技术创新环境对苹果种植户技术认知影响研究

　　摘要：本文运用二层次结构方程和全国苹果重点生产县苹果种植户实地调研数据，分析技术创新环境对苹果种植户劳动密集型技术和劳动节约型技术认知的影响。研究发现，与劳动节约型技术相比，由于苹果种植户认为劳动密集型技术能带来更高的现实效益，因而对劳动密集型技术表现出刚性的潜在需求偏好；技术创新环境是诱发苹果种植户不同群体以及同一群体内不同个体对劳动密集型技术和劳动节约型技术的认知产生分化的关键因素，这意味着在中国苹果产业转型过程中不完全技术市场对苹果种植户技术认知行为具有约束作用。

　　关键词：苹果种植户；技术认知；影响；技术创新环境；二层次结构方程；

　　基金：国家自然科学基金项目“交易成本对农户农产品销售行为的影响及专业化组织创新研究(编号：70973098)”；国家现代农业产业技术建设项目(编号：CARS-28)；

　　一、引言

　　技术升级是促进苹果产业发展方式转型的重要动力。苹果种植户作为现代苹果产业技术终端需求者和重要市场主体，其技术选择行为是一个包含技术认知、技术潜在需求、技术采用在内的多阶段、连续性决策过程。其中，技术认知作为影响苹果种植户技术选择决策的首要环节，在诱发苹果种植户生产模式创新动机转变为潜在技术需求的过程中产生直接影响。但苹果种植户技术认知不仅从微观层面上受到自身因素影响，而且从中观层面上受到技术创新环境影响。因此，剖析技术创新环境中的关键要素对苹果种植户技术认知的影响机理，成为引导公共技术有效供给、优化技术创新环境的重要研究领域。

　　自Fishbein等(1975)、Rogers(1983)开展关于知识和认知对主体创新行为的作用探讨以来，国内外学者针对具体技术特征和采用不同方法对农户技术认知特征及其影响因素展开实证研究。Adrian等(2005)围绕技术收益性、信任度、有效性、简易性，运用结构方程验证农户技术认知对其技术采用意向的作用机理。D’Antoni等(2012)则以棉农GPS技术认知为研究对象，利用multinomiallogit模型证实对成本节约具有更高偏好的农户更可能采用新技术。可见，这些研究及其结论符合微观经济学的基本假设，即农户技术认知符合其趋利性动机及行为倾向。此外，国内外学者还验证了农户特征因素、家庭生产经营特征对农户技术认知及其技术潜在意愿的影响(Farouque，2007；冯忠泽等，2007徐家鹏等，2011)。但越来越多的学者指出，受到制度性与结构性因素影响，即使个体特征相似的农户，也可能产生技术认知分化(王志刚等，2010；吴林海等，2011)。即农业技术创新环境结构性分割导致农业技术市场中的技术创新供需主体之间信息不对称，从而诱发农户技术认知分化。但以往研究一定程度上局限于将技术创新环境视为“黑箱”，对于技术创新环境影响农户技术认知的具体过程、农户个体间和群体间的技术认知是否存在差异等问题缺乏深入研究，降低了研究成果的可信度和解释力。

　　本文运用二层次结构方程(MultilevelStructuralEquationModeling，MSEM)和全国苹果优势产区实地调研数据，从苹果种植户个体层面和群体层面，验证技术创新环境对苹果种植户劳动密集型技术和劳动节约型技术认知的影响方向及程度，并进一步验证苹果种植户技术认知对其技术潜在需求的影响。

　　二、理论分析及模型设计

　　(一)理论分析

　　根据要素诱致性技术创新理论(Hayami等，1985)及其对技术类型分析成果，农户在要素禀赋稀缺性诱致下，会形成两类技术偏向———劳动密集型技术和劳动节约型技术。因此，苹果种植户对劳动密集型技术和劳动节约型技术*属性的主观认知偏好会直接影响其对两类技术的潜在需求意愿。这一过程不仅从微观层面上受到苹果种植户个体特征影响，还从中观层面上受到技术创新环境影响。这是因为中国苹果产业技术创新环境具有显著“二元结构”特征，技术创新供给主体涉及国家现代苹果产业技术体系(以下简称产业技术体系)＊＊、涉果企业、果农专业合作社、政府机构，技术创新需求主体则是分散化、小规模的苹果种植户。由于技术创新供给主体在组织特点、运作机制和职能作用等方面存在结构性、分割性差异，导致其向苹果种植户传递的技术属性信息不具有一致性，进而导致苹果种植户技术认知产生分化。

　　受亲缘、情缘和地缘关系影响，苹果种植户的技术认知行为具有层次结构性特征。具体表现为，经营目标和生产制度趋同的苹果种植户构成行为趋同的群体(通常分布在同一行政村)，在同一群体内的苹果种植户技术认知的同质性程度较高，而不同群体(通常分布在不同行政村)的苹果种植户技术认知的异质性程度较高。因此，本文认为技术创新环境对苹果种植户技术认知存在以下两种影响机理：

　　影响机理A：苹果种植户对劳动密集型技术和劳动节约型技术的个体认知受自身特征和技术创新环境的约束。

　　影响机理B：苹果种植户对劳动密集型技术和劳动节约型技术的群体共识受技术创新环境的约束。

　　根据技术接受模型(Davis，1993)，苹果种植户技术潜在需求受到感知易用性和有效性的共同影响。其中，感知易用性是指苹果种植户学习和运用某技术所做的认知努力程度，而感知有效性是苹果种植户对某技术是否产生效用及程度的主观判断。感知易用性由包括苹果种植户特征和技术创新供给主体特征在内的外部变量决定，感知有效性则由感知的易用性和外部变量共同决定。

　　1.如上讨论，本文首先关注技术创新环境是否对苹果种植户个体的技术认知产生差异性影响。因此，本文提出如下子假设：

　　假设A1：技术创新供给主体(包括产业技术体系、涉果企业、果农专业合作社、政府机构、邻里*)的技术创新活动，分别对苹果种植户个体的劳动密集型技术和劳动节约型技术易用性认知产生差异影响。

　　假设A2：苹果种植户个体的劳动密集型技术和劳动节约型技术有效性认知分别受其技术易用性认知的影响。

　　假设A3：苹果种植户个体的劳动密集型技术和劳动节约型技术的潜在需求受其技术易用性和有效性认知的影响

　　此外，已有研究表明农户经营规模会对其技术有效性认知产生影响(Adrian等，2005)，农户受教育水平和前期技术应用经验会对其技术易用性认知产生影响(曹建民等，2005)。因此，本文还提出如下子假设：

　　假设A4：苹果种植户个体的种植规模分别对其劳动密集型技术和劳动节约型技术的有效性认知产生差异影响。

　　假设A5：苹果种植户个体的受教育程度分别对其劳动密集型技术和劳动节约型技术的易用性认知产生差异影响。

　　假设A6：苹果种植户个体的前期劳动密集型技术和劳动节约型技术应用经验＊＊对其当期该两类技术的易用性认知产生差异影响。

　　2.本文特别关注技术创新环境是否对苹果种植户群体技术共识产生差异性影响。因此，提出如下子假设：

　　假设B1：技术创新供给主体(包括产业技术体系、涉果企业、果农专业合作社、政府机构)的技术活动，分别对苹果种植户群体的劳动密集型技术和劳动节约型技术易用性共识产生差异影响。

　　假设B2：苹果种植户群体的劳动密集型技术和劳动节约型技术有效性共识分别受其技术易用性共识的影响。

　　假设B3：苹果种植户群体对劳动密集型技术和劳动节约型技术的潜在需求受其技术易用性和有效性共识的影响。

　　(二)实证计量模型设计

　　根据前文原理及假设，本文设定苹果种植户的劳动密集型技术易用性认知(LIE)、劳动密集型技术有效性认知(LIU)、劳动节约型技术易用性认知(LSE)、劳动节约型技术有效性认知(LSU)变量为内生潜变量，设定技术潜在需求(TN)为内生显变量，设定其余变量为外生显变量。在此基础上，根据二层次结构方程模型原理，构建苹果种植户技术认知及潜在需求的实证模型如下：

　　式(1)为二层次结构方程模型。其中，下标g表示第g个苹果种植户群体，i表示第i个苹果种植户个体，TNgi是技术潜在需求变量向量。ηgi是苹果种植户i在群体g内的技术易用性认知和有效性认知潜变量所形成的向量。εgi为苹果种植户i在群体g内所形成的残差向量。

　　潜变量ηgi由组内因素ηi与组间因素ηBg两部分构成：

　　式(2)为苹果种植户个体i在群体g中的技术认知结构模型。其中，ηwi表示苹果种植户个体i技术易用性认知和有效性认知潜变量所形成的向量，其期望值为零，Uwi表示影响苹果种植户个体i技术认知的自变量向量，ζwi则是组内结构模型中残差所形成的向量*。

　　式(3)为苹果种植户群体g的技术共识结构模型。其中，ηBg表示苹果种植户群体g技术易用性共识有效性共识潜变量所形成的向量＊＊，UBg表示影响苹果种植户群体g技术共识的自变量向量，ζg则是组间结构模型中残差所形成的向量。对于同一群体内的苹果种植户而言，ηgi的平均即是α+ηBg。

　　三、数据和变量

　　(一)数据来源

　　样本数据源于全国优势产区7个苹果主产省、15个农业部规划建设的苹果重点生产县(市)的苹果种植户技术认知—意愿—行为结构化调研。这15个苹果重点生产县(市)的苹果产业均为其重要优势农业产业。特别是2001年以来，苹果标准化生产、管理技术进步较快，这些苹果重点生产县(市)苹果种植户技术认知特征在全国苹果优势带具有典型性和代表性。

　　调研采取的抽样方法为：第一阶段采用概率与规模成比例抽样方法在全国7个苹果主产省内选取15个苹果重点生产县(市)*；第二阶段仍采用概率与规模成比例抽样方法在各苹果重点生产县(市)内选取3个样本乡(镇)；第三阶段按照苹果种植户果园管理水平高、中、低三个层次，在各样本乡(镇)以分层随机抽样方式随机选取3个样本村；第四阶段对每个样本村进行村级问卷调研，同时在每个样本村随机选取5个苹果种植户进行种植户问卷调研。经过集中检验，剔除重要指标缺失样本，最终得到有效村级问卷124份，对应的有效苹果种植户问卷625份，样本有效率为98.43%。

　　(二)变量统计描述

　　实证模型中变量的含义与描述性统计见表1。有效样本中，对劳动密集型技术具有潜在需求的样本种植户占样本种植户总数的74.02%，且苹果种植户对劳动密集型技术的易用性认知低于对劳动节约型技术的易用性认知，而对劳动密集型技术的有效性认知高于对劳动节约型技术的有效性认知。这表明，尽管高度知识集成的劳动密集型技术运用复杂程度高，但与劳动节约型技术相比，苹果种植户对劳动密集型技术现实效益性的认可度更高，从而对劳动密集型技术表现出刚性的潜在需求偏好。

　　四、实证检验

　　(一)样本代表性检验

　　1.信度检验。本文采用Cronbach'sα系数进行问卷信度检验。检验结果显示，四个潜变量的Cronbach'sα值均大于0.70，同时每一题项与对应的潜变量相关系数较大，删除任一题项后对应的潜变量Cronbach'sα系数都会降低。这表明苹果种植户技术认知量表具有良好且稳定的信度。

　　2.效度检验。效度检验包括内容效度和建构效度。本研究的调研问卷是参考Adrian等(2005)同类研究中已验证为有效问卷的基础上，结合苹果种植户生产实际情况进行修正，且具备理论基础，因而本问卷具备内容效度(黄俊英，1995)。由于潜变量的观察变量KMO统计量为0.81(>0.70)，Bartlett's球形检验显著性为0.00(小于0.05)，因而运用因子分析法提取潜变量所对应的观察变量公因子分析测量问卷的建构效度。最终得到旋转后的因子载荷矩阵表明，本文对苹果种植户技术认知的变量指标设置具备建构效度。

　　3.组内相关检验。组内相关(ICC)表示苹果种植户个体受其所属群体之环境情景影响的程度。本文测算内生观察变量的ICC值在0.074~0.195之间(见表2)，表明样本数据具有显著的层次性(Julian，2001)，有必要构建二层次结构方程。

　　(二)模型拟合

　　图1模型拟合的估计结果显示，标准化系数均小于1，误差方差均为正，协方差间标准化估计值的相关系数均小于1，误差变异数均为正值，协方差矩阵也符合正定矩阵，可以进行整体模型适配度检验＊＊。整体模型适配度检验结果为卡方值=821.395，df=398，p<0.001，CFI=0.919，TLI=0.909，RMSEA=0.041，组间模型SRMR=0.077，组内模型SRMR=0.085。此结果显示，除组内SRMR稍高以外＊＊＊，模型整体拟合度较好，说明本文提出的理论模型与实际调查数据契合，图1的研究假设路径未遭否定。

　　(三)研究假设检验

　　表3和表4分别为苹果种植户个体技术认知影响因素模型和群体技术共识影响因素模型的估计结果。

　　1.苹果种植户个体层面。表3显示，若以苹果种植户劳动密集型技术易用性认知为主线，产业技术体系和邻里的技术活动对其具有显著的正向直接影响，而苹果种植户受教育程度对其直接影响也为正向显著。若以苹果种植户劳动节约型技术易用性认知为主线，果农专业合作社的技术活动和苹果种植户受教育程度对其直接影响也为正向显著(部分证实假设A1，证实假设A5)。

　　若以技术创新供给主体相关关系为主线，产业技术体系与果农专业合作社、涉果企业、政府机构、邻里均具有显著的正向相关关系。该结果表明，产业技术体系是技术创新及扩散的重要纽带。果农专业合作社的技术活动与涉果企业、政府机构和邻里的技术活动均未有显著的相关关系。该结果表明，现有的果农专业合作社更多倾向于在其内部社员中进行知识技能扩散。

　　若以苹果种植户劳动密集型技术有效性认知为主线，劳动密集型技术易用性认知和前期技术偏向的估计结果表明，苹果种植户劳动密集型技术易用性认知度越高，前期生产更偏向于劳动密集型技术，则其对劳动密集型技术有效性认知度也越高(部分证实假设A2和A6)。若以苹果种植户劳动节约型技术有效性认知为主线，劳动节约型技术易用性和种植规模的估计结果表明，苹果种植户劳动节约型技术易用性认知度越高，种植规模越大，则其对劳动节约型技术有效性认知度也越高(部分证实假设A2和A4)。

　　若以苹果种植户技术潜在需求为主线，劳动节约型技术易用性和有效性认知均对其具有显著的正向直接影响，而劳动密集型技术易用性和有效性认知对其影响不显著。这表明，苹果种植户劳动节约型技术认知的提升会诱发其对劳动节约型技术的潜在需求增长(部分证实A3)。

　　2.苹果种植户群体层面。表4显示，若以劳动密集型技术有效性共识为主线，产业技术体系和涉果企业的技术活动对其直接影响为负向显著，而果农专业合作社技术活动和政府技术公共服务对其直接影响为正向显著。若以劳动节约型技术易用性共识为主线，产业技术体系和涉果企业的技术活动对其直接影响为负向显著，而果农专业合作社技术活动和政府技术公共服务对其直接影响为正向显著(证实假设B1)。

　　若以技术创新供给主体相关关系为主线，产业技术体系、果农专业合作社、政府机构的技术活动之间存在显著的相关关系，而涉果企业技术活动与上述三个技术创新供给主体的技术活动之间均未有显著的相关关系。该结果表明，政府主导下的产业技术体系提供的公共性、公益性技术服务体现了政府意志。同时，果农专业合作社作为苹果种植户技术需求的联合体，是产业技术体系和政府机构的重点技术扶持对象，因而产业技术体系、果农专业合作社和政府机构之间具有紧密的耦合关系，而对利益驱动型的涉果企业具有排斥性。

　　若以劳动密集型技术有效性共识为主线，劳动密集型技术易用性共识的估计结果表明，劳动密集型技术易用性共识度越高，则劳动密集型技术有效性共识度也越高。若以劳动节约型技术有效性共识为主线，劳动节约型技术易用性共识的估计结果表明，劳动节约型技术易用性共识度越高，则劳动节约型技术有效性共识度也越高(证实假设B2)。此外，值得注意的是，果农专业合作社技术活动和政府技术公共服务对劳动密集型技术有效性共识的间接正向影响，大于产业技术体系和涉果企业技术活动的间接负向影响。因此，整体而言，劳动密集型技术易用性共识对有效性共识的提升仍具有促进作用。同理，果农专业合作社技术活动和政府技术公共服务对劳动节约型技术有效性共识的间接正向影响，大于产业技术体系和涉果企业技术活动的间接负向影响。因此，整体而言，劳动节约型技术易用性共识对有效性共识的提升仍具有促进作用。

　　若以苹果种植户群体的技术潜在需求为主线，劳动密集型技术和劳动节约型技术的易用性和有效性共识对其影响均不显著。该结果表明，苹果种植户技术潜在需求更多具有个体差异性，而在苹果种植户群体之间的差异不明显(不能证实假设B3)。

　　值得注意的是，产业技术体系技术活动对苹果种植户个体技术易用性认知和群体技术易用性共识的影响方向相反。该结果可能合理的解释是，政府主导的产业技术体系在实现自身组织利益最大化的导向下，依靠自身拥有的资源分配优势，以行政村内设立典型示范为主要模式进行技术扩散。因此，本文运用124份村级调研数据，设置含有示范户比例(demo)和产业技术体系技术活动(en1)的交叉项，检验典型示范推广模式在产业技术体系对苹果种植户群体技术共识负影响中的调节作用。表5的估计结果显示，示范户比例提高能减少产业技术体系技术活动对苹果种植户群体技术易用性共识的负向影响。因此，产业技术体系典型示范的技术扩散模式更有利于提升样本示范户的技术认知水平，而加大了苹果种植户群体之间技术共识的差距。

　　五、结论与政策启示

　　苹果种植户对劳动密集型技术、劳动节约型技术特性的认知及主观偏好的基本特征是，由于苹果生产仍然是典型的劳动密集型产业环节，劳动密集型技术市场的有效需求和有效供给具有一致性。因此，与劳动节约型技术相比，苹果种植户对劳动密集型技术现实效益性的认可度更高，从而对劳动密集型技术表现出刚性的潜在需求偏好。技术创新环境是诱发苹果种植户不同群体，以及同一群体内不同个体对劳动密集型技术和劳动节约型技术的认知产生分化的关键因素。具体而言，以典型示范模式进行技术扩散的产业技术体系有助于提升苹果种植户个体对劳动密集型技术的认知水平，但加大了苹果种植户群体间劳动密集型技术共识差距。由于苹果产业技术创新环境监管缺位，行业技术信息披露规范缺失，加之政府主导的技术创新推广体系对涉果企业具有排斥性，导致利益驱动型的涉果企业技术活动对提升苹果种植户技术认知无实质性帮助。果农专业合作社通过技术信息有效传递与知识技能共享，有利于提升苹果种植户个体的技术认知和群体的技术共识。邻里技术传播通过基于熟人信任机制的人际关系渠道产生口碑效应，有助于提升苹果种植户个体的劳动密集型技术认知。政府机构技术公共服务通过优化技术市场的大众传媒环境和政策环境，有助于提升苹果种植户群体的技术共识。

　　研究结果表明，在中国苹果产业转型过程中，不完全技术市场对苹果种植户技术认知行为具有约束作用。因此，优化技术创新环境的关键是矫正技术市场环境制度扭曲，提高技术市场有效性，促进苹果种植户技术客观认知符合其需求偏好。具体来说，在政策和制度设计方面，鼓励产业技术体系结合苹果种植户的邻里口碑效应，向非示范种植户有效供给技术信息；在加强涉果行业监管的基础上，推动涉果企业与其他技术创新主体合作，以提高涉果企业技术信息披露质量；依托果农专业合作社技术信息传递与知识技能共享职能，营造规模经营环境；培育信息不对称校正机制，强化技术公共服务环境，以提高技术信息传播速度和透明程度。本文来自《农业科技通讯》杂志