儲成兵,李 平
(中國農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院,北京 100083)
自1996年轉(zhuǎn)基因作物商業(yè)化種植以來,全球的轉(zhuǎn)基因作物種植面積迅速擴大。據(jù)農(nóng)業(yè)生物技術(shù)應(yīng)用國際服務(wù)組織(ISAAA)的研究報告,經(jīng)過15年的商業(yè)化,2010年全球轉(zhuǎn)基因作物累計種植面積首次超過了10億公頃,種植轉(zhuǎn)基因作物的國家數(shù)目增加到29個。其中,2010年全球轉(zhuǎn)基因棉花種植達2100萬公頃,占全球轉(zhuǎn)基因作物種植面積的14%。
隨著轉(zhuǎn)基因作物大面積商業(yè)化種植以來,國內(nèi)外學者對轉(zhuǎn)基因生物技術(shù)開展了廣泛的研究。對于轉(zhuǎn)基因Bt抗蟲棉,目前學者們主要是從種植的經(jīng)濟效益、對環(huán)境的影響及農(nóng)戶的認知等方面進行了研究。Qaim等(2005)對轉(zhuǎn)基因Bt抗蟲棉在阿根廷的應(yīng)用效果進行了評價,農(nóng)戶在其種植轉(zhuǎn)基因抗蟲棉的地塊使用農(nóng)藥的數(shù)量平均比種植傳統(tǒng)棉花的地塊少50%,而且種植轉(zhuǎn)基因Bt抗蟲棉的產(chǎn)量也有了明顯的提升[1]。吳孔明(2007)的研究表明,Bt抗蟲棉的大規(guī)模種植不僅有效控制了棉鈴蟲對棉花的危害,而且高度抑制了棉鈴蟲對玉米、大豆和花生等其他作物的危害[2]。范存會、黃季焜和王貴彥等(2005)認為農(nóng)戶種植Bt抗蟲棉不僅提高了農(nóng)作物的產(chǎn)量、降低了生產(chǎn)成本、改善了農(nóng)戶生計,而且還顯著減少了農(nóng)民因為打藥而造成的中毒現(xiàn)象[3][4]。陳杰等(2011)在對湖北與山東轉(zhuǎn)基因抗蟲棉種植進行調(diào)查的基礎(chǔ)上研究了農(nóng)戶對轉(zhuǎn)基因生物技術(shù)的認知,研究表明農(nóng)戶對轉(zhuǎn)基因抗蟲棉技術(shù)及其安全性、相關(guān)規(guī)則仍缺乏認知[5]。黃季焜等(2010)運用Logit和Tobit模型對農(nóng)戶采用抗蟲棉技術(shù)進行了實證分析,研究表明抗蟲棉種子的價格、抗蟲棉技術(shù)的可獲性及農(nóng)戶的文化程度等因素顯著影響農(nóng)戶抗蟲棉技術(shù)的采用[6]。以上學者對轉(zhuǎn)基因抗蟲棉的研究涉及面較廣,但關(guān)于農(nóng)戶對轉(zhuǎn)基因生物技術(shù)的認知及轉(zhuǎn)基因Bt抗蟲棉技術(shù)采用的影響因素還有待深入探討。
農(nóng)戶作為市場主體是最大化其利潤的“經(jīng)濟人”,其采用Bt抗蟲棉技術(shù)的決策模型如下:
其中,Y表示農(nóng)戶生產(chǎn)棉花的利潤,E表示農(nóng)戶在信息量為k*時收益的期望,φ(X)表示收益函數(shù),X表示影響收益的系列變量,p表示棉花價格,m表示農(nóng)戶種植傳統(tǒng)棉的面積,n表示種植轉(zhuǎn)基因Bt抗蟲棉的面積,T表示農(nóng)戶總的種棉面積,Q表示生產(chǎn)的棉花總產(chǎn)量,f(m)為種植傳統(tǒng)棉花的生產(chǎn)函數(shù),c代表農(nóng)戶種植傳統(tǒng)棉的成本,r代表農(nóng)戶種植抗蟲棉增加的額外成本。由于種植轉(zhuǎn)基因Bt抗蟲棉是具有一定風險的新技術(shù)采納行為,可定義其生產(chǎn)函數(shù)為g(n)G(Z),G(Z)是由Z決定的風險控制函數(shù),其定義域為[0,1]。在其他條件不變的情況下,如果農(nóng)戶對種植Bt抗蟲棉的預期凈收益大于種植傳統(tǒng)棉的凈收益,則他們就會做出采用新技術(shù)的決策。因此,農(nóng)戶種植Bt抗蟲棉的條件為:
這里隱含了一個假設(shè)條件,即種植傳統(tǒng)棉和Bt抗蟲棉的生產(chǎn)行為只對棉花產(chǎn)量有影響,而對價格沒有影響。n為決策規(guī)模,公式(2)可簡化為:
由于不等式(3)中右邊棉花的價格、成本等相對較易確定,而農(nóng)戶的風險控制函數(shù)G(Z)則難以確定,其數(shù)學表達式為G(Z)=F[H(I),K(J)]。其中,H(I)為影響農(nóng)戶種植抗蟲棉的資源稟賦,主要包括農(nóng)戶個人特征、家庭特征及信息可獲性等變量;K(J)為影響農(nóng)戶種植抗蟲棉的外部環(huán)境變量。因此,農(nóng)戶采納轉(zhuǎn)基因Bt抗蟲棉技術(shù)受到農(nóng)戶個人特征、家庭特征、信息可獲性及外部環(huán)境等因素的共同影響。
本文研究數(shù)據(jù)來源于2011年10月組織學生對安徽省不同地區(qū)的4個縣12個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的農(nóng)戶進行的入戶調(diào)查。調(diào)查共發(fā)放問卷360份,經(jīng)整理后獲得有效問卷327份,樣本有效率為90.83%。在受訪的327戶農(nóng)戶中,有274戶對轉(zhuǎn)基因生物技術(shù)有所認知,但只有192戶農(nóng)戶實際種植了轉(zhuǎn)基因Bt抗蟲棉。
本文借鑒國內(nèi)外學者的研究并結(jié)合前面的理論分析,將影響農(nóng)戶對轉(zhuǎn)基因生物技術(shù)的認知及種植轉(zhuǎn)基因Bt抗蟲棉的因素歸結(jié)為戶主特征變量、家庭特征變量、信息可獲性變量和外部環(huán)境變量等四大類。具體變量的定義、描述性統(tǒng)計及預期作用方向在表1中給出。
農(nóng)戶采納轉(zhuǎn)基因Bt抗蟲棉技術(shù)實際上是兩階段決策過程的有機結(jié)合。如果只選擇那些對轉(zhuǎn)基因生物技術(shù)有認知的農(nóng)戶作樣本,則可能會導致樣本選擇偏差。不解決樣本選擇偏差的問題,將會得到有偏估計結(jié)果,故本文首先采用Heckman模型來驗證和解決樣本可能存在的選擇性偏差問題。第一階段考察哪些因素影響農(nóng)戶對轉(zhuǎn)基因生物技術(shù)的認知;第二階段分析農(nóng)戶在對轉(zhuǎn)基因生物技術(shù)有認知的基礎(chǔ)上,其采用轉(zhuǎn)基因技術(shù)的概率取決于哪些因素。
表1 變量的定義、描述性統(tǒng)計及預期作用方向
1.認知模型。農(nóng)戶對轉(zhuǎn)基因生物技術(shù)認知的影響因素模型如下:
其中,P(Y=1|X)為農(nóng)戶對轉(zhuǎn)基因生物技術(shù)認知的概率,Xj是影響農(nóng)戶對轉(zhuǎn)基因生物技術(shù)認知的因素,G是標準正態(tài)分布函數(shù)且對所有實數(shù)都有0<G(·)<1。
2.行為模型。農(nóng)戶種植轉(zhuǎn)基因Bt抗蟲棉的影響因素模型如下:
其中,Xj是第j個影響農(nóng)戶種植轉(zhuǎn)基因Bt抗蟲棉的因素,ε是隨機誤差項,y*是潛在變量。被觀察數(shù)據(jù)y與潛在變量y*的關(guān)系如下:
為了得到農(nóng)戶種植轉(zhuǎn)基因Bt抗蟲棉的相關(guān)信息,調(diào)查問卷中設(shè)計了如下問題:“您家是否種植了轉(zhuǎn)基因Bt抗蟲棉?”;“種植轉(zhuǎn)基因Bt抗蟲棉的面積為多少?”。根據(jù)農(nóng)戶種植轉(zhuǎn)基因Bt抗蟲棉的面積除以農(nóng)戶家庭棉花種植總面積得出農(nóng)戶種植轉(zhuǎn)基因Bt抗蟲棉的比例。
運用Stata10對樣本數(shù)據(jù)進行Heckman模型回歸,估計結(jié)果詳見表2。從表2可以看出,rho值顯著不為0,在5%的顯著性水平上通過檢驗;Wald chi2=187.36,在1%的顯著性水平上通過檢驗。這表明樣本的確存在選擇性偏差,故運用Heckman模型是合適的。
表2 Heckman選擇模型估計結(jié)果
1.戶主特征變量的影響。戶主年齡在認知模型中通過了顯著性檢驗,系數(shù)為負與預期相符。這說明年齡越大的農(nóng)戶對轉(zhuǎn)基因生物技術(shù)認知的概率越小。但戶主年齡在行為模型中未通過顯著性檢驗。戶主文化程度在兩個模型中都通過了顯著性檢驗,系數(shù)為正與預期相符。這說明文化程度越高的農(nóng)戶對轉(zhuǎn)基因生物技術(shù)認知的概率越大,且種植抗蟲棉的可能性也越大。戶主性別和技術(shù)風險偏好類型在兩個模型中都沒有通過顯著性檢驗,這可能是由于我國農(nóng)村女性戶主的比例極低,戶主的技術(shù)風險偏好類型對其種植轉(zhuǎn)基因Bt抗蟲棉行為的影響較小。
2.家庭特征變量的影響。家庭人均收入及家庭棉花種植面積在兩個模型中均未通過顯著性檢驗,系數(shù)為正與預期相符。社會資本在兩個模型中均通過了顯著性檢驗,系數(shù)為正與預期相符。社會資本作為非正式制度和私人社會網(wǎng)絡(luò),有助于加快信息傳遞、增加合作機會及克服新技術(shù)采用風險[7]。因此,社會資本越廣泛的農(nóng)戶,對轉(zhuǎn)基因生物技術(shù)認知的概率越大,且采納抗蟲棉技術(shù)的可能性也越大。
3.信息可獲性變量的影響。與村民交流的頻率在認知和行為模型中都通過了顯著性檢驗,系數(shù)為正與預期相符。這表明與村民交流越頻繁的農(nóng)戶對轉(zhuǎn)基因生物技術(shù)認知的概率越大,且采納抗蟲棉技術(shù)的可能性也越大。技術(shù)信息的獲取在認知和行為模型中均未通過顯著性檢驗,系數(shù)為正與預期相符。
4.外部環(huán)境變量的影響。是否為國家良種補貼項目縣在兩個模型中均通過了顯著性檢驗,系數(shù)為正與預期相符。這表明由于國家在政策方面的扶持,國家良種補貼項目縣的農(nóng)戶對轉(zhuǎn)基因生物技術(shù)有更深刻的認知,從而種植轉(zhuǎn)基因Bt抗蟲棉的可能性更大。是否參加過轉(zhuǎn)基因生物技術(shù)培訓在兩個模型中均通過了顯著性檢驗,系數(shù)為正與預期相符。這表明參加培訓有助于提升農(nóng)戶對轉(zhuǎn)基因生物技術(shù)的認知,從而促進其種植Bt抗蟲棉。到鄉(xiāng)鎮(zhèn)的距離在兩個模型中均未通過顯著性檢驗,系數(shù)為負與預期相符。這可能是由于農(nóng)戶因區(qū)域差別對信息的接收行為存在一定程度的差異[8],從而導致抗蟲棉技術(shù)的采納路線不同。Bt抗蟲棉種子價格在行為模型中通過了顯著性檢驗,系數(shù)為負與預期相符。這說明抗蟲棉種子價格越高,農(nóng)戶采用抗蟲棉技術(shù)的可能性就越低。棉鈴蟲發(fā)生程度在行為模型中通過了顯著性檢驗,系數(shù)為正與預期相符。這說明上一年棉鈴蟲發(fā)生程度越嚴重,農(nóng)戶采用抗蟲棉技術(shù)的概率就越高。
本文基于農(nóng)戶的調(diào)研數(shù)據(jù),運用Heckman模型對影響農(nóng)戶對轉(zhuǎn)基因生物技術(shù)的認知與采納行為的因素進行了實證分析,得出如下結(jié)論:第一,大部分農(nóng)戶對轉(zhuǎn)基因生物技術(shù)具有一定的認知,然而在采納轉(zhuǎn)基因生物技術(shù)的具體行為上,不同地區(qū)、不同個體的農(nóng)戶差異較大;第二,農(nóng)戶種植轉(zhuǎn)基因Bt抗蟲棉行為的兩階段決策相互依賴。
綜合以上研究結(jié)果,我們可以得出以下的政策啟示:第一,充分利用農(nóng)村現(xiàn)有教育資源和媒介,有計劃、有針對性地對農(nóng)戶開展新技術(shù)應(yīng)用培訓,通過培訓增進農(nóng)戶對各種新技術(shù)的了解,提高農(nóng)戶對轉(zhuǎn)基因生物技術(shù)的認知,改善農(nóng)戶的技術(shù)信息掌握情況;第二,以解決農(nóng)戶面臨的實際問題為出發(fā)點,建立農(nóng)戶導向型的農(nóng)業(yè)科技政策與推廣機制,政府相關(guān)管理部門應(yīng)針對棉農(nóng)的需求,制定和推廣配套的轉(zhuǎn)基因抗蟲棉栽培技術(shù)規(guī)程,指導棉農(nóng)科學有效地種植轉(zhuǎn)基因抗蟲棉;第三,地方政府要大力擴大農(nóng)戶的社會資本范圍,增強農(nóng)戶之間的信任和合作,從而增強農(nóng)戶對轉(zhuǎn)基因生物技術(shù)信息的交流能力,促進更多農(nóng)戶采用轉(zhuǎn)基因抗蟲棉技術(shù)。
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