全 文 :2016.7
- 23 -
地理标志使用对农户生产行为影响分析:
来自黄果柑种植农户的调查
薛彩霞 姚顺波
内容提要:本文基于四川省石棉县黄果柑种植农户的微观抽样调查数据,采用倾向得分匹配法实证
分析了地理标志使用对农户生产行为的影响,并探讨了农户使用地理标志的影响因素。结果表明:
第一,地理标志的使用对农户采用环境友好型技术、施用环境友好型肥料和农药具有显著的促进作
用,也显著增加了农户的农资投入,但对农户增加地理标志产品的种植面积和劳动投入的影响不显
著;第二,户主性别、户主受教育年限、黄果柑收入占总收入比例、是否科技示范户、农户果园坡
地地形条件对农户地理标志使用有正向影响,但户主种植经验对农户地理标志使用有负向作用。
关键词:地理标志 农户 生产行为 倾向得分匹配法
一、引言
2007年 12月 6日,农业部颁布了《农产品地理标志管理办法》;2008年 7月 1日,农业部公
布了首批农产品地理标志名单。自此,中国启动了农产品地理标志保护工程。截止到 2014年年底,
农业部对外公示认定的地理标志农产品已达 1589个。地理标志(geographical indication,GI)是指
产品的“籍贯”或“原籍”,是一种特殊的知识产权,代表着产品的品质与信誉,具有良好的公信力
和市场号召力(周曙东、张西涛,2007;陈萌山,2013;Likudis et al.,2013)。对消费者而言,地
理标志可以减少对高品质产品的“搜寻成本”。已有研究表明,消费者对地理标志产品不但具有较高
的购买意愿,而且愿意支付较高的价格(Loureiro andMcCluskey,2000;占辉斌、陈超,2010)。对
生产者而言,他们不仅可以在一定范围内垄断经营地理标志保护的产品(李启平等,2014),而且具
有在较低成本下使用地理标志的优势(Dogan and Gokovali,2012),因为地理标志产品源自于当地
独特的自然资源或社会资源,地理标志的使用能给生产者带来明显的经济效益(Jena and Grote,
2012)。地理标志产品的生产者在享受地理标志所带来的高品质信誉和良好经济效益时,必须严格遵
守地理标志产品的质量控制技术规范。
中国地理标志产品的生产是以农户为基础的(占辉斌,2013),那么,地理标志使用会对农户的
生产行为产生怎样的影响?现有文献主要从以下两个方面进行了研究:一是采用二元选择模型对农
户是否使用地理标志决策行为的研究。例如,Ramos et al.(2006)利用西班牙养牛农户的调查数据
本文研究得到国家自然科学基金项目“西部农户非木质林产品经营行为选择及效率提升路径研究:基于家庭劳动力
配置视角”(编号:71403212),教育部人文社会科学研究青年基金项目“集体林权改革背景下西部农户林地经营行为
及效率提升路径研究——以四川省农户为例”(编号:13YJC630194),西北农林科技大学基本科研业务费专项资金项
目“西部农户林地经营行为选择研究:基于家庭劳动力配置视角”(编号:2452015454)的资助。感谢审稿专家对本
文提出的宝贵修改意见。
地理标志使用对农户生产行为影响分析:来自黄果柑种植农户的调查
- 24 -
的研究发现,农户所在地区的地理区位、当地的经济发展水平、产品的市场需求趋势对农户采用地
理标志有显著影响;Ngokkuen and Grote(2010)利用印度香米生产农户调查数据的研究结果表明:
技术培训、人均非农收入、其他农业收入、家庭规模对农户使用地理标志的影响显著;王磊、赵瑞
莹(2012)通过对山东省 16市 232户农户的调查,发现户主个人特征、经营规模、期望收益、对
虚假地理标志农产品的担心程度、对地理标志的认可程度均对农户使用地理标志行为有显著影响;
占辉斌(2013)以庐山云雾茶、黄山毛峰茶等地理标志保护区的茶农为调查对象,分析了农户生产
地理标志产品意愿的影响因素,发现户主文化程度、农户生产专用设施投入、对地理标志的认知等
对农户选择使用地理标志的意愿有一定的影响。二是地理标志使用对农户经济效益影响的研究。例
如,Sepúlveda et al.(2010)运用李克特五点法和描述性统计方法分析了西班牙典型畜牧区阿拉贡自
治区养羊户采用地理标志后的经济效益变化,发现采用地理标志可以为农户赢得消费者更多的信任
与更畅通的销售渠道,从而带来更好的经济效益;陈玉兰等(2011)利用 215户新疆库尔勒香梨生
产农户调查数据的研究发现,使用地理标志可以提高产品的产量、售价以及净利润;占辉斌、俞杰
龙(2015)则基于 437户茶农的调查数据,运用分位数回归法分析了使用地理标志对农户经济效益
的影响,发现农药肥料购买方式、病虫害防治方式、产品销售方式、加入合作社等对农户生产地理
标志产品的经济效益有显著影响。
以上研究从不同方面考察了地理标志使用对农户生产行为的影响,但至少还需在以下两个方面
进行完善:一是地理标志使用农户必须按照地理标志产品的质量控制技术规范生产产品,而现有文
献主要集中于农户选择使用地理标志的决策行为和使用地理标志后的经济效益变化,对农户使用地
理标志后其生产行为本身或生产决策会发生怎样的变化,研究还较为不足。二是现有文献所采用的
二元选择模型、分位数回归等方法均属于传统的线性回归方法,不能克服农户异质性所带来的样本
选择性偏差。鉴于此,本文以黄果柑种植农户为研究对象,采用倾向得分匹配法,在考虑农户个体
异质性的情况下,试图分析地理标志使用对农户生产行为的影响,既是对农户使用地理标志生产行
为研究内容的补充,也可以为中国地理标志产品的规范化管理提供参考。
二、研究假说
农户生产行为实质上就是对“种什么”、“种多少”和“怎么种”等一系列农业生产问题的决策
行为,主要包括对种植作物种类、种植面积、要素投入种类与数量、生产技术等的选择(梁流涛等,
2008;孔祥斌等,2010)。借鉴已有研究成果,结合本文研究主题,本文从以下三方面界定农户生产
行为:是否增加地理标志产品的种植面积、生产技术的选择和生产要素的投入种类与数量。
地理标志产品是基于区域自然优势和社会资源特色而生产的产品,其核心是特定地域环境所造
就的产品的独特品质。在有效市场中,地理标志是对产品独特性和品质的一种保障,能够减少买卖
双方之间的信息不对称(Rangnekar,2004),消费者对地理标志产品愿意支付较高的价格(Albayram
et al.,2014),因而,地理标志产品与其他同类产品相区隔,形成了垄断的市场格局。对生产者而言,
地理标志不仅意味着较高的产品附加值(Hajdukiewicz,2014);而且,由于地理标志产品受到当地
独特地域环境的影响,地理标志在本地域外不得使用(周曙东、张西涛,2007)或者在本地域外使
用会显著增加生产成本(Dogan and Gokovali,2012)。因此,使用地理标志可以增加地理标志产品生
产者的盈利(Jena and Grote,2012)。为保证地理标志产品的品质要求,中国政府相关部门或合作社、
协会等组织需要对小规模农户的生产行为进行规范管理,包括提供技术指导、统一购买生产资料、
统一防治病虫害、统一销售产品等,而这些措施也能有效地提高农户的经济效益(占辉斌、俞杰龙,
地理标志使用对农户生产行为影响分析:来自黄果柑种植农户的调查
- 25 -
2015)。经济效益是农户选择使用地理标志的决定性因素(Sepúlveda et al.,2010),而中国农户面临
的主要资源约束是土地,因此,农户农业生产决策主要表现为根据各种农产品生产的经济效益和技
术条件改变不同作物的种植面积(钟甫宁、胡雪梅,2008)。基于以上分析,本文提出以下研究假说:
假说 1:地理标志使用会促进农户增加地理标志产品的种植面积。
地理标志产品生产与农业生产中的传统自然耕作、环境友好型生产方式通常是联系在一起的
(Ondersteijn et al.,2003;Dimara et al.,2004),对生物多样性保护以及农业可持续发展具有积极作用,
但在地理标志产品产业化经营过程中,生产的专业化、机械化程度比一般产品更高,从而对环境产生
负面影响,因此,地理标志产品生产对环境质量的影响效果是中性的(Iraizoz et al.,2011)。Bowen and
Zapata(2009)通过对龙舌兰种植户生产行为的研究发现,小规模农户主要采用传统耕作技术,使用
多种方法(例如修剪树枝叶、间种、焚烧秸草、施用农药等)来控制野草和病虫害,地表覆盖率较高;
而 Sepúlveda et al.(2010)利用西班牙地理标志产品——羔羊养殖户调查数据的研究发现,地理标志
的使用并没有促使农户采用对环境更友好的养殖方法。由于地理标志属于集体性财产,具有“共有性”,
因此,当地政府申请地理标志后,会加强对地理标志产品生产环境的综合治理和监控,尤其是对农药
市场的清理(周曙东、张西涛,2007)。相关研究表明,虽然地理标志使用不能确保食品安全,但使
用地理标志之后农产品农药超标概率、农药残留量以及生产中化肥施用量确实比使用地理标志之前有
所降低(Bowen and Zapata,2009;Likudis et al.,2013)。其原因是:使用地理标志之前,没有相关部
门或组织对小规模农户的生产过程进行指导和监控,大多数农户所施用农药和肥料的种类与剂量主要
依赖于经销商推荐,而盈利性促使经销商倾向于向农户推荐经销利润高但施用量较多、对环境污染较
大的农药和化肥产品(童霞等,2014);而使用地理标志之后,当地政府为保证区域内地理标志产品
的同质性和安全性,通过多种渠道对农户进行技术指导,以减少农户对高毒农药与禁用农药的施用
(Abhilash and Singh,2009;李启平等,2014),同时促使农户增加对农家肥、商品有机肥的施用(褚
彩虹等,2012)和环境友好型技术的采用。基于以上分析,本文提出以下研究假说:
假说 2:地理标志使用有利于农户采用环境友好型技术、施用环境友好型肥料和农药。
在地理标志农产品产业化经营的早期阶段,其种植过程主要是劳动密集型生产(Bowen and
Zapata,2009),地理标志的使用会显著增加农户的劳动投入,因为农户不仅需要严格遵守质量控制
技术规范中的生产规程,实施完善的作业管理步骤,而且需要对作业步骤进行详细记录。尽管采用
地理标志产品生产技术并不比传统生产技术需要更多的资源和投资(Sepúlveda et al.2010),但农户
对专用设施投入越多,其使用地理标志的可能性越高(占辉斌,2013)。Jena and Grote(2012)研究
发现,采用地理标志农户的生产成本确实高于不采用地理标志的农户。其原因是:第一,采用地理
标志产品生产技术所生产的农产品产量较低;第二,因质量控制或维护良好的生产环境而产生超额
成本(王磊、赵瑞莹,2012),例如,政府为达到区域内地理标志产品的品质要求,限定了某些低成
本高毒性农药的施用或营养成分单一化肥的施用,而让农户施用安全性更高的农药和营养成分更为
均衡的肥料或者采用测土配方施肥技术。基于以上分析,本文提出以下研究假说:
假说 3:地理标志使用会带来农户生产成本(包括农资投入和劳动投入)的增加。
三、计量模型选择
在其他条件相同的情况下,使用地理标志对农户生产行为会产生多大影响呢?常用的研究方法
有三种:一是采用DID方法(difference-in-differences method)比较农户使用地理标志前后生产行为
的差异。但是,这种方法不可行。其原因是,尽管地理标志保护在发展中国家是近些年才兴起的,
地理标志使用对农户生产行为影响分析:来自黄果柑种植农户的调查
- 26 -
但已使用地理标志农户在使用地理标志之前的行为表现是难以被准确地观察到的(Jena and Grote,
2012)。二是直接比较使用地理标志农户与未使用地理标志农户在生产行为上的差异。这种方法的缺
陷在于忽略了使用地理标志农户与未使用地理标志农户的异质性,即存在样本选择性偏差。三是采
用包含是否使用地理标志虚拟变量的回归模型估计地理标志使用对农户生产行为的影响。而农户是
否使用地理标志的决策不是随机的,具有自选择性,是农户综合多方面因素(比如使用地理标志可
能带来的资金投入、劳动投入以及收益的变化等)做出的决定,这种自选择性会导致传统OLS的估
计结果产生偏误。
倾向得分匹配(propensity score matching,PSM)法则可以克服农户选择性偏差和解决由自选择
性所导致的估计偏误(Wooldridge,2002)。根据Rosenbaum and Rubin(1983),本文在评估地理标
志使用对农户生产行为的影响时,将使用地理标志的农户组成处理组(“使用GI组”),将未使用地
理标志的农户组成对照组(“未使用GI组”)。由于无法获取处理组农户没有使用地理标志时的状态,
其替代办法是按照主要特征对处理组农户与对照组农户进行对照,尽可能将两组农户逐一匹配,使
得匹配之后的两组农户只在生产行为方面有差异,其他方面尽可能相同或相似,从而构造出一个“反
事实框架”(counterfactual framework),然后再比较使用地理标志前后农户生产行为的差异。该方法
的优势在于可以将农户的多维度信息浓缩为一个因子,在多维度中将使用GI组农户与未使用GI组
农户进行匹配。
用i表示样本农户,农户i是否使用地理标志的决策行为用虚拟变量 1,0iD 表示,即 1代
表农户“使用了地理标志”, 0代表农户“未使用地理标志”。 1iy 和 0iy 分别表示使用地理标志农户
和未使用地理标志农户的生产行为。倾向得分匹配法的步骤如下:
第一步,选择协变量(即农户特征变量) ix 。尽可能将影响 0 1i iy y, 与 iD 的变量包括进来。
第二步,估计倾向得分(propensity score,P-score)。农户i的倾向得分为:在给定 ix 的情况下,
农户i进入处理组的条件概率,即 1 1i i ip y p D x x ( ) ( )。一般使用 Logit模型估计 1ip y( )。
第三步,进行倾向得分匹配。匹配后,协变量 ix 在处理组农户与对照组农户之间的分布应满足
统计学上的数据平衡。数据是否平衡是通过检验协变量 ix 每个分量(即农户的每个特征变量)的标
准化偏差来进行的。标准化偏差S 的表达式为:
2 2, , 2
treat control
x treat x control
x xS
s s
(1)
(1)式中, treatx 和 controlx 分别表示处理组农户(使用GI组农户)与对照组农户(未使用GI
组农户)协变量分量的均值, 2,x treats 与 2,x controls 分别表示处理组农户与对照组农户协变量分量的方差。
一般要求此标准化偏差不超过 20%(Rosenbaum and Rubin,1983)。若超过,则应回到第二步,甚
至第一步,重新估计倾向得分或者改变匹配方法。
第四步,根据匹配样本计算平均处理效应。平均处理效应有三种:一是处理组的平均处理效应
(average treatment effect on the treated,ATT),表示所有使用地理标志农户的平均处理效应,即使用
地理标志农户生产行为变化的均值。二是所有样本(包括使用和未使用地理标志农户)的平均处理
效应(average treatment effect,ATE),表示从总体样本中随机抽取某个农户的期望处理效应,无论
该农户是否使用地理标志。但是,该种处理效应可能过于宽泛,因为样本中的某些个体可能根本无
法参与使用地理标志(参见陈强,2014)。三是对照组的平均处理效应(average treatment effect on the
地理标志使用对农户生产行为影响分析:来自黄果柑种植农户的调查
- 27 -
untreated,ATU),表示假定未使用地理标志的农户使用了地理标志,其生产行为变化的期望值。
评估地理标志使用对农户生产行为的影响时,本文关心的是地理标志使用农户的平均处理效应,
因为它衡量了使用地理标志农户生产行为的“净变化”,是一个“干净的”地理标志使用的处理效应。
因此,本文分析处理组的平均处理效应即使用地理标志农户的平均处理效应ATT,其估计量的表达
式为:
0: 1
1
1ˆ ˆ
i i ii DATT y yN (2)
(2)式中, 1N 表示处理组农户的数量,即使用GI组农户的数量; : 1ii D 表示仅对使用GI组
农户进行加总; iy 表示农户 i的生产行为; 0iyˆ 表示使用GI组农户未使用GI时其生产行为的估计值。
四、数据来源与变量描述性统计
(一)数据来源
本文的数据来源于课题组成员 2014年 8月在四川省石棉县进行的农户入户问卷调查。石棉县是
黄果柑的发源地,种植黄果柑已有 300余年历史。该县从 1987年开始推广种植黄果柑,经过 20多
年的发展,已初步建成具有浓厚区域特色的黄果柑产业,种植面积达 3万多亩,产量占全国的 80%
左右。2010年 4月,“石棉黄果柑”通过农业部地理标志认证,其地域保护范围为石棉县境内种植
黄果柑的 13个乡镇 44个村,地理坐标为东经 101°56′~102°34′,北纬 28°51′~29°31′,质量控制技
术规范为AGI2010-02-00260。石棉县农业局对农户使用该地理标志的管理是,首先,农户必须同时
符合以下两个条件:一是种植黄果柑的土地位于“石棉黄果柑”地域保护的范围内;二是有意愿按
照地理标志产品质量控制技术规范种植黄果柑。其次,满足以上条件的农户须申请加入已参加联合
社的合作社。联合社通过合作社一方面对其社员进行技术指导与检查、果品品质检测与鉴定,另一
方面统一采购社员种植黄果柑所需的农资,以使其生产行为符合地理标志产品生产的技术规范和质
量要求,并使用“石棉黄果柑”地理标志统一销售社员种植的黄果柑。
对于样本农户的选取,首先,本文研究根据黄果柑种植面积和种植历史选择样本乡;其次,在
样本乡中选择农户参加合作社比例较高且该村合作社也加入联合社的村作为样本村;最后,在样本
村中分别随机选取 10~12户使用地理标志的农户和 10~12户未使用地理标志的农户。本文研究共
获取有效样本 206个,其中,使用地理标志的农户 91户,未使用地理标志的农户 115户。样本分布
情况见表 1。
表 1 样本农户的分布状况
使用地理标志农户数(户) 未使用地理标志农户数(户)
新民乡
小马村 12 12
大马村 9 11
农乡村 11 12
挖角乡
挖角村 10 11
七里坝 8 12
安顺乡 安顺村 8 12
宰羊乡 坪阳村 9 12
地理标志使用对农户生产行为影响分析:来自黄果柑种植农户的调查
- 28 -
(续表 1)
碾子村 7 10
擦罗乡 上里村 8 11
丰乐乡 蜡树村 9 12
合计 91 115
(二)变量选取与描述性统计
结合上述待验证的研究假说,本文选取度量农户生产行为的具体指标为:2011年之后(包括 2011
年)是否增加黄果柑种植面积;黄果柑种植过程中是否施用有机肥、是否使用无公害农药、是否采
用秸草覆盖技术①;2011~2013年黄果柑单位种植面积(不包括 2011年之后新增的黄果柑种植面积)
的农资投入与劳动投入情况。
应用倾向得分匹配法选择匹配变量的基本原则是,选择影响农户生产行为和使用地理标志的协
变量,而不是受到农户使用地理标志影响的协变量。结合调查数据,本文用于估计农户使用地理标
志倾向得分的协变量有三类:一是户主(指农户家庭成员中黄果柑种植的主要决策者)特征变量,
包括年龄、受教育年限、性别、种植年限;二是家庭特征变量,包括劳动力数量、人均收入、黄果
柑收入占总收入比例、是否科技示范户;三是土地禀赋变量,包括 2010年黄果柑种植面积、农户果
园地形条件。
表 2给出了各协变量的定义与描述性统计。
表 2 变量定义与描述性统计
变量名称 变量定义 单位 均值 标准差 最大值 最小值
是否增加了黄果柑种
植面积
是=1;否=0 — 0.36 0.48 1 0
是否施用有机肥 是=1;否=0 — 0.57 0.50 1 0
是否使用无公害农药 是=1;否=0 — 0.47 0.50 1 0
是否采用秸草覆盖技术 是=1;否=0 — 0.44 0.50 1 0
农资投入 单位面积肥料、农药等投入 元/亩 651.28 4225.20 471.11 116.38
劳动投入 包括农户家庭成员与帮工劳
动力的劳动投入
工日/亩 29.37 12.69 93.75 12.78
户主性别 男=1;女=0 — 0.48 0.50 1.00 0.00
户主年龄 户主的年龄 岁 45.84 7.88 65.00 27.00
户主受教育年限 户主接受正规教育的年限 年 8.61 2.36 14.00 1.00
户主种植年限 种植黄果柑的年数 年 11.18 7.57 30.00 3.00
劳动力数量 农户家庭中劳动力数量 人 2.40 0.86 5.00 1.00
人均收入 2011~2013年家庭年总收
入与家庭人口比值的平均值
万元 1.38 10.87 0.06 1.41
是否科技示范户 是=1;否=0 — 0.17 0.38 1 0
①秸草覆盖技术是指针对丘陵山区果园土层薄、肥力低、水分条件差、土壤裸露面积大的特性而在特定的季节把一定
数量的农作物秸秆或杂草覆盖在果园裸露的土壤表面的一种土壤管理技术。它是一种环境友好型技术,具有培肥地力、
保水保墒、免耕灭草、省工和防止土壤流失等多种效应。
地理标志使用对农户生产行为影响分析:来自黄果柑种植农户的调查
- 29 -
(续表 2)
种植面积 2010年种植黄果柑面积 亩 5.51 4.98 30.00 1.50
农户果园地形条件 农户果园以平地为主
=1;以坡地为主=0
— 0.38 0.49 1 0
注:农资投入和劳动投入不包括 2011年之后增加种植面积的投入。
由表 2可知,样本农户中,2011年之后有 36%的农户增加了黄果柑种植面积,表明“石棉黄果柑”
地理标志的获得批准对农户增加黄果柑种植面积具有促进作用。“农户是否施用有机肥”的平均值为
0.57,“是否使用无公害农药”的平均值为 0.47,“是否采用秸草覆盖技术”的平均值为 0.44。这表明,
有超过 40%的黄果柑种植户采用环境友好型技术和使用环境友好型农资。农资投入平均为 651.28元/
亩,劳动投入为 29.37工日/亩,表明农户种植黄果柑需要投入较多的资金和人工劳动。样本农户中,
户主以男性中年人为主,平均年龄为 45.84岁,平均受教育年限为 8.61年,平均种植年限为 11.18年。
这说明,户主接受正规教育的程度以初中为主,受教育程度较低,但种植经验较为丰富。样本农户家
庭劳动力数量平均为 2.40人,表明农户家庭以拥有 2个劳动力为主。样本农户黄果柑收入占总收入比
例平均为 37%,表明黄果柑收入占农户家庭总收入的比例较高。样本农户种植黄果柑面积平均为 5.51
亩,其地形条件的平均值为 0.38,表明农户种植黄果柑土地的地形以坡地为主,且农户种植规模较大。
五、估计结果与相关检验
(一)倾向得分的 Logit模型估计
本文运用 Stata12.0软件进行倾向得分的 Logit模型估计,因变量为“农户是否使用地理标志”,
自变量为表 2中农户的户主特征变量、家庭特征变量和土地禀赋变量,估计结果见表 3。
表 3 倾向得分的 Logit模型估计结果
变量 系数 z值 变量 系数 z值
户主性别 1.0716*** 3.20 黄果柑收入占总收入比例 1.2472* 1.88
户主年龄 -0.0385 -1.39 是否科技示范户 1.0219*** 3.17
户主受教育年限 0.0955* 1.73 种植面积 -0.0160 -0.36
户主种植年限 -0.1141* -1.66 农户果园地形条件 -0.1888* -1.80
家庭劳动力数量 0.14684 0.68 常数项 -2.7834* 1.67
家庭人均收入 0.1321 1.00
Log Likelihood -118.2102 LR 2 (9) 46.35
Prob> 2 0.000 Pseudo R2 0.18359
注:***、**、*分别表示 1%、5%和 10%的显著性水平。
由表 3可知,在户主特征变量中,户主性别、户主受教育年限与户主种植年限对农户使用地理
标志的影响显著。其中,户主性别、户主受教育年限对农户使用地理标志有正向影响,即户主是男
性且受教育程度较高的农户更倾向于使用地理标志;而种植年限对农户使用地理标志的作用是负向
的,其可能的原因是,若农户申请使用地理标志,则在种植过程中必须按照地理标志产品的质量控
制技术规范生产,而种植经验丰富的农户在种植过程中更倾向于依靠自己的经验积累。
在家庭特征变量中,黄果柑收入占总收入比例与“是否科技示范户”对农户使用地理标志有显
著的正向影响。黄果柑收入占总收入比例反映了黄果柑种植在农户家庭经济活动中所处的地位,该
比例高的农户对黄果柑种植有较高的经济预期,期望采用更为良好的经营方式,因此,黄果柑收入
地理标志使用对农户生产行为影响分析:来自黄果柑种植农户的调查
- 30 -
占总收入比例高的农户倾向于使用地理标志;而科技示范户本身就是农户采用先进技术与良好经营
方式的代表,因而,“是否科技示范户”对农户使用地理标志有正向影响。家庭劳动力数量与家庭人
均收入对农户是否使用地理标志的影响不显著,这可能是由农户家庭成员就业形态的多元化与家庭
主要收入来源的差异所导致的。
在土地禀赋变量中,农户果园地形条件对农户使用地理标志有显著的负向影响,表明果园以坡
地为主的农户更倾向于使用地理标志。其原因是,果园以坡地为主的农户距离县城相对较远,外出
打零工的机会相对较少,他们倾向于采用良好的经营方式以期获得较高的经济收益,而申请使用地
理标志则可以得到更为科学的种植技术。
(二)倾向得分匹配的平衡性检验
本文采用“k近邻匹配中的一对一匹配法(即最近邻匹配法)”①对农户特征变量进行匹配,为保
证倾向得分匹配结果的可靠性,需对使用GI组与未使用GI组农户协变量的平衡性进行检验,即经过
匹配后,两组农户除了在生产行为方面存在差异外,协变量(农户特征变量)不应该存在显著的系统
性差异。使用GI组农户和未使用GI组农户进行倾向得分匹配前后协变量的平衡性检验结果见表 4。
表 4 倾向得分匹配的平衡性检验结果
变量
均值 标准化偏
差(%)
标准化偏差绝
对值减少(%) t值使用GI组农户 未使用GI组农户
户主性别
匹配前 0.5714 0.4087 32.8 54.5 2.34
**
匹配后 0.5309 0.4568 14.9 0.94
户主年龄
匹配前 45.934 45.791 1.8 -453.5 0.13
匹配后 45.000 44.210 9.9 -0.66
户主受教育程度
匹配前 8.6484 8.5739 3.1 -49.3 0.22
匹配后 8.7407 8.6269 4.7 0.31
户主种植年限
匹配前 8.4505 13.339 -69.7 92.4 -4.85
***
匹配后 8.8148 8.4444 4.3 0.47
家庭劳动力数量
匹配前 2.4505 2.3565 10.9 8.1 0.78
匹配后 2.3827 2.2963 10.0 0.63
家庭人均收入
匹配前 1.3045 1.4324 -9.1 -106.7 -0.65
匹配后 1.2941 1.5585 -18.8 -1.05
黄果柑收入占总
收入比例
匹配前 0.4152 0.3268 29.5 74.7 2.16
**
匹配后 0.3633 0.3857 -7.5 -0.68
是否科技示范户
匹配前 0.2348 0.0989 36.9 81.8 2.58
**
匹配后 0.1358 0.1111 6.7 0.48
①在进行倾向得分匹配时,有不同的匹配方法,通常包括:k近邻匹配(k-nearest neighbor matching)、半径匹配(radius
matching)、核匹配(kerner matching)、卡尺内最近邻匹配(nearest-neighbor matching within caliper)和局部线性回归
匹配(local liner regession matching)等。这些匹配方法没有哪一种更优,只是匹配的质量和数量不同(Becker and Ichino,
2002)。k近邻匹配法是指在未使用GI组中找到每一个使用地理标志农户倾向得分最接近的 k个农户,再根据分类决
策规则确定使用地理标志农户的“对照农户”。k近邻匹配法的特殊情况是:k=1,即“一对一匹配”,也称为“最近
邻匹配法”。本文采用的是 Stata软件默认“k=1”,即最近邻匹配法,也就是寻找倾向得分最接近的未使用地理标志农
与使用地理标志农户进行一对一匹配。
地理标志使用对农户生产行为影响分析:来自黄果柑种植农户的调查
- 31 -
(续表 4)
农户果园地形条件
匹配前 0.3517 0.4000 -9.9 -27.7 -0.71
匹配后 0.3704 0.3086 12.7 0.83
种植面积
匹配前 3.5148 7.0830 -54.2 84.8 -3.76
***
匹配后 3.7673 3.2252 8.2 0.80
注:***、**、*分别表示 1%、5%和 10%的显著性水平。
从表 4可以看出,经过匹配后两组农户特征变量的标准化偏差绝对值都降到了 20%以下。且 t
检验结果表明,不能拒绝使用GI组农户和未使用GI组农户协变量差异为零的原假设,即满足匹配
后使用GI组农户和未使用GI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使用GI
组农户与未使用GI组农户之间的差异。匹配前,使用GI组农户与未使用GI组农户在户主性别、
户主种植年限、黄果柑收入占总收入比例、是否科技示范户、种植面积 5个特征变量的差异在统计
上显著异于零。因此,匹配前,两组农户的特征变量确实存在显著差异;而匹配后,两组农户在特
征变量上的差异不再显著。以上结果表明,样本匹配通过了平衡性检验,倾向得分匹配基本消除了
样本自选择性所带来的估计偏误,达到了类似于随机试验的效果。
(三)倾向得分匹配的估计结果与假说验证
1.倾向得分匹配的估计结果。采用最近邻匹配法对使用GI组农户和未使用GI组农户的特征变
量进行倾向得分匹配,两组农户生产行为差异的估计结果见表 5。
表 5 倾向得分匹配法的估计结果
使用GI组农户 未使用GI组农户 差值或ATT值 t值
是否增加了种植面积
匹配前 0.4285 0.3130 0.1155* 1.72
匹配后 0.3827 0.3951 -0.0124 -0.12
是否施用有机肥
匹配前 0.6374 0.5130 0.1244* 1.79
匹配后 0.6173 0.4445 0.1728** 2.31
是否使用无公害农药
匹配前 0.6703 0.3043 0.3660*** 4.83
匹配后 0.6420 0.4074 0.2346** 2.33
是否采用秸草覆盖技术
匹配前 0.5604 0.3478 0.2126*** 3.11
匹配后 0.5802 0.4321 0.1481* 1.68
农资投入
匹配前 730.5721 588.5400 142.0321*** 2.17
匹配后 695.2297 638.4727 56.7570* 1.83
劳动投入
匹配前 29.5551 29.2234 0.3316 0.19
匹配后 28.7564 31.6309 -2.8744 -1.32
注:①差值指表示匹配前使用GI组农户和未使用GI组农户生产行为的差异,ATT值指匹配后使用GI组农户和
未使用GI组农户生产行为的差异;②***、**和*分别表示 1%、5%和 10%的显著性水平; ③差值或ATT值的标准
误计算使用 bootstrapping抽样,抽样次数为 500次。
2.假说验证。(1)假说 1的验证。从表 5可以看出,匹配前,使用GI组农户和未使用GI组农户
增加种植面积的概率分别为 0.4285和 0.3130,使用GI组农户比未使用GI组农户增加种植面积的概率
高 0.1155,且在 10%的水平上显著。匹配后,使用GI组农户和未使用GI组农户增加种植面积的概率
分别为 0.3827和 0.3951,使用GI组农户反而比未使用GI组农户低 0.0124,但两组农户间的差异不显
地理标志使用对农户生产行为影响分析:来自黄果柑种植农户的调查
- 32 -
著。这说明,在考虑了农户选择性偏差后,地理标志使用对农户增加地理标志产品种植面积的作用不
明显。其可能的原因是,石棉县政府为推动黄果柑产业发展,一方面,积极申请地理标志认证,以巩
固本地特色优势产业;另一方面,自 2011年起每年举办“黄果柑文化节”,该活动的举办打开了产品
的销路,提高了产品的知名度,给黄果柑种植农户带来了切实的经济效益。因此,使用GI组农户和未
使用GI组农户都积极扩大黄果柑种植面积。但增加黄果柑种植面积的前提条件是,农户尚有可供种植
黄果柑的土地。笔者在调查中发现,有些农户对黄果柑种植有较高的经济收益预期,早在2011年之前
就把自家土地全部种植了黄果柑,而这些农户对申请使用地理标志更为积极主动,因而可能导致使用
GI组农户比未使用GI组农户增加种植面积的概率低。由于土地因素的限制,假说1未能得到验证。
(2)假说 2的验证。匹配前,使用GI组农户比未使用GI组农户施用有机肥的概率、使用无公
害农药的概率和采用秸草覆盖技术的概率分别高 0.1244、0.3660和 0.2126,均在 10%以上的水平上显
著。这表明,地理标志的使用促进了农户对环境友好型肥料和农药的施用以及环境友好型技术的采用。
匹配后,使用GI组农户比未使用GI组农户施用有机肥的概率高 0.1728,在 5%的水平上显著性;
使用GI组农户比未使用GI组农户施用无公害农药的概率高 0.2346,在 5%的水平上显著;使用GI
组农户比未使用GI组农户采用秸草覆盖技术的概率高 0.1481,在 10%的水平上显著。这说明,忽视
选择性偏差会造成地理标志使用对农户环境友好型农资投入和技术采用影响效果估计的偏差。具体来
说,考虑了农户选择性偏差后,地理标志使用对农户使用无公害农药和采用秸草覆盖技术的作用减小,
其原因是,两组农户在无公害农药使用和秸草覆盖技术采用上的差异不能完全归结于农户是否使用地
理标志,两组农户在不可观测的素质和能力上的差异也发挥着作用。本文表 4中匹配前的统计数据表
明,相对于使用GI组农户,未使用GI组农户中户主为男性的比例更高,种植经验更为丰富,种植面
积也更大,这使得他们无论是否使用地理标志,都会增加对无公害农药的使用和秸草覆盖技术的采用。
但是,在考虑了农户选择性偏差后,地理标志使用对农户施用有机肥的作用增加,这与有机肥的来源
和价格有关。一般来说,有机肥的来源有自产农家肥和购买商品有机肥两种。样本农户中自产农家肥
的农户较少。其原因是:第一,2008年汶川大地震后当地政府实施“人居环境改善工程”,很多农户
不再进行家庭养殖。第二,样本农户中有一部分农户属于“水库移民”,移民之后他们所居住的环境
不具备家庭养殖的条件;而商品有机肥的价格相对较高,且购买渠道较为有限,加入合作社的农户拥
有以优惠价格从联合社购买有机肥的权利,因而,当地政府对地理标志使用的管理方式导致地理标志
使用对农户施用有机肥的作用增加。尽管在考虑了农户选择性偏差后,地理标志使用对农户采用环境
友好型技术、施用环境友好型肥料和农药的作用存在差异,但使用GI组农户比未使用GI组农户施用
有机肥、使用无公害农药和采用秸草覆盖技术的概率都要高,因此,假说 2得到了验证。
(3)假说 3的验证。匹配前,使用GI组农户和未使用GI组农户的农资投入分别为 730.5721元/
亩和 588.54元/亩,两者差异为 142.0321元/亩,在 1%的水平上显著;匹配后,使用GI组农户和未使
用GI农户的农资投入分别为695.2297元/亩和 638.4727元/亩,两者差异缩小为 56.757元/亩,在 10%
的水平上显著。使用地理标志的农户必须严格按照质量控制技术规范的要求进行农资投入,并获得使
用地理标志带来的超额收益,但也因质量控制付出了超额成本,两组农户在农资投入上的差异印证了
这一点。但是,匹配后两组农户在农资投入上的差距缩小,其可能的原因有二:一是农户主要农资(例
如肥料和农药)的购买渠道存在差异。使用GI组农户由于加入了参加联合社的合作社,联合社对使
用GI组农户所需的农资实行统一采购,使用GI组农户可以享受到购买价格上的优惠;而未使用GI
组农户只能通过农资零售市场自己采购农资,无法享受批量购买的价格优惠。二是联合社对使用GI
组农户实行病虫害统防统治,使用GI组农户施药次数比未使用GI组农户有所降低。因此,假说 3中
地理标志使用对农户生产行为影响分析:来自黄果柑种植农户的调查
- 33 -
“地理标志使用会带来农资投入的增加”得到了验证。
匹配前与匹配后,使用GI组农户和未使用GI组农户在劳动投入上的差异都不显著,但匹配前
使用GI组农户的劳动投入略高于未使用 GI组农户,匹配后使用GI组农户的劳动投入却低于未使
用GI组农户。其可能的原因有三:一是使用GI组农户由于严格按照地理标志产品的质量控制技术
规范的要求进行生产,较为科学地掌握了黄果柑种植中耗费人工多且技术含量较高的疏花疏果、整
形修剪技术,因而劳动投入较少。二是使用GI组农户可以通过联合社享受到当地政府推行秸草覆
盖技术的补贴,从而对果园中耗费人工较多的除草环节予以简化,以便果园中生长的草可以用于冬
季秸草覆盖,因此也减少了从果园以外割草来覆盖果园的劳动投入。三是有些农户对自己或帮工劳
动投入的估算不够精准,比如对采摘环节亲朋好友间互相帮忙所投入劳动的估算。因此,假说 3中
“地理标志使用会带来劳动投入的增加”未能得到验证。
3.稳健性检验。为验证上述地理标志使用对农户生产行为影响效果的准确性,本文还采用半径
匹配法与核匹配法对使用GI组农户和未使用GI组农户的特征变量进行匹配(结果见表 6)。表 6显
示,采用半径匹配法与核匹配法估算地理标志使用对农户生产行为的影响与采用最近邻匹配法得出
的结果基本一致。这表明,本文研究结果具有稳健性。
表 6 倾向得分匹配法估计结果的稳健性检验
半径匹配法 核匹配法
使用GI
组农户
未使用GI
组农户 ATT值 t值
使用GI
组农户
未使用GI
组农户 ATT值 t值
是否增加了种
植面积
0.3947 0.4172 -0.0225 -0.21 0.3827 0.4707 -0.0878 -1.09
是否施用有机
肥
0.6315 0.4208 0.2107** 2.27 0.6173 0.4728 0.1445* 1.75
是否使用无公
害农药
0.6184 0.4477 0.1707* 1.85 0.6419 0.4427 0.1992** 2.47
是否使用秸草
覆盖技术
0.5658 0.3857 0.1801** 1.99 0.5802 0.3547 0.2255*** 2.76
农资投入 695.5113 630.2785 65.2327* 1.73 695.2297 622.8258 72.4040* 1.65
劳动投入 28.8822 31.3168 -2.4346 -1.12 28.7564 31.7372 -2.9808 -1.59
注:①表中数据均为匹配后数据;②***、**和*分别表示 1%、5%和 10%的显著性水平;③ATT值标准误的计
算使用 bootstrapping抽样,抽样次数为 500次;④核匹配采用 Stata软件默认的二次核函数(epan kernel)和带宽 0.06。
六、结论与启示
本文利用四川省石棉县黄果柑种植农户的抽样调查数据,运用倾向得分匹配法分析了地理标志
使用对农户生产行为的影响,得出以下结论:第一,在控制其他影响因素的条件下,地理标志的使
用对农户采用环境友好型技术、施用环境友好型肥料和农药具有显著的促进作用,也显著增加了农
户在地理标志产品生产中的农资投入,但对农户增加地理标志产品的种植面积和劳动投入影响不显
著。第二,户主性别、户主受教育年限、黄果柑收入占总收入比例、是否科技示范户、坡地地形条
件对农户地理标志使用有正向影响,但户主种植年限对农户地理标志使用有负向作用。
地理标志使用对农户生产行为影响分析:来自黄果柑种植农户的调查
- 34 -
本文研究结论的政策启示如下:第一,积极引导农户申请使用地理标志。农户使用地理标志后,
不仅得到了更为科学的种植技术,而且促进了环境友好型农业发展。可以从提高农户种植地理标志
产品的经济效益、发挥科技示范户的示范作用等方面提高农户对地理标志使用的申请率。第二,充
分发挥合作社特别是联合社的作用。联合社和合作社不仅使农户具有了农资采购、产品销售方面的
优势,而且有助于区域特色产业竞争力的提升。第三,有效维护地理标志使用者的利益。地理标志
使用会带来农户农资投入的增加,而地理标志具有准公共物品的特性,因此,当地政府应尽快建立
防伪查询系统,以有效防止假冒现象。第四,在山区(坡地)积极推广具有高附加值的地理标志农
产品种植,对培育壮大特色产业、推动山区经济发展、提高农民收入具有重要意义。
参考文献
1.陈萌山:《农产品地理标志产业发展研究的有益探索——〈农产品地理标志保护利用与产业发展研究〉评介》,《农
业经济问题》2013年第 3期。
2.陈强:《高级计量经济学及 Stata应用》,高等教育出版社,2014年。
3.陈玉兰、刘瑞峰、宋玉兰:《地理标志对库尔勒香梨生产经济效益影响的实证分析——基于库尔勒地区 215户农户
的微观调查数据》,《生态经济》2011年第 2期。
4.褚彩虹、冯淑怡、张蔚文:《农户采用环境友好型农业技术行为的实证分析——以有机肥与测土配方施肥技术为例》,
《中国农村经济》2012年第 3期。
5.孔祥斌、李翠珍、张凤荣、郧文聚:《基于农户土地利用目标差异的农用地利用变化机制研究》,《中国农业大学学
报(社科版)》2010年第 4期。
6.李启平、赵溯、晏小敏:《地理标志促进农业经济发展的实证研究》,《经济经纬》2014年第 5期。
7.梁流涛、曲福田、诸培新、马凯:《不同兼业类型农户的土地利用行为和效率分析——基于经济发达地区的实证研
究》,《资源科学》2008年第 10期。
8.童霞、高申荣、吴林海:《农户对农药残留的认知与农药施用行为研究——基于江苏、浙江 473个农户的调研》,《农
业经济问题》2014年第 1期。
9.王磊、赵瑞莹:《农户申请使用地理标志行为决策的影响因素分析——基于山东省 16市的调查》,《农业技术经济》
2012年第 1期。
10.占辉斌:《农户地理标志产品生产行为研究——以江西、安徽为例》,《农业技术经济》2013年第 3期。
11.占辉斌、陈超:《消费者对地理标志产品的认知程度以及购买意愿研究——基于黄山地理标志茶叶的个案调查分
析》,《消费经济》2010年第 8期。
12.占辉斌、俞杰龙:《农户生产地理标志产品经济效益分析——基于 437户农户的调研》,《农业技术经济》2015年第
2期。
13.钟甫宁、胡雪梅:《中国棉农棉花播种面积决策的经济学分析》,《中国农村经济》2008年第 6期。
14.周曙东、张西涛:《地理标志对陕西苹果经济效益影响的实证分析》,《农业技术经济》2007年第 6期。
15.Abhilash, P. C.; Singh, N.: Pesticide Use and Application: An Indian Scenario, Journal of Hazardous Materials, 165 (3):
1-12, 2009.
16.Albayram, Z.; Mattas, K.; Tsakiridou, E.: Purchasing Local and Non-local Products Labeled with Geographical Indications,
Operational Research, 14 (2):1-15, 2014.
17.Becker S. O. and Ichino A.: Estimation of Average Treatment Effects Based on Propensity Scores, The Stata Journal, 2(2):
358-377, 2002.
地理标志使用对农户生产行为影响分析:来自黄果柑种植农户的调查
- 35 -
18.Bowen, S. and Zapata,A .V. : Geographical Indications, Terroir and Socioeconomic and Ecological Sustainability: The Case
of Tequila, Journal of Rural Studies, 25(1) :108-119, 2009.
19.Dimara, E.; Petrou, A.; Skuras, D. : Agricultural Policy for Quality and Producers’ Evaluations of Quality Marketing
Indicators: A Greek Case Study, Food Policy , 29 (5): 485-506, 2004.
20.Dogan, B. and Gokovali, U. : Geographical Indications: The Aspects of Rural Development and Marketing through the
Traditional Products, Procedia-Social and Behavioral Sciences, 62 (10): 761-765, 2012.
21.Jena, P. R. and Grote U.: Impact Evaluation of Traditional Basmati Rice Cultivation in Uttarakhand State of Northern
India: What Implications Does It Hold for Geographical Indications?World Development, 40(9): 1895-1907, 2012.
22.Hajdukiewicz, A.: European Union Agri-food Quality Schemes for the Protection and Promotion of Geographical
Indications and Traditional Specialities:An Economic Perspective, Folia Horticulturae, 26(1): 3-17, 2014.
23.Iraizoz, B.; Bardaji, I.; Rapun, M.: Do Protected Geographical Indications (PGI)-Certified Farms Perform Better? The Case
of Beef Farms in Spain,Outlook on Agriculture, 2(40): 125-130, 2011.
24.Likudis, Z.; Costarelli, V. and Vitoratos, A.: Determination of Pesticide Residues in Olive Oils with Protected Geographical
Indication or Designation of Origin, International Journal of Food Science and Technology, 49 (2): 484-492, 2013.
25.Loureiro, M. L. and McCluskey, J. J.: Assessing Consumer Response to Protected Geographic Identification Labeling,
Agribusiness, 16(3): 309-320, 2000.
26.Ngokkuen, C. and Grote, U.:Determinants Influencing Adoption of Geographical Indication Certification: The Case of Rice
Cultivation in Thailand, Proceedings of the German Development Conference, 2010.
27.Ondersteijn, C. J. M.; Giesen, G .W. J. and Huirne, R. B. M.: Identification of Farmer Characteristics and Farm Strategies
Explaining Changes in Environmental Management and Environmental and Economic Performance of Dairy Farms,
Agricultural Systems,78(1): 31-55, 2003.
28.Ramos, A. G.; Azcazáte, I. B. and Muňiz, I. A.: The Role of Geographical Labeling in Inserting Extensive Cattle Systems
into Beef Marketing Channels—Evidence from Three Spanish Case Studies, Cahiers déconomie et Sociologie Rurales, 78 (2):
81-105, 2006.
29.Rangnekar, D.: The Socio-economics of Geographical Indications: A Review of Empirical Evidence from Europe,
Intellectual Property Rights and Sustainable Development , 17(8): 22-32, 2004.
30.Rosenbaum, P. R. and Rubin, D. B.: The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects,
Biometrika, 70(1): 41-45, 1983.
31.Sepúlveda, W. S.; Maza, M. T. and Pardos, L.: Farmers’ Attitudes towards Lamb Meat Production under a Protected
Geographical Indication. Small Ruminant Research, 94(3): 90-97, 2010.
32.Wooldridge, J.: Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, MIT Press, Cambridge, 2002.
(作者单位:西北农林科技大学资源经济与环境管理研究中心)
(责任编辑:黄慧芬)