农业生产性服务业对农村居民消费的影响及其空间溢出效应

杜蓉 蔡荣

内容提要：增强消费对经济增长的核心作用对拉动国内需求、促进国内国际双循环的新发展格局具有不可替代的作用。本文基于2009-2018年中国198个地级市的年度数据，采用空间Durbin模型分析农业生产性服务业对农村居民消费的影响。研究发现：农村居民消费和农业生产性服务业空间分异明显，存在显著空间相关性和集聚特征。农业生产性服务业对农村居民消费的促进作用明显，且空间溢出效应显著。农业生产性服务业对农村居民消费的影响具有异质性特征：分行业类型来看，物流、信息软件、租赁商务以及科技等四个子行业对农村居民消费影响显著，而农村金融的促进作用微弱;分地理区位来看，农业生产性服务业对东部地区和西部地区的直接效应显著;分消费层次来看，农业生产性服务业对生存型和享受型消费的影响明显，对发展型消费的促进作用微弱。此外，人力资本水平、产业结构、城镇化率和政府干预等因素有利于提升农村居民消费，而城乡收入差距呈现负相关关系。因此，应加强战略产业培育与消费转型升级相匹配、促进人力资本提升与金融知识普及相结合以及注重政策动态调整与区域协调发展相适应。

关键词：农业生产性服务业;农村居民消费;空间Durbin模型;空间溢出

中图分类号：F1261;F3266  文献标识码：A  文章编号：1001-148X（2022）04-0120-12

收稿日期：2021-10-10

作者简介：杜蓉（1994-），女，湖北宜昌人，南京财经大学粮食和物资学院博士研究生，研究方向：粮食流通;蔡荣（1981-），本文通讯作者，男，江苏盐城人，南京财经大学粮食和物资学院教授，研究方向：农业经济。

基金项目：国家自然科学基金面上项目，项目编号：72173060，71773044;江苏省社会科学基金项目，项目编号：22JZB007;江苏省研究生科研创新项目，项目编号：KYCX21_1446;江苏高校“青蓝工程”资助项目（2022）。

一、引言与文献综述

我国农村居民长期以来预防性储蓄动机强烈，农村居民消费的增长态势远不及城镇居民，农村居民消费需求存在明显缺口，释放农村居民消费潜力，持续深耕农村消费市场，核心在于增加农村居民收入和扩大农村就业。在此背景下，实现农村经济发展和农民增收的目标，就要解决好农村产业转型升级的问题，其中农业生产性服务业发挥了重要作用。农业生产性服务业是农业和服务业的融合，是集良种服务、农资供应、农业科技以及农业保险等专业化服务为一体的综合性服务业，发展农业生产性服务业是促进农业现代化改革、提升农业生产效率和增加农村居民收入的有效手段。因此，探究农业生产性服务业和农村居民消费之间的关系，对逐步缩小城乡收入差距、引导农村消费提质扩容，带动地区经济发展具有重要现实意义。

目前，学术界对农业生产性服务业的研究主要分为四类：一是概念界定。有学者认为农业生产性服务业是指政府涉农部门、企业、合作社等主体向农民提供生产性服务和劳动的行业[1]。本文参考中国国家统计局《生产性服务业统计分类（2019）》对生产性服务业的定义，将其细分为农业科技、农业金融、农业信息软件、农业物流以及农业租赁商务等五个子行业。二是作用机制。有学者认为生产性服务业的空间集聚和开放式发展改善了地区经济环境，形成的资本流入效应和技术溢出效应有效提升了地区整体生产效率[2]。随着信息化建设不断推进，生产性服务业集聚更加有助于制造业效率的提升[3]，生产性服务业与制造业的联动效应促进了地区产业融合和协同创新[4]，进而有利于加快推进相关产业转型升级[5-6]。产业价值链高端化离不开生产性服务业集聚[7-8]。生产性服务业的规模经济效应对地区城市化进程的加快也存在一定影响[9]。三是影响因素。有学者运用劳动分工理论模型，实证检验得出农村交通设施条件、农户规模、政府补贴以及城镇化发展是影响农业生产性服务业的关键因素[10]。四是发展趋势。由于农业生产的多元化和差异化发展，政府、市场以及农民为导向的发展模式逐渐呈现出相互补充与并存的发展格局。有学者提出未来农业生产性服务业发展要更加注重推进体制机制、发展模式和组织创新[11]。

作为促进国民经济增长的“三驾马车”中最重要的动力，消费对GDP的贡献度持续攀升，近年来，中国居民消费需求却持续走低，最终消费率连年下降。扩大居民消费、促进消费升级，以此挖掘居民消费潜力与提升经济发展质量成为学术界普遍关注的热点问题，而农村居民消费则成为实现“双循环”新发展格局和深化供给侧结构性改革的必然要求。目前对农村居民消费的研究颇为丰富，大体分为三类：一是基于城乡差异视角，研究缩小城乡消费差距的因素，为提升农村居民消费找准关键点[12];二是基于消费层次视角，研究中国居民消费支出的动态变化，探究农村居民消费升级的主要动力[13];三是基于影响机制视角，采用区域面板数据分析影响农村居民消费的因素。研究表明，扩大农村金融覆盖面、提升人力资本水平、完善财政支农投入机制等均有助于提高农村居民消费水平[14-15]。农业生产性服务业发展和集聚能够满足消费者多元需求，优化农村居民消费市场环境，提升农村居民消费能力，刺激居民消费支出的增加[16]。同时，城镇化进程的不断推进，伴随着生产要素的集聚和多样化的需求，产业分工和规模经济效应为农业生产性服务业促进农村居民消费也提供了强有力的推进作用[17]。

目前，关于农业生产性服务业对农村居民消费的研究存在以下不足：一是研究数据层面，已有文献主要是采用省级面板数据进行实证分析，本文将采用地级市数据检验农业生产性服务业对农村居民消费的影响;二是研究内容层面，已有文献对农村居民消费结构升级后的研究不够，本文将农村居民消费支出分解为农村居民生存型消费支出、农村居民享受型消费支出以及農村居民发展型消费支出，更深层次地挖掘农村居民消费需求潜力的来源;三是研究视角层面，已有文献主要采用向量自回归模型检验农业生产性服务业对农村居民消费的直接影响，而鲜有文献采用空间计量模型关注空间作用。农业生产性服务业的发展能够产生技术外溢效应，同时由于经济变量的空间关联性，农业生产性服务业集聚不仅会对本地区居民消费产生促进作用，而且对邻近地区的居民消费也会产生空间溢出效应。本文以农业生产性服务业对农村居民消费的影响为研究对象，试图弥补以上研究的不足，为进一步推动农村居民消费梯次升级、激发农村居民消费潜力提供有针对性的建议。首先，从理论上分析了农业生产性服务业对农村居民消费的作用机制。其次，从空间视角出发，选取中国地级市数据实证测度农业生产性服务业对农村居民消费的影响，着重分析农业生产性服务业对农村居民消费的作用机制及其空间效应;同时，对地理区位异质性与消费层次异质性进行进一步分析，并采用分位数回归检验模型的稳健性。据此提出农业生产性服务业与农村居民消费协同发展的对策建议。

二、理论分析与研究设计

（一）理论分析

借鉴赫胥曼的分析方法，由于生产性服务业具有规模报酬递增的特点[18]，将其生产函数设为I=L1+μI，其中，I表示生产性服务业的产量，μ代表生产性服务业的发展水平，LI代表生产性服务业生产的劳动力投入量。假设经济中的粮食生产部门的企业可以分为两类，产品具有同质性，一类是将生产性服务业的产品和资本作为生产要素的现代粮食生产企业，其生产函数为M=KαI1-α，其中M表示现代粮食生产企业的产量、K表示现代粮食生产企业生产投入的资本量、I表示现代粮食生产企业生产投入的生产性服务业产品量，α为参数大于0;一类是只使用劳动而不使用生产性服务业的产品作为生产要素的传统制造企业，其生产函数为S=LS，其中S代表传统制造企业的产量、LS代表传统制造企业生产中的劳动力投入量。劳动力的总和LS+LI=L保持不变。农民消费函数为C=β乘以粮食产量。

首先对短期工资与资本的关系进行求解。由于存在规模报酬不变的传统制造企业，粮食生产产品的价格必然相同，可以令其价格为1。同时在传统粮食生产企业存在的情况下，则根据其边际优化条件，工资ω必然为1;但当传统粮食生产企业不存在时，工资ω则不确定，需要求解。令生产性服务业的产品价格为P1。对此，首先对现代粮食生产企业的利润最大化问题中求取生产性服务业所面临的逆需求函数：

MaxIKαI1-α-P1I（1）

由（1）式利用利润最大化一阶条件可知：

P1=（1-α）KαI1-α（2）

而（2）式洽为生产性服务业面对的逆需求函数，利用生产性服务业利润最大化解法，可以得知生产性服务所雇佣的劳动力数量以及工资的表达式：

MaxLIP1I-ωLI=（1-α）KαL1-α-ωLI=（1-α）KαL（1-α）（1-μ）-ωLI （3）

（3）式的一阶条件是：

ω=（1-α）2（1+μ）KαLI-η，其中η=（1+μ）α-μ （4）

假设η>0，从而保证工资是就业的减函数，由（4）式变形可知：

LI=（（1-α）2（1+μ）Kαω）1η（5）

此时考虑劳动力市场的出清条件，若传统制造企业存在，则工资固定ω为1;若传统制造企业不存在，则劳动力全部在生产性服务业就业，此时LI=L。利用（4）式在只有现代制造企业的情况下，可以求得短期工资，对其取取对数可得：

lnω=ln（1-α）2（1+μ）L-η+αlnK（6）

由（5）式LI为资本K的增函数，而传统制造企业的规模是不确定的，所以当劳动力满足生产性服务业的需求后，剩下的劳动力必然为传统制造企业所吸收，所以传统制造企业消失的临界点洽存在于ω=1和LI=L时刻，设此时的临界点为K0，则（4）式在ω=1，LI=L时可知：

1=（1-α）2（1+μ）K0αLI-η，η=（1+μ）α-μ（7）

由（7）式变形可得：

K0=Lη（1-α）2（1+μ）（8）

由以上可以得知，劳动力市场短期的表达为：K>K0时，lnω=ln（1-α）2（1+μ）L-η+αlnK;K

然后对长期期中的资本与工资关系进行求解。忽略人口增长，结合索洛模型：r*s=δ，其中r为资本回报率，s为储蓄率，δ为资本折旧率。资本回报率可以由现代制造企业的优化边际条件可得：

r=αKα-1I1-α（9）

將（5）式带入生产性服务业的生产函数可知：

I=（（1-α）2（1+μ）Kαω）1+ηη  （10）

将（10）式带入（9）式，可得：

r=G*ω（μ+1）（α-1）η*Kμ（1-α）η，其中G=α（1+μ）（1-α）（1+μ）（1-α）η （11）

将（11）式带入r*s=δ，中，整理并取对数可知长期工资为：

lnω*=η（1+μ）*（1-α）lnGsδ+μ1+μlnK（12）

将长期工资与资本的关系同短期工资与资本的关系放入图1中，可以发现存在三种情况。第一种情况为长期工资如线B所展现的情况，长期工资低于短期工资，此时社会经济无法发展;第二种情况为长期工资如线A所表达情况，长期工资一直高于短期工资，并在K3时达到稳定;第三种情况是长期工资如线C所表达的情况，此时形成两个交点K1和K2，而在K2为稳定点。以上三种情况的发生由储蓄率s决定，由于我国的储蓄率较高，并结合姚洋提出我国长期工资一直高于短期工资的结论[19]，在此判断我国属于第二种情况。在此基础上分析生产性服务业发展的情况下即μ提高时，资本均衡点K的运动情况。在联立（6）式与（12）可得：

ln（1-α）2（1+μ）L-η+αlnK=η（1+μ）*（1-α）lnGsδ+μ1+μlnK（13）

以隐函数的方式表达（13）式：

F（μ，K）=ln（1-α）2（1+μ）L-η+αlnK-η（1+μ）*（1-α）lnGsδ+μ1+μlnK=0（14）

结合长期工资曲线斜率小于短期工资曲线斜率以及长期工资曲线的纵轴截距大于短期工资曲线的纵轴截距这一条件，运用隐函数求导，可以得到：

Cμ>0（15）

即生产性服务业的发展提高将带来均衡资本K的提高。由于C=β乘以粮食产量，故生产性服务业发展对农村居民消费具有正向影响。

（二）研究设计

1模型设定

根据前文理论分析，本文重点研究农业生产性服务业对农村居民消费的影响，同时引入其他可能对农村居民消费产生影响的因素作为控制变量。因此，构建如下计量模型：

lncrit=α0+α1lnproit+α2lnXit+εit （16）

其中，crit表示t年地区i的农村居民消费;proit为t年地区i的农业生产性服务业发展水平;Xit为模型中的控制变量;α0为截距项;α1、α2为待估参数;εit为随机扰动项。

地理学第一定律提出经济变量之间存在相关性，距离不同其关联性的高低不同[20]。本文研究的农业生产性服务业和农村居民消费会产生知识溢出效应以及消费示范效应，在实证检验中仅考虑本区域内部的影响效应，而忽视区域之间的空间相关性，可能会造成估计结果的偏差，因此，综合考虑经济变量之间的空间相关性，分析农业生产性服务业对农村居民消费的影响及其空间溢出效应。空间计量模型具备良好的检验效果，能够有效分析变量之间的空间效应[21]。空间Durbin模型是空间自相关模型和空间滞后模型的综合形式，能够有效处理空间异质性和不确定性[22]。因此，本文采用空间Durbin模型进行实证检验。

根据实证需要构建经济距离权重矩阵。以中国198个地级市人均GDP差值的倒数构建经济距离权重矩阵，Y[TX-]i、Y[TX-]j表示198个省市区2009-2018年人均GDP的均值;

wij=1Y[TX-]i-Y[TX-]j（17）

空间Durbin模型估计各个因素对农村居民消费的影响。结合本文对选取的解释变量与被解释变量，建立空间Durbin模型为：

lncrit=λ∑nj=1wij+proitβ+δ∑nj=1wijproit+αit+γit+μit（18）

其中，λ为空间自回归系数;wij为空间权重矩阵第i行j列的数值;δ用于捕捉被解释变量间的空间影响;β是解释变量的系数;αi和γt分别表示可能的区域和时间固定效应;μit为随机误差项且满μit～N（0，σ2I）。

2主要变量

遵循指标数据的科学客观性和可获得性原则，剔除数据缺失较为严重的样本，选取2009-2018年中国198个地级市（不包括中国港澳台地区）作为样本，部分缺失值采用线性插值法进行相应补充。

被解释变量：农村居民消费（cr）。结合中国农村地区居民消费实际情况，采用农村居民人均生活性消费支出作为本文的被解释变量，以此代表农村居民消费水平发展情况，反映农村居民消费的基本变化[23]。该指标是按照居民消费价格指数（以2009年为基期）对农村居民消费进行平减得出。

核心解释变量：农业生产性服务业（pro）。鉴于统计数据的可得性，本文选取用在农村地区的农村科技服务、农村金融、农村信息软件、农村租赁商务、农村物流为主营业务的农村私营企业与个体经营户的就业人数之和作为解释变量农业生产性服务业的替代变量[24]。

控制变量：为了使模型更加稳健，选取以下五个变量作为控制变量。（1）收入差距（income）。收入差距会在一定程度上制约居民消费，两者之间存在负向影响，收入差距越大越会导致农村居民较强的储蓄倾向，从而降低居民消费。因此本文选取城乡收入差距作为衡量收入差距的指标。（2）人力資本（edu）。人力资本水平的高低一定程度上能反映居民消费层次的不同，是影响消费的重要因素，本文选取万人大学生在校生数作为衡量人力资本水平的指标。（3）产业结构（dus）。产业升级通过总量扩张和结构优化能够促进消费升级，对居民消费具有正向作用。本文选取第二产业增加值占GDP比重作为衡量产业结构的指标。（4）城镇化率（urban）。城镇化发展能够带动人口转移，改变居民消费习惯和消费观念，有效提高农村居民的消费需求。本文选取各个地级市城镇常住人口占总人口比重作为衡量城镇化率的指标。（5）政府干预（gov）。政府支出的增加对提高居民生活质量、改善消费环境有重要作用，有利于促进居民消费总量的提升，本文选取各个地级市地方财政一般预算内支出占GDP比重作为衡量政府干预程度的指标。

3数据来源

本文指标选取的数据来源于统计年鉴。其中，农村居民消费支出数据来源于《中国城市统计年鉴》（2010-2019）和各个地级市统计年鉴;农业生产性服务业数据来源于《中国农村统计年鉴》（2010-2019）和《中国人口和就业统计年鉴》（2010-2019）;控制变量数据根据《中国城市统计年鉴》（2010-2019）中的数据计算得到。主要变量的描述性统计如表1所示。

为消除异方差的影响，在实证分析中对所有变量进行对数处理，使回归模型能够得到稳定的结果。本文总样本数量为1980。从描述性统计分析的结果来看，农业金融业和农业物流业的平均就业人数位居第一和第二位，其次是农业租赁商务业、农业科技服务业以及农业信息软件业。各变量的最大值与其最小值之间的差值较大，表明中国各个空间区域农业生产性服务业和农村居民消费发展极不均衡，在实证分析时需考虑区域之间的空间相关性。

三、实证结果分析

（一）空间统计分析

“十四五”以来，随着国民经济发展规模的不断壮大，中国综合国力有了显著提升。从国内生产总值来看，中国从1952年的679亿上升到2020年的1015986億元，经济增长后劲十足。近年来，中国出口和投资动能开始萎缩，消费成为中国经济发展的主导力量。中国农村地区面积与农村人口数量在全国地区与总人口中均占有相当大的比重，目前，中国已将经济重心逐渐往农村地区扩展，但良好的经济形势与政策扶持并没有带动农村地区居民消费的快速提升，农村居民消费水平与国家经济发展水平之间存在不协调的关系，居民消费水准跟不上经济发展的步伐，农村居民消费潜力尚未完全释放，农村居民消费需求不足、城乡二元结构问题等问题较为突出。

图2分别给出中国农村居民消费2009年、2012年、2015年和2018年核密度函数估计图。从整体看，中国农村居民消费分布呈现出由单锋收敛到双峰发散的演进趋势，所有年份均存在明显的两个波峰，说明中国农村居民消费水平的变化区间不断增大，空间非均衡性较为显著;从时间角度看，2009-2018年中国农村居民消费的核密度函数峰值逐渐向右移动，且移动距离较大，表明中国农村居民消费在样本期内存在较大幅度的上升，但仍存在空间非均衡性特征;从波峰角度看，2009-2018年中国农村居民消费核密度峰值逐渐下降，且宽度有逐渐增大趋势，表明各个地区之间消费水平差异不断扩大，中国农村居民消费分布逐渐发散，区域发展极不均衡。

图3报告了中国农业生产性服务业发展水平的时间趋势。图3显示，2009-2018年中国农业生产性服务业发展呈现持续上升的态势，中国农村生产性服务业是在20世界80年代初期开始发展的，处于萌芽阶段的生产性服务业主要是为粮食生产提供农资供应和销售服务，随着政府政策的倾斜和鼓励，农业生产性服务业发展不断跃进新台阶，农业生产性服务业分类发展格局不断深化，链条化、网络化、集群化的农业生产性服务业加快推进，体制机制和组织创新日趋活跃。

农业生产性服务业的蓬勃发展产生的知识溢出效应不仅能够带动区域内农村居民消费增长，同时也能表现出明显的空间联动效应[25]。通过测算全局莫兰指数与局部莫兰指数对农村居民消费和农业生产性服务业进行空间自相关检验。如表2所示，在经济距离权重矩阵的全局自相关检验中，2009-2018年农村居民消费的莫兰值在0302-0394之间，均为正值，且都通过1%的显著性检验，2009-2018年农业生产性服务业的莫兰值在0058-0077之间，均为正值，且都通过1%的显著性检验，表明2009-2018年这10年中农业生产性服务业与农村居民消费水平均强烈拒绝“无空间自相关”的原假设，即中国农村居民消费水平和农业生产性服务业均存在空间自相关，由此说明使用空间计量模型分析二者关系的必要性。

本文以经济距离权重矩阵为例，绘制2009年和2018年中国农村居民消费和农业生产性服务业的局部莫兰指数散点图，检验局部地级市范围内的空间自相关性。局部莫兰指数散点图分为四个象限，其中，第一象限表示本地区和邻近地区的发展水平较高，属于“高高相邻”地区;第二象限表示本地区发展水平较低，邻近地区的发展水平较高，属于“低高相邻”地区;第三象限表示本地区和邻近地区的发展水平较低，属于“低低相邻”地区;第四象限表示本地区发展水平较高，邻近地区的发展水平较低，属于“高低相邻”地区。如图4所示，2009年和2018年农村居民消费（图4a和图4b）和农业生产性服务业（图4c和图4d）的局部莫兰指数主要集中在一、三象限，说明农村居民消费和农业生产性服务业在空间上呈现稳定的空间自相关特征，这和全局莫兰指数检验结果大致统一。以往研究中忽略两者在空间上的相关性，缺乏对空间溢出效应的分析[17]，本文在现有的检验结果下得出两者的空间集聚特征显著，从空间视角探究农村居民消费增长，为农村居民消费增长提供了新的增长路径。

（二）基准回归

选用农业生产性服务业作为核心解释变量进行模型设定的基准回归。表3的回归结果显示，固定效应模型中农业生产性服务业对农村居民消费的影响系数为02019，在1%的显著性水平下显著;随机效应模型中农业生产性服务业对农村居民消费的影响系数为01199，在1%的显著性水平下显著;通过对比固定效应和随机效应回归结果，可以看出相比固定效应回归结果，随机效应回归结果不太理想。同时豪斯曼检验结果支持固定效应模型，因此本文优先选择建立固定效应回归模型。

（三）空间面板回归

选择经济距离权重矩阵下的固定效应模型进行参数估计，并将农业生产性服务业细分为五个子行业进行实证分析。从表4可以看出，模型（1）-（6）的空间自相关系数均为正值，且都通过了1%的显著性水平。进一步将农业生产性服务业细分为农村物流服务业、农村信息软件服务业、农村金融服务业、农村租赁和商务服务业以及农村科技服务业，模型估计结果显示各个子行业对农村居民消费的作用明显。其中，农村金融服务业的促进作用微弱，可能原因在于一方面当前农村居民人力资本水平高低不一，消费观念尚未完全改变，对金融产品的认知还未成熟[26];另一方面是由于受到传统消费理念的约束，农村居民有着较高的资金储蓄倾向，较少会运用到金融产品或服务[27]。因此，农村金融服务业的促进作用相对其他四个子行业来看，促进作用较小。

控制变量方面，表4的模型（1）估计结果显示，城乡收入差距、人力资本水平、产业结构、城镇化率和政府干预等5个变量通过显著性检验，估计系数分别为-00923、00453、01558、00094和00099，其余5个模型估计结果与模型（1）基本一致，整体稳健性较强。城乡收入差距与农村居民消费水平呈负向相关，城乡收入差距扩大，农村居民易产生悲观的消费预期，不利于居民消费支出增加，与客观事实相符;人力资本水平与农村居民消费水平呈正向相关，农村人力资本水平的不断提高，必然会带来经济发展水平的提升，进而促进农村居民消费水平增加;产业结构与农村居民消费水平呈正相关，产业结构升级带动居民消费转型升级，刺激居民消费水平增长;城镇化率与农村居民消费水平呈正向相关，城镇化进程的不断推进，通过人力资本和知识溢出等效应促进农村居民消费支出;政府干预与农村居民消费水平呈现正向关系，表明政府政策的倾斜能够有效带动农村居民消费水平提高。

由于农业生产性服务业和农村居民消费势必会带来空间上的辐射效应和示范效应。本文采用空间回归偏微分方法进一步将空间Durbin模型的影响效应进行空间效应分解[25]。按照此方法将其分解为直接效应和间接效应，用以解释农业生产性服務业及其他要素对区域空间外的农村居民消费水平的影响[28]。将空间Durbin模型改写为矩阵模式并得到其偏微分矩阵为：

其中，直接效应为右侧矩阵的对角线元素的平均值，即农业生产性服务业的直接效应;空间溢出效应（间接效应）为右侧矩阵的非对角线元素的行或列的平均值，即农业生产性服务业的空间溢出效应可以表示为：

表5分别表示农业生产性服务业和五个子行业对农村居民消费水平的空间效应分解。从测算结果可以看出，农业生产性服务业的直接效应是00276，在5%的显著性水平下显著，即农业生产性服务业每提高1%，农村居民消费水平就能增加00276%，说明农业生产性服务业对本地区农村居民消费水平的促进作用较大，应加快推进农业生产性服务业的发展，缩小城乡收入差距，助推农村居民消费转型升级;农业生产性服务业的间接效应是01856，在1%的显著性水平下显著，说明农业生产性服务业不仅对本地区农村居民消费水平会产生影响，且存在示范效应，对相邻地区的农村居民消费水平具有正向的空间溢出效应，且效应明显。农业生产性服务业细分的五个子行业的直接和间接效应均通过了显著性检验，说明这五个子行业不仅对本地区农村居民消费水平的会产生作用，同时也会影响邻近地区的农村居民消费水平。

（四）异质性讨论

1地理区位异质性

由于不同地区间的经济发展水平程度不同、资源禀赋不同，地理区位之间的差异更是明显，因此，农业生产性服务业对农村居民消费的影响也存在差异。从地理区位视角出发，将地级市样本划分为东部、中部、西部三大板块，分区域进一步探究农业生产性服务业对农村居民消费的影响。根据表6的实证结果可以看出，农业生产性服务业对东部地区和西部地区的直接影响较大，均在5%的显著性水平下显著。通过对比两个地区系数可知，对西部地区的影响作用大于东部地区，这说明中国加强了对西部地区农业产业的扶持政策，使得农村地区的农业生产性服务业发展稳步提升，进而对农村居民消费的促进作用显著;中部地区虽然没有通过直接效应的显著性检验，但其空间溢出效应显著，总体而言对农村居民消费的影响作用较为明显。

2消费层次异质性

进一步将农村居民消费层次划分为生存型消费、享受型消费和发展型消费，在此基础上，进一步运用空间Durbin模型中的经济距离权重矩阵检验农业生产性服务业对农村居民三大类消费的影响，探究农业生产性服务业具体影响农村居民消费中的哪一类消费，为之后研究农村居民消费提供着力点。表7可以看出，农业生产性服务业对本地区生存型消费和享受型消费的影响较大，均在5%的显著性水平下显著，生存型消费和享受型消费主要是以农村日常生活所需消费和农业生产消费为主，农业生产性服务业提供的良种、农资供应、农业科技以及农业保险等专业化服务主要用以解决农村居民生产和生活需求，因此直接影响较为显著。而农业生产性服务业对本地区发展型消费的促进作用微弱，这说明目前中国农村地区居民对先进技术的认知程度与接受度较低，其消费类型也会存在较大差异。

（五）稳健性检验

由于随着被解释变量农村居民消费水平高低的不同，核心解释变量农业生产性服务业产生的作用可能存在差异，而以上回归模型估计的是“平均影响”。因此，本文继续采用面板分位数回归进行稳健性检验，模型（7）是普通ols估计，模型（8）-（11）是对农村居民消费水平的10%、30%、50%和90%的分位数分别进行回归，估计结果如表8所示。从核心解释变量的回归系数的显著性来看，10%之后的分位数回归系数都是在1%的显著性水平下显著，10%的分位数回归系数在5%的显著性水平下显著。从回归系数的符号方向来看，对农村居民消费水平都具有正向影响，进一步佐证了农业生产性服务业对农村居民消费水平的正向作用，整体稳健性良好。从回归系数来看，农业生产性服务业整体的分位数回归系数呈现逐步上升的趋势，说明农业生产性服务业的发展对农村居民消费水平的影响随着农业生产性服务业发展水平的不断提高而逐渐变大。

四、研究结论与政策建议

（一）研究结论

通过空间Durbin模型和空间效应分解检验农业生产性服务业对农村居民消费的影响，本文的结论如下：

第一，中国地级市农村居民消费空间分异明显，存在显著的空间相关性和集聚特征。一是由于各个地级市经济发展水平、风俗习惯以及消费理念差异较大，导致农村居民消费能力与消费需求存在异质性，区域上具有明显的不均衡发展现象。二是由于各个地级市之间空间距离近，劳动力、技术以及资本可以自由流动，消费呈现出显著的外溢性特征，高消费地级市的辐射边界逐渐扩大，消费冷点地区的空间范围不断缩小。

第二，农业生产性服务业对农村居民消费的提高具有正向效应，且空间溢出效应显著。一是由于省域内交通与时间成本高，对外辐射呈现减弱趋势，而地级市与周边农村联系密切，生产性服务业发展能够通过吸纳农村富余劳动力，实现人口转移就业，激活居民增收内生动力，提升消费能力。二是地级市作为中小城镇与省域的连接枢纽，区位优势明显，要素集聚效应显著，更容易打破地理障碍，对邻近市区农村居民消费产生辐射效应。

第三，农业生产性服务业对农村居民消费的影响具有异质性特征。一是分行业类型来看，物流、信息软件、租赁商务以及科技等四个子行业对农村居民消费影响显著，而农村金融的促进作用微弱。原因在于中国各个地级市农村居民受教育程度与传统消费观念的约束，缺乏对金融产品的理性认知与使用，加上预期不确定因素影响，消费行为相对偏谨慎。二是分地理区位来看，农业生产性服务业对东部与西部地区的直接效应显著，原因在于西部地区的地级市的农业政策扶持和教育资源倾斜力度较大，农业生产性服务业发展环境得到良好改善和优化，而东部地区各地级市凭借着自身条件优势，针对知识密集型服务业的运用较为成熟，进而对农村居民消费的促进作用较大。三是分消费层次来看，农业生产性服务业对生存型和享受型消费的影响较为明显，对发展型消费的促进作用微弱。原因在于地级市农业生产性服务业提供的服务在农村地区主要是用以解决农业生产经营和农村居民基本生活需求，而由于思想观念约束，发展型消费存在一定局限性。

第四，人力资本水平、产业结构、城镇化率和政府干预等因素有利于提升农村居民消费，而城乡收入差距呈现负相关关系。原因在于城镇化发展、政策支持、产业结构升级以及人力资本水平能够改善消费环境、转变消费观念、促进消费转型升级，而城乡收入差距扩大会造成农村居民预期消费行为收敛，不利于消费支出增加。

（二）政策建议

基于以上实证分析，为积极发展农业生产性服务业和促进农村居民消费水平提高，提升消费对地区经济发展的贡献度，本文结合理论机制和实证结果提出以下建议：

第一，战略产业培育与消费转型升级相匹配。农业生产性服务业作为农业农村发展的战略性产业，是实现乡村产业振兴、扩大农村消费市场的新动力源泉。一是充分发挥农业生产性服务业的要素集聚效应，有效改善地级市农村消费市场环境，提升农村居民的消费体验感和满意度。二是积极拓展服务领域，推动农业科技、信息软件、现代物流及农村金融等知识密集型服务业深入农村地区，提升服务高效化与信息化水平，以加快产业创新和迎合农村居民消费需求，当前农村居民消费仍停留在生存型消费和享受型消费，对发展型消费的需求不足，农村生产性服务业供给多样化能有效提升发展型消费支出，促进农村居民消费转型升级。

第二，人力资本提升与金融知识普及相结合。由于各个地级市农村居民受教育程度和传统消费理念的双重约束，农村金融服务业不足以带动农村居民消费快速增长，因此亟须转变农村居民消费观念，改变消费行为。一是提升农村人力资本水平，教育资源的投入能够普遍提高农村居民的文化素质，增加对农村金融服务的认知度和接受度，引导农村居民理性看待金融产品及服务。二是积极宣传农村金融的相关知识，鼓励农村居民主动接触农村金融产品与服务，有利于降低传统的边际储蓄倾向，扩展当期消费的支出弹性空间。

第三，政策动态调整与区域协调发展相适应。根据各个地级市农业生产实际需求，制定不同的农业生产性服务业发展战略和布局结构。重点发展西部地区和东部地区的农业生产性服务业，针对性带动中部地区协调发展。一是政府应继续加强对西部地区农业生产性服务的政策倾斜和资金支持，提升服务质量，降低服务供给成本，助推农业生产性服务业规模经营和效率提升。二是东部地区比较优势显著，农业生产性服务业的发展迅速，基于本文探究的空间溢出效应，东部地区应充分发挥知识和技术的辐射效应，加强区域间的分工协作，推广先进的服务技术和服务模式，带动中部地区农业生产性服务业协同发展，缩小区域之间差距。三是东中西部不同地级市间城镇化发展条件和程度不同，可以根据各个地级市自身情况形成以城镇为中心的发展模式，利用城镇消费集聚和外溢效应提升农村居民消费水平，促进消费增长。

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The Impact of Agricultural Productive Services on Rural Residents′ Consumption

and Its Spatial Spillover Effect——An Empirical Study Based on Panel Data of

Prefecture-level Cities in China From 2009 to 2018

DU Rong， CAI Rong

（Institute of Food and Strategic Reserves， Nanjing University of Finance and Economics，

Nanjing 210003， China）

Abstract： Strengthening the core role of consumption in economic growth has an irreplaceable role in stimulating domestic demand and promoting the new development pattern of domestic and international dual circulation. Based on the annual data of 198 prefecture-level cities in China from 2009 to 2018， this paper uses the spatial Durbin model to analyze the impact of agricultural productive services on rural residents′ consumption. The study found that there are obvious spatial differences between rural residents′ consumption and agricultural productive services， with significant spatial correlations and agglomeration characteristics. The agricultural productive services plays a significant role in promoting rural residents′ consumption， and the spatial spillover effect is significant. The impact of agricultural productive services on rural residents′ consumption is heterogeneous： In terms of industry types， four sub-sectors， including logistics， information software， leasing business， and technology， have a significant impact on rural residents′ consumption， while rural finance has a weak role in promoting; In terms of geographical location， the direct effect of agricultural productive services on the eastern and western regions is significant; In terms of consumption types， agricultural productive services have a significant impact on living and enjoyment consumption， but a weak promotion on development consumption. In addition， factors such as human capital level， industrial structure， urbanization rate， and government intervention are conducive to increasing rural residents′ consumption， while the urban-rural income gap is negatively correlated. Therefore， this paper proposes to strengthen the matching between the cultivation of strategic industries and the transformation and upgrading of consumption， promote the combination of human capital improvement and financial knowledge popularization， and pay attention to the dynamic adjustment of policies and the adaptation of regional coordinated development.

Keywords：agricultural productive services;rural residents′ consumption;spatial Durbin model;spatial spillover

（責任编辑：李江）