“互联网+”背景下农民培训意愿的假设证伪与模型建构——基于中西部猕猴桃主产区农业合作社的实证调查

王 倩，卜风贤

(西北农林科技大学 人文社会发展学院，陕西 杨凌 712100)

“互联网+”背景下农民培训意愿的假设证伪与模型建构
——基于中西部猕猴桃主产区农业合作社的实证调查

王 倩，卜风贤

(西北农林科技大学 人文社会发展学院，陕西 杨凌 712100)

对农民进行技术培训是提升农业生产效率的重要途径，本文利用中西部猕猴桃主产区农业合作社问卷调查的数据，以农民参与合作社技能培训的意愿为因变量，将“互联网+”作为中介变量作多元线性回归分析，对农民参与技能培训需求意愿的假设进行证伪。研究结果表明，参加合作社对农民农业技术培训意愿有显著影响，农民使用互联网的频度和深度直接影响农民农业技术培训意愿，且参加合作社程度越深，农民农业技术培训的意越强烈。因此，要搭建“互联网+”平台，鼓励农民参与合作社，建立专业合作社与培训主体对接的农业技术培训体系，不断拓宽专业合作社中“互联网+”运用的范围与程度。

互联网+；农业专业合作社；农民培训意愿

农民是农业科技转化的重要载体，其自身技术水平的高低直接决定了农业生产的效率[1]。“互联网+”时代的莅临，为现代农业科技传播提供前所未有的契机。“传统小农”与 “社会化小农”之间的信息传播张力，致使农业技术难以“走家进户”，造成了农业生产效率低下[2]。既有的研究文献表明，在农民最想参加的培训中，农业生产技术培训名列第一位[3]。Hashemi S M, et al.通过对155名农民22种农药杀虫剂处理的安全措施培训，证明农民正规教育的重要性，但不同年龄段的农民对农业技术培训的需求意愿不同[4]。根据舒尔茨的“理性小农”[5]假设，只有当农民参加农业技术培训后的预期收益大于其当前收益时，才会产生相应的培训需求意愿。诚然，已有的研究较多是关注的个人特征和家庭特征，但几乎没有学者关注到农民的社会特征，忽视了农业技术传播、技术扩散的特点以及自身相互学习技术的示范效应。毋庸赘言，“互联网+”平台为专业合作社中的农户提供了特色种植业所需的农业科技。本文基于中西部地区猕猴桃产区农民农业技术培训意愿的调查数据，以期挖掘出“互联网+”背景下专业合作社对农民农业技术培训意愿的影响程度及深层运作机理。

一、 农民培训需求意愿的研究假设

假设一:参加合作社对农民农业技术培训意愿有正面影响。农业合作社是科技提供者、推广者与接纳者(农户)之间的纽带。处于整个技术传播的信息网中的农民，会产生强烈的技术培训意愿，并且，农民参与合作社的程度愈深，其培训意愿愈强烈。

假设二：加入和参与合作社能够提升社员使用“互联网+”的频率和深度。专业合作社可以有效地提升社会网络，只有通过加入合作社，才能够有效利用合作社提供的 “互联网+”资源。单个农户受限于资本和知识水平，其自身很难接触到“互联网+”平台上科学时效的农业科技信息。因此，分散的农户唯有联合起来加入到有“互联网+”的合作社组织中去，才能够更加有效的利用现代农业科技技术。

假设三：“互联网+”平台可以有效提升农民农业技术培训的意愿。在“信息对称”的条件下，社会网络就可以起到有效进行信息传递。但是，在“不对称信息”的条件下，“互联网+”平台可使农民了解到自己所需农业技术的源头，农民通过合作社了解到自己急需的农业技术，可在“互联网+”平台上获取农业技术的相关资源，激发农民发现生产、销售过程中的技术盲点，这也是提高农户农业技术培训意愿的一个关键变量。

假设四：“互联网+”平台是合作社对农民农业技术培训意愿影响的中介变量，专业合作社增加了农民对“互联网+”平台的接触机会。因此，对农民而言，专业合作社通过“互联网+”平台的传导影响技术培训的意愿，加入合作社和技术培训意愿是相互促进的关系。

二、数据来源和研究方法

(一)调查地点选取及数据来源

本文研究数据来自于课题组2016年7月到8月在陕西省眉县和周至县、河南省西峡县、四川省都江堰市以及湖南省凤凰县等多个省份的猕猴桃产区开展的实地调查。调查采取入户问卷调查的形式，抽样方法是多级整群抽样。应用整群抽样时，要求各群有较好的代表性，群间差异要小。课题组在每个县分别选取2个镇的2个村庄，首先，每个县各选取2个乡(镇)，然后每个乡(镇)选取1个村。这10个村都以猕猴桃种植为农业主导产业，猕猴桃种植户都达到了90%以上，且都有多个猕猴桃专业合作社。因此，本研究选取上述地点展开调研具有典型性。课题组采用随机抽样的方法在每个村庄选取100户农户进行入户问卷调查。共有1000户农户填写了问卷，其中有效问卷948份，有效率为94.8%。

(二)模型选择

为了检验参加合作社对农民培训意愿的影响，借鉴Kenkel[6]对个人意愿影响的方法，本文设定如下方程(1)：

Willingnessi=α0+α1Coorperativei

+Xiγ+ui

(1)

Willingnessi是农民的培训意愿，Coorperativei是参加合作社变量，Xi为控制变量，ui为随机扰动项。α0为常数项，α1为自变量系数，表示自变量对于因变量的影响程度，γ为控制变量的系数。加入控制变量之后对方程(1)进行模拟得到α1，可以视为参加合作社对于农民培训意愿的综合性效应，其中包括了参加合作社对于农民培训意愿的直接效应，也包括参加合作社通过渠道变量对于农民培训意愿的间接影响。本研究所关注的间接影响变量(渠道变量)是“互联网+”，在方程(1)的基础之上，增加我们所关注的渠道变量Internet，得到方程(2)，重新对农民培训意愿进行估计：

Willingnessi=β0+β1Coorperativei

(2)

(三)研究变量说明

与以往文献不同，本文引入了社会属性作为自变量，社会属性以“是否加入合作社”，以及“是否参与合作社活动”两个变量来描述。加入合作社是指农户以书面或口头形式成为合作社的社员，合作社在猕猴桃种植技术、化肥、田间管理以及病虫害防治和销售贮藏等方面给予技术支持。实质性参与合作社是指农户在遇到困难时主动求助于合作社，在心理预期上，社员能够得到合作社组织或者其他会员的帮助，这比加入合作社更进了一步。因此，这两个变量是递进关系。具体变量的名称、含义、描述性统计分析结果见表1。

表1 变量的描述性统计

三、研究结果

(一)参加专业合作社和农民培训意愿的关系

根据定义，参加合作社分为两个变量即“加入合作社”和“参与合作社”。首先，检验加入合作社对农民培训意愿的影响。对加入合作社和农民培训意愿做列联表分析，发现加入合作社显著影响农民培训意愿(如表2所示)，加入合作社的农民比不加入合作社的农民具有更高的培训意愿(p=0.000,卡方值为18.839)，两个变量之间有强烈的初始相关关系。其次，检验参与合作社与农民培训意愿的关系。参与合作社是连续变量，因此可以对单变量进行方差分析(ANOVA)，结果表明，具有培训意愿的农民与没有培训意愿的农民之间具有显著相关性(p=0.000)。

表2 合作社与农民培训意愿的列联表

是否加入合作社农民培训意愿愿意百分比不愿意百分比合计加入合作社37569.7%16330.3%538未加入合作社17943.6%23156.4%410

初始关系显示，参加合作社与农民培训意愿相关，为了确认因果关系，需要加入控制变量。为模拟“加入合作社”与“参与合作社”对培训意愿的影响，分别以“加入合作社”和“参与合作社”为自变量，农民培训意愿为因变量，控制变量全部进入模型，二元logistic回归模型的估计结果见表3。其中，模型1为“是否加入合作社”对培训意愿影响的估计结果。“加入合作社”与农户培训意愿在5%统计水平上呈显著性正相关，回归系数是0.189。模型2是参与合作社活动对培训意愿影响的估计结果，参与合作社活动与培训意愿在1%统计水平上呈显著性正相关，回归系数是0.551。与农民“加入合作社”相比，实质“参与合作社”活动对农民培训意愿的影响在回归系数和显著性水平上均较大提升，假设一得到验证。

表3 合作社对培训意愿的影响

注：1.B为非标准回归系数，S.E.为robust标准误。

2.参照组:a为未婚，b为未上学，c为男性。

3.***<0.01，**<0.05，*<0.1。

(二)参加合作社与“互联网+”的关系

根据研究框架，继续验证“互联网+”是“影响农民农业技术培训意愿的主要渠道”的这一假设。在设计“互联网+”的测量方法时，参照边燕杰[7]的做法，将“互联网+”的接触程度作为最重要的指标进行考察。互联网应用于农业科技的传播具有辐射面广、信息量大、边际成本低、交互性强等特点。课题组在问卷调查中将互联网应用于农业科技推广的程度概括为以下五个问题：“1.你所参加的专业合作社是否拥有计算机并且能上网？”“2.你是否在专业合作社的网站上获取过农业科技信息？”“3.你是否使用过农业远程专家咨询系统？”“4.你是否在互联网上购买过农资产品(如种子、农药、化肥等)？”“5.你是否愿意尝试农产品电商(如在互联网上销售自家猕猴桃)？”

因此，对加入合作社和“互联网+”变量作ANOVA分析(如表4所示)，具体检验合作社社员是否会有更多机会接触到接触“互联网+”平台所提供的农业方科技服务，研究结果表明，“是否加入合作社”与“互联网+”存在显著的统计学差异，加入合作社农民的“互联网+”得分均值要显著高于不加入合作社的农民。在控制了性别、年龄、受教育年限、婚姻状况、家庭土地、劳动力等因素之后，关系仍然显著。

表4 合作社和“互联网+”的ANOVA分析

进一步而言，以合作社参与程度为自变量，对“参与合作社的活动程度”、“是否做决策”、“是否经常参加会议”等三个问题进行算术平均计算。此时以“互联网+”为因变量做多元线性回归分析(如表5所示)，研究结果显示，参与合作社系数为0.279，显著性水平为0.000，农民参与合作社程度越深，与“互联网+”的接触也越深。在控制性别、年龄、受教育年限、婚姻状况、家庭土地、劳动力等相关在变量之后，结果依然显著。由以上分析可以验证假说二。

此外，与人们的常识和已有研究成果的结论相符合。表5呈现出来的年龄、婚姻状况、教育程度影响、收入、性别以及土地面积均显著影响“互联网+”变量。结果显示：年龄越大利用“互联网+”的程度越低，相对于未婚的人，已婚的人利用互联网程度更低。受教育程度越高，参与“互联网+”的程度也越高。收入越高参与互联网程度越高，而且，土地面积越大利用“互联网+”的程度也越大。以上五点与文献分析结论相同，也再次佐证了本研究数据获取的严谨性。

表5 参与合作社和“互联网+”的多元回归分析

(三)“互联网+”与农民培训意愿的关系

以技术培训意愿为被解释变量，引入“互联网+”变量作为自变量，将性别、年龄、受教育年限、婚姻状况、家庭土地、劳动力等变量带入模型作为控制变量进行二元logistic回归模型估算(如表6中模型3所示)。模型3模拟结果中“互联网+”的回归系数为0.577，显著性水平为0.352，可以认为培训意愿在5%统计水平上呈显著性正相关。由于农民接触“互联网+”的时间点在前，农业技术培训意愿时间点在后，在控制其他变量时，相关关系显著且稳定，说明“互联网+”与农民培训意愿存在因果关系，且亲密接触“互联网+”相关农业知识为因，农民培训意愿为果。这说明在控制其他因素不变的情况下，越深度接触“互联网+”，农民的培训意愿越强烈，假设三得到验证。

(四)农民参加合作社影响培训意愿的渠道——“互联网+”

为了进一步证伪“互联网+”是影响农民培训意愿的重要渠道之一(中介变量)，在模型1和模型2中引入一个解释变量“互联网+”，得到表6中模型4和模型5。模型4中加入“互联网+”变量之后，加入合作社变量系数为0.162，显著性水平为0.283，结果并不显著，说明在增加控制“互联网+”变量之后，加入合作社并不显著影响农民培训需求的意愿。与模型1系数为0.189相比，系数下降19.6%。由于模型1和模型2其他设置相同，仅仅加入了“互联网+”变量，参照程令国[8]的证明，系数下降的比例即说明加入变量对于原自变量对因变量影响的可解释的部分。因此，说明了参加合作社影响农民技术培训意愿中有19.6% 是 “互联网+”可以解释的。

在模型2中引入“互联网+”变量得到模型5，“参与合作社”变量的系数为0.388，显著性水平为0.437，统计学意义上不显著，此时参与合作社变量不显著影响农民培训意愿。加入“互联网+”变量之后系数下降了33.2%，进一步表明，在农民参与合作社的群体中，有33.2%的农户受到了“互联网+”这一平台的影响。

表6 “互联网+”对培训意愿的影响

注: 1.B为非标准回归系数，S.E.为robust标准误。

2.参照组:a为未婚，b为未上学，c为男性。

3.***<0.01，**<0.05，*<0.1

以上分析可以归纳为四个结论。首先，参加合作社与农民培训意愿有显著存在因果关系，在加入控制变量之后，相比于未加入合作社的农民，加入合作社的农民培训意愿更加强烈，参与合作社程度越深的农民培训意愿也越强烈。其次，参加合作社与“互联网+”存在因果关系，相比于未加入合作社的农民，加入合作社的农民与“互联网+”接触更为密切，参与合作社程度越深则越“互联网+”越密切。第三，“互联网+”与农民培训意愿存在因果关系，在控制其他相关变量之后，与“互联网+”接触越密切的农民，其培训意愿越强烈。第四，控制“互联网+”变量之后，加入合作社与农民培训意愿在模型估算结果中并没有显著的相关关系。与此同时，控制“互联网+”变量之后，参与合作社与农民培训意愿原有的关系也消失。

上述4个条件与艾尔·巴比[9]分析中介变量的4个条件完全吻合。因此，“互联网+”是参加合作社与农民培训意愿的中介变量，即专业合作社通过“互联网+”来影响农民农业技术培训意愿，“加入合作社”和“参与合作社”影响农民培训意愿的重要渠道。因此，假设四得到验证。

四、简要结论与建议

基于农民技术培训需求意愿假设证伪的研究，本文的主要结论可以概括如下：(1)参加合作社对农民参加农业技术培训意愿有显著影响，专业合作社扩展了农户的社会网络，且参与程度越深，农民对农业技术培训的意愿越强烈。(2)在互联网已经应用于农业科技服务和培训的背景下，当专业合作社为社员提供电脑和上网的条件时，社员就能够有机会更多的接触到“互联网+”平台，并激发农民使用“互联网+农技”的意愿。(3)随着农户对“互联网+”平台的接触和应用程度的深入，其参加农业科技培训的意愿就会越强烈。(4)“互联网+”平台是专业合作社与农民农业技术培训意愿的联结方式之一。这种联结可以使农户通过互联网与外界建立形式多样的联系，拥有更多获取农业科技信息与资源的渠道。

毫无疑问，政府是农户使用“互联网+”的重要推手，“互联网+”应该成为“社会化小农”提升农业生产效率的重要引擎动力[10]。因此，应该从以下三个方面提升“互联网+”这一平台的作用。

其一，基于“互联网+”平台，建立与专业合作社和培训主体对接的农业技术培训体系。利用好现有的农业专业合作社，促进“互联网+农技”的辐射带动作用。使农业专业合作社逐步成为技术信息进村入户的依托和纽带。政府可以通过对种植合作社的引导，提升其可能在合作社中获取网络科技信息的机会。同时，借鉴相关惠农政策的成功经验，通过适当的经济、荣誉等激励，发挥合作社的内部潜力，使农户融入“互联网+”平台。发挥“互联网+”在提高农民农业技术培训意愿的作用，助推现代农业的发展。

其二，鼓励农民加入并实质参与农业合作社。社员参与合作社活动的决策频率越深，越有利于充分利用“互联网+”提供的最新农业技术资讯，尽快将科技在第一时间转换成生产力和利润。基层政府应该鼓励区域范围内种植同质经济作物的农民组织成立合作社，并采取一系列鼓励措施，让农民尽可能多的参与合作社活动，使农民真正通过合作社取得所需的技术与信息。同时，逐步转变与完善农业专业合作社的服务方式，适应“互联网+”这一经济社会发展的新常态和新趋势。

其三，要不断拓宽专业合作社中“互联网+”的范围与程度。“互联网+”成为参加合作社和参加培训意愿的纽带。政府可以通过对种植合作社的培育，提升农民可能在合作社中接触“互联网+”的机会。积极投资营造合作社内部的“互联网+”平台，使农民有机会接触到最新的种植技术，并获得农民提出培训诉求、反应愿望和表达意见的渠道，尽可能多地争取互联网链接的资源，提升合作社的“互联网资本”。

[1]刘清华.农村实用人才和普通农民技术培训现状与意愿分析：基于重庆山区1259位农户的问卷调查[J].调研世界，2015(4).

[2]李静.农民培训工程的政策效果评估：基于宁夏农户固定观察点数据的实证检验[J]. 农业技术经济，2013(3).

[3]陈华宁. 我国农民科技培训分析[J].农业经济问题，2007(1).

[4]Hashemi, S. M., Hosseini, S. M., Hashemi, M. K. Farmers’ perceptions of safe use of pesticides: determinants and training needs. International archives of occupational and environmental health, 2012. 85(1).

[5] 舒尔茨．改造传统农业[M]．梁小民，译．北京：商务印书馆，2010：145-149．

[6] Kenkel D S. Health behavior, health knowledge, and schooling[J].Journal of Political Economy, 1991.

[7]边燕杰.社会网络与地位获得[M].北京：社会科学文献出版社，2012：176.

[8]程令国.“新农合”：经济绩效还是健康绩效[J].经济研究，2012(1).

[9]艾尔·巴比.社会研究方法[M]. 邱泽奇，译.北京：华夏出版社，2010:216.

[10]陈明.从“社会化小农”到“消费小农”：基于中国农村市场化进程的思考[J].西北农林科技大学学报(社会科学版)，2015(4).

[责任编辑 陈浩天]

The Supposition Falsification and Model Construction of Farmers’ Training Intention in the Background of Internet——An Empirical Study on Agricultural Cooperatives in the Main Producing Areas of Kiwifruit

Wang Qian,Bu Fengxian

(Northwest A & F University,Yangling 712100,China)

The technical training is an important way to enhance the efficiency of agricultural production. Based on the data of questionnaire survey on the agricultural cooperatives in the main producing areas of kiwi fruit in central and western China, this paper uses “the Internet +” as the intermediary,variables for multiple linear regression analysis, the demand of farmers to participate in skills training hypothesis will be falsified. The results show that the participation of cooperatives has a significant impact on farmers Times New Roman willingness to participate in agricultural technology training. The frequency and depth of farmers Times New Roman use of the Internet have a direct impact on the farmers Times New Roman willingness to participate in agricultural technology training, and the deeper the degree of cooperative participation, the stronger the farmers’ technical training. The establishment of professional cooperatives and the training of the main docking of agricultural technology training system, continue to broaden the professional cooperatives in the “Internet +” range and extent.

Internet +; agricultural professional cooperatives; farmers willingness to train

10.16366/j.cnki.1000-2359.2017.01.019

王倩(1982—)，女，河北保定人，管理学博士，西北农林科技大学人文社会发展学院讲师，主要从事农林经济管理研究；卜风贤(1966—)，男，甘肃静宁人，西北农林科技大学人文社会发展学院教授、博士生导师，主要从事农业经济发展相关研究。

国家科学自然基金项目(41271155)；陕西省社会科学项目(2014G02)

F321.4

A

1000-2359(2017)01-0147-06

2016-09-20