鄭世林:技術創新、風險降低與農業現代化

農業部門生產率提高是貧窮國家結構轉型和經濟發展的重要驅動力（Gollin, et al. , 2002）。一些自然條件較差的發展中國家或地區，一旦莊稼遇到惡劣氣候條件，大規模的農業投入將血本無歸。因而增加現代農業投入，以及采取先進的農業種植方法，對農民來說并不合算。這使得當地農民不愿意增加化肥投入，也不愿意投入更多的人力，從而導致這些地區長期鎖定在落后的生產模式。那么，是否一項更適合當地條件的新農業技術會帶動農民增加化肥等現代農業投入，并且采取人力投入較大的密植方法呢？也就是說，新技術是否會產生擠入效應（Crowd-in effect）——提高現代農業投入和種植方法？

本文利用在印度兩個經常受到洪災Balasore和Bhadrak州（見圖1）的隨機試驗（Randomized experiment），試圖驗證新技術對現代農業投入和提高農業種植方法的擠入效應。隨機試驗執行了兩年時間，他們在這兩個州隨機各隨機選取了64個村莊，這128個村莊在2011年5月試驗之前，一直在種植傳統技術的Swarna水稻。2011年6月他們將128個村莊隨機分成64個處理組村莊和64個控制組村莊。他們又在64個處理組村莊里，每個村莊隨機選擇了5個農民，并發給5公斤水稻新技術品種——Swarna-Sub1。對照組包括在處理組每個村莊里隨機選擇的10個沒有接受新品種的農民，以及64個控制組的每個村莊里隨機選擇的5個農民。值得一提的是，新老品種管理方式是一樣的，唯一差別是新品種更加耐洪水。2011年9月，種子播種后，多數村莊經受了一場大的洪災，大約40%的樣本被洪水全部淹沒。2012年3月莊稼收獲后，進行了第一次調查，樣本為1248個農民。2012年經受洪水淹沒地區比例非常低，屬于正常年份。2013年同期又進行了第二次調查，樣本為1237個農民。因此，新品種試驗經歷了兩年時間，第一年大多數地區受到了洪災影響，第二年屬于正常年份。為驗證新技術對本文的基本實證模型如下：

y 為產出變量，i是農民，v村莊，b村莊所述區塊，α_b為區塊的固定效應。本文采取Intention to Treat(ITT)來估計β₁。

首先，洪災后的第二年，新技術促進了農民種植新產品的面積，他們更愿意采取精耕細作的生產方式，并且加大了化肥的投入力度。從表3可以看出，新技術品種顯著提升了農民現代化的生產方式。主要表現為：農民在第二年擴大了新品種的種植面積，而傳統的Swarna和傳統種子（TV）的種植面積被擠出；農民更愿意采用勞動密集的人工移植方法種植水稻，而不是采用撒種這種粗放的方式。此外，新技術也帶動了農民在第二年加大了化肥的投入。

其次，洪災后的第二年，新技術增加了農民信貸以及減少了儲存糧食的比例。由于新技術減少了洪災減產的風險，因此對照組農民在第二年使用信貸比例提高了36%。而且在新技術出現之前，農民一般會儲存更多的糧食，為應對第二年出現自然災害造成的減產風險。但是新技術品種具有較強的抗洪能力，在第一年試驗過程中并未減產，因此農民在第二年明顯減少了儲存糧食的比例。

第三，新技術所產生的擠入效應提高了農業生產率。從前面的實證結果可以看出，新技術吸引了農民加大現代農業投入和管理力度，那么，肯定會進一步提高農業生產率。從圖2可以看出，無論是第一年還是第二年，處理組水稻每公頃產量都有提高。而且，表6回歸結果也顯示處理組第一年產量增加了315公斤/公頃，第二年洪災沒有發生，處理組水稻產量也增加了283公斤/公頃。因此，新技術帶來了農業生產率的大幅提高。

 
     最后，本文還進行了機制驗證。為什么新技術會帶來農民產出的增加？本文的邏輯是，新技術減少了農業生產風險，使得農民加大農業現代化投入和精耕細作，他們能夠獲得更大的回報，從而優化了農民資源配置。值得指出的是，如果存在其他非風險的機制能夠解釋農民產出的增加，那么這種機制就會被推翻。通過一系列的機制驗證，本文發現非風險機制無法解釋農業產出的增加。一是，作者利用實驗組農民沒有栽種新技術品種的地塊作為樣本來進行實證檢驗，不僅控制了土地的肥沃程度等質量指標，還為了避免實驗組農民采用貧瘠土地來實驗新品樣本選擇所導致的內生性問題，作者剔除了控制組比較差的地塊。實證結果發現，實驗組農民在非新技術品種地塊上并未顯著增加現代農業投入以及采取精耕細作。二是，收入效應并不存在。收入效應可以描述為，農民在第一年采用新技術獲得了更高收入，第二年農民會增加投入，然而，在控制第一年收成的情況下，第二年實證結果仍然不發生變化。最后，作者發現價格效應也不存在。因此，新技術的風險效應是影響產出的唯一機制。