田偉 易向益 向平安

編者按：百年大黨，百年為農(nóng)。近日，《農(nóng)民日?qǐng)?bào)》發(fā)表署名“仲農(nóng)平”的文章《大轉(zhuǎn)折，中國命運(yùn)百年逆襲——中國共產(chǎn)黨與中國農(nóng)民》，文章指出：中國共產(chǎn)黨，自成立之日起，就和最廣大的勞苦大眾站在了一起。中國共產(chǎn)黨領(lǐng)導(dǎo)下的新中國，破除與重構(gòu)了延續(xù)千年的治理體系，歷史性地賦權(quán)農(nóng)民。廣大農(nóng)民開始走向追尋自身主體性的道路，成為時(shí)代的主角。

毛澤東同志曾指出：“誰贏得了農(nóng)民，誰就會(huì)贏得中國。誰解決了土地問題，誰就會(huì)贏得農(nóng)民?！币搿摆A得”農(nóng)民，必須要振興鄉(xiāng)村。本刊持續(xù)推出“鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略”專題，本期邀請(qǐng)湖南大學(xué)商學(xué)院田偉副教授團(tuán)隊(duì)就“合作社對(duì)小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的影響”、中國科學(xué)院農(nóng)村發(fā)展研究所青年學(xué)者史潔瓊博士就“中國農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚的時(shí)空特征及其驅(qū)動(dòng)因素”進(jìn)行研討，現(xiàn)刊出有關(guān)成果。

摘 要：以湖南省298戶小農(nóng)戶作為研究對(duì)象，運(yùn)用傾向得分匹配法來評(píng)估其在發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)過程中合作社的中介作用。結(jié)果顯示：不同匹配方法的平均處理效應(yīng)為加入合作社比不加入的小農(nóng)戶高23.7%的可能性。合作社在不同協(xié)變量的中介效應(yīng)由強(qiáng)到弱依次為：認(rèn)知能力、學(xué)歷程度、市場預(yù)期、政策感知、農(nóng)業(yè)年收入，這說明合作社是穩(wěn)定且有效的中介。因此建議：為了使鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略中扶持小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的指導(dǎo)意見盡快實(shí)施，應(yīng)優(yōu)先選擇自我發(fā)展能力強(qiáng)、整體素質(zhì)較高的合作社作為扶持對(duì)象。以合作社為中介的小農(nóng)戶生態(tài)轉(zhuǎn)型，為了實(shí)現(xiàn)可持續(xù)性和不可逆轉(zhuǎn)性，要以一定的市場需求為驅(qū)動(dòng)。本文所得結(jié)論可為立志轉(zhuǎn)型的小農(nóng)戶規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)提供有價(jià)值的建議，并為農(nóng)業(yè)部門制定相關(guān)的扶持政策提供一定的依據(jù)與參考。

關(guān)鍵詞：小農(nóng)戶;合作社;生態(tài)農(nóng)業(yè);傾向得分匹配

基金項(xiàng)目：湖南省農(nóng)業(yè)農(nóng)村廳委托課題“開展柑橘生產(chǎn)銷售運(yùn)行情況調(diào)查分析”（湘財(cái)農(nóng)指〔2019〕35號(hào)）;湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)“雙一流”建設(shè)項(xiàng)目“影響農(nóng)民從事生態(tài)農(nóng)業(yè)的關(guān)鍵因子與激勵(lì)政策研究”（SYL201802027）。

[中圖分類號(hào)] F321.42 [文章編號(hào)] 1673-0186（2021）006-0053-013

[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A ? ? [DOI編碼] 10.19631/j.cnki.css.2021.006.005

一、引言

黨的十八大以來，我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化取得了巨大的成就，不僅保障了農(nóng)產(chǎn)品的有效供給，還實(shí)現(xiàn)了農(nóng)民收入的穩(wěn)步提升，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件和支撐體系得到極大改善。在取得巨大成就的同時(shí)也面臨一些新挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在：農(nóng)業(yè)資源趨緊、面源污染加劇、生態(tài)系統(tǒng)退化和農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全等問題[1]。為了尋求農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)變的新思路和新路徑，使農(nóng)業(yè)走上高質(zhì)量發(fā)展的道路，中共中央國務(wù)院結(jié)合近期農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的實(shí)際情況，提出把發(fā)展高效生態(tài)農(nóng)業(yè)作為發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的具體實(shí)踐形式。近年來我國現(xiàn)代生態(tài)農(nóng)業(yè)在技術(shù)模式、產(chǎn)業(yè)體系和發(fā)展機(jī)制上進(jìn)行了積極的探索并取得了很大成績①，但應(yīng)當(dāng)認(rèn)識(shí)到其中還存在一些問題，這些問題限制了生態(tài)農(nóng)業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展，比較突出的是由于經(jīng)濟(jì)效益不具備比較優(yōu)勢(shì)，導(dǎo)致生產(chǎn)經(jīng)營主體參與程度低，參與熱情不高[2]。與此同時(shí)，農(nóng)村還有兩億多小農(nóng)戶①，他們有豐富的生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)和土地、勞動(dòng)力的優(yōu)勢(shì)，但只是缺乏某方面專業(yè)的技術(shù)，如果把小農(nóng)戶和其他經(jīng)營主體通過某種形式聯(lián)合起來，把專業(yè)化、技術(shù)性要求高、有規(guī)模效應(yīng)的環(huán)節(jié)交給這些組織，同時(shí)找到可靠的消費(fèi)群體或需求渠道，小農(nóng)戶參與生態(tài)農(nóng)業(yè)或許大有可為。盡快將小農(nóng)戶融入現(xiàn)代農(nóng)業(yè)尤其是生態(tài)農(nóng)業(yè)體系，不僅能滿足小農(nóng)戶自身轉(zhuǎn)型的需要，又能擴(kuò)大生態(tài)農(nóng)業(yè)建設(shè)的主體力量，具有重要的社會(huì)意義、經(jīng)濟(jì)意義和環(huán)境保護(hù)意義，這一想法在諸多政府文件和工作報(bào)告中正式提出②。作為鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略必須要解決的重大問題，小農(nóng)戶參與生態(tài)農(nóng)業(yè)是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，涉及組織和參與的形式，利益分享機(jī)制的創(chuàng)新，社會(huì)化服務(wù)體系的建立等，只有相關(guān)的制度體系得到完善，才能真正全面地激發(fā)小農(nóng)戶參與生態(tài)農(nóng)業(yè)的內(nèi)在動(dòng)力[3]。

基于此，經(jīng)過較長時(shí)間的調(diào)研和思考，筆者發(fā)現(xiàn)小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)需要解決三個(gè)基本問題：第一，面對(duì)數(shù)量如此龐大的小農(nóng)戶，究竟哪些小農(nóng)戶可以作為扶持對(duì)象;第二，扶持小農(nóng)戶可以依靠哪些經(jīng)營主體作為中介力量，并以何種形式參與其中;第三，在市場接近飽和的情況下，小農(nóng)戶提供的產(chǎn)品如何才能被消費(fèi)者認(rèn)可，使這種轉(zhuǎn)型保持可持續(xù)性、不會(huì)出現(xiàn)反復(fù)。現(xiàn)有文獻(xiàn)在研究小農(nóng)戶如何發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的問題上還不多見，將合作社作為兩者中介的研究更處于理論探討階段，缺乏對(duì)三者關(guān)系及相互作用機(jī)理的實(shí)證研究，本文以湖南省內(nèi)三個(gè)市區(qū)周邊鄉(xiāng)鎮(zhèn)的調(diào)查數(shù)據(jù)為來源，從個(gè)人特征、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期以及外部環(huán)境等因素出發(fā)運(yùn)用傾向得分匹配法（PSM），引入中介效應(yīng)模型實(shí)證合作社對(duì)小農(nóng)戶選擇發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的影響。試圖為小農(nóng)戶和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的銜接、擴(kuò)大生態(tài)農(nóng)業(yè)的建設(shè)主體等現(xiàn)實(shí)問題的研究提供可靠的經(jīng)驗(yàn)參考，為“扶持小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)”這一新思路的加快實(shí)施提出現(xiàn)實(shí)依據(jù)和政策建議。

二、數(shù)據(jù)來源和變量選擇

在具體的實(shí)證分析之前，本文對(duì)數(shù)據(jù)來源、相關(guān)概念界定以及變量選取進(jìn)行基本描述。

（一）概念界定與數(shù)據(jù)來源

1971年，生態(tài)農(nóng)業(yè)的概念首次由美國的土壤學(xué)家威廉姆·阿爾伯里奇提出，隨后許多學(xué)者在此觀點(diǎn)的基礎(chǔ)上提出了不同的替代模式，如有機(jī)農(nóng)業(yè)、生物農(nóng)業(yè)等。無論何種說法，生態(tài)農(nóng)業(yè)強(qiáng)調(diào)的都是遵循自然法則，在維持生態(tài)環(huán)境的前提下發(fā)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。簡單來說，生態(tài)農(nóng)業(yè)就是一種不使用化學(xué)農(nóng)藥、不使用化學(xué)肥料、不使用人工激素的農(nóng)業(yè)。由于對(duì)生態(tài)農(nóng)業(yè)概念的界定比較嚴(yán)格，目前我國最接近生態(tài)農(nóng)業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的是“三品一標(biāo)”安全農(nóng)產(chǎn)品。

按照全國農(nóng)業(yè)普查（2016）統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，小農(nóng)戶界定為：種植業(yè)規(guī)模在50畝以下（一年兩熟）、生豬年出欄在200頭以下、雞鴨年出欄在10 000只以下、林地面積在500畝以下、淡水養(yǎng)殖面積在50畝以下的農(nóng)戶。湖南省符合此標(biāo)準(zhǔn)的大約有1 368.51萬戶，其中普通小農(nóng)戶占99.1%，達(dá)1 356.3萬戶，規(guī)模農(nóng)業(yè)經(jīng)營的有12.21萬戶①。截至2018年底，湖南省接近生態(tài)農(nóng)業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的“三品一標(biāo)”農(nóng)產(chǎn)品有效認(rèn)證總數(shù)為3 944個(gè)，農(nóng)業(yè)企業(yè)1 509家，生態(tài)種養(yǎng)示范性合作社385家，共涵蓋30多萬戶從事生態(tài)農(nóng)業(yè)的小農(nóng)，約占小農(nóng)戶總體數(shù)量的2%。本文調(diào)研數(shù)據(jù)來自2019—2020年對(duì)長沙、瀏陽、寧鄉(xiāng)三個(gè)地區(qū)的小農(nóng)戶的實(shí)地調(diào)研或電話采訪。

本次調(diào)研采取了隨機(jī)抽樣法，在每個(gè)地區(qū)分別選取了1～2個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)隨機(jī)選取了2～3個(gè)自然村，每個(gè)村隨機(jī)選取30戶。調(diào)查共發(fā)放問卷305份，最終有效問卷為298份，其中參與生態(tài)農(nóng)業(yè)項(xiàng)目的處理組141份， 未參與的控制組157份。

（二）變量選擇

根據(jù)生態(tài)農(nóng)業(yè)的特點(diǎn)及實(shí)際調(diào)研的時(shí)間、精力和技術(shù)條件，需要確定對(duì)小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的行為決策有實(shí)際影響的代表性變量，并且這些變量與小農(nóng)戶的個(gè)人情況相符。因此，在協(xié)變量的選取上，參考已有研究，從農(nóng)戶個(gè)人特征（農(nóng)業(yè)年收入、學(xué)歷程度、認(rèn)知能力）、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期（市場預(yù)期、成本預(yù)期）、外部環(huán)境（鄰里效應(yīng)、技術(shù)培訓(xùn)、政策感知）三方面作為選擇依據(jù)。各變量的具體定義、均值和標(biāo)準(zhǔn)差如表1所示。

（三）被解釋變量

文中所提生態(tài)農(nóng)業(yè)主要是指參與生產(chǎn)符合“三品一標(biāo)”標(biāo)準(zhǔn)的農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)的現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)。將此定義作為被解釋變量，參與生產(chǎn)“三品一標(biāo)”農(nóng)產(chǎn)品的賦值為1，沒有參與的賦值為0。

（四）解釋變量

小農(nóng)戶的生產(chǎn)轉(zhuǎn)型活動(dòng)是一個(gè)復(fù)雜的決策過程，其行為的改變來自內(nèi)部和外部兩種力量的驅(qū)動(dòng)[4]，內(nèi)部因素取決于農(nóng)戶的個(gè)人特征、經(jīng)濟(jì)效益的預(yù)期以及生產(chǎn)成本的預(yù)期;外部因素來主要是鄰里效應(yīng)、技術(shù)培訓(xùn)、政策感知等，具體影響因素分為以下幾類：

1.農(nóng)戶個(gè)人特征

個(gè)人特征主要考慮發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)所需具備的個(gè)人條件，如農(nóng)業(yè)年收入、學(xué)歷程度以及認(rèn)知能力。首先，根據(jù)理性小農(nóng)學(xué)派的相關(guān)理論，農(nóng)戶的行為決策是理性的[5]。因此，當(dāng)收入較低時(shí)，理性假設(shè)會(huì)促使小農(nóng)戶盡可能去獲得更多的農(nóng)業(yè)收益，從而具備一定的轉(zhuǎn)型動(dòng)力;其次，學(xué)歷程度對(duì)于農(nóng)戶的判斷與決策能力也有一定影響。一直以來，小農(nóng)的文化程度普遍較低，而生態(tài)農(nóng)業(yè)是聚集了不同學(xué)科知識(shí)、相關(guān)技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，如果小農(nóng)戶把發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)作為一個(gè)學(xué)習(xí)和實(shí)踐的過程，學(xué)歷程度越高的小農(nóng)戶，在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向生態(tài)農(nóng)業(yè)的認(rèn)知轉(zhuǎn)變上將更加順利;最后，由于生態(tài)農(nóng)業(yè)有較為嚴(yán)格的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，需要具備較強(qiáng)的信息收集和溝通能力，因此其行為決策也受到認(rèn)知能力的影響[6]。

2.風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期

生態(tài)農(nóng)業(yè)同樣受到自然風(fēng)險(xiǎn)和市場風(fēng)險(xiǎn)的影響。一方面生態(tài)農(nóng)業(yè)節(jié)省了化肥、農(nóng)藥，除草劑等生產(chǎn)資料的支出，但需要對(duì)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)設(shè)施進(jìn)行改造，而且投入的勞動(dòng)量也相對(duì)較多，因此前期投入生產(chǎn)成本較高，這將使小農(nóng)戶謹(jǐn)慎地估算投入成本。此外相比目前市場上流通的普通農(nóng)產(chǎn)品，現(xiàn)有生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品在價(jià)格和渠道上都沒有優(yōu)勢(shì)，消費(fèi)者對(duì)于生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品的接受還需要一個(gè)過程，在“銷路不暢會(huì)導(dǎo)致虧損”的心理預(yù)期下，小農(nóng)戶對(duì)于發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)也會(huì)更加慎重[7]。

3.外部環(huán)境

傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向生態(tài)農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)型不僅是生產(chǎn)方式的轉(zhuǎn)變，更重要的是人的思想和觀念的轉(zhuǎn)變，因此它的普及和推廣離不開外部環(huán)境的影響。在我國農(nóng)村地區(qū)，鄰里之間的頻繁接觸走動(dòng)，每家每戶之間的口口相傳已經(jīng)成為最主要的信息流動(dòng)方式之一，是小農(nóng)戶最容易接受的信息傳播路徑[8-10]。周圍鄰居的成功經(jīng)驗(yàn)可為小農(nóng)戶們的行為選擇提供參照，鄰里效應(yīng)作為一種簡單直接且高效的交流傳播方式，對(duì)于小農(nóng)戶的行為決策具有重要影響[11-12]。其次，各種技術(shù)培訓(xùn)可以使小農(nóng)戶更全面了解生態(tài)農(nóng)業(yè)技術(shù)，既使小農(nóng)戶了解未來農(nóng)業(yè)的發(fā)展方向，又能提供適合當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)種養(yǎng)殖項(xiàng)目的技術(shù)資料，為小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)提供有效的技術(shù)支持。最后，由于小農(nóng)戶同時(shí)也是消費(fèi)者，通過政策宣傳和引導(dǎo)，可以提高小農(nóng)戶的環(huán)境保護(hù)意識(shí)和生態(tài)認(rèn)知水平，幫助他們認(rèn)識(shí)到生態(tài)農(nóng)業(yè)對(duì)提高自身的健康水平也相當(dāng)有益。因此將鄰里效應(yīng)、技術(shù)培訓(xùn)以及政策感知作為外部環(huán)境的三個(gè)主要因素。

三、研究方法與模型設(shè)計(jì)

在前文對(duì)數(shù)據(jù)來源、變量選取等進(jìn)行具體描述后，本文通過Logit回歸進(jìn)行傾向得分匹配的估計(jì)，利用傾向得分匹配（PSM）計(jì)算出平均處理效應(yīng)，驗(yàn)證合作社是否為推動(dòng)小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的有效中介，并結(jié)合中介效應(yīng)及相關(guān)檢驗(yàn)得出合作社影響程度的強(qiáng)弱。

（一）Logit回歸分析法

為估計(jì)參加合作社對(duì)于小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的影響，本文構(gòu)建了小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的基本模型，表達(dá)式為：

Yi=α+δDi+βXi+εi（1）

在（1）式中，Yi 表示小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的趨勢(shì)，Di表示是否參加合作社，δ表示參加合作社對(duì)小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的影響程度，Xi為其他解釋變量，β為解釋變量的系數(shù)，α為常數(shù)項(xiàng)，εi是隨機(jī)干擾項(xiàng)。

由于被解釋變量“是否發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)”為二分變量，故適合采用二元Logit模型進(jìn)行傾向得分匹配的估計(jì)，來解釋個(gè)人特征、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期、外部環(huán)境等方面中各影響因素與小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)之間的相關(guān)性。該方法不僅可在樣本內(nèi)進(jìn)行預(yù)測，且可以進(jìn)一步計(jì)算出各變量的邊際效應(yīng)。其具體公式為：

在（2）式中：P（Xi）表示小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的概率，Xi為影響農(nóng)戶選擇發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的因素，i為解釋變量的數(shù)量，范圍為1-8;Di為0～1分布的處理變量，當(dāng)D=1時(shí)表示小農(nóng)戶參加合作社，反之為不參加;β為解釋變量的回歸系數(shù);exp為各因素對(duì)小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)起到的邊際影響。

（二）傾向得分匹配法（PSM）

傾向得分匹配法（PSM）最早由 Rosenbaum和Rubin提出[13]。經(jīng)過不斷發(fā)展被廣泛運(yùn)用于醫(yī)學(xué)、公共衛(wèi)生、經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域，該方法基于反事實(shí)框架推導(dǎo)，用于推斷某一事件發(fā)生與沒有發(fā)生的不同結(jié)果和影響，能夠較好地解決傳統(tǒng)回歸分析中遺漏變量和內(nèi)生性問題。未來PSM將被運(yùn)用于更多情形，如自變量為連續(xù)變量時(shí)[14]。

本文先將處理組與控制組進(jìn)行匹配，剔除異常和極端數(shù)值的個(gè)體后，再計(jì)算平均處理效應(yīng)（ATT）;最后進(jìn)行平衡性檢驗(yàn)，來考查匹配效果是否良好。計(jì)算平均處理效應(yīng)的具體公式為[15]：

ATT=E[Y1i-Y0i|Di=1]

=E{E[Y1i-Y0i|Di=1，P（Xi）]}

=E{E[Y1i|Di=1，P（Xi）]-E[Y0i|Di=0，P（Xi）]Di=1}（3）

在（3）式中，E為期望值，Y1i代表發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的小農(nóng)戶，Y0i代表沒有發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的小農(nóng)戶，D代表小農(nóng)戶是否參與合作社的處理變量（D=1為參加，D=0為沒有參加），P（Xi）為小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)概率的傾向得分值。

以往的研究中，如果只用最小二乘法（OLS）進(jìn)行估計(jì)，不能很好地解決選擇性偏誤[16]。所以本文選擇傾向得分匹配法（PSM）來估計(jì)參加合作社對(duì)于小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的影響。再依次用核匹配法、k近鄰匹配法、卡尺內(nèi)一對(duì)四匹配法、半徑匹配法進(jìn)行傾向得分匹配，得出平均處理效應(yīng)[17-18]。

（三）中介效應(yīng)

中介效應(yīng)的發(fā)生機(jī)理為當(dāng)自變量X對(duì)因變量Y產(chǎn)生影響，此時(shí)自變量X通過影響變量M來影響因變量Y，即變量M為中介變量，其具體公式為：

Y=cX+e1（4）

M=aX+e2（5）

Y=c'X+bM+e3（6）

上述公式中，X為自變量或不同協(xié)變量，M為中介變量（是否參加合作社），Y為因變量（是否選擇發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)）。在（4）式中c為自變量X對(duì)因變量Y的總效應(yīng);（5）式中a為自變量X對(duì)中介變量M的效應(yīng);（6）式中b為中介變量M對(duì)因變量Y的效應(yīng); 是在控制了中介變量 M 的影響后， 自變量X對(duì)因變量Y的直接效應(yīng);e1～e3為回歸殘差。

上圖為本文的基本理論框架，其中路徑a為小農(nóng)戶對(duì)于參加合作社的意愿估計(jì);路徑b為小農(nóng)戶自身對(duì)于發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的概率;路徑c為合作社在生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展過程中的影響;路徑ac為合作社作為中介從農(nóng)戶個(gè)人特征、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期以及外部環(huán)境對(duì)小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)所起到的中介與整合的過程。

在現(xiàn)有的研究中，中介效應(yīng)通常有四種方法進(jìn)行檢驗(yàn)：逐步回歸法;系數(shù)乘積檢驗(yàn)法;差異系數(shù)檢驗(yàn)法和Bootstrapping檢驗(yàn)法。逐步回歸檢驗(yàn)是最便于操作和理解的，但是存在檢驗(yàn)力低的明顯缺陷，很難檢驗(yàn)出中介效應(yīng)的顯著性。系數(shù)乘積法和差異系數(shù)法比逐步回歸法精確且具有較高的統(tǒng)計(jì)效力，但依舊存在類似的缺陷。

Bootstrapping檢驗(yàn)法以研究樣本作為抽樣總體，采用放回取樣，從研究樣本中反復(fù)抽取一定數(shù)量的樣本（本文設(shè)定為500次），通過平均每次抽樣得到的參數(shù)作為最后的估計(jì)結(jié)果。Bootstrapping不需要分布假設(shè)所以避免了系數(shù)乘積檢驗(yàn)違反分布假設(shè)的問題，而且不依賴標(biāo)準(zhǔn)誤，避免了不同標(biāo)準(zhǔn)誤公式產(chǎn)生的結(jié)果不一致的問題。溫忠麟，葉寶娟的模擬研究發(fā)現(xiàn)，與其他中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法相比，Bootstrapping具有較高的統(tǒng)計(jì)效力，是目前公認(rèn)的可以取代 Sobel 方法來直接檢驗(yàn)系數(shù)乘積的方法[19]。

因此利用Bootstrapping 法將小農(nóng)戶是否參與合作社作為中介變量，以是否發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)作為因變量，再優(yōu)選匹配不同的協(xié)變量，然后計(jì)算出中介效應(yīng)數(shù)值且檢驗(yàn)中介效應(yīng)是否成立，最后進(jìn)一步分析合作社在各協(xié)變量中的影響作用。

四、實(shí)證結(jié)果分析

在對(duì)實(shí)證研究方法的特點(diǎn)和運(yùn)用進(jìn)行具體描述后，再對(duì)不同協(xié)變量影響小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的邊際效應(yīng)、是否參與合作社的平均處理效應(yīng)及其中介作用進(jìn)行計(jì)算和具體分析，并對(duì)實(shí)證結(jié)果展開相關(guān)穩(wěn)定性檢驗(yàn)。

（一）小農(nóng)戶參加生態(tài)農(nóng)業(yè)的傾向得分值估計(jì)

本文運(yùn)用Stata 16.0軟件估計(jì)得出小農(nóng)戶參與生態(tài)農(nóng)業(yè)的傾向得分值。進(jìn)一步求出各協(xié)變量的邊際效應(yīng)并對(duì)其影響做出具體分析，模型中包括農(nóng)業(yè)年收入、學(xué)歷程度、市場預(yù)期等8個(gè)協(xié)變量。估計(jì)結(jié)果如表2所示。

從表2中可以看出，除成本預(yù)期外其他因素均對(duì)小農(nóng)戶這一行為具有顯著影響。具體分析可得：

從個(gè)人特征來看，農(nóng)業(yè)年收入、學(xué)歷程度、認(rèn)知能力對(duì)小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)具有顯著的正向影響：這說明農(nóng)業(yè)收入比重越大的小農(nóng)戶，一方面會(huì)更重視轉(zhuǎn)型升級(jí)帶來的收入預(yù)期，另一方面所能承擔(dān)起額外生產(chǎn)成本的能力越強(qiáng)，因此收入較高的小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的概率比普通小農(nóng)戶高22.1%;其次學(xué)歷程度越高的小農(nóng)戶，自身所具備的知識(shí)素養(yǎng)相對(duì)越高，對(duì)新事物的理解與認(rèn)識(shí)更加全面和深刻，所以發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的概率比一般小農(nóng)戶高13.5%;最后，認(rèn)知能力較強(qiáng)的小農(nóng)戶能更快速地接受和認(rèn)識(shí)生態(tài)理念及技術(shù)，因此發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的概率比相對(duì)較弱者高5.7%。

從風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期來看，市場預(yù)期對(duì)于小農(nóng)戶參加合作社有一定的正向影響。對(duì)小農(nóng)戶而言，市場風(fēng)險(xiǎn)同樣是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)最大的風(fēng)險(xiǎn)，如果提前覺察到這種風(fēng)險(xiǎn)，就會(huì)事先對(duì)銷售市場進(jìn)行規(guī)劃，從而減小滯銷的風(fēng)險(xiǎn)。因此市場預(yù)期較高的小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的概率比沒有預(yù)期者高7.4%。

從外部環(huán)境來看，當(dāng)周圍的鄰居、農(nóng)戶都發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)時(shí)，部分小農(nóng)戶由于擔(dān)心市場需求量飽和以及產(chǎn)品同質(zhì)化，可能對(duì)發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)持觀望態(tài)度，不愿輕易從眾嘗試。因此在這種情況下，強(qiáng)鄰里效應(yīng)會(huì)使小農(nóng)戶獨(dú)自發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的概率比弱效應(yīng)低12.8%;其次技術(shù)培訓(xùn)對(duì)于小農(nóng)戶參加合作社有較強(qiáng)的吸引力，或是這些培訓(xùn)項(xiàng)目提供了較為實(shí)用的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)理論和技術(shù)，對(duì)實(shí)際生產(chǎn)具有一定幫助，因此接受技能培訓(xùn)較多的小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的概率比較少者高12.7%。最后，主動(dòng)關(guān)注和了解國家生態(tài)政策的小農(nóng)戶，由于能更加及時(shí)了解與生態(tài)農(nóng)業(yè)相關(guān)的信息和政策，具有一定的敏感性和目標(biāo)性，因此發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的概率比較低者高9.3%。

（二）傾向得分匹配的估計(jì)結(jié)果

為研究不同實(shí)驗(yàn)組參加合作社后發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的期望值，文中運(yùn)用核匹配、k近鄰匹配、卡尺內(nèi)一對(duì)四匹配和半徑卡尺匹配四種方法測算了平均處理效應(yīng)（ATT）。具體結(jié)果如表3所示。

如表3結(jié)果顯示：核匹配、k近鄰匹配、卡尺匹配和半徑卡尺匹配的平均處理效應(yīng)分別為0.277、0.220、0.223、0.229，且均在1%水平上顯著。

由此可見，不同匹配方法得出的平均處理效應(yīng)差異不大，該種差異出現(xiàn)的原因是不同的方法在匹配后共同范圍中的微小區(qū)別，從而導(dǎo)致匹配時(shí)不同組的樣本數(shù)量出現(xiàn)一定的損失，使數(shù)值出現(xiàn)幅度不大的波動(dòng)。從總體上看，四種匹配方法的結(jié)果與顯著性大致相似，因此運(yùn)算結(jié)果是穩(wěn)健的，表明運(yùn)用傾向匹配得分來研究合作社對(duì)小農(nóng)戶參加生態(tài)農(nóng)業(yè)的影響是可行的。這一結(jié)果顯示，處理組比控制組的小農(nóng)戶選擇發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的平均概率高23.7%，說明參與合作社對(duì)發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的中介效應(yīng)明顯。

（三）傾向得分匹配的平衡性檢驗(yàn)

在實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)中，協(xié)變量是一個(gè)獨(dú)立變量（解釋變量），不為實(shí)驗(yàn)者所操縱，但仍影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果。因此，為了有效控制該種影響，得到處理組與控制組在匹配后的誤差削減情況，從個(gè)人特征、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期、外部環(huán)境三個(gè)主要方面引入對(duì)小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)具有影響的不同協(xié)變量，并利用Pstest法對(duì)兩組數(shù)據(jù)的匹配結(jié)果以及匹配質(zhì)量進(jìn)行平衡性檢驗(yàn)。具體結(jié)果如表4所示。

表4的結(jié)果為匹配前后各項(xiàng)協(xié)變量標(biāo)準(zhǔn)偏誤削減情況對(duì)比，具體分析如下。

現(xiàn)有研究認(rèn)為，當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)偏誤越低時(shí)，則匹配效果越好[20-21]，其結(jié)果也越可靠。而在加入不同協(xié)變量后，標(biāo)準(zhǔn)偏誤控制在20%之內(nèi)則說明匹配效果良好[22]。

從上表中可以發(fā)現(xiàn)，在匹配之后所有協(xié)變量的標(biāo)準(zhǔn)偏誤都降到了20%以下，除市場預(yù)期、成本預(yù)期和技術(shù)培訓(xùn)外，其余協(xié)變量的標(biāo)準(zhǔn)偏誤皆控制在10%以下。因此，可以看出處理組與控制組之間誤差削減情況良好，兩組間的個(gè)體差異得到有效控制。

在標(biāo)準(zhǔn)誤偏差得到有效降低后，利用Pstest平衡檢驗(yàn)的方法可進(jìn)一步檢驗(yàn)兩組數(shù)據(jù)在匹配后各項(xiàng)參數(shù)的變化幅度。表5列出了匹配前后各項(xiàng)數(shù)據(jù)結(jié)果的對(duì)比。可以看出，偽R值由匹配前的0.114下降到了匹配后的0.011，表明在匹配后可能造成選擇性誤差的混淆變量①對(duì)于平均處理效應(yīng)所提供的新影響大幅減少到0.1以下[23];匹配前似然比在1%水平上顯著，而在匹配后不顯著，表明在匹配后，處理組與控制組的差異不再明顯。通過傾向得分匹配，找到了與處理組參加合作社的小農(nóng)戶群體特征相似，但沒有參加合作社的控制組小農(nóng)戶樣本，兩組數(shù)據(jù)間的擬合程度較好[24];標(biāo)準(zhǔn)誤偏差均值和中位數(shù)值有了明顯的下降，說明處理組與控制組在匹配后縮小了個(gè)體差異，樣本數(shù)據(jù)被有效降低了離散程度且更為集中;線性指數(shù)均值的標(biāo)準(zhǔn)差B值在匹配后也低于25%，說明所有協(xié)變量在整體上達(dá)到平衡[25]。綜上所述，數(shù)據(jù)樣本在經(jīng)過匹配后，各協(xié)變量間比較平衡，該匹配有效通過了平衡性檢驗(yàn)。

（四）合作社的中介效應(yīng)及檢驗(yàn)

為了得出合作社是否為小農(nóng)戶在發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)過程中是有效的中介組織，文章采用Bootstrapping法進(jìn)行中介效應(yīng)的計(jì)算和檢驗(yàn)，當(dāng)置信區(qū)間不包含零時(shí)則中介效應(yīng)成立①。

如表6所示，對(duì)在結(jié)果顯著且符合置信區(qū)間不包含零的協(xié)變量如：農(nóng)業(yè)年收入、學(xué)歷程度、認(rèn)知能力、市場預(yù)期和政策感知等進(jìn)行具體討論?？梢钥闯?，合作社影響了小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)行為決策，其中介效應(yīng)均在10%水平下表現(xiàn)顯著，合作社對(duì)各協(xié)變量影響小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的中介效應(yīng)由強(qiáng)到弱依次為：認(rèn)知能力23.3%、學(xué)歷程度22.4%、市場預(yù)期20.1%、政策感知17.9%、農(nóng)業(yè)年收入12%。

具體分析可知，認(rèn)知能力越強(qiáng)、學(xué)歷越高和對(duì)市場預(yù)期越高的小農(nóng)戶，參加合作社的動(dòng)力越強(qiáng)烈，也能借助這一平臺(tái)更好了解生態(tài)農(nóng)業(yè)技術(shù)，強(qiáng)化了其實(shí)現(xiàn)生態(tài)轉(zhuǎn)型的意愿;學(xué)歷程度越高、參與合作社的動(dòng)機(jī)也越強(qiáng)烈，更有魄力將生態(tài)種養(yǎng)殖的技術(shù)和理論應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)際;從市場預(yù)期的影響來看，合作社可對(duì)市場需求的信息進(jìn)行分析，在此基礎(chǔ)上指導(dǎo)小農(nóng)戶規(guī)避市場風(fēng)險(xiǎn);從政策感知的影響來看，對(duì)生態(tài)農(nóng)業(yè)政策領(lǐng)會(huì)比較深刻的小農(nóng)戶，更有可能通過合作社去爭取更多的財(cái)力、技術(shù)和信息支持。農(nóng)業(yè)年收入越高的小農(nóng)戶，也有較強(qiáng)的加入合作社的意愿，可能是合作社可以幫助他們統(tǒng)一進(jìn)行產(chǎn)品推廣和生產(chǎn)資料采購及改善了農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施，這些優(yōu)勢(shì)比單個(gè)小農(nóng)戶獨(dú)立發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)更有保障。

五、結(jié)論與政策建議

本文基于298份實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)，運(yùn)用Logit模型估計(jì)傾向得分值，分析了影響小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的主要因素，利用傾向得分匹配法（PSM）和中介效應(yīng)探究了合作社是否能成為小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的有效中介，以此得出以下結(jié)論與政策建議：

第一，通過分析邊際效應(yīng)可以看出，小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)受個(gè)人特征和資源稟賦、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期、外部客觀環(huán)境等多方面因素不同程度的影響。因此需要整合運(yùn)用不同的激勵(lì)方法與手段，包括自我認(rèn)知、社會(huì)學(xué)習(xí)、風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)等在內(nèi)的綜合素質(zhì)越高，則小農(nóng)戶自我發(fā)展能力越強(qiáng)，因此，全面提升小農(nóng)戶綜合素質(zhì)是促進(jìn)小農(nóng)戶和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)有機(jī)銜接的根本。

第二，平均處理效應(yīng)表明參加合作社的小農(nóng)戶更有可能去選擇發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)，這說明合作社的確是影響小農(nóng)戶發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的有效中介。小農(nóng)戶要主動(dòng)積極地以合作社的形式參與到生態(tài)農(nóng)業(yè)的產(chǎn)業(yè)體系，以“抱團(tuán)”的形式發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)，盡可能規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，并且通過合作社的資源與渠道，解決在生產(chǎn)和銷售上的困難。在發(fā)展合作社上，也應(yīng)該優(yōu)先扶持“生態(tài)型”合作社的發(fā)展，政府等在政策和資金技術(shù)等方面應(yīng)該為合作社與小農(nóng)戶提供便利與支持。

第三，合作社對(duì)不同協(xié)變量有明顯的中介效應(yīng)，可以看出合作社在發(fā)揮自身功能的同時(shí)，也起到了提供平臺(tái)與渠道的作用。因此，合作社要吸收更多在認(rèn)知能力、學(xué)歷程度、市場預(yù)期、政策感知等協(xié)變量得分較高的小農(nóng)戶加入，提供有針對(duì)性的幫助與扶持，解決小農(nóng)戶在發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)時(shí)所面臨的困難與窘境。

第四，生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展至今，在理論體系和配套技術(shù)上不斷成熟完善，逐漸成為我國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要趨勢(shì)。在對(duì)現(xiàn)有生態(tài)農(nóng)業(yè)支持體系之外，還可以考慮對(duì)“生態(tài)型合作社”和“生態(tài)小農(nóng)”進(jìn)行身份的確認(rèn)，在其產(chǎn)品貼上生態(tài)標(biāo)簽，既使小農(nóng)戶等經(jīng)營主體具有自我認(rèn)同感，又可以使這類生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品更容易獲得市場的認(rèn)可和消費(fèi)者的青睞。有市場需求的不斷驅(qū)動(dòng)，才能使小農(nóng)戶的生態(tài)轉(zhuǎn)型保持可持續(xù)性和不可逆轉(zhuǎn)性。

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Abstract： Taking 298 small farmers in Hunan Province as the research object， the propensity score matching method is used to evaluate the intermediary role of cooperatives in the development of ecological agriculture. The results show that the average treatment effect of different matching methods is 23.7% more likely to join the cooperative than the small farmers who do not join. The intermediary effects of different covariates of cooperatives in order from strong to weak are： cognitive ability， degree of education， market expectations， policy perception， and annual agricultural income. This shows that cooperatives are stable and effective intermediaries. Therefore， it is recommended that， in order to implement the guidelines for supporting small farmers to develop ecological agriculture in the rural revitalization strategy as soon as possible， priority should be given to cooperatives with strong self-development capabilities and high overall quality as the support objects. In order to achieve sustainability and irreversibility， the ecological transformation of small farmers with cooperatives as an intermediary must be driven by a certain market demand. The conclusions of this article can provide valuable suggestions for smallholder farmers who are determined to transform themselves to avoid risks， and provide a certain basis and reference for the agricultural sector to formulate relevant support policies.

Key Words： small farmers;cooperatives;ecological agriculture;propensity score matching