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通常来说，农民收入是指农村居民人均纯收入，是一定时期内（通常是一年）农村居民人均总收入扣除相对应的各项费用后的余额。而对于农户来说，在以家庭经营为主要形式的农业经济中，农户既是消费者又是直接的生产经营者和投资者，生产消费和生活消费往往交织在一起（刘建国，1999），所以要从复杂的消费关系中理清具体的农户收入与支出，就必须先对其进行相关分类。
根据国家统计局农民收入的分类标准，可以将农民收入分为工资性收入、经营性收入、转移性收入、财产性收入四部分。此外，学者们在进行相关研究的时候，为了更方便地分析结构，也给出了许多不同的划分方法。比如赵晓锋、张永辉、霍学喜（2012）将家庭人均纯收入分成三个部分，即工资性收入、家庭经营纯收入和其他收入。李云新、戴紫芸、丁士军（2017）从农村产业融合方面出发进行研究，认为农户家庭收入主要包括从事农业生产的经营性收入、财产性收入和非农工资性收入。王春超（2011）从劳动资源配置方面出发开展研究，认为农户家庭收入主要包括非农收入、人力资本收入、农村公共投资、组织结构收入四部分。张世云（2020）和李莺莉、王灿（2015）对农户收入构成进行了进一步研究，通过对农户收入构成进行统计分析，发现四种收入构成中工资性收入以44.3％的占比成为最主要的收入方式，家庭经营收入和转移性收入紧随其后，而财产性收入几乎可以忽略不计。
2004年以来，中央“一号文件”连续十九年聚焦“三农”问题。所谓“三农”问题，归根结底就是农民问题，并突出表现为农民收入增长缓慢（姚海琴、朋文欢、黄祖辉，2016）。但是伴随着脱贫攻坚的胜利和乡村振兴战略的持续推进，我国农户人均可支配收入呈现上升趋势，表现出较大的消费潜力（范丹、李琴，2023）。此外，农民增收一直是我国农业经济政策的主要目标，也是衡量农业结构调整成效的重要指标。随着农村经济社会的发展和结构调整的推进，农民收入来源呈现多样化的趋势，影响农户收入的因素也在不断增多（赵晓锋、张永辉、霍学喜，2012）。从理论上而言，农民收入的决定因素主要包括家庭劳动力、土地经营规模、生产性资产等投资水平、金融可得性以及劳动生产率等（李实、赵人伟，1999）。经过对现有文献的梳理归纳，可以将影响农户收入的因素概括为土地、资本、生产模式与结构、现代化技术与服务四大类。
1.土地
自党的十七届三中全会中央提出要促进土地承包经营权流转、实现农业生产的规模经营以来，农地流转越来越受到政府的鼓励。地方政府积极培育土地流转市场，并在此基础上进一步开展农民土地股份合作、土地承包经营权抵押融资等一系列土地产权制度改革，很大程度上改变了农村地区的土地、资本和劳动力等要素的配置方式，从而对农业产出和农民收入带来重要的积极影响（刘俊杰等，2015；李富忠、郭丽娟，2013）。其中，对于土地流转促进收入的直接影响，一些学者利用Biprobit模型、DID模型等各种实证模型从各个角度，对不同地区的农地流转与农户收入的关系进行研究，结果都证明土地流转对于农户收入有明显的促进效果（钱忠好、王兴稳，2016；李庆海、李锐、王兆华，2012；薛凤蕊、乔光华、姜冬梅，2011；李中，2013）。也有一些学者通过调研数据估算，利用夏普里值分解方法、物理动力学的统计分析方法，证实了同样的观点（Zhang Q F，2008；杨子等，2017；冯应斌等，2008）。而对于土地流转促进收入的间接影响，通常认为，农地流转作为优化生产要素配置的一种重要方式（Huang and Gao，2012；陈飞、翟伟娟，2015；曹瑞芬、张安录，2015），能显化土地资源的资产价值（王象永、王延海、张智，2015），促进农业适度规模经营（江淑斌、苏群，2013；冯炳英，2004），提高农户福利水平，进而帮助农民增加土地财产性收入。此外，也有观点认为，土地流通是以提高劳动力和土地要素的配置效率和生产效率为途径，来达到提高农户收入水平的目的的（刘俊杰等，2015）。
另一方面，土地流转在其他角度对于农户收入的影响还存在一定的争论。如田传浩和李明坤（2014）认为农地流转并不必然导致农村劳动力非农就业增加，短期的土地租赁契约对农村劳动力的非农就业影响不显著。同样，王华春、唐任伍、赵春学（2004）认为农地流转能通过降低农地细碎化程度、刺激农业投资来提高农业生产效率，进而增加农民经营性收入。
2.资本
从中国农村发展的实际情况和趋势看，中国的农民已经成为市场化或者正在市场化的农户（曹阳、王春超，2009），农户的收入受到更多因素的影响。在现代化的背景下，农户正在逐步脱离原本单一的生产条件，拥有更多样、更全面的资本，因此，对农民收入增长问题的研究不能仅仅停留在对农户内部和外部各种因素的简单分解上，更需要对农户参与市场化进程中各种资本对于收入的影响情况进行深入研究。
首先，人力资本被认为是促进农户增加收入的主要因素，农户人力资本的持续提升，能够使农户收入水平保持较快增长（Morduch and Sicular，2000；高梦滔、姚洋，2006）。对此，程名望等（2015）运用分位数回归方法，从收入增长与差距缩小的双重视角验证了健康与教育对中国农户贫困的积极影响。其次，通过现有研究可以发现，社会资本指标均与收入呈明显的正向关系（谢周亮，2014；卢燕平，2005），且社会资本能够通过多种渠道对农户收入产生积极影响（卢燕平，2005）。一方面，社会资本能够直接影响农户收入（黄玉娜，2011）。叶静怡、周晔馨（2010）通过对比北京农民工原始社会资本和进城后新获取社会资本，发现农民工新获取的社会资本对提高农户收入和增加福利起着积极作用。另一方面，社会资本又能够通过提升农户的信息获取能力、信贷能力和政治参与能力（路慧玲等，2014）来以较低的成本获得并将各种资源进行整合（李清政、刘天伦、陈子夏，2014），从而增加找到工作的机会（何国俊、徐冲、祝成才，2008），进而间接提升农户收入。最后，近年来农村的公共服务明显得到加强，这也给农民带来了更多的福利补贴（程名望等，2014）。杨灿明、郭慧芳、孙群力（2007）以及张秀生、柳芳、王军民（2007）的研究也强调了政府对农村的公共支出的重要性，尤其是农村公共产品这种公共资本对提高农民收入有着重要影响。
3.生产模式与结构
首先，合作社模式的出现，大大提升了农民收入的水平（韩国民、高颖，2009）。对此，张晋华、冯开文、黄英伟（2012）采用两阶段模型证实了加入合作社对农户收入的正面影响，且这种正向效应不仅体现在纯农户的农业收入上，还体现在兼业农户的农业收入和工资性收入上。同时，胡联（2014）通过DID模型分析贫困地区农民专业合作社对农户收入增长的影响，也同样证明了这一观点。而黄祖辉、梁巧（2007），薛凤蕊、乔光华、姜冬梅（2012）分别对浙江省、内蒙古自治区当地部分合作社进行调查，认为参与农民专业合作社的农户比未参与农民专业合作社的农户收入更高，参与效果十分明显。其次，农村产业的融合实现了农业产业链延伸、价值链增值和功能拓展（李云新、戴紫芸、丁士军，2017）。何立胜、李世新（2005）从静态层面提出产业融合是实现农业产业化、提高农业产业竞争力、增加农民收入的有效途径。同样，梁伟军（2011）通过微观经济效应分析，也认为农业与相关产业融合发展有利于提高农民收入。最后，农民增收是我国农业经济政策的主要目标，同时也是衡量农业结构调整成效的重要指标，随着农村经济社会的发展和结构调整的推进，农民收入也将会提高。对此，霍丽娅（2006）通过对成都市的研究，指出调整粮食种植结构并提高经济作物的份额可以有效增加农民的收入。而赵晓锋、张永辉、霍学喜（2012）利用面板数据回归模型分析农业结构调整对我国农户家庭收入的影响，也证实了农业结构调整对我国农户家庭收入具有显著影响。
4.现代技术与服务
（1）数字技术
随着我国数字经济的不断发展，产业数字化的趋势日益加强，农业领域也深受数字技术的影响，通过电子商务、信息技术和互联网等渠道，数字技术会对农户全要素生产率产生巨大影响，进而也会对农户收入产生影响。
第一，对于电子商务来说，近年来，随着农村交通和网络基础设施的日益完善，物流快递配送体系不断往农村地区蔓延辐射，同时第三方电子商务平台迅猛兴起，中国农业电子商务迎来了蓬勃发展的态势（曾亿武、郭红东、金松青，2016）。
在中国，电子商务正在成为数字红利向农村地区和农业领域扩散的实现路径和重要形态，对于农户来说，电子商务的采纳将帮助其更多地分享数字红利，提升其家庭收入。对此，曾亿武等（2018）用倾向得分匹配法证实了电子商务采纳对农户农业收入的影响效应，发现电子商务采纳能够对农户农业收入产生显著的促进作用，利润率和销量的提升构成增收效应的来源机制。同时，崔丽丽、王骊静、王井泉（2014）的实证研究也同样表明，电子商务采纳与农户增收效应正相关，并且在此过程中农户人力资本起到促进作用。
第二，对于信息技术来说，在数字时代的背景下，信息化技术带来了前所未有的生产效率，能够通过各种信息平台从多个方面帮助农户提高生产率，进而增加收入，这已然成为学术界的共识。
从农户个体来说，互联网信息技术使用能够促进个体额外工资收入增加，同时还能促进个体找到合适工作（马俊龙、宁光杰，2017），提高非农就业概率（周洋、华语音，2017）、增加创业机会（黄昊等，2018），能够提高农业信息传播速度和改善农户收入结构，提升农民工福利水平（Bonfadelli，2002）。从农业生产过程来说，互联网信息技术使用能够直接降低农户信息搜寻成本（胡伦、陆迁，2019），帮助农户做出最优生产决策，从而更高效地分配生产要素、优化种植结构（Nakasone，Torero，and Minten，2014），以此来提高全要素生产效率（刘晓倩、韩青、周磊，2016；于淑敏、朱玉春，2011），从而最终达到提升农户收入的目的。
但是，对于信息技术的研究，也有个别学者没有得到与上述一致的结论，他们发现信息沟通技术未必能够给基础较差的发展中国家的农民带来十分显著的积极影响（Molony，2008；Fraser and McDonald，2000；Fafchamps and Minten，2012）。
第三，对于互联网来说，互联网不仅颠覆了人们的生产方式，还对信息获取、人力资本提高、居民收入等各方面产生了积极的影响。农村地区互联网的使用，不仅事关农民的福祉，还是提高农村居民收入的重要途径。
首先，互联网的发展为农村居民提供了更多获取财产性收入的渠道（韩长根、张力，2017），比如从就业方面来说，互联网能够有效提高农民的非农就业概率，提高农民的工资性收入，这在农村地区以及偏远地区的效果更明显（Atasoy，2013；周冬，2016；马俊龙、宁光杰，2017）。同时，从创业方面来看，信息网络也能够提高家庭创业收入，这一现象同样在资源约束严重的农村地区更为明显（张博、胡金焱、范辰辰，2015；周洋、华语音，2017）。其次，一方面，互联网能够传播大量农业信息，农民通过接触这些网络信息会改变其传统观念，做出更优的生产决策，制订更加有效的农业生产计划（肖瑜，2013）。另一方面，获取这些信息的成本也比以往的传统方式更低，并进一步降低了生产成本（Aker，2011）。这两方面共同作用，能直接提高农业收入。最后，学者们通过部分发展中国家的调查数据证明，手机和互联网的普及对增加农产品市场销量、提高农产品销售价格和改善农民福利有着显著的积极作用（Jensen，2007；许竹青、郑风田、陈洁，2013；Shimamoto，Yamada，and Gummert，2015）。还有学者通过内生转换模型分析，互联网的使用通过提高农产品市场价值增加农业收入，提高居民就业水平增加工资性收入，提高创业机会增加经营性收入（刘晓倩、韩青，2018）。此外，互联网还开启了普惠金融的大门，改善农村金融发展环境，为增加农村居民财产性收入创造了金融条件（舒苏平，2015）。
（2）金融业服务
从普惠金融的视角来看，普惠金融在农村的发展，就是期望通过对广大农村居民及农户金融服务的全覆盖，减缓农村地区贫困，提升农户收入水平，实现农村居民的全面小康（武丽娟、徐璋勇，2018）。中国农村普惠性金融发展对农户收入具有显著的正效应（田杰、陶建平，2012；王婧磊，2012），通过发展微型金融，提供储蓄、汇兑和支付、保险等交易服务，把那些被排斥于传统金融服务和整体经济增长轨道之外的农村低收入者纳入农村金融服务范围，扩大金融服务的覆盖面，提高金融服务的可得性（郑中华、特日文，2014），使他们分享到经济增长带来的福利（田杰、陶建平，2012；赵洪丹，2011；丁志国等，2016）。同时，农村金融机构的惠农服务有助于农户采用现代化的农业生产技术，提高农业生产效率，而农业增长是快速减缓贫困的核心。研究发现，对于农户来说，初始收入水平越高，越能够从金融发展中获益（师荣蓉等，2013；王小华等，2014），因此初始信贷资金的增加也能够促进农村居民纯收入的增长（陈东、刘金东，2013）。但是，也有一部分学者对普惠性金融对农户收入产生的影响持不同观点。普惠金融发展的初衷在于消除贫困、实现社会公平，尤其是帮助一些难以获得商业性金融服务的弱势群体（王曙光，2014）。但是从实际效果来看，部分学者的研究表明农村金融没有真正服务于农民，对农户收入的增长具有抑制作用（余新平等，2010），这是因为金融发展的排斥效应。农村金融排斥的普遍存在又会通过马太效应使农村地区陷入经济与金融的恶性循环，制约农户收入增长（王修华、邱兆祥，2011）。
从农业保险的视角来看，在二元经济结构比较突出的新兴发展中国家，一定时期内既定的信贷资源在城乡之间、不同产业之间优化配置的矛盾可能会长期存在，因此，越来越多的学者不断探索金融发展和农村经济增长、农户增收的关系。
卢飞等（2017）结合理论推演和实证分析突出了政策性农业保险的产业增收路径研究，并且认为政策性农业保险通过引导农户作业行为推动产业增长，在农业生产灾后补偿和化解农业经营风险等方面发挥着举足轻重的作用，是农户增收的重要途径。但是对于农业保险这一影响因素，周稳海等（2014）通过构建动态GMM模型，从灾前和灾后效应说明农业保险对农民增收的影响力度较小，认为其具体作用机制还有待研究。
从我国宏观视角看，经济增长、收入不均等与贫困的关系是贯穿中国农村减贫的一条主线（叶普万，2005），凭借我国优秀的政治体制和相关政策，我国农业经济持续高速增长，提前实现了全面小康的奋斗目标。但在这一过程中，居民收入差距却呈现不断扩大的趋势（翟学伟，2003；李实、赵人伟，1999；Gibson，Huang，and Rozelle，2001；王小鲁、樊纲，2005；李实、罗楚亮，2011），并且这种不平等的程度甚至要高于城镇群体（Wang and Wan，2015）。对于这一现象，万广华等学者认为，在滴漏式增长中，经济增长和收入水平提升有助于贫困人口数量下降，而收入差距扩大则对贫困减缓具有阻碍效应。因此，经济增长并不能自动消除贫困问题，甚至有可能由于收入差距扩大出现贫困增加（罗楚亮，2012）。
当然，这种从宏观上发现的收入差距现象还有待进一步研究，故基于前文对影响农户收入的因素的文献整理，本书进一步从土地、资本、现代技术与服务三个角度整理归纳影响农户收入差距的深层原因。
1.土地
土地流转在增加农户收入方面受到大多数学者的认可，但是对于其调节农户收入差距的方面却仍有争议。
持正面观点的学者认为土地流转将会缩小收入差距、缓解收入不平等（Deiningerk and Jin，2004）。韩菡和钟甫宁（2011）提出：在土地单位收益高的地区，土地倾向于流转到高收入农户手中，可能会扩大当地农户的收入差距；而在经济欠发达、土地单位收益低的地区，低收入农户更容易获得转入土地机会从而改善当地的收入分配状况。持反面观点的学者更多：许庆等（2008）发现家庭联产承包责任制引起的土地细碎化是农户间收入差距扩大的一个原因；学者邢鹂等（2008）和朱建军等（2015）基于农户调研的数据研究也同样表明，土地流转加剧了农户收入分配不平等；学者万广华（2005）更是直言地理因素是导致收不平等的最主要因素。
2.资本
资本水平的高低在很大程度上决定了农户收入水平的上限和下限，但初始资本的不均等更有可能导致收入差距的扩大，学者们主要从人力资本和社会资本方面进行了相关研究。
孙敬水等（2014）从人力资本、物质资本和政治资本等方面分析农村收入不平等的影响因素，发现人力资本在三大资本中对不平等的贡献率较大。对此，高梦滔等学者（2006）通过使用非参数回归方法进行研究，结果也表明：人力资本是影响农户收入增长与农户内部收入不平等的重要因素。杨子等（2017）则结合人力资本和村庄特征进行研究，发现人力资本对农村内部收入差距的影响较大。此外，还有学者更进一步地表明，教育是造成农户收入差距的核心人力资本要素（Gustafsson and Li，2002；Autor et al．，2003；邹薇、张芬，2006；杨新铭、罗润东，2008；徐舒，2010）。
程名望等（2015）运用分位数回归和Bootstrap技术发现：人力资本、物质资本、金融资产、非农就业缩小了农户收入差距；但是社会资本、金融负债、制度与政策、区域发展水平差距等拉大了农户收入差距。周晔馨（2012）分析了地区收入水平变化对社会资本作用的影响，结果发现低收入农户社会资本的拥有量和回报率低于高收入农户，从地区差别来看，富裕地区农户获益更多。同时，刘彬彬等（2014）通过门槛自回归模型对社会资本与农户收入之间的非线性关系进行研究后发现：社会资本对农户收入的影响存在明显的门槛效应，只有当农户社会资本超过这一门槛水平时才能起到促进作用。赵剑治等（2009）则从社会网络入手进行研究，认为虽然中国农村居民社会网络能够显著增加家庭收入，但是社会网络的不平等对农民收入差距具有显著影响。此外，也有学者发现政治资本也会拉开农民收入差距（Morduch and Sicular，2000；Walder，2002）。
3.现代技术与服务
现代技术和金融服务的出现给农业生产打开了新的大门，极大的拓展了农户生产途径，同时由于其自身固有特性，难免会在产生异质性的使用结果，造成网络信息差、金融服务不均衡、贫富收入差距扩大等现象，故这也是当代学者的前沿研究方向。
对于现代技术来说，一方面，互联网使用的不平等已经使得社会群体的收入极大不平等（谭燕芝等，2017），互联网在穷人中的普及速度远远不如在富人中的普及速度，这种基础网络条件的不同使得信息富有者和信息贫困者之间出现“数字鸿沟”（Kumar and Keniston，2005），信息通信技术的发展只会对那些富裕阶层有利，并会造成低收入人群和高收入人群之间的差距越来越大（刘晓倩、韩青，2018；Clark and Gorski，2002）。另一方面，信息技术有利于提高技术工人的生产率从而增加其收入，但互联网也对收入不平等有加大效应。这是因为在信息社会，信息是重要的生产条件，直接关系着物质财富的分配，信息贫困群体掌握的信息较少，失去了很多提高收入的机会与途径，使得信息社会群体间的收入分配差距越来越大（刘晓倩、韩青，2018）。
对于金融信贷来说，不同农户使用也会产生不同的效果。从农户拥有的金融资本来看，农户的收入差异是由生产成本和初始禀赋的投入差异引起的，而信贷资金作为可变投入的要素来源，能够优化农业生产的初始禀赋投入，提高农业生产效率从而减少农户的收入差异（Rota，2013）。但是从长期来看，我国农业信贷与农村经济增长不存在明显的均衡关系，但存在明显的区域差异（裴辉儒，2010）。并且，另外一些学者（李长生、张文棋，2015；王书华等，2014）基于农户预期收入的现值最大化模型（CCT模型）探索信贷约束对农户收入的影响，证明信贷资金对不同收入水平的农户的影响也是不一样的。