社交网络和风险态度联系:对加纳小农木薯种植技术采用的影响

背景

从理论上讲，社会气候和社会网络可能会影响对质量改进和奖励的态度、动机和准备，并可能通过改变个人的风险行为/态度来影响采用决策过程。因此，为了在非洲农民中有效地推广农业技术，有必要了解形成风险态度和作出社会参与决策的社会背景。因此，本研究采用递归双变量内生切换probit模型，研究农户的风险态度是如何通过信息和通信网络中的社会互动而影响其技术采用决策的。本研究的实证应用是在加纳向小农推介木薯块根改良和营销计划(RTIMP)的农业集约化技术的背景下进行的。本文对影响的实证分析的最新进展做出了贡献，其中未观察到的混杂因素造成的预期问题被考虑在内。这是可能的，因为所使用的方法允许估计内生风险态度变量对农民采用决策的治疗效果。

结果

研究发现，社会互动的有效性和有用性以及木薯种植户在其社会网络中的高度信任，有更高的倾向降低农户的风险厌恶行为程度，正向显著影响RTIMP技术的采用决策。ATE估计证实，由于木薯农民的非风险厌恶态度，在RTIMP中采用农业集约化技术的可能性显著增加了38%。研究发现，木薯农民的风险态度受到社会交往的有效性和有用性、高度信任以及年龄、推广服务的频率、获得信贷的机会和收入的显著影响。

结论

由此可见，试图引入创新来改善农产品价值链，目标农民必须特别注意信息和通信网络，以确保信息以诚实的方式传播给农民的有效性和有用性，从而建立信任;这将大大减少怀疑和不确定性(风险规避功能)。这将有助于实现更高的创新采用影响，从而实现农业创新的总体可交付目标。

在全球范围内，木薯、山药、红薯和cocoyam等块根和块茎作物是重要的粮食安全和减贫作物，尤其是在大多数发展中经济体[beplay.3 ］．Ferraro等人说，木薯、山药、椰子和芋头是主食。[beplay.3 ]种植的目的是满足粮食安全和营养需求，以及全球20多亿人的商业机会缺口。在加纳，根茎和块茎作物是人类直接消费的最重要粮食作物，木薯、山药和椰子树的总价值为30,208,643公吨，超过了包括谷物和大蕉在内的加纳所有其他主食作物[beplay.3 ］．木薯价值链是非洲的一个粮食作物部门，在提高生产率、确保增值和发展区域贸易方面具有巨大潜力，因为它给广大民众带来了巨大的社会经济利益。作为大多数人的主食，改善木薯价值链可以提供战略性产品，为实现可持续发展目标1和2作出积极贡献。可持续发展目标1强调减少贫困，而可持续发展目标2则具体目标是通过促进可持续农业来消除饥饿和饥荒，实现粮食安全和改善营养[beplay.3 ，beplay.3 ］．木薯价值链得到改善后，农民和价值链沿线其他行动者的收入将得到改善，以促进减贫，同时提供足够的健康木薯食品，值得消费。为了加强加纳贫困农村家庭的粮食安全和收入，加纳政府与农发基金2007年合作，发起了块根改良和营销计划(RTIMP) [beplay.3 ，beplay.3 ］．在加纳，引进了RTIMP技术，将根茎和块茎价值链转变为更具活力和竞争性的市场化商品链，以改善农村贫困人口的生活[beplay.3 ，beplay.3 ］．RTIMP的重点是发展加纳块根和块茎作物的农业商品链。在技术上，该计划旨在加强和发展一个有竞争力的市场基础，以及推广块根产品[beplay.3 ］．

此外，该项目还将通过相关、有效和可持续的服务支持具有竞争力的基于市场的块根块茎商品链，并向农村贫困人口提供这些服务[beplay.3 ，beplay.3 ］．因此，RTIMP支持在该国发展几种块根和块茎商品(木薯、山药、cocoyam和甘薯)价值链。这见证了连锁促进联系的建立。RTIMP链促进项目重点关注四(4)条关键链:新鲜山药链、Gari链、高品质木薯粉链以及胶合板行业用木薯粉粘合。其中最著名的是木薯粉作为胶合板生产的胶水补充剂(木薯胶合板链)。因此，很明显，如何改善木薯价值链是一个关键的必须和因此研究重点。为了实现RTIMP的目标，该计划采取了农民参与的方式，向农村农民传播改良的根茎和块茎价值链技术[beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ］．作为粮食安全和减贫计划，它的成功和可持续性很大程度上取决于农民是否愿意充分采用和利用这些创新。在RTIMP中，向木薯农民介绍了以下组成部分的技术:整地技术、改良种植材料(高产品种)、种植技术和改进的栽培做法。这项研究的目的是调查农民采用这些包装在RTIMP(在研究的背景下称为RTIMP_Technologies)的可持续集约化技术。为了加快RTIMP技术的采用过程和有效利用，已经开展了几项研究，通过侧重于特定作物技术来调查采用RTIMP的决定因素。

作为一项关键的实施成果，创新的采用是一个复杂的、多方面的决策过程[beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ］．有人指出，任何创新的可持续性，都有赖于采用和利用与创新相关的各种技术[beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ］．因此，理解采用过程可以为制定策略提供有价值的见解，以促进有效采用基于证据的实践(ebp) [beplay.3 ］．据报道，农民成功采用和利用任何农业技术，在很大程度上取决于他们的决策和行为改变过程，以及与上述技术相关的风险和不确定性[beplay.3 ，Yu, Cao 2014。

在循证实践的高级概念模型(EBP)实施中[beplay.3 ]以及Wisdom等人的理论框架[beplay.3 ，大约27个对采用创新至关重要的预测因子被组织在四个上下文层次(参见[beplay.3 ，beplay.3 ])。对采用至关重要的四个上下文层次是外部系统、组织、创新和个人。在这些水平上有一系列的预测因素，其中关键是社会互动和采用创新技术的假定受益者的风险行为。传统上，农民采用新技术往往有很多不可预测性，因为与技术使用相关的预期结果存在不确定性。因此，研究人员认为，尽管新的农业技术旨在减少农业生产中的风险，但预计农民风险态度的变化可能会影响任何有利可图的农业技术的采用率[beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ］．因此，了解农民的风险态度是找到提高加纳块根和块茎作物农民采用RTIMP的方法的关键。再次，通过社会互动获得的经验也可以在农民采用决策过程中发挥关键作用[beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ］．Monge等[beplay.3 强调人们的行为部分取决于他们在社交网络中的嵌入性;因此，通过向其他社会行动者学习获得的经验有助于塑造风险行为和采取农业创新的决定[beplay.3 ］．由此可见，社会互动成为农业创新传播的重要信息来源。为了加快新技术的传播，农民之间的社会互动的性质和程度至关重要。例如，研究者们普遍认为，社会交往是任何社会制度的基本单位，它对农业技术的传播及其随后的采用和有效利用有着强烈的影响[beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ］．

强有力的概念性论点是，社会气候和社会网络(互动学习空间)可能会提供经验，并影响态度、动机和对质量改进的准备和奖励，从而可能通过改变个人的风险行为/态度来影响采用决策过程。尽管如此，许多试图理解采用决策过程的实证研究很少关注调查这一解释农民采用决策的重要联系。文献综述发现，在撒哈拉以南非洲地区以外进行的研究中，很少有研究调查了农民的社会互动和风险态度以及他们采用新技术的决定(见[beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ］．风险态度和社会互动构成个人在采用和使用新技术方面的决策过程的基本单位[beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ］．尽管这些变量可能作为技术采用的关键预测因素发挥核心作用，但对加纳RTIMP (RTIMP_Technologies)农业集约化技术采用的研究很少考虑这两个变量如何相互影响，从而影响木薯农民的采用决策。本文旨在填补这一研究空白。本文还根据近年来的进展，如[beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 在计量经济学中分析其影响。在这里，未观察到的混杂因素引起的预期问题被考虑在内。这是因为所使用的方法允许估计内生风险态度变量对农民采用决策的处理效果。

本文的进展如下:下一节讨论了理论框架，基于该研究的概念，以及如何在调查中获得研究数据。接下来是研究变量的分析测量和建模的经验框架的部分，进一步，结果和讨论。论文的最后一部分提出了研究结果的结论和政策启示。

理论框架

在研究的设计和分析框架中，使用了三种对理解农民的采用决策过程至关重要的独家行为理论。这些理论对社会互动、风险和技术采用的解释如下。目前的研究旨在探索/检验三个主要构式(变量)之间的经验联系，这些构式(变量)可以根据文献中的理论解释进行实证测量/估计。

社会互动的理论基础

一般来说，社会科学家对社会互动的意义和内容持有被证实的观点，但是，正如Scheinkman所指出的，社会互动定义了一种特殊形式的外部性，在这种外部性中，参照群体的行为会影响个体的偏好[beplay.3 ］．直观上，由于社会互动不受价格机制的调节，经济学家将其视为一种非市场互动。学者们强调，农民的行为在一定程度上是由他们在社会网络中的嵌入决定的，这在相当大的程度上使农民能够学习应用新技术和改进技术的最佳方式，并判断其有效性和效果。beplay.3 ];［beplay.3 ］．在实践中，社会互动模型表明，当个体感知到从采取一项行动中获得的边际效用随着其邻居采取的行动的平均数量而增加时，他们会对社会刺激做出反应(Scheinkman 2008)。这暗示着，存在一种双向的变化效应，可以是直接的，也可以是间接的。在这里，个体对社会刺激的反应不仅是因为根本的直接变化，还因为同一社会群体成员行为的变化。

正如Maertens和Barrett所指出的[beplay.3 ，应用于农业研究的社会互动理论模型假设农民通过观察他人的实验来学习，因此，要对社会互动进行全面的路径分析，必须关注以下几个关键维度:(i)农民重视什么，在什么时期?(ii)农民从谁那里吸收了什么类型的信息?(iii)农民如何学习或更新他的信念?(iv)信念如何转化为行动?(v)代理之间是否有战略上的互动?这些问题的答案有助于分析社会群体之间社会互动的路径和影响。社会互动的另一个理论基础是，农民参与社会互动为他们提供了新的技术知识，他们按其价值比例衡量每条信息[beplay.3 ］．原则上，社会互动被视为社会群体之间信息收集的来源。例如，正如福斯特和罗斯茨威格所指出的[beplay.3 农民能够通过两种主要途径收集有关农业技术的信息。也就是边做边学，向别人学习。从技术上讲，通过实践学习反映了一种情况，即农民随着时间的推移通过使用技术获得经验和更新信念。这强调了通过自我实验技术的内部学习过程。另一方面，向他人学习更强调来自社会互动影响的外部信息，通过观察同龄人。正如亨斯林所指出的，从社会学的角度来看，对社会互动的分析是一种微观社会学方法，用来理解社会群体之间的互动如何影响个体成员的行为。这种微观社会学的方法强调面对面的社会互动，或者人们对同伴行为的反应。beplay.3 ］．此外，研究表明，要全面了解社会互动对个体行为的影响，应该关注某些关键维度，如互动的频率、互动的感知有用性、互动的感知有效性、个体如何信任信息等[beplay.3 ， Abadi等[beplay.3 ］．此外，在技术采用的背景下，在分析社会互动的影响时，两个维度通常是相关的:了解技术参数和了解其盈利能力[beplay.3 ］．总之，社会互动分析是一种社会学视角，它试图理解个人的行为如何依赖于社会系统中具有相似特征的人的行动或在行动中。

风险下农民决策的理论基础

农民和所有其他生产者一样，每天都要做出影响他们生产的决定。农业生产结果的不确定性使农民面临风险。因此，农民的决策遵循效用最大化的目标。如果采取某一决定的选择的效用大于不采取该行动的效用，农民就会选择该选择或其他选择。理论上，农民对风险前景的反应决定了他们对风险的态度。根据农户的风险态度，可以将农户分为三类:风险厌恶型、风险喜好型和风险中性型。风险厌恶是指那些试图避免承担风险的人;风险爱好者——对风险较高的业务选择持开放态度的人;风险中性的农民对风险前景漠不关心。正如Xu等人所指出的[beplay.3 农民的风险态度，以及他们的实证测量一直是农业经济学家持续关注的问题。从根本上说，对个人风险态度的经济研究是以冯·诺伊曼和摩根斯特恩提出的一组行为公理为基础的。beplay.3 ]，其后由普惠发展[beplay.3 和Arrow [beplay.3 ，特沃斯基和卡尼曼[beplay.3 ),等等。直观地说，在农业生产的背景下，农民风险态度的识别和分类具有理论和实践的重要性。

实证研究中，研究者利用各种效用最大化函数来估计农户的风险态度。这些方法包括折现效用模型、期望效用模型、依赖等级的效用模型和累积前景理论等。紧随Moscardi和de Janvry [beplay.3 ，用于引出风险态度的各种方法可以分为两类:(1)基于冯·诺伊曼-摩根斯特恩模型的直接方法和(2)间接方法。作者认为，由冯·诺伊曼和摩根斯特恩开发的直接模型存在严重的困难，这是因为决策者对风险前景有不同程度的容忍或不容忍，而且概率的概念在直觉上绝不是显而易见的[beplay.3 ］．尽管，一些批评已经对诺伊曼和摩根斯特恩(N-M)预期效用(EU)提出，然而，其他人则认为，冯·诺伊曼和摩根斯特恩的预期效用理论仍然是分析风险下的个人决策的有力工具[beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ］．在旨在测试欧盟模型的预测能力的研究中，出现了明显违反欧盟模型的情况，与此同时提出的一个论点是，违反的发生是因为不恰当地考虑了与决策者的选择相关的成本和利益(Anderson et al. 1985)。安德森等人．［beplay.3 ，beplay.3 支持舒梅克的立场[beplay.3 他认为，尽管对欧盟模式提出了各种批评，但该模式仍然是一个很好的经验逼近现实。现在，为了解释N-M模型的不足，Anderson等人．开发了一个改进版本的N-M模型，称为等可能确定性等价(ELCE)。ELCE模型旨在通过使用道德中立的概率来避免概率偏好造成的偏差[beplay.3 ］．安德森等人．［beplay.3 ，进一步认为使用ELCE方法使欧盟模式成为诱发农业风险的最简单但有效的操作框架。ELCE自提出以来，在农业经济研究领域的应用日益广泛。

此外，有人建议使用更简单但具有计算灵活性的直观的风险态度措施，有助于引出农民的风险态度[beplay.3 ，beplay.3 ］．与此同时，农业经济学家发现，等可能确定性等价(ELCE)估计方法是引出农民风险态度的最常见和最有效的方法，它遵循预期效用最大化函数[beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ]、[beplay.3 ］．ELCE允许对任何有风险的前景进行确定性等价的估计，方法是对任何一个前景发生的概率给予经济学家所称的等可能权重。直观地说，在ELCE模型的应用中，个体决策者面临着两种状态的风险前景，每种状态的概率都是0.5。虽然，该方法克服了由于概率偏好而产生的偏差的批评，但它仍然有一些识别的困难。也就是说，决策者被迫在确定性和随机性之间做出选择。然而，正如该模型的支持者所指出的那样，这个问题通过将这些问题作为实际的决策问题来最小化[beplay.3 ，beplay.3 ］．根据经验，在ELCE模型下，个体的风险态度是根据他们在涉及风险情况和特定结果的假设但现实的前景选择之间的选择来评估的。根据ELCE的计算灵活性，本研究将利用它来引出加纳Brong Ahafo地区Techiman市议会的木薯农民的风险态度。

农业技术采用测度的理论基础

文献显示，在Ryan和Gross [beplay.3 她分析了爱荷华州农民采用杂交玉米种子的情况[beplay.3 ］．为了了解农民采用新技术的决策过程，已经开发了几种理论模型。一般来说，随着时间的推移，技术在农民之间的传播被称为技术的扩散。罗杰斯的经典定义认为，技术扩散是技术随着时间的推移通过特定渠道在社会系统成员之间进行交流的过程[beplay.3 ］．由此可见，扩散可以看作是个体采用决策在时间上的累积模式。也就是说，个体农民决定采用、拒绝或停止使用一项技术的时间[beplay.3 ］．

正如Rogers所指出的，采用被视为充分利用一项技术的决定，它包含了个体农民从第一次听说到最终采用这项技术的心理过程[beplay.3 ］．早期技术采用研究的实证证据为采用研究的爆炸性扩展奠定了坚实的基础。通过对采用过程的若干概括，引出了几种经典的采用模型，其中最著名的是罗杰斯的扩散模型。罗杰斯模型的概念基础是，为了实现采用，需要有一种机制来方便用户访问有关上述技术的信息[beplay.3 ，beplay.3 ］．罗杰斯的模型进一步规定，农民采用技术受技术的五个主要特征的影响:相对优势、兼容性、可试验性、可观察性和复杂性。技术的相对优势反映了一项技术被认为比它所取代的思想更好的程度。这可以用经济条件或社会条件来衡量。技术的相对优势越大，它被采用的变化就越大。另一方面，兼容性反映了一项技术被认为与现有价值、过去的经验和潜在采用者的需要相一致的程度。因此，不符合社会制度的普遍价值和规范的技术是不会被采用的。此外，罗杰斯将复杂性定义为一种技术被认为难以理解和使用的程度。可试验性作为一个因素，反映了在有限的基础上试验一项技术的程度。也就是说，这项技术必须为潜在用户提供更少的不确定性。 Finally, observability focuses on the extent to which the technology is visible to others or becomes visible to others. That is the easier it is for individuals to see the results associated with the technology, the more likely they are to adopt. By implication observability stimulates peer discussion of the new technologies among farmers. Another theory that was based on in measuring technology adoption is the Theory of Reasoned Action (TRA), developed by Ajzen and Fishbein in 1975 [beplay.3 ］．该理论旨在通过强调影响行为意图的两个因素来解释人类行为。这些因素是对行为的态度和主观规范。在概念上，理性行为理论规定，一个人对某一特定行为的态度是信念的强度和相应的后果评估的产物。

从理论解释上直观地可以总结出，广义上的农民采用决策是以个人效用最大化和人的行为为中心的;这可能会受到交叉因素、风险和不确定性、社会互动、技术特征、农场和农民特有特征等的影响。

研究设置和数据

本节描述了研究设置和导致收集数据的过程，用于得出其发现。这项研究的调查是在位于加纳Brong Ahafo地区的Techieman市议会进行的。全市国土面积669.7公里²．该地区的特点是双峰降雨模式。年平均降雨量在1250毫米至1650毫米之间。平均温度在30 ~ 20℃之间。该地区的土壤有利于种植粮食作物，如山药、木薯、玉米、蔬菜和车前草等。beplay.3 ］．在市政当局发现的三个主要植被区是几内亚稀树草原林地，半落叶区和过渡区。泰希曼以生产山药、玉米和木薯以及可可、腰果和咖啡等经济作物而闻名。特奇曼市是著名的特奇曼市场的所在地，是加纳最大的粮食作物市场，也是该地区的主要商业中心。这个被选择的研究区域被认为是加纳主要的农业生产中心之一，因此在块根和块茎商品的生产，特别是木薯的生产和销售中发挥着重要的作用[beplay.3 ］．RTIMP项目(RTIMP_Technologies)中的农业集约化技术在该地区被选中进行研究的木薯种植者中得到了推广。在该市，农业是许多家庭的主要生计来源，约占劳动力的57%;当然，该地区是加纳最大的粮食作物种植区。在调查进行时，市农业局的可用记录表明，调查地区大约有3000名活跃的木薯种植者，这被用作样本框架。将3000名木薯种植者的样本框替换到Yamane的公式中[beplay.3 ，给出了大约375名农民的估计样本规模。然后根据更高的样本量减少随机误差这一事实[beplay.3 ]，而且为了让所有45个主要RTIMP操作地区的木薯种植者都有很好的代表性，我们随机选择了更多的农民(450人)参与调查。

通过整群抽样技术的应用[beplay.3 ，研究人员对样本框中的450名木薯种植者进行了有目的抽样和随机抽样的混合抽样。在这里，45个农业社区被确定为RTIMP干预措施在特希曼市覆盖的主要业务区域，因此被有意用作集群。在农业部和市区RTIMP方案办公室的支持下确定了可运作的农业社区。后(beplay.3 ]， 45个运营社区都被视为一个单独的集群。采用简单的随机抽样方法，从每个经营社区中抽取10(10)户农户参与调查;这是450名木薯种植者的样本。通过涉及该市RTIMP干预措施覆盖的所有主要业务社区进行抽样，误差范围将是最小的，以便研究样本能够很好地代表调查的目标人口。这是基于这样一个事实，即从引进RTIMP的所有45个业务地区随机抽取了相同数量的农民。此外，采用结构化访谈计划工具从选定的木薯农民收集数据。结构化访谈计划涵盖了RTIMP中关于农场和农民特有特征、风险态度、社会互动和农业集约化技术采用水平的问题/项目。这个工具包括开放式和封闭式问题。在访谈管理过程中，向农民解释工具中的项目，以确保农民理解的一致性。同时，仪器的使用也为采访者提供了进一步探究的机会。 To test the reliability of the instrument, a pilot study was carried out before the main survey. All these helped to obtain reliable responses from the farmers during the survey.

研究变量的分析测量和建模的经验框架

研究环境中社会互动性质的测量

该研究评估了农民与农民通信网络中其他变革因子和行动者之间的互动如何通过风险态度的形成作为干预影响途径影响农民采用RTIMP技术的行为。社会互动的指标变量主要集中在农户个体间的特定互动，以及RTIMP技术的推动者。该研究假设，社会互动导致了关于RTIMP技术的信息和知识的传播，这些信息和知识塑造了农民的固有决策因素(风险行为)，从而直接或间接地导致了技术的采用和利用。

为了评估农民交流网络中社会互动的质量和强度，我们使用了1- 10的评级量表。这将在测量中带来更多的连续性，并允许进行高层次的分析。因此，研究人员采用1- 10分量表形式对农民进行了采访，重点考察了他们与其他社会行动者(投入经销商、推广代理、RTIMP官员、输出买家、媒体、农民同事、运输商和研究人员)就RTIMP技术问题的互动的四个主要指标。用于衡量农民交流网络中的社会互动的指示性变量被分为四个主要组成部分:频率、有用性、有效性和信任程度(见[beplay.3 ])。相应的，选择的指标衡量的是社会交往的频率、社会交往的有用性、社会交往的有效性以及通过交往获得的信息的信任度。测量尺度的选择是为了在四个主要组成部分的基础上，能够估计出一个大致的农民交流网络中的社会互动指数。此外，使用评分表被认为对农民就RTIMP技术问题与其他参与者互动的质量和强度进行自我评估更为有效[beplay.3 ］．

进一步，我们分析了社会互动矩阵收集的信息，使用总和和排名平均值，随后，Kendell的一致性系数(Kendell’s W)进行鲁棒性检验。肯德尔的W提供了一个描述性的措施，其中的一致性在个体评分结构的评估人员可以评估。Kendell的W选择了0到1范围内的值，其中0意味着评估者对被评估的概念不一致，1意味着评估者对被评估的概念完全一致(一致)[beplay.3 ］．计算Kendall’s W的数学模型如下:

地点:w=调和系数，K=每个被排序的项目的秩和，λ =被排序的项目的数量，和米=种植木薯的农民数量。

评估农户的风险态度

最近，在关于发展中国家采用技术的行为决定因素的讨论中，农民的风险态度正变得越来越突出(例如，见[beplay.3 ，beplay.3 ])。本研究试图通过调查木薯农民的风险行为，以及农民在其社会气候中与其他人的互动如何影响风险行为，来解释导致RTIMP木薯技术实施结果的技术采用决策过程。

为了了解农民对RTIMP的风险态度，目前的研究采用了等可能确定性等价(ELCE)估计方法(见[beplay.3 ，beplay.3 ］．ELCE被认为是用于得出个人效用函数的最常见和最有效的方法，它在涉及发展中国家农民的实证研究中得到了许多应用(例如，见[beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 在类似的情况下。ELCE模型作为von Neumann-Morgenstern (N-M)模型的一种改进形式，通过使用道德中立的概率{即，ELCE模型有助于避免由概率偏好引起的偏差。p = (1-p) = 0.5}。从技术上讲，ELCE模型从50:50的简单彩票开始。这必须包括摆在决策者面前的决策问题的有利和不利的可能结果;在这项研究中，就是种植木薯的农民。在模型的应用中，要求决策者给出一个他/她愿意接受的前景(确定性等价[CE])，使他/她对某一金额或有风险的前景无所谓。在这种情况下，效用函数的上限和下限被设定为有利和不利的可能结果。根据某一数额大于、等于或小于风险前景的期望值，可以将每个农民分为风险喜好型、风险中性型和风险厌恶型。在实践中，期望值是所有可能值的加权平均值，数学解释如下。

假设w是分布为的随机变量\ (w_ {j} \)与相关的概率\ (\ alpha_ {j}{{\文本(在那里,}}\总和{\ alpha_ {j} = 1.0),} \)然后给出风险前景对个体农民的期望效用函数为\ (E [u (w)] ={\总和}_ {j}{\α}_ {j} u ({w} _ {j}) \)．因此，的期望值\ (w \)是由

因此，确定性等价被定义为一定数量的金钱，它提供了与随机前景相同水平的效用。^脚注1因此，确定性等价就是量\ ({w} _ {0} \)这样

在操作上，研究实验中的风险诱导过程包括要求农民在两个选项中选择:选项I，是一张彩票(农业前景)，以50:50的概率赢得GHⅰ10000或GHⅱ;选项II，获得一定数额的钱，即GHⅰ3000。如果农民选择现金金额而不是耕作前景，那么同样的问题也会出现，但现金金额会降低(例如降低到2500美元)。另一方面，如果农民选择农业前景(彩票)而不是现金金额，也会出现同样的问题，但现金金额会增加(例如，到3500美元)。这一系列的问题一直持续下去，直到农民对选择冒险的农业前景和选择现金数额变得漠不关心。接下来，农民变得漠不关心的点代表确定性等价(CE)。在获得第一个CE之后，通过向农民出示包含不同选项的所有彩票，重复同样的过程，直到所有CE值都被完全引出。

进一步，我们将导出的确定性等价与它们各自的效用值进行匹配，然后使用三次效用函数(如Eq。beplay.3 )来估计个别农民的效用[beplay.3 ，beplay.3 ，三次效用函数(取自[beplay.3 ，beplay.3 ]被证明与风险厌恶、风险寻求和风险冷漠态度是一致的:

然后，我们按照Ullah等人的方法，将个人效用函数的形状转化为绝对风险厌恶系数。[beplay.3 ]的数学定义如下:

其中Ra是绝对风险规避系数\ ({u ^ {\ '}} \)而且\ ({u ^ {\ ' \ '}} \)是收入w的一阶导数和二阶导数，个体是风险厌恶的，其绝对风险厌恶系数为正，个体是风险寻求的，其绝对值为负，个体是风险中性的，其绝对值为零。

递归二元probit (RBP):社会互动、风险态度和RTIMP采用决策之间关系的形式化建模

在拟合计量经济估计的经济模型中，提出挑战的一个主要问题是利益解释变量的内生性问题(研究背景中的风险规避)，它限制了估计中的协变量调整，并可能产生不有效的估计(即偏差和不一致)。同样，在模型拟合练习中需要注意的其他问题是，可能存在非线性协变量-响应关系，以及在考虑整个响应变量分布时，这种关系如何变化[beplay.3 ］．在经济学文献中，工具变量技术主要用于在未观察到的混杂情况下，分离给定预测器的影响(例如，参见[beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ］．对于二元结果和二元处理变量，建立的工具变量估计是广义矩方法(GMM)，结构平均模型(SMM)和最大似然(ML)估计(例如，见[beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ］．然而，最大似然估计器，递归双变量Probit (RBP)及其半参数扩展代表了一种有效的方法，在存在不可观测的情况下，估计二元回归或对二元结果的影响，同时解释了可能由于未检测到的非线性而对协变量影响估计的任何严重后果[beplay.3 ］．在我们当前研究的背景下，在存在不可观测的情况下，可能存在非线性协变量(即社会互动变量)-响应关系的情况下，检验二元回归因子(即风险规避或其他)对二元结果(RTIMP采用率高或低)的影响。因此，这证明遵循递归二元Probit的最大似然(ML)估计符合我们的研究目标。

作为probit回归模型的自然扩展，在二元probit建模中，假设两个方程中的随机项是相关的[beplay.3 ］．递归版本，递归二元Probit， [beplay.3 ，beplay.3 ]，在Eq中正式指定。beplay.3 以下(另见[beplay.3 ，beplay.3 ]，可以在考虑内生性问题的同时，估计利益变量(风险规避)的影响:

其中n表示样本容量和我\ ({y} _ {1} ^ {*} \)而且我\ ({y} _ {2} ^ {*} \)决定观察到的二元结果的连续潜变量\ ({y} _ {1} (\ mathrm {1, 0}) \)而且\ ({y} _ {2} (\ mathrm {1, 0}) \)通过规则\ ({y} _ {vi} = {1} _ {{(y} _{1}我^ {*}> 0)}\),因为\ (v = \ mathrm {1,2} \)．此外,我\ ({x} _{1} ^{\τ}= (1){x} _{12}, \点,{x} _ {1 p{} _{1}我})\)是\ (i \)的角色向量\ (n x p {} _ {1} \)模型矩阵\ ({X} _ {1} \)而且\({\β}_ {1}\)是参数向量。同样的,我\ ({x} _{2} ^{\τ}\)是\ (i \)的角色向量\ (n x p {} _ {2} \)模型矩阵\ ({X} _ {2} \)而且\({\β}_ {2}\)是参数向量，而\α(\ \)是内生二元变量的参数向量吗我\ ({y} _ {1} \)．误差项(\ ({\ varepsilon} _ {1}, {\ varepsilon} _{2我}\))假定遵循分布左\ (N (\ [\ mathrm{0} \右],\离开[1 \ρ\ρ,1 \])\),在那里ρ\ (\ \)为相关系数和误差方差归一化。这是因为模型中的参数只能在一个比例系数以内被识别[beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ］．

为了识别ML估计技术中的参数，通常假设外源性协变量的排除限制具有Marra和Radice [beplay.3 ];［beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ］．由此可见，协变量我\ ({y} _ {1} ^ {*} \)方程应包含至少一个或多个回归量(通常称为仪器)不包括在我\ ({y} _ {2} ^ {*} \)方程(beplay.3 )．在这里，假设这些回归因素必须诱导变异我\ ({y} _ {1} \)并没有直接影响我\ ({y} _ {2} \)；它们必须独立于\ ({\ varepsilon} _ {1}, \)\ ({\ varepsilon} _{2我}\))给定协变量[beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ］．因此，马拉和拉迪丝[beplay.3 ]提出了RBP的估计，以解释这种非线性的存在，以在协变量效应被忽略的情况下，减少协变量效应估计的任何后果;它们的模型拟合在计量经济学中受到欢迎并得到广泛应用(例如，见[beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ］．在推广参数模型版本时，连续协变量效应可以灵活地建模如下:

在哪里我\ ({y} _ {1} ^ {*} \)而且我\ ({y} _ {2} ^ {*} \),\α(\ \)与(5)定义相同;向量我\ ({m} _{1} ^{\τ}\)参数化模型组件(如截距、虚拟变量和分类变量)和\({\θ}_ {1}\)为对应的参数向量;的\ ({f} _ {1} {k} _ {1} \)未知的平滑函数是\ ({k} _ {1} \)协变量连续\ ({z} _ {1} {k} _{1}我\)．此外，在内生性情况下，\α(\ \)是，假设并因此允许不等于零;向量我\ ({m} _{2} ^{\τ}\)参数分量是带系数向量的吗\({\θ}_ {2}\)；的\ ({f} _ {2} {k} _ {2} \)是未知的平滑条款吗\ ({k} _ {2} \)协变量连续\ ({z} _ {2} {k} _{2}我\)．误差项假定遵循分布左\ (N (\ [\ mathrm{0} \右],\离开[1 \ρ\ρ,1 \])\),在那里ρ\ (\ \)为相关系数，将误差方差归一化[beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ］．

我们对(6)的经验估计是遵循最大似然估计技术(参见[beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ])。在这里，我们首先使用我们研究中的经验变量将模型的规范上下文化，如下:我\ ({y} _ {1} \)-二元风险规避(即如果一个农民是风险规避者，则为1，否则为0);我\ ({y} _ {2} \)-二进制RTIMP采用率(即1，如果高采用或0，否则);我\ ({m} _{1} ^{\τ}\)-截距、性别、年龄、教育程度、耕作经验、家庭规模、获得信贷的机会、延期访问、农产品销售收入;\ ({z} _ {1} {k} _{1}我\)-工具性变量(社会互动——频率、有用性、有效性、信任水平);我\ ({m} _{2} ^{\τ}\)-截距，RTIMP技术特征，性别，年龄，教育程度，耕作经验，家庭规模，获得信贷的机会，扩展访问，农产品销售收入。表中展示了经验建模的这些变量的操作描述beplay.3 ．^脚注2在我们的研究背景下，用来构建模型的经验变量的选择是基于对理论文献的回顾(参见[beplay.3 ，beplay.3 和以前的实证研究(参见例如[beplay.3 ，beplay.3 ， Akudugu等[beplay.3 ]以规避风险和采用农业技术。

平均治疗效果:社会经济方案影响评价的特点通常是难以随机分配治疗，因为个人可以选择完全参与或不参与。在估计治疗变量对结果变量的潜在影响时，个体的这种决策行为造成了选择性偏差和内生性问题。为了解决这一估计挑战，与标准回归模型相比，估计回归调整平均处理效果模型提供了高效和无偏的估计。平均治疗效果模型的理论基础是，基于每个人口单位的治疗分配，可能存在两个潜在的结局变量:Y(0) -未治疗的结局和Y(1) -有治疗的结局[beplay.3 ］．给定二元处理指标变量W;W(1)表示处理，W(0)表示对照，处理变量对结果变量的因果效应形式化表示为:

从反事实的角度出发，根据治疗指标和反事实结果对总人口中人群平均治疗效果(ATE)的估计，其正式定义如下:

在研究的背景下，影响我\ ({y} _ {1} \)(即二元风险规避)是RBP的主要利益;但是因为潜变量通常没有定义良好的测量单位，参数\α(\ \)在模型中可能不可解释[beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ］．为此，我们采用了Ieva等人的方法[beplay.3 ， Marra等人[beplay.3 ，马拉和拉迪丝[beplay.3 计算…的效果我\ ({y} _ {1} \)(即风险规避)对响应(RTIMP采用)概率的影响\ (p \ langle {y} _ {2} = 1 | {y} _{1我}\纠正\)；使用平均处理效果(ATE)。现在，给定随机效应、参数函数和平滑函数分量的估计，ATE可以估计如下[beplay.3 ]：

在哪里φ\ (\ \)而且\({\φ}_ {2}\)标准化单变量正态分布函数和标准化双变量正态分布函数是否具有相关性ρ\ (\ \)［beplay.3 ］．此外,\ ({{\ widehat{\埃塔}}_{2我}}^{\离开({y} _ {1} = r \右)}\)在(beplay.3 )表示在r等于1或0时评估线性预测器。该措施的解释相当简单;它告诉我们我\ ({y} _ {2} = 1 \)(即，在我们的研究环境中高于平均水平的RTIMP采用)的变化我\ ({y} _ {1} = 1 \)(即我们研究背景中的风险厌恶型农民)我\ ({y} _ {1} = 0 \)(即在我们的研究环境中，无风险厌恶的农民)。此外,ρ\ (\ \)在确定未观察到的混淆(内生性)的存在时有用的系数是检验模型拟合的重要因素。ρ\ (\ \)可以解释为方程之间未观察到的混杂因素之间的相关性(Monfardini和Radice 2008，引用于[beplay.3 ］．因此,如果\ \(ρ= 0 \)然后\ ({\ varepsilon} _{1我}\)而且\ ({\ varepsilon} _{2我}\)不相关，因此不存在内生性问题。由此可见，对其中的第二个方程进行估计(beplay.3 )或(beplay.3 )将产生一致的结果。

模型中变量的概要描述

木薯农民社会网络中的社会互动

发展中国家小农面临的一个主要挑战是获得及时和充分的生产技术和销售信息的机会有限[beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ］．人们普遍认为，农民以及其他行动者之间的社会互动通过直接或间接地促进合作以及技术知识和信息的流动而产生许多经济回报[beplay.3 ，beplay.3 ］．引而广之，这就意味着技术被引入的农民之间的社会互动的性质是成功采用任何农业技术的关键因素之一。因此，这项研究试图评估木薯种植者之间社会互动的性质，结果见表beplay.3 ．这包括四个关键指标，即频率、有用性、有效性和信任程度。

社交频率

表格beplay.3 介绍了木薯农民交流网络中社会互动频率的结果。其目的是评估木薯价值链上农民和其他行动者之间的信息流和沟通频率。该研究假设，互动越频繁，木薯种植者和木薯价值链上的其他参与者学习理解彼此态度的可能性就越大。此外，人们认为频繁的互动将增加对广泛的信息源和平台的访问。

在社会互动频率评价项目中，农民与RTIMP创新主要推动者的互动频率最高，平均为6.48分，其次是与技术变革推动者(AEAs、科研人员、非政府组织)的互动频率最高，平均为6.05分。这意味着互动的频率非常频繁。可以进一步推断，农民和这些信息机构(RTIMP推广者，AEAs，研究人员)之间的信息流动在很大程度上是值得称赞的，技术推广者正在做一切必要的事情，与农民保持持续的互动，从而可以确保他们干预的成功;他们的努力得到了AEAs、研究人员和其他非政府组织的积极支持，这些组织也经常与木薯种植者互动。这进一步表明，农民与RTIMP机构互动的频率约为65%。这一发现意味着，他们有了更好的机会来沟通与RTIMP技术相关的紧迫挑战，并更好地学习这项技术。这一发现还表明，与RTIMP启动子的频繁互动将加强农民获得用于生产决策的信息和知识。如表所示，结果进一步显示，农民与其他行动者就市场问题进行对话的频率被评为最不频繁的，平均得分为5.17。这意味着农民与其他参与者讨论市场问题的强度平均约为52%。由此可见，当涉及到与其他参与者讨论市场问题的途径时，农民在某种程度上是具有挑战性的。 Kendall’s test statistics were used to evaluate the degree of concordance (i.e. agreement) among farmers in their ranking responses and a value of 0.55 was obtained which was significant at a 5% alpha level. This implies that the degree of concordance among farmers was about 55 percent. Now, these findings imply that any policy and intervention that seeks to speed up the spread of any technology among farmers should understand that neglecting the frequency of interaction between the target farmers and the main promoters and other technical change agents like AEAs and researchers may greatly affect it success.

社会交往的有用性

是否决定利用新的技术知识取决于潜在用户对其有用性的感知。这通常受到通过互动进行社会学习的影响。因此，这项研究试图分析农民对社会交往有用性的重视程度。从表beplay.3 农户社会交往有用性倾向结果显示，农户与RTIMP主要促进因子和其他技术变革因子的社会交往有用性最高，平均得分分别为6.17和5.94。

研究结果表明，农民普遍更重视与RTIMP和AEAs的主要推动者、研究人员以及其他非政府组织的互动。此外，在社会互动的有效性方面，农民更关注他们与技术创新的主要推动者之间的信息流，即RTIMP技术和AEAs技术的推动者。因此，我们可以推断，为了促进社会交往中积累的知识的有效学习和有效利用，农民所感知的有用性是不可忽视的。这是因为正如上文所述，农民如何认识到互动的必要性和这种互动的有效性，是他们决策过程中的一个重要考虑因素。为了证实农民对社会交往有用性的评估是否存在一定程度的凝聚力或一致性，本研究进一步使用Kendall’s W检验来验证农民对社会交往有用性评估的一致性程度。通过分析，得到Kendall的W值为0.45，这在5% alpha水平上是显著的。

社交的有效性

这样做的动机是要确定通过互动学习到的信息和知识在多大程度上能够为农民产生实际和及时的解决方案。有人认为，在社会发展中，社会互动的有效性最大化是有效的社会学习的先决条件(见，[beplay.3 ，beplay.3 ］．它还为切实可行地解决农民的主要田间问题提供了坚实的基础。本研究假设农民感知到的社会互动的有效性会影响知识转移、信息共享、共识建立和权力关系等社会过程。如表所示beplay.3 ，农户认为他们与RTIMP主要启动子的互动最有效，平均得分为6.13。这些发现的含义是，虽然有一些可感知的程度的社会学习通过互动，通过RTIMP技术的行动者之间共享的信息的影响需要一些注意。这是因为，信息流和社会学习的感知效果有可能抵消发起者付出的所有努力。当农民发现收集到的信息没有达到预期的效果时，他们就会失去继续使用传递给他们的技术知识的热情和意愿。此外，社交网络的模式受到影响，因为联系经常被截断。当这种情况发生时，让农民参与任何技术干预往往会遇到阻力。为了确定农民在这一点上是否有一定程度的一致，采用了肯德尔W测试。结果表明，Kendall的W值为0.44，在5% α水平上显著。这样做的动机是，农民给出的评估中有44%的一致性。因此可以得出结论，在受访的木薯农民中，当谈到提高他们之间的信息流动的有效性时，RTIMP的关键推动者是最重要的。 This in turn will result in effective social learning and usage of technical knowledge. This further will help address field problems through effective coordination and feedback.

程度的信任

如果农民想要理解、模仿他们自己，并与其他参与者有效地互动，那么信任就不能被低估。因此，我们假定在任何社交网络中缺乏信任会限制技术知识的扩散以及技术采用的机会。结果如表所示beplay.3 的调查结果显示，农民对外提供技术信息的信心得分最高，为6.21分，高于对外提供市场信息的信心。这一发现表明，农民对来自技术专家(如推广官员、RTIMP技术官员和研究人员)的信息有更高的信任。因此，这表明需要提高推广剂与农民的比例，以促进新创新的接受速度。此外，在农民的当前社会经济环境中建立农民和关键行为者之间的信任，将有助于消除与新技术相关的感知威胁和不确定性。进一步可以推断，当农民的社会网络之间建立了较高的信任程度时，信息可以准确、及时地传递，但信任程度可能会使信息传递缓慢，并造成信息失真。当谈到市场信息时，我们可以推断出可信的信息会影响农民对价格信号的反应，这是任何农场企业盈利能力的关键。该研究继续访问了农民之间的协议程度，他们重视的信任项目的评估。肯德尔一致性系数检验结果显示，农户对外界信息的置信度排名第一，平均为1.51。这说明他们非常重视对收集到的技术信息的信任。这一加入进一步进行了分析，如结果表所示，Kendall的W值为0.20，表明农民之间在他们的排名中有一定程度的一致。 This was also found to be significant at the 5 percent alpha level. These results, therefore, imply that the evaluation given by the farmers was not just due to chance but that farmers’ perception of the average moves in the same direction. This by inferences suggests that building higher trust for technical information is very necessary for effective social learning and technology adoption [beplay.3 ］．

值得注意的是，在所有呈现给木薯种植者以评估社会互动(在频率、有用性和信任方面)的项目中，市场和营销问题的项目通常被评为最低。这表明，当涉及到通过社会互动在农民的交流网络中讨论市场问题的机会时，木薯农民在获得足够信息方面面临挑战。由此可见，信息流和社会学习对农户感知的木薯价值变化中的关键市场问题的有效性较低。由此可以进一步推断，社会互动对农民市场决策行为的有效影响程度在一定程度上是温和的。这种情况有可能影响农民的营销效率和市场边际，因为市场趋势的信息流的及时性和充分性较低。

农民对风险态度的表征

了解农民对风险的态度是了解他们的行为以及他们如何减轻风险对其生产业务的影响的一个重要因素。正如Dadzie和Acquah提出的[beplay.3 ，加纳农民的经济决策过程经常受到他们在农业业务中面临的众多风险的影响。这些风险包括生产风险、经济风险、自然风险、健康风险等。因此，这意味着了解农民对风险的态度对于制定切实可行的措施以减轻这些风险对农民的社会经济进程的影响至关重要。为了引出农民对风险的态度，我们估计了等可能确定性等价(ELCE)模型，结果如图所示。beplay.3 ．在这里，农民们在给定的客观概率下，有两种假设的选择(一种有保证收益，另一种没有)。农民在这些条件下的选择决定了他们的风险态度。现在，根据ELCE实验的结果，农民被分为三种类型:风险厌恶、风险喜好/偏好和风险中性，如图所示。beplay.3 ．结果如图所示。beplay.3 的调查结果显示，75.1%的农户持有风险厌恶态度，21.6%的农户持有风险喜爱态度。另外，3.3%的人持风险中立态度。这一结果与其他研究结果一致[beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 研究报告也有类似的发现，即他们采访的大多数农民都是规避风险的。例如，在加纳，Dadzie和Acquah [beplay.3 研究发现，加纳中部地区大多数种植粮食作物的农民是厌恶风险的。此外，Ghartey等人[beplay.3 在一项类似的研究中报告说，加纳Awutu-Senya地区的大多数木薯种植者是厌恶风险的。

直观地，结果如图所示。beplay.3 这意味着，大多数木薯种植者在面对任何不确定的商业前景时，将采取安全第一的方法，而不管所承诺的经济回报。进一步可以推断，在随机基础上，研究地区四分之三的木薯种植者是风险规避的。这意味着大多数农民的创业能力可能很低，因为他们可能会担心在他们的农场业务的投资和经济决策中遭受损失。此外，农民更喜欢能带来稳定规模收益的生产技术，而不是那些有可能产生更高增长收益的生产技术[beplay.3 ，beplay.3 ，beplay.3 ］．此外，大多数农民倾向于持怀疑态度，不愿意采用任何被认为有风险的新的和改进的生产技术，不管他们将获得更大的经济回报。因此，农民一般会选择回报稳定但回报较小的前景，而不是回报不确定但回报较高的前景。综上所述，由图。beplay.3 ，表明研究区域的木薯种植者有更高的损失厌恶倾向。

基于RTIMP技术采用率的农户分布

从表中可以看出beplay.3 在美国，普通农民至少采用了呈现给他们的RTIMP木薯技术的部分内容。因此，我们有必要专注于探索这些RTIMP木薯技术包被每个受访农民采用的程度，这使我们能够计算个别农民的采用包计数，以得出采用率。这是根据环保署所采用的RTIMP技术组件的实际数目而确定的\({我}^ {th} \)农民。从表中可以看出，预计将被采用的技术组件的总数\({我}^ {th} \)农民17岁，分布在四个主要组成区域(即整地组成部分、改良种植材料或高产品种组成部分、种植技术组成部分和改良栽培措施组成部分)。根据农民采用率包计数的分布情况，我们将农民采用率分为高采用率和低采用率(见表)beplay.3 )．采用率高(高于平均水平的采养者)的农民是收养包计数大于或等于平均预期收养包计数的农民。另一方面，领养率低的农民(低于平均收养者)是领养包数低于平均领养包数的农民。

研究发现，木薯农民采用RTIMP技术的平均数量在7到17项之间，大约为12项。因此，我们决定将技术采用的平均数量12作为研究区域采用RTIMP技术的最小阈值，并根据木薯种植者的采用决策对其进行分组。从表中可以看出beplay.3 ，我们抽样调查的农民中67.1%的采用率较高(即高于平均采用者)，其余32.9%的采用率较低(即低于平均采用者)。采用率高的农民被认为采用了足够数量的RTIMP技术，这些技术对木薯种植的生产和收入产生更高的影响收益。然而，需要承认的是，考虑到将农民的采用决策判定为高采用率类别的最低采用技术门槛为12，研究区域内的农民对RTIMP木薯技术仍存在一些显著的采用差距(即，即使在高于平均水平的技术采用者中，仍有大约5项技术需要采用)。这一承认是由这样一个事实所决定的，即抽样调查的木薯农民中只有少数人(即10.2%)几乎采用了引进给他们的所有RTIMP技术。因此，在木薯价值链改善中至关重要的利益相关者(特别是技术推动者，以及AEAs、研究人员和非政府组织等其他技术变革推动者)必须进行有效合作，以解决木薯农民之间的采用差距。

实证关系揭示:社会互动-风险态度-木薯农户rtimp采用决策

社交互动、风险态度和技术采用之间的联系，在最近的时间里，已成为非常重要的研究人员。根据Singh, Gaurav和Ranganathan， [beplay.3 ]，了解形成风险态度和社会参与决策的社会背景，使得促进农业技术变得必要。因此，本研究假设，为了提高木薯农民对RTIMP技术的采用率，有必要了解形成风险态度和做出社会参与决策的社会背景。遵循Singh等人的理论命题[beplay.3 ]，实证考察了“农户社会互动的性质显著影响农户对风险的态度，进而显著影响农户的采用决策”这一结论的不足。本研究通过对递归二元probit内生回归模型进行估计达到了这一目的，结果如表所示beplay.3 ．结果表显示了二元probit模型对RTIMP技术采用结果(即表中的B)提供的估计beplay.3 )和风险规避指标(即表中的Abeplay.3 )．从结果表可以注意到，模型中选择的大部分协变量都是显著的(例如，8个社会经济变量中的5个，4个社会互动变量中的3个，以及技术兼容性属性)。再次，值得注意的是，社会互动的影响是非线性的，如表中所示，在社会互动的有用性、社会互动的有效性和信任程度的情况下，自由度的平滑度显著大于1beplay.3 建议。此外，我们对递归二元probit模型相关性的估计导致估计为0.205，在0.05 alpha水平上与零显著不同。这支持了未观察到的混杂因素的存在，因此采用分析技术适当地解释了风险规避对采用决策的内生性影响。事实上，在复杂的社会环境中，通常存在一些无法解释的可变性，在这种环境中，变化的模式可能会受到多种关系中各种现象的交互作用的影响。

社会互动对农户风险态度的影响

对研究人员和政策制定者来说，农民风险态度的识别和分类仍然是最重要的。同意达齐和Acquah [beplay.3 ]，了解农民的风险态度和影响他们风险态度的因素，有助于了解他们的行为以及他们为减轻生产环境中不断面临的众多风险的影响而采取的措施。结果如表所示beplay.3 社会交往有用性、社会交往有效性和信任程度对风险规避的影响分别在0.05、0.1和0.01alpha水平上显著。这意味着这些指标是农民风险态度的重要预测指标。因此，在其他条件相同的情况下，针对这些因素的政策框架将会影响农民的决策过程。

社会交往效率的显著负向影响表明，社会交往效率较低的农民在本质上更倾向于规避风险。这意味着，互动的频率越低，农民越有可能规避风险，因此不太愿意承担风险。这一结果表明，这些农民选择了安全第一的决策范式，因此，他们更喜欢有确定性的低回报前景，而不是有不确定性的高回报前景。此外，这意味着增加社会互动的频率有助于消除农民在社会经济环境中感知到的一些不确定性。农民和其他利益相关者之间的频繁互动有助于及时和准确地传播有关农民经营环境的信息，这有助于他们制定风险管理战略。例如，及时和准确的投入和产出市场价格信息有助于农民作出有效和高效的决策，意图减轻风险。这一结果与Singh等人的研究结果一致[beplay.3 他们在调查社会互动、风险态度和采用微型保险之间的关系时，报告了印度古吉拉特邦农民的社会互动和风险态度之间的负相关关系。

此外，社会互动有用性的显著影响表明，那些认为自己的互动用处不大的农民更有可能变得更不愿意承担风险。这意味着这一群体的农民在本质上有些保守，不太愿意做出冒险的商业决策。通过推断，当有其他选择时，他们会避免失败概率高得多的那个。换句话说，他们更喜欢一个有特定结果的前景，即使它承诺的回报较低，而不是一个有较高潜在回报但有一定不确定性的前景。

进一步可以发现，信任程度与风险态度呈负相关。这说明信任程度较低的农户在态度上更倾向于规避风险。相反，结果还表明，信任程度越高，农民越愿意冒险。此外，这些结果表明，在社交网络模式中，农民的乐观程度在很大程度上影响他们对投资选择持怀疑态度的风险决策行为。例如，当面对一个具有价格风险和合同伙伴的机会主义程度的合同决策时，风险厌恶程度较高的农民不会信任交易，因此更有可能选择退出。这意味着存在于社会系统成员之间的信任程度和技术采用强度之间的间接关系。如Akinwunmi, Olajubu和Aderounmu所建议的[beplay.3 ，任何技术的用户在使用时都需要确保其安全性和可靠性。做到这一点的一个方法是建立对技术的信心，减少不确定性，这需要信任。因此，从长远来看，在农民之间建立更高程度的信任将增加RTIMP技术的采用强度。信任作为一个社会变量被认为增加或减少任何技术的潜在采用者可能对该技术的风险和不确定性。因此，在引入新的创新时，必须始终考虑如何在任何社会制度的成员之间建立牢固的信任的措施。这一结果与Belanche等人的研究结果一致。beplay.3 他们在分析信任在技术接受模型中的作用时，认为信任对社会系统成员的技术接受有积极的影响。这意味着当他们的社会网络信任度高时，农民对技术接受的信心就建立起来了，因此会毫不犹豫地积极采用新技术。上述结果证实了Hailu等人[beplay.3 研究报告指出，社会互动的强度对安大略省乳制品生产商的决策过程有显著的积极影响。

技术特征中风险态度对农户RTIMP采用决策的影响

结果显示，农户的风险态度对RTIMP的采用有负向影响，在0.01 alpha水平上达到显著水平。这表明，具有风险偏好态度的农民有更高的采用率。进一步，结果见表beplay.3 表明风险厌恶对RTIMP采用的平均处理效应(ATE)估计为0.379，为负。这与木薯种植者的风险厌恶程度越低，他们就越有可能采用引进给他们的RTIMP技术的推理是一致的。对ATE的估计表明，在混杂因素(无论是观察到的还是未观察到的)存在的情况下，降低风险厌恶程度将有38%的概率解释木薯农民采用RTIMP技术的可能性。这样，我们对未观察到的混杂因素对利益影响(农民的风险态度)的有害影响的担忧就得到了解释;因此，使用递归二元probit模型是合适的，以允许更可靠的推论。

因此，偏好风险的农户比厌恶风险的农户更倾向于采用RTIMP技术。通过推断，一个农民越喜欢冒险，他/她增加采用强度的可能性就越高。根据决策过程的理论，农民经常通过比较预期结果在风险和不确定的前景之间进行选择，以实现利润或社会经济效益的最大化。因此，风险厌恶程度高的农民在发现一项创新存在很大不确定性时，就不太愿意冒险采用这项创新。这些农民在决定是否采用安全第一的原则时，往往小心翼翼。然而，风险偏好高的农民非常乐观，因此更愿意尝试有望获得高投资回报的新技术，因为他们更倾向于获得收益的低概率，而不是失败的高概率。以上结果表明，本研究中寻求风险的木薯种植者在采用RTIMP技术方面更倾向于采取风险行动。这一实证发现证实了Yu [beplay.3 她报告说，安大略省的奶农有一种喜欢冒险的态度，他们更愿意采用新的基因分型技术。众所周知，技术采用是经过一段时间后做出的选择。通常，它不是仅仅一年的经济成果的结果。但是，本文的分析是在一个横截面上进行的，考虑了一年以上的风险规避。由于外部(在大多数情况下是不可预测的)冲击，一段时间内对风险态度的变化会强烈影响农场的选择。因此，我们注意到研究数据的这种局限性;因此，考虑到在风险和技术采用之间建立牢固持久关系的局限性，该调查的结果是谨慎的，没有考虑这种现象的动态性和农民决定投资农业技术的多年过程。与本研究相关的未来研究必须考虑到这一点。

结果进一步表明，技术与农户当前实践的兼容性对木薯农户采用RTIMP技术的更高概率具有正向影响，在0.05 alpha水平上达到显著水平。这说明技术兼容性越高，农户采用RTIMP技术的概率越高。结果证实了这样一个论断，即创新的采用在很大程度上取决于技术的相对属性(参见例如[beplay.3 ，beplay.3 ])。

风险态度和采纳的社会经济特征

在社会经济变量的影响上，模型估计结果显示，年龄、教育程度、扩展联系、信贷渠道和农场收入对木薯农户的风险规避和RTIMP技术采用均有显著影响。年龄对农户风险规避有正向显著影响，对农户RTIMP采用决策有负向显著影响，与先验预期一致。年龄与风险厌恶程度正相关，说明农民年龄越大，风险厌恶程度越高。与年老的农民相比，年轻的农民会毫不犹豫地冒险，特别是当涉及到尝试新事物的倾向。负的beta系数表明，在较低年龄段的农民中，收养的强度增加了。因此，这表明，年轻的农民倾向于采用RTIMP技术的强度高于年长的农民。年龄系数的符号进一步表明，农民年龄的单位增加导致采用强度降低0.1055点。上述年龄方面的发现证实了Owusu和Donkor的发现，[beplay.3 他报告说，在加纳阿善蒂地区的Sekyere South地区，种植改良木薯品种的年龄和采用程度之间存在负相关关系。

结果显示，教育有一个系数，在0.1 alpha水平上是显著的。教育效应对RTIMP技术采用具有积极的影响。这意味着农民受教育程度越高，他们采用引进的技术的可能性就越大。研究结果证实了Filippin和Crosetto提出的论点[beplay.3 文献中的普遍结论是，受过教育的农民通常很容易理解技术概念，并促进他们采用技术的意愿，这往往是事实。从表中还可以看出，接受延伸拜访次数的beta系数在0.01 alpha水平上显著。延长探访的频率也被发现与风险态度呈负相关。这意味着，接受延长探访次数较少的农民可能更不愿意承担风险。换句话说，农民接受的扩展访问越多，他/她规避风险的可能性就越小。一般而言，提供的目的是向农民传播经过验证和信任的技术知识。因此，当农民得到适当和充分的教育时，就给了他们一定程度的传统保险，以减轻他们面临的各种风险。此外，及时和充分的信息传播有助于农民做出知情、有效和高效的生产和营销决策，从而降低与决策过程相关的预期风险。此外，从研究结果可以进一步表明，频繁的延期访问有助于消除一些疑虑和误解，这些疑虑和误解往往使他们不太愿意尝试新的创新。

农产品销售收入在风险规避方程中贝塔系数为负，而在RTIMP_Technologies采用方程中贝塔系数为正。在0.01 α水平上表现显著。这表明，意识到收入低的农民更不愿意承担风险。换句话说，这意味着从农产品销售中获得的收入越低，农民就越厌恶风险。因此可以推断，较高的收入会增强农民的信心和意愿，使他们愿意从事具有较高预期结果的活动和投资，尽管这可能会带来失败的风险。获得小额信贷对风险规避的影响系数为负，表明没有获得小额信贷的农民有较高的风险规避倾向。进一步获得信贷对农民采用RTIMP技术的高比率具有显著的正向影响。

这可能意味着，通过获得信贷来资助农业生产活动，可以限制采用的大多数成本影响将被消除。因此，现金陷阱的普遍问题可能不是问题，从而使农民能够采用技术。因此，根据这些结果可以推断，该方案能够实现其目标，即吸引最贫穷的农村家庭从事木薯生产，作为提高其粮食安全和收入地位的一种手段。这一经验发现与Simtowe等人的发现一致[beplay.3 他们发现，获得信贷增加了信贷受限的马拉维玉米农民的采用率。

一般情况下，递归二元probit模型的估计结果如表所示beplay.3 当涉及到木薯农民对RTIMP技术的采用决策时，影响农民采用强度的最重要的驱动因素是在社会经济(即农民的年龄和教育、扩展联系、获得信贷和增加农场收入)期间的风险态度、社会交往的感知有用性和有效性以及信任程度。此外，上述研究结果证实，风险态度和社会互动对农村农民的竞争力具有重要意义，因为采用新技术往往有可能大大提高农业生产率和农场收入。因此，我们的实证结果证实了研究假设，即木薯农民社会网络中的社会互动显著影响农民风险态度的形成，进而显著影响其RTIMP技术采用决策。

多年来，加纳农村家庭的粮食安全和收入状况一直是历届政府关注的主要问题。为了提高收入和粮食安全状况，以改善农村贫困人口的生活，加纳政府与有意为之的农业发展基金合作，发起了RTIMP方案。作为加纳的一种主要粮食作物和粮食安全作物，改善木薯价值链是该倡议的目标。为了提高种植块根和块茎作物的农民的农业产量、收入和生活水平，该项目向种植木薯的农民介绍了改良木薯技术。本研究旨在通过探讨社会互动与农民风险态度之间的联系以及采用RTIMP技术的含义，来考察RTIMP技术的采用影响。农民认为，他们与RTIMP技术的主要推动者以及技术变革推动者(包括AEAs、研究人员和非政府组织)的互动，以及与其他农民的互动非常重要。这表现在他们与信息和通信网络中所列参与者的社会互动的频率、有效性和有用性，以及对所获得的技术信息的高度信任和信心。但是，人们发现，农民普遍面临着从信息和通信网络获得关于其农产品市场和销售的充分信息的挑战。该研究还显示，大多数木薯种植者的风险厌恶程度更高，但也发现，农民在其交流网络中的互动的有效性和有用性，以及农民通过与技术的主要推动者AEAs、研究人员、农户同事通过降低农户的风险厌恶程度来形成风险态度。 Findings further suggest that the less risk-averse farmers are, the more likelihood of those farmers adopting the RTIMP technologies introduced to them.

上述结论的含义是，为了确保创新技术在农民中具有较高的采用影响，有必要通过降低农民的风险厌恶程度来重塑风险态度，这可以通过有效传播技术来显著实现，这样农民就不会怀疑技术的有效性;从而建立信任和信心。从技术采用的预测因素可以进一步得出，技术与农户现有实践的兼容性以及获得信贷和推广服务的机会对农户技术采用决策有正向影响。根据研究结果提出了以下建议:RTIMP技术的利益相关方应在其行动计划中考虑到建立农民之间信任的必要性，以及促进频繁互动的必要性，而不应忽视农民之间信息共享的有效性和有效性。此外，RTIMP技术的推动者应该考虑与金融机构合作，制定一套保险方案，作为该技术的一个组成部分，为农民抵御风险提供缓冲。粮食和农业部作为政府的农业政策部门，在推动任何政府项目时，应认识到社会互动与农民对风险的认知或态度之间的相互作用。此外，粮食和农业部寻求促进采用新创新的政策应辅之以适当的工具，以对冲风险并加强农业社区成员之间(有用和有效的)强有力的社会互动。

当前研究中使用和/或分析的数据集可以根据合理的要求从通信作者处获得。

1. 例如，如果一个人被要求表明他或她需要的特定收入，他或她需要在获得该金额和获得可能的最高奖GHⅰ10,000.00和最低奖GHⅰ1000.00之间保持中立，每一个的概率为0.5。在这里，生长激素ⅰ10,000.00的上限定义了有利的可能结果，因此，其效用被设为1(即。(\ \ (u mathrm {10000}) = 1 \))．不利的可能结果是GHⅰ1,000.00，因此，它的效用设为0(即。(\ \ (u mathrm {1000}) = 0 \))．这种可能性的期望值是通过找到有利结果和不利结果的平均值得到的，这给出了GHⅰ5500的值\([即\ {(\ mathrm {10000} + 1000) / 2 \} = 5500] \)．

2. 在模型估计中，作为控制变量的农民的社会经济特征的结果和讨论被提出作为附录。

RTIMP:

根茎块茎改良及市场推广计划

农发基金:

国际农业发展基金

外交部:

粮食和农业部

ebp:

基于证据的实践

ELCE:

等可能确定性等价

n - m:

Neumann-Morgenstern

CE:

确定性等价

RBP:

递归二元概率单位

GMM:

广义矩法

社交媒体:

结构的意思是模型

ML:

最大似然

吃:

平均处理效应

广告:

采用

类风湿性关节炎:

风险态度

阿肯色州教育协会:

农业推广人员

非政府组织:

非政府组织

我们感谢海岸角大学农业经济与推广系的同事们，他们提供了初步的同行评审和意见，帮助我们改进了论文的写作，使其成为当前的形式。

不适用。

作者和联系

1. 加纳海岸角大学农业与自然科学学院农业学院农业经济与推广系

   Samuel K. N. Dadzie, Joseph Ndebugri, Emmanuel W. Inkoom & Samuel Akuamoah-Boateng

贡献

SKND设计了研究方案，撰写了正式和实证模型框架，解释和讨论了结果，并在撰写手稿中担任主要贡献者;JN进行文献检索，参与仪器设计和调查;EWI分析和解释论文中使用的数据，是撰写手稿的主要贡献者，SA贡献了仪器的设计，并在制定研究方案中提供技术建议。所有作者阅读并批准最终稿。

相应的作者

对应到塞缪尔·k·n·达齐．

伦理认可和同意参与

在进行实地调查之前，海岸角大学的机构审查委员会批准了这项研究，包括从木薯种植者那里收集数据的仪器。此外，通过解释研究的目的，在访谈之前寻求农民参与调查的同意，之后寻求他们自愿参与。

同意出版

所有作者均已阅读最终稿并同意提交出版。

相互竞争的利益

没有一个作者对发表这篇研究论文有任何竞争的兴趣。

出版商的注意

beplay.cc官方施普林格《自然》对出版的地图和机构附属关系中的管辖权要求保持中立。

附录

样本木薯种植者的描述特征

见表beplay.3 而且beplay.3

根据关于技术采用的决定因素的文献(例如，参见[beplay.3 ，beplay.3 ]，本研究选取了一些社会经济变量进行调查，并将其作为控制变量来估计特定的计量经济模型。表中列出了这些选定农户和农场特征的描述结果beplay.3 ．表中农民年龄的结果显示，在20 - 74岁的年龄范围内，抽样农民的平均年龄为43.9岁。从年龄结果可以推断，研究区域内的一个普通农民属于积极劳动力，因此仍然有潜力积极管理他们的农场活动。表中的结果beplay.3 还表明，只有大约三分之一(即32%)的抽样木薯种植者是男性，大多数(68%)是女性。这并不奇怪，因为妇女参与农业价值链活动主要是在粮食作物生产领域，而在加纳，木薯产量很高[beplay.3 ，beplay.3 ］．值得注意的是，在加纳，妇女参与农业的41.2%中，大部分主要从事粮食作物的生产。表格中的结果进一步显示，参与调查的木薯农民接受正规教育的年限从0年到16年不等，平均接受正规教育的年限为8年。可以注意到，大多数(约86%)的农民接受过正规教育。这表明，对大多数农民来说，他们有一定的能力理解和欣赏转让给他们的RTIMP技术包的组成部分，这将促进技术的采用。

从结果中还注意到，种植木薯的农户家庭的人数差别很大。农户家庭规模为1 ~ 16户，平均为6户。这意味着，调查地区一个典型农场家庭的平均家庭劳动力能力为6，提供了很大的生产潜力，因为家庭劳动力是农场劳动力供应的主要来源，特别是在加纳农村的粮食生产活动中。进一步，如表中所示beplay.3 在美国，参与调查的木薯种植者的平均种植经验为7.9年，有些人的种植经验超过了20年。该研究结果与其他研究结果更接近[beplay.3 ]， Audugu等。2012;［beplay.3 ]、[beplay.3 在加纳的发现。这意味着调查区域内的普通农民都有足够的耕作经验，可以根据这些经验做出合理的生产决策，以确保良好的生产结果。

进一步从表中可以看出，大多数(86.7%)木薯种植者属于以农民为基础的组织，这对技术采用非常重要。在这种情况下，可以更好地促进和促进农民之间的技术转让。此外，研究结果显示，在审查的生产期内，木薯种植者平均能够通过销售其木薯产品实现毛收入GHȼ 6202。因此，在其他条件相同的情况下，农民有创造收入的平均潜力，从而为改善家庭生计做出重大贡献。在任何企业中，获得信贷对企业的流动性状况都是非常重要的。因此，这项研究试图找出木薯种植者是否有机会获得信贷，为他们的农场业务融资，结果显示，超过一半的农民(87.7%)有机会获得信贷。农民可以获得的信贷主要来自金融机构、非政府组织，在某些情况下，来自家人和朋友。因此，这意味着大多数农民有能力随时满足他们的经营费用，以更好地提高生产率，因为信贷主要用于支付可变投入费用，包括化肥和劳动力成本。从表中可以看出，大部分(86.7%)木薯种植户属于农民组织，这对技术采用是非常重要的。在这种情况下，可以更好地促进和促进农民之间的技术转让。

本文从木薯农户的RTIMP采用状况和风险态度两方面描述了木薯农户的社会经济特征;结果如表所示beplay.3 ．这里的目的是检查根据农民的收养状况和风险态度对他们进行分类的农民的社会经济特征是否存在很大的差异。表中的结果beplay.3 显示低于平均水平的RTIMP技术采用者的平均年龄为44.8岁，而高于平均水平的采用者的平均年龄为43.7岁。这两类农民作为农民的平均经验约为8年。农民表面上的同质特征可以通过表中教育的结果以及获得推广服务的频率进一步得到证实beplay.3 ．在农场收入方面，高于平均水平的采用者的GHS6719平均收入相对高于低于平均水平的采用者的GHS5159平均收入。结果进一步表明，在木薯种植者的两种收养类别中，女性多于男性(超过65%)。研究结果再次显示，在两类农户中，都有较高比例的农户获得了信贷作为支持其农场经营活动的财政资源。从我们的结果可以推断，在研究地区的木薯农民，在社会经济特征方面，根据他们的采用决策类别的分组在很大程度上是同质的。

木薯种植者基于风险态度的分布结果如表所示beplay.3 刻画出风险厌恶农民的平均年龄相对小于非风险厌恶农民的平均年龄(分别为43.6岁和45.1岁)。这意味着，在研究区域内，风险厌恶的农民平均比不厌恶风险的农民年轻。在农户规模和经验年数方面，无风险规避农户的平均规模和经验年数较大。此外，正式教育年限和延长访问次数的结果见表beplay.3 表明风险厌恶的农民与不厌恶风险的农民相比，受教育程度更高，有更多的机会获得推广服务。结果再次显示，GHS9888.13的平均收入也相对高于无风险规避农户，计算得到的均值为GHS6110.91。从性别分布上看，从结果表可以看出，风险厌恶农民中男性居多(约63%)，而在非风险厌恶农民中，女性居多(约60%)。此外，大多数风险厌恶和非风险厌恶的农民都是农民组织的成员(分别约为89%和80%)，并有机会获得信贷，以支持其农业工作的融资(分别约为89%和84%)。

开放获取本文根据知识共享署名4.0国际许可协议授权，该协议允许以任何媒介或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您适当地注明原作者和源代码，提供知识共享许可协议的链接，并说明是否进行了修改。本文中的图像或其他第三方材料均包含在本文的知识共享许可中，除非在材料的信用额度中另有说明。如果材料不包含在文章的知识共享许可中，并且您的预期使用不被法定法规允许或超过允许的使用，您将需要直接从版权所有者获得许可。如欲查阅本牌照副本，请浏览http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/．知识共享公共领域转让豁免书(http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/)适用于本文提供的数据，除非在对数据的信用额度中另有说明。

再版和权限