一、问题提出

舒尔茨(2010)在《改造传统农业》中将传统农业定义为“完全以农民世代使用各种生产要素为基础的农业”，并将其视为一个特殊的经济均衡状态。所以传统农业在本质上是一种长期没有发生变动的生产方式，或者说是维持简单再生产的、长期停滞的小农经济(罗必良，2020)。尽管如此，由于农民以追求利润最大化作为出发点，是权衡边际成本和边际收益之后做出的选择，是精打细算的理性经济人，所以舒尔茨提出了一个著名假说，即发展中国家的家庭农业是“穷而有效率的”。农业效率包括两个方面，一是配置效率，二是技术效率。舒尔茨强调，通过教育和农业技术推广能够低成本地实现农户技术效率的改善。

由于改造传统农业的关键是如何诱导小农引入现代生产要素，而提高农民对新要素的接受速度有着重要意义。舒尔茨(2010)认为，一种方法是根据文化来解释接受速度的差异，另一种是根据有利性。从有利性的角度，他指出新技术预期产量中必然包含风险和不确定性，农民如何对付这些额外的风险成为研究的突破口。因此，学者们在分析农民行为时，将风险厌恶效应引入到农业投入—产出模型中(Just et al., 1979)，Leathers et al.(1991)在此基础上进一步对农业生产模型进行修正，并指出生产者在不同风险态度下的效用函数是分析农业生产问题必不可缺的组成部分。研究表明，不同风险偏好的农民在技术采纳决策上存在差异，且大部分农民为了规避风险将采取保守的生产行为，因此阻碍新技术采纳。

事实上，上述分析范式引发了大量的后续讨论。普遍认为，该范式与现实的差距至少需要进行两方面的调适。一方面，基于使用有利性的方法来分析单个农民的理性行为，往往剥离了其适应的社会文化环境。有学者强调，与农业经济相关联的农村经济，也并不总是与确定情形下的新古典模型相一致。退一步来说，即使农业生产率能够表达农民的市场响应，但农村经济往往更多地依赖于制度与文化所内含的激励。这意味着，农民在经济理性之外，还具有重要的社会理性甚至生态理性(罗必良，2020)。利润最大化未必总是以货币的形式进行衡量，而效率的实现却受惠于农村的社会结构和社区内的信息交换机制；另一方面，发展中国家的农业已经处于向现代农业转型的阶段，现代农业是相对于传统农业而言的，并以科学(技)化、市场化(或商品化)、工业化(或机械化)、集约化、规模化、产业化、组织化、社会化视为主要特征(阮文彪，2019)。政府和外部市场参与农业技术供给变得愈加普遍，且风险亦可能通过转移与替代性策略在多元利益主体之间进行分摊，因此农业生产新要素的引入关键在于如何向农民提供有关新生产要素的信息并使其学会便利使用。两方面的调适都将导致行为决策模型由农民个体决策转换为农户决策，且关注于农村社区的文化特性。

显然，新的分析范式尊重了农村社会结构中非市场性的社会规范的价值，正如Freidmann(1980)指出的，市场竞争并不排他性地甚至原则性地定义了农民内部关系或者农民和外部人的关系。现代农业生产方式和新技术采用具有地区公共性，获取技术信息的农户可能对周边农户产生知识溢出效应，即便利了农户相互的学习模仿，进而提高农户的生产技术水平。由此，分析农户所在社区的社会规范，如社会网络对农户行为，尤其是技术采纳的影响是必要的。2016年中央一号文件《关于落实发展新理念加快农业现代化实现全面小康目标的若干意见》首次提出，加快转变农业发展方式，保持农业稳定发展和农民持续增收，必须走产出高效、产品安全、资源节约、环境友好的农业现代化道路。无论是产出高效与产品安全，还是资源节约及环境友好，农业发展方式的转型都必须依赖于农业技术进步。中国农业的经营主体是小规模经营的农户，如何诱导农户采纳农业技术，对于推进农业技术进步与农业现代化进程具有重要的理论与现实意义。

需要进一步强调的是，农户不仅镶嵌于村庄的社会网络之中，而且随着农业的技术进步与生产性服务市场的发育，农户的农业生产行为也被广泛地卷入于社会分工网络之中(罗必良，2017)。其中，农业的生产性服务外包，对农户的技术采纳及其时间早晚次序具有重要的网络效应。

基于上述，本文从社会网络的研究视角，以麦农对新种子的采纳时间为例，分析网络位置和互助水平对技术采纳时间的促进逻辑以及可能存在的异质性情景，并探明社会网络通过塑造积极的采纳态度进而影响采纳行为决策的作用机制。此外，本文引入分工网络，并以农户的生产性服务外包为线索，进一步地考察农户技术采纳行为的异质性，以期深化对社会网络效应的理解。

二、文献简述与研究线索 (一) 文献简述

农业技术采纳中的农户行为选择受到多重因素影响。具体来说包括：一是农户自身的禀赋因素。包括农户家庭决策者的性别、年龄、受教育程度、风险偏好等(孔祥智等，2004)，家庭经营规模、家庭劳动力数量、非农业收入占家庭总收入的比重等均会影响农户技术采纳行为(陆建珍，2015)；二是外部制度环境的影响。如政府通过技术培训等技术推广方式传播农业技术信息可以促进其采纳行为(褚彩虹等，2012)，农业保险和补贴等政策也会促进农户的采纳行为(朱萌等，2016)；三是社会网络的影响。农村社区的社会网络是农户之间互动学习的重要平台，通过交流传递技术信息知识和技术使用经验，能有效降低农户的技术学习与使用成本，对农户积累技术知识从而实现“干中学”具有重要影响(王格玲、陆迁，2015)。进一步，学者们强调了社会网络对技术采纳时间的促进作用(李卫，2017)。具体而言，在新技术引入早期，其特征信息并不被所有农户所熟知，而在新技术推广的中后期，农户通过社会网络互动交流获取新技术相关信息，后期采纳者将会在很大程度上“跟随”周边早期采纳者的行为进行决策(朱月季等，2014)。

与此同时，已有文献也注意到农业技术特性的差异使得农户的采纳行为也存在不同。按照特征和功能的不同，农业技术可以分为良种技术、田间管理技术、病虫害防治技术、土肥技术、农机技术、节水灌溉技术、农业信息技术等。其中，优良新种子是增产增效的基础和关键，采纳优良新种子不仅可以提高农作物产量和品质，增加农民收益，还有利于增强作物抗性和改善作物生长环境。关于农户对新种子的采纳行为，也有学者进行过相关研究，齐振宏(2012)认为农户是否采用新品种主要取决于采用新品种的成本和预期收益；预期净收益低的农户不会选择采纳新种子(Suri，2011)。朱月季(2019)基于作物病害危机背景下，得出抗病新种苗在农户群体中的扩散结果表现出“优先接触”效应。作物病害发生的初期最先被农户采纳的抗病种苗，后期在多个新种苗的扩散过程中将占据优势地位。此外，农户受教育程度、农户收入水平、耕地面积、农业劳动力占比、农业技术推广部门、技术培训和种植习惯等也会对新种子采纳产生影响(李谷成等，2018)。

综上可知，一方面，已有研究对于社会网络影响农户新技术采纳行为和时间进行了讨论，但是关于社会网络对采纳时间的作用机制以及作用可能存在差异情景缺乏深入探讨；另一方面，在新种子技术采纳行为研究中，从其技术特性考察采纳时间的讨论相对较少，而且在外部分工市场发育的背景中可能会存在技术匹配问题进而影响农户技术采纳时间。

(二) 分析线索

作为农业技术采纳主体的农户，其行为目标将决定行为方式的选择。Von Neumann et al.(1947)的最大化期望效用理论(EUT)认为，个人追求的目标就是效用最大化，即在个人可支配资源的约束条件下，使个人需要和愿望得到最大限度的满足，并且预期效用值可由客观已知概率与效用乘积来测度。因此，可以假设对于风险规避的农户来说，农业技术采纳的首要目标就是获取最大化效用，而农业生产作为自然因素与社会经济因素共同作用下的产物，技术采纳决策会面临来自市场、技术本身和气候等方面的多重影响。尤其是在实际生产中，由于不同种子在增产潜力、抗逆性等方面表现出很大的异质性，在自然、气候条件变化和病虫害的影响下，不同种子的表现、产量和品质都经常出现很大的不确定，农户往往会根据当地气候情况和市场特点来选择不同种子实现技术组合以规避生产风险(徐志刚等，2013)。因此，需要从新种子作为农业技术本身的特性出发，讨论农户采纳时间的决策逻辑。

新种子的采纳的技术特性在于：第一，新种子在技术上是规模中性的，即新种子不会受到种植规模的限制，小规模细碎化的农户采纳新种子也能实现增产增收。因此采纳上具有区域内主体享益的“公共性”(高启杰, 2004)和经营规模上的“可分割性”；第二，采纳新种子需要依赖于一定的农业投入，例如化肥、灌溉等，以实现高产潜力。因此，采纳上具有与基础设施“互补性”；第三，新种子采纳在土地肥沃、天气条件比较稳定的地区比较容易成功。因此，采纳上具有“区域性”(艾利思，2019)。综上，农户对新种子采纳是自身的种植经验与新种子技术信息匹配后权衡的结果。新种子信息获取或传播对于农户采纳具有重要影响。一般来说，由于农户难以获得有关新种子的信息，往往导致既不具有完备知识来甄别每个新种子以及与传统种子的差异，也无法准确预测采纳新种子后在本地的产量表现、市场接受程度以及收购价格等，而这些因素将会给农民带来未来收入的不确定性。可见，信息不完全是影响农户技术采纳时间选择的重要阻碍。越早获取完整有效的技术信息，有利于农户越早采纳。

农户的新种子信息获取主要通过两条渠道。一是正式渠道。我国农业技术推广的主要方式是培训宣传、田间指导，所以农户可以通过参加农业技术培训，或者寻求农业专业技术人员的实地指导获取新种子的相关信息。但是，参加培训的农户数量毕竟有限，培训的目的更重要的是在于让这些农户发挥示范作用，将技术信息在村庄社区内传播普及。有研究表明，具有更强社会网络和权势关系的农户更有可能获取公共农技推广服务并有效联系(示范)农户(Hoang et al., 2006)，但联系农户与未获取服务的农户之间的社会经济地位的差异有可能无法确保农业技术在农户间的有效扩散(Feder et al., 2004)。二是非正式渠道。即农村社区的社会网络。正是鉴于农村社区内的很多重要知识的传播具有“隐性”特征，往往需要借助非正式交流形式进行传导。社会网络恰是最好的媒介，其能够有效弥补政府技术推广服务供给的不足，在农户的技术采纳决策中扮演着重要角色，是影响农户新种子采纳时间选择的重要因素(Genius et al., 2014)。一方面，在社会网络中，更加具有话语权的农户往往来自于宗族或者是村庄精英，他们具有更强的获取信息的渠道和能力，可以优先占有或者控制资源，降低其技术采纳过程中的不确定性，进而也更加可能在早期就采纳新种子(高杨等，2019)；另一方面，农村社区特殊的地缘、血缘与业缘关系使农户之间关于新种子以及种子市场信息的交流成为可能，农户之间互动更加频繁，这种内生互动无疑加快了新种子信息的传播。一是减少了农户搜寻新种子相关信息的时间和成本，提高了对新种子的技术认知；二是通过交流感受使得个体做出和参考群体成员平均水平相似的决策(Becker, 1991)，三是通过观察参考群体成员的决策，选择与其参考群体成员所遵循的社会规范相符的行动策略，保持和增加参考群体成员对他的尊重，从而提高其效用水平和满足程度(李涛，2006)。因此，农户之间互助水平越高，越可能影响其行为决策，进而促进较早采纳新种子。

在社会网络影响农户采纳时间的决策逻辑中，农户内部的差异与外部市场差异可能会对社会网络作用于技术采纳时间产生不同的影响。一方面，农户本身的差异，使得社会网络的影响存在差异。参加过技术培训或技术指导的农户会越倾向于采纳新技术(陈凤霞，2010)，尤其是在互助水平较高的社会网络中，信息传播与互动评价可能会进一步促进其较早采纳新种子。同时，也要考虑户主性别的异质性作用。随着大量男性劳动力流入城市，农村留守妇女的家庭角色开始从次要角色向主要角色转变，农村留守妇女成为家庭中的主要决策人，尤其是女性对农业技术的需求更加强烈(何可等，2014)，因此，在互助环境中的女性更有可能获取技术信息，进而较早采纳新种子。另一方面，农业技术作用的发挥需要互补性的农业投入。在外出务工引发农业劳动力短缺的情境下，农业生产的机械化会更加利于新种子发挥技术进步带来的产出效应(艾利思，2019)。

值得注意的是，小规模农户购置农业机械，不仅面临着较高的投资门槛，其资产专用性也将因为农业的季节性引发利用率偏低而导致投资的规模不经济。由此，通过农机服务外包进行迂回投资显然是具有经济性的可行方式。然而，一旦农户卷入分工经济网络，农户采纳新技术的创新行为则可能发生重大变化。一般来说，分工与市场规模具有相互性，但在农业领域，生产环节的服务外包往往与规模化的连片种植相匹配。由此可以推断，在农机外包服务容易获取的地区，意味着已经形成了一定区域范围种植规模性。正如杨小凯、张永生(2020)指出的，随着分工网络的扩大，很多隔离的地方社区将合并成一个越来越一体化的市场。而内生技术变化取决于分工网络的演进是否足够大，以致这种网络能创造一种社会学习能力，并使更多的农户卷入分工网络。这意味着不同个体或者产业之间形成相互联系和交换关系，通过产业间的相互协调、合作以及迂回生产链条的不断加长，产生生产最终产品的效率不断提高的效果，进而实现规模报酬递增(罗必良，2017; 罗必良, 2018)。显然，融入分工网络的农户能够分享规模经济与网络经济效应。在此情形下，一旦农户选择异质化的作物品种或耕作方式，例如新的种子与新的农艺，尽管“土地可分割性”的技术特性能够满足这类创新行为的实施，但却可能导致多个方面的经济与社会代价。第一，因为零星的异质性创新行为并不具有规模性，必然导致外包服务的不可获性，从而农户将不得不支付额外的耕作成本；第二，因为偏离已存在的分工网络，不能继续分享外部的服务规模经济性，从而农户将不得不支付相应的机会成本；第三，由于分工网络与社会网络存在互动关系(白小虎，2010)，异质性新品种的使用必然使原有农机服务的“规模性”受到破坏，也意味着社会网络所形成的原有的种植规范面临挑战。可见，卷入分工网络的农户将被“锁定”进行专业化生产活动。因此，农机服务可能存在“双刃剑”作用：一方面，在既定技术匹配条件下，农机服务能够通过激励种植规模化扩张，提升生产效率；另一方面，农机服务可能会抑制社会网络对新种子采纳的作用。当然，如果存在新种子的生产规模性，分工网络将可能发挥积极作用。

三、数据、模型与变量 (一) 数据来源

本文数据来源于国家农业制度与发展研究院课题组于2017年分两批对河南省6个县进行的农户抽样问卷。第一批调研时间为6月，选取小麦播种面积大且处于典型中原地貌的正阳县作为样本县。根据各乡镇所属村的村人均纯收入等指标在正阳县抽取了10个乡(镇)，每个乡(镇)抽取5个村，每个村随机抽取40户样本户，共计2000个样本。第二批调研时间为7月，按照分层抽样原则，根据地理位置、农村居民人均可支配收入、小麦播种面积指标在河南省五个区域豫南、豫东、豫中、豫北、豫西各选取一个县，即：驻马店市上蔡县(豫南)，开封市杞县(豫东)，漯河市舞阳县(豫中)，安阳市安阳县(豫北)，洛阳市新安县(豫西)。每个县按照经济发展水平五等分所有乡镇，每份随机抽取一个样本镇。同样，样本镇中按照经济水平将所有村庄分为两组，每组随机抽取一个样本村。每村随机抽取40户，共计2000个样本户。总共发放4000份问卷，收回有效问卷3987份。

鉴于本文的研究内容，需要考察面临种子采纳选择的农户，且种子类型具有可比性。资料表明，在我国河南等小麦主粮区，常年采用的小麦品种多达100多个，在2007—2016年十年间种植面积超过6.67万hm²的小麦品种达40个(刘万代等，2017)，因此考察麦农的种子采纳行为是合适的。在样本选择上，剔除没有承包地、实际种植小麦面积为零以及缺失关键变量的样本，因此最终的样本农户为3442个。

(二) 模型设定

本研究首先检验社会网络对农户采纳新种子时间的影响，可以建立表达式(1)：

$ Adopt\_tim{e_i} = {b_0} + {b_1}Statu{s_i} + {b_2}Hel{p_i} + {b_3}{x_i} + \varepsilon $

(1)

式(1)中，Adopt_time_i表示农户i采纳新种子的时间，Status_i表示农户i在村庄中的网络位置；Help_i表示为农户i评价的村民互助水平。x_i为控制变量，包括农户户主个人特征、家庭特征、村庄特征等变量。b₁、b₂、b₃为待估计参数，b₀为常数项，ε为随机误差项。

其次，进行异质性分析。在(1)式中引入技术培训、户主性别、农机服务外包分别与网络位置、互助水平的交互项，以检验在不同技术培训、户主性别、农机服务外包分组中，社会网络对于采纳时间的影响是否存在显著差异。可以写成公式(2)：

$ \begin{array}{l} Adopt\_tim{e_i} = {\beta _0} + {\beta _1}Statu{s_i} \times Trai{n_i} + {\beta _2}Hel{p_i} \times Trai{n_i} + {\beta _3}Statu{s_i} \times Gende{r_i}\\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\; + {\beta _4}Hel{p_i} \times Gende{r_i} + {\beta _5}Statu{s_i} \times Servic{e_i} + {\beta _6}Hel{p_i} \times Servic{e_i} + {\beta _7}Statu{s_i}\\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\; + {\beta _8}Hel{p_i} + {\beta _9}Gende{r_i} + {\beta _{10}}Trai{n_i} + {\beta _{11}}Servic{e_i} + {\beta _i}{x_i} + \varepsilon \end{array} $

(2)

式(2)中，Status_i×Train_i表示网络位置和技术培训的交互项，Help_i×Train_i表示互助水平和技术培训的交互项，Statu_i×Gender_i表示网络位置和户主性别的交互项，Help_i×Gender_i表示互助水平和户主性别的交互项，Status_i×Service_i表示网络位置和农机服务外包的交互项，Help_i×Service_i表示互助水平和农机服务外包的交互项。

(三) 变量选取与描述

第一，被解释变量为麦农采纳新种子的时间。本文以通过题项“与您村其他农户相比，您家对新种子采纳时间是？”进行测量，使用李克特5点式打分法，1为最晚，5为最早。

第二，解释变量为社会网络。采用农户的网络位置和村民互助水平两个变量进行测量。网络位置通过题项“处理村务时，您家能发挥多大作用？”，来测度并使用李克特3点式打分法，1为较小，3为较大；选取“您认为：平时农户之间会相互帮助吗？”作为农户评价的村庄农户之间互助水平测量指标，采用李克特3点式打分法，1为较少，3为较多。

第三，控制变量。包括户主风险偏好、年龄、性别、受教育水平、外出打工年限，农户家庭禀赋包括种植规模、种植地块数、家庭农业劳动力占比、家庭总收入、农业收入占比，另还将也可能产生影响的农业保险、农业技术培训两个变量纳入控制变量。最后，地区控制变量，包括村庄地形和交通条件。

第四，异质性分析变量。为了考察分工网络即农机服务外包市场格局下，社会网络影响新种子采纳时间的作用差异，因此引入题项“您家获取农机服务的难易程度”，“较难”赋值为0，“较容易”赋值为1。变量及统计描述见表 1。

四、实证分析 (一) 基准模型和边际效应结果分析

表 2是基准模型Ologit模型和OLS模型的回归结果。由于被解释变量农户新种子采纳时间是有序变量，对其建模会产生序列的潜变量，可以通过潜变量法进行对数极大似然估计，因此，选择Ologit模型，并计算边际效应(陈强，2014)。在使用Ologit模型进行估计前，对全部解释变量进行多重共线性检验。检验结果表明：所有解释变量的VIF值均小于5，满足样本的独立性要求，且Ologit回归模型对应卡方值的显著性均通过了检验。

Ologit模型估计结果表明，社会网络的两个维度即农户所处的网络位置和村民互助水平对其采纳新种子的时间均有显著正向影响。通过进一步计算边际效应(表略)可知，农户网络位置每提高1单位，其“最早”采纳新种子的可能性会提高2.79%，“较早”的可能性会提高1.75%，“一般”的可能性会降低1.54%，“较晚”的可能性会降低2.04%，“最晚”的可能性会降低0.96%；村民互助水平每提高1单位，其“最早”采纳新种子的可能性会提高3.05%，“较早”的可能性会提高1.92%，“一般”的可能性会降低1.69%，“较晚”的可能性会降低2.23%，“最晚”的可能性会降低1.05%。由此证明，农户可以通过自身网络位置以及与其他村民互助中了解并掌握新种子技术的相关信息，农户网络位置越处于中心，农户间互助水平越高，农户采纳新种子的时间也越早，故验证了本文的基本逻辑判断。

此外，控制变量中户主越是风险偏好、受教育水平越高、年龄越大、农户家庭成员有参加过农业技术培训、农户家庭农业收入占比、年总收入越高、种植的农地细碎化程度越高，农户选择最早采纳新种子的可能性越大。

最后，对比Ologit回归结果和OLS回归结果发现，OLS回归模型结果变量的显著性以及影响方向与Ologit回归结果一致，系数也较为接近，故基准模型回归结果稳健。

(二) 异质性分析

为了进一步分析在农户异质性情境下，社会网络对新种子采纳时间的作用差异，本研究在基准模型中引入技术培训、户主性别、分工网络(农机服务外包)分别与网络位置、互助水平的交互项，均使用Ologit模型进行检验，模型估计结果见表 3。其中，第1列是引入网络位置与技术培训、互助水平与技术培训两个交互项的模型估计结果；第2列是引入网络位置与户主性别、互助水平与户主性别两个交互项的模型估计结果；第3列是引入网络位置与农机服务外包、互助水平与农机服务外包两个交互项的模型估计结果；第4列是同时引入三组交互项的模型估计结果。

对比四列交互项的系数和显著性，其结果基本一致。这里主要解释第4列的结果。由表 3可知，互助水平与技术培训、户主性别的交互项对农户新种子采纳时间具有显著正向影响，互助水平与农机服务外包的交互项对农户新种子采纳时间具有显著负向影响。而网络位置与技术培训、户主性别、农机服务外包的交互项并没有产生显著影响。进一步通过计算边际效应进行系数解释(表略)。第一，农业技术培训组的农户，互助水平每增加1单位，其“最早”采纳新种子的可能性会提高7.99%，“较早”的可能性会提高5.06%，“一般”的可能性会降低4.40%，“较晚”的可能性会降低5.88%，“最晚”的可能性会降低2.77%。即家庭成员中有参加过技术培训相比没有家庭成员参加过农业技术培训的农户家庭，随着村民间互助水平的提高，采纳新种子的时间可能更早。第二，户主为女性组的农户，互助水平每提高1单位，其“最早”采纳新种子的可能性会提高6.98%，“较早”的可能性会提高4.42%，“一般”的可能性会降低3.84%，“较晚”的可能性会降低5.13%，“最晚”的可能性会降低2.42%。可见，女户主相比男户主，随着互助水平的提高，其采纳新种子的时间可能更早。第三，对于农机服务外包获取较容易的农户，互助水平每提高1单位，其“最早”采纳新种子的可能性会降低4.39%，“较早”的可能性会降低2.78%，“一般”的可能性会提高2.42%，“较晚”的可能性会提高3.23%，“最晚”的可能性会提高1.52%。因此，农户卷入分工网络反而削弱了互助水平对新种子早期采纳的促进作用。

五、进一步讨论：机制检验

Upmeyer et al.(1989)认为行为指的是判断、决策、明显的行为序列过程，而且行为是潜在的态度的表达。采纳态度越积极，采纳态度就越不容易改变。而态度如何影响行为，这与个体特征、时间因素、态度成分、社会环境等因素有关(张红涛、王二平，2007)。其中，社会环境就包括了社会网络，社会网络主要通过与他人进行面对面的交流互动形成信念规范，从而形成或改变其自身决策态度，并且使态度与行为保持一致性。由此可见，农户的采纳态度在社会网络与采纳时间决策之间可能作为路径发挥作用。

农户的采纳态度使用题项“您家接受新事物(如新的信息、技术等)的态度”进行测量。并使用李克特3点式打分法，1为不积极，3为积极。机制检验使用中介效应逐步回归检验法。表 4的结果显示，农户社会网络中的网络位置、互助水平均对其新种子采纳态度有正向显著影响，农户采纳态度对新种子采纳时间的影响也是正向显著，这说明农户社会网络对采纳时间的影响至少有一部分是通过中介变量即采纳态度来实现的。进一步加入中介变量检验农户社会网络对新种子采纳时间的影响，结果显示网络位置、互助水平对农户新种子采纳时间均有正向显著影响，表明中介变量采纳态度发挥了部分中介作用。

需要说明的是，由于依次检验法的检验力也较低，即系数乘积实际上显著，但容易得出不显著的结论(Fritz and MacKinnon, 2007)。所以学者为了提高中介效应的检验力，直接检验系数乘积。因此本研究进一步采用Sobel检验和Bootstrap检验法检验中介模型结果是否稳健，结果显示Sobel检验和Bootstrap检验结果一致，系数相等(表略)，其中使用Boostrap检验时，进行500次重复抽样。互助水平对农户采纳新种子时间影响的总效应为0.122，可分解为直接效应0.079加上间接效应0.043，表明中介效应占比为34.93%；网络位置对农户采纳新种子时间影响的总效应为0.121，可分解为直接效应0.082加上间接效应0.039，表明中介效应占比为31.95%。因此，Sobel与Bootstrap中介效应检验表明采纳态度的中介效应显著且稳健。

六、结论与讨论 (一) 主要结论

本文基于社会网络的研究视角，从理论分析到实证检验论证了网络位置和互助水平对农户技术采纳时间的重要影响，并探明社会网络通过塑造积极的采纳态度进而促使农户更早采纳行为的作用机制。得出以下主要研究结论：

第一，网络位置和互助水平均是新种子信息获取的有效渠道，有利于降低农户新种子时间选择的不确定性，从而促进农户选择较早采纳新种子，实现效用最大化的目标。

第二，异质性分析结果显示，在农户互助水平较高的村庄，参与过农业技术培训或户主为女性的农户，更早采纳新种子的可能性更高。

第三，分工网络嵌入在社会网络中对农户行为产生影响。分工深化会引致市场容量的扩展，而分工网络因将农户卷入专业化分工，往往会诱发农户的同质化、连片化与规模化的种植行为。由农机服务外包所表征的分工网络会削弱社会网络对新种子采纳时间的积极作用。

第四，通过机制检验，发现社会网络对农户新种子采纳时间的影响，部分地是通过农户的采纳态度来实现的，从而表明农村社会网络具有塑造社会规范的功能，较高的网络位置以及较高的互助水平均能塑造农民形成对新信息和新技术的积极的采纳态度及其行为表达。

(二) 政策含义

首先，改造传统农业，推进我国现代农业的转型发展，依赖于现代生产要素的引入与经营方式的转变。其中，必须重视乡村社会网络对农户技术采纳与农业生产技术诱致性变迁的积极影响以及理解通过社会网络塑造社会规范进而激励行为表达的内在机理。因此，一方面，要充分发挥位于网络位置中心农户的示范领导作用，防止“精英俘获”抑制技术扩散的负面作用；另一方面，保护好村庄积淀的良好乡风与秩序，改善村庄农民的互助交流，有助于激发技术信息溢出效应，从而诱导更多农户较早采纳新的农业技术。

其次，农业技术推广过程中，可以通过强化对农户的技术培训力度和调动村庄内行为主体的能动性两方面入手，提高新技术的采纳效率。一方面要强化技术培训作为信息传递的手段作用，加大培训的深度和广度，将有利于参加技术培训的农户在互助水平较高的村庄中尽早采纳新的农业技术，同时更好地传递技术信息；另一方面，在农业生产中增进对女性的赋权强能，改善其家庭话语权，因为女性决策者的农业生产投资偏好在互助环境下对新种子的先行采纳有着重要的引领性作用。

再次，由于社会网络具有分层性与互动性，所以农户在村庄网络中的中心位置，不仅有助于农业技术的创新，而且能够通过互动传递进行技术扩散。但与之不同，在分工网络中，由分工引致的市场规模，往往会诱导农户行为的一致性，从而抑制其技术创新。这意味着，以农业机械服务外包为代表的分工网络，可能具有“双刃剑”效应。一方面，农业生产性服务市场的发育，有助于将小农卷入分工经济，推进农户生产与现代农业发展的有机融合。但另一方面，由分工深化尤其是生产性服务所决定的专用性，则可能抑制社会网络中存在的自发技术创新与技术扩散。因此，如何强化服务外包主体的技术创新，并通过服务外包促进农户的技术采纳与规模化的技术扩散，是必须予以重视的替代性选择策略。