空間溢出視角下農業產業集聚對小麥生產效率的影響

摘 要：基于1999—2019年14個小麥主產省份的面板數據，運用SBM模型測算小麥生產效率，通過構建空間杜賓模型考察農業產業集聚對小麥生產效率的影響及空間溢出效應，結果表明：我國14個小麥主產省份農業產業集聚與小麥生產效率整體上具有較強的空間相關性；農業產業集聚對小麥生產效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小麥生產效率產生負向影響，還會通過空間溢出效應對相鄰區域的小麥生產效率產生負向影響具有較強的空間相關性；自然災害、政府干預程度、外開放度對小麥生產效率具有顯著的負向影響，農村城鎮化水平、農業發展水平對小麥生產效率具有顯著的正向影響。為此，提出應當注重宏觀平衡發展、協調效率均衡化發展；加快生產要素配置建設、激發小麥支撐因素生產潛能；營造良好的外部社會環境、實現產業融合發展；并且從人力資本、人口規模、自然災害、政府干預程度、對外開放度、基礎設施水平、工業化水平、農村城鎮化水平、農業發展水平等方面促進小麥生產效率的提升。

關鍵詞：農業產業集聚；小麥生產效率；SBM模型；空間杜賓模型

中圖分類號：F323? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1672-1217（2023）06-0079-08收稿日期：2023-09-13

基金項目：國家社會科學基金項目（18BJL093）：中國城市群發展戰略研究。

作者簡介：陳楊洋（1996-），女，安徽宿州人，浙江農林大學經濟管理學院博士研究生。

引言

2021年中央一號文件中，推進農業供給側結構性改革，提升糧食供給保障能力首當其沖。農業作為第一產業，其經濟發展是其他部門發展的基礎，而實現經濟增長主要依靠增加投入要素或提高效率。前者可以推動經濟總量的增長，后者則可以實現總量和質量的共同提升。糧食生產是農業生產的核心，然而隨著貿易政策自由化的發展，我國部分糧食主產省份不僅陷入“三量齊增，三本齊升”的怪圈，而且還面臨“谷賤傷農，米貴傷民”的矛盾。繼續依賴生產要素的投入來實現糧食生產效率的提高已難以為繼。在農業資源稀缺的背景下，農業生產集聚已經開始影響著我國農業各個領域。近年來，我國農業農村部著力發展糧食主產區、主銷區和產銷平衡區，建設特色化、專業化和規模化的生產集聚區已成為未來農業現代化發展趨勢。而小麥作為最主要口糧之一，區域集聚態勢明顯。我國為保持其產業集聚作用發布了包括小麥最低收購價政策在內的一系列區域集中發展措施。但是政策激勵效果在下滑。為保證優質糧食資源，發揮資源優勢，提升小麥生產效率則成為亟待解決的關鍵問題。

圍繞產業集聚的研究主要基于新古典經濟理論、經濟外部性理論、傳統貿易理論、新貿易理論、新經濟地理學理論等。不同學派由于研究視角的不同，關于產業集聚的形成機制并沒有統一的看法。基于此，大量學者對我國農業產業集聚度展開了分析，內容涉及農業各產業①、農業集聚度測量②及集聚度變動趨勢等①。產業集聚水平作為影響農業生產的系統性媒介，一方面通過空間溢出效應帶動周邊區域的發展，另一方面不斷推進農業產業集聚區域穩定發展。但是，與以往馬歇爾在1920年總結的外部經濟性效應所認為農業產業集聚可能通過產業規模經濟效應、農戶規模經濟效應、技術外溢效應途徑影響小麥生產效率所不同的是，由于“馬太”效應和“虹吸”效應的存在，農業產業集聚對小麥生產效率的影響并不總是正向的，農業產業集聚也可能產生負外部性②。一方面，每個省域內農業發展潛力與各方條件是有限的，隨著農業產業集聚“馬太”效應可能會導致資源過度集中，可能會造成“強者恒強、弱者恒弱”局面；部分省份生產投入趨于飽和，邊際產出開始下降，另一部分省份資源流失，抑制了小麥生產。另一方面，當生產要素由低效行業轉移到高生產率行業時，二三產業迅速發展造成的農業生產要素向其聚集的虹吸效應可能同樣阻礙小麥生產效率的提高。據此，關于農業產業集聚對小麥生產效率正反關系的看法未達成一致，具有不確定性。

綜上所述，圍繞小麥生產效率影響因素的研究已較為豐富，研究機制也相對成熟，對當前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小麥生產效率的關聯。僅有部分學者進一步對我國小麥不同產區生產效率進行比較分析，發現小麥生產率的區間差異明顯存在追趕效應，呈現明顯的空間非均衡性特點。但是針對農業產業集聚與小麥生產效率的影響的相關研究較少，缺乏基于經驗證據的實證支撐。為了更好把握糧食生產內涵式增長方式，實現資源的合理配置，發揮各地區自然優勢及保持我國小麥生產效率的穩定增長，文章利用1999—2019年14個小麥主產省份的面板數據，將空間因素納入研究框架，在已有研究理論進一步驗證的基礎上，對我國小麥生產效率的作用路徑及影響機制進行了分類再梳理，并對農業產業集聚對小麥生產效率的影響進行分析與機制識別。為提升小麥生產效率生產實踐提供參考價值，同時也進一步豐富了該領域的文獻研究。

一、研究設計

（一）模型設定

文章采用SBM模型對小麥生產效率進行測算，該模型是Tone（2004）提出的DEA之一的非徑向效率測度模型③，其具體測度過程參考趙盈盈（2020）的計算過程。同時，考慮到空間相關性文章將空間因素納入模型中，更好探究農業產業集聚對小麥生產效率的影響設如下模型。式（1）中，代表地區，代表年份，為空間自回歸系數，表示鄰近區域因變量對本地因變量的影響；為空間權重矩陣，為空間解釋變量系數，表示鄰近區域自變量對本地自變量的影響；和分別代表空間、時間固定效應；為隨機擾動項。

（1）

（二）變量選取

被解釋變量：小麥生產效率（EFF）

從影響的內部因素來看，小麥生產效率增長的內在驅動力以投入產出數據為測算指標。文章選取小麥單產作為產出指標，種子用量、蓄力費及機械費、化肥農藥農膜用量作為資本投入指標，人工成本費作為人力投入指標，構建SBM模型測算小麥生產效率值。表1為描述性統計，可見各省份均值均大于標準差，數據的穩定性較強且離散程度較小。

核心解釋變量：農業產業集聚（LQ）文章采用區位熵對農業產業集聚度進行測算，計算公式為：

式中，表示農業產業集聚度，表示某省農業產值，表示全國農業產值，表示某省生產總值，表示全國生產總值。

控制變量：人力資本（EDU）用人均受教育年限表示；人口規模（PS）采用各省份的年末總人口數表示；自然災害（NAT）用農作物受災面積占農作物播種總面積的比重表示；政府干預程度（GOV）用財政支出占GDP比重表示；對外開放度（OPEN）用進出口總額占GDP比重表示，其中進出口總額考慮了當年美元折算成人民幣的匯率；基礎設施水平（FUND）用固定資產投資額占GDP比重表示；工業化水平（IND）用工業增加值占GDP比重表示；農村城鎮化水平（RUL）用農村用電量來衡量；農業發展水平（ADL）用有效灌溉面積來衡量。

（三）數據來源

在實證數據的選取方面，文章立足于國家宏觀發展，選取了1999—2019年我國14個小麥主產省級（DUM）面板數據。所選數據來自《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》《全國農產品成本收益資料匯編》以及全國各省份統計年鑒，為全國農業生產提供參考依據。

二、實證結果與分析

（一）SBM模型結果分析

圖1從地理上對比了1999年和2019年各主產省份小麥生產效率的分布，陰影部分為小麥主產省份，總體而言，小麥主產省份集中于我國東北部。間隔二十年的對比圖顯示，小麥各生產省份效率呈降低趨勢，小麥種植高效率地區逐漸向中東部河南、江蘇、山東、安徽四省集中。其中，1999年生產效率達到有效值的省份為河南、山東和新疆；2019年生產效率達有效值的省份為河南、江蘇、山東。省份差異對比顯示，政策執行省份中效率提高的省份為安徽、河南、江蘇、山東；降低的省份為河北、湖北。政策非執行省份中效率均呈現了不同程度的降低，降速從高到低依次為新疆（0.738）、四川（0.387）、內蒙古（0.357）、甘肅（0.351）、陜西（0.280）、云南（0.199）、山西（0.186）、黑龍江（0.165）。

（二）空間自相關檢驗

表3為考察產業集聚與小麥生產效率在空間上的自相關性情況測算的Morans I。由于中國經濟距離矩陣構造過程中蘊含了經濟指標，使得不同研究對象之間的相似程度不再僅僅取決于地理位置，同時還取決于經濟相近。因此，文章以經濟矩陣為例，測算小麥生產效率的全局Morans I值。除1999、2000年未通過檢驗外，其余年度均顯著為負且強烈拒絕“無空間相關性”的原假設。

（三）空間杜賓模型檢驗與結果分析

從空間自相關可知，小麥生產效率整體上存在空間相關性。因此，文章將空間因素納入模型，采用空間杜賓模型分析農業產業集聚對小麥生產效率的影響。表4為空間計量模型適用性檢驗，LM檢驗和Robust LM檢驗結果表明空間滯后模型（SLM）均拒絕了“無空間自相關”的原假設；空間誤差模型（SEM）的均未拒絕“無空間自相關”的原假設，R-LMLAG滯后模型比R-LMERR更具有統計意義。因此，應當考慮SLM和SDM模型。而LR檢驗和Wald檢驗顯示SLM和SEM模型在1%水平下被強烈拒絕。因此應當建立SDM模型更合理。此外，Husman檢驗結果表明采取固定效應模型比隨機效應模型更優，時空LR檢驗證明該模型同時存在時間固定效應和空間固定效應模型。因此，文章采用時間和空間雙向固定效應的空間杜賓模型。

從空間自回歸系數來看，主產省域的小麥生產效率具有空間溢出效應。基于時空雙向固定效應的空間杜賓模型自回歸系數為-0.179，在10%水平下顯著，表明中國主產省域的小麥生產效率存在明顯的空間相關性，也進一步證明文章適用空間計量模型。

從核心解釋變量看，農業產業集聚系數為-0.177，在1%水平下顯著。表明在小麥主產省份近二十年樣本區間內，農業產業集聚對小麥生產省份有明顯的抑制作用。可能的解釋是，產業集聚存在“擁擠”效應。一味低水平的擴容造成規模不經濟，使地區農業生產負壓過重，阻礙了小麥生產效率的提高。從空間溢出視角分析，農業產業集聚的一次項空間滯后系數為-0.429，在1%水平下顯著，可知農業產業集聚會通過空間集聚效應對其他省份的小麥生產效率產生抑制作用。可能的解釋是，區域農業產業集聚產生了“馬太”效應，導致了資源過度集中，造成“強者恒強、弱者恒弱”局面。

從控制變量來看EDU系數和滯后項系數均為正，可能的解釋是，人力資本的提升意味更優秀的農業技術人員的投入和先進技術的采用，有利于小麥生產效率提高。PS系數顯著為負而滯后項系數為正，可能的解釋是，本區域和相鄰區域人口越多勞動力供給的可能性就越大，從事農業生產的人就越多，進而有利于提高農業生產效率。NAT系數顯著為負而滯后項系數為正，說明本省份自然災害水平加重會直接抑制小麥生產效率的提升，而相鄰省份自然災害水平加重會則會促進增長，原因可能是當部分省份受災害威脅低產時，其他省份的生產壓力會加大，從而刺激小麥投入。GOV系數為負而滯后項系數為正，均通過顯著性檢驗，由于政府采取的增產政策往往是化肥、農藥和機械使用等方面惠農政策，而過量的化學要素投入是以土地污染為代價的，反而阻礙了小麥生產效率的提升；而相鄰省份的政府干預程度則會顯著促進增長，這是由于相鄰地區隨著政府干預程度短期內產生了帶動效應，有利于本省份小麥生產率的增長。OPEN系數與滯后項系數為負，均通過顯著性檢驗，本省份及周邊省份對外開放度提升不利于小麥生產效率的提高。主要是因為對外開放度的提高會促進糧食市場完全競爭，競爭優勢較弱的我國小麥需求遭到擠壓，從而降低了小麥供給。FUND系數為負，滯后項系數為正，說明本省份基礎設施水平的投入中對于農業基礎設施投入力度不夠，導致小麥生產效率低下，相鄰省份基礎設施水平的提高則會對本省有示范作用，短期內可以促進小麥生產效率增長。IND系數與滯后項系數均為負，滯后項系數通過顯著性檢驗，說明本省份和相鄰省份工業化水平提升會抑制小麥生產效率提高，可能的解釋是，工業化產業的發展對農業產業產生了擠壓效應，導致資源從第一產業向第二產業的轉移。RUL水平顯著為正，滯后項系數為負，說明本省份農村城鎮化水平提高對小麥生產效率的增長有積極作用，而相鄰省份的提高則有阻礙作用，可能是由于本省城鎮化的發展為小麥生產提供了先進的生產技術和政策扶持，從而提高了生產效率；相鄰省份的農村城鎮化水平的提高可能會有虹吸作用，導致本省人力資源和物質資源流出，不利于本省小麥生產效率的增長。ADL系數顯著為正，滯后項系數為負，說明本省份農業發展水平提高對小麥生產效率的增長有積極作用，而相鄰省份的提高則有阻礙作用，這是由于本省先進的農用設施激發了小麥生產潛力促進其提升，而相鄰省份的農業發展水平提高可能產生馬歇爾效應，造成本區域農業資源外流，阻礙本區域生產。

（四）空間效應分解

為進一步分析各變量的空間效應，文章對各變量的空間總效應分解為直接效應和空間溢出效應，結果如表6。從核心解釋變量的效應分解來看，總效應為-0.522，在1%水平上顯著，即農業產業集聚每提高1%會導致小麥生產效率下降-0.522%；本區域和相鄰區域的農業產業集聚均對小麥生產效率在1%水平上有顯著負效應，系數分別為-0.156、-0.366，即小麥生產效率不僅受本區域農業產業積聚的負向影響，而且還受到相鄰區域的負向影響。從控制變量來看，僅政府干預程度、對外開放度、工業化水平呈現顯著的空間溢出效應，可能是由于當前政府扶持是促進農業發展的強有力渠道，而對外開放度和工業化水平的提高對農業的擠占效應較明顯。

（五）區域異質性分析

我國幅員遼闊，區域之間由于自然條件、地理優勢、經濟發展等方面的不同，導致不同區域間農業產業集聚對小麥生產效率的影響存在異質性。因此，文章參考我國制定的小麥優先發展政策（小麥最低收購價政策）啟動的省份，將14個小麥主產省劃分為優先發展區域和非優先發展區域，運用空間杜賓模型進行估計，結果如表7所示。優先發展區域和非優先發展區域的空間自回歸系數分別為-0.588、-0.210，其中，優先發展區域通過1%水平上的顯著性檢驗。再次表明中國各區域小麥生產效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。造成這種差異的原因主要由區域之間的農業資源環境、糧食生產資源、社會經濟發展水平和國家發展政策等方面差異巨大造成的。從核心解釋變量來看，農業產業集聚的一次項系數及滯后項系數在優先發展區域、非優先發展區域均顯著為負，進一步表明在該研究期內由于農業產業集聚導致區域內小麥生產壓力過大，小麥優先發展區域生產負擔較重，農業產業集聚對小麥生產效率主要產生負效應，且存在顯著的空間溢出效應，前文的結論是穩健的。

三、結論與討論

文章首先在理論上分析了農業產業集聚對小麥生產效率的作用機理，運用1999—2018年14個小麥主產省份的面板數據，構建空間杜賓模型考察了農業產業集聚對小麥生產效率的影響及空間溢出效應。結果表明：（1）在樣本考察期內，我國14個小麥主產省份農業產業集聚與小麥生產效率整體上具有較強的空間相關性，即集聚的小麥生產效率會受到鄰近區域的影響。（2）農業產業集聚對小麥生產效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小麥生產效率產生負向影響，還會通過空間溢出效應對相鄰區域的小麥生產效率產生負向影響具有較強的空間相關性。（3）自然災害、政府干預程度、對外開放程度對小麥生產效率具有顯著的負向影響。農村城鎮化水平、農業發展水平對小麥生產效率具有顯著的正向影響。

基于上述研究結論，擬提出以下政策建議：第一，注重宏觀平衡發展，協調效率均衡化發展。在小麥高效率生產區，應當發展適度規模經營，加大政府扶持力度，充分利用小麥高產地區的輻射作用；在小麥低效率生產區，注重政策傾斜和引導作用；學習先進地區的生產技術和科學方式，合理調配經濟作物和糧食作物的生產規劃，實現最大化收益；同時，明確當地政府及各級部門的權責關系，規范農業投入問題，注重農業農村優先發展，向高效率生產地區看齊，最終實現區域的協調發展。第二，加快生產要素配置建設，激發小麥支撐因素生產潛能；協調小麥生產投入要素配置，防止投入過量導致的資源浪費和環境污染，在控制生產資料成本的同時實現資源利用效能最大化，提高小麥生產經濟能力；發展落后地區機械化普及，實現勞動力的替代效應，降低機械化使用成本，建立全國農機化服務聯合組織機構；完善災害防護基礎設施，增強抵御風險的功能，加快全國農田水利設施建設，解放生產潛能。第三，營造良好的外部社會環境，實現產業融合發展；從經濟發展水平考慮，城鎮化和工業化的發展加速促進了經濟發展進程，為加強農業設施建設、投入科技研發資金和優化生產資源環境等創造了條件，有利于種糧專業化建設的實現；從文化發展水平考慮，整體受教育水平的提升可能會引致勞動力的非農就業轉移，有助于培養新型農業生產經營主體，實現可持續發展。

The Impact of Agro-industrial Agglomeration on Wheat Production Efficiency from the Perspective of Spatial Spillover

CHEN Yang-yang

（College of Economics and Management，Zhejiang A & F University，Hangzhou 330100，China）

Abstract：Based on the panel data of 14 wheat-producing provinces from 1999-2018， the SBM model was applied to measure wheat production efficiency， and the impact of agro-industrial agglomeration on wheat production efficiency and spatial spillover effects were examined by constructing a spatial Durbin model. The results show that there is a strong overall spatial correlation between agricultural industry agglomeration and wheat production efficiency in 14 wheat-producing provinces in China; agricultural industry agglomeration has a significant negative impact on wheat production efficiency， and the impact has an obvious spatial spillover effect， i.e. agricultural industry agglomeration not only has a negative impact on wheat production efficiency in the region， but also has a negative impact on wheat production efficiency in neighbouring regions through the spatial spillover effect. Natural disasters， the degree of government intervention and the degree of openness have a significant negative impact on wheat production efficiency， while the level of rural urbanisation and agricultural development have a significant positive impact on wheat production efficiency. In this regard， it is proposed that the macro-balanced development should be paid attention to， coordinate the balanced development of efficiency， accelerate the construction of production factors， stimulate the production potential of wheat support factors， create a good external social environment， and achieve industrial integration development， and promote the improvement of wheat production efficiency in terms of human capital， population size， natural disasters， the degree of government intervention， the degree of external openness， the level of infrastructure， the level of industrialization， the level of rural urbanization， the level of agricultural development， etc. The development of wheat production efficiency in terms of human capital， population size， natural disasters， government intervention， openness， infrastructure， industrialisation， rural urbanisation and agricultural development.

Key words：agro-industrial agglomeration；wheat production efficiency；SBM model；spatial durbin model

[責任編輯? 山陽]