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摘要 基于山东省西南地区375份麦农的问卷调研数据，运用二元Logit模型和ISM模型实证分析了麦农过量施药行为的影响因素及其递进结构关系。结果表明：麦农过量施药行为受文化程度、职业选择、种植规模、专业化程度、农药防治效果认知、病虫害压力以及施药技术培训7个变量的显著影响，其中农药防治效果认知和病虫害压力是表层直接因素，专业化程度和施药技术培训是中层间接因素，麦农文化程度、职业选择和种植规模是深层根源因素。
关键词 麦农;过量施药行为;影响因素;递阶结构关系
中图分类号 S-9;F 326.1 文献标识码 A
文章编号 0517-6611（2021）18-0219-05
doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2021.18.053
開放科学（资源服务）标识码（OSID）：
Analysis on the Pesticide Over-application Behavior of Wheat Farmers Based on Logit-ISM Model
DU Sen，ZHENG Ji-fang （School of Economics and Management，Shandong Agricultural University，Tai’an，Shandong 271000）
Abstract Based on the questionnaire survey data of 375 wheat farmers in southwest Shandong Province，this paper empirically analyzed the influencing factors and hierarchical structure relations of pesticide over-application behavior by wheat farmers，by using binary Logit model and ISM model.The results showed that pesticide over-application behavior by wheat farmers was significantly affected by 7 variables，including educational level，occupational choice，planting scale，specialized level，the recognition of pesticide effectiveness，pest and disease pressure and pesticide application technology training.Among them，pest and disease pressure and the recognition of pesticide effectiveness are direct factors on the surface，specialized level and pesticide application technology training are middle-level indirect factors，educational level，occupational choice and planting scale are the deep-rooted factors.
Key words Wheat farmers;Pesticide over-application behavior;Influencing factors;Hierarchical structure relation
作者简介 杜森（1995—），男，山东菏泽人，硕士研究生，研究方向：农业经济与政策。*通信作者，副教授，博士，硕士生导师，从事农业经济政策与法规研究。
收稿日期 2021-01-16
农药作为一种重要的保障性生产资料，在防治农田有害生物、促进农作物生长发育以及保障农产品质量安全方面发挥了不可替代的作用，但在中国现阶段的农业生产中，由于农药自身毒性以及中国农户不科学的农药施用，尤其是过量施用，造成了严重的食品安全问题与环境问题[1-3]。为减少农药施用量，中国政府相继出台了一系列政策措施：2017 年国务院提出“到2020年主要农作物农药使用量实现零增长”的目标;2020年一号文件进一步提出“治理农村生态环境突出问题，深入开展农药化肥减量行动”的要求。农户是农药施用行为主体，要实现农药施用的“减量化”，必须从规范农户施药行为入手。
国内外学者们普遍认为农户存在过量施药行为，并证实了这一观点[4-7]。为控制农户的过量施药行为，相关研究表明，文化程度的提高显著规范了农户的施药行为[8];风险规避程度较高的农户会选择使用种类更多、价格更高的农药，并会加大施用量[9];随着家庭人口数与家庭年收入的增加，农户更倾向于施用高剂量农药[10];土地面积的增加可以降低单位面积土地施药量，而土地细碎化程度则会削弱这一影响[11];基于损失厌恶，农业收入占比高的农户会更倾向于过量施药[12];加入合作社会显著减少农户的过量施药行为[13];病虫害压力对农户的过量施药行为具有显著正向影响[14];城乡收入差距的扩大会提升农户的农药施用强度[15];农业技术培训能够显著降低农户的农业化学投入品施用量，并具有一定的技术扩散作用[16]。
综上所述，已有研究从多角度分析了影响农户过量施药行为的因素，但仍存在以下不足。第一，研究对象，已有研究多集中对经济作物种植户施药行为的研究，而对种植面积更广阔，对生态环境影响更持久的粮食作物种植户的施药行为少有研究;第二，方法学，已有研究侧重于对施药行为显著性因素的判断及其作用方向与程度的探究，而缺乏对各因素间关联关系和递阶结构的分析。鉴于此，笔者以粮食作物小麦为例，首先运用Logit模型分析麦农过量施药行为的影响因素，再运用解释性结构模型（interpretative structural modeling，ISM）分析影响因素之间存在的关联关系和递阶结构，并提出规范麦农施药行为的建议，以期为实现中国农业的绿色、可持续发展提供参考依据。 1 概念界定、分析框架与变量选择
1.1 概念界定
麦农的施药行为是指在小麦种植过程中，在病虫害压力下，麦农通过施用农药的方式来保护小麦生长发育，维持小麦产量，以确保自身收入的一系列活动。舒尔茨认为，农户作为理性的“经济人”，会在帕累托最优条件下配置各种资源与生产要素，从而获得最大利润。然而在实际的生产过程中，农户的行为是复杂的，无法完全用经济因素解释。结合已有研究，该研究将麦农过量施药行为的内容划分为两方面：①施药量过多行为，即在施药过程中所使用的农药量超出说明书规定的标准用药量;②施药次数过多行为，即农药施用次数超出农作物生长所需次数（根据小麦用药实际，参考相关专家及植保专业人员指导意见，规定小麦农药施用次数超过4次为过多）。只要麦农存在一种及以上上述行为，则判断该麦农过量施药。
1.2 分析框架
基于麦农过量施药行为的概念和内容，结合已有研究成果，将麦农过量施药行为的影响因素划分为农户（个体与家庭）特征变量、经营特征变量、认知特征变量和外部条件变量。
农户特征包括农户个体特征和家庭特征2类。其中，个体特征包括年龄、文化程度和职业选择。随着年龄的增长和文化程度的提高，麦农对粮食安全问题更加关注，发生过量施药行为的可能性越低。兼业麦农投入小麦生产劳动时长较短，可能更倾向于过量施药。家庭特征包括家庭人口数和家庭年收入。家庭人口越多，农户生计压力越大，为保证小麦产出而更依赖农药投入。家庭收入越高，可能会造成麦农对生产资料投入量的忽视，从而更可能发生过量施药。
经营特征包括种植规模、专业化程度和组织状况。其中，种植规模用小麦种植面积表示，专业化程度用农业种植收入所占总收入的比重来表示，组织状况指麦农是否加入当地种植合作社。种植规模大的麦农可以获得规模经济效益，降低单位面积土地上的农药施用量。专业化程度越高的麦农，对小麦种植收入的依赖性越高，越倾向于投入过量的农药等生产要素。加入种植合作社的麦农，可从合作社中得到更多有关农药施用所需的知识、技术和信息，降低过量施药的可能性。
认知特征包括农药管理政策认知、农药防治效果认知和农药残留危害认知。其中，农药管理政策指包含《农药管理条例》在内的一系列农药政策，农药残留危害包括对人体健康的危害和对生态环境的危害。一般而言，高水平的认知是规范行为实施的关键。对农药管理政策认知越准确，对农药防治效果越认同，对农药残留危害认知越清晰的麦农，其发生过量施药行为的概率越低。
外部特征变量包括病虫害压力和施药技术培训。其中，病虫害压力指麦田病虫害发生的严重程度。当麦农所受病虫害压力加大时，更倾向于过量施用农药。有效的施药技术培训增加麦农对农药用法、用量的了解，从而规范农药施用行为。
1.3 变量选择
根据上文分析框架，该研究将5类13个变量引入麦农过量施药行为的计量经济模型。变量的名称、含义及其预期方向详见表1。
2 模型构建与数据来源
2.1 二元Logit模型 麦农农药施用是否过量（y）是一个二分类变量，因此选用二元Logit回归模型对影响麦农过量施药行为的显著因素进行研究。将麦农存在过量施药行为定义为Z=1，不存在过量施药行为定义为Z=0。假定Z=1的概率为P，则二元Logit模型的分布形式为：
P=F（Z）=11+e-Z（1）
其中，Z是自变量x 1，x 2，…，x n的线性组合，根据前文研究假设，麦农是否选择过量施药受农户（个体与家庭）特征变量、经营特征变量、认知特征变量及外部条件变量共5类13个变量的影响，令b i表示第i个影响因素的回归系数，则：
Z=b ix i=b 0+b 1x 1+b 2x 2+…+b 13x 13（2）
根据式（1）、（2）进行变换，得到如下的Logit函数形式：
y=ln（P1-P）=b 0+b 1x 1+b 2x 2+…+b 13x 13+ε（3）
式（3）中b 0为回归截距，ε为随机干扰项。b 0和b i（i=1，2，…，13）的值采用极大似然估计法进行估计。
2.2 ISM模型
ISM模型以定性分析为主，通过利用专业人员经验知识，借助现代计算机技术，构建多级递阶结构模型，明确复杂经济系统中各因素间的相互作用关系。该研究选用ISM模型对麦农过量施药行为影响因素间的关联关系和递阶结构进行研究。其步骤为：
假设影响麦农过量施药行为的因素有k个，用S 0表示麦农是否存在过量施药行为，S i（i=1，2，…，k）表示影响麦农过量施药行为的k个显著影响因素。根据ISM分析方法的具体步骤，作出麦农过量施药行为及其影响因素间的逻辑关系图。
根据式（4）所定义的构成元素，构建影响因素间的邻接矩阵R。
a ij=1，S i与S j有关0，S i与S j无关（i，j=0，1，…，k）（4）
根据式（5）计算得到可达矩阵M。
M=（R+I）λ+1=（R+I）λ≠（R+I）λ-1≠…≠（R+I）2≠（R+I）（5）
式（5）中，I为单位矩阵，2≤λ≤k。
根据式（6）确定最高层级因素L 1。
L i={S i|P（S i）∩Q（S i）=P（S i）;i=0，1，…，k}（6）
式（6）为P（S i）可达集，Q（S i）为先行集。P（S i）和Q（S i）的表达式如下：
P（S i）={S i|m ij=1}，Q（S i）={S j|m ji=1}（7）
式（7）中m ij和m ji均是M的元素。
在原可達矩阵M中删除L 1中因素对应的行与列，得到矩阵M′。对M′重复进行式（6）与式（7）操作，得到第二层的L 2的因素，依此类推，直至求得所有层级的因素。最后，用有向边连接同一层次及相邻层次间的因素，即可得到麦农过量施药行为影响因素间的关联关系及递阶结构。 2.3 数据来源和样本情况 该研究的数据由山东农业大学经济管理学院调研团队于2019年暑假期间对山东省西南地区的牡丹区、鄄城县、郓城县等3个县区麦农施药行为进行的实地调查获得。为保证数据的科学性与准确性，调查采用分层逐级抽样和随机抽样的方法选取样本，在每个县（区）按照经济发展水平由高至低选择3个乡镇，并在每个乡镇按同样的方法选择3个村，在每个村随机选择12～18名具备施药经验的麦农进行访谈。此次调查共发放问卷400份，回收有效问卷375份，问卷有效率93.75%。其中，257位麦农表示不存在过量施药行为，占68.5%;118位麦农表示存在过量施药行为，占31.5%。
从样本农户基本特征来看，被调查者多为男性，占63.2%;年龄偏大，50岁以上占75.9%;文化程度相对偏低，学历在初中以下者占63.9%;兼业农户占36.2%;家庭人口少于4人的占69.0%;家庭年收入呈橄榄状分布，78.5%的农户家庭年收入>1万～5万元;调查对象多为小规模经营主体，种植规模在0.2～0.533 hm2者占65.2%;农业收入比重小于60%者占87.3%;有18.9%的麦农加入了种植合作社。总体而言，样本特征符合现阶段下中国小农的一般特征，具有较高的代表性和可信度。根据375份调查问卷，得出各变量的描述统计特征，详见表1。
3 结果与分析
3.1 估计结果
3.1.1 麦农过量施药行为影响因素分析。该研究运用SPSS统计软件，对375份问卷调研数据进行Logit回归处理。首先，考虑所有自变量对（3）式进行估计，得到模型 Ⅰ;随后，剔除在回归中不显著的变量，得到模型 Ⅱ。具体数据详见表2。在模型 Ⅱ 的回归结果中，-2对数似然值为365.144，差异显著性水平为0.000，具有统计学意义;Hosmer and Lemeshow Test的检验值为0.861>0.05，整体拟合效果良好。由模型 Ⅱ 可知，除常数项外，共有文化程度、职业选择、种植规模、专业化程度、农药防治效果认知、病虫害压力、施药技术培训等7个变量通过显著性检验。
3.1.2 麦农过量施药行为影响因素的递进关系分析。将文化程度、职业选择、种植规模、专业化程度、农药防治效果认知、病虫害压力和施药技术培训7个显著变量分别用S 1，S 2，…，S 7表示。在分析、讨论并咨询有关专家学者和植保专业技术人员意见的基础上，得出上述7个影响因素间的逻辑关系，见图1（列因素直接或间接的影响行因素记作“A”，行因素直接或间接的影响列因素记作“V”）。
根据图1和（4）式做出影响因素间的邻接矩阵R（略）;运用 Matlab软件，结合式（5）对邻接矩阵R进行变换，得到可达矩阵M（见（8）式）。
对可达矩阵M进行层次分解。由式（6）和式（7）得到L 1={S 0}，以此类推，得到L 2={S 5，S 6}，L 3={S 4，S 7}，L 4={S 1，S 2，S 3}。根据L 1、L 2、L 3、L 4重新排列M，得到排序后的层次结构矩阵N。
由式（9）可见，S 0处于第一层，S 5和S 6处于第二层，S 4和S 7处于第三层，S 1、S 2和S 3处于第四层，构成了一条具有逻辑关系的影响因素链。用有向边连接同一层次和相邻层次间的影响因素，即得到麦农过量施药行为影响因素间的关联关系与递阶结构，详见图2。
3.2 结果讨论
由图2可知，在麦农过量施药行为的影响因素中，农药防治效果认知、病虫害压力是表层直接因素，专业化程度、施药技术培训是中层间接因素，文化程度、职业选择、耕地面积是深层根源因素。
农药防治效果认知和病虫害压力是影响麦农过量施药行为的表层直接因素。农药防治效果认知影响系数为-0.892，机会比率为0.410，表明农药防治效果认知对麦农过量施药行为具有显著负向影响。行为学理论认为，认知影响态度，态度决定行为。相较于认为现有农药防治效果良好的麦农，认为现有农药防治效果不好的麦农往往倾向于加大农药施用量，以此来保证小麦产量的安全。病虫害压力的影响系数为0.950，机会比率为2.585，表明在其他条件不变的情况下，病虫害发生增加区域麦农出现过量施药行为的概率会增加158.5%。这是因为病虫害压力加大的麦农，为了起到消灭病虫害、保护小麦成长的效果而加大了农药施用量。此外，农药防治效果认知受到来自中层间接因素与深层根源因素的直接或间接影响。
施药技术培训和专业化程度是影响麦农过量施药行为的中层间接因素。施药技术培训的影响系数为-1.463，机会比率为0.232，表明施药技术培训对麦农的过量施药行为具有显著负向影响。施药技术培训可以增强麦农对农药用法、用量的了解，是提高农药施用合理性的重要手段，定期举办施药技术培训，将有助于减少过量施药行为。专业化程度的影响系数为0.426，机会比率为1.531，表明专业化程度越高，麦农过量施药行为的发生概率会提高53.1%。可能的解释是专业化程度高的麦农收入结构单一，基于损失厌恶，更倾向于通过增加农药施用量的方式来保证农业种植收入的稳定。此外，上述2个因素均受深层根源因素直接或间接的影响。
文化程度、职业选择和种植规模是影响麦农过量施药行为的深层根源因素。文化程度的影响系数为-0.549，机会比率为0.578，表明文化程度对麦农过量施药行为具有显著负向影响。文化程度的提高可以减少麦农盲目追加生产投入的现象，提升施药技术培训的效果，使麦农施药更具科学性与针对性。职业选择的影响系数为0.633，机会比率为1.884，表明相较于纯农业麦农，兼业麦农过量施药行为的概率会高出88.4%。这是因为与纯农业麦农相比，兼业麦农的农业劳动投入时間会减少，根据要素替代，麦农会通过增加农药施用量来弥补减少的劳动量。种植规模的影响系数值为-0.461，机会比率为0.631，表明随着种植规模的扩大，麦农过量施药行为的概率会显著降低。从市场角度来看，市场规制对种植规模广、产量高的农户更具约束力，从经济学角度来看，根据规模经济规律，种植规模大的麦农可以更好地应用农药等生产要素，并采用更先进的生产技术，降低单位面积土地农药施用量。 综上所述，7项显著性影响因素既独立发挥作用，又相互关联，形成完整的麦农过量施药行为影响因素系统，沿着“文化程度、职业选择、种植规模”→“施药技术培训、专业化程度”→“农药防治效果认知、病虫害压力”的正向传导关系，从源头上减少麦农的过量施药行为。
根据模型 Ⅱ 的估计结果可以看出，麦农年龄、家庭人口数、家庭年收入、组织状况、农药残留危害认知、农药管理政策认知等6项因素对过量施药行为没有显著影响，其原因如下：小麦作为传统粮食作物，在长期生产过程中形成了其固有模式，导致年龄的影响作用被淡化。与种植经济作物相比，种植粮食作物利润较低，对家庭生计影响较小，造成了家庭人口数和家庭年收入变量的不显著。调查区域内的合作社起步较晚，运营尚不完善，没能发挥好规范麦农施药行为的作用，因此组织状况对麦农过量施药行为影响不明显。农药残留危害认知和农药管理政策认知未能通过显著性检验的原因可能是，即使麦农已正确认知农药管理政策与农药残留危害，但由于过量施药造成后果的“外部性”，麦农依然会选择过量施药。
4 结论与政策启示
农户是从事农业生产的微观行为主体，其行为的转变是化肥、农药等农资品实现“减量化”的关键。该研究基于第一手实地调研数据，把Logit模型与ISM模型结合起来，实证分析了麦农过量施药行为的影响因素及其递阶结构。研究结果表明：文化程度、种植规模、农药防治效果认知和施药技术培训对麦农过量施药行为具有显著负向影响，职业选择、专业化程度、病虫害压力对麦农过量施药行为具有显著正向影响。在这7个影响因素中，病虫害压力、农药防治效果认知是表层直接因素，专业化程度、是否参加施药技术培训是中层间接因素，文化程度、职业选择、种植规模是深层根源因素。
基于上述研究结论，提出以下减少麦农过量施药行为的建议：第一，通过电大、函授和培训等多种方式，提高农户科学文化素质与施药技术水平;第二，促进适度规模经营，实现小麦种植规模化、专业化;第三，充分发挥小麦保险作用，减少麦农对农药的依赖;第四，加大低毒高效农药研发力度，提高农药防治效果;第五，促进农药合理轮换与混配，降低麦田有害生物的抗药性。
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关键词 麦农;过量施药行为;影响因素;递阶结构关系
中图分类号 S-9;F 326.1 文献标识码 A
文章编号 0517-6611（2021）18-0219-05
doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2021.18.053
開放科学（资源服务）标识码（OSID）：
Analysis on the Pesticide Over-application Behavior of Wheat Farmers Based on Logit-ISM Model
DU Sen，ZHENG Ji-fang （School of Economics and Management，Shandong Agricultural University，Tai’an，Shandong 271000）
Abstract Based on the questionnaire survey data of 375 wheat farmers in southwest Shandong Province，this paper empirically analyzed the influencing factors and hierarchical structure relations of pesticide over-application behavior by wheat farmers，by using binary Logit model and ISM model.The results showed that pesticide over-application behavior by wheat farmers was significantly affected by 7 variables，including educational level，occupational choice，planting scale，specialized level，the recognition of pesticide effectiveness，pest and disease pressure and pesticide application technology training.Among them，pest and disease pressure and the recognition of pesticide effectiveness are direct factors on the surface，specialized level and pesticide application technology training are middle-level indirect factors，educational level，occupational choice and planting scale are the deep-rooted factors.
Key words Wheat farmers;Pesticide over-application behavior;Influencing factors;Hierarchical structure relation
作者简介 杜森（1995—），男，山东菏泽人，硕士研究生，研究方向：农业经济与政策。*通信作者，副教授，博士，硕士生导师，从事农业经济政策与法规研究。
收稿日期 2021-01-16
农药作为一种重要的保障性生产资料，在防治农田有害生物、促进农作物生长发育以及保障农产品质量安全方面发挥了不可替代的作用，但在中国现阶段的农业生产中，由于农药自身毒性以及中国农户不科学的农药施用，尤其是过量施用，造成了严重的食品安全问题与环境问题[1-3]。为减少农药施用量，中国政府相继出台了一系列政策措施：2017 年国务院提出“到2020年主要农作物农药使用量实现零增长”的目标;2020年一号文件进一步提出“治理农村生态环境突出问题，深入开展农药化肥减量行动”的要求。农户是农药施用行为主体，要实现农药施用的“减量化”，必须从规范农户施药行为入手。
国内外学者们普遍认为农户存在过量施药行为，并证实了这一观点[4-7]。为控制农户的过量施药行为，相关研究表明，文化程度的提高显著规范了农户的施药行为[8];风险规避程度较高的农户会选择使用种类更多、价格更高的农药，并会加大施用量[9];随着家庭人口数与家庭年收入的增加，农户更倾向于施用高剂量农药[10];土地面积的增加可以降低单位面积土地施药量，而土地细碎化程度则会削弱这一影响[11];基于损失厌恶，农业收入占比高的农户会更倾向于过量施药[12];加入合作社会显著减少农户的过量施药行为[13];病虫害压力对农户的过量施药行为具有显著正向影响[14];城乡收入差距的扩大会提升农户的农药施用强度[15];农业技术培训能够显著降低农户的农业化学投入品施用量，并具有一定的技术扩散作用[16]。
综上所述，已有研究从多角度分析了影响农户过量施药行为的因素，但仍存在以下不足。第一，研究对象，已有研究多集中对经济作物种植户施药行为的研究，而对种植面积更广阔，对生态环境影响更持久的粮食作物种植户的施药行为少有研究;第二，方法学，已有研究侧重于对施药行为显著性因素的判断及其作用方向与程度的探究，而缺乏对各因素间关联关系和递阶结构的分析。鉴于此，笔者以粮食作物小麦为例，首先运用Logit模型分析麦农过量施药行为的影响因素，再运用解释性结构模型（interpretative structural modeling，ISM）分析影响因素之间存在的关联关系和递阶结构，并提出规范麦农施药行为的建议，以期为实现中国农业的绿色、可持续发展提供参考依据。 1 概念界定、分析框架与变量选择
1.1 概念界定
麦农的施药行为是指在小麦种植过程中，在病虫害压力下，麦农通过施用农药的方式来保护小麦生长发育，维持小麦产量，以确保自身收入的一系列活动。舒尔茨认为，农户作为理性的“经济人”，会在帕累托最优条件下配置各种资源与生产要素，从而获得最大利润。然而在实际的生产过程中，农户的行为是复杂的，无法完全用经济因素解释。结合已有研究，该研究将麦农过量施药行为的内容划分为两方面：①施药量过多行为，即在施药过程中所使用的农药量超出说明书规定的标准用药量;②施药次数过多行为，即农药施用次数超出农作物生长所需次数（根据小麦用药实际，参考相关专家及植保专业人员指导意见，规定小麦农药施用次数超过4次为过多）。只要麦农存在一种及以上上述行为，则判断该麦农过量施药。
1.2 分析框架
基于麦农过量施药行为的概念和内容，结合已有研究成果，将麦农过量施药行为的影响因素划分为农户（个体与家庭）特征变量、经营特征变量、认知特征变量和外部条件变量。
农户特征包括农户个体特征和家庭特征2类。其中，个体特征包括年龄、文化程度和职业选择。随着年龄的增长和文化程度的提高，麦农对粮食安全问题更加关注，发生过量施药行为的可能性越低。兼业麦农投入小麦生产劳动时长较短，可能更倾向于过量施药。家庭特征包括家庭人口数和家庭年收入。家庭人口越多，农户生计压力越大，为保证小麦产出而更依赖农药投入。家庭收入越高，可能会造成麦农对生产资料投入量的忽视，从而更可能发生过量施药。
经营特征包括种植规模、专业化程度和组织状况。其中，种植规模用小麦种植面积表示，专业化程度用农业种植收入所占总收入的比重来表示，组织状况指麦农是否加入当地种植合作社。种植规模大的麦农可以获得规模经济效益，降低单位面积土地上的农药施用量。专业化程度越高的麦农，对小麦种植收入的依赖性越高，越倾向于投入过量的农药等生产要素。加入种植合作社的麦农，可从合作社中得到更多有关农药施用所需的知识、技术和信息，降低过量施药的可能性。
认知特征包括农药管理政策认知、农药防治效果认知和农药残留危害认知。其中，农药管理政策指包含《农药管理条例》在内的一系列农药政策，农药残留危害包括对人体健康的危害和对生态环境的危害。一般而言，高水平的认知是规范行为实施的关键。对农药管理政策认知越准确，对农药防治效果越认同，对农药残留危害认知越清晰的麦农，其发生过量施药行为的概率越低。
外部特征变量包括病虫害压力和施药技术培训。其中，病虫害压力指麦田病虫害发生的严重程度。当麦农所受病虫害压力加大时，更倾向于过量施用农药。有效的施药技术培训增加麦农对农药用法、用量的了解，从而规范农药施用行为。
1.3 变量选择
根据上文分析框架，该研究将5类13个变量引入麦农过量施药行为的计量经济模型。变量的名称、含义及其预期方向详见表1。
2 模型构建与数据来源
2.1 二元Logit模型 麦农农药施用是否过量（y）是一个二分类变量，因此选用二元Logit回归模型对影响麦农过量施药行为的显著因素进行研究。将麦农存在过量施药行为定义为Z=1，不存在过量施药行为定义为Z=0。假定Z=1的概率为P，则二元Logit模型的分布形式为：
P=F（Z）=11+e-Z（1）
其中，Z是自变量x 1，x 2，…，x n的线性组合，根据前文研究假设，麦农是否选择过量施药受农户（个体与家庭）特征变量、经营特征变量、认知特征变量及外部条件变量共5类13个变量的影响，令b i表示第i个影响因素的回归系数，则：
Z=b ix i=b 0+b 1x 1+b 2x 2+…+b 13x 13（2）
根据式（1）、（2）进行变换，得到如下的Logit函数形式：
y=ln（P1-P）=b 0+b 1x 1+b 2x 2+…+b 13x 13+ε（3）
式（3）中b 0为回归截距，ε为随机干扰项。b 0和b i（i=1，2，…，13）的值采用极大似然估计法进行估计。
2.2 ISM模型
ISM模型以定性分析为主，通过利用专业人员经验知识，借助现代计算机技术，构建多级递阶结构模型，明确复杂经济系统中各因素间的相互作用关系。该研究选用ISM模型对麦农过量施药行为影响因素间的关联关系和递阶结构进行研究。其步骤为：
假设影响麦农过量施药行为的因素有k个，用S 0表示麦农是否存在过量施药行为，S i（i=1，2，…，k）表示影响麦农过量施药行为的k个显著影响因素。根据ISM分析方法的具体步骤，作出麦农过量施药行为及其影响因素间的逻辑关系图。
根据式（4）所定义的构成元素，构建影响因素间的邻接矩阵R。
a ij=1，S i与S j有关0，S i与S j无关（i，j=0，1，…，k）（4）
根据式（5）计算得到可达矩阵M。
M=（R+I）λ+1=（R+I）λ≠（R+I）λ-1≠…≠（R+I）2≠（R+I）（5）
式（5）中，I为单位矩阵，2≤λ≤k。
根据式（6）确定最高层级因素L 1。
L i={S i|P（S i）∩Q（S i）=P（S i）;i=0，1，…，k}（6）
式（6）为P（S i）可达集，Q（S i）为先行集。P（S i）和Q（S i）的表达式如下：
P（S i）={S i|m ij=1}，Q（S i）={S j|m ji=1}（7）
式（7）中m ij和m ji均是M的元素。
在原可達矩阵M中删除L 1中因素对应的行与列，得到矩阵M′。对M′重复进行式（6）与式（7）操作，得到第二层的L 2的因素，依此类推，直至求得所有层级的因素。最后，用有向边连接同一层次及相邻层次间的因素，即可得到麦农过量施药行为影响因素间的关联关系及递阶结构。 2.3 数据来源和样本情况 该研究的数据由山东农业大学经济管理学院调研团队于2019年暑假期间对山东省西南地区的牡丹区、鄄城县、郓城县等3个县区麦农施药行为进行的实地调查获得。为保证数据的科学性与准确性，调查采用分层逐级抽样和随机抽样的方法选取样本，在每个县（区）按照经济发展水平由高至低选择3个乡镇，并在每个乡镇按同样的方法选择3个村，在每个村随机选择12～18名具备施药经验的麦农进行访谈。此次调查共发放问卷400份，回收有效问卷375份，问卷有效率93.75%。其中，257位麦农表示不存在过量施药行为，占68.5%;118位麦农表示存在过量施药行为，占31.5%。
从样本农户基本特征来看，被调查者多为男性，占63.2%;年龄偏大，50岁以上占75.9%;文化程度相对偏低，学历在初中以下者占63.9%;兼业农户占36.2%;家庭人口少于4人的占69.0%;家庭年收入呈橄榄状分布，78.5%的农户家庭年收入>1万～5万元;调查对象多为小规模经营主体，种植规模在0.2～0.533 hm2者占65.2%;农业收入比重小于60%者占87.3%;有18.9%的麦农加入了种植合作社。总体而言，样本特征符合现阶段下中国小农的一般特征，具有较高的代表性和可信度。根据375份调查问卷，得出各变量的描述统计特征，详见表1。
3 结果与分析
3.1 估计结果
3.1.1 麦农过量施药行为影响因素分析。该研究运用SPSS统计软件，对375份问卷调研数据进行Logit回归处理。首先，考虑所有自变量对（3）式进行估计，得到模型 Ⅰ;随后，剔除在回归中不显著的变量，得到模型 Ⅱ。具体数据详见表2。在模型 Ⅱ 的回归结果中，-2对数似然值为365.144，差异显著性水平为0.000，具有统计学意义;Hosmer and Lemeshow Test的检验值为0.861>0.05，整体拟合效果良好。由模型 Ⅱ 可知，除常数项外，共有文化程度、职业选择、种植规模、专业化程度、农药防治效果认知、病虫害压力、施药技术培训等7个变量通过显著性检验。
3.1.2 麦农过量施药行为影响因素的递进关系分析。将文化程度、职业选择、种植规模、专业化程度、农药防治效果认知、病虫害压力和施药技术培训7个显著变量分别用S 1，S 2，…，S 7表示。在分析、讨论并咨询有关专家学者和植保专业技术人员意见的基础上，得出上述7个影响因素间的逻辑关系，见图1（列因素直接或间接的影响行因素记作“A”，行因素直接或间接的影响列因素记作“V”）。
根据图1和（4）式做出影响因素间的邻接矩阵R（略）;运用 Matlab软件，结合式（5）对邻接矩阵R进行变换，得到可达矩阵M（见（8）式）。
对可达矩阵M进行层次分解。由式（6）和式（7）得到L 1={S 0}，以此类推，得到L 2={S 5，S 6}，L 3={S 4，S 7}，L 4={S 1，S 2，S 3}。根据L 1、L 2、L 3、L 4重新排列M，得到排序后的层次结构矩阵N。
由式（9）可见，S 0处于第一层，S 5和S 6处于第二层，S 4和S 7处于第三层，S 1、S 2和S 3处于第四层，构成了一条具有逻辑关系的影响因素链。用有向边连接同一层次和相邻层次间的影响因素，即得到麦农过量施药行为影响因素间的关联关系与递阶结构，详见图2。
3.2 结果讨论
由图2可知，在麦农过量施药行为的影响因素中，农药防治效果认知、病虫害压力是表层直接因素，专业化程度、施药技术培训是中层间接因素，文化程度、职业选择、耕地面积是深层根源因素。
农药防治效果认知和病虫害压力是影响麦农过量施药行为的表层直接因素。农药防治效果认知影响系数为-0.892，机会比率为0.410，表明农药防治效果认知对麦农过量施药行为具有显著负向影响。行为学理论认为，认知影响态度，态度决定行为。相较于认为现有农药防治效果良好的麦农，认为现有农药防治效果不好的麦农往往倾向于加大农药施用量，以此来保证小麦产量的安全。病虫害压力的影响系数为0.950，机会比率为2.585，表明在其他条件不变的情况下，病虫害发生增加区域麦农出现过量施药行为的概率会增加158.5%。这是因为病虫害压力加大的麦农，为了起到消灭病虫害、保护小麦成长的效果而加大了农药施用量。此外，农药防治效果认知受到来自中层间接因素与深层根源因素的直接或间接影响。
施药技术培训和专业化程度是影响麦农过量施药行为的中层间接因素。施药技术培训的影响系数为-1.463，机会比率为0.232，表明施药技术培训对麦农的过量施药行为具有显著负向影响。施药技术培训可以增强麦农对农药用法、用量的了解，是提高农药施用合理性的重要手段，定期举办施药技术培训，将有助于减少过量施药行为。专业化程度的影响系数为0.426，机会比率为1.531，表明专业化程度越高，麦农过量施药行为的发生概率会提高53.1%。可能的解释是专业化程度高的麦农收入结构单一，基于损失厌恶，更倾向于通过增加农药施用量的方式来保证农业种植收入的稳定。此外，上述2个因素均受深层根源因素直接或间接的影响。
文化程度、职业选择和种植规模是影响麦农过量施药行为的深层根源因素。文化程度的影响系数为-0.549，机会比率为0.578，表明文化程度对麦农过量施药行为具有显著负向影响。文化程度的提高可以减少麦农盲目追加生产投入的现象，提升施药技术培训的效果，使麦农施药更具科学性与针对性。职业选择的影响系数为0.633，机会比率为1.884，表明相较于纯农业麦农，兼业麦农过量施药行为的概率会高出88.4%。这是因为与纯农业麦农相比，兼业麦农的农业劳动投入时間会减少，根据要素替代，麦农会通过增加农药施用量来弥补减少的劳动量。种植规模的影响系数值为-0.461，机会比率为0.631，表明随着种植规模的扩大，麦农过量施药行为的概率会显著降低。从市场角度来看，市场规制对种植规模广、产量高的农户更具约束力，从经济学角度来看，根据规模经济规律，种植规模大的麦农可以更好地应用农药等生产要素，并采用更先进的生产技术，降低单位面积土地农药施用量。 综上所述，7项显著性影响因素既独立发挥作用，又相互关联，形成完整的麦农过量施药行为影响因素系统，沿着“文化程度、职业选择、种植规模”→“施药技术培训、专业化程度”→“农药防治效果认知、病虫害压力”的正向传导关系，从源头上减少麦农的过量施药行为。
根据模型 Ⅱ 的估计结果可以看出，麦农年龄、家庭人口数、家庭年收入、组织状况、农药残留危害认知、农药管理政策认知等6项因素对过量施药行为没有显著影响，其原因如下：小麦作为传统粮食作物，在长期生产过程中形成了其固有模式，导致年龄的影响作用被淡化。与种植经济作物相比，种植粮食作物利润较低，对家庭生计影响较小，造成了家庭人口数和家庭年收入变量的不显著。调查区域内的合作社起步较晚，运营尚不完善，没能发挥好规范麦农施药行为的作用，因此组织状况对麦农过量施药行为影响不明显。农药残留危害认知和农药管理政策认知未能通过显著性检验的原因可能是，即使麦农已正确认知农药管理政策与农药残留危害，但由于过量施药造成后果的“外部性”，麦农依然会选择过量施药。
4 结论与政策启示
农户是从事农业生产的微观行为主体，其行为的转变是化肥、农药等农资品实现“减量化”的关键。该研究基于第一手实地调研数据，把Logit模型与ISM模型结合起来，实证分析了麦农过量施药行为的影响因素及其递阶结构。研究结果表明：文化程度、种植规模、农药防治效果认知和施药技术培训对麦农过量施药行为具有显著负向影响，职业选择、专业化程度、病虫害压力对麦农过量施药行为具有显著正向影响。在这7个影响因素中，病虫害压力、农药防治效果认知是表层直接因素，专业化程度、是否参加施药技术培训是中层间接因素，文化程度、职业选择、种植规模是深层根源因素。
基于上述研究结论，提出以下减少麦农过量施药行为的建议：第一，通过电大、函授和培训等多种方式，提高农户科学文化素质与施药技术水平;第二，促进适度规模经营，实现小麦种植规模化、专业化;第三，充分发挥小麦保险作用，减少麦农对农药的依赖;第四，加大低毒高效农药研发力度，提高农药防治效果;第五，促进农药合理轮换与混配，降低麦田有害生物的抗药性。
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