孫生陽，李忠鞠，張超，胡瑞法

（1.中共中央黨校（國家行政學(xué)院）經(jīng)濟學(xué)教研部，北京 100091；2.北京理工大學(xué)管理與經(jīng)濟學(xué)院，北京 102488； 3.北京理工大學(xué)人文與社會科學(xué)學(xué)院，北京 102488）

病蟲草害防治已經(jīng)成為“十四五”期間增強農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力的一項重要工作。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨的諸多災(zāi)害風(fēng)險中，病蟲草害暴發(fā)是直接威脅國家糧食安全的主要災(zāi)害風(fēng)險之一[1]。中國政府長期以來重視病蟲草害防治工作，2020年通過的《農(nóng)作物病蟲害防治條例》（國令第725號）從保障國家糧食安全和農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全的角度對病蟲草害防治作出了一系列的制度安排。相關(guān)研究表明，病蟲草害防治涉及農(nóng)藥施用范圍、施用量、施用方法和施用時間等技術(shù)知識，在農(nóng)戶缺乏相關(guān)專業(yè)技術(shù)知識的前提下，技術(shù)信息是影響農(nóng)戶病蟲草害防治行為的關(guān)鍵因素[2]。當(dāng)前中國多元化的農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)體系已經(jīng)初步形成[3]，深入考察不同社會化服務(wù)提供的技術(shù)信息對農(nóng)戶病蟲草害防治行為的影響，對于政府部門制定引導(dǎo)農(nóng)戶科學(xué)防治病蟲草害和健全農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)體系建設(shè)的政策具有重要參考價值。

農(nóng)藥在挽回由病蟲草害發(fā)生所造成的糧食產(chǎn)量損失方面發(fā)揮了重要作用[4-5]。大田試驗發(fā)現(xiàn)，如果農(nóng)戶在水稻生產(chǎn)中完全不施用農(nóng)藥防治病蟲草害，則病蟲草害對水稻生產(chǎn)造成的產(chǎn)量損失將達(dá)到77.94%[6]。正因為如此，包括中國在內(nèi)的世界主要水稻生產(chǎn)國家均在生產(chǎn)中高度依賴農(nóng)藥施用[7-8]，且在病蟲草害防治層面和農(nóng)戶層面均存在不同程度的農(nóng)藥過量施用問題[9-10]。按不變價格計算，2016年中國水稻的單位面積農(nóng)藥費用為233.29元/hm2，分別是同期玉米和小麥單位面積農(nóng)藥費用的3.47和3.20倍[8]。學(xué)術(shù)界關(guān)于水稻農(nóng)戶農(nóng)藥施用行為的研究已經(jīng)十分豐富。第一，許多研究基于利潤最大化理論[11]，認(rèn)為農(nóng)藥的最優(yōu)經(jīng)濟施用量滿足農(nóng)藥施用的邊際收益等于邊際成本，當(dāng)農(nóng)藥的邊際成本高于邊際收益時，則存在過量施用[12-13]。有研究表明，當(dāng)前96%的水稻農(nóng)戶在經(jīng)濟意義上過量施用了農(nóng) 藥[14]。第二，也有研究以農(nóng)戶防治的病蟲草害為研究對象，發(fā)現(xiàn)水稻農(nóng)戶平均每次施用2.2種有效成分的農(nóng)藥來防治4.5種病蟲草害，通過將各有效成分農(nóng)藥的指數(shù)施用量與參考農(nóng)藥的推薦施用量對比后發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶在防治二化螟、稻飛虱和稻曲病等病蟲害時存在農(nóng)藥過量與不足施用并存的現(xiàn)象[9]。第三，有研究以每種有效成分農(nóng)藥的登記信息作為參考，通過將水稻農(nóng)戶所施用有效成分農(nóng)藥的推薦防治對象范圍與實際防治的病蟲草害種類進行對比，發(fā)現(xiàn)水稻農(nóng)戶在防治次要病蟲害時的農(nóng)藥正確施用率偏低，僅為17.5%[15]。

為引導(dǎo)農(nóng)戶科學(xué)施用農(nóng)藥防治病蟲草害，學(xué)術(shù)界對農(nóng)戶農(nóng)藥施用行為的決定因素進行了充分探討。除農(nóng)戶風(fēng)險偏好[16]、農(nóng)作物商品化率[17]、種植規(guī)模調(diào)整[18]、家庭財產(chǎn)[19]和缺乏專業(yè)知識[20]等因素導(dǎo)致的不科學(xué)防治行為以外，近年來許多研究也開始關(guān)注技術(shù)信息來源對農(nóng)戶農(nóng)藥施用行為的影響[21-22]。如胡瑞法等[23]研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)技員、農(nóng)藥零售店、生產(chǎn)大戶和親戚鄰居等均是農(nóng)戶獲取農(nóng)藥施用技術(shù)信息的渠道，其中農(nóng)技員和農(nóng)藥零售店是農(nóng)戶的主要技術(shù)信息來源；陳歡等[24]通過研究農(nóng)戶的農(nóng)藥施用成本與施用次數(shù)，指出信息傳遞渠道對農(nóng)戶農(nóng)藥施用行為有顯著影響，且政府宣傳和農(nóng)技培訓(xùn)渠道提供的信息有助于降低農(nóng)戶的農(nóng)藥施用成本與施用次數(shù)；Jin等[25]和Schreinemachers等[26]的研究則發(fā)現(xiàn)，農(nóng)藥零售店提供的技術(shù)信息導(dǎo)致了農(nóng)戶過量施用農(nóng)藥現(xiàn)象的發(fā)生。2006年新一輪的政府農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣體系改革雖然增加了農(nóng)技員為農(nóng)戶提供技術(shù)服務(wù)的時間，但卻導(dǎo)致了基層農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣體系行政化較為嚴(yán)重的問題，其中政府農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣部門專業(yè)不對口人員的比例從2002年的27%提高到了2015年的36%[3]。這可能導(dǎo)致農(nóng)技員為農(nóng)戶提供技術(shù)服務(wù)效果的降低。

綜上所述，以往研究圍繞農(nóng)戶施用農(nóng)藥防治病蟲草害行為及其決定因素進行了比較充分的討論。需要說明的是，盡管以往研究從不同角度考察了農(nóng)戶的農(nóng)藥過量和不足施用行為[27]，但深入探索農(nóng)戶是否防治農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中暴發(fā)的每一種病蟲草害的研究還較為不足。事實上病蟲草害發(fā)生的時效性較強[28]，即一旦發(fā)生病蟲草害，如果農(nóng)戶不及時防治或者錯過最佳防治期，就可能造成較大損失甚至農(nóng)作物絕收的風(fēng)險[29]。從技術(shù)信息來源的角度看，如果農(nóng)戶能夠在每次病蟲草害暴發(fā)前獲得準(zhǔn)確的病蟲草害防治時間技術(shù)信息，則農(nóng)戶防治每一種暴發(fā)的病蟲草害概率將會增加；相反，如果農(nóng)戶不能獲得準(zhǔn)確的病蟲草害防治時間技術(shù)信息，則可能錯過最佳農(nóng)藥防治時期（即病蟲草害已經(jīng)在農(nóng)田里發(fā)生時才進行防治或來不及防治），那么將會對農(nóng)作物產(chǎn)量造成較大損失[30]。目前尚未有研究就技術(shù)信息來源對農(nóng)戶是否防治農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中暴發(fā)的每一種病蟲草害的影響進行深入探索。

鑒于此，本文試圖回答三個科學(xué)問題：1）農(nóng)戶在面臨每一種暴發(fā)的病蟲草害時是否選擇施用農(nóng)藥進行針對性防治，防治不同類型病蟲草害行為之間是否存在顯著差異；2）農(nóng)戶的病蟲草害防治時間技術(shù)信息由誰提供；3）不同部門提供的技術(shù)信息如何影響農(nóng)戶的病蟲草害防治行為。為了更好地回答上述問題，本文利用長江中下游江蘇、浙江和湖北3個省的水稻農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)，基于同一個樣本村內(nèi)農(nóng)戶面臨的病蟲草害發(fā)生風(fēng)險一致的假定，采用Probit和Tobit模型，在分析農(nóng)戶是否施用農(nóng)藥對每一次發(fā)生的病蟲草害進行針對性防治的基礎(chǔ)上，探討不同類型技術(shù)信息來源對農(nóng)戶是否防治病蟲草害和農(nóng)戶病蟲草害防治率的影響。本文相較于以往研究的價值在于從農(nóng)戶是否防治水稻生產(chǎn)中暴發(fā)的每一種病蟲草害這一新視角考察農(nóng)戶行為，并探索技術(shù)信息來源對病蟲草害防治這一重要農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的影響。

1 研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文所用數(shù)據(jù)來自于課題組2016年10月至11月對長江中下游流域水稻主產(chǎn)區(qū)江蘇、浙江和湖北3個省的調(diào)查。根據(jù)國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)，2015年長江中下游流域稻谷總產(chǎn)量為10950.0萬t，占全國總產(chǎn)量的51.6%，其中江蘇、浙江和湖北3個省稻谷總產(chǎn)量達(dá)到4324.6萬t，占長江中下游流域稻谷總產(chǎn)量的39.5%。因此，本次調(diào)查的樣本省份具有代表性。

對于所選取的每個樣本省，采用隨機抽樣的方法選擇樣本縣、鄉(xiāng)、村和農(nóng)戶。具體而言，在每個樣本省，按照省內(nèi)各縣農(nóng)民人均純收入的高低分成2組，從每組中隨機抽取2個縣；在每個樣本縣內(nèi)，按照同樣方法選取2個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，并進而選取2個村莊；在樣本村莊，隨機抽取20個左右的農(nóng)戶進行入戶調(diào)查，并且通過詢問村干部等方式獲取樣本村的基本信息。由于在浙江省嵊州市崇仁鎮(zhèn)隨機抽樣的樣本村中農(nóng)戶較少，故在崇仁鎮(zhèn)多抽取了一個樣本村作為補充。因此，本次調(diào)查共包括3個省12個縣24個鄉(xiāng)49個行政村的972戶農(nóng)戶。其中，由于有9戶農(nóng)戶在水稻生產(chǎn)中完全不施用農(nóng)藥或者完全不能提供病蟲草害防治的相關(guān)信息。因此，本文最終的研究樣本為963戶農(nóng)戶，并對每一戶的最大水稻種植地塊進行投入產(chǎn)出調(diào)查。

為了達(dá)到本文的研究目的，課題組與經(jīng)濟學(xué)、農(nóng)學(xué)和植保學(xué)領(lǐng)域?qū)＜矣懻?，設(shè)計了一份半結(jié)構(gòu)化問卷進行調(diào)查。調(diào)查內(nèi)容主要包括農(nóng)戶的個人與家庭特征、病蟲草害防治時間的技術(shù)信息來源和病蟲草害防治行為等相關(guān)信息。其中，農(nóng)戶的個人與家庭特征主要包括戶主的性別、年齡、受教育程度、農(nóng)戶的水稻種植總面積和家庭房產(chǎn)估值等；農(nóng)戶的病蟲草害防治時間技術(shù)信息來源主要包括個人經(jīng)驗、農(nóng)技員、農(nóng)藥零售店和其他技術(shù)信息來源；病蟲草害防治行為主要包括農(nóng)藥施用次數(shù)、農(nóng)藥的化學(xué)名稱與有效成分含量、農(nóng)藥施用量、農(nóng)藥價格和防治目標(biāo)病蟲草害種類等。

1.2 概念界定

如何界定農(nóng)戶病蟲草害防治行為是本文關(guān)注的核心問題。鑒于病蟲草害具有遷飛性，本文假定同一個樣本村內(nèi)農(nóng)戶面臨的病蟲草害發(fā)生風(fēng)險是一致的，即同一個樣本村內(nèi)的病蟲草害發(fā)生種類、時間、范圍和程度是一致的。將基于此假定研究農(nóng)戶在面臨每一種病蟲草害暴發(fā)時是否施用農(nóng)藥對其進行針對性防治的行為。

根據(jù)病蟲草害的種類，本文分別定義了“防治種次”和“發(fā)生種次”兩個概念。其中，防治種次即農(nóng)戶在整個水稻生長期內(nèi)防治病蟲草害的種類次數(shù)；發(fā)生種次即樣本村內(nèi)所有農(nóng)戶防治病蟲草害的種類次數(shù)。由于發(fā)生種次的信息無法直接在農(nóng)戶調(diào)查中獲取，因此本文對病蟲草害發(fā)生種次的處理方法為：將同一樣本村內(nèi)每一位農(nóng)戶所提供的病蟲草害防治種次進行歸納匯總；去掉被重復(fù)防治的病蟲草害種類后即為該村病蟲草害的發(fā)生種次。例如，兩個處于同一樣本村內(nèi)的農(nóng)戶A和B，其中農(nóng)戶A在整個水稻生長期內(nèi)防治了二化螟、稻飛虱和草害這3種病蟲草害；農(nóng)戶B在整個水稻生長期內(nèi)防治了三化螟和草害這2種病蟲草害。對于農(nóng)戶A和B來說，其防治種次分別為3和2；對于處于同一樣本村的農(nóng)戶A和B來說，其所面臨的病蟲草害發(fā)生種次均為4，分別為二化螟、三化螟、稻飛虱和草害。

鑒于農(nóng)戶防治不同類型病蟲草害時的行為存在差異[15]，本文根據(jù)當(dāng)?shù)剞r(nóng)技員和植保專家的建議，對農(nóng)戶防治的30種病蟲草害按主要蟲害、主要病 害、次要蟲害、次要病害和草害進行分類。其中，主要蟲害包括稻縱卷葉螟、稻飛虱和二化螟；主要病 害包括稻瘟病和紋枯病；次要蟲害包括蚜蟲、小菜蛾、蝗蟲、大螟等11種蟲害；次要病害包括立枯病、霜霉病、稻粒黑粉病和疫霉病等13種病害。

1.3 變量選取

1）被解釋變量。本文的第一類被解釋變量為定義在病蟲草害層面的虛擬變量，即農(nóng)戶面臨全部病蟲草害發(fā)生種次時是否施用農(nóng)藥對每一次發(fā)生的病蟲草害進行針對性防治，如果農(nóng)戶施用農(nóng)藥防治該次病蟲草害，則記為1；否則，則記為0。本文的第二類被解釋變量為定義在農(nóng)戶層面的病蟲草害防治率，即農(nóng)戶在整個水稻生長期內(nèi)病蟲草害防治種次占病蟲草害發(fā)生種次的比例。

2）關(guān)鍵解釋變量。本文的關(guān)鍵解釋變量為農(nóng)戶病蟲草害防治時間的技術(shù)信息來源。當(dāng)前，多元化的農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)體系已經(jīng)形成，不同類型的農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)組織均承擔(dān)著向農(nóng)戶提供病蟲草害防治技術(shù)信息的職能[23]。根據(jù)課題組在江蘇、浙江和湖北3個省調(diào)查的結(jié)果顯示，在目前生產(chǎn)條件下，農(nóng)戶個人經(jīng)驗、農(nóng)技員和農(nóng)藥零售店是農(nóng)戶最主要的技術(shù)信息來源。另外，有部分農(nóng)戶選擇父母傳授、親戚鄰居和網(wǎng)絡(luò)信息媒體等渠道獲取病蟲草害防治時間的技術(shù)信息，但由于樣本較小，為了保證估計結(jié)果的無偏性，故將這類信息來源歸類為其他技術(shù)信息來源。因此，本文在計量模型中加入了個人經(jīng)驗、農(nóng)技員和其他技術(shù)信息來源的虛擬變量，并以農(nóng)藥零售店提供的技術(shù)信息作為對照。

3）控制變量。相關(guān)研究已經(jīng)表明，農(nóng)戶的病蟲草害防治行為不僅受到技術(shù)信息來源的影響，還可能受到其他因素的影響。為此本文結(jié)合已有文獻，考慮的控制變量主要包括病蟲草害發(fā)生類型的虛擬變量（主要蟲害、次要蟲害、主要病害和次要病害，以草害作為對照）、病蟲草害發(fā)生的比例（主要蟲 害、次要蟲害、主要病害和次要病害發(fā)生種次占全部病蟲草害發(fā)生種次的比例）、農(nóng)戶個人與家庭特征和省份虛擬變量（江蘇省和湖北省，以浙江省作為對照）。

關(guān)鍵解釋變量和控制變量中農(nóng)戶個人與家庭特征的描述性統(tǒng)計具體詳見表1。

表1 農(nóng)戶技術(shù)信息來源和個人與家庭特征的描述性統(tǒng)計Table 1 Descriptive statistics of farmers’ technological information sources and individual and family characteristics

1.4 模型設(shè)定

1）技術(shù)信息來源對農(nóng)戶是否防治病蟲草害影響的模型。本文首先在病蟲草害防治層面構(gòu)建一個計量經(jīng)濟學(xué)實證模型，估計農(nóng)戶面臨全部病蟲草害發(fā)生種次時是否施用農(nóng)藥對每一次發(fā)生的病蟲草害進行針對性防治。建立的模型具體為：

式中，被解釋變量CON代表農(nóng)戶是否防治病蟲草害的虛擬變量，解釋變量包括病蟲草害防治時間技術(shù)信息來源的虛擬變量（INF）、病蟲草害發(fā)生類型的虛擬變量（PD）、一系列體現(xiàn)農(nóng)戶個人與家庭特征的控制變量（X）和省份虛擬變量（PRO）。u是隨機誤差項，α0～α3是模型的待估系數(shù)。技術(shù)信息來源對農(nóng)戶是否防治病蟲草害的影響可能會因病蟲草害類型而異，進而本文對農(nóng)戶是否防治主要蟲害、次要蟲害、主要病害、次要病害和草害分別進行估計。鑒于被解釋變量CON是一個二元虛擬因變量，采用Probit回歸模型進行估計。

2）技術(shù)信息來源對農(nóng)戶病蟲草害防治率影響的模型。本文在農(nóng)戶層面構(gòu)建一個計量經(jīng)濟學(xué)模型，估計技術(shù)信息來源對農(nóng)戶在整個水稻生長期內(nèi)病蟲草害防治率的影響。建立的模型具體為：

式中，被解釋變量RAT代表農(nóng)戶的病蟲草害防治率，解釋變量包括病蟲草害防治時間技術(shù)信息來源的虛擬變量（INF）和各類型病蟲草害發(fā)生比例（PP）。ε是隨機誤差項，β0～β3是模型的待估系數(shù)。本文同樣對農(nóng)戶的主要蟲害防治率、次要蟲害防治率、主要病害防治率、次要病害防治率和草害防治率分別進行估計。鑒于被解釋變量RAT是一個受限因變量，使用普通最小二乘法（OLS）回歸可能導(dǎo)致參數(shù)估計存在偏差，因此采用Tobit回歸模型進行估計。

2 結(jié)果與分析

2.1 病蟲草害發(fā)生與農(nóng)戶防治行為分析

統(tǒng)計結(jié)果表明，963戶農(nóng)戶累計面臨病蟲草害發(fā)生種次為10003次，其中主要蟲害、次要蟲害、主要病害、次要病害和草害發(fā)生種次分別為2886、2332、1900、1922和963次（表2），說明在水稻生產(chǎn)中主要蟲害的暴發(fā)最為頻繁，這與Widawsky等[31]和Sun等[15]發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶在水稻生產(chǎn)中殺蟲劑施用次數(shù)最多的研究結(jié)論相一致。在10003次病蟲草害發(fā)生種次中，農(nóng)戶病蟲草害防治種次為3430次，僅占發(fā)生種次的34.29%，說明農(nóng)戶在面臨超過1/3的病蟲草害發(fā)生時并沒有施用農(nóng)藥進行針對性防治。如果從農(nóng)戶防治不同類型病蟲草害的行為上看，農(nóng)戶的次要蟲害和次要病害防治種次僅占發(fā)生種次的8.75%和9.68%，說明水稻生產(chǎn)中次要病蟲害的暴發(fā)并不是農(nóng)戶的主要防治對象。Zhang等[9]的研究也提供了類似的結(jié)論，在水稻、玉米、小麥和棉花生產(chǎn)中，農(nóng)戶在次要病蟲害防治中普遍存在農(nóng)藥不足施用的現(xiàn)象。

表2 病蟲草害發(fā)生種次與防治種次Table 2 Number of observations regarding pest occurrence and control

統(tǒng)計分析結(jié)果還表明，農(nóng)戶面臨主要蟲害發(fā)生的比例最高，平均每戶面臨主要蟲害發(fā)生種次占全部病蟲草害發(fā)生種次的30.48%；草害發(fā)生的比例最低，平均每戶面臨草害發(fā)生種次占全部病蟲草害發(fā)生種次的10.19%（表3）。對于農(nóng)戶的病蟲草害防治率來說，平均每戶的病蟲草害防治率僅為35.20%，如果從主要蟲害、次要蟲害、主要病害、次要病害和草害的角度分析，平均每戶的防治率分別為47.65%、8.15%、39.41%、9.41%和94.50%。

表3 病蟲草害發(fā)生比例與防治率Table 3 Proportion of pest occurrence and control rate

2.2 技術(shù)信息來源與病蟲草害防治率分析

按照病蟲草害防治時間的技術(shù)信息來源進行分類，以描述農(nóng)戶病蟲草害防治率與信息來源之間的關(guān)系。在全部病蟲草害防治中，選擇農(nóng)技員的農(nóng)戶平均病蟲草害防治率達(dá)到37.35%（表4），是4種技術(shù)信息來源中病蟲草害防治率最高的信息來源，分別比選擇個人經(jīng)驗、農(nóng)藥零售店和其他技術(shù)信息來源農(nóng)戶的平均病蟲草害防治率高出2.14、3.82和5.15個百分點。但從防治不同類型病蟲草害的角度上看，農(nóng)技員提供技術(shù)信息服務(wù)的效果存在差異。如在主要蟲害防治中，選擇個人經(jīng)驗農(nóng)戶的平均主要蟲害防治率達(dá)到49.36%，是4種技術(shù)信息來源中主要蟲害防治率最高的信息來源；在次要病害防治中，選擇其他技術(shù)信息來源農(nóng)戶的平均次要病害防治率達(dá)到11.74%，是4種技術(shù)信息來源中次要病害防治率最高的信息來源。

表4 不同技術(shù)信息來源農(nóng)戶的病蟲草害防治率（%）Table 4 Farmer’s pest control rate by technological information sources

2.3 技術(shù)信息來源對農(nóng)戶是否防治病蟲草害的影響

以從農(nóng)藥零售店獲取病蟲草害防治時間技術(shù)信息為對照，分析技術(shù)信息來源對農(nóng)戶是否防治病蟲草害的影響。Probit模型估計結(jié)果表明，農(nóng)技員可以使得農(nóng)戶防治病蟲草害的概率顯著提高。在其他因素不變的情況下，相比于農(nóng)藥零售店提供的病蟲草害防治時間技術(shù)信息，農(nóng)技員使得農(nóng)戶防治病蟲草害的概率在1%水平上顯著地提高5.0%（表5）。如果從防治不同類型病蟲草害的角度看，技術(shù)信息來源對農(nóng)戶是否防治病蟲草害行為的影響存在差異。在主要蟲害防治中，相比于農(nóng)藥零售店提供的病蟲草害防治時間技術(shù)信息，個人經(jīng)驗和農(nóng)技員可以使農(nóng)戶防治主要蟲害的概率在10%的水平上顯著地提高5.3%和5.7%，在主要病害防治中也得到了類似的結(jié)論。但在次要蟲害、次要病害和草害防治中，相比于農(nóng)藥零售店提供的病蟲草害防治時間 技術(shù)信息，個人經(jīng)驗和農(nóng)技員提供的技術(shù)信息并沒有顯著提高農(nóng)戶防治次要蟲害、次要病害和草害的概率。

表5 技術(shù)信息來源對農(nóng)戶是否防治病蟲草害的邊際影響Table 5 Marginal effects of technological information sources on whether farmers control pests

農(nóng)戶是否防治病蟲草害因病蟲草害發(fā)生類型而異。在其他因素不變的情況下，與防治草害相比，農(nóng)戶防治主要蟲害、次要蟲害、主要病害和次要病害的概率在1%的水平上顯著地降低了45.0%、58.0%、42.6%和52.8%（表5）。該結(jié)果表明，農(nóng)戶在水稻生產(chǎn)中，施用農(nóng)藥防治草害的概率最高。上述結(jié)果也與已有研究的結(jié)論相一致，Huang等[32]和Sun等[15]的研究發(fā)現(xiàn)，近年來中國除草劑施用量快速增長，且農(nóng)戶正確施用除草劑的比例顯著高于防治其他類型病蟲害時正確施用農(nóng)藥的比例，這表明農(nóng)戶在水稻生產(chǎn)中已經(jīng)逐漸掌握了除草劑施用的相關(guān)技術(shù)知識，且習(xí)慣施用除草劑來替代人工除草。

戶主的年齡、受教育程度、種植總面積和家庭房產(chǎn)估值對農(nóng)戶病蟲草害防治概率產(chǎn)生顯著影響。在其他因素不變的情況下，戶主的年齡每增加1周歲，其防治主要病害的概率將會顯著增加0.3%；戶主的受教育年限每增加1年，其防治主要病害的概率將會顯著提高0.9%；農(nóng)戶的種植總面積每增加 1 hm2，其防治草害的概率將顯著提高0.3%（表5）。此外，家庭房產(chǎn)估值對農(nóng)戶是否防治病蟲草害產(chǎn)生了顯著的負(fù)向影響，即家庭房產(chǎn)估值越高，農(nóng)戶防治病蟲草害的概率越低。

2.4 技術(shù)信息來源對農(nóng)戶病蟲草害防治率的影響

以從農(nóng)藥零售店獲取病蟲草害防治時間技術(shù)信息為對照，分析技術(shù)信息來源對農(nóng)戶病蟲草害防治率的影響。Tobit模型估計結(jié)果表明，在其他因素不變的情況下，相比于農(nóng)藥零售店提供的病蟲草害防治時間技術(shù)信息，農(nóng)技員提供的技術(shù)信息使得農(nóng)戶病蟲草害防治率在5%的水平上顯著地提高了4.001個百分點（表6）。結(jié)果還表明，技術(shù)信息來源對農(nóng)戶病蟲草害防治率的影響在不同類型病蟲草害防治間存在差異。在主要病害防治中，與農(nóng)藥零售店提供的病蟲草害防治時間技術(shù)信息相比，農(nóng)技員可以使農(nóng)戶的主要病害防治率在1%的水平上顯著地提高了12.391個百分點，但是對主要蟲害、次要蟲害、次要病害和草害的防治率并未產(chǎn)生顯著影響。與表5的估計結(jié)果相一致，在主要病害防治中，與農(nóng)藥零售店提供的病蟲草害防治時間技術(shù)信息相比，憑借個人經(jīng)驗農(nóng)戶的防治率在10%的水平上顯著提高了7.456個百分點。

農(nóng)戶病蟲草害防治率也與病蟲草害發(fā)生比例相關(guān)。主要蟲害、次要蟲害、主要病害和次要病害的發(fā)生比例每提高1個百分點，農(nóng)戶的病蟲草害防治率將分別顯著降低7.658、5.575、4.427和5.618個百分點（表6）。此外，農(nóng)戶個人與家庭特征同樣對病蟲草害防治率產(chǎn)生顯著影響。在其他因素不變的情況下，戶主的受教育年限每增加1年，其主要病害的防治率將提高0.960個百分點；農(nóng)戶的種植總面積每增加1 hm2，其草害的防治率將提高0.306個百分點。此外，農(nóng)戶的家庭房產(chǎn)估值同樣對病蟲草害防治率產(chǎn)生了顯著的負(fù)向影響。

表6 技術(shù)信息來源對農(nóng)戶病蟲草害防治率的邊際影響Table 6 Marginal effects of technological information sources on farmers’ pest control rate

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

研究表明，農(nóng)戶的技術(shù)信息來源呈現(xiàn)多元化特征，而不同部門提供的技術(shù)信息對農(nóng)戶病蟲草害防治行為產(chǎn)生的影響存在顯著差異。農(nóng)技員向農(nóng)戶提供的病蟲草害防治時間技術(shù)信息提高了農(nóng)戶防治病蟲草害的概率，提高了農(nóng)戶的病蟲草害防治率。但農(nóng)技員提供的技術(shù)信息對農(nóng)戶病蟲草害防治行為的影響在不同類型病蟲草害防治中存在差異，除了在主要病害防治中由農(nóng)技員提供的技術(shù)信息可以顯著提高主要病害的防治概率與防治率以外，農(nóng)技員提供的技術(shù)信息并不能顯著改善農(nóng)戶防治其他類型病蟲草害的行為。原因可能與新一輪基層農(nóng)技推廣體系行政化改革導(dǎo)致的專業(yè)農(nóng)技員占比較低和政府公共服務(wù)能力弱化相關(guān)。

本文揭示了技術(shù)信息來源對水稻農(nóng)戶病蟲草害防治行為的影響，但依然在兩個方面存在不足：第一，中國糧食作物與經(jīng)濟作物的病蟲草害發(fā)生情況迥異，技術(shù)信息來源在不同作物生產(chǎn)中對農(nóng)戶病蟲草害防治行為的影響可能存在較大差異，因此僅以水稻農(nóng)戶作為樣本可能限制了研究結(jié)論的推廣性；第二，本文的主要研究對象為農(nóng)戶是否施用農(nóng)藥對每一次發(fā)生的病蟲草害進行針對性防治，但由于技術(shù)條件的限制，無法捕捉到那些未防治的病蟲草害對水稻產(chǎn)量的影響。因此，在未來條件滿足時，既要進一步考察技術(shù)信息來源對農(nóng)戶在其他農(nóng)作物生產(chǎn)中病蟲草害防治行為的影響，也要就農(nóng)戶病蟲草害防治行為對農(nóng)作物產(chǎn)量特別是國家糧食安全的影響進行更加深入和全面的討論。

3.2 建議

1）建立農(nóng)作物病蟲草害監(jiān)測預(yù)報制度，為農(nóng)戶提供及時有效的病蟲草害發(fā)生及防治的信息服務(wù)與技術(shù)指導(dǎo)。與此同時，政府部門應(yīng)通過加強技術(shù)示范等措施，使農(nóng)戶充分了解防治次要病蟲害對挽回農(nóng)作物產(chǎn)量損失的重要性，從而提高農(nóng)戶防治次要病蟲害的概率，改善農(nóng)戶病蟲草害防治率偏低的現(xiàn)狀。

2）深化農(nóng)技推廣體系改革。停止一些地方政府推行的農(nóng)技推廣機構(gòu)行政化改革，完善公益性和經(jīng)營性農(nóng)技推廣協(xié)同發(fā)展機制，通過加大政府購買服務(wù)力度或補貼等形式，鼓勵農(nóng)技人員為農(nóng)戶提供更多的專業(yè)技術(shù)服務(wù)[33]。

3）加強對農(nóng)藥零售店的技術(shù)指導(dǎo)與培訓(xùn)，鼓勵統(tǒng)防統(tǒng)治等病蟲草害防治商業(yè)服務(wù)體系的發(fā)展。政府部門應(yīng)制定針對性的管理政策對農(nóng)藥零售店進行定期的技術(shù)指導(dǎo)與培訓(xùn)，引導(dǎo)農(nóng)藥零售店為農(nóng)戶提供及時準(zhǔn)確的病蟲草害發(fā)生時間技術(shù)信息。此外，應(yīng)開展以農(nóng)技推廣部門、專業(yè)合作社、農(nóng)藥零售店和農(nóng)業(yè)科技服務(wù)公司等為主體的多元化統(tǒng)防統(tǒng)治服務(wù)體系建設(shè)工作，鼓勵統(tǒng)防統(tǒng)治的發(fā)展，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中病蟲草害防治的同步性。