農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)對(duì)保護(hù)性耕作行為采納的影響

中圖分類號(hào)：F323.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-5553（2025）08-0305-1

Abstract：Digitalliteracyisanimportantcomponentof humancapitalandhasaprofound impactonfarmers'production and management decisions.Using the 2O22 CLES database of Nanjing Agricultural University，the relationship and mechanism between digital literacyand theadoptionof conservation tilage behaviorwere analyzed using ordered Probit andmediation models.Theresults indicatethatfirst，digital literacy hasasignificantpositiveimpactonfarmersadoption ofconservationtilagebehavior.Second，basedontheoreticalanalysisandtheintroductionofmechanismvariables，it was foundthatfarmers'digital literacymainlypromotes theiradoptionofconservationtillgebehavior through social capital， financialliteracy，landuse，andagriculturaltechnologyservices.Third，digitaliteracyhasagreaterpositiveimpactonthe adoptionofconservation tilage practices among highly educatedand midle-aged/younger groups.Therefore，we propose policyrecommendations toacceleratetheconstructionof digitalinfrastructureandcultivate farmers'digitalliteracyinthe future，strengthen theconstructionof public information，landtransfer，andagricultural technologyserviceplatforms，and improve the level of rural education and farmers′digital human capital.

Keywords：digitalliteracy；conservationtilage；adoptionbehavior；farmers；landscaleremuneration；agricultural technical services

0 引言

受人多地少的國(guó)情影響，中國(guó)長(zhǎng)期維持高投入、高產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式，耕地長(zhǎng)時(shí)間處于高強(qiáng)度農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的狀態(tài)，導(dǎo)致表層土壤有機(jī)質(zhì)流失與板結(jié)、土地退化的現(xiàn)象在糧食生產(chǎn)區(qū)時(shí)常發(fā)生。為此，中共中央、國(guó)務(wù)院提出要貫徹與落實(shí)“藏糧于地、藏糧于技\"戰(zhàn)略，并在2017年印發(fā)《關(guān)于加強(qiáng)耕地保護(hù)和改進(jìn)占補(bǔ)平衡的意見》中強(qiáng)調(diào)，要從耕地?cái)?shù)量、質(zhì)量、生態(tài)三個(gè)維度去加大對(duì)耕地的合理利用與保護(hù)，進(jìn)一步穩(wěn)定與提升糧食綜合生產(chǎn)能力，保障國(guó)家糧食安全。與此同時(shí)，受到反常天氣狀況頻發(fā)與全球氣候變暖的影響，越來(lái)越多的國(guó)家提出無(wú)碳未來(lái)的長(zhǎng)期發(fā)展目標(biāo)，“碳中和”理念逐漸成為全球共識(shí)。耕地作為重要的碳排放源之一，在農(nóng)業(yè)上利用生物手段進(jìn)行固碳減排，不僅有利于促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)排放的碳被最大化吸收，而且能低成本、有效率地降低碳排放，是極具經(jīng)濟(jì)價(jià)值的固碳減排有效手段，對(duì)“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)和可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。保護(hù)性耕作又被稱作保護(hù)性生產(chǎn)，是指利用秸稈還田、深松等手段來(lái)盡可能保持作物殘茬覆蓋土壤表層和減少對(duì)土壤的擾動(dòng)程度[12]，以此來(lái)維持農(nóng)田表層微生物的數(shù)量和減少水土流失與農(nóng)田揚(yáng)塵，綜合提高土壤肥力與土壤健康程度，具有固氮、固水、固碳等作用[3.4]，是兼具生態(tài)效益和經(jīng)濟(jì)效益的一種耕作方式[5.6]。但是受傳統(tǒng)耕作方式、自然環(huán)境、經(jīng)濟(jì)等因素的約束，目前保護(hù)性耕作在實(shí)際應(yīng)用中仍存在著技術(shù)體系不完善、應(yīng)用效果差、農(nóng)戶實(shí)際采納意愿不高等問題。因此，進(jìn)一步厘清農(nóng)戶保護(hù)性耕作方式采納的影響因素與邏輯，對(duì)于推進(jìn)保護(hù)性耕作技術(shù)的推廣、提升農(nóng)業(yè)綜合產(chǎn)出水平以及減輕碳排放有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。

目前，學(xué)者們對(duì)農(nóng)戶保護(hù)性耕作行為采納已經(jīng)做了大量的研究，具體可以分為基本影響因素與具體切人視角的分析。在基本影響因素方面可以分為個(gè)人稟賦與家庭稟賦兩個(gè)層次的影響因素。已有文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)年齡、性別、教育水平、政治面貌等個(gè)人稟賦條件與家庭收人、種植規(guī)模、家庭人力狀況等家庭稟賦條件對(duì)于農(nóng)戶保護(hù)性耕作行為采納有顯著影響[7.8]。在具體切人視角的分析中，有社會(huì)資本9、風(fēng)險(xiǎn)感知與偏好[10]政府政策[1]等維度。隨著社會(huì)數(shù)字化水平的不斷提升，數(shù)字工具憑借其強(qiáng)大的信息能力對(duì)農(nóng)戶個(gè)體和家庭的決策影響日趨深化。在國(guó)家大力推動(dòng)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)?；渴鸬谋尘跋拢青l(xiāng)之間數(shù)字設(shè)備使用深度差距逐漸代替數(shù)字設(shè)備接人問題成為數(shù)字鴻溝的主要矛盾[12.13]，農(nóng)戶自身數(shù)字素養(yǎng)愈加成為突破農(nóng)村現(xiàn)有困境的關(guān)鍵。學(xué)界將數(shù)字素養(yǎng)定義為以數(shù)字化技術(shù)為核心，數(shù)字技術(shù)實(shí)際應(yīng)用能力、認(rèn)知能力與情感3個(gè)維度相互結(jié)合的綜合性能力。具體而言，在新的數(shù)字技術(shù)情境下，農(nóng)戶在與數(shù)字技術(shù)之間的信息互動(dòng)中形成個(gè)體的數(shù)字價(jià)值認(rèn)知，從而提升自身數(shù)字工具實(shí)際應(yīng)用水平的綜合性能力[14.15]。已有文獻(xiàn)對(duì)于農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)的研究涉及女性就業(yè)質(zhì)量、農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)、農(nóng)戶收人增長(zhǎng)等多個(gè)方面，但直接探討數(shù)字素養(yǎng)與保護(hù)性耕作行為之間關(guān)系的文獻(xiàn)還不多見。

綜上所述，本文利用南京農(nóng)業(yè)大學(xué)2022年中國(guó)土地經(jīng)濟(jì)調(diào)查（CLES）公開數(shù)據(jù)，以農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)作為研究的切入點(diǎn)，利用有序Probit模型來(lái)檢驗(yàn)農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)與保護(hù)性耕作行為采納之間的關(guān)系，并分析其內(nèi)在作用機(jī)理與邏輯，為促進(jìn)保護(hù)性耕作技術(shù)的進(jìn)一步推廣提供一定的實(shí)證參考和價(jià)值依據(jù)。

1理論分析與研究假設(shè)

1.1農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)對(duì)保護(hù)性耕作行為采納的影響

從微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)視角來(lái)看，保護(hù)性耕作作為一類兼具生態(tài)效益、社會(huì)效益，以及經(jīng)濟(jì)效益的綠色農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行為，以土壤深松、秸稈粉碎還田、測(cè)土配方施肥、病蟲害綜合防治等為主要技術(shù)內(nèi)容，具有跨期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、資本投人周期長(zhǎng)、技術(shù)實(shí)際應(yīng)用與效果不確定的特點(diǎn)[16.17]。保護(hù)性耕作在提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和減少污染物排放上有著正向的積極作用1，以深松 + 免耕 + 秸稈還田組合為例，通過減輕表層土壤擾動(dòng)、增加秸稈殘茬覆蓋的方式，改善土壤情，不僅提高耕地產(chǎn)出效率，同時(shí)有助于豐富農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)。但是，在技術(shù)使用能力不足與技術(shù)應(yīng)用效果不確定的情況下，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避動(dòng)機(jī)使農(nóng)戶更愿意采用確定產(chǎn)出或低成本投入的簡(jiǎn)單粗放技術(shù)，如焚燒秸稈、過量使用化肥農(nóng)藥、過度翻耕土地等[19，這與耕地的可持續(xù)生產(chǎn)方式相悖。在數(shù)字技術(shù)快速發(fā)展的背景下，數(shù)字工具的廣泛應(yīng)用大大提高高數(shù)字素養(yǎng)農(nóng)戶對(duì)保護(hù)性耕作的認(rèn)知水平和操作能力，改變保護(hù)性耕作技術(shù)采納不足的困境。首先，高數(shù)字素養(yǎng)農(nóng)戶能有效借助各類新型社交媒體平臺(tái)和網(wǎng)絡(luò)信息傳播提高對(duì)保護(hù)性耕作的全面認(rèn)知。農(nóng)戶認(rèn)知水平越高，越容易清楚技術(shù)本身對(duì)于農(nóng)業(yè)增產(chǎn)、增效、降成本的作用，越傾向于采用保護(hù)性耕作技術(shù)[20]，緩解技術(shù)信息不對(duì)稱對(duì)保護(hù)性耕作技術(shù)抉擇的負(fù)面影響[21]。其次，數(shù)字傳播工具具有視頻、圖片、語(yǔ)音等形象豐富、互動(dòng)性強(qiáng)的傳播手段，通過網(wǎng)絡(luò)方式，高數(shù)字素養(yǎng)的農(nóng)戶能方便學(xué)習(xí)保護(hù)性耕作相關(guān)知識(shí)，提高技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用能力，有效地降低保護(hù)性耕作技術(shù)實(shí)際應(yīng)用與效果的不確定預(yù)期[22]。

基于以上分析，提出假設(shè)H1：數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶保護(hù)性耕作行為采納具有積極促進(jìn)作用。

1.2農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)促進(jìn)保護(hù)性耕作行為采納的機(jī)制分析

眾所周知，人力資本積累是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵因素。數(shù)字素養(yǎng)高的農(nóng)戶比普通農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中能更熟練應(yīng)用數(shù)字化工具，有助于提升農(nóng)戶自身資源的利用水平（圖1），這將有效引導(dǎo)農(nóng)戶長(zhǎng)期可持續(xù)生產(chǎn)的內(nèi)在認(rèn)知和行動(dòng)，從而促進(jìn)其選擇保護(hù)性耕作行為。

全面的保護(hù)性網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái) 促進(jìn)社會(huì)資本積累： 耕作技術(shù)信息與農(nóng)業(yè)專家 信息共享、信任增加 較高的保護(hù)性耕作技術(shù)信任網(wǎng)絡(luò)金融平臺(tái)農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng) 私人借貸 金融知識(shí) 大資金來(lái)結(jié)構(gòu) 提升金融素養(yǎng)： 改善保護(hù)性耕作 經(jīng)技術(shù)件 保護(hù)性耕作采納行為農(nóng)戶生產(chǎn)投入政策信息 加快土地轉(zhuǎn)入： 單位成本降低、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)土地規(guī)模報(bào)酬提高、稟賦條件改善決策科學(xué)化拓展農(nóng)業(yè)技術(shù) 農(nóng)戶技術(shù)認(rèn)知線上培訓(xùn) 服務(wù)渠道： 水平和實(shí)際應(yīng)用保存技術(shù)資料 降低獲取門檻 能力提高、人力與學(xué)習(xí)難度 資本水平提升

1.2.1數(shù)字素養(yǎng)通過增加農(nóng)戶虛擬社會(huì)資本引導(dǎo)其保護(hù)性耕作行為決策

社會(huì)資本的概念起源于社會(huì)學(xué)領(lǐng)域，學(xué)術(shù)界現(xiàn)在主要將社會(huì)資本歸納為社會(huì)信任、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)等多個(gè)方面。農(nóng)村社會(huì)有濃厚的“熟人社會(huì)\"特征，農(nóng)戶作為行為決策的主體，在決策過程中并不是孤立的而是深受其他行為個(gè)體的影響[23]。因此，農(nóng)戶社會(huì)資本會(huì)影響其保護(hù)性耕作決策。農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)的提升，有利于打破信息交流的時(shí)空限制，拓展信息渠道，使其接觸到更多有農(nóng)業(yè)專業(yè)知識(shí)的個(gè)體，促進(jìn)社會(huì)資本的積累，進(jìn)而提高保護(hù)性耕作技術(shù)的行為采納[24.25]。具體來(lái)看，一方面，數(shù)字素養(yǎng)的提高使農(nóng)戶可憑借新型網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)，強(qiáng)化與不同社會(huì)背景、生活區(qū)域個(gè)體之間的信息交流，獲取到更多、更全面的信息，強(qiáng)化保護(hù)性耕作技術(shù)信息在高數(shù)字素養(yǎng)的農(nóng)戶群體之間傳播。另一方面，高數(shù)字素養(yǎng)的農(nóng)戶通過接收互聯(lián)網(wǎng)的信息，強(qiáng)化與同行業(yè)其他農(nóng)戶之間技術(shù)交流，通過“干中學(xué)\"進(jìn)一步提高保護(hù)性耕作技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用能力，進(jìn)一步促進(jìn)對(duì)技術(shù)的采納[24。此外，高數(shù)字素養(yǎng)的農(nóng)戶可以通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)發(fā)現(xiàn)高評(píng)價(jià)的農(nóng)業(yè)專家，其評(píng)價(jià)越高，農(nóng)戶就越容易形成技術(shù)信任。出于對(duì)高評(píng)價(jià)農(nóng)業(yè)專家的信任，即使在保護(hù)性耕作技術(shù)采納初期未達(dá)到自身預(yù)期，農(nóng)戶也將繼續(xù)傾向于采納保護(hù)性耕作技術(shù)[25]?；谝陨戏治?，提出假設(shè)H2：高數(shù)字素養(yǎng)農(nóng)戶易累積較高生產(chǎn)性虛擬社會(huì)資本，促進(jìn)其選擇保護(hù)性耕作行為。

1.2.2數(shù)字素養(yǎng)通過提升農(nóng)戶金融素養(yǎng)影響其保護(hù)性耕作行為抉擇

相比于傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，農(nóng)戶在采取保護(hù)性耕作技術(shù)時(shí)，一方面需要提高農(nóng)機(jī)、農(nóng)技等方面的生產(chǎn)成本投入，同時(shí)由于技術(shù)本身存在未來(lái)收益不確定、投入周期長(zhǎng)等特征，使得農(nóng)戶面臨著資金緊缺的風(fēng)險(xiǎn)[26]。隨著數(shù)字金融的不斷發(fā)展，高數(shù)字素養(yǎng)的農(nóng)戶可以利用網(wǎng)絡(luò)金融平臺(tái)來(lái)緩解短期資金不足，促進(jìn)資金融通2；另外，數(shù)字素養(yǎng)高的農(nóng)戶依靠互聯(lián)網(wǎng)強(qiáng)大的社交能力，與親戚、朋友之間私人借貸的可能性提高[28]。更重要的是，高數(shù)字素養(yǎng)的農(nóng)戶利用數(shù)字工具接觸到更多的金融信息與知識(shí)，提升自身對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與投資的敏銳度，進(jìn)一步完善資金使用結(jié)構(gòu)，可能將閑置資金更多地投入到符合自身長(zhǎng)期利益的耕地保護(hù)性生產(chǎn)[29]。農(nóng)戶資金來(lái)源的拓展和利用率的提升有利于緩解由保護(hù)性耕作技術(shù)跨期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、資本投入周期長(zhǎng)所帶來(lái)的資金緊缺問題，進(jìn)一步優(yōu)化農(nóng)戶采納保護(hù)性耕作生產(chǎn)決策的經(jīng)濟(jì)稟賦條件[27.28]?；谝陨戏治?，提出假設(shè)H3：高數(shù)字素養(yǎng)農(nóng)戶金融素養(yǎng)較高，不斷優(yōu)化資金利用水平，促進(jìn)其愿意采納保護(hù)性耕作行為。

1.2.3數(shù)字素養(yǎng)通過提高土地規(guī)模報(bào)酬來(lái)激勵(lì)農(nóng)戶選擇保護(hù)性耕作行為

傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以小農(nóng)生產(chǎn)為主，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模較小。相比于大農(nóng)戶，中小農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入與經(jīng)營(yíng)水平不足，消化新技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)能力較弱，對(duì)于采納新技術(shù)與增加長(zhǎng)期生產(chǎn)投入的意愿較低[30]。高數(shù)字素養(yǎng)的農(nóng)戶可以充分利用新興網(wǎng)絡(luò)公共平臺(tái)，了解國(guó)家“三農(nóng)政策\(yùn)"“土地確權(quán)政策\(yùn)"等信息，并將這些外部政策信息結(jié)合到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策中來(lái)，促進(jìn)農(nóng)地流轉(zhuǎn)，提高土地規(guī)?；?jīng)營(yíng)程度[31]。農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模化程度的提升，使得農(nóng)戶耕地稟賦條件得到改善，保護(hù)性耕作技術(shù)采納的單位成本降低[32]。此外，伴隨著土地確權(quán)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)?；岣?，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的機(jī)械化水平提升、抗風(fēng)險(xiǎn)能力增強(qiáng)，農(nóng)戶的生產(chǎn)決策思維更加市場(chǎng)化、發(fā)展理念更加綠色化、產(chǎn)品要求更加高品質(zhì)化、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更加可持續(xù)化，更傾向于采納符合農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的保護(hù)性耕作技術(shù)[30]?；谝陨戏治?，提出假設(shè)H4：高數(shù)字素養(yǎng)帶來(lái)土地規(guī)模報(bào)酬提高，促進(jìn)農(nóng)戶主動(dòng)采納保護(hù)性耕作行為。

1.2.4數(shù)字素養(yǎng)通過獲取農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)來(lái)推動(dòng)農(nóng)戶采納保護(hù)性耕作行為

長(zhǎng)期以來(lái)，傳統(tǒng)農(nóng)技推廣服務(wù)一直占據(jù)農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣的主導(dǎo)地位。但是傳統(tǒng)農(nóng)技推廣服務(wù)重心逐漸向新興農(nóng)業(yè)主體轉(zhuǎn)移，廣大普通農(nóng)戶處于技術(shù)獲取的邊緣狀態(tài)，導(dǎo)致農(nóng)戶難以獲得保護(hù)性耕作技術(shù)與其他農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)，同時(shí)已獲得服務(wù)的農(nóng)戶受技術(shù)服務(wù)質(zhì)量的影響，使得技術(shù)實(shí)際應(yīng)用的過程與結(jié)果不理想[33]。在數(shù)字化進(jìn)程不斷深入的背景下，農(nóng)戶自身數(shù)字素養(yǎng)直接影響農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)的獲得與質(zhì)量。一方面，高數(shù)字素養(yǎng)的農(nóng)戶可以通過互聯(lián)網(wǎng)媒介參與線上農(nóng)技培訓(xùn)講座，打破傳統(tǒng)農(nóng)技推廣服務(wù)時(shí)空上的限制，降低技術(shù)服務(wù)獲取的信息門檻[34]；另一方面，高數(shù)字素養(yǎng)的農(nóng)戶可以依靠下載與保存功能將暫時(shí)無(wú)法理解的部分技術(shù)儲(chǔ)存下來(lái)，進(jìn)行反復(fù)觀看與理解，有效提高農(nóng)戶對(duì)技術(shù)的學(xué)習(xí)與實(shí)際應(yīng)用能力[35]。農(nóng)戶在獲取農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)的過程中，提高保護(hù)性耕作技術(shù)的認(rèn)知水平和技術(shù)實(shí)際應(yīng)用能力，繼而推動(dòng)對(duì)保護(hù)性耕作技術(shù)的采納[20-22]。基于以上分析，提出假設(shè)H5：高數(shù)字素養(yǎng)農(nóng)戶獲取農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)水平提升，助推其保護(hù)性耕作行為的采納。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

數(shù)據(jù)來(lái)自南京農(nóng)業(yè)大學(xué)2022年在江蘇省開展的中國(guó)土地經(jīng)濟(jì)調(diào)查（CLES）。調(diào)研采用概率比例規(guī)模抽樣，在江蘇省抽取6個(gè)地級(jí)市，每個(gè)地級(jí)市中抽取2個(gè)縣（市、區(qū)），每個(gè)縣抽取2個(gè)行政村。江蘇是中國(guó)的糧食主產(chǎn)區(qū)，推廣保護(hù)性耕作意義重大。因此，以江蘇省作為研究區(qū)域的公開數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的代表性和科學(xué)性。樣本共計(jì)24個(gè)行政村和1203份農(nóng)戶問卷。調(diào)查問卷內(nèi)容包含土地利用、資金往來(lái)、資產(chǎn)明細(xì)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)、鄉(xiāng)村治理等多個(gè)方面。在選取樣本和實(shí)證研究過程中，農(nóng)戶個(gè)人與家庭基本特征稟賦、耕地質(zhì)量稟賦、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)際狀況、保護(hù)性耕作技術(shù)采納狀況等問卷內(nèi)容被提取，同時(shí)刪除關(guān)鍵變量數(shù)據(jù)存在缺失值和嚴(yán)重異常值的樣本，最終得到有效問卷885份。

2.2 變量設(shè)定

1）被解釋變量。從保護(hù)性耕作技術(shù)采納數(shù)量的角度，探究農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶保護(hù)性耕作行為采納的影響。根據(jù)原農(nóng)業(yè)部于2007年發(fā)布的《關(guān)于大力發(fā)展保護(hù)性耕作的意見》和以往文獻(xiàn)研究經(jīng)驗(yàn)，測(cè)土配方施肥、秸稈還田、深松和病蟲害綜合防治4項(xiàng)核心技術(shù)作為保護(hù)性耕作采納行為的研究對(duì)象[16]，具體對(duì)每項(xiàng)技術(shù)采納二元虛擬變量賦值，若農(nóng)戶采納某項(xiàng)具體技術(shù)，對(duì)其賦值為1，反之則賦值為0，并最終進(jìn)行加總統(tǒng)計(jì)，從而考察保護(hù)性耕作的采納程度[27]。

2）核心解釋變量。依照上述分析，農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)是指在具體的數(shù)字情境下，依靠數(shù)字工具，對(duì)數(shù)據(jù)與信息進(jìn)行合理獲取、分享、創(chuàng)作與使用的能力[31]。具體而言，分為數(shù)字設(shè)備的接入與數(shù)字設(shè)備的使用深度兩個(gè)方面。根據(jù)杜鳳君等27研究，從可上網(wǎng)的數(shù)字化設(shè)備、數(shù)字金融素養(yǎng)、數(shù)字信息素養(yǎng)角度，利用熵值法構(gòu)造數(shù)字素養(yǎng)指標(biāo)體系，如表1所示。

表1農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系 Tab.1 Index system for evaluating digital literacy of farmers

3）中介變量。基于前文對(duì)農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)與保護(hù)性耕作行為采納之間作用機(jī)制分析，選取的中介變量包括社會(huì)資本、金融素養(yǎng)、土地利用、農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)獲得。其中社會(huì)資本從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、社會(huì)信任度維度利用熵值法構(gòu)造指標(biāo)體系[23]；金融素養(yǎng)從利息、通貨膨脹、股票風(fēng)險(xiǎn)、種植風(fēng)險(xiǎn)4個(gè)維度利用熵值法構(gòu)造指標(biāo)體系[29]；土地利用采用二元虛擬變量進(jìn)行賦值，若農(nóng)戶開展了土地轉(zhuǎn)入賦值為1，反之則賦值為 0^[32] ；農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)獲得用二元虛擬變量進(jìn)行賦值，若農(nóng)戶獲得了農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)則賦值為1，反之則賦值為 0^[35] 。

4）控制變量。根據(jù)以往研究從農(nóng)戶個(gè)體特征、家庭特征、耕地特征、村莊特征4個(gè)維度加入控制變量，以期減少估計(jì)偏誤。選用性別、家庭地位、田間經(jīng)驗(yàn)、農(nóng)技培訓(xùn)狀況作為個(gè)體特征維度控制變量；家庭規(guī)模、就業(yè)結(jié)構(gòu)作為家庭特征維度控制變量；耕地質(zhì)量、耕地塊數(shù)、灌溉條件作為耕地特征維度控制變量；鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)、地形作為村莊特征維度控制變量。變量具體含義與賦值見表2。

表2變量的含義與賦值Tab.2Meaning and assignment of variables

2.3 模型選擇

2.3.1 熵值法

熵值法依靠各指標(biāo)的聯(lián)系程度與自身所包含的信息量多少來(lái)計(jì)算權(quán)重，能夠有效克服人為打分所帶來(lái)的主觀性，是一項(xiàng)基于客觀的多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法[31]。故對(duì)核心解釋變量數(shù)字素養(yǎng)與中介變量中的社會(huì)資本和金融素養(yǎng)采用熵值法進(jìn)行賦權(quán)與評(píng)價(jià)。

1）構(gòu)建數(shù)據(jù)矩陣，其中 X_ij^′ 代表第 i 個(gè)農(nóng)戶第 j 個(gè)指標(biāo)的數(shù)值， ι=1，2，3，…，n;j=1，2，3，…，m 。在數(shù)字素養(yǎng)指標(biāo)中，可上網(wǎng)的數(shù)字化設(shè)備、數(shù)字金融素養(yǎng)、數(shù)字信息素養(yǎng)為正向指標(biāo)[27]；在社會(huì)資本指標(biāo)中，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、社會(huì)信任度為正向指標(biāo)[23]；在金融素養(yǎng)指標(biāo)中，利息、通貨膨脹、股票風(fēng)險(xiǎn)、種植風(fēng)險(xiǎn)4個(gè)維度的個(gè)體回答情況為正向指標(biāo)，同時(shí)在子指標(biāo)中也含有逆指標(biāo)，所以先統(tǒng)一指標(biāo)方向，最后對(duì)其進(jìn)行無(wú)量綱化處理。

正向指標(biāo)處理如式（1）所示。

式中： X_ij 一第 i 個(gè)農(nóng)戶第 j 個(gè)指標(biāo)的數(shù)值;minX_ij 一第 i 個(gè)農(nóng)戶第 j 個(gè)指標(biāo)的最小數(shù)值;maxX_ij 一第 i 個(gè)農(nóng)戶第 j 個(gè)指標(biāo)的最大數(shù)值。

負(fù)向指標(biāo)處理如式（2）所示。

2）計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重。

式中： P_ij —j指標(biāo)下農(nóng)戶 i 所占比重。

3）計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)的熵值。

式中： e_j 一第 j 項(xiàng)指標(biāo)的熵值。

4）計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重。

式中： 一第 j 項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重。

5）計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的綜合得分。

式中： Z_i ——利用熵值法計(jì)算得到的綜合得分。

2.3.2基準(zhǔn)回歸模型

為估計(jì)數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶保護(hù)性耕作行為采納的影響，基于上文理論分析和研究假設(shè)，結(jié)合保護(hù)性耕作技術(shù)選擇數(shù)量具體取值為0、1、2、3、4，明顯被分為多個(gè)有序的類別，故采用有序Probit模型來(lái)估計(jì)數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶保護(hù)性耕作行為采納的影響。模型設(shè)定如式（7）所示。

CT_i=α₀+α₁X_i+α₂control_i+μ_i

式中： CT_i ——被解釋變量，農(nóng)戶個(gè)體 i 保護(hù)性耕作技術(shù)選擇狀況；

X_i ——核心解釋變量，表示數(shù)字素養(yǎng)；

?ntroli—在有序Probit估計(jì)過程中有其他影響作用的控制變量，具體包括農(nóng)戶個(gè)體特征、家庭特征、耕地特征、村莊特征；

α₀，α₁，α₂ -待估參數(shù)；

μ_i -擾動(dòng)項(xiàng)，服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

假設(shè)擾動(dòng)項(xiàng) μ_i 服從正態(tài)分布 N（0，1） ，則有序Probit模型可以表示為

式中：ro、ri、r2、r3、r4 一 一待估參數(shù)， r₀1234 0 P 一概率； φ （20 -邏輯分布的概率函數(shù)。

通過構(gòu)造每一位調(diào)研農(nóng)戶保護(hù)性耕作行為采納的似然函數(shù)，利用極大似然法對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。

2.3.3 機(jī)制檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

為進(jìn)一步驗(yàn)證農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)對(duì)保護(hù)性耕作行為采納的影響機(jī)制，根據(jù)以往研究，在基準(zhǔn)回歸模型的基礎(chǔ)上引人中介模型來(lái)對(duì)機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)，模型具體描述如式（9）～式（11）所示。

CT_i=a₀+a₁X_i+a₂control_i+ξ_i

M=b₀+b₁X_i+b₂control_i+ε_i

CT_i=c₀+c₁X_i+c₂M_i+c₃control_i+γ_i

式中： M_i 一中介變量，包括社會(huì)資本、金融素養(yǎng)、土地利用、農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)；a，b，c —待估參數(shù)； —隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

3 實(shí)證結(jié)果與分析

3.1農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)對(duì)保護(hù)性耕作行為采納的主效應(yīng)分析

表3中模型（1）估計(jì)了數(shù)字素養(yǎng)對(duì)保護(hù)性耕作行為采納的直接影響，模型（3）則是在模型（1）的基礎(chǔ)上加入農(nóng)戶個(gè)體特征、家庭特征、耕地特征、村莊特征4個(gè)維度的控制變量，結(jié)果表明，數(shù)字素養(yǎng)均在 1% 統(tǒng)計(jì)水平上對(duì)保護(hù)性耕作行為采納有顯著的正向作用。模型（2）模型（4）則是在模型（1）、模型（3）的基礎(chǔ)上加人村莊固定效應(yīng)，結(jié)果表明，在加入村莊固定效應(yīng)之后，數(shù)字素養(yǎng)仍在 1% 統(tǒng)計(jì)水平上顯著，即數(shù)字素養(yǎng)促進(jìn)了保護(hù)性耕作行為采納。一方面擁有高數(shù)字素養(yǎng)的農(nóng)戶利用互聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)等數(shù)字工具，降低自身對(duì)于保護(hù)性耕作技術(shù)的信息門檻，了解到保護(hù)性耕作對(duì)于長(zhǎng)期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)的好處；另一方面，擁有高數(shù)字素養(yǎng)的農(nóng)戶可以利用抖音、快手等網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，豐富保護(hù)性耕作技術(shù)學(xué)習(xí)與獲取的渠道，提高自身對(duì)于保護(hù)性耕作技術(shù)的學(xué)習(xí)能力。綜上分析，H1得到驗(yàn)證。

表3農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)對(duì)保護(hù)性耕作行為采納的主效應(yīng)分析結(jié)果Tab.3Main effectanalysisresultsof digital literacy of farmersonadoption behavior of conservation tillage techniques

注：、**和*分別表示 10%.5% 和 1% 水平上顯著。括號(hào)內(nèi)數(shù)字為標(biāo)準(zhǔn)誤。下同。

從控制變量層次分析，加入村莊固定效應(yīng)后，在個(gè)人特征維度，農(nóng)技培訓(xùn)狀況在 10% 統(tǒng)計(jì)水平上對(duì)保護(hù)性耕作行為采納有正向顯著影響。從人力資本稟賦考慮，參與過農(nóng)技培訓(xùn)的農(nóng)戶擁有更高的技術(shù)接受水平，能夠更快地學(xué)習(xí)保護(hù)性耕作技術(shù)的具體內(nèi)容，擁有較高的技術(shù)實(shí)際應(yīng)用能力。在家庭特征維度，家庭規(guī)模對(duì)保護(hù)性耕作行為采納在 10% 統(tǒng)計(jì)水平上有正向顯著影響。從稟賦的角度，家庭人口規(guī)模越大意味著家庭擁有更多的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力和潛在農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力，人口稟賦條件更好，越好的人口稟賦條件越能減輕保護(hù)性耕作技術(shù)選用時(shí)人力不足的問題。在耕地特征維度，灌溉條件、耕地塊數(shù)、耕地質(zhì)量分別在 1%5%.10% 的統(tǒng)計(jì)水平上對(duì)保護(hù)性耕作行為采納有正向顯著作用。耕地是進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行為的物質(zhì)基礎(chǔ)，擁有更好耕地稟賦的農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)出相對(duì)更穩(wěn)定，擁有更穩(wěn)定的農(nóng)業(yè)收人，更加注重農(nóng)業(yè)生產(chǎn)長(zhǎng)期維持在高產(chǎn)出的水平。在村莊維度，地形在 5% 統(tǒng)計(jì)水平上正向影響保護(hù)性耕作行為采納。

保護(hù)性耕作能夠改善土壤情，增加微生物密度，有著固水、減輕水土流失的生態(tài)功能，丘陵地區(qū)相較平原地區(qū)而言，水土流失更為嚴(yán)重，采納保護(hù)性耕作技術(shù)能夠一定程度緩解表層土壤流失過多的問題。

3.2 作用機(jī)制檢驗(yàn)

對(duì)數(shù)字素養(yǎng)通過促進(jìn)社會(huì)資本積累、提升金融素養(yǎng)、提高土地規(guī)模報(bào)酬、提高農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)獲得，間接促進(jìn)保護(hù)性耕作行為采納的作用機(jī)制進(jìn)行估計(jì)。社會(huì)資本、金融素養(yǎng)兩個(gè)機(jī)制變量利用OLS模型進(jìn)行估計(jì)；土地流轉(zhuǎn)、農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)活動(dòng)作為二元虛擬變量則利用Probit模型進(jìn)行估計(jì)；保護(hù)性耕作行為采納的總效應(yīng)模型采用有序Probit模型進(jìn)行估計(jì)，具體估計(jì)結(jié)果見表4。

表4數(shù)字素養(yǎng)對(duì)保護(hù)性耕作行為采納的作用機(jī)制估計(jì)結(jié)果

Tab.4Estimated mechanismof theefectof digital literacyonadoption behaviorofconservationtillage techniques

表4模型（1）顯示，數(shù)字素養(yǎng)在 1% 統(tǒng)計(jì)水平上正向顯著促進(jìn)社會(huì)資本的積累。表4模型（5）的估計(jì)結(jié)果表明，社會(huì)資本在 5% 統(tǒng)計(jì)水平上正向顯著促進(jìn)農(nóng)戶保護(hù)性耕作行為采納。加入中介變量后，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)保護(hù)性耕作行為采納的影響系數(shù)由0.9866降至 0.8810 進(jìn)一步表明，數(shù)字素養(yǎng)的提高使農(nóng)戶可以憑借手機(jī)、電腦等數(shù)字設(shè)備強(qiáng)大的社交能力，提高自身社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)度、高度和廣度，增加社會(huì)資本積累，從而促進(jìn)農(nóng)戶保護(hù)性耕作行為[23]。由此，假說H2得到了驗(yàn)證。

表4模型（2）顯示，數(shù)字素養(yǎng)在 1% 統(tǒng)計(jì)水平上正向顯著影響金融素養(yǎng)。表4模型（6）的估計(jì)結(jié)果表明，金融素養(yǎng)在 5% 統(tǒng)計(jì)水平上正向顯著促進(jìn)農(nóng)戶保護(hù)性耕作行為采納。加入中介變量后，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)保護(hù)性耕作行為采納的影響系數(shù)由0.9866下降至0.8611。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)的提升促進(jìn)自身金融素養(yǎng)的提高，使得農(nóng)戶通過數(shù)字平臺(tái)的金融信貸來(lái)緩解短期資金不足與利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行非正規(guī)借貸的可能性增加[28.29]。其次，高數(shù)字素養(yǎng)的農(nóng)戶能夠利用數(shù)字平臺(tái)接觸到更多的金融信息與知識(shí)，有利于優(yōu)化農(nóng)戶資金使用結(jié)構(gòu)。更加充裕的資金流動(dòng)條件與更合理的資金使用結(jié)構(gòu)為農(nóng)戶保護(hù)性耕作行為提供經(jīng)濟(jì)支持[16]。由此，假說H3得到了驗(yàn)證。

表4模型（3）顯示，數(shù)字素養(yǎng)在 1% 統(tǒng)計(jì)水平上正向顯著影響農(nóng)戶土地轉(zhuǎn)人。表4模型（7）的估計(jì)結(jié)果表明，土地轉(zhuǎn)入在 1% 統(tǒng)計(jì)水平上正向顯著促進(jìn)農(nóng)戶保護(hù)性耕作行為采納。加入中介變量土地轉(zhuǎn)入后，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)保護(hù)性耕作行為采納的影響系數(shù)由0.9866下降至0.9392。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，數(shù)字素養(yǎng)的提高使得農(nóng)戶信息掌握更充分，受長(zhǎng)期收益最大化的影響，越傾向于加快土地轉(zhuǎn)入，實(shí)現(xiàn)規(guī)?；?jīng)營(yíng)[30.31]，從而促進(jìn)更加符合當(dāng)代可持續(xù)生產(chǎn)理念的保護(hù)性耕作行為的采納[32]。由此，假說H4得到了驗(yàn)證。

表4模型（4）顯示，數(shù)字素養(yǎng)在 1% 統(tǒng)計(jì)水平上正向顯著影響農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)獲得。表4模型（8）的估計(jì)結(jié)果表明，農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)獲得在 1% 統(tǒng)計(jì)水平上正向顯著促進(jìn)農(nóng)戶保護(hù)性耕作行為采納。加人中介變量后，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)保護(hù)性耕作行為采納的影響系數(shù)由0.9866下降至0.8541。數(shù)字素養(yǎng)的提升拓展了農(nóng)戶農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)獲取渠道[34]，為保護(hù)性耕作行為選擇提供了更好的人力資本條件與渠道基礎(chǔ)[20-22]，進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)戶保護(hù)性耕作技術(shù)采納行為。由此，假說H5得到了驗(yàn)證。

3.3 內(nèi)生性檢驗(yàn)

在研究數(shù)字素養(yǎng)對(duì)保護(hù)性耕作行為采納的影響時(shí)，需要考慮雙向因果和遺漏關(guān)鍵變量而導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。因此，調(diào)用問卷中“是否能熟練調(diào)出健康碼與行程碼\"作為工具變量，并根據(jù)以往研究選擇兩階段最小二乘估計(jì)（2SLS模型）來(lái)檢驗(yàn)可能由內(nèi)生性問題所造成的估計(jì)偏誤。選擇“是否能熟練調(diào)出健康碼與行程碼\"作為工具變量是基于本次CLES數(shù)據(jù)調(diào)查處于疫情防控時(shí)間段的大背景，日常生活均需要通過智能設(shè)備調(diào)出健康碼與行程碼。一方面，熟練調(diào)用健康碼與行程碼能夠體現(xiàn)農(nóng)戶本身具有熟練的數(shù)字設(shè)備操作能力、擁有較高的數(shù)字素養(yǎng)；另一方面，熟練調(diào)出健康碼與行程碼和保護(hù)性耕作技術(shù)采納行為之間并沒有直接的影響關(guān)系。因此，在工具變量符合相關(guān)性和外生性要求的前提下，2SLS模型具體估計(jì)結(jié)果如表5所示。

表5數(shù)字素養(yǎng)作用的內(nèi)生性分析Tab.5Endogenous analysis of the role of digital literacy

首先，模型中Waldchi值為203.49，在 1% 的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，可以說明模型存在內(nèi)生性問題，采用工具變量是有效的；其次，模型中的弱工具變量檢驗(yàn) F 值在 1% 的統(tǒng)計(jì)水平上顯著為353.73，由此可得，選取的工具變量并不是弱工具變量；再次，模型中不可識(shí)別檢驗(yàn)LM值為 217.478，p 值小于0.01，意味著工具變量的選取合適，不存在不可識(shí)別的問題；最后，在糾正完可能存在的內(nèi)生性問題后，農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)仍在 1% 統(tǒng)計(jì)水平上顯著，結(jié)論具有穩(wěn)健性，再次證明原假設(shè) H1 。

3.4穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為進(jìn)一步保障估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性，從改變核心變量測(cè)量方法、改變統(tǒng)計(jì)模型、核心解釋變量進(jìn)行 1% 處的縮尾處理3方面對(duì)主效應(yīng)模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，具體統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表6所示。首先是改變核心變量測(cè)量方法，根據(jù)以往研究[24]，將數(shù)字素養(yǎng)的測(cè)量方式由熵值法更換為因子分析法，由KMO和Bartlett的檢驗(yàn)，得KMO值為0.616，大于0.6，證明可以采用因子分析。由表6模型（1）可知，更換測(cè)量方法之后，數(shù)字素養(yǎng)仍在 1% 統(tǒng)計(jì)水平上顯著正向作用于保護(hù)性耕作技術(shù)采納行為。其次是改變統(tǒng)計(jì)模型，借鑒以往文獻(xiàn)經(jīng)驗(yàn)[25]，采用有序logit模型替換有序Probit模型。從表6模型（2）可得，在更改統(tǒng)計(jì)模型后，數(shù)字素養(yǎng)仍在1% 水平上顯著積極影響保護(hù)性耕作技術(shù)采納行為。最后，根據(jù)以往學(xué)者的研究[33]，對(duì)核心解釋變量數(shù)字素養(yǎng)進(jìn)行 1% 處的縮尾處理。從表6模型（3）可知，進(jìn)行核心解釋變量縮尾之后，數(shù)字素養(yǎng)仍然在 1% 統(tǒng)計(jì)水平上對(duì)保護(hù)性耕作技術(shù)采納行為有正向顯著影響。綜上估計(jì)結(jié)果與前文基本保持一致，這說明數(shù)字素養(yǎng)正向影響保護(hù)性耕作技術(shù)采納行為的結(jié)果是穩(wěn)健的。

表6數(shù)字素養(yǎng)作用的穩(wěn)健性分析Tab.6 Robustness analysis of the role of digital literacy

3.5 異質(zhì)性分析

綜上，農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)會(huì)正向影響保護(hù)性耕作行為采納。以往文獻(xiàn)在探究保護(hù)性耕作行為影響因素時(shí)得出：農(nóng)戶個(gè)體教育水平、年齡的差異將會(huì)影響保護(hù)性耕作技術(shù)采納行為[7.10]。基于以往研究，將從教育水平、年齡2個(gè)維度去進(jìn)行數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶保護(hù)性耕作行為的異質(zhì)性分析。

1）教育異質(zhì)性。根據(jù)農(nóng)戶在校年限對(duì)農(nóng)戶教育水平進(jìn)行區(qū)分，將在校年限為 0～9 年的農(nóng)戶列為低教育水平組，將在校年限高于9年的農(nóng)戶列入高教育水平組，具體結(jié)果如表7模型（1）和模型（2）所示。處于低教育水平組的農(nóng)戶顯著系數(shù)遠(yuǎn)低于處于高教育水平組的農(nóng)戶。高教育水平的農(nóng)戶擁有更強(qiáng)的市場(chǎng)洞察力和學(xué)習(xí)能力，更容易樹立生態(tài)環(huán)境意識(shí)，能夠更好地利用數(shù)字平臺(tái)去了解市場(chǎng)、消費(fèi)者的動(dòng)向，愿意嘗試去采納更加生態(tài)的保護(hù)性耕作技術(shù)；同時(shí)，高教育水平組的農(nóng)戶憑借較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力更容易利用數(shù)字媒介形成全面的保護(hù)性耕作技術(shù)認(rèn)知，在長(zhǎng)期收益最大化的驅(qū)動(dòng)下，高教育水平的農(nóng)戶更愿意采納保護(hù)性耕作技術(shù)使耕地長(zhǎng)期維持在一個(gè)較高產(chǎn)出水平。

2）年齡異質(zhì)性。根據(jù)農(nóng)戶實(shí)際年齡對(duì)農(nóng)戶進(jìn)行劃分，將實(shí)際年齡小于等于60歲的農(nóng)戶列為中青年組，將實(shí)際年齡大于60歲的農(nóng)戶列入老年組，具體結(jié)果如表7模型（3）和模型（4）所示。處于中青年組的農(nóng)戶顯著系數(shù)遠(yuǎn)高于老年組的農(nóng)戶。一方面，中青年組農(nóng)戶身體狀況與學(xué)習(xí)能力較強(qiáng)，有足夠的精力去利用數(shù)字設(shè)備學(xué)習(xí)與采納保護(hù)性耕作技術(shù)；另一方面，中青年組的農(nóng)戶年紀(jì)相對(duì)較輕，思維活躍，在利用數(shù)字工具進(jìn)行信息傳遞的同時(shí)，容易接受新興技術(shù)與生態(tài)觀念，越傾向于采納保護(hù)性耕作技術(shù)。

表7基于年齡和教育的異質(zhì)性分析 Tab.7Heterogeneity analysis based onage and education

4結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

在數(shù)字素養(yǎng)與保護(hù)性耕作技術(shù)采納行為關(guān)系的理論分析基礎(chǔ)上，依靠2022年南京農(nóng)業(yè)大學(xué)中國(guó)土地經(jīng)濟(jì)調(diào)查（CLES）數(shù)據(jù)，利用熵值法構(gòu)造農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)指標(biāo)體系，采用有序Probit模型與中介效應(yīng)模型結(jié)合工具變量法（2SLS模型），揭示數(shù)字素養(yǎng)對(duì)保護(hù)性耕作技術(shù)采納行為的影響路徑。（1）數(shù)字素養(yǎng)在 1% 統(tǒng)計(jì)水平上對(duì)保護(hù)性耕作技術(shù)采納行為起到正向的促進(jìn)作用，在進(jìn)行改變核心變量測(cè)算方法、引入有序Probit模型、核心變量 1% 處縮尾以及結(jié)合工具變量法（2SLS模型）一系列內(nèi)生性與穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，結(jié)論仍然成立。（2）機(jī)制分析表明，數(shù)字素養(yǎng)在 1% 統(tǒng)計(jì)水平上正向顯著影響社會(huì)資本、金融素養(yǎng)、土地利用以及農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)獲得；社會(huì)資本與金融素養(yǎng)在 5% 統(tǒng)計(jì)水平上正向顯著影響農(nóng)戶保護(hù)性耕作技術(shù)采納；土地利用與農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)獲得在 1% 統(tǒng)計(jì)水平上正向顯著影響農(nóng)戶保護(hù)性耕作技術(shù)采納，中介機(jī)制成立。（3）異質(zhì)性分析表明，從年齡的維度分析，在中青年農(nóng)戶群體中，農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)對(duì)保護(hù)性耕作技術(shù)采納行為的正向影響更強(qiáng)；從教育的維度分析，在高教育水平的群體中，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶保護(hù)性耕作技術(shù)行為的采納積極作用更大。

4.2建議

1）加快數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)與農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)的培育和提升。在數(shù)字化與智能化的大背景下，政府應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步推進(jìn)5G網(wǎng)絡(luò)、鄉(xiāng)村數(shù)字快遞站、數(shù)字化公路以及智慧農(nóng)業(yè)等的建設(shè)與升級(jí)，為提升農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)營(yíng)造一個(gè)良好的數(shù)字化氛圍。此外，政府、社會(huì)、高校應(yīng)加快建設(shè)多方主體共同參與的數(shù)字化培訓(xùn)與教育模式，增加線上與線下數(shù)字工具操作與數(shù)字化平臺(tái)功能的教育資源，利用短視瀕、直播等數(shù)字載體來(lái)豐富農(nóng)戶農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)手段，多角度地促進(jìn)農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)的提升，以此來(lái)推動(dòng)農(nóng)戶保護(hù)性耕作技術(shù)的采納。

2）加強(qiáng)公共信息、土地流轉(zhuǎn)、農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)平臺(tái)建設(shè)。一方面，積極建設(shè)以互聯(lián)網(wǎng)為媒介的農(nóng)村社交新模式（微信群等），加快信息傳遞（特別是在中青年農(nóng)戶群體），發(fā)揮數(shù)字工具在信息擴(kuò)散、社會(huì)資本積累上的優(yōu)勢(shì)；另一方面，加強(qiáng)金融知識(shí)、農(nóng)業(yè)政策與農(nóng)技服務(wù)信息在公共信息平臺(tái)（微信公眾號(hào)等）的傳遞，增加農(nóng)戶金融知識(shí)積累、緩解農(nóng)戶的信息不對(duì)稱。此外，加強(qiáng)土地流轉(zhuǎn)平臺(tái)與農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)平臺(tái)的建設(shè)，減輕土地流轉(zhuǎn)的沉沒成本、降低農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)獲得的難度，以此來(lái)促進(jìn)保護(hù)性耕作技術(shù)采納行為。

3）提高農(nóng)村教育水平與農(nóng)戶人力資本。政府應(yīng)當(dāng)向農(nóng)村適當(dāng)傾斜公共教育資源，完善農(nóng)村學(xué)校教學(xué)設(shè)施、體育運(yùn)動(dòng)設(shè)備，加強(qiáng)高素質(zhì)農(nóng)村教師群體建設(shè)。此外，政府和高校需深入合作，一方面，鼓勵(lì)愛農(nóng)村、愛農(nóng)業(yè)的大學(xué)生、研究生群體深人農(nóng)村建設(shè)；另一方面，深化線上教學(xué)平臺(tái)的建設(shè)，為農(nóng)戶提供農(nóng)業(yè)技術(shù)知識(shí)、數(shù)字化知識(shí)、日常生活知識(shí)以及其他多元化知識(shí)的學(xué)習(xí)資源，進(jìn)一步提升農(nóng)戶教育水平，增強(qiáng)數(shù)字素養(yǎng)對(duì)于保護(hù)性耕作技術(shù)采納行為的正向作用。

參考文獻(xiàn)

[1]UngerPW，StewartBA，ParrJF，etal.Cropresidue management and tillage methods for conserving soil and waterinsemi-aridregions[J].Soiland TillageResearch， 1991，20（2-4）：219—240.

[2]You D，Tian P，Sui P，et al. Short-term effects of tillageand residue on spring maize yield through regulatingroot-shoot ratio in Northeast China[J]. ScientificReports，2017，7：13314.

[3] Shao Y，Xie Y，Wang C，et al.Effects of diferent soilconservation tillage approaches on soil nutrients，water useand wheat-maize yield in rainfed dry-land regions of NorthChina [J]．European Journal of Agronomy，2016，81（37-45）.

[4]Shah A N，Iqbal J，Tanveer M，et al．Nitrogenfertilization and conservation tillage： A review on growth，yield，and greenhouse gas emissionsin cotton [J].Environmental Science and Pollution Research， 2017，24（3）：2261-2272.

［5］張士秀，賈淑霞，常亮，等．保護(hù)性耕作改善東北農(nóng)田黑土土壤生物多樣性及其生態(tài)功能[J]．地理科學(xué)，2022，42（8）：1360-1369.Zhang Shixiu， Jia Shuxia， ChangLiang， etal.Conservation tillge improves soil biodiversity and itsecological function in the black soil region of NortheastChina[J]. Scientia Geographica Sinica，2022，42（8）：1360—1369.

[6]De Ruiter P C，Van Veen J A，Moore J C，et al.Calculationofnitrogenmineralizationin soilfoodwebs[J].Plantamp; Soil，1993，157：263—273.

［7］夏雯雯，杜志雄，郜亮亮．家庭農(nóng)場(chǎng)經(jīng)營(yíng)者應(yīng)用綠色生產(chǎn)技術(shù)的影響因素研究— 一基于三省452個(gè)家庭農(nóng)場(chǎng)的調(diào)研數(shù)據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)縱橫，2019（6）：101—108.Xia Wenwen，Du Zhixiong，Gao Liangliang，Research onthe factors affecting the application of green productiontechnology by family farm operators：Based on survey dataof 452family farms in three provinces [J].EconomicReviewJournal，2019（6）：101-108.

［8］王振華，李明文，王昱，等．技術(shù)示范、預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)降低與種糧大戶保護(hù)性耕作技術(shù)行為決策[J]．中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2017，22（8）：182—187.Wang Zhenhua， Li Mingwen， Wang Yu， et al.Technology demonstration，expected risk reduction andlargecrop-landowners'behaviordecisionontheconservation tillge technology [J]. Journal of ChinaAgricultural University，2017，22（8）：182—187.

[9］張童朝，顏廷武，王鎮(zhèn)．社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、收人不確定與自雇傭婦女的保護(hù)性耕作技術(shù)采納行為[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2020（8）：101—116.Zhang Tongchao， Yan Tingwu，Wang Zhen. Socialnetworks，income uncertainty andthe self-employedwomen'sadoptionbehaviorof conservationtillagetechnology [J]. Journal of Agrotechnical Economics，

[10］仇煥廣，蘇柳方，張祎彤，等．風(fēng)險(xiǎn)偏好、風(fēng)險(xiǎn)感知與農(nóng)戶保護(hù)性耕作技術(shù)采納[J]．中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2020（7）：59-79.Qiu Huanguang，Su Liufang，Zhang Yitong，et al. Riskpreference，risk perception and farmers’adoption ofconservationtillge[J]． ChineseRuralEconomy，2020（7）：59-79.

[11］童洪志，劉偉．政策組合對(duì)農(nóng)戶保護(hù)性耕作技術(shù)采納行為的影響機(jī)制研究[J].軟科學(xué)，2018，32（5）：18-23.Tong Hongzhi，Liu Wei. Influence mechanism of policymix on farmers' adoption behavior of protective cultivationtechnology[J]. Soft Science，2018，32（5）：18—23.

[12]王國(guó)成．?dāng)?shù)字化如何影響決策行為[J]．經(jīng)濟(jì)與管理，2021，35（5）：26-34.WangGuocheng. Howdoes digitization affectdecision-makingbehavior [J]. Economy andManagement，2021，35（5）：26-34.

[13］彭波，嚴(yán)峰．我國(guó)消弭數(shù)字鴻溝的新機(jī)遇與新路徑探析[J]．現(xiàn)代傳播（中國(guó)傳媒大學(xué)學(xué)報(bào)），2020，42（2）：142-147.

[14］何云婷，劉武根．情境認(rèn)知視域下的農(nóng)民數(shù)字素養(yǎng)：現(xiàn)實(shí)制約與紓困路徑[J].湖湘論壇，2024，37（2）：70—80.

[15] NgW . Can we teach digital natives digital literacy？[J].Computers amp;.Education，2012，59（3）：1065—1078.

[16］郭芬，金建君，張晨陽(yáng)，等．農(nóng)戶保護(hù)性耕作技術(shù)采納行為及其影響因素研究綜述[J].地理科學(xué)進(jìn)展，2022，41（11）：2165—2177.Guo Fen， Jin Jianjun， Zhang Chenyang，et al. A review offarmers'conservation tilage technology adoption behaviorand influencing factors[J].Progress in Geography，2022，41（11）： 2165-2177.

[17］楊高第，張露．農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)對(duì)農(nóng)戶耕地質(zhì)量保護(hù)行為的影響——來(lái)自江漢平原水稻主產(chǎn)區(qū)的證據(jù)[J]．自然資源學(xué)報(bào)，2022，37（7）：1848—1864.Yang Gaodi， Zhang Lu. Impact of agricultural productiveservices on farmland quality protection behaviorsoffarmers：Evidence from the main rice-producing areas inJianghan Plai[J]. Journal of Natural Resources，2022，37（7） ： 1848-1864.

[18］鄧遠(yuǎn)遠(yuǎn)，朱俊峰．保護(hù)性耕作技術(shù)對(duì)糧食生產(chǎn)效率和環(huán)境效率的提升效應(yīng)[J]．中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2023，33（12）： 218-228.Deng Yuanyuan，Zhu Junfeng.Eects of conservationtillage technology onimproving grain production andenvironmental efficiency[J].China Population，Resourcesand Environment，2023，33（12）： 218—228.

[19］朱淀，孔霞，顧建平．農(nóng)戶過量施用農(nóng)藥的非理性均衡：來(lái)自中國(guó)蘇南地區(qū)農(nóng)戶的證據(jù)[J]．中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2014（8）：17—29，41.

[20］王德平，秦鑄清．信息通信技術(shù)水平、創(chuàng)新能力與綠色高質(zhì)量發(fā)展的動(dòng)態(tài)關(guān)系——基于成渝地區(qū)的分析[J]．生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2022，38（5）：75—81，106.Wang Deping，Qin Zhuqing. The dynamic relationshipbetween ICT，innovation ability and green high-qualitydevelopment： Based on the analysis of Chengdu-ChongqingArea[J]. EcologicalEconomy，2022，38（5）： 75-81，106.

[21］蓋豪，顏廷武，何可，等．社會(huì)嵌入視角下農(nóng)戶保護(hù)性耕作技術(shù)采用行為研究—基于冀、皖、鄂3省668份農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)[J].長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境，2019，28（9）：2141—2153.Gai Hao，Yan Tingwu，He Ke，et al.Research onfarmers'conservation tillage technology adoption behaviorfrom the perspective of social embeddedness：Based on thesurvey data of 668 farmers in Hebei，Anhui and HubeiProvinces [J].Resources and Environment in the YangtzeBasin，2019，28（9）：2141—2153.

[22] Gao Da，Li Ge，Yu Jiyu，et al. Does digitization improvegreen total factor energy effciency？Evidence fromChinese 213 cities[J]. Energy，2022，247：123395.

[23］余志剛，宮熙，崔釗達(dá)．社會(huì)資本如何影響農(nóng)戶保護(hù)性耕作技術(shù)采納？——兼論價(jià)值認(rèn)知和土地轉(zhuǎn)入的中介調(diào)節(jié)效應(yīng)[J].農(nóng)林經(jīng)濟(jì)管理學(xué)報(bào)，2022，21（4）：414—423.Yu Zhigang，Gong Xi，Cui Zhaoda. How does socialcapital influence farmers'adoption of conservation tillgetechnology：Mediating effects of value cognition and landtransfer [J]. Journal of Agro-Forestry Economics andManagement，2022，21（4）：414—423.

[24］李強(qiáng)，孟如．?dāng)?shù)字素養(yǎng)是鄉(xiāng)村生活數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)力嗎？——基于山東省1037位農(nóng)村居民的調(diào)研數(shù)據(jù)[J]．西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2024，24（2）：140—150.Li Qiang，Meng Ru. Is digital literacy the driving force ofthe digital transformation of rural life？Based on thesurvey data of1 O37 rural residents in ShandongProvince[J].Journal of Northwest Aamp;.FUniversity（Social Science Edition），2024，24（2）：140-150.

[25]任重，郭燚．價(jià)值感知、社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶秸稈還田技術(shù)采納行為的影響[J].江西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2022（4）：97—107.Ren Zhong，Guo Yan． The influence of value perceptionandsocialcapitalonfarmers’adoptionofthestraw-returning-to-field technology [J]. Journal of JiangxiUniversity of Finance and Economics， 2022（4）： 97-107.

[26］尚燕，顏廷武，江鑫，等．綠色化生產(chǎn)技術(shù)采納：家庭經(jīng)濟(jì)水平能喚醒農(nóng)戶生態(tài)自覺性嗎？[J].生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報(bào)，2018，34（11）：988-996.Shang Yan，Yan Tingwu，Jiang Xin，et al. Adoption ofgreenproductiontechnology： Can familyeconomiccondition arouse farmers' ecological consciousness？[J].Journal of Ecology and Rural Environment， 2018，34（11）： 988-996.

[27]杜鳳君，趙曉穎，鄭軍，等．?dāng)?shù)字素養(yǎng)能否促進(jìn)農(nóng)戶綠色生產(chǎn)？——基于CLES數(shù)據(jù)[J].世界農(nóng)業(yè)，2023（1O）：97—109.DuFengjun，Zhao Xiaoying，Zheng Jun，et al. Can digitalliteracy promote green production for farmers？ Based onCLES data[J]. World Agriculture，2023（1O）： 97-109.

[28]李家輝，陸遷．?dāng)?shù)字金融對(duì)農(nóng)戶采用綠色生產(chǎn)技術(shù)的影響[J].資源科學(xué)，2022，44（12）：2470—2486.Li Jiahui，Lu Qian.The impact of digital finance onfarmers' adoption of green production technologies [J].Resources Science，2022，44（12）：2470-2486.

[29]彭建剛，魯斯瑋．金融素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)的影響[J]．財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐，2023，44（3）：2-9.Peng Jiangang，Lu Siwei. The influence of financialliteracy on farmers’moderate scale management [J].TheTheory and Practice of Finance and Economics，2023，44（3）：2-9.

[30］張朝輝，劉怡彤．土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶綠色防控技術(shù)采納的影響[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇，2021，36（9）：89-97.Zhang Zhaohui，Liu Yitong. Impact of land transfer on thefarmers'adoption of green control technology：EvidencefromESR model[J].Journal ofStatisticsandInformation，2021，36（9）： 89-97.

[31］孫子燁，宮思羽，余志剛．?dāng)?shù)字素養(yǎng)對(duì)農(nóng)戶綠色生產(chǎn)技術(shù)采納的影響[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2024，29（4）：12-26.Sun Ziye，Gong Siyu，Yu Zhigang. Influence of digitalliteracy on farmersgreen production technologyadoptionbehavior[J]. Journal of China Agricultural University，2024，29（4）：12—26.

[32]錢忠好，冀縣卿．中國(guó)農(nóng)地流轉(zhuǎn)現(xiàn)狀及其政策改進(jìn)-基于江蘇、廣西、湖北、黑龍江四?。▍^(qū)）調(diào)查數(shù)據(jù)的分析[J].管理世界，2016（2）：71-81.

[33］孫明揚(yáng)．基層農(nóng)技服務(wù)供給模式的變遷與小農(nóng)的技術(shù)獲取困境[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題，2021（3）：40—52.Sun Mingyang. Changes in the supply mode of basicagricultural technology services and the dilemma of farmers'technologyacquisition[J].IssuesinAgriculturalEconomy，2021（3）：40-52.

[34]羅明忠，魏濱輝．?dāng)?shù)字賦能、技術(shù)進(jìn)步與農(nóng)村共同富裕[J]．農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2024（2）：4-18.Luo Mingzhong，Wei Binhui. Digital empowerment，technological progress and rural common prosperity [J].Journal of Agrotechnical Economics，2024（2）： 4—18.

[35］王攀，李谷成，劉迪．農(nóng)技推廣服務(wù)信息化對(duì)農(nóng)戶科學(xué)施肥技術(shù)采納決策的影響［J]．中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)（中英文），2023，31（12）：2033-2043.Wang Pan，Li Gucheng，Liu Di. Impact of informatizationof agricultural extension services on farmers' scientificfertilization technology adoption decisions [J]. ChineseJournal of Eco-Agriculture，2023，31（12）： 2033—2043.