兼業(yè)如何影響農(nóng)戶對綠肥環(huán)境屬性的偏好

李勝楠，李 坦

（安徽農(nóng)業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院，安徽 合肥 230036）

近年來，化肥在提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、保障糧食安全方面做出巨大貢獻，但隨之而來的農(nóng)業(yè)面源污染、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量下降等問題也日益嚴重。隨著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的推進，以種植綠肥為代表的農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)技術(shù)逐漸成為解決上述問題的有效手段[1]。為此，政府先后出臺系列文件，要求大力推廣綠肥，促進農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。如《耕地質(zhì)量保護與提升行動方案》（原農(nóng)業(yè)部，2015）提出種植綠肥是實現(xiàn)種養(yǎng)結(jié)合、保護提升土壤肥力的強力措施；《農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展技術(shù)導則（2018—2030）》（農(nóng)業(yè)農(nóng)村部，2018 年）提出將綠肥列為重點推廣應(yīng)用技術(shù)，構(gòu)建綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展技術(shù)體系。然而，在綠肥推廣過程中，農(nóng)戶對綠肥種植的積極性并不高[2]，影響政策的實施與我國農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的推進。

隨著城市化的加速，農(nóng)村勞動力不斷向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)遷移，農(nóng)戶兼業(yè)必然會影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的配置[3]，因此兼業(yè)可能會影響農(nóng)戶種植綠肥等綠色農(nóng)業(yè)技術(shù)的積極性。學界目前觀點頗有爭議，具體為：（1）兼業(yè)對農(nóng)戶施用綠色農(nóng)業(yè)技術(shù)具有負向影響。如鐘太洋等、黃煒虹等發(fā)現(xiàn)負責農(nóng)業(yè)家庭生產(chǎn)的成員參與非農(nóng)就業(yè)會顯著降低農(nóng)戶施用有機肥的可能性[4-5]；（2）兼業(yè)對農(nóng)戶施用綠色農(nóng)業(yè)技術(shù)有積極影響。豐軍輝等研究發(fā)現(xiàn)兼業(yè)對農(nóng)戶增收作用明顯，增加農(nóng)戶施用綠色農(nóng)業(yè)技術(shù)的抗風險能力[6]；閔繼勝等認為農(nóng)戶兼業(yè)將減少農(nóng)戶施用農(nóng)用化學品的使用量[7]。

上述研究為本文提供了豐富的參考依據(jù)和研究基礎(chǔ)，但仍存在一定的拓展空間：首先，在研究對象的選擇上，目前學界從微觀視角對小農(nóng)戶這一群體綠肥種植的支付意愿研究相對較少。作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動的主體，小農(nóng)戶對綠肥的采納具有直接決策權(quán)，探討小農(nóng)戶對綠肥環(huán)境屬性的支付意愿對綠肥的規(guī)?；茝V具有關(guān)鍵意義；其次，在研究方法上，現(xiàn)有研究多采用二元Logit[8]或有序Logit[9]模型進行分析，得出的結(jié)果只能回答農(nóng)戶對綠色農(nóng)業(yè)技術(shù)“是”或“否”的采納，不能明確農(nóng)戶的偏好與支付意愿。而明晰農(nóng)戶對綠肥等綠色農(nóng)業(yè)技術(shù)的偏好與支付意愿對政府制定相應(yīng)的激勵政策具有重要作用。基于此，本文通過選擇實驗法與隨機參數(shù)Logit 模型分析兼業(yè)對種麥小農(nóng)戶綠肥技術(shù)采納的影響；進一步的，參照以往研究[10-11]將農(nóng)戶按照非農(nóng)就業(yè)收入占家庭總收入的比率劃分為4 個層次，分析不同兼業(yè)程度的農(nóng)戶對綠肥采納的異質(zhì)性。

一、研究方法與實驗設(shè)計

（一）選擇實驗法

與傳統(tǒng)的條件價值法等相比，選擇實驗法（Choice Experiment,CE）具有高信息負荷等優(yōu)越性，因此本研究采用選擇實驗法進行研究。選擇實驗法的理論基礎(chǔ)是Lancaster[12]的微觀效用理論，即消費者的直接效用來源是構(gòu)成產(chǎn)品的特征或?qū)傩?，而非產(chǎn)品本身。近年來，選擇實驗法被廣泛地應(yīng)用到農(nóng)業(yè)和資源科學領(lǐng)域，其通過將所要研究的環(huán)境物品或政策用一組屬性或這些屬性的水平進行描述，受訪者需要在一個假設(shè)的情景下，從一個由研究對象所有屬性水平組成的不同的選擇集中選擇最優(yōu)的方案，通過一系列選擇估測受訪者的支付意愿[13]。本研究中采用選擇實驗法分析冀魯豫皖四省種麥小農(nóng)戶兼業(yè)對綠肥環(huán)境屬性的偏好，并評估兼業(yè)農(nóng)戶對綠肥環(huán)境屬性的支付意愿。

（二）屬性及水平的確定

研究根據(jù)綠肥對環(huán)境的改良特征設(shè)計預(yù)調(diào)研問卷。主要通過與農(nóng)業(yè)科學、資源環(huán)境科學領(lǐng)域的專家進行探討，最終確定水質(zhì)、耕地質(zhì)量與肥力、空氣質(zhì)量、自然災(zāi)害天數(shù)為環(huán)境屬性變量，支付金額變量是環(huán)境屬性變量的目標結(jié)果變量（表1）。

（三）正交實驗

根據(jù)表1 屬性水平的設(shè)定，可得到405（3×3×3×3×5）個備選方案。在現(xiàn)實生活中，受訪者很難對每個方案作出回應(yīng)。因此，通過正交實驗在所有備選方案選取具有代表性的方案進行組合形成選擇集。共獲得12 種環(huán)境屬性方案，設(shè)計功效為94.79%，說明正交程度較好。將其按照屬性水平平衡原則進行匹配后隨機分成6 個選擇集。每個選擇集中包含2 個不同的環(huán)境屬性方案和一個“維持現(xiàn)狀”方案。在每個選擇集中，農(nóng)戶需要在3 個選項中選擇其中一個，研究將農(nóng)戶選擇項定義為農(nóng)戶認為該方案效用最大。表2 為選擇集示例。

表1 綠肥屬性水平及賦值

表2 問卷中一個選擇集的例子

（四）模型設(shè)定

CE 實證理論的基礎(chǔ)是McFadden[14]提出的隨機效用理論。該理論認為消費者對環(huán)境物品進行消費的真實效用分為可被觀測的確定效用以及不可被觀測的隨機效用部分。小農(nóng)戶對綠肥環(huán)境屬性方案進行選擇時所獲得的效用為：

Ui j表示農(nóng)戶i選擇方案j時所獲得總體效用；Vij表示農(nóng)戶i選擇方案j時獲得的可觀測效用，εij表示隨機誤差項，即不可觀測效用。其中，Vij可表示為以下兩種方式：

式（2）可稱為基準模型，ASC 為特定備擇常數(shù)項（Alternative specific constant），表示農(nóng)戶選擇“維持現(xiàn)狀”時的基準效用。若農(nóng)戶選擇“維持現(xiàn)狀”，則記ASC=1；若農(nóng)戶選擇改進方案，則記ASC=?0。因此，若ASC 為負值，表明農(nóng)戶愿意選擇改進方案。Xjk表示方案j中第k個屬性變量，βjk為對應(yīng)的待估系數(shù)。為了反映小農(nóng)戶選擇方案的特征差異，式（3）中加入了ASC 與農(nóng)戶特征變量Si構(gòu)成交互項，γ為交互項的待估系數(shù)。

當隨機擾動項滿足不同假設(shè)時，式（2）與式（3）可以形成不同的計量模型。當隨機擾動項服從獨立同分布（IID）且滿足無關(guān)獨立性假設(shè)（IIA）時，暗含農(nóng)戶的偏好是同質(zhì)的[15]，此時可以得到多項Logit（Multinomial Logit，MNL）模型；若模型放寬了對IID 與IIA 的限制，使隨機擾動項服從隨機分布，那么可得到隨機參數(shù)Logit（Random Parameter Logit，RPL ）模型。相比MNL模型，RPL 可以更好地捕獲小農(nóng)戶決策偏好的異質(zhì)性，也更符合實際情況[16]。因此，本文選擇RPL 模型進行分析。模型中小農(nóng)戶i選擇方案j的概率Pi j可表示為：

通過最大似然法對各屬性參數(shù)進行估計可以獲取小農(nóng)戶對綠肥各屬性的邊際支付意愿（Willingness to pay，WTP）值，具體為：

式（5）中，βa表示屬性a的估計參數(shù)，βp表示農(nóng)戶支付意愿的估計參數(shù)。

二、數(shù)據(jù)來源、變量選取及描述性統(tǒng)計

（一）數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來自課題組2019 年6—9 月在河北省、山東省、河南省、安徽省開展的實地調(diào)查。以上四省小麥產(chǎn)量位列全國前四名，并且該區(qū)域小麥生產(chǎn)經(jīng)營者仍以小農(nóng)戶為主，樣本代表性顯著。

在正式調(diào)研中，通過分層隨機抽樣法確定農(nóng)戶樣本，通過問卷調(diào)查與實地調(diào)研相結(jié)合的方式獲取數(shù)據(jù)。具體步驟為：首先在樣本省份中隨機抽取1～2 個小麥種植大縣（區(qū)）；在每個縣（區(qū)）內(nèi)隨機抽取2～3 的鎮(zhèn)；其次在每個樣本鎮(zhèn)中隨機抽取2～4 個行政村，根據(jù)與村主任的交流及村內(nèi)花名冊隨機選擇30 戶左右從事小麥種植的小農(nóng)戶進行實地訪談；最后，有關(guān)農(nóng)戶對綠肥環(huán)境屬性的選擇集放在基本信息之后調(diào)查，調(diào)查者需要告訴農(nóng)戶選擇集中設(shè)置的綠肥屬性水平，不同水平可以獲得不同環(huán)境效果；并且如果想要獲得更優(yōu)良的環(huán)境需要支付更多金額。調(diào)查者仔細講解不同組合方案各屬性及水平的含義，供農(nóng)戶選擇。調(diào)查共發(fā)放問卷1 120 份，剔除部分問卷后，共獲取1 023 份有效問卷，有效問卷率為91.34%。每個受訪者均進行2 次選擇實驗，且每次選擇均有3 種組合方案，研究獲取觀測值6 138（1 023×2×3）組。調(diào)查主要內(nèi)容包括農(nóng)戶個體與家庭特征、對綠肥的施用偏好等。

（二）變量選取

根據(jù)研究目的選擇被解釋變量和解釋變量，具體如下：

被解釋變量：小農(nóng)戶對綠肥環(huán)境屬性方案的選擇[17]。研究問題為農(nóng)戶兼業(yè)如何影響對綠肥技術(shù)的采納。運用選擇實驗的方法選取綠肥的四種環(huán)境屬性，通過農(nóng)戶對綠肥環(huán)境屬性的選擇判斷兼業(yè)的影響。

解釋變量：核心解釋變量為農(nóng)戶的兼業(yè)程度。參照已有研究[18]，定義為農(nóng)戶家庭的非農(nóng)收入占總收入的比例。解釋變量還包括綠肥的環(huán)境屬性水平變量，如水質(zhì)略有改善與改善、耕地質(zhì)量與肥力略有提高與提高、空氣質(zhì)量略有改善與改善、自然災(zāi)害略有減少與減少。

控制變量：參考已有研究，發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶的個體特征[19-20]、鄰里效應(yīng)[21]、對環(huán)境變化的感知[22]會影響農(nóng)戶對綠肥等綠色農(nóng)業(yè)技術(shù)的選擇。因此本文選取農(nóng)戶的性別、年齡、受教育程度、環(huán)境感知、家庭勞動力數(shù)量和社會互動作為控制變量進行分析。

（三）變量賦值及描述性統(tǒng)計結(jié)果

1.全樣本描述性統(tǒng)計

由表3 描述性統(tǒng)計結(jié)果可知，在調(diào)查的1 023位小農(nóng)戶中，男性占57.6%，一般為男戶主。年齡均值為2.839，其中在50～60 歲之間的樣本數(shù)量最多，占總樣本的33.89%，與人口普查數(shù)據(jù)較為吻合。農(nóng)戶受教育程度的均值為1.715，教育水平在初中及以下的農(nóng)戶占81.05%，說明樣本中農(nóng)戶受教育程度偏低。農(nóng)戶環(huán)境感知的均值為2.224，認為近三年來自然災(zāi)害發(fā)生的頻次與往年相比沒有較大變化的農(nóng)戶數(shù)量最多，占總樣本的59.10%；所調(diào)查樣本的家庭勞動力數(shù)量均值為1.536，數(shù)量在2 人及以下占51.45%，主要為受訪者及其配偶；數(shù)量為3～5 人占比43.51%；家庭勞動力在5 人及以上的農(nóng)戶數(shù)量較少。有39.12%的農(nóng)戶經(jīng)常與鄰居親友交流，僅有10.36%的農(nóng)戶與親友交流較少。農(nóng)戶兼業(yè)樣本均值為2.718，說明農(nóng)戶兼業(yè)化水平較高。在1 023 戶農(nóng)戶中，純農(nóng)戶占總樣本比例為17.46%。

表3 變量賦值及全樣本描述性統(tǒng)計

2.不同兼業(yè)程度農(nóng)戶的描述性統(tǒng)計

為了明晰不同兼業(yè)程度農(nóng)戶對綠肥采納意愿的異質(zhì)性，研究將農(nóng)戶分類后進行描述性統(tǒng)計，結(jié)果如表4 所示?？梢钥闯?，高兼業(yè)農(nóng)戶（二兼農(nóng)戶與非農(nóng)戶）中，男性、青壯年勞動力比率更高，受教育程度也顯著高于低兼業(yè)農(nóng)戶（純農(nóng)戶與一兼農(nóng)戶）。隨著兼業(yè)程度的增加，農(nóng)戶家庭的年收入也呈上升趨勢。環(huán)境感知、家庭勞動力數(shù)量與社會互動在不同類型農(nóng)戶間差異較小。

表4 農(nóng)戶分類描述性統(tǒng)計

三、模型結(jié)果分析

（一）隨機參數(shù)模型結(jié)果分析

1.RPL 模型估計

運用Nlogit6.0 軟件進行RPL 模型估計（表5）：將水質(zhì)略有改善、耕地質(zhì)量與肥力提高、空氣質(zhì)量改善及自然災(zāi)害略有減少設(shè)為隨機參數(shù)；將水質(zhì)改善、耕地質(zhì)量與肥力提高、空氣質(zhì)量略有改善、自然災(zāi)害減少、ASC 項及支付意愿設(shè)為固定參數(shù)，估計其均值與標準差?？紤]到RPL 模型結(jié)果的穩(wěn)健性，分別對只包含屬性的模型一、包含屬性與兼業(yè)的模型二、同時加入兼業(yè)與農(nóng)戶特征變量的模型三進行估計。由模型一與模型二的結(jié)果可知，加入兼業(yè)交互項后，ASC 系數(shù)變?yōu)椴伙@著且支付意愿的絕對值降低，表明兼業(yè)阻礙農(nóng)戶采納綠肥。由模型二與模型三結(jié)果可知，加入農(nóng)戶個體特征與稟賦的交互項后，ASC 系數(shù)負向顯著，支付意愿絕對值增加，表明農(nóng)戶愿意選擇改進方案，農(nóng)戶特征與稟賦沖淡了兼業(yè)的負向影響。

表5 RPL 模型回歸結(jié)果

從各模型整體的擬合優(yōu)度看，似然比檢驗均達到了1%的顯著水平，說明估計結(jié)果穩(wěn)健。通過比較AIC 值與對數(shù)似然值可以看出，模型三的擬合效果最好，因此下文主要依據(jù)模型三進行分析。

（1）ASC 項與環(huán)境屬性變量

在模型三中，ASC 項在1%的水平上負向顯著，表明農(nóng)戶愿意選擇改進方案。環(huán)境屬性變量均在1%的水平上正向顯著，說明農(nóng)戶對綠肥環(huán)境屬性的偏好與其對綠肥的種植意愿呈正相關(guān) 。

（2）ASC 與農(nóng)戶個體特征及稟賦的交互項

結(jié)果表明，年齡與ASC 交互項的系數(shù)在1%的水平上顯著為負；受教育程度、勞動力數(shù)量、環(huán)境感知、社會互動與ASC 交互項系數(shù)在1%統(tǒng)計水平上顯著為正。說明年輕的、受教育程度高、勞動力數(shù)量多、環(huán)境感知強、社會互動頻繁的農(nóng)戶更傾向采納綠肥?？赡艿脑蚴牵壕G肥屬于勞動密集型技術(shù)，要求小農(nóng)戶具有一定的生產(chǎn)能力與學習能力，年輕且勞動力充足的農(nóng)戶有更強的生產(chǎn)能力滿足綠肥種植條件；受教育程度高的農(nóng)戶學習能力更強；環(huán)境感知強的農(nóng)戶希望通過種植綠肥減少自然災(zāi)害的發(fā)生，降低損失；而頻繁的社會互動可以獲取更多信息，提高農(nóng)戶對綠肥的認知水平。

2.農(nóng)戶對綠肥環(huán)境屬性的支付意愿

基于上述結(jié)果，根據(jù)公式（5）計算農(nóng)戶對綠肥環(huán)境屬性的支付意愿，結(jié)果如表6 所示。由模型一、模型二結(jié)果可知，當加入兼業(yè)的交互項后，除水質(zhì)改善與空氣質(zhì)量略有改善屬性水平外，農(nóng)戶對其余屬性水平的支付意愿均降低，甚至對耕地質(zhì)量與肥力略有提高與提高、自然災(zāi)害減少的屬性水平不具備支付意愿。模型二與模型三的結(jié)果顯示，在考慮兼業(yè)基礎(chǔ)上加入農(nóng)戶個體特征與稟賦后，對空氣質(zhì)量屬性的支付意愿略有下降，對其余三類屬性的支付意愿均增加。

表6 支付意愿的測算結(jié)果 單位：元

（二）異質(zhì)性分析

1.不同兼業(yè)類型農(nóng)戶對綠肥環(huán)境屬性的偏好

模型四～模型七分別為純農(nóng)戶、一兼農(nóng)戶、二兼農(nóng)戶與非農(nóng)戶對綠肥環(huán)境屬性偏好的結(jié)果。從表7 的回歸結(jié)果看，四個模型的似然比檢驗均在1%的統(tǒng)計水平上顯著，說明模型擬合優(yōu)度良好。

由表7 可知，在綠肥8 個屬性水平中，低兼業(yè)農(nóng)戶有7 個屬性水平通過顯著性檢驗，而高兼業(yè)農(nóng)戶僅有4 個屬性水平通過檢驗，說明低兼業(yè)農(nóng)戶對綠肥環(huán)境屬性的敏感度顯著高于高兼業(yè)農(nóng)戶?？赡艿脑蚴牵旱图鏄I(yè)農(nóng)戶長期耕作，對農(nóng)地情況及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料更熟悉，愿意采納綠肥去改善農(nóng)地現(xiàn)狀。并且兩種類型的農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)的需求不一致，低兼業(yè)農(nóng)戶以農(nóng)業(yè)為生，期望通過綠肥提高農(nóng)業(yè)收入；而高兼業(yè)農(nóng)戶并不依賴農(nóng)業(yè)收入，對農(nóng)地情況不了解所以對綠肥環(huán)境屬性敏感度低。

表7 不同兼業(yè)類型農(nóng)戶對綠肥屬性的偏好

2.不同兼業(yè)類型的農(nóng)戶對各方案支付意愿的分析

通過表8 可知，兼業(yè)程度不同的農(nóng)戶對不同環(huán)境屬性的組合方案的支付意愿存在顯著差異。從最高金額來看，依次為：一兼農(nóng)戶＞純農(nóng)戶＞非農(nóng)戶＞二兼農(nóng)戶?？梢钥闯觯图鏄I(yè)農(nóng)戶對綠肥環(huán)境屬性的支付意愿顯著高于高兼業(yè)農(nóng)戶，說明低兼業(yè)農(nóng)戶更愿意采納綠肥?？赡艿脑蚴堑图鏄I(yè)農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)收入依賴性更強，綠肥可以增加農(nóng)作物產(chǎn)量，提高農(nóng)業(yè)收入。高兼業(yè)農(nóng)戶中，非農(nóng)戶對綠肥環(huán)境屬性的支付意愿比二兼農(nóng)戶更高，可能的原因是：非農(nóng)戶長期脫離土地耕作，主要收入來自外出務(wù)工，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的收益與投入更不敏感，且相對二兼農(nóng)戶而言，非農(nóng)戶WTP 占家庭總收入的比值更小。

本文進一步分析不同兼業(yè)程度的農(nóng)戶對綠肥環(huán)境屬性的支付意愿。由表8 結(jié)果可知：純農(nóng)戶傾向選擇所有屬性均為改善的方案12，對只有一個屬性為改進的方案4 支付意愿最低?？赡艿慕忉屖牵杭冝r(nóng)戶以務(wù)農(nóng)為主，希望通過采納綠肥技術(shù)提高家庭收入，更加注重保障農(nóng)業(yè)收入的可持續(xù)性。一兼農(nóng)戶對方案8 支付意愿最高，說明一兼農(nóng)戶傾向選擇能改善水質(zhì)與空氣質(zhì)量。提升耕地質(zhì)量與肥力的綠肥，不在意綠肥能否減少自然災(zāi)害?？赡艿脑蚴牵阂患孓r(nóng)戶環(huán)境感知能力最低（表4），對自然災(zāi)害認知不充分，并且一兼農(nóng)戶可以通過外出務(wù)工獲取的工資性收入彌補自然災(zāi)害造成的損失。二兼農(nóng)戶對方案5 與方案11 具有相同的支付意愿，愿意為改善水質(zhì)、提升空氣質(zhì)量的綠肥支付金額。可能的原因是二兼農(nóng)戶長期脫離土地，對綠肥能改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的屬性不關(guān)注，更關(guān)注水質(zhì)、空氣等與生活息息相關(guān)的屬性。非農(nóng)戶對方案7 的支付意愿最強烈，表明非農(nóng)戶更愿意為綠肥改善空氣質(zhì)量的環(huán)境屬性付費?？赡艿脑蚴牵悍寝r(nóng)戶逐漸脫離農(nóng)村進入城市務(wù)工，更清晰感受到工業(yè)化對空氣造成的污染，更希望通過施用綠肥改善空氣質(zhì)量。

本文以純農(nóng)戶支付意愿為基準，測算出各類農(nóng)戶對每種方案支付意愿的差值，具體如表8 所示。通過上述分析可知純農(nóng)戶的支付意愿低于一兼農(nóng)戶，高于二兼農(nóng)戶與非農(nóng)戶，但在不同方案中存在一定差別。在方案1 與方案9 中，純農(nóng)戶支付意愿高于一兼農(nóng)戶，原因可能是，方案1 和方案9 中對水質(zhì)和自然災(zāi)害的改善程度更高，而一兼農(nóng)戶對這兩種屬性不偏好。在方案四中，純農(nóng)戶支付意愿低于二兼農(nóng)戶，說明二兼農(nóng)戶愿意選擇可改善空氣質(zhì)量的綠肥，與前文結(jié)論一致。在方案3 與方案7 中，純農(nóng)戶支付意愿低于非農(nóng)戶，且方案7 中非農(nóng)戶支付意愿更高。說明非農(nóng)戶不愿意為綠肥耕地質(zhì)量與肥力屬性支付金額，更在意綠肥可改善空氣質(zhì)量的屬性，驗證了前文的結(jié)論。

表8 不同兼業(yè)類型的農(nóng)戶對各方案的支付意愿 單位：元/（667 m2·a）

四、結(jié)論與建議

本文利用冀魯豫皖四大糧食主產(chǎn)區(qū)的種麥小農(nóng)戶的實地調(diào)查數(shù)據(jù)，通過選擇實驗法和隨機參數(shù)Logit 模型分析兼業(yè)對小農(nóng)戶綠肥技術(shù)采納的影響。參照已有研究，將兼業(yè)農(nóng)戶按照非農(nóng)收入占家庭總收入之比劃分為四個層次，探討不同類型農(nóng)戶對綠肥屬性偏好及支付意愿的異質(zhì)性。研究發(fā)現(xiàn)：（1）農(nóng)戶兼業(yè)會負向影響綠肥技術(shù)的采納，且不同兼業(yè)程度的農(nóng)戶對綠肥環(huán)境屬性及方案的選擇存在明顯差異：純農(nóng)戶偏好改善水質(zhì)、提高耕地質(zhì)量與肥力、改善空氣質(zhì)量、減少自然災(zāi)害的環(huán)境屬性；一兼農(nóng)戶偏好改善水質(zhì)、提高耕地質(zhì)量與肥力的環(huán)境屬性；二兼農(nóng)戶偏好改善水質(zhì)、略有提高空氣質(zhì)量的環(huán)境屬性；非農(nóng)戶則偏好改善空氣質(zhì)量的環(huán)境屬性。（2）年齡對農(nóng)戶采納綠肥具有顯著的負向影響，而受教育程度、環(huán)境感知、社會互動正向影響農(nóng)戶對綠肥技術(shù)的采納。（3）低兼業(yè)農(nóng)戶對綠肥的支付意愿高于高兼業(yè)農(nóng)戶。其中低兼業(yè)農(nóng)戶對綠肥的支付意愿顯著高于高兼業(yè)農(nóng)戶。

基于以上結(jié)論，研究提出如下建議：

（1）在對種麥小農(nóng)戶推廣綠肥時，應(yīng)考慮農(nóng)戶的異質(zhì)性。研究結(jié)果表明不同兼業(yè)程度的農(nóng)戶對綠肥屬性的偏好存在顯著差異。因此，在推廣過程中，要對低兼業(yè)農(nóng)戶給予財政與技術(shù)補貼，幫助低兼業(yè)農(nóng)戶快速掌握綠肥種植技術(shù)；在高兼業(yè)農(nóng)戶中要合理引導農(nóng)戶的土地經(jīng)營權(quán)的流轉(zhuǎn)，將耕地流轉(zhuǎn)給有意愿耕種的低兼業(yè)農(nóng)戶，發(fā)展規(guī)模化經(jīng)營。

（2）推廣社會化服務(wù)體系，幫扶老齡農(nóng)戶實施綠肥種植技術(shù)。年齡對農(nóng)戶采納綠肥具有負向影響，因此可通過政策引導和財政金融的支持，構(gòu)建社會化服務(wù)體系，將施用綠肥等高勞動強度的生產(chǎn)環(huán)節(jié)進行外包，幫助老齡農(nóng)業(yè)勞動力施用綠肥。

（3）加大農(nóng)村教育投入，完善農(nóng)村教育體系，培養(yǎng)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體。受教育程度對農(nóng)戶采納綠肥具有促進作用，完善農(nóng)村教育可以提高農(nóng)戶的生態(tài)保護意識，促進對綠肥的采納；培養(yǎng)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體能夠帶動農(nóng)戶采納綠肥，打造綠色產(chǎn)業(yè)品牌，促進鄉(xiāng)村振興。

（4）提高小農(nóng)戶的環(huán)境感知能力，培養(yǎng)農(nóng)戶對耕地保護的使命感和責任感。環(huán)境感知會顯著影響農(nóng)戶對綠肥技術(shù)的采納。在農(nóng)戶生活中，要建立相關(guān)公共平臺，如鄉(xiāng)村公眾號、廣播、村內(nèi)宣傳墻等，發(fā)布有關(guān)環(huán)境變化、農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的信息，促進農(nóng)戶積極主動的采納綠肥。

（5）注重推廣示范，發(fā)揮鄰里之間的技術(shù)傳播作用。研究結(jié)果表明小農(nóng)戶之間的社會互動可以促進技術(shù)的采納。因此，建議政府首先要明確重點扶持對象，充分發(fā)揮綠肥種植戶、村干部等人的示范作用；其次要加強農(nóng)戶之間的合作交流與互動，通過農(nóng)戶之間的非正式溝通加強對綠肥的宣傳，帶動其他農(nóng)戶參與。