EN中文

自然资源学报 >

2025 , Vol. 40 >Issue 3: 692 - 711

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20250308

其他研究论文

土地流入与产业融合对农业绿色生产率的影响

  • 赵雯歆 , 1, 2 ,
  • 罗小锋 , 1, 2 ,
  • 唐林 2, 3
展开
  • 1.华中农业大学经济管理学院，武汉 430070
  • 2.湖北农村发展研究中心，武汉 430070
  • 3.武汉工程大学法商学院，武汉 430205
罗小锋（1976- ），男，湖北武汉人，博士，教授，博士生导师，研究方向为农业资源与环境经济、农村区域与发展。E-mail:

赵雯歆（1999- ），女，山东日照人，博士研究生，研究方向为农业资源与环境经济。E-mail:

收稿日期: 2024-05-23

  修回日期: 2024-10-12

  网络出版日期: 2025-02-21

基金资助

国家自然科学基金项目(72073048)

教育部人文社会科学一般项目(23YJC790121)

湖北教育厅哲学社会科学研究项目(23Q085)

收起

The effect of rural land inward and rural industrial integration transfer on agricultural green productivity

  • ZHAO Wen-xin , 1, 2 ,
  • LUO Xiao-feng , 1, 2 ,
  • TANG Lin 2, 3
Expand
  • 1. Huazhong Agricultural University, College of Economics and management, Wuhan 430070, China
  • 2. Hubei Rural Development Research Center, Wuhan 430070, China
  • 3. Law and Business School of Wuhan Institute of Technology, Wuhan 430070, China

Received date: 2024-05-23

  Revised date: 2024-10-12

  Online published: 2025-02-21

Fold

摘要

提升农业绿色生产率是保障粮食安全、推进农业生产绿色转型的重要路径。从土地流入的视角出发，将产业融合纳入分析框架，探究农业绿色生产率的提升路径，探明土地流入影响农业绿色生产率的传导机制，并基于黑龙江省、湖北省、广西壮族自治区1214户粮农样本数据进行实证检验。结果表明：（1）土地流入行为与地权稳定性能够显著提升农户农业绿色生产率。（2）土地流入通过促进农户服务外包行为这一路径进而提升农户农业绿色生产率。（3）产业融合的参与能够强化土地流入对农户农业绿色生产率的促进作用。由此，应当完善农地流转制度，推进农地适度规模经营，重视村庄产业融合的发展推进，充分发挥社会化服务的重要作用，以促进农户收入质量提高，提升其农业绿色生产率。

关键词： 农业绿色生产率; 土地流入; 产业融合; 服务外包

本文引用格式

赵雯歆 , 罗小锋 , 唐林 . 土地流入与产业融合对农业绿色生产率的影响[J]. 自然资源学报, 2025 , 40(3) : 692 -711 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20250308

Abstract

Enhanced agricultural green productivity is a crucial pathway to ensure food security and promote the green transformation of agricultural production. This article incorporated the analytical framework of rural industrial integration, taking into account the perspective of rural land inward transfer, to explore strategies for improving agricultural green productivity. Furthermore, it investigated the transmission mechanism through which rural land inward transfer affected agricultural green productivity in grain production. Empirical tests were conducted using a sample of 1214 grain farmers from Heilongjiang province, Hubei province, and Guangxi Zhuang autonomous region. The results indicated that: (1) Rural land inward transfer behavior and stability significantly enhanced farmers' agricultural green productivity. (2) Rural land inward transfer improved agricultural green productivity by enhancing promoting service outsourcing. (3) Participation in rural industrial integration strengthened the promotional effect of rural land inward transfer on agricultural green productivity. Therefore, it is imperative to improve the system for rural land inward transfer, promote appropriate scale management of rural lands, prioritize the development and advancement of rural industrial integration while fully leveraging the important role played by service outsourcing to enhance income quality. These measures will effectively improve agricultural green productivity.

Key words： agricultural green productivity; rural land inward transfer; rural industrial integration; service outsourcing

国以民为本，民以食为天。为践行树立大食物观，强化国家农产品安全保障实力，增进国民健康福祉，农业生产的安全、稳定、绿色推进至关重要。2024年全国“两会”强调，保障粮食和重要农产品稳定安全供给始终是建设农业强国的头等大事，推动农业生产率的提升则是稳定农产品产量的必要举措。随着工业化与城镇化进程加速，资源承载力和生态环境容量的限制对中国农业生产的制约作用日益凸显[1]，农业增长面临着水资源消耗过多、环境污染加剧和农业生产率较低三重挑战[2]。《新时代的中国绿色发展》白皮书指出，要“将绿色发展理念融入工业、农业、服务业全链条各环节，积极构建绿色低碳循环发展的生产体系”。因此，在统筹资源环境保护与粮食产出能力提升的基础上，积极推进农业可持续发展，是确保农业绿色高质量发展的必由之路。
绿色生产率的提升是推动农业高质量发展、促进农业生产绿色转型的重要一环。传统生产率的测算并未考量农业生产的环境代价，难以衡量农业发展的真实成效[3]，因此学界在评价农业生产能力时逐步将农业污染纳入到农业生产率的测算框架中[3,4]，在考量农业产出时同时关注农产品产出与碳排放、面源污染排放等环境污染，以此探究农业绿色生产率。对于农业绿色生产率的提升路径。学者们主要从三个层面进行研究：首先，从经营主体层面来看，受教育程度通过提升农户绿色意识与农业技术掌握程度进而提升农业绿色生产率[5]；同时，农村劳动力转移促进先进农业技术与管理经验的传播与应用，对农业生态效率存在空间溢出效应[6]。其次，从农业生产层面来看，农业产出规模扩大有助于农业环境效率的增加[7]；土地流转契约的稳定性有利于提升农地规模经营的环境效率[8]；而社会化服务的深度参与则有助于提高农户的农业绿色生产率水平[9]；此外，秸秆还田等绿色生产技术在整体上对农业绿色生产率存在显著提升作用[10]。最后，从外部约束层面来看，环境政策规制[2]、社会规范[11]、农业补贴[12]、财政支持[13]皆有助于促进农业绿色生产率的提高。
伴随“土地确权”和“三权分置”等政策深入实施，土地要素市场化改革得以快速推进，土地流入对农业生产效率的重要作用逐渐凸显。高欣等[14]研究表明土地流入提升了转入户的农业生产效率，郭小琳等[15]指出农地流转显著地促进了农户主要经营部门的生产效率提升，亦有学者基于省级行政区的面板数据研究发现农地流转规模扩张对于农业绿色生产率的提升存在显著促进作用[16]。然而，目前小规模分散经营依旧是农业经营的主要方式[17]，依旧存在流转权属不清、产权不稳定等问题，抑制了农户长期投资的积极性。在当前土地流转的实践中，短期、小面积、分散流转的现象依旧普遍，这无法打破土地固有边界对农业生产发展的限制，也无法有效推动农业高质量发展。不可忽视的是，农村一二三产业深度融合，已成为中国当前提升农业竞争力的关键战略选择。在新型农业发展模式的冲击下，传统农业产业形态的创新成为农业生产绿色转型的关键推手。村庄产业融合通过优化村庄原有产业结构、加强产业链整合等途径，与互联网等现代信息技术相结合，实现农业与第二三产业进一步融合[18]。在农业形态不断发展创新的背景下，推动农业绿色发展对农户土地流入行为与地权稳定性提出了更高要求。而鲜有学者从村庄产业融合的视角，系统性探究土地流入和农业绿色生产率的关系。
那么，在土地流转市场深入发展和农村产业融合不断推进的背景下，转入农地、稳定地权能否推动农户农业绿色生产率进一步提升?村庄产业融合在其中发挥了怎样的作用?对上述问题的回答，对于促进农业绿色生产率提升，推进农业生产绿色转型具有重要意义。鉴于此，本文基于黑龙江省、湖北省、广西壮族自治区1214户水稻种植户的微观数据，以水稻种植为例，利用DEA-SBM模型对农户的农业绿色生产率进行测算，采用Tobit模型探究在产业融合的视角下，土地流入对绿色生产率的影响及其传导机制。

1 理论分析与研究框架

1.1 土地流入对农户农业绿色生产率的影响

随着土地流转市场逐步发育，农户土地流转决策对其农业生产经营的重要作用越来越凸显。土地流转指农户在维持耕地承包权不变的前提下，将土地经营权转让给其他经营者的行为，有助于促进土地资源在农户间的合理流转，进而实现土地资源的优化分配与高效利用[19]。农业绿色生产率在衡量劳动力、土地、农药、化肥、机械、灌溉等投入要素与农业产出关系效率的基础上进一步考虑了碳排放与面源污染排放等非期望产出[4]。已有研究表明土地流入对农业绿色生产率各投入产出指标存在一定影响，能够改善劳动力配置[20]，减少土地抛荒[21]，提升农业灌溉水平[22]，降低化肥、农药施用[23]。整体而言，土地流入对农户农业绿色生产率影响的存在性已得到证实。土地流入影响农业绿色生产率的可能路径主要包括以下两个方面：
一方面，土地流入具有规模经济效应。规模报酬理论指出，对于农户而言，农地经营的规模效应依靠农地经营规模的扩大[24]。第一，规模经济的形成使得其农业投入组合在一定程度上产生变化，有利于诱导农户按照自身比较优势合理配置劳动力、机械等生产要素[25]，要素均衡匹配程度高有助于改善不同生产要素之间的协调效率，最大程度地发挥要素间的组合生产力[26]，减少单位产出的成本，提高其农业产出，从而提升其生产效率。第二，经营规模的扩大为农业机械与先进农业生产技术引入提供了条件。依据“马克西—西尔伯斯通曲线”的理论，规模扩张使得农户有条件采纳精准农业技术、智能农机、生物技术与节水灌溉技术等先进绿色生产技术，从而提高了资源配置效率[27]，有助于降低环境污染等非期望产出，因而可能会提升农户的农业绿色生产率。第三，土地流入所致的农田集中化和规模化经营可以降低环境污染。规模化经营能够减少农业生产中的重复劳动和机械使用次数，减少大型机械单位面积的燃料消耗，从而降低碳排放[28]。同时节能减排技术如土壤检测、节水灌溉、减量施肥等也有助于减少农业生产过程中产生的污染排放。
另一方面，土地流入亦能够促进专业化分工，推进专业化经营与管理，使得土地向具有更好的生产经营知识与管理技能的经营主体手中集中。第一，专业化程度较高的农业经营主体通常会对农业生产过程进行精细化管理。该部分农户往往具备稳定的生计来源与较高的资本积累，能更多地投入于先进农业技术与设备[29]；而精细化的种植计划能够更精准地控制肥料和农药的使用量，避免过度使用化学投入品，更加高效地管理灌溉用水，减少化肥和农药流失对水体的污染，显著降低面源污染排放。第二，土地流转使得土地经营权在不同主体之间重新配置，这些主体的行为能力和经营决策偏好各异。这有助于不同经营主体根据自身的条件和比较优势参与经济分工，从而提升分工效率[30]。对于具有农业经营比较优势的农户来说，承包更多土地能够充分发挥其高经营效率的优势，同时，土地规模的扩大还推动了经营方式的转型，从而提高了农业生产效率，同时减少资源浪费，降低环境污染风险[31]，提升农业绿色生产率。第三，分工使得专业化程度较高的农户具有更广泛的信息渠道和更高的知识水平，能够及时获取农业绿色发展相关的最新信息和政策，对于生产标准和管理规范有更高的要求[32]。为获得更大经营效益或政府补贴而遵循有机认证、绿色生产认证等标准，从而严格把控污染排放，从而提升其绿色生产率。然而，也有学者认为土地流转兼具经济性与社会性，熟人之间的非正式流转并不必然遵循效率原则，使得土地流转仅仅实现了低水平的复制[33]。那么正式、稳定的流转制度所发挥的重要就愈发作用不容忽视。
农地流转带来的是土地权属的转移，而地权的明晰稳定对农业生产的长期投入具有重要影响。Besley[34]的产权激励理论指出，不稳定的土地经营权对农户施加了一种不确定性的经济负担，相当于随机性税收，这种不确定性增加了农户未来土地被收回的风险，进而削弱了农户进行长期投资的积极性。因此，地权的稳定性对于促进农户农业绿色生产率增长具有显著的影响，具体而言：其一，地权稳定性的提高能够在一定概率上促进农户对农地的长期投资与管理[35]。土地使用权稳定性的预期对农户长期投资行为具有显著影响，稳定的地权能够增强农户对于地块未来投资收益的预期，促进其有机肥施用、秸秆还田等提升土壤质量的长期投资行为[27]，从而提升其农业生产投入，以提升其产量，提高农业绿色生产率。其二，地权稳定性较高的农户其拥有稳定、正式的契约关系，能够大概率降低其风险感知，保障转入农地使用权的稳定性与预期收益。契约签订对于租金与期限的规定更具有效性，农户对于转入土地的使用期限及收益预期则更为准确[27]，有利于其提升地权安全感，因而其更倾向于提升承包农地的技术投入与管理水平，提升其耕地保护认知[36]与生产效率。其三，地权稳定性较高的农户其流转年限越长，在较长的流转年限内，农户在追求经济效益的同时亦可能加强其对生态效益的重视。因而该部分农户倾向于采纳绿色生产技术、改善土壤与耕作条件[31]，从而提升其农业绿色生产率。基于上述分析，本文提出以下研究假说：
H1a：土地流入行为对农业绿色生产率存在显著正向影响。
H1b：地权稳定性对农业绿色生产率存在显著正向影响。

1.2 产业融合对土地流入与农户农业绿色生产率关系的影响

村庄产业融合指以村庄内农民或相关生产经营组织为主体，依托农业，借助新理论与新技术支持，将农业生产、农产品加工与销售等环节与其他产业进行深度整合，构建紧密的利益联结体系，进而促进农村资源、要素和市场的优化配置与高效利用[18,37]。村庄产业融合的参与可能是增强农户土地流入对农业绿色生产率提升效应的重要推力之一。具体而言，村庄产业融合主要通过以下几个方面对土地流入与农户农业绿色生产率关系产生影响：第一，从资源利用效率层面看，村庄产业融合能够优化村集体的主要生产结构，在一定程度上建立村庄内部循环链条以提升其农地产出效率资源利用效率[38]。例如，农户通过稻虾共养等生态农业模式参与村庄产业融合，能够降低其农药、化肥等化学投入品的使用[39]。因而，参与村庄产业融合的农户其资源利用效率在一定程度上获得提升，土地流入所带来的生产率提升效应得到进一步强化。第二，从农业生产经营形态层面看，产业融合促进了纵向、横向产业链的延伸。通过与乡村旅游、电商销售等产业相融合，将农产品加工流通环节所产生的经济收益分流给农户[18]，提升农户收入[40]。此外，产业融合模式将新型生产技术、数字技术及社会化服务等先进生产要素引入农业生产环节中，提升农户的生产效率与经济效益[41]。参与村庄产业融合的农户，其转入农地、地权稳定性提升对于增加农产品产量、降低生产污染的作用可能会增强，因而村庄产业融合强化了土地流入对于农户农业绿色生产率的提升作用。第三，从新型经营主体衔接层面来看，与企业、合作社等新型经营主体签订订单农业等产业融合模式的参与，能够降低农户的市场风险感知[41]，节约其销售成本，与新型经营主体的衔接促使参与村庄产业融合的农户增加粮食产量等期望产出，提升农业绿色生产率。总体而言，参与村庄产业融合的农户，其土地流入对于农业绿色生产率的提升效应更强。基于上述分析，本文提出以下研究假说：
H2：产业融合能够强化土地流入对农户农业绿色生产率的促进作用。

1.3 土地流入影响农户农业绿色生产率的传导机制

服务外包为小规模家庭经营引入了农业机械技术，成为缓解农村劳动力流失对农业生产造成的负面影响、提升农业生产率的关键途径之一[42]。农地规模化、连片化经营更有利于机械化、科技化的生产管理[43]，因此土地流入推动农户将生产环节外包给高技能的专业化服务组织，从而实现农业生产的部分托管或全托管[28]。同时，服务外包模式也促进了农户对新型生产技术的采纳，进而提高了技术效率，最终提升农业绿色生产率。具体来看：其一，服务外包能够提升产量，进而提高农业生产的期望产出。服务外包解决了农户家庭劳动力短缺的问题，且推动了农业机械技术的采纳，机械化作业水平的提高则有助于农业增产[44]。其二，服务外包能够在一定程度上缓解传统农业生产对环境的负面影响，降低农业生产的非期望产出。农业生产性服务中的整地、施肥、病虫害防治等环节能够在一定程度上改善耕地质量，促进农业资源的有效利用[45]，降低农药化肥等农用化学品的施用量[46]，从而降低环境污染。因此，土地流入能够在一定概率上促进农户采纳服务外包，进而提升农业绿色生产率。本文的分析框架图如图1所示。基于上述分析，提出以下研究假说：
图1 分析框架

Fig. 1 Profiling framework

H3：土地流入能够通过促进服务外包进而影响农户农业绿色生产率。

2 研究方法与数据来源

2.1 数据来源

本文数据来源于课题组2023年7-8月在黑龙江省、湖北省、广西壮族自治区开展的农户调查。调研地点选取上述省（自治区）的原因如下：（1）黑龙江省、湖北省、广西壮族自治区分别为中国北部、中部、南部地区的产粮大省，深入分析上述省（自治区）的农业绿色生产现状，对于推进中国农业绿色发展具有参考意义。（2）上述三省（自治区）农业绿色生产实践开展较为深入。三省（自治区）分别出台了《黑龙江省建立健全绿色低碳循环发展经济体系实施方案》《湖北省创新体制机制推进农业绿色发展的实施意见》《广西壮族自治区人民政府关于加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系的实施意见》，将农业绿色生产作为农业可持续发展的重要推进环节。（3）三省（自治区）的农地流转市场规范有序，基于所提出的《黑龙江省农村产权交易管理办法》《湖北省农村产权流转交易规范化试点工作方案》《广西农村产权流转交易管理办法（试行）》，三省（自治区）积极采取措施，鼓励各类农村产权流转项目进入交易市场，以保障农村产权流转交易中心的规范运营。同时，推进农村产权流转交易服务点的建设，以完善服务体系。因此选择黑龙江省、湖北省和广西壮族自治区作为农业绿色生产情况的调研地区，具有较强的代表性和实际意义。课题组综合考虑地区经济发展水平、农地流转市场发育水平及绿色生产发展进程，从黑龙江省、湖北省、广西壮族自治区中随机选取黑龙江省的北林区与庆安县，湖北省的枣阳市、南漳县、仙桃市与潜江市以及广西壮族自治区的灵川县与全州县共8个样本县（市）。采取随机抽样的方法。首先，从每个县（市）中随机选取2~3个乡镇；其次，从每个乡镇中随机选取2~3个村庄；最后，从每个村庄随机抽取10~20个样本农户。为确保数据的准确性和可靠性，对收集的问卷进行严格筛选，剔除异常问卷后获得3省（自治区）8县（市）16乡镇40个村庄共1214份有效问卷。问卷内容主要涉及农户基本特征、农业经营特征、绿色生产方式等。

2.2 模型设置

2.2.1 农户农业绿色生产率测算的DEA-SBM模型

绿色生产率是农业生产中生产要素投入与期望产出（产量）和非期望产出（污染排放）之间的投入产出水平[3,4]，用于衡量在考虑环境因素的前提下，农业生产系统在投入要素和产出之间的效率，是综合了要素投入、期望产出与非期望产出的系统性指标。目前较为完善的绿色生产率测算方法主要可归为两大类[47]：一类是参数估算法，这一策略的核心在于构建特定的生产函数模型，例如随机前沿法。参数法的显著优势在于其对随机误差的考量，借助统计假设检验手段，有效地滤除测量中的误差及其他非系统性干扰，同时，该方法还兼顾了环境因素、随机波动等对生产活动的潜在影响，与农业生产特性较为契合[48]。然而，该方法的局限性在于其依赖于预先设定的具体函数形式，若函数设定不当则会引发模型偏差和预测误差等问题，且该方法往往适用于单一产出的分析场景，限制了其在多元化产出评估中的适用性[49]。另一类则是以DEA估算法为代表的非参数估计法，其特点在于无需设定函数形式。该方法基于数据进行结果测算，既适用于单一产出评价，也适用于多投入多产出评价。基于DEA估算法的农业绿色生产率测算方法得到广泛应用[50]。随着研究方法的不断进步，有学者开始采用与DEA估算法相结合的方向距离函数、Malmquist-Luenberger指数法以及基于松弛值测算模型等。DEA估算法及其变种如SBM模型，正是用于在给定投入和产出下，评估相对效率的有效工具，该方法亦适用于截面数据的微观农户绿色生产率的测算[9,51]。在农业生产过程中，除了预期的农产品（即“期望产出”）外，还伴随产生“非期望产出”，如面源污染排放与碳排放等。SBM模型通过纳入投入与产出的松弛变量于其目标函数中，有效地克服了传统模型在处理投入冗余与产出不足（即松弛性）时的局限性，显著减少了因采用径向度量或特定角度选择所带来的偏差。同时，在准确评估决策单元的效率水平、满足对效率量化分析需求的前提下，SBM模型还能够深入剖析各决策单元在优化过程中投入要素的具体改进空间以及非期望产出的减少目标与程度[9]。因此，本文利用Tone[52]提出的DEA-SBM模型综合要素投入、期望产出与非期望产出对农业绿色生产率进行测算，参考张梦玲等[9]与李翠霞等[51]学者的研究，模型设定如下：
m i n P = 1 - 1 N ∑ n = 1 N s n x x n 0 1 + 1 M + 1 ∑ m = 1 M s m y y m 0 + ∑ i = 1 I s i u u i 0 s . t . ∑ k = 1 K z k x n k + s n x = x n 0 ,                 n = 1 ,   2 ,   ⋯ ,   N ; ∑ k = 1 K z k y m k - s m y = y m 0 ,               m = 1 ,   2 ,   ⋯ ,   M ; ∑ k = 1 K z k u i k - s i u = u i 0 ,                   i = 1 ,   2 ,   ⋯ ,   I ; ∑ k = 1 K z k = 1 ; z k ≥ 0 ;   s n x ≥ 0 ;   s m y ≥ 0 ;   s i u ≥ 0  
式中：k指农业生产决策单元个数（个）；n表示投入要素类别；m表示期望产出类别；i表示非期望产出类别；P表示农业绿色生产效率值；xn0、ym0、ui0分别代表农业生产的生产投入、期望产出、非期望产出；zk表示权重系数；xnk、ymk和uik分别为农业各决策单元k的生产投入、期望产出与非期望产出； s n x、 s i u和 s m y分别为农业生产中投入的冗余、非期望产出的冗余与期望产出的不足。

2.2.2 土地流入、村庄产业融合对农户农业绿色生产率影响的Tobit模型

DEA-SBM模型计算得出的农业绿色生产率值位于0~1的区间内，并呈现出右侧截尾分布的特点，即因变量的取值范围受限。鉴于此，本文采用Tobit模型进行实证分析，模型设定如下：
P * = α 0 + α 1 X + α 2 Z + ε
式中： P *为潜变量。其与农业绿色生产率的关系为：若 P * ≤ m i n P，则 P * ＝ m i n P；若 P * > m i n P，则 P * ＝ P。X表示土地流入，分别以土地流入行为、契约签订与流转年限为核心解释变量建立模型；Z是控制变量集合；ε是随机扰动项；α0为常数项；α1、α2为待估参数。
为进一步分析产业融合在土地流入与农业绿色生产率关系中发挥的作用，分别引入村庄产业融合与核心解释变量的交互项，模型设定如下：
P * = β 0 + β 1 X + β 2 X × I + β 3 Z + δ
式中：I表示产业融合； δ是随机扰动项；β0为常数项；β1、β2、β3为待估参数。

2.2.3 变量选择

（1）因变量
本文核心被解释变量为农户农业绿色生产率。传统理论框架下经济增长的测度主要基于生产要素的投入规模扩大与生产率的提高，而忽视了资源环境的限制[3]。近年来，经济增长与资源环境之间的冲突日益显著，学界逐渐意识到以牺牲资源环境为代价的经济增长模式不可持续，亟需将资源环境因素整合到生产率的分析框架中[53]。农业绿色生产率是评估农业生产活动效率的一个综合指标，它聚焦于生产要素投入与两类产出——期望的经济增长及非期望的环境污染之间的关系[13]。相较于传统农业生产率，农业绿色生产率将生态环境问题纳入农业经济发展绩效评估，反映了农业生产的绿色转型与可持续发展能力，更真实地衡量农业经济增长的成效[4]。因而本文参考已有研究[3,4]，将农业绿色生产率定义为农业生产中生产要素投入与期望产出（产量）和非期望产出（污染排放）之间的投入产出水平。农业绿色生产率作为综合要素投入、期望产出与非期望产出的系统性指标，用于衡量在考虑环境因素的前提下，农业生产系统在投入要素和产出之间的效率。以水稻种植为例进行分析，测算农业绿色生产率的指标选取如表1所示。
表1 农户农业绿色生产率测算指标

Table 1 Measurement indicators of farmers' agricultural green productivity

指标类别 指标选取 指标说明 平均值 标准差
投入指标 土地投入 水稻种植面积/hm2 4.884 8.366
劳动投入 水稻种植投入劳动力数量/人 1.991 0.704
化肥投入 化肥总成本/元 406.564 164.617
农药投入 农药总成本/元 5556.107 13736.450
资本投入 机械总成本/元 23379.970 238469.700
种子总成本/元 14997.740 180041.200
灌溉投入 灌溉总成本/元 10299.840 184094.500
期望产出 粮食产量 粮食总产量/kg 42042.000 85174.140
非期望产出 碳排放量 化肥、农药、农业灌溉、柴油、农业耕作的碳排放量之和/kg 5681.401 9443.137
面源污染排放量 氮污染排放量/kg 4.385 9.216
磷污染排放量/kg 2.993 7.730

注：以上投入产出主要是单季稻和双季稻，其中双季稻包括早稻和晚稻的加总。

① 农业作物生产投入指标。参考已有研究[4,54]，从土地、劳动、化肥、农药、资本以及灌溉六个维度衡量作物生产投入。
② 农业生产产出指标。从期望产出与非期望产出两个维度来综合评估农业生产的总产出。其中，期望产出以农户的粮食总产量作为衡量标准；非期望产出主要涉及面源污染排放量，特别是总氮（TN）、总磷（TP）等关键指标。农作物种植过程中产生的COD量极少，对环境的影响微乎其微[55]，因此暂不考虑其影响。参考李波等[56]的研究，结合调研地区实际情况，采用将各碳源的排放量与相应的碳排放系数相乘后加总的方式计算碳排放量，碳源碳排放系数如表2所示。参考张梦玲等[9]的做法，根据物质平衡法[58]，水稻生产中氮元素和磷元素的排放量等于化肥中氮元素、磷元素的折纯量减去稻谷中氮元素和磷元素的含量 ① ，如果计算指标为正，表示农业生产对环境产生了负面作用，反之则表示农业生产对环境产生了正面作用。
表2 农业碳排放及排放系数

Table 2 Agricultural carbon emissions and emission coefficients

碳排放源 排放系数 参考来源
化肥 0.8956 kg/kg 美国橡树岭国家实验室
农药 4.9341 kg/kg 美国橡树岭国家实验室
农业灌溉 20.4760 kg/hm2 Dubey等[57]
农用柴油 0.5927 kg/kg IPCC
农业耕作 312.6000 kg/hm2 中国农业大学生物与技术学院
（2）自变量
① 关键变量及其测度。
土地流入。参考李成龙等[36]的研究，从土地流入行为与地权稳定性两个视角探讨土地流入的影响。土地流入行为用问卷中“农户是否承租他人农地进行粮食生产”的问题衡量，若是则赋值为1，反之赋值为0。地权稳定性通过契约签订与流转年限两个变量度量，契约签订指“土地流入时是否签订契约”，若是则赋值为1，反之赋值为0；流转年限指“土地流入时约定的期限”，以年为单位计。
产业融合。产业融合结合农业生产与二三产业，促进技术、功能和价值的融合，催生生态农业、农产品加工流通、农业休闲旅游、数字农业等新型农业生产模式[59]。参考已有研究[18,60]，从生态农业模式、产业链纵向延伸模式、农业功能横向拓展模式、科技渗透全面融合模式四个方面对农户村庄产业融合情况进行探究。村庄产业融合包含以下四种模式：一是生态农业模式，以稻渔综合种养模式为例，该模式通过调整农户农业生产布局，推动种植业与养殖业等农业内部产业融合；二是产业链纵向延伸模式，以育繁推一体化、“加工企业+农户”等形式为例，该模式以农业生产为核心，通过产业链的前端与后端延伸，拓展农业生产模式；三是农业功能横向拓展模式，以观光农业、农家乐为例，该模式将农业生产与文化、旅游、休闲等元素相结合，形成多元产业形态；四是科技渗透全面融合模式，以电商农业为例，该模式将农产品的生产、加工、销售等环节与互联网、物联网等现代信息技术结合，形成智能化的生产模式。当农户参与村庄内至少一种上述产业融合模式时，该变量赋值为1；未参与或村庄不存在任何上述融合模式，则变量赋值为0。
服务外包。参考谢琳等[61]的研究，结合调研地区社会化服务发展水平，将农户服务外包行为定义为“在统购农资、信息咨询、耕地、播种、打药、施肥、收割、销售环节是否采纳社会化服务”，以采纳环节数量对服务外包水平进行衡量。
② 控制变量的引入。在上述核心变量的基础上，参考已有研究[62,63]，从三个层面讨论可能影响农户绿色生产效率的控制变量：一是受访者个体特征，包括性别、年龄、受教育年限、健康状况、智能设备；二是农户家庭特征，包括老龄化程度、农业收入占比、网络、清洁能源；三是生产经营特征，包括两品一标、农业保险、技术培训、土地流入意愿、绿色认知、最近公路、灌溉条件、地区控制变量。变量定义及赋值如表3所示。
表3 变量设置、赋值说明与描述性统计

Table 3 Variables, value assignment, and descriptive statistics

变量名称 变量定义及赋值 样本量/份 平均值 标准差 最小值 最大值
农业绿色生产率 考虑资源环境污染的农业生产率 1214 0.149 0.171 0.005 1.000
土地流入行为 是否承租他人农地进行农业生产，是=1，否=0 1214 0.625 0.484 0.000 1.000
契约签订 土地流入时是否签订契约，是=1，否=0 759 0.779 0.415 0.000 1.000
流转年限 流转年限/年 759 1.909 3.067 0.000 30.000
产业融合 农户是否参与村庄内至少一种产业融合模式，
是=1，否=0		 1214 0.628 0.484 0.000 1.000
服务外包 服务外包的生产环节数量/个 1214 2.280 1.611 0.000 8.000
性别 受访者性别，男=1，女=0 1214 0.899 0.302 0.000 1.000
年龄 受访者年龄/年 1214 56.974 10.486 22.000 84.000
受教育年限 受访者实际受教育年限/年 1214 7.954 2.733 0.000 16.000
健康状况 受访者自评健康状况，1=很差，2=较差，3=一般，
4=较好，5=很好		 1214 3.892 0.997 1.000 5.000
智能设备 是否使用智能设备，是=1，否=0 1214 0.797 0.402 0.000 1.000
老龄化程度 家庭65岁以上人口占总人口的比例 1214 0.189 0.236 0.000 1.000
农业收入占比 2022年农业收入占家庭总收入比例 1214 0.598 0.398 0.000 1.000
网络 家庭是否覆盖网络，是=1，否=0 1214 0.902 0.297 0.000 1.000
清洁能源 是否使用清洁能源，是=1，否=0 1214 0.834 0.372 0.000 1.000
两品一标 生产农产品认证两品一标个数/个 1214 0.105 0.374 0.000 3.000
农业保险 是否购买农业保险，是=1，否=0 1214 0.529 0.499 0.000 1.000
技术培训 是否参加过农业技术培训，是=1，否=0 1214 0.462 0.499 0.000 1.000
土地流入意愿 是否愿意转入土地来扩大水稻种植规模，1=非常不同意，2=不同意，3=中立，4=同意，5=非常同意 1214 3.080 1.618 1.000 5.000
绿色认知 是否认同采纳发展绿色农业能保护农业生产安全与生态环境，1=非常不同意，2=不同意，3=中立，
4=同意，5=非常同意		 1214 3.967 1.038 1.000 5.000
最近公路 住处与最近公路(通客车)的距离/km 1214 1.181 1.868 0.000 15.000
灌溉条件 受访者自评灌溉条件，较差=1，一般=2，较好=3 1214 2.276 0.768 1.000 3.000
地区控制变量 作为虚拟变量控制省份：编码广西壮族自治区=1，黑龙江省=2，湖北省=3 1214 2.273 0.834 1.000 3.000

注：两品一标指的是绿色农产品，有机农产品、地理标志农产品。下同。

3 实证分析

3.1 农户农业绿色生产率测算结果分析

本文使用MATLAB软件测算1214份有效样本农户农业绿色生产率（表4）。全样本农户的平均农业绿色生产率为0.149。总体来看，样本农户的农业绿色生产率尚存在较大的提升潜力。其中，转入农地的农户平均农业绿色生产率为0.191，未转入农地的农户平均农业绿色生产率为0.080。转入农地的农户其平均农业绿色生产率相较于未转入农地的农户更高。由此可见，转入农地对于农业绿色生产率的提高具有一定推动作用。
表4 农户是否转入农地与农户农业绿色生产率差异性比较

Table 4 Comparison of farmers inward and non-inward transfer rural land in agricultural farmers' green productivity

变量 农业绿色生产率
土地流入行为 全样本 转入 未转入
平均值 0.149 0.191 0.080
标准差 0.171 0.188 0.108
样本量/份 1214 759 455

3.2 土地流入对农户农业绿色生产率的影响

土地流入对农户农业绿色生产率影响的估计结果如表5所示，其中模型1报告了纳入土地流入行为后由Tobit模型估计的平均边际效应，模型2~模型3对存在土地流入行为的农户样本进行进一步分析，分别汇报了纳入契约签订与流转年限后的估计结果。共线性诊断结果显示，所有变量的方差膨胀因子（VIF）均在10以下，表明变量间并未出现显著的多重共线性问题。
表5 土地流入对农户农业绿色生产率的影响

Table 5 The impact of rural land inward transfer on farmers' agricultural green productivity

变量 模型1 模型2 模型3
土地流入行为 0.039***(0.010)
契约签订 0.033**(0.016)
流转年限 0.008***(0.002)
受访者个体特征
性别 0.007(0.015) 0.022(0.025) 0.024(0.025)
年龄 -0.000(0.001) 0.000(0.001) 0.000(0.001)
受教育年限 0.005***(0.002) 0.006**(0.002) 0.006**(0.002)
健康状况 0.002(0.005) 0.001(0.007) 0.002(0.007)
智能设备 -0.016(0.012) -0.029(0.020) -0.028(0.020)
农户家庭特征
老龄化程度 -0.024(0.020) -0.045(0.032) -0.045(0.032)
农业收入占比 0.064***(0.012) 0.083***(0.019) 0.078***(0.019)
网络 0.005(0.015) -0.005(0.027) -0.004(0.026)
清洁能源 -0.016(0.012) -0.023(0.017) -0.023(0.017)
农业生产经营特征
两品一标 0.021*(0.012) 0.026(0.017) 0.027(0.017)
农业保险 0.001(0.009) -0.008(0.014) -0.010(0.013)
技术培训 0.023**(0.010) 0.034**(0.014) 0.034**(0.014)
土地流入意愿 0.005(0.003) -0.002(0.004) -0.003(0.004)
绿色认知 -0.002(0.004) -0.000(0.006) -0.000(0.006)
最近公路 0.002(0.002) 0.000(0.003) -0.000(0.003)
灌溉条件 0.003(0.006) 0.012(0.008) 0.012(0.008)
广西壮族自治区 0.138***(0.015) 0.153***(0.022) 0.165***(0.022)
湖北省 0.029**(0.012) 0.027(0.020) 0.026(0.020)
观测值/份 1214 759 759
卡方检验统计量 367.34*** 170.19*** 193.10***

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著，括号内为稳健标准误。下同。

（1）土地流入行为对于农户农业绿色生产率的影响。由模型1可知，土地流入行为对农业绿色生产率影响的平均边际效应在1%的水平上显著为正，即转入农地会提高农户的农业绿色生产率，假说H1a得证。土地流入推进农户规模经营，规模经济效益则有助于改善农业要素的使用效率并促进绿色生产技术的嵌入[64]。基于期望产出视角，规模经营能够促进要素使用效率的提升，提高农业产量；基于非期望产出视角，土地流入为农业机械化生产提供了条件，推动农户采纳先进生产技术，从而降低环境污染[65]，提升其农业绿色生产率。
（2）进一步讨论地权稳定性对农户农业绿色生产率的影响。由模型2、模型3可知，契约签订与流转年限的平均边际效应分别在5%和1%的水平上显著为正，签订契约且流转年限越长则地权越稳定，有助于农户的农业绿色生产率的提升，假说H1b得证。契约签订对地权稳定性形成了隐性约束[36]，契约签订通过规范性的合同明晰农地产权，提升农户地权安全感，促进农户采纳有机肥等保护性耕作措施，提高农地的生产效率。同时，若农户长期经营转入土地，则在追求生产经济效益的同时亦会更多地关注其生态效益，倾向于采纳有机肥、测土配方肥等绿色生产技术，以降低化肥等传统生产要素对农地产生的长期不利影响，从而提高农户的农业绿色生产率。
土地流入行为与地权稳定性的提升促进了农户收入质量的提高，推动了农户外包服务的采纳，进而影响了农业绿色生产率。而农业绿色生产率的改变可能存在反馈机制，绿色生产率的提高可能会诱导农户扩大经营规模，从而刺激农户转入农地并提高其地权稳定性，因而可能存在反向因果问题，导致估计系数的不一致。因此，本文采用工具变量法进行内生性问题的处理。首先，参考徐湘博等[66]的研究，选取“村庄平均流转面积”作为“土地流入行为”的工具变量。一方面，村庄平均流转面积与农户的农业绿色生产率没有直接的相关关系；另一方面，所在村庄平均流转面积较大的农户，其土地流入的可能性亦随之增加，二者存在较强相关关系。其次，本文参考肖剑等[67]的研究，选取“村农地流转率”作为“契约签订”的工具变量，村庄农地流转率与农户的绿色生产率无关，但是与农户的契约签订决策有关。最后，借鉴顾宁等[40]的研究，选取“村庄平均地租水平”作为“流转年限”的工具变量，村庄平均地租水平由该村的土地流转市场决定，能够影响农户的流转年限。工具变量法估计结果如表6所示，土地流入行为显著提升了农户的农业绿色生产率，且弱工具变量检验的Wald值为44.79，在1%的水平上显著；契约签订与流转年限均显著正向影响农业绿色生产率，其弱工具变量检验的Wald值分别为3.54与6.80，分别在10%和1%的水平上显著，表明工具变量均有效。
表6 工具变量估计结果

Table 6 Instrumental variable estimation results

变量 第一阶段 第二阶段 第一阶段 第二阶段 第一阶段 第二阶段
土地流入 农业绿色
生产率		 契约签订 农业绿色
生产率		 流转年限 农业绿色
生产率
土地流入行为 0.494***(0.113)
契约签订 0.102**(0.041)
流转年限 0.961***(0.005)
村庄平均流转面积 0.018***(0.004)
村庄农地流转率 0.897***(0.078)
村庄平均地租水平 0.019***(0.005)
控制变量 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制
观测值/份 1214 1214 759 759 759 759
外生性Wald检验统计量 44.79*** 3.54* 6.80***
对农户地权稳定性进行进一步分析时，若只用转入农地的农户作为样本探究契约签订与流转年限对农业绿色生产率的影响，将会存在样本选择偏误的问题。因而采用Heckman两阶段法重新对样本进行回归分析以检验上述结果是否稳健。第一步，构建全样本的Probit方程，通过回归得到逆米尔斯比率。第二步，将逆米尔斯比率作为选择性偏差修正项和其他变量一起纳入第二阶段的回归方程中。由于土地租金会影响农户的土地流入行为，且不会对农业绿色生产率产生直接影响。所以在处理模型可识别问题时，在Heckman第一阶段契约签订模型中加入土地租金变量作为识别变量。Heckman两阶段法估计结果如表7所示，其中模型4汇报了第一阶段估计结果，土地租金与农户土地流入行为存在显著负相关，表明较高的租金会阻碍农户的土地流入行为。模型5~模型6汇报了第二阶段的估计结果，其中逆米尔斯比率均在1%的水平上显著，表明使用转入农地的农户作为样本进行分析存在样本选择偏误的问题，使用Heckman两阶段模型解决该问题后原有结论依然成立，基准回归结果的稳健性得到进一步验证。
表7 Heckman两阶段法估计结果

Table 7 Heckman method estimation results

变量 模型4 模型5 模型6
土地流入行为 农业绿色生产率 农业绿色生产率
契约签订 0.028*(0.016)
流转年限 0.007***(0.002)
土地租金 0.025***(0.002)
控制变量 已控制 已控制 已控制
逆米尔斯比率 -0.150***(0.031) -0.142***(0.031)
观测值/份 1214 759 759
外生性Wald检验统计量 499.01*** 192.72*** 201.34***

3.3 土地流入与产业融合对农户农业绿色生产率的交互效应分析

在前述分析基础上，进一步将土地流入行为、地权稳定性（契约签订、流转年限）与产业融合的交互项分别纳入模型中，估计结果如表8中模型7~模型9所示。由估计结果可知，产业融合对农户农业绿色生产率存在显著正向影响，产业融合有助于农业绿色生产率的提升。产业融合通过优化生产结构、构建农业内部的循环链条（如稻虾共作等融合模式）有效减少了农药的使用[38]，从而推进农业绿色生产率的提升。此外，产业融合能够促进农户增收[18]，从而提高农户的风险抵抗能力，推动其采纳新型生产技术以提高农业生产效率。
表8 土地流入与产业融合对农户农业绿色生产率的交互影响

Table 8 Interactive effects of rural land inward transfer and rural industrial integration on farmers' agricultural green productivity

变量 模型7 模型8 模型9
土地流入行为 0.039***(0.010)
契约签订 0.031**(0.016)
流转年限 0.006***(0.002)
产业融合 0.027***(0.009) 0.045***(0.009) 0.044***(0.012)
土地流入×产业融合 0.044**(0.018)
契约签订×产业融合 0.056*(0.018)
流转年限×产业融合 0.009***(0.005)
控制变量 已控制 已控制 已控制
观测值/份 1214 759 759
卡方检验统计量 373.24*** 186.63*** 196.60***
模型7结果表明，土地流入行为与产业融合的交互项在5%的水平上显著为正，说明产业融合能够强化土地流入带来的农业绿色生产率的提升。模型8、模型9的估计结果显示，契约签订与产业融合的交互项、流转年限与产业融合的交互项均显著为正，表明产业融合能够强化地权稳定性较高所带来的农业绿色生产率的提升效应，假说H2得证。对于发生土地流入的农户而言，产业融合程度较高使得农户得以增产增收、改善生产方式以降低环境污染，因而得以促进其绿色生产率的提升，从而增强由于土地流入所产生的农业绿色生产率的提升。

3.4 传导机制验证

由前文分析可知，土地流入行为与地权稳定性会显著提升农户农业绿色生产率，在此基础上，进一步验证土地流入行为及地权稳定性对绿色生产率影响的传导机制。根据理论分析，选取服务外包这一渠道，探究土地流入影响农业绿色生产率的路径。借鉴唐林等[68]的研究方法，首先，构建传导机制变量与土地流入行为、地权稳定性的回归模型，以检验土地流入行为、地权稳定性对服务外包的影响；其次，构建农户农业绿色生产率与传导机制变量的回归模型，来检验服务外包对农业绿色生产率的影响。
土地流入行为与地权稳定性对服务外包的影响见表9，模型10~模型12结果表明，土地流入行为、契约签订均对服务外包存在显著正向影响，而流转年限的影响不显著。土地流入行为使得农户生产经营规模扩大，农户更倾向于采纳服务外包进行农业生产以提高生产效率。同时，签订契约的农户更倾向于采取绿色高效的生产方式以提升土地的长期经营效益，从而采纳病虫害防治、施肥等环节的外包服务。表10中模型13~模型15汇报了服务外包对农业绿色生产率的影响，结果表明，服务外包对土地流入行为、契约签订与流转年限存在显著的正向影响。这说明土地流入行为与契约签订还通过促进农户服务外包行为间接影响农业绿色生产率，假说H3部分得证。流转年限对服务外包影响不显著的原因可能是农户采纳服务外包决策更取决于当年的农业生产经营情况，而非长期考虑，因而流转年限长短难以通过影响服务外包决策进而影响农户农业绿色生产率。
表9 土地流入与服务外包的关系

Table 9 The relationship between rural land inward transfer and service outsourcing

变量 服务外包
模型10 模型11 模型12
土地流入行为 0.309**(0.101)
契约签订 0.248*(0.127)
流转年限 -0.026(0.017)
常数项 0.485(0.478) 0.473(0.686) 0.671(0.676)
控制变量 已控制 已控制 已控制
观测值/份 1214 759 759
F检验统计量 12.99*** 4.39*** 4.66***
表10 土地流入与服务外包对农户农业绿色生产率的影响

Table 10 The impact of rural land inward transfer and service outsourcing on farmers' agricultural green productivity

变量 模型13 模型14 模型15
土地流入行为 0.036***(0.010)
契约签订 0.029*(0.016)
流转年限 0.008***(0.002)
收入质量
服务外包 0.007**(0.003) 0.008**(0.004) 0.009**(0.004)
控制变量 已控制 已控制 已控制
观测值/份 1214 759 759
卡方检验统计量 363.45*** 174.52*** 186.83***

4 结论与启示

4.1 结论

以绿色可持续发展引领农业升级转型是推进农业现代化发展的必由之路。本文基于黑龙江省、湖北省、广西壮族自治区1214户农户样本，考察了在纳入村庄产业融合差异后土地流入行为与地权稳定性对农业绿色生产率的影响，并检验了其影响的传导机制。研究结果表明：（1）土地流入行为、地权稳定性对农业绿色生产率均存在显著正向影响，即转入农地、提升地权稳定性会提高农户的农业绿色生产率，土地流入整体上促进了农业绿色生产率的提升。讨论反向因果导致的内生性问题可能产生的偏误后，该结论依然成立。（2）在其他条件不变的情况下，产业融合能有效强化土地流入行为与地权稳定性对农业绿色生产率的促进作用。（3）土地流入促进农业绿色生产率有收入质量、服务外包两条传导机制。土地流入行为与地权稳定性能通过提升农户收入质量、促进服务外包采纳而提升农户农业绿色生产率。

4.2 讨论

推进土地流转、提升地权稳定性是提升农业绿色生产率、加快绿色发展进程、推动农业高质量发展的有效途径。已有研究对农地流转与农业绿色生产或农业生产率的关系进行了探究，认为农地流转对于推动农业绿色生产、提升农业生产率存在关键作用[14,15]。然而，在当前的农地流转实践中，短期、小规模、碎片化的土地流转现象普遍存在，土地边界对农业生产发展的内在限制阻碍了农业高质量发展。因此重视农村一二三产业深度融合这一关键战略选择，对于剖析土地流入与农业绿色生产率二者关系至关重要。本文从产业融合的视角出发，实证分析了农户土地流入行为与地权稳定性对农业绿色生产率的促进作用及其作用机制，有利于深化土地流入与农业绿色生产之间关系的认识。本文的边际贡献在于：（1）从农户土地流入行为与地权稳定性两个角度，充分探究土地流入对于农业绿色生产率的作用。（2）将产业融合纳入同一分析框架，探究其在土地流入影响农业绿色生产率中的关键作用。（3）从服务外包这一渠道探究土地流入影响的传导机制，拓宽了分析框架，丰富了针对绿色生产率提升路径的考察。需要指出的是，鉴于微观农户调研的局限性与问题的可深入性，本文存在一定的优化空间：一方面，所调研样本农户局限于水稻种植户，由于不同作物其绿色生产情况存在差异，结论的普适性仍待提升，未来深化探究的重点应着眼于丰富调研地区，对各类作物种植户展开丰富调查。另一方面，仅考虑到农户服务外包这一农户特征路径所发挥的作用，忽视了对于相关政策等外部环境作用的讨论，应进一步加强土地流入影响农业绿色生产的机制研究，以进一步探明土地流入促进农业绿色生产率的作用路径。

4.3 启示

在农地流转市场日渐发育、逐步规范的现实背景下，土地流入对农业绿色高质量发展的推动作用应予以足够的重视。基于本文研究结论，得到如下政策启示：（1）完善农地流转制度，推进农地适度规模经营。促进土地经营权的长期、有序流转，依据农户禀赋特征合理引导农户转入农地以扩大经营规模，提升农户生产专业化。同时加大绿色生产技术推广力度，提升农户绿色生产转型积极性。（2）重视村庄产业融合的发展推进，提升农户产业融合参与积极性。通过增强对经营主体的培训指导，推动小农户深度参与产业融合价值链，确保产业融合所创利益更广泛地惠及农户；同时积极培育新型职业农民，提升农业人才整体素质。（3）充分发挥社会化服务的重要作用。加强对社会化服务的支持力度，做好社会化服务宣传指导工作，在培育社会化服务组织的同时提升服务标准化、规范化程度，保障服务质量，以提升农业绿色生产率。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
李兆亮, 罗小锋, 张俊飚, 等. 基于能值的中国农业绿色经济增长与空间收敛. 中国人口·资源与环境, 2016, 26(11): 150-159.

[LI Z L, LUO X F, ZHANG J B, et al. Green economy growth of agriculture and its spatial convergence in China based on energy analytic approach. China Population, Resources and Environment, 2016, 26(11): 150-159.]

[2]
展进涛, 徐钰娇. 环境规制、农业绿色生产率与粮食安全. 中国人口·资源与环境, 2019, 29(3): 167-176.

[ZHAN J T, XU Y J. Environmental regulation, agricultural green TFP and grain security. China Population, Resources and Environment, 2019, 29(3): 167-176.]

[3]
马国群, 谭砚文. 环境规制对农业绿色全要素生产率的影响研究: 基于面板门槛模型的分析. 农业技术经济, 2021, (5): 77-92.

[MA G Q, TAN Y W. Impact of environmental regulation on agricultural green total factor productivity: Analysis based on the panel threshold model. Journal of Agrotechnical Economics, 2021, (5): 77-92.]

[4]
李谷成. 中国农业的绿色生产率革命: 1978—2008年. 经济学(季刊), 2014, 14(2): 537-558.

[LI G C. The green productivity revolution of agriculture in China from 1978 to 2008. China Economic Quarterly, 2014, 14(2): 537-558.]

[5]
杨芷晴. 教育如何影响农业绿色生产率: 基于我国农村不同教育形式的实证分析. 中国软科学, 2019, (8): 52-65.

[YANG Z Q. How does education affect agricultural green agricultural productivity: An empirical study based on different educational forms in rural China. China Soft Science, 2019, (8): 52-65.]

[6]
侯孟阳, 姚顺波. 空间视角下中国农业生态效率的收敛性与分异特征. 中国人口·资源与环境, 2019, 29(4): 116-126.

[HOU M Y, YAO S B. Convergence and differentiation characteristics on agro-ecological efficiency in China from a spatial perspective. China Population, Resources and Environment, 2019, 29(4): 116-126.]

[7]
马永喜, 马钰婷. 农业经营规模化发展对环境效率的影响: 基于地块层面的实证分析. 中国环境科学, 2020, 40(10): 4631-4640.

[MA Y X, MA Y T. Impacts of agricultural scale operation on the environmental efficiency: An analysis based on land plots data. China Environmental Science, 2020, 40(10): 4631-4640.]

[8]
李博伟. 土地流转契约稳定性对转入土地农户化肥施用强度和环境效率的影响. 自然资源学报, 2019, 34(11): 2317-2332.

DOI

[LI B W. The effect of the stability of land transfer contract on the fertilization intensity and environmental efficiency of the farmer who transfers in land. Journal of Natural Resources, 2019, 34(11): 2317-2332.]

[9]
张梦玲, 童婷, 陈昭玖. 农业社会化服务有助于提升农业绿色生产率吗?. 南方经济, 2023, (1): 135-152.

DOI

[ZHANG M L, TONG T, CHEN Z J. Can socialized service of agricultural production improve agricultural green productivity?. South China Journal of Economics, 2023, (1): 135-152.]

[10]
余志刚, 孙子烨, 金鑫. 秸秆还田与农业绿色全要素生产率: 促进还是抑制?. 干旱区资源与环境, 2023, 37(9): 36-45.

[YU Z G, SUN Z Y, JIN X. Straw incorporation and agricultural green total factor productivity: Promotion or inhibition?. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2023, 37(9): 36-45.]

[11]
赵秋倩, 夏显力. 社会规范何以影响农户农药减量化施用: 基于道德责任感中介效应与社会经济地位差异的调节效应分析. 农业技术经济, 2020, (10): 61-73.

[ZHAO Q Q, XIA X L. How does social norms affect the reduction of pesticide application by farmers? Analysis of the regulating effect of the difference between the mediating effect of moral responsibility and social economic status. Journal of Agrotechnical Economics, 2020, (10): 61-73.]

[12]
左喆瑜, 付志虎. 绿色农业补贴政策的环境效应和经济效应: 基于世行贷款农业面源污染治理项目的断点回归设计. 中国农村经济, 2021, (2): 106-121.

[ZUO Z Y, FU Z H. The environmental and economic effects of green agricultural subsidy policies: A regression of discontinuity design based on agricultural non-point source pollution control programs with the world bank's loan in Guangdong province. Chinese Rural Economy, 2021, (2): 106-121.]

[13]
肖锐, 陈池波. 财政支持能提升农业绿色生产率吗? 基于农业化学品投入的实证分析. 中南财经政法大学学报, 2017, (1): 18-24, 158.

[XIAO R, CHEN C B. Can financial support promote agricultural green productivity? An empirical evidence from agricultural chemicals input. Journal of Zhongnan University of Economics and Law, 2017, (1): 18-24, 158.]

[14]
高欣, 张安录. 农地流转、农户兼业程度与生产效率的关系. 中国人口·资源与环境, 2017, 27(5): 121-128.

[GAO X, ZHANG A L. Relationship of farmland transfer, peasant's part-time framing and production efficiency. China Population, Resources and Environment, 2017, 27(5): 121-128.]

[15]
郭小琳, 郑淋议, 施冠明, 等. 农地流转、要素配置与农户生产效率变化. 中国土地科学, 2021, 35(12): 54-63.

[GUO X L, ZHENG L Y, SHI G M, et al. Land transfer, resource allocation and rural household production efficiency. China Land Science, 2021, 35(12): 54-63.]

[16]
匡远配, 张容. 农地流转对粮食生产生态效率的影响. 中国人口·资源与环境, 2021, 31(4): 172-180.

[KUANG Y P, ZHANG R. Effect of farmland transfer on the ecological efficiency of food production. China Population, Resources and Environment, 2021, 31(4): 172-180.]

[17]
谭淑豪, 王硕, 叶卓卉, 等. 土地流转会加剧耕地“非粮化”吗? 基于经营规模的异质性分析. 自然资源学报, 2023, 38(11): 2841-2855.

DOI

[TAN S H, WANG S, YE Z H, et al. Will land transfer aggravate "non-grain" of agricultural land? A heterogeneity analysis based on farmland scales. Journal of Natural Resources, 2023, 38(11): 2841-2855.]

[18]
齐文浩, 李佳俊, 曹建民, 等. 农村产业融合提高农户收入的机理与路径研究: 基于农村异质性的新视角. 农业技术经济, 2021, (8): 105-118.

[QI W H, LI J J, CAO J M, et al. Research on the mechanism and path of rural industry integration to improve farmers' income: A new perspective based on rural heterogeneity. Journal of Agrotechnical Economics, 2021, (8): 105-118.]

[19]
马婕, 蔡荣. 农地流转背景下地块生产率差异及成因: 基于中国土地经济调查数据. 资源科学, 2023, 45(5): 1034-1043.

DOI

[MA J, CAI R. Plot-level productivity difference and its mechanism from the perspective of plot property rights: Based on the China land economic survey data. Resources Science, 2023, 45(5): 1034-1043.]

DOI

[20]
李政通, 顾海英. 农地权能、劳动力流动与化肥用量. 农村经济, 2021, (9): 34-43.

[LI Z T, GU H Y. Powers and functions of farmland, labor mobility and fertilizer consumption. Rural Economy, 2021, (9): 34-43.]

[21]
谢花林, 黄萤乾. 非农就业与土地流转对农户耕地撂荒行为的影响: 以闽赣湘山区为例. 自然资源学报, 2022, 37(2): 408-423.

DOI

[XIE H L, HUANG Y Q. Impact of non-agricultural employment and land transfer on farmland abandonment behaviors of farmer: A case study in Fujian-Jiangxi-Hunan Mountainous Areas. Journal of Natural Resources, 2022, 37(2): 408-423.]

[22]
郭珍. 农地流转、集体行动与村庄小型农田水利设施供给: 基于湖南省团结村的个案研究. 农业经济问题, 2015, 36(8): 21-27.

[GUO Z. Farmland transfer, collective action and small-scale irrigation and water conservancy facilities supply: A case study of Tuanjie village in Hunan province. Issues in Agricultural Economy, 2015, 36(8): 21-27.]

[23]
朱诗娥, 杨汝岱, 王璐, 等. 中国农村土地流转与农业生产模式变迁. 管理世界, 2024, 40(1): 76-88.

[ZHU S E, YANG R D, WANG L, et al. Rural land transfer and the change of agricultural production mode in China. Rural land transfer and the change of agricultural production mode in China. Journal of Management World, 2024, 40(1): 76-88.]

[24]
卢华, 胡浩, 耿献辉. 土地细碎化、地块规模与农业生产效益: 基于江苏省调研数据的经验分析. 华中科技大学学报: 社会科学版, 2016, 30(4): 81-90.

[LU H, HU H, GENG X H. Land fragmentation, plot size and efficiency of agricultural production: Based on the empirical analysis of the survey data in Jiangsu. Journal of Huazhong University of Science and Technology: Social Science Edition, 2016, 30(4): 81-90.]

[25]
史常亮. 土地流转对农业高质量发展的影响: 基于绿色全要素生产率视角. 自然资源学报, 2024, 39(6): 1418-1433.

DOI

[SHI C L. Impact of land transfer on high-quality agricultural development: Analysis based on the green TFP perspective. Journal of Natural Resources, 2024, 39(6): 1418-1433.]

[26]
俞海, 黄季焜, Scott Rozelle, 等. 地权稳定性、土地流转与农地资源持续利用. 经济研究, 2003, 38(9): 82-91, 95.

[YU H, HUANG J K, ROZELLE S, et al. Use rights security, land transfer and resource degradation. Economic Research Journal, 2003, 38(9): 82-91, 95.]

[27]
仇焕广, 刘乐, 李登旺, 等. 经营规模、地权稳定性与土地生产率: 基于全国4省地块层面调查数据的实证分析. 中国农村经济, 2017, (6): 30-43.

[QIU H G, LIU L, LI D W, et al. Farm size, tenure security and land productivity: An empirical study based on plot-level survey data from four provinces in China. Chinese Rural Economy, 2017, (6): 30-43.]

[28]
董莹. 土地流转、服务外包对小农户全要素生产率的影响: 来自粮食主产区数据的实证检验. 资源科学, 2022, 44(11): 2193-2206.

DOI

[DONG Y. Impact of land transfer and service outsourcing on smallholder farmers' total factor productivity: Evidence from the main grain producing areas of China. Resources Science, 2022, 44(11): 2193-2206.]

[29]
许秀川, 高远东, 梁义娟. 借贷能力、风险收益与新型农业经营主体经营效率. 华中农业大学学报: 社会科学版, 2019, (1): 54-67, 165.

[XU X C, GAO Y D, LIANG Y J. Credit ability, risk income and the operating efficiency of new agricultural business entities. Journal of Huazhong Agricultural University: Social Sciences Edition, 2019, (1): 54-67, 165.]

[30]
胡新艳, 王梦婷, 吴小立. 要素配置与农业规模经营发展:一个分工维度的考察. 贵州社会科学, 2018, (11): 149-154.

[HU X Y, WANG M T, WU X L. Factor allocation and agricultural scale management development: A dimension of division of labor. Guizhou Social Sciences, 2018, (11): 149-154.]

[31]
邹伟, 崔益邻, 周佳宁. 农地流转的化肥减量效应: 基于地权流动性与稳定性的分析. 中国土地科学, 2020, 34(9): 48-57.

[ZOU W, CUI Y L, ZHOU J N. The impact of farmland transfer on farmers' fertilizer reduction: An analysis of transferability and security of land rights. China Land Science, 2020, 34(9): 48-57.]

[32]
周波, 张琦. 农地流转行为的空间依赖性及影响因素研究: 基于学习效应视角. 财经问题研究, 2023, (11): 101-114.

[ZHOU B, ZHANG Q. Study on the spatial dependence and influence factor of farmland transfer behavior: A learning effect perspective. Research on Financial and Economic Issues, 2023, (11): 101-114.]

[33]
WANG H, ZHANG X, WANG H, et al. The right-of-use transfer mechanism of collective construction land in new urban districts in China: The case of Zhoushan city. Habitat International, 2017, 61: 55-63.

[34]
BESLEY T. Property rights and investment incentives: Theory and evidence from Ghana. Journal of Political Economy, 1955, 103(5): 903-937.

[35]
DEININGER K, JIN S. Tenure security and land-related investment: Evidence from Ethiopia. European Economic Review, 2006, 50(5): 1245-1277.

[36]
李成龙, 周宏. 农户会关心租来的土地吗? 农地流转与耕地保护行为研究. 农村经济, 2020, (6): 33-39.

[LI C L, ZHOU H. Will farmers care about the rented land? Study on farmland circulation and farmland protection behavior. Rural Economy, 2020, (6): 33-39.]

[37]
程名望, 盖庆恩, JIN Y, 等. 人力资本积累与农户收入增长. 经济研究, 2016, 51(1): 168-181.

[CHENG M W, GAI Q E, JIN Y, et al. Focusing on human capital improvement and income growth. Economic Research Journal, 2016, 51(1): 168-181.]

[38]
苏毅清, 游玉婷, 王志刚. 农村一二三产业融合发展: 理论探讨、 现状分析与对策建议. 中国软科学, 2016, (8): 17-28.

[SU Y Q, YOU Y T, WANG Z G. Convergence development of primary, secondary and tertiary industries: Theoretical discussion, situation analysis and suggestions. China Soft Science, 2016, (8): 17-28.]

[39]
王晓飞, 谭淑豪. 基于非同质DEA的稻虾共作土地经营模式成本效率分析. 中国土地科学, 2020, 34(2): 56-63.

[WANG X F, TAN S H. Cost-efficiency analysis of rice-crayfish integrated land operation mode based on non-homogeneous DEA. China Land Science, 2020, 34(2): 56-63.]

[40]
顾宁, 李颜汝. 农村土地流转、农民收入结构与相对贫困治理. 农业技术经济, 2023, (10): 62-78.

[GU N, LI Y R. Farmland transfer, income structure of farmers and governance of relative poverty. Journal of Agrotechnical Economics, 2023, (10): 62-78.]

[41]
崔玉泉, 刘冰洁, 刘聪, 等. 新型订单农业合作模式的优化模型分析. 中国管理科学, 2020, 28(12): 140-150.

[CUI Y Q, LIU B J, LIU C, et al. Optimization model analysis of new order agricultural cooperation model. Chinese Journal of Management Science, 2020, 28(12): 140-150.]

[42]
钟甫宁, 陆五一, 徐志刚. 农村劳动力外出务工不利于粮食生产吗? 对农户要素替代与种植结构调整行为及约束条件的解析. 中国农村经济, 2016, (7): 36-47.

[ZHONG F N, LU W Y, XU Z G. Is it not conducive to food production for rural labor to go out to work? Analysis on the behavior and constraints of farmers' factor substitution and planting structure adjustment. Chinese Rural Economy, 2016, (7): 36-47.]

[43]
徐清华, 张广胜. 农业机械化对农业碳排放强度影响的空间溢出效应: 基于282个城市面板数据的实证. 中国人口·资源与环境, 2022, 32(4): 23-33.

[XU Q H, ZHANG G S. Spatial spillover effect of agricultural mechanization on agricultural carbon emission intensity. China Population, Resources and Environment, 2022, 32(4): 23-33.]

[44]
戴浩, 魏君英, 刘子宸. 非农就业、农机服务外包对粮食产量影响. 中国农机化学报, 2023, 44(6): 244-250.

[DAI H, WEI J Y, LIU Z C. Impact of non-agricultural employment and agricultural machinery service outsourcing on grain output. Journal of Chinese Agricultural Mechanization, 2023, 44(6): 244-250.]

[45]
刘汉成, 关江华. 适度规模经营背景下农村土地流转研究. 农业经济问题, 2019, (8): 59-64.

[LIU H C, GUAN J H. Study on the problem of farmland transfer on the background of moderate scale management. Issues in Agricultural Economy, 2019, (8): 59-64.]

[46]
孙小燕, 韩培培, 刘小瑜. 土地托管与兼业农户粗放种粮的缓解机制及效果检验. 中国人口·资源与环境, 2021, 31(6): 135-146.

[SUN X Y, HAN P P, LIU X Y. Mechanism and effect test of land trusteeship to alleviate the extensive grain planting of part-time farmers. China Population, Resources and Environment, 2021, 31(6): 135-146.]

[47]
程永生, 张德元, 汪侠. 基于农户视角农业绿色全要素生产率的测度与分析. 中国生态农业学报(中英文), 2023, 31(5): 820-834.

[CHENG Y S, ZHANG D Y, WANG X. Measurement and analysis of agricultural green total factor productivity based on farmers' perspectives. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2023, 31(5): 820-834.]

[48]
李翔, 杨柳. 华东地区农业全要素生产率增长的实证分析: 基于随机前沿生产函数模型. 华中农业大学学报: 社会科学版, 2018, (6): 62-68.

[LI X, YANG L. An empirical analysis of agriculture total factor productivity growth in East China: Based on stochastic frontier production function model. Journal of Huazhong Agricultural University: Social Sciences Edition, 2018, (6): 62-68.]

[49]
黄祖辉, 扶玉枝, 徐旭初. 农民专业合作社的效率及其影响因素分析. 中国农村经济, 2011, (7): 4-13.

[HUANG Z H, FU Y Z, XU X C. Analysis of the efficiency of farmers' professional cooperatives and its influencing factors. Chinese Rural Economy, 2011, (7): 4-13.]

[50]
EMROUZNEJAD A, YANG G. A survey and analysis of the first 40 years of scholarly literature in DEA: 1978-2016. Socio-economic Planning Sciences, 2018, 61: 4-8.

[51]
李翠霞, 许佳彬, 王洋. 农业绿色生产社会化服务能提高农业绿色生产率吗?. 农业技术经济, 2021, (9): 36-49.

[LI C X, XU J B, WANG Y. Can socialized service of agricultural green production improve agricultural green productivity?. Journal of Agrotechnical Economics, 2021, (9): 36-49.]

[52]
TONE K. A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis. European Journal of Operational Research, 2001, 130(3): 498-509.

[53]
NANERE M, FRASER I, QUAZI A, et al. Environmentally adjusted productivity measurement: An Australian case study. Journal of Environmental Management, 2007, 85(2): 350-362.

PMID

[54]
杨晨, 胡珮琪, 刁贝娣, 等. 粮食主产区政策的环境绩效: 基于农业碳排放视角. 中国人口·资源与环境, 2021, 31(12): 35-44.

[YANG C, HU P Q, DIAO B D, et al. Environmental performance evaluation of policies in main grain producing areas: From the perspective of agricultural carbon emissions. China Population, Resources and Environment, 2021, 31(12): 35-44.]

[55]
赵丽平, 侯德林, 王雅鹏, 等. 城镇化对粮食生产环境技术效率影响研究. 中国人口·资源与环境, 2016, 26(3): 153-162.

[ZHAO L P, HOU D L, WANG Y P, et al. Study on the influence of urbanization development on the technical efficiency of grain production: Based on the panel data of 13 major grain-producing areas in China. China Population, Resources and Environment, 2016, 26(3): 153-162.]

[56]
李波, 张俊飚, 李海鹏. 中国农业碳排放时空特征及影响因素分解. 中国人口·资源与环境, 2011, 21(8): 80-86.

[LI B, ZHANG J B, LI H P. Research on spatial-temporal characteristics and affecting factors decomposition of agricultural carbon emission in China. China Population, Resources and Environment, 2011, 21(8): 80-86.]

[57]
DUBEY A, LAL R. Carbon footprint and sustainability of agricultural production systems in Punjab, India, and Ohio, USA. Journal of Crop Improvement, 2009, 23(4): 332-350.

[58]
HOANG V, COELLI T. Measurement of agricultural total factor productivity growth incorporating environmental factors: A nutrients balance approach. Journal of Environmental Economics and Management, 2011, 62(3): 462-474.

[59]
杨歌谣, 周常春. 农村产业融合对农户多维贫困的影响: 基于云南省红河州调查实证. 统计与决策, 2021, 37(3): 9-15.

[YANG G Y, ZHOU C C. Impact of rural industry convergence on multidimensional poverty of rural households: Based on empirical investigations in Honghe prefecture of Yunnan province. Statistics & Decision, 2021, 37(3): 9-15.]

[60]
付阳奇, 朱玉春, 刘天军. 村庄产业融合对农地再配置的影响: 来自江苏省的微观证据. 中国农村观察, 2023, (4): 109-128.

[FU Y Q, ZHU Y C, LIU T J. The effect of rural industrial integration on the reallocation of farmland: Micro evidence from Jiangsu province. China Rural Survey, 2023, (4): 109-128.]

[61]
谢琳, 胡新艳, 罗必良. 技术进步、信任格局与农业生产环节外包. 农业技术经济, 2020, (11): 4-16.

[XIE L, HU X Y, LUO B L. Technical progress, trust pattern and the outsourcing of agricultural production links. Journal of Agrotechnical Economics, 2020, (11): 4-16.]

[62]
杜三峡, 罗小锋, 黄炎忠, 等. 外出务工促进了农户采纳绿色防控技术吗?. 中国人口·资源与环境, 2021, 31(10): 167-176.

[DU S X, LUO X F, HUANG Y Z, et al. Does labor migration promote farmers to adopt green control techniques?. China Population, Resources and Environment, 2021, 31(10): 167-176.]

[63]
唐林, 罗小锋, 张俊飚. 购买农业机械服务增加了农户收入吗? 基于老龄化视角的检验. 农业技术经济, 2021, (1): 46-60.

[TANG L, LUO X F, ZHANG J B. Has the purchase of agricultural machinery services increased farmers' income? Testing from the perspective of aging. Journal of Agrotechnical Economics, 2021, (1): 46-60.]

[64]
刘慧敏, 尚杰. 农地流转对农业绿色全要素生产率的影响研究: 兼论门槛效应与空间效应. 中国生态农业学报(中英文), 2023, 31(9): 1482-1495.

[LIU H M, SHANG J. Influence of rural land transfer on agricultural green total factor productivity: Effect, spatial characteristics and regional heterogeneity. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2023, 31(9): 1482-1495.]

[65]
卢华, 陈仪静, 胡浩, 等. 农业社会化服务能促进农户采用亲环境农业技术吗?. 农业技术经济, 2021, (3): 36-49.

[LU H, CHEN Y J, HU H, et al. Can agricultural socialized services promote farmers to adopt pro-environment agricultural technologies?. Journal of Agrotechnical Economics, 2021, (3): 36-49.]

[66]
徐湘博, 李畅, 郭建兵, 等. 土地转入规模、土地经营规模与全生命周期作物种植碳排放: 基于中国农村发展调查的证据. 中国农村经济, 2022, (11): 40-58.

[XU X B, LI C, GUO J B, et al. Land transfer-in scale, land operation scale and carbon emissions from crop planting throughout the life cycle: Evidence from China rural development survey. Chinese Rural Economy, 2022, (11): 40-58.]

[67]
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. 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. Reform, 2023, (8): 82-100.]

[68]
唐林, 罗小锋, 黄炎忠, 等. 劳动力流动抑制了农户参与村域环境治理吗?基于湖北省的调查数据. 中国农村经济, 2019, (9): 88-103.

[TANG L, LUO X F, HUANG Y Z, et al. Does labor mobility inhibit farmers' participation in village environmental governance? An analysis based on survey data from Hubei province. Chinese Rural Economy, 2019, (9): 88-103.]

Options
文章导航

/

〈 〉