農戶數字信息選擇對綠色生產風險影響及機制研究

摘要：

農戶綠色生產風險的規避與防范是糧食產業綠色高質量發展的重要保障。基于河北與河南省912份小麥種植戶微觀調研數據，運用內生轉換Probit模型和反事實分析法，探討農戶數字信息選擇對綠色生產風險的影響效應及作用機制。結果表明：43.42%的小麥種植戶面臨較高的綠色生產風險；數字信息選擇能顯著降低小麥種植戶綠色生產風險，選擇數字信息的農戶若未選擇數字信息，其高綠色生產風險的概率會增加22.48%；數字信息的選擇通過信息獲取、生產監測、市場分析三個中介路徑顯著降低農戶綠色生產風險。因此，政府應夯實網絡基礎設施建設，強化數字信息供給的精準性；提高種糧大戶的政策性補貼力度，促進小麥種植戶規模化產業化經營。

關鍵詞：數字信息；綠色生產風險；小麥種植戶；內生轉換Probit模型

中圖分類號：F323.1

文獻標識碼：A

文章編號：2095-5553 （2024） 04-0275-10

收稿日期：2023年10月16日" 修回日期：2023年12月17日

基金項目：河北省社會科學基金項目（HB22XW005）

第一作者：李嫣資，女，1989年生，四川內江人，博士，講師；研究方向為農業信息服務與技術推廣。E-mail： 251777226@qq.com

通訊作者：陶佩君，女，1964年生，北京人，博士，教授；研究方向為農村發展與農業技術推廣。E-mail： taopeijun@sina.com

Research on the impact and mechanism of farmers’ digital information selection on

green production risks： Analysis based on survey data of wheat farmers

Li Yanzi1， Xiong Xiaoyi1， Xu Jiahui1， Liu Fuqiang2， Zhang Xinshi3， Tao Peijun4

（1. Hebei Finance University， Baoding， 071051， China; 2. Baoding Academy of Agricultural Science， Baoding，

071033， China; 3. Hebei Academy of Agricultural and Forestry Sciences， Shijiazhuang， 050051， China;

4. Hebei Agriculture University， Baoding， 071033， China）

Abstract：

The avoidance and prevention of green production risks for farmers is an important guarantee for the green and high-quality development of the food industry. Based on the micro-survey data of 912 wheat farmers in Hebei and Henan Provinces， this paper uses endogenous switching Probit model and counterfactual analysis method to explore the influence effect and mechanism of farmers’ digital information selection on green production risks. The results show that： 43.42% of wheat farmers face high risks of green production. The selection of digital information can significantly reduce the green production risk of wheat farmers. If farmers who choose digital information do not choose digital information， the probability of high green production risk will increase by 22.48%. The selection of digital information significantly reduces the risk of green production for farmers through three intermediary paths： Information acquisition， production monitoring and market analysis. Therefore， the government should strengthen the construction of network infrastructure， enhance the accuracy of digital information supply， increase the degree of policy subsidies for larger grain growers and promote large-scale industrialized operation of wheat farmers.

Keywords：

digital information; green production risks; wheat farmers; endogenous switching Probit model

0 引言

新時期糧食產業高質量發展必將是兼顧資源環境的可持續系統式發展，這意味著農業生產方式向綠色轉型已成為必然［1， 2］。綠色生產是指通過科學合理的耕作技術與田間管理模式，實現降低資源損耗、減少環境污染、提升產品品質的可持續農業生產方式［3］。農戶作為糧食綠色生產轉型主體，要掌握并運用綠色生產技術與資料，注重農產品品質與生態環境影響，從而使其面臨更高的綠色生產風險，包括農業技術風險、自然災害與病蟲害風險、市場風險、資金風險，致使種植凈收益受損，嚴重挫傷了農戶種糧積極性［4］。為此，如何規避農戶綠色生產風險，已引起學術與政務界高度重視［5-7］。

圍繞綠色生產風險管理問題，國內外學者研究表明生產者個體差異、家庭特征、種植品種、經營規模、政府補貼等均顯著影響農戶綠色生產風險的大小［8-10］。為應對綠色生產風險的沖擊，劉春燕基于內蒙古農戶調研數據發現，農戶掌握生產經營相關信息對規避生產風險具有顯著促進作用［11］。Mao等［12］指出，由于綠色生產需要更多生產要素投入，以及綠色農產品市場機制的不完善，綠色生產與風險防范信息對農戶規避生產風險至關重要。在互聯網時代，以“智慧農業”“農村電商”為代表的數字鄉村建設，不斷推進農村數字信息化進程［13］。數字信息以互聯網為傳輸媒介，通過圖片、視頻等多樣化形式實現信息的交互與共享［14］。許曉柳［15］、Dai［16］、方蕊［17］等研究表明，數字信息能通過改變風險偏好水平使農戶形成正確風險感知，從而做出綠色生產風險規避的科學決策。然而，農戶作為信息弱勢群體，信息來源匱乏、信息鑒別能力缺失以及網絡信息繭房的助長，在極大程度上影響了農戶規避綠色生產風險行為決策［18-20］。

以往文獻為深入理解農戶數字信息選擇與綠色生產風險的關系提供了重要參考，但仍有提升拓展空間。一是以往文獻對農戶綠色生產風險決策行為研究多采用多元回歸或傾向得分匹配法，但上述研究方法忽略了數字信息選擇決策中不可觀測變量導致的選擇性偏誤。二是已有研究多以農戶是否使用手機或電腦作為解釋對象，更多關注數字信息的接入性，而真正影響農戶行為的是數字信息的鑒別與利用問題，即農戶能否掌握綠色生產有效信息。三是雖有學者研究互聯網對農戶生產決策行為影響，但鮮有文獻關注小麥種植戶。小麥相比于其他糧食作物，種植產量與面積在全國占絕對比重，極易受自然環境與市場條件影響［21］。因此，探討小麥種植戶數字信息選擇對綠色生產風險的影響及作用機制顯得尤為必要。本文基于河北與河南省小麥種植戶調研數據，利用反事實的分析思路，構建內生轉換Probit模型探討小麥種植戶數字信息選擇對綠色生產風險的影響，并采用中介效應模型分析小麥種植戶數字信息選擇對綠色生產風險的作用機制。

1 研究假說與理論框架

風險來源于農戶對未知的不確定，而這種不確定性是由于有效信息匱乏，從而無法準確預判事件發生的概率［22］。互聯網作為獲取數字信息的重要渠道，不僅打破了信息壁壘，讓農戶及時掌握綠色生產技術、氣象災害預警、農產品市場價格等相關信息，而且降低了農戶信息獲取成本，從而有助于農戶規避綠色生產風險［23］。具體來說，數字信息主要從以下五個方面影響農戶綠色生產風險，如圖1所示。

第一，互聯網信息渠道為農戶提供了廣泛的農業技術支持和信息交流平臺，降低綠色生產技術風險。數字信息通過多樣化的呈現方式、交互式的傳播路徑，不僅豐富了綠色生產技術推廣內容體系，滿足農戶的不同需求［24］，而且搭建了專家與農戶間的云端服務平臺，使其獲取最新的綠色生產技術和最佳的農田管理技能，從而降低技術風險［25］。同時，數字信息打破了農戶以地緣和血緣為基礎的社會關系，使農戶可通過參與農業社區討論等形式，隨時隨地交流分享小麥綠色生產相關經驗，讓農戶在協作中更好的探究綠色生產技術實操方法，提升學習效率，增加綠色生產效益［26］。

第二，互聯網信息渠道可遠程監測管理糧食作物生產過程，降低綠色生產自然災害與病蟲害風險。數字信息通過與導航技術、傳感器技術有效結合，自動氣象站、小麥赤霉病預警系統、智能溫室等信息管理系統的應用讓精準農業成為現實［27， 28］。農戶可以使用遠程監控軟件監測小麥生長狀況與外部環境，如土壤質量評估、氣象環境、病蟲害監測等關鍵指標，并據此及時調整灌溉、施肥等策略，從而規避小麥綠色生產中的自然災害與病蟲害風險［29］。

第三，數字信息能促進小農戶與市場有機銜接，降低交易成本，規避綠色生產中的市場風險。首先，農戶通過互聯網信息渠道可及時獲取市場需求、價格趨勢等信息，從而更好地規劃生產與銷售策略，規避因市場波動造成的損失［30］。其次，網絡信息渠道為農戶提供了豐富的電子商務平臺，通過創新“電商+網銷”“電商+直播”的營銷渠道，農戶可直接與消費者對接，減少中間環節并降低交易成本，從而降低綠色生產市場風險［31］。

第四，互聯網信息渠道為農戶提供了建立品牌形象和認證體系的機會，進而降低綠色生產市場風險。隨著物聯網、云計算技術的快速發展，農戶依托可追溯數字技術，可實現從小麥選種、育苗、施肥、噴藥的全過程監控與管理，并通過宣傳小麥綠色生產的全方位信息，樹立品牌形象，增強消費者對產品的信任［32， 33］。此外，互聯網信息渠道還提供來了各種認證平臺和標準，幫助農戶獲得綠色認證等相關證書，增加農產品的信譽度與競爭力，從而降低市場風險。

第五，互聯網信息渠道為農戶提供便捷的金融服務，降低農戶綠色生產中的資金風險。一方面互聯網信息渠道能為農戶提供及時的信貸產品訊息，不斷轉變農戶對金融貸款服務的思維困境；另一方面金融機構基于互聯網信息技術，不斷完善線上農戶評級授信體系，逐步形成了線上借貸與支付的全流程服務，為農戶綠色生產提供靈活的資金支持，有效緩解綠色生產中的資金風險［34］。

根據上述影響機理分析，本文提出以下研究假說。

研究假說1：小麥種植戶選擇數字信息能降低綠色生產風險。

研究假說2：數字信息通過信息獲取、信息共享、生產監測、市場分析、質量認證、金融服務五個機制來降低小麥種植戶綠色生產風險。

2 數據來源與研究設計

2.1 數據來源

本文數據來自課題組2022年6—7月在河北與河南省開展的小麥種植戶入戶調查。選取河北與河南這兩個省份作為調研區域的主要原因在于，河南省被譽為全國小麥種植第一大省，種植面積、年產值與小麥種植戶數量均居全國第一；河北省與河南省同屬于黃淮海小麥優勢產區，小麥播種面積與產量常年位居全國前四，小麥加工企業數量位居全國第一。此次調研采用分層逐級與隨機抽樣相結合的方法，在河南與河北省隨機抽取藁城、元氏、內丘、禹州、宛城5個縣（區）22個樣本鄉鎮、67個樣本村，共計926戶農戶。調研問卷采用面對面訪談形式填寫，問卷內容主要涉及農戶個人及家庭基本情況、生產經營情況、數字信息使用情況以及綠色生產風險感知等內容。根據問卷設計主題及關鍵指標，剔除無效問卷14份，共收回有效問卷912份。

2.2 模型構建

由于數字信息選擇可能會存在內生性與選擇偏誤問題，本文采用內生轉換Probit模型估計數字信息選擇對小麥種植戶綠色生產風險的影響。并基于此構建反事實分析框架，估計農戶選擇數字信息對其面臨高綠色生產風險概率的處理效應。

2.3 變量定義與描述

變量的說明與描述性統計信息如表1所示。

1） 被解釋變量。本文選取小麥種植戶綠色生產風險為被解釋變量。農戶遭受綠色生產風險主要表現為由于綠色生產投入增加與市場需求變動敏感造成的潛在收益受損［17］。因此，本文對小麥種植戶綠色生產風險的度量基于農戶小麥種植收益，選取凈收益增長率作為度量小麥種植戶綠色生產風險的代理變量。在調研中，通過了解受訪農戶2021年、2022年小麥種植單產收益與成本（包括種子、化肥、農藥、灌溉、機械作業、雇傭工人費用），并計算2022年小麥種植戶凈收益增長率。若農戶凈收益增長率為負值且下降幅度大于8%，說明小麥種植戶綠色生產凈收益出現明顯下降趨勢，即認為該農戶面臨較大的綠色生產風險，故將變量值設置為1；反之，則設置為0。

2） 核心解釋變量。本文重點關注小麥種植戶能否選擇互聯網信息渠道，獲取并利用小麥種植有效信息以規避綠色生產風險，因此，以數字信息選擇為核心解釋變量。在調研中設計如下問題：您是否選擇互聯網信息渠道獲取并利用小麥綠色生產技術、氣象預測、市場需求、政府政策、金融服務等綠色生產有效信息？若受訪農戶選擇是，認為農戶選擇網數字信息，將變量賦值為1，否則賦值為0。

根據調研結果（表2）可知，選擇互聯網信息渠道獲取綠色生產信息的農戶占比已達47.37%，近一半的農戶在小麥綠色生產中面臨較高的生產風險。在選擇數字信息的農戶中，綠色生產風險高的農戶比重僅為31.25%，遠遠低于綠色生產風險低的農戶占比；而未選擇數字信息的農戶，高綠色生產風險的農戶已過半，比全部樣本中高綠色生產風險的農戶比重高10.95%。由此可見，農戶選擇數字信息在一定程度上會降低綠色生產中高風險的概率。

3） 控制變量。參考既有學者研究，選取反映小麥種植戶個人特征、家庭特征及政策環境的變量作為控制變量。具體包括受訪農戶的性別、年齡、受教育水平、是否從事其他工作、是否擔任村干部、家庭人口數、務農人數比例、非農收入占比、經營土地面積、經營土地塊數、是否獲取政府補貼。

4） 工具變量。工具變量要求同時滿足外生性與相關性條件，借鑒姜維軍等的研究，本文選取了“數字信息重要性”作為“數字信息選擇”的工具變量。主要原因在于，若農戶認為互聯網渠道獲取的信息有價值，便會通過互聯網獲取數字信息，但對小麥種植戶綠色生產風險的高低并無直接影響。為進一步驗證工具變量選取的有效性，以綠色生產風險為被解釋變量，數字信息選擇、控制變量和工具變量作為解釋變量，運用Probit模型回歸得出，變量“數字信息重要性”的系數為-0.064，P值為0.537，說明該變量不會直接影響農戶綠色生產風險，即符合外生性要求；以“數字信息選擇”為被解釋變量，控制變量和工具變量作為解釋變量，再次運用Probit模型回歸，結果顯示變量“數字信息重要性”系數為1.628，P值為0.000，表明該變量顯著影響農戶對數字信息的選擇，滿足相關性條件。

5） 中介變量。基于前文理論分析，選取信息獲取、信息共享、生產監測、市場分析、質量認證和金融服務作為中介變量，并根據小麥主產區基本情況，設計相關問項，采用李克特五分量表度量上述指標。

3 實證結果與分析

3.1 回歸結果

小麥種植戶選擇數字信息對綠色生產風險影響的內生Probit模型基準回歸結果如表3所示。

從表3可以看出，Wald卡方值顯著非0，且rho1在5%的統計水平上顯著，說明模型設定在統計上有效，且數字信息選擇對農戶綠色生產風險存在選擇性偏誤。rho1的估計值為負值，說明選擇數字信息的小麥種植戶綠色生產風險高的概率低于樣本中一般農戶水平。

1） 小麥種植戶選擇數字信息的影響因素分析。農戶性別、年齡、是否從事其他工作、經營土地面積、經營土地塊數、務農人數比例、數字信息重要性顯著影響小麥種植戶選擇數字信息。具體而言，女性農戶更愿意選擇數字信息，可能原因在于女性農戶社會資本相對較少，更需要借助互聯網渠道來改善信息不對稱問題。年齡越大，越不愿意選擇數字信息。這主要是因為老年人一方面欠缺使用互聯網信息渠道的技能，另一方面質疑數字信息的真實性與可信度，更傾向于通過人際交流獲取信息。農戶兼業程度正向影響數字信息的選擇。原因可能是農戶從事個體經營或外出打工，由于需要建立更廣泛社會關系網絡，掌握更多市場信息，拓展線上銷售渠道，因此對數字信息依賴度更高。此外，兼業農戶通常具有較高的收入，一定程度上為農戶選擇數字信息奠定了經濟基礎。小麥種植戶經營土地面積越大、塊數越少，越易選擇數字信息。這主要是由于種糧大戶投入的成本更高，因而更關注氣象條件、病蟲害情況、市場信息以及相關綠色生產技術的運用，因此，更愿意拓寬信息來源渠道，從而獲得更多機會與收益。家庭的務農人數顯著正向影響農戶對數字信息的選擇，可能是由于家庭中務農人數越多，家庭成員間會反復交流小麥生長情況，而互聯網的便捷性為成員間高效溝通提供了可能。數字信息的重要性顯著為正，表明農戶越認為數字信息重要可信，越愿意選擇互聯網信息渠道獲取綠色生產信息。

2） 小麥種植戶綠色生產風險的影響因素分析。選擇與未選擇數字信息的小麥種植戶間，綠色生產風險的影響因素差異明顯。性別、年齡、是否從事其他工作、是否獲取政府補貼顯著影響選擇數字信息農戶的綠色生產風險。這表明在選擇數字信息的小麥種植戶中，年輕且專門從事小麥生產的男性農戶面臨更高的綠色生產風險。這可能是由于大多數年輕男性農戶通過擴大小麥生產規模，并參與產業化經營以提升經濟效益。盡管其依托互聯網渠道獲取綠色生產技術相關信息，但由于缺乏足夠的專業生產銷售經驗以及充足的資金保障，使其在小麥綠色生產中面臨更多的不確定性。而政府補貼越多，為小麥種植戶綠色生產提供更多額外資金支持，從而降低其高綠色生產風險概率。

對于不選擇數字信息的農戶，是否擔任村干部、務農人數比例對其綠色生產風險有顯著影響。擔任過村干部的農戶，小麥綠色生產風險更大。可能原因在于農戶擔任村干部后，大部分時間精力會投入村行政工作，欠缺對小麥綠色生產技術及管理技能的學習，導致增加了小麥綠色生產的技術風險。務農人數比例負向影響未選擇數字信息農戶的綠色生產風險。這可能是由于家庭務農人數越少，務農人員糧食生產經營壓力大，缺乏足夠的勞動力從事小麥綠色種植田間管理及市場銷售等工作，并且又很少能接觸到最新的綠色生產技術信息，因而增加了生產風險。

經營土地面積、非農收入占比對選擇與未選擇數字信息農戶的綠色生產風險均產生了顯著影響。小麥種植戶經營土地面積越大，資金與監管壓力越大，因而會增加其綠色生產風險。需要注意的是，對于選擇數字信息的農戶，農業收入占比越大，綠色生產風險越高；而對于未選擇的農戶來說，農業收入占比越小，綠色生產風險更高。可能原因在于，選擇數字信息的農戶通常會面對大規模的糧食生產經營，這可能會導致更復雜的田間管理、更大的資金壓力，以及更高的市場依賴度，若其沒有足夠高的市場洞察力及綠色生產經驗，便會增加生產風險。而對于未選擇數字信息的農戶來說，農業收入又不是主要收入來源，可能使其對糧食種植積極性不高，加之又無法獲取及時準確的綠色生產信息、技術支持及多元銷售渠道，從而導致綠色生產風險增加。

3.2 處理效應

根據式（5）測算農戶選擇數字信息對綠色生產風險影響的處理效應，結果如表4所示。從總體上看，農戶選擇數字信息對綠色生產風險有負向影響，且在1%水平上顯著。從ATT的估計結果可以看出，對于已經選擇互聯網數字信息的小麥種植戶，若其不再選擇數字信息，其綠色生產風險高的概率會增加22.48%。這也初步印證了研究假說1。

3.3 機制檢驗

根據前文分析，本部分采用中介效應分析法，從信息獲取、信息共享、生產監測、市場分析、質量認證、金融服務6個維度進一步量化分析小麥種植戶選擇數字信息對綠色生產風險影響的作用機制，結果如表5所示。

從表5可以看出，回歸（1）估計結果表明農戶選擇數字信息顯著負向影響綠色生產風險，進一步驗證了研究假設1。回歸（2）～（18）的結果表明數字信息通過小麥綠色生產信息獲取、生產監測、市場分析3個維度顯著降低農戶綠色生產風險。

回歸結果（5）表明農戶選擇互聯網信息渠道能顯著促進農戶間信息共享，但回歸結果（6）顯示信息共享并未對綠色生產風險產生顯著負作用。這可能是因為農戶出于經濟利益與競爭關系的考慮，對于有益于降低小麥綠色生產風險的重要信息吝于分享，農戶之間欠缺信任與合作機制，從而無法達到降低綠色生產風險的效果。回歸結果（14）說明數字信息對小麥綠色生產過程的可追溯及品質的宣傳具有顯著促進作用，但回歸（15）的估計結果表明綠色認證與品牌的宣傳并未顯著降低農戶綠色生產風險。可能是由于數字信息的真實性難以保證，消費者缺乏對小麥綠色生產的相關知識，從而導致消費者對優質綠色小麥產品的不信任，進而增加了小麥綠色生產風險。回歸（17）的估計結果可以看出，互聯網信息渠道并沒有為農戶提供有效的線上借貸等金融服務。可能的原因在于，一方面由于農戶信用評級系統的不健全，金融機構對其信用風險保持較高警惕性；另一方面農戶受保守觀念影響，對互聯網金融服務的安全性存在疑慮。因此，數字信息并沒有通過為小麥種植戶提供信息共享平臺、綠色產品質量認證及金融服務的路徑影響綠色生產風險。

4 結論與建議

本文基于河北與河南省小麥種植戶微觀調研數據，運用內生轉換Probit模型實證分析了農戶選擇數字信息對綠色生產風險的影響效應，并探討了數字信息選擇降低綠色生產風險的作用機制。研究表明：第一，農戶是否從事其他工作、經營土地面積、務農人數以及數字信息重要性等因素對農戶選擇數字信息具有顯著正向作用。第二，選擇與未選擇數字信息農戶，綠色生產風險的影響因素存在差異。對于選擇數字信息的農戶，年輕男性農戶、從事規模化生產、未享受政府補貼會面臨更高的綠色生產風險；而未選擇數字信息的農戶，家庭務農人數少、經營土地面積大、農業收入占比小越有可能承受高綠色生產風險。第三，數字信息選擇能顯著降低農戶綠色生產風險。選擇數字信息的農戶若未選擇，其高綠色生產風險的概率會增加22.48%。第四，互聯網信息渠道通過數字信息獲取、生產監測、市場分析三條路徑降低農戶綠色生產風險。

根據上述研究結論，為降低小麥種植戶綠色生產風險，保障小麥產業綠色高質量發展，本文提出如下建議。

1） 夯實網絡基礎設施建設，強化數字信息的精準性。一方面以鄉村振興戰略為引領，加快提升移動通信技術（5G）基站、光纖寬帶、物聯網設施的數量與布局，進一步降低農戶數字信息接入性障礙。另一方面，小麥種植戶對數字信息重要性認知主要取決于信息對小麥綠色生產的貢獻度。因此，一是要豐富地區農業數據庫資源，完善信息服務體系，保障信息的準確性，以規避農戶有效信息識別障礙；二是要應對小麥綠色生產風險沖擊，保障信息精準性供給。可以通過啟動數字化課堂，以直播或錄播的形式讓小麥產業技術專家走進農戶；推進農業傳感器、大數據等技術的研發與突破，實現小麥綠色生產監控信息的精準化；利用電子商務平臺，提供準確市場信息，拓寬小麥銷售渠道。

2） 政策性補貼向種糧大戶傾斜，推動小麥規模化產業化經營。首先，鼓勵農戶土地流轉，或依托土地“菜單式”托管模式，促進小麥綠色生產的規模化與集約化。其次，為降低規模化經營可能造成的高綠色生產風險，一是通過鼓勵種糧大戶等新型經營主體，以訂單農業為抓手，將小麥生產、加工、銷售環節一體化，通過標準化生產與市場化運作以降低市場波動風險；二是政策性補貼向種糧大戶傾斜，如耕地地力補貼、秸稈綜合利用補貼等，為其提供更多資金支持，從而應對綠色生產風險。

參 考 文 獻

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