退耕还林农户技术禀赋对经果林换种的影响

2021-10-10王卫卫张应良

南京林业大学学报（自然科学版） 2021年5期

王卫卫，张应良

(1.西南大学经济管理学院，重庆 400715；2.西南大学农学与生物科技学院，重庆 400715)

经果林种植作为重要的水土资源开发性治理措施之一，不仅保水保土保肥能力强、生态效益明显，而且经营周期短、经济效益好，是我国退耕还林工程建设的主要林种[1]。然而，随着经济社会发展和人们生活水平提升，经果林(尤其是水果类经果林)产品面临的消费市场已经由之前的价格导向逐渐转变为品质导向，工程项目建设时主推的果树品种在产品品质方面难以满足不断升级的消费者需求，及时更换新品种的经果林往往能够获得较高的经济效益，农户对退耕还林工程满意度较高，而没有更新品种的果农则只能以非常低廉的价格出售产品甚至滞销，导致退耕还林后续产业经济效益日益走低。于是，一些退耕还林区经果林“只栽树，不管树”的问题逐渐凸显，甚至出现局部返耕复种的情形，给退耕还林成果巩固工作带来严峻挑战。

农户是退耕还林工程的直接参与者，同时也是具有独立价值判断和利益诉求的“理性经济人”。要实现退耕还林工程的可持续发展，必须在改善和修复生态环境的同时，推进工程区后续产业的良性发展[2]。与进一步延长退耕还林补助期的措施相比，扶持后续产业发展是保障农户稳步增收更为长效的路径和机制。实践证明，面对不断变化升级的消费市场，通过品种更新换代能有效提升产品品质，助力后续产业与市场对接，有利于退耕农户经济效益的实现和退耕还林成果的巩固。

农作物新品种是战略性的农业技术成果，从本质上讲，经果林换种属于农户对农业新技术的采纳行为。对此，国外较早期的研究主要包括新技术采纳的诱因、动机及意愿等[3-6]。这些研究基本构建起农户技术采纳行为分析的一般性框架，在这一框架中，农户禀赋、市场诱导以及风险偏好等因素是农户技术采纳行为最基本的分析变量。随后的大量研究则主要是基于这一框架针对不同地区、不同产业或技术门类的实证检验[7-12]。这些研究进一步扩展了研究的视角，引入了信息传递、政策环境等参考变量，在农户的禀赋分析方面，也细化了相关指标，更加清晰地阐释了影响农户技术采纳行为的重要因素。不难看出，现有研究主要集中于农户对一般性农业技术采纳的影响因素进行分析，但聚焦于农户对农作物品种尤其是经果林品种采用的研究却鲜见报道。

研究发现，相较于采纳一般农业技术(如绿色防控、测土配方施肥)而言，经果林换种具有不可忽视的特点：果树高产高效栽培特别需要“良种良法”，品种之间的种植技术要点各异，优良品种需要科学的管理方法集成配套，即在换种预期收益实现过程中，新品种与高水平的种植管理技术之间具有高度的关联性和“互补”性，这在水果等技术密集型经果林种植中尤其明显。而退耕农户因退耕还林时间不同，从业经历等差异较大，相较于传统果木种植区农户来讲，其种植管理技术水平参差不齐。因此理性的退耕农户在换种决策时除了受一般性农户特征、市场诱导以及风险偏好等因素的影响，还会特别地考虑自己的种植管理技术水平能否匹配新品种的种植要求，这直接关系到能否获得预期收益。因此，讨论退耕经果林换种问题不可回避农户自身的种植管理技术水平，而目前有关此类研究较少，主要是由于种植管理技术水平是一个较为抽象的概念，采用标准的农户调查方法难以对其进行直接观测和衡量，实证分析缺乏准确的解释变量。部分研究从“从业经验”[12]或“技术培训”[13]等变量对农户技术禀赋进行了间接测度，但测度结果不够直观准确。

本研究利用川渝地区退耕还林柑橘种植户微观调查数据，实证检验了退耕农户管理技术禀赋对经果林品种更新换代的影响，以期为制定和实施并切实推进经果林品种更新换代的政策措施，以及有效开展退耕还林成果巩固工作提供新思路、新方法。

1 研究假说

农户行为决策目标在本质上具有一致性：在一系列约束条件下，通过生产行为或消费行为，来获取预期收益或预期效用贴现的最大化[14]。预期作为一种心理现象和心理范畴，影响着市场主体的经济决策和现实行为。在退耕农户采用果树新品种问题上，面对不断变化的消费市场环境，他们会对不同品质的同类农产品市场价格差异形成相应的预期，并根据这种预期做出换种的行为决策，这就是所谓的“利润驱动”或“市场诱导”。然而，由于生产风险(主要指新品种的区域适应性、换种成活率及后期管护问题)和市场风险(消费趋势的不可控)的客观存在，理性的农户在农业生产决策时不仅要考虑利润最大化，还要考虑风险最小化[15-17]，这就可能导致其生产活动中为规避风险而产生保守行为[18]。因此，从根本上说，退耕农户换种行为决策是在“利润驱动”和“风险规避”之间进行谨慎权衡的结果[19]。

在这一权衡中，退耕农户种植管理技术水平的意义具有双重性。一方面，由于经果林(尤其是果树)栽培需要“良种良法”的技术配套，具有较高种植管理技术水平的农户能够更快更好地掌握果树新品种的配套生产技术要点，在同等的自然生态条件下可以生产出更好的产品，从而其采用新品种的预期收益更高，或者说获得预期收益的可能性更大，这就强化了退耕农户决策中的“利润驱动”或“市场诱导”效应；另一方面，面对客观存在的生产风险和市场风险，具有较高种植管理技术水平的农户拥有更强的风险规避能力，因为他们更容易突破采用新品种的技术约束，提高换种成活率，通过技术措施增强新品种与栽培环境的亲和性，同时也能保证产品品质及其市场竞争力，这就弱化了决策中“风险规避”的阻碍效应。

综上所述，退耕农户技术禀赋对经果林换种决策的影响是通过对“利润驱动”效应和“风险规避”阻碍效应的干预而实现的。技术禀赋高的农户因市场利润诱导更大，风险规避能力更强，往往更倾向于对退耕经果林进行换种；反之，有限的技术水平则会成为阻碍退耕农户换种行为的重要门槛。基于此，提出第1个研究假说：

H1，退耕农户的种植管理技术水平越高，越倾向于对经果林进行换种。

然而，仅从换种与否的定性层面分析远不够，技术禀赋的影响更加深刻地体现在退耕农户在经果林换种时期和换种强度方面。换种时期是指退耕农户在当地同类经果林中换种时间维度上的相对早晚；换种强度是指退耕以来农户换种的面积占总退耕经果林面积的比重。早期换种农户往往发挥着对周边农户的示范带动作用，确定换种时期的关键影响因素有利于识别潜在的早期换种者，而换种强度的相关分析则有利于理解退耕农户看似保守的理性选择行为，这对于推动经果林品种更新换代，促进退耕还林后续产业发展具有重要参考意义。

根据技术踏板理论，生产者采用新技术时间的早晚取决于市场需求的诱导，早期采用者往往能获得超额利润。然而，经果林新品种具有区别于一般新技术的特殊属性，早期换种者虽然有可能获取超额利润，但同时也面临着更大的风险。种植管理技术水平高、风险规避能力强的退耕农户为了追逐较高经济效益，往往愿意率先尝试新品种种植，而此时技术水平低、风险规避能力差的退耕农户则选择观望。后期换种者则是在早期换种者的示范带动下，通过技术的学习和模仿，改变新品种采用函数中的技术变量权重，从而降低风险后的决策行为。同样的逻辑也体现在换种强度上：种植管理技术水平较高的退耕农户为了追逐较高的效益，不仅愿意率先尝试新品种，而且高强度地更换新品种，对品种的“追新”动机强烈；而技术水平较低的退耕农户则会选择小面积换种，因为即使发生风险，其后果也易承受，表现出农户理性的保守行为特征。因此，退耕农户在种植管理技术水平方面的异质性将导致退耕经果林换种时期、换种强度的差异。就此进一步提出如下两个研究假说：

H2，退耕农户种植管理技术水平越高，换种时期越早；

H3，退耕农户种植管理技术水平越高，换种强度越大。

2 数据来源及模型构建

2.1 数据来源

以退耕还林农户为研究对象，分析退耕还林后续产业发展中农户经果林换种行为，于2019年底对川渝地区退耕还林柑橘种植户实地调查。四川和重庆都是中国柑橘的主产区和优产区，因此，柑橘往往作为川渝地区许多区县退耕还林的主推树种，选择柑橘经果林为例具有典型代表性。此次调查综合考虑了各地退耕还林规模及柑橘经果林发展情况，在四川的资阳市雁江区、资中县、兴文县、邻水县，以及重庆的忠县、奉节、云阳、开州，共选取了8个区(县)21个乡镇为调查区域，按每个乡镇2个村采用随机抽样法选取退耕还林柑橘种植户进行调查，共发放问卷450份，获得有效样本397个。其中，四川的资阳雁江区59个、资中57个、兴文54个、邻水42个；重庆的忠县51个、奉节46个、云阳45个、开州43个。

2.2 模型选择

为检验退耕农户技术禀赋对经果林(柑橘)换种行为的影响，根据研究假说及实证研究经验，设定了如下换种行为决定因素模型：

Var1=α1+β1×T+γ1×X+ε1。

(1)

式中：Var1表示退耕农户是否对经果林进行换种，T表示农户的种植管理技术水平，控制变量X为户主个体特征(包括年龄、文化程度、是否担任过村干部)、农户家庭特征(劳动力数量、是否兼业、离集市距离)及经果林生产经营特征(种植面积、是否参加农业保险、是否加入专业合作社)。α1为常数项，β1、γ1为模型待估系数，ε1为随机误差项。分析中的被解释变量“换种与否”属于二值变量，1 代表换种，0 代表没有换种，采用Probit方法估计。

为进一步研究退耕农户技术禀赋是否导致农户换种时期及换种强度的明显差异，设定如下换种时期决定因素模型、换种强度决定因素模型：

Var2=α2+β2×T+γ2×X+ε2；

(2)

Var3=α3+β3×T+γ3×X+ε3。

(3)

式中：Var2表示换种时期，即是否为当地早期换种者，被解释变量换种时期同样属于二值变量，期换种者为1，非早期换种者为0，可采用Probit方法估计；Var3表示退耕农户换种强度，即换种面积占总退耕经果林面积的比重，如农户没有换种，强度为0，全部换种为1，部分则计算比重。因此，换种强度变量同时存在大量值为0、1和0～1的连续变量，进行估计采用受限因变量的Tobit模型，能有效地避免 OLS 估计可能产生的不一致与有偏问题。T表示退耕农户的种植管理技术水平，控制变量X为户主个体特征、农户家庭特征及经果林生产经营特征。α2、α3为常数项，β2、β3、γ2、γ3为模型待估系数，ε2、ε3为随机误差项。

2.3 内生性问题

模型中的关键解释变量退耕农户种植管理技术水平，可能存在内生性问题。一是种植管理技术水平与因变量农户换种行为之间可能存在双向因果关系。种植管理技术水平会提高农户换种、早期换种的概率以及换种强度，而换种行为也可能会通过“干中学”效应促进农户提高种植管理技术水平。二是遗留变量问题。模型虽然已控制了影响农户换种行为的重要变量，但仍可能遗漏了不易观测的重要解释变量。为克服内生性问题导致的估计偏误，进一步采取工具变量法(IVProbit及IVTobit)进行估计。选取除受访者外同一村庄其他受访者的平均种植管理技术水平作为受访者种植管理技术水平的工具变量。在同一村庄，种植管理技术有典型的“示范”效应，个体农户的种植管理技术水平会受到周边其他农户技术水平的影响，二者高度相关。但其他农户的种植管理技术水平与该个体农户的换种行为不直接相关。因此，该变量外生于农户换种行为，在逻辑上适合作为工具变量。

2.4 变量设置

1)退耕农户换种行为。调研中发现，自2000年以来，川渝地区通过退耕还林工程建设的柑橘经果林时间参差不齐，有的已种植20 a，有的则刚定植，为了有效考察退耕农户经果林换种行为，统计分析时将建园不足3 a的样本剔除，因为定植3 a柑橘才开始挂果，挂果之前农户难以判断效益。

具体变量中，退耕农户换种与否(Var1)，就是指农户在退耕还林后的柑橘产业经营中是否采用过新品种。换种时期(Var2)，即农户在退耕还林后采用柑橘新品种的相对早晚。以重庆忠县为例，目前当地主流柑橘新品种是‘沃柑’、‘爱媛38’、‘默科特’等，并已有数年的种植时间，研究将当地最早一年采用这些品种的退耕农户界定为早期换种者，后面年份换种者为追随者。换种强度(Var3)是指农户采用新品种的面积占退耕柑橘林总面积的比例。

2)退耕农户技术禀赋。主要包括栽培、病虫害防治、土肥、高接换种等果树管理技术水平。因标准的农户调查方法难以对其进行直接观测和衡量，本研究特别邀请柑橘研究人员设计如下5个专业问题，涉及柑橘果园管理中最为重要的5个核心技术，用以考察和测定样本农户的种植管理技术水平。

按照调研中退耕农户的实际回答情况进行评分，每答对1题得1分, 所以分值区间为[0，5]。农户得分的高低代表着其对管理技术掌握的程度。预期退耕农户的管理技术水平对其换种行为有正向影响，即得分越高，越倾向于换种，且换种时期越早，换种强度越大。为保证退耕农户柑橘种植管理技术水平的测度效果，对测试题项分别进行了信度及效度检验。信度检验采用克朗巴哈系数(Cronbach’sα)分析。测试题项的α系数为0.939(>0.7)，表明测试整体可信度高。效度检验采用KMO检验和Bartlett球形检验。测试题项的KMO检验值为0.867(>0.5)，Bartlett球形检验的P值为0.000(<0.05)，表明效度较高。

3)控制变量。其他影响退耕农户换种行为的变量还包括户主个体特征、农户家庭特征以及柑橘生产经营特征等，选取设定具体控制变量见表1。

表1 变量定义及统计描述Table 1 Variable definition and statistical description

退耕户主个体特征：①户主年龄。一般而言，户主年龄越大，越习惯于原有的生产经营状况，保守的行为特征越明显，换种的可能性越小。②户主文化程度。通常户主文化程度越高，其视野越开阔，市场嗅觉越敏锐，对新品种了解越全面，因此换种的可能性就越大。③是否担任过村干部。作为乡村精英，村干部在农村经济社会生活中往往具有示范带头作用，率先换种的可能性较大。

退耕农户家庭特征：①劳动力数量。农户家庭劳动力数量的多少对换种行为存在影响，家庭从事柑橘生产的人数多，可能会加大农业投资力度，换种意愿较高。②是否兼业，兼业意味着农户生产柑橘的专业化程度较低，换种可能性较小。③离集市距离。家庭居住地离集市距离越短，可得信息量越大，包含柑橘市场信息、新品种信息等，可能越倾向于换种。

柑橘生产经营特征：①柑橘种植面积。种植面积越大，农户越愿意了解有关新品种方面的信息，采用新品种更容易形成规模经济，换种意愿越强。②是否参加农业保险。参加农业保险有助于降低换种风险，因此换种可能性较大。③是否加入专业合作社。如果加入，农户容易获取新品种相关信息，并受到示范带动作用，换种可能性越大。

此外，考虑到川渝地区差异对退耕农户换种行为的影响，控制了区域固定效应。

3 结果与分析

3.1 农户技术禀赋与换种情况

从测度得分情况来看，退耕农户的柑橘管理技术水平普遍不高，且农户之间存在显著的差异。川渝退耕还林柑橘产区原有柑橘品种主要有‘脐橙’、‘蜜桔’、‘古红桔’等，新品种主要有‘春见’、‘清见’、‘不知火’、‘爱媛38’、‘中柑所091’、‘明日见’、‘濑户见’等。调研发现，退耕农户换种行为差异非常明显，有的农户对采用新品种表现出非常高的积极性，有的农户却仍在沿用退耕还林时种植的老品种。如表2所示，随着种植管理技术水平得分的提高，退耕农户换种比例、早期换种的比例以及平均换种强度均有显著上升，初步验证了文中的研究假说。其原因可能在于种植管理技术水平在一定程度上降低了换种风险，保障了换种预期效益的实现。如在重庆云阳调研发现一农户，自有退耕还林柑橘近0.33 hm2，于2015年全面更换新品种，换种后80%以上的树体出现黄化病征，因自身技术水平有限，无法准确诊断病因并彻底解决问题，只得将果园转给邻村的果农，之后接手的果农准确判断其为因亲和性弱而引起的缺锌黄化，通过配方施肥等一系列技术措施较快地予以矫治，于2018年进入丰产期，效益可观。由此可见，农户的管理技术水平在技术密集型的经济作物产业发展中较为重要。

表2 不同技术禀赋农户换种情况Table 2 Adoption of new varieties of farmers with different technical endowments

3.2 模型估计结果与分析

退耕农户种植管理技术水平及控制变量对换种行为影响的估计结果见表3。回归模型的Wald检验均拒绝了所有系数为零的原假设，说明模型通过了参数联合检验，整体拟合效果良好。从外生性检验结果看，均拒绝退耕农户种植管理技术水平为外生变量的原假设。因此，采用工具变量法对回归结果进行分析。

表3 种植管理技术水平对退耕农户换种的影响Table 3 Impact of farmers’ technical level of planting management on the adoption of new varieties

1)种植管理技术水平对退耕农户换种与否的影响。由表3可知，退耕农户的种植管理技术水平对换种与否存在正向影响，其边际效应为0.045，表明种植管理技术水平越高的农户越倾向于对经果林换种，技术水平得分每增加1分，换种的概率会上升4.5%。但影响不够显著，原因可能正如之前的分析，种植管理技术水平较低的农户仍然可以在早期换种者的示范带动下，通过技术的学习和模仿，降低新品种采用函数中的技术变量权重，在较晚的时期选择小面积试种新品种。因此，技术禀赋的影响更加深刻地体现在退耕农户经果林换种时期和换种强度方面。

另外，控制变量的估计结果显示，户主是否担任过村干部、家庭劳动力数量、柑橘种植面积、是否参加农业保险对换种与否有显著的正向影响。户主年龄对换种与否有显著的负向影响，年龄越大越趋于保守，换种的可能性越小。是否兼业对换种与否有显著的负向影响，兼业降低了柑橘生产经营的专业化程度，换种可能性小。离集市距离对换种与否有显著的负向影响，居住地距离集市越远，信息获取量越少，换种的可能性越小。

2)种植管理技术水平对退耕农户换种时期、换种强度的影响。表3结果表明，种植管理技术水平直接影响退耕农户换种时期，在0.01的统计水平上存在显著的正向影响，其边际效应达到0.163。即农户掌握的技术水平越高，换种就越积极。农户技术水平得分每增加1分，早期换种的概率会上升16.3%。说明早期换种对农户自身的技术水平有着较高的要求，要想获取早期的较高效益，技术水平是一重要因素。而种植管理技术水平较低的农户可通过早期换种者的示范效应，降低技术水平约束，追随采用新品种。

种植管理技术水平也直接影响退耕农户换种强度，在0.01的统计水平上存在显著的正向影响，边际效应为0.098。即农户技术水平得分每增加1分，换种强度会提高0.098。这就意味着如果农户能够充分掌握柑橘种植管理技术，其采用新品种的强度会大大提高，表现在换种面积占总退耕经果林面积的比重会大幅度提高。

控制变量的估计结果显示，是否担任过村干部、是否参加农业保险对换种时期有显著的正向影响，村干部在柑橘生产经营中具有示范带头作用，趋向于率先换种。参加农业保险有利于规避早期换种的高风险，农户早期换种的可能性较大。是否兼业对换种时期有显著的负向影响。是否参加农业保险对换种强度有显著的正向影响，参加保险同样有利于规避高强度大面积换种的高风险。离集市距离对换种强度有显著的负向影响。

3.3 稳健性检验

为了检验估计结果的稳健性，对关键解释变量重新进行定义。采用“退耕农户每年参与技术培训及接受技术服务的次数”表示农户种植管理技术水平，即退耕农户每年参与技术培训以及接受技术服务的次数越多，其技术水平越高。选取除受访者外同一村庄其他受访者平均每年参与技术培训及接受技术服务的次数作为受访者种植管理技术水平的工具变量。在此基础上，得到新的估计结果。Wald外生性检验结果表明，均拒绝退耕农户种植管理技术水平为外生变量的原假设。因此，采用工具变量法对回归结果进行分析，结果见表4。如表4所示，重新定义后的种植管理技术水平、控制变量的作用方向和显著性基本不变，与之前的结果较一致，通过了稳健性检验。