文|面包夹知识
编辑|面包夹知识
«——【·前言·】——»
畜禽养殖信息不对称严重制约了供销双方的协作进度，而数字技术替代纸质介质，将养殖档案数字化管理，对精准监测养殖过程、纾解数据资源联通困境具有重要意义。
随着数字赋能养殖业高质量发展的作用逐渐受到关注，切实推进农业生产经营数字化，虽然政策加紧部署，但畜禽养殖信息化水平仅为３０.２％，数字技术应用滞后、数据资源共享困难等问题依旧广泛存在。
近年来，基于无线射频识别技术(ＲＦＩＤ)的电子标签形式愈发多样，涉及注射式、药丸式、颈圈式、耳牌式、脚环式、翅标式等形式，且数字标签的场景创新工作已经覆盖养殖业领域，若其广泛推广应用.
不仅有利于增强养殖信息的透明度，破除信息共享困境，而且使得畜禽品质得以精准判断，为智能养殖夯实基础。
因此，在信息共享需求较为迫切的市场背景下，如何推广数字标签，是值得深究的问题。
既往研究给予本文参考，但仍存在拓展空间:第一，已有研究大多聚焦宏观层面的互联网普及率等数字产业相关数据，也有学者研究数字金融、数字农技服务等数字技术。
而农业生产过程中的数字技术缺乏探讨；第二，合作经营影响农户数字技术采纳的研究结论不统一，且多为定性分析结果，缺乏量化评估研究；第三，合作经营过程中多样化扶持措施对数字技术采纳施加影响并不相同，而以往研究未考虑到扶持措施所发挥的影响效应。
鉴于此，本文利用山东、河北等１０省份肉鸭养殖户微观调研数据，理论与实证分析了合作经营及其扶持措施对养殖户数字标签采纳的影响效应及内在机制。
边际贡献在于：一是创新性地引入数字标签这一养殖过程中的数字技术；二是将合作经营与数字技术采纳两个议题衔接，量化探讨合作经营对养殖户数字技术采纳的影响，三是将合作经营过程中不同扶持措施纳入考量内容，分析扶持措施发挥的直接与间接效应。
«——【·理论分析与研究假说·】——»
养殖户作为理性经济人，其做出数字标签采纳决策是基于效用最大化，这种效用主要体现在养殖户采纳该技术收入和成本的差值，即净收入。
借鉴Min等(2017)和吴佳璇等(2022)的研究，本文假设净收入源于农业经营净收入f(・)+h(・)(从事畜牧业收入f(·)和从事农、林、渔业的收入h(·))和非农净收入g(・)(工资性、非农经营性、财产性、转移性收入)两类，则养殖户效用最大化函数可以表示为:
式中，P为养殖户i的每单位畜禽产品投入要素的实际价格，I(M:)为养殖户i畜禽产品产量，P为养殖户i的每单位畜禽产品的实际销售价格，Q(M)为养殖户i畜禽产品销量，M，是数字标签采纳情况。
此外，养殖户数字标签采纳过程中，是否采纳及采纳水平都会受到现有设备操作惯性、相应软硬件设备购买费用、技术操作技能与潜在设备故障等因素干扰，都将影响养殖户效用函数，但这两个情况的效用函数形式基本一致，只是变量系数存在差异。
鉴于数字标签采纳能够帮助养殖户精准掌握养殖信息，提高养殖户精准饲喂与风险监测能力，进而保障产品质量，又使得务农物质资本、人力资本利用效率提高，节省劳动时间与精力，使得其他农业(如种植业、林业、渔业)经营活动和非农经营活动分配到更多的物质与人力资本，促进其他农业经营净收入与非农净收入增长，即：
与此同时，养殖户自发性和带动性合作相互交织，而合作社、龙头企业等外部力量带动性合作的影响不断增强，逐渐成为农业技术进步的推手。
根据交易成本理论.外部力量带动性引致的合作经营正通过分工与协作，使得农业产业组织在市场交易中保持较高的议价能力、促进买卖双方信息畅通.
减少交易摩擦，也使得农业产业组织在内部交易中共享资源、专业知识与技能，保证技术效益，从而节约农业技术采纳的内外部交易费用，促使养殖户采纳数字标签等先进生产技术。
为揭示合作经营对养殖户数字标签采纳的影响，，将交易成本纳入养殖户效用函数，即t=1为养殖户参与合作经营，t=0为养殖户未参与合作经营。
同时，将P设为每单位畜禽产品产出的交易成本，而将P设为每单位畜禽产品生产要素投入的交易成本。交易成本增加了产品生产价格，但使得产品销售价格下降。因此，养殖户进行数字标签采纳的目标函数为:
对养殖户数字标签采纳情况进行求导，可以得到养殖户效用最大化情况下进行数字标签采纳的最优决策:
基于以上分析，得到养殖户参与合作经营高于未参与合作经营的最优采纳水平(见图１)。
若养殖户参加了合作经营，龙头企业、合作社等新型农业经营主体可以通过引导型(技术宣传与培训)、约束型(经济或声誉处罚)、激励型(经济或声誉激励)扶持措施促使养殖户采纳数字标签。
根据创新扩散理论，农业产业组织的扶持措施通过宣传相关技术信息、组织技术培训、提供相应奖励或施加相应惩罚，实现技术示范带动缓解信息不对称性、技术支持与服务、分摊技术采纳风险与成本，增强数字技术易用性与可用性.
节约养殖户数字标签采纳的交易成本与使用成本，进而将外部推动力量与养殖户内在效用诉求相匹配，促使养殖户采纳数字标签。
因此，本文基于数字标签采纳过程中的交易成本与使用成本，探讨了三项扶持对养殖户数字标签采纳的影响:
若产业组织采取引导型扶持，会进一步降低生产与经营环节因数字标签采纳造成的交易成本ＰＱｔ与ＰＩｔꎬ但不改变技术采纳实际价格ＣＭｉｉꎬ每单位畜禽产品投入要素的实际价格也不变，依旧为:
若产业组织采取激励型扶持ꎬ不会改变技术采纳的交易成本，但激励强度为βｉ，βｉ∈[０，１]，将会使得每单位畜禽产品投入要素的实际价格变化为:
若产业组织采取约束型扶持，不会改变技术采纳的交易成本，但约束强度为λｉ，λｉ∈[０，１]，将会使得每单位畜禽产品投入要素的实际价格变化为:
由此，农户农业经营收入最大化目标的总效用函数为:
若产业组织采取引导型扶持，由于生产与经营环节的交易成本进一步缩小，使得养殖户数字标签采纳的边际成本缩小为ＭＣαｉ１，而边际收益增加至ＭＲαｉ１，两者相等得到引导型扶持措施下养殖户最优采纳水平δαｉ，其明显高于产业组织未采取引导型扶持时的最优采纳水平δＹ(见图２)。
若产业组织采取激励型扶持，由于每单位畜禽产品投入要素的实际价格下降，使得养殖户数字标签采纳的边际成本缩小为ＭＣβｉ１，而边际收益不变，得到新的最优采纳水平δβｉ，其明显高于产业组织未采取扶持措施时的最有采纳水平δＹ，且激励型扶持使其效用水平提高了βｉｃβｉｉＩ(βｉ)，总效用水平提升至Ｕ１(见图３)。
可见，农业产业组织采用激励型扶持不仅使得养殖户数字标签采纳水平提升ꎬ而且使得养殖户效用水平也有所提升。
若产业组织采取约束型扶持，由于每单位畜禽产品投入要素的实际价格上升，使得养殖户数字标签采纳的边际成本增长为ＭＣλｉ１，而边际收益不变，得到新的最优采纳水平δλｉ，其明显低于产业组织未采取扶持措施时的最优采纳水平δＹ.
而约束型扶持使其效用水平下降了λｉｃλｉｉＩ(λｉ)，总效用水平下降至Ｕ１(见图４)，且约束型扶持措施造成的养殖户效用水平下降幅度大于养殖户数字标签采纳水平下降造成的效用水平下降幅度。
可见，约束强度越大，养殖户由于数字标签采纳水平下降造成的损失越严重，进而促使其提升数字标签采纳强度以避免约束型扶持所造成的效用损失。
基于以上分析，养殖户在效用水平最大化目标下，作经营及多元化扶持对数字标签采纳都将发挥促进作用。
«——【·数据来源、变量选取和模型设定·】——»
本文数据来源于国家现代农业产业(水禽)技术体系产业经济团队于２０２２年在山东、江苏等１０省份开展的肉鸭养殖户问卷调查。
之所以选择肉鸭养殖户开展调研，考虑了以下因素:第一，肉鸭饲养规模大，肉鸭产值占水禽总产值的比重超５成，且被调研的１０省份是中国肉鸭产能集中地，故肉鸭养殖数据更具代表性；第二，合作经营模式较成熟.
目前，肉鸭养殖户大多依托「龙头企业＋养殖户」「合作社＋养殖户」等合作经营模式开展生产经营活动，发挥着资源整合和规模效应。
样本特征显示(见表２)，受访养殖户年龄普遍偏大，男性为主，人力资本而言，养殖户健康状况较好，受教育程度偏低，超６成养殖户肉鸭饲养超过５年，且６５.４％的养殖户具备数字农技获取技能。
自然资本而言，６８％的养殖场位于平原地区，近一半养殖户自有土地不及７亩，物质与金融资本而言，９成养殖户肉鸭年出栏量超过３万只。
但近８成养殖户肉鸭养殖设备与器具的现价不及１０万元，借贷比例、购买养殖保险比例也较低，生计策略而言，近４成养殖户未兼业。
«——【·结果分析·】——»
为避免变量间存在严重的多重共线性，本文首先将每个解释变量作为因变量，将其余解释变量视为自变量进行回归。
结果显示，所有解释变量ＶＩＦ值均小于２.０２，意味着变量间不存在严重的多重共线性，为下文直接与间接效应的检验奠定了良好的基础。
本文利用Heckman两阶段模型估计了合作经营对养殖户是否采纳数字标签及采纳水平的影响。为保证结果稳健，本文还使用了Double-hurdle模型和基于倾向性得分匹配(PSM)的反事实估计，对影响效应进行实证分析。
基准回归，表3展示了Heckman两阶段模型与Double-hurdle模型的估计结果，其中，Heckman两阶段模型中逆米尔斯比率估计值在1%水平上显著为正值，意味着样本选择偏误问题存在，说明了Heckman两阶段模型使用是合理的。此外，Wald检验值在1%水平上显著，意味着模型的整体拟合效果较好。
Heckman两阶段模型估计结果显示，合作经营情况在1%显著性水平下对养殖户数字标签采纳概率及水平具有正向影响，意味着养殖户参与合作经营不仅有利于提高数字标签采纳概率，而且有利于提升其采纳水平.
可能因为养殖户,可以从合作经营中便捷地获取数字标签的技术指导与服务，并且通过规模效应降低数字标签采纳成本，从而提升其采纳该项技术的概率与水平,由此可见，p得以验证。
不同生计策略选择下的组间差异。合作经营情况组间系数的置信区间不存在重叠部分，意味着合作经营的影响效应对于生计策略选择差异显著敏感。
基于SUR的检验结果验证了这一结论，具体而言，专业养殖户参与合作经营能够显著促进其数字标签采纳，而兼业养殖户参与合作经营对其数字标签采纳的影响不显著，且经验P值小于0.01，可能因为专业养殖户收入依赖于养殖活动.
其对于产业组织的养殖信息与技术更加敏感，对能够提高养殖效益、优化管理与监控的数字标签需求更为迫切。
不同生计资本禀赋下的组问差异。虽然合作经营及其扶持措施在不同数字技能、养殖规模、收入水平、文化程度上影响效应的置信区间均存在重叠部分但不完全重合，无法直观判断组间系数是否存在显著差异。
但利用SUR检验发现:就不同数字农技获取技能而言，低数字技能养殖户参与合作经营对其采纳数字标签的影响显著为正，但高数字技能养殖户参与合作经营并不显著影响其数字标签采纳。
且经验P值为0.024，可能原因是数字技能高低将影响其接受信息的多寡，而产业组织作为养殖信息传播的重要媒介，使得参与合作经营的低数字技能养殖户拓宽信息接受渠道，采纳数字标签的可能性也明显提高;就不同收入水平而言，低收入养殖户参与合作经营对其采纳数字标签的影响显著为正。
高收入养殖户参与合作经营并不显著影响其数字标签采纳，且经验P值小于0.01，可能因为合作经营的低交易成本优势吸引着低收入养殖户采纳数字标签。
激励型扶持对低收入养殖户采纳数字标签有显著的正向影响，但对于高收入养殖户不具有显著影响，且经验P值为0.042.
可能因为低收入养殖户在经济方面较为紧张，而激励型扶持对其资金支持与声誉鼓励，不仅能缓解其技术采纳的经济负担，还有利于获取更多销售机会、提高养殖效率、增加产品价值，使其更倾向于采纳数字标签。
约束型扶持对于高收入养殖户采纳数字标签有显著的正向影响，但对于低收入养殖户不具有显著影响，且经验P值为0.047，可能因为高收入养殖户更注重声誉和品牌建设，而数字标签采纳能够避免其声誉和品牌形象受损，使其更有动力采纳数字标签。
«——【·结语·】——»
随着合作经营的资源整合与共享优势日益突显，其在数字技术推广过程中发挥着示范引领、技术支持等重要作用。
本文分析了合作经营及其扶持措施对养殖户数字技术采纳概率与水平的影响效应及内在机理，并利用2022年肉鸭养殖户微观调研数据，以鸭RFID脚环、翅标这些数字标签为例，予以实证检验。
结果表明：第一，合作经营能显著提升养殖户数字标签采纳概率与水平。第二，合作经营过程中引导型、激励型、约束型扶持显著正向影响养殖户数字标签采纳，具体而言，技术培训、经济奖励、声誉奖励、经济惩罚四项措施能够显著促进养殖户数字标签采纳。
与此同时，引导型、激励型、约束型扶持对数字标签采纳的积极作用呈现非线性倒「U」型变化，且三类扶持之间呈现相互替代关系。
第三，激励型、约束型扶持在合作经营影响数字标签采纳过程中发挥正向调节效应，而引导型规制并不发挥间接作用。
第四，异质性检验发现，专业型、低数字技能、低收入养殖户参与合作经营更可能采纳数字标签，并且引导型扶持对高自然风险养殖户采纳数字标签的促进作用更明显，激励型扶持对低收入养殖户采纳数字标签的促进作用更明显，约束型扶持对低自然风险、高收入养殖户采纳数字标签的促进作用更明显。
本文结论为数字技术推广提供了以下政策启示：第一，推动合作经营，加快数字技术推广进程。
积极引导农户参与合作社、龙头企业等农业产业组织，以便发挥产业组织在软硬件设备采购和数字技术推广过程中信息搜集与传递、条款谈判、履约监管等方面的专业优势与议价能力，从而节约数字技术采纳的交易成本，保障数字技术使用的效益性，提升农户采纳数字技术的概率与水平。
适度施策，发挥引导型、激励型与约束型扶持的最大效力。
农业产业组织在制定扶持措施前，应进行充分调研和评估，并结合实际可行性和资源限制，制定合理目标和计划.
尽可能发挥示范带动、咨询与培训、资源共享、风险与成本分摊等方面的积极作用，从而节约数字技术采纳的交易与使用成本，消减农户由于技术依赖、门槛与故障及资金负担造成的数字技术采纳约束。
第三，针对性施策，精准施策对象。根据自然风险、兼业程度、数字技能、收入水平等指标确定施策对象，对疫病风险较大的农户实施技术宣传与培训等引导型扶持.
对家庭收入较低的养殖户实施经济或声誉奖励等激励型扶持，对疫病风险较小、家庭收入较高的农户实施经济或声誉惩罚等约束型扶持，加快数字技术推广步伐。
