摘要：探究縣域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的空間特征及其影響因素，對促進廣西縣域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展意義重大。基于廣西96個縣域的面板數(shù)據(jù)，采用ESDA分析法分析廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的時空演變特征，構(gòu)建空間杜賓模型深入剖析廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響因素及其空間效應(yīng)，并分區(qū)域考察各影響因素對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻差異。結(jié)果表明：廣西縣域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長整體表現(xiàn)出較強的空間相關(guān)性，局部空間關(guān)聯(lián)存在明顯的“高—高”和“低—低”空間集聚特征；各投入要素對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響存在較大差異，且空間效應(yīng)以正向為主，土地、農(nóng)業(yè)技術(shù)和政府資本等要素投入每增加1%，將分別帶來農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長水平提高0.706%、0.994%、0.108%；廣西5大內(nèi)部區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的主要影響因素及其影響程度存在明顯差異，空間效應(yīng)也存在明顯的區(qū)域差異?；谘芯拷Y(jié)論得出政策啟示：加強相鄰縣域之間農(nóng)業(yè)發(fā)展的區(qū)域協(xié)同性，并努力縮減縣域之間農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長差距；各內(nèi)部區(qū)域應(yīng)有針對性地提升農(nóng)業(yè)投入水平，遵循相對比較優(yōu)勢原則，通過增加農(nóng)業(yè)要素投入促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長。

關(guān)鍵詞：廣西縣域；農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長；時空特征；空間杜賓模型；內(nèi)部區(qū)域；ESDA分析法

中圖分類號：F329.9 文獻標識碼：A 文章編號：2095?5553 （2024） 11?0309?10

Research on the spatio?temporal characteristics and influencing factors of agricultural economic growth in Guangxi： A spatial econometric analysis based on

panel data of 96 counties

Lu Qian1， Ban Jincai1， Xiang Yun1， 2

（1. Business School， Guilin University of Electronic Technology， Guilin， 541004， China;

2. Lingnan College， Sun Yat?sen University， Guangzhou， 510275， China）

Abstract： Exploring the spatial characteristics of county agricultural economic growth and its influencing factors is of great significance to promote the coordinated development of county economy in Guangxi. Based on the panel data of 96 counties in Guangxi， the spatial and temporal evolution characteristics of Guangxi's agricultural economic growth were analyzed by ESDA analysis method， and the influencing factors and spatial effects of Guangxi's agricultural economic growth were deeply analyzed by building a spatial Durbin model， and the difference of contributions of each influencing factor to agricultural economic growth was investigated by region. The results show that Guangxi county agricultural economic growth as a whole shows strong spatial correlation， and the local spatial correlation has obvious “high?high” and “l(fā)ow?low” spatial clustering characteristics. The influence of each input factor on agricultural economic growth has large differences， and the spatial effect is mainly positive， and every 1% increase in the inputs of factors such as land， agricultural technology and government capital will bring about an increase in the level of agricultural economic growth by 0.706%， 0.994%， and 0.108%， respectively; there are obvious differences in the main influencing factors of the growth of the agricultural economy in the five internal regions of Guangxi， as well as the degree of their influence， and the spatial effect also has obvious regional differences. The policy implications are drawn based on the findings of the study as follows： firstly， regional synergies in agricultural development between neighboring counties should be strengthened， and efforts should be made to narrow the gap in agricultural economic growth between counties. Secondly， each internal region should target the level of agricultural inputs， follow the principle of relative comparative advantage， and promote agricultural economic growth by increasing agricultural factor inputs.

Keywords： Guangxi county; agricultural economic growth; spatio?temporal characteristics; spatial Durbin model; internal regions; ESDA analysis

0 引言

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長是中央和各地方政府關(guān)注的重點。2021年中央一號文件強調(diào)繼續(xù)聚焦“三農(nóng)”問題，全面打贏脫貧攻堅收官之戰(zhàn)。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟對廣西來說尤為重要，近年來，廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展整體呈現(xiàn)向好發(fā)展態(tài)勢，但相對于其他發(fā)達省份，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長速度仍比較緩慢，且廣西各縣域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長水平也極不均衡，存在較大的內(nèi)部差異。因此，理清廣西縣域?qū)用孓r(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的空間特征及其影響因素，對促進廣西縣域之間協(xié)調(diào)發(fā)展意義重大。

近年來，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長相關(guān)研究是學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點。伴隨著空間計量學(xué)的發(fā)展，學(xué)者們開始關(guān)注經(jīng)濟變量之間的相關(guān)性，也有學(xué)者開始從空間視角來分析農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長問題。例如，盧新海等[1]研究發(fā)現(xiàn)耕地利用轉(zhuǎn)型與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長之間存在空間關(guān)聯(lián)性。李兆亮等[2]分析認為我國農(nóng)業(yè)綠色經(jīng)濟增長存在顯著的空間聚集特征。劉俐[3]分析發(fā)現(xiàn)我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長在各省份之間存在顯著的空間溢出效應(yīng)。姚成勝等[4]運用泰爾指數(shù)、探索性空間分析、面板回歸模型等方法，深入剖析了我國省際農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的區(qū)域差異和時空格局演變。此外，還有學(xué)者專門探討了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的驅(qū)動影響及其作用機制。于揚等[5]分析發(fā)現(xiàn)中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長對投資有著較大依賴，而勞動力與機械化水平的貢獻程度相對較低。蔣黎等[6]分析得出農(nóng)村環(huán)境質(zhì)量與經(jīng)濟發(fā)展水平呈倒“U”型曲線關(guān)系的結(jié)論。侯石安等[7]借助VAR模型發(fā)現(xiàn)現(xiàn)代物流投入、財政支農(nóng)支出和農(nóng)村固定資產(chǎn)投資對貴州農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長均有正向影響。湯進華[8]分析指出林業(yè)和漁業(yè)對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長貢獻較大，畜牧業(yè)和種植業(yè)的貢獻次之。梳理發(fā)現(xiàn)，學(xué)者普遍認為農(nóng)業(yè)機械投入[9?11]、農(nóng)業(yè)財政投入[12?14]、農(nóng)村勞動力質(zhì)量[15?17]等是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的重要影響因素。從已有研究來看，關(guān)于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的相關(guān)成果十分豐富，這為本研究提供了良好基礎(chǔ)，但是過往研究多聚焦于較發(fā)達地區(qū)或省份，且主要以全國、省級或地級市作為分析對象，專門探究縣域?qū)用孓r(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的研究相對較少，從空間視角探究縣域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的時空特征、影響因素及其空間效應(yīng)的研究仍較為少見。

因此，利用2004—2021年廣西96個縣域的面板數(shù)據(jù)，采用ESDA分析法分析廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的時空演變特征，構(gòu)建空間杜賓模型深入剖析廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響因素及其空間效應(yīng)，并分區(qū)域考察各影響因素對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻差異。據(jù)此提出具有針對性的對策建議，為促進廣西縣域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長協(xié)調(diào)發(fā)展提供一定參考。

1 研究方法

1.1 ESDA分析方法

探索性空間分析方法（ESDA）主要是為了檢驗相鄰觀測值之間是否存在空間關(guān)聯(lián)性，通過描述研究對象的空間分布并加以可視化，發(fā)現(xiàn)研究對象的空間聚集與空間差異，進而解釋研究對象的空間互相作用機制，主要包括全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)兩類分析工具[18]。選擇ESDA分析法分析廣西縣域?qū)用孓r(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的空間集聚情況，全局空間自相關(guān)分析法如式（1）所示。

[I=ni=1nj=1nwijxi-xxj-xi=1nj=1nwiji=1n（xi-x）2] （1）

式中： [xi]——縣域i的觀測值；

[xj]——縣域j的觀測值；

[x]——全部縣域觀測值的平均值；

[n]——縣域數(shù)量；

[wij]——空間權(quán)重矩陣；

[I]——全局莫蘭指數(shù)。

[n=96]，空間權(quán)重矩陣選擇鄰接權(quán)重矩陣。一般而言，Moran's I指數(shù)的變化范圍為[-1，1]。[I>0]表示存在空間正相關(guān)關(guān)系，[I<0]則為空間負相關(guān)關(guān)系，[I=0]表示不存在空間相關(guān)性，取值越趨近于-1或1，則表明總體空間相關(guān)性越大。另外，采用Z值對變量空間相關(guān)性進行顯著性檢驗，當Z值為正值且通過顯著性檢驗，說明存在正的空間自相關(guān)，即相似的觀測值趨于空間集聚，反之則說明存在負的空間自相關(guān)，觀測值趨于空間分散，當Z值為0時，表示不存在空間自相關(guān)。Z值計算如式（2）所示。

[Z=I-EIVARI] （2）

式中： [Z]——標準化統(tǒng)計量；

[EI]——I的均值；

[VARI]——I的方差。

考慮到全局Moran's I指數(shù)僅能反映廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長空間相關(guān)性的總體趨勢，為了更直觀反映局部農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的空間集聚情況，引入局部空間自相關(guān)分析法對縣域?qū)用孓r(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的局部空間特征進行分析，局部空間自相關(guān)分析法如式（3）所示。局部莫蘭指數(shù)通常用Moran散點圖展開分析，根據(jù)Moran散點圖的分析經(jīng)驗，分布在第一和第三象限的縣域表示存在空間正相關(guān)，且第一象限為“高—高”集聚，第三象限為“低—低”集聚，第二象限為“低—高”集聚，第四象限為“高—低”集聚。

[Il=n（xi-x）i=1nwij（xj-x）i=1n（xi-x）2] （3）

式中： [Il]——局部莫蘭指數(shù)。

1.2 空間計量經(jīng)濟模型

空間計量經(jīng)濟模型主要有3種常用類型，分別是空間面板滯后模型、空間面板誤差模型和空間杜賓模型，分別對應(yīng)內(nèi)生交互效應(yīng)、誤差項之間的交互效應(yīng)以及同時考慮內(nèi)生和外生交互效應(yīng)的杜賓模型[19]，計算如式（4）～式（6）所示。按照一般經(jīng)驗，如果該地區(qū)樣本觀測值不僅受到該地區(qū)某些變量的影響，還受到相鄰縣域樣本觀測值的影響，則構(gòu)建空間滯后模型；如果本縣域區(qū)樣本觀測值不僅受到一組變量的影響，還受到一些具有空間結(jié)構(gòu)的隨機干擾項的影響，則構(gòu)建空間誤差模型；當本縣域區(qū)樣本觀測值除了取決于相鄰縣域樣本觀測值的影響之外，還受到相鄰縣域其他變量的影響，則構(gòu)建空間杜賓模型，具體選擇哪種模型進行具體分析需要視情況而定。

[lnYit=αit+βiXit+ρWitYit+εit] （4）

[lnYit=αit+βiXit+λWitεit+μit] （5）

[lnYit=βo+ρWitlnYit+βiXit+δWitXit+εit] （6）

式中： [Yit]——縣域i第t年的觀測值；

[Xit]——外生解釋變量，包括農(nóng)業(yè)技術(shù)投入、農(nóng)村勞動力投入、土地投入、農(nóng)村資本投入、政府資本投入；

[αit]、[βo]——常數(shù)項；

[βi]——待估系數(shù)，度量自變量對因變量的影響程度；

[ρ]——空間回歸系數(shù)；

[Wit]——空間權(quán)重矩陣；

[εit]——隨機誤差項；

[λ]——空間誤差系數(shù)；

[μit]——正態(tài)分布的隨機誤差向量；

[δ]——解釋變量的空間滯后項系。

由于SDM模型同時包含了解釋變量和因變量的空間滯后項，解釋變量的空間滯后項可能會對反饋效應(yīng)產(chǎn)生缺陷，本研究借鑒劉耀彬等[20]利用偏微分法將總效應(yīng)分解進行解釋的經(jīng)驗，其中，直接效應(yīng)和間接效應(yīng)分別反映本縣域被解釋變量受到本縣域和相鄰縣域的影響程度。

2 數(shù)據(jù)來源和變量描述

2.1 數(shù)據(jù)來源

廣西共有110個縣域，但考慮到部分縣區(qū)為地級市直轄區(qū)，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟基礎(chǔ)相對較為薄弱，同時考慮到部分新成立的市轄區(qū)數(shù)據(jù)獲取的困難，最終篩選出96個縣域作為研究對象，但是所選縣域能夠清楚地反映廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的實際情況。其中，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長和5個農(nóng)業(yè)要素投入指標相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《廣西統(tǒng)計年鑒》、各地級市的統(tǒng)計年鑒或統(tǒng)計局官方數(shù)據(jù)、各縣區(qū)國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報，少量缺失數(shù)據(jù)采用移動平均法進行了處理。此外，采用標準化方法處理了縣域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長等相關(guān)變量的數(shù)據(jù)，即每一個變量值與平均值之差除以該變量的標準差，無量綱化后各變量的平均值為0，標準差為1，從而消除量綱和數(shù)量級的影響。本研究所用的數(shù)據(jù)時間跨度均為2004—2021年。

2.2 變量說明與描述統(tǒng)計

在使用STATA軟件對相關(guān)指標數(shù)據(jù)進行測算之前，首先對所有變量進行了取對數(shù)處理，目的是使數(shù)據(jù)更加平穩(wěn)，也削弱模型的共線性、異方差等。本研究以農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長Y作為被解釋變量，選取縣域農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的對數(shù)值來表示農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長。為了保證數(shù)據(jù)的可比性以及剔除價格變動的影響，采用農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值指數(shù)對每一年的縣域農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值進行處理，從而真實地反映廣西縣域?qū)用娴霓r(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長情況。主要的解釋變量包括：農(nóng)業(yè)技術(shù)要素投入（tpam），以農(nóng)業(yè)機械總動力的對數(shù)值來表示，政府資本要素投入（afw），以農(nóng)林水事務(wù)支出金額的對數(shù)值表示，土地投入（pac）、農(nóng)業(yè)勞動力投入（nrlf）和農(nóng)戶資本（rfai）分別用農(nóng)作物播種面積、農(nóng)村勞動力數(shù)量、農(nóng)戶固定資產(chǎn)投資等指標的對數(shù)值來表示。本研究所選變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示，該表對廣西96個縣域2004—2021年間各變量的年度數(shù)據(jù)特征進行初步統(tǒng)計，樣本量為1 728。

由表1可知，政府資本和農(nóng)業(yè)技術(shù)投入這2個變量的波動特征，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)技術(shù)投入比政府資本的平均值要大，而標準差農(nóng)業(yè)技術(shù)投入比政府資本的要小，其他變量的標準差也相對較小，說明變量選取相對合理，面板數(shù)據(jù)初步認定平穩(wěn)。

3 廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的時空特征

3.1 全局空間自相關(guān)分析

為驗證廣西縣域?qū)用孓r(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長及各農(nóng)業(yè)投入要素等變量是否存在空間自相關(guān)性特征，利用STATA軟件計算得到2004—2021年廣西縣域?qū)用孓r(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的全局Moran's I指數(shù)，以及各變量空間自相關(guān)性檢驗結(jié)果（表2）。

2004—2021年，廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長以及5個農(nóng)業(yè)投入變量的Moran's I指數(shù)均為正值，Z值均大于0，且全部通過1%置信水平下的顯著性檢驗，廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長存在顯著的空間自相關(guān)性，且農(nóng)業(yè)技術(shù)、土地、勞動力、農(nóng)戶資本和政府資本等投入變量存在明顯的空間依賴性。

進一步分析發(fā)現(xiàn)，根據(jù)全局Moran's I指數(shù)變化趨勢可將研究期間劃分為三個階段：第一階段（2004—2009年），廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長、農(nóng)業(yè)技術(shù)投入以及勞動力投入的全局Moran's I指數(shù)呈下降趨勢。其中，廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長由2004年的0.394 0下降到2009年為0.350 0，降幅為11.17%，農(nóng)業(yè)技術(shù)投入的全局Moran's I指數(shù)降幅為15.09%，土地投入和政府資本趨于小幅穩(wěn)定上升，農(nóng)戶資本在這一階段的變化趨勢不穩(wěn)定。第二階段（2010—2015年），廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長和勞動力投入的全局Moran's I指數(shù)呈現(xiàn)持續(xù)下降，降幅分別為8.94%和32.73%，其余變量的空間自相關(guān)性逐漸增強，說明廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的空間相關(guān)性有所減弱。第三階段（2016—2021年），廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的全局Moran's I指數(shù)先下降再趨于平穩(wěn)，由0.412 0下降到0.402 0，降幅為2.43%，勞動力投入持續(xù)降低，先由0.240 0下降至0.157 0，其余變量則仍保持較高的空間相關(guān)性。廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長表現(xiàn)出較強的空間自相關(guān)性，農(nóng)業(yè)要素投入程度及變化趨勢均比較相似。

3.2 Moran散點圖

由于全局Moran's I只能從總體上反映廣西縣域?qū)用孓r(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的空間相關(guān)性，但是無法反映局域空間分布的集聚及其異質(zhì)性特征。為了更細致描述廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長空間集聚的變化趨勢，進一步使用Moran散點圖展開分析，考慮到樣本考察期較長，由于篇幅限制無法對所有年份的局域散點分布進行描述，因此，按照時間間隔一致的原則，選取2004年、2010年、2015年、2021年作為代表性年份進行深入分析（圖1）。

表1結(jié)果顯示，廣西2004—2021年農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的總體空間差異呈現(xiàn)出逐年縮小趨勢，但空間相關(guān)性卻是逐年增強，縣域?qū)用娴霓r(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長水平表現(xiàn)出顯著的局部空間相關(guān)性，存在明顯的“高—高”或“低—低”空間集聚特征。具體表現(xiàn)出三方面特征：其一，相比2004年的Moran散點圖來看，2010年散點間的間隔逐漸縮小，大部分散點落到第一和第三象限，且相對向中心集聚，說明相鄰縣域之間的空間差異逐漸縮小，表現(xiàn)出明顯的“高—高”和“低—低”空間集聚特征。其二，相對于2010年的Moran散點圖而言，2015年散點間的間隔呈擴大現(xiàn)象，第二象限的散點數(shù)量較之前有所增加，反映出全局Moran's I指數(shù)由高逐年降低，空間自相關(guān)性逐漸減弱，相鄰縣域之間的空間差異逐漸加大，但仍表現(xiàn)出“高—高”和“低—低”空間集聚特征。其三，2021年散點間的間隔相比2015年縮小得更加明顯，在第一象限和第三象限的散點相比前兩個階段更向中心集聚，說明廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的空間相關(guān)性進一步增強，“高—高”或“低—低”空間集聚特征更加顯著。

4 廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長影響因素空間計量分析

4.1 實證結(jié)果分析

為保證分析結(jié)果的穩(wěn)定性和確定具體模型類型，借助Hausman檢驗來判斷選擇固定效應(yīng)還是隨機效應(yīng)。分析發(fā)現(xiàn)，檢驗結(jié)果統(tǒng)計量W值為67.11，對應(yīng)P值為0.000 0，說明應(yīng)選擇固定效應(yīng)的空間計量模型。另外，根據(jù)似然比檢驗結(jié)果，原假設(shè)為選擇空間固定效應(yīng)的LR值為121.93，P值為0.000 0，原假設(shè)為選擇時間固定效應(yīng)的LR值為1 720.31，P值為0.000 0。檢驗的結(jié)果都拒絕了單一效應(yīng)的原假設(shè)，故選擇空間和時間的雙固定效應(yīng)，使用STATA軟件分別對三種空間計量模型進行估計（表3）。

考慮到空間杜賓模型包含了解釋變量和因變量的空間滯后項，比較回歸結(jié)果可看出，空間杜賓模型相對其他2個模型更合適，并且通過LR檢驗證實空間杜賓模型不會退化為空間誤差模型和空間滯后模型，因此，采用空間時間雙固定效應(yīng)的空間杜賓模型進行實證分析。從sigma2、R2、LL統(tǒng)計量來看，空間杜賓模型的擬合效果較好，回歸結(jié)果總體可信度較高。其中，Spatial rho的系數(shù)為0.624，通過1%水平的顯著性檢驗，說明廣西各縣域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有較強的空間相關(guān)性，進一步證實了前述的空間相關(guān)性分析結(jié)果。進一步分析各投入要素對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響程度發(fā)現(xiàn)，總體而言，土地、政府資本、農(nóng)業(yè)技術(shù)和農(nóng)戶資本這4個投入要素對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長均產(chǎn)生正向促進作用，但勞動力投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長起負向作用。

具體而言，各投入要素對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響存在較大差異。其一，土地投入的直接影響系數(shù)顯著為正，說明土地投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有正向促進作用，即增加本縣域土地投入1%將促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長水平提升0.220%，但是其空間滯后項的正向作用在統(tǒng)計上未通過顯著性檢驗。其二，政府資本的直接影響系數(shù)為正，其空間滯后項的系數(shù)也為正，但均未通過顯著性檢驗。其三，農(nóng)業(yè)技術(shù)投入的直接影響系數(shù)及其空間滯后項的系數(shù)均顯著為正，說明本縣域及其相鄰縣域的農(nóng)業(yè)技術(shù)投入均對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有顯著正向促進作用。其四，農(nóng)戶資本的直接影響系數(shù)顯著為正，但是其空間滯后項的系數(shù)則顯著為負，說明縣域農(nóng)戶資本投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有顯著的正向作用，而相鄰縣域農(nóng)戶資本投入則會對本縣域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長產(chǎn)生顯著的負向影響。其五，勞動力投入的直接影響系數(shù)為負值但不顯著，其空間滯后項的系數(shù)則顯著為負，說明相鄰縣域的農(nóng)村勞動力投入對本縣域的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長會產(chǎn)生明顯的負向作用，原因可能是相鄰縣域勞動力投入增加會吸引本地區(qū)勞動力外流，從而間接影響到本地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長。

4.2 主要影響因素的空間效應(yīng)

空間計量模型除了能夠解釋非空間計量模型中解釋變量的直接影響程度，還能夠解釋回歸系數(shù)的反饋效應(yīng)[21]。也就是說，表3中各區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長驅(qū)動因素的估計系數(shù)并不嚴謹。因此，根據(jù)偏微分法將農(nóng)業(yè)投入變量對縣域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的空間效應(yīng)分解為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)（表4）。

總體而言，各農(nóng)業(yè)投入變量對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的總效應(yīng)均通過了顯著性檢驗，說明土地、農(nóng)業(yè)技術(shù)和政府資本等投入要素每增加1%，將分別帶來農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長水平提高0.706%、0.994%、0.108%，而勞動力投入和農(nóng)戶資本每增加1%將導(dǎo)致農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長水平降低0.335%和0.074%。

就各影響因素直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)的具體情況而言，主要影響因素的空間效應(yīng)以正向效應(yīng)為主，但是也存在明顯的差異。其一，土地投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有顯著正向的直接、間接和總效應(yīng)，其中直接效應(yīng)為0.258，間接效應(yīng)為0.448，說明某縣域土地投入增加不僅會提升本縣域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長水平，而且對相鄰縣域也有一定的帶動效果，且?guī)有?yīng)明顯。其二，農(nóng)業(yè)技術(shù)投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長也具有顯著正向的直接、間接和總效應(yīng)，其中直接效應(yīng)為0.230，間接效應(yīng)為0.764，說明某縣域農(nóng)業(yè)技術(shù)投入增加不僅會提升本縣域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長水平，而且對相鄰縣域也有一定的帶動效果，且對相鄰縣域的帶動效應(yīng)明顯強于本縣域。其三，政府資本投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的直接效應(yīng)為0.023，但是統(tǒng)計上不顯著，說明這種正向影響的作用相對有限，間接效應(yīng)為0.086，說明某縣域農(nóng)業(yè)技術(shù)投入水平提高1%，將帶來相鄰縣域的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長水平顯著提升0.086%。其四，勞動力投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的具有顯著負向的直接、間接和總效應(yīng)。原因可能是：一方面廣西勞動力水平整體質(zhì)量不高，農(nóng)民的文化程度和技能水平偏低，相對限制了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展；另一方面大多數(shù)勞動力思想保守，滿足現(xiàn)狀，不會創(chuàng)新、不計勞動成本及投入。其五，農(nóng)戶資本對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有正向直接效應(yīng)，顯著負向間接、總效應(yīng)，且總效應(yīng)主要受間接效應(yīng)的影響。其中，農(nóng)戶資本投入水平每增加1%，會使得本縣域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長提升0.016%，但也會導(dǎo)致相鄰縣域的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長水平降低0.090%。

4.3 廣西內(nèi)部區(qū)域的比較分析

目前，廣西縣域?qū)用孓r(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展不均衡問題仍很突出，為了更細致分析廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的主要影響因素及其空間效應(yīng)，進一步將廣西細分為5大內(nèi)部區(qū)域分別進行空間杜賓模型分析（表5）。從sigma2、R2、LL統(tǒng)計量的結(jié)果來看，模型的擬合效果比較好，總體回歸結(jié)果可信度較高。其中，5個內(nèi)部區(qū)域Spatial rho的系數(shù)依次為0.387、0.158、0.322、0.440和0.180，均通過顯著性檢驗，進一步證實各農(nóng)業(yè)投入變量對廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長存在正向的空間效應(yīng)?？傮w來看，5大內(nèi)部區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的主要影響因素及其影響程度存在明顯差異，土地投入和農(nóng)業(yè)技術(shù)投入都在不同程度上顯著促進桂中、桂西和桂北地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長，農(nóng)戶資本對北部灣地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長影響最大，政府資本對除了北部灣地區(qū)以外的其他4個地區(qū)的影響均不顯著，勞動力投入對桂中、桂西地區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長存在抑制作用。

5大內(nèi)部區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長影響因素貢獻差異特征主要表現(xiàn)在以下幾個方面。

其一，北部灣地區(qū)政府資本、農(nóng)戶資本對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長均有顯著正向作用，其他投入變量沒有通過顯著性檢驗。此外，從空間滯后項系數(shù)可看出，相鄰縣域的勞動力投入對本縣域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有顯著正向影響，而外地的農(nóng)業(yè)技術(shù)投入?yún)s對本縣域的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長起顯著負向影響。

其二，桂東地區(qū)土地投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長起顯著正向作用，而農(nóng)業(yè)技術(shù)投入?yún)s呈相反作用。此外，從空間滯后項系數(shù)來看，相鄰縣域的政府資本對本縣域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有顯著正向影響，而外地的農(nóng)業(yè)技術(shù)投入?yún)s對本縣域的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長起顯著負向影響。

其三，桂中地區(qū)土地投入和農(nóng)業(yè)技術(shù)投入均對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長有顯著正向作用，勞動力投入?yún)s有顯著負向作用，其余投入變量在統(tǒng)計上不顯著。此外，從空間滯后項系數(shù)可看出，外地的農(nóng)業(yè)技術(shù)投入和勞動力投入均對本縣域的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有顯著的負向影響。

其四，桂西地區(qū)土地投入和農(nóng)業(yè)技術(shù)投入均對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長起顯著正向作用，其他投入變量在統(tǒng)計上不顯著。此外，從空間滯后項系數(shù)可看出，相鄰縣域土地投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長起顯著負向作用，而相鄰縣域農(nóng)業(yè)技術(shù)投入?yún)s有顯著正向影響。

其五，桂北地區(qū)土地投入、農(nóng)業(yè)技術(shù)投入以及農(nóng)戶資本均對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長起顯著正向作用，其他投入變量在統(tǒng)計上不顯著。此外，從空間滯后項系數(shù)可看出，相鄰縣域農(nóng)業(yè)技術(shù)投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長呈顯著正向影響，而相鄰縣域勞動力投入?yún)s有顯著負向影響。

表6分析結(jié)果顯示，廣西5大內(nèi)部區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長主要影響因素的空間效應(yīng)也存在明顯差異，進一步證實了各區(qū)域農(nóng)業(yè)投入要素對區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響存在不同。其中，北部灣地區(qū)勞動力投入和農(nóng)戶資本均對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長有顯著正向效應(yīng)，桂東地區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長有顯著負向效應(yīng)，桂中地區(qū)勞動力投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長有顯著負向效應(yīng)，桂西地區(qū)土地投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長有顯著負向空間溢出，桂北地區(qū)土地投入和農(nóng)業(yè)技術(shù)投入均對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長有顯著正向效應(yīng)，而其勞動力投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長有顯著負向空間溢出。

從農(nóng)業(yè)投入因素的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)及其組合狀況的具體情況來看，各內(nèi)部區(qū)域主要影響因素之間的空間效應(yīng)大小也存在明顯的區(qū)域差異，主要表現(xiàn)在如下幾個方面。

其一，北部灣地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的主要影響因素中除了農(nóng)業(yè)技術(shù)投入為負向效應(yīng)，其他驅(qū)動因素以正向效應(yīng)為主。就直接效應(yīng)的系數(shù)來看，農(nóng)戶資本的正向作用最為明顯，其次是政府資本。另外，該區(qū)域勞動力投入和農(nóng)戶資本的空間效應(yīng)明顯，尤其是勞動力投入，其水平每提升1%，不僅會給本區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長水平提高貢獻0.069%，而且會給相鄰區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長水平提高貢獻0.354%。

其二，桂東地區(qū)土地投入、政府資本、農(nóng)戶資本和勞動力投入均為正向效應(yīng)，農(nóng)業(yè)技術(shù)投入為負向效應(yīng)。土地投入的正向直接效應(yīng)顯著，說明該區(qū)域土地投入每增加1%，將使得本區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長提高0.210%，而農(nóng)業(yè)技術(shù)投入的負向空間效應(yīng)比較明顯，其水平每提升1%，不僅會給本區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長水平降低貢獻0.094%，還會給相鄰區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長水平降低貢獻0.298%。

其三，桂中地區(qū)土地投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長有顯著的正向直接效應(yīng)，而勞動力投入則相反，存在顯著的負向空間效應(yīng)，其水平每提升1%，不僅會給本區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長水平降低貢獻0.165%，還會給相鄰區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長水平降低貢獻0.314%。

其四，桂西地區(qū)僅有土地投入具有顯著負向效應(yīng)，其直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)的系數(shù)分別為0.180、-0.465和-0.285，說明該區(qū)域土地投入每增加1%，雖然會給本區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長提高貢獻0.180%，但也會使得相鄰區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長降低貢獻0.465%，總體上以負向空間溢出為主。

其五，桂北地區(qū)土地投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長有顯著正向直接效應(yīng)，即每提高1%，將促進本區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長提高貢獻0.394%。此外，農(nóng)業(yè)技術(shù)投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長有顯著正向空間效應(yīng)，其水平每提升1%，不僅會給本區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長水平提高貢獻0.250%，還會給相鄰區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長水平提高貢獻0.621%。而勞動力投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)46f9aad0b4eb952d6d000da7d7e165ce311778c8894677dab7ea31414729c89f濟增長以負向空間溢出為主，即每提高1%，將會使相鄰縣域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長降低貢獻0.553%。

5 結(jié)論與啟示

基于2004—2021年廣西96個縣域的面板數(shù)據(jù)，運用ESDA分析法探討廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的時空特征，在此基礎(chǔ)上應(yīng)用空間杜賓模型實證分析廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響因素及其空間效應(yīng)。

1） 廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長整體表現(xiàn)出較強的空間相關(guān)性，局部空間關(guān)聯(lián)存在明顯的“高—高”和“低—低”空間集聚特征。其中，廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長存在顯著的空間自相關(guān)性，且表現(xiàn)出顯著的階段性特征。無論是全局還是局部空間自相關(guān)分析結(jié)果，均顯示廣西縣域?qū)用娴霓r(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長存在明顯的“高—高”或“低—低”空間集聚特征。

2） 各投入要素對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響存在著較大差異，且各投入要素的空間效應(yīng)以正向效應(yīng)為主，但是也存在明顯差異。其一，從整體來看，土地、政府資本、農(nóng)業(yè)技術(shù)和農(nóng)戶資本這4個投入要素對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長均產(chǎn)生正向促進作用，但勞動力投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長起負向作用。其二，各農(nóng)業(yè)投入變量對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的總效應(yīng)均通過顯著性檢驗，說明土地、農(nóng)業(yè)技術(shù)和政府資本等投入要素每增加1%，將分別帶來農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長水平提高0.706%、0.994%、0.108%，而勞動力和農(nóng)戶資本每增加1%將導(dǎo)致農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長水平降低0.335%和0.074%。

3） 5大內(nèi)部區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的主要影響因素及其影響程度存在明顯差異，各內(nèi)部區(qū)域主要影響因素之間的空間效應(yīng)大小也存在明顯的區(qū)域差異。其一，土地投入和農(nóng)業(yè)技術(shù)投入都在不同程度上顯著促進桂中、桂西和桂北地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長，農(nóng)戶資本對北部灣地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長影響最大，政府資本對除北部灣以外的其他4個內(nèi)部區(qū)域的影響均不顯著，勞動力投入對桂中、桂西地區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長存在抑制作用。其二，北部灣地區(qū)勞動力投入和農(nóng)戶資本均對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長有顯著正向效應(yīng)，桂東地區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長有顯著負向效應(yīng)，桂中地區(qū)勞動力投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長有顯著負向效應(yīng)，桂西地區(qū)土地投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長有顯著負向空間溢出，桂北地區(qū)土地投入和農(nóng)業(yè)技術(shù)投入均對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長有顯著正向效應(yīng)，而其勞動力投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長有顯著負向空間溢出。

上述研究結(jié)論表明，廣西農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有顯著的空間自相關(guān)性，且各內(nèi)部區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的主要影響因素及其空間效應(yīng)均存在較大差異。據(jù)此得出政策啟示如下：一是基于縣域之間農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的空間效應(yīng)和相互關(guān)聯(lián)，充分考慮區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展，加強相鄰縣域之間農(nóng)業(yè)發(fā)展的區(qū)域協(xié)同性，并努力縮減縣域之間農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長差距；二是各內(nèi)部區(qū)域應(yīng)根據(jù)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的主要影響因素及其空間效應(yīng)，有針對性地提升農(nóng)業(yè)投入水平，基于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀和資源要素特點，遵循相對比較優(yōu)勢原則，通過增加農(nóng)業(yè)要素投入促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長。

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