《表2 各变量描述性统计》

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《秸秆还田补贴方式对粮食生产率影响分析》

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控制变量。影响农业全要素生产率的其他变量主要包括:（1）累计使用秸秆还田技术年份:累计使用的年份越长越有利于农户对于技术的掌握，技术效率的改进将提高生产率的。本文采取累计使用秸秆还田技术年份来表示，单位:年。（2）非农收入占比:反映了家庭对土地的依赖程度，一方面，非农收入占比越高，则其花费在农业生产上的时间、精力以及物质投入就越少，从而不利于提高技术效率，可能会降低农业全要素生产率；另一方面，劳动力的流出使得未流出劳动力资源得到了更充分的配置，进而可能提高农业全要素生产率。本文采用非农劳动收入处以庭总收入来表示，单位:%。（3）是否有共产党员:共产党员有着更高的文化素质，更有利于技术的采纳，从而提升技术效率，有利于生产率的提高。农户家中有共产党员则取值为1，否则为0。（4）是否有村干部:村干部农户可能通过承包等形式把一部分土地聚集起来，实行了规模化的生产，提升农业全要素生产率[15]。农户家中有村干部则取值为1，否则为0。（5）是否为贫困户:贫困户劳动力普遍的受教育程度较低，制约其家庭成员提高农业全要素生产率。若农户为贫困户取值为1，否则为0。（6）是否加入农机合作社:农机专业合作社可以在技术培训、农机配件供应和集中维修方面发挥着重要作用，因此，加入农机合作社可以提高农户对秸秆还田的了解程度，提升秸秆还田作业质量。若农户加入了农机合作社取值为1，否则为0。（7）非农劳动力占比:一方面，非农劳动力占比的提高有利于剩余劳动力的转移[16]，进而提高全要素生产率；另一方面，也有相关研究表明专业农户有着比兼业农户更高的生产率[17]。本文采用从事非农劳动的人口除以家庭总人口来表示，单位:%。（8）年龄:农业生产属于劳动密集型活动，劳动者年龄越大，意味着体力状况越差，将会影响其产出水平，从而影响着农户的生产率。同时老年人在生产决策时可能会变得保守，不利于新技术的采用。本文采用户主当年实际年龄表示，单位:岁。（9）户主性别:通常来说，男性比女性更加偏好风险，即更愿意采纳新技术，从而有利于全要素生产率的提升。当户主为男性时取值为1，女性时取值为0。（10）受教育程度:户主文化程度越高，越容易接受并掌握农业生产中的技术要领，优化投入结构，其农业全要素生产率可能越高。本文采用受访者的实际教育年限来表示农户的文化程度，单位:年。（11）健康状况:农户身体状况是影响农业生产行为的重要因素:若农户身体状况越差，则其越难以胜任农业生产中繁重的体力劳动；反之，其可以有效参与种植。本文采取受访者自我认定的健康状况表示，其中0表示丧失劳动能力，1表示差，2表示中等，3表示良好，4表示很好。（12）种植规模:农户将扩大种植规模以实现规模经济，从而影响秸农业全要素生产率。本文采用农户实际种植小麦面积来表示，单位:667m2。（13）地区虚拟变量:不同地区经济社会水平和自然资源等差异性较大，因此，地区差异会影响农机户秸秆还田作业效率。江苏省用S=1来表示，山东省用S=0来表示。各变量定义和描述性统计见表2。