以农户为中心的农业面源污染教育引导机制研究

华春林^*

摘要：长期过量地使用农业化学品造成严重的农业面源污染。利用教育引导机制提高农户意识，引导农户自觉选择环境友好型生产行为，可从源头上控制农业面源污染的发生。本文基于陕西省626份调查问卷数据，采用倾向评分匹配方法估计测土配方施肥和中英项目对农户减少化肥使用的影响效果。实证研究结果显示：农业面源污染治理教育引导项目能够影响农户的化肥投入量，不同信息传播途径对于农民的影响具有差异。

关键词：农业面源污染 教育引导 倾向评分匹配法

一  研究背景

农业生产目前是最主要的水资源使用者，粗放型农业生产中，长期过量地使用农业化学品造成严重的农业面源污染。据2018年国家统计局数据显示，中国化肥2017年使用量达5859.00万吨，其中氮肥施用折纯量为2221.82万吨，复合肥用量为2220.27万吨，用量最少为磷肥和钾肥，分别为797.59和619.74万吨。而我国农业生产中的化肥利用率非常低，仅为35%，未被吸收的营养成份进入水体，形成大面积的农业面源污染。在《中国环境公报》中公布了我国氮元素排放总量，其中农业源近几年来一直占全国氮元素排放总量的30%有余。以上数字说明，我国水体的污染已经由工业主导变为以农业为主要污染源的局面，治理农业面源污染刻不容缓。

一般而言，由中央政府颁布的水污染法律法规具有综合性强、覆盖面广的特点，但具体实施操作细节不够明确，在治理过程中的可操作性较差，不能满足农业面源污染治理需求。因此在农业面源污染治理机制中，市场经济手段开始投入实施，利用市场经济手段调节单个个体的污染选择可能将与社会最佳污染选择达到一致。农业面源污染防控的难点在于难以在可承担的成本之内对污染源进行有效监测，上述提到的税、费治理手段，在无法准确地监测出农户对农业面源污染贡献的条件下，治理效果并不明显。因此，目前各国较为有效和盛行的是采用间接手段影响农户自身的生产行为，利用教育培训项目，提高农户意识，引导农户自觉选择环境友好型生产行为，从源头上控制农业面源污染的发生。

农户是一切农业经营活动的执行主体，是农业面源污染的主要制造者和受害者之一。作为一个理性的经济个体，其行为追求的是效益最大化，而我国农户又具有经营规模小、收入水平低的特征，在追求效益的过程中，农户会忽略环境因素首先保证自己的利益最大化。农户这种追求利益最大化的“理性行为”与忽略环境保护的“非理性行为”之间的矛盾使得局部地区面源污染问题突出，形成了点源污染与面源污染共存的环境形势，从而成为阻碍我国农村经济可持续发展的重要因素。

我国现有的农业面源污染治理政策很少涉及农户行为本身，更多的是针对农业生产的外部主体，而与环境直接相关的农户却很少包括其中，且多数停留在指导层面，可操作性不强。农业面源污染治理只有与农户行为，特别是农业生产行为有效地结合，才能使可持续发展的理念真正地落到实处，落实到农户个人，从而实现以最低成本、最大限度地减少面源污染。

教育引导项目在减少农户化肥使用并在治理农业面源污染上有很大潜力，目前我国制定的各种环境保护政策都是具有概括性和原则性的规定，缺乏可操作性，难以在实践中贯彻实施，经过多年各方面研究的积累，学者们已关注到农业面源污染治理中教育培训的重要性。张维理等指出，我国农业面源污染治理中存在的问题之一是缺少针对小农户分散经营方式的农化技术服务体系，缺少针对中国基层农技人员的技术支撑。李海霞等分析了农户施肥行为，调查发现，有73%的农户具有接受农技培训的强烈愿望。巩前文等实证分析结果显示，农户化肥施用量受到科学施肥技术培训或专业人员指导的显著正向影响。更有学者提出应通过教育培训提高农户科学认识和使用配方肥的能力，引导微观农户自觉调整生产行为，以达到控制和治理农业面源污染的目的。在农户施肥决策的过程中，农户接受科学施肥技术培训或指导的意愿，显著影响农户施肥决策，农户参加培训的次数越多，就越倾向于使用环境友好的耕作方式。

我国以减少农户化肥施用量达到治理农业面源污染为目的培训项目逐渐增加，本文将以测土配方施肥项目、陕西省中英合作“改进养分管理，减少非点源氮污染，改善农户生计”项目为例，分析教育引导机制在农业面源污染中的积极作用。本文基于陕西省626份调查问卷数据，采用倾向评分匹配（Propensity Score Matching，PSM）方法估计测土配方施肥和中英项目对农户减少化肥使用的影响效果，评测农业面源污染治理培训项目为农户化肥施用行为带来的改变，为农业面源污染微观治理机制的建立提供理论和实证依据。

二  测土配方施肥和中英项目简介

全国性测土配方施肥项目是一个系统工程，由1990年开始实施，2005年开始进行全国性范围内推广，该系统工程涉及面较宽，主要有采集地土样、土壤化验、确定配方、加工配方肥、按方购肥、科学用肥、田间监测、修订配方这八个步骤。从上述测土配方施肥项目的详细步骤可以看出，农户在每个步骤中的参与程度很低，特别是按方购肥和科学施肥这两个步骤中农户的参与也非常被动，不能根据自己的需求进行调整，所有参与活动只需按照专家和科技人员的指导进行相应的施肥活动。目前来说，该项目的引导方式是合适的，因为我国农户个人文化水平较低，信息获取渠道比较有限，无法完全正确地了解自己耕种的土壤成分及所需养分，该项目有助于引导农户理性施肥行为，减少过量化肥施用情况。

“改进养分管理，减少非点源氮污染，改善农户生计”合作项目实施期间为2007年1月至2009年12月，由中国和英国政治共同资助，资助强度为20万英镑，在下文中简称中英项目。该项目以养分资源综合管理为理念，以氮肥合理施用为宗旨，在保证粮食产量不降低或产量有所提高的情况下降低氮肥用量，达到提高氮肥利用率，减少过量氮肥对环境污染产生的压力。项目组通过四方的协作研究为陕西关中地区合阳县和陈仓县农民设计出一份合理的施肥方案，并在陕西省展开大面积的示范和扩展，并总结一套实用推广技术体系，利用该技术体系将研究成果向我国其他省份进行扩散。实施步骤为：（1）调查研究当地农户过量使用化肥的原因；（2）收集相关数据进行分析；（3）农民田间实验；（4）构建信息传播系统向农户发布项目及实验信息；（5）与农户共同评价信息传播效果。农户有5种主要的途径参与到中英项目中：第一，农民田间学校，项目组专家在种植田间讲授和示范种植技术；第二，农户示范及现场观摩，项目组将实验结果在特定区域展示出来，农户可以选择自行参观；第三，农民大会，项目组在特定时间特定地点组织一定数量农户传播项目信息及理性施肥方法；第四，农户对农户培训，由接受过专业指导的农户对未受指导的农户进行培训，以农户间的语言交流；第五，宣传手册及海报，由项目组免费提供。

三  倾向评分匹配（Propensity Score Matching）方法

1983年Rosenbaum和Rubin创新性地提出倾向评分分析方法并常用于估计参与项目的平均效果评价，匹配法将具有相似特征的参与者和未参与者配对，以此减少随机调研数据所估计效果的偏倚程度（Reduce the bias）。由于PSM方法的这一特殊优点，倾向评分分析方法被迅速传播，并广泛应用于项目平均效果的估计。本文尝试将PSM方法应用于农业面源污染治理培训项目实施对农户施肥行为效果评价方面，评测培训项目对农户化肥施用行为影响效果。

分析思路为：（1）基于调查问卷数据整理得出农户化肥投入量作为PSM方法的第一输出结果，再利用线性回归模型估计期望化肥施用量，与实际化肥投入量进行比较得到的差值作为PSM方法的第二输出结果；（2）运用二元Probit模型估计农户参与农业面源污染治理培训项目的可能性，即倾向评分(Propensity Score)；（3）基于上述两步骤结果，运用PSM方法估计培训项目的影响效果。线性回归以及Pobit模型应用已较为广泛，因此本文主要介绍用于农业面源污染治理培训项目效果评价的PSM方法。

在调查问卷中，农户样本可分为两组：I组和J组。I组农户为参与过培训项目，J组农户为未参与者。定义指示变量D，当农户参与过农业面源污染治理培训项目时，D=1，否则D=0；本文PSM方法的输出结果有2个，定义变量Y为输出结果之一，农户化肥实际投入量， 表示为第i个参与培训项目的农户化肥投入量。

对于每一位农户，都有两种输出结果：如果农户参与过培训项目则化肥投入量为Y₁，若农户未参与则化肥投入量为Y₀。在调查研究过程中，只能观察到其中一种输出结果，例如I组农户，只能观测到农户参与培训项目后的化肥投入量 。本文估计农业面源污染治理培训项目对农户化肥使用量的影响，即农户在未参与项目情况下的化肥投入量（ ）与已参与情况下化肥投入量（ ）的不同，如下所示：

  （3.1）

由于只能观测到 ,不能观测 ，因此运用Matching估计系数估计观察不到的反事实结果，即属于I组中参与培训项目的农户在未参与情况下的化肥投入量， 。Matching的基本思路是：找到一组与参与农户禀赋特征相似的未参与农户，观测特征相似农户的化肥投入量，以此估计已参与农户的反事实化肥投入量（即参与农户在未参与培训项目情况下的化肥投入量），参与农户的实际化肥投入量与反事实的估计投入量之间的差异就是农业面源污染治理培训项目的影响效果。PSM方法则利用具有相似项目参与倾向（也即倾向评分，Propensity Score）的未参与农户来估计已参与农户的反事实化肥投入量。在此，假设给定一组禀赋特征变量X，农户化肥投入量独立于项目的参与选择，表示为： ，并且禀赋特征变量X需要同时影响农户的化肥投入量以及项目参与选择行为。如果这一条件能被满足，那么农户化肥投入量也能独立于农户参与项目选择倾向 ，即 。进一步假设具有类似禀赋特征值X的已参与农户和未参与农户的参与倾向P均满足条件值大于0小于1，即 ，这一假设提高了匹配质量，同时也会导致样本量减少，因为排除了处于参与倾向分布尾部的农户。以一定量的样本损失为代价来提高倾向评分匹配质量的现象无可避免。

公式（3.1）中的化肥投入量 和 表示如下:

                        （3.2）

           （3.3）

其中 是调研观测到的未参与培训项目农户的化肥投入量，W(i，j)是用来估计I组参与农户在未参与条件下化肥投入量的权重。根据匹配方式的不同，权重计算方法也有差异，本文使用Kernel匹配方法，权重表示参与农户与未参与农户之间参与培训项目倾向的差别，农户间参与倾向差异小的权重高，反之参与倾向差异大的权重小。具体计算公式如下：

                         （3.4）

其中G(·)为Kernel函数，h是符合匹配范围的农户数量，P_i是用以匹配的参与农户i的倾向评分，P_j和P_k分别是符合匹配范围的第j和第_k个未参与农户的倾向评分。因此倾向评分匹配法估计的农业面源污染治理培训项目效果估计公式为：

  （3.5）

PSM分析方法应用广泛，多数应用于对某一项目的效果评价。Andam等研究在Costa Rica保护区域内降低森林退化率并发现在保护区域内的退化率比非保护区域的退化率低11%，说明保护区域对降低森林退化率有积极作用。Pufahl和Weiss使用倾向评分方法估计农业环境项目并发现该项目能够显著减少在未种植区域内耕牛的养殖数量，特别是草原或者牧场。Mezzatesta等以6种不同农业保护生产方法为例，使用PSM方法估计国家成本分担项目对农户生产行为的影响，他们发现国家成本分担项目对农户使用农业保护生产方法有显著影响，但对不同的生产方法影响显著程度不同。截至目前，国内研究文献中没有应用PSM方法分析农业面源污染治理培训项目对农户化肥行为的影响效果，有一些文献使用此方法评估其它领域的项目效果。陈玉萍等采用PSM分析农业技术采用对滇西南农户收入的影响，结果显示，农户采用改良陆稻技术情况下，收入相较于未采用的情况下会有稳健的提高，但收入增加的效应会随着农户采用该技术时间的推移逐渐减弱，这说明应以配套的政策推动农业技术的创新。王海港等采用倾向评分方法分析职业技能培训对农村居民非农收入的影响，通过研究发现职业技能培训对参加者的影响低于平均影响效果，而平均影响效果又低于未参加者的影响，最后建议政府应该动员和激励未参与职业培训农户，改善他们工资难以提高的状况。张世伟和王广慧针对农民工收入偏低的问题，应用PSM分析培训对农民工收入的影响。研究结果指出职前培训和在职培训均能够有效地促进农民工收入的增加,而且职前培训的作用效果更加明显。

四  PSM分析结果及讨论

本文所使用的数据来自于随机抽样、入户调查方式所获得的数据资料。调研时间为2011年5月-7月，11月，实发调查问卷640份，有效问卷626份。调研地点杨凌示范区、武功县及泾阳县，调研地区均实施测土配方施肥项目，其中杨凌示范区的崔东沟村、官村以及上湾村2007～2009年实施过中英项目。

（一）数据平衡测试

由于Matching方法利用具有相似参与倾向的未参与农户化肥投入量来估计参与农户在未参与农业面源污染治理培训项目情况下的化肥投入量，因此必须验证Matching方法所选择的未参与农户和参与农户的各项特征变量是属于相同分布的，换句话说，所选参与农户和未参与农户不具有显著差异，农户的化肥投入量具有可比性（即两组农户特征变量是平衡的）。从表1中可以看出，Matching前，参与农户和未参与农户禀赋特征中有9个变量的平均值至少在5%的显著性水平上存在差异；Matching后所有变量的均值是没有差异的，说明本文使用的Matching方法创建的样本是平衡的。Matching后的样本数量减少5位参与农户，这是因为没有找到与这5位农户相匹配的未参与农户具有类似的参与倾向评分。其它模型的平衡测验结果类似，除了模型1，在其平衡测验结果中，乡镇是否设有化肥技术培训班变量在Matching后仍然存在明显差异。这可能是由于本文调查问卷中变量获取问题为“除了中英项目，您所在乡镇是否设有化肥技术培训班”，而模型1的因变量为农户参与测土配方施肥或中英项目，因此这一变量与中英项目参与独立，而不与测土配方施肥项目的参与独立。

表1  变量描述性统计及平衡测试结果

注：***, **, *, 分别表示1%, 5%, 10%显著性水平。

（二）化肥投入量估计

本文使用线性回归模型估计期望化肥投入量，将估计的化肥投入量与农户实际投入量进行比较，利用这两个投入量之间的差值衡量农户是否过量或过低使用化肥，也是本文用PSM方法估计农业面源污染治理培训项目效果的输出结果之一。回归模型被解释变量为化肥投入总量，解释变量包括：年龄、性别、文化教育水平、务农年限、机械务农、劳动力比例、农业收入比例以及小麦、玉米、猕猴桃和其它作物种植面积。从表2回归结果可以看出，农业收入比例、玉米及种植面积显著影响化肥投入总量，模型R²仅有0.38，说明从调研所得农户化肥投入量与模型估计化肥投入量差异较大。

表2  化肥投入量估计线性回归模型结果

注：***, **, *, 分别代表 1%, 5%, 10% 显著性水平。

（三）农户参与农业面源污染治理培训项目的倾向评分

本文使用Probit模型估计农户参与培训项目的可能性，作为PSM方法的倾向评分，并设置7种不同的参与场景，即不同的7个被解释变量，使用相同的解释变量估计农户7种不同参与选择的可能性：（1）参与测土配方施肥项目或者中英项目；（2）参与中英项目；（3）参与没有农民田间学校的中英项目；（4）参与没有农户示范及现场观摩的中英项目；（5）参与没有农民大会的中英项目；（6）参与没有农民对农民培训的中英项目；（7）参与没有海报和宣传手册的中英项目。设置场景3-7目的是采用PSM方法分析中英项目不同教育途径的影响效果。Probit模型估计结果表明，机械务农、村庄设有教育培训项目、乡镇设有化肥技术培训班以及农业收入比例在每一个模型中都显著影响农户的项目参与可能性，也与本文预期一致，估计系数为正。另外3个变量：种植猕猴桃、与其它农户交流种植经验以及支持法律法规限制化肥使用量在5个以上模型中显著影响农户的参与可能性，估计系数为负。这说明农户对培训项目的选择存在偏倚，例如：种植猕猴的农户以及经常与其它农户交流种植经验的农户参加农业面源污染治理培训项目的可能性更小。

表3  Probit模型估计系数结果

注：***, **, *, 分别表示1%, 5%, 10% 显著性水平。

（四）农业面源污染治理培训项目的平均影响效果（ATT）

表4的估计结果是利用Stata统计软件，采用PSM方法Kernel Gaussian匹配类型（匹配宽度为默认值0.06）基于公式（3.5）估计农业面源污染治理培训项目的平均影响效果（ATT），总共有7种不同的参与场景来估计培训项目对农户化肥投入量（即输出结果）的影响。在本文的PSM方法中，输出结果有两种：（1）农户实际化肥投入量；（2）农户实际化肥投入量与估计期望投入量之间差异。若输出结果1的ATT估计值为正，说明参与农户的平均化肥投入量高于农户在未参与项目情况下的化肥投入；若输出结果2的ATT估计值为正，说明参与农户的化肥投入量高于线性估计投入量更多。因此，我们期望输出结果1和2的ATT估计值都为负，就说明农业面源污染治理培训项目具有减少化肥投入的效果。

表4  不同参与场景的ATT估计结果

注：***, **, *, 分别代表1%, 5%, 10% 显著性水平。

估计结果显示，农户在参与测土配方施肥或中英项目的条件下，化肥投入量比农户不参与项目增加9.24公斤/公顷化肥，实际化肥投入量与期望投入量之间差值减少22.67公斤/公顷。场景2中，若农户只参与中英项目，参与农户比他们没有参与项目时少投入56.24公斤/公顷化肥，化肥投入量差值减少37.44公斤/公顷。上述结果不具有统计显著性，但表明在一定程度上中英项目比测土配方施肥项目对农户化肥投入量及化肥超量使用有更好的影响效果，可能的原因是测土配方施肥项目是全国性项目，实施范围广，而中英项目是小范围实施的当地项目，因此与农户的联系更为紧密，所以有更好的正面影响。

本文设置5种选择场景（表4中场景3～7）估计中英项目不同教育途径对农户化肥投入量及化肥超量投入的影响，每次去除一种途径保留其它四种。在场景3中，农户参与去除农民田间学校的中英项目，比他们没有参与时减少化肥投入总量42.09公斤/公顷，化肥投入量差值降低13.61公斤/公顷，但不具有统计显著性。若中英项目去除农户示范及现场观摩途径（场景4），相比参与农户在未参与中英项目的情况下，化肥投入量减少53.11公斤/公顷，化肥超出量降低73.92公斤/公顷，输入结果2的ATT估计值在10%的检验水平上显著，表示去除农户示范及现场观摩的中英项目对减少农户化肥投入量的具有显著正面影响，也即农户示范及现场观摩教育途径阻碍中英项目的影响效果，造成农户化肥量的增加。可能的原因是农户在现场观摩时，只注重在项目示范区域庄稼良好的长势和收成，未留意达到这一结果的合理施肥手段，从而导致农户在自家耕地里施用更多化肥来达到与项目示范田耕种效果一致的局面。场景5的估计结果与场景4类似，农户参与去除农民对农民培训的中英项目，化肥投入量比农户未参与的情况下减少65.75公斤/公顷，并在10%的检验水平上显著，化肥投入量差值降低24.23公斤/公顷但并不具有显著性。这说明如果中英项目中没有包含农户示范及现场观摩和农户对农户培训这两种教育途径，对减少农户的化肥投入量更有效率，可能的原因是这两种教育途径不能使农户完全理解项目信息，或信息传播在传播过程中失去完整性，导致项目效率降低。在场景6中，农户参与去除农民大会的中英项目，比他们没有参与时增加化肥投入总量5.48公斤/公顷，化肥投入量差值降低4.75公斤/公顷，ATT估计值均不具有统计显著性。在场景7中，农户参与不包含海报和宣传手册的中英项目，化肥投入量比他们没有参与项目时增加20.78公斤/公顷化肥，化肥投入量差值也会增加19.56公斤/公顷，虽然ATT估计量均不显著，但结果在一定程度上表明去除海报和宣传手册的中英项目对减少农户化肥投入量有反面影响，亦即海报和宣传手册是有效的信息传播方式。

五  政策与建议

教育引导项目实施后，对于其实施效果的评价尤其重要，这对以后的治理项目设计及执行都具有不可估量的价值。本文基于陕西省626份调查问卷数据，采用倾向评分匹配（Propensity Score Matching，PSM）方法估计培训项目对农户减少化肥使用的影响效果，评测农业面源污染治理培训项目为农户化肥施用行为带来的改变，为农业面源污染微观治理机制的建立提供理论和实证依据。实证研究结果：（1）若农户参与测土配方施肥或者中英项目，相比农户在未参与项目情况下，实际化肥投入量与估计投入量之间差值减少22.67公斤/公顷，说明农业面源污染治理培训项目能够影响农户的化肥投入量。（2）若农户参与中英项目，农户的化肥投入量比他们未参与情况下减少56.24公斤/公顷化肥，化肥投入量差值降低37.44公斤/公顷。说明小范围的农业面源污染治理培训项目比全国性的大项目对农户的影响更为广泛。（3）中英项目的各种信息传播途径中，农户示范及现场观摩与农民对农民培训是缺乏效率的教育途径，而海报及宣传手册是减少农户化肥投入有效的途径。

依据本文研究所得，提出以下几点建议：

（1）重视本土小范围教育引导项目。

农户不合理的农业生产行为造成农业面源污染，因此农业面源污染治理的最终目标是引导农户的不合理行为，而从长期来看，教育是改变农户行为的关键因素。除了加强中央政府调控和市场机制对农户生产行为的约束和调节作用外，在构建我国农业面源污染微观治理机制时也应重视本土教育引导项目的开发与设计。本文结果显示中英项目对于农户化肥使用量的减少效果更好，另外，我国国土宽阔，不同省份都存在着资源禀赋、生产习惯的异质性，小范围本土项目对于信息的传达、程序设定等更符合当地区域。

（2）农业面源污染治理教育引导项目中应重视信息传递方式。

农户作为农业面源污染治理的主体应参与其中。农户在不同情景下参与项目的倾向也不尽相同，要根据农户的不同需求，结合不同地区的情况来制定和实施农业面源污染治理培训项目中的信息传递方式，从而提高农户参与培训项目的收获和理解。应运用恰当的方式使教育引导项目与农户间的沟通和联系更有效，强化农户对项目信息的接收与理解，确保项目信息传达的完整性，促使农业面源污染治理培训项目对农户生产行为的正面影响长期、有效地存在。

（3）对农业面源污染治理效果的后续监测必不可少。

不论是国家级还是地方级项目，在农业面源污染治理项目实施完成后，都应对各项污染指标进行定期监测。这种做法不仅能确认水体质量，更给治理项目实施带来压力，促使各负责部门有效地完成项目并争取最好的项目效果，提高项目实施效率。更重要的是，监测结果能为日后农业面源污染治理项目提供宝贵的经验，这种价值是不可估量。

Research on the farmer-centered education mechanism

of controlling agricultural non-point source pollution based

Hua ChunLin

Abstract: Over-using of agricultural chemical fertilizer in long term causes serious agricultural non-point source pollution. Education mechanism which aims to raise farmers' awareness and guide farmers to consciously choose friendly environmental production behavior can control the occurrence of agricultural non-point source pollution from the source. Based on the data of 626 questionnaires in Shaanxi Province, this paper uses propensity score matching method to estimate the effect of soil testing and fertilization and Chinese and English projects on farmers' reduction of chemical fertilizer use. The results of empirical research showed: the education guidance project for controlling agricultural non-point source pollution can affect farmers’ fertilizer input, and the influence of different information transmission routes on farmers is different.

Keywords: Agricultural Non-point Source Pollution; Education and Guidance; Control; Propensity Score Matching