吴雪莲^1,2, 张俊飚^1,2,, 何可^1,2, 张露^1,2
1. 华中农业大学经济管理学院,武汉 430070
2. 湖北农村发展研究中心,武汉 430070

Farmer willingness to adopt rice straw returning technology and driving path

WUXuelian^1,2, ZHANGJunbiao^1,2,, HEKe^1,2, ZHANGLu^1,2
1. College of Economics & Management,Huazhong Agricultural University,Wuhan 430070,China;
2. Hubei Rural Development Research Center,Wuhan 430070,China
通讯作者:张俊飚,E-mail：zhangjb513@126.com
收稿日期:2015-07-3
修回日期:2016-07-26
网络出版日期:2016-11-16
版权声明:2016《资源科学》编辑部《资源科学》编辑部
基金资助:国家自然科学基金重点项目（71333006）国家自然科学基金青年项目（71503074）中央高校基本科研业务费专项资金资助
作者简介:
-->作者简介：吴雪莲,女,四川仁寿人,博士生,讲师,主要研究方向为农业技术经济理论与政策、资源与环境经济研究。



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摘要
水稻秸秆还田技术是政府主推的一项绿色农业技术,探讨农户对这一技术的采纳意愿及驱动路径,有助于农业可持续发展与生态文明建设的顺利推进。本文基于改进的MOA理论框架,根据湖北省3市农户问卷调查数据,利用SEM模型,分析了采纳动机、采纳机会、能力（抗风险能力、操作能力）、信任与农户水稻秸秆还田技术采纳意愿间的逻辑关系。研究发现：采纳动机对农户采纳意愿影响不显著,而采纳机会、操作能力、抗风险能力则对其具有显著正向影响,且整体效应分别为0.665、0.291、0.644,信任则具有间接效应,其大小为0.304。从跨组回归来看,随着家庭年收入的提高、受教育程度的提升,抗风险能力对农户采纳意愿的影响逐渐增强;随着家庭种植面积的扩大,采纳动机和抗风险能力对采纳意愿的影响更强。根据以上结论,本文提出了政府应该加快水稻秸秆还田技术推广进程、完善风险补偿制度、加大秸秆还田技术研发力度、加强政府信任建设以及建立以政府为主导的秸秆回收体系等政策建议,以便增进农户对水稻秸秆还田技术的采纳意愿。

关键词：水稻秸秆还田技术;采纳意愿;驱动路径;信任;MOA;SEM
Abstract
Rice straw returning technology is one of the main promoted green agricultural technologies. The study of farmer willingness to adopt this technology and its driving path will be conducive to the progress of agricultural sustainable development and ecological civilization construction. Based on the modified MOA theory,we analyzed the logical relationship between farmer willingness to adopt rice straw returning technology and their adoption motivation,opportunity,ability （anti-risk ability and operation ability）and trust with the use of SEM modeling and household survey data in three cities in Hubei. We found that adoption motivation does not show a significant effect on farmer adoption willingness,while adoption opportunity,operation ability and anti-risk ability have significant positive effects,the standardized path coefficients are 0.615,0.317 and 0.617,respectively. Trust has an indirect effect of 0.304 on farmer adoption willingness. From the view of group regression,with the improvement of household income and education level,the impact of anti-risk ability on adoption willingness strengthens gradually. The influence of adoption motivation and anti-risk ability become more prominent,with the increase in household acreage. Policy implications to enhance farmer willingness to adopt rice straw returning technology include accelerating the process of rice straw returning technology promotion,improve risk compensation system,speed up research and development of straw returning technology,strengthen farmer trust in government and establish a government-led straw recovery system.

Keywords：rice straw returning technology;adoption willingness;driving path;MOA;SEM

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吴雪莲, 张俊飚, 何可, 张露. 农户水稻秸秆还田技术采纳意愿及其驱动路径分析[J]. , 2016, 38(11): 2117-2126 https://doi.org/10.18402/resci.2016.11.10
WU Xuelian, ZHANG Junbiao, HE Ke, ZHANG Lu. Farmer willingness to adopt rice straw returning technology and driving path[J]. 资源科学, 2016, 38(11): 2117-2126 https://doi.org/10.18402/resci.2016.11.10

1 引言

发展和推广水稻秸秆还田技术不仅可以避免秸秆露天焚烧、改善环境质量,还可以培肥地力,从而减少化肥施用和提高资源循环利用率,这对实现农业产业绿色发展与推进社会主义生态文明建设意义重大^[1,2]。为此,国家和地方政府出台了一系列政策,以推动秸秆还田。例如,2013年农业部、财政部联合出台了《土壤有机质提升补贴项目实施指导意见》,旨在大力推进秸秆还田以达到改良土壤、培肥地力的目的;2015年湖北省农业厅制订了《农作物秸秆露天禁烧和综合利用的决定》,意在建立以秸秆还田为主、其他形式为补充的多途径利用格局。虽然上述政策的实施取得了一定成效,但不显著,农民采纳水稻秸秆还田技术的积极性依然不高,秸秆焚烧、弃置现象在农村仍然普遍存在^[3]。那么,是什么原因造成了这一现象?提升农户水稻秸秆利用技术采纳意愿的现实路径是什么?对上述问题的探讨,不仅有助于明晰水稻秸秆还田技术的扩散机理,而且能够为美丽乡村建设的顺利推进提供决策参考。
目前关于秸秆利用与还田技术的研究主要包括以下四方面：
（1）秸秆资源化利用的潜力及路径研究。中国每年产生的农作物秸秆理论资源量达到8.2亿t,可收集资源量约6.87亿t,年生物能源潜力约25 370万t标准煤^[4]。农作物秸秆适当加工后可转化为肥料、生物质能源、饲料、食用菌生产基质^[5]等。秸秆肥料化和饲料化仍是目前中国农村最主要的秸秆利用路径^[6]。
（2）秸秆还田技术对农业生产作用的研究。有研究指出,该技术能增进土壤氮、磷、钾等养分及有机质含量,增强保水力,培肥地力,连续采用该技术3年以上,可使水稻产量增产5%左右^[7]。同时,该技术还具有固碳减排和增加生物多样性的作用^[8]。
（3）秸秆还田技术层面的研究。秸秆还田技术是实现秸秆资源化的重要手段。国内****探讨了秸秆还田技术的新进展,并从技术角度分析秸秆还田向机械化和无害化发展的可行性^[9,10]。
（4）微观主体秸秆还田行为。农户是秸秆利用的主体,探析农户行为是从根源上解决秸秆资源浪费的重要途径。朱启荣认为农户是否采纳秸秆还田技术与当地查处焚烧秸秆的力度、机械化作业水平有关^[11]。王舒娟通过研究发现,秸秆焚烧是农户基于成本收益下所做的理性选择,秸秆还田面临较强的技术约束^[3]。
以上研究为本文提供了坚实的基础,但仍存在一定的拓展空间：
（1）研究视角上,现有研究主要从资源禀赋、农户特征、技术因素以及制度与环境因素等方面分析农户技术采纳意愿或行为,忽视了心理因素在农户决策中的重要作用。事实上,秸秆还田是一项多方主体共同参与、自上而下的系统工程,其中政府是主导方,农户则是这项工程最直接的微观实践主体,农户对政府的信任等心理因素将直接影响到政策的实施效果。
（2）研究框架上,现有研究通常倾向于讨论某几类变量对农户技术采纳意愿或行为的影响,在自变量的选取上较为零散,未能形成一个统一分析框架。
（3）研究方法上,现有研究多采用Probit模型、Logistic模型进行影响因素分析,忽视了驱动农户水稻秸秆还田技术采纳意愿的路径研究。
鉴于此,本文从心理因素的视角出发,在传统MOA理论分析框架中引入信任变量,应用SEM模型,分析农户水稻秸秆还田技术采纳意愿及其驱动路径。

2 理论框架及研究假设

MOA（Motivation、Opportunity、Ability）理论是行为组织理论中探讨心理因素的经典理论。该理论认为,动机、机会和能力对个体的决策行为具有显著影响^[12]。农户作为农业技术采纳的决策者,其行为在一定程度上受到了动机、机会和能力的驱动。同时,已有研究表明,信任可以发挥减少交易费用、降低制度运行成本的重要作用,是影响农户行为的重要路径^[13,14]。因此本文将信任纳入到MOA理论中,构建农户水稻秸秆还田技术采纳意愿及其驱动因素的分析框架。下面将逐一分析动机、机会、能力和信任对农户水稻秸秆还田技术采纳意愿的作用机理。
（1）动机（Motivation）是推动个体从事某种活动,并朝一个方向前进的内部驱动力,它通常不会一成不变,相反地可能增加或减少,它由内在需求和外在诱因两者共同组成^[15],本文将动机定义为农户采纳水稻秸秆还田技术意愿的驱动力。如果内在需求是农户做出技术采纳决策的一种内部推动力,那么外在诱因则是激起农户技术采纳决策的外部推动力。宜居的环境和健康的身体是人们一项重要的内在需求,当农户意识到作物秸秆燃烧既会造成环境污染且危害自身健康而秸秆还田技术则会避免这些问题从而使自己的需求得以满足时,农户对水稻秸秆还田技术采纳意愿就会相应增强^[16]。技术收益则是外在诱因的重要表现形式,理性农户的决策总是追求增加收益或降低成本^[17]。水稻秸秆还田技术的采用会提高土壤肥力,相应地减少投入成本,当农户对此持“乐观”态度时,其采纳意愿则较强^[2]。由此,采纳动机对采纳意愿具有正向相关关系。
（2）机会（Opportunity）是指在一定时间范围内,个体所面临的有利情境。不同的情境将对同一行为产生可能性或有不同,这种不同代表了机会的差异^[15]。在本文中,机会是指有利于农户采纳水稻秸秆还田技术的情境。由于该技术具有明显正外部性,因此,政府在该技术的推广过程中扮演着非常重要的角色^[5]。通常,政府需要提供推动该技术扩散的便利条件。例如,信息、农技指导、财政补贴或贷款、开展规模化生产的基础设施等。这些便利条件均将为农户的技术采纳带来较多的机会^[18]。由此,政府行政能力越强,提供的条件越便利,农户才有可能更深入地了解水稻秸秆还田技术的价值和可行性,从而有助于其采纳意愿的提高。
（3）能力（Ability）指个体决策的潜力和所需要的信心,即实现决策需具备的知识水平、技术水平、物质资源等^[15]。在本文中,能力主要指农户拥有的资源禀赋能否抵抗农业生产中的风险以及应对水稻秸秆还田技术操作中的难题。由于农业生产本身存在较大的风险,加之农业技术应用的不确定性,农户在采纳技术时首先会考虑自己是否具有足够的抗风险能力,当他认识到自身具备该技术的抗风险能力时,农户才会采纳该技术。是否采纳是农户对采纳面临的风险以及自身风险承受能力两方面评估后的决策^[19]。此外,操作能力也是农户考虑的重要方面,水稻秸秆还田技术门槛要求较高,若处理不当,会影响作物生长发育,造成减产^[7]。操作能力不仅体现在前期的技术学习上,还体现在实施过程中问题的应对解决上。如果缺乏相应的能力,即便农户有很强的采纳动机,最终采纳技术的可能性也较低。
基于上述MOA理论分析框架,本研究认为农户采纳动机、采纳机会和能力是影响农户水稻秸秆还田技术采纳意愿的重要因素,据此本文提出如下假设：
假设H_1a：采纳动机正向影响农户水稻秸秆还田技术的采纳意愿。
假设H_2a：采纳机会正向影响农户水稻秸秆还田技术的采纳意愿。
假设H_3a：抗风险能力正向影响农户水稻秸秆还田技术的采纳意愿。
假设H_3b：操作能力正向影响农户水稻秸秆还田技术的采纳意愿。
同时,采纳动机、采纳机会和能力（抗风险能力、操作能力）之间也存在一定的交互作用^[20]。采纳动机越强,农户学习水稻秸秆还田技术的积极性越高,越利于操作能力和抗风险能力的提高^[6]。采纳机会的增加,使农户对技术优势认知更多,有利于采纳动机的形成。采纳机会的增加使农户解决水稻秸秆还田技术应用中的问题相对容易,有助于提高其操作能力和抗风险能力^[5]。随着技术操作能力的提升,农户的抗风险能力也会有所增强。据此本文提出如下假设：
假设H_1b：采纳动机对操作能力具有积极影响。
假设H_2b：采纳机会对采纳动机具有积极影响。
假设H_2c：采纳机会对操作能力具有积极影响。
假设H_2d：采纳机会对抗风险能力具有积极影响。
假设H_3c：操作能力对抗风险能力具有积极影响。
（4）信任（Trust）指个体对信任目标在多大程度上表现出正直、善意、能力和可预测行为的信心^[21]。在本文中,信任是指农户对政府及其农技推广部门的信任程度。有研究指出农户对政府的信任对其参与环境治理意愿有直接影响^[13],也能够通过动机、能力等维度间接影响采纳意愿^[19]。通常,农户对新技术存在着较大的不信任感,如果他们够信任政府及其农技推广部门,则会增强对该技术的学习积极性,对技术有用性认知也会更全面,相应地动机更明确,操作能力更强,能有效促进农户技术采纳意愿。据此本文提出如下假设：
假设H_4a：信任对采纳意愿具有积极影响。
假设H_4b：信任对采纳动机具有积极影响。
假设H_4c：信任对对操作能力具有积极影响。
假设H_4d：信任对抗风险能力具有积极影响。
本文构建的理论框架模型与研究假设关系如图1所示。
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图1基于改进的MOA理论分析框架的农户技术采纳意愿模型
-->Figure 1Farmers’ technology decision-making model based on improved MOA theory
-->

3 研究方法与问卷设计

3.1 研究方法

本文较为关心的是采纳动机、采纳机会、抗风险能力、操作能力及信任与农户水稻秸秆还田技术采纳意愿间的逻辑关系。由于动机、机会、抗风险能力、操作能力及信任等变量难以直接测量,加之这些变量内部可能存在多重共线性,不宜采用Probit模型、Logistic模型。而结构方程模型（SEM）不仅能够很好地解决上述问题,同时还能测算直接或间接效应,获取关键驱动路径^[22]。因此,本文应用SEM模型进行分析,拟采用的测量方程如下：
X=Λxξ+δ（1）
Y=Λyη+ε（2）
式中 X为外生观测变量向量,反映农户采纳水稻秸秆还田技术的动机、机会、能力、信任程度的指标; Y为内生观测变量向量,反映农户采纳水稻秸秆还田技术意愿的指标; Λx、 Λy分别表示外生潜变量与内生潜变量各自与其观测变量的关联系数矩阵; ξ为外生潜变量,指采纳动机、采纳机会、抗风险能力、操作能力及信任; η为内生潜变量,指采纳意愿; ε和 δ分别表示测量误差向量,其中, ε与 η、 ξ及 δ无相关,而 δ与 ε、 η及 ξ也无相关。
构建外生潜变量（采纳动机、采纳机会、抗风险能力、操作能力及信任）与内生潜变量（采纳意愿）之间的结构方程模型：
η=Βη+Γξ+ζ（3）
式中 Β和 Γ分别为内生潜变量和外生潜变量的系数矩阵; ζ为结构方程的随机误差项。

3.2 问卷设计

调查问卷主要包括三部分：第一部分为被调查者的基本情况,如农户特征（性别、年龄、受教育程度等）和家庭生产资料（家庭年收入、种植面积、劳动力人数等）;第二部分为农户对水稻秸秆还田技术采纳情况（采纳意愿和不采纳的原因等）;第三部分为农户对水稻秸秆还田技术的认知,包括32个题目,用于测量技术采纳动机、采纳机会、抗风险能力、操作能力、信任和采纳意愿。第二和第三部分的所有题目均采用李克特五分量表进行度量,即“完全不同意”（赋值为1）、“比较不同意”（赋值为2）、“一般”（赋值为3）、“比较同意”（赋值为4）和“完全同意”（赋值为5）。采纳动机量表、采纳机会量表是在借鉴矫晓庆和Blazy等的研究成果的基础上,并结合相关专家的意见修改而制定的^[19,23];抗风险能力量表和操作能力量表借鉴了Lambrecht的研究成果并加以改进^[18],信任量表借鉴了Prazan等和矫晓庆的研究成果^[14,19];采纳意愿量表来自于李后建等的相关研究^[16]。

3.3 样本数据搜集

本文所用数据均来自于课题组2014年8月20日至25日的调研,样本区域为湖北省内武汉市新洲区、随州市和天门市。随机选择了8个乡镇、16个村进行入户调查,共发放调查问卷503份,回收503份。剔除前后矛盾、漏答的问卷后,最终获得适用于本研究的问卷456份,其中武汉市新洲区195份,随州市191份,天门市70份。
样本基本特征如下：由于调查时间在收稻季节,外出兼业人员返乡较多,被调查者中男性占比为59.7%;调查对象多为中老年人,46~65岁的农户所占比例高达66.0%;受教育程度在高中及以上的农户不多,仅占13.2%,大部分农户为小学学历,说明样本区域农户整体的文化水平不高;家庭年收入在2万元以下和5万元及以上的农户所占比重较高,分别为31.4%和27.0%,这意味着,样本地区贫富差距较严重,农村家庭年收入两极分化明显;劳动力人数为1~2人的家庭占比为51.8%;大部分家庭的种植面积小于0.67hm²,以0.33~0.67hm²所占比重最高,为36.8%。同时,1.33hm²及以上农户占比也达到了12.5%,说明国家提倡的适度规模经营政策起到了一定成效。
为了测度农户水稻秸秆还田技术的采纳动机、采纳机会、抗风险能力、操作能力、信任和采纳意愿等指标,调查问卷中设置了一系列问项（见表1）。调查结果显示,表征采纳动机的4个问项均值为3.04,说明农户对水稻秸秆还田技术具有一定采纳动机;表征采纳机会的4个问项均值为2.98,说明农户获得该技术的机会不多,特别是政府在资金支持上的表现欠佳;表征抗风险能力的2个问项均值为2.61,表征操作能力的2个问项均值为2.62,这两个维度的均值都小于3,表明农户对水稻秸秆还田技术的抗风险能力和操作能力较为有限;表征信任的2个问项均值为3.28,表明农户对政府的信任程度较高;采纳意愿的2个问项的均值为3.10,表明农户对水稻秸秆还田技术有一定的需求。
Table 1
表1
表1测量变量含义及描述性统计分析
Table 1The meaning and descriptive statistics of variables

潜变量	观测变量	均值	标准差
采纳动机	m1“采纳水稻秸秆还田技术有利于空气质量变好”	3.09	1.02
	m2“采纳水稻秸秆还田技术有利于身体健康”	3.05	1.10
	m3“采纳水稻秸秆还田技术有利于土壤质量提高”	3.01	0.97
	m4“采纳水稻秸秆还田技术有利于节约成本”	3.02	1.02
采纳机会	o1“政府在农业技术信息服务方面发挥了作用”	2.99	0.99
	o2“政府在技术指导方面发挥了作用”	3.00	1.09
	o3“政府在资金贷款方面发挥了作用”	2.57	1.19
	o4“政府在改善基础设施方面发挥了作用”	3.35	1.12
抗风险能力	a1“水稻秸秆还田技术的风险可控”	2.63	0.93
	a2“我能承受水稻秸秆还田技术风险”	2.58	0.84
操作能力	a3“学习水稻秸秆还田技术很容易”	2.64	1.17
	a4“我能解决水稻秸秆还田技术应用中的问题”	2.60	1.16
信任	t1“农技部门的技术服务促使我信任该技术”	3.25	1.14
	t2“我相信政府会在技术风险发生时帮助农户减轻损失”	3.31	1.24
采纳意愿	y1“我愿意采纳水稻秸秆还田技术”	3.09	1.08
	y2“我愿意向邻居推荐水稻秸秆还田技术”	3.11	1.11

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4 结果与讨论

4.1 模型有效性检验

利用结构方程模型进行分析之前,首先需对数据进行信度和效度检验。Cronbach’s α是检验潜变量内部一致性的重要指标,相关研究认为,Cronbach’s α系数值在0.7~0.8之间,表示因子信度很好;在0.8以上表示因子信度非常好^[22]。利用SPSS 17.0对5个潜变量进行检验,结果显示（表2）,Cronbach’s α系数值介于0.770~0.937之间,表明各个潜变量因子内部一致性较强,因子信度良好。另外,KMO检验值为0.854,Bartlett’s Test统计值为0.000,表明观测变量数据具有良好效度,适宜进行因子分析。组合信度（CR）均在0.70以上、平均变异萃取量（AVE）皆大于0.50,表明该测量模型聚合效度较好。
Table 2
表2
表2信度和效度检验
Table 2The reliability and validity test

潜变量	观测变量	因子载荷	Cronbach's α	CR	AVE	潜变量	观测变量	因子载荷	Cronbach's α	CR	AVE
采纳动机	m1	0.777	0.834	0.866	0.618	抗风险能力	a1	0.783 2	0.770	0.784	0.644
	m2	0.771					a2	0.822 0
	m3	0.813				操作能力	a3	0.910 0	0.813	0.905	0.826
	m4	0.784					a4	0.908 0
采纳机会	o1	0.828	0.825	0.852	0.591	信任	t1	0.735 0	0.937	0.695	0.532
	o2	0.778					t2	0.724 0
	o3	0.770				采纳意愿	y1	0.753 0	0.928	0.743	0.592
	o4	0.693					y2	0.785 0

资料来源：根据SPSS软件运行结果整理所得。
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4.2 结构方程模型估计结果

运用AMOS17.0软件构建采纳动机、采纳机会、抗风险能力、操作能力、信任和采纳意愿之间关系的结构方程模型。由于初始模型下CMIN/DF高于3的标准和AGFI低于0.9的标准,本文通过增列误差项相关关系进行指标修正,得到修正模型及适配指数（见表3）。修正模型的绝对适配指数、增值适配指数与简约适配指数均在可接受范围内,表明实际数据与上述构建的理论模型拟合较好。
Table 3
表3
表3整体适配度检验
Table 3Fitness test of the mode

统计量	绝对适配指数						增值适配度指数						简约适配度指数
检验量	CMIN/DF	RMR	RMSEA	GFI	AGFI		NFI	RFI	IFI	TLI	CFI		PGFI	PNFI	PCFI	CN
初始模型	3.629	0.076	0.076	0.920	0.882		0.927	0.905	0.946	0.929	0.945		0.622	0.711	0.725	456
修正模型	2.157	0.061	0.050	0.952	0.929		0.958	0.946	0.977	0.970	0.977		0.643	0.739	0.754	456
适配标准	1.0~3.0	<0.08	<0.08	>0.90	>0.90		>0.90	>0.90	>0.90	>0.90	>0.90		>0.50	>0.50	>0.50	>200

资料来源：根据软件AMOS17.0运行结果整理所得。
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依据数据分析和模型运行结果（见表4、图2）,研究发现：
（1）采纳动机对农户操作能力具有显著正向影响,对采纳意愿的影响为正但并不显著。H_1b得到验证,H_1a未得到验证。可能的解释是,近年来,虽然政府对水稻秸秆还田技术大力推广,使得更多的农户认识到应用水稻秸秆还田技术有利于空气质量变好、土壤质量提高以及身体健康等,但农户在采纳新技术时却更为关注经济效益,而水稻秸秆还田技术的经济效益并不直观^[5],这无疑抑制了农户的采纳动机,由此造成了大多数农户对水稻秸秆还田技术的采纳动机并不高,进而在采纳意愿上并没有表现出明显差异。尽管如此,但采纳动机可通过操作能力间接作用于采纳意愿。从路径回归系数看,“采纳动机→操作能力→采纳意愿”中的系数分别为0.095和0.135,由此可知提高农户的技术操作能力,有利于采纳动机转化为采纳意愿。
（2）采纳机会对采纳意愿、采纳动机、操作能力和抗风险能力的影响均显著为正,其中采纳机会对抗风险能力的影响最大,假设H_2a、H_2b、H_2c、H_2d得到验证。采纳机会主要通过3条路径来影响采纳意愿：路径一是“采纳机会→采纳意愿”,即采纳机会直接作用于采纳意愿,表明农户的采纳机会越多,其采纳意愿越强;路径二是“采纳机会→操作能力→采纳意愿”,即采纳机会通过操作能力间接作用于采纳意愿,证实了农户的采纳机会越多,其操作能力越强,从而有利于采纳意愿提高;路径三是“采纳机会→抗风险能力→采纳意愿”,即采纳机会通过抗风险能力间接作用于采纳意愿,证实了农户的采纳机会越多,其抗风险能力越强,采纳意愿越强。因此,随着采纳机会的增加,农户对水稻秸秆还田技术采纳意愿显著增强。目前,政府往往通过采取向农户提供信息、技术、资金、基础设施服务等方式,提高其采纳水稻秸秆还田技术的机会。然而,调查结果发现,样本农户中,对政府在信息、技术、资金和基础设施服务方面发挥出较大作用持认可态度（选择“比较同意”或“完全同意”）的农户占比分别为38.8%,36.8%,25.7%和59.0%,这表明,提高政府的服务能力,能够在较大程度上提升农户采纳水稻秸秆还田技术的机会。
（3）操作能力和抗风险能力对采纳意愿均有显著正向影响,且操作能力还能通过作用于抗风险能力显著正向影响农户的采纳意愿。这表明,提高农户的操作能力和抗风险能力,将有助于增强农户采纳水稻秸秆还田技术的意愿,前文假设H_3a、H_3b、H_3c得到验证。通过农户调查也证实了能力与意愿之间的正相关关系。调查样本中,具有较强的抗风险能力和抗操作能力（选择“比较同意”或“完全同意”）的农户的采纳意愿指标均值分别为4.24和4.16,远高于全样本农户采纳意愿均值3.10。由此可知,降低农户采纳水稻秸秆还田技术过程中的风险,并提高其技术操作能力,会大大提升农户的采纳意愿。目前农户的抗风险能力和操作能力较低,主要原因是水稻秸秆还田技术的应用门槛较高,农民较难掌握。此外,家庭收入水平不高、配套措施不健全,会加大水稻秸秆还田技术应用风险,且大多数农户知识水平较低也会阻碍农户操作能力的提升。因此,即便通过政府技术培训和技术补贴,农户的技术操作能力和抗风险能力提高有限,一般小农很难采纳。
（4）信任并未对采纳意愿产生显著的直接影响,H4a未得到验证,但是信任通过采纳动机、操作能力和抗风险能力间接正向影响,其路径系数分别为0.568、0.236和0.347,这表明增强农户对政府的信任程度,将有助于间接提高农户采纳水稻秸秆还田技术的意愿,H_4b、H_4c、H_4d得到验证。Prazan的研究也表明,农民对国家行政机关的信任有助于欧盟农业环境计划的推广实施^[14]。由此不难推测,中国推进水稻秸秆还田技术的扩散与传播,离不开农户对政府的高度信任。
Table 4
表4
表4研究假设检验结果
Table 4The results of hypothesis test

假设	标准化回归系数	接受/拒绝	假设	标准化回归系数	接受/拒绝
采纳意愿←采纳动机	0.009	拒绝	操作能力←采纳机会	0.350***	接受
采纳意愿←抗风险能力	0.654***	接受	操作能力←采纳动机	0.095*	接受
采纳意愿←操作能力	0.135***	接受	抗风险能力←操作能力	0.240***	接受
采纳意愿←采纳机会	0.201***	接受	采纳动机←信任	0.568**	接受
采纳意愿←信任	0.027	拒绝	操作能力←信任	0.236***	接受
抗风险能力←采纳机会	0.513***	接受	抗风险能力←信任	0.347***	接受
采纳动机←采纳机会	0.182***	接受

注：根据AMOS软件的运行结果整理所得;***、**、*分别表示在1‰、1%、5%的水平上显著,表示接受假设。
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图2驱动路径及系数估计结果注：实线箭头表示接受假设;虚线箭头表示拒绝假设。
-->Figure 2The driving path and coefficient estimation results
-->

整体效应是路径模型中与该潜变量有关的所有直接效应和间接效应的回归系数值之和,间接效应的强度由两端点变量之间的直接效应标准回归系数相乘。在该模型中农户水稻秸秆还田技术采纳动机、采纳机会、操作能力、抗风险能力、信任对采纳意愿的效应分别是0.037、0.665、0.291、0.644、0.304。由此可知,采纳机会是影响农户水稻秸秆还田技术采纳意愿最重要的因素,其次是抗风险能力和信任。
现有研究表明,家庭年收入、受教育程度和家庭种植面积等对农户技术采纳意愿有显著影响^[11,16,18]。因此,本文采用跨组结构方程模型探究不同类型农户对水稻秸秆还田技术的采纳意愿及驱动路径。跨组结构方程模型结果（表5）所示,略去间接影响路径。调整后适配指数（AGFI）虽未大于0.90,但都逼近0.90,而其他指标均符合要求,总体上也具有解释能力^[23],对直接效应影响的具体分析如下：
（1）家庭年收入能调节采纳机会和抗风险能力对水稻秸秆还田技术采纳意愿的正向影响效应。在低收入农户组中,采纳机会对采纳意愿具有显著正向影响,该路径在高收入农户组中却不显著。在高收入农户组中,抗风险能力对采纳意愿影响的显著,该路径在低收入农户组中影响程度却降低了。
（2）受教育程度能调节采纳机会、抗风险能力和操作能力对水稻秸秆还田技术采纳意愿的正向影响效应,即在低学历农户组中,除抗风险能力外,其他三者对采纳意愿的影响程度更强;在高学历农户组中,采纳机会对农户秸秆还田技术采纳意愿的影响程度较低,操作能力甚至不显著,这表明采纳机会和能力对低学历组农户的采纳意愿的影响更大。
（3）家庭种植面积能调节采纳动机、采纳机会、抗风险能力和操作能力对水稻秸秆还田技术采纳意愿的正向影响效应。在小规模种植农户组中,采纳机会和操作能力对采纳意愿具有显著影响,该路径在大规模种植农户组中却不显著。在大规模种植农户组中,采纳动机和抗风险能力对采纳意愿具有显著影响,而小规模种植的农户组中却不显著或影响程度降低。
Table 5
表5
表5农户个体特征的跨组比较结果
Table 5The group results of farmers’ individual characteristics

假设		家庭年收入			受教育程度			家庭种植面积
		高收入	低收入		高学历	低学历		大规模	小规模
采纳意愿←采纳动机		0.090	0.055		0.028	0.095		0.160*	0.017
采纳意愿←采纳机会		0.104	0.209**		0.155*	0.227***		0.015	0.242***
采纳意愿←抗风险能力		0.704***	0.657***		0.726***	0.600***		0.716***	0.647***
采纳意愿←操作能力		0.189**	0.182**		0.087	0.189***		0.087	0.134**
采纳意愿←信任		0.056	0.039		0.101	0.049		0.012	0.058
CMIN/DF		1.767			1.580			1.746
RMSEA		0.041			0.036			0.041
GFI		0.924			0.932			0.926
AGFI		0.890			0.899			0.891
CFI		0.970			0.977			0.971
TLI		0.961			0.974			0.962

注：家庭种植面积与家庭年收入按照均值划分。家庭年收入4万元及以上为高收入,4万元以下为低收入;初中及以上归为高学历,小学和文盲归为低学历;家庭种植面积在0.67hm²及以上为大规模,0.67hm²以下归为小规模。***、**、*分别表示在1‰、1%、5%的水平上显著。
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5 研究结论与政策启示

5.1 研究结论

本文在经典MOA理论中引入信任变量,应用SEM模型研究了动机、机会、能力和信任对农户水稻秸秆还田技术采纳意愿的影响。主要结论如下：
（1）采纳机会、抗风险能力、操作能力三者均能显著影响农户水稻秸秆还田技术采纳意愿,信任则具有显著的间接效应,通过机会和能力间接影响农户技术采纳意愿。采纳机会、抗风险能力和操作能力对采纳意愿的整体效应分别为0.665、0.291、0.644,信任的间接效应为0.304。该结论证实了MOA理论对农户水稻秸秆还田技术采纳意愿改变的有效性,也表明农民对政府的信任能有效推动技术扩散。
（2）采纳动机对大规模种植组农户的采纳意愿更具有影响;采纳机会和操作能力对低学历和小规模种植组农户的采纳意愿影响更强烈;抗风险能力对高收入、高学历和大规模种植组农户的采纳意愿效应更强。该结论表明,家庭年收入、受教育程度和家庭种植面积等对农户水稻秸秆还田技术采纳意愿具有调节作用,可以通过它们对采纳意愿的影响路径进行调节。

5.2 启示

基于以上研究结论,本文得出如下启示：
（1）加大政府对水稻秸秆还田技术推广力度。一是力求广度。形成“点-线-面”有梯度的网络辐射。从总体效用最大化角度,着重面向低收入、低学历和小规模种植农户提供更多的技术获取机会,整体上提高农户水稻秸秆还田技术的采纳意愿;二是力求深度。政府科技推广人员尽量形成定期的、多种方式相结合的技术指导模式,多与农户沟通,解决他们在水稻秸秆还田技术应用过程中遇到的实际问题。
（2）完善政府对水稻秸秆还田技术的风险补偿制度。目前,政府通过技术补贴促进农户技术采纳,但忽视了农户技术风险损失。因此,在加强技术补贴的同时,可以考虑把保险纳入风险补偿制度范围之内以增强农户抗风险能力。基于抗风险能力对高收入、高学历和大规模种植组农户的采纳意愿更具有影响,风险补偿制度设计可适当倾斜于此类农户。
（3）加快水稻秸秆还田技术的研发,向农户提供经济性、便捷性和可操作性的技术。一是加大政府对该类技术的资金扶持,鼓励企业、高等学校、科研院所等农业科技研发机构等积极参与和研发秸秆还田及其配套技术;二是以新型农业经营主体的技术需求为主,适当考虑低收入、低学历和小规模种植农户的需求,他们对政府的依赖性更强。
（4）加强政府信任建设。一是提升制度运作和政策执行的公开性,引导农户主动参与到环境治理中,建立政府与农民之间的互信与沟通机制,清除农户使用秸秆还田技术所遇到阻碍;二是严格落实相关支农惠农政策和法律法规,确保秸秆还田技术的补偿或补贴发放到位,维持政府的公信力,为农户技术采纳提供充分保障。
（5）建立以政府为主导的秸秆回收体系。对水稻秸秆还田技术缺乏动机和能力的农户,秸秆回收是其实现秸秆资源化的另一路径。一方面需加大秸秆回收的人力资本投资,以提高作物秸秆回收队伍的专业性;另一方面需加强秸秆回收的基础配套设施建设,以提高作物秸秆收储运的便利性。
The authors have declared that no competing interests exist.

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