農業規模經營真的有助于化肥減量嗎？
——來自薈萃分析的證據

謝 琳 廖佳華 張禹欣 胡新艷*

(1.華南農業大學 國家農業制度與發展研究院， 廣州 510642；2.華南農業大學 經濟管理學院， 廣州 510642)

作為世界上最大的化肥消費國，中國存在嚴重的化肥過量施用問題[1]。在中國農業向規模經營與綠色經營“雙轉型”的背景下，經營規模與化肥施用強度之間的關系成為許多研究者關注的焦點問題。但是，已有研究的結論卻往往并不一致：大量基于中國的研究認為，經營規模和化肥施用強度之間存在負向相關關系，即規模經營有助于化肥減量化[2-7]。然而，也有研究顯示經營規模和化肥施用強度之間的關系并不顯著[8-10]，甚至有研究表明兩者之間存在正向相關關系[11-14]?；谄渌l展中國家數據的實證研究也表明：經營規模和化肥施用強度之間存在正向相關關系[15-17]。究其原因，可能在于已有研究的取樣多數只限于某一地，或某一作物，減弱了研究結論的普適性。事實上，各類情境因素均會影響到變量之間相關關系程度，甚至符號方向[18]。因此，不同甚至矛盾的研究結論可能源于不同的情境因素。為此，學術界仍然有待厘清以下2個問題：(1)農業規模經營真的有助于降低化肥施用強度嗎？(2)兩者之間的關系受到哪些情境因素的影響？

作為一種文獻綜述方法，薈萃分析已由最初的醫學領域拓展至經濟學和管理學等多個學科領域[19-20]。傳統文獻綜述方法整理以往研究文獻得出結論，但作為定性研究，其自身會存在不足，如研究者的主觀意識對所得結論有較大影響，而且在綜述過程中往往會忽視所得結論是否具有統計意義[21]。薈萃分析為定量研究方法，能彌補傳統敘述性文獻綜述上述的不足，即通過量化文獻，得到更為客觀準確的結論。而且薈萃分析以及由其衍生出的薈萃回歸分析技術不僅可以評估變量之間的關系及其強度，還能探尋變量關系中的調節變量。如果現有研究中經營規模和化肥施用強度之間的關系在不同樣本之間存在差異，且這些樣本在某些特質方面存在不同，那么這些樣本特質就可以成為兩者之間關系的調節變量[22]。鑒于此，本研究基于薈萃分析技術，評估農業經營規模和化肥施用強度之間的真實相關性，并進一步利用薈萃回歸分析方法深入探究種植結構、教育、年齡、國別和時間等潛在調節變量的作用。

1 關于農業規模經營的化肥減量效應的爭論

自Feder等[23]識別出規模經營是決定發展中國家農戶化肥施用行為的關鍵因素之一以來，規模經營的化肥減量效應引起了眾多研究者的注意。針對中國情境，許多研究認為隨著經營規模的擴大，中國農戶的化肥施用強度也隨之降低。蔡穎萍和杜志雄[2]基于1 322個家庭農場的問卷指出，大型家庭農場更容易應用測土施肥技術，因此化肥施用水平更低。他們還認為，大型家庭農場存在樣本選擇問題，即那些擁有更高社會責任和現代思維的農戶更可能成為大型農場主，并進一步使得這些農場主減少施用對環境有害的化肥。而且，隨著經營規模的擴大，大型家庭農場因考慮成本控制而加大應用先進科學和管理技術力度，進而降低化肥施用強度。Zhang等[3]基于湖北省梁子湖區的300戶農戶調查數據也發現，化肥施用強度與經營規模存在負向相關關系，其中那些經營規模較小的農戶傾向于尋找非農就業機會，在農業生產中花費更少的時間，因此忽視了先進施肥技術在農業生產中的應用，并由此導致更高的化肥施用強度。這與Wu 等[4]使用浙江大學“中國家庭數據庫”的實證研究結果一致。此外，還有很多實證研究表明經營規模與化肥施用強度之間存在負向相關關系[5-7]，說明化肥施用存在“規模經濟”效應。

然而，一些實證研究卻發現經營規模與化肥施用強度之間存在正向相關關系。楊鋼橋和靳艷艷[11]研究指出，大型農場的經營目標已經從生存需求轉向追逐利潤，由此導致化肥施用強度的增加。徐衛濤等[12]基于375戶農戶調查問卷數據的實證研究發現，在農業技術推廣缺失的中國農村地區，播種面積更大的農戶更可能增加化肥施用強度。田云等[13]發現，經營規模越大，農戶越不可能以低于標準或按標準施肥。當經營規模擴大時，農戶將通過加大化肥的投入以獲得更多的收益。Hu 等[14]則從化肥施用效率出發，基于2004—2006年4 281戶農戶調查數據的實證分析得出，經營面積最小的農戶群體的化肥施用效率最高，從側面說明經營規模越大，化肥的施用強度越大。此外，也有研究認為，經營規模與化肥施用強度之間并沒有顯著相關關系[8-10]。

2 引起爭論的原因：調節作用分析

2.1 種植結構的調節效應

經濟作物的經濟價值比糧食作物大。受潛在產出價值增加等心理預期的激勵，農戶對經濟作物的化肥施用強度要顯著高于主糧作物[5]。實證研究也表明，經濟作物的化肥施用量普遍高于糧食作物[24]。實踐中，經濟作物播種面積比例的逐步增長，是導致中國化肥施用強度增加的重要原因[25-27]。以經濟作物蘋果為例，農民會通過增加化肥投入以獲得更大的產量來提高收入[7]。因而，種植結構的變化會導致化肥施用強度的變化[28]。紀月清等[29]基于中國農村固定觀察點的農戶調查數據也發現，種植的作物不同，經營規模與化肥施用強度的關系也不同。Rahman[30]基于孟加拉國17個地區的 2 083 戶農戶數據的實證研究同樣表明，經營規模與化肥施用強度之間的關系受農作物種植品種的影響。

2.2 農戶受教育程度的調節效應

人力資本積累是現代農業發展的重要前提[31]。發展中國家的農民普遍欠缺農業化學投入品施用知識，因此較難按要求施用[1,32]。諸多基于中國數據的研究發現，農民缺乏科學知識是導致化肥濫用的關鍵原因之一[1,33]。而農資市場的差異化發展更是加重了這種趨勢[29]。

農技推廣體系的商業化浪潮使得其難以提供合適的農業技術培訓[1,4]，因此農民自身的教育水平顯得更為重要。研究表明，受教育程度較高的農民知識儲備豐富，更注重施肥效果[34]；懂得更多合理施肥的知識與技術要點[35]；接受新事物的能力較強，見識與視野更寬闊，更有遠見，更愿意選擇生態生產行為，并通過減少化肥投入強度來保護耕地質量與農村環境[2]。相反，教育程度較低的農戶缺乏基本知識，僅靠務農經驗耕作，不愿接受外界新的信息，也不愿學習節肥技術等科學種植技術[36]，追求眼前小利，往往通過增加化肥的施用來獲取更多收益[37]。多項實證研究也表明，農戶受教育程度與化肥施用強度之間存在負向相關關系[2,35,38-39]。和小農戶相比，大規模農場更容易應用現代施肥農業技術[4]。如水肥一體化、無人機施肥技術都對經營規模提出了要求。那么，高人力資本的優勢在大規模農場能夠獲得更好的發揮，即教育能夠幫助大農戶更好地實現化肥減量化。

2.3 農戶年齡的調節效應

在中國，農戶的施肥行為是一個相對穩定的經驗行為，很少存在惡意增大化肥投入的現象[5]。隨著年齡的增長和務農年限的增加，農戶可以積累更多農業經驗，能更好地判斷作物對化肥的要求并合理施肥[13]。由于農戶認知與經驗的積累，他們更容易接受新穎的農業技術，更愿意采用現代施肥技術[40]。在其他發展中國家，Fufa等[41]基于埃塞俄比亞農戶調查數據的實證研究表明，農戶年齡是影響化肥施用強度的重要因素。隨著年齡的增長，農民對新興技術有更多的了解，能有效率地使用新技術來減少化肥投入。Akpan等[42]基于尼日利亞農戶調查數據的研究同樣發現，化肥施用強度隨農戶年齡增加而減少?？梢?，農戶年齡不同，會對規模經營與化肥減量化行為之間的關系產生影響，導致實證結果的異質性。

2.4 國別的調節效應

發展中國家的農業大都以小農戶經營為主[23]。但中國與許多發展中國家不同：中國的農業技術相對先進，市場上化肥供應充足，價格相對低廉。在勞動力成本不斷攀升的情況下，中國農民普遍存在化肥濫用問題。來自FAO的數據顯示，中國已經成為世界上最大的化肥和農藥消費國，2016年，中國大陸的氮肥、磷肥和鉀肥施用量分別占全球的27.647%、32.230%和35.428%，氮肥、磷肥、鉀肥施用強度分別為138.64、49.81 和38.22 kg/hm2，分別是同期全球水平的2.01倍、1.63倍和1.57倍[5]。這與其他發展中國家化肥短缺，小農戶化肥施用量不夠甚至少施化肥的情況形成了鮮明的對比，如撒哈拉以南非洲地區2005—2014年平均化肥消耗量14 kg/ha2，而全球為127 kg/ha2[43]，差距十分明顯。實際上，早期關于發展中國家農戶化肥施用行為的研究是在“綠色革命”的背景下進行的，認為農戶采納化肥技術是其接受現代農業技術的重要表現方式。許多來自諸如泰國、埃塞俄比亞和肯尼亞等發展中國家的研究表明，經營規模與化肥采納之間存在正向相關[15-17]。在這些較落后的發展中國家，較大的農場可能無需依賴信貸計劃就有較多現金購買化肥并投入農業生產[16]，而普通小農戶則因信貸約束缺乏資金購買。因此農戶的農地規模越大，其獲得并使用化肥的能力越強?？梢?，其他發展中國家和中國農業生產中化肥施用的出發點是不同的，前者仍然希望通過“綠色革命”來提高農業生產率，而中國農業則向化肥減量化的發展階段轉型。

一些發達國家的經驗也可以在側面印證上面的問題。許多發達國家的農業集約化發展早于發展中國家，自20 世紀80 年代末以來，歐美發達國家開始重視對農業面源污染的研究和治理，積極開展化肥減量化行動，降低化肥施用強度[44]。Wu等[4]研究也發現，化肥施用與經濟增長的環境庫茲涅茨曲線(EKC)一致，化肥施用強度會隨人均GDP的提高先增加再減少，呈倒U型變化趨勢，即人均GDP較高的國家，農業科學技術與專業管理的廣泛應用有助于提高化肥施用效率?？梢?，國別不同，處于不同經濟發展階段的農業政策也會導致規模經營的化肥減量效應出現差異。

2.5 研究時間點的調節效應

本研究納入薈萃分析的文獻的時間跨度長達35年，在此期間農業生產條件發生了巨大變化。以中國為例，早期在土壤質量條件較低與向地要糧的時代背景下，中國制定的化肥施用標準高于世界標準[5]，期望通過化肥施用彌補農地質量的不足。在過去的幾十年里，中國逐步建立起較為完整的化肥工業體系，化肥施用量直線上升。然而，隨著科學技術的發展，農業生產要求機械化、專業化和科學化，化肥的施用也更追求合理化、科學化和環境保護。為此，中國出臺了多項政策，以推動化肥減量化。隨著時間推移，各國的化肥施用政策在不斷改變，農民也會根據政策環境的變化對其化肥施用行為進行調整。這意味著，農戶的化肥施用行為還可能受到時間因素的影響。尤其是經營規模更大的農戶，其人力資本水平更高，且更具社會責任和現代思維，因而更容易接受最新的施肥技術和政策[2]，那么，隨著時間的推移，不同經營規模的農戶的施肥行為變化幅度也將不同。

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3 研究方法

3.1 文獻搜索

為確保數據的準確性與完整性，本研究較為全面地搜索了中文和英文文獻。中文文獻主要通過中國知網(CNKI)期刊數據庫、中國優秀碩士論文全文數據庫、中國博士學位論文全文數據庫、維普數據庫、萬方數據庫進行搜索。中文文獻搜索關鍵詞包括化肥施用行為、經營規模、化肥投入水平和農業化學品使用等。英文文獻主要在Springer Link、Elsevier Science、EBSCO-ASP綜合學科研究文獻全文庫、Emerald期刊全文庫、Wiley-Black-Well、ProQuest期刊全文庫與ProQuest碩博士論文全文數據庫和Google scholar中搜索，英文文獻搜索關鍵詞為farm size and fertilizer、chemical fertilizer use、determinants of fertilizer use、fertilizer application intensity、fertilizer use strength和influencing factors of fertilizer use等。為了避免文獻遺漏，本研究還對搜索到的相關文獻的參考文獻進行第二次搜索，即對樣本文獻中所有涉及研究主題的中英文參考文獻進行手工搜索，確保樣本文獻的全面性。

3.2 文獻篩選

結合研究主題和薈萃分析方法的要求，納入本研究薈萃分析的文獻符合以下條件：(1)必須包含農業經營規模與化肥施用強度等2個變量。(2)必須是實證研究，排除純理論與文獻綜述類文獻，并在論文中報告了樣本量、相關系數或者其他可轉換為效應值的數據指標。(3)各研究之間的樣本必須是獨立的。若2個研究之間的樣本相同或存在交叉重疊，則選擇報告內容更詳細或者樣本更大的研究納入分析。本研究從中英文數據庫中搜索出550篇相關文獻，通過上述條件進行篩選，最終有45篇文獻符合薈萃分析的要求，其中中文文獻17篇，英文文獻28篇(表1)。

表1 納入薈萃分析研究的文獻資料目錄Table 1 Catalog of literature materials included in meta-analysis research

3.3 文獻編碼

本研究根據Lipsey和Wilson[45]的步驟進行文獻編碼，研究特征主要包括文獻作者、出版年份、樣本量、研究國別、經營規模、化肥施用強度及研究對象等。效應值包括各相關變量的相關系數、回歸系數及其顯著性水平等指標。文獻效應值以每一樣本一個效應值進行編碼，如文章中同時報告了多個樣本，對效應值進行分開編碼。當編碼步驟完成后，由另一位研究者對隨機抽取出的部分研究重新編碼，以保證編碼的準確性，如編碼出現內容不同，則回到文獻原文進行比對。在本研究中，2位研究者編碼一致性為91.5%，說明在文獻編碼過程中人為誤差較小，編碼較為準確。最終，本研究獲得63個獨立效應量，總樣本量達到148 411個。

3.4 效應值計算

本研究使用CMA2.0(Comprehensive meta- analysis 2.0)軟件進行薈萃分析，并以相關系數作為效應量對經營規模與化肥施用強度的關系進行研究。在編碼時，有些文獻沒有直接報告相關系數，而是報告了t檢驗值、F檢驗值，或者χ2檢驗值，本研究根據鄭鳳英和彭少麟[46]的公式將相關指標轉換成相關系數。有部分文獻只報告了回歸系數，本研究根據Peterson 和 Brown[47]所提供的公式對回歸系數進行轉換，其中回歸系數的適用范圍為(-0.5，0.5)。隨后將文獻中報告的，或者通過上述計算出的r值進行Fisher’sZ值轉換，得出研究分析所需數據。

3.5 出版偏差

多數期刊更愿意發表實證結果顯著的文章，而結果不顯著的文章發表較少。因此，納入薈萃分析的文獻可能會存在出版偏差問題。為此，本研究首先采用漏斗圖(Funnel plot)(圖1)對是否存在嚴重的出版偏差進行檢驗?？梢钥吹?，研究樣本基本分布在總效應兩邊，說明不存在嚴重的出版偏差。

圖1 主效應的漏斗圖Fig.1 Funnel plot of main effect

然后，本研究通過失安全系數N(Classic fail-safeN)對出版偏差問題進行進一步檢驗。所謂失安全系數N是指研究中要包含多少未出版的研究才能把本次研究中累積效應量減低到不顯著水平[48]。若計算出來的系數N與研究樣本數量相差較大，則說明本研究的出版偏差小，不存在嚴重的出版偏誤。結果表明，本研究的失安全系數N為8 723，即要額外增加8 723篇文獻作為樣本進行分析才能否定經營規模與化肥施用強度之間的關系，說明本研究不存在嚴重的出版偏差。

3.6 異質性檢驗

異質性檢驗(Heterogeneity test)用于研究效應值的變化程度，目的在于判斷主效應之間是否存在調節效應。如存在異質性，那么主效應間存在潛在的調節變量。本研究使用I2檢驗和Q檢驗來進行異質性檢驗。I2檢驗即效應值的變異占總變異的百分比：0≤I2<25%表示不存在異質性；25%≤I2<50%表示存在低異質性；50%≤I2<75%表示存在中度異質性；75%≤I2<100%表示存在高異質性[49]。Q檢驗值則符合卡方分布，如P<0.05，即說明效應值存在異質性。

異質性檢驗結果見表2所示?？梢钥闯?，I2值為97.819%，表示效應值的變異占總變異的97.819%；各樣本研究效應值的Q檢驗也具備統計顯著性(Q=2 842.743，P<0.001)，說明薈萃分析中效應值存在高度異質性，即主效應間存在潛在調節變量。

表2 異質性檢驗Table 2 Heterogeneity test

異質性檢驗結果還可以用于判斷薈萃分析應該采用固定效應模型還是隨機效應模型。固定效應模型和隨機效應模型的不同點在于對文獻研究結論之間差異的原因持不同的假設：固定效應模型認為，全部研究只有一個真實效應值，研究結論的不同僅因為抽樣誤差；隨機效應模型則假設每個研究都有其真實效應值，結論的差異不僅僅是由于抽樣誤差[50]。一般來說，如果異質性檢驗中Q檢驗值的P值<0.01且I2>50%，則使用隨機效應模型更為合適，反之，則使用固定效應模型[51]。本研究的異質性檢驗表明，I2為97.819%(I2>50%)且Q檢驗值為2 842.743(P<0.001)，因此本研究應采用隨機效應模型進行調節效應分析。

4 結果與分析

4.1 主效應分析

薈萃分析結果見表3。Cohen[52]認為，綜合效應量在0.1以下說明相關性較弱。本研究的隨機效應模型結果表明，綜合效應量為-0.042(P<0.05)，表明經營規模與化肥施用強度之間存在負向相關關系。這與Wu等[4]和Sun等[6]的實證研究結果一致，即農地經營規模與化肥施用強度存在負相關關系。這意味著，綜合現有實證文獻的證據表明，農業規模經營確實有助于化肥減量化，盡管這種作用比較微弱。

表3 主效應的薈萃分析Table 3 Meta-analysis of main effect

4.2 調節效應分析

異質性檢驗表明，效應值之間具有高度異質性，說明存在潛在調節變量對農戶經營規模與化肥施用強度之間的主效應產生影響。實際上，主效應分析中顯示經營規模與化肥施用強度之間的相關關系過于微弱，其原因可能就在于潛在調節變量的影響。本研究通過薈萃回歸分析方法進一步來探索異質性來源與調節變量的作用，即借鑒Stanley 和 Jarrell[53]，以及張曉和胡麗娜[20]的方法，把各樣本研究中農戶經營規模與化肥施用強度的相關系數作為被解釋變量，將潛在調節變量賦值并作為解釋變量進行薈萃回歸處理。潛在調節變量的賦值方法及薈萃回歸分析結果見表4。

表4 調節變量的薈萃回歸分析Table 4 Meta-regression analysis of moderators

(1)種植結構的調節效應。各樣本研究涉及的作物可以分為經濟作物和糧食作物，其中經濟作物包括水果、蔬菜、煙草、可可、油料作物等，而糧食作物主要包括水稻、玉米、小麥等。此外，有24個效應值所在的樣本研究沒有明確劃分作物類型，因此未包含在種植結構潛在調節變量的分析中。由表4可知，種植結構的回歸系數不具備統計顯著性(β=-0.048，P>0.1)，說明種植結構未在經營規模與化肥施用強度之間的關系中起調節作用。原因可能在于，在一些研究中樣本農戶種植規模偏小，主要以自給為主，區分經濟作物與糧食作物對他們意義不大，在施肥的過程中，農戶為了便利會一視同仁，化肥施用行為存在一致性。

(2)農戶受教育程度的調節效應?？紤]到不同研究中對農戶受教育程度的測量指標并不一致，因此本研究對農戶受教育程度進行了重新編碼。大多數國家為6年制小學教育，故本研究將受教育年份≥7，或者接受過小學以上教育的農戶視為受教育水平較高的農戶，并賦值為1，否則負值為0。對于那些沒有報告受教育程度的研究，本研究并未納入關于教育程度潛在調節變量的分析。薈萃回歸結果顯示，農戶受教育程度的回歸系數顯著為負(β=-0.192，P<0.01)，說明農戶受教育程度越高，經營規模與化肥施用強度之間的負向關系將增強。這與蔡穎萍和杜志雄[2]、史常亮等[35]的實證研究結果一致。他們認為教育提升了思維方式，有助于農戶接受新技術，認識到作物產量的增加不僅依靠化肥的使用，也可以通過調整作物間距、種植優良品種等其他方式來實現。而且，文化水平較高的農戶更具長遠思維，不過分追求通過施用大量化肥來獲取短期收益，而會合理施用化肥，強化土壤健康，重視面源污染問題以實現長期穩定收益。

(3)農戶年齡的調節效應。樣本文獻一般報告了農戶戶主年齡的均值，本研究以其作為自變量進行回歸，來探尋農戶年齡的調節效應。在刪除沒有報告農戶年齡的樣本后，本研究最后獲得31個效應量。薈萃回歸結果顯示，農戶年齡的回歸系數顯著為負(β=-0.030，P<0.01)，說明隨著農戶年齡的增長，經營規模與化肥施用強度之間的負向關系將增強，與田云等[13]的實證結果一致。

(4)國別的調節效應。在納入薈萃分析的文獻中，樣本涉及中國、菲律賓、肯尼亞、尼日利亞、加納、埃塞俄比亞、巴基斯坦和坦桑尼亞等多個國家。為了研究國別的影響，本研究構造了國別虛擬變量，即將基于中國的研究賦值為1，否則賦值為0。薈萃回歸結果表明，“中國”虛擬變量的回歸系數顯著為負(β=-0.169，P<0.01)，說明和其他發展中國家比起來，中國農戶經營規模與化肥施用強度之間的負向關系更強，進一步印證了Demeke等[16]、Olwande等[17]對于其他發展中國家中規模經營促進化肥施用的研究結論；但在中國，正如Zhang等[3]、高晶晶等[5]表明的，規模經營有助于減少化肥施用。類似于撒哈拉以南的非洲國家，發達程度較低，甚至有的還未進行農業“綠色革命”，農業生產力低[54]，面臨的國民溫飽與國家糧食安全問題較嚴重，加上經濟較弱、科學技術落后，農業難以提過專業化、科學化生產來提高產量，更多地希望增加化肥使用量以實現增產。但是在中國，隨著社會經濟的不斷進步，人們更注重農業生產的科學化，并推進化肥減量化工作。

(5)研究時間的調節效應。由于有的樣本研究沒有報告明確的研究時間點，所以本研究將2020年與文獻發表年份的差值作為研究時間變量進行薈萃回歸分析。結果顯示，研究時間變量的系數顯著為正(β=0.009，P<0.05)，說明距離2020年時間越遠的研究，經營規模與化肥施用強度越可能正相關，即相比早期的研究，時間越近的研究中經營規模與化肥施用強度之間的負向關系將增強。這一結果反映出，隨著社會與技術不斷進步，化肥的施用更加追求合理化。

4.3 穩健性檢驗

4.3.1改變因變量刻畫方式

為檢驗實證結果的穩健性，本研究變換了被解釋變量的刻畫方式重新進行薈萃回歸分析。本研究構造了一個新的被解釋變量：若經營規模與化肥施用強度顯著正相關則賦值為1，若無顯著相關關系則賦值為0，若顯著負相關則賦值為-1?？紤]到被解釋變量為排序變量，因此使用Ordered Logit模型進行回歸分析。在本研究中，雖然被解釋變量被刻畫為排序數據會丟失一部分信息，但可以將那些不能將效應值轉換為相關系數的研究納入回歸分析里面來，因此增加了樣本研究的數量。在穩健性檢驗中，樣本研究的效應量數量最多的回歸達到108個。由表5可以看出，各潛在調節變量的回歸系數符號和顯著性與表4具有高度的一致性，說明實證結果非常穩健。

表5 穩健性檢驗Table 5 Robustness test

4.3.2亞組檢驗

亞組檢驗(Subgroup analysis)是薈萃分析中分析主效應調節變量的常用方法之一[55]。亞組檢驗按潛在調節變量的大小進行分組，并對各組的綜合效應值是否相等進行統計檢驗，以解釋是否存在異質性[56]。亞組檢驗結果如表6所示，結果表明：(1)經濟作物與糧食作物的效應值沒有顯著區別(Qb=0.182，P>0.1)，說明種植結構未在經營規模與化肥施用強度之間的關系中起調節作用；(2)高教育組的效應量為-0.142，低教育組的效應量為0.055，且兩者差異顯著(Qb=12.064，P<0.01)，說明農戶受教育程度越高，經營規模與化肥施用強度之間的負向關系越強；(3)以研究樣本的年齡均值(51.010)分組，高年齡組的效應量為-0.153，低年齡組的效應量為0.034，且兩者差異顯著(Qb=13.433，P<0.01)，說明農戶年齡越大，經營規模與化肥施用強度之間的負向關系越強；(4)中國組的效應量為-0.105，非中國組的效應量為0.066，且兩者差異顯著(Qb=16.453，P<0.01)，說明和其他發展中國家比起來，中國農戶經營規模與化肥施用強度之間的負向關系更強；(5)以1985年至2019年的中間年份2002為界分組，近期研究的效應量為-0.065，早期研究的效應量為0.235，且兩者差異顯著(Qb=8.457，P<0.01)，說明與早期研究相比，時間較近的研究中經營規模與化肥施用強度之間的負向關系更強?？梢钥闯?，亞組檢驗的結果與調節效應分析的結果具有高度一致性，進一步說明了實證結果的穩健性。

表6 亞組檢驗Table 6 Subgroup analysis

為更直觀地觀察各潛在調節變量對于經營規模與化肥施用強度之間關系的影響，本研究基于亞組檢驗結果，畫出了大致的調節效應圖示(圖2)。其中，各分組的斜率為所在組的綜合效應值(1)為表示方便，示意圖并沒有考慮截距。?？梢钥闯?，在教育程度、農戶年齡、國別和研究時間等各變量的圖中，不同分組的斜率相反，在一定程度上抵消了經營規模對于化肥施用強度的作用。這可能就是主效應分析中，經營規模與化肥施用強度之間僅僅存在微弱負相關關系的主要原因。

圖2 各調節變量的調節效應圖示Fig.2 The diagram of moderating effect of the moderators

5 結論與展望

對規模經營是否有助于化肥減量化，現有文獻并未得出統一的結論。為探尋經營規模與化肥施用強度之間的真實關系，本研究搜集了大量實證文獻，基于薈萃分析技術系統總結了兩者之間的關系，并對影響兩者關系的潛在調節變量進行識別和討論。

研究表明：(1)經營規模與化肥施用強度之間存在微弱的負向相關關系；(2)雖然有文獻認為經營規模與化肥施用強度之間的關系受種植的農作物品種的影響，但基于大樣本文獻的分析則表明，至少在經濟作物與糧食作物之間，這種影響并不顯著；(3)農戶受教育程度越高，年齡越大，則經營規模與化肥施用強度之間的負向關系越強，說明受教育程度更高和年齡更大的農戶更可能在規模經營背景下推動化肥的減量施用；(4)和其他發展中國家相比，中國農戶經營規模與化肥施用強度之間的負向關系更強，其原因可能在于，和中國的化肥減量化戰略的出發點不同，很多發展中國家仍然希望通過“綠色革命”來提高農業生產率，而大規模農場本身意味著擁有更強的能力來獲得更多的化肥；(5)與早期研究相比，時間越近的研究中經營規模與化肥施用強度之間的負向關系越強，說明和早期“綠色革命”的背景不同，隨著時間的推移，化肥的施用也更追求科學化和綠色化，而大規模農場更容易應用最新科技。

本研究針對前人的研究進行更深層次的總結和檢驗，是對現有經營規模與化肥施用強度關系研究的重要補充：(1)應用薈萃分析技術，在更大樣本量的基礎上明確了經營規模與化肥施用強度之間的關系，并提供了更為可靠的研究結論，有助于平息現有爭議；(2)在調節效應中引入農戶受教育程度、年齡、國別和時間等因素，尋找現有文獻中研究結論的異質性來源，回答了主效應如何因情境不同而變化的問題，挖掘了經營規模與化肥施用強度之間關系的隱性機制；(3)本研究還有助于研究者用一種動態的思維看待化肥施用問題——或許許多發展中國家正將化肥看作是現代農業的重要標志，但若沒有較好地規劃和管理，將來可能和中國一樣，面臨化肥施用過量問題。

本研究仍然存在一定的局限性：(1)納入薈萃分析的多數都是期刊文獻，國內外未發表文獻與學位文獻較少，文獻分布不平衡可能會影響主效應分析結果；(2)由于納入薈萃分析的文獻沒有報告，或者報告方式不同，使得本研究沒有涉及諸如農戶性別、家庭收入、社會化服務水平、農地細碎化和化肥價格等情境因素；(3)部分實證研究表明，經營規模與化肥施用強度之間存在非線性相關關系[57-58]，但得到相似結論的研究較少，因而本研究難以對非線性關系進行深入分析。