農(nóng)戶異質(zhì)性對農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)參與的影響

　　摘要近年來，隨著土地流轉(zhuǎn)加速和農(nóng)民合作社的涌現(xiàn)，我國農(nóng)戶的異質(zhì)性不斷提高。本文將農(nóng)戶是否流轉(zhuǎn)土地、是否加入合作社視為農(nóng)戶異質(zhì)性的重要表現(xiàn)，考察其對農(nóng)戶參加農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)的影響?；隰敃x寧三省1039戶農(nóng)戶數(shù)據(jù)，構(gòu)建了零膨脹負(fù)二項模型(ZINB)進(jìn)行計量分析，并通過了穩(wěn)健性檢驗。研究發(fā)現(xiàn):租入土地不會顯著影響農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)參與，但加入合作社會讓農(nóng)戶參加更多培訓(xùn)。具體而言，租入土地農(nóng)戶參加農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)的期望次數(shù)是不租入土地農(nóng)戶的1．04倍，而加入合作社農(nóng)戶參加農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)的期望次數(shù)是未加入合作社農(nóng)戶的2．11倍。當(dāng)前農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)過于大眾化造成的低瞄準(zhǔn)性，是租入土地的規(guī)模經(jīng)營農(nóng)戶沒有對培訓(xùn)表現(xiàn)出更多需求的重要原因。本文的政策含義在于，農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)政策需要做出適當(dāng)調(diào)整，應(yīng)結(jié)合已經(jīng)分化的農(nóng)戶需求實行分層定位，提供差異化的技術(shù)培訓(xùn)服務(wù)，增強對不同培訓(xùn)目標(biāo)人群的瞄準(zhǔn)度;應(yīng)給予開展農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)服務(wù)的合作社更多支持。

　　關(guān)鍵詞農(nóng)戶異質(zhì)性;農(nóng)民專業(yè)合作社;農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn);ZINB模型

　　在理論界，Schultz［1］在回答如何改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)這一問題時，強調(diào)了對農(nóng)民進(jìn)行人力資本投資的重要性。在我國，對農(nóng)民進(jìn)行人力資本投資具有更強可操作性的措施可能是開展農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)。在政策界，自2004年以來，“三農(nóng)”問題被提升到戰(zhàn)略性高度，農(nóng)民培訓(xùn)對解決“三農(nóng)”問題的重要性便日益突出?；仡櫴陙淼闹醒?號文件，文件中多次對農(nóng)民培訓(xùn)問題提出了明確要求，對農(nóng)民開展實用的技術(shù)培訓(xùn)已成為政策界的共識。從國內(nèi)實踐看，近年來，專業(yè)大戶、家庭農(nóng)場、農(nóng)民專業(yè)合作社等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體快速涌現(xiàn)，日益成為推進(jìn)我國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要載體，但農(nóng)民職業(yè)技能培訓(xùn)和農(nóng)業(yè)科技推廣體系建設(shè)改革卻有一定的滯后性。隨著政府對農(nóng)民培訓(xùn)投入力度的持續(xù)加大，農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)的供給將會迅速增加，與此同時，我國農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)愈加普遍，農(nóng)民專業(yè)合作社發(fā)展仍在加速。那么租入土地和加入合作社，是否會作為異質(zhì)性的重要來源，對農(nóng)戶參加農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)產(chǎn)生重要影響呢?或者說，租入土地的農(nóng)戶與自耕農(nóng)這兩類農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)參與行為有沒有顯著差異?基于此，本文構(gòu)建ZINB模型，考察農(nóng)戶參與土地流轉(zhuǎn)、加入合作社與農(nóng)戶參與技術(shù)培訓(xùn)之間的關(guān)系，判斷當(dāng)前的農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)是否偏離了政策設(shè)計的目標(biāo)，從而給出土地流轉(zhuǎn)和合作社快速發(fā)展背景下農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)的政策重點，對制定相應(yīng)的政策有重大現(xiàn)實意義。

　　1文獻(xiàn)回顧及簡評

　　很多經(jīng)驗分析文獻(xiàn)討論了農(nóng)戶參加培訓(xùn)決策行為的影響因素，這些影響因素又可分為農(nóng)戶的內(nèi)在因素或稱為農(nóng)民的稟賦［2］和外在因素。曹建民等［3］認(rèn)為農(nóng)戶參加技術(shù)培訓(xùn)的行為決定于農(nóng)戶掌握的信息、農(nóng)戶的個人特征和家庭特征等，發(fā)現(xiàn)中年人、村干部、水稻種植比例較高的農(nóng)戶和非農(nóng)就業(yè)比例較高的農(nóng)戶更愿意參加技術(shù)培訓(xùn)。高升［4］則將農(nóng)戶對培訓(xùn)實用性的評價、農(nóng)戶獲取培訓(xùn)信息渠道數(shù)納入了Logit模型。但大部分文獻(xiàn)納入計量模型的影響因素有很強的趨同性，這些因素包括農(nóng)戶戶主的個人特征、農(nóng)戶家庭特征、農(nóng)戶對培訓(xùn)實用性的評價、對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)的認(rèn)知度、所處的地理環(huán)境等［5－7］?，F(xiàn)有文獻(xiàn)用以識別顯著影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)參與的因素的方法可以分為兩類，一類文獻(xiàn)以農(nóng)戶是否參加農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)為因變量，再以上述影響因素的全部或部分為解釋變量，構(gòu)建Logit或Probit單方程模型，進(jìn)行ML估計，如劉芳等［5］、高升［4］等人的研究。這類文獻(xiàn)的缺陷是只能識別出影響農(nóng)戶是否參加培訓(xùn)的因素，卻忽略了既影響農(nóng)戶是否參加培訓(xùn)又影響農(nóng)戶參加培訓(xùn)次數(shù)的因素所包含的重要信息。另一類文獻(xiàn)是以農(nóng)戶參加培訓(xùn)次數(shù)為因變量，應(yīng)用Tobit模型進(jìn)行估計，如于敏［6］的研究。這類文獻(xiàn)雖然考慮了影響因素對農(nóng)戶培訓(xùn)次數(shù)的影響，但Tobit模型本身有著無法克服的缺陷，該模型估計要求兩部分模型的解釋變量不完全相同，并且系統(tǒng)模型假設(shè)隨機變量服從聯(lián)合正態(tài)分布，違背這兩個假設(shè)的模型可能不可估計［8］。另外，Tobit模型盡管容許有大量的零，但仍將因變量y在正值上的分布看成連續(xù)分布，假定y=max(0，y*)，其中y*呈正態(tài)分布與農(nóng)戶參加培訓(xùn)次數(shù)在y＞0時的離散性完全不相稱。因此，要想無偏地識別出農(nóng)戶參加農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)的影響因素，需要新的方法。

　　2研究方法與模型選擇

　　2．1估計模型的構(gòu)建為了考察租入土地、合作社成員身份對農(nóng)戶參加農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)的影響，本文將租入土地與合作社成員身份均設(shè)置為虛擬變量納入分析，建立模型1

　　2．2計數(shù)數(shù)據(jù)中對零膨脹現(xiàn)象的處理

　　在實際問題中，計數(shù)數(shù)據(jù)普遍存在零膨脹特征，即獲得的數(shù)據(jù)很大一部分是零值。具有零膨脹特征的計數(shù)數(shù)據(jù)超出了一般泊松模型或負(fù)二項模型的預(yù)測能力。幸運的是，解決零膨脹現(xiàn)象的Hurdle模型于1986年被提出并應(yīng)用于經(jīng)濟學(xué)研究領(lǐng)域［9］，繼而Lambert［10］于1992年提出零膨脹泊松模型(ZIP)，Greene［11］在1994年又將ZIP模型擴展到零膨脹負(fù)二項模型(ZINB)，使得對具有零膨脹特征的計數(shù)數(shù)據(jù)的估計變得更為有效和無偏。零膨脹模型假設(shè)數(shù)據(jù)分為兩部分，第一部分對應(yīng)零事件的發(fā)生，個體取值只能為零，這一部分的零值解釋了數(shù)據(jù)中可能存在過多零的原因;第二部分個體符合泊松/負(fù)二項分布，取值可以為零或正整數(shù)。因此，零膨脹模型將數(shù)據(jù)中的零分成“過多的零”和“真實的零”，并從零分段，對零部分和非零部分分別建立二項選擇模型和一般計數(shù)模型，其中二項選擇模型主要回答變量影響事件是否發(fā)生的問題，一般計數(shù)模型主要回答變量影響事件發(fā)生次數(shù)的問題。

　　3數(shù)據(jù)來源和描述性分析

　　3．1數(shù)據(jù)來源本文的數(shù)據(jù)來源

　　于國家社科基金重大項目“發(fā)展農(nóng)民專業(yè)合作組織和完善農(nóng)村基本經(jīng)營制度研究”的一手調(diào)查數(shù)據(jù)。課題組于2009年7月至9月，共組織40余名調(diào)研員分成三個調(diào)研組赴山東、山西、寧夏3省調(diào)查。原則上，每一省份選取4個縣，每個縣再選擇3個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)選1至3個村莊不等，每個村莊再隨機抽取20個農(nóng)戶。實際獲得山東、山西、寧夏3省11個縣、市、區(qū)(分別為:高平市、高唐縣、冠縣、賀蘭縣、利通區(qū)、寧津縣、平原縣、沁縣、武鄉(xiāng)縣、澤州縣、中寧縣)的1039戶農(nóng)戶數(shù)據(jù)。結(jié)合研究目標(biāo)，在數(shù)據(jù)預(yù)處理時，先后剔除了不再從事農(nóng)業(yè)、家庭主業(yè)為養(yǎng)殖業(yè)、純租出土地的農(nóng)戶，形成目標(biāo)樣本戶，接著剔除有缺失數(shù)據(jù)、異常值的樣本。最終得到有效樣本761個。

　　3．2描述性分析數(shù)據(jù)分析

　　表明，2008年種植戶總體的平均耕地經(jīng)營規(guī)模為11．40畝，家庭人均耕地面積為2．78畝，其中人均承包地面積為2．43畝(見表1)。在2008年參加技術(shù)培訓(xùn)的農(nóng)戶有338戶，占44．42%，未參加技術(shù)培訓(xùn)的農(nóng)戶有423戶，占55．58%。統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，參加培訓(xùn)和未參加培訓(xùn)農(nóng)戶在家庭耕地總面積、人均耕地面積指標(biāo)上均有顯著的統(tǒng)計差異。

　　4計量結(jié)果及分析

　　4．1培訓(xùn)的ZINB模型結(jié)果及其分析

　　在進(jìn)行回歸分析之前，需要考察解釋變量的共線性問題。對所有解釋變量做相關(guān)分析后，發(fā)現(xiàn)部分解釋變量之間存在顯著的相關(guān)關(guān)系，特別是農(nóng)戶租入土地同時加入合作社虛擬變量與多個控制變量有顯著的相關(guān)性。幸運的是，該變量與其他控制變量的相關(guān)系數(shù)絕對值較小，最高的僅為0．277，仍然可以進(jìn)行計量分析。為了考察解釋變量之間是否存在共線性，本文利用方差膨脹因子和容忍度進(jìn)行檢測。結(jié)果表明所有解釋變量的平均方差膨脹因子為1．36，最大的僅為1．78，其容忍度最低也達(dá)到了0．562，模型在可接受的范圍內(nèi)。此外，數(shù)據(jù)不可能具有正態(tài)分布，用最大似然估計方法。所有標(biāo)準(zhǔn)計數(shù)數(shù)據(jù)的分布都表現(xiàn)出異方差性，進(jìn)行參數(shù)估計時還需對標(biāo)準(zhǔn)誤做穩(wěn)健性調(diào)整。

　　4．2穩(wěn)健性分析:改變ZINB模型的設(shè)定為了確保分析

　　結(jié)論的可靠性，從以下角度進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗:在表4所采用的ZINB模型中，樣本農(nóng)戶按是否租入土地、是否加入合作社兩個虛擬變量的組合分成了四組，估計結(jié)果直接給出了四組農(nóng)戶參加農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)期望次數(shù)的倍數(shù)關(guān)系，但沒有直接給出租入土地農(nóng)戶與不租入土地農(nóng)戶在參加技術(shù)培訓(xùn)方面的差異，也沒有直接給出加入合作社農(nóng)戶與不加入合作社農(nóng)戶的差異。改變ZINB模型的設(shè)定，只引入是否租入土地、是否加入合作社兩個虛擬變量，采用MLE方法能夠直接得到這種差異(見表5)。表5中的估計結(jié)果顯示，租入土地農(nóng)戶參加農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)的期望次數(shù)是未租入土地農(nóng)戶的1．037倍，但不具有統(tǒng)計顯著性，與式(3)的數(shù)值(1．044)相差非常小;加入合作社農(nóng)戶參加農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)的期望次數(shù)是未加入合作社農(nóng)戶的2．084倍，且通過1%的顯著性水平，與式(6)的數(shù)值(2．113)非常接近。因此，回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

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　　作者何安華1劉同山2孔祥智2

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