生计分化下农户低碳生产技术采纳行为绩效研究

摘要：为明晰低碳技术采纳行为绩效，推进农户参与低碳化建设，基于695份稻农调研数据，综合运用数据包络分析法和倾向得分匹配法，测算农户低碳生产采纳行为绩效及群体间差异性。结果表明：样本农户的平均生产绩效为0.777 4，消除生产要素错配的影响，尚存在0.222 6的上升空间。低碳农业生产技术影响总样本农户农业生产绩效处理效应系数值均为正，但不显著。不同类型农户低碳农业生产技术采纳对农业生产绩效的影响呈现异质性。生活型、生存型和生产型三类农户采纳技术对农业生产绩效的影响不显著，仅功能型农户可以显著促进农业生产绩效提升。并指出未来需要加强宣传教育技术培训、构建政府与市场协同的农业低碳转型补偿机制、基于农户经营目标异质性分类实施激励政策和配套措施。

关键词：低碳行为；技术采纳绩效；农户生计分化；数据包络分析法；倾向得分匹配法

中图分类号： F323

文献标识码： A

文章编号：20955553 （2024） 070302

09

Research on the behavioral performance of farmers’ low carbon production technology

adoption under livelihood differentiation

Yang Yifeng1， Zhang Lixin1， Wang Guixia2

（1. School of Economics and Management， Hebei North University， Zhangjiakou， 075000， China;

2. School of Economics and Management， Jilin Agricultural University， Changchun， 130118， China）

Abstract：

In order to clarify the performance of low-carbon technology adoption behavior and promote farmers’ participation in low-carbon construction， based on 695 rice farmer survey data， data envelopment analysis and propensity score matching methods were comprehensively used to calculate the performance of farmers’ low-carbon production adoption behavior and group differences. The results indicated that the average production performance of the sample farmers was 0.777 4， and there was still room for an increase of 0.222 6 to eliminate the impact of production factor mismatch. The impact of low-carbon agricultural production technology on the overall agricultural production performance of sample farmers was positive， but not significant. The impact of low-carbon agricultural production technology adoption by different types of farmers on agricultural production performance showed heterogeneity. The adoption of technology by three types of farmers such as life type， survival type and production type， had no significant impact on agricultural production performance. Only functional farmers could significantly promote the improvement of agricultural production performance. The research put forward policy recommendations such as strengthening publicity education and technology training， building a collaborative compensation mechanism between the government and the market for agricultural low-carbon transformation， implementing incentive policies and supporting measures based on the heterogeneity of farmers’ business objectives.

Keywords：

low carbon behavior; technology adoption performance; differentiation of farmers’ livelihoods; data envelopment analysis; propensity score matching method

0 引言

农业作为重要的碳排放来源和关键的碳汇系统，发展低碳农业既是缓解全球气候变暖的应有之义，也是现代农业转型的内在要求［1］。多年来，中国围绕农业发展方式转型，推广普及了有机肥替代化肥、测土配方施肥、保护性耕作、秸秆还田等农业低碳技术，虽起初并未冠以“低碳”理念加以推行，但是在农户层面得到了一定程度的采用［2］。然而，农户作为理性经济人，一项农业技术是否能够真正可持续地被农户用于农业生产，其本质仍然取决于该项技术是否能够有效地实现农业节本增效［3］。因此，科学评价低碳农业生产技术采纳前后绩效，深入剖析绩效结果背后的影响机制与深层缘由，便具有重要的研究价值［4］。

通过梳理既有文献发现，学者们对农户低碳生产技术采纳行为绩效尚未形成统一共识。部分学者认为农户低碳生产技术采纳行为具有良好的经济与环境效应。曾晶等［5］指出低碳生产技术采纳能够显著提高农户生产绩效。吴萌等［6］研究指出近郊区农户的土地低碳投入行为具有较好的环境绩效水平。然而，也有学者认为由于农户资本禀赋、生计分化、低碳农业生产技术属性等存在差异，不同类型农户、不同属性低碳技术与技术采纳行为绩效的关联关系具有异质性［79］。鉴于此，将进行以下拓展：一是研究内容上，考虑技术属性差异问题，聚焦于有机肥替代化肥这一具体低碳技术；二是研究视角上，突破既有研究将农户视为同质化群体，或仅以收入、规模、个体特征等加以区分，对农户生计模式分化考察不足这一局限，本文试图从有效甄别农户家庭经营目标异质性这一分化视角出发，分类刻画不同类型农户低碳生产技术采纳行为绩效及其内在逻辑；三是研究方法上，采用倾向得分匹配方法通过构造一个“反事实”框架可以减少实际观察中的数据偏差和混杂的变量影响，较好地甄别技术采纳后的实际效用［10］。

鉴于此，本文利用695份稻农调研数据，在运用数据包络分析法测算农户农业生产绩效基础上，采用倾向得分匹配方法，测算低碳农业生产技术采纳行为绩效及不同类型农户群体间异质性。

1 理论分析与研究方法

1.1 理论分析与研究假设

根据农业技术选择理论，农户技术采纳行为本质上可以理解为农户对部分农业生产要素的重新配置组合［11］。舒尔茨的“理性小农理论”指出，农户作为理性经济人，任何行为的实施均以追求利润最大化为首要目标，具体到农户低碳生产技术采纳行为，技术采纳前后投入与产出二者间的转换效应是影响农户采纳决策的主要因素［12］。有机肥替代化肥技术作为一项转变农业生产方式的低碳生产技术，是通过人畜粪便、秸秆等合理发酵处置后或直接使用商品有机肥的方式，实现化肥减量替代的技术［13］。在面对传统技术被新技术革新的过程中，农户技术采纳后首先会对技术的实际效果进行评估，例如，考量采纳技术是否使得农业生产成本显著增加，是否使得农作物产量、质量、农业产值得到显著提高等［14］。科学试验表明，有机肥替代化肥技术可以减少化肥施用量、改善土壤结构、提升农产品品质、实现农业增产增效［15］。具体来看，有机肥替代化肥技术采纳选择对农户生产绩效的影响机理主要包括三条路径。一是对农户生产成本的影响，一般而言，由于有机肥市场价格普遍高于化肥价格，且有机肥施用需要较高的人工成本，因此，采纳有机肥替代化肥技术的农户，尤其是施用商品有机肥的农户，其生产成本会较大幅度增加［16］。二是对农作物产量的影响。理论上，有机肥替代化肥通过优化施肥结构，改善土壤肥力，进而提高农作物产量。然而，农户农业实际生产受到多种因素的影响，很难满足试验要求的标准。因此，技术真正产生的效果与试验结果可能会存在较大偏差，尤其是有机肥作为一种“慢性”技术，对土壤改良效果作用于农作物产量需要较长时间，可能存在不确定性和滞后效应［17］。三是对农作物产值的影响。有机肥替代化肥技术对农作物产值的影响主要通过产量和价格两个途径，首先上述分析得知在短期内有机肥替代化肥对农作物产量的影响存在不确定性，其次，若农产品市场是有效的，农产品可以实现优质优价的状况下，采纳技术的农户可能会在市场机制作用下提高农作物产值，进而提高生产绩效［18］。农户分化背景下，由于不同类型农户资源禀赋特征、经营目标以及面临政策环境的差异，不同类型农户技术采纳的效果也会存在较大差异［19］。基于此，提出如下假说，假说1：低碳农业生产技术对农户生产绩效的影响具有不确定性。假说2：低碳农业生产技术对不同类型农户生产绩效具有差异性。

1.2 研究方法与模型构建

1.2.1 数据包络分析法

数据包络分析法（DEA）是基于相对效率概念，借助于每个决策单元（DMU）与最佳前沿面距离进而测量效率值的一种评价方法。其优势表现在不必预先设置任何指标权重和无须估计参数，可以评估多投入、多产出的效率问题。DEA依据规模报酬可变与否的标准，可分为两种模型：一是CCR模型，二是BCC模型。水稻生产具有多投入、多产出的特征，且水稻种植投入相对较容易控制，而产出规模收益可变，因此，适合采用DEA模型中投入导向的BCC模型对农户生产绩效进行评价。方程表达式为

minθ-ε∑mi=1si+∑sr=1s+r

s.t.

∑nj=1λjxij+s-i=θxi0

∑nj=1λjyij-s+r=yr0

∑nj=1λj=1

λj，s-i，s+r≥0

j=1，2，…，n;i=1，2，…，m;r=1，2，…，s

（1）

式中：

θ——DMU（农户）的农业生产绩效；

ε——非阿基米德无穷小，通常取ε=10-6；

y——

产出矩阵，主要为每户农家水稻的总产量、总产值；

x——

投入矩阵，主要包括耕地投入、资本投入和劳动投入；

λ——决策变量；

s——松弛变量。

1.2.2 倾向得分匹配法（PSM）

低碳农业生产技术是否采纳是农户自愿选择的结果，由于农户的资源禀赋特征不同，且每个个体无法同时存在采纳与不采纳两种状态，因此无法准确衡量农户采纳技术后的实际效用。传统的回归方法和固定效应模型不能避免遗漏变量的存在，如何剥离其他因素对技术采纳后效用的影响，解决内生性问题往往是研究这一问题的较大难点。而倾向得分匹配法（PSM）则通过将试验组与对照组的样本信息进行匹配，能够减少实际观察中的数据偏差和混杂的变量影响，较好地甄别技术采纳后的实际效用。

因此，本文采用倾向得分匹配法研究农户采纳低碳农业生产技术的绩效，将采纳低碳农业生产技术的农户设为“试验组”，未采纳低碳农业生产技术的农户设为“对照组”。特别指出的是，低碳农业生产技术的采纳与否是农户自我选择的结果，然而，考虑到农户各异的初始禀赋特征，试验组与对照组农户若是直接比对结果易受到“选择性偏差”的干扰。为此，Rubin提出了“反事实框架”，具体而言，以虚拟变量Di=0，1表示农户是否采纳低碳农业生产技术，即“已采纳=1”，“未采纳=0”，Di为处理变量，表示农户采纳技术后获得的实际效用。基于此，农户采纳低碳农业生产技术后的农业生产绩效存在两种情况，即

yi=

y1i若Di=1

y0i若Di=0

（2）

式中：

y0i——

农户未采纳低碳农业生产技术的农业生产绩效；

y1i——

农户采纳低碳农业生产技术的农业生产绩效。

进一步可以将yi写为

yi

=（1-Di）y0i+Diy1i

=y0i+（y1i-y0i）Di

（3）

其中，（y1i-y0i）表示农户采纳低碳农业生产技术的处理效应，由于（y1i-y0i）为随机变量，因此平均处理效应

ATE=E（y1i-y0i）

（4）

其中，ATE表示随机抽取的某个样本农户的平均处理效应，并不区分其是否采纳有机肥替代化肥技术。为考察农户采纳有机肥替代化肥技术后获得的农业生产绩效，对上述公式做了进一步处理，获得参与者的平均处理效应

ATT

=E（y1i-y0i|Di=1）

=E（y1i|Di=1）-E（y0i|Di=1）

（5）

由于E（y0i|Di=1）无法观测，为了避免“选择性样本偏差”，对低碳农业生产技术的采纳者匹配一个具有资源禀赋特征类似的未采纳者，从而得到农户采纳技术的农业生产绩效。因此，可以将式（5）进一步修正

ATT

=E（y1i|Di=1）-E（y0i|Di=0）

=E（y1i-y0i|Di=1）

=E{E［y1i-y0i|Di=1），P（x）］}

=

E{E［y1i|Di=1），P（x）］}-

E{E［（y0i|Di=1），P（x）］}

（6）

式中：

x——

除是否采纳技术外其他可以影响农户农业生产绩效的可观测变量；

P（x）——

农户的倾向得分值，也就是在农户资源禀赋特征既定的条件下，农户进入处理组的条件概率。

2 数据来源与变量选取

2.1 数据来源与描述性统计分析

随着工业化、城市化进程的加快，水稻在生产过程中化肥的过量与低效利用，已成为破坏农田生态系统、造成温室气体排放的重要原因之一［20］。东北地区是中国粳稻主产区与重要的商品粮生产基地，东北黑土区又是我国重要的生态功能区。鉴于此，选择东北黑土区水稻典型种植区域农户展开实地问卷调查，每个县（市区）随机选择2个乡镇，每个镇随机选择2个村，每个村随机选择10～20个农户。以水稻种植户为调研对象，调研方式为“一对一、面对面”入户实地访谈。发放问卷730份，刨除数据缺失和存在偏差的问卷，共计有效问卷695份，有效率为95.21%。此外，本文借鉴张露等［21］的划分标准，按照农户经营目标，具体综合农户农业收入和为社会福利改进支付意愿二者的水平高低为划分依据，将农户分为生存型、生产型、生活型和功能型四类。其中，农业收入高低划分以调研样本农户农业收入占家庭总收入比重来衡量，大于50%为高农业收入群体，反之为低农业收入群体；社会福利改进支付意愿则以询问农户碳减排支付意愿来衡量（表1）。

农业生产绩效离不开农户生产要素配置水平与产出水平，根据C-D生产函数的设定形式，农户水稻生产投入主要包括耕地、种子、化肥、农药、机械、劳工等，将种子、化肥、农药、机械等费用合并后，分别对应于水稻种植耕地、资本和劳动力投入。产出主要包括农户家庭水稻总产量和总产值，具体的描述性统计结果如表2所示。

由于样本数据中各变量的量纲不同，数据之间差距太大，不能直接使用标准差比较各变量的离散程度，因此引入变异系数的概念，变异系数越大表明变量的离散程度越大。由表1中全样本的结果可知，劳动力数量的变异系数最小，仅为0.49，说明各农户家庭间劳动力投入的差异性相对较小，均值为3.89；总产值的变异系数则最大，为1.54，说明不同农户农业生产创造的总产值差异较大，而种植面积的变异系数为1.04，小于总产值和总产量的变异系数，样本农户用相对较接近的种植面积创造出相对较离散的农业产出，这就意味着农户间的农业生产绩效存在差异。从不同类型的农户来看，生产型农户各变量的变异系数最大，生存型农户则最小，说明生产型农户农业投入、产出的差异性最大，而生存型最小；在对投入、产出变量的变异系数进行比较后发现，功能型农户农业投入变量的变异系数明显低于农业产出的变异系数，而其他类型农户农业投入与产出变量的变异系数差异性相对较小，亦可初步推断各类型农户之间农业生产绩效的相关趋势。

2.2 变量设置

在变量设置上，以农户农业生产绩效、产量、产值作为因变量；以农户是否采纳低碳农业生产技术作为处理变量，即若采纳，则赋值为1，反之，赋值为0；以农户资源禀赋特征作为匹配变量；具体的农户资源禀赋特征变量主要选择：（1）年龄。年龄越大，其传统的思维愈发根深蒂固，越不易接受新鲜事物，生产路径的依赖性更强，也就是说年龄差距越大，其农业生产绩效可能也大不相同；（2）受教育水平。受教育程度越高的农户，其对农业生产性政策、管理能力等素质水平也越强，农业生产绩效可能会更高；（3）技术培训。理论上，技术培训可以提高农户的农业生产技术水平，从而提高农业生产绩效，但已有文献表明现有的农业技术培训存在供需结构不匹配的问题，因此技术培训会影响农业生产绩效，但具体的影响程度存在不确定性；（4）务农人数。劳动力投入是农业生产绩效测算中重要的投入变量，务农人数的多寡会影响农业生产绩效；（5）家庭收入。一般来说，家庭收入水平越高，采纳先进的农业技术的可能性就越高，农业生产绩效由此可能会发生改变。

3 实证结果分析

3.1 数据包络模型结果分析

采用前文介绍的数据包络模型，运用MaxDEA软件，对样本农户农业生产绩效进行了测算，并对不同农户进行分类统计，结果如表3所示。

由表2可知，样本农户的平均生产绩效为0.777 4，如果消除生产要素错配的影响，尚存在0.222 6的上升空间。农户的农业生产绩效主要集中在0.7～0.8之间，数量为277户，占比为39.86%，农业生产绩效低于0.6的农户占比最少，仅为7.63%。从不同类型农户来看，生活型、生存型和功能型农户的农业生产绩效较为接近，分别为0.767 6、0.762 6和0.760 5，略低于全样本农户的平均绩效，生产型农户的农业生产绩效最高，达到0.811 5，可能的原因在于凭借其大面积土地的经营特点，规模效应在生产要素配置过程中愈发明显，使得生产绩效得以提高；从具体的绩效分布来看，与指标的变异系数分析结果一致，功能型农户的绩效分布较为分散，除绩效在0.7～0.8区间的农户占比较大外，其他区间农户占比相对较为平均。生活型农户农业生产绩效高于0.9的占比较少，而生产型农户农业生产绩效低于0.6的占比较少，这在一定程度上说明，由于生产型农户投入到农业生产上的时间和精力均高于生活型农户，造成了生产型农户整体的农业生产绩效高于生活型农户的局面。

3.2 样本匹配结果与平衡性检验

通过PSM方法构造“反事实”样本。基于2.2节设定的样本农户资源禀赋特征，测算低碳农业生产技术采纳绩效的倾向得分值。通过对比倾向得分匹配前后二者的核密度函数图可以看出，匹配后试验组与对照组的（PS）曲线趋向重合，此时两组样本农户的资源禀赋特征较为相近，具体如图1所示。

为使技术采纳效应结果更加精准，将全样本中与共同取值范围不符的样本剔除后，对最终保留的584个样本进行同质性检验。由表4可知，相较于匹配前，匹配后核心变量的标准化偏差值均小于10%，t检验结果也同样显示匹配后的两组样本在匹配变量上均无系统差异。上述检验的通过为下文实证分析低碳农业生产技术对农业生产绩效的影响匹配出较为理想的数据样本，有助于提升技术采纳绩效的实际效果。

3.3 全样本下农户采纳低碳农业生产技术对农业生产绩效的影响

为考察农户采纳低碳农业生产技术对农业生产绩效的影响，采用倾向得分匹配方法中的k近邻匹配、卡尺半径匹配和核匹配同时进行估计，结果如表5所示。所得结果方向相同，数值相近，说明结果具有较强的稳健性。

理论上来讲，低碳农业生产技术可以减少化肥施用量、改善土壤结构、提升农产品产量品质、实现农业增产增效，从而可以促进农户农业生产绩效的提升。但表5的结果表明，低碳农业生产技术影响农业生产绩效的处理效应系数值为正，但不显著。原因在于：（1）由于有机肥生产厂商的准入门槛较低，尤其在“绿色发展”理念提出后，政策红利下市场上涌现出大量的有机肥生产者，为了追求利润，部分有机肥生产厂商以假乱真，在较大程度上降低了有机肥替代化肥技术的增产效果。（2）由于有机肥的价格高于化肥价格，且在基肥环节需要将有机肥一次性投入，所需人工成本较高，在一定程度上降低了农业生产绩效。（3）在农产品市场与质量认证机制不完善的状况下，较难实现“优质优价”，不利于农产品产值的显著提升。（4）作为一种“慢性”技术，有机肥替代化肥技术生产绩效显现可能存在滞后效应。这与调研中相关专家与多数农户均认为有机肥替代化肥技术需要连续采用3～5年的时间才会产生明显效果相一致。

为了进一步考察有机肥替代化肥技术对农业生产绩效的影响，将农业生产绩效分解成总产量和总产值进行PSM检验。结果表明，总产量和总产值的处理效应均呈现正向影响，但均不显著。对于总产量而言，有机肥替代化肥技术的初衷本是改善土壤肥力、提高产品质量，而对产量的影响本就是一个长期的过程，短期的不显著便可以理解了；对于总产值而言，若有机肥替代化肥技术能够提高产品质量并且农产品市场是有效的，则农产品质量的提升会带动价格的同步上涨，但结果却与之不符。调研中发现，较多农户采纳有机肥替代化肥技术后生产的产品缺乏认证，销售价格与普通的产品无异，这无疑不利于实际产值的提升。

3.4 不同类型农户采纳有机肥替代化肥技术对农业生产绩效的影响差异

为了进一步分析不同农户技术采纳对农业生产绩效的影响，采用倾向得分匹配法中的近邻匹配对不同类型农户进行群体差异性研究，结果如表6所示。

由表6可知，生活型、生存型和生产型农户采纳低碳农业生产技术对农业生产绩效的影响不显著，与全样本结果一致，仅有功能型农户采低碳农业生产技术后可以显著促进农业生产绩效的提升。出现这一结果的原因可能在于，功能型农户的农业生产经营目标往往是追求产值最大化，更偏好于选择采纳能提高附加值的技术。在绿色有机认证制度下，功能性农户会创造更高的生产总值，有利于农业生产绩效的提高。生活型农户的农业生产绩效不显著的原因可能在于，这类农户通常以兼业为主，为了降低从事农业的劳动成本，普遍较少采纳有机肥替代化肥技术，而往往偏好于增加单次肥料施用量，即所谓的“一炮轰”，不利于产出数量和产品质量的改善。生存型农户的农业生产绩效不显著的原因可能在于，该类农户的生产能力和资金条件相对有限，使用以家庭内部循环为基础的有机肥替代化肥技术和劳动力的“无限投入”可能是较好的方案选择，然而受限于土地规模小而分散的特点，降低了农业生产绩效。从技术采纳的产量效应来看，生存型由于其在小规模范围内精耕细作的经营特点，技术的采纳对其产量在10%的水平上具有显著提升的作用。产量的小幅提高并没有带来产值的显著提高，这与农产品市场不健全下价格机制难以发挥作用有关。生产型农户的农业生产绩效不显著的原因可能在于，该类农户往往是通过规模化生产实现规模效应，但在农业生产过程中，不论是商品有机肥替代模式还是生物肥替代模式，均存在耗费额外高昂的人工成本和肥料产出低效的风险，不利于农业生产绩效的改善。

在进一步对表6（2）总产量和表6（3）总产值分析可知，在4种类型农户中，仅有功能型农户采纳技术后总产值得到了显著的提升，但是结果也表明，总产量也出现了明显的下降。调研中发现，由于绿色有机认证制度对功能型农户施肥有明确规定，如有机水稻在仅施用有机肥的状况下，产量一般会下降1/3～1/2。因此，技术采纳对功能型农户的水稻产量是负向影响。而其他三类农户在没有质量标准规定的情况下，为保证产量，有机肥替代化肥的比例会根据地力情况，替代比例一般较小，在一定程度上对产量有提高作用，但是有机肥替代化肥对地力改善是一个长期过程，短期内对产量有正向影响，但是不显著。此外，基于家庭经营目标，生活型、生存型和生产型三类农户较难通过价值机制实现产品溢价，因此，对农业产值具有正向影响，但不显著。

4 结论与政策启示

4.1 研究结论

利用695份农户实地调研数据，实证分析农户采纳低碳生产技术对农业生产绩效及群体差异。

1） 样本农户的平均生产绩效为0.777 4。其中，生活型、生存型和功能型农户的农业生产绩效较为接近，分别为0.767 6、0.762 6和0.760 5；生产型农户的农业生产绩效最高，达到0.811 5。

2） 农户采纳低碳农业生产技术影响农业生产绩效、总产量和总产值的处理效应系数值均为正，但不显著。

3） 不同类型农户低碳农业生产技术采纳对农业生产绩效的影响存在异质性。仅有功能型农户采纳技术后可以显著促进农业生产绩效的提升，而生活型、生存型和生产型三类农户采纳低碳农业生产技术对农业生产绩效的影响不显著。从对产量影响来看，低碳农业生产技术对生存型农户水稻产量具有显著正向影响，对功能型农户水稻产量具有显著负向影响，对其他两类农户水稻产量影响方向为正但不显著。从产值来看，只有功能型农户技术采纳后对水稻产值具有显著正向影响，对其他农户影响方向为正，但不显著。上述群体差异本质上还是要归因于农户家庭经营目标的不同。

4.2 政策启示

全球气候变暖对世界粮食安全、人类健康和经济社会可持续发展造成严重威胁。党的二十大报告指出，要协同推进降碳、减污、扩绿、增长，推进生态优先、节约集约、绿色低碳发展。农业具有减碳和增汇的双重属性，这就决定了“双碳”目标的实现需要农业的深度参与。多年来，中国围绕农业发展方式转型，推广普及了一系列农业低碳技术，在农户层面得到了一定程度的采用。然而，在农业实际生产中，由于市场机制不健全，以政府为主导的生态补偿呈现“弱激励”特征，导致农户生产的低碳农产品经济价值未能显化，付出的生态成本无法确切测算，难以对农户低碳生产行为形成有效激励，最终导致技术普及效果不尽如人意。因此，低碳农业发展任重而道远，需要从多方面努力。

（1）加强宣传教育与技术培训，提高农户技术价值认知水平与技术应用能力，这是农户采纳技术的基础条件。

（2）在传统政府激励的基础上重视和拓宽市场驱动机制，构建政府与市场协同的农业低碳转型补偿机制，这是推动农户持续参与低碳农业生产建设的关键路径。

（3）从自下而上视角考察农户经营目标的异质性，有针对性地分类实施激励政策和配套措施，这是农户分化趋势下，提升政策有效性，实现“政府‘双碳’目标”与“农户经济受偿”的有机衔接的重要保障。

参 考 文 献

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