基于Probit-AISM模型的生態(tài)農(nóng)業(yè)采納行為分析
——以湖南省298戶小農(nóng)戶為例

湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)商學(xué)院（長(zhǎng)沙 410128）

截至2016年底，中國(guó)小農(nóng)戶接近2.6億戶，占農(nóng)戶總數(shù)97%左右，經(jīng)營(yíng)的耕地占全國(guó)總面積82%左右[1]。其中，湖南省小農(nóng)戶1 356.3萬(wàn)戶，占湖南省農(nóng)戶總數(shù)的99.1%，這一狀況將長(zhǎng)期存在[1]。由于歷史原因，小農(nóng)戶一直處于弱勢(shì)地位，為實(shí)現(xiàn)小農(nóng)戶的升級(jí)轉(zhuǎn)型，鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略提出“扶持小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)”[2]，這一指導(dǎo)思想不僅有利于減少農(nóng)村的環(huán)境污染、促進(jìn)生態(tài)平衡，也有利于提升農(nóng)產(chǎn)品供給質(zhì)量、保護(hù)消費(fèi)者健康，從而加快中國(guó)生態(tài)文明建設(shè)和城鄉(xiāng)和諧發(fā)展，因此從微觀層面研究小農(nóng)戶對(duì)生態(tài)農(nóng)業(yè)的采納行為，可為實(shí)現(xiàn)小農(nóng)戶和現(xiàn)代生態(tài)農(nóng)業(yè)體系的銜接的政策制定提供依據(jù)。

1 研究方法

運(yùn)用Probit模型得到影響小農(nóng)戶采納生態(tài)農(nóng)業(yè)行為的影響因素，運(yùn)用AISM模型劃分因素層級(jí)并對(duì)因素內(nèi)部關(guān)系進(jìn)行分析研究。使用的AISM是在ISM基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)的模型。ISM模型即解釋結(jié)構(gòu)模型法（Interpretative structural modeling method）的簡(jiǎn)稱，應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，其本質(zhì)就是對(duì)研究的概念系統(tǒng)通過(guò)一系列拓?fù)溥\(yùn)算，最終給出一個(gè)最精簡(jiǎn)層次化的有向拓?fù)鋱D，一般用有向菊花鏈的形式表達(dá)；圖形可將研究對(duì)象的系統(tǒng)因素的因果層次和階梯結(jié)構(gòu)進(jìn)行全面展示；其經(jīng)典求解層級(jí)過(guò)程是采用結(jié)果優(yōu)先的方式求解出單個(gè)層級(jí)圖，在層級(jí)圖上看為從上至下放置層級(jí)要素。試驗(yàn)在ISM結(jié)果優(yōu)先的層級(jí)抽取規(guī)則的基礎(chǔ)上，運(yùn)用博弈對(duì)抗思想，加入與之對(duì)立的原因優(yōu)先的層級(jí)抽取規(guī)則，即從下至上放置要素，從而建立一組抽取規(guī)則相對(duì)立的，最簡(jiǎn)的層次化的有向拓?fù)鋵蛹?jí)圖[3]。把這2種對(duì)立求解過(guò)程稱為對(duì)抗解釋結(jié)構(gòu)模型方法（AISM）。AISM由于抽取方式的不同，得到的對(duì)立層級(jí)圖的因素內(nèi)部關(guān)系可能并不一致，且分析結(jié)果為2種圖形的集合，由此展現(xiàn)的因素內(nèi)部關(guān)系相較于ISM的單個(gè)層級(jí)圖也更具說(shuō)服力。運(yùn)用Probit-ISM模型研究農(nóng)戶生態(tài)農(nóng)業(yè)采納行為往往只得到影響因素，但缺乏因素間內(nèi)部關(guān)系分析，通過(guò)AISM深入剖析影響小農(nóng)戶采納生態(tài)農(nóng)業(yè)行為因素間的關(guān)系，可使研究結(jié)果更具參考價(jià)值。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源及樣本特征

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

數(shù)據(jù)來(lái)自2017—2019年對(duì)湖南省瀏陽(yáng)市、岳陽(yáng)市、株洲市、郴州市、永州市的實(shí)地調(diào)研。被調(diào)查的小農(nóng)戶基本特征：種植規(guī)模為1年1熟制地區(qū)露地種植農(nóng)作物的土地在100畝（1畝=0.067 hm2）以下，1年2熟及以上地區(qū)露地種植農(nóng)作物的土地在50畝以下，設(shè)施農(nóng)業(yè)的設(shè)施面積占地25畝以下，養(yǎng)殖業(yè)以生豬為例應(yīng)在500只以下；小農(nóng)戶分為全職小農(nóng)戶和兼業(yè)型小農(nóng)戶，其中全職小農(nóng)戶從業(yè)收入中農(nóng)業(yè)收入占比大于10%。

調(diào)查采取多階段抽樣法，每個(gè)市選取1～2個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)隨機(jī)選取2～3個(gè)村進(jìn)行入戶調(diào)查。樣本農(nóng)戶的選取均采用隨機(jī)抽樣法，采用對(duì)采訪戶的戶主進(jìn)行面對(duì)面訪談的形式。調(diào)查共發(fā)放問(wèn)卷305份，最終有效問(wèn)卷298份，樣本的統(tǒng)計(jì)描述分析如表1所示。

表1 模型變量賦值及描述性統(tǒng)計(jì)

2.2 被解釋變量

涉及的生態(tài)農(nóng)業(yè)是指生產(chǎn)“三品一標(biāo)”的農(nóng)產(chǎn)品的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，并且主要針對(duì)物種共生種養(yǎng)模式，例如稻田養(yǎng)鴨、林下養(yǎng)雞相結(jié)合等模式。把小農(nóng)戶是否采用生態(tài)農(nóng)業(yè)行為作為被解釋變量，賦值：0=未采納；1=采納。

2.3 解釋變量

近年來(lái)，農(nóng)戶的生態(tài)行為得到國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛關(guān)注。有國(guó)內(nèi)外學(xué)者開(kāi)展實(shí)地調(diào)研，運(yùn)用Probit、Logit等方法得到農(nóng)戶生態(tài)農(nóng)業(yè)行為采納影響因素，主要分為內(nèi)部因素和外部因素2個(gè)方面：內(nèi)部因素主要集中在性別[4]、年齡[5-7]、文化程度[8-9]、種植規(guī)模[10]，農(nóng)戶的家庭特征[11]、經(jīng)濟(jì)收入水平[14]等方面；外部因素主要集中在技術(shù)培訓(xùn)[12]、環(huán)境認(rèn)知[13]、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)[14]、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)[15-16]等方面。這些研究都是針對(duì)農(nóng)戶采納生態(tài)農(nóng)業(yè)行為提出影響因素，但并未將影響因素進(jìn)行進(jìn)一步分層研究。但與生態(tài)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式目的一致的綠色農(nóng)業(yè)和環(huán)境友好型農(nóng)業(yè)方面，有學(xué)者采用Probit-ISM模型，運(yùn)用Probit得到農(nóng)戶環(huán)境友好相關(guān)采納行為影響因素后，利用ISM模型進(jìn)行因素層級(jí)分析，將其分為表層因素、中間因素及深層因素。表層因素集中在行為態(tài)度[17]、農(nóng)業(yè)收入[18-19]。中間因素集中在技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知[17,19]、環(huán)境危害認(rèn)知[20]。深層因素集中在年齡[21-22]、兼業(yè)程度[22]、健康狀況[18,20]、教育程度[23-24]。

對(duì)調(diào)查的小農(nóng)戶做出2種假定：一是小農(nóng)戶為理性經(jīng)濟(jì)人，經(jīng)濟(jì)利益促使小農(nóng)戶進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新；二是根據(jù)行為經(jīng)濟(jì)學(xué)，小農(nóng)戶屬于風(fēng)險(xiǎn)厭惡型決策者。由此小農(nóng)戶的決策可認(rèn)為是理性分析過(guò)程，將這一過(guò)程分為內(nèi)部因素和外部因素，具體可分為以下幾類。

2.3.1 個(gè)人特征

小農(nóng)戶個(gè)人特征主要指年齡、學(xué)歷程度、農(nóng)業(yè)收入占比、健康狀況、認(rèn)知能力等影響因素。戶主年齡對(duì)小農(nóng)戶采納生態(tài)農(nóng)業(yè)意愿呈不確定性，但是當(dāng)小農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入占比較大時(shí)，會(huì)更注重農(nóng)業(yè)收益，從而增強(qiáng)采納生態(tài)農(nóng)業(yè)的意愿進(jìn)行傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型，同時(shí)學(xué)歷程度較高、認(rèn)知能力較強(qiáng)的小農(nóng)戶一般更容易掌握相關(guān)生態(tài)農(nóng)業(yè)技術(shù)，因此對(duì)生態(tài)農(nóng)業(yè)采納行為產(chǎn)生正向影響。

2.3.2 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期是指對(duì)市場(chǎng)需求和成本預(yù)期。由于小農(nóng)戶是理性人，因此選擇向生態(tài)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型更大程度上是由于利益驅(qū)動(dòng)，且不具備主動(dòng)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的意識(shí)，小農(nóng)戶往往趨向于采取市場(chǎng)需求高、生產(chǎn)成本低的農(nóng)業(yè)技術(shù)，因此小農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)承受能力對(duì)生態(tài)農(nóng)業(yè)采納行為有負(fù)向影響。

2.3.3 微觀環(huán)境

微觀環(huán)境是指直接影響小農(nóng)戶采納生態(tài)農(nóng)業(yè)行為的因素總稱。列出鄰里效應(yīng)與合作社，由于種養(yǎng)氛圍會(huì)影響小農(nóng)戶采用意愿，因此鄰里效應(yīng)對(duì)小農(nóng)戶采納生態(tài)農(nóng)業(yè)行為有正向影響。同時(shí)加入合作社通過(guò)統(tǒng)一管理，生態(tài)農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)以及拓寬銷售渠道也能使小農(nóng)戶減少風(fēng)險(xiǎn)厭惡，促使小農(nóng)采納生態(tài)農(nóng)業(yè)。

2.3.4 宏觀環(huán)境

宏觀環(huán)境是指小農(nóng)戶無(wú)法直接控制的因素，通過(guò)影響微觀環(huán)境來(lái)影響小農(nóng)戶采納生態(tài)農(nóng)業(yè)行為的社會(huì)力量。主要是指政策及技術(shù)培訓(xùn)對(duì)小農(nóng)戶的影響，政府推行的政策可能對(duì)小農(nóng)采納生態(tài)農(nóng)業(yè)行為產(chǎn)生不確定影響：一方面能得到補(bǔ)貼，降低小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)；另一方面可能造成盲目從眾的現(xiàn)象，導(dǎo)致增加風(fēng)險(xiǎn)。技術(shù)培訓(xùn)主要指生態(tài)農(nóng)業(yè)的相關(guān)部門技術(shù)支持，將生態(tài)農(nóng)業(yè)相關(guān)技術(shù)提供給小農(nóng)戶，是小農(nóng)戶選擇采納生態(tài)農(nóng)業(yè)的前提條件。它能增強(qiáng)小農(nóng)采用生態(tài)農(nóng)業(yè)信心，產(chǎn)生正向影響。

2.4 樣本特征

在298份有效問(wèn)卷中，在年齡構(gòu)成上，以中老年農(nóng)戶為主。45歲以上的農(nóng)戶占總體的85.5%，這在一定程度上反映出農(nóng)村務(wù)農(nóng)人口老齡化的現(xiàn)狀。樣本農(nóng)戶的受教育程度普遍不高。其中，小學(xué)及以下文化程度占比39.8%，而受過(guò)大專及以上正規(guī)教育的受訪者僅占比1.5%。在家庭主要收入來(lái)源方面，僅有53.2%農(nóng)戶以農(nóng)業(yè)收入為主，而其余46.8%農(nóng)戶收入主要來(lái)源于非農(nóng)業(yè)，反映出農(nóng)戶兼業(yè)情況十分普遍。

3 實(shí)證分析——基于Probit模型小農(nóng)戶采納生態(tài)農(nóng)業(yè)行為影響因素分析

3.1 模型選擇

選擇采用Probit模型對(duì)小農(nóng)戶采納生態(tài)農(nóng)業(yè)行為因素進(jìn)行分析，把Logit模型作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)的方式。模型中把農(nóng)戶是否采納生態(tài)農(nóng)業(yè)作為Y，把戶主年齡、學(xué)歷層次等作為解釋變量X，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)，則

此時(shí)Probit模型表示為

式中：P（Yi=1/X）為在給定X情況下，小農(nóng)戶采用生態(tài)農(nóng)業(yè)技術(shù)的概率；X為解釋變量向量，表示影響小農(nóng)戶采用生態(tài)農(nóng)業(yè)技術(shù)行為的諸多因素，概括為外部因素和內(nèi)部因素；i為第i個(gè)觀測(cè)樣本；φ為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累積分布函數(shù)；β1為解釋變量系數(shù)；β0為常數(shù)項(xiàng)；n=14。

3.2 結(jié)果分析

運(yùn)用Stata 16.0對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行Probit分析，并采用Logit回歸結(jié)果與之相比較進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示基本一致。如表2所示。

運(yùn)用Probit和Logit得到的回歸結(jié)果基本一致，證明結(jié)果穩(wěn)健性較好，R2擬合優(yōu)度較高，證明數(shù)據(jù)有較強(qiáng)說(shuō)服力。小農(nóng)戶農(nóng)業(yè)年收入、學(xué)歷層次、農(nóng)業(yè)收入占比、健康狀況、認(rèn)知能力、鄰里效應(yīng)、合作社、政策補(bǔ)貼、技術(shù)培訓(xùn)對(duì)小農(nóng)戶采納生態(tài)農(nóng)業(yè)意愿產(chǎn)生正向影響，戶主年齡對(duì)小農(nóng)戶采納生態(tài)農(nóng)業(yè)行為產(chǎn)生負(fù)向影響。

3.3 AISM模型的分析

通過(guò)Probit得到小農(nóng)戶的顯著影響因素后，利用AISM模型，把小農(nóng)戶采納生態(tài)技術(shù)看成一個(gè)結(jié)點(diǎn)，將存在因果關(guān)系的結(jié)點(diǎn)用有向線段標(biāo)識(shí)，AISM最終以有向拓?fù)鋵蛹?jí)圖的方式呈現(xiàn)結(jié)點(diǎn)間的因果關(guān)系，據(jù)此構(gòu)建的模型基本過(guò)程：

1) 計(jì)算原始矩陣

根據(jù)Probit回歸分析，提取顯著因素X1（農(nóng)業(yè)年收入），X2（年齡），X3（學(xué)歷層次），X6（農(nóng)業(yè)收入占比），X7（健康狀況），X8（認(rèn)知能力），X11（鄰里效應(yīng)），X12（合作社），X13（技術(shù)培訓(xùn)）和X14（政策感知），在分析討論并咨詢專家意見(jiàn)的基礎(chǔ)上，對(duì)各因素之間的邏輯關(guān)系進(jìn)行判斷，得到因素邏輯關(guān)系圖，如式（3）所示，分析得出的關(guān)系矩陣A（如表3所示）。

表2 回歸模型估計(jì)結(jié)果

表3 關(guān)系矩陣

2) 計(jì)算可達(dá)矩陣

可達(dá)矩陣是指用矩陣形式來(lái)描述有向連接圖各節(jié)點(diǎn)之間經(jīng)過(guò)一定長(zhǎng)度的通路后可達(dá)到的程度。對(duì)于任意的原始矩陣A，其可達(dá)矩陣的計(jì)算方法如式（4）所示。

式中：B為相乘矩陣，即對(duì)角線都加上1得到；I為單位矩陣，對(duì)B進(jìn)行連乘得到可達(dá)矩陣R。

表4 可達(dá)矩陣

3) 層級(jí)抽取

對(duì)于可達(dá)矩陣，有可達(dá)集合R、先行集合Q、共同集合T，其中T=R∩Q。以關(guān)系矩陣A為例，對(duì)于其要素ei有：要素對(duì)應(yīng)行值為1的所有要素被稱為可達(dá)集合為R(ei)；要素中對(duì)應(yīng)列值為1的所有要素被稱為先行集合為Q(ei)；可達(dá)集合與先行集合的共同集合即R(ei)∩Q(ei)，被稱為T(ei)

進(jìn)行抽取的方法為UP型拓?fù)鋵蛹?jí)圖。UP型層級(jí)圖也就是結(jié)果優(yōu)先的層級(jí)抽取。規(guī)則方法為T(ei)=R(ei)，這個(gè)方法的本質(zhì)是把系統(tǒng)中最終結(jié)果的要素抽取出來(lái)放到最上層，依次類推地抽取。

DOWN型拓?fù)鋵蛹?jí)圖。原因優(yōu)先的層級(jí)抽取規(guī)則方法為T(ei)=Q(ei)，這個(gè)方法的本質(zhì)是先把系統(tǒng)中根本原因的要素抽取出來(lái)放在最下層，依次類推地抽取。結(jié)果如表5所示。

成聯(lián)方:書法的專業(yè)教學(xué)，是非常重視創(chuàng)作能力培養(yǎng)的，也非常重視書法文化知識(shí)的傳授。本科和碩士、博士等三個(gè)階段的教學(xué)重點(diǎn)有所不同。一般來(lái)說(shuō)，本科更重視技法教學(xué)，碩士大概技法與研究各占一半，博士基本都是史論研究。大體是這樣，但各院校之間有些差異?；A(chǔ)厚實(shí)、歷史悠久的學(xué)校做得好一些，年輕的學(xué)校、師資欠缺的學(xué)校做得差一些。書法界經(jīng)常開(kāi)展高校書法教育論壇，討論高等書法教育問(wèn)題。應(yīng)該說(shuō)，整個(gè)高校書法教育是向良好的方向發(fā)展的。

表5 要素分層

4) 一般骨架性矩陣的計(jì)算

由可達(dá)矩陣進(jìn)行縮點(diǎn)即把可達(dá)矩陣中的回路當(dāng)成一個(gè)點(diǎn)，稱之為縮點(diǎn)?？s點(diǎn)后得可達(dá)矩陣R’，進(jìn)行縮邊運(yùn)算，縮邊運(yùn)算其本質(zhì)是把重復(fù)的路徑刪除，方法為：

R’進(jìn)行縮邊得到S’，即骨架矩陣，把回路要素代替回去即得S，S即一般骨架性矩陣（如表6所示）。

5) 拓?fù)鋵蛹?jí)圖繪制

左邊為UP型層級(jí)圖，即結(jié)果優(yōu)先的層級(jí)劃分，右邊為DOWN型層級(jí)圖，即原因優(yōu)先的層級(jí)劃分。小農(nóng)戶采納生態(tài)農(nóng)業(yè)技術(shù)行為各影響因素間的可達(dá)關(guān)系由有向線段進(jìn)行表示，方框中的雙向箭頭表示形成回路，即互為可達(dá)關(guān)系，同時(shí)越下層表示影響因素越具有根源性，越上層表示影響因素越具有表層性。繪制結(jié)果如圖1所示。

表6 一般性骨架矩陣

圖1 拓?fù)湫蛯蛹?jí)圖

4 結(jié)論

4.1 小農(nóng)戶采納生態(tài)農(nóng)業(yè)行為影響因素層級(jí)關(guān)系

根據(jù)越上層越具有表層性，越下層越具有根源性的原理，結(jié)合UP型和DOWN型層級(jí)圖可以得出，最上層屬于表層因素，為兩者最上層因素的并集，即鄰里效應(yīng)（X11）、政策感知（X14）、合作社（X12）、農(nóng)業(yè)年收入（X1）；中間層屬于潛在因素，即學(xué)歷層次（X3）、農(nóng)業(yè)收入占比（X6）、健康狀況（X7）、認(rèn)知能力（X8）；最下層屬于根源因素，為兩者最下層因素的交集，即戶主年齡（X2）、技術(shù)培訓(xùn)（X13）。

4.2 影響因素間關(guān)系分析

1) 根源因素對(duì)潛在因素的影響。一是戶主年齡會(huì)影響學(xué)歷層次及健康狀況。數(shù)據(jù)顯示，2017年中國(guó)農(nóng)村中小學(xué)教育毛入學(xué)率從與2009年的24.2%增長(zhǎng)至88.3%[25]，由此證明相較于過(guò)去，年齡較大的小農(nóng)戶普遍教育層次不高于年齡較小的小農(nóng)戶，認(rèn)知能力、政策認(rèn)知相較也會(huì)更低，同時(shí)研究表明年齡與健康呈非線性關(guān)系，約30歲以前呈正向關(guān)系，30歲以后健康隨年齡增長(zhǎng)而下降，而且呈加速趨勢(shì)[26]。二是技術(shù)培訓(xùn)會(huì)對(duì)小農(nóng)戶參與合作社的意愿產(chǎn)生影響。當(dāng)農(nóng)戶通過(guò)農(nóng)技部門或科研院校，接觸生態(tài)農(nóng)業(yè)并降低了風(fēng)險(xiǎn)厭惡時(shí)，會(huì)刺激其向生態(tài)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型，這就需要技術(shù)的支持，而技術(shù)具有較強(qiáng)的公共物品性質(zhì)，合作社可以提供生態(tài)種養(yǎng)技術(shù)、病蟲(chóng)害防治技術(shù)等服務(wù)，讓當(dāng)?shù)匦∞r(nóng)戶能夠免費(fèi)使用這些技術(shù)，因此會(huì)增他們加入合作社的意愿。

2) 潛在因素對(duì)上層因素的影響。一是小農(nóng)戶學(xué)歷層次會(huì)影響其政策認(rèn)知、農(nóng)收入占比以及農(nóng)業(yè)年收入。政策認(rèn)知需要小農(nóng)戶具備一定的認(rèn)知能力及信息接受程度，戶主年齡導(dǎo)致受教育水平不同，因而導(dǎo)致認(rèn)知能力不同。農(nóng)村老齡化問(wèn)題嚴(yán)重，返鄉(xiāng)人員大多是認(rèn)知能力較高的創(chuàng)業(yè)者，與傳統(tǒng)小農(nóng)相比，會(huì)將更多精力放置在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上，目標(biāo)更明確。同時(shí)當(dāng)前傳統(tǒng)小農(nóng)普遍屬于兼業(yè)型小農(nóng)，兼業(yè)化是農(nóng)業(yè)比較優(yōu)勢(shì)下降情況下農(nóng)戶的理性選擇，且與收入之間呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系[27]，因而會(huì)導(dǎo)致傳統(tǒng)小農(nóng)農(nóng)收入占比降低。二是農(nóng)業(yè)收入占比會(huì)影響鄰里效應(yīng)。鄰里效應(yīng)是指與鄰近者交往，比和距離遠(yuǎn)的人交往所付出的代價(jià)小。同時(shí)鄰里效應(yīng)對(duì)利益目標(biāo)相同的人群影響更大，農(nóng)收入占比較高時(shí)，會(huì)越發(fā)受周圍農(nóng)戶種養(yǎng)行為的影響。

3) 回路中因素的影響關(guān)系。一是小農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入占比和認(rèn)知能力互相影響。研究表明認(rèn)知能力越高，農(nóng)戶兼業(yè)的可能性就越大，農(nóng)業(yè)收入占比會(huì)降低[28]。二是小農(nóng)戶政策感知與參與合作社互相影響。據(jù)農(nóng)業(yè)部統(tǒng)計(jì)，截至2016年底，中國(guó)經(jīng)營(yíng)規(guī)模在50畝以上新型經(jīng)營(yíng)主體約350萬(wàn)個(gè)，占農(nóng)戶總數(shù)的3%左右[29]，同時(shí)國(guó)家在政策上繼續(xù)鼓勵(lì)新型合作經(jīng)營(yíng)主體的發(fā)展。小農(nóng)戶加入合作社，可以學(xué)習(xí)生態(tài)農(nóng)業(yè)相關(guān)種養(yǎng)技術(shù)，標(biāo)準(zhǔn)種養(yǎng)，統(tǒng)一管理，推動(dòng)生態(tài)農(nóng)業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化。合作社可以帶領(lǐng)小農(nóng)戶領(lǐng)取政府補(bǔ)貼，為小農(nóng)戶的生態(tài)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新、農(nóng)資設(shè)備等提供幫助。因此對(duì)相關(guān)政策了解較多的小農(nóng)戶在利益驅(qū)動(dòng)下會(huì)加入合作社，而加入合作社后經(jīng)過(guò)培訓(xùn)，也會(huì)增加政策認(rèn)知。

4.3 促進(jìn)小農(nóng)戶采納生態(tài)農(nóng)業(yè)行為的建議

1）鼓勵(lì)大學(xué)生返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)。小農(nóng)戶文化水平普遍不高且老齡化問(wèn)題嚴(yán)重，而生態(tài)農(nóng)業(yè)的發(fā)展需要高素質(zhì)人才，現(xiàn)在大學(xué)生基本具備較強(qiáng)生態(tài)意識(shí)，也更了解城市居民對(duì)生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品的潛在需求，極有可能成為建設(shè)生態(tài)農(nóng)業(yè)的新生力量，因此在大學(xué)校園應(yīng)該多開(kāi)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的講座，讓那些未來(lái)有志于投身生態(tài)農(nóng)業(yè)的大學(xué)生們更早地去接觸和了解生態(tài)農(nóng)業(yè)；此外，在各種政治學(xué)習(xí)中，應(yīng)該突出強(qiáng)調(diào)生態(tài)農(nóng)業(yè)對(duì)生態(tài)文明建設(shè)的保障作用，推動(dòng)生態(tài)農(nóng)業(yè)在更大范圍內(nèi)的普及。如果整個(gè)社會(huì)都來(lái)關(guān)心和宣傳生態(tài)農(nóng)業(yè)，小農(nóng)戶將積累更多發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的信心和動(dòng)力。2）增加生態(tài)農(nóng)業(yè)技術(shù)獲取途徑。生態(tài)農(nóng)業(yè)雖然在不斷研發(fā)新技術(shù)，但中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣沒(méi)有很好地利用新型經(jīng)營(yíng)主體跟小農(nóng)戶間的緊密聯(lián)系，推廣體系單一，導(dǎo)致很多地區(qū)實(shí)踐效果差、推廣效率低[30]，小農(nóng)戶很難獲取技術(shù)相關(guān)的第一手資料和經(jīng)驗(yàn)。因此可以利用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，以專業(yè)網(wǎng)站和微信公眾號(hào)等形式，增設(shè)技術(shù)交流和反饋等功能，以此增加小農(nóng)戶對(duì)生態(tài)農(nóng)業(yè)理解和認(rèn)識(shí)。生態(tài)農(nóng)業(yè)技術(shù)講究因地制宜，必須結(jié)合當(dāng)?shù)貙?shí)際，分析當(dāng)?shù)刈匀粭l件并反復(fù)實(shí)踐和改良，來(lái)提高生態(tài)農(nóng)業(yè)技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用效果，以促進(jìn)小農(nóng)戶從傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向生態(tài)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型。