经营规模与农户秸秆还田技术采纳行为:提升途径与效应估计——来自黑龙江省的证据

杨钰莹,司伟

(中国农业大学经济管理学院,北京 100083)

中国是秸秆资源第一大国,供给总量大,单产水平高,年均秸秆资源量达10亿多吨,占全球秸秆资源量的1/3。近年来,农业经营方式和农户生活方式的转变致使秸秆传统作用逐步减弱,减少了对秸秆的需求。加之,中国秸秆产业化仍处于基础发展阶段,综合利用水平有限。这导致秸秆供需失衡,沦为农业重点污染源,由此造成诸多负面影响,例如秸秆焚烧带来大气污染、耕地墒情、土质降低等问题[1]。显然,以焚烧为首的秸秆不合理利用问题已成为制约农业绿色发展的重要因素。秸秆还田是一项培肥增产的绿色生产技术,能有效增加土壤有机质含量,改良土壤结构,培肥地力等[2]。多年来,中央一号文件持续鼓励农户秸秆还田。目前,政府已采取补贴、政策宣传、作业组织和示范推广多种途径促进农户采纳秸秆还田技术。然而,尽管激励途径逐渐多样、激励力度逐步加大,秸秆还田率仍待提升。因此,如何充分利用政策手段以激励农户秸秆还田至关重要,对于秸秆资源管理与利用具有现实意义。

近年来,学者针对如何促进农户秸秆还田技术采纳开展了广泛探讨。部分研究集中于农户自身特征、偏好、认知和家庭禀赋等内部因素,证实农户生态认知水平、人力资本和家庭物质资本越高,兼业化水平越低,农户越偏好风险等,越有利于农户采纳秸秆还田技术[3-4]。另一部分研究认为,政府补贴、禁烧政策和社会资本等外部因素对农户秸秆还田技术采纳行为具有正效应[5-7]。而国外学者集中讨论政策干预措施对秸秆能源化、饲料化等产业化利用的激励作用,研究视角包括市场环境、供给潜力等[8-9]。通过多种形式发挥农业规模经营的引领作用,从而形成有利于现代农业生产要素创新与运用的体制机制是现代农业经营体系的核心[10]。随着土地流转加快,中国耕地资源逐渐集中于高生产效率的农户,规模户经营规模占全国总耕地面积已经超过33.5%,在农业生产系统中的角色越发重要[11]。随之,农业机械化率不断提升,2020年中国农作物耕种收机械化率达71%,为实现农业现代化奠定了坚实基础。由于规模户与小农户生产经营特征日益分化,经营规模的扩大将会引起农户生产行为转变。在传统农业向现代农业过渡的形势下,扩大经营规模是否有利于农户采纳秸秆还田技术,如何充分利用政策措施以提升农户秸秆还田概率,以上问题的回答以期破解在推进农业规模化过程中如何促进秸秆资源化利用难题,旨在推进农业现代化发展。

现有研究已关注到经营规模对农户秸秆还田技术采纳行为的影响。江鑫等[12]和徐志刚等[13]利用农户层面调研数据的分析结果表明,经营规模越大,农户越倾向于采纳秸秆还田技术。近年来,学者高度关注适度规模经营问题,认为存在经营规模阈值,经营规模超过该值后将降低农户秸秆还田技术采纳行为。刘乐等[14]、曹慧和赵凯[15]运用黑龙江、四川、浙江和山东省500个左右农户数据和近1 500个地块数据,得出农户和地块的秸秆还田技术采纳最优经营规模分别为4.13 hm2和0.05 hm2。由于农户样本差异,阈值差距悬殊。由此可见,秸秆还田技术采纳的最佳经营规模点是否存在或达到还待讨论,且针对规模经营先行区更大样本的论证较为必要。为进一步发挥规模经营对推进秸秆还田的作用,上述研究提出提高补贴力度、加大政策宣传、优化社会服务供给等政策建议,但尚未量化改善政策条件对农户秸秆还田采纳概率的提升程度。尽管有研究分析了秸秆还田宣传[16]、秸秆还田补贴[17]等单一政策因素对农户秸秆还田技术采纳行为的激励作用,但忽视了中国农业逐渐向规模化经营转变的现实背景,也未有不同阶段的政策干预重点比较,以致缺乏农户秸秆还田行为的动态干预机制。

黑龙江省是我国粮食生产第一大省,每年秸秆产量达1.3亿吨,约占全国秸秆总产量的1/8。但受限于气候条件,黑龙江省也是推行秸秆还田技术的难点区[18]。同时,作为农业规模经营发展的前沿地和机械化环保技术的重点应用区,黑龙江省秸秆还田的政策导向能为其他发展规模经营的地区提供借鉴。因此,本文以黑龙江省为例,利用课题组2018年对1 348个农户调研得到的7 391个地块数据,首先运用Probit模型探讨经营规模对农户秸秆还田技术采纳行为的影响。考虑到经营规模的内生性,选用工具变量法进行检验。其次,按照经营规模中值将农户分为规模户与小农户,并根据农业创新采用过程的各阶段选取指标,利用调节效应模型估算和分析经营规模对农户秸秆还田技术采纳行为的潜在途径及效应,并运用较新评价方法剥离出提升效应。最后,为避免局部平均处理效应,本文进一步测度不同秸秆还田采纳概率下各途径的提升效应,并据此创新性地讨论不同秸秆还田采纳概率下的政策干预重点,建立秸秆还田行为动态管理机制,为推进秸秆资源化利用提供决策参考。

1.1 经营规模对秸秆还田技术采纳行为的影响

经营规模对农户秸秆还田技术采纳行为的影响主要有几个方面。

1)农户偏好角度:经营规模不同,农户禀赋和比较优势不同,这导致小农户与规模户的行为目标偏好和长期投入决策的时间偏好差异化,进而诱发不同的要素配置行为和技术匹配策略,由此产生不同的农业经营效果。由于秸秆还田行为会降低当前收益,以产量最大化为目标的生产型小农不愿采取秸秆还田行为[19];
而规模户往往资本禀赋充裕,当前收益边际效用相对较低,偏好未来收益,所以更倾向于采用秸秆还田技术[13]。

2)家庭成本收益角度:经营规模的扩大会在现有资源约束下产生规模效应,由于劳动力、机械投入等部分生产要素不可分,扩大经营规模可分摊秸秆还田总成本;
而且,规模户议价能力相对较高,在购买秸秆还田服务时具有价格优势;
再者,规模经营能吸引并使用更多先进设备和技术,提高边际产出率以降低单位成本[20]。

3)生产组织形式角度:规模户能联合龙头企业实现组织化管理,激发组织柔性、知识外溢、比较优势、品牌质量和范围经济效应,降低监督、信息和转换等成本;
促进区域秸秆还田服务行业的竞争性市场结构的形成,进一步降低交易成本;
而且,通过加大与服务商的利益联结机制,提高秸秆还田质量,缓解道德风险与逆向选择[21]。吴比等[22]也证实无组织的小农户无法在秸秆还田中发挥组织化效益,导致秸秆还田技术扩散缓慢。

4)外部风险角度:小农户相较于规模户产出风险高、抵抗风险能力弱,因而更愿意采取保稳保产的经验方法,降低对新技术的采纳意愿和强度[23]。

基于上述梳理,本文认为经营规模的扩大能显著促进农户采纳秸秆还田技术,且规模户与小农户生产行为的影响程度具有明显差异。

1.2 经营规模对农户秸秆还田技术采纳行为的提升途径

在经营规模对农户秸秆还田技术采纳行为有积极影响的前提下,考虑不同规模农户的生产决策差异来促进农户采纳秸秆还田技术。本文依据农业创新采用过程的阶段[24],探索出在全国秸秆禁烧约束下提升经营规模对农户秸秆还田技术采纳行为影响的潜在途径,包括秸秆还田宣传、秸秆还田补贴、机械作业质量和机械设备供给。

在认识阶段,宣传对农户秸秆还田技术采纳发挥重要作用,但对不同规模农户的影响程度具有差异。由于政府采取各类优惠政策扶植新型经营主体,规模户需及时关注农业生产政策以保证项目资金申领。这使得规模户更易于掌握新政策和新技术,对秸秆还田的响应程度更高。而小农户往往仅关注自家生产收益,对政策关注积极性不高。因居住分散,小农户政策宣传难以到位,以致其不了解秸秆还田的多重效益,也不清楚相关政策,甚至有农户并未听过秸秆还田技术。因此,加大宣传力度对提高小农户秸秆还田采纳率至关重要。

在兴趣阶段,利益最大化是理性小农愿意进一步了解技术的直接考量标准,本文选取秸秆还田补贴指标说明。由于秸秆还田经济效益跨期显现,周期长且多具有投资性质,远低于当期环境效益和社会效益,故需要政府给予补贴[25]。提高补贴标准,使之至少不低于技术采用成本,是最直接提高秸秆还田采纳率的方式[26]。存在秸秆还田补贴时,根据心理账户理论,规模户作业补贴总额高,更能诱导规模户采纳秸秆还田,且农机购置补贴能激发规模户通过自购秸秆还田设备实现秸秆还田。对于小农户,补贴能降低机械作业服务价格,刺激秸秆还田需求。

在评价阶段,机械作业质量是决定农户是否采纳和持续采纳秸秆还田技术的关键因素。东北地区气温偏低,秸秆不易腐烂分解,对秸秆还田技术要求高。除自然因素外,机械设备设计和生产质量与农机手操作水平也对秸秆还田作业质量产生直接影响。农机秸秆还田设备的皮带、轴承、切碎刀片和变速箱等零部件易产生问题,或农机操作水平不高,会导致秸秆翻地深度不够、抛洒不均匀以及切碎长度和留茬过长问题,影响机械作业质量。如机械作业质量好,规模户倾向于自购秸秆还田设备,故对秸秆还田采纳率提升更大。若机械作业质量差,规模户会降低对大片土地持续秸秆还田的需求,小农户会通过近邻效应抑制秸秆还田技术采纳行为。

在采用阶段,机械设备供给为实施秸秆还田技术创造条件。秸秆机械设备包括拖拉机和秸秆粉碎机,其机型和操作流程因区域种植制度不同有差异。一方面,由供求关系可知,秸秆还田机械设备供给会影响秸秆还田技术采纳需求,供给越多,机械服务价格越低,农户秸秆还田采纳需求越高。另一方面,机械还田设备供给能减轻不同规模农户的服务搜寻成本。一旦机械设备满足需求,规模户采纳秸秆还田技术能较快提升地块采纳率。而相比规模户,小农户由于置办还田机械和吸引还田服务的能力较弱,周边有机械设备供给也能有效促进其采纳秸秆还田技术。

因此,本文提出秸秆还田宣传、秸秆还田补贴、机械作业质量和机械还田设备供给能显著提升经营规模对农户秸秆还田技术采纳行为的影响。

2.1 数据来源

本文数据来源于课题组2018年7月在黑龙江省开展的实地调研。此数据包括农户层面和地块层面数据,涵盖农户特征、家庭特征、地块特征、环境问题、农户主观感受等内容。

数据抽样范围覆盖黑龙江省主要粮食产区,抽样方法采取多阶段抽样。首先采用PPS抽样方法按积温带分布抽取15个县市,其次采用等距抽样依据经济水平从各县市分别抽取3个乡镇,每个样本乡镇随机抽取3个村,最后每村随机抽取10户,共获得1 350个农户样本。地块层面,将不相连地块视为不同地块,共获得7 411个地块样本。满足本研究的农户层面样本为1 348个,地块层面样本为7 391个,样本有效率分别为99.85%和99.73%。

2.2 变量设置

1)被解释变量。本文选取的被解释变量为农户秸秆还田技术采纳行为。考虑到农户层面与地块层面秸秆还田技术采纳决策的差异,选用农户层面和地块层面数据共同验证。农户层面,本文选取“您家是否秸秆还田”;
地块层面,选取“该块地是否秸秆还田”。

2)解释变量与调节变量。本文选取经营规模为核心解释变量,为分析农户分化的行为特征,参照徐志刚等[13]的研究,运用农户类型表征经营规模。为避免经营规模极大值影响,本文取经营规模中值,将农户分为小农户和规模户,得到分界点为6 hm2。该分界点与钱克明和彭廷军[27]、冀县卿等[28]关于规模化经营阈值的测算结果(4~8 hm2;
5.33~10 hm2)相一致。根据研究框架,选用秸秆还田宣传、秸秆还田补贴、机械作业质量和机械设备供给作为调节变量。

3)控制变量。本文从农户特征、家庭特征、地块特征和政府规制角度选取控制变量。根据杨志海[29]、文长存等[30]的相关研究,农户特征选取年龄、村领导和教育年限3个变量。根据杜三峡等[31]、罗明忠等[32]研究结论与变量处理方式,家庭特征选取兼业情况、组织化水平、农技培训和距城远近4个变量。地块特征方面,根据江鑫等[12]、曹慧和赵凯[15]、王新刚等[33]和唐利群[34]的研究,选取地块数、地块类型、耕地质量、地权稳定、耕地地形和受灾情况6个变量。监管约束与惩罚能有效刺激农户秸秆还田技术采纳行为[35],政府规制方面据此选取秸秆禁烧处罚作为控制变量。

4)工具变量。考虑到经营规模可能为内生变量,本文参考陈海江[36]选取村庄平均耕地面积作为经营规模的工具变量,原因在于村庄平均耕地面积能够反映区域的经营规模特征,且作为地区土地资源禀赋满足外生性要求。

本文所选变量的定义和描述性统计见表1。

表1 变量定义与描述性统计Table 1 Variable definitions and descriptive statistics

2.3 模型构建

根据分析框架,设定Probit模型为:

其中,Yi表示第i个农户是否采纳秸秆还田技术,包括农户层面与地块层面。Xij表示第i个农户的第j个解释变量,代表所有解释变量。β0与γj为待估参数,εi为扰动项。

高分子链在空间的形貌是高分子柔性的一种表现形式,也是高分子链的基本特征之一.如何运用数学模型来了解高分子链在空间的形貌和基本尺寸,是高分子物理学的基本内容.

2.4 调节效应的识别

本文根据Bowen[37]和陈国强[38]的思路识别非线性模型中变量的调节效应。若式(1)中核心变量系数显著,说明经营规模对农户秸秆还田技术采纳行为有明显促进作用。如其影响分别依赖于秸秆还田宣传、秸秆还田补贴、机械作业质量和机械设备供给的变化,则上述变量在经营规模与农户秸秆还田技术采纳行为之间起调节作用,称为调节变量(MOD)。因使用地块层面样本,本文选用农户类型(SIZ)作为目标变量以表示农户经营状态,构建非线性模型为:

式中,F(·)是关于SIZ和MOD的单调函数,CTRL为控制变量。β1、β2、β12和γ为待估参数。总调节效应为目标变量SIZ边际影响变化对各调节变量MOD变化的比率。其中,非线性模型的调节效应有如下特点:即使参数β12为零,总调节效应也非零;
β12的统计显著水平不能代表调节效应的显著水平;
引入个体特征作为控制变量时,调节效应存在个体差异,因此非线性模型中的调节效应不能被有效识别。

Bowen[37]将总调节效应分解为结构效应和次级调节效应。结构效应是反事实调节效应,即假设调节变量无实质性的调节效应(β12=0)。次级调节效应是非线性模型中存在β12的调节效应与不存在β12的调节效应之差,即总调节效应剔除结构效应的值,更能反映调节变量的真实效应,故也称真实调节效应。因目标变量和调节变量均为二元变量,各调节变量的调节效应(T)、结构效应(Ω)和次级调节效应(Λ)可分别表示为:

据此,本文在运用Probit模型估计式(1)参数值的基础上,通过式(3)(4)(5)计算秸秆还田宣传、秸秆还田补贴、机械作业质量和机械设备供给分别在经营规模对农户秸秆还田技术采纳行为的影响中的总调节效应、结构效应和次级调节效应,并将显著的次级调节效应称为提升效应。

3.1 经营规模与农户秸秆还田技术采纳行为分析

调研结果显示,黑龙江省秸秆还田率较低,采纳秸秆还田的农户仅占20.59%,进行秸秆还田的地块仅为17.74%(表2)。地块采纳率普遍低于农户采纳率,说明农户并非将其全部地块都进行秸秆还田。可见,无论农户还是地块层面,黑龙江省秸秆还田率仍有较大提升空间。

表2 2018年黑龙江省经营规模与秸秆还田采纳率分布统计Table 2 Distribution statistics of production scale and returning straw to field adoption rate in Heilongjiang Province in 2018

黑龙江省农户平均经营规模为13.18 hm2,其中,经营规模为0~6 hm2的小农户分布较集中,占样本总数的50.81%,平均经营规模为2.65 hm2。规模户分布分散,平均经营规模为24.06 hm2。随着经营规模扩大,农户秸秆还田采纳率由14.79%提升到38.55%,地块采纳率也提升了17.23%。经营规模为18~21 hm2的农户由于样本集中分布于高纬度地区,受气候影响,秸秆还田采纳率仅16%左右。但整体上,秸秆还田采纳率呈现出随经营规模增加而提高的态势。可见,经营规模越大,越有利于农户采纳秸秆还田技术。

尽管政府已出台一系列推进秸秆还田的政策,但从采纳率来看,政策效果尚未充分发挥。总体上,主要由以下原因所致:一是秸秆还田成本高,补贴覆盖率低。据苏柳方等[26]研究,东北地区秸秆还田成本高达570~1 035元/hm2,而仅有10%的农户能获得秸秆还田补贴,且该技术效益跨期显现,农户在技术采纳当年收益为负值。二是机械作业质量差。受气候影响,秸秆腐解速度慢,这对机械作业和配套技术要求高,操作不当易致使效益不升反降。三是机械设备缺乏。因秸秆还田机械设备供给不足,一般需联合周边上百公顷连片耕地的农户进行集中作业,造成部分农户等候时间过长,从而错过最佳时间,技术效益难以保障(表3)。

表3 不同规模农户未采纳秸秆还田的原因统计分析Table 3 Statistical analysis of the reasons why farmers of different production scales do not adopt returning straw to field technology

不同规模农户未采纳秸秆还田技术的原因存在差异。独立样本T检验结果显示,秸秆还田成本、替代生活燃料和秸秆还田宣传在不同规模农户间均值显著不相等,这说明相比规模户,小农户更易受上述因素影响。秸秆还田成本方面,规模户有更多的项目资金补贴和资本积累,可承担秸秆还田前期负收益,所以成本并非规模户首要制约因素。替代生活燃料方面,小农户收入较低,对秸秆替代生活燃料的需求更迫切,且其秸秆资源总量少,仅作为生活燃料就能实现秸秆消纳。秸秆还田宣传方面,仅有极少数小农户不了解秸秆还田技术,这是因为规模户有更广泛的信息来源,对秸秆还田技术的认知水平较高。因此,正是由于制约因素影响不同,不同规模农户的秸秆还田技术采纳行为存在差异。可见,改善上述条件是调节不同规模农户秸秆还田技术采纳行为的有效途径。

3.2 经营规模对秸秆还田技术采纳的影响分析

本文运用stata16.0对模型进行Probit估计,方差扩大因子检验各变量VIF均小于7,均值为1.63,表明变量间不存在多重共线性。为避免异方差,本文在估计时均采用robust稳健标准误的方法,得到参数估计结果见表4。模型1为全变量估计结果,经营规模平方的系数不能拒绝显著不为0的原假设,即不能表明利于秸秆还田的农业经营规模存在阈值。模型2为剔除经营规模平方项的估计结果,模型可决系数和各系数基本无变化,且BIC更小,说明不含二次项的模型更优。事实上,即使阈值存在,黑龙江省农户的经营规模整体上还未达到倪国华和蔡昉[39]测算的单位面积产量最优时的经营规模41.07~41.26 hm2,处于规模报酬单向变化阶段。因此,现阶段经营规模越大,越利于农户采纳秸秆还田技术。

表4 经营规模对秸秆还田技术采纳行为的回归结果Table 4 Regression results of the production scale on the adoption of returning straw to field technology

其他变量并非本部分关注的焦点,但系数估计结果大部分在1%水平上显著,其经济含义值得讨论。秸秆还田宣传、机械设备供给和机械作业质量对农户秸秆还田技术采纳行为有显著正向影响。由于秸秆还田补贴与农户秸秆还田技术采纳行为的关系受农户类型调节,估计系数不符合预期。

控制变量中,农户方面,年龄越大,农户越不愿尝试新技术;
村干部具有表率作用且受多方监督,能积极响应政策,较早成为秸秆还田技术采纳者;
教育年限对农户秸秆还田技术采纳行为具有正效应。家庭层面,兼业经营表明农户外出务工时间更长,更易感知可持续耕种技术的经济价值;
加入农业合作社提高了组织化水平,能提高秸秆还田技术可及性;
农技培训系数与经济意义不符,可能由于农户参加的农技培训并非针对秸秆还田。距城越近,离秸秆资源化利用市场较近,农户可能更倾向将秸秆打包离田进行产业化利用,较少采用秸秆还田技术。地块方面,地块越细碎,越会弱化规模效应,不利于秸秆还田机械作业;
旱地微生物分解更快更彻底,更利于秸秆还田效果的发挥;
地权越稳定,农户越愿意投资耕地,故越倾向于采纳秸秆还田技术;
平地更适宜机械作业,更利于秸秆还田;
农户倾向于通过秸秆还田改善遭灾地块的地力。政府规制方面,秸秆焚烧处罚能显著促进农户采纳秸秆还田技术。

模型3是农户层面未控制地块特征的模型,结果显示在小样本情况下,经营规模与农户秸秆还田技术采纳行为仍在1%水平上呈正向影响,且主要变量影响方向和系数基本无变化。模型4将经营规模替换为农户类型,回归系数方向仍无变化,说明估计结果较为稳健。

3.3 内生性分析

本文采用IV-Probit模型的“两步法”进行内生性检验。第一阶段村庄平均耕地面积估计系数显著增大且为正(表5),说明村庄平均耕地面积越大,农户经营规模越大,符合相关性条件。弱工具变量识别检验结果显示,村庄平均耕地面积具有较强的解释力。与表4结果比较可知,第二阶段使用工具变量后各变量系数方向一致,经营规模估计值增大0.004,说明其作用明显低估。据此,进一步验证出经营规模对农户秸秆还田技术采纳行为具有显著促进作用。

表5 工具变量法的回归结果Table 5 Regression results of the instrumental variable method

3.4 各途径的调节效应估计与分解分析

为探析不同规模农户在何种途径下利于采纳秸秆还田技术,本文采用Probit模型估计式(2)。结果表明,各模型中秸秆还田补贴、机械作业质量和机械设备供给的系数估计值及其分别与农户类型的交叉项均在5%水平上显著(表6),可认为上述3个变量在经营规模对农户秸秆还田技术采纳行为的影响中具有显著次级调节作用。而秸秆还田宣传,仅调节变量估计值在1%水平上显著。

表6 各途径的参数估计结果Table 6 Parameter estimates of each influence pathway

基于参数估计结果,本文计算出秸秆还田宣传、秸秆还田补贴、机械作业质量和机械设备供给四种途径的总调节效应、结构调节效应和次级调节效应的期望值。在计算中,控制变量取样本均值。估计结果显示,秸秆还田补贴、机械作业质量和机械设备供给的次级调节效应在1%水平上显著(表7),说明上述变量具有提升效应。

表7 调节效应的估计与分解结果Table 7 Estimation and decomposition results of the moderating effect

秸秆还田补贴的总调节效应期望值最高,为0.124。此结果说明,享有秸秆还田补贴的农户在规模由小变大过程中采纳秸秆还田概率,比无补贴的农户采纳秸秆还田的概率平均高0.124。尽管有秸秆还田补贴的农户采纳秸秆还田技术的概率更高,但并不意味着0.124全为此变量的影响结果。如果其对农户类型与农户秸秆还田技术采纳行为之间无实质性的调节作用,受非线性模型中结构性因素影响,秸秆还田补贴仍可能产生提高或降低秸秆还田技术采纳行为的干扰效应。因此,秸秆还田补贴的提升效应为总调节效应与结构效应的差值0.127。

机械设备供给的总调节效应次之,当地机械设备供给满足需求的农户在规模由小变大过程中采纳秸秆还田概率,比缺乏机械设备的农户在规模变化过程中采纳秸秆还田概率平均高0.091,由机械设备供给因素引起的提升效应为0.097。

机械作业质量的总调节效应为0.076,提升效应为0.075,说明在农业经营主体由小农户向规模户转变过程中,提高机械作业质量能使农户秸秆还田采纳概率平均实际提升0.075。

秸秆还田宣传估计系数不显著,总调节效应方向符合经济意义,但次级调节效应不符合预期。结合前文,本文认为因规模户均已知晓当地秸秆还田宣传,加强宣传仅对小农户有效。所以,在由小农户转向规模户过程中,宣传因素自身影响渐弱,故无法表明其具有提升效应。

3.5 个体异质性分析

由于农户存在个体差异,考虑到局部平均处理效应缺乏代表性,本文进行个体异质性分析。根据表6的估算结果,计算出每个样本采纳秸秆还田技术的概率,按概率大小将其等分为100组,取组内秸秆还田采纳概率的均值和效应,再运用Delta方法计算出各调节效应95%水平的置信区间,得到影响秸秆还田技术采纳的四种途径的总调节效应、结构效应和次级调节效应值与秸秆还田采纳概率的关系图。因篇幅限制,仅展示次级调节效应(图2)。

秸秆还田补贴的次级调节效应的置信区间下边界大于0,表明秸秆还田补贴能显著提升每个样本经营规模对农户秸秆还田技术采纳行为的促进作用。享有秸秆还田补贴后,随着农户规模由小变大,农户采纳秸秆还田技术的概率将快速提高。同时,秸秆还田补贴的提升效应也随秸秆还田采纳概率整体上呈“指数型”增长,农户秸秆还田采纳概率越高,秸秆还田补贴的提升效应增长越快,在概率达到0.6后提升效应减弱至0.20。

机械作业质量的次级调节效应结果显示,农户对机械作业质量评价高时,随着经营规模由小变大,样本秸秆还田采纳概率逐渐提高,其提升效应随秸秆还田采纳概率的提高呈“对数型”增长。在秸秆还田采纳概率达0.4后,机械作业质量的提升效应逐渐趋于0.08。

机械设备供给的次级调节效应结果显示,周边机械设备供给满足需求时,随着农户由小农户转向规模户,农户秸秆还田采纳概率会逐渐提高。机械设备供给的提升效应随秸秆还田采纳概率呈“对数型”增长,在秸秆还田采纳概率为0.2前增幅较大,之后逐渐趋于0.11。

秸秆还田宣传的次级调节效应大致在水平轴上,表示其效应与0没有显著差异。

为便于秸秆还田的动态管理,本文利用上述结果建立政策动态干预机制。在秸秆还田采纳概率低于0.2时,秸秆还田补贴的提升效应最强、增速最快,机械设备供给次之,机械作业质量的提升效应最弱。因此,此阶段应该着力运用秸秆还田补贴诱导农户采纳秸秆还田技术。秸秆还田采纳概率处于[0.2, 0.4]时,秸秆还田补贴的提升效应仍快速增长,机械作业质量的提升效应缓慢增长,机械设备供给的提升效应趋于稳定,此阶段应着力提高秸秆还田补贴、提升机械作业质量。秸秆还田采纳概率为(0.4, 0.5]时,秸秆还田补贴的提升效应依旧强劲,应重视发挥秸秆还田补贴的提升作用,但在概率为0.5时已达顶峰。机械作业供给、机械设备质量的提升效应在此阶段分别稳定在0.11和0.08。秸秆还田采纳概率达到0.6后,三种途径的提升效应均开始减弱,机械作业质量尤为明显。只要提升效应非零,政策干预依旧有效。但秸秆还田概率大于0.6时,政策干预已处于边际效益递减阶段,故不建议再对农户秸秆还田技术采纳行为进行政策干预。

4.1 结论

研究表明,现阶段黑龙江省秸秆还田率较低,有较大提升空间。无论农户层面还是地块层面,经营规模对秸秆还田技术采纳行为均具有促进作用。本文不能表明适宜秸秆还田的农业经营规模存在阈值。即使阈值存在,当前黑龙江省经营规模水平整体上处于规模报酬单向变化阶段,仍可进一步扩大经营规模。这为秸秆还田技术采纳的最佳经营规模点论证提供了规模经营先行区的大样本证据,也印证了规模化经营是农业可持续生产的有效途径。

在当前农户分化背景下,秸秆还田补贴、机械设备供给、机械作业质量能显著提升农户秸秆还田采纳概率。目前,政府已提供诸多秸秆还田技术推行的政策条件,但政策干预仍缺乏灵活性,导致政策激励作用尚未充分发挥。因此,秸秆还田政策要建立动态干预机制。通过分阶段差异化调节,引导农户秸秆还田技术采纳行为。值得注意的是,虽不能表明秸秆还田宣传具备提升效应,但在推行时应着重对小农户加大秸秆还田效益与政策的普及力度。

本文以黑龙江省为代表,得到较为可靠结果,但因区域差异,结论在全国层面的普适性仍待验证。如未来研究样本能扩大到全国范围,将进一步验证各政策干预途径对推进其他区域秸秆还田的有效性,以证实结论的可靠性和实践性。

4.2 建议

1)持续推进农业规模化经营。目前,仍应通过多种形式扩大农业经营规模。应加大土地整治,推进高标准农田建设,推进土地连片种植。明晰土地产权,落实三权分置,积极引导农民合理有序流转土地。大力扶植与当地农业发展水平与经营能力相适应的新型农业经营主体,引导土地向农业生产率较高的多元化主体流转。

2)提高作业补贴标准和瞄准性。秸秆还田补贴的提升效应最高,特别是秸秆还田采纳概率较低阶段。应权衡补贴经营者与机械作业人员利弊,明晰补贴对象,进行差异化补贴。对于小农户,尽可能制定至少与还田成本持平的作业补贴下限,且补贴标准体现出区域差异。对于规模户,加大农机购置补贴力度,诱导规模户自购农机。

3)加大秸秆还田研发投入与技术培训。秸秆还田质量是持续采纳秸秆还田的保障,在规模化同时,应合理配置新技术和新设备的研发投入,推进区域化技术研发,提高病虫害防治、秸秆腐烂降解、良种选用等多项配套技术,推进农机农艺融合,保证机械设备设计与生产质量。同时,加强对机械操作人员的培训力度,规范验收流程,实行与还田质量挂钩的奖惩制度,切实秸秆机械化还田操作质量。

4)健全社会化服务体系。秸秆还田设备供给的提升效应较高,应在不同区域运用不同措施为秸秆机械化还田创造条件。在规模经营区域,通过为农户提供小额信贷、组织货源、强化售后等措施,吸引有条件的经营主体自购农机并提供秸秆还田服务,增加秸秆还田服务供给。对于土地流转困难地区,加强农户间联合与合作,通过土地托管、发展土地股份合作社等多种形式,培育秸秆机械化还田服务市场,引导小农户采纳秸秆还田技术。

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