宋宇，畢文泰，張君慧

(河南農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟與管理學院,鄭州市,450046)

0 引言

秸稈直接還田是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中廣泛應(yīng)用的土壤培育措施,但囿于農(nóng)業(yè)機械條件的限制和氣候條件等因素,部分地區(qū)的秸稈直接還田后無法實現(xiàn)快速腐解,嚴重影響了下一季作物的播種與出苗[1-3]。例如,東北三省以及黃淮海平原降雨量分布不均和冬季相對干旱的氣候,“常規(guī)耕作+秸稈還田”產(chǎn)生了一系列衍生問題,導致土壤板結(jié)、病蟲害增多、土壤緊實、耕層變淺和影響灌溉等后果[4-5]。相關(guān)研究表明,秸稈深翻還田技術(shù)在改善耕地質(zhì)量的同時,可有效促進秸稈腐解[6-8]。因此,在秸稈還田的基礎(chǔ)上深翻是黃淮海地區(qū)適宜的耕作方式。然而,秸稈深翻還田技術(shù)在黃淮海地區(qū)不同區(qū)域的普及率卻存在較大差異。如河南省永城市,僅有少數(shù)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的農(nóng)戶愿意采納秸稈深翻還田技術(shù);而在河南省安陽縣,秸稈深翻還田技術(shù)在整個縣域范圍內(nèi)擁有較高的應(yīng)用率。當秸稈直接還田出現(xiàn)次生問題時,農(nóng)戶雖然意識到了次生問題的潛在危害,但大多數(shù)農(nóng)戶并沒有采取解決問題的替代技術(shù)。由于農(nóng)戶普遍存在認知惰性和慣性思維,快節(jié)奏的生產(chǎn)行為更讓其愿意在“最小努力”下進行決策。且在非農(nóng)兼業(yè)的背景下,農(nóng)戶投入到農(nóng)業(yè)上的時間和精力也逐漸減少[9]。因此,農(nóng)戶很難做到“經(jīng)濟人”假設(shè)下的理性決策,而是在認知資源與時間精力雙重約束下做出“快速”決策。在這種情境下,哪些因素能夠促進農(nóng)戶秸稈深翻還田技術(shù)的采納意愿進而提升該項技術(shù)的普及率就成為政府和學術(shù)界關(guān)心的一個重要問題。

目前,學者們基于農(nóng)戶微觀視角研究農(nóng)戶秸稈還田技術(shù)采納問題,主要是從“理性經(jīng)濟人”假設(shè)出發(fā),探討理性因素(如生產(chǎn)經(jīng)營特征[10]、國家政策制度、區(qū)域資源稟賦[11])和非理性因素[12](如環(huán)境認知[13]、社會信任[14]、風險偏好等)對農(nóng)戶秸稈還田技術(shù)采納意愿的影響。在西蒙“有限理性”思想的啟發(fā)下,行為經(jīng)濟學研究發(fā)現(xiàn),人們經(jīng)常使用參考過去決策結(jié)果的啟發(fā)式方法進行“快速”決策,而非新古典經(jīng)濟學所認為的完全理性人的假定。農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)驗是不斷學習和適應(yīng)市場能力提升的體現(xiàn),會根據(jù)實際種植情況的變化做出相應(yīng)的調(diào)整[15]。綜上,現(xiàn)有文獻從成本約束和價值認知等因素對農(nóng)戶秸稈還田行為進行了一定的探索,但聚焦于農(nóng)戶深翻還田技術(shù)采納行為的研究成果較為少見,在行為經(jīng)濟學視角下探究農(nóng)戶技術(shù)采納決策啟發(fā)式方法的研究更加缺乏。為此,本文基于河南省微觀調(diào)研數(shù)據(jù),以農(nóng)戶農(nóng)機服務(wù)采納行為中的秸稈深翻還田技術(shù)為研究對象,基于行為經(jīng)濟學錨定效應(yīng)理論分析農(nóng)戶秸稈深翻還田技術(shù)采納行為的影響因素和作用機制,為破解農(nóng)業(yè)生態(tài)問題、促進農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展提供政策參考。

1 理論分析與研究假設(shè)

錨定效應(yīng)理論是個體在面對不確定情景下,其價值判斷和決策行為會依據(jù)初始信息作為參考來改變對整體事件的看法,導致最終結(jié)果會趨近于初始設(shè)定的錨定值[16]。錨定效應(yīng)分為內(nèi)在錨效應(yīng)和外在錨效應(yīng)兩種,其中,內(nèi)在錨效應(yīng)指個體過往認知和經(jīng)驗自發(fā)形成的內(nèi)在錨產(chǎn)生的影響;外在錨效應(yīng)指參照外部環(huán)境中其他主體提供的外在錨產(chǎn)生的影響。

從農(nóng)戶視角來看,從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動會面臨自然風險、技術(shù)風險和市場風險等諸多不確定因素。當面對不確定的現(xiàn)實情景時,需要通過信息搜尋和甄別,進行對比判斷、邏輯推理或?qū)嶒灧治龅冗^程才能真正得出較為準確地判斷。在此過程中,農(nóng)戶可能會陷入一種心理恐慌的狀態(tài),難以判斷個體行為選擇的后果。而且現(xiàn)實中,受限于農(nóng)作物種植的季節(jié)性、農(nóng)戶的稟賦資源和生產(chǎn)要素等條件,很多農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)需要快速決策。例如,在小麥收割環(huán)節(jié)中,為防止突如其來的極端降水,導致小麥減產(chǎn),處于搶收狀態(tài)的農(nóng)戶,看到哪里有農(nóng)機服務(wù)會馬上要求農(nóng)機主到自己耕地里收割。此時,外在錨的通達機制正好能發(fā)揮較好的作用。因為,農(nóng)戶一般不提前進行預(yù)約農(nóng)機收割服務(wù),而是在見到有農(nóng)機收割服務(wù)時,參考同村農(nóng)戶的行為迅速做出快速選擇。先假定自己的初始判斷是正確的,然后尋找可支持的證據(jù)。而這個證據(jù)往往是根據(jù)同群效應(yīng)做出的判斷,即：受到周圍參照群體的影響,表現(xiàn)出與其他成員相同的行為傾向。

外在錨效應(yīng)對農(nóng)戶秸稈深翻還田采納行為存在負面影響。一方面,農(nóng)戶受到周圍親友及社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的影響,被動接受來自外部環(huán)境信息和潛在機會。當前大多數(shù)農(nóng)戶秸稈還田采納行為是在較高強度的秸稈禁燒政策力度下催生的結(jié)果[17]。而政策執(zhí)行力度受多重因素的影響,并且嚴格的秸稈禁燒政策,也使基層組織在收獲時節(jié)投入大量的人力物力,既增加了基層組織負擔,也提高了管理成本。因此,一旦政策力度有所變化,農(nóng)戶的被動行為也會隨之改變?？赡艹霈F(xiàn)秸稈焚燒反彈現(xiàn)象,影響秸稈深翻還田的長效運行[18]。另一方面,外在錨引起的農(nóng)戶被動秸稈還田行為使得該技術(shù)很難深入推進,容易陷入推廣困境。

綠色技術(shù)的深入推廣和綠色生產(chǎn)行為的轉(zhuǎn)變,需要內(nèi)在錨效應(yīng)發(fā)揮作用。即：由行為人自身形成的內(nèi)在錨產(chǎn)生的錨定效應(yīng),行為人在不確定性狀態(tài)下進行決策時,如果決策情景中僅存在內(nèi)在錨而無外在錨時,決策結(jié)果會呈現(xiàn)出內(nèi)在錨效應(yīng)[19]。內(nèi)在錨效應(yīng)主要是錨定調(diào)整機制發(fā)揮作用,行為人在進行不確定決策時,傾向于把錨值作為調(diào)整的起始點,并不斷調(diào)整。在此過程中,決策者通常會賦予一個可行的區(qū)域,而不是精確的某個點,決策者一旦進入可行區(qū)域便停止調(diào)整,從而導致調(diào)整不足,產(chǎn)生了錨定效應(yīng)。調(diào)整不足的原因可能源自認知惰性,即：決策者要調(diào)整到正確范圍需要付出主觀努力,或者決策者當時正處于認知繁忙期,沒有足夠的認知資源進行充分的調(diào)整。顏廷武等研究發(fā)現(xiàn)[13],過去相似情景的決策結(jié)果會對當前行為產(chǎn)生影響,農(nóng)戶在決策制定過程中經(jīng)常依靠過去決策結(jié)果的啟發(fā)式方法,決策者過去決策經(jīng)驗形成的結(jié)構(gòu)化思維模式會限制當前的理性經(jīng)濟推理。農(nóng)戶在第一次接觸秸稈深翻還田技術(shù)的時候,缺少之前經(jīng)驗的內(nèi)在錨。于是在秸稈禁燒政策力度較大時,當其他農(nóng)戶開始采納秸稈深翻還田技術(shù)時,同村農(nóng)戶的秸稈深翻采納行為就成為其決策的核心依據(jù),呈現(xiàn)出外在錨效應(yīng)。

利用農(nóng)戶秸稈深翻還田技術(shù)研究外在錨效應(yīng)需要具備兩個條件。首先,調(diào)研需要以一個村為單位,同村農(nóng)戶在玉米收割時有充分交流的機會,率先采用秸稈深翻還田技術(shù)的農(nóng)戶會主動分享經(jīng)驗。其次,負責秸稈深翻還田的農(nóng)機服務(wù)組織也會為自己做宣傳,設(shè)置觀摩田,讓其他農(nóng)戶參觀?；谏鲜龇治?本文預(yù)期農(nóng)戶秸稈深翻還田存在外在錨效應(yīng),并提出如下假設(shè)。

H1：同村農(nóng)戶秸稈深翻還田技術(shù)的比率越高,農(nóng)戶采納秸稈深翻還田技術(shù)的可能性也越大。

H2：同村農(nóng)戶秸稈深翻還田服務(wù)費用越高,農(nóng)戶秸稈深翻還田技術(shù)服務(wù)費用也越多。

若同時存在外在錨和內(nèi)在錨,將會深化內(nèi)在錨效應(yīng),外在錨會減弱甚至消失。一般認為,內(nèi)在錨的調(diào)節(jié)機制比外在錨的通達機制更具優(yōu)勢。對于農(nóng)戶采納秸稈深翻還田技術(shù)行為來說,原因主要有兩點：一是外在錨來源于農(nóng)戶所處的外部環(huán)境,不確定風險強;而內(nèi)在錨來源于自身認知,確定性較強,尤其是農(nóng)戶年齡普遍偏大,知識傳遞和交流有限,對于外部環(huán)境的信息源信任度低,更相信自己的經(jīng)驗和判斷。二是外在錨效應(yīng)屬于直覺決策系統(tǒng),屬于被動加工模式,而內(nèi)在錨效應(yīng)是推理決策系統(tǒng),屬于主動加工模式。當外在錨效應(yīng)發(fā)揮作用時,農(nóng)戶已經(jīng)采納秸稈深翻還田技術(shù),本質(zhì)屬于“被動追隨”而非“主動選擇”,因而不具有持續(xù)性和穩(wěn)定性,經(jīng)常出現(xiàn)中斷和反復(fù)現(xiàn)象,即農(nóng)戶本年采納秸稈深翻還田技術(shù),下一年卻不采納的情況。農(nóng)戶在選擇秸稈深翻還田技術(shù)時,同時存在同村其他農(nóng)戶或新型經(jīng)營主體使用秸稈深翻還田技術(shù)和農(nóng)戶在自身經(jīng)驗基礎(chǔ)上主動采納該技術(shù)的現(xiàn)象。此時,主動加工的內(nèi)在錨更具優(yōu)勢,對農(nóng)戶的秸稈深翻還田技術(shù)采納行為影響更大,能夠提高行為的持續(xù)性和穩(wěn)定性?；诖?本文提出如下假設(shè)。

H3：農(nóng)戶之前采納秸稈深翻還田相關(guān)技術(shù)(過往土壤肥力管理行為)的比率越高,農(nóng)戶采納秸稈深翻還田技術(shù)的可能性也越大。

H4：農(nóng)戶之前采納秸稈深翻還田相關(guān)技術(shù)(過往土壤肥力管理行為)的費用越高,農(nóng)戶采納秸稈深翻還田技術(shù)的服務(wù)費用也越多。

2 數(shù)據(jù)來源、變量選取與模型構(gòu)建

2.1 數(shù)據(jù)來源

研究數(shù)據(jù)來源于課題組2020年10—12月對河南省4縣(市)農(nóng)戶進行的一對一問卷調(diào)查。調(diào)查采用多階段隨機抽樣方法,基于地區(qū)生產(chǎn)總值、區(qū)域位置、種植規(guī)模等因素,選擇唐河縣、安陽縣、永城市和沈丘縣作為調(diào)查地區(qū),采用問卷調(diào)查法發(fā)放并回收調(diào)查問卷1 200份,剔除關(guān)鍵信息缺失的問卷后剩余1 036份有效問卷,問卷有效率為86.33%。其中,唐河縣有效問卷255份,安陽縣有效問卷251份,永城市有效問卷266份,沈丘縣有效問卷264份。

2.2 變量選取

1) 被解釋變量。被解釋變量為農(nóng)戶秸稈深翻還田技術(shù)采納行為和支付費用。其中,采納行為通過農(nóng)戶是否采納深翻還田技術(shù)衡量,若農(nóng)戶采納取值為1,不采納則為0;支付費用采用農(nóng)戶為秸稈深翻還田技術(shù)投入的總費用衡量。

2) 解釋變量。解釋變量為同村農(nóng)戶采納比例、同村農(nóng)戶支付費用、農(nóng)戶過往土壤肥力管理行為和農(nóng)戶過往土壤肥力管理費用。前兩個變量主要用來檢驗外在錨效應(yīng),其中,同村農(nóng)戶采納比例采用同村采納秸稈深翻還田技術(shù)的農(nóng)戶數(shù)量占全村農(nóng)戶總數(shù)的比例衡量,同村農(nóng)戶支付費用采用同村其他農(nóng)戶為秸稈深翻還田技術(shù)支付的平均費用衡量。后兩個變量主要用來檢驗內(nèi)在錨效應(yīng),其中,農(nóng)戶過往土壤肥力管理行為采用農(nóng)戶以往是否進行過土壤肥力管理行為衡量,若農(nóng)戶曾進行過相關(guān)行為賦值為1,反之賦值為0;農(nóng)戶過往土壤肥力管理費用采用農(nóng)戶以往進行土壤肥力管理行為時投入的總費用衡量。

3) 調(diào)節(jié)變量。調(diào)節(jié)變量為社會網(wǎng)絡(luò)和商業(yè)化程度。首先,參照以往研究,采用農(nóng)戶家庭人情支出金額的對數(shù)衡量社會網(wǎng)絡(luò)[20]。人情支出多的農(nóng)戶通常擁有較多的親朋好友,社會網(wǎng)絡(luò)也會更加發(fā)達。其次,商業(yè)化程度采用樣本農(nóng)戶所在村附近農(nóng)信系統(tǒng)金融機構(gòu)數(shù)量度量。一個地區(qū)金融機構(gòu)數(shù)量越多,該地區(qū)商業(yè)化程度會越高,農(nóng)戶獲得的“軟信息”也會越多,進而越傾向于采用新技術(shù)。

4) 控制變量。參考以往研究[10,18],本文還控制了一系列其他影響農(nóng)戶秸稈深翻還田技術(shù)采納行為的因素,具體包括年齡、性別、受教育年限、家庭人均年收入、種植規(guī)模、種植年限、加入合作社、深翻還田補貼、農(nóng)業(yè)保險、農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓、距政府的距離、風險偏好、環(huán)保認知等。具體變量定義如表1所示。

表1 變量的定義與度量Tab.1 Definition and measure of the variables

2.3 模型構(gòu)建

為檢驗農(nóng)戶秸稈深翻還田技術(shù)采納行為中的外在錨效應(yīng)和內(nèi)在錨效應(yīng)的影響,參照吳雪蓮等的研究方法[14],構(gòu)建如下回歸模型。

首先,先檢驗外在錨對農(nóng)戶秸稈深翻還田技術(shù)采納行為的影響,即驗證假設(shè)H1和H2,構(gòu)建的回歸模型如式(1)和式(2)所示。

Y1=β0+β1X1+β2Controlsi+εi

(1)

式中：Y1——被解釋變量,表示農(nóng)戶是否采納秸稈深翻還田技術(shù);

X1——核心解釋變量,表示同村農(nóng)戶秸稈深翻還田技術(shù)采納比例;

Controlsi——控制變量;

εi——誤差項。

農(nóng)戶采納行為屬于二分類變量,因此,采用二元Probit模型進行估計。

Y2=β0+β1X2+β2Controlsi+εi

(2)

式中：Y2——被解釋變量,表示農(nóng)戶秸稈深翻還田技術(shù)支付費用;

X2——核心解釋變量,表示同村農(nóng)戶秸稈深翻還田技術(shù)支付費用。

農(nóng)戶支付費用屬于連續(xù)型變量,可以采用OLS模型進行估計。

其次,檢驗外在錨和內(nèi)在錨對農(nóng)戶秸稈深翻還田技術(shù)采納行為的影響,即驗證假設(shè)H3和H4,構(gòu)建的回歸模型如式(3)和式(4)所示。

式(3)采用Probit模型進行估計,式(4)采用OLS模型進行估計。

Y1=β0+β1X1+β2X3+β3Controlsi+εi

(3)

Y2=β0+β1X2+β2X4+β3Controlsi+εi

(4)

式中：X3——農(nóng)戶過往土壤肥力管理行為;

X4——農(nóng)戶過往肥力管理費用。

3 結(jié)果與分析

3.1 描述性統(tǒng)計分析

表2為變量描述性統(tǒng)計分析結(jié)果。

表2 描述性統(tǒng)計分析結(jié)果Tab.2 Descriptive statistical analysis of the variables

農(nóng)戶總數(shù)為1 036戶,農(nóng)戶是否采納的均值是0.072,說明此次調(diào)研中僅有7.2%的樣本農(nóng)戶采納了秸稈深翻還田技術(shù)。同村農(nóng)戶采納比例的均值為0.077,同村農(nóng)戶支付費用(取對數(shù))的均值為0.260、標準差為1.609,說明樣本農(nóng)戶所在村莊中,采納秸稈深翻還田技術(shù)的農(nóng)戶數(shù)量平均約占全部農(nóng)戶總數(shù)的7.7%,不同農(nóng)戶間支付費用相差較大。農(nóng)戶過往土壤肥力管理行為的均值為0.223,農(nóng)戶過往土壤肥力管理費用(取對數(shù))的均值為1.051、標準差為2.003,說明樣本農(nóng)戶中平均僅有22.3%的農(nóng)戶曾進行過土壤肥力管理行為,農(nóng)戶過往土壤肥力管理費用均值和標準差相差較大。其他控制變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果不再贅述。

3.2 外在錨效應(yīng)檢驗

農(nóng)戶秸稈深翻還田技術(shù)采納行為中的外在錨效應(yīng)檢驗結(jié)果如表3中的第(1)、第(2)列所示。根據(jù)第(1)列可知,同村農(nóng)戶采納比例的回歸系數(shù)為4.189,在1%的水平上顯著為正,說明對于缺乏先驗知識的農(nóng)戶來說,同村其他農(nóng)戶是否采納秸稈深翻還田技術(shù)會顯著影響農(nóng)戶采納行為,即同村其他農(nóng)戶采納深翻還田技術(shù)的比率越高,農(nóng)戶也越有可能采納。根據(jù)第(2)列可知,同村農(nóng)戶支付費用的回歸系數(shù)為0.064,在1%的水平上顯著為正,說明同村其他農(nóng)戶采納深翻還田技術(shù)的費用會顯著影響農(nóng)戶支付費用,即同村其他農(nóng)戶采納深翻還田技術(shù)的平均花費越高,農(nóng)戶對深翻還田技術(shù)的支付費用也越高。上述回歸分析結(jié)果證實了H1和H2,即農(nóng)戶深翻還田技術(shù)采納行為中存在外在錨效應(yīng),當農(nóng)戶缺乏先驗知識時,同村其他農(nóng)戶對深翻還田技術(shù)的采納決策是農(nóng)戶自身采納決策的外在錨。此外,控制變量受教育年限、深翻還田補貼、農(nóng)業(yè)保險和農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓的回歸系數(shù)均顯著為正,說明隨著農(nóng)戶受教育年限的增多、政府實施深翻還田補貼政策、購買農(nóng)業(yè)保險,以及參加農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓次數(shù)的增多,農(nóng)戶采納秸稈深翻還田技術(shù)的可能性也越高,支付費用也更多。

表3 農(nóng)戶秸稈深翻還田技術(shù)采納行為中錨定效應(yīng)的分析結(jié)果Tab.3 Analysis results of anchoring effect in the adoption of farmers’ deep field return technology

3.3 外在錨效應(yīng)和內(nèi)在錨效應(yīng)檢驗

農(nóng)戶秸稈深翻還田技術(shù)采納行為中的外在錨效應(yīng)和內(nèi)在錨效應(yīng)檢驗結(jié)果如表3中第(3)～第(6)列所示。其中,第(3)列和第(4)列是內(nèi)在錨效應(yīng)檢驗結(jié)果,農(nóng)戶過往土壤肥力管理行為和農(nóng)戶過往土壤肥力管理費用的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正,說明對于具有先驗知識的農(nóng)戶來說,其自身曾經(jīng)是否進行過土壤肥力管理和管理費用均會顯著影響農(nóng)戶采納決策。曾經(jīng)進行過土壤肥力管理的農(nóng)戶更愿意采納深翻還田技術(shù),并且農(nóng)戶曾經(jīng)進行土壤肥力管理時花費的費用越多,其對深翻還田技術(shù)的支付費用也越高。

在上述內(nèi)在錨效應(yīng)分析的基礎(chǔ)上,加入兩個外在錨效應(yīng)變量“同村農(nóng)戶采納比例”和“同村農(nóng)戶支付費用”,以探討外在錨和內(nèi)在錨同時存在的情況下農(nóng)戶秸稈深翻還田技術(shù)采納決策,結(jié)果如表3第(5)～第(6)列所示?？梢钥闯?當外在錨效應(yīng)變量加入回歸模型后,兩個內(nèi)在錨效應(yīng)變量農(nóng)戶過往土壤肥力管理行為和農(nóng)戶過往土壤肥力管理費用的回歸系數(shù)依然在1%的水平上顯著為正,但兩個外在錨效應(yīng)變量同村農(nóng)戶采納比例和同村農(nóng)戶支付費用的回歸系數(shù)卻不顯著,說明當外在錨效應(yīng)和內(nèi)在錨效應(yīng)同時存在時,內(nèi)在錨效應(yīng)占優(yōu),即與同村其他農(nóng)戶秸稈深翻還田技術(shù)采納決策相比,其自身以往土壤肥力管理決策對農(nóng)戶的影響程度更大,假設(shè)H3和H4得到驗證。

3.4 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

我國地域廣闊,地區(qū)間經(jīng)濟發(fā)展不平衡,商業(yè)化程度存在明顯的區(qū)域差異。隨著農(nóng)業(yè)市場化程度的提高,農(nóng)產(chǎn)品商品化水平提升,商業(yè)化程度也與農(nóng)戶生產(chǎn)決策行為的連接也更加緊密。為檢驗上述內(nèi)容,將同區(qū)域采納比例、同區(qū)域支付費用和商業(yè)化程度進行交乘。商業(yè)化程度的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗結(jié)果如表4第(1)、第(2)列所示。其中,同村農(nóng)戶采納比例和商業(yè)化程度交互項的系數(shù)為2.174,同村農(nóng)戶支付費用和商業(yè)化程度交互項的系數(shù)為0.061,均通過了1%的顯著性檢驗,表明商業(yè)化程度能夠強化外在錨對農(nóng)戶秸稈深翻還田技術(shù)采納行為的正向影響?？赡艿脑蚴牵阂环矫?商業(yè)化程度的加深使得農(nóng)戶獲取信息的渠道更加多元化,進而提高了對綠色技術(shù)積極作用的理解,最終提高了農(nóng)戶采用秸稈深翻還田技術(shù)的可能性。另一方面,商業(yè)化程度的提高促使農(nóng)戶更加注重農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)以獲得更大的收益,農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)的應(yīng)用有利于促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的改善,一定程度上提高農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)和競爭力。

表4 調(diào)節(jié)效應(yīng)的回歸結(jié)果Tab.4 Regression results of regulatory effect

社會網(wǎng)絡(luò)是行為主體在參與活動中與其他主體之間資源流動形成的非正式關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。我國農(nóng)村地區(qū)是一種“熟人”和“半熟人”的社會,農(nóng)戶獲取信息的渠道相對匱乏,作為一種非正式形式的交流平臺,社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)戶決策行為潛移默化地影響。就采納秸稈深翻還田技術(shù)來說,農(nóng)戶內(nèi)在錨效應(yīng)會受到周圍社會網(wǎng)絡(luò)的影響,進而影響農(nóng)戶采納秸稈深翻還田技術(shù)。為檢驗上述內(nèi)容,將土壤肥力管理行為、肥力管理費用和社會網(wǎng)絡(luò)進行交乘,結(jié)果如表4第(3)、第(4)列所示,兩者的交乘項的估計系數(shù)在1%的水平上顯著為正。內(nèi)在錨效應(yīng)對農(nóng)戶采納深翻還田行為的促進作用與社會網(wǎng)絡(luò)顯著正相關(guān)。可能的原因是：一方面,親朋好友之間的互動交流是信息傳播和模仿的過程,加深了農(nóng)戶對秸稈深翻還田技術(shù)的認知程度和環(huán)境保護意識,從而調(diào)節(jié)影響內(nèi)在錨效應(yīng)與農(nóng)戶秸稈深翻還田技術(shù)的采納。另一方面,通過社會網(wǎng)絡(luò)的相互交流、學習,加深了農(nóng)民對秸稈處理不當帶來負面后果的印象。提高了農(nóng)戶外部監(jiān)督水平和輿論壓力,農(nóng)戶為維護其社會信譽也會積極響應(yīng)秸稈深翻還田技術(shù),實現(xiàn)秸稈深翻還田技術(shù)的長效運行。

4 結(jié)論與建議

4.1 研究結(jié)論

秸稈深翻還田技術(shù)是農(nóng)田管理與保護的重要模式,也是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)廢棄物資源化再利用的有效途徑。本文基于河南省唐河縣、安陽縣、永城市和沈丘縣的調(diào)研所得的1 036份問卷,采用Probit和OLS模型,考察農(nóng)戶農(nóng)機服務(wù)采納行為中的秸稈深翻還田技術(shù)的錨定效應(yīng)。得到以下結(jié)論：(1)同區(qū)域采納比例和支付費用對農(nóng)戶秸稈深翻還田技術(shù)采納和支付費用具有顯著的促進作用,回歸系數(shù)為4.189和0.064,同區(qū)域其他農(nóng)戶對秸稈深翻還田技術(shù)的采納決策是農(nóng)戶自身采納決策的外在錨。(2)土壤肥力管理和肥力管理費用對農(nóng)戶秸稈深翻還田技術(shù)采納和支付費用具有正向顯著影響,回歸系數(shù)為0.845和0.093,農(nóng)戶自身曾經(jīng)進行過的土壤肥力管理決策是其秸稈深翻還田技術(shù)采納決策的內(nèi)在錨。(3)當外在錨效應(yīng)和內(nèi)在錨效應(yīng)同時存在時,內(nèi)在錨效應(yīng)占主導地位,農(nóng)戶秸稈深翻還田技術(shù)采納行為表現(xiàn)出內(nèi)在錨效應(yīng),回歸系數(shù)為0.630和0.088。(4)調(diào)節(jié)效應(yīng)分析表明,商業(yè)化程度正向調(diào)節(jié)外在錨效應(yīng)對農(nóng)戶采納秸稈深翻還田技術(shù)的影響,交互項系數(shù)為2.174和0.061,社會網(wǎng)絡(luò)對內(nèi)在錨效應(yīng)和農(nóng)戶采納秸稈深翻還田技術(shù)起到推動作用,交互項系數(shù)為0.641和0.121。

4.2 對策建議

研究成果在拓寬現(xiàn)有理論和研究范疇的同時,也為農(nóng)戶、農(nóng)機服務(wù)組織和政府等主體提供決策參考。農(nóng)戶層面：農(nóng)戶自身應(yīng)積極主動與種植示范戶、親朋好友交流學習,調(diào)整自身綠色技術(shù)認知和內(nèi)在錨值,接受新的科學技術(shù),并將其引入到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,提高秸稈深翻還田技術(shù)的認可度;農(nóng)機服務(wù)組織層面：農(nóng)戶采納秸稈深翻還田技術(shù)主要通過購買農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)實現(xiàn),現(xiàn)階段的農(nóng)民兼業(yè)化進一步強化了對農(nóng)機服務(wù)組織的需求,而農(nóng)機服務(wù)組織在緩解季節(jié)性勞動力不足約束、提升技術(shù)效率具有優(yōu)勢。因此,農(nóng)機服務(wù)組織應(yīng)充分利用好農(nóng)業(yè)機械化推廣政策優(yōu)勢,建設(shè)具有特色的農(nóng)業(yè)機械化示范點,適度擴大農(nóng)機服務(wù)市場規(guī)模;政府層面：應(yīng)充分發(fā)揮外在錨效應(yīng),加強秸稈深翻還田技術(shù)的推廣和培訓,培育秸稈深翻還田示范種植大戶,形成示范帶動效應(yīng)和引導作用。運用數(shù)字技術(shù)在資源配置和信息傳遞的優(yōu)勢,利用短視頻等現(xiàn)代傳媒方式,深化農(nóng)戶綠色發(fā)展的理念,強化內(nèi)在錨效應(yīng),提高農(nóng)戶對秸稈深翻還田技術(shù)的應(yīng)用效果。