电商参与、技术认知对农户绿色生产技术采纳程度的影响

张晓慧,李天驹,陆 爽

(西北农林科技大学 经济管理学院,陕西 杨凌 712100)

引 言

农业生产过程中长期依赖化肥、农药的投入导致农业生态环境日益恶化,农产品质量下降[1]。乡村振兴战略规划《2018-2022年》中指出“要以生态环境友好和资源永续利用为导向,推动形成农业绿色生产方式,实现投入品减量化、生产清洁化、废弃物资源化、产业模式生态化,提高农业可持续发展能力”。绿色生产技术的应用与推广,不仅有利于保障粮食质量安全,还可以减少环境污染和资源浪费,对农业发展的绿色转型具有重要意义[2]。然而,由于受限于传统石化农业的发展定势,导致农户对绿色生产技术采纳程度较低[3-4]。因此,如何促进农户的农业生产方式朝着绿色、可持续的方式转变,形成绿色生产技术的推广及长效采纳机制,成为一个迫切需要解决的现实问题。

农户行为理论基于经济学基本的“理性经济人”假设,认为农户决策行为取决于采纳成本和预期收益的考量,利益最大化是农户是否采纳绿色生产技术的关键因素。持有此观点的学者认为耕地面积、耕地质量、生产条件等资本禀赋对农户绿色生产技术的采纳具有重要影响[5-7]。在此基础上,部分学者根据行为经济学理论,认为应将心理因素纳入不确定条件下人的行为选择,这样的研究才更加科学有效[8]。因此,持有此观点的学者从农户的认知特征出发,研究表明农户的技术认知[9]、风险认知[10]、环境认知[11]等对绿色生产技术的采纳具有显著影响。值得注意的是,农户技术行为的采纳还受外部环境的影响,政府行为和市场机制是影响农户绿色生产技术采纳的主要外部因素。政府方面,财政补贴和技术支持可以有效弥补农户的采纳成本,从而促进农户绿色生产行为[12]。同时,一定的监督和约束能够引导农户进行绿色生产[13]。市场方面,农产品的市场需求决定了其价值实现[14],农产品的预期销售价格和收入成为绿色生产方式转型的重要诱因,这主要是通过市场溢价机制促使农户选择绿色生产技术[15]。总体而言,已有相关研究为理解农户绿色生产技术的采纳提供了重要参考,但仍存在进一步讨论的空间:首先,大多数研究重点关注某一项绿色生产技术的采纳意愿或行为,然而单项农业生产技术的采纳并不能实现农业绿色化转型[16];其次,虽然已有文献意识到农产品的销售方式对农户生产行为的影响,但鲜有关注电商参与对农户绿色生产技术采纳行为的影响;而且现有研究中多是把技术认知看成影响农户绿色生产技术采纳行为的重要变量,将其作为中介变量的研究还不多见。

基于此,本文以陕西省650户猕猴桃种植户为研究对象,按照农户采纳不同绿色生产技术数量以反映其绿色生产技术采纳的努力程度,进而探讨电商参与、技术认知对农户绿色生产技术采纳度的影响,以期为绿色农业发展提供可行的建议。

一、理论基础与研究假说

(一)电商参与对农户绿色生产技术采纳影响的机理分析

首先,农户使用互联网这一行为本身有利于农业生产技术采纳。农村地区获取信息的渠道闭塞,农户对新技术的发展和应用不敏感。农村居民的社会关系网络囿于地缘、血缘,群体内部的信息传递呈现明显的差序格局[17],固有的封闭性对信息的高效传播极为不利。互联网的出现极大地降低了农户获取信息的壁垒,使用互联网能够有效拓宽农户的信息渠道,提高信息化水平,充分认知农业绿色生产技术带来的效益,从而促进其采纳行为。其次,相较于传统的农产品销售模式,电商销售能够缓解流通领域环节的冗余,降低交易成本,从而使得农户可以将更多的资金用于绿色生产技术[18]。传统的小农户在激烈市场竞争中往往处于弱势地位,电商销售使得农产品生产者可以与消费者直接联系,提高了农户在竞争中的地位,从而提高销售收入,进而促使农户增加生产环节的投资[19]。此外,随着物质生活水平的提高,人们对健康绿色的农产品需求日益高涨,消费端的需求升级倒逼农产品生产者进行绿色生产,以满足优质绿色农产品的提供[20]。电商销售模式下,农户和消费者之间形成实时动态的反馈机制(在线留言、产品评论等),这种反复互动促使其达成集体行动主体间的合作,使买卖双方为实现集体共同利益而努力[21],这种基于社会系统下的“口碑效应”促使农户更加注重发展绿色生产[18]。基于以上分析,本文提出如下假说:

H1:与没有参与电商销售的农户相比,参与电商的农户绿色生产技术采纳程度更高。

(二)技术认知对农户绿色生产技术采纳行为影响的中介效应分析

农户技术认知是指具备一定知识储备的认知主体对于技术的生态和福利的心理体验。如前文所述,参与电商可以有效拓宽农户获取信息的渠道,提升农户自身的知识结构水平,进而重塑农户对绿色生产技术认知。相关研究证实了信息的畅通度及获取技术信息渠道对绿色生产技术认知具有显著影响[22-23]。

与此同时,农户的技术认知水平直接影响其技术采纳行为[24-25]。无论是计划行为理论,还是行为经济学都认为决策行为会受到认知的影响[26]。由于绿色生产技术的效果具有不确定性,农户的技术采纳行为属于典型的风险型决策。一方面,对于我国大部分地区而言,农户的技术认知水平低,采纳意愿低,这严重阻碍了技术推广[27]。另一方面当农户的认知水平提升后,潜在的技术采纳者主观上认为可以带来更多的收益,采纳意愿也随之提高[28]。值得注意的是,农户的技术认知水平是一个递进的过程。首先,农户对技术本身的了解程度,即农户是否对某一技术有一个大体上的认知构成了农户技术认知的基础,从而对技术采纳产生重要影响;其次,对技术的便利性感知,包括技术操作是否方便、技术产品维护是否繁琐等,这会对其采纳具有显著的正向作用[29];最后,对技术有用性的认知,即农户在感知采用绿色生产技术后,在经济、社会、生态等方面的效应均会对其采纳行为和程度产生影响[30]。

图1 电商参与对农户绿色生产技术采纳程度的假设模型

基于以上分析,本文提出如下假说:

H2: 技术认知在电商参与对农户绿色生产技术采纳程度的影响中起着正向的中介作用。

综上,文本构建“电商参与-技术认知-绿色生产技术采纳程度” 中介效应模型(见图1),以期验证技术认知的中介效应。

二、研究设计

(一)数据来源

本文数据源自项目组于2021年9月在陕西省宝鸡市眉县开展的入户调查,遵循多阶段分层抽样与随机抽样相结合原则,选取6个样本镇,每个镇随机选取4～6个自然村,每个样本村随机访问25～35个农村居民。累计回收725份问卷,在剔除异常值和缺失值后,回收有效问卷650份,有效率为89.66%,样本代表性良好。

(二)模型设计

1.基准回归。为检验电商参与对技术采纳程度的影响,根据因变量特点,本文采用有序 Logit 模型进行估计,具体模型设定为:

Ai=α0+α1Ei+βXi+μi

(1)

(2)

2.机制分析。由于本研究的因变量为分类变量,所以使用结构方程模型中的均数方差调整加权最小二乘法 (WLSMV) 和 Bootstrap 法检验技术认知的中介效应。本研究中结构方程模型拟合状况的具体评估标准为:RMSEA<0.08;CFI>0.90;SRMR<0.08[31]。

3.稳健性检验。基于有序Logit 回归估计的结果可能会由于内生性问题导致结果的虚假性,为此,本文进一步采用倾向得分匹配法进行稳健性检验。该方法的基本逻辑是在探讨自变量真实的效果之前通过模型估计并控制个体受到自变量影响的概率,从而消除混淆变量的影响。具体步骤:

第一步,估计农户电商参与的概率。进行Logit估计,计算得到样本中每个农户参与电商的倾向得分值(PS):

PSi=Pr[Di=1 |Xi]=E[Di=0 |Xi]

(3)

式(3)中:Di=1表示农户参与电商;Di=0 表示农户未参与电商;Xi表示可观测到的农户特征(控制变量)。

第二步,进行倾向得分匹配。为验证匹配结果的稳健性,本文采用最近邻匹配(1对2)、半径匹配(半径0.05)、核匹配(带宽0.06),并进行平衡性检验,检验结果应使得匹配变量在匹配后的处理组(参与电商)与控制组(未参与电商)之间分布较均匀。

第三步,计算处理组和控制组农户绿色生产技术采纳程度差异,分析电商参与的平均处理效应(ATT),具体计算公式为:

ATT=E(Y1i|Di=1)-E(Y0i|Di=1)=E(Y1i-Y0i|Di=1)

(4)

式(4)中:Y1i为参与电商农户的绿色生产技术采纳程度;Y0i为参与电商农户若未参与电商的绿色生产技术采纳程度;E(Y1i|Di=1)可以观测,而E(Y0i|Di=1) 不可观测,需要运用倾向得分匹配构造E(Y0i|Di=1) 的替代指标[32]。

(三)变量选取及描述性统计

1.因变量。为分析农户绿色生产技术的采纳程度,本文借鉴 Willy Holm-Müller的研究[33],将农户绿色生产技术(测土配方施肥、节水灌溉、水肥一体化、套袋和病虫害防治技术)的采纳数量作为衡量其采纳程度的指标。

2.核心自变量。由于本文重点关注农户的电商参与情况,因此将猕猴桃种植户是否通过电商进行销售作为核心自变量,来源于问卷中“您是否使用电商卖猕猴桃？”,将“是”赋值为1,“否”赋值为0。

3.控制变量。本文选取猕猴桃种植户的个体特征、家庭特征和政府支持特征作为控制变量。其中,个体特征选取个体的年龄和教育水平;家庭特征选取劳动力数量、经营规模、农技培训次数和种植专业化。具体变量定义及描述性统计见表1。

表1 变量选取、变量定义及描述统计

4.中介变量。本文将技术认知作为中介变量,将猕猴桃种植户的技术认知分为3个层次。农户对技术本身的认知,通过农户对绿色生产技术本身的了解程度进行测度,来源于问卷中“您是否了解绿色生产技术”;农户对技术使用的便利程度的认知,通过农户对绿色生产技术易用性的感知程度进行测度,来源于问卷中“您认为采纳绿色生产技术比较容易”;农户对技术的有用性认知,通过农户对使用绿色生产技术在增加收入、减少污染和食品安全3个方面进行测度,来源于问卷中“您认为绿色生产技术利于增收”“您认为绿色生产技术有助减少环境污染”“您认为绿色生产技术有利食品安全”。

本文根据农户对上述问题的回答,将“完全不赞同”赋值1,“比较不赞同”赋值2,“一般”赋值3,“比较赞同”赋值4,“完全赞同”赋值5,1～5依次表明农户认知程度不断提高。

在具体构造中,将农户技术有用性的3个指标加权平均后同其他2个层面指标相加,记为农户的技术认知水平。最后再进行标准化处理,具体公式:

(5)

式(5)中:Si为标准化后的农户技术认知,i表示农户,x表示农户的技术认知水平。max、min分别表示农户技术认知水平的最大值、最小值。

三、实证结果分析

(一)电商参与对农户绿色生产技术采纳程度的影响

表2列出了有序Logit模型的极大似然法估计结果。其中,模型1为基准模型,只纳入控制变量;模型2和模型3分别在模型1的基础上逐步纳入自变量(电商参与)和中介变量(技术认知)。从模型1到模型3,AIC和BIC的数值在持续下降,这表明模型的整体拟合程度在不断改善。

表2 电商参与对农户绿色生产技术采纳影响的有序Logit回归模型结果 n=650

模型1是基准回归,检验的是控制变量与农户绿色生产技术采纳程度之间的关系。结果表明,除了农户年龄、教育水平及家庭劳动力数量因素外,其他控制变量对农户绿色生产技术采纳程度均在1%的水平上显著。其中,经营规模对农户绿色生产技术采纳程度影响为正,说明随着种植规模的扩大,农户越倾向于引进现代技术进行高水平投资,促使资源高效配置,产生规模效益。农技培训对绿色生产技术采纳程度影响为正,表明随着农业技术培训次数的增加,农户绿色生产技术的采纳程度越有可能提高。参与农业技术培训不仅能够为农户提供更为专业的指导,而且能够有效提高农户的科学认知和技术收益预期,进而促使农户对新技术的采纳。种植专业化对农户绿色生产技术采纳程度影响为正,表明随着种植专业化程度的提高,农户绿色生产技术采纳程度的可能性越高。政府推广对绿色生产技术采纳程度影响为正,表明政府对绿色生产技术的高强度推广有利于提高农户对其的采纳程度。政府的积极推广有利于提升农户对绿色生态技术的价值认同,成为引导农户采纳绿色生产技术的内在动力[34]。

模型2在模型1的基础上纳入了核心自变量电商参与。从模型2来看,电商参与农户绿色生产技术采纳程度之间有显著正相关关系。这证实了理论分析部分提出的假设H1,即参与电商可以显著提升农户对绿色生产技术的采纳。

模型3在模型2的基础上纳入了技术认知变量。技术认知和绿色生产技术采纳之间存在显著的正相关关系。需要指出的是,当模型3中纳入技术认知变量后,电商参与的系数明显下降。该结果一定程度上表明技术认知在电商参与影响农户绿色生产技术采纳程度的过程中可能具有中介效应,但需要进一步检验。

(二)电商参与影响农户绿色生产技术采纳的机制分析

本文运用结构方程模型检验假设H2,进一步探究电商参与对农户绿色生产技术采纳程度影响的内在机制。表3展示的是电商参与对农户绿色生产技术采纳程度影响的结构方程模型结果。该模型拟合指标(RMSEA=0.063<0.08;CFI=0.987>0.90;SRMR=0.044<0.08)在可接受范围内,模型拟合状况较好。模型估计结果与前文也基本一致。控制变量中,经营规模较大、农技培训次数多、种植专业化和政府推广程度高的农户对绿色生产技术采纳程度的可能性更大。同时,模型结果也显示参与电商的农户通过技术认知这一路径对绿色生产技术采纳程度产生了正向的影响。理论分析部分提出的假设 H2被得到验证,即电商参与可能通过技术认知这一路径间接地提升了农户绿色生产技术采纳程度。也就是说,采用电商的农户可以提升其技术认知,进而提高绿色生产技术采纳程度。

表3 电商参与对农户绿色生产技术采纳程度影响的结构方程模型结果

表4呈现了技术认知在电商参与对农户绿色生产技术采纳程度影响中的中介效应的具体分解结果。在控制其他变量后,技术认知对农户绿色生产技术采纳程度的间接效应通过统计检验显著。随着移动互联的深入发展,电商参与的技术门槛不断降低,数以万计的小农户实现了与大市场的有效衔接。在这个过程中,农户能够拓宽自身的信息获取渠道,重塑自身的知识结构,继而不断优化生产行为。

表4 技术认知在电商参与对农户绿色生产技术采纳程度影响中的中介效应

图2 电商参与、技术认知对农户绿色生产

图2展示的是在控制其他变量的前提下,电商参与对农户绿色生产技术采纳程度影响的路径示意图。从中更加清晰地看出,在电商参与影响农户绿色生产技术采纳程度的过程中,技术认知起着正向的中介作用,即电商参与可以有效提高绿色生产技术认知进而可以促使农户采纳更多的绿色生产技术。

(三)电商参与影响农户绿色生产技术采纳的稳健性分析

表5 基于Logit模型的农户电商参与决策模型

为保证本文结论的可靠性,更好地揭示电商参与同农户绿色生产技术采纳程度的因果关系,本文还采用倾向得分匹配方法进行稳健性检验。

1.农户参与电商的决策方程构建。为了匹配参与电商的农户和未参与电商的农户,本文采用 Logit 模型估计猕猴桃种植户参与电商户的概率(见表5)。表5显示,猕猴桃种植户的经营规模和农技培训对于其参与电商的可能性有显著影响。

2.平衡性检验。为了处理样本自选择问题导致的模型估计偏误,增强研究结果的稳健性,本文分别采用了卡尺内最近邻匹配(1∶2)、半径匹配(0.05)和核匹配(0.06) 3 种方法来修正选择性偏差。在进行倾向值得分匹配前需要进行平衡性检验。平衡性检验的结果在表6中给出,这3种匹配方法在匹配后绝大部分变量的偏差都小于10%,大部分控制变量匹配后的偏差小于5%,即通过了平衡性检验,消除了控制变量间的不平衡性,符合倾向值得分匹配方法的要求。对比匹配前后的情况可以发现,匹配后的控制组和处理组之间的差异大幅度减小,并且它们的样本均值比匹配之前更加接近,混淆变量的作用不再显著。

表6 控制变量的平衡性检验

3.参与电商对猕猴桃种植户绿色生产技术采纳程度影响的效应分析。表7展示了利用倾向值得分匹配方法得到的电商参与对农户绿色生产技术采纳程度影响的平均处理效应。考虑到单次匹配标准误有偏,这里采用了自抽样Bootstrap法调整标准误。从表7可以看出,通过各种匹配方法获得的平均处理效应在 1%的水平上都是显著的。匹配结果表明,在消除了控制组和处理组的样本偏差后,参与电商对农户的绿色生产技术采纳程度仍具有显著正向影响。同时也可以发现,通过卡尺内最近邻匹配、半径匹配和核匹配得到的平均处理效应较为接近,这也佐证了上文研究结果具有较高稳健性,进一步证实了假设H1。总体而言,在控制了样本中混淆变量的影响后,参与电商对农户绿色生产技术采纳程度有显著的正效应。

表7 不同匹配方法的结果

四、结论与建议

本文以农户绿色生产技术的采纳程度为研究对象,借鉴以往相关经典理论,实证分析了电商参与对农户绿色生产技术采纳程度的影响及其机制,丰富了现有研究对于农户绿色生产行为的认识。本研究主要结论为:第一,电商参与对农户绿色生产技术采纳程度有显著的正向影响,并且经过倾向得分匹配方法检验后结果仍然稳健。研究结果表明电商参与这一行为可以有效拓展农户的信息获取渠道,增强农户的信息结构,从而有效促使农户进行绿色生产决策。第二,技术认知在电商参与对农户绿色生产技术采纳程度的影响中起着积极的中介作用。这进一步表明,对于参与电商的农户而言有效提高其对绿色生产技术的认知,继而促使农户提高对绿色生产技术的采纳程度。

基于以上结论本文提出如下建议:(1)加强电商销售模式的宣传力度,提高农户的电商参与意识。政府及相关电商平台通过各种传媒渠道对农产品电商销售进行宣传推广,提高农户对农产品电商的认知。同时,注重技术与政策双重支持,降低农户电商参与的门槛。开设与电商及电商销售方面的课程,增强农户对电商销售的认识和能力。同时,设置相应的奖补机制,降低农户的电商参与成本。(2)强化技术认知在电商参与对农户绿色生产技术采纳行为之间的中介作用。农技推广及相关部门应加强对农业绿色生产技术的宣传推广,让农户认识到各项绿色生产技术的经济和生态效益。具体可以开展绿色生产技术的相关讲座,入户推广及充分利用现代传媒的信息扩散效应,以此提升农户对绿色生产技术的认知水平。