農業產業集聚對農業綠色全要素生產率的影響*
——基于空間溢出效應視角

銀西陽，賈小娟，李冬梅※

（1.四川農業大學管理學院，成都 611130；2.遂寧市船山區農村建設技術保障中心，四川 遂寧 629000）

0 引言

農業是國民經濟的命脈，關系社會穩定和國家安全。改革開放以來，隨著農業經濟與科技的迅猛發展，農藥、化肥等化學投入品的大量使用，大大提升了中國農業的產出水平。2019年中國糧食生產實現“十六連增”，糧食產量高達6.638億噸，人均約474公斤，遠超人均400公斤的糧食安全線標準[1]。雖然高投入、高消耗、高產出的粗放型農業發展模式推動中國農業迅速發展，但其很大程度上是通過犧牲生態環境和人民健康取得的，是傳統的、不可持續的農業發展方式[2]。當前，中國農業消費需求已由對“量”的需求轉變為對“質”的需求，要求農業必須轉變傳統發展模式，探尋集約化、綠色化的生產方式，在追求農業生產高效率的同時，兼顧好農業生態環境，農業綠色全要素生產率的提升由此成為現代農業可持續發展的重要路徑選擇[3]。因此，全面探索農業綠色全要素生產率的影響因素，深入剖析其影響機制，對轉變中國農業發展方式，推進農業綠色化、現代化發展具有重要現實意義。

農業綠色全要素生產率的特征主要體現在對環境污染因素的考慮上，其在傳統農業全要素生產率測算中把環境污染作為非期望產出或要素投入，以將綠色要素納入對農業發展績效的客觀評價[4]。從現有研究來看，科技進步與環境規制是農業綠色全要素生產率最為直接的兩個影響因素，不少學者從這兩個視角展開了大量研究?？萍歼M步視角的部分研究發現，農業科技進步可以顯著影響農業碳排放的數量、效率、結構和強度[5,6]，一定程度上能抑制農業碳排放，提升農業綠色全要素生產率[7]。具體而言，農業科技進步不僅能有效提升農業能源要素的使用效率，控制農業能源增長[8]，還能通過學習效應降低碳減排的成本，增加碳減排行為，從而抑制農業碳排放的增長[9]，促進農業綠色全要素生產率的提升。也有研究認為雖然農業技術進步通過技術效應能減少碳排放，但其也可能通過規模效應增加碳排放[10,11]，因而其對農業綠色全要素生產率的影響具有不確定性。環境規制視角的部分研究認為，短期內環境規制會增加農業環境治理成本，擠占農業其他成本支出，進而會抑制農業綠色全要素生產率[12]。但長期來看，環境規制通過推動新技術的采用能優化資源配置、減少污染排放、提升產品附加值，使農業生產者獲取超額利潤以抵消環境治理成本導致的負面效應，進而促進農業綠色全要素生產率的提升[13]。此外，還有部分學者研究發現要素市場[14]、生產性服務[15]、信息化[16]等因素對農業綠色全要素生產率也有不同程度的影響。

梳理現有文獻發現，關于農業綠色全要素生產率影響因素的研究已較為豐富，研究機制也相對成熟，對該文研究具有重要的借鑒參考作用。但當前還鮮有學者關注到農業產業集聚與農業綠色全要素生產率的關聯，僅有薛蕾[17]等個別學者基于農業綠色全要素生產率視角嘗試分析了農業產業集聚對農業綠色發展的影響。總的來說，現有關于農業產業集聚對農業綠色全要素生產率影響的相關研究大多還停留在理論層面，基于經驗證據的實證檢驗還相對缺乏，難以深入剖析農業產業集聚對農業綠色全要素生產率的具體影響。隨著我國農業現代化進程的不斷推進，農業產業集聚和農業綠色化發展已成為重要趨勢，進一步明確農業產業集聚與農業綠色全要素生產率之間的關系具有重要意義。因此，文章在厘清農業產業集聚對綠色全要素生產率的影響機制的基礎上，利用1998—2018年中國的省域農業發展數據，將空間因素納入實證研究框架，構建空間計量模型分析農業產業集聚對綠色全要素生產率的影響，能進一步充實相關研究資料，彌補現有研究的不足，為提升農業綠色全要素生產率的生產實踐提供參考借鑒。

1 理論分析與研究假設

農業是人類利用生物體的生理機能與水、土等自然資源，通過勞動和經濟投入來利用生物生長規律，以獲取農產品的產業[18]。因而農業生產不僅依賴于自然環境，還受到經濟社會條件的影響。整體來看，中國幅員遼闊，不同地區在自然和社會區位條件上具有明顯差異，導致農業生產也存在明顯的區域性。但從區域視角看，相鄰地區的自然和經濟社會條件較為相似，農業生產的條件、品種、方式等也較為趨同，且隨著現代交通、通訊等的飛速發展，相鄰地區之間的農業生產聯系日益緊密，使區域內農業產業集聚和農業綠色生產具有空間溢出效應。

農業產業集聚對農業綠色全要素生產率的正向影響主要通過規模經濟效應、知識溢出效應和競爭效應來實現。（1）規模經濟效應。農業產業集聚能優化資源配置效率，推動農業生產要素資源共享，提升勞動專業化分工與協作水平，降低農業生產成本和交易成本，促進農業生產擴大規模，進而產生規模經濟效應[19]。而農業規模經濟效應可以節約污染治理成本、優化要素配置、提高資源利用效率，從而推動農業綠色全要素生產率的提升。（2）知識溢出效應。研究表明，農業產業集聚能夠促進農業知識和技術的空間溢出[20]，增加農業經營主體間交流、學習的機會，有助于先進農業生產管理經驗與技術的擴散傳播，促進農業綠色知識與技術的融合創新，提升農業綠色發展水平。（3）競爭效應。農業產業集聚使得市場競爭環境更加激烈，競爭機制會倒逼農業經營主體不斷改進自身農業生產技術[21]，通過綠色生產以提高農產品品質和市場競爭力，推動農業綠色全要素生產率提升。

然而，農業產業集聚對農業綠色全要素生產率的影響并不總是有利的，農業產業集聚也可能產生負外部性。一方面，一定區域內的農業發展空間與資源是有限的，伴隨農業產業集聚，區域內農業生產規模逐漸擴大，農藥、化肥等要素投入也不斷增加，導致地區農業生態環境壓力增加，產生擁擠效應，對本地區農業綠色全要素生產率的提升具有抑制作用[22]。另一方面，農業產業在某一區域內聚集，會吸引周邊地區的農業生產資源向該區域聚集，產生虹吸效應，不利于周邊地區農業綠色全要素生產率的提升。此外，農業產業集聚還具有禁錮效應，即由于農業產業前期土地、農業機械、基礎設施等投入較大，部分生產效率低和效益較低的農業經營主體難以輕易退出農業生產經營，只能持續低效率地消耗農業生產資源以維持農業生產，從而阻礙農業產業集聚區綠色全要素生產率的提升[23]。因此，農業產業集聚對農業綠色全要素生產率的影響具有不確定性，農業產業集聚既可能促進農業綠色全要素生產率的提升，也可能抑制農業綠色全要素生產率的增長。

綜合上述分析，農業產業集聚和農業全要素生產效率在空間上都具有空間溢出效應，而農業產業集聚會影響農業綠色全要素生產效率的提升。因此，可以推測，農業產業集聚不僅對當地農業全要素生產效率產生影響，還會通過空間溢出效應對相鄰地區的農業綠色全要素生產率產生影響。

基于以上理論分析，該文提出以下研究假設。

假設1：農業產業集聚在區域內存在空間自相關。

假設2：農業綠色全要素生產率在區域內存在空間自相關。

假設3：農業產業集聚對農業綠色全要素生產率的影響具有不確定性，即農業產業集聚對農業綠色全要素生產率的影響既可能為正，也可能為負。

假設4：農業產業集聚會通過空間溢出效應對農業綠色全要素生產率產生影響。

2 研究方法與數據來源

2.1 模型設定

（1）空間自相關檢驗模型。“地理學第一定律”認為所有事物都與其他事物相關聯，但相近的事物相對于較遠的事物關聯性更強，若位置相近的區域具有相似的數據取值，則數據存在空間自相關[24]。檢驗農業產業集聚和農業綠色全要素生產率的空間相關性是進行空間計量分析的基礎，該文采用全局莫蘭指數(Global Moran′s I)進行檢驗。

全局莫蘭指數可以揭示相鄰地區農業產業集聚和農業綠色全要素生產率的相近程度，其計算方式為：

式（1）中，I為全局莫蘭指數，其取值介于-1～1，大于0表示正自相關，即高值與高值相鄰，低值與低值相鄰；小于0表示負自相關，即高值與低值相鄰；接近0表示空間分布是隨機的，不存在空間自相關。莫蘭指數絕對值越大，表明空間相關性越強。為樣本方差，wij為空間權重矩陣的元素，xi為i地區的農業產業集聚度或農業綠色全要素生產率。

（2）空間計量模型?？紤]到地理空間的關聯性，該文將空間因素納入分析模型，以更加全面地揭示農業產業集聚對農業綠色全要素生產率的影響。常見空間計量模型包括空間滯后、空間誤差以及空間杜賓3種模型，其中空間杜賓模型能同時考慮到因變量和自變量的空間滯后性，然而具體采用哪種空間計量模型，要基于LR與Wald檢驗的結果決定。因此，該文構建一般空間計量模型為：

式（2）中，i和t分別表示地區和年份，Wij為鄰接（0～1）空間權重矩陣，ρ為空間自相關系數，β、γ為回歸系數，θ為滯后項系數，μi表示空間固定效應，?t表示時間固定效應，εit為隨機誤差項，α為常數項；GTFP為農業綠色全要素生產率，LQ為農業產業集聚度，X表示財政支農、工業化、人力資本、城鎮化、對外開放、自然災害等控制變量。若ρ≠0、θ=0，則式（2）化簡為空間滯后模型；若ρ=0、θ=0，則上式化簡為空間誤差模型。

2.2 變量選取

（1）被解釋變量：農業綠色全要素生產率（GTFP）。該文采用SBM—GML模型進行測算，并將農業綠色全要素生產率指數累積化處理納入空間計量模型。其中，農業投入產出變量選取如下：①期望產出：以農業生產總值表示。②非期望產出：以農業碳排放量表示，具體包括三個方面：一是農用物資投入即農藥、化肥、灌溉、柴油、農膜等利用產生的碳排放，二是水稻種植過程中產生的CH4排放，三是土壤所引起的N2O排放，參考田云等[25]的做法，以1噸CH4、N2O相當于6.818 2t、81.272 7t碳進行折算匯總。③投入變量：主要包括土地、勞動力、農藥、化肥、灌溉、農膜、機械以及役畜投入，其中以農作物播種面積衡量土地投入；參考葉初升等[26]的做法以農業產值占農林牧漁業產值的比例從第一產業從業人員分離出農業從業人員來表示勞動投入；以農藥施用量表示農藥投入；以農用化肥折純量表示化肥投入；以有效灌溉面積表示灌溉投入；以農用塑料薄膜表示農膜投入；以農業機械總動力表示機械投入；以年末大牲畜頭數表示役畜投入。

（2）核心解釋變量：農業產業集聚（LQ）。該文采用區位熵進行測算，即用某地區農業產值與全國農業產值之比除以該省區生產總值與全國生產總值之比所得的商來表示。為進一步分析農業產業集聚與綠色全要素生產率的非線性關系，將農業產業集聚的平方值（LQ2）納入模型。

（3）控制變量：除核心解釋變量外，借鑒相關文獻[27-29]，該文選取了以下6個控制變量：財政支農（Gov），以財政支農占其財政總支出的比重表示；工業化（Ind），以工業增加值占其地區生產總值的比重表示；人力資本（Edu），以人均受教育年限表示；城鎮化（Urb），以城鎮人口占其總人口的比重表示；對外開放（Ope），以各地進出口總額占其地區生產總值的比重表示，其中進出口總額按當年匯率折算成人民幣；自然災害（Nat），以受災面積占其農作物播種總面積的比重表示。各變量描述統計見表1。

表1 變量描述統計

2.3 數據來源

由于西藏、臺灣、香港、澳門地區數據缺失嚴重，該文選取中國其余30個?。ㄊ?、自治區）的相關農業指標數據進行研究。同時，根據數據可操性與可獲性原則，該文數據的時間跨度為1998—2018年。數據主要來源于1999—2019年的《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》《中國農業統計資料》《中國農業年鑒》以及各省市統計年鑒。其中針對個別缺失數據，通過移動平均法進行補充。

3 結果與分析

3.1 空間自相關檢驗

表2為中國農業產業集聚和農業綠色全要素生產率的全局莫蘭指數情況。從農業產業集聚的全局Moran′s I檢驗來看，除2000年、2001年和2006年未通過檢驗外，其余各年度均顯著為正，說明1998—2018年中國農業產業集聚整體上存在較強的空間相關性，假設1成立。從農業綠色全要素生產率的全局Moran′s I檢驗來看，1998—2006年未通過檢驗，主要是因為該時期中國農業生產方式普遍較為傳統，農業綠色生產尚未得到重視，中國整體農業綠色生產率偏低，因而在空間上也不存在明顯的相關性。2007—2018年度顯著為正，表明該時期中國農業綠色全要素生產率存在顯著的空間相關關系，假設2成立。2007年“中央一號文件”明確提出要提升農業可持續發展能力，農業綠色發展開始受到重視，農業綠色全要素生產率不斷提升，且受地區因素影響，各地區農業綠色發展程度各不相同，農業綠色全要素生產率的空間溢出效應開始顯現。

表2 1998—2018年中國農業LQ與GTFP的全局Moran's I值

3.2 空間杜賓模型檢驗與結果估計

從空間自相關檢驗可知，農業產業集聚和農業綠色全要素生產率整體上具有空間相關性。因此，該文將空間因素納入模型，采用空間計量模型深入分析中國農業產業集聚對綠色全要素生產率的影響。

表3為空間杜賓模型檢驗與估計結果。從模型檢驗結果來看，非空間面板模型的LM和穩健LM檢驗均顯著拒絕原假設，表明考慮空間效應的空間面板模型更適用于該研究。在空間計量模型的選擇上，基于鄰接空間權重矩陣進行LR與Wald檢驗發現，空間滯后的LR與Wald檢驗值分別為85.29和91.82，空間誤差的LR與Wald檢驗值分別為84.95和90.08，全部在1%的顯著水平上通過檢驗，表明不能將空間杜賓模型簡化為空間誤差或空間滯后模型，空間杜賓模型更適合該文研究。此外，時間和空間的LR檢驗表明，該文模型同時存在時間固定和空間固定效應。同時，Hausman檢驗結果也進一步說明采用固定效應模型較優。因此，該文采用時間和空間雙重固定的空間杜賓模型進行回歸估計。

表3 空間杜賓模型檢驗和估計

從空間自回歸系數來看，中國省域農業綠色全要素生產率具有空間溢出效應。雙固定空間杜賓模型空間自回歸系數為-0.166，且通過1%顯著性水平檢驗，表明中國省域農業綠色全要素生產率存在明顯的空間相關性，進一步說明該文適合采用空間計量模型。

從核心解釋變量來看，農業產業集聚一次項系數為-0.411，在5%的水平上通過顯著性檢驗，表明該研究期內農業產業集聚對農業綠色全要素生產率具有顯著的負向影響，假設3得到驗證。原因可能是在該研究期內，農業產業發展缺乏引導與規范，農業產業過度向局部地區集聚，使得地區農業生產壓力過大，農藥、化肥等農業生產要素投入增加，農業生態環境壓力增大，抑制了農業產業綠色全要素生產率的提升。農業產業集聚一次項的空間滯后系數為-1.334，在1%的水平上通過顯著性檢驗，表明農業產業集聚會通過空間溢出效應對周邊地區的農業綠色全要素生產率產生負向影響，假設4得到驗證。原因可能是區域農業產業集聚會對周邊區域產生虹吸效應，吸引周邊地區的農業資源流向集聚區，導致周邊地區農業發展資源不足，從而抑制了周邊地區農業綠色全要素生產率的提升。

從控制變量來看，財政支農系數顯著為負，滯后項系數未通過檢驗，主要是因為當前中國仍以資源消耗型傳統發展模式為主，財政支農會加大傳統農業的投入，增加資源消耗和環境污染，阻礙農業綠色全要素生產率的提升。工業化系數與滯后項系數均顯著為負，說明本區域和相鄰區域工業化水平的提高均會抑制本區域農業綠色全要素生產率增長，主要是因為目前中國工業比農業發展超前，對農業產生一定擠壓效應，吸引走大量農業資源，從而阻礙農業綠色發展進程。人力資本系數和滯后項系數均未通過顯著性檢驗，可能是因為教育程度高的人力資本更傾向于從事非農產業，高質量的人力資本在農業生產領域投入不足，使其對農業綠色全要素生產率的促進不明顯。城鎮化系數顯著為正，滯后項系數顯著為負，說明本區域城鎮化水平提高會促進農業綠色全要素生產率增長，而相鄰區域城鎮化水平提高則會阻礙增長，這是由于本區域城鎮化推進能夠刺激對農產品需求，且為農業綠色生產提供經濟、技術等支撐，從而促進綠色生產效率改善；反之，相鄰區域城鎮化水平提高，會產生馬歇爾聚集效應，吸引本區域部分農業生產資源向相鄰區域轉移，不利于本區域農業綠色全要素生產率增長。對外開放系數與滯后項系數均顯著為正，說明本區域和相鄰區域的對外開放程度的提高會促進農業綠色全要素生產率的增長，這是由于農業對外開放程度的提高使市場競爭更加激烈，倒逼農業經營者進行綠色生產以提升農產品品質，增強農產品競爭力，從而改善農業綠色全要素生產率。自然災害系數與滯后項系數均顯著為負，說明自然災害會明顯抑制農業綠色全要素生產率的增長，主要是因為自然災害會迫使農業經營者增加農業投入，并嚴重影響農業產出，從而使農業綠色全要素生產率下降。

3.3 空間效應分解

為進一步分析各變量的空間效應，基于偏微分法將各變量的空間總效應分解為直接效應和空間溢出效應，結果見表4。

表4 空間杜賓模型各變量空間效應分解

從核心解釋變量的效應分解來看，本區域和相鄰區域的農業產業集聚均對農業綠色全要素生產率具有負向影響，即農業綠色全要素生產率不僅受當地農業產業集聚的負向影響，還受到相鄰區域產業集聚的負向影響。結果顯示，農業產業集聚對農業綠色全要素生產率的空間總效應為-1.474，在1%的顯著水平上顯著，即農業產業集聚每提高1%，會導致農業綠色全要素生產率下降1.474%；其中，直接效應與空間溢出效應分別為-0.360、-1.114，且均在5%水平下顯著，表明農業產業集聚對農業綠色全要素生產率的影響具有空間溢出效應，與前文分析結果一致。從控制變量的效應分解來看，除人力資本不具有空間溢出效應外，其余變量都顯現較強的空間溢出效應?？赡苁怯捎诋斍爸袊r村受教育程度較高的群體流失嚴重，農業領域的人力資本普遍較為缺乏，且區域內農業勞動力相對固定，導致人力資本不具有空間溢出效應。

3.4 區域異質性分析

中國幅員遼闊，區域之間存在較大的自然和社會經濟區位差異，不同區域間農業產業集聚對農業綠色全要素生產率的影響可能存在異質性。為此，該文將中國30個?。ㄊ?，自治區，不含西藏、港、澳、臺地區）劃分為東、中、西三大區域，并采用時間和空間雙重固定的空間杜賓模型分別進行回歸估計，結果見表5。結果表明，東中西部的空間自回歸系數分別為-0.049、-0.056、-0.336，均在5%及以上的顯著水平上顯著，再次表明中國各區域農業綠色全要素生產率存在明顯的空間相關性，且這種空間相關性具有區域異質性。造成這種異質性的原因主要是區域之間在農業資源稟賦、農業整體發展水平、社會經濟發展水平等方面差異巨大[30]。

表5 區域層面空間杜賓模型估計

從核心解釋變量來看，農業產業集聚的一次項系數及其滯后項系數在東、中、西部均顯著為負，進一步驗證了在該研究期內由于農業產業集聚導致區域農業生產壓力過大，農業要素投入增加，農業產業集聚對農業綠色全要素生產率主要產生負向影響，且具有明顯的空間溢出效應，與前文研究一致。從控制變量來看，財政支農系數在東部不顯著，在中部和西部顯著為負，表明中西部粗放式的財政投入增加了農業資源消耗，不利于農業綠色全要素生產率提升；工業化系數及其滯后項系數在東部和西部均顯著為負，在西部不顯著，表明東部與中部較為發達的工業吸走了大量農業資源，阻礙了農業綠色全要素生產率提升，而西部工業欠發達則不存在該問題；人力資本系數和滯后項系數在東部顯著為正，在中部和西部不顯著，主要由于東部地區人口教育程度普遍較高，人力資本較充足，有利于農業綠色全要素生產率的提升，而中西部地區則人力資本相對匱乏，不能對農業綠色全要素生產率產生促進作用；城鎮化系數及其滯后項系數在東部和中部顯著，在西部不顯著，主要是由于東部和中部城鎮化水平較高，對農業綠色全要素生產率具有顯著影響，而西部地區城鎮化水平較低，對農業綠色全要素生產率沒有顯著影響；對外開放系數與滯后項系數在東中西部均顯著為正，表明對外開放程度的提升對農業綠色全要素生產率具有正向影響，且該影響具有明顯的空間溢出效應；自然災害系數與滯后項系數在東部不顯著，在中西部顯著為負，主要是由于東部地區技術較為先進，抗風險能力較強，自然災害的負面影響較小，而中西部地區技術較為落后，且自然災害頻發，對農業綠色全要生產率的影響較大。

4 結論與討論

4.1 結論

該文首先在理論上分析了農業產業集聚對農業綠色全要素生產率的影響機理，并基于1998—2018中國省域農業發展數據，構建空間杜賓模型考察了農業產業集聚對農業綠色全要素生產率的影響及空間溢出效應，得到以下結論。

（1）在樣本考察期內，中國各地的農業產業集聚與農業綠色全要素生產率整體上均具有較強的空間相關性，即各地的農業產業集聚與農業綠色全要素生產率會受到臨近區域的影響，假設1與假設2得到驗證。

（2）農業產業集聚對農業綠色全要素生產率具有顯著的負向影響，且該影響具有明顯的空間溢出效應，即農業產業集聚不僅對本區域的農業綠色全要素生產率產生負向影響，還會通過空間溢出效應對相鄰區域的農業綠色全要素生產率產生負向影響，假設3和假設4得到驗證。

（3）財政支農、工業化和自然災害對農業綠色全要素生產率具有顯著的負向影響，城鎮化和對外開放對農業綠色全要素生產率具有顯著的正向影響。

4.2 討論

（1）把握省域農業空間關聯規律，協調區域農業發展。農業生產對自然環境的依賴性較高，區域性發展明顯。應加強地區間的協同合作，充分發揮農業強省輻射帶動作用，加強地區間先進生產技術、管理經驗的交流學習，促進農業綠色技術的創新與推廣，實現區域農業綠色、協調發展。

（2）對農業產業發展進行科學布局，在區域資源環境承載力允許的合理范圍內適度引導農業產業集聚，優化農業資源配置，加強農業技術創新，實現農業發展由要素驅動向創新驅動轉變，有效發揮農業產業集聚的規模經濟效應、知識溢出效應和競爭效應，克服農業產業集聚導致的擁擠效應、虹吸效應和禁錮效應，促進農業綠色全要素生產率的提升。

（3）合理規劃利用財政支農資金，加大對農業綠色發展轉型的支持力度，推進新型城鎮化，加強工業對農業的反哺力度，做好自然災害預警和防控，緩解不可抗因素對農業生產的影響，提升農業開放水平，為農業綠色全要素生產率的提升營造良好環境。