农旅产业协同集聚对农业绿色全要素生产率增长的影响：作用机理与经验证据*

王亚飞，徐 铭，张齐家

（1.重庆对外经贸学院外语外贸学院，重庆 401520；2.重庆师范大学经济与管理学院，重庆 401331）

一、引 言

农业发展是关系到国计民生的根本性问题，备受世界各国政府及社会各界持续、高度关注。改革开放以来，中国农业在取得令世人瞩目的历史性成就的同时，也面临着农业投入产出效率低下及日益凸显的环境污染问题。以绿色全要素生产率（Green Total Factor Productivity，GTFP）增长为驱动的农业高质量发展成为中国政府及学界的普遍共识。探寻农业绿色全要素生产率增长背后的逻辑动因及影响机制，成为各级政府、学术界持续关注的重大现实课题。

产业集聚及经济增长效应问题一直是区域经济学持续关注的重要理论与现实问题。马歇尔的规模经济理论、韦伯的区位理论以及以克鲁格曼为代表的新经济地理学理论均认为，产业集聚能通过生产和物流成本的节约、基础设施及要素共享、知识和技术的溢出等多种途径，提升经济增长效率。埃里森和格拉泽（Ellison＆Glaeser）首次将单个产业集聚的研究引入多个异质性关联产业领域，并将其地理邻近及空间集聚现象界定为产业协同集聚。①Glenn E，Edward L G，Geographic Concentration in U.S.Manufacturing Industries：A Dartboard Approach，Journal of Political Economy，vol.105，no.5（May 1997）pp.889-927.作为产业集聚的高级阶段，产业协同集聚是指异质性产业或行业因要素共享、知识技术外溢而引致的水平关联以及上下游产业或行业因投入产出关系而形成的垂直关联。②王静田、张宝懿、付晓东：《产业协同集聚对城市全要素生产率的影响研究》，《科学学研究》2021年第5期。近年来，已有较多学者以制造业与生产性服务业协同集聚③陈建军、陈菁菁：《生产性服务业与制造业的协同定位研究——以浙江省69 个城市和地区为例》，《中国工业经济》2011 年第6期。④胡绪华、陈默、罗雨森等：《制造业与生产性服务业耦合协调、空间共聚与绿色创新反应》、《统计与信息论坛》2021 年第7期。、科技服务业与高新技术产业协同集聚⑤黄晓琼、徐飞：《科技服务业与高技术产业协同集聚创新效应：理论分析与实证检验》，《中国科技论坛》2021第3期。等为研究对象，对产业协同集聚效应进行了广泛的讨论。

20世纪30年代以来，全球农业空间分布已呈现出明显的集聚化态势。近年来，随着城乡交通基础设施与公共服务体系的逐步完善，中国农业的集聚特征也趋于显现，形成了农业龙头企业、农民合作社、种养大户、家庭农场等现代农业经营主体与关联农户组成的农业集聚区。作为与农业关联较为紧密的旅游业，涵盖了旅游活动中的“食、住、行、游、购、娱”六大部门，也形成了以旅游吸引物为核心、相关旅游行业在特定区域的聚集态势。在国家“三产融合”政策引导与市场机制共同作用下，农业与旅游业通过产业链延伸、价值链整合等内在关联效应，逐步形成了协同集聚态势，并成为农旅融合乃至农村产业融合的重要表征。⑥胡平波、钟漪萍：《政府支持下的农旅融合促进农业生态效率提升机理与实证分析——以全国休闲农业与乡村旅游示范县为例》，《中国农村经济》2019年第12期。而对于具有较强产业关联的农业和旅游业的协同集聚而言，却没有引起学界的高度重视。

上述研究背景必然引申出一系列须务实回应的理论与实践问题：近年来，中国农旅产业协同集聚的时空演进态势如何？农旅产业协同集聚影响农业绿色全要素生产率增长的作用机理是什么？效应究竟如何？此外，考虑到农村人力资本是农业生产经营过程中极为重要的投入要素，也是影响农业绿色全要素生产率增长的关键变量之一。作为农旅产业协同集聚系统内最具能动性的主体要素，农村人力资本水平的高低，在很大程度上影响着协同集聚中知识、技术、管理等溢出效应的释放程度，进而对农业绿色全要素生产率增长产生重要影响。换句话说，农村人力资本或许对农旅产业协同集聚对农业绿色全要素生产率增长的影响中，发挥出重要的调节作用。对上述问题的理论阐释与实证检验，一是在学理上有助于丰富或拓展产业协同集聚的研究视角，二是揭示的影响机制及现实问题也能为中国农业高质量发展提供经验证据及丰富的政策蕴含。

基于此，本研究创新性将产业协同集聚的讨论引入农业和旅游业两大关联产业，并将农旅产业协同集聚纳入农业绿色全要素生产率分析框架，基于2006—2018年中国除西藏及港澳台地区之外的30个省级面板数据，实证检验农旅产业协同集聚对农业绿色全要素生产率增长的影响及效应，并进一步讨论农村健康性人力资本、教育培训性人力资本、迁徙性人力资本等三项人力资本，在农旅产业协同集聚对农业绿色全要素生产率增长影响的调节作用。

二、理论分析

（一）农旅产业协同集聚的形成机理

产业协同集聚现象并非出现在任意两个或多个异质性产业之间，仅是部分行业间的特定现象。①Helsley R W，Strange W C，Coagglomeration，clusters，and the scale and composition of cities，Journal of Political Economy，Vol.122，no.05（May 2014）pp.1064-1093.就形成机制而言，Venables认为市场邻近、产业关联及交易成本是影响产业协同集聚的关键因素②Venables A J，Equilibrium locations of vertically linked industries，Journal of International Economics，Vol.66，no.01（January 2005）pp.197-213.；以Krugman为代表的新经济地理学派，通过构建中心—外围理论模型阐释了产业协同集聚的演化机理③Krugman P，Increasing returns and economic geography，International Economic Review，Vol.99，no.03（March 1991）pp.483-499.；产业协同集聚更加强调两个或多个异质性产业因投入产出关系驱动的内在经济关联。④Ellison G，Kerr G W R，What causes industry agglomeration?Evidence from coagglomeration patterns，The American economic review，Vol.100，no.03（Mach 2010）pp.1195-1213.考虑到现有研究鲜有对农业与旅游业产业协同集聚的形成机理进行专门的讨论，且农旅产业协同集聚经济效应的分析也以协同集聚的存在性为前置条件。由此，本研究借鉴现有文献并结合中国农旅发展的现实国情，尝试阐释农旅产业协同集聚的形成机理。

1.产业关联。产业关联是异质性产业协同集聚的形成基础，农业与旅游业在产业链或价值链上具有内在的经济关联，这既是农旅产业协同集聚的重要表征，也是驱动农旅产业协同集聚形成及演化的重要力量。旅游业涉及“食、住、行、游、购、娱、养（养生）、媒（媒体广告）、组（组织）、配（配套）”等多个关联行业，开放的、多链条延伸及多行业渗透的旅游产业系统能够在创造“农游体验”的各个环节对农业产业链进行解构与重组，表现为旅游产业链向农业领域的拓展及农业生产经营活动的旅游功能化。旅游产品或服务市场需求也是驱动农旅产业关联及产业链整合的重要外部因素，随着国民收入水平的提升，越来越多的城市居民对回归自然、体验乡土的需求日益强烈，也促使农业或旅游经营主体开发农业旅游资源，催生出农旅融合下的新产品、新服务及新业态。

2.资源共享。异质性产业协同集聚形成、演化依赖于地理邻近下的投入品共享、劳动力市场共享、知识外溢及本地市场效应等一系列微观基础。旅游业尤其是乡村旅游的发展离不开农业景观和农村空间等资源禀赋的有效供给，以农、林、牧、副、渔等广泛的农业资源为基础开发的旅游产品为市民提供了多元化或个性化的服务需求。农村优美的乡村风景、自然的田园景观、纯朴的民俗文化、原始的农事生产活动、清新的空气等农业资源正逐渐成为新的、重要的旅游吸引物。农旅融合发展态势下，农村人口不仅是农业生产活动的直接参与者，也是农村旅游产品、服务的供给主体，已成为农旅产业链治理的主体性生产要素。在农旅产业链系统整合过程中，农旅两大产业经营主体的经营关联及业务合作引发了知识、技术及管理溢出，促使农业或旅游业内部及彼此之间的要素再配置。

3.政府推动。就中国而言，政府行为是产业（协同）集聚形成、演化的重要驱动力量，政府干预或政策规划对产业及产业间要素配置及外部环境营造具有重要的引导作用，在较大程度上驱动着产业间空间布局及动态演化。①马骥、汤小银：《产业集群网络、结构演化与协同发展——以叶集木竹产业为例》，《安徽师范大学学报（人文社会科学版）》2019年第4期。各级政府高度重视农村三产融合发展，并将农旅融合为代表的农村产业融合发展，作为缓解中国“三农”问题、促进乡村振兴及农业农村现代化的重要实现路径。一方面通过产业规划及政策安排，引导农业与旅游业的融合发展，这将对农旅产业的联动或协同格局的形成及演化产生重要的影响；另一方面通过完善农村基础设施及公共服务体系，为农业与旅游业的产业关联及价值链整合提供了良好的基础条件，带动了农村旅游市场扩容增量，也将促使农旅产业协同集聚的形成及演进。

（二）农旅产业协同集聚对农业绿色全要素生产率增长的影响机理

农旅产业协同集聚反映了农业与旅游业由于差异性互补、基于顾客导向的产业链重构或价值链整合而在空间上的彼此邻近发展。农旅产业协同集聚所释放的经济增长或产业效率改善效应，并非农业产业集聚效应和旅游产业集聚效应的简单相加，而是基于产业间的垂直或纵向关联，释放出两大产业关联经营主体间的知识、技术及管理的溢出效应，以及基于产业链延伸、价值链整合而引致的要素再配置效应。而就农旅产业协同集聚对农业绿色全要素生产率增长的影响而言，主要体现在以下几个方面：

1.技术进步效应。农旅产业协同集聚将引发农业与旅游业两大产业链的解构、重组与延伸，在其演进过程通过两大产业经营主体地理邻近、人才流动、技术互动等多元形式，促进了旅游企业将先进技术及管理经验向关联或合作农业经营主体溢出知识、技术及管理，进而提升农业生产经营的技术水平；农旅产业协同集聚发展下衍生出的农业新业态、新模式本身也蕴含着较高的技术水平及先进的流程管理模式。农旅产业协同集聚演进过程中，农业或旅游龙头企业对相关农旅企业或经营主体的业务整合，形成的以主导企业为核心、横向和纵向相结合的嵌入式旅游技术或流程管理的“溢出”机制，提升了相关农业经营主体的技术水平和管理效率。此外，农业经营主体在整合农业资源、拓展农业产品及生产活动的“旅游”功能中，如田园农业、民俗风情、村落小镇、休闲度假、科普教育等，也必然主动引进先进农业技术装备及经营模式，这对于农业技术水平的提升具有重要作用。

2.要素配置效应。在传统农业经营模式下，农业资源及产品功能较为单一、应用范围相对狭窄，农业要素配置框架主要体现在有限的资本、丰裕的土地及初级劳动力资源等层面，进而使得农业生产要素配置效率较为低下。农旅产业协同集聚引发的农旅产业链、价值链整合及延展，表现为旅游企业的经营边界向农业领域延伸或农业经营主体向旅游领域市场拓展，在其过程中农旅两大产业的资本、技术、人才、信息及管理要素实现市场化流动及充分互动，进而在要素系统整合中促进各类生产要素在更高层次、更深领域的优化配置，有效提升了农业要素配置效率。并且农旅产业协同集聚催生的新业态、新模式为农村剩余劳动力提供了大量的非农就业岗位和创业机会，吸引部分农村劳动力从直接的农业生产经营活动中分离出来，促进农业土地资源的适度规模、集约化经营，进而释放出成本更低、效率更好的适度规模经济效应。

3.结构优化效应。农旅产业协同集聚蕴含的产业融合发展，丰富了农村旅游业发展的内涵及外延，创造了数量更大、内容丰富的农村旅游产品或服务业态，如实践中出现国家农业公园、休闲农场、乡村营地、乡村庄园、乡村博物馆、市民农园、乡村民宿等多种新业态。在其需求引致下，引起农业生产要素配置方向及领域的重大调整，进而引致农业生产结构、产品结构及品种结构的优化，这种贴近市场需求变化而进行的农业供给结构调整，有助于提升农业的生产经营效率。农旅产业协同集聚促进了农业多功能性发展，满足了消费者对农旅产品或服务的多样化需求，表现为农产品供给、就业与保障、生态、休闲娱乐及文化教育等多元功能的全面凸显，在其过程中引起农业技术效率的改善及技术的进步。

4.产出增长效应。农旅产业协同集聚有助于拓展农业资源的旅游功能，促进农业产品及自然生态、人文资源本身作为旅游产品而实现价值增值。农旅产业协同集聚下，在时间上农业生产经营过程中的前端、中端及后端等每一个价值链环节，都可以创造性的让游客观赏或体验，改变了传统农业下农产品收成之后的“单一”价值实现功能，在空间上将农业自然资源、人文景观、农事活动等，通过有序的项目组织及路线设定，将各种自然资源、人文资源、生产性资源有效整合，使得任何空间都通过不同的形式、不同程度的旅游活动发挥出价值实现功能。由此，农旅产业协同集聚的“时间赋能”“空间赋能”，有效拓展了农业生产经营活动的收益增长点。并且，农旅产业协同集聚有助于培育农产品及地域品牌，从而提升了农产品的知名度、美誉度，这对于增进农产品销售的附加值具有重要作用。基于上述分析，本研究提出假设1。

假设1：农旅产业协同集聚有效促进了农业绿色全要素生产率增长。

（三）农村人力资本投资的调节作用

人力资本是体现在劳动者身上的资本，主要包括劳动者的知识技能、文化技术水平与健康状况等。自Schultz提出人力资本的概念以来，“人力资本”成为新增长理论诠释经济增长源泉及生产效率差异的重要视角。就人力资本形成而言，健康、教育培训以及交通通讯的投入水平是影响人力资本积累的关键性因素，在提升人口质量及生产率等方面的重要作用已被广泛认同。健康性人力资本投资有助于改善居民的健康状况，提升了社会劳动参与率及经济增长的劳动力要素供给水平。个人或家庭的健康性人力资本投资通过投融资信心强化效应，提升了未来战略性、长远性生产经营配置水平，从而获取长期经营绩效。①唐红涛、李胜男：《电子商务、脱贫攻坚与乡村振兴：作用及其路径》，《广东财经大学学报》2020年第6期。②邓力源、唐代盛、余驰晨：《我国农村居民健康人力资本对其非农就业收入影响的实证研究》，《人口学刊》2018年第1期。生产率提升不仅取决于人力资本的健康状况及劳动力数量供给，还依托于人力资本的知识能力、职业素养。通过教育和培训投资以增进自身的知识能力水平，有助于提升生产经营安排的决策效率，能有效降低因决策能力低下导致的生产率损失。③赵昕东、李翔：《教育与健康人力资本对劳动生产率的影响》，《社会科学战线》2020年第5期。④邢敏慧、张航：《人力资本、社会资本对农村劳动力就业的影响——基于CFPS2018 数据的实证分析》，《调研世界》2020 年第2期。此外，在人际互动越发频繁的现代社会，交通、通讯投资增强劳动者的地域流动性及拓展人际交往网络，能有效获取更广泛的商业信息及投资机会、知识经验及社会资本。已有广泛研究证实，交通、通讯投资引致的社会交往及人际互动，极大的提升了个人及家庭的就业及创业水平。⑤杨晶、丁士军：《农村产业融合、人力资本与农户收入差距》，《华南农业大学学报（社会科学版）》2017年第6期。农村居民交通及通讯类投资缓解了城乡“信息鸿沟”，增进了农村居民的市场融入及参与效能，促进了农业生产效率增长。⑥陈宏伟、穆月英：《社会网络、交易成本与农户市场参与行为》，《经济经纬》2020年第5期。

人力资本不仅作为一种要素投入直接影响了微观及宏观经济增长及生产率绩效，其在诸多生产要素中最具主动性、能动性及创造性的“特色地位”，使得人力资本水平在农旅产业协同集聚对农业绿色全要素生产率增长的影响中发挥着重要的调节作用。基于前文分析，农旅产业协同集聚通过影响农业生产领域的技术变革、要素配置、结构调整及产出增长，进而引致农业绿色全要素生产率的增长。但农旅产业协同集聚对农业绿色全要素生产率的影响效应在多大程度上得以显现，仍然受制于各地区农村人力资本的整体水平。首先，基于要素禀赋结构的技术识别及选择理论认为，技术结构需与要素投资结构高度匹配，不同水平的人力资本在技能累积、知识学习及外来技术吸纳能力上存在较大差异，对于溢出技术的机会识别、吸收应用及成果转化的效果不同。技术交流是显性及隐形知识、技术溢出的重要途径，人力资本水平在较大程度上影响着技术交流及知识传播的深度及广度。由此，在农旅产业集聚对农业的技术溢出过程中，农村人力资本投资提高了劳动者的经营素质，有助于增强农旅产业集聚对农业技术的知识、技术溢出效应，进而促进农业技术进步。其次，在要素配置中，人力资本在较大程度上决定着要素配置的方向或经营范围，拥有较高人力资本水平的劳动者更倾向于战略性、长远性的要素配置，且对于其他诸如土地、生产技术、资本等其他生产要素的整合能力更强，更有助于提升要素配置的整体效率进而促进生产效率改善。由此，农村人力资本水平影响着农旅产业集聚对农业要素配置效应的发挥程度，进而对农业绿色全要素生产率增长产生重要影响。基于上述逻辑，提出假设2。

假设2：农村人力资本在农旅产业协同集聚对农业绿色全要素生产率影响中发挥正向调节作用。

据此，本文将农旅产业协同集聚对农业绿色全要素生产率的影响机制及农村人力资本的正向调节机制归纳为下图图1。

图1 农旅产业协同集聚对农业GTFP的影响及农村人力资本的调节作用

三、中国农旅产业协同集聚的测度及时空演进态势

（一）测算方法

本文借鉴杨桐彬①杨桐彬、朱英明、刘梦鹤等：《资源型城市产业协同集聚、市场化程度与环境污染》，《产业经济研究》2020年第6期。提出的修正E-G指数法，采用中国及各省级层面农业与旅游业产值数据，测度农业与旅游业产业协同集聚指数。具体公式如下：

其中，Coaggat代表农业与旅游业协同集聚指数；a表示农业，t代表旅游业。LQa为农业的集聚指数；LQt代表旅游业的集聚指数，计算方法如式（1）所示。LQij代表j省份i产业在全国区位熵指数，qij是j省份i产业总产值，qj是j省份的的总产值，qi是国内i产业总产值，q是全国总产值。

（二）演进态势

本研究基于2006—2018年中国大陆除西藏外30个省份的农旅协同集聚面板数据，采用区位熵法进行测算。

表1分别选取2006、2009、2012、2015、2018年呈现全国各省研究农旅产业协同集聚指数。图2为全国及东部、中部、西部地区2006至2018年农旅产业协同集聚的演进态势。

表1 各省农旅产业协同集聚指数

通过表1直观的发现，2006—2018年各省份农旅协同集聚水平差异明显。农旅协同集聚程度较高的五个省份分别是贵州、云南、海南、广西、新疆，主要集中在西部地区。

农旅协同集聚程度相对较低的五个省份分别是上海、天津、北京、广东、浙江，主要集中在东部地区。这可能与三大地区各省份农业或旅游业要素禀赋以及经济发展水平有关，西部地区山区或丘陵为主的地形地貌催生了农业旅游功能的凸显，地方政府在第二、三产业发展水平相对低下且生态环境相对脆弱的情形下，更加重视农业和旅游业的融合发展。

图2呈现了2006—2018 年全国及东部、中部、西部地区产业农旅协同集聚发展趋势，从全国来看，农旅产业协同集聚发展趋势有一定波动但总体呈现出上升态势。分区域来看，西部地区农旅产业协同集聚水平最高，其次为中部地区，最后为东部地区。就演化趋势而言，西部地区在波动中保持增长态势，幅度也最大，中部地区在在波动中呈现微弱增长态势，而东部地区则在波动中处于下降态势。

图2 2006—2018年农旅协同集聚发展趋势图

（三）基于核密度估计的再考察

本研究进一步运用核密度估计对农业与旅游业协同集聚的时空演进态势进行分析。核密度是一种非参数估计方法，能够利用随机变量在时间维度的变化情况来刻画地区差距的分布形态。假设随机变量x的密度函数为f(x)，则在x处的概率密度可以表示为：

上式中，N是样本数量，h为带宽，Xi为独立同分布的观测值，x为均值，K(⋅)表示核函数。本文使用高斯核密度，通过选取2006年、2010年、2014年和2018年作为参考年份，对我国以及三大地区农业与旅游业协同集聚分布情况进行估计，可以通过核密度图的位置、形态和延展性等方面对农业与旅游业协同集聚的分布情况进行分析。结果如图3所示。

图3 核密度估计图

可以看出，全国层面整体农业与旅游业协同集聚的核密度曲线函数中心有右移的趋势，右尾明显拉长，且峰度逐渐变宽，说明整体上农业与旅游业协同集聚呈上升趋势，区域差距逐渐变大。从地区层面看，东部地区的农业与旅游业协同集聚核密度曲线函数中心明显左移，说明东部地区农业与旅游业协同集聚呈下降趋势，峰度逐渐变宽，说明地区差异逐渐变大。中部地区的农业与旅游业协同集聚核密度曲线函数中心右移，说明中部地区农业与旅游业协同集聚呈上升趋势，但2010年、2014年和2018年核密度曲线的峰度明显比2006年平缓，说明农业与旅游业协同集聚在上升的同时地区差距也在变大。

西部地区农业与旅游业协同集聚的核密度曲线函数中心同样明显右移，说明西部地区农业与旅游业协同集聚也呈上升趋势，峰度先变尖再平缓，说明地区差距先缩小再变大。

四、农旅产业协同集聚对农业绿色全要素生产率影响的实证研究

（一）模型、估计方法与变量

1.计量模型及估计方法

4.5 肥大细胞和容量超负荷诱导细胞外基质重构 有研究[40-41]显示，在容量超负荷模型中，肥大细胞能够初始化一系列的分子事件，导致细胞因子的聚集、MMP的激活和持续的细胞外基质的更新。然而，除了肥大细胞以外，其他细胞类型，如心肌细胞和浸润性的中性粒细胞的作用也不能排除。

面板数据模型最常用的估计方法一般有混合效应（POLS）、固定效应（FE）、随机效应（RE）等模型，但是如果被解释变量本身存在内生性问题时，上述三种模型的结果估计将会产生偏差。因而采用在差分GMM（Difference GMM）基础上改进的系统广义GMM方法（System GMM）进行参数估计，能大幅缓解内生性问题。对于系统GMM方法一般采用两步估计法，能更有效的解决序列自相关与异方差的问题，且能大幅度提高估计的稳健性。①郭华、张洋、彭艳玲等：《数字金融发展影响农村居民消费的地区差异研究》，《农业技术经济》2020年第12期。②黎绍凯、全诗凡、张广来：《企业对外投资行能否改善我国要素市场扭曲：理论分析与机制检验》，《贵州财经大学学报》2020年第1期。考虑到农业绿色全要素生产率可能存在着动态持续性的特点，因此本文将其滞后一期纳入解释变量，采用两步动态系统GMM模型评估农旅协同集聚对农业绿色全要素生产率的影响，具体模型构建如下：

模型（4）中，COAGG为核心解释变量，代表农旅协同集聚程度，GTFP为被解释变量，代表农业绿色全要素生产率；X代表控制变量，LN代表自然对数，i和t分别代表第i个省份，第t个时期，t-1代表滞后一期，μi表示地区固定效应，λt表示年份固定效应，εit表示随机扰动项。

此外，为考察农村人力资本在农旅产业协同集聚影响农业绿色全要素生产率中的调节效应，我们在基准模型（4）中进一步加入了农旅产业协同集聚与农村人力资本的交互项，得到模型（5）：

模型（5）中，HC 表示农村人力资本水平（具体细分为迁移性人力资本、教育性人力资本、健康性人力资本），Xit代表一系列控制变量。为简化模型以及避免参数过多导致模型无法识别，检验过程中模型每次只包含一个调节变量，依次进行检验。

2.变量界定

2.1被解释变量

采用SBM-ML 指数法测度农业绿色全要素生产率（GTFP），作为本研究的被解释变量。（1）产出指标：期望产出用农林牧渔总产值表示，并用农林牧渔总产值价格指数（2006=100）进行核算以消除价格变化的影响；非期望产出以化肥、农药、农膜、柴油、翻耕及灌溉等六大污染源折算的农业碳排放量表示（单位为万吨），参考龚锐等③龚锐、谢黎、王亚飞：《农业高质量发展与新型城镇化的互动机理及实证检验》，《改革》2020年第7期。的做法，用公式E=∑Ei=∑Ti⋅δi计算合成，式中E 为农业碳排放总量，Ei为第i个碳源的碳排放量，δi为第i个碳源的碳排放系数，参考已有文献④⑤⑥⑦West to, Marland G. A,synthesis of carbon sequestration, carbon emissions, and net carbon flux in agriculture:comparing tillage practices in the United States，Agriculture,Ecosystems and Environment，Vol.91，no.1-3（January 2002）pp.217-232.的做法确定碳排放系数分别为：农药4.934kg/kg、化肥0.896kg/kg、柴油0.592kg/kg、农膜5.18kg/kg、灌溉266.48kg/hm2、翻耕312.6kg/hm2。（2）投入指标：劳动投入采用第一产业从业人数表示，土地投入采用农作物的实际播种面积表示，机械投入采用农业机械总动力表示，化肥投入采用化肥施用折纯量表示。灌溉投入采用有效灌溉面积表示。所有数据来自《中国统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》及各省统计年鉴。

2.2核心解释变量

农业与旅游业协同集聚，此变量运用前文所测算的农旅产业协同集聚综合指数来衡量，指数值越大，代表农旅产业协同集聚（COAGG）发展水平越高。

为尽可能减少遗漏变量造成的偏误，在参考既有文献的基础上，本研究选取以下控制变量。（1）城镇化水平（INURBAN）。以往的研究中，关于城镇化率的测度主要包括人口城镇化、经济城镇化、空间城镇化、环境城镇化以及综合测度的新型城镇化等。考虑到城镇化最直接的结果就是人口从农村向城市的集聚过程以及由此对经济社会发展产生的影响。因此本研究选择采用传统以人口城镇化率作为城镇化水平的评价方法，即用各省城镇人口占常住人口的比重表示。（2）外商直接投资（INFDI）。本文选取各省份实际利用外商直接投资额占各省GDP的比重来表示外商直接投资。（3）政府财政支出（LNFE），用各省政府财政支出占各省GDP比重来度量。（4）经济发展（LNGDP），以2006年为基期的不变价GDP以此衡量各地区经济发展水平。（5）自然灾害（LNNATURE），以农业实际受灾面积占主要农作物播种面积比值来代表。为了缓解异方差，缩小各变量数量级之间的差异，对各项控制变量进行对数化处理。

2.4调节变量

农村人力资本指标（HC），本研究使用交通通信支出（MH）表示迁移性人力资本，文教娱乐支出（EH）代表教育性人力资本，医疗保健支出（HH）表征健康性人力资本。（1）迁移性人力资本：农村人力资本的迁移对于农业经济多样性发展以及区域性创新性的提高有着正向的作用，增加农业交通通信的投资会提升农村居民加强各区域间的往来度，对于知识技术的提升与扩散有着很好的促进作用①王春杨、兰宗敏、张超等：《高铁建设、人力资本迁移与区域创新》,《中国工业经济》2020年第12期。，本文用交通通信支出占总支出的比重来表示。（2）教育性人力资本：在城乡二元结构下，农村农民的教育问题一直是国内外关注的焦点问题，在当前农业现代化进程中提升农民的素质教育是必不可少的。高等人力资本在相同条件下更能促使农业效率的提升，同时也间接提高了农村的经济发展水平②楼俊超、刘钊：《人力资本对农业经济影响的实证分析》,《统计与决策》2020年第6期。，本文用文教娱乐支出占总支出的比重来表示。（3）健康性人力资本：在医疗卫生方面人力资本的投入是必要的，通过提高医疗卫生条件，修建更多基础设施，使得农民健康更有保障，同时对于农村经济的发展有一定的增长作用③贾婧、柯睿：《免费义务教育政策与农村人力资本积累——基于CFPS的实证研究》,《教育与经济》2020年第1期。，本文用医疗保健支出占总支出的比重来表示。

表2 变量说明

3.数据来源与描述性统计

本研究采集2006—2018年中国除西藏及港澳台地区之外的30个省、直辖市、自治区面板数据，数据来源于历年《中国统计年鉴》及各省、直辖市、自治区统计年鉴。详见表3。

表3 变量描述性统计

（二）结果与讨论

首先，本研究采用两步动态系统GMM 对模型进行参数估计，估计结果分别为表4的模型1、模型2、模型3与模型4。其中模型1是不控制地区和时间效应的估计结果，模型2为不控制地区效应但控制时间效应的估计结果，模型3是不控制时间效应但控制地区效应的估计结果，模型4为同时控制地区和时间效应的估计结果。本研究主要以模型4作为基准模型进行讨论。

表4 农旅协同集聚对农业绿色全要素生产率（GTFP）增长影响的估计结果

如表4模型4所示，AR（1）和AR（2）检验表明，方程残差序列虽然不能拒绝一阶序列相关但可以显著拒绝二阶相关，通过了自相关检验，可以说明模型设定是可行的。Hansen 检验相应的p 值大于0.1，不能拒绝工具变量有效的原假设，表明模型中选取的工具变量是有效的，因而可以说明模型4的估计结果是一致且可靠的。

核心解释变量农业与旅游业产业协同集聚（COAGG）的系数值为0.0271，且在5%的水平下显著。表明农旅产业协同集聚显著促进了农业绿色全要素生产率增长，协同集聚水平每提升1个百分点，将导致农业绿色全要素生产率提高0.0271个百分点。这也蕴含着，政府应将促进农业与旅游业产业协同集聚纳入实现农业绿色全要素生产率增长的政策框架，充分依托本地农业或旅游业要素禀赋条件，通过政策引导和市场化机制相结合，积极培育发展因地制宜的农业或旅游业产业集聚，并通过产业链延展、价值链整合，促进农旅融合及协同集聚，这对于促进以农业绿色全要素生产率为核心动力的农业高质量发展及乡村产业振兴，具有重要的作用。

其他控制变量方面，外商直接投资系数在10%的水平下显著为负，表明外商直接投资不仅没能显著促进农业绿色全要素生产率增长，还在较大程度上具有制约作用。原因可能在于，外商直接投资更多集中在城镇非农产业部门，对农业领域的投资有限，从事使得外资流入的知识、技术及管理溢出红利难以惠及农业领域，还通过对农村优质劳动力、资本等生产要素的虹吸效应，恶化了农业发展的要素条件，进而引致农业增长效率的下降。城镇化水平的系数为正但不显著，说明当前中国城镇化发展对农业绿色全要素生产率增长的带动效应尚未有效凸显，这可能是城镇化发展质量不高所致。地方政府财政支出的系数为负但不显著，说明地方政府财政支出规模的增加并未有效改善农业效率，这可能与地方财政支出结构不合理、农业投资效率不高有关。农业自然灾害的系数显著为负，说明农业自然灾害将导致农业增长效率的损失，这也蕴含着应加强农业自然生态环境保护，强化农业自然灾害预警及防控体系建设，以降低因自然灾害引致的农业绿色全要素生产率损失。此外，地区经济发展水平的系数为正但不显著，说明促进地区整体经济增长并不能有效改善农业增长效率。

（三）基于Tobit模型的稳定性检验

为保证估计结果的可信性与稳定性，本研究采用Tobit模型做进一步的检验。Tobit模型是由Tobin①［美］达摩达尔·N·古扎拉蒂著，费剑平、孙春霞等译：《计量经济学基础》，中国人民大学出版社2009年版，第23页。提出，其一般形式如下：

式（6）中，yi*为潜变量，yi为观察到的因变量，Xi为自变量向量，β为相关系数向量，误差项ui独立且服从正态分布。

在利用面板Tobit进行回归分析前，应先通过Hausman检验进行模型选择，本文最终选择固定效应模型。由于半参数估计方法不需要假定残差的具体形式，即使个体存在异方差的情况也能得到一致估计量②Honore Bo E，Trimmed Lad and Least Squares Estimation of Truncated and Censored Regression Models with Fixed Effects，Econometrica，Vol.60，no.3（March 1992）pp.533-565.，因此本文采用该方法对模型进行回归，结果显示（限于篇幅，结果省略）：农旅协同集聚的系数为0.0646且在1%水平下显著促进农业绿色全要素率的增长，再次说明研究结论的稳健性。

（四）基于分位数回归的再检验

作为全球最大的发展中国家，中国各省份农业要素禀赋条件、技术水平等存在典型差异，农业绿色全要素生产率增长态势在不同省份也呈现出较大的异质性。这可能会导致农旅产业协同集聚对不同水平下的农业绿色全要素生产率的影响具有差异。而分位数回归可以任取一个分位点进行参数估计，且其不对误差项分布进行具体的假定，对异常值的敏感程度远远低于均值回归，估计结果也更加稳健。为了考察农旅产业协同集聚对农业绿色全要素生产率的影响，在不同分位点上可能存在的异质性，刻画分位点调整而导致影响效应的边际改变，我们分别报告了0.25、0.5和0.75三个分位点下的分位数回归结果，如表5所示。结果表明：在三个分位点上，农旅产业协同集聚的回归系数均在1%的显著性水平下为正，这再次说明农旅产业协同集聚对农业绿色全要素生产率增长具有显著的促进作用。但值得注意的是，随着分位点从0.25到0.5，影响系数轻微下降且显著性水平也随之降低，而分位点从0.5调整至0.75，影响系数和显著性水平明显提高。这说明处于农业绿色全要素生产率水平较高省份，农旅产业协同集聚对农业绿色全要素生产率增长的促进作用更为明显，其次为较低地区，最后为中等水平地区。

表5 农旅协同集聚对（GTFP）增长影响的估计结果

（五）农旅协同集聚对农业技术进步和技术效率影响的异质性检验

前文验证，农旅产业协同集聚显著促进了农业绿色全要素生产率增长，而农业绿色全要素生产率又可进一步分解为农业技术进步指数和农业技术效率指数，进一步考察农旅产业协同集聚对农业技术进步和农业技术效率的异质性影响，或许更具政策蕴含。基于动态系统GMM估计的回归结果如下表6所示。

表6 农旅产业协同集聚对农业技术进步和技术效率的影响

如表6所示，农业技术进步指数的滞后一期的系数，在10%的显著性水平下为正，说明农业技术进步的改善有着明显的路径依赖。而技术效率指数的滞后一期系数只有微弱的负向作用。核心解释变量农旅产业协同集聚对农业技术进步与农业技术效率的影响系数均在1%水平下显著为正，说明农旅产业协同集聚有效的促进了农业技术进步和农业技术效率的改善。这也蕴含着，农旅产业协同集聚不仅能通过农旅产业间、农业内部的知识、技术溢出，提升农业技术水平，还对农业劳动力、土地、资金等生产要素的优化配置产生重要的促进作用，以优化农业生产经营流程及适度规模经济效应的提升。但就影响系数而言，农旅产业协同集聚对农业绿色技术效率的改善作用大于对农业绿色技术进步的促进作用。

（六）农村人力资本的调节效应

前文理论分析表明农村人力资本与农业与旅游业产业协同集聚的交互或协同，对于农业绿色全要素生产率的增长发挥出正向调节作用。本研究分别设立迁移性人力资本、教育性人力资本、以及健康性人力资本与农旅协同集聚的交互项，以进一步探寻农旅协同集聚对农业绿色全要素生产率的影响。我们对这一理论假设进行实证检验，采用系统广义矩估计方法估计模型。如表7所示，列（1）为迁移性人力资本与农旅产业协同集聚的交互效应，列（2）为教育性人力资本与农旅产业协同集聚的交互效应，列（3）为健康性人力资本与农旅产业协同集聚的交互效应。

由表7列（1）至列（3）结果可知，在模型纳入三项农村人力资本与农旅协同集聚的交互项后，农旅协同集聚的估计系数变得不稳健，这是因为在分别加入三种类型农村人力资本与农旅协同集聚的交互项后，农旅协同集聚对农业绿色全要素生产率的影响由基准模型（4） 的β1变为模型（5） 的β1+β3COAGGit。在此，我们重点讨论农旅协同集聚与农村人力资本的交互项系数，即不同类型农村人力资本与农旅协同集聚对农业全要素生产率的协同效应或共同影响机制。

表7 人力资本与农旅协同集聚的交互效应（被解释变量GTFP）

迁移性和健康性农村人力资本分别与农旅协同集聚的交互项系数均显著为正，说明这两项农村人力资本水平提高与农旅协同集聚的共同作用，将显著促进农业绿色全要素生产率增长。教育性人力资本与农旅协同集聚的交互项系数显著为负，意味着教育性人力资本在农旅产业协同集聚对农业绿色全要素生产率增长的影响中具有负向调节作用。上述结果也蕴含着，在农旅产业协同集聚下增加农村交通通讯和医疗卫生等方面的投资，能显著促进农业绿色全要素生产率增长，而增加农村教育培训类投资，则具有负向作用。这可能是农村交通通讯和医疗卫生等方面的投资更多惠及了农村留存人口，提升了农业生产经营主体及广大农户的人际交往半径和健康水平，进而提升了农业生产经营效率，而农村教育培训类投资较容易引发受惠人群向城镇非农业产业转移就业，这可能引致农业劳动力要素供给条件进一步恶化，导致农业生产效率的降低。

五、结论与启示

本研究创新性地将农旅产业协同集聚纳入农业绿色全要素生产率分析框架，理论阐释农旅产业协同集聚对农业绿色全要素生产增长的影响及效应，并进一步讨论农村人力资本在上述影响中的调节作用。研究结果表明：农旅产业协同集聚显著促进了农业绿色全要素生产率增长，将农业绿色全要素生产率分解为农业技术进步指数和技术效率指数后发现，农旅产业协同集聚均具有显著的促进作用；处于农业绿色全要素生产率水平较高省份，农旅产业协同集聚对农业绿色全要素生产率增长的促进作用更为明显，其次为较低地区，最后为中等水平地区；迁移性和健康性农村人力资本，在农旅产业协同集聚对农业绿色全要素生产率增长的影响中发挥出正向调节作用，而教育性人力资本具有负向调节作用。

基于上述结论，本文提出如下政策启示：一是在脱贫攻坚与乡村振兴的有机衔接中，将促进农旅产业融合及协同集聚纳入农业绿色全要素生产率增长政策框架。各地区应充分结合各自的农业及旅游资源禀赋，通过政策引导与市场机制相结合，系统规划、协同开发农业和旅游业要素资源，依托农旅产业链、价值链的有效整合，促进农旅融合发展，提升农业和旅游业的协同集聚水平，以促进以农业绿色全要素生产率增长为核心动力的农业高质量发展；二是积极探索农旅协同集聚链对农业的知识、技术溢出及分享机制，促进农旅协同水平的提升及其对相关农业经营主体的知识、管理及技术的溢出，优化农业劳动力、土地、资本、技术及管理等多种生产要素的配置，以提升农业整体技术进步及效率；三是在积极推动农旅协同集聚发展的同时，还应加大农村通信、医疗卫生等方面的投入，以提升农村人力资本水平，这有助于更好的发挥出农旅协同集聚对农业绿色全要素生产率的促进作用。