制度支持對蘋果種植戶有機肥施用行為的影響分析

張美玲, 張復宏, 徐宣國

(山東農業大學經濟管理學院，山東 泰安 271018)

2022年中央一號文件再次強調“推進農業綠色發展，深入推進農業投入品減量增效，推廣應用農業綠色防控產品和技術”。這是2016年至2022年中央一號文件連續7年強調要深入開展化肥減量及替代工作[1]。當前農用化學投入品的過量使用已成為導致農業面源污染的主要根源，為促進農業的綠色發展，推廣使用綠色農業技術是政府和學術界廣泛關注的重要問題。然而在當前農業發展的進程中，具有經濟效益和生態效益“雙贏”潛能的綠色農業技術并未得到廣大農戶的充分認可和積極采用。為此，本研究擬從農戶分化的視角探討制度支持對異質性農戶有機肥施用技術采納的主要影響因素，并提出有助于有機肥施用技術實施和推廣的對策建議。有機肥施用作為一項典型的綠色農業技術，不僅具有緩解土壤肥力退化[2]、減少農業面源污染的作用[3]，而且可以提升傳統小農戶的土地生產率[4]、增加優質農產品的商品率[5]。然而，由于小規模農戶和大規模農戶在施用有機肥時，私人邊際收益與社會邊際收益存在明顯差異，以致綠色農業技術推廣進程緩慢、農戶采納比例較低。目前綠色優質農產品的需求廣泛增加，農戶為迎合消費市場的需求并促進增收，綠色農產品的生產意愿普遍提高，在農業增收的驅動下農戶更愿意采納有機肥施用技術，然而現有研究結果表明，實際農業生產中施用有機肥的農戶僅占農戶總數的15%～35%[6]，為此，國內外學者就影響農戶有機肥施用的主要因素展開了深入探討。一是有機肥施用的內在影響因素：如農戶對有機肥施用的認知程度[7]、農戶個體特征[8]、土地經營特征[9]等；二是影響農戶有機肥施用的外在因素：首先是市場因素，如化肥或有機肥的價格、農產品的價格[10]等；其次是組織的支持政策。多數學者認為，完善制度支持有助于促進農戶按照組織的目標采取積極的行為和態度，提升組織整體的績效水平[11]。桑賢策等[12]研究發現，組織培訓、宣傳及農機補貼均對農戶施用有機肥行為具有激勵作用。也有學者研究認為，農業補貼政策和技術培訓對農戶有機肥施用行為難以產生持續性影響[13]。

總之，國內外學者有關農戶特征與農戶有機肥施用行為的研究日益增多，但仍然存在如下不足：一是現有研究大多將農戶視為同質化群體，或僅從收入水平、農業兼業、土地規模等視角對農戶的施肥行為進行考察，鮮有從農戶分化的視角進行研究。二是現有文獻大多從政府補貼和激勵的視角研究農戶有機肥施用行為，但對制度支持究竟如何影響不同農戶有機肥施用行為這一問題關注不夠。為此，本研究以蘋果種植戶采用有機肥施用技術為例，以傳統型種植戶為參照組，研究制度支持對不同類型種植戶施用有機肥的影響，考察不同的制度支持方式對不同類型種植戶的實施效果，以期為有機肥施用等綠色農業技術的有效推廣提供決策依據。

1 理論框架與研究假設

農戶分化的概念最早由俄國學者恰亞諾夫[14]研究“家庭生命周期說”時提出，目前學術界對于農戶分化的界定呈現多元化趨勢，研究主線為“變異—演化—發展”，而農戶分化的內生動力源自政策激勵和農業轉型[15]。由于影響因素的復雜性，目前對于農戶分化概念尚沒有準確的界定。隨著農業市場化進程不斷推進，農戶的資源稟賦結構成為決定農戶分化的重要驅動因素，且目前學術界開始關注農戶個體的異質性，并圍繞農戶分化問題展開探討，主要涉及收入水平[16]、職業分化[17-18]、土地規模[19]等，此外農戶也會根據預期收益的不同做出異質化的行為。另一方面，政府、合作社等產業組織的干預措施、社會博弈以及有效的激勵方式可以為不同生產行為的農戶提供良好的經濟保障，從而促進農戶的綠色生產行為[20]。本研究基于種植戶的勞動力投入、種植面積、經濟資本、人力資本、社會資本等資源稟賦進行聚類分析，將種植戶分成傳統型、發展型和農場型(圖1)進行探討。農戶作為理性經濟人，在既定條件下其經營目標是實現收益最大化，所以他們通常會選擇對自身最有利的經營決策。施用有機肥不僅成本高而且經營收益具有很大的不確定性，如果沒有相應的農業補貼等政策支持，在短時間內農戶的采納意愿不強，而實際的采納決策，需要實際效果的印證方能做出。

組織支持的概念由美國心理學家Eisenberger等[21]提出，組織支持為農戶提供社會化服務，也為綠色農業技術推廣提供了嶄新的路徑[22]。組織支持包括情感支持、工具支持和制度支持等重要維度[23-24]。本研究的組織支持主要指制度支持，圍繞農機補貼、技術培訓和組織檢測3種支持方式展開探討。由于組織可以支持和幫助農戶評估技術采用的適用性和可靠性，降低技術采用的交易成本及風險，因而有助于推進農戶積極采納綠色生產技術。杜為研等[25]研究發現，有機肥施用技術帶來的利潤增加與相關培訓對農戶采納有機肥施用技術具有重要的影響。但在農戶分化情境下，制度支持對不同類型種植戶有機肥施用行為的影響也會具有異質性。

農機補貼是以現金、實物或優惠價格等方式給予農戶在購置農用機械或使用農業技術方面的補助，楊義武和林萬龍[26]研究發現，農機具購置補貼有助于農戶收入增加，尤其對中高收入農戶的增收效應更加明顯，所以對于規模較大的種植戶而言，由于其資本有機構成比例較高，因而獲得的農機補貼相對較高，因此農機補貼對其選擇施用有機肥可能具有積極影響。基于上述分析，本研究提出以下研究假設：

H1:農機補貼對不同類型種植戶施用有機肥均有正向影響，對規模較大的種植戶影響更為顯著。

實施組織檢測有助于種植戶對其生產的農產品是否達到優質農產品的質量標準做出正確判斷，從而通過優質優價提高其種植收益水平[27]，然而由于不同類型的種植戶種植規模存在明顯差異，對于追求品牌效益和優質優價且種植規模更大的種植戶而言，組織檢測可能對其施用有機肥行為更容易產生正向影響。基于上述分析，本研究提出以下研究假設：

H2:組織檢測對不同類型種植戶施用有機肥的影響具有差異性，對種植規模較大的農場型種植戶具有顯著的正向影響。

技術培訓有助于拓寬農戶信息的獲取渠道，提升其專業技能和認知水平，并促進技術和信息的擴散。經常參與技術培訓，農戶的有限理性可以得到擴展，使自身更了解有機肥的施用功效，并依據自身的資源稟賦，做出理性決策。另一方面，技術培訓有助于提高農戶種植收益，尤其是對于種植規模較大的農戶，更可能通過嘗試新技術來提高種植收益。基于上述分析，本研究提出以下研究假設：

H3:技術培訓對不同類型種植戶施用有機肥的影響具有差異性，對種植規模較大種植戶具有顯著的正向影響。

圖1 制度支持對不同類型種植戶有機肥施用行為影響的分析框架Fig.1 An analytical framework for studying the effects of institutional support on organic fertilizer application behavior of different types of growers

2 材料與方法

2.1 數據來源

本研究借助國家蘋果工程中心的服務網點，組建調研團隊于2019年寒假期間在山東蘋果主產區進行了有針對性的調研。調研采用概率與規模成比例抽樣(PPS抽樣)和簡單隨機抽樣相結合的方法。課題組選取煙臺市(萊陽、龍口、招遠、蓬萊、棲霞、牟平、海陽)和淄博市(沂源縣)的8個縣(市、區)，上述8個縣(市、區)2020年的蘋果產量超過山東省蘋果總產量的60%，因此調研地點具有一定的代表性。本次調研共發放問卷600份，剔除遺失、數據缺失以及信息矛盾問卷49份，最終得到有效問卷551份，問卷有效率為91.83%。問卷主要采用“一對一”訪談的方式，對戶主或參與生產決策的主要家庭成員進行調查，內容涵蓋種植戶的經濟稟賦、土地稟賦、勞動力稟賦、技術資源等，其中432戶在2018年度蘋果種植中采用了有機肥施用技術，119戶未采用有機肥施用技術。

2.2 變量選取與測度

2.2.1 被解釋變量 本研究以聚類分析得到的農戶類型作為被解釋變量。在聚類指標選取上，本研究根據前文的理論分析，以要素稟賦(經濟資本、人力資本、土地、勞動力以及社會資本)等作為聚類指標。其中經濟資本以固定資本和借貸金額2個變量表示。

2.2.2 核心解釋變量 以制度支持作為核心解釋變量，選擇農機補貼、技術培訓、組織檢測3個變量。農機補貼以種植戶是否得到農機補貼作為代理變量。技術培訓通過詢問種植戶每年接受的集中培訓次數表示，技術培訓是指由當地合作社、龍頭企業或者村集體等產業組織請相關專家講解蘋果種植、管理技術以及銷售等知識。組織檢測以每年是否進行蘋果質量安全檢查表示。

2.2.3 控制變量 本研究選取戶主性別、戶主年齡、家庭是否有黨員或者村干部、使用新技術的謹慎程度等作為控制變量。

表1 變量定義與描述性統計

2.3 研究方法

2.3.1 兩階段聚類法 目前學術界有關農戶分化的分類主要有2種：一種是主觀設定，將農戶劃分為不同類型：純農戶、非農戶、兼業戶等[28]；另一種是按聚類分析進行劃分[29]。聚類分析是將具有相似特征的種植戶進行分類的通用方法，已有眾多研究通過此方法進行農戶分類研究[30-31]。相對而言，聚類分析法分類更具有客觀性[32]。本研究參考汪存友等[33]的兩階段聚類法，進行農戶類型劃分。第一階段對選取農戶的初始樣本數據進行分析，建立類別特征樹；第二階段根據施瓦茨-貝葉斯信息準則，確定最佳聚類個數，最終將農戶劃分為具有明顯特征差異的類型。

2.3.2 Mlogit模型 由于本研究中的因變量是互斥的離散變量和多選變量，分化的種植戶是一個類別變量且有3類，因此采用多項式Logit模型(Mlogit模型)。Mlogit模型的運用需要參照組，借鑒Hua等[34]和Wang等[35]的研究方法，本研究選擇第一類傳統型種植戶為參照組。然后，將第一類種植戶與其他幾類相比較，以找出影響不同類型種植戶采納有機肥施用技術的影響因素。種植戶分化類型的Mlogit模型表示如下：

式中，k為種植戶類型；xn為影響種植戶采納有機肥施用技術的因素；αk是常量；βkn為n個影響因素的系數估計值。

3 結果與分析

3.1 農戶分化測度

異質性農戶產生分化本質上是稟賦要素配置變遷的結果，本研究的農戶分化是指由于農戶自身的稟賦結構、社會資本以及所面對的交易成本等因素具有差異性，基于稟賦資源等限制因素表現出異質性的生產要素配置方式。依據表1中農戶的特征變量，將樣本農戶的資源稟賦特征等指標納入農戶分化指標體系，采用SPSS22.0軟件，通過聚類分析將樣本農戶分為3類種植戶，并根據每一類的特點進行劃分命名，聚類分析的結果見表2。

表2 農戶聚類分析

類型1是最典型的傳統小農戶，其樣本有264戶，占總數的47.90%，這類種植戶的特點是種植規模小，平均在0.4 hm2以下，勞動力資源相對較為豐富，人力資本、固定資本存量及借貸金額、經常往來人數在3類種植戶中最低，且在樣本中采納有機肥施用技術比例最低，故將其定義為傳統型種植戶。

類型2有221戶且占總樣本的40.10%，從種植規模上看，其平均種植規模在0.4～0.6 hm2，略高于類型1，每畝投入的勞動力資源卻較為缺乏。但其人力資本、社會資本積累較高，略低于類型3，其固定資本及借貸金額高于類型1但低于類型3。總體來看，這類農戶的特征是介于類型1與類型3之間，其采納有機肥施用技術的比例也介于類型1與類型3之間，故依據其資源稟賦結構的特征將其定義為發展型種植戶。

類型3的樣本數較少僅有66戶，約占總樣本的12.00%，其種植面積相對較大，平均在0.6 hm2以上，但勞動力資源較為缺乏，固定資本、借貸金額、人力資本也最多，這類農戶的銷售渠道多樣、社會往來更加頻繁，其采納有機肥施用技術比例最高，這類種植戶具備家庭農場的雛形，并有向家庭農場發展的趨勢，故將此類農戶定義為農場型種植戶。

3.2 制度支持對不同類型種植戶施用有機肥的影響

由表3可知，相對于傳統型種植戶而言，農機補貼對發展型種植戶的有機肥施用行為在0.10顯著性水平上具有正向影響，對農場型種植戶的有機肥施用行為在0.05顯著性水平上具有正向影響。從相對風險比來看，農機補貼對發展型種植戶和農場型種植戶有機肥施用行為影響的概率分別是傳統型種植戶0.947倍和1.802倍。也就是說，農機補貼對發展型和農場型種植戶采納有機肥施用技術的影響較大，這與楊鈺蓉等[20]研究結果一致。施用有機肥作為一種耗資費力的綠色農業技術，農戶采納此技術所需成本較高，而農機補貼可以間接降低農戶在生產上的投入，從而促進理性的農戶更多地采納綠色技術，這也極大地調動了農場型種植戶采納有機肥施用技術的積極性，因此農機補貼對不同類型農戶采納有機肥施用技術的影響具有明顯的差異性，對規模較大的發展型種植戶、農場型種植戶有機肥施用行為均表現出了明顯的促進作用，假設1得到驗證。

由表3可知，相對于傳統型種植戶而言，組織檢測對發展型種植戶有機肥施用行為沒有顯著影響，但在0.05顯著性水平上對農場型種植戶有機肥施用行為具有顯著的正向影響，從相對風險比來看，組織檢測對農場型種植戶有機肥施用行為影響的概率是傳統型種植戶的2.807倍。可能的原因是蘋果檢測需要檢測含糖量、農藥殘留等，并且通常會選擇品質較高的蘋果，通過檢測可以標識綠色、無公害、有機農產品標簽，有利于解決產品與消費者之間的信息不對稱問題，進而倒逼種植規模較大的種植戶參與品種改良、施用有機肥2項產業鏈活動，提高消費者對農產品的信任度。因此組織檢測對不同類型農戶采納有機肥施用技術的影響具有差異性，對規模較大的農場型種植戶的有機肥施用行為表現出了明顯的促進作用，假設2得到驗證。

由表3可知，相對于傳統型種植戶而言，技術培訓對發展型種植戶有機肥施用行為的影響不顯著，但對農場型種植戶具有顯著的正向影響，這與杜為研等[25]的研究結果一致。從相對風險比來看，相對于傳統型種植戶而言，技術培訓對農場型種植戶有機肥施用行為影響的概率是傳統型種植戶的0.940倍。相對而言，參與培訓對農場型種植戶施用有機肥影響更大，原因可能是技術培訓有助于提升此類種植戶的風險偏好程度，使其更愿意接受或嘗試新技術。對于資本有機構成較高的農場型種植戶，如果敢于承擔風險并追求長期利益最大化，在接受過技術培訓后會對有機肥施用技術有更全面的了解，有助于提高技術與生產的匹配度，從而全面提升農產品質量。因此，技術培訓對不同類型農戶施用有機肥產生的影響具有差異性，對規模較大的農場型種植戶的有機肥施用行為表現出了明顯的促進作用，假設3得到驗證。

表3 制度支持對不同類型種植戶有機肥施用行為的Mlogit模型估計結果

3.3 制度支持對不同類型種植戶有機肥施用行為的平均邊際效應

Mlogit模型的分析結果僅顯示各自變量是否顯著，但是無法得知各自變量對農戶有機肥施用行為的影響程度，因此，計算平均邊際效應不僅可以得出影響程度的大小，還可以在不同組別設定下具有較好的可比性。以傳統型種植戶為參照組，計算制度支持對不同類型種植戶有機肥施用行為的平均邊際效應。由表4可知，相對于傳統型種植戶而言，農機補貼每增加1個單位，對發展型種植戶施用有機肥行為影響的概率提升3.6%，但組織檢測、技術培訓對發展型種植戶施用有機肥行為的平均邊際效應不顯著。然而3種制度支持方式對農場型種植戶施用有機肥行為的平均邊際效應均具有顯著影響，農機補貼、組織檢測、技術培訓分別每增加1個單位，對農場型種植戶施用有機肥行為影響的概率分別提升5.4%、10.0%、0.4%。這也間接驗證了上述Mlogit模型的分析結果。說明，不同的制度支持方式對不同類型種植戶有機肥施用行為影響具有差異性。

表4 制度支持對不同類型種植戶有機肥施用行為的平均邊際效應估計結果

3.4 制度支持對不同類型種植戶有機肥施用行為的調節效應

首先運用鄒氏檢驗法驗證不同的制度支持方式對不同類型種植戶施用有機肥行為是否具有調節作用[36]，然后參考Wang等[37]的做法，根據鄒氏檢驗法的計算結果，確定不同類型種植戶與3種制度支持方式中具有調節效應的交互項。由于在上述以傳統型種植戶為參照組的分析中，技術培訓和組織檢測對發展型種植戶沒有顯著影響，因而技術培訓和組織檢測對發展型種植戶有機肥施用行為也不具有調節效應。

由表5可知，制度支持的不同方式對農戶有機肥施用行為的影響具有明顯的差異性。模型1回歸結果表明，農機補貼對發展型種植戶有機肥施用行為具有顯著的正向調節作用。模型2的回歸結果表明，相對于傳統型種植戶而言，農機補貼、組織檢測、技術培訓對農場型種植戶有機肥施用行為均具有顯著的正向調節作用，此結論與楊鈺蓉等[20]的研究結果一致。制度支持的影響機制因農戶的類型不同會有較大差異，相對于傳統型種植戶而言，發展型種植戶更易受農機補貼的影響，而農場型種植戶更易受多種制度支持方式的影響。由于有機肥種類繁多，農戶需要依據自身的資源稟賦及農產品質量安全要求對有機肥的施用做出選擇。此外，有機肥的施用時間、施肥量、施肥間隔期與傳統的施肥方式明顯不同。一方面，施用有機肥需要適宜的溫度和濕度等外部條件，種植規模擴大所產生的規模效應可以使技術培訓的效果更加明顯。 因此，技術培訓有助于促進農場型種植戶施用有機肥。另一方面，依據聚類分析的結果，農場型種植戶比發展型種植戶更可能得到農機補貼，因此農機補貼更有助于降低農場型種植戶購買有機肥的投入成本。因而相對于發展型種植戶而言，農機補貼對農場型種植戶的調節效應更加明顯。

表5 制度支持對不同類型種植戶有機肥施用行為調節效應的估計結果

3.5 穩健性檢驗

為檢驗Mlogit模型回歸分析結果的穩健性，參考劉莎等[19]的做法，選用Mprobit模型驗證制度支持對不同類型農戶有機肥施用行為的邊際影響，表6為核心解釋變量的平均邊際效應估計結果，從平均邊際效應顯著性水平來看，Mprobit模型回歸分析結果與Mlogit模型較為一致，從而驗證了Mlogit模型回歸分析結果具有一定的穩健性。

表6 模型的穩健性檢驗結果

4 結論及政策建議

本研究依據551戶蘋果種植戶施用有機肥的調研數據，對種植戶進行聚類分析，選取傳統型種植戶為參照組，利用Mlogit模型和調節效應驗證了不同制度支持方式對不同類型種植戶有機肥施用行為的影響，得出以下結論：(1)相對于傳統型種植戶而言，農機補貼對發展型種植戶有機肥施用行為具有顯著的正向影響，即農機補貼有助于發展型種植戶通過降低生產成本施用有機肥。(2)農機補貼、組織檢測、技術培訓3種制度支持方式對農場型種植戶施用有機肥均有顯著的正向影響。即3種制度支持方式均有助于農場型種植戶的有機肥施用行為。

基于以上結論，本研究提出如下建議：(1)傳統型種植戶內部未來還會持續分化，應當進一步采取分類指導的措施進行產業發展扶持，讓一部分農戶通過土地流轉、土地租讓等形式退出農業生產，而另一部分愿意繼續從事蘋果種植的農戶可以通過投入品的標準化管理，提升其施用有機肥的意愿水平。(2)重視農機補貼或相關補貼行為的力度和范圍。一方面，應著重加強經濟補貼的力度，可以根據農戶技術采納程度以及農戶收入水平的不同對采納者給予經濟補貼，讓這部分農戶有足夠的可支配資金去采納新技術。另一方面，可以對有機肥生產企業或農機生產企業進行扶持性補貼，以降低農戶有機肥的施用成本，從而激勵更多農戶從事綠色生產。(3)積極培育和推進家庭農場的有序建設。政府等有關組織采取的支持方式應多樣化，單一支持方式往往具有局限性，多種支持方式共同激勵更有助于促進農戶采納有機肥施用技術。此外，還應積極推進家庭農場的建設力度，充分發揮家庭農場等新型農業經營主體的帶動作用，提高制度支持對有機肥施用技術等綠色農業技術推廣的政策效果，打破因缺乏制度支持所造成的推廣阻礙。