中国农业新质生产力与绿色技术创新的耦合研究：测度、时空分布、碳减排效应

Coupling study on agricultural new quality productive forces and green technology innovation in China： measurement， spatiotemporal distribution and carbon emission reduction effects

摘要

目的 研究农业新质生产力与绿色技术创新耦合协调关系，为保障粮食安全与生态安全，推动农业从“量增”转向“质效双升”提供科学依据。 方法 基于2012—2022年中国30个省份面板数据，通过耦合协调模型和莫兰指数分析其时空分布特征，并通过固定效应和空间杜宾模型分析其碳减排效应。 结果 全国及4大区域（东部、中部、西部、东北地区）的30个省份耦合协调发展总体呈现上升趋势，但近两年略有下降；耦合协调发展具有一定的空间集聚性，东部地区“高-高”集聚区省份稍有增加，西部地区“低-低”集聚区域提升不明显；农业新质生产力与绿色技术创新耦合协调发展能够促进农业碳减排且具有显著的空间溢出效应。 结论 应因地制宜发展农业新质生产力和绿色技术，缩小地区间差异，建立跨区域协同机制以促进碳减排，促进区域间交流与协作。

Abstract

Objective The coupling coordination relationship between agricultural new quality productive forces and green technology innovation were analyzed， in order to provide scientific basis for ensuring food security and ecological security， and for promoting the transition of agriculture from ‘quantity increase’ to ‘dual improvement in quality and efficiency’. Methods Based on panel data from 30 provinces in China from 2012 to 2022， the spatiotemporal distribution characteristics were analyzed using a coupling coordination model and Moran’s index， and its carbon emission reduction effects were examined using the fixed effects model and spatial Durbin model. Results Temporally， the coupling coordination development of the 30 provinces in China and across the four major regions （eastern， central， western， and northeastern China） showed an overall upward trend but a slight decline in the past two years. Spatially， the coupling coordination development demonstrated a certain degree of spatial clustering. The number of provinces in the ‘high-high’ clustering zone increased slightly in the eastern region， while the improvement in the ‘low-low’ clustering zone in the western region remained insignificant. In terms of carbon emission reduction， empirical tests using measurement models confirmed that the coupling coordination development of agricultural new quality productive forces and green technology innovation could promote agricultural carbon emission reduction and had a significant spatial spillover effect. Conclusion It is recommended to develop agricultural new quality productive forces and green technologies tailored to local conditions， reduce inter-regional disparities， establish cross-regional coordination mechanisms to promote carbon emission reduction， and facilitate inter-regional exchange and collaboration.

Graphical abstract

关键词

农业新质生产力 / 绿色技术创新 / 耦合研究 / 碳减排

Key words

agricultural new quality productive forces / green technology innovation / coupling studies / carbon emission reduction

文献参数： 王鹏程， 廖升， 吉泽男， 等.中国农业新质生产力与绿色技术创新的耦合研究：测度、时空分布、碳减排效应［J］.水土保持通报，2025，45（6）：269-279. Citation:Wang Pengcheng， Liao Sheng， Ji Zenan， et al. Coupling study on agricultural new quality productive forces and green technology innovation in China： measurement， spatiotemporal distribution and carbon emission reduction effects ［J］. Bulletin of Soil and Water Conservation，2025，45（6）：269-279.

在全球气候变化与“双碳”目标刚性约束下，农业作为温室气体排放的重要来源，其发展模式亟待向低碳化转型^［1］。农业新质生产力核心是通过生物育种、智能装备、数字农业等颠覆性技术重构生产要素组合，破解资源环境硬约束与产业低效锁定的矛盾^［2］。然而，农业新质生产力面临着技术转化率低，区域失衡，人才链断层^［2］3个瓶颈。绿色技术创新聚焦于资源节约、环境友好和生态可持续的技术进步，是农业新质生产力的“生态底座”，推动农业从“高碳排放”到“低碳循环”。研究农业新质生产力与绿色技术创新的耦合协同机制，关键在于通过“技术—制度”融合驱动减排：农业新质生产力为减排提供技术载体，绿色技术创新则向生态规则注入新动力，二者协同正是破解农业生态环境困境的重要路径。

目前，农业新质生产力相关研究多围绕在农业新质生产力的内涵、测度、影响因素等方面展开。首先，在农业新质生产力内涵方面，罗必良等^［3］认为农业新质生产力是科技创新为核心驱动力，通过颠覆性技术重构农业生产要素组合，实现农业高效化、绿色化、智能化的先进生产力形态。其次，关于测度方面，多数学者采用熵值法进行测算。

丁宝根等^［4］从劳动者、劳动对象、劳动工具水平3个方面建立指标体系，认为2013—2022年中国农业新质生产力呈稳定上升趋势。王丽双等^［5］认为中国东、西部地区农业新质生产力发展水平较低。在影响因素方面，陈培彬等^［6］认为农业新质生产力能促进农业碳减排，可以通过提高农村劳动生产率和农业土地生产率从而抑制农业碳排放强度。因此，需构建适配区域资源禀赋与发展阶段的农业新质生产力差异化培育路径，实现技术—制度—要素的协同跃迁。

绿色技术创新是一个管理和技术创新的过程，主要是为了减少环境风险^［7-8］。目前，关于绿色技术创新主要集中在创新水平测算与影响因素方面。在创新水平测算方面，王锋正等^［9］通过研发投入费用与能源消耗总量衡量绿色技术创新水平。邝嫦娥等^［10］使用实施绿色信贷政策的情况来衡量绿色技术创新水平。目前，绿色专利获取量^［11］和申请量^［12］逐渐成为衡量绿色技术创新的重要指标。在影响因素方面，王馨等^［13］认为绿色信贷能够更好地促进绿色创新，驱动绿色技术创新水平和体系的提高与完善。成新轩等^［14］认为行业数字化转型能够促进绿色技术创新，通过提高市场竞争和减少交易成本，促进绿色技术的创新。基于此，关于“多尺度互动下区域绿色技术创新的动态适配机制是什么，如何构建技术-制度-市场的协同演化路径 ”的问题尚待研究。

现有关于农业新质生产力与绿色技术创新的研究主要是理论研究^［［15］和实证分析^［16］，都是反映不同要素对农业新质生产力或绿色技术创新的影响研究，而关于农业新质生产力与绿色技术创新的耦合协调关系尚未研究。同时研究二者的耦合协调不仅能够重构农业价值链，揭示科技创新驱动农业绿色转型和效率提升的内在机制，为破解农业发展的资源环境约束、实现高质量发展、保障国家粮食安全和生态安全提供理论支撑和解决方案^［17-18］。本研究通过使用耦合协调模型，分析与描述二者的关系与相互影响；基于二者耦合协调度，进一步从省域层面研究耦合协调度的时空分布特征及二者产生的碳减排效应。

1 材料与方法

1.1 数据来源

以2012—2022年中国30个省份（西藏和港澳台地区数据缺失，未包含在内）面板数据为研究对象，分析农业新质生产力与绿色技术创新的耦合协同发展。参考陈振等^［19］的研究，其中农业科技活动经费采用R&D经费内部支出乘以农林牧渔业总产值占当地GDP的比重来表示，农业科技活动人员数用R&D人员数乘以农林牧渔业总产值占地区生产总值的比重来衡量，其他数据均来源于《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国科技统计年鉴》及各省历年统计年鉴等，对于缺失数据采用移动平均插值法和线性插值法补充。

1.2 指标选取

关于农业新质生产力的指标体系，本着指标选取科学性原则，继承经典生产力本质规律，对农业新质生产力理论内涵的分析，并通过参考已有研究^［20］，将农业新质生产力分为3个维度，分别是农业劳动者、农业劳动对象、农业劳动资料，通过熵值法测算综合指数（表1）。

目前，关于衡量绿色技术创新指标的方式不一。本研究认为，绿色技术创新应注重各阶段能源消耗，以此来消除技术创新对环境的负面影响。考虑到数据的可靠性和可得性，参考已有研究^［21］，本研究采用R&D经费投入与国家能源消耗总量之比来衡量绿色技术创新，该指标直接量化了单位能源投入所驱动的研发强度，揭示技术创新如何通过资源节约重塑生产方式，同时参考王锋正^［9］和钟晓华^［22］的方法，确定各地区的R&D经费投入。

R&D投入能及时反映当前创新活动的资源分配方向，经费投入比例直接关联技术创新的资源约束条件（能源消耗）。农业是能源依赖型产业（机械、灌溉、加工等），“农业新质生产力”强调全要素生产率提升，核心在于技术革新对传统要素的替代与优化，该衡量方式直接体现“技术投入”对“传统资源要素（能源）”的替代效率，符合农业新质生产力中“创新驱动资源重组”的内涵。

1.3 研究方法

1.3.1 耦合协调模型

为了分析农业新质生产力与绿色技术创新的相互作用强度和同步发展性，本研究采用耦合协调度来表征其耦合协调系统之间各要素相互作用的情况。计算公式^［23］如下：

C=\mathrm{2}\times \sqrt[]{\frac{w(y)e(z)}{w(y)+e(z)}}（1）

T=\partial w(y)+\beta e(z)（2）

D=\sqrt[]{C\times T}（3）

式中：C为农业新质生产力与绿色技术创新系统耦合度；D为农业新质生产力与绿色技术创新的耦合协调度；T为农业新质生产力与绿色技术创新2个子系统的综合协调指数，反映农业新质生产力与绿色技术创新对协调度的贡献；w（y）和e（z）分别为数字经济指数和农业绿色发展指数；∂与β分别为2个子系统对社会发展影响程度的权重，设定各个子系统对社会发展影响程度的权重相等。

1.3.2 空间自相关模型

采用莫兰指数分析农业新质生产力与绿色技术创新耦合协调发展的空间集聚情况。莫兰指数分为全局莫兰指数（global Moran’s I）和局部莫兰指数（local Moran’s I），计算公式^［24］如下：

\mathrm{g}\mathrm{l}\mathrm{o}\mathrm{b}\mathrm{a}\mathrm{l} \mathrm{M}\mathrm{o}\mathrm{r}\mathrm{a}\mathrm{n}\mathrm{’}\mathrm{s} I=\frac{{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}{\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^n}{W}_{ij}(D_{\mathrm{i}}-\overline{D})(D_{\mathrm{j}}-\overline{D})}{S^{\mathrm{2}}{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}{\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^n}{W}_{ij}}（4）

\mathrm{l}\mathrm{o}\mathrm{c}\mathrm{a}\mathrm{l} \mathrm{M}\mathrm{o}\mathrm{r}\mathrm{a}\mathrm{n}\mathrm{’}\mathrm{s} I=\frac{(D_{\mathrm{i}}-\overline{D})\sum _{i\ne j}{W}_{ij}(D_{\mathrm{j}}-\overline{D})}{S^{\mathrm{2}}}（5）

式中：n表示研究对象空间的区域数； D_i 表示第i个区域内的属性值； D_j 表示第j个区域内的属性值； \overline{D}表示所有属性值的平均； W_ij 表示空间权重矩阵； S表示各单元观测值的标准差。全局莫兰指数介于［-1，1］之间；局部莫兰指数描述数据是否具有空间集聚特征，分为4种类型，分别为“高-高”集聚型、“低-高”集聚型、“低-低”集聚型、“高-低”集聚型。

1.3.3 碳排放系数法

参考李波^［25］和田云等^［26］的研究，采用碳排放系数法测算农业碳排放量。本研究将化肥、农药、农膜、柴油、灌溉和翻耕等作为农业碳排放的六大碳源（表2），将各碳源的使用量与碳排放系数相乘并加总得到农业碳排放量。

2 结果与分析

2.1 农业新质生产力与绿色技术创新的耦合协调度变化趋势

2.1.1 各区域耦合协调度变化趋势

由图1可见，2012—2022年东部地区耦合协调水平最高，中部地区次之，西部地区和东北部地区耦合协调水平最低。主要原因是东部地区在农业新型劳动资料（如智能设备）的普及率远高于西部地区，不同地区的数字鸿沟现象明显，资源禀赋差异，西部地区生态修复成本较高，退耕还草政策使农业科技投入所带来的边际效益降低，东北地区的黑土地保护等政策实行所带来的绿色技术短期成本增加。从变化趋势来看，各地区的耦合协调度基本处于比较平缓的发展过程但略有上升，主要是由于绿色技术与当地适配度不够，绿色技术短期成本过高等原因所致。各地区在2020年均出现一定程度的下降，其原因是2020年全球疫情影响对农业产业链甚至各行业造成了一定的冲击，产业链协同不足，生态效益与经济效益的短期矛盾，缺乏针对绿色技术的补贴或税收优惠。

2.1.2 各省份耦合协调度演进趋势

2012—2022年各省份耦合协调度存在差异（表3）。北京市、上海市、广东省、浙江省、江苏省等东部地区耦合协调度较高，基本上耦合协调度都在0.3以上，而处于西部地区的新疆维吾尔自治区、甘肃省、青海省地区的耦合协调水平较低，均处于0.2以下，东西部地区间差异较大。西部地区二者协调发展程度较低，农业、绿色技术发展与其他地区之间存在一定差异。中部地区耦合协调度处于中等水平，原因为中部地区以高附加值农业为主导，通过产业链延伸（如农产品深加工+电商）提高绿色技术回报率，西部地区以新疆棉花、青海青稞为主的粗放式生产，地理条件阻滞，技术推广率较低。东部已建立“绿色技术-碳汇-金融”闭环，科创走廊等一系列政策较集中在东部，加速技术扩散，西部缺乏碳定价机制。如青海省光伏农业的绿电收益无法支撑技术研发。因此东部地区农业新质生产力与绿色技术创新耦合协调发展比其他地区好，西部地区二者协调发展较差，东部、中部、西部与东北地区差异体现在财政投入力度、农业科技人才培养、基础设施代际差等方面。

2.2 耦合协调度空间分布特征

2.2.1 耦合协调度全局自相关性

为了分析农业新质生产力与绿色技术创新耦合协调度的空间集聚程度，本研究分别采用空间邻接矩阵和地理距离矩阵倒数探究耦合协调度的空间集聚程度。

研究结果（表4）表明，中国农业新质生产力与绿色技术创新耦合协调度空间互动性较高，且莫兰指数呈现少有降低和一定的上升。2012—2022年均通过了1%显著水平检验，表明中国农业新质生产力与绿色技术创新耦合协调度具有一定的空间相关性。在地理距离矩阵倒数下，全局莫兰指数始终低于0.15，在［0，1］区间中处于较低的位置，从2012年的0.102下降到2022年的0.060，降幅达到70%，表明全国30个省份空间集聚程度在减弱，空间互动性降低。其中在2012—2018年处于增长阶段，在2019—2022年处于下降阶段，总体呈现倒“V”型趋势。在邻接矩阵下，全局莫兰指数始终在0.330~0.525之间的范围，从2012年0.345下降到2022年的0.330，降幅仅4.3%，但莫兰指数远高于地理距离矩阵的莫兰指数，且莫兰指数均通过了1%的显著水平检验，表明相邻地理位置情况下农业新质生产力与绿色技术创新耦合协调度更具有空间集聚性，原因是邻接矩阵强化了相邻地区的经济协作，相邻地区属性相似（如高-高集聚区），使得空间滞后项高度相关，地理距离矩阵对于跨省或地理距离较大的地区可能会削弱关联强度。随着时间发展，相邻地理位置有助于农业科技、数字化人才、农村产业融合发展等农业资源的空间溢出效应，不同要素的快速流动加速了集聚效应和扩散效应的形成，从而有利于地区间的协调发展。

2.2.2 耦合协调度局部自相关性

为了更清晰地分析农业新质生产力与绿色技术创新的耦合协调度的区域间的空间特点与集聚特征，采用局部莫兰指数进行分析（图2）。

从区域尺度看，无论是空间邻接矩阵还是地理距离矩阵倒数，大部分省份均处于第一象限（“高-高”集聚区）和第三象限（“低-低”集聚区），说明农业新质生产力与绿色技术创新耦合协调度存在显著的正相关，且比较稳定。同时，不同省份的耦合协调度空间集聚程度不同，江苏、浙江、上海等东部地区始终位于“高-高”集聚区，到2022年，“高-高”集聚区的省份数量有所增加，表明耦合协调度高的省份集聚效应在逐渐增强，如湖北、湖南地区由“高-低”集聚区转变为“高-高”集聚区，说明上海、江苏等地区对周边地区辐射作用明显，空间溢出效应较强；新疆、甘肃、内蒙古等西部地区始终处于“低-低”集聚区，主要是因为西部地区农业科技发展缓慢，经济发展、绿色技术应用、农业生产方式较为落后，彼此之间发展不协调导致二者耦合协调度较低；少部分地区集中在“低-高”集聚区和“高-低”集聚区，基本上属于中部地区，但存在一定变化，如广西2012—2022年由“低-低”集聚区转变为“低-高”集聚区，原因是南宁、贵港等城市依托科创平台和龙头企业，率先突破智慧农业技术，部分地区受限于地貌复杂性和基础设施薄弱，难以自主创新，但通过承接核心区技术转移，形成“低值包围高值”的集聚，陕西和四川始终位于“高-低”集聚区，表明这两个地区的省会或平原地区水平较高，被周边低发展地区所包围，由于地理原因阻断了技术扩散，分为核心区的高技术密集型农业和外围区的传统粗放农业。2012—2022年，河北由“高-低”集聚区向“低-低”集聚区转变，湖北、湖南由“高-低”集聚区向“高-高”集聚区转变，重庆从“低-低”集聚区转变为“高-高”集聚区，这些地区以中部地区和西部地区为主，农业与技术发展水平差异较大，与周边地区的耦合协调度具有一定的差距。总体而言，中国农业新质生产力与绿色技术创新耦合协调度空间集聚状态较为稳定，而耦合协调度空间交互水平较低且稍有下降，表明中国地区间交流合作需要加强，未来如何发挥水平较高地区的“带头示范”作用，进一步稳步加强空间溢出效应，仍需要进一步的探索。

2.3 农业新质生产力与绿色技术创新耦合协调度的碳减排效应

2.3.1 模型与变量选取

为探究耦合协调度的碳减排效应，经Hausman检验，选择固定效应模型分析影响耦合协调度的因素。

参考已有研究^［28］，本研究被解释变量选取农业碳排放量；核心解释变量选取农业新质生产力与绿色技术创新耦合协调度；控制变量与具体说明详见表5。对于部分变量取对数，以减少异方差的影响。

2.3.2 实证分析

农业新质生产力与绿色技术创新耦合协调度碳减排的回归结果（表6）表明，农业新质生产力与绿色技术创新耦合协调度均在1%水平下显著抑制农业碳排放，农业新质生产力与绿色技术创新耦合协调发展具有明显的碳减排效应。

2.3.3 内生性讨论与稳健性检验

首先进行内生性讨论，通过将耦合协调度滞后一期作为工具变量，使用工具变量法进行实证检验，同时应用两种方法进行稳健性检验，一是缩尾处理：为了减去样本中异常值对研究结果的影响，进行缩尾处理；二是删减样本：由于4个直辖市农业新质生产力与绿色技术创新的广泛应用，与其他省份差距过大，采取删去4个直辖市数据，重新进行回归检验，以此来检验前述回归结果的稳健性。检验结果见表7。

表7中，内生性讨论和稳健性检验结果均表示农业新质生产力与绿色技术创新耦合协调度具有显著的碳减排效应，与前文回归结果基本一致。

2.3.4 耦合协调度对农业碳排放的空间效应

对农业碳排放量的空间自相关性检验（表8）表明，农业碳排放均通过了10%显著水平检验，表明农业碳排放具有一定的空间集聚性。同时，在选择空间计量模型时，需要进行LM检验、Wald检验和LR检验等相关检验，结果显示均通过了各检验（表9），Hausman检验结果为503.37，十分显著，选择固定效应空间杜宾模型。

通过邻接矩阵、经济地理矩阵和空间距离矩阵平方倒数分别进行空间杜宾模型回归。从表10可以看出，在邻接矩阵、经济地理矩阵和空间距离矩阵平方倒数下，实证结果均保持稳定，表明空间杜宾模型结果的稳健性。中国农业新质生产力与绿色技术创新耦合协调度对农业碳排放均具有显著的抑制作用且碳减排效应显著为正，即本地区农业新质生产力与绿色技术创新耦合协调发展会促进农业碳减排，而且本地区农业新质生产力与绿色技术创新耦合协调发展也会促进周边地区农业碳减排，农业新质生产力与绿色技术创新耦合协调发展具有空间溢出效应。二者的耦合协调度每提升1%，农业碳排放量下降4.478%，呈现这种变化的主要原因是随着不同地区耦合协调发展，农业新质生产力发展所带来的光伏农业大棚、储能技术的发展和保护性耕作，降低柴油使用和灌溉投入，降低单位面积碳排放量，加强耕地固碳量的提升。经济地理矩阵回归系数较大，原因是邻接矩阵仅能捕捉毗邻地区缓慢扩散，高估地理邻近效应，低估“技术廊道”作用，而经济地理矩阵能够通过引入技术势差和创新网络连通性，技术扩散强度随经济距离（非地理距离）指数衰减，技术扩散依赖人才流动和资本流动等媒介，其路径由经济关联度主导。在空间杜宾模型回归分析中，邻接矩阵无法识别非相邻地区的产业链分工，距离平方倒数矩阵低估价值链的跨区域传导，而经济地理矩阵能够以产业关联度和市场协同度构建权重，同时捕捉“水平技术扩散”和“垂直产业传导”，精准量化了技术扩散与产业传导的非线性网络效应。

3 结论

（1） 2012—2020年，中国30个省份、东部、中部、西部和东北地区的农业新质生产力与绿色技术创新耦合协调度均处于不断上升的趋势，2020—2022年各地区耦合协调度稍有下降，但总体处于不断上升的趋势。

（2） 中国农业新质生产力与绿色技术创新耦合协调水平发展呈现由东向西逐渐递减的趋势，二者耦合协调发展具有一定的空间集聚性。相比地理距离矩阵倒数，邻接矩阵作用下更为明显。大部分省份集中在“高-高”和“低-低”集聚区，同时该区域的省份数量不断扩大，表明二者耦合协同发展具有显著的局部空间正相关性。

（3） 中国农业新质生产力与绿色技术创新耦合协调发展具有显著的碳减排效应。在进行内生性讨论与稳健性检验后，碳减排效应亦显著存在。

4 建议

（1） 将农业新质生产力与绿色技术创新协同发展纳入乡村振兴与“双碳”目标等国家战略中，差异化区域指标，统筹整合“高标准农田建设”和“农业绿色技术推广”等政策资源。因地制宜发展农业新质生产力与绿色技术研发，东部地区聚焦前沿技术与模式创新，支持立体农业、生物育种等尖端技术的研发与应用示范，打造国家级农业科技创新高地，推动农业与现代服务业深度融合，形成高附加值产业链；中部地区重点推广秸秆综合利用、粪污资源化利用等绿色生产技术，壮大新型农业经营主体；西部地区重点发展旱作节水农业、生态畜牧业、特色林果业绿色种植等，强化生态保护与修复，建立“东部—中西部”技术转移中心，输出先进技术、管理模式和资本，探索“飞地经济”合作模式；东北地区在黑土地保护与利用、畜禽粪污资源化利用等方面寻求突破性技术和模式，发展生态旅游、康养农业等新业态，探索寒地特色绿色农业，强化补偿机制。

（2） 设立跨省技术扩散中心，打造“邻省协同走廊”，依托长江经济带、哈长城市群，建立省际绿色技术共享平台。优先建设跨省交界处的高标准农田、冷链物流节点，弱化省界阻隔效应，特殊生态区开发模块化轻型技术（如小型光伏灌溉系统），降低复杂地形制约，建立邻省双向补偿基金，成立流域农业污染联防联控中心，鼓励农业龙头企业获取跨省绿色生产特许资质，发行区域性绿色农业债券，最终形成“东部引领—中部传导—西部激活”的协同网络。

（3） 建立农业碳汇省际交易市场，将保护性耕作、有机农田、沼气工程等产生的碳汇纳入交易体系，允许西部生态功能区向东部碳高排放省出售碳汇额度，在京津冀、长三角等城市群推行跨省农业碳账户联管，依据产业关联度分摊减排目标，强化政策工具。培育跨省农业减排联合体，区域“以碳换水”交易机制，构建空间效应监测评估。创新绿色金融工具，发行“农业碳中和债券”和试点“碳减排信用证”。

本研究创新性的将农业新质生产力与绿色技术创新进行耦合研究并说明时空分布特征与耦合协调发展所产生的碳减排效应，但也存在一定的局限性。在借鉴他人研究的基础上对农业新质生产力与绿色技术创新进行一定的测度并耦合研究，但未对二者耦合协调发展进行驱动因素分析。目前，学术界对于二者的衡量缺乏统一的标准，农业新质生产力与绿色技术创新耦合协调发展研究仍需要进一步探索。此外，在研究尺度方面，可从地级市或县域层面进行细致分析，从而提出更具针对性的建议。在研究方法上，可采取调研访谈、大数据分析与AI等手段，完善研究内容与尺度。

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基金资助

新疆生产建设兵团社科基金重点项目“供给侧结构改革背景下兵团农业经济高质量发展实现路径研究”(19ZD03)

2024年铸牢中华民族共同体意识研究课题重点项目(ZL202412)

国家自然科学基金面上项目(42371306)