農業新質生產力對農民增收的影響及農村人力資本的作用機制

一、引言

黨的十八大以來，我國農民收入持續較快增長，但近年來增速有所放緩，增收動能減弱，需采取長短結合、務實有效的措施拓寬增收渠道。習近平總書記在考察和中央經濟工作會議上均強調，要以科技創新推動產業創新，特別是利用顛覆性技術和前沿技術催生新產業、新模式、新動能，發展新質生產力。農業作為重要產業領域，正受益于新一代信息、生物、能源、材料等領域的顛覆性技術加速滲透與融合，這為農業新質生產力的形成提供了堅實基礎。農業新質生產力的提升不僅能提高生產效率、改善農產品質量，還能有效拓寬農民增收渠道，提升其生活水平和社會地位。值得注意的是，盡管自農業新質生產力概念提出以來，學者們已圍繞其歷史演進、理論內涵、功能定位、價值意義及基于農業國情的培育路徑進行了廣泛探索（彭緒庶，2024；姜長云，2024；張林和蒲清平，2024；李政和廖曉東，2024），但當前對農業新質生產力的定量測度研究仍顯不足，尤其是關于其與農民收入關系的實證研究較為匱乏，剖析深度和廣度有待加強。因此，本文在厘清農業新質生產力內涵基礎上，基于馬克思主義生產力論三要素構建農業新質生產力指標體系，并實證檢驗農業新質生產力對農民收入的賦能效應及其農村人力資本的調節機制，這對于推進鄉村振興和實現共同富裕具有重要意義。

二、理論分析與研究假說

（一）農業新質生產力影響農民增收的直接機理

農業新質生產力源自技術革命、生產要素創新配置及產業升級，核心在于勞動者、勞動資料、勞動對象及其優化組合的飛躍（葉興慶，2024）。它以農業科技化、數字化、網絡化、智能化為引領，整合科技創新資源與新型高素質人才，形成先進生產力形態（羅必良、耿鵬鵬，2024）。農業新質生產力通過提升勞動者素質、優化勞動資料和拓展勞動對象，有效促進了農民收入提升。第一，農業新型勞動者具備較高的科學技術水平，能夠掌握先進的農業生產技術和經營方式，提升生產效率和農產品附加值，從而增加農民的經營性收入。同時，新型勞動者的培育優化了農業從業者結構，推動傳統農民向專業化、職業化轉變，使其更好地適應現代農業需求，增加工資性收入。此外，新型勞動者的培育還促進了農工商綜合體、農業社會化服務組織等新型農業生產經營組織的出現，為農民提供更多就業機會和增收渠道，助力實現多元化收入。第二，新型勞動資料或工具的使用通過提高生產效率、降低成本、拓展銷售渠道、增加附加值等方式為農民帶來經濟收益。智能化機械和物聯網設備提升了農業自動化和智能化水平，減少勞動力成本并提高產出；智能灌溉、自動化收割等工具降低了物料浪費和人力投入，增加利潤；物聯網技術幫助農民實時獲取市場信息，優化銷售策略，提高銷售收入；智能加工設備則通過深加工和品牌建設提升農產品附加值，拓寬收入來源。第三，涉農新質生產力的發展將農業邊界從第一產業向第二、第三產業延伸（林萬龍和董心意，2024），催生農科新興產業和新興業態等新的勞動對象。借助大數據、物聯網、區塊鏈等技術，推動農產品創新基地和電商平臺建設，實現產品種類和質量的躍升，催生人造食品、微生物蛋白質等新興產品（黃季焜，2024）。同時，高營養、高品質的改良農作物和有機蔬菜不斷增加，提升農業生產韌性，拓寬銷售渠道。農村產業深度融合衍生出林業旅游、生產性服務業等新業態，創造就業崗位，增加農戶經營性與工資性收入。因此，本文提出研究假說1：農業新質生產力可以促進農民收入提升。

（二）農村人力資本在農業新質生產力影響農民增收的調節機理

農村人力資本，即農民所具備的智力、技能、知識和健康等非物質資本，是農業生產中的關鍵因素。農村人力資本是新質生產力轉化為農民收入的關鍵“催化劑”。只有當農民具備足夠的知識、技能和健康水平時，新技術才能突破“最后一公里”障礙，實現生產效率與市場價值的雙重提升。一是農業新質生產力培育涉及勞動者自身的躍升，農村人力資本水平將影響城鄉數字鴻溝大小，影響農戶數字技術的使用能力。其次，數字技術貫穿在新型生產資料的全過程，新的生產工具和新技術應用要求較高的人力資本水平與之匹配，教育水平高的農民更易理解新技術邏輯（如數據分析、智能設備操作），降低技術使用障礙，突破技術采納門檻。二是在創新能力激活方面，涉農新業態衍生出新業態、新模式、新崗位，產業的深度融合要求勞動力有更強的復合跨界和創新能力，高人力資本農戶能結合本地資源創新應用技術（如“直播+特色農產品”模式），創造額外收入渠道。三是在風險應對與長期投資，較高的農村人力資本會影響農民對新技術的長期投入信心，不會因擔心技術復雜度而更傾向保守生產，強化新技術的增收效應。然而，如果農村人力資本未能得到合理配置，例如高素質勞動力過度流向城市，導致農村農業生產中缺乏足夠的技能和知識支持，那么新質生產力的推廣和應用可能會受到限制，從而影響農業生產效率和農民收入。如果農村人力資本未能有效轉化為對新技術的采納和創新能力，那么新質生產力所帶來的潛在收益可能無法實現。據此，本文提出研究假說2：農村人力資本可能正向調節也可能負向調節農業新質生產力在農民增收上的賦能效應。

三、研究設計

（一）模型設計

為檢驗農業新質生產力賦能農民增收的直接影響，并根據面板數據進行Hausman檢驗結果，構建雙向固定效應基準回歸模型：

其中Incomeit表示第i個省份第t年的農民收入水平（i∈1，2...，30;t∈1，2，...，10），HQDit表示第t年第i個省份的農業新質生產力水平，Controlit表示一組控制變量，ui表示個體固定效應，δt為時間固定效應，εit表示隨機擾動項；i代表地區，t代表時間。

為進一步檢驗農村人力資本對農業新質生產力水平賦能農民增收的調節效應，在基準回歸模型基礎上加入農業新質生產力與農村人力資本的交乘項進行回歸，設定具體模型形式如下：

其中，humanit表示第i個省份第t年的農村人力資本水平，HQDit×humanit表示農業新質生產力與農村人力資本水平的交乘項，其他變量解釋與上文相同。

（二）變量選取

1.被解釋變量。農民收入水平（Income）：采用農村居民人均可支配收入表示。

2.核心解釋變量。農業新質生產力（HQD）。結合馬克思主義生產力理論三要素分析，將農業新質生產力從新型勞動者、新型勞動資料、新型勞動對象三個方面進行衡量，結合數據的可得性，構建農業新質生產力評價指標體系如表1所示，并采用熵值法定量測度農業新質生產力水平。

3.調節變量。農村人力資本水平（human）。采用農村居民人均文教娛樂支出占農村居民人均消費支出總比重來表示。

4.控制變量。一是農村交通基礎設施（trans）：選取等級外公路里程長度衡量。二是農業開放程度（agropen）：選取農村農產品出口總額占第一產業增加值比重衡量。三是城鎮化（urban）：在此選取城鎮人口與地區總人口比重衡量。四是農村金融發展水平（rulfina）：選取農村涉農貸款占農林牧漁總產值比重衡量。五是財政支農水平（finager）：選取地區財政人均農林水務支出衡量。

（三）數據來源及說明

由于西藏部分數據缺失，本文數據基于2013—2022年全國30個省級行政單位農民人均可支配收入與農業新質生產力水平匹配后形成的省際面板數據。其中農民人均可支配收入及控制變量數據來源于中國國家統計局數據和各省統計年鑒；農業新質生產力水平來源于中國國家統計局數據、《中國勞動統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國農村金融服務報告》《中國工業統計年鑒》以及各省統計年鑒，部分缺失值采用線性插值法補齊。

四、實證檢驗及結果分析

（一）基準回歸分析

在進行實證回歸分析之前，首先針對解釋變量與控制變量進行多重共線性檢驗。經過檢驗，發現解釋變量與控制變量的方差膨脹因子（VIF）最高值為3.16，而模型整體的VIF均值為1.96，這兩個數值均顯著低于臨界值10。因此，所選定的解釋變量與控制變量之間并未呈現出多重共線性的問題。隨后，進行了基準回歸分析。其中，列1主要探究了農業新質生產力對農民收入的影響，而列2至列6則逐步納入了其他可能對農民收入產生影響的控制變量，以更全面地考察這些因素之間的關系，見表2所示。同時，為進一步探討農業新質生產力各維度對農村居民收入的具體影響，分別將新型勞動者、新型勞動資料、新型勞動對象這三個維度作為核心解釋變量進行基準回歸，回歸結果如表3所示。

根據表2，在未加入控制變量的列（1）中，農業新質生產力（HDQ）的系數為1.905且在1%的水平上顯著為正，說明農業新質生產力對農民收入具有顯著促進作用。在列（2）（3）（4）（5）（6）中逐步加入農村交通基礎設施、農業開放發展、城鎮化水平、農村金融發展水平、財政支農水平等控制變量，可以發現，農業新質生產力的回歸系數顯著為正，雖然回歸系數總體上不斷減小，但是加入全部控制變量后，回歸系數為1.285，表明農業新質生產力的確能夠促進農民收入提升，從而驗證了假說1。進一步根據表3，新型勞動對象的估計系數在1%水平上顯著為正，估計系數為1.178，而新型勞動者和新型勞動資料維度回歸系數為負但不顯著，估計系數分別為-0.273和-0.047。可見，農業新質生產力更多是由其新型勞動對象的作用力量帶來了農民收入的提升。近年來，我國農村電商、現代農業產業園等平臺的建設和涉農新業態的發展拓寬了農產品銷售渠道，促進了農民收入持續增長。然而，高水平農業科學家匱乏、涉農人才整體素質偏低、高層次創新型人才不足等問題，以及城鄉數字鴻溝導致的農戶數字素養低下，限制了農民對新型勞動資料的充分利用。此外，農村信息基礎設施接入率低、農業信息化建設滯后及數字服務短缺等困境（趙珊，2024；王鳳宇和王永健，2024）），阻礙了新型勞動者的培育，影響了農業新質生產力對農民收入增長的賦能效應。

新型勞動資料往往伴隨著技術的進步，這些技術可能替代了傳統的勞動力，導致部分農民失業或收入下降。同時，盡管新型勞動資料可能提高了農業生產效率，但新型勞動資料的引入可能改變了農業市場的競爭格局，導致部分農民在市場上處于不利地位，可能降低了農產品的市場價格，從而影響農民的收入。另外，我國農業前沿性科學技術發展滯后，缺乏重大原創性成果。雖然我國農業科技進步貢獻率從2012年的54.5％提高至2022年的62.4%，但發達國家科技對農業的貢獻普遍在80%左右。有研究顯示，我國農業科技中國際領跑型技術僅占10%，并跑型技術占39%，跟跑型技術占51%（林萬龍和朱菲菲，2024）。因此，農業新型勞動資料存在的不足，也不利于在農民收入提升上發揮賦能作用。因此，技術進步與就業替代、技能不匹配與培訓不足、市場變化與競爭加劇等多種因素共同作用，使得新型勞動者、新型勞動資料在農民收入提升受到阻滯。

（二）調節效應分析

在基準回歸模型的基礎上引入中心化后的交互項c_HQD×c_human，檢驗農村人力資本對農業新質生產力賦能農民增收的調節效應。根據表4，由列（1）（2）結果可知，農業新質生產力與農村人力資本交互系數為14.91，在5%的顯著性水平下顯著為正，表明農村人力資本的提高可以有效促進農業新質生產力對農民收入提升的賦能效應。由此可見，農村人力資本對農業新質生產力賦能農民收入存在顯著的調節作用，從而驗證了假說2。進一步，根據表4列（4），加入農村人力資本調節后，新型勞動者調節系數在5%水平上顯著調節系數分別為8.585，估計系數在10%水平上顯著為負。根據列（6），新型勞動資料調節系數在1%水平上顯著，調節系數為16.99，估計系數為負但不顯著。列（4）和列（6）說明，新型勞動者、新型勞動資料對農民增收本身有一定負向影響，且農村人力資本同時強化了這個負向影響。根據列（8），新型勞動對象的調節系數為正但不顯著，但估計系數顯著為正，可見農村人力資本對新型勞動對象的積極增收效應具有一定正面調節影響。隨著互聯網技術的快速發展，我國城鄉數字接入鴻溝有所縮小，但城鄉互聯網普及率差異仍大，主要歸因于農戶數字素養較低，與其受教育程度正相關（胡瑩，2022）。根據國家統計局發布的第三次全國農業普查數據顯示，我國從事農業工作的人員中，教育水平未能跟上時代的發展，大部分從事第一產業的勞動力以小學和初中學歷為主，我國農戶受教育水平處在較低水平。因此，農村人力資本含量的不足不利于培育農業新型勞動者，也不利于農戶更好地應用新型勞動資料，也使得農民市場認知不足、產業鏈整合難度大、風險抵御能力弱牽制了新型勞動對象（如新型農產品、農業產業鏈延伸等）引入帶來的農民增收新機遇。

（三）異質性分析

1.區域異質性分析。根據國家統計局公布的信息將全國30個省市（港澳臺及西藏地區除外）劃分為東部、中部和西部地區進行分組回歸。表5列（1）—（3）中系數顯示，農業新質生產力對農民收入的影響效應大小呈現出西部＞東部＞中部，其中東部和西部地區的農業新質生產力增收效應更大。天然的自然資源稟賦、政策制度環境、基礎設施配套、人才聚集強度和科技創新的原始能力影響東中西部地區農業新質生產力賦能農民收入提升的空間和場景所在，因此存在差異化效果。

2.時間異質性分析。自2015年第二屆世界互聯網大會開幕式上，習近平總書記提出數字中國這一概念以來，中國正在實施“互聯網＋”行動，數字中國加快推進，全國乃至農村地區數字基礎設施建設和數字經濟發展邁出加速度，數字人才培育形成體系，數字技術正成為影響賦能效應的重要推動器。將樣本以2015年為界劃分為2013-2015和2016-2022兩部分進行分組檢驗。表5列（4）—（5）中系數顯示，2015年以前，估計系數為1.446但沒有通過10%的顯著性水平檢驗，而2016—2022年估計系數為0.902在1%顯著性水平下顯著為正，數字中國建設的提出促進了全國農業新質生產力水平的提高，并且將農業新質生產力賦能農民收入轉化為現實，增收效應凸顯。

（四）穩健性檢驗

本文采用核心解釋變量縮尾處理、剔除直轄市、剔除特殊值方法對結果進行穩健性檢驗。首先，為消除異常值和非隨機性給計量結果帶來的偏差，對核心解釋變量進行1%、5%的縮尾處理進行回歸分析。其次，考慮到直轄市經濟社會發展和政府制定政策的特殊性，因此將直轄市樣本數據進行剔除，使用剩余26個省份的樣本數據重新進行回歸分析。再次，考慮到2020年新冠疫情對農業生產和農民外出務工造成的特殊影響，因此剔除2020年特殊年份樣本數據進行回歸分析。研究發現，農業新質生產力的回歸系數仍在1%水平上顯著為正，且回歸系數始終大于1，這充分說明農業新質生產力能夠顯著促進農民收入提升，因此本文研究結果具有穩健性（限于篇幅，相關檢驗結果省略）。

五、結論與政策啟示

（一）研究結論

基于2013—2022年30個省份面板數據，采用雙向面板固定效應模型實證分析了農業新質生產力對農民增收的賦能效應，探究農村人力資本的調節機制。研究發現，農業新質生產力有利于提升農民收入，且該效應在東西部地區以及2015年“數字中國”提出以后更明顯。農業新質生產力對農民增長的積極影響更多源于新型勞動對象的作用。分維度檢驗發現，新型勞動者和新型勞動資料一定程度上沒有帶來農民增收，新型勞動對象的積極增收效應明顯。農村人力資本在農業新質生產力總體賦能農民增收過程中存在正向調節作用，但會強化新型勞動者和新型勞動資料在農民增收上的負面影響，牽制新型勞動對象在農民增收上的正面影響。

（二）政策啟示

一是提升農戶數字素養，培育農業新質人才。政府聯合教育機構、農業部門和企業，開設數字化培訓課程，邀請專家開展專題講座，推廣數字化教育資源，幫助農民掌握數字技術。推廣智能農業裝備和數字化管理技術，提升農業生產、經營和管理效率。引導高校和職業院校完善農業教育課程體系，增設農業大數據、數字化農業等核心課程，培養高素質農業創新人才。設立農業新質人才獎勵基金，表彰在農業生產、科技創新等方面表現突出的新型勞動者，并為青年創業者提供資金、指導等服務，鼓勵其回鄉創業，帶動農業發展。

二是強化農業科技創新，推動綠色化、數字化和機械化協同發展。加大農業科技研發投入，重點突破生物技術、數字技術和農機裝備等領域，形成自主知識產權的重大成果。推廣節水灌溉、測土配方施肥等綠色技術，減少化肥農藥使用，降低環境污染。加強農村互聯網基礎設施建設，利用物聯網、大數據等技術推動農業數字化、智能化。加大農業機械化投入，推廣先進農機裝備，提高作業效率。建立政府、科研機構、企業和高校的協同創新機制，示范推廣新技術、新裝備，引導農民積極應用。

三是加快鄉村產業融合，打造農業新業態新模式。推動鄉村產業深度融合，深化農村經濟數字化轉型，加強農產品數字化創新，打造多元化產品，拓寬收入來源。依托電商平臺和數字技術，拓展農產品銷售渠道。支持農產品加工業發展，推進初加工與深加工協同，培育優質品牌。發展休閑農業、生態旅游、農林牧漁服務業等新業態，拓寬農業邊界，創造新的經濟增長點。

四是注重農村人力資本積累，發揮其在農業新質生產力中的關鍵作用。加大對農業教育培訓的投入，提升農民知識水平和技能素養。鼓勵高校、科研機構與農村合作，提供科技支持和指導。建立農村人力資源信息庫，提供就業、創業和培訓信息。加強職業教育和技能培訓，提高農民綜合素質和就業能力。設立農村人力資源發展基金，給予創業補貼，激發農民創新活力和創業熱情。

五是因地制宜，差異化培育農業新質生產力。根據各地區農業新質生產力對農民收入的影響，實施差異化政策。東部地區應發展規模化、機械化種植，利用數字技術和人才優勢，培育新業態新模式，實現農業新質生產力躍升；西部地區應加快補齊數字基礎設施和人才短板，推進土地適度規模經營和機械化種植，實現追趕；中部地區應加大政策傾斜，推動農業要素由量向質提升，實現農業新質生產力突破。通過優化農業要素與自然資源稟賦組合，推動農業新質生產力高水平發展，賦能農民收入提升。