中国绿色食品产业发展区域差异收敛研究

■朱文涛

（暨南大学产业经济研究院，广东广州510632）

中国绿色食品产业发展区域差异收敛研究

■朱文涛

（暨南大学产业经济研究院，广东广州510632）

我国绿色食品产业发展呈现明显的区域差异特征，缩小绿色食品产业发展区域差异，促进绿色食品产业区域协调发展，是实现绿色食品区域供需平衡的关键所在。利用2010～2014年全国30省份面板数据，对绿色食品产业发展区域差异进行测度，在此基础上运用σ收敛和β条件收敛模型，实证检验了绿色食品产业发展差异的收敛性。研究结果表明，我国绿色食品产业发展的区域差异十分明显，绿色食品产业发展差异呈现绝对差异发散和相对差异收敛的特征。

绿色食品；区域差异；泰尔指数；收敛性

我国绿色食品产业起步于1990年，绿色食品产业从起步、成长到日益发展成熟，已经历20多个岁月。目前，我国绿色食品市场需求持续扩大，出口额呈现大幅增长，绿色食品产业发展呈现良好势头。特别是2003年后，我国绿色食品销售额和出口额实现快速增长。2003年我国绿色食品实现年销售额725亿元，而到2013年绿色食品销售额已增长至3 625.2亿元，2014年又猛增至5 480.5亿元。2003～2014年间绿色食品销售额增长了5倍，2014年实现增加额1 855.3亿元。2003年至今，我国绿色食品年销售额实现了年均21.45％的增长率。绿色食品销售额实现快速增长的同时，绿色食品对外贸易也呈现良好的发展势头，在2003年我国绿色食品出口额仅为1.08亿美元，到2014年，主要绿色食品出口额已增长为24.80亿美元，2003～2014年间，绿色食品出口额增长了22.96倍。

绿色食品产业快速发展的同时，也呈现出明显的区域差异特征。具体表现为有些区域绿色食品产业发展程度较高，这些地区无论是从绿色食品认证企业数、认证产品数还是绿色食品产出量均呈现较大规模，绿色食品供应充足，甚至由于区域性过剩，而出现价格下跌和产品滞销局面；有些地区绿色食品产业发展程度低，认证企业数、认证产品数和产出数量均处于较低水平，不能很好地满足当地市场的需求，供需矛盾较为突出。绿色食品产业发展区域差异，是各地区绿色食品供需失衡的重要原因。因此，开展对绿色食品产业发展区域差异问题的研究显得十分必要。比较遗憾的是国内现有的文献较少对中国绿色食品产业发展的区域差异问题进行深入的研究。在此背景下，本文利用泰尔指数对绿色食品产业发展区域差异进行测度，并实证检验绿色食品产业发展差异的收敛性，以期为更好地促进我国各区域绿色食品产业协调发展提供参考。

一、相关文献回顾

国内外关于区域差异收敛研究文献较为丰富。潘文卿（2010）在经典的σ收敛、β收敛和俱乐部收敛的分析框架内，引入地理空间因素，较为深入地探讨了中国省区间增长收敛的地理空间效应［1］。赵峥（2013）利用σ收敛模型和β收敛模型检验了区域创新效率的收敛性［2］。张陶新（2013）通过构建碳排放的σ收敛模型和β收敛模型，对全球碳排放的区域差异及收敛性进行实证研究［3］。高毅蓉（2014）利用泰尔指数和σ收敛检验，分析了三次产业劳动生产率的区域差异及收敛性问题［4］。杨翔（2015）利用σ收敛模型和β收敛模型对中国制造业碳生产率差异进行收敛性检验［5］。陈志建（2015）利用空间滞后绝度β收敛模型对中国区域人均碳排放的收敛性进行检验［6］。卡布拉尔（Cabral R，2012）利用动态面板方法，考察了墨西哥产出的绝对收敛趋势，认为墨西哥北部地区产出的绝对收敛速度较快，而南部地区绝对收敛速度呈现递减趋势［7］。穆格勒（Mugera，2012）研究了农业部门生产率趋同问题［8］。宋德曼（Sondermann，2014）对欧盟国家间生产率收敛进行实证研究，发现虽然从总体来看，欧盟国家间生产率并没有呈现收敛，但是某些服务部门和制造业部门生产率呈现收敛特征［9］。国内外有关区域差异收敛研究文献，为进行绿色食品产业发展差异收敛研究提供了借鉴。考察绿色食品产业发展区域差异收敛，对实现绿色食品产业区域协调发展具有重要意义，本文试图对我国绿色食品产业发展区域差异收敛进行实证考察，以期为更好地进行绿色食品产业规划提供参考。

二、中国绿色食品产业发展区域差异现状分析

（一）绿色食品产业发展区域比较

近年来，绿色食品认证企业数大幅提高，2014年全国绿色食品有效认证企业数达到8 700家。从绿色食品认证企业的区域分布上看，山东省有效使用绿色食品标志企业数量最多，为1 235家，其次为江苏922家，另外浙江、黑龙江、安徽、湖北等省份绿色食品标志企业数量均在400家以上。图1可视化分布图所示的是2014年有效使用绿色食品标志的绿色食品企业数区域分布情况。①图中颜色较深部分的省份绿色食品认证企业数较多，较浅区域绿色食品认证企业数较少。可以看出，有效使用绿色食品标志的企业数量较多的省份大多位于东部经济较为发达的地区或农业基础较好省份。2014年全国有效使用绿色食品标志的产品数达到21 153个。图2所示的是绿色食品认证产品数的区域分布，山东省有效使用绿色食品标志产品数量最多为3 370个，其次为江苏省和黑龙江省，分别为2 159个和1 459个。另外湖北、安徽、浙江、四川等省份也是绿色食品认证产品数量较多地区，认证产品数均超过1 000个。

图1　绿色食品认证企业数区域分布（单位：个）注：由于我国台湾、香港、澳门地区经济社会制度与大陆地区有较大差异，且农业部绿色食品发展研究中心，对绿色食品的统计仅涉及我国31省份，本文在可视化表现绿色食品产业发展区域分布时，将台湾、香港、澳门等地区绿色食品相关指标设为零。

图2　绿色食品认证产品数区域分布（单位：个）注：同图1　。

从产量分布来看，绿色食品产量最大的为山东，2014年绿色食品产量达到924.5万吨，其次为黑龙江和江苏，产量排在前十位的还有湖北、辽宁、北京、四川、天津、甘肃和河北等省份，产量排在后几位的省份分别为海南、山西、贵州和西藏，其中西藏产量为零。图3所示的是绿色食品产出量区域分布情况。从产出量区域分布来看，绿色食品产出较高的省份，呈现两方面特点，一是分布于北方的比南方的多，二是传统农业发展基础较好的省份，绿色食品产出量排序相对靠前。图4为绿色食品产地监测面积区域分布情况，从绿色食品产地环境监测面积来看，2014年监测面积最大省份为内蒙古，实现环境监测面积10 043万亩，其次为黑龙江和吉林，分别为7 209万亩和3 220万亩，环境监测面积前十省份还有青海、安徽、四川、湖北、山东、江西、新疆等，环境监测面积较大的省份大多分布于中西部地区。

（二）绿色食品产业发展区域差异测度

1.测度指标的选取与区域划分

各地区绿色食品认证企业数、认证产品数和环境监测面积呈现明显的差异，而这些差异集中反映于绿色食品产出量差异上，绿色食品产出是综合反映各地区绿色食品产业发展差异的关键性指标。因此，本文对绿色食品产业发展差异测度建立于绿色食品产出量差异测度基础上，以绿色食品产出量区域差异来反映绿色食品发展区域差异。

为了更为全面地考察绿色食品产业发展的差异，从全国省域层面和产区分组层面测度绿色食品产业发展的区域差异。在较多的研究文献中，对我国的区域划分，一般采取东、中、西部划分或沿海内陆划分，进而考察各地区经济或产业发展的不同特点。但是，绿色食品产业发展状况并没有明显地呈现东部沿海向西北内陆层级递减的态势。按照已有文献中常用的东、中、西部划分法，或者沿海内陆划分法、南北方划分法，均不能很好地表现我国绿色食品产业发展的区域分布特点。本文拟用产区划分的方法，将我国绿色食品产业按产出量的大小划分为不同产区，进而对产区内各省份间绿色食品产业发展差异进行测度和比较。

图3　绿色食品产出量的区域分布（单位：万吨）注：同图1　。

图4　绿色食品产地监测面积区域分布（单位：万亩）注：同图1　。

依据2010～2014年中国现代农业示范区绿色食品产量排序，将中国绿色食品产区分为高、中、低三个层次。依据中国绿色食品发展中心《中国绿色食品统计年报》的统计口径数据，按五年产量平均值的大小进行先后排序，得出我国绿色食品的高产区、中产区和低产区分别为：①高产区，包括四川、黑龙江、湖南、广东、甘肃、天津、陕西、河南、北京、山西等；②中产区，包括安徽、浙江、江西、山东、海南、湖北、青海、云南、宁夏、吉林等；③低产区，包括江苏、广西、上海、贵州、辽宁、内蒙古、重庆、新疆、河北、福建等。西藏自治区由于认证绿色食品产量数据缺失，因此没有纳入统计范围。

利用泰尔指数对绿色食品产业发展区域差异进行测度。泰尔指数计算公式为：

其中，xi为i省份绿色食品产出量，i=1，2，……，n，E（x）为各省份绿色食品平均产出量，n为统计的省份个数。

图5　绿色食品产出区域差异的泰尔指数及动态变化

2.差异测度结果分析

绿色食品产业发展呈现明显的区域差异特征。图5报告了绿色食品产出量区域差异的泰尔指数及动态变化。从省域层面看，2014年全国各省份绿色食品产出差异的泰尔指数达到1.0430，相比于2013年的0.9564，差异有所扩大，2010～2014年，泰尔指数稳定在0.9以上，且有上升态势，说明全国各省份绿色食品产出量存在较大的差异。从产区分组来看，2014年高产区内各省份绿色食品产出差异的泰尔指数为0.8515，中产区为0.8923，低产区为0.6956。其中低产区各省份绿色食品产出差异有逐年缩小的特征，泰尔指数由2010年的0.8098，下降至2014年的0.6956，中产区各省份间绿色食品产出差异呈现出相反的走势，产出差异逐年扩大，泰尔指数由2010年的0.6352，扩大为2014年的0.8923。

三、绿色食品产业发展区域差异收敛性检验

（一）收敛模型的建立

1.绿色食品产业发展σ收敛模型

绿色食品产业发展σ收敛是指随着时间的推移，不同省份或区域绿色食品产出的离散程度随着时间的推移逐渐减小。离散程度是检验是否存在σ收敛的重要指标，如果不同省份或区域绿色食品产出离散程度逐渐缩小，则认为存在σ收敛。标准差反映了样本的绝对差异，而对数标准差则可用于衡量地区的相对差异，可以消除绝对水平增长对差异衡量的影响［10］。因此，本文选取标准差（σ）和对数标准差（σ系数）作为测度绿色食品产出离散程度的指标。

标准差的计算公式为：

其中lnxit为i省份t时期的绿色食品产出对数，lnx¯t为n个省份的绿色食品产出对数的均值。n为考察的省份总数。σ系数越大表明相对离散程度越大。

2.绿色食品产业发展的β收敛模型

绿色食品产业发展的β收敛，是指初始产量低的省份，比初始产量高的省份有更高的绿色食品产出增长率，因而经过一定的阶段，绿色食品产出较低的省份会赶上产出高的省份，以达到以同样速度发展的态势。β收敛可分为绝对β收敛和条件β收敛两种形式。绿色食品产业发展的条件β收敛是指控制了一些其他影响因素后，不同省份呈现一种收敛的趋势，绿色食品产业发展的绝对β收敛是指，即使不控制条件变量不同省份也呈现收敛的趋势［1］。本文采用条件β收敛来分析绿色食品产业发展区域差异的收敛性。借鉴Martin，X（1996）［11］提出的收敛模型，将绿色食品产业发展的条件β收敛模型表示为：

其中，yi,t表示i省份在t时期的绿色食品产量，yi,t-1表示i省份在t-1时期的绿色食品产量，uit为误差项，Xit为控制变量，如果β＜0表明随着时间的推移，绿色食品产出会趋于稳态收敛，也即存在条件收敛［12］。

（二）样本与数据来源说明

在样本选择方面，由于中国台湾、中国香港、中国澳门地区经济社会与中国大陆存在较大差异，在样本选择中将这些地区排除在外，而西藏地区由于各年绿色食品产出数据缺失较大，因此也被排除在样本选择之外。分别选取中国大陆30省份数据作为总体样本和高产区、中产区、低产区等作为区域样本，对绿色食品产业发展差异的收敛性进行分析。按2010～2014年各省份国家现代农业示范区绿色食品产出排行，将绿色食品产区分为高产区、中产区和低产区三个部分，其中处于高产区的有四川、黑龙江、湖南、广东、甘肃、天津、陕西、河南、北京、山西等；中产区有安徽、浙江、江西、山东、海南、湖北、青海、云南、宁夏、吉林等；低产区有江苏、广西、上海、贵州、辽宁、内蒙古、重庆、新疆、河北、福建等。数据来源方面，作为因变量的绿色食品产出数据来源于农业部绿色食品发展研究中心发布的2010～2014年《绿色食品统计年报》，作为控制变量数据来源于2011～2014年《中国统计年鉴》和《中国农业统计年鉴》。

（三）变量选取

绿色食品产业发展的条件β收敛是指控制了一些其他影响因素后，不同省份呈现一种收敛的趋势。在以上（4）式模型中，加入了控制变量，以更好地考察绿色食品产业发展的条件β收敛。依据经济意义和绿色食品产业特点，选取了收入水平、产业集聚度以及资本、劳动力、土地等要素作为作为控制变量放入条件β收敛模型中，各控制变量说明如下：

（1）收入水平（income），用城镇居民人均可支配收入表示。城镇居民作为绿色食品消费的主要群体，收入水平的高低直接影响了城镇居民的食品消费选择，一般而言，收入水平的提高将有助于绿色食品产业的发展；

(3)带式输送机在制动器作用下的制动减速度满载时，az=0.435 m/s2，空载时，az=0.153 m/s2。

（2）产业集聚（lq），在很多研究中，通常将区位熵作为衡量地区产业集聚的重要指标，这里也用区位熵作为产业集聚的指标，公式为：

（3）资本投入（asset），目前并没有绿色食品产业固定资产投资额的相关统计数据，因此，这里用农林牧渔固定资产投资额作资本投入的替代变量加入到控制变量中。绿色食品种类划分中，产品基本涉及农林牧渔业，因此将农林牧渔业固定资产投资额作为替代变量是可行的，农林牧渔业固定资产投资水平的提高，有助于生产性基础设施的进一步完善，对绿色食品生产将有积极的正向影响。

（4）劳动力（labor），从事绿色食品生产的劳动力主体可分为两类：一类为留在农村从事绿色食品原料及初级产品的农户；一类为城镇从事绿色食品加工的工人，这类工人很大部分为农村进城务工人员。到底有多少劳动力用于绿色食品生产，目前并没有进行比较全面的统计，综合考虑数据的可得性以及从事绿色食品生产劳动力的来源可能性，选取农村人口数作为劳动力的替代变量，并用labor表示。

（5）土地要素（land），目前对于依赖于土地的绿色食品原料及初级产品种植面积统计不全，这里用绿色食品产地环境监测面积代表绿色食品生产中的土地要素投入，并用land表示。

（四）实证结果分析

1.σ收敛检验

无论是省域层面还是高、中、低产区层面，绿色食品产出标准差均呈逐年变大趋势。说明无论是全国省域间，还是产区内各省份之间，绿色食品产出量的绝对差异均呈扩大趋势，不呈现收敛特征。图6报告了绿色食品产出标准差走势情况。2010年全国省域层面数据计算的标准差为60.12，到2014年变为503.56，且2010～2015年间标准差逐年变大，说明绿色食品产出量的绝对差异逐年增大。而从全国省域层面与产区分组层面数据的标准差比较来看，2014年高产区标准差为704.75，高于全国的503.56，中产区和低产区的标准差低于全国水平。高产区各省份间绿色食品产出的绝对差异大于全国省域间的绝对差异水平，中、低产区各省份间绿色食品产出绝对差异较小。

图62010　～2014年全国和高、中、低产区绿色食品产出标准差走势

图7报告了2010～2014年绿色食品产出的σ系数的动态变化趋势。从图中可以看出，全国省域间总体差异的σ系数，呈逐年下降趋势，由最大时的1.92，下降为1.83，表明全国省域间绿色食品产出的总体相对差异逐年缩小。分产区来看，高产区各省份绿色食品产出相对差异整体上高于中低产区，2014年σ系数为1.73，中产区各省份绿色食品产出相对差异呈现逐年扩大趋势，2010年中产区的σ系数仅为1.42，此后逐年扩大，2014年中产区σ系数达到1.83。低产区各省份绿色食品产出相对差异则呈现相反的特征，相对差异逐年缩小，2010年低产区各省份绿色食品产出的σ系数为1.50，此后各年份σ系数逐年缩小，到2014年σ系数已降至1.36。从2010～2014年σ系数变动来看，各省份绿色食品产业发展总体相对差异呈现σ收敛特征。

2.β收敛检验

以上通过标准差和对数标准差（σ系数）对绿色食品产业发展差异的σ收敛进行检验，发现从标准差来看，无论是从全国省域层面还是从高、中、低产区层面来看，各省份间绿色食品产出的绝对差异逐年扩大，并没有呈现收敛特征，相反呈现出绝对差异日益扩大的趋势，但从对数标准差来看，全国各省份相对差异在缩小，说明各省份绿色食品产出的相对差异有逐步收敛的特征。以上仅从存量上考察绿色食品产出的收敛性，那么从增长趋势来看，各省份绿色食品产出增长是否存在收敛态势，通过条件β收敛检验，进一步考察。

图72010　～2014年全国和高、中、低产区绿色食品产出的σ系数走势

（1）省域层面的β条件收敛检验。这里选取收入水平、产业集聚、资本、劳动力和土地等生产要素作为控制变量，对绿色食品产业发展的条件β收敛进行检验。为了便于比较，表1同时列出了几种估计方法的回归结果。但在估计方法的最终选择上，按照以下步骤进行：模型（1）为混合回归模型，模型（2）为固定效应模型。固定效应F统计量所对应的p值为0.0000，说明在混合回归模型和固定效应模型之间，应该选择固定效应模型较为合适。模型（3）为随机效应模型，通过Hausman检验进一步检验是否应该用固定效应模型，检验结果显示H=74.50，所对应的p= 0.0000，说明在固定效应模型（2）和随机效应模型（3）中应该选择固定效应模型。但是，通过异方差检验、组内自相关检验和同期相关检验，发现同时存在异方差、组内自相关和同期相关情况，检验结果如表1下半部分所示。由于广义最小二乘法（FGLS）能够很好的克服这些问题，因此最终选择广义最小二乘法进行估计，估计结果为模型（4）。

表1　省域层面的条件β收敛检验

模型（4）通过联合显著性F检验，各变量系数均较为显著，且符合理论预期，模型估计较为合理。从模型（4）中可以看出β＜0，符合条件收敛，说明从省域层面看，绿色食品产出随着时间的推移，各省份绿色食品产出增长最终会趋向收敛，也即初始产量低的省份，比初始产量高的省份有更高的绿色食品产出增长率，因而经过一定的阶段，绿色食品产出较低的省份会赶上产出高的省份，以达到以同样速度发展的态势。控制变量中，收入水平变量系数显著为正，说明收入对绿色食品产出具有显著的正向影响，居民收入的增长有助于绿色食品产业发展；绿色食品产业集聚水平变量系数显著为正，说明当地绿色食品产业集聚程度的提高，对绿色食品产业发展具有积极意义。

（2）产区层面β条件收敛检验。表2报告了高、中、低产区的回归结果，作为比较，也列出了全国省域层面数据的回归结果。在高产区估计方法的选择上，首先在混合回归和固定效应模型中进行选择，由于固定效应的F统计量为6.57，对应的p=0.001，因此在混合回归和固定效应模型中，选择固定效应模型较为合适。接着利用LM检验，在混合回归和随机效应模型间进行选择，检验结果显示LM检验统计量对应的p=1.0000，检验结果表明在随机效应与混合回归效应模型之间应该选择混合回归效应模型较为合适，用Hausman检验，在固定效应和随机效应模型之间进行选择，计算结果H=23.4，所对应的p= 0.0001，故拒绝原假设，认为应该用固定效应模型。进一步检验组间异方差、同期相关及组内自相关情况，首先利用组间异方差的LR检验，考察是否存在组间异方差情况，检验结果显示统计量所对应的p=0.0000，因此存在组间异方差；接着利用组内自相关的wald检验，对是否存在组内自相关情况进行检验，检验结果显示F统计量为39.494，对应的p=0.0000，因此存在组内自相关，最后利用pesaran检验，对是否存在组间同期相关性进行检验，检验结果显示p=0.0000，也存在组间同期相关的情况，因此，最终选择广义最小二乘法（FGLS）进行估计。中产区和低产区回归方法的选择过程中，也遵循同样的步骤，结果表明中产区、低产区数据也存在组内自相关、组间同期相关和组间异方差问题，因此也选择广义最小二乘法（FGLS）进行估计。

表2　高、中、低产区分组数据的条件β收敛检验

表2列出了全国省域层面和高、中、低产区层面的回归结果，结果显示无论是全国省域层面还是高、中、低产区层面回归结果均显示β＜0，也即符合条件收敛，这说明无论是从省域层面还是从产区分组层面来看，绿色食品产出增长均趋于收敛，也即初始产量低的省份，比初始产量高的省份有更高的绿色食品产出增长率，因而经过一定的阶段，绿色食品产出较低的省份会赶上产出高的省份，以达到以同样速度发展的态势。但是高、中、低产区各省份差异的收敛速度并不相同，中产区收敛速度大于高产区和低产区。

四、结论性评述

本文对绿色食品产业发展区域差异收敛性进行分析，对于绿色食品产业发展差异的收敛性研究，主要是通过构建σ收敛模型和β收敛模型进行收敛性检验，这样一方面通过构建σ收敛模型，也即通过标准差和对数标准差从全国省域层面和分产区层面，分别考察各省份绿色食品产出存量的绝对差异和相对差异，进而判断各地区绿色食品产业发展绝对差异和相对差异的发展趋势；另一方面通过构建条件β收敛模型，从绿色食品产出增长角度，来考察各省份绿色食品产业发展的收敛性。以此，从产出存量角度和增长收敛角度对各省份绿色食品产业发展差异的收敛性进行了较为全面的分析。

本文研究表明，无论是从全国省域层面还是高、中、低产区层面，各省份绿色食品产业发展的绝对差异逐年扩大并没有呈现σ收敛，但产业发展的相对差异表现出逐年缩小的趋势，符合σ收敛特征；绿色食品产业发展趋于条件β收敛，也即初始产量低的省份，比初始产量高的省份有更高的绿色食品产出增长率，因而经过一定的阶段，绿色食品产出较低的省份会赶上产出高的省份，以达到以同样速度发展的态势。但是高、中、低产区各省份间条件β收敛速度并不相同，中产区收敛速度大于高产区和低产区。

基于以上的研究结论，认为要促进绿色食品产业的区域协调，必须加大对绿色食品产业的政策扶持力度。我国各地区绿色食品产业发展阶段不同，产业发展条件也存在很大差异，有些地区绿色食品产业发展条件较好，但由于缺乏资金和技术，使得产业发展受到很大的约束，国家应该实施差别化的绿色食品产业扶持政策，加强对这些地区绿色食品产业的财政支持力度。一是要加强绿色食品发展条件较好，但发展落后地区绿色食品生产企业或合作社的财政倾斜力度，通过价格补贴和税收优惠，引导更多企业和生产组织从事绿色食品生产，这不仅有助于缩小区域间绿色食品产业发展差异，同时也将从总体上改变我国食品的供给格局，提高我国整体的食品供应质量；二是要进一步加强农业基础设施建设，通过加强农田、水利、交通等基础设施建设，提高绿色食品生产的便利性与产出的稳定性。

［1］潘文卿.中国区域经济差异与收敛［J］.中国社会科学，2010（1）：72-84.

［2］赵峥，姜欣.我国区域创新效率的差异及收敛性研究——基于省际面板数据的实证分析［J］.区域经济评论，2013（3）：72-78.

［3］张陶新.全球碳排放的区域差异与收敛性分析［J］.世界地理研究，2013（2）：27-33.

［4］高毅蓉，袁伦渠.我国三次产业劳动生产率的地区差异及收敛性分析：1985～2010年［J］.经济问题探索，2014（6）：54-59.

［5］杨翔，李小平，周大川.中国制造业碳生产率的差异与收敛性研究［J］.数量经济技术经济研究，2015（12）：3-20.

［6］陈志建，王铮，孙翊.中国区域人均碳排放的空间格局演变及俱乐部收敛分析［J］.干旱区资源与环境，2015（4）：24-29.

［7］Cabral R，Mollick A V.Mexico's regional output convergence after NAFTA：a dynamic panel data analysis［J］.The Annals of Regional Science，2012，48（3）：877-895.

［8］Mugera A W，Langemeier M R，Featherstone A M.Labor productivity convergence in the Kansas farm sector：a three-stage procedure using data envelopment analysis and semiparametric regression analysis［J］.Journal of Productivity Analysis，2012，38（1）：63-79.

［9］Sondermann D.Productivity in the euro area：any evidence of convergence［J］.Empirical Economics，2014，47（3）：999-1027.

［10］魏后凯.现代区域经济学［M］.北京：经济管理出版社，2011：431-439.

［11］Sala I Martin，X.The classical approach to convergence analysis［J］.The Economic Journal，1996，106：1019-1036.

［12］钱争鸣，刘晓晨.我国绿色经济效率的区域差异及收敛性研究［J］.厦门大学学报（哲学社会科学版），2014（1）：110-118.

A Study on the Regional Differences and Convergence of the Green Food Industry Development in China

Zhu Wentao
（Jinan University，Guangzhou 510632，China）

The development of green food industry in china shows significant regional differences.The key to realize the regional balance between supply and demand of green food lies in narrowing the regional differences in green food industry development and promoting coordinated development of the green food industry.In this article，the panel data of 30 provinces of China in 2010-2014 are used to measure the regional differences of green food industry development in china.On this basis，employing sigma convergence and beta conditional convergence model，the article also empirically tests the convergence of the green food industry development in China.The results show that the regional differences in the development of green food industry in China are significant，and the green food industry development has the characteristics of absolute divergence and relative convergence.

green food；regional differences；Theil index；convergence

F062.1；F269.27

A

1673-0461（2016）10-0071-08

10.13253/j.cnki.ddjjgl.2016.10.012

（责任编辑：李萌）

2016-05-30

http：//www.cnki.net/kcms/detail/13.1356.F.20160929.1415.012.html

时间：2016-9-29 14：15：51

朱文涛（1988-），男，福建漳州人，暨南大学产业经济研究院博士研究生，研究方向：产业经济。