农户粮食种植技术选择意愿影响研究

　　摘要:运用多元Logit模型和河南、辽宁两省粮食生产大县的粮食种植农户生产行为调研数据，从农户视角考察影响农户对生物化学型和机械型技术选择的因素。研究结果表明:(1)农户对两类技术均有较为强烈的选择意愿;(2)农户的个体间差异导致对两类技术需求的偏好不同;(3)提高技术感知易用性对农户选择新技术的意愿有显著正向影响。

　　关键词:农户生产行为;技术选择;生产技术效率;感知易用性;农田细碎化

　　一、引言

　　截至2013年我国粮食生产实现了历史性的“十连增”，粮食综合生产能力也得到了快速发展。进一步分析这十年粮食产业的发展情况，可以发现2004－2007年期间实属恢复性生产，产量重新恢复至1998年5.1亿吨的水平。从2008年开始才进入了具有现实意义的粮食增产的阶段。近六年粮食持续增产的原因可以归结于两个方面:一是播种面积的不断增加，例如2013年较上一年粮食增产约为396万吨，播种面积增加对粮食增产的贡献约占三成。二是科技创新提高了粮食产业的劳动生产率和土地生产率，从而大大提高了粮食单产水平，并在粮食增产增效、抗灾保产方面起到了显著作用，对粮食增产的贡献占到七成。未来随着我国城镇化进程的进一步推进，粮食播种面积将很难再有所提高，唯有依靠农业科技创新才能保障粮食产业持续稳定的发展。而农业科技创新对粮食产业发展作用的实现需要依赖基层粮食种植农户对新技术的学习和采用。我国当前的农业技术体系是“由上而下”设计的，农户多数时候只是技术的接受者。目前我国的农业技术体系多注重于技术供给方的推广体系的建设，而忽视了反映农户真实技术需求的技术选择意愿反馈机制的建立。在此背景下通过对河南、辽宁两个粮食生产大省重点生产县微观农户的实地调研，利用调研数据对影响农户技术选择的因素进行了实证分析，以期为未来粮食产业农业技术体系的进一步完善提供决策参考。

　　二、文献综述与模型设计

　　(一)文献回顾

　　对于农户技术采用行为的研究始于上世纪50年代，国外学者从农户资源禀赋、生产经营需求、技术的适用性、生产技术效率水平等多个方面对技术采用行为的影响进行了实证研究［1－4］。80年代以来我国学者从心理层面和外部环境影响层面等，对农户技术选择问题开展了深入的研究［5－7］。农业技术诱导理论认为，农户资源禀赋例如耕地面积和农业收入会对农业技术选择行为产生影响，当某种资源变得相对稀缺会诱导农户采用相应的新技术，以减少该种资源的消耗，从而提高了该种新技术的被选择的可能性［8］。大量国内外实证分析表明，农户的个人特征，如年龄、性别、受教育程度、主观规范、经营规模和生产水平等对技术的选择与采纳有较为显著的影响［9－12］。根据Popkin［13］的理性小农观点，农户以实现效用和预期利润最大化为目标来决定技术的采用。Davis［14］从该理性行为理论出发，提出技术接受模型，采用技术的有用感知和易用感知两个角度进行农户技术接受研究。而根据Anne［15］的研究结果，有用感知对农户的技术选择行为没有直接影响，而易用感知则直接影响技术使用意愿。纵观已有的研究文献，从研究内容上看对于农户的技术的选择多是就某种单一技术或者用“新技术”等模糊概念来进行研究设定，而鲜有文献对农户选择的技术类型进行划分和分析。从研究方法上看，前期文献多采用描述性统计分析，近几年的研究才逐渐开始采用计量经济学模型的方法，而描述性分析所得结论并不能较为精确和量化的说明影响农户技术选择各因素的贡献程度和影响方向等。

　　(二)模型构建

　　1．影响粮食种植农户技术选择的因素。根据已有文献的研究进展和在河南、辽宁两省的实地访问和调研，影响粮食种植农户生产技术选择的主要因素可以划分为以下五类，包括:

　　一是农户个人特征。农户在农业生产决策、农业资源配置方式等方面遵循追求个人利益最大化的“理性人”假设。农户行为理论表明，户主的个人特征(如性别、年龄、受教育程度等)对新技术的认知和采纳意愿具有较大的影响。有研究指出农户的年龄可能是影响其新技术采纳意愿的一个重要因素，且年龄越大的户主其采纳意愿往往越低［16］。一般而言，男性农户可能较女性农户具有更丰富的社会信息渠道，对新技术的认知和采纳意愿可能更高。农户的受教育程度直接影响其知识水平，直接影响其对新技术的理解、学习和掌握，并影响到其是否能意识到新技术可能带来的额外收益。蔡荣［17］的研究表明，教育能够促进农户对新技术的采纳。

　　二是农户经济特征。农户经济特征主要指农业收入水平，体现了农户对农业生产的依赖程度。农业收入水平是反映农户农业生产获利能力的重要指标，其数值越大，农户从事粮食生产更为有利，对农业生产的粘性也会越大。同时农户也有较多资本进行农业投入，反映在经济行为上就体现为农户趋于采纳可以获得更大边际收益的农业技术。

　　2．实证分析模型。根据调研的实际情况，农户对农业生产技术有不同的选择需求(以首选技术作为农户的技术选择)，大致可以分为三类:生产管理型技术、生物化学型技术和机械型技术。由于农户对生产技术的选择为离散变量，且农户的技术选择问题涉及多个影响因素，是一个无序多元选择问题，所以采用多元Logit模型来构建我国粮食种植农户技术选择模型。

　　三、数据说明

　　(一)数据来源

　　选取我国两个主要产粮大省河南省和辽宁省作为研究影响农户粮食技术选择问题的研究对74第1期王琛，:农户粮食种植技术选择意愿影响研究象，通过入户访问和调研问卷获得研究材料，共计回收有效问卷796份。其中河南省调研主要集中在该省粮食生产大县新乡县，调研样本来自4个镇8个村，回收有效问卷204份。辽宁省的调研样本分布在该省的两大产粮地区大洼县和新民市，其中大洼县的调研样本来自8个镇63个村，回收有效问卷289份。新民市的调研样本来自14个镇105个村，回收有效问卷303份。

　　(二)农户生产技术效率测算

　　在自变量的设定中包含农户粮食生产的技术效率指标，而该变量需要测算才能获得。由于调研样本涉及2012－2013年的粮食生产情况，假设两年之间农户生产行为不存在显著的技术进步，并且根据调研掌握情况绝大多数农户两年间的生产决策也基本一致，所以为了剔除极端值对生产数据的影响，采用取两年平均值的方法得到三种粮食的投入产出数据。选取数据包络分析(DataEnvelopmentAnalysis，DEA)测算农户的生产技术效率，该方法其优点在于避免事先设定生产函数形式和参数分布类别而产生的系统偏误。通过DEAP2.1软件对小麦、玉米和水稻的种植农户数据分别进行测算，得到了表2测算结果。分品种来看，小麦农户技术效率的极小值为0.417，低于玉米和水稻农户的技术效率极小值，但小麦技术效率的均值为0.782，高于玉米和水稻的0.687和0.690的水平。结合标准差的情况来看，小麦种植个体水平差异最小且整体技术效率水平较高，玉米种植个体差异最大，水稻次之。

　　参考文献:

　　［1］GＲILICHESZ．HybridCorn:AnExplorationintheEconomicsofTechnologicalChange［J］．Economitric，1957，(25):501－522．

　　［2］SCHULTZTW．TransformingTraditionalAgriculture［M］．NewHaven:YaleUniversityPress，1964．

　　王琛1，吴敬学2

《农户粮食种植技术选择意愿影响研究》

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