农户对促进低碳施肥技术的政策组合的偏好：来自中国山东选择实验的证据

《Frontiers in Sustainable Food Systems》：Farmers’ preferences for policy packages promoting low-carbon fertilization technologies: evidence from a choice experiment in Shandong, China

　　

农业生产是碳排放的重要来源。促进低碳农业技术的采用对于减少农业温室气体（greenhouse gas, GHG）排放、实现气候目标和推进可持续发展至关重要。因此，本研究调查了多政策激励和数字素养如何共同影响农户对促进低碳施肥技术（low-carbon fertilization technologies, LCFTs）的政策激励的偏好。基于一项涉及山东省732名农户的选择实验（choice experiment），研究人员考察了农户的政策偏好以及数字素养在塑造对促进LCFTs的政策激励偏好中的作用。结果表明，政府补贴、保险覆盖、技术支持以及多渠道宣传显著受农户偏好，尽管他们的偏好表现出明显的异质性。此外，补贴与保险覆盖或技术支持相结合在农户政策偏好中表现出强烈的互补关系，而保险覆盖与宣传活动则显示出替代倾向。此外，数字素养进一步增强了农户对支持LCFTs的政策激励的偏好。最后，农户愿意放弃相对较高的补贴金额以换取保险覆盖，其次是技术支持，而宣传活动则显示出最低的补贴权衡偏好。这些发现为设计整合外部激励与农户内部能力的政策框架提供了实践见解，从而支持在类似小农户背景下推广低碳农业转型和气候智慧型农业（climate-smart agriculture, CSA）。

本研究围绕农户对促进低碳施肥技术（low-carbon fertilization technologies, LCFTs）政策组合的偏好展开，旨在为优化政策设计和推动农业绿色转型提供实证依据。论文发表在《Frontiers in Sustainable Food Systems》。

**研究背景、问题与意义**
全球气候变化、土壤退化和化学污染威胁农业可持续发展，农业是温室气体（greenhouse gas, GHG）排放的主要来源。中国作为世界最大农业国，合成肥料使用导致的碳排放居高不下，尤其氧化亚氮（N₂O）排放量远高于其他粮食生产大国。推广LCFTs（如测土配方施肥、有机肥替代、控释肥等）是减少碳排放的关键，但这类技术难以直接提升经济效益，农户采纳意愿有限，需政策激励。然而，现有研究多集中于单一政策，缺乏对多政策组合的比较分析；农户被假定为同质群体，未充分考虑偏好异质性；且数字时代数字素养如何影响政策偏好尚不清楚。因此，本研究构建了由政府补贴、保险覆盖、技术支持、宣传活动组成的多政策激励框架，并引入数字素养，探讨外部政策协同与内部数字赋能的共同作用机制，以弥补上述研究空白。

**关键技术方法**
本研究采用离散选择实验（discrete choice experiment）方法，基于兰卡斯特特征理论（Lancaster's characteristics theory of value）和随机效用理论（random utility theory, RUT）构建模型。通过预调查和专家咨询，设计包含四个政策属性（政府补贴、保险覆盖、技术支持、宣传活动）及其水平（例如补贴设为150、200、250元/亩；保险覆盖分为无、50%、90%等）。利用正交设计生成14个选择集，分为两个问卷版本，每版本包含7个选择任务。2025年1—3月，研究团队在山东省8市30县对732名农户进行一对一访谈获取数据，样本涵盖不同农业生产条件。采用混合Logit模型（random parameters logit, RPL）估计偏好参数，通过交互项分析政策组合的互补/替代效应和异质性来源，并计算隐含补贴等价（implicit subsidy equivalent, ISE）衡量农户对不同非货币属性的补贴放弃意愿。

**研究结果**

**4.1 基准回归结果分析**
基于混合Logit模型（模型1），替代特定常数（ASC）显著为负，表明农户愿意改变现状、在政策支持下采纳LCFTs。政府补贴、50%和90%保险覆盖、一般和综合技术支持、多渠道宣传均显著正向影响农户采纳意愿。保险覆盖系数随水平升高而增大，技术支持中一般和综合均显著，多渠道宣传优于标语宣传。这些结果证实货币与非货币政策对农户效用均有提升作用。

**4.2 含属性交互项的混合Logit模型估计结果**
通过在混合Logit模型中引入政策属性交互项（模型2—4），研究发现：补贴与保险覆盖、补贴与技术支持的交互项显著为正，表明两者组合产生协同激励效应；保险覆盖与宣传活动的交互项显著为负，说明两者在信息传递和风险沟通功能上存在替代，易削弱农户效用。这提示政策组合设计需避免功能重叠。

**4.3 数字素养与个体特征下的采纳意愿异质性**
模型5加入ASC与数字素养等变量交互项，发现数字素养的交互项显著为负，即数字素养越高，农户选择政策方案的意愿越强。性别（男性更积极）、加入合作社（影响为负）、风险偏好（高风险偏好者更倾向维持现状）、低碳技术认知（认知越高越愿意采纳）等也显著影响偏好。其中合作社的负效应可能源于其服务质量不足，与低碳农业需求不匹配。

**4.4 政策属性偏好的异质性来源**
模型6—8将农户特征与政策属性交互，揭示异质性来源：年龄越低、收入越高、规模越大、风险偏好越强的农户对补贴更敏感；合作社成员对补贴依赖较低；风险偏好者更少偏好保险覆盖；高收入农户对一般宣传偏好较低，因其已有更多信息渠道。这些说明政策需针对不同农户类型差异化设计。

**4.5 农户对不同政策属性的补贴放弃意愿**
基于模型1系数计算隐含补贴等价：农户愿放弃最多补贴以换取90%保险覆盖（约34.96元/亩），其次50%保险覆盖（22.28元/亩），一般技术支持（22.80元/亩）和综合技术支持（19.64元/亩），而宣传活动（多渠道12.89元/亩，一般20.91元/亩）放弃额较低。这表明农户最重视风险保障，对技术支持有适度需求，宣传的直接经济价值最低。

**总结与讨论**
研究结论部分总结如下：第一，政府补贴、保险覆盖、技术支持、多渠道宣传显著提升农户对促进LCFTs政策组合的感知效用，但偏好异质性源于年龄、收入、合作社成员、规模、风险偏好等因素，未来需制定差异化推广方案。第二，政策组合呈现互补与替代效应：补贴与保险、补贴与技术结合产生协同激励，而保险覆盖与宣传存在替代，削弱采纳意愿。在预算约束下，应优先推行“补贴+保险”或“补贴+技术”模式，并避免保险与宣传的功能重叠造成资源浪费。第三，数字素养与农户对LCFTs政策组合的偏好显著关联，高数字素养农户能更好获取信息、理解政策、减少信息障碍。应加强数字乡村基础设施，提升农户数字技能培训，利用数字平台优化低碳信息传播效率。第四，补贴放弃意愿结果显示，农户对保险覆盖的放弃意愿最强，其次是技术支持，宣传最低。因此，在提供补贴基础上，应优先强化风险管理工具（如高覆盖率保险），设计分层次技术服务，并利用数字工具优化宣传方式，以提升农户采纳LCFTs的意愿。这些发现为类似小农户背景下优化农业激励体系提供了政策参考。