供給側改革背景下中國農業產業集聚的形成演變研究

杜建軍 張軍偉 邵 帥

(1.復旦大學 經濟學院，上海 200433；2.上海政法學院 社會管理學院，上海 201701；3.上海財經大學 財經研究所，上海 200433)

供給側改革背景下中國農業產業集聚的形成演變研究

杜建軍1，2張軍偉3邵 帥3

(1.復旦大學 經濟學院，上海 200433；2.上海政法學院 社會管理學院，上海 201701；3.上海財經大學 財經研究所，上海 200433)

搜集整理1999—2013年中國276個城市的面板數據和30個省市自治區的面板數據，運用動態OLS、動態FE、SGMM和空間計量等方法，對農業產業集聚的基本事實及其影響因素進行考察，得出結論：(1)農業勞動力數量、農業資本數量、農業技術水平和農業耕地數量等資源稟賦是推動中國農業產業集聚形成演變的基礎性因素；外部性因素交通設施對推動中國農業產業集聚的形成演變具有重要作用，外部性因素農業人力資本和對外開放度對農業產業集聚的影響不明顯。(2)以糧食和蔬菜為代表的經濟作物的特點不同，因而影響其產業集聚的外部因素也有所不同。(3)各種因素對農業產業集聚的影響并不是線性的，有的起先促進后抑制的作用，有的起先抑制后促進的作用。

農業產業集聚；糧食產業集聚；經濟作物產業集聚

一、引言及相關文獻述評

從20世紀70年代末開始，中國農村開始普遍推行家庭聯產承包責任制，使農業煥發出蓬勃生機，農業勞動生產率大幅提高。然而，家庭聯產承包責任制也帶來了一系列棘手的問題，如土地分散細碎、農業機械化及規?；潭鹊偷龋纱艘种屏宿r業競爭力和農業效益的進一步提高，導致中國農業長期在較低水平徘徊，向現代農業邁進的步伐受阻。從國際經驗來看，農業區域的專業化生產是促進農業經濟增長的有效路徑(呂超 等，2011)，Winsberg(1980)的研究也證實美國農業的集中化和專業化趨勢促進了美國農業經濟增長。因此，推動農業區域的專業化生產，走農業產業集聚之路是農業現代化的重要途徑。農業產業集聚有助于使各個地區依據自己的資源稟賦優勢形成某種農產品的產業集聚，走規模化及集約化之路，進而提升農業勞動生產率，提高農業競爭力，破解中國農業面臨的一系列棘手問題。基于此，本文圍繞中國農業產業集聚展開深入研究，對于加大中國農業創新驅動力度，推進農業供給側結構改革，加快轉變農業發展方式均具有重要的現實意義。

現有文獻集中于考察工業、服務業等非農產業的集聚及其效應，而對農業產業集聚的研究較少。針對農業產業集聚是如何形成的，目前有以下幾種觀點：一是生產、技術和市場的歷史知識等人力資本積累推動了農業產業集聚的形成(Lee et al.，2002)；二是政策導向在農業產業集聚形成中起了重要作用(KREI，2005)；三是強調資源稟賦的作用，從資源稟賦、產業環境、外部環境和競合互動的視角，提出資源稟賦的存在促進了產業環境和外部環境的改善，進而引起產業內的競合互動，最終促成農業產業集聚的形成(王艷榮 等，2011)；四是強調專業化分工的深入和農戶之間的相互聯合對農業產業集聚形成的促進作用(王棟，2007)。總之，農業地理集聚格局的演變經歷了由自然集聚向社會集聚進而形成完善的農業生產體系的過程，其中，自然集聚的作用日益減少，而社會集聚的作用逐步增加，技術創新、制度創新等社會變異步伐的加快也將進一步推進農業的地理空間集聚(李二玲 等，2012)。

上述研究分別從不同角度分析了農業產業集聚的影響因素，為本文的研究提供了寶貴的借鑒，但仍然存在以下不足：首先，針對農業產業集聚的演變研究，缺乏全面、詳細地考察中國農業產業集聚的總體演變情況，并且均局限于考察中國省級層面的農業產業集聚問題，缺少從城市層面對農業產業集聚的實證研究。然而，如果區域層次過高，衡量產業集聚的經濟指標則無法準確地反映集聚狀況(范劍勇 等，2014)，因此，產業集聚研究的適宜區域層面應該是較低的區域(Rosenthal et al.，2003)。其次，針對中國農業產業集聚形成及演變的影響因素有哪些，以及這些因素如何影響中國的農業產業集聚，目前的研究以定性方法為主，尚缺乏運用經濟學的計量方法進行具體的實證考察。

基于以上分析，本文將運用城市層面樣本數據對中國農業產業集聚的基本事實與特征進行詳細的考察，并且深入探討是哪些因素影響了中國農業產業集聚的形成及演變，及其怎樣具體地影響中國的農業產業集聚，研究注重理論分析與實證分析相結合，實證分析使用了最小二乘法(OLS)、固定效應模型(FE)、系統廣義矩估計(SGMM)和空間滯后模型(SAR)等多種計量方法。本文剩余部分的結構安排為：在第二部分，將考察中國農業產業集聚形成及演變的基本事實與特征；第三部分是理論模型及假說；第四部分為計量模型的構建及研究方法；第五部分是假說檢驗；第六部分是基本結論。

二、中國農業產業集聚的形成及演變的基本事實與特征

(一)基本事實

圖1 各種農產品產量前10位城市占全國比重

數據來源：作者計算所得。

中國農業空間基尼系數、區位熵呈現波浪型上升趨勢，說明中國主要農作物整體的集聚度呈現波浪型上升變化，但不同農作物之間的空間集聚變動存在明顯差異(賈興梅 等，2014)。從圖1可以看出：1999—2013年，農產品中奶類集聚程度最高，產量前10位城市的總產量占全國比重在40%左右；水產品集聚程度也較高，產量前10位城市的總產量占全國比重在30%左右；水果和禽蛋的集聚程度也較高，產量前10位城市的總產量占全國比重都在20%以上；蔬菜產量前10位城市的總產量占全國比重在18%左右；糧食因為南北差異集聚程度略低，但產量前10位城市的總產量占全國比重自2000年之后也穩定在16%左右；肉類集聚程度也較高，產量前10位城市的總產量占全國比重在15%左右。從集聚趨勢看，糧食、油料的集聚基本呈現上升趨勢，蔬菜、肉類的集聚基本呈現先升后降趨勢，水果、奶類、禽蛋的集聚基本呈現先降后升趨勢，只有水產品的集聚趨勢逐步下降。綜上可見，中國農產品均已出現較為明顯的集聚趨勢。

(二)城市農業產業平均集聚率分析

本文借鑒范劍勇(2004)提出的地區產業集聚率的計算方法，計算各個城市的農業產業集聚特征。公式如下：

(1)

圖2 2013年各種農產品集聚前5名城市

數據來源：作者計算所得。

三、理論模型框架

(一)中國農業產業集聚形成演變經濟行為分析

1.研究假設

(2)

生產函數采用柯布道格拉斯擴展形式：

(3)

其中，影響農業產業集聚的基礎性資源稟賦主要包括農業技術Tij、農業資本Kij、農業勞動力Lij、農業耕地Hij，影響農業產業集聚的外部性因素主要包括農業人力資本Eij、交通設施Rij、經濟開放度Iij。

2.變量對產業集聚的影響

通過計算產業集聚對資本的偏導數來判斷資本對產業集聚的影響：

(4)

第一步計算：

(5)

(6)

(7)

因為式(5)分子是倒U型函數：

第二步計算：

(8)

綜合前兩步得出結論：

類似于對農業資本Kij的討論，其他影響農業的因素如農業技術Tij、農業勞動力Lij、農業耕地Hij、農業人力資本Eij、交通設施Rij和經濟開放度Iij對農業產業集聚也有類似影響。

3.研究啟示

農業資本數量作為一個城市重要的資源稟賦對農業產業集聚的形成演變有重要的影響推動作用。然而，隨著農業資本投入數量的越來越多，農業資本也有可能給農業產業集聚帶來不利影響，這就是擁塞效應。產業集聚的這種擁塞效應與集聚效應可能同時發揮作用，而在不同的時期兩種效應的影響力不同(Henderson，2003)。本文認為，在農業產業集聚過程中，大量的農業資源和涉農企業向同一地區盲目集聚，可能導致資源之間的過度擁擠、競爭和對基礎設施及農業資料的過度爭奪，因此，這種擁塞效應也同樣適用于農業。

(二)研究假說

通過以上數理推導及分析，我們可以得出：

假說1：包括農業資本數量、農業勞動力數量、農業耕地數量和農業技術在內的資源稟賦對中國農業產業集聚有重要的影響作用，是影響中國農業產業集聚形成演變的基礎性因素。

假說2：農村人力資本、交通設施水平和對外開放度影響了農業勞動生產率的提高，是影響中國農業產業集聚形成演變的重要外部性因素。

以上假說主要依據理論模型推理而得，各種因素對中國農業產業集聚及糧食產業集聚和經濟作物集聚的具體影響如何，是否顯著，需要通過以下實證研究加以精確檢驗。

四、計量模型構建

(一)農業產業集聚基準動態面板模型

依據以上研究假設，本文構建以下動態面板計量模型：

(9)

其中:被解釋變量AGit表示城市i在t時期的農業集聚水平，用各城市的農產品產量比全國農產品產量得出；解釋變量AGi,t-1表示城市i在t-1時期的農業集聚水平；φi表示城市固定效應，φt表示時間固定效應；α0至α12是待估系數；ηit是隨機擾動項。能取對數的變量本文都取對數處理。

主要解釋變量包括：(1)農業勞動力數量ALit，用鄉村從業人員數代替；農業資本數量AKit，用農業使用化肥數量代替；農業技術水平ATit，用農業機械總動力代替；農業耕地數量AHit，考慮到復種問題用農作物總播種面積近似代替。以上4個變量都屬于城市本身的資源稟賦，資源稟賦是決定產業在某一地區集聚的重要因素，而農業更是一個對自然資源依賴很強的產業，農業自然條件和資源因素是農業產業集聚形成的必要條件和物質基礎，也是其可持續發展的支撐(王棟，2007)。(2)影響農業集聚的外部重要因素農業人力資本AEit，用城市大學專任教師數量近似代替。Lee et al.(2002)說明了技術的歷史知識對于農業產業集聚的重要作用，人力資本尤其是專業化人力資本對農業的作用趨于增強。(3)影響農業集聚的外部重要因素交通設施水平RLit，用公路通車里程代替。在新經濟地理理論中，四通八達的運輸網絡、較為完善的交通運輸基礎設施，為各地區農業自然資源的充分利用、農用生產資料及農產品的順暢流通、現代農業生產要素的區域集聚提供了便利條件，進而促進了種植業空間布局的合理和優化(肖衛東，2012)。(4)影響農業集聚的外部重要因素經濟開放度IEit，用進出口數量代替。經濟開放度的加強使得勞動密集型的農產品出口增加，也使得具有比較優勢的地區從其出口擴張中獲利，從而促進此地區種植業結構調整，引發與出口相關的產業向這些地區集聚(肖衛東，2012)。然而，經濟開放度的加強，也可能使國外有比較優勢的農產品大量涌入中國，對中國農業產業集聚的發展帶來沖擊。

此外，在數理模型部分變量基礎上，我們還引入對農業產業集聚可能有影響的以下變量作為解釋變量：(1)城市化水平CLit，用城市化率代替；(2)城市區位LOit，把全國分為東北地區、秦嶺淮河以北地區和秦嶺淮河以南地區，分別設為0、1、2；(3)城市政府發展農業集聚的政策CPit，選擇各城市1999—2013年間最主要的促進農業集聚的政策，設定為虛擬變量0和1；(4)城市地形TEit，用該城市的主要地形山地、丘陵高原和平原盆地代替，分別設為0、1、2。

(二)行業分類模型

McCann(2008)指出，許多研究傾向于采用各種集聚效應混合在一起的技術指標來代表集聚效應，而產業集聚有多種類型，這種做法無法有效區分各種類型集聚的不同作用。因為有些因素對糧食作物和蔬菜等經濟作物的集聚影響是不同的，基于此，本文分別考察各種因素對糧食和經濟作物集聚的影響。

1.糧食產業集聚動態面板模型

(10)

其中:被解釋變量AGGit表示城市i在t時期的糧食產業集聚水平，運用各城市的糧食產量比全國的糧食產量得出。解釋變量AGGi,t-1表示城市i在t-1時期的糧食產業集聚水平；其他主要解釋變量和控制變量與前文相同；α0至α12是待估系數。能取對數的變量本文都取對數處理。

2.經濟作物集聚動態面板模型

(11)

其中:AVGit表示城市i在t時期的經濟作物集聚水平，本文用蔬菜代替經濟作物，用各城市的蔬菜產量比全國的蔬菜產量得出；AVGi,t-1表示城市i在t-1時期的經濟作物集聚水平；其他主要解釋變量和控制變量與前文相同；α0至α12是待估系數。能取對數的變量本文都取對數處理。

(三)加入二次項的農業產業集聚的非線性模型

(12)

式(12)中各變量含義與前文相同；α0至α19是待估系數。能取對數的變量本文都取對數處理。

因為各種要素對農業產業集聚的影響并不是線性的，不同時期變量數量的增加既可能帶來集聚效應促進農業產業集聚的發展，也可能引發擁塞效應抑制農業產業集聚的發展。所以，本文選擇加入二次項的非線性模型，進一步考察各因素對農業產業集聚的影響。如果在加入二次項模型的回歸結果中，出現一次項負顯著而二次項正顯著的“U”形結果，則說明模型中解釋變量對農業產業集聚有先抑制后促進作用；如果出現一次項正顯著而二次項負顯著的倒“U”形結果，則表明模型中解釋變量對農業產業集聚有先促進后抑制的作用。

(四)數據來源與描述性統計

本文先搜集了1999—2013年中國276個市的面板數據進行分析，然后又搜集了中國30個省市(西藏和港澳臺除外)的面板數據進行穩健性檢驗。數據主要來源于《中國統計年鑒》、《中國區域統計年鑒》、《中國城市統計年鑒》和省市統計年鑒。表1為各個變量的描述性統計結果。

表1 變量描述性統計

五、假說及穩健性檢驗

(一)假說檢驗

1.農業產業集聚基準模型

表2報告了主要解釋變量對農業產業集聚的計量回歸結果。因為系統廣義矩估計(SGMM)模型是動態的并且使用了工具變量，其檢驗結果可能更可靠，所以我們主要報告SGMM檢驗結果。模型(5)中，AR(2)檢驗結果顯示可以接受擾動項無自相關的原假設，顯示模型的隨機誤差項不存在序列相關；Sargan過度識別檢驗的P值為0.109，顯示可以在1%的顯著水平上接受所有工具變量都有效的原假設，表明應用的工具變量不存在過度識別問題，可以進行SGMM估計。然而，雖然SGMM估計量具有一致性，但如果SGMM回歸中的工具變量識別力不夠，則會在小樣本的情況下造成有偏估計(Bun et al.，2010)。針對于此，Bond(2002)提出了一種直觀的方法判斷是否發生了較大程度的偏倚，即把GMM模型的被解釋變量的滯后項與OLS模型和FE模型的被解釋變量的滯后項進行比較。因為OLS模型被解釋變量的滯后項與不可觀測的地區效應正相關，因此OLS模型估計量有高估傾向；因為FE模型被解釋變量的滯后項與隨即擾動項負相關，因此FE模型估計量有低估傾向。所以被解釋變量滯后項的GMM估計量應該介于OLS模型和FE模型估計量之間。如果SGMM模型回歸得到的自回歸系數小于OLS模型自回歸系數且大于FE模型自回歸系數，就可以認為SGMM模型使用的工具變量是合適的。在表2中，SGMM模型的農業集聚水平滯后期系數0.756，小于OLS模型的系數0.914且大于FE模型的系數0.662，這表明SGMM模型的工具變量選擇是合適的。

表2 農業產業集聚影響因素回歸結果

注：*、**、***和a分別代表顯著性水平為1%、5%、10%和15%； 括號內的值為標準差。

基礎性因素對農業產業集聚的影響如下：(1)在控制其他解釋變量后，農業勞動力數量對農業產業集聚的影響系數是0.033，且顯著，表明農業勞動力數量對農業產業集聚有正向影響。這主要是因為，農業產業集聚最初的動力是資源要素稟賦，像蔬菜、水果等很多農產品都是勞動密集型產品，需要大量的勞動力進行生產，所以，很多經濟作物類生產初始都會選擇在勞動力要素豐富的地區集聚，譬如勞動力要素豐富的山東濰坊就是蔬菜的一個重要的集聚區，因此，勞動力數量對農業產業集聚有正面影響。(2)農業資本數量對農業產業集聚的影響系數是0.037，且顯著，表明農業資本數量對農業產業集聚有正向影響。這主要是因為，中國農業是依靠化肥等農業資本的高投入維持較高產量的，所以農業是資源要素依賴性很強的行業，豐富的農業資本不僅是農業產業集聚的初始條件，也是農業產業集聚持續發展的基礎和保障，而且，農業土地的集中、農業規模化及集約化的發展都離不開大量農業資本的投入，因此，農業資本投入對農業產出和農業規模化及集約化均發揮了重要作用，農業資本數量對農業產業集聚起正面作用。(3)農業技術水平對農業產業集聚的影響系數是0.009，且顯著，這表明農業技術能促進農業產業集聚的發展?？赡艿脑蚴牵r業特別是糧食生產需要規模化與機械化，但家庭聯產承包責任制造成中國農業耕地細碎化，在農業產業開始集聚后，細碎化的耕地在規?；C械化過程中需使用大量的農業機械，所以，以農業機械化為代表的農業技術推動了農業生產的規?；图s化生產，提高了農業勞動生產率，從而推動了農業產業集聚的發展。(4)農業耕地數量對農業產業集聚的影響系數是0.021，且顯著，表明農業耕地數量對農業產業集聚有正向影響。這主要是因為，土地是農業生產最基礎的資源要素，充足的土地資源是農業產業集聚的基礎條件，特別是對糧食作物而言，大量的農業耕地是集聚的前提，譬如土地資源豐富的黑龍江是中國糧食作物的主要集聚地，因此，農業耕地數量對農業產業的集聚具有正面作用。因此，假說1得到證實。

外部性因素對農業產業集聚的影響如下：(1)農業人力資本對農業產業集聚的影響不顯著，這表明農業人力資本和農業產業集聚的發展之間關聯不強。可能的原因是，中國農業的技術水平不高，耕地細碎化，導致農業人力資本無法有效應用到農業生產實踐中。下文將使用省級數據進行穩健性檢驗以進一步驗證。(2)交通設施水平對農業產業集聚的影響系數是0.008，且顯著，這說明交通設施水平對農業產業集聚的發展有正面影響。新經濟地理學一個重要的假定是任何制造業產品跨地區銷售都具有運輸成本(范劍勇，2004)，而農業生產資料投入品和初級農產品一般具有質量較重和附加值較低的特征，跨地區長途運輸較之制造業產品更加不便利、不經濟，運輸成本相對更高，對交通設施水平的依賴性更強。另外，農業地域分布顯著，有些農產品的跨區域消費需要長距離的運輸，例如，目前中國東北生產的大米因為質優價廉已經行銷全國。因此，交通設施水平能促進農業產業集聚的發展。(3)經濟開放度對農業產業集聚的影響不顯著，表明經濟開放度和農業產業集聚的發展之間關聯不強?？赡艿脑蚴?，世界各國包括中國對農業都實行嚴格的貿易保護政策，限制農業的進口貿易，從而減少了經濟開放度對農業產業集聚的影響。因此，對于假說2，在影響農業產業集聚的外部性因素中，只有交通設施水平對農業產業集聚的影響得到證實。

其他因素對農業產業集聚的影響如下：(1)城市化水平對農業產業集聚的影響負顯著?？赡艿脑颍阂皇浅鞘谢舜罅哭r業青壯年進入城市務工，減少了農業勞動力數量；二是城市化擴大了城市面積，減少了農業耕地數量。這都可能對農業產業集聚產生不利影響。(2)城市區位對農業產業集聚的影響負顯著?？赡艿脑蚴?，本文分別設定東北、秦嶺淮河以北、秦嶺淮河以南為0、1、2，而中國農產品主要積聚于東北、秦嶺淮河以北，因此隨著城市區位的變化，城市區位對農業產業集聚顯示是負面的影響，這也證實城市區位對農業產業集聚具有顯著影響。(3)城市地形對農業產業集聚的影響正顯著。在早期農業生產活動中，農業對區位和地理條件等自然稟賦因素依賴程度相對較高，所以，某地區因為地理區位和地形比較適合某種農作物規模化種植生產，周圍的農業生產經營者在優越地理區位和地形的吸引下開始向此地區集聚，從而產生集聚效應，在集聚效應的吸引下，規模越來越大，因此，在中國農業產業集聚的初期，地理區位、地形等自然稟賦因素對農業產業集聚的形成演變至關重要。(4)城市政策對農業產業集聚的影響正顯著，表明城市政府的農業產業政策是農業產業集聚的重要推動力量?？刂谱兞砍鞘械匦螌r業產業集聚的影響正顯著，主要因為農業生產嚴重依賴土地，而可耕作土地面積受地形影響很大。

2.行業分類模型

(1)糧食產業集聚模型

表3列示了主要解釋變量對糧食產業集聚的計量回歸結果，主要報告SGMM模型檢驗結果。在模型(5)中，AR(2)檢驗結果顯示可以接受擾動項無自相關的原假設，顯示模型的隨機誤差項不存在序列相關；Sargan過度識別檢驗的P值為0.294，顯示可以在1%的顯著水平上接受所有工具變量都有效的原假設，表明應用的工具變量不存在過度識別問題，可以進行SGMM估計。在表3中，SGMM模型的糧食集聚滯后期系數0.698，小于OLS模型的系數0.887且大于FE模型的系數0.592，這表明SGMM模型的工具變量選擇是合適的。

表3 糧食產業集聚影響因素回歸結果

注：*、**、***和a分別代表顯著性水平為1%、5%、10%和15%；括號內的值為標準差。

在控制其他解釋變量后，解釋變量農業勞動力數量、農業資本數量、農業耕地數量和農業技術水平這些資源稟賦對糧食產業集聚的影響與對農業總體產業集聚一樣，都是正顯著的，表明這些資源稟賦因素對糧食產業集聚均起到正面推動作用。

在控制其他解釋變量后，交通設施水平對糧食產業集聚的影響與對農業產業總體集聚一樣呈現正顯著，表明交通設施水平對糧食產業集聚起正面推動作用。農業人力資本對糧食產業集聚的影響不顯著，可能的原因是，中國耕地細碎化，糧食生產規?；图s化水平不高，導致農業人力資本無法應用到農業生產實踐中。經濟開放度對糧食產業集聚的影響負顯著，表明經濟開放度阻礙了糧食產業集聚的發展，可能的原因是，中國的玉米、大豆、小麥等糧食的進口相對于其他農產品較多，因為發達國家的糧食生產率普遍高于中國，進口的發達國家的糧食價格普遍低于國內糧食價格，從而沖擊了中國的糧食生產，阻礙了糧食集聚的發展。因此，對于假說2，在影響農業產業集聚的外部性因素中，交通設施水平和經濟開放度對糧食產業集聚的影響作用得到證實?？傊?，糧食集聚的影響機制與農業總體產業集聚差不多，只有經濟開放度因為糧食作物的特殊性而對糧食產業集聚有不利的影響。

(2)經濟作物產業集聚模型

表4列示了主要解釋變量對蔬菜產業集聚的計量回歸結果，主要報告SGMM模型檢驗結果。在模型(5)中，AR(2)檢驗結果顯示可以接受擾動項無自相關的原假設，顯示模型的隨機誤差項不存在序列相關；Sargan過度識別檢驗的P值為0.515，顯示可以在1%的顯著水平上接受所有工具變量都有效的原假設，表明應用的工具變量不存在過度識別問題，可以進行SGMM估計。在表4中，SGMM模型的蔬菜產業集聚滯后期系數為0.816，小于OLS模型的系數0.943且大于FE模型的系數0.731，這表明SGMM模型的工具變量選擇是合適的。

表4 蔬菜產業集聚影響因素回歸結果

注：*、**、***和a分別代表顯著性水平為1%、5%、10%和15%；括號內的值為標準差。

在控制其他解釋變量后，農業勞動力數量、農業資本數量、農業耕地數量和農業技術水平對蔬菜產業集聚的影響與對農業總體產業集聚一樣，都是正顯著的，表明這些資源稟賦因素對蔬菜產業集聚都起正面推動作用。

在控制其他解釋變量后，農業人力資本對蔬菜產業集聚的影響負顯著，這表明農業人力資本會阻礙蔬菜產業集聚的發展，可能的原因是農村大學生升學后基本都離開了農村，這會不利于蔬菜產業集聚的發展。交通設施水平對蔬菜產業集聚的影響不顯著，可能的原因是，相對于糧食，蔬菜一般保鮮期較短，消費有一定的區域性，因此，交通設施水平對蔬菜產業集聚的推動作用不是很明顯。經濟開放度對蔬菜產業集聚的影響系數是0.005，且顯著，這表明經濟開放度對蔬菜產業集聚的發展有推動作用，因為相對于糧食，中國的蔬菜已有一定的出口競爭能力，出口日益增多，譬如山東生產的蔬菜經過加工包裝后已經大量銷往日本和韓國市場，說明經濟越開放越有利于促進蔬菜產業的集聚發展。因此，對于假說2，在影響農業產業集聚的外部性因素中，農業人力資本和經濟開放度對蔬菜產業集聚的作用得到證實。總之，蔬菜產業集聚的影響機制與農業總體產業集聚差異不大，但因為蔬菜生產銷售的特點，導致其與農業產業總體集聚的影響因素相比有所差別。

(二)穩健性檢驗

盡管前文運用中國276個城市的市級面板數據進行計量分析，但是部分變量對農業產業集聚的影響系數可能不盡合理。另外，考慮到農業產業集聚很可能具有空間效應，因此，本文再應用1999—2013年中國30個省市的省級面板數據進行計量分析，同時運用空間靜態滯后面板模型和空間動態滯后面板模型控制了農業產業集聚的空間效應，以驗證上文市級層面結果的穩健性。表5報告了主要解釋變量對農業產業集聚的計量結果。在表5中，各個模型的空間系數都較為顯著，表明農業產業集聚存在空間效應；空間靜態滯后面板模型和空間動態滯后面板模型的計量結果差別不大，考慮到空間動態滯后面板模型控制了被解釋變量的滯后一期，結果可能更為準確，因此，我們主要分析空間動態面板模型的計量結果。

表5 農業產業集聚動力機制的穩健性檢驗

注：*、**、***和a分別代表顯著性水平為1%、5%、10%和15%；括號內的值為標準差。

表5表明：在模型(1)中，農業資本數量、農業技術水平、農業耕地數量、農業人力資本和經濟開放度對農業產業總體集聚的影響方向，與表2中的結果相同；農業勞動力數量和交通設施水平對農業產業總體集聚的影響，與表3中的結果不同?？紤]到采用數據及計量方法的差異，可以認為結果基本是穩健的。在模型(2)中，農業資本數量、農業耕地數量、農業人力資本和經濟開放度對糧食產業集聚的影響方向，與表3中的結果一致；農業勞動力數量、農業技術水平和交通設施水平對糧食產業集聚的影響方向，與表3中有所差別?？紤]到采用數據及計量方法的差異，也可以認為結果基本是穩健的。在模型(3)中，農業資本數量、農業技術水平、農業耕地數量和交通設施水平對蔬菜產業集聚的影響方向，與表4中的結果一致；農業勞動力數量、農業人力資本和經濟開放度對蔬菜產業集聚的影響，與表4中的結果有所不同。考慮到采用數據及計量方法的差異，可以認為結果基本是穩健的。

另外，在控制空間效應后，農業勞動力數量對農業產業集聚的影響不再正顯著，說明在考慮空間效應后，農業勞動力數量不再有利于推動農業產業集聚的發展。農業人力資本同樣也不顯著，基本驗證了市級數據中的結果是穩健的。

(三)農業產業集聚的二次項影響趨勢分析

由于各種要素對農業產業集聚的影響并不是線性的，所以本文加入二次項的非線性模型，進一步詳細考察各因素對農業產業集聚的影響。

表6主要報告SGMM模型檢驗結果。模型(5)中，AR(2)檢驗結果顯示可以接受擾動項無自相關的原假設，顯示模型的隨機誤差項不存在序列相關；Sargan過度識別檢驗的P值為0.065，顯示可以在5%的顯著水平上接受所有工具變量都有效的原假設，表明應用的工具變量不存在過度識別問題，可以進行SGMM估計。在表6中，SGMM模型的農業集聚滯后期系數0.756，小于OLS模型的系數0.911且大于FE模型的系數0.647，表明SGMM模型的工具變量選擇是合適的。

農業勞動力數量、農業耕地數量和農業人力資本對農業產業集聚的影響呈現一次項系數負顯著而二次項系數正顯著的“U”形結果，由此說明農業勞動力數量、農業耕地數量和農業人力資本對農業產業集聚有先抑制后促進作用。這主要是因為農業要產生集聚效應，需要大量的農業勞動力、耕地和人力資本進行生產，當農業勞動力、耕地和人力資本數量較少時，不利于農業產業集聚；當農業勞動力、耕地和人力資本達到一定數量時，就會產生集聚效應，從而促進農業產業集聚的發展。

農業資本數量、農業技術水平對農業產業集聚的影響呈現一次項系數正顯著而二次項系數負顯著的倒“U”形結果，由此說明農業資本數量、農業技術水平對農業產業集聚有先促進后抑制的作用。這主要是因為當農業資本數量和農業機械數量較少時，增加資本、農業機械投入會產生集聚效應，推動農業產業集聚的發展；但是，當過多的涉農企業及其帶來的農業資本和農業機械集聚在同一地方時，由于過度競爭也會產生擁塞效應，從而阻礙農業產業集聚的發展。

基礎設施水平對農業產業集聚的影響呈現一次項系數顯著而二次項系數不顯著的結果，這說明基礎設施水平最初有利于農業集聚的發展，但很多農產品的長途運輸有一定的限制，隨著交通等基礎設施水平的持續提升，基礎設施水平對農業產業集聚的影響不再顯著。

經濟開放度對農業產業集聚的影響呈現一次項系數正顯著而二次項系數負顯著的倒“U”形結果，說明對外開放度對農業產業集聚有先促進后抑制的作用。這主要是因為當對外開放度較低時，提高對外開放度有利于中國農業利用外資進行集聚發展，并促進優勢農產品的出口，推動農業產業集聚的發展，但是，當對外開放度達到一定水平時，大量國外農產品涌入國內會造成過度競爭，進而產生擁塞效應，阻礙農業產業集聚的發展。

表6 農業產業集聚影響因素及其二次項回歸結果

注：*、**、***和a分別代表顯著性水平為1%、5%、10%和15%；括號內的值為標準差。

六、基本結論及政策含義

本文通過搜集整理1999—2013年中國276個城市面板數據進行分析，同時運用中國30個省(市)的省級層面面板數據進行穩健性檢驗，得到以下結論：(1)農業勞動力數量、農業資本數量、農業技術水平和農業耕地數量等資源稟賦對農業產業集聚有正向影響，是推動中國農業產業集聚形成演變的基礎性因素；交通設施對農業產業集聚有正向影響，是推動中國農業產業集聚形成演變的重要外部性因素；農業人力資本和對外開放度對農業產業集聚的影響不明顯；城市政策、城市化水平、城市區位和城市地形對農業產業集聚存有顯著的影響。(2)由于以糧食和蔬菜為代表的經濟作物的特點不一樣，因此，影響其產業集聚的外部因素也有所不同，經濟開放度對糧食產業集聚有負面影響，但是對蔬菜產業集聚有正向影響。(3)各種因素對農業產業集聚的影響并不是線性的，農業勞動力數量、農業耕地數量和農業人力資本對農業產業集聚有先抑制后促進作用，農業資本數量、農業技術水平和經濟開放度對農業產業集聚有先促進后抑制的作用，基礎設施水平最初有利于農業集聚的發展，但隨著交通等基礎設施數量的增加，其影響不再顯著。

本文的研究具有較為重要的政策含義：(1)農業資源稟賦是推動農業產業集聚的重要因素，因此，各地政府在推動農業產業集聚發展時，應該重視資源稟賦的作用，包括引導加大農業資本投入，提高以農業機械化為主的農業技術水平，推動土地流轉提升農業經營規模。同時，各地政府也應該重視基礎設施及農業政策對農業產業集聚的促進作用。(2)經濟開放度對糧食產業和經濟作物有不同的影響，因此，各地應該依據本地區重點發展的農產品品種制定不同的進出口策略。(3)各種要素的投入數量多少對農業產業集聚的作用效果不同，各地應該依據本地區重點發展的農產品品種制定不同的要素投入策略。

范劍勇. 2004. 市場一體化、地區專業化與產業集聚趨勢:兼談對地區差距的影響[J]. 中國社會科學(6):39-51.

范劍勇,馮猛,李方文. 2014. 產業集聚與企業全要素生產率[J]. 世界經濟(5):51-73.

賈興梅,李平. 2014. 農業集聚度變動特征及其與農業經濟增長的關系[J]. 中國農業大學學報(1):209-217.

李二玲,龐安超,朱紀廣. 2012. 中國農業地理集聚格局演化及其機制[J]. 地理研究(5):886-898.

呂超,周應恒. 2011. 我國農業產業集聚與農業經濟增長的實證研究:基于蔬菜產業的檢驗和分析[J]. 南京農業大學學報(社會科學版)(2):72-78.

王棟. 2007. 基于專業化水平分工的農業產業集聚機理研究[J]. 科學學研究(增刊)：292-298.

王艷榮,劉業政. 2011. 農業產業集聚形成機制的結構驗證[J]. 中國農村經濟(10):77-85.

肖衛東. 2012. 中國種植業地理集聚:時空特征、變化趨勢及影響因素[J]. 中國農村經濟(5):19-31.

BOND S. 2002. Dynamic panel data models: a guide to micro data methods and practice [R]. CEMMAP Working Paper,CWP09P02.

BUN M J G, WINDMEIJER F. 2010. The weak instrument problem of the system GMM estimator in dynnamic panel data models [J]. The Econometrics Journal, 13(1):95-126.

HENDERSON V J. 2003. Marshall′s scale economies [J]. Journal of Urban Economics, 53(1):1-28.

KREI(Korea Rural Economic Institute). 2005. Agro-industry sector and agro-enterprise cluster development in selected transition economies [Z/OL]. www.unescap.org.

LEE W, SCHROCK G M. 2002. Rural knowledge clusters: the challenge of rural economic prosperity [R]. State and Local Policy Program Staff Working Paper(3).

MCCANN P. 2008. Agglomeration economies [M]//KARLSSON C. Handbook of research on cluster theory. Cheltenham: Edward Elgar:28-28.

ROSENTHAL S S, STRANGE W C. 2003. Geography industrial organization and agglomeration [J]. Review of Economic and Statistic, 85(2):377-393.

WINSBERG M D. 1980. Concentration and specialization in United States agriculture,1939—1978 [J]. Economic Geography, 56(3):183-189.

(責任編輯 彭 江)

Formation and Development of China′s Agricultural Industry Agglomeration under the Background of Supply Side Reform

DU JianJun1,2ZHANG JunWei3SHAO Shuai3

(1.School of Economics, Fudan University, Shanghai 200433;2.School of Social Management, Shanghai University of Political Science and Law, Shanghai 201701;3.Institute of Finance and Economics Research, Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai 200433)

With the panel data of 276 Chinese cities and 30 provinces from 1999 to 2013, using dynamic OLS, dynamic FE, SGMM and spatial econometric methods, this paper studies basic facts about agricultural industrial concentration and its influencing factors. The following conclusions are drawn: (1) The number of agricultural labor force, agricultural capital, agricultural technology and agricultural cultivated land resource endowment are fundamental factors driving China′s agricultural industry cluster formation evolution. External factors play different roles, that is, transport facilities plays an important role in China′s agricultural industry cluster formation and evolution, while the effect of agricultural human capital and foreign openness on agriculture industry agglomeration is not obvious. (2) The economic crops represented by food and vegetables have different characteristics, as a result, the external factors affecting the industry agglomeration are also different. (3) The influence of various factors on the agricultural industry cluster is not linear, some have promotion effect at first and inhibition effect later, while some have suppressing effect at first and promotion effect later.

agricultural industrial agglomeration; food industry agglomeration; cash crop industry agglomeration

2017-04-22

杜建軍(1977--)，男，山東淄博人，復旦大學經濟學院博士后，上海政法學院社會管理學院講師。 張軍偉(1980--)，男，山東濟寧人，上海財經大學財經研究所博士生。 邵 帥(1981--)，男，黑龍江七臺河人，上海財經大學財經研究所副教授，博士生導師。

國家自然科學基金項目“能源依賴與中國區域經濟發展效率的關聯機制及其實證研究”(71373153)；中國博士后科學基金項目“中國農業產業集聚、農業勞動生產率與農業出口貿易”(2015M571463)。

* 上海政法學院“一帶一路”戰略下的產業結構調整協同創新研究團隊項目(GH16039)。感謝匿名審稿專家給出的寶貴修改建議，當然文責自負。

F325.2

A

1001-6260(2017)05-0033-14

10.19337/j.cnki.34-1093/f.2017.05.004