农村产业融合时空格局演化及其影响因素分析.pdf

上海国土资源Shanghai Land&Resources 2023Vol.44.3 141doi:10.3969/j.issn.2095-1329.2023.03.023农村产业融合时空格局演化及其影响因素分析覃 诚1，朱雨晨2*（1.广西大学经济学院，广西南宁 530004；2.中国农业大学经济管理学院，北京 100083）摘 要：本研究基于 20052019 年 31 省市区面板数据，采用耦合协调度模型对各省农村产业融合发展程度评价后，基于空间杜宾模型分析其时空格局变化及其影响因素。研究表明：（1）20052019 年各省农村产业融合发展程度逐年增长，都有了大幅度提升。但区域差异开始显著，由 2005 年东西部两极分布，到现在出现梯度分布，总体沿海地区优于中部地区，再优于西部地区，鲁、苏、闽三地已经成为农村产业融合发展第一梯队。（2）本地产业非农化水平、科教水平、金融水平、消费水平对本省产业融合发展作用显著，对邻省具有显著正向的空间溢出效应，而城镇化水平和乡镇企业就业水平对邻省具有显著负向的虹吸效应。据此提出应加快中西部农村产业融合发展、加快农村金融发展、提升高等教育水平、完善农产品物流网络等政策建议。关键词：农村经济；产业融合；时空演变；影响因素中图分类号：F321 文献标志码：A 文章编号：2095-1329(2023)03-0141-08农业农村农民问题是关系国计民生的根本性问题。乡村振兴战略作为十九大提出的重要举措，将在当前及未来一定时期内成为农业和农村工作的核心。产业兴旺是乡村振兴的关键目标，乡村产业具有丰富内涵且类型多样。农产品加工业的发展能够提升农业价值，乡村特色产业的拓展能够拓宽产业门类，休闲农业的推广能够拓展农业的功能，而乡村新型服务业的发展则能够丰富业态类型。这些产业的发展是提升农业、繁荣农村和实现农民富裕的关键。近年来，农村新产业和新业态不断涌现，乡村产业发展取得了显著成果。然而，该发展过程也面临一系列挑战和问题。在产业链条中，第一产业在向后端延伸方面存在不充分的情况，第二产业在向两端拓展方面存在不足，第三产业在高端开发方面滞后，同时，利益联结机制不完善，导致各产业环节之间的利益衔接不畅，存在着小规模、分散、低效、脆弱等问题突出的情况。为解决上述问题，2020 年农业农村部印发的全国乡村产业发展规划（20202025年）（农产发 2020 4号）就明确提出“以一二三产业融合发展为路径，发掘乡村功能价值，强化创新引领，突出集群成链，延长产业链，提升价值链，培育发展新动能，聚焦重点产业，聚集资源要素，大力发展乡村产业，为农业农村现代化和乡村全面振兴奠定坚实基础”的指导思想。据此可以看出，农村产业融合发展是乡村产业发展的重要方向，具有实现农业发展方式转变、拓宽农民增收渠道以及探索中国特色农业现代化道路的重要作用。许多学者对农村产业融合的定义和类型进行了研究1-5。另外，也有研究认为：农村产业融合是以农业为基本依托，以新型经营主体为引领，以利益联结为纽带，通过产业链延伸、产业功能拓展和要素集聚、技术渗透及组织制度创新，跨界集约配置资本、技术和资源要素，促进农业生产、农产品加工流通、农资生产销售和休闲旅游等服务业有机整合、紧密相连的过程6；农村产业可以实现农业与第二、第三产业的有机结合，促进三次产业的融合发展7。部分学者则将农村产业融合评价分为融合行为评价和融合效果评价8-11，而后或采用层次分析法，或利用熵值法确定各项指标的权重，从而构建农村产业融合评价指标体系。部分学者则采取耦合协调度的方法测算农村产业融合发展程度，通过测度三产存在相互作用的影响程度，用以反映农村一二三产业融合的水平12-15。而对于区域农村产业融合发展程度时空格局变化的研究中，学者收稿日期：2023-01-05修回日期：2023-07-19作者简介：覃诚，1993 年生，男，博士，助理教授，主要从事产业经济学。电子邮箱：*通信作者：朱雨晨，博士生，。上海国土资源 Shanghai Land&Resources142 2023Vol.44.3 多只分析了区域时空格局变化的特征，对于时空格局变化的影响因素的研究尚不多见。如以分析我国各省级地区产业融合发展水平的时空差异变化16；以传统农区山东省作为研究区域，分析产业融合发展水平的时空演变规律和特征17；以中国 31 个省区分析旅游产业与三次产业融合及时空演化特征18。本文发现，虽然农村产业融合发展评价和区域时空格局变化已有不少研究成果，但是也存在以下不足：一是农村产业融合发展评价指标体系复杂，且指标体系的构建与内涵不匹配。部分学者没有注重产业融合中的融合特性，而是将农村产业融合发展的评价与农业现代化的评价相混同，或是将涉农产业内部的三产融合向外延伸为三次产业之间的融合，忽略及弱化了不同涉农产业之间的融合关系。二是农村产业融合发展时空格局分析的时间线较短，且只分析特征，而没有就时空格局变化的影响因素进行分析。部分学者往往只选取某个时间点的截面数据对产业融合发展程度评价后分析区域差异，过于注重对时空格局变化特征的分析，对其变化背后的影响因素探讨鲜有提及。针对以上不足，本研究通过分析农村产业融合发展内部各子系统的相互关系，运用耦合协调度模型，分析各地区农村产业融合发展程度，并基于 20052019 年较长时空的面板数据，利用空间计量模型，分析各地区农村产业融合发展时空格局演化特征及其背后的影响因素，并根据研究结果，提出政策建议。就农村产业融合发展时空格局变化背后的影响因素进行分析，有利于缩小农村产业融合发展的区域差异，为“十四五”提出适宜的产业政策提供理论支撑。同时，考虑到新冠疫情对农村产业融合，尤其是休闲农业、涉农服务业的严重影响，本文排除了 2020 年后的数据。而 2023 年以来，新冠疫情的影响正在逐步减退，排除疫情大流行时期更有利于识别农村产业融合各影响因素的因果关系。1 研究方法1.1 农村产业融合发展程度评价本研究使用耦合协调度模型来评价农村产业融合发展程度。耦合协调度是指相互作用过程中良性耦合的程度，涵盖了子系统间相互作用和各系统的发展水平，反映了各系统之间相互作用。所以采纳钱丽等构建耦合协调度模型的思路19，将农村产业融合分为农业、农产品加工业、涉农服务业三个子系统。各子系统存在多重关联的彼此促进、互相制约的作用关系，只有各子系统相互配合、互相协调，才能形成合力，协调发展。由此构建本文的耦合协调度模型作为农村产业融合发展程度的 评价，当农业、农产品加工业、涉农服务业三者之间相互关联、配合得当时，为良性耦合，此时耦合度协调值偏高，反之，当三者之间互相摩擦，彼此制约时，为恶性耦合，耦合协调度值相应较低。具体模型由公式（1）（3）组成，式中含义如表 1。（1）()()()Tf xg yh z=+（2）*DC T=（3）1.2 影响因素的选取根据农业区域要素理论、农业生产布局理论、资源禀赋比较优势理论以及相关空间经济学理论，可以认为我国农村产业融合发展综合了经济社会再生产和自然再生产的要素。在这个过程中，自然、经济、市场、技术、政策等多种影响因素相互交织，从而塑造了当前我国独特的农村产业融合格局。参照其他学者的研究，并结合本研究逻辑框架选取影响因素，如表 2 所示，分别为城镇化水平14,20、产业结构非农化20-21、教育科技水平21-22、金融发展水平14,20,23、乡镇企业就业水平22、农业支持力度14、交通网密度22、农村固定资产投资23、消费水平22。其中，教育科技水平、金融发展水平、乡镇企业就业水平、农业支持力度、交通网密度、农村固定资产投资、消费水平对农村产业融合发展具有正向促进作用。教育科技水平越高，表明科技发展越好，科技是第一生产力，生产力水平的提升，会促进产业发展，从而使得不同的先进技术运用到农业领域，促进农村产业融合发展水平提升。考虑到教育科技水平，尤其是是涉农教育科技水平与高等教育发展关系较大，所以本研究用每十万人口高等学校平均在校生数反映该地区教育科技的发展水平。表 1 农村产业融合评价模型指标含义Table 1 The index meaning of rural industrial integration evaluation model指标含义指标量化来源f(x)农业发展水平第一产业产值/乡村常住人口数g(y)农产品加工业发展水平农产品加工业生产总值/乡村常住人口数h(z)涉农三产发展水平农林牧渔业服务业产值/乡村常住人口数C耦合度公式（1）计算T综合发展水平指数（考虑子系统同等重要，各系数同等为 1/3）公式（2）计算D耦合协调度公式（3）计算上海国土资源Shanghai Land&Resources 2023Vol.44.3 143金融支持则是产业发展的强大推动力，促进各项发展要素的流动，涉农金融发展越好，对产业发展、产业融合的提升就会越大。但金融机构涉农贷款指标是近几年才开始统计，本研究跨度时期长，无法选取。考虑到农业发展银行是专业从事农业政策性支持的银行，可以反映地区涉农金融支持力度，本研究用农业发展银行货款余额与农村人口的比例反映地区涉农金融支持水平。乡镇企业就业水平突出反映了农业企业的发展程度，企业化发展是农业产业化经营的重要标志，使得农业发展能力更强，更有动力和能力去促进产业融合。本研究用乡村私营企业就业人数与乡村个体就业人数）之和比上农村人口反映乡镇企业就业水平。农业支持力度反映了地方政府对本地区农业发展的支持力度。本研究选取农林水利支出与财政支出的比例反映农业支持力度。交通网密度越大，说明交通更加便捷，固定资产投资则是反映农户物质装备水平的因素，物质装备水平越高，交通更便捷，产业融合发展的能力就越强。本研究用单位面积公路里程反映交通网密度。消费水平则可以反映市场需求，市场需求越旺盛，产业融合的动力就越强。本研究用人均消费支出反映消费水平。但是对于城镇化水平和产业结构非农化影响而言，预期影响不好判定。城镇化水平越高，意味着农村人口减少，可能会出现农村劳动力供给不足，但也意味着涉农收益可能会增大，从而使得农村产业融合发展程度变化不好预期。产业结构非农化水平越高，意味着农业产值占比降低，但农产品加工和涉农三产可能收益提升，从而使得农村产业融合发展程度变化不好预期。城镇化水平用城镇常住人口占总人口比值反映，产业非农化水平用二三产业产值占 GDP 比重反映。1.3 计量模型的设定根据“地理学第一定律”，“所有事物都与其他事物相关联，但较近的事物比较远的事物更关联”认为各省农村产业融合有着广泛的联系，而且距离越近的省份联系越密切，为更好的探究这一问题，需用空间计量经济学的方法。在确定是否使用空间计量方法时，首先要考虑数据是否存在空间依赖性。如果不存在，则使用标准的计量方法即可；如果存在，则可使用空间计量方法。“空间自相关”可理解为位置相近的区域具有相似的变量取值，如果高值与低值完全随机分布，则不存在空间自相关。本文采用绝大部分研究中常用的全局“莫兰指数 I”（Morans I）来衡量农村产业融合是否存在自相关。（4）其中：为样本方差，ijw 为空间权重矩阵（i，j）元素（用来度量区域 i 与区域 j 之间的距离），而11nnijijw=为所有空间权重之和，n 代表样本省份，本文取 31。莫兰指数 I 的取值一般介于-1 到 1 之间，大于 0 表示正自相关，小于 0 表示负自相关，如果莫兰指数 I 接近于 0，则表明空间分布是随机的，不存在空间自相关。当数据存在空间相关性时，普通的 OLS 估计无法解决数据的空间依赖性问题，因此需要采用空间计量经济学的模型。空间计量经济学的模型有多种形式，常见的有空间滞后模型（Spatial Lag Model，简记 SLM），空间误差模型（Spatial Errors Model，简记 SEM）和空间杜宾模型（Spatial Durbin Model，简记 SDM）。三种模型之间有着不同的空间交互效应。空间滞后模型主要考虑的是变量在某一地区是否具有空间溢出效应，对应的是因变量 Y 之间的内生性交互效应（WY）。空间误差模型主要考察的是相邻地区因变量的误差冲击对本地区观察值的影响程度，对应的是误差项（）之间的交互效应（W）。而SDM 对应的是自变量 X 与因变量 Y 之间的外生性交互效应（WX）。由于 SDM 模型能考察内生交互效应与外生交互效应，并且能得到无偏的系数，因此本文选用的是空间杜宾模型（SDM）。空间杜宾模型的基本形式如下：Y=WYXWX+，N（0，2）（5）所以本研究的模型如下：11nititititjrongheW rongheur=+2345ititititnaiedupjinrongte+6789ititititfarjiaotongpafixxiaofei+表 2 农村产业融合发展影响因素Table 2 The influencing factors of rural industrial integration development指标名称指标解释预期影响城镇化水平城镇人口占总人口的比值？产业结构非农化二、三产业产值占 GDP 比重？教育科技水平每十万人口高等学校平均在校生数（万人）+金融发展水平农业发展银行货款余额/农村人口+乡镇企业就业水平（乡村私营企业就业人数+乡村个体就业人数）/农村人口+农业支持力度农林水利支出财政支出（）+交通网密度公路里程/区域面积+农村固定资产投资农户固定资产投资/农村人口（亿/人）+消费水平人均消费支出（万元）+上海国土资源 Shanghai Land&Resources144 2023Vol.44.3 123111nnnijijijijijijjjjW urW naiW edu=+456111nnnijijijijijijjjjW pjinrongW teW far=+7811nnijijijijjjW jiaotongW pafix=+91nijijitjW xiaofei=+（6）式中：itronghe 为被解释变量，表示农村产业融合发展程度。为空间自回归系数，itW 为空间权重矩阵中的元素，ititW ronghe 表示各省份农村产业融合评价指数之间的空间自相关性。itur 等为解释变量。ijijW ur 等表示来自邻居自变量的影响，即邻近省域农村产业融合发展的空间滞后因变量。12、.9及12、.9为待估参数。1.4 数据来源本文估计模型所采用的数据为 2005 2019 年全国各省的面板数据。其中，第一产业增加值、城镇人口占总人口的比值、二、三产业产值占 GDP 比重、农户固定资产投资、乡村私营企业就业人数、乡村个体就业人数、农业支出、财政支出、公路里程、区域面积等数据来源于 中国统计年鉴。每 10 万人口高等学校平均在校生数来源于中国教育统计年鉴、农产品加工增加值来源于中国第三产业统计年鉴，农林牧渔业服务业产值来源于 中国第三产业统计年鉴。2 结果与分析2.1 各省农村产业融合发展时空格局分析根据农村产业融合发展程度评价方法，基于 20052019 年各省相关统计数据，数据标准化后，利用耦合协调度模型，计算出历年各省农村产业融合发展程度。总体来看，具有如下三个特征：2.1.1 全国及各地区农村产业融合发展逐年稳步提升将全国各省市区（除港澳台）分为东部地区（京、津、冀、沪、苏、浙、闽、鲁、粤）、中部地区（晋、皖、赣、豫、鄂、湘）、西北地区（蒙、藏、陕、甘、青、宁、新）、西南地区（桂、琼、渝、川、贵、云）、东北地区（黑、吉、辽）。全国层面和区域层面农村产业融合发展程度随时间明显提升。全国、东部、中部、西北部、西南部、东北各地区农村产业融合程度分别由2005年的0.19、0.30、0.17、0.10、011、0.24，提升到 2019 年的 0.53、0.63、0.56、0.36、0.47、0.57，增幅高达 179.29%、113.86%、225.24%、263.29%、320.90%、132.88%。2.1.2 第二阶梯地形区农村产业融合发展增速明显高于其他地区如图 1 所示，全国各省农村产业融合发展年均增长率平均值是 9.25%。其中年均增长率超过 20%的省份 1 个，超过 10%的省份达到 9 个，超过 5%的省份达到 27 个，没有出现负增长的地区。我国地势呈现西高东低，地势呈三级阶梯状逐级下降，可划分为第一级阶梯、第二级阶梯与第三级阶梯。第二阶梯主要包括内蒙古高原、黄土高原、云贵高原、准噶尔盆地、四川盆地、塔里木盆地的大部区域。位于第二阶梯的晋、渝、贵、甘、蒙、陕、川、鄂等省份农村产业融合发展增长速度明显高于其他地区。其中贵、渝的增速尤为突出，分别达到 21.21%、17.81%。2.1.3 农村产业融合发展程度从沿海到内陆梯次降低如图 2 所示，东部和东北地区农村产业融合发展水平明显高于全国水平，中部地区 2005 年到 2011 年略低于全国水平，2012 年达到全国水平，2013 年开始反超全国水平。而西部地区一直略低于全国水平。结合图2所示可得，沿海地区到内陆呈现梯度分布。沿海地区优于中部地区，中部地区优于西部地区。将农村产业融合发展分为（00.2）、（0.20.4）、（0.40.6）、（0.60.8）、（0.81）五个等级。分以下四个时期进行分析：2005 年及其之前，全国农村产业融合发展程度明显表现出沿海地区高于内陆。此时沿海地区大部分均处于级水平，而内陆地区大部分都属于级，全国各地区农村产业融合水平总体发展程度较低（图 2a）。20052010年期间，农村产业融合发展程度开始分化。从沿海地区来看，吉、辽、鲁、苏、闽、粤等省份开始率先进入级。从内陆地区来看，黑、蒙、陕、赣、鄂、湘、皖、图 1 2015-2019 年各省农村产业融合发展年均增长率Fig.1 The average annual growth rate of provincial rural industrial integration development from 2015 to 2019上海国土资源Shanghai Land&Resources 2023Vol.44.3 145川、云、新等省份开始进入迈入级水平（图 2b）。20102015 年期间，农村产业融合发展分化程度进一步提高。从全国层面来看，内陆和沿海地区区域差异不再明显。辽、鲁、苏、闽、鄂等省率先进入级（图2c），第三阶梯地形区基本上都已进入级。20152019 年期间，开始出现明显的梯度差异。鲁、苏、闽三地已经率先进入级成为农村产业融合发展第一梯队，豫、鄂、粤三地全部迈入级，是第二梯队。藏、青、甘、宁、晋等地相对发展较差，处于第四梯队。其余地区则为第三梯队（图 2d）。2.2 空间计量结果分析2.2.1 空间相关性检验结果从表 3 可以看出，20052019 年间，我国农村产业融合发展全局 Morans 指数均大于零，其 P 值均在 1%的水平上显著，这一结果表明此期间内省域农村产业融合发展程度存在明显的正向空间自相关性，也就是各省农村产业融合发展存在空间溢出效应。同时，Morans 指数值虽然有一定的波动性，从整体趋势上看是逐年递减的，表明我国省域之间空间效应有所减弱。但本研究仍然认为在研究中国各省农村产业发展影响时需要考虑空间效应给带来的影响。2.2.2 空间计量的结果分析（1）空间杜宾模型回归结果本研究实证方面采用极大似然估计法对空间杜宾模型（SDM）进实证参数估计，同时考虑到固定效应模型在解决内生性上具有优势，因此本文采用固定效应下估计的参数。从表 4 空间杜宾模型的回归结果中可以初步看出，空间自回归系数 rho 显著为正，由此进一步验证了我国不同省份之间的农村产业融合发展存在明显的空间集聚效应。同时，对解释变量估计系数的初步分析发现，城镇化水平、产业非农化水平、教育、金融发展水平、交通水平、农村固定投资水平、消费水平系数显著为正，表明它们均对省域之间农村产业融合发展的变化有着明显影响。从模型解释变量的空间滞后项来看，城镇化水平、产业非农化水平、教育、金融发展水平、乡镇企业就业水平、消费水平的 WX 的估计系数也都通过了显著性检验，说明这些变量能够通过空间溢出效应来影响农村产业融合发展水平格局的变迁。根据 Lesage 等24的研究，如果被解释变量的空间相关系数（rho）显著不为零，则不能直接用回归系数来度(a)2005 年以前(b)20052010 年(c)20102015 年(d)20152019 年 图 2 中国大陆地区农村产业融合发展水平Fig.2 The level of integrated development of rural industries in Chinas continental areas表 3 2005-2019 年莫兰指数Table 3 Moran index 2005-2019年份莫兰指数年份莫兰指数20050.488*20130.404*20060.475*20140.377*20070.474*20150.330*20080.477*20160.304*20090.465*20170.294*20100.455*20180.332*20110.452*20190.331*20120.427*注：*表示 1%的显著性水平表 4 农村产业融合发展空间杜宾模型结果Table 4 The results of Dubin model of rural industrial integration development space变量系数Wx 系数直接效应间接效应总效应城镇化水平0.0123*-0.0163*0.0113*-0.0168*-0.00551(0.00120)(0.00215)(0.00123)(0.00305)(0.00340)产业结构非农化0.0004330.00592*0.0009320.00843*0.00936*(0.00130)(0.00261)(0.00138)(0.00397)(0.00488)教育科技水平0.7700*0.7800*0.8800*1.5200*2.4000*(0.1190)(0.2400)(0.1150)(0.3460)(0.3700)金融发展水平0.0255*0.109*0.0365*0.167*0.203*(0.00891)(0.0197)(0.00891)(0.0300)(0.0325)乡镇企业就业水平0.000492-0.0055*2.22e-05-0.00748*-0.00746*(0.000687)(0.00152)(0.000791)(0.00250)(0.00309)农业支持力度0.00130-0.0009810.00130-0.0007660.000538(0.00115)(0.00255)(0.00115)(0.00343)(0.00382)交通网密度0.0376*0.03740.0419*0.07040.112*(0.0208)(0.0358)(0.0199)(0.0467)(0.0427)农村固定资产投资0.1020*0.03430.1070*0.10900.2160(0.0491)(0.1090)(0.0516)(0.1650)(0.1960)消费水平0.0560*0.0675*0.0650*0.1230*0.1890*(0.0100)(0.0189)(0.0040)(0.0297)(0.0361)rho0.358*(0.0642)注：*、*、*表示 1%、5%、10%的显著性水平上海国土资源 Shanghai Land&Resources146 2023Vol.44.3 量解释变量对被解释变量的空间溢出效应，而是需要将解释变量对被解释变量的空间溢出效应分解为直接效应、间接效应和总效应25-26。其中总效应表示某一个自变量的变化对所有地区产生的平均影响，直接效应表示自变量的变化对本地区因变量产生的平均影响，间接效应表示自变量对相邻地区因变量产生的平均影响。城镇化水平的直接效应显著为正，间接效应显著为负，总效应不显著。表明该变量对本省的农村产业融合发展水平具有显著的正向影响，对邻近省份的农村产业融合发展水平具有显著负向影响。地区城镇化水平越高，相应地区经济实力更加雄厚，对农村产业融合发展的需求以及支持力度更大，可以促进本地区农村产业融合发展，但是对邻近省份的农村产业融合发展具有虹吸效应，可能是城镇化水平较高的地区可将邻近省份农村产业融合发展优势吸聚。产业非农化水平的直接效应不显著，间接效应显著为正，总效应显著为正。表明该变量对邻近省份的农村产业融合发展水平具有显著正向影响。产业非农化水平越高，表明工业发展程度越高，服务业发展更发达，极大的促进了农业向二三产业融合，而且具有空间溢出效应，对邻近省份的农村产业融合发展具有正向影响。教育科技水平的直接效应显著为正，间接效应显著为正，总效应显著为正。表明该变量对本省的农村产业融合发展水平具有显著的正向影响，对邻近省份的农村产业融合发展水平具有显著正向影响。高等学校在校生人数越多，突出反映该省的教育科技水平越高，人才更多。科技的竞争归根到底是人才的竞争，人是发展的第一要素，对农村产业融合发展起决定性作用，正向影响本省农村产业融发展，且有空间溢出效应，对邻近省份的农村产业融合发展也具有正向影响。金融水平的直接效应显著为正，间接效应显著为正，总效应显著为正。表明该变量对本省的农村产业融合发展水平具有显著的正向影响，对邻近省份的农村产业融合发展水平具有显著正向影响。金融发展水平越高表明该省的投资越为丰富，资本流动性更高，对资源等要素的流动和配置水平就越高，促使农村产业融合发展更好更快，不仅对本省农村产业融发展具有正向影响，而且具有空间溢出效应，对邻近省份的农村产业融合发展也具有正向影响。乡镇企业就业水平直接效应不显著，间接效应显著为负，总效应显著为负。表明该变量对邻近省份的农村产业融合发展水平具有显著负向影响。乡镇企业就业对本省的农村产业融合发展影响不明显，但是对邻省的农村产业融合发展具有虹吸效应，可能是由于乡镇企业发达，表明农村产业较为发达，将邻省的人才和农业资源吸收。交通网密度的直接效应显著为正，间接效应不显著，总效应显著为正。表明该变量对本省的农村产业融合发展水平具有显著的正向影响。交通网密度越高，对该省农产品及其原料运输，涉农旅游发展，人员和货物流动都具有极大的促进作用，可以提高农村产业融合发展水平。农村资产投资水平的直接效应显著为正，间接效应不显著，总效应不显著。表明该变量对本省的农村产业融合发展水平具有显著的正向影响。农村固定资产投资越高，对农业生产力的提升就会越大，对农产品加工和涉农三产的促进作用也会提升，从而提高农村产业融合发展水平。消费水平的直接效应显著为正，间接效应显著为正，总效应显著为正。表明该变量对本省的农村产业融合发展水平具有显著的正向影响，对邻近省份的农村产业融合发展水平具有显著正向影响。消费水平越高，表明一个地区的市场活力就会越高，农村产业融合发展明显提升了农产品的附加值，消费水平越高的地区，对此类农产品和涉农服务的需求会越大，从而提高农村产业融合发展水平。（2）多重共线性检验多重共线性会导致参数估计量经济含义不合理，变量的显著性检验失去意义。对于多重共线性的判断依赖的主要是方差膨胀因子（VIF），如果方差膨胀因子过大，将会导致解释变量的系数方差增大，将会导致检验难以通过。一般认为，最大的 VIF 不超过 10，则不存在明显的多重共线性。从表 5 可以看出，消费水平 VIF 值最高，为 9.43，仍旧未超过 10，而所有变量的 VIF 均值为 4.25。所以，本模型并不存在非常严重的多重共线性。（3）Hausman 检验与横截面数据相比，面板数据在对不同个体间行为差异建模时的自由度更大。固定效应和随机效应是面板数据通用模型中躲不开的一对重要概念，前者认为不可观测的个体效应与解释变量相关，而后者认为不可观测的个体效应与解释变量无关。如错误估计，可能会导致解表 5 各变量 VIF 值Table 5 Vif values of each variable变量VIF消费水平9.43城镇化水平8.20乡镇企业就业水平5.48教育科技水平3.54农业支持力度2.85金融发展水平2.67产业结构非农化2.34交通网密度2.10农村固定资产投资1.69VIF 均值4.25上海国土资源Shanghai Land&Resources 2023Vol.44.3 147释变量的系数有偏且不是有效的。Hausman 检验可以用于检验共同效应与回归元的正交性。对空间杜宾模型固定效应和随机效应的两组估计结果进行豪斯曼检验，检验结果如表 6 所示。在 1%的显著性水平下，明确拒绝原假设，所以本研究采用空间杜宾固定效应模型是正确的。3 政策建议一是统筹区域发展，缩小不同区域间差距，加快中西部农村产业融合发展。本文研究发现，沿海地区农村产业融合发展程度优于中部地区，中部地区优于西部地区，这与地方经济发展不无关系。区域发展差异已然成为我国发展稳定不可回避的重大问题，加快中西部地区农村产业融合发展，对缩小我国区域间差距，促进社会稳定，具有重大意义。目前中西部农村产业融合发展增速快，处于中高速增长阶段，可通过立足中西部特有农牧资源，加强中西部地区加强标准化示范基地建设，推进农村产业融合园区化发展，增强农畜产品加工带动能力，创新农牧业流通方式，实施农牧业品牌培育战略等方式提高农村产业融合发展水平，缩小与东部发达地区差距。二是以金融发展推动农业农村现代化，促进农村三产融合。本文研究发现，金融发展不仅对本地区农村产业融合具有显著正向作用，并和产业结构非农化一样还具有显著的空间溢出效应。应当支持符合条件的农产品企业进行上市融资和债券发行，同时积极推广小额信贷保证保险等新型险种。针对农产品加工企业和休闲农业企业的融资和增信需求，应将其纳入农业担保体系的支持范围。在此基础上，积极推动厂房抵押、存单质押、订单融资和应收账款质押等融资业务，同时创新“信贷+保险”和产业链金融等多种服务模式。三是推动乡村人才振兴，提高农村地区人力资本水平。本文研究发现，高等教育水平对农村产业融合发展具有显著正向作用，还具有空间溢出效应。提升劳动力教育水平，尤其是高等教育水平是未来发展的关键。一方面，要进一步重视高层次人次培养，关键是发挥好大学和高职院校作为教育人才培养机构的作用。通过各种培养计划，为乡村队伍输送新鲜血液。另一方面，也要加强成人高等教育，鼓励支持农户和返乡农民工，积极参加成人自学考试等成人教育，加强知识技能培训，帮助农民外出返岗就业，进一步提高待遇，尽可能在工作生活中，给他们更多帮助和关心。这样的提高，除了意味着收入地位的调整，也包括其社会和职业声望的增长。四是加快农村物流市场建设，完善农村消费市场。本文研究发现，消费、交通水平、农村固定资产投资对农村产业融合发展具有显著正向影响，消费还具有溢出效应。农村市场长期受硬件设施的制约而未能充分发挥，农产品物流网络是农村发展的突出短板。农产品出口受制于“最先一公里”，工业品进口受制于“最后一公里”。当务之急是促进农产品消费，扩大休闲农业消费市场，优化冷链物流现代仓储设施的布局，完善配送网络，专注于提升村镇末端配送服务的质量。同时，充分利用民间资本，吸引更多民营企业参与农村物流配送网络和节点建设，以扩大流通网络，降低流通成本。参考文献(References)1 赵雪,石宝峰,盖庆恩,等.以融合促振兴:新型农业经营主体参与产业融合的增收效应 J.管理世界,2023,39(6):86-100.ZHAO X,SHI B FE,GAI Q E,et al.Promoting revitalization through integration:the income increase effect of new type of agricultural operating entities participating in industrial integrationJ.Journal of Management World,2023,39(6):86-100.2 钱明辉,李胡蓉,郭佳璐,等.中国农村产业融合模式分析与融合度测算:基于文本数据挖掘的视角 J.农业经济问题,2023(6):58-77.QIAN M H,LI H R,GUO J L,et al.Analysis of Chinas rural industrial integration model and measurement of integration degree:from the perspective of text data miningJ.Issues in Agricultural Economy,2023(6):58-77.3 马晓河,余涛.农村产业融合发展阶段分析及其启示 J.中国物价,2020(9):3-6.MA X H,YU T.Analysis and enlightenment of the development stages of rural industrial integrationJ.China Price,2020(9):3-6.4 靳晓婷,惠宁.乡村振兴视角下的农村产业融合动因及效应研究 J.行政管理改革,2019(7):68-74.JIN X T,HUI N.Research on the causes and effects of rural industrial integration from the perspective of rural revitalizationJ.Administration Reform,2020(9):3-6.5 黄小虎.建立城乡统一的建设用地市场研究 J.上海国土资源,2015,36(2):1-8.HUANG X H.Establishing a unified market for urban and rural construction landJ.Shanghai Land&Resources,2015,36(2):1-8.6 国家发展改革委宏观院和农经司课题组.推进我国农村一二三产业融合发展问题研究 J.经济研究参考,2016(4):3-28.The research group of acroeconomic institute and agricultural economics department of national development and reform commission.Research on promoting the industrial integration-development among rural first industry,second industry,and the third industry in ChinaJ.Review of Economic Research,2016(4):3-28.表 6 固定效应与随机效应豪斯曼检验Table 6 Hausmann test for fixed effect and random effect变量固定效应系数随机效应系数固定效应系数随机效应系数城镇化水平0.1229550.1093380.0013617产业结构非农化0.0004326-0.0003370.0007696教育科技水平0.77600006.45000000.130000金融发展水平0.02551360.01436620.111474乡镇企业就业水平0.00049210.00022380.0002684农业支持力度0.00129820.0026417-0.0013434交通网密度0.03758520.0416959-0.0041107农村固定资产投资0.10200000.1440000-0.0240000消费水平0.05670000.04640000.0103000Hausman Test104.43P 值0.0001上海国土资源 Shanghai Land&Resources148 2023Vol.44.3 7 胡伟斌,黄