当前，农业发展过程中面临两大挑战：一是遏制环境恶化，二是提升农户的收入水平。农户为抵御产量下降对收入的潜在影响，倾向于增加化肥、农药和机械等生产要素的投入，以维持产量稳定。然而，农药的过量施用加剧了对水体、土壤、空气及生态系统的污染，间接威胁人类健康。同时，农业机械设备中的电力和柴油的大量使用导致温室气体排放增加，对环境造成不利影响，阻碍了耕地的可持续利用。因此，如何在保护生态环境的同时确保农户收入增长，成为“三农”领域亟待解决的重要议题。
农业绿色化转型是解决资源环境矛盾的有效途径之一。一方面，绿色农业实践通过减少化肥和农药的施用，降低了农业生产对土壤的污染；另一方面，可持续的农业耕作方法，如轮作和保护性耕作，有助于保持土壤肥力，防止水土流失和土壤退化。因此，绿色农业通过绿色生产技术，如减少化肥和农药施用等，提高了资源利用率，减少了环境污染，保护了生态系统，对实现农业可持续发展起到了积极的推动作用[1-3]。
农业绿色化发展对于遏制环境恶化具有积极作用，但其对农业产出和农户收入稳定性的影响尚未形成共识。农业收入的增长速度远低于非农收入的增长。受农业收入相对较低，农户对环境保护的意识有待提高，且环境破坏成本未完全由生产者承担等因素影响，农户在绿色生产转型中的自主性相对较弱[4]。在绿色农业转型对职业农民收入影响的研究领域，学术界的观点呈现明显的分歧。一方面，部分学者认为绿色农业能够通过提升生产效率、改善市场准入、增加产出量以及提高产品价值来增加职业农民收入。Huang等[5]研究表明，农村转型（Rural transformation，RT）和结构转型（Structural transformation，ST）与农村收入增长之间存在正相关关系，农业绿色发展措施通过促进RT和ST，推动农民收入的增长。Chi等[6]研究发现，绿色全要素生产率（Green total factor productivity，GTFP）与农业收入之间呈“U”型关系，指出绿色实践的初期投资可能不会立即增加收入，但长期内随着生产率的提升，可以实现双赢。Chen等[7]研究显示，害虫控制和土壤管理等绿色技术能显著提高奇异果种植的产量和种植户的家庭收入。另一方面，也有研究指出绿色农业转型会对农户收入构成挑战。Zuo[8]研究表明，绿色技术的应用也可能导致冲突，需要市场导向的解决方案来调整激励措施，提高农民的预期收入。
尽管现有研究在农业绿色转型对职业农民收入影响方面取得了一定成果，但仍需要进一步深入研究。一方面，现有研究大多依赖于2018年之前的数据集，且较少地通过实证方法分析农业绿色化转型对农户收入的长期动态效应。尽管已有初步成果，但现有研究在解析绿色技术进步与农户收入之间复杂关系方面仍有拓展的空间。另一方面，尽管已有文献对农业绿色化转型的影响进行了实证分析，但在数据收集、研究方法论以及模型构建等方面仍存在局限性。特别是在量化分析农业绿色化转型对农户收入的影响时，现有研究尚未充分考虑农业绿色化转型的多维效应。鉴于此，本研究采用双向固定效应模型，基于各地区的官方统计年鉴数据，深入分析农业绿色化转型对农民收入的影响。
1 材料与方法
1.1 数据来源
数据收集于1990—2022年各地区的官方统计年鉴数据。为降低数据异方差性对分析结果的潜在干扰，并减少极端值的影响，本研究对农村居民人均可支配收入、农业机械总动力、农用化肥施用折纯量、农村用电量、农作物受灾面积、农业用水总量、人均地区生产总值以及农业总产值等变量，进行了对数化处理。
1.2 计量模型设定
为验证农业绿色化转型对农民收入的影响，本文采用市级和年份层面的双向固定效应面板模型进行实证检验，基准模型设定如下。
1.3 变量选择
（2）被解释变量。农村居民人均可支配收入。农村居民人均可支配收入指农村居民从多种途径获得的全部收入，包括工资性收入、经营净收入、财产净收入和转移净收入，综合性强，是衡量农民收入重要且合理的指标。
（3）控制变量。与本研究相关的控制变量主要分为三类。第一类是农业生产相关变量。这类变量可以体现某一地区的农业生产基本情况，主要有农业机械总动力、农用化肥施用折纯量、农村用电量、农业用水总量。第二类是地区经济相关变量。这类变量用于表征某一地区的经济或农业经济发展水平，主要有人均地区生产总值和农业总产值。第三类是地区风险相关变量。自然风险会对农业生产产生较大的负面冲击，是限制某一地区农业发展的重要因素。因此本研究选取农作物受灾面积作为控制变量代表对某一地区农业产出的冲击。各变量的描述性统计如表1所示。
表1 变量描述性统计 |
| 变量说明 | 样本量 | 均值 | 标准差 | 中位数 | 最大值 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 农村居民人均可支配收入 | 农村居民在一定时期内获得的可自由支配的收入总和，通常用于衡量农村居民的生活水平和经济状况 | 496 | 9 688.748 | 5 826.066 | 8 771.500 | 34 911 |
| GTFP | 衡量经济绩效与生态环境结合的准确指标 | 496 | 1.055 | 0.094 | 1.047 | 2.362 |
| 农业机械总动力 | 用于农、林、牧、渔业的各种动力机械的动力总和 | 496 | 3 041.820 | 2 816.754 | 2 347.725 | 13 353.020 |
| 农用化肥施用折纯量 | 在一定时期内实际用于农业生产的化肥数量 | 496 | 178.693 | 143.333 | 149.310 | 716.090 |
| 农村用电量 | 反映农村地区的电力消费水平和经济发展活力 | 496 | 238.217 | 360.813 | 95.315 | 1 949.110 |
| 农作物受灾面积 | 衡量自然灾害对农业生产的影响 | 335 | 826.714 | 791.706 | 625.600 | 4 223.700 |
| 农业用水总量 | 衡量农业生产中水资源的消耗 | 496 | 120.378 | 102.567 | 98.650 | 561.700 |
| 人均地区生产总值 | 一个地区在一定时期内的生产总值除以该地区的常住人口数 | 496 | 41 841.524 | 27 360.481 | 35 991 | 164 158 |
| 农业总产值 | 一定时期内，一个国家或地区农业部门生产的所有农产品和提供的所有农业服务的价值总和 | 496 | 1 436.141 | 1 198.458 | 1 121.625 | 6 244.840 |
2 结果与分析
2.1 基准回归
基准回归结果如表2所示。本文在模型中逐步引入了不同的控制变量，以GTFP对农民收入的影响是否稳健为结果。具体来说，列（1）展示了未加入控制变量的基本模型结果，列（2）和列（3）则分别加入了农业生产相关变量和地区经济相关变量。在所有模型中，GTFP的回归系数均显著为正，表明在控制其他可能影响农户收入的因素后，农业绿色化转型依然对农户收入具有正面的促进作用。
表2 基准回归结果 |
| （1） | （2） | （3） | |
|---|---|---|---|
| 农村居民人均可支配收入 | |||
| GTFP （ln值） | 0.055*** （0.013） | 0.023** （0.011） | 0.021** （0.009） |
| 农业机械总动力 （ln值） | 0.236*** （0.045） | 0.247*** （0.056） | |
| 农用化肥施用折纯量（ln值） | 0.069*** （0.021） | 0.038 （0.026） | |
| 农村用电量 （ln值） | 0.001 （0.014） | ||
| 农作物受灾面积 （ln值） | 0.024 （0.028） | ||
| 农业用水总量 （ln值） | 0.006 （0.005） | ||
| 人均地区生产总值 （ln值） | -0.004** （0.002） | ||
| 农业总产值 （ln值） | -0.007 （0.022） | ||
| 常数项 （ln值） | 8.943*** （0.014） | 6.047*** （0.409） | 6.255*** （0.603） |
| N | 496 | 496 | 335 |
| R-squared | 0.996 | 0.998 | 0.999 |
| 时间固定效应 | Y | Y | Y |
| 地点固定效应 | Y | Y | Y |
|
2.2 稳健性检验
为验证基准回归结果的稳健性，本文采用了3种方法进行检验，即原始数据还原、解释变量替换以及对数据进行1%范围的截尾处理。表3列（1）呈现了将对数化处理的数据还原至原始尺度后的基准回归分析结果。对数化处理旨在降低数据的异方差性、避免极端值的影响，并统一数据量级，涉及变量包括农村居民人均可支配收入、农业机械总动力、农用化肥施用折纯量、农村用电量、农作物受灾面积、农业用水总量、人均地区生产总值以及农业总产值，同时，对农村居民人均可支配收入进行了平减处理。结果显示，即便在对数化数据还原后，GTFP对农村居民人均可支配收入的正向显著影响依旧存在，从而证实了数据处理方法的合理性及其对基准回归结果的无显著影响。
表3 稳健性检验 |
| （1） | （2） | （3） | |
|---|---|---|---|
| 农村居民人均可支配收入原始数据 | 农村居民人均可支配收入更换解释变量 | 农村居民人均可支配收入截尾处理 | |
| GTFP （ln值） | 0.034*** （0.011） | 0.026*** （0.008） | |
| 绿色技术效率 （ln值） | 0.018* （0.010） | ||
| 农业机械总动力（ln值） | 0.000 （0.000） | 0.001 （0.014） | -0.004 （0.013） |
| 农用化肥施用折纯量（ln值） | 0.000 （0.000） | 0.019 （0.028） | 0.041 （0.031） |
| 农村用电量 （ln值） | 0.000 （0.000） | 0.006 （0.005） | 0.019*** （0.004） |
| 农作物受灾面积（ln值） | -0.000*** （0.000） | -0.004** （0.002） | -0.005** （0.002） |
| 农业用水总量 （ln值） | 0.000** （0.000） | -0.005 （0.022） | -0.037 （0.034） |
| 人均地区生产总值（ln值） | -0.000 （0.000） | 0.243*** （0.053） | 0.236*** （0.058） |
| 农业总产值 （ln值） | 0.000 （0.000） | 0.038 （0.026） | 0.048* （0.025） |
| 常数项 （ln值） | 9.162*** （0.060） | 6.315*** （0.582） | 6.330*** （0.591） |
| N | 335 | 335 | 335 |
| R-squared | 0.997 | 0.999 | 0.998 |
| 时间固定效应 | Y | Y | Y |
| 地点固定效应 | Y | Y | Y |
|
表3列（2）展示了将解释变量从GTFP替换为绿色技术效率后的基准回归结果。绿色技术效率指的是在农业生产或服务过程中采用绿色技术以降低环境负面影响的同时，维持或提升经济效益的能力，此指标亦被用于衡量农业绿色发展水平。回归分析表明，绿色技术效率对农村居民人均可支配收入具有显著的正向影响。
表3列（3）基于数据截尾处理后的回归结果，进一步证实了即使在极端值被剔除后，回归结果依然稳健。综上所述，通过3种不同的稳健性检验方法，本研究的回归结果均显示出良好的稳健性，为后续分析提供了坚实的基础。
2.3 异质性检验
收入水平的差异可能导致农户在面对农业绿色化转型时的资源禀赋、技术应用能力、市场风险承受能力等方面存在显著不同，从而影响转型对农户收入的实际作用效果。除收入层面的异质性外，还存在其他可能影响农业绿色化转型与农户增收关系的异质性因素，例如地区差异、农户自身教育水平、经营规模等。但本研究的主要目标是分析农业绿色化转型对农户增收的影响。因此，收入层面的异质性是直接相关的，能够直接反映绿色化转型对不同收入群体农户的实际经济影响。所以，本研究的异质性分析主要以收入层面为主。对不同收入群体的农户进行区分分析，以更准确地把握农业绿色化转型对各类农户增收的影响机制。具体而言，表4列（1）的回归分析结果表明，GTFP对中高收入农户群体的人均可支配收入具有正向影响，且差异在0.05水平具有统计学意义，这与基准回归结果相一致。然而，表4列（2）的结果则显示，对于低收入农户群体，GTFP对农村居民人均可支配收入的影响系数在5%水平上为负，与基准回归结果相悖。
表4 异质性检验 |
| （1） | （2） | |
|---|---|---|
| 农村居民人均可支配收入中高收入 | 农村居民人均可支配收入低收入 | |
| GTFP （ln值） | 0.021** （0.009） | -0.130** （0.055） |
| 农业机械总动力 （ln值） | 0.001 （0.014） | -0.022 （0.062） |
| 农用化肥施用折纯量（ln值） | 0.024 （0.028） | 0.165** （0.072） |
| 农村用电量 （ln值） | 0.006 （0.005） | 0.097 （0.083） |
| 农作物受灾面积 （ln值） | -0.004** （0.002） | 0.007 （0.007） |
| 农业用水总量 （ln值） | -0.007 （0.022） | 0.004 （0.040） |
| 人均地区生产总值（ln值） | 0.247*** （0.056） | -0.281** （0.131） |
| 农业总产值 （ln值） | 0.038 （0.026） | 0.150** （0.056） |
| _cons （ln值） | 6.255*** （0.603） | 9.660*** （0.657） |
| N | 335 | 49 |
| R-squared | 0.999 | 0.998 |
| 时间固定效应 | Y | Y |
| 地点固定效应 | Y | Y |
造成这种差异的可能原因如下。首先，低收入农户在绿色化转型过程中遇到的障碍较大。绿色化转型要求农户从传统生产模式向绿色生产模式转变，减少化肥和农药的施用可能导致产出波动。中高收入农户由于具备较为坚实的经济基础和较高的技术水平，能将绿色生产方式对产出的负面影响降至最低，而低收入农户则缺乏这种适应能力。其次，土地承包和规模化经营能够降低转型成本、提高效率，对绿色化转型具有积极作用；但小规模经营的低收入农户难以有效整合资源以适应绿色化生产。最后，绿色化转型对粮食生产可能产生冲击，特别是对于依赖劳动密集型作物种植的低收入农户，绿色化可能导致产量下降或生产模式转变，进而影响其收入。因此，政策制定时应充分考虑这些因素，以确保绿色化转型过程中低收入农户的收入稳定性。
3 结论与讨论
3.1 结论
本文基于1990—2022年各地区统计年鉴数据，运用双向固定效应模型分析了农业绿色化转型对农户收入的影响，得出以下结论。
（1）农业绿色化转型对农户增收具有显著促进作用。绿色全要素生产率（GTFP）每提升一单位，农村居民人均可支配收入平均增长2.1%，表明绿色技术效率提升与环境污染减少能够通过优化资源配置、降低生产成本等路径推动农户增收。
（2）农业绿色化转型对农户的影响呈现显著异质性。中高收入农户因资本积累充裕、技术应用能力强、土地规模化经营程度高，能够有效抵消绿色转型初期的成本压力，实现收入增长；而低收入农户可能受限于资金短缺、技术壁垒和小规模经营，在转型过程中面临产出波动与成本攀升的双重压力，可能导致收入受损。
3.2 建议
基于这些结论，本文提出以下建议，以确保在农户增收的基础上，实现农业的绿色化转型。
首先，建立和完善不同类型的农户帮扶机制。鼓励技术和资本积累较为丰富的农户，通过技术和经验分享，帮助其他农户实现低成本、高效率的绿色化转型。特别是对于低收入农户群体，该群体可能缺乏必要的技术和资金支持，应以“保收入”为核心，构建补偿性政策体系，可通过县域农技推广体系设立“绿色转型服务站”，以“政府购买服务+企业技术承包”模式提供定制化绿色技术方案，降低技术应用门槛；同时推广“合作社+小农户”的土地托管模式，通过集中采购绿色生产资料与共享绿色认证资质，可有效分摊个体生产成本，缓解小农生产的规模劣势。
其次，统筹差异化政策设计与渐进式推广方式。根据农户收入水平、经营规模及转型能力制定分层补贴机制，针对低收入群体设立绿色农业专项奖励与税收减免政策，缓解其转型初期的成本压力，同时加大绿色技术研发投入并简化技术推广流程，确保技术普惠性。此外，采取分阶段转型策略，优先在适应性较强的区域试点绿色技术与管理模式，通过阶梯式推广与持续性技能培训，例如，绿色生产技术培训、数字化管理教育，逐步提升农户转型能力，避免因激进政策引发的收入波动。差异化政策与渐进路径的结合，既能保障低收入农户生计稳定，又可推动绿色技术的高效渗透，最终实现生态保护与职业农户增收的协同发展。
最后，加强绿色化转型的监测和评估。应建立一套完善的监测和评估体系，定期评估绿色化转型政策的实施效果，特别是对农户收入的影响。通过收集和分析相关数据，及时调整和优化政策，确保绿色化转型政策能够真正惠及广大农户，特别是低收入农户群体。此外，政府还应加强与农户的沟通和交流，了解其需求和建议，使政策更加贴近实际，更具针对性和有效性。
综上所述，本研究为实现农业绿色化转型提供了科学依据和建议。通过建立和完善不同类型农户帮扶机制、统筹差异化政策设计与渐进式推广方式、加强绿色化转型的监测和评估，可有效地促进农业绿色化转型，同时保障农户的收入增长，实现农业可持续发展。