多維社會資本視角下農戶對農業面源污染治理機制的響應意愿研究

華春林，張燦強

（1.西南科技大學經濟管理學院/四川循環經濟研究中心，四川 綿陽　621010；2.農業部農村經濟研究中心，北京　100810）

多維社會資本視角下農戶對農業面源污染治理機制的響應意愿研究

華春林1，張燦強2

（1.西南科技大學經濟管理學院/四川循環經濟研究中心，四川 綿陽621010；2.農業部農村經濟研究中心，北京100810）

基于四川省實地調研數據，運用因子分析法將農戶社會資本以社會網絡、社會聲望、社會信任、社會參與4個維度表征，針對農業面源污染治理中政府監管機制、市場機制以及教育引導機制的農戶響應意愿，構建Multi-variate Probit模型，分析多維度社會資本對農戶響應意愿的影響。結果表明，社會資本不同維度對農戶的響應意愿有顯著積極影響，在構建和實施農業面源污染治理機制時，應重視對農戶社會資本的利用。

農業面源污染；治理機制；社會資本；農戶響應意愿；Multi-variate Probit模型

華春林，張燦強.多維社會資本視角下農戶對農業面源污染治理機制的響應意愿研究［J］.廣東農業科學，2016，43（9）：159-169.

根據OECD的分類，環境治理機制一般分為命令控制型、經濟激勵型和勸說教育型三大類。我國現有農業面源污染治理措施主要有強制執行的法律與行政法規、調節市場行為的補貼以及面向農戶等各類主體的教育培訓。不同治理機制的目標是有差異的，政府監管機制重在制定規范，約束和限制污染行為的發展；市場機制在于調節資源，激勵追求利潤最大化的污染行為轉換；教育引導機制旨在信息傳播和文化培養，引導污染行為的正確實施。政府監管治理政策能在較短時間內強制減少污染排放，但不能以最低成本減少污染排放，且缺乏可持續性［1-2］；另外，一定時空范圍內，農戶難以理解“理性施肥”的引導政策，導致現有法律法規難以發揮治污作用。農業面源污染治理的市場機制包括多方面的經濟調節措施，主要有補貼、污染稅費、污染權交易等，有學者建議我國實行農業可持續性環保型補貼政策，如王曉燕等［3］以北京市密云縣為例，估算了補貼農戶環保行為的額度。污染稅費方面，眾多學者進行了理論探討，如化肥投入稅與責任制結合手段、污染排放和環境稅收、污染排放和產出稅收、化肥投入和環境稅收、土地使用稅和化肥投入稅等。近年來，更多學者將這些理論應用于實踐數據檢驗。向平安等［4］以洞庭湖區為例，認為征收氮肥稅雖然會增加農民支出，但能帶來更多社會凈效益；原毅軍等［5］通過分析我國2004年31個省市數據指出，環保產業的利潤最大時污染稅能幫助實現社會福利最優的博弈均衡。但污染權交易由于需要維護污染許可和建立多個交易市場，交易成本巨大。農業面源污染的治理必須從源頭開始，而教育引導是源頭治理的重要手段。國內外學者研究了教育培訓與農業面源污染之間的定量或定性關系，汪厚安等［6］指出畜禽養殖廢棄物及農膜污染量均與參加農業專業培訓均呈負相關；還有學者從農戶視角考察教育引導機制的實施效果，研究結果表明農業技術培訓可以有效地減少農戶化肥施用［7-8］。

從已有文獻可以看出，由于農業面源污染及我國農戶獨有特征，在單獨實施某種治理機制的情況下，難以達到減少農業面源污染的目的。也就是說，實施單一治理機制已經無法滿足改善我國農業面源污染的需求。另外，農戶不當的生產行為是造成農業面源污染的直接原因，農戶在政策、市場及社會文化等因素的約束或激勵下制定生產決策。農戶是農業面源污染治理的主體，在治理污染過程中考慮農戶對不同治理機制的響應態度，是保障治理機制有效實施的必要舉措。在數據收集過程中，我們發現，許多農戶在農業生產決策過程中（如化肥購買及施用數量、是否參與培訓班等）會考慮或觀察親戚朋友以及周圍人的決策，在具有“地緣社會”和“親緣社會”典型特點的農村，農戶社會資本對農戶的行為有重要影響。

本研究從農戶多維度社會資本視角出發，分析農戶對農業面源污染治理政府監管、市場及教育引導機制的響應意愿，可為制定約束、激勵和引導并舉的農業面源污染治理機制提供有效的理論及政策依據。首先，在相關文獻梳理基礎之上，選定農戶社會資本變量；然后，利用四川省3種不同地形區域447農戶的調查數據，采用探索性因子分析法歸納農戶社會資本的不同維度；接著，構建Multi-variate probit（MVP）計量模型分析不同維度社會資本對農戶治理機制響應行為的影響；最后提出促進農戶響應行為的對策建議。

1　社會資本相關研究概述

目前學術界對社會資本這種特殊形態的資本還沒有形成統一的概念，而由于研究領域的差異對社會資本的內涵理解也不盡相同。但可以看出，對社會資本概念的理解是從兩個角度出發的。一是社會角度，如布迪厄［9］認為相互認識或由于制度而在一起的個體組成了一個集體，而社會資本是集體擁有的實際或潛在資源，用來提供每一個成員所需的支持；Robert等［10］認為社會資本能夠促進個體間的合作行為來提高社會總效率，是社會組織的特征，包含規范、信任及網絡。二是個體角度，如James［11］認為社會資本是個人擁有的社會結構資源；邊燕杰等［12］認為社會資本是行動主體與社會的關系以及通過這種聯系攝取稀缺資源的能力；張其仔［13］認為社會資本從形式上看是一種個人擁有的社會關系網絡。

農戶社會資本較常應用于金融行為的相關研究，如蔣乃華等［14］以2005年揚州市500戶農民為樣本，發現農戶的工資性收入會由于社會資本的增長有較大幅度的提高；范香梅等［15］的理論分析表明社會資本有助于提高農戶貸款的可得性，而在實證分析中發現農村地區的貸款規模也能隨著社會資本的增加而擴大，并建議將社會資本引入農戶貸款合約中，有助于農村貸款難問題的解決；孫穎等［16］研究了市場化進程中社會資本對農戶融資的影響，并以2005年中國居民收入調查數據（CHIPS）為樣本，運用聯立方程模型，發現農戶的非正式社會資本使農業更容易進行非正規融資；吳本健等［17］構建了分析社會資本與農戶風險的非正規分擔機制的理論框架，并運用實地調研數據進行實證分析，研究發現社會資本越豐富，農戶風險的非正規分擔額度越大；社會資本參與組織情況、社會網絡、集體行動、團結程度等維度都對農戶風險的非正規分擔額度有正向影響。還有許多學者研究證實，農戶社會資本對其借貸行為具有顯著影響［18-20］。

隨著研究的深入，社會資本也被應用于農戶的其他生產行為中，如蘇芳等［21］以黑河流域中游為例，選取300戶隨機樣本，分析了農戶參與生態補償的意愿與生計資本的關系研究，并指出社會資本對農戶參與生態補償的意愿形成正面影響作用；王昕等［22］利用陜省700個農戶樣本，分析小型水利設施的合作供給與積極性，結果表明，農戶合作中的變異有49.5%是由社區因素導致的，社區因素和農戶因素交互影響農戶的合作意愿；張方圓等［23］利用甘肅省張掖市、甘南藏族自治州、臨夏回族自治州實地調研數據，采用二元Logistic回歸模型分析了社會資本對農戶生態補償參與意愿的影響，結果顯示農戶社會資本的網絡、規范、信任維度均對生態補償參與意愿有顯著的正向影響；蘇小松等［24］基于山東省高青縣的農戶調查數據，分析農戶社會資本對農業生產效率的影響，發現農戶社會資本能夠有效提高農戶生產效率，不同的社會資本要素對不同的農戶生產效率所產生的影響也不盡相同，農戶社會資本的改進將擴大農戶“資源池”，提高農戶的生產效率；黃欣等［25］分析社會資本視域下的林權制度改革與參與式森林資源保護，實證研究結果表明，社會資本對參與式森林資源保護具有顯著影響，并且正向調節林改與參與式森林資源保護之間的關系；豐軍輝等［26］利用湖北省調研數據，實證分析家庭稟賦約束下農戶作物秸稈能源化需求，指出農戶是否會對作物秸稈進行能源化利用是綜合考慮家庭稟賦的理性選擇，76.84%的農戶具有較高的作物秸稈能源化需求，家庭社會資本稟賦是影響農戶需求的關鍵因素；趙立娟等［27］利用內蒙古地區313戶農戶調查數據，對農戶參與灌溉管理改革意愿的影響因素進行了分析，并發現農戶參與灌溉管理改革的行為受到農戶社會資本的影響。

從上述文獻可以看出，學者們普遍認同的社會資本核心在于社會網絡、信任與規范。然而，學者對社會資本的定義及內涵的各持己見，導致現有文獻更多地從社會資本的某一單一維度出發，忽視了社會資本的整體性特征及其不同維度在集體行動發起中所起的作用［28］。本研究以農業面源污染治理的政府監管、市場治理及教育引導3種機制為例，將社會資本歸納為社會網絡、社會聲望、社會參與和社會信任4個維度，考察農戶對農業面源污染治理機制響應行為的影響因素，探析不同維度社會資本影響治理機制實現的內在機理。

2　研究方法

2.1數據描述

本研究所用數據來自于國家社會科學基金青年項目“新型農業經營形式下多種農業面源污染治理機制的效果評價研究”課題組的調研。課題組于2014年8月對四川省進行調研，共計發放調研問卷500份，其中有效問卷447份。調研區域以丘陵地區為主，其中丘陵地區的調查樣本量為294份、占樣本總量的74%，平原地區89份、占23%，農牧交錯地14份、占3%，符合四川省的人口分布及地形分布。本研究中政府監管機制的響應意愿在問卷中體現為“您是否會根據國家頒布的限制化肥投入的法律，改變耕作行為”；市場治理機制的響應意愿體現為“您是否會根據國家實施的農業面源污染稅，改變耕作行為”；教育培訓機制的響應意愿體現為“您是否會根據農業技術培訓內容，改變農業生產活動”。農戶對不同機制的響應意愿及基本特征見表1、表2。在參與調查的447名農戶中，農戶對農業面源污染治理的3種機制響應程度略有不同，但總體來講，響應度不高，其中有134名農戶表示會對政府監管治理機制進行響應，占樣本總數的30.0%；有107農戶表示會對市場治理機制進行響應，改變自己的農業生產行為，占樣本總數的23.9%；有155名農戶表示會對教育引導治理機制進行響應，占樣本總數的34.7%（表1）。可見，農戶對教育引導機制的響應程度較其他兩種治理機制略高。從被調查農戶個體特征看，男女比例相當，男性農戶稍多，占55.7%；調查對象年齡集中在30歲和60歲這兩個區間段，呈正態分布趨勢；受教育程度普遍較低，高中和大專及以上兩者的比例總和僅為25.6%；被調查農戶大多農業生產經驗豐富，5年以下務農年限者僅占8.8%；農戶多為一般村民，擔任村干部、隊長或組長的比例為9.3%。從被調查者的家庭特征看，家庭規模主要集中在3～6人的中小型家庭，90.9%農戶的種植作物種類是4種以下，94.5%的農戶化肥使用種類也在4種以下，調研地區51%的農戶具有農業外收入，反映出實現規模化種植的農戶較少（表2）。

表1　農戶對不同治理機制的響應意愿

表2　被調查農戶的基本特征

2.2研究方法

2.2.1探索性因子分析法 首先采用探索性因子分析法來驗證指標選取的合理性，保證社會資本各個維度指標的不相關性，識別多元觀測變量的本質結構并進行相應的降維處理。探索性因子分析法的第一步是分析設定各個指標，通過因子提取和因子旋轉技術，將相關性強的變量降維至少數幾個因子，并在此基礎上對降維后新的因子予以命名，驗證事先設定的不同維度社會資本的科學性與合理性。對原始指標相關性的分析，主要采用KMO統計量和巴特利球形檢驗方法，以確定是否適合進行因子分析，然后計算各維度的得分。一般情況下，KMO值大于0.6，說明因子分析的結果可以接受。以每個因子的方差貢獻率占所選因子總方差貢獻率的比重作為權重進行加權匯總，選取累計方差貢獻率大于80%的公共因子，得出不同維度社會資本的權重，如下式所示：

式中，Ci表示第i個農戶的社會資本綜合評價值，cij表示第i個農戶的第j個主因子的得分，Wij表示第j個主因子的權重，第j個因子的方差貢獻率除以4個主因子的累積貢獻率為其權重值，p表示主因子的個數為4，也即本研究選擇的社會資本4個維度。然后，通過計算農戶社會資本各維度的評價值，得農戶社會資本的綜合評價值。

2.2.2Multi-variate probit模型 當被調查者需要對兩個以上且相互之間有關聯的問題分別做出選擇時，可以采用Multi-variate probit（MVP）模型進行估計。本研究中農戶行為響應意愿包括對農業面源污染治理的政策監督機制、市場機制以及教育培訓機制3個方面，農業面源污染治理這3種機制的制定和實施雖然相對獨立，但在實施過程中會產生相互影響，從而導致各種治理機制所產生的效果具有互動關系。例如，農戶在接受關于農業面源污染的培訓后，對環境污染的認識增強，執行國家相關法律法規的傾向就越強，也就越容易推動實施排污稅等環境稅收。因此，農戶對3種治理機制的響應選擇是有關聯的，適合采用MVP模型進行估計。

農戶對治理機制的響應來自于調查問卷中的3個問題，分別為“您是否會根據國家頒布的限制化肥投入的法律，改變耕作行為？”、“您是否會根據國家實施的農業面源污染稅，改變耕作行為？”、“您是否會根據農業技術培訓內容，改變農業生產活動？”，當農戶回答會，則變量值為“1”，否則變量值為“0”。本研究樣本數量為447，用n表示；農戶需要對3種類型的治理機制進行響應，那么m=3。由于MVP模型假設殘差項服從聯合正態分布，因此εnN（0，Σ），其中Σ為對稱的相關系數矩陣，表達式為：

式中，Ym為本研究的因變量，即農戶對不同治理機制的響應；φm（·）是以0為均值，∑為協方差陣的正態分布函數；Am為積分區間，表示為：

本研究采用Expectation Maximization（EM）算法對模型進行極大似然估計，由上式可得模型的似然函數為：

對數似然函數為：

式中，θ = （ β，∑），為參數空間。

2.3變量說明

現有研究分別從個人特征、家庭特征和生產特征角度探討農戶行為響應的影響因素。例如，方鵬等［29］考慮農戶家庭結構、農業收入、兼業程度、耕地面積等因素，分析農戶行為響應對于農業土地利用變化的影響；翟文俠等［30］將農戶勞動力構成、非農化水平、受教育水平、收人水平、退耕后人均耕地面積等變量引入農戶水土保持行為指標體系，對區域退耕還林政策實施的農戶水土保持行為響應進行分析；李建強等［31］選擇了農戶的農業收入、勞動力投入等變量，分析農戶土地開發整理響應決策的影響因素；趙帥華等［32］引入家庭結構、農戶家庭收支、住房情況、收入來源等變量，分析不同類型農戶對農村居民點整合的行為響應程度；鄧正華等［33］則指出收入水平、民眾受教育程度、性別、農戶認知對行動響應顯著相關。基于此，本研究選取性別、年齡、文化教育程度、是否有非農收入、家庭人數、農業收入、務農時間、機械化務農等農戶個人、家庭及生產特征變量（表3）。

表3　變量說明和統計性描述

除上述農戶個人、家庭及種植特征變量，本研究還引入社會資本變量，借鑒王昕等［22］的研究方法，以社會網絡、社會聲望、社會參與、社會信任4個維度來表征農戶社會資本變量，每個維度包含不同變量，共31個變量（表4）。

本研究采用KMO統計量和巴特利球形檢驗方法，以確定是否適合進行因子分析，然后計算各維度的得分。檢驗結束后，利用Stata13.0軟件對樣本數據進行提取和綜合因子，最終求解出各因子不同的載荷矩陣，各變量因子載荷見表5。

通過主成分分析法的因子分析解出上述因子載荷后，剔除不顯著變量，將31個社會資本變量概括、融合為4類因子變量，即社會網絡、社會聲望、社會參與及社會信任。最后，通過Bartlett得分法計算這4個變量的得分，并與農戶個人、家庭及生產特征變量一同引入MVP模型。

3　實證結果分析

將農戶對農業面源污染3種治理機制的響應意愿作為因變量，以農戶個人、家庭、生產特征變量以及社會網絡、社會聲望、社會參與和社會信任作為自變量，構建MVP模型，運用Stata 13.0軟件分析社會資本各維度對農戶響應意愿的影響，結果見表6。從表6可以看出，社會網絡與社會聲望維度對農戶的響應意愿具有顯著積極影響，而社會參與及信任對響應意愿具有負向影響但不顯著，性別、年齡、是否有非農收入、務農經驗是否豐富以及機械化務農是影響農戶對農業面源污染不同治理機制響應意愿的重要因素。

表4　農戶社會資本維度及其度量指標

（1）社會網絡。對于政府監督機制的響應意愿，社會網絡在5%的顯著性水平下通過檢驗，估計系數為正，說明農戶與親戚朋友、同村村民、村干部及農業組織之間的交流頻率越高，越有可能響應農業面源污染治理的政府監管機制。其原因一方面可能是交流頻率越高，信息獲取量越大，對污染治理政策的目標及意義理解越全面，會使農戶響應意愿更高；另一方面，交流頻率越高也會更多地受到對方的影響，特別是村干部及農業組織之間的影響會使農戶更為積極響應政府監管機制。社會網絡變量對于市場機制及教育引導機制的響應意愿，估計系數均為正，但不顯著。

（2）社會聲望。從表6可以看出，對于政府監督機制、市場機制及教育培訓機制的響應意愿，社會聲望的估計系數均為正，分別在1%、5%及10%的顯著性水平下通過檢驗，說明在農戶與周圍親戚朋友及村民之間互相幫助頻率越多、在當地的聲望越高，響應多種農業面源污染治理機制的可能性越大。

（3）社會參與及社會信任。由表6可知，社會參與及社會信任兩個變量均不顯著且估計系數為負，與本研究預期相反。社會參與是農戶根據自我需求而想要獲取相關信息所做出的相關反應，若在信息獲取過程中未達到目的，社會參與行為將會降低農戶對不同治理機制的響應意愿或不會對農戶響應意愿產生影響。另外，社會信任反映出農戶個體之間以及農戶與政府、培訓專家之間的信任程度，根據農戶的參與活動體驗不同，農戶的社會信任會產生差異，而由于農戶信任差異性會相互抵消其作用，導致社會信任對農戶的響應意愿影響不顯著。

（4）農戶個人特征。對于政府監督機制、市場機制及教育培訓機制的響應意愿，性別變量分別在5%、10%及5%的顯著性水平下通過檢驗，對政府監管機制和市場機制的響應意愿估計系數均為正，對教育培訓機制的響應意愿估計系數為負。表明男性農戶響應政府監管機制的意愿更高，這是由于男性對于國家政策及宏觀經濟發展趨勢等方面較女性更為關注，也會提高男性對政府監管機制和市場機制的響應意愿。女性更愿意響應教育引導機制，這是由于男性和女性的思維方式及關注對象之間差異所造成的，而且在中國社會男性普通較女性更有主見，因為響應教育引導機制的意愿更低。農戶年齡變量對市場機制及教育引導機制響應意愿的影響顯著，通過5%顯著性水平檢驗且估計系數為負。說明年齡越大農戶越不愿意響應污染治理的市場機制，這是由于年齡越大農戶的風險意識較為保守，更難以轉變自己的農業生產方式，而本研究中市場機制以污染稅來代表，對于可能影響農業收入帶來風險的相關舉措，農戶會較為抵觸。

表5　社會資本各變量的因子載荷

表6　農戶對農業面源污染教育培訓項目的響應意愿MVP模型估計結果

（5）農戶家庭特征。是否有非農收入變量正向顯著影響農戶對政府監管機制及市場機制的意愿，分別通過1%和5%的顯著性水平檢驗，說明家庭擁有非農收入的農戶響應污染治理政府監管及市場機制的意愿更高，其原因可能是我國近年出臺了較多維護農民工權益的相關法規以及減免農業稅等政策，使農戶收益有較大改善，從而增加了農戶響應意愿。農戶家庭人數變量僅顯著影響農戶對教育引導機制的響應意愿，通過1%的顯著性水平檢驗且估計系數為負，說明家庭人數越多的農戶，響應教育引導機制的意愿越低，其原因可能是更多的家庭人數意味著更多的信息渠道，關于農業生產決策所需信息可以由家庭成員提供，因此，農戶對教育引導機制的響應意愿并不會強烈。

（6）農戶生產特征。務農經驗是否豐富顯著影響農戶對政府監管機制和教育引導機制，均通過1%的顯著性水平檢驗，但對于政府監管機制的估計系數為正，對于教育引導機制的估計系數為負。說明務農經驗越豐富的農戶越愿意響應政府監管機制，而響應教育引導機制的意愿更低。務農經驗豐富的農戶一般年齡較大，更習慣于政府的監管機制，對國家農業政策更為熟悉，也更愿意響應該類型的污染治理機制。而務農經驗豐富的農戶不愿意響應教育引導機制的原因是，農戶務農經驗越豐富，該類型農戶相信自己長期積累的農業生產經驗，也認為自己不需要關于農業生產的相關教育，所以不愿意響應教育引導機制。機械化務農變量顯著影響農戶對市場機制的響應意愿，其估計系數為負且通過1%的顯著性水平檢驗，說明如果在使用機械務農的農戶響應污染治理的市場機制意愿更低。由于短期內，機械化務農的成本較大，而農業污染稅收可能會進一步增加農業生產成本，因此，農戶不愿響應以農業污染稅為代表的市場機制。

4　結論與建議

本研究利用四川省447份實地調研數據，運用因子分析法將農戶社會資本歸納為社會網絡、社會聲望、社會信任及社會參與4個維度，并在此基礎之上，構建MVP模型，分析多維度社會資本對農戶響應不同農業面源污染治理機制意愿的影響。結果表明，社會網絡維度對農戶響應政府監管機制的意愿有積極顯著的影響，社會聲望維度則對農戶響應3種治理機制的意愿都具有正向顯著影響，而社會參與及信任對響應意愿有負向影響但不顯著；男性更傾向于響應政府監管及市場治理機制，女性則更愿意響應教育引導機制；年齡越大的農戶越不愿意響應市場及教育引導機制；有非農收入的農戶響應政府監管及市場機制更為強烈；務農經驗豐富的農戶愿意響應政府監管機制而對教育引導機制響應意愿不強烈，機械化務農顯著影響農戶對市場治理機制的響應，且影響為負。

針對上述分析結果，提出如下建議：

（1）應建立政府促進農戶社會資本積累的機制，加大社會資本在農戶農業面源污染治理行為中的積極作用。政府應加強農村交通與通訊等基礎設施建設，為農戶間的信息交流、社會活動參與創造便利條件，促使農戶積累具有廣度和深度的社會資本，再積極利用和發揮社會資本對農戶生產行為的影響，使農業面源污染治理機制長期、有效、穩定地實施。充分發揮合作社在聯合和帶動農戶中的作用，在信息共享、組織培訓、技術指導等方面的加強合作社的服務功能。

（2）建立社會資本引導農戶行為的機制，充分發揮農戶社會資本的作用。社會資本的廣度和深度對農戶的影響具有差異，廣泛的社會資本會使農戶受到影響的方向較寬，具有深度的社會資本使農戶受到的影響程度較大。政府可以利用當地農業生產“名人”對農戶進行引導。教育培訓的重點和面源污染示范戶的選擇，重點針對大戶、家庭農場等帶動能力較強的，或者是經營規模不大，但在農村社會中威信較高的農戶。

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（責任編輯 鄒移光）

Farmers' response willingness to different mechanism of controlling agricultural non-point source pollution: a multi-dimensional social capital perspective

HUA Chun-lin1，ZHANG Can-qiang2
（1.School of Economics and Management，Southwest University of Science and Technology/ Sichuan Province Cyclic Economy Research Center，Mianyang 621010，China；2.Research Center for Rural Economy，Ministry of Agriculture，Beijing 100810，China）

This paper built a multi-variate Probit model to analyze the impact factors to farmers’ responsive willingness to different mechanism of controlling agricultural non-point source（NPS） pollution by using survey data in Sichuan province，characterized farmers’ social capital in four dimensions: social network，social prestige，social trust，and social participation by using factor analysis method. The three different mechanisms were restrictive policies，market mechanism and extension program. The results indicated that farmers’ social capital significantly affected farmers’ response willingness. When government constructed and implemented the mechanism of controlling agricultural NPS pollution，the effects of social capital should be considered at the same time with the effects of governmental supervision，market and education mechanism.

agricultural non-point source pollution；controlling mechanism；social capital；farmers’ response willingness；Multi-variate Probit model

F323.22；X592

A

1004-874X（2016）09-0159-11

2016-07-02

國家社會科學基金青年項目（14CJY046）；四川省社科規劃基地項目“循環經濟視角下的農業面源污染治理機制研究”；教育部項目“西部地區農業面源污染的經濟分析與對策研究”

華春林（1980-），女，博士，講師，E-mail：hua-cl@swust.edu.cn