中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及驅(qū)動(dòng)因素研究

張帆，吳玲，王富林

（1.東北農(nóng)業(yè)大學(xué)工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150030；2.東北農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150030）

農(nóng)業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，是發(fā)展中國家經(jīng)濟(jì)的重要支柱。改革開放以來，中國農(nóng)業(yè)發(fā)展取得了飛速的進(jìn)步，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)區(qū)域布局不斷調(diào)整優(yōu)化，農(nóng)業(yè)物質(zhì)技術(shù)裝備水平明顯提高，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施也更加完善。但不容忽視的是，在由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的過渡時(shí)期，中國農(nóng)業(yè)暴露的問題也在逐漸增多，如農(nóng)業(yè)要素投入質(zhì)量和配置效率依然處于較低水平，這已成為制約我國農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要瓶頸。因此，提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率是實(shí)現(xiàn)中國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要實(shí)現(xiàn)路徑。

國內(nèi)外學(xué)者對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率主要從兩個(gè)維度展開：一是測(cè)度農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率方法的變動(dòng)。初始方法是DEA-GML法[1]，隨后采用的測(cè)度方法經(jīng)歷了從隨機(jī)前沿模型[2]、方向性距離函數(shù)[3]、徑向模型[4]到非徑向非角度方向性距離函數(shù)[5]的變遷。二是農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的投入產(chǎn)出要素修正。最初對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的計(jì)算中，投入要素為種植業(yè)從業(yè)人數(shù)、農(nóng)作物播種總面積、種植業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、化肥施用量、役畜年末存欄數(shù)和有效灌溉面積，產(chǎn)出要素為種植業(yè)總產(chǎn)值[6]。隨后，學(xué)者們從綠色全要素生產(chǎn)率[7]、中間消耗品[8]等不同視角進(jìn)行了研究，對(duì)投入要素和產(chǎn)出要素[9]進(jìn)行了修正。在此基礎(chǔ)上，學(xué)者們進(jìn)一步對(duì)中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率省際之間的空間分異程度進(jìn)行了研究，并得出中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有較大的空間分異特征的結(jié)論[10-11]，其存在顯著的空間非均衡現(xiàn)象。隨著進(jìn)一步的研究，學(xué)者認(rèn)為農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有空間溢出效應(yīng)，表現(xiàn)為其不僅與區(qū)域本身的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平有關(guān)，還會(huì)受到鄰近地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展因素、經(jīng)濟(jì)因素和社會(huì)因素的影響，即存在空間溢出效應(yīng)[12]。

上述文獻(xiàn)為中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究奠定了基礎(chǔ)，但限于研究問題的復(fù)雜性和方法的局限性，學(xué)者雖然基于屬性數(shù)據(jù)證明了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率存在空間分異特征，但缺乏基于關(guān)系數(shù)據(jù)對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)特征的深入考慮，使之難以深入揭示中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征。由于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率是技術(shù)、效率、政策和制度等因素的綜合體現(xiàn)，其不僅受制于自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等因素的影響，還可能會(huì)受到其他地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素的影響，即一個(gè)地區(qū)具有較高的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率可能對(duì)鄰近地區(qū)產(chǎn)生示范或帶動(dòng)作用，進(jìn)而促進(jìn)鄰近地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長[13]。因此，省際之間的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率并非獨(dú)立存在，而是具有一定的空間關(guān)聯(lián)性。隨著生產(chǎn)要素全國配置的不斷推進(jìn)，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系更加普遍和廣泛，已經(jīng)超越了單純地理學(xué)意義上的近鄰關(guān)系，逐漸呈現(xiàn)出多關(guān)聯(lián)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形態(tài)。綜上，在省際之間空間關(guān)聯(lián)性實(shí)際存在的條件下，各省份區(qū)域要提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，不僅要考慮區(qū)域自身的情況，還要充分考慮并有效借力于與之相關(guān)聯(lián)的省份區(qū)域，進(jìn)而從整體上把握和提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。有鑒于此，本文基于關(guān)系數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)視角，測(cè)度2000—2018年中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的演化規(guī)律，并運(yùn)用改進(jìn)的引力模型確定中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系，構(gòu)建中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法分析中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的整體結(jié)構(gòu)特征、局部結(jié)構(gòu)特征和個(gè)體結(jié)構(gòu)特征，并確定驅(qū)動(dòng)中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)性的因素，對(duì)于農(nóng)業(yè)政策的制定和實(shí)施以及整體提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率均具有重要的理論意義與應(yīng)用價(jià)值。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測(cè)度

由于DEA方法在處理多投入多產(chǎn)出問題上具有較強(qiáng)的客觀性，而Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)在進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析上具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。因此，將Malmquist指數(shù)和DEA方法結(jié)合已被廣泛用于生產(chǎn)率測(cè)算。本研究借鑒Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)，運(yùn)用DEA方法測(cè)度中國各省域的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。以t期為基期，衡量t+1期農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率變化的Malmquist指數(shù)可表示為[14]：

式中：M表示全要素生產(chǎn)率變化的Malmquist指數(shù)，TEΔ、TΔ、SΔ分別表示從t到t+1期技術(shù)效率變動(dòng)、技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模報(bào)酬變動(dòng)。xt、xt+1分別表示從t到t+1期的投入變量，yt、yt+1分別表示從t到t+1期的產(chǎn)出變量，Dt(xt，yt)、Dt+1(xt+1，yt+1)為以t和t+1時(shí)期技術(shù)為參照的距離函數(shù)，下標(biāo)v和c為可變規(guī)模報(bào)酬假設(shè)和不變規(guī)模報(bào)酬假設(shè)。本文參考從指標(biāo)的可得性和可靠性出發(fā)，選取種植業(yè)總產(chǎn)值為農(nóng)業(yè)產(chǎn)出指標(biāo)。在農(nóng)業(yè)投入方面，以種植業(yè)從業(yè)人數(shù)度量勞動(dòng)投入，以農(nóng)作物播種面積度量土地投入，以化肥使用量、有效灌溉面積和農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力來度量資本投入，其中農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力表示機(jī)械動(dòng)力投入，化肥使用量表示化肥投入，有效灌溉面積表示灌溉投入。

1.2 中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的確定

與傳統(tǒng)的VAR Granger Causality檢驗(yàn)方法比，引力模型可以在考慮經(jīng)濟(jì)地理因素的基礎(chǔ)上，對(duì)一定區(qū)域范圍內(nèi)省市間相互影響相互作用的關(guān)系進(jìn)行定量分析?；诖?，本文運(yùn)用修正后的引力模型確定中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系。省份i與省份j的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的引力模型如式2所示[15]。根據(jù)公式2，可得出省市自治區(qū)i與省市自治區(qū)j之間農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的引力矩陣。

式中：Fij代表省市自治區(qū)i與省市自治區(qū)j之間的引力。Mi和Mj代表省市自治區(qū)i與省市自治區(qū)j的“全要素生產(chǎn)率發(fā)展質(zhì)量”，對(duì)于質(zhì)量指標(biāo)，根據(jù)城市間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的典型計(jì)算公式其中，Pi和Pj為兩城市的人口指標(biāo)，考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，本文將Pi和Pj設(shè)定為省市自治區(qū)i與省市自治區(qū)j的年末農(nóng)業(yè)從業(yè)人口數(shù)；Vi和Vj為兩城市的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，本文借鑒劉華軍等[16]的研究，將Vi和Vj設(shè)定為農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的乘積，即Gi和Gj為省市自治區(qū)i與省市自治區(qū)j的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值，Ei和Ej為省市自治區(qū)i與省市自治區(qū)j的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，kij表示省市自治區(qū)i在i與j全要素生產(chǎn)率關(guān)聯(lián)中的貢獻(xiàn)率。引力模型不僅考慮經(jīng)濟(jì)因素，同時(shí)也引用了地理距離因素。因此，本文用省市自治區(qū)i和j省會(huì)的地理距離差Di-Dj表示省市自治區(qū)之間的地理距離Dij。

1.3 中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法是以關(guān)系為單位，探究關(guān)系模式對(duì)結(jié)構(gòu)中成員或整體影響的跨學(xué)科分析法，該方法不僅能夠反映空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的整體特征及演變趨勢(shì)，也能夠測(cè)度各省份在空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的地位和作用，以及其空間聚類方式，適用于認(rèn)識(shí)和探索中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征。因此，對(duì)中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征主要從整體結(jié)構(gòu)特征、局部結(jié)構(gòu)特征和個(gè)體結(jié)構(gòu)特征三個(gè)維度進(jìn)行研究。具體結(jié)構(gòu)特征如下[17]：

1.3.1 整體網(wǎng)絡(luò)特征 整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征通常采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)密度、網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度、網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度和網(wǎng)絡(luò)效率進(jìn)行分析。其中，網(wǎng)絡(luò)密度d(G)是衡量網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)之間聯(lián)系是否緊密的指標(biāo)，網(wǎng)絡(luò)密度越小，則網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系就越疏松。網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度C是網(wǎng)絡(luò)對(duì)中介節(jié)點(diǎn)的依賴性，該指標(biāo)能夠反應(yīng)中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度是反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)中各省市自治區(qū)之間等級(jí)結(jié)構(gòu)是否明顯。網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度越高，則網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度越明顯。網(wǎng)絡(luò)效率H是指網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)之間的連接效率。網(wǎng)絡(luò)效率越高，則節(jié)點(diǎn)之間有更多的聯(lián)結(jié)，即節(jié)點(diǎn)聯(lián)系的更緊密，該關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)越穩(wěn)定。

式中：M為網(wǎng)絡(luò)中實(shí)際擁有的連接數(shù)，N為網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)數(shù)，網(wǎng)絡(luò)密度的取值范圍為[0，1]。C是指網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度，V和V'分別是網(wǎng)絡(luò)中不可達(dá)和可達(dá)的成員對(duì)數(shù)，max(V')為網(wǎng)絡(luò)中可達(dá)成員對(duì)數(shù)的最大值，H代表網(wǎng)絡(luò)效率。

1.3.2 局部網(wǎng)絡(luò)特征 對(duì)中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的局部結(jié)構(gòu)特征，主要運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的塊模型進(jìn)行分析。塊模型理論可以刻畫和揭示中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的內(nèi)部結(jié)構(gòu)狀態(tài)，以及各局部結(jié)構(gòu)之間的溢出關(guān)系和路徑。本文采用最佳化禁忌搜尋法進(jìn)行位置劃分，將空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)劃分為四種不同的局部網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而劃分出四種類型的板塊：凈溢出板塊、雙向溢出板塊、“經(jīng)紀(jì)人”板塊和凈受益板塊。各板塊溢出和接收的關(guān)系數(shù)特征如表1所示。

表1 板塊關(guān)系數(shù)特征Table 1 Characteristics of panel relationship numbers

1.3.3 個(gè)體網(wǎng)絡(luò)特征 根據(jù)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法，中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的個(gè)體網(wǎng)絡(luò)特征通常采用度數(shù)中心度、接近中心度和中介中心度等指標(biāo)進(jìn)行分析。其中，度數(shù)中心度BRD是指直接連接到該節(jié)點(diǎn)的其他節(jié)點(diǎn)數(shù)量，度數(shù)中心度較高的點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中則處于中心地位；接近中心度C是指節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的距離，接近中心度越高，該節(jié)點(diǎn)不受其他節(jié)點(diǎn)控制的程度越高；中介中心度CAPi是指一個(gè)節(jié)點(diǎn)控制相連的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)相互作用的能力，中介中心度較高的節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中能夠發(fā)揮出中介和橋梁的功能。

式中：以BAD表示絕對(duì)度數(shù)中心度，用n表示網(wǎng)絡(luò)中的地區(qū)數(shù)目。dij表示點(diǎn)i和點(diǎn)j之間存在的捷徑距離，i≠j，Cmax為接近中心度的最大值，Ci為節(jié)點(diǎn)i的接近中心度。

1.4 數(shù)據(jù)來源

本文以中國31個(gè)省市自治區(qū)（不含港澳臺(tái)地區(qū)）作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，實(shí)證考察中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)。樣本時(shí)間跨度為2000—2018年。中國全要素生產(chǎn)率測(cè)度和引力模型測(cè)算所需的數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國農(nóng)業(yè)年鑒》和《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》。其中，各省份農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)按照2000年=100進(jìn)行平減，以消除價(jià)格因素對(duì)各地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的影響；省際之間的地理距離以省會(huì)城市之間的球面距離表示。

2 結(jié)果與分析

首先，測(cè)度2000—2018年中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，并運(yùn)用改進(jìn)的引力模型確定中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系，構(gòu)建中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法分析中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的整體結(jié)構(gòu)特征、局部結(jié)構(gòu)特征和個(gè)體結(jié)構(gòu)特征；最后，確定驅(qū)動(dòng)中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)性的因素。

2.1 中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的演化規(guī)律

圖1反映了2000、2010、和2018年中國大陸31個(gè)省市自治區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的演化規(guī)律。由此可看出，第一，中國31個(gè)省市自治區(qū)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)值均大于1，即近20年間中國各地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率都在增長。第二，中國大陸31個(gè)省市自治區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率依然具有空間差異性，且近20年中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率基本呈現(xiàn)先增長后降低的趨勢(shì)，具有明顯的“∧”型。部分省份明顯存在多個(gè)峰值，尤其是西部地區(qū)的省市較為明顯。第三，與2000年相比，到“十三五”期間，中國東、中、西和東北四大區(qū)域板塊的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率均得到了提升。從時(shí)間來看，十一五期間中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增速較高；從區(qū)域來看，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增速較大的區(qū)域?yàn)樯綎|、廣西和青海等地區(qū)；增速較小的為海南、江西和安徽等地區(qū)。

2.2 整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征及演變趨勢(shì)

圖1 2000—2018年農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率變化示意圖Fig. 1 Changes of China’s agricultural TFP from 2000 to 2018

圖2 2000、2010和2018年中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig. 2 Spatial correlation network structure of China’s agricultural TFP in 2000, 2010 and 2018

圖2展示了“十五”到“十三五”各典型時(shí)期的中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的演變趨勢(shì)。與工業(yè)創(chuàng)新發(fā)展空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)絡(luò)密度單純的增長不同[18]，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化過程較為復(fù)雜，主要從兩方面體現(xiàn)：一方面，隨著中國農(nóng)業(yè)的發(fā)展，中國各省市自治區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率不僅影響到地理鄰近的省市自治區(qū)，也打破了地域限制，與非鄰近省份建立了空間關(guān)聯(lián)關(guān)系。如2018年地處東北部的黑龍江省與東部的山東省和中部的山西省均建立了聯(lián)系。另一方面，部分省份呈現(xiàn)出關(guān)聯(lián)越來越復(fù)雜的變化趨勢(shì)，如黑龍江省在2000—2018年間，與其有關(guān)聯(lián)的省份數(shù)（度數(shù)）從3個(gè)省增長為4個(gè)省直到增長為8個(gè)省。但也有部分省份關(guān)聯(lián)數(shù)逐漸減少，如山東省在2000—2018年間，與其具有關(guān)聯(lián)的省份數(shù)（度數(shù)）從15減少到11。這種變化趨勢(shì)與我國近些年的農(nóng)業(yè)發(fā)展是息息相關(guān)的。自2001年中國加入WTO組織之后，中國的農(nóng)業(yè)和農(nóng)產(chǎn)品開始受到農(nóng)業(yè)強(qiáng)國的沖擊，各省為了保持自身農(nóng)產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，當(dāng)其自給能力較弱時(shí)，會(huì)與其他省份建立聯(lián)結(jié)，借力于其他省份以提升自身的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。而自2006年取消農(nóng)業(yè)稅后，農(nóng)業(yè)負(fù)擔(dān)減輕，一些農(nóng)業(yè)大省自身發(fā)展極具活力，有能力逐漸擺脫對(duì)其他省份的依賴，所以存在隨著時(shí)間的增長關(guān)聯(lián)數(shù)逐漸減少的現(xiàn)象。

從網(wǎng)絡(luò)密度來看，兩階段的網(wǎng)絡(luò)密度均小于0.25，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)程度較低。中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)密度呈現(xiàn)波動(dòng)趨勢(shì)，大體呈現(xiàn)先降后升趨勢(shì)，如圖3所示。在2000—2011年間，空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)密度雖然呈現(xiàn)小部分波動(dòng)，但總體處于平穩(wěn)狀態(tài)，略微下降。2011—2016年基本處于大幅度下降期，2016—2018年逐步上升。究其原因，這與中國近20年來對(duì)農(nóng)業(yè)的補(bǔ)貼等刺激政策頒布息息相關(guān)。當(dāng)中國糧食直補(bǔ)、臨時(shí)收儲(chǔ)等利好政策頒布實(shí)施時(shí)，由于政策補(bǔ)貼的增多，各省份農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的提高，各省份農(nóng)業(yè)對(duì)外的依賴性降低。而2016年后中國取消了臨時(shí)收儲(chǔ)等政策，中國農(nóng)業(yè)供給側(cè)改革正式拉開帷幕。農(nóng)民積極性的臨時(shí)性縮減、農(nóng)資經(jīng)銷企業(yè)遭受考驗(yàn)等問題，使得各省份的農(nóng)業(yè)不再獨(dú)立發(fā)展，重新建立關(guān)聯(lián)，其農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)聯(lián)性漸增，這也符合中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素全國配置的政策指導(dǎo)方針。

圖3 2000—2018年農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)密度Fig. 3 Network density of the spatial correlation network of China’s agricultural TFP from 2000 to 2018

從網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)性來看，Ucinet計(jì)算得出，2000—2018年的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度均為1，表明中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率各省市自治區(qū)之間的聯(lián)系十分緊密，并具有空間關(guān)聯(lián)和空間溢出效應(yīng)；不同于工業(yè)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度一直下降的發(fā)展趨勢(shì)[18]，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度是具有波動(dòng)性的，其在2005—2006年有一個(gè)高速的增長，2007年以后呈下降走勢(shì)。這是由于2006年中國在全國范圍內(nèi)取消農(nóng)業(yè)稅，各區(qū)域之間的聯(lián)系減弱，網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度增強(qiáng)。經(jīng)過2006—2007年的平穩(wěn)期，2007年以后，相對(duì)森嚴(yán)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)逐漸被打破，省際農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的相互聯(lián)系和相互影響逐步增強(qiáng)；此外，作為測(cè)度網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)性的指標(biāo)之一的網(wǎng)絡(luò)效率，呈先增長后降低的趨勢(shì)，由此可見，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性呈現(xiàn)由弱至強(qiáng)的趨勢(shì)（圖4）。

圖4 2000—2018年農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度Fig. 4 Network hierarchy the spatial correlation network of China’s agricultural TFP from 2000 to 2018

2.3 局部網(wǎng)絡(luò)特征分析

為了進(jìn)一步了解中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的局部網(wǎng)絡(luò)特征，以及各地區(qū)在該網(wǎng)絡(luò)中的作用，本文基于2018年農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系，運(yùn)用UCINET中的CONCOR方法，設(shè)置最大分割深度為2、集中標(biāo)準(zhǔn)為0.2，劃分結(jié)果如表2所示。由表2可知，板塊I雙向溢出板塊主要集中在環(huán)渤海、京津冀和東北地區(qū)；板塊II凈受益板塊主要集中在西部地區(qū)；板塊III凈溢出板塊主要集中在華東和部分中南地區(qū)；板塊IV“經(jīng)紀(jì)人”板塊主要集中在華南和西南地區(qū)。

在明確了板塊分布的基礎(chǔ)上，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)模塊的評(píng)價(jià)方法對(duì)中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的總體關(guān)聯(lián)關(guān)系和四大板塊位置進(jìn)行判斷，如表3所示。從總體關(guān)聯(lián)關(guān)系來看，中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中共存在226個(gè)關(guān)聯(lián)關(guān)系，而版塊自身內(nèi)部的關(guān)聯(lián)關(guān)系為141個(gè)，板塊和板塊之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系有85個(gè)。板塊內(nèi)部的關(guān)系數(shù)遠(yuǎn)大于板塊與外部板塊之間的關(guān)聯(lián)數(shù)，這說明板塊之間的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有集聚特征，但各個(gè)板塊間的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)相對(duì)較弱。從四個(gè)板塊看，板塊I到IV分別為雙向溢出板塊、凈受益板塊、凈溢出板塊和“經(jīng)紀(jì)人”板塊（Brokers）。其中，第I板塊內(nèi)部溢出關(guān)系數(shù)為52，對(duì)板塊外的溢出關(guān)系數(shù)為22，板塊內(nèi)外均產(chǎn)生了較多的聯(lián)系；第II板塊發(fā)出的關(guān)系數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于其接收的關(guān)系數(shù)，受益較多；第III板塊對(duì)板塊外發(fā)出的關(guān)系遠(yuǎn)大于接收的關(guān)系數(shù)，其對(duì)其他板塊產(chǎn)生了較多溢出效應(yīng)，而接受其他板塊的溢出則較少。第IV板塊對(duì)板塊外部的溢出關(guān)系數(shù)為18，對(duì)板塊外部接受關(guān)系數(shù)為23，其在接受其他板塊溢出效應(yīng)的同時(shí)，也對(duì)其他板塊進(jìn)行溢出，扮演著中介和橋梁的角色。

表2 中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的板塊分布Table 2 Regional distribution of the spatial correlation network of China’s agricultural TFP

為了刻畫各個(gè)板塊之間的溢出關(guān)系和傳遞機(jī)制，本文根據(jù)各個(gè)板塊的密度矩陣及像矩陣，繪制了四大板塊之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系圖，如圖5所示。由表4和圖5可知，板塊III為板塊IV注入了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的要素和動(dòng)能，而板塊IV則充當(dāng)著中介的作用，將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的動(dòng)能傳遞給板塊II。由此可見，華東地區(qū)和部分中南地區(qū)省市的農(nóng)業(yè)要素流動(dòng)到了華南和西南地區(qū)，華南和西南地區(qū)在滿足自身農(nóng)業(yè)需求的基礎(chǔ)上，將農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的動(dòng)能傳遞給了西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)，同時(shí)環(huán)渤海、京津冀和東北地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素也流入西部地區(qū)，這為中國西部農(nóng)業(yè)發(fā)展提供了保障，西部地區(qū)是中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的凈受益者，獲得了較高的關(guān)聯(lián)性受益。這與工業(yè)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)完全相反，中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的凈受益板塊不在位于長三角等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，而是處于西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)。這也符合中國農(nóng)業(yè)的整體發(fā)展需求，即由于西部地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)占比較高，但發(fā)展仍相對(duì)滯后，通過其他省份農(nóng)業(yè)發(fā)展的帶動(dòng)，實(shí)現(xiàn)西部農(nóng)業(yè)的發(fā)展。

表3 中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的板塊溢出效應(yīng)Table 3 Regional spillover effects of the spatial association network of China’s agricultural TFP

表4 密度矩陣和像矩陣Table 4 Density matrix and image matrix

2.4 個(gè)體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征分析

為確定2000—2018年各省市在農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的位置和作用，本文對(duì)該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了中心性分析。由于數(shù)據(jù)較多，為節(jié)省篇幅，將2018年的中心性分析截面數(shù)據(jù)測(cè)度結(jié)果列于表5。

2.4.1 點(diǎn)度中心度 根據(jù)2018年中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)度中心度的測(cè)度結(jié)果，湖北、內(nèi)蒙古、陜西、河南和湖南等地區(qū)點(diǎn)度中心度較高，在農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中與其他省份的關(guān)系較多；吉林、青海、海南、浙江和上海等地區(qū)在點(diǎn)度中心度較低，與其他省份的關(guān)系較少。此外，華中地區(qū)的點(diǎn)度中心度普遍較高，華北地區(qū)和大部分西部地區(qū)普遍點(diǎn)度中心度較低，地域差異較為明顯。

綜合2018年和2010年兩年的截面數(shù)據(jù)，從出度來看，湖北省的出度最高，在全國范圍內(nèi)，湖北省對(duì)其他省市的溢出效應(yīng)最高。河北、山西、內(nèi)蒙古、黑龍江、江蘇、安徽、江西、河南、湖南、廣西點(diǎn)出度較高，均高于全國平均值，對(duì)其他省市的溢出效應(yīng)較明顯；除此之外，點(diǎn)入度高于點(diǎn)出度的省市分為兩類。一類是國家大力扶持的西部地區(qū)，如西藏、寧夏和新疆等省份，資源向西部地區(qū)傾斜

圖5 中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的板塊關(guān)系Fig. 5 Regional relationship of the spatial correlation network of China’s agricultural TFP

也符合中國目前的經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀。另一類是經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，如北京、天津、上海、浙江和福建省，這些省份在農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中受益較多，吸收了其他地區(qū)的資源。值得一提的是，山東省2000—2018年的出入度一直在變化，出度逐漸減少，入度逐漸增加，這標(biāo)示著山東省已從過去的絕對(duì)溢出者變?yōu)槿缃竦氖芤嬲?。這是由于山東省農(nóng)業(yè)發(fā)展較早，耕地面積較大，適合規(guī)模化種植，其農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量多，種植技術(shù)先進(jìn)，在農(nóng)業(yè)總體規(guī)模和現(xiàn)代化水平等方面均占據(jù)優(yōu)勢(shì)地位，能夠帶動(dòng)關(guān)聯(lián)區(qū)域的農(nóng)業(yè)發(fā)展。近年來，山東面臨著農(nóng)村人口龐大，生態(tài)壓力劇增和人多地少矛盾突出的不平衡態(tài)勢(shì)，其空間溢出效應(yīng)減弱，已逐漸作為受益者接受其他關(guān)聯(lián)區(qū)域的帶動(dòng)和要素傳遞。

2.4.2 中介中心度與接近中心度 中介中心度較高的地區(qū)依次是湖北、內(nèi)蒙古、山東和河南。這說明這些省份在農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中處于核心地位，而且還具有“橋梁”和“中介”的作用，對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的資源和要素具有控制權(quán)。而吉林、海南、浙江、上海等地區(qū)中介中心度均為0，處于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的邊緣地位，對(duì)資源的控制權(quán)極低，與其他省份建立關(guān)聯(lián)大多需要借助農(nóng)業(yè)發(fā)展較好的省份的中介作用。此外，2018年農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的中介中心度排名前10位省份的中介中心度之和占了總量的72%以上，這些省份對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)起到絕對(duì)的支配作用。接近中心度的測(cè)度結(jié)果與中介中心度類似，湖北、內(nèi)蒙古、陜西和河南與其他地區(qū)的“距離”較短，在網(wǎng)絡(luò)中扮演著中心行動(dòng)者的角色，擁有較強(qiáng)的獲得農(nóng)業(yè)資本的能力和較高的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。而吉林、天津、海南、浙江和上海等地與其他省份的“距離”較遠(yuǎn)，扮演著邊緣行動(dòng)者的角色，獲得農(nóng)業(yè)資源的能力較弱，不利于其在農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中獲益。

綜合來看，湖北、內(nèi)蒙古、河南、山東和陜西在中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中處于絕對(duì)核心位置，在網(wǎng)絡(luò)中的地位較高，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的支配作用較強(qiáng)；吉林、海南、青海、天津和上海等在網(wǎng)絡(luò)中處于絕對(duì)邊緣位置，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)合作中處于被動(dòng)地位。

3 中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)性的驅(qū)動(dòng)因素分析

為了進(jìn)一步揭示中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)關(guān)系和溢出路徑的形成機(jī)制，本文將對(duì)中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分析，為各地區(qū)因地制宜地調(diào)整農(nóng)業(yè)發(fā)展政策提供理論指導(dǎo)。

3.1 變量的選取與模型建立

中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)是多種因素綜合驅(qū)動(dòng)的結(jié)果。通過梳理文獻(xiàn)可知，首先，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度與地理距離是顯著相關(guān)的，地理距離近的省份之間可能表現(xiàn)出更多的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率外溢關(guān)系。其次，研究指出，地理事物的空間分異也受到經(jīng)濟(jì)社會(huì)和自然環(huán)境等因素的影響，由此推斷農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)性可能與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的差異大小有關(guān)，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平可從農(nóng)業(yè)規(guī)模、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)要素投入與農(nóng)業(yè)要素產(chǎn)出四個(gè)方面展現(xiàn)。最后，農(nóng)業(yè)政策是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的保障，政府支持力度的不同可能驅(qū)動(dòng)不同區(qū)域之間農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)聯(lián)程度，本文將政府支持力度納入中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)因素的考慮范疇。據(jù)此，提出以下假設(shè)：

表5 2018年中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的中心性分析Table 5 Centrality analysis of the spatial correlation network of China’s agricultural TFP in 2018

假設(shè)1：農(nóng)業(yè)規(guī)模差異能夠顯著影響中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)性；

假設(shè)2：農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)差異能夠顯著影響中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)性；

假設(shè)3：農(nóng)業(yè)要素投入水平差異能夠顯著影響中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)性；

假設(shè)4：農(nóng)業(yè)要素產(chǎn)出水平差異能夠顯著影響中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)性；

假設(shè)5：自然環(huán)境差異能夠顯著影響中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)性；

假設(shè)6：地理鄰接關(guān)系能夠顯著影響中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)性；

假設(shè)7：政府支持力度差異能夠顯著影響中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)性。

為驗(yàn)證各假設(shè)，本文選用QAP回歸分析法。設(shè)因變量為中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)性，其主要受到5個(gè)驅(qū)動(dòng)因子組7個(gè)驅(qū)動(dòng)因素的影響，即自變量為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、自然環(huán)境、地理鄰接關(guān)系、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)和政府支持力度。根據(jù)回歸分析模型，建立因變量RA和自變量G、J、R、C、Z、D和F之間的關(guān)系函數(shù)，可建立模型如下：

式中：f(x)是指回歸分析函數(shù)，G為農(nóng)業(yè)規(guī)模差異，J為農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)差異，R為要素投入水平差異，C為要素產(chǎn)出水平差異，Z為農(nóng)業(yè)成災(zāi)率差異，D為地理鄰接關(guān)系，F(xiàn)為財(cái)政支農(nóng)支出差異，RA為農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)性。各變量的具體測(cè)度方法如表6所示。

3.2 中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)性驅(qū)動(dòng)因素的回歸分析

相關(guān)性分析是回歸分析的基礎(chǔ)。因此，運(yùn)用QAP法對(duì)空間關(guān)聯(lián)矩陣與驅(qū)動(dòng)因素之間的相關(guān)性進(jìn)行分析，結(jié)果如表7所示。相關(guān)性分析結(jié)果表明，自然環(huán)境農(nóng)業(yè)成災(zāi)率差異和農(nóng)業(yè)要素投入水平的顯著性水平大于10%，沒有通過顯著性檢驗(yàn)，表明自然環(huán)境、農(nóng)業(yè)要素投入水平與中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)性不相關(guān)，即假設(shè)3和5不成立。除此之外，農(nóng)業(yè)規(guī)模差異在5%的水平上顯著，農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)差異、農(nóng)業(yè)要素產(chǎn)出水平差異、地理鄰接關(guān)系和財(cái)政支農(nóng)支出差異在1%的水平上顯著，即假設(shè)1、2、4、6和7均成立。

選取與中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)性顯著相關(guān)的驅(qū)動(dòng)因素作為解釋變量，進(jìn)行QAP回歸分析?；貧w分析結(jié)果的判定系數(shù)R2是0.347，在1%的水平上顯著。回歸分析結(jié)果如表8所示?；貧w分析結(jié)果表明，對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)性無影響的因素是農(nóng)業(yè)規(guī)模差異，其顯著性概率大于0.05，農(nóng)業(yè)規(guī)模的差異不能顯著影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)性的強(qiáng)弱。對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)性具有正向影響的驅(qū)動(dòng)因素為地理鄰接關(guān)系，其標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)分別為0.520 1，并且在1%的水平上顯著，因此，地理的鄰接能夠增強(qiáng)中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)性。對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)性具有負(fù)向影響的驅(qū)動(dòng)因素為農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)差異、要素產(chǎn)出水平差異和政府支持力度，其標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)分別為-0.146 7、-0.066 6和-0.063 4，均在1%和5%水平上顯著，即農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、要素產(chǎn)出水平和政府支持力度的差異阻礙了區(qū)域間農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的建立。因此，農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、要素產(chǎn)出水平和政府支持力度的差異越小，中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)。從農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)因素來看，負(fù)向影響的原因可能是由于農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的不同影響了勞動(dòng)和資本的省際流動(dòng)，降低了模仿學(xué)習(xí)效應(yīng)；從要素產(chǎn)出水平來看，過高的要素產(chǎn)出水平差異可能會(huì)對(duì)鄰近地區(qū)的生產(chǎn)要素產(chǎn)生競(jìng)爭(zhēng)和稀釋效應(yīng)，從而影響了二者的空間關(guān)聯(lián)性；從政府支持力度來看，政府支持力度的增加會(huì)使各省域具有充足的資本和要素用于自身農(nóng)業(yè)發(fā)展，從而使其降低對(duì)關(guān)聯(lián)省份的依賴，進(jìn)而降低區(qū)域之間的空間關(guān)聯(lián)性。

表 6 中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的驅(qū)動(dòng)因素測(cè)度指標(biāo)Table 6 Indicators for measuring the driving factors of the spatial correlation network of China’s agricultural TFP

表7 相關(guān)性分析結(jié)果Table 7 Correlation analysis results

表8 回歸分析結(jié)果Table 8 Regression analysis results

4 結(jié)論與政策啟示

4.1 研究結(jié)論

1）中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率存在十分明顯的空間關(guān)聯(lián)和溢出效應(yīng)，且空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)連通效果很好。網(wǎng)絡(luò)密度隨農(nóng)業(yè)政策的頒布呈現(xiàn)波動(dòng)趨勢(shì)，省際農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的相互聯(lián)系和相互影響逐步增強(qiáng)，空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性呈現(xiàn)由弱至強(qiáng)的趨勢(shì)。

2）中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)存在明顯的集聚特征，各個(gè)板塊間的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)相對(duì)較弱。華東地區(qū)和部分中南地區(qū)省市的農(nóng)業(yè)要素流動(dòng)到了華南和西南地區(qū)，華南和西南地區(qū)又將農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的動(dòng)能傳遞給了西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)，同時(shí)環(huán)渤海、京津冀和東北地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素也流入西部地區(qū)，西部地區(qū)是中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的凈受益者。

3）湖北、內(nèi)蒙古、河南、山東和陜西在中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中處于絕對(duì)核心位置，在網(wǎng)絡(luò)中的地位較高，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的支配作用較強(qiáng)；吉林、海南、青海、天津和上海等地區(qū)在網(wǎng)絡(luò)中處于絕對(duì)邊緣位置，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)合作中處于被動(dòng)地位。

4）對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)性具有正向影響的驅(qū)動(dòng)因素為地理鄰接關(guān)系，對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)性具有負(fù)向影響的驅(qū)動(dòng)因素為農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)差異、要素產(chǎn)出水平差異和政府支持力度。

4.2 政策啟示

1）目前中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)緊密化的演變趨勢(shì)，政府應(yīng)在順應(yīng)這一趨勢(shì)的基礎(chǔ)上，將進(jìn)一步破除地區(qū)壁壘作為下一步農(nóng)業(yè)改革的重點(diǎn)。通過加快推進(jìn)市場(chǎng)體系建設(shè)，減少行政指令導(dǎo)致的要素流動(dòng)壁壘，并運(yùn)用市場(chǎng)機(jī)制加強(qiáng)省域聯(lián)系，推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的省際流動(dòng)，加速農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率網(wǎng)絡(luò)緊密化的演變趨勢(shì)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的區(qū)域聯(lián)動(dòng)和協(xié)同提高。

2）充分認(rèn)識(shí)各板塊的功能以及各地區(qū)在農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的位置與角色，以定向調(diào)控、精準(zhǔn)調(diào)控為原則，制定針對(duì)性的區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展政策。對(duì)于核心區(qū)域，要使科技進(jìn)步成為推動(dòng)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的動(dòng)力源，應(yīng)繼續(xù)優(yōu)化核心區(qū)域農(nóng)業(yè)科研制度，完善農(nóng)業(yè)推廣體系，釋放科技創(chuàng)新潛能。對(duì)于邊緣區(qū)域，一方面需給予邊緣區(qū)域如西部地區(qū)大量的資金支持，保障農(nóng)業(yè)從業(yè)人員的福利待遇；一方面，應(yīng)建立幫扶機(jī)制，加強(qiáng)核心區(qū)域優(yōu)秀農(nóng)業(yè)科技人員和技術(shù)向邊緣區(qū)域的流動(dòng)，通過農(nóng)業(yè)科技人員的互動(dòng)交流，對(duì)邊緣區(qū)域基層農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者進(jìn)行技術(shù)培訓(xùn)，邊緣區(qū)域進(jìn)行借鑒消化吸收。在此基礎(chǔ)上，建立區(qū)域之間的反饋機(jī)制，構(gòu)建高質(zhì)量區(qū)域協(xié)同發(fā)展評(píng)價(jià)體系。

3）對(duì)于地理鄰接地區(qū)，需加強(qiáng)和維護(hù)鄰接地區(qū)的合作與交流，并順應(yīng)如“京津冀現(xiàn)代農(nóng)業(yè)協(xié)同發(fā)展”等區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略，構(gòu)建鄰接地區(qū)的農(nóng)業(yè)協(xié)同發(fā)展網(wǎng)絡(luò)。對(duì)于農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、要素產(chǎn)出水平和政府支持力度差異大的區(qū)域，應(yīng)建立跨區(qū)域農(nóng)業(yè)協(xié)同發(fā)展平臺(tái)，通過平臺(tái)中各“經(jīng)紀(jì)人板塊”中的中介區(qū)域與其他優(yōu)勢(shì)省份建立空間關(guān)聯(lián)，從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)要素資源跨區(qū)域的流動(dòng)、共享和整合。

本文在一定意義上揭示了中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征與驅(qū)動(dòng)因素，為管理者制定政策及提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提供了一定的參考依據(jù)。當(dāng)然，本文中還有很多內(nèi)容有待進(jìn)一步深入探討。比如，能否運(yùn)用其他方法如復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)思想方法，以便更全面的分析中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等。