“反哺”還是“虹吸”：我國資源型城市工業(yè)與農(nóng)業(yè)關系研究

楊柳　楊帆

[摘 要]通過聚焦資源型城市，從產(chǎn)出層面、投入層面和效率層面，采用動態(tài)線性回歸法、廣義矩估計法和非參數(shù)協(xié)方差矩陣模型，衡量了工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)的實現(xiàn)水平。研究表明，最初級的粗放型反哺在產(chǎn)出層面和投入層面已經(jīng)實現(xiàn)，資源型城市的工業(yè)產(chǎn)值和工業(yè)投資都帶動農(nóng)業(yè)發(fā)展，而工業(yè)對農(nóng)業(yè)的集約型反哺并未實現(xiàn)。在效率層面，工業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升對農(nóng)業(yè)表現(xiàn)為虹吸效應;農(nóng)業(yè)產(chǎn)值自回歸效應顯著，農(nóng)業(yè)發(fā)展具有強烈的延續(xù)性和路徑依賴。文章的政策意義在于，應充分利用工業(yè)規(guī)模擴張對農(nóng)業(yè)的溢出效應，強化工業(yè)效率提升對農(nóng)業(yè)的帶動作用，構(gòu)建知識層面的工農(nóng)業(yè)“智力回路”和技術(shù)層面的農(nóng)業(yè)信息化體系;應尊重農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的自然規(guī)律，充分預期、提前布局，保證農(nóng)業(yè)資源的專用型和農(nóng)業(yè)政策的平穩(wěn)性。

[關鍵詞]反哺;資源型城市;粗放型;集約型;路徑依賴

[中圖分類號]F062.9 ;F061.5[文獻標識碼]A[文章編號]1673-0461（2020）02-0053-06

一、引 言

我國經(jīng)濟發(fā)展的結(jié)構(gòu)性改革，本質(zhì)是協(xié)調(diào)和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)間關系。2004年黨的十六屆四中全會提出了“工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)、城市支持農(nóng)村”的重要發(fā)展戰(zhàn)略，背景是工業(yè)在農(nóng)業(yè)支持下的全面興起。工業(yè)化浪潮之后，商業(yè)取代工業(yè)成為支柱產(chǎn)業(yè)，金融行業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)也方興未艾。在增長熱點歷經(jīng)更迭的時代，工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)并未得到充分關注。然而在我國人口基數(shù)擴張和貿(mào)易戰(zhàn)持續(xù)攀升的背景下，農(nóng)業(yè)決定了我國經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展的基礎和可持續(xù)發(fā)展的能力。因此，研究工業(yè)發(fā)展對農(nóng)業(yè)的“反哺”是否實現(xiàn)，對于我國產(chǎn)業(yè)分布合理化，區(qū)域規(guī)劃成熟化和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的理性回歸都具有鮮明的現(xiàn)實意義和學術(shù)價值。

改革開放后商業(yè)經(jīng)濟飛速發(fā)展，我國城市逐漸分化為幾種類型。第一種是較為傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)城市，工業(yè)化的痕跡較弱，工業(yè)對農(nóng)業(yè)的影響并不顯著[1]。第二種是典型的現(xiàn)代化商業(yè)城市，土地和人力資源大量涌向商業(yè)，工業(yè)和農(nóng)業(yè)均被逐步邊緣化[2]。第三種是以資源開采為主要收入來源的資源型城市，由于其特殊的資源稟賦、地形地貌和文化傳統(tǒng)，并不適宜大規(guī)模商業(yè)發(fā)展[3]。資源型城市保留了農(nóng)業(yè)發(fā)展的土地和資源，其工業(yè)體系已度過建國初期的成長期并進入成熟期，因此可以充分體現(xiàn)農(nóng)業(yè)和工業(yè)之間自然、有機和穩(wěn)態(tài)的聯(lián)系。

廣義的農(nóng)業(yè)和工業(yè)的聯(lián)系起源于經(jīng)典的劉易斯二元結(jié)構(gòu)模型，而“反哺”和“虹吸”之爭還兼具社會公平和價值判斷的特殊意義。就反哺的必要性而言，國際經(jīng)驗證明，美國、日本、韓國等通過反哺適時優(yōu)化了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，墨西哥農(nóng)產(chǎn)品長期低價帶來的虹吸效應導致經(jīng)濟乏力[4-5]。在農(nóng)業(yè)受到虹吸數(shù)十年的背景下，學者們也針對中國反哺的必要性提出了工業(yè)欠賬論、農(nóng)業(yè)弱質(zhì)論、二元經(jīng)濟論、農(nóng)業(yè)多功能論、公平競爭論和農(nóng)業(yè)外部性等理論[6]。對于從虹吸轉(zhuǎn)向反哺的路徑建議，可分為自然反哺和強制性反哺[7]，以及收入反哺和要素反哺[8]，以及致力于農(nóng)作物生產(chǎn)的價值鏈驅(qū)動模式[9]。

針對反哺和虹吸的效果研究，不僅包括工業(yè)和農(nóng)業(yè)在總量、效率和增速等維度上的對比[10-12]，更應剖析農(nóng)業(yè)發(fā)展成果中有多少份額源于工業(yè)的帶動和溢出。然而，學術(shù)界關于工業(yè)對農(nóng)業(yè)貢獻程度的量化文獻并不太多。劉明輝（2017）采用省級面板數(shù)據(jù)，從空間經(jīng)濟學角度證明了工業(yè)部門對農(nóng)業(yè)部門的影響已實現(xiàn)從虹吸到反哺的轉(zhuǎn)變[13]。王永培（2011）測算了工業(yè)發(fā)展的結(jié)構(gòu)效應和收入效應，認為兩者抵消的結(jié)果不利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率。上述文獻從總量和效率兩方面進行分析，為本文的反哺研究提供了很好的視角，同時也存在改進空間。在第三產(chǎn)業(yè)飛速發(fā)展的背景下，采用工業(yè)占GDP比重衡量工業(yè)和農(nóng)業(yè)的相對發(fā)展水平[14]，以及將經(jīng)濟結(jié)構(gòu)存在顯著異質(zhì)性的不同城市平均至省級數(shù)據(jù)進行測算，都不利于模型的精準識別。為進一步減少區(qū)域異質(zhì)性，加強結(jié)論的穩(wěn)健性，本文將研究對象聚焦于資源型城市，從產(chǎn)出層面、投入層面和效率層面多角度考查資源型城市中虹吸和反哺的實現(xiàn)水平。

二、模型設計

（一）統(tǒng)計描述

本文從《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》和《中國省市經(jīng)濟發(fā)展年鑒》中獲取我國地級市層面的產(chǎn)業(yè)發(fā)展相關數(shù)據(jù)，以國務院2013年印發(fā)的《全國資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃（2013-2020年）》中界定的資源型城市為研究對象，從“虹吸”和“反哺”的角度，考察了2000—2015年間100個資源型城市中農(nóng)業(yè)發(fā)展與工業(yè)發(fā)展的關系。《全國資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃（2013-2020年）》主要以地級市為單位進行分類，也涉及部分資源型縣和區(qū)，本文僅考慮資源型地級市，將局部包含資源型縣、區(qū)的地級市視同非資源型城市，除去數(shù)據(jù)缺失的阿勒泰地區(qū)、阿壩藏族羌族自治州等地，有100個城市被納入資源型城市范疇。面板數(shù)據(jù)各變量統(tǒng)計性描述如表1所示。

表1中的全要素生產(chǎn)率變量（TFP）采用數(shù)據(jù)包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA）方法計算而得。該方法以超邊際生產(chǎn)函數(shù)為基礎，采用非參數(shù)法對獨立決策的行為主體進行投入產(chǎn)出效率分析。為了與城市統(tǒng)計口徑保持一致，本文把每個地級市看作一個決策單位（DMU）?；贒EA模型設定的拇指法則，投入產(chǎn)出變量的選取應力求簡潔準確。因此，本文以資本投入和勞動力投入為投入變量，以地區(qū)生產(chǎn)總值為產(chǎn)出變量，進行線性規(guī)劃求解。如對第j個DMU進行效率評價（j=1，2，…，t），以權(quán)系數(shù)v和u為變向量，以第j個DMU的效率指數(shù)最大化為目標，以所有DMU的效率指數(shù)為約束，構(gòu)建的最優(yōu)化模型。由于中國地級市數(shù)目眾多，普通DEA模型結(jié)論中“有效”的城市往往不止一個，諸多城市效率值為1導致結(jié)果難以比較。因此本文采用適用于多期決策單元效率變化的DEA-Malmquist模型，在每個城市效率最大化的線性規(guī)劃過程中，將該城市從約束條件中排除后求解。

（二）回歸分析

1.基準回歸

基于以上地級市數(shù)據(jù)，本文采用回歸分析驗證資源型城市中農(nóng)業(yè)發(fā)展和工業(yè)發(fā)展的關系。我們首先對解釋變量和被解釋變量進行基準回歸，然后添加控制變量。首先，采用以下動態(tài)線性模型進行基準回歸：

表2的左邊四列數(shù)據(jù)匯報了作為基準模型的動態(tài)線性面板模型估計結(jié)果，其中第一列控制了農(nóng)業(yè)發(fā)展滯后一期的影響。一方面，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值對自身的跨期影響是正向的，且非常顯著，上一期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)每增加1%，都會帶來當期農(nóng)業(yè)產(chǎn)值約1%的增幅，這體現(xiàn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特有的穩(wěn)定性和延續(xù)性。另一方面，工業(yè)產(chǎn)出規(guī)模對農(nóng)業(yè)的影響也顯著為正。就當期而言，工業(yè)產(chǎn)值每增長1個百分點，就伴隨0.005%的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增幅。

由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特有的路徑依賴性，農(nóng)業(yè)并非只受到當年工業(yè)發(fā)展的影響。長期而言，當年工業(yè)產(chǎn)值的變化會影響當年的農(nóng)業(yè)，當年的農(nóng)業(yè)又會顯著影響未來幾年的農(nóng)業(yè)發(fā)展。因此，當工業(yè)發(fā)展時，我們不僅要考慮到當期的影響力，也要考慮到一段時間內(nèi)的后效性。例如，工業(yè)對農(nóng)業(yè)在當期的影響為β，考慮到該作用會通過當期農(nóng)業(yè)傳遞到下一期，傳遞的強度為γ，那么當期工業(yè)對第二年農(nóng)業(yè)的影響則為β+β×γ。依此類推，工業(yè)對農(nóng)業(yè)的長期影響為式（3）：

表2中Se（shortrun）的系數(shù)呈現(xiàn)了工業(yè)對農(nóng)業(yè)的當期影響，Se（longrun）的系數(shù)則體現(xiàn)了工業(yè)對農(nóng)業(yè)的長期作用。從表2中模型（1）Se（longrun）的系數(shù)可看出，工業(yè)生產(chǎn)規(guī)模對農(nóng)業(yè)的長期促進作用非常顯著，工業(yè)產(chǎn)值提升1個百分點，其后續(xù)的乘數(shù)效應會帶來0.24%的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增幅。

表2的模型（2）—（4）分別以2期、4期和8期的時間跨度納入了農(nóng)業(yè)發(fā)展的滯后變量，這三列的結(jié)果都具有穩(wěn)健性。綜合表1前四列的數(shù)據(jù)，可以看出，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的路徑依賴非常明顯，這種后效性在第五個年度達到飽和，到第六年便不再顯著。

上述基準模型利用動態(tài)線性結(jié)構(gòu)很好地描述了工業(yè)與農(nóng)業(yè)的關系，以及農(nóng)業(yè)自身顯著的延續(xù)性。但由于動態(tài)線性模型不能嚴格滿足外生性，所以估計系數(shù)會有微小的尼克爾偏誤[15-16]。我們在簡單動態(tài)線性模型的基礎上略做改進，采用廣義矩估計 （Generalized method of moments， GMM） 模型[17]，得出對參數(shù)的無偏估計。表2的模型（5）—（8）匯報了GMM模型的估計結(jié)果，估計系數(shù)驗證了動態(tài)線性模型的穩(wěn)健性，這進一步證實了工業(yè)產(chǎn)值對農(nóng)業(yè)的促進作用，以及農(nóng)業(yè)自身的路徑依賴特征。

2.多元回歸

上文采用工業(yè)產(chǎn)出規(guī)模作為解釋變量，反映了工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)的初級形式，也就是產(chǎn)出層面的促進和溢出。然而，從更全面的角度來看，工業(yè)效率通過溢出效應促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率，增加工業(yè)投資導致對農(nóng)產(chǎn)品的需求擴大，都是工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)的可能途徑。此外，污染等工業(yè)副產(chǎn)品抑制農(nóng)業(yè)發(fā)展，構(gòu)成了工業(yè)發(fā)展對農(nóng)業(yè)的負面影響，即“虹吸效應”產(chǎn)生的途徑。最后，商業(yè)的擠出效應也是農(nóng)業(yè)發(fā)展不可忽視的影響因素。考慮到上述因素對農(nóng)業(yè)部門的影響，我們把工業(yè)生產(chǎn)效率（TFP）、工業(yè)投資（Invest）、工業(yè)污染（Effluent）、第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展（Te）和經(jīng)濟發(fā)展水平（Gdpper）加入到回歸變量中。為避免多重共線性，本文采用第三產(chǎn)業(yè)占比作為商業(yè)發(fā)展的代理變量。本文首先采用動態(tài)線性模型和GMM模型對資源型城市中工業(yè)對農(nóng)業(yè)的影響進行分析，得到的回歸結(jié)果如表3所示。

納入控制變量增加了模型的復雜性。鑒于工業(yè)投資存在區(qū)域間競爭和攀比，廢水排放也會污染相鄰區(qū)域，回歸模型中可能存在區(qū)域間的相關性。Driscoll和Kraay（1998）通過對協(xié)方差矩陣進行拓展，獲得了在空間相關的前提下具有一致性和穩(wěn)健性的參數(shù)估計[18]。我們采用Driscoll and Kraay提出的非參數(shù)協(xié)方差矩陣估計方法，得到的回歸結(jié)果如表4所示。

表3和表4從產(chǎn)出層面、效率層面和投資層面衡量了工業(yè)發(fā)展，據(jù)此多維度測量了資源型城市“反哺”或是“虹吸”的實現(xiàn)水平。各變量對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響如下：

（1）工業(yè)產(chǎn)出和投入規(guī)模的擴張均對農(nóng)業(yè)發(fā)展有顯著的促進效應。從表3和表4的第一行可以看出，工業(yè)產(chǎn)值增加帶來工業(yè)部門收入提升，導致農(nóng)產(chǎn)品需求的高端化和多元化，為農(nóng)業(yè)發(fā)展提供了有利條件，這是最常見的反哺表現(xiàn)形式。此外，從表3和表4中工業(yè)投資變量（Invest）的系數(shù)可以看出，工業(yè)投資和農(nóng)業(yè)產(chǎn)出之間存在著顯著的正相關關系。這說明在控制了工業(yè)產(chǎn)出的情況下，工業(yè)投入的增加對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出依然有帶動作用。從乘數(shù)效應的角度來看，工業(yè)投入增加切實帶動了農(nóng)業(yè)原材料的需求。因此，工業(yè)對農(nóng)業(yè)的反哺機制，不僅表現(xiàn)為工業(yè)產(chǎn)出促進了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，也表現(xiàn)為工業(yè)投資擴大間接帶動農(nóng)業(yè)部門的繁榮。（2）工業(yè)生產(chǎn)效率的提升對農(nóng)業(yè)發(fā)展有虹吸效應，工業(yè)污染的排放對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出有抑制作用。從表3和表4中工業(yè)效率變量（TFP）的系數(shù)可以看出，資源型城市的工業(yè)效率越高，工業(yè)對農(nóng)業(yè)資源的競爭性就越強，資本和人力以及土地等要素都會流向工業(yè)[19]。另外，機械、信息、數(shù)字以及生物化學等現(xiàn)代化工業(yè)的成果對農(nóng)業(yè)的技術(shù)轉(zhuǎn)移則比較困難，農(nóng)業(yè)機械化的阻力既源于大量技術(shù)水平較低的農(nóng)業(yè)剩余勞動力，也源于我國特殊的自然條件，占全國土地面積三分之二的山地丘陵地區(qū)沒有開展大規(guī)模機械耕種的地形條件，大型農(nóng)機設備沒有用武之地[20]。因此，工業(yè)效率提升帶來的報酬增長，導致了農(nóng)村生產(chǎn)要素向城市的“涌入”;而工業(yè)全要素生產(chǎn)率提升對農(nóng)業(yè)的促進作用僅限于“滴落”，總體而言工業(yè)效率提升對農(nóng)業(yè)表現(xiàn)出顯著的虹吸效應。結(jié)合工業(yè)投資對農(nóng)業(yè)的影響效果，說明現(xiàn)階段工業(yè)對農(nóng)業(yè)實現(xiàn)了粗放型的影響，即工業(yè)規(guī)模擴大帶動農(nóng)業(yè)發(fā)展，而集約型的促進作用卻沒有實現(xiàn)。諸多文獻已經(jīng)證明，污染作為工業(yè)發(fā)展的副產(chǎn)品對農(nóng)業(yè)不利。由于工業(yè)廢水具有流動性，會對周圍農(nóng)田進行污染，并帶來農(nóng)業(yè)減產(chǎn)的后果。

（3）農(nóng)業(yè)自身的跨期影響顯著，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的穩(wěn)定性、延續(xù)性和路徑依賴非常強烈。這是因為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與季節(jié)和生態(tài)因素聯(lián)系緊密，而自然條件變化的不可控因素眾多，較之于機械化的工業(yè)環(huán)境和瞬息萬變的商業(yè)環(huán)境，農(nóng)業(yè)的進步顯然要復雜緩慢得多[21]。此外，我國農(nóng)業(yè)發(fā)展還被賦予了更加豐富和深遠的特征，農(nóng)村作為社會結(jié)構(gòu)的基本單元，具有穩(wěn)定和調(diào)節(jié)作用，中國幾千年儒文化的穩(wěn)定與延續(xù)也深藏于精耕細作的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式中。

（4）人均收入的增長和第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展都伴隨農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的降低。從表3和表4中商業(yè)發(fā)展水平（Te）的系數(shù)可以看出，商業(yè)的繁榮伴隨著農(nóng)業(yè)規(guī)模的收縮。從2000年開始，中國經(jīng)歷了金融、地產(chǎn)等行業(yè)的快速擴張，第三產(chǎn)業(yè)成為經(jīng)濟增長主力。一方面，商業(yè)和農(nóng)業(yè)存在競爭關系，商業(yè)的繁榮導致土地、資金和人力等生產(chǎn)要素離開農(nóng)業(yè)。大量農(nóng)村人口通過高等教育進入報酬較高的商業(yè)，商業(yè)的擴張也導致農(nóng)業(yè)用地面積逐漸縮小[22]。另一方面，商業(yè)和農(nóng)業(yè)又存在互補關系，商業(yè)的發(fā)展本身就使農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)要素采購和產(chǎn)品銷售環(huán)節(jié)更為便利，商業(yè)繁榮增加了人們的購買力，也會通過乘數(shù)效應促進農(nóng)業(yè)發(fā)展。研究發(fā)現(xiàn)，這兩種影響中，前者更為顯著。與商業(yè)的發(fā)展相似，人均收入的增長一方面帶來農(nóng)產(chǎn)品購買力的增加，另一方面降低恩格爾系數(shù)從而減少農(nóng)產(chǎn)品在消費中的重要性。表3和表4中人均收入變量（Gdpper）的系數(shù)顯示，正負效應抵消的前提下，人均收入增長伴隨農(nóng)業(yè)占比的下降。商業(yè)的繁盛和收入的增長被視為文明的象征，而文明的興起也見證了農(nóng)業(yè)的邊緣化過程。

三、結(jié)論與政策含義

本文以資源型城市為研究對象，從多個角度衡量了工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)的實現(xiàn)程度。最初級的工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)，體現(xiàn)為產(chǎn)出層面上的反哺，經(jīng)本文驗證，這種反哺在以資源開采為主的資源型城市已經(jīng)實現(xiàn)。此外，工業(yè)對農(nóng)業(yè)在投入層面的反哺在資源型城市也有清晰體現(xiàn)。在我國經(jīng)濟從粗放型向集約型發(fā)展的過程中，可持續(xù)的反哺途徑不是擴大工業(yè)規(guī)模，而是效率層面的促進和帶動，從這個角度來看，資源型城市工業(yè)效率提升對農(nóng)業(yè)主要表現(xiàn)為虹吸而非反哺。就農(nóng)業(yè)本身而言，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的穩(wěn)定性和路徑依賴也得到了充分驗證。

上述結(jié)論對資源型城市的產(chǎn)業(yè)政策精細化具有重要意義，資源型城市體現(xiàn)出的工業(yè)和農(nóng)業(yè)的聯(lián)動效應對普通城市也有借鑒價值。從產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)和區(qū)域布局來看，應充分利用工業(yè)規(guī)模擴張對農(nóng)業(yè)的溢出效應，合理規(guī)劃以期在最大程度上促進農(nóng)業(yè)發(fā)展。資源型城市中工業(yè)對農(nóng)業(yè)的效率反哺仍有廣闊的提升空間，而效率的提升在微觀層面表現(xiàn)為知識和技術(shù)水平的提升。應在知識層面構(gòu)建農(nóng)業(yè)和工業(yè)間的“智力回路”，防止農(nóng)村精英流失和農(nóng)村傳統(tǒng)文化萎縮;在技術(shù)層面推進“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”的深化發(fā)展，加強農(nóng)業(yè)信息化網(wǎng)絡建設，在尊重農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)律的前提下積極拓展銷售渠道。

就農(nóng)業(yè)政策本身而言，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程具有非常強的穩(wěn)定性和延續(xù)性，因此政策的制定應尊重自然規(guī)律，遵循謹慎原則，應該充分考慮到農(nóng)業(yè)發(fā)展所需的穩(wěn)定和可持續(xù)的環(huán)境?！巴恋厥秦敻恢?，勞動是財富之父”，應保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中人員的專業(yè)化和土地的區(qū)域化，嚴格控制通過征地從農(nóng)民手中獲取廉價土地的行為，降低土地用途頻繁變化的風險。較之于機械化和產(chǎn)業(yè)化的大規(guī)模農(nóng)業(yè)擴建，保持平穩(wěn)的農(nóng)業(yè)政策，充分預期、提前布局，更有助于農(nóng)業(yè)發(fā)展。只有尊重農(nóng)業(yè)的自然規(guī)律，真正做到工業(yè)效率上的反哺，才能讓農(nóng)民走出“溫飽陷阱”，實現(xiàn)農(nóng)村從衰落到再生的歷史性轉(zhuǎn)變。

[參考文獻]

[1] WANG C.An analysis of rural household livelihood change and the regional effect in a western impoverished mountainous area of China[J]. Sustainability， 2018， 10（6）： 35-44.

[2] 張婷麟，孫斌棟.都市區(qū)空間結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟發(fā)展的互動關系研究[J].地理科學，2017，37（4）：512-518.

[3] 徐君，李巧輝，王育紅.供給側(cè)改革驅(qū)動資源型城市轉(zhuǎn)型的機制分析[J].中國人口·資源與環(huán)境，2016，26（10）：53-60.

[4] 蔡昉.“工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)、城市支持農(nóng)村”的經(jīng)濟學分析[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟，2006（1）：11-17.

[5] 王永明.高增長背景下我國經(jīng)濟增長與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動的關系研究[D].北京：首都經(jīng)濟貿(mào)易大學， 2018.

[6] 曹俊杰.我國幾種工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)模式比較研究[J].農(nóng)村經(jīng)濟，2017（3）：6-12.

[7] 安同良，卞加振，陸國慶.中國工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)的機制與模式：微觀行為主體的視角[J].經(jīng)濟研究，2007（7）：23-35.

[8] 洪銀興.工業(yè)和城市反哺農(nóng)業(yè)、農(nóng)村的路徑研究——長三角地區(qū)實踐的理論思考[J].經(jīng)濟研究，2007（8）：13-20.

[9] 洪銀興，鄭江淮.反哺農(nóng)業(yè)的產(chǎn)業(yè)組織與市場組織——基于農(nóng)產(chǎn)品價值鏈的分析[J].管理世界，2009（5）：67-79，187-188.

[10] 馬恒運，許欣，嚴功岸，劉瑞峰.改革四十年的工農(nóng)關系變化及思考[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2018（7）：4-13.

[11] 胡志全，朱殿霄，侯麗薇，等.實現(xiàn)我國工業(yè)化與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化協(xié)調(diào)發(fā)展的探討——基于生產(chǎn)三要素的比較[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2016，37（7）：74-81，111.

[12] WANG J， LIN Y，GLENDINNING A. Land-use changes and land policies evolution in China′s urbanization processes[J].Land use policy， 2018， 75（3）： 375-387.

[13] 劉明輝，盧飛.農(nóng)業(yè)部門與工業(yè)部門：互哺還是反哺——基于空間杜賓模型[J].經(jīng)濟與管理評論，2017，33（6）：153-160，167.

[14] 王永培，李逢春，蔡曉輝.工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)的經(jīng)濟效應及其政策含義—— 一項隨機前沿模型的實證研究[J].經(jīng)濟體制改革，2011（4）：60-64.

[15] NICKELL S. Biases in dynamic models with fixed effects[J].Econometrica， 1981， 49（6）， 1417-1426.

[16] ALVAREZ J， MANUEL A. The time series and cross-section asymptotics of dynamic panel data estimators[J].Econometrica， 2003， 71 （4）， 1121-1159.

[17] ARELLANOM， STEPHEN B. Some tests of speci cation for panel data： monte carlo evidence and an application to employment equations[J]. Review of economic studies， 1991，58 （2）， 277-297.

[18] DRISCOLL C， KRAAY C. Consistent covariance matrix estimation with spatially dependent panel data[J].Review of economics and statistics， 1998， 80（3）： 549-560.

[19] ZOU B， MISHRA K， LUO B. Aging population， farm succession， and farmland usage： evidence from rural China[J]. Land use policy， 2018， 77（5）： 437-445.

[20] 江省身.新型城鎮(zhèn)化背景下我國工業(yè)化與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的互動發(fā)展[J].社會科學家，2017（6）：85-89.

[21] YU J， WU J.The sustainability of agricultural development in china： the agriculture-environment nexus[J]. Sustainability， 2018， 10（6）： 57-62.

[22] LI C， WANG M， SONG Y.Vulnerability and livelihood restoration of landless households after land acquisition： evidence from peri-urban China[J].Habitat international， 2018， 79（5）： 109-115.

Abstract： From the perspective of input， output and efficiency， the author uses the dynamic linear panel model， the generalized method of moments model and nonparametric covariance matrix estimation to measure the status of industry nurturing agriculture in China′s resources-based cities. Firstly， the primary extensive nurturing is achieved in terms of input and output， which means that the industrial inputs and outputs do promote the agricultural production. Secondly， the intensive feeding back of industry to agriculture has not been realized.On the efficiency level， the promotion of industrial total factor productivity has a syphoning effect on agriculture. Thirdly， agricultural production is significantly positive in auto-regression， which means that agricultural development is sustainable and path-dependent. The significance of this research on policy making is that an intellectual loop and an agricultural informational system should be constructed by making full use of the spill-over effect of industry on agriculture and the promoting effect of the increase of industrial efficiency on agriculture. Agricultural resources should be used for specific purpose and the agricultural policy should be stable after full anticipation and careful planning based on the natural law of agriculture.

Key words： nurturing; resource-based cities; extensive;intensiveness; path? dependence

（責任編輯： 張夢楠）