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对农村绿色发展问题的研究不仅需要总结其现实表现和特征规律，并得到理论支持，还需要进一步基于经验数据进行量化分析，明确农村绿色发展的着力点和推动口，因此针对农村绿色发展的统计测度研究也得到了广大学者的重视。当前学术界对绿色发展测度及相关问题的探析，主要包括三个方面。其一是绿色发展指数的测度研究，这方面的学者主要是通过指数设计的方式来综合评价绿色发展水平。如张雪花等（2013）借鉴Yekeen S A （2008）和Serkan G （2009）等学者所构建的人类发展指数的逻辑，通过经济、社会、资源配置和环境保护四个领域的49个指标来衡量人类绿色发展指数。李晓西（2014）借鉴世界银行、联合国环境规划署和经济合作与发展组织等国际权威组织使用的绿色经济指标，从12个方面选取了衡量人类绿色发展的指标体系，并针对全球六大洲123个国家展开了实证测评。此外，Camilo和Ali （2018）、魏和清和李颖（2018）、袁久和（2019）、边恕和王智涵（2021）等也从不同侧面考察了绿色发展指数的构建原则与应该注意的系列问题。其二是区域性的绿色发展水平测度研究，如张欢等（2016）通过总结现有研究成果，提出绿色发展指标的设计应该着重关注资源与环境质量，并且要从客观性出发设计定量指标，但对于绿色发展的监测应该以动态评价为主。此外，还有吴旭晓（2017）、刘凯等（2017）、黄跃和李琳（2017）、刘晓男（2018）、 Lili Chen（2019）等也在此领域展开了一些探索。其三是绿色发展效率研究，如Limon（2012）从绿色增长绩效方面探讨了绿色发展效率问题。赵领娣（2016）、袁晓玲等（2018）、 Luukkanen （2019）等也做了类似的研究。但以上学者的研究主要将绿色发展定位于全人类或者城市领域，而缺乏了对农村领域的研究。
国内较早将绿色发展问题引入农村视角的是谢里和王瑾瑾（2016）等，他们针对中国的农村绿色发展问题展开了测度探析，其研究思路主要是结合DEA模型和Gini模型构建中国农村绿色发展绩效评价指标体系，由此来测算我国2003—2012年的农村绿色发展绩效值。综合来看，有关农村绿色发展的测度研究主要集中在两个方面，其一是通过系列反映农村绿色发展的指标体系来构建指数，并通过一定的赋权方法综合得到绿色发展水平；其二是借助数据包络分析（DEA）方法进行效率测算。
要合理而全面地衡量农村绿色发展，就需要科学建构指标体系。诸多学者认为绿色发展的核心是要重视资源与环境（Weaver，2005），绿色发展模式则要全面评估经济的资源反弹效应（Bernd Meyer，2012）。为此，从资源与环境角度来重点考察农村绿色发展的研究成果得到了系统性的展开。 Chardine B E和Botta G V （2014）从供应量管理视角提出了生态评估的可持续分析框架，并设计了具体指标。吴旭晓（2017）从经济发展、创新驱动、资源节约、环境友好、社会进步和政策支持六个方面设计了21个量化指标来综合体现农村绿色发展水平。张海（2020）从农村人均环境、农村生态环境和农业生产环境三个方面选取了21个指标来反映农村环境绩效。此外，还有程莉和文传浩（2018）从农业可持续发展、农村产业融合发展、农村生态环境治理和农村基础设施建设等方面探讨了农村绿色发展的代理指标。程莉和左晓祺（2020）从乡村生态环境品质化、乡村生产集约高效化和乡村人均环境健康宜居化等方面来设计了农村绿色发展的指标体系。许烜和宋微（2021）则站在《农业农村绿色发展工作要点》的基础上，结合理论内涵设计了农村绿色发展的资源利用维度、环境友好维度、生态保护维度和农村发展维度。而何可等（2021）以长江经济带为研究对象设计了农业绿色发展水平指标体系，包括资源节约、环境友好、质量高效和生活保障四个方面。进行了类似研究的还有Mancini M S（2017）、魏琦等（2018）、张建杰等（2020）、巩前文和李学敏（2020）、黎新伍和徐书彬（2020）等。综合来看，学者们对农村绿色发展指标体系的设计，几乎都会着重考虑资源与环境两个方面的因素，他们还在此基础上，结合自己对农村绿色发展的概念界定和认识，增添了一些新的维度和指标。这也说明，农村绿色发展水平的基础维度仍然是资源与环境，这在学术界已经基本达成共识。
鉴于不同层次的指标存在差异化特征，因而通常需要对相关指标进行综合处理，才能得到绿色发展水平，基于此，一系列研究方法也不断被开发出来，比如以综合评价法作为基本测度方法在学术界得到了广泛采用（乔瑞等，2021）。但也有部分学者考虑到综合评价方法在赋权时存在严重的主观性问题，为了降低主观赋权方法的误差，一些研究成果中着重引入了客观赋权方法，主要包括：借助熵权TOPSIS模型（郑华伟等，2018），采用主成分分析法（田时中等，2020），采用熵值法和耦合协调分析方法展开测算研究（敬莉等，2021），结合线性加权法、层次分析法和熵值法展开权重分析等（许烜等，2021）。
在基于效率评价法来测算农村绿色发展水平方面，学术界也展开了一些探讨。 Kortelainen M （2008）通过改进的曼奎斯特指数分析了农村环境的动态变化，借此寻找最优效率值。 Huang et al.（2014）设计了一种包含N个单位决策元的生态效率测算方法，并通过综合考虑环境约束和资源约束的投入和产出变量来展开具体测算研究，从而实现了DEA方法向农业生产领域的延伸。王瑾瑾（2016）通过多种DEA效率评价模型和Gini准则相结合的方法，实证测度了我国农村绿色发展绩效。金赛美（2018）重点强调农作物的产出效率，因而采用了农林牧渔业总产值与农作物播种面积的比重作为衡量农村绿色发展程度的参考指标。此外，还有朱建华和李荣强（2021）等学者在已有学者研究成果的基础上，借助生态效率的概念来测算绿色发展，选取的要素投入指标包括就业人数和能源消费总量，选取的产出要素主要包括GDP和节能环保余额，再采用DEA效率模型进行实证测算。
以上学者对农村绿色发展绩效的测度研究，几乎都是以DEA为基础模型，但通常情况下这种方法并没有系统性地考虑指标选取过程中的松弛变量或者非期望产出因素，从而使得估计结果存在一定的稳健性问题。为此， Tone （2001）、 Lin B和Yang L （2014）尝试结合DEA模型和SBM模型的优点，通过考虑非期望产出条件下的环境效率，综合设计了超效率的SBM模型，从而提高了参数估计的精度。此外，还有Li B和Wu S （2016）、 Song M et al.（2018）等学者借助方向距离函数模型和全要素生产率模型对这一议题展开了研究，也有了一些重要发现。崔瑜等（2021）则进一步基于这种高精度的超效率SBM方法，从驱动力、压力和响应角度选用投入指标，同时从状态和影响角度选用产出指标，来实证分析了我国各地区的农村绿色发展效率，并发现农村绿色发展效率的地区差异十分明显。综合来看，不同类型的效率评价方法都为农村绿色发展的测度分析提供了很好的帮助，可以全面阐释农村绿色发展的深层次原因，也可系统对比农村绿色发展的区域差异，这些都为本书分析农村绿色发展的时空演变特征提供了良好的借鉴。