中国绿色食品产业发展区域异质性及成因研究

朱文涛

（暨南大学 产业经济研究院，广东 广州 510632）

中国绿色食品产业发展区域异质性及成因研究

朱文涛

（暨南大学 产业经济研究院，广东 广州 510632）

文章基于中国省级面板数据，采用基尼系数、泰尔指数和对数离差均值三项互补性指标，定量分析了中国绿色食品产业发展区域异质性，并在绿色食品产业发展决定方程基础上，利用Shaply分解方法，实证估算影响绿色食品产业发展区域异质性各因素贡献率。研究结果表明，我国绿色食品产业发展区域异质性主要受到产业集聚、收入水平、劳动力、资本和土地等要素影响，在异质性贡献方面，产业集聚是绿色食品产业发展区域异质性的首要原因，其次为收入水平，再次为资本要素，而劳动力及土地等投入要素的贡献率较低，基于研究结论，提出了促进绿色食品产业区域协调发展的政策建议。

绿色食品；异质性；成因；Shaply分解

一、引言及文献回顾

绿色食品产业作为融合经济效益、社会效益和生态效益为一体的新兴产业，适应了消费者需求的变化和农业产业结构调整的要求。近年来，我国绿色食品产业呈现出良好的发展势头。根据农业部绿色食品发展研究中心统计，2015年我国绿色食品国内年销售额已达到4 383.2亿元，出口额达到22.8亿美元。但与此同时，绿色食品产业发展也呈现出明显区域异质性特征，具体表现为，有些区域绿色食品产业发展程度较高，这些地区无论是从绿色食品认证企业数、认证产品数还是绿色食品产出量均呈现较大规模，绿色食品供应充足，甚至出现区域性过剩，而出现价格下跌和产品滞销局面；有些地区绿色食品产业发展程度低，认证企业数、认证产品数和产出数量均处于较低水平，不能很好地满足当地市场的需求，供需矛盾较为突出。

绿色食品产业发展的区域异质性，是各地区绿色食品供需失衡的重要原因。因此，开展对绿色食品产业发展区域异质性问题的研究显得十分必要，只有明确绿色食品产业发展区域异质性的成因，才能更好地促进各区域绿色食品产业的协调发展，以实现各地区绿色食品的供需平衡。在此背景下，本文以新的视角和研究方法，开展对绿色食品产业发展区域异质性问题的研究，以期为更好地促进我国各区域绿色食品产业协调发展提供参考。

绿色食品是具有中国特色的概念，在国外与绿色食品相似的是有机食品，因此可将国外的有机食品视为与我国绿色食品相同的一类食品加以考察。近年来，随着绿色食品产业的兴起，国内外学者对绿色食品产业发展影响因素开展了诸多研究。Zepeda（2006）采用焦点小组研究方法，考察了影响有机食品购买的因素，其研究发现认知度和价格是阻碍有机食品消费的两大关键因素［1］。Zepeda（2012）研究发现对环境问题、健康的关注是影响美国有机食品市场发展的重要原因，家庭结构和收入也是有机食品市场发展的重要影响因素［2］。Zhu（2013）认为教育水平影响了人们的绿色食品消费意愿，而收入水平却决定了消费意愿能否转化为消费行为［3］。Rous⁃seau（2013）的研究发现消费者对带有有机食品标签的苹果愿意支付更高的价格，有机食品标签对非素食主义者、有机食品购买常客以及自然保护组织成员的影响更为显著［4］。Nuttavuthisit（2015）的研究发现信任度影响了消费者再次购买绿色食品的行为选择，而缺乏消费者信任是有机食品市场发展的阻碍因素［5］。Larsson（2013）认为市场发展是有机农业发展的基础，而政府参与与有机农业较高程度的发展密切相关［6］。Bjorkhaug（2013）研究了挪威有机农业发展的相邻效应，其研究发现在挪威直辖市的某些地区有机农业发展的相邻效应十分明显［7］。Ilbery（2016）对威尔士西南部地区和英格兰东南部有机农业发展状况进行比较，发现需求差异是引起两地有机农业发展差异的关键性因素［8］。国内学术界对绿色食品产业发展的研究，主要集中于绿色食品购买行为、绿色食品产业结构及产业竞争力方面，在绿色食品购买行为影响因素的研究中，较具代表性的如靳明（2008）［9］、孙剑（2010）［10］、宋亚非（2012）［11］、杜腾（2012）［12］、黄光（2013）［13］等。而在绿色食品产业结构及产业竞争力方面，王德章（2009）分析了中国绿色食品产业结构的特点、问题及原因，并通过构建产业结构升级模型，研究了绿色食品产业结构升级问题［14］。宋国宇（2011）通过实证研究发现绿色食品产业快速发展中存在的结构性障碍和矛盾制约了产业发展的质量和效率的提高［15］。韩杨（2010）认为2003年是中国绿色食品产业形成期与成长期的“临界点”，中国绿色食品产业已经成功跨越产业形成期，处于成长期向成熟期过渡阶段［16］。王德章（2011）运用因子聚类方法重点分析了黑龙江省绿色食品产业在全国市场竞争中的地位变化［17］。关于绿色食品产业，国内研究多集中于消费者购买行为角度、绿色食品产业结构优化或绿色食品产业发展阶段角度去考察绿色食品在我国的发展，而绿色食品产业发展区域异质性及影响因素实证研究方面文献较少。

区域异质性原因解释的研究中，基于回归方程的夏普利值分解方法，近年来在国内外得到日益广泛的应用。李敬（2007）利用夏普利值分解方法对中国区域金融发展差异进行解释，其研究认为经济地理条件和国家政策倾斜是区域金融发展差异的主要原因［18］。李勇（2010）利用夏普利值分解方法，对生产性服务业区域差异的影响因素进行分解，分解结果表明省际固有地理因素、制造业市场的交易效率对生产性服务业区域差异产生非常重要的影响［19］。赵峰（2014）利用基尼系数、泰尔指数和对数离差均值三项互补性指标，从省际和东中西部视角对我国流通产业区域差异进行测度［20］。刘维林（2014）利用夏普利值方法对我国保险产业发展区域差异的影响因素进行分解，其研究认为资源禀赋、制度文化和空间成本推动了产业地区差异的扩大［21］。祝仲坤（2015）利用基尼系数测算了农业保险区域差异，并运用夏普利值分解方法对农业保险区域差异的影响因素贡献率进行分解，其分解结果表明农村经济发展差异是农业保险区域差异的主要原因，地区的社会环境及保险市场差异也是形成区域差异的重要影响因素［22］。

本文以2010-2015年全国30省份绿色食品产业发展数据为基础，利用基尼系数、泰尔指数和对数离差均值等区域差异测度指标，对我国绿色食品产业发展区域差异进行测度，对影响绿色食品产业发展区域差异因素进行定量分析，并利用夏普利值分解方法，对绿色食品产业发展差异成因进行分解，估算出各因素在差异形成中的贡献率，进而提出促进绿色食品产业区域协调发展的相关政策建议。

二、绿色食品产业发展的区域异质性分析

（一）绿色食品产业发展异质性的可视化描述

无论是从绿色食品产量、认证企业数、认证产品数，还是从环境监测面积来看，绿色食品产业发展均呈现出明显的区域异质性特征。本文利用Geoda软件绘制了绿色食品产量、认证企业数、认证产品数及环境监测面积的区域分布图①。如图1-图4所示。

图1 绿色食品认证企业数区域分布（单位：个）

图2 绿色食品认证产品数区域分布（单位：个）

图1可视化分布图所示的是2015年有效使用绿色食品标志的绿色食品企业数区域分布情况。图中可以看出，有效使用绿色食品标志的企业数量较多的省份大多位于东部经济较为发达的地区或农业基础较好省份。2015山东省有效使用绿色食品标志企业数量最多为1 276家，其次为江苏948家，另外浙江、黑龙江、安徽、湖北、四川等省份绿色食品标志企业数量均在400家以上。图2所示的是绿色食品认证产品数的区域分布，2015年全国有效使用绿色食品标志的产品数达到21 186个，山东省有效使用绿色食品标志产品数量最多为3 509个，其次为江苏省和黑龙江省，分别为2 195个和1 738个。另外湖北、安徽、浙江、四川、河北等省份也是绿色食品认证产品数量较多地区，认证产品数均超过1 000个。

图3 绿色食品产出量的区域分布（单位：万吨）

图4 绿色食品产地监测面积区域分布（单位：万亩）

图3所示的是绿色食品产出量区域分布情况。从产出量区域分布来看，绿色食品产出较高的省份，呈现两方面特点：一是分布于北方的比南方的多；二是传统农业发展基础较好的省份，绿色食品产出量排序相对靠前。绿色食品产量最大的为山东省，2015年绿色食品产量达到1 551.39万吨，其次为黑龙江和江苏省，产量排在前十位的还有湖北、辽宁、北京、四川、天津、甘肃和四川等省份，产量排在后几位的省份分别为海南、山西、贵州和西藏。图4所示的是绿色食品环境监测面积区域分布图，2015年监测面积最大省份为黑龙江，实现环境监测面积7 309万亩，其次为湖北和宁夏，分别为3 377万亩和2 547万亩，环境监测面积前十省份还有山东、内蒙古、四川、江西、新疆、广西、安徽等省份，环境监测面积较大的省份大多分布中西部地区。

（二）绿色食品产业发展区域异质性测度

利用基尼系数、泰尔指数和对数离差均值等区域异质性测度指标，对绿色食品产业发展异质性进行测度，各地区绿色食品认证企业数、认证产品数和环境监测面积呈现明显的差异，而这些差异集中反映于绿色食品产出量差异上，绿色食品产出是综合反映各地区绿色食品产业发展差异的关键性指标。因此，本文对绿色食品产业发展差异测度建立于绿色食品产量差异测度基础上，以绿色食品产量区域差异来反映绿色食品发展区域异质性。

由于基尼系数对变量的较大数值较为敏感，对数离差均值对较小的数值较为敏感，泰尔指数对中等数值较为敏感，因此，本文选取基尼系数（Gini）、泰尔指数（CE1）和对数离差均值（CE0）作为测度指标，对绿色食品产业发展区域差异进行测度，能最大限度地降低差异测度偏差。各测度指标描述如下：

（1）基尼系数（Gini）。基尼系数是衡量区域异质性的重要指标，有很多种不同的算法，本文借鉴万广华（2008）的计算方法［23］。将测度绿色食品产业发展区域差异的基尼系数定义为：

其中：P为人口比例向量，P′为人口比例向量的转置，Q为对角线元素为0，对角线以上元素为1的方阵，I为产量比例向量，人口比例向量和产量比例向量均按人均产量升序排列。

（2）对数离差均值（CE0）。绿色食品产业发展区域异质性的对数离差均值表示为：

其中，xi为i省份绿色食品产出量，i=1,2,…,N,E(x)为各省份绿色食品平均产出量，N为统计的省份个数。

（3）泰尔指数（CE1）。绿色食品产业发展区域异质性的泰尔指数可以表示为：

其中，xi为i省份绿色食品产出量，i=1,2,…,N,E(x)为各省份绿色食品平均产出量，N为统计的省份个数。

绿色食品产出区域异质性测度结果见表1所列，从表1各项测度指标值可以看出绿色食品产出呈现明显的区域差异，从各项测度指标来看，2010-2015年基尼系数在0.67～0.69之间变动，泰尔指数最低值为0.92，最高值为1.04，对数离差均值在0.89～1.23之间变动，虽然三项指标测度值有所不同，但数值均较大，表现出较为明显的区域差异特征。

表1 绿色食品产量差异测度值及动态变化

三、绿色食品产业发展区域异质性影响因素分析

（一）绿色食品产业发展异质性影响因素

生产要素投入是产业发展的基础。一个产业发展所需要的投入大致可分为自然资源和经济资源等两大要素。自然资源包括各种矿产资源、土地资源、水资源等，而经济资源则包括劳动力、资本、技术等方面。一直以来土地、劳动力、资本等要素被视为一个产业发展的重要因素，在产业发展的研究文献中，不难发现研究者们均十分重视劳动力、土地、资本等要素对一个产业发展的影响，而在各种增长模型中，这些要素投入也通常被认为是经济增长的重要源泉。绿色食品产业发展同样受到生产要素投入的影响，其中资本、劳动力、土地是影响绿色食品产业发展的重要生产要素。除此之外，绿色食品产业发展还受到经济、社会因素等诸多因素的影响。其中，居民的收入水平和绿色食品产业集聚程度是影响绿色食品产业发展的重要因素。因此本文根据经济理论及绿色食品产业特点，选择构建以下影响因素指标：

（1）土地要素（land）。根据2015年《绿色食品统计年报》统计，在绿色食品分类中农林及加工品类产品数在所有产品中占75.4%，产量也占据绝对优势。农林产品的生产与土地要素密切相关。在技术水平和其他条件不变的情况下，用于绿色食品生产的土地资源的多寡，将直接影响绿色食品产出量，构成影响绿色食品产业发展的重要因素。本文选择绿色食品产地监测面积变量作为绿色食品种植土地投入的代表，并用land表示。

（2）资本要素（asset）。吴玉鸣（2010）［24］、匡远凤（2012）［25］、李谷成（2015）［26］的研究发现资本要素对农业产出增长具有重要作用。绿色食品产业作为农业的延伸，物质资本的投入对于绿色食品产出增长同样具有重要影响。由于目前并没有对绿色食品生产的资本投入水平进行统计，因此本文选取农林牧渔产业固定资产投资额进行替代，用以衡量绿色食品产业的资本投入状况，并用asset表示。

（3）劳动力要素（labor）。绿色食品产业从根本上说属于劳动密集型产业，因此劳动力要素对于绿色食品产业发展至关重要。在产业研究中，劳动力通常被作为影响产业发展的重要变量而加以考察。不管是在学术研究中，还是实际的社会经济实践上，劳动力资源与产业发展的关系受到极大的关注。王升（2009）［27］、盖庆恩（2014）［28］、孙一平（2015）［29］的研究均肯定了劳动力投入对农业产出的贡献。绿色食品产业作为劳动密集型产业，同时作为农业的重要延伸，对劳动力要素投入存在刚性需求。在技术进步率不变的情况下，绿色食品产业增长需要劳动力要素的协调增长才能实现。从事绿色食品生产环节的劳动力大体包括绿色食品产地的农业劳动力，从事绿色食品加工和运输的城市务工人员，考虑这些人员大部分来源于农村人口，这里用农村人口数作为劳动力要素的替代指标，并用labor表示。

（4）产业集聚度（lq）。产业集聚理论认为，绿色食品产业的集聚，通过规模经济效应、专业化分工的加强、区域品牌的形成、交易费用降低以及合作与竞争机制等，对绿色食品产业发展产生积极的影响。在很多研究中用区位熵表示产业集聚水平，因此本文用区位熵表示产业集聚程度，公式为：

（5）收入水平（income）。收入水平直接决定人们的消费层次，进而影响绿色食品产业发展。张小霞（2006）［30］、王兆峰（2008）［31］、靳明（2008）［32］等发现收入水平、人们对健康的关注均对绿色食品消费产生重要影响。当收入较低时，人们关注于基本的消费需求，作为一种高质量的食品，绿色食品的需求较小，而随着收入的提高，人们需求层次上移，对消费品有了更高的要求，将更多地考虑消费品的质量与消费体验，此时对于高质量食品需求将增加。绿色食品作为高质量食品，其生产过程要求严格，对产地要求较高，因此价格也较高，城市居民是绿色食品消费的主要群体。本文用城镇居民可支配收入作为收入水平的衡量指标，并用income表示。

（二）数据说明与计量模型构建

本文被解释变量数据来源于中国绿色食品发展中心2011-2016年《绿色食品统计年报》，解释变量数据来源于各年《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》，解释变量中涉及价值的变量均以2010年为基期进行消胀处理。由于西藏地区绿色食品产量数据缺失，因此剔除了西藏地区数据，且在《绿色食品统计年报》中只有2010-2015年分省数据，因此本文只选取2010-2015年全国30省市面板数据作为实证分析的基础数据。

为了避免伪回归问题的出现，采用LLC检验方法，对面板数据进行单位根检验。单位根检验结果见表2所列，检验结果表明绿色食品产量变量对数ln（output）、土地要素变量的对数ln（land）、资本要素变量asset、劳动力要素变量的对数ln（labor），城镇居民可支配收入变量的对数ln（income）、区位熵的对数ln（lq）均为平稳序列。利用kao检验方法，对变量之间是否存在长期均衡关系进行检验，检验结果显示统计量t=-19.774 8，对应的p值为0.000 0，检验结果在1%水平上拒绝了变量之间不存在协整关系的原假设，表明变量之间存在长期均衡关系，面板单位根及协整检验结果表明可以对面板数据进行回归分析。

表2 各变量的面板单位根检验

在模型构建中，选择半对数模型来探讨资本、劳动力、土地和收入水平、产业集聚等因素对绿色食品产业发展的影响，这主要是基于以下两方面考虑：第一，在对比线性模型、半对数模型和双对数模型中，发现半对数模型估计结果更为显著，通过联合显著性检验，且拟合效果更好；第二，回归方程的构建，也考虑到绿色食品产业发展区域差异进行夏普利值分解的需要，夏普利值分解构建在回归方程的基础之上，如果采用完全线性模型那么常数项对绿色食品产业发展差异的贡献将难以处理，采用半对数模型，常数项可以转变为常数的乘积项，而对因变量的差异没有影响［33］。因此本文在线性模型、半对数模型和双对数模型中，根据拟合优度并结合夏普利值分解的需要，选择构建以下半对数模型：

其中，β0为常数项，μi为地区固定效应，λt为时间趋势项，εit为随机扰动项，下标i为各省区的标示，下标t为各年份标示，βi为各变量的系数。

（三）内生性检验及实证结果解释

根据以上设定的计量模型，运用STATA12.0软件，利用全国30省份面板数据，对模型进行估计。为了在比较中选择合适的估计方法，通过F统计量、LM检验及Hausman检验在混合模型、固定效应模型和回归模型中，选择静态面板的估计方法，检验结果表明应该用固定效益模型较为合适，也即模型2。考虑到如果存在组间异方差、同期相关以及组内自相关情况下，固定效应模型不再有效，我们进一步利用LR检验法、word检验以及pesaran检验方法，对是否存在以上三种情况进行检验，检验结果表明数据同时存在组件同期相关和组内自相关情况，因此，我们使用同时考虑同期相关和组内自相关情形下的广义FGLS进行估计，估计结果如表3中的模型4。然而，考虑模型解释变量可能存在的内生性问题，以上采用可行广义FGLS的估计结果可能是有偏或不一致的。事实上，收入水平和绿色食品产业发展可能具有双向因果关系，居民收入水平的提高有利于促进绿色食品产业发展，而绿色食品产业发展也有助于提高居民的收入水平。面板格兰杰因果关系检验表明，收入水平和绿色食品产业发展确实存在双向格兰杰因果关系，相似的，对其余解释变量和因变量分别进行面板格兰杰因果关系检验，均拒绝变量间互为因果的假定。这意味着存在收入水平和绿色食品产业发展水平互为因果的内生性问题。解决内生性问题的一个有效方法是寻找一个有效的工具变量。考虑到内生变量与其滞后项是显著相关的，且滞后变量已经发生，从当期来看属于先定变量，本文借鉴施柄展等（2012）和孙晓华等（2015）的做法，取内生解释变量收入水平的滞后一期作为工具变量。由于“弱工具变量”的Cragg-Donald Wald F统计量为9.566，故拒绝存在弱工具变量问题的原假设，另外工具变量数为内生变量个数，因此不存在过度识别问题。从两阶段最小二乘法估计结果来看，除了资本要素变量系数在5%水平上显著之外，其余变量均在1%水平上显著，且系数符号也符合本文的理论预期，通过对比几种估计方法，可以认为估计结果是较为稳健的。考虑到内生性问题，最终选择模型5作为本文估计的最终结果和后文进行进一步分析的模型基础。

在表3模型5中，各变量中系数均较为显著，且系数为正，符合本文的理论预期。资本要素（asset）的系数为正，且在5%水平上显著。系数为正说明固定资产投资水平对绿色食品产业发展具有显著的正向影响。涉农产业固定资产投资，有助于涉农基础设施的建设，对涉农产业发展具有积极意义，涉农固定资产投资，主要通过以下两种路径对绿色食品产业发展产生影响，一是通过完善农业生产基础设施，提高绿色食品原材料生产效率，节约生产成本实现的，二是绿色食品生产企业，作为涉农产业的重要组成部分，固定资产投资有助于其更好地实现加工设备的更新换代和生产技术的进步，这两方面均有助于绿色食品产出的增长。

收入水平对数ln（income）的系数为正，且在1%水平上显著，说明收入水平的提高有助于绿色食品产业发展。收入水平决定消费层次，当收入水平较低时，人们关注于基本的食物消费，选择满足自身基本消费需要的产品，这时人们在进行食品消费时，更多地考虑食品的价格，也即在收入水平较低时，人们更多的关注于食品的价格是否符合其自身购买力，而绿色食品作为一种高质量食品，其生产过程中往往需要投入更高的生产成本，因为其在生产中要求更高的产地环境，而在食物加工过程中，也对生产工艺及加工环境有更高的要求，这些严格的质量管控，使得其生产成本比一般食品生产成本要高，这就导致其一般价格较高。在收入水平较低时，人们对价格更为敏感，这就限制了绿色食品产业的发展。随着收入水平的提高，人们的消费观念将发生变化，消费层次也慢慢地上移，从原来更多地关注食品价格，转为更多地关注食品质量，此时对于食品价格的敏感度下降，提高了绿色食品的消费需求。需求的拉动，刺激了绿色食品产业的发展。

表3 回归估计结果

产业集聚对数ln（lq）系数在1%水平上显著，且系数为正。说明绿色食品产业集聚有助于提高绿色食品的产出水平，有利于绿色食品产业的发展。产业集聚对绿色食品产业的发展具有显著的影响。根据产业集聚理论，本文认为这种影响是通过以下机制产生的：首先，产业集聚有助于形成区域专业化分工与协作，这是分散化生产所不能实现的。在产业集群内，农户、生产资料提供商、绿色食品生产商、销售商，构成一个完整的绿色食品产业链条，通过细致的分工协作，不仅可以大幅降低生产费用，而且可以节约大量的交易费用，这对于绿色食品产业的发展具有重要意义；其次，产业集聚的形成更易于形成区域性品牌，一般情况下，产业集聚区内众多生产企业生产相似的同类产品，由于产量巨大，往往在国内市场获国际市场上有一定的影响力，这本身有助于产品影响力的提高，而区域内的众多企业由于生产产品较为相似，有着共同的利益基础，这将促使其结成联盟，共同致力于品牌的塑造。通过更为细致的分工协作、更为节约的交易费用以及更好的区域特色品牌，产业集聚对绿色食品产业的发展，有积极的正向影响。

劳动力要素ln（labor）的系数在1%水平上显著为正，说明劳动力要素的投入对绿色食品产业发展具有显著的正向影响。土地要素变量ln（land）系数为正，系数所对应的p值为0.003，说明系数在1%水平上显著，土地要素投入的提高对于绿色食品产业发展具有显著的正向影响。生产要素投入一直以来被视为经济增长的重要条件，同时也是一个产业得以发展的基础，在生产技术及其他条件不变的条件下，土地投入的多寡，直接影响了农产品的产出，而绿色农产品作为绿色食品生产的原料来源，其产出的多寡也直接影响了绿色食品的最终产出量。通过全国省域层面数据的实证分析，我们发现劳动要素、资本要素、土地要素投入的增加均对绿色食品产业发展具有较为显著的正向影响，收入水平的提高、产业集聚的加强均有助于绿色食品产业发展。

四、绿色食品产业发展区域差异影响因素分解

（一）夏普里值分解方法

在区域差异影响因素实证研究中，基于回归方程的夏普利值分解方法，近年来得到广泛的应用。夏普利值分析框架的理论基础建立在合作博弈基础之上，可以将目标变量的不平等分解为决定因素的贡献［18］。万广华（2009）认为这种新方法具有以下优点：第一，它对不均等指标的选择没有任何限制；第二，它不要求预先设定等式，只要估算出回归方程即可；第三，对回归方程也没有限制，既可以是线性的也可以是非线性的。另外，相对于以前常用的分解方法而言，其结果更为精确和可靠［34］。利用夏普利值对绿色食品产业发展区域差异进行分解。首先，必须估计出绿色食品产业发展的决定方程，那么各因素对绿色食品产业发展差异的贡献取决于两个方面：一方面取决于该因素的回归系数的大小，也即某个因素对绿色食品产出的偏效应；另一方面取决于该因素的分布离散程度，如果该因素分布越不均，那么对绿色食品产出差异的贡献也就越大。那么如何计算出某个因素对绿色食品差异的贡献呢？以收入水平为例，介绍收入水平对绿色食品产业发展差异的贡献份额的计算过程。在估计出绿色食品产业发展的决定方程之后，将各变量样本值代入估计方程的右边，由于已知道回归系数，可以得出绿色食品产出的估计值，将其记为Y1，相应的差异指标记为DY1，接着将收入水平样本平均值和其他变量样本值再代入决定方程中，得到绿色食品产出的另一个估计值Y2，相应的绿色食品产出差异指标为DY2，那么DY1-DY2就为收入水平对绿色食品产业发展差异的贡献，对应的贡献率为(DY1-DY2)/DY1，同理可以计算出其他变量的贡献率［32］。

（二）夏普利值分解结果解释

基于绿色食品产业发展决定方程，利用夏普利值分解方法对绿色食品产业发展差异的成因进行分解，在分解之前必须估算出决定方程具体形式如（6）式所示：

基于以上决定方程，本文利用由联合国世界发展经济学研究院（UNU-WIDER）开发的java程序，对各影响因素进行夏普利值分解。由于在半对数决定方程中，常数项是否保留不影响分解结果，因此在分解方程中，采取去掉常数项处理。利用夏普利值分解原理和方法对中国绿色食品产业发展区域差异进行分解。为了便于比较和保证实证结果的稳健性，分别利用基尼系数、泰尔指数和对数离差均值这三个用于分解的互补性指标进行计算，并计算出三项指标测度的贡献率平均值，以下称为平均贡献率。分解结果见表4所列，虽然不同指标测度结果并不完全一致，但基本上显示了相似的排序，且各变量在各年中排序基本不变。

分解结果表明，在所有决定因素中，绿色食品产业集聚的地区差异是省域间绿色食品产业发展差异的首要原因。2010-2015年间贡献率平均值为37.95%，也即产业集聚的地区差异解释了37.95%的绿色食品产业发展的区域差异。产业集聚理论认为绿色食品产业集聚形成产业集群，在集群内部各企业通过分工与协作，能够最大限度地降低生产成本和交易费用，产业集聚度较高的地区，其专业化分工更为精细，由于更多的企业集聚在一个区域，企业交流将更为频繁，这更有利于企业间信息和知识的溢出，形成信息和知识交流的正反馈机制，不仅有助于绿色食品产业技术效率的提高，而且由于规模经济效应的存在，将降低产业内企业的生产成本。但是产业集聚度较低的区域，由于难以享受到集聚所带来的各种便利和生产、费用降低的好处，因此产业发展上落后于其他地区。

表4 绿色食品产业发展差异的夏普利值分解结果

收入水平的差异是省域间绿色食品产业发展差异的第二大贡献因素，5年平均贡献率的均值为22.40%，也即收入水平解释了22.40%的绿色食品产业发展区域差异。消费理论认为收入水平直接影响了居民的消费选择和消费层次。我国区域间由于经济发展差异，收入水平呈现较大差距，这种收入差距也直接造成了消费水平的区域差异性。而经过消费水平差异的传导效应，影响到各省份绿色食品消费，而绿色食品的消费又影响了绿色食品的供给，进而最终影响了各省份绿色食品产业发展。资本要素是省域间绿色食品产业发展差异的第三大贡献因素，5年平均贡献率均值为21.55%，资本要素的贡献率有逐年提高的趋势，平均贡献率由2010年的14.31%，提高至2015年的27.59%。土地要素是省域间绿色食品产业发展差异的第四大贡献因素，5年平均贡献率均值为10.11%。劳动力要素的贡献率最小，5年平均贡献率均值为7.98%。

五、结论与对策建议

本文基于2010-2015年中国30省份数据，运用基尼系数、泰尔指数和对数离差均值等三项互补性区域差异测度指标，对绿色食品产业发展差异进行测度，定量分析了绿色食品产业发展的影响因素，在绿色食品产业发展决定方程基础上，运用夏普利值分解方法，对绿色食品产业发展区域差异成因进行分解。实证研究表明中国绿色食品产业发展呈现明显的区域差异特征，绿色食品产业集聚增强、居民收入水平提高以及劳动力、资本和土地等生产要素的投入增加均有助于绿色食品产业的发展，绿色食品产业集聚的地区差异是绿色食品产业发展差异的首要原因，各年平均贡献率达到37.95%，其次是收入水平，各年平均贡献率为22.40%，资本要素投入的地区差异是绿色食品产业发展差异的第三位原因，各年平均贡献率为21.55%，劳动力和土地要素的地区差异也是引起绿色食品产业发展差异的原因，但贡献率处于较低水平。

基于此，本文认为必须通过以下措施的实施来促进绿色食品产业的区域协调发展：

（1）加强绿色食品产业集聚。在我国有些地方绿色食品产业深入发展，绿色食品产业无论是产量、认证企业数、认证产品数，还是销售额、出口额等方面均实现了快速增长，而有些地方绿色食品产业发展则相对落后。绿色食品产业发展呈现明显的区域差异特征。绿色食品产业集聚对绿色食品产业发展具有显著的正向影响，各省份绿色食品产业发展差异的一个很重要原因在于产业集聚程度的差异，因此要促进绿色食品产业的协调发展，首先应该加强各地区绿色食品产业集聚发展，培育绿色食品产业集群，推进地区专业化的深度发展。绿色食品产业的产业集聚，将给绿色食品产业发展带来诸多积极影响，如交易费用的节约，运输成本的下降，品牌效应以及规模经济效应的充分发挥，地区专业化的深入发展，这些都是分散化生产无法达到的。要加快产业集聚的形成，龙头企业的作用不可或缺。在绿色食品产业发展较为落后的地区，由于缺乏龙头企业的带动，绿色食品产业集聚程度较低，而阻碍了绿色食品产业的发展和竞争力的提升。因此，在促进绿色食品产业区域协调发展过程中，政府应该有选择的加强对绿色食品产业欠发展地区龙头企业的扶持力度，通过税收优惠、财政补贴、奖金激励等激励措施，支持绿色食品龙头企业做大做强，通过龙头企业的带动和辐射作用，加快形成绿色食品产业集群。

（2）促进居民收入的协调增长。收入的地区差异是引起绿色食品产业发展差异的重要原因。当前，我国不同地区由于经济社会发展程度的不同，收入水平呈现很大的差异。在经济发达地区，人们的收入水平较高，生活水平也较高，相较于经济欠发达地区，人们更多的关注于食品的质量，而对食品价格则相对不敏感。绿色食品作为一种高质量产品，自然受到人们更多的欢迎。但是在经济欠发达地区，由于收入水平较低，人们在进行食品消费时，往往更为倾向于购买价廉的商品。绿色食品虽然是一种高质量食品，但由于其生产过程更为严格，价格通常要高于传统食品，在欠发达地区人们的消费能力有限，需求受到较大抑制，进而影响了绿色食品产业的发展。要促进绿色食品产业的协调发展，必须切实提高欠发达地区居民收入水平，缩小地区收入差距。

（3）加强绿色食品产业基地建设。绿色食品产业基地建设是绿色食品产业发展的重要一环，绿色食品产业的发展与当地的产业资源和自然环境息息相关，一个地区绿色食品产业资源状况，在一定程度上决定了绿色食品产业的发展状况，因此加强绿色食品产业基地建设十分必要，在产业基地建设上，应该坚持开发与保护并举：一是要因地制宜地利用当地优势资源，培育特色产品，以优势绿色食品种养基地建设为中心，扩大特色绿色食品种养基地规模，形成具有鲜明特色的区域性绿色食品产业集群。二是要保护好绿色食品产业基地生态环境，加强水土保持，防止土壤退化，实现绿色食品产业的可持续发展。

注 释：

①由于我国台湾、香港、澳门地区经济社会制度与大陆地区有较大差异，且农业部绿色食品发展研究中心对绿色食品的统计仅涉及大陆地区31省份，因此本文在可视化表现绿色食品产业发展区域分布时，仅画出了考察范围的31省份的数据地图。

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Abstract:In this paper,indexes are adopted to measure the regional heterogeneity in the development of Chinese green food industry,in⁃cluding Gini,Theil and Logarithmic mean deviation.and the provincial-level panel data are employed to empirically test the affecting fac⁃tors.Based on the determining equation of industrial development,the Shapley value decomposition method is applied to decompose the causes of regional heterogeneity in the development of green food industry.The results show that the regional heterogeneity in the develop⁃ment of Chines green food industry is significant,and the main factors affecting the regional heterogeneity of green food industry are indus⁃trial agglomeration,income level,labor force,capital and land,etc.The regional differences of industrial agglomeration contribute the most to green food industry development,followed by income level and capital input,whereas the contribution rates of labor and land factor are lower.On the basis of the conclusions,some countermeasures and suggestions are put forward to promote the regional coordinated develop⁃ment of green food industry.

Keywords:green food；heterogeneity；causes；Shapley value decomposition

［责任编辑：张 兵］

A Study on Regional Heterogeneity and Causes Decomposition in the Development of Chinese Green Food Industry

ZHU Wen-tao

(Institute of Industrial Economics,Jinan University,Guangzhou 510632,China)

F061.5；F207

A

1007-5097（2017）09-0075-09

10.3969/j.issn.1007-5097.2017.09.010

2016-12-02

朱文涛（1988-），男，福建漳州人，博士研究生，研究方向：产业布局与产业发展。