农民对作物秸秆资源化利用的福利响应分析，本文主要内容关键词为：作物论文,秸秆论文,福利论文,农民论文,资源论文，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。
农业立体环境的恶化与资源环境约束严重影响了中国经济增长的绩效(刘瑞翔等，2012)。而储量巨大又具有重要资源价值的作物秸秆等农业废弃物的不当处置和低效利用，又反过来加剧了本已脆弱的农业生态环境。推进作物秸秆等农业废弃物资源的循环利用和有效管理一直是国内外学者关注的热点问题。在农业废弃物管理的国际经验方面，欧盟、美国和日本等发达国家在农业废弃物资源化利用方面较为成功，基本是以政府命令控制为主导、以完善与健全的法律法规为基础、以经济或市场调节为补充、以公众为监督的农业废弃物管理机制。国内学者主要对农业废弃物资源化利用的物流模式、管理主体的动态博弈、循环农业文化以及农村福利供给等方面进行了深入研究(庞燕等，2010；李鹏等，2012；袁明宝等，2013；吴小芳，2013)。 农户、企业等是作物秸秆生产及资源化利用的重要参与主体，国内外学者针对相关主体行为展开了相应的探讨与研究。一项在爱荷华州进行的投票结果表明，51%的农民强烈支持将作物秸秆出售以作为生物能源原料，35%的人则表示不确定(Korsching等，2006)。值得一提的是，随着时间的推移，该州的农民对待作物秸秆能源化的态度发生了较大转变。有研究表明，只有5%的受访者表示他们将在未来五年内出售部分秸秆(Arbuckle等，2007)。国内研究主要集中在农户对农业废弃物的价值感知、处理方式及影响因素、生态补偿支付意愿及影响因素、产业联动视角下的农业废弃物资源化利用绩效、多主体参与的协同创新绩效研究等方面(何可等，2013；李鹏等，2012、2014)。 尽管国内外在作物秸秆等农业废弃物利用与管理的学术研究上取得了一定进展，但实践中的成效却表现一般，作物秸秆等农业废弃物露天焚烧、随意丢弃等现象仍普遍存在。一个不可否认的可能原因在于，决策者和学术界忽视了对作物秸秆利用主体在意愿和行为等方面的利益关切和政策诉求。因而，为调动作物秸秆资源化利用主体的积极性和参与度，需要构建与完善农业废弃物资源化利用的长效激励机制(张莉敏等，2011)，并积极推进实施主体功能区战略，构建高效、协调、可持续的美好家园(杨伟民等，2012)。而有效构建针对作物秸秆资源化利用主体的激励和补偿机制，一个重要的前提条件是要弄清并掌握农户等农业生产经营主体对作物秸秆资源化利用的福利响应及其影响机理。 作物秸秆资源化利用的潜力巨大，具有良好的经济与生态等方面的福利效应。尤其是生态福利作为农户家庭福利和社会福利的一部分，近来随着生态文明发展理念的深入人心而备受关注和重视。生态福利属于生态化社会福利范畴，是对社会福利的补充和完善(樊雅莉，2009)，并不断向生态福利需求、生态福利保障群体、生态福利与物质福利的有机结合延伸(武扬帆，2012)，在此基础上，有学者以城市居民为例构建了生态福利测度与评价指标体系(张军，2009)。本文要探究的核心议题是：为何在实践中，农户等农业生产经营主体对作物秸秆的资源化利用积极性不高？农户是否能够感知到作物秸秆资源化利用对自身和社会带来的福利？又有哪些因素影响或阻碍着农户对作物秸秆资源化利用的福利响应？对以上问题的科学探索和有效回答，将有助于为作物秸秆等农业废弃物的资源化利用困局提供破题之策，以便为政府完善环境治理决策提供理论依据和价值参考。 二、理论框架与研究假说 (一)理论框架 农民对作物秸秆资源化利用的福利响应，是指农民在生产经营过程中，对作物秸秆资源化利用所带来的经济福利、生态福利、健康福利的认知及认知程度。主要表现在知识与意识两个层面，即农民对作物秸秆资源化利用所带来的经济福利、生态福利、健康福利的认知和农民认为自身能够从作物秸秆资源化利用中所获得福利的大小。 1.作物秸秆资源化利用的经济福利。已有许多研究发现作物秸秆能够作为原料投入生产过程。例如，徐文俊等(2012)研究了作物秸秆的基质化路径，发现稻壳、玉米秸秆、麦糠、菇渣等农业废弃物能够作为番茄的栽培基质。彭书传等(2012)针对农业废弃物能源化的研究表明，提升沼气效率的一条有效措施是将秸秆和蓝藻混合发酵。此外，还有不少学者发现了作物秸秆在饲料化(崔秀梅等，2012)、工业原料化(王亚静等，2010)、生物制氢(Guo等，2010)等方面同样具有较大的开发潜力。 2.作物秸秆资源化利用的生态福利。作物秸秆被认为是“放错位置的资源”，对作物秸秆进行资源化利用能够变废为宝、变害为利。徐丽丽等(2012)对农业废弃物肥料化路径进行了探讨后发现，秸秆还田不仅能够提高稻田养分含量，而且能增强稻田的碳汇能力。Fronning等(2008)对一个玉米—大豆轮作系统进行了为期三年的田间试验，以研究玉米秸秆与牲畜粪便发酵还田对碳循环和全球暖化潜势的影响，结果表明，纳入粪便后的生物系统，其净全球变暖潜势为-784克/平方米每年，而未纳入的则带来了每年每平方米52克CO[，2]当量的碳排放。可见，作物秸秆资源化具有较大的生态福利效应。 3.作物秸秆资源化利用的健康福利。如果作物秸秆无法得到有效利用和处理，进入河流等环境中的废弃物量则会与日俱增，这无疑不利于人类的身体健康。尤其是在基础设施较差的地区，废弃物污染事故与事件的发生概率将会增加。宋成军等(2010)探讨了秸秆不同利用方式对人体健康的影响，发现将秸秆还田不会对儿童和成人造成健康伤害，而将秸秆燃用处置或“还田+燃用”的方式则会给儿童和成人造成健康伤害。林鸾芳等(2014)的研究则表明，将秸秆还田能够降低土壤中的镉在水稻中的积累，进而有助于保护人体健康。 (二)研究假说 根据国内外学者对一般性具有“正外部性”的生产经营方式(或生产经营政策)的研究，结合作物秸秆资源化利用的特点，针对可能影响农民对作物秸秆资源化利用福利响应的关键因素，本文提出如下研究假说： 1.个人特征变量。性别。孟浩(2013)基于上海市生态补偿政策实施情况的分析发现，生态补偿政策影响度及支持度受到了性别的显著影响。田万慧等(2013)研究了影响农村居民环境意识的关键因素后发现，女性农民的环境意识水平要低于男性农民。因此，预期性别变量对农民作物秸秆资源化利用的福利响应具有显著正向影响。年龄。田万慧等(2013)对发达地区农民环境认知的研究表明，年龄对环境知识具有负向影响。郑晓冬等(2013)的研究也发现，年龄能够显著影响农民对森林碳汇效益的认知与评价。因此，预期年龄变量对农民作物秸秆资源化利用的福利响应具有显著负向影响。受教育程度。郑晓冬等(2009)调查显示，较低的学历是造成农民环境知识贫乏、环境意识不高的重要原因。王常伟等(2012)研究同样表明，教育年限对农民的环境认知具有积极的作用，随着教育年限的增加，成为“充分认知型”农民的概率也会增加。因此，预期受教育程度变量对农民作物秸秆资源化利用的福利响应具有显著正向影响。 2.家庭经营特征变量。家庭人口数量。林鸾芳等(2014)研究表明，消费者的家庭规模越大，其对农产品质量安全的了解程度越高。因此，预期家庭人口数量变量对农民作物秸秆资源化利用的福利响应具有显著正向影响。家庭收入。赵丹(2011)研究表明，农民种地收入低是影响农民对耕地进行保护积极性的关键因素。因此，预期家庭收入变量对农民作物秸秆资源化利用的福利响应具有显著正向影响。家庭种植面积。郑晓冬等(2009)在探讨农民环境保护认知状况及其影响因素时发现，耕地面积对其环境意识具有正向的显著影响。因此，预期家庭种植面积变量对农民作物秸秆资源化利用的福利响应具有显著正向影响。 3.外部环境特征变量。交通便利性。李玉莹等(2012)分析了居民对污染土地的认知状况后发现，距离是影响居民对污染土地认知程度的关键变量。因此，预期交通便利性变量对农民作物秸秆资源化利用的福利响应具有显著正向影响。废弃物处理设施。蒋琳莉等(2014)研究表明，是否具有农业废弃物处理设施是影响农民回收行为的关键因素。因此，预期废弃物处理设施变量对农民作物秸秆资源化利用的福利响应具有显著正向影响。地形。何可等(2014)研究发现，农民所在村庄的地形能够显著影响农业废弃物基质化管理创新技术的扩散。通常，所在村庄为山地的农民对管理技术的掌握程度不如所在村庄为平原的农民。因此，预期地形变量对农民作物秸秆资源化利用的福利响应具有显著正向影响。 4.政策特征变量。优惠政策重要性认知。叶琴丽等(2014)在探讨集聚农民的共生认知问题时发现，政府的补贴力度能够对农民共生认知产生显著的正向影响。因此，预期优惠政策重要性认知变量对农民作物秸秆资源化利用的福利响应具有显著正向影响。环保法规认知。马爱慧等(2015)在探讨农户参与耕地保护受偿额度问题时发现，农民对环境保护政策的认知程度是影响其耕地保护行为的关键。因此，预期环保法规认知变量对农民作物秸秆资源化利用的福利响应具有正向影响。对政府工作的满意度。黄玉祥等(2012)在分析农民对节水灌溉技术的认知时发现，农民对现有灌溉方法的满意度显著正向影响了其对节水灌溉技术的认知程度。因此，预期对政府工作的满意度变量对农民作物秸秆资源化利用的福利响应具有显著正向影响。 三、数据来源、模型构建与变量选择 (一)数据来源 本文所使用的数据来源于2013年暑假湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队“农业资源与环境经济问题研究”课题组对湖北省武汉市、随州市、黄冈市三地稻区的农户调查。选择武汉、随州、黄冈三地作为调研区域，主要基于三点考虑：其一，这三地分别代表了湖北省的平原、丘陵、山地地区，使得研究能够涵盖不同的地形地貌类型；其二，在以往课题研究中(特别是国家食用菌产业技术体系项目)，课题组在这三地已经开展了较长时期的有关食用菌产业发展方面的调研工作，对当地农业生产和社会经济状况较为熟悉，与有关政府部门、企业、合作社和农户等建立了稳定的交流与合作渠道；其三，更为重要的考虑是，作物秸秆资源化利用方面的研究工作是一项系统工程，与生态、环境等因素关联密切，尤其是实现作物秸秆资源化利用涉及人的意识与观念问题，因而特别需要长时间、连续性对同一研究对象进行定点观测和跟踪调查。 本调查分为两个阶段进行。第一阶段是预调查，由调查人员选择若干名曾经从事过作物秸秆资源化利用的农民发放调查问卷，以便了解调查问卷设计中可能存在的问题或需要完善的地方，依据实际调查效果及被调查农民的反馈意见对问卷进行修改。第二阶段是正式调查，调查人员奔赴湖北省武汉市、随州市、黄冈市农村地区，采取随机抽样的方式，对农民进行一对一、面对面的问卷调查。调查回收问卷409份，剔除关键信息漏填等无效问卷，总共获取有效问卷390份，问卷有效率95.35%。 (二)模型构建 农民对作物秸秆资源化利用的福利响应可以划分为两个阶段：第一个阶段是农民认为对作物秸秆进行资源化利用是否能够带来良好的福利体验；第二个阶段是认为对作物秸秆进行资源化利用能够带来良好福利体验的农民，其对这种福利体验的认同程度，即对这种福利体验高低的评判。这种研究通常会遇到统计学上的“偶然断尾”(Incidental Truncation)现象。处理这类问题的一个较好做法是采用Heckman Selection Model来进行纠正。Heckman Selection Model一共涉及两个方程：第1个方程为回归方程，它考虑决定结果变量的机制；第2个方程为选择方程，它考虑结果变量被观测到的那部分样本及决定此选择过程的机制(Heckman，1978)。 前文述及，作物秸秆资源化利用的福利响应主要涵盖三个方面，即经济福利、生态福利、健康福利。据此，本文设定三个Heckman Selection Model。模型Ⅰ为农民对作物秸秆资源化利用经济福利响应模型；模型Ⅱ为农民对作物秸秆资源化利用生态福利响应模型；模型Ⅲ为农民对作物秸秆资源化利用健康福利响应模型。下面以模型Ⅰ为例，分析Heckman Selection Model的具体应用。 第一阶段，运用Probit模型估计农民认为对作物秸秆进行资源化利用具有经济福利的概率的影响因素，该方程的表达形式为：
式中，
表示影响农民认为对作物秸秆进行资源化利用是否具有经济福利的一系列解释变量，γ表示解释变量的系数，υ表示误差项，
(s=1｜z)是在给定一系列解释变量
的值时农民认为对作物秸秆进行资源化利用具有经济福利的概率，Φ(·)为标准正态分布的累积分布函数。利用(1)式可以计算出每个样本的逆米尔斯比率
。 第二阶段，利用认为对作物秸秆进行资源化利用具有经济福利的样本，用OLS模型估计农民对作物秸秆资源化利用能够带来经济福利响应程度的影响因素，同时引入逆米尔斯比率
矫正样本选择性偏差，该方程的表达形式为：
式中，
为农民对作物秸秆资源化利用能够带来经济福利的认同程度，
为影响农民认同程度的一系列解释变量，β、δ为相应变量的系数，ε表示误差项。 模型Ⅱ、模型Ⅲ的具体应用类似于模型Ⅰ，不再赘述。 (三)变量选择 1.被解释变量。模型Ⅰ的被解释变量。第一阶段，被解释变量为农民对作物秸秆资源化利用的经济福利认知。若农民认为对作物秸秆资源化利用具有经济福利，赋值为1；若农民认为对作物秸秆资源化利用不具备经济福利，则赋值为0。第二阶段，被解释变量为农民对作物秸秆资源化利用经济福利的响应程度。问卷设计了3道问题予以考察：“作物秸秆资源化利用对化肥的节约利用有帮助么？”、“作物秸秆资源化利用对农药的节约利用有帮助么？”、“作物秸秆资源化利用对农业生产能源(如柴油、生产用电)的节约利用有帮助么？”。对于上述任一问题，如果农民选择“没有帮助”记0分，“帮助不大”记1分，“一般”记2分，“帮助较大”记3分，“帮助很大”记4分，最后将农民对上述3道问题的得分进行加总，作为农民对作物秸秆资源化利用经济福利的响应程度。 模型Ⅱ的被解释变量。第一阶段，被解释变量为农民对作物秸秆资源化利用生态福利认知。若农民认为对作物秸秆资源化利用具有生态福利，赋值为1；若农民认为对作物秸秆资源化利用不具备生态福利，则赋值为0。第二阶段，被解释变量为农民对作物秸秆资源化利用生态福利的响应程度。问卷设计了3道问题予以考察：“作物秸秆资源化利用对当地空气质量改善有帮助么？”、“作物秸秆资源化利用对当地河流及水文资源质量(如降低酸碱度)改善有帮助么？”、“作物秸秆资源化利用对林木或植被资源环境改善有帮助么？”。对于上述任一问题，如果农民选择“没有帮助”记0分，“帮助不大”记1分，“一般”记2分，“帮助较大”记3分，“帮助很大”记4分，最后将农民对上述3道问题的得分进行加总，作为农民对作物秸秆资源化利用生态福利的响应程度。 模型Ⅲ的被解释变量。第一阶段，被解释变量为农民对作物秸秆资源化利用健康福利认知。若农民认为对作物秸秆资源化利用具有健康福利，赋值为1；若农民认为对作物秸秆资源化利用不具备健康福利，则赋值为0。第二阶段，被解释变量为农民对作物秸秆资源化利用健康福利的响应程度。问卷设计了3道问题予以考察：“作物秸秆资源化利用对村庄疑难杂症疾病的发生率降低有帮助么？”、“作物秸秆资源化利用对降低村庄呼吸道/肠胃性疾病发生率有帮助么？”、“作物秸秆资源化利用对维护人体健康有帮助么？”。对于上述任一问题，如果农民选择“没有帮助”记0分，“帮助不大”记1分，“一般”记2分，“帮助较大”记3分，“帮助很大”记4分，最后将农民对上述3道问题的得分进行加总，作为农民对作物秸秆资源化利用健康福利的响应程度。 2.解释变量。依据农户行为理论和计划行为理论，本文选择的解释变量如下：性别、年龄、受教育程度、家庭年收入、家庭人口数量、家庭种植面积、交通便利性、废弃物处理设施、地形、优惠政策重要性认知、环保法规认知和对政府工作的满意度。 变量的含义及其描述性统计见表1。
四、实证结果与分析 (一)农民对作物秸秆资源化利用各类福利的响应程度 表2显示了农民对作物秸秆资源化利用各类福利的响应程度。从经济福利来看，认为作物秸秆资源化利用的经济福利“比较高”(分数为9分及以上)的受访农民共有65位，比例仅为16.7%；认为“一般”(分数为5～8分)的受访农民共有227位，占比58.2%；认为“比较低”(分数为4分及以下)的受访农民有98位，占比25.1%。从生态福利来看，认为作物秸秆资源化利用的生态福利“比较高”(分数为9分及以上)的受访农民共有136位，比例为34.9%；认为“一般”(分数为5～8分)的受访农民共有157位，占比40.3%；认为“比较低”(分数为4分及以下)的受访农民有97位，占比24.8%。从健康福利来看，认为作物秸秆资源化利用的健康福利“比较高”(分数为9分及以上)的受访农民共有178位，比例为45.6%；认为“一般”(分数为5～8分)的受访农民共有119位，占比30.5%；认为“比较低”(分数为4分及以下)的受访农民有93位，占比23.9%。由此可见，作物秸秆资源化利用的经济福利、生态福利、健康福利在农民中的响应程度并不高。
(二)Heckman Selection Model回归结果 表3为模型Ⅰ的回归结果。从中可以发现，在选择方程中，年龄、家庭种植面积、废弃物处理设施通过了显著性检验，表明这三个变量是影响农民对作物秸秆资源化利用经济福利响应的关键因素；而性别、受教育程度、家庭年收入、家庭人口数量、交通便利性、地形、优惠政策重要性认知、环保法规认知、对政府工作的满意度未能通过显著性检验，可见上述变量不是主要影响因素。从主回归方程来看，性别、受教育程度、对政府工作的满意度等3个变量通过了显著性检验，表明上述3个变量是影响农民对作物秸秆资源化利用经济福利响应程度的关键因素；而年龄、家庭年收入、家庭人口数量、家庭种植面积、交通便利性、废弃物处理设施、地形、优惠政策重要性认知、环保法规认知未能通过显著性检验，可见上述变量并非关键性的影响因素。 表4为模型Ⅱ的回归结果。从中可以发现，在选择方程中，废弃物处理设施、优惠政策重要性认知通过了显著性检验，表明这两个变量是影响农民对作物秸秆资源化利用生态福利响应的关键因素；而性别、年龄、受教育程度、家庭年收入、家庭人口数量、家庭种植面积、交通便利性、地形、环保法规认知、对政府工作的满意度未能通过显著性检验，可见上述变量不是主要影响因素。从主回归方程来看，家庭年收入、交通便利性、地形、优惠政策重要性认知、环保法规认知等5个变量通过了显著性检验，表明上述5个变量是影响农民对作物秸秆资源化利用生态福利响应程度的关键因素；而性别、年龄、受教育程度、家庭人口数量、家庭种植面积、废弃物处理设施、对政府工作的满意度未能通过显著性检验，可见上述变量并非关键性的影响因素。
表5为模型Ⅲ的回归结果。从中可以发现，在选择方程中，废弃物处理设施、地形、优惠政策重要性认知、环保法规认知通过了显著性检验，表明这4个变量是影响农民对作物秸秆资源化利用健康福利响应的关键因素；而性别、年龄、受教育程度、家庭年收入、家庭人口数量、家庭种植面积、交通便利性、对政府工作的满意度未能通过显著性检验，可见上述变量不是主要影响因素。从主回归方程来看，地形、优惠政策重要性认知、环保法规认知等3个变量通过了显著性检验，表明上述3个变量是影响农民对作物秸秆资源化利用健康福利响应程度的关键因素；而性别、年龄、受教育程度、家庭年收入、家庭人口数量、家庭种植面积、交通便利性、废弃物处理设施、对政府工作的满意度未能通过显著性检验，可见上述变量并非关键性的影响因素。
本文重点关注农民对作物秸秆资源化利用的福利响应程度，因此，主要探讨模型Ⅰ、模型Ⅱ、模型Ⅲ的主回归方程。具体分析如下： “性别”变量在模型Ⅰ中以10%的置信水平通过了显著性检验，系数为0.093，表明性别对农民作物秸秆资源化利用的经济福利响应程度具有显著的正向影响。换言之，在其他条件不变的情况下，男性农民对作物秸秆资源化利用的经济福利响应程度更高。可能的解释是，这与中国农村“男主外，女主内”的传统有关。通常，在家庭分工中，女性农民往往担任的是抚养下一代、服侍上一代、干家务等职责，较少参加农业生产经营活动。因此，男性农民通常对作物秸秆资源化利用的经济福利具有更高的了解。 “受教育程度”变量在模型Ⅰ中以10%的置信水平通过了显著性检验，系数为0.470，表明受教育程度对农民作物秸秆资源化利用的经济福利响应程度具有显著的正向影响。换言之，在其他条件不变的情况下，农民的受教育程度越高，其对作物秸秆资源化利用的经济福利响应程度越高。可能的解释是，受教育程度较高的农民的见识与眼界更为开阔，也更容易接受新事物，因而对作物秸秆资源化利用在节约化肥、农药、农业用电等方面的经济福利认知也越高。 “家庭年收入”变量在模型Ⅱ中以5%的置信水平通过了显著性检验，系数为0.890，表明家庭年收入对农民作物秸秆资源化利用的生态福利响应程度具有显著的正向影响。换言之，在其他条件不变的情况下，农民家庭年收入越高，其对作物秸秆资源化利用的生态福利响应程度越高。可能的解释是，家庭收入水平越高，消费预算线约束越小，同时会增强资本替代劳动的能力和风险抵御能力，因而对作物秸秆资源化利用这一具有一定风险的事物的生态福利表示较高的认同。 “交通便利性”变量在模型Ⅱ中以1%的置信水平通过了显著性检验，系数为0.030，表明交通便利性对农民作物秸秆资源化利用的生态福利响应程度具有显著的正向影响。换言之，在其他条件不变的情况下，农民认为将作物秸秆运输到交易市场的困难程度越低，其对作物秸秆资源化利用的生态福利响应程度越高。可能的解释是，当前作物秸秆综合利用率低、市场化程度不高及产业链短等问题的重要原因之一是缺乏有效的物流体系，而交通便利性是关键因子。交通越便利，交易成本越低，作物秸秆资源化利用的辐射范围也越广，由此带来的生态福利也越明显。 “地形”变量在模型Ⅱ中以1%的置信水平通过了显著性检验，系数为0.862，该变量在模型Ⅲ中以5%的置信水平通过了显著性检验，系数为0.722，表明地形对农民作物秸秆资源化利用的生态福利响应程度、健康福利响应程度都具有显著的正向影响。换言之，在其他条件不变的情况下，农民所在村庄的地理环境越好，其对作物秸秆资源化利用的生态福利和健康福利响应程度越高。可能的解释是，相较于地处山区的农民，地处平原地区的农民，其能够接收到的信息更为广泛，对作物秸秆资源化利用在生态福利、健康福利方面的认知也愈加清晰。 “优惠政策重要性认知”变量在模型Ⅱ中以1%的置信水平通过了显著性检验，系数为0.849，该变量在模型Ⅲ中以1%的置信水平通过了显著性检验，系数为1.038，表明优惠政策重要性认知对农民作物秸秆资源化利用的生态福利响应程度、健康福利响应程度都具有显著的正向影响。换言之，在其他条件不变的情况下，农民认为优惠政策(如补贴、税收减免等)对作物秸秆资源化利用越重要，其对作物秸秆资源化利用的生态福利、健康福利响应程度也随之提高。可能的解释是，从经济学的角度看，一项具有“正外部性”的公共物品，其私人收益小于社会收益，对其进行补贴是弥补私人收益与社会收益差额的重要手段。农民认为优惠政策对作物秸秆资源化利用的重要性越强，意味着其认为作物秸秆资源化利用所具有的生态福利、健康福利越高。 “环保法规认知”变量在模型Ⅱ中以1%的置信水平通过了显著性检验，系数为1.233，该变量在模型Ⅲ中以5%的置信水平通过了显著性检验，系数为0.952，表明环保法规认知对农民作物秸秆资源化利用的生态福利响应程度、健康福利响应程度都具有显著的正向影响。换言之，在其他条件不变的情况下，较之于不了解秸秆禁烧政策的农民，了解秸秆禁烧政策的农民更能够感受到作物秸秆资源化利用所带来的生态福利与健康福利。可能的解释是，农民对作物秸秆禁烧法规的认知程度越深，越能够了解作物秸秆焚烧对生态环境造成的破坏，以及对人体健康的危害。 “对政府工作的满意度”变量在模型Ⅰ中以10%的置信水平通过了显著性检验，系数为0.580，表明对政府工作的满意度对农民作物秸秆资源化利用经济福利响应程度具有显著的正向影响。换言之，在其他条件不变的情况下，农民对当前以政府为主导的农村废弃物收购、回收、运输工作越满意，其对作物秸秆资源化利用的经济福利响应程度就越高。这验证了何可等(2014)的研究。作物秸秆资源化利用可被视为一种投资行为，农民对当前以政府为主导的作物秸秆资源化利用工作满意度越高，其投资回报率也相应提高，因而越能够感受到对作物秸秆进行资源化利用所可能获得的经济回报。 五、结论与建议 本文以湖北省武汉市、随州市、黄冈市三地稻区的农户调查数据为依据，运用Heckman Selection Model，分别对农民作物秸秆资源化利用的经济福利响应及其影响因素、生态福利响应及其影响因素、健康福利响应及其影响因素进行了实证分析，得出如下结论：(1)作物秸秆资源化利用的经济福利、生态福利、健康福利在农民中的响应程度不高，对作物秸秆资源化利用的经济福利、生态福利、健康福利响应程度较高的农民比例分别为16.7%、34.9%、45.6%，农民对作物秸秆资源化利用的经济福利响应程度尤其低，作物秸秆资源化利用的农民福利响应有待提高。(2)Heckman Selection Model回归结果表明，影响农民对作物秸秆资源化利用经济福利响应程度的因素主要有性别、受教育程度、对政府工作的满意度；影响生态福利响应程度的因素主要有家庭年收入、交通便利性、地形、优惠政策重要性认知、环保法规认知；地形、优惠政策重要性认知、环保法规认知等变量则显著影响了农民对作物秸秆资源化利用的健康福利响应程度。 基于上述研究结论，给出如下政策建议：(1)增强作物秸秆资源化利用的试验示范和推广。注重作物秸秆资源化利用技术的研发投入，鼓励新型农业经营主体如种田大户、家庭农场、农业企业等加强秸秆利用的田间试验。通过秸秆资源化利用增收致富的典型案例宣传(如还田节本增效、秸秆培育蘑菇等)，借助农民田间学校+农民合作社的现场示范带动，全方位展示秸秆资源化利用带给农民的实际好处。(2)重点针对女性农民开展职业教育和技能培训。鉴于农村妇女在当前农业生产和废弃物利用中扮演着不可替代的“主力军”角色，结合职业农民培训和阳光工程培训，加强农村妇女在秸秆还田、沼气制作等方面的技能培训，大力提高女性农民的受教育水平。同时，基层政府部门在技术推广工作中要端正工作态度并注意沟通技巧，提升广大农民对政府工作的满意度。(3)加强偏远地区惠农政策和环保法规普及力度。偏远地区农民受硬件设施和信息条件的限制，对作物秸秆资源化利用的福利响应尤其低。因而，在加强山区农村道路、水电、通讯等基础设施建设的同时，要重点推进秸秆还田补贴、绿色税收减免等惠农政策的覆盖范围和实施力度，通过电视广播、条幅宣传等不断增强秸秆禁烧、环境保护等环保法规的普及力度。 需要指出的是，废弃物处理设施本应在作物秸秆等农业废弃物资源化利用中起着至关重要的作用，但在本研究中均没有通过显著性检验，可能的原因是，尽管各地新农村建设中在村庄四周基本配套建设了废弃物集中处理设施和场地，但受农民生产生活习俗和观念意识等影响，废弃物处理设施远没有发挥应有的效用，需要政府相关部门在日常生产和生活中多加引导。 作者感谢匿名审稿人和在2015年中国农业技术经济年会学术研讨会分组报告上各位专家提出的中肯建议，文责自负
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