农业保险对农户采纳测土配方施肥技术的影响

《Frontiers in Sustainable Food Systems》：The impact of agricultural insurance on farmers' adoption of soil testing and formula fertilization technology

　　

摘要
研究背景：在农业与农村发展绿色转型的背景下，理解影响农户采纳测土配方施肥（STFF）技术的因素，对于促进农业可持续发展以及推进作物-土壤系统综合管理（ISSM）方法至关重要。研究方法：利用来自中国江西省1324户水稻种植户的调查数据，本研究采用Probit模型和中介效应分析，考察农业保险对农户采纳STFF技术的影响。研究结果：结果表明，农业保险显著促进了STFF技术的采纳，并且这一发现在一系列稳健性检验和内生性检验中保持稳健。进一步分析显示，风险态度和农场经营规模是农业保险影响技术采纳的两条重要中介机制。异质性分析进一步揭示，农业保险的正向效应在受教育程度较低以及位于非平原地区的农户中更为显著。讨论：这些研究发现表明，农业保险可以通过降低农户感知风险、促进适度规模经营以及改善获取知识密集型养分管理技术的途径，作为扩大ISSM导向实践的制度机制。因此，政策努力应加强农业保险、精准养分管理计划与农业推广服务之间的整合，以加速ISSM方法的扩散，并促进包容性的农业绿色转型。

论文解读：农业保险对农户采纳测土配方施肥技术的影响

一、研究背景与问题提出

在全球气候变化加剧、资源约束趋紧以及粮食安全担忧日益凸显的背景下，农业绿色转型已成为实现可持续发展目标的战略重点。化学肥料在保障全球粮食安全方面不可或缺，但长期过量使用导致了严重的农业面源污染、土壤退化和温室气体排放。中国作为全球最大的化肥消费国，2023年化肥施用强度仍达290.6 kg/hm2，远高于225 kg/hm2的国际公认安全阈值。在此背景下，作物-土壤系统综合管理（ISSM）提供了协调种植制度、精准养分管理与土壤-水资源优化的科学框架。测土配方施肥（STFF）作为ISSM框架下的关键技术路径，通过土壤测试和位点特异性肥料推荐，将肥料投入与作物养分需求和土壤肥力状况相匹配，是联合国推荐并由中国"化肥使用量零增长行动"广泛推广的精准养分管理技术。

然而，STFF技术在小农群体中的采纳率仍然较低。现有研究表明，其推广应用面临高昂初始成本、信息局限性以及技术回报不确定性等制约。受预期效用理论启示，农户在技术采纳决策中会权衡预期收益与潜在风险，而风险规避型农户往往更倾向于维持传统施肥方式。尽管既有文献已从个体特征、农场特征和外部环境等角度考察了STFF技术采纳的影响因素，但关于农业保险与耕地养护型技术（如STFF）采纳之间的关系，尤其是风险态度和经营规模在其中发挥的中介机制，仍缺乏系统性的实证检验。此外，针对地块细碎化严重的丘陵水稻产区的研究证据也相对有限。

二、研究内容与核心结论

为填补上述研究缺口，本研究利用2023年6—7月由江西农业大学江西乡村振兴战略研究院组织开展的实地调查数据，以江西省11个地级市24个县（含县级市、区）的1324份水稻种植户问卷为研究样本，采用Probit模型和中介效应分析，系统考察了农业保险对农户采纳STFF技术的影响及其作用机制。样本覆盖了经济发展水平不同、粮食主产与非主产、平原与山区等多元化区域特征。研究遵循分层随机抽样原则：以夜间灯光强度将乡镇划分为高、中、低三个经济发展层级，每县各随机抽取1个乡镇；每乡镇采用分层随机抽样选取3个村庄，每村随机选择10个农户进行面对面访谈。

研究得出三项核心结论。第一，农业保险显著提高了农户采纳STFF技术的概率，该结论在更换估计模型、缩尾处理、受限子样本、增加控制变量、更换聚类稳健标准误以及双重机器学习等一系列稳健性和内生性检验后依然成立。第二，农业保险的正向效应在受教育程度较低及非平原地区的农户中更为突出，显示出政策效果在不同农户群体间的异质性。第三，风险态度和农场经营规模是农业保险促进STFF技术采纳的两条重要部分中介机制。

三、主要技术方法

本研究主要采用了以下关键实证方法：其一，Probit模型，用于估计农业保险对农户STFF技术采纳这一二元被解释变量的基准影响效应；其二，中介效应模型，在"农业保险—中介变量—STFF采纳"的框架下，考察风险态度与经营规模的中介作用；其三，倾向得分匹配（PSM）方法，采用最近邻匹配（1:4）、核匹配和卡尺匹配三种匹配方式估计平均处理效应（ATT），以缓解自选择偏差；其四，双重机器学习方法，通过样本分割和LASSO正则化估计 nuisance 函数，进一步控制高维混淆因素；其五，异质性分析，按受教育程度和地形条件分组回归并结合似无相关模型（suest）检验组间差异。

四、研究结果

（一）基准回归结果

在控制多重共线性（最大方差膨胀因子为1.48）后，Probit模型估计显示，农业保险变量的系数在5%水平上显著为正，平均边际效应为0.040。这表明参与农业保险的农户采纳STFF技术的概率比未参保农户高4个百分点，研究假设H1得到支持。此外，受教育程度和合作社参与显著促进STFF采纳，而水田地块细碎化程度显著抑制技术采纳，村庄地形和经济发展水平也产生显著影响。

（二）稳健性检验

研究实施了6项稳健性检验：采用Logit模型重新估计、对连续变量进行1%缩尾处理、剔除65岁以上老年农户、加入村干部身份作为额外控制变量、采用村庄层面聚类稳健标准误、以及运用双重机器学习方法。各项检验结果均与基准估计保持一致，农业保险的促进作用在方向和显著性上均未发生实质改变，证实了基准结果的稳健性。

（三）内生性检验

在潜在结果框架下，PSM估计结果显示，三种匹配方法下ATT介于0.034至0.042之间，且均达到统计显著。协变量平衡检验显示匹配后标准化偏差均降至10%阈值以下，共同支撑域检验表明多数观测处于合理匹配区间，进一步支持了农业保险对STFF采纳的因果效应推断。

（四）中介效应分析

中介效应检验结果表明：农业保险显著提升农户的风险承担意愿（系数为0.159，1%水平显著），引入风险态度后，农业保险系数由0.251降至0.231，Bootstrap检验95%置信区间为（0.001，0.010），风险态度发挥部分中介作用，假设H2得证。同时，农业保险显著扩大农场经营规模（系数为0.615，1%水平显著），引入经营规模后，农业保险系数由0.251降至0.183，Bootstrap检验95%置信区间为（0.006，0.028），经营规模同样发挥部分中介作用，假设H3得证。

（五）异质性分析

按受教育程度分组的结果显示，低学历组中农业保险的系数为0.611且在1%水平上显著，而高学历组中系数仅为0.137且不显著，组间差异检验的p值为0.030，表明差异显著。按地形分组的结果显示，非平原地区农业保险的系数为0.266且在5%水平上显著，平原地区系数为0.015且不显著，尽管suest检验的p值（0.436）未表明组间系数差异达到统计显著，但仅在非平原组显现出的显著效应仍提示农业保险在非平原地区发挥更重要的作用。

（六）讨论

研究发现农业保险不仅作为风险管理工具，还作为制度改革促进绿色技术扩散，这一结论与既有关于农业保险促进绿色技术采纳的证据一致。研究进一步辨识了土地细碎化对STFF技术采纳的抑制效应，这与STFF技术要求相对稳定的地块条件、高效田间管理和适度经营规模有关，体现了土地细碎化与技术采纳关系中的技术异质性。对于低学历和非平原地区的更强效应，可能源于这些农户更依赖外部风险保护机制，以及面临更大的生产不确定性。

五、研究结论与政策启示

本研究基于江西省1324份水稻种植户微观调查数据，通过Probit模型和中介效应框架，得出三项主要结论：第一，农业保险显著提升STFF技术采纳概率，该效应在系列稳健性和内生性检验后依然成立；第二，农业保险的正效应在受教育程度较低和非平原地区的农户中更为突出，表明政策效果存在群体间异质性；第三，风险态度和经营规模是连接农业保险与STFF采纳的重要部分中介机制。研究强调，农业保险在促进小农系统中ISSM方法的规模化推广方面具有更广泛的意义，为农户从经验型施肥向知识密集型和位点特异性养分管理转变提供了制度基础。

据此提出以下政策建议。一是完善政策性水稻保险制度，扩大保险覆盖面并提高风险保障水平，通过优化保费补贴机制增强其风险缓冲功能；二是将农业保险与化肥减量增效项目整合，在保险方案中纳入绿色生产激励措施，强化推广服务配套；三是针对中介机制，一方面通过多渠道推广方式结合农业保险与绿色施肥教育，降低农户对新兴技术的风险规避，另一方面完善农村土地流转制度，鼓励适度规模经营；四是针对异质性效应，为低学历农户提供简化技术培训和村级示范，为丘陵山区开发区域特定保险产品和定制化测土服务；五是将STFF等ISSM导向实践纳入农业保险计划，通过激励相容设计，将保险服务与测土平台、推广网络、合作社和专业服务组织相衔接，降低信息障碍和采纳成本，加速ISSM方法从试点向更广泛生产系统扩散，促进包容性农业绿色转型。