农业节水技术采纳行为的影响因素
——基于保护动机理论和跨理论模型

邢 霞 修长百,2* 闫 晔

(1.内蒙古农业大学 经济管理学院，呼和浩特 010010；2.内蒙古农牧业科学院，呼和浩特 010010)

水资源是农业生产的核心要素，以水资源短缺为特征之一的水要素变化已成为制约我国农业可持续发展与粮食安全的重要因素。我国作为农业大国，农业用水约占用水总量的60%，部分地区甚至高达90%以上，但与此同时，农业用水效率低下(约为0.54)，仅为发达国家水平的67%～77%。此外，未来气候变化将进一步要求农业生产者提高灌溉用水效率，从而减少对水作为输入性资源的依赖。可见，加快农业节水技术推广应用，实现农业水资源高效利用已迫在眉睫。

农业节水技术是推动现代农业发展和节约型社会建设的关键要素。研究表明，农业节水技术的采用可以在不降低农作物产量的前提下减少水资源投入，同时还可以提高用水效率，在相同水耗的情况下提高作物产量。然而，以滴灌和喷灌为代表的农业节水技术在我国农村采用率较低，应用范围有限。这引起了学者们对如何促进农业节水技术采纳决策的关注。研究发现，个体禀赋(如性别、年龄、教育水平)、家庭特征(如收入、农业劳动力、社会资本)、用水环境因素(如水价、水系统)以及政府政策因素(如技术补贴、技术推广)等是影响农户采纳农业节水技术的主要原因。随着研究的深入，学者们发现农户行为决策比纯粹的经济理性所展现的更为复杂，农户行为决策也取决于心理认知因素。此后，部分学者开始关注社会心理因素对技术采纳决策和采纳行为的影响，如通过构建农户行为理论、计划行为理论以及规范激活理论等概念框架分析农户节水意识、环保认知、风险感知、主观规范等心理特征因素对决策行为的影响。但这些研究多聚焦于某类特定因素对决策行为的作用，未能同时考虑农户对不良行为的威胁评估和对适应性行为的应对评估。为此，本研究引入保护动机理论。相较于上述理论，保护动机理论采用了更广泛的预测因子集，可以增强我们对不确定性环境下亲环境行为的激励因素的理解。同时它不仅关注行为的个体成本，类似于计划行为理论，而且还考虑了行为的反应效能等方面。此外，已有涉及农户技术采纳行为决策的研究视角较为单一，往往将农户的决策行为看作是一次性的横断面的分类变量，这种分类法仅反映了农户当前的决策行为，未能将农户决策行为按照纵向的变化阶段进行区分，忽视了农户决策行为是一个连续变化的动态过程。而跨理论模型(TTM)可以有效解释农户对技术逐渐采用的趋势，比传统的分类法更为详细地捕捉农户技术采纳的过程。

鉴于此，本研究将在一个以阶段为基础的框架内，引入保护动机理论，系统探讨农户节水技术采纳行为过程中处于不同阶段的个体对哪种认知因子更为敏感，从而找出有效促进节水技术采纳行为的触发因素，以期对农户技术采纳行为研究进行可能性的丰富和补充，为后续制定更为有效的农业节水技术推广政策提供理论指导。

1 理论分析

1.1 保护动机理论与农户节水技术采纳行为

保护动机理论(PMT)由Rogers基于健康信念模型提出，最早应用于解释恐惧诉求对健康态度和行为的影响，后来在亲环境行为方面的应用越来越普遍，用于解释认知调节过程与亲环境适应性行为的关系。该理论认为个体行为产生的原因实质上是由认知调节过程决定，即环境和个体中的有关信息引发个体出现威胁评估和应对评估两个交互作用的认知过程，进而形成保护动机并产生相应的行为。

威胁评估反映了个体根据感知到的严重性、脆弱性和回报因子对威胁程度进行评估。在本研究中，威胁评估来自于漫灌的行为后果，包括水资源环境恶化及由此引发的对自身生存的威胁，还包括过度农业灌溉用水产生的高额水价。感知严重性是指个体对大水漫灌对其自身财产和福利的危害程度的评估。感知脆弱性评估个体对上述威胁的敏感程度。回报因子是个体对漫灌行为的回报感知。

应对评估描述了个体对其应对感知威胁并因此避免某种风险的能力的评估，包括自我效能、反应效能和反应成本。其中，自我效能感是个体对应对威胁采取保护措施或行动的能力的判断，即个体对能否采用农业节水技术措施的感知。反应效能强调适应性行为的有效性，即适应性行为能够减少或避免现有风险。反应成本是指与节水灌溉适应性行为相关的各种感知成本，如时间、金钱或精力等。

1.2 跨理论模型与农户节水技术采纳过程

跨理论模型(TTM)认为个体行为改变是一个循序渐进的过程，涉及4个阶段，即预思考、沉思、准备和行动。处于预思考阶段的个体对当前行为的负面后果不了解，在可预见的未来也不打算改变当前行为。在沉思阶段，个体会意识到问题所在，并开始平衡参与行动的成本和收益。准备阶段是行为改变的好处已显现，个体对新行为进行了初步的计划和尝试。行动阶段是个体行为已开始改变，但屈服于旧行为的风险较高，需要外界的帮助和支持才能持续该行为。TTM主要用于解释与人类健康相关的行为变化，如吸烟，体育锻炼，体重控制等，近年来该理论也被用于分析与环境行为相关的心理变化。类似的，基于跨理论模型阶段的观点我们分析了农户对农业节水技术逐步采纳的过程。

1.3 研究假设

本研究同时吸收了保护动机理论和跨理论模型的思想，将农户农业节水技术采纳决策描述为通过对威胁评估和应对评估两方面权衡后的结果。农户对漫灌所造成的水资源环境恶化的认知程度会促进他们为缓解水资源短缺而思考、准备或采纳农业节水技术。同时不同认知因素的有效性又会因个体所处的决策阶段而不同。整合保护动机理论和跨理论模型可以更全面地了解对于处于不同决策阶段的农户，哪个认知变量在激励个体行为方面最有效，从而对处于不同阶段的个体进行差别化的政策干预。相关研究也表明，个体行为所处的阶段不同，在特定的时间点，不同的干预措施和行动的有效性也可能不同，而对处于不同阶段的个体进行差别化的政策干预会出现更好的效果。

基于上述分析，构建了农户农业节水技术采纳概念框架(图1)。该框架结合了保护动机理论和跨理论模型中的元素，由6个自变量和包含4个阶段的因变量组成。在概念框架的基础上，提出以下研究假设：

图1 概念框架

H1:农户认知对农业节水技术采纳行为意向具有显著影响，但方向不确定。

H2:农户行为意向所处的阶段不同，各认知因素的影响作用也不同。

2 研究设计

2.1 数据来源

本研究数据来源于“奈曼旗乡村振兴与可持续发展”课题组2020年对奈曼旗农户的入户调查。奈曼旗位于内蒙古自治区通辽市的西南部，科尔沁沙地南缘，属于北温带大陆性半干旱季风气候。该区域水资源供需矛盾突出，2018年全旗供水量为4.10亿m，其中地下供水量为4.03亿m，远超于3.67亿m的地下水可开发利用量。全旗经济社会用水总量为4.08亿m，其中农业用水量所占比例较大，约占用水总量的93.13%，而农业灌溉用水占农业用水总量的比重高达89.96%。可见。全旗水资源供需矛盾主要集中在农业，开展系列农业节水工程，发展高效节水农业已成为缓解奈曼旗水资源供需矛盾的必然选择。调研区域涉及奈曼旗15个苏木乡镇，291个嘎查村，内容围绕受访农户个人及家庭基本信息、农业生产和农业用水等方面展开。最终获得有效调查问卷1 307，问卷有效率为83.57%。

2.2 变量设置

被解释变量。本研究界定的农业节水技术包括节水灌溉工程技术(如滴灌、喷灌、涌泉灌、低压管灌和渠道衬砌等)，农艺节水技术(如水肥一体化技术、抗旱剂、土壤保水剂等)以及生物节水技术(如种植节水或抗旱作物)。在实际调查过程中，通过农户对“在不久的将来我不打算采用上述农业节水技术”(预思考阶段)，“我愿意采用农业节水技术”(沉思阶段)，“我计划采用农业节水技术”(准备阶段)，“我正采用农业节水技术”(行动阶段)这4个问题的回答对农户的农业节水技术行为变化阶段进行划分，4个阶段分别对应赋值1～4。

核心解释变量。基于保护动机理论，借鉴已有研究设计，并结合调研区域内农户农业节水技术实际采纳情况，设计出感知严重性、感知脆弱性、自我效能、反应效能、反应成本和回报因子6个模型变量和16个测量题项。所有测量题项均采用Likert 5级量表进行测度，1～5分别代表受访户对每个题项的认同程度,数值越大，代表受访户对相应题项的认同程度越高。

控制变量。梳理并参考已有文献，本研究从农户个体特征、家庭特征及外部环境等方面综合考察其他可能影响农户采纳农业节水技术的因素。农户个体特征变量包括性别、年龄、受教育程度。家庭特征变量包括家里有无村干部成员、农业劳动力占比、耕地破碎化程度、农业收入占比。外部环境变量为有无政府推广服务。各变量的设定和赋值见表1。

2.3 样本特征分析

2

.

3

.

1

农业节水技术采纳行为分析

表1给出了各变量的均值和标准差。可以看出，农户节水技术采纳行为的平均值为2.23，表明受访农户整体处于愿意采用和计划采用之间。图2进一步展示了不同类型农业节水技术各指标题项得分频数统计结果，可以发现，对于节水灌溉工程技术，有31.98%的农户处于预思考阶段，表示“不打算采用”，仅有8.19%的农户处于行动阶段。对于农艺节水技术，70.31%的农户处于预思考阶段，26.01% 的农户处于沉思阶段或准备阶段，仅有3.67% 的农户处于行动阶段。对于生物节水技术，接近13%的农户处于行动阶段，46.29%的农户处于预思考阶段。整体来看，样本农户对节水灌溉工程技术的采纳意愿更为强烈，表明样本区域推广与应用的农业节水灌溉技术主要为工程技术，但实际采纳率仍较低，实施程度还有待进一步加强。

图2 农业节水技术采纳得分频数统计图

2

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3

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2

个体及家庭特征分析

由表1可知：受访者以男性为主，占68.09%；平均年龄约为46岁；平均受教育年限为7.3年；绝大部分受访户家中无村干部成员，有村干部成员的农户家庭占比为11.09%。样本农户平均耕地破碎化程度为0.402 hm，表明农业生产以小规模为主。平均农业劳动力占比为76.48%，平均农业收入占比为73.13%，反映出当前农村农户兼业化趋势显现。有政府推广服务的比例为20.12%。

表1 变量说明及统计性描述

Table 1 Descriptive statistics of variables

变量 Variable 变量定义及赋值Variabledefinitionandassignment均值Mean标准差Standarddeviation农业节水技术采纳行为Adoptionbehaviorofagriculturalwatersavingtechnology不打算采用=1;愿意采用=2;计划采用=3;正在采用=42.2341.038核心解释变量Coreexplanatoryvariables漫灌造成水资源浪费,不严重=1;不太严重=2;一般=3;较为严重=4;非常严重=53.2811.132 感知严重性(1～5) Perceivedseverity漫灌造成自家灌溉费用增加,不严重=1;不太严重=2;一般=3;较为严重=4;非常严重=53.2191.063漫灌破坏土壤质量(次生盐碱化或结板),不严重=1;不太严重=2;一般=3;较为严重=4;非常严重=53.3661.142漫灌造成水资源浪费的可能性,不可能=1;不太可能=2;一般=3;比较可能=4;非常可能=52.5590.934 感知脆弱性(1～5) Perceivedvulnerability漫灌造成自家灌溉费用增加的可能性,不可能=1;不太可能=2;一般=3;比较可能=4;非常可能=52.9700.937漫灌破坏土壤质量的可能性,不可能=1;不太可能=2;一般=3;比较可能=4;非常可能=53.2651.028有能力学会并采纳农业节水技术,非常不同意=1;不同意=2;一般=3;比较同意=4;非常同意=53.3840.979 自我效能(1～5) Selfefficacy有时间学会并采纳农业节水技术,非常不同意=1;不同意=2;一般=3;比较同意=4;非常同意=53.1931.017有资源和机会学会并采纳农业节水技术,非常不同意=1;不同意=2;一般=3;比较同意=4;非常同意=53.5800.978采用农业节水技术可以增加农作物产量,非常不同意=1;不同意=2;一般=3;比较同意=4;非常同意=53.4960.986 反应效能(1～5) Responseefficiency采用农业节水技术可减少所需劳动力,非常不同意=1;不同意=2;一般=3;比较同意=4;非常同意=53.5240.980采用农业节水技术可提高种植收入,非常不同意=1;不同意=2;一般=3;比较同意=4;非常同意=53.4341.005

表1(续)

变量 Variable 变量定义及赋值Variabledefinitionandassignment均值Mean标准差Standarddeviation 反应成本(1～5) Reactioncost农业节水技术会花费更多金钱,非常不同意=1;不同意=2;一般=3;比较同意=4;非常同意=53.0901.023漫灌成本更低,非常不同意=1;不同意=2;一般=3;比较同意=4;非常同意=52.9821.147 回报因子(1～5) Returnfactor漫灌操作更简单,非常不同意=1;不同意=2;一般=3;比较同意=4;非常同意=53.1171.131漫灌更省时间,非常不同意=1;不同意=2;一般=3;比较同意=4;非常同意=52.8231.401控制变量Controlvariable 性别Gender男=1;女=00.6810.466 年龄Age实际年龄46.040 11.656 受教育程度Education实际受教育年限7.3002.943 家中有无村干部 Villagecadres有=1;无=00.1110.314 农业劳动力占比 Proportionofagriculturallabor农业劳动力/家庭人口规模0.7650.309 耕地破碎化程度 Fragmentationdegreeof cultivatedland家庭耕地面积/地块数0.4020.388 农业收入占比 Proportionofagricultural income农业收入/家庭总收入0.7310.310 政府推广服务 Governmentpromotion services有=1;无=00.2010.401

2.4 模型设定

本研究中因变量的设定是依据跨理论模型得出，预思考阶段、沉思阶段、准备阶段和行动阶段构成了一个有序的变量结构。当因变量为有序的类别变量时，普遍采用Ordered Logit模型进行估计。然而，经验表明，该模型的经典假设即平行线假设经常被违背。当平行线假设被违背时，Ordered Logit模型则不再适用，而广义有序Logit模型不受该假设的限制，并能够充分反映因变量的次序信息，使估计结果更为准确。广义有序Logit模型设计如下：

(1)

式中：

j

为农业节水技术逐步采纳过程阶段类别，

j

=1，2，…，4；

i

为农户；

X

为影响因素的集合；

α

为常数项；

β

为待估计系数。因变量

Y

的概率分布函数为：

(2)

3 结果与分析

3.1 模型检验

本研究中，感知严重性、感知脆弱性、自我效能、反应效能及回报因子均以潜变量的形式测量。因此，在进行实证检验前需对指标数据进行信度和效度检验。表2结果显示，各潜变量的克朗巴哈信度系数(Cronbach’s

α

)均在0.60之上，表明各潜变量内部一致性达到了可接受的水平。同时，每个测量指标的因子载荷均在0.50以上，表明所有测量指标均能较好地反映其对应潜变量的基本情况。表3模型平行性检验结果显示，对方程进行的检验在1%的水平被拒绝，说明平行性假设不成立，为此采用广义有序Logit模型进行估计。进一步得出广义有序Logit模型拟合信息，结果显示，不含控制变量的方程和含控制变量的方程对应的

P

值均小于0.01，模型通过卡方检验，表明两方程总体显著，模型拟合效果较好，可以对模型展开进一步分析。

表2 农户认知因素验证性因子分析及信度检验结果

Table 2 Results of confirmatory factor analysis and reliability test of cognitive factors of farmers

潜变量 Latentvariable 测量指标Measurementindex因素负荷量FactorloadCronbach’sα系数Cronbach’sαcoefficient漫灌造成水资源短缺0.890感知严重性Perceivedseverity漫灌造成自家灌溉费用增加0.8680.685漫灌破坏土壤质量0.579漫灌造成水资源短缺的可能性0.756感知脆弱性Perceivedvulnerability漫灌造成自家灌溉费用增加的可能性0.8280.675漫灌破坏土壤质量的可能性0.754有能力学会并采纳农业节水技术0.846自我效能Selfefficacy有时间学会并采纳农业节水技术0.8380.741有资源和机会学会并采纳农业节水技术0.750采用农业节水技术可以增加农作物产量0.891反应效能Responseefficiency采用农业节水技术可减少所需劳动力0.8930.864采用农业节水技术可提高种植收入0.876漫灌成本更低0.733回报因子Returnfactor漫灌操作更简单0.7860.667漫灌更省时间0.808

表3 模型平行性检验及拟合信息结果

Table 3 Results of model parallelism test and fitting information

指标Index模型平行性检验Modelparallelismtest模型拟合信息Modelfittinginformation零假设Nullhypothesis广义Generalized不含控制变量Withoutcontrolvariables含控制变量Withcontrolvariables对数似然值LogLikelihood-1748.707-1649.644-1590.455-1506.828Chi-square167.300316.500483.760自由度dfFreedomdf121842显著性SigSignificanceSig0.0000.0000.000样本量Samplesize1307130713071307

3.2 广义有序Logit模型估计结果分析

通过对表4分析，可以得出：农户认知因素对农业节水技术采纳行为具有显著影响。威胁评估中的感知严重性和感知脆弱性，应对评估中的自我效能和反应效能等变量在不同程度上显著为正，表明这些变量与农户的节水技术采纳行为之间存在正向相关的关系，具体表现为高感知严重性、高感知脆弱性、高自我效能和高反应效能将导致更高水平的行为意向。威胁评估中的回报因子和应对评估中的反应成本变量显著且其系数均为负值，表明较高的回报因子和反应成本会降低农户处于更高采纳阶段的可能性，研究假设H1得到验证。进一步还可以发现，从预思考阶段到沉思阶段等级的提升关键取决于反应成本。与其他相邻技术采纳等级相比，感知脆弱性、自我效能和反应效能的提高对促进行为等级实现从沉思阶段向准备阶段的提升效应较大。感知严重性越高的农户实现从准备阶段向行动阶段提升的概率越高。而回报因子的增加会抑制农户从准备阶段向行动阶段行为的转变。

表4 农业节水技术采纳行为的广义有序Logit模型估计结果

Table 4 Estimation results of generalized ordered logit model for adoption behavior of agricultural water saving technology

变量 variable 模型(1)Model(1)模型(2)Model(2)模型(3)Model(3)系数Coefficient标准误Standarderror系数Coefficient标准误Standarderror系数Coefficient标准误Standarderror感知严重性Perceivedseverity0.247∗∗∗0.0640.303∗∗∗0.0640.625∗∗∗0.119感知脆弱性Perceivedvulnerability0.0660.0670.542∗∗∗0.0660.441∗∗∗0.090自我效能Selfefficacy0.1100.0730.162∗∗0.070-0.1040.102反应效能Responseefficiency0.168∗∗0.0710.355∗∗∗0.0740.1110.119反应成本Reactioncost-0.366∗∗∗0.068-0.0560.063-0.164∗0.088回报因子Returnfactor-0.187∗∗∗0.064-0.259∗∗∗0.063-0.353∗∗∗0.095性别Gender0.0010.1350.0440.131-0.1020.191年龄Age0.022∗∗∗0.0060.0060.0060.0130.009受教育程度Education0.209∗∗∗0.0250.124∗∗∗0.0230.097∗∗∗0.034家中有无村干部Villagecadres1.228∗∗∗0.2630.567∗∗∗0.2010.885∗∗∗0.224农业劳动力占比Proportionofagriculturallabor0.0080.2250.1570.2190.627∗0.335耕地破碎化程度Fragmentationdegreeofcultivatedland0.0170012-0.0060.0110.0090.015农业收入占比Proportionofagriculturalincome-0.0460.2120.2140.2050.1030.317政府推广服务Governmentpromotionservices0.355∗∗0.1730.355∗∗0.1530.711∗∗∗0.197

注：①***、**和*分别表示在1%, 5%和10%的统计水平上显著；②模型(1)为“预思考”阶段相比于“沉思”、“准备”和“行动”阶段，模型(2)为“预思考”和“沉思”阶段相比于“准备”和“行动”阶段，模型(3)为“预思考”、“沉思”和“准备”阶段相比于“行动”阶段。

Note：①***, **, and * represent the significant of 1%, 5%, and 10%, respectively；②Model(1)is the “pre thinking” stage compared with the “meditation”, “preparation” and “action” stages; model(2)is the “pre thinking” and “meditation” stage compared with the “preparation” and “action” stages; model(3)is the “pre thinking”, “meditation” and “preparation” stage compared with the “action” stage.

从控制变量的估计结果来看，年龄在模型(1)中显著为正，这一结论与普遍研究结论相反，但与王桂荣等研究结论相一致。究其原因可能是，长期务农经历使得年龄较高的农民拥有较为丰富农业生产经验，同时也能够更好的掌握节水技术实施技巧,因而其采纳农业节水技术的意愿和行为可能性不断增大。受教育程度通过了显著性检验，且符号为正，表明受教育程度越高的农户更倾向于采纳农业节水技术，这可能是由于较高的受教育程度意味着较高的知识储备，此类农户更易于从长远角度考虑农业节水技术所能带来的益处以及更容易理解和掌握技术采用的要领和方法，从而促进其对技术的采纳意愿和行为。家中有无村干部通过了1%的显著性检验且系数为正，即家中有村干部成员的农户更倾向于采用农业节水技术，原因是村干部作为村里的带头人，有较高的思想觉悟，较为支持和拥护政府推广的农业节水技术。政府推广服务系数显著为正，表明获得政府推广服务的农户，其对于农业节水技术的采纳意愿越强烈，采纳行为概率也越大。这是因为在信息不完全的情况下，政府推广服务一方面加深了农户对农业节水技术的认知，另一方面通过实物补贴和现金补贴等政策激励性措施，减少了农户自身投入负担，从而刺激了农户的潜在需求。此外本研究没有发现性别、农业劳动力占比和农业收入占比变量与农业节水技术逐步采纳行为之间的显著相关关系，这与高杨等的研究结论较为一致。其原因可能为受访者主要为男性，同时家庭经济来源主要以农业为主，家庭农业劳动力占比和农业收入占比普遍较大且差异较小，导致控制效果不明显。

3.3 边际效应分析

边际效应反映了在其他变量保持不变的情况下，某自变量的变化对农户选择不同农业节水技术采纳阶段概率的影响。受限于篇幅，本研究仅列出农户认知对农业节水行为在均值处的边际效应，模型估计结果如表5所示。可以看出，感知严重性、感知脆弱性、自我效能、反应效能、反应成本及回报因子对处于预思考阶段的农户来说，均是影响其行为意向的激励因素，但相对而言，感知严重性(OR=-0.063，

P

<0.01)和反应成本(OR=0.083，

P

<0.01)对处于预思考阶段的农民来说很重要。因此，增加农民对漫灌后果严重性的认知和减低农户对技术采纳成本感知是改变预思考阶段农民行为意向的关键动因。在沉思阶段，感知脆弱性、自我效能和反应成本均通过了1%的显著性检验，且感知脆弱性和反应成本的系数为负，表明随着二者的感知程度提高，农户处于沉思阶段的概率显著降低。自我效能感在该阶段系数为正，表明自我效能感提高，导致农户技术采纳行为发生的概率显著增加。对于处于准备阶段的农户来说，感知脆弱性、反应效能是影响农户技术采取的重要触发因素，表明处于该阶段的农户会更多的考虑自身采用漫灌的方式带来的消极影响和采纳农业节水技术带来效果。此外，回报因子也是在这个阶段激励行为意向的因素。对于处于行动阶段的农户来说，感知严重性、感知脆弱性、反应成本和回报因子是影响他们采用农业节水技术的主要动力。具体来看感知严重性和感知脆弱性增加了农民实施农业节水技术的行为意向，而反应成本和回报因子则抑制了这种行为意向。研究假设H2得到验证。

表5 农户农业节水技术采纳行为边际效应

Table 5 Marginal effect of farmers’ agricultural water saving technology adoption behavior

变量 Variable 预思考阶段Pre-thinkingstage沉思阶段Contemplationstage准备阶段Preparationstage行动阶段Actionstage感知严重性Perceivedseverity-0.063(0.012)∗∗∗-0.008(0.011)0.004(0.014)0.068(0.011)∗∗∗感知脆弱性Perceivedvulnerability-0.031(0.012)∗∗-0.077(0.010)∗∗∗0.063(0.012)∗∗∗0.044(0.009)∗∗∗自我效能Selfefficacy-0.025(0.014)∗0.040(0.013)∗∗∗-0.013(0.014)-0.002(0.010)反应效能Responseefficiency-0.055(0.013)∗∗∗-0.010(0.012)0.057(0.016)∗∗∗0.008(0.012)反应成本Reactioncost0.083(0.013)∗∗∗-0.066(0.012)∗∗∗0.005(0.013)-0.022(0.008)∗∗回报因子Returnfactor0.033(0.012)∗∗∗0.022(0.012)∗-0.022(0.012)∗-0.034(0.009)∗∗∗

注：①***、**和*分别表示在1%, 5%和10%的统计水平上显著; ②括号内为标准误。

Note：①***, **, and * represent the significant of 1%, 5%, and 10%, respectively；②The standard deviation are shown in brackets.

3.4 稳健性检验

为检验上述估计结果的可靠性，借鉴刘丹等界定方法，采用由得分加总法获得的核心解释变量再次估计农户认知对农业节水技术采纳行为的影响。回归结果(表6)显示，感知严重性、感知脆弱性、自我效能、反应效能和回报因子变量均通过显著性检验,与之前的回归结果较为一致，可以认为本研究结论是稳健的。

表6 稳健性检验

Table 6 Robustness check

变量 Variable 模型(1)Model(1)模型(2)Model(2)模型(3)Model(3)系数Coefficient标准误Standarderror系数Coefficient标准误Standarderror系数Coefficient标准误Standarderror感知严重性Perceivedseverity0.242∗∗∗0.0730.291∗∗∗0.0730.629∗∗∗0.133感知脆弱性Perceivedvulnerability0.0900.0900.720∗∗∗0.0880.579∗∗∗0.121自我效能Selfefficacy0.187∗0.092-0.115∗∗0.0870.2310.190反应效能Responseefficiency0.207∗∗0.0810.406∗∗∗0.084-0.0040.135反应成本Reactioncost-0.369∗∗∗0.069-0.0630.063-0.188∗0.088回报因子Returnfactor-0.197∗∗∗0.067-0.263∗∗∗0.065-0.363∗∗∗0.099

注：受限于篇幅，本研究仅列出核心解释变量的稳健性检验估计值。

Note：Limited by space, this study only lists the robustness test estimates of the core explanatory variables.

4 结论与政策启示

与现有的从一次性横断面视角研究农户技术采纳行为影响因素的文献不同，本研究基于跨理论模型，将农户决策行为按照纵向的变化阶段进行区分，从而更为详细地捕捉农户技术采纳的连续变化过程。进一步采用广义有序logit回归模型分析了保护动机理论各认知因素对不同阶段农户节水技术采纳行为的影响，主要结论如下：第一，农户认知因素对农业节水技术采纳行为意向具有统计显著影响。高感知严重性、感知脆弱性、自我效能和反应效能将导致更高水平的农业节水技术行为意向；回报因子及反应成本对农户节水技术采纳行为意向具有显著负向影响。第二，农户所处的行为阶段不同，各认知因素对农业节水技术采用意愿行为的影响存在异质性。对于处于预思考阶段的农户来说，感知严重性、感知脆弱性、自我效能、反应效能、反应成本及回报因子均是影响其行为意向的激励因素。对于处于沉思阶段的农户来说威胁评估中的感知脆弱性、应对评估中的自我效能和反应成本是影响其行为意向的主要动机。处于准备阶段的农户受威胁评估中的感知脆弱性、回报因子和应对评估中的反应效能的影响较大。而对于处于行动阶段的农户来说，威胁评估变量和应对评估中的反应成本是促使其持续采用农业节水技术的关键影响因子。

基于以上结论，本研究得出农民对农业节水技术采纳行为差异不仅受到社会经济变量的影响，还受到认知因素的影响，且在不同的行为阶段，各认知因素对节水技术采用意愿行为影响存在差异。因此，要根据农户不同的意愿行为特征，制定针对性、差别化的激励策略。同时，考虑到认知因素具有较强的可塑性，因此，旨在激发农民技术采纳行为的政策措施应重点通过宣传、培训等手段改变农户的心理认知，最终提升节水技术采纳行为。对于处于整个节水技术采纳行为改变过程初期(沉思阶段)的农户个体，由于应对评估的影响大于威胁评估，因此对于处于该阶段的农户应重点通过定期和不定期的组织农业节水技术培训，让农户深刻了解农业节水技术的采用成本、使用效果和使用方法，切实提高技术使用的感知价值水平和技术操作水平，同时通过制定有针对性的鼓励采用农业节水技术的补贴形式和补贴数量，为农户农业节水技术采纳提供实用型的经济支撑，消除技术使用的成本瓶颈，提高技术采纳的主动性和积极性。对于处于整个节水技术采纳行为改变过程中后期(准备阶段和行动阶段)的农户个体,由于威胁评估的影响大于应对评估，因此对于处于这两个阶段的农户应重点提高其对水资源稀缺情况和大水漫灌危害的认知水平。具体可通过建立水情信息公开平台和微信公众号等，加大对水资源稀缺性、水位和水量下降宣传力度，提高农户水资源稀缺认知水平和大水漫灌的危害性认识，进而提高其节水技术的采纳意向。而对于处于整个技术采纳行为改变过程早期(预思考阶段)的农户而言，全方位的调节农户认知水平更有利于其技术采纳决策平衡向正向的行为改变。