分散农户农药残留认知的省际比较研究

侯 博，应瑞瑶

（南京农业大学 经济管理学院，江苏 南京210000）

一、引 言

农业生产中，过量的农药投入给生态环境带来极大的影响。例如农药喷施后大约30%附着在农作物表面，其余70%的农药则落入土壤、水源、大气中，经雨水冲刷、地表径流最终进入河流，污染水质环境。此外，农药的不当使用和过量使用不仅导致生产和非生产性中毒，而且已经证明人类某些特定疾病与农药残留有关［1］。农药残留所产生的一系列负面影响由此引发了人们对农药使用的忧虑。

近年来，在点源污染逐步得到有效控制之后，农业面源污染逐渐成为各地亟待解决的环境问题。农药残留所形成的农业面源的污染治理不适合采用兴建污水处理等末端控制对策，而应该注重源头控制，关键在于农户的农药残留认知及其农药施用行为。由于不同地域的差异性，农药施药认知的复杂性在数亿分散农户身上表现得淋漓尽致。本文选取江苏省和河南省分散农户作为省际实证对比分析的对象，原因是江苏省农户人均年收入较高，且城乡居民对安全农产品的消费需求具有紧迫性和江苏省农业生产转型具有先导性。河南省是中国最大的产粮区，但农村人均收入偏低，虽然在过去的近10年中粮食生产能力得到了提高，但长期使用农药导致粮食的综合比较优势总体处于下降趋势。在经济强省和产粮大省间比较研究分散农户对农药残留的认知与影响认知水平的主要因素，有助于探索规范农户的农药施用行为和降低农药残留。

二、文献回顾

综合目前国内外的研究文献，影响农户对农药残留认知的因素虽然多而复杂，但主要可以归纳为以下几个方面的因素。

自身特征和家庭特征因素。Kishor以尼泊尔为例，发现男性施药者对农药残留危害性的感知程度比女性要高［2］。Ntow等认为年龄是影响农户农药中毒的重要因素［3］。Zhou等调查发现，受教育水平低的农户倾向于施用高毒农药［4］。赵建欣等的研究结论揭示了种植面积影响着农户的农药使用行为［5］。

地域和农产品用途方面的因素。Dasgupta等认为农户的收入水平、地理区域等方面的差异可解释农户过量施用农药的行为［6］。此外，所种植的农作物的用途——主要是市场销售还是自身食用，影响着农户的农药用量与农药品种的选择。对食品安全状况和农村环境污染情况忧虑的农户，在生产中能够避免使用高毒高残留的农药［7－8］。

外部环境因素。储成兵等认为环境友好型农药生产培训能够显著影响农药带来的环境负面效应的认知［9］。郑冬梅认为，农业科技人员对农户技术指导和培训等影响农户对农药残留的认知［10］。Obayelu等研究表明，农户对农药及其残留的认知很大程度上受到其推广机构以及先前养成的耕作习惯的影响［11］。

三、数据采集与研究设计

（一）数据采集

考虑到两省经济社会发展都具有明显的差异性，本次调查首先采用了分层逐级抽样，在两省分别选取三个市作为发展水平高、中、低的代表，然后基于随机抽样法，在每个市随机抽取两个采样县（市、区），在每个县（市、区）随机抽样两个乡镇，每个乡镇随机抽样1个行政村，每个行政村随机选择20个左右的具备施用农药经历的分散农户（见表1、表2）。在江苏省、河南省回收的有效问卷分别为241份、223份，有效问卷的回收率分别是96%和93%。

表1 江苏省调查地点及有效问卷量表

表2 河南省调查地点及有效问卷量表

（二）研究设计

1．模型设定

本文应用结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM）展开农户农药残留认知的影响因素分析。因为农户的农药残留认知属于个体的主观认识，具有难以直接测量与难以避免主观测量误差的基本特征，而SEM模型可以较好地解决主观测量和误差问题。

一般结构方程模型由3个矩阵方程式表示：

式（1）为结构模型，反映潜变量之间的结构关系。η为内生潜变量，ξ为外源潜变量。式（2）和式（3）为测量模型，反映潜变量和可测量指标间的关系。X为外源潜变量的可测变量，Y为内生潜变量的可测变量［12］。

2．研究假设

基于文献综述、相关理论与论文的研究主题，本文提出影响农户农药残留认知主要因素的假设模型（见图1）。自身特征潜变量的可测变量包括年龄和受教育年限两因素；家庭特征潜变量包括种植面积、家庭人口、种地人口、家庭年收入、家庭农业收入、粮食自食比等六因素；农户对粮食安全性的认识潜变量包括是否食用自种粮食和是否担忧自种粮食的安全性两变量；外部培训潜变量包括政府的农技部门或农业合作组织等提供的农药知识和技术培训以及农技员的指导两因素。

图1 农户农药残留认知影响因素的假设模型

提出如下假设：

H1：自身特征、家庭特征、地域特征、农户对粮食安全的认识以及外部培训潜变量对两省农户的农药残留认知都会产生影响。

H2：河南省和江苏省农户对农药残留认知的程度不同，且外部培训潜变量在两省农户认知的测度中会有显著不同。

四、实证结果与分析

（一）样本的统计性描述

1．两省受访农户的基本特征比较

江苏省受访农户中，喷施农药者以男性为主，且66．8%的施药者年龄在50岁以上。河南省受访农户中，喷施农药者以女性为主，而55．6%的施药者年龄在50岁以下。受访农户的平均受教育程度为小学及其以下的比例，江苏和河南分别占56．4%和46．6%。江苏户均水稻种植面积3．74亩，单产为980．15斤，出售均价为0．94元／斤。河南户均水稻种植面积5．55亩，单产为910．68斤，出售均价为1．31元／斤。在家庭的主要收入来源上，江苏农户家庭以非农收入为主，而河南农户家庭以农业收入为主。此外，两省粮食的自给率也不同，江苏农户家庭中平均62．0%的粮食供自家食用，而河南农户家庭中平均37．0%的粮食供自家食用。

2．不同地域和性别的农户对农药残留认知比较①本问卷的问题选项采用利克特量表形式，变量的赋值从小到大具有程度上的递增含义，故假设模型不包含地域因素和性别因素，而将这两个因素对农户农药残留认知的影响纳入统计性描述中进行分析。

不同地域的农户认知。不同省份的农户对农药残留的认知具有明显的差异。江苏、河南对农药残留完全不知晓和非常了解的农户比例分别为65．1%、84．3%和1．7%、0．4%。两个相同的趋势一致表明，江苏省农户对农药残留的认知水平显著高于河南省农户。

在施用农药的安全间隔期要求中，一定会考虑安全间隔期的江苏农户比例高达49．4%，而河南省仅为16．1%。江苏、河南农户对安全间隔期的认知呈现出较大的差异性，同样是江苏省农户的认知程度高于河南省农户。

不同性别的农户认知。江苏省表示几乎不了解农药残留的农户比例中，男性为57．6%，女性为77．8%，而在河南省相对应的比例分别是78．8%和88．7%。可见两省中都是男性农户对农药残留的认知程度高于女性农户。同样江苏、河南农户对安全间隔期的认知趋势也是男性高于女性。

（二）模型分析

1．模型拟合

本文使用AMOS软件作为结构方程模型的分析工具。在对两省数据分别进行初次拟合时发现，模型的拟合指标以及路径回归权重系数异常。审查输出结果发现，江苏模型中种植面积（AREA）和家庭年收入（YINC）两个可测变量的估计值标准化系数超过1，而河南模型中种植面积（AREA）、家庭农业收入（NINC）和粮食自食比（YINC）三个可测变量的估计值标准化系数超过了1，且两个模型中的误差变异数为负值，模型初次拟合都产生了违犯估计。据此本文采用渐进的方式对两个模型进行了数次的修正，最终达到了较优模型。模型中的变量含义及取值见表3。

表3 假设模型变量表

按照结构方程模型的应用程序，接下来对较优模型继续进行整体模型适配度的检验，表4的检验结果显示，模型的整体拟合度很好，说明本文提出的因果模型与实际调查数据基本契合，路径分析假设的模型得到支持。

2．模型路径分析与主要结论

修正模型的整体拟合指标通过检验后，模型进入MaximumLikelihood法（ML）路径分析阶段。验证数据是否符合多变量正态性的假定。江苏数据处理后的Multivariate多变量指标显示，峰度系数为2．017，c．r．为0．820；河南数据中，峰度系数为1．877，c．r．为0．698，表明两组观测变量数据都基本满足SEM的要求①荣泰生认为，当c．r．绝对值＞1．96时，即表示有些单变量违反正态分布的假设［13］119。。

表4 SEM整体适配度的评价指标体系及拟合结果表

两组数据模型运行后显示的变量间回归权重结果表明，自身特征潜变量和外部培训潜变量到农户农药残留认知的路径系数均比较理想，通过显著性检验。江苏数据的模型运行中，家庭特征潜变量的影响作用不显著。河南数据的模型运行中，农户对粮食安全性的认识潜变量的影响作用也不明显。

为了对不同变量间的路径系数进行直接比较，需要对变量原始分数进行标准化系数转化，进而得出：江苏模型的结构方程（4）、测量方程（5）以及河南模型的结构方程（6）、测量方程（7）。

结构方程（4）、（6）反映了潜变量间的相互关系。结构方程（4）表明，农户的自身特征、农药培训、对粮食安全性担忧潜变量的标准化路径系数分别是0．565、0．478和0．339，说明对江苏农户的农药残留认知均具有显著的正向影响，而且影响程度由大到小。农药培训的影响程度与假设H1不完全相符，主要的原因是江苏的调查中66．8%的农户年龄超过50岁，年龄越大的农户受教育年限越低，往往越倾向于依靠经验施用农药，即使进行相关培训，作用也有限。

结构方程（6）表明，农户的农药培训、自身特征、家庭特征潜变量的标准化路径系数分别是0．647、0．436和0．305，说明对河南农户的农药残留认知均具有显著的正向影响，而且影响程度由大到小。

测量方程（5）、（7）揭示了可测变量与潜变量间的相互关系，这些关系揭示了江苏、河南分散农户对农药残留的认知与主要影响因素的共性、差异性，具体可以归纳如下：

共性特征。第一，农户对农药残留概念的了解和施药时是否考虑安全间隔期这两个可测变量都可以表示潜变量农户的农药残留认知。研究表明，对农药残留概念了解程度越深的农户，在施药时越倾向于考虑安全间隔期。第二，农户的受教育年限是自身特征潜变量中的特征。不难理解，一般受访农户年龄越大，其受教育年限越低，且受教育年限的长短影响着其对农药残留内涵及其负面效应的理解。

不同特征。第一，家庭特征是影响河南农户农药残留认知的显著性潜变量，而江苏模型中该潜变量却难以测度。之所以出现这种差异，实际上主要受农户家庭收入的影响。样本数据显示，在江苏95．4%受访农户的家庭收入来源是非农业收入，而河南样本则显示，被调查农户的家庭收入主要依赖农业收入，家庭收入的差异性在农户对农药残留的认知程度上得到了较为充分的体现。家庭特征还包含家庭总人口和农业人口数。家庭总人口、农业人口越多，将降低家庭年收入，同时家庭所背负的口粮压力也就越大，所以农户将粮食的高产作为种粮的首要目标，而暂时无暇顾及到粮食的安全层次，这同样体现在农户对农药残留的认知程度上。

第二，是否担忧自种粮食安全性是江苏模型的粮食安全性认识潜变量中的最显著特征，而在河南模型中则没有表现出显著性。差异性的根本原因在于，江苏尤其是苏南地区的农户普遍担忧自种粮食安全性，客观上存在着自食粮食与出售粮食在施用农药的频率与方法上区别对待，甚至出售自产粮食而购买自己认为安全的外地粮食，因而担心自种粮食安全性因素较大程度地影响了江苏农户农药残留的认知就显得非常自然。与此同时，河南样本的统计性分析表明，89．4%的河南农户表示对自种粮食的安全不担心，87．9%的农户表示肯定会食用自种粮食，即样本中绝大多数的农户都不担心农药残留，使得粮食安全性认识潜变量的测量指标间区分度过大，故表现为对农药残留认知的影响不明显。

第三，是否接受过农药知识和技能培训是江苏模型的外部培训潜变量中的最显著特征，而是否接受农技员的指导是河南模型的外部培训潜变量中的最显著特征。结果具有差异性的原因可能是，河南农户家庭收入来源主要是农业收入，家庭农业人口多且口粮压力大，更重要的是与农药知识培训抽象性相比较，农技员的现场实地短时指导则显得更直观、更容易理解和掌握，更能实现粮食快速高产的目标，故农技员的实地指导比农药知识培训更能提高河南农户对农药残留认知程度。相对而言，江苏农户家庭主要收入来源是非农业收入，农户对粮食安全性的认识普遍高于河南农户，江苏农户认为通过直接的农药培训所获得的认知比农技员的实地短时指导要系统，进而对农药残留危害性的理解也就更透彻，所以农药培训比农技员的指导更能提高江苏农户对农药残留的认知程度。

五、政策含义与研究的局限性

以江苏省和河南省6个地区的12个县（市、区）的464个分散农户为案例，基于SEM模型比较研究了影响分散农户农药残留认知的主要因素。研究表明，江苏农户对农药残留的认知水平显著高于河南农户。此外，除家庭特征对江苏分散农户农药残留认知的影响难以测度、农户的粮食安全认识对河南分散农户农药残留认知的影响不显著外，地域、性别、年龄、受教育年限、农药培训、农技员的指导均不同程度地影响分散农户的农药残留认知，研究结论与本文的研究假设基本一致。

对江苏、河南分散农户SEM模型分析的运行结果显示出一定的差异性，再次揭示农户的农药残留认知属于主观知觉，它在社会环境下产生并受社会环境影响，虽然在理论上农户的家庭总人口、直接从事农业生产的人数、粮食自食比例等因素将对农户的农药残留认知产生不同程度的影响，但影响程度往往取决于农户自身的能动性，能否呈现出显著的统计特征并通过SEM模型得以体现并不能一概而论。

本文的研究结论具以下政策内涵：1．提高农户的教育层次是从源头上彻底解决农产品安全供给隐患的根本性措施。2．建立和完善农业技术推广体系并将其纳入政府农村社会公共品建设体系之中重点保障。3．加快经济发展水平，加大工业反哺农业的力度，在更高水平上统筹城乡发展，提高农村经济发展水平，对规范农户农药施用行为，提升对农药残留的认知水平具有基础性的作用。4．增加农户收入、提高农业生产的比较收益、继续推进计划生育工作，应始终成为农业政策的基石，努力贯彻于农村改革的实践之中。

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