农村产业融合对县域共同富裕的影响.pdf

统计与决策2023年第19期总第631期专 题 研 究0引言中国式现代化是全体人民共同富裕的现代化。共同富裕虽然包含多个维度，但因为经济基础决定上层建筑，所以最关键的部分还是在于经济层面。从经济发展维度来看，其中的“富裕”要求保持经济持续增长，“共同”则要求收入和财富差距缩小。虽然近年来中国城乡收入差距有逐渐缩小的趋势，但是截至2021年年末，城乡收入比仍高达2.50，在全球范围内处于较高水平。在这样的城乡二元体系中，缩小城乡收入分配差距对未来实现共同富裕起着关键作用。城乡收入差距产生的最深层次原因主要在于城乡生产力发展的不平衡1。目前，三次产业融合发展已成为提升农村生产力的重要方式，在推进共同富裕方面发挥着举足轻重的作用2。通过对相关研究的系统梳理可以发现，已有研究主要聚焦于两个方面：（1）农村产业融合与农民收入增长。王丽纳和李玉山（2019）3的研究指出，农村产业融合发展对各省份农民收入具有显著的促进作用，且农村产业融合发展水平越高的省份对农民收入的促进作用越强；齐文浩等（2021）4进一步分析发现，农村产业融合发展既有助于提高农户的收入水平，也有助于弥合高收入农户和低收入农户之间的收入差距；曹菲和聂颖（2021）5则证实了产业结构优化是农村产业融合发展驱动农民收入增长的重要渠道之一。（2）农村产业融合与经济增长。匡远配和肖叶（2022）6利用经济增长贡献分解模型得出，农村第一产业贡献处于低位水平，第二产业贡献呈平缓趋势，第三产业贡献呈上升趋势，而农村产业融合发展对经济增长的贡献仍处于较低水平；葛继红等（2022）7则在将消费增长视为经济增长效率的基础上，发现农村产业融合发展能够显著促进城乡居民总体消费的增长，进而实现经济增长的效率目标。可见，既有研究并未直接涉及农村产业融合发展与共同富裕之间关系的分析。为此，在现有研究的基础上，本文做出以下改进：（1）本文将农村产业融合和共同富裕纳入同一个框架，并基于产业结构与城镇化的双重中介视角，系统考察农村产业融合发展的共同富裕效应。（2）考虑到简单中介模型可能存在的缺陷，本文利用多重中介模型验证农村产业融合产业结构效应（城镇化效应）共同富裕的传导机制。（3）除了以上内容，本文还将进一步研究农村产业融合对共同富裕的空间溢出效应。1理论分析与研究假设1.1产业融合对共同富裕的直接影响产业融合发展能够通过支持经济增长和改善收入分配两种机制，对共同富裕产生直接推动作用。（1）产业融合作为产业发展的高级形态，一方面，通过不同产业间的技术融合、功能互补和价值整合，催生新业态和新模式，为经济增长提供新的增长点；另一方面，通过有效开发与利用本地的资源优势，培育壮大特色产业，将“绿水青山”转化为“金山银山”，改变当地市场环境、生产生活环境等，为经济提质增效营造良好环境。（2）随着产业融合发展水平的逐步提高，可以通过以下两个途径提升农民收入水平：一农村产业融合对县域共同富裕的影响王琴1,2，李敬1，刘洋3（1.重庆工商大学 长江上游经济研究中心，重庆 100871；2.重庆财经学院 新媒体艺术学院，重庆 401320；3.重庆理工大学 经济金融学院，重庆 400054）摘要：文章基于2019年我国23个省份1402个县（市、旗）的截面数据，利用多重中介模型和空间截面杜宾模型系统研究了农村产业融合对县域共同富裕的影响与作用机理。首先，从全国范围来看，农村产业融合对县域共同富裕具有显著的促进作用；不过，增长（即“富裕”）效应和分配（即“共同”）效应均存在区域异质性。其次，农村产业融合可以通过优化产业结构和提升城镇化水平两个渠道推动县域共同富裕。最后，全国及三大地区层面的共同富裕都存在显著的空间关联性，且农村产业融合影响共同富裕的空间溢出效应也存在区域异质性。关键词：农村产业融合；共同富裕；多重中介模型；空间截面杜宾模型中图分类号：F323.8文献标识码：A文章编号：1002-6487（2023）19-0028-06基金项目：重庆市社会科学规划项目（2022NDQN23）；重庆市教育委员会人文社会科学类研究项目（21SKGH440）；重庆工商大学研究生科研创新项目（yjscxx2023-211-96）作者简介：王琴（1995），女，四川广安人，博士研究生，研究方向：农村经济、区域经济。李敬（1973），男，重庆人，博士，教授，研究方向：区域经济、国际经济。刘洋（1992），男，重庆人，博士，讲师，研究方向：农村经济、国际经济。DOI:10.13546/ki.tjyjc.2023.19.00528统计与决策2023年第19期总第631期专 题 研 究是拓展农业产业链。农业向第二、三产业拓展，有助于形成农业全产业链8，通过提高农产品附加值，促进农民经营性收入增加，同时也能创造更多新的就业岗位，提升农民工资性收入。二是释放农业多种功能。农业与第二、三产业的交叉融合，有助于形成设施农业、休闲农业、农业服务业等新业态，通过释放农业多种功能，增加农民的经营性收入和财产性收入。农村居民收入一直处于较低水平，产业融合发展则能通过拓宽增收渠道强化农村居民的增收能力，使其收入增速快于城镇居民，从而弥合城乡收入分配差距。综上，本文提出以下假设：假设1：农村产业融合发展能直接对共同富裕产生积极影响。1.2产业融合对共同富裕的传导路径产业结构升级包括产业结构合理化与产业结构高级化两个方面。前者能够促进各类生产资源在产业之间得到合理配置，通过释放结构红利来促使经济持续增长；后者则是在前者的基础上，通过产业间比例关系的演进与劳动生产率的提高来提升经济增长质量。同时，产业结构升级也能够带来更多的就业岗位和就业机会，推动农村劳动力转向生产率更高的制造业、服务业，进而增加农民的工资性收入，缩小城乡收入分配差距9。所以，产业结构升级会影响共同富裕。而农村产业融合则通过促进产业结构升级间接推动共同富裕，主要表现在以下两个方面：一是农村产业融合发展可以推动农业发展进而促进产业结构合理化；二是农村产业融合发展也可以通过促进第一产业向第二、三产业转移进而实现农村产业结构高级化。城镇化影响共同富裕体现在两个方面。一方面，城镇化可以通过知识、人才、资本等要素在城镇地区的高度集聚来促进经济繁荣10；另一方面，又可以通过加快农业转移人口市民化来减少农村地区人口数量，极大地释放农村生产力，使农民来自农业的纯收入增加，从而有效弥合城乡收入分配差距11。而农村产业融合则通过支持城镇化间接推动共同富裕。这是因为农村产业融合发展通常在县城、重点乡镇及产业园区布局第二、三产业，有利于发挥第二、三产业对人口集聚和城镇建设的带动作用，形成一批以农产品加工、销售、物流、休闲旅游业等为特色的小城镇和产业园区，为农业剩余劳动力就地、就近进行转移提供产业支撑，并推动农民就地城镇化12。由此，本文提出以下两个假设：假设2：农村产业融合发展通过推动产业结构升级助力共同富裕。假设3：农村产业融合发展通过提升城镇化水平助力共同富裕。1.3产业融合对共同富裕的空间溢出机制本文的空间溢出效应主要包括以下三类：一是农村产业融合发展自身的空间溢出效应。已有研究证实本地的农村产业融合发展会促进邻近地区的农村产业融合发展13。这种空间正外部性归因于：在农村产业融合发展水平高的地区的示范效应下，其邻近地区会不断地追赶。二是农村产业融合的增长效应的溢出效应。农村产业融合水平高的地区在带动邻近地区的过程中，会加快资金、技术、人才等要素在区域间的流动，使区域间的要素流动效率更高，从而带动邻近地区的经济增长。三是农村产业融合的分配效应的溢出效应。在向农村产业融合发展水平高的地区学习的过程中，邻近地区会不断涌现休闲农业、智慧农业、生态农业等新业态，这有助于提升农产品附加值、增加农民收入，从而缩小邻近地区内部的城乡收入分配差距。此外，经济增长自身的空间溢出效应以及收入分配自身的空间溢出效应会将农村产业融合发展对本地经济增长与收入分配的影响传递到邻近地区，最终表现为本地农村产业融合发展对邻近地区共同富裕影响的传导。鉴于此，本文提出以下假设：假设4：共同富裕存在正向空间关联性。假设5：农村产业融合对共同富裕具有正向的空间溢出效应。2实证研究设计2.1变量选取（1）被解释变量本文的被解释变量为共同富裕（COM），由经济增长与收入分配共同衡量。对于前者，采用人均GDP的对数表征，记为gdp；而对于后者，由于县域泰尔指数数据有限，本文用城乡收入比这一指标来研究收入分配差距问题，记为tl。尽管它忽略了城乡内部的收入差距，但也解释了收入分配差距的绝大部分。（2）解释变量目前对于农村产业融合度，学界尚未形成统一的指标体系和测算方法。考虑到县域是承载“三农”的主要场域，以及县域数据的可获得性，本文借鉴陈学云和程长明（2018）14的做法，使用第一、二、三产业增加值测算农村产业融合度。具体计算公式如下：D=CTC=2-3(FI2+SE2+TI2(FI+SE+TI)2T=eFI+fSE+gTI其中，D为农村产业融合度；FI、SE、TI分别为第一、二、三产业发展指数，计算公式为Xi=Xi-min(Xi)/max(Xi)-min(Xi)，其中，i的取值为1、2、3，X1、X2、X3分别为第一、二、三产业的增加值，X1、X2、X3则表示第一、二、三 产 业 的 发 展 指 数，分 别 用 FI、SE、TI 表 示；e=f=g=1/3。城乡收入比=城镇居民人均可支配收入/农村居民人均可支配收入。29统计与决策2023年第19期总第631期专 题 研 究（3）中介变量产业结构升级和城镇化水平是本文的两个中介变量。采用第二、三产业增加值占地方GDP比重作为产业结构升级的代理变量，记为str；采用城镇常住人口占总人口比重作为城镇化水平的代理变量，记为urb。（4）控制变量选取金融发展水平（fin）、人力资本水平（hum）、科技创新水平（tec）、交通便利程度（tra）和信息化水平（inf）作为控制变量。各变量名称及计算方法见表1。表1变量名称及计算方法变量被解释变量核心解释变量中介变量（门槛变量）控制变量符号gdptlDstrurbfinhumtectrainf名称经济增长收入分配农村产业融合度产业结构升级城镇化水平金融发展水平人力资本水平科技创新水平交通便利程度信息化水平计算方法人均GDP的对数城乡收入比三次产业融合度第二、三产业增加值占地方GDP比重城镇常住人口占总人口比重金融机构贷款余额占地区GDP比重普通中学在校学生数占地区总人口比重人均拥有专利申请受理量交通运输支出占地区财政总支出比重人均拥有固定电话数量2.2模型构建为检验上述研究假设，针对农村产业融合对共同富裕的直接传导机制建立如下基准模型：COMi=0+1Di+2covi+i（1）式（1）中，COMi为县域i的共同富裕水平（由经济增长和收入分配共同衡量）；Di为县域i的农村产业融合度；covi代表控制变量；i为随机扰动项。除了式（1）所体现的直接效应，为探寻农村产业融合发展对共同富裕可能存在的间接效应，根据前文所述，对产业结构升级和城镇化水平是否为二者之间的中介变量进行检验。模型的具体形式设定如下：medi=0+1Di+2covi+i（2）COMi=0+1Di+2medi+3covi+i（3）式（2）和（3）中，medi为中介变量，1是农村产业融合发展对共同富裕的直接效应，中介效应为12，其余符号的含义与式（1）一致。同时，为进一步研究农村产业融合发展对共同富裕的空间溢出效应，进一步将式（1）拓展为空间截面计量模型：comi=0+1Wcomi+2WDi+1Di+3Wcovi+2covi+i（4）2.3数据来源与描述性统计本文收集整理了 2019 年我国 23 个省份1402 个县（市、旗）的截面数据。本文使用的原始数据来源如下：城乡居民人均可支配收入来源于各县（市、旗）的国民经济和社会发展统计公报；交通运输支出来源于各县（市、旗）政府官网中的财政预决算公告；发明专利申请受理量来源于国家知识产权局官方网站；其余指标数据来源于 中国县域统计年鉴2020（县市卷）、各省份或城市（含地级市）2020年的统计年鉴。各变量的描述性统计如表2所示。表2各变量的描述性统计变量经济增长收入分配农村产业融合度产业结构升级城镇化水平金融发展水平人力资本水平科技创新水平交通便利程度信息化水平符号gdptlDstrurbfinhumtectrainf样本量1402140214021402140214021402140214021402均值10.60530.08080.31290.82580.47630.78990.05260.02860.05980.0808标准差0.55620.04430.13140.09540.10740.40410.01710.20570.29410.0619最小值8.848700.01230.28500.08600.09555.57e-071.89e-0800最大值12.75420.32460.96070.99240.96765.00870.15264.33484.29610.46023实证结果分析3.1直接机制分析3.1.1基准回归表3和下页表4分别报告了农村产业融合的增长（即“富裕”）效应和分配（即“共同”）效应。其中，模型（1）不加入控制变量，模型（2）至模型（6）依次加入控制变量。核心解释变量农村产业融合度（D）的估计系数在表3中为正、在表4中为负，这反映出农村产业融合发展不仅有利于促进经济增长，而且有助于弥合收入分配差距，进而对共同富裕产生积极效应，假设1得到验证。表3农村产业融合影响经济增长的基准回归结果变量Dfinhumtectrainf常数项观测值R2F检验经济增长（gdp）（1）1.9079*0.103310.00860.0353*14020.2042340.89（2）1.8336*0.1071-0.1408*0.037710.14310.0515*14020.2149179.38（3）1.9010*0.1019-0.1172*0.0372-5.4148*0.834710.3885*0.064314020.2438143.74（4）2.0164*0.0991-0.1014*0.0365-5.1866*0.81940.3863*0.070710.3169*0.062914020.2644127.07（5）2.0134*0.0992-0.1022*0.0366-5.2729*0.83000.3853*0.07070.0506*0.015010.3200*0.063314020.2652103.42（6）1.7978*0.0908-0.1693*0.0352-4.1454*0.75150.2691*0.07120.0094*0.01982.8669*0.200910.1549*0.06041 4020.3660139.17注：*、*、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平，内为稳健标准误。下同。本文使用的是多重中介模型，与多个简单中介模型相比，有以下三个优点：第一，将多个中介变量同时纳入模型中，既能得到总的中介效应，又能减小参数估计偏差；第二，通过对其他中介变量的控制，考察某个中介变量的特定中介效应；第三，通过比较中介效应的相对大小，可以判定哪个中介变量的作用更强。东部地区（7个省份）包括福建、广东、海南、河北、江苏、山东、浙江；中部地区（6个省份）包括安徽、河南、湖北、湖南、江西、山西；西部地区（10个省份）包括甘肃、广西、贵州、内蒙古、宁夏、青海、陕西、四川、云南、重庆。30统计与决策2023年第19期总第631期专 题 研 究此外，在加入了全部控制变量的表3模型（6）和表4模型（6）中，金融发展水平（fin）与县域经济增长具有显著的负相关关系，与县域收入分配具有显著的负相关关系。这可能是因为金融资源配置在县域间存在两极分化，即金融资源越丰裕的县域，金融资源越饱和；而金融资源越贫瘠的县域，金融资源越稀缺。故根据边际收益递减规律，金融发展表现为抑制经济增长。同时，随着普惠金融的不断完善，城乡金融二元结构在一定程度上得到了缓解，进而有效缩小了城乡发展差距。人力资本水平（hum）与经济增长负相关，与收入分配正相关。一方面，可能是因为大多数县域人力资本存量不足且质量偏低，致使经济增长受到严重的制约；另一方面，返乡入乡人员创业就业使农村居民收入相对增加，缩小了城乡收入差距。因此，未来需要进一步吸引大批高素质、高学历人才返乡入乡，确保人力资本对县域经济增长和收入分配作出积极贡献。而对于科技创新水平（tec）、交通便利程度（tra）和信息化水平（inf）而言，他们与经济增长均存在正相关关系，与收入分配均存在负相关关系，说明金融发展水平的不断增强、公路交通网的日益完善和信息化水平的持续提升，促进了县域层面的共同富裕水平，这与张晓晶（2021）15、江鑫和黄乾（2019）16的研究结论基本一致。3.1.2区域异质性农村产业融合对县域经济增长的区域异质性检验结果如表5所示。列（1）至列（3）的结果显示，东部、中部和西部地区的系数都为正，且通过了1%水平上的显著性检验，这说明农村产业融合对促进经济增长依然具有积极效应。值得说明的是，三个地区的回归系数值呈现“东部（1.9021）西部（1.8077）中部（1.4839）”的递减态势，这意味着农村产业融合对三大地区经济增长的提升效应存在差异。究其原因，主要在于两点：一是东部地区产业基础雄厚，农村产业融合发展速度和发展水平远高于中西部地区，所以其释放的“增长红利”也较高；二是相较于中部地区，近几年西部地区在投资、人才、产业等方面获得了更大的政策倾斜，使得其经济实现了大幅度增长。表5农村产业融合影响经济增长的区域异质性检验变量D常数项covR2FN（1）东部2.3790*0.15279.9086*0.0659NO0.3232242.463941.9021*0.16519.77400.1124YES0.5709123.17394（2）中部1.4839*0.179810.1002*0.0609NO0.148968.124641.3668*0.228410.2355*0.1322YES0.301623.48464（3）西部1.4835*0.245310.0965*0.0679NO0.078636.575441.8077*0.233110.3309*0.1146YES0.278238.63544表6汇报了农村产业融合对县域收入分配的区域异质性检验结果。列（1）至列（3）的结果同样显示，东部、中部和西部地区农村产业融合对缩小城乡收入差距均具有积极效应，但是回归系数绝对值呈现“西部（0.2124）中部（0.1234）东部（0.0329）”的特征。这可能是因为在城乡发展差距方面，西部地区要高于中部地区，中部地区又高于东部地区，从而使农村产业融合对城乡收入分配所产生的边际效应也表现为这一递减规律。表6农村产业融合影响收入分配的区域异质性检验变量D常数项covR2FN（1）东部-0.0695*0.00920.0815*0.0044NO0.112856.40394-0.0329*0.01130.06800.0081YES0.197116.86394（2）中部-0.1872*0.01610.1355*0.0061NO0.3076134.05464-0.1234*0.02020.1134*0.0137YES0.406730.88464（3）西部-0.1684*0.01780.14720.0054NO0.160288.98544-0.2124*0.01570.15430.0082YES0.332961.745443.2间接机制分析前文证实了农村产业融合会对县域共同富裕产生促进作用，但是农村产业融合促进共同富裕的中介机制是怎样的呢？为此，结合前文的理论分析，通过产业结构升级和城镇化水平两个中介变量来构建中介效应模型，以探究农村产业融合影响共同富裕的作用机理。式（1）在前文中已进行了回归，继续对式（2）和式（3）进行检验，结果见下页表7和表8。表7列（1）和列（4）表示农村产业融合发展的产业结构效应，结果显示农村产业融合发展有利于促进产业结构调整及优化。一方面，农村产业融合发展能够通过资本和劳动力充分流动实现资源的有效配置，继而提升产业结构的合理化水平；另一方面，通过经济、生态、文化资源的深度融合，三次产业融合发展，提升了第二、三产业的占比，从而促进了产业结构向高级化发展。表7列（2）和列（5）表示农村产业融合发展对城镇化水平产生的影响效果，结果表明农村产业融合发展有助于提升城镇化水平。农村产业融合发展形成了一批极具特色的小城镇，推动了农业转移人口就地城镇化。表7列（3）和列（6）显示了农村产业融合对县域共同富裕的直接效应，其中，农村产业融合对经济增长的直接效应占总效应的63.74%，而农村产业融合对收入分配的直接效应占总效应的74.40%。表4农村产业融合影响收入分配的基准回归结果变量Dfinhumtectrainf常数项观测值R2F检验收入分配（tl）（1）-0.1770*0.00750.1358*0.002914020.2800550.36（2）-0.1790*0.0076-0.00390.00280.1396*0.003914020.2813277.78（3）-0.1820*0.0076-0.0049*0.00280.2383*0.06010.1288*0.005014020.2903204.11（4）-0.1868*0.0074-0.0056*0.00280.2289*0.0599-0.0159*0.00720.1318*0.004914020.2959165.84（5）-0.1873*0.0074-0.0057*0.00280.2155*0.0602-0.0161*0.0072-0.0078*0.00140.1323*0.004914020.2987139.98（6）-0.1768*0.0075-0.00250.00280.1607*0.0598-0.01040.0070-0.0098*0.0018-0.1393*0.01430.1403*0.005114020.3367119.4831统计与决策2023年第19期总第631期专 题 研 究表8汇报了中介变量对经济增长与收入分配的影响效应。农村产业融合对经济增长的总中介效应为0.1525+0.5623=0.7148，占总效应的36.26%，说明这些中介变量起到了中介作用。从各中介效应路径来看，产业结构升级、城镇化水平的中介效应分别为0.1525、0.5623，且都在1%的水平上显著，这说明产业结构升级与城镇化水平提升都对经济增长产生了正向影响，这与张莅黎等（2019）17、吴华英等（2021）18的研究结论一致。不过需要特别注意的是，目前县域层面的产业结构升级和城镇化水平低于整体国民经济层面的，二者未来的上升空间很大，由此决定未来的增长效应也很大。具体而言，产业结构升级、城镇化水平分别解释了农村产业融合对县域经济增长综合影响的7.74%、28.52%。同时，农村产业融合对收入分配的总中介效应为-0.0019-0.0419=-0.0438，占总效应的25.60%，说明这些中介变量也起到了中介作用。从各中介效应路径来看，产业结构升级、城镇化水平的中介效应分别为-0.0019、-0.0419，且都在1%的水平上显著。这意味着，一方面产业结构优化可以提供更多的就业机会和发展空间，推动农村劳动力向生产率更高的领域有序流动，继而通过提高农民工资性收入缩小城乡收入分配差距；另一方面随着农业转移人口不断迁入城镇，农村地区人口数量逐渐减少，极大地释放了农村生产力，使农民来自农业的纯收入增加，有效弥合了城乡收入分配差距。具体来看，产业结构升级、城镇化水平分别解释了农村产业融合对收入分配综合影响的1.11%、24.49%。综上，前文理论分析中的中介机制都已获得证实，即农村产业融合既能直接推动共同富裕，又能通过推动产业结构升级、提高城镇化水平这些渠道间接推动共同富裕。此外还发现，无论是农村产业融合的增长效应还是农村产业融合的分配效应，通过城镇化水平产生的中介效应都要大于通过产业结构升级产生的中介效应。这可能是因为我国城镇化进程不断加快，城镇化水平有了显著提高，而产业结构升级是一项涉及生产要素改进、产业结构优化、产业附加值提高的系统性工程，所以变化相对缓慢。此外，本文使用自助法（Bootstrap）检验了中介效应的稳健性，检验结果如表9所示。从表9中可以看到，偏差矫正与增进95%置信区间不包括零。可见，产业结构升级和城镇化水平在农村产业融合影响县域共同富裕过程中存在中介效应，即本文的研究结果是稳健的。表9基于Bootstrap法的中介效应检验结果中介变量strurb经济增长（gdp）系数0.15250.5623bias-0.00200.0000偏差矫正与增进95%置信区间（0.0788，0.2262）（0.4466，0.6893）收入分配（tl）系数-0.0019-0.0419bias0.00140.0002偏差矫正与增进95%置信区间（-0.0062，-0.0005）（-0.0517，-0.0323）注：抽样次数为5000。3.3空间溢出机制分析考虑到农村产业融合高水平区域的示范效应，以及贯穿其中的知识、技术可能会对邻近地区的共同富裕水平产生的影响，本文进一步采用空间截面杜宾模型进行验证，结果如表10所示。从农村产业融合发展影响经济增长的空间溢出结果来看，全国及三大地区空间自回归系数至少在10%的水平上显著，说明在县域层面上经济增长存在空间相关性，即本县的经济增长会受到周边县域的影响。其中，全国及中西部地区的县域经济增长具有明显的正向空间溢出效应，而东部地区的县域经济增长具有显著的负向空间溢出效应。同时，东部地区交互项WD的系数为正，且在1%的水平上显著，表明东部地区其他县域的农村产业融合发展会对本县域经济增长产生促进效应；而中部和西部地区交互项WD的系数为负，且至少在10%的水平上显著，意味着中西部地区内部其他县域的农村产业融合发展会对本县经济增长产生抑制效应。从农村产业融合发展影响收入分配的空间溢出结果来看，全国及三大地区的空间自回归系数都为正，且通过1%水平上的显著性检验，说明表7作用机制检验结果变量Dstrurbcov常数项经济增长（gdp）（1）Str0.0887*0.0210YES0.7849*0.0124（2）Urb0.3157*0.0217YES0.3506*0.0128（3）Gdp1.2038*0.07861.7184*0.10991.7809*0.1063YES8.1343*0.0850收入分配（tl）（4）Str0.0887*0.0210YES0.7849*0.0124（5）Urb0.3157*0.0217YES0.3506*0.0128（6）Tl-0.1276*0.0080-0.0221*0.0112-0.1328*0.0108YES0.2003*0.0086表8作用机制检验结果中介变量strurb经济增长（gdp）系数0.15250.5623标准误0.03740.051295%置信区间（0.0792，0.2258）（0.4744，0.6741）收入分配（tl）系数-0.0019-0.0419标准误0.00110.004495%置信区间（-0.0041，0.0002）（-.0051，-0.0331）表10农村产业融合影响共同富裕的空间溢出效应结果变量WD常数项NR2Log-LWald TestFLR经济增长全国0.49910.38710.1620*0.022110.7141*0.105014020.9984-777.8077960.1310*80.0109*139.9676*东部5.2790*1.1197-0.1642*0.06979.5091*0.16803940.9991-118.1824862.4262*71.8688*134.9224*中部-3.1522*1.09930.1258*0.06649.6310*0.21004640.9987-197.6528238.0935*19.8411*26.7879*西部-3.6846*2.17500.2295*0.056010.8095*0.16465440.9981-335.9978288.2036*24.0170*36.3762*收入分配全国-0.0663*0.02750.4293*0.01210.1309*0.008114020.84442791.0134687.8525*57.3210*5.6856*东部-0.0931*0.05610.8496*0.06690.0535*0.01193940.8436921.1859163.8506*13.6542*77.7539*中部0.09300.07040.6526*0.10310.1304*0.01644640.8778981.9979389.8673*32.4889*71.7425*西部-0.12110.14440.8185*0.08210.0915*0.01155440.90391072.1310350.3365*29.1947*41.9952*注：基于地理距离矩阵（取倒数）进行估计，限于篇幅，仅报告核心变量的结果。32统计与决策2023年第19期总第631期专 题 研 究在全国及三大地区层面，县域收入分配都具有明显的正向空间溢出效应。全国和东部地区交互项WD的系数为负，且至少在10%的水平上显著，表明全国和东部地区其他县域农村产业融合发展有利于本县收入分配差距的改善；而中部和西部地区交互项WD的系数均未通过显著性检验，则说明中部和西部地区县域的收入分配情况不会受到其他县域农村产业融合发展的影响。通过以上分析，在全国层面本文空间溢出机制分析中的假设得到验证，即农村共同富裕会受到邻近县域的正向影响，且邻近县域农村产业融合发展对本县共同富裕产生促进效应。然而，在三大地区层面并未得到一致的研究结论。这可能是因为不同地区的农村产业融合处在不同的发展阶段，有的地区表现出虹吸效应，而有的地区则表现出涓滴效应。4结论本文的研究表明，首先农村产业融合显著提高了县域共同富裕水平，但农村产业融合的增长（即“富裕”）效应和分配（即“共同”）效应存在区域差异。其次，从中介机制来看，产业结构升级和城镇化水平分别解释了农村产业融合对县域经济增长（收入分配）综合影响的7.74%（1.11%）和28.52%（24.49%）。最后，从空间效应来看，全国及三大地区层面的共同富裕都存在显著的空间关联性，且农村产业融合影响共同富裕的空间溢出效应也存在区域异质性。参考文献：1蔡继明.中国城乡比较生产力与相对收入差别J.经济研究,1998,(1).2涂圣伟.产业融合促进农民共同富裕:作用机理与政策选择J.南京农业大学学报(社会科学版),2012,12(1).3王丽纳,李玉山.农村一二三产业融合发展对农民收入的影响及其区域异质性分析J.改革,2019,(12).4齐文浩,李佳俊,曹建民,等.农村产业融合提高农户收入的机理与路径研究基于农村异质性的新视角J.农业技术经济,2021,(8).5曹菲,聂颖.产业融合、农业产业结构升级与农民收入增长基于海南省县域面板数据的经验分析J.农业经济问题,2021,(8).6匡远配,肖叶.农村三产融合发展的经济增长效应分析基于20072019年的县域统计年鉴数据J.湖南农业大学学报(社会科学版),2022,23(2).7葛继红,王猛,汤颖梅.农村三产融合、城乡居民消费与收入差距效率与公平能否兼得?J.中国农村经济,2022,(3).8韩江波.“环-链-层”：农业产业链运作模式及其价值集成治理创新基于农业产业融合的视角J.经济学家,2018,(10).9周佳宁,邹伟,秦富仓.等值化理念下中国城乡融合多维审视及影响因素J.地理研究,2020,39(8).10万广华,江葳蕤,赵梦雪.城镇化的共同富裕效应J.中国农村经济,2022,(4).11董洪梅,章磷,董大朋.老工业基地产业结构升级、城镇化与城乡收入差距基于东北地区城市的实证分析J.农业技术经济,2020,(5).12李晓龙,冉光和.农村产业融合发展如何影响城乡收入差距基于农村经济增长与城镇化的双重视角J.农业技术经济,2019,(8).13陈湘满,喻科.农村产业融合对农村居民收入的影响基于空间杜宾模型实证分析J.湘潭大学学报(哲学社会科学版),2022,46(2).14陈学云,程长明.乡村振兴战略的三产融合路径:逻辑必然与实证判定J.农业经济问题,2018,(11).15张晓晶.金融发展与共同富裕:一个研究框架J.经济学动态,2021,(12).16江鑫,黄乾.城乡公路体系网络化与共同富裕:基于超边际分工理论分析J.南开经济研究,2019,(6).17张莅黎,赵果庆,吴雪萍.中国城镇化的经济增长与收敛双重效应基于2000与2010年中国1968个县份空间数据检验J.中国软科学,2019,(1).18吴华英,刘霞辉,苏志庆.产业结构变迁对经济增长质量的影响研究基于修正的份额变化分析法J.经济学家,2021,(7).（责任编辑/张高琼）Influence of Rural Industry Integration on Common Affluence of CountiesWang Qin1,2,Li Jing1,Liu Yang3（1.Research Center for Economy of Upper Reaches of the Yangtse River,Chongqing Technology and Business University,Chongqing 100871,China;2.School of New Media Art,Chongqing Finance and Economics College,Chongqing 401320,China;3.School of Economics and Finance,Chongqing University of Technology,Chongqing 400054,China）Abstract:Based on the cross-sectional data of 1402 counties(cities and banners)in 23 provinces in 2019,this paper sys-tematically studies the impact and mechanism of rural industry integration on county common affluence by using multiple media-tion model and cross-sectional spatial Durbin model.Firstly,seen from a national perspective,the integration of rural industriesplays a significant role in promoting common affluence of counties.However,there is regional heterogeneity in both the growth(i.e.,affluence)effect and the distribution(i.e.,co-existence)effect.Secondly,the integration of rural industries can promote thecommon affluence of the county by optimizing industrial structure and improving the level of urbanization.Finally,there is a sig-nificant spatial correlation between the common affluence of the country