农业生产者绿色生产要素投入行为的收入效应.pdf

第2 4卷第1期 西北农林科技大学学报(社会科学版)V o l.2 4 N o.12 0 2 4年1月J o u r n a l o fN o r t h w e s tA&FU n i v e r s i t y(S o c i a lS c i e n c eE d i t i o n)J a n.2 0 2 4农业生产者绿色生产要素投入行为的收入效应王建华1,周 瑾2,任敏慧1(1.江南大学 商学院,江苏 无锡 2 1 4 1 2 2;2.西安交通大学 经济与金融学院,西安 7 1 0 0 4 9)摘 要:以有机肥和生物农药两类绿色投入品为例,运用内生转换回归模型,实证分析农业生产者绿色生产要素投入行为的收入效应,并运用无条件分位数回归进行异质性分析。研究表明:(1)绿色生产要素投入行为受到内外部因素的影响,不同绿色生产要素的投入行为影响因素有所差异;(2)不同绿色生产要素投入决策条件下农业收入的影响因素有较大差异,新型农业经营类型能够显著提高农业收入;(3)绿色生产要素投入行为具有正向收入效应;(4)有机肥投入随着农业收入的提升,影响程度有逐渐递减趋势,生物农药投入对农业收入的影响程度呈现“倒U”型特征,不同主体类型和地理区域对不同农业收入水平的影响程度存在显著差异。关键词:绿色生产要素;收入效应;新型农业经营主体;内生转换回归模型;无条件分位数回归中图分类号:F 3 2 3.6;S 1 4 7 文献标志码:A文章编号:1 0 0 9-9 1 0 7(2 0 2 4)0 1-0 1 1 0-1 4 收稿日期:2 0 2 3-0 4-2 5 D O I:1 0.1 3 9 6 8/j.c n k i.1 0 0 9-9 1 0 7.2 0 2 4.0 1.1 2基金项目:国家社会科学基金重大项目(2 0&Z D 1 1 7)作者简介:王建华,男,江南大学商学院教授,博士生导师,主要研究方向为农业经济管理。随着工业化和农业现代化进程的快速推进,长期环境污染问题给农业绿色发展造成了巨大阻碍。从农业污染来看,农业面源污染范围广、检测难度大、监管成本高,不仅影响水土质量,而且容易促使农业生产者以掠夺环境为代价获得农业收入,造成污染程度的加深1。传统的资源高消耗、化学品高投入的生产要素投入模式无以为继,需实现农业生产要素配置转型升级。2 0 2 3年中央一号文件指出,要“促进农业经营增效,切实保障农民利益”“推进农业绿色发展,加快农业投入品减量增效技术推广应用”。未来农业发展不仅要持续解决环境污染问题,加快集成推广化肥农药减量增效的绿色高效技术模式,而且要全面推动农业生产方式绿色转型。自2 0 1 5年农业农村部开展化肥农药使用量零增长行动以来,我国化肥农药减量增效成果显著,2 0 2 0年,水稻、玉米、小麦三大粮食作物化肥利用率为4 0.2%,农药利用率为4 0.6%。2 0 2 0年有机肥施用面积超过5.5亿亩次、比2 0 1 5年增加约5 0%,高效低风险农药占比超过9 0%。但从农业生产者角度,经济收益是激励其采取绿色生产行为的关键驱动力。为此,本文从农业生产者绿色生产要素投入行为视角,以有机肥与生物农药为例,通过实地调研数据,实证检验绿色生产要素投入行为所带来的收入效应,并从农业经营主体类型和区域特征方面分析其异质性,进而提出相关建议。一、文献回顾与评述从要素投入视角来看,我国农业生产方式在经历主要依靠劳动力等传统生产要素转变为主要依赖化肥、农药等化学农资之后,近年来化学生产资料提供给农业产出和经济增长的动力逐渐减弱,其施用成本或已高于产出效益,且同时给环境带来了负外部性的社会成本2。综合调整要素配置,从而形成新的绿色化生产方式,是在保障农产品安全的前提下保护农业生态环境、推进农业绿色发展的必要途径,也是新一轮经济效益提升的重要契机3。宏观层面上,现有研究主要从以下三个方面展开。一是农业要素禀赋结构与制度变迁。从演化方向来看,罗浩轩认为,统一于农业工业化进程,我国农业要素禀赋结构沿循劳动要素、资本要素、技术要素不断丰裕升级,同时以农业反哺制度、多功能农业制度方向演化完善农业制度4。在变迁路径研究方面,孔祥智等认为我国农业技术变迁路径是以土地要素为基础变量,以劳动力要素为最核心、最能动变量,其他要素(农业机械、化肥、农药)以劳动力价格的变动为中心,实现各类资源的优化配置5。另外,农业生产资源的配置与利用效率不光取决于政治经济制度,也与具体的经营制度具有密切联系6。二是投入要素与生产率对农业经济的作用。已有研究发现,农业生产要素对农业收入和非农收入增长具有显著正向影响,且不同生产要素对收入作用机制存在一定差异7。针对农业技术创新,龚斌磊利用增长核算表解析了农业增长的内部结构,结果表明,投入要素对我国农业经济增长的贡献率已逐步减弱,其中,化肥与农机的贡献率高于劳动力和土地,而生产率,尤其是技术贡献率在不断提高8。此外,农业技术创新9、人力资本积累1 0等因素在促进农业经济增长中亦起到了积极作用。三是生产要素转化机制与驱动因素。熊桉提出了农业技术作为生产要素参与收益分配和市场化配置、构建要素收益分享与风险共担的技术研发和成果转化的内生机制、建立经营性、公益性和准公益性科技成果转化的内生模式1 1。驱动因素方面,H u a n g等研究得出,技术进步是农业绿色全要素生产率增长的关键驱动力1 2。赵明正等以化肥使用量变化特征为例,对其驱动因素进行LMD I分解,研究发现,施肥强度变化和种植结构调整是化肥使用量下降的主要驱动因素,变化规律如环境库兹涅茨倒U形曲线1 3。微观层面上,现有研究围绕不同农业生产主体展开了丰富的讨论。从行为决策角度的研究主要分为以下三个方面。一是绿色生产行为的影响因素,包括技术采纳与农药化肥减量行为。如从测土配方施肥技术1 4、农药化肥减量1 5等方面对分析生产者行为影响因素。研究表明,生产者绿色生产行为不仅受到个体特征和家庭特征的影响1 6,而且受到乡村规章制度和正规环境规章等外部环境的影响1 4。二是绿色生产技术采纳行为效应。陈雪婷等研究发现,生产者对技术的感知易用性是显著影响其生态种养模式采纳和采纳强度提高的重要因素,同时生态农业模式的采纳能够显著提高农业收入1 7。L i等研究结果表明,绿色生产技术的采用提高了水稻产量的1 8.8%2 4.5%1 8。也有研究证明,技术采纳主要通过获得更高的市场溢价,并扩大种植规模和增加投入成本,得以改善生产者经济收益1 9。三是农业生产要素配置效率提升机制。李江一等实证结果表明,新型农业经营主体对农地流转起到直接拉动效应和间接带动效应的作用,进而能够提高农地资源配置效率和农业生产率2 0。另外,因农地要素和劳动力要素的属性差异,不同农地产权强度中的国家赋权和社会认同对农业生产要素配置存在差异化影响,行为能力起到调节作用2 1。已有研究从宏微观视角对农业生产要素的积极探索,为实现农业绿色生产转型研究提供了理论参考,尤其是对农业生产者微观主体的研究,在一定程度上揭示了不同生产要素投入的环境与经济效应,其差异性主要源于研究背景、理论基础、研究方法、要素类型、收入类型、主体类型、初始禀赋等方面的异同。纵观现有文献,虽然已有部分学者关注到绿色投入品这类生产要素,但仅在投入行为的影响因素层面分析其诱因2 2-2 3,对其投入行为的结果变量展开探讨的研究则相对较少。但对于农业生产者来说,收入效应往往是其持续从事农业绿色生产的关键。除此之外,对于不同收入水平下不同绿色生产要素的增收效应,尚未有学者将其纳入同一研究框架进行比较分析。鉴于此,本文拟运用内生转换回归模型(E S RM)和无条件分位数回归(UQ R),将不同绿色生产要素纳入同一研究框架,实证检验其收入效应,并在不同农业收入水平下分析其增收效应的异质性,对补充现有研究内容、了解农业绿色生产转型推动机制具有重要意义。二、理论分析与研究假说农民收入问题一直是“三农”问题研究的重点和难点,少数小农的生产多以“自用口粮”为驱动,更注重粮111 第1期 王建华,等:农业生产者绿色生产要素投入行为的收入效应食安全,而大多数农业生产者的生产具有明显的“市场化”特征,更注重高产和增加土地收入2 4。农业领域的绿色生产投入要素在参与原有生产要素替代性调整和资源禀赋结构变化过程中,为生产高品质农产品、推进绿色生产结构转型提供内源动力,主要表现在减少化学品投入、耕地保护、资源节约等方面,形成资源节约和保护环境的生产方式、产业结构和空间格局。基于要素禀赋分析农业生产活动和模式变化,农业生产者对土地和劳动两种初级资源的相对禀赋和累积状态是决定农业技术变革模式的关键因素,消除无弹性土地和劳动供给对生产施加的约束作用,即可实现农业增长2 5。农业生产要素的流动能够引起生产方式的变化,而绿色生产要素的投入主要通过要素间的替代效应带动农业生产绿色化,产生农业产品结构变化,主要表现在通过高效优质多抗新品种、环保高效肥料农药等要素投入提高土地生产率,从而实现对土地的替代5。从行为决策过程来看,农业生产者绿色生产要素投入行为实质上是其根据自身禀赋特征、外部环境条件,以及对未来收入预期所做出的生产资源再配置过程2 6。S c h u l t z的理性农民假说认为,农业生产者以追求利润最大化为生产目标,并依此进行农业生产投入行为决策2 7。那么只有当绿色生产要素投入所带来的预期收益增长幅度高于投入成本,或预期净收益高于当前收益时,生产者才会选择投入。对此,可构建农业生产者期望收益最大化函数2 8:M a xk,nE(U)=M a xk,nE1(k)+1(k)-Cn+(N-n)0-F(1)式(1)中,U表示收益,则E()表示生产者对收益的期望;k、1(k)分别为绿色生产要素投入与投入风险;1与0分别为投入和未投入绿色生产要素的单位收益;是随机变量且均值为0;C、F分别为单位成本、固定成本;N、n分别为总生产规模、投入绿色生产要素的生产规模。那么,只有当1(k)+1(k)-Cn+(N-n)0-FN 0时,生产者才会投入绿色生产要素。以收益最大化目标为条件,生产者对绿色生产要素的风险函数()需满足:()C+0-1(k)ns+F1(k)ns(2)式(2)中的ns为最佳生产规模,假设满足(2)的()为常数0,则生产者投入绿色生产要素的风险条件为:ri=1,()00,()0(3)由式(3)可得到生产者对绿色生产要素的投入行为决策方程为:Ti=l nP(0)P(0)=l nri=1ri=0=0+1Di+i+i(4)式(4)中,Ti为生产者i选择投入绿色生产要素的概率;Di表示影响生产者绿色生产要素投入行为的矩阵变量;i为不可观测变量;0、1、i分别为常数项、待估参数和误差项。虽然初始绿色生产要素投入行为取决于未来预期收入,但若实际收益无法达到预期,生产者可能会改变投入行为,这对绿色生产要素的持续投入至关重要。鉴于此,本文进一步从收入效应角度分析。一是消费端,消费者食品安全观念的提升、需求升级、高端消费市场空间扩大,绿色优质农产品市场需求不断增加,绿色优质农产品的市场溢价能力得到逐步提高。二是政策导向,2 0 2 2年,农业农村部发布“十四五”全国农产品质量安全提升规划,提出“十四五 大力增加绿色优质农产品供给”的规划目标。当前的市场需求和政策导向均为生产者生产绿色优质农产品,以获得更高的农业收入提供了契机。三是已有研究表明,生产者利用绿色防控技术,能够提升农产品品质,增加了农产品市场竞争力,实现绿色优质农产品溢价,从而促进生产者农业增收2 9。现有文献对多种绿色生产要素的收入效应已经进行了一定研究,绿色生产要素投入对农业收入的提升效应得到了肯定结论3 0。传统农业生产对化学投入品的过度依赖,不仅容易增强病虫害抗药性,使生产者过量施用化肥农药行为频频发生,导致化肥农药的使用量和生产成本增加,而且如果化肥农药施用不当,对农产品品质会造成严重影响,如农药残留超标,也会对环境产生很大的负外部性3 1。同时,农业生产者化肥施用强度加大在一定程度上会提高农药单位用量3 2。基于此,本文选择有机肥与生物农药两类绿色投入品作为研究的生产要素,其主要原因有:首先,有机肥与生物农药同属于绿色生产过程的中间投入品,是典型的“土地节约型”绿色生产要素;其次,有机肥与生物农药分别对化学肥料和化学农药具有替代效应,211 西北农林科技大学学报(社会科学版)第2 4卷增加有机肥与生物农药的投入有利于减少化肥农药的使用量;最后,相对于传统化肥农药,有机肥和生物农药能够在改善农业生态环境的情况下,显著提升农产品品质,对实现农作物标准化和绿色化生产、提升农产品质量安全水平具有积极作用,并且,绿色优质农产品较高的市场溢价为生产者增收提供了必要条件。因此,从减少施用化肥农药的成本、提升农产品品质以获得更高市场溢价等方面考虑,本文认为有机肥与生物农药可以有效提升农业收入,并提出如下假说。H1:有机肥绿色生产要素投入能够显著提升农业收入,即存在正向收入效应。H2:生物农药绿色生产要素投入能够显著提升农业收入,即存在正向收入效应。三、数据来源、模型构建与变量设置(一)数据来源与特征描述本文数据来自课题组于2 0 2 1年7-8月对江苏省部分地区主要从事种植业的农业生产者绿色生产经营状况进行的实地调查。调研采取分层逐级抽样与随机抽样结合的方法。首先,参考地区生产总值、农业产值、农作物播种面积等指标,根据地理位置分布,选取了苏南(无锡)、苏北(宿迁、淮安)、苏中(泰州)4个代表性城市作为初级抽样单位;其次,根据各市的种植地区分布、农业产值和相关农业生产情况公开信息,分别选取25个县(区),随机选取对应乡镇和行政村;最后,由专项人员进行入户询问,在每个村随机选取52 0个农户,以问卷调查和面对面访谈相结合的方式,深入了解生产者农业生产经营的基本情况与现实问题。共发放并回收问卷8 1 3份,经统计与整理,剔除存在关键信息缺失、前后回答矛盾等问题的问卷,最终获得有效问卷7 0 8份,问卷有效率8 7.0 8%。表1呈现了调查区域样本的绿色生产要素投入情况。总样本有机肥的投入率为6 9.4 9%,略高于生物农药的6 3.5 6%投入率。从各市样本来看,无锡市样本生产者对有机肥的投入率最高,为8 6.4 7%,其次为淮安市7 0.7 4%,宿迁市与泰州市分别为6 1.6 3%和6 4.1 9%。对于生物农药的投入情况,各市样本生产者也呈现出较大差异,淮安市样本中7 5.5 3%的生产者会投入生物农药,2 4.4 7%未投入,无锡市样本生产者对生物农药的投入率为7 0.6 8%,泰州市为5 8.1 4%,宿迁市仅为5 1.7 4%。表1 调查区域样本生产者绿色生产要素投入情况地区样本数小计有机肥投入未投入生物农药投入未投入总样本7 0 84 9 2(6 9.4 9)2 1 6(3 0.5 1)4 5 0(6 3.5 6)2 5 8(3 6.4 4)无锡1 3 31 1 5(8 6.4 7)1 8(1 3.5 3)9 4(7 0.6 8)3 9(2 9.3 2)宿迁1 7 21 0 6(6 1.6 3)6 6(3 8.3 7)8 9(5 1.7 4)8 3(4 8.2 6)淮安1 8 81 3 3(7 0.7 4)5 5(2 9.2 6)1 4 2(7 5.5 3)4 6(2 4.4 7)泰州2 1 51 3 8(6 4.1 9)7 7(3 5.8 1)1 2 5(5 8.1 4)9 0(4 1.8 6)注:表中括号内的数字是占比(%)。有效样本的生产者基本特征如表2所示,主要呈现了多个方面的统计特征。个体特征方面,受访者以男性居多,男女比例约为32,符合当前我国农业生产劳动力以男性为主的社会特征;已婚状态受访者占比9 0.4 0%,结合年龄分布来看,主要集中在3 06 0岁的年龄段;8 0%以上受访者的受教育程度处于高中及以下。因农业生产依靠较强的体力劳动,为此调查了生产者的身体健康状况,通过自评健康状况等级可以看出,选择“较好”以及“很好”的频数较高,近1 0%身体“很差”和“较差”的被调查者在从事农业生产。从社会身份来看,样本生产者中具备党员身份的比例为2 2.8 8%,具有村干部经历的生产者比例为1 9.2 1%。生产经营特征方面,农业劳动人数主要以2人为主,占5 3.9 5%,5人及以上的劳动人数仅为5.0 8%;耕地总面积在5亩及以下占比最高,为4 4.6 3%,说明此次调查对象中小农户占有较大比例。年农业收入方面,4 7.4 6%的样本生产者农业收入处于5万元以下,这与耕地面积分布具有较强联系,2 0万元以上的样本生产者仅为1 2.5 7%;从生产经营类型来看,本次调查以传统小农户为主,小农户比例达6 9.6 3%,符合当前我国仍是以分散的小规模农户为主的农业生产特征;新型农业经营主体中,专业大户、家庭农场、专业合作社、农业企业样本占比分别为1 1.7 2%、1 2.7 1%、2.8 2%、3.1 1%。311 第1期 王建华,等:农业生产者绿色生产要素投入行为的收入效应表2 样本生产者基本统计特征描述变量 变量解释频数比例/%变量变量解释频数比例/%性别年龄受教育程度农业劳动人数生产经营类型男女3 0岁及以下3 0 4 0岁4 0 5 0岁5 0 6 0岁6 0岁以上小学及以下初中高中/中专/中职大专本科硕士及以上1人2人3人4人5人及以上传统小农户专业大户家庭农场专业合作社农业企业4 3 02 7 84 41 7 62 2 81 6 89 21 1 32 5 72 0 08 24 889 93 8 21 3 65 53 64 9 38 39 02 02 26 0.7 33 9.2 76.2 12 4.8 63 2.2 02 3.7 41 2.9 91 5.9 63 6.3 02 8.2 51 1.5 86.7 81.1 31 3.9 85 3.9 51 9.2 27.7 75.0 86 9.6 31 1.7 21 2.7 12.8 23.1 2婚姻状况身体健康耕地面积年农业收入是否为党员是否为村干部已婚未婚很差较差一般较好很好5亩及以下5 1 0亩1 0 1 5亩1 5 2 0亩2 0 5 0亩5 0亩以上2万元以内2 5万元5 1 0万元1 0 2 0万元2 0万元以上是否是否6 4 06 82 74 21 7 82 4 12 2 03 1 61 4 44 55 15 69 61 5 31 8 31 2 51 5 88 91 6 25 4 61 3 65 7 29 0.4 09.6 03.8 15.9 32 5.1 43 4.0 53 1.0 74 4.6 32 0.3 46.3 67.2 07.9 11 3.5 62 1.6 02 5.8 51 7.6 62 2.3 21 2.5 72 2.8 87 7.1 21 9.2 18 0.7 9 (二)模型构建1.内生转换回归模型(E S RM)。根据前述分析,绿色生产要素的投入行为可能会产生收入效应,此外,农业收入可能还受到生产者个体特征、家庭特征、生产经营特征、外部环境特征等因素的影响。为准确评估收入效应,综合考虑影响农业收入的内外部因素,同时避免选择性偏差、遗漏变量偏差和反向因果等问题,本文采用内生转换回归模型(E S RM)进行绿色生产要素收入效应的评估3 3。构建如下收入效应模型,以分析绿色生产要素的投入行为对农业收入的影响:Yi=1Xi+2Ti j+i(5)式(5)中,Yi为生产者 的农业收入;Xi为影响农业收入的各类控制变量,包括生产者个体特征、家庭特征、生产经营特征、外部环境特征等,且可与式(4)的Di一致;Ti j为生产者i是否投入绿色生产要素j的行为决策虚拟变量(j=1,2),Ti j=1表示投入,Ti j=0表示未投入;1、2为待估参数,分别描述了控制变量对农业收入的影响大小和绿色生产要素投入对农业收入的影响大小;i为随机误差项。根据E S RM两阶段估计的思路,第一阶段,采用全信息最大似然估计(F I ML)对绿色生产要素投入行为决策方程进行回归,设定是否投入绿色生产要素的行为决策模型为:Ti j=Zi j+Ii+i(6)式(6)中,Zi j为影响生产者是否投入绿色生产要素的各类因素,Zi j与Xi可一致;Ii为工具变量,对绿色生产要素投入行为具有直接影响,但不直接影响农业收入;、分别为各类因素和工具变量对行为决策影响大小的待估参数;i为决策方程误差项。第二阶段,运用第一阶段计算的逆米尔斯比率()和协方差,引入农业收入结果方程进行参数估计,在投入和未投入两种情境下,分别定义农业收入结果方程为:Yi1=1Xi1+i1i1+i1 Ti1=1(7)Yi0=0Xi0+i0i0+i0 Ti1=0(8)411 西北农林科技大学学报(社会科学版)第2 4卷式(7)和(8)中,引入的i1和i0分别控制了投入与未投入情况下未观测变量所产生的选择性偏差问题;i1和i0为结果方程误差项;i1、i0为协方差,如果决策方程和结果方程协方差相关系数显著,则表明未观测变量导致了模型选择性偏差问题,需要消除内生性,以保证处理效应的无偏估计。最后,计算处理组和控制组样本的平均处理效应,即投入和未投入绿色生产要素的平均处理效应,如式(9)和(1 0):A T T=E(Yi1|Ti j=1)-E(Yi0|Ti j=1)=(1-0)Xi1+(i1-i0)i1(9)A T U=E(Yi1|Ti j=0)-E(Yi0|Ti j=0)=(1-0)Xi0+(i1-i0)i0(1 0)2.无条件分位数回归(UQ R)。为进一步分析不同绿色生产要素投入行为对于农业收入在不同分位点上的异质性影响,本文拟采用F i r p o等提出的再中心化影响函数(R I F)进行无条件分位数回归(UQ R)3 4,计算要素投入对农业收入变化的边际效应,并分析主体类型、区域特征对农业收入影响的异质性。UQ R基于对条件分位数的扩展,避免了过多不必要的控制因素,能够更加全面地描述在不同分位数条件下要素投入对农业收入的作用机制,且UQ R对误差项的要求假设不严格,不易受极端值影响,估计结果较为稳健3 5。设定Y的分位数R I F方程为:R I F(Y,Q,FY)=Q+-IYQfY(Q)(1 1)式(1 1)中,Q表示Y的无条件分位数,=FY(Q);IYQ 为指示函数;fY和FY分别为Y的密度函数和分布函数。对R I F(Y,Q,FY)求条件期望可得到无条件分位数的边际效应,如式(1 2):U Q P E()=dER I F(Y,Q,FY|X=x)dxdFX(x)(1 2)(三)变量设置本文的研究变量分为四类:被解释变量、关键解释变量、工具变量和控制变量。各变量的定义、赋值与描述性统计如表3所示。1.被解释变量。被解释变量为农业收入。使用年农业种植总收入作为主要被解释变量,并取自然对数纳入模型估计。同时,参考李亚娟等的研究3 5,使用单位面积农业收入即亩均农业收入,更换被解释变量,用以检验结果的稳健性。2.关键解释变量。关键解释变量为是否投入绿色生产要素。以有机肥和生物农药两类绿色投入品为例,将是否投入有机肥或生物农药进行农业生产作为衡量投入行为的指标,投入赋值为1,未投入赋值为0。3.工具变量。考虑到模型中可能存在的反向因果问题,选取“技术获取渠道”作为工具变量。以往研究选择“邻里效仿”“技术培训服务”等相关变量作为工具变量1 7,3 6,目的在于选择的工具变量能够充分影响行为决策因变量,且与被解释变量无直接相关关系。本文工具变量的选取基于外部环境因素,利用生产者能够获取绿色生产技术的渠道数量表征工具变量“技术获取渠道”,其一定程度上能够决定生产者是否获取到有机肥或生物农药,又不会直接影响其农业收入,但工具变量有效性仍需进一步检验。4.控制变量。控制变量的选取涵盖生产者各类生产要素投入,特别将劳动力、土地等关键要素投入情况纳入,主要包括个体特征、生产经营特征、认知特征和环境特征四类可能影响绿色生产要素投入行为和农业收入的内外部因素。个体特征包含性别、年龄、婚姻状况、受教育程度的基本人口特征,以及是否为党员、是否为村干部的社会身份特征。农业生产依靠较强的体力劳动,生产者的身体健康程度反映了个人劳动力水平,因此纳入身体健康状况作为控制变量。生产经营特征包括农业劳动人数和耕地面积。经验表明,劳动力与土地投入往往对技术选择和农业收入具有重要影响3 7。认知特征主要涉及对农业资源与经济收益的认知,已有研究验证生态认知2 2、效益认知3 8对绿色生产要素投入行为的积极作用。环境特征包括市场信息获取难易度与生产要素获取便利性两个方面。生产经营行为不仅受到主体特征影响,而且往往离不开外部环境条件的约束作用3 9,同时,由环境影响的生产行为可以适应市场主导,形成自下而上“拉动”模式4 0。生产经营类型分为传统小农户和新型农业经营主体,不同主体类型的生产模式有所差异,有研究表明,新型农业经营主体是农业生产率和农户收入提高的有效抓手2 0。纳入该虚拟变量,一方面探究不同类型农业生产者在生产行为方面的差异,另一方面控制不同类型生产者的农业生产模式对农业收入的影响。区域特征511 第1期 王建华,等:农业生产者绿色生产要素投入行为的收入效应变量根据样本数据地区来源分为无锡、宿迁、淮安和泰州四个城市,以此控制地理区域的影响。表3 变量定义与描述性统计类型变量名称变量解释及赋值均值标准差被解释变量 关键解释变量工具变量 个体特征 生产经营特征认知特征 环境特征 类型虚拟变量区域虚拟变量农业收入亩均农业收入是否投入绿色生产要素技术获取渠道性别年龄婚姻状况身体健康状况受教育程度是否为党员是否为村干部农业劳动人数耕地面积农业资源认知经济收益认知市场信息获取难易度生产要素获取便利性传统小农户专业大户家庭农场专业合作社农业企业无锡宿迁淮安泰州年农业总收入自然对数处理1 1.0 5 61.3 7 5年每亩农业收入自然对数处理8.7 8 81.3 5 1是否投入有机肥:1=是;0=否0.6 9 50.4 6 0是否投入生物农药:1=是;0=否0.6 3 60.4 8 1能够获取绿色生产技术的渠道数量2.1 9 21.2 3 71=男性;0=女性0.6 0 70.4 8 81=3 0岁及以下;2=3 14 0岁;3=4 15 0岁;4=5 16 0岁;5=6 0岁以上3.1 2 41.1 1 31=已婚;0=未婚0.9 0 40.2 9 51=很差;2=较差;3=一般;4=较好;5=很好3.8 7 01.1 8 81=小学及以下;2=初中;3=高中/中专/中职;4=大专;5=本科;6=硕士及以上2.6 0 31.1 5 41=是;0=否0.2 2 90.4 2 01=是;0=否0.1 9 20.3 9 4家庭拥有的劳动力人数2.4 2 11.2 7 0耕地总面积自然对数处理2.2 6 81.6 6 4知道当前农业水土等资源浪费严重:1=完全不同意;2=不太同意;3=一般;4=比较同意;5=非常同意3.9 2 00.9 9 2绿色生产会带来更高的经济收益:1=完全不同意;2=不太同意;3=一般;4=比较同意;5=非常同意3.8 0 21.0 9 6获取农产品市场方面的信息:1=非常难获得;2=不太容易;3=一般;4=比较容易;5=非常容易3.5 2 00.8 3 3获得生产所需物资/服务的便利性:1=非常不方便;2=不太方便;3=一般;4=比较方便;5=非常方便3.5 7 80.8 2 91=传统小农户;0=其他0.6 9 60.4 6 01=专业大户;0=其他0.1 1 70.3 2 21=家庭农场;0=其他0.1 2 70.3 3 31=专业合作社;0=其他0.0 2 80.1 6 61=农业企业;0=其他0.0 3 10.1 7 41=无锡市;0=其他0.1 8 80.3 9 11=宿迁市;0=其他0.2 4 30.4 2 91=淮安市;0=其他0.2 6 60.4 4 21=泰州市;0=其他0.3 0 40.4 6 0 (四)内生性问题与工具变量有效性检验前文理论分析表明,收入效应模型中可能存在选择性偏差、遗漏变量偏差和反向因果等问题,因此选用E S RM进行实证分析。其中,工具变量要求与内生性解释变量高度相关,但与随机误差项不相关。鉴于两阶段最小二乘法(2 S L S)是在球形扰动项的情况下能体现出工具变量实质的最有效率工具变量法,因此本文使用2 S L S对模型进行估计,以检验工具变量的有效性,结果如表4所示。模型1是有机肥投入行为对农业收入的影响模型,第一阶段联合显著性检验的F值为1 7.4 1 0,在1%水平上拒绝所有解释变量外生的原假设,工具变量在1%水平上对有机肥投入行为具有显著影响,说明不存在弱工具变量问题。第二阶段回归结果显示,在缓解内生性问题后,影响效应依旧显著,由此说明工具变量的有效性。同理,模型2估计结果依旧表明工具变量有效。为进一步检验工具变量的可靠性,本文借鉴C o n l e y等所提出的工具变量“近似外生”的观点,在放松外生性条件下,利用近似于零方法(L T Z)进行额外分析4 1。结果得出是否投入有机肥和生物农药的变量估计系数分别为1.9 8 2和2.0 5 5,结果显著为正,表明在近似外生的情况下,技术获取渠道作为工具变量得到的估计结果是稳健的。611 西北农林科技大学学报(社会科学版)第2 4卷表4 模型内生性与工具变量有效性检验变量模型1(有机肥,n=7 0 8)第一阶段回归:投入行为第二阶段回归:农业收入系数t值系数t值模型2(生物农药,n=7 0 8)第一阶段回归:投入行为第二阶段回归:农业收入系数t值系数t值投入行为-3.0 6 0*2.5 7 1-1.9 1 5*2.4 6 4技术获取渠道-0.0 2 1*-2.6 3 0-0.0 3 5*-1.9 8 6-控制变量控制控制控制控制F值1 7.4 1 0-1 3.4 3 5-注:*、*、*表示分别在1 0%、5%和1%的水平上显著,下同。四、实证结果与讨论表5为绿色生产要素投入对农业收入影响的E S RM估计结果。模型3和模型4分别以有机肥和生物农药投入作为决策方程的被解释变量,农业收入为结果方程的被解释变量进行回归的结果,W a l d检验结果显示在1%的显著性水平上,拒绝了决策方程与结果方程相互独立的原假设,对数似然值表明模型拟合状况良好,l n与均在1%或5%水平上显著不为0,说明不可观测变量同时影响了绿色生产要素投入行为与农业收入,需要对选择性偏差进行修正,运用E S RM进行估计较为合理。(一)绿色生产要素投入行为影响因素结果分析模型3和模型4的决策方程估计结果显示,有机肥和生物农药投入行为受到不同内外部因素的影响,影响因素存在一定差异。性别、年龄、婚姻状况、受教育程度对绿色生产要素投入决策没有显著影响,该结果与部分以往研究结果较为一致3 5;身体健康状况显著影响绿色生产要素投入行为,且对于有机肥和生物农药,分别在5%和1%水平上具有负向影响;无论是党员还是村干部的社会政治身份,均无法对有机肥和生物农药投入行为产生显著影响。生产经营特征方面,有机肥和生物农药的投入行为受到农业劳动人数和耕地面积的正向影响,且在5%或1%水平上统计显著,表明农业劳动人数越多、耕地面积越大,生产者越可能投入有机肥和生物农药。经济收益认知作为投入行为的重要影响因素之一,在1%水平上显著正向影响有机肥和生物农药投入行为,但农业资源认知并无显著影响。该结果表明,生产者对绿色生产要素的不同效益认知对其投入行为具有不同影响效应3 8。生产要素获取便利性显著影响有机肥投入行为,有机肥作为由原料加工形成的商品有机肥料,生产者往往需要通过市场购买获得,生产要素获取便利性越好,越容易获取有机肥,从而有利于生产者投入有机肥进行生产。新型农业经营主体在有机肥和生物农药投入行为方面无显著差异,而地理区域变量对绿色生产要素投入行为具有一定影响,无锡地区生产者更可能投入有机肥和生物农药。技术获取渠道能够显著影响有机肥和生物农药投入行为,但在技术获取渠道数量越多的情况下,生产者选择投入绿色生产要素的概率反而降低。其可能原因在于,生产者面对多种渠道选择时,对渠道因素的考虑范围越广,越难以作出绿色生产要素投入决策,造成投入的可能性越低,但这仅是本样本选择下所产生的特定结果,同时,技术获得渠道与绿色生产要素投入行为之间存在显著的相关关系,为该工具变量的有效性提供了基本依据。(二)农业收入效应影响因素结果分析模型3和模型4的结果方程估计结果显示,投入与未投入有机肥和生物农药进行农业生产的生产者,其农业收入的影响因素表现出较大差异。个体特征方面,婚姻状况仅对投入生物农药的生产者农业收入具有一定影响;身体健康状况仅对未投入有机肥的生产者农业收入具有显著影响;受教育程度在未投入有机肥和生物农药的情况下,均对农业收入具有显著影响,且受教育程度越高,农业收入越高;党员和村干部的身份对未投入有机肥和生物农药的生产者农业收入具有差异性的影响,其中,党员相较于非党员,生产者农业收入更低。农业劳动人数仅对投入情况下的农业收入产生显著正向影响;耕地面积在四种不同投入决策情况下均对农业收入呈现显著提升作用;农药资源认知、经济收益认知与投入情况下的农业收入有显著相关关系;711 第1期 王建华,等:农业生产者绿色生产要素投入行为的收入效应不同的新型农业经营类型均对投入情况下的农业收入具有显著正向影响,其中农业企业的农业收入提升效率最高;外部环境特征中市场信息获取难易度在四种不同投入决策情况下均在5%或1%水平上显著,越容易获取外部市场信息的生产者,可能在及时获取农产品价格信息等方面具有显著优势,促使其农业收入越高。地区特征中,淮安为对照组,宿迁和泰州对不同投入决策下的农业收入差异影响显著区别于无锡。模型3与模型4结果方程估计结果比较可知,无论是否投入有机肥和生物农药,耕地面积均对农业收入具有显著影响,其中对未投入有机肥的生产者农业收入影响程度最高;专业大户生产经营类型对提升农业收入具有显著作用,且对未投入生物农药的生产者农业收入影响程度高于其他生产者。表5 绿色生产要素投入对农业收入影响的E S RM估计结果变量模型3(有机肥,n=7 0 8)决策方程系数t值结果方程投入未投入系数t值系数t值模型4(生物农药,n=7 0 8)决策方程系数t值结果方程投入未投入系数t值系数t值性别 -0.1 2 5-1.1 4 3-0.0 1 8-0.1 9 40.1 2 90.9 5 3-0.0 5 2-0.4 8 3-0.0 1 1-0.1 2 30.0 5 30.4 2 2年龄 -0.0 3 3-0.5 2 50.0 2 20.4 1 10.0 8 11.1 7 2-0.0 9 7-1.5 8 30.0 5 71.0 1 40.0 8 5*1.1 8 4婚姻状况 0.1 3 40.7 2 8-0.2 1 8-1.3 6 80.1 7 10.7 4 40.2 0 81.1 4 0-0.2 5 3*-1.5 3 80.1 6 20.7 2 5身体健 康状况 -0.1 2 8*-2.2 7 0-0.0 5 5-1.1 9 4-0.1 6 9*-2.0 0 3-0.2 3 3*-4.0 8 6-0.0 2 4-0.4 8 3-0.0 9 9-1.0 5 3受教育程度0.0 2 50.4 3 50.0 1 80.3 7 70.2 1 7*3.1 5 7-0.0 4 0-0.6 9 10.0 3 50.7 1 70.2 3 5*3.3 2 8是否为党员-0.2 3 7-1.5 4 6-0.0 1 5-0.1 1 6-0.6 2 1*-3.4 2 70.1 8 51.2 0 8-0.0 4 1-0.3 0 8-0.5 5 2*-3.0 8 7是否为 村干部 0.1 0 70.6 3 5-0.1 0 6-0.7 5 4-0.3 9 2*-2.0 2 90.1 0 20.6 0 0-0.1 4 1-0.9 9 6-0.2 7 9-1.4 1 3农业劳 动人数 0.1 0 0*1.9 7 40.0 7 6*2.1 6 10.0 3 50.4 6 90.1 4 4*2