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    經(jīng)營(yíng)規(guī)模對(duì)種糧大戶農(nóng)作物新舊品種配置行為的影響:理論與實(shí)證

    2023-12-02 05:36:26宋浩楠張士云謝文寶
    關(guān)鍵詞:經(jīng)營(yíng)規(guī)模大戶種糧

    宋浩楠,張士云,曹 沖,謝文寶

    (1.皖西學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,安徽六安 237012;2.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,安徽合肥 230036)

    引言

    種子是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的基礎(chǔ),是農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步的重要載體,更是國(guó)家糧食安全戰(zhàn)略的關(guān)鍵支撐。據(jù)聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織(FAO)研究,國(guó)際糧食總產(chǎn)增長(zhǎng)的20%來自播種面積的擴(kuò)大,80%依賴于單產(chǎn)水平的提高,而單產(chǎn)增長(zhǎng)中60%—80%來源于良種科技進(jìn)步。相比之下,我國(guó)良種對(duì)糧食增產(chǎn)的貢獻(xiàn)率僅為45%,種業(yè)科技貢獻(xiàn)度明顯不足,導(dǎo)致我國(guó)糧食生產(chǎn)投入較大、單產(chǎn)不高、效益低下,極大制約了我國(guó)糧食增產(chǎn)空間和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力[1]。2021年7月,中央全面深化改革委員會(huì)第二十次會(huì)議審議通過《種業(yè)振興行動(dòng)方案》,明確實(shí)施種業(yè)振興“五大行動(dòng)”,2023年中央一號(hào)文件又進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)“深入實(shí)施種業(yè)振興行動(dòng)”。在國(guó)際糧食貿(mào)易“高變數(shù)”、國(guó)內(nèi)糧食供求“緊平衡”、糧食生產(chǎn)面臨“硬約束”的宏觀形勢(shì)下,種業(yè)振興日益成為保障國(guó)家糧食安全的重中之重[2]。

    發(fā)揮農(nóng)作物良種在保障國(guó)家糧食安全中的戰(zhàn)略支點(diǎn)作用,不僅要優(yōu)化科研要素配置,增加種業(yè)科技成果源頭供給,更需提高農(nóng)作物新品種應(yīng)用水平,讓種業(yè)科技成果從實(shí)驗(yàn)室落到田間地頭[3]。在我國(guó),農(nóng)戶是糧食生產(chǎn)的一線主體,也是農(nóng)業(yè)技術(shù)的直接應(yīng)用者和受益者,因此農(nóng)戶積極采納應(yīng)用農(nóng)作物新品種是實(shí)現(xiàn)科技成果向生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵[4]。需要特別指出的是,我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)體系正在發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化。隨著農(nóng)村土地“三權(quán)分置”改革深化和流轉(zhuǎn)市場(chǎng)發(fā)育,農(nóng)地規(guī)模經(jīng)營(yíng)在全國(guó)范圍內(nèi)快速發(fā)展,種糧大戶已愈發(fā)成為保障糧食安全、促進(jìn)技術(shù)溢出、支撐鄉(xiāng)村振興的重要主體[5-6]。2022年6月27日,習(xí)近平總書記在對(duì)安徽省種糧大戶的回信中提出殷切期望,希望種糧大戶發(fā)揮規(guī)模經(jīng)營(yíng)優(yōu)勢(shì),積極應(yīng)用現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,帶動(dòng)廣大小農(nóng)戶多種糧、種好糧,一起為國(guó)家糧食安全貢獻(xiàn)力量。

    回顧已有文獻(xiàn),一些學(xué)者對(duì)可能影響農(nóng)戶農(nóng)作物新品種采納的相關(guān)因素進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)研究[7-9],還有部分學(xué)者重點(diǎn)討論某類因素與農(nóng)戶農(nóng)作物新品種采納行為的關(guān)系,包括勞動(dòng)力老齡化[10]、同伴效應(yīng)[11]、信息干預(yù)[12]等。關(guān)于農(nóng)戶的規(guī)模優(yōu)勢(shì)是否有助于促進(jìn)農(nóng)作物新品種應(yīng)用,既有文獻(xiàn)大多以控制變量的形式將經(jīng)營(yíng)規(guī)模引入農(nóng)戶農(nóng)作物新品種采納行為的計(jì)量模型中。羅小峰和秦軍[13]基于大樣本的農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù),實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)規(guī)模對(duì)農(nóng)戶農(nóng)作物新品種采納意愿具有顯著的正向影響,關(guān)雅琪和申紅芳[14]利用長(zhǎng)江中下游稻區(qū)農(nóng)戶的調(diào)查數(shù)據(jù),分析發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)規(guī)模越大,使用的品種越多樣,Richard et al[15]針對(duì)印度奧里薩邦的調(diào)查同樣發(fā)現(xiàn),經(jīng)營(yíng)規(guī)模顯著提高了農(nóng)戶采納水稻新品種的概率。然而也有研究得出相反的結(jié)論,黃武等[16]實(shí)證分析表明農(nóng)戶的人地關(guān)系越緩和,采用農(nóng)作物新品種的概率反而越低,徐圣翔和賀娟[17]基于鄂湘豫3省農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù),實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)的土地規(guī)模對(duì)其采用新品種的可能性存在顯著的負(fù)向影響。

    在全面推進(jìn)種業(yè)振興戰(zhàn)略部署和農(nóng)地規(guī)模經(jīng)營(yíng)持續(xù)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)背景下,厘清經(jīng)營(yíng)規(guī)模對(duì)種糧大戶農(nóng)作物新、舊品種配置行為的影響具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義,然而既有文獻(xiàn)的研究對(duì)象多為一般小農(nóng)戶,且視角集中在農(nóng)戶對(duì)新品種的二元采納意愿上。鑒于此,本文基于我國(guó)農(nóng)作物品種市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀,利用收益-風(fēng)險(xiǎn)雙目標(biāo)決策模型理論分析經(jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)大對(duì)種糧大戶農(nóng)作物新、舊品種配置的影響,并借助安徽、山東兩省種糧大戶的微觀數(shù)據(jù)予以實(shí)證檢驗(yàn),以期深入理解種糧大戶的品種應(yīng)用行為邏輯,為國(guó)家完善農(nóng)作物新品種推廣政策,促進(jìn)種業(yè)科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化落地提供啟示與借鑒。

    一、理論分析

    從我國(guó)種子市場(chǎng)發(fā)展來看,由于種子銷售階段的利潤(rùn)空間相對(duì)較大,加之監(jiān)管環(huán)節(jié)和治理機(jī)制尚不健全,種子銷售公司與代理商異常活躍,市場(chǎng)上銷售的農(nóng)作物品種數(shù)量已經(jīng)完全超過農(nóng)戶甚至是育種專家的認(rèn)識(shí)能力范圍,虛假宣傳、哄抬價(jià)格、囤積堵售、套牌侵權(quán)等無序競(jìng)爭(zhēng)亂象屢見不鮮、屢禁不止[18-20]。由于難以獲取和有效鑒別品種質(zhì)量及特征信息,農(nóng)戶種植農(nóng)作物新品種的不確定性明顯高于舊品種。創(chuàng)新擴(kuò)散理論指出,新技術(shù)的應(yīng)用除了受環(huán)境約束和采納群體特征的作用外,還受到技術(shù)屬性的影響[21]。理論上,農(nóng)作物新品種對(duì)種糧大戶存在誘惑與約束并存的“雙刃劍”效應(yīng)[22]:一方面,由于農(nóng)作物新品種被廣泛宣傳具備更高的單產(chǎn)水平,受逐利動(dòng)機(jī)驅(qū)使,種糧大戶愿意使用農(nóng)作物新品種以實(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)效率和利潤(rùn)的提高;另一方面,新品種的不確定性容易誘使農(nóng)戶采納后的實(shí)際收益與預(yù)期收益發(fā)生背離[23],對(duì)農(nóng)戶家庭福利造成沖擊??梢?作為規(guī)模化的經(jīng)營(yíng)主體,種糧大戶的農(nóng)作物新品種采納行為更為復(fù)雜。

    多目標(biāo)效用理論認(rèn)為,行為主體在決策中追求的目標(biāo)不是唯一的,其綜合效用取決于各決策目標(biāo)帶來的滿足程度[24]。多目標(biāo)效用理論更能準(zhǔn)確地反映農(nóng)戶的真實(shí)行為,逐漸被應(yīng)用于農(nóng)戶生產(chǎn)決策行為研究[25-26]。種糧大戶在配置農(nóng)作物新品種時(shí),主要考慮在通過新、舊品種組合推動(dòng)生產(chǎn)可能性邊界外拓的同時(shí),盡可能規(guī)避潛在的產(chǎn)出風(fēng)險(xiǎn),基于多目標(biāo)效用理論,種糧大戶的效用函數(shù)可以表示為:

    MaxU=w1E(Π)-w2V(Π)

    (1)

    上式中,w1、w2分別表示利潤(rùn)和風(fēng)險(xiǎn)對(duì)農(nóng)戶綜合效用的貢獻(xiàn)系數(shù),取決于農(nóng)戶的稟賦特征,滿足w1、w2≥0且w1+w2=1的約束條件。假設(shè)種植單位面積舊品種、新品種的利潤(rùn)函數(shù)分別為:

    (2)

    (3)

    (4)

    根據(jù)(2)式和(3)式,可將(4)式進(jìn)一步改寫為:

    Π=ASπnew+(1-A)Sπold+ASε1+(1-A)Sε0

    (5)

    在綜合考慮新、舊品種配置時(shí),種糧大戶的期望利潤(rùn)、產(chǎn)出風(fēng)險(xiǎn)分別為:

    E(Π)=ASπnew+(1-A)Sπold

    (6)

    (7)

    將(6)式和(7)式代入(1)式,可得:

    (8)

    U對(duì)A求一階偏導(dǎo),且?U/?A=0時(shí),可得:

    (9)

    由于新、舊品種的收益相關(guān)系數(shù)ρ<0[27],觀察(9)式可以發(fā)現(xiàn),種糧大戶新品種的種植比率與經(jīng)營(yíng)規(guī)模負(fù)相關(guān),即在其他條件不變的情況下,種糧大戶的經(jīng)營(yíng)規(guī)模越大,農(nóng)作物新品種在種植結(jié)構(gòu)中的比重越小。背后的邏輯在于,種糧大戶選擇農(nóng)作物新品種時(shí)面臨嚴(yán)重的信息不對(duì)稱,使用新品種在提高期望單產(chǎn)的同時(shí)會(huì)增加風(fēng)險(xiǎn)感知,理性的種糧大戶在新、舊農(nóng)作物品種配置時(shí)則會(huì)權(quán)衡收益與風(fēng)險(xiǎn),通過“不把雞蛋放在同一個(gè)籃子里”的合理決策,來實(shí)現(xiàn)在一定經(jīng)營(yíng)規(guī)模下的總體效用的最大化。隨著經(jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)大,可供種糧大戶配置的耕地要素增多,在“逐利”動(dòng)機(jī)驅(qū)使下,種糧大戶會(huì)在新品種上增加耕地要素的配置規(guī)模以推動(dòng)生產(chǎn)前沿面外拓;同時(shí),新品種種植規(guī)模擴(kuò)大也意味著風(fēng)險(xiǎn)一旦發(fā)生所造成的損失量級(jí)加劇[28],受“避險(xiǎn)”動(dòng)機(jī)影響,種糧大戶會(huì)追加分配更多的耕地給熟悉的舊品種,從而實(shí)現(xiàn)將總體產(chǎn)出風(fēng)險(xiǎn)平抑在可接受的范圍內(nèi)。

    綜上所述,本文的研究假說是:經(jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)張對(duì)農(nóng)作物新、舊品種種植規(guī)模存在非平衡影響,隨著經(jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)張,新品種的種植規(guī)模增長(zhǎng)慢于舊品種,由此導(dǎo)致農(nóng)作物新品種在種植結(jié)構(gòu)中的比重變小。

    二、數(shù)據(jù)、模型與變量

    (一)數(shù)據(jù)來源

    本文使用數(shù)據(jù)來源于課題組2017—2019年對(duì)安徽沿淮淮北地區(qū)、山東魯西北魯西南地區(qū)19個(gè)產(chǎn)糧大縣種糧大戶的問卷調(diào)查,參照第三次全國(guó)農(nóng)業(yè)普查的統(tǒng)計(jì)口徑,課題組對(duì)種糧大戶的認(rèn)定條件為土地經(jīng)營(yíng)規(guī)模超過3.33 hm2。調(diào)查通過調(diào)查員與農(nóng)戶一對(duì)一訪談并填寫調(diào)查問卷的形式展開,問卷內(nèi)容包括戶主個(gè)人及家庭特征、農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出、風(fēng)險(xiǎn)管控、技術(shù)采納等信息,兩省的調(diào)查共回收問卷448份。考慮到玉米種子是雜交種,農(nóng)戶每年必須進(jìn)行種子購買與配置決策,且玉米種子商品化率非常高,市場(chǎng)上的品種數(shù)量繁多,行業(yè)亂象和市場(chǎng)信息不對(duì)稱尤為突出,農(nóng)戶需要付出相當(dāng)大的搜尋成本才能準(zhǔn)確獲取這些新品種的信息[29],本文選擇種糧大戶玉米品種配置決策為實(shí)證分析對(duì)象,剔除未種植玉米和相關(guān)變量缺失的農(nóng)戶樣本后,最終使用的樣本容量為369個(gè)。

    (二)計(jì)量模型

    根據(jù)前文理論分析,種糧大戶的經(jīng)營(yíng)規(guī)模越大,農(nóng)作物新品種在種植結(jié)構(gòu)中的比重越小。農(nóng)作物新品種的種植比率取值介于0—100%,屬于受限因變量,通常采用Tobit模型進(jìn)行擬合。然而有學(xué)者認(rèn)為,農(nóng)戶技術(shù)采納行為實(shí)質(zhì)上為是否采納與應(yīng)用程度兩個(gè)獨(dú)立決策過程的有機(jī)結(jié)合[30]。由于存在這種決策的兩階段性,種糧大戶農(nóng)作物新品種采納程度為零和正數(shù)的產(chǎn)生機(jī)制可能并非一致,導(dǎo)致Tobit模型估計(jì)的無偏性和有效性假設(shè)不再成立。鑒于此,本文使用Cragg[31]提出的雙欄模型(Double-hurdle Model)對(duì)種糧大戶農(nóng)作物品種采納行為進(jìn)行擬合。雙欄模型又被稱為廣義Tobit模型,它放寬了對(duì)零觀察值的解釋,將觀測(cè)結(jié)果分為真實(shí)零值和抗議性零值,從而降低了低估結(jié)果的概率,與農(nóng)戶技術(shù)采納行為具有較強(qiáng)的適配性[32]。雙欄模型由技術(shù)參與和應(yīng)用程度兩個(gè)方程構(gòu)成,第一階段技術(shù)參與方程的具體形式可表示為:

    (10)

    第二階段應(yīng)用程度方程的具體形式可表示為:

    (11)

    (三)變量設(shè)置

    1.被解釋變量

    Double-hurdle模型由技術(shù)參與和應(yīng)用程度兩個(gè)方程構(gòu)成,其中技術(shù)參與方程的被解釋變量為種糧大戶采納新品種與否,使用一組離散變量直接反映,1表示種糧大戶采納了玉米新品種,0表示種糧大戶未采納。應(yīng)用程度方程的被解釋變量為玉米新品種的種植比率,計(jì)算公式為

    A=Scalenew/(Scalenew+Scaleold)×100%,若種糧大戶未采納新品種,則A按缺失值處理。表1報(bào)告了種糧大戶玉米新品種采納應(yīng)用情況,從調(diào)查結(jié)果看,183個(gè)樣本農(nóng)戶在玉米種植中采納了新品種,占總樣本的比重為49.59%;對(duì)采納新品種的種糧大戶而言,新品種的平均種植比率為65.67%,其中新品種種植比率位于80%—100%區(qū)間的農(nóng)戶數(shù)量最多,以上統(tǒng)計(jì)結(jié)果反映出種糧大戶對(duì)農(nóng)作物新品種具有較高的采納積極性和應(yīng)用程度。

    表1 種糧大戶農(nóng)作物新品種采納應(yīng)用行為統(tǒng)計(jì)分析

    2.核心解釋變量

    實(shí)證分析中核心解釋變量為經(jīng)營(yíng)規(guī)模,使用玉米種植面積表示。從調(diào)查結(jié)果看,種糧大戶玉米平均種植規(guī)模為13.354 hm2,經(jīng)營(yíng)規(guī)模相較一般小農(nóng)戶明顯擴(kuò)大,但內(nèi)部分異較大,標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到15.378 hm2。表2報(bào)告了樣本種糧大戶經(jīng)營(yíng)規(guī)模與農(nóng)作物新品種采納行為交叉統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果,通過分組比較可以發(fā)現(xiàn),未采納新品種的種糧大戶的平均經(jīng)營(yíng)規(guī)模為12.385 hm2,采納新品種的種糧大戶的經(jīng)營(yíng)規(guī)模為14.338 hm2,但該差異在統(tǒng)計(jì)意義上并不顯著。圖1進(jìn)一步展示了不同經(jīng)營(yíng)規(guī)模下的種糧大戶新品種種植比率分布情況,可以看出,線性趨勢(shì)線隨著經(jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)張向右下方傾斜,意味著新品種種植比率與經(jīng)營(yíng)規(guī)模間可能存在反向變動(dòng)關(guān)系。

    圖1 不同經(jīng)營(yíng)規(guī)模下的種糧大戶新品種種植比率分布

    表2 種糧大戶經(jīng)營(yíng)規(guī)模與新品種采納行為交叉統(tǒng)計(jì)分析

    3.控制變量

    參考已有研究,從農(nóng)戶個(gè)體特征、家庭特征、農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)特征等方面設(shè)置一組控制變量。具體而言,農(nóng)戶個(gè)體特征包括戶主的年齡、受教育程度、種糧資歷;家庭特征包括種糧大戶的家庭勞動(dòng)稟賦、是否村干部家庭和家庭收入結(jié)構(gòu);農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)特征包括生產(chǎn)資金短缺情況、農(nóng)田灌溉條件、農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)、土地租金以及糧食銷售難度。此外,模型中還設(shè)置了縣域?qū)用娴奶摂M變量以控制可能存在的區(qū)域差異。上述變量設(shè)定與描述性統(tǒng)計(jì)信息如表3所示。

    表3 變量設(shè)定及描述性統(tǒng)計(jì)信息

    三、結(jié)果與分析

    (一)基準(zhǔn)回歸分析

    基于Stata15.0軟件,對(duì)前文構(gòu)建的Double-hurdle模型進(jìn)行估計(jì)。為避免多重共線導(dǎo)致結(jié)果有偏,回歸前使用方差膨脹因子(VIF)法進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果顯示,Double-hurdle模型兩階段方程的最大VIF和平均VIF均小于10的臨界值,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)法則可判斷變量間不存在多重共線。為進(jìn)行對(duì)照,本文將未采納新品種的種糧大戶的新品種種植比率進(jìn)行補(bǔ)0處理,同時(shí)使用Tobit模型進(jìn)行擬合。表4報(bào)告了模型回歸結(jié)果,其中模型(1)和模型(2)為Tobit模型回歸結(jié)果,模型(1)僅控制了區(qū)域固定效應(yīng),模型(2)進(jìn)一步引入了農(nóng)戶個(gè)體特征、家庭特征以及經(jīng)營(yíng)特征;模型(3)為Double-hurdle模型回歸結(jié)果,參考已有研究,技術(shù)參與方程使用Probit模型進(jìn)行擬合,應(yīng)用程度方程仍沿用Tobit模型進(jìn)行擬合。

    表4 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

    觀察回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),上述模型均在1%的顯著性水平下通過LR檢驗(yàn),意味著模型均總體顯著,進(jìn)一步測(cè)算BIC值發(fā)現(xiàn),Double-hurdle的BIC值(1330.15)小于Tobit模型(1801.40),說明Double-hurdle模型對(duì)種糧大戶新品種采納引用行為具有更好的適配性。從核心解釋變量的系數(shù)方向看,在Tobit模型中,隨著控制變量的逐步引入,經(jīng)營(yíng)規(guī)模的系數(shù)保持為負(fù),但未通過顯著性檢驗(yàn);在Double-hurdle模型中,經(jīng)營(yíng)規(guī)模在第一階段技術(shù)參與方程的系數(shù)為負(fù),但不顯著,經(jīng)營(yíng)規(guī)模在第二階段應(yīng)用程度方程中的系數(shù)為負(fù),并通過1%的顯著性水平檢驗(yàn),種糧大戶的經(jīng)營(yíng)規(guī)模每擴(kuò)大1%,農(nóng)作物新品種在種植結(jié)構(gòu)中的比重下降0.18個(gè)百分點(diǎn)。以上結(jié)果表明,種糧大戶新品種采納決策存在兩階段特征,經(jīng)營(yíng)規(guī)模并不是影響種糧大戶是否采納新品種的顯著因素,但對(duì)跨越是否采納新品種決策門檻的種糧大戶而言,經(jīng)營(yíng)規(guī)模顯著降低了新品種在種植結(jié)構(gòu)中的比重,本文的基本假說得到驗(yàn)證。

    控制變量不是本文討論的重點(diǎn),但系數(shù)方向與已有研究或常識(shí)基本一致。在Double-hurdle模型的技術(shù)參與方程中,家庭收入結(jié)構(gòu)對(duì)種糧大戶是否采納新品種的影響顯著為負(fù),可能的解釋是,非農(nóng)兼業(yè)是一種農(nóng)村家庭保障機(jī)制,農(nóng)戶家庭收入來源多元化可以緩解家庭的資金約束和風(fēng)險(xiǎn),從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)新技術(shù)采納[33];農(nóng)田灌溉條件的系數(shù)顯著為負(fù),說明農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施完善水平對(duì)種糧大戶新品種應(yīng)用程度存在反向影響,可能的解釋是,農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施越完善,種糧大戶對(duì)自然風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)對(duì)能力越高,越缺乏相應(yīng)動(dòng)力去改良作物品種;土地租金的系數(shù)顯著為正,意味著地租水平越高,種糧大戶越愿意采納農(nóng)作物新品種,背后的原因在于,種糧大戶會(huì)通過采納農(nóng)作物新品種來提高土地邊際產(chǎn)品價(jià)值,以應(yīng)對(duì)地租水平的上漲[34];糧食銷售難度的系數(shù)顯著為正,說明面臨“賣糧難”的種糧大戶更傾向采納農(nóng)作物新品種,可能的解釋是,當(dāng)現(xiàn)有品種銷售存在銷售困難時(shí),種糧大戶會(huì)通過更新農(nóng)作物品種來提高糧食質(zhì)量以謀求種糧收益的穩(wěn)定。在應(yīng)用程度方程中,戶主受教育水平對(duì)新品種種植比率的影響顯著為負(fù),可能的原因是,受教育水平高的種糧大戶更加厭惡風(fēng)險(xiǎn),在品種配置時(shí)會(huì)降低新品種的種植比重,從而將風(fēng)險(xiǎn)控制在可接受的范圍之內(nèi);家庭勞動(dòng)稟賦的系數(shù)顯著為正,說明種糧大戶勞動(dòng)力資源越充裕,新品種的種植比重越高;村干部家庭的系數(shù)顯著為正,可能的原因是村干部擁有更加豐富的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系,具有更強(qiáng)的獲取信息的渠道和能力,從而降低其技術(shù)采納過程中的不確定性;家庭收入結(jié)構(gòu)對(duì)種糧大戶新品種種植比率的影響顯著為負(fù),可能的解釋是,當(dāng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)維持家庭生計(jì)和福利占有重要地位時(shí),種糧大戶對(duì)農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)包容度會(huì)降低[35],從而削減新品種的應(yīng)用強(qiáng)度。

    (二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    盡管Double-hurdle模型對(duì)農(nóng)戶技術(shù)采納行為具有更強(qiáng)的解釋能力,但該模型暗含技術(shù)參與和應(yīng)用程度兩個(gè)決策過程彼此獨(dú)立的前提假定,現(xiàn)實(shí)中可能存在某些因素同時(shí)影響兩個(gè)決策過程,導(dǎo)致實(shí)證結(jié)果面臨由樣本選擇偏差引起的內(nèi)生性問題。鑒于此,本文利用Heckman兩階段模型進(jìn)一步對(duì)可能存在的樣本選擇偏差進(jìn)行檢驗(yàn),以保障估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性。Heckman兩階段模型通過估計(jì)技術(shù)參與方程計(jì)算逆米爾斯比率,并將逆米爾斯比率代入應(yīng)用程度方程來糾正樣本選擇偏差,既允許兩個(gè)不同的決策階段具有不同的決策機(jī)制,又允許決策的不同階段存在關(guān)聯(lián)性,在一定程度上克服了Tobit模型和Double-hurdle模型的局限[36]。

    選取農(nóng)田灌溉條件、土地租金、糧食銷售難度作為技術(shù)參與方程的排除性約束變量,為進(jìn)行對(duì)照,分別使用兩步法和MLE法對(duì)Heckman兩階段模型進(jìn)行估計(jì),回歸結(jié)果如表5所示??梢钥闯?不同方法下,逆米爾斯比率均未通過顯著性檢驗(yàn),且MLE回歸中的方程獨(dú)立性似然比檢驗(yàn)接受了“不存在樣本選擇偏誤”的原假設(shè),這意味著種糧大戶是否采納新品種與新品種種植比率兩個(gè)決策過程相互獨(dú)立,雙欄模型的估計(jì)結(jié)果是有效的;核心解釋變量的系數(shù)方向與Double-hurdle模型估計(jì)結(jié)果一致,經(jīng)營(yíng)規(guī)模并不是影響種糧大戶是否采納新品種的顯著因素,但對(duì)采納新品種的種糧大戶而言,經(jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)大顯著降低了新品種在種植結(jié)構(gòu)中的比重。以上檢驗(yàn)結(jié)果說明本文基本結(jié)論具備穩(wěn)健性。

    表5 Heckman兩階段模型回歸結(jié)果

    (三)進(jìn)一步分析

    前文理論分析指出,種糧大戶經(jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)張對(duì)農(nóng)作物新、舊品種種植規(guī)模存在非平衡影響,由此導(dǎo)致農(nóng)作物新品種在種植結(jié)構(gòu)中的比重降低。為識(shí)別該機(jī)理,進(jìn)一步基于似不相關(guān)回歸模型(Seemingly Unrelated Regressions,SUR)估計(jì)種糧大戶經(jīng)營(yíng)規(guī)模影響農(nóng)作物新、舊品種種植面積的彈性系數(shù)。保留跨越新品種采納與否決策門檻的種糧大戶樣本進(jìn)行回歸,考慮到保留樣本中的部分農(nóng)戶全部種植玉米新品種而舊品種的種植規(guī)模為零,借鑒陸銘和陳釗[37]的研究,對(duì)新、舊品種種植面積數(shù)據(jù)采取加1處理,模型估計(jì)結(jié)果如表6所示。

    表6 SUR模型回歸結(jié)果

    可以發(fā)現(xiàn),種糧大戶經(jīng)營(yíng)規(guī)模對(duì)農(nóng)作物新、舊品種播種面積的影響均在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著為正,種糧大戶的經(jīng)營(yíng)規(guī)模每擴(kuò)大1%,農(nóng)作物新、舊品種的種植面積分別增長(zhǎng)0.446%和0.998%,且系數(shù)差異在10%顯著性水平下通過卡方檢驗(yàn),這表明,新品種種植面積增長(zhǎng)速度顯著慢于舊品種,經(jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)張對(duì)農(nóng)作物新、舊品種種植規(guī)模的非平衡影響確實(shí)存在。背后的邏輯在于,種糧大戶在配置新、舊農(nóng)作物品種時(shí)會(huì)權(quán)衡利潤(rùn)與風(fēng)險(xiǎn),以實(shí)現(xiàn)在既定經(jīng)營(yíng)規(guī)模下的總體效用最大化。一方面,新品種被宣傳為具有更高的單產(chǎn)水平,對(duì)愿意采納新品種的種糧大戶而言,受“逐利”動(dòng)機(jī)驅(qū)使以及耕地規(guī)模擴(kuò)大的影響,種糧大戶會(huì)提高新品種的種植面積以拓展生產(chǎn)可能性邊界,從而謀取更多收益。另一方面,市場(chǎng)信息不對(duì)稱導(dǎo)致新品種的不確定性高于農(nóng)戶熟悉的舊品種,新品種種植規(guī)模擴(kuò)大也意味著風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生造成的損失量級(jí)被放大。出于“避險(xiǎn)”動(dòng)機(jī)考量,當(dāng)新品種種植規(guī)模擴(kuò)大時(shí),種糧大戶會(huì)追加分配更多的耕地資源給熟悉的舊品種,以實(shí)現(xiàn)將總體產(chǎn)出風(fēng)險(xiǎn)控制在可接受的范圍內(nèi)。

    (四)異質(zhì)性分析

    在當(dāng)前我國(guó)農(nóng)地規(guī)模經(jīng)營(yíng)實(shí)踐中,規(guī)模農(nóng)戶的非農(nóng)兼業(yè)行為普遍存在,收入結(jié)構(gòu)分化會(huì)引起種糧大戶的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)發(fā)生轉(zhuǎn)換[38-39]。因此理論上,種糧大戶的收入結(jié)構(gòu)不同,經(jīng)營(yíng)規(guī)模對(duì)其農(nóng)作物新、舊品種配置行為的影響效應(yīng)可能也存在差異。對(duì)以農(nóng)為業(yè)的種糧大戶而言,農(nóng)業(yè)收入在家庭長(zhǎng)久生計(jì)和福利水平中的權(quán)重較大,受“收入重心效應(yīng)”影響,農(nóng)戶對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的感知和厭惡程度更高,在新舊品種配置決策中傾向規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),隨著經(jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)大,農(nóng)戶會(huì)放緩農(nóng)作物新品種的應(yīng)用水平,將更多的耕地資源分配給熟悉的舊品種。而隨著家庭非農(nóng)兼業(yè)程度增加,種糧大戶的生計(jì)韌性增強(qiáng),在風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)機(jī)制的影響下,農(nóng)戶對(duì)農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)具有較高的包容度,從而激勵(lì)農(nóng)戶提高新品種的耕地配置規(guī)模。

    為考察可能存在的群體異質(zhì)性,將農(nóng)業(yè)收入占家庭收入比重超過50%的種糧大戶定義為“專業(yè)大戶”,比重小于50%的種糧大戶定義為“兼業(yè)大戶”,分樣本Double-hurdle模型的回歸結(jié)果如表7所示。可以看出,在收入結(jié)構(gòu)分化的現(xiàn)實(shí)情境下,經(jīng)營(yíng)規(guī)模對(duì)農(nóng)作物新、舊品種配置存在差異化影響,當(dāng)種糧大戶跨越是否采納新品種的決策門檻后,兼業(yè)大戶的經(jīng)營(yíng)規(guī)模每擴(kuò)大1%,新品種的種植比率顯著下降0.17個(gè)百分點(diǎn),而對(duì)專業(yè)大戶而言,經(jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)大1%導(dǎo)致新品種的種植比率顯著下降0.36個(gè)百分點(diǎn)。

    表7 異質(zhì)性分析

    四、結(jié)論與啟示

    本文基于我國(guó)農(nóng)作物種子市場(chǎng)發(fā)育現(xiàn)狀,從收益-風(fēng)險(xiǎn)雙目標(biāo)決策視角分析了種糧大戶經(jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)大對(duì)農(nóng)作物新、舊品種配置行為的影響,并利用安徽、山東兩省種糧大戶微觀調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn),種糧大戶新品種采納決策存在兩階段特征,經(jīng)營(yíng)規(guī)模并不是影響種糧大戶是否采納新品種的顯著因素,但對(duì)采納新品種的種糧大戶而言,經(jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)大顯著降低了農(nóng)作物新品種在種植結(jié)構(gòu)中的比重。進(jìn)一步分析表明,種糧大戶“逐利”與“避險(xiǎn)”動(dòng)機(jī)同時(shí)存在,導(dǎo)致經(jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)大對(duì)農(nóng)作物新、舊品種種植面積存在非平衡影響,隨著經(jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)大,新品種的種植面積增長(zhǎng)速度顯著慢于舊品種,由此引起農(nóng)作物新品種在種植結(jié)構(gòu)中的比重降低。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn),在種糧大戶收入結(jié)構(gòu)分化的情境下,經(jīng)營(yíng)規(guī)模對(duì)農(nóng)作物新、舊品種配置的影響存在差異,相較兼業(yè)大戶而言,專業(yè)大戶經(jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)張導(dǎo)致新品種在種植結(jié)構(gòu)中的比重下降更為迅速。

    本文研究結(jié)論表明,經(jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)大有助于促進(jìn)農(nóng)戶應(yīng)用農(nóng)作物新品種,但種業(yè)市場(chǎng)的不完全發(fā)育會(huì)削弱農(nóng)地規(guī)模經(jīng)營(yíng)的技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng),并且專業(yè)化生產(chǎn)帶來的家庭生計(jì)依賴會(huì)放大該不利影響。

    從充分發(fā)揮規(guī)模經(jīng)營(yíng)優(yōu)勢(shì),促進(jìn)種業(yè)科技成果落地?cái)U(kuò)散的視角出發(fā),本文得出以下啟示:

    其一,加強(qiáng)種業(yè)市場(chǎng)凈化與末端治理,全面推行重復(fù)性品種清理與實(shí)質(zhì)性派生品種保護(hù),統(tǒng)籌推進(jìn)種業(yè)監(jiān)管執(zhí)法、種業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)等專項(xiàng)治理行動(dòng),嚴(yán)厲打擊假冒偽劣、套牌侵權(quán)等種業(yè)市場(chǎng)亂象,推廣種子銷售主體“黑名單”制度,加快凈化種業(yè)市場(chǎng)環(huán)境,防止劣幣驅(qū)逐良幣、劣種驅(qū)逐良種;

    其二,健全農(nóng)作物新品種推廣服務(wù)體系,提高公益性農(nóng)作物品種推廣服務(wù)質(zhì)量和效能,加快發(fā)展育繁推一體化種子企業(yè),重點(diǎn)建設(shè)一批區(qū)域性良種試驗(yàn)示范基地,培育一批種業(yè)科技示范大戶、示范農(nóng)場(chǎng)、示范合作社,讓新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體充分掌握新品種特征信息;

    其三,加強(qiáng)種業(yè)科技宣傳教育,靈活運(yùn)用集中授課、田間觀摩、明白卡片、短視頻等多種形式,多層次、多渠道、多形式開展種業(yè)科技宣傳教育,特別是面向?qū)I(yè)化生產(chǎn)主體的宣傳教育,讓農(nóng)作物新品種促進(jìn)農(nóng)業(yè)增產(chǎn)、保障農(nóng)民增收的功效深入人心,切實(shí)有效提高經(jīng)營(yíng)主體對(duì)種業(yè)科技的認(rèn)知水平,激發(fā)采納新品種的主動(dòng)性。

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