农户异质性对农业技术培训参与的影响

　　摘要近年来，随着土地流转加速和农民合作社的涌现，我国农户的异质性不断提高。本文将农户是否流转土地、是否加入合作社视为农户异质性的重要表现，考察其对农户参加农业技术培训的影响。基于鲁晋宁三省1039户农户数据，构建了零膨胀负二项模型(ZINB)进行计量分析，并通过了稳健性检验。研究发现:租入土地不会显著影响农户的农业技术培训参与，但加入合作社会让农户参加更多培训。具体而言，租入土地农户参加农业技术培训的期望次数是不租入土地农户的1．04倍，而加入合作社农户参加农业技术培训的期望次数是未加入合作社农户的2．11倍。当前农业技术培训过于大众化造成的低瞄准性，是租入土地的规模经营农户没有对培训表现出更多需求的重要原因。本文的政策含义在于，农业技术培训政策需要做出适当调整，应结合已经分化的农户需求实行分层定位，提供差异化的技术培训服务，增强对不同培训目标人群的瞄准度;应给予开展农业技术培训服务的合作社更多支持。

　　关键词农户异质性;农民专业合作社;农业技术培训;ZINB模型

　　在理论界，Schultz［1］在回答如何改造传统农业这一问题时，强调了对农民进行人力资本投资的重要性。在我国，对农民进行人力资本投资具有更强可操作性的措施可能是开展农业技术培训。在政策界，自2004年以来，“三农”问题被提升到战略性高度，农民培训对解决“三农”问题的重要性便日益突出。回顾十年来的中央1号文件，文件中多次对农民培训问题提出了明确要求，对农民开展实用的技术培训已成为政策界的共识。从国内实践看，近年来，专业大户、家庭农场、农民专业合作社等新型农业经营主体快速涌现，日益成为推进我国现代农业发展的重要载体，但农民职业技能培训和农业科技推广体系建设改革却有一定的滞后性。随着政府对农民培训投入力度的持续加大，农业技术培训的供给将会迅速增加，与此同时，我国农村土地流转愈加普遍，农民专业合作社发展仍在加速。那么租入土地和加入合作社，是否会作为异质性的重要来源，对农户参加农业技术培训产生重要影响呢?或者说，租入土地的农户与自耕农这两类农户的农业技术培训参与行为有没有显著差异?基于此，本文构建ZINB模型，考察农户参与土地流转、加入合作社与农户参与技术培训之间的关系，判断当前的农业技术培训是否偏离了政策设计的目标，从而给出土地流转和合作社快速发展背景下农业技术培训的政策重点，对制定相应的政策有重大现实意义。

　　1文献回顾及简评

　　很多经验分析文献讨论了农户参加培训决策行为的影响因素，这些影响因素又可分为农户的内在因素或称为农民的禀赋［2］和外在因素。曹建民等［3］认为农户参加技术培训的行为决定于农户掌握的信息、农户的个人特征和家庭特征等，发现中年人、村干部、水稻种植比例较高的农户和非农就业比例较高的农户更愿意参加技术培训。高升［4］则将农户对培训实用性的评价、农户获取培训信息渠道数纳入了Logit模型。但大部分文献纳入计量模型的影响因素有很强的趋同性，这些因素包括农户户主的个人特征、农户家庭特征、农户对培训实用性的评价、对现代农业技术的认知度、所处的地理环境等［5－7］。现有文献用以识别显著影响农户农业技术培训参与的因素的方法可以分为两类，一类文献以农户是否参加农业技术培训为因变量，再以上述影响因素的全部或部分为解释变量，构建Logit或Probit单方程模型，进行ML估计，如刘芳等［5］、高升［4］等人的研究。这类文献的缺陷是只能识别出影响农户是否参加培训的因素，却忽略了既影响农户是否参加培训又影响农户参加培训次数的因素所包含的重要信息。另一类文献是以农户参加培训次数为因变量，应用Tobit模型进行估计，如于敏［6］的研究。这类文献虽然考虑了影响因素对农户培训次数的影响，但Tobit模型本身有着无法克服的缺陷，该模型估计要求两部分模型的解释变量不完全相同，并且系统模型假设随机变量服从联合正态分布，违背这两个假设的模型可能不可估计［8］。另外，Tobit模型尽管容许有大量的零，但仍将因变量y在正值上的分布看成连续分布，假定y=max(0，y*)，其中y*呈正态分布与农户参加培训次数在y＞0时的离散性完全不相称。因此，要想无偏地识别出农户参加农业技术培训的影响因素，需要新的方法。

　　2研究方法与模型选择

　　2．1估计模型的构建为了考察租入土地、合作社成员身份对农户参加农业技术培训的影响，本文将租入土地与合作社成员身份均设置为虚拟变量纳入分析，建立模型1

　　2．2计数数据中对零膨胀现象的处理

　　在实际问题中，计数数据普遍存在零膨胀特征，即获得的数据很大一部分是零值。具有零膨胀特征的计数数据超出了一般泊松模型或负二项模型的预测能力。幸运的是，解决零膨胀现象的Hurdle模型于1986年被提出并应用于经济学研究领域［9］，继而Lambert［10］于1992年提出零膨胀泊松模型(ZIP)，Greene［11］在1994年又将ZIP模型扩展到零膨胀负二项模型(ZINB)，使得对具有零膨胀特征的计数数据的估计变得更为有效和无偏。零膨胀模型假设数据分为两部分，第一部分对应零事件的发生，个体取值只能为零，这一部分的零值解释了数据中可能存在过多零的原因;第二部分个体符合泊松/负二项分布，取值可以为零或正整数。因此，零膨胀模型将数据中的零分成“过多的零”和“真实的零”，并从零分段，对零部分和非零部分分别建立二项选择模型和一般计数模型，其中二项选择模型主要回答变量影响事件是否发生的问题，一般计数模型主要回答变量影响事件发生次数的问题。

　　3数据来源和描述性分析

　　3．1数据来源本文的数据来源

　　于国家社科基金重大项目“发展农民专业合作组织和完善农村基本经营制度研究”的一手调查数据。课题组于2009年7月至9月，共组织40余名调研员分成三个调研组赴山东、山西、宁夏3省调查。原则上，每一省份选取4个县，每个县再选择3个乡镇，每个乡镇选1至3个村庄不等，每个村庄再随机抽取20个农户。实际获得山东、山西、宁夏3省11个县、市、区(分别为:高平市、高唐县、冠县、贺兰县、利通区、宁津县、平原县、沁县、武乡县、泽州县、中宁县)的1039户农户数据。结合研究目标，在数据预处理时，先后剔除了不再从事农业、家庭主业为养殖业、纯租出土地的农户，形成目标样本户，接着剔除有缺失数据、异常值的样本。最终得到有效样本761个。

　　3．2描述性分析数据分析

　　表明，2008年种植户总体的平均耕地经营规模为11．40亩，家庭人均耕地面积为2．78亩，其中人均承包地面积为2．43亩(见表1)。在2008年参加技术培训的农户有338户，占44．42%，未参加技术培训的农户有423户，占55．58%。统计发现，参加培训和未参加培训农户在家庭耕地总面积、人均耕地面积指标上均有显著的统计差异。

　　4计量结果及分析

　　4．1培训的ZINB模型结果及其分析

　　在进行回归分析之前，需要考察解释变量的共线性问题。对所有解释变量做相关分析后，发现部分解释变量之间存在显著的相关关系，特别是农户租入土地同时加入合作社虚拟变量与多个控制变量有显著的相关性。幸运的是，该变量与其他控制变量的相关系数绝对值较小，最高的仅为0．277，仍然可以进行计量分析。为了考察解释变量之间是否存在共线性，本文利用方差膨胀因子和容忍度进行检测。结果表明所有解释变量的平均方差膨胀因子为1．36，最大的仅为1．78，其容忍度最低也达到了0．562，模型在可接受的范围内。此外，数据不可能具有正态分布，用最大似然估计方法。所有标准计数数据的分布都表现出异方差性，进行参数估计时还需对标准误做稳健性调整。

　　4．2稳健性分析:改变ZINB模型的设定为了确保分析

　　结论的可靠性，从以下角度进行稳健性检验:在表4所采用的ZINB模型中，样本农户按是否租入土地、是否加入合作社两个虚拟变量的组合分成了四组，估计结果直接给出了四组农户参加农业技术培训期望次数的倍数关系，但没有直接给出租入土地农户与不租入土地农户在参加技术培训方面的差异，也没有直接给出加入合作社农户与不加入合作社农户的差异。改变ZINB模型的设定，只引入是否租入土地、是否加入合作社两个虚拟变量，采用MLE方法能够直接得到这种差异(见表5)。表5中的估计结果显示，租入土地农户参加农业技术培训的期望次数是未租入土地农户的1．037倍，但不具有统计显著性，与式(3)的数值(1．044)相差非常小;加入合作社农户参加农业技术培训的期望次数是未加入合作社农户的2．084倍，且通过1%的显著性水平，与式(6)的数值(2．113)非常接近。因此，回归结果是稳健的。

　　参考文献(Ｒeferences)

　　［1］SchultzTW．TransformingTraditionalAgriculture［M］．NewHaven:YaleUniversityPress，1964，56－71．

　　［2］孔祥智，方松海，庞晓鹏，等．西部地区农户禀赋对农业技术采纳的影响分析［J］．经济研究，2004，(12):85－95．［KongXiangzhi，FangSonghai，PengXiaopeng，etal．TheNatureofInstitutionalSystemsandItsEffectsontheEvolution［J］．EconomicＲesearch，2004，(12)，85－95．］

　　［3］曹建民，胡瑞法，黄季焜．技术推广与农民对新技术的修正采用:农民参与技术培训和采用新技术的意愿及其影响因素分析［J］．中国软科学，2005，(6):60－66．［CaoJianmin，HuＲuifa，HuangJikun．AgriculturalTechnologyExtensionandFarmers’ModificationofNewTechnology:StudyonInfluenceFactorsinFarmers’ParticipatinginTechnologiesTrainingandTheirWillingnesstoAdopt［J］．ChinaSoftScience，2005，(6):60－66．］

　　作者何安华1刘同山2孔祥智2

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