謝 琳 廖佳華 張禹欣 胡新艷*

(1.華南農(nóng)業(yè)大學(xué) 國(guó)家農(nóng)業(yè)制度與發(fā)展研究院， 廣州 510642；2.華南農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院， 廣州 510642)

作為世界上最大的化肥消費(fèi)國(guó)，中國(guó)存在嚴(yán)重的化肥過(guò)量施用問(wèn)題[1]。在中國(guó)農(nóng)業(yè)向規(guī)模經(jīng)營(yíng)與綠色經(jīng)營(yíng)“雙轉(zhuǎn)型”的背景下，經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間的關(guān)系成為許多研究者關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題。但是，已有研究的結(jié)論卻往往并不一致：大量基于中國(guó)的研究認(rèn)為，經(jīng)營(yíng)規(guī)模和化肥施用強(qiáng)度之間存在負(fù)向相關(guān)關(guān)系，即規(guī)模經(jīng)營(yíng)有助于化肥減量化[2-7]。然而，也有研究顯示經(jīng)營(yíng)規(guī)模和化肥施用強(qiáng)度之間的關(guān)系并不顯著[8-10]，甚至有研究表明兩者之間存在正向相關(guān)關(guān)系[11-14]?；谄渌l(fā)展中國(guó)家數(shù)據(jù)的實(shí)證研究也表明：經(jīng)營(yíng)規(guī)模和化肥施用強(qiáng)度之間存在正向相關(guān)關(guān)系[15-17]。究其原因，可能在于已有研究的取樣多數(shù)只限于某一地，或某一作物，減弱了研究結(jié)論的普適性。事實(shí)上，各類情境因素均會(huì)影響到變量之間相關(guān)關(guān)系程度，甚至符號(hào)方向[18]。因此，不同甚至矛盾的研究結(jié)論可能源于不同的情境因素。為此，學(xué)術(shù)界仍然有待厘清以下2個(gè)問(wèn)題：(1)農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營(yíng)真的有助于降低化肥施用強(qiáng)度嗎？(2)兩者之間的關(guān)系受到哪些情境因素的影響？

作為一種文獻(xiàn)綜述方法，薈萃分析已由最初的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域拓展至經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域[19-20]。傳統(tǒng)文獻(xiàn)綜述方法整理以往研究文獻(xiàn)得出結(jié)論，但作為定性研究，其自身會(huì)存在不足，如研究者的主觀意識(shí)對(duì)所得結(jié)論有較大影響，而且在綜述過(guò)程中往往會(huì)忽視所得結(jié)論是否具有統(tǒng)計(jì)意義[21]。薈萃分析為定量研究方法，能彌補(bǔ)傳統(tǒng)敘述性文獻(xiàn)綜述上述的不足，即通過(guò)量化文獻(xiàn)，得到更為客觀準(zhǔn)確的結(jié)論。而且薈萃分析以及由其衍生出的薈萃回歸分析技術(shù)不僅可以評(píng)估變量之間的關(guān)系及其強(qiáng)度，還能探尋變量關(guān)系中的調(diào)節(jié)變量。如果現(xiàn)有研究中經(jīng)營(yíng)規(guī)模和化肥施用強(qiáng)度之間的關(guān)系在不同樣本之間存在差異，且這些樣本在某些特質(zhì)方面存在不同，那么這些樣本特質(zhì)就可以成為兩者之間關(guān)系的調(diào)節(jié)變量[22]。鑒于此，本研究基于薈萃分析技術(shù)，評(píng)估農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模和化肥施用強(qiáng)度之間的真實(shí)相關(guān)性，并進(jìn)一步利用薈萃回歸分析方法深入探究種植結(jié)構(gòu)、教育、年齡、國(guó)別和時(shí)間等潛在調(diào)節(jié)變量的作用。

1 關(guān)于農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營(yíng)的化肥減量效應(yīng)的爭(zhēng)論

自Feder等[23]識(shí)別出規(guī)模經(jīng)營(yíng)是決定發(fā)展中國(guó)家農(nóng)戶化肥施用行為的關(guān)鍵因素之一以來(lái)，規(guī)模經(jīng)營(yíng)的化肥減量效應(yīng)引起了眾多研究者的注意。針對(duì)中國(guó)情境，許多研究認(rèn)為隨著經(jīng)營(yíng)規(guī)模的擴(kuò)大，中國(guó)農(nóng)戶的化肥施用強(qiáng)度也隨之降低。蔡穎萍和杜志雄[2]基于1 322個(gè)家庭農(nóng)場(chǎng)的問(wèn)卷指出，大型家庭農(nóng)場(chǎng)更容易應(yīng)用測(cè)土施肥技術(shù)，因此化肥施用水平更低。他們還認(rèn)為，大型家庭農(nóng)場(chǎng)存在樣本選擇問(wèn)題，即那些擁有更高社會(huì)責(zé)任和現(xiàn)代思維的農(nóng)戶更可能成為大型農(nóng)場(chǎng)主，并進(jìn)一步使得這些農(nóng)場(chǎng)主減少施用對(duì)環(huán)境有害的化肥。而且，隨著經(jīng)營(yíng)規(guī)模的擴(kuò)大，大型家庭農(nóng)場(chǎng)因考慮成本控制而加大應(yīng)用先進(jìn)科學(xué)和管理技術(shù)力度，進(jìn)而降低化肥施用強(qiáng)度。Zhang等[3]基于湖北省梁子湖區(qū)的300戶農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)也發(fā)現(xiàn)，化肥施用強(qiáng)度與經(jīng)營(yíng)規(guī)模存在負(fù)向相關(guān)關(guān)系，其中那些經(jīng)營(yíng)規(guī)模較小的農(nóng)戶傾向于尋找非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中花費(fèi)更少的時(shí)間，因此忽視了先進(jìn)施肥技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用，并由此導(dǎo)致更高的化肥施用強(qiáng)度。這與Wu 等[4]使用浙江大學(xué)“中國(guó)家庭數(shù)據(jù)庫(kù)”的實(shí)證研究結(jié)果一致。此外，還有很多實(shí)證研究表明經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間存在負(fù)向相關(guān)關(guān)系[5-7]，說(shuō)明化肥施用存在“規(guī)模經(jīng)濟(jì)”效應(yīng)。

然而，一些實(shí)證研究卻發(fā)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間存在正向相關(guān)關(guān)系。楊鋼橋和靳艷艷[11]研究指出，大型農(nóng)場(chǎng)的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)已經(jīng)從生存需求轉(zhuǎn)向追逐利潤(rùn)，由此導(dǎo)致化肥施用強(qiáng)度的增加。徐衛(wèi)濤等[12]基于375戶農(nóng)戶調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，在農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣缺失的中國(guó)農(nóng)村地區(qū)，播種面積更大的農(nóng)戶更可能增加化肥施用強(qiáng)度。田云等[13]發(fā)現(xiàn)，經(jīng)營(yíng)規(guī)模越大，農(nóng)戶越不可能以低于標(biāo)準(zhǔn)或按標(biāo)準(zhǔn)施肥。當(dāng)經(jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)大時(shí)，農(nóng)戶將通過(guò)加大化肥的投入以獲得更多的收益。Hu 等[14]則從化肥施用效率出發(fā)，基于2004—2006年4 281戶農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)的實(shí)證分析得出，經(jīng)營(yíng)面積最小的農(nóng)戶群體的化肥施用效率最高，從側(cè)面說(shuō)明經(jīng)營(yíng)規(guī)模越大，化肥的施用強(qiáng)度越大。此外，也有研究認(rèn)為，經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間并沒(méi)有顯著相關(guān)關(guān)系[8-10]。

2 引起爭(zhēng)論的原因：調(diào)節(jié)作用分析

2.1 種植結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)效應(yīng)

經(jīng)濟(jì)作物的經(jīng)濟(jì)價(jià)值比糧食作物大。受潛在產(chǎn)出價(jià)值增加等心理預(yù)期的激勵(lì)，農(nóng)戶對(duì)經(jīng)濟(jì)作物的化肥施用強(qiáng)度要顯著高于主糧作物[5]。實(shí)證研究也表明，經(jīng)濟(jì)作物的化肥施用量普遍高于糧食作物[24]。實(shí)踐中，經(jīng)濟(jì)作物播種面積比例的逐步增長(zhǎng)，是導(dǎo)致中國(guó)化肥施用強(qiáng)度增加的重要原因[25-27]。以經(jīng)濟(jì)作物蘋果為例，農(nóng)民會(huì)通過(guò)增加化肥投入以獲得更大的產(chǎn)量來(lái)提高收入[7]。因而，種植結(jié)構(gòu)的變化會(huì)導(dǎo)致化肥施用強(qiáng)度的變化[28]。紀(jì)月清等[29]基于中國(guó)農(nóng)村固定觀察點(diǎn)的農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)也發(fā)現(xiàn)，種植的作物不同，經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度的關(guān)系也不同。Rahman[30]基于孟加拉國(guó)17個(gè)地區(qū)的 2 083 戶農(nóng)戶數(shù)據(jù)的實(shí)證研究同樣表明，經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間的關(guān)系受農(nóng)作物種植品種的影響。

2.2 農(nóng)戶受教育程度的調(diào)節(jié)效應(yīng)

人力資本積累是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要前提[31]。發(fā)展中國(guó)家的農(nóng)民普遍欠缺農(nóng)業(yè)化學(xué)投入品施用知識(shí)，因此較難按要求施用[1,32]。諸多基于中國(guó)數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)民缺乏科學(xué)知識(shí)是導(dǎo)致化肥濫用的關(guān)鍵原因之一[1,33]。而農(nóng)資市場(chǎng)的差異化發(fā)展更是加重了這種趨勢(shì)[29]。

農(nóng)技推廣體系的商業(yè)化浪潮使得其難以提供合適的農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)[1,4]，因此農(nóng)民自身的教育水平顯得更為重要。研究表明，受教育程度較高的農(nóng)民知識(shí)儲(chǔ)備豐富，更注重施肥效果[34]；懂得更多合理施肥的知識(shí)與技術(shù)要點(diǎn)[35]；接受新事物的能力較強(qiáng)，見識(shí)與視野更寬闊，更有遠(yuǎn)見，更愿意選擇生態(tài)生產(chǎn)行為，并通過(guò)減少化肥投入強(qiáng)度來(lái)保護(hù)耕地質(zhì)量與農(nóng)村環(huán)境[2]。相反，教育程度較低的農(nóng)戶缺乏基本知識(shí)，僅靠務(wù)農(nóng)經(jīng)驗(yàn)耕作，不愿接受外界新的信息，也不愿學(xué)習(xí)節(jié)肥技術(shù)等科學(xué)種植技術(shù)[36]，追求眼前小利，往往通過(guò)增加化肥的施用來(lái)獲取更多收益[37]。多項(xiàng)實(shí)證研究也表明，農(nóng)戶受教育程度與化肥施用強(qiáng)度之間存在負(fù)向相關(guān)關(guān)系[2,35,38-39]。和小農(nóng)戶相比，大規(guī)模農(nóng)場(chǎng)更容易應(yīng)用現(xiàn)代施肥農(nóng)業(yè)技術(shù)[4]。如水肥一體化、無(wú)人機(jī)施肥技術(shù)都對(duì)經(jīng)營(yíng)規(guī)模提出了要求。那么，高人力資本的優(yōu)勢(shì)在大規(guī)模農(nóng)場(chǎng)能夠獲得更好的發(fā)揮，即教育能夠幫助大農(nóng)戶更好地實(shí)現(xiàn)化肥減量化。

2.3 農(nóng)戶年齡的調(diào)節(jié)效應(yīng)

在中國(guó)，農(nóng)戶的施肥行為是一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的經(jīng)驗(yàn)行為，很少存在惡意增大化肥投入的現(xiàn)象[5]。隨著年齡的增長(zhǎng)和務(wù)農(nóng)年限的增加，農(nóng)戶可以積累更多農(nóng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)，能更好地判斷作物對(duì)化肥的要求并合理施肥[13]。由于農(nóng)戶認(rèn)知與經(jīng)驗(yàn)的積累，他們更容易接受新穎的農(nóng)業(yè)技術(shù)，更愿意采用現(xiàn)代施肥技術(shù)[40]。在其他發(fā)展中國(guó)家，F(xiàn)ufa等[41]基于埃塞俄比亞農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)的實(shí)證研究表明，農(nóng)戶年齡是影響化肥施用強(qiáng)度的重要因素。隨著年齡的增長(zhǎng)，農(nóng)民對(duì)新興技術(shù)有更多的了解，能有效率地使用新技術(shù)來(lái)減少化肥投入。Akpan等[42]基于尼日利亞農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)的研究同樣發(fā)現(xiàn)，化肥施用強(qiáng)度隨農(nóng)戶年齡增加而減少?？梢?，農(nóng)戶年齡不同，會(huì)對(duì)規(guī)模經(jīng)營(yíng)與化肥減量化行為之間的關(guān)系產(chǎn)生影響，導(dǎo)致實(shí)證結(jié)果的異質(zhì)性。

2.4 國(guó)別的調(diào)節(jié)效應(yīng)

發(fā)展中國(guó)家的農(nóng)業(yè)大都以小農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)為主[23]。但中國(guó)與許多發(fā)展中國(guó)家不同：中國(guó)的農(nóng)業(yè)技術(shù)相對(duì)先進(jìn)，市場(chǎng)上化肥供應(yīng)充足，價(jià)格相對(duì)低廉。在勞動(dòng)力成本不斷攀升的情況下，中國(guó)農(nóng)民普遍存在化肥濫用問(wèn)題。來(lái)自FAO的數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)已經(jīng)成為世界上最大的化肥和農(nóng)藥消費(fèi)國(guó)，2016年，中國(guó)大陸的氮肥、磷肥和鉀肥施用量分別占全球的27.647%、32.230%和35.428%，氮肥、磷肥、鉀肥施用強(qiáng)度分別為138.64、49.81 和38.22 kg/hm2，分別是同期全球水平的2.01倍、1.63倍和1.57倍[5]。這與其他發(fā)展中國(guó)家化肥短缺，小農(nóng)戶化肥施用量不夠甚至少施化肥的情況形成了鮮明的對(duì)比，如撒哈拉以南非洲地區(qū)2005—2014年平均化肥消耗量14 kg/ha2，而全球?yàn)?27 kg/ha2[43]，差距十分明顯。實(shí)際上，早期關(guān)于發(fā)展中國(guó)家農(nóng)戶化肥施用行為的研究是在“綠色革命”的背景下進(jìn)行的，認(rèn)為農(nóng)戶采納化肥技術(shù)是其接受現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)的重要表現(xiàn)方式。許多來(lái)自諸如泰國(guó)、埃塞俄比亞和肯尼亞等發(fā)展中國(guó)家的研究表明，經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥采納之間存在正向相關(guān)[15-17]。在這些較落后的發(fā)展中國(guó)家，較大的農(nóng)場(chǎng)可能無(wú)需依賴信貸計(jì)劃就有較多現(xiàn)金購(gòu)買化肥并投入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)[16]，而普通小農(nóng)戶則因信貸約束缺乏資金購(gòu)買。因此農(nóng)戶的農(nóng)地規(guī)模越大，其獲得并使用化肥的能力越強(qiáng)?？梢姡渌l(fā)展中國(guó)家和中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中化肥施用的出發(fā)點(diǎn)是不同的，前者仍然希望通過(guò)“綠色革命”來(lái)提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率，而中國(guó)農(nóng)業(yè)則向化肥減量化的發(fā)展階段轉(zhuǎn)型。

一些發(fā)達(dá)國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)也可以在側(cè)面印證上面的問(wèn)題。許多發(fā)達(dá)國(guó)家的農(nóng)業(yè)集約化發(fā)展早于發(fā)展中國(guó)家，自20 世紀(jì)80 年代末以來(lái)，歐美發(fā)達(dá)國(guó)家開始重視對(duì)農(nóng)業(yè)面源污染的研究和治理，積極開展化肥減量化行動(dòng)，降低化肥施用強(qiáng)度[44]。Wu等[4]研究也發(fā)現(xiàn)，化肥施用與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(EKC)一致，化肥施用強(qiáng)度會(huì)隨人均GDP的提高先增加再減少，呈倒U型變化趨勢(shì)，即人均GDP較高的國(guó)家，農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)與專業(yè)管理的廣泛應(yīng)用有助于提高化肥施用效率?？梢?，國(guó)別不同，處于不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段的農(nóng)業(yè)政策也會(huì)導(dǎo)致規(guī)模經(jīng)營(yíng)的化肥減量效應(yīng)出現(xiàn)差異。

2.5 研究時(shí)間點(diǎn)的調(diào)節(jié)效應(yīng)

本研究納入薈萃分析的文獻(xiàn)的時(shí)間跨度長(zhǎng)達(dá)35年，在此期間農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件發(fā)生了巨大變化。以中國(guó)為例，早期在土壤質(zhì)量條件較低與向地要糧的時(shí)代背景下，中國(guó)制定的化肥施用標(biāo)準(zhǔn)高于世界標(biāo)準(zhǔn)[5]，期望通過(guò)化肥施用彌補(bǔ)農(nóng)地質(zhì)量的不足。在過(guò)去的幾十年里，中國(guó)逐步建立起較為完整的化肥工業(yè)體系，化肥施用量直線上升。然而，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要求機(jī)械化、專業(yè)化和科學(xué)化，化肥的施用也更追求合理化、科學(xué)化和環(huán)境保護(hù)。為此，中國(guó)出臺(tái)了多項(xiàng)政策，以推動(dòng)化肥減量化。隨著時(shí)間推移，各國(guó)的化肥施用政策在不斷改變，農(nóng)民也會(huì)根據(jù)政策環(huán)境的變化對(duì)其化肥施用行為進(jìn)行調(diào)整。這意味著，農(nóng)戶的化肥施用行為還可能受到時(shí)間因素的影響。尤其是經(jīng)營(yíng)規(guī)模更大的農(nóng)戶，其人力資本水平更高，且更具社會(huì)責(zé)任和現(xiàn)代思維，因而更容易接受最新的施肥技術(shù)和政策[2]，那么，隨著時(shí)間的推移，不同經(jīng)營(yíng)規(guī)模的農(nóng)戶的施肥行為變化幅度也將不同。

就數(shù)字資源建設(shè)崗位而言，本科院校圖書館對(duì)崗位職責(zé)和所需技能的描述最為完備，以設(shè)備維護(hù)、網(wǎng)絡(luò)維護(hù)和特色數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)為主?？梢?，本科院校圖書館在計(jì)算機(jī)人才需求方面規(guī)劃清晰，定位明確。

3 研究方法

3.1 文獻(xiàn)搜索

為確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與完整性，本研究較為全面地搜索了中文和英文文獻(xiàn)。中文文獻(xiàn)主要通過(guò)中國(guó)知網(wǎng)(CNKI)期刊數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)優(yōu)秀碩士論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)、維普數(shù)據(jù)庫(kù)、萬(wàn)方數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行搜索。中文文獻(xiàn)搜索關(guān)鍵詞包括化肥施用行為、經(jīng)營(yíng)規(guī)模、化肥投入水平和農(nóng)業(yè)化學(xué)品使用等。英文文獻(xiàn)主要在Springer Link、Elsevier Science、EBSCO-ASP綜合學(xué)科研究文獻(xiàn)全文庫(kù)、Emerald期刊全文庫(kù)、Wiley-Black-Well、ProQuest期刊全文庫(kù)與ProQuest碩博士論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)和Google scholar中搜索，英文文獻(xiàn)搜索關(guān)鍵詞為farm size and fertilizer、chemical fertilizer use、determinants of fertilizer use、fertilizer application intensity、fertilizer use strength和influencing factors of fertilizer use等。為了避免文獻(xiàn)遺漏，本研究還對(duì)搜索到的相關(guān)文獻(xiàn)的參考文獻(xiàn)進(jìn)行第二次搜索，即對(duì)樣本文獻(xiàn)中所有涉及研究主題的中英文參考文獻(xiàn)進(jìn)行手工搜索，確保樣本文獻(xiàn)的全面性。

3.2 文獻(xiàn)篩選

結(jié)合研究主題和薈萃分析方法的要求，納入本研究薈萃分析的文獻(xiàn)符合以下條件：(1)必須包含農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度等2個(gè)變量。(2)必須是實(shí)證研究，排除純理論與文獻(xiàn)綜述類文獻(xiàn)，并在論文中報(bào)告了樣本量、相關(guān)系數(shù)或者其他可轉(zhuǎn)換為效應(yīng)值的數(shù)據(jù)指標(biāo)。(3)各研究之間的樣本必須是獨(dú)立的。若2個(gè)研究之間的樣本相同或存在交叉重疊，則選擇報(bào)告內(nèi)容更詳細(xì)或者樣本更大的研究納入分析。本研究從中英文數(shù)據(jù)庫(kù)中搜索出550篇相關(guān)文獻(xiàn)，通過(guò)上述條件進(jìn)行篩選，最終有45篇文獻(xiàn)符合薈萃分析的要求，其中中文文獻(xiàn)17篇，英文文獻(xiàn)28篇(表1)。

表1 納入薈萃分析研究的文獻(xiàn)資料目錄Table 1 Catalog of literature materials included in meta-analysis research

3.3 文獻(xiàn)編碼

本研究根據(jù)Lipsey和Wilson[45]的步驟進(jìn)行文獻(xiàn)編碼，研究特征主要包括文獻(xiàn)作者、出版年份、樣本量、研究國(guó)別、經(jīng)營(yíng)規(guī)模、化肥施用強(qiáng)度及研究對(duì)象等。效應(yīng)值包括各相關(guān)變量的相關(guān)系數(shù)、回歸系數(shù)及其顯著性水平等指標(biāo)。文獻(xiàn)效應(yīng)值以每一樣本一個(gè)效應(yīng)值進(jìn)行編碼，如文章中同時(shí)報(bào)告了多個(gè)樣本，對(duì)效應(yīng)值進(jìn)行分開編碼。當(dāng)編碼步驟完成后，由另一位研究者對(duì)隨機(jī)抽取出的部分研究重新編碼，以保證編碼的準(zhǔn)確性，如編碼出現(xiàn)內(nèi)容不同，則回到文獻(xiàn)原文進(jìn)行比對(duì)。在本研究中，2位研究者編碼一致性為91.5%，說(shuō)明在文獻(xiàn)編碼過(guò)程中人為誤差較小，編碼較為準(zhǔn)確。最終，本研究獲得63個(gè)獨(dú)立效應(yīng)量，總樣本量達(dá)到148 411個(gè)。

3.4 效應(yīng)值計(jì)算

本研究使用CMA2.0(Comprehensive meta- analysis 2.0)軟件進(jìn)行薈萃分析，并以相關(guān)系數(shù)作為效應(yīng)量對(duì)經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度的關(guān)系進(jìn)行研究。在編碼時(shí)，有些文獻(xiàn)沒(méi)有直接報(bào)告相關(guān)系數(shù)，而是報(bào)告了t檢驗(yàn)值、F檢驗(yàn)值，或者χ2檢驗(yàn)值，本研究根據(jù)鄭鳳英和彭少麟[46]的公式將相關(guān)指標(biāo)轉(zhuǎn)換成相關(guān)系數(shù)。有部分文獻(xiàn)只報(bào)告了回歸系數(shù)，本研究根據(jù)Peterson 和 Brown[47]所提供的公式對(duì)回歸系數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，其中回歸系數(shù)的適用范圍為(-0.5，0.5)。隨后將文獻(xiàn)中報(bào)告的，或者通過(guò)上述計(jì)算出的r值進(jìn)行Fisher’sZ值轉(zhuǎn)換，得出研究分析所需數(shù)據(jù)。

3.5 出版偏差

多數(shù)期刊更愿意發(fā)表實(shí)證結(jié)果顯著的文章，而結(jié)果不顯著的文章發(fā)表較少。因此，納入薈萃分析的文獻(xiàn)可能會(huì)存在出版偏差問(wèn)題。為此，本研究首先采用漏斗圖(Funnel plot)(圖1)對(duì)是否存在嚴(yán)重的出版偏差進(jìn)行檢驗(yàn)?？梢钥吹?，研究樣本基本分布在總效應(yīng)兩邊，說(shuō)明不存在嚴(yán)重的出版偏差。

圖1 主效應(yīng)的漏斗圖Fig.1 Funnel plot of main effect

然后，本研究通過(guò)失安全系數(shù)N(Classic fail-safeN)對(duì)出版偏差問(wèn)題進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)。所謂失安全系數(shù)N是指研究中要包含多少未出版的研究才能把本次研究中累積效應(yīng)量減低到不顯著水平[48]。若計(jì)算出來(lái)的系數(shù)N與研究樣本數(shù)量相差較大，則說(shuō)明本研究的出版偏差小，不存在嚴(yán)重的出版偏誤。結(jié)果表明，本研究的失安全系數(shù)N為8 723，即要額外增加8 723篇文獻(xiàn)作為樣本進(jìn)行分析才能否定經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間的關(guān)系，說(shuō)明本研究不存在嚴(yán)重的出版偏差。

3.6 異質(zhì)性檢驗(yàn)

異質(zhì)性檢驗(yàn)(Heterogeneity test)用于研究效應(yīng)值的變化程度，目的在于判斷主效應(yīng)之間是否存在調(diào)節(jié)效應(yīng)。如存在異質(zhì)性，那么主效應(yīng)間存在潛在的調(diào)節(jié)變量。本研究使用I2檢驗(yàn)和Q檢驗(yàn)來(lái)進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)。I2檢驗(yàn)即效應(yīng)值的變異占總變異的百分比：0≤I2<25%表示不存在異質(zhì)性；25%≤I2<50%表示存在低異質(zhì)性；50%≤I2<75%表示存在中度異質(zhì)性；75%≤I2<100%表示存在高異質(zhì)性[49]。Q檢驗(yàn)值則符合卡方分布，如P<0.05，即說(shuō)明效應(yīng)值存在異質(zhì)性。

異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果見表2所示。可以看出，I2值為97.819%，表示效應(yīng)值的變異占總變異的97.819%；各樣本研究效應(yīng)值的Q檢驗(yàn)也具備統(tǒng)計(jì)顯著性(Q=2 842.743，P<0.001)，說(shuō)明薈萃分析中效應(yīng)值存在高度異質(zhì)性，即主效應(yīng)間存在潛在調(diào)節(jié)變量。

表2 異質(zhì)性檢驗(yàn)Table 2 Heterogeneity test

異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果還可以用于判斷薈萃分析應(yīng)該采用固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型。固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型的不同點(diǎn)在于對(duì)文獻(xiàn)研究結(jié)論之間差異的原因持不同的假設(shè)：固定效應(yīng)模型認(rèn)為，全部研究只有一個(gè)真實(shí)效應(yīng)值，研究結(jié)論的不同僅因?yàn)槌闃诱`差；隨機(jī)效應(yīng)模型則假設(shè)每個(gè)研究都有其真實(shí)效應(yīng)值，結(jié)論的差異不僅僅是由于抽樣誤差[50]。一般來(lái)說(shuō)，如果異質(zhì)性檢驗(yàn)中Q檢驗(yàn)值的P值<0.01且I2>50%，則使用隨機(jī)效應(yīng)模型更為合適，反之，則使用固定效應(yīng)模型[51]。本研究的異質(zhì)性檢驗(yàn)表明，I2為97.819%(I2>50%)且Q檢驗(yàn)值為2 842.743(P<0.001)，因此本研究應(yīng)采用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行調(diào)節(jié)效應(yīng)分析。

4 結(jié)果與分析

4.1 主效應(yīng)分析

薈萃分析結(jié)果見表3。Cohen[52]認(rèn)為，綜合效應(yīng)量在0.1以下說(shuō)明相關(guān)性較弱。本研究的隨機(jī)效應(yīng)模型結(jié)果表明，綜合效應(yīng)量為-0.042(P<0.05)，表明經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間存在負(fù)向相關(guān)關(guān)系。這與Wu等[4]和Sun等[6]的實(shí)證研究結(jié)果一致，即農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。這意味著，綜合現(xiàn)有實(shí)證文獻(xiàn)的證據(jù)表明，農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營(yíng)確實(shí)有助于化肥減量化，盡管這種作用比較微弱。

表3 主效應(yīng)的薈萃分析Table 3 Meta-analysis of main effect

4.2 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

異質(zhì)性檢驗(yàn)表明，效應(yīng)值之間具有高度異質(zhì)性，說(shuō)明存在潛在調(diào)節(jié)變量對(duì)農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間的主效應(yīng)產(chǎn)生影響。實(shí)際上，主效應(yīng)分析中顯示經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間的相關(guān)關(guān)系過(guò)于微弱，其原因可能就在于潛在調(diào)節(jié)變量的影響。本研究通過(guò)薈萃回歸分析方法進(jìn)一步來(lái)探索異質(zhì)性來(lái)源與調(diào)節(jié)變量的作用，即借鑒Stanley 和 Jarrell[53]，以及張曉和胡麗娜[20]的方法，把各樣本研究中農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度的相關(guān)系數(shù)作為被解釋變量，將潛在調(diào)節(jié)變量賦值并作為解釋變量進(jìn)行薈萃回歸處理。潛在調(diào)節(jié)變量的賦值方法及薈萃回歸分析結(jié)果見表4。

表4 調(diào)節(jié)變量的薈萃回歸分析Table 4 Meta-regression analysis of moderators

(1)種植結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)效應(yīng)。各樣本研究涉及的作物可以分為經(jīng)濟(jì)作物和糧食作物，其中經(jīng)濟(jì)作物包括水果、蔬菜、煙草、可可、油料作物等，而糧食作物主要包括水稻、玉米、小麥等。此外，有24個(gè)效應(yīng)值所在的樣本研究沒(méi)有明確劃分作物類型，因此未包含在種植結(jié)構(gòu)潛在調(diào)節(jié)變量的分析中。由表4可知，種植結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)不具備統(tǒng)計(jì)顯著性(β=-0.048，P>0.1)，說(shuō)明種植結(jié)構(gòu)未在經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間的關(guān)系中起調(diào)節(jié)作用。原因可能在于，在一些研究中樣本農(nóng)戶種植規(guī)模偏小，主要以自給為主，區(qū)分經(jīng)濟(jì)作物與糧食作物對(duì)他們意義不大，在施肥的過(guò)程中，農(nóng)戶為了便利會(huì)一視同仁，化肥施用行為存在一致性。

(2)農(nóng)戶受教育程度的調(diào)節(jié)效應(yīng)。考慮到不同研究中對(duì)農(nóng)戶受教育程度的測(cè)量指標(biāo)并不一致，因此本研究對(duì)農(nóng)戶受教育程度進(jìn)行了重新編碼。大多數(shù)國(guó)家為6年制小學(xué)教育，故本研究將受教育年份≥7，或者接受過(guò)小學(xué)以上教育的農(nóng)戶視為受教育水平較高的農(nóng)戶，并賦值為1，否則負(fù)值為0。對(duì)于那些沒(méi)有報(bào)告受教育程度的研究，本研究并未納入關(guān)于教育程度潛在調(diào)節(jié)變量的分析。薈萃回歸結(jié)果顯示，農(nóng)戶受教育程度的回歸系數(shù)顯著為負(fù)(β=-0.192，P<0.01)，說(shuō)明農(nóng)戶受教育程度越高，經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間的負(fù)向關(guān)系將增強(qiáng)。這與蔡穎萍和杜志雄[2]、史常亮等[35]的實(shí)證研究結(jié)果一致。他們認(rèn)為教育提升了思維方式，有助于農(nóng)戶接受新技術(shù)，認(rèn)識(shí)到作物產(chǎn)量的增加不僅依靠化肥的使用，也可以通過(guò)調(diào)整作物間距、種植優(yōu)良品種等其他方式來(lái)實(shí)現(xiàn)。而且，文化水平較高的農(nóng)戶更具長(zhǎng)遠(yuǎn)思維，不過(guò)分追求通過(guò)施用大量化肥來(lái)獲取短期收益，而會(huì)合理施用化肥，強(qiáng)化土壤健康，重視面源污染問(wèn)題以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期穩(wěn)定收益。

(3)農(nóng)戶年齡的調(diào)節(jié)效應(yīng)。樣本文獻(xiàn)一般報(bào)告了農(nóng)戶戶主年齡的均值，本研究以其作為自變量進(jìn)行回歸，來(lái)探尋農(nóng)戶年齡的調(diào)節(jié)效應(yīng)。在刪除沒(méi)有報(bào)告農(nóng)戶年齡的樣本后，本研究最后獲得31個(gè)效應(yīng)量。薈萃回歸結(jié)果顯示，農(nóng)戶年齡的回歸系數(shù)顯著為負(fù)(β=-0.030，P<0.01)，說(shuō)明隨著農(nóng)戶年齡的增長(zhǎng)，經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間的負(fù)向關(guān)系將增強(qiáng)，與田云等[13]的實(shí)證結(jié)果一致。

(4)國(guó)別的調(diào)節(jié)效應(yīng)。在納入薈萃分析的文獻(xiàn)中，樣本涉及中國(guó)、菲律賓、肯尼亞、尼日利亞、加納、埃塞俄比亞、巴基斯坦和坦桑尼亞等多個(gè)國(guó)家。為了研究國(guó)別的影響，本研究構(gòu)造了國(guó)別虛擬變量，即將基于中國(guó)的研究賦值為1，否則賦值為0。薈萃回歸結(jié)果表明，“中國(guó)”虛擬變量的回歸系數(shù)顯著為負(fù)(β=-0.169，P<0.01)，說(shuō)明和其他發(fā)展中國(guó)家比起來(lái)，中國(guó)農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間的負(fù)向關(guān)系更強(qiáng)，進(jìn)一步印證了Demeke等[16]、Olwande等[17]對(duì)于其他發(fā)展中國(guó)家中規(guī)模經(jīng)營(yíng)促進(jìn)化肥施用的研究結(jié)論；但在中國(guó)，正如Zhang等[3]、高晶晶等[5]表明的，規(guī)模經(jīng)營(yíng)有助于減少化肥施用。類似于撒哈拉以南的非洲國(guó)家，發(fā)達(dá)程度較低，甚至有的還未進(jìn)行農(nóng)業(yè)“綠色革命”，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力低[54]，面臨的國(guó)民溫飽與國(guó)家糧食安全問(wèn)題較嚴(yán)重，加上經(jīng)濟(jì)較弱、科學(xué)技術(shù)落后，農(nóng)業(yè)難以提過(guò)專業(yè)化、科學(xué)化生產(chǎn)來(lái)提高產(chǎn)量，更多地希望增加化肥使用量以實(shí)現(xiàn)增產(chǎn)。但是在中國(guó)，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷進(jìn)步，人們更注重農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的科學(xué)化，并推進(jìn)化肥減量化工作。

(5)研究時(shí)間的調(diào)節(jié)效應(yīng)。由于有的樣本研究沒(méi)有報(bào)告明確的研究時(shí)間點(diǎn)，所以本研究將2020年與文獻(xiàn)發(fā)表年份的差值作為研究時(shí)間變量進(jìn)行薈萃回歸分析。結(jié)果顯示，研究時(shí)間變量的系數(shù)顯著為正(β=0.009，P<0.05)，說(shuō)明距離2020年時(shí)間越遠(yuǎn)的研究，經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度越可能正相關(guān)，即相比早期的研究，時(shí)間越近的研究中經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間的負(fù)向關(guān)系將增強(qiáng)。這一結(jié)果反映出，隨著社會(huì)與技術(shù)不斷進(jìn)步，化肥的施用更加追求合理化。

4.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4.3.1改變因變量刻畫方式

為檢驗(yàn)實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，本研究變換了被解釋變量的刻畫方式重新進(jìn)行薈萃回歸分析。本研究構(gòu)造了一個(gè)新的被解釋變量：若經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度顯著正相關(guān)則賦值為1，若無(wú)顯著相關(guān)關(guān)系則賦值為0，若顯著負(fù)相關(guān)則賦值為-1。考慮到被解釋變量為排序變量，因此使用Ordered Logit模型進(jìn)行回歸分析。在本研究中，雖然被解釋變量被刻畫為排序數(shù)據(jù)會(huì)丟失一部分信息，但可以將那些不能將效應(yīng)值轉(zhuǎn)換為相關(guān)系數(shù)的研究納入回歸分析里面來(lái)，因此增加了樣本研究的數(shù)量。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，樣本研究的效應(yīng)量數(shù)量最多的回歸達(dá)到108個(gè)。由表5可以看出，各潛在調(diào)節(jié)變量的回歸系數(shù)符號(hào)和顯著性與表4具有高度的一致性，說(shuō)明實(shí)證結(jié)果非常穩(wěn)健。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)Table 5 Robustness test

4.3.2亞組檢驗(yàn)

亞組檢驗(yàn)(Subgroup analysis)是薈萃分析中分析主效應(yīng)調(diào)節(jié)變量的常用方法之一[55]。亞組檢驗(yàn)按潛在調(diào)節(jié)變量的大小進(jìn)行分組，并對(duì)各組的綜合效應(yīng)值是否相等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，以解釋是否存在異質(zhì)性[56]。亞組檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示，結(jié)果表明：(1)經(jīng)濟(jì)作物與糧食作物的效應(yīng)值沒(méi)有顯著區(qū)別(Qb=0.182，P>0.1)，說(shuō)明種植結(jié)構(gòu)未在經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間的關(guān)系中起調(diào)節(jié)作用；(2)高教育組的效應(yīng)量為-0.142，低教育組的效應(yīng)量為0.055，且兩者差異顯著(Qb=12.064，P<0.01)，說(shuō)明農(nóng)戶受教育程度越高，經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間的負(fù)向關(guān)系越強(qiáng)；(3)以研究樣本的年齡均值(51.010)分組，高年齡組的效應(yīng)量為-0.153，低年齡組的效應(yīng)量為0.034，且兩者差異顯著(Qb=13.433，P<0.01)，說(shuō)明農(nóng)戶年齡越大，經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間的負(fù)向關(guān)系越強(qiáng)；(4)中國(guó)組的效應(yīng)量為-0.105，非中國(guó)組的效應(yīng)量為0.066，且兩者差異顯著(Qb=16.453，P<0.01)，說(shuō)明和其他發(fā)展中國(guó)家比起來(lái)，中國(guó)農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間的負(fù)向關(guān)系更強(qiáng)；(5)以1985年至2019年的中間年份2002為界分組，近期研究的效應(yīng)量為-0.065，早期研究的效應(yīng)量為0.235，且兩者差異顯著(Qb=8.457，P<0.01)，說(shuō)明與早期研究相比，時(shí)間較近的研究中經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間的負(fù)向關(guān)系更強(qiáng)。可以看出，亞組檢驗(yàn)的結(jié)果與調(diào)節(jié)效應(yīng)分析的結(jié)果具有高度一致性，進(jìn)一步說(shuō)明了實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。

表6 亞組檢驗(yàn)Table 6 Subgroup analysis

為更直觀地觀察各潛在調(diào)節(jié)變量對(duì)于經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間關(guān)系的影響，本研究基于亞組檢驗(yàn)結(jié)果，畫出了大致的調(diào)節(jié)效應(yīng)圖示(圖2)。其中，各分組的斜率為所在組的綜合效應(yīng)值(1)為表示方便，示意圖并沒(méi)有考慮截距。?？梢钥闯?，在教育程度、農(nóng)戶年齡、國(guó)別和研究時(shí)間等各變量的圖中，不同分組的斜率相反，在一定程度上抵消了經(jīng)營(yíng)規(guī)模對(duì)于化肥施用強(qiáng)度的作用。這可能就是主效應(yīng)分析中，經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間僅僅存在微弱負(fù)相關(guān)關(guān)系的主要原因。

圖2 各調(diào)節(jié)變量的調(diào)節(jié)效應(yīng)圖示Fig.2 The diagram of moderating effect of the moderators

5 結(jié)論與展望

對(duì)規(guī)模經(jīng)營(yíng)是否有助于化肥減量化，現(xiàn)有文獻(xiàn)并未得出統(tǒng)一的結(jié)論。為探尋經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間的真實(shí)關(guān)系，本研究搜集了大量實(shí)證文獻(xiàn)，基于薈萃分析技術(shù)系統(tǒng)總結(jié)了兩者之間的關(guān)系，并對(duì)影響兩者關(guān)系的潛在調(diào)節(jié)變量進(jìn)行識(shí)別和討論。

研究表明：(1)經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間存在微弱的負(fù)向相關(guān)關(guān)系；(2)雖然有文獻(xiàn)認(rèn)為經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間的關(guān)系受種植的農(nóng)作物品種的影響，但基于大樣本文獻(xiàn)的分析則表明，至少在經(jīng)濟(jì)作物與糧食作物之間，這種影響并不顯著；(3)農(nóng)戶受教育程度越高，年齡越大，則經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間的負(fù)向關(guān)系越強(qiáng)，說(shuō)明受教育程度更高和年齡更大的農(nóng)戶更可能在規(guī)模經(jīng)營(yíng)背景下推動(dòng)化肥的減量施用；(4)和其他發(fā)展中國(guó)家相比，中國(guó)農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間的負(fù)向關(guān)系更強(qiáng)，其原因可能在于，和中國(guó)的化肥減量化戰(zhàn)略的出發(fā)點(diǎn)不同，很多發(fā)展中國(guó)家仍然希望通過(guò)“綠色革命”來(lái)提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率，而大規(guī)模農(nóng)場(chǎng)本身意味著擁有更強(qiáng)的能力來(lái)獲得更多的化肥；(5)與早期研究相比，時(shí)間越近的研究中經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間的負(fù)向關(guān)系越強(qiáng)，說(shuō)明和早期“綠色革命”的背景不同，隨著時(shí)間的推移，化肥的施用也更追求科學(xué)化和綠色化，而大規(guī)模農(nóng)場(chǎng)更容易應(yīng)用最新科技。

本研究針對(duì)前人的研究進(jìn)行更深層次的總結(jié)和檢驗(yàn)，是對(duì)現(xiàn)有經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度關(guān)系研究的重要補(bǔ)充：(1)應(yīng)用薈萃分析技術(shù)，在更大樣本量的基礎(chǔ)上明確了經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間的關(guān)系，并提供了更為可靠的研究結(jié)論，有助于平息現(xiàn)有爭(zhēng)議；(2)在調(diào)節(jié)效應(yīng)中引入農(nóng)戶受教育程度、年齡、國(guó)別和時(shí)間等因素，尋找現(xiàn)有文獻(xiàn)中研究結(jié)論的異質(zhì)性來(lái)源，回答了主效應(yīng)如何因情境不同而變化的問(wèn)題，挖掘了經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間關(guān)系的隱性機(jī)制；(3)本研究還有助于研究者用一種動(dòng)態(tài)的思維看待化肥施用問(wèn)題——或許許多發(fā)展中國(guó)家正將化肥看作是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要標(biāo)志，但若沒(méi)有較好地規(guī)劃和管理，將來(lái)可能和中國(guó)一樣，面臨化肥施用過(guò)量問(wèn)題。

本研究仍然存在一定的局限性：(1)納入薈萃分析的多數(shù)都是期刊文獻(xiàn)，國(guó)內(nèi)外未發(fā)表文獻(xiàn)與學(xué)位文獻(xiàn)較少，文獻(xiàn)分布不平衡可能會(huì)影響主效應(yīng)分析結(jié)果；(2)由于納入薈萃分析的文獻(xiàn)沒(méi)有報(bào)告，或者報(bào)告方式不同，使得本研究沒(méi)有涉及諸如農(nóng)戶性別、家庭收入、社會(huì)化服務(wù)水平、農(nóng)地細(xì)碎化和化肥價(jià)格等情境因素；(3)部分實(shí)證研究表明，經(jīng)營(yíng)規(guī)模與化肥施用強(qiáng)度之間存在非線性相關(guān)關(guān)系[57-58]，但得到相似結(jié)論的研究較少，因而本研究難以對(duì)非線性關(guān)系進(jìn)行深入分析。