潘經(jīng)韜，陳池波，李 平

（1.湖北工業(yè)大學a.經(jīng)濟與管理學院；b.湖北農(nóng)村社會管理創(chuàng)新研究中心；c.湖北農(nóng)業(yè)裝備制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究中心，武漢 430068；2.中南財經(jīng)政法大學 工商管理學院，武漢 430073）

0 引言

黨的二十大報告提出全面推進鄉(xiāng)村振興，并強調(diào)扎實推動鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興。作為鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興的重要抓手，農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)連接工農(nóng)、溝通城鄉(xiāng)，是延伸農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈條、提高農(nóng)產(chǎn)品附加值的關(guān)鍵[1]。推動農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚是培育鄉(xiāng)村特色產(chǎn)業(yè)集群和推動農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要途徑[2]，推動農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚得到了高度重視。2023年的中央一號文件指出“引導(dǎo)農(nóng)產(chǎn)品加工企業(yè)向產(chǎn)地下沉、向園區(qū)集中”，對推動農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚提出了新的要求和任務(wù)。在新的現(xiàn)實背景下，探究農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響具有重要意義。

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長一直是學界關(guān)注的熱點話題，已有文獻從土地產(chǎn)權(quán)制度[3]、財政支農(nóng)[4]、農(nóng)村金融[5]、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚[6]、農(nóng)村人力資本[7]、科技創(chuàng)新[8]、基礎(chǔ)設(shè)施[9]等維度探究了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響因素。學術(shù)界對農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚的相關(guān)研究主要集中在以下幾個方面：一是農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚的測度及時空特征分析[10,11]；二是農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚的形成機制與驅(qū)動因素[1,12]；三是農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚的行業(yè)發(fā)展效應(yīng)與地區(qū)經(jīng)濟效應(yīng)[13—16]。

已有文獻對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響因素進行了諸多有益探索，也對農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚的時空特征、形成機理、影響效應(yīng)等進行了深入研究，農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)與農(nóng)業(yè)有著天然的緊密聯(lián)系，但鮮有文獻系統(tǒng)探究農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響效應(yīng)?；诖?，本文借鑒已有研究成果，充分考慮農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚的空間特征，將農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚及其空間效應(yīng)與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長納入分析框架，從理論層面厘清農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響機制，并利用2011—2020年的省級面板數(shù)據(jù)和空間計量模型實證探究農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響效應(yīng)，以期為推動農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興提供參考。

1 研究假設(shè)

農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響機制主要表現(xiàn)在以下方面：一是產(chǎn)品穩(wěn)銷效應(yīng)。農(nóng)產(chǎn)品是加工業(yè)必要的原材料[17]，農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚會增大加工業(yè)對農(nóng)產(chǎn)品原材料的需求，穩(wěn)定了農(nóng)產(chǎn)品的銷售渠道，為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長創(chuàng)造條件。二是產(chǎn)品增值效應(yīng)。伴隨著農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚程度加深，產(chǎn)業(yè)鏈從傳統(tǒng)生產(chǎn)環(huán)節(jié)逐步向加工、流通等環(huán)節(jié)延伸，農(nóng)產(chǎn)品附加值不斷提高[18]，農(nóng)業(yè)效益也大幅提高。此外，農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚有助于農(nóng)業(yè)特色品牌的形成，促進農(nóng)產(chǎn)品品牌價值的提升[16]。三是技術(shù)引入效應(yīng)。農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚會提高對原材料農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量標準，倒逼農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的廣泛應(yīng)用以提升農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量。同時，農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚會加速農(nóng)業(yè)生產(chǎn)分工的形成，推動先進技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)[19]，進而推動農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長。因此，本文提出研究假設(shè)1：

假設(shè)1：農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚能顯著帶動農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長。

產(chǎn)業(yè)集聚是一種空間經(jīng)濟現(xiàn)象，在地域封閉條件下探究農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響會降低研究結(jié)論的科學性和合理性，因此，揭示農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長效應(yīng)，既需要考慮農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚的空間特征，同時也要尊重農(nóng)產(chǎn)品、農(nóng)業(yè)技術(shù)跨區(qū)流動的客觀事實。農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)所需的原材料不僅來源于本區(qū)域內(nèi)，也可來源于周邊區(qū)域，這為農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚通過產(chǎn)品穩(wěn)銷效應(yīng)和增值效應(yīng)帶動鄰近省份農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長創(chuàng)造可能。基于技術(shù)要素的可擴散特性，農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚可以通過技術(shù)引入效應(yīng)帶動鄰近省份農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長。因此，本文提出研究假設(shè)2：

假設(shè)2：農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚不僅能帶動本地農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長，還能通過空間溢出效應(yīng)帶動鄰近省份農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長。

2 研究設(shè)計

2.1 農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚水平的測度方法

本文借鑒陳池波等（2019）[1]的做法，選用區(qū)位熵來衡量農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚水平：

式（1）中，lqi,t為第i個地區(qū)第t年的農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚水平，yi,t為第i個地區(qū)第t年的農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)產(chǎn)值，Pi,t為第i個地區(qū)第t年的生產(chǎn)總值，Yt為全國第t年的農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)產(chǎn)值，GDPt為全國第t年的GDP。

2.2 空間計量模型的構(gòu)建

2.2.1 基準面板回歸模型的構(gòu)建

本文聚焦農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響效應(yīng)，基于生產(chǎn)函數(shù)構(gòu)建基準面板回歸模型，見式（2）。

式（2）中，agrgdpi,t為第i個地區(qū)第j年的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值（農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的代理變量），lqi,t為第i個地區(qū)第t年的農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚水平，Z 為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中機械、勞動力、土地、化肥、財政支農(nóng)資金等投入要素，μi,t為隨機擾動項，β0、β1、β2、β3為待估參數(shù)。需要說明的是，在實證過程中將農(nóng)業(yè)產(chǎn)值和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入要素進行對數(shù)化處理。

2.2.2 空間自相關(guān)分析

本文采用莫蘭指數(shù)來檢驗農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長是否存在空間自相關(guān)性，lnagrgdp的莫蘭指數(shù)的計算過程見式（3）。

式（3）中，I為lnagrgdp的全局莫蘭指數(shù)，wij為空間權(quán)重矩陣元素，lnagrgdpi為第i個省份的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的對數(shù)值，lnagrgdpj為第j個省份的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的對數(shù)值，為省域農(nóng)業(yè)產(chǎn)值對數(shù)值的均值，S2為省域農(nóng)業(yè)產(chǎn)值對數(shù)值的方差。本文借鑒盧珊（2023）[20]的方法，選取地理距離權(quán)重wij構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，wij的計算過程如式（4）所示。

式（4）中，dij表示第i個省份和第j個省份省會城市之間的距離。

2.2.3 空間計量模型構(gòu)建

本文借鑒已有研究選擇空間杜賓模型實證探究農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響及空間溢出效應(yīng)，具體形式見式（5）。

式（5）中，agrgdp為農(nóng)業(yè)產(chǎn)值；lq為農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚水平；Z 為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素變量；wij為空間權(quán)重矩陣元素；α和λ為待估參數(shù)；μi,t為隨機擾動項。

2.3 變量選擇

被解釋變量。本文聚焦農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響效應(yīng)，因此以農(nóng)業(yè)產(chǎn)值（agrgdp）為被解釋變量，具體選用農(nóng)林牧漁業(yè)生產(chǎn)總值來衡量。

核心解釋變量。農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚水平（lq）是本文進行實證研究的核心解釋變量，其計算方法見式（1）。

控制變量。農(nóng)業(yè)土地投入（land）選用農(nóng)作物播種面積來衡量；農(nóng)業(yè)勞動力投入（labor）選用第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)來衡量；農(nóng)業(yè)機械投入（machinery）選用農(nóng)業(yè)機械總動力來衡量；農(nóng)業(yè)化肥投入（fertilizer）選用農(nóng)用化肥施用量來衡量；財政支農(nóng)投入（financial）選用財政農(nóng)林水事務(wù)支出來衡量；農(nóng)業(yè)受災(zāi)程度（disaster）選用農(nóng)業(yè)受災(zāi)面積與農(nóng)作物播種面積之比來衡量。

2.4 數(shù)據(jù)來源與說明

本文選擇的研究數(shù)據(jù)是2011—2020年我國30個省份的面板數(shù)據(jù)（西藏和港澳臺由于部分數(shù)據(jù)存在缺失，暫未納入考察范圍）。各省份的相關(guān)數(shù)據(jù)來源于2012—2021年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》以及各省份統(tǒng)計年鑒。農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)參考鄧宗兵等（2014）[10]的處理方法，選用農(nóng)副食品加工業(yè)等12 個行業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入之和來衡量，相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》和各省份統(tǒng)計年鑒。部分省份少數(shù)年份存在的缺失值通過均值法予以補齊。農(nóng)林牧漁業(yè)生產(chǎn)總值和財政農(nóng)林水事務(wù)支出分別按GDP平減指數(shù)和居民消費價格指數(shù)折算為2011年的可比數(shù)據(jù)。需要說明的是在計量分析過程中，除農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚水平和農(nóng)業(yè)受災(zāi)程度等相對值變量外，本文將所有絕對值變量進行對數(shù)化處理。變量的描述性統(tǒng)計見表1。

表1 各變量的描述性統(tǒng)計

3 實證結(jié)果分析

3.1 農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚水平的測度結(jié)果

根據(jù)式（1）的計算方法，本文利用2011—2020年30個省份的面板數(shù)據(jù)計算得到各省份的農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚水平，限于篇幅，本文僅匯報2011 年、2015 年、2020 年和10年間均值的結(jié)果，見表2。由表2可知，2011—2020年我國農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚水平較高（lq均值大于1）的省份主要有福建、山東、河南、吉林、浙江、江西、湖北、四川、安徽、湖南。除福建和浙江外，其他農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚水平較高的省份主要集中在糧食主產(chǎn)區(qū)。

表2 農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚水平的測度結(jié)果

3.2 空間相關(guān)性分析結(jié)果

本文選用地理距離權(quán)重矩陣和全局莫蘭指數(shù)對lnagrgdp進行空間自相關(guān)性分析，結(jié)果見表3。2011—2020 年lnagrgdp的全局莫蘭指數(shù)在0.150～0.200 波動，且均通過了5%統(tǒng)計水平上的顯著性檢驗。從全局來看，lnagrgdp存在顯著的正向空間自相關(guān)性，表明農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長存在一定的空間集聚特征，也說明有必要從空間維度探究農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響效應(yīng)。除了分析全局莫蘭指數(shù)外，本文還對lnagrgdp進行局部空間自相關(guān)性分析。限于篇幅，本文僅給出2011 年和2020 年lnagrgdp的局部空間自相關(guān)性分析結(jié)果，見表4。不難看出，2011 年和2020 年呈現(xiàn)“高-高”和“低-低”集聚特征的省份有19 個，意味著超過60%的省份的lnagrgdp存在正向空間自相關(guān)性，再次驗證了選用空間計量模型來探究農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長影響效應(yīng)的合理性。

表3 地理距離權(quán)重矩陣下的全局莫蘭指數(shù)

表4 2011年和2020年的局部莫蘭指數(shù)

3.3 基準回歸估計結(jié)果

下頁表5 匯報了未考慮空間因素的面板固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)模型的估計結(jié)果。表5 中的列（1）和列（2）為未納入控制變量的固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)的估計結(jié)果。LM檢驗表明隨機效應(yīng)優(yōu)于混合效應(yīng)；Hausman檢驗表明隨機效應(yīng)優(yōu)于固定效應(yīng)，即表5 中列（2）的估計結(jié)果優(yōu)于列（1）。表5 中列（3）和列（4）為納入控制變量后的固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)的估計結(jié)果。LM 檢驗表明隨機效應(yīng)優(yōu)于混合效應(yīng)；Hausman檢驗表明隨機效應(yīng)優(yōu)于固定效應(yīng)，即表5中列（4）的估計結(jié)果優(yōu)于列（3）。表5 中列（2）的估計結(jié)果表明，lq對lnagrgdp的估計系數(shù)為正，且通過1%水平上的顯著性檢驗，這表明農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有顯著正向影響。表5 列（4）估計結(jié)果顯示，在加入控制變量后，lq對lnagrgdp的估計系數(shù)符號和顯著性并未發(fā)生變化，再次驗證了農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有顯著正向影響。

表5 基準回歸估計結(jié)果

3.4 空間杜賓模型的估計結(jié)果

為進一步探究農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的空間效應(yīng)，本文運用空間杜賓模型進行實證分析，估計結(jié)果見表6。表6匯報的是地理距離權(quán)重矩陣下空間杜賓模型的估計結(jié)果。由表6可知，Hausman檢驗結(jié)果顯示，卡方值為-33.540，小于0，隨機效應(yīng)優(yōu)于固定效應(yīng)，因此本文僅給出空間杜賓模型隨機效應(yīng)的估計結(jié)果。空間自回歸系數(shù)ρ為0.285，且通過1%水平上的顯著性檢驗。需要指出的是，表6 中列（1）（即空間杜賓模型的主回歸估計結(jié)果）并不能反映lq對lnagrgdp的直接影響效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)。為更加科學地刻畫農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的直接影響效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)，本文參考李婕妤和王兆軍（2023）[21]的處理方法，將空間杜賓模型中各變量的影響效應(yīng)分解為直接影響效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)和總效應(yīng)，分別見表6中列（2）、列（3）和列（4）。

表6 空間杜賓模型的估計結(jié)果

表6 的列（4）顯示，lq 對lnagrgdp的總效應(yīng)估計系數(shù)為0.275，且通過1%水平上的顯著性檢驗，這表明在考慮空間因素的情況下，農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有顯著正向影響，再次驗證了研究假設(shè)1。表6的列（2）顯示，lq對lnagrgdp的直接影響效應(yīng)的估計系數(shù)為0.068，且通過1%水平上的顯著性檢驗，這表明農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚對本省份的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有顯著正向影響。表6 的列（3）顯示，lq 對lnagrgdp的空間溢出效應(yīng)的估計系數(shù)為0.207，且通過1%水平上的顯著性檢驗，這表明農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚對鄰近省份的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長也具有顯著的正向影響。綜上所述，農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚不僅能帶動本省份農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長（本地直接效應(yīng)），還能帶動鄰近省份的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長（空間溢出效應(yīng)），這驗證了本文的研究假設(shè)2。

從控制變量的估計結(jié)果來看，農(nóng)業(yè)受災(zāi)程度對本省份農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有一定的負向影響，農(nóng)作物播種面積對本省份農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有顯著正向影響。lnmachinery 對lnagrgdp 空間溢出效應(yīng)的估計系數(shù)為0.405，并且通過1%水平上的顯著性檢驗，可能的解釋是由于農(nóng)機跨區(qū)作業(yè)現(xiàn)象的存在，本省份的農(nóng)機裝備可以通過跨區(qū)作業(yè)帶動周邊省份的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長，進而實現(xiàn)農(nóng)業(yè)機械化的空間溢出效應(yīng)。財政支農(nóng)投入不僅能促進本省份農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長，還能通過空間溢出效應(yīng)帶動周邊省份的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長。

3.5 穩(wěn)健性檢驗

3.5.1 替換空間權(quán)重矩陣后的估計結(jié)果

本文將空間權(quán)重矩陣由地理距離權(quán)重矩陣替換為空間鄰接權(quán)重矩陣進行穩(wěn)健性檢驗，空間鄰接權(quán)重矩陣的計算方式見式（6），需要說明的是廣東和海南視為相鄰。

替換空間權(quán)重矩陣后得到的估計結(jié)果見表7。對比表6和表7的估計結(jié)果，不難發(fā)現(xiàn)，在替換空間權(quán)重矩陣后農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的直接影響效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)和總效應(yīng)的估計系數(shù)符號和顯著性均未發(fā)生明顯變化，表明估計結(jié)果具有一定穩(wěn)健性。

表7 替換空間權(quán)重矩陣后的估計結(jié)果

3.5.2 替換解釋變量后的估計結(jié)果

除替換空間權(quán)重矩陣外，本文還選取lqrei,t來替換原有解釋變量lqi,t進行穩(wěn)健性檢驗，lqrei,t的計算過程見式（7）。

式（7）中，ioutputi,t為第i個地區(qū)第t年的工業(yè)增加值，Ioutputi,t為全國第t年的工業(yè)增加值。

替換解釋變量后的估計結(jié)果見表8。對比表6 和表8的估計結(jié)果，不難發(fā)現(xiàn)，在替換解釋變量后農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的直接影響效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)和總效應(yīng)的估計系數(shù)符號和顯著性均未發(fā)生明顯變化，再次證明了實證結(jié)果的穩(wěn)健性。

表8 替換解釋變量后的估計結(jié)果

4 結(jié)論與建議

本文基于2011—2020 年我國30 個省份的面板數(shù)據(jù)，運用面板數(shù)據(jù)模型和空間杜賓模型實證探究了農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響效應(yīng)，得到如下結(jié)論及建議：

農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有顯著帶動作用。面板固定效應(yīng)和空間杜賓模型的估計結(jié)果均顯示，農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有顯著正向影響。應(yīng)充分發(fā)揮農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚的聯(lián)農(nóng)帶農(nóng)作用，因地制宜推動農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚，打造特色農(nóng)產(chǎn)品加工產(chǎn)業(yè)集群，依托農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集群帶動農(nóng)業(yè)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有空間溢出效應(yīng)，不僅能帶動本省份農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長，還能帶動鄰近省份的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長，在更換空間權(quán)重矩陣和解釋變量后，這一實證結(jié)論依然穩(wěn)健。為充分發(fā)揮農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集聚的空間經(jīng)濟效應(yīng)，建議構(gòu)建農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)的區(qū)域協(xié)同分工機制，推動農(nóng)產(chǎn)品原產(chǎn)地與加工業(yè)集聚區(qū)有效銜接，增強農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)集群的空間輻射作用，推動區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟協(xié)調(diào)健康發(fā)展。

由于跨區(qū)作業(yè)的存在，農(nóng)業(yè)機械總動力通過空間溢出效應(yīng)帶動周邊省份的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長；財政支農(nóng)不僅促進本省份農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長，還能通過空間溢出效應(yīng)帶動周邊省份的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長。應(yīng)重視財政支農(nóng)資金、農(nóng)業(yè)機械等生產(chǎn)要素流動對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響效應(yīng)，利用好財政支農(nóng)資金的外溢效應(yīng)，合理引導(dǎo)農(nóng)機裝備開展跨區(qū)作業(yè)。