户主职业对农户响应林业科技服务的影响
——基于江西纵向数据GEE分析
张凡永1，2，杜 娟 1，2，康小兰2，朱述斌2*
（1.江西农业大学林学院，江西南昌330045；2.江西农业大学新农村发展研究院，江西南昌330045）
摘要： 基于江西农户8年跟踪调查纵向样本数据，运用广义估计方程（GEE）Logistic回归模型，检验户主职业与农户林业科技服务响应之间关系。结果表明：户主职业对农户林业科技服务响应行为产生显著性影响，户主全职务农农户逐步成为技术采纳的弱质性农户，户主长期外出务工的农户林业科技服务响应具有异质性，户主职业的变动对农户林业科技服务响应有正向影响。提出林业科技服务供给以及协同推进发展现代林业与实施乡村振兴战略等方面政策建议。
关键词： 户主职业；林业科技服务；农户响应；纵向数据；广义估计方程（GEE）
一、引言与文献综述
发展科技强力支撑的现代林业是集体林区实施乡村振兴战略重点，新一轮集体林权制度改革初步形成了有利于林业发展的制度框架［1-2］。但集体林改的配套措施，长期以来主要是以政府（林业技术推广部门）为主体进行林业技术推广和服务，在面对户主职业不断分化的农户时，实施效果却不能尽如人意，农业技术推广和应用领域的状况也基本相同［3-4］。那么，面对以公共部门为主体进行的林业技术推广和服务，农户会作出何种反应？户主的职业分化会对农户林业科技服务响应产生哪些影响？对集体林区的农村发展有何影响？这一系列问题必然成为我国发展现代林业和集体林区实施乡村振兴战略进程中需要关注的重大命题。
国外学者对个体的技术接受行为有较深入的理论研究，如技术诱导创新理论［5］、创新扩散理论［6］、技术接受模型［7］、成本-收益理论［8］等，认为个体差异和资源禀赋是影响消费者技术接受行为的重要因素，对于农业和林业技术推广应用（服务）的影响上亦然［9-12］。黄季焜等［13］、林毅夫等［14］、孔祥智等［15］国内学者在借鉴国外相关理论的基础上，建立我国农户技术选择模型，研究以户主为代表的家庭禀赋对农户农业技术采纳的影响。
鸡蛋可以供给宝宝优质的蛋白质和大量生长发育必不可少的胆固醇。幼儿园是集体进餐的，让孩子吃全蛋很难做到，所以宝宝能在幼儿园吃到蛋，但是很少吃到全蛋，这样孩子吃到的蛋量就会有多有少，老师盛的多就吃得多，盛的少就吃得少，孩子吃到的量就没有保证了。
第二，现有研究还忽视了技术市场。企业合作创新后，申请专利，允许其他企业使用该专利，从而收取专利费，这就形成了技术市场。技术市场的定价行为和均衡必然影响产品市场和后续的创新行为，因而研究合作创新与专利安排的相互作用，技术市场和产品市场的相互作用是下一步研究深入的一个重要方向。
南方集体林区在新一轮集体林权制度改革后，以户主负责家庭经营和管理的农户已脱离传统小农经济，户主在其职业不断分化过程中已植入了现代农业和现代林业的基因［16］。由户主职业转变所引起的收入来源多样化，以及由此引起思想观念市场化等导致农户呈现不同的兼业特征，分化为不同的类型［17-19］。学术界关注到不同类型农户技术采用程度差异［4，20-24］。
式（4）中
是yit 的工作相关矩阵（Working Correlated Matrix），ρtl 表示yit 和yil 之间的相关系数。求解方程可得系数β 的一致性估计。
鉴于目前的研究现状，本文在已有研究文献的基础上，基于8年跟踪调查的纵向数据，运用广义估计方程（GEE）的Logistic回归模型，检验户主职业及其分化过程与农户林业科技服务响应之间关系。以期为林业技术推广应用，深化集体林权制度配套改革，发展现代林业，实施集体林区的乡村振兴战略提供决策参考。
二、数据来源、变量解释与模型选择
（一）数据来源
式（1）～式（3）中，α 为相关系数参数，t 和l 分别表示第t 次和第l 次测量，(β 0，β 1，…，βk )'为待估参数向量。通过构造拟似然方程可得如下广义估计方程：
（二）变量解释与描述性统计分析
水土保持工程质量评定划分为单位工程、分部工程、单元工程三个等级。为了遵照水利和水土保持行业的规定，生态清洁小流域治理工程也划分为以上三级。
2.自变量 本文按照户主每年实际从事相关工作并依照与农林生产经营相关程度，将户主职业类型分为全职务农、务农兼打零工、工副业兼务农、长期外出务工和固定工资收入者5类，并以户主全职务农农户为参照类。其中，全职务农是指户主完全从事农林业生产经营；务农兼打零工是指户主主要职业是务农，同时在非正规领域靠劳动力灵活就业；工副业兼务农是指户主以非农业职业为主兼农林业的生产经营；长期外出务工是指户主长期（每年6个月以上）外出务工，而家庭有成员在家完全从事农林业生产经营；固定工资收入者是指生活在农村，但名下拥有承包地，并未完全脱离土地和农林生产经营。而本研究对象范围不包括在调查期间举家迁移城镇就业或置业的农户，这部分农户虽然名下拥有承包地（包括田地和林地），但已经完全脱离农林业生产经营领域。
3.其余控制变量 其余控制变量包括显著影响农户林业科技服务响应的因素［25-33］，如户主的性别、年龄、受教育程度等基本社会人口统计学特征变量，与林业科技服务响应可能有关的农户家庭资源禀赋的经济社会统计学特征变量（是否有亲友担任村组以上干部、家庭经营的林地面积、林业生产经营投入以及来自林业的收入等）。其中，户主性别和教育程度对个体样本农户来说并不随时间而变动，其余变量与农户从事的职业类似，随着时间的推移都会或多或少的有些变动，如户主的年龄每年都会增加1岁；家庭亲友中有些年份可能担任村组以上干部，而有些年份没有担任；家庭经营的林地面积每年可能因为流转或征地等其他原因而发生变动；家庭的林业生产经营的投入和林业方面的收入可能由于林业生产经营的特征每年都会有较大的变化。具体分布情况如表1所示。
表1 样本数据描述性统计
（三）模型选择
本文使用广义估计方程（Generalized Estimating Equation，GEE）模型检验户主职业及其变动对农户林业科技服务响应的影响。GEE由Liang和Zeger（1986）在广义线性模型的基础上，为主体内部（农户前后调查周期之间）具有相关性的重复测量的纵向数据（如本研究中农户林业科技服务响应的结果），通过在建模过程中指定适当的工作相关结构（工作相关矩阵），来同时分析在不同时点的变量间相关关系的方法［34-35］。GEE最大限度地利用了来自每个调查周期的可用数据，而且与传统回归方法相比，结果较少受到与主体内部相关问题的影响，该方法在理论和实践上已经得到广泛应用［36］。
1.因变量 2010年开始，在农户问卷中增加反映农户林业科技服务响应的问题，根据农户每一年对这一问题答案选项的回答，来判断农户当年是否对林业科技服务作出响应，作出响应的农户还会问及接受服务的形式和类型。我们以此将农户林业科技服务响应行为设定为二元分类变量作为因变量（1=有；0=没有），并以“没有”响应的农户为参照类别。因为林业科技服务的形式包括散发材料、会议宣讲、现场指导等，具体的技术类型主要有良种选育、森林抚育、种植养殖、森林经营方案等。所以，本文虽是以农户是否接受过林业科技服务来判断农户的响应状况，但对于农户真实的技术服务接受行为具有一定的代表性，并能够从整体上反映林业科技服务体系的运行状况。
（2）户主长期外出务工的农户林业科技服务响应具有异质性。户主长期外出务工的农户整体上与户主全职务农的农户林业科技服务响应的差异不显著，实际上，与户主全职务农的农户一样，户主长期外出务工的农户林业科技服务响应的可能性相对较低。户主职业分组回归结果（表2）显示，户主长期外出务工的农户林业科技服务响应异质性表现在农户经营林地面积的大小上，经营林地面积越大，林业科技服务响应的可能性也越大。户主前期为固定工资收入者但本期外出务工的农户几乎不会对林业科技服务做出响应。而邹杰玲等［4］研究该异质性主要表现在务农收入为主的农户，户主长期外出务工促进其农业技术的采用；而非务农收入为主的农户，户主长期外出务工不利于其农业技术的采用。
本文的数据来源于原国家林业局“集体林权制度改革监测”项目江西省样本农户的跟踪调查。该项目2009年，建立了覆盖10个县50个村的500个样本农户，进行每年一次的长期跟踪调查。自2010年调查的户级问卷起，开始增加林业科技服务方面的问题，主要涉及农户林改后是否接受过林业科技服务，接受的科技服务形式、类型，能否满足需要以及还需要哪些类型林业科技服务等问题。但是由于是较长时间的跟踪调查，且调查期间农村正处于经济社会转型期，农村社会实体发生了较大变化，存在不可避免的样本追踪缺损（panel attrition）情况，每期根据调查访问结果进行替换和补充。每期调查均以前一期有效样本户优先，确定当期的样本农户共计500户。本期没访问到农户，被核实为举家迁移城镇就业（置业）和调查当天家中无人两种情况，优先从以往被调查的农户中抽取进行补充，不足的部分再从同村抽取新的样本户进行更新替换。8年间，获得有效问卷数3 996份，进入样本的农户609个。当期没访问到的农户数合计141户，其中，104户举家迁移城镇就业或置业，37户虽然没有迁移但调查当天家中无人；未访问到的农户中，38户从以往调查户中得到补充，103户从同村抽取新的样本户进行更新替换。
尽管与农业技术采纳和应用有许多相通之处，但由于林业经营目标多样性和林业生产长周期性等特点，新一轮集体林改后，有学者开始专门探究农户林业科技服务响应行为的影响因素。影响因素一般包含户主的人口统计学特征因素，如性别、年龄、教育程度，以及家庭中是否有村组以上干部，林业收入、经营面积等农户资源禀赋因素和政府相关政策等因素［25-33］。但相关研究大都采用的是基于截面数据的简单回归模型分析，对于变量间实质性关系，要么忽略这方面的分析，要么采取近似的方法，这些策略都极大地削弱了研究结论的可靠性，往往肢解和掩盖了事物之间真实复杂的关系，从而歪曲研究现象的本质，无法有效捕捉户主职业分化过程中农户在林业科技服务响应方面的微妙变化。这些问题的存在对于特定的政策供给（如集体林权制度及配套措施改革），以及对未来乡村振兴战略精准施策的启示方面值得商榷。
在拟合模型前预先设定工作相关矩阵形式，在模型拟合完毕后再计算出具体的工作矩阵。工作相关矩阵可以指定为以下5种形式：①独立，因变量之间相关系数为0；②等相关，任意两次观测之间的相关是相等的；③一阶自回归相关AR (1)，相关与观测的间隔次数有关，间隔次数越多，相关系数越小；④q-步相依相关，只有相邻的两次观测之间有相关关系；⑤不确定性相关，相关矩阵非对角线的元素均不等。工作相关矩阵值班分别表示农户林业科技服务响应各次重复观测间的相关性大小［37］。
式（5）中，Q (βR ；I )是使用指定工作相关矩阵Ri (α )的模型的参数估计计算的拟似然值；H 1，I 是通过拟合独立工作相关模型获得的广义Hessian矩阵
是指定工作相关矩阵Ri (α )的模型的参数估计协方差的稳健估计。
QIC值的计算公式为：
广义估计方程以拟似然估计准则（The quasi-likelihood under Independence Model Criterion，QIC）作为广义估计方程拟合优度检验统计量［38］。
在GEE 计算过程中，如指定的工作相关矩阵正确，则
，QIC 值将被简化为 QICC（The Corrected Quasi-likelihood under Independence Model Criterion）值，以此进行协变量选择，简化公式为：
十八大报告提出：“坚持和发展中国特色社会主义，关键在于建设一支政治坚定、能力过硬、作风优良、奋发有为的执政骨干队伍。”这就要求我们，要注意在改革和建设的实践中考察和识别干部。要选拔、任用素质好、威信高、能力强的干部到领导岗位，从根本上选拔好领导干部。
本文首先利用最小QIC 值的工作相关矩阵选择最佳的工作相关矩阵，然后在最佳工作相关矩阵的基础上，以最小QICC 值确定保留在模型的最终主变量和交互项，以此确定模型参数估计的最终结果［38］，结果见表2。
表2 户主职业与农户林业科技服务响应关系的OR 值及95%CI 的GEE logistic回归结果
续表2
三、结果与分析
（1）户主职业对农户林业科技服务响应行为产生显著性影响。模型检验结果（表2）显示，户主职业为固定工资收入者、工副业兼务农和务农兼打零工的农户相对于户主全职务农的农户有更大的响应可能性。结果表明，户主从业重心转向非林业，并不是使农户林业科技服务响应下降的原因［4］，因为固定工资收入者、工副业兼务农、务农兼打零工的户主从事非农林业的比例是相对增加，但均高于全职务农户主。而根据技术接受模型（TAM）理论［7］，户主兼业行为可能通过拓宽信息获取渠道、提高技术认知水平、增强对技术的支付能力和抗风险能力，从而在技术的有用性（Perceived Usefulness）和易用性（Perceived Ease of Use）方面有更明确的感知，提高了这类农户林业科技服务响应的行为意向，因而表现出更大的响应可能性。事实上，访谈中也发现户主职业为全职务农的农户对林业技术的应用有畏难情绪，大多数对林业技术的作用持观望态度。也就是说，户主兼业行为有利于农户“积累能力”［4］，增加技术采纳应用的可能性。
设yi =(yi 1，…，y 'iT ）表示第i （i =1，…，n ）个主体在T 个时期测量的变量向量，xit =(xit 1，…，xiTK )'为对应于yit 的（K × 1）维解释变量向量（t =1，…，T ）。对边际均值E (yit |xit )=μit 和边际方差Var (yit |xit )进行建模，数据的纵向特征反映在Var (yit |xit )中，对于二项分布，连接函数h (·)是logit 函数，满足下列假设条件的边际模型：
国务院于1994年颁布的《种畜禽管理条例》第15、16条规定，生产经营种畜禽的单位和个人，必须向县级以上人民政府畜牧兽医行政主管部门申领《种畜禽生产经营许可证》、申领《种畜禽生产经营许可证》必须具备符合良种繁育体系规划布局要求，所用种禽合格、优良，来源符合技术要求，并达到一定数量，要相应的畜牧兽医技术人员，有相应的防疫措施，有相应的育种资料和记录。因此各级畜牧业兽医行政管理部门只有严格按照《种畜禽管理条例》的规定加强管理，才能及时掌握和了解本地区种畜禽来源、品系情况。从而保证种畜禽品种质量，促进养殖业的健康发展。
（3）户主职业变动对农户林业科技服务响应产生显著性影响。模型结果显示，户主职业分化过程对农户林业科技服务响应产生显著性影响，在（t -1）期户主职业一定的情况下，t 期户主职业为工资收入者、工副业兼务农和务农兼打零工的农户其林业科技服务响应的几率比均显著高于户主全职务农农户，说明户主全职务农的农户户主职业的流动对农户林业科技服务响应有正向影响。同时农户林业收入的增加对这种影响起到部分调节作用（农户林业收入与户主职业存在交互作用）。分组回归结果显示，（t -1）期户主职业为务农兼打零工的农户在t 期仍然是这个职业，其林业科技服务响应的几率比显著下降［OR =0.530（95%CI 0.285，0.986）］；而户主前期为固定工资收入者的农户本期全职务农，其对林业科技服务响应的可能性则会显著增加约1倍（0.942倍），进一步证明户主职业的变动对农户林业科技服务响应有正向影响。
四、结论与政策建议
户主职业为固定工资收入者、工副业兼务农、务农兼打零工的农户对林业科技服务有更大的响应可能性，且户主的职业向固定工资收入者、工副业兼务农、务农兼打零工的流动整体上有助于增加农户林业科技服务响应的可能性，同时前期的响应对本期的响应具有正向影响，但这些必然导致前三类户主职业农户林业科技服务响应与全职务农农户产生两极分化，户主全职务农农户逐步成为技术采纳的弱质性农户。结论对于协同推进发展现代林业与实施乡村振兴战略具有很强的政策涵义。
完善法律环境的构建是行政事业单位开展财务管理工作的核心，也是提升工作效率的关键。所以，在这一阶段的工作当中，法律政策的支持具有核心的作用。相比于其它国家，我国在这一方面的研究起步时间较晚，政策制度中也存在着一定的缺陷。例如《会计法》为主的法律法规也在长期的发展过程中进行了优化和调整，旨在快速跟随社会发展的脚步，在法律制度与法律环境保障方面进行完善。结果表明，法律政策的调整重点应放在政策执行方面，对于一些违法行为的处罚力度应该更加严厉。例如我国曾经出现过的贫困县财政补助款的私吞情况，就需要进行更严厉的控制，对于政府财政拨款与事业收款方面需要更加明确，发挥法律制度的约束作用。
伊塞尔认为文学作品有两极，一极是艺术的即作者写出来的本文，另一极是审美的即读者对本文的具体化或实现，而“从这种两极化的观点看来，作品本身显然既不能等同于本文，也不能等同于具体化，而必定处于这两者之间的某个地方”。“读者的作用根据历史和个人的不同情况可以以不同方式来完成，这一事实本身就说明本文的结构允许有不同的完成方式”。“暗含的读者”作品本文的结构中已经隐藏着一切读者的可能性。[10]
第一，进一步深化集体林权制度配套措施改革，提供差异化林业科技服务。林业科技服务作为集体林权制度配套措施，仍应发挥政府主导作用，同时积极探索市场化运行机制，培育新动能，鼓励社会公益性和市场主导服务主体的投资，激发供给活力。对于户主全职务农的农户，由于其接受林业科技服务的弱质性的原因，应通过教育和培训提高其科技素质，给予及时有效的面对面技术指导，以帮助其提高技术应用能力，注重选择既能在短期内切实提高农户经济收入，又具有长期应用前景的先进实用技术的供给，以激发农户普遍持续的响应热情，提高技术推广成功的可能性和技术应用效果，并同时通过构建广泛的有效综合服务载体将户主全职务农农户与现代林业生产经营衔接起来。对于户主职业为固定工资收入者、工副业兼务农和务农兼打零工的农户，在户主职业分化的过程中，这些农民由于职业的变化导致收入来源多样化和总收入的提高，必然引起林业科技服务响应能力的提高和思想观念的变化，应努力为其构造自由发展的空间，培育其逐步壮大，发展成为家庭林场、林业大户等新型林业经营主体或服务主体，成为技术采纳的引领和示范的新型职业农民。
第二，正确认识农民职业变换的根源，将由户主职业分化所引起的政策执行摩擦降到最低。户主职业不断变换的根源在于农村居民生活水平普遍低下和增收渠道有限，是农民追求“生活富裕”的必然结果，也是乡村振兴的核心目标。由于户主职业分化过程有助于“积累能力”，促进农户林业科技服务响应，提高农户的生产经营能力，进一步促进林区“产业兴旺”，正是乡村振兴的基础，因而基于科技进步和创新的林区一二三产业的融合发展，促进农民职业分化的同时，增加农村居民收入已不再仅是停留在理论层面。户主全职务农的农户逐步成为技术采纳的弱质性农户，由于个体因素的差别，致使集体林权制度及配套措施改革等公共政策在具体执行过程中陷入困境之中，成为乡村“治理有效”必须化解的问题。户主职业分化过程中必然会带来思想意识改变，市场经济思想对农村原有的社会文化产生了一定的冲击，如何摒弃糟粕、取其精华对“乡风文明”建设提出了挑战。因此，实施乡村振兴战略必须要将新时代户主职业分化与变迁纳入整个战略政策制定框架之中，将由户主职业分化所引起的政策执行摩擦降到最低。
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Impact of Household Heads'Occupations on Farmers'Response to Forestry Science and Technology Services:GEE Model Based on Longitudinal Data in Jiangxi Province
ZHANG Fan-yong1，2，DU Juan1，2，KANG Xiao-lan2，ZHU Shu-bin2*
（1.School of Forestry，Jiangxi Agricultural University，Nanchang 330045，China；2.Institute for New Rural Development，Jiangxi Agricultural University，Nanchang 330045，China）
Abstract： Based on the longitudinal sample data of an 8 years follow-up survey，the paper used the Logistic model of Generalized Estimation Equation（GEE）to test the relationship between household occupation and farmers'response to forestry science and technology services.The results show that：The occupations of household heads have a significant impact on farmers'response to forestry science and technology services.Households headed by full-time farmers have gradually become weak farmers in technology adoption.In contrast，those headed by long-term migrant workers have heterogeneous response to forestry science and technology services.The change of household occupations has a positive impact on farmers'response to forestry science and technology services.Finally，the paper puts forward some policy suggestions on the supply of forestry science and technology services as well as the coordinated promotion of the development of modern forestry and the implementation of the strategy of rural revitalization.
Keywords： household occupation；forestry science and technology services；farmer household response；longitudinal data；Generalized Estimation Equation（GEE）
中图分类号： F316.2
文献标志码： A
文章编号： 2095-6924（2019）04-0513-08
DOI： 10.16195/j.cnki.cn36-1328/f.2019.04.55
张凡永，杜娟，康小兰，等.户主职业对农户响应林业科技服务的影响——基于江西500农户8年跟踪调查数据GEE分析［J］.农林经济管理学报，2019，18（04）：513-520.
收稿日期： 2019-01-01
修回日期： 2019-04-25
基金项目： 国家自然科学基金项目（71663027、71840013）和江西省高校人文社会科学研究基地招标项目（JD16087）
作者简介： 张凡永，男，博士生，副教授，主要从事林业资源经济研究，E-mail：asia_zhang@163.com；*通信作者：朱述斌，博士，教授，博士生导师。
（责任编辑：廖彩荣，英摘校译：吴伟萍）
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