数字技术使用、社会化服务获得与农户生态农业技术采纳

Digital technology use, socialized service access and farmers’ adoption of rice-crayfish culturing model

摘要

为厘清数字技术使用、社会化服务获得在农户采纳生态农业技术中的作用，基于长江中下游880份微观农户调查数据，研究了数字技术使用对农户稻虾共作模式采纳的影响、作用机制和群体差异。研究发现：数字技术使用对农户稻虾共作模式采纳有显著的促进作用，使用数字技术获取农业生产相关技术的频率越高，农户采纳稻虾共作模式的可能性越大。借助条件混合模型（CMP）解决内生性问题后，估计结果与基准回归一致，但如果不考虑内生性问题，基准回归将低估数字技术使用的作用效果。机制分析表明，数字技术使用主要通过提高农户社会化服务获得，进而促进其稻虾共作模式采纳，通过细分社会化服务环节，发现数字技术使用对农户获得劳动密集型环节相关服务的作用更大。进一步分析发现，数字技术使用对生产型农户、农技培训参与户稻虾共作模式采纳行为的促进作用更明显。本研究为理解数字技术使用、社会化服务获得与农户稻虾共作模式采纳之间的内在逻辑关系提供了微观证据，也为有针对性地促进数字技术与农业绿色发展有机融合提供新的经验借鉴。

Abstract

To clarify the impact of digital technology use， socialized service access on the adoption of agroecological technologies by farmers， this study investigates the impact and mechanism of the use of digital technology on farmers' choice of rice-crayfish culturing model by utilizing data from 880 micro-farmer surveys in the middle and lower reaches of the Yangtze River. The research finds that： Digital technology use has a significant contribution to farmers’ choice of rice-crayfish culturing model， and the higher the frequency of using digital technology to obtain information related to agricultural production， the greater the likelihood that farmers will choose the rice-crayfish culturing model. After solving the endogeneity problem with the help of conditional mixture （CMP） modeling and combining it with the instrumental variables approach， consistent conclusions can still be obtained. Mechanism analysis shows that the use of digital technology mainly promotes the selection of rice-crayfish culturing model by improving the social services provided by farmers. By subdividing the social service links， it is found that the use of digital technology has a greater impact on farmers' access to labor-intensive related services. Further analysis reveals that the use of digital technology has a more significant promoting effect on the selection behavior of rice-crayfish culturing model among production-oriented farmers， as well as participating households in agricultural technology training. The study provides micro-evidence for understanding the intrinsic logical relationship between digital technology use， the acquisition of socialization services and farmers' choice of rice-shrimp cropping model， as well as new lessons for targeted promotion of the organic integration of digital technology and green agricultural development.

关键词

数字技术使用 / 社会化服务 / 农户 / 稻虾共作模式

Key words

digital technology use / socialized service / peasant household / rice-crayfish culturing model

“十四五”时期，农业绿色发展被认为是中国农业现代化的内在要求^［1］。生态循环农业基于生态耦合共生原理，实现不同生物之间协调共生，能够从源头促进农业绿色转型^［2］。稻虾共作模式在因地制宜的基本前提下，通过对稻田进行挖沟、围栏等基础性改造，实现水稻种植与小龙虾养殖之间物质、能量等多层次循环利用，具有绿色、高效、循环和可持续的特性，被视为生态循环农业的典范1

1 数据来源：腾讯网，https：//new.qq.com/rain/a/20220602A0B9MX00

。

已有研究认为，数字技术使用为农户获取稻虾共作模式相关信息提供了可行途径，有助于缓解信息不对称造成的约束^［3］。具体而言：一是数字技术使用直接影响农户稻虾共作模式采纳。稻虾共作模式的生产环节和经营管理更加复杂，农户需要掌握的操作技术和市场信息更多（如饲养技术和价格信息）。数字技术使用能够帮助农户有效利用数字化手段打破信息壁垒^［4］，使其全面、客观和快速了解稻虾共作模式相关技术，从而直接影响农户对该模式的采纳行为；二是数字技术使用通过社会化服务获得间接影响农户稻虾共作模式采纳。稻虾共作模式具有劳动密集型和技术密集型的双重特性，农业社会化服务组织拥有更专业、更先进的人才和技术设备，是小农户与现代农业有机衔接的有效举措，对农户采纳稻虾共作模式有一定影响^［5］。

与本研究相关的文献有2支，第一支文献涉及农户绿色农业技术采纳行为的影响因素，主要可归纳为宏微观2个方面。从宏观方面来看，市场和政府是影响农户采纳行为的关键因素，其主要通过市场机制和政府政策为农户提供信息，增强对绿色农业技术的了解，影响农户采纳行为^［6］。从微观方面来看，一是个体特征，如受教育程度、认知水平和社会地位等因素^［7-8］。受教育程度和认知水平越高的户主接受新观念、新方法的能力越强^［9］，更有可能理解稻虾共作模式的相关信息；二是家庭特征，如经营规模和资本禀赋等。对于规模较大的农户而言，其时间偏好程度更低^［10］，更有可能采纳绿色农业技术。此外，家庭拥有较高的资本禀赋也为农户提供了更加充足的资源，为其采纳行为提供支持^［11］。

第二支文献涉及数字技术使用的影响。总体来看，数字技术具有多途径、低成本和高效率传播信息的特性，既能从宏观上为经济发展提供新动能，也能从微观上影响人们的生活方式和采纳行为^［12］。在宏观方面，数字技术是提升农业数字化发展水平的重要途径，为农业产前、产中和产后提供实时信息支持，对农业农村现代化和国家粮食安全有重要影响^［13］。在微观方面，数字技术使用改变了农户接触和利用信息资源的方式，对其采纳行为产生潜在影响^［14］。

关于数字技术使用对农户社会化服务获得的影响，已有研究结果存在分歧。部分研究认为数字技术使用拓宽了农户信息获取途径，改善了社会化服务的要素配置效率，有助于农户社会化服务获得^［15］。也有研究认为农户即使通过数字技术拓宽了社会化服务获取范围，但通过数字技术获取信息并未改变服务提供者的现状^［16］。造成分歧的原因可能是已有研究主要基于社会化服务获得与否，缺乏对社会化服务具体环节进行细分。事实上，社会化服务具有多环节性，不同环节服务提供者、服务内容和服务难易度等均存在差异。从而导致农户对不同环节服务的可获得性存在差异，一概而论既不能准确揭示数字技术使用在农户社会化服务获得方面的作用，也无法明晰其对社会化服务具体环节的影响。关于数字技术使用、社会化服务获得与农户稻虾共作模式采纳之间的关系，已有研究主要从公共农技推广与数字农技服务、市场与政府和农户认知等方面展开研究^［17］。虽然也有考察社会化服务的作用，但主要从学习能力与社会化服务使用的角度展开，缺乏在统一框架下厘清数字技术使用、社会化服务获得与农户稻虾共作模式采纳的内在机制。鉴于此，本研究试图回答的问题是：数字技术使用会促进农户稻虾共作模式采纳吗？如果会，该促进作用能否通过社会化服务获得来实现？以及数字技术使用主要通过获得哪些环节的社会化服务来促进农户稻虾共作模式采纳？

已有文献存在以下补充完善的空间：一是在分析数字技术使用对农户绿色农业技术采纳的影响时，主要着眼于数字技术使用与否，缺乏对农户数字技术使用频率的考量，导致分析结果与生产实践之间存在一定距离。二是针对数字技术使用、社会化服务获得与农户稻虾共作模式采纳之间的作用机制探讨不足。表现为既缺乏在统一框架下联合考察三者之间的内在逻辑关系，也没有进一步分析数字技术使用主要通过获得哪些环节的社会化服务来促进农户稻虾共作模式采纳。三是在分析数字技术使用对农户稻虾共作模式采纳的影响时，容易受到内生性问题的干扰，已有研究缺乏系统解决此问题带来的潜在影响。

本研究基于长江中下游微观农户调查数据，以稻虾共作模式为例，采用条件混合模型（CMP）和中介效应模型，实证分析数字技术使用、社会化服务获得对农户采纳稻虾共作模式的影响及其内在机制，以期为进一步明确数字技术在农户采纳决策中发挥的作用提供微观证据和现实参考。

1　理论分析与研究假说

由信息不对称理论可知，市场经济活动中个体所掌握的信息存在不对称现象^［18］。在农村地区，农户同样受到信息不对称因素的制约，使不同主体之间难以建立有效的往来、传播与学习通道，容易造成额外损失的风险。数字技术为农户获取信息提供了支撑，对其采纳行为作用显著。具体来看，一是数字技术使用为农户及时获取与稻虾共作模式相关技术和信息提供了有效途径。农户通过数字技术既缓解了信息不对称约束，也为其及时学习稻虾共作模式的操作技术和管理方法提供了现代化途径。有助于农户掌握最新的技术信息和发展动态，由此对其生产观念和经营决策产生“催化剂”影响，促进农户稻虾共作模式采纳；二是数字技术使用提高了信息匹配效率^［19］。借助数字技术，农户可根据自身知识储备和实际需要，随时随地学习稻虾共作模式相关技术，如实时了解实践管理、操作技术、价格调整等信息。这不仅丰富了信息获取内容，还提高了信息传播效率，从而使农户信息搜寻与需求之间有效匹配，大大提高了农户对稻虾共作模式相关信息掌握的准确性和及时性，激发农户采纳稻虾共作模式的积极性。基于此，提出如下假说：

H1：数字技术使用对农户稻虾共作模式采纳有显著的促进作用。

同时，数字技术使用还可以通过社会化服务获得间接影响农户稻虾共作模式采纳。首先，数字技术使用为农户社会化服务获得提供了有效渠道。一是数字技术是数字经济时代信息传播的新型载体，不仅能降低农户获得社会化服务的难度，而且提高了服务提供者的作业效率^［20］。例如，在疾病防控环节，服务提供者可通过无人机进行施药，由此实现机械作业的精准化和智能化；二是数字技术使用大大提高了农户社会化服务获得效率。农户可以根据自身实际需求，快速有效地获取资料供应、经营管理、市场行情等技术信息，并以相对较低的价格达成服务协议。实现服务需求与供给之间有效匹配，促进农户社会化服务获得^［21］。

其次，社会化服务获得为农户稻虾共作模式采纳提供了支撑。稻虾共作模式具有生产环节多、劳动周期长、技术要求高等特征。劳动强度与技术掌握是农户考虑的关键因素，为避免超出家庭劳动能力的边界，理性农户会通过机械替代劳动。但是，大部分农户难以达到购买整套机械设备的效率区间^［22］，农业社会化服务成为他们较为理想的选择。原因在于，社会化服务作为农业现代化发展的重要抓手，不仅拥有专业的农技人员^［23］，改善普通农户在稻虾共作模式实施过程中面临经营管理不足的问题，而且将更为科学的管理技术、饲养技术和防控技术引入稻虾共作模式经营环节，使不同生产环节更加科学规范，从而激发农户稻虾共作模式采纳的可能性^［24］。基于此，提出如下假说：

H2：数字技术使用通过提高农户社会化服务获得，进而促进其稻虾共作模式采纳。

关于数字技术使用对农户不同环节社会化服务获得的影响：在劳动密集型环节，当前服务市场处于饱和状态，市场供求关系呈现供大于求的特征^［25］。农户获得该环节相关服务的难度相对较低。同时，劳动密集型环节相关服务主要是通过机械对劳动力进行替代，不仅技术要求与服务难度低，而且对先进生产器械的要求不高^［26］。农户不需要进行过多筛选即可获得相关服务，加之数字技术使用为其信息交流提供了便利，从而对农户获得劳动密集型环节相关服务的促进作用更强。在技术密集型环节，该环节与稻虾共作模式的产出及品质密切相关，尤其在施肥打药和疾病防控环节，不仅需要进行多次服务，而且对服务实施的规范性和科学性要求较高。一旦出现服务失误，将直接导致产出降低和品质下降。因此，微观农户对技术密集型服务提供者的要求更高。另外，技术密集型环节相关服务主体较为稀缺，服务市场处于供不应求的状态^［27］。而数字技术使用仅为农户社会化服务获得提供了信息支撑，尚未改变该环节服务市场供不应求的现状，从而使得数字技术使用在农户获得技术密集型环节相关服务的作用有限。基于此，提出如下假说：

H3：相比于技术密集型环节，数字技术使用主要通过获得劳动密集型环节的相关服务来促进农户稻虾共作模式采纳。

2　数据来源、变量定义与模型构建

2.1　数据来源

数据源于“双水双绿”课题组于2023年4月在长江中下游展开的微观农户调研。选取该区域主要基于以下2点考虑：一是长江中下游既是中国主要粮食生产基地，也是稻虾共作模式主要应用区域。二是稻虾共作模式以生态耦合共生理论为基础，以现代化科学技术为支撑，实现水稻种植与小龙虾养殖协调统一，体现了生态循环可持续的发展理念，得到了国家和地方政府的大力支持。因此，课题组聚焦于长江中下游主要推广应用的稻虾共作模式具有很好的代表性。

为获得客观有效的研究数据，课题组主要采用分层抽样和随机抽样相结合的方法进行问卷调研，具体调研过程如下：首先，在长江中下游随机抽取湖北、湖南、江西作为本次调研省份。其次，综合考虑稻虾共作模式应用面积、产量和市场销售等因素后，在每个省选取3个样本县（市），共计9个县（市），其中湖北省包括潜江市、钟祥市、阳新县，湖南省包括沅江市、临湘市、安乡县，江西省包括新余市、彭泽县、余干县。再次，在每个县（市）随机抽取5个左右的乡镇，每个乡镇随机抽取约20个农户作为最终调查对象，他们均是稻虾共作模式的采纳者和潜在采纳者。最后，本次调研成员均是长期从事稻虾共作模式研究的高校老师、博士研究生和硕士研究生，在调研之前进行了集中培训。本次调研共发放问卷895份，删除核心问题缺失的问卷后，获得有效问卷880份，问卷有效率为98.324%。

2.2　变量定义

2.2.1　因变量——稻虾共作模式采纳

本研究主要关注农户在农业生产中，是否采纳稻虾共作模式。参考已有研究做法^［28］，主要通过虚拟变量来实现，具体通过题项“您在农业生产过程中采纳稻虾共作模式了吗？”进行测量，若农户回答已经采纳了稻虾共作模式，则赋值为1，否则赋值为0。

2.2.2　自变量——数字技术使用

本研究主要聚焦于农户将数字技术用于获取农业生产相关技术方面。具体体现在2个方面：一是分析农户是否用数字技术获取农业生产（稻虾共作模式）相关技术，二是进一步分析使用频率，判断农户采纳稻虾共作模式的概率是否随数字技术使用频率的增加而增加。具体通过“是否使用数字技术（微信群、公众号、APP等）获取农业生产（稻虾共作模式）相关技术”和“使用数字技术获取农业生产（稻虾共作模式）相关技术较多”2个题项实现。回答“使用数字技术获取相关技术”赋值为1，否则赋值为0。关于数字技术使用频率采用五点量表测量，非常不同意至非常同意赋值介于1~5。

2.2.3　机制变量——社会化服务获得

已有文献关于社会化服务的测度可归纳为2个方面：一是用是否获得社会化服务来测算，主要聚焦于社会化服务的某个环节，如施肥服务、植保服务^［29］；二是基于投入产出法，测算购买社会化服务支出占农业生产总支出的比重。本研究结合相关研究和农户社会化服务获得实际^［30］，首先，测量农户在生产过程中获得社会化服务环节的数量，涉及农资、耕整、收割捕捞、施肥打药、疾病防控和插秧播种6个生产环节。上述生产环节涵盖了农户经营管理稻虾共作模式的主要过程。其次，将社会化服务主要划分为劳动密集型和技术密集型2个方面，进一步分析农户在劳动密集型环节和技术密集型环节获得相关服务的难易程度，其中劳动密集型环节包括农资服务、耕整服务和收割捕捞服务，技术密集型环节包括施肥打药服务、疾病防控服务和插播服务。

2.2.4　控制变量

参考已有文献^［31-32］，设置个体特征、家庭特征、经营特征等控制变量。其中，个体特征包括性别、年龄、受教育年限。家庭特征包括收入稳定性、新型经营主体、劳动力人数。经营特征包括耕地面积、土壤肥力和耕地通车比例。此外，考虑到不同省份之间可能存在一定差异，故以虚拟变量的形式对区域效应进行控制。具体见表1。

2.3　模型构建

2.3.1　基准模型

为分析数字技术使用对农户稻虾共作模式采纳的影响，鉴于农户采纳稻虾共作模式属于二元离散变量（采纳了赋值为1，否则为0），因此本研究基准模型采用二元Probit模型进行分析。模型设定如下：

Y_i={\alpha }_{\mathrm{0}}+{\alpha }_{\mathrm{1}}{x}_i+{\alpha }_{\mathrm{2}}\mathrm{C}\mathrm{o}\mathrm{n}\mathrm{t}\mathrm{r}\mathrm{o}\mathrm{l}{\mathrm{s}}_i+{\mu }_n+{\epsilon }_i(1)

式中：Y_i为第i个农户的采纳行为；\alpha为待估计系数；x_i为核心解释变量，表示第i个农户的数字技术使用情况；\mathrm{C}\mathrm{o}\mathrm{n}\mathrm{t}\mathrm{r}\mathrm{o}\mathrm{l}{\mathrm{s}}_i为控制变量，具体包括个体特征、家庭特征、经营特征以及其他特征；{\mu }_n和{\epsilon }_i为地区虚拟变量和随机扰动项。

2.3.2　条件混合估计模型（CMP）

分析农户采纳行为时通常面临内生性问题。同样，本研究分析数字技术使用对农户稻虾共作模式采纳的影响时，也可能存在类似的问题：一是双向因果。数字技术在为农户获取信息提供便利的同时，很有可能由于农户在农业生产中采纳了稻虾共作模式，需要及时获取不同操作阶段的技术信息，从而增加了数字技术使用的可能性。二是遗漏变量。虽然本研究尽可能控制其他因素的影响，但依然难以穷尽，如对于学习能力较强的农户来说，其消化吸收稻虾共作模式相关技术更容易，在实践中更有可能实现科学管理和精细化运作，从而更有能力采纳稻虾共作模式。

对于该内生性问题，借鉴已有研究^［33］，采纳村庄宽带覆盖率作为数字技术使用的工具变量。采纳该工具变量主要基于以下2点考虑：一是数字技术使用与宽带的普及率密切相关，当村庄宽带覆盖率较高时，该村庄农户使用数字技术就越便利，由此越有可能产生数字技术使用行为，符合相关性。二是村庄宽带覆盖率属于村级层面变量，与微观农户采纳行为分属不同的观测层面，因此难以直接影响农户稻虾共作模式采纳行为，满足外生性条件。同时，本研究内生变量有二分类变量和定序变量，条件混合模型（CMP）基于极大似然估计法，运用递归方程组进行多阶段估计，估计结果更加准确^［34］。模型设定如下：

x_i={\beta }_{\mathrm{0}}+{\beta }_{\mathrm{1}}\mathrm{I}{\mathrm{V}}_i+{\beta }_{\mathrm{2}}\mathrm{C}\mathrm{o}\mathrm{n}\mathrm{t}\mathrm{r}\mathrm{o}\mathrm{l}{\mathrm{s}}_i+{\mu }_{n\mathrm{1}}+{\epsilon }_{i\mathrm{1}}（2）

Y_i={\alpha }_{\mathrm{0}}^{\text{'}}+{\alpha }_{\mathrm{1}}^{\text{'}}{x}_i+{\alpha }_{\mathrm{2}}^{\text{'}}\mathrm{C}\mathrm{o}\mathrm{n}\mathrm{t}\mathrm{r}\mathrm{o}\mathrm{l}{\mathrm{s}}_i+{\mu }_{n\mathrm{2}}+{\epsilon }_{i\mathrm{2}}（3）

式中：I{V}_i为工具变量，表示第i个村庄的宽带覆盖率；{\alpha }_{\mathrm{1}}^{\text{'}}为纠正偏误后核心自变量的估计系数；其他变量和参数设定与式（1）相同。

2.3.3　机制检验

参考已有研究思路^［35］，当中介变量与因变量的因果关系在理论上比较直观，在逻辑上比较接近时，可以只分析自变量对机制变量的影响，例如，学者在分析数字经济对农户收入的作用机制时，通过判断对创业、非农就业和土地流转3个机制变量的影响来实现^［36］。具体模式设定如下：

M_i={\omega }_{\mathrm{0}}+{\omega }_{\mathrm{1}}{x}_i+{\omega }_{\mathrm{2}}\mathrm{C}\mathrm{o}\mathrm{n}\mathrm{t}\mathrm{r}\mathrm{o}\mathrm{l}{\mathrm{s}}_i+{\phi }_n+{\theta }_i(4)

式中：M_i为机制变量，即农户社会化服务获得情况；x_i\mathrm{与}式（1）相同，为第i个农户的数字技术使用情况；\mathrm{C}\mathrm{o}\mathrm{n}\mathrm{t}\mathrm{r}\mathrm{o}\mathrm{l}{\mathrm{s}}_i为控制变量；{\phi }_n和{\theta }_i为地区虚拟变量和随机扰动项。

3　实证结果与分析

3.1　数字技术使用对农户稻虾共作模式采纳的直接影响

本研究实证分析主要通过Stata17.0软件实现，实证分析前对所有变量进行了多重共线性检验，检验结果不存在多重共线性问题。关于数字技术使用对农户稻虾共作模式采纳的直接影响见表2。回归（1）和（3）只分析核心自变量和个体特征的影响，回归（2）和（4）加入了其他控制变量和地区虚拟变量，分析不同因素对农户稻虾共作模式采纳的影响。如表2所示，由回归（1）和（3）可知，数字技术是否使用和使用频率均在1%的统计水平上显著正向影响农户稻虾共作模式采纳，回归（2）和（4）加入其他控制变量和地区虚拟变量后，核心自变量的作用方向未发生改变，且作用效果依然显著。这表明数字技术使用对农户稻虾共作模式采纳有显著的促进作用，且随着农户数字技术使用频率的增加，其采纳稻虾共作模式的概率随之提高。假说H1得以初步验证。

3.2　内生性处理：工具变量法

本研究主要通过工具变量法解决潜在内生性问题，在分析之前，通过内生性检验参数atanhrho_12发现，参数估计结果在1%的统计水平上拒绝变量外生性的原假设，说明存在内生性问题。工具变量对内生变量的作用显著，且参数lnsig_2显著不为0，此时条件混合估计结果更有效。

由表3回归（1）~（4）可知，解决内生性问题后数字技术是否使用和使用频率依然显著正向影响农户稻虾共作模式采纳。该结论充分支持了理论分析一，假说H1再次得到验证，但如果不考虑内生性问题，将低估数字技术使用对农户稻虾共作模式采纳的促进作用。造成该问题可能是衰减偏误和采纳偏误所致。例如，部分学习能力强、从事农业生产时间久的农户通过“干中学”积累了大量务农经验，在掌握稻虾共作模式经营管理知识和技术操作要领方面更容易。降低对数字技术使用获取稻虾共作模式相关知识的依赖，进而导致数字技术使用对农户稻虾共作模式采纳的促进作用因采纳偏误被低估。

为避免因工具变量有效性不足导致条件混合模型估计结果有误，主要通过半简化式回归对工具变量的有效性进行检验。由表4回归（2）和（4）可知，将核心自变量和工具变量同时纳入回归模型时，核心自变量均在1%的统计水平上显著，而此时工具变量对因变量的影响不显著，说明工具变量无法对农户稻虾共作模式采纳行为产生直接影响，满足外生性原则，不存在有效性不足的问题。

3.3　机制检验

由理论分析第二部分可知，数字技术使用主要通过社会化服务获得促进农户稻虾共作模式采纳。为进一步检验该作用路径是否成立，本研究主要通过一步法进行分析，即分析自变量对机制变量的影响。理论上来说，如果自变量对机制变量的影响在实证上显著，机制变量与因变量之间的逻辑关系在理论上成立，即可认为作用机制存在。

如表5所示，数字技术使用显著正向影响农户社会化服务获得，即数字技术使用通过提高农户社会化服务获得进而促进其稻虾共作模式采纳的路径成立。由回归（1）和（3）可知，在不考虑其他因素时，数字技术是否使用和使用频率均在1%的统计水平上显著正向影响农户社会化服务获得。回归（2）和（4）在引入控制变量和地区虚拟变量后，数字技术是否使用和使用频率依然在1%的统计水平上显著，说明本研究机制检验结果较可靠。假说H2得以验证。

3.4　进一步分析：从社会化服务获得环节对机制进行再检验

以上机制检验仅从整体上表明，数字技术使用通过提高社会化服务获得促进农户稻虾共作模式采纳。但如果仅从整体层面出发，分析社会化服务获得在数字技术使用与农户稻虾共作模式采纳之间的作用路径时，可能会掩盖对不同环节社会化服务的差异化作用。鉴于此，本研究进一步从劳动密集型环节和技术密集型环节出发，对社会化服务环节进行细分，以期明晰数字技术使用主要通过获得那些环节的社会化服务，进而促进农户稻虾共作模式采纳。

由表6回归结果可知，在劳动密集型环节，数字技术使用显著正向影响农户农资服务、耕整服务和收割捕捞服务获得。在技术密集型环节，数字技术使用仅显著正向影响农户施肥打药服务和疾病防控服务获得，对插秧播种服务获得的影响不显著。可能的解释是，在技术密集型环节，以插秧播种服务为例，该服务有赖于插秧机等机械完成，该机械在区域间移动更加困难，且作业效率相对于其他服务环节而言较缓慢。服务提供者进行跨区作业的动力更弱，此时，农户即使通过数字技术使用获得插秧播种服务相关信息，与服务提供者达成合约的难度更大。假说H3得以验证。

3.5　基于农户类型和农技培训参与的异质性分析

虽然以上实证结果表明数字技术使用有助于农户稻虾共作模式采纳，但该作用依然是平均意义上的。对此，本研究主要从农户类型和农技培训参与2个方面展开异质性分析。

由表7可知，从显著性水平来看，相比于生活型农户和农技培训未参与户而言，数字技术使用对生产型农户和农技培训参与户采纳稻虾共作模式的促进作用更显著。这说明生产型农户更有可能产生稻虾共作模式采纳行为，同时，农技培训不仅为农户提供了科学的操作技术和管理方法，而且帮助其及时解决技术采纳过程中遇到的新问题，降低技术采纳风险，进而促进农户产生稻虾共作模式采纳行为。

3.6　稳健性检验

考虑到数字技术使用时长不仅能体现农户是否有数字技术使用行为，而且能捕捉到其数字技术使用频率。一般来说，数字技术使用频率越高，则使用时长可能会更久，以上分析也可以从已有研究得到相应的启示^［37］。由表8可知，数字技术使用时长在5%的统计水平上显著正向影响农户稻虾共作模式采纳，与基准回归结果一致，初步说明实证结果较可靠。

4　结论与启示

4.1　结 论

本研究基于长江中下游880份微观农户调查数据，实证分析数字技术使用影响农户稻虾共作采纳的机制与群体差异。结果表明：1）在其他条件不变的情况下，数字技术使用对农户稻虾共作模式采纳有显著的促进作用，并且数字技术使用频率越高，农户采纳稻虾共作模式的可能性越大。通过条件混合模型（CMP）并结合工具变量法解决内生性问题后，上述结果依然成立。2）机制分析表明，数字技术使用主要通过社会化服务获得进而促进农户稻虾共作模式采纳，但数字技术使用并不能同等地促进农户获得所有环节的社会化服务，表现为相比于技术密集型环节，其对劳动密集型环节相关服务获得的促进作用更强。3）进一步分析发现，数字技术使用对农户稻虾共作模式采纳的影响存在群体差异性，生产型农户和农技培训参与户通过数字技术使用更有助于促进其稻虾共作模式采纳行为。

4.2　启 示

基于以上结论，提出如下方面的政策启示：

第一，进一步加强农村地区数字基础设施建设，促进数字技术在农村地区推广应用。一是以推进乡村数字化建设为契机，加强农村地区数字基础设施建设，有效推进数字技术在农村地区推广应用，为不同年龄阶段、不同知识水平的农户全方位、多层次接触数字技术提供有效支撑；二是政府既要对农户展开系统且有针对性的有关数字技术使用培训，提高农户在生产生活中通过数字技术获取信息和知识的能力，也要尝试借助数字技术传播绿色农业技术，增进农户通过数字技术接触稻虾共作模式相关信息的频率，从而发挥数字技术对绿色农业技术的推广作用。

第二，加强数字技术与社会化服务之间有机融合，为农户社会化服务获得提供支撑。农户通过数字技术使用显著提高了社会化服务获得能力，实现了社会化服务更好地促进小农户与现代农业有机衔接。因此，政府要积极搭建社会化服务信息平台，通过互联网等数字技术发布社会化服务信息。根据农户服务需求及时调整服务形式与内容，实现服务提供与需求之间有效衔接。同时，社会化服务提供者也要积极实现服务方式数字化转型，加强人工智能等现代化信息技术在社会化服务中应用，形成独具特色的“互联网+”农业社会化服务的新型服务模式。

第三，重视数字技术使用对社会化服务获得影响的环节差异性，提高数字技术使用对农户社会化服务获得影响的包容性。虽然数字技术使用整体上提高了农户社会化服务获得，但对农户获取不同环节的社会化服务存在一定差异性。因此，借助数字技术传播社会化服务相关信息时，需要重视其对不同服务环节的差异化影响，尤其重视数字技术与技术密集型环节相关服务的融合发展，鼓励服务提供者在技术密集型环节多利用数字技术发布服务信息。旨在让更多农户通过数字技术使用获得及时有效的服务，成为传统农户与现代农业有机衔接的“桥梁”。

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基金资助

浙江省高校重大人文社科攻关计划青年重点项目(2024QN137)

浙江农林大学人才启动项目(2024FR048)