乡村振兴战略下社会经济地位对农民新技术采用影响研究

唐 敏,马雨晨

(西安交通大学 马克思主义学院,陕西 西安 710049)

一、引 言

2022年习近平总书记在陕西延安和河南安阳考察时强调,“全面建设社会主义现代化国家,最艰巨最繁重的任务仍然在农村”。贯彻党的二十大精神,必须坚持农业农村优先发展,全面推进乡村振兴,加快建设农业强国,实现农业农村现代化。建设农业强国,关键核心在农业技术创新。农业技术创新成果可以提升资源利用效率,优化农业生产要素配置,也是缩小农业生产率差距的重要途径[1]。部分农业新技术还能应对气候变化、抵御自然灾害等风险[2]。然而,在高科技投入、强技术与政策支持下,中国农业新技术研发与农民使用的衔接还存在一定困难,新技术采用率仍较为低下。冯晓龙等研究发现苹果种植户测土配方施肥技术采用率只有33.9%;李卫等研究发现,只有42.2%的农户在土地使用中采用一种或多种农业可持续生产技术[3]。新技术采用率较低的原因主要在于:一方面,农业新技术供给与小农家庭技术需求脱节,相当部分小农家庭因新技术使用存在信息不对称和高风险,对新技术的采纳积极性不高;另一方面,中国大部分农户仍使用粗放的农业生产方式,各种农业风险的应对更倾向于使用传统经验和技术,阻碍了农业新技术的推广与采纳[4]。农业新技术低采纳率给中国农业技术“研发、推广、应用与再研发”循环的现代农业技术创新体系带来严峻挑战,成为制约农业现代化的关键问题之一。厘清农民采用农业新技术的核心影响因素,找到中介变量与调节变量,有助于打破农业科技成果使用的微观制约,打通农业科技成果采用与推广中的梗阻,对推进农业农村现代化、助推乡村振兴具有重要意义。

现有研究将农民采用新技术的影响因素分为内部、外部两种。内部因素包括以农民家庭经济社会地位为核心的客观因素和农民对新技术的认知与学习程度等主观因素。作为“理性经济人”,农民的风险认知与偏好对其是否采纳新技术有重要影响,一般而言,农民的技术风险感知和市场风险感知能力越强,采用生物农药技术的可能性就越小[5]。外部因素包括政府与供应链组织推广、技术特征、信息渠道、交易成本等要素。耿宇宁等发现,适当的供应链组织模式能够促进农户生物防治技术采纳行为的发生,而政府通过科技示范、技术培训、财政补贴等形式进行的生物防治技术推广也能够在一定程度上促进新技术的采纳[6]。此外,Zhang等认为技术交易成本、谈判成本和合同履行成本也限制了农业新技术的普及[7]。新技术采纳包括认知、说服、决策、实施四个阶段,现有关于农民新技术采用行为的影响机理研究中如下问题可能未被重视:一是并未明确区分内部因素中主客观因素的作用路径,对家庭经济社会地位及农民认知与学习行为究竟发挥直接还是间接作用未作区分;二是未有实证分析探讨学习对农民新技术采用的影响机制,学习与社会经济地位之间有强相关性,如果不考虑这种相关性,单纯估计客观因素对农民新技术采纳的影响可能存在很大误差;三是未有关于驻村第一书记对农民新技术采纳作用的实证研究。习近平总书记强调:“乡村振兴,人才是关键”,在乡村振兴的主战场,驻村第一书记既是政府推广农业新技术的技术员,又是与农户密切联系的信息员,对农民新技术采纳和推进农业现代化至关重要,因此有必要探讨驻村第一书记在农民新技术采纳中的作用。

鉴于此,本文基于经济发展水平、资源禀赋与新技术采纳水平差异,按照地理位置东、中、西部分别选取浙江省杭州市、陕西省安康市、甘肃省平凉市598户农户为研究对象,从以下三个方面推进现有研究:其一,将农民采用新技术的影响路径详细划分为直接路径、中介路径和调节路径并进行验证;其二,除考虑家庭社会经济地位、农民学习的直接作用外,将学习区分为探索式学习和利用式学习的双元学习方式,分别探讨双元学习的中介作用;其三,采用实证研究进一步验证驻村第一书记在农民新技术采用中的调节作用。

二、理论分析与研究假设

(一)社会经济地位对农民新技术采用的直接影响

社会经济地位指经济财富、社会或文化地位所决定的个体或家庭在社会中的具体位置,影响个体或家庭的决策制定、行为执行和社会态度[8]。社会经济地位是一个多维的概念,客观社会经济地位通常由家庭收入、受教育程度和政治地位来衡量,主观社会经济地位主要由个体和家庭根据其经济和社会环境的自我评估来衡量[9]。社会经济地位较高的农民有能力采纳新知识和采用新技术,因为高社会经济地位既能为农民提供更好的社会交流机会,使其能够获取最新技术知识,又为其提供稳定的财力支持,而新技术采用前期需要大量的运营成本,因此家庭收入是技术采用的决定性因素[10]。本研究从主、客观两方面分别选取指标来衡量农民的社会经济地位,其中,主观指标使用农民对家庭在村庄中声誉的主观评价,客观指标包括农民家庭收入、户主受教育程度、家庭中是否有村干部、家庭中是否有农业合作社带头人等。

收入水平对农民新技术的采用有显著正向影响,高收入水平的农民有更强的实力投资于新技术,也有更雄厚的资本应对新技术带来的风险[11]。受教育程度所代表的人力资本水平反映了农民采用新技术的态度,受教育程度较高的农民对技术信息掌握更全面,更倾向于采用新技术[12]。村庄社会网络关系较为封闭,传统宗族血缘关系和政治地位在村庄关系网中影响较大,能够为农户带来更多资源禀赋、学习机会和便利条件,正向影响农民新技术的采用[13]。代表传统宗族血缘关系的指标是社会声誉,村庄政治身份主要为村干部。同时,创办合作社组织能够与技术供应商进行商业洽谈,破解技术交易的信息壁垒,帮助农户在新技术采购博弈中占据更优势地位,提高其议价能力,显著提高了农户农业新技术采纳水平[14]。基于以上分析,本文提出假设H1:

H1:社会经济地位对农民新技术的采用具有正向影响。

H1a:家庭收入对农民新技术的采用具有正向影响。

H1b:受教育程度对农民新技术的采用具有正向影响。

H1c:村干部身份对农民新技术的采用具有正向影响。

H1d:社会声誉对农民新技术的采用具有正向影响。

H1e:合作社带头人身份对农民创新技术的采用具有正向影响。

(二)双元学习的中介效应

组织学习理论中,首先提出双元学习的概念,并指出探索式学习和利用式学习是双元学习的两种主要形式。探索式学习指通过搜索、试验、尝试、发现和创新而进行的学习行为,是获取新知识和新技能的过程,涉及的新知识可能是脱离实际的内部知识或非常新颖的外部信息,学习过程具有高度不确定性。利用式学习包括浓缩、再开发、实施等方式进行的学习过程,是创新主体利用过去积累的知识或技术进行学习的行为[15]。双元学习不仅是单纯的学习过程,也是主体创新的过程。

双元学习虽然源自组织层面,但同样适用于个体层面。学习对农民新技术采用行为有重要影响。农民对新技术认知不足时,虽难以准确预测采用后净收益,但仍可以通过咨询、学习来掌握农业新技术知识,降低不确定性,进而作出是否采用新技术的决策。学习和了解农业新技术是农民从事农业生产并进行创新的重要方式[16]。探索式学习和利用式学习应用到农民个体,可以理解为探索式学习能够帮助农民以更好的方式从外部渠道获取知识,更新知识储备,扩大知识边界,提升创新能力,从而采用创新技术;而利用式学习可以鼓励农民以最小的成本获取知识,通过“干中学”的方式实现对现有知识的吸收和转化,并在采用新技术时尽量减少错误[17]。

双元学习除对创新主体的创新行为产生直接影响外,还有协同效应、交互作用和调节作用[18]。卢强等指出,双元学习在企业网络治理与融资绩效间均发挥显著中介作用[19]。陈树广和宋志龙验证了双元IT能力在双重网络嵌入与知识创新绩效的中介作用[20]。Takahashi等发现,经济收入较高的农民往往率先进行技术学习,通过与周边同伴的交流和学习,又大大提升其掌握新技术的能力[21]。许珍珍和赵晓峰认为资源禀赋不同造成农民学习和新技术采纳行为差异,经济资本雄厚、拥有信息资源较多的农民有更强的学习能力和新技术使用意愿[22]。因不同经济收入、资源禀赋、信息渠道的农民学习行为可能存在差异,最终影响新技术的使用,高社会经济地位可以帮助创新主体快速参与到学习行动中,促进新技术的采用。基于以上分析,本研究提出假设H2a和H2b:

H2a:探索式学习在社会经济地位和新技术采用之间发挥中介作用。

H2b:利用式学习在社会经济地位和新技术采用之间发挥中介作用。

(三)驻村第一书记在社会经济地位影响农民新技术采用中的调节效应

驻村第一书记是国家主动介入农村、推进农村治理的机制创新。作为脱贫攻坚、乡村振兴的“排头兵”,驻村第一书记极大地改善了驻村生产生活条件。在与贫困户、村干部等沟通互动中,驻村第一书记发挥了扩大社会资本和收入赋能的作用[23]。汪崇金等的量化实验发现,村民对驻村第一书记的信任超过村支书,且这种信任对所在村经济建设与社会发展产生显著正向影响[24]。基于此,为量化研究驻村第一书记在不同社会经济地位农民新技术采纳中的作用,本研究提出假设H3:

H3:驻村第一书记在社会经济地位影响农民新技术应用中具有正向调节效应。

综上,本文拟将社会经济地位、双元学习、驻村第一书记和农民新技术的采用纳入同一分析框架(见图1),检验社会经济地位对农民新技术采用的直接影响以及在社会经济地位影响农民新技术应用的过程中双元学习的中介效应,探讨驻村第一书记在社会经济地位对农民新技术应用的影响中是否具有调节效应,以期为提升农民创新能力,推动农业现代化提供新视角。

图1 理论分析框架

三、数据来源与模型构建

(一)数据来源

研究数据来自“农业现代化建设中农民创新能力状况”研究小组于2022年8月运用网络和实地调查两种方式,依据经济发展水平、资源禀赋和新技术采用水平的差异,从东、中、西区域分别抽取浙江省杭州市、陕西省安康市、甘肃省平凉市部分农民进行问卷调查,采用分层抽样和随机抽样相结合的方式选择调查对象。具体抽样过程是在每个市随机选择1～2个区(县),每个区(县)选择3个乡镇,每个乡镇随机选择3个村,最后每个村随机选择20位农户。本次调查共向农户发放了602份调查问卷。经过数据筛选,共有598份有效问卷纳入本次分析,样本有效率为99.33%。入户调查采取一名调查员由驻村干部带领进入农户家中追寻式填写问卷,网络问卷委托驻村干部进行发放。调查内容包括农户基本信息、收支情况、社会经济地位状况、农户学习情况与农业新技术的应用情况等。

(二)变量选择与描述性统计

1.因变量

因变量为“农民对农业新技术的采用”。由于各地经济发展水平与地理位置不同,种植的农业经济作物和采用的新技术类别差异较大。杭州市农民主要种植的经济作物是蔬菜水果,安康市农民主要种植的经济作物是茶叶,平凉市农民主要种植的经济作物是苹果,因此通过访谈方式了解当地农民采用的新技术主要有“无人机飞防植保技术”“滴管离地栽培技术”“智能化种植系统”“机械化自动化技术”“生物防治技术”“有机肥替代化肥技术”等。农民在问卷中选择采用以上任何技术的,均视为采用新技术,则因变量赋值为1,否则为0。

2.自变量

社会经济地位是核心自变量,反映个体在特定社会结构中的相对位置或地位,是一个多维结构,在学术研究中主要通过职业声誉、受教育程度、收入等指标来衡量。本文参照王晓焕等研究,选取五项指标衡量农民社会经济地位,分别为:“家庭收入:农民家庭人均年收入”“受教育程度:户主受教育程度”“村干部身份:农民家庭中是否有村干部”“合作社带头人身份:农民家庭中是否有合作社带头人”“社会声誉:农民对家庭在村庄中的声誉自评”[25]。

社会经济地位是一个综合指标,故对以上五个变量进行探索性因子分析后,使用SPSS软件计算社会经济地位综合得分。具体步骤如下:首先,利用SPSS20.0软件分析得出社会经济地位5个指标的KMO值为0.528,Bartlett球形检验的近似卡方值为52.83(Sig=0.000),表明选取的社会经济地位五个变量做因子分析的适应性一般,受数据限制,为测度社会经济地位综合指数,仍采用因子分析方法提取公因子;其次,采用最大方差法进行因子旋转,并使用主成分分析(PCA)提取了2个特征值大于1的公共因子,其累积方差贡献率为54.852%,其中,因子1的方差贡献率为28.794%,因子2方差贡献率为26.058%;最后,根据旋转成分矩阵,以因子方差分布为权重,采用加权平均法估计每位样本农民的社会经济地位得分值,对分值进行线性标准化,使其数值范围在[0,1],具体计算方式为,社会经济地位=(因子1×28.784%+因子2×26.058%)/54.852%。

3.中介变量

双元学习作为中介变量,包括探索式学习和利用式学习。根据Chen等的研究,使用五个指标测量探索式学习,四个指标测量利用式学习[26]。双元学习是创新主体实现和利用技术创新的重要方法,探索式学习和利用式学习可以提升创新主体的技术能力。在农业经济作物种植中,农民可以通过探索式学习吸收与以往不同的新知识和技术,整合现有生产资源,完善生产技术,从而充分利用生产技术进行创新。设定探索式学习的五个衡量指标分别为“与其他农民相比,我家往往是最早获得新技术信息和知识”“我家更喜欢关注目前还没有使用的新技术信息和知识”“我家更喜欢获得超越目前技术经验的新技术信息和知识”“我家更喜欢获取高风险和需要验证的新技术信息和知识”“我家更喜欢密切关注外来新技术”。农民可以通过利用式学习吸收以往的技术应用经验,实现对现有农业生产技术知识和资源的深入理解和有效利用,提高技术创新绩效。使用四个指标衡量利用式学习,分别为“我家更喜欢应用被市场认可和接受的成熟技术”“我家更喜欢积累能够有效解决技术问题的方法”“我家更喜欢不断改善和应用现有技术知识”“我家更喜欢应用已经验证的对生产经验有用的技术知识”。

采用因子分析计算探索式学习和利用式学习综合指数得分。其中,探索式学习KMO值为0.889,Bartlett’s球形检验卡方值为673.55(P<0.000);利用式学习的KMO值为0.855,Bartlett’s球形检验卡方值为549.953(P<0.000),表明所选题项适合进行因子分析,累积方差贡献率分别为74.778%和80.275%。以每个共同因子的方差贡献率为权重,估计每个样本农民的探索式学习和利用式学习得分数并进行线性归一化,使其值范围为[0,1],表1是双元学习变量及描述统计结果。

表1 双元学习变量说明及描述统计结果

4.调节变量

乡村振兴战略中,驻村第一书记发挥了引领作用,对农民新技术的采用有正向影响。以社会经济地位为自变量,新技术采用为因变量,按照驻村第一书记变量取值进行分组回归,检验驻村第一书记在社会经济地位对农民新技术采用中的调节作用。如果被调查农民所在村有驻村第一书记,则赋值为1,否则为0。

5.控制变量

根据实地访谈并参考现有研究,选择可能影响农民新技术采用的控制变量,主要包括:农民的性别、年龄、健康状况,家庭固定资产价值,经济作物种植面积,获取市场销售信息的难易程度,参加农业培训的频率,村庄与乡镇的距离以及政府的农业技术推广工作强度,考虑抽样地域差异设置了地域虚拟变量。描述性统计结果见表2。

表2 变量说明及描述统计结果

(三)计量模型设定

1.二元Probit模型

为检验社会经济地位对农民采用新技术的影响,设定如下计量模型:

Yi=ρ+βSESi+γXi+εi

(1)

其中Yi表示第i位农民是否采用农业新技术,该农民需回答如下问题:在经济作物(指用于售卖的茶叶、蔬菜、水果等)种植中,“您采用的先进技术有(多选)”凡选择其中任何一项新技术,Yi值设为1,否则为0;SESi表示第i位农民的社会经济地位指数;Xi表示除社会经济地位外影响农民i采用农业新技术的一组控制变量合集,主要包括:农民的性别、年龄、健康状况,家庭固定资产值,经济作物种植面积,获取市场销售信息的难易程度,参加农业培训的频率,村庄与乡镇的距离以及政府的农业技术推广工作强度;ρ是常数项,β、γ为回归系数,εi为随机扰动项。由于Yi值为二元选项,采用二元Probit模型进行回归系数估计。

2.多重中介模型

根据理论假设,社会经济地位可能会通过双元学习影响农民采用农业新技术。参考Huang和Pan以及Baron和Kenny的中介效应检验程序,建立了自变量和因变量、自变量和中介变量、自变量和中介因变量的逐步回归中介模型[27-28]。中介效应的估计公式为:

Yi=α0+α1SESi+αnXni+ε1i

(2)

Mji=β0+β1SESi+βnXni+ε2i

(3)

Yi=λ0+λ1SESi+λ2Mji+λnXni+ε3i

(4)

式(2)～(4)中,Yi表示农民i是否采用农业新技术,SESi表示农民i社会经济地位指数,Xi表示除社会经济地位外影响农民i采用农业新技术的控制变量合集。Mji表示中介变量双元学习,当j=1时,M1i表示农民i探索式学习;当j=2时,M2i表示利用式学习。ε1i,ε2i,ε3i是随机扰动项。式(2)中,α1表示社会经济地位对农民新技术采用的总体影响;式(3)中,β1是社会经济地位对双元学习的影响;式(4)中,λ2表示控制社会经济地位的影响后,双元学习对农民新技术采用的影响。λ1代表社会经济地位对农民新技术采用的直接影响,控制了作为中介变量的双元学习的影响,β1λ2乘积为中介效应值。

中介效应检验方法主要有逐步检验、Sobel法和Bootstrap法。逐步检验主要用于只有一个中介变量的模型,且中介变量和因变量必须满足连续变量的假设,本文研究无法满足这一最基本假设。Sobel检验要求中介效应的效果统计量服从正态分布。Preacher与Hayes提出的Bootstrap中介效应测试可以有效地克服上述问题,适用于本研究检验探索式学习和利用式学习的中介效应[29]。因此,为探索新技术采用过程中不同社会经济地位农民如何通过探索式学习从外部渠道获取提升创新能力,如何通过利用式学习“干中学”实现对现有知识的转化采用,最终采纳农业新技术,研究采用Bootstrap方法来检验探索式学习和利用式学习在社会经济地位影响农民新技术采用方面的中介效应。

3.调节效应的检验

借鉴温忠麟等的研究,当自变量是连续性变量,调节变量为类别变量时,按照调节变量取值进行分组,做分组回归。回归系数存在显著差异,则调节效应显著,否则不存在调节效应[30]。

为考察双元学习对农民新技术采用的中介效应模型是否受其他因素影响,在式(4)中引入驻村第一书记调节变量,中介效应模型变为:

Yi=λ0+λ1SESi+λ2Mji+λnXni+si+ε3i

(5)

其中驻村第一书记变量si设为虚拟变量(si=0,1),si=1表示有驻村第一书记,si=0表示没有驻村第一书记,考察si不同取值下模型回归系数值及其之间是否存在显著差异。

四、社会经济地位对农民新技术采用影响的实证分析

(一)社会经济地位影响农民新技术采用的直接作用检验

1.社会经济地位综合维度的主效应检验

采用逐步回归法进行中介效应初步检验,验证了社会经济地位、双元学习和农民采用新技术行为间的运行机制。模型检验结果见表3。表3列(1)是基准回归,考察了控制变量对农民新技术采用的影响。表3列(1)Probit回归结果显示,在1%的显著性水平上,经济作物种植面积和政府推广对农民新技术的采用有正向影响,年龄的作用则相反,表明农民越年轻越有可能尝试采用新技术。经济作物种植面积越大,农民对新技术的采用意愿越高,新技术有利于降低大面积经济作物种植的成本,是农民愿意采用的重要决定性因素。农民参加技术培训越多,政府农业推广力度越大,农民对新技术的了解程度越深,也将促进农民采用新技术。在5%的显著性水平上,培训次数、固定资产值对农民新技术采用有积极影响,表明财富与经济实力是农民采用新技术的关键因素。从东、中、西地理位置上选取浙江省杭州市、陕西省安康市和甘肃省平凉市以代表中国东、中、西部农民对新技术采用的影响情况分析发现,以浙江省杭州市为参照,陕西省安康市和甘肃省平凉市对新技术采用水平相对较低,表明区域位置是影响农民新技术采用的关键因素之一。

表3 社会经济地位综合维度对农民新技术采用的主效应分析

表3列(2)在基准回归基础上增加了核心自变量社会经济地位,并使用Probit模型估计结果。控制变量的作用方向和大小没有显著变化,社会经济地位在1%的显著性水平上对农民采用新技术正向影响边际效应为0.862,表明在所有其他条件不变的情况下,农民社会经济地位每增加一个单位,其采用新技术的概率将增加86.2%。与社会经济地位较差的农民相比,社会经济地位较高的农民采用新技术的概率更高,该结论验证了研究假设1。表3列(3)和(4)采用OLS模型,分别考察了核心自变量社会经济地位对中介变量(探索式学习、利用式学习)的影响。模型检验结果显示,在1%的显著性水平上,社会经济地位对探索式学习和利用式学习有正向影响,系数分别为0.659和0.149。

表3列(5)采用Probit模型考察了核心自变量社会经济地位和中介变量(探索式学习、利用式学习)对农民新技术采用的影响。模型检验结果显示,在纳入探索式学习和利用式学习后,社会经济地位在1%的显著性水平上仍然正向影响农民新技术的采用(边际效应为0.877)。结果表明,社会经济地位每增加一个单位,农民采用新技术的概率将增加87.68%。探索式学习和利用式学习在5%和1%的显著性水平上正向影响农民的新技术的采用(边际效应分别为0.172和0.655),表明农民的探索式学习和利用式学习每增加一个单位,农民采用新技术的概率将分别增加17.2%和65.5%。因此,探索式学习和利用式学习将在社会经济地位影响农民新技术采用方面发挥中介作用。然而,中介效应的效果值无法确定,主效应和中介效应还需要通过检验中介效应进一步确定。

2.社会经济地位子维度的主效应检验

社会经济地位由五个维度构成,即家庭人均年收入、受教育程度、村干部身份、合作社带头人身份和家庭社会声誉。双元学习导致这五个维度对农民新技术采用的中介效应存在显著差异。因此,按照中介效应逐步回归法检验步骤,分析社会经济地位五个维度、双元学习和新技术采用之间的关系。模型检验结果见表4。

表4 社会经济地位五维度对农民新技术采用的效应分析

表4列(1)是没有核心独立变量社会经济地位和中介变量双元学习的基线回归。表4列(2)是加入核心自变量社会经济地位五个维度后的回归结果,Probit模型的估计结果及所有解释变量的边际效应在列(2)中。结果显示,在1%的显著性水平上,受教育程度对其新技术采用有正向影响(边际效应为0.308);在5%的显著性水平上,村干部身份和合作社带头人身份对其采用新技术有正向影响(边际效应分别为0.06和0.703);在10%的显著性水平上,家庭社会声誉对其采用新技术有正向影响(边际效应为0.143)。以上结果表明,农民受教育程度、村干部身份、合作社带头人身份和家庭社会声誉提升一个单位,采用新技术的概率将分别增加30.8%、6%、70.3%和14.3%。此外,经济作物种植面积、政府推广情况、培训次数、地区差异对农民新技术的采用也有着显著影响。

表4列(3)OLS模型检验结果显示,受教育程度、村干部身份和合作社带头人身份,家庭社会声誉分别在5%和10%的显著性水平上对探索式学习产生正向影响,系数分别为0.024、0.024、0.071、0.032,而家庭收入对探索式学习的影响未能通过显著性检验。表4列(4)模型结果显示,家庭有村干部在1%显著性水平上对农民利用式学习有正向影响,系数为0.059。家庭有合作社带头人、受教育程度、社会声誉分别在5%和10%的显著性水平上对农民利用式学习有正向影响,系数分别为0.103、0.016、0.031。家庭收入对利用式学习的影响未能通过显著性检验。在列(3)和(4)中,控制变量的回归系数方向没有明显变化。

表4列(5)是纳入了双元学习的Probit模型估计结果,在加入社会经济地位的五个维度变量后,探索式学习和利用式学习都分别在5%和1%的显著性水平上正向影响农民对BCT的采用(边际效应为0.102和0.580)。在其他条件不变的情况下,农民的探索式学习和利用式学习每增加一个单位,采用新技术的概率将分别增加10.2%和58%,表明探索式学习对农民采用新技术的影响程度更高。加入双元学习后,Probit模型的边际效应显示,村干部身份和合作社带头人身份在5%的显著性水平上影响农民新技术的采用,边际效应为0.033和0.647,家庭社会声誉在10%的显著性水平上影响农民新技术的采用,边际效应为0.164。对比分析发现,社会经济地位不同维度对农民采用新技术的影响在回归方程中加入探索式学习和利用式学习后发生了变化。一些维度的影响显著性增强,另一些变得更弱,家庭收入始终不显著,表明探索式学习和利用式性学习可能对影响农民新技术采用的社会经济地位有中介作用,但在影响路径上存在一定差异。

(二)双元学习在社会经济地位影响农民新技术采用中的中介作用检验

表3和表4的模型测度结果只能推断探索式学习和利用式学习可能在社会经济地位和农民新技术采用之间具有中介效应,中介效应的大小还需要进一步衡量。接下来采用偏差校正的Bootstrap法来检验探索式学习和利用式学习的双重中介效应,结果如表5所示。使用Bootstrap法进行中介效应检验,并不是通过P值来判断的效应是否显著,而是依据(BootLLCI,BootULCI)区间是否包含0来判断,不包含0则中介效应显著,包含0则不显著。测算结果显示,社会经济地位综合维度上,探索式学习的中介效应为0.005,95%的置信区间为(0.115,0.202),排除0值,因此,探索式学习对农民采用新技术的社会经济地位中介效应为正;利用式学习的中介效应为0.164,95%的置信区间为(0.004,0.609),排除0值,因此,利用式学习对农民采用新技术的社会经济地位中介效应为正。两者总中介效应为0.214,95%的置信区间为(0.128,0.244),排除0值。因此,双元学习对社会经济地位不同的农民新技术采用总中介效应正向显著。上述结果表明,探索式学习和利用式学习的双重中介效应是显著的,验证了假设H2a和H2b。

表5 双元学习中探索式学习和利用式学习的中介效应分析

从社会经济地位五个维度来看,双重中介效应检验的结果显示(表5),家庭收入只通过探索式学习的中介效应影响农民新技术的采用(中介效应值为0.002),利用式学习中介效应并不显著,这可能是因为探索式学习的风险较大,需要一定的经济保证,而利用式学习对经济调节的依赖性较小。因此,家庭收入只通过探索式学习影响农民新技术的采用。农民受教育程度通过探索式学习正向影响新技术的采用(中介效应值0.016),通过利用式学习负向影响新技术的采用(中介效应值-0.024),总间接效应为负值。村干部身份通过探索式学习影响新技术的采用(中介效应值为0.039)。家庭中有合作社带头人和社会声誉均通过探索式学习和利用式学习的双重中介作用影响新技术的采用。在社会经济地位的五个子维度中,探索式学习和利用式学习在合作社带头人身份和家庭社会声誉两个维度双重中介效应正向显著的;在农民受教育程度方面探索式学习产生正向显著中介效应,利用式学习产生负向显著中介效应,家庭收入和村干部身份在利用式学习方面中介效应不显著。

(三)驻村第一书记的调节作用

鉴于双元学习对农民新技术的采用存在显著的中介效应,有必要讨论这种中介效应是否受其他因素影响。选取是否有驻村第一书记这个分类变量进行调节效应检验,自变量是连续性变量,调节效应是分类变量需进行分组回归,回归结果如表6所示。整体模型回归系数显著,驻村第一书记值为1的回归模型,在显著性水平5%的条件下回归系数为0.795,驻村第一书记值为0的回归模型中,回归系数不显著,表明驻村第一书记在社会经济地位对农民新技术采用中存在显著的正向调节作用,验证了假设H3。

表6 驻村第一书记的调节效应检验

五、结论与建议

本文以农民微观主体为对象,构建农民社会经济地位、双元学习、驻村第一书记和农业新技术采用之间影响机制的理论框架,采用逐步回归法和Bootstrap法对影响农民新技术采用的社会经济地位路径进行了检验。结果表明:第一,社会经济地位对抽样的三个市农民新技术的采用有着显著的正向影响。高社会经济地位的农民有更大概率采用新技术,且社会经济地位通过探索式学习和利用式学习影响农民新技术的采用,且经济较发达的浙江省杭州市相对于其他两地对农民新技术采用有显著正向影响。第二,从社会经济地位各维度来看,探索式学习和利用式学习都有显著的中介效应。受教育程度、村干部身份和合作社带头人身份,家庭社会声誉对农民新技术的采用有显著影响,而家庭收入的影响不显著。受教育程度、村干部身份和合作社带头人身份,家庭社会声誉均通过探索式学习和利用式学习产生正向影响,但探索式学习影响更为显著,地域上相对于东部发达的浙江省杭州市,陕西安康和甘肃平凉地区对农民探索式学习和利用式学习有负向效应。第三,双元学习的中介效应检验结果表明,双元学习对不同社会经济地位的农民新技术采用总中介效应是正向显著的,且利用式学习中介效应高于探索式学习。在社会经济地位五个维度中,探索式学习和利用式学习在合作社带头人身份和家庭社会声誉两个维度双重中介效应正向显著;在受教育程度方面探索式学习产生正向显著的中介效应,利用式学习产生负向显著的中介效应,家庭收入和村干部身份在利用式学习方面中介效应不显著。第四,不同社会经济地位农民新技术采用中,驻村第一书记发挥了显著的调节作用。

农业新技术的采用是推动农业现代化技术创新体系有效循环的关键环节,农民社会经济地位和学习对提升农业新技术采纳具有显著影响。基于本文研究结论,得出如下政策启示:完善农业支持保护政策,提升农民社会经济地位。进一步完善农业补贴和财政支持,加强对农民的金融、保险、教育、科技与信息化技术支持,发挥有为政府和有效市场作用,提升农民的社会地位、声誉、受教育程度,增强其对农业新技术的学习和接纳能力;鼓励农民参与基层治理,完善合作社式农业发展战略,通过提高农户合作社参与率助推农业新技术的推广与传播;推动农村基本公共服务均等化,加强政府对西部农业技术推广的政策倾斜。受经济发展水平、地域资源禀赋影响,西部农民新技术采纳意愿相对较弱,因此应发展农村基本公共服务,提升西部农民教育水平,加强政府对西部农业技术推广的资源投入、关注度等,推动扩大西部农民双元学习的广度和深度;开展室内教学、田间地头培训等多种农业技术培训方式,推动农民探索式学习,获取农业新技术相关知识;鼓励农业技术人员现场开展指导,发动村庄技术带头人亲身示范,减少农民技术采用中的错误,积累农业技术经验;发挥第一书记跨层级治理作用,实现农民新技术利用积极性与政策落实良性互动;利用驻村第一书记的特殊角色和功能,创新跨层级创新治理方式,及时高效传达农业技术支持政策,建立驻村农业信息资源共享平台,向农民及时传递农业生产与前沿科技信息,提升农民学习兴趣与能力,推动农民科技生产水平提升。