《Frontiers in Sustainable Food Systems》：Can the policy-based agricultural credit guarantee influence farmers’ adoption of straw-returning technology?
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推广秸秆还田技术是推动农业生产从粗放型、高能耗型向绿色可持续发展转变的重要途径。本研究采用分数Probit模型（fractional probit model），实证分析了政策型农业信贷担保（policy-based agricultural credit g
推广秸秆还田技术是推动农业生产从粗放型、高能耗型向绿色可持续发展转变的重要途径。本研究采用分数Probit模型（fractional probit model），实证分析了政策型农业信贷担保（policy-based agricultural credit guarantee, PACG）对农户秸秆还田技术采纳的影响。研究发现：（1）PACG对农户采纳秸秆还田技术具有显著的促进作用，在使用工具变量处理内生性问题后，结论依然稳健。（2）PACG通过促进农户购买农业社会化服务（agricultural social services）以及实现绿色信贷期限与绿色生产周期相匹配（matching between the green credit term and the green production cycle）两条渠道，推动农户应用秸秆还田技术。（3）PACG对农户秸秆还田技术采纳的影响在不同农户群体间存在差异，对缺乏正式社会资本（formal social capital）、数字素养（digital literacy）水平较高以及位于农业绿色发展先行区的农户，其促进作用更为显著。
一、研究背景与问题提出
耕地是不可替代的自然资源，其数量与质量深刻影响国民经济发展和社会可持续发展。过度集约化与超负荷利用会导致耕地基础地力下降、质量退化。秸秆还田是生态农业的关键技术措施，在改善耕地质量、优化土壤结构、提高作物产量方面具有重要作用。美国、加拿大、澳大利亚、欧盟和日本等通过焚烧立法和财政补贴，将秸秆还田作为秸秆处理的首选方案；而在印度和东南亚地区，由于农业机械供给不足和小农户面临资金约束，秸秆还田的短期增产效果不明显，技术采纳率较低。
内蒙古作为中国主要粮食产区之一，其秸秆还田以培肥和保耕为基础，综合利用率和还田规模位居全国前列。然而，秸秆分散焚烧和随意处置问题仍然存在，农户对秸秆还田的意愿与实际行为之间存在显著矛盾。实地调查数据显示，72.7%的农户愿意回收农作物秸秆，但实际实施比例仅为16.9%。农户资源禀赋有限制约了其绿色生产技术的采纳，内生动力不足成为亟待解决的问题。
农户在资金自给能力和风险承受能力方面存在局限，其绿色生产技术的采纳在很大程度上依赖于金融服务。然而，由于农村金融市场信息不对称、交易成本高以及农户普遍缺乏合格抵押品，农户难以从金融机构获得信贷支持，这严重制约了农户的生产决策，导致部分农业政策实施效果不佳。融资约束是阻碍农户采纳秸秆还田技术的重要因素之一。
为缓解农业和农户融资难题，我国建立了农业信贷担保体系。政策型农业信贷担保（PACG）是政府设立的专业担保机构，以财政资金为资本、不以营利为首要目标，为农业经营主体提供贷款信用增信服务。当农户等农业主体因缺乏足够抵押品而难以获得银行信贷时，担保机构为其银行贷款提供担保，与金融机构共担信用违约风险，降低农业主体的贷款门槛和融资成本。PACG兼具政策性与商业性双重特征，有效引导金融资本流向农业领域，是财政支农的创新形式。然而，关于PACG与秸秆还田技术之间关系的研究仍显不足。
二、研究内容与主要结论
本研究以内蒙古为调查区域，采用系统概率比例抽样（PPS）和三层分层随机抽样设计，于2024年10月至2025年1月开展问卷调查，最终获得558份有效问卷，有效回收率为93.93%。其中248户农户获得PACG，占有效样本的44.44%。研究以秸秆还田技术采纳强度（采纳秸秆还田技术的土地面积占总土地面积的比例）为被解释变量，以PACG贷款金额占家庭总收入的比例为核心解释变量，采用分数Probit模型（fractional probit model）进行基准回归分析。
研究发现：（1）PACG对农户采纳秸秆还田技术具有显著正向影响，假设H1得到验证。在使用工具变量（leave-one-out村PACG比例）并通过条件混合过程（conditional mixing process, CMP）处理内生性问题后，结论依然稳健。（2）稳健性检验中，替换被解释变量为秸秆还田二值采纳决策并采用Probit和Logit模型，以及采用倾向得分匹配（propensity score matching, PSM）三种匹配方法后，核心结论保持不变。（3）机制分析表明，PACG通过促进农户购买农业社会化服务和实现绿色信贷期限与绿色生产周期相匹配两条渠道推动秸秆还田技术采纳，假设H2和H3得到验证。（4）异质性分析显示，PACG对缺乏正式社会资本、数字素养较高以及位于农业绿色发展先行区的农户促进作用更为显著。
三、主要技术方法
本研究采用的主要技术方法包括：分数Probit模型（fractional probit model）用于基准回归分析，以处理被解释变量为分数变量的问题；条件混合过程（CMP）模型用于处理内生性问题，以农户是否获得PACG作为二值处理变量，并采用leave-one-out村PACG比例作为工具变量；倾向得分匹配（PSM）用于稳健性检验，采用1:1最近邻匹配、半径匹配和核匹配三种方法；中介效应检验采用Jiang（2022）提出的两步法，仅检验核心解释变量对中介变量的影响。数据来源于内蒙古农业大学2024年10月至2025年1月针对内蒙古农户的问卷调查，样本覆盖内蒙古东、中、西部的赤峰市、鄂尔多斯市和乌兰察布市，共51个行政村、594户农户，基准年为2023年。
四、研究结果
4.1 基准回归结果
基准回归结果显示，PACG系数为0.090，在10%水平上显著，表明PACG对农户秸秆还田技术采纳具有正向促进作用，假设H1得到验证。控制变量方面，务农年限对秸秆还田技术采纳显著负向影响，绿色生产技术咨询次数和村级领导力显著正向影响秸秆还田技术采纳。
4.2 内生性处理
采用CMP模型处理内生性问题后，第一阶段工具变量系数在5%水平上显著为正，满足相关性要求；外生性Wald检验和atanhrho_12系数统计显著，表明PACG存在内生性问题且CMP模型设定合理。第二阶段结果显示，控制内生性后PACG对农户秸秆还田采纳强度具有显著正向影响，获得PACG能有效鼓励农户扩大秸秆还田规模。
4.3 稳健性检验
将解释变量替换为秸秆还田二值采纳决策并采用Probit和Logit模型，PACG系数均在10%水平上显著为正，表明PACG不仅能提高农户秸秆还田规模，还能提高农户采纳决策的概率。采用PSM三种匹配方法后，平均处理效应ATT分别为0.359、0.350和0.349，均在5%水平上显著为正，进一步支持基准回归结论的稳健性。
4.4 机制分析
机制检验结果显示，PACG对农业社会化服务支出的系数为0.345，在5%水平上显著，表明PACG显著促进农户购买农业社会化服务，进而推动秸秆还田技术采纳，假设H2得到验证。PACG对绿色信贷期限与绿色生产周期匹配度的系数为0.174，在1%水平上显著，表明PACG显著提高信贷期限与生产周期的匹配程度，缓解农户现金流约束，促进秸秆还田技术采纳，假设H3得到验证。
4.5 异质性分析
正式社会资本维度：PACG对缺乏正式社会资本的农户促进作用更强，系数为0.137，在5%水平上显著。正式社会资本丰富的农户可依靠熟人网络获得资金和生产资源，非正式渠道替代了政策担保功能；而缺乏正式社会资本的农户缺少非正式融资和信息获取渠道，政策担保体系有助于弥补这些不足。
数字素养维度：PACG与数字素养的交互项系数为0.354，在1%水平上显著，表明数字素养高的农户具有更强的信息筛选和资源匹配能力，能将担保信贷资源与绿色生产要素有效对接。
正式社会资本与数字素养交叉分组：在正式社会资本丰富的农户样本中，无论数字素养水平高低，PACG系数均未通过显著性检验。在正式社会资本缺乏的农户中，政策担保能显著提高秸秆还田采纳强度，其中正式社会资本缺乏且数字素养高的组系数为0.286，正式社会资本缺乏且数字素养低的组系数为0.167，数字素养在正式社会资本缺乏群体中发挥效率放大器作用。
区域绿色政策维度：PACG与区域绿色政策的交互项系数为0.216，在5%水平上显著，表明区域绿色政策能正向激活PACG对秸秆还田技术采纳的促进作用，体现财政金融政策的协同效应。
五、讨论与结论
本研究发现PACG能促进秸秆还田技术采纳，与以往关于信贷可得性与绿色生产技术采纳关系的研究结论一致。PACG通过购买农业社会化服务和绿色信贷期限与绿色生产周期相匹配两条机制支持农户采纳秸秆还田技术。农户采纳行为因其正式社会资本特征、数字素养水平和区域绿色政策类型而异。正式社会资本禀赋发挥基础门槛作用，数字素养在正式社会资本缺乏群体中发挥效率放大器功能，农业绿色发展先行区的政策导向显著影响农户新技术选择。
研究结论表明：PACG能有效促进农户采纳秸秆还田技术，通过促进农业社会化服务购买和实现信贷期限与生产周期匹配两条机制发挥作用；政策效果在缺乏正式社会资本、数字素养较高以及位于农业绿色发展先行区的农户中更为显著。据此提出政策建议：应进一步完善政策型农业信贷担保体系，强化其绿色生产引导功能；注重提升农户数字素养，促进信贷资源与绿色生产要素的有效对接；加强区域绿色政策与金融担保政策的协同配合，形成政策合力。
