数字工具赋能土壤守护：互联网接入如何驱动中国农村耕地保护行为？基于1728户农户数据的实证研究

本文深入探讨了互联网使用对中国农户耕地质量保护行为的影响机制。研究基于14省份1728户农户调查数据，采用PSM和IV方法验证了互联网接入显著促进农户采纳耕地保护技术（平均增加0.318项）。异质性分析揭示了在低教育群体、水源保障村庄以及受过培训、小规模、高收入、贫困村和西部地区农户中效应更为显著。研究为"互联网+农业"政策提供了实证支持，强调数字工具在提升环境素养（Environmental Literacy）和减少信息不对称方面的关键作用。

　　

2 Theoretical analysis

2.1 Construction of the evolutionary game model

2.1.1 Evolutionary game theory

演化博弈理论为研究代理人互动和策略选择提供了通用分析框架。该理论通过建立以复制动态方程和演化稳定状态为核心的演化博弈模型，分别代表演化博弈的稳定状态和向该状态收敛的动态过程。与传统静态均衡分析相比，演化博弈理论能更好地捕捉群体行为的动态演化，特别适用于涉及持续互动和策略调整的情境。

在农户生产决策中，是否采用互联网技术不仅取决于自身收益，还受到其他农户行为和技术环境的影响，表现出典型的群体互动特征。因此，引入演化博弈理论能够深入探索农户互联网使用与耕地保护行为的决策演化机制，为理论假设的提出和后续实证检验提供坚实的逻辑基础。

2.1.2 Model assumptions and construction

研究建立演化博弈模型时提出四个核心假设：首先将农户概念化为A、B两个群体，保持有限理性并通过重复博弈寻求最优策略；两个群体均具有"保护耕地"和"不保护"两种策略选择，选择概率分别记为x（0≤x≤1）和y（0≤y≤1）；选择"保护"时农户收益为R₁，运营成本为C₁，还需承担互联网学习成本C₂；选择"不保护"时收益和成本分别为R₂和C₃，且存在土地退化概率β导致损失L。"不保护"行为会产生负外部性，用K_i(i=1,2)表示当对方不保护时保护方承担的风险系数。

基于这些假设构建的收益矩阵显示，群体A和B的策略演化过程可通过复制动态方程表达。当群体A和B进行重复博弈且不再改变策略时，策略组合达到演化稳定状态(ESS)。通过令动态方程等于零（表示策略不再变化），推导出五个局部均衡点：E₁(0,0)、E₂(1,0)、E₃(0,1)、E₄(1,1)和E₅(x,y)。使用雅可比矩阵分析这些点的稳定性发现：E₁和E₄是ESS，E₂和E₃不稳定，E₅是鞍点。

2.2 Mechanism analysis

互联网作为影响农户生产行为、转变农业发展方式、升级农业产业的重要手段，主要通过两条路径影响农户耕地质量保护行为：信息获取和环境素养提升。这两条路径相互作用，共同促进农业绿色可持续转型。

信息获取方面，互联网作为重要的信息渠道和工具，使农户能够获取市场、技术和政策信息。根据新家庭经济学理论，农户获得的价格取决于市场不完善程度，以交易成本衡量，其中信息搜索成本是关键组成部分。互联网作为新技术有效降低了信息成本，农户可以获取实时价格信息和预测趋势，从而调整当前生产决策。同时，农户能够快速准确地了解新技术，评估其风险和收益，掌握应用程序，降低不确定性和采用风险。此外，互联网提供及时的农业政策信息，在当前乡村振兴战略下，互联网使用增强政策意识，帮助农户识别市场机会，从而促进技术采用。调查数据显示，使用互联网的农户政策意识指数为0.842，而非用户仅为0.716。

环境素养提升方面，互联网使用也影响农户的环境意识、知识和行为。一般而言，负面信息比正面信息具有更大的心理影响。习惯快速信息摄入的互联网用户对环境问题形成更强的感知，意识到这不仅关乎国家，也关乎个人福祉。出于自身利益，农户调整环境立场并采取积极的环境价值观。从演化心理学角度看，人类表现出"负面偏见"，经常分享环境污染新闻等负面信息，这进一步放大了污染感知。同时，互联网为传播环境知识、政策和实践提供了有效平台，丰富了农户的知识基础，使不同教育水平的农户都能平等获取信息。农户还可以积极参与环境治理：了解违规处罚，遵守环境法规，举报不当行为，同时获得环境保护的方法和工具。提高的意识、知识和行为培养了更高的环境素养，进而增加了农户采用环保技术的可能性。

农户是否采取土地保护措施最终是成本-收益决策。结合演化博弈模型，由于?x/?(R₁-R₂)<0和?x/?(C₃-C₁-C₂)<0，互联网使用一方面可以降低信息搜索成本，改善对市场、技术和政策信息的获取，从而增加回报；另一方面通过塑造意识、知识和行为来增强环境素养。在这些条件下，两种策略之间的收益差距扩大，x,y向E₁(0,0)演化，P₁增加，意味着系统向E₄(1,1)演化的概率增加。

3 Data, variables and models

3.1 Data sources

研究采用多阶段随机抽样方法，首先根据农业生产区域分布和中国主要粮食生产省份状况，选择14个省（自治区）作为目标区域；在每个目标省（自治区）内，综合考虑经济发展水平、地形和农业结构等因素选择代表性县（区）；随后在每个选定的县（区）选择3-5个典型村庄（通常是调查员的家乡或熟悉的村庄，同时确保与县的农业经济特征一致）；每个村庄随机抽取15-20户 households。村庄内农户选择通常采用以下一种或多种方法确保随机性：如果有完整的农户名册，使用随机数表或系统抽样选择农户；如果没有名册，采用等间隔抽样（如基于门牌号或地理间距）或随机游走方法（从村庄中心开始，沿预定路径以固定间隔选择农户）。

为控制数据质量，研究团队建立了审查和激励机制：提交高质量问卷的调查员获得适当奖励，低质量问卷被丢弃并相应调整补偿。为进一步确保数据有效性，团队进行了随机跟进、交叉验证和多级审查过程。共收集1952份粮食种植户问卷，数据处理过程中匹配村级和户级问卷，剔除不匹配、缺失或异常条目，最终获得来自14个省（自治区）、130个县（区）和151个村庄的1725份农户问卷。14个省（自治区）包括内蒙古、吉林、四川、安徽、山东、江苏、江西、河北、河南、湖北、湖南、甘肃、辽宁和黑龙江，覆盖东、中、西部和东北地区，具有良好的代表性。

3.2 Variable selection

3.2.1 Dependent variable—land quality protection behavior

由于农户的土地质量保护行为体现在采用土地质量保护技术方面，研究采用农户采用的土地质量保护技术数量来表示农户的土地质量保护行为。农户在农业生产中的土地保护行为表现在多个方面，参考《国家农业可持续发展规划（2015-2030年）》的规定，改善土地质量的实践包括采用深松整地、保护性耕作、秸秆还田、增施有机肥和种植覆盖作物等土壤改良方法。文本中用于衡量农户土地保护行为的主要方面包括六个要素：秸秆还田、深松整地、测土配方施肥、免耕播种、种植覆盖作物和增施有机肥。对每种技术，采用赋值为1，不采用赋值为0。因此，农户采用的土地保护措施数量范围为0到6。秸秆还田、深松整地、测土配方施肥、免耕播种、种植覆盖作物和增施有机肥的采用率分别为60.94%、48.44%、20.20%、13.08%、12.38%和19.73%。

3.2.2 Core independent variable—Internet use

研究表明，仅仅拥有互联网接入不足以提高生产效率；关键在于是否使用互联网获取农业相关信息。考虑到农户可能拥有智能手机或具备互联网技能但不一定使用它们获取农业信息，本研究直接询问农户是否使用互联网获取农业生产信息。

3.2.3 Control variables

基于理性小农行为理论，并借鉴国内外相关研究，本研究还从内部禀赋和外部环境两个维度考察影响农户采用绿色生产技术的因素。具体引入三类控制变量：

农户个体特征。主要包括年龄、教育水平、健康状况、培训经历、风险偏好和政策意识，反映农户的个人能力、认知和决策倾向。年轻、教育程度更高和更健康的农户更愿意采用绿色生产技术；培训经历显著增强他们对绿色技术的意识和操作能力，从而提高采用率；风险偏好直接影响不确定性下的农户采用决策，风险厌恶程度更高的农户倾向于坚持传统生产技术；政策意识决定他们对政府补贴和推广政策的理解，从而影响采用意愿。

家庭经营特征。包括劳动力规模、农场规模、地块数量、土地质量、家庭收入、补贴水平和非农收入份额，反映家庭生产要素禀赋和经济状况。充足的家庭劳动力有助于满足绿色技术的额外劳动力需求；农场规模和地块数量决定农户是否有大规模试验和采用绿色技术的潜力，而土地质量影响采用的边际收益；较高的家庭收入和补贴水平有助于缓解财务约束，减轻采用的成本压力；非农收入份额可能对农业投资产生"挤出效应"，从而削弱采用意愿，但也可能由于更丰富的财务资源而增加采用意愿。

村庄特征。包括村庄是否被列为贫困村、经济发展水平、水资源安全保障和到主要道路的距离。贫困村的农户可能因资源和信息约束而较少采用技术；较高的村级经济发展水平增强社会示范效应和信息扩散，从而提高采用意愿；水资源安全与绿色农业技术的适用性和可持续性直接相关，而交通便利性影响农户获取投入品、接受外部服务和进入市场的能力，间接影响采用。

3.3 Model selection

3.3.1 Propensity score matching

由于农户互联网使用的非随机抽样是"自我选择"的结果，存在使用互联网前的初始条件（主要指农户年龄、教育水平和风险偏好）的系统差异。直接回归分析可能导致选择偏差。因此，本研究采用倾向得分匹配(PSM)通过构建反事实来解决这一问题。具体步骤包括：首先使用Logit模型估计农户互联网使用的概率并计算倾向得分；其次利用最近邻匹配、核匹配、半径匹配和马氏匹配方法获得处理组和对照组，从而缓解自我选择问题；第三基于上述获得的匹配样本，比较处理组和对照组在采用土地保护技术数量上的平均差异，即处理组的平均处理效应(ATT)。

3.3.2 Instrumental variable method

基础回归模型显示，由于农户互联网使用可能存在内生性问题，本研究进一步采用两阶段最小二乘法(2SLS)解决内生性问题。第一阶段将内生变量对工具变量进行回归得到拟合值；第二阶段将因变量对第一阶段回归得到的拟合值进行回归得到回归系数。

借鉴已有研究方法，本研究选择"邻里互联网普及率"作为工具变量。式中internet_i^c表示村庄c中农户i的互联网水平，∑_N^cinternet^c是村庄c中所有农户互联网水平的总和，peer_internet_-i^c表示除农户i外同村其他农户的平均互联网水平，代表邻里互联网渗透率。N^c代表村庄c中的总户数。

4 Empirical results and analysis

4.1 Propensity score matching results

使用倾向得分匹配解决互联网使用的自我选择问题。为确保结论的稳健性，采用多种匹配方法获得使用和不使用互联网的农户（处理组和对照组）在土壤保护技术采用上的平均处理效应(ATT)。在不同匹配方法下，ATT值均为正且在1%水平上统计显著，表明互联网使用显著促进农户采用土壤保护行为。以广泛使用的最近邻匹配方法为例，由于一对一匹配在最近邻匹配中方差较大，选择一对四匹配以最小化均方误差。一对四最近邻匹配的ATT值为0.330，表明与不使用互联网的农户相比，互联网使用使农户采用的土壤保护技术增加0.330单位。其他匹配方法获得的ATT值均在0.300及以上，不同匹配方法的平均ATT为0.318。

对匹配结果进一步进行平衡性检验，匹配后大多数变量的标准化偏差(%)减小，且大多数t检验不显著，表明不能拒绝处理组和对照组无系统显著差异的原假设。

4.2 Heterogeneity analysis

上述分析仅考察了互联网使用对农户土地质量保护行为的平均效应，未考虑农户、家庭、村庄和地区间的异质性。本研究基于这四个方面进行异质性分析（使用四最近邻匹配）。

从农户特征角度看，考虑到农村地区教育水平普遍较低，本研究将初中及以下学历的农户归类为低教育农户，高中及以上学历的农户归类为高教育农户。对低教育农户，ATT值显著为正，表明互联网对低教育农户的影响更大。这可能是因为低教育农户获取信息难度更大，使用互联网能显著丰富他们的信息资源，从而导致采用更多土地质量保护措施。接受过培训的农户与未接受培训的农户相比，ATT值显著更高。这可能是因为接受培训的农户能够获取更多农业信息和互联网技能，进而通过互联网使用促进采用更多土地质量保护措施。

从家庭特征角度看，参考世界银行对小农户的分类标准，将土地少于30亩的农户归类为小规模农户，30亩及以上的农户归类为大规模农户。小规模农户与大规模农户相比，ATT值显著更高。这可能是因为小规模农户经营更灵活，而大规模农户可能需要更高的生产成本。对于收入水平，以样本平均收入71402元为阈值，低于平均收入的家庭归类为低收入家庭，高于平均收入的归类为高收入家庭。高收入家庭ATT值显著更高。这可能是因为高收入家庭有更多财务资源投资于土地保护措施。

从村庄特征看，有水源保障的村庄农户ATT值显著更高。这可能是因为有安全水源的村庄农业生产条件更好，农户更愿意投资农业以赚取更多收入。此外，贫困村农户ATT值更高，可能因为贫困村农户更依赖农业收入。互联网使用增加了农户对土地保护措施的认识，促使他们采用更多这些措施以增加农业收入。

从地区特征看，东、中、西部地区ATT值均显著为正。进一步比较发现，西北地区ATT值更高。这可能是因为西部地区农户更依赖农业收入，采用更多土地保护措施以增加农业收入。关于东部和中部地区，东部地区ATT值显著更高。这可能是因为东部地区经济更发达，农户环保意识更高，因而采用相对更多的土地质量保护措施。

4.3 Scalability analysis

上述分析探讨了互联网使用对农户采用土地质量保护措施的影响，但这可能掩盖互联网使用对个别土地质量保护措施的影响。因此，本节具体分析互联网使用对每种土地质量保护措施的影响。

对于最近邻匹配、核匹配、半径匹配和马氏匹配，秸秆还田、深松整地、测土配方施肥和种植绿肥作物的ATT值均显著为正（四最近邻匹配中种植绿肥作物的t值为1.63，其他匹配方法ATT值在10%水平显著）。这表明与不使用互联网的农户相比，使用互联网的农户采用这四种土地质量保护措施的概率显著更高。然而，免耕播种和有机肥使用的采用不显著。这可能是因为免耕播种和有机肥施用是深松整地和测土配方施肥技术的替代品。在深松整地和测土配方施肥技术推广更广泛、农户认识度更高的农村地区，他们更可能采用深松整地和有机肥技术。

4.4 Robustness test

为使结论更加稳健，本研究采用四种方法的稳健性检验：工具变量法、样本调整、核心变量调整和模型调整。

工具变量法：由于农户采用的农业保护措施越多，他们越可能使用互联网获取农业信息，互联网使用可能存在内生性问题。Hausman内生性检验在10%水平显著，表明拒绝无内生性的假设。借鉴已有研究方法，本研究采用邻里互联网水平作为工具变量。从相关性角度看，在社会网络特征的农村社区中，农户之间存在行为模仿效应。从内生性角度看，邻里互联网水平不直接影响农户当前的农业保护行为。C-D Wald统计量较大，表明拒绝邻里互联网水平弱工具变量假设。工具变量系数在第一阶段回归中显著为正，同样，互联网使用的系数在第二阶段回归中也