吳 舒，穆月英（中國農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，北京100083）

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蔬菜產(chǎn)業(yè)集聚與產(chǎn)業(yè)成長的區(qū)域差異性研究
——基于PVAR模型

吳 舒，穆月英
（中國農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，北京100083）

摘 要：新時期以“產(chǎn)業(yè)集聚”為特征的蔬菜產(chǎn)業(yè)在空間上呈現(xiàn)出集中趨勢與各地區(qū)蔬菜產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展的現(xiàn)象，使得探討兩者之間的相互關(guān)系尤為重要?；趨^(qū)域差異性的分析視角，分別在規(guī)模優(yōu)勢和規(guī)模劣勢兩大區(qū)域，采用PVAR模型，運用31省份2001—2012年的面板數(shù)據(jù)，研究蔬菜產(chǎn)業(yè)集聚與產(chǎn)業(yè)成長之間雙向動態(tài)作用關(guān)系。結(jié)果表明，不僅蔬菜產(chǎn)業(yè)集聚對產(chǎn)業(yè)成長有顯著的正向影響，產(chǎn)業(yè)成長對產(chǎn)業(yè)集聚尤其是生產(chǎn)要素集聚反向作用也非常顯著，并且這種雙向作用關(guān)系存在顯著區(qū)域差異性，具有規(guī)模優(yōu)勢地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚與產(chǎn)業(yè)成長之間反饋機制比較靈敏，規(guī)模劣勢地區(qū)相對較為弱化。

關(guān)鍵詞：產(chǎn)業(yè)集聚；產(chǎn)業(yè)成長；蔬菜；區(qū)域差異；PVAR模型

蔬菜生產(chǎn)在我國具有悠久歷史。目前我國蔬菜播種面積和產(chǎn)量均居世界第一，蔬菜產(chǎn)值占農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的比重從1987年的8.7%增加到2012年的33.7%，蔬菜產(chǎn)業(yè)成為我國農(nóng)業(yè)中的一大產(chǎn)業(yè)。同時，我國蔬菜供應格局正發(fā)生著變化，蔬菜產(chǎn)地由分散走向集中，在空間上呈現(xiàn)出集中趨勢，形成了一批專業(yè)化程度高、特色非常明顯的蔬菜集中產(chǎn)地。2012年我國蔬菜播種面積前十位省份占全國播種面積比例為63%。有的學者分析指出我國蔬菜產(chǎn)地集中的形成和發(fā)展是促進區(qū)域蔬菜產(chǎn)業(yè)成長的一個重要推動力，因集聚經(jīng)濟的存在，促進蔬菜主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變，推動蔬菜產(chǎn)業(yè)成長［1］；反過來，有些地區(qū)蔬菜產(chǎn)業(yè)快速成長，又促進了產(chǎn)業(yè)集聚。因此，對我國蔬菜產(chǎn)業(yè)中產(chǎn)業(yè)集聚與產(chǎn)業(yè)成長兩者之間的互動關(guān)系研究具有重要意義。此外，產(chǎn)地集中也反映出各地區(qū)生產(chǎn)差異較大，相關(guān)聯(lián)的產(chǎn)業(yè)集聚和產(chǎn)業(yè)成長的互動關(guān)系是否會存在區(qū)域差異等問題，也值得研究。

到目前為止，關(guān)于蔬菜產(chǎn)業(yè)集聚的既有研究中，多集中在對蔬菜生產(chǎn)集中趨勢、驅(qū)動因素、外部影響等方面，其中關(guān)于反映產(chǎn)業(yè)集聚程度的指標，大多采用集中度、區(qū)位熵、絕對離差和相對離差等進行衡量［2］［3］［4］；關(guān)于產(chǎn)業(yè)集聚的影響因素研究，肖衛(wèi)東從自然和經(jīng)濟因素解析了我國種植業(yè)結(jié)構(gòu)分布和變化的原因和動力，認為自然資源稟賦是種植業(yè)地理集聚的基礎(chǔ)性因素，而技術(shù)外部性、金融外部性、運輸成本以及對外貿(mào)易等經(jīng)濟因素也是影響其分布變化不可忽略的關(guān)鍵性因素［5］；盧凌霄采用固定效應回歸模型，在全國和山東層面實證分析了產(chǎn)地集中的原因，指出技術(shù)、資源約束、往年種植情況、地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平都對蔬菜產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生正向作用［3］；關(guān)于蔬菜產(chǎn)業(yè)的集聚效應研究，劉中會從產(chǎn)業(yè)集群與技術(shù)引進、創(chuàng)新和擴散的互動關(guān)系角度，在理論上分析了壽光蔬菜產(chǎn)業(yè)集群對壽光農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的影響［6］；呂超和周應恒，以及吳建寨等基于生產(chǎn)函數(shù)模型，分別從省級和全國層面分析了蔬菜產(chǎn)業(yè)集聚對蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響效應［1］［7］。

對我國蔬菜產(chǎn)業(yè)集聚的已有研究大多基于經(jīng)驗歸納或定性統(tǒng)計分析，而從量化角度進行研究的內(nèi)容多數(shù)集中在產(chǎn)業(yè)集聚水平的測度、產(chǎn)業(yè)集聚形成機理以及影響效應等方面。隨著20世紀90年代初“新濟地理學理論”的確立，國外學者將產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟增長互動機制的研究推向了經(jīng)濟增長理論的前沿［1］，Philippe Martin等研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟活動地方集中和經(jīng)濟增長是一個相互強化的過程，經(jīng)濟增長效應影響了經(jīng)濟活動的地理集中，而經(jīng)濟活動的地理集中效應進一步促進了經(jīng)濟增長［8］。已有研究對產(chǎn)業(yè)集聚的影響效應分析一般是單向的，即產(chǎn)業(yè)集聚會對產(chǎn)業(yè)成長產(chǎn)生的作用，可能忽略了蔬菜產(chǎn)業(yè)集聚與產(chǎn)業(yè)成長之間存在雙向耦合關(guān)系。同時，產(chǎn)業(yè)集聚在一定程度上受到自然條件、比較優(yōu)勢、規(guī)模效應等因素影響，會存在區(qū)域差異性，這種雙向關(guān)系因區(qū)域差異會發(fā)生怎樣變化。綜合上述，本文基于區(qū)位熵對我國蔬菜產(chǎn)業(yè)的集聚程度進行測度，分別在規(guī)模優(yōu)勢區(qū)和規(guī)模劣勢區(qū)運用PVAR模型分析蔬菜產(chǎn)業(yè)集聚程度與產(chǎn)業(yè)成長之間的互動關(guān)系。

一、蔬菜產(chǎn)業(yè)集聚與產(chǎn)業(yè)成長

（一）理論分析

產(chǎn)業(yè)集聚是指屬于某種特定產(chǎn)業(yè)及相關(guān)支撐產(chǎn)業(yè)或?qū)儆诓煌愋偷漠a(chǎn)業(yè)在一定地域范圍內(nèi)的地理集中［9］。具體到農(nóng)業(yè)，產(chǎn)業(yè)集聚可以理解為通過集聚效應吸引土地、勞動力和資本等生產(chǎn)要素集聚，促使生產(chǎn)要素的供給增加，從根本上說，產(chǎn)業(yè)集聚的實質(zhì)是要素的集聚［10］。主流的新古典經(jīng)濟學往往假定規(guī)模報酬不變、忽視空間因素，由此導出的結(jié)論是，在不考慮自然資源分布的異質(zhì)性情況下，現(xiàn)實世界將變成自給自足的生產(chǎn)狀態(tài)［11］。顯然，這與現(xiàn)實中產(chǎn)區(qū)間競爭激烈、蔬菜生產(chǎn)在空間上呈現(xiàn)出集中事實相矛盾，即在空間上存在特殊地理范圍的規(guī)模報酬遞增特征。新經(jīng)濟地理學將其定義為規(guī)模報酬遞增地方化，其特點是一個區(qū)域內(nèi)含有同一產(chǎn)業(yè)的許多生產(chǎn)者，區(qū)域內(nèi)共享生產(chǎn)技術(shù)進步與擴散，便于生產(chǎn)者及時運用技術(shù)，提高生產(chǎn)率，這類規(guī)模報酬遞增對生產(chǎn)者來說是外部的。在正外部性作用下，增加區(qū)域勞動力、資本、土地要素的供給，產(chǎn)業(yè)集聚程度逐漸增大，從而促進產(chǎn)業(yè)成長。伴隨著產(chǎn)業(yè)成長，相應地該產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)的收益明顯高于其他產(chǎn)業(yè)，將引起資本預期收益率提高，進而導致資本供給增加，形成了資本的本地集聚，同時具有比較優(yōu)勢的區(qū)域，會擴大其生產(chǎn)規(guī)模，對勞動力和土地資源有著較強的吸引力，從而形成了區(qū)域勞動和土地要素的本地集聚，最終要素的集聚外化為產(chǎn)業(yè)集聚。從理論上來看，產(chǎn)業(yè)集聚與產(chǎn)業(yè)成長互為內(nèi)生關(guān)系，即產(chǎn)業(yè)集聚促進了產(chǎn)業(yè)成長，同時產(chǎn)業(yè)成長又能夠進一步推動產(chǎn)業(yè)的集聚［12］，并且這一過程不斷自我強化，形成正反饋機制，不斷發(fā)揮產(chǎn)業(yè)集聚效應，促進產(chǎn)業(yè)成長。

（二）蔬菜產(chǎn)業(yè)集聚：分析與衡量

播種面積區(qū)位熵是某區(qū)域蔬菜播種面積占該區(qū)域所有作物總播種面積的比率與全國蔬菜播種面積占全國所有作物總播種面積的比率之比，在一定程度上衡量了蔬菜產(chǎn)業(yè)在各個地區(qū)的集聚程度。若區(qū)位熵值大于1，說明蔬菜產(chǎn)業(yè)在該地區(qū)具有規(guī)模優(yōu)勢效應，集聚程度較高；若小于1，則相反。根據(jù)這一標準，將全國蔬菜生產(chǎn)劃分為規(guī)模優(yōu)勢區(qū)和規(guī)模劣勢區(qū)。從表1可以看出，我國蔬菜生產(chǎn)的優(yōu)勢區(qū)主要集聚分布在東、中部省份，特別是大城市和沿海發(fā)達地區(qū)，而其他地區(qū)，尤其是西南、西北省份是我國蔬菜生產(chǎn)的劣勢區(qū)。

圖1　理論框架

表1　蔬菜產(chǎn)業(yè)集聚的區(qū)域差異

圖2　蔬菜各省市產(chǎn)值差距圖（“類洛倫茲曲線圖”）

（三）蔬菜產(chǎn)業(yè)集聚與產(chǎn)業(yè)成長

我國蔬菜產(chǎn)業(yè)成長體現(xiàn)為一個產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟不斷增長的過程，所以本文采用蔬菜產(chǎn)值來衡量地區(qū)產(chǎn)業(yè)成長。那么根據(jù)各地區(qū)反映蔬菜產(chǎn)業(yè)集聚效應的區(qū)位熵大小順序，據(jù)此列出各地區(qū)的蔬菜產(chǎn)值的百分比。圖2為各省市的產(chǎn)值差距圖類似于衡量收入差距的“洛倫茲曲線圖”。其中，實線表示各地區(qū)蔬菜產(chǎn)業(yè)成長水平絕對均等，每個省份產(chǎn)值份額是完全平等的，代表“絕對均等線”；虛線表示實際產(chǎn)值份額分配情況曲線下面部分面積越小，說明各地之間的產(chǎn)值差距越大?？梢钥闯?，蔬菜產(chǎn)值各地之間差距較大，生產(chǎn)相對集中。規(guī)模劣勢區(qū)域范圍是從開始到第13個，累計產(chǎn)值比例為18%，而蔬菜產(chǎn)業(yè)集聚地區(qū)，產(chǎn)值比例占到80%以上，可以在一定程度上反映產(chǎn)業(yè)集聚與產(chǎn)業(yè)成長呈現(xiàn)正相關(guān)。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來源

本文研究蔬菜產(chǎn)業(yè)集聚效應與產(chǎn)業(yè)成長相互關(guān)系時采用面板向量自回歸（PVAR）模型。通常VAR方法能夠很好地描述時間序列間的動態(tài)特性，特別是針對不能分清外生變量和內(nèi)生變量的模型非常有用，但是限制了數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)形式，很多蔬菜數(shù)據(jù)公布的年份都不是很長。Holter -Eakin將VAR模型擴展到了面板數(shù)據(jù)的應用中［13］，提出了基于面板數(shù)據(jù)的向量自回歸（PVAR）的估計方法。

（一）PVAR模型的研究方法

本文采用的PVAR模型函數(shù)形式為：

式中，內(nèi)生變量為蔬菜產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟增長，以及反映產(chǎn)業(yè)集聚效應3種指標。PVAR模型是將經(jīng)濟增長與產(chǎn)業(yè)集聚指標均作為內(nèi)生變量；yit-j則為yit的j階滯后項，即將內(nèi)生變量的滯后項作為解釋變量。PVAR模型是一個反饋系統(tǒng)，經(jīng)濟增長與產(chǎn)業(yè)集聚指標均受到自身和對方滯后項的影響，由一組回歸方程來表示變量之間的互動關(guān)系。此外，i代表各省份，t代表各年份，p代表滯后階數(shù)，βj為系數(shù)矩陣，ηi為個體效應，γt為時間效應向量，μit為擾動項。其中個體效應向量反映了區(qū)域異質(zhì)性，時間效應向量體現(xiàn)了每一時期特定沖擊效應。

（二）數(shù)據(jù)來源

應用全國省域面板數(shù)據(jù)，選取蔬菜產(chǎn)值（Loutput）代表蔬菜產(chǎn)業(yè)成長的指標，為避免通貨膨脹對統(tǒng)計數(shù)據(jù)影響，以2000年作為基期，用蔬菜生產(chǎn)價格指數(shù)對產(chǎn)值進行平減，得到實際蔬菜產(chǎn)值；產(chǎn)業(yè)集聚的實質(zhì)是要素的集聚，用LQ、Llabor和Lcapital作為指標分別反映土地、勞動力和資本生產(chǎn)要素集聚效應［1］，即通過吸引土地、勞動力和資本供給數(shù)量，帶來產(chǎn)業(yè)集聚，數(shù)據(jù)描述見表2。本文中使用的數(shù)據(jù)除LQ指標以外，其余變量均取對數(shù)形式，其中農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、蔬菜產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)播種面積、蔬菜播種面積、勞動力投入、物質(zhì)費用等數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。

三、估計結(jié)果與實證分析

蔬菜生產(chǎn)規(guī)模變化往往會受到當?shù)刈匀毁Y源、經(jīng)濟發(fā)展等諸多方面影響，也就是說，在研究產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟增長的互動機制時需要考慮區(qū)域差異性。為此，在前文對生產(chǎn)區(qū)劃分為規(guī)模優(yōu)勢區(qū)和規(guī)模劣勢區(qū)的基礎(chǔ)上，分別對兩個區(qū)域反映蔬菜產(chǎn)業(yè)集聚效應的指標與產(chǎn)業(yè)成長進行PVAR估計，以此考察集聚效應與產(chǎn)業(yè)成長的互動機制。

（一）單位根檢驗與協(xié)整分析

采用LLC、Fisher-ADF和Fisher-PP檢驗對各變量數(shù)據(jù)進行面板單位根檢驗，大部分變量在1%的顯著性水平上拒絕了單位根假設(shè)，說明選取變量原序列是平穩(wěn)序列，為下面動態(tài)分析創(chuàng)造了良好的平穩(wěn)狀態(tài)；“協(xié)整關(guān)系”反映的是同階單整變量之間的長期穩(wěn)定關(guān)系，本文采用的是Pedroni檢驗方法［14］，該方法會產(chǎn)生7個統(tǒng)計量，其中Panel ADF和Group ADF統(tǒng)計量具有更好的小樣本性質(zhì)，所以參考這兩個統(tǒng)計量來進行判斷（表3）。結(jié)果表明，相比土地、勞動力投入因素，資本因素對蔬菜產(chǎn)業(yè)成長有著顯著影響作用。

表2　數(shù)據(jù)描述

表3　面板協(xié)整檢驗結(jié)果

（二）面板矩估計結(jié)果

估計的PVAR模型中，采用Arellano、Bond建議的前向均值差分法［15］，用來處理模型中包含的固定效應，然后進行GMM估計并得到蔬菜產(chǎn)業(yè)集聚效應與產(chǎn)業(yè)成長之間的估計結(jié)果。具體結(jié)果如表4所示。

表4　產(chǎn)業(yè)集聚與產(chǎn)業(yè)成長的PVAR估計結(jié)果

對于規(guī)模優(yōu)勢區(qū)而言，從蔬菜產(chǎn)值對數(shù)方程中可以看到，滯后1階的土地投入、勞動力投入和資本投入都是顯著的，表明隨著要素集聚力量，推動了蔬菜產(chǎn)業(yè)成長，且符號符合通常的理論解釋；同時從反映蔬菜產(chǎn)業(yè)集聚效應指標方程中可以看到，蔬菜產(chǎn)業(yè)成長吸引了勞動力和資本要素對蔬菜生產(chǎn)的投入，但是土地要素作用效果并不顯著?？傮w來看，GMM估計結(jié)果表明不僅要素集聚會對產(chǎn)業(yè)成長產(chǎn)生作用，經(jīng)濟成長也對推動要素集聚產(chǎn)生了較為顯著的影響。對于規(guī)模劣勢區(qū)而言，要素集聚與產(chǎn)業(yè)成長關(guān)系參數(shù)并不顯著，表明在這些地區(qū)除了要素投入的影響外，國家政策等其他相關(guān)的社會和自然因素對蔬菜產(chǎn)業(yè)成長變化也起著重要的作用。通過上述兩個區(qū)域數(shù)據(jù)的比較，可以解釋為蔬菜生產(chǎn)具有規(guī)模優(yōu)勢區(qū)域的產(chǎn)業(yè)集聚對產(chǎn)業(yè)成長作用更顯著，同時隨著蔬菜產(chǎn)業(yè)不斷成長，吸引了土地、勞動力和資本等生產(chǎn)要素供給數(shù)量的增加，促進了產(chǎn)業(yè)的集聚。

（三）脈沖響應函數(shù)分析

雖然PVAR模型中很多參數(shù)的符號和顯著性都不能通過檢驗，但這并不是PVAR關(guān)注的焦點，它的作用在于對未來進行預測分析，必須進行脈沖響應和方差分解分析。脈沖響應函數(shù)反映的是在其他變量的當期和以前各期值保持不變的情況下，PVAR系統(tǒng)中某個方程的擾動項當期發(fā)生一個標準差變化對未來各期內(nèi)生變量的沖擊響應情況，探討了產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟成長之間長期的動態(tài)影響過程。

從產(chǎn)業(yè)成長對產(chǎn)業(yè)集聚效應的沖擊響應看，對于規(guī)模優(yōu)勢區(qū)，三項指標均在整個響應期內(nèi)對蔬菜經(jīng)濟增長產(chǎn)生正向的沖擊作用，表明蔬菜產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域產(chǎn)業(yè)成長有顯著的正向影響。同時產(chǎn)業(yè)成長對土地、資本的沖擊響應值雖為正，但有收斂于0的趨勢；對勞動的沖擊響應值呈逐漸增強趨勢，且具有一定的時滯，說明這種促進效應的持續(xù)時間長、強度大（圖3）。與規(guī)模優(yōu)勢區(qū)比較，規(guī)模劣勢區(qū)勞動力投入對產(chǎn)業(yè)成長促進效應更強一些，同時土地和資本在響應期內(nèi)均呈現(xiàn)先正向后負向的特征，即在響應初期，土地和資本投入會帶來產(chǎn)業(yè)成長，但隨著時間的推移可能會產(chǎn)生消極效應（圖4）。從產(chǎn)業(yè)集聚效應對產(chǎn)業(yè)成長的沖擊效應看，對于規(guī)模優(yōu)勢區(qū)，面對產(chǎn)業(yè)成長的一個正向沖擊，土地、勞動和資本三個指標累計沖擊響應值均為正，且具有收斂的趨勢，表明蔬菜產(chǎn)業(yè)成長推動了產(chǎn)業(yè)的集聚經(jīng)濟發(fā)展，但這種影響隨著時間的推移會減弱（圖5）。與規(guī)模優(yōu)勢區(qū)比較，規(guī)模劣勢區(qū)蔬菜產(chǎn)業(yè)成長對勞動和資本的集聚效應作用更強，其中資本的響應值在第2期后成平穩(wěn)趨勢，說明資本集聚增加對產(chǎn)業(yè)成長的沖擊響應具有明顯的滯后效應，且隨著產(chǎn)業(yè)不斷成長，這種正向影響不會消失（圖6）。從分析中可以看出，規(guī)模優(yōu)勢區(qū)的蔬菜產(chǎn)業(yè)集聚經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)成長正向作用更大一些，但是規(guī)模劣勢區(qū)的勞動要素投入對產(chǎn)業(yè)成長的正效應最為顯著；同時規(guī)模劣勢區(qū)的蔬菜成長對集聚效應推動作用更為顯著，土地、勞動和資本要素投入會隨著產(chǎn)業(yè)成長而不斷明顯增大。

圖3　規(guī)模優(yōu)勢區(qū)產(chǎn)業(yè)成長對產(chǎn)業(yè)集聚脈沖響應圖

圖4　規(guī)模劣勢區(qū)產(chǎn)業(yè)成長對產(chǎn)業(yè)集聚脈沖響應圖

（四）方差分解分析

為了精確地考察規(guī)模效應、勞動和資本等反映產(chǎn)業(yè)集聚的指標與產(chǎn)業(yè)成長之間的相互影響程度，進行了方差分解，量化變量對自身以及另一變量偏差貢獻率大小。雖然兩個區(qū)域反映集聚效應指標與產(chǎn)業(yè)成長的方差分解值有所區(qū)別，但總的來說，不管是產(chǎn)業(yè)集聚還是產(chǎn)業(yè)成長的指標，其自身變化可以解釋大部分的預測方差，也就是自身有顯著的正反饋現(xiàn)象。分地區(qū)看，規(guī)模優(yōu)勢區(qū)產(chǎn)業(yè)成長對產(chǎn)業(yè)集聚的貢獻度更為顯著，其中產(chǎn)業(yè)成長解釋了土地、勞動力和資本分別為3.5%、17.1%和28.6%的預測方差，相對應的勞動和資本要素投入對產(chǎn)業(yè)成長方差貢獻度相對較大，為15%和20.5%；規(guī)模劣勢區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚對產(chǎn)業(yè)成長貢獻更為顯著，其中勞動力集聚效應解釋了產(chǎn)業(yè)成長50%以上的預測方差，相對應的產(chǎn)業(yè)成長解釋了土地、勞動力和資本分別為0.8%、13%和4. 1%的預測方差。分解的結(jié)果表明，目前規(guī)模劣勢區(qū)要素集聚投入對產(chǎn)業(yè)成長影響較大，尤其是增加勞動力的投入，對蔬菜產(chǎn)業(yè)成長有顯著的正向影響；而規(guī)模優(yōu)勢區(qū)伴隨著產(chǎn)業(yè)成長，會吸引土地、勞動和資本要素對生產(chǎn)的投入，促進了產(chǎn)地集中的集聚效應。

圖5　規(guī)模優(yōu)勢區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚對產(chǎn)業(yè)成長的脈沖響應圖

圖6　規(guī)模劣勢區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚對產(chǎn)業(yè)成長的脈沖響應圖

表5　預測方差分解平均值

（五）方差分解分析Granger因果關(guān)系

對于規(guī)模優(yōu)勢區(qū)（圖7），在10%顯著水平下接受了產(chǎn)業(yè)成長不是規(guī)模優(yōu)勢的原因的原假設(shè)，說明規(guī)模優(yōu)勢與產(chǎn)業(yè)成長是一種單向的因果關(guān)系，在5%顯著性水平下，勞動和資本與產(chǎn)業(yè)成長是一種互為因果的關(guān)系。表明隨著土地、資本和勞動生產(chǎn)要素投入的增加，會促進蔬菜產(chǎn)業(yè)的成長，同時伴隨著產(chǎn)業(yè)成長，會帶來勞動力和資本生產(chǎn)要素的集聚，但現(xiàn)階段我國土地資源相對緊缺，產(chǎn)業(yè)成長對土地要素集聚效應的反饋作用還沒有顯現(xiàn)出來；對于規(guī)模劣勢區(qū)（圖8），在5%顯著水平下，接受規(guī)模優(yōu)勢和資本是產(chǎn)業(yè)成長變動的原因，并且是一種單項因果關(guān)系，即增加土地和資本投入，會給產(chǎn)業(yè)成長帶來正影響。

結(jié) 論

本文采用面板PVAR模型，分別從規(guī)模優(yōu)勢與規(guī)模劣勢兩個區(qū)域視角切入，分析了蔬菜產(chǎn)業(yè)集聚與產(chǎn)業(yè)成長之間的互動關(guān)系。研究分兩個步驟展開：第一步，利用區(qū)位熵測度了我國31個省份的蔬菜產(chǎn)業(yè)集中度，并在此基礎(chǔ)上將區(qū)域劃分為規(guī)模優(yōu)勢區(qū)與規(guī)模劣勢區(qū)；第二步，將反映產(chǎn)業(yè)集聚三個要素指標土地、資本和勞動與產(chǎn)業(yè)成長進行了PVAR模型估計，結(jié)合脈沖響應、方差分解以及格蘭杰因果關(guān)系檢驗，考察了蔬菜產(chǎn)業(yè)集聚與產(chǎn)業(yè)成長的雙向動態(tài)影響關(guān)系。主要研究結(jié)論概括如下：

第一，產(chǎn)業(yè)集聚與產(chǎn)業(yè)成長之間存在長期協(xié)整關(guān)系，不僅蔬菜產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟集聚對區(qū)域蔬菜經(jīng)濟增長有顯著的正向影響，同時經(jīng)濟增長對產(chǎn)業(yè)集聚尤其是生產(chǎn)要素集聚反向作用也非常顯著。

圖7　規(guī)模優(yōu)勢區(qū)變量間的Granger因果檢驗

圖8　規(guī)模劣勢區(qū)變量間的Granger因果檢驗

第二，通過脈沖響應分析可以看出，具有規(guī)模優(yōu)勢地區(qū)和規(guī)模劣勢地區(qū)集聚效應與產(chǎn)業(yè)成長相互作用關(guān)系存在顯著的區(qū)域差異性。規(guī)模優(yōu)勢區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚效應對產(chǎn)業(yè)成長促進作用更大一些，可能規(guī)模優(yōu)勢區(qū)處在蔬菜生產(chǎn)發(fā)展較高層次，綜合優(yōu)勢作用使得投資回報率相對較高；但是在規(guī)模劣勢區(qū)中產(chǎn)業(yè)成長對產(chǎn)業(yè)集聚反向作用更為明顯，可能是因為經(jīng)濟發(fā)展水平不同會導致農(nóng)民的非農(nóng)就業(yè)機會存在差異，從而導致農(nóng)戶種植蔬菜的機會成本存在差異，進而也對我國農(nóng)戶蔬菜相關(guān)要素投入產(chǎn)生影響，由于規(guī)模劣勢區(qū)包含地區(qū)屬于欠發(fā)達地區(qū)各省份，農(nóng)民機會成本相對較低，所以蔬菜比較利益提高時，農(nóng)戶會增加相應要素投入，從而促進產(chǎn)業(yè)集聚。

第三，通過方差分解分析可以看出，對于規(guī)模優(yōu)勢區(qū)，資本投入對蔬菜產(chǎn)業(yè)成長的影響較大，該區(qū)域的大部分省份現(xiàn)階段發(fā)展處于優(yōu)化生產(chǎn)階段，關(guān)注質(zhì)量安全和品種多樣化，需要投入資本以提高產(chǎn)業(yè)附加價值，實現(xiàn)經(jīng)濟質(zhì)的飛越；對于規(guī)模劣勢區(qū)，勞動力對產(chǎn)業(yè)成長的影響較大，同時勞動力投入對產(chǎn)業(yè)成長變動最敏感，該區(qū)域現(xiàn)階段為生產(chǎn)相對粗放發(fā)展時期，勞動力投入增加在一定程度上促進產(chǎn)業(yè)成長，同時由于經(jīng)濟發(fā)展欠發(fā)達，農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)機會相對較少，所以當蔬菜產(chǎn)業(yè)收益高于其他產(chǎn)業(yè)，農(nóng)民會選擇種植蔬菜。

第四，通過格蘭杰因果關(guān)系檢驗結(jié)果可以看出，規(guī)模優(yōu)勢區(qū)的產(chǎn)業(yè)集聚效應與產(chǎn)業(yè)成長的反饋機制相對較強，兩者可以相互發(fā)生促進作用；規(guī)模劣勢區(qū)的反饋機制相對弱化，增加生產(chǎn)要素投入，促進產(chǎn)業(yè)集聚，可以促進區(qū)域蔬菜產(chǎn)業(yè)成長，但是產(chǎn)業(yè)成長信號不能夠很好地正向促進產(chǎn)業(yè)集聚?；谘芯拷Y(jié)論，我國各省份在蔬菜生產(chǎn)時，應根據(jù)自身所處發(fā)展地位，充分發(fā)揮產(chǎn)業(yè)集聚效應與產(chǎn)業(yè)成長反饋機制，實現(xiàn)區(qū)域蔬菜產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。

參考文獻：

［1］呂超，周應恒.我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的實證研究——基于蔬菜產(chǎn)業(yè)的檢驗和分析［J］.南京農(nóng)業(yè)大學學報：社會科學版，2011，11（2）：72-78.

［2］劉雪，傅澤田，常虹.我國蔬菜生產(chǎn)的區(qū)域比較優(yōu)勢分析［J］.中國農(nóng)業(yè)大學學報，2002，7（2）：1-6.

［3］盧凌霄.中國蔬菜產(chǎn)地集中與主產(chǎn)地形成研究——現(xiàn)狀、趨勢及機制分析［D］.南京：南京農(nóng)業(yè)大學，2008：71-74.

［4］李岳云，盧中華，凌振春.中國蔬菜生產(chǎn)區(qū)域化的演化與優(yōu)化——基于31個省區(qū)的實證分析［J］.經(jīng)濟地理，2007，27（2）：191-195.

［5］肖衛(wèi)東.中國種植業(yè)地理集聚：時空特征、變化趨勢及影響因素［J］.中國農(nóng)村經(jīng)濟，2012，（5）：19-31.

［6］劉中會.壽光蔬菜產(chǎn)業(yè)集群研究［D］.長春：東北師范大學，2009：59-91.

［7］吳建寨，沈辰，王盛威，等.中國蔬菜生產(chǎn)空間集聚演變、機制、效應及政策應對［J］.中國農(nóng)業(yè)科學，2015，48（8）：1641-1649.

［8］MARTIN P，OTTAVIANO G I P.Growth and Agglomera-tion［J］.International Economic Review，2001，42（4）：947-968.

［9］李小建，李二玲.產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)生機制的比較研究［J］.中州學刊，2002，（4）：5-8.

［10］毛軍.產(chǎn)業(yè)集聚與人力資本積累——以珠三角、長三角為例［J］.北京師范大學學報：人文社會科學版，2006，（6）：103-110.

［11］KRUGMAN P.Increasing Returns and Economic Geography［J］.Journal of Political Economy，1991，99（3）：483-499.

［12］ROSENTHAL S S，STRANGE W C.Geography，Industrial Organization，and Agglomeration［J］.Review of Economics and Statistics，2003，85（2）：377-393.

［13］HOLTER-EAKIN D，NEWEY W K，ROSEN H S. Estimating Vector Autoregressions with Panel Data［J］. Econometrica，1988，56（6）：1371-1395.

［14］PEDRONI P.Panel Cointegetration：Asymptotic and Finite Sample Properties of Pooled Time Series Tests with an Application to the PPP Hypothesis［J］.Econometric Theory，2004，20（3）：597-626.

［15］ARELLAN M，BOND S.Some Tests of Specification for Panel Data：Monte Carlo Evidence and an Application to Empolyment Equations［J］. Review of Economic Studies，1991，58（2）：277-297.

［責任編輯：王 春］

Vegetable Industrial Agglomeration and Industrial Growth with Regional Comparison
—Based on PVAR Model

WU Shu，MU Yue-ying
（College of Economics and Management，China Agricultural University，Beijing 100083，China）

Abstract：The collaborative relationship is important between vegetable industrial economy of rapid development with the change of the spatial agglomeration，which has the characteristics of＇industrial agglomeration＇. Respectively in both superior and inferior scale regions，this paper estimates the dynamic two-way coupling relationship between vegetable industrial agglomeration and industrial growth using PVAR model. The results show that not only vegetable industrial agglomeration has positive impact on industrial growth，the change of industrial growth also has significant feedback mechanism to industrial agglomeration. Besides，this two-way coupling relationship shows significant regional differences. The feedback mechanism is sensitive in the superior scale regions，but relatively weak in the inferior scale regions.

Key words：industrial agglomeration；industrial growth；vegetable；regional difference；PVAR model

中圖分類號：F326

文獻標志碼：A

文章編號：1009-1971（2016）02-0133-08

收稿日期：2015-12-03

基金項目：現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系北京市果類蔬菜產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新團隊項目（BAIC01-2016）；北京市社科基金重點項目“北京蔬菜生產(chǎn)碳足跡及生態(tài)補償機制研究”（15JGA020）；高等學校博士點專項科研基金“我國農(nóng)戶技術(shù)采用及其激勵政策研究——以水稻為例”（20120008110032）

作者簡介：吳舒（1989-），女，黑龍江黑河人，博士研究生，從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟理論與政策研究；穆月英（1963-），女，山西大同人，教授，博士，從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟理論與政策研究。