高标准农田建设、农业社会化服务对农药投入的影响研究——基于江西省605户稻农的调查数据

张梦玲，翁贞林，高雪萍

（江西农业大学经济管理学院，江西 南昌 330045）

农药作为农业生产中不可或缺的生产资料，对农业经济增长的贡献毋庸置疑。然而，中国农药投入过量、利用效率低下的现象普遍存在。据联合国粮农组织统计，2019年我国农药单位使用量为13.07 kg/hm2，是当年亚洲平均水平（3.68 kg/hm2）的3.55倍、世界平均水平（2.69 kg/hm2）的4.86倍①数据来源于联合国粮食及农业组织官网（https://www.fao.org/food-agriculture-statistics/en/）。。更值得注意的是，受边际报酬递减规律的约束，单纯依赖要素投入难以实现可持续发展[1]。农药的过量施用及低效率利用不仅增加农户的种植成本，还引发耕地面源污染、资源浪费、食品安全等问题，严重阻碍了我国农业的可持续发展。因此，政府出台系列政策文件以引导农药减量增效行动，如农业农村部2021年制定的《“十四五”全国农业绿色发展规划》提出，2025年主要农作物的农药利用率要从2020年的40.6%提高到43%。在当前农药过量施用问题没有根本改变的深刻背景下，深入考察农户农药施用的决定因素，对有效推动农药减量增效、遏制农业面源污染具有重要意义。

农药减量增效的关键在于降低施用量。农户作为施用农药的主体，受制于理念和技术等因素，在长期的农业生产实践中产生了农药高施用及低效率问题[2]。由此，农药减量目标的实现必须从微观农户角度着手。在已有研究中，一些学者认为影响农药减量施用的因素包括农户禀赋特征[3-5]、耕地自然属性因素[6-7]和经济政策推动[8-9]等。其中，农地规模经营路径颇受关注。农地资源稀缺会诱致农户采用生物化学技术以提高农地产出[10]。而通过扩大农地规模以改善经济性，有利于提升农业生产的规范化水平，缓解化学投入品不合理施用产生的面源污染问题及保障耕地生产潜力[11]。然而，农地规模经营的农药减量路径受到土地细碎化、耕地质量的制约。中国人均耕地数量较少，耕地质量和基础地力相对偏低，诱致农户高度依赖农药、除草剂等农业化学品的大量投入以提高农地产出[12]。另外，研究指出，土地细碎化程度每加重10%，农药施用量将增加1.09%[13]。可见，农地经营规模的扩张若不能降低耕地细碎化程度、实现耕地连片化经营，则会削弱规模经营的农药减量效果。因此，通过农地资源整合、实现地块规模经济性，可以对农户的长期投资行为产生激励，并有利于调整当前农业生产中的农药投入水平。

事实上，有关农地整治对农药投入产生的影响，在中国高标准农田建设项目中已有体现。高标准农田是指在一定时期内，通过农村土地整治形成的集中连片、设施配套、高产稳产、生态良好、抗灾能力强、与现代农业生产和经营方式相适应的基本农田。高标准农田建设项目包括土地平整工程、灌溉与排水工程、田间道路工程和农田防护与生态环境保护工程[14-15]。相较于普通农田，高标准农田建设对农药减量施用的影响表现为以下三个方面：一是通过对农田基础设施的综合治理，以提高耕地质量、改良土壤条件和修复受损生态的土地利用，从而降低病虫害发生率，减少农药投入；二是通过土地流转、整合的方式实现集中连片经营，以农地规模经营及化解地块分散约束的方式实现农药减量投入；三是通过改善耕作环境、优化田间道路推进机械化生产，为机械化生产创造条件，便于农业社会化服务组织为农户提供农药减量增效服务。然而，既有关于高标准农田建设绩效的研究主要聚焦于项目实施对农民收入和区域经济的提升路径[16]，对保障粮食综合生产能力和促进机械化水平的作用机制[17-18]，对土地流转和培训新型职业农民的影响路径[19-20]等方面。少数关注高标准农田建设对农业绿色发展的影响研究中，也集中从宏观层面探究政策项目实施对农业减量化的影响[21-22]，关于高标准农田建设对微观农户农药投入的影响效应未得到充分讨论。

基于此，本文利用江西省水稻主产区605户稻农的样本数据，考虑到农户是否处于高标准农田建设区域并非随机事件，可能导致样本选择性偏误问题，采用倾向得分匹配法（PSM）将高标准农田建设项目的实施从其他影响农户农药投入的因素中独立出来，更加科学地评价高标准农田建设对农户农药投入的影响，为进一步依托高标准农田建设推进农药减量施用的路径提供决策参考。

1 理论分析与研究假说

1.1 高标准农田建设对农药减量投入的影响机理

农地属于农业生产体系的载体因素，由于农地规模及农地质量不同，农户经营目标及生产要素投入偏好不尽相同，农业绿色生产必然受到农地禀赋特征的影响。高标准农田建设是改善农户农地禀赋的重要路径，包括农田整治、水利设施、田间道路等配套设施建设。因此，高标准农田建设可以借助农地改善的方式实现农药减量施用目标。具体而言，首先，高标准农田建设通过对农田基础设施综合治理和改良土壤条件等提高农户的耕地质量。农地质量提升很大程度上能够抑制病虫害发生率，从而降低农药防治投入[23]。其次，高标准农田建设以土地平整、田块归并等方式降低耕地细碎程度，促进地块规模扩张及连片化经营。同时以修缮机耕道和沟渠等措施为机械化田间作业和管理创造了便利条件，由此借助机械化水平提高或利用无人机喷药等方式实现农药施用的标准化、规范化及可追溯性。最后，诱致性技术变迁理论提出，在农地资源禀赋稀缺的区域，依赖农药等生物化学技术提高土地生产率是合乎理性的，农户长期处于“多施农药能够规避减产风险”的认知误区。而参与高标准农田建设可以通过农户家庭成员参与土地整治项目提升其技能水平[24]，农户文化素质具有“禀赋效应”，提高农户正确施用农药的认知及喷施水平，有利于规避由于对病虫害防治的认知误区而产生的技术风险。同时，相较于分散、小规模的农户而言，建设了高标准农田的农户更注重农业生产中农药施用的安全性和规范性，过量施用农药的可能性更小。鉴于此，提出如下研究假说：

H1：相较于未建设高标准农田的农户，建设了高标准农田农户的农药投入更低，即高标准农田建设能够降低农户的农药投入。

1.2 高标准农田建设、农业社会化服务与农药减量投入

农业生产经营活动的可分性增强为促进农药减量增效提供了新路径。施药环节作为农业生产经营过程中的技术密集型环节，个体间的差异引发农户在病虫害判断、农药品牌和种类选取、施药时机和施药设备选择等方面形成较大差距，引发农药不合理施用现象并进一步引发耕地污染。此时需要借助农业社会化服务组织的力量实现农药减量投入。具体而言，一方面，农业社会化服务组织相较于农户而言具有更强的减量技术甄别能力，能够为农户提供统一的病虫害防治指导意见及先进的农药施用技术和工具以规范农药用量，实现农药减量化投入[25]。另一方面，农业社会化服务组织为实现利润最大化的经营目标，通常采用降低单位面积要素投入的方式以节约服务供应成本[26]，并通过少施农药帮助农户获取产品质量溢价而累积声誉资本。然而，农业社会化服务能发挥以上优势的前提是需要满足农用道路畅通、地块平坦且机械作业区域相对集中等条件。高标准农田建设通过土地平整、田块归并等方式实现了农地连片经营，降低了农业生产要素在地块间的转换成本，农户采纳农业社会化服务进行病虫害防治的成本有效降低[27]，同时也减弱了机械操作及减量技术采用难度，使通过专业化服务主体推进农药减量具备现实可行性。鉴于此，提出如下研究假说：

H2：高标准农田建设能够提高农户对农业社会化服务的采纳而进一步促进其农药减量投入。

根据上述分析，本文构建的理论分析框架见图1。

图1 理论分析框架Fig.1 Theoretical analysis framework

2 数据、模型设置与变量选择

2.1 数据来源

江西省属于传统的农业大省，同时也是中国重要的粮食主产区，2020年的稻谷播种面积占全国的11.44%，稻谷产量占全国的10.33%。同时，江西省地理资源丰富，土壤肥沃，地势平坦，水源充足，具有良好的高标准农田建设基础。据统计，江西省自2017年以来，已完成高标准农田建设1 493.88万亩（截至2022年7月），全省实现了584个乡镇全覆盖高标准农田①数据来源：江西省农业农村厅官方网站，http://nync.jiangxi.gov.cn/art/2022/7/25/art_27774_4077407.html。。因而，本文以江西省水稻种植户作为研究对象探讨高标准农田建设对农户耕地质量保护行为的影响具有一定代表性。

本文所采用的数据为课题组2020年8月—2021年1月对江西省9 个县（市、区）34 个村的农户抽样调查数据。样本抽样方法首先按照江西省经济发展水平将100个县划分为高、中、低不同区域进行分层抽样，分别抽取了新建区、南昌县、永修县、渝水区、宜丰县、丰城市、高安市、于都县、鄱阳县。同时，每个县选取2 个乡镇，每个乡镇选取2 个村，每个村抽取20个农户，共计720份问卷，其中有效问卷680份。通过数据清理后，选取本文所需指标，最终选取605 份样本展开研究。

2.2 模型构建与研究方法

本文重点关注高标准农田建设、农业社会化服务对农户农药投入产生的影响，因此，本文将农户农药投入影响因素的线性分析模型设定如下：

式（1）中：Yi为农户i亩均农药投入费用（元/亩）；Di表示实际观测到的农户是否建设了高标准农田的结果，Di=1表示已建设高标准农田，Di=0表示未建设高标准农田；Xij为影响农药投入费用的其他变量，包括水稻种植户的个体特征（年龄、受教育程度、农业技术培训与政策认知）、家庭特征（家庭总收入和农地经营规模）、地块特征（土壤肥力和灌溉条件）及村庄特征（村庄地形、村庄发展水平和村庄到乡镇的距离）等方面内容；α为常数项，δ和β为待估计参数；μ i为随机扰动项。

由政府牵头的高标准农田建设项目实施具有很强的外生性，因此不用考虑互为因果的内生性问题。但值得注意的是，并非所有村庄都能成为高标准农田建设区域，使该项目成为非随机事件。首先，建设高标准农田需要财政资金支持，经济发展水平较高的区域更能顺利推进项目实施；其次，地形条件是影响高标准农田建设的关键因素，山地、坡地的建设难度较大，需要投入更多的建设成本，从而不利于推进高标准农田建设；最后，从农户自身角度来看，高标准农田建设之前，需要经过充分的论证，要充分尊重农户的意见，在绝大多数农户同意的情况下方可实施。可见，个体特征和家庭资源禀赋较好的农户对高标准农田建设的支持度更高，项目推进也更容易。那么，农户所在村域是否处于高标准农田建设区域成为非随机事件，从而产生样本选择性偏误。因此，为了降低该问题导致的估计偏误，本文尝试使用倾向得分匹配法来估计高标准农田建设对农户农药投入费用的影响。

倾向得分匹配法的核心思想是通过将已建设高标准农田的农户作为处理组，未建设高标准农田的农户为对照组，然后为每个处理组的农户在对照组中匹配倾向得分相同或近似的样本，并保证他们在特征变量上分布相同，即在未建设高标准农田的农户群体中匹配与建设了高标准农田农户禀赋特征相同或近似的农户，并比较其农药投入费用。基于相互匹配样本计算的处理效应可以有效减少样本选择偏差带来的估计偏误。

使用倾向得分匹配法估计高标准农田建设对农户农药投入的处理效应时，被解释变量为“是否建设了高标准农田”，属于“0～1”离散变量。因此本文二元Logit模型估计农户进入处理组的条件概率，即“倾向得分”：

式（2）中：P（xi）为倾向得分值；Di是一个虚拟变量，Di=1时表示农户建设了高标准农田，Di=0时表示农户未建设高标准农田；xi表示一组特征变量。

根据倾向得分进行样本匹配后，高标准农田建设对农户农药投入费用的平均处理效应通过比较处理组和对照组的农药投入费用差异计算得出，即ATT表示为：

式（3）中：y1表示农户在处理组条件下的农药投入费用，y0表示农户在对照组条件下的农药投入费用，但现实中只能观察到y1，y0是不可观测的，因此需要使用倾向得分匹配法构建反事实框架进行分析。

2.3 变量选取与描述性统计

2.3.1 变量选取

（1）被解释变量：亩均农药投入费用。界定农户减施农药的指标通常采用农药施用量、施用次数、农药投入成本，以及是否按照说明书规定标准施用农药。笔者在调研中发现，农户购买农药主要通过经销商推荐或借鉴周围农户购买类型，对于农药的品种及具体折纯量很不清楚，但对农药投入金额情况比较了解，并且在江西省域范围内，农药价格和种类差异较小，农药成本很大程度上体现了农户的农药使用量，因此借鉴已有研究[28]选用亩均农药投入费用整体考察农户的农药投入情况。

（2）处理变量：是否建设了高标准农田。若农户所经营农地建设了高标准农田则赋值为1，未建设高标准农田则赋值为0。

（3）机制变量：农业社会化服务。农户在农业生产中是否采纳病虫害统防统治服务，若采纳赋值为1，未采纳则赋值为0。

（4）协变量：为了保证样本的内外部特征具有一致水平，基于已有的数据指标并参照已有文献[29]选择同时影响高标准农田建设和农药投入费用的水稻生产决策者个体及家庭特征、地块特征、村域特征及地区特征4组变量作为协变量。其中，个体特征包括水稻生产决策者的年龄、受教育年限、农业技术培训频率和政策认知；家庭特征包括家庭总收入、农地经营规模；地块特征包括：土壤肥力、灌溉条件；村庄特征包括：村庄地形、村庄发展水平和村庄到县城的距离等方面的内容。此外，区域间不可观测因素（如气候和病虫害等）同样可能对农药投入产生影响，因此本文引入地区虚拟变量以控制区域固定效应。各变量的定义与描述性统计如表1所示。

2.3.2 样本特征

在进行倾向得分匹配前，本文首先对建设了高标准农田农户（处理组）和未建设高标准农田农户（对照组）之间的主要变量进行比较，各变量的含义及描述性统计见表1。统计结果显示建设了高标准农田的样本户有218 户，占总样本的36.03%，表明当前调查区域内高标准农田建设项目覆盖面还比较低。独立分布T检验结果显示，就平均而言，样本农户用于水稻生产的亩均农药投入费用为137.58元，建设了高标准农田的农户农药投入费用（118.95 元／亩）显著低于未建设高标准农田的农户（148.08元／亩）；另外，建设了高标准农田农户的农业社会化服务采纳程度显著高于未建设的农户。同时，对大部分协变量而言，处理组与对照组间存在较大显著性差异，即农户的农药投入费用在处理组与对照组间的差异不能简单地归因于高标准农田的建设，也可能由样本选择偏误或无法观察到的异质性因素所致。

表2 展示了样本农户参与高标准农田建设项目的具体情况。根据《高标准基本农田建设标准（TD/T1033-2012）》对高标准农田建设项目的界定，将该项目划分为田间道路建设项目（修田间道路），农业措施项目（平整土地、土壤改良）和水利措施项目（修水渠、修排水沟）。如表2所示，农户所经营耕地涉及田间道路建设项目的有191户，占总样本的31.57%。从农业措施项目来看，进行平整土地的有197 户，占总样本的32.56%；进行土壤改良的有户124，占总样本的20.50%。从水利措施项目来看，进行修水渠的有111户，占总样本的18.35%；进行修排水沟的有120 户，占总样本的19.83%。

表2 样本户高标准农田建设项目参与情况Tab.2 Participation of sample rural households in high-standard farmland construction projects

3 模型估计结果与分析

3.1 倾向得分匹配结果分析

3.1.1 Logit倾向得分估计

本文首先采用Logit 模型进行倾向得分估算，通过引入上文提到的协变量进行回归以增强平衡匹配结果的准确性，估计结果如表3所示。农户特征变量中，仅有技术培训和家庭总收入对高标准农田建设决策产生影响，而村庄特征纬度下的三个协变量均对高标准农田建设决策产生显著影响。此结果与高标准农田项目的建设条件相契合，经历过培训及收入较高的农户对高标准农田建设项目的认可度和积极性越高。村庄经济发展水平较高、地形相对平坦，建设高标准农田的成本和难度也相对较低。以上农户和村庄所在的区域成为高标准农田建设项目的首选范围，这意味着样本选择偏误实际存在。

表3 Logit 模型的回归结果Tab.3 Logit model results

3.1.2 共同支撑域和平衡性检验

PSM 方法的有效性需要满足共同支撑假设和平衡性条件。为确保估计结果的可信性和稳定性，本文通过共同区间假设和匹配平衡测试以检验匹配质量。首先，共同区间假设要求倾向得分有较大的共同支撑域，以降低匹配过程中损失的样本量。为更加清晰地呈现已建设与未建设高标准农田农户的共同支撑域，通过绘制匹配前后高标准农田建设的倾向得分核密度图来检验共同支撑假设。图2展示了匹配前后倾向得分的概率密度图（以近邻匹配为例），匹配前，两组样本的倾向得分概率分布存在显著差异；而完成匹配后，两组样本间的核密度分布趋向一致，且共同支撑区域较大，表明满足共同区间假设的要求。

图2 匹配前后倾向得分的核密度对比Fig.2 Nuclear density comparison of propensity scores before and after matching

其次，进行平衡性检验以保证处理组与对照组在各匹配变量上不存在系统性差异。本文采用核匹配、邻近匹配、半径匹配和局部线性回归匹配4 种方法检验是否满足平衡性假定，检验结果如表4所示。在4种匹配方法下，模型整体的Pseudo R2由匹配前的0.107下降到匹配后的0.010左右，解释变量的联合显著性检验从匹配前的高度显著到匹配之后不再显著，同时匹配后的协变量偏差均值和中位数偏差均有所下降。可见，倾向得分匹配较好平衡了处理组与对照组之间的解释变量差异，匹配后对照组与处理组中的农户特征高度相似，无法再通过协变量判断农户是否进入处理组，满足平衡性假定。

表4 匹配前后平衡性检验结果Tab.4 Balancing test for the model before and after matching

3.2 高标准农田建设对农户农药投入的处理效应估计

在匹配样本满足共同区间和平衡性假设后，估计高标准农田建设对农户农药投入的处理效应。通过表5可以看出，4种不同匹配方法得出的平均处理效应ATT结果均在1%的统计水平上显著为负，进一步将不同匹配方法所得到的处理效应进行平均，则平均处理效应为-33.897。从反事实来看，已建设高标准农田的农户若不建设，其亩均农药投入费用为153.295元，但由于建设了高标准农田，其亩均农药投入费用降低到119.398元，降低了33.897元，降低率为22.12%。表明控制了样本选择偏误后，高标准农田建设能够显著降低农户的农药投入费用。由此判断，假说1通过验证。

表5 高标准农田建设对农药投入的PSM回归结果Tab.5 PSM regression results of the high-standard farmland consolidation on pesticide inputs

3.3 异质性分析

3.3.1 分位数回归

考虑到农户的农药投入费用分布可能存在偏斜或异常值，则会导致高标准农田建设对农药投入费用的影响模型估计有偏。采用分位数回归模型能够克服上述问题，还能从被解释变量的整个分布上显示出解释变量对被解释变量的影响。基于此，本文借助分位数回归模型对不同条件分布下是否建设了高标准农田对农户农药投入费用的影响进行检验，结果如表6所示。在0.1分位上，高标准农田建设对农户农药投入费用的负向影响在1%的水平上显著，这种负向影响在0.5 分位上减弱，在0.75 分位上则不再显著。总体上，高标准农田建设对农户农药投入费用的负向影响随着分位点的增加而减弱。可能的原因是，农药投入较高的农户（0.75 分位以上）已经形成了高量用药的行为习惯，对高强度农药的依赖性导致高标准农田建设产生的农药减量投入效应相对有限。可见，针对高度依赖农药进行水稻种植的农户，农药减量投入还需寻求高标准农田建设以外的其他路径。图3描述了高标准农田建设在所有分位点上对农药投入费用的边际贡献及其变化趋势，高标准农田建设的系数整体上小于0，分位数回归结果与本文主要结论保持一致。

表6 分位数回归结果Tab.6 Fractional regression results

图3 全分位回归系数及变化情况Fig.3 Full quantile regression coefficients and changes

3.3.2 分组回归

为了探讨不同农地禀赋的农户参与高标准农田建设对其农药投入的影响，参照联合国粮农组织（FAO）对农户规模的定义，将样本户的农地经营规模以30亩（2 hm2）为标准进行划分，大于30亩为规模户，小于30亩为小农户。同时，通过分析样本发现，样本户的农地经营规模中位数为36.5亩，且耕地经营规模在30 亩以下的有256 户，占总样本的42.31%。样本情况比较符合联合国粮农组织对农户规模的划分标准。具体回归结果如表7所示，对于农地经营面积小于30 亩的农户，高标准农田建设对其农药投入费用的影响虽然为负，但不显著；而农地经营面积大于30亩的农户，高标准农田建设对其农药投入费用的影响显著为负。可能的原因在于，小农户由于规模较小且分散经营使其经济效益受到限制，因而缺乏采纳新的施药技术和减量施药的动机，病虫害防治主要取决于传统经验，长期陷入“农药投入越多，减产风险越低”的认知误区。对于规模户而言，随着经营规模的扩大，农户的经营效益和面临的风险也随之提升，从而由于激励效应倒逼农户增强对农药科学配比的敏感性，促使其农药投入配置趋向规范化。

表7 分组回归结果Tab.7 Grouped regression results

3.4 机制分析

基于前文理论分析，已建设高标准农田的农户会提高对农业社会化服务的采纳率，进而促进其农药减量投入的传导机制。为此，采用中介效应分析法对上述作用机制进行验证。检验结果如表8所示，高标准农田建设通过提升农户对农业社会化服务采纳程度，进而促进农药投入减量化。从模型1可以看出，高标准农田建设对农户的农药投入费用具有显著的负向影响，有利于促进其农药减量投入；同时模型2 的结果显示，高标准农田建设对采纳农业社会化服务具有显著的正向影响，说明实施了高标准农田建设的农户更愿意采纳农业社会化服务。另外，模型3的结果表明，引入农业社会化服务后，高标准农田建设对农药投入费用仍具有显著的负向影响，且农业社会化服务对农药投入费用具有显著的负向影响。由此可知，农业社会化服务在高标准农田建设影响农药投入的过程中承担了42.24%的中介作用。即建设了高标准农田的农户能够借助农业社会化服务提供的技术效应及成本优势进而促进其农药减量投入。由此判断，假说2通过验证。

表8 机制分析检验结果Tab.8 Test results of mechanism analysis

3.5 进一步讨论

上文验证了高标准农田建设对农药减量投入具有显著促进作用，但不同类型的项目建设在农业生产中的目标和功能各不相同，具体哪一建设项目在农药减量投入过程中发挥了主要作用值得进一步探究。因此，为有效识别高标准农田建设项目具体类型的农药投入减量效果，本文采用PSM 模型分别识别修田间道路、平整土地、土壤改良、修水渠和修排水沟对农户农药投入的处理效应。通过表9 可以发现，5 种类型的高标准农田建设项目的平均处理效应ATT结果均显著为负，但对农药减量投入的影响存在一定差异。具体而言，平整土地产生的农药减量投入效应最大，能够使农户的亩均农药投入费用降低28.73 元。通过土地平整能够实现集中连片经营，降低耕地细碎化程度，为无人机喷药等田间作业和管理创造了便利条件，以实现农药施用的标准化和规范化。土壤改良、修水渠和修排水沟的农药减量投入效应次之，分别能够使农户的亩均农药投入费用降低23.23 元、21.86 元和21.15 元。以上三项措施能够提高农户的耕地质量，而农地质量提升能够抑制病虫害发生率，从而降低农药防治投入。修田间道路产生的农药减量投入效应最小，能够使农户的亩均农药投入费用降低19.01元。田间道路建设不仅为机械化田间作业创造条件，还能够降低农业生产要素在地块间的转换成本，从而使病虫害防治的成本有效降低。可见，不同类型的高标准农田建设项目所产生的农药减量投入路径各不相同。未来在探究农业生态生产发展路径时，应正确识别高标准农田各个项目的建设目标和功能，实施瞄准性农药减量指导。

表9 高标准农田各建设项目对农药投入的PSM回归结果Tab.9 PSM regression results of each construction project of high-standard farmland consolidation on pesticide inputs

4 结论与政策启示

4.1 结论

在资源环境约束趋紧、食品安全形势严峻的背景下，如何推动农业绿色发展，是实现农业升级转型和高质量发展的重要举措。本文旨在探讨高标准农田建设对农户农药投入的影响及作用机制。基于江西省9 个县（市、区）34 个村的农户抽样调查数据，利用倾向得分匹配法估计高标准农田建设的农药投入减量效应，并运用中介效应模型验证农业社会化服务在高标准农田建设与农户农药投入之间的作用机制。主要得出以下研究结论：第一，高标准农田建设具有显著的农药投入减量效应。根据倾向得分匹配法的反事实分析结果，已建设高标准农田的农户若不建设，其亩均农药投入费用为153.295元，但由于建设了高标准农田，其亩均农药投入费用降低到119.398元，降低了33.897元，降低率为22.12%。第二，异质性分析表明，在农药用量分布维度，对于农药用量处于低分位点的农户，高标准农田建设带来的农药投入减量效应更加显著；在农地经营规模维度，高标准农田建设对于大规模农户具有显著的农药投入减量效应，而对于小规模农户影响效应不显著。第三，中介效应模型分析表明，高标准农田建设通过提高农户对农业社会化服务的采纳间接影响其农药减量投入，中介效应占比42.24%。第四，不同类型的高标准农田建设项目对农药减量投入均具有显著促进作用，平整土地产生的农药投入减量效应最大。

4.2 启示

上述研究结论揭示了高标准农田建设有助于实现农药的减量投入，对理解高标准农田建设的减量化政策效果具有科学意义，也为农业绿色发展提供了新思路。据此，本文得出以下政策启示：第一，鉴于当前高标准农田建设对象为土地分散、丘陵山地居多的现实，应针对不同群体采取差别化的耕地保护策略。高标准农田建设对规模经营户的农药减量效应已有显著成效，未来应当加大对分散、小规模农户的农田建设力度，扩大农田建设对农药减量化行动、农业高质量发展的积极影响。第二，提高高标准农田的建设质量，通过土地置换、土地平整等方式改善耕地基础条件、提升耕作环境，以降低农业生产对农药的依赖性。借助土壤改良、水利措施提升耕作质量，通过抑制病虫害的发生率降低农药投入。第三，继续依法、自愿、有偿推进农地流转，实现农业适度规模经营与服务规模经营“双轮驱动”，便利农业社会化服务组织为农户提供农药减量施用技术和工具，以实现农药施用的标准化和规范化。第四，考虑到不同类型的高标准农田建设项目产生的农药减量效应具有差异性，未来应有效识别各类农田建设项目的功能和目标，实施瞄准性农药减量指导。