楊冬梅，羅明忠

(1. 江西科技學(xué)院管理學(xué)院，南昌市，330098; 2. 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣州市，510642)

0 引言

農(nóng)民增收問(wèn)題一直備受關(guān)注。2004—2020年連續(xù)多個(gè)中央一號(hào)文件均提出促進(jìn)農(nóng)民持續(xù)增收。影響農(nóng)民收入影響較多，除了農(nóng)民年齡、性別、受教育程度等自身因素外[1]，還會(huì)受到農(nóng)地稟賦、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、參加農(nóng)機(jī)合作社、農(nóng)業(yè)機(jī)械化和農(nóng)業(yè)綜合開(kāi)發(fā)投資等外界因素的影響[2-5]，此外，各項(xiàng)惠農(nóng)政策也會(huì)對(duì)農(nóng)民收入產(chǎn)生影響[6]。面對(duì)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展，傳統(tǒng)小農(nóng)戶越來(lái)越難以適應(yīng)新技術(shù)的要求，而新型職業(yè)農(nóng)民則可以將資金和技術(shù)有效結(jié)合，適應(yīng)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展。2012年中央一號(hào)文件正式提出新型職業(yè)農(nóng)民這一概念，之后我國(guó)新型職業(yè)農(nóng)民數(shù)量得到快速上升，截止2017年底，已經(jīng)突破1500萬(wàn)人。僅2017年，我國(guó)新型職業(yè)農(nóng)民人均農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性純收入突破2.5萬(wàn)元，且將近30%的新型職業(yè)農(nóng)民人均農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性純收入高于城鎮(zhèn)居民。鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施的重點(diǎn)是產(chǎn)業(yè)興旺，關(guān)鍵是人才振興，對(duì)新型職業(yè)農(nóng)民進(jìn)行培育是鄉(xiāng)村人才振興的重要舉措[7]。因此，基于新型職業(yè)農(nóng)民微觀角度研究農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對(duì)其農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入的影響，對(duì)于促進(jìn)新型職業(yè)農(nóng)民發(fā)展以及鄉(xiāng)村振興都有重要意義。

既往研究發(fā)現(xiàn)，參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對(duì)農(nóng)民農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行為有重要影響[8]，培訓(xùn)可以促進(jìn)農(nóng)民降低農(nóng)業(yè)化學(xué)投入品[9]以及農(nóng)藥的使用量[10]，還可以提高農(nóng)民組織化程度[11]；在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)上，培訓(xùn)可以提高農(nóng)民生產(chǎn)技術(shù)認(rèn)知水平[12]，進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)民獲得新的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)[13]；此外，培訓(xùn)在促進(jìn)農(nóng)戶收入增加[14]、提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率方面都發(fā)揮著重要作用[15]，只是相對(duì)高收入者，低收入者從農(nóng)業(yè)培訓(xùn)中獲得的收益更多[16]。而關(guān)于新型職業(yè)農(nóng)民參加培訓(xùn)效果的研究較少，也有學(xué)者開(kāi)始從新型職業(yè)農(nóng)民的分類出發(fā)探究培訓(xùn)對(duì)其經(jīng)濟(jì)收入的影響[17]。作為衡量農(nóng)業(yè)培訓(xùn)效果的指標(biāo)之一，但鮮有文獻(xiàn)從新型職業(yè)農(nóng)民的培訓(xùn)視角研究其對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入的影響?？梢?jiàn)，既有研究對(duì)新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入的影響還存有空間?；诖?，本文以粵贛兩省501份新型職業(yè)農(nóng)民調(diào)查數(shù)據(jù)，探究新型職業(yè)農(nóng)民參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入效應(yīng)，采用傾向得分匹配法依據(jù)是否參加過(guò)農(nóng)業(yè)培訓(xùn)將所獲得樣本分為處理組和控制組，對(duì)比參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)和未參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入差距。

1 理論分析

正如諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者舒爾茨在《改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)》一書中所言，在決定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的增長(zhǎng)量和增長(zhǎng)率的生產(chǎn)要素中，土地的差別是最不重要的，物質(zhì)資本的差別是相當(dāng)重要的，農(nóng)民的能力的差別是最重要的。這種能力的提升方式主要有培訓(xùn)等三種。對(duì)個(gè)體進(jìn)行培訓(xùn)，重在提升其人力資本，如綜合素質(zhì)、能力的提升以及視野的拓寬[18]，最終影響其收入。農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對(duì)新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入的作用路徑如下。

1) 農(nóng)業(yè)培訓(xùn)促進(jìn)新型職業(yè)農(nóng)民生產(chǎn)能力的提升。作為知識(shí)積累的重要途徑，參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對(duì)改善農(nóng)民農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有著重要意義[19]。正如前文分析，參加培訓(xùn)可以改變新型職業(yè)農(nóng)民的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行為，特別是在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展背景下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)前的各種技術(shù)培訓(xùn)，有利于新型職業(yè)農(nóng)民在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中采用新技術(shù)和新設(shè)備，提升生產(chǎn)能力，如農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備的操作培訓(xùn)，可以促進(jìn)新型職業(yè)農(nóng)民改變傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，也有利于節(jié)省勞動(dòng)力數(shù)量和勞動(dòng)時(shí)長(zhǎng)，以降低生產(chǎn)成本獲得最大的經(jīng)濟(jì)報(bào)酬，此外，也有利于促進(jìn)新型職業(yè)農(nóng)民擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模。

2) 農(nóng)業(yè)培訓(xùn)有利于提升新型職業(yè)農(nóng)民經(jīng)營(yíng)管理能力。為了在市場(chǎng)中具有較強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)和農(nóng)村發(fā)展要求新型職業(yè)農(nóng)民不斷提升農(nóng)業(yè)管理能力、學(xué)習(xí)能力和應(yīng)變能力。通過(guò)參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)可以增強(qiáng)新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，在農(nóng)產(chǎn)品種植或者養(yǎng)殖上，合理安排種植或養(yǎng)殖類型，避免盲目性，防止同質(zhì)化，降低經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)；加強(qiáng)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程中的管理，提升農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量，在產(chǎn)品銷售中占領(lǐng)話語(yǔ)權(quán)，促進(jìn)收入增加。

3) 農(nóng)業(yè)培訓(xùn)有利于提升農(nóng)產(chǎn)品銷售能力。農(nóng)產(chǎn)品銷售狀況如何直接關(guān)系到新型職業(yè)農(nóng)民經(jīng)濟(jì)收入的狀況。傳統(tǒng)農(nóng)產(chǎn)品銷售渠道單一且范圍小，當(dāng)局部農(nóng)產(chǎn)品出現(xiàn)供給大于市場(chǎng)需求時(shí)，則會(huì)造成農(nóng)產(chǎn)品滯銷，農(nóng)民受損。參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)，如網(wǎng)絡(luò)技術(shù)培訓(xùn)，可以拓寬新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)產(chǎn)品銷售渠道和擴(kuò)大農(nóng)產(chǎn)品銷售范圍，防止農(nóng)產(chǎn)品滯銷或者積壓，增加新型職業(yè)農(nóng)民收益。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源、變量與模型選擇

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于課題組2019年8—11月進(jìn)行的《新型職業(yè)農(nóng)民：成長(zhǎng)路徑及經(jīng)營(yíng)績(jī)效》調(diào)查，利用新型職業(yè)農(nóng)民集中培訓(xùn)的機(jī)會(huì)，對(duì)參加培訓(xùn)的新型職業(yè)農(nóng)民發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷，經(jīng)過(guò)預(yù)調(diào)查、問(wèn)卷確定和全面調(diào)查等階段，共發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷560份，收回有效問(wèn)卷545份，調(diào)查范圍涉及廣東和江西兩省。刪除關(guān)鍵值缺失的無(wú)效問(wèn)卷后，本文最終使用501份有效問(wèn)卷，問(wèn)卷使用率為91.92%，其中江西省126份數(shù)據(jù)，廣東省375份數(shù)據(jù)。調(diào)查問(wèn)卷主要包括區(qū)域特征、個(gè)體特征、農(nóng)業(yè)培訓(xùn)情況以及新型職業(yè)農(nóng)民生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)情況。各地區(qū)樣本情況如表1所示：

表1 樣本地域分部情況Tab. 1 Sample geographical divisions

2.2 變量選擇

變量定義、賦值及其描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。

表2 變量定義、賦值及其描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果Tab. 2 Variable definition, assignment and descriptive statistical results

被解釋變量。本研究的被解釋變量為新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入，用“2018年農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)獲得的收入”來(lái)衡量新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入，主要包括種植業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)收入，并對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入取對(duì)數(shù)。

核心解釋變量。本研究的核心解釋變量為農(nóng)業(yè)培訓(xùn)，是否參加過(guò)農(nóng)業(yè)培訓(xùn)作為農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的代理變量，為二分類變量，如果參加過(guò)農(nóng)業(yè)培訓(xùn)，則為1，反之，則為0。

控制變量。不僅參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)會(huì)影響新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入，其他因素也可能會(huì)對(duì)其產(chǎn)生影響，基于此，新型職業(yè)農(nóng)民個(gè)體特征、家庭特征和村莊層面特征。個(gè)體特征包括新型職業(yè)農(nóng)民年齡、性別、學(xué)歷、是否村干部；家庭特征包括家庭從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人數(shù)和農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模；村莊層面特征包括地形特征變量。

2.3 模型選擇

參考相關(guān)研究[20]，農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對(duì)新型職業(yè)農(nóng)民收入影響的回歸模型

Yi*=β0+β1traini+β2xi+ε

(1)

式中：Yi*——新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入；

traini——如果新型職業(yè)農(nóng)民參加過(guò)農(nóng)業(yè)培訓(xùn)，則traini=1，反之則為0；

Xi——控制變量，包括新型職業(yè)農(nóng)民個(gè)體特征、家庭特征和環(huán)境特征等。

但回歸結(jié)果會(huì)面臨樣本選擇性偏差和內(nèi)生性問(wèn)題，為克服這個(gè)問(wèn)題，本文構(gòu)建傾向得分匹配模型檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對(duì)新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入的影響效應(yīng)：

ATT=E[Y1|D=1]-E[Y0|D=1]

(2)

式中：D——虛擬變量，表示是否參加過(guò)農(nóng)業(yè)培訓(xùn)，當(dāng)D=1為處理組；

Y1——參加過(guò)農(nóng)業(yè)培訓(xùn)新型職業(yè)農(nóng)民收入水平，D=0為控制組；

Y0——未參加過(guò)農(nóng)業(yè)培訓(xùn)新型職業(yè)農(nóng)民收入水平。

在處理組中，E[Y0|D=1]表示參加過(guò)農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的新型職業(yè)農(nóng)民假設(shè)沒(méi)有參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)情況下的收入狀況，但這在現(xiàn)實(shí)中無(wú)法進(jìn)行觀測(cè)，需要從控制組選擇相似樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配。首先，采用Logit模型估計(jì)在既定的條件下新型職業(yè)農(nóng)民參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的條件概率，用P(X)表示，并據(jù)此作為樣本匹配的依據(jù)；其次選擇恰當(dāng)方式進(jìn)行匹配；最后，通過(guò)對(duì)比，得到農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對(duì)新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)收入的平均影響，各公式如下：

(3)

ATT=E{E[Y1-Y0|D=1,P(X)]}

=E{E[Y1|D=1,P(X)]-

E[Y0=0,P(X)|D=1]}

(4)

式中：ATT——農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對(duì)新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入的平均處理效應(yīng)。

2.4 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

根據(jù)表3中變量描述性統(tǒng)計(jì)可知,處理組(參加過(guò)農(nóng)業(yè)培訓(xùn))中新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)收入對(duì)數(shù)的均值為13.66,控制組(未參加過(guò)農(nóng)業(yè)培訓(xùn))中新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入的對(duì)數(shù)為12.48，差值為1.18，并且T檢驗(yàn)在1%的水平上顯著,表明農(nóng)業(yè)培訓(xùn)可以顯著影響新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入水平，參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入高于沒(méi)有參加過(guò)農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的。

表3 處理組和控制組變量統(tǒng)計(jì)描述Tab. 3 Variable statistical description of treatment group and control group

其余變量T均值檢驗(yàn)結(jié)果表明，處理組和控制組的新型職業(yè)農(nóng)民在性別、年齡、學(xué)歷、從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)年限、家庭從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人數(shù)和地形特征等方面具有顯著組間差別。具體來(lái)看，在性別方面，處理組男性的數(shù)量要多于控制組的男性，性別差值為0.21，發(fā)現(xiàn)參加過(guò)農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的男性居于多數(shù)；在年齡上，處理組新型職業(yè)農(nóng)民的年齡要大于控制組的，兩者的差值為3.12，可以看出控制組新型職業(yè)農(nóng)民更趨于年輕化；在文化程度上，相對(duì)于控制組的新型職業(yè)農(nóng)民，處理組新型職業(yè)農(nóng)民文化程度較低，但差異性較小，兩者的差值為0.14；在從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)時(shí)間上，處理組新型職業(yè)農(nóng)民從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)年限的均值為9.46年，控制組新型職業(yè)農(nóng)民從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)年限為5.69年，兩者差值為3.77，可以看出處理組新型職業(yè)農(nóng)民從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)年限時(shí)間較長(zhǎng)；在家庭從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人數(shù)上，處理組新型職業(yè)農(nóng)民家庭從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人數(shù)要高于控制組，這種差異性較小，其差值為0.27；在農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)面積上，處理組新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)面積要高于控制組的新型職業(yè)農(nóng)民，差值為2.82；在地形特征上，處理組新型職業(yè)農(nóng)民的均值為2.33，控制組新型職業(yè)農(nóng)民均值為2.15，差值為0.18。

處理組和控制組中可觀測(cè)變量的顯著差異在一定程度上說(shuō)明了新型職業(yè)農(nóng)民參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)并不是隨機(jī)選擇的過(guò)程，樣本存在選擇性偏誤問(wèn)題。如果忽視這種選擇性偏差問(wèn)題，簡(jiǎn)單地對(duì)處理組和控制組新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)收入進(jìn)行比較或者回歸分析會(huì)出現(xiàn)有偏的估計(jì)結(jié)果。

3 實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1 傾向得分的Logit估計(jì)

本文采用Logit模型估計(jì)新型職業(yè)農(nóng)民參與農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的概率值，因變量為新型職業(yè)農(nóng)民是否參加過(guò)農(nóng)業(yè)培訓(xùn)，通過(guò)引入新型職業(yè)農(nóng)民個(gè)體特征、家庭特征和環(huán)境特征變量進(jìn)行傾向得分估計(jì)。結(jié)果表明：模型整體顯著，Logit模型回歸系數(shù)與邊際效應(yīng)符號(hào)相一致。新型職業(yè)農(nóng)民性別、年齡、從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)年限、家庭從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人數(shù)和地形特征等變量會(huì)顯著影響新型職業(yè)農(nóng)民參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)。具體如表4所示，其中第5列為邊際效應(yīng)。

表4 傾向得分匹配的Logit模型估算結(jié)果Tab. 4 Logit model estimation results for propensity score matching

在個(gè)體特征中，新型職業(yè)農(nóng)民的性別在1%的水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，系數(shù)為0.568 7，且為正向影響，說(shuō)明性別會(huì)影響新型職業(yè)農(nóng)民參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)。邊際效應(yīng)為19.01%，說(shuō)明在其他因素不變的情況下，男性參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的概率值會(huì)比女性高19.01%，可能的原因在于，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)多以體力勞動(dòng)為主，男性占比較大，通過(guò)調(diào)查發(fā)現(xiàn)在新型職業(yè)農(nóng)民性別構(gòu)成中，男性數(shù)量要高于女性數(shù)量，其參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的概率值會(huì)偏大。年齡在10%的水平上正向影響新型職業(yè)農(nóng)民參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)，系數(shù)為0.016 4，表明在其他變量不變的情況下，年齡每增加1歲，其參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的概率會(huì)增加0.57%，這也與調(diào)查結(jié)果相一致，參加過(guò)農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的新型職業(yè)農(nóng)民年齡均值為40.04，高于未參加過(guò)農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的。可能原因在于新型職業(yè)農(nóng)民以務(wù)農(nóng)收入為主要來(lái)源，在自身知識(shí)儲(chǔ)備不足的情況下，愿意通過(guò)參加培訓(xùn)獲得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)知識(shí)。從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)年限在1%的水平上顯著正向影響新型職業(yè)農(nóng)民參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)，系數(shù)為0.031 9，邊際效應(yīng)為1.12%，表明新型職業(yè)農(nóng)民從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)時(shí)間每增加1年，其參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的概率會(huì)增加1.12%，可能的原因在于，雖然從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)時(shí)間越長(zhǎng)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)越豐富，但是作為“有限理性經(jīng)濟(jì)人”，且以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為主要收入來(lái)源的新型職業(yè)農(nóng)民，為了提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，獲取更高的經(jīng)濟(jì)報(bào)酬，也會(huì)愿意參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)，進(jìn)而獲得新的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)知識(shí)。

在家庭特征中，家庭從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人數(shù)在10%的水平上正向影響新型職業(yè)農(nóng)民參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)，系數(shù)為0.098 2，表明家庭從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人數(shù)每增加1個(gè)，其參與農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的概率會(huì)增加3.75%。此外，地形特征在5%的水平上正向影響新型職業(yè)農(nóng)民參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)，系數(shù)為0.156 3，邊際效應(yīng)為5.3%，表明相比平原地區(qū)，處于山區(qū)的新型職業(yè)農(nóng)民參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的概率值會(huì)更高。學(xué)歷、是否為村干部和農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模面積未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

3.2 傾向得分匹配估計(jì)結(jié)果

傾向得分匹配包括了K近鄰匹配、核匹配、半徑匹配和馬氏匹配等多種匹配方式，其中核匹配能夠避免樣本損失的缺點(diǎn)，因此選擇核匹配作為匹配方式，同時(shí)為了檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性，選擇K近鄰匹配和半徑匹配作為對(duì)比。首先通過(guò)對(duì)Logit模型的估計(jì)得出新型職業(yè)農(nóng)民參與農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的概率值，然后基于概率值對(duì)參加過(guò)培訓(xùn)和沒(méi)有參加過(guò)培訓(xùn)的新型職業(yè)農(nóng)民采取核匹配方式進(jìn)行匹配。結(jié)果如表5所示。

表5 不同匹配法下農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對(duì)新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入的處理效應(yīng)Tab. 5 Treatment effects of agricultural training on new-type professional farmers’ agricultural operating income under different matching methods

參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)有助于提高新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入。從核匹配結(jié)果來(lái)看，匹配前，處理組(參加過(guò)農(nóng)業(yè)培訓(xùn))和控制組(未參加過(guò)農(nóng)業(yè)培訓(xùn))的農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入的對(duì)數(shù)分別為13.663和12.486，差值為1.176，說(shuō)明參加過(guò)農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入要比未參加過(guò)農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入高出1.176；匹配后，處理組(參加過(guò)農(nóng)業(yè)培訓(xùn))和控制組(未參加過(guò)農(nóng)業(yè)培訓(xùn))的農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入的對(duì)數(shù)分別為13.663和12.591，差值為1.071，并在1%的水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，這說(shuō)明在考慮了樣本的“自選擇”問(wèn)題以后,農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對(duì)新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入水平的影響變小，也說(shuō)明了忽視農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的選擇性偏差和內(nèi)生性問(wèn)題將會(huì)造成培訓(xùn)收入效應(yīng)的嚴(yán)重高估。

同時(shí)，表5分別用K近鄰匹配、半徑匹配和核匹配等3種匹配方法估算農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對(duì)新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入的影響效應(yīng)，從結(jié)果可以看出匹配結(jié)果相差較小，而且均通過(guò)1%的顯著水平檢驗(yàn)，其效應(yīng)方向和顯著水平是一種的，說(shuō)明結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。因此，本文所得到的研究結(jié)果沒(méi)有因?yàn)槠ヅ浞椒ǖ牟煌l(fā)生變化，采用傾向得分匹配法研究農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對(duì)新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入的研究結(jié)果具有一定穩(wěn)健性。

3.3 傾向得分匹配結(jié)果的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為保證傾向得分匹配估計(jì)結(jié)果的可靠性，匹配結(jié)果還要確保滿足平衡假設(shè)。一般來(lái)說(shuō)，模型匹配后各個(gè)協(xié)變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差最好控制在10%以內(nèi)，因此，為檢驗(yàn)結(jié)果的可靠性，繼續(xù)驗(yàn)證處理組和控制組的各個(gè)變量是否滿足平衡性假設(shè)。表6報(bào)告了傾向得分匹配的平衡性檢驗(yàn)結(jié)果。其中第3列為處理組(參加過(guò)農(nóng)業(yè)培訓(xùn))和控制組(未參加過(guò)農(nóng)業(yè)培訓(xùn))在匹配前后的均值，第4列為匹配前后的標(biāo)準(zhǔn)誤，第5列為標(biāo)準(zhǔn)化偏差，第6列和第7列為T檢驗(yàn)結(jié)果。

表6 處理組和控制組的平衡性檢驗(yàn)結(jié)果Tab. 6 Balance test results of treatment group and control group

結(jié)果顯示，新型職業(yè)農(nóng)民性別、年齡、學(xué)歷、從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)年限、家庭從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人數(shù)和地形特征均在匹配前處理組和控制組都有顯著差異，匹配后，這種顯著性未得到體現(xiàn)。此外，與匹配前相比，匹配后處理組和控制組各個(gè)協(xié)變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差都有所降低，都在10%以內(nèi)，說(shuō)明匹配后，處理組和控制組樣本的差異基本得到消除，該模型滿足平衡性假設(shè)檢驗(yàn)，也說(shuō)明了表4和表5的結(jié)果具有穩(wěn)健性。

4 結(jié)論

本文基于2019年粵贛兩省501份新型職業(yè)農(nóng)民調(diào)查數(shù)據(jù)，在理論分析基礎(chǔ)上，采用傾向得分匹配法(PSM)分析農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對(duì)新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入的影響。得出以下研究結(jié)論：第一，通過(guò)數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，樣本新型職業(yè)農(nóng)民生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)收入水平較高，均值為13.22；第二，實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)培訓(xùn)有利于提高新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入，參加過(guò)農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入要比未參加過(guò)農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入高出1.176；第三，在考慮了樣本的“自選擇”問(wèn)題以后，農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對(duì)新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入水平的影響變小，核匹配結(jié)果的差值為1.071，也說(shuō)明了忽視農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的選擇性偏差和內(nèi)生性問(wèn)題將會(huì)造成培訓(xùn)收入效應(yīng)的嚴(yán)重高估。第四，新型職業(yè)農(nóng)民性別、年齡、從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)年限、家庭從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人數(shù)和地形特征變量會(huì)顯著影響新型職業(yè)農(nóng)民參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)，但是影響程度和方向不一致。提出建議：首先，借助互聯(lián)網(wǎng)等新媒體多渠道加大培訓(xùn)知識(shí)宣傳力度，增強(qiáng)新型職業(yè)農(nóng)民對(duì)培訓(xùn)內(nèi)容的了解程度，降低培訓(xùn)費(fèi)用或者提高補(bǔ)貼，提高新型職業(yè)農(nóng)民參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的積極性。其次，創(chuàng)新培訓(xùn)方式，建立瞄準(zhǔn)機(jī)制，依據(jù)新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)問(wèn)題需求進(jìn)行歸類，有針對(duì)性的開(kāi)展農(nóng)業(yè)培訓(xùn)，提高培訓(xùn)效果，如農(nóng)業(yè)耕作需求，提供專門的耕作技術(shù)培訓(xùn)；如農(nóng)產(chǎn)品銷售問(wèn)題，提供農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)銷售技術(shù)培訓(xùn)。此外，也可以依據(jù)新型職業(yè)農(nóng)民年齡或者收入水平，提供差異化培訓(xùn)，充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)培訓(xùn)在新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入中積極作用。