农业科技创新、生态效率与农户增收质量的动态关系——基于面板向量自回归模型的实证分析

罗汉祥，彭慧灵，田 婧，王 战，陈 放

（1.华中农业大学经济管理学院，湖北武汉 430070；2.华中农业大学外国语学院，湖北武汉 430070）

0 引言

农业是全球经济和社会发展的支柱产业之一，而农户的增收一直是农村地区繁荣与可持续发展的核心目标之一［1］。然而，随着全球资源的稀缺性增加和生态环境的持续恶化，如何在提高农户收入的同时保护生态系统成为了亟待解决的问题。

农业科技创新一直被认为是提高农业生产效率的重要途径。新的农业技术和方法，如精准农业、有机农业和基因改良，为农户提供了提高产量和降低生产成本的机会［2］。同时，这些技术在提高生态效率方面也发挥着关键作用，例如减少农药和化肥的使用、改善土壤质量以及有效管理水资源，不仅有助于保护生态系统健康，还提高了农业生产的可持续性。此外，生态效率提升也可能直接影响农户的经济状况。资源的更加有效利用有助于降低农业生产的成本，从而提高农产品的竞争力，进而影响农户的增收［3］。

党的二十大报告进一步提出促进绿色建设，驱动人与自然的和谐发展，这是对生态文明建设的新要求和新谋划，进一步为中国生态文明建设和发展指明了方向；同时还强调了农业科技创新在实现农村振兴、粮食安全、农民增收、生态环境保护等方面的重要性。另外，中国已经建立了国家乡村振兴局，主要负责乡村振兴发展有关各项事务。这就说明了，党和政府十分重视中国的乡村建设工作，全方位驱动乡村振兴事业的工作已经开展。提高农村居民收入是落实乡村振兴战略的基本出发点，高质量的经济建设又能协助乡村振兴战略更好地开展［4］。

尽管农业科技创新一直被视为提高农产品产量和质量的关键途径，但其促进农户增收也面临着困境。首先，开展科技创新需要资金投入和参加有关技术培训，这可能使一些贫困农户由于缺乏资金和无法参加相关培训而无法享受农业科技创新带来的好处［5］。其次，科技创新的引入也加剧了不平等，可能只有一部分农户能够轻松获得和应用新技术［6］。与农业科技创新不同，提高生态效率通常被视为可持续农业发展的一部分［7］，为了实现更高的生态效率，可能需要减少化肥和农药的使用，改善土壤管理、保护生态系统［8］，然而，这些改变需要农户投入更多的时间和劳动力，在短期内增加了他们的成本，从而限制了农户增收的机会。柯福艳等［9］、刘凤等［10］学者研究了农业科技创新水平、生态效率以及农户增收之间的因果关系，但并未对这三者的关系进行深入研究，诸如农业科技创新对农户增收的影响、三者之间的关系和影响机制等问题值得进一步研究。因此，本研究以2000—2020 年湖南省有关时间序列信息为参考，研究了农业科技创新水平、生态效率与农户增收质量间的相关性。

1 理论分析

1.1 农业科技创新与农户增收质量

农业科技创新在推动农业经济发展和提高农户收入方面发挥着重要作用［11］。农业科技创新不仅包括新技术的开发，还涉及生产流程和管理方式的改进。创新驱动理论指出，科技创新是经济增长的关键动力［12］。在农业领域，这意味着采用新技术（如生物技术、精准农业等）可以提升农业生产效率、降低成本、改善产品质量，从而提高农户的经济收入。林毅夫等［13］的研究显示，农业科技的发展对农业经济有着深远影响。张红辉等［14］运用动态经济学模型验证了农业科技创新与经济发展间的长期稳定关系。王海龙等［15］通过数据包络分析（DEA）和Tobit 回归模型，证实了绿色技术创新效率与绿色发展绩效存在正相关关系。刘敦虎等［16］利用空间计量模型发现，专利授权数量与地区经济建设之间存在正比例关系。宗刚等［17］基于内生增长理论，揭示了技术创新与经济建设间存在倒“U”型关系。杨义武等［18］指出，农业科技创新能有效降低农业生产成本、提升农业市场竞争力，对农户增收起到核心作用。具体来说，科技创新能提高粮食产量并通过空间溢出效应对本地区的农业经济产生积极影响，从而带动农户增收［19］；相反，农业科技创新能力的下降可能会削弱农业生产效率和产品质量，从而影响农户的增收质量［20］。

1.2 生态效率与农户增收质量

在现代农业发展中，生态效率和农户增收之间的关系受到越来越多的重视。生态效率提升被认为是促进农业可持续发展和农户增收的关键因素［21］。在生态经济学领域，生态效率通常被定义为以最小的环境成本实现经济活动的效率［22］，它强调资源利用的优化和环境影响的最小化。根据这一理论，提高生态效率意味着更高效地使用资源，减少生态环境的破坏，在保护生态环境的同时增强农业生产的可持续性［23］。此外，根据可持续发展理论，经济增长不应以牺牲环境质量为代价［24］。在农业领域，这意味着应通过提高生态效率来实现农业生产的可持续增长，而不是单纯追求产量的提升，以此确保农业长期发展的同时保护生态环境，为农户提供长期稳定的收入来源。

有研究关注生态效率与农户增收之间的关系，例如，鲁伟［25］重点研究了鄱阳湖生态经济区内的农户增收质量，发现在发展生态保护的同时，农民的纯收入呈现逐步增长的趋势；吴健等［26］运用倾向得分匹配（PSM）和双重差分法（DID）检验了退耕还湿对农民收入和生态旅游的长期动态影响，结果表明在发展生态保护的情况下，农民人均收入提高了约40%；邱兆林［27］采用Super-SBM 模型和GML指数法测算了长江经济带与黄河流域生态效率及其分解指标，结果显示长江经济带与黄河流域生态效率高的地区，农业经济发达并且农户增收渠道广；田红等［28］以山东省为例，在考虑区域自然环境异质性的情况下，采用三阶段DEA 模型对2010—2019年山东省及其16 个地级市旅游生态效率进行定量分析与评价，并采用Tobit 回归模型识别出山东省旅游生态效率主要受业态创新、城乡协调和地方经济发展等因素的正向影响。

综上所述，生态效率的提升与农户收入增加之间存在正向关联。上述研究均揭示了提高生态效率在促进农业经济发展和农户收入增长中的重要作用。具体来说，通过更有效的水资源管理、土壤保护等方式改善生态效率，不仅有助于生态环境的保护，还能通过提高作物产量和品质、降低生产成本，从而增加农户的经济收入；相反，如果生态效率下降，可能会导致资源的不可持续利用和生态环境的恶化，进而对农业经济的长期稳定发展及农户的收入产生负面影响。

1.3 农业科技创新与生态效率的协同效应

农业科技创新与生态效率在现代农业发展中扮演着至关重要的角色，它们不仅分别独立影响农业生产，而且它们的交互作用对农户增收质量产生显著影响。依据索洛增长模型，技术进步是长期经济增长的关键驱动力［29］。由此可知，科技创新通过提高作物产量、改善生产效率和增强产品质量来提高农户的经济收益。根据生态经济学理论，生态效率强调以最小的环境成本实现最大的经济产出［30］，这意味着提高生态效率有助于在保护自然资源和环境的同时实现经济效益的最大化。因此，农业科技创新与生态效率之间的关系不仅是提升农业生产力和农户收入的关键，也是一个需要在技术进步和生态保护之间寻找平衡的复杂过程。

现有研究揭示了农业科技创新与生态效率协同效应关系的复杂性与多维性。Grovermann 等［31］的研究强调了创新系统在提升农业生态效率中的关键作用，特别是在新兴经济体中，公共研究支出的重要性不容忽视；此外，他们还指出，在不太发达的经济体中，推广服务对于实现生态效率的提升同样至关重要，突显了知识传播和技术转移的重要性。然而，Gras 等［32］提醒我们，技术创新可能带来生态风险，如资源耗竭和生态盈余的挪用，这要求在追求技术创新的同时也要考虑其生态影响。同时，Rose 等［33］的研究表明，智能技术在提高农业生产力和生态效率方面具有潜力，但也强调了在创新过程中考虑社会影响的重要性。Wang 等［7］的研究指出，农业技术创新对于农业生产的发展和生态改善具有重要作用，是推动农业现代化的关键。

综上所述，农业科技创新与生态效率之间的关系是一个需要综合考虑技术、生态和社会因素的动态互动过程。具体来说，农业科技创新通过提高农业生产效率和作物质量，直接提升农户的收入水平；同时，生态效率的提升确保这种增长的可持续性，减少对自然资源的过度依赖，从而保障农户收入的稳定性。这种协同效应可以带来更高的经济效益和环境效益，最终提高农户增收质量。

2 研究方法

2.1 数据来源与指标选取

2.1.1 农业科技创新水平

陈耀等［34］设立了农业科技创新水平的考核模型，对中国区域农业科技创新水平给予了考核和对比。孙长东等［35］则根据灰色关联法选择了农业科技创新转变水平、农业科技支持能力、农业技术产能、农业科技投资水平、农业科技创新环境情况5 个一级指标，设立了中国农业科技创新能力考核机制。在此基础上，本研究参照李春婷等［36］所采用的指标来衡量农业科技创新水平（LNRD），包括农业科学技术支出、农业人才教育支出、出版科技专著、发明专利、农业机构科研人员、农业专业技术人员等，相关数据来源于2000—2020 年《中国科技统计年鉴》以及《湖南科技年鉴》，使用熵值法来评估农业科技的创新水平，以确保分析的客观性和合理性。

2.1.2 生态效率

本研究参照张展等［37］、汪艳涛等［38］、曹明霞等［39］使用的超效率SBM 模型来计算湖南省生态效率（LNEE）。为更精确地评估各决策单元的相对效率，运用DEA 模型进一步明确产入产出指标，以为湖南省的生态效率提供一个更为准确的度量标准。具体地，将湖南省农业从业人员、农作物播种空间、化肥的运用量、农药的运用量、农膜的运用量、农业机械总动力、合理灌溉空间作为投入指标；将农业总产值与粮食产量作为预期产出指标；将SO2的释放量、烟尘排放量、工业废水释放量与生活污水释放量作为非预期产出指标。相关数据来源于2000—2020 年《湖南省统计年鉴》《中国农村统计年鉴》以及EPS 数据库。

2.1.3 农户增收质量

参考陈一鸣等［40］、谭燕芝等［41］的研究，采用农民收入增长率来表示农户增收质量（LGDP）。相关数据来源于2000—2020 年《湖南省统计年鉴》中的农村居民人均可支配收益的增长率。

2.2 计量经济模型的构建

由于向量自回归（VAR）模型可用于预估彼此间相关的时间序列系统与研究随机干扰对各种变量带来的影响，诠释不同类型的经济影响对经济变量带来的影响，因此，采用VAR 模型来评估农业科技创新水平、生态效率与农户增收质量之间的动态关系。模型的表达形式如下：

式（1）中：Yt＝（LNRD，LNEE，LGDP）；C是常数项，是模型待预估的参数矩阵；k代表模型的滞后阶数；εt是残差向量；t是样本数。

3 实证检验与结果分析

3.1 时间序列的平稳性检验

在检验LNRD、LNEE 与LGDP 关系之前，采用单位根ADF 平稳性检测时间序列信息的平稳性，结果如表1 所示，各种原序列在ADF 平稳性检测1%的显著性程度下均支持原假设，表明LNRD、LNEE和LGDP 都是非平稳序列，而在一阶差分序列P值也都小于0.05，意味着其一阶差分序列属于平稳的。由此认为，LNRD、LNEE 和LGDP 均是一阶单整序列，相互之间为同阶单整关系，可以进行下一步的最优滞后阶数的判定。

表1 变量的平稳性检验结果

3.2 最优滞后阶数的判断

对模型的最优滞后系数进行判断，表2 展示了6 个统计量，其中似然比检验（LR）、施瓦茨信息准则（SIC）呈现的最佳滞后阶数是滞后一阶，最终预测误差（FPE）、赤池信息准则（AIC）与汉南-奎恩准则（HQ）呈现的最佳滞后阶数是二阶，由此，我们选择的最佳滞后阶数是滞后二阶。

表2 模型最优滞后阶数的判断

3.3 向量自回归结果

在确定了最优滞后阶数为2 后，构建VAR（2）模型如下所示：

VAR（2）模型结果如表3 所示。从式（2）～（4）方程可知，湖南省农业科技创新水平、生态效率与农户增收质量各变量之间不存在同期相关问题，因此估计模型是有效的。

表3 VAR（2）模型的回归估计结果

3.4 变量的Johansen 协整检验结果

根据对时间序列单位根检测的信息，本研究确定了原序列涵盖截距项与趋势项，滞后阶数为2，检验结果如表4 所示。通过最大特征值以及特征根迹检验可知，均在5%的显著性上不接受原假设，表明无协整关系，即无长时间的协调关系，可以进行下一步，即对VAR 模型进行平稳性检验。

表4 变量的Johansen 协整检验结果

3.5 平稳性检验

对VAR（2）模型开展平稳性检测，结果如图1所示。图1 中描述了VAR（2）模型单位的圆曲线与VAR 模型所有特征根的位置，从中可以发现，模型内的所有特征根都位于单位圆中，未使用不在单位圆中的特征根，这意味着该模型平稳，能用以开展后续的脉冲研究与方差分解。

图1 VAR 模型的AR 根检验结果

3.6 格兰杰因果检验

借鉴芮正云等［42］的研究，采用格兰杰因果检验来深入分析LNRD、LNEE 和农户增收质量LGPD 之间的动态关系，特别关注这些变量之间是否存在时间上的先后影响关系。结果表明（见表5），LNRD与LGDP 之间存在双向因果关系，其P值均低于0.05的显著性水平，表明农业科技创新是农户增收质量变化的格兰杰原因；反之亦然。然而，LNEE 与农户增收质量LGDP 之间的关系在统计上并不显著，其P值均超过了常用的显著性阈值；同时，LNRD 与LNEE 的关系也不显著。这表明尽管理论上以上两者的两两之间被认为相互促进，但结果并未显示出它们在统计上的显著直接影响，说明农业科技创新与生态效率的协同效应可能存在，但并非直截了当，它们如何共同作用于农户增收质量需要通过更复杂的路径和机制来解释。

表5 变量的格兰杰因果检验结果

3.7 脉冲响应分析

为进一步揭示各变量关系之间的具体强度，结合VAR 模型和脉冲响应函数分析农业科技创新、生态效率与农户增收质量之间的长期动态关系。值得注意的是，VAR 模型作为一种非结构化模型，其重点不在于探究单一变量变化对其他变量的独立影响，而是分析整个系统中误差项的变化如何基本影响各变量，通过这种分析，能够识别和量化在一定时期内，农业科技创新、生态效率与农户增收之间的直接影响和潜在的反馈效应；而脉冲响应结果提供了一个内生变量冲击对其他内生变量造成影响的动态视图，从而能够更全面地理解变量间的交互关系，并为未来的政策制定提供决策支持。所有变量间的脉冲响应水平如图2 所示，其中实线表示估计的响应，而两条虚线则表示通过蒙特卡罗模拟得到的置信区间的上下界限，这些界限定义了一个区间，预计在某个置信水平下，真实的脉冲响应函数值会落在这个区间内。在图2（a）中，当LGDP 受到自身冲击的影响时，在初期会出现急剧下降，随后下降幅度逐渐减缓，并在第10 期左右趋于稳定，表明LGDP 对自身的影响具有正向冲击性质。图2（g）显示，在LGDP 受到LNRD 正向冲击的影响下，其效应从第1期开始呈正向增长，至第2 期达到峰值，随后迅速下降，并在第10 期逐步趋于稳定，这表明LNRD 对LGDP 的影响在短期内较为显著且呈现正向趋势；其背后的逻辑是，农业技术的进步短期内通过增加农产品产量来提高农户收入，但长期来看，产量增加可能导致农产品价格下降，从而减少农户收入。同样，在图2（d）中发现，LGDP在受到LNEE的正向冲击后，在最初几期内展现出负向的增长趋势，而后逐渐减弱，并在第6 期趋于平稳，说明LNEE 对LGDP 有负向影响；这一现象反映了生态效率在短期内对农户收入质量的提升作用有限，但长期看来，生态效率的提升是一个持续过程，对农户收入具有正向影响。图2（e）、图2（b）、图2（h）、图2（i）、图2（c）、图2（f）同样展示了不同变量间的动态互动关系，分别反映了在农业科技创新、生态效率以及农户增收质量间存在复杂的相互作用。

图2 变量间脉冲响应分析结果

3.8 方差分解分析

采用方差分解方法探讨样本数据在VAR 模型框架下的内生变量变化对总方差的影响和贡献程度，具体结果如表6 所示：LGDP 对自身方差的贡献率从第1 期的100%逐渐降低至第10 期的92%；相对地，LNEE 对LGDP 方差的贡献率则从第1 期的0%稳步上升至第10 期的4.9%，在第4 期达到最高点，此后保持相对稳定；而LNRD 对LGDP 的方差贡献率也呈现出逐期增加的趋势，从第1 期的0%上升至第10 期的2.7%。由此可见，LNEE 对LGDP 的方差贡献大于LNRD，LNEE 对自身的方差贡献率最显著，LGDP 对LNEE 的方差贡献率呈平稳上升趋势；另一方面，LNRD 对LNEE 的方差贡献虽然整体呈上升趋势，但在第2 至第3 期间有所下降，最终增至第10 期的9.5%。因此，可以看出LGDP 对LNEE 的方差贡献高于LNRD。LNRD 对自身方差的贡献率相对稳定，从第一期轻微下降至第10 期的74.30%；而LGDP 对LNRD 的方差贡献率呈现出逐期下降的趋势，从第2 期的高点26.0%降至第10 期的15.3%；同时，LNEE 对LNRD 的方差贡献率也呈下降趋势，从第1 期的16%降至第10 期的10%。这些结果表明，尽管LNRD 在某种程度上受到其他变量的影响，但它对自身方差的贡献仍然是最为显著的。

表6 变量的VAR 模型方差分解结果

4 结论及政策建议

4.1 研究结论

本研究通过构建向量自回归模型对湖南省农业科技创新、生态效率与农户增收质量之间的关系进行了实证分析，发现三者之间存在的长期均衡关系，特别地，农业科技创新与农户增收质量之间具有显著的双向正向关系，这表明科技创新不仅显著提高了农业生产的效率和质量，而且在直接促进农户经济增长方面发挥了重要作用；然而，生态效率与农户增收质量之间的关系在统计上并不显著，这意味着生态效率的提升在短期内尚未能明显转化为农户的经济收益增长。

此外，农业科技创新对农户增收质量产生了即时且显著的正向影响，并随着时间的推移逐渐趋于稳定。这一发现强调了科技创新在短期内对农户收入增长的直接和关键作用。与此相对，生态效率对农户增收质量的影响在短期内较为模糊，但从长期视角看，其重要性可能逐步显现。在预测农户增收质量时，农业科技创新的影响明显大于生态效率，因而科技创新是推动农户经济增长的主要动力；而生态效率的作用虽然重要，但其影响更加间接且呈现出更长期的效应。

4.2 政策建议

（1）长期规划以提升生态效率。政府应从战略层面出发，制定并实施细化的政策，以推动农业持续发展。这包括首先推广环境友好型的农业技术，比如鼓励使用有机肥料和生物农药，减少对化学肥料和农药的依赖；同时，需要加强农业生态系统管理，重点在于保护和恢复农田周边的自然环境，并支持维持和增强生物多样性。此外，政府应为农户提供培训和技术指导，以促进这些环境友好型技术和管理实践被得以理解与采纳。通过长期持续地落实上述措施，不仅可以提高生态效率，而且能够增进农产品的质量与市场竞争力，最终实现农户收入的持续增长。

（2）加强农业科技创新的支持与投资。鉴于农业科技创新与农户增收之间存在显著的正向关系，政府需要加大对农业科技研发的投资和支持，通过提供财政支持、税收优惠、研发补贴和技术咨询来实现。政府应鼓励农业科技企业与研究机构开展合作，促进新技术从实验室到田间的转化；同时，建立和完善农业技术推广系统，确保最新的科技成果能够迅速被农户所接受和应用，以促进农业的现代化，并直接提升农户的生产效率和收入水平。

（3）增强农民的生态环保意识，促进农业可持续发展。生态效率的提升能够提高农户增收质量，因此要进一步驱动生态文明建设，形成循环发展思想，对资源进行合理循环利用，积极向农户推广生态农业环保理念，加大对低能耗型高效生态农业的补贴，全面推进生态农业的发展。