Page 59 - 《华中农业大学学报（社会科学版）》2020年第4期
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                                             华中农业大学学报( 社会科学版)                                   ( 总 １４８ 期)
               量异质性     [ ２８ ] , 故选择内生转换模型.与 Heckman两步法只关注可观测方程不同, 内生转换模型将
               不可观测变量作为缺失值处理, 分别对选择方程和结果方程估计, 同时处理技术采用和技术未采
               用两个状态:
                                                                ,
                                                 Y １i＝ ψ １ C １i＋ε １i D i＝１                           ( １１ )
                                                                ,
                                                 Y ０i＝ ψ ０ C ０i＋ε ０i D i＝０                           ( １２ )
                                              D i＝ φZ i＋v i D i＝１ ( D i ＞０ )                         ( １３ )
                                                                     ∗
                                                           ,
                                                                                             和
                   式( １１ ) ~ ( １３ ) 中, C i 是影响农业技术采用的变量向量; 和            φ  是待估参数向量, ε i v i 是独立同
                                                                    ψ
                                                                     ∗  ) 无法观察, 需用家庭特征等可观测变
               分布的误差项.农户采用农业技术后净收入的变化预期( D i
               量( Z i 表示, 其中识别条件是至少包含一个与 C i 不同的变量作为工具变量.结合多重中介效应模型,
                    )
               修正农业技术非随机采用以满足 SIＧ１ 假设的步骤如下:
                   第一步, 基于内生转换模型分析 D i 与 Y i 是否存在内生性, 估计式( １３ ) 后计算逆米尔斯比率 IMR １i
               和 IMR ０i 并以IMR １i σ ν１ 和IMR ０i σ ν０ 的形式分别代入采用方程, 若系数显著说明D i 与 Y i 之间存在内
                        ,
               生性, 进而得到式( １４ ) 的无偏平均处理效应( ATT ), 同时可构建风险指数( Hi 控制两种状态下的选
                                                                                     )
                                        ;                 .
               择偏差: D i＝１ , Hi＝IMR １i D i＝０ , Hi＝IMR ０i
                                    [               [              (       )        (       )        ( １４ )
                           ATT＝E Y １i |D i＝１] －E Y １０ |D０＝１] ＝C i ψ １－ ψ ０ ＋IMR １i σ ν１－σ ν０
                   第二步, 多重中介效应模型下, 因D i 与所有中介变量也可能存在内生性, 将Hi 作为可观测和不
               可观测的混杂变量代入每个子模型.若Hi 的系数显著, 说明控制了农业技术采用的选择性偏差, 得
               到了每个中介变量一致的 ACME , 可与平均直接效应合成一致的总效应.
                   ２． 数据描述
                   数据来源于 ２０１５－２０１７ 年在环渤海设施蔬菜主产区的山东、 河北、 辽宁省开展的农户调研.抽
               样过程为每个省选取 ３ 个蔬菜产量最大的市, 每个市随机抽取 ２ 个乡镇, 每个乡镇随机选 ４ 个村, 对

               黄瓜、 番茄、 青椒、 茄子等设施蔬菜种植户开展随机的单独访谈, 共计获得 ９６７ 个有效样本, 其中山东、
               河北和辽宁的数量占比分别为 ３３％ 、 ３０％ 和 ３７％ , 四种果类蔬菜种植户样本占比平衡.关键自变量
               为是否采用滴灌, 核心变量为农户收入, 中介变量包括蔬菜产量、 溢价销售比例、 非农业收入和雇工费
               用.具体地, 蔬菜产量为农户利用所有设施生产的年蔬菜总量; 溢价来源于交易费用降低、 质量安全

               水平提高等, 故溢价销售比例是指通过自送批发市场、 农贸市场零售和电商销售的蔬菜产量比例;
               农户收入指单个农户的全年净收入, 来自蔬菜生产、 其他农作物种植和非农业就业, 其中蔬菜生产
               收入计算方式为先计 算 设 施 净 收 益 率, 再 乘 以 蔬 菜 种 植 收 入 总 和.变 量 含 义 与 数 据 统 计 描 述 见
               表 １ .
                   在相关 性 方 面, 样 本 中 采 用 滴 灌 的 农 户 占 比 为 ５４．１％ , 且 比 未 采 用 滴 灌 农 户 的 收 入 平 均 高
               ８１５２．９３ 元, 蔬菜年产量显著高 ２５８６７．６５ 千克, 溢价销售比例显著高 １８．３７％ , 雇工费用与非农业收
               入在组间不存在显著差别.参考已有研究, 模型中需要控制生产条件、 要素投入、 人力资本、 政策支持
               等混杂变量      [ ２９ ] , 其中户主年龄、 耕地面积、 种植天数、 设施类型、 化肥费用、 农药费用、 技术交流规避、
               地下水位、 滴灌补贴等在滴灌采用与未采用组间差别显著, 意味着存在选择性偏差.省份以山东作为
               参照, 辽宁和河北为虚变量; 蔬菜品种以青椒为参照, 其他三个品种为虚变量.上述控制变量对应式
               ( ６ ) ~ ( ９ ) 中的 X１i~X４i 和式( １１ ) ~ ( １２ ) 中的 C i 具体模型设定见表 ２ 和表 ３ .为保证内生转换模型
                                                         ,
               被识别, 滴灌采用方程的 Z i 中包含“ 地下水位” 和“ 滴灌补贴” 两个工具变量, 符合与滴灌采用相关、 农
               户收入无关的原则.
                   根据调研经验, 直观上存在滴灌的被动型和主动型技术采用农户类型.被动型技术采用农户呈
               现“ 两大一远” 特征, 即种植规模较大、 农户年龄较大和距离蔬菜交易市场较远, 倾向于单一利用滴灌
               扩大种植规模、 提高产量; 与之相反, 主动型技术采用农户呈现“ 两小一近” 特征, 即种植规模较小、 农
               户年龄较小和距离蔬菜交易市场较近, 倾向于利用滴灌提高产量的同时, 投入更多时间寻求市场溢
               价、 非农就业等.
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