風險偏好與農戶技術采納行為分析
——基于荔枝種植戶的實證研究

陳美先，齊文娥

（華南農業大學經濟與管理學院，廣東 廣州 510642）

【研究意義】隨著農業對中國農村家庭的重要性不斷下降，在小規模農業生產模式下推廣農業技術變得越加困難[1-2]。Duflo等[1]研究表明，小農戶不論在科技素質和身體素質，還是在農業發展生產思路上都呈現弱勢，這極大程度制約了中國農業科技貢獻率的增長[3-4]。雖然國家通過增加政府支出，提高創新服務形式以及長期加強對農業技術的推廣，但是面對小農經營存在的問題，農業技術的供應和推廣情況并沒有得到太大改善[5]。因此，深入了解農戶的技術選擇行為，揭示他們面臨的制約因素和障礙，對促進農業生產發展具有重要的現實意義和理論意義。

【前人研究進展】由于農戶的異質性，其對不同技術的選擇也存在不同偏向[6]。根據技術屬性，農業技術有不同的劃分。例如，根據技術功能，農業技術可分為增產技術、病蟲害防治技術等；根據農民在技術采用過程中所需的投入要素集中度，農業技術可分為資本密集型技術和勞動密集型技術[7]。影響農民采用不同屬性技術的因素也大不相同[8-9]。眾多學者們從可能的角度量化了各種因素對農民技術選擇的影響[10-13]，也有不少學者關注到了某單一因素對農民對農業技術選擇的影響，如土地規模[14]、學習效應[15]、是否加入合作社[16]、風險偏好[17]等。不同的農戶風險偏好也有所不同，這種差異將導致農戶在技術采用行為上也存在差異。已有研究表明，農民的風險偏好存在異質性[3]，且大多數農民都厭惡風險，這可能可解釋農戶一些看似偏離經濟最優和非理性的生產經營行為[18]。

Cardenas等[19]認為，由于風險規避程度高，發展中國家的農民不愿意承擔相應的風險，這影響了農民對農業生產的投資，也是一些發展中國家農民陷入貧困的重要原因。Liu等[3]對Bt轉基因抗蟲棉種植戶的風險偏好態度與品種選擇的關系進行研究，結果發現風險規避程度高的農戶傾向于施用更多的農藥。毛慧等[20]基于肉雞養殖戶的調研數據，從契約農業角度對農戶風險偏好與技術采納行為之間的關系進行了實證分析，結果也表明了風險厭惡程度對農民是否采用新技術有顯著的負向影響。

【本研究切入點】由于缺乏良好的數據和難以衡量農民的風險偏好程度，雖然目前國內有許多關于農民風險偏好對農業生產要素投入影響的研究，然而現有文獻對于解釋不同規模農民使用技術的差異存在爭議，因為不同的研究領域關注的農業技術類型不同，且缺乏對所研究的農業技術特點的提煉。與此同時，現有研究忽視了跨期農業技術收益周期較長的特征。相較于單期農業技術，農戶采用跨期農業技術行為的影響因素更多，農戶跨期農業技術采用決策會受到其時間偏好和受益不確定性的影響。荔枝的高接換種技術是一種跨期農業技術，相對于單期農業技術，農戶采用決策時需要考慮的因素更多，其決策機制更為復雜。

【擬解決的關鍵問題】荔枝是我國南方重要的經濟作物，成熟期短，各產區荔枝集中上市導致出現重疊性競爭，加之品種結構不合理，我國荔枝產業供給結構矛盾突出，果農收入嚴重受損。莊麗娟等[9]研究表明，與引進、選擇、雜交等品種控制技術相比，高接換種技術具有資源節約、回收期較短、技術成本低的優點。但是，高接換種技術存在一定的局限性和風險，如品種間的親和性限制了接穗品種的選擇，嫁接苗的成活率和果樹的恢復期難以預測，導致農戶對此技術的采納有不同的態度。本研究基于一般性農業生產理論分析和對廣東、廣西兩省共939戶荔枝種植戶的一手調研數據，使用二元Probit模型和OLS模型估計，從風險偏好的視角實證分析了農戶對以高接換種技術為代表的一系列荔枝新技術的投入行為及影響因素，探索促進農戶對新技術的采用的政策建議。

1 理論分析與模型設定

1.1 理論分析

國內外學者關于小農動機與行為的研究存在爭論。黃宗智[21]提出，農戶在邊際報酬低下的情況下仍會繼續投入勞動的原因，可能是農戶家庭缺乏邊際報酬的了解，也可能是農戶家庭受種植規模的制約，導致家庭剩余勞動力過多，同時就業機會的缺乏，使得農戶個人勞動機會成本幾乎為零。小農行為與動機具有內生性，要合理解釋小農行為與動機，必須根據小農的需求、所處階段、面臨的約束條件具體分析，并抽象同一時期大部分農戶的行為與動機。小農經濟發展階段分為4個：傳統小農階段，生存最大化；商品小農階段，效用最大化；社會化小農，貨幣收入最大化；現代小農，利潤最大化。根據國內的實際國情，現階段小農已由生存需求轉向貨幣需求，由傳統小農階段轉向社會化小農階段。農戶不再是滿足生存最大化的傳統小農，而是追求利潤最大化的現代小農。作為理性人的現代小農，采納技術與否的決策跟其追求的利潤最大化的動機息息相關。由于農業生產的各種因素，農民往往對投資新技術持謹慎態度。

荔枝作為我國重要的經濟作物，商品化程度高，與水稻等糧食作物具有明顯差異。中國荔枝總產量占世界70%左右，而廣東、廣西兩省區荔枝年產量占全國超過八成，具有一定的代表性。本研究以廣東、廣西兩省區荔枝種植戶為例，分析農戶的風險偏好對其生產經營行為決策的影響。

1.2 計量理論模型

本研究根據以往文獻中的實證研究經驗，設定了如下農戶技術采用行為決定因素模型：

式中，y1表示農戶是否采納技術，X14表示以農戶對保險的需求程度代表農戶的風險偏好程度，控制變量X為農戶個體特征（包括戶主的年齡、受教育年限、健康狀況、兼業狀況、家庭人數、非農收入占比等）以及農戶種植特征（從事荔枝種植的年限、是否接受過荔枝方面的技術培訓、技術培訓次數、獲得資金的難易程度）。

式中，y2表示每個農戶首次采納技術至今的年限，X15以農戶對技術的采納態度代表了農戶的風險偏好程度，控制變量X為農戶的個體特征以及農戶種植特征。

其中關鍵變量X14與X15均為測量農戶風險偏好程度的不同方式。

2 研究方法

2.1 變量選擇與賦值

本研究對因變量和自變量進行分類，并將選定變量賦值，使用Stata14軟件對各變量分別求平均值（表1）。

表1 變量賦值Table 1 Variable assignment

農民的稟賦是指農民全部家庭成員以及整個家庭所擁有的各種資源和能力，包括天然所有的和后天獲得的。本研究選取農民的年齡、文化程度、種植年限、家庭收入水平、非農收入占比比、是否接受技術指導、培訓次數、獲得資金的難易程度等變量作為農戶稟賦特征的代表因素，并具體假設為：農民年齡越小，受教育程度越高，種植經驗越豐富，家庭收入水平越高，培訓次數越多，農民采用的技術的可能性越大。

選取農戶對新技術的采納態度和對保險的需求程度兩個變量分別作為農戶風險偏好特征的代表因素，作為衡量風險偏好的不同口徑，并具體假設為：農民的風險偏好程度對農民的農業技術采納有正向影響，即農民越偏好風險，其技術投入水平越高。

2.1.1 因變量 農戶技術采納行為。本研究以荔枝高接換種技術為例，采用兩個指標測量技術采用：（1）是否采納（y1）,表示農戶是否采用高接換種技術，用1表示采用該技術，0表示不采用該技術。（2）采納時間（y2），表示每個農民首次采用高接換種技術至今的年限，時間越長說明農戶越早采用。在分析“是否采用技術”時，因變量“是否采用技術”屬于二值變量，本研究采用Probit方法估計；但在分析“采用時間”時，因變量“技術采用時間”是一個連續變量，本研究采用OLS方法估計。

2.1.2 關鍵變量 農戶的風險偏好。包括農戶對新技術的采納態度（X15）和農戶對保險的需求程度（X14）兩個可能影響農戶采納技術行為的變量。

2.1.3 控制變量 影響農民技術采用的其他變量包括戶主年齡、教育年限、健康狀況、兼業狀況、家庭人數、家庭收入、是否接受荔枝技術培訓、是否獲得技術指導和獲得資金難易程度。

（1）受訪農戶特征。戶主年齡：我們假設農民年齡越大，越習慣于常規生產和管理方法，越傾向于遵循以前的經驗，采用技術的可能性就越小。本研究使用種植者戶主的實際年齡衡量。戶主受教育年限：雖然少數學者認為教育水平不一定與技術采用程度正相關，即農民的教育水平越高，其采納的高產技術比例越低，而對勞動節約型技術的比例就越高，但總的來說，戶主的教育水平越高，視野越廣，對技術的了解越全面，則其采用該技術的可能性就越大，即教育水平可以增加農民采用新技術的可能性。非農收入占比：非農收入的占比越低，那么農民專業化生產的可能性越大，他們越有可能采用新技術。本研究使用2017年荔枝產地調研數據中種植戶家庭實際非農業收入占比衡量。資金獲得難度：采用新技術時，農民需要承擔一定的成本，農民獲得資金的難度越小，資金供給越充足，農民就越容易籌集到采用技術所需的資金，從而促進新技術的采用。

（2）受訪農戶家庭特征。從事荔枝種植的年限：我們假設農民種植荔枝的時間越長，經驗越豐富，就越容易受到傳統觀念的影響，越習慣于遵循以前的農業模式，農民采用新技術的可能性就越小。本研究使用荔枝種植者實際種植荔枝年限表示。 技術交流：當一項新技術在農戶中推廣時，大多數農民采取“跟隨策略”，即首先考慮其他人的采用效果，然后決定是否采用，即農民之間的技術交流次數越多，就越愿意采用新技術。專業荔枝技術培訓次數：農技培訓作為一種非正規教育，通過農戶間對相關知識的交流，有利于提高農民對技術特點和經濟價值的認識，促進農民采用技術。作為交流經驗的平臺，技術培訓有利于通過個體成功農民的示范來提高農民對技術的信心。推動技術的采用：農民參與荔枝專業技術培訓的次數越多，對技術的理解越深，采用技術使用知識就越容易，農戶越傾向于采納新技術。

2.2 數據來源

本研究所用的數據來自2017年8—9月國家荔枝龍眼產業技術體系利用PPS分層抽樣的調查，對廣東茂名、湛江、陽江和廣西玉林、欽州共5個市、10個縣、26個鎮、42個村的荔枝種植戶進行一對一的深入調研。共調研943戶荔枝種植戶，其中廣東調研問卷有489份、廣西調研問卷為454份。由于個別樣本關鍵數據缺失，剔除后共獲得有效問卷939份，其中廣東486份、占樣本量的52.3%，廣西443份、占樣本量的47.7%。

2.3 描述性統計

2.3.1 受訪農戶特征 從性別的結構來看，受訪者男性居多，占比94.38%；平均年齡為55.89歲，45～65歲最多；受訪者接受教育的平均年限為8.65，未受過教育的受訪者有2.95%，學歷在小學及以下、初中、高中及以上層次的受訪者占比分別為28.28%、44.41%、27.31%。很大比例的荔枝種植戶文化程度在初中及以下，占比72.69%。

2.3.2 受訪農戶家庭特征 本研究受訪的農戶具有豐富的生產經驗，平均從事荔枝種植年限為22.1年。農戶以兼業為主，占比高達81.6%，受訪農戶家庭年收入平均為9.1萬元，荔枝收入占家庭總收入的48.86%。受訪農戶平均種植面積為1.05 hm2，只有不到3成家庭加入農村合作社。

2.3.3 農戶對新技術的風險偏好特征 指標一：以農戶對保險的需求程度測項表示農戶的風險偏好。將農戶分成5種風險偏好程度如下：完全不需要、不太需要、一般、比較需要、非常需要。從受訪農戶實際調查情況來看，風險厭惡型農戶有637戶、占比68%；風險偏好型農戶共302戶。

指標二：以農戶對新技術的采納態度測項表示農戶的風險偏好，將農戶分成3種風險偏好程度如下：一有新技術，風險偏好者將在第一時間采用；風險厭惡程度中等的農戶，會在其他技術實施者實施一段時間后看到效果才采用；而風險厭惡程度高的農戶，則在其他農戶都采用后才采用。本研究受訪農戶中風險厭惡程度高的共640戶，風險厭惡程度較低的有299戶。

2.3.4 農戶高接換種技術采納行為 在939位受訪農戶中，有近半數（455戶）農戶采納高接換種技術，其余的農戶為未采納；平均采納時長為7.2年。

3 實證分析

3.1 農戶是否采納技術與關鍵變量X14的模型估計

本研究使用Stata軟件中的二元Probit模型對y1與關鍵變量1（農戶對農業保險的需要程度X14）及其他控制變量（X1～X13）進行模型估計，結果見表2。

表2 農戶是否采納技術與關鍵變量X14的Probit模型估計結果Table 2 Probit model estimation result of whether farmers adopt technology and the key variable X14

表2結果顯示，農戶對農業保險的需要程度、健康狀況、是否接受專業技術指導、從事荔枝生產年限、非農務工收入占比、種植面積、技術培訓次數為顯著變量。根據回歸估計結果，分析影響農戶新技術投入的因素如下：

在農民的風險態度因素中，農民對農業保險需求程度對農民采用新技術具有非常顯著的影響，與前文假設一致。風險偏好程度對農民新技術投入有積極作用，表明農民越偏好風險，技術采用水平越高。

農民的稟賦因素、農民的健康狀況、是否接受專業技術指導、從事荔枝的生產年限、非農業收入占比、種植面積和技術培訓次數等因素對農民的新技術投入有顯著影響。農戶身體越健康，從事荔枝生產年限越高，非農收入占比越大，接受的技術培訓次數越多，種植面積越大，農民采用新技術的可能性就越大。農民文化水平對新技術投入的影響不顯著，與以往的假設不一致，可能原因是調研樣本中大部分農戶的文化程度都在初中及以下，農戶決定是否采納新技術更受周邊農戶影響，因此教育程度對新技術投入的影響不顯著。

根據回歸結果，農戶從事荔枝生產年限對農戶新技術投入影響顯著，而其生產年限的平方對農戶新技術投入影響并不顯著，由此可知，農戶的生產經驗對農業技術采納的影響呈正向線性關系，即隨著農業生產經驗的增加，農戶更愿意采納新技術。

3.2 農戶是否采納技術與關鍵變量X15的模型估計

本研究采用二元Probit模型對y1與關鍵變量2（農戶對技術的采納態度X15）及其他控制變量（X1～X13）進行模型估計，結果見表3。

表3結果顯示，農戶對技術的采納態度、健康狀況、是否接受專業技術指導、從事荔枝生產年限、非農務工收入占比、種植面積、技術培訓次數為顯著變量，與表2的回歸結果吻合。兩個不同測量口徑均說明，農戶的風險偏好程度對其采納新技術具有顯著的正向影響，即農戶對風險越偏好，其技術采納水平越高。

3.3 農戶采納技術時間與關鍵變量X14、X15的模型估計

采用二元Probit模型對y1與關鍵變量2（農戶對技術的采納態度X15）及其他控制變量（X1～X13）進行模型估計，結果見表3。

表3 農戶是否采納技術與關鍵變量X15的Probit模型估計結果Table 3 Probit model estimation result of whether farmers adopt technology and the key variable X15

本研究設定的第二個因變量（農戶對高接換種技術采納時間y2），在此我們基于表4中的變量設置，用OLS模型對y2與關鍵變量X14、X15及其他控制變量（X1～X13）進行模型估計，結果見表4。

表4 農戶技術采納時間與關鍵變量X14、X15的OLS模型估計結果Table 4 OLS model estimation result of farmers'technology adoption time and key variable X14 and X15

表4結果顯示，是否接受專業技術指導、種植面積為顯著變量，而對農戶風險偏好測度的關鍵變量包括農戶對技術的采用態度、農戶對農業保險的需求程度均不顯著。可能原因是，我們調研的許多地區本身種植的品種比較優良，農戶不需要對原品種進行高接換種。

4 結論與建議

本研究采用二元Probit 模型和OLS模型，以農戶稟賦為控制變量，從風險偏好的視角實證分析了農戶對以高接換種為代表的荔枝新技術的投入行為及影響因素，得出以下結論：首先，農民對新農業技術投入的程度更多地取決于農民的風險態度。其次，農民的稟賦因素，如荔枝的生產年限、非農業收入的比例、是否接受專業技術培訓以及培訓數量對農民的新技術投入有顯著影響。從事荔枝生產年限越高，非農收入占比越大，接受的技術培訓次數越多，農戶采納新技術的可能性越大。第三，出于風險規避，大多數農民不愿意投資潛在有利可圖但風險更高的技術，少數能夠將自己與風險隔離的人將從技術創新中受益。在這種情況下，增加培訓的次數，提出更多的技術指導有利于風險厭惡型農戶采納技術而更大程度地促進技術擴散，它對我國農業生產中的技術推廣和農業發展具有積極意義。

農民的風險厭惡態度極大地影響農作物技術的推廣和應用，而且這種現象在大規模土地經營市場的農戶中更為明顯。鑒于農業的高風險特征，農民的這種投入行為特征明顯會制約農業生產的改善。特別是近年來，隨著土地流轉率的提高，各地區的土地呈現出大規模經營的趨勢。規模種植戶經常依靠租賃土地生產經營，但同時還需要抵御氣候風險以及生產和市場價格風險。這些家庭收入中的大部分取決于其農業產出，避險程度對其投資的影響大于小農戶。

基于以上實證分析結論，提出建議如下：首先，基于農民對新技術投資的風險規避，應該改變和改進農民對新技術投資的預期收益。普及農業新技術，量化技術投資收益，并鼓勵使用新技術。二是調整農業補貼政策，積極探索以農民為基礎的“目標收入補貼” “災害風險補貼”和“農業補貼”。三是建立政策性農業保險產品和自然災害風險基金，建立和完善農業風險分散與共享機制。有關部門可以通過增加技術知識信息和培訓服務來提高農民的技術采用行為，降低農民采用農業技術的風險。目前我國相關的農業風險規避機制很匱乏，農戶為了規避風險而采取偏離利潤最大化的決策，對技術的選擇往往很謹慎，因此建立相關農業生產保險體系任重道遠。