农业教育与信贷约束对规模养猪户农业低碳生产意愿的影响分析
—— 基于种养结合的视角

2022-01-14 05:58何可汪昊张俊飚
农村金融研究 2021年10期
关键词:养猪户意愿信贷

◎何可 汪昊 张俊飚

引言

长期以来,中国农业的增长是以高碳排放为代价的,农业碳排放约占中国碳排放总量的17%(吴贤荣等,2015)。在经济发展日益受到环境制约以及全球共同应对气候变化的背景下,减少农业二氧化碳等温室气体排放和发展低碳农业愈加受到社会各界的重视。

已有研究指出,通过加强种养结合型循环农业发展,有利于降低碳排放(周玲红等,2018)。种养结合型循环农业指通过种植业与养殖业的有效结合,将种植的农产品为养殖业提供饲料来源,将养殖产生的畜禽粪便为种植业提供有机肥料来源,进而促进农作物秸秆和畜禽粪便的资源化利用(孟祥海等,2019)。种养结合型循环农业主要通过以下两个途径降低农业碳排放:一方面,生产过程产生的畜禽粪便可以作为农家肥为种植业提供有机肥料来源,从而减少种植业生产过程中化学肥料的使用量,进而降低农业生产过程中的碳排放量(林孝丽、周应恒,2012);另一方面,养殖过程中产生的畜禽粪便制成的有机肥料的使用能够促进土壤有机碳的积累,同时,土壤碳沉积的增加可以刺激地下营养网络和微生物的矿化过程,提高土壤碳、氮、磷和硫等元素的循环速率,进而有效提升土壤的固碳能力(Ryals & Silver, 2013;Ryals et al., 2015;Brewer & Gaudin, 2020)。然而,尽管政府部门大力提倡通过加强种养结合型循环农业的发展来推进农业节能减排,但由于种养业废弃物综合利用存在产品成本高、商品化水平低等因素,种养结合型循环农业在我国农村地区并未得到农户的广泛采用。因此,基于种养结合的视角,探讨农户低碳生产意愿的驱动因素,对于中国农业产业低碳转型乃至“双碳”目标的实现均具有重要的理论和现实意义。

那么,种养结合视角下影响农户低碳生产意愿的关键因素是什么?一方面,粪肥的合理施用需要农户具有一定的技术知识,粪肥施用时间与施用量是否科学以及粪肥与化肥的配比是否合理等都将直接关系到农业生产过程中碳排放量的多寡(董红敏等,2019)。农户的农业技术水平很大程度上由受教育年限和农业技术培训所决定(宋英杰,2010;应瑞瑶、朱勇,2015;曹铁毅等,2020)。应瑞瑶、朱勇(2015)采用参与式和实验经济学方法,证明了培训能够促进农户生产过程中提升化学品投入的合理性。另一方面,不同于化肥,粪肥中畜禽粪便盐分含量低、体积大,需要专门的沼液储存池以及粪便堆放发酵场地,再加上厌氧发酵设计、管网设计、固体有机肥使用器械等农业设施设备的投入,都需要充足的资金作为支撑。长期以来,中国在小农经营模式下,资本积累水平不高,农户开展农业低碳生产的资金可能需要依赖外部融资(贾蕊、陆迁,2017)。鉴于此,本文基于种养结合的视角,以农业废弃物制有机肥技术为例,以规模养猪户1为研究对象,重点探讨农业教育、信贷约束两大因素对规模养猪户低碳生产意愿的影响。

研究假设

(一)农业教育对规模养猪户低碳生产意愿的影响

目前,学术界关于农业教育对农户新技术采纳意愿的积极影响基本达成共识(赵连阁、蔡书凯,2012;李后建,2012;华春林等,2013;杨志海,2018;何可等,2021a)。农户对一项不同于传统生产手段的新技术的采用,大致会经历从认知、理解到接纳的过程,在此过程中,农业教育会从技术认知和响应能力等方面影响农户对新技术的采纳意愿(赵连阁、蔡书凯,2012;李后建,2012)。规模养猪户低碳生产意愿的主要表现形式是对低碳新技术的采纳意愿,故而具体到本文,农业教育可能从以下两个方面影响规模养猪户的低碳生产意愿:一是减少信息获取成本,提升规模养猪户对低碳技术的认知水平。在信息时代,农户“有效信息”的获取是其享受信息红利的关键(许竹青,2013)。农业教育为农户信息获取提供了重要的支撑(何可等,2021b),既拓宽了农户接收信息的渠道,增加了农户对低碳新技术的了解程度,又缓解了因信息不完全而产生的技术采纳约束,从而提升其低碳生产意愿。二是培养规模养猪户的亲环境意识,提升其对低碳生产技术的响应能力。农户低碳生产意愿,很大程度上取决于自身受教育程度。其主要表现为,有更高受教育水平的规模养猪户,其亲环境意识可能会更高,从而更加倾向于在生产过程中选择低碳新技术(杨芷晴,2019)。基于此,本文提出如下假设:

假设1:农业教育会提高规模养猪户的低碳生产意愿。

(二)信贷约束对规模养猪户低碳生产意愿的影响

挖掘农业碳减排潜力亟需借助金融资金的投入。受限于农村金融发展的低水平现状,农村地区的信贷产品可能难以满足农户需求(贾蕊、陆迁,2017)。因缺乏信贷资金所产生的约束将会影响农户对相关生产要素的投资意愿,从而影响农户对新技术的采纳意愿(Feder et al., 1993;Cornejo et al., 2002)。农户的信贷约束主要来源于供给和需求两个方面(王冀宁等,2007;Boucher et al., 2009)。前者主要是由于农村地区金融覆盖程度低、金融机构信贷产品单一等问题造成的农村信贷数量配额不足。其影响在于,当农村的金融产品无法满足规模养猪户的借贷需求时,将限制其对低碳新技术的投资,从而降低其低碳生产意愿。需求方面主要表现在个体的信贷认知偏差所造成的“金融排斥”现象(Kon et al., 2003;王晶等,2018),即由于金融机构贷款甄别机制的不健全会向规模养猪户传递有偏差的信号,会导致规模养猪户“信心”缺失,从而放弃贷款申请,进而不利于低碳新技术的采纳。基于此,本文提出如下假设:

假设2:信贷约束会抑制规模养猪户的低碳生产意愿。

研究设计

(一)数据来源

本文使用的数据主要来源于课题组2018年7~8月在湖北武汉、宜昌、黄冈、十堰、荆门、咸宁、襄阳、恩施等地对规模养猪户开展的抽样调查。课题组依据生猪产业发展现状在上述地级市随机选择2~4个县,在当地政府相关部门获得规模养猪户名单之后从每个县随机抽取20~40户。同时为尽可能保证结果的准确性,选用的调研员都拥有丰富的农村调研经验,且前期经过系统培训。调查内容主要包括农户及家庭基本情况、生猪养殖基本情况、绿色低碳循环农业认知与实践等。最终,课题组共获取问卷727份。根据本文研究需要,剔除部分缺失数据和前后矛盾样本,共获得适用于本研究的554户有效问卷。

(二)变量设置

1.被解释变量。本文基于种养结合视角考察规模养猪户的低碳生产意愿,主要研究规模养猪户是否愿意将畜禽粪便等农业废弃物经过有效处理制成有机肥还田利用。通过询问规模养猪户“您是否愿意采用农业废弃物制有机肥?”来衡量该变量,“愿意”赋值为1,“不愿意”赋值为0。

2.核心解释变量。本文的核心解释变量为农业教育和信贷约束。借鉴王建(2017)和崔民等(2021)的研究,将农业教育分为正规教育和非正规教育,正规教育用规模养猪户在学校的受教育年限表征。非正规教育是指除学校教育外规模养猪户所接受的培训教育,用规模养猪户是否参与培训这一虚拟变量表征,即近3年,若规模养猪户参加过培训项目则赋值为1,反之则赋值为0。根据调研结果,参加技术培训的规模养猪户占比64.08%,未参与培训规模养猪户占比35.92%。规模养猪户的信贷约束是指其感知到的贷款难易程度,用问卷中“您觉得贷款难吗?”这一问题来衡量;赋值方法为5分量表,数字越大表示贷款难度越大。根据调研结果,样本规模养猪户中,认为信贷存在困难的规模养猪户占比最多,为45.66%。

3.控制变量。本文借鉴相关领域的研究(何可等,2015;杨志海,2018),选取如下控制变量(见表1)。

(三)模型设定

本文因变量“规模养猪户低碳生产意愿”为0-1离散变量。学术界对于类似变量的处理研究多采用probit和logit模型。有鉴于此,在综合考虑模型拟合优度的基础上,本研究借助probit模型探究农业教育、信贷约束对规模养猪户低碳生产意愿的影响,其基本回归模型为:

式(1)中,下标i表示第i个规模养猪户。yi为第i个规模养猪户的低碳生产意愿,traini表示非正规教育, studyi用来反映正规教育,crediti表示信贷约束,control指代一系列控制变量,Φ为累计分布函数。系数1、2和3分别

实证结果

表2:基准回归结果

本文主要借助stata16.0软件进行模型的估计,具体结果见表2,其中,模型1为基准模型,投入的解释变量仅包括本文的控制变量,模型2进一步将核心解释变量考虑在内进行估计。回归结果显示,模型2的R2和卡方值均有明显增加,说明农业教育和信贷约束对规模养猪户参与低碳生产的意愿具有不可忽视的重要作用。考虑到probit模型系数不能直接反映解释变量对因变量的影响程度,只能依据其系数符号判断其方向,具体影响程度需要对模型进行边际效应分解,因此本文还进行了边际效应估计,结果见表2第4列。总体而言,2个方程的卡方值均在1%的统计水平上显著,即本文选取的模型具有合理性。

(一)农业教育对规模养猪户低碳生产意愿的影响

由表2的模型2可知,非正规教育和信贷约束对规模养猪户低碳生产意愿的影响分别在1%和5%统计水平上显著,验证了本文的研究假设。具体而言,根据表2第4列的边际效应分解结果,非正规教育在1%的水平上显著,且边际效应为8.5%,即在其他条件不变的情况下,若规模养猪户参加农业培训项目,则其愿意开展低碳生产的概率会提升8.5%,验证了本文的研究假设1。可能的原因是,技术培训增加了规模养猪户对农业低碳技术的认知,缓解了其由于信息不完全导致的低采纳意愿。同时,通过技术培训,规模养猪户的技术应用水平和管理水平往往有了较大提升,降低了低碳新技术的采纳门体现非正规教育、正规教育和信贷约束对规模养猪户低碳生产意愿的影响,若系数1或2在统计水平上显著为正,则验证了本文的假设1。若系数3显著为负,则验证了本文的假设2。i为控制变量对规模养猪户低碳生产意愿的影响。槛,从而有助于自身低碳生产意愿的改善。相较于非正规教育,以受教育年限表征的正规教育的影响并不显著。可能的原因是,学校教育通常情况下更多关注通用知识的普及,较少专门针对低碳新技术开设通识课程,故而难以对规模养猪户的低碳生产意愿产生显著影响。

(二)信贷约束对规模养猪户低碳生产意愿的影响

信贷约束对规模养猪户低碳生产意愿的影响在5%的水平上显著,且边际效应为-3.7%。换言之,在其他条件不变的前提下,规模养猪户的信贷约束感知每下降1个等级,其愿意开展低碳生产的概率会提升3.7%,验证了本文的假设2。可能的解释是,较之于传统生产,农业低碳生产的成本高昂,前期需要投入大量的资金。而规模养猪户对低碳生产的投入受到了货币存量和收入的制约。因而,当规模养猪户能够通过信贷来放松自身的预算约束时,其低碳生产意愿往往会更高。此外,对于广大规模养猪户而言,农业低碳生产是一个新事物,存在较高的风险。倘若缺乏足够的资金支持,规模养猪户对农业低碳生产的风险评价将进一步升高,从而抑制其低碳生产意愿。

(三)稳健性检验

本文采用如下两种方法开展稳健性检验:一是限定样本为对低碳农业有较高认知的群体。低碳农业生产模式种类丰富,主要包括化肥减量、套种、秸秆还田和沼气等。尽管近年来,伴随有关低碳农业理念和政策的宣传力度不断加大,但受限于受教育程度,依旧存在不少规模养猪户对低碳农业不了解的情况,从而使得调查结果出现信息偏差(何可等,2021b)。为了避免信息偏差影响本文的研究结果,本文剔除样本中对低碳循环农业了解程度“较低”“很低”的规模养猪户,最终保留326个“高认知”样本,重新对(1)式进行回归,结果如表3所示。

二是将回归模型替换为线性概率模型(Linear Probability Model,LPM)。已有研究表明,用P值对数据进行统计推断时,易产生数据窥视偏差,即数据集中发现的统计显著性并不一定是真实的(洪永淼、汪寿阳,2020)。这是因为对于某一个真实效应为零的变量而言,只要通过各种模型的反复试验,很可能会发现该变量在某个模型中显著异于零。如果研究者在众多回归结果中,仅报告系数显著异于0的结果,而没有将不显著的回归结果考虑在内,那么将会引发数据窥视偏差,从而造成研究结论的不可靠。就本文而言,如果农业教育和信贷约束在多个设定合理的模型估计结果中的显著性均保持一致,那么就可以认为本文研究存在数据窥视偏差的可能性不大。基于本文的数据结构,选取具有计算简单、易于理解、对误差项的限制更少的线性概率模型进行估计,回归结果见表3。

根据表3不难发现,两种稳健性检验结果都表明,无论是系数方向和显著性,非正规教育、正规教育和信贷约束与表2的结果都较为一致。其具体表现为,非正规教育会促进规模养猪户农业低碳生产意愿的提升,信贷约束则会抑制规模养猪户的农业低碳生产意愿。

(四)组间差异分析

随着通信技术和信息网络的发展,互联网正在逐渐改变人们的生产生活方式。现代农业的发展同样离不开互联网的作用。研究表明,互联网能够有效拓宽农户低碳生产信息获取渠道(李晓静等,2020;闫贝贝等,2020;姜维军等,2021)。通过使用互联网,农户能够增加低碳农业信息获取量、降低信息获取成本、提高信息获取效率,从而提升自身的低碳生产意愿或绿色生产意愿(姜维军等,2021)。此外,互联网使用能够提升金融可及性和推广度,缓解家庭信贷需求(尹志超、张号栋,2018)。为进一步分析农业教育和信贷约束在不同互联网接入情景下的异质性影响,本文尝试以样本规模养猪户是否接入互联网为依据进行分组回归。在分组回归方法选择上,相较于其他方法,费舍尔组合检验方法的假设较为宽松,只要求原始样本是从总体中随机抽取得到,而对于两个样本组中干扰项的分布,以及衡量组间系数差异的统计量的分布也未做任何限制。因此,本文选用费舍尔组合检验方法,通过计算两组系数之差超出实际观测到的系数差值的百分比得到“经验P值”,借以检验不同组别间差异的显著性。具体而言,本文依据问卷中“您家是否接入了移动/宽带互联网?”将样本划分为接入互联网组和未接入互联网组。具体结果见表4。

表3:稳健性检验

较之于未接入互联网的规模养猪户的低碳农业生产意愿不受影响,接入互联网的规模养猪户受到了非正规教育的显著正向影响,但是组间系数差值不显著。原因可能是,规模养猪户获取的低碳生产信息往往是“被动接纳”而非“主动索取”,即样本规模养猪户可能并未主动通过互联网关注农业低碳生产信息。表4结果还表明,较之于接入互联网的规模养猪户的低碳农业生产意愿不受影响,未接入互联网的规模养猪户受到了信贷约束的显著负向影响,且组间系数差值显著。可能的解释是,互联网使用能够拓宽规模养猪户信贷渠道,缓解规模养猪户的信贷认知偏差,提升规模养猪户信贷的可获得性,从而提升其低碳生产意愿。

表4:异质性分析

结论与建议

本文基于种养结合视角,以农业废弃物制有机肥技术为例,利用湖北省微观调研数据,应用Probit模型,实证检验了农业教育和信贷约束对规模养猪户低碳生产意愿的影响。本文发现:第一,农业教育中的非正规教育会显著提升规模养猪户的低碳生产意愿,且从边际效应来看,参与非正规教育会使规模养猪户采纳低碳生产技术意愿的概率提升8.5%;第二,信贷约束会抑制规模养猪户的低碳生产意愿,且其信贷约束感知每下降1个等级,规模养猪户开展低碳生产的概率会提升3.7%;第三,基于是否接入互联网的异质性结果显示,信贷约束的抑制作用在未接入互联网的规模养猪户分组中更为显著。

基于上述研究结论,本文获得如下政策启示:第一,高度重视技术培训在农业产业低碳转型中的重要作用,政府部门应定期组织培训,并创新培训方式,激励更多规模养猪户参与培训,从而提升其认知水平,为提升规模养猪户的低碳生产意愿创造有利条件;第二,不能忽视信贷约束在规模养猪户低碳生产决策中的不利影响,相关金融部门可依据规模养猪户需求开发新型的、多元的金融产品,缓解规模养猪户的信贷压力和信贷排斥,从而解决低碳技术采纳的“后顾之忧”;第三,加强农村互联网基础设施的投资建设力度,进一步提升农村地区互联网普及率,发挥互联网在推动农业产业低碳转型中的积极作用。对于接入互联网的规模养殖户,还可通过搭建农业信息交流平台,向其定期推送低碳农业相关的政策信息。

注释:

1较之于普通农户,具有一定规模经营基础的规模养猪户更具有减排优势,也更具有参与种养结合型循环农业的资源禀赋。因此,本文以规模养猪户为研究对象。

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