楊冬梅，羅明忠

(1. 江西科技學(xué)院管理學(xué)院，南昌市，330098; 2. 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣州市，510642)

0 引言

農(nóng)民增收問題一直備受關(guān)注。2004—2020年連續(xù)多個中央一號文件均提出促進(jìn)農(nóng)民持續(xù)增收。影響農(nóng)民收入影響較多，除了農(nóng)民年齡、性別、受教育程度等自身因素外[1]，還會受到農(nóng)地稟賦、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、參加農(nóng)機(jī)合作社、農(nóng)業(yè)機(jī)械化和農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)投資等外界因素的影響[2-5]，此外，各項惠農(nóng)政策也會對農(nóng)民收入產(chǎn)生影響[6]。面對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展，傳統(tǒng)小農(nóng)戶越來越難以適應(yīng)新技術(shù)的要求，而新型職業(yè)農(nóng)民則可以將資金和技術(shù)有效結(jié)合，適應(yīng)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展。2012年中央一號文件正式提出新型職業(yè)農(nóng)民這一概念，之后我國新型職業(yè)農(nóng)民數(shù)量得到快速上升，截止2017年底，已經(jīng)突破1500萬人。僅2017年，我國新型職業(yè)農(nóng)民人均農(nóng)業(yè)經(jīng)營性純收入突破2.5萬元，且將近30%的新型職業(yè)農(nóng)民人均農(nóng)業(yè)經(jīng)營性純收入高于城鎮(zhèn)居民。鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施的重點是產(chǎn)業(yè)興旺，關(guān)鍵是人才振興，對新型職業(yè)農(nóng)民進(jìn)行培育是鄉(xiāng)村人才振興的重要舉措[7]。因此，基于新型職業(yè)農(nóng)民微觀角度研究農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對其農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入的影響，對于促進(jìn)新型職業(yè)農(nóng)民發(fā)展以及鄉(xiāng)村振興都有重要意義。

既往研究發(fā)現(xiàn)，參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對農(nóng)民農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行為有重要影響[8]，培訓(xùn)可以促進(jìn)農(nóng)民降低農(nóng)業(yè)化學(xué)投入品[9]以及農(nóng)藥的使用量[10]，還可以提高農(nóng)民組織化程度[11]；在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)上，培訓(xùn)可以提高農(nóng)民生產(chǎn)技術(shù)認(rèn)知水平[12]，進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)民獲得新的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)[13]；此外，培訓(xùn)在促進(jìn)農(nóng)戶收入增加[14]、提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率方面都發(fā)揮著重要作用[15]，只是相對高收入者，低收入者從農(nóng)業(yè)培訓(xùn)中獲得的收益更多[16]。而關(guān)于新型職業(yè)農(nóng)民參加培訓(xùn)效果的研究較少，也有學(xué)者開始從新型職業(yè)農(nóng)民的分類出發(fā)探究培訓(xùn)對其經(jīng)濟(jì)收入的影響[17]。作為衡量農(nóng)業(yè)培訓(xùn)效果的指標(biāo)之一，但鮮有文獻(xiàn)從新型職業(yè)農(nóng)民的培訓(xùn)視角研究其對農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入的影響?？梢?，既有研究對新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入的影響還存有空間?；诖?，本文以粵贛兩省501份新型職業(yè)農(nóng)民調(diào)查數(shù)據(jù)，探究新型職業(yè)農(nóng)民參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入效應(yīng)，采用傾向得分匹配法依據(jù)是否參加過農(nóng)業(yè)培訓(xùn)將所獲得樣本分為處理組和控制組，對比參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)和未參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入差距。

1 理論分析

正如諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎獲得者舒爾茨在《改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)》一書中所言，在決定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的增長量和增長率的生產(chǎn)要素中，土地的差別是最不重要的，物質(zhì)資本的差別是相當(dāng)重要的，農(nóng)民的能力的差別是最重要的。這種能力的提升方式主要有培訓(xùn)等三種。對個體進(jìn)行培訓(xùn)，重在提升其人力資本，如綜合素質(zhì)、能力的提升以及視野的拓寬[18]，最終影響其收入。農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入的作用路徑如下。

1) 農(nóng)業(yè)培訓(xùn)促進(jìn)新型職業(yè)農(nóng)民生產(chǎn)能力的提升。作為知識積累的重要途徑，參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對改善農(nóng)民農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有著重要意義[19]。正如前文分析，參加培訓(xùn)可以改變新型職業(yè)農(nóng)民的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行為，特別是在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展背景下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)前的各種技術(shù)培訓(xùn)，有利于新型職業(yè)農(nóng)民在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中采用新技術(shù)和新設(shè)備，提升生產(chǎn)能力，如農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備的操作培訓(xùn)，可以促進(jìn)新型職業(yè)農(nóng)民改變傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，也有利于節(jié)省勞動力數(shù)量和勞動時長，以降低生產(chǎn)成本獲得最大的經(jīng)濟(jì)報酬，此外，也有利于促進(jìn)新型職業(yè)農(nóng)民擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模。

2) 農(nóng)業(yè)培訓(xùn)有利于提升新型職業(yè)農(nóng)民經(jīng)營管理能力。為了在市場中具有較強(qiáng)的競爭力，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)和農(nóng)村發(fā)展要求新型職業(yè)農(nóng)民不斷提升農(nóng)業(yè)管理能力、學(xué)習(xí)能力和應(yīng)變能力。通過參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)可以增強(qiáng)新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營風(fēng)險意識，在農(nóng)產(chǎn)品種植或者養(yǎng)殖上，合理安排種植或養(yǎng)殖類型，避免盲目性，防止同質(zhì)化，降低經(jīng)營風(fēng)險；加強(qiáng)對農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的管理，提升農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量，在產(chǎn)品銷售中占領(lǐng)話語權(quán)，促進(jìn)收入增加。

3) 農(nóng)業(yè)培訓(xùn)有利于提升農(nóng)產(chǎn)品銷售能力。農(nóng)產(chǎn)品銷售狀況如何直接關(guān)系到新型職業(yè)農(nóng)民經(jīng)濟(jì)收入的狀況。傳統(tǒng)農(nóng)產(chǎn)品銷售渠道單一且范圍小，當(dāng)局部農(nóng)產(chǎn)品出現(xiàn)供給大于市場需求時，則會造成農(nóng)產(chǎn)品滯銷，農(nóng)民受損。參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)，如網(wǎng)絡(luò)技術(shù)培訓(xùn)，可以拓寬新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)產(chǎn)品銷售渠道和擴(kuò)大農(nóng)產(chǎn)品銷售范圍，防止農(nóng)產(chǎn)品滯銷或者積壓，增加新型職業(yè)農(nóng)民收益。

2 數(shù)據(jù)來源、變量與模型選擇

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于課題組2019年8—11月進(jìn)行的《新型職業(yè)農(nóng)民：成長路徑及經(jīng)營績效》調(diào)查，利用新型職業(yè)農(nóng)民集中培訓(xùn)的機(jī)會，對參加培訓(xùn)的新型職業(yè)農(nóng)民發(fā)放調(diào)查問卷，經(jīng)過預(yù)調(diào)查、問卷確定和全面調(diào)查等階段，共發(fā)放調(diào)查問卷560份，收回有效問卷545份，調(diào)查范圍涉及廣東和江西兩省。刪除關(guān)鍵值缺失的無效問卷后，本文最終使用501份有效問卷，問卷使用率為91.92%，其中江西省126份數(shù)據(jù)，廣東省375份數(shù)據(jù)。調(diào)查問卷主要包括區(qū)域特征、個體特征、農(nóng)業(yè)培訓(xùn)情況以及新型職業(yè)農(nóng)民生產(chǎn)經(jīng)營情況。各地區(qū)樣本情況如表1所示：

表1 樣本地域分部情況Tab. 1 Sample geographical divisions

2.2 變量選擇

變量定義、賦值及其描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。

表2 變量定義、賦值及其描述性統(tǒng)計結(jié)果Tab. 2 Variable definition, assignment and descriptive statistical results

被解釋變量。本研究的被解釋變量為新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入，用“2018年農(nóng)業(yè)經(jīng)營獲得的收入”來衡量新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入，主要包括種植業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)收入，并對農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入取對數(shù)。

核心解釋變量。本研究的核心解釋變量為農(nóng)業(yè)培訓(xùn)，是否參加過農(nóng)業(yè)培訓(xùn)作為農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的代理變量，為二分類變量，如果參加過農(nóng)業(yè)培訓(xùn)，則為1，反之，則為0。

控制變量。不僅參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)會影響新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入，其他因素也可能會對其產(chǎn)生影響，基于此，新型職業(yè)農(nóng)民個體特征、家庭特征和村莊層面特征。個體特征包括新型職業(yè)農(nóng)民年齡、性別、學(xué)歷、是否村干部；家庭特征包括家庭從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人數(shù)和農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模；村莊層面特征包括地形特征變量。

2.3 模型選擇

參考相關(guān)研究[20]，農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對新型職業(yè)農(nóng)民收入影響的回歸模型

Yi*=β0+β1traini+β2xi+ε

(1)

式中：Yi*——新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入；

traini——如果新型職業(yè)農(nóng)民參加過農(nóng)業(yè)培訓(xùn)，則traini=1，反之則為0；

Xi——控制變量，包括新型職業(yè)農(nóng)民個體特征、家庭特征和環(huán)境特征等。

但回歸結(jié)果會面臨樣本選擇性偏差和內(nèi)生性問題，為克服這個問題，本文構(gòu)建傾向得分匹配模型檢驗農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入的影響效應(yīng)：

ATT=E[Y1|D=1]-E[Y0|D=1]

(2)

式中：D——虛擬變量，表示是否參加過農(nóng)業(yè)培訓(xùn)，當(dāng)D=1為處理組；

Y1——參加過農(nóng)業(yè)培訓(xùn)新型職業(yè)農(nóng)民收入水平，D=0為控制組；

Y0——未參加過農(nóng)業(yè)培訓(xùn)新型職業(yè)農(nóng)民收入水平。

在處理組中，E[Y0|D=1]表示參加過農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的新型職業(yè)農(nóng)民假設(shè)沒有參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)情況下的收入狀況，但這在現(xiàn)實中無法進(jìn)行觀測，需要從控制組選擇相似樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配。首先，采用Logit模型估計在既定的條件下新型職業(yè)農(nóng)民參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的條件概率，用P(X)表示，并據(jù)此作為樣本匹配的依據(jù)；其次選擇恰當(dāng)方式進(jìn)行匹配；最后，通過對比，得到農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營收入的平均影響，各公式如下：

(3)

ATT=E{E[Y1-Y0|D=1,P(X)]}

=E{E[Y1|D=1,P(X)]-

E[Y0=0,P(X)|D=1]}

(4)

式中：ATT——農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入的平均處理效應(yīng)。

2.4 主要變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

根據(jù)表3中變量描述性統(tǒng)計可知,處理組(參加過農(nóng)業(yè)培訓(xùn))中新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)收入對數(shù)的均值為13.66,控制組(未參加過農(nóng)業(yè)培訓(xùn))中新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入的對數(shù)為12.48，差值為1.18，并且T檢驗在1%的水平上顯著,表明農(nóng)業(yè)培訓(xùn)可以顯著影響新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入水平，參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入高于沒有參加過農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的。

表3 處理組和控制組變量統(tǒng)計描述Tab. 3 Variable statistical description of treatment group and control group

其余變量T均值檢驗結(jié)果表明，處理組和控制組的新型職業(yè)農(nóng)民在性別、年齡、學(xué)歷、從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)年限、家庭從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人數(shù)和地形特征等方面具有顯著組間差別。具體來看，在性別方面，處理組男性的數(shù)量要多于控制組的男性，性別差值為0.21，發(fā)現(xiàn)參加過農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的男性居于多數(shù)；在年齡上，處理組新型職業(yè)農(nóng)民的年齡要大于控制組的，兩者的差值為3.12，可以看出控制組新型職業(yè)農(nóng)民更趨于年輕化；在文化程度上，相對于控制組的新型職業(yè)農(nóng)民，處理組新型職業(yè)農(nóng)民文化程度較低，但差異性較小，兩者的差值為0.14；在從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)時間上，處理組新型職業(yè)農(nóng)民從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)年限的均值為9.46年，控制組新型職業(yè)農(nóng)民從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)年限為5.69年，兩者差值為3.77，可以看出處理組新型職業(yè)農(nóng)民從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)年限時間較長；在家庭從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人數(shù)上，處理組新型職業(yè)農(nóng)民家庭從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人數(shù)要高于控制組，這種差異性較小，其差值為0.27；在農(nóng)業(yè)經(jīng)營面積上，處理組新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營面積要高于控制組的新型職業(yè)農(nóng)民，差值為2.82；在地形特征上，處理組新型職業(yè)農(nóng)民的均值為2.33，控制組新型職業(yè)農(nóng)民均值為2.15，差值為0.18。

處理組和控制組中可觀測變量的顯著差異在一定程度上說明了新型職業(yè)農(nóng)民參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)并不是隨機(jī)選擇的過程，樣本存在選擇性偏誤問題。如果忽視這種選擇性偏差問題，簡單地對處理組和控制組新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)收入進(jìn)行比較或者回歸分析會出現(xiàn)有偏的估計結(jié)果。

3 實證檢驗結(jié)果與分析

3.1 傾向得分的Logit估計

本文采用Logit模型估計新型職業(yè)農(nóng)民參與農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的概率值，因變量為新型職業(yè)農(nóng)民是否參加過農(nóng)業(yè)培訓(xùn)，通過引入新型職業(yè)農(nóng)民個體特征、家庭特征和環(huán)境特征變量進(jìn)行傾向得分估計。結(jié)果表明：模型整體顯著，Logit模型回歸系數(shù)與邊際效應(yīng)符號相一致。新型職業(yè)農(nóng)民性別、年齡、從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)年限、家庭從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人數(shù)和地形特征等變量會顯著影響新型職業(yè)農(nóng)民參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)。具體如表4所示，其中第5列為邊際效應(yīng)。

表4 傾向得分匹配的Logit模型估算結(jié)果Tab. 4 Logit model estimation results for propensity score matching

在個體特征中，新型職業(yè)農(nóng)民的性別在1%的水平上通過顯著性檢驗，系數(shù)為0.568 7，且為正向影響，說明性別會影響新型職業(yè)農(nóng)民參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)。邊際效應(yīng)為19.01%，說明在其他因素不變的情況下，男性參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的概率值會比女性高19.01%，可能的原因在于，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)多以體力勞動為主，男性占比較大，通過調(diào)查發(fā)現(xiàn)在新型職業(yè)農(nóng)民性別構(gòu)成中，男性數(shù)量要高于女性數(shù)量，其參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的概率值會偏大。年齡在10%的水平上正向影響新型職業(yè)農(nóng)民參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)，系數(shù)為0.016 4，表明在其他變量不變的情況下，年齡每增加1歲，其參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的概率會增加0.57%，這也與調(diào)查結(jié)果相一致，參加過農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的新型職業(yè)農(nóng)民年齡均值為40.04，高于未參加過農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的。可能原因在于新型職業(yè)農(nóng)民以務(wù)農(nóng)收入為主要來源，在自身知識儲備不足的情況下，愿意通過參加培訓(xùn)獲得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)知識。從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)年限在1%的水平上顯著正向影響新型職業(yè)農(nóng)民參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)，系數(shù)為0.031 9，邊際效應(yīng)為1.12%，表明新型職業(yè)農(nóng)民從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)時間每增加1年，其參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的概率會增加1.12%，可能的原因在于，雖然從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)時間越長，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)驗越豐富，但是作為“有限理性經(jīng)濟(jì)人”，且以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為主要收入來源的新型職業(yè)農(nóng)民，為了提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，獲取更高的經(jīng)濟(jì)報酬，也會愿意參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)，進(jìn)而獲得新的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)知識。

在家庭特征中，家庭從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人數(shù)在10%的水平上正向影響新型職業(yè)農(nóng)民參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)，系數(shù)為0.098 2，表明家庭從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人數(shù)每增加1個，其參與農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的概率會增加3.75%。此外，地形特征在5%的水平上正向影響新型職業(yè)農(nóng)民參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)，系數(shù)為0.156 3，邊際效應(yīng)為5.3%，表明相比平原地區(qū)，處于山區(qū)的新型職業(yè)農(nóng)民參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的概率值會更高。學(xué)歷、是否為村干部和農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模面積未通過顯著性檢驗。

3.2 傾向得分匹配估計結(jié)果

傾向得分匹配包括了K近鄰匹配、核匹配、半徑匹配和馬氏匹配等多種匹配方式，其中核匹配能夠避免樣本損失的缺點，因此選擇核匹配作為匹配方式，同時為了檢驗結(jié)果的穩(wěn)健性，選擇K近鄰匹配和半徑匹配作為對比。首先通過對Logit模型的估計得出新型職業(yè)農(nóng)民參與農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的概率值，然后基于概率值對參加過培訓(xùn)和沒有參加過培訓(xùn)的新型職業(yè)農(nóng)民采取核匹配方式進(jìn)行匹配。結(jié)果如表5所示。

表5 不同匹配法下農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入的處理效應(yīng)Tab. 5 Treatment effects of agricultural training on new-type professional farmers’ agricultural operating income under different matching methods

參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)有助于提高新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入。從核匹配結(jié)果來看，匹配前，處理組(參加過農(nóng)業(yè)培訓(xùn))和控制組(未參加過農(nóng)業(yè)培訓(xùn))的農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入的對數(shù)分別為13.663和12.486，差值為1.176，說明參加過農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入要比未參加過農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入高出1.176；匹配后，處理組(參加過農(nóng)業(yè)培訓(xùn))和控制組(未參加過農(nóng)業(yè)培訓(xùn))的農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入的對數(shù)分別為13.663和12.591，差值為1.071，并在1%的水平上通過顯著性檢驗，這說明在考慮了樣本的“自選擇”問題以后,農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入水平的影響變小，也說明了忽視農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的選擇性偏差和內(nèi)生性問題將會造成培訓(xùn)收入效應(yīng)的嚴(yán)重高估。

同時，表5分別用K近鄰匹配、半徑匹配和核匹配等3種匹配方法估算農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入的影響效應(yīng)，從結(jié)果可以看出匹配結(jié)果相差較小，而且均通過1%的顯著水平檢驗，其效應(yīng)方向和顯著水平是一種的，說明結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。因此，本文所得到的研究結(jié)果沒有因為匹配方法的不同而發(fā)生變化，采用傾向得分匹配法研究農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入的研究結(jié)果具有一定穩(wěn)健性。

3.3 傾向得分匹配結(jié)果的平穩(wěn)性檢驗

為保證傾向得分匹配估計結(jié)果的可靠性，匹配結(jié)果還要確保滿足平衡假設(shè)。一般來說，模型匹配后各個協(xié)變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差最好控制在10%以內(nèi)，因此，為檢驗結(jié)果的可靠性，繼續(xù)驗證處理組和控制組的各個變量是否滿足平衡性假設(shè)。表6報告了傾向得分匹配的平衡性檢驗結(jié)果。其中第3列為處理組(參加過農(nóng)業(yè)培訓(xùn))和控制組(未參加過農(nóng)業(yè)培訓(xùn))在匹配前后的均值，第4列為匹配前后的標(biāo)準(zhǔn)誤，第5列為標(biāo)準(zhǔn)化偏差，第6列和第7列為T檢驗結(jié)果。

表6 處理組和控制組的平衡性檢驗結(jié)果Tab. 6 Balance test results of treatment group and control group

結(jié)果顯示，新型職業(yè)農(nóng)民性別、年齡、學(xué)歷、從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)年限、家庭從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人數(shù)和地形特征均在匹配前處理組和控制組都有顯著差異，匹配后，這種顯著性未得到體現(xiàn)。此外，與匹配前相比，匹配后處理組和控制組各個協(xié)變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差都有所降低，都在10%以內(nèi)，說明匹配后，處理組和控制組樣本的差異基本得到消除，該模型滿足平衡性假設(shè)檢驗，也說明了表4和表5的結(jié)果具有穩(wěn)健性。

4 結(jié)論

本文基于2019年粵贛兩省501份新型職業(yè)農(nóng)民調(diào)查數(shù)據(jù)，在理論分析基礎(chǔ)上，采用傾向得分匹配法(PSM)分析農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入的影響。得出以下研究結(jié)論：第一，通過數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，樣本新型職業(yè)農(nóng)民生產(chǎn)經(jīng)營收入水平較高，均值為13.22；第二，實證分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)培訓(xùn)有利于提高新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入，參加過農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入要比未參加過農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入高出1.176；第三，在考慮了樣本的“自選擇”問題以后，農(nóng)業(yè)培訓(xùn)對新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入水平的影響變小，核匹配結(jié)果的差值為1.071，也說明了忽視農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的選擇性偏差和內(nèi)生性問題將會造成培訓(xùn)收入效應(yīng)的嚴(yán)重高估。第四，新型職業(yè)農(nóng)民性別、年齡、從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)年限、家庭從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人數(shù)和地形特征變量會顯著影響新型職業(yè)農(nóng)民參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)，但是影響程度和方向不一致。提出建議：首先，借助互聯(lián)網(wǎng)等新媒體多渠道加大培訓(xùn)知識宣傳力度，增強(qiáng)新型職業(yè)農(nóng)民對培訓(xùn)內(nèi)容的了解程度，降低培訓(xùn)費用或者提高補貼，提高新型職業(yè)農(nóng)民參加農(nóng)業(yè)培訓(xùn)的積極性。其次，創(chuàng)新培訓(xùn)方式，建立瞄準(zhǔn)機(jī)制，依據(jù)新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營問題需求進(jìn)行歸類，有針對性的開展農(nóng)業(yè)培訓(xùn)，提高培訓(xùn)效果，如農(nóng)業(yè)耕作需求，提供專門的耕作技術(shù)培訓(xùn)；如農(nóng)產(chǎn)品銷售問題，提供農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)銷售技術(shù)培訓(xùn)。此外，也可以依據(jù)新型職業(yè)農(nóng)民年齡或者收入水平，提供差異化培訓(xùn)，充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)培訓(xùn)在新型職業(yè)農(nóng)民農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入中積極作用。