農業科技創新、生態效率與農戶增收質量的動態關系
——基于面板向量自回歸模型的實證分析

羅漢祥，彭慧靈，田 婧，王 戰，陳 放

（1.華中農業大學經濟管理學院，湖北武漢 430070；2.華中農業大學外國語學院，湖北武漢 430070）

0 引言

農業是全球經濟和社會發展的支柱產業之一，而農戶的增收一直是農村地區繁榮與可持續發展的核心目標之一［1］。然而，隨著全球資源的稀缺性增加和生態環境的持續惡化，如何在提高農戶收入的同時保護生態系統成為了亟待解決的問題。

農業科技創新一直被認為是提高農業生產效率的重要途徑。新的農業技術和方法，如精準農業、有機農業和基因改良，為農戶提供了提高產量和降低生產成本的機會［2］。同時，這些技術在提高生態效率方面也發揮著關鍵作用，例如減少農藥和化肥的使用、改善土壤質量以及有效管理水資源，不僅有助于保護生態系統健康，還提高了農業生產的可持續性。此外，生態效率提升也可能直接影響農戶的經濟狀況。資源的更加有效利用有助于降低農業生產的成本，從而提高農產品的競爭力，進而影響農戶的增收［3］。

黨的二十大報告進一步提出促進綠色建設，驅動人與自然的和諧發展，這是對生態文明建設的新要求和新謀劃，進一步為中國生態文明建設和發展指明了方向；同時還強調了農業科技創新在實現農村振興、糧食安全、農民增收、生態環境保護等方面的重要性。另外，中國已經建立了國家鄉村振興局，主要負責鄉村振興發展有關各項事務。這就說明了，黨和政府十分重視中國的鄉村建設工作，全方位驅動鄉村振興事業的工作已經開展。提高農村居民收入是落實鄉村振興戰略的基本出發點，高質量的經濟建設又能協助鄉村振興戰略更好地開展［4］。

盡管農業科技創新一直被視為提高農產品產量和質量的關鍵途徑，但其促進農戶增收也面臨著困境。首先，開展科技創新需要資金投入和參加有關技術培訓，這可能使一些貧困農戶由于缺乏資金和無法參加相關培訓而無法享受農業科技創新帶來的好處［5］。其次，科技創新的引入也加劇了不平等，可能只有一部分農戶能夠輕松獲得和應用新技術［6］。與農業科技創新不同，提高生態效率通常被視為可持續農業發展的一部分［7］，為了實現更高的生態效率，可能需要減少化肥和農藥的使用，改善土壤管理、保護生態系統［8］，然而，這些改變需要農戶投入更多的時間和勞動力，在短期內增加了他們的成本，從而限制了農戶增收的機會。柯福艷等［9］、劉鳳等［10］學者研究了農業科技創新水平、生態效率以及農戶增收之間的因果關系，但并未對這三者的關系進行深入研究，諸如農業科技創新對農戶增收的影響、三者之間的關系和影響機制等問題值得進一步研究。因此，本研究以2000—2020 年湖南省有關時間序列信息為參考，研究了農業科技創新水平、生態效率與農戶增收質量間的相關性。

1 理論分析

1.1 農業科技創新與農戶增收質量

農業科技創新在推動農業經濟發展和提高農戶收入方面發揮著重要作用［11］。農業科技創新不僅包括新技術的開發，還涉及生產流程和管理方式的改進。創新驅動理論指出，科技創新是經濟增長的關鍵動力［12］。在農業領域，這意味著采用新技術（如生物技術、精準農業等）可以提升農業生產效率、降低成本、改善產品質量，從而提高農戶的經濟收入。林毅夫等［13］的研究顯示，農業科技的發展對農業經濟有著深遠影響。張紅輝等［14］運用動態經濟學模型驗證了農業科技創新與經濟發展間的長期穩定關系。王海龍等［15］通過數據包絡分析（DEA）和Tobit 回歸模型，證實了綠色技術創新效率與綠色發展績效存在正相關關系。劉敦虎等［16］利用空間計量模型發現，專利授權數量與地區經濟建設之間存在正比例關系。宗剛等［17］基于內生增長理論，揭示了技術創新與經濟建設間存在倒“U”型關系。楊義武等［18］指出，農業科技創新能有效降低農業生產成本、提升農業市場競爭力，對農戶增收起到核心作用。具體來說，科技創新能提高糧食產量并通過空間溢出效應對本地區的農業經濟產生積極影響，從而帶動農戶增收［19］；相反，農業科技創新能力的下降可能會削弱農業生產效率和產品質量，從而影響農戶的增收質量［20］。

1.2 生態效率與農戶增收質量

在現代農業發展中，生態效率和農戶增收之間的關系受到越來越多的重視。生態效率提升被認為是促進農業可持續發展和農戶增收的關鍵因素［21］。在生態經濟學領域，生態效率通常被定義為以最小的環境成本實現經濟活動的效率［22］，它強調資源利用的優化和環境影響的最小化。根據這一理論，提高生態效率意味著更高效地使用資源，減少生態環境的破壞，在保護生態環境的同時增強農業生產的可持續性［23］。此外，根據可持續發展理論，經濟增長不應以犧牲環境質量為代價［24］。在農業領域，這意味著應通過提高生態效率來實現農業生產的可持續增長，而不是單純追求產量的提升，以此確保農業長期發展的同時保護生態環境，為農戶提供長期穩定的收入來源。

有研究關注生態效率與農戶增收之間的關系，例如，魯偉［25］重點研究了鄱陽湖生態經濟區內的農戶增收質量，發現在發展生態保護的同時，農民的純收入呈現逐步增長的趨勢；吳健等［26］運用傾向得分匹配（PSM）和雙重差分法（DID）檢驗了退耕還濕對農民收入和生態旅游的長期動態影響，結果表明在發展生態保護的情況下，農民人均收入提高了約40%；邱兆林［27］采用Super-SBM 模型和GML指數法測算了長江經濟帶與黃河流域生態效率及其分解指標，結果顯示長江經濟帶與黃河流域生態效率高的地區，農業經濟發達并且農戶增收渠道廣；田紅等［28］以山東省為例，在考慮區域自然環境異質性的情況下，采用三階段DEA 模型對2010—2019年山東省及其16 個地級市旅游生態效率進行定量分析與評價，并采用Tobit 回歸模型識別出山東省旅游生態效率主要受業態創新、城鄉協調和地方經濟發展等因素的正向影響。

綜上所述，生態效率的提升與農戶收入增加之間存在正向關聯。上述研究均揭示了提高生態效率在促進農業經濟發展和農戶收入增長中的重要作用。具體來說，通過更有效的水資源管理、土壤保護等方式改善生態效率，不僅有助于生態環境的保護，還能通過提高作物產量和品質、降低生產成本，從而增加農戶的經濟收入；相反，如果生態效率下降，可能會導致資源的不可持續利用和生態環境的惡化，進而對農業經濟的長期穩定發展及農戶的收入產生負面影響。

1.3 農業科技創新與生態效率的協同效應

農業科技創新與生態效率在現代農業發展中扮演著至關重要的角色，它們不僅分別獨立影響農業生產，而且它們的交互作用對農戶增收質量產生顯著影響。依據索洛增長模型，技術進步是長期經濟增長的關鍵驅動力［29］。由此可知，科技創新通過提高作物產量、改善生產效率和增強產品質量來提高農戶的經濟收益。根據生態經濟學理論，生態效率強調以最小的環境成本實現最大的經濟產出［30］，這意味著提高生態效率有助于在保護自然資源和環境的同時實現經濟效益的最大化。因此，農業科技創新與生態效率之間的關系不僅是提升農業生產力和農戶收入的關鍵，也是一個需要在技術進步和生態保護之間尋找平衡的復雜過程。

現有研究揭示了農業科技創新與生態效率協同效應關系的復雜性與多維性。Grovermann 等［31］的研究強調了創新系統在提升農業生態效率中的關鍵作用，特別是在新興經濟體中，公共研究支出的重要性不容忽視；此外，他們還指出，在不太發達的經濟體中，推廣服務對于實現生態效率的提升同樣至關重要，突顯了知識傳播和技術轉移的重要性。然而，Gras 等［32］提醒我們，技術創新可能帶來生態風險，如資源耗竭和生態盈余的挪用，這要求在追求技術創新的同時也要考慮其生態影響。同時，Rose 等［33］的研究表明，智能技術在提高農業生產力和生態效率方面具有潛力，但也強調了在創新過程中考慮社會影響的重要性。Wang 等［7］的研究指出，農業技術創新對于農業生產的發展和生態改善具有重要作用，是推動農業現代化的關鍵。

綜上所述，農業科技創新與生態效率之間的關系是一個需要綜合考慮技術、生態和社會因素的動態互動過程。具體來說，農業科技創新通過提高農業生產效率和作物質量，直接提升農戶的收入水平；同時，生態效率的提升確保這種增長的可持續性，減少對自然資源的過度依賴，從而保障農戶收入的穩定性。這種協同效應可以帶來更高的經濟效益和環境效益，最終提高農戶增收質量。

2 研究方法

2.1 數據來源與指標選取

2.1.1 農業科技創新水平

陳耀等［34］設立了農業科技創新水平的考核模型，對中國區域農業科技創新水平給予了考核和對比。孫長東等［35］則根據灰色關聯法選擇了農業科技創新轉變水平、農業科技支持能力、農業技術產能、農業科技投資水平、農業科技創新環境情況5 個一級指標，設立了中國農業科技創新能力考核機制。在此基礎上，本研究參照李春婷等［36］所采用的指標來衡量農業科技創新水平（LNRD），包括農業科學技術支出、農業人才教育支出、出版科技專著、發明專利、農業機構科研人員、農業專業技術人員等，相關數據來源于2000—2020 年《中國科技統計年鑒》以及《湖南科技年鑒》，使用熵值法來評估農業科技的創新水平，以確保分析的客觀性和合理性。

2.1.2 生態效率

本研究參照張展等［37］、汪艷濤等［38］、曹明霞等［39］使用的超效率SBM 模型來計算湖南省生態效率（LNEE）。為更精確地評估各決策單元的相對效率，運用DEA 模型進一步明確產入產出指標，以為湖南省的生態效率提供一個更為準確的度量標準。具體地，將湖南省農業從業人員、農作物播種空間、化肥的運用量、農藥的運用量、農膜的運用量、農業機械總動力、合理灌溉空間作為投入指標；將農業總產值與糧食產量作為預期產出指標；將SO2的釋放量、煙塵排放量、工業廢水釋放量與生活污水釋放量作為非預期產出指標。相關數據來源于2000—2020 年《湖南省統計年鑒》《中國農村統計年鑒》以及EPS 數據庫。

2.1.3 農戶增收質量

參考陳一鳴等［40］、譚燕芝等［41］的研究，采用農民收入增長率來表示農戶增收質量（LGDP）。相關數據來源于2000—2020 年《湖南省統計年鑒》中的農村居民人均可支配收益的增長率。

2.2 計量經濟模型的構建

由于向量自回歸（VAR）模型可用于預估彼此間相關的時間序列系統與研究隨機干擾對各種變量帶來的影響，詮釋不同類型的經濟影響對經濟變量帶來的影響，因此，采用VAR 模型來評估農業科技創新水平、生態效率與農戶增收質量之間的動態關系。模型的表達形式如下：

式（1）中：Yt＝（LNRD，LNEE，LGDP）；C是常數項，是模型待預估的參數矩陣；k代表模型的滯后階數；εt是殘差向量；t是樣本數。

3 實證檢驗與結果分析

3.1 時間序列的平穩性檢驗

在檢驗LNRD、LNEE 與LGDP 關系之前，采用單位根ADF 平穩性檢測時間序列信息的平穩性，結果如表1 所示，各種原序列在ADF 平穩性檢測1%的顯著性程度下均支持原假設，表明LNRD、LNEE和LGDP 都是非平穩序列，而在一階差分序列P值也都小于0.05，意味著其一階差分序列屬于平穩的。由此認為，LNRD、LNEE 和LGDP 均是一階單整序列，相互之間為同階單整關系，可以進行下一步的最優滯后階數的判定。

表1 變量的平穩性檢驗結果

3.2 最優滯后階數的判斷

對模型的最優滯后系數進行判斷，表2 展示了6 個統計量，其中似然比檢驗（LR）、施瓦茨信息準則（SIC）呈現的最佳滯后階數是滯后一階，最終預測誤差（FPE）、赤池信息準則（AIC）與漢南-奎恩準則（HQ）呈現的最佳滯后階數是二階，由此，我們選擇的最佳滯后階數是滯后二階。

表2 模型最優滯后階數的判斷

3.3 向量自回歸結果

在確定了最優滯后階數為2 后，構建VAR（2）模型如下所示：

VAR（2）模型結果如表3 所示。從式（2）～（4）方程可知，湖南省農業科技創新水平、生態效率與農戶增收質量各變量之間不存在同期相關問題，因此估計模型是有效的。

表3 VAR（2）模型的回歸估計結果

3.4 變量的Johansen 協整檢驗結果

根據對時間序列單位根檢測的信息，本研究確定了原序列涵蓋截距項與趨勢項，滯后階數為2，檢驗結果如表4 所示。通過最大特征值以及特征根跡檢驗可知，均在5%的顯著性上不接受原假設，表明無協整關系，即無長時間的協調關系，可以進行下一步，即對VAR 模型進行平穩性檢驗。

表4 變量的Johansen 協整檢驗結果

3.5 平穩性檢驗

對VAR（2）模型開展平穩性檢測，結果如圖1所示。圖1 中描述了VAR（2）模型單位的圓曲線與VAR 模型所有特征根的位置，從中可以發現，模型內的所有特征根都位于單位圓中，未使用不在單位圓中的特征根，這意味著該模型平穩，能用以開展后續的脈沖研究與方差分解。

圖1 VAR 模型的AR 根檢驗結果

3.6 格蘭杰因果檢驗

借鑒芮正云等［42］的研究，采用格蘭杰因果檢驗來深入分析LNRD、LNEE 和農戶增收質量LGPD 之間的動態關系，特別關注這些變量之間是否存在時間上的先后影響關系。結果表明（見表5），LNRD與LGDP 之間存在雙向因果關系，其P值均低于0.05的顯著性水平，表明農業科技創新是農戶增收質量變化的格蘭杰原因；反之亦然。然而，LNEE 與農戶增收質量LGDP 之間的關系在統計上并不顯著，其P值均超過了常用的顯著性閾值；同時，LNRD 與LNEE 的關系也不顯著。這表明盡管理論上以上兩者的兩兩之間被認為相互促進，但結果并未顯示出它們在統計上的顯著直接影響，說明農業科技創新與生態效率的協同效應可能存在，但并非直截了當，它們如何共同作用于農戶增收質量需要通過更復雜的路徑和機制來解釋。

表5 變量的格蘭杰因果檢驗結果

3.7 脈沖響應分析

為進一步揭示各變量關系之間的具體強度，結合VAR 模型和脈沖響應函數分析農業科技創新、生態效率與農戶增收質量之間的長期動態關系。值得注意的是，VAR 模型作為一種非結構化模型，其重點不在于探究單一變量變化對其他變量的獨立影響，而是分析整個系統中誤差項的變化如何基本影響各變量，通過這種分析，能夠識別和量化在一定時期內，農業科技創新、生態效率與農戶增收之間的直接影響和潛在的反饋效應；而脈沖響應結果提供了一個內生變量沖擊對其他內生變量造成影響的動態視圖，從而能夠更全面地理解變量間的交互關系，并為未來的政策制定提供決策支持。所有變量間的脈沖響應水平如圖2 所示，其中實線表示估計的響應，而兩條虛線則表示通過蒙特卡羅模擬得到的置信區間的上下界限，這些界限定義了一個區間，預計在某個置信水平下，真實的脈沖響應函數值會落在這個區間內。在圖2（a）中，當LGDP 受到自身沖擊的影響時，在初期會出現急劇下降，隨后下降幅度逐漸減緩，并在第10 期左右趨于穩定，表明LGDP 對自身的影響具有正向沖擊性質。圖2（g）顯示，在LGDP 受到LNRD 正向沖擊的影響下，其效應從第1期開始呈正向增長，至第2 期達到峰值，隨后迅速下降，并在第10 期逐步趨于穩定，這表明LNRD 對LGDP 的影響在短期內較為顯著且呈現正向趨勢；其背后的邏輯是，農業技術的進步短期內通過增加農產品產量來提高農戶收入，但長期來看，產量增加可能導致農產品價格下降，從而減少農戶收入。同樣，在圖2（d）中發現，LGDP在受到LNEE的正向沖擊后，在最初幾期內展現出負向的增長趨勢，而后逐漸減弱，并在第6 期趨于平穩，說明LNEE 對LGDP 有負向影響；這一現象反映了生態效率在短期內對農戶收入質量的提升作用有限，但長期看來，生態效率的提升是一個持續過程，對農戶收入具有正向影響。圖2（e）、圖2（b）、圖2（h）、圖2（i）、圖2（c）、圖2（f）同樣展示了不同變量間的動態互動關系，分別反映了在農業科技創新、生態效率以及農戶增收質量間存在復雜的相互作用。

圖2 變量間脈沖響應分析結果

3.8 方差分解分析

采用方差分解方法探討樣本數據在VAR 模型框架下的內生變量變化對總方差的影響和貢獻程度，具體結果如表6 所示：LGDP 對自身方差的貢獻率從第1 期的100%逐漸降低至第10 期的92%；相對地，LNEE 對LGDP 方差的貢獻率則從第1 期的0%穩步上升至第10 期的4.9%，在第4 期達到最高點，此后保持相對穩定；而LNRD 對LGDP 的方差貢獻率也呈現出逐期增加的趨勢，從第1 期的0%上升至第10 期的2.7%。由此可見，LNEE 對LGDP 的方差貢獻大于LNRD，LNEE 對自身的方差貢獻率最顯著，LGDP 對LNEE 的方差貢獻率呈平穩上升趨勢；另一方面，LNRD 對LNEE 的方差貢獻雖然整體呈上升趨勢，但在第2 至第3 期間有所下降，最終增至第10 期的9.5%。因此，可以看出LGDP 對LNEE 的方差貢獻高于LNRD。LNRD 對自身方差的貢獻率相對穩定，從第一期輕微下降至第10 期的74.30%；而LGDP 對LNRD 的方差貢獻率呈現出逐期下降的趨勢，從第2 期的高點26.0%降至第10 期的15.3%；同時，LNEE 對LNRD 的方差貢獻率也呈下降趨勢，從第1 期的16%降至第10 期的10%。這些結果表明，盡管LNRD 在某種程度上受到其他變量的影響，但它對自身方差的貢獻仍然是最為顯著的。

表6 變量的VAR 模型方差分解結果

4 結論及政策建議

4.1 研究結論

本研究通過構建向量自回歸模型對湖南省農業科技創新、生態效率與農戶增收質量之間的關系進行了實證分析，發現三者之間存在的長期均衡關系，特別地，農業科技創新與農戶增收質量之間具有顯著的雙向正向關系，這表明科技創新不僅顯著提高了農業生產的效率和質量，而且在直接促進農戶經濟增長方面發揮了重要作用；然而，生態效率與農戶增收質量之間的關系在統計上并不顯著，這意味著生態效率的提升在短期內尚未能明顯轉化為農戶的經濟收益增長。

此外，農業科技創新對農戶增收質量產生了即時且顯著的正向影響，并隨著時間的推移逐漸趨于穩定。這一發現強調了科技創新在短期內對農戶收入增長的直接和關鍵作用。與此相對，生態效率對農戶增收質量的影響在短期內較為模糊，但從長期視角看，其重要性可能逐步顯現。在預測農戶增收質量時，農業科技創新的影響明顯大于生態效率，因而科技創新是推動農戶經濟增長的主要動力；而生態效率的作用雖然重要，但其影響更加間接且呈現出更長期的效應。

4.2 政策建議

（1）長期規劃以提升生態效率。政府應從戰略層面出發，制定并實施細化的政策，以推動農業持續發展。這包括首先推廣環境友好型的農業技術，比如鼓勵使用有機肥料和生物農藥，減少對化學肥料和農藥的依賴；同時，需要加強農業生態系統管理，重點在于保護和恢復農田周邊的自然環境，并支持維持和增強生物多樣性。此外，政府應為農戶提供培訓和技術指導，以促進這些環境友好型技術和管理實踐被得以理解與采納。通過長期持續地落實上述措施，不僅可以提高生態效率，而且能夠增進農產品的質量與市場競爭力，最終實現農戶收入的持續增長。

（2）加強農業科技創新的支持與投資。鑒于農業科技創新與農戶增收之間存在顯著的正向關系，政府需要加大對農業科技研發的投資和支持，通過提供財政支持、稅收優惠、研發補貼和技術咨詢來實現。政府應鼓勵農業科技企業與研究機構開展合作，促進新技術從實驗室到田間的轉化；同時，建立和完善農業技術推廣系統，確保最新的科技成果能夠迅速被農戶所接受和應用，以促進農業的現代化，并直接提升農戶的生產效率和收入水平。

（3）增強農民的生態環保意識，促進農業可持續發展。生態效率的提升能夠提高農戶增收質量，因此要進一步驅動生態文明建設，形成循環發展思想，對資源進行合理循環利用，積極向農戶推廣生態農業環保理念，加大對低能耗型高效生態農業的補貼，全面推進生態農業的發展。