)環(huán)境影響的認識[29]，而培訓(xùn)是農(nóng)戶獲取信息的重要渠道。首先，通過培訓(xùn)，農(nóng)戶能夠充分了解當前農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境狀況，特別是生態(tài)環(huán)境對其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和生活的重要影響；其次，農(nóng)戶通過培訓(xùn)能夠認知到秸稈還田、測土配方等生態(tài)耕種技術(shù)對農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的改善。因此，農(nóng)戶通過農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)能夠提升其生態(tài)認知水平，并最終促使其采納生態(tài)耕種技術(shù)?；诖?，本文提出如下假說：

假說2：參與培訓(xùn)通過生態(tài)認知為中介，間接影響農(nóng)戶采納生態(tài)耕種技術(shù)。

農(nóng)戶對技術(shù)的采納行為受技術(shù)有用性和技術(shù)易用性的影響[30]。技術(shù)有用性表示該項技術(shù)能夠為農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供較為有利的幫助；技術(shù)易用性體現(xiàn)農(nóng)戶是否能夠較為便利地實施該項技術(shù)。農(nóng)戶對技術(shù)有用性和易用性的認知來源于其對技術(shù)本身的認知。當農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)技術(shù)認知水平較高時，其不僅能夠較為便利地實施該項技術(shù)，也能夠?qū)夹g(shù)的有用性具有較為清晰的認知。因此，農(nóng)戶的技術(shù)認知水平能夠顯著影響其生態(tài)耕種技術(shù)的采納。

農(nóng)戶技術(shù)認知水平的提升來源于其對技術(shù)知識掌握程度的增強。培訓(xùn)能夠有效提升農(nóng)戶的技術(shù)認知水平。首先，技術(shù)認知是促進農(nóng)戶采納行為的內(nèi)在驅(qū)動力，在農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)中，技術(shù)人員會通過理論知識的講解，使農(nóng)戶掌握技術(shù)的相關(guān)要點，對生態(tài)耕種技術(shù)的生態(tài)效益形成全面的認知，從而激發(fā)其技術(shù)采納行為[31]；其次，在培訓(xùn)現(xiàn)場，農(nóng)戶通過相關(guān)人員的實際操作，能夠較為直觀地認知到相關(guān)技術(shù)的操作要領(lǐng)，并通過技術(shù)人員的現(xiàn)場指導(dǎo)，較為熟練地掌握技術(shù)規(guī)范，從而提升其技術(shù)認知水平。因此，農(nóng)戶參與培訓(xùn)能夠提升其技術(shù)認知水平，從而促進其采納生態(tài)耕種技術(shù)。基于此，本文提出如下假說：

假說3：參與培訓(xùn)通過技術(shù)認知為中介，間接影響農(nóng)戶采納生態(tài)耕種技術(shù)。

2 數(shù)據(jù)來源與模型設(shè)定

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文所用數(shù)據(jù)來源于課題組2018 年7—8 月在湖北開展的農(nóng)戶調(diào)查。調(diào)查以恩施州、荊州市、荊門市和黃石市的農(nóng)戶作為對象，考察其生態(tài)耕種技術(shù)采納情況。調(diào)查采用分層逐級抽樣和隨機抽樣相結(jié)合的方法。每個市州隨機抽取2～3 個縣（市、區(qū)），每個縣（市、區(qū)）隨機抽取4～5 個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)隨機抽取1～2 個村，每個村隨機抽取20～30 戶農(nóng)戶，對戶主或者家庭主要經(jīng)營者“一對一”訪談進行問卷調(diào)查。調(diào)查內(nèi)容主要涉及農(nóng)戶家庭基本情況、村莊基礎(chǔ)設(shè)施、農(nóng)戶生態(tài)耕種認知、生態(tài)耕種技術(shù)采納行為、參與農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)情況等內(nèi)容，共收集問卷768 份，剔除題項空缺、前后矛盾、信息不全等無效問卷，共得到有效問卷683 份，問卷有效率為88.93%。

2.2 變量定義及描述

2.2.1 被解釋變量 生態(tài)耕種是指減少農(nóng)業(yè)面源污染、改善農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境、實現(xiàn)耕地可持續(xù)利用的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行為。本文基于張淑嫻等[9]、閆迪和鄭少 鋒[10]、張玉琴等[5]研究成果，結(jié)合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的現(xiàn)實情況，選取秸稈還田、免耕直播、測土配方施肥、施用有機肥、病蟲草害綜合控制五種技術(shù)表征生態(tài)耕種技術(shù)。對于某一種技術(shù)，當農(nóng)戶采納時，賦值為1，沒有采納時，賦值為0。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，樣本農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納情況分為“采納0 種技術(shù)”、“采納1 種技術(shù)”、“采納2 種技術(shù)”、“采納3 種技術(shù)”、“采納4 種技術(shù)”、“采納5 種技術(shù)”。基于Ma 和Wang[32]、王學(xué)婷等[1]研究成果，本文利用農(nóng)戶采納生態(tài)耕種技術(shù)的數(shù)量度量其采納強度，得分越高，農(nóng)戶采納生態(tài)耕種技術(shù)強度越高。表1 和圖1 描述了農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納情況。

由表1 可知，在五種生態(tài)耕種技術(shù)中，秸稈還田技術(shù)采納程度最高，有68.3%的農(nóng)戶采納了該技術(shù)，其次是病蟲草害綜合控制技術(shù)，有51.1%的農(nóng)戶采納了該技術(shù)，免耕直播技術(shù)采納比率最低，僅為14.3%。

表1 農(nóng)戶采納生態(tài)耕種技術(shù)的描述性統(tǒng)計Table 1 Descriptive statistics of farmers’ adoption of ecological farming techniques

圖1 顯示了農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納數(shù)量的情況。由圖1 可知，僅有8.91%的農(nóng)戶未采納生態(tài)耕種技術(shù)，采納1 種耕種技術(shù)的農(nóng)戶比重最多，占比33.87%；伴隨著采納數(shù)量的增加，農(nóng)戶的比重逐漸下降：采納兩種技術(shù)的農(nóng)戶占比29.2%，而采納5種技術(shù)的農(nóng)戶占比僅為2.91%。從總體看，農(nóng)戶主要采納1～2 種生態(tài)耕種技術(shù)。表1 數(shù)據(jù)也顯示農(nóng)戶采納生態(tài)耕種技術(shù)均值為1.891，采納強度相對較低。

圖1 農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納數(shù)量Fig.1 Quantity of farmers’ ecological farming techniques adopted

2.2.2 解釋變量 參與技術(shù)培訓(xùn)是指農(nóng)戶是否參與政府等組織的相關(guān)培訓(xùn)。本文以“您有無參加過秸稈還田、免耕直播、病蟲草害綜合控制、有機肥施用、測土配方施肥等技術(shù)培訓(xùn)？”來刻畫農(nóng)戶技術(shù)培訓(xùn)參與情況。農(nóng)戶參與相關(guān)培訓(xùn)項目，賦值為1；若從未參與，則賦值為0。培訓(xùn)參與率是指農(nóng)戶參與培訓(xùn)的積極性。本文參考彭柳林等[33]的研究，以農(nóng)戶參與培訓(xùn)頻數(shù)與本地政府組織相關(guān)培訓(xùn)頻數(shù)的比值來刻畫農(nóng)戶培訓(xùn)參與率。

2.2.3 中介變量 生態(tài)認知是指農(nóng)戶對生態(tài)現(xiàn)象和生態(tài)環(huán)境優(yōu)劣的感知和認識，農(nóng)戶若認知到當前生態(tài)環(huán)境日益惡化，則會采納生態(tài)耕種技術(shù)。本文采用“近年來環(huán)境污染日漸嚴重，會威脅到我們的健康”問項來反映農(nóng)戶生態(tài)認知水平。技術(shù)認知是指農(nóng)戶對生態(tài)技術(shù)掌握情況的認知。當農(nóng)戶認為其掌握了生態(tài)技術(shù)時，表明其具有較高的技術(shù)操作能力，同時說明其對生態(tài)技術(shù)效果具有較為準確的認知。本文采用“我很好地掌握了綠色生態(tài)型的生產(chǎn)生活技術(shù)知識及操作”問項來反映農(nóng)戶技術(shù)認知水平。問項的設(shè)計采用李克特五分量表，將農(nóng)戶認知情況分為“完全不同意、不太同意、一般、比較同意、完全同意”五種程度，分別賦值為1～5。

2.2.4 其他解釋變量 在參考張淑嫻等[9]、閆迪和鄭少鋒[10]、王學(xué)婷等[1]研究成果的基礎(chǔ)上，本文選取受訪者性別、年齡、受教育程度、兼業(yè)情況、家庭年收入、家庭勞動力人數(shù)、耕地面積、是否加入合作社等變量作為控制變量。

2.2.5 排他約束變量 應(yīng)用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型需要加入排他約束變量，即影響選擇方程而不影響結(jié)果方程的工具變量。根據(jù)研究主題，本文選擇“當?shù)赜袩o秸稈處置等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)培訓(xùn)？”作為工具變量。該變量會影響農(nóng)戶是否參與培訓(xùn)，但不會直接影響農(nóng)戶的生態(tài)耕種技術(shù)采納，符合工具變量的要求。本文把農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度作為被解釋變量，參與技術(shù)培訓(xùn)、工具變量和其他控制變量作為解釋變量，運用poisson 模型回歸后發(fā)現(xiàn)，工具變量的系數(shù)為-0.037，對應(yīng)的P 值為0.677，說明工具變量不會直接影響農(nóng)戶主動采納生態(tài)耕種行為，即排他性要求滿足；將參與培訓(xùn)作為被解釋變量，工具變量和其他控制變量作為解釋變量，運用probit 模型回歸后發(fā)現(xiàn)，工具變量的系數(shù)為2.551，對應(yīng)的P 值為0.000，表明工具變量影響農(nóng)戶參與技術(shù)培訓(xùn)，即相關(guān)性要求滿足。綜合兩項實證檢驗來看，未發(fā)現(xiàn)工具變量不合理的證據(jù)。因此，本文選取的工具變量能夠滿足研究所需。變量的定義及描述性統(tǒng)計如 表2 所示。

2.3 模型構(gòu)建

因為無法同時觀測到同一農(nóng)戶參加或者未參加技術(shù)培訓(xùn)這兩種狀態(tài)下對生態(tài)耕種技術(shù)的采納情況，所以無法直接評價參與技術(shù)培訓(xùn)對農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度的影響。雖然農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)是由政府以及社會服務(wù)組織舉辦，并要求農(nóng)戶參加，但在實際執(zhí)行時，是否參與培訓(xùn)是農(nóng)戶自愿決定的，其選擇受到農(nóng)戶個體特征、家庭特征等因素的影響[34]。當存在自愿選擇問題，且生態(tài)耕種技術(shù)采納強度為計數(shù)變量的情況下，探討參與技術(shù)培訓(xùn)對農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度的作用機制時，為解決回歸結(jié)果偏差問題，本文采用內(nèi)生處理poisson 模型，在回歸結(jié)果的基礎(chǔ)上構(gòu)造“反事實”分析框架，進而估計參與技術(shù)培訓(xùn)對農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度概率的處理效應(yīng)。模型構(gòu)建如下：

首先，將農(nóng)戶參與技術(shù)培訓(xùn)作為處理變量，并假設(shè)Τ*i表示參與培訓(xùn)與未參與培訓(xùn)的效用之差，如果Τ*i＞0 則農(nóng)戶會選擇參與培訓(xùn)。農(nóng)戶參與培訓(xùn)的效用并不能被有效觀測，但其可以借助選擇方程來考察樣本農(nóng)戶的培訓(xùn)參與行為：

表2 變量定義與描述性統(tǒng)計Table 2 Variable definition and descriptive statistics

式中：Τ*i表示農(nóng)戶參與培訓(xùn)的不可觀測潛變量；Τi表示農(nóng)戶參與培訓(xùn)的實際觀測變量，如果Τi=1，表示農(nóng)戶參與培訓(xùn)，如果Τi=0，表示農(nóng)戶不參與培訓(xùn)；Zi表示影響農(nóng)戶參與培訓(xùn)的其他控制變量，主要為農(nóng)戶的個體特征、家庭特征等；αi為待估計系數(shù)向量；μi是誤差項。

其次，評估參與技術(shù)培訓(xùn)對農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度的影響，并假設(shè)農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度是參與培訓(xùn)的虛擬變量和其他控制變量的線性函數(shù)，因此，農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度的函數(shù)可表示為：

式中：Yi表示農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度，Τi表示農(nóng)戶參與培訓(xùn)的變量。βi和γi是變量參數(shù)，βi是農(nóng)戶參與培訓(xùn)對其生態(tài)耕種技術(shù)采納強度的影響系數(shù)，γi是其他變量的影響系數(shù)，εi是誤差項。

如果衡量農(nóng)戶是否參與培訓(xùn)的變量Τi是外生的，則可使用poisson 模型分析農(nóng)戶參與培訓(xùn)與否對其生態(tài)耕種技術(shù)采納強度影響的無偏估計，但農(nóng)戶是否參與培訓(xùn)受到多種因素的共同影響，且（1）式中的μi和（2）式中的εi包含的不可觀測因素會同時影響農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度，如果兩個誤差具有相關(guān)性，則使用poisson 模型估計方程（2）得到的系數(shù)是有偏的。因此，需引入工具變量。工具變量“本村是否有培訓(xùn)”直接影響農(nóng)戶是否會參與相關(guān)培訓(xùn)，不直接影響農(nóng)戶的生態(tài)耕種技術(shù)采納，不會體現(xiàn)在方程（2）中。

式（2）中參與培訓(xùn)對農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度的影響系數(shù)表示兩者之間的相關(guān)關(guān)系，但不能完全說明兩者之間的數(shù)量關(guān)系，基于此，本文通過計算平均處理效應(yīng)和處理組的平均處理效應(yīng)，以反映兩者之間的數(shù)量關(guān)系。

式中：YIi表示參加培訓(xùn)農(nóng)戶的生態(tài)耕種技術(shù)采納強度，YOi表示未參加培訓(xùn)農(nóng)戶的生態(tài)耕種技術(shù)采納強度，ATE 表示農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度的平均處理效應(yīng)，ATT 表示參加培訓(xùn)農(nóng)戶的生態(tài)耕種技術(shù)采納強度的平均處理效應(yīng)。

根據(jù)前文分析，農(nóng)戶參與培訓(xùn)主要是通過農(nóng)戶的生態(tài)認知和技術(shù)認知兩條路徑，影響其生態(tài)耕種技術(shù)采納強度，增加個體的生態(tài)認知能夠促使其對環(huán)境行為產(chǎn)生積極的態(tài)度，參與培訓(xùn)能夠提高農(nóng)戶的技術(shù)掌握水平，從而提升農(nóng)戶的感知易用性和有用性，進而促進其采納生態(tài)耕種技術(shù)。本文借鑒溫忠麟和葉寶娟[35]中介效應(yīng)分析方法，并借鑒Heckman 等[36]的做法量化影響機制的作用，以驗證上述影響機制。模型設(shè)定如下：

式中：M 為中介變量，分別為生態(tài)認知、技術(shù)認知。Y 為農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度，X 為參與技術(shù)培訓(xùn)。Y 為計數(shù)變量，因此（5）和（7）式中采用poisson 模型。

在采納上述逐步回歸法分析中介效應(yīng)時，首先需要主回歸顯著，即需要農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)對農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度具有顯著影響；其次是控制了中介變量后，通過主效應(yīng)的顯著變化來檢驗是否存在中介效應(yīng)，而不是直接檢驗中介效應(yīng)。為解決這一問題，Karlson 等[37]和Kohler 等[38]提出了KHB 方法，該方法可以有效處理非線性模型中介變量的估測問題，KHB 和其他方法相比，估計結(jié)果達到同樣效果，甚至是更好。為使分析結(jié)果更穩(wěn)健，本文使用KHB再次進行中介效應(yīng)分析。模型設(shè)定如下：

第一步，設(shè)置簡化模型，檢驗參與技術(shù)培訓(xùn)對農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度的總效應(yīng)：

第二步，設(shè)置完整模型，檢驗參與技術(shù)培訓(xùn)對農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度的直接效應(yīng)：

第三步，總效應(yīng)和直接效應(yīng)模型中變量X 的系數(shù)之差為差分系數(shù)，該差值是自變量參與技術(shù)培訓(xùn)的間接效應(yīng)，也是中介變量生態(tài)認知、技術(shù)認知所發(fā)揮的中介作用，若差值分數(shù)為正，表明參與技術(shù)培訓(xùn)的系數(shù)在中介變量的作用下減小，即中介變量在其中產(chǎn)生了中介效應(yīng)；若差值分數(shù)為負，則表明中介變量在其中產(chǎn)生了抑制效應(yīng)。

3 實證結(jié)果與分析

3.1 參與培訓(xùn)對農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納行為的影響

表3 是對模型（1）和（2）進行完全信息極大似然估計的回歸結(jié)果，Wald 檢驗在1%的水平下顯著，說明拒絕了選擇方程（參與培訓(xùn)）和結(jié)果方程（農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度）相互獨立的原假設(shè)。選擇方程和結(jié)果方程殘差的相關(guān)系數(shù)在5%的水平下顯著為正，表明模型確實存在正向的選擇性偏誤，這說明參與培訓(xùn)的農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度更高。poisson 模型結(jié)果表明，農(nóng)戶參與培訓(xùn)會提高其生態(tài)耕種技術(shù)的采納強度，但其系數(shù)為0.159，高于內(nèi)生處理模型估計系數(shù)。主要原因在于poisson模型沒有充分考慮不可觀測變量對農(nóng)戶行為的影響，而內(nèi)生處理模型考慮了農(nóng)戶行為的“自選擇”問題，以及可觀測和不可觀測變量導(dǎo)致的選擇性偏誤問題。這也進一步說明本文采納內(nèi)生處理poisson模型是合適的。

表3 參與技術(shù)培訓(xùn)對農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度的影響Table 3 Impacts of participation in training on farmers’ adoption intensity of ecological farming technology

3.1.1 影響農(nóng)戶參與技術(shù)培訓(xùn)的因素分析 農(nóng)戶年齡、 受教育年限、家庭年收入、耕種面積以及當?shù)厥欠裼信嘤?xùn)顯著影響農(nóng)戶是否參與培訓(xùn)。具體而言，年齡在10%水平上顯著為正，表明相比年輕人，老年人更愿意參加培訓(xùn)，主要原因是相比于年輕人，老年人獲取信息渠道較少，培訓(xùn)是其獲取信息的重要渠道。再者，老年人閑暇時間更多，更有時間參加相關(guān)培訓(xùn)。教育程度在1%水平上顯著為正，表明農(nóng)戶受教育程度越高，越愿意參加培訓(xùn)，主要原因是農(nóng)戶受教育程度越高，越能認識到信息對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要作用，更愿意參加培訓(xùn)獲取信息。耕種面積在10%的水平上顯著為正，表明隨著農(nóng)戶耕種土地面積的增加，越愿意參加培訓(xùn)，可能的原因是隨著經(jīng)營規(guī)模的擴大，農(nóng)戶會更認識到科學(xué)耕種的重要性，培訓(xùn)恰好可以提供科學(xué)耕種的相關(guān)知識和技能。農(nóng)戶家庭收入在5%水平上顯著為負，表明隨著農(nóng)戶家庭收入的增加，其參加培訓(xùn)的可能性會顯著下降。調(diào)研數(shù)據(jù)表明，農(nóng)戶家庭收入在1 萬元以下的，農(nóng)業(yè)收入占比約為65.80%；家庭收入在1 萬～ 3 萬元的，農(nóng)業(yè)收入占比約為52.91%；家庭收入為3 萬～ 8 萬元的，農(nóng)業(yè)收入占比約為28.77%，家庭收入為8 萬元以上的，農(nóng)業(yè)收入占比約為23.17%。這說明隨著農(nóng)戶家庭收入的增加，其農(nóng)業(yè)收入占比可能會下降，農(nóng)戶重心會轉(zhuǎn)為非農(nóng)就業(yè)，閑暇時間也會減少，從而使其參加培訓(xùn)的可能性下降。當?shù)厥欠裼信嘤?xùn)在1%水平上顯著為正，主要原因是當本地有相關(guān)培訓(xùn)時，增加了農(nóng)戶參與培訓(xùn)的便利性，從而能夠有效提升其采納生態(tài)耕種技術(shù)的可能性。

3.1.2 影響農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度的因素分析 表3 中結(jié)果方程的估計結(jié)果匯報了影響農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度的因素。因回歸系數(shù)并不表示邊際效用，本文匯報了發(fā)生率比（IRRS）以解釋農(nóng)戶參與培訓(xùn)對其生態(tài)耕種技術(shù)采納的影響程度。

農(nóng)戶參與培訓(xùn)變量的發(fā)生率比為1.124，且在10%的水平顯著為正，表明農(nóng)戶參與培訓(xùn)能夠有效提升其生態(tài)耕種技術(shù)采納強度，參與培訓(xùn)的農(nóng)戶采納生態(tài)耕種技術(shù)的數(shù)量是未參與培訓(xùn)農(nóng)戶的1.124倍?？赡艿脑蚴桥嘤?xùn)能夠增加農(nóng)戶關(guān)于生態(tài)耕種技術(shù)的認知，了解生態(tài)耕種技術(shù)的使用及技術(shù)效果，從而能夠提高農(nóng)戶采納生態(tài)耕種技術(shù)的可能性。耕地面積變量系數(shù)在1%水平上顯著為正，說明伴隨著農(nóng)戶經(jīng)營規(guī)模的擴大其采納生態(tài)耕種技術(shù)的可能性會提高，發(fā)生率比為1.018，表明隨著耕地面積每增加一公頃，農(nóng)戶采納生態(tài)耕種技術(shù)數(shù)量增加1.018 倍。農(nóng)戶是否加入合作社變量系數(shù)在10%的水平上顯著為正，表明當農(nóng)戶加入了合作社后，其采納生態(tài)耕種技術(shù)的可能性會顯著提高，發(fā)生率比為1.108，表明加入合作社的農(nóng)戶采納生態(tài)耕種技術(shù)數(shù)量是未加入合作社農(nóng)戶的1.108 倍，可能的原因是當農(nóng)戶加入合作社后，能夠獲得相關(guān)資源以及合作社的幫助，從而有助于其采納生態(tài)耕種技術(shù)。互聯(lián)網(wǎng)使用系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明當農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)獲取信息時，其采納生態(tài)耕種技術(shù)的可能性會顯著提高，發(fā)生率比為1.197，表明使用互聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)戶采納生態(tài)耕種技術(shù)數(shù)量是未使用互聯(lián)網(wǎng)農(nóng)戶的1.197 倍，原因在于農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)獲取相關(guān)技術(shù)信息有助于其正確理解生態(tài)耕種技術(shù)，進而促進其采納該項技術(shù)。

3.1.3 參與技術(shù)培訓(xùn)對農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納行為影響的處理效應(yīng)分析 為進一步探討參與技術(shù)培訓(xùn)對農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度的影響，本文借鑒Ma 和Wang[32]的研究，計算了農(nóng)戶參與培訓(xùn)對其生態(tài)耕種技術(shù)采納強度的處理效應(yīng)。參與培訓(xùn)對生態(tài)耕種技術(shù)采納強度影響的處理效應(yīng)（ATE）是0.231，且在10%水平上顯著，表明平均來說，參與培訓(xùn)農(nóng)戶采納生態(tài)耕種技術(shù)的數(shù)量比未參與培訓(xùn)農(nóng)戶提高23.1%。參與培訓(xùn)農(nóng)戶的平均處理效應(yīng)（ATT）是0.249，且在10%水平上顯著為正，表明參與培訓(xùn)的農(nóng)戶若未參與培訓(xùn)，其采納生態(tài)耕種技術(shù)數(shù)量將會下降24.9%，這進一步說明了農(nóng)戶參與技術(shù)培訓(xùn)能夠有效促進其采納生態(tài)耕種技術(shù)。

3.2 培訓(xùn)參與率對農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度的影 響分析

本文進一步分析農(nóng)戶培訓(xùn)參與率對其采納生態(tài)耕種技術(shù)行為的影響，具體結(jié)果見表4。方程1 為培訓(xùn)參與率對其采納強度的影響，方程2 納入了其他控制變量后探討培訓(xùn)參與率對其采納生態(tài)耕種技術(shù)強度的影響。結(jié)果表明，農(nóng)戶培訓(xùn)參與率越高，其采納生態(tài)耕種技術(shù)的數(shù)量越多，發(fā)生率比為1.445，表明當農(nóng)戶培訓(xùn)參與率增加一單位，其采納生態(tài)耕種技術(shù)數(shù)量提高1.445 倍?？赡艿脑蚴请S著農(nóng)戶參與培訓(xùn)次數(shù)的增加，關(guān)于生態(tài)耕種技術(shù)的知識積累程度也會不斷提高，伴隨著農(nóng)戶培訓(xùn)參與率的提升，其采納生態(tài)耕種技術(shù)強度也會顯著提升。

表4 參與技術(shù)培訓(xùn)程度對農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度的影響Table 4 Impact of participation degree in technical training on farmers’ adoption intensity of ecological farming technology

3.3 路徑分析

表5 是使用逐步回歸法分析中介效應(yīng)的結(jié)果。第一列為參與培訓(xùn)對農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度的影響，結(jié)果表明參與培訓(xùn)能夠有效提升農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度。第二列為參與培訓(xùn)對農(nóng)戶生態(tài)認知的影響，系數(shù)為0.228 且在10%水平上顯著為正，表明參與培訓(xùn)能夠顯著提升農(nóng)戶生態(tài)認知水平；第三列為參與培訓(xùn)對農(nóng)戶技術(shù)認知的影響，回歸系數(shù)為0.397，且在1%水平上顯著為正，表明參與培訓(xùn)能夠顯著提高農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)認知水平。第四列為納入中介變量生態(tài)認知后的回歸結(jié)果。參與培訓(xùn)和生態(tài)認知對農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度顯著為正，表明存在中介效應(yīng)，參與培訓(xùn)不僅直接影響農(nóng)戶采納強度，也通過生態(tài)認知間接影響農(nóng)戶采納強度。第五列為納入中介變量技術(shù)認知后的回歸結(jié)果。結(jié)果表明參與培訓(xùn)和技術(shù)認知對農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度顯著為正，表明存在中介效應(yīng)，參與培訓(xùn)不僅直接影響農(nóng)戶采納行為，也通過技術(shù)認知間接影響農(nóng)戶采納強度。

表6 是KHB 方法再次進行中介效應(yīng)分析的結(jié)果。參與技術(shù)培訓(xùn)通過技術(shù)認知和生態(tài)認知的間接效應(yīng)分別為0.042 和0.037，差異均在10%的水平上顯著，與表5 的結(jié)論較為一致，表明中介效應(yīng)檢驗具有穩(wěn)定性。

表5 生態(tài)認知和技術(shù)認知的中介效應(yīng)估計結(jié)果Table 5 Estimation results of the mediating effect of ecological cognition and technological cognition

表6 KHB 方法的效應(yīng)分解與比較Table 6 Effect decomposition and comparison of the KHB method

4 結(jié)論與政策建議

4.1 研究結(jié)論

1）農(nóng)戶的年齡、受教育年限、家庭年收入、耕種面積以及當?shù)厥欠裼信嘤?xùn)對農(nóng)戶參與技術(shù)培訓(xùn)有顯著的促進作用。

2）參與技術(shù)培訓(xùn)能有效提升農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度。一方面，相比未參與技術(shù)培訓(xùn)的農(nóng)戶，參與技術(shù)培訓(xùn)的農(nóng)戶采納生態(tài)耕種技術(shù)的數(shù)量上升1.124 倍。另一方面，農(nóng)戶培訓(xùn)參與率每增加一單位，其生態(tài)耕種技術(shù)采納數(shù)量將提高1.445 倍。擴大經(jīng)營規(guī)模、加入合作社以及互聯(lián)網(wǎng)使用顯著提高農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)采納強度。

3）參與技術(shù)培訓(xùn)通過生態(tài)認知和技術(shù)認知兩條路徑影響農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)強度。一方面，技術(shù)培訓(xùn)增強農(nóng)戶關(guān)于生態(tài)耕種對農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境改善作用的認知，促使其采納生態(tài)耕種技術(shù)。另一方面，技術(shù)培訓(xùn)提升了農(nóng)戶生態(tài)耕種技術(shù)認知水平，促使其采納生態(tài)耕種技術(shù)。

4.2 政策建議

1）增加技術(shù)培訓(xùn)供給，提升農(nóng)戶參與培訓(xùn)機會。首先，政府部門應(yīng)形成較為完善的農(nóng)戶培訓(xùn)體系，建立村、鎮(zhèn)、縣、市等不同層次的培訓(xùn)體系，提高農(nóng)戶參與培訓(xùn)便利程度；其次，結(jié)合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實際確定不同培訓(xùn)的時間和周期，對于操作性較強的技術(shù)培訓(xùn)，應(yīng)選擇在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的中前期，對于生態(tài)知識等普及性培訓(xùn)，鼓勵農(nóng)戶在農(nóng)閑時參加。

2）豐富培訓(xùn)內(nèi)容和形式，提高農(nóng)戶參與培訓(xùn)程度。除了培訓(xùn)農(nóng)業(yè)技術(shù)相關(guān)知識，更要圍繞現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展趨勢，加大對涉農(nóng)法規(guī)、生態(tài)環(huán)保、信息獲取等方面知識的講授。改變傳統(tǒng)的“專家講、農(nóng)戶聽”的培訓(xùn)模式，創(chuàng)建本村微信公眾號、短視頻賬號，一方面以視聽結(jié)合、動畫展示的方式向農(nóng)戶反復(fù)強化技術(shù)培訓(xùn)內(nèi)容，另一方面方便農(nóng)戶隨時隨地了解本村開展技術(shù)培訓(xùn)的時間、地點和主題，從而提高農(nóng)戶參與培訓(xùn)程度。

3）創(chuàng)造適宜條件，鼓勵農(nóng)戶加入專業(yè)合作組織。政府應(yīng)支持大戶或者返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)人員領(lǐng)辦合作社，以大戶帶動小戶加入合作社，定期在合作社內(nèi)開展技術(shù)培訓(xùn)，鼓勵農(nóng)戶相互進行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)交流。借助農(nóng)民合作社開辦農(nóng)業(yè)技術(shù)交流活動室，搭建生態(tài)知識、耕種技術(shù)信息分享平臺，在交流活動中增設(shè)互動提問等環(huán)節(jié)，協(xié)助農(nóng)戶解決實際生產(chǎn)過程中的農(nóng)業(yè)技術(shù)問題。