数字技术使用、技术认知与农民绿色防控技术采纳行为：来自中国四川省的证据

本综述基于中国四川省农户调查数据，系统探讨了数字技术（DT）使用对绿色防控技术（GCT）采纳的影响及其机制。研究发现，DT使用显著促进GCT采纳（平均提升16.1%），并通过提升感知有用性（PU）、感知易用性（PEU）和降低感知风险（PR）发挥中介作用，其中PU的中介效应占比最高（45.05%）。研究进一步揭示了DT的促进作用在年轻、小规模及近县城农户中更为显著，为发展中国家通过数字战略推广绿色农业技术提供了实证依据和政策启示。

　　

1 引言

化学农药的过度使用对食品安全和生态环境构成严重威胁。全球单位耕地农药使用量已达2.4 kg/ha且持续增长，每年约8亿农民因农药中毒受害，仅1%的农药真正起效，其余99%进入环境造成污染。发展中国家尤其面临农药管理不成熟的问题。尽管病虫害综合治理（IPM）被公认为环境友好的防控手段，但其在发展中国家的大规模应用仍面临挑战。

作为IPM在中国实践代表的绿色防控技术（GCT），在中国却取得了相对成功的推广成效。这背后可能与中国的数字乡村战略密切相关。中国农村数字化进程加速：行政村宽带通达率达100%，光纤和4G网络覆盖超99%，农村互联网普及率升至63.8%。数字技术（DT）作为“信息高速公路”，不仅改变了传统生活方式，还渗透到农业生产中，涌现出农技求助热线、农科教育云平台等服务模式，使农技服务从田间走向线上，打破了传统信息传递的层级结构。

2 理论分析

技术采纳本质上基于信息获取。传统农村社会中，信息传递受亲缘和地缘关系限制，呈现明显的层级模式，信息获取渠道有限。DT以其跨时空能力打破了信息传递层级，提升了技术信息传播效率，并通过在线平台连接技术供需，减少了单向信息流的障碍。利用大数据，农民还能获得定向、持续的信息推送服务，促进其观念和行为转变。

农民获取信息后会进一步内化形成主观判断，进而做出采纳决策。计划行为理论和技术接受模型（TAM）认为，农民的决策受其技术认知影响，其中感知有用性（PU）和感知易用性（PEU）是鼓励采纳新技术的关键因素。

PU指农民对采纳GCT带来收益的心理认同。GCT具有经济、社会和生态效益，但农民往往难以评估这些价值。DT可通过可视化GCT的效益、明晰补贴政策、宣传绿色消费理念等方式，帮助农民优化资源配置，增强对GCT的积极预期。

PEU指农民对掌握新技术难易程度的心理感知。采纳GCT通常需要投入时间、精力和金钱重新学习适应。与传统单向技术传授不同，DT使农民从被动学习转向主动学习，可随时随地获取GCT的应用步骤、操作工具和维护方法，并通过信息共享在遇到技术难题时及时寻求解决方案，大幅降低学习技术的体力和时间成本。

GCT作为知识密集、风险与收益并存的技术，具有高门槛和市场风险。在充斥多元信息的数字平台上，农民在寻求信息时难免会接触到有关GCT的负面评论或失败案例，导致感知风险（PR），即对采纳新技术潜在损失的预期。最小化风险保障家计一直是农民的重要目标。GCT采纳初期的不当操作可能导致减产，后续又面临“柠檬市场”等阻碍绿色产品变现的挑战，这些风险与农民的生产目标相悖，可能加深其对GCT的怀疑。

总体而言，DT使用更可能带来积极而非消极结果。虽然DT在传播过程中可能引入一些负面信息，但其广泛覆盖有助于提高技术的认知度和接受度，并能通过在线平台及时有效地进行正向引导。

3 方法论

3.1 数据

研究团队于2023年7月至9月对四川省水稻种植户进行实地访谈。四川是中国水稻主产省之一，种植面积占全国6.27%，产量占7.02%，具有代表性。研究采用随机抽样方法，最终获得608份有效问卷。

3.2 变量

因变量为农户对GCT的采纳行为，重点关注生物农药、天敌防治和物理防治三类技术，若采纳至少一种则编码为1，否则为0。

关键自变量为DT使用，通过“是否使用手机或电脑获取农业信息”来表征，并整合社交、信息获取、投入品购买和产品销售等多方面使用程度，采用熵权法构建综合指标进行稳健性检验。

为处理内生性，选择家庭网络接入成本作为DT使用的工具变量。该变量反映农民获取数字信息的成本，与DT使用显著相关，但通过控制户主教育、职业、家庭规模、劳动力数量和耕地面积等经济能力变量，可合理将其对GCT采纳的影响归因于DT使用。

技术认知作为中介变量，分为PU、PEU和PR三个方面。PU进一步从经济、社会和生态效益维度测量，所有条目均采用李克特五级量表评分，多条目构念采用熵权法计算综合指数。

控制变量包括个体、家庭和环境特征，以及到最近县城的距离、地形和区位虚拟变量等。

3.4 模型

采用Probit模型进行基础分析，并使用控制函数（CF）法和倾向得分匹配（PSM）处理内生性。CF法分两步：首先以DT使用为因变量，工具变量为关键自变量估计广义残差；然后将广义残差纳入原方程重新估计。PSM通过匹配具有相似倾向得分的处理组（使用者）和对照组（非使用者），分析两组间GCT采纳率的差异，得到处理组的平均处理效应（ATT）。

机制检验基于逐步回归法，构建中介模型分别考察PU、PEU和PR的中介作用，并通过Bootstrap和Sobel检验验证中介效应。

4 结果与讨论

4.1 基准回归与稳健性检验

基准回归表明，DT使用与GCT采纳呈显著正相关，且在加入更多控制变量后仍然稳健。替换关键自变量后的稳健性检验结果与逐步回归结果一致。

4.2 内生性处理

CF法结果表明，工具变量与DT使用正相关，满足相关性要求；第二阶段残差显著为正，证实了DT使用的内生性。CF法修正后的DT使用系数低于基准回归，但仍显著为正，平均边际效应显示使用DT的农民采纳GCT的概率平均提高约16.1%。

PSM采用不同匹配方法的结果高度一致，使用DT的农民采纳GCT的概率约为68%，较未使用者显著高出约26.3%。

4.3 中介机制

DT使用显著增强了农民对GCT的PU、PEU，降低了PR。控制DT使用的直接效应后，这三种认知进一步对GCT采纳产生显著正向影响。Bootstrap检验中介效应的95%置信区间均不包含零。其中PU、PEU和PR的中介效应占比分别为45.05%、35.13%和17.09%，呈递减趋势。

这一发现符合理性小农假说，表明在支持力度加大和技术日益成熟的背景下，中国的数字媒体高度重视宣传GCT的效益，为技术采纳奠定了坚实基础。DT通过弥补市场信息不对称和提升个体发展能力，降低了技术采纳过程的不确定性；其可视化和可追溯性使GCT操作步骤更加透明简化，增强了农民对自身能力的信心，从而降低了感知风险。

4.4 异质性分析

DT的促进作用在不同群体间存在差异：对年轻农民显著，对年长农民不显著；对所有规模农户均正向，但对小规模农户更明显；对近县城农民显著，对远县城农民不显著。

年长农民因教育水平和技术接受度差异，对数字工具使用不熟练，且依赖传统种植经验，对DT信息持怀疑态度。小规模农户主要为自食种植，更易为保障食品安全接受GCT，且决策链短调整更灵活；大规模农户虽具资本规模优势，但面对绿色农产品市场不成熟难以溢价，更倾向使用化学农药。近县城地区基础设施完善，农技推广机构和工具销售点丰富，农民易获得面对面指导和设备支持；偏远地区相关机构少，限制了对现代农技的获取。

5 结论与政策启示

DT使用显著促进农民采纳GCT，技术认知发挥中介作用，且促进作用在年轻、小规模、近县城农户中更明显。据此提出政策启示：提升农民DT使用能力，鼓励企业开发易用数字平台，政府通过数字示范点展示DT优势；加强信息权威传播与科学普及，利用互联网和新媒体宣传GCT优势、成功案例和实施步骤，建立舆情监测机制澄清不实信息，引入农业保险分担风险；关注信息获取弱势群体，提供个性化服务指导，对年轻农民推广智能手机应用和农业物联网，对年长农民开发简化设备并提供一对一指导，对小规模农户推荐绿色健康方案，对大规模农户考虑技术实用性、省工性和风险水平，对偏远地区完善数字基础设施并发展线下服务，培育“数字技术示范户”促进邻里间学习交流。