【研究意义】随着农业对中国农村家庭的重要性不断下降，在小规模农业生产模式下推广农业技术变得越加困难[1-2]。Duflo等[1]研究表明，小农户不论在科技素质和身体素质，还是在农业发展生产思路上都呈现弱势，这极大程度制约了中国农业科技贡献率的增长[3-4]。虽然国家通过增加政府支出，提高创新服务形式以及长期加强对农业技术的推广，但是面对小农经营存在的问题，农业技术的供应和推广情况并没有得到太大改善[5]。因此，深入了解农户的技术选择行为，揭示他们面临的制约因素和障碍，对促进农业生产发展具有重要的现实意义和理论意义。
【前人研究进展】由于农户的异质性，其对不同技术的选择也存在不同偏向[6]。根据技术属性，农业技术有不同的划分。例如，根据技术功能，农业技术可分为增产技术、病虫害防治技术等；根据农民在技术采用过程中所需的投入要素集中度，农业技术可分为资本密集型技术和劳动密集型技术[7]。影响农民采用不同属性技术的因素也大不相同[8-9]。众多学者们从可能的角度量化了各种因素对农民技术选择的影响[10-13]，也有不少学者关注到了某单一因素对农民对农业技术选择的影响，如土地规模[14]、学习效应[15]、是否加入合作社[16]、风险偏好[17]等。不同的农户风险偏好也有所不同，这种差异将导致农户在技术采用行为上也存在差异。已有研究表明，农民的风险偏好存在异质性[3]，且大多数农民都厌恶风险，这可能可解释农户一些看似偏离经济最优和非理性的生产经营行为[18]。
Cardenas等[19]认为，由于风险规避程度高，发展中国家的农民不愿意承担相应的风险，这影响了农民对农业生产的投资，也是一些发展中国家农民陷入贫困的重要原因。Liu等[3]对Bt转基因抗虫棉种植户的风险偏好态度与品种选择的关系进行研究，结果发现风险规避程度高的农户倾向于施用更多的农药。毛慧等[20]基于肉鸡养殖户的调研数据，从契约农业角度对农户风险偏好与技术采纳行为之间的关系进行了实证分析，结果也表明了风险厌恶程度对农民是否采用新技术有显著的负向影响。
【本研究切入点】由于缺乏良好的数据和难以衡量农民的风险偏好程度，虽然目前国内有许多关于农民风险偏好对农业生产要素投入影响的研究，然而现有文献对于解释不同规模农民使用技术的差异存在争议，因为不同的研究领域关注的农业技术类型不同，且缺乏对所研究的农业技术特点的提炼。与此同时，现有研究忽视了跨期农业技术收益周期较长的特征。相较于单期农业技术，农户采用跨期农业技术行为的影响因素更多，农户跨期农业技术采用决策会受到其时间偏好和受益不确定性的影响。荔枝的高接换种技术是一种跨期农业技术，相对于单期农业技术，农户采用决策时需要考虑的因素更多，其决策机制更为复杂。
【拟解决的关键问题】荔枝是我国南方重要的经济作物，成熟期短，各产区荔枝集中上市导致出现重叠性竞争，加之品种结构不合理，我国荔枝产业供给结构矛盾突出，果农收入严重受损。庄丽娟等[9]研究表明，与引进、选择、杂交等品种控制技术相比，高接换种技术具有资源节约、回收期较短、技术成本低的优点。但是，高接换种技术存在一定的局限性和风险，如品种间的亲和性限制了接穗品种的选择，嫁接苗的成活率和果树的恢复期难以预测，导致农户对此技术的采纳有不同的态度。本研究基于一般性农业生产理论分析和对广东、广西两省共939户荔枝种植户的一手调研数据，使用二元Probit模型和OLS模型估计，从风险偏好的视角实证分析了农户对以高接换种技术为代表的一系列荔枝新技术的投入行为及影响因素，探索促进农户对新技术的采用的政策建议。
1 理论分析与模型设定
1.1 理论分析
国内外学者关于小农动机与行为的研究存在争论。黄宗智[21]提出，农户在边际报酬低下的情况下仍会继续投入劳动的原因，可能是农户家庭缺乏边际报酬的了解，也可能是农户家庭受种植规模的制约，导致家庭剩余劳动力过多，同时就业机会的缺乏，使得农户个人劳动机会成本几乎为零。小农行为与动机具有内生性，要合理解释小农行为与动机，必须根据小农的需求、所处阶段、面临的约束条件具体分析，并抽象同一时期大部分农户的行为与动机。小农经济发展阶段分为4个：传统小农阶段，生存最大化；商品小农阶段，效用最大化；社会化小农，货币收入最大化；现代小农，利润最大化。根据国内的实际国情，现阶段小农已由生存需求转向货币需求，由传统小农阶段转向社会化小农阶段。农户不再是满足生存最大化的传统小农，而是追求利润最大化的现代小农。作为理性人的现代小农，采纳技术与否的决策跟其追求的利润最大化的动机息息相关。由于农业生产的各种因素，农民往往对投资新技术持谨慎态度。
荔枝作为我国重要的经济作物，商品化程度高，与水稻等粮食作物具有明显差异。中国荔枝总产量占世界70%左右，而广东、广西两省区荔枝年产量占全国超过八成，具有一定的代表性。本研究以广东、广西两省区荔枝种植户为例，分析农户的风险偏好对其生产经营行为决策的影响。
1.2 计量理论模型
本研究根据以往文献中的实证研究经验，设定了如下农户技术采用行为决定因素模型：
式中，y1表示农户是否采纳技术，X14表示以农户对保险的需求程度代表农户的风险偏好程度，控制变量X为农户个体特征（包括户主的年龄、受教育年限、健康状况、兼业状况、家庭人数、非农收入占比等）以及农户种植特征（从事荔枝种植的年限、是否接受过荔枝方面的技术培训、技术培训次数、获得资金的难易程度）。
式中，y2表示每个农户首次采纳技术至今的年限，X15以农户对技术的采纳态度代表了农户的风险偏好程度，控制变量X为农户的个体特征以及农户种植特征。
其中关键变量X14与X15均为测量农户风险偏好程度的不同方式。
2 研究方法
2.1 变量选择与赋值
本研究对因变量和自变量进行分类，并将选定变量赋值，使用Stata14软件对各变量分别求平均值（表1）。
表1 变量赋值
Table 1 Variable assignment
变量Variable 变量解释Description 赋值Assignment 均值Mean y1 是否采纳 1=采纳该技术；0=不采纳该技术 0.45 y2 采纳时间 以每个农户首次采纳技术至今的年限代表采纳时间 7.20 X14 农户对农业保险的需要程度 1＝完全不需要；2=不太需要；3=一般；4=比较需要；5=非常需要 2.72 X15 农户对一项新农业技术的采用态度 1=其他农户都采用了再采用；2=看实施效果稍后采用；3=有新技术马上采用 2.13 X1 年龄 户主实际年龄 55.8 X2 文化程度 实际受教育年限（年） 8.62 X3 健康状况 1=好；2=一般；3=差 1.25 X4 是否接受过荔枝方面的技术培训 1=是；0=否 0.51 X5 从事荔枝生产的年限 实际从事种植年限 22.10 X6 从事荔枝生产的年限的平方 实际从事种植年限的平方 592.00 X7 非农务工收入占比（%） 实际占比 40.90 X8 是否兼业 0=不兼业；1=兼业 0.17 X9 家庭收入 实际收入 8.48 X10 农户家庭的总体经济状况在本村属于的状况 1=非常差；2=较差；3= —般；4=较好；5=非常好 3.02 X11 种植面积 实际种植面积（×667 m2） 9.47 X12 获得技术培训次数 实际参与荔枝技术培训的次数 1.09 X13 获得资金的难易程度 1=非常难；2=较难；3= —般；4=较容易；5=非常容易 2.84
农民的禀赋是指农民全部家庭成员以及整个家庭所拥有的各种资源和能力，包括天然所有的和后天获得的。本研究选取农民的年龄、文化程度、种植年限、家庭收入水平、非农收入占比比、是否接受技术指导、培训次数、获得资金的难易程度等变量作为农户禀赋特征的代表因素，并具体假设为：农民年龄越小，受教育程度越高，种植经验越丰富，家庭收入水平越高，培训次数越多，农民采用的技术的可能性越大。
选取农户对新技术的采纳态度和对保险的需求程度两个变量分别作为农户风险偏好特征的代表因素，作为衡量风险偏好的不同口径，并具体假设为：农民的风险偏好程度对农民的农业技术采纳有正向影响，即农民越偏好风险，其技术投入水平越高。
2.1.1 因变量 农户技术采纳行为。本研究以荔枝高接换种技术为例，采用两个指标测量技术采用：（1）是否采纳（y1）,表示农户是否采用高接换种技术，用1表示采用该技术，0表示不采用该技术。（2）采纳时间（y2），表示每个农民首次采用高接换种技术至今的年限，时间越长说明农户越早采用。在分析“是否采用技术”时，因变量“是否采用技术”属于二值变量，本研究采用Probit方法估计；但在分析“采用时间”时，因变量“技术采用时间”是一个连续变量，本研究采用OLS方法估计。
2.1.2 关键变量 农户的风险偏好。包括农户对新技术的采纳态度（X15）和农户对保险的需求程度（X14）两个可能影响农户采纳技术行为的变量。
2.1.3 控制变量 影响农民技术采用的其他变量包括户主年龄、教育年限、健康状况、兼业状况、家庭人数、家庭收入、是否接受荔枝技术培训、是否获得技术指导和获得资金难易程度。
（1）受访农户特征。户主年龄：我们假设农民年龄越大，越习惯于常规生产和管理方法，越倾向于遵循以前的经验，采用技术的可能性就越小。本研究使用种植者户主的实际年龄衡量。户主受教育年限：虽然少数学者认为教育水平不一定与技术采用程度正相关，即农民的教育水平越高，其采纳的高产技术比例越低，而对劳动节约型技术的比例就越高，但总的来说，户主的教育水平越高，视野越广，对技术的了解越全面，则其采用该技术的可能性就越大，即教育水平可以增加农民采用新技术的可能性。非农收入占比：非农收入的占比越低，那么农民专业化生产的可能性越大，他们越有可能采用新技术。本研究使用2017年荔枝产地调研数据中种植户家庭实际非农业收入占比衡量。资金获得难度：采用新技术时，农民需要承担一定的成本，农民获得资金的难度越小，资金供给越充足，农民就越容易筹集到采用技术所需的资金，从而促进新技术的采用。
（2）受访农户家庭特征。从事荔枝种植的年限：我们假设农民种植荔枝的时间越长，经验越丰富，就越容易受到传统观念的影响，越习惯于遵循以前的农业模式，农民采用新技术的可能性就越小。本研究使用荔枝种植者实际种植荔枝年限表示。 技术交流：当一项新技术在农户中推广时，大多数农民采取“跟随策略”，即首先考虑其他人的采用效果，然后决定是否采用，即农民之间的技术交流次数越多，就越愿意采用新技术。专业荔枝技术培训次数：农技培训作为一种非正规教育，通过农户间对相关知识的交流，有利于提高农民对技术特点和经济价值的认识，促进农民采用技术。作为交流经验的平台，技术培训有利于通过个体成功农民的示范来提高农民对技术的信心。推动技术的采用：农民参与荔枝专业技术培训的次数越多，对技术的理解越深，采用技术使用知识就越容易，农户越倾向于采纳新技术。
2.2 数据来源
本研究所用的数据来自2017年8—9月国家荔枝龙眼产业技术体系利用PPS分层抽样的调查，对广东茂名、湛江、阳江和广西玉林、钦州共5个市、10个县、26个镇、42个村的荔枝种植户进行一对一的深入调研。共调研943户荔枝种植户，其中广东调研问卷有489份、广西调研问卷为454份。由于个别样本关键数据缺失，剔除后共获得有效问卷939份，其中广东486份、占样本量的52.3%，广西443份、占样本量的47.7%。
2.3 描述性统计
2.3.1 受访农户特征 从性别的结构来看，受访者男性居多，占比94.38%；平均年龄为55.89岁，45～65岁最多；受访者接受教育的平均年限为8.65，未受过教育的受访者有2.95%，学历在小学及以下、初中、高中及以上层次的受访者占比分别为28.28%、44.41%、27.31%。很大比例的荔枝种植户文化程度在初中及以下，占比72.69%。
2.3.2 受访农户家庭特征 本研究受访的农户具有丰富的生产经验，平均从事荔枝种植年限为22.1年。农户以兼业为主，占比高达81.6%，受访农户家庭年收入平均为9.1万元，荔枝收入占家庭总收入的48.86%。受访农户平均种植面积为1.05 hm2，只有不到3成家庭加入农村合作社。
2.3.3 农户对新技术的风险偏好特征 指标一：以农户对保险的需求程度测项表示农户的风险偏好。将农户分成5种风险偏好程度如下：完全不需要、不太需要、一般、比较需要、非常需要。从受访农户实际调查情况来看，风险厌恶型农户有637户、占比68%；风险偏好型农户共302户。
指标二：以农户对新技术的采纳态度测项表示农户的风险偏好，将农户分成3种风险偏好程度如下：一有新技术，风险偏好者将在第一时间采用；风险厌恶程度中等的农户，会在其他技术实施者实施一段时间后看到效果才采用；而风险厌恶程度高的农户，则在其他农户都采用后才采用。本研究受访农户中风险厌恶程度高的共640户，风险厌恶程度较低的有299户。
2.3.4 农户高接换种技术采纳行为 在939位受访农户中，有近半数（455户）农户采纳高接换种技术，其余的农户为未采纳；平均采纳时长为7.2年。
3 实证分析
3.1 农户是否采纳技术与关键变量X14的模型估计
本研究使用Stata软件中的二元Probit模型对y1与关键变量1（农户对农业保险的需要程度X14）及其他控制变量（X1～X13）进行模型估计，结果见表2。
表2 农户是否采纳技术与关键变量X14的Probit模型估计结果
Table 2 Probit model estimation result of whether farmers adopt technology and the key variable X14
注：***、**、*表示估计结果分别达0.01、0.05、0.1显著水平。
Note: ***，**，* indicate that the estimated results are significant at the significant levels of 0.01, 0.05 and 0.1.
变量Variable变量解释Description系数Coefficient标准误S.E z p X1 年龄 -0.0046 0.0042 -1.07 0.283 X2 文化程度 -0.0155 0.0144 -1.07 0.283 X3 健康状况 0.1521* 0.0882 1.72 0.085 X4 是否接受技术培训 0.2295** 0.0987 2.33 0.02 X5 从事荔枝生产年限 0.0318** 0.0133 2.39 0.017 X6 从事荔枝生产年限平方-0.0004 0.0003 -1.56 0.12 X7 非农务工收入占比 0.0039*** 0.0012 3.32 0.001 X8 是否兼业 0.0133 0.1115 0.12 0.905 X9 家庭收入 0.0012 0.0044 0.28 0.782 X10 家庭总体经济状况在本村状况0.0272 0.0624 0.44 0.663 X11 种植面积 0.0031* 0.0017 1.81 0.07 X12 培训次数 0.0747*** 0.0264 2.83 0.005 X13 获得资金的难易程度 0.0384 0.0400 0.96 0.338 X14 农户对农业保险的需要程度0.1051*** 0.3256 3.23 0.001
表2结果显示，农户对农业保险的需要程度、健康状况、是否接受专业技术指导、从事荔枝生产年限、非农务工收入占比、种植面积、技术培训次数为显著变量。根据回归估计结果，分析影响农户新技术投入的因素如下：
在农民的风险态度因素中，农民对农业保险需求程度对农民采用新技术具有非常显著的影响，与前文假设一致。风险偏好程度对农民新技术投入有积极作用，表明农民越偏好风险，技术采用水平越高。
农民的禀赋因素、农民的健康状况、是否接受专业技术指导、从事荔枝的生产年限、非农业收入占比、种植面积和技术培训次数等因素对农民的新技术投入有显著影响。农户身体越健康，从事荔枝生产年限越高，非农收入占比越大，接受的技术培训次数越多，种植面积越大，农民采用新技术的可能性就越大。农民文化水平对新技术投入的影响不显著，与以往的假设不一致，可能原因是调研样本中大部分农户的文化程度都在初中及以下，农户决定是否采纳新技术更受周边农户影响，因此教育程度对新技术投入的影响不显著。
根据回归结果，农户从事荔枝生产年限对农户新技术投入影响显著，而其生产年限的平方对农户新技术投入影响并不显著，由此可知，农户的生产经验对农业技术采纳的影响呈正向线性关系，即随着农业生产经验的增加，农户更愿意采纳新技术。
3.2 农户是否采纳技术与关键变量X15的模型估计
本研究采用二元Probit模型对y1与关键变量2（农户对技术的采纳态度X15）及其他控制变量（X1～ X13）进行模型估计，结果见表3。
表3结果显示，农户对技术的采纳态度、健康状况、是否接受专业技术指导、从事荔枝生产年限、非农务工收入占比、种植面积、技术培训次数为显著变量，与表2的回归结果吻合。两个不同测量口径均说明，农户的风险偏好程度对其采纳新技术具有显著的正向影响，即农户对风险越偏好，其技术采纳水平越高。
3.3 农户采纳技术时间与关键变量X14、X15的模型估计
采用二元Probit模型对y1与关键变量2（农户对技术的采纳态度X15）及其他控制变量（X1～X13）进行模型估计，结果见表3。
表3 农户是否采纳技术与关键变量X15的Probit模型估计结果
Table 3 Probit model estimation result of whether farmers adopt technology and the key variable X15
注：***、**、*表示估计结果在0.01、0.05、0.1的显著水平上显著。
Note: ***，**，* indicate that the estimated results are significant at the significant levels of 0.01, 0.05 and 0.1.
变量Variable变量解释Description系数Coefficient标准误S.E z p X1 年龄 -0.0057 0.0044 -1.34 0.18 X2 文化程度 -0.0166 0.0145 -1.14 0.254 X3 健康状况 0.1485* 0.0890 1.67 0.095 X4 是否接受技术培训 0.2513** 0.0986 2.55 0.011 X5 从事荔枝生产年限 0.0335** 0.0131 2.56 0.01 X6 从事荔枝生产年限平方 -0.0005 0.0002 -1.7 0.089 X7 非农务工收入占比 0.0038*** 0.0011 3.27 0.001 X8 是否兼业 0.0133 0.1115 0.12 0.905 X9 家庭收入 0.0012 0.0044 0.28 0.782 X10 家庭总体经济状况在本村状况0.0272 0.0625 0.44 0.663 X11 种植面积 0.003* 0.0016 1.88 0.06 X12 培训次数 0.0702*** 0.0269 2.61 0.009 X13 获得资金的难易程度 0.0384 0.0400 0.96 0.338 X15 农户对技术的采纳态度 0.1097* 0.0608 1.81 0.071
本研究设定的第二个因变量（农户对高接换种技术采纳时间y2），在此我们基于表4中的变量设置，用OLS模型对y2与关键变量X14、X15及其他控制变量（X1～ X13）进行模型估计，结果见表4。
表4 农户技术采纳时间与关键变量X14、X15的OLS模型估计结果
Table 4 OLS model estimation result of farmers'technology adoption time and key variable X14 and X15
注：***、**、*表示估计结果分别达0.01、0.05、0.1显著水平。
Note: ***，**，* indicate that the estimated results are significant at the significant levels of 0.01, 0.05 and 0.1.
变量Variable变量解释Description系数Coefficient标准误S.E z p X1 年龄 0.0046 0.0118 0.39 0.7 X2 文化程度 0.0002 0.0485 0 0.997 X3 健康状况 -0.0547 0.2161 -0.25 0.8 X4 是否接受专业技术培训 0.6112* 0.2983 2.05 0.041 X5 从事荔枝生产年限 0.0191 0.0366 0.52 0.602 X6 从事荔枝生产年限平方 -0.0003 0.0007 -0.49 0.622 X7 非农务工收入占比 -0.0021 0.0035 -0.61 0.542 X8 是否兼业 0.0474 0.3205 0.15 0.883 X9 家庭收入 0.0207 0.0170 1.22 0.223 X10 家庭总体经济状况在本村状况0.3452 0.1941 1.78 0.076 X11 种植面积 -0.0054*** 0.0016 -3.4 0.001 X12 培训次数 0.0455 0.0767 0.59 0.553 X13 获得资金的难易程度 0.0918 0.1071 0.86 0.392 X14 农户对农业保险的需要程度0.0242 0.1063 -0.23 0.82 X15 农户对技术的采纳态度 0.2422 0.1689 1.43 0.152
表4结果显示，是否接受专业技术指导、种植面积为显著变量，而对农户风险偏好测度的关键变量包括农户对技术的采用态度、农户对农业保险的需求程度均不显著。可能原因是，我们调研的许多地区本身种植的品种比较优良，农户不需要对原品种进行高接换种。
4 结论与建议
本研究采用二元Probit 模型和OLS模型，以农户禀赋为控制变量，从风险偏好的视角实证分析了农户对以高接换种为代表的荔枝新技术的投入行为及影响因素，得出以下结论：首先，农民对新农业技术投入的程度更多地取决于农民的风险态度。其次，农民的禀赋因素，如荔枝的生产年限、非农业收入的比例、是否接受专业技术培训以及培训数量对农民的新技术投入有显着影响。从事荔枝生产年限越高，非农收入占比越大，接受的技术培训次数越多，农户采纳新技术的可能性越大。第三，出于风险规避，大多数农民不愿意投资潜在有利可图但风险更高的技术，少数能够将自己与风险隔离的人将从技术创新中受益。在这种情况下，增加培训的次数，提出更多的技术指导有利于风险厌恶型农户采纳技术而更大程度地促进技术扩散，它对我国农业生产中的技术推广和农业发展具有积极意义。
农民的风险厌恶态度极大地影响农作物技术的推广和应用，而且这种现象在大规模土地经营市场的农户中更为明显。鉴于农业的高风险特征，农民的这种投入行为特征明显会制约农业生产的改善。特别是近年来，随着土地流转率的提高，各地区的土地呈现出大规模经营的趋势。规模种植户经常依靠租赁土地生产经营，但同时还需要抵御气候风险以及生产和市场价格风险。这些家庭收入中的大部分取决于其农业产出，避险程度对其投资的影响大于小农户。
基于以上实证分析结论，提出建议如下：首先，基于农民对新技术投资的风险规避，应该改变和改进农民对新技术投资的预期收益。普及农业新技术，量化技术投资收益，并鼓励使用新技术。二是调整农业补贴政策，积极探索以农民为基础的“目标收入补贴” “灾害风险补贴”和“农业补贴”。三是建立政策性农业保险产品和自然灾害风险基金，建立和完善农业风险分散与共享机制。有关部门可以通过增加技术知识信息和培训服务来提高农民的技术采用行为，降低农民采用农业技术的风险。目前我国相关的农业风险规避机制很匮乏，农户为了规避风险而采取偏离利润最大化的决策，对技术的选择往往很谨慎，因此建立相关农业生产保险体系任重道远。
[1]DUFLO E, KREMER M, ROBINSON J.Nudging famers to use fertilizer, theory and experimental evidence from Kenya[J].American Economic Review, 2011,101（6）: 2350-2390.
[2]SIMTOWE F.Can risk-aversion towards fertilizer explain part of the non-adoption puzzle for hybrid maize? empirical evidence from Malawi[J].Journal of Applied Sciences, 2006,6（7）: 1490-1498.
[3]LIU E M.Time to change what to sow: Risk preferences and technology adoption decisions of cotton farmers in China[J].The Review of Economics and Statistics, 1995（4）:1386-1403.
[4]BRADFORD L B, CHAVAS J, FLITS V, RIONS S, SCHECHTER L.Risk, learing, technology adoption[J].Agricultural Economics,2015,46（1）: 11-24.
[5]孔祥智，方松海，庞晓鹏，马九杰.西部地区农户禀赋对农业技术采纳的影响分析[J].经济研究，2004（12）: 85-95.KONG X Z, FANG S H, PANG X P, MA J J.Analysis of the influence of farmers’Endowment on the adoption of agricultural technology in Western China[J].Economic Research, 2004（12）: 85-95.
[6]何安华，刘同山，孔祥智.农户异质性对农业技术培训参与的影响[J].中国人口·资源与环境，2014（3）:116-123.doi: 10.3969/j.issn.1002-2104.2014.03.017.HE A H, LIU T S,KONG X Z.The impact of farmer heterogeneity on participation in agricultural technology training[J].Population,Resources and Environment, 2014（3）: 116-123.doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2014.03.017.
[7]郑旭媛，王芳，应瑞瑶.农户禀赋约束、技术属性与农业技术选择偏向——基于不完全要素市场条件下的农户技术采用分析框架[J].中国农村经济，2018（3）:105-122.ZHENG X Y, WANG F, YING R Y.Constraints on Farmers’endowment,technical attributes and preference for agricultural technology selection: an analysis framework of farmers’technology adoption based on incomplete factor market[J].China Rural Economy, 2018（3）: 105-122.
[8]满明俊，周民良，李同昇.农户采用不同属性技术行为的差异分析—基于陕西、甘肃、宁夏的调查[J].中国农村经济，2010（2）：68-78.MAN M J, ZHOU M L,LI T S.Analysis on the differences of farmers’technical behaviors with different attributes based on the survey of Shaanxi, Gansu and Ningxia[J].China Rural Economy,2010（2）: 68-78.
[9]庄丽娟，贺梅英.我国荔枝主产区农户技术服务需求意愿及影响因素分析[J].农业经济问题，2010（11）:61-66.ZHUANG L J, HE M Y.Analysis on Demand Willingness and influencing factors of technical services of farmers in main production areas of Litchi in China[J].Agricultural Economic Problems, 2010（11）: 61-66.
[10]ROGERS E M.Diffusion of innovations[M].New York: Free Press，1981.
[11]高启杰.农业技术推广中的农民行为研究[J].农业科技管理，2000（1）:28-30.doi: 10.16849/j.cnki.issn1001-8611.2000.01.009.GAO Q J.Research on farmers’behavior in agricultural technology extension[J].Agricultural Science and Technology Management,2000（1）:28-30.doi: 10.16849/j.cnki.issn1001-8611.2000.01.009.
[12]陈玉萍，张嘉强，吴海涛，丁世军.资源贫瘠地区农户技术采用的影响因素分析[J].中国人口·资源与环境，2010（20）：130-136.CHEN Y P, ZHANG J Q, WU H T, DING S J.Analysis on the influencing factors of farmers' technology adoption in resource poor areas[J].China Population, Resources and Environment, 2010（20）: 130-136.
[13]储成兵.农户病虫害综合防治技术的采纳决策和采纳密度研究——基于Double-Hurdle 模型的实证分析[J].农业技术经济，2015（9）：117-127.doi: 10.13246/j.cnki.jae.2015.09.012.CHU C B.Study on the adoption decision and adoption density of integrated pest control technology for farmers—Empirical Analysis Based on double hurdle model[J].Agricultural Technology and Economy, 2015（9）: 117-127.doi: 10.13246/j.cnki.jae.2015.09.012.
[14]GHADIM A K A,PANNELL D J,BURTON M P.Risk, Uncertainty,and Learning in Adoption of a Crop Innovation[J].Agricultural Economics, 2015,33（1）: 1-9.
[15]JUST R E,ZILBERMAN D Z.The Effects of agricultural development policies on income distribution and technological change in agriculture[J].Journal of Development Economics, 2006,28（2）: 193-216.
[16]CONLEY T G, UDRY C R.Learning about a new technology: Pineapple in Ghana[J].American Economic Review, 2010,100（1）: 35-69.
[17]王静，霍学喜.交易成本对农户要素稀缺诱致性技术选择行为影响分析——基于全国七个苹果主产省的调查数据[J].中国农村经济，2014（2）:20-32.WANG J,HUO X X.Analysis of the impact of transaction cost on farmers’technology selection induced by factor scarcity: Based on the survey data of seven major apple producing provinces in China[J].China rural economy, 2014（2）: 20-32.
[18]米建伟，黄季焜，陈瑞剑.风险规避与中国棉农的农药使用行为[J].中国农村经济，2012（7）：60-71.MI J W, HUANG J K, CHEN R J.Risk aversion and pesticide use behavior of Chinese cotton farmers[J].China Rural Economy, 2012（7）:60-71.
[19]CARDENAS J C, CARPENTER J P.Three themes on field experiments and economic development[J].Research in Experimental Economics，2005,10 : 71－123.
[20]毛慧，周力，应瑞瑶.风险偏好与农户采纳行为分析——基于契约农业视角再考察[J].中国农村经济，2018（4）：74-89.MAO H, ZHOU L, YING R Y.Analysis of risk preference and farmers’adoption behavior—Based on the perspective of contractual agriculture[J].China's Rural Economy, 2018（4）: 74-89.
[21]黄宗智.华北小农经济与社会变迁[M].北京：中华书局.1986.HUANG Z Z.Economic and social changes of small farmers in North China[M].Beijing: Zhonghua Book Company.1986.