姚興安,聶志平

(江西農(nóng)業(yè)大學(xué) 人文與公共管理學(xué)院， 江西 南昌 330045)

外部條件與空巢農(nóng)戶科技吸納效率的關(guān)系研究
——一項來源于江西省的調(diào)查分析

姚興安,聶志平

(江西農(nóng)業(yè)大學(xué) 人文與公共管理學(xué)院， 江西 南昌 330045)

采用江西省的部分空巢農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)，綜合運用模型DEA-Tobit著重分析了外部環(huán)境對空巢農(nóng)戶的科技吸納效率的影響。研究結(jié)果表明：外部環(huán)境對空巢農(nóng)戶科技吸納效率的影響主要存在著如下特征：經(jīng)濟社會環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境與農(nóng)戶的科技吸納效率成正向相關(guān)；科技文化環(huán)境和資源特征環(huán)境與農(nóng)戶的科技吸納效率存在著負相關(guān)關(guān)系；而政府的政策環(huán)境、科技吸納氛圍環(huán)境、金融服務(wù)環(huán)境與農(nóng)戶科技吸納的效率影響效果并不明顯。

外部條件；空巢農(nóng)戶；科技吸納效率；江西省

一、引言與文獻回顧

三農(nóng)問題一直是政府關(guān)注的一個焦點問題。自2005年以來，中央一號文件不斷提出農(nóng)業(yè)科技在現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)中的重要地位。國內(nèi)外學(xué)者對于農(nóng)業(yè)科技的采用或采納的研究由來已久，在前人的不懈堅持研究下，對于農(nóng)戶科技吸納行為的扶持政策也逐步由宏觀轉(zhuǎn)向具體的扶持政策的評價上來，從政府的層面轉(zhuǎn)到了農(nóng)戶的科技吸納行為的決定及其影響因素上來。由于外界環(huán)境的不斷變化，影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)科技吸納行為的因素有很多，從目前來看，主要集中在農(nóng)戶自身的特征、土地稟賦、信息水平的獲取等因素上。

農(nóng)戶自身特征的因素主要包含年齡、性別、家庭人口數(shù)等。Dong[1]通過實地調(diào)研了印度地區(qū)后認為年齡越大的農(nóng)戶、家庭人口數(shù)越少的家庭就越傾向于使用高產(chǎn)品種。Doss[2]對非洲農(nóng)戶的技術(shù)選擇行為調(diào)研后發(fā)現(xiàn)，性別不僅會對農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣率產(chǎn)生影響，同時也會影響到農(nóng)戶的技術(shù)選擇偏好性。Thangata[3]研究后發(fā)現(xiàn)年齡對于農(nóng)戶采用新技術(shù)呈負向影響，而家庭中勞動力人數(shù)對于技術(shù)采用的影響卻呈現(xiàn)正向相關(guān)性。

土地稟賦的因素主要包括土地質(zhì)量、耕地規(guī)模、農(nóng)權(quán)制度等。Binswanger[4]等人研究發(fā)現(xiàn)土地質(zhì)量越好、井的深度越深就越能促進灌溉技術(shù)的使用。Shortle & Miranowski[5]對巴基斯坦農(nóng)戶免耕技術(shù)的研究表明，采用耕作制度與種植制度的概率均會對農(nóng)戶的技術(shù)使用產(chǎn)生積極的影響。Lee & Stewart[6]則認為農(nóng)戶的種植規(guī)模、新技術(shù)采用所需的成本均可對技術(shù)采納產(chǎn)生影響，種植規(guī)模越大對于技術(shù)的需求意愿就越強烈，成本越高的技術(shù)農(nóng)戶越不會主動采用。曹建民[7]

等人在對廣東、江蘇等省份進行深入的調(diào)研后發(fā)現(xiàn)水稻種植面積大的農(nóng)戶對于水稻的栽培技術(shù)更為關(guān)心。喻永紅[8]對湖北部分縣市的研究數(shù)據(jù)表明耕地面積與土地的分散化程度都會對農(nóng)戶采用IPM技術(shù)帶來顯著的影響。

信息水平的因素包含獲得信息所付出的成本、上級農(nóng)技部門的推廣情況和社會媒體的宣傳力度。Warner[9]認為任何農(nóng)戶在嘗試一項新的技術(shù)時往往持謹慎的態(tài)度，他們往往會分組進行實驗，根據(jù)成本與效益的綜合評價體系來決定究竟采用何種技術(shù)。Jamnick&Klindt[10]通過研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶受到的專業(yè)培訓(xùn)與其采納技術(shù)成正相關(guān)關(guān)系，即接受培訓(xùn)越多的農(nóng)戶越愿意吸收新技術(shù)。Baidu-Forson[11]在對非洲國家尼日爾農(nóng)戶的土壤改良技術(shù)進行分析后發(fā)現(xiàn)，農(nóng)技部門的培訓(xùn)和引導(dǎo)對于農(nóng)戶采用該技術(shù)的意愿度成明顯的正相關(guān)關(guān)系，甚至可以大幅度的提高農(nóng)戶使用該技術(shù)的積極性。黃季焜[12]等人在對農(nóng)戶的施藥行為進行研究后發(fā)現(xiàn)信息的獲取程度與最后的農(nóng)藥施用量成負相關(guān)關(guān)系。楊傳喜[13]認為農(nóng)戶和推廣人員接觸的次數(shù)越多就越能激起農(nóng)戶對于新科技的吸收，播種前是否有專業(yè)人士的指導(dǎo)反而與科技吸納成負相關(guān)關(guān)系。

綜合已有的文獻資料可以發(fā)現(xiàn)，目前關(guān)于農(nóng)戶科技吸納績效方面的研究還不多，尤其是關(guān)于空巢農(nóng)戶科技吸納效果研究的內(nèi)容過少。從外部環(huán)境出發(fā)，尋求外部環(huán)境的各個層面對農(nóng)戶的科技吸納績效的關(guān)系，探尋表面現(xiàn)象背后的原因，對于平衡農(nóng)戶的自身科技吸納活動與吸納環(huán)境之間的關(guān)系具有積極意義，這樣可以有利提升農(nóng)戶的科技吸納績效，促進現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展。

二、數(shù)據(jù)來源與樣本描述

空巢農(nóng)戶是一群這樣的農(nóng)戶：年齡普遍超過45歲，子女因上學(xué)或工作不在自己身邊，但是自己依舊可以開展一切農(nóng)業(yè)活動的農(nóng)戶[14]。本文數(shù)據(jù)來源于課題組2016年7月至8月對江西省空巢農(nóng)戶的調(diào)研而來，共得到問卷430戶，處理后得到有效問卷391戶，問卷有效率達 90.93% 。

問卷的調(diào)查內(nèi)容主要包括農(nóng)戶的個人特質(zhì)(如農(nóng)戶性別、年齡、受教育程度、婚姻情況、是否偏好風(fēng)險等)、農(nóng)戶家庭特質(zhì)(如家庭總?cè)丝跀?shù)、家庭年總收入、社會資本擁有程度)、科技吸納環(huán)境評估(如政府政策支撐環(huán)境、社會發(fā)展環(huán)境、科技文化因素、金融業(yè)發(fā)展情況與當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施環(huán)境等)。

表1 樣本特征描述

從表1中可以看出，在391個樣本容量中，男性人數(shù)所占比例為54.48%，略高于女性人數(shù)；被調(diào)查的農(nóng)戶大多已結(jié)婚，所占比例為94.88%；而文化程度則集中在初中層次，占據(jù)比例為46.80%。

三、 變量的測定與因子分析

1.變量的測定

(1)農(nóng)戶的科技吸納績效。綜合已有的文獻可以發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)關(guān)于科技吸納的績效都是引用會計學(xué)上的財務(wù)績效來測定，而采用DEA模型測量科技吸納績效的研究卻很少，本文選擇“科技吸納資本投入”“科技吸納中雇員人數(shù)”“固定資本投入”等作為DEA驗證模型中的投入變量，科技吸納的收益作為產(chǎn)出變量。

(2)政府政策支撐環(huán)境變量。政策支撐環(huán)境指的是政府會制定有利于農(nóng)戶科技吸納的文件、政策，必要時優(yōu)先考慮農(nóng)戶的正當(dāng)訴求。本文設(shè)置的政府政策支撐環(huán)境包括“政府為科技吸納提供貸款”“科技吸納登記程序簡單易操作”“政府相關(guān)部門人員辦事效率高”“政府提供科技吸納服務(wù)”“政府提供科技吸納子項目”“政府規(guī)制正常的科技吸納環(huán)境”等6個衡量變量。

(3)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展情況。根據(jù)調(diào)研的實際情況，本文構(gòu)建的當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展環(huán)境包括：“當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展的速度”“當(dāng)?shù)亟?jīng)濟活動形式多樣性”“周圍有很多農(nóng)戶成功進行科技吸納”3個衡量變量。

(4)科技吸納氛圍環(huán)境?？萍嘉{氛圍環(huán)境指周邊自然而然地形成的一種文化底蘊，在農(nóng)戶從事科技吸納時會逐外向內(nèi)影響農(nóng)戶的行為。本文選取的科技氛圍環(huán)境的子變量包括“周圍環(huán)境鼓勵科技吸納創(chuàng)新”“家庭成員支持科技吸納”“周圍有公正的科技吸納環(huán)境”等3個衡量變量。

(5)科技文化情況。科技與文化的影響主要表現(xiàn)在當(dāng)?shù)厥欠裼休^好的教育資源與專業(yè)的培訓(xùn)機構(gòu)，它是保證科技吸納正常開展的必要前提條件。本文設(shè)定的科技文化環(huán)境包括的變量如：“當(dāng)?shù)亟?jīng)常舉行科技吸納教育活動”“當(dāng)?shù)亟?jīng)常舉行科技吸納培訓(xùn)”“當(dāng)?shù)氐目萍嘉{培訓(xùn)機構(gòu)發(fā)展較好”“當(dāng)?shù)匚幕h(huán)境寬松”等4個衡量變量。

(6)金融業(yè)發(fā)展情況。足夠的資金投入是確?？萍嘉{活動正常進行的根本，同時資金問題也是農(nóng)戶關(guān)注的重點之一。本文設(shè)定的金融業(yè)發(fā)展情況包括“當(dāng)?shù)氐娜谫Y渠道較為廣泛”“當(dāng)?shù)厝菀撰@得銀行貸款”“當(dāng)?shù)氐恼a貼性資金較為豐厚”“當(dāng)?shù)亟鹑诜?wù)機構(gòu)之間競爭激烈”等4個衡量變量。

(7)當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施情況。本文設(shè)定的基礎(chǔ)設(shè)情況主要包括：“當(dāng)?shù)氐慕煌ㄇ闆r良好”“當(dāng)?shù)氐耐ㄐ旁O(shè)施良好”等2個衡量變量。

由于本文考察的對象是政府政策支撐環(huán)境、當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展情況、科技吸納氛圍環(huán)境、科技文化情況、金融業(yè)發(fā)展情況、當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施情況等對科技吸納產(chǎn)生影響的因子進行定性測量，因此采用李克特量表法進行研究，測量選項的答案分別為“十分符合”“較符合”“不確定”“不符合”“十分不符合”，并分別賦值為5分、4分、3分、2分與1分。

2.影響因子分析

將關(guān)于政府政策支撐環(huán)境的子變量置入KMO和Bartleett模型中進行檢驗，實證結(jié)果顯示，KMO數(shù)值為0.723，Bartleett檢測結(jié)果為4561.150，說明政府政策支撐環(huán)境子變量適合做因子分析。在處理因子問題時，因子輸入數(shù)值設(shè)定為1，可以發(fā)現(xiàn)因子的累計貢獻率為63.121%(見表2)。

表1 政府政策支撐環(huán)境的因子分析結(jié)果

將關(guān)于當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展情況的子變量置入KMO和Bartleett模型中進行檢驗，實證結(jié)果顯示，KMO數(shù)值為0.623，Bartleett檢測結(jié)果為2076.300，說明當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展情況子變量適合做因子分析。在處理因子問題時，因子輸入數(shù)值設(shè)定為1，可以發(fā)現(xiàn)因子的累計貢獻率為59.352%(見表3)。

表3 當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展情況的因子分析結(jié)果

將關(guān)于科技吸納氛圍環(huán)境情況的子變量置入KMO和Bartleett模型中進行檢驗，實證結(jié)果顯示，KMO數(shù)值為0.711，Bartleett檢測結(jié)果為1 039.613，說明當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展情況子變量適合做因子分析。在處理因子問題時，因子輸入數(shù)值設(shè)定為1，可以發(fā)現(xiàn)因子的累計貢獻率為61.547%(見表4)。

表4 科技吸納氛圍環(huán)境情況的因子分析結(jié)果

將關(guān)于科技文化情況的子變量置入KMO和Bartleett模型中進行檢驗，實證結(jié)果顯示，KMO數(shù)值為0.827，Bartleett檢測結(jié)果為3 485.890，說明科技文化情況子變量適合做因子分析。在處理因子問題時，因子輸入數(shù)值設(shè)定為1，可以發(fā)現(xiàn)因子的累計貢獻率為72.600%(見表5)。

表5 科技文化情況的因子分析結(jié)果

將關(guān)于金融業(yè)發(fā)展情況情況的子變量置入KMO和Bartleett模型中進行檢驗，實證結(jié)果顯示，KMO數(shù)值為0.749，Bartleett檢測結(jié)果為2 140.504，說明金融業(yè)發(fā)展情況子變量適合做因子分析。在處理因子問題時，因子輸入數(shù)值設(shè)定為1，可以發(fā)現(xiàn)因子的累計貢獻率為72.186%(見表6)。

表6 金融業(yè)發(fā)展情況的因子分析結(jié)果

將關(guān)于當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施情況的子變量置入KMO和Bartleett模型中進行檢驗，實證結(jié)果顯示，KMO數(shù)值為0.822，Bartleett檢測結(jié)果為2 890.479，說明當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施情況子變量適合做因子分析。在處理因子問題時，因子輸入數(shù)值設(shè)定為1，可以發(fā)現(xiàn)因子的累計貢獻率為80.493%(見表7)。

表7 當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施情況的因子分析結(jié)果

表8 環(huán)境因素對空巢農(nóng)戶科技吸納績效的tobit處理結(jié)果

注：*、**、***分別表示在10%、5%和1%水平下顯著。

四、 模型估計與分析

本文采用DEA模型對農(nóng)戶的科技吸納績效進行定量測定。筆者選用科技吸納資本投入、科技吸納中雇員人數(shù)、固定資本投入等作為驗證模型中的投入變量，科技吸納的收益作為產(chǎn)出變量。接著采用研究環(huán)境因素對農(nóng)戶科技吸納的具體影響。由于存在截面不完整性問題，故本文擬采用模型分析問題，其表達式如下：

通過上述表達可以看出，Ei是由模型計算出來的第i個農(nóng)戶的科技吸納效率，Ei*為潛在性變量，βj為回歸系數(shù)變量，Xij為可能影響到第i個農(nóng)戶的第j個科技吸納效率的外部環(huán)境，包括政府政策支撐環(huán)境、當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展情況、科技吸納氛圍環(huán)境情況、 科技文化情況、金融業(yè)發(fā)展情況、當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施情況等方面。具體的回歸分析結(jié)果見表8。

(1)政府政策支撐環(huán)境對農(nóng)戶的科技吸納績效并無直接影響。政府政策支撐環(huán)境未能通過檢驗，這表明政府政策支撐環(huán)境對農(nóng)戶的科技吸納效率的影響為動態(tài)變化的，即到底此項政策對農(nóng)戶的科技吸納有無正向影響取決于政策環(huán)境的自身好壞，若政策環(huán)境較好，則能促進農(nóng)戶的科技吸納水平提高。反之，將會降低至較低水平。

(2)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展情況能與農(nóng)戶的科技吸納成正相關(guān)關(guān)系。由表8可知，當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展情況在第二個模型與第七個模型中通過的均是正向1%水平的檢驗，說明經(jīng)濟發(fā)展的優(yōu)越性能帶動科技吸納水平的提升。原因在于經(jīng)濟環(huán)境的好壞會直接影響到農(nóng)戶的非農(nóng)生產(chǎn)的重心轉(zhuǎn)移性，發(fā)達的經(jīng)濟創(chuàng)造了更多的科技吸納機會，從而推動農(nóng)戶采納新型科技。

(3)科技吸納氛圍環(huán)境情況與農(nóng)戶的科技吸納效率無顯著性關(guān)系。第三個模型與第七個中，科技吸納氛圍環(huán)境均未能通過檢驗。與筆者的假設(shè)不符，可能的原因是科技吸納的氛圍環(huán)境不是一個穩(wěn)定的恒定變量，農(nóng)戶對于不確定飄忽不定的環(huán)境往往持排斥態(tài)度，降低科技吸納的意愿。

(4)科技文化情況與農(nóng)戶的科技吸納效率呈顯著負相關(guān)關(guān)系。在第四個模型與第七個模型中都通過了負向的顯著性檢驗，與筆者之前的假設(shè)不符。原因可能是隨著經(jīng)濟的發(fā)展，農(nóng)村的科技資源也在逐步完善，但是能留在農(nóng)村繼續(xù)從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的高科技人才卻越來越少。這就導(dǎo)致了一個不可回避的問題，即科技情況不差，但因為無專門人才指導(dǎo)培訓(xùn)，使得農(nóng)戶的科技吸納效率偏低。

(5)金融業(yè)發(fā)展情況與農(nóng)戶的科技吸納效果無明顯關(guān)系。金融業(yè)發(fā)展情況在兩個模型中都未能通過檢驗，與之前的假設(shè)不符合。原因可能是：農(nóng)戶在科技吸納的開始階段，對資金的需求可能不是特別大，此外，當(dāng)前的金融業(yè)系統(tǒng)的借貸制度還不夠十分完善，制約了科技吸納的普及效果。

(6)當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施情況與農(nóng)戶的科技吸納效果成正向相關(guān)關(guān)系。在第六個模型與第七個模型中均通過了正向5%的顯著性檢驗，和之前的假設(shè)相符，主要原因可能是：基礎(chǔ)設(shè)施的便利方便農(nóng)戶及時了解外界行情，并采取正確適當(dāng)?shù)目萍嘉{行為。另外，自然資源的豐富也為農(nóng)戶采納科技提供了有力保障。

五、結(jié)論與建議

本文采用江西省的部分空巢農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)，綜合運用模型著重分析環(huán)境因素對空巢農(nóng)戶的科技吸納績效的影響，研究結(jié)果表明，外部環(huán)境對空巢農(nóng)戶科技吸納績效的影響主要存在著如下特征：經(jīng)濟社會環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境與農(nóng)戶的科技吸納績效成正向相關(guān)；科技文化環(huán)境和資源特征環(huán)境與農(nóng)戶的科技吸納績效存在著負相關(guān)關(guān)系；而政府的政策環(huán)境、科技吸納氛圍環(huán)境、金融便利環(huán)境與農(nóng)戶科技吸納的績效影響效果并不明顯。

根據(jù)上文的分析，本文擬得出如下政策建議：第一，政府應(yīng)優(yōu)化當(dāng)前整體經(jīng)濟社會環(huán)境。擴大農(nóng)戶的科技吸納選擇空間，提高科技吸納的生產(chǎn)要素資源；第二，基礎(chǔ)性設(shè)施的強化要狠抓不放。交通設(shè)施、通信設(shè)施的建設(shè)要符合農(nóng)戶的正常需求，政府的資金投入要能滿足日益緊張的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)；第三，吸引更多優(yōu)質(zhì)人才留在農(nóng)村。人才是科技發(fā)展的第一生產(chǎn)力， 面對當(dāng)前農(nóng)村地區(qū)人才流失的窘?jīng)r，政府部門要制定相關(guān)的人才引進政策，并能保障政策的時效性與長久性，這將有助于優(yōu)秀精英扎根農(nóng)村，獻身農(nóng)業(yè)事業(yè)。

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[14]姚興安,聶志平,高春月,等.空巢農(nóng)戶循環(huán)農(nóng)業(yè)觀淺析——以江西省為例[J].山東農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報:社會科學(xué)版,2016,18(3):93-97.

(責(zé)任編輯 伊人鳳 校對 祁 剛)

External Conditions and Science and Technology Study on the Relationship between the Absorption Efficiency of Empty Nest Families——An Investigation Analysis Originating from Anhui Province

YAO Xing-an，NIE Zhi-ping

(Humanities and Public Administration，Jiangxi Agricultural University，Nanchang 330045，China)

Using the survey data of part of the peasant household empty nests in Jiangxi province，the comprehensive environmental factors are analyzed by using the model of empty nest families absorbing performance of science and technology，the influence of the research results show that the performance of the external environment of the empty nest farmers science and technology influence mainly exist the following characteristics:the economic and social environment and infrastructure environment associated with the technology into absorbing performance of farmers;Science and technology culture environment and resources characteristics of the environment and farmers there is a negative correlation between the performance of science and technology to absorb;The government′s policy environment，absorb the atmosphere of science and technology environment，convenient financial environment and farmers technology absorbing performance effect is not obvious.

environmental factors;empty nest families;absorption performance of science and technology;Jiangxi province

2017-01-12

國家自然科學(xué)基金課題(71263026)；教育部人文社科規(guī)劃課題(12YJAZH094)；江西省科技計劃項目(20132BBA10040 )；江西省社科規(guī)劃項目(15SH09)

姚興安(1993-)，男，安徽滁州人，碩士研究生。

聶志平(1968-)，男，江西樟樹人，教授，主要從事農(nóng)村社會科技研究。

10.13888/j.cnki.jsie(ss).2017.02.007

C915

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1672-9617(2017)02-0178-07