張曉慧,李天駒,陸 爽
(西北農林科技大學 經(jīng)濟管理學院,陜西 楊凌 712100)
農業(yè)生產過程中長期依賴化肥、農藥的投入導致農業(yè)生態(tài)環(huán)境日益惡化,農產品質量下降[1]。鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃《2018-2022年》中指出“要以生態(tài)環(huán)境友好和資源永續(xù)利用為導向,推動形成農業(yè)綠色生產方式,實現(xiàn)投入品減量化、生產清潔化、廢棄物資源化、產業(yè)模式生態(tài)化,提高農業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力”。綠色生產技術的應用與推廣,不僅有利于保障糧食質量安全,還可以減少環(huán)境污染和資源浪費,對農業(yè)發(fā)展的綠色轉型具有重要意義[2]。然而,由于受限于傳統(tǒng)石化農業(yè)的發(fā)展定勢,導致農戶對綠色生產技術采納程度較低[3-4]。因此,如何促進農戶的農業(yè)生產方式朝著綠色、可持續(xù)的方式轉變,形成綠色生產技術的推廣及長效采納機制,成為一個迫切需要解決的現(xiàn)實問題。
農戶行為理論基于經(jīng)濟學基本的“理性經(jīng)濟人”假設,認為農戶決策行為取決于采納成本和預期收益的考量,利益最大化是農戶是否采納綠色生產技術的關鍵因素。持有此觀點的學者認為耕地面積、耕地質量、生產條件等資本稟賦對農戶綠色生產技術的采納具有重要影響[5-7]。在此基礎上,部分學者根據(jù)行為經(jīng)濟學理論,認為應將心理因素納入不確定條件下人的行為選擇,這樣的研究才更加科學有效[8]。因此,持有此觀點的學者從農戶的認知特征出發(fā),研究表明農戶的技術認知[9]、風險認知[10]、環(huán)境認知[11]等對綠色生產技術的采納具有顯著影響。值得注意的是,農戶技術行為的采納還受外部環(huán)境的影響,政府行為和市場機制是影響農戶綠色生產技術采納的主要外部因素。政府方面,財政補貼和技術支持可以有效彌補農戶的采納成本,從而促進農戶綠色生產行為[12]。同時,一定的監(jiān)督和約束能夠引導農戶進行綠色生產[13]。市場方面,農產品的市場需求決定了其價值實現(xiàn)[14],農產品的預期銷售價格和收入成為綠色生產方式轉型的重要誘因,這主要是通過市場溢價機制促使農戶選擇綠色生產技術[15]??傮w而言,已有相關研究為理解農戶綠色生產技術的采納提供了重要參考,但仍存在進一步討論的空間:首先,大多數(shù)研究重點關注某一項綠色生產技術的采納意愿或行為,然而單項農業(yè)生產技術的采納并不能實現(xiàn)農業(yè)綠色化轉型[16];其次,雖然已有文獻意識到農產品的銷售方式對農戶生產行為的影響,但鮮有關注電商參與對農戶綠色生產技術采納行為的影響;而且現(xiàn)有研究中多是把技術認知看成影響農戶綠色生產技術采納行為的重要變量,將其作為中介變量的研究還不多見。
基于此,本文以陜西省650戶獼猴桃種植戶為研究對象,按照農戶采納不同綠色生產技術數(shù)量以反映其綠色生產技術采納的努力程度,進而探討電商參與、技術認知對農戶綠色生產技術采納度的影響,以期為綠色農業(yè)發(fā)展提供可行的建議。
首先,農戶使用互聯(lián)網(wǎng)這一行為本身有利于農業(yè)生產技術采納。農村地區(qū)獲取信息的渠道閉塞,農戶對新技術的發(fā)展和應用不敏感。農村居民的社會關系網(wǎng)絡囿于地緣、血緣,群體內部的信息傳遞呈現(xiàn)明顯的差序格局[17],固有的封閉性對信息的高效傳播極為不利?;ヂ?lián)網(wǎng)的出現(xiàn)極大地降低了農戶獲取信息的壁壘,使用互聯(lián)網(wǎng)能夠有效拓寬農戶的信息渠道,提高信息化水平,充分認知農業(yè)綠色生產技術帶來的效益,從而促進其采納行為。其次,相較于傳統(tǒng)的農產品銷售模式,電商銷售能夠緩解流通領域環(huán)節(jié)的冗余,降低交易成本,從而使得農戶可以將更多的資金用于綠色生產技術[18]。傳統(tǒng)的小農戶在激烈市場競爭中往往處于弱勢地位,電商銷售使得農產品生產者可以與消費者直接聯(lián)系,提高了農戶在競爭中的地位,從而提高銷售收入,進而促使農戶增加生產環(huán)節(jié)的投資[19]。此外,隨著物質生活水平的提高,人們對健康綠色的農產品需求日益高漲,消費端的需求升級倒逼農產品生產者進行綠色生產,以滿足優(yōu)質綠色農產品的提供[20]。電商銷售模式下,農戶和消費者之間形成實時動態(tài)的反饋機制(在線留言、產品評論等),這種反復互動促使其達成集體行動主體間的合作,使買賣雙方為實現(xiàn)集體共同利益而努力[21],這種基于社會系統(tǒng)下的“口碑效應”促使農戶更加注重發(fā)展綠色生產[18]?;谝陨戏治?本文提出如下假說:
H1:與沒有參與電商銷售的農戶相比,參與電商的農戶綠色生產技術采納程度更高。
農戶技術認知是指具備一定知識儲備的認知主體對于技術的生態(tài)和福利的心理體驗。如前文所述,參與電商可以有效拓寬農戶獲取信息的渠道,提升農戶自身的知識結構水平,進而重塑農戶對綠色生產技術認知。相關研究證實了信息的暢通度及獲取技術信息渠道對綠色生產技術認知具有顯著影響[22-23]。
與此同時,農戶的技術認知水平直接影響其技術采納行為[24-25]。無論是計劃行為理論,還是行為經(jīng)濟學都認為決策行為會受到認知的影響[26]。由于綠色生產技術的效果具有不確定性,農戶的技術采納行為屬于典型的風險型決策。一方面,對于我國大部分地區(qū)而言,農戶的技術認知水平低,采納意愿低,這嚴重阻礙了技術推廣[27]。另一方面當農戶的認知水平提升后,潛在的技術采納者主觀上認為可以帶來更多的收益,采納意愿也隨之提高[28]。值得注意的是,農戶的技術認知水平是一個遞進的過程。首先,農戶對技術本身的了解程度,即農戶是否對某一技術有一個大體上的認知構成了農戶技術認知的基礎,從而對技術采納產生重要影響;其次,對技術的便利性感知,包括技術操作是否方便、技術產品維護是否繁瑣等,這會對其采納具有顯著的正向作用[29];最后,對技術有用性的認知,即農戶在感知采用綠色生產技術后,在經(jīng)濟、社會、生態(tài)等方面的效應均會對其采納行為和程度產生影響[30]。
圖1 電商參與對農戶綠色生產技術采納程度的假設模型
基于以上分析,本文提出如下假說:
H2: 技術認知在電商參與對農戶綠色生產技術采納程度的影響中起著正向的中介作用。
綜上,文本構建“電商參與-技術認知-綠色生產技術采納程度” 中介效應模型(見圖1),以期驗證技術認知的中介效應。
本文數(shù)據(jù)源自項目組于2021年9月在陜西省寶雞市眉縣開展的入戶調查,遵循多階段分層抽樣與隨機抽樣相結合原則,選取6個樣本鎮(zhèn),每個鎮(zhèn)隨機選取4~6個自然村,每個樣本村隨機訪問25~35個農村居民。累計回收725份問卷,在剔除異常值和缺失值后,回收有效問卷650份,有效率為89.66%,樣本代表性良好。
1.基準回歸。為檢驗電商參與對技術采納程度的影響,根據(jù)因變量特點,本文采用有序 Logit 模型進行估計,具體模型設定為:
Ai=α0+α1Ei+βXi+μi
(1)
(2)
2.機制分析。由于本研究的因變量為分類變量,所以使用結構方程模型中的均數(shù)方差調整加權最小二乘法 (WLSMV) 和 Bootstrap 法檢驗技術認知的中介效應。本研究中結構方程模型擬合狀況的具體評估標準為:RMSEA<0.08;CFI>0.90;SRMR<0.08[31]。
3.穩(wěn)健性檢驗?;谟行騆ogit 回歸估計的結果可能會由于內生性問題導致結果的虛假性,為此,本文進一步采用傾向得分匹配法進行穩(wěn)健性檢驗。該方法的基本邏輯是在探討自變量真實的效果之前通過模型估計并控制個體受到自變量影響的概率,從而消除混淆變量的影響。具體步驟:
第一步,估計農戶電商參與的概率。進行Logit估計,計算得到樣本中每個農戶參與電商的傾向得分值(PS):
PSi=Pr[Di=1 |Xi]=E[Di=0 |Xi]
(3)
式(3)中:Di=1表示農戶參與電商;Di=0 表示農戶未參與電商;Xi表示可觀測到的農戶特征(控制變量)。
第二步,進行傾向得分匹配。為驗證匹配結果的穩(wěn)健性,本文采用最近鄰匹配(1對2)、半徑匹配(半徑0.05)、核匹配(帶寬0.06),并進行平衡性檢驗,檢驗結果應使得匹配變量在匹配后的處理組(參與電商)與控制組(未參與電商)之間分布較均勻。
第三步,計算處理組和控制組農戶綠色生產技術采納程度差異,分析電商參與的平均處理效應(ATT),具體計算公式為:
ATT=E(Y1i|Di=1)-E(Y0i|Di=1)=E(Y1i-Y0i|Di=1)
(4)
式(4)中:Y1i為參與電商農戶的綠色生產技術采納程度;Y0i為參與電商農戶若未參與電商的綠色生產技術采納程度;E(Y1i|Di=1)可以觀測,而E(Y0i|Di=1) 不可觀測,需要運用傾向得分匹配構造E(Y0i|Di=1) 的替代指標[32]。
1.因變量。為分析農戶綠色生產技術的采納程度,本文借鑒 Willy Holm-Müller的研究[33],將農戶綠色生產技術(測土配方施肥、節(jié)水灌溉、水肥一體化、套袋和病蟲害防治技術)的采納數(shù)量作為衡量其采納程度的指標。
2.核心自變量。由于本文重點關注農戶的電商參與情況,因此將獼猴桃種植戶是否通過電商進行銷售作為核心自變量,來源于問卷中“您是否使用電商賣獼猴桃?”,將“是”賦值為1,“否”賦值為0。
3.控制變量。本文選取獼猴桃種植戶的個體特征、家庭特征和政府支持特征作為控制變量。其中,個體特征選取個體的年齡和教育水平;家庭特征選取勞動力數(shù)量、經(jīng)營規(guī)模、農技培訓次數(shù)和種植專業(yè)化。具體變量定義及描述性統(tǒng)計見表1。
表1 變量選取、變量定義及描述統(tǒng)計
4.中介變量。本文將技術認知作為中介變量,將獼猴桃種植戶的技術認知分為3個層次。農戶對技術本身的認知,通過農戶對綠色生產技術本身的了解程度進行測度,來源于問卷中“您是否了解綠色生產技術”;農戶對技術使用的便利程度的認知,通過農戶對綠色生產技術易用性的感知程度進行測度,來源于問卷中“您認為采納綠色生產技術比較容易”;農戶對技術的有用性認知,通過農戶對使用綠色生產技術在增加收入、減少污染和食品安全3個方面進行測度,來源于問卷中“您認為綠色生產技術利于增收”“您認為綠色生產技術有助減少環(huán)境污染”“您認為綠色生產技術有利食品安全”。
本文根據(jù)農戶對上述問題的回答,將“完全不贊同”賦值1,“比較不贊同”賦值2,“一般”賦值3,“比較贊同”賦值4,“完全贊同”賦值5,1~5依次表明農戶認知程度不斷提高。
在具體構造中,將農戶技術有用性的3個指標加權平均后同其他2個層面指標相加,記為農戶的技術認知水平。最后再進行標準化處理,具體公式:
(5)
式(5)中:Si為標準化后的農戶技術認知,i表示農戶,x表示農戶的技術認知水平。max、min分別表示農戶技術認知水平的最大值、最小值。
表2列出了有序Logit模型的極大似然法估計結果。其中,模型1為基準模型,只納入控制變量;模型2和模型3分別在模型1的基礎上逐步納入自變量(電商參與)和中介變量(技術認知)。從模型1到模型3,AIC和BIC的數(shù)值在持續(xù)下降,這表明模型的整體擬合程度在不斷改善。
表2 電商參與對農戶綠色生產技術采納影響的有序Logit回歸模型結果 n=650
模型1是基準回歸,檢驗的是控制變量與農戶綠色生產技術采納程度之間的關系。結果表明,除了農戶年齡、教育水平及家庭勞動力數(shù)量因素外,其他控制變量對農戶綠色生產技術采納程度均在1%的水平上顯著。其中,經(jīng)營規(guī)模對農戶綠色生產技術采納程度影響為正,說明隨著種植規(guī)模的擴大,農戶越傾向于引進現(xiàn)代技術進行高水平投資,促使資源高效配置,產生規(guī)模效益。農技培訓對綠色生產技術采納程度影響為正,表明隨著農業(yè)技術培訓次數(shù)的增加,農戶綠色生產技術的采納程度越有可能提高。參與農業(yè)技術培訓不僅能夠為農戶提供更為專業(yè)的指導,而且能夠有效提高農戶的科學認知和技術收益預期,進而促使農戶對新技術的采納。種植專業(yè)化對農戶綠色生產技術采納程度影響為正,表明隨著種植專業(yè)化程度的提高,農戶綠色生產技術采納程度的可能性越高。政府推廣對綠色生產技術采納程度影響為正,表明政府對綠色生產技術的高強度推廣有利于提高農戶對其的采納程度。政府的積極推廣有利于提升農戶對綠色生態(tài)技術的價值認同,成為引導農戶采納綠色生產技術的內在動力[34]。
模型2在模型1的基礎上納入了核心自變量電商參與。從模型2來看,電商參與農戶綠色生產技術采納程度之間有顯著正相關關系。這證實了理論分析部分提出的假設H1,即參與電商可以顯著提升農戶對綠色生產技術的采納。
模型3在模型2的基礎上納入了技術認知變量。技術認知和綠色生產技術采納之間存在顯著的正相關關系。需要指出的是,當模型3中納入技術認知變量后,電商參與的系數(shù)明顯下降。該結果一定程度上表明技術認知在電商參與影響農戶綠色生產技術采納程度的過程中可能具有中介效應,但需要進一步檢驗。
本文運用結構方程模型檢驗假設H2,進一步探究電商參與對農戶綠色生產技術采納程度影響的內在機制。表3展示的是電商參與對農戶綠色生產技術采納程度影響的結構方程模型結果。該模型擬合指標(RMSEA=0.063<0.08;CFI=0.987>0.90;SRMR=0.044<0.08)在可接受范圍內,模型擬合狀況較好。模型估計結果與前文也基本一致??刂谱兞恐?經(jīng)營規(guī)模較大、農技培訓次數(shù)多、種植專業(yè)化和政府推廣程度高的農戶對綠色生產技術采納程度的可能性更大。同時,模型結果也顯示參與電商的農戶通過技術認知這一路徑對綠色生產技術采納程度產生了正向的影響。理論分析部分提出的假設 H2被得到驗證,即電商參與可能通過技術認知這一路徑間接地提升了農戶綠色生產技術采納程度。也就是說,采用電商的農戶可以提升其技術認知,進而提高綠色生產技術采納程度。
表3 電商參與對農戶綠色生產技術采納程度影響的結構方程模型結果
表4呈現(xiàn)了技術認知在電商參與對農戶綠色生產技術采納程度影響中的中介效應的具體分解結果。在控制其他變量后,技術認知對農戶綠色生產技術采納程度的間接效應通過統(tǒng)計檢驗顯著。隨著移動互聯(lián)的深入發(fā)展,電商參與的技術門檻不斷降低,數(shù)以萬計的小農戶實現(xiàn)了與大市場的有效銜接。在這個過程中,農戶能夠拓寬自身的信息獲取渠道,重塑自身的知識結構,繼而不斷優(yōu)化生產行為。
表4 技術認知在電商參與對農戶綠色生產技術采納程度影響中的中介效應
圖2 電商參與、技術認知對農戶綠色生產
圖2展示的是在控制其他變量的前提下,電商參與對農戶綠色生產技術采納程度影響的路徑示意圖。從中更加清晰地看出,在電商參與影響農戶綠色生產技術采納程度的過程中,技術認知起著正向的中介作用,即電商參與可以有效提高綠色生產技術認知進而可以促使農戶采納更多的綠色生產技術。
表5 基于Logit模型的農戶電商參與決策模型
為保證本文結論的可靠性,更好地揭示電商參與同農戶綠色生產技術采納程度的因果關系,本文還采用傾向得分匹配方法進行穩(wěn)健性檢驗。
1.農戶參與電商的決策方程構建。為了匹配參與電商的農戶和未參與電商的農戶,本文采用 Logit 模型估計獼猴桃種植戶參與電商戶的概率(見表5)。表5顯示,獼猴桃種植戶的經(jīng)營規(guī)模和農技培訓對于其參與電商的可能性有顯著影響。
2.平衡性檢驗。為了處理樣本自選擇問題導致的模型估計偏誤,增強研究結果的穩(wěn)健性,本文分別采用了卡尺內最近鄰匹配(1∶2)、半徑匹配(0.05)和核匹配(0.06) 3 種方法來修正選擇性偏差。在進行傾向值得分匹配前需要進行平衡性檢驗。平衡性檢驗的結果在表6中給出,這3種匹配方法在匹配后絕大部分變量的偏差都小于10%,大部分控制變量匹配后的偏差小于5%,即通過了平衡性檢驗,消除了控制變量間的不平衡性,符合傾向值得分匹配方法的要求。對比匹配前后的情況可以發(fā)現(xiàn),匹配后的控制組和處理組之間的差異大幅度減小,并且它們的樣本均值比匹配之前更加接近,混淆變量的作用不再顯著。
表6 控制變量的平衡性檢驗
3.參與電商對獼猴桃種植戶綠色生產技術采納程度影響的效應分析。表7展示了利用傾向值得分匹配方法得到的電商參與對農戶綠色生產技術采納程度影響的平均處理效應??紤]到單次匹配標準誤有偏,這里采用了自抽樣Bootstrap法調整標準誤。從表7可以看出,通過各種匹配方法獲得的平均處理效應在 1%的水平上都是顯著的。匹配結果表明,在消除了控制組和處理組的樣本偏差后,參與電商對農戶的綠色生產技術采納程度仍具有顯著正向影響。同時也可以發(fā)現(xiàn),通過卡尺內最近鄰匹配、半徑匹配和核匹配得到的平均處理效應較為接近,這也佐證了上文研究結果具有較高穩(wěn)健性,進一步證實了假設H1??傮w而言,在控制了樣本中混淆變量的影響后,參與電商對農戶綠色生產技術采納程度有顯著的正效應。
表7 不同匹配方法的結果
本文以農戶綠色生產技術的采納程度為研究對象,借鑒以往相關經(jīng)典理論,實證分析了電商參與對農戶綠色生產技術采納程度的影響及其機制,豐富了現(xiàn)有研究對于農戶綠色生產行為的認識。本研究主要結論為:第一,電商參與對農戶綠色生產技術采納程度有顯著的正向影響,并且經(jīng)過傾向得分匹配方法檢驗后結果仍然穩(wěn)健。研究結果表明電商參與這一行為可以有效拓展農戶的信息獲取渠道,增強農戶的信息結構,從而有效促使農戶進行綠色生產決策。第二,技術認知在電商參與對農戶綠色生產技術采納程度的影響中起著積極的中介作用。這進一步表明,對于參與電商的農戶而言有效提高其對綠色生產技術的認知,繼而促使農戶提高對綠色生產技術的采納程度。
基于以上結論本文提出如下建議:(1)加強電商銷售模式的宣傳力度,提高農戶的電商參與意識。政府及相關電商平臺通過各種傳媒渠道對農產品電商銷售進行宣傳推廣,提高農戶對農產品電商的認知。同時,注重技術與政策雙重支持,降低農戶電商參與的門檻。開設與電商及電商銷售方面的課程,增強農戶對電商銷售的認識和能力。同時,設置相應的獎補機制,降低農戶的電商參與成本。(2)強化技術認知在電商參與對農戶綠色生產技術采納行為之間的中介作用。農技推廣及相關部門應加強對農業(yè)綠色生產技術的宣傳推廣,讓農戶認識到各項綠色生產技術的經(jīng)濟和生態(tài)效益。具體可以開展綠色生產技術的相關講座,入戶推廣及充分利用現(xiàn)代傳媒的信息擴散效應,以此提升農戶對綠色生產技術的認知水平。