农经好文章｜前沿研究｜AER 社会学习与期望调整 — 化肥使用的例子
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【前沿研究】分享近几年农业、资源、环境、发展经济学领域的前沿研究成果。我们将重点介绍文章的研究主题和结论及其在理论或实证方面的创新。
Learning about a New Technology: Pineapple in Ghana. American Economic Review, 2010, 100(1): 35-69.
Timothy G. Conley and Christopher R. Udry
从微观层面研究社会学习（social learning）对于农业技术采用的影响是近年来发展经济学领域一个比较热门的课题。Conley 和Udry 的这篇文章在以往文献的基础上引入了新颖的社会网络识别法和有效信息甄别法。他们利用1996到1998年加纳三个村180户菠萝种植者的资料考察了社会学习对于化肥使用的影响。
为了阐明实证模型的内在逻辑，两位作者首先构建了一个简单的理论框架。在此框架下，一个无风险偏好（risk-neutral）的农户需要最大化他的现时利润期望（current expected profits）。作者不考虑劳动力投入的密度，而将化肥使用密度作为唯一的自变量。作者规定，该自变量不是连续变化的，只能在零、低或者高这三档里取一个值。农户A需要通过观察和询问邻近农户的耕作方式来学习化肥使用密度和菠萝产量之间的关系，以便找到最优的化肥投入量。当某个邻近农户投入一定量的化肥后，农户A就对那个农户的菠萝产量作出一个预期。如果实际的产量和他的预期不符合，那么农户A就会调整自己对于“化肥-产量”关系（即一个“投入-产出”方程式）的认知，并在接下来的一次种植中改变化肥的使用密度。
在实证部分，作者先利用样本内随机匹配的方法建立了每个农户的信息网络（与【前沿研究】第17期中的方法不同）。具体来说，作者随机从某个村的样本中抽选七个潜在的学习对象。接下来，作者直接问每个农户，“你是否曾经向对象X问询改善自己田块农作的建议”。若农户回答“是”，那么X就被视为该农户的学习对象。随机匹配下，有效学习对象的中位数是二。农户对于某个化肥投入的期望产量由近期使用类似投入量的相似田块的单位产量之中位数（median）来衡量。另外，作者还引入土壤类型、降雨量、虫害和农户自己和其学习对象的种植经验等控制变量。
作者使用Logit 模型检验了化肥使用量是否变化（或是否由零变为正）与“实际-期望产量差”之间的关系。研究发现，如果学习对象的实际产量大大低于农户的预期，农户会对自己的化肥使用量做调整。如果学习对象使用比他少的化肥却取得了高于预期的产量，这个农户会在下次种植的时候减少化肥的使用。农户对于学习对象产量的变化的敏感度随着他自己经验增加而减少。同时，农户对于更有经验的学习对象所传递的信息更敏感，也更重视和自己拥有财产（wealth）相近的学习对象。
关键词：社会学习，构建信息网，随机匹配，加纳
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