制度支持对苹果种植户有机肥施用行为的影响分析

张美玲, 张复宏, 徐宣国

(山东农业大学经济管理学院，山东 泰安 271018)

2022年中央一号文件再次强调“推进农业绿色发展，深入推进农业投入品减量增效，推广应用农业绿色防控产品和技术”。这是2016年至2022年中央一号文件连续7年强调要深入开展化肥减量及替代工作[1]。当前农用化学投入品的过量使用已成为导致农业面源污染的主要根源，为促进农业的绿色发展，推广使用绿色农业技术是政府和学术界广泛关注的重要问题。然而在当前农业发展的进程中，具有经济效益和生态效益“双赢”潜能的绿色农业技术并未得到广大农户的充分认可和积极采用。为此，本研究拟从农户分化的视角探讨制度支持对异质性农户有机肥施用技术采纳的主要影响因素，并提出有助于有机肥施用技术实施和推广的对策建议。有机肥施用作为一项典型的绿色农业技术，不仅具有缓解土壤肥力退化[2]、减少农业面源污染的作用[3]，而且可以提升传统小农户的土地生产率[4]、增加优质农产品的商品率[5]。然而，由于小规模农户和大规模农户在施用有机肥时，私人边际收益与社会边际收益存在明显差异，以致绿色农业技术推广进程缓慢、农户采纳比例较低。目前绿色优质农产品的需求广泛增加，农户为迎合消费市场的需求并促进增收，绿色农产品的生产意愿普遍提高，在农业增收的驱动下农户更愿意采纳有机肥施用技术，然而现有研究结果表明，实际农业生产中施用有机肥的农户仅占农户总数的15%～35%[6]，为此，国内外学者就影响农户有机肥施用的主要因素展开了深入探讨。一是有机肥施用的内在影响因素：如农户对有机肥施用的认知程度[7]、农户个体特征[8]、土地经营特征[9]等；二是影响农户有机肥施用的外在因素：首先是市场因素，如化肥或有机肥的价格、农产品的价格[10]等；其次是组织的支持政策。多数学者认为，完善制度支持有助于促进农户按照组织的目标采取积极的行为和态度，提升组织整体的绩效水平[11]。桑贤策等[12]研究发现，组织培训、宣传及农机补贴均对农户施用有机肥行为具有激励作用。也有学者研究认为，农业补贴政策和技术培训对农户有机肥施用行为难以产生持续性影响[13]。

总之，国内外学者有关农户特征与农户有机肥施用行为的研究日益增多，但仍然存在如下不足：一是现有研究大多将农户视为同质化群体，或仅从收入水平、农业兼业、土地规模等视角对农户的施肥行为进行考察，鲜有从农户分化的视角进行研究。二是现有文献大多从政府补贴和激励的视角研究农户有机肥施用行为，但对制度支持究竟如何影响不同农户有机肥施用行为这一问题关注不够。为此，本研究以苹果种植户采用有机肥施用技术为例，以传统型种植户为参照组，研究制度支持对不同类型种植户施用有机肥的影响，考察不同的制度支持方式对不同类型种植户的实施效果，以期为有机肥施用等绿色农业技术的有效推广提供决策依据。

1 理论框架与研究假设

农户分化的概念最早由俄国学者恰亚诺夫[14]研究“家庭生命周期说”时提出，目前学术界对于农户分化的界定呈现多元化趋势，研究主线为“变异—演化—发展”，而农户分化的内生动力源自政策激励和农业转型[15]。由于影响因素的复杂性，目前对于农户分化概念尚没有准确的界定。随着农业市场化进程不断推进，农户的资源禀赋结构成为决定农户分化的重要驱动因素，且目前学术界开始关注农户个体的异质性，并围绕农户分化问题展开探讨，主要涉及收入水平[16]、职业分化[17-18]、土地规模[19]等，此外农户也会根据预期收益的不同做出异质化的行为。另一方面，政府、合作社等产业组织的干预措施、社会博弈以及有效的激励方式可以为不同生产行为的农户提供良好的经济保障，从而促进农户的绿色生产行为[20]。本研究基于种植户的劳动力投入、种植面积、经济资本、人力资本、社会资本等资源禀赋进行聚类分析，将种植户分成传统型、发展型和农场型(图1)进行探讨。农户作为理性经济人，在既定条件下其经营目标是实现收益最大化，所以他们通常会选择对自身最有利的经营决策。施用有机肥不仅成本高而且经营收益具有很大的不确定性，如果没有相应的农业补贴等政策支持，在短时间内农户的采纳意愿不强，而实际的采纳决策，需要实际效果的印证方能做出。

组织支持的概念由美国心理学家Eisenberger等[21]提出，组织支持为农户提供社会化服务，也为绿色农业技术推广提供了崭新的路径[22]。组织支持包括情感支持、工具支持和制度支持等重要维度[23-24]。本研究的组织支持主要指制度支持，围绕农机补贴、技术培训和组织检测3种支持方式展开探讨。由于组织可以支持和帮助农户评估技术采用的适用性和可靠性，降低技术采用的交易成本及风险，因而有助于推进农户积极采纳绿色生产技术。杜为研等[25]研究发现，有机肥施用技术带来的利润增加与相关培训对农户采纳有机肥施用技术具有重要的影响。但在农户分化情境下，制度支持对不同类型种植户有机肥施用行为的影响也会具有异质性。

农机补贴是以现金、实物或优惠价格等方式给予农户在购置农用机械或使用农业技术方面的补助，杨义武和林万龙[26]研究发现，农机具购置补贴有助于农户收入增加，尤其对中高收入农户的增收效应更加明显，所以对于规模较大的种植户而言，由于其资本有机构成比例较高，因而获得的农机补贴相对较高，因此农机补贴对其选择施用有机肥可能具有积极影响。基于上述分析，本研究提出以下研究假设：

H1:农机补贴对不同类型种植户施用有机肥均有正向影响，对规模较大的种植户影响更为显著。

实施组织检测有助于种植户对其生产的农产品是否达到优质农产品的质量标准做出正确判断，从而通过优质优价提高其种植收益水平[27]，然而由于不同类型的种植户种植规模存在明显差异，对于追求品牌效益和优质优价且种植规模更大的种植户而言，组织检测可能对其施用有机肥行为更容易产生正向影响。基于上述分析，本研究提出以下研究假设：

H2:组织检测对不同类型种植户施用有机肥的影响具有差异性，对种植规模较大的农场型种植户具有显著的正向影响。

技术培训有助于拓宽农户信息的获取渠道，提升其专业技能和认知水平，并促进技术和信息的扩散。经常参与技术培训，农户的有限理性可以得到扩展，使自身更了解有机肥的施用功效，并依据自身的资源禀赋，做出理性决策。另一方面，技术培训有助于提高农户种植收益，尤其是对于种植规模较大的农户，更可能通过尝试新技术来提高种植收益。基于上述分析，本研究提出以下研究假设：

H3:技术培训对不同类型种植户施用有机肥的影响具有差异性，对种植规模较大种植户具有显著的正向影响。

图1 制度支持对不同类型种植户有机肥施用行为影响的分析框架Fig.1 An analytical framework for studying the effects of institutional support on organic fertilizer application behavior of different types of growers

2 材料与方法

2.1 数据来源

本研究借助国家苹果工程中心的服务网点，组建调研团队于2019年寒假期间在山东苹果主产区进行了有针对性的调研。调研采用概率与规模成比例抽样(PPS抽样)和简单随机抽样相结合的方法。课题组选取烟台市(莱阳、龙口、招远、蓬莱、栖霞、牟平、海阳)和淄博市(沂源县)的8个县(市、区)，上述8个县(市、区)2020年的苹果产量超过山东省苹果总产量的60%，因此调研地点具有一定的代表性。本次调研共发放问卷600份，剔除遗失、数据缺失以及信息矛盾问卷49份，最终得到有效问卷551份，问卷有效率为91.83%。问卷主要采用“一对一”访谈的方式，对户主或参与生产决策的主要家庭成员进行调查，内容涵盖种植户的经济禀赋、土地禀赋、劳动力禀赋、技术资源等，其中432户在2018年度苹果种植中采用了有机肥施用技术，119户未采用有机肥施用技术。

2.2 变量选取与测度

2.2.1 被解释变量 本研究以聚类分析得到的农户类型作为被解释变量。在聚类指标选取上，本研究根据前文的理论分析，以要素禀赋(经济资本、人力资本、土地、劳动力以及社会资本)等作为聚类指标。其中经济资本以固定资本和借贷金额2个变量表示。

2.2.2 核心解释变量 以制度支持作为核心解释变量，选择农机补贴、技术培训、组织检测3个变量。农机补贴以种植户是否得到农机补贴作为代理变量。技术培训通过询问种植户每年接受的集中培训次数表示，技术培训是指由当地合作社、龙头企业或者村集体等产业组织请相关专家讲解苹果种植、管理技术以及销售等知识。组织检测以每年是否进行苹果质量安全检查表示。

2.2.3 控制变量 本研究选取户主性别、户主年龄、家庭是否有党员或者村干部、使用新技术的谨慎程度等作为控制变量。

表1 变量定义与描述性统计

2.3 研究方法

2.3.1 两阶段聚类法 目前学术界有关农户分化的分类主要有2种：一种是主观设定，将农户划分为不同类型：纯农户、非农户、兼业户等[28]；另一种是按聚类分析进行划分[29]。聚类分析是将具有相似特征的种植户进行分类的通用方法，已有众多研究通过此方法进行农户分类研究[30-31]。相对而言，聚类分析法分类更具有客观性[32]。本研究参考汪存友等[33]的两阶段聚类法，进行农户类型划分。第一阶段对选取农户的初始样本数据进行分析，建立类别特征树；第二阶段根据施瓦茨-贝叶斯信息准则，确定最佳聚类个数，最终将农户划分为具有明显特征差异的类型。

2.3.2 Mlogit模型 由于本研究中的因变量是互斥的离散变量和多选变量，分化的种植户是一个类别变量且有3类，因此采用多项式Logit模型(Mlogit模型)。Mlogit模型的运用需要参照组，借鉴Hua等[34]和Wang等[35]的研究方法，本研究选择第一类传统型种植户为参照组。然后，将第一类种植户与其他几类相比较，以找出影响不同类型种植户采纳有机肥施用技术的影响因素。种植户分化类型的Mlogit模型表示如下：

式中，k为种植户类型；xn为影响种植户采纳有机肥施用技术的因素；αk是常量；βkn为n个影响因素的系数估计值。

3 结果与分析

3.1 农户分化测度

异质性农户产生分化本质上是禀赋要素配置变迁的结果，本研究的农户分化是指由于农户自身的禀赋结构、社会资本以及所面对的交易成本等因素具有差异性，基于禀赋资源等限制因素表现出异质性的生产要素配置方式。依据表1中农户的特征变量，将样本农户的资源禀赋特征等指标纳入农户分化指标体系，采用SPSS22.0软件，通过聚类分析将样本农户分为3类种植户，并根据每一类的特点进行划分命名，聚类分析的结果见表2。

表2 农户聚类分析

类型1是最典型的传统小农户，其样本有264户，占总数的47.90%，这类种植户的特点是种植规模小，平均在0.4 hm2以下，劳动力资源相对较为丰富，人力资本、固定资本存量及借贷金额、经常往来人数在3类种植户中最低，且在样本中采纳有机肥施用技术比例最低，故将其定义为传统型种植户。

类型2有221户且占总样本的40.10%，从种植规模上看，其平均种植规模在0.4～0.6 hm2，略高于类型1，每亩投入的劳动力资源却较为缺乏。但其人力资本、社会资本积累较高，略低于类型3，其固定资本及借贷金额高于类型1但低于类型3。总体来看，这类农户的特征是介于类型1与类型3之间，其采纳有机肥施用技术的比例也介于类型1与类型3之间，故依据其资源禀赋结构的特征将其定义为发展型种植户。

类型3的样本数较少仅有66户，约占总样本的12.00%，其种植面积相对较大，平均在0.6 hm2以上，但劳动力资源较为缺乏，固定资本、借贷金额、人力资本也最多，这类农户的销售渠道多样、社会往来更加频繁，其采纳有机肥施用技术比例最高，这类种植户具备家庭农场的雏形，并有向家庭农场发展的趋势，故将此类农户定义为农场型种植户。

3.2 制度支持对不同类型种植户施用有机肥的影响

由表3可知，相对于传统型种植户而言，农机补贴对发展型种植户的有机肥施用行为在0.10显著性水平上具有正向影响，对农场型种植户的有机肥施用行为在0.05显著性水平上具有正向影响。从相对风险比来看，农机补贴对发展型种植户和农场型种植户有机肥施用行为影响的概率分别是传统型种植户0.947倍和1.802倍。也就是说，农机补贴对发展型和农场型种植户采纳有机肥施用技术的影响较大，这与杨钰蓉等[20]研究结果一致。施用有机肥作为一种耗资费力的绿色农业技术，农户采纳此技术所需成本较高，而农机补贴可以间接降低农户在生产上的投入，从而促进理性的农户更多地采纳绿色技术，这也极大地调动了农场型种植户采纳有机肥施用技术的积极性，因此农机补贴对不同类型农户采纳有机肥施用技术的影响具有明显的差异性，对规模较大的发展型种植户、农场型种植户有机肥施用行为均表现出了明显的促进作用，假设1得到验证。

由表3可知，相对于传统型种植户而言，组织检测对发展型种植户有机肥施用行为没有显著影响，但在0.05显著性水平上对农场型种植户有机肥施用行为具有显著的正向影响，从相对风险比来看，组织检测对农场型种植户有机肥施用行为影响的概率是传统型种植户的2.807倍。可能的原因是苹果检测需要检测含糖量、农药残留等，并且通常会选择品质较高的苹果，通过检测可以标识绿色、无公害、有机农产品标签，有利于解决产品与消费者之间的信息不对称问题，进而倒逼种植规模较大的种植户参与品种改良、施用有机肥2项产业链活动，提高消费者对农产品的信任度。因此组织检测对不同类型农户采纳有机肥施用技术的影响具有差异性，对规模较大的农场型种植户的有机肥施用行为表现出了明显的促进作用，假设2得到验证。

由表3可知，相对于传统型种植户而言，技术培训对发展型种植户有机肥施用行为的影响不显著，但对农场型种植户具有显著的正向影响，这与杜为研等[25]的研究结果一致。从相对风险比来看，相对于传统型种植户而言，技术培训对农场型种植户有机肥施用行为影响的概率是传统型种植户的0.940倍。相对而言，参与培训对农场型种植户施用有机肥影响更大，原因可能是技术培训有助于提升此类种植户的风险偏好程度，使其更愿意接受或尝试新技术。对于资本有机构成较高的农场型种植户，如果敢于承担风险并追求长期利益最大化，在接受过技术培训后会对有机肥施用技术有更全面的了解，有助于提高技术与生产的匹配度，从而全面提升农产品质量。因此，技术培训对不同类型农户施用有机肥产生的影响具有差异性，对规模较大的农场型种植户的有机肥施用行为表现出了明显的促进作用，假设3得到验证。

表3 制度支持对不同类型种植户有机肥施用行为的Mlogit模型估计结果

3.3 制度支持对不同类型种植户有机肥施用行为的平均边际效应

Mlogit模型的分析结果仅显示各自变量是否显著，但是无法得知各自变量对农户有机肥施用行为的影响程度，因此，计算平均边际效应不仅可以得出影响程度的大小，还可以在不同组别设定下具有较好的可比性。以传统型种植户为参照组，计算制度支持对不同类型种植户有机肥施用行为的平均边际效应。由表4可知，相对于传统型种植户而言，农机补贴每增加1个单位，对发展型种植户施用有机肥行为影响的概率提升3.6%，但组织检测、技术培训对发展型种植户施用有机肥行为的平均边际效应不显著。然而3种制度支持方式对农场型种植户施用有机肥行为的平均边际效应均具有显著影响，农机补贴、组织检测、技术培训分别每增加1个单位，对农场型种植户施用有机肥行为影响的概率分别提升5.4%、10.0%、0.4%。这也间接验证了上述Mlogit模型的分析结果。说明，不同的制度支持方式对不同类型种植户有机肥施用行为影响具有差异性。

表4 制度支持对不同类型种植户有机肥施用行为的平均边际效应估计结果

3.4 制度支持对不同类型种植户有机肥施用行为的调节效应

首先运用邹氏检验法验证不同的制度支持方式对不同类型种植户施用有机肥行为是否具有调节作用[36]，然后参考Wang等[37]的做法，根据邹氏检验法的计算结果，确定不同类型种植户与3种制度支持方式中具有调节效应的交互项。由于在上述以传统型种植户为参照组的分析中，技术培训和组织检测对发展型种植户没有显著影响，因而技术培训和组织检测对发展型种植户有机肥施用行为也不具有调节效应。

由表5可知，制度支持的不同方式对农户有机肥施用行为的影响具有明显的差异性。模型1回归结果表明，农机补贴对发展型种植户有机肥施用行为具有显著的正向调节作用。模型2的回归结果表明，相对于传统型种植户而言，农机补贴、组织检测、技术培训对农场型种植户有机肥施用行为均具有显著的正向调节作用，此结论与杨钰蓉等[20]的研究结果一致。制度支持的影响机制因农户的类型不同会有较大差异，相对于传统型种植户而言，发展型种植户更易受农机补贴的影响，而农场型种植户更易受多种制度支持方式的影响。由于有机肥种类繁多，农户需要依据自身的资源禀赋及农产品质量安全要求对有机肥的施用做出选择。此外，有机肥的施用时间、施肥量、施肥间隔期与传统的施肥方式明显不同。一方面，施用有机肥需要适宜的温度和湿度等外部条件，种植规模扩大所产生的规模效应可以使技术培训的效果更加明显。 因此，技术培训有助于促进农场型种植户施用有机肥。另一方面，依据聚类分析的结果，农场型种植户比发展型种植户更可能得到农机补贴，因此农机补贴更有助于降低农场型种植户购买有机肥的投入成本。因而相对于发展型种植户而言，农机补贴对农场型种植户的调节效应更加明显。

表5 制度支持对不同类型种植户有机肥施用行为调节效应的估计结果

3.5 稳健性检验

为检验Mlogit模型回归分析结果的稳健性，参考刘莎等[19]的做法，选用Mprobit模型验证制度支持对不同类型农户有机肥施用行为的边际影响，表6为核心解释变量的平均边际效应估计结果，从平均边际效应显著性水平来看，Mprobit模型回归分析结果与Mlogit模型较为一致，从而验证了Mlogit模型回归分析结果具有一定的稳健性。

表6 模型的稳健性检验结果

4 结论及政策建议

本研究依据551户苹果种植户施用有机肥的调研数据，对种植户进行聚类分析，选取传统型种植户为参照组，利用Mlogit模型和调节效应验证了不同制度支持方式对不同类型种植户有机肥施用行为的影响，得出以下结论：(1)相对于传统型种植户而言，农机补贴对发展型种植户有机肥施用行为具有显著的正向影响，即农机补贴有助于发展型种植户通过降低生产成本施用有机肥。(2)农机补贴、组织检测、技术培训3种制度支持方式对农场型种植户施用有机肥均有显著的正向影响。即3种制度支持方式均有助于农场型种植户的有机肥施用行为。

基于以上结论，本研究提出如下建议：(1)传统型种植户内部未来还会持续分化，应当进一步采取分类指导的措施进行产业发展扶持，让一部分农户通过土地流转、土地租让等形式退出农业生产，而另一部分愿意继续从事苹果种植的农户可以通过投入品的标准化管理，提升其施用有机肥的意愿水平。(2)重视农机补贴或相关补贴行为的力度和范围。一方面，应着重加强经济补贴的力度，可以根据农户技术采纳程度以及农户收入水平的不同对采纳者给予经济补贴，让这部分农户有足够的可支配资金去采纳新技术。另一方面，可以对有机肥生产企业或农机生产企业进行扶持性补贴，以降低农户有机肥的施用成本，从而激励更多农户从事绿色生产。(3)积极培育和推进家庭农场的有序建设。政府等有关组织采取的支持方式应多样化，单一支持方式往往具有局限性，多种支持方式共同激励更有助于促进农户采纳有机肥施用技术。此外，还应积极推进家庭农场的建设力度，充分发挥家庭农场等新型农业经营主体的带动作用，提高制度支持对有机肥施用技术等绿色农业技术推广的政策效果，打破因缺乏制度支持所造成的推广阻碍。