中國地理標志農產品的空間分布與增收效應

夏 龍 姜德娟 隋文香

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中國地理標志農產品的空間分布與增收效應

夏 龍 姜德娟 隋文香

在界定地理標志經濟學內涵的基礎上，指出具有地理屬性和集體知識產權屬性的地理標志可以通過價格溢出機制對農村經濟發展產生正向促進作用。指標測算表明：在2008-2012年期間，地理標志農產品空間分布的差異性越來越大，在地理上形成了一定的集中。空間滯后模型顯示：地理標志農產品對農民收入具有正的溢出效應，在考察期內，各省區的地理標志農產品每增加1種，實際農民收入增加0.1%，地理標志農產品對實際農民收入的總增長貢獻為8.12%，平均每年貢獻為2.03%。

地理標志農產品； 價格溢出機制； 空間分布； 增收效應； 產品特性

一 引 言

本文基于空間經濟學的視角考察地理標志農產品的空間分布特征及其對農村居民收入增長的溢出效應。地理標志區別于其它產品的根本特征是其與生俱來的地理屬性和集體知識產權屬性(Correa，2002)[1]。前者決定了地理標志在空間分布上的不均衡，特別適合采用空間經濟學方法研究；而集體知識產權屬性則決定了地理標志在生產和銷售中能夠產生一定的價格溢出，提高生產者的收入。因此，結合這兩個屬性的地理標志農產品一直被視為保護所在地區的文化傳統，尤其是貧困地區，促進農村發展、提高農民收入的重要工具(Pacciani et al.，2001)[2]。

中國自1994年開始注冊、登記和審批國內外地理標志。時至今日，隨著認證數量的逐漸增多、地理標志農產品生產規模的擴大和經濟效益的提高，已有不少文獻開始關注地理標志農產品對農村發展和農民增收的正向效應，如周曙東和張西濤(2007)[3]、張龍和陳永紅(2008)[4]、陳捷敏等(2009)[5]、曾潔(2009)[6]等。值得注意的是，上述研究主要側重于案例分析。從整體層面上來考察地理標志農產品對農民收入的增收效應，僅見于劉華軍(2011)[7]一文，其OLS回歸表明，地理標志農產品對農民收入具有較強的正向促進作用。

本文將在數據選取和研究方法上更加細致，以滿足地理標志的地理屬性要求，試圖在理論上界定地理標志的經濟學內涵及其對農村經濟發展的影響機制，為實證研究奠定理論基礎。雖然農村經濟發展包含很多方面，但由于三農問題的核心是農民收入(林毅夫，2003)[8]，本文將實證研究目標定位在地理標志農產品的增收效應上。

本文的結構安排如下：第二部分從理論上界定地理標志的經濟學內涵，并解釋其對農村經濟發展的影響機制；第三部分討論中國地理標志農產品的空間分布；第四部分實證分析地理標志農產品的增收效應；第五部分總結全文。

二 地理標志的經濟學內涵與農村發展

(一)地理標志的經濟學內涵

受法律保護的地理標志是一種集體知識產權，具有明顯的價格溢價機制，對其經濟學內涵的研究主要可以歸結為以下5個方面。

(1)作為商標/品牌(trademark)的地理標志。信息經濟學指出，產品市場中存在的信息不對稱決定了產品的關鍵特征是無法觀測的，而這恰恰決定了產品的價值(Hennessey，1999)[9]。由于信息的不對稱，賣者比買者對產品的關鍵特征更加了解。因此，在沒有商標的情況下，買者難以識別品質不良的產品，這為生產者提供了生產低質量產品的激勵。商標的出現，能夠向消費者傳遞產品關鍵特征的信息，通過可以辨識的符號節省消費者的時間和精力，提高消費者購買到高質量產品的可能性。商標可以促進產品間的競爭，進而可以提高產品的質量，最終使消費者購買到價廉物美的產品。

地理標志與商標具有同樣的價值(Folkeson，2005)[10]。地理標志的出現可以有效地區別地理標志產品與其它產品。因此，消費者可以通過產品的原產地獲得關于產品特征的關鍵信息，生產者也可以通過地理標志傳遞產品的關鍵信息，從而使自己的產品獲得足夠的價格溢價。當然，地理標志的保護制度在生產者和消費者之間起著關鍵的作用。它在幫助消費者剔除錯誤信息干擾的同時，也幫助獲得地理標志名稱的產品生產者在競爭中脫穎而出，得到產品的價格溢價。在這個意義上，地理標志高于商標。

地理標志與商標的主要區別在于兩點，一是地理標志的地理屬性決定了地理標志不可以轉賣，而商標可轉賣并可依附于其它地區；二是商標是排他性的私人產權，而地理標志卻可以在一定地理范圍內為各類生產者所使用。

(2)作為信用產品的地理標志。根據信息不對稱理論，產品可以被分為三類：一是搜尋產品，消費者在購買前必須搜尋以確認質量的產品；二是經驗產品，消費者在購買和使用后能夠確認質量的產品，這將影響消費者未來的購買決策；三是信用產品，消費者在購買前后均不需要確認質量的產品，他們對商品的購買主要依據于生產商提供的信息(Nelson，1970)[11]。

一般的農產品包含了以上三類產品的屬性，但絕大多數地理標志均為信用產品(OECD，2000)[12]。要使消費者能夠持續購買，信用產品必須在市場上建立起良好的聲譽，并以此作為向消費者傳遞產品質量的信號，同時聲譽良好的生產者也能夠獲得價格溢價。從生產者的角度看，一旦產品質量達不到消費者的預期，消費者將不再購買信用產品，生產者必然蒙受損失。因此，持續生產并且銷售高質量的產品是信用產品生產者的動態最優選擇，生產者現在投資于高質量的產品是為了使消費者成為自己產品的回頭客。從消費者的角度看，地理標志不僅意味著產品的原產地，還代表著產品的質量標準和生產方法。和商標的作用一樣，作為信用產品的地理標志依然能夠節省消費者的時間、精力、搜尋等交易成本。

(3)作為壟斷產品的地理標志。傳統上，農產品市場被視為完全競爭市場。知識產權保護制度能夠確保被保護的產品實現壟斷地位，進而為知識產權的擁有者提供創新和研發的激勵，避免搭便車行為的發生。地理標志保護雖然不能阻止其它地區生產者生產同類的產品，但可以禁止其它地區生產者使用同樣的地理標志銷售產品，地理標志產品生產者在某種程度獲得了地理標志產品的壟斷地位。

地理標志形成保護性壟斷可以產生三個優勢：一是由于產品沒有競爭對手，地理標志產品的生產者可以擴大銷量，形成規模經濟；二是地理標志的保護制度可以確保生產者對食品安全負責，因為原產地標識可以作為優質食品體系形成的重要標志 (Ploeg和Long，1994)[13]；三是地理標志保護制度鼓勵非正式的創新，地理標志生產者可以以獲取壟斷利潤為投資目標，維持或提高自己在市場上的競爭力(Fink和Smarzynska，2002)[14]。

(4)作為差異產品的地理標志。有學者明確提出用壟斷競爭理論解釋地理標志(Reviron et al.，2009)[15]。壟斷競爭中的差異產品理論認為，差異產品的每一個生產者都會形成相對獨立的細分市場供給。因此，生產者可以以高于完全競爭水平的價格銷售產品，至于高出多少，則依賴于替代品的特征和價格。由于包含了廣告成本，差異產品的生產和銷售成本也相對較高。在差異產品的假定下，一些消費者愿意為產品支付更高的價格，如果生產者的市場戰略正確，就會在自己的細分市場內獲得產品的價格溢價。具體溢價多少則取決于市場大小、替代品的競爭程度、消費者偏好、產品特征以及需求彈性等因素。

基于此，Moschini et al.(2008)[16]指出，地理標志在賦予產品差異性的同時，也提升了地理標志產品的質量。在沒有引入地理標志之前，消費者會認為產品是同質的，他們僅會購買價格最低的產品，從而導致市場上只有低質量的產品供給。引入地理標志以后，由于差異產品的存在，部分消費者會轉向高質量、高價格的地理標志產品，而其他消費者依然只會購買低質量的非地理標志產品。

(5)作為俱樂部產品的地理標志。地理標志屬于集體知識產權，因為地理標志保護制度往往允許特定地區的多個生產者同時使用地理標志名稱。由于未獲得地理標志名稱使用權的生產者不能使用地理標志名稱，因而地理標志具有一定的排他性。不過，對于地理標志產品的生產者而言，在一定范圍內，它的成本不會隨著生產者數量增加而增加，這樣，地理標志又不具有競爭性。具有排他性而不具有競爭性的地理標志事實上是俱樂部產品(Benavente，2010)[17]。

作為俱樂部產品的地理標志有著自身的特性，具體包含兩個方面：一是只有特定地區的生產者才有資格參加俱樂部；二是俱爾部的參與者必須嚴格遵守質量標準和業務守則，這也提升了市場準入標準。地理標志俱樂部將小的生產者組織起來以獲得競爭優勢，從而使地理標志產品具有集體壟斷(collective monopolies)的性質(Thiedig和Sylvander，2000)[18]，這意味著地理標志產品的生產者依然可以獲得價格溢價。當然，如果地理標志產品低質或低知名度，即使集體壟斷也不可能獲得很高的價格溢出。如果俱樂部內的生產者協調失靈，部分生產者貿然提高產量或是以次充好，俱樂部就面臨解體的風險。這也意味著如果沒有好的公共機構或是政府監管制度，地理標志產品也很難在市場上有所作為(Bramley和Kirsten，2007)[19]。

(二)地理標志與農村發展

如果說地理標志的價格溢價機制主要源于地理標志的集體知識產權屬性，那么，地理標志對農村發展的促進作用則進一步結合了它的地理屬性。正如其稱謂一樣，地理標志將產品和其原產地緊密的結合起來，不僅反映了地理標志產品的獨特生產技術，而且還反映該地區的文化、傳統、氣候、地理。因此，地理標志是促進農村發展的重要工具(Pacciani et al.，2001)[2]。在歐共體(EEC)2081/92號決議中也已明確指出：地理標志“能夠促進偏遠地區農村經濟的發展，提高這些地區的農民收入。”背后的原因有如下幾點：首先，地理標志將小的生產者組織了起來，生產具有規模化的優勢，其產品主要瞄準小眾市場(niche markets)，可以抵御市場經濟中大企業的沖擊。其次，地理標志產品的壟斷性質和聲譽優勢，可以通過地理標志產品的價格溢出機制來提高生產者的收入水平。第三，地理標志產品銷量的上升和規模化的生產還可以促進地區就業水平的提高以及整體生活水平的提升。最后，除了經濟效應以外，地理標志還保護了一個地區的歷史文化和自然資源，提升了地區的知名度，促進了一個地區的全面發展(Bérard和Marchenay，1995)[20]。

總的來看，地理標志對農村的發展具有直接利益和間接利益(Zografos，2008)[21]，如圖1所示。直接利益在于，地理標志的生產者可以排斥非地理標志的生產者，順利地進入小眾市場，獲得相應的經濟利益，這必然導致地理標志生產者及其團體中公平的利益分配。間接利益主要有兩個方面：一是地理標志保護制度具有較好的示范效應。對一種產品實施地理標志保護可以激勵其它傳統生產方式也加入地理標志保護的行列，從而確保了代際公平；二是地理標志產品的生產具有一定的產業拉動作用。有效益的地理標志產品的生產不僅可以創造本地就業和減少人口流失，而且其地理屬性的特性也有利于提高地區知名度，促進旅游產業的發展。

圖1 地理標志保護的直接利益和間接利益

當然，依賴地理標志發展農村經濟需要一定的條件。第一，將眾多小的生產者組織起來生產地理標志產品，組織內部的制度和監管決定了地理標志產品的價格水平和生產者所獲得的溢價(Sylvander，2004)[22]。第二，地理標志產品的生產過程、加工水平、市場渠道、供應鏈結構以及地理標志產品對土地和環境的影響決定了農村經濟發展的可能性。第三，地理標志產品能否促進農村經濟可持續發展還依賴于所在地區對生產者的支持程度。第四，來自其它地區替代品的壓力也決定了地理標志產品的溢價水平(Pacciani et al.，2001)[2]。

圖2 地理標志農產品對農村發展的溢出機制

總之，如圖2所示，地理標志農產品因其集體知識產權屬性而具有價格溢出機制，生產者利用其所依存的農村特定地理空間與天然優勢，組織生產，提高經濟效益，能夠為解決三農問題，促進農村發展，提高農民收入做出應有的貢獻。

三 中國地理標志農產品的空間特征

(一)地理標志農產品的存量核算

地理標志的首要屬性就是地理屬性，因此考察地理標志的空間分布是應有之義，其首要的問題就是要摸清中國地理標志的存量。在中國，地理標志的申請、登記和認證是由工商行政管理總局、質量監督檢疫總局和農業部三個部委各自完成，結果的公布也是一個動態、連續的過程。本文根據三個部委歷年公告來核算中國的地理標志存量*工商行政管理總局的數據來自于中國商標網；質量監督檢疫總局的數據來自于地理標志產品保護政府網；農業部的數據來自于中國農產品質量安全網。，統計期間為1994-2012年*本文在寫作過程中，工商總局當時并未公布2012年7月至2012年12月的認證數據。。考慮到農業部2008年才開始地理標志的認證工作，我們將2008年以前的數據全部匯總到2008年，從而構造出的時間跨度為2008-2012年。

統計表明，截至2012年底，三個部委總計公布的地理標志產品總數為3495種，我們首先剔除在三個部委同時申請的地理標志，得到的地理標志總量為3118種。在這其中，有些為酒類等非農產品，對其再次剔除后，得到的地理標志農產品總數為2939種。實際上，2939種地理標志農產品占全部3118種地理標志產品總量的94.26%，可以說，中國的地理標志產品實際上就是地理標志農產品。從產業分布上看，傳統的糧食與油料作物有269種，僅占到地理標志農產品總量的9.15%；其余大多為廣義口徑的經濟作物，比如果品、蔬菜、茶葉、中藥材和花卉5種農產品總計有1842種，占到了全部地理標志農產品的62.67%。

(二)中國地理標志農產品的空間分布

1.地理標志農產品的可視化

圖3 2012年地理標志農產品的地區分布

圖3展示了截至2012年底地理標志農產品數量的空間分布(不包含港澳臺)。該圖將各省區的地理標志農產品數量從少到多分為四級，以顏色從淺向深區分。一個突出的特征是中國的大部分地理標志農產品分布在東部地區以及傳統的農業大省。認證數量位居前8位的省份依次是山東、四川、福建、湖北、浙江、遼寧、黑龍江和重慶。這8個省份一共登記注冊了1494種地理標志農產品，占到總量的50.83%。其中，僅山東一省就登記注冊了368種地理標志農產品，占比達到了12.52%。而最少的重慶市也有104種，占比達到了3.54%。認證數量居后8位的省份依次為吉林、寧夏、青海、北京、天津、上海、海南和西藏，它們總共僅登記注冊了202種地理標志農產品，占總量的6.87%。由此可見，中國地理標志農產品的空間分布并不均衡，存有較大差異。

2.地理標志農產品的空間差異

為了精確反映地理標志農產品空間分布的不均衡性，本文對它們的空間差異性進行測算。測算空間差異的指標一般有絕對差異和相對差異兩種，本文從中各選其一，前者選擇了變異系數，后者采用了泰爾指數。其主要計算公式如式(1)和式(2)所示：

(1)

(2)

圖4 地理標志農產品的空間差異

圖4(A)和圖4(B)分別給出了變異系數和泰爾指數的趨勢圖。這兩個指標雖然在權重設定上有很大區別，但實際上有明顯的共同趨勢。自2008年以來，中國的地理標志農產品在省區分布上的差異性越來越大，幾乎呈直線式的上升。變異系數在2008年為0.648，但到了2012年，達到了0.803；同樣，泰爾指數在2008年為0.128，到了2012年，達到了0.213，是2008年的1.703倍。

3.地理標志農產品的空間集中

地理標志農產品的空間分布非均衡性不僅會導致空間差異，也會引致地理上的集中。本文采用了兩個測量指標，第一個是集中率，它用以表示某一產業中規模最大的前幾位地區的產業總量值占所有地區該產業總量值的份額。第二個是赫芬達爾(Herfinahl)指數，它是各地區某一產業總量值占所有地區某產業總量值比重的平方和。兩指標的計算公式如式(3)和式(4)所示：

(3)

(4)

式(3)中，CRn代表集中率，n為選擇的地區數；式(4)中，HI代表赫芬達爾指數。這兩個指標的最大值均為1，測算數值越大，說明空間集中程度越高。

圖5 地理標志農產品的空間集中

集中率和赫芬達爾指數的演進趨勢如圖5所示。圖5(A)測算了常見的CR1、CR4和CR8三個集中率指數。CR1指數實際測量了歷年擁有地理標志數量最多的省份占全部地理標志農產品數量的比重。統計期間，山東省一直占據榜首位置。同理，CR4和CR8則分別反映了擁有地理標志農產品數量最多的前4位和前8位省份的占比情況。在圖5(A)中，這三個集中率指數均穩中有升，說明地理標志農產品的空間分布有集中的趨勢。2008-2012年，CR1從最初的8.1%逐漸達到了12.5%，CR4則突破了30%，而CR8最終逐漸突破了50%，換句話說，占中國1/4數量的省份擁有超過1/2的地理標志農產品。同理，在圖5(B)中，赫芬達爾指數也清楚的展示出了空間集中的趨勢，其測算結果從最初的0.045逐漸上升到0.052。

(三)空間分布不均的原因分析

地理屬性是地理標志的重要屬性，空間分布不均的首要原因就是地理標志農產品受到了地理、氣候等客觀生產條件的影響。在地理學上，如果從黑龍江的璦琿縣到云南省的騰沖縣畫一條直線，中國在地理上可以一分為二。璦琿-騰沖線以東及東南地區，海拔較低，自然資源豐富，氣候受到東南季風的控制，夏季有充沛的降水量，土地肥沃，適宜農業生產。在歷史上，這一地區長期居住著漢民族，人口數量基本占中華民族全部人口數量的90%以上，巨大的人地壓力形成了精耕細作的農業特點。基于這種地理、氣候和歷史的原因，在璦琿-騰沖線以東及東南地區形成為數眾多、極具特色的地理標志農產品就不足為奇。實際上，在2012年，地理標志數量排名前15位的省份基本都處于東部地區。相反，璦琿-騰沖線西部及西北部，由于氣候干燥、海拔偏高、沙漠化嚴重、人口稀少，極不適合農業生產，這一地帶地理標志農產品數量也相對較少。

其次，各個地區的地理標志農產品的數量也與各地區的主觀努力密切相關。地理標志認證工作首先需要地方政府、行業協會以及企業積極的申報。因此，地方組織的主觀能動性往往決定了本地區申報地理標志農產品的數量，有很多地方政府將其視為促進農業增長、改變農業產業結構和提高農民收入的有效途徑，有的甚至將其視為一種政績工程。在很多地方，地理標志農產品的申報均由地方政府或政府下轄的農業局等機構進行，申報過程及時在政府網站上進行公布，在地方組織的積極推動下，地理標志農產品數量明顯增多。至于在哪個部委進行申報，則往往取決于該地區的經濟發展水平和歷史傳統。在對數據進行梳理的過程中，本文發現：申報組織與審批部委具有一定的相關性，在工商總局和質檢總局的數據中，企業申報較多；相反，在農業部申報地理標志的主體多是具有政府背景的地方行業協會，帶有行政特色。所以，地方經濟的發展水平和政府的努力程度往往決定了地理標志農產品的數量。總之，本文在對數據的處理中發現：傳統的農業大省習慣于向農業部進行申報，如黑龍江；經濟發達地區，因其市場經濟發展程度高、品牌保護意識強，則多向工商總局和質檢總局進行申報，如福建、浙江等；像山東這樣既是農業大省、又是經濟強省的地區，則在三部委的申報數量較均勻。

四 中國地理標志農產品與農民增收

(一)模型設定和變量選取

由于農民收入在“三農問題”中占據突出和核心的地位(林毅夫，2003)[8]，而地理標志保護制度的價格溢出機制可以促進農民增收，因此本文重點考察地理標志農產品的增收效應。

在模型設定上，借鑒王春超(2004)[23]、劉秉鐮和趙晶晶(2010)[24]以及張士斌(2007)[25]的研究框架，本文從微觀收入流的角度加以討論，其中，農民收入流的質和量共同決定著農民收入。當然，考慮到地理標志農產品空間分布的不均衡性，本文采用了空間自相關模型(SAR)，具體設定如下：

ε=λWε+u

(5)

其中，u為獨立同方布誤差項。W是衡量地區之間空間關系的空間權重矩陣。具體的，我們采用了簡單權重矩陣，該矩陣以兩個地區的相鄰關系來測算矩陣元素，如相鄰則取1，如不相鄰則為0。ρ和λ分別為空間滯后系數和空間誤差系數。當ρ=0且λ≠0時，式(5)中的空間滯后項消失，該簡化形態稱為空間誤差模型(SEM)，它主要用來解決樣本觀測點中的空間依賴關系；當ρ≠0且λ=0時，式(5)中的ε=u，該簡化形式稱為空間滯后模型(SLM)，其滯后項可以用來探討變量在地區之間存在的相互擴散現象，即溢出效應；當ρ=0且λ=0時，SAR模型實際上退化成線性回歸模型。

實際農民收入(lnincome)是被解釋變量，用各省區2012年農村居民家庭人均純收入衡量，本文將其以2008年為基期折算為不變價格，并且進行對數化處理。地理標志農產品的發展水平(geoind)是解釋變量，用各省區在2012年底地理標志農產品的個數衡量，反映收入流模型的質。

式(5)中的x是本文的控制變量，根據收入流模型，主要包括：(1)農均物質資本投資(perinv)，它是2008-2011年各省區農村固定資產投資經農村居民消費者價格指數折算成2008年的不變價格后，利用歷年農村總人口折算成的人均值，反映收入流模型的量。物質資本一般是產業投資之前的“先行”投入，不僅能夠提升一個地區的生產能力，而且還能夠提升居民的福利水平，同時，在很大程度上代表了政府的治理水平和地區管制效率(張軍和方紅生，2007)[26]。(2)農村人力資本投資(educ)，以2008-2011年各地區農民平均受教育年限來替代，反映了收入流模型中質的方面。具體的做法是，根據《中國農村統計年鑒》公布的各地區農村居民家庭勞動力文化狀況的數據，以平均每百個勞動力中各種不同文化程度的占比為基數，將不識字或識字很少、小學程度、初中程度、高中程度、中專程度、大專及大專以上6個分類分別賦予0年、6年、9年、12年、14年和16年總計6個權重，加權計算出各地區歷年農民平均受教育年限。大量的研究表明，農村居民受教育程度的提高可以顯著的提升農民收入，這與舒爾茨(1987)[27]的理論相一致。

除此之外，我們還在模型中引入表征中國近些年發展特征和農村經濟傳統特點的兩個控制變量：一是城市化比率(urban)，為2008-2011年各省區城鎮人口占總人口的比重。這樣設定的原因一方面在于近幾年中國農村政策的核心是城鄉一體化，另一方面則在于理論研究表明，城市化是農民就業的關鍵，也是農民增收的保證(陳錫文，2001)[28]，積極穩妥的推進農村城市化也有利于農業生產結構的調整和農業產業化經營的擴大。二是人均耕地面積(perland)，為2008年底的耕地總面積與2008-2011年農村人口的平均值。因為土地是農業生產中最為重要的生產資料，中國一直存在人多地少、地理分布不均的困境，故而本文也將其視為重要的控制變量。

(二)農民收入的探索性數據分析

為了滿足空間數據建模的要求，本文首先利用Moran I指數測算被解釋變量lnincome的空間自相關關系。Moran I指數的計算公式如下：

(6)

Moran I指數的取值范圍為-1到1之間。大于0時表示省區間呈現出空間正相關，越接近于1則越容易發生空間聚集；小于0時表示省區間呈現空間負相關，越接近于-1，負相關越高；接近0時表示地區間不存在空間相關性。當然，至于Moran I指數是否可靠，還需要進行信度檢驗。

為保證精確性，本文測算了2008-2012年各省區實際農民收入的Moran I指數。其測算值分別為0.552、0.549、0.549、0.568和0.570，由于其伴隨概率均約為0，說明歷年的Moran I指數均是顯著的。這些測算值均處于0.5-0.6之間，說明中國31個省區的農民收入具有較強的空間自相關關系，在地理上相互靠近的省區之間的農民收入差距也不大，或者說，高農民收入的省區相互聚集，低農民收入省區相互聚集，存在明顯的空間依賴性。

(三)地理標志農產品增收效應的實證研究

按照收入流模型，要素投入可以被視為“先行”投入。首先將農均物質資本投資(perinv)、農村人力資本投資(educ)、城市化率(urban)和人均耕地面積(perland)這4個變量視為先行投入要素，為了驗證它們的滯后性假設，以2012年的lnincome為被解釋變量，以2012年的geoind以及2008、2009、2010和2011這4個年份的perinv、educ、urban和perland為解釋變量，進行OLS回歸，估計結果如表1。

表1 地理標志農產品對農民收入的滯后效應估計

(續上表)

模型11模型12模型13模型14時間2008200920102011perinv0.302***0.281***0.261***0.303***(0.108)(0.091)(0.079)(0.092)educ0.005-0.0010.0060.009(0.028)(0.028)(0.028)(0.035)urban1.432***1.457***1.391***1.318***(0.371)(0.377)(0.349)(0.397)perland-0.116-0.039-0.038-0.016(0.191)(0.190)(0.178)(0.189)R20.8820.8910.8970.881Adj-R20.8580.8690.8760.857F37.37040.85043.54037.050PF0.0000.0000.0000.000AIC-29.786-32.227-33.999-29.550BIC-19.748-22.190-23.961-19.512BP檢驗11.1667.68610.23312.567PBP0.0480.1740.0690.028

注：***、**、*分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平上顯著。

表1的估計結果顯示，無論以哪一年為基準，地理標志農產品都是農民收入增長中不可或缺的要素，在4個OLS回歸結果中不僅具有正向促進作用，而且都通過了10%顯著性水平下的統計檢驗；農均物質資本投資(perinv)和城市化比率(urban)對農民增收也具有顯著的正向影響，農村固定資產投資越高，城市化比率越高，實際農民收入也相應的越高。但是農村人力資本投資在所有的回歸中并不顯著，與理論預期不符。類似地，人均耕地面積與農民收入呈負相關且不顯著，本文將此問題留待空間自回歸模型中解決。

縱觀以上4個模型，滯后2階模型，即以2010年數據進行回歸的模型擬合結果較好。相較于其它3個模型，模型13的擬合優度最高，5個解釋變量可以解釋農民收入變異的89.7%，AIC信息準則值和BIC信息準則值分別為-33.999和-23.961，也是4個模型中最低的。當然，在10%的顯著性水平上，Breusch-Pagan異方差檢驗顯示(BP檢驗)該模型中不可避免的存在異方差。

本文以模型13為基準來討論OLS回歸中存在的空間自相關性。模型13的Moran’s I統計量值為2.341，相應的伴隨概率為0.0096，在1%的水平上拒絕了模型13不存在空間自相關的原假設。接著，利用LM檢驗來確定空間模型的類型，LMerr和LMlag的估計值分別為1.550和11.765，伴隨概率分別為0.213和0.001；兩個穩健性估計量RLMerr和RLMlag的估計值分別為0.411和10.626，伴隨概率分別為0.521和0.001。由于LMlag和RLMlag比LMerr和RLMerr更加顯著，空間滯后模型是更好的選擇。

即使如此，我們依然在表2中給出了基于模型13的兩類空間自回歸估計，其中包含用最大似然法(ML)估計的3個空間滯后模型和2個空間誤差模型。估計結果顯示，與傳統的OLS回歸相比，空間自回歸模型21和31有著更小的AIC和BIC統計值，而且表征空間滯后效應的ρ和空間誤差效應的λ也通過了1%顯著性水平下的檢驗，這都表明引入省區間空間相關性的空間自回歸模型的設定更加合理。雖然LM檢驗顯示空間滯后模型是更優的選擇，但實際上空間誤差模型也并非不可行，似然率(LR)表明這兩個模型的參數都是顯著的，BP檢驗也表明這兩個模型不存在異方差。與LM檢驗一致的是，空間滯后模型21的對數似然函數(logL)明顯高于空間誤差模型31，而其AIC和BIC的估計值低于空間誤差模型31。但模型21和31中的2個解釋變量educ和perland依然不顯著，于是將其刪除后得到模型22和模型32的估計結果。一方面，這2個模型中剩余的3個變量不僅是顯著的，而且還保持著較好的一致性和穩定性，空間系數也是顯著的；另一方面，這兩個模型的AIC和BIC更低，展示出更高的擬合優度。綜合LM檢驗，本文以模型22作為最終設定的模型進行進一步的分析。

表2 地理標志農產品對農民收入的空間計量回歸結果

注：***、**、*分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平上顯著。

模型22的估計結果表明，考察期間，各省區的地理標志農產品每增加1種，農民收入增加0.1%，雖然這不是一個很大的增量，但它對農民收入具有顯著的正向促進作用。基于中國地理標志農產品的數量從2008年的798種增加到2012年的2939種，我們根據估計結果測算出這4年間地理標志農產品對實際農民收入的總貢獻約為8.12%，平均年貢獻為2.03%，可見，地理標志農產品對實際農民收入的增長效應是顯著的。不僅如此，較之以傳統的線性回歸模型，空間滯后模型還有著更重要的發現：地理標志農產品數量的增加不僅能夠促進本地區農民收入的增加，而且還與周邊省區農民收入增加有著密切的聯系。揭示空間溢出效應的空間滯后系數ρ顯著不為0表明，影響一個地區農民收入增長的所有因素會對周邊地區的農民收入增長具有顯著的溢出效應。也就是說，一個省區的地理標志農產品的數量增長不僅能夠促進本地農民收入的增長，而且還能夠溢出到其它地區，促進周邊省區農民收入增長。

空間滯后模型的估計結果還表明，農均物質資本投資(perinv)和城市化比率(urban)對農民增收也具有顯著的正面影響效應，農均物質資本投資每增加1個單位(單位為萬元)，農民收入增長18.9%；城市化比率每增加1個百分點，農民收入增長1.17%。值得注意的是，考慮到空間溢出效應之后，農均物質資本投資的增收效應顯著減小(在模型13中，該值為26.1%)；城市化比率在考慮空間溢出效應后也顯著減小(在模型13中，該值為1.39%)。可以說，農均物質資本投資和城市化比率并沒有太強的溢出效應。雖然地理標志農產品的增收效應不及農均物質資本投資，但其貢獻卻遠高于農均物質資本投資。2008-2011年，各省區平均的實際農均物質資本投資僅從0.40萬元上升至0.55萬元，總貢獻為2.84%，年均僅為0.95%。同樣，中國的城市化率從2008年的45.68%增長到2011年的51.3%，3年時間增長5.62個百分點，它對農民增收的總貢獻為6.58%，年均貢獻為2.18%，這一貢獻率雖高于農產品地理標志，但其繼續增長的空間并不大，因為隨著經濟的發展，城市化率每增長1個百分點會變得越來越困難，由此可以推測，地理標志農產品增長對農民增收的貢獻遲早會高于城市化率。

人均耕地和農村人力資本投資在所有模型中都是不顯著的。人均耕地在回歸中不顯著并不奇怪，在部分研究中也存在這樣的現象(駱永民和樊麗明，2012)[29]。其原因在于：(1)中國的耕地統計中可能存在一定的失真；(2)近些年耕地荒蕪現象比較嚴重。農村人力資本投資的不顯著則源于模型中存在統計意義上的多重共線性，相關系數檢驗表明，educ和urban的相關系數為0.70，屬于高度相關。模型23給出educ的空間滯后單變量估計，在該估計中，educ是顯著的，并且具有溢出效應。農民人均受教育年限每增加1年，農民收入增長9.2%。不過，數據顯示，2008-2011年，中國省區平均農民受教育年限僅增加0.11年，因此，它對農民收入增長的貢獻率僅為0.01%，這遠低于地理標志農產品的貢獻。

五 結 論

本文的研究表明，歷史悠久的地理標志保護制度在保護地理標志的同時，也賦予了地理標志產品深刻的經濟學內涵，使之成為一種知識產權，體現出商品或品牌、信用產品、壟斷產品、差異產品、俱樂部產品的特征。這些經濟屬性決定了地理標志存在價格溢價機制，憑借著其主要依附于農村的地理屬性，地理標志可以作為一種工具，直接或者間接地推動農村經濟發展。

基于區域經濟學指標的討論表明，2008-2012年，地理標志農產品的空間差異越來越大，同時也呈現出一定的空間集中趨勢。這種差異性和集中性不僅是歷史、文化、氣候的產物，也是地方政府、組織、協會扶持農業發展的結果。

地理標志農產品對農民收入增長有顯著的促進作用。在空間特征上，Moran I指數表明農民收入存在著正的空間聚集。因此，本文引入空間自回歸模型考察地理標志農產品對農民收入的實證關系。空間滯后模型的估計表明，地理標志農產品在各省區每增加1種，實際農民收入會增加0.1%。地理標志農產品在考察期間對實際農民收入增長的總貢獻為8.12%，年平均貢獻為2.03%。

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[引用方式]夏龍,姜德娟,隋文香.中國地理標志農產品的空間分布與增收效應[J].產經評論,2015,6(1):78-91.

Spatial Distribution Characteristics of Geographical Indication and Farmer Income Growth

XIA Long JIANG De-juan SUI Wen-xiang

This paper analyzes the economics significance of geographical indication, and points out protection system of geographical indication can promote rural development, because of geographical indication’s features of geography and collective intellectual property. According to the method of regional economy, the measurement results of spatial difference index such as Theilindex and CV indicate geographical indication is higher and higher from 2008 to 2012, spatial concentration index such as concentration rate and Herfindahl index has a tendency to centralize around the same time. There exists spillover effect from geographical indication to rural income, when the number of geographical indication production adds 1, rural income increases 0.1%. From the end of 2008 to 2012, geographical indication in China contributes 8.12% to the total growth of rural income with annual rate of 2.03%.

geographical indication; mechanism of price premium; spatial distribution; rural development; product features

2014-09-08

夏龍，博士，北京農學院經濟管理學院副教授，主要研究方向為發展經濟學；姜德娟，北京農學院經濟管理學院碩士，主要研究方向為農業知識產權；隋文香，北京農學院經濟管理學院教授，主要研究方向為農村土地法與農業知識產權。

F329.9

A

1674-8298(2015)01-0078 -14

[責任編輯：周 浩]

10.14007/j.cnki.cjpl.2015.01.008