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*

陈湘满，喻 科

(湘潭大学 商学院，湖南 湘潭 411105)

党的十八大以来，我国城乡居民收入持续增长，城乡居民收入差距不断缩小。根据国家统计局调查数据显示：2020年城镇居民人均可支配收入为43 834元，农村居民人均可支配收入为17 131元，城乡居民人均可支配收入绝对差距为26 703元，比2019年减少365元；城乡居民人均可支配收入比值为2.56，比2019年缩小0.08。2020年如期完成脱贫攻坚的总任务，全面开启乡村振兴战略。在乡村振兴背景下，农村经济繁荣、农民生活富裕，这不仅是判断全面建成小康社会的重要指标之一，也是实现共同富裕的落脚点。农村产业融合作为农业产业化发展的高级形态，势必对农村居民收入产生重要影响。[1]28-29为此，本文采用2005—2019年30个省区市(1)除香港、澳门、台湾、西藏。的面板数据，运用空间杜宾模型实证分析农村产业融合对农村居民收入影响的空间效应。

一、文献综述

农村产业融合是产业融合理论在农村发展中的应用和创新，日本学者今村奈良臣指出，要实现农产品附加值提升，农业必须要实现多种经营，不能仅仅把目光放在种植业或者养殖业上，还要注重加工业和流通业领域，并提出了发展农业“六次产业化”的理念。[2]24-30农村产业融合通过延长农村产业链条来增加农产品的附加值、发挥农业多功能性，挖掘农业的生态功能、文化功能等，可以丰富农村产业类型、就地转移农村剩余劳动力、增加农民的综合收入。[3]105-1132015年中央“一号文件”发布以来，推进农村产业融合成为中央“三农”政策的焦点。李云新等(2017)利用微观调研数据实证研究发现，与传统的农业发展模式相比，农村产业融合的农户增收效应高达50%以上。[4]37-44杨晶等(2017)研究发现农村产业融合可以显著促进农户收入增长，参与农村产业融合的农户户均总收入和经营性收入明显高于非融合农户。[5]1-10程莉等(2019)以重庆为例，发现农村产业融合可以有效促进农民增收，城镇化水平、农业结构调整、政府支农水平等都对农民收入有显著推动作用。[6]18-27郭军等(2019)通过对浙江、四川和湖北的714户农户进行调查，运用Logit模型研究农户参与农村产业融合的影响因素，指出农村产业融合总体上显著增加了农民收入的来源渠道。[7]135-144张林等(2020)基于2005—2018年的省际面板数据，采用动态面板模型研究了农村产业融合的收入效应，认为其对农民收入增长具有明显的促进作用。[8]42-56张艳红等(2021)以湖南省为例，研究了不同地区农村产业融合水平，认为长株潭地区在经济效益方面具有领先优势，尤其是在农村居民工资性及财产性收入的增速方面遥遥领先。[9]1-15

上述研究未揭示农村产业融合对农村居民收入影响机理，且未涉及农村产业融合对农村居民收入影响的空间效应。为弥补已有研究文献的不足，本文可能的贡献在于：第一，在乡村振兴战略背景下，研究农村产业融合对农村居民收入的影响机理，可以丰富农村居民收入的相关文献；第二，利用2005—2019年省际面板数据，实证检验农村产业融合对农村居民收入影响的空间效应，对已有研究作出有益补充。

二、理论分析

(一)对农村居民收入影响的作用机理

农村产业融合打破原有的三次产业划分标准，是生产要素投入下的一种帕累托改进[10]12-21，[11]96-101。农村产业融合在促进农业产业链延伸、生产要素有效配置的过程中，能够将农村产业融合的增值收益分享给融合主体，其作用机理主要体现为:农村产业内部整合、协作，可以使农业生产分工体系更加完善，提高生产经营效率；能丰富农业经营模式，增加农产品附加值，为本地农民提供产业增值的红利；能有效发挥农村经济、文化、社会等多功能，培育新产业、新业态，将农村闲置的资产、要素加以利用，扩展农民的增收渠道。具体来讲，农村产业融合主要有以下三种路径：一是“种养加”结合。实现种植、养殖、加工有机结合的林下经济、稻虾套养等农业内部产业的融合发展，使农业生产内部结构更为紧密，农村居民更加有效、直接地对接市场，提高农村居民的经营性收入。二是“产供销”联合。将以往较为单一的农业生产向前、向后延伸，通过整合农业资源，构造全面完整的产业链，提高农产品的附加值，进一步提高农村居民在农业产业链中的地位；利用农村现有资源，创新农村产业形态和模式，将农村的劳动力市场进行细化，提供更多就业岗位，增加农村居民的工资性收入。此外，政府从政策供给、项目支撑等方面加大对涉农领域的财政支持力度，增加农村居民的转移性收入。三是“游娱购”融合。挖掘农业的科普、休闲、观光等综合价值，推动农业与旅游、文化、教育、康养等高位嫁接、交叉重组、渗透融合,形成“农业+”多业态发展，实现农村产业整合、功能拓展以及产业集聚，促进乡村经济发展。农村居民通过股份制合作、合作社的形式获得收益分红或者以土地流转、房屋出租、设备租赁等方式获得租金收入，增加财产性收入，通过“企业+基地+农户”等模式增加经营性收入(见图1)。

图1 农村产业融合增加农民收入的作用机理

(二)对农村居民收入影响的空间溢出效应机理

溢出效应在本质上就是经济学中所讨论的外部性问题，主要指的是某些生产或消费行为给其他个人或群体带来了无需收费的收益或者造成了未能补偿的损失等情形。农村产业融合对农村居民收入影响的空间溢出效应主要是指在农村产业融合过程中获得了自身目标结果，通过技术溢出、知识溢出等途径也对“本地区”以及“邻近地区”的农村居民收入水平产生“额外”影响，而这种影响对于农村产业融合而言是非目标结果。

技术创新与扩散始终贯穿于农村产业融合的全过程中，它能破除农业内部产业的多种壁垒，消除农村产业之间的边界，并产生技术溢出效应。在农村产业融合过程中，引导社会资本“出城下乡”，促进乡村产业发展，解决乡村产业发展过程中资金短缺的问题，会带来资本溢出效应。与传统农民相比，以家庭农场、合作社为代表的新型农业经营主体往往是农村产业融合的主要参与者。农村产业融合能够吸引城市优秀人才、返乡创业人才参与乡村经济的发展，具有人才溢出效应。农村产业融合过程对农村居民收入影响的空间溢出效应按照溢出效果可以分为正溢出效应和负溢出效应，分别对应外部经济和外部不经济两种情况。正溢出效应主要通过示范带动、模仿创新以及培训学习等方式对农村居民收入产生影响，负溢出效应主要通过区域间竞争、虹吸以及产业集聚等方式影响农村居民收入。此外，按照溢出方向可以分为：直接溢出和间接溢出，分别对应区域内部溢出和区域外部溢出两种情况(如图2)。

图2 农村产业融合对农村居民收入影响的空间溢出效应机理

三、变量与模型设计

(一)农村产业融合指标体系构建

农村产业融合内涵丰富，需要构建一套综合评价指标体系来对其进行量化分析。基于数据可得性，本文从农业产业链延伸、农业多功能发挥和农业服务业融合发展3个维度选取指标来构建农村产业融合评价指标体系(表1)。农业产业链延伸是指农业生产向纵向延伸至农产品的加工、销售等环节。当前农业产业链延伸的重点在于大力发展农产品加工业，本文选取农产品加工业主营业务收入与第一产业总产值的比值、第一产业总产值与农村人口数的比值来衡量。农业多功能性发挥是指深度融合农业与社会、文化等其他产业的过程，多功能性体现在农业的经济、生态和文化等方面。当前，农业多功能性的重要内容是大力发展休闲农业、生态绿色农业等新型农业生产经营形态，本文选取休闲农业年营业收入与第一产业总产值的比值、农作物化肥使用量与农作物种植面积的比值来反映农业与第三产业融合发展情况以及生态绿色农业发展的水平。农业服务业融合发展是指农业与服务业的联动发展，即服务业为农业生产过程中的产前、产中及产后环节提供中间服务的过程，本文选取农林牧渔服务业总产值与第一产业总产值的比值、农村平均每百户拥有电话数来衡量农业服务业融合发展水平。

表1 农村产业融合水平的指标体系

(二)研究方法与模型

1.熵值法

为了避免量纲差异对农村产业融合评价造成的影响，本文采用极差规格化方法对数据进行无量纲化的标准化处理，然后选择熵值法对构建的指标体系赋予权重，综合评价公式如下:

(1)

2.基准模型

为了研究农村产业融合对农村居民收入的效应，构建基准计量模型如下：

(2)

公式(2)中，下标i和t分别表示地区和年份，α0为截距项，Ruincomit表示各省份农村居民纯收入，Ruitegit表示各省份农村产业融合水平。控制变量ConiXit主要包括产业结构、交通基础设施、经济发展水平、农村居民受教育程度、农业机械化水平、财政支农水平和农业保险广度。

3.空间计量模型

空间杜宾模型(SDM)能对所有变量的溢出效应进行分解，可以将直接效应和间接效应从总效应中分解出来。直接效应(地区内的影响)体现了一个地区解释变量对该地区被解释变量的影响，间接效应(地区间的影响)体现了一个地区解释变量对其他地区被解释变量的潜在影响。空间杜宾模型(SDM)构建如下：

+β2Mechanit+β3Educatit+β4Financeit+β5Ptertiait

(3)

使用空间邻接权重矩阵、地理权重矩阵作为空间权重矩阵。对于空间邻接权重矩阵来说，其各元素(wij)的取值规则如下:

(4)

对于地理权重矩阵来说，其各元素的取值规则如下:

(5)

式(5)中d为省会城市之间的球面距离。

(三)变量选取与数据来源

1.被解释变量。本文的被解释变量为农村居民纯收入(Ruincom)(2015年之后为农村居民可支配收入)。考虑到 2015—2019年部分地区的农村居民人均纯收入数据缺失，在2015 年《中国统计年鉴》及以后公布的数据中，“农村居民家庭人均纯收入”用“农村居民人均可支配收入”代替，鉴于两者统计口径差异较小，本文 2015—2019年的农村居民纯收入指“农村居民人均可支配收入”。

2.核心解释变量。本文的核心解释变量为农村产业融合水平(Ruiteg)，由前文农村产业融合评价指标体系测算得到。

3.控制变量。①农业机械化水平(Mechan)采用人均农业机械化动力衡量。②农村人力资本(Educat)采用农村6岁及以上人口平均受教育年限的对数衡量。③财政支农水平(Financ)采用财政支农支出与农林牧渔总产值之比衡量。④产业结构(Ptertia)采用第三产业生产总值与地区生产总值之比衡量。⑤经济发展水平(Ecodep)采用人均国内生产总值衡量。⑥基础设施(Infrast)采用农村公路里程衡量。⑦农业保险广度(Agrinsu)采用农业保险保费收入与农村人口比衡量。各变量的描述性统计如表2所示。

表2 变量选取与描述性统计

限于数据可得性与代表性，采用2005—2019年中国30个省级面板数据分析农村产业融合对农村居民收入的影响。原始数据主要来自《中国农村统计年鉴》《中国人口与就业统计年鉴》《中国统计年鉴》、国泰君安数据库、中经网数据库。考虑到价格因素对计量结果的影响，对所有涉及价值的变量以2005年为基期，统一进行平减处理。

(四)农村产业融合水平特征

根据表1的评价指标体系，运用熵值法计算得到2005—2019年各省(市)农村产业融合水平的综合指数(表3) 。从发展趋势来看，30个省(区市)的农村产业融合水平呈上升趋势，从2005年的0.13%提升到2019年的0.16%，年均增长率为0.03%，发展态势良好。从各省(区市)的增长趋势来看，除辽宁、海南、吉林、黑龙江、内蒙古的年均增长率为负以外，其他省(区市)的农村产业融合水平稳步提升。虽然东、中、西部的农村产业融合水平在2005—2019年间都得到了提升，但东、中、西部的差距仍然较大，分布存在明显的地域差异，整体表现出东高西低的状态。

表3 2005—2019年农村产业融合水平表 (单位：%)

四、实证检验与结果分析

(一)基准检验

根据豪斯曼(Hausman)检验结果，采用固定效用模型比随机效用模型更优。根据公式(1)进行回归估计，结果见表4。模型(1)没有加入任何控制变量的回归估计结果。模型(2)～(5)逐步加入控制变量，模型(2)在模型(1)的基础上加入农村居民受教育程度、农业机械化水平；模型(3)在模型(2)的基础上加入财政支农、产业结构；模型(4)在模型(3)的基础上加入经济发展水平、交通基础设施；模型(5)在模型(4)的基础上加入农业保险广度。综合模型(1)～(5)发现农村产业融合变量的估计系数始终显著为正，说明农村产业融合能够有助于提高农村居民收入。

表4 基准回归分析结果表

从控制变量来看，农业机械化水平、农村居民受教育水平、财政支农、产业结构、经济发展水平、农业保险广度等均通过了1%的显著性水平检验，说明这些控制变量能够促进农村居民收入水平的提高。

(二)空间自相关检验

Moran’s I指数能够反映被研究对象在全局空间层面上的空间集聚特征，Moran’s I指数取值为[-1 1]，当I>0时，表示具有空间正相关性；I<0时表示具有空间负相关性；当I=0时表示没有相关性。Moran’s I指数计算公式如下：

(6)

表5给出了2005—2019年30个省(区市)农村居民收入和农村产业融合的全局Moran’s I指数，在空间邻接权重和地理权重下，农村产业融合水平的全局 Moran's Ⅰ均通过了 1% 水平的显著性检验，农村居民收入的全局Moran’s I指数显著为正，说明我国农村居民收入水平在样本期内存在显著的空间正相关关系。也就是说以省(区市)为区域单元，区域内农村产业融合的发展有助于带动周边区域农村产业融合的发展。因此，在探讨农村产业融合对农民收入的影响时，不应忽视其空间效应。

表5 农村居民收入和农村产业融合水平的Moran’s I指数

资源来源：采用Stata软件计算而得。

(三)空间面板模型检验

在被解释变量的空间自相关系数显著不为零的情况下，直接采用解释变量及其空间滞后项来度量空间溢出效应存在不妥，一般需要对分解效应进行解读，因此，选择固定效用空间杜宾模型的回归估计结果进行解读，相关结果见表6。模型(1)为主回归估计结果，模型(2)为各变量的空间滞后项估计结果，模型(3)～(5)为空间效应分解估计结果。从表6可知，农村产业融合的估计系数为正，并且通过10%的显著性水平检验，说明农村产业融合有助于提高农村居民收入水平。直接效应系数显著为正，说明区域内的农村产业融合对本地区的农村居民收入水平产生显著的正向影响。间接效应系数显著为正，说明周边地区的农村产业融合对本地区的农村居民收入水平产生显著的正向影响。从总效应来看，在邻接权重矩阵下农村产业融合通过了1%的显著性水平检验，且其溢出效应为正，说明农村产业融合在农村居民增收过程中扮演着非常重要的角色。在控制变量中，农业机械化水平、农民受教育水平、财政支农水平、产业结构、经济发展水平、农业保险广度等变量均通过1%的显著性检验，说明这些变量对农村居民收入之间存在正向影响。

表6 SDM模型验结果(基准回归)

(四)稳健性检验

空间权重对空间面板回归估计结果存在较大影响，改变空间权重矩阵对基准模型估计结果进行稳健性检验。将相邻矩阵替换为地理距离空间矩阵，地理权重矩阵采用各省会城市经纬度欧式地理距离倒数的平方计算得到。表7给出更换权重矩阵的回归估计结果，模型(1)为主回归估计结果，模型(2)为各变量的空间滞后项估计结果，模型(3)～(5)为空间效应分解估计结果。根据表7可知，rho的估计系数均通过了1%的显著性水平检验，并且估计系数符号为正。从分解效应来看，农村产业融合指标的直接效应和间接效应估计系数均通过了1%的显著性水平检验，并且估计系数为正。这说明改变空间权重矩阵后，农村产业融合对农村居民收入影响的空间效应同样存在。从控制变量来看，机械化水平、农村受教育程度、财政支农、农业保险广度、经济发展水平、基础设施的直接效应均显著为正，机械化水平、财政支农、产业结构、经济发展水平的间接效应均显著为正。与基准模型估计结果相比，各变量的估计结果均未发生明显改变，说明估计结果具有良好的稳健性。

表7 SDM模型检验结果(更换空间权重矩阵)

五、主要结论与政策建议

(一)主要结论

千方百计增加农村居民收入，提高生活水平一直是“三农”工作的重要内容。从理论上来讲，农村产业融合对农村居民收入增长发挥着重要的作用，其作用机制是通过农村产业融合整合农业内部资源，提高农业生产经营效率；优化农业产业结构，增加农产品附加值；培育农村新产业、新业态，扩展农民的增收渠道，从而促进农村居民收入的增长。在此基础上利用我国30个省(区市)2005—2019年的面板数据，通过建立空间杜宾计量模型，分析农村产业融合对农村居民收入的影响。研究结果显示：我国农村产业融合水平逐年提升、具有明显的地域差异，整体上表现出东高西低的状态。从空间效应检验结果来看，农村产业融合与农村居民收入之间存在明显的空间相关特征，在基准模型和稳健性检验模型中均发现，农村产业融合对农村居民收入影响存在显著的空间溢出效应，直接效应和间接效应均显著为正，农村产业融合对农村居民收入的影响，不仅仅局限于本地区，也对周边地区产生了溢出效应。

(二)政策建议

1.提升农村产业融合发展层次。立足资源优势，以“宜粮则粮、宜特则特、宜林则林”为策略，选择适合农村产业融合发展的优势特色产业。例如，我国粮食主产区的黑龙江、吉林、辽宁、河南等十三个省份，根据市场空间布局、产业发展基础，可以发展特色种植业带动型的农村产业融合，以优质水稻、玉米、大豆、蔬菜、马铃薯等为核心，推动第一产业内的融合发展。农产品加工业“接二连三”、市场广阔、产业的附加值高，带动农民增效效应明显。因此，促进农业与加工业深度融合，不断延长农业产业链、价值链。依托市场主体，按照工业园区建设思路，在粮食主产区重点建设一批国家级的农产品加工园、农产品工业园区。

2.充分发挥农村产业融合扩散效应。完善跨区域合作利益分享机制，增强区域内农村产业融合活动对其他区域的扩散效应。通过树立优秀的案例，继续打造先导区、示范园，发挥模范带头作用，带动其他区域农村产业融合的发展。加强区域间农村产业融合活动的交流与联系，在推进区域内农村产业融合发展的同时，多个省(市)可联合创建一批地域性特色名牌，提高农副产品的认知度和影响力，给农民提供更充分的就业机会、创业条件，扩宽增收渠道。

3.壮大新型农业经营主体整体实力。“大国小农”是我国农业生产的基本国情，在农业生产过程中，普通农户难以应对市场发展的变化。专业大户生产经营结构比较单一，普遍面临技术、市场、资金等方面的困难。通过开展“田间学校”“农村职业经理人”等专题培训班，提升家庭农场和专业大户经营能力。农业生产不但面临着自然灾害的风险，而且也面临市场经营的风险。政府要多方努力，鼓励支持农业龙头企业做大做强，通过构建完善的利益联结机制与农户分工合作、利益共享、风险共担，充分发挥龙头企业在农村产业融合中的示范带动作用。

4.完善农村产业融合利益联结机制。通过建立紧密的利益联结机制，农民才能够真正地从农村产业融合过程中获得实实在在的收益，才能使农村产业价值增值部分真正地留在农村、留给农民。因此，要坚持平等互利、利益共享、风险共担的原则，构建稳定良好的利益联结机制；继续深化农村集体产权制度改革创新，鼓励农民以土地经营权入股、农村社区以建设用地入股等多种形式折价入股；参与农村产业融合开发项目，以股份合作形式做强农业产业、壮大集体经济、致富农民百姓。