资源科学 ›› 2020, Vol. 42 ›› Issue (6): 1123-1134.doi: 10.18402/resci.2020.06.10
收稿日期:
2019-09-11
修回日期:
2020-05-25
出版日期:
2020-06-25
发布日期:
2020-08-25
通讯作者:
颜廷武
作者简介:
张童朝,男,河北南皮人,博士研究生,主要研究方向为农业资源与环境经济。E-mail: 基金资助:
ZHANG Tongchao1,2(), YAN Tingwu1,2(
), QIU Tongwei3
Received:
2019-09-11
Revised:
2020-05-25
Online:
2020-06-25
Published:
2020-08-25
Contact:
YAN Tingwu
摘要:
中国农业面临着劳动力老龄化与绿色化转型的双重约束。聚焦于跨期技术属性,本文提出了中国情景下年龄对农民跨期绿色农业技术采纳的倒U形影响假说,进而以秸秆还田为例,采用中介效应模型,利用冀鲁皖鄂4省1372份农民调查数据进行了实证检验。结果发现:①年龄对于农民跨期绿色农业技术采纳的影响效应呈倒U形态势,“中年农民”成为现阶段绿色农业技术扩散的积极力量;②人力资本和风险偏好是年龄影响农民跨期绿色农业技术采纳的重要中介变量,两者的中介效应占年龄总效应的71.94%;③信息化和耕地规模对中青年农民的跨期绿色农业技术采纳具有促进作用;经济价值认知、是否贫困、供水情况、补贴和处罚政策对中老年农民采用跨期绿色农业技术表现出积极影响;社会资本对中青年农民的技术采纳具有负向影响,但有利于中老年农民采纳跨期绿色农业技术。由于年龄较高农民积极采纳跨期绿色农业技术其实是该群体非农就业机会减少而被动“以农为业”的结果,这表明农业生产包括农业资源保护与开发缺乏最为优质的劳动力支撑;另一方面,非农就业的青壮年劳动力由于缺乏务农经历,多年后回归农业又能否承担起农业绿色化转型的责任也值得思考。因此,劳动力老龄化对中国农业短期的影响在于如何把地种好,而长期的潜在威胁依然是谁来种地。
张童朝, 颜廷武, 仇童伟. 年龄对农民跨期绿色农业技术采纳的影响[J]. 资源科学, 2020, 42(6): 1123-1134.
ZHANG Tongchao, YAN Tingwu, QIU Tongwei. Effects of age on farmers’ adoption of intertemporal green agricultural technology[J]. Resources Science, 2020, 42(6): 1123-1134.
表1
样本地区分布"
省份 | 县(区、市) | 乡镇/街及样本村/社区 | 样本数 | |
---|---|---|---|---|
山东 | 平度市 | 南村镇兰底河南村、前庄村;蓼兰镇何家店村、西马丘村;崔家集镇前洼村、团结村 | 188 | |
莱西市 | 沽河镇甲瑞社区、牛溪埠社区;姜山镇大泊村、小泊村 | 121 | ||
安丘市 | 金冢子镇草店子、周家店、谷家村等 | 20 | ||
湖北 | 新洲区 | 邾城街巴徐村、章程村;辛冲街干河村、罗坪河村、双桥村;潘塘街井边村、孙寨村、熊店村、易河村 | 207 | |
武穴市 | 花桥镇下彭村、刘六西村、马塘村;石佛寺镇董干畈村、湖南畈村;龙坪镇牛车村、下冯村;万丈湖农场黄湖村、太泊村 | 204 | ||
河北 | 沧县 | 高川乡泗庄村、阎辛庄村、蒲码头村、东芮屯村;刘家庙乡后生金刘村 | 192 | |
新华区 | 小赵庄乡孙庄子村、万庄子村 | 55 | ||
南皮县 | 鲍官屯镇小张官村 | 56 | ||
安徽 | 灵璧县 | 朱集镇曹家庄、胡光村、刘派村、刘寨村、苗河村、王店村 | 195 | |
尤集镇大章李村、解圩村、马巷村 | 134 | |||
合计 | 9县(区/市) | 19乡镇/街 | 55村/社区 | 1372 |
表2
变量设定与赋值说明"
变量 | 赋值说明 | ||
---|---|---|---|
因变量 | |||
跨期绿色农业技术采纳 | Y | 是否进行秸秆还田:否=0;是=1 | |
自变量 | |||
年龄 | 年龄 | lnAge | 受访者实际年龄/岁,取对数 |
平方项 | (lnAge)2 | 受访者实际年龄/岁,取对数后的平方 | |
人力资本 | 文化程度 | Edu | 不识字或识字很少=1;小学=2;初中=3;高中(中专)=4;大专及以上=5 |
健康状况 | Hea | 非常差=1;比较差=2;一般=3;比较好=4;非常好=5 | |
人力资本 | Hum | 取文化程度与健康状况的算术平均值 | |
风险偏好 | 风险厌恶 | Ris1 | 关于“对于可能存在风险的事,我暂时不会尝试”:完全同意=1;比较同意=2;一般=3;不太同意=4;完全不同意=5 |
风险规避 | Ris2 | 您觉得是否有必要购买农业保险:有必要=0;没必要=1 | |
风险偏好 | Risk | 取风险厌恶与风险规避的算术平均值 | |
个体特征 | 性别 | Gen | 女=0;男=1 |
政治面貌 | Sta | 群众或其他=0;共产党员=1 | |
兼业 | Par | 无兼业=0;有兼业=1 | |
技术掌握 | Tec | 秸秆处置和还田方法技术掌握:很不好=1;不太好=2;一般=3;比较好=4;非常好=5 | |
生态价值认知 | Ecol | 秸秆还田对环保和空气污染防治:非常不利=1;不太有利=2;不好说=3;有些好处=4;非常有利=5 | |
经济价值认知 | Econ | 秸秆还田对您家增产增收:非常不利=1;不太有利=2;不好说=3;有些好处=4;非常有利=5 | |
家庭禀赋 | 是否贫困 | Pov | 家庭年人均纯收入不低于2300元=0;否则为1 |
劳动力 | Lab | 家庭劳动力数量/人 | |
信息化 | Int | 家中是否安装了宽带网络:否=0,是=1 | |
经营规模 | Sca | 家庭实际经营耕地面积/亩 | |
块均面积 | Ave | 家庭经营耕地的块均面积/(亩/块) | |
社会资本 | 信任 | Tru | 您对亲朋邻里:完全不信任=1;不太信任=2;一般=3;比较信任=4;完全信任=5 |
互惠规范 | Rec | 您得到过亲朋邻里的帮助吗:从来没有=1;较少=2;一般=3;较多=4;经常=5 | |
社会参与 | Ass | 您经常和亲朋邻里聊天交流吗:从来没有=1;较少=2;一般=3;较多=4;经常=5 | |
社区条件 | 环境 | Env | 您对“本村环境污染严重”:完全不同意=1;不太同意=2;一般=3;比较同意=4;完全同意=5 |
供水 | Wat | 您对本村的供水情况:不满意=1;不太满意=2;一般=3;比较满意=4;非常满意=5 | |
供电 | Ele | 您对本村的供电情况:不满意=1;不太满意=2;一般=3;比较满意=4;非常满意=5 | |
制度规则 | 补贴 | Sub | 您有无领取到秸秆利用方面的补贴:无=0;有=1 |
处罚 | Pun | 当地是否有秸秆焚烧处罚措施:无=0;不清楚=1;有=2 | |
地区 | 地区 | Reg | 南方水田区=1,北方旱作区=0 |
表3
年龄对农民秸秆还田行为影响的模型回归结果"
变量 | 全样本回归1 | 分组回归1 | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
模型1.1 | 模型1.2 | 中青年组 | 中老年组 | ||||||||
系数 | 标准误 | 系数 | 标准误 | 系数 | 标准误 | 系数 | 标准误 | ||||
lnAge | -0.203 | 0.189 | 9.482*** | 3.266 | 0.101* | 0.058 | -1.556*** | 0.474 | |||
(lnAge)2 | -1.265*** | 0.426 | |||||||||
Gen | 0.007 | 0.098 | 0.028 | 0.099 | 0.041 | 0.165 | 0.029 | 0.128 | |||
Sta | 0.245* | 0.125 | 0.244* | 0.125 | 0.346 | 0.241 | 0.202 | 0.150 | |||
Par | -0.007 | 0.094 | -0.049 | 0.096 | 0.027 | 0.161 | -0.074 | 0.123 | |||
Tec | 0.027 | 0.039 | 0.025 | 0.039 | 0.076 | 0.071 | 0.005 | 0.048 | |||
Ecol | 0.067 | 0.053 | 0.074 | 0.054 | 0.068 | 0.093 | 0.062 | 0.068 | |||
Econ | 0.070 | 0.054 | 0.073 | 0.054 | -0.069 | 0.106 | 0.125* | 0.065 | |||
Pov | -0.193** | 0.088 | -0.184** | 0.088 | -0.096 | 0.156 | -0.213* | 0.110 | |||
Lab | 0.047 | 0.033 | 0.045 | 0.033 | 0.031 | 0.074 | 0.049 | 0.038 | |||
Int | 0.161* | 0.088 | 0.134 | 0.088 | 0.372** | 0.156 | 0.052 | 0.110 | |||
Sca | 0.008** | 0.004 | 0.008** | 0.004 | 0.011** | 0.006 | 0.003 | 0.005 | |||
Ave | -0.010 | 0.012 | -0.012 | 0.012 | -0.022 | 0.019 | 0.004 | 0.017 | |||
Tru | 0.020 | 0.052 | 0.024 | 0.052 | 0.067 | 0.092 | -0.005 | 0.065 | |||
Rec | 0.057 | 0.038 | 0.053 | 0.038 | -0.029 | 0.071 | 0.090* | 0.047 | |||
Ass | -0.005 | 0.047 | -0.010 | 0.047 | 0.057 | 0.088 | -0.034 | 0.058 | |||
Env | 0.163*** | 0.032 | 0.160*** | 0.032 | 0.169*** | 0.059 | 0.160*** | 0.038 | |||
Wat | 0.111*** | 0.041 | 0.120*** | 0.041 | 0.027 | 0.079 | 0.153*** | 0.050 | |||
Ele | 0.015 | 0.052 | 0.012 | 0.053 | 0.083 | 0.091 | -0.038 | 0.067 | |||
Sub | 0.299 | 0.200 | 0.317 | 0.202 | 0.039 | 0.289 | 0.587* | 0.300 | |||
Pun | 0.118** | 0.054 | 0.139** | 0.055 | 0.145 | 0.099 | 0.152** | 0.068 | |||
Reg | 已控制 | 已控制 | 已控制 | 已控制 | |||||||
Pro>chi2 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | |||||||
Pseudo R2 | 0.357 | 0.362 | 0.397 | 0.358 |
表5
年龄对人力资本和风险偏好的影响模型验证结果"
全样本回归2 | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
模型2.1(Edu) | 模型2.2(Hea) | 模型2.3(Hum) | 模型2.4(Ris1) | 模型2.5(Ris2) | 模型2.6(Risk) | ||
lnAge | 系数 | -1.824*** | -0.740*** | -1.599*** | -0.097 | -0.584*** | -0.264** |
标准误 | 0.141 | 0.138 | 0.133 | 0.132 | 0.164 | 0.130 | |
Pro>chi2 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | |
Pseudo R2 | 0.124 | 0.048 | 0.085 | 0.025 | 0.118 | 0.036 |
表6
人力资本、风险偏好的中介效应检验"
变量 | 全样本回归3 | ||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
模型3.1 | 模型3.2 | 模型3.3 | 模型3.4 | ||||||||
系数 | 标准误 | 系数 | 标准误 | 系数 | 标准误 | 系数 | 标准误 | ||||
Edu | 0.156*** | 0.052 | 0.124** | 0.052 | |||||||
Hea | -0.033 | 0.044 | -0.034 | 0.045 | |||||||
Hum | 0.348** | 0.161 | |||||||||
Ris1 | 0.107*** | 0.031 | 0.105*** | 0.031 | |||||||
Ris2 | 0.383*** | 0.089 | 0.358*** | 0.090 | |||||||
Risk | 0.701*** | 0.145 | |||||||||
lnAge | 8.657*** | 3.307 | 8.177** | 3.281 | 7.563** | 3.314 | 8.942*** | 3.263 | |||
(lnAge)2 | -1.132*** | 0.432 | -1.085** | 0.428 | -0.986** | 0.433 | -1.178*** | 0.426 | |||
Pro>chi2 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | |||||||
Pseudo R2 | 0.367 | 0.379 | 0.383 | 0.376 |
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