政府支持、技术认知与农户绿...究——以水肥一体化技术为例_刘丽萍.pdf

2023.01FORESTRY ECONOMICS生态经济政府支持、技术认知与农户绿色农业技术采纳行为研究以水肥一体化技术为例刘丽萍刘 丽孙炜琳（中国农业科学院农业经济与发展研究所 北京 100081）摘要：水肥一体化技术在实现化肥减量增效、提高资源利用效率和推进农业绿色发展方面发挥着重要作用。然而存在现行推广方式单一、使用效果不显著等问题。文章基于河北省436个设施蔬菜种植户的调研数据，构建二元Probit模型，探讨政府支持对农户水肥一体化技术采纳的影响及内在作用机理，实证分析以“政策了解度”和“信息易得性”表征的技术认知在其中的中介作用。研究结果表明：第一，政府支持显著正向影响农户水肥一体化技术采纳行为，其中政府宣传、政府培训均可促进农户采纳水肥一体化技术。第二，技术认知在政府支持对农户水肥一体化技术采纳的影响中起部分中介作用，该中介效应占比为37.73%。第三，政府支持对农户水肥一体化技术采纳行为的正向影响可通过提高技术认知这一路径进行传导，即存在着“政府支持-技术认知-水肥一体化技术采纳”传导机制。据此得出政策启示：应着力落实水肥一体化技术推广的政府支持，充分发挥宣传教育、技术培训等政策激励措施对农户的政策效力，注重提升农户的技术认知水平，不断提高农户采用水肥一体化技术的积极性。关键词：政府支持；技术认知；水肥一体化技术；中介效应；技术采纳中图分类号：F326.13；F323.3；D422.6文献标识码：文章编号：1673-338X（2023）01-020-15Government Support,Technology Cognition and Farmers Green AgriculturalTechnology Adoption BehaviorTaking Water and Fertilizer Integration Technology as an ExampleLIU LipingLIU LiSUN Weilin（Institute of Agricultural Economics and Development,Chinese Academy of Agricultural Sciences,Beijing 100081）Abstract：Water and fertilizer integration technology plays an important role in achieving fertilizer reduction and efficiency,improvingresource utilization efficiency and promoting green agricultural development.However,the current promotion method is single,whichmakes the adoption effect not significant.Based on the survey data of 436 facility vegetable farmers in Hebei Province,a binary Probitmodel was constructed to explore the influence of government support on farmers adoption of water-fertilizer integration technology andits intrinsic mechanism,and empirically analyze the mediating role of technology perceptions characterized by policy understanding andinformation accessibility.The results showed that:（1）Government support had a significant positive impact on farmers water-fertilizerintegration technology adoption behavior,in which government publicity and government training could promote farmers applicationof water-fertilizer integration technology.（2）Technology cognition played a partially mediating role in the impact of policy supporton farmers water-fertilizer integration technology adoption behavior,the percentage of this intermediary effect was 37.73%.（3）Thepositive impact of policy support on farmers water-fertilizer integration technology adoption behavior could be transmitted through thepath of improving technology cognition.That is,there was a policy support-technology cognition-water and fertilizer integrationtechnology adoption transmission mechanism.Some policy implications were put forward:to make efforts to implement the policy support收稿日期：2022-12-06作者简介：刘丽萍，研究方向：资源环境与可持续发展。通讯作者：刘丽，研究方向：资源环境与可持续发展。基金项目：中国农业科学院科技创新工程“技术经济与科技政策”（编号：10-IAED-05-2022）。20DOI:10.13843/ki.lyjj.20230307.0012023.01FORESTRY ECONOMICS生态经济for water and fertilizer integration technology application,strengthen the role of the government in the promotion of water and fertilizerintegration technology,give full play to the effectiveness of policy incentives such as publicity and education,technical training for farmers,take technical cognition as an important policy reference to promote water and fertilizer integration technology,focus on improving thelevel of technical cognition of farmers,and continuously improve the enthusiasm of farmers to apply water and fertilizer integrationtechnology.Key Words：government support；technical cognition；water and fertilizer integration technology；intermediary effect；technologyadoption1 引言河北省是环京津地区设施规模较大、质量上乘的绿色蔬菜生产基地，但缺少灌溉用水、地下水超采、生产成本高等已成为制约地区农业发展的主要因素，农林产业绿色发展与生态环境持续改善的矛盾日益尖锐（桑贤策等，2021）。水肥一体化技术作为典型的资源节约型绿色技术，可以全面提升用水效率和化肥利用率，能够有效遏制地下水超采，保障蔬菜安全绿色生产（朱月季等，2021）。近年来，我国政府高度重视水肥一体化技术的推广，出台全国农业可持续发展规划（20152030年）等一系列指导文件，再次强调建立水肥一体化技术应用和农业可持续发展的长效机制。然而，由于现行推广方式单一、技术与设备要求高、农户技术操作不规范等原因，使得水肥一体化技术并未被广泛采用。农户作为农业生产活动的基本单元，是水肥一体化技术的采用者和受益者，探讨其水肥一体化技术采纳行为，对提升蔬菜品质、增加农户收入、推进农业可持续发展意义重大。基于此，本文选择政府支持和农户技术认知双重视角，以河北省廊坊市、衡水市436个设施蔬菜种植户为研究对象，构建二元Probit模型，探究政府支持（包括政府宣传和政府培训）与技术认知（包括政策了解度和信息易得性）对设施蔬菜种植户水肥一体化技术采纳行为的直接影响，实证分析技术认知在政府支持对农户水肥一体化技术采纳行为过程中的中介效应，最后根据实证分析结果提出政策启示。本文的创新之处在于：一是研究对象的创新。政府支持和技术认知在有机肥、测土配方施肥等绿色农业技术推广中研究较多，但在推广水肥一体化技术方面关注较少。本文按照农业农村部“一控、两减、三基本”农业面源污染防治目标，选择水肥一体化技术作为研究对象，实证分析影响蔬菜种植户技术采纳行为的因素。二是研究视角的创新。已有研究主要是从环境认知、生态认知、绿色认知等角度探讨对农户技术采纳的影响。本文选取“政策了解度”和“信息易得性”表征农户认知，丰富了研究视角。三是研究内容的创新。已有文献大多是单独分析农户绿色技术采纳行为，未将技术认知和政府支持纳入同一框架系统。本文选择从政府支持和农户技术认知双重视角分析，以期为农林产业绿色技术推广提供理论依据和政策启示。2 文献回顾与评述国内外有许多学者探讨绿色农业技术采纳的影响因素，大多数学者将个体特征因素、社会经济因素、环境因素等作为主要解释变量进行研究（Zhang et al.，2020；沈昱雯等，2020；王学婷等，2021；卢华等，2021）。其中，政府支持是影响农户采纳绿色技术的关键因素。黄晓慧等（2020）指出，水肥一体化技术具有显著的正外部性，其推广使用需要政府的大力支持；姜剑等（2022）运用Probit模型研究发现，政府补贴激励可以显著促进果农水肥一体化技术采纳。此外，众多学者还发现农户技术采纳受到技术认知等内在观念的重要影响（黄炎忠等，2018；张红丽等，2020；罗岚等，2021；尚光引等，2021）。罗岚等（2020）研究表明，农户对技术效果的认知显著影响采纳绿色农业技术的行为决策；陈柱康等（2018）运用二元Probit模型研究得知，技术感知、环境认知能够提升农户采纳绿色技术的意愿。因此，探讨农户水212023.01FORESTRY ECONOMICS生态经济肥一体化技术采纳行为的影响及内在作用机理，对提升农户的水肥一体化技术采纳行为、实现蔬菜产业健康可持续发展具有现实参考意义。已有文献在绿色农业技术采纳方面进行了大量探讨，对如何推广农业绿色技术具有重要的启发和借鉴意义，但仍存在三个方面的问题：第一，政府支持和技术认知在有机肥、测土配方施肥等绿色农业技术推广中研究较多，对水肥一体化技术关注较少；第二，已有文献主要用环境认知、生态认知和绿色认知等测量指标考察认知对技术采纳的影响，而对当前资源环境的基本认知以及技术政策的了解掌握情况缺乏相应研究，因此，有必要将技术认知纳入衡量农户认知水平的指标；第三，目前研究政府支持、技术认知和水肥一体化技术采纳行为之间关系的文献较少，通过何种路径影响农户技术采纳有待进一步阐明。鉴于此，本文利用政府支持和农户技术认知双重视角，以河北省436个设施蔬菜种植户为研究对象，分析农户水肥一体化技术采纳行为的影响路径及技术认知的中介作用，以期为水肥一体化技术有效推广提供更深层次的理论指导。3 理论分析框架与研究方法本文通过理论分析建立技术认知、政府支持与水肥一体化技术采纳行为之间的理论分析框架，并据此构建二元Probit模型和中介效应检验模型。3.1 理论分析与研究假设基于外部性理论和行为经济学理论，对技术认知、政府支持与农户水肥一体化技术采纳行为之间的关系进行理论分析，并提出研究假设。3.1.1 政府支持对农户水肥一体化技术采纳行为的影响河北省的衡水市、廊坊市都属于高度缺水地区，推广资源节约型绿色农业技术是实现当地可持续发展的必然举措。水肥一体化技术作为典型的节水节肥型农业技术，不仅能为农业增加经济效益，还具有显著的社会效益和生态效益，存在一定的外部性。在推广初期，水肥一体化技术对基础设施建设要求较高，需要对地下水压进行控制，因此很少有私人组织进行推广。由政府及所属的农技推广部门对农户进行技术培训和指导，由政府农技推广员统一安装滴灌（水肥一体化技术），并通过开展宣传教育和技术交流进行推广实施，引导农民树立资源节约意识，因此水肥一体化技术推广需要政府的大力支持。通常情况下，政府支持表现为两个方面：一是技术推广宣传。为农技推广员（李福夺等，2019）、示范户等提供宣传服务（王格玲等，2015）以及公益性农业技术培训（Pan et al.，2018；杨兴杰等，2021）等。政府推广站等部门的农技推广员主要采取田间指导、咨询服务、宣传资料等方式进行技术推广活动，通过开展基础教育和引导农民树立资源意识进行推广实施。示范户作为政府确定的先进技术应用者，通过示范辐射带动周边农户相互学习和交流，进而促进农户绿色技术采纳行为。二是技术培训指导。政府培训对农户的生产活动具有一定的规范和引导作用，政府推广站等部门的技术人员通过理论知识的讲解和宣传，增强农户对当前农业水肥资源现状的了解和对水肥一体化技术的认知，进而促进其技术采纳行为。因此，选取农技推广员信息交流程度、示范户信息交流程度和政府培训作为政府支持的衡量指标，并提出假设H1。H1：政府支持正向影响农户采纳水肥一体化技术。3.1.2 技术认知对农户水肥一体化技术采纳行为的直接效应与中介效应行为经济学理论认为，认知是农户技术采纳行为的前提条件和内在动因，个体对技术的主观认知将会直接影响是否采纳技术的行为决策（盖豪等，2019）。首先，技术认知是促进农户采纳行为的内在驱动力，农户对设施农业水肥一体化技术的认知水平越高，采纳技术的积极性和主动性越高。因此，技术认知可以直接促进农户水肥一体化技术采纳行为（桑贤策等，2021）。其次，政府宣传和培训能够规范和引导222023.01FORESTRY ECONOMICS生态经济农户的生产活动，政府推广站等部门的农技推广员通过理论知识的讲解和宣传，能够引发农户对节水节肥政策的关注与思考，增强农户对当前农业水肥资源信息的了解和对水肥一体化技术的认知，从而在蔬菜种植中自觉施用水肥一体化技术。可见，政府支持作用也可以通过提高农户认知进而促进农户水肥一体化技术采纳行为这一路径实现。本文选取“政策了解度”和“信息易得性”两个变量来表征农户认知。政策了解度是指农户对当前资源环境的基本认知，以及对水肥一体化技术政策的了解和掌握情况（李卫等，2017），农户对“以水带肥、以肥促水、因水施肥、水肥耦合”等水肥一体化政策了解程度越高，越了解水肥一体化技术操作规范以及预期收益，农户采纳程度也越高。技术信息易得性为农户对技术信息获取的结果感知，农户是否容易接触到技术信息，并进一步理解这些信息，是影响其采纳行为的重要因素。基于上述推论，提出假设H2和H3。H2：技术认知正向影响农户采纳水肥一体化技术。H3：政府支持以技术认知为中介，间接影响农户采纳水肥一体化技术。基于以上分析，本文构建政府支持、技术认知对农户水肥一体化技术采纳影响机制的理论分析框架，如图1所示。图1 理论分析框架3.2 模型构建基于前文分析得知，政府支持通过影响农户技术认知的传导机制而影响农户水肥一体化技术采纳行为。因此，本文首先采用二元Probit回归模型进行参数估计，之后借鉴温忠麟等（2014）关于中介效应的检验步骤，进行中介作用检验。3.2.1 模型设定：政府支持、农户认知对水肥一体化技术采纳行为的影响由于农户对水肥一体化技术的采纳与否是典型的二分类变量，因而采用二元Probit模型来分析政府支持、技术认知对农户水肥一体化技术采纳行为的影响，设被解释变量为Y，并将Y=1定义为采纳水肥一体化技术，Y=0定义为没有采纳水肥一体化技术。模型设定如式（1）所示。Y=0+1Nji+2Sfi+3Pxi+0Pi+1Ii+Xi+1（1）式（1）中，Y表示农户采纳水肥一体化技术情况；Nji、Sfi和Pxi表示政府支持，其中：Nji表示农户232023.01FORESTRY ECONOMICS生态经济跟农技推广员联系频繁程度；Sfi表示农户跟示范户联系频繁程度；Pxi表示农户培训程度；Pi和Ii表示农户认知，其中：Pi表示农户政策了解度；Ii表示农户信息易得性；Xi为一系列可观测的控制变量；i为影响农户技术采纳行为的因素个数；0、1、2、3、0、1、为待估系数；1为随机扰动项。3.2.2 中介效应检验：技术认知的中介作用中介效应检验模型是指自变量X通过影响中介变量M进而对因变量Y产生影响（温忠麟等，2005；刘红云等，2013），政府支持可以直接影响技术采纳，也可以通过技术认知进而影响其技术采纳行为。具体模型设置如式（2）至式（4）所示。Y=0+Govi+Xi+2（2）Mi=0+Govi+Xi+3（3）Y=0+Govi+Mi+4（4）式（2）至式（4）中，Govi表示农户得到的政府支持（与农技推广员联系程度、与示范户联系程度和培训加权和）；Mi为中介变量，表示农户技术认知（政策了解度和信息易得性加权和）；Xi为一系列可观测的控制变量；、为估计系数；2、3、4为随机扰动项。3.3 变量选取根据本文理论分析框架和当地蔬菜种植实际情况，选取是否采纳水肥一体化技术作为被解释变量，政府支持为解释变量，技术认知为中介变量，农户个体特征、家庭经营特征、社会网络等作为控制变量，农户与最近培训点的距离为工具变量，变量说明及描述性统计如表1所示。（1）被解释变量。水肥资源用量大、利用率低是河北省当前农业发展中存在的主要问题。水肥一体化技术相比传统灌溉、施肥方式具有多方面优势，可以有效提高水肥利用效率，遏制地下水超采，减少化肥施用量，提高资源利用效率。因此，本文选取是否采纳水肥一体化技术作为被解释变量，通过向农户提问“您是否采纳水肥一体化技术？”，若农户回答采纳水肥一体化技术，则Y=1；若农户回答未采纳水肥一体化技术，则Y=0。总体来看，受访农户采纳水肥一体化技术程度一般，占比为59.40%。（2）解释变量。本文的解释变量为政府支持，且将政府支持分为政府宣传和政府培训两个维度，选择“是否经常跟政府的农技推广员联系咨询设施蔬菜的生产技术问题？”和“是否会与科技示范户交流、请教蔬菜种植相关技术问题？”来测度政府宣传对农户采用水肥一体化技术的推广支持，用“设施蔬菜种植技术培训的作用如何”测度政府培训。关于政府宣传问题答案选项采用李克特（Likert）五级量表按“1=从来不会，2=偶尔会联系，3=一般，4=经常联系，5=非常频繁”进行设计，关于政府培训的问题答案按“1=完全没作用，2=有一点，作用不大，3=作用一般，4=比较有作用，5=非常有作用”进行设计。（3）中介变量。个体认知决定偏好，技术认知指农户通过对技术政策的了解及信息获得的难易程度，从而进一步指导农户行为决策（张化楠等，2019；张淑娴等，2019）。本文借鉴已有相关研究（吴雪莲等，2017），用政策了解度和信息易得性表示农户认知，调查问卷中设置“您对水肥一体化技术政策的了解程度”和“您认为您获取设施蔬菜种植技术信息的难易程度为？”来测度农户对水肥一体化技术的认知程度，答案选项采用李克特五级量表的形式进行设计。（4）控制变量。考虑到估计结果的准确性，本文借鉴相关学者研究成果（刘乐等，2017；蔡荣等，2019；孙杰等，2019；Gao et al.，2020；罗岚等，2020；崔民等，2021；卢华等，2021；孙生阳等，2021；叶雨寒242023.01FORESTRY ECONOMICS生态经济表1 变量说明及描述性统计变量类型被解释变量解释变量中介变量控制变量工具变量变量名称是否采纳水肥一体化技术政府支持农技推广员示范户政府培训技术认知政策了解度信息易得性个体特征性别文化程度村干部经历决策者家庭经营特征党员务农劳动力蔬菜种植收入占比社会网络借贷加入合作社农户与最近培训点的距离变量说明您是否采纳水肥一体化技术？是=1，否=0是否经常跟政府的农技推广员联系咨询设施蔬菜的生产技术问题？1=从来不会；2=偶尔会联系；3=一般；4=经常联系；5=非常频繁是否会与科技示范户交流、请教蔬菜种植相关技术问题？1=从来不会；2=偶尔会聊；3=一般；4=经常聊天请教；5=非常频繁设施蔬菜种植技术培训的作用如何？1=完全没作用；2=有一点，作用不大；3=作用一般；4=比较有作用；5=非常有作用您对水肥一体化政策的了解程度为？1=完全没听说过；2=只是听说过，但没有具体了解；3=一般，基本了解；4=比较了解；5=非常了解您认为您获取设施蔬菜种植技术信息的难易程度为：1=非常困难；2=比较困难；3=一般；4=比较容易；5=非常容易男=1，女=01=文盲或半文盲；2=小学；3=初中；4=中专或高中；5=大专、本科及以上家里是否有人当过村干部（包括现任），是=1，否=0是否为家里农业生产的实际决策者家中是否有中共党员家里长期从事农业生产经营的人数2020年蔬菜种植总收入占家庭总收入的比例近三年是否因设施蔬菜种植有过借贷经历是否加入了蔬菜种植专业合作社农户与最近培训点的距离（公里）均值0.593.512.980.573.213.570.652.780.050.860.102.3513.670.250.416.14标准差0.491.041.290.490.940.760.480.700.230.350.310.840.260.440.498.07注：表中数据均为四舍五入后的结果。252023.01FORESTRY ECONOMICS生态经济等，2022；张梦玲等，2022）引入农户个体特征、家庭经营特征和社会网络等3组控制变量。其一是农户个体特征，包含性别、文化程度、村干部经历和决策者；其二是家庭经营特征，包含党员、务农劳动力和蔬菜种植收入占比；其三是社会网络，包含农户是否借贷和是否加入合作社。（5）工具变量。在Probit模型中需要一个有效的工具变量，该变量直接影响政府支持，但不直接影响蔬菜种植户技术采纳行为。借鉴相关研究成果（罗磊等，2022），本文选取农户与最近培训点的距离作为政府支持的工具变量。4 数据来源在理论分析和研究框架的基础上，结合设施蔬菜产业发展现状，设计调查问卷，选取河北省衡水市、廊坊市作为调研区域，共获取436份有效问卷，农户统计特征如表2所示。表2 农户统计特征变量名称性别党员借贷文化程度务农劳动力分类男女是否是否小学及以下初中高中大专及以上12人34人4人以上频数283153453911113251222694323171163百分比（%）64.9135.0910.3289.6825.4674.5427.9861.709.860.4672.7126.600.69变量名称村干部经历决策者加入合作社种植年限设施蔬菜种植收入占比分类是否是否是否10年以下1020年2030年30年以上30%以下30%60%60%以上频数244123736318125588146182202370343百分比（%）5.5094.5085.5514.4541.5158.4920.1833.4941.744.595.2716.0678.674.1 数据来源本文数据来源于课题组2021年9月对河北省廊坊市永清县和衡水市饶阳县进行的农户实地调研，通过典型抽样方法，在4个乡镇抽取810个样本村，再从每个样本村随机抽取1020个设施蔬菜种植户作为调查对象。在对原始数据缺失、异常问卷进行处理后，得到有效问卷共计436份，有效率为96.47%。262023.01FORESTRY ECONOMICS生态经济4.2 样本特征样本区域农户以种植西红柿、黄瓜和茄子等设施蔬菜为主，调查内容涉及农户基本特征、家庭特征、技术推广与培训、技术采纳情况等。访谈对象以男性为主，年龄偏高，总体受教育水平较低，务农为其主要谋生方式，兼业较少，较为符合当前农户的基本情况。5 经验性结果基于本文理论分析和模型设定等研究基础，对技术认知、政府支持进行二元Probit回归处理，得出实证检验结果，并进一步分析技术认知在政府支持和农户技术采纳行为之间的中介作用。5.1 多重共线性检验为保证模型的参数估计可靠性，对所有变量进行了多重共线性检验，回归结果如表3所示。综合来看，方差膨胀因子（Variance Inflation Factor，VIF）的平均值均小于5，说明不存在多重共线性问题。表3 多重共线性检验被解释变量是否采纳水肥一体化技术解释变量政府支持政府培训技术认知性别是否决策者是否村干部是否党员是否加入合作社文化程度蔬菜种植收入占比农业劳动数量是否借贷共线性统计量容差1.09251.11861.16841.43751.35271.25641.23081.14731.11911.03821.03841.0367方差膨胀因子0.91810.89780.86420.69930.74350.79920.81270.87640.90530.96980.97070.97275.2 政府支持、技术认知对水肥一体化技术采纳行为的影响分析本文运用Stata16.0软件对已经构建的模型进行了二元Probit回归，分析政府支持、技术认知对水肥一体化技术采纳行为的影响，并对技术认知进行中介效应检验。参考模型对比分析方法（温忠麟等，2014），逐步将政府支持、技术认知以及控制变量引入模型，得到模型1至模型6，如表4所示。本文将主要围绕模型6对研究结果进行详细解释，并进一步根据模型6的结果进行边际效应分析。272023.01FORESTRY ECONOMICS生态经济表4 政府支持、技术认知对农户水肥一体化行为影响的回归结果变量类型政府支持技术认知农户个体特征家庭经营特征社会网络LR chi2Prob chi2Pseudo R2Log likelihood变量名称农技推广员示范户政府培训政策了解度信息易得性性别受教育程度是否村干部是否党员是否决策者务农劳动力蔬菜种植收入占比加入合作社是否借贷模型10.9112*（0.2141）0.5167*（0.3481）0.5042*（0.2085）31.450.00000.0534-278.7308模型20.8584*（0.2325）0.5684*（0.3686）0.4561*（0.2243）-0.3104（0.2694）-0.1985（0.1635）-0.2015（0.5307）0.1618（0.4017）-0.0563（0.3548）0.0624（0.1316）1.9514*（0.4268）0.7804*（0.2336）-0.1117（0.2455）71.690.00000.1220-258.0878模型31.7001*（0.1672）0.0251*（0.1662）163.620.00000.2778-212.6467模型41.6698*（0.1755）0.0352*（0.1644）-0.5551（0.3146）-0.1805（0.1945）-0.0426（0.5867）-0.0452（0.4378）0.0746（0.4327）0.0725（0.1499）1.8089*（0.5155）0.5566（0.2727）0.1164（0.2875）187.220.00000.3185-200.3224模型50.3878*（0.2638）0.7271*（0.4091）0.5546*（0.2508）1.6675*（0.1602）0.0694*（0.1725）模型60.4758*（0.2795）0.7845*（0.4278）0.5740*（0.2656）1.6612*（0.1814）0.0245*（0.1686）-0.4835（0.3197）-0.2525（0.2019）-0.1048（0.5912）0.1097（0.4489）0.0623（0.4458）-0.0017（0.1549）1.9475*（0.5289）0.4528（0.2765）0.1701（0.2901）198.460.00000.3376-194.7035边际效应0.0695（0.0404）0.1143（0.0615）0.0834（0.0384）0.2415（0.0154）0.0404（0.0243）-0.0701（0.0465）-0.0366（0.0297）-0.0155（0.0865）0.0162（0.0657）0.0093（0.0644）-0.0004（0.0224）0.2825（0.0735）0.0657（0.0405）0.0255（0.0426）注：*、*、*分别表示在10%、5%、1%的显著性水平上显著，括号内为标准误。282023.01FORESTRY ECONOMICS生态经济5.2.1 政府支持对农户水肥一体化技术采纳行为的影响总体来看，政府支持正向影响农户水肥一体化技术采纳行为。具体而言，政府宣传方面，表4中模型1、模型2、模型5和模型6均通过了10%或1%的显著性水平上的显著性检验，假设H1成立。基于模型6的边际效应分析结果表明，农户与农技推广员的交流程度每提高个单位，农户采纳水肥一体化技术的概率会提高6.95%；与示范户的交流程度每提高个单位，技术采纳概率会提高11.43%。可能的解释是：水肥一体化技术具有公益性强、复杂性高、周期长、收益低等特点，使得政府在其技术推广过程中担任重要角色，政府农技推广员和示范户，通过与农户宣传交流和示范辐射，增强农户对当前农业水肥资源现状的了解和对水肥一体化技术的认同，实现了带动周边农户使用水肥一体化技术的效果。政府培训方面，模型1、模型2、模型5和模型6均通过了5%或1%显著性水平上的显著性检验，政府培训作用强度每提高1个单位，农户采纳水肥一体化技术的概率会提高8.34%。此次调研发现，河北省廊坊市和衡水市的村镇培训体制较健全，村镇培训包括政府农技推广部门的培训、村委会组织的小规模培训以及开展村镇农业技术示范基地培训，培训内容大多讲授公益性、节水类（包括水肥一体化技术）等绿色技术，并在会议结束后给农户们分发授课技术资料等，使农户有机会获得政府所掌握的技术信息，了解水肥一体化技术的经济效益和生态效益，加深农户对水肥一体化技术的了解程度，激励农户产生技术采纳行为。5.2.2 技术认知对农户水肥一体化技术采纳行为的影响总体来看，农户技术认知变量均正向促进农户水肥一体化技术采纳，假设H2成立。具体而言，表4中模型3至模型6均显示政策了解度在1%的显著性水平上显著为正，且基于模型6的边际效应分析结果表明，农户对政策了解度每提升1个单位，水肥一体化技术采纳概率会提高24.15%。可能的解释是：水肥一体化是利用机井或地表水为水源，借助滴灌进行灌溉和施肥，为作物生长创造良好的水、肥、气、热环境，操作较为复杂，推广前期农户由于技术掌握不完整，对该技术的认知也存在一定的不全面性，农户对水肥一体化技术越了解，技术采纳度也越高。信息易得性对农户水肥一体化技术采纳行为也具有正向影响，模型3至模型6均显示政策了解度在10%的显著性水平上显著为正，且基于模型6的边际效应分析结果表明，农户对水肥一体化信息易得性每提升1个单位，水肥一体化技术采纳概率会提高4.04%。可能的解释是：农户越容易获得和掌握水肥一体化技术的不同灌溉方式、分配比、水溶肥料等信息，越容易采纳水肥一体化技术。5.2.3 技术认知的中介效应检验为检验政府支持对农户水肥一体化技术采纳行为是否存在中介效应，参照温忠麟等（2014）的研究方法进行中介效应检验，可深入反映变量之间的影响路径关系（石志恒等，2022），中介效应检验结果如表5所示。由表5可知，政府支持对农户水肥一体化采纳行为在1%的显著性水平上显著，农户技术认知系数通过了显著性检验，且政府支持系数仍然显著。观察中介效应检验结果可知，政府支持对技术采纳意愿的中介效应在总效应中占比为37.73%。由此可知，政府支持对农户水肥一体化采纳行为存在显著的中介效应，农户技术认知是重要的中介变量，假设H3得以验证。原因是政府采取的推广、宣传、培训等支持措施加深了农户对农业资源环境现状、科学知识以及对水肥一体化政策的了解和掌握程度，农户获取信息和知识更为全面快捷，对技术认知也越全面，进而对技术采纳行为决策起到内在激励作用。5.3 内生性检验政府支持与水肥一体化采纳可能互为因果关系而产生内生性问题，导致估计结果产生偏误，为解决这一问题，将工具变量法和条件混合过程估计法相结合进行内生性检验。借鉴罗磊等（2022）的研究，采用“农户与最近培训点的距离”作为工具变量。政府支持与农户参与培训的便捷度有较强的相关性，但距离与农业技术采纳行为没有直接关联，表明工具变量设定合理。292023.01FORESTRY ECONOMICS生态经济表5 中介效应检验结果变量名称政府支持技术认知性别受教育程度是否村干部是否党员是否决策者务农劳动力种植蔬菜收入占比加入合作社是否借贷常数项水肥一体化技术采纳0.9078*（0.2265）-0.3901*（0.2645）-0.1465（0.1559）-0.1546（0.5254）0.0486（0.3915）-0.0073（0.3502）0.0865（0.1304）1.9440*（0.4225）0.8246*（0.2326）-0.1247（0.2424）-1.3408（0.6881）技术认知0.5218*（0.0975）0.2566（0.2684）0.0926（0.1598）0.5007（0.5275）-0.2118（0.3944）-0.7241*（0.3539）0.2198（0.1277）-0.1809（0.4248）0.5744*（0.2248）-0.3446（0.2495）-4.2174（0.9091）水肥一体化技术采纳0.4787*（0.2517）0.8433（0.1154）-0.5214（0.2911）-0.2852（0.1775）-0.2587（0.5625）0.0325（0.4247）-0.0635（0.3867）0.0489（0.1415）1.7924（0.4645）0.5853（0.2564）0.1334（0.2691）-6.1114（0.9975）Sobel检验（z值/p值）2.0595中介效应比例（%）37.73注：*、*分别表示在10%、1%的显著性水平上显著，括号内为标准误。302023.01FORESTRY ECONOMICS生态经济内生性检验如表6所示，估计结果显示工具变量对政府支持有显著正向影响，说明农户与最近培训点的距离符合工具变量的使用条件。混合回归的lnsig_2值显著（p=0.0100），似然比检验通过，因此模型估计结果显著，同时atanhrho_12值均不显著（p=0.2400），表明基准回归并不存在严重的内生性问题，政府支持对水肥一体化技术采纳行为影响的估计仍以表5中的结果为准，也进一步表明政府支持对农户采纳水肥一体化技术有积极作用。表6 内生性检验变量名称政府支持控制变量地区变量样本量lnsig_2atanhrho_12LR chi2政府支持Cmp_c