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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

2023-11-06 02:39:54潘經(jīng)韜陳池波
統(tǒng)計與決策 2023年19期
關(guān)鍵詞:工業(yè)集聚省份效應

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。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)展效應與地區(qū)經(jīng)濟效應[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?;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,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

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。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。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。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1:

假設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,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)銷效應和增值效應帶動鄰近省份農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長創(chuàng)造可能?;诩夹g(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2:

假設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帶動鄰近省份農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長。

2 研究設計

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,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,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,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)林水事務支出來衡量;農(nóng)業(yè)受災程度(disaster)選用農(nóng)業(yè)受災面積與農(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。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和隨機效應模型的估計結(jié)果。表5 中的列(1)和列(2)為未納入控制變量的固定效應和隨機效應的估計結(jié)果。LM檢驗表明隨機效應優(yōu)于混合效應;Hausman檢驗表明隨機效應優(yōu)于固定效應,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和隨機效應的估計結(jié)果。LM 檢驗表明隨機效應優(yōu)于混合效應;Hausman檢驗表明隨機效應優(yōu)于固定效應,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,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,隨機效應優(yōu)于固定效應,因此本文僅給出空間杜賓模型隨機效應的估計結(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的直接影響效應和空間溢出效應。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和空間溢出效應,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分解為直接影響效應、空間溢出效應和總效應,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1。表6的列(2)顯示,lq對lnagrgdp的直接影響效應的估計系數(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),還能帶動鄰近省份的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長(空間溢出效應),這驗證了本文的研究假設2。

從控制變量的估計結(jié)果來看,農(nóng)業(yè)受災程度對本省份農(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。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、空間溢出效應和總效應的估計系數(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、空間溢出效應和總效應的估計系數(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,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,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,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帶動周邊省份的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長。應重視財政支農(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,利用好財政支農(nóng)資金的外溢效應,合理引導農(nóng)機裝備開展跨區(qū)作業(yè)。

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