政府规制与绿色生态认知对黄土高原农户土壤修复行为的协同影响机制研究

为解决黄土高原土壤退化与农户技术采纳率低的矛盾，研究人员通过403份农户调查数据，运用有序Probit模型揭示政府补贴（β=0.371）和技术培训（β=0.262）显著促进土壤修复行为，而农户生态认知（四维度指数）正向调节政策效果。该研究为《国家高标准农田建设规划》提供精准施策依据，助力实现2025年黄河流域90%退化耕地修复目标。

　　

黄土高原作为全球土壤侵蚀最严重的区域之一，其2.6619万平方公里的退化耕地直接威胁着中国“藏粮于地”战略。尽管《土壤污染防治法》和《高标准农田建设规划》等政策密集出台，但农户对深翻等传统技术的依赖与有机肥替代等生态措施的低采纳率形成尖锐矛盾。这种“政策热、执行冷”的困境背后，是政府规制工具与农户认知的匹配失衡——正如联合国荒漠化公约警示的，全球40%土地退化中，认知因素常被低估。

西北农林科技大学的研究团队在《International Soil and Water Conservation Research》发表的研究，首次构建了“政策认知-生态效益-社会责任-主体伦理”四维认知框架，通过对陕西、山西403户农户的实地调查，揭示了政府干预与农户行为的“黑箱”机制。研究发现：深翻技术以54.3%的采用率高居榜首，而土壤检测等知识密集型技术不足30%；政府补贴每增加1项，技术采纳概率提升37.1%（p<0.01），但宣传教育的效应被高认知农户“过滤”（β=-0.055）；尤为关键的是，农户认知通过熵值法赋权后，对补贴政策的调节效应达19%（p<0.05），证实了“认知赋能”对政策转化的放大作用。

研究采用分层随机抽样（Cochran公式计算样本量），运用有序Probit模型分析8类修复技术的累积得分。技术采纳评估包含有机肥替代、秸秆还田等实践，认知测量采用KMO=0.758的因子分析法提取四大维度。调节效应模型通过引入交互项（如补贴×认知）验证假设，并针对纯农户/兼业农户进行异质性分析。

研究结果显示：1）政府补贴对非农农户效果更显著（β=0.567，p<0.05），因其对经济激励更敏感；2）技术培训使高认知农户采纳率提升7.2%（p<0.05），因其能转化知识为实践；3）土地细碎化程度每增加1单位，修复行为降低64.2%（p<0.05），揭示规模经营对技术推广的制约。

讨论部分指出，该研究为破解“政策悬浮”提供了三重新机制：认知校准（针对不同认知层级设计补贴方案）、技术适配（将土壤检测等技术与农户经验衔接）和空间靶向（按地形差异分配资源）。这些发现直接支撑《2025年中央一号文件》提出的“耕地质量分级管控”，并为全球土地退化中性目标（LDN）的实现贡献了中国小农经济的转型路径。