农业产业化发展的区域差异及影响因素

　　摘要： 农业产业化是促进中国农业现代化的关键。本研究以2018-2019年中国农业龙头企业500强为例，运用泰尔指数、热点分析等方法，分析中国农业产业化发展区域差异，探讨其影响因素并提出相关政策建议。研究发现，中国农业产业化发展具有显著的区域差异，并且这种差异正在逐渐加剧，区域内差异是造成整体差异的主要原因;冷点、热点的分布格局相对稳定，呈现出集聚趋势;经济基础、人力资本、产业基础、开放程度、区位条件是造成农业产业化产生差异的重要因素。建议政府因地制宜地制定相关政策，强化不同地区农业资源间的组合开发，推进农业基础设施建设，积极探索开发与保护兼顾的可持续发展模式。

　　关键词： 农业龙头企业;农业产业化;区域差异;泰尔指数

　　中國作为一个农业大国，人口众多，农村人口占比41.48%，粮食需求旺盛，因此，早在20世纪90年代，中国政府根据市场的需求和规律，为推动农业现代化进程，提出了农业产业化经营发展的新模式，其本质是仿照企业的生产、经营模式，进而形成具有市场特征的产业运营模式，且这种运营模式是以家庭经营为基础、以市场为准则，通过农业龙头企业逐渐实现生产经营一体化，并使农民和企业达到共赢的目的。近年来中国大力发展农业现代化，加速推进城乡一体化，进一步推动农业产业化发展已成为学术界广泛关注的热点问题。

　　在大力推动农业产业化发展的同时，必须清醒地认识到，农业产业化发展仍存在区域发展不平衡的问题。因此，怎样协调区域间农业产业化的发展差异，将成为推动农业现代化进程的关键。这需要深入探究农业产业化发展区域差异并找到造成差异的成因，才能就怎样缓解中国农业产业化发展的区域差异性提出有力的政策措施，实现中国农业产业化的协调与可持续发展。

　　近年来，针对农业产业化发展的研究多集中于三个方面：其一，有关农业产业化理论分析。相关学者认为，农业产业化是一种多层次的农业系统工程[1]，具有产业链多元交叉融合、高度专业分工与紧密形态下要素共享三大特征，其中契约分工、收益链接与要素流动是促进其增效的主要运行机制[2]，且与农业社会化服务体系相辅相成[3]。同时，农村社会分工细化与农产品市场交易深化的程度决定了农业产业化的运营机制，绩效提升是其制度效率的评价标准[4]。

　　其二，小范围的经营模式探讨。陈顺等[5]通过对东北地区农业产业化发展现状进行分析，探究了农业产业化经营模式存在的优势劣势及在农业生产中发挥的作用，提出优化东北老工业基地农业产业化的经营举措。丁建中等[6]以江苏省农业产业化经营的评价指标体系为视角，探究其指标选择的可控性。聂辉华等[7]在最优农业契约分析框架下，分析实现农业产业化最大效率的方法。李二玲[8]以市(县)为视角，分析具有代表性的农业产业化地区经济发展的激励机制，同时指出激励机制必须与激励模式共存。胡彭鹏等[9]以宣城市为例，提出生态农业产业化是解决中国农业产业化发展动力不足的关键，并且这种模式能有效提高生态农业发展与市场的衔接度。

　　其三，农业产业化发展的空间布局。已有研究结果表明，经济发达的农业大省中农业龙头企业具有强劲的竞争力，产业化水平相对较高[10]。各地区农业产业化水平对于农民收入具有先增后减的作用，但是农民收入的增加对农业产业化一直发挥正向促进作用[11-12]。孙晓欣等[13]通过构建城镇化与农业产业化评价指标体系，指出城镇化与农业产业化水平都具有明显的区域差异，并且城镇化的内部差异大于农业产业化差异。此外，不同的政府产业发展战略、产业组织过程以及市场结构、政策利用机会和创新能力等同样造成了产业发展的地区间差异[14-15]。

　　综上所述，针对农业产业化科学领域，探讨角度多以产业化经营或微观组织模式为主，地理学领域对农业产业化区域差异的分析以及对其影响因素的研究屈指可数。由于不同区域农业龙头企业受政府扶持程度有异，以及农业基础和外在环境的不同，一定程度上会导致不同区域农业产业化的“马太效应”。基于此，本研究以2018-2019年农业龙头企业500强为研究对象，实证检验农业产业化发展的差异，探究形成差异的因素。选取农业龙头企业为研究对象的原因是：①农业龙头企业500强榜单具有权威性，其企业的各项指标均达到国家产业规划的要求，具有代表性。②农业龙头企业数量可以折射出地区产业化的水平，即企业数量多则产业化程度高。

　　1 研究数据与方法

　　1.1 数据来源

　　本研究企业数据来源于2018年、2019年《中国农业产业化龙头企业500強》榜单，企业总部地址信息来自“启信宝”，为保证资料真实准确，对各企业地理位置通过当地工商部门或地方政府网站进行了确认。本研究筛选全国293个城市样本，并选取第一产业增加值、GDP、年末总人口、第一产业占GDP百分比等12个影响因素的数据，其数据来源于2018年各市国民经济和社会发展统计公报、2018年各市统计年鉴。

　　1.2 研究方法

　　1.2.1 农业产业化分异指数测算 对地区间的差异分析是地理学研究的重要内容。而对地区间差异的测算方式最常用的是统计学的相关算法，如变异指数、泰尔指数(Theil index)等。由于不同的测算方法在构造和应用上存在不同差异，那么选择适宜的测算方法就显得极其重要[16]。其中泰尔指数能够把整体的地区差别分化为不同空间区域范围的内外差异[17]。泰尔指数公式如下：

　　T=1n∑ni=1(xiμlgxiμ)(1)

　　式中T表示泰尔指数，n表示城市的数量，xi为i城市的企业数量，u是企业数量的均值。

　　由于泰尔指数适应洛伦兹准则的一致性原则，因此还能够将其分解 [18]。所以依据泰尔指数的特性，将其分解为组间和组内的分异测度。泰尔指数的分解公式如下：

　　T=Tb+Tw=∑kk=1xkyklgxk/yknk/n+∑kk=1xkyklg (∑i∈gkxixklgxi/xk1/nk)(2)

　　式中：Tb、Tw分别为组间和组内差异;K为全国除港、澳、台外31个省级行政区划分的不同组别(K=31)，每组中地级市的个数为gk(k=1，2，…，k);nk为第k组中地级市的数量;xk为第k组中企业数量之和;yk为所有城市企业数量之和。

　　1.2.2 热点分析 泰尔指数仅仅能说明农业产业化区域间和区域内部的差异程度，无法进一步说明具有相似属性的集聚区的分布。热点分析可以具体说明农业产业化的空间分布是集聚、分散还是随机的，从而识别出农业产业化的热点与冷点的空间分布。Getis-Ord G*i局部统计公式为：

　　G*i=∑nj=1WijXj-X-∑nj=1Wijsn∑nj=1W2ij-(∑nj=1W2ij)2n-1(3)

　　式中： Xj代表要素j的属性值， Wj 为i 与j 之间的空间权重，n为总要素数。且：

　　X-=∑nj=1Xjn(4)

　　S= ∑nj=1Xjn-(X-)2(5)

　　1.2.3 区域差异影响因素分析 造成农业产业化发展区域差异的原因是多方面的，且普通计量模型没有考虑到空间相关性，在一定程度上会形成误差，因此本研究先建立普通OLS模型，然后建立考虑空间影响的空间滞后模型(SLM)与空间误差模型(SEM)，并通过空间相关性诊断对模型进行检验与选择。各模型表达式为：

　　OLS模型：

　　Y=a0+a1x+ε(6)

　　空间滞后模型(SLM)：

　　Y=pW+a0+a1x+ε(7)

　　空间误差模型(SEM)：

　　Y=a0+a1x+ε(8)

　　ε=λW+μ(9)

　　式中：a1为回归系数;a0表示常数项，x代表主成分分析法提取的主成分，W表示n×n阶的空间权重矩阵，ε与μ代表随机误差项，p为空间回归系数，λ表示空间误差系数。

　　2 农业产业化区域差异特征

　　2.1 农业产业化空间分异格局

　　依据城市中农业龙头企业数量通过自然断裂法，将城市分为5个等级(表1、表2)。从表中可直观看到，农业龙头企业的布局呈现不均衡的现象，其大多分布在东部地区，并且多在直辖市、省会城市集中。总的来看，2018-2019年农业龙头企业分布与地区经济发展水平基本一致，即山东、江苏作为中国GDP水平较高的两省聚集了大量农业龙头企业，由于这两省的农业产业水平也较高，这种集中的情况在加剧。但也有例外，作为中国的首都北京和GDP第一的省份广东省农业龙头企业的数量则较少，即农业产业化水平不高，而经济发展水平较低的黑龙江、江西的农业龙头企业数量则相对较多。从地级市的层面来看，除了山东、江苏两省内农业龙头企业在各市中呈现较为均匀的分布外，其余地区农业龙头企业数量较多的均为省会城市，而在山东、江苏两省内，作为省会城市的济南、南京拥有的农业龙头企业却不是最多的，青岛、徐州、盐城的农业龙头企业数量皆高于省会城市，也就是说这些地区的农业产业化水平较高。中国农业产业化为何存在这样的区域差异，如何解释有些经济发展程度高、政治等级较高的城市农业产业化水平与其他城市之间的差异，正是本研究的目的之一。从2018-2019年农业龙头企业分布可以看出，山东省潍坊市相对于同等级的城市来说农业产业化水平维持在一个较高的水准上，之所以如此，是因为潍坊市是农业产业化的发源地，为探寻新的农业发展机制，早在1992年，潍坊市通过逐步探索制定了 “确立主导产业，进行区域整合，并发挥农业龙头企业的带头作用，发展规模经营”的农业产业化模式，随着农业产业化发展模式逐渐完善，潍坊市农业产业化也达到了较高的水平。

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