数字农技培训对农户绿色生产技术采纳的影响研究

曲阜师范大学，山东 日照 276800

摘 要：基于对山东省1 015户农户的调查数据，运用倾向得分匹配法测算数字农技培训对农户绿色生产技术采纳的影响。结果表明：农户年龄、文化程度和接受传统农技培训次数显著影响农户参与数字农技培训，数字农技培训会对农户采纳绿色生产技术的行为起到促进作用。因此，各地应加强对农户的数字农技培训，提升农户数字素养，以促进农户对绿色生产技术的采纳行为。

关键词：数字农技培训；绿色生产技术；倾向得分匹配

中图分类号：F326.13 文献标志码：A 文章编号：1674-7909（2023）18-52-5

0 引言

传统高投入、高消耗、高排放的农业虽然为粮食安全做出了重要贡献，但也带来了日趋严重的环境污染问题，阻碍农业现代化发展。因此，促进农业生产技术进步，转变农业生产方式，实现农业绿色转型迫在眉睫。党的二十大报告对“推动绿色发展，促进人与自然和谐共生”作出了新的重大安排部署，强调“必须牢固树立和践行绿水青山就是金山银山的理念，站在人与自然和谐共生的高度谋划发展”［1］。农业绿色发展的核心力量是农户，农业的绿色转型发展离不开农户对绿色农业技术的采纳及推广。但是，目前我国农业生产绿色转型面临着优质劳动力流失、技术推广信任阻碍等问题［2］。加之农村面临人口老龄化问题，农村劳动力年龄普遍较大且受教育程度偏低，对知识的理解和掌握能力较差，对收益风险的感知却很高［3］，在尝试新的绿色生产技术时可能会因存在风险使预期收益降低。同时，部分地区农技推广体系不完善对农业绿色生产技术宣传力度不足，导致农户获取绿色农业技术的渠道较窄，进而导致其对绿色农业生产技术的认知程度较低［4］。因此，提高绿色农业生产技术推广效率、促使农户采纳绿色生产技术成为推动农业绿色转型的关键。

随着“互联网+”时代的到来，数字农技培训应运而生。技术推广人员可利用网络培训、社交等平台，实时与农户进行视频、语音、文字等多种方式的交流。

笔者采用倾向得分匹配法（Propensity Score Matching，PSM）分析数字农技培训对农户绿色生产技术采纳行为的影响。该研究主要有以下两个创新点。第一，现有关于数字农技培训与农户绿色生产技术采纳行为的研究多停留在理论层面，鲜有学者分析数字农技培训的实际效果。该研究根据实地调研数据，结合实际情况进行讨论，丰富了相关研究领域的研究内容。第二，该研究基于微观农户视角，采用倾向得分匹配法分析调研数据，以消除控制变量间双向交互作用对分析结果产生的影响，解决数据内生性问题，继而提出科学、合理的建议。

1 数据来源、变量选取与研究方法

1.1 数据来源

该研究选取农业数字化水平较高且农业培训种类多样的山东省作为样本地区，进行面对面问卷调研。调研组于2020年8月在山东省济南市、德州市、临沂市、潍坊市等8个地市开展问卷调查。调研组采取多阶段分层调研和随机抽样相结合的调研方法，以保证调研的随机性和科学性。调研组在每个地市随机选取5个乡镇作为样本镇，在每个样本镇中随机抽取3～4个村作为样本村，在各个村落随机走访10～15个农户，进行面对面问卷调研。问卷内容涉及农户基本信息、互联网使用情况、参与数字农技培训情况、绿色生产技术采纳行为。此次调查共发放问卷1 200份，剔除重要信息缺失和无效问卷，最终回收有效问卷1 015份。

1.2 变量设置

被解释变量：农户绿色生产技术采纳情况。生物农药植保技术具有使用高效、安全、环境兼容性好的特点［5］，近年来在我国作为绿色生产技术的代表之一被大量推广和应用。因此，笔者选取“生物农药植保技术”的采纳情况作为农户绿色生产技术采纳情况的代表。若农户采纳该项生产技术，则赋值为1；若农户未采纳该项生产技术，则赋值为0。

解释变量：农户是否接受过数字农技培训。数字农技培训是指以互联网为载体，农业专家及技术人员通过文字、语音、视频等多种形式对农户进行在线答疑、农业技术培训及指导。根据农户接受数字农技培训的情况对其进行赋值，若农户曾接受过1次及以上的数字农技培训，则赋值为曾接受过的培训的次数（接受过1次赋值1，接受过[n]次赋值[n]）；若农户未接受过数字农技培训，则赋值为0。

控制变量：除了数字农技培训外，其他因素也可能影响农户绿色生产技术采纳行为。笔者通过梳理相关研究得知，老龄化会阻碍农户的绿色生产技术采纳行为［5］，农户年龄、文化程度、是否是村干部、兼业水平、家庭劳动力、家庭耕地面积会对农户生产方式产生影响［6-8］，农技培训对化学农药使用具有显著影响［9］。笔者选取年龄、文化程度、兼业水平、家庭劳动力、是否是村干部、耕地面积、接受传统农技培训的次数这几类因素作为控制变量。样本描述性统计如表1所示。

在所调研的农户中，生物农药植保技术的平均采纳率为0.342，标准差为0.475。农户接受数字农技培训的次数平均值为0.945次、标准差为0.228，表明农户的数字农技培训参与度较高。农户的平均年龄为52.094岁、标准差为10.132，表明农户的老龄化程度较高。农户受教育程度平均值为1.887、标准差为0.783，表明农户的平均受教育水平在小学到初中之间，受教育水平普遍较低。农户的村干部任职情况、家庭劳动力总人口数、兼业水平及耕地面积的平均值分别为0.133、5.146人、0.434种、0.698 hm2，标准差分别为0.340、1.389、0.295、0.203。

1.3 研究方法

农户的行为选择受自身行为意愿及社会环境的共同影响，即农户采纳绿色生产技术是一种“自选择行为”。不同农户之间的主客观因素差异较大，可能会导致数据偏差较多。为了减少数据偏差对研究的干扰，笔者采用倾向得分匹配法（PSM），即匹配控制变量基本相符的试验组［参与数字农技培训（培训次数>0）］和对照组［未参与数字农技培训（培训次数=0）］。

倾向得分匹配法研究步骤如下。

第一步，设置控制变量[xi]。参考现有文献，将影响农户绿色技术采纳行为和农户参与数字农技培训的因素纳入模型，从而确保满足可忽略性假设。

第二步，计算倾向得分。通过Logit模型计算农户[i]采纳绿色生产技术的倾向得分。

第三步，进行倾向得分匹配。①选择合适的匹配方法。该研究选取最近邻匹配、半径匹配、核匹配3种匹配方法。②进行平衡性检验。

第四步，进行平均处理效应（Average Treatment Effect，ATT）检验，即对试验组的平均处理效应进行检验。ATT检验的计算公式为

2 数据分析

2.1 农户数字农技培训的影响因素分析

表2为农户接受数字农技培训的模型估计结果。由表2可知，农户是否参与数字农技培训和年龄、文化程度、传统农技培训次数之间的回归系数值分别为-0.106、0.433和0.177，并且呈现出0.01水平的显著性。这说明农民参与数字农技培训和年龄之间显著负相关，与文化程度、传统农技培训次数之间显著正相关，即农户年龄越小、文化程度越高、接受传统农技培训次数越多，则参与数字农技培训的可能性越大。年龄增大会导致农户生产安全意识和体力下降，阻碍新技术的推广［10］，进而会降低农户参与数字农技培训的可能性；农户若具有较高受教育程度，则会提升对绿色生产技术的认知广度，从而提高其参与数字农技培训的积极性［7］；传统农业技术培训可以有效地为农户提供信息和技术支持，给予农户科学的技术指导［9］，从而提升农户对数字农技培训的接纳程度。

2.2 数字农技培训对农户生物农药植保技术采纳行为的影响分析

该研究通过最近邻匹配法、半径匹配法、核匹配法3种匹配方法多次匹配、分析，以保证模型分析的稳健性。同时，为保证模型分析结果更加可靠，采取共同支撑域检验、平衡性检验和ATT检验等多种方式检验结果的合理性。

2.2.1 共同支撑域与PSM匹配结果分析

为检验匹配时的样本损失概率，对最近邻匹配法、半径匹配法和核匹配3种匹配共同支撑域进行匹配效果的基础性检验，得出3种方法的共同支持域图（见图1至图3）。由于3种匹配方法具有不同的样本损失量，因而具有不同的共同支撑域。共同支撑域的范围越大，重叠取值范围越大，则表示在匹配过程中样本量的损失概率越小。由图1、图2、图3可知，3种匹配方法所得共同支撑域中仅有少数观测数据不在共同支撑域中，而且多数观察值都在共同取值范围内。这表明样本的匹配度较高，样本损失量小，匹配效果良好。

2.2.2 平衡性检验

为了验证倾向得分匹配结果的可靠性，判断匹配后各研究变量在试验组和控制组间是否变得平衡，从而检验协变量的平衡性。倾向得分匹配前后各研究变量平衡性检验结果如表3所示。由表3可知，年龄、文化程度和传统农技培训次数这3项匹配前的标准化偏差分别为-22.44%、37.95%和26.39%；匹配后，除年龄这一变量外，文化程度和传统农技培训次数的标准化偏差均有所下降，且下降幅度明显。概率值的显著性检验由高度显著变为不显著，说明匹配效果较好。依据上述分析可知，运用倾向得分匹配法可有效减少试验组和控制组之间解释变量分布的差异，并消除控制变量双向交互作用导致的估计偏误，使组间样本特征保持基本一致，平衡性检验结果较为理想。

2.2.3 ATT检验及影响效应测算

表4为通过最近邻匹配法、半径匹配和核匹配得到的试验组和控制组采纳生物农药植保技术增加的比例及二者的差值。由表4可知，无论是采用何种匹配方法，所得结果均较为接近，说明估计结果比较稳健。采用3种匹配方法所得匹配前后的ATT效应值均显著，且匹配后[t]值较大（分别为3.368、4.318和4.690），结果显著，表明数字农技培训对农户绿色生产技术采纳行为具有显著影响。经过倾向得分匹配的处理效应分析后，得出农户接受数字农技培训正向显著影响农户家庭总消费，影响的净效应为0.186，表明在考虑农户异质性后，农户接受数字农技培训会促使其绿色生产技术采纳行为增加18.6%。由此可见，农户接受数字农技培训对其使用生物农药植保技术的行为（绿色生产技术的采纳）具有显著的促进作用。

3 结论及建议

笔者基于对山东省8个地市1 015个农户调查数据，运用倾向得分匹配法实证分析了数字农技培训能否提升农户对绿色生产技术采纳行为。结果表明：第一，农户年龄、文化程度和接受传统农技培训次数显著影响农户参与数字农技培训；第二，农户接受数字农技术培训会对其采纳绿色生产技术的行为起到促进作用。因此，政府相关部门应通过培训，引导农户使用更专业的数字信息平台，提升技术推广效率，同时提升农户对数字农技培训的接受度。此外，在各大媒体平台创建农技推广专栏，设置农业种植技术频道，通过视频教学等方式，让农民根据自己的需求接受农技推广服务。

参考文献：

［1］谢宜章，李阿利.以绿色发展引领农业全过程转型［EB/OL］.（2022-12-15）［2023-07-20］.https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1752261022001686337&wfr=spider&for=pc.

［2］任晓刚，李冠楠，王锐.农业绿色发展支持政策的问题、成因与路径［J］.新视野，2022（1）：62-66.

［3］于正松，李同昇，孙东琪，等.收益预期、成本认知、风险评估与技术选择决策：基于338家农户微观数据的考察［J］.科技管理研究，2018（24）：202-210.

［4］陆迁，王秀娟.加强农技推广的双向沟通［J］.农村经济，2001（3）：38-39.

［5］刘晓漫，曹坳程，王秋霞，等.我国生物农药的登记及推广应用现状［J］.植物保护，2018（5）：101-107.

［6］GAO Y， ZHAO D，YU L， et al. Influence of a new agricultural technology extension mode on farmers' technology adoption behavior in China［J］. Journal of Rural Studies， 2020（5）：173-183.

［7］吴雪莲，张俊飚，丰军辉.农户绿色农业技术认知影响因素及其层级结构分解：基于Probit-ISM模型［J］.华中农业大学学报（社会科学版），2017（5）：36-45.

［8］朱萌，齐振宏，邬兰娅，等.新型农业经营主体农业技术需求影响因素的实证分析：以江苏省南部395户种稻大户为例［J］.中国农村观察，2015（1）：30-38.

［9］应瑞瑶，朱勇.农业技术培训方式对农户农业化学投入品使用行为的影响：源自试验经济学的证据［J］.中国农村观察，2015（1）：50-58.

［10］闫阿倩，罗小锋，黄炎忠，等.基于老龄化背景下的绿色生产技术推广研究：以生物农药与测土配方肥为例［J］.中国农业资源与区划，2021（3）：110-118.