茶产业空间集聚对农民增收的影响研究——基于动态面板数据模型的实证

罗富民

（乐山师范学院 经济与管理学院，四川 乐山 614000）

茶产业空间集聚对农民增收的影响研究
——基于动态面板数据模型的实证

罗富民

（乐山师范学院 经济与管理学院，四川 乐山 614000）

文章就茶产业空间集聚对农民增收的影响进行了理论解释和实证分析。研究表明：茶产业空间集聚可以从增强品牌效应、提升市场地位、提升生产效率、降低种植成本等多个层面对农民增收产生积极影响；而实证分析结果也表明我国18个产茶省近年来茶产业空间集聚度的提升对农民收入增长产生了积极作用。

茶产业；空间集聚；农民收入；动态面板数据模型

0 引言

茶产业是我国传统特色农业产业，近年来已经发展成为茶叶主产区现代农业的支柱产业。“十二五”期间我国茶园种植面积、茶叶产量和产值呈现大幅增长趋势。截至2015年末，全国18个产茶省的茶园种植面积为4316万亩，是2010末的1.46倍，年均增长7.8%；茶叶总产量达到227.8万吨，是2010年末的1.54倍，年均增长9.1%；茶叶总产值达到1519.2亿元，是2010年末的2.48倍，年均增长19.9%①。

当前，对于产业空间集聚的研究主要集中在制造业领域，而农业空间集聚问题一直作为一种自然现象而未引起足够的重视，研究文献较少。比如杨丽、王鹏生研究指出农业产业集聚能实现小农经济与规模经济的有机结合[1]；李二玲、庞安超、朱纪广对中国农业地理集聚格局演化及其机制进行了分析[2]。茶叶种植作为我国农业生产的重要领域，也呈现出不同程度的空间集聚现象。宋燕平、王艳荣以安徽省为例对茶产业空间集聚状况及对产业总产值的效应进行了探讨[3]；杨洋、刘颖、张琦对安徽茶产业集中程度及其发展对策进行了研究[4]；卫龙宝、李静对我国茶叶主产区的产业空间集聚度进行了分析，并探讨了茶叶生产技术效率的影响因素[5]。

当前茶叶种植已经成为茶叶主产区农民增收的重要途径。那么茶叶空间集聚是否会对农民增收产生积极作用值得我们关注和研究。因此，与上述研究不同的是，本文主要拟对茶产业空间集聚对农民增收的作用进行理论解释，并以我国18个产茶省为例，对茶产业空间集聚度进行测算，在此基础上，应用动态面板数据模型分析其对农民增收的作用。

1 茶产业空间集聚对农民增收的影响机理

茶产业空间集聚对农民增收的作用途径，就理论层面而言主要体现在以下几个方面：

一是茶产业空间集聚产生的品牌效应有利于提升茶叶附加值，进而促进农民增收。茶产业空间集聚首先表现在某一特定区域茶叶种植规模的扩大，这种扩大可以提升茶叶种植在该地区农业生产中的重要程度，还可以扩大该地区茶叶种植对周边区域的影响程度。特别是茶叶主产区国家地理标志保护产品制度的实施，使得茶叶生产经营的地域品牌将得以树立。而随着影响力的不断扩大和品牌知名度的不断提升，茶叶品牌的附加值将显现。主要表现在品牌知名度较高的茶产品在售价上往往会高于同类型的其他茶产品，进而有利于促进茶叶种植农户的收入。

二是茶产业空间集聚有利于提升农民市场交易地位，进而促进农民增收。在茶产业空间集聚的区域内，不但茶叶种植的规模大，而且投身于茶叶种植的农户也会日益增多。虽然同一种植区域的不同农户间存在一定程度的竞争关系。但是，越来越多的农户认识到单打独斗已经不能适应现代市场经济发展的需要。因此，在市场竞争的压力下，茶农为了争取自身利益会自发形成各种茶叶生产协会，或者茶叶种植合作社。协会和合作社的成立，不但有利于开拓茶叶销售市场，而且使得茶农在市场交易的价格谈判中处于有利地位；进而又利于维护茶农市场交易中的利益，促进农民增收。

三是茶产业空间集聚有利于提升茶叶生产效率、降低茶农种植成本，进而促进农民增收。茶产业空间集聚为茶叶生产种植技术的推广创造了有利条件。这是因为相对于分散种植而言，茶叶在某一区域的集中种植，可以降低茶叶生产种植技术的推广成本。另一方面，相对于分散种植而言，茶叶的集聚种植，也便于农户之间进行茶叶种植的技术交流，进而提升技术效率。茶产业空间集聚还可以促进地方政府加强茶叶生产经营的基础设施建设，减少茶农在茶叶生产经营中自身投入。随着生产效率的提升和种植成本的下降，茶农在既定的茶园种植面积上，可以产生更多的茶叶产量，而投入更少的生产成本，进而促进农民生产经营收入的提升。

2 茶产业空间集聚对农民增收影响的实证分析

2.1 计量模型的建立

为了验证茶产业空间集聚对农民增收存在怎样的影响，需要建立一个以农民收入为被解释变量，茶产业空间集聚程度为解释变量的计量经济模型。由于农民收入包括家庭经营收入、工资性收入和财产性收入等，而茶叶种植收入主要属于家庭经营收入。因此，本文主要分析茶叶空间集聚对农民家庭经营收入的影响。另一方面，农户的家庭经营收入还可能来源于茶产业外的其他农业生产经营领域，因此在计量模型中将整个农业产值作为控制变量。

此外，农民的家庭经营收入还可能存在一定惯性，即当期的收入可能会受到前期收入水平的影响。这是因为，家庭经营收入属于生产性收入，如果前期家庭收入较高会影响到农民当前生产的积极性，进而提高当期收入；反之前期收入较低则削弱积极性，进而降低当期收入。此外，前期收入水平还可以通过影响资本积累进而对当期收入水平产生影响。这些因素都可能导致农民收入水平存在跨期相关性。而这种跨期相关性，可以通过建立动态面板数据模型予以反映。与普通面板数据模型相比，动态面板数据模型主要是要引入被解释变量的滞后项作为解释变量。而随着被解释变量滞后项的引入，还可以“规避解释变量遗漏所带来的参数估计不一致”[6]。

基于上述建模思路，本文以农民家庭经营收入为被解释变量，以农民家庭经营收入水平的一阶滞后项、茶产业空间集聚程度、农业总产值等为解释变量，建立如下动态面板模型：

在模型（1）中，Iit、Ιit-1分别表示第 i个区域 t时期和t-1时期的农民家庭经营收入，Kit表示第i个区域t时期的茶产业空间集聚度；Nit表示第i个区域t时期的整个农业总产值；εit为随机误差项。

2.2 样本选择与数据来源

本文所选取的样本为我国18个茶叶主产区，1997—2013年各年间的相关数据。在对茶产业的空间集聚程度测算上，借鉴卫龙宝、李静的研究主要采用区位商方法，具体计算公式如下：

在模型(1)中，农民家庭经营收入数据、农业产值数据，以及计算上茶产业空间聚集度的相关数据均来源于《中国统计年鉴（1998—2014）》《中国农村统计年鉴（1998—2014）》。在具体模型估计过程中，为了保持量纲的相对一致性，对农民家庭经营收入和农业产值的数据作对数化处理。各个变量的描述性统计分析结果见表1：

表1 各个变量的描述性统计分析结果

2.3 模型估计方法

在对动态面板数据模型（1）进行估计的过程中，可能会面临的问题是：农民家庭经营收入水平的一阶滞后项与误差项存在相关性；农民家庭经营收入水平与茶叶空间聚集度之间也可能存在双向因果关系，进而导致联立内生性问题。由于上述问题的存在，如果采用带有固定效应或随机效应的普通面板数据模型的最小二乘法进行分析，会造成估计系数的有偏性和非一致性。为了解决这一问题，Arellano&Bond提出了一阶差分广义矩方法（Firstdifferenced GMM），对动态面板数据模型进行分析[7]；Arellano&Bover、Blundell&Bond 则在此基础上进一步提出了系统广义矩方法（System GMM）[8-9]。

为了说明动态面板数据模型的估计方法，以模型(1)为例，对其进行一阶差分变换后可以得到下式：

在式（3）中，ΔIit-1依然与 Δεit存在相关性，而 I－it-2、Iit-3、Iit-4等与 Δεit不相关，但与 ΔIit-1相关。因此，可以它们作为工具变量对模型（1）进行估计。这种方法被称之为差分GMM估计，即对进行差分变换后的方程进行GMM估计。采用差分GMM进行估计可能存在的问题是，如果Iit-2与ΔIit-1相关性可能很弱，就会导致弱工具变量问题。为了解决这一问题，Arellano&Bover提出了水平GMM方法。而Blundell&Bond则将差分GMM和水平GMM估计方法结合在一起，提出了系统GMM估计方法。在对动态面板数据模型进行差分GMM估计和系统GMM估计中，需要对模型设定的合理性和工具变量的有效性进行检验。根据Arellano&Bover、Blundell&Bond的研究，可以采用Sargan统计量来检验工具变量的有效性，用差分方程的二阶序列相关检验AR（2）统计量来判断随机扰动项是否存在序列相关。

2.4 计量分析结果及解释

本文在Stata11软件中分别采用差分广义矩和系统广义矩方法，对动态面板数据模型（1）进行估计。在估计过程中，由于样本数据的时间跨度较短，因此将工具变量的最大滞后阶数设定为3，其他选项的设定采用程序默认方式。具体估计结果见表2：

表2 模型估计结果

由表2可知，无论是差分GMM估计还是系统GMM估计，Wald检验均表明，模型中各个变量的引入是有效的；Sargan检验表明模型估计采用的工具变量是有效的；AR(2)检验表明不存在二阶自相关，模型的设定比较合理。

而从表2的估计结果中可以发现，变量K的系数为正，表明茶产业的空间聚集度提升有利于促进农民家庭经营收入增长。具体而言，茶产业空间聚集度提升1个单位，可以促进农民家庭收入增长0.007 3到0.025 9个单位。但是，与整个农业产值相比，茶产业空间聚集的增收效应相对较弱，且显著性水平也较低。这可能是因为，农民家庭经营收入除了来自于茶叶种植外，其主要来源还是源于其他农产品种植。此外表2的估计结果中，变量Iit-1的系数为正且比较显著；由此表明，农民的家庭经营收入的确存在跨期正相关性。这与前文的假设基本相符合。

3 研究结论与政策建议

综上所述，本文就茶产业空间集聚对农民增收的影响进行了理论解释和实证分析。研究表明，茶产业空间集聚可以从增强品牌效应、提升市场交易地位、提升生产效率、降低种植成本等多个层面对农民增收产生积极影响；而实证分析结果也表明18个茶产区近年来茶产业空间集聚度的提升对农民家庭经营收入增长产生积极作用。基于上述研究结论，在茶产业空间集聚发展中，为了更好地发挥助农增收作用，本文认为可以从以下几个方面入手：

一是深入推进种植业供给侧结构性改革，进一步提升茶产业空间集聚度。根据生态环境优势，技术优势，进一步优化茶产业种植的空间布局。促进茶叶种植向生态环境优越的西南山区、长江流域集中。对于不具备比较优势的区域，要逐步调整退出茶叶种植。在具有比较优势的区域，要通过土地流转，促进茶叶种植规模的扩大，通过龙头企业带动，形成产业集群。

二是加强对茶产业地理标志产品的保护力度，更好地发挥品牌效应的增收作用。具体而言，要进一步加强对茶叶种植生产过程中的质量安全保护，倡导绿色有机种植，提升地理标志产品保护区茶叶的产出质量。要进一步加强对地理标志产品的宣传力度，通过互联网、移动通信等多种媒体平台，使越来越多的人热爱饮茶，热爱茶文化。

三是加强茶叶种植合作社或生产协会的内部利用链接机制，促进茶产业种植、加工、销售整个产业链接的有机融合。在融合发展过程中要切实保护茶农的利益，建立科学合理的利益链接机制，通过促进农民增收，提升其种植优质茶叶的积极性。

四是加强茶叶种植区的基础设施投入和生产技术推广。地方政府应针对茶叶生产经营过程中对基础设施的现实需要，扩大基础设施公共品的投入，采用PPP等模式解决财政投资不足问题。茶叶技术研发部门和技术推广部门，要进一步加大研发和推广力度，提升茶叶种植、加工的技术含量，提升茶叶生产经营的效率。

注释：

①数据来源于《中国茶叶产业十三五规划》。

[1]杨丽，王鹏生.农业产业集聚：小农经济基础上的规模经济[J].农村经济，2005（7）：53-55.

[2]李二玲，庞安超，朱纪广.中国农业地理集聚格局演化及其机制[J].世界地理研究，2012（5）：885-898.

[3]宋燕平，王艳荣.茶产业集聚的实证研究[J].茶叶科学，2008（5）：379-385.

[4]杨洋，刘颖，张琦.安徽茶叶产业集中程度分析及其发展对策[J].福建茶叶，2013（3）：6-8.

[5]卫龙宝，李静.我国茶叶产业集聚与技术效率分析[J].经济问题探索，2014（12）：58-62.

[6]单德朋.产业结构 劳动密集度与西部地区贫困减缓：基于动态面板系统广义距方法的分析[J].中南财经政法大学学报，2012（6）：106-112.

[7]ARELLANO M，BOND S.Some test of specification for panel data:Monte carlo evidence and an application to employment equations[J].Review of Economic Studies，1991，58（2）：277-297.

[8]ARELLANO M.BOVER O.Another look at the instrumental variable estimation of error component model[J].Journalof Econometrics，19956，8（1）：29-51.

[9]BLUNDELL R.BOND S.Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data model[J].JournalofEconometrics，1998，87（1）：115-143.

Influence Studies of Tea Industry Spatial Agglomeration on Farmers’Income——Empirical Study Based on Dynamic Panel Data Model

LUO Fumin
（School of Economics and Management，Leshan Normal University，Leshan Sichuan 614000，China）

This paper makes a theoretical explanation and empirical analysis of the influence of tea industry spatial agglomeration on farmers’income.The results show that the tea industry spatial agglomeration can positively impact on farmers’income through enhancing the brand effect，improving the market position，upgrading production efficiency and reducing the cost of planting.The empirical results also show that the tea industry spatial concentration of China’s 18 provinces in recent years has a positive effect on the growth of farmers’income.

Tea Industry；Spatial Agglomeration；Farmers’Income；Dynamic Panel Data Model

F304

A

1009-8666（2017）08-0092-05

［责任编辑、校对：王菁］

10.16069/j.cnki.51-1610/g4.2017.08.015

2017-01-06

四川省哲学社会科学项目“农产品加工企业空间集聚发展研究”（SC15XK054）

罗富民（1980—），男，重庆合川人。乐山师范学院经济管理学院副教授，博士，研究方向：农村经济。