應(yīng)瑞瑤 徐斌

摘要農(nóng)藥過量施用已造成嚴(yán)重的負(fù)外部性。推行農(nóng)作物病蟲害專業(yè)化統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)可以實(shí)現(xiàn)安全、科學(xué)、合理用藥，有效緩解農(nóng)業(yè)面源污染問題和提升食品的質(zhì)量安全水平。為了探究病蟲害專業(yè)化統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)在緩解農(nóng)業(yè)面源污染方面的效果，文章利用全國(guó)七省水稻病蟲害專業(yè)化防治服務(wù)調(diào)查數(shù)據(jù)，基于傾向得分匹配方法（PSM），剔除樣本自選擇內(nèi)生性問題的影響，分析農(nóng)戶將水稻病蟲害防治環(huán)節(jié)外包給植保專業(yè)化服務(wù)組織（“統(tǒng)防統(tǒng)治”）與“自防自治”戶相比使用農(nóng)藥的種類和施用次數(shù)的差異，即植保專業(yè)化防治是否取得了較好的環(huán)境效應(yīng)。研究結(jié)果表明，植保專業(yè)化服務(wù)顯著減少了農(nóng)藥施用強(qiáng)度，提高了無公害低毒農(nóng)藥的采用比例；并且其效果在小農(nóng)戶和規(guī)模種植大戶之間存在明顯差異，與采納病蟲害統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)的規(guī)模種植大戶相比，小規(guī)模種植戶在采納病蟲害統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)后在降低農(nóng)藥施用強(qiáng)度，提高無公害低毒農(nóng)藥的應(yīng)用比例方面效果更顯著?；诖耍恼陆ㄗh強(qiáng)化對(duì)植保專業(yè)化防治項(xiàng)目的財(cái)政扶持力度，提高病蟲害專業(yè)化防治覆蓋率；重點(diǎn)鼓勵(lì)小規(guī)模種植戶采納病蟲害統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)；鼓勵(lì)農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模化經(jīng)營(yíng)，加強(qiáng)對(duì)種植專業(yè)戶的病蟲害防治方面的培訓(xùn)和引導(dǎo)，并著力發(fā)揮專業(yè)大戶的示范帶頭作用，提高統(tǒng)防統(tǒng)治的效率，從而促進(jìn)食品質(zhì)量安全水平的提升和農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的保護(hù)。

關(guān)鍵詞統(tǒng)防統(tǒng)治；傾向得分匹配；農(nóng)藥施用；內(nèi)生性

中圖分類號(hào)S9

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A文章編號(hào)1002-2104（2017）08-0090-08DOI：10.12062/cpre.20170322

隨著我國(guó)農(nóng)村勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)出，農(nóng)業(yè)部門從業(yè)者老齡化的現(xiàn)象非常普遍，難以勝任技術(shù)要求高、勞動(dòng)強(qiáng)度大的農(nóng)作物病蟲害科學(xué)防治[1]。勞動(dòng)者的病蟲害防治技術(shù)信息知識(shí)顯著影響農(nóng)戶的農(nóng)藥施用量[2]。一家一戶分散防治方式，由于大部分農(nóng)戶無法掌握專業(yè)的植保知識(shí)，習(xí)慣于已有的經(jīng)驗(yàn)或農(nóng)資商店的推薦，缺乏科學(xué)防治的依據(jù)[3]，難以及時(shí)、有效、合理使用農(nóng)藥，導(dǎo)致農(nóng)藥使用過量，造成農(nóng)業(yè)面源污染，還容易造成農(nóng)藥殘留超標(biāo)所引發(fā)的食品安全問題。農(nóng)作物病蟲害“統(tǒng)防統(tǒng)治”是農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)的主要形式之一。所謂統(tǒng)防統(tǒng)治即把一定地域內(nèi)農(nóng)作物病蟲害防治環(huán)節(jié)統(tǒng)一交給專業(yè)化服務(wù)組織，服務(wù)組織根據(jù)病蟲害疫情預(yù)警，統(tǒng)一防治時(shí)間、統(tǒng)一防治藥劑、統(tǒng)一組織實(shí)施進(jìn)行防治。統(tǒng)防統(tǒng)治使得植保部門能夠?qū)?shù)量有限的專業(yè)化服務(wù)組織提供技術(shù)支持和常態(tài)化的人員技術(shù)培訓(xùn)，使專業(yè)化防治人員的技術(shù)水平不斷得以提升，可以實(shí)現(xiàn)安全、科學(xué)、合理用藥，保障農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全，保護(hù)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境。本文利用全國(guó)七省水稻病蟲害專業(yè)化防治服務(wù)調(diào)查數(shù)據(jù)，通過計(jì)量模型研究統(tǒng)防統(tǒng)治是否能夠減少農(nóng)藥施用強(qiáng)度，從而帶來環(huán)境保護(hù)效應(yīng)；在研究方法方面應(yīng)用傾向得分匹配方法（Propensity Score Matching，PSM），剔除了農(nóng)戶的自選擇行為對(duì)估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生影響，以避免評(píng)價(jià)的誤差。

1文獻(xiàn)綜述

有關(guān)農(nóng)戶自選擇行為對(duì)農(nóng)戶環(huán)境友好型生產(chǎn)行為或技術(shù)采納影響的實(shí)證文獻(xiàn)有兩種情況：一是忽略農(nóng)戶的自選擇行為，認(rèn)為其是外生的，二是將農(nóng)戶自選擇行為作為內(nèi)生變量來處理。大部分研究屬于第一種情況，即沒有解決農(nóng)戶自選擇產(chǎn)生的內(nèi)生性問題。如Nadine利用方差分析對(duì)美國(guó)蘋果種植戶的研究發(fā)現(xiàn)，由于規(guī)模種植戶更多的參與的政府的培訓(xùn)項(xiàng)目，因而更傾向支持政府的禁用劇毒農(nóng)藥計(jì)劃[4]。Yila等采用逐步線性回歸模型發(fā)現(xiàn)采納農(nóng)業(yè)生產(chǎn)社會(huì)化服務(wù)對(duì)農(nóng)戶的土壤保護(hù)性耕作有產(chǎn)生顯著負(fù)向影響[5]。Rahman利用Tobit模型研究決定農(nóng)戶施藥的影響因素，發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶是否簽訂訂單會(huì)顯著改變農(nóng)戶的施藥行為[6]。Tamini Lota D指出社會(huì)群體的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系對(duì)農(nóng)戶的清潔技術(shù)采納有顯著影響，但無法確定這種影響是通過群體的信息渠道還是影響農(nóng)戶行為的主觀規(guī)范來產(chǎn)生作用[7]。還有作者如Hamilton J 等采用案例分析方法論述了北美山區(qū)農(nóng)戶加入合作組織顯著減少了農(nóng)藥的施用量[8]。國(guó)內(nèi)也有一些學(xué)者探討有關(guān)農(nóng)戶選擇變量對(duì)農(nóng)戶環(huán)境友好型技術(shù)采納的影響，如張?jiān)迫A、馬九杰、孔祥智等以山西、陜西和山東15縣（市） 353個(gè)蘋果種植戶探討了與涉農(nóng)農(nóng)戶簽訂合同和加入農(nóng)民專業(yè)技術(shù)協(xié)會(huì)對(duì)果農(nóng)采納用無公害和綠色農(nóng)藥行為的影響，發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶與涉農(nóng)農(nóng)戶和農(nóng)業(yè)專業(yè)技術(shù)協(xié)會(huì)的聯(lián)系是影響農(nóng)戶采用無公害及綠色農(nóng)藥乃至其它綠色農(nóng)業(yè)技術(shù)的主要因素[9]。褚彩虹、馮淑怡等利用聯(lián)立雙變量 Probit 模型研究了農(nóng)戶是否為合作社成員和農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)經(jīng)歷對(duì)農(nóng)戶采用有機(jī)肥的影響，認(rèn)為農(nóng)戶參加合作社對(duì)農(nóng)戶采用有機(jī)肥有顯著正向影響，而農(nóng)民的農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)對(duì)農(nóng)戶是否采用有機(jī)肥的影響不顯著[10]。

由于上述研究沒有考慮有關(guān)農(nóng)戶選擇變量?jī)?nèi)生性問題，其潛在假設(shè)為農(nóng)戶參加某個(gè)項(xiàng)目或活動(dòng)的行為是一個(gè)外生或隨機(jī)選擇的過程。但事實(shí)上，農(nóng)戶參與某個(gè)項(xiàng)目或活動(dòng)與農(nóng)戶的環(huán)境友好行為或技術(shù)采納往往受到很多共同因素的作用，例如農(nóng)戶的環(huán)境認(rèn)知、農(nóng)戶的資源稟賦及社會(huì)資本等，這些錯(cuò)綜復(fù)雜而又經(jīng)常不可觀測(cè)的因素往往使農(nóng)戶的環(huán)境友好型生產(chǎn)行為與農(nóng)戶參加合作社、接受農(nóng)技推廣活動(dòng)變量由于自選擇效應(yīng)而產(chǎn)生模型的內(nèi)生性問題，比如參加合作社農(nóng)戶本身的環(huán)境保護(hù)認(rèn)知就比其它農(nóng)戶強(qiáng)烈，因而參加合作社動(dòng)機(jī)也就更強(qiáng)烈，農(nóng)戶的環(huán)境友好行為是由于其自身比較強(qiáng)的環(huán)保認(rèn)知而非參加合作社的影響[11]。為糾正內(nèi)生性產(chǎn)生的計(jì)量偏誤，一些文獻(xiàn)利用了工具變量或面板數(shù)據(jù)倍差等方法，得到的研究結(jié)論更加準(zhǔn)確。Feder G 等利用 1991—1999 年印度尼西亞的310個(gè)農(nóng)戶調(diào)查面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用倍差法考察了農(nóng)民培訓(xùn)學(xué)校對(duì)入學(xué)的農(nóng)戶及其周邊農(nóng)戶采納IPM效果的影響，發(fā)現(xiàn)農(nóng)民培訓(xùn)學(xué)校對(duì)于其畢業(yè)農(nóng)戶及其周邊農(nóng)戶采納IPM的影響不顯著；通過擴(kuò)展的三階段模型來降低樣本選擇偏誤，并發(fā)現(xiàn)在肯尼亞選擇出口的菜農(nóng)的農(nóng)藥施用量明顯低于以國(guó)內(nèi)為市場(chǎng)菜農(nóng)的農(nóng)藥施用量[12]；Ali A 等采用配對(duì)方法（matching approach）估算了巴基斯坦農(nóng)民培訓(xùn)對(duì)于棉農(nóng)采納IPM（病蟲害綜合防治）的影響效果，發(fā)現(xiàn)參加農(nóng)民培訓(xùn)學(xué)校的農(nóng)民的平均IPM采納效果明顯好于沒有參加培訓(xùn)的農(nóng)民[13]。

從以上文獻(xiàn)梳理可知，從方法論的視角來看大部分的相關(guān)研究并未解決農(nóng)戶自選擇變量的內(nèi)生性問題，因而其結(jié)論的準(zhǔn)確性因內(nèi)生性的影響而備受質(zhì)疑，同時(shí)筆者國(guó)內(nèi)尚未檢索到有關(guān)統(tǒng)防統(tǒng)治對(duì)農(nóng)作物病蟲害防治農(nóng)藥施用強(qiáng)度和品種影響的實(shí)證分析。本文將在以上兩方面對(duì)現(xiàn)有研究進(jìn)行延伸，利用傾向得分匹配方法，在解決自選擇偏誤問題的基礎(chǔ)上探索關(guān)統(tǒng)防統(tǒng)治對(duì)農(nóng)作物病蟲害防治的影響，并嘗試揭示該影響的作用機(jī)制。

2研究方法與數(shù)據(jù)

2.1模型設(shè)定

2.1.1農(nóng)戶統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)選擇行為模型

為考察農(nóng)戶選擇采納統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)的影響機(jī)制，為后面的匹配分析做準(zhǔn)備，我們首先對(duì)農(nóng)戶病蟲害防治方式選擇行為模型做如下設(shè)定：農(nóng)戶對(duì)病蟲害統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)的選擇行為是二元離散選擇變量，即Gi=1表示農(nóng)戶采納病蟲害統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)；Gi=0，表示農(nóng)戶自行防治病蟲害。為分析各變量對(duì)農(nóng)戶是否采納統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)的影響，本文建立Probit 模型如下：

P（Gi=1）=（β0+β′iZi+εi） （1）

其中，Zi代表影響農(nóng)戶病蟲害統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)選擇行為的外生變量向量，借鑒已有研究成果[14]，Zi主要包括農(nóng)戶個(gè)人特征、農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)特征和非農(nóng)就業(yè)狀況等，其中εi為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2.1.2農(nóng)戶傾向得分匹配分析

Behrman J R指出，隨機(jī)分配實(shí)驗(yàn)樣本可以消除樣本可觀察和不可觀察個(gè)人特征的差異所帶來的估計(jì)偏誤，從而測(cè)算出無偏的ATT值[15]。在隨機(jī)分配實(shí)驗(yàn)樣本的情況下，Y1i，Y0i|Di，并且E[Y0i|Di=1]=E[Y0i|Di=0]，則ATT值可以表示為：

E[δ|Di=1]=E[Y1i|Di=1]-E[Y0i|Di=1]

=E[Y1i|Di=1]-E[Y0i|Di=0] （2）

但農(nóng)戶采納病蟲害統(tǒng)防統(tǒng)治或選擇自防自治并不是由隨機(jī)分配確定，估計(jì)系數(shù)存在樣本自選擇所帶來的內(nèi)生性偏差，影響農(nóng)戶是否采納統(tǒng)防統(tǒng)治的個(gè)人特征差異會(huì)影響農(nóng)戶農(nóng)藥使用強(qiáng)度、使用農(nóng)藥種類以及病蟲害防治費(fèi)用。觀察值是非隨機(jī)實(shí)驗(yàn)的，式（2）不成立，應(yīng)用OLS得到的估計(jì)系數(shù)存在偏誤，因此只有在實(shí)驗(yàn)結(jié)果與實(shí)驗(yàn)分配方法無關(guān)的條件下，估計(jì)系數(shù)才是無偏的，但是觀察值E[Y0i|Di=1]是不存在的，因此解決這一問題常用一種方法就是傾向得分配對(duì)法（Propensity Score Matching，PSM），PSM首先假定X⊥T|P（X），是指如果兩個(gè)農(nóng)戶采納統(tǒng)防統(tǒng)治概率如果相同，那么影響其采納統(tǒng)防統(tǒng)治的變量是平穩(wěn)的，即影響農(nóng)戶是否采納統(tǒng)防統(tǒng)治的因素在兩個(gè)農(nóng)戶之間不存在顯著性異，可通過變量的平行性檢驗(yàn)來確定；其次假定（Y0，Y1）⊥T|X，也就是說如果保持農(nóng)戶采納統(tǒng)防統(tǒng)治的影響因素不變，因變量潛在結(jié)果與農(nóng)戶是否采納病蟲害統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)無關(guān)。在農(nóng)戶是否采納統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)可以由一組可觀察的變量完全解釋的情況下，將多維度的影響因素歸結(jié)為一維采納概率得分，從而把采納統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)的農(nóng)戶和與其特征類似的未采納統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)的農(nóng)戶在多個(gè)維度進(jìn)行匹配，并假定按照這種匹配原則，因變量在采納統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)組與非采納統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)是隨機(jī)分配的。進(jìn)而測(cè)算出統(tǒng)防統(tǒng)治對(duì)農(nóng)作物病蟲害防治行為的凈影響。分析流程如下，首先對(duì)農(nóng)戶是否采納統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)的選擇行為方程進(jìn)行回歸：

PS（ν）=Pr[ser_adop=1|ν]=E[ser_adop|ν] （3）

其中，ν表示影響農(nóng)戶采納統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)的變量，PS表示農(nóng)戶采納統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)的概率，即傾向分?jǐn)?shù)（Propensity Score）。由式（3），可以擬合出每一個(gè)樣本農(nóng)戶采納統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)的傾向分?jǐn)?shù)，用以在樣本農(nóng)戶間進(jìn)行匹配。

接著，根據(jù)Becker et al[16]提出的平均處理效應(yīng)計(jì)算公式，求得病蟲害統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)對(duì)參與農(nóng)戶病蟲害防治的平均處理效應(yīng)（average effect of treatment on the treated，ATT）：

ATT=E[G1i-G0i|Pi=1]

=E{E[G1i-G0i]|Pi=1，PS（νi）}

=E{E[G1i|Pi=1，PS（νi）]}-

E{E[G0i|Pi=0，PS（νi）|Pi=1]} （4）

其中，G1i、G0i分別表示農(nóng)戶采納統(tǒng)防統(tǒng)治的病蟲害防治特征（施藥次數(shù)、無公害農(nóng)藥應(yīng)用比例）變量與未采納統(tǒng)防統(tǒng)治的農(nóng)戶病蟲害防治特征變量。根據(jù)式（3）擬合得到的PS（νi）數(shù)據(jù)是連續(xù)的，連續(xù)變量的精確匹配是困難的，但可以通過其它非精確匹配方法進(jìn)行匹配。常用的方法有：最近鄰匹配（knearest neighbors matching）、半徑匹配（radius matching）與核匹配（kernel matching）。最近鄰匹配的方法可以表示為：

c（i）={‖PSi（ν）-PSj（ν）‖} （5）

其中，下標(biāo)i為采納統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)的農(nóng)戶，下標(biāo)j為沒有采納統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)的農(nóng)戶，c（i）表示跟農(nóng)戶i匹配成功的所有農(nóng)戶j，他們是傾向分?jǐn)?shù)與農(nóng)戶j最為接近的一些農(nóng)戶。

同理，半徑匹配的方法可以表示為：

c（i）={‖PSi（ν）-PSj（ν）‖

其中，r表示為處理組農(nóng)戶在控制組進(jìn)行匹配時(shí)，所設(shè)定的匹配得分距離，在此距離范圍之內(nèi)的控制組農(nóng)戶與處理組農(nóng)戶匹配成功。然后，根據(jù)Becker et al[16]給出的計(jì)算ATT的公式有：

ATTM=1/NT∑i∈TGTi-1/NT∑i∈CωjGCi （7）

其中，M表示我們選擇的匹配原則，例如半徑匹配或核匹配原則等，T為采納統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)的農(nóng)戶（處理組），C為沒有采納統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)的農(nóng)戶（控制組）。NiC表示跟處理組農(nóng)戶i成功匹配但是沒有采納統(tǒng)防統(tǒng)治的控制組中農(nóng)戶的數(shù)量，那么式（7）中的權(quán)重可寫成ωj=∑iωi j，其中 ωi j=1/NCi。根據(jù)權(quán)重ωj不變且采納統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)的農(nóng)戶相對(duì)獨(dú)立，則可以通過以下公式估計(jì)ATT的方差。

Var（ATTM）=1/NTVar（GTi）+（1/NT）2∑j∈C（ωj）2Var（GCj） （8）

與最近鄰匹配和半徑匹配方法顯著不同，核匹配方法是一種基于非參數(shù)的估計(jì)。為了在控制組中尋找能跟農(nóng)戶i匹配的對(duì)象，則把農(nóng)戶i的PS值周圍沒有采納統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)的農(nóng)戶進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，根據(jù)農(nóng)戶i和農(nóng)戶j的PS值之差確定其權(quán)重。所以，用來跟農(nóng)戶i進(jìn)行匹配的農(nóng)戶并不存在，而是通過相關(guān)因素創(chuàng)造出的虛擬農(nóng)戶（hypothesized farmer），其所對(duì)應(yīng)G的值就是反事實(shí)農(nóng)戶病蟲害防治特征變量，也就是對(duì)各農(nóng)戶j的病蟲害防治特征變量求加權(quán)平均。核匹配法ATT計(jì)算公式可以表示為：

ATTK=1/NT∑i∈TGTi-∑i∈CGCiB（（PSj-PSi）/hn）∑i∈CB（（PSk-PSi）/hn） （9）

其中，控制組中用來進(jìn)行匹配的農(nóng)戶j的數(shù)目由帶寬參數(shù)（bandwidth）hn 決定；匹配農(nóng)戶病蟲害防治變量GCj的權(quán)重由高斯核函數(shù)（Gaussian kernel function） B來決定。

2.2數(shù)據(jù)來源及樣本概況

本文所用的數(shù)據(jù)來自2012年7月至2013年3月對(duì)我國(guó)水稻主產(chǎn)區(qū)病蟲害統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)的調(diào)查。為了體現(xiàn)自然氣候和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同地區(qū)推行統(tǒng)防統(tǒng)治的差異，使樣本具有較好的代表性，本文選擇經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和大田作物種植狀況差異明顯的七個(gè)省份作為調(diào)研地區(qū)，調(diào)查地點(diǎn)具體包括位于東部沿海、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的糧食主產(chǎn)區(qū)的山東省、江蘇?。晃挥谥胁康貐^(qū)，經(jīng)濟(jì)相對(duì)欠發(fā)達(dá)的河南省、湖北省、江西省和地處北方的水稻主產(chǎn)區(qū)的黑龍江省；西部地區(qū)選擇水稻大省四川省。以上樣本地區(qū)都是我國(guó)的水稻主產(chǎn)區(qū)，大田農(nóng)作物種植面積廣泛，較適合開展病蟲害統(tǒng)防統(tǒng)治。調(diào)查人員共選取上述項(xiàng)目示范內(nèi)51個(gè)村作為抽樣點(diǎn)。按分層抽樣方法在每個(gè)縣選取了1—2個(gè)村，每個(gè)村再隨機(jī)選擇20戶左右的農(nóng)戶進(jìn)行入戶調(diào)查。共獲得問卷1 151份，最終獲得有效問卷1 059份，問卷有效率92%。農(nóng)戶調(diào)查問卷涵蓋農(nóng)戶個(gè)體特征及家庭人口就業(yè)特征的基本情況、農(nóng)戶生產(chǎn)特征和水稻生產(chǎn)成本收益情況3個(gè)方面。涵蓋信息廣泛，具有較高的真實(shí)性和代表性。

本文通過調(diào)研主要了解樣本留守務(wù)農(nóng)和農(nóng)戶外出務(wù)工人員的自身特征、農(nóng)戶家庭特征、病蟲害防治的方式情況和效果、統(tǒng)防統(tǒng)治的推行情況和農(nóng)戶對(duì)統(tǒng)防統(tǒng)治以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面源污染等問題。其中，農(nóng)戶特征包括農(nóng)戶的年齡、文化程度、健康狀況等；農(nóng)戶家庭特征包括外出打工的類型、家庭收入構(gòu)成、種植規(guī)模等；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)特征主要包括病蟲害防治社會(huì)化服務(wù)情況、統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)價(jià)格和農(nóng)技推廣情況等題項(xiàng)。具體變量及描述統(tǒng)計(jì)見表1。

3實(shí)證分析

3.1被解釋變量說明

本文所講的農(nóng)藥施用強(qiáng)度以一季中晚稻種植過程中的施藥次數(shù)來衡量；農(nóng)藥施用品種以一個(gè)樣本施用的符合無公害標(biāo)準(zhǔn)的農(nóng)藥種類數(shù)占病蟲害防治過程中施用的農(nóng)藥種類總數(shù)的比例來表示。從整體樣本來看，在2012年參加統(tǒng)防統(tǒng)治水稻施藥次數(shù)的均值為5.69，自防自治農(nóng)戶水稻施藥次數(shù)為7.86，統(tǒng)防統(tǒng)治水稻施藥次數(shù)的均值比自防自治戶施藥次數(shù)的均值減少了27%。統(tǒng)防統(tǒng)治水稻施藥次數(shù)的中位數(shù)為6次，比自防自治戶水稻施藥次數(shù)的中位數(shù)8次少2次；在2012年統(tǒng)防統(tǒng)治水稻施用高效低毒無公害農(nóng)藥的比例的均值為0.98，自防自治農(nóng)戶水稻施用高效低毒無公害農(nóng)藥的比例的均值為0.56，統(tǒng)防統(tǒng)治水稻施用高效低毒無公害農(nóng)藥的比例的均值比自防自治戶水稻施用高效低毒無公害農(nóng)藥的比例均值多達(dá)到75%，統(tǒng)防統(tǒng)治水稻無公害農(nóng)藥應(yīng)用比的中位數(shù)為0.99，比自防自治戶水稻無公害農(nóng)藥應(yīng)用比的中位數(shù)0.55次高80個(gè)百分點(diǎn)。具體數(shù)據(jù)見表2。

3.2參與統(tǒng)防統(tǒng)治的內(nèi)生性

正如前文所述，很多不可觀測(cè)的因素（如農(nóng)戶資源稟賦，農(nóng)戶與農(nóng)技部門的聯(lián)系等）可能同時(shí)影響農(nóng)戶的病蟲害科學(xué)防治行為和農(nóng)戶參與統(tǒng)防統(tǒng)治的傾向。例如，參加統(tǒng)防統(tǒng)治的農(nóng)戶，可能本身的病蟲害防治水平就較高，而這種“錦上添花”式的選擇過程干擾了統(tǒng)防統(tǒng)治與農(nóng)戶病蟲害規(guī)范防治行為之間的因果關(guān)系的評(píng)估，因?yàn)榧词箾]有采用統(tǒng)防統(tǒng)治，這些農(nóng)戶在病蟲害規(guī)范防治方面的表現(xiàn)比其他農(nóng)戶更好。所以，如果沒有充分考慮這一由農(nóng)戶自選擇導(dǎo)致的內(nèi)生性問題所產(chǎn)生的估計(jì)系數(shù)偏誤，將會(huì)對(duì)統(tǒng)防統(tǒng)治與農(nóng)戶自防自治在農(nóng)藥施用強(qiáng)度和施用品種方面的差異評(píng)價(jià)產(chǎn)生干擾，甚至得出錯(cuò)誤的政策效果評(píng)價(jià)結(jié)論。

因此，我們首先通過表3在直觀上對(duì)樣本中采納病蟲害統(tǒng)防統(tǒng)治的農(nóng)戶與自防自治農(nóng)戶就各自影響其采納統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)的變量特征進(jìn)行比較，對(duì)比結(jié)果如表3所示：從農(nóng)戶非農(nóng)務(wù)工收入水平和打工地點(diǎn)看，我們發(fā)現(xiàn)處理組的大部分變量均值的數(shù)值均大于控制組變量均值，而且TT 均值檢驗(yàn)結(jié)果表明，農(nóng)戶年齡、受教育水平、外出打工地點(diǎn)和非農(nóng)就業(yè)收入在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上存在高度顯著的組間差別。這說明采納病蟲害統(tǒng)防統(tǒng)治的農(nóng)戶其非農(nóng)就業(yè)特征和社會(huì)人口統(tǒng)計(jì)特征與自防自治農(nóng)戶有明顯差別，從另一個(gè)角度證明可能存在農(nóng)戶自選擇導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。

從上文分析可知，農(nóng)戶是否采納統(tǒng)防統(tǒng)治與個(gè)人特征、社會(huì)人口特征、非農(nóng)就業(yè)等變量有關(guān)，這些變量包括年齡、文化程度、農(nóng)戶種植規(guī)模和種植品種等。另外，農(nóng)戶是否參與統(tǒng)防統(tǒng)治還和農(nóng)戶與農(nóng)技部分之間的聯(lián)系有關(guān)：與農(nóng)技部門聯(lián)系密切的農(nóng)戶往往有較好的病蟲害防治信息渠道，因此其參加統(tǒng)防統(tǒng)治的可能性也越大。在我們的問卷中，設(shè)計(jì)了多個(gè)問題，包括每年與農(nóng)技員聯(lián)系次數(shù)、與農(nóng)技員的聯(lián)系方式、與農(nóng)技員聯(lián)系難易程度和農(nóng)技員的指導(dǎo)是否及時(shí)等作為衡量該農(nóng)戶與政府農(nóng)技部門聯(lián)系緊密程度的指標(biāo)，并將其加入統(tǒng)防統(tǒng)治參與的選擇方程。選擇方程的估計(jì)結(jié)果由于篇幅所限未列出。本文根據(jù)統(tǒng)防統(tǒng)治參與方程估計(jì)中的確定的顯著影響因素作為傾向分?jǐn)?shù)匹配的共同支持檢驗(yàn)變量（common support），并運(yùn)用PSM方法解決農(nóng)戶采納統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)的內(nèi)生性問題。

3.3傾向得分匹配分析

根據(jù)傾向得分匹配分析的原理，我們基于上文中統(tǒng)防統(tǒng)治參與選擇模型擬合每一個(gè)樣本農(nóng)戶采納統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)的傾向分?jǐn)?shù)，并依據(jù)該分?jǐn)?shù)對(duì)采納統(tǒng)防統(tǒng)治的農(nóng)戶和沒有采納統(tǒng)防統(tǒng)治的農(nóng)戶進(jìn)行匹配。筆者選擇文獻(xiàn)中經(jīng)常使用的最近鄰匹配方法，并將半徑匹配方法和核密度匹配方法得到的ATT值作為檢驗(yàn)穩(wěn)健性的手段。圖1為匹配前的傾向得分分布圖，縱軸代表概率密度，橫軸代表傾向得分值。通過非參數(shù)K密度方法（kdensity）對(duì)處理組與控制組的傾向分?jǐn)?shù)密度分布函數(shù)進(jìn)行近似，虛線為控制組（自防自治戶）情況，實(shí)線為處理組（采納統(tǒng)防統(tǒng)治戶）情況。通過實(shí)線與虛線分布圖可以發(fā)現(xiàn)，自防自治組農(nóng)戶傾向分?jǐn)?shù)的頻率峰值在0.1左右，采納統(tǒng)防統(tǒng)治組農(nóng)戶的傾向分?jǐn)?shù)的頻率峰值在0.7左右。總體來看，采納統(tǒng)防統(tǒng)治組農(nóng)戶的傾向得分顯著高于未采納統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)組。

圖2是經(jīng)過最近鄰匹配后的傾向分?jǐn)?shù)分布圖，因?yàn)槠ヅ浜蟮目刂平M中只保留了與相應(yīng)參與農(nóng)戶傾向得分最為相近的樣本，而剔除了匹配失敗的樣本農(nóng)戶，所以其傾向分?jǐn)?shù)分布發(fā)生了明顯改變：表示控制組傾向分?jǐn)?shù)概率分布的虛線向右移動(dòng)明顯，且最高頻率值移動(dòng)到0.5左右；處理組傾向分?jǐn)?shù)概率分布的實(shí)線則與匹配前相比沒有發(fā)生改變。整體上看，兩組傾向分?jǐn)?shù)分布特征基本近似，很直觀地表明：按照傾向得分最近鄰方法匹配后有效修正了兩組間傾向分?jǐn)?shù)偏差，匹配效果理想。

經(jīng)過最近鄰匹配后，依據(jù)前文介紹的方法計(jì)算農(nóng)戶采納統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)的平均效應(yīng)值。除總體樣本外，我們還將對(duì)規(guī)模種植的農(nóng)戶進(jìn)行單獨(dú)分析，求得其ATT值。由于參與統(tǒng)防統(tǒng)治的回歸結(jié)果顯示，規(guī)模種植的農(nóng)戶更可能參加統(tǒng)防統(tǒng)治，因此農(nóng)戶是否采納統(tǒng)防統(tǒng)治的內(nèi)生性問題在規(guī)模種植農(nóng)戶中表現(xiàn)尤為明顯，對(duì)其單獨(dú)進(jìn)行分析可以更加精確地測(cè)算統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)對(duì)于農(nóng)藥施用強(qiáng)度和施用品種的影響。同時(shí)，專業(yè)種植大戶也是農(nóng)業(yè)部門在推行病蟲害統(tǒng)防統(tǒng)治時(shí)重點(diǎn)支持的對(duì)象，所以本文對(duì)其重點(diǎn)討論，力求通過對(duì)專業(yè)種植大戶采納統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)的ATT值的分析來測(cè)算統(tǒng)防統(tǒng)治的實(shí)施效果。表4總結(jié)了對(duì)子樣本計(jì)算的ATT值。表4中，分別計(jì)算了匹配前、后處理組與控制組的平均農(nóng)戶采納病蟲害統(tǒng)防統(tǒng)治的環(huán)境效應(yīng)（用病蟲害防治次數(shù)或高效低毒無公害農(nóng)藥的比例表示）以及它們的組間差異，匹配后的組間差（ATT值）就是本文所重點(diǎn)討論的實(shí)施統(tǒng)防統(tǒng)治的環(huán)境效應(yīng)。我們首先分析用全體樣本估算的病蟲害防治次數(shù)的變化，其ATT值為-2.297，且顯著性水平為1%，說明采納統(tǒng)防統(tǒng)治使水稻種植過程中病蟲害防治次數(shù)減少2.3次。同時(shí)我們還可以看到，在沒匹配以前處理組與控制組的差別是 -2.177，表明如果忽視了農(nóng)戶采納統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)時(shí)所產(chǎn)生的內(nèi)生性問題，統(tǒng)防統(tǒng)治的作用效果將會(huì)被低估。當(dāng)因變量為高效低毒無公害農(nóng)藥的比例時(shí)，ATT值為0.415，且在1%的水平上顯著，說明病蟲害統(tǒng)防統(tǒng)治使高效低毒無公害農(nóng)藥的應(yīng)用比例上升了41.5百分點(diǎn)。在沒匹配以前處理組與控制組的差別是0.01，可以看出如果忽視采納統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)的內(nèi)生性問題同樣會(huì)高估實(shí)施統(tǒng)防統(tǒng)治的效果。以上對(duì)比分析說明，病蟲害統(tǒng)防統(tǒng)治的推行確實(shí)能夠提升病蟲害防治的環(huán)境保護(hù)和食品質(zhì)量安全水平，并且在促進(jìn)農(nóng)戶應(yīng)用高效低毒無公害農(nóng)藥的比例方面更為顯著。

接下來，我們重點(diǎn)關(guān)注規(guī)模種植（種植面積大于等于9畝）農(nóng)戶。我們從統(tǒng)防統(tǒng)治戶樣本總體中提取規(guī)模種植的農(nóng)戶作為子樣本，估算推行統(tǒng)防統(tǒng)治水稻病蟲害防治的影響采用的方法同上。表5的結(jié)果顯示，無論是農(nóng)戶病蟲害防治次數(shù)還是高效低毒無公害農(nóng)藥的比例，在忽視采納統(tǒng)防統(tǒng)治內(nèi)生性的情況下，都會(huì)導(dǎo)致對(duì)病蟲害統(tǒng)防統(tǒng)治的實(shí)際效果的估計(jì)產(chǎn)生偏誤（匹配后農(nóng)戶病蟲害防治次數(shù)ATT值提高了5個(gè)百分點(diǎn)；高效低毒無公害農(nóng)藥的比例的 ATT 值降低了2.3個(gè)百分點(diǎn)）。并且，通過與總體樣本統(tǒng)防統(tǒng)治對(duì)施藥次數(shù)和品種影響的比較分析，可以看出子樣本匹配后的ATT值和顯著性均有不同程度下降：當(dāng)因變量為農(nóng)戶病蟲害防治次數(shù)時(shí)，與全樣本的ATT值-2.297相比，規(guī)模種植農(nóng)戶組的ATT值是-1.206，顯著下降；當(dāng)因變量為高效低毒無公害農(nóng)藥的比例時(shí)，與全部樣本農(nóng)戶的ATT值0.415相比，規(guī)模種植農(nóng)戶組的ATT值降低到0.297?？梢钥闯觯杉{統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)對(duì)水稻病蟲害防治環(huán)境效應(yīng)的提升效果在那些非規(guī)模種植農(nóng)戶中表現(xiàn)得更顯著。原因可能是：首先規(guī)模種植農(nóng)戶本身的資源稟賦較高，因而本身的病蟲害防治水平就高，其次，規(guī)模種植的農(nóng)戶更關(guān)注生產(chǎn)成本，其參加統(tǒng)防統(tǒng)治前的施藥次數(shù)就不多。因此，相對(duì)于小農(nóng)戶，其參加統(tǒng)防統(tǒng)治減少農(nóng)藥應(yīng)用次數(shù)的潛力小，這也正印證了在沒有統(tǒng)防統(tǒng)治的情況下，小農(nóng)戶比大農(nóng)戶傾向于應(yīng)用更多的農(nóng)藥；相對(duì)于小規(guī)模種植戶，即使沒有參加統(tǒng)防統(tǒng)治大戶也能更好多地應(yīng)用無公害農(nóng)藥，可能的原因是：一方面，大戶的經(jīng)營(yíng)規(guī)模比較大，比較利于政府監(jiān)管部門控制其農(nóng)藥來源渠道；另一方面，很多農(nóng)技推廣都是以大戶為依托進(jìn)行，其會(huì)受到更多的病蟲害防治方面的培訓(xùn)，因而比小規(guī)模種植戶傾向于應(yīng)用高效低毒的無公害農(nóng)藥。

3.4穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證前文評(píng)價(jià)統(tǒng)防統(tǒng)治對(duì)農(nóng)藥施用強(qiáng)度和施用品種影響的準(zhǔn)確性，本文嘗試通過多種匹配方法檢驗(yàn)研究結(jié)論的穩(wěn)健性。筆者具體做法是對(duì)不同樣本情形的觀察值進(jìn)行核匹配與半徑匹配，然后分別計(jì)算匹配后樣本的ATT值，將其分別與前文各估算結(jié)果比對(duì)，發(fā)現(xiàn)用本文所得到的研究結(jié)論不因匹配方法的改變而發(fā)生變化：統(tǒng)防統(tǒng)治的推行顯著改善了水稻病蟲害防治造成的農(nóng)藥殘留超標(biāo)和農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境污染，尤其是在應(yīng)用高效低毒無公害農(nóng)藥的比例方面；同時(shí)，相對(duì)于統(tǒng)防統(tǒng)治總體樣本的效果，小規(guī)模種植農(nóng)戶樣本的ATT值更高，說明采納統(tǒng)防統(tǒng)治對(duì)小規(guī)模種植的農(nóng)戶作用效果更加顯著。

4結(jié)論與討論

統(tǒng)防統(tǒng)治的推行對(duì)于提升病蟲害防治的環(huán)境效應(yīng)是明顯的。一方面，在統(tǒng)一施藥時(shí)間、統(tǒng)一防治技術(shù)和統(tǒng)一施用農(nóng)藥種類的前提下，可以最大限度的發(fā)揮病蟲害防治的規(guī)模效應(yīng)，病蟲害統(tǒng)防統(tǒng)治是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模經(jīng)營(yíng)在這一環(huán)節(jié)的具體體現(xiàn)。要準(zhǔn)確評(píng)估統(tǒng)防統(tǒng)治對(duì)于減少過量施用農(nóng)藥和濫用高毒農(nóng)藥的作用，就必須剔除內(nèi)生性對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的干擾，因此，本文采用得分傾向匹配法（PSM）排除內(nèi)生性的影響。分析結(jié)果表明：①統(tǒng)防統(tǒng)治在確保產(chǎn)量不減的情況下，減少了病蟲害防治的施藥次數(shù)，這也印證了小農(nóng)戶在自防自治時(shí)，存在過量施用農(nóng)藥現(xiàn)象。同時(shí)統(tǒng)防統(tǒng)治也促進(jìn)了農(nóng)戶應(yīng)用無公害農(nóng)藥的傾向。②與全體樣本相比，采納統(tǒng)防統(tǒng)治對(duì)于規(guī)模種植戶減少施藥次數(shù)效果不如全體樣本的效果明顯，這主要是規(guī)模種植戶自身的防治技術(shù)水平較高的原因，另一方面，統(tǒng)防統(tǒng)治顯著促進(jìn)了規(guī)模種植戶無公害農(nóng)藥的應(yīng)用。

所以，無論在施用農(nóng)藥次數(shù)，還是應(yīng)用農(nóng)藥的種類方面，統(tǒng)防統(tǒng)治都顯著促進(jìn)了病蟲害規(guī)范防治。因此要加大對(duì)統(tǒng)防統(tǒng)治項(xiàng)目的財(cái)政支持力度，準(zhǔn)確地防控病蟲害，提高防治效果，不斷提升病蟲害統(tǒng)防統(tǒng)治覆蓋率；重點(diǎn)鼓勵(lì)小規(guī)模種植戶采納病蟲害統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)；促進(jìn)農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)，推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模經(jīng)營(yíng)。加強(qiáng)對(duì)種植專業(yè)戶的病蟲害防治方面的培訓(xùn)和引導(dǎo)，并著力發(fā)揮專業(yè)大戶的示范帶頭作用，提高統(tǒng)防統(tǒng)治的效率，同時(shí)還要依托專業(yè)種植大戶和農(nóng)機(jī)專業(yè)合作社發(fā)展植保合作社等統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)組織，促進(jìn)食品質(zhì)量安全水平的提升和農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的保護(hù)。

（編輯：劉呈慶）

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YING Ruiyao1XU Bin2

（1.Jiangsu New Rural Science and Technology Innovation Research Base， Nanjing Agricultural University，

Nanjing Jiangsu 210095， China； 2.School of Business， Linyi University， Linyi Shandong 276000， China）

AbstractExcessive application of pesticides leads to nonpoint source pollution in agriculture. Regional Pest Control program is one of agricultural socialization services. whether it has decreased quantity of pesticides usage and increased the ratio of environmentalfriendly pesticides application is a worthwhile issue to probe into. It is a selfselection problem whether farmers adopt Regional Pest Control program， which brings about endogenous bias in results. Therefore， this paper utilizes seven provinces nationwide rice production data by propensity score matching method （Propensity Score Matching， PSM）， excluding the selfselection problem of endogenous influence， to evaluate the difference in species and quantity of pesticides application between Regional Pest Control and dispersed insect control by farmers， that is to say， whether this professional plant protection has achieved good environmental benefits and provided safe food for people. The research results show if endogenous influence is ignored， the effect of Regional Pest Control program on alleviation of abuse of pesticides will be overestimated. The quantity of the pesticide usage has been reduced significantly through implementation of Regional Pest Control program， and the ratio of environmentalfriendly pesticides application has been increased. Smallscale growers who adopt the program work better in alleviation of pesticides abuse than largescale growers. It is therefore recommended to raise the level of fiscal support， strengthen epidemic forecasting， improve the pesticides control and increase the programs coverage. Furthermore， the authority should strengthen the guidance and training of professional pest control， encourage land circulation and raise agricultural appropriate scale of operation.

Key wordsRegional Pest Control program； Propensity Score Matching； pesticides application； endogenous problem； food safety