社会网络、风险偏好与节水抗旱稻技术采用行为研究——基于Heckman样本选择模型的实证分析

毛祥东，陈培哲，张莉侠

（1.上海应用技术大学经济与管理学院，上海 200235；2.上海农业科学院都市农业研究中心，上海 201403）

水稻，作为人们日常生活消费的重要粮食作物，在保证国家粮食安全方面起着至关重要的作用。节水抗旱稻是兼具水稻高产优质特性和旱稻优势的水稻品种[1]。在这种背景下，关注节水抗旱稻技术的推广，研究如何推动农户采用节水抗旱稻技术，对现代农业进程的推进和绿色农业的实现具有重要意义。在现有的对农业技术采用行为研究中，多从个体特征、家庭特征、认知特征等角度开展。譬如，种植规模正向影响农户采用绿色技术采用[2]。此外，学者认为风险偏好在一定程度上增加了农户在风险和不确定性方面的敏感程度从而间接抑制农户技术采用[3-4]。中国是一个传统的关系型社会，在农业技术推广过程中，社会网络帮助传递农业技术信息，加速农户交流学习进程[5-6]。已有学者的观点为本研究的展开奠定了坚实的基础，但在一些方面还存在改进的空间：第一，研究视角方面，已有学者选择从社会网络或风险偏好入手，而把两者带入同一模型，分析论证两者对农业技术采用的作用机理具有重要意义；第二，研究方法方面，已有学者的研究主要采用Logit模型、Probit模型，这就容易出现样本选择性偏误进而导致实证结果不准确。第三，已有学者在社会网络异质性方面的关注还不够，尤其是不同维度社会网络的研究方向上。鉴于此，本研究采用能消除样本选择性偏差的Heckman模型，着重从社会网络、风险偏好视角出发，探讨社会网络、风险偏好对农户节水抗旱稻技术采用的影响，然后进一步分析不同维度的社会网络对节水抗旱稻技术采用的异质性作用，最后得出研究结论与政策启示。

1 理论基础和研究假说

1.1 社会网络与农户技术采用

社会网络是指行为主体之间建立起来的正式关系与非正式关系，行为者基于利益驱动下分享信息、共享资源，进而形成长久互惠的网络结构，网络互惠、网络信任、网络学习和网络互动共同构成社会网络的4个维度。社会网络对绿色农业技术采用的影响体现在以下几个方面。首先是交流农业信息、分享农业知识。农户对农业信息的获取在现代农业技术的应用方面起着举足轻重的作用[7]。基于地缘和亲缘关系建立起来的社会网络，促进了农户彼此互动交流和学习，从而提高农业技术利用率[8-9]。其次是减轻农业技术风险。农户所处的村民网络具有分担风险的作用，网络中的农户通过交流学习有助于增强技术认知深度与广度，减轻自然风险和技术不确定风险的冲击[10]。最后是服务互补。嵌入社会网络的农户高效联系、充分信任，在获取资金等资源方面更具优势，在把握农业政策和预测技术风险方面更迅速更精确，从而提高他们的风险应对能力[11]。基于此，本文提出以下假说：

H1：社会网络正向影响农户对节水抗旱稻技术的采用行为。

1.2 风险偏好与农户农业技术采用

农户的风险偏好（风险厌恶程度）是指当农户面对农业选择时，由于不同选择可能产生不同性质的结果，以致在做决策时所呈现出的心理倾向[3]。本研究从风险感知、风险规避能力和风险应对这3个维度阐释农户风险偏好。在作农业生产决定时，农户不仅关注利润最大化，还会注意规避农业风险[12]。风险厌恶型农户的农业选择相对谨慎，表现为对农业技术的采用决策、采用程度和采用时间都相对保守和滞后。具体而言，一是农业技术运用不当会带来一定风险[13]。二是为农业生产保驾护航的保险体制还不够健全。多数农户经营规模小、资金少，抗风险能力相对规模户较弱，因此在农业生产决策中倾向于规避风险[14]。三是技术信息的不对称性。相对于新型农业技术，农户对常规技术知识和经验积累较丰富，再加上获取技术信息渠道稳定、性价比高，为降低成本保证收益，风险厌恶型农户在选择常规技术时表现得更加积极。同时，由于健全农产品市场还任重道远，采用优质生产技术生产的高质量农产品未必能获得高收益，出现“质优价廉”现象[15]。节水抗旱稻作为新品种新技术，存在一定风险，农户在生产收益不确定的情况下，农户往往不愿或推迟采用该技术。基于此，本文提出以下假说：

H2：风险偏好负向影响农户对节水抗旱稻技术的采用行为。

据此，形成如图1所示的分析框架。

图1 农户节水抗旱稻技术采用决策过程Figure 1 Decision-making process of agricultural technology adoption by farmers

2 数据、变量与模型

2.1 数据来源及样本描述

本研究的数据源自课题组2020年12月—2021年1月对皖、浙、赣3省开展的实地调查。问卷的内容由农户及家庭信息、水稻生产基本情况、风险偏好测试和社会网络测试、节水抗旱稻技术采用情况等构成。此次调研共发放问卷452份，最终获取有效问卷430份，有效率达95.13%（具体详见表1）。

表1 调查样本分布及技术采用情况Table 1 Sample distribution and technology adoption

2.2 变量设置及描述性统计分析

2.2.1 因变量

本文因变量为农户节水抗旱稻技术采用行为，采用两个指标测量技术采用情况：（1）采用决策（y1）,用“你家是否采用了节水抗旱稻技术？”来表征，若采用赋值为1，否则为0。（2）采用时间（y2），用“您采用节水抗旱稻技术的年限是几年？”来表征，其中“1”代表采用 1～2年，“2”代表采用 3～4年，“3”代表采用5～6年，“4”代表采用7年以上。

2.2.2 自变量

1.社会网络。部分学者采用单一指标进行诠释社会网络，例如将“手机通信费用”[16]“经常来往的亲朋数量”[17]“家庭礼金支出”[18]作为社会网络的代理变量。不过，采用多维指标能够涵盖更多的社会网络信息[19]。基于此，本文采用多维指标方法测算农户社会网络，在参考王格玲[19]Grootaert[20]的分类方法的基础上，将社会网络划分为网络互惠、网络信任、网络学习和网络互动4个方面（具体社会网络变量说明见表2）。

表2 社会网络变量说明Table 2 Description of social network variables

为了衡量农户的社会网络，利用SPSS 25.0对样本数据进行因子分析。得出社会网络指数，具体公式如下：

2.风险偏好。本研究将农户风险偏好划分为风险感知、风险规避能力和风险应对3个维度（见表3）。其中，参考王璇等[21]的研究并结合本研究内容，将风险感知以“您对使用节水抗旱稻技术的风险问题如何看待？”作为其代理变量。参考徐婵娟等[3]的研究，将风险规避能力以“您认为农业保险的重要程度如何？”作为代理变量。对于风险应对，以“您参与农业技术培训与指导频繁吗？”作为代理变量。

表3 变量说明Table 3 Variable description

2.2.3 控制变量

本研究选择可能对农户节水抗旱稻技术采用存在影响的相关因素作为控制变量，包括性别、年龄、学历和技术了解情况、风险偏好类型、是否参与技术培训、劳动力人数、耕地面积以及政策环境中的技术宣传力度（见表3）。其中风险偏好类型参考杨志海[22]的分类方法，具体调查问题为“假如您现在的水稻产量为9 750 kg/hm2，若农业推广机构发放一种新种子，50%的概率会增产到15 000 kg/hm2，但也有50%的概率减产到6 000 kg/hm2，您愿意试种吗？”，若回答“愿意试种”，则接着询问“若不是减产到6 000 kg/hm2，而是有50%的概率减产到4 500 kg/hm2，您还愿意试种吗？”。如果对第一个问题答案是否定的，则问“如果50%的概率减产到7 500 kg/hm2，您愿意试种吗？”。若前两个题目的答案均是肯定的调研对象，则被划分为风险偏好者；若第一个题目和第三个题目的答案均是否定的调研对象则被划分为风险规避者；其他答案的调研对象被归为风险中立者。

2.3 模型设定

农户节水抗旱稻技术采用决策是由2个部分组成：第一部分是农户是否采用了节水抗旱稻技术，第二部分是已采用该技术的农户采用该技术的时间。如果农户未采用该技术，则采用时间对等于零，只有当农户采用了该技术时，才能知晓采用时间。本研究建立Heckman样本选择模型如下：

式①表示节水抗旱稻技术采用选择方程，式②表示节水抗旱稻技术采用结果方程，其中y1i,y2i代表因变量，分别表示农户节水抗旱稻技术采用决策与采用时间；表示潜变量；c表示农户对节水抗旱稻技术的采用时间（1≤c≤4）；x1i、x2i分别表示解释变量向量；α、β代表待估计系数；μ1i、μ2i表示残差项，均服从正态分布；i表示第i个样本农户。

②中农户对节水抗旱稻技术采用时间的条件期望为：

式③中：λ(·)为逆米尔斯比率函数；ρ为y1、y2的相关系数。如果ρ=0，y1与y2相互独立，则y1的选择过程不会对y2产生影响;如果ρ≠0，则y1的选择过程对y2产生影响，即存在样本选择偏误问题，σ为标准差。为避免多重共线性问题，需要至少引入一个对农户采用节水抗旱稻技术有关，而对其采用时间无关的识别变量。本研究选取“是否参加农业技术培训”作为识别变量，结果在1%的水平上通过了显著性检验，表明该识别变量适用于样本选择模型的分析。

3 实证结果与分析

本文运用STATA 15.1进行估计，首先考察社会网络、风险偏好对农户节水抗旱稻技术采用决策和采用时间的影响；其次，进一步分析不同维度社会网络的作用，探讨社会网络4个不同维度对农户节水抗旱稻技术采用决策和采用时间的影响，结果见表4所示。

表4 社会网络、风险偏好与农户节水抗旱稻技术采用Table 4 Social network,risk preference and farmers'adoption of water-saving and drought-resistant rice technology

3.1 社会网络与农户节水抗旱稻技术采用行为

表4中模型①和模型④中的回归结果如下：社会网络对农户节水抗旱稻技术的采用有显著的正向影响，即假说1得到验证。原因可能是：一是农户所在的社会网络方便交流节水抗旱稻技术信息，使获取节水抗旱稻技术知识更加及时有效，进而提高技术采用时间；二是社会网络具有非正规风险分担功能，网络内成员间的互动联系可明确技术风险，减轻风险暴露，增加其技术采用信心；三是社会网络体现了村民互惠互助，在该机制下可帮助农户快速获得节水抗旱稻技术所需的资金、信息等资源，有效降低技术转换的成本，促使节水抗旱稻技术采用意愿向采用行为的转化。

考虑到社会网络4个维度的影响可能存在差异，本文将网络互惠、网络信任、网络学习和网络互动同时代入模型。表4中模型②的回归结果表明：在社会网络4个维度中，网络信任、网络学习、网络互动3个维度对农户节水抗旱稻技术采用决策和采用时间具有显著的正向影响。网络互惠正向影响农户节水抗旱稻技术采用决策和采纳时间，但影响效应均不显著。可能的原因是农户自身思想与生活环境的影响，在与他人保持持久互惠关系方面呈现较大难度，再加上出于经济目标最大化的考虑未必会长期采用该技术。此外，技术信息掌握不充分可能导致技术操作不当，进而削弱持续采用热情。

3.2 风险偏好与农户节水抗旱稻技术采用行为

表4中模型③以及模型④中的回归结果显示：风险偏好显著负向影响农户节水抗旱稻技术采用行为，即农户对风险和不确定性的敏感程度越高，越不会采用节水抗旱稻技术，且其技术采纳时间也会缩短，这与本文预期及徐婵娟[3]和毛慧[4]的研究结论一致，即假说2得到验证。其中，风险感知显著负向影响节水抗旱稻技术的采用决策和采用时间，即农户对节水抗旱稻技术收益越不理想，那么采用率将会降低，采用时间也会变短。风险规避能力对节水抗旱稻技术采用行为是显著负向的。主要原因是：首先，谨慎采用节水抗旱稻技术可避免收益不确定性造成的农业投入损失；此外，采用节水抗旱稻技术边际收益不足以吸引资源禀赋较多者的兴趣，使得此类农户处于观望状态。风险应对显著正向影响农户对节水抗旱稻技术的采用。可能的原因是，农业技术培训在一定程度上能帮助农户解决节水抗旱稻技术的操作难题，有效分散技术采用风险，能帮助农户准确把握技术信息动态，因而参加技术培训越频繁的农户倾向于采用节水抗旱稻技术，采用时间也较长。

3.3 社会网络、风险偏好与农户节水抗旱稻技术采用行为

为进一步检验社会网络、风险偏好对节水抗旱稻技术采用行为的影响原理和影响机制，将两者同时纳入模型。表4中模型④的回归结果与模型②和模型③估计结果相比，风险偏好对节水抗旱稻技术采用行为的系数值、方向与显著性均无明显差异，而社会网络中网络信任和网络互动对节水抗旱稻技术采用决策在影响方向与显著性上均无差异，网络互惠、网络学习依然是正向影响，但不显著；社会网络中网络学习和网络信任依然显著正向影响农户节水抗旱稻技术采用时间，网络互惠和网络互动则正向不显著。

3.4 其他变量与农户节水抗旱稻技术采用行为

由表4可知，农户节水抗旱稻技术采用决策和采用时间还受到风险偏好类型、技术培训参与、技术宣传力度以及技术了解情况等控制变量的影响。具体而言：风险偏好类型无论对节水抗旱稻技术的采用决策还是采用时间都是显著负向的，即相比较风险爱好者，风险厌恶者更乐于采取保守策略，当认识到技术采用带来的不确定性时，更加倾向于延迟采用或拒绝采用节水抗旱稻技术。技术培训参与、技术宣传力度显著正向影响节水抗旱稻技术的采用决策和采用时间。其原因是：技术宣传力度越高地区的农户接触节水抗旱稻技术信息的机会越多，参与技术培训可使农户了解到应对技术风险的有效方法，因而采用节水抗旱稻技术的可能性就大大提高。学历、技术了解情况正向影响节水抗旱稻技术的采用决策，对采用时间的影响不显著，其原因是：学历高的农户较低学历农户更易接受新技术，对节水抗旱稻技术了解越透彻，越可能做出采用决策。之所以在采用时间上不显著，可能是部分农户技术掌握不到位影响收益从而选择其他技术取而代之。耕地面积正向显著影响节水抗旱稻技术的采用，主要原因是农户模仿周围农户行为并调整种植结构。耕地面积越大的农户越可能选择试种多个水稻品种，因为根据市场和气候特点合理制定品种组合可保障收益规避风险。劳动力人数显著正向影响农户节水抗旱稻技术的采用时间。主要原因是：节水抗旱稻技术采用效果的好坏与技术采用过程中3次除草效果关系密切，而除草技术需借助劳动力的参与，因此劳动力越充裕的家庭越可能采用节水抗旱稻技术，采用时间也越长。

3.5 稳健性检验

为了检验结果的稳健性，本文采用借鉴其他学者对风险偏好的指标划分，并对社会网络进行分组，再次评估社会网络、风险偏好对节水抗旱稻技术采用的影响。具体来说，风险偏好以彩票实验结果测度农户风险偏好(选项设置为1-5，1为风险最小的方案)。社会网络是对11个社会网络指标进行因子分析后所得，借鉴学者的划分方法，把社会网络因子得分大于零者划分为社会网络质量较好者；得分小于或等于零划分为社会网络质量较差者。表5显示，无论是作用方向还是显著性状况，风险偏好、社会网络以及风险偏好与社会网络交互项的估计结果与表7中的结果都较为一致。这说明以上研究结果较为稳健。

表5 稳健性检验Table 5 Robustness test

4 结论与启示

本研究利用皖、浙、赣3省农户实地调研数据，以社会网络、风险偏好为视角，运用Heckman样本选择模型分析对农户节水抗旱稻技术采用决策和采用时间的影响机理和影响方向，结果表明：首先，社会网络、风险偏好对节水抗旱稻技术采用决策与采用时间均有显著影响，其中风险偏好是负向，社会网络是正向的。其次，社会网络4个维度中，网络信任、网络学习、网络互动3个维度对农户节水抗旱稻技术采用决策和采用时间具有显著的正向影响，网络互惠则是正向不显著。基于本文研究结论，可得出如下政策启示：

①注重农户社会网络建设与培育。充分发挥节水抗旱稻技术推广过程中合作社及种植大户在的示范带动作用，建立“互动+学习+试种”长效机制，拓宽网络渠道的数量和深度，鼓励农户多与亲朋好友讨论与交流节水抗旱稻技术问题，提高农户对节水抗旱稻技术采用的积极性、主动性和持续性。

②加强节水抗旱稻技术宣传力度，增加农户技术认知；强化技术培训力度，增加节水抗旱稻技术培训的广度和深度；建立健全农业保险体制，推行合理的保险方案，缓解风险厌恶型农户对节水抗旱稻技术的抵制情绪。

③完善节水抗旱稻技术推广方式，制定差异化推广组合，减轻风险厌恶型农户对节水抗旱稻技术的风险感知，促使其接纳节水抗旱稻技术，获得技术收益。