農業產業集聚與農業經濟綜合評價研究

劉鵬凌，黃靖輝，李想

（安徽農業大學經濟管理學院，安徽合肥，230036）

一、引言

習近平總書記在黨的十九大報告中指出：“我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段?！边@是根據國際國內環境變化，特別是我國發展條件和發展階段變化作出的重大判斷。農業產業集聚擁有外部規模經濟效應、網絡效應和創新效應，能夠改善區域內農業農村資源的有效配置，因此農業產業集聚在地方農業經濟發展中的地位愈發重要［1］。

已有國內外研究表明：資源稟賦通過改善產業環境及外部環境，引起農業各子行業競合互動，最后達到農業的產業集聚［2］。在農業產業集聚對農業機械化水平的研究方面，趙丹丹和周宏（2019）［3］認為當地的農業技術水平、農民耕地面積對農業集聚水平的影響表現為“U”型趨勢。鄢小兵和徐艷蘭（2018）［4］認為從長期的角度看，農業的機械化是農業產業集聚的重要原因。陶雅（2018）［5］認為我國農業產業集中度水平的提高，能夠帶動農業機械化水平的提高。在農業產業集聚對農業生產效率的研究方面，王艷榮和劉業政（2012）［6］認為隨著農業產業集聚程度的加強，會起到提升產業增長貢獻和提升農業的競爭力的作用。張哲晰和穆月英（2018）［7］認為農業產業的進一步集聚通過馬歇爾外部性提升了土地生產效率，間接促進了勞動生產效率的增長，另外勞動生產效率的增長會通過不斷累積促成農業產業集聚程度的加深，農業產業集聚、土地生產效率、勞動生產效率三者形成良性循環，促進農業產業綠色健康可持續發展。張哲晰和穆月英（2019）［8］認為農業產業集中程度的提高會明顯提高技術的溢出效應與生產的規模效應。趙丹丹和周宏（2020）［9］認為農業生產集聚通過三個層面促進我國糧食生產效率：外在規模經濟的規模效應（農戶層面），地方化經濟的專業化效應（生產層面），共享經濟的技術溢出效應（經濟發展層面）。杜建軍和謝家平（2020）［10］認為我國農業產業集聚程度的不斷加重是農業勞動生產率增長的關鍵因素。在農業產業集聚對綠色發展水平的研究方面，鄧晴晴和李二玲（2020）［11］認為農業產業集聚對農業面源污染排放的抑制能力有所提升，削弱了由于污染造成的部分負環境外部效應。程琳琳和張俊飚（2018）［12］認為隨著農業產業集中程度的上升，農業碳效率表現出先改善后惡化的倒“U”型變化趨勢。薛蕾和徐承紅（2019）［13］認為農業產業集聚與地方綠色農業發展具有耦合關系并且在部分地區具有協同效應。在農業產業集聚對農村收入水平的研究方面，李博偉、邢麗榮等（2019）［14］認為農業產業集聚和生產技術服務、生產外包服務、合作社組織模式的交互作用，有效促進了農村居民收入的增加。而王艷榮和劉業政（2011）［15］認為農業產業集中程度的加深對農村居民收入增長的影響不顯著。

綜上所述，盡管已有研究存在部分研究結果上的矛盾，但是已經在很大程度上說明了農業產業集聚對于經濟的發展可能存在顯著的影響，基于前人的學術結晶與現實背景，本文深入探討了農業集聚與農業經濟發展的關系。與以上文獻相比，本文主要差異和貢獻如下：第一，運用我國31 個省區市2007—2019 年的面板數據，通過實證檢驗的方法探究了農業集聚與農村經濟發展的關系。第二，在不同分位點上進一步檢驗了中國農業產業集聚與農村經濟高質量發展的關聯。第三，討論了不同農業產業集聚程度下各地區對農村經濟高質量發展作用的差異。本文余下部分安排如下：第二部分是變量說明、模型構建與數據來源；第三部分是各省農業經濟綜合發展分析；第四部分是實證分析（含穩健性檢驗）；第五部分是空間差異性分析；最后是文章結論與建議。

二、變量說明、模型構建與數據來源

（一）變量說明

被解釋變量：農業經濟綜合評價。本文基于現有文獻結果，從農業機械化水平、農業生產效率、綠色發展水平和農村收入水平四個維度，構建了綜合評價經濟高質量發展水平的指標體系。其中農業機械化水平由農業機械化率表示，農業機械化率=農業機械總動力/農村人口。農業生產效率由每公頃農業總產值表征，每公頃農業總產值=農業總產值/農作物播種總面積。綠色發展則由各地區森林覆蓋率表示。最后，農村收入水平由農村居民人均可支配收入決定。

本文采用加權Topsis 方法對全國31 個省區市（由于數據的可得性問題，港、澳、臺地區數據除外）的農業經濟綜合評價進行測算，得出各地方綜合評價得分。具體步驟如下所示：

1.分別計算四個指標的標準化決策矩陣。設m個省份n年的農業經濟發展水平指標值構成的原始評價信息矩陣為決策矩陣X：

為消除量綱問題，本文首先對矩陣進行標準化處理，由于文中指標均為越大越優，故決策矩陣W=(wij)m×n的標準化過程如下：

2.構建加權決策矩陣。將各農業經濟綜合發展指標對應的得分占比作為評價指標權重vij，可得加權標準化決策矩陣A：

3.擬定最優解與最劣解。最優解為各評價指標的最大值，Sj+與Sj-分別表示最優與最劣解。

4.計算各評價對象與最優（劣）解的歐式距離。

5.計算農業經濟綜合得分。得分越高，地區農業經濟發展水平越高。

解釋變量：農業集聚水平，本文采用區位熵來衡量各省市農業集聚水平。區位熵比例越高，則說明某產業在該地區的集聚水平越高。本文具體計算公式如下：

其中，ALEij表示第i個省、區、市的農業產業區位熵，右邊分子中Iij為第i個省、區、市農業產業增加值，Ii為第i個省市的地區生產總值。右邊分母中Qj為全國農業產業增加值，Q為全國生產總值（GDP）。

控制變量：從財政支出占地區生產總值的比重可以看出一個地區政府的財力情況，以及該地方政府對農業經濟綜合發展的影響，故以財政支出占地區生產總值的比重來衡量政府規模。城鎮化水平是評價一個地區經濟發展質量的重要指標，本文以各省市年末城鎮人口占總人口比重來衡量各省市的城鎮化水平。人力資本是經濟發展的核心內容，高素質人才是地方農業經濟綜合發展的發動機，本文以本科及以上學歷人口占比來衡量各省市人力資本水平。綠色發展作為發展的總基調，在經濟發展的同時也需要保證人居環境的維護，本文以各省市水土流失治理面積來衡量環境保護水平。自然災害作為不可抗力是影響經濟高質量發展的因素，本文以地區受災面積衡量受災情況。

控制變量描述性統計如表1 所示。

表1 控制變量描述性統計

（二）模型構建及數據來源

為了實證分析農業產業集聚對各省區市農業經濟綜合發展的影響，本文設定基本回歸如下：

其中，Y為各地區農業經濟綜合得分或四大維度指標，β為農業產業集聚回歸系數，ALE為農業產業集聚水平，θ為控制變量的回歸系數，X為模型控制變量，i表示地區，t表示年份，c為系數，ε為擾動項。

本文省際數據來源于中國國家統計局官網，《中國統計年鑒》，各省市統計年鑒及社會發展統計公報，從中選取2007—2019 年31 個省區市的面板數據作為研究樣本。

三、各省農業經濟綜合發展分析

（一）農業經濟綜合評價分析

由上文公式測算可得農業經濟綜合發展得分，詳見表2。從表2 中可以看出，2007—2019 年，31個省、區、市中農業經濟綜合發展水平最高的是上海，為0.995，比位居第二的北京高出約0.13，同時比甘肅的0.002 高出約0.99，大幅領先于其他省市。從全國角度來看，全國農業經濟發展平均水平為0.293，表明現階段我國農村經濟高質量協調發展水平偏低，并且各省市之間存在較大的差異。從表1 中可以看出，大部分省份（含直轄市）的農業經濟綜合發展得分處于0.5 以下，年度均值大于0.4 的省份（含直轄市）依次是上海、北京、浙江、天津、江蘇、廣東、福建。其中，上海市13 年間的農業經濟綜合得分波動平穩，標準差僅為0.001 7。13 年間北京市農業經濟綜合得分從0.91 下降至0.819，并于2013 年被浙江省超越。天津市農業經濟綜合得分則呈現出現升再平穩波動后減的“倒U”型趨勢，峰值在2014 年出現，為0.72。江蘇省農業經濟綜合評價與天津相似，呈“倒U”型趨勢，但幅度不大，極差僅為0.053。廣東省農業經濟綜合得分從2007年的0.422 下降至2019 年的0.39，下降幅度達到7.58%。福建省則從2007 年的0.402 上升至2019 年的0.422，漲幅達到4.96%。得分靠后的三個省份分別為甘肅省、貴州省以及青海省?？傮w來說，發達地區的農業經濟綜合得分較高，而經濟欠發達或者中等發達地區的農業經濟得分則相對較低。

表2 2007—2019 年31 個省區市農業經濟綜合發展得分

（二）農業集中度分析

由區位熵公式測算可得2007—2019 年31 個省區市農業集聚水平測算值，統計如表3 所示。從表3 可以看出，我國農業集聚水平省際差異較大。區位熵年度均值大于2 的有廣西、海南、黑龍江，其中海南最大為2.786，說明海南省農業產業集聚現象最為顯著。排名最后的上海僅為0.060，說明上海的農業集聚水平最低。若排除北京、上海、天津、重慶4 個直轄市，農業集聚水平最低的省為浙江，其區位熵為0.504。

表3 2007—2019 年31 個省區市農業集聚水平

從表3 可以看出，海南、黑龍江、廣西、貴州、新疆和云南農業集聚水平較高。首先海南省區位熵主要位于2.5～3 之間，波動穩定，總體增長率為0.9%。黑龍江省在研究時段內漲幅較大，自2007年的1.426 上升至2019 年的3.276，依次超過云南、新疆、貴州、廣西、海南成為中國農業集中度最高的省份，上漲幅度達到129.7%。廣西、云南和新疆分別在2.069～2.224、1.5～2 的水平上穩定震蕩。

為更好地區分省際農業產業集聚水平差異，本文根據2007—2019 年各省區市農業產業區位熵全國總體均值與各省、區、市均值的標準差關系，即以AVG±STD（0.904～1.509）為界，將農業產業集聚區位熵在1.509 以上的地區劃分為農業集聚強地區，將農業產業集聚區位熵在0.904 以下的地區劃分為農業集聚弱地區，其他為農業集聚中等地區。如表4 所示：

表4 全國31 個省區市農業產業集聚水平類型

四、實證分析

（一）基于固定效應模型的基礎實證分析

為體現農業產業集聚對農業經濟綜合發展的影響，本文對數據進行面板數據固定效應模型的逐步回歸，如表5 所示。

表5 面板數據固定效應逐步回歸結果

在表5 中，除政府規模、人力資本與水土流失治理面積外，其他變量均在不同程度上通過檢驗。在僅對農業產業集聚水平，即區位熵進行回歸的情況下，農業產業集聚對農業經濟綜合發展的回歸系數為-0.022，隨著控制變量個數的不斷增加，回歸系數會有微小程度的下降?；貧w結果表明，農業產業集聚對農業經濟綜合發展有顯著的負向效應。城鎮化水平越高對農村經濟綜合發展有顯著的促進作用，受災面積則對高質量發展目標的實現有負面影響。

（二）穩健性檢驗

1.分位數檢驗。為更加精準地描述農業產業集聚對農業經濟綜合發展的影響情況，本文根據面板數據分位數計量方法進行回歸，結果如表6 所示。表6 給出了樣本量分別為30%、50%、70%、90%時的回歸檢驗結果。除人力資本與水土流失治理面積在各分位水平上均不顯著外，其他變量在不同分位水平上，或多或少通過1%或10%的顯著性檢驗。從解釋變量農業產業集聚的參數估計結果看，不同樣本量情況下的參數估計值均為負值，并且會隨著所用樣本量的提高而上升，說明農業產業集聚水平的提高未必有利于農業經濟的綜合發展。從控制變量來看，政府規模在0.5 及0.7 分位點上的參數估計系數均為正值且在10%的顯著性上通過檢驗，說明在2007—2019 年間，政府規模的擴大在50%至70%的樣本量上促進了地方農業經濟的綜合發展。城鎮化規模的回歸系數皆大于零，且相較于其他控制變量回歸系數而言，數值偏大，表明在任何樣本量的情況下，提升城鎮化水平都能顯著推動地方農業經濟綜合發展，并且城鎮化水平從30%樣本量到90%樣本量時的推動作用不斷加強。受災面積在30%、50%及70%樣本量水平上，回歸系數均為負值但數值較小，說明受災面積是影響農業經濟綜合影響的因素之一但并非關鍵因素。

表6 農業產業集聚對農業經濟綜合發展的分位數回歸結果

2.遺漏變量法。在上文所述模型中可能存在其他有效影響地方農業經濟綜合發展的因素，故在本節中通過增加農業機械總動力（單位：萬千瓦）與農村人口（單位：萬人）來檢驗基礎回歸的有效性。結果見表7 中test1 所示。由表7 中test1 可知，在加入可能的遺漏變量后，結果與基礎檢驗相似，故驗證了前者的穩健性。

表7 遺漏變量法、虛擬變量法、模型替換法回歸結果

3.虛擬變量法。若只進行固定效應回歸檢驗，有可能遺漏省份和年份層面不隨時間改變的重要變量，從而使基礎估計結果有偏或不一致。為避免這一問題，本文加入省份和年份的固定效應。結果如表7 中test2、test3 所示，農業產業集聚水平在上文描述的模型中均對被解釋變量有顯著的負向效應，進一步證明了基礎檢驗的穩健性。

4.模型替換法。為使基礎回歸結果更加穩健，使回歸標準誤更具有可信性。因此本文采用D&K（1998）標準誤命令，從而使模型進一步控制其異方差和自相關，結果如表7 中test4、test5 所示：替換模型后的回歸系數仍與原結果相同，且更加顯著，進一步證明了結果的穩健性。

五、空間差異性研究

根據表3 對全國31 個省區市的劃分，分別對此3 類地區進行固定效應模型檢驗。根據表8，在3 種不同類型的地區中，農業集聚強地區受農業產業集聚的影響較低，究其原因，可能是因為農業產業集聚的邊際效應造成，集聚水平較高邊際效應越小，所以農業集聚強地區的農業經濟綜合發展受農業產業的進一步集聚的影響較不明顯。農業集聚中等地區與農業集聚弱地區則分別在1%與5%的顯著性水平上通過固定效應模型檢驗，說明二者的農業經濟綜合發展受農業集聚水平的影響顯著，且方向為負，說明其抑制作用。在控制變量中，政府規模對不同地區農業經濟綜合發展的影響程度不同，政府規模對農業集聚強地區的正向影響最為顯著，但在農業集聚中等和弱地區政府的影響力卻不明顯?？梢娬畬r業的支出越多農業現階段集聚水平越高，進一步集聚效果的邊際效應越不明顯，反之，政府對農業的支出越少，農業現階段集聚水平越低，進一步集聚效果的邊際效應就越明顯。無論農業集聚水平如何，城鎮化水平越高農業經濟綜合發展的水平也就越高，在統計學上表現為均在1%或5%的顯著性水平上通過檢驗，且均為正向影響。此外，在農業集聚水平越高的地區人力資本的效果就越顯著，在農業集聚強地區人力資本對經濟高質量發展的正影響最為明顯，說明在此類地區高素質人才發揮了非常重要的促進作用。而在農業集聚中等地區人力資本僅在10%的水平上表現顯著，在農業集聚弱地區人力資本的影響并不顯著。在自然環境方面，水土流失治理面積只在農業集聚強地區表現顯著的正向影響，在另外兩類地區表現不顯著。自然災害則在農業集聚中等地區表現明顯抑制地方農業經濟綜合發展，但在農業集聚強地區與弱地區無明顯抑制作用。

表8 三類地區農業產業集聚對農業經濟綜合發展的統計檢驗

六、結論與政策建議

（一）主要結論

通過以上計量分析，本文對中國2007—2019年31 個省區市的農業產業集聚水平與農業經濟綜合發展進行研究，得出以下結論：

第一，農業產業集聚對農業經濟綜合發展有顯著的負面影響，城鎮化的逐步深化有助于農業經濟綜合發展，但地方政府規模、人力資本等因素的影響卻不明顯。

第二，在農業集聚強地區，農業集聚水平由于其邊際效應，導致其集聚水平對農業經濟綜合發展無明顯影響。而在集聚中等或弱地區，農業產業集中程度的提高會對農業經濟綜合發展產生抑制作用。

（二）政策建議

第一，科學調整基本農田布局，統籌布局，全面安排［16］。在考慮基本農田紅線的同時應兼顧現代化產業發展，為地方產業規?；舫霰匾臻g。另一方面，可以建立各地詳細的農業數據庫為劃定基本農田提供參考和依據。

第二，建設用地應適當向一產方向傾斜。為適應現代農業發展需求，首先可對設施農業用地進一步調整，將其納入農業內部結構調整范圍。其次，建議設施可使用于基本農田，在確?；巨r田高質量的同時合理發展設施農業。最后，允許養殖設施建設多層建筑，隨著技術的進步與規?；洜I，從節約資源、集約經營的角度出發，多層設施不僅能夠提高社會土地利用率，還易于管理，提高農民生產經營能力。

第三，優化結構，提升效益。首先，加快農村高質量發展步伐應從農產品品種與品質方面出發，進行調整。其次，鼓勵各地方發展特色農業經濟，對農村資源進行合理配置，努力形成具有鮮明特征的農業生產休閑產業。最后，大力扶持地方塊狀經濟龍頭企業或創立企業品牌，引導企業進行強強聯合或強弱兼并，使地方經濟產業支撐模式進一步強化，從而帶動區域其他產業發展，推動當地農業經濟效益進一步提高。

第四，提升農民專業勞動技能，建設農技專業隊伍。應加快培養、提高農民的文化素質、生產技能、經營意識以及法治觀念。