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摘要：為探究基于空間相關(guān)效應(yīng)的省域縣級(jí)農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出彈性，本研究選取河北省146個(gè)縣、縣級(jí)市及市轄區(qū)，利用2004年和2013年的截面數(shù)據(jù)，采用農(nóng)業(yè)產(chǎn)出均值的專題地圖、全局莫蘭指數(shù)（Morans I）、空間聯(lián)系的局域指數(shù)（LISA）分析了各縣區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的空間分布模式；采用空間誤差沖擊模型（sEM），估算了研究區(qū)農(nóng)業(yè)的投入產(chǎn)出彈性。結(jié)果表明：河北省縣區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出無(wú)論整體還是局部都存在著顯著的空間自相關(guān)性，區(qū)域空間關(guān)聯(lián)性和異質(zhì)性非常明顯；農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的計(jì)量模型顯示，研究區(qū)域農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的空間分布特征時(shí)，空間效應(yīng)的作用不容忽視，對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出彈性最大的是土地，農(nóng)業(yè)資本和勞動(dòng)投入彈性較小。

關(guān)鍵詞：河北??；縣區(qū)；農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出；彈性；空間計(jì)量

中圖分類號(hào)：F223+F320 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)號(hào)：A 文章編號(hào)：1001-4942（2016）04-0167-06

京津冀協(xié)同發(fā)展已上升為國(guó)家戰(zhàn)略，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)協(xié)同是其中一個(gè)不可或缺的因素。河北省作為環(huán)京津中的農(nóng)業(yè)大省，研究其農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出的現(xiàn)實(shí)情況則成為研究京津冀農(nóng)業(yè)協(xié)同發(fā)展的重要前。國(guó)內(nèi)關(guān)于農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出及其彈性的研究多基于國(guó)家及省域?qū)用?，如：彭克?qiáng)等基于1978～2010年相關(guān)指標(biāo)的時(shí)序數(shù)據(jù)，對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出關(guān)系進(jìn)行協(xié)整分析和格蘭杰因果檢驗(yàn)；張文紅通過(guò)構(gòu)建西部農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出的指標(biāo)體系和建立西部農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出效率的綜合計(jì)量模型，研究了西部農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出之間的相關(guān)關(guān)系和聯(lián)動(dòng)效應(yīng)；陳健芬則以溫州為例對(duì)我國(guó)沿海發(fā)達(dá)地區(qū)財(cái)政農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出的彈性進(jìn)行了分析。

關(guān)于農(nóng)業(yè)的空間計(jì)量分析，國(guó)內(nèi)也進(jìn)行了一些研究，主要有：曾國(guó)平等對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間計(jì)量分析發(fā)現(xiàn)，我國(guó)省際農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率存在顯著非隨機(jī)性的空間自相關(guān)和空間異質(zhì)性，農(nóng)業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)出空間集聚現(xiàn)象，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員、化肥等投入要素對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的空間影響作用巨大，而土地、農(nóng)機(jī)投入等的空間作用仍不明顯。許標(biāo)文利用2001～2010年福建省縣域數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含非農(nóng)部門(mén)技術(shù)擴(kuò)散的農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步模型，并利用空間面板數(shù)據(jù)對(duì)福建省縣域農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)福建省縣域農(nóng)業(yè)技術(shù)具有明顯的空間相關(guān)性，隨農(nóng)業(yè)技術(shù)資本的積累而呈現(xiàn)逐漸減弱的趨勢(shì)，技術(shù)資本投資影響農(nóng)業(yè)部門(mén)對(duì)非農(nóng)部門(mén)技術(shù)擴(kuò)散的吸收能力，是農(nóng)業(yè)技術(shù)在縣域空間上擴(kuò)散的主要媒介。吳玉鳴對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入產(chǎn)出彈性進(jìn)行了測(cè)算，發(fā)現(xiàn)我國(guó)省域農(nóng)業(yè)產(chǎn)出存在明顯的空間依賴性，勞動(dòng)和資本是我國(guó)省域農(nóng)業(yè)產(chǎn)出最主要的決定因素，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入處于規(guī)模報(bào)酬遞減階段。

以上研究多集中于效率或農(nóng)業(yè)財(cái)政等方面，利用空間計(jì)量工具的研究也多集中于省域或一個(gè)省的地市域，有關(guān)縣域農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出彈性的研究尚未見(jiàn)諸于文獻(xiàn)，而縣區(qū)作為經(jīng)濟(jì)相對(duì)獨(dú)立的中微觀區(qū)域單位，很有研究的必要。本文以河北省縣區(qū)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出及投入產(chǎn)出彈性作為研究?jī)?nèi)容，選擇2004和2013兩年的截面數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和對(duì)比，以期為河北省乃至京津冀的農(nóng)業(yè)發(fā)展提供決策參考。

1 模型與樣本數(shù)據(jù)

1.1 空間自相關(guān)性檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

一般給出Morans I統(tǒng)計(jì)量[式（1）]和LISA[式（2）]來(lái)衡量全局和局部空間自相關(guān)。

式（1）和（2）中，n為區(qū)域空間樣本數(shù)，X_i和X_i分別是屬性X在空間單元i、j的取值，X是空間單元某一屬性的平均值，W_ij是相鄰權(quán)重，S²為樣本的方差。Morans I統(tǒng)計(jì)量的取值在-1和1之間，小于0表示負(fù)相關(guān)，等于0表示不相關(guān)，大于0表示正相關(guān)，越接近1或-1表示相關(guān)性愈強(qiáng)。

1.2 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型

新古典增長(zhǎng)模型認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要由勞動(dòng)和資本兩個(gè)要素內(nèi)生決定，技術(shù)進(jìn)步外生地發(fā)揮作用。依據(jù)吳玉鳴的研究，假定各個(gè)區(qū)域的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平Y(jié)主要由勞動(dòng)投入L、土地S和資本投入K決定，一個(gè)包含了三種要素投入的科布一道格拉斯型區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的基本模型為：其中，Y_i為i區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出；A_i為i區(qū)域農(nóng)業(yè)技術(shù)水平，定義為全要素生產(chǎn)率，即產(chǎn)出中扣除投入要素以外的所有因素的作用；L_i為i區(qū)域的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)投入量；S_i為i區(qū)域的農(nóng)業(yè)土地投入量；K_i為i區(qū)域的農(nóng)業(yè)資本投入量；e^εi為隨機(jī)干擾項(xiàng)，衡量其他未觀測(cè)到的因素對(duì)區(qū)域農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響；α為勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性，β為土地的產(chǎn)出彈性，γ為資本的產(chǎn)出彈性。

將式（3）兩邊取對(duì)數(shù)得：lnY_i=lnA_i+αlnL_i+βlnS_i+γlnK_i+ε_i（4）

區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的基本模型（4）式可表示為全要素生產(chǎn)率和勞動(dòng)、土地、資本要素投入，其農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的差異可分解為全要素生產(chǎn)率差異和要素稟賦差異，但該式并未考慮區(qū)域農(nóng)業(yè)產(chǎn)出行為之間的空間聯(lián)系。為了準(zhǔn)確地估算各要素對(duì)區(qū)域農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響和貢獻(xiàn)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)模型必須將這種普遍存在的空間相關(guān)性考慮進(jìn)去。當(dāng)把空間聯(lián)系考慮到區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行為中去時(shí)，本區(qū)域的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出不僅受本區(qū)域農(nóng)業(yè)投入的影響，還可能受到鄰近地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的溢出作用。這樣，本地農(nóng)業(yè)產(chǎn)出不僅是當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)投入也是鄰近地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的函數(shù)，這就是區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的空間滯后模型（SLM）：

lnY_i=InA_i+αlnL_i+ρWlnY_i+βlnS_i+γlnK_i+ε_i（5）

式（5）中，W為空間權(quán)重矩陣，空間滯后變量WlnY_i是地理上鄰近的各區(qū)域農(nóng)業(yè)產(chǎn)出變量的加權(quán)求和，其參數(shù)ρ度量了地理上鄰近區(qū)域的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出空間外部溢出效應(yīng)。由于空間滯后模型（5）式只考慮了決定區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)、土地和農(nóng)業(yè)資本投入三個(gè)重要變量及其鄰近區(qū)域的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出溢出效應(yīng)，沒(méi)有考慮遺漏的或未觀察到的其他一些影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)出變量（如政策、技術(shù)、氣候等）的作用，而被忽略掉的這些農(nóng)業(yè)變量在地理上還可能存在著空間相關(guān)性，并對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出發(fā)揮著不可忽視的效應(yīng)。因此，本文以存在于誤差擾動(dòng)項(xiàng)中的空間依賴性來(lái)測(cè)度鄰近地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出行為的誤差沖擊對(duì)本地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出行為的影響，建立了描述空間上相關(guān)的誤差項(xiàng)發(fā)揮作用的區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的空間誤差沖擊模型（SEM）：

lnY_i=lnA_i+αlnL_i+βlnS_i+γlnK_i+ε_i

ε_i=λWe_i+μ_i（6）

其中，W為空間權(quán)值矩陣；參數(shù)入衡量了樣本觀察值的誤差項(xiàng)對(duì)區(qū)域農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的空間誤差溢出效應(yīng)?？梢?jiàn)某區(qū)域受到的一個(gè)隨機(jī)沖擊不僅影響到該區(qū)域的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，還通過(guò)空間誤差項(xiàng)影響其他區(qū)域的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，尤其是與該區(qū)域有公共邊界或距離較近區(qū)域的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。

1.3 空間單元與指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源

河北省的縣級(jí)空間單元分為縣、縣級(jí)市和市轄區(qū)，對(duì)于部分地級(jí)市的市轄區(qū)處于另一縣級(jí)或區(qū)級(jí)境內(nèi)的，在空間上進(jìn)行了融合處理，并在構(gòu)建鄰接權(quán)重矩陣時(shí)進(jìn)行了調(diào)整；地級(jí)市轄區(qū)數(shù)據(jù)由地級(jí)市數(shù)據(jù)減去所轄縣和縣級(jí)市數(shù)據(jù)獲得。本文使用的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和要素投入數(shù)據(jù)來(lái)源于《河北農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒2005》、《河北經(jīng)濟(jì)年鑒2005》、《河北農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒2014》、《河北經(jīng)濟(jì)年鑒2014》和《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒2005》。農(nóng)業(yè)產(chǎn)出變量依據(jù)經(jīng)驗(yàn)研究使用了各個(gè)區(qū)域的農(nóng)、林、牧、漁業(yè)總產(chǎn)值（萬(wàn)元）。農(nóng)業(yè)投入變量包括土地、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)和農(nóng)業(yè)資本。土地是影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的一個(gè)必不可少的投入要素，采用農(nóng)作物總播種面積（公頃）作為土地投入，是因?yàn)檗r(nóng)作物總播種面積包括了耕地和非耕地的產(chǎn)出，和農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出相對(duì)應(yīng)。用第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員（人）來(lái)代替農(nóng)業(yè)勞動(dòng)投入，用農(nóng)林水事務(wù)支出（萬(wàn)元）代替農(nóng)業(yè)資本投入（2004年農(nóng)林水事務(wù)支出為農(nóng)業(yè)財(cái)政支出）。

2 實(shí)證分析

2.1 縣區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出均值的專題地圖分析

專題地圖分析是采用GIS的地圖顯示工具對(duì)某一類數(shù)據(jù)進(jìn)行分組并顯示的一種地圖分析方法，通過(guò)專題地圖可以很直觀地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布規(guī)律并進(jìn)行分析?？h區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出均值采用縣區(qū)農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值除以縣區(qū)的總播種面積、農(nóng)林牧漁業(yè)務(wù)工人員數(shù)和農(nóng)業(yè)財(cái)政支出。圖1和圖2分別表示河北省2004年和2013年的縣區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出均值分布。2004年河北省縣區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出均值的高產(chǎn)值區(qū)多分布在傳統(tǒng)農(nóng)區(qū)或者當(dāng)時(shí)具有特色農(nóng)業(yè)的縣區(qū)，市轄區(qū)及其周邊一般為低產(chǎn)值區(qū)；而2013年農(nóng)業(yè)產(chǎn)出均值的高產(chǎn)值區(qū)多分布在市轄區(qū)，傳統(tǒng)農(nóng)區(qū)成為中產(chǎn)值區(qū)。對(duì)比分析2004年和2013年的專題地圖發(fā)現(xiàn)，從2004年到2013年，農(nóng)業(yè)高產(chǎn)值區(qū)有所減少，由28個(gè)減為11個(gè)；而中產(chǎn)值區(qū)和低產(chǎn)值區(qū)均有所增加。

這種變化說(shuō)明，大宗農(nóng)產(chǎn)品在農(nóng)林牧副漁中所占比重逐步下降，大中城市能顯著帶動(dòng)周邊農(nóng)業(yè)尤其是高附加值農(nóng)業(yè)的發(fā)展。

2.2 農(nóng)業(yè)產(chǎn)出空間相關(guān)性的全局莫蘭指數(shù)分析

全局莫蘭指數(shù)利用了三類不同的空間權(quán)重矩陣，表1分別給出了以二進(jìn)制鄰近的Rook鄰近和Queen鄰近及Threshold distance鄰近（距離閾值）三類空間權(quán)值矩陣計(jì)算的全域空間自相關(guān)性分析結(jié)果，下標(biāo)以首字母加上年份數(shù)字分別表示2004年和2013年的莫蘭指數(shù)。區(qū)域農(nóng)業(yè)產(chǎn)出空間自相關(guān)性的全局莫蘭指數(shù)均呈現(xiàn)出較強(qiáng)的正效應(yīng)，以Rook的莫蘭指數(shù)最顯著，距離閾值的莫蘭指數(shù)最小，所有莫蘭指數(shù)均通過(guò)Z-Score的顯著性檢驗(yàn)，表示農(nóng)業(yè)產(chǎn)出在空間上存在著高值區(qū)與高值區(qū)相鄰、低值區(qū)與低值區(qū)相鄰的情況，區(qū)域農(nóng)業(yè)產(chǎn)出在空間上的分布呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)性和空間異質(zhì)性的特征。比較兩個(gè)年份的莫蘭指數(shù)發(fā)現(xiàn)，2004年的同權(quán)重類型莫蘭指數(shù)均高于2013年，說(shuō)明縣區(qū)農(nóng)業(yè)的異質(zhì)化現(xiàn)象越來(lái)越明顯，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響呈衰減趨勢(shì)。

2.3 農(nóng)業(yè)產(chǎn)出空間相關(guān)性的LISA分析

表1中的全局莫蘭指數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果顯示了各個(gè)區(qū)域的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出在整體上表現(xiàn)出顯著的空間自相關(guān)性，但全局莫蘭指數(shù)無(wú)法刻畫(huà)縣區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的局域空間集聚性和局域空間自相關(guān)性特征，因此，采用LISA集聚分析進(jìn)一步揭示區(qū)域農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的局域空間特征。由圖3與圖4可見(jiàn)，2004年和2013年的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出LISA圖有著較明顯的變化。正局部空間自相關(guān)的高一高值區(qū)由16個(gè)降為14個(gè)，但區(qū)域幾乎未變，說(shuō)明河北省農(nóng)業(yè)傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)區(qū)仍保持著較好的發(fā)展勢(shì)頭。正局部空間自相關(guān)的低一低值區(qū)由12個(gè)降為5個(gè)，而且位置也發(fā)生了大的變動(dòng)，由保定和張家口交界轉(zhuǎn)移到邢臺(tái)周邊，說(shuō)明張家口和保定傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出低值區(qū)由于發(fā)展特色農(nóng)業(yè)和國(guó)家及地方的財(cái)政傾斜，已經(jīng)取得了較大的發(fā)展。負(fù)局部空間自相關(guān)的低一高值區(qū)由4個(gè)降為3個(gè)，武強(qiáng)縣退出了低值區(qū)；負(fù)局部空間自相關(guān)的高一低值區(qū)數(shù)量未變，但分別由張北縣和承德縣變化為深澤縣和磁縣，這種變動(dòng)說(shuō)明了縣級(jí)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出空間集聚的調(diào)整。

2.4 農(nóng)業(yè)產(chǎn)出彈性的空間計(jì)量估計(jì)與結(jié)果分析

依據(jù)前述農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，構(gòu)建包含勞動(dòng)、土地和資本三種要素的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出用tout、勞動(dòng)投入用pin、資本投入用fin、土地投入用bin表示，進(jìn)行對(duì)數(shù)變換，用最小二乘法（OLS）分別獲得2004和2013年兩個(gè)年份模型的估計(jì)誤差，見(jiàn)表2、表3，OLS回歸殘差均存在著極顯著的空間相關(guān)性（通過(guò)了顯著性水平為0.00%的檢驗(yàn)）。為了區(qū)分計(jì)量模型是內(nèi)生的空間滯后模型還是空間誤差沖擊模型，根據(jù)表2、表3的空間依賴性檢驗(yàn)，LM（error）和RobustLM（error）均達(dá)到了極顯著水平，而LM（1ag）極顯著，Robust LM（1ag）不顯著，故兩個(gè)年份計(jì)量模型均選擇空間誤差沖擊模型。表2中空間誤差沖擊模型估計(jì)結(jié)果中R²為0.8180大于OLS估計(jì)的0.6564，表3中空間誤差沖擊模型估計(jì)結(jié)果中R²為0.7228大于OLS估計(jì)的0.5822。兩個(gè)年份的空間誤差模型（SEM）較OLS模型的Log likeli-hood大，而AIC和SC較小，說(shuō)明SEM的估計(jì)優(yōu)于OLS估計(jì)。傳統(tǒng)的OLS模型在構(gòu)建時(shí)沒(méi)有考慮遺漏的或未觀察到的其他一些影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)出變量的作用，顯然被忽略掉的這些農(nóng)業(yè)變量在地理上存在著空間相關(guān)性，對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出發(fā)揮著不可忽視的效應(yīng)。

2004年的SEM和OLS兩者的截距項(xiàng)均不顯著，但SEM截距項(xiàng)的顯著性P值為0.2679，較OLS模型稍優(yōu)；在空間誤差沖擊模型中，土地投入的彈性系數(shù)為0.8417，資本投入的彈性系數(shù)為0.0984，兩者皆通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，勞動(dòng)投入的彈性系數(shù)為0.1177，通過(guò)了10%的顯著性檢驗(yàn)。2013年的SEM截距項(xiàng)通過(guò)了5%的顯著性檢驗(yàn)，較OLS模型稍優(yōu)；在空間誤差沖擊模型中，土地投入的彈性系數(shù)為0.8728，通過(guò)了P值為1%的檢驗(yàn)；資本投入的彈性系數(shù)為0.1259，勞動(dòng)投入的彈性系數(shù)為0.0314，均通過(guò)了P值為5%的檢驗(yàn)。2013年的勞動(dòng)投入彈性較2004年由0.1177下降為0.0314，但資本投入彈性由2004年的0.0984上升為0.1259，土地投入彈性由0.8417上升為0.8728。由上述分析可知，在農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出中，土地對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出的彈性最大，資本和勞動(dòng)投入的彈性較小，顯示了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出對(duì)于土地的依賴，比較符合目前河北省農(nóng)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)，也反映出河北省農(nóng)業(yè)總體產(chǎn)出水平不高，遠(yuǎn)離大中城市的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出更低。今后河北省需先發(fā)展城市周邊高附加值農(nóng)業(yè)，對(duì)于遠(yuǎn)離城市的區(qū)域，要不斷挖掘高附加值的特色農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)，實(shí)行不同縣區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的梯度發(fā)展，從而由依賴土地轉(zhuǎn)向依賴資本投入，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)型和提質(zhì)。

3 結(jié)論與討論

本文利用河北省146個(gè)縣、縣級(jí)市和市轄區(qū)的空間數(shù)據(jù)及2004年和2013年的截面數(shù)據(jù)，采用河北省縣區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的均值地圖、全局莫蘭指數(shù)（Morans I）、空間聯(lián)系的局域指數(shù)（LISA）分析了各縣區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的空間分布模式。依據(jù)空間依賴性檢驗(yàn)結(jié)果，選擇了空間誤差沖擊模型（SEM），估算了河北省縣區(qū)農(nóng)業(yè)的投入產(chǎn)出彈性。研究表明：2004年和2013年河北省縣區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出均值空間分布發(fā)生了很大的變化，反映了農(nóng)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)情況；河北省縣區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出無(wú)論全域還是局部都存在著顯著的空間自相關(guān)性，區(qū)域空間關(guān)聯(lián)性和異質(zhì)性非常明顯；2004年和2013年的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出計(jì)量模型顯示，研究區(qū)域農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的空間分布特征時(shí)，空間效應(yīng)不容忽視；對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出彈性最大的是土地，符合河北省目前農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)實(shí)；農(nóng)業(yè)資本投入和勞動(dòng)投入則彈性較小，顯示河北省縣區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平偏低，高產(chǎn)值農(nóng)業(yè)在量和質(zhì)方面都存在不足。

由于各區(qū)域數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑的差別，替代的指標(biāo)數(shù)據(jù)有偏差，致使估計(jì)模型的估計(jì)結(jié)論和實(shí)際稍有出入。農(nóng)業(yè)技術(shù)的利用、農(nóng)藥和化肥的施用等對(duì)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)出都起著重要作用。本研究?jī)H利用了兩年的截面數(shù)據(jù)，若在考慮面板數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行研究會(huì)更有實(shí)際價(jià)值，因此，在今后的研究中要考慮把其他指標(biāo)引入模型，利用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行模型估計(jì)，從而使研究更接近實(shí)際。