西部地区农户禀赋对农业技术采纳的影响分析，本文主要内容关键词为：禀赋论文,农业技术论文,农户论文,西部地区论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
农户禀赋是指农户的家庭成员及整个家庭所拥有的包括了天然所有的及其后天所获得的资源和能力。具体包括成员的年龄、教育程度、经历、性格特征、社会网络、信息资源和家庭的经营规模、地理位置、经济状况、经济环境、社会环境等。上述各因素共同决定了农户对农业技术的采纳态度和能力，并最终决定着技术扩散的成效乃至农业技术进步的实际水平。本文关心的主要问题是：在众多的禀赋因子中，究竟是哪些因子在农户技术采纳过程中发挥作用，其作用的形式及其背后的原因是什么。对此，我们以西部地区调查数据为依据，在修正了现有理论模型的基础上，选择了小麦新品种和蔬菜、水果的保护地生产两种在采纳成本和收益上属于不同层次的技术进行分析。
一、理论和假设
（一）技术采纳模型
Atanu Saha等人（1994）在分析奶牛的bST技术采纳时把采纳的决策模型设为以下模式：
其中，E[，i][*]表示生产者在信息量为i[*]时的期望，
表示生产者在奶牛数量为m时采用传统技术而奶牛数量为z时采用新技术所得到的牛奶产量（奶牛总数为x）。因为传统技术的风险小于新技术，所以假定传统技术相应的生产函数为非随机的f（·）；而对于有风险的新技术，定义其生产函数为g（z）
，其中为随机变量。另外，w代表饲养奶牛的普通成本，r为采用了bST技术后增加的额外成本，p表示确定的牛奶价格。
时，（注：我们认为该文此处论述有误，公式应为：
。当然，在假定价格不变的情况下，这个错误丝毫不影响其后面的论述。）以追求财富预期效用最大化为目标的生产者就会选择新技术。由此，Saha认为“如果采用新技术的边际收益大于边际成本，则采纳技术就是一种最优选择”。但我们认为，是否采纳一项新技术是一个新旧技术生产效果的比较过程。在假定其他条件不变的情况下，如果生产者对采用新技术的预期净收益大于现有技术的净收益，他就会选择采纳新技术。反之，即使新技术的预期边际净收益大于0（即边际收益大于边际成本），采纳新技术也不是生产者的最优决策。
假定采纳某项新技术的新增单位成本为生产决策者可知的定值w，设使用传统技术的成本为r。沿用Saha等人的研究思路，我们把技术采纳的条件设定为
其中，g（·）表示采用新技术后的生产函数，P为使用了新技术的产品价格，P[，0]为采用传统技术的产品价格，m为决策规模，f（·）为使用传统技术的生产函数。（Z）表示由农户禀赋等影响采纳决策的因素Z决定的主观风险函数，且有（Z）∈[0，1]。由于价格、生产函数、成本等因素由农户本身无法决定的外界客观因素决定，所以从农户角度对技术采纳问题进行研究，本质上是研究由农户禀赋等因素决定的主观风险函数（Z）。
因p，g（m）＞0，由（1）得：（Z）≥（p[，0]f（m）+wm）/（pg（m））（2）
由于不等式右边各因素的客观性，我们设其为某未知常数K[，0]，即农户进行采纳决策的主观风险函数的临界值为K[，0]，（2）式转化为（Z）≥K[，0]。设y为技术采纳的因变量，即（Z）≥K[，0]时y=1，否则y=0。遵循着经典的假设，我们把Z视作农户禀赋的线性函数，有：
其中，u为服从极值分布的随机变量，x[，i]表示农户的第i项禀赋，β和α分别表示待估参数。
根据二项logistic回归模型，
（二）研究假设
农户禀赋包括家庭禀赋和以户主为代表的成员禀赋。（注：忽略家庭其他成员的个人禀赋，一方面因为户主的禀赋在家庭的经营决策中起着决定性作用，另一方面因为家庭其他成员禀赋的影响一定程度上可以在户主禀赋和家庭禀赋中体现出来（如家庭收支、社会网络等）。）设计的解析变量如下。
经历：本文设计了曾经担任村干部、外出打工、在外工作、退伍军人等对农户的生产决策行为能产生明显影响的指标，并作为虚拟变量纳入决策函数；心理特征：用“对周围人的信任度”来衡量；社会网络：可借钱（小数额）人数；信息资源：由与外界的联系程度来反映，具体指标为听收音机、看报纸、看电视、打电话、赶集以及到县城的频率；经济状况：以“年人均可控性日常支出”（以下简称“可控均支”）为指标；（注：考虑到年度收入的波动性、测度的复杂性以及调查的不确定性，我们用支出来代替收入指标。以由电费、电话费、煤及液化气费和日常的吃穿费用所组成的家庭人均日常生活可控支出代替习惯使用的年人均总支出，是考虑到一些不可控支出（如教育支出、医疗支出）或者刚性或者不可预期，而生活上吃穿用的好坏多寡可以较好地单独成为反映生活水平、收入水平的晴雨表。）地理位置：包括到最近邮局的距离、到集市的距离和到县城的距离；经济、技术环境：这里选择的是村级的人均收入水平以及“是否与技术人员接触”作为衡量指标；社会环境：由“认为周围人的相互帮助程度”、“对村代表大会和地方政府的评价程度”三项指标来测度。
Atanu Saha等人（1994）发现，一个采纳者的信息决定于其个人的禀赋，其中最重要的是教育程度。林毅夫（1994）、刘华周和马康贫（1998）也认为教育程度对技术采纳具有正效应。而宋军、胡瑞法和黄季焜（1998）则认为教育水平并不一定与技术采纳程度成正相关——随着农民教育水平的提高，选择高产技术的比例随之下降，而选择节约劳动力技术的比例则与之相反。本文假设：教育程度与技术采纳可能性正相关。
Atanu Saha等人（1994）和林毅夫（1994）在不同类型技术的采纳研究中都发现，经营规模越大，采纳新技术的可能性越大。Madhu Khanna（2001）对美国中西部土壤测试技术（soil testing）和VRT（variable rate technology）技术采用的影响因素分析的结果表明：农户耕作面积对较简单的土壤测试技术采用影响不显著；而更复杂的VRT的早期采纳者具有规模更大的特点。就品种技术而言，速水和拉坦（2000）则认为：“总的来说，小农场和大农场都以或快或慢的同等速度采用了现代品种，而且在效率方面取得了同样的收获。”本文假设：经营规模对技术采纳具有正效应。
朱希刚和赵绪福（1995）的研究发现，乡集镇到农户的距离与农户的新技术采用呈现出极大的负相关性。赵绪福（1996）通过对贫困山区农户采纳杂交玉米技术的情况的分析，认为一个地区越是远离技术成果的发源地，人们了解和学习的机会就越少，技术的空间传递时间越长，从而纵向扩散的速度越慢。我们假设：空间距离（邮局距离、集市距离和县城距离）与技术采纳倾向成反比，距离越近采纳可能性越大。
在贫困山区，经济条件较好的农户相对容易采用新技术，随着经济水平的提高，支付采用新技术成本的能力越高，承担采用新技术风险的能力也越强，从而越有利于新技术的采用。对杂交水稻技术的采用，黄季焜（1993）认为在经济发达地区，生产者有能力承担由于放弃种杂交稻而减少产量所造成的损失，收入增长会降低杂交稻在水稻播种面积中的比例。我们假设：反映经济环境的村人均收入和反映家庭经济条件的“可控均支”与技术采纳的可能性正相关。
Rain和Gross（1943）认为人际网（interpersonal networks）在技术扩散过程中有着重要的意义。非正规的传播渠道在众多发展中国家都存在并发挥着重要的作用（Elizabeth,1990）。（注：转引自李季、任晋阳和韩一军（1996）。）农业技术推广组织是贫困山区农业技术传输的主渠道。与农业技术推广员和村农技员接触较多的农民容易采用新技术（朱希刚等，1995）。我们假设：“与技术员的接触”和“对周围人的信任程度”对采纳新技术有正向的影响。
此外，根据习惯性判断，我们对其他一些指标的影响趋势进行了相应的假设（见表1）。表中，“十”表示该自变量与技术采纳的可能性正相关（具有正效应），“-”表示负相关。
表1 自变量系数符号假设
自变量 年龄
教育程度
曾任村干部 外出打工 在外工作
退伍军人 其他特殊经历
X[，1]
X[，2] D[，1] D[，2]
D[，3] D[，4] D[，5]
系数符号 -+ +
+ + +
+
自变量信任度* 可借钱人数 听收音机
看电视频率看报纸频率打电话频率 赶集频率
X[，3]
X[，4] 频率X[，5]
X[，6]
X[，7] X[，8] X[，9]
系数符号- + +
+ + +
+
自变量赴县频率 可探均支
邮局距离
集市距离
县城距离 村人均收入 接触技术员
X[，10] X[，11] X[，12] X[，13] X[，14]X[，15] X[，16]
系数符号 ++
- - - +
+
自变量 认为周围人帮助程度
对地方政府评价 对村代表大会评价
经营规模
X[，17]X[，18] X[，19] X[，20]
系数符号 +
+
+
+
*在指标设定时，观察值越大，信任度越低。系数为“-”表示信任程度越低（数值越大），采纳程度越低。
二、单项技术采纳分析
本研究选择了小麦的品种技术和蔬菜、水果的保护地种植技术两种技术类型。品种技术针对的是粮食作物，保护地技术针对的是经济作物。从技术采纳成本上看，品种技术的成本低于保护地技术的成本；而在平均经营收益上，蔬菜、水果的保护地技术的收益要远大于粮食品种技术的收益。使用的数据来源于2003年8月和10月课题组对陕西、宁夏和四川进行的调查。调查点按典型抽样的原则选择了陕西的礼泉和富平、宁夏的永宁及四川的名山和新津五个县，每个县2—3个乡（镇）。农户样本按随机抽样和典型抽样相结合的原则进行选择，每个乡（镇）挑选2个村、每个村抽取15户，共计420个样本，其中有效样本419个。
（一）小麦新品种采纳分析
在调查的28个村级样本中，7个村不种小麦。由于考察的是小麦种植者的品种选择，我们把不种小麦的7个村样本剔除，分析对象为剩余的21个村共314个样本户。在这314个样本户中，种小麦的有239户，（注：包括了2户去年种小麦但今年没有种的样本。）占76％。通过数据处理，我们发现各变量观察值与采纳行为大体上呈线性关系，所以在模型中我们直接用线性关系表示Z。同时，由于选择的某些变量之间存在着一定的相关性，所以在模型中我们引入了交互作用变量。
交互作用变量包括以下几组（括号内为相关系数）：邮局距离与集市距离（0.33）、集市距离与赶集频率（-0.42）、县城距离与赴县频率（-0.47）、人均可控日常支出与打电话频率（0.43）。
以“1998年以来5年内是否更换小麦品种”为因变量y，其中y=1表示更换，没更换则y=0。在所有20个自变量、7个虚拟变量和6组交互作用变量中，经过二项1ogsistic回归“条件后退法”筛选，变量系数通过显著性检验的有8个变量和3组交互作用变量。相应地，我们得到以下模型：（注：模型的Wald检验和卡方值（Chi-square，x[2]）检验统计性显著，Hosmer-Lemeshow检验不显著，这表明模型的整体效果及各进入模型的变量的系数的效果都比较理想。prob（y=1）的函数表示在模型中略去。下文的保护地模型也做此处理。）
Z=6.54+0.042X[，1]-1.954X[，6]-0.256X[，9]-0.509X[，10]-0.001X[，15]+0.097X[，2]X[，7]
+0.128X[，13]X[，9]+0.224X[，10]X[，14]（M1）
对于小麦模型，（注：在理论模型分析中我们得到，prob（y=1）的值随z值的增大而单调递增。所以，对采纳概率prob（y=1）的分析直接等价于对Z的分析。为简化分析过程，在下面对部分自变量的解释中将把其对Z的作用直接阐释为对采纳概率P的影响。）经历、地区等虚拟变量并没有发挥明显的作用。
（1）线性关系变量：
与Z呈线性正相关的只有年龄X[，1]，表明年龄越大，这5年内更换品种的概率越大；表示当地经济环境的2003年村人均收入X[，15]以及看电视的频率X[，6]对Z的影响为负，表明经济水平越高的地区，更换小麦品种的可能性越小，而电视看得越频繁，更换的可能性也越小。（注：具体的原因我们将在第四部分中分析（以下同）。）
（2）非线性关系变量：
赶集频率X[，9]与集市距离X[，13]：
Z/X[，9]=-0.256+0.128X[，13]，当X[，13]=2时，赶集频率X[，9]的变化对技术采纳的影响幅度最小。赶集频率对技术采纳的影响程度随集市距离的变化呈U型曲线变化（X[，13]=2为极小值点），即当与集市距离适中（集市不在本村但小于3公里的（注：在集市距离的指标中，我们规定了：集市就在本村为1，距离小于3公里的为2，3公里以上的为3。）），赶集频率的变化对技术采纳没有影响；当离集市很近（就在本村）时，赶集频率越高，采纳技术的可能性越低；当远离集市（3公里以上）时，赶集频率越高，采纳技术的可能性越高。而对X[，13]，的求导结果Z/X[，13]=0.128X[，9]则表明，当X[，9]为定值时，集市距离与采纳频率呈正向变化；而赶集频率X[，9]越高，集市距离对采纳的正向影响程度越大。
赴县频率X[，10]与县城距离X[，14]：在这些指标上我们得到的结论跟前面在趋势上完全一致，而影响程度上更深一些。（注：因为集市与县城这两组指标在测量时我们用的观测值分组方式都一样（详见调查设计），所以系数的大小直接可以反映其相应的影响程度。）由Z/X[，10]=-0.509+0.224X[，14]可得：当X[，14]=2时，（注：假定义X[，14]为连续变量，则最小值位置应该在X[，14]=2.27；但本文中X[，14]非连续，分别等于1、2、3，所以我们取2为最小值点。）赴县频率X[，10]的变化对技术采纳的影响幅度最小。当到县城距离小于5公里（值为1）时，赴县频率越高，采纳技术的可能性越小；当距离大于10公里（值为3）时，赴县频率越高，采纳可能性也越高。而Z/X[，14]=0.224X[，10]则表明：当赴县频率X[，10]一定时，县城距离与采纳可能性呈正向变化，而赴县频率越高，集市距离对采纳的正向影响程度越大。
教育程度X[，2]与看报频率X[，7]：对两个自变量求偏导Z/X[，2]=0.097X[，7]，Z/X[，7]=0.097X[，2]，结果表明：在看报频率一定的情况下，教育程度对技术的采纳程度有正向影响，而看报频率越高，教育程度的这种影响幅度越大；在相同的教育程度下，看报频率越高，采纳技术的可能性越大，而教育程度越高，看报频率对技术采纳的影响程度也越大。
（二）保护地生产技术采纳分析
本文的保护地生产技术包括了地膜、中小拱棚、大棚以及温室等类型，涉及的种植内容包括了蔬菜和大棚水果两个大类。其中有效样本329个，（注：在样本选择中，我们把没有人使用保护地种植的村落样本全部删除。村里只要有一户使用，该村样本全部保留；所有不使用保护地的，不管有没有种菜，因变量值都为0。）使用了保护地生产技术的有87个。
1.变量函数形式的处理
表2 呈倒U型走向的变量中位数、均值表
需转换变量
年龄X[，1]
看报频率X[，7]可控均支X[，11]邮局距离X[，12] 集市距离X[，13]
村人均收入X[，15]
中位数x
471
900 12
2450
均值
47
1.7212671.632.24 2336
（2）相关性处理：X[，11]与X[，8]、X[，12]与X[，13]、X[，13]与X[，9]、X[，14]与X[，10]以及X[，1]与X[，2]呈较强的相关性。对此，我们同样用交互作用变量进行处理。
2.模型分析结果及检验
经过二项logistic回归“条件后退法”27步筛选，模型最终结果如下：
Z=-2.375+1.267D[，4]-2.301D[，5]+0.771X[，3]+0.012X[，4]-0.384X[，5]十0.862X[，7]-0.368X[，10]-0.678X[，16]-0.279（X[，7]-1）[2]+0.155X[，13]X[，9]（M2）
（1）虚拟变量
退伍军人D[，4]的系数为1.276，即退伍军人经历对Z值有正向影响，从而对保护地技术采纳的概率产生正向影响。而其他特殊经历（经商、运输、机关退休等）D[，5]对z从而对采纳概率产生负的影响，影响系数为-2.301。
（2）线性关系变量
对几个与z呈简单线性关系的自变量求偏导，得：
这些式表明：对保护地技术而言，对周围人的信任度X[3，]可借钱人数X[，4]对技术的采纳有正向的影响；（注：信任度的正向影响是指不信任度越高，采纳的可能性越大。）而听收音机的频率X[，5]到县城的频率X[，10]和技术指导X[，16]与技术采纳负相关。
（3）非线性关系变量
看报频率X[，7]：Z/X[，7]=1.42-0.558X[，7]，在其他条件不变的情况下，Z值以X[，7]=2.54为最高点呈“倒U”形变化（若X[，7]，为连续变量）。因为X[，7]在样本数据中非连续，所以X[，7]=2或3时，Z值最大，即当农户看报频率中等偏上时，采纳保护地技术的可能性最大；而“订报的”（值为4）或者“很少看报的”采纳可能性降低。
赶集频率X[，9]和集市距离X[，13]：Z/X[，9]=0.155X[，13]，Z/X[，13]=0.155X[，9]表明，离集市越远，农户的赶集频率对技术采纳的正向影响程度越大；农户的赶集频率越高，集市的距离对技术采纳的正向影响程度也越大，即对于赶集频率相同的两个农户，离集市远的农户比近的采纳该技术的可能性更大；对于与集市距离一样的两个农户，赶集频率高的农户比低的农产采纳的可能性更大。
三、两种技术采纳的综合分析
（一）模型对初始假设的检验
回归模型对初始假设的检验结果如下。
（1）基本吻合：包括教育程度X[，2]、退伍军人D[，4]、可借钱人数X[，4]；（2）完全相反：年龄X[，1]、其他特殊经历D[，5]、信任度X[，3]、听收音机频率X[，5]、看电视频率X[，6]、集市距离X[，13]县城距离X[，14]、村人均收入X[，15]、接触技术员X[，16]；（3）不确定：看报纸频率X[，7]、赶集频率X[，9]及赴县频率X[，10]；（4）不影响：（注：严格地说，是无法作为一个单独的变量进入采纳决策模型。影响可能是存在的，但通过其他因素起作用。）曾任村干部D[，1]、外出打工D[，2]、在外工作D[，3]、打电话频率X[，8]、可控均支X[，11]、邮局距离X[，12]、互助程度X[，17]、对地方政府评价X[，18]、对村代表大会评价X[，19]和经营规模X[，20]。
表3 两个模型对初始假设的检验
注：忽略家庭其他成员的个人禀赋，一方面因为户主的禀赋在家庭的经营决策中起着决定性作用，另一方面因为家庭其他成员禀赋的影响一定程度上可以在户主禀赋和家庭禀赋中体现出来（如家庭收支、社会网络等）。
（二）技术采纳条件的拓展
在本文开头我们设定的采纳条件公式（2）表明，成本w（严格讲，是单位成本）与农户技术采纳的门槛高度成正比。所以对成本要求比较高的技术的采纳，除了新技术本身的一般采纳风险之外，农户个人的经济能力及社会资本状况是一个重要的制约因素。所以在上一节的分析中我们得到了，在保护地技术的采用中，体现社会资本的“可借钱人数”与采纳可能性正相关的结论。
在研究中我们发现，初始设置的这个理论模型以农户仅从事农业生产为假设前提，并没有考虑到从事农业外生产经营活动的选择。所以研究过程中出现了许多与现有结论相悖的结果。农外经营、采用农业新技术、采用农业传统技术是三个层次的问题，而且应该同属于农户生产决策模型里的变量。所以，在农业技术采纳模型中，我们还需要加上采用农业新技术主营农业而放弃非农经营的机会成本。而机会成本的大小也取决于农户的禀赋（包括年龄、教育、社会网络、经济环境、地理位置等）。所以我们的采纳条件模型修正为
其中，C（Z）表示机会成本。（注：即从事农外经营活动的净收益。）因为这个机会成本，靠近集市或县城、教育程度较高、交游较广的中青年农户才更可能不顾农业新技术的采用。所以在计量分析中，集市距离、村人均收入的系数符号才与初始假设相反，而在县城距离、集市距离、赴县频率、赶集频率这些问题上出现了那么多“U型”或“倒u型”变化。所以，技术采纳决策必须同时考虑三个方面的问题：主观风险函数、新技术成本w和机会成本C。各项禀赋对主观风险函数和机会成本的影响是同向的（见表4）。主观风险函数值变大，机会成本也随之变大，采纳成本可能降低。所以采纳新技术的可能性并不随着主观风险函数值的增大而增加，而取决于三者互动的结果。
表4 农户禀赋对决策函数的影响
* 包括购置成本、学习成本等。
（三）若干禀赋因子对采纳决策的影响有别于现有结论的原因（注：表中虚拟变量对应的数据为模型系数；其他自变量对应的数字或式子为其偏导值。）
与现有研究结论相悖或者不确定的变量包括：X[，1]、X[，2]、D[，5]、X[，3]、X[，5]、X[，6]、X[，13]、X[，14]、X[，15]、X[，16]（以上与假设完全相悖）；X[，7]、X[，9]及X[，10]（以上结论不确定）。以上变量中，仅对小麦采纳起作用的有：X[，1]、X[，2]、X[，6]、X[，14]、X[，15]；仅对保护地起作用的有：D[，5]、X[，3]、X[，5]、X[，16]；对两者同时起作用的：X[，7]、X[，9]、X[，10]、X[，13]。
年龄X[，1]：年龄隐含着经验因素。经验与主观风险函数正相关，即经验值越高，越大，所以年龄越大的农户更换小麦品种的可能性越大。但是这种传统上的经验因素对较新的保护地生产技术的采纳并不起作用。
看电视频率X[，6]：这个指标测度的结果与我们的预期刚好相反，看电视的频率低的人反而更可能采纳新品种。电视看得少，可能因为家里没有电视，可能因为习惯于节省，也可能因为忙于其他事务而无暇看，或者纯粹是出于偏好。我们无法确切地判断到底是什么原因导致这种结果，但可以肯定的是，这个看电视频率不是以“与外界联系程度”所获取的信息量和主观风险函数e挂钩，而是通过“看电视的多少”这个行为所反映出来的个人其他特征与相联系。
村人均收入X[，15]：该指标反映了村级经济环境。村整体经济水平高，使用新品种的可能性低。这里可以解释的理由只有机会成本C。因为对于经济状况较好的村落，对小麦品种技术而言，采纳的成本w并不构成采纳障碍。但是机会成本C的大小可以左右农产的最终决策。对于比较收益较高的保护地生产，虽然这项指标并没有进入保护地采纳的最终模型，但是在对保护地的前期分析中我们发现，村级收入水平处于中等偏上（人均2000～3000元）的村落，采用保护地技术的可能性最大。而在经济水平最高的村，采用保护地技术的可能性最低，其原因也只能归结为非农产业所带来的机会成本。
其他特殊经历D[，5]：其他特殊经历包括了经商、运输、服务业等各种领域。显然，这些非农活动的比较收益是大于农业生产收益的。所以，对于在农业领域内比较收益较高的保护地生产技术，有了更高的农外活动收入，当然更可能对保护地技术不屑一顾。当然，这也是机会成本的原因所致。
听收音机频率X[，5]：根据农村生活经验和调查发现，（注：在小麦样本中，听收音机频率和村人均收入之间的相关系数为-O.287，在保护地样本中则为-0.196，都显示出一定的负相关性。）听收音机频率较高的人所处地区的经济环境相对较差，之所以在保护地技术的采纳决策模型中系数为负，我们认为是保护地技术的采纳成本w的门槛限制了这些类型农户的进入。而这种门槛在小麦品种技术问题上并不存在，所以在小麦模型中这项因素并没有反映出来。
看报频率X[，7]和教育程度X[，2]：X[，7]的结果给我们的理论尤其是公式（2′）提供了一个近乎完美的佐证。看报频率一定程度上反映了农户的文化程度、经济水平和与外界联系的程度。对保护地模型，假定其他因素不变，Z值以X[，7]=2.54为最高点呈“倒U”形变化。当农户看报纸频率中等偏上时，采纳保护地生产技术的可能性最大；而“订报的”（值为4）或者“很少看报的”采纳可能性降低。文化程度较高的农户不一定看报，但看报的农户文化程度一定比较高。收入水平较高的农户不一定订报，但订报的农户收入水平一定比较高。同时，与外界联系较密切的不一定常看报，但常看报（指没订报的）的与外界联系一定比较密切。所以，经常看报的人群的特征是：文化程度较高、与外界联系比较密切；订报的人群的特征是：文化程度较高、家庭收入较高。收入高、与外界联系多、文化程度高，这些对应的主观风险函数值也比较大。但同时，具有这些特征的人从事农内高附加值生产（如保护地）或农外经营的机会也越多，相应的机会成本C（Z）随之提高。所以，随着看报频率的提高，间接地，粮食生产的机会成本也在提高，从而农户对小麦品种的更新敏感度在逐渐降低。对于保护地这样一种资金、技术水平要求比较高的技术，由于进入门槛w较高，经济状况差、文化水平低、社会资本差的农户被排除在外。文化程度较高、与外界联系较多（由看报频率反映）的农户自然成为采纳这项技术的主体。但是一旦这些人收入水平提高或是其他因素使得他们有了获取更高收益的就业机会，放弃这项生产成了他们的理性选择。而教育程度X[，2]对技术采纳的影响是与看报频率这项指标直接挂钩的。教育程度正向影响着值的大小，而通过看报获取的信息不断地增加着教育的附加值，也在不断地增大值。所以表现在小麦品种问题上，“看报频率”对“文化程度对技术采纳的影响”起着正向的加速作用。
信任度X[，3]：不管是小麦品种技术还是保护地技术，信任度指标与我们的习惯认识完全相反。对周围人不信任程度越高，越可能成为新技术的采纳者。这点确实有点匪夷所思，可能与风险偏好有关，但我们的判断暂时只能停留于猜测。
市场距离及与市场的联系程度：这组指标包括了赶集频率X[，9]、集市距离X[，13]、赴县频率X[，10]及县城距离X[，14]。集市是农村的中心；而县城更具城市化的特点。普通农民可能常去集市，但一般不会经常去县城。所以，去县城频率越高，从事非农活动的可能性越大，从事农业生产的机会成本C也越大。同时，市场距离意味着农业生产的机会成本C（即从事其他经营的可能），距离越小，这种机会成本越大；去市场（赶集或去县城（注：尽管去县城并不一定意味着去市场，但是毕竟拉近了与市场中心的距离。）），意味着与外界联系，去的频率越高，意味着可得信息量越大，而这信息量包含了获取技术信息的可能，所以频率越高，对技术采纳的主观风险函数值越大。和C的变化影响了技术采纳决策的变化。而这种双因素共同作用表现出来的趋势在保护地技术采纳的模型中体现得淋漓尽致。和C的共同作用使得赴县频率越高（因为C越大），重视农业生产的可能性越低，从而采纳保护地技术的可能性越低。而对于赶集频率相同的两个农户，离集市远的农户比近的采纳该技术的可能性更大，因为他的机会成本C更小一些；对于与集市距离一样的两个农户，赶集频率高的农户比低的农户采纳的可能性更大，因为他的信息更充分，从而主观风险函数值更大一些。小麦模型中所显示的“倒U型”和“U型”变化也基本符合我们的判断。
四、相关结论及政策含义
（一）结论
1.关于技术采纳理论改进的初步探讨
理论界习惯用效用或者利润最大化作为技术采纳决策的分析依据。但是否采纳一项新技术是一个新旧技术生产效果的比较过程，只要生产者认为对采用新技术的预期净收益大于现有技术的净收益，他就可以选择新技术。在分析中，我们发现仅仅依靠农业生产内部的决策模型无法很好地解释我国西部地区农户在技术采纳过程中禀赋对其决策的影响。如果能够把农业外经营的机会也包含进决策模型，则我们研究中发现的所有有悖于习惯认识和现有研究结论的问题都可以迎刃而解。所以，我们选择了农业外经营机会作为农户进行农业技术采纳的机会成本函数纳入模型，而机会成本函数C（Z）也和主观风险函数（Z）一样由农户的禀赋决定，而且两函数大体呈正向关系。是否采纳某项技术，取决于C（Z）、（Z）和采纳成本w的大小和相互关系。
2.关于农户禀赋影响的结论
（1）户主个人禀赋
本文再一次证明了教育程度对技术采纳具有显著的正向影响作用：不论对于小麦品种采纳还是蔬菜、水果保护地技术的使用。（注：保护地技术分析虽然最终没有把教育纳入采纳模型，但在我们的其他分析中，教育指标与采纳可能性呈明显的正相关。）而且在更换品种的决策上，教育程度还与看报频率结合在一起，看报频率越高，教育程度对更换品种决策影响程度越大。在保护地技术采纳上年龄并不构成一项影响指标；在小麦品种问题上，年龄与更换品种的可能性成正比。（注：我们在其他相关分析中发现，尽管与采纳新品种的概率成正比，但与作为早期采纳者的可能性成反比。我们的判断是，有经验的老农更倾向于作为一个谨慎的新技术追随者。）就经历而言，当兵的历史对农户的生产技术采纳的影响最为明显。不管是小麦品种技术还是保护地技术，退伍军人的采纳可能性远大于没有参过军的。当过村干部的农户则有较大可能成为小麦新品种的早期采纳者。经商等“其他经历”者，对新技术不敏感，采纳可能性最低。以“周围人的信任度”为指标的心理特征评价结果同我们的假设背道而驰：对周围的人信任度越高的农户成为新技术采纳者的可能性越小。而幸运的是我们的另一个习惯判断——由“可借钱人数”反映的社会网络水平与技术采纳正向相关，由我们的论据充分地证实。这是一个矛盾的结论，有待于进一步研究解决。由“听收音机频率、看电视频率、看报频率、电话频率、赶集频率和赴县频率”等六项指标反映的农户信息资源的实证结果与我们的假设大相径庭。信息量增加的同时，从事农外经营活动的概率随之上升，技术采纳的机会成本相应提高，一定程度上阻碍着对农业技术的采纳。这样的情况在看报频率、赶集频率和赴县频率上体现得尤其明显。听收音机频率和看电视频率与我们的假设完全相反：听收音机频率高的人采用保护地生产技术的可能性小，看电视次数少的人更换小麦品种的可能性大。在电视几乎完全普及而收音机所剩无几的当代农村，看电视和听收音机频率所反映的信息指标无法和采纳决策直接挂钩，而是通过“看电视”、“听收音机”这些行为所反映出来的个人社会、经济特征与之联系。
（2）家庭禀赋
林毅夫（1994）认为农场规模对采用杂优种的决策具有正效应，并由此推测由家庭责任制的变迁所带来的规模过小可能会成为妨碍技术变迁的因素。但本文通过对小麦的考察发现，规模因素并没有作为一个有效变量进入模型，对技术采纳的影响并不明显，这与速水与拉坦（2000）的判断基本一致。（注：速水和拉坦认为因为现代品种技术是中性的，规模大小并不产生影响，“小农场和大农场都以或快或慢的同等速度采用了现代品种，而且在效率方面取得了同样的收获”。从模型上看，这个结论恰好得到支持。）由“家庭年人均可控日常支出”反映的家庭经济状况指标最终没有进入回归模型。但是，在回归分析之前的数据处理过程中我们发现，经济状况差的农户采纳小麦新品种的可能性最大；经济状况中等的农户对小麦品种技术不敏感，但成为保护地生产技术采纳的主体；经济状况较好的农户既不使用新品种，对保护地生产技术也不感兴趣。产生这种技术选择差异的原因在于，技术采纳成本不同造成的采纳门槛差异以及不同经济水平下农户技术采纳的机会成本差异，而不是朱希刚、黄季焜等人所认为的承担使用新技术的风险或不使用新技术带来的潜在损失的能力的差异。（注：对贫困山区的研究，朱希刚和赵绪福（1995）认为，随着农户经济水平的提高，支付采用新技术成本的能力越高，承担采用新技术风险的能力也越强，从而新技术采用的程度随之提高；对经济发达地区的研究，黄季焜（1993）认为，由于生产者有能力承担由于放弃新技术（种杂交稻）而减少产量所造成的损失，收入增长将降低采用新技术的可能。本文的研究恰好结合了以上两个研究所涉及的两方面的内容。）邮局距离无法进入最终模型，而进入模型的县城距离、集市距离同农户的赴县频率、赶集频率结合在一起，对技术采纳决策发挥着相当重要的作用。一般认为，离市场中心越近，农户采用新技术的可能性越大。（注：如朱希刚和赵绪福（1995）、赵绪福（1996）及Madhu Khanna（2001）的研究。）但本文的结论并不认同这种看法。我们的分析表明，在去市场的频率相同的情况下，与市场中心的距离越远，采纳新技术的可能性越大。（注：集市距离对两种不同技术的影响在回归模型里都可以看得出来。而县城距离在模型里只反映了对小麦品种技术的影响，对保护地技术的影响我们是通过单因素相对比率的分析得出了结论。）而且距离对技术采纳的这种影响程度随着赶集频率的提高而增大。由2003年村人均纯收入反映的经济环境指标与我们的假设同样出入甚大。对于小麦品种技术，采纳的可能性与村人均收入水平呈负向关系。而对于采纳门槛更高一些的保护地技术，呈现出的是倒U型曲线变化：（注：小麦的结论来自回归模型，而保护地的来自于单因素分析。）中等水平的村庄采纳的可能性最大。我们的理由也是采用某项农业技术所带来的机会成本的差异。接触技术员与保护地技术的采纳显著负相关。我们所能做的比较牵强的解释是：这些技术员可能主要针对的不是该项技术，或者技术员在这些技术传播上并没有发挥积极的作用。当然这有待于进一步考察。但不管怎么样，过去三年内接受过技术员指导的农户在总样本中所占的比重相当小（注：239个小麦样本中，过去3年内技术员指导过的比例仅占28％；而329个保护地样本中，该比例为22.8％。）却是一个不争的事实。对地方政府官员和村代表大会的评价、互助程度等反映社会环境的三项指标，在总体上对技术采纳的影响并不明显。
（二）政策含义
（1）教育对于农村的发展具有显著的积极意义。在以发展农村、农业，提高农民生活水平为目标的前提下，加大农村公共教育的投资力度，政府责无旁贷。
（2）技术推广时，应该根据不同成本、技术要求的技术采用不同的方法。理论上讲，推广高成本的新技术，应该针对具有或者潜在具有承担得起采纳成本的生活水平较高的农产。但是，一般而言，经济状况差的农产有较强的采纳新技术以改变其生存状况的愿望，而一些收益率高的技术往往因为其较高的使用成本和风险阻碍了这种类型农户的采纳选择。农业技术推广的终极目的是提高农民的生活水平，所以有必要通过政府行为降低技术采纳进入门槛和使用风险，使经济状况差的农户能够更多地采纳新技术。所以，我们建议，在推广使用较高成本的新技术时，必须对经济状况较差的农户辅以相应的经济支持，同时进行相应的风险保障。
技术推广部门不能为图简单、方便，盲目地以市郊、城郊等接近市场中心的地区为新技术推广重点。离市场中心较远、经济水平较差的村庄应该成为新技术推广的主要地区；家庭经济状况中下等的农户应该成为技术推广的主要受众；应该重视发挥退伍军人在技术推广中的积极作用。同时，有必要进行技术推广体系的改革，使技术员能够有效地进入最基层；通过技术培训、技术指导等多种方式多渠道地宣传推广技术，以有效地降低潜在采纳者因信息不充分造成的主观风险。
（3）现有的多数理论认为，农业生产和其他领域的生产一样存在着规模效益，而且农户的技术采纳决策也与经营规模相挂钩。理论上的这种认识直接影响着政策的导向。但是，本文的结论不但没有支持技术采纳决策与经营规模的正相关，而且在某种程度上还得出了规模与采纳负向相关的结论。虽然这离反驳农业生产规模效益理论相差甚远，但这样一种研究结果多少可以提醒我们，农业生产上，规模未必有效。在相关的政策导向上，是否鼓励农业生产的规模化，应当谨慎。
注释：
（17）对吻合了其他学者当前的一些研究结论，或无法进入模型对决策产生独立影响的两类变量本文不作讨论。
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