Page 73 - 《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)
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( ２ ) 平衡性检验.本文的匹配方法采用有放回抽样的最近邻匹配法, 为保证倾向得分匹配结果的
可靠性, 需对市场主体参与组与未参与组农户协变量的平衡性进行检验, 即经过匹配后, 协变量不应
该存在显著的系统性差异, 具体结果如表 ５ 所示.匹配后, 两组农户的绝大部分特征变量的标准化偏
差绝对值都降到了２０％ 以下, 同时t检验结果表明, 不能拒绝市场主体参与组与未参与组农户协变量
差异为零的原假设, 即满足匹配后两组农户在每个特征变量上不具有系统性差别的要求.经过匹配
后, 两组农户绝大部分特征变量的标准化偏差绝对值都有所减少, 表明倾向得分匹配法确实能够降低
两组农户之间的差异.匹配前, 两组农户大部分特征变量的差异在统计上显著异于零, 表明确实存在
显著差异; 而匹配后, 两组农户的每个特征变量上的差异不再显著.可见, 倾向得分匹配法能够有效
地降低处理组、 控制组之间农户样本的组间异质性, 样本匹配通过了平衡性检验, 匹配效果较好.
同时, PSM 方法还需要满足共同支撑假设, 即必须要求处理组和控制组的样本个体的倾向得分
值尽可能处于相同范围.匹配前, 加入合作社组与未加入合作社组农户、 非专业外包防治组农户与非
外包组农户、 与“ 质量型” 收购商交易组农户与非交易组农户的倾向得分值分布均存在明显差异, 匹配
后, 以上三类处理组农户和控制组农户的倾向得分曲线都几乎重叠, 不存在显著差异, 表明匹配效果
良好.
表 ５ 倾向得分的平衡性检验结果
加入合作社 非专业外包防治 与“ 质量型” 收购商交易
匹配前后
标准化偏差 t 值 标准化偏差 t 值 标准化偏差 t 值
前 －１．８ －０．２１ ２５．８ ２．７３ ∗∗∗ －２１．４ －２．４２ ∗∗
性别
后 ０．３ ０．０３ －５．７ －０．６３ －６．７ －０．５３
前 ２０．７ ２．４３ ∗∗ ５８．５ ６．２７ ∗∗∗ －３．９ －０．４２
受教育年限
后 －１．４ －０．１４ －２．２ －０．２３ －４．５ －０．３９
前 １９．９ ∗∗ ５２．８ ∗∗∗ －４．７ －０．５０
受教育年限二次项 ２．３７ ６．０１
后 －２．７ －０．２５ －０．７ －０．０６ －３．５ －０．２９
前 －１１．３ －１．３４ －３８．３ －４．４３ ∗∗∗ －１０．３ －１．１２
兼业
后 －０．８ －０．０８ ２．５ ０．２１ １．７．０ ０．１５
前 －３．３ －０．３９ １４．６ １．６ ３２．４ ３．２１ ∗∗∗
农户农药残留认知
后 －５．５ －０．５４ －８．８ －０．８９ ４．６ ０．４４
前 －３４．５ －４．０９ ∗∗∗ －７９．８ －８．８ ∗∗∗ －２４．４ －２．６８ ∗∗∗
种植年限
后 ３．３ ０．３１ －３．９ －０．３７ ４．２ ０．３４
前 －２９．０ －３．４２ ∗∗∗ －７１．５ －７．４６ ∗∗∗ －１７．０ －１．８７ ∗
种植年限二次项
后 ２．７ ０．２６ －２．９ －０．３１ ４．９ ０．４２
前 －２．９ －０．３４ －３１．０ －３．３１ ∗∗∗ ４１．０ ４．５０ ∗∗∗
口粮比例
后 －２．７ －０．２７ １２．７ １．３５ －５．２ －０．４１
前 ３０．６ ３．６１ ∗∗∗ １０４．１ １１．０１ ∗∗∗ －７．２ －０．７８
对种植收入依赖度
后 ０．５ ０．０５ －５．１ －０．５ －８．２ －０．６８
前 ４８．４ ５．６５ ∗∗∗ ５３．９ ５．９７ ∗∗∗ ４５．０ ４．７６ ∗∗∗
安全用药培训
后 ２．２ ０．２２ ６．５ ０．６ －１．２ －０．１１

３． 估计结果分析
本文通过最近邻匹配法, 对市场主体参与组农户与未参与组农户的特征变量进行倾向得分匹配,
将两组农户对农药施用量选择差异的估计结果分析如下, 见表 ６ .
匹配前, 加入合作社组与未加入合作社组农户过量用药的概率分别为 ０．２１４ 和 ０．２３９ , 差值为
０．０２５ . 匹配后, 两组农户过量用药的概率差值为 ０．０２３ , 与匹配前的差异不显著, 即加入合作社组农户
在农药过量施用的概率上, 不显著低于未加入合作社组( 表 ６ ).这说明, 在考虑了农户选择性偏差
后, 加入合作社对农户农药过量施用的抑制作用不明显.这可能是因为, 第一, 当前合作社的服务功
能更偏重于提供农资购买和农产品销售等, 在农户施药行为方面的技术指导与约束效果不明显; 第
二, 现阶段, 整个农户群体仍以小农户为主, 但合作社的内部成员大部分以种植面积较大的农户为主,
对小农户吸纳率较低, 内部结构不平衡.因此, 加入合作社对农户整体在农药过量施用上的约束作用
有限.