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农业生产者农药施用行为选择逻辑及其影响因素
农业生产者农药施用行为选择逻辑及其影响因素
摘要农业生产者不规范的农药施用行为是制约农产品安全的重要因素,也是衍生食品安全风险的根源。
为深入探究农业生产者农产品生产过程中农药施用行为选择逻辑,文章以山东、河南、黑龙江、江苏、浙江等五个典型农业生产省份986个农业生产者的实地调研数据为例,在对农业生产者农药施用行为的个体特征、种植特征、认知特征、行为态度及政府政策实施情况进行梳理的基础上,运用二元Logistic模型,剖析了农业生产者农药施用行为选择逻辑及其影响因素。
统计结果显示,近九成农业生产者施用低毒高效农药,超过九成农业生产者认为不合理施用农药会给其收益带来风险。
实证分析结果也进一步证实,农产品的主要生产用途与农业生产者对农药施用安全间隔期的认知分别是影响农业生产者是否按剂量施用农药、是否按安全间隔期施用农药的最主要因素。
对农药不合理施用的风险感知、对农药残留的认知、务农年限、参加技术培训的态度、年龄、政府的宣传教育,农业收入占总收入的比重、家庭人口数、种植面积等因素也在不同程度上对农业生产者农药施用行为产生影响。
基于研究结果,文章提出建立激励机制以提高农业生产者学习规范施用农药的主动性与积极性、普及规范施用农药知识以构建具有区域特色的宣传教育体系、实行差异化补贴政策以减少农业生产者因过分追求利益最大化而采取的投机行为、严厉打击农药以假乱真现象、加强对农业生产者、农药生产商及销售商的监督管理以规范农药市场等政策建议。
关键词农产品安全;农业生产者;农药施用行为
中图分类号F224文献标识码A文章编号1002-2104(2015)08-0153-09doi:
10.3969/j.issn.1002-2104.2015.08.019
农产品安全生产是食品安全的重要源头,也是确保食品安全的根本[1],其中农药施用是关系农产品安全生产的关键环节[2]。
农药作为现代农业发展不可缺少的生产要素,其合理施用是提高粮食产量,减少人力投入,提高生产效率的重要保障。
然而,农药毒性较强,不规范施用农药极易导致土壤板结,农药残留过高,对生态环境和人体健康构成巨大威胁。
部分农业生产者为追求市场效益,违反农药施用的有关规定,擅自加大农药施用量,缩短农药施用间隔期[3],甚至施用国家禁止的剧毒农药,致使农产品农药残留严重超标,农药中毒事件时有发生[4],引发广大消费者的心理恐慌。
这一局面与政府监管薄弱和农业生产者的个体特征、认知水平、种植特征及行为态度密切相关。
因此,本文在梳理前人研究成果的基础上,以分析农业生产者农药施用行为为切入点,研究农业生产者农药施用的内在逻辑,剖析影响农业生产者农药施用的关键因素,探索规范农业生产者农药施用行为的科学路径与政策保障机制,推进农产品安全生产进程。
1文献梳理与评述
1.1影响农业生产者农药施用行为的个体特征
农业生产者的个体特征主要包括性别、年龄、所在家庭人口数、受教育程度及务农年限等要素。
有研究表明,相关个体特征因素对不同阶段的施药行为有不同程度的影响。
一般认为,农业生产者的性别差异影响其对农药施用行为[5],其中,男性农药施用行为较女性更加规范[6]。
有研究发现,年龄因素是区分农业生产者农药施用量、施用频率高低的重要因素[7],农业生产者年龄越大,越倾向于施用高毒农药,年龄较小,越倾向于施用生物农药、无公害农药[8]。
另外,农业生产者受教育程度越高,其选择低浓度或标准浓度配药的概率越大,因此提高受教育程度能够从源头上减少农药配比过大等问题[9]。
当然,也有研究发现,农业生产者家庭年收入、家庭人口数、种地人口数等因素对不同阶段的施药行为有不同程度的影响[10]。
此外,务农经验越丰富的农业生产者,对其个人经验的依赖性越强,基于过往的用药习惯,过量施用农药的倾向性越大[11]。
1.2影响农业生产者农药施用行为的种植特征
影响农业生产者农药施用行为的种植特征主要包括农业收入占总收入的比例、农产品的主要生产用途、种植面积、农药支出占总收入的比例和劳动力投入成本等方面。
研究发现农业生产者家庭的经济状况对是否采用农药新技术有一定的影响[12],一些农业生产者出于自身经济利益的考量,他们会根据自身条件和周围环境进行农药施用行为选择[13]。
农产品的商品化程度对农业生产者决定是否采用绿色农药也有一定的影响,商品化程度越强,农药施用量越大,而以满足自身食用需要为生产目的农业生产者则更关注农药残留问题[14]。
而农药施用行为不仅受生产用途的影响,还受种植面积的影响,农业生产者种植面积越大,其承受的预期农业收入风险与生态环境风险越小。
因此适度增加农业生产者的种植规模已成为促进农业生产者增收、规范农业生产者农药施用行为的有效方式[15]。
1.3影响农业生产者农药施用行为的认知特征
农业生产者对农药的认知水平决定其农药施用行为,主要包括对农药残留的认知、农药残留对农产品危害的认知、过量施用农药对自身及环境危害的认知等方面[2]。
农业生产者缺乏农药相关知识,其农药施用行为易出现随意性、无序化,对农药施用所导致的危害认知也似是而非[16]。
对农药残留认知越广泛、越深入的农业生产者,在施药时越倾向于考虑农药施用的安全间隔期[10]。
农业生产者对农药知识的关注度以及农药安全施用的认知度也会影响到其农药施用行为。
有研究发现,农业生产者了解农药生产许可证、农药质量标准证和农药登记证等农药三证的积极性越高,其对农药知识的关注度越强烈,对规范施用农药的认知和行为倾向就越强烈[17]。
农业生产者对农业生产与农产品安全关系的认识度越高,对农药施用量与效果的关系理解越深刻,其农药施用行为的安全性也会较高[18]。
王建华等:
农业生产者农药施用行为选择逻辑及其影响因素
中国人口?
资源与环境2015年第8期
1.4影响农业生产者农药施用行为的政府政策因素 影响农业生产者农药施用行为的政府政策因素主要包括政府扶持与补贴、相关技能培训和政府的宣传教育等。
政府的相关政策法规对农业生产者农药施用行为具有一定程度的影响[19-20],政府的倾向性政策不仅会影响农业生产者农产品生产结构,也会影响农业生产者农药施用行为[21]。
有研究表明,在一定程度上,政府、农技人员等的农药施用知识与技能培训对于减少农业生产者农药施用量均具有正向影响;且不同类型的农药施用知识与技能培训对农业生产者农药选择、农药施用频率以及农药施用量的影响不同[1]。
其次,政府对相关培训和信息传播提供资金支持也能显著影响农业生产者农药施用行为[21],而相关的农业补贴政策应该更倾向于可以替代化学农药的生物农药和绿色农药,以减少农业生产者不规范农药施用行为[22]。
农业生产者作为农产品生产经营主体,研究其农药施用过程中的农药施用量及施用频率,剖析其不规范施用农药的内在逻辑及其影响因素,并针对性提出相应的对策建议是目前学者研究的主要思路。
国内外学者围绕这一主题从农业生产者个人特征、认知水平、经济因素、种植变量及国家宏观政策调控等方面做了大量的实证研究,这在一定程度上为本文的研究提供了理论借鉴。
但是当前研究仍存在一定程度的不足,如数据库系统较小,数据多局限于某一地区,研究结果带有区域性特征,没有从全局角度比较分析农业生产者农药施用行为偏差并剥离出其中关键性影响因素。
本文拟在借鉴前人研究成果的基础上,以大样本为数据来源,保证数据的代表性与典型性,并对农业生产者农药施用行为选择逻辑及其影响因素进行系统分析,对不足之处进行完善。
2方法选择与模型构建
文章对变量之间关系进行回归分析的目的在于清晰的了解自变量与因变量之间的影响机理,当因变量是定性变量时,可以采用的模型有:
Probit模型,Heckman模型,Tobit模型。
当数据不符合常态分布时,可以采用Logit模型进行分析,本文主要采用二元Logistic模型。
Logistic分布的具体形式为:
F(x)=[SX(]1[][WTBZ]1+exp[-(a+bx)][SX)],x∈R
当引入多个自变量进入Logistic函数,将A+B0X0+B1X1+B2X2+B3X3+……+BiXi以∑BiXi表示,其中常数项分别用A和B0表示,X0等于1。
再令Z=∑BiXi,因此Logistic的函数可以表示为:
F(x)=[SX(]1[][WTBZ]1+exp[-(a+bx)][SX)]
=[SX(]1[][WTBZ]1+exp[-(z)][SX)]
将上式中两侧同时乘以exp(z),且令P=F(x),得:
P=[SX(]exp(z)[][WTBZ]1+exp[WTBX](z)[SX)]
[JZ][WTBX][SX(]p[]1-p[SX)]=[WTBZ]exp[WTBX](z)=[WTBZ]exp[WTBX](∑BiXi)
Ln[SX(]p[]1-p[SX)]=Z=∑BiXi
进行罗吉斯蒂变换,得到Logistic回归的一般形式为:
Logistic(p)=∑BiXi
设因变量为Y,其取值为j表示事件发生,影响Y的变量设为X1,X2,X3,X4……Xi。
记事件发生的概率为P(Y=1/X=i)=Pi,其中Pi的概率在0-1之间。
因变量(Y)选择的是农业生产者是否注意安全间隔期(Y1)及农业生产者是否按剂量施用农药(Y2)。
并将Y1、Y2定义为二元定性变量,Y1=0时表明农业生产者不注意安全间隔期,Y1=1则表示注意安全间隔期;Y2=0时表明农业生产者不按剂量施用农药,Y2=1则表示按剂量施用农药。
自变量用X表示,主要分为5类,分别是个人特征、种植特征、认知特征、行为态度、政府政策因素等五个方面。
个人特征包括性别、年龄、家庭人口数、受教育程度和务农年限;种植特征包括农业收入占总收入比例、农药支出占农业收入的比例、种植面积、农产品生产的主要用途和农作物的劳动力投入成本;认知特征包括对农药安全间隔期的认知、对农药残留概念、危害的认知、对滥用农药造成农药残留的认知以及对不合理施用农药带来的收益风险认知;行为态度包括种植无公害农产品的态度、参与技术培训的态度、施用农药前查看说明的态度及对由农药残留所引发的农产品安全风险的态度;政府政策因素包括政府的扶持与补贴政策、相关技术培训及政府的宣传教育。
3数据来源与特征描述
3.1数据来源
本文以农产品安全为基础,以农业生产者农药施用行为选择为切入点,基于调查问卷的形式,采用分层设计与随机抽样相结合的方法,由江南大学食品安全研究基地于2013年2-3月组织在校大学生,利用寒假期间进行了相关实地调查,以此获得调查数据。
本次调查涉及以小麦为代表性农作物的河南、以蔬菜为代表性农作物的山东、以水稻为代表性农作物的江苏、以油菜为代表性农作物的浙江和以大豆为代表性农作物的黑龙江等五个典型农业生产省份的100个行政村的986个农业生产者。
并针对性选取农业生产者农药施用行为选择相关变量作为分析的数据来源,用以研究农业生产者农药施用行为选择的内在机理及相关变量对农业生产者农药施用行为的影响效果。
3.2相关数据的统计性描述
3.2.1农业生产者农药施用的范围与类型
(1)农业生产者农药施用范围。
现代农业生产者的农产品种植多依赖于农药及现代化机械设备来提高效率,在农业生产者施用农药的可能性调查中,95.0%的农业生产者表示施用过农药,这足以说明农业生产者农药施用范围之广。
(2)农业生产者农药施用类型。
在“农业生产者施用农药类型”的调查中,8.7%的受访者在农产品生产经营过程中主要施用高毒高效的农药;低毒高效的占86.6%,低毒低效的占1.6%,另外有3.1%的受访者主要施用高毒低效的农药。
数据表明,农业生产者在选择农药类型时,大部分选择低毒农药,有一定的安全意识。
但是农业生产者更看重的是高效农药,低毒高效与高毒高效所占的比例均高于其他。
由此可以分析,农业生产者在考虑自身利益的前提下,施用高毒农药的可能性较高。
3.2.2农业生产者对农药施用的相关认知
(1)对农药残留的认知。
在所调查的样本中,9.0%的受访者对农药残留根本不了解,其余91.0%的受访者对农药残留有不同程度的了解。
数据说明大多农业生产者对农药残留有不同程度的了解,但缺乏全面的了解。
在“您认为大量施用农药会造成农药残留”的调查中,53.7%的农业生产者认为经常或大量施用化学农药应该会造成农作物农药残留,所占比例最大;其次认为肯定会造成农作物农药残留的比例为22.2%。
应该不会和不清楚的比例分别为6.3%和17.3%,肯定不会的比例最小,仅为05%。
(2)对农药施用安全间隔期的认知。
数据显示,农业生产者对于农药安全间隔期的了解较差,完全不了解和基本不了解占10.1%和11.0%,相对于农药残留的了解较少,导致在农药施用过程中没有节制,人为缩短农药施用安全间隔期。
在调查“农业生产者在生产过程中对安全间隔期的考虑程度”中,24.3%的受访者表示总是会在实际生产过程中考虑到农药施用安全间隔期,39.0%的受访者表示经常会考虑,19.8%的受访者表示偶尔会考虑,112%的受访者表示很少考虑,只有5.7%的受访者表示完全不会考虑。
以上数据可以说明,在了解农药的安全间隔期的前提下,绝大多数农业生产者会在实际的生产过程中考虑到农药间隔期,而且总是会考虑和经常考虑的比例较大。
(3)对不合理施用农药后果的认知。
农业生产者在施用农药的过程中,不合理的方式、时间、数量的行为,会对环境、健康及收益带来影响。
超过90.0%的受访者认为不合理施用农药会给收益带来风险,可见农业生产者普遍意识到不合理施用农药的风险,但是受访者中仍有247%表示不清楚,这也提醒着政府相关部门要继续对公众科普不合理施用农药的危害。
3.2.3农业生产者对规范施用农药的态度
对农业生产者规范施用农药行为态度进行调研发现,农业生产者对施用农药前查看说明书持肯定态度的比例较高,达到87.5%。
64.9%的受访者对种植无公害安全农产品持肯定态度,仅有3.7%的受访者不愿意种植。
891%的受访者表示自己没有参加过政府的相关技术培训,只有109%的受访者参加过,这可能与政府的培训体制不够完善及农户的主观意愿不够强烈有关。
在农业生产者是否注意安全间隔期的调查中,243%的受访者总是会考虑,390%的受访者经常会考虑,169%的受访者不
表1变量赋值及含义
Tab.1Variableassignmentandmeaning
考虑或者考虑很少。
可以发现部分农业生产者对安全间隔期在意程度较低。
此外,542%的受访者很在意农药滥用引发的农产品风险问题,偶尔在意、很少在意、不在意的比例分别是287%、157%、22%。
3.2.4政府的政策支持
在对政府对规范施用农药采取的相关性举措的调查中。
89.1%的受访者表示自己没有参加过政府的相关技术培训,只有10.8%的受访者参加过,这可能与政府的培训体制不够完善及农业生产者的主观意愿不够强烈有关。
70.7%的农业生产者表示政府没有提供过农药知识或技能培训,仅有29.1%的农业生产者表示有提供过相关培训,52.9%的农业生产者表示当地政府没有开展过农产品安全生产的宣传教育,在当地政府是否提供生物农药补贴的调查中,有60.5%的农业生产者表示没有接受过生物农药补贴,仅有39.5%的农业生产者表示接受过生物农药补贴,这种情况可能与地区经济发达程度及相关职能部门的问责有关。
4模型结果分析
本研究采用二元模型方式,对农业生产者农药施用行为采用二元Logistic模型对相关数据进行分析。
通过spss19.0对模型进行分析得到如表2所示的结果。
4.1对农业生产者是否按剂量施用农药行为的结果分析
如表2所示。
通过分析结果发现,务农年限(X5)、滥用农药造成农药残留的认知(X13)、对于不合理施用农药所带来收益风险的认知(X14)、种植无公害农产品的态度(X15)、参与技术培训的态度(X16)、施用农药前查看说明的态度(X17)和政府的宣传教育(X21)等7个因素与农业生产者按剂量施用农药呈显著正相关,而年龄(X2)、农业收入占总收入的比例(X6)、农产品生产的主要用途(X9)与农业生产者按照剂量施用农药呈显著负相关。
具体模型为:
Logit(P)=-0.721X2+0.718X5-0.277X6-0.794X9+0.630X13+0.839X14+0.582X15+1.998X16+0.405X17+1.115X21
通过模型可以看出,农业生产者年龄每增加一个数量级,其按剂量施用农药的可能性会减少0.721倍,说明年龄越大的农业生产者,其按剂量施用农药的可能性越低,这可能与其接受新技术的能力和农药施用行为惯性有关;务农年限每增加一个数量级,农业生产者按剂量施用农药会增加0.718倍,说明务农经验越丰富,按剂量施用农药的可能性越大;农业收入所占比例每增加一个单位,按剂量施用农药会减少0.277倍,说明农业收入占家庭总收入的比例越大,即农业生产者越依赖于农业收入,则按剂量
表2农业生产者是否按剂量施用农药行为的
变量模型估计
Tab.2Variablemodelestimatesoffarmersdosesof
pesticidesapplicationbehavior
施用农药可能性越小;农业生产者生产农产品倾向于供给市场的比例越大,其按剂量施用农药的可能性减少0.794倍,说明农业生产者基于自身安全的角度更倾向按剂量施用农药,而当供给市场时,为追求利润最大化,为提高药效增加产量则会提高农药施用量,降低按剂量施用农药的可能性;农业生产者对滥用农药造成农药残留的认知及对不合理施用农药带来收益风险的认知每增加一个单位,其按剂量施用农药可能性分别会增加0.630和0.839倍,说明这两个变量与农业生产者按剂量施用农药成正比;农业生产者种植无公害农产品的意愿每提高一个单位,其按剂量施用农药的可能性就提高0582倍,由此可知农业生产者种植无公害农产品的行为态度与其按剂量施用农药的可能性呈正向关系;农业生产者参加农业技术培训,相应的按剂量施用农药可能性提高1998倍;农业生产者在施用农药前查看说明的概率增加一倍,其按剂量施用农药行为增加0405倍;同时政府的宣传教育有助于降低农药施用量,规范其农药施用行为。
在模型的研究结果中,X9,X14,X16达到1%的统计检验显著水平,X5达到5%的统计检验显著水平,X2,X6,X13,X15,X17,X21达到10%的统计检验显著水平,说明这几个变量对农药施用的可能性影响是显著的,但是不知道各个显著水平其影响程度的大小。
因此需要将10个影响因素变量进行标准化,标准化公式为:
βi=[SX(]βj?
Sj[]π/[KF(]3[KF)][SX)]≈[SX(]Bj?
Sj[]1.8138[SX)]
其中,Bi为第j个变量的回归系数,Sj为第j个变量的标准差。
j=1,2,...,23。
对于标准化回归系数,|b9|>|b14|>|b5|>|b16|>|b2|>|b21|>|b6|>|b13|>|b15|>|b17|,因此在对农业生产者是否按剂量施用农药可能性的影响因素研究中,X9即农产品的主要生产用途对农业生产者最大,其次是对于农药不合理施用给自身收益带来风险的认知(X14),其次是务农年限(X5),再次是参加技术培训的态度(X16),年龄(X2),政府的宣传教育(X21),农业收入占总收入的比重(X6),对滥用农药造成农药残留的认知(X13),最后是对生产无公害安全农产品的态度(X15)及施药前查看安全说明书的态度也(X17)。
该结果与上述Logistic模型的分析结果一致。
4.2农业生产者农药施用安全间隔期的结果分析
如表4所示。
上述结果显示,农业生产者的家庭人口
表3标准化系数表
Tab.3Standardizedcoefficienttable
表4农业生产者农药施用安全间隔期变量模型估计
Tab.4Variablemodelestimatesoffarmerspesticide
applicationsafetyinterval
数(X3)、务农年限(X5)、对农药安全间隔期的认知(X11)、对农药残留的认知(X12)、对农药残留所引发农产品安全风险的态度(X18)与农业生产者农药施用安全间隔期成正比,而农业生产者的种植面积(X3)、不合理施用农药给自身带来收益风险的认知(X14)与农业生产者农药施用安全间隔期成反比。
因此模型为:
Logit(P)=0.347X3+0.347X5-0.565X8+1.259X11
+0.438X12-0.842X14+0.963X18
结果发现,显著性水平达到1%的为X8、X11、X14、X18,显著性水平达到5%的是X3、X12,显著性水平达到10%的为X5,同样需要对重要性进行排序,得到结果如表5所示。
对于标准化系数表,得出|b11|>|b18|>|b14|>|b8|>|b12|>|b5|>|b3|,由此可以看出对农药安全间隔期的认知(X11)对农业生产者按安全间隔期施用农药的作
表5标准化系数表
Tab.5Standardizedcoefficienttable
用最大,其次是对农药残留引发农产品安全风险的态度(X18)、种植面积(X8),对不合理施用农药给自身收益带来风险的认知(X14)、务农年限(X5)、家庭人口数(X3)。
综合以上两个分析结果,发现务农年限及不合理施用农药给自身带来收益风险的认知两个因素对两个因变量均有不同程度的影响。
在对是否按剂量施用农药可能性的数据分析中,结果表明,农产品的主要生产用途、对于滥用农药给自身收益带来风险的认知、务农年限、参加技术培训的意愿均对农业生产者农药施用行为具有不同程度的显著性影响。
其中农产品的主要生产用途是农业生产者是否按剂量施用农药的主要动因,当农业生产者以市场供给为主要生产目的时,为实现利润最大化的目标,在农业生产过程中易加大农药施用量,人为缩短农药施用间隔期以实现良好药效从而提高生产效益。
其次,不合理施用农药给自身收益带来风险的认知对按剂量施用农药具有显著影响,农业生产者在生产中会考虑到自身收益的风险,会有意识规避过量施用农药情况。
而务农年限越长,其种植经验越丰富,对各种规律的掌握也越好,能在一定程度上认识到农药残留的危害,对按剂量施用农药的控制力越强。
在对农业生产者农药施用安全间隔期的调查中,发现农业生产者对农药施用安全间隔期的认知、对农药残留引发农产品安全风险的态度、对不合理施用农药给自身收益带来风险的认知及种植面积与农业生产者在具体生产中是否注意农药施用安全间隔期具有显著相关性。
其中,农业生产者对于农药施用安全间隔期的认知是影响其按安全间隔期施用农药的主要原因,认知度越高,其在施用过程中越会考虑农药施用安全间隔期,以免造成农药滥用。
农业生产者的种植面积越大,其收入越依赖于农业收入,其经营越趋近于规模经营,因此在具体生产中会考虑到长期利益而注意农药施用安全间隔期,最大限度提高生产效益。
而农业生产者对不合理施用农药给自身带来收益风险的认知与其按安全间隔期施用农药成反比,即农业生产者对不合理施用农药给自身收益带来风险的认识越清晰,其越不注意安全间隔期,导致这种现象的原因可能是农业生产者权衡了自然农作物收获与农药不合理施用带来的损失,认为农药的高频率施用带来的损失较小。
5结论和建议
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