摘要： 農業產業化是促進中國農業現代化的關鍵。本研究以2018-2019年中國農業龍頭企業500強為例，運用泰爾指數、熱點分析等方法，分析中國農業產業化發展區域差異，探討其影響因素并提出相關政策建議。研究發現，中國農業產業化發展具有顯著的區域差異，并且這種差異正在逐漸加劇，區域內差異是造成整體差異的主要原因;冷點、熱點的分布格局相對穩定，呈現出集聚趨勢;經濟基礎、人力資本、產業基礎、開放程度、區位條件是造成農業產業化產生差異的重要因素。建議政府因地制宜地制定相關政策，強化不同地區農業資源間的組合開發，推進農業基礎設施建設，積極探索開發與保護兼顧的可持續發展模式。

　　關鍵詞： 農業龍頭企業;農業產業化;區域差異;泰爾指數

　　中國作為一個農業大國，人口眾多，農村人口占比41.48%，糧食需求旺盛，因此，早在20世紀90年代，中國政府根據市場的需求和規律，為推動農業現代化進程，提出了農業產業化經營發展的新模式，其本質是仿照企業的生產、經營模式，進而形成具有市場特征的產業運營模式，且這種運營模式是以家庭經營為基礎、以市場為準則，通過農業龍頭企業逐漸實現生產經營一體化，并使農民和企業達到共贏的目的。近年來中國大力發展農業現代化，加速推進城鄉一體化，進一步推動農業產業化發展已成為學術界廣泛關注的熱點問題。

　　在大力推動農業產業化發展的同時，必須清醒地認識到，農業產業化發展仍存在區域發展不平衡的問題。因此，怎樣協調區域間農業產業化的發展差異，將成為推動農業現代化進程的關鍵。這需要深入探究農業產業化發展區域差異并找到造成差異的成因，才能就怎樣緩解中國農業產業化發展的區域差異性提出有力的政策措施，實現中國農業產業化的協調與可持續發展。

　　近年來，針對農業產業化發展的研究多集中于三個方面：其一，有關農業產業化理論分析。相關學者認為，農業產業化是一種多層次的農業系統工程[1]，具有產業鏈多元交叉融合、高度專業分工與緊密形態下要素共享三大特征，其中契約分工、收益鏈接與要素流動是促進其增效的主要運行機制[2]，且與農業社會化服務體系相輔相成[3]。同時，農村社會分工細化與農產品市場交易深化的程度決定了農業產業化的運營機制，績效提升是其制度效率的評價標準[4]。

　　其二，小范圍的經營模式探討。陳順等[5]通過對東北地區農業產業化發展現狀進行分析，探究了農業產業化經營模式存在的優勢劣勢及在農業生產中發揮的作用，提出優化東北老工業基地農業產業化的經營舉措。丁建中等[6]以江蘇省農業產業化經營的評價指標體系為視角，探究其指標選擇的可控性。聶輝華等[7]在最優農業契約分析框架下，分析實現農業產業化最大效率的方法。李二玲[8]以市(縣)為視角，分析具有代表性的農業產業化地區經濟發展的激勵機制，同時指出激勵機制必須與激勵模式共存。胡彭鵬等[9]以宣城市為例，提出生態農業產業化是解決中國農業產業化發展動力不足的關鍵，并且這種模式能有效提高生態農業發展與市場的銜接度。

　　其三，農業產業化發展的空間布局。已有研究結果表明，經濟發達的農業大省中農業龍頭企業具有強勁的競爭力，產業化水平相對較高[10]。各地區農業產業化水平對于農民收入具有先增后減的作用，但是農民收入的增加對農業產業化一直發揮正向促進作用[11-12]。孫曉欣等[13]通過構建城鎮化與農業產業化評價指標體系，指出城鎮化與農業產業化水平都具有明顯的區域差異，并且城鎮化的內部差異大于農業產業化差異。此外，不同的政府產業發展戰略、產業組織過程以及市場結構、政策利用機會和創新能力等同樣造成了產業發展的地區間差異[14-15]。

　　綜上所述，針對農業產業化科學領域，探討角度多以產業化經營或微觀組織模式為主，地理學領域對農業產業化區域差異的分析以及對其影響因素的研究屈指可數。由于不同區域農業龍頭企業受政府扶持程度有異，以及農業基礎和外在環境的不同，一定程度上會導致不同區域農業產業化的“馬太效應”。基于此，本研究以2018-2019年農業龍頭企業500強為研究對象，實證檢驗農業產業化發展的差異，探究形成差異的因素。選取農業龍頭企業為研究對象的原因是：①農業龍頭企業500強榜單具有權威性，其企業的各項指標均達到國家產業規劃的要求，具有代表性。②農業龍頭企業數量可以折射出地區產業化的水平，即企業數量多則產業化程度高。

　　1 研究數據與方法

　　1.1 數據來源

　　本研究企業數據來源于2018年、2019年《中國農業產業化龍頭企業500強》榜單，企業總部地址信息來自“啟信寶”，為保證資料真實準確，對各企業地理位置通過當地工商部門或地方政府網站進行了確認。本研究篩選全國293個城市樣本，并選取第一產業增加值、GDP、年末總人口、第一產業占GDP百分比等12個影響因素的數據，其數據來源于2018年各市國民經濟和社會發展統計公報、2018年各市統計年鑒。

　　1.2 研究方法

　　1.2.1 農業產業化分異指數測算 對地區間的差異分析是地理學研究的重要內容。而對地區間差異的測算方式最常用的是統計學的相關算法，如變異指數、泰爾指數(Theil index)等。由于不同的測算方法在構造和應用上存在不同差異，那么選擇適宜的測算方法就顯得極其重要[16]。其中泰爾指數能夠把整體的地區差別分化為不同空間區域范圍的內外差異[17]。泰爾指數公式如下：

　　T=1n∑ni=1(xiμlgxiμ)(1)

　　式中T表示泰爾指數，n表示城市的數量，xi為i城市的企業數量，u是企業數量的均值。

　　由于泰爾指數適應洛倫茲準則的一致性原則，因此還能夠將其分解 [18]。所以依據泰爾指數的特性，將其分解為組間和組內的分異測度。泰爾指數的分解公式如下：

　　T=Tb+Tw=∑kk=1xkyklgxk/yknk/n+∑kk=1xkyklg (∑i∈gkxixklgxi/xk1/nk)(2)

　　式中：Tb、Tw分別為組間和組內差異;K為全國除港、澳、臺外31個省級行政區劃分的不同組別(K=31)，每組中地級市的個數為gk(k=1，2，…，k);nk為第k組中地級市的數量;xk為第k組中企業數量之和;yk為所有城市企業數量之和。

　　1.2.2 熱點分析 泰爾指數僅僅能說明農業產業化區域間和區域內部的差異程度，無法進一步說明具有相似屬性的集聚區的分布。熱點分析可以具體說明農業產業化的空間分布是集聚、分散還是隨機的，從而識別出農業產業化的熱點與冷點的空間分布。Getis-Ord G*i局部統計公式為：

　　G*i=∑nj=1WijXj-X-∑nj=1Wijsn∑nj=1W2ij-(∑nj=1W2ij)2n-1(3)

　　式中： Xj代表要素j的屬性值， Wj 為i 與j 之間的空間權重，n為總要素數。且：

　　X-=∑nj=1Xjn(4)

　　S= ∑nj=1Xjn-(X-)2(5)

　　1.2.3 區域差異影響因素分析 造成農業產業化發展區域差異的原因是多方面的，且普通計量模型沒有考慮到空間相關性，在一定程度上會形成誤差，因此本研究先建立普通OLS模型，然后建立考慮空間影響的空間滯后模型(SLM)與空間誤差模型(SEM)，并通過空間相關性診斷對模型進行檢驗與選擇。各模型表達式為：

　　OLS模型：

　　Y=a0+a1x+ε(6)

　　空間滯后模型(SLM)：

　　Y=pW+a0+a1x+ε(7)

　　空間誤差模型(SEM)：

　　Y=a0+a1x+ε(8)

　　ε=λW+μ(9)

　　式中：a1為回歸系數;a0表示常數項，x代表主成分分析法提取的主成分，W表示n×n階的空間權重矩陣，ε與μ代表隨機誤差項，p為空間回歸系數，λ表示空間誤差系數。

　　2 農業產業化區域差異特征

　　2.1 農業產業化空間分異格局

　　依據城市中農業龍頭企業數量通過自然斷裂法，將城市分為5個等級(表1、表2)。從表中可直觀看到，農業龍頭企業的布局呈現不均衡的現象，其大多分布在東部地區，并且多在直轄市、省會城市集中。總的來看，2018-2019年農業龍頭企業分布與地區經濟發展水平基本一致，即山東、江蘇作為中國GDP水平較高的兩省聚集了大量農業龍頭企業，由于這兩省的農業產業水平也較高，這種集中的情況在加劇。但也有例外，作為中國的首都北京和GDP第一的省份廣東省農業龍頭企業的數量則較少，即農業產業化水平不高，而經濟發展水平較低的黑龍江、江西的農業龍頭企業數量則相對較多。從地級市的層面來看，除了山東、江蘇兩省內農業龍頭企業在各市中呈現較為均勻的分布外，其余地區農業龍頭企業數量較多的均為省會城市，而在山東、江蘇兩省內，作為省會城市的濟南、南京擁有的農業龍頭企業卻不是最多的，青島、徐州、鹽城的農業龍頭企業數量皆高于省會城市，也就是說這些地區的農業產業化水平較高。中國農業產業化為何存在這樣的區域差異，如何解釋有些經濟發展程度高、政治等級較高的城市農業產業化水平與其他城市之間的差異，正是本研究的目的之一。從2018-2019年農業龍頭企業分布可以看出，山東省濰坊市相對于同等級的城市來說農業產業化水平維持在一個較高的水準上，之所以如此，是因為濰坊市是農業產業化的發源地，為探尋新的農業發展機制，早在1992年，濰坊市通過逐步探索制定了 “確立主導產業，進行區域整合，并發揮農業龍頭企業的帶頭作用，發展規模經營”的農業產業化模式，隨著農業產業化發展模式逐漸完善，濰坊市農業產業化也達到了較高的水平。

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