采納生態(tài)種養(yǎng)技術(shù)對(duì)農(nóng)戶脆弱性的影響*
——以長(zhǎng)江中下游地區(qū)稻蝦共作技術(shù)為例

田卓亞，齊振宏，楊彩艷，楊興杰，劉 哲

（1.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，湖北 武漢 430070；2.雙水雙綠研究院，湖北 武漢 430070；3.湖北農(nóng)村發(fā)展研究中心，武漢 430070）

0 引言

2018年農(nóng)業(yè)農(nóng)村部發(fā)布的《關(guān)于支持長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)農(nóng)村綠色發(fā)展實(shí)施意見》指出要推動(dòng)種植業(yè)提質(zhì)增效，引導(dǎo)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶推進(jìn)種養(yǎng)結(jié)合以促進(jìn)鄉(xiāng)村振興。在此背景下，長(zhǎng)江中下游地區(qū)作為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的重要發(fā)展區(qū)域，各省秉持“綠色發(fā)展、生態(tài)優(yōu)先”的理念，大力推廣和采納生態(tài)種養(yǎng)技術(shù)。其中，稻蝦共作技術(shù)作為一種典型的生態(tài)種養(yǎng)技術(shù)，因具有優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)、節(jié)本增收的功效，提高農(nóng)戶收益的同時(shí)有效降低其脆弱性，成為我國(guó)鄉(xiāng)村振興和精準(zhǔn)扶貧的重要產(chǎn)業(yè)之一[1,2]。然而農(nóng)業(yè)本屬于弱質(zhì)性產(chǎn)業(yè)，農(nóng)戶采納稻蝦共作技術(shù)后，可能遭遇氣候、市場(chǎng)、技術(shù)等方面的風(fēng)險(xiǎn)。我國(guó)作為發(fā)展中國(guó)家，由于保險(xiǎn)市場(chǎng)不夠成熟、農(nóng)村家庭資本積累有限，農(nóng)戶遭遇風(fēng)險(xiǎn)沖擊后通常面臨較高的脆弱性，因而采納稻蝦共作技術(shù)的農(nóng)戶可能會(huì)因此陷入貧困之中或再次返貧[3]。因此，農(nóng)戶采納該技術(shù)后脆弱性程度將如何變化？對(duì)于這一問題的回答直接關(guān)乎該技術(shù)持續(xù)推廣的必要性及政府農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣政策的走向。

單從稻蝦共作技術(shù)屬性來看，其確有利于農(nóng)民增收，促進(jìn)農(nóng)戶生計(jì)資本積累，增強(qiáng)抵御風(fēng)險(xiǎn)能力，進(jìn)而降低農(nóng)戶脆弱性。增產(chǎn)、提質(zhì)和節(jié)本增效是稻蝦共作技術(shù)最為突出的優(yōu)勢(shì)屬性，具體而言：雖稻田因開挖環(huán)溝致水稻種植面積減少，但該技術(shù)模式能保持穩(wěn)定的水稻穗數(shù)和千粒重，對(duì)比水稻單作每公頃可增產(chǎn)約1 222.050kg，增產(chǎn)率為17.060%。在此增產(chǎn)率和當(dāng)前市場(chǎng)條件下，每公頃水稻利潤(rùn)將增加2 743.650元，增收率為218.090%[4]。因此，稻蝦共作技術(shù)的增產(chǎn)效應(yīng)，能使農(nóng)戶收入持續(xù)增加。相應(yīng)地，提質(zhì)表現(xiàn)為該技術(shù)以有機(jī)肥替代化學(xué)肥料，小龍蝦的存在使稻田氮素含量增加，提高了水稻崩解值、降低其消減值，提升食味品質(zhì)[5]。此外，稻蝦共作技術(shù)采用病蟲害綠色防控技術(shù)，施用無公害農(nóng)藥，確保大米、小龍蝦綠色無公害[1]，則市場(chǎng)價(jià)值提高，農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)收益增加。節(jié)本增效主要表現(xiàn)在兩方面：一是該技術(shù)能減少稻田中雜草的生長(zhǎng)，節(jié)約除草勞動(dòng)力；二是能有效減輕水稻害蟲、增加土壤肥力，進(jìn)而減少每公頃化肥、農(nóng)藥投入約3 672元[6]。在當(dāng)前市場(chǎng)條件下，各方面成本降低使得農(nóng)戶比較收益增加。

然而，農(nóng)業(yè)的弱質(zhì)屬性決定了農(nóng)業(yè)收入易受風(fēng)險(xiǎn)沖擊的負(fù)面影響。生產(chǎn)過程中，干旱、洪水等災(zāi)害的發(fā)生將導(dǎo)致水稻和小龍蝦大面積減產(chǎn)，農(nóng)戶收入大幅下降[7]。與此同時(shí)，與傳統(tǒng)水稻單作模式相比，稻蝦共作農(nóng)戶還面臨著技術(shù)掌握難度大、操作不當(dāng)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)。銷售過程中，小龍蝦價(jià)格波動(dòng)或水稻市場(chǎng)變化也加劇了農(nóng)戶收入的不確定性[8]。可見，稻蝦共作技術(shù)帶給農(nóng)戶的是收入和風(fēng)險(xiǎn)并存。該技術(shù)優(yōu)良增收屬性雖會(huì)增強(qiáng)農(nóng)戶抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力，但采納該技術(shù)后農(nóng)戶將暴露于更多風(fēng)險(xiǎn)之中。因此，農(nóng)戶采納該技術(shù)后，在風(fēng)險(xiǎn)沖擊和抵御風(fēng)險(xiǎn)能力同時(shí)增強(qiáng)的情況下，其脆弱性將如何變化成了亟待驗(yàn)證的問題。

此外，稻蝦共作同屬于勞動(dòng)力和資金密集型技術(shù)。但隨著工業(yè)化和城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快，勞動(dòng)力資源持續(xù)外流，不僅影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率，也妨礙了農(nóng)戶收入的增加[9]。但非農(nóng)就業(yè)是農(nóng)戶收入的重要來源，亦是其抵御風(fēng)險(xiǎn)時(shí)采取適應(yīng)性行為的反映[10]。因此，非農(nóng)就業(yè)在稻蝦共作技術(shù)采納和農(nóng)戶脆弱性之間發(fā)揮著何種作用也成為了亟待探究的問題。

1 文獻(xiàn)綜述

直接回答上述問題的研究并不多見，但學(xué)者們?cè)谝韵聨讉€(gè)方面展開了豐富的研究：一是農(nóng)戶的技術(shù)采納決策動(dòng)機(jī)。有學(xué)者指出農(nóng)戶在一定時(shí)期內(nèi)做出的生產(chǎn)技術(shù)決策，都是基于約束條件下利潤(rùn)最大化的過程[11]。即農(nóng)戶比較新舊技術(shù)的成本效益后，當(dāng)采納新技術(shù)的預(yù)期收益大于傳統(tǒng)技術(shù)時(shí)，農(nóng)戶才會(huì)采納該技術(shù)[12]。反之，則不會(huì)。二是脆弱性的影響因素。部分學(xué)者從實(shí)證層面探討了脆弱性的影響因素，認(rèn)為人類的脆弱性不僅源于自然界的不穩(wěn)定性，政治和經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)、社會(huì)的動(dòng)蕩等，都是造成脆弱性的原因[13]。除此之外，也有學(xué)者指出影響脆弱性的因素有很多，包括個(gè)體特征[14]、家庭特征[15]、社區(qū)特征等[16]。三是農(nóng)業(yè)科技的減貧效應(yīng)。部分學(xué)者從理論層面探究了農(nóng)業(yè)科技的減貧效應(yīng)，認(rèn)為農(nóng)業(yè)科技是降低貧困發(fā)生率、促進(jìn)貧困地區(qū)發(fā)展的關(guān)鍵[17]。但Otsuka則認(rèn)為由于當(dāng)前制度環(huán)境的缺陷，科技并不能有效改善貧困[18]。此外，亦有學(xué)者通過實(shí)證研究得出短期科技減貧效果較為明顯的結(jié)論[19]。

已有研究為以后的研究提供了豐富的借鑒，但仍存在可拓展的空間：一是在農(nóng)戶技術(shù)采納決策的研究方法上，多采用傳統(tǒng)的OLS或者Probit模型，未充分考慮農(nóng)戶技術(shù)采納中個(gè)體意愿和無法觀測(cè)變量導(dǎo)致的自選擇偏誤等內(nèi)生性問題。二是在關(guān)于脆弱性影響因素的研究視角上，已有研究尚未將農(nóng)業(yè)科技具體化，也鮮有學(xué)者注意到農(nóng)戶采納稻蝦共作技術(shù)對(duì)其脆弱性的影響，導(dǎo)致研究結(jié)論的針對(duì)性不強(qiáng)；三是關(guān)于農(nóng)業(yè)科技減貧效應(yīng)的研究，學(xué)者們對(duì)農(nóng)業(yè)科技是否具有減貧、降低脆弱性之效尚未達(dá)成共識(shí)，是否因?yàn)槲纯紤]非農(nóng)就業(yè)這一現(xiàn)實(shí)背景而導(dǎo)致研究結(jié)論的偏差呢？基于此，文章擬采用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型以克服模型中存在的內(nèi)生性問題，將稻蝦共作技術(shù)采納、非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)戶脆弱性納入同一研究框架，在驗(yàn)證稻蝦共作技術(shù)是否具有降低脆弱性之效的基礎(chǔ)上，探究在非農(nóng)就業(yè)水平在二者間的調(diào)節(jié)效應(yīng)，進(jìn)而為降低農(nóng)戶脆弱性、解決長(zhǎng)效脫貧問題提出切實(shí)可行的政策建議。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)來源

該文數(shù)據(jù)來源于2019年7—8月華中農(nóng)業(yè)大學(xué)“雙水雙綠”課題組在湖北省、湖南省和安徽省開展的農(nóng)戶問卷調(diào)查。對(duì)調(diào)研地點(diǎn)的選擇主要考慮以下三方面：第一，地理環(huán)境。3個(gè)省位于長(zhǎng)江中下游平原地區(qū)，地形平坦，土壤肥沃，水源充足，擁有得天獨(dú)厚的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，適宜水稻的種植和稻蝦共作技術(shù)的推廣。第二，農(nóng)業(yè)發(fā)展情況。湖北省、安徽省和湖南省為我國(guó)的糧食主產(chǎn)區(qū)，農(nóng)業(yè)綜合發(fā)展水平高，生產(chǎn)集約度高，小龍蝦養(yǎng)殖面積和產(chǎn)量位居全國(guó)前列[20]。第三，課題研究需要。根據(jù)課題研究目的，調(diào)查內(nèi)容圍繞農(nóng)戶技術(shù)采納狀況、家庭資本稟賦、農(nóng)業(yè)投入和產(chǎn)出等內(nèi)容展開。整個(gè)調(diào)研過程采用隨機(jī)抽樣和分層抽樣相結(jié)合的方式進(jìn)行每個(gè)縣（市）、鄉(xiāng)鎮(zhèn)以及村莊選擇。具體而言分三個(gè)階段：第一階段，根據(jù)稻蝦共作面積及地理位置選取了湖北省、湖南省和安徽?。坏诙A段，綜合考慮各地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展情況，分別在每個(gè)省選取3個(gè)縣（市），具體包括湖北省的潛江市、赤壁市和浠水縣；湖南省的安鄉(xiāng)縣、南縣和臨湘市；安徽省的長(zhǎng)豐縣、霍邱縣和全椒縣；第三階段，在抽取的9個(gè)樣本縣（市）中根據(jù)鄉(xiāng)鎮(zhèn)距離縣（市）遠(yuǎn)近及每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的務(wù)農(nóng)人數(shù)情況，在每個(gè)縣選擇3個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，并隨機(jī)在每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)選擇30～40個(gè)熟悉家庭農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的成員進(jìn)行面對(duì)面的問卷訪談。該次調(diào)研共發(fā)放1 000份問卷，剔除信息缺失過多，前后矛盾及不一致的問卷，最終獲取有效數(shù)據(jù)974份，問卷有效率為97.400%，其中湖北省326份，湖南省325份，安徽省323份。

2.2 樣本特征

表1顯示了樣本農(nóng)戶和受訪者個(gè)人的基本特征。從表1的結(jié)果可以看出，受訪者主要是40歲以上（占比為92.915%）且非村干部（占比為91.786%）的非兼業(yè)（占比為66.838%）農(nóng)戶。這與我國(guó)當(dāng)前農(nóng)村的現(xiàn)實(shí)情況較為符合，青壯年勞動(dòng)力才傾向于外流，而農(nóng)村勞動(dòng)力則呈現(xiàn)老齡化趨勢(shì)。其次，受訪者的平均受教育年限為7.287，受教育年限6年以下及6～9年的占比為86.858%，表明受訪者的受教育程度普遍偏低，這可能會(huì)影響農(nóng)戶對(duì)稻蝦共作技術(shù)的認(rèn)知和應(yīng)用。最后，從受訪者的家庭勞動(dòng)力狀況來看，超過一半家庭的勞動(dòng)力人數(shù)為2～4人，在一定程度上會(huì)影響到家庭經(jīng)營(yíng)規(guī)模的擴(kuò)張。此外，各項(xiàng)指標(biāo)的均值也與根據(jù)相應(yīng)統(tǒng)計(jì)年鑒計(jì)算的結(jié)果大致相當(dāng)，說明樣本數(shù)據(jù)具有一定的代表性。

表1 樣本農(nóng)戶與受訪者個(gè)人基本特征

2.3 研究方法

若農(nóng)戶是否采納稻蝦共作技術(shù)是外生給定的，傳統(tǒng)的OLS模型、Probit模型足以評(píng)價(jià)農(nóng)戶的技術(shù)采納效果和決策。但農(nóng)戶作為理性的個(gè)體，其決策往往是追求利益最大化的自我選擇結(jié)果。因此，上述兩種方法忽視了農(nóng)戶自選擇問題，進(jìn)而導(dǎo)致研究結(jié)論的偏差。PSM作為一種改進(jìn)的方法，能有效消除由年齡、受教育水平、經(jīng)營(yíng)規(guī)模等可觀測(cè)變量引起的樣本選擇偏誤問題，但是對(duì)于農(nóng)戶的興趣、先天能力稟賦等不可觀測(cè)變量顯得無能為力。而內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型能很好地彌補(bǔ)PSM方法的缺陷，通過估計(jì)農(nóng)戶稻蝦共作技術(shù)采納決策，計(jì)算農(nóng)戶采納稻蝦共作技術(shù)的概率，并將其作為自變量納入脆弱性結(jié)果方程中，由此消除不可觀測(cè)變量帶來的樣本選擇偏誤問題。

依據(jù)Becerril和Abdulai[21]的隨機(jī)效應(yīng)決策模型，農(nóng)戶是否采納稻蝦共作技術(shù)取決于其使用稻蝦共作技術(shù)的效用U1i與不使用稻蝦共作技術(shù)的效用U0i之差，若A*=U1i-U0i＞0，則農(nóng)戶選擇應(yīng)用稻蝦共作技術(shù)。因此該文定義稻蝦共作技術(shù)的決策方程為：

式（1）中，為潛變量，Ai=1表示農(nóng)戶i采納稻蝦共作技術(shù)，Ai=0表示農(nóng)戶i未采納稻蝦共作技術(shù)；Zi為外生解釋變量，包括受訪者個(gè)體特征、家庭特征、社會(huì)服務(wù)便利性及村莊特征，具體變量如表2所示；μi為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

為測(cè)算稻蝦共作技術(shù)采納對(duì)農(nóng)戶脆弱性的影響，該文構(gòu)建模型為：

式（3）中，因變量Yi為農(nóng)戶脆弱性；Xi為控制變量；Ai為農(nóng)戶稻蝦共作技術(shù)采納；εi為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。鑒于農(nóng)戶根據(jù)自身?xiàng)l件選擇是否采納稻蝦共作技術(shù)，稻蝦共作技術(shù)采納決策（Ai）可能受到某些不可觀測(cè)因素影響，而這些因素又與被解釋變量變量（Yi）相關(guān)，導(dǎo)致式（3）中的Ai與εi相關(guān)，因而，直接估計(jì)方程（3）可能會(huì)因樣本自選擇問題而導(dǎo)致估計(jì)偏誤。

稻蝦共作技術(shù)采納和未采納農(nóng)戶脆弱性的影響模型設(shè)定為：

式（4a）（4b）中，Yia、Yin分別表示稻蝦共作技術(shù)采納農(nóng)戶與未采納農(nóng)戶的脆弱性水平，Xia、Xin表示影響兩類農(nóng)戶脆弱性的因素；εia、εin均表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。為解決由不可觀測(cè)因素導(dǎo)致的樣本選擇性偏差問題，該文引入逆米爾斯比率λia、λin及其協(xié)方差σμa=cov(μi，εin)、σun=cov(μi，εin)，并應(yīng)用完全信息極大似然法對(duì)式（1）和式4（a）、4（b）進(jìn)行聯(lián)立估計(jì)。

此外，通過比較真實(shí)情景與反事實(shí)假設(shè)情景下稻蝦共作技術(shù)采納農(nóng)戶與未采納農(nóng)戶脆弱性水平的期望值，從而估計(jì)農(nóng)戶稻蝦共作技術(shù)采納決策的平均處理效應(yīng)。

稻蝦共作技術(shù)采納農(nóng)戶脆弱性期望值為：

未采納農(nóng)戶脆弱性期望值為：

同時(shí)考慮兩種反事實(shí)假設(shè)情形，即稻蝦共作技術(shù)采納農(nóng)戶在未采納情形下的脆弱性期望值為：

稻蝦共作技術(shù)未采納農(nóng)戶在采納情形下的脆弱性期望值為：

通過式（5）（7）得到稻蝦工作技術(shù)采納農(nóng)戶脆弱性的處理效應(yīng)為：

相應(yīng)地，未采納農(nóng)戶脆弱性的處理效應(yīng)為：

2.4 變量設(shè)置與描述性統(tǒng)計(jì)

2.4.1 因變量

世界銀行將脆弱性定義為在風(fēng)險(xiǎn)沖擊下，個(gè)人或者家庭未來福利下降到某一社會(huì)公認(rèn)水平之下的可能性。從這一定義來看，脆弱性包含兩方面的內(nèi)容：一是受到的風(fēng)險(xiǎn)沖擊；二是抵御風(fēng)險(xiǎn)沖擊的能力[13]。一般而言，為了增強(qiáng)自身抵御風(fēng)險(xiǎn)能力，農(nóng)戶通常會(huì)有兩種選擇：一是夯實(shí)抵御風(fēng)險(xiǎn)沖擊的基礎(chǔ)，即加強(qiáng)生計(jì)資本積累；二是積極采取抵御風(fēng)險(xiǎn)的活動(dòng)，增強(qiáng)其自身適應(yīng)性。

因此，關(guān)于脆弱性的測(cè)量，該文主要是借鑒相關(guān)研究[22,23]，選取影響農(nóng)戶脆弱性的具體指標(biāo)，從風(fēng)險(xiǎn)、生計(jì)資本和適應(yīng)性三方面構(gòu)建農(nóng)戶的脆弱性指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，測(cè)算出農(nóng)戶脆弱性的相對(duì)值，即農(nóng)戶脆弱性(V)=風(fēng)險(xiǎn)(R)-生計(jì)資產(chǎn)(L)-適應(yīng)性(A)，脆弱性值越大，表明農(nóng)戶越脆弱。目前尚未有文獻(xiàn)提及脆弱性不同水平的劃分標(biāo)準(zhǔn)，因此只能通過脆弱性的相對(duì)值衡量農(nóng)戶的脆弱性狀況，無法對(duì)其脆弱性現(xiàn)狀進(jìn)行客觀比較描述。

具體而言，風(fēng)險(xiǎn)包括人力風(fēng)險(xiǎn)、自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)及突發(fā)事件；生計(jì)資產(chǎn)包括自然資本(N)、人力資本(H)、物質(zhì)資本(P)、金融資本(F)及社會(huì)資本(S)5個(gè)維度；適應(yīng)性包括外出務(wù)工情況、農(nóng)戶參與合作社狀況、對(duì)國(guó)家政策的關(guān)注度。農(nóng)戶脆弱性指標(biāo)賦權(quán)至關(guān)重要，直接關(guān)乎農(nóng)戶脆弱性的評(píng)估結(jié)果。由于脆弱性的測(cè)量涉及多方面，且所包含指標(biāo)較多，因此利用熵值法，確定農(nóng)戶脆弱性各類指標(biāo)的權(quán)重，進(jìn)而測(cè)算農(nóng)戶脆弱性各維度的綜合值。具體步驟及相關(guān)指標(biāo)權(quán)重說明見表2。

表2 脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)、權(quán)重及說明

2.4.2 處理變量

稻蝦共作技術(shù)采納主要是通過“您是否采納稻蝦共作技術(shù)”這一題項(xiàng)來度量，由于農(nóng)戶是否采納稻蝦共作技術(shù)為二值變量，所以采用二元賦值法，1表示采納該技術(shù)，0表示不采納該技術(shù)。

2.4.3 調(diào)節(jié)變量

借鑒已有研究[24]，該文采用非農(nóng)就業(yè)收入占家庭總收入的比重衡量農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平，主要包括務(wù)工收入和非農(nóng)經(jīng)營(yíng)收入兩大類。

2.4.4 控制變量

該文控制變量分為兩類，一類是家庭內(nèi)部特征，包括個(gè)體[25]和經(jīng)營(yíng)特征[26]；一類是外部特征，包括社會(huì)服務(wù)便利性[27]、村莊[28]和地區(qū)特征。其中，個(gè)體特征包括年齡、風(fēng)險(xiǎn)偏好；經(jīng)營(yíng)特征包括參保行為、土地流轉(zhuǎn)狀況；社會(huì)服務(wù)便利性包括技術(shù)培訓(xùn)、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和金融貸款服務(wù)的便利性；村莊特征包括農(nóng)資店數(shù)量。該文將上述變量納入控制變量之中，以排除干擾。此外，該文亦通過設(shè)置地區(qū)虛擬變量，以控制區(qū)域固定效應(yīng)。

2.4.5 識(shí)別變量

參考已有研究[29]，選取生物農(nóng)藥認(rèn)知作為識(shí)別變量，并通過“您能否區(qū)分生物農(nóng)藥和普通農(nóng)藥”這一題項(xiàng)來度量。因?yàn)榈疚r共作過程中，小龍蝦對(duì)普通農(nóng)藥十分敏感。一旦農(nóng)戶在稻蝦田中使用普通農(nóng)藥進(jìn)行除草、除蟲，就會(huì)導(dǎo)致小龍蝦大面積死亡，進(jìn)而使得農(nóng)戶自身經(jīng)濟(jì)損失慘重。所以農(nóng)戶一旦采納稻蝦共作技術(shù)，就必須要能夠有效區(qū)分生物農(nóng)藥和普通農(nóng)藥。但能否區(qū)分生物農(nóng)藥不會(huì)直接影響農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中可能面臨的風(fēng)險(xiǎn)和抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力，進(jìn)而對(duì)其脆弱性無直接影響。

表3 變量定義與描述性統(tǒng)計(jì)

此外，單因素方差分析結(jié)果表明，不同非農(nóng)就業(yè)水平下農(nóng)戶脆弱性存在顯著差異，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。因此，對(duì)于不同非農(nóng)就業(yè)水平的農(nóng)戶而言，采納稻蝦共作技術(shù)對(duì)其脆弱性的影響是否存在異質(zhì)性？以上都需要進(jìn)一步的實(shí)證分析進(jìn)行檢驗(yàn)。

表4 單因素方差分析

3 結(jié)果分析

3.1 農(nóng)戶稻蝦共作技術(shù)采納決策模型與脆弱性模型聯(lián)立估計(jì)

表5（1）至（3）列報(bào)告了稻蝦共作技術(shù)采納決策與脆弱性模型的聯(lián)立估計(jì)結(jié)果。兩階段獨(dú)立性LR檢驗(yàn)在1%的統(tǒng)計(jì)水平上拒絕了選擇方程和結(jié)果方程相互獨(dú)立的原假設(shè)。模型擬合優(yōu)度Wald檢驗(yàn)在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。誤差項(xiàng)系數(shù)ρμa在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，說明農(nóng)戶脆弱性模型存在樣本選擇偏差。且ρμa值為負(fù)，表明采納農(nóng)戶脆弱性值比一般農(nóng)戶小，即相較于一般農(nóng)戶的脆弱性水平低；ρμn值為正，表明未采納農(nóng)戶比一般農(nóng)戶更加脆弱。

表5 農(nóng)戶稻蝦共作技術(shù)采納決策模型與農(nóng)戶脆弱性模型聯(lián)立估計(jì)

農(nóng)戶稻蝦共作技術(shù)采納決策的回歸結(jié)果如表5（1）列所示。風(fēng)險(xiǎn)偏好、土地流轉(zhuǎn)狀況金融貸款服務(wù)、農(nóng)資店數(shù)量均顯著正向影響農(nóng)戶的稻蝦共作技術(shù)采納決策。對(duì)于農(nóng)戶而言，采納稻蝦共作技術(shù)是一項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)投資，風(fēng)險(xiǎn)偏好程度高的農(nóng)戶，具有較強(qiáng)的接受新事物的能力和冒險(xiǎn)精神，進(jìn)而做出采納該技術(shù)的決策[30]。農(nóng)戶作為理性的經(jīng)濟(jì)人，土地流轉(zhuǎn)能優(yōu)化土地資源配置效率，提高稻蝦共作技術(shù)生產(chǎn)效率[31]。農(nóng)戶由于自有資金有限，前期稻田改造、良種和蝦苗采購的大量資金投入，金融貸款能有效促進(jìn)農(nóng)戶采納稻蝦共作技術(shù)。農(nóng)資店數(shù)量越多，就越能滿足稻蝦戶對(duì)大規(guī)模、多元化農(nóng)資購買的需求，促使其采納該技術(shù)[32]。年齡、參保行為、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)服務(wù)顯著負(fù)向影響農(nóng)戶的采納決策。稻蝦共作屬于勞動(dòng)、技術(shù)密集型技術(shù)，農(nóng)戶年齡越大，面臨著勞動(dòng)供給能力、認(rèn)知能力和學(xué)習(xí)能力退化的問題，且學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)弱，可能缺乏技術(shù)采納的積極性[33]。稻蝦共作技術(shù)有“一田雙收”之利，通過增加作物種類分散農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。而農(nóng)戶參保越積極、獲取農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)越便利，越傾向于摒棄這一風(fēng)險(xiǎn)分散工具，轉(zhuǎn)而通過農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)實(shí)現(xiàn)收入平滑。

農(nóng)戶脆弱性的估計(jì)結(jié)果如表5列（2）～（3）所示，參保行為顯著負(fù)向影響采納和未采納農(nóng)戶的脆弱性，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。農(nóng)業(yè)本身的弱質(zhì)屬性，使得農(nóng)戶面臨著自然、市場(chǎng)等多重風(fēng)險(xiǎn)的沖擊。農(nóng)戶參保后風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)機(jī)制介入，能以經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償?shù)男问较魅蹀r(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)因素的負(fù)向沖擊[34]。土地流轉(zhuǎn)狀況顯著負(fù)向影響采納農(nóng)戶的脆弱性，顯著正向影響未采納農(nóng)戶的脆弱性，分別在1%和10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。對(duì)于采納該技術(shù)的農(nóng)戶而言，大多傾向于轉(zhuǎn)入土地，以擴(kuò)大或者實(shí)現(xiàn)適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)，使技術(shù)收益最大化以降低其脆弱性。而未采納該技術(shù)的農(nóng)戶，多傾向于將土地轉(zhuǎn)出，此時(shí)農(nóng)戶會(huì)失去土地的社會(huì)保障功能或者面臨失地風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而加劇其脆弱性。技術(shù)培訓(xùn)服務(wù)對(duì)采納農(nóng)戶的脆弱性有著負(fù)向影響，對(duì)未采納農(nóng)戶的脆弱性有著正向影響，且分別在1%和5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。對(duì)比未采納該技術(shù)的農(nóng)戶，采納該技術(shù)的農(nóng)戶更能從稻蝦工作技術(shù)培訓(xùn)中受益，有利于農(nóng)戶對(duì)稻蝦共作技術(shù)的掌握和熟練，把握技術(shù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)的生產(chǎn)目標(biāo)，獲得超額經(jīng)濟(jì)收益以促進(jìn)自身生計(jì)資本積累。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)服務(wù)負(fù)向影響采納和未采納農(nóng)戶的脆弱性，且分別在5%和1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)服務(wù)獲取越便利，就越能保證農(nóng)業(yè)正常生產(chǎn)、農(nóng)民收入兜底，使得農(nóng)戶遭遇風(fēng)險(xiǎn)時(shí)也不至于陷入貧困之中。農(nóng)資店數(shù)量正向影響采納和未采納農(nóng)戶的脆弱性，分別在5%和1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。可能的原因是農(nóng)資店以營(yíng)利為目的，向農(nóng)戶傳遞的化肥、農(nóng)藥等物資的種類在品質(zhì)和用量上可能會(huì)偏離生產(chǎn)效率最大化的目標(biāo)，甚至?xí)沟棉r(nóng)戶蒙受經(jīng)濟(jì)損失，加劇農(nóng)戶脆弱性。此外，隨著農(nóng)戶年齡的增加，未采納農(nóng)戶的脆弱性會(huì)降低?？赡艿慕忉屖俏床杉{該技術(shù)的農(nóng)戶主要從事水稻單作，種植周期短、機(jī)械化程度高，且年長(zhǎng)意味著種植經(jīng)驗(yàn)積累豐富。因此，對(duì)未采納的農(nóng)戶而言，并非年齡越大越脆弱。

3.2 稻蝦共作技術(shù)采納對(duì)農(nóng)戶脆弱性的處理效應(yīng)分析

由表6可知，農(nóng)戶采納稻蝦共作技術(shù)能顯著降低其脆弱性。表現(xiàn)為，在考慮反事實(shí)假設(shè)下，實(shí)際采納該技術(shù)的農(nóng)戶若不采納其脆弱性將會(huì)上升1.277。即采納該技術(shù)使農(nóng)戶脆弱性由0.455下降至-0.822，下降了280.659%。相對(duì)應(yīng)地，實(shí)際未采納稻蝦共作技術(shù)的農(nóng)戶若采納該技術(shù)其脆弱性將會(huì)降低0.312，由-0.705降至-1.017，下降了44.255%。表明稻蝦共作技術(shù)在當(dāng)前的推廣和發(fā)展?fàn)顩r下，符合脫貧、減貧目標(biāo)，是切實(shí)有效的鄉(xiāng)村振興和精準(zhǔn)扶貧工具。

表6 采納稻蝦共作技術(shù)對(duì)脆弱性的平均處理效應(yīng)

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

該文采取同時(shí)替換回歸模型和變量的方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。參考有關(guān)研究[35]該文在利用生物農(nóng)藥認(rèn)知這一變量替換是否采納的基礎(chǔ)上，采用PSM（傾向得分匹配）方法對(duì)內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型的結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。由表7可見PSM一對(duì)一匹配法顯示，采納稻蝦共作技術(shù)的農(nóng)戶對(duì)比未采納該技術(shù)的農(nóng)戶脆弱性會(huì)下降0.151，比用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型所得的ATT值小得多，但在方向和顯著性上高度一致。因?yàn)镻SM方法無法考慮不可觀測(cè)因素的影響，得到的估計(jì)結(jié)果可能是有偏的。而內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型則充分考慮了可觀測(cè)和不可觀測(cè)因素導(dǎo)致的選擇性偏誤，把第一階段的偏誤項(xiàng)自動(dòng)添加到第二階段，估計(jì)采納稻蝦共作技術(shù)對(duì)農(nóng)戶脆弱性的影響，所得的估計(jì)結(jié)果更加科學(xué)。

表7 PSM一對(duì)一匹配估計(jì)

3.4 非農(nóng)就業(yè)的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

由于農(nóng)戶的技術(shù)采納決策受個(gè)體認(rèn)知、意愿等因素的影響，而以上因素通常難以觀測(cè)和測(cè)量，存在遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。因此，該文擬利用工具變量法檢驗(yàn)非農(nóng)就業(yè)的調(diào)節(jié)效應(yīng)，并通過兩階段最小二乘法（2SLS）進(jìn)行工具變量回歸，以解決存在的內(nèi)生性問題。

如前文所述，將生物農(nóng)藥認(rèn)知作為是否采納的工具變量。相應(yīng)地，與非農(nóng)就業(yè)的交互項(xiàng)也是對(duì)應(yīng)的工具變量。表8中列（1）～（2）是兩階段最小二乘法（2SLS）第一階段的運(yùn)行結(jié)果，表明工具變量與內(nèi)生變量有極強(qiáng)的相關(guān)性。參考相關(guān)研究[36]，該文利用Kleibergen-Paap Wald rk F統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)生物農(nóng)藥認(rèn)知、生物農(nóng)藥認(rèn)知*非農(nóng)就業(yè)是否為弱工具變量。檢驗(yàn)結(jié)果顯示F統(tǒng)計(jì)值分別為29.172和33.808，均在1%的統(tǒng)計(jì)水平上拒絕弱工具變量的假設(shè)。此外，由于傳統(tǒng)的豪斯曼檢驗(yàn)在異方差情形下不成立，所以該文利用DWH檢驗(yàn)說明內(nèi)生性問題。結(jié)果表明DWH檢驗(yàn)得P值為0.000，故可認(rèn)為是否采納、能否區(qū)分生物農(nóng)藥*非農(nóng)就業(yè)為內(nèi)生變量。

因此，2SLS回歸結(jié)果是可靠的。表8（3）列表明，非農(nóng)就業(yè)在技術(shù)采納和農(nóng)戶脆弱性之間起到正向的調(diào)節(jié)作用。即隨著農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的提高，農(nóng)戶采納稻蝦共作技術(shù)會(huì)一步步加劇其脆弱性。具體而言：一是農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平提高會(huì)導(dǎo)致“勞動(dòng)力流失效應(yīng)”，即參與非農(nóng)經(jīng)營(yíng)將會(huì)消耗過多家庭勞動(dòng)力或者占用較多時(shí)間，無法精心管護(hù)稻田中的小龍蝦和水稻，從而導(dǎo)致農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)管理方式粗放，技術(shù)效率降低[37]。二是農(nóng)戶從事非農(nóng)就業(yè)面臨失業(yè)、工資拖欠和人身安全等問題，在我國(guó)的勞動(dòng)法律制度和社會(huì)保障體系有待完善的情況下，農(nóng)戶從事非農(nóng)就業(yè)的法律保證和社會(huì)認(rèn)同未得到充分重視，進(jìn)而增加其收入不確定性和面臨風(fēng)險(xiǎn)沖擊的可能，導(dǎo)致脆弱性加劇[38]。

表8 非農(nóng)就業(yè)的調(diào)節(jié)效應(yīng)

4 研究結(jié)論與政策建議

4.1 研究結(jié)論

基于內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型和非農(nóng)就業(yè)水平的調(diào)節(jié)效應(yīng)，該文構(gòu)建了“稻蝦共作技術(shù)—非農(nóng)就業(yè)—農(nóng)戶脆弱性”理論分析框架，闡述了農(nóng)戶采納稻蝦共作技術(shù)對(duì)其脆弱性的影響及非農(nóng)就業(yè)水平在二者間的調(diào)節(jié)作用。在此基礎(chǔ)上，利用湖北、湖南和安徽3省974份農(nóng)戶微觀調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)和實(shí)證分析，結(jié)果如下。

（1）采納稻蝦共作技術(shù)能有效降低農(nóng)戶脆弱性。在反事實(shí)假設(shè)下，農(nóng)戶采納該技術(shù)對(duì)比未采納時(shí)脆弱性降低了280.659%，未采納農(nóng)戶若采納該技術(shù)脆弱性將下降44.255%。

（2）非農(nóng)就業(yè)水平在農(nóng)戶技術(shù)采納和脆弱性之間起到正向的調(diào)節(jié)作用，即隨著農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)水平的提高，采納稻蝦共作技術(shù)農(nóng)戶的脆弱性水平反而會(huì)提高，變得愈加脆弱。

（3）農(nóng)戶的個(gè)體特征、家庭特征、社會(huì)服務(wù)的便利性及村莊特征是影響農(nóng)戶的稻蝦共作技術(shù)采納決策和脆弱性的重要因素。具體表現(xiàn)為：農(nóng)戶年齡、風(fēng)險(xiǎn)偏好、參保行為、土地流轉(zhuǎn)狀況、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和金融貸款服務(wù)的便利性及農(nóng)資店數(shù)量顯著農(nóng)戶稻蝦共作技術(shù)采納決策；不論農(nóng)戶是否采納，參保行為、土地流轉(zhuǎn)狀況、技術(shù)培訓(xùn)和農(nóng)藥保險(xiǎn)服務(wù)的便利性對(duì)農(nóng)戶脆弱性的影響均顯著。

4.2 政策建議

基于以上研究結(jié)論，為促進(jìn)農(nóng)戶采納稻蝦共作技術(shù)、降低農(nóng)戶脆弱性以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)效脫貧，該文提出以下政策建議。

（1）加強(qiáng)以稻蝦共作技術(shù)為代表的生態(tài)種養(yǎng)技術(shù)研發(fā)。一方面發(fā)揮提高技術(shù)的增產(chǎn)、提質(zhì)能力，通過增加農(nóng)戶收益增強(qiáng)農(nóng)戶抵御風(fēng)險(xiǎn)能力，進(jìn)而降低其脆弱性；另一方面切實(shí)把握農(nóng)戶技術(shù)需求，增強(qiáng)技術(shù)的可用性與可推廣性，使得稻蝦共作技術(shù)降低脆弱性的效應(yīng)得以發(fā)揮。

（2）將非農(nóng)就業(yè)水平低的農(nóng)戶作為稻蝦共作技術(shù)推廣和采納的關(guān)鍵群體。非農(nóng)就業(yè)水平低的農(nóng)戶采納該技術(shù)的機(jī)會(huì)成本小，同時(shí)有足夠的精力、勞力，更能保證稻蝦共作技術(shù)的生產(chǎn)效率。