心理健康对中国耕地农户技术效率的影响机制研究：基于内生随机前沿模型的分析

本刊推荐：该研究通过主成分因子分析(PCA)构建抑郁评分体系，并采用内生随机前沿模型(ESF)实证验证中国耕地农户心理健康对技术效率的正向影响。研究发现教育水平、非农活动参与度及社会信任度等因素具有显著调节作用，为发展中国家农业心理健康政策制定提供了创新性方法论和实证依据。

　　

心理健康及其评估

心理健康的基本特征包括恰当的自我认知、自我控制及对外部影响的正确反应，从而维持平衡和谐的心理状态（Strike et al., 2004）。相反地，抑郁综合征常表现为焦虑、躁动、无价值感、自杀意念及孤独感（Trivedi et al., 2011）。抑郁症虽不如生理疾病易于观察，但可通过标准化量表（如CES-D量表）中的情绪指标、睡眠障碍和食欲变化等维度进行识别。

数据与变量

数据来源于南京农业大学人文社科系组织的中国土地经济调查（CLES）。2020年在江苏省系统开展的基线调查全面评估了农村社会发展状况，问卷涵盖土地市场、农业生产、乡村产业、自然环境及个体心理健康等维度。

主成分因子分析

第一阶段采用主成分分析（PCA）生成个体抑郁评分，作为农户心理健康状况的量化指标。既往研究多采用简单求和法计算因子得分（Brown et al., 2005; Guo et al., 2017），但该方法忽视了各条目对因子贡献度的差异性（Sarstedt et al., 2016）。因子得分（FS）作为观测变量的线性组合，能更精确反映潜在构念的统计特征。

抑郁评分结果

通过主成分分析生成心理健康因子得分后，我们对量表条目进行了信度检验（结果见表2）。因子载荷反映了各变量与生成因子的关联强度，是因子解释的核心依据。本研究所有变量的因子载荷均超过0.5的阈值标准，KMO检验值为0.839，Bartlett球形检验显著性水平p<0.001，证明数据适合进行因子分析。最终提取的因子累计方差贡献率达58.73%，显著高于40%的最低标准。

结论与政策建议

基于中国耕地农户面板数据，本研究结合主成分因子分析和内生随机前沿模型，揭示了心理健康对农业生产效率的显著促进作用。研究发现家庭成员患病和低收入是心理健康风险的负面预测因子，而社区信任度、教育水平、户主年龄、培训机会、ICT使用及农村发展水平则呈现正向关联。