信息素養(yǎng)、綠色防控技術(shù)采用行為對(duì)農(nóng)戶收入的影響*

楊程方, 鄭少鋒, 楊 寧

信息素養(yǎng)、綠色防控技術(shù)采用行為對(duì)農(nóng)戶收入的影響*

楊程方, 鄭少鋒**, 楊 寧

(西北農(nóng)林科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 楊凌 712100)

為幫助農(nóng)戶有效利用信息, 順應(yīng)生態(tài)經(jīng)濟(jì)、綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展的趨勢, 持續(xù)穩(wěn)定增收, 本文基于山東壽光786戶蔬菜種植戶的調(diào)研數(shù)據(jù), 采用因子分析法, 構(gòu)建“認(rèn)知、獲取、分析、應(yīng)用”4維農(nóng)戶信息素養(yǎng)測度指標(biāo)體系, 采用層次回歸模型, 實(shí)證檢驗(yàn)信息素養(yǎng)、綠色防控技術(shù)采用行為對(duì)農(nóng)戶收入的影響及其路徑, 并采用工具變量法解決內(nèi)生性問題。結(jié)果表明: 1)信息素養(yǎng)正向顯著影響綠色防控技術(shù)采用行為和農(nóng)戶收入; 2)綠色防控技術(shù)采用行為在信息素養(yǎng)影響農(nóng)戶收入路徑中具有部分中介效應(yīng), 其中, 是否采用和采用數(shù)量的中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重分別為73.09%和62.72%; 3)蔬菜種植年限和是否參加技術(shù)培訓(xùn)正向顯著影響綠色防控技術(shù)采用行為; 4)受教育年限、家庭規(guī)模、蔬菜種植年限和蔬菜收入占比正向顯著影響農(nóng)戶收入, 蔬菜銷售市場距離負(fù)向顯著影響農(nóng)戶收入。因此, 信息素養(yǎng)不僅對(duì)農(nóng)戶收入具有直接影響, 還通過綠色防控技術(shù)采用行為的中介效應(yīng)對(duì)農(nóng)戶收入具有間接影響。據(jù)此, 提出通過開展農(nóng)戶信息素養(yǎng)專題培訓(xùn)和加強(qiáng)綠色防控技術(shù)宣傳推廣力度等途徑, 以增加農(nóng)戶收入的政策建議。

信息素養(yǎng); 綠色防控技術(shù); 采用行為; 農(nóng)戶收入; 中介效應(yīng)

2020年是全面打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)收官之年, 也是全面建成小康社會(huì)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)之年。脫貧攻堅(jiān)質(zhì)量怎么樣、小康成色如何, 很大程度上取決于“三農(nóng)”領(lǐng)域的工作成效。農(nóng)戶是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主體, 是新農(nóng)村建設(shè)的重要力量, 收入的多少將直接影響農(nóng)戶參與生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)的積極性和創(chuàng)造性。有效解決“三農(nóng)”問題, 促進(jìn)農(nóng)戶持續(xù)穩(wěn)定增收是重要目標(biāo)。

近年來, 隨著生態(tài)經(jīng)濟(jì)、綠色農(nóng)業(yè)的發(fā)展, 綠色防控技術(shù)越來越受到人們的歡迎。綠色防控技術(shù)以“預(yù)防為主、綜合防治”為方針, 具體包括生態(tài)調(diào)控技術(shù)、理化防治技術(shù)、生物防治技術(shù)和科學(xué)用藥技術(shù)4個(gè)子技術(shù)[1-2], 能夠有效控制農(nóng)作物病蟲害, 確保農(nóng)作物生產(chǎn)安全、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全和農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境安全, 促進(jìn)農(nóng)業(yè)增產(chǎn)、增收。雖然綠色防控技術(shù)的優(yōu)勢非常明顯, 但在推廣過程中也遇到了一定的阻力, 比如采用成本較高、技術(shù)掌握較困難等。耿宇寧等[3]采用結(jié)構(gòu)方程模型研究了綠色防控技術(shù)采用行為在獼猴桃()生產(chǎn)中的經(jīng)濟(jì)效應(yīng), 研究發(fā)現(xiàn), 綠色防控技術(shù)采用行為具有顯著的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。然而有的研究卻得出了相悖的結(jié)論, 熊鷹等[4]采用PSM-DEA模型研究了綠色防控技術(shù)采用行為對(duì)水稻()生產(chǎn)績效的影響, 研究發(fā)現(xiàn), 綠色防控技術(shù)采用行為對(duì)生產(chǎn)績效的影響并不顯著。因此, 綠色防控技術(shù)采用行為對(duì)農(nóng)戶收入的影響有待于進(jìn)一步驗(yàn)證。

在現(xiàn)今“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代, 信息高度發(fā)達(dá)而又不對(duì)稱, 豐富、及時(shí)和準(zhǔn)確的信息對(duì)農(nóng)戶而言非常重要, 尤其對(duì)市場率較高的農(nóng)產(chǎn)品種植戶更是如此。蔬菜作為易腐生鮮食品, 具有很高的資產(chǎn)專用性, 且面臨著交易環(huán)境和交易者行為的不確定性, 同時(shí)保持著極高的交易頻率[5], 這使蔬菜種植戶的信息素養(yǎng)顯得更加重要。一方面, 農(nóng)戶信息素養(yǎng)越高, 越容易發(fā)現(xiàn)綠色防控技術(shù)的優(yōu)勢, 進(jìn)而越傾向于采用綠色防控技術(shù), 且采用數(shù)量越多。高楊等[1]采用Logit模型研究了信息獲取能力對(duì)菜農(nóng)綠色防控技術(shù)采用行為的影響, 研究發(fā)現(xiàn), 信息獲取能力對(duì)菜農(nóng)綠色防控技術(shù)采用行為具有顯著的正向影響, 且信息獲取能力能夠緩解風(fēng)險(xiǎn)厭惡對(duì)菜農(nóng)綠色防控技術(shù)采用行為的抑制作用。另一方面, 農(nóng)戶信息素養(yǎng)越高, 將信息有效運(yùn)用到生產(chǎn)和銷售過程中的可能性越大, 收入越高。項(xiàng)朝陽等[6]研究發(fā)現(xiàn), 蔬菜種植戶的信息能力正向顯著影響討價(jià)還價(jià)的能力, 進(jìn)而影響獲利的能力。提高農(nóng)戶信息素養(yǎng)是解決“三農(nóng)”問題的必然選擇[7], 探討信息素養(yǎng)對(duì)綠色防控技術(shù)采用行為和農(nóng)戶收入的影響具有現(xiàn)實(shí)意義。

相關(guān)領(lǐng)域已有文獻(xiàn)為本文研究提供了很好的借鑒, 但仍有需要進(jìn)一步研究的地方。第一, 對(duì)農(nóng)戶信息素養(yǎng)的研究多以理論分析為主, 實(shí)證較少, 且缺乏對(duì)農(nóng)戶信息素養(yǎng)總水平進(jìn)行科學(xué)測度的方法; 第二, 對(duì)綠色防控技術(shù)采用行為的研究有所局限, 大多僅研究了是否采用綠色防控技術(shù)這一個(gè)方面, 其他方面還有待深入研究; 第三, 缺少信息素養(yǎng)、綠色防控技術(shù)采用行為和農(nóng)戶收入三者之間的具體影響路徑分析。本文擬在總結(jié)現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上, 基于山東壽光786戶蔬菜種植戶的調(diào)研數(shù)據(jù), 采用因子分析法, 構(gòu)建“認(rèn)知、獲取、分析、應(yīng)用”4維農(nóng)戶信息素養(yǎng)測度指標(biāo)體系, 采用層次回歸模型, 實(shí)證檢驗(yàn)信息素養(yǎng)、綠色防控技術(shù)采用行為對(duì)農(nóng)戶收入的影響及其路徑, 以使農(nóng)戶有效利用信息, 順應(yīng)生態(tài)經(jīng)濟(jì)、綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展的趨勢, 持續(xù)穩(wěn)定增收。本文研究的創(chuàng)新之處有以下3點(diǎn): 第一, 構(gòu)建了農(nóng)戶信息素養(yǎng)測度指標(biāo)體系, 對(duì)農(nóng)戶信息素養(yǎng)總水平進(jìn)行了科學(xué)測度; 第二, 優(yōu)化了綠色防控技術(shù)采用行為的表征指標(biāo), 不僅體現(xiàn)為是否采用綠色防控技術(shù), 還體現(xiàn)為綠色防控技術(shù)采用數(shù)量; 第三, 構(gòu)建了理論分析框架, 探討了信息素養(yǎng)、綠色防控技術(shù)采用行為對(duì)農(nóng)戶收入的影響及其路徑。

1 理論分析與研究假設(shè)

國外對(duì)信息素養(yǎng)的研究起步較早, 信息素養(yǎng)的相關(guān)理論較為豐富。美國是最早開始研究信息素養(yǎng)的國家, 美國信息產(chǎn)業(yè)協(xié)會(huì)主席Zurkowski[8]在1974年提交給美國國家圖書館和信息科學(xué)委員會(huì)的報(bào)告中最先提出信息素養(yǎng)的概念, 認(rèn)為信息素養(yǎng)可以使人們把信息資源有效地應(yīng)用到工作中。西方發(fā)達(dá)國家對(duì)信息素養(yǎng)的研究分為起步(1920—1970年)、發(fā)展(1970—1990年)和全面展開(1990年至今)3個(gè)階段[9]。國外對(duì)信息素養(yǎng)的研究主要針對(duì)高校學(xué)生教師和圖書館管理人員, 而國內(nèi)對(duì)信息素養(yǎng)的研究主要針對(duì)學(xué)生、公務(wù)員等知識(shí)分子。國內(nèi)對(duì)信息素養(yǎng)的研究起步較晚, 王吉慶[10]在其個(gè)人專著《信息素養(yǎng)論》中最早對(duì)信息素養(yǎng)進(jìn)行定義, 認(rèn)為信息素養(yǎng)是人們?cè)谛畔⑸鐣?huì)獲取信息、利用信息、開發(fā)信息的修養(yǎng)與能力, 具體包括信息意識(shí)與情感、信息倫理道德、信息常識(shí)和信息能力4個(gè)方面。柯平[11]在《信息素養(yǎng)與信息檢索概論》一書中指出, 信息素養(yǎng)是一個(gè)復(fù)雜性的概念, 包含信息意識(shí)與情感、信息倫理道德、信息技術(shù)知識(shí)、信息技術(shù)能力等多個(gè)具體指標(biāo)。

直到近些年, 農(nóng)戶這一特定群體的信息素養(yǎng)才引起了學(xué)者們的關(guān)注和研究。劉云九[12]提出, 農(nóng)戶是全國文化信息資源共享工程中最基層的用戶群, 信息素養(yǎng)的缺乏已經(jīng)成為農(nóng)戶獲取豐富信息資源的嚴(yán)重障礙。農(nóng)戶信息綜合素養(yǎng)決定我國新農(nóng)村改革的深度和廣度[13], 新農(nóng)村建設(shè)需要改變農(nóng)戶信息素養(yǎng)低下的現(xiàn)狀[14]。Plato[15]認(rèn)為, 新農(nóng)村農(nóng)戶的信息素養(yǎng)水平與計(jì)算機(jī)能力水平是同步的。李靜等[16]提出, 農(nóng)戶信息素養(yǎng)是指在信息社會(huì), 農(nóng)戶能夠根據(jù)自身信息需求, 利用信息工具, 對(duì)信息進(jìn)行獲取、評(píng)價(jià)和加工, 并將有利信息運(yùn)用到生產(chǎn)生活中的修養(yǎng)與能力, 包括信息意識(shí)、信息知識(shí)、信息能力和信息道德4個(gè)方面。總的來說, 國內(nèi)外逐漸開始重視對(duì)農(nóng)戶信息素養(yǎng)的研究, 隨著農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化進(jìn)程的推進(jìn), 研究人員對(duì)農(nóng)戶信息素養(yǎng)的研究將不斷深入和發(fā)展, 農(nóng)戶信息素養(yǎng)理論將不斷豐富和完善。

在現(xiàn)今“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代, 農(nóng)戶為了改變信息不對(duì)稱的劣勢, 獲取豐富、及時(shí)和準(zhǔn)確的信息, 并將信息有效運(yùn)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和銷售過程中, 進(jìn)而增加收入, 必須與時(shí)俱進(jìn), 努力提高自己的信息素養(yǎng)。相關(guān)研究表明, 信息素養(yǎng)越高的農(nóng)戶, 越能夠意識(shí)到信息的重要性, 進(jìn)而獲取對(duì)自己有用的信息并充分發(fā)揮其價(jià)值, 在生產(chǎn)和銷售過程中的優(yōu)勢越明顯, 收入越高[17-18]。因此可以作如下研究假設(shè):

假設(shè)1: 信息素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶收入具有正向顯著影響。

近年來, 關(guān)于技術(shù)采用行為的相關(guān)研究受到了學(xué)者們的廣泛關(guān)注, 比如對(duì)技術(shù)采用行為影響因素的研究。技術(shù)采用行為的影響因素有很多, 比如性別、受教育年限、農(nóng)地種植規(guī)模等內(nèi)部因素和財(cái)政補(bǔ)貼、宣傳推廣服務(wù)、環(huán)境規(guī)制等外部因素[4,19-21]。此外, 在信息化浪潮的沖擊下, 農(nóng)戶信息素養(yǎng)的作用不容忽視。相關(guān)研究表明, 信息素養(yǎng)越高的農(nóng)戶, 越能夠意識(shí)到綠色防控技術(shù)的重要性, 學(xué)習(xí)并掌握綠色防控技術(shù)的能力越強(qiáng), 采用綠色防控技術(shù)的可能性越大, 數(shù)量越多[22-25]。因此可以作如下研究假設(shè):

假設(shè)2: 信息素養(yǎng)對(duì)綠色防控技術(shù)采用行為具有正向顯著影響。

假設(shè)2a: 信息素養(yǎng)對(duì)是否采用綠色防控技術(shù)具有正向顯著影響。

假設(shè)2b: 信息素養(yǎng)對(duì)綠色防控技術(shù)采用數(shù)量具有正向顯著影響。

關(guān)于技術(shù)采用行為的相關(guān)研究, 還包括對(duì)技術(shù)采用行為影響的研究, 最直接的影響體現(xiàn)在農(nóng)戶收入上。雖然先進(jìn)技術(shù)的采用成本較高、掌握較困難, 但若能充分發(fā)揮所采用先進(jìn)技術(shù)的優(yōu)勢, 農(nóng)戶收入將很有可能增加, 技術(shù)采用行為的增收、減貧效應(yīng)將得到充分體現(xiàn)[26-29]?；诖? 根據(jù)假設(shè)1和2, 可以繼續(xù)推導(dǎo)。從因果關(guān)系上看, 信息素養(yǎng)的提高可以促進(jìn)綠色防控技術(shù)采用行為, 進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)戶收入的增加。因此可以作如下研究假設(shè):

假設(shè)3: 綠色防控技術(shù)采用行為在信息素養(yǎng)影響農(nóng)戶收入路徑中具有中介效應(yīng)。

假設(shè)3a: 是否采用綠色防控技術(shù)在信息素養(yǎng)影響農(nóng)戶收入路徑中具有中介效應(yīng)。

假設(shè)3b: 綠色防控技術(shù)采用數(shù)量在信息素養(yǎng)影響農(nóng)戶收入路徑中具有中介效應(yīng)。

信息素養(yǎng)、綠色防控技術(shù)采用行為對(duì)農(nóng)戶收入的影響路徑圖如圖1所示。

2 模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)來源與變量選取

2.1 模型構(gòu)建

借鑒溫忠麟等[30]提出的中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序, 構(gòu)建層次回歸模型如下:

圖1 信息素養(yǎng)、綠色防控技術(shù)采用行為對(duì)農(nóng)戶收入的影響路徑圖

2.2 數(shù)據(jù)來源

本文研究數(shù)據(jù)來源于課題組2019年9月對(duì)山東省壽光市蔬菜種植戶進(jìn)行的實(shí)地調(diào)研, 樣本選擇采用多階段抽樣和隨機(jī)抽樣相結(jié)合的抽樣方法。首先, 根據(jù)我國蔬菜生產(chǎn)情況, 有目的地選擇“中國蔬菜之鄉(xiāng)”——山東省壽光市作為調(diào)研區(qū)域; 第2階段, 根據(jù)當(dāng)?shù)卣峁┑男畔? 在壽光市中選擇6個(gè)蔬菜大棚多且集中的鎮(zhèn)(或街道), 包括孫家集鎮(zhèn)、化龍鎮(zhèn)、田柳鎮(zhèn)、古城街道、洛城街道和文家街道; 第3階段, 在每個(gè)鎮(zhèn)(或街道)中隨機(jī)抽取4~6個(gè)村; 最后, 在每個(gè)村中隨機(jī)抽取25~30戶蔬菜種植戶。針對(duì)研究主題, 設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)化問卷, 問卷內(nèi)容主要涉及農(nóng)戶個(gè)人、家庭和村莊等基本特征, 蔬菜成本收益情況, 農(nóng)戶信息素養(yǎng)相關(guān)題項(xiàng)等, 以一對(duì)一訪談的形式對(duì)樣本農(nóng)戶進(jìn)行調(diào)研, 以獲取有研究價(jià)值的數(shù)據(jù)。調(diào)研共獲得801份問卷, 因數(shù)據(jù)缺失造成的無效問卷4份, 因數(shù)據(jù)存在明顯錯(cuò)誤造成的無效問卷11份, 最終得到有效問卷786份, 問卷有效率為98%。

2.3 變量選取

1)被解釋變量。本文選取農(nóng)戶收入作為被解釋變量, 即蔬菜凈收入, 用每公頃的蔬菜銷售收入與可變成本之差表示, 可變成本包括種子/種苗、農(nóng)藥、肥料、地膜、灌溉、雇工、機(jī)械租賃和大棚維護(hù)等費(fèi)用。為消除異方差, 對(duì)被解釋變量做對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換。

2)核心解釋變量。本文選取農(nóng)戶信息素養(yǎng)作為核心解釋變量。采用李克特5級(jí)量表, 以8個(gè)題項(xiàng)對(duì)農(nóng)戶信息素養(yǎng)進(jìn)行度量, 并采用主成分分析法進(jìn)行因子分析。為賦予所提取公共因子更加合理的經(jīng)濟(jì)解釋, 采用最大方差法進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn), 最終提取4個(gè)公共因子, 分別命名為信息認(rèn)知能力、信息獲取能力、信息分析能力和信息應(yīng)用能力, 累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到75.846%, 詳細(xì)的測度指標(biāo)體系說明如表1所示。

經(jīng)檢驗(yàn), 所有測度題項(xiàng)的Cronbachs’s系數(shù)為0.822, 表明具有較好的信度。樣本KMO檢驗(yàn)值為0.844, Bartlett球形度檢驗(yàn)的近似卡方值為1 750.512(sig=0.000), 達(dá)到1%的顯著性水平, 表明適合做因子分析。因子分析結(jié)果顯示, 所有測度題項(xiàng)的因子載荷均大于0.7, 表明具有較好的收斂效度, 如表1最后一列所示。

根據(jù)所提取公共因子的得分及方差貢獻(xiàn)率, 可以計(jì)算得到農(nóng)戶信息素養(yǎng)總得分:

3)中介變量。本文選取綠色防控技術(shù)采用行為作為中介變量, 從是否采用和采用數(shù)量兩個(gè)方面進(jìn)行分析。綠色防控技術(shù)包括生態(tài)調(diào)控技術(shù)、理化防治技術(shù)、生物防治技術(shù)和科學(xué)用藥技術(shù)4個(gè)子技術(shù)[1-2]。實(shí)地調(diào)研發(fā)現(xiàn), 由于壽光蔬菜市場對(duì)農(nóng)藥的檢測非常嚴(yán)格, 并建立了產(chǎn)品質(zhì)量追溯體系, 科學(xué)用藥技術(shù)已經(jīng)被普及, 農(nóng)戶普遍采用環(huán)境友好型農(nóng)藥, 并掌握輪換使用和安全使用等配套技術(shù), 而其他3項(xiàng)子技術(shù)還有待于進(jìn)一步推廣。為突出農(nóng)戶主觀能動(dòng)性, 即農(nóng)戶信息素養(yǎng)的作用, 本文不考慮科學(xué)用藥技術(shù), 僅對(duì)生態(tài)調(diào)控技術(shù)、理化防治技術(shù)、生物防治技術(shù)3個(gè)子技術(shù)的采用情況進(jìn)行研究。其中, 生態(tài)調(diào)控技術(shù)包括改善水肥管理、進(jìn)行作物間套種等; 理化防治技術(shù)包括采用昆蟲信息素、殺蟲燈、誘蟲板等; 生物防治技術(shù)包括以蟲治蟲、以螨治螨、以菌治蟲、以菌治菌等。

表1 農(nóng)戶信息素養(yǎng)測度指標(biāo)體系說明

4)控制變量。借鑒已有研究成果[4,26-27,31], 本文選取以下10個(gè)控制變量。選取性別、年齡、受教育年限和是否為新型職業(yè)農(nóng)民4個(gè)變量反映農(nóng)戶個(gè)人特征; 選取家庭規(guī)模、蔬菜種植年限和蔬菜收入占比3個(gè)變量反映農(nóng)戶家庭特征; 選取是否參加垂直協(xié)作和是否參加技術(shù)培訓(xùn)2個(gè)變量反映社會(huì)資本特征; 選取蔬菜銷售市場距離1個(gè)變量反映村莊特征。

上述變量的具體定義及描述性統(tǒng)計(jì)分析如表2所示。

3 結(jié)果與分析

3.1 農(nóng)戶信息素養(yǎng)對(duì)綠色防控技術(shù)采用行為的影響

模型1以是否采用綠色防控技術(shù)為因變量。回歸結(jié)果顯示, 農(nóng)戶信息素養(yǎng)在1%的統(tǒng)計(jì)水平上正向顯著。為了進(jìn)一步研究農(nóng)戶信息素養(yǎng)對(duì)綠色防控技術(shù)采用行為的影響, 模型2以綠色防控技術(shù)采用數(shù)量為因變量?；貧w結(jié)果顯示, 農(nóng)戶信息素養(yǎng)在10%的統(tǒng)計(jì)水平上正向顯著。說明農(nóng)戶信息素養(yǎng)的提高能夠有效促進(jìn)綠色防控技術(shù)采用行為, 農(nóng)戶信息素養(yǎng)越高, 越會(huì)采用綠色防控技術(shù), 且采用數(shù)量越多, 假設(shè)2a、2b得到驗(yàn)證。控制變量中, 蔬菜種植年限和是否參加技術(shù)培訓(xùn)正向顯著影響綠色防控技術(shù)采用行為, 說明內(nèi)在的經(jīng)驗(yàn)和外在的刺激均會(huì)促進(jìn)綠色防控技術(shù)采用行為。具體回歸結(jié)果如表3所示。

表2 變量定義和描述性統(tǒng)計(jì)分析

3.2 信息素養(yǎng)、綠色防控技術(shù)采用行為對(duì)農(nóng)戶收入的影響

模型3檢驗(yàn)了信息素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶收入的影響?；貧w結(jié)果顯示, 信息素養(yǎng)在1%的統(tǒng)計(jì)水平上正向顯著, 說明信息素養(yǎng)每提高1個(gè)單位, 農(nóng)戶收入增加0.383個(gè)單位, 假設(shè)1得到驗(yàn)證。模型4在模型3的基礎(chǔ)上引入是否采用綠色防控技術(shù)變量, 檢驗(yàn)了是否采用綠色防控技術(shù)在信息素養(yǎng)影響農(nóng)戶收入路徑中的中介效應(yīng)?；貧w結(jié)果顯示, 是否采用綠色防控技術(shù)在1%的統(tǒng)計(jì)水平上正向顯著, 且信息素養(yǎng)依然在1%的統(tǒng)計(jì)水平上正向顯著, 但系數(shù)下降到0.341。模型5在模型3的基礎(chǔ)上引入綠色防控技術(shù)采用數(shù)量變量, 進(jìn)一步檢驗(yàn)了綠色防控技術(shù)采用數(shù)量在信息素養(yǎng)影響農(nóng)戶收入路徑中的中介效應(yīng)?；貧w結(jié)果顯示, 綠色防控技術(shù)采用數(shù)量在1%的統(tǒng)計(jì)水平上正向顯著, 且信息素養(yǎng)依然在1%的統(tǒng)計(jì)水平上正向顯著, 但系數(shù)下降到0.368。兩個(gè)模型的回歸結(jié)果說明, 是否采用和采用數(shù)量均在信息素養(yǎng)影響農(nóng)戶收入路徑中發(fā)揮著部分中介效應(yīng), 中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重分別為10.91%和3.88%。說明信息素養(yǎng)不僅可以直接影響農(nóng)戶收入, 還可以通過綠色防控技術(shù)采用行為間接影響農(nóng)戶收入, 假設(shè)3a、3b得到驗(yàn)證。控制變量中, 受教育年限、家庭規(guī)模、蔬菜種植年限和蔬菜收入占比正向顯著影響農(nóng)戶收入, 蔬菜銷售市場距離負(fù)向顯著影響農(nóng)戶收入。具體回歸結(jié)果如表4所示。

3.3 信息素養(yǎng)、綠色防控技術(shù)采用行為影響農(nóng)戶收入的內(nèi)生性及弱工具變量檢驗(yàn)

農(nóng)戶在綠色防控技術(shù)采用過程中會(huì)獲得經(jīng)驗(yàn)等寶貴財(cái)富, 會(huì)促進(jìn)自身信息素養(yǎng)的提高; 收入越高的農(nóng)戶, 提升自身信息素養(yǎng)的意愿會(huì)更強(qiáng)烈, 采用綠色防控技術(shù)的動(dòng)力會(huì)更充足, 因此本文的研究可能存在由于逆向因果而導(dǎo)致的內(nèi)生性問題, 需要采用工具變量法進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)。借鑒何學(xué)松等[32]為金融素養(yǎng)和金融行為選取工具變量的經(jīng)驗(yàn), 本文選取除自身外同村其他農(nóng)戶的信息素養(yǎng)平均水平(IV1)、除自身外同村其他農(nóng)戶的技術(shù)采用率(IV2)、除自身外同村其他農(nóng)戶的技術(shù)采用平均數(shù)量(IV3)分別作為農(nóng)戶信息素養(yǎng)、是否采用綠色防控技術(shù)和綠色防控技術(shù)采用數(shù)量的工具變量, 詳見表5。之所以認(rèn)為上述3個(gè)工具變量合理的原因是: 農(nóng)戶的信息素養(yǎng)水平以及綠色防控技術(shù)采用行為會(huì)受到同一村莊其他農(nóng)戶的影響, 但其他農(nóng)戶的信息素養(yǎng)水平以及綠色防控技術(shù)采用行為并不會(huì)對(duì)該農(nóng)戶的收入產(chǎn)生影響, 且不同村莊農(nóng)戶的信息素養(yǎng)水平以及綠色防控技術(shù)采用行為存在異質(zhì)性, 所以選取上述3個(gè)工具變量是合理的。為了進(jìn)一步說明所選取工具變量的有效性, 本文進(jìn)行了弱工具變量檢驗(yàn), 詳見表5, 可以發(fā)現(xiàn), 檢驗(yàn)所得值均大于10%偏誤水平下的臨界值16.38, 因此可以拒絕存在弱工具變量的原假設(shè)。

表3 農(nóng)戶信息素養(yǎng)對(duì)綠色防控技術(shù)采用行為影響的回歸結(jié)果

***、**、*分別表示估計(jì)結(jié)果在1%、5%、10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。***, ** and * indicate that the estimated results are significant at the statistical levels of 1%, 5% and 10%, respectively.

采用工具變量法的前提是模型中存在內(nèi)生解釋變量, 因此需要對(duì)上述5個(gè)模型分別進(jìn)行DWH (Durbin-Wu-Hausman)內(nèi)生性檢驗(yàn), 詳見表5。檢驗(yàn)結(jié)果顯示, 除了模型1和2, 其他3個(gè)模型均無法拒絕信息素養(yǎng)和綠色防控技術(shù)采用行為是外生變量的原假設(shè), 因此采用工具變量法所得的估計(jì)結(jié)果與原模型無明顯差異, 但模型1和2需要采用工具變量法再次進(jìn)行回歸, 所得回歸結(jié)果如表6所示。需要說明的是, 模型1’和2’分別對(duì)應(yīng)模型1和2; 因篇幅有限, 僅展示核心解釋變量的系數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)誤。

根據(jù)工具變量回歸結(jié)果, 農(nóng)戶信息素養(yǎng)對(duì)是否采用綠色防控技術(shù)和綠色防控技術(shù)采用數(shù)量的影響均在1%的統(tǒng)計(jì)水平上正向顯著, 假設(shè)2a、2b依然得到驗(yàn)證。但此時(shí)需要對(duì)綠色防控技術(shù)采用行為所發(fā)揮的中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重進(jìn)行重新計(jì)算。經(jīng)計(jì)算, 是否采用綠色防控技術(shù)和綠色防控技術(shù)采用數(shù)量在信息素養(yǎng)影響農(nóng)戶收入路徑中的中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重分別為73.09%和62.72%。

4 討論與結(jié)論

4.1 討論

本研究旨在幫助農(nóng)戶有效利用信息, 順應(yīng)生態(tài)經(jīng)濟(jì)、綠色農(nóng)業(yè)的趨勢, 持續(xù)穩(wěn)定增收, 對(duì)信息素養(yǎng)、綠色防控技術(shù)采用行為和農(nóng)戶收入之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。研究結(jié)果表明: 首先, 信息素養(yǎng)正向顯著影響農(nóng)戶收入, 這與郭利京等[17]、王恒彥[18]的研究結(jié)果相一致, 對(duì)此給出的解釋是, 信息素養(yǎng)越高的農(nóng)戶, 越能夠意識(shí)到信息的重要性, 進(jìn)而獲取對(duì)自己有用的信息并充分發(fā)揮其價(jià)值, 在生產(chǎn)和銷售過程中的優(yōu)勢越明顯, 收入越高, 因此, 信息素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶收入的直接影響得到證實(shí)。其次, 信息素養(yǎng)正向顯著影響綠色防控技術(shù)采用行為, 這與高楊等[1]、項(xiàng)朝陽等[6]的研究結(jié)果相一致, 對(duì)此給出的解釋是, 信息素養(yǎng)越高的農(nóng)戶, 越能夠意識(shí)到綠色防控技術(shù)的重要性, 學(xué)習(xí)并掌握綠色防控技術(shù)的能力越強(qiáng), 采用綠色防控技術(shù)的可能性越大, 數(shù)量越多; 且綠色防控技術(shù)采用行為正向顯著影響農(nóng)戶收入, 這與耿宇寧等[3]的研究結(jié)果相一致, 但與熊鷹等[4]的研究結(jié)果相違背, 對(duì)此給出的解釋是, 綠色防控技術(shù)的優(yōu)勢明顯, 能夠有效控制農(nóng)作物病蟲害, 若能充分發(fā)揮綠色防控技術(shù)的優(yōu)勢, 農(nóng)戶收入將很有可能增加, 但由于可能受到采用成本較高、技術(shù)掌握較困難等限制, 增收效應(yīng)尚未得到充分體現(xiàn), 但本文研究所選取的樣本農(nóng)戶已經(jīng)很好地規(guī)避了上述不利條件的限制, 因此, 信息素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶收入的間接影響也得到證實(shí)。

表4 信息素養(yǎng)、綠色防控技術(shù)采用行為對(duì)農(nóng)戶收入影響的回歸結(jié)果

***、**、*分別表示估計(jì)結(jié)果在1%、5%和10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。***, ** and * indicate that the estimated results are significant at the statistical level of 1%, 5% and 10%, respectively.

表5 信息素養(yǎng)、綠色防控技術(shù)采用行為影響農(nóng)戶收入的內(nèi)生性及弱工具變量檢驗(yàn)結(jié)果

IV1表示除自身外同村其他農(nóng)戶的信息素養(yǎng)平均水平; IV2表示除自身外同村其他農(nóng)戶的技術(shù)采用率; IV3表示除自身外同村其他農(nóng)戶的技術(shù)采用平均數(shù)量。IV1represents the average level of information literacy of other households in the same village except himself; IV2represents the technology adoption rate of other households in the same village except himself; IV3represents the average number of technologies adopted of other households in the same village except himself.

表6 農(nóng)戶信息素養(yǎng)對(duì)綠色防控技術(shù)采用行為影響的工具變量回歸結(jié)果

***表示估計(jì)結(jié)果在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。*** indicates that the estimated results are significant at the statistical level of 1%.

與現(xiàn)有研究成果相比較, 本文研究在以下3個(gè)方面得到了深化和發(fā)展。第一, 從信息的經(jīng)濟(jì)屬性出發(fā), 突出信息對(duì)于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用, 從而突出農(nóng)戶信息素養(yǎng)的重要性, 并采用因子分析法, 構(gòu)建了農(nóng)戶信息素養(yǎng)測度指標(biāo)體系, 對(duì)農(nóng)戶信息素養(yǎng)總水平進(jìn)行了科學(xué)測度, 豐富了信息素養(yǎng)理論; 第二, 從兩個(gè)方面對(duì)綠色防控技術(shù)采用行為進(jìn)行了深入研究, 不僅研究了是否采用綠色防控技術(shù), 還進(jìn)一步研究了綠色防控技術(shù)采用數(shù)量, 彌補(bǔ)了綠色防控技術(shù)采用行為相關(guān)研究的不足; 第三, 借助中介效應(yīng)理論, 采用層次回歸模型, 剖析了信息素養(yǎng)、綠色防控技術(shù)采用行為對(duì)農(nóng)戶收入的影響及其路徑, 突出了綠色防控技術(shù)采用行為在信息素養(yǎng)影響農(nóng)戶收入路徑中的中介效應(yīng), 拓寬了研究視野, 充實(shí)了該領(lǐng)域的研究成果。

本文研究尚存在一定的局限性, 需要在今后的研究工作中予以完善。第一, 本文研究僅選取山東省壽光市1個(gè)區(qū)域作為研究對(duì)象, 由于不同區(qū)域之間的信息化發(fā)展程度和綠色防控技術(shù)推廣進(jìn)度可能存在差異, 可能導(dǎo)致研究結(jié)論不具有普遍性, 應(yīng)再選取1~2個(gè)區(qū)域, 進(jìn)行橫向?qū)Ρ? 克服區(qū)域之間的異質(zhì)性, 從而使研究結(jié)論更加科學(xué); 第二, 隨著時(shí)間的推移, 農(nóng)戶信息素養(yǎng)會(huì)不斷提高, 綠色防控技術(shù)的推廣也會(huì)不斷發(fā)展, 這是一個(gè)長期的過程, 可以對(duì)樣本農(nóng)戶進(jìn)行追蹤, 形成面板數(shù)據(jù), 進(jìn)行縱向?qū)Ρ? 深入了解信息素養(yǎng)和綠色防控技術(shù)采用行為對(duì)農(nóng)戶收入的影響, 從而使研究結(jié)論更具說服力。

4.2 結(jié)論

基于山東壽光786戶蔬菜種植戶的調(diào)研數(shù)據(jù), 采用因子分析法, 構(gòu)建“認(rèn)知、獲取、分析、應(yīng)用”4維農(nóng)戶信息素養(yǎng)測度指標(biāo)體系, 采用層次回歸模型, 實(shí)證檢驗(yàn)信息素養(yǎng)、綠色防控技術(shù)采用行為對(duì)農(nóng)戶收入的影響及其路徑, 并采用工具變量法解決內(nèi)生性問題, 得出以下結(jié)論: 第一, 信息素養(yǎng)對(duì)綠色防控技術(shù)采用行為和農(nóng)戶收入具有正向顯著影響; 第二, 綠色防控技術(shù)采用行為在信息素養(yǎng)影響農(nóng)戶收入路徑中具有部分中介效應(yīng), 具體表現(xiàn)為信息素養(yǎng)越高, 越傾向于采用綠色防控技術(shù), 且采用數(shù)量越多, 進(jìn)而收入越高, 其中, 是否采用和采用數(shù)量的中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重分別為73.09%和62.72%; 第三, 綠色防控技術(shù)采用行為的影響因素還包括蔬菜種植年限和是否參加技術(shù)培訓(xùn); 第四, 農(nóng)戶收入的影響因素還包括受教育年限、家庭規(guī)模、蔬菜種植年限、蔬菜收入占比和蔬菜銷售市場距離。

基于本文研究結(jié)論, 為有效發(fā)揮信息素養(yǎng)和綠色防控技術(shù)在促進(jìn)農(nóng)戶收入增長方面的作用, 特提出以下政策建議: 第一, 加強(qiáng)農(nóng)村信息資源共享工程建設(shè), 完善信息基礎(chǔ)設(shè)施, 盡可能滿足農(nóng)戶的信息需求, 同時(shí)加強(qiáng)對(duì)信息素養(yǎng)重要性的宣傳, 開展符合農(nóng)戶特點(diǎn)的信息素養(yǎng)專題培訓(xùn), 切實(shí)提高農(nóng)戶信息素養(yǎng), 讓豐富、及時(shí)和準(zhǔn)確的信息在最大程度上幫助農(nóng)戶降低成本、增加收入; 第二, 有效進(jìn)行技術(shù)培訓(xùn), 創(chuàng)新培訓(xùn)形式, 調(diào)動(dòng)農(nóng)戶參與積極性, 尤其加強(qiáng)對(duì)綠色防控技術(shù)的宣傳和推廣, 使農(nóng)戶意識(shí)到綠色防控技術(shù)的先進(jìn)性, 主動(dòng)學(xué)習(xí)并掌握綠色防控技術(shù), 同時(shí)政府可以出臺(tái)相應(yīng)政策幫助農(nóng)戶減輕技術(shù)采用成本帶來的壓力, 充分發(fā)揮綠色防控技術(shù)的增產(chǎn)、增收優(yōu)勢; 第三, 開展多層次教育, 一方面從娃娃抓起, 改善農(nóng)村基礎(chǔ)教育條件, 縮小城鄉(xiāng)義務(wù)教育差距, 另一方面針對(duì)成年的文盲和半文盲農(nóng)戶, 有效開展“掃盲”教育, 提高農(nóng)村整體教育水平, 以提高農(nóng)村整體信息素養(yǎng)水平和綠色防控技術(shù)采用率, 進(jìn)而提高農(nóng)村整體收入水平。

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The impact of information literacy and green prevention-control technology adoption behavior on farmer household income*

YANG Chengfang, ZHENG Shaofeng**, YANG Ning

(School of Economics and Management, Northwest A&F University, Yangling 712100, China)

Individualhouseholds are important to agricultural economic development and new rural construction. Household income directly affects the enthusiasm and creativity required for agricultural production and management. To help rural households stay up-to-date with new practices (including ecological farming), which may increase their income, this study created a four-dimensional measurement index system for information literacy from 786 vegetable-farming households in Shouguang, Shandong Province, China. An empirical test was performed to determine the impact of information literacy on green prevention-control technology adoption behavior and farmer household income using a hierarchical regression model and an instrumental variable method. Information literacy had significant positive effects on green prevention-control technology adoption behavior and farmer household income. Green prevention-control technology adoption behavior partially mediated the influence path of information literacy to farmer household income. The mediating effect of adopting (or not) green prevention-control technologywas accounted for 73.09%, and the number of green prevention-control technologies adopted was accounted for 62.72%. The years of cultivation experience and the decision to attend technical training had significant positive effects on green prevention-control technology adoption behavior. Farmer household income was significantly positively affected by the years of education, household size, the years of cultivation experience and the proportion of income from vegetable farming, but farmer household income was significantly negatively affected by distances to the vegetable market. Information literacy had a direct impact on household income, but also indirectly influenced income by the mediating effect of green prevention-control technology adoption behavior. Therefore, policy changes to increase household income through information literacy training and promoting green prevention-control technologies may be beneficial. This study established an analysis framework to explore the effects of information literacy and green prevention-control technology adoption behavior on farmer household income. A measurement index system for household information literacy was created to measure aggregate levels, and a characteristic index of green prevention-control technology adoption behavior was optimized, providing guidance and insight into the increase of farmer household income.

Information literacy; Green prevention-control technology; Adoption behavior; Farmer household income; Mediating effect

, E-mail: zsf831@163.com

Apr. 4, 2020;

Jun. 3, 2020

F323.3

10.13930/j.cnki.cjea.200257

楊程方, 鄭少鋒, 楊寧. 信息素養(yǎng)、綠色防控技術(shù)采用行為對(duì)農(nóng)戶收入的影響[J]. 中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)(中英文), 2020, 28(11): 1823-1834

YANG C F, ZHENG S F, YANG N. The impact of information literacy and green prevention-control technology adoption behavior on farmer household income[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2020, 28(11): 1823-1834

* 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(7177031481)資助

鄭少鋒, 主要研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)管理、會(huì)計(jì)學(xué)。E-mail: zsf831@163.com

楊程方, 主要研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)管理。E-mail: ycfvictory@163.com

2020-04-04

2020-06-03

* This study was supported by the National Natural Science Foundation of China (7177031481).