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2024 , Vol. 46 >Issue 8: 1588 - 1603

DOI: https://doi.org/10.18402/resci.2024.08.10

Enriching effects of agricultural green production technologies on farming households：From the perspective of farmers’ decision preference

  • CHEN Zhongwei ,
  • YANG Linyuan
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  • School of Economics, Zhengzhou University of Aeronautics, Zhengzhou 450046, China

Received date: 2023-10-21

  Revised date: 2024-01-08

  Online published: 2024-10-08

Fold

Abstract

[Objective] Agricultural green production technology is a way to promote the effective connection between farmers and modern agriculture, but the effect of its application is affected by the time preference and risk preference of farmers. It is of great significance to explore the enriching effects of agricultural green production technologies on farming households based on the difference of farmers’ decision preferences. [Methods] Based on the data of China Land Economic Survey in 2020 and 2021, this study used multiple linear regression models and the regulatory effect model to analyze the enriching effects of green agricultural production technologies, and further investigated the moderating effect of farmers’ decision preferences. [Results] (1) Agricultural green production technology had a significant effect on enriching farming households, and its yield increasing effect on crops was more significant than its income increasing effect. (2) The decision-making preferences of farmers had a moderating effect, which was manifested as the lower the time preference and the higher the risk preference of farmers, the more obvious the enriching effects of agricultural green production technologies on farming households. (3) The enriching effects of agricultural green production technologies were heterogeneous. With regard to the supplier of agricultural green production technology, under the guidance of quasi-public welfare suppliers, the enriching effects were better than those of public welfare suppliers and business entities; Under the guidance of business entities, although agricultural green production technologies can increase crop yield, they cannot effectively increase farmers’ incomes. As far as the farmers are concerned, agricultural green production technologies had a strong marginal effect on promoting the increase in production and income of farmers with low levels of household specialization and fragmented planting. [Conclusion] The heterogeneity of decision-making preferences of farmers was the key factor that affected the enriching effects of agricultural green production technologies on farming households. Attention should also be paid to the differentiation of enriching effects among farmers with different land management scales and family management modes, in order to formulate and implement effective promotion plans for agricultural green production technology.

Key words： agricultural green production technology; enriching effects on farming households; time preference; risk appetite; multiple linear regression model; moderating effect; Jiangsu Province

Cite this article

CHEN Zhongwei , YANG Linyuan . Enriching effects of agricultural green production technologies on farming households：From the perspective of farmers’ decision preference[J]. Resources Science, 2024 , 46(8) : 1588 -1603 . DOI: 10.18402/resci.2024.08.10

1 引言

农业绿色生产技术是助推农户与现代农业有效衔接，实现农业绿色、低碳、可持续发展，提高中国农业质量效益竞争力的有效路径[1]。2018年农业农村部印发了《农业绿色发展技术导则（2018—2030年）》，从中高度肯定了农业绿色生产技术对中国农业生态、农村环境、农民幸福和农产品质量的重要作用，也为落实农业绿色生产技术的推广与应用提供了重要支撑①。农业绿色生产技术能为推动农业生产、带动农民致富提供不竭动力[2]，即产生富民效应。农户通过农业绿色生产技术培训机构、专家团队、农民合作社等组织，获得技术咨询、培训、示范等服务，从而能够解决农业生产过程中的疑难问题，提高农业绿色生产效率[3]，为农户实现农作物增产和增收提供强劲动力。然而，由于新型农业经营主体联农带农动力不足、农户接受绿色生产技术能力和意识薄弱、农业技术供求存在结构性矛盾等问题[4⇓-6]，导致农业绿色生产技术使用有效性不足，一定程度上影响其产生富民效应。为此，深入探讨农业绿色生产技术的富民效应，对中国顺利推进乡村振兴和农业绿色可持续发展具有现实意义。
农业绿色生产技术产生富民效应的本质在于其将农业生产的效益和财富更充分地分配给农民，由于进行农业生产的农户不一定全部出售农产品，故文中富民效应用农业增产和农户增收共同表达。关于农业绿色生产技术的研究，一直是学术界的热点，前期研究主要以农业绿色生产技术产生的效益为主，包括经济效益、社会效益和环境效益。应用农业绿色生产技术能够有效提升环境效益和社会效益这一观点已在学术界达成共识，但对于其经济效益，即农业绿色生产技术影响农业产量和农户收入的观点，仍存在分歧。一般而言，农户使用农业绿色生产技术通过减少化肥施用量、提高秸秆回收效率来降低生产成本[7,8]；通过影响作物生长过程，提升绿色农产品质量[9⇓-11]，抬高绿色农产品的预期销售价格[12]，最终提高农作物产量和农户年均收入。但也有研究表明，农业绿色生产技术具有高成本、高风险和作用周期长的特点，其增收效应存在一个安全阈值，在阈值范围内使用技术能够实现农业增产和农户增收，超出阈值则可能引发不必要的投入浪费，影响经济效益[13]。不仅如此，农户在应用农业绿色生产技术初期由于技术掌握不熟练或操作失误，导致生产效率下降[14]，可能会对农户的农业收入构成负面影响。
此外，农业绿色生产技术类型和其涉及的农业生产环节存在多样化特征[15]，推广及应用结果更多取决于提供该项技术服务的供给主体和使用该项技术服务的农户。①从供给农业绿色生产技术主体的角度看，不同类型的供给主体影响技术推广及效果的途径存在差异。经营性主体主要通过影响农户生产和经营成本，进而改变农户采纳农业绿色生产技术的行为和决策[16⇓-18]。公益性主体通过出台引导政策、发放财政补贴，引导农户参与绿色生产行为[19,20]。准公益性主体通过现场教学和培训，解决农户在技术操作方面的实际问题，调动农户采纳技术的积极性[21]。3类主体均能影响农户对农业生产绿色技术的采纳和使用行为，但因影响途径差异导致其推广效果不同[22]。②从农户的角度看，影响农户采纳绿色生产技术的因素较多，社会网络、数字金融、政策激励等外部因素均可对农户采纳决策产生影响[23⇓⇓-26]。实际上，农户在生产方式和行为选择上也具有一定差异，农地经营规模和家庭兼业化程度等内部因素也会造成农户对农业绿色生产技术的应用程度和使用效率不同[6]。
由此可见，现有文献对农业绿色生产技术助农增收的结论尚不统一，且研究对象集中在农户采纳绿色生产技术意愿的影响因素，关于农户使用农业绿色生产技术之后效果的研究略显不足。从研究视角来看，已有研究多从农地经营规模、家庭兼业化程度和人力资本水平等客观因素分析农户异质性，对时间偏好、风险偏好等主观因素导致农户决策差异的关注度较低，忽视了农业绿色生产技术使用效果的不确定性因素。本文关注的问题是：农业绿色生产技术是否会产生富民效应，即能否同时促进农业增产和农户增收；农户决策偏好是否会对农业绿色生产技术产生的富民效应造成影响。农业绿色生产技术产生的富民效应是否因供给主体和农户特征的不同而存在异质性。

2 理论分析和研究假设

2.1 农业绿色生产技术富民效应的影响机理

农业绿色生产技术产生富民效应的影响机理主要体现为以下3个方面：①降低农业生产成本。农业绿色生产技术可以提高农业资源利用效率，通过测土配方施肥等方式，规避农户盲目施肥的问题，促进农药、化肥等资源要素投入更加科学化和合理化，降低农业生产成本。农业绿色生产技术也可以有效节约资源，通过土地深耕深松、精准浇灌等方式，不仅能节约水资源利用，降低农业生产成本，还能提高农作物生长质量，从而提升产量。②提升农产品预期售价。一方面，农业绿色生产技术服务通过在生产过程中有效控制病虫害，促进农产品生产，有利于提升绿色农产品的质量和产量、抬高绿色农产品的市场预期售价。另一方面，农业绿色生产技术能够通过专业化种养殖、农产品安全质检、可追溯体系建设以及营销方案制订，从农产品种植养殖标准制定、品质提升与品牌打造等方面着手提升绿色农产品的市场溢价能力和市场竞争力[27]，实现绿色农产品市场化，保证绿色农产品有效出售以助农增收。③激发农户参与积极性，保障农户利益共享。农业绿色生产技术不仅关注生产环节，还注重农产品的加工、销售等环节。通过延伸产业链，可以提高绿色农产品的附加值，增加农民收入来源，激发农户参与绿色生产积极性。农业绿色生产技术的推广和应用，还促进了农业新业态的发展，为农民提供了更多的创业和就业机会，保障农户共享利益的权利，有助于实现农民增收致富[27]。基于此，提出如下假说：
H1：农业绿色生产技术具有正向的富民效应。

2.2 农户决策偏好对农业绿色生产技术富民效应的调节作用

前期相关研究中，从农户使用农业绿色生产技术到实现增产增收的过程，一般暗含了农户决策偏好同质性的假设。事实上，农户的决策偏好并非是相同的。基于前景理论（Prospect Theory）从人的心理态度和行为习惯揭示个体决策的非理性因素[28]，认为相比于利用农业绿色生产技术在将来获取更多的农作物产量和收入，部分农户更倾向于农业绿色生产技术在当前的收益，体现出对即时收益的偏好；为了规避使用农业绿色生产技术的风险，部分农户会继续选择使用传统农业生产方式获得具有保障性的经济效益，表现出厌恶风险的非理性特征。相比之下，偏好未来收益和高风险的农户可能会在当期接受并使用农业绿色生产技术，在技术培训和绿色生产过程中提高自身绿色技术认知水平，丰富生产和管理经验，从而干预下期的生产决策，为实现长期增产增收提供保障。因此，农户决策偏好可能会对农业绿色生产技术的富民效应产生影响。本文将从农户的时间偏好和风险偏好两个方面探讨农业绿色生产技术的富民效应。
（1）农户时间偏好对农业绿色生产技术的富民效应可能具有调节作用。时间偏好是影响个体跨期决策的主要心理因素，时间偏好越高表明农户越偏好于农业绿色生产技术在当前的效用。已有研究使用贴现率来衡量时间偏好，并得出时间偏好会影响农户对农业绿色生产技术的采纳决策、贴现率与农户的家庭收入呈负相关的结论[29]；同时个体时间偏好也并不是一个永恒不变的常量[30]，个体对健康、收益等因素的偏好不一[31,32]，因此时间偏好的动态不一致性是它的常态性质。农户时间偏好的调节作用表现在两个方面：①时间偏好较低的农户对较高的预期收益更加敏感。当绿色生产技术或服务的预期净收益大于传统农业生产技术的净收益时，时间偏好较低的农户对长期收益具有敏感的价值判断，促使他们产生追加投资的行为；同时，时间偏好较低的农户通常也会在生产过程中展现出更专注的耕作态度、采用更科学的管理模式，表现出对长期绿色生产和长期收益的高度耐性与敏感度[33]，这将有利于提高农产品的质量和产量，以在将来获得更高的收入。②时间偏好较低的农户会在长期内进行稳定的人力资本投资。偏好“未来效用”的农户倾向于参与到农户组织化过程中，农户组织化能够提升认知判断能力和生产经营能力，是实现农户与现代农业有效衔接的重要模式[22]。在农业绿色生产的过程中，绿色知识科学教育、绿色技术集中培训、专家团队田间示范等形式，使农户深层次认识绿色生产技术服务益处、熟练掌握绿色生产技术服务的操作和流程、了解绿色农产品的销售和服务渠道，有利于提高农户对绿色生产的信任程度、认知水平和生产经营能力，从而推动农业绿色生产技术产生富民效应。
（2）农户风险偏好对农业绿色生产技术的富民效应可能具有调节作用。风险偏好是指农户对使用农业绿色生产技术进行农业生产所面临的风险产生的态度，分为风险厌恶、风险中性和风险偏好3种类型。使用农业绿色生产技术进行农业生产，是一种集自然风险和投资风险为一体的过程，农业绿色生产技术所涵盖的多种生产环节、多项技术服务种类也存在风险差异，因此农户风险偏好的调节作用同样表现在两个方面：①风险偏好较高的农户能够抵抗更大的生产风险，包括自然风险和操作风险。农业绿色生产技术对自然风险的抵抗能力以及农户在生产过程中对新技术的操作水平，都会对农作物的生产风险造成一定程度的影响。已有文献研究表明，农户风险偏好在短期内具有稳定性，但经历过海啸、战争、饥荒等创伤性灾难，会降低农户风险偏好[34]。风险偏好较高的农户，更倾向于采纳较高水平的农业绿色生产技术和提升自身的技术操作水平[35]，除此之外还会扩大土地规模，进行连片种植与规模生产[36]。农业绿色生产技术的使用和土地规模的扩大优化了农产品生长的整体环境，通过优种选取、智能监控等服务，能够帮助农户在生产过程中提升农产品质量、抢农时抢农事、抢种抢收的效率[19]，增强农产品的抗灾害能力、缩短救灾时间，降低生产风险进而促进农作物产量的增加。②风险偏好较高的农户愿意面对更大的市场风险。除生产风险外，农户在产后绿色农产品保鲜、加工、运输和市场销售等环节也可能遭遇市场风险，虽然先进农业绿色生产技术可以有效抵抗和化解市场风险，但农户决策更多取决于其风险偏好。风险偏好较高的农户不会因潜在风险的存在而放弃投资机会。例如，在农作物销售渠道的选择上，他们不局限于传统的合作社模式[37]，而是积极寻求更广阔的市场空间。通过借贷等金融服务获得资金，借助电商平台等网络渠道，实现了销售渠道的多元化。这不仅能够帮助农户打破信息壁垒，还能提高自主经营能力、增强市场竞争力，从而保障收入增加的稳定性；同时，风险偏好较高的农户也会更加重视风险分析和规避，根据农作物市场价格合理调整种植规模[38]，缩小市场价格降低的农作物种植面积，选择生产适应市场需求的作物品种，保障农业收入的稳定性。基于此，提出假说：
H2a：农户时间偏好在农业绿色生产技术产生富民效应过程中发挥负向调节效应。
H2b：农户风险偏好在农业绿色生产技术产生富民效应过程中发挥正向调节效应。

2.3 农业绿色生产技术富民效应的异质性

（1）供给主体异质性。就供给端而言，多元供给主体的利益导向、供给方式和供给环节存在非一致性，可能导致农业绿色生产技术的富民效应存在异质性。①作为经营性主体的涉农企业。其在信息获取、专业分工、规模生产、技术创新和品牌塑造等方面具有比较优势[16]，但仅以实现组织利益最大化、提高组织内部成员福利为目标，其受益群体具有局限性。对于在组织内部参与绿色生产的农户，经营性主体能够提高参与农户的绿色生产能力和生产生活需求，达到节约交易成本、提高劳动生产率的效果，实现产量收益和农业综合生产效益的提升[22]。对于未接受经营性主体承接培训或补贴的农户，不能享受到创新性和实用性相对较强的农业绿色生产技术，也无法获取由该项绿色生产技术带来的效用和福利。②作为准公益性主体的政府。政府以实现公众利益最大化为目标，通过实施扶持政策扩大本地农业绿色生产技术创新投入、完善农业公共基础设施等，为农业绿色高质量发展塑造良好的外部环境。同时，在财政资金支持下，农技部门可以有效地扩大推广服务辐射范围，开展易于农户接受的多样化专业培训活动，从而激发了农户群体的较高积极性与参与度[19]。③作为准公益性主体的涉农高校和科研院所。其以促进农业科研、提高成果转化、增加影响力为目标，培训人员素质较高，技术成果数量较多，通过新农村服务基地试验示范推广、专家现场教学以及信息平台指导等方式指导农户绿色生产与操作，对增产增收起到直接促进的作用，有效打通从科技源头到“最后一公里”的通道；但由于科研经费吃紧、专业推广人员较少，导致其受众农户采纳技术的积极性可能相对较低[21]。
（2）农户异质性。就需求端而言，由于农户资源禀赋差异的影响，农业绿色生产技术的富民效应也可能存在异质性。①从家庭兼业化程度的视角来看，有学者认为随着兼业化程度不断加深，会降低农户对新技术和服务投资意愿[39,40]，也有人认为劳动力转移会促进新型技术采纳[41]。②从土地细碎化程度的视角来看，连片种植的农户更适合机械化作业和规模化生产[42]，这促进了农业绿色生产技术的高效应用，帮助实现资源的集约化利用，提升生产效率与农户收入水平；而细碎化种植的农户受限于土地面积小、地块分散，导致耕作模式与农业绿色生产技术的契合度相对较低[43]，即使尝试引入绿色生产技术进行生产，增产增收的效果可能也较为有限。基于此，提出如下假说：
H3a：农业绿色生产技术的富民效应因供给主体的不同而存在异质性。
H3b：农业绿色生产技术的富民效应因农户特征的差异而存在异质性。
本文理论分析框架如图1所示。
图1 理论分析框架

Figure 1 Analytical framework of the research

3 数据来源、变量选取与模型设定

3.1 数据来源

本文数据来源于南京农业大学人文社科处“中国土地经济调查”（China Land Economic Survey, CLES）2020年和2021年的混合截面数据②。调查问卷内容涵盖土地市场、农业生产、乡村产业、生态环境、脱贫攻坚、农村金融等方面。本文最终选取4632个农户家庭样本，其中，2020年选取2432个农户家庭样本，2021年选取2200个农户家庭样本。

3.2 变量说明与描述性统计

本文所有变量的解释与描述性分析见表1。
表1 变量描述性统计分析

Table 1 Descriptive statistics of variables

变量名称 变量含义与赋值 最小值 最大值 均值 标准差
因变量
人均农作物产量 家庭农作物总产量与家庭总人数之比/（斤/人），取对数 0.916 14.565 7.070 1.994
人均农作物收入 家庭农作物总收入与家庭总人数之比/（元/人），取对数 -1.696 16.538 7.802 2.002
核心自变量
农户使用决策 是否进行农业绿色生产（是=1；否=0） 0 1 0.381 0.176
控制变量
性别 户主性别（男=1；女=0） 0 1 0.921 0.268
年龄 户主实际年龄/岁 24 85 62.713 10.237
健康程度 户主健康程度（无劳动能力=1；差=2；中=3；良=4；优=5） 1 5 3.931 1.109
受教育年限 户主实际受教育年限/年 0 20 7.206 3.653
适龄劳动力数量 家庭16~60岁人口数量/人 0 6 2.337 1.460
农业经营人数占比 家庭参与农业经营人数与家庭总人数之比 0.111 1.000 0.385 0.243
农业收入占比 家庭农业收入与家庭总收入之比 0.001 1.000 0.187 0.299
土地资源禀赋 家庭承包地面积/亩，取对数 -3.912 6.397 1.458 0.721
农业社会化服务状况 村庄是否有社会化服务组织（是=1；否=0） 0 1 0.192 0.394
村庄规划 是否有村庄规划（是=1；否=0） 0 1 0.376 0.485
市场距离 村委会到市场的距离/km，取对数 0.693 4.506 2.776 0.752
地形特征 村庄地形特征（平原=1，丘陵=2，山区=3，其他=4） — — — —
调节变量
时间偏好 户主时间偏好（注重当下收益=1；注重当下及未来收益=2；注重未来收益=3） 1 3 1.703 0.704
风险偏好 户主风险偏好（风险较大的投资=1；风险中等的投资=2；风险较小的投资=3） 1 3 2.708 0.563

3.2.1 因变量

本文选取两个因变量，考虑到并不是所有的农户在生产后都选择出售农产品，故富民效应从家庭人均农作物产量和家庭人均农作物收入两个层面进行测度。计算以上两个指标时所使用的总人数用受访者记录的所有人员表征，而非家庭常住人口；计算农作物总收入时，用农作物出售总量和出售单价的乘积表征；农作物总产量使用问卷提示的“农作物经营总产量”表征。

3.2.2 核心自变量

本文选取“是否使用农业绿色生产技术”作为核心自变量。根据问卷提示，由农户回答“您获得过的农业技术服务类型”，将18种农业技术服务类型按照绿色和非绿色两种类别进行划分，若农户使用农业绿色生产技术进行生产赋值为1，否则赋值为0。

3.2.3 控制变量

参照肖剑等[44]的研究，本文控制了户主、家庭和村庄层面特征变量。①户主特征变量包括年龄、性别、健康程度及受教育年限。②家庭经营特征变量包括家庭适龄劳动力数量、家庭农业经营人数占比、家庭农业收入占比及家庭土地资源禀赋。③村庄特征变量包括村庄农业社会化服务状况、村庄规划、市场距离以及地形特征。此外，为控制时间固定效应，加入年份虚拟变量作为控制变量。

3.2.4 调节变量

本文选取农户决策偏好作为调节变量，包括时间偏好和风险偏好两方面，分析其调节作用。根据问卷提示，由农户回答问题“时间偏好”和“风险偏好”，赋值1~3。其中，前者数值越大表明农户对未来一段时间获得收益的偏好越来越强，时间偏好越低；后者数值越大表明农户对使用农业绿色生产技术的风险偏好越来越低。

3.2.5 描述性统计及样本特征分析

结合表1并分析样本特征可知：户主以男性为主，样本量占比为92.16%；户主年龄以50~75岁为主，样本量占比为79.88%；户主健康程度总体偏高，认为自己健康程度优良的样本量占比70.89%；户主受教育年限集中在5~12年，样本量占比77.57%，大多数户主以初中教育为主，受教育程度偏低；户主时间偏好以偏好当下及未来收益、偏好未来收益为主，样本量占比55.93%，时间偏好总体偏高，但不明显；户主风险偏好以偏好风险较小的投资为主，样本量占比76.30%，风险偏好总体偏低。从家庭经营特征层面来看，家庭适龄劳动力数量以2~4人为主，样本量占比为68.72%，说明家庭适龄劳动力数量适中；家庭农业经营人数占比集中在0.11~0.50的区间内，样本量占比84.72%，说明整体上家庭对农业生产的重视程度较弱；家庭农业收入占比集中在均值以下的样本量占比72.41%，说明大多数家庭的收入对农业收入的依赖性较弱；家庭承包地面积低于5亩的样本量占比60.51%，可见土地经营规模较小。从村庄特征层面来看，大多数村庄没有提供社会化服务、也没有进行村庄规划，样本量占比分别为80.81%和62.37%，说明村庄公共服务和基础设施较为滞后；村庄与市场的距离集中在10~40 km，样本量占比76.88%，说明总体上村庄距离市场较远；村庄地形集中在平原地区，样本量占比86.05%，说明农作物生长环境良好。

3.3 模型设置

本文采用多元线性回归模型考察农业绿色生产技术的富民效应：
P r o d u c t i o n i t = α 0 + α 1 S e r v e i t + ∑ M i t + μ i + λ t + ε i t
I n c o m e i t = β 0 + β 1 S e r v e i t + ∑ M i t + μ i + λ t + ε i t
式中： S e r v e i t表示i农户在t年份是否使用农业绿色生产技术进行农业生产； P r o d u c t i o n i t表示各农户的家庭人均农作物产量； I n c o m e i t表示各农户的家庭人均农作物收入； M i t表示一系列控制变量； μ i表示个体固定效应； λ t表示年份固定效应； ε i t表示随机扰动项； α 0 、 β 0为常数项； α 1 、 β 1为待估系数。
此外，为检验农业绿色生产技术影响带农致富的机制，采用以下两组模型进行验证。第一组检验农户时间偏好对农业绿色生产技术富民效应的调节作用，公式如下：
P r o d u c t i o n i t = α 2 + α 3 S e r v e i t + α 4 S e r v e i t × P r e f e r 1 i t + α 5 P r e f e r 1 i t + ∑ M i t + μ i + λ t + ε i t
I n c o m e i t = β 2 + β 3 S e r v e i t + β 4 S e r v e i t × P r e f e r 1 i t + β 5 P r e f e r 1 i t + ∑ M i t + μ i + λ t + ε i t
第二组检验农户风险偏好对农业绿色生产技术富民效应的调节作用，公式如下：
P r o d u c t i o n i t = α 6 + α 7 S e r v e i t + α 8 S e r v e i t × P r e f e r 2 i t + α 9 P r e f e r 2 i t + ∑ M i t + μ i + λ t + ε i t
I n c o m e i t = β 6 + β 7 S e r v e i t + β 8 S e r v e i t × P r e f e r 2 i t + β 9 P r e f e r 2 i t + ∑ M i t + μ i + λ t + ε i t
式中： P r e f e r 1 i t表示i农户在t年份的时间偏好； P r e f e r 2 i t表示其风险偏好； S e r v e i t × P r e f e r 1 i t表示核心自变量与时间偏好的交乘项； S e r v e i t × P r e f e r 2 i t表示核心自变量与风险偏好的交乘项； α 2 - α 9 、 β 2 - β 9为待估参数。

4 结果与分析

4.1 基准回归

表2汇报了本文的基础回归结果，其中列（1）、（2）汇报了农业绿色生产技术对人均农作物产量的回归结果，列（3）、（4）汇报了农业绿色生产技术对人均农作物收入的回归结果。农业绿色生产技术对农户的富民效应均通过了1%水平的显著性检验，证明了农业绿色生产技术能够促进农业增产、带动农民增收。H1得到了初步验证。
表2 农业绿色生产技术产生富民效应的估计结果

Table 2 Estimated results of the enriching effects on farming households by agricultural green production technologies

变量名称 人均农作物产量 人均农作物收入
（1） （2） （3） （4）
是否使用农业绿色生产技术 1.015***（0.087） 0.506***（0.068） 0.873***（0.099） 0.330***（0.073）
年龄 0.048**（0.020） 0.003（0.022）
年龄的平方 -0.000***（0.000） -0.000（0.000）
性别 0.302***（0.101） 0.242**（0.116）
健康程度 0.011（0.025） 0.021（0.029）
受教育年限 -0.026***（0.008） -0.002（0.009）
适龄劳动力数量 0.158***（0.037） 0.147***（0.041）
参与决策人数占比 0.970***（0.125） 1.411***（0.142）
农业收入占比 3.011***（0.093） 3.606***（0.098）
土地资源禀赋 0.633***（0.040） 0.345***（0.046）
农业服务状况 -0.146*（0.078） -0.331***（0.094）
村庄规划 -0.191**（0.092） 0.129（0.103）
市场距离 -0.087**（0.034） 0.083**（0.038）
地形特征 -0.447***（0.084） 0.200*（0.117）
个体固定效应 已控制 已控制 已控制 已控制
时间固定效应 已控制 已控制 已控制 已控制
R2 0.043 0.434 0.033 0.484
观测值 2990 2990 2228 2228

注：*、**、***分别表示10%、5%和1%的显著水平；括号内为稳健标准误，下同。

部分控制变量对农户家庭人均农作物产量和人均农作物收入也具有重要的影响。具体而言：①从户主特征层面可以发现，户主年龄对人均农作物产量的影响在5%水平上显著为正，对人均农作物收入的影响则不显著。这说明年迈农户具有较为丰富的耕作经验，能够及时处理生产问题，确保农作物增产；但农业市场化经营水平不高，农产品在市场中无法获得较高价格，可能导致增产不增收。户主性别的回归系数分别在5%和1%水平上显著为正，说明相比于女性，户主为男性更能有效提高农作物产量和收入。户主受教育年限对人均农作物产量的影响在1%水平上显著为负，可能的解释为，随着户主受教育年限增加，其在城市的就业稳定性增强，而依靠务农获取农业收入的机会成本较高，因此对农业经营重视程度下降[45]，导致家庭人均农作物产量降低。②家庭经营特征层面的4个控制变量对人均农作物产量和人均农作物收入均起到显著的正向影响，具体表现为适龄劳动力数量越多、参与农业经营决策人数占比越高、农业收入占比越大、承包地面积越广，农户家庭人均农作物产量和收入就呈现出越明显的增长趋势，可见家庭经营特征是影响产量和收入的关键。③在村庄特征层面，农业服务状况分别在10%和1%水平上显著为负，说明村庄引入社会化服务抑制了农户家庭农作物产量和收入，可能的解释是社会化服务减少了农户经营农地时间，降低了其自营农地机会成本，固化了农户兼业化经营，农业经营仍处于被忽视地位[46]。村庄与市场的距离越远、所处地势越复杂，越不利于农作物生产，反而能够提高农作物收入，可能的解释是，远距离流通会抬高绿色农产品的市场价格，也会因为运输距离稳定农作物的价格波动[47]，使用绿色农业生产技术进行农业生产，赋予了农产品健康、绿色、保健等功能，保障了其在市场上的溢价能力[48]，削弱了流通障碍造成的负面影响，也能达到农户增收效果。

4.2 稳健性检验

为确保回归结果稳健性，本文使用替换核心解释变量和替换回归模型两种方式进行稳健性检验。理论上，使用农业绿色生产技术的种类或数量越多，说明农户对农业绿色生产技术的信任程度和认知水平越高，越倾向于农业专业化、市场化经营，从而实现增产增收。根据CLES农户问卷中“您获得过的农业技术服务类型”这一问题，识别出各农户家庭使用农业绿色生产技术的总数，用以衡量农户对农业绿色生产技术的应用程度，替换核心解释变量进行稳健性检验。
表3列（1）、（3）汇报了替换核心解释变量的回归结果，农业绿色生产技术应用程度的回归系数均在1%水平上显著，说明农户使用农业绿色生产技术的数量越多，富民效应越强，表现为农户家庭农作物产量和农作物收入的双向提升；列（2）、（4）汇报了采用GLM模型的回归结果，在该模型下，农业绿色生产技术对农户仍存在正向富民效应，与基准回归保持一致。上述结果验证了基准回归结果的稳健性。
表3 稳健性检验

Table 3 Results of robustness test

变量名称 人均农作物产量 人均农作物收入
（1） （2） （3） （4）
农业绿色生产技术应用程度 0.289***（0.032） 0.200***（0.034）
是否使用农业绿色生产技术 0.289***（0.032） 0.201***（0.034）
控制变量 已控制 已控制 已控制 已控制
个体固定效应 已控制 已控制 已控制 已控制
时间固定效应 已控制 已控制 已控制 已控制
R2 0.439 0.487
观测值 2990 2990 2228 2228

4.3 内生性检验

4.3.1 倾向得分匹配法（PSM）

农业绿色生产技术的富民效应可能存在样本自选择导致的内生性问题。农户存在自我判断的能力，其选择使用农业绿色生产技术可能是为了更好地学习绿色生产方式，提升自身生态环保意识，以便将来可以有效对接农业现代化和绿色化发展进程，即这种与时俱进的学习倾向可能会反过来影响农户使用农业绿色生产技术的决策，从而影响农户下一阶段的绿色生产经历。因此，本文采用倾向得分匹配法（PSM）进行内生性检验，将使用农业绿色生产技术进行生产的农户家庭设置为实验组，将没有使用农业绿色生产技术进行生产的农户家庭设置为控制组，分别采用最近邻匹配（1: 4）、半径匹配和核匹配估计农户进行农业绿色生产的平均处理效应（ATT）。表4估计结果显示，农业绿色生产技术对农户仍具有正向的富民效应，解决了由样本自选择导致的内生性问题，结果具有稳健性。
表4 内生性检验（一）：倾向得分匹配法

Table 4 Endogeneity test (1): Propensity score matching

变量名称 匹配方式 人均农作物产量 人均农作物收入
ATT S.E. T值 ATT S.E. T值
是否使用农业绿色
生产技术		 最近邻匹配 0.559*** 0.109 5.15 0.283*** 0.125 2.27
半径匹配 0.969*** 0.092 10.57 0.761*** 0.102 7.44
核匹配 0.550*** 0.100 5.53 0.320*** 0.113 2.85

4.3.2 工具变量

农业绿色生产技术的富民效应也可能存在遗漏变量导致的内生性问题。农业绿色生产技术往往需要村干部或具有政治身份的村民作为带头人实现推广与应用，以保证绿色生态意识、先进绿色生产技术能够有效深入民众，提高村民参与的积极性；此外，村庄对绿色环保的重视程度可能会直接影响农业绿色生产技术下乡推广的效率，政府外部推动、村干部和村民内部响应协同发展，有利于推进村庄对农业绿色生产技术的应用，从而带动农民实现增产增收。因此，本文选取“村庄党员人数”和“政府—村干部—村民绿色行为协同性”作为工具变量，借助两阶段最小二乘法进行初步的内生性检验。根据问卷提示，由村干部回答“本村人居环境整治动因”这一问题，若该村庄环境整治由政府、村干部和村民共同推动，说明政府—村干部—村民绿色行为具有协同性，赋值为1，否则赋值为0。理论上，村庄党员人数的多寡能从一定程度上决定农业绿色生产技术的联带效应，政府、村干部和村民协同推进环境整治则决定农业绿色生产技术推广与应用的效率，满足相关性假设；当前中国农业经营仍以小农户分散经营为主，随着城乡居民意识差距缩小，农户农业经营决策行为呈现独立和分化特性，所选两个工具变量对农户农业经营行为影响日渐式微，满足排他性假设。
由表5列（1）、（3）的第一阶段回归结果可知，工具变量与核心自变量高度相关，表现为村庄对绿色环保的重视程度越高、党员人数越多，农户越倾向于使用农业绿色生产技术进行农业生产，第一阶段F统计值均大于10，排除了弱工具变量的可能性。由列（2）、（4）的第二阶段回归结果可知，农户使用决策的回归系数符号与基准回归一致，表明所选工具变量解决了遗漏变量导致的内生性问题，结果具有稳健性。
表5 内生性检验（二）：工具变量

Table 5 Endogeneity test (2): Instrumental variables

变量名称 人均农作物产量 人均农作物收入
（1）第一阶段 （2）第二阶段 （3）第一阶段 （4）第二阶段
工具变量1 0.036**（0.015） 0.036**（0.015）
工具变量2 0.094**（(0.039） 0.094**（0.039）
是否使用农业绿色生产技术 0.497***（(0.109） 0.353***（0.123）
控制变量 已控制 已控制 已控制 已控制
个体固定效应 已控制 已控制 已控制 已控制
时间固定效应 已控制 已控制 已控制 已控制
第一阶段F统计值 10.89 10.89
观测值 4632 2990 4632 2228

4.4 调节效应检验

理论上，农户的时间偏好和风险偏好都能从一定程度影响农业绿色生产技术带来的富民效应，在这种影响下农业绿色生产技术会对人均农作物产量和人均农作物收入造成什么样的结果?本文通过将农户时间偏好、风险偏好、核心自变量与二者交互项放入回归模型做回归，检验“农户决策偏好是否会推动发挥农业绿色生产技术的富民效应”这一思考。
表6汇报了调节效应检验的回归结果，其中列（1）、（3）汇报了农户时间偏好作为调节变量的回归结果，结果显示，核心自变量与时间偏好的交互项回归系数分别在10%和5%水平上显著为正，与主效应回归系数方向相同，说明农户时间偏好对农业绿色生产技术的富民效应在数值上具有正向的调节作用。事实上，根据前文对时间偏好的设定，时间偏好的数值越大，表明农户的时间偏好越低。因此，在表述上对该回归结果的合理解释为，时间偏好较低的农户能够推动农业绿色生产技术产生富民效应，即农户时间偏好在农业绿色生产技术产生富民效应的过程中发挥负向调节作用，H2a得到验证；列（2）、（4）汇报了农户风险偏好作为调节变量的回归结果，结果显示，核心自变量与风险偏好的交互项回归系数均在1%水平上显著为负，与主效应回归系数方向相反，说明农户风险偏好对农业绿色生产技术的富民效应在数值上具有负向的调节作用。事实上，根据前文对风险偏好的设定，风险偏好的数值越大，表明农户的风险偏好越低。因此，在表述上对该结果的合理解释为，风险偏好较高的农户能够推动农业绿色生产技术产生富民效应，即农户风险偏好在农业绿色生产技术产生富民效应的过程中发挥正向调节作用，H2b得到验证。
表6 调节效应检验

Table 6 Moderating effect tests

变量名称 人均农作物产量 人均农作物收入
（1） （2） （3） （4）
是否使用农业绿色生产技术 0.479**（0.199） 0.428***（0.070） 0.301***（0.061） 0.210***（0.079）
时间偏好 0.049（0.093） 0.022（0.047）
风险偏好 -0.010（0.024） 0.005（0.027）
核心自变量×时间偏好 0.174*（0.103） 0.171**（0.004）
核心自变量×风险偏好 -0.050***（0.014） -0.042***（0.016）
控制变量 已控制 已控制 已控制 已控制
个体固定效应 已控制 已控制 已控制 已控制
时间固定效应 已控制 已控制 已控制 已控制
观测值 2990 2990 2228 2228

4.5 异质性分析

4.5.1 供给主体异质性分析

根据问卷提示“农业技术或服务由谁提供”将供给主体分为涉农企业等经营性主体、政府等公益性主体、涉农高校和科研院所等准公益性主体、企业和家庭农场等经营性主体3种类型，并对应识别出3个新变量，如果农户接受了由公益性主体提供的农业绿色生产技术，赋值为1，否则赋值为0，其他两个变量以此类推，进一步探究农业绿色生产技术的富民效应。表7列（1）-（3）回归结果显示，经营性主体、公益性主体和准公益性主体提供的农业绿色生产技术，均能够促进农作物增产，回归系数在1%水平上显著为正；列（4）-（6）结果显示，由经营性主体提供的农业绿色生产技术，增收效果不显著，未能实现助农增收；公益性、准公益性主体提供的农业绿色生产技术对农户家庭的增收效果均在1%水平上显著，前者的带动作用次于后者。
表7 多元供给主体异质性检验

Table 7 Heterogeneity test of multiple supply entities

变量名称 人均农作物产量 人均农作物收入
（1） （2） （3） （4） （5） （6）
经营性主体 0.346***（0.104） 0.057（0.113）
公益性主体 0.403***（0.069） 0.355***（0.075）
准公益性主体 0.983***（0.208） 0.718***（0.209）
控制变量 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制
个体固定效应 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制
时间固定效应 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制
R2 0.430 0.428 0.426 0.484 0.482 0.479
观测值 2990 2990 2990 2228 2228 2228
上述结果表明多元供给主体的富民效应存在明显差异，与理论分析保持一致，H3a得到验证。显然，在公益性和准公益性主体的示范和引导下，农户进行绿色生产的增产和增收效果更加显著，其中准公益性主体引导下的增产增收效果优于公益性主体；而经营性主体虽然能够帮助农户增加农作物产量，却不能为农户有效实现增收。可能的原因是，以涉农高校和科研院所等准公益性主体牵头的农业绿色生产技术推广模式是有效打通从科技源头到“最后一公里”的通道[21]；尽管政府等公益性主体具有政策支撑和资金支持，在推广应用农业绿色生产技术的过程中受众积极性也相对较高，但可能由于基层工作人员基本素质薄弱、培训能力一般，单一的补贴模式和粗犷的培训过程在助农增收方面并不能达到理想的效果[19]；以涉农企业等经营性主体引导下的农业绿色生产技术培训，具有较强的排他性，对于没有在涉农企业内工作的农户，无法参与由经营性主体承接的培训或补贴，不能享受到创新性和实用性相对较强的农业绿色生产技术，因此也就不能获取由该项绿色生产技术带来的效用和福利[18]。

4.5.2 农户异质性分析

（1）家庭兼业化程度异质性
结合何美章等[27]的研究，考虑到农户家庭收入并不都是来自于农业经营收入，还有可能依赖于工资性收入，本文将考察家庭经营方式的异质性。根据问卷提示“非农工资总收入”，识别出家庭从事非农工作或兼业人数，判断家庭从事非农或兼业人数占比，将获得有非农收入的家庭成员判定为从事非农工作或兼顾农业和非农人员，通过横向加总并除以家庭总人数得到从事非农或兼业人数占比。当家庭从事非农或兼业人数占比在[0.0, 0.3)区间取值为1，表示重视农业生产的农户家庭；在[0.3, 0.6)区间取值为2，表示兼顾农业生产和非农务工的农户家庭；在[0.6, 1.0)之间取值为3，表明重视非农务工的农户家庭；即数值越大表示该农户家庭的兼业化程度越深。
表8中列（1）-（3）汇报的是农业绿色生产技术对不同农户类型的农作物增产效果，结果表明农业绿色生产技术对不同农户农作物产量均起到显著的正向影响，但系数依次减小。这表明随着兼业程度的不断加深，农业绿色生产技术对农作物的增产效果有逐渐下降的趋势，说明兼业化程度越高，农户越容易忽视农业经营。非农经历会深化城市文明对农户的影响，促进兼业农户进行人力资本积累，提高了侧重于农业生产的兼业农户对农业绿色生产技术的学习能力，更倾向于加大对农业生产的投资、改善农业生产技术，以进行规模种植和特色养殖[45]；随着兼业化程度的不断加深，侧重非农务工的农户对农业生产的重视程度和生产积极性不断下降，对农业专业化、市场化经营不足，不利于农作物产量的增加[45]。列（4）-（6）汇报的是农业绿色生产技术对不同农户类型的农作物增收效果，可以发现，对于侧重农业生产、兼顾农业生产和非农务工的农户，使用农业绿色生产技术进行农业生产有效提高了其家庭人均农作物收入；而在侧重非农务工的农户家庭中，农业绿色生产技术没有达到显著的增收效果，再次说明家庭兼业化程度较深的农户已然逐步脱离农业生产的状况，其不应成为农业绿色生产技术推广和培训的目标。由此，H3b得到验证。
表8 家庭经营方式异质性检验

Table 8 Heterogeneity test of family management methods

变量名称 人均农作物产量 人均农作物收入
（1） （2） （3） （4） （5） （6）
是否使用农业绿色生产技术 0.764***（0.119） 0.524***（0.098） 0.264*（0.148） 0.528***（0.121） 0.355***（0.108） -0.035（0.172）
控制变量 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制
个体固定效应 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制
时间固定效应 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制
R2 0.460 0.445 0.413 0.525 0.481 0.395
观测值 1125 1283 582 918 928 382
（2）土地细碎化程度异质性
根据问卷提示“耕地承包的总面积（亩）”和“耕地承包的地块数量”，识别出亩均地块数量，判断农户经营土地的细碎化程度，亩均地块数量由耕地承包面积和耕地承包地块数量的比值表征，当亩均地块数量大于1时，认为农户经营土地细碎化程度较高，以此探究土地细碎化程度视角下，农业绿色生产技术带农致富的异质性。
表9中列（1）、（2）回归结果表明，对于土地细碎化程度不同的农户，使用农业绿色生产技术进行生产均有显著的增产效果，且对细碎化种植农户的边际效应更强；列（3）、（4）回归结果表明，农业绿色生产技术可以有效帮助土地细碎化程度不同的农户提高农作物收入，这种增收效果对细碎化种植农户的边际贡献更高。以上结果可以看出，农业绿色生产技术对细碎化种植农户的富民效应明显高于连片种植农户，可能的解释为，在农技推广早期，理性的供给主体会优先考虑为规模经营特别是集中连片经营的农户提供农业绿色生产技术[42]，在其他生产要素投入不变的情况下，随着农业绿色生产技术的投入，其帮助连片种植农户农作物增产和增收的边际效应递减；相比之下，使用农业绿色生产技术生产的细碎化种植农户，由于初步的技术投入而获得较为明显的产量与收入的增加，该结论与司瑞石等[42]的研究结论保持一致。由此，H3b得到进一步验证。
表9 土地经营规模异质性检验

Table 9 Heterogeneity test of land management scale

变量名称 人均农作物产量 人均农作物收入
（1）连片种植 （2）细碎化种植 （3）连片种植 （4）细碎化种植
是否使用农业绿色生产技术 0.474***（0.077） 0.596***（0.144） 0.338**（0.080） 0.345**（0.174）
控制变量 已控制 已控制 已控制 已控制
个体固定效应 已控制 已控制 已控制 已控制
时间固定效应 已控制 已控制 已控制 已控制
R2 0.416 0.355 0.468 0.517
观测值 2259 731 1798 430

5 结论与政策启示

5.1 结论

基于2020和2021两期CLES数据，以农户决策偏好为切入点，解析农业绿色生产技术的富民效应。本文主要结论如下：
（1）基准回归结果表明，农业绿色生产技术具有显著的富民效应，具体表现为农业绿色生产技术能同时提高农户家庭的人均农作物产量和人均农作物收入，且相比于对农作物收入的正向影响，农业绿色生产技术的增产效果更加明显。通过更换核心解释变量和回归模型的方式进行稳健性检验，并在克服了由样本自选择和遗漏变量产生的内生性问题后，农业绿色生产技术的富民效应仍显著为正，进一步验证了基准回归结果的稳健性。
（2）调节效应检验结果发现，农户的时间偏好越低（即农户越偏好长期收益），农业绿色生产技术产生对农户家庭人均农作物产量和家庭人均农作物收入的促进作用越明显；农户的风险偏好越高，农业绿色生产技术产生对农户家庭人均农作物产量和家庭人均农作物收入的促进作用越明显。
（3）异质性分析表明，农业绿色生产技术的富民效应在其供给端和需求端均具有显著的组间差异。从供给端来看，公益性和准公益性主体的示范和引导下的农户进行绿色生产的富民效应更加显著，准公益性主体引导下，农业绿色生产技术的增产增收效果均优于公益性主体；经营性主体引导下农业绿色生产技术对农作物增产的边际贡献最低，而增收效应则不显著。从需求端来看，随着农户家庭兼业化程度的加深，农业绿色生产技术对家庭人均农作物产量的正向影响呈逐渐下降的趋势，而对侧重非农就业的农户家庭则不具有明显的增收效应；农业绿色生产技术对不同土地规模农户均具有显著的富民效应，但对细碎化种植农户的富民效应明显高于连片种植农户。

5.2 政策启示

应用农业绿色生产技术带农致富，实质上强调的是农户能否与现代农业绿色发展有效衔接的问题，农业绿色发展不仅要实现宏观层面上的质量和产量，同时也要保护农户享受现代绿色生产技术服务的权益，以期从根本上实现农业的绿色可持续发展。鉴于此，结合研究结论得出以下政策启示：
（1）应进一步加强农业绿色生产技术推广与服务体系建设，以更有效地支持农户与农业绿色发展的衔接。这不仅需要完善农业绿色生产技术的推广体系，还需要建立应用绿色生产技术与服务的反馈机制，及时获取农户使用技术与服务时遇到的问题，并解决农户个体化的技术与服务需求。为了进一步推进农业绿色发展，还应加强相关政策的制定和执行，以提供更多的支持和保障。这包括制定政策措施，促进农户接受农业绿色生产技术，提供资金支持和税收优惠，以及建立监督和评估机制，确保农业绿色高质量发展取得实质性的进展。
（2）加强农业绿色生产技术示范与培训，增强农户长期经营与投资感知。农业绿色生产技术供给主体可以通过公开农业绿色生产技术在长期的成本收益、农业生产各环节的技术效果及保障，注重培养农户对农业绿色生产技术的客观认识，提高农户长期经营和技术投资的感知，从而促进农业绿色生产技术推广的广度和深度，保障农户实现粮食增产增收。
（3）应推动“政府—校企—农户”合作，以形成农业绿色生产的长效机制。大学和涉农企业的合作是农业科技资源和市场主体的有益结合，多样化的推广和服务形式有助于充分释放农业绿色生产技术的潜力。相比之下，政府在管理方面具有较强的影响力，因此应重点支持高校走入农村助农，并规范企业与农户的合作过程，使其透明化和合理化，以实现农户充分共享农业现代化带来的益处。

References

Publishing order | Descend order by publishing year | Descend order by cited within
[1]
张琦, 庄甲坤, 孔梅. 建设中国式现代化农业强国之路的思考[J]. 新视野, 2023, (3): 76-83.

[ Zhang Q, Zhuang J K, Kong M. Reflections on the road to building a Chinese-style modernized agricultural power[J]. Expanding Horizons, 2023, (3): 76-83.]

[2]
朱俊峰, 邓远远. 农业生产绿色转型: 生成逻辑、困境与可行路径[J]. 经济体制改革, 2022, (3): 84-89.

[ Zhu J F, Deng Y Y. Green transformation of agricultural production: Logic of formation, dilemma and practical strategy[J]. Reform of Economic System, 2022, (3): 84-89.]

[3]
赵雯歆, 罗小锋, 唐林. 劳动力转移对农户粮食绿色生产效率的影响: 兼论技术推广的作用[J]. 资源科学, 2023, 45(7): 1440-1454.

DOI

[ Zhao W X, Luo X F, Tang L. The influence of labor transfer on farmers’ green grain production efficiency: Also discussing the role of technology extension[J]. Resources Science, 2023, 45(7): 1440-1454.]

DOI

[4]
刘子萱, 李国景, 罗其友. 现代农业产业园联农带农效应及其区域差异研究: 基于114个国家现代农业产业园的实证分析[J]. 中国农业资源与区划, 2022, 43(12): 126-136.

[ Liu Z X, Li G J, Luo Q Y. Research on the level of regional differences of farmers driven in modern agricultural industrial parks: Empirical analysis based on 114 parks in China[J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 2022, 43(12): 126-136.]

[5]
苏志豪, 何慧丽, 徐卫周. 农村集体经济组织与农民专业合作社的逻辑边界、现实误区与关联路径[J]. 农村经济, 2021, (8): 109-117.

[ Su Z H, He H L, Xu W Z. Rural collective economic organizations and farmers’ professional cooperatives: The logical boundaries, realistic misunderstandings and related paths[J]. Rural Economy, 2021, (8): 109-117.]

[6]
张露. 小农分化、行为差异与农业减量化[J]. 农业经济问题, 2020, (6): 131-142.

[ Zhang L. Small household differentiation, behavioral differences and agricultural chemical reduction[J]. Issues in Agricultural Economy, 2020, (6): 131-142.]

[7]
田路, 郑少锋, 陈如静. 绿色防控技术采纳影响因素及收入效应研究: 基于792户菜农调查数据的实证分析[J]. 中国生态农业学报(中英文), 2022, 30(10): 1687-1697.

[ Tian L, Zheng S F, Chen R J. The influencing factors and income effects of green prevention-control technology adoption: An empirical analysis based on the survey data of 792 vegetable growers’[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2022, 30(10): 1687-1697.]

[8]
侯晓康, 刘天军, 黄腾, 等. 农户绿色农业技术采纳行为及收入效应[J]. 西北农林科技大学学报(社会科学版), 2019, 19(3): 121-131.

[ Hou X K, Liu T J, Huang T, et al. Adoption behavior and income effects of green agricultural technology for farmers[J]. Journal of Northwest A&F University (Social Science Edition), 2019, 19(3): 121-131.]

[9]
Rosen S. Hedonic prices and implicit markets: Product differentiation in pure competition[J]. Journal of Political Economy, 1974, 82(1): 34-55.

[10]
Nocella G, Wu J, Cerroni S. The use of smart biosensors during a food safety incident: Consumers’ cognitive-behavioural responses and willingness to pay[J]. International Journal of Consumer Studies, 2023, DOI: 10.1111/ijcs.12833.

[11]
Kifaya R, Rama D, Dalli D. Determinants of organic tunisian purchasing behavior: An application of the consumption values theory[J]. Italian Journal of Marketing, 2023, DOI: 10.1007/s43039-023-00073-4.

[12]
王常伟, 顾海英. 市场VS政府, 什么力量影响了我国菜农农药用量的选择?[J]. 管理世界, 2013, (11): 50-66.

[ Wang C W, Gu H Y. The market vs. the government: What forces affect the selection of amount of pesticide used by China’s vegetable grower?[J]. Journal of Management World, 2013, (11): 50-66.]

[13]
陶源, 赵晓颖, 刘庆志. 水肥一体化技术的环境效应与经济效应分析: 基于山东省苹果种植户的调研数据[J]. 中国农业资源与区划, 2023, 44(9): 60-70.

[ Tao Y, Zhao X Y, Liu Q Z. Analysis of environmental and economic effecs of irrigation and fertilization technology: Based on survey data of apple growers in Shandong Province[J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 2023, 44(9): 60-70.]

[14]
王若男, 韩旭东, 崔梦怡, 等. 农户绿色生产技术采纳的增收效应: 基于质量经济学视角[J]. 农业现代化研究, 2021, 42(3): 462-473.

[ Wang R N, Han X D, Cui M Y, et al. The income-increasing effect of adopting green technologies by farmers: From the perspective of quality economics[J]. Research of Agricultural Modernization, 2021, 42(3): 462-473.]

[15]
周宏, 高灿. 基于环节差异的农业社会化服务与农业种植收入: 来自江苏省水稻种植户的实证研究[J]. 农林经济管理学报, 2023, 22(2): 193-202.

[ Zhou H, Gao C. Agricultural socialized services and agricultural planting income based on link differences: An empirical study of ice farmers in Jiangsu Province[J]. Journal of Agro-Forestry Economics and Management, 2023, 22(2): 193-202.]

[16]
朱鹏, 郑军, 张明月, 等. 加入合作社对粮农绿色生产技术采纳行为的影响效应与驱动机制研究[J]. 干旱区资源与环境, 2022, 36(10): 67-75.

[ Zhu P, Deng J, Zhang M Y, et al. Effect of joining cooperatives on grain grower’s behavior of green production technology adoption and driving mechanism[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2022, 36(10): 67-75.]

[17]
马改艳. 加入合作社对农户绿色生产技术采纳的带动效应: 基于福建柚农的调查数据[J]. 中国农业资源与区划, 2024, 45(1): 20-33.

[ Ma G Y. The driving effect of joining farmer cooperatives on farmers’ adoption of green production technology: Based on survey data of pomelo farmers in Fujian[J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 2024, 45(1): 20-33.]

[18]
刘杰, 李聪, 王刚毅. 农户组织化促进了绿色技术采纳?[J]. 农村经济, 2022, (1): 69-78.

[ Liu J, Li C, Wang G Y. Will farmer organization promotes the adoption of green technologies?[J]. Rural Economy, 2022, (1): 69-78.]

[19]
林黎, 李敬, 肖波. 农户绿色生产技术采纳意愿决定: 市场驱动还是政府推动?[J]. 经济问题, 2021, (12): 67-74.

[ Lin L, Li J, Xiao B. What factors determine farmers’ willingness to adopt green production technology: Market or government??[J]. On Economic Problems, 2021, (12): 67-74.]

[20]
Sattler C, Barghusen R, Bredemeier B, et al. Institutional analysis of actors involved in the governance of innovative contracts for agri-environmental and climate schemes[J]. Global Environmental Change, 2023, DOI: 10.1016/j.gloenvcha.2023.102668.

[21]
罗磊, 罗晨豪, 刘宇荧, 等. 异质性视角下农户绿色生产技术采纳行为研究: 基于四川省836份柑橘农户的调查数据[J]. 中国农业资源与区划, 2023, 44(4): 172-183.

[ Luo L, Luo C H, Liu Y Y, et al. Study of green production technology adoption behavior of farmers from the perspective of the heterogeneity: Based on the survey data of 836 citrus farmers in Sichuan Province[J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 2023, 44(4): 172-183.]

[22]
刘丽萍, 孙炜琳, 刘丽, 等. 异质性农技培训主体对农户绿色农业技术采纳行为的影响研究[J]. 中国农业资源与区划, 2023, 44(4): 162-171.

[ Liu L P, Sun W L, Liu L, et al. Study on the influence of heterogeneous agricultural training subjects on farmers’ green agricultural technology adoption behavior[J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 2023, 44(4): 162-171.]

[23]
张青松, 郑少锋, 卫佳静, 等. 社会网络数字化、信息能力对农户绿色防控技术采纳行为的影响[J]. 干旱区资源与环境, 2023, 37(9): 46-53.

[ Zhang Q S, Zheng S F, Wei J J, et al. The influence of social network digitization and information capability on farmers’ adoption of green prevention and control technology[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2023, 37(9): 46-53.]

[24]
李家辉, 陆迁. 数字金融对农户采用绿色生产技术的影响[J]. 资源科学, 2022, 44(12): 2470-2486.

DOI

[ Li J H, Lu Q. The impact of digital finance on farmers’ adoption of green production technologies[J]. Resources Science, 2022, 44(12): 2470-2486.]

DOI

[25]
邱菀莹, 周宏. 社会资本、技术认知与农户绿色防控技术采纳行为[J]. 科技管理研究, 2023, 43(9): 215-222.

[ Qiu W Y, Zhou H. Social capital, technology cognition and farmers’ adoption behavior of green prevention and control technology[J]. Science and Technology Management Research, 2023, 43(9): 215-222.]

[26]
伍骏骞, 阎宇, 蒋玉. 时间偏好对农户采纳生物农药意愿的影响: 基于农业技术推广方式的调节作用[J]. 资源科学, 2023, 45(6): 1268-1283.

DOI

[ Wu J Q, Yan Y, Jiang Y. Impact of farmers’ time preference on their adoption intention of bio-pesticides: Based on the moderating effect of agricultural technology extension mode[J]. Resources Science, 2023, 45(6): 1268-1283.]

DOI

[27]
何美章, 尤美虹. 小农户进入农业全产业链循环的机理: 以湖北四家涉农供应链创新与应用试点企业为例[J]. 中国流通经济, 2022, 36(2): 23-35.

[ He M Z, You M H. The grounded research of whole industrial chain cycle with the participation of small farmers: Taking supply chain innovation and application pilot enterprises as the examples[J]. China Business and Market, 2022, 36(2): 23-35.]

[28]
Kahneman D A, Tversky A N. Prospect theory: An analysis of decision under risk[J]. Econometrica, 1979, 47: 263-291.

[29]
Scrogin D, Viscusi W K. Estimating risk and time preferences over public lotteries: Findings from the field and stream[J]. Journal of Risk and Uncertainty, 2023, DOI: 10.1007/s11166-023-09404-4.

[30]
李帆, 汪戎. 跨期决策与时间偏好: 基于消费者跨期行为的文献综述[J]. 云南财经大学学报, 2014, 30(3): 10-14.

[ Li F, Wang R. Intertemporal choices and time preference: A literature review on consumer individual behavior[J]. Journal of Yunnan University of Finance and Economics, 2014, 30(3): 10-14.]

[31]
Lin C J, Jia H Q. Time pressure affects the risk preference and outcome evaluation[J]. International Journal of Environmental Research and Public Health, 2023, DOI: 10.3390/ijerph20043205.

[32]
Law E H, Pickard A S, Walton S M, et al. Time-specific differences in stated preferences for health in the United States[J]. Medical care, 2022, 60(6): 462-469.

DOI PMID

[33]
Liebenehm S, Waibel H. Simultaneous estimation of risk and time preferences among small‐scale cattle farmers in West Africa[J]. American Journal of Agricultural Economics, 2014, 96(5): 1420-1438.

[34]
李芬妮, 张俊飚. 饥荒经历对农户绿色生产技术选择的影响: 促进还是抑制?[J]. 华中农业大学学报(社会科学版), 2022, (5): 78-88.

[ Li F N, Zhang J B. The impact of great famine experience on farmers green production technology selection choice: Positive or negative?[J]. Journal of Huazhong Agricultural University (Social Sciences Edition), 2022, (5): 78-88.]

[35]
王卫卫, 张应良. 风险偏好、技能水平与跨期农业技术采纳: 以柑橘高接换种为例[J]. 西南大学学报(自然科学版), 2022, 44(5): 125-136.

[ Wang W W, Zhang Y L. Risk preference, planting skill and farmer’s adoption of intertemporal agricultural technology: An example of “Top grafting of citrus”[J]. Journal of Southwest University (Natural Science Edition), 2022, 44(5): 125-136.]

[36]
高延雷, 张正岩, 王志刚. 农地转入、农户风险偏好与种植结构调整: 基于CHFS微观数据的实证分析[J]. 农业技术经济, 2021, (8): 66-80.

[ Gao Y L, Zhang Z Y, Wang Z G. Land transfer, appetite for risk and crop pattern: Empirical analysis based on micro data of CHFS[J]. Journal of Agrotechnical Economics, 2021, (8): 66-80.]

[37]
黄智君, 何海燕, 王秀英, 等. 市场风险、合作社社会化服务与农户农产品销售渠道选择的实证分析[J]. 林业经济, 2022, 44(1): 65-75.

[ Huang Z J, He H Y, Wang X Y, et al. Empirical analysis of market risk, cooperative socialized service and farmers’ choice of agricultural products marketing channels[J]. Forestry Economics, 2022, 44(1): 65-75.]

[38]
赵玉, 严武. 市场风险、价格预期与农户种植行为响应: 基于粮食主产区的实证[J]. 农业现代化研究, 2016, 37(1): 50-56.

[ Zhao Y, Yan W. Farmers’ planting responses to market risks and price expectations: An empirical analysis of major grain producing areas[J]. Research of Agricultural Modernization, 2016, 37(1): 50-56.]

[39]
蒲艳萍. 劳动力流动对西部农村经济发展的影响: 基于西部289个自然村的调查问卷分析[J]. 中国经济问题, 2010, (6): 48-56.

[ Pu Y P. The impact of labor mobility on rural economic development in western China: Based on a questionnaire analysis of 289 natural villages in Western China[J]. China Economic Studies, 2010, (6): 48-56.]

[40]
李宪宝. 异质性农业经营主体技术采纳行为差异化研究[J]. 华南农业大学学报(社会科学版), 2017, 16(3): 87-94.

[ Li X B. The study on the differentiation of technical demand of agricultural operators[J]. Journal of South China Agricultural University (Social Science Edition), 2017, 16(3): 87-94.]

[41]
王爱民. 劳动力转移、采纳成本与农户新技术采纳[J]. 农林经济管理学报, 2015, 14(3): 302-308.

[ Wang A M. Labor transfer, adoption cost and farmers’ new technology adoption[J]. Journal of Agro-Forestry Economics and Management, 2015, 14(3): 302-308.]

[42]
司瑞石, 陆迁, 张强强, 等. 土地流转对农户生产社会化服务需求的影响: 基于PSM模型的实证分析[J]. 资源科学, 2018, 40(9): 1762-1772.

DOI

[ Si R S, Lu Q, Zhang Q Q, et al. Influence of land circulation on socialized service needs for farmers’ production: Based on the empirical analysis of PSM model[J]. Resources Science, 2018, 40(9): 1762-1772.]

[43]
张哲晰, 潘彪, 高鸣, 等. 农业社会化服务: 衔接赋能抑或歧视挤出[J]. 农业技术经济, 2023, (5): 129-144.

[ Zhang Z X, Pan B, Gao M, et al. Agricultural socialized services: Convergence and empowerment or discrimination and crowding out?[J]. Journal of Agrotechnical Economics, 2023, (5): 129-144.]

[44]
肖剑, 罗必良. 中国农业现代化的重要议题: 谁来改造传统农业? 来自农民工回流对农业专业化经营影响的证据[J]. 改革, 2023, (8): 82-100.

[ Xiao J, Luo B L. An important issue in China’s agricultural modernization: Who will transform traditional agriculture? Evidence from the impact of returning migrant workers on agricultural specialisation[J]. Reform, 2023, (8): 82-100.]

[45]
罗明忠, 雷显凯. 非农就业经历、心理特质与新型职业农民生产效率[J]. 经济与管理评论, 2022, 38(4): 124-134.

[ Luo M Z, Lei X K. Non-farm employment experience, psychological traits and productivity of new professional farmers[J]. Review of Economy and Management, 2022, 38(4): 124-134.]

[46]
张苇锟, 郑沃林. 土地转入对农业兼业经营的影响: 基于用工需求的异质性分析[J]. 农业经济与管理, 2022, (5): 50-63.

[ Zhang W K, Zheng W L. Impact of land transfer on concurrent agricultural operations: A heterogeneous analysis based on labor demand[J]. Agricultural Economics and Management, 2022, (5): 50-63.]

[47]
张昊. 运输距离、中间环节与下游市场价格表现: 基于对农产品流通特征的考察[J]. 财贸经济, 2023, 44(2): 105-121.

[ Zhang H. Transportation distance, intermediate link and downstream price: Analysis on the distribution characteristics of agricultural products[J]. Finance & Trade Economics, 2023, 44(2): 105-121.]

[48]
沈兴兴, 朱守银, 彭超. 绿色食品助力乡村振兴: 理论逻辑、实践路径与对策建议[J]. 农村经济, 2023, (1): 45-52.

[ Shen X X, Zhu S Y, Peng C. Green food helps rural revitalization: Theoretical logic, practical path and countermeasures[J]. Rural Economy, 2023, (1): 45-52.]

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