王秀麗 王士海
(山東農業大學經濟管理學院,山東 泰安 271000)
農戶為獲取更大經濟收益而進行不合理的化肥、農藥等要素投入,導致了農業生產效率的降低和要素資源的浪費,給農業可持續發展帶來了極大的威脅。自18世紀英國工業革命以來發達國家工業迅速發展,人民生活水平迅速提高,但以高能耗、高污染為特征的傳統工業發展模式導致了全球環境快速惡化。20世紀70年代中后期工業污染治理的弊端使發達國家提出了清潔生產的理念。20世紀70-80年代美國和歐盟國家通過各種實踐推行清潔生產策略。1989年聯合國正式提出清潔生產概念后全球許多國家積極實踐以求實現經濟效益和環境效益雙贏。90年代日本將農業清潔生產定義為環境保全型農業,通過對環境保全型農戶認證和倡導集體環保行動來推動農業清潔生產。2000年,韓國建立的親環境農業體系在保護農業環境的同時提高了農戶收入[1-3]。進入21世紀后學界更加關注農戶清潔生產行為的影響因素,主要側重于對化肥和農藥等投入要素的研究。有研究表明測土配方施肥補貼會增加普通化肥的使用,降低農業生產效率[4],農戶農藥施用量主要受到農戶風險偏好、受教育程度、家庭收入、參與培訓次數、稅收政策、區域位置和直接的配額限制等因素影響[5-9]。
相比發達國家,中國農業清潔生產雖然起步較晚,但發展迅速。2015年農業部通過推進建立農業清潔生產技術模式來防止農業面源污染。2017年中央一號文件中指出推行綠色發展方式,通過對化肥、農藥、農業廢棄物和地膜等的治理推動農業生產清潔化。學界對清潔生產的研究主要集中于農業清潔生產行為的影響因素和鼓勵農戶農業清潔生產的措施等方面。化肥和農藥等生產要素的過量使用導致農作物品質下降和生產成本增加,甚至造成中國糧食增產困難,就連種糧大戶也處于農產品“價格天花板”和“生產地板”兩難的窘境[10],但實證研究表明,影響農戶采用測土配方施肥和高效低毒農藥的關鍵因素并非是同質的。除農戶個人特征、家庭特征和認知差異等共同影響因素外,農產品價格、地域差異和農藥補貼等因素會影響農戶測土配方施肥行為[11-16],而土壤肥沃程度、測土服務(與農技推廣人員接觸次數)、支付方式、村里農資銷售點數量等因素會影響農戶高效低毒農藥行為[17-21]。為進一步擴大高效低毒農藥的施用范圍,政府要加大對高效低毒農藥的宣傳力度、改善外部條件建立完善的農藥殘留監測機制,更重要的是加大政府補貼以降低其生產成本[12]。除此之外,還有學者關注測土配方施肥的實施效果。學界對它的經濟效果爭議不大,測土配方施肥在提高農產品產量和減少農業投入的同時增加了農戶收入[22-24],但對環境效果存在一定爭議。鄧祥宏等[23]認為測土配方施肥顯著提高了環境質量,但羅小娟等[24]卻通過實證分析得出了測土配方施肥環境效果不明顯的結論??傮w來看,國外對農戶農業清潔生產的研究多側重于農戶清潔生產行為的影響因素和政策措施等方面,而國內研究多涉及其影響因素和治理對策等方面,對實施效果的研究較少。僅有的研究也是關注測土配方施肥的實施效果,對高效低毒農藥實施效果的研究還比較匱乏。本文利用山東省農戶農業清潔生產行為數據,研究農戶農業清潔生產行為影響因素,同時測算農戶使用高效低毒農藥的效果,并與測土配方施肥的實施效果相對比,發現問題并提出建議。
基于經濟學理論,作為理性人的農戶進行農業生產的目的是農業收入的最大化,那么農戶是否采用新技術就取決于農戶對新舊技術“成本—收益”的度量。如果采用新技術的預計凈收益高于舊技術的凈收益,農戶就會考慮使用新技術。農戶使用高效低毒農藥的最低限度就是與使用普通農藥相比農戶獲得更高的農業凈收入,那么農戶使用高效低毒農藥的最低限度可以被表示為:

式中,Π為農戶農業收入,y1和y2分別為農戶使用高效低毒農藥和使用普通農藥的單位產出,P1和P2分別為使用高效低毒農藥后和普通農藥后的農作物單價,Q為家庭農地經營規模,γi和Zi分別為除農藥外其他投入要素的單價和投入數量,ω和X分別為高效低毒農藥的單價和投入數量,v和M分別為普通農藥的單價和投入數量。要想讓公式(1)成立,則必須有:


通過(2)式的推導可知,農戶使用高效低毒農藥的最低限度是:(1)市場上使用高效低毒農藥生產的農作物價格一定要高于使用普通農藥生產的農作物價格。(2)高效低毒農藥的投入成本一定要低于普通農藥的投入成本。
據統計,中國農藥施用量是世界平均水平的2.5~3 倍[25]。雖然高效低毒農藥作為一種質量提升型技術能夠保護環境也具有化學肥料應有的功效,但它的市場占有量不足10%,趕不上世界平均水平的一半[26]。相比之下,以測土配方施肥為代表的成本集約型技術在政府和相關部門的推動下實際應用到地的規模約占全部農地規模的30%[27]。測土配方施肥技術使用的人數比重顯著高于高效低毒農藥技術,一方面在政府對測土配方施肥技術的大力推廣與支持下,測土配方施肥技術顯著提高了農戶務農收入,這是農戶自我利益選擇的結果。另一方面在目前的社會環境下,信息不完全和使用高效低毒農藥技術生產的農作物的市場價格與普通農作物的市場價格無法區分等現象導致市場環境嚴重惡化,農戶為了避免風險而減少使用甚至不使用高效低毒農藥。測土配方施肥的經濟效果雖然比高效低毒農藥的經濟效果明顯,但總體來看兩者均不理想?;谝陨戏治鎏岢霰疚牡幕炯僭O:繼續鼓勵農戶采用測土配方施肥清潔生產技術,對農作物價格做市場區分或降低低毒農藥投入成本是促進農業清潔生產的必要措施。
為了驗證以上基本假設,本文需要對農戶農業清潔生產行為的影響因素進行分析并對其實施效果進行評價。假如想要得知某個人進行農業清潔生產(處理組)與其不進行農業清潔生產(控制組)的務農收入差距,一般會將“是否進行農業清潔生產”作為虛擬變量加入模型。這種方式會因忽視樣本個體的自選擇和樣本本身的差異而嚴重高估農業清潔生產的效果。為了解決以上問題,Rubin提出了“魯賓因果模型”[28]。記虛擬變量 Di={0,1},表示個體 i是否進行農業清潔生產,Di=1表示是,Di=0表示否。那么個體 i的未來務農收入yi被表示為:

y1i表示個體i進行農業清潔生產的未來務農收入,y0i表示個體i未進行農業清潔生產的未來務農收入。事實情況是如果個體i進行農業清潔生產,y1i存在但y0i缺失,反之亦如此。因為同一個人不可能進行農業清潔生產的同時又不進行農業清潔生產,這實際是一個數據缺失問題。為了簡便起見,將公式(3)轉換成分段函數形式:

就是個體i農業清潔生產的處理效應。如果樣本服從“個體i無論是否進行農業清潔生產都不影響其他人選擇”的個體處理效應穩定假設,那么作為隨機變量的平均處理效應,進行者的平均處理效應,未進行者的平均處理效應,并且有。但實際情況是個體i是否進行農業清潔生產并不是隨機的,其決策會受到其基本特征的影響,這會導致模型估計存在內生性問題,而傾向得分匹配估計方法(PSM)可以有效解決這一問題。該方法的基本思想為,首先使用Logit或Probit模型估計的結果作為傾向得分,然后使用核匹配、半徑匹配或近鄰匹配對傾向得分進行匹配。由于第一階段估計中存在的很大不確定性(具體使用Logit估計還是Probit估計存在不確定性,即使確定使用Logit估計,其具體設定還存在較大的主觀性)會導致模型估計存在偏差,本文在使用PSM估計基礎上采用Abadie and Imbens[29]提出的偏差校正方法對偏差進行進一步校正。其優點是通過回歸的方法估計偏差,得到“偏差校正匹配估計量”,減弱簡單匹配偏差對估計結果的影響。
2016年課題組分別在山東省的滕州、膠州、肥城、鄒城、長清和樂陵等6個馬鈴薯主產縣市區,按照馬鈴薯的種植規模分層抽取50戶馬鈴薯種植農戶進行入戶調查?;屎娃r藥對馬鈴薯生長起著至關重要的作用,但它們的施用并不是越多越好。本次調研數據較好地反映了山東省馬鈴薯主產區種植戶測土配方施肥和高效低毒農藥的使用情況,具有較好的代表性。本次調查共獲得問卷300份,經篩選后得到有效問卷255份,有效率為85%。問卷調查內容涉及村莊情況、農戶家庭情況、農戶糧食種子、化肥和農藥的使用情況以及農戶行為偏好等方面。本文分別采用傾向得分匹配估計法和偏差校正匹配估計法來分析和測度農戶農業清潔生產行為的影響因素和農業清潔生產技術的實施效果。農業清潔生產技術主要以測土配方施肥和高效低毒農藥技術為例,分別是對“是否采用測土配方施肥”和“是否使用高效低毒農藥”兩個問題的反饋。農業清潔生產技術的實施效果則以家庭畝均凈收入為測度標準。在整理數據時,本文將平原、山地和丘陵三部分統稱為地形,將平原賦值為1,山地和丘陵兩部分統稱為丘陵山區,賦值為0,具體變量說明見表1。

表1 變量含義及賦值
1.Logit和Probit模型估計結果分析。為了得到傾向得分匹配值,本文利用PSM方法分別建立Logit和Probit模型對影響農戶采用測土配方施肥和高效低毒農藥的決定因素進行估計,估計結果見表2。結果表明,地形、非農就業人口、家庭主要收入來源、農戶對新事物的偏好和對化肥施用后果認識度對農戶采用測土配方施肥具有顯著影響。地形、家庭人口數和先進技術接受能力對農戶采用高效低毒農藥具有顯著影響。

表2 Logit和Probit模型估計結果
一個家庭中非農就業人口越多,在某種程度上表明農戶接受外來思想的機會越多,越容易接受新鮮事物。同樣,與不愿意參與化肥公司宣傳活動的農戶相比,愿意參加的農戶在很大程度上更可能使用新技術。這也說明了農戶對先進技術認知度越高使用測土配方施肥的幾率越大。該結論證實了外來思想顯著影響農戶對測土配方施肥技術的認知,進而影響他們在農業生產中使用測土配方施肥決策的判斷。與此相反,村里農資銷售點數量越多農戶使用測土配方施肥技術的概率越低。原因可能是村里銷售點可能部分有甚至沒有配方肥,但他們為了獲取自身利益會加大促銷力度從而降低農戶使用測土配方施肥的概率。此外,以務農為主要收入來源的家庭比以經商為主要收入來源的家庭使用測土配方施肥的幾率更大。以農為生的家庭的土地依賴程度較高,更渴望從土地中得到更多的收入。使用化肥后認為土壤肥力增加的農戶對化肥的功效信任感較強,使用測土配方施肥技術的幾率更大。相比丘陵山區,平原地區使用高效低毒農藥的概率更低。家庭人口數量越多,使用高效低毒農藥的概率越低,但非農就業人口數恰恰相反,這個結論可以從農戶使用測土配方施肥的影響因素中得到進一步證明。先進技術接受能力、先進技術獲取能力和較大的農地經營規模都會提高農戶使用高效低毒農藥的概率。值得一提的是,農戶土地依賴程度(家庭主要收入來源)與農戶使用高效低毒農藥的概率正相關,但影響并不顯著。高效低毒農藥雖然可以在一定程度上提高農作物質量,但它可能會降低農作物產量和農戶收入,農戶對它的興趣不大。以農為生的農戶與其他農戶對這一作用的反映相似。
2.偏差校正匹配結果分析。偏差校正匹配估計法表明,在不存在較大偏差的情況下,核匹配、半徑匹配和近鄰匹配的匹配結果與偏差校正匹配估計方法的匹配結果相似,否則存在較大差異。經實證分析表明,上述三種方法的匹配結果與偏差校正匹配估計方法的匹配結果確實存在較大偏差。本文最后以利用馬氏距離匹配方法對匹配后估計結果進行偏差校正后得出的結果為準,估計結果見表3。估計結果顯示測土配方施肥的ATT、ATC和ATE估計值分別在10%、1%和1%的統計水平下通過顯著性檢驗。無論是總的平均處理效應還是單方面(控制組或處理組)平均處理效應都表明,使用測土配方施肥會顯著提高農戶家庭畝均凈收入。而高效低毒農藥技術的ATT估計值為負值,這充分表明使用高效低毒農藥會降低家庭畝均凈收入。測土配方施肥的經濟效果顯著好于高效低毒農藥的經濟效果。
所有的農業清潔生產技術都能成功走到農戶的地里嗎?答案是否定的。受社會環境限制,使用測土配方施肥的農戶數量正在增加,但農戶對高效低毒農藥技術的興趣不大。本文的研究結論如下:第一,農戶著重關注農作物產量,對農作物質量的關注度不夠。測土配方施肥可以顯著提高農戶的家庭畝均凈收入,農戶反應積極,但高效低毒農藥雖然會提高農作物質量但會降低農戶收入,使用的農戶數量較少。如果這種趨勢長期存在勢必會導致農作物市場“劣幣驅逐良幣”,嚴重威脅中國農作物質量安全。第二,農戶對農業先進技術的認知程度越高,農戶使用新技術的概率越大。由于政府對測土配方施肥技術的大力宣傳,農戶對它的了解程度遠遠高于對高效低毒農藥技術的了解程度,這是農戶先進技術認知度與農戶使用測土配方施肥技術概率顯著正相關的重要依據。第三,土地依賴程度(家庭主要收入來源)顯著正向影響農戶使用測土配方施肥的概率,但對農戶使用高效低毒農藥的概率影響不顯著,這是政府宣傳的效果也是農戶自我利益選擇的結果。測土配方施肥經濟效果顯著,而高效低毒農藥雖可以提高農作物質量但在現有社會環境下受價格天花板和成本地板的擠壓,農戶收益降低。家庭主要收入來源與農戶使用測土配方施肥的概率顯著正相關和它對農戶使用高效低毒農藥的概率影響不顯著就是對這一問題的直接反饋。該實證結果與前面的理論分析相互印證,也在一定程度上證實了基礎假設:繼續鼓勵農戶采用測土配方施肥,對農作物價格做市場區分或降低高效低毒農藥投入成本是促進農業清潔生產的必要措施。

表3 偏差校正匹配估計
1.政府要加大對高效低毒農藥的推廣,鼓勵農戶積極參與培訓。由于政府的大力推廣,農戶對測土配方施肥的了解比較深入,到目前為止測土配方施肥使用范圍逐漸擴大。但政府對高效低毒農藥的推廣力度較小,農戶對高效低毒農藥技術的認知缺乏并且親身感受不強。為了避免風險,農戶減少使用甚至不使用高效低毒農藥技術。政府對高效低毒農藥技術的推廣力度的增強和農戶參與培訓次數的增加能夠讓農戶提高對高效低毒農藥技術的認知,增加農戶使用高效低毒農藥技術的概率。
2.構建農產品質量追溯體系,對農產品價格做市場區分。作為理性人,農戶進行農業生產的最終目標是自身利益的最大化。自然,農戶采用清潔生產的目標就是農業收入的增加。但農業收入的增加主要取決于農作物產量的增加、價格的提高和投入成本的降低。測土配方施肥能夠通過提高作物單產增加農戶收入,但高效低毒農藥作為損失控制要素僅是最大限度地降低作物減產程度,提高農作物質量,在現有社會條件下這些都不會增加農戶的收入。信息不對稱和農產品市場上“劣幣驅逐良幣”導致市場產生逆向選擇,并沒有實現“優質優價”。構建農產品質量追溯體系后可以實現農產品價格的市場區分,提高農戶生產積極性。
3.政府要繼續鼓勵農戶使用測土配方施肥,加大對高效低毒農藥技術的補貼。加大對高效低毒農藥技術補貼有兩種方式;一是進行產業補貼;二是對農戶進行補貼。產業補貼可以通過稅收減免等方式降低廠商生產高效低毒農藥的成本,從源頭上解決了農戶使用高效低毒農藥成本過高問題。而對農戶進行補貼可以有效彌補農戶收入價差,提高農戶使用高效低毒農藥技術的概率。
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