参与生态农业技术培训如何提升农户生态耕种技术采纳强度？

叶雨寒，姜维军,2，颜廷武,2*

（1. 华中农业大学经济管理学院，湖北 武汉 430070；2. 湖北农村发展研究中心，湖北 武汉 430070）

我国农业生产中化肥、农药的过量使用损害了耕地质量，秸秆焚烧等的不当处置也严重破坏了生态环境，这些不合理的农业生产行为是造成当前生态环境恶化的重要诱因[1]。缓解传统农业“高投入、高污染”发展方式的重要途径是推行生态耕种方式，生态耕种既是解决耕地生态保护问题的必然路径，也是实现农业高质量发展的根本保证[2]。对此，中央一号文件连续提出推行秸秆资源化利用，推广化肥配施有机肥实现化肥减施等生态耕种政策措施，以期改善农业生态环境，实现农业可持续发展。

作为农业生产的行为主体和决策主体，农户是否采纳生态耕种技术是影响耕地保护的关键[3]。现有文献对农户采纳生态耕种技术的影响因素进行了有益探讨。学者们从资源禀赋、农户认知、经营规模等视角分析了影响农户生态耕种技术采纳行为的内在因素[2,4-5]。但在实践中，生态耕种激励政策执行成效不够理想，农户的实际耕种行为不尽人意[6]，部分农户出现意愿与行为相悖离的现象[7]。作为理性经济人，农户的行为受到其认知能力和获取信息的影响，但农户通常信息获取渠道匮乏，属于典型的信息弱势群体[8]。农户的信息获取能力显著促进其采纳生态耕种技术[9-10]，而农业技术培训是农户获取相关技术信息的重要渠道，能满足农户特定的培训需求[11]。培训不仅提高了农户技术可获得性，还 能通过农户间的交流，扩大农业技术辐射范围[12-13]，接受过培训的农户技术采纳率有明显提升[14]。在农户采纳病虫害综合防治技术[15]、保护性耕作技术[16]、实施绿色生产行为[1]等方面，农业技术培训有显著的促进作用。此外，农户信息的缺乏是导致农户过量使用化肥和农药的主要原因之一[17-18]，通过培训，可以引导农户合理施肥、用药，降低化学投入品使用量[19-22]。

现有文献在农户采纳生态耕种技术的影响因素、参与培训与生态耕种技术推广的关系等方面进行了深入分析，但仍有进一步改进的空间。一是现有研究在方法上主要是基于有序probit 模型、线性回归模型、内生转换模型等方法开展实证分析，但可能存在不可观测变量同时影响农户参与培训和生态耕种技术采纳强度，从而产生“自选择”问题，且生态耕种技术强度属于计数变量；二是虽有文献探讨了参与培训对农户采纳生态耕种技术的促进作用，但对其影响机制的分析仍显不足，参与培训通过何种路径影响农户技术采纳强度有待进一步阐明；三是现有研究较少探讨培训参与率对农户生态耕种技术采纳强度的影响效应，而这一点对加强技术培训具有更强的实践意义。基于此，本文在构建参与培训影响农户生态耕种技术采纳强度的理论模型基础上，通过建立“反事实”框架，利用内生处理poisson 模型探讨两者之间的作用机理，揭示培训参与率对农户生态耕种技术采纳强度的影响效应，并进一步利用中介效应模型分析参与培训对农户生态耕种技术采纳强度的影响路径。

1 理论分析与研究假说

理性农户是在信息等约束条件下选择使其收益最大化的决策方案。个人的选择决策受到信息和认知的双重约束[23]，因此，信息在个体决策中起到关键作用。农户是典型的信息弱势群体，信息渠道匮乏[8]，特别是当交通等基础设施不完善时，农户获取信息的渠道主要为社会互动等方式，形式较为单一，渠道非常有限，从而限制了农户有用信息的获取，导致部分农户处于不完全信息状态，且信息获取成本较高，这又进一步加深了信息不充分，从而影响农户的行为决策。

在当前情况下，农业技术培训是农户获取相关信息的重要渠道[24]。首先，知识获取通常被认为是采用环保技术的先决条件[25]，培训能够为农户提供农业生产所需的相关知识。在培训中，技术人员和具有丰富经验的农业生产者通过知识讲解和现场演示等方式，为农户传授生态耕种技术相关知识，有效增加了农户对生态耕种技术的认知和了解[26]，从而提高农户采纳生态耕种技术的意愿和行为。其次，农户的实际生产实践和最佳生产实践之间存在“缺口”，培训通过向农户传递信息和知识促进农户弥补这个缺口[27]。培训一般是面向当地所有农户，无差别地为农户提供相关知识和技术培训，且举办场所距离农户家庭较近，可降低农户获取信息的成本。因此，培训能够增强农户对生态耕种技术的理解和掌握，缓解信息不足的约束，从而提升农户采纳生态耕种技术的意愿和行为，基于此，本文提出如下假说：

假说1：参与培训能够促进农户采纳生态耕种技术。

农户的行为受到其预期收益的影响，而预期收益受到农户认知水平的影响。生态认知是农户认知的重要组成部分，是农户对生态现象和生态环境优劣的感知和认识[28]。多数情况下，当农户认知到生态环境恶化时，会主动采取改善生态环境的农业生产技术。认知行为理论也认为认知会影响个体的行为决策，主要是通过影响其偏好进而影响其行为选择[9]，即当农户的生态认知水平提升时，偏好采纳改善生态环境的农业生产技术，实现耕地的可持续利用[10]。因此，农户的生态认知水平会影响其生态耕种技术的采纳。

农户生态认知是农户通过生态知识的不断获取和积累，形成的关于生产方式和技术对农村生态环境影响的认识[29]，而培训是农户获取信息的重要渠道。首先，通过培训，农户能够充分了解当前农业生态环境状况，特别是生态环境对其农业生产和生活的重要影响；其次，农户通过培训能够认知到秸秆还田、测土配方等生态耕种技术对农业生态环境的改善。因此，农户通过农业技术培训能够提升其生态认知水平，并最终促使其采纳生态耕种技术。基于此，本文提出如下假说：

假说2：参与培训通过生态认知为中介，间接影响农户采纳生态耕种技术。

农户对技术的采纳行为受技术有用性和技术易用性的影响[30]。技术有用性表示该项技术能够为农户的农业生产提供较为有利的帮助；技术易用性体现农户是否能够较为便利地实施该项技术。农户对技术有用性和易用性的认知来源于其对技术本身的认知。当农户的农业技术认知水平较高时，其不仅能够较为便利地实施该项技术，也能够对技术的有用性具有较为清晰的认知。因此，农户的技术认知水平能够显著影响其生态耕种技术的采纳。

农户技术认知水平的提升来源于其对技术知识掌握程度的增强。培训能够有效提升农户的技术认知水平。首先，技术认知是促进农户采纳行为的内在驱动力，在农业技术培训中，技术人员会通过理论知识的讲解，使农户掌握技术的相关要点，对生态耕种技术的生态效益形成全面的认知，从而激发其技术采纳行为[31]；其次，在培训现场，农户通过相关人员的实际操作，能够较为直观地认知到相关技术的操作要领，并通过技术人员的现场指导，较为熟练地掌握技术规范，从而提升其技术认知水平。因此，农户参与培训能够提升其技术认知水平，从而促进其采纳生态耕种技术。基于此，本文提出如下假说：

假说3：参与培训通过技术认知为中介，间接影响农户采纳生态耕种技术。

2 数据来源与模型设定

2.1 数据来源

本文所用数据来源于课题组2018 年7—8 月在湖北开展的农户调查。调查以恩施州、荆州市、荆门市和黄石市的农户作为对象，考察其生态耕种技术采纳情况。调查采用分层逐级抽样和随机抽样相结合的方法。每个市州随机抽取2～3 个县（市、区），每个县（市、区）随机抽取4～5 个乡镇，每个乡镇随机抽取1～2 个村，每个村随机抽取20～30 户农户，对户主或者家庭主要经营者“一对一”访谈进行问卷调查。调查内容主要涉及农户家庭基本情况、村庄基础设施、农户生态耕种认知、生态耕种技术采纳行为、参与农业技术培训情况等内容，共收集问卷768 份，剔除题项空缺、前后矛盾、信息不全等无效问卷，共得到有效问卷683 份，问卷有效率为88.93%。

2.2 变量定义及描述

2.2.1 被解释变量 生态耕种是指减少农业面源污染、改善农业生态环境、实现耕地可持续利用的农业生产行为。本文基于张淑娴等[9]、闫迪和郑少 锋[10]、张玉琴等[5]研究成果，结合农业生产的现实情况，选取秸秆还田、免耕直播、测土配方施肥、施用有机肥、病虫草害综合控制五种技术表征生态耕种技术。对于某一种技术，当农户采纳时，赋值为1，没有采纳时，赋值为0。调查发现，样本农户生态耕种技术采纳情况分为“采纳0 种技术”、“采纳1 种技术”、“采纳2 种技术”、“采纳3 种技术”、“采纳4 种技术”、“采纳5 种技术”。基于Ma 和Wang[32]、王学婷等[1]研究成果，本文利用农户采纳生态耕种技术的数量度量其采纳强度，得分越高，农户采纳生态耕种技术强度越高。表1 和图1 描述了农户生态耕种技术采纳情况。

由表1 可知，在五种生态耕种技术中，秸秆还田技术采纳程度最高，有68.3%的农户采纳了该技术，其次是病虫草害综合控制技术，有51.1%的农户采纳了该技术，免耕直播技术采纳比率最低，仅为14.3%。

表1 农户采纳生态耕种技术的描述性统计Table 1 Descriptive statistics of farmers’ adoption of ecological farming techniques

图1 显示了农户生态耕种技术采纳数量的情况。由图1 可知，仅有8.91%的农户未采纳生态耕种技术，采纳1 种耕种技术的农户比重最多，占比33.87%；伴随着采纳数量的增加，农户的比重逐渐下降：采纳两种技术的农户占比29.2%，而采纳5种技术的农户占比仅为2.91%。从总体看，农户主要采纳1～2 种生态耕种技术。表1 数据也显示农户采纳生态耕种技术均值为1.891，采纳强度相对较低。

图1 农户生态耕种技术采纳数量Fig.1 Quantity of farmers’ ecological farming techniques adopted

2.2.2 解释变量 参与技术培训是指农户是否参与政府等组织的相关培训。本文以“您有无参加过秸秆还田、免耕直播、病虫草害综合控制、有机肥施用、测土配方施肥等技术培训？”来刻画农户技术培训参与情况。农户参与相关培训项目，赋值为1；若从未参与，则赋值为0。培训参与率是指农户参与培训的积极性。本文参考彭柳林等[33]的研究，以农户参与培训频数与本地政府组织相关培训频数的比值来刻画农户培训参与率。

2.2.3 中介变量 生态认知是指农户对生态现象和生态环境优劣的感知和认识，农户若认知到当前生态环境日益恶化，则会采纳生态耕种技术。本文采用“近年来环境污染日渐严重，会威胁到我们的健康”问项来反映农户生态认知水平。技术认知是指农户对生态技术掌握情况的认知。当农户认为其掌握了生态技术时，表明其具有较高的技术操作能力，同时说明其对生态技术效果具有较为准确的认知。本文采用“我很好地掌握了绿色生态型的生产生活技术知识及操作”问项来反映农户技术认知水平。问项的设计采用李克特五分量表，将农户认知情况分为“完全不同意、不太同意、一般、比较同意、完全同意”五种程度，分别赋值为1～5。

2.2.4 其他解释变量 在参考张淑娴等[9]、闫迪和郑少锋[10]、王学婷等[1]研究成果的基础上，本文选取受访者性别、年龄、受教育程度、兼业情况、家庭年收入、家庭劳动力人数、耕地面积、是否加入合作社等变量作为控制变量。

2.2.5 排他约束变量 应用内生转换模型需要加入排他约束变量，即影响选择方程而不影响结果方程的工具变量。根据研究主题，本文选择“当地有无秸秆处置等农业生产培训？”作为工具变量。该变量会影响农户是否参与培训，但不会直接影响农户的生态耕种技术采纳，符合工具变量的要求。本文把农户生态耕种技术采纳强度作为被解释变量，参与技术培训、工具变量和其他控制变量作为解释变量，运用poisson 模型回归后发现，工具变量的系数为-0.037，对应的P 值为0.677，说明工具变量不会直接影响农户主动采纳生态耕种行为，即排他性要求满足；将参与培训作为被解释变量，工具变量和其他控制变量作为解释变量，运用probit 模型回归后发现，工具变量的系数为2.551，对应的P 值为0.000，表明工具变量影响农户参与技术培训，即相关性要求满足。综合两项实证检验来看，未发现工具变量不合理的证据。因此，本文选取的工具变量能够满足研究所需。变量的定义及描述性统计如 表2 所示。

2.3 模型构建

因为无法同时观测到同一农户参加或者未参加技术培训这两种状态下对生态耕种技术的采纳情况，所以无法直接评价参与技术培训对农户生态耕种技术采纳强度的影响。虽然农业技术培训是由政府以及社会服务组织举办，并要求农户参加，但在实际执行时，是否参与培训是农户自愿决定的，其选择受到农户个体特征、家庭特征等因素的影响[34]。当存在自愿选择问题，且生态耕种技术采纳强度为计数变量的情况下，探讨参与技术培训对农户生态耕种技术采纳强度的作用机制时，为解决回归结果偏差问题，本文采用内生处理poisson 模型，在回归结果的基础上构造“反事实”分析框架，进而估计参与技术培训对农户生态耕种技术采纳强度概率的处理效应。模型构建如下：

首先，将农户参与技术培训作为处理变量，并假设Τ*i表示参与培训与未参与培训的效用之差，如果Τ*i＞0 则农户会选择参与培训。农户参与培训的效用并不能被有效观测，但其可以借助选择方程来考察样本农户的培训参与行为：

表2 变量定义与描述性统计Table 2 Variable definition and descriptive statistics

式中：Τ*i表示农户参与培训的不可观测潜变量；Τi表示农户参与培训的实际观测变量，如果Τi=1，表示农户参与培训，如果Τi=0，表示农户不参与培训；Zi表示影响农户参与培训的其他控制变量，主要为农户的个体特征、家庭特征等；αi为待估计系数向量；μi是误差项。

其次，评估参与技术培训对农户生态耕种技术采纳强度的影响，并假设农户生态耕种技术采纳强度是参与培训的虚拟变量和其他控制变量的线性函数，因此，农户生态耕种技术采纳强度的函数可表示为：

式中：Yi表示农户生态耕种技术采纳强度，Τi表示农户参与培训的变量。βi和γi是变量参数，βi是农户参与培训对其生态耕种技术采纳强度的影响系数，γi是其他变量的影响系数，εi是误差项。

如果衡量农户是否参与培训的变量Τi是外生的，则可使用poisson 模型分析农户参与培训与否对其生态耕种技术采纳强度影响的无偏估计，但农户是否参与培训受到多种因素的共同影响，且（1）式中的μi和（2）式中的εi包含的不可观测因素会同时影响农户生态耕种技术采纳强度，如果两个误差具有相关性，则使用poisson 模型估计方程（2）得到的系数是有偏的。因此，需引入工具变量。工具变量“本村是否有培训”直接影响农户是否会参与相关培训，不直接影响农户的生态耕种技术采纳，不会体现在方程（2）中。

式（2）中参与培训对农户生态耕种技术采纳强度的影响系数表示两者之间的相关关系，但不能完全说明两者之间的数量关系，基于此，本文通过计算平均处理效应和处理组的平均处理效应，以反映两者之间的数量关系。

式中：YIi表示参加培训农户的生态耕种技术采纳强度，YOi表示未参加培训农户的生态耕种技术采纳强度，ATE 表示农户生态耕种技术采纳强度的平均处理效应，ATT 表示参加培训农户的生态耕种技术采纳强度的平均处理效应。

根据前文分析，农户参与培训主要是通过农户的生态认知和技术认知两条路径，影响其生态耕种技术采纳强度，增加个体的生态认知能够促使其对环境行为产生积极的态度，参与培训能够提高农户的技术掌握水平，从而提升农户的感知易用性和有用性，进而促进其采纳生态耕种技术。本文借鉴温忠麟和叶宝娟[35]中介效应分析方法，并借鉴Heckman 等[36]的做法量化影响机制的作用，以验证上述影响机制。模型设定如下：

式中：M 为中介变量，分别为生态认知、技术认知。Y 为农户生态耕种技术采纳强度，X 为参与技术培训。Y 为计数变量，因此（5）和（7）式中采用poisson 模型。

在采纳上述逐步回归法分析中介效应时，首先需要主回归显著，即需要农业技术培训对农户生态耕种技术采纳强度具有显著影响；其次是控制了中介变量后，通过主效应的显著变化来检验是否存在中介效应，而不是直接检验中介效应。为解决这一问题，Karlson 等[37]和Kohler 等[38]提出了KHB 方法，该方法可以有效处理非线性模型中介变量的估测问题，KHB 和其他方法相比，估计结果达到同样效果，甚至是更好。为使分析结果更稳健，本文使用KHB再次进行中介效应分析。模型设定如下：

第一步，设置简化模型，检验参与技术培训对农户生态耕种技术采纳强度的总效应：

第二步，设置完整模型，检验参与技术培训对农户生态耕种技术采纳强度的直接效应：

第三步，总效应和直接效应模型中变量X 的系数之差为差分系数，该差值是自变量参与技术培训的间接效应，也是中介变量生态认知、技术认知所发挥的中介作用，若差值分数为正，表明参与技术培训的系数在中介变量的作用下减小，即中介变量在其中产生了中介效应；若差值分数为负，则表明中介变量在其中产生了抑制效应。

3 实证结果与分析

3.1 参与培训对农户生态耕种技术采纳行为的影响

表3 是对模型（1）和（2）进行完全信息极大似然估计的回归结果，Wald 检验在1%的水平下显著，说明拒绝了选择方程（参与培训）和结果方程（农户生态耕种技术采纳强度）相互独立的原假设。选择方程和结果方程残差的相关系数在5%的水平下显著为正，表明模型确实存在正向的选择性偏误，这说明参与培训的农户生态耕种技术采纳强度更高。poisson 模型结果表明，农户参与培训会提高其生态耕种技术的采纳强度，但其系数为0.159，高于内生处理模型估计系数。主要原因在于poisson模型没有充分考虑不可观测变量对农户行为的影响，而内生处理模型考虑了农户行为的“自选择”问题，以及可观测和不可观测变量导致的选择性偏误问题。这也进一步说明本文采纳内生处理poisson模型是合适的。

表3 参与技术培训对农户生态耕种技术采纳强度的影响Table 3 Impacts of participation in training on farmers’ adoption intensity of ecological farming technology

3.1.1 影响农户参与技术培训的因素分析 农户年龄、 受教育年限、家庭年收入、耕种面积以及当地是否有培训显著影响农户是否参与培训。具体而言，年龄在10%水平上显著为正，表明相比年轻人，老年人更愿意参加培训，主要原因是相比于年轻人，老年人获取信息渠道较少，培训是其获取信息的重要渠道。再者，老年人闲暇时间更多，更有时间参加相关培训。教育程度在1%水平上显著为正，表明农户受教育程度越高，越愿意参加培训，主要原因是农户受教育程度越高，越能认识到信息对农业生产的重要作用，更愿意参加培训获取信息。耕种面积在10%的水平上显著为正，表明随着农户耕种土地面积的增加，越愿意参加培训，可能的原因是随着经营规模的扩大，农户会更认识到科学耕种的重要性，培训恰好可以提供科学耕种的相关知识和技能。农户家庭收入在5%水平上显著为负，表明随着农户家庭收入的增加，其参加培训的可能性会显著下降。调研数据表明，农户家庭收入在1 万元以下的，农业收入占比约为65.80%；家庭收入在1 万～ 3 万元的，农业收入占比约为52.91%；家庭收入为3 万～ 8 万元的，农业收入占比约为28.77%，家庭收入为8 万元以上的，农业收入占比约为23.17%。这说明随着农户家庭收入的增加，其农业收入占比可能会下降，农户重心会转为非农就业，闲暇时间也会减少，从而使其参加培训的可能性下降。当地是否有培训在1%水平上显著为正，主要原因是当本地有相关培训时，增加了农户参与培训的便利性，从而能够有效提升其采纳生态耕种技术的可能性。

3.1.2 影响农户生态耕种技术采纳强度的因素分析 表3 中结果方程的估计结果汇报了影响农户生态耕种技术采纳强度的因素。因回归系数并不表示边际效用，本文汇报了发生率比（IRRS）以解释农户参与培训对其生态耕种技术采纳的影响程度。

农户参与培训变量的发生率比为1.124，且在10%的水平显著为正，表明农户参与培训能够有效提升其生态耕种技术采纳强度，参与培训的农户采纳生态耕种技术的数量是未参与培训农户的1.124倍。可能的原因是培训能够增加农户关于生态耕种技术的认知，了解生态耕种技术的使用及技术效果，从而能够提高农户采纳生态耕种技术的可能性。耕地面积变量系数在1%水平上显著为正，说明伴随着农户经营规模的扩大其采纳生态耕种技术的可能性会提高，发生率比为1.018，表明随着耕地面积每增加一公顷，农户采纳生态耕种技术数量增加1.018 倍。农户是否加入合作社变量系数在10%的水平上显著为正，表明当农户加入了合作社后，其采纳生态耕种技术的可能性会显著提高，发生率比为1.108，表明加入合作社的农户采纳生态耕种技术数量是未加入合作社农户的1.108 倍，可能的原因是当农户加入合作社后，能够获得相关资源以及合作社的帮助，从而有助于其采纳生态耕种技术。互联网使用系数在1%的水平上显著为正，表明当农户使用互联网获取信息时，其采纳生态耕种技术的可能性会显著提高，发生率比为1.197，表明使用互联网的农户采纳生态耕种技术数量是未使用互联网农户的1.197 倍，原因在于农户使用互联网获取相关技术信息有助于其正确理解生态耕种技术，进而促进其采纳该项技术。

3.1.3 参与技术培训对农户生态耕种技术采纳行为影响的处理效应分析 为进一步探讨参与技术培训对农户生态耕种技术采纳强度的影响，本文借鉴Ma 和Wang[32]的研究，计算了农户参与培训对其生态耕种技术采纳强度的处理效应。参与培训对生态耕种技术采纳强度影响的处理效应（ATE）是0.231，且在10%水平上显著，表明平均来说，参与培训农户采纳生态耕种技术的数量比未参与培训农户提高23.1%。参与培训农户的平均处理效应（ATT）是0.249，且在10%水平上显著为正，表明参与培训的农户若未参与培训，其采纳生态耕种技术数量将会下降24.9%，这进一步说明了农户参与技术培训能够有效促进其采纳生态耕种技术。

3.2 培训参与率对农户生态耕种技术采纳强度的影 响分析

本文进一步分析农户培训参与率对其采纳生态耕种技术行为的影响，具体结果见表4。方程1 为培训参与率对其采纳强度的影响，方程2 纳入了其他控制变量后探讨培训参与率对其采纳生态耕种技术强度的影响。结果表明，农户培训参与率越高，其采纳生态耕种技术的数量越多，发生率比为1.445，表明当农户培训参与率增加一单位，其采纳生态耕种技术数量提高1.445 倍。可能的原因是随着农户参与培训次数的增加，关于生态耕种技术的知识积累程度也会不断提高，伴随着农户培训参与率的提升，其采纳生态耕种技术强度也会显著提升。

表4 参与技术培训程度对农户生态耕种技术采纳强度的影响Table 4 Impact of participation degree in technical training on farmers’ adoption intensity of ecological farming technology

3.3 路径分析

表5 是使用逐步回归法分析中介效应的结果。第一列为参与培训对农户生态耕种技术采纳强度的影响，结果表明参与培训能够有效提升农户生态耕种技术采纳强度。第二列为参与培训对农户生态认知的影响，系数为0.228 且在10%水平上显著为正，表明参与培训能够显著提升农户生态认知水平；第三列为参与培训对农户技术认知的影响，回归系数为0.397，且在1%水平上显著为正，表明参与培训能够显著提高农户生态耕种技术认知水平。第四列为纳入中介变量生态认知后的回归结果。参与培训和生态认知对农户生态耕种技术采纳强度显著为正，表明存在中介效应，参与培训不仅直接影响农户采纳强度，也通过生态认知间接影响农户采纳强度。第五列为纳入中介变量技术认知后的回归结果。结果表明参与培训和技术认知对农户生态耕种技术采纳强度显著为正，表明存在中介效应，参与培训不仅直接影响农户采纳行为，也通过技术认知间接影响农户采纳强度。

表6 是KHB 方法再次进行中介效应分析的结果。参与技术培训通过技术认知和生态认知的间接效应分别为0.042 和0.037，差异均在10%的水平上显著，与表5 的结论较为一致，表明中介效应检验具有稳定性。

表5 生态认知和技术认知的中介效应估计结果Table 5 Estimation results of the mediating effect of ecological cognition and technological cognition

表6 KHB 方法的效应分解与比较Table 6 Effect decomposition and comparison of the KHB method

4 结论与政策建议

4.1 研究结论

1）农户的年龄、受教育年限、家庭年收入、耕种面积以及当地是否有培训对农户参与技术培训有显著的促进作用。

2）参与技术培训能有效提升农户生态耕种技术采纳强度。一方面，相比未参与技术培训的农户，参与技术培训的农户采纳生态耕种技术的数量上升1.124 倍。另一方面，农户培训参与率每增加一单位，其生态耕种技术采纳数量将提高1.445 倍。扩大经营规模、加入合作社以及互联网使用显著提高农户生态耕种技术采纳强度。

3）参与技术培训通过生态认知和技术认知两条路径影响农户生态耕种技术强度。一方面，技术培训增强农户关于生态耕种对农业生态环境改善作用的认知，促使其采纳生态耕种技术。另一方面，技术培训提升了农户生态耕种技术认知水平，促使其采纳生态耕种技术。

4.2 政策建议

1）增加技术培训供给，提升农户参与培训机会。首先，政府部门应形成较为完善的农户培训体系，建立村、镇、县、市等不同层次的培训体系，提高农户参与培训便利程度；其次，结合农业生产实际确定不同培训的时间和周期，对于操作性较强的技术培训，应选择在农业生产的中前期，对于生态知识等普及性培训，鼓励农户在农闲时参加。

2）丰富培训内容和形式，提高农户参与培训程度。除了培训农业技术相关知识，更要围绕现代农业发展趋势，加大对涉农法规、生态环保、信息获取等方面知识的讲授。改变传统的“专家讲、农户听”的培训模式，创建本村微信公众号、短视频账号，一方面以视听结合、动画展示的方式向农户反复强化技术培训内容，另一方面方便农户随时随地了解本村开展技术培训的时间、地点和主题，从而提高农户参与培训程度。

3）创造适宜条件，鼓励农户加入专业合作组织。政府应支持大户或者返乡创业人员领办合作社，以大户带动小户加入合作社，定期在合作社内开展技术培训，鼓励农户相互进行农业生产技术交流。借助农民合作社开办农业技术交流活动室，搭建生态知识、耕种技术信息分享平台，在交流活动中增设互动提问等环节，协助农户解决实际生产过程中的农业技术问题。