农村扶贫科技供需均衡及其演变的影响因素研究

熊 娜

(广西民族大学 商学院，广西 南宁 530006)

一、提出问题与文献综述

党的十八大以来，习近平主席从人民的利益和幸福出发，提出了“精准扶贫、精准脱贫”的战略思想。科技扶贫有效衔接产业扶贫、智力扶贫、创业扶贫和协同扶贫，保障脱贫攻坚成效稳健和可持续，备受社会广泛关注。1986年至今，国务院办公厅、科技部、农业部、人力资源与保障部等先后在大别山、井冈山、陕北地区的55个贫困县以及少数民族贫困地区开展科技扶贫，取得显著脱贫成效。尽管如此，科技扶贫过程中依然存在着扶贫科技供需渠道不畅、扶贫科技资源闲置浪费等问题，降低了扶贫科技的脱贫效率(邢成举，2017)[1]。

已有多数文献对各类人群对科技需求意愿的影响因素开展了相关研究。Wozniak(1993)、Doss R C和Morris L M(2001)研究了农场主学历教育、年龄结构、家庭平均收入和农业科技服务等因素对科技需求意愿的影响[2-3]。霍瑜等(2016)研究了贫困农户性别、文化程度、劳动力人数、地理环境、信息来源、家中是否有人担任干部、是否有专业技能和是否参加过农技培训等因素对科技需求意愿的影响[4]。李俏(2015)以全国十省农村地区农户的实地调查数据为基础，通过建立二元Logistic模型探讨了影响农民科技需求的因素[5]。孙庆刚和杨建君(2017)等采用新疆调查数据研究了民族地区农户民族、宗教信仰和科技推广等因素对民生科技需求意愿的影响[6]。李龙等(2013)研究了农民个人特征、家庭特征、生产特征和环境特征等因素对生产型和生活型民生科技需求意愿的影响[7]。刘春香等(2017)采用江苏省淮安市198个大棚蔬菜种植户数据，从大棚蔬菜生态化生产经营环境特征和大棚蔬菜种植户行为态度认知两个层面研究了绿色科技服务接受意愿的影响因素[8]。

如上文献关于科技供给以及科技供需意愿均衡问题的研究并不多，难以全面认识科技扶贫中存在的问题。以国家科技扶贫重点县的贫困户为研究对象，在统计分析扶贫科技供需现状的基础上，运用biprobit模型研究扶贫科技供需意愿均衡及其演变的影响因素，为进一步完善和优化科技扶贫政策和创新科技扶贫模式提供参考思路。

二、扶贫科技供需意愿及其均衡分析

1.研究区域及样本描述

研究数据来源于对湖北英山、江西井冈山、贵州晴隆、广西隆林等国家科技扶贫重点县贫困户科技供需情况的调查。调查获取问卷1917份，剔除漏答关键问题和出现错误信息问题问卷196份，剩余有效问卷1721份，问卷有效率89.76%。为了识别贫困户对扶贫科技需求意愿的有效性信息，在问卷设计中融入了Feder等(1985)和Jalan的意愿识别思想[9-10]。

从调查结果看，贫困户以男性为主，所占比例为68.42%；年龄偏大，50-74岁所占比例为50.95%；文化教育水平偏低，小学及以下所占比例为59.19%。贫困户家庭的就业渠道窄，有兼业收入的贫困户家庭所占比例为11.17%。多数贫困户家庭以种植业生产为主，从事种植业生产的贫困户家庭所占比例为73.26%。贫困户家庭的人口规模较大，5人及以上的贫困户家庭所占比例为39.15%。贫困户家庭非农收入占总收入的比重较小，非农收入占总收入比重超过50%的贫困户家庭所占比例为11.27%。贫困户家庭的医疗负担较重，常年就医、大病卧床不起等医疗负担重的贫困户家庭所占比例为41.15%。

2.扶贫科技需求分析

从表1看，贫困户对田间管理、疫病疫情防控、农产品品牌建设、农机维修、农产品销售、节约生产等扶贫科技的需求较多，而对化肥农药使用、动植物新品种生产、农业机械使用、农产品储存运输、农产品市场信息等扶贫科技的需求较少。

根据脱贫功能，扶贫科技分为生存科技、发展科技和环境科技三类(汤国辉，2018)[11]。田间管理、农产品品牌建设、农产品销售、节约生产等扶贫科技属于发展科技，化肥农药使用、动植物新品种生产、农业机械使用、农产品储存运输、农产品市场信息等扶贫科技属于生存科技。贫困户对发展科技的需求较多，对生存科技的需求较少。根据马斯洛需求层次理论，贫困户对扶贫科技的需求围绕脱贫进程而发生演变，即生存科技需求→发展科技需求→环境科技需求。当前贫困户对扶贫科技的需求正在从生存科技需求向发展科技需求演变，未来将向环境科技需求演变。

表1 扶贫科技供需意愿结构分布 (单位：%)

3.扶贫科技供给分析

从表1看，比较获得扶贫科技的贫困户所占比例，可知扶贫科技供给以化肥农药使用技术、农产品存储运输技术、动植物新品种生产技术、无公害和绿色科技、生产生态控制、农业经营知识、环保技术等为主，田间管理技术、疫病疫情防控、农产品品牌建设技术、农机维修技术、农产品销售技术、节约生产技能等较少。根据上述对扶贫科技的分类，贫困户获得的扶贫科技主要以生存科技与环境科技为主。

4. 扶贫科技供需均衡分析

从表2看，贫困户对扶贫科技需求能够得到满足的有化肥农药使用技术、动植物新品种生产技术、农业机械使用技术、农产品储存运输技术、农产品市场信息技术。然而，贫困户对这些扶贫科技的需求意愿并不强。与此相反，贫困户需求意愿较强的田间管理技术、疫病疫情防控、农产品品牌建设技术、农机维修技术、农产品销售技术、节约生产技能等难以得到较好的满足。而对获得的无公害和绿色科技、生产生态控制、农业经营知识、环保技术等没有需求。总体上看，扶贫科技供需存在数量和结构上的“双失衡”。

表2 扶贫科技供需均衡状况 (单位：%)

三、模型选择和变量设计

(一)模型选择

假设科技扶贫中仅涉及需求者贫困户和供给者政府。贫困户对扶贫科技的需求和政府对扶贫科技的供给面临一个二元决策意愿，二元决策意愿组合有“有需求与有供给”、“有需求与无供给”、“无需求与有供给”和“无需求与无供给”四种结果。虚拟变量D和S分别表示贫困户的科技需求意愿和政府的科技供给意愿，即式(1)和式(2)，意愿组合为(1，1)、(1，0)、(0，1)和(0，0)。P表示有需求和有供给与无需求和无供给的虚拟变量，即式(3)。D*和S*分别表示科技需求和科技供给的隐藏变量，即式(4)。Xd和XS分别表示影响科技需求和科技供给意愿的自变量；αd和αs为待估计参数；δd和δs满足BVN(0,0,1,1,ρ)，ρ是δd和δs的相关系数。D和S与D*和S*之间的关系由式(5)和式(6)确定。

(1)

(2)

(3)

D*=αdXd+δd；S*=αsXs+δs

(4)

(5)

(6)

科技需求意愿影响因素研究中多采用单变量probit模型式(7)。单变量probit模型只能分析P=1的观察结果，忽视部分贫困户“无科技需求无科技供给”的事实。Poirier(1980)提出的局部可观察双变量probit模型式(8)，利用P构建D与S的联立方程，弥补了单变量probit模型部分缺陷，但估计效率仍然有待改进[12]。当D=1，P可观察到，S=P；当D=0，P无法观察到，没有S的信息。biprobit模型式(9)和式(10)中的D通过调查可以观察到“贫困户无需求有供给”，估计效率高于前述两模型。式(11)是极大似然法对式(9)和式(10)联合估计的对数似然函数，Φ(·)是一元累积正态分布函数。

Pr(access)=Pr(D=1|Xd)=Pr(S=1|Xs)

(7)

Pr(P=1)=Pr(D=1,S=1)

=Pr(D*>0,S*>0)

=Pr(αdXd+δd>0,αsXs+δs>0)

=1-F(-αdXd,-αsXs)

(8)

Pr(P=1)=Pr(D*>0)=Pr(αdXd+δd>0)

(9)

Pr(D=1,S=1)=Pr(S*>0)=Pr(αsXs+δs>0)

(10)

(11)

(二)变量设计

1.因变量

调查问卷能观察到贫困户“有科技需求，获得过扶贫科技”、“有科技需求，没有获得过扶贫科技”、“没有科技需求，获得过扶贫科技”，但难以观察到“没有科技需求，没有获得过扶贫科技”的相关信息。结合式(1)和式(2)，设贫困户“有科技需求，获得过扶贫科技”为(1,1)，“有科技需求，没有获得过扶贫科技”为(1,0)、 “没有科技需求，获得过扶贫科技”为(0,1)。

2.自变量

参考已有文献，自变量包括性别、年龄、文化教育等贫困户个人特征变量，家庭人口规模、家庭医疗负担、家庭农地面积、家庭收入结构、家庭农业结构、家族中是否有人了解科技等贫困户家庭特征变量和村镇距离、地理地形等贫困户乡村特征变量。其中，贫困户文化教育采用学历层次作为衡量指标。贫困户家庭人口规模采用家庭劳动力人口数作为衡量指标。贫困户家庭医疗负担采用家庭近三年年均医疗费用与家庭储蓄之比作为衡量指标。贫困户家庭农地包括自有耕地和流转转入耕地，采用两者面积之和作为衡量指标。贫困户家庭收入结构采用家庭非农收入与农业收入之比作为衡量指标。贫困户家庭农业结构采用种植业产值与家庭农业总产值之比作为衡量指标。贫困户乡村特征变量地形地貌采用哑变量作为衡量指标。自变量影响预期见表格3。

四、实证结果与分析

1.总样本回归结果与分析

表4汇报了回归结果，方程回归结果显著，自变量回归结果多数显著，总体上与预期相吻合。

从表4看，在需求方程中，贫困户性别的影响显著为正，男性人数增加1%，扶贫科技需求意愿提高0.0311%。贫困户年龄增长1%，扶贫科技需求意愿下降0.1768%，这一结果并不显著。中青年贫困户年富力强而对扶贫科技需求意愿较弱，老年贫困户因身体体质衰弱而对扶贫科技的需求意愿较强。贫困户学历教育的影响显著为正，学历教育提高1%，扶贫科技需求意愿增长0.3015%。贫困户家庭人口规模的影响显著为负，家庭人数增加1%，扶贫科技需求意愿降低0.1015%。贫困户家庭医疗负担的影响显著为负，家庭医疗费用与家庭储蓄之比增长1%，扶贫科技需求意愿降低0.2371。贫困户家庭农地面积的影响显著为正，家庭农地面积增加1%，扶贫科技需求意愿增长0.0218%。贫困户家庭收入结构的影响显著为正，家庭非农收入与农业收入之比提高1%，扶贫科技需求意愿增长0.2185%，与预期不同。较高的非农收入对技术要求较高，非农收入较高的贫困户对扶贫科技需求较强。贫困户家庭农业结构的影响显著为负，家庭种植业产值与农业总产值之比增长1%，扶贫科技需求意愿降低0.0595%。贫困户家族中是否有人了解科技的影响显著为正，家族中了解科技的成员人数增加1%，扶贫科技需求意愿增加0.1458%。贫困户到乡镇距离的影响显著为负，村镇距离增加1%，扶贫科技需求意愿降低0.1968%。贫困户乡村地形地貌的影响显著为负，地形地貌的复杂程度提高1%，扶贫科技需求意愿降低0.0113%。

在供给方程中，贫困户性别的影响显著为正，男性人数增加1%，扶贫科技供给增加0.0479%。贫困户年龄的影响不显著，年龄增长1%，扶贫科技供给降低0.1335%，与预期不同，可能是由于调查的贫困户年龄较大的缘故。贫困户文化教育的影响显著为正，文化教育水平提高1%，扶贫科技供给增长0.4183%，与预期不同。贫困户文化教育水平越高，扶贫科技使用效率越高，脱贫绩效越好，政府更愿意将扶贫科技提供给文化教育水平较高的贫困农户。贫困户家庭人口规模的影响显著为正，家庭人数增加1%，扶贫科技供给增长0.2918%。贫困户家庭医疗负担的影响显著为正，家庭医疗费用与家庭储蓄之比增长1%，扶贫科技供给增加0.3014%。贫困户家庭农地面积的影响显著为正，家庭农地面积增加1%，扶贫科技供给降低0.1094%，与预期不同。贫困户扩大农地面积说明脱贫能力有所提升，政府根据贫困户的认定条件终止对贫困户的帮扶。贫困户家庭收入结构的影响显著为负，家庭非农收入与农业收入之比提高1%，扶贫科技供给降低0.0319%。贫困户家庭农业结构的影响显著为正，家庭种植业产值与农业总产值之比增长1%，扶贫科技供给增加0.0231%，与预期不同，可能是由于政府忽视扶贫科技使用成本的缘故。贫困户家族中是否有人了解科技的影响显著为正，家族中了解科技的人数增加1%，扶贫科技供给增加0.0973%。贫困户到乡镇距离的影响显著为负，村镇距离增加1%，扶贫科技供给降低0.0897%。贫困户乡村地形地貌的影响显著为负，地形地貌的复杂程度提高1%，扶贫科技供给降低0.0363%。

表3 自变量说明与统计描述

从上述分析看，同时对扶贫科技供需意愿正向影响的因素有贫困户性别、文化教育、家庭农地面积、家族中是否有人了解科技，负向影响的因素有贫困户到乡镇的距离和地形地貌；影响不同的因素有贫困户家庭收入结构、家庭医疗负担和家庭农业结构。

2.分组样本回归结果及分析

为了分析扶贫科技供需均衡演变的影响因素，根据生存科技、发展科技和环境科技的分类，将1721个贫困户样本分成3组，其中生存科技样本476个，发展科技样本461个，环境科技样本456个。对3组数据分别进行回归分析，表5汇报了回归结果。

从表6看，同时对生存科技供需意愿正向影响的因素有贫困户性别、年龄、文化教育、家庭医疗负担、家庭收入结构，负向影响的因素有贫困户到乡镇距离和地形地貌，影响方向不同的因素有贫困户家庭人口规模、家庭农地规模和家庭农业结构。同时对发展科技供需意愿正向影响的因素有贫困户性别、文化教育、家庭农地规模、家庭收入结构、家族中是否有人了解科技，负向影响的因素有贫困户到乡镇的距离和地形地貌，影响方向不同的因素有贫困户年龄、家庭人口规模、家庭医疗负担和家庭农业结构。同时对环境科技供需意愿正向影响的因素有贫困户性别、文化教育、家庭收入结构、家庭农业结构、家族中是否有人了解科技，负向影响的因素有贫困户年龄和贫困户所在乡村的地形地貌，影响方向不同的因素有贫困户家庭人口规模、家庭医疗负担、家庭农地规模和到乡镇距离。

表4 扶贫科技供需意愿回归结果

注：*表示1%置信水平下显著，**表示5%置信水平下显著，***表示10%置信水平下显著。

表5 三类扶贫科技供需意愿的回归结果

注：*表示1%置信水平下显著，**表示5%置信水平下显著，***表示10%置信水平下显著。括号中的数据为自变量标准差。

从上述影响因素分析看，贫困户家庭人口规模、家庭农地规模和家庭农业结构影响生存科技供需均衡。贫困户年龄、家庭人口规模、家庭医疗负担和家庭农业结构影响发展科技供需均衡。贫困户家庭人口规模、家庭医疗负担、家庭农地规模和到乡镇距离影响环境科技供需均衡。结合扶贫科技需求意愿演变的轨迹看，贫困户家庭农地规模和家族中是否有人了解科技影响生存科技供需均衡向发展科技供需均衡转变，贫困户年龄和家庭农业结构影响发展科技供需均衡向环境科技供需均衡转变。

五、研究结论及政策启示

1.研究结论

本文结合2017年国家科技扶贫重点县贫困户调查数据，分析发现扶贫科技供需存在数量和结构上的“双失衡”。运用biprobit模型，从贫困户个人特征、家庭特征和乡村特征等三方面揭示了扶贫科技供需均衡的影响因素。结果表明，贫困户家庭人口规模、农地面积、农业结构、医疗负担和到乡镇的距离等因素影响了扶贫科技供需均衡，贫困户年龄、家庭农业结构、家庭农地规模和家族中是否有人了解科技等因素影响了扶贫科技供需均衡演变。

2.政策启示

一是扩大科技扶贫示范领域，提高扶贫科技脱贫带动作用。发挥乡土技术能手的示范带头作用。突出抓好种养大户、家庭农场主、农业专业合作社带头人等相关的培训。组织贫困人群到农业技术推广中心培训、学习和考察，建立科技推广人员与贫困人群对口扶贫机制。利用继续教育、农技站、植保站等机构，结合新传媒传播渠道，对贫困人群开展常态化扶贫科技教育。

二是规范扶贫科技使用流程，降低扶贫科技应用风险。将企业家及其管理人员纳入科技扶贫专家库，组织企业家及其管理人员指导贫困人群对生产经营进行科学管理。组织技术专家、科技人员等对贫困人群进行一对一精细化指导。鼓励科技人员带着农民一起干，通过科技创业，直接参与扶贫产业建设，成为扶贫户的“产业合伙人”。

三是拓展特色农业产业链，创新扶贫科技供给渠道。选择贫困户参与度高的产业作为主导产业，把贫困户纳入产业化经营链条之中。制定以扶贫科技为支撑的特色产业规划，引导培育发展特色种植养殖、农产品加工业、生态旅游、林下经济等新型业态。辅导新型生产经营主体，将技术帮扶拓展到贫困户农业生产的综合公共服务之中。

四是以扶贫科技需求为导向，优化扶贫科技供给结构。围绕贫困人群“生存科技-发展科技-环境科技”需求变化趋势，调整科技扶贫类型。根据脱贫人群发展需求，实施农业生产服务、管理、创业等科技扶贫。抓住农业可持续发展主线，政府及其相关部门根据农业可持续发展进程，加大对无公害、绿色、环保、低碳等农业生态环境治理科技的供给。