高標準農(nóng)田建設、農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)藥投入的影響研究
——基于江西省605戶稻農(nóng)的調(diào)查數(shù)據(jù)

張夢玲，翁貞林，高雪萍

（江西農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，江西 南昌 330045）

農(nóng)藥作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中不可或缺的生產(chǎn)資料，對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻毋庸置疑。然而，中國農(nóng)藥投入過量、利用效率低下的現(xiàn)象普遍存在。據(jù)聯(lián)合國糧農(nóng)組織統(tǒng)計，2019年我國農(nóng)藥單位使用量為13.07 kg/hm2，是當年亞洲平均水平（3.68 kg/hm2）的3.55倍、世界平均水平（2.69 kg/hm2）的4.86倍①數(shù)據(jù)來源于聯(lián)合國糧食及農(nóng)業(yè)組織官網(wǎng)（https://www.fao.org/food-agriculture-statistics/en/）。。更值得注意的是，受邊際報酬遞減規(guī)律的約束，單純依賴要素投入難以實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展[1]。農(nóng)藥的過量施用及低效率利用不僅增加農(nóng)戶的種植成本，還引發(fā)耕地面源污染、資源浪費、食品安全等問題，嚴重阻礙了我國農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。因此，政府出臺系列政策文件以引導農(nóng)藥減量增效行動，如農(nóng)業(yè)農(nóng)村部2021年制定的《“十四五”全國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃》提出，2025年主要農(nóng)作物的農(nóng)藥利用率要從2020年的40.6%提高到43%。在當前農(nóng)藥過量施用問題沒有根本改變的深刻背景下，深入考察農(nóng)戶農(nóng)藥施用的決定因素，對有效推動農(nóng)藥減量增效、遏制農(nóng)業(yè)面源污染具有重要意義。

農(nóng)藥減量增效的關鍵在于降低施用量。農(nóng)戶作為施用農(nóng)藥的主體，受制于理念和技術等因素，在長期的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實踐中產(chǎn)生了農(nóng)藥高施用及低效率問題[2]。由此，農(nóng)藥減量目標的實現(xiàn)必須從微觀農(nóng)戶角度著手。在已有研究中，一些學者認為影響農(nóng)藥減量施用的因素包括農(nóng)戶稟賦特征[3-5]、耕地自然屬性因素[6-7]和經(jīng)濟政策推動[8-9]等。其中，農(nóng)地規(guī)模經(jīng)營路徑頗受關注。農(nóng)地資源稀缺會誘致農(nóng)戶采用生物化學技術以提高農(nóng)地產(chǎn)出[10]。而通過擴大農(nóng)地規(guī)模以改善經(jīng)濟性，有利于提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)范化水平，緩解化學投入品不合理施用產(chǎn)生的面源污染問題及保障耕地生產(chǎn)潛力[11]。然而，農(nóng)地規(guī)模經(jīng)營的農(nóng)藥減量路徑受到土地細碎化、耕地質(zhì)量的制約。中國人均耕地數(shù)量較少，耕地質(zhì)量和基礎地力相對偏低，誘致農(nóng)戶高度依賴農(nóng)藥、除草劑等農(nóng)業(yè)化學品的大量投入以提高農(nóng)地產(chǎn)出[12]。另外，研究指出，土地細碎化程度每加重10%，農(nóng)藥施用量將增加1.09%[13]。可見，農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模的擴張若不能降低耕地細碎化程度、實現(xiàn)耕地連片化經(jīng)營，則會削弱規(guī)模經(jīng)營的農(nóng)藥減量效果。因此，通過農(nóng)地資源整合、實現(xiàn)地塊規(guī)模經(jīng)濟性，可以對農(nóng)戶的長期投資行為產(chǎn)生激勵，并有利于調(diào)整當前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的農(nóng)藥投入水平。

事實上，有關農(nóng)地整治對農(nóng)藥投入產(chǎn)生的影響，在中國高標準農(nóng)田建設項目中已有體現(xiàn)。高標準農(nóng)田是指在一定時期內(nèi)，通過農(nóng)村土地整治形成的集中連片、設施配套、高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)、生態(tài)良好、抗災能力強、與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)營方式相適應的基本農(nóng)田。高標準農(nóng)田建設項目包括土地平整工程、灌溉與排水工程、田間道路工程和農(nóng)田防護與生態(tài)環(huán)境保護工程[14-15]。相較于普通農(nóng)田，高標準農(nóng)田建設對農(nóng)藥減量施用的影響表現(xiàn)為以下三個方面：一是通過對農(nóng)田基礎設施的綜合治理，以提高耕地質(zhì)量、改良土壤條件和修復受損生態(tài)的土地利用，從而降低病蟲害發(fā)生率，減少農(nóng)藥投入；二是通過土地流轉、整合的方式實現(xiàn)集中連片經(jīng)營，以農(nóng)地規(guī)模經(jīng)營及化解地塊分散約束的方式實現(xiàn)農(nóng)藥減量投入；三是通過改善耕作環(huán)境、優(yōu)化田間道路推進機械化生產(chǎn)，為機械化生產(chǎn)創(chuàng)造條件，便于農(nóng)業(yè)社會化服務組織為農(nóng)戶提供農(nóng)藥減量增效服務。然而，既有關于高標準農(nóng)田建設績效的研究主要聚焦于項目實施對農(nóng)民收入和區(qū)域經(jīng)濟的提升路徑[16]，對保障糧食綜合生產(chǎn)能力和促進機械化水平的作用機制[17-18]，對土地流轉和培訓新型職業(yè)農(nóng)民的影響路徑[19-20]等方面。少數(shù)關注高標準農(nóng)田建設對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響研究中，也集中從宏觀層面探究政策項目實施對農(nóng)業(yè)減量化的影響[21-22]，關于高標準農(nóng)田建設對微觀農(nóng)戶農(nóng)藥投入的影響效應未得到充分討論。

基于此，本文利用江西省水稻主產(chǎn)區(qū)605戶稻農(nóng)的樣本數(shù)據(jù)，考慮到農(nóng)戶是否處于高標準農(nóng)田建設區(qū)域并非隨機事件，可能導致樣本選擇性偏誤問題，采用傾向得分匹配法（PSM）將高標準農(nóng)田建設項目的實施從其他影響農(nóng)戶農(nóng)藥投入的因素中獨立出來，更加科學地評價高標準農(nóng)田建設對農(nóng)戶農(nóng)藥投入的影響，為進一步依托高標準農(nóng)田建設推進農(nóng)藥減量施用的路徑提供決策參考。

1 理論分析與研究假說

1.1 高標準農(nóng)田建設對農(nóng)藥減量投入的影響機理

農(nóng)地屬于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系的載體因素，由于農(nóng)地規(guī)模及農(nóng)地質(zhì)量不同，農(nóng)戶經(jīng)營目標及生產(chǎn)要素投入偏好不盡相同，農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)必然受到農(nóng)地稟賦特征的影響。高標準農(nóng)田建設是改善農(nóng)戶農(nóng)地稟賦的重要路徑，包括農(nóng)田整治、水利設施、田間道路等配套設施建設。因此，高標準農(nóng)田建設可以借助農(nóng)地改善的方式實現(xiàn)農(nóng)藥減量施用目標。具體而言，首先，高標準農(nóng)田建設通過對農(nóng)田基礎設施綜合治理和改良土壤條件等提高農(nóng)戶的耕地質(zhì)量。農(nóng)地質(zhì)量提升很大程度上能夠抑制病蟲害發(fā)生率，從而降低農(nóng)藥防治投入[23]。其次，高標準農(nóng)田建設以土地平整、田塊歸并等方式降低耕地細碎程度，促進地塊規(guī)模擴張及連片化經(jīng)營。同時以修繕機耕道和溝渠等措施為機械化田間作業(yè)和管理創(chuàng)造了便利條件，由此借助機械化水平提高或利用無人機噴藥等方式實現(xiàn)農(nóng)藥施用的標準化、規(guī)范化及可追溯性。最后，誘致性技術變遷理論提出，在農(nóng)地資源稟賦稀缺的區(qū)域，依賴農(nóng)藥等生物化學技術提高土地生產(chǎn)率是合乎理性的，農(nóng)戶長期處于“多施農(nóng)藥能夠規(guī)避減產(chǎn)風險”的認知誤區(qū)。而參與高標準農(nóng)田建設可以通過農(nóng)戶家庭成員參與土地整治項目提升其技能水平[24]，農(nóng)戶文化素質(zhì)具有“稟賦效應”，提高農(nóng)戶正確施用農(nóng)藥的認知及噴施水平，有利于規(guī)避由于對病蟲害防治的認知誤區(qū)而產(chǎn)生的技術風險。同時，相較于分散、小規(guī)模的農(nóng)戶而言，建設了高標準農(nóng)田的農(nóng)戶更注重農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中農(nóng)藥施用的安全性和規(guī)范性，過量施用農(nóng)藥的可能性更小。鑒于此，提出如下研究假說：

H1：相較于未建設高標準農(nóng)田的農(nóng)戶，建設了高標準農(nóng)田農(nóng)戶的農(nóng)藥投入更低，即高標準農(nóng)田建設能夠降低農(nóng)戶的農(nóng)藥投入。

1.2 高標準農(nóng)田建設、農(nóng)業(yè)社會化服務與農(nóng)藥減量投入

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動的可分性增強為促進農(nóng)藥減量增效提供了新路徑。施藥環(huán)節(jié)作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中的技術密集型環(huán)節(jié)，個體間的差異引發(fā)農(nóng)戶在病蟲害判斷、農(nóng)藥品牌和種類選取、施藥時機和施藥設備選擇等方面形成較大差距，引發(fā)農(nóng)藥不合理施用現(xiàn)象并進一步引發(fā)耕地污染。此時需要借助農(nóng)業(yè)社會化服務組織的力量實現(xiàn)農(nóng)藥減量投入。具體而言，一方面，農(nóng)業(yè)社會化服務組織相較于農(nóng)戶而言具有更強的減量技術甄別能力，能夠為農(nóng)戶提供統(tǒng)一的病蟲害防治指導意見及先進的農(nóng)藥施用技術和工具以規(guī)范農(nóng)藥用量，實現(xiàn)農(nóng)藥減量化投入[25]。另一方面，農(nóng)業(yè)社會化服務組織為實現(xiàn)利潤最大化的經(jīng)營目標，通常采用降低單位面積要素投入的方式以節(jié)約服務供應成本[26]，并通過少施農(nóng)藥幫助農(nóng)戶獲取產(chǎn)品質(zhì)量溢價而累積聲譽資本。然而，農(nóng)業(yè)社會化服務能發(fā)揮以上優(yōu)勢的前提是需要滿足農(nóng)用道路暢通、地塊平坦且機械作業(yè)區(qū)域相對集中等條件。高標準農(nóng)田建設通過土地平整、田塊歸并等方式實現(xiàn)了農(nóng)地連片經(jīng)營，降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素在地塊間的轉換成本，農(nóng)戶采納農(nóng)業(yè)社會化服務進行病蟲害防治的成本有效降低[27]，同時也減弱了機械操作及減量技術采用難度，使通過專業(yè)化服務主體推進農(nóng)藥減量具備現(xiàn)實可行性。鑒于此，提出如下研究假說：

H2：高標準農(nóng)田建設能夠提高農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)社會化服務的采納而進一步促進其農(nóng)藥減量投入。

根據(jù)上述分析，本文構建的理論分析框架見圖1。

圖1 理論分析框架Fig.1 Theoretical analysis framework

2 數(shù)據(jù)、模型設置與變量選擇

2.1 數(shù)據(jù)來源

江西省屬于傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)大省，同時也是中國重要的糧食主產(chǎn)區(qū)，2020年的稻谷播種面積占全國的11.44%，稻谷產(chǎn)量占全國的10.33%。同時，江西省地理資源豐富，土壤肥沃，地勢平坦，水源充足，具有良好的高標準農(nóng)田建設基礎。據(jù)統(tǒng)計，江西省自2017年以來，已完成高標準農(nóng)田建設1 493.88萬畝（截至2022年7月），全省實現(xiàn)了584個鄉(xiāng)鎮(zhèn)全覆蓋高標準農(nóng)田①數(shù)據(jù)來源：江西省農(nóng)業(yè)農(nóng)村廳官方網(wǎng)站，http://nync.jiangxi.gov.cn/art/2022/7/25/art_27774_4077407.html。。因而，本文以江西省水稻種植戶作為研究對象探討高標準農(nóng)田建設對農(nóng)戶耕地質(zhì)量保護行為的影響具有一定代表性。

本文所采用的數(shù)據(jù)為課題組2020年8月—2021年1月對江西省9 個縣（市、區(qū)）34 個村的農(nóng)戶抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)。樣本抽樣方法首先按照江西省經(jīng)濟發(fā)展水平將100個縣劃分為高、中、低不同區(qū)域進行分層抽樣，分別抽取了新建區(qū)、南昌縣、永修縣、渝水區(qū)、宜豐縣、豐城市、高安市、于都縣、鄱陽縣。同時，每個縣選取2 個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)選取2 個村，每個村抽取20個農(nóng)戶，共計720份問卷，其中有效問卷680份。通過數(shù)據(jù)清理后，選取本文所需指標，最終選取605 份樣本展開研究。

2.2 模型構建與研究方法

本文重點關注高標準農(nóng)田建設、農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)戶農(nóng)藥投入產(chǎn)生的影響，因此，本文將農(nóng)戶農(nóng)藥投入影響因素的線性分析模型設定如下：

式（1）中：Yi為農(nóng)戶i畝均農(nóng)藥投入費用（元/畝）；Di表示實際觀測到的農(nóng)戶是否建設了高標準農(nóng)田的結果，Di=1表示已建設高標準農(nóng)田，Di=0表示未建設高標準農(nóng)田；Xij為影響農(nóng)藥投入費用的其他變量，包括水稻種植戶的個體特征（年齡、受教育程度、農(nóng)業(yè)技術培訓與政策認知）、家庭特征（家庭總收入和農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模）、地塊特征（土壤肥力和灌溉條件）及村莊特征（村莊地形、村莊發(fā)展水平和村莊到鄉(xiāng)鎮(zhèn)的距離）等方面內(nèi)容；α為常數(shù)項，δ和β為待估計參數(shù)；μ i為隨機擾動項。

由政府牽頭的高標準農(nóng)田建設項目實施具有很強的外生性，因此不用考慮互為因果的內(nèi)生性問題。但值得注意的是，并非所有村莊都能成為高標準農(nóng)田建設區(qū)域，使該項目成為非隨機事件。首先，建設高標準農(nóng)田需要財政資金支持，經(jīng)濟發(fā)展水平較高的區(qū)域更能順利推進項目實施；其次，地形條件是影響高標準農(nóng)田建設的關鍵因素，山地、坡地的建設難度較大，需要投入更多的建設成本，從而不利于推進高標準農(nóng)田建設；最后，從農(nóng)戶自身角度來看，高標準農(nóng)田建設之前，需要經(jīng)過充分的論證，要充分尊重農(nóng)戶的意見，在絕大多數(shù)農(nóng)戶同意的情況下方可實施。可見，個體特征和家庭資源稟賦較好的農(nóng)戶對高標準農(nóng)田建設的支持度更高，項目推進也更容易。那么，農(nóng)戶所在村域是否處于高標準農(nóng)田建設區(qū)域成為非隨機事件，從而產(chǎn)生樣本選擇性偏誤。因此，為了降低該問題導致的估計偏誤，本文嘗試使用傾向得分匹配法來估計高標準農(nóng)田建設對農(nóng)戶農(nóng)藥投入費用的影響。

傾向得分匹配法的核心思想是通過將已建設高標準農(nóng)田的農(nóng)戶作為處理組，未建設高標準農(nóng)田的農(nóng)戶為對照組，然后為每個處理組的農(nóng)戶在對照組中匹配傾向得分相同或近似的樣本，并保證他們在特征變量上分布相同，即在未建設高標準農(nóng)田的農(nóng)戶群體中匹配與建設了高標準農(nóng)田農(nóng)戶稟賦特征相同或近似的農(nóng)戶，并比較其農(nóng)藥投入費用。基于相互匹配樣本計算的處理效應可以有效減少樣本選擇偏差帶來的估計偏誤。

使用傾向得分匹配法估計高標準農(nóng)田建設對農(nóng)戶農(nóng)藥投入的處理效應時，被解釋變量為“是否建設了高標準農(nóng)田”，屬于“0～1”離散變量。因此本文二元Logit模型估計農(nóng)戶進入處理組的條件概率，即“傾向得分”：

式（2）中：P（xi）為傾向得分值；Di是一個虛擬變量，Di=1時表示農(nóng)戶建設了高標準農(nóng)田，Di=0時表示農(nóng)戶未建設高標準農(nóng)田；xi表示一組特征變量。

根據(jù)傾向得分進行樣本匹配后，高標準農(nóng)田建設對農(nóng)戶農(nóng)藥投入費用的平均處理效應通過比較處理組和對照組的農(nóng)藥投入費用差異計算得出，即ATT表示為：

式（3）中：y1表示農(nóng)戶在處理組條件下的農(nóng)藥投入費用，y0表示農(nóng)戶在對照組條件下的農(nóng)藥投入費用，但現(xiàn)實中只能觀察到y(tǒng)1，y0是不可觀測的，因此需要使用傾向得分匹配法構建反事實框架進行分析。

2.3 變量選取與描述性統(tǒng)計

2.3.1 變量選取

（1）被解釋變量：畝均農(nóng)藥投入費用。界定農(nóng)戶減施農(nóng)藥的指標通常采用農(nóng)藥施用量、施用次數(shù)、農(nóng)藥投入成本，以及是否按照說明書規(guī)定標準施用農(nóng)藥。筆者在調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶購買農(nóng)藥主要通過經(jīng)銷商推薦或借鑒周圍農(nóng)戶購買類型，對于農(nóng)藥的品種及具體折純量很不清楚，但對農(nóng)藥投入金額情況比較了解，并且在江西省域范圍內(nèi)，農(nóng)藥價格和種類差異較小，農(nóng)藥成本很大程度上體現(xiàn)了農(nóng)戶的農(nóng)藥使用量，因此借鑒已有研究[28]選用畝均農(nóng)藥投入費用整體考察農(nóng)戶的農(nóng)藥投入情況。

（2）處理變量：是否建設了高標準農(nóng)田。若農(nóng)戶所經(jīng)營農(nóng)地建設了高標準農(nóng)田則賦值為1，未建設高標準農(nóng)田則賦值為0。

（3）機制變量：農(nóng)業(yè)社會化服務。農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中是否采納病蟲害統(tǒng)防統(tǒng)治服務，若采納賦值為1，未采納則賦值為0。

（4）協(xié)變量：為了保證樣本的內(nèi)外部特征具有一致水平，基于已有的數(shù)據(jù)指標并參照已有文獻[29]選擇同時影響高標準農(nóng)田建設和農(nóng)藥投入費用的水稻生產(chǎn)決策者個體及家庭特征、地塊特征、村域特征及地區(qū)特征4組變量作為協(xié)變量。其中，個體特征包括水稻生產(chǎn)決策者的年齡、受教育年限、農(nóng)業(yè)技術培訓頻率和政策認知；家庭特征包括家庭總收入、農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模；地塊特征包括：土壤肥力、灌溉條件；村莊特征包括：村莊地形、村莊發(fā)展水平和村莊到縣城的距離等方面的內(nèi)容。此外，區(qū)域間不可觀測因素（如氣候和病蟲害等）同樣可能對農(nóng)藥投入產(chǎn)生影響，因此本文引入地區(qū)虛擬變量以控制區(qū)域固定效應。各變量的定義與描述性統(tǒng)計如表1所示。

2.3.2 樣本特征

在進行傾向得分匹配前，本文首先對建設了高標準農(nóng)田農(nóng)戶（處理組）和未建設高標準農(nóng)田農(nóng)戶（對照組）之間的主要變量進行比較，各變量的含義及描述性統(tǒng)計見表1。統(tǒng)計結果顯示建設了高標準農(nóng)田的樣本戶有218 戶，占總樣本的36.03%，表明當前調(diào)查區(qū)域內(nèi)高標準農(nóng)田建設項目覆蓋面還比較低。獨立分布T檢驗結果顯示，就平均而言，樣本農(nóng)戶用于水稻生產(chǎn)的畝均農(nóng)藥投入費用為137.58元，建設了高標準農(nóng)田的農(nóng)戶農(nóng)藥投入費用（118.95 元／畝）顯著低于未建設高標準農(nóng)田的農(nóng)戶（148.08元／畝）；另外，建設了高標準農(nóng)田農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)社會化服務采納程度顯著高于未建設的農(nóng)戶。同時，對大部分協(xié)變量而言，處理組與對照組間存在較大顯著性差異，即農(nóng)戶的農(nóng)藥投入費用在處理組與對照組間的差異不能簡單地歸因于高標準農(nóng)田的建設，也可能由樣本選擇偏誤或無法觀察到的異質(zhì)性因素所致。

表2 展示了樣本農(nóng)戶參與高標準農(nóng)田建設項目的具體情況。根據(jù)《高標準基本農(nóng)田建設標準（TD/T1033-2012）》對高標準農(nóng)田建設項目的界定，將該項目劃分為田間道路建設項目（修田間道路），農(nóng)業(yè)措施項目（平整土地、土壤改良）和水利措施項目（修水渠、修排水溝）。如表2所示，農(nóng)戶所經(jīng)營耕地涉及田間道路建設項目的有191戶，占總樣本的31.57%。從農(nóng)業(yè)措施項目來看，進行平整土地的有197 戶，占總樣本的32.56%；進行土壤改良的有戶124，占總樣本的20.50%。從水利措施項目來看，進行修水渠的有111戶，占總樣本的18.35%；進行修排水溝的有120 戶，占總樣本的19.83%。

表2 樣本戶高標準農(nóng)田建設項目參與情況Tab.2 Participation of sample rural households in high-standard farmland construction projects

3 模型估計結果與分析

3.1 傾向得分匹配結果分析

3.1.1 Logit傾向得分估計

本文首先采用Logit 模型進行傾向得分估算，通過引入上文提到的協(xié)變量進行回歸以增強平衡匹配結果的準確性，估計結果如表3所示。農(nóng)戶特征變量中，僅有技術培訓和家庭總收入對高標準農(nóng)田建設決策產(chǎn)生影響，而村莊特征緯度下的三個協(xié)變量均對高標準農(nóng)田建設決策產(chǎn)生顯著影響。此結果與高標準農(nóng)田項目的建設條件相契合，經(jīng)歷過培訓及收入較高的農(nóng)戶對高標準農(nóng)田建設項目的認可度和積極性越高。村莊經(jīng)濟發(fā)展水平較高、地形相對平坦，建設高標準農(nóng)田的成本和難度也相對較低。以上農(nóng)戶和村莊所在的區(qū)域成為高標準農(nóng)田建設項目的首選范圍，這意味著樣本選擇偏誤實際存在。

表3 Logit 模型的回歸結果Tab.3 Logit model results

3.1.2 共同支撐域和平衡性檢驗

PSM 方法的有效性需要滿足共同支撐假設和平衡性條件。為確保估計結果的可信性和穩(wěn)定性，本文通過共同區(qū)間假設和匹配平衡測試以檢驗匹配質(zhì)量。首先，共同區(qū)間假設要求傾向得分有較大的共同支撐域，以降低匹配過程中損失的樣本量。為更加清晰地呈現(xiàn)已建設與未建設高標準農(nóng)田農(nóng)戶的共同支撐域，通過繪制匹配前后高標準農(nóng)田建設的傾向得分核密度圖來檢驗共同支撐假設。圖2展示了匹配前后傾向得分的概率密度圖（以近鄰匹配為例），匹配前，兩組樣本的傾向得分概率分布存在顯著差異；而完成匹配后，兩組樣本間的核密度分布趨向一致，且共同支撐區(qū)域較大，表明滿足共同區(qū)間假設的要求。

圖2 匹配前后傾向得分的核密度對比Fig.2 Nuclear density comparison of propensity scores before and after matching

其次，進行平衡性檢驗以保證處理組與對照組在各匹配變量上不存在系統(tǒng)性差異。本文采用核匹配、鄰近匹配、半徑匹配和局部線性回歸匹配4 種方法檢驗是否滿足平衡性假定，檢驗結果如表4所示。在4種匹配方法下，模型整體的Pseudo R2由匹配前的0.107下降到匹配后的0.010左右，解釋變量的聯(lián)合顯著性檢驗從匹配前的高度顯著到匹配之后不再顯著，同時匹配后的協(xié)變量偏差均值和中位數(shù)偏差均有所下降。可見，傾向得分匹配較好平衡了處理組與對照組之間的解釋變量差異，匹配后對照組與處理組中的農(nóng)戶特征高度相似，無法再通過協(xié)變量判斷農(nóng)戶是否進入處理組，滿足平衡性假定。

表4 匹配前后平衡性檢驗結果Tab.4 Balancing test for the model before and after matching

3.2 高標準農(nóng)田建設對農(nóng)戶農(nóng)藥投入的處理效應估計

在匹配樣本滿足共同區(qū)間和平衡性假設后，估計高標準農(nóng)田建設對農(nóng)戶農(nóng)藥投入的處理效應。通過表5可以看出，4種不同匹配方法得出的平均處理效應ATT結果均在1%的統(tǒng)計水平上顯著為負，進一步將不同匹配方法所得到的處理效應進行平均，則平均處理效應為-33.897。從反事實來看，已建設高標準農(nóng)田的農(nóng)戶若不建設，其畝均農(nóng)藥投入費用為153.295元，但由于建設了高標準農(nóng)田，其畝均農(nóng)藥投入費用降低到119.398元，降低了33.897元，降低率為22.12%。表明控制了樣本選擇偏誤后，高標準農(nóng)田建設能夠顯著降低農(nóng)戶的農(nóng)藥投入費用。由此判斷，假說1通過驗證。

表5 高標準農(nóng)田建設對農(nóng)藥投入的PSM回歸結果Tab.5 PSM regression results of the high-standard farmland consolidation on pesticide inputs

3.3 異質(zhì)性分析

3.3.1 分位數(shù)回歸

考慮到農(nóng)戶的農(nóng)藥投入費用分布可能存在偏斜或異常值，則會導致高標準農(nóng)田建設對農(nóng)藥投入費用的影響模型估計有偏。采用分位數(shù)回歸模型能夠克服上述問題，還能從被解釋變量的整個分布上顯示出解釋變量對被解釋變量的影響。基于此，本文借助分位數(shù)回歸模型對不同條件分布下是否建設了高標準農(nóng)田對農(nóng)戶農(nóng)藥投入費用的影響進行檢驗，結果如表6所示。在0.1分位上，高標準農(nóng)田建設對農(nóng)戶農(nóng)藥投入費用的負向影響在1%的水平上顯著，這種負向影響在0.5 分位上減弱，在0.75 分位上則不再顯著。總體上，高標準農(nóng)田建設對農(nóng)戶農(nóng)藥投入費用的負向影響隨著分位點的增加而減弱。可能的原因是，農(nóng)藥投入較高的農(nóng)戶（0.75 分位以上）已經(jīng)形成了高量用藥的行為習慣，對高強度農(nóng)藥的依賴性導致高標準農(nóng)田建設產(chǎn)生的農(nóng)藥減量投入效應相對有限。可見，針對高度依賴農(nóng)藥進行水稻種植的農(nóng)戶，農(nóng)藥減量投入還需尋求高標準農(nóng)田建設以外的其他路徑。圖3描述了高標準農(nóng)田建設在所有分位點上對農(nóng)藥投入費用的邊際貢獻及其變化趨勢，高標準農(nóng)田建設的系數(shù)整體上小于0，分位數(shù)回歸結果與本文主要結論保持一致。

表6 分位數(shù)回歸結果Tab.6 Fractional regression results

圖3 全分位回歸系數(shù)及變化情況Fig.3 Full quantile regression coefficients and changes

3.3.2 分組回歸

為了探討不同農(nóng)地稟賦的農(nóng)戶參與高標準農(nóng)田建設對其農(nóng)藥投入的影響，參照聯(lián)合國糧農(nóng)組織（FAO）對農(nóng)戶規(guī)模的定義，將樣本戶的農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模以30畝（2 hm2）為標準進行劃分，大于30畝為規(guī)模戶，小于30畝為小農(nóng)戶。同時，通過分析樣本發(fā)現(xiàn)，樣本戶的農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模中位數(shù)為36.5畝，且耕地經(jīng)營規(guī)模在30 畝以下的有256 戶，占總樣本的42.31%。樣本情況比較符合聯(lián)合國糧農(nóng)組織對農(nóng)戶規(guī)模的劃分標準。具體回歸結果如表7所示，對于農(nóng)地經(jīng)營面積小于30 畝的農(nóng)戶，高標準農(nóng)田建設對其農(nóng)藥投入費用的影響雖然為負，但不顯著；而農(nóng)地經(jīng)營面積大于30畝的農(nóng)戶，高標準農(nóng)田建設對其農(nóng)藥投入費用的影響顯著為負。可能的原因在于，小農(nóng)戶由于規(guī)模較小且分散經(jīng)營使其經(jīng)濟效益受到限制，因而缺乏采納新的施藥技術和減量施藥的動機，病蟲害防治主要取決于傳統(tǒng)經(jīng)驗，長期陷入“農(nóng)藥投入越多，減產(chǎn)風險越低”的認知誤區(qū)。對于規(guī)模戶而言，隨著經(jīng)營規(guī)模的擴大，農(nóng)戶的經(jīng)營效益和面臨的風險也隨之提升，從而由于激勵效應倒逼農(nóng)戶增強對農(nóng)藥科學配比的敏感性，促使其農(nóng)藥投入配置趨向規(guī)范化。

表7 分組回歸結果Tab.7 Grouped regression results

3.4 機制分析

基于前文理論分析，已建設高標準農(nóng)田的農(nóng)戶會提高對農(nóng)業(yè)社會化服務的采納率，進而促進其農(nóng)藥減量投入的傳導機制。為此，采用中介效應分析法對上述作用機制進行驗證。檢驗結果如表8所示，高標準農(nóng)田建設通過提升農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)社會化服務采納程度，進而促進農(nóng)藥投入減量化。從模型1可以看出，高標準農(nóng)田建設對農(nóng)戶的農(nóng)藥投入費用具有顯著的負向影響，有利于促進其農(nóng)藥減量投入；同時模型2 的結果顯示，高標準農(nóng)田建設對采納農(nóng)業(yè)社會化服務具有顯著的正向影響，說明實施了高標準農(nóng)田建設的農(nóng)戶更愿意采納農(nóng)業(yè)社會化服務。另外，模型3的結果表明，引入農(nóng)業(yè)社會化服務后，高標準農(nóng)田建設對農(nóng)藥投入費用仍具有顯著的負向影響，且農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)藥投入費用具有顯著的負向影響。由此可知，農(nóng)業(yè)社會化服務在高標準農(nóng)田建設影響農(nóng)藥投入的過程中承擔了42.24%的中介作用。即建設了高標準農(nóng)田的農(nóng)戶能夠借助農(nóng)業(yè)社會化服務提供的技術效應及成本優(yōu)勢進而促進其農(nóng)藥減量投入。由此判斷，假說2通過驗證。

表8 機制分析檢驗結果Tab.8 Test results of mechanism analysis

3.5 進一步討論

上文驗證了高標準農(nóng)田建設對農(nóng)藥減量投入具有顯著促進作用，但不同類型的項目建設在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的目標和功能各不相同，具體哪一建設項目在農(nóng)藥減量投入過程中發(fā)揮了主要作用值得進一步探究。因此，為有效識別高標準農(nóng)田建設項目具體類型的農(nóng)藥投入減量效果，本文采用PSM 模型分別識別修田間道路、平整土地、土壤改良、修水渠和修排水溝對農(nóng)戶農(nóng)藥投入的處理效應。通過表9 可以發(fā)現(xiàn)，5 種類型的高標準農(nóng)田建設項目的平均處理效應ATT結果均顯著為負，但對農(nóng)藥減量投入的影響存在一定差異。具體而言，平整土地產(chǎn)生的農(nóng)藥減量投入效應最大，能夠使農(nóng)戶的畝均農(nóng)藥投入費用降低28.73 元。通過土地平整能夠實現(xiàn)集中連片經(jīng)營，降低耕地細碎化程度，為無人機噴藥等田間作業(yè)和管理創(chuàng)造了便利條件，以實現(xiàn)農(nóng)藥施用的標準化和規(guī)范化。土壤改良、修水渠和修排水溝的農(nóng)藥減量投入效應次之，分別能夠使農(nóng)戶的畝均農(nóng)藥投入費用降低23.23 元、21.86 元和21.15 元。以上三項措施能夠提高農(nóng)戶的耕地質(zhì)量，而農(nóng)地質(zhì)量提升能夠抑制病蟲害發(fā)生率，從而降低農(nóng)藥防治投入。修田間道路產(chǎn)生的農(nóng)藥減量投入效應最小，能夠使農(nóng)戶的畝均農(nóng)藥投入費用降低19.01元。田間道路建設不僅為機械化田間作業(yè)創(chuàng)造條件，還能夠降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素在地塊間的轉換成本，從而使病蟲害防治的成本有效降低。可見，不同類型的高標準農(nóng)田建設項目所產(chǎn)生的農(nóng)藥減量投入路徑各不相同。未來在探究農(nóng)業(yè)生態(tài)生產(chǎn)發(fā)展路徑時，應正確識別高標準農(nóng)田各個項目的建設目標和功能，實施瞄準性農(nóng)藥減量指導。

表9 高標準農(nóng)田各建設項目對農(nóng)藥投入的PSM回歸結果Tab.9 PSM regression results of each construction project of high-standard farmland consolidation on pesticide inputs

4 結論與政策啟示

4.1 結論

在資源環(huán)境約束趨緊、食品安全形勢嚴峻的背景下，如何推動農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展，是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)升級轉型和高質(zhì)量發(fā)展的重要舉措。本文旨在探討高標準農(nóng)田建設對農(nóng)戶農(nóng)藥投入的影響及作用機制。基于江西省9 個縣（市、區(qū)）34 個村的農(nóng)戶抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，利用傾向得分匹配法估計高標準農(nóng)田建設的農(nóng)藥投入減量效應，并運用中介效應模型驗證農(nóng)業(yè)社會化服務在高標準農(nóng)田建設與農(nóng)戶農(nóng)藥投入之間的作用機制。主要得出以下研究結論：第一，高標準農(nóng)田建設具有顯著的農(nóng)藥投入減量效應。根據(jù)傾向得分匹配法的反事實分析結果，已建設高標準農(nóng)田的農(nóng)戶若不建設，其畝均農(nóng)藥投入費用為153.295元，但由于建設了高標準農(nóng)田，其畝均農(nóng)藥投入費用降低到119.398元，降低了33.897元，降低率為22.12%。第二，異質(zhì)性分析表明，在農(nóng)藥用量分布維度，對于農(nóng)藥用量處于低分位點的農(nóng)戶，高標準農(nóng)田建設帶來的農(nóng)藥投入減量效應更加顯著；在農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模維度，高標準農(nóng)田建設對于大規(guī)模農(nóng)戶具有顯著的農(nóng)藥投入減量效應，而對于小規(guī)模農(nóng)戶影響效應不顯著。第三，中介效應模型分析表明，高標準農(nóng)田建設通過提高農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)社會化服務的采納間接影響其農(nóng)藥減量投入，中介效應占比42.24%。第四，不同類型的高標準農(nóng)田建設項目對農(nóng)藥減量投入均具有顯著促進作用，平整土地產(chǎn)生的農(nóng)藥投入減量效應最大。

4.2 啟示

上述研究結論揭示了高標準農(nóng)田建設有助于實現(xiàn)農(nóng)藥的減量投入，對理解高標準農(nóng)田建設的減量化政策效果具有科學意義，也為農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展提供了新思路。據(jù)此，本文得出以下政策啟示：第一，鑒于當前高標準農(nóng)田建設對象為土地分散、丘陵山地居多的現(xiàn)實，應針對不同群體采取差別化的耕地保護策略。高標準農(nóng)田建設對規(guī)模經(jīng)營戶的農(nóng)藥減量效應已有顯著成效，未來應當加大對分散、小規(guī)模農(nóng)戶的農(nóng)田建設力度，擴大農(nóng)田建設對農(nóng)藥減量化行動、農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的積極影響。第二，提高高標準農(nóng)田的建設質(zhì)量，通過土地置換、土地平整等方式改善耕地基礎條件、提升耕作環(huán)境，以降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對農(nóng)藥的依賴性。借助土壤改良、水利措施提升耕作質(zhì)量，通過抑制病蟲害的發(fā)生率降低農(nóng)藥投入。第三，繼續(xù)依法、自愿、有償推進農(nóng)地流轉，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營與服務規(guī)模經(jīng)營“雙輪驅動”，便利農(nóng)業(yè)社會化服務組織為農(nóng)戶提供農(nóng)藥減量施用技術和工具，以實現(xiàn)農(nóng)藥施用的標準化和規(guī)范化。第四，考慮到不同類型的高標準農(nóng)田建設項目產(chǎn)生的農(nóng)藥減量效應具有差異性，未來應有效識別各類農(nóng)田建設項目的功能和目標，實施瞄準性農(nóng)藥減量指導。