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Economic geography >

2024 , Vol. 44 >Issue 2: 187 - 197

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2024.02.019

Quantity Change and Driving Factors of Geographical Indications of Agricultural Products in China from the Perspectives of Industrial and Commercial Capital to the Countryside

  • QIE Hongkai , 1 ,
  • CHAO Yudie 1 ,
  • ZHAO Xiaoyu 1 ,
  • ZHANG Fan 2 ,
  • WANG Zhiwei , 1, 3, ※
Expand
  • 1. College of Humanities & Social Development，Nanjing Agricultural University，Nanjing 210095，Jiangsu，China
  • 2. College of Finance，Nanjing Agricultural University，Nanjing 210095，Jiangsu，China
  • 3. School of Economics and Management，Kunming University，Kunming 650214，Yunnan，China

Received date: 2023-09-13

  Revised date: 2024-01-10

  Online published: 2024-06-03

Fold

Abstract

Industrial and commercial capital to the countryside is the key to promoting the development of rural characteristic industries,and plays an important role in comprehensively promoting rural revitalization and modernization of agriculture and rural areas. This paper analyzes the spatial and temporal evolution characteristics of the geographical indications of agricultural products (GIAPs) and the industrial and commercial capital to the countryside in counties of China from 2008 to 2020,it explores the influencing factors and driving mechanism of changes in the number of GIAPs in China from the perspective of industrial and commercial capital to the countryside using the spatial autoregression model. The findings are as follows: 1) The annual increase of GIAPs in China shows an overall volatility with a significant positive spatial correlation. 2) The number of agricultural enterprises in operation in China shows a continuous trend of "slow growth followed by rapid growth" with 2011 as the cut-off point,and the spatial pattern of "small agglomeration and large dispersion" is gradually strengthened. 3) Industrial and commercial capital to the countryside fosters the development of GIAPs,and the spatial direct and indirect effects are significantly positive.

Key words： geographical indications of agricultural products; industrial and commercial capital to the countryside; agricultural enterprises; policy guidance; market incentive; county; rural revitalization

Cite this article

QIE Hongkai , CHAO Yudie , ZHAO Xiaoyu , ZHANG Fan , WANG Zhiwei . Quantity Change and Driving Factors of Geographical Indications of Agricultural Products in China from the Perspectives of Industrial and Commercial Capital to the Countryside[J]. Economic geography, 2024 , 44(2) : 187 -197 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2024.02.019

地理标志农产品因产区独特的自然生态环境与人文历史底蕴，具有与生俱来、不可替代的地域垄断性、品种稀缺性及品质独特性，因增值及溢价效应在市场竞争中更具比较优势与竞争优势。实践证明，农产品地理标志可以将潜在的资源优势转化为现实生产力，催生新动力、实现新跨越，推动区域特色产业和经济的健康发展。具体来看，在促进农民增收致富、推进农业供给侧结构性改革、实现乡村全面振兴等方面均发挥了积极作用[1]。2023年农业农村部《关于落实党中央国务院2023年全面推进乡村振兴重点工作部署的实施意见》再次提出“深入推进农业生产和农产品‘三品一标’，扩大绿色、有机、地理标志和名特优新产品规模。”因此，推动农产品地理标志发展是促进县域农业高质量发展的有效途径[2]。
近年来，学者们相继对农产品地理标志发展的驱动因素展开了积极探讨，主要内容集中在发展主体[3]、发展客体[4]与外部条件[5-6]3个方面。然而，一个产业的发展离不开生产要素的投入，其中资本要素对农业产业发展更是发挥着非常重要的作用[7]。在农业高质量发展进程中，工商资本是乡村产业振兴的重要力量[8]。2013—2023年的中央一号文件中有7年含有资本下乡的相关表述。2022年农业农村部办公厅、国家乡村振兴局综合司联合印发《社会资本投资农业农村指引（2022年）》，明确提出农产品地理标志是鼓励社会资本投资的重点产业之一。目前，对工商资本下乡的既有研究主要有2种倾向：①肯定其在带动农业产业发展、解决“小农户、大市场”的矛盾和提高农民收入等方面的积极作用，契合当前的政策主张[9-10]。②视工商资本下乡为攫取乡村资源、不断侵占农户和乡村利益的过程，如大规模圈地囤地、榨取农户生产的农业剩余价值、威胁粮食安全与社会福利等，对其持反思与警惕态度[11-12]。这2种观点都有经验材料和证据支撑，具有一定的合理性。但是，也有学者研究发现，工商资本下乡能够实现消费者和生产者的直接沟通，方便消费者进行质量筛选以获取“优质优价”农产品，进而倒逼低附加值及低质量农产品退出市场，降低农业生产者投机动机，提高其绿色生产意愿，最后保证了高质量农产品的有效供给[13]。因此，我们认为工商资本下乡可以促进农产品地理标志的发展。
地理标志具有与生俱来的地理属性，考察其空间分布是应有之义。目前，仅有少数学者从地理视角关注农产品地理标志空间分布非均衡问题[14]，并且或是囿于省级和市级尺度，度量结果较为粗犷[15]，或是缺乏对时间维度的演化推究[16]，又或是缺乏对不同类型农产品地理标志时空演变的深入分析，未能从宏观上全面把握农产品地理标志的地域分异规律。
总体来看，学界针对农产品地理标志展开了许多讨论，这为本文提供了一定的启示，但现有研究仍存在进一步拓展的空间。资本是农业产业发展的基础，是促进农村特色产业发展的关键，尚未有文献就工商资本下乡对农产品地理标志发展的影响展开实证分析。基于上述背景，本文以县域为尺度，精细刻画我国农产品地理标志和工商资本下乡的时序和空间格局动态演化特征，并建立空间自回归模型，实证检验工商资本下乡对农产品地理标志发展的影响，以期为工商资本下乡赋能乡村产业振兴提供新的理论解释和经验证据，进而为各级政府制定相关政策提供决策参考。

1 工商资本下乡促进农产品地理标志数量增长的作用分析

我国工商资本下乡是政策引导和市场激励共同作用的结果。一方面，进入新世纪以来，中央政策开始大力扶持自上而下的资本积累[17]，各级政府依托土地流转、税收减免、财政专项资金等政策极大改善了农业政策环境，降低了行业准入门槛和生产风险，提高了农业生产率，吸引了一大批资本下乡[11-12]。另一方面，在我国工业化、城市化的中后期，多数行业获利空间有限、社会资本大量闲置及产能过剩并发，资本选择退出城市，撤离二、三产业重新寻找利益增长点[17]。随着我国农业现代化进程加快以及城乡居民消费结构升级，特色农业、农村电子商务与休闲农业等附加值和投资回报率高的产业快速发展[11-12]，下乡经营农业成为我国工商资本化解产能过剩、获得新投资机会的现实选择[18]。
目前，我国农产品地理标志发展过程中往往面临着要素瓶颈制约、科技支撑能力不足、产业链条短缺等困局制约[2]。外来资本可以缓解资金、技术、人才及信息等要素制约，引领技术创新与扩散，促进多元化产业结构和农产品地理标志全产业链的形成。因此，工商资本下乡理应成为农产品地理标志发展的重要抓手（图1）。
图1 工商资本下乡促进农产品地理标志发展的理论分析框架

Fig.1 Theoretical framework of industrial and commercial capital to the countryside to promote the development of GIAPs

①工商资本下乡通过规模经济效应推动农产品地理标志发展。首先，工商资本进入农业领域，带动了稀缺资金、技术、管理等先进生产要素向农村配置，改变了长期扭曲的要素关系，优化了农业生产要素结构[11]，有利于提高地理标志农产品生产效率。其次，土地是农产品地理标志发展的基础资源，工商资本下乡可以通过土地流转集中土地资源，实现土地的集中连片经营和规模化种养，提高农业经营效益，进而形成规模经济效应，使农产品地理标志从低级向高级状态跃升[11,19]。
②工商资本下乡通过知识溢出效应推动农产品地理标志发展。从人才流动的知识溢出看，工商企业中的技术和管理人才通过与当地农户直接或间接互动、交流，促进了技术和运营管理知识在地理标志农产品生产、储运、包装和销售过程中的扩散和传播。一方面，有利于培育农户绿色生产意识，规范其种植行为，进而保障农产品地理标志的独特品质[9,11]。另一方面，企业通常拥有最新的市场信息、新型经营理念和成熟的销售渠道，能够帮助地理标志农产品建立独特的品牌形象，迅速提升影响力和知名度，进而提高农产品的附加值和市场竞争力[9]。从产业投资的知识溢出看，工商企业进入到地理标志农产品生产、加工、销售等各个环节，以供应商、顾客和合作伙伴等身份与农户、专业合作组织及行业协会等建立业务联系网络，通过互相联动促进技术知识溢出，推动地理标志农产品全产业链的延伸与发展[11,20]。
③工商资本下乡通过产业集群效应推动农产品地理标志发展。首先，工商资本在农产品地理标志产地区域内形成农业产业集群后，企业间可以共享市场信息、基础设施、生产经验和技术，学习与合作会更加便捷，企业的信息搜索与交易成本和进入与退出门槛将更低[21]。随着农业产业集群发展壮大，这些优势将吸引更多关联产业和资本进入，进而有助于推动农产品地理标志形成规模化生产和专业化分工，提高生产效率[22]。其次，农业产业集群延长了农产品地理标志产业链，大量加工企业进入农村并提供良好的就业机会甚至投资机会，这有助于吸引部分劳动力回流，缓解农产品地理标志发展人力匮乏的困局。最后，依托农产品地理标志建立的农业产业集群形成后，集聚区将有机会争取到更多的政府政策支持，解决农产品地理标志发展难题[23]。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

农产品地理标志数据（产品名称、产地和登记年份等县域数据信息）来源于中国绿色食品发展中心（http://www.greenfood.agri.cn/xxcx/dlbzcx/）。2008—2020年，农业农村部（原农业部）认证了3268个农产品地理标志，主要包括种植业类、畜牧业类以及水产业类。截至2020年底，全国共有2844个县级行政区划单位（下文简称“县域”）。由于部分地理标志农产品生产范围较大，往往涉及几个市域乃至省份，故剔除省级或地级市范围的农产品地理标志，并且考虑到数据的连续性、可比性、可获得性以及行政区划调整等客观因素，最终选定1752个县域单元。
本文参考黄祖辉等研究，核心解释变量“工商资本下乡”以在营农业企业数量表示，数据来源于浙大卡特—企研中国涉农研究数据库（CCAD）[24]。该数据库详细记录了在各级工商行政管理部门登记注册的家庭农场、农民专业合作社和农业企业的成立日期、行业门类、注册地址、注册资金等信息[24]。农产品地理标志的发展一方面和社会经济环境紧密相关，另一方面也得益于多元化食品消费需求催生的企业资产投资和产业结构升级，因而本文选择的控制变量包括经济增长水平、固定资产投资、劳动力投入、财政支出、产业结构和金融发展水平等，数据来源于2009—2021年《中国县（市）社会经济统计年鉴》和《中国县域统计年鉴》。各县域的专利授权数量来自于国家知识产权局的专利数据库，用以衡量区域创新水平。各县域的人口密度数据来自LandScan全球人口动态统计分析数据库，通过统一的国家基础地理信息系统1∶400万行政区矢量数据层，提取每个县行政区域内的常住人口数据，再除以行政区域面积，得到县域平均人口密度。

2.2 研究方法

2.2.1 空间自相关

空间自相关分析是测试空间某单元观察值是否与其相邻单元观察值存在相关性的一种分析方法[25]，可以探索我国农产品地理标志的空间集聚变化，主要包括全局空间自相关和局部空间自相关。全局莫兰指数通过比较邻近空间位置的观察值的相似程度，描述农产品地理标志在整个区域的空间分布特征。局部空间自相关主要通过局部莫兰指数分析，用以揭示研究区域内邻近空间单元观察值间的相似性或异质性[25]。

2.2.2 空间计量模型

本文构建空间自回归模型，实证分析工商资本下乡对我国农产品地理标志发展的驱动机制。为有效度量工商资本下乡对邻近地区农产品地理标志的影响及空间效应，空间面板模型的一般形式如下：
y i t = α y i , t - 1 + ρ w i ' y t + x i t ' δ + β d i ' x t + μ i + θ t + ε i t ε i t = φ m i ' ε t + τ i t ;           i = 1 , K , n ;           t = 1 , K , T
式中：是否获取农产品地理标志 y i t的一阶滞后项是 y i , t - 1； ρ w i ' y t是被解释变量的空间滞后项； w i '是空间权重矩阵W的第i行； ρ是待估计的空间自回归系数； β d i ' x t是解释变量的空间滞后项； d i '是空间权重矩阵D的第i行； φ m i ' ε t是随机扰动项的空间滞后项； m i '是扰动空间权重矩阵M的第i行；随机扰动项 τ i t不存在空间滞后效应；i、t分别表示县域和年份； μ i、 θ t分别表示县i的个体效应和时间效应。本文采用0-1矩阵度量空间的邻近关系。
如果式（1）中的 φ = 0且 β = 0，即不存在随机扰动项和解释变量的空间滞后效应，则为“空间自回归模型”（Spatial Autoregressive Model，SAR），只包含滞后的因变量，公式简化为：
y i t = α y i , t - 1 + ρ w i ' y t + x i t ' δ + μ i + θ t + τ i t
对于参数估计，SAR模型的误差项与自变量相关，OLS估计有偏，因此空间计量模型需要选用最大似然（ML）估计、工具变量和矩（IV/GMM）估计、贝叶斯马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）估计、非参和半参估计，前2种方法的应用较为广泛，因而本文选用ML估计。对于模型选择问题，判别准则可以依据拉格朗日（LM）检验、似然比（LR）检验、赤池信息准则（AIC）等检验结果。

3 农产品地理标志与工商资本下乡的时空演变

3.1 农产品地理标志的时序与空间格局演变

3.1.1 农产品地理标志的时序演变

2008—2020年我国农产品地理标志每年新增数量整体上呈现出波动性（图2），分别在2010、2013、2018及2020年达到波峰。2008—2020年，农产品地理标志数量由121个增加至3268个，平均每年新增农产品地理标志近263个。2019年中央一号文件《关于坚持农业农村优先发展做好“三农”工作的若干意见》强调，要强化农产品地理标志和商标保护，创响一批“土字号”“乡字号”特色产品品牌。同年政府工作报告作出实施“地理标志农产品保护工程”的重要部署，这为农产品地理标志快速发展提供强有力的支持，使得2020年农产品地理标志数量激增，达历年新增最高水平（490个）。
图2 2008—2020年我国农产品地理标志增量及不同区域增量占比变化趋势

Fig.2 The increment of China's GIAPs and its change trend in different regions in 2008-2020

基于国家统计局《东西中部和东北地区划分方法》划分的四大经济区域①，即东部地区、中部地区、西部地区以及东北地区，核算各县域所在地区每年农产品地理标志新增数量占比以揭示区域差异（暂未包括中国台湾省、香港和澳门特别行政区）。2008—2020年，西部地区当年农产品地理标志新增数量占全国新增总量的比例在30%~50%之间波动，是我国农产品地理标志的主要来源地。可能原因是西部地区的县域农牧业资源丰富，且多数以农业生产为主，培育了一大批享誉全国的农产品地理标志品牌。东部地区和中部地区当年农产品地理标志新增数量占全国新增总量的比例总体上分别呈现“先增后减再增”趋势和4次“先减后增”的“U”型趋势。东北地区当年农产品地理标志新增数量占全国新增总量的比例在2008年为19%，2020年降至4%，且下降趋势较为明显。
根据农产品属性，将农产品地理标志分为种植业类、畜牧业类以及水产业类三大类。其中，种植业类可以细分为粮食、蔬菜、果品等；畜牧业类可以细分为肉类、蛋类、奶制品等；水产业类可以细分为水产动物、水生植物和水产初级加工品。2008—2020年，种植业类地理标志当年新增数量占全国新增总量的比例在69%~88%之间，始终位居第一 ① 。可能的原因在于，与畜牧业类和水产业类地理标志相比，地理标志种植业类农产品因风险较低和产业链较长而更受工商资本的青睐，使得种植业类农产品品种得到更好保护、生产方式与技术得到进一步推广、产品质量有所提高，进而推动种植业类地理标志的快速发展。2008—2020年，畜牧业类地理标志当年新增数量占全国新增总量的比例呈波动变化；水产业类地理标志当年新增数量占全国新增总量的比例不超过12%，大体上经历了先增后减的倒“U”型趋势。

3.1.2 农产品地理标志的空间格局演变

本文选取2008、2014、2020年3个时间点的截面数据，分析我国县域的农产品地理标志在空间上的发展趋势和演变特征。
2008—2020年，我国各县域的农产品地理标志具有显著的空间差异特征，“小集聚、大分散”的空间格局逐步强化（图3）。2020年，农产品地理标志数量较多的县域主要集中在山东省（平度市、荣成市、寿光市、文登区及章丘区等），宁夏回族自治区（盐池县）以及湖北省（钟祥市）等地区。此外，可以看出，这些地区周边也有不少农产品地理标志存在，形成了明显的局部组团现象，体现了“小集聚”的空间特征。但是，农产品地理标志数量较多的区域在全国范围内的分布也十分零散，体现了“大分散”的空间特征。
图3 2008—2020年我国农产品地理标志的空间格局演变特征

注：基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS（2019）1823号的标准地图制作，底图边界无修改，未含港澳台数据。图5~图6同。

Fig.3 Evolutionary characteristics of the spatial pattern of GIAPs in China，2008-2020

这一空间格局的形成原因可能与自然生态环境和历史文化的资源禀赋分布不均、地方政府对农产品地理标志的重视程度以及地理标志保护政策执行力度的差异有关[14,16]。首先，农产品地理标志作为具有地域特色的农产品，其分布更与自然地理条件密不可分。中国地大物博，地理环境差异明显。不同地区的地形、气候、土壤和水资源等自然条件不同，适宜种植的农产品也不同。其次，农产品地理标志与其世代相传的加工工艺、风俗习惯及历史文化息息相关。不同地区人们对农产品的种植、加工和消费方式会有所不同，这也导致了农产品地理标志分布的独特性。例如，西湖龙井、洞庭碧螺春的高溢价除了独特的自然环境外，悠久的历史文化因素也是重要原因。最后，农产品地理标志需要申请人经过县级以上农业主管部门的批准才能申报，因此政府部门对农产品地理标志的重视和响应情况对于该地区农产品地理标志的数量和发展至关重要[16]。
从农产品地理标志细分种类来看 ② ，2020年种植业类地理标志分布较为广泛，在我国东部、中部、西部及东北地区均有分布，山东省分布密度最高。水产业类地理标志增长较为缓慢，主要分布在山东、黑龙江、辽宁、湖北、安徽等地。山东省是我国农业大省，农业增加值长期稳居全国第一位，粮食总产量连续多年稳定在千亿斤以上。此外，山东省濒临渤海和黄海，海岸线长达3345 km，海洋面积15.96万km2，渔业资源丰富，为山东省水产品生产加工与对外贸易提供了良好的生态环境。畜牧业类地理标志稳定增长，主要分布在我国四大牧区（青海、内蒙古、西藏、新疆）及宁夏、甘肃等地。四大牧区的草场总面积达37.95亿亩，可被利用的草场有3.28亿亩，是我国重要的畜产品生产基地[26]。截至2020年，四大牧区畜牧业类地理标志数量占全国畜牧业类农产品地理标志总量的20.9%。

3.2 工商资本下乡的时序与空间格局演变

3.2.1 工商资本下乡的时序演变

城市工商资本下乡直接促使了农业企业的形成。2008—2020年，我国当年在营农业企业数量从21.72万个增加至161.29万个，年均增加11.63万个，总体上呈现出以2011年为分界点的“先缓后急”的持续增长趋势（图4）。2011年之前，我国当年在营农业企业数量增长缓慢。可能原因在于，这一时期的城市产业与经济发展总体红火，加之农村土地产权制度改革和经营使用权流转并未真正启动和大面积铺开，下乡的企业数量在“可控”范围内[27]。2011年以后，我国当年在营农业企业数量增速明显提高。可能是因为我国对工商资本下乡政策上的引导和管控由最初的谨慎状态逐步放开[28]。这一时期以“确权颁证”和“还权赋能”为主的农村土地产权制度改革拉开大幕，农村土地经营使用权流转大规模推进，一大批工商企业进入农村长期租用土地。在各项优惠政策红利、市场利润、圈地诱惑、寻求创业机会、寻找资金新投向等多重因素叠加的驱动下，越来越多的工商资本投入到农业发展和农村建设中。据农业部统计，截至2014年底，流入企业的承包地面积达到258.83万hm²，增速超过20%[29]，之后增速虽有下降，但截至2021年底，流入企业的承包地面积已达到376.03万hm² [30]。
图4 2008—2020年我国当年在营农业企业数量及不同区域数量占比变化趋势

Fig.4 The change trend of the number of agricultural enterprises in operation in China and the proportion of the number in different regions，2008-2020

2008—2020年，东部地区当年在营农业企业数量占全国总量的比例持续降低，由41%降低至28%；西部地区当年在营农业企业数量占全国总量的比例呈现“先增加后平稳再回落”的趋势，并于2012年赶超东部地区后一直处于全国领先地位；中部地区当年在营农业企业数量占全国总量的比例在23%~29%之间波动；东北地区当年在营农业企业数量占全国总量的比例总体上呈现“先增后减再增”的趋势，2013年以后持续在5%左右波动。

3.2.2 工商资本下乡的空间格局演变

2008—2020年，我国当年在营农业企业数量逐渐增多，空间分布差异显著，集聚范围不断增加并形成多个集聚区，“小集聚、大分散”的空间格局特征逐步加强（图5）。当年在营农业企业最初主要集中在东部地区，随着时间的推移不断向中西部地区和东北地区扩散。2008年，我国在营农业企业主要分布在江苏、海南、上海、浙江及北京等东部地区。2014年，山东、浙江和海南等东部地区以及重庆、湖北、安徽、贵州、广西、河南、甘肃、福建及江西等中西部地区在营农业企业数量较2008年明显增多。2020年，我国在营农业企业数量多的县域主要集中于川渝地区、安徽、贵州、湖南、江苏、山东和甘肃等地区。
图5 2008—2020年我国当年在营农业企业数量的空间格局演变特征

Fig.5 Evolutionary characteristics of the spatial pattern of the number of agricultural enterprises in operation in China，2008-2020

在营农业企业数量空间格局形成的原因或与当地经济发展水平、生产要素和制度环境有关。首先，资本市场具有“嫌贫爱富”的特征，资本会大量流向经济基础好、发展前景广阔的地区[31]。因此，工商资本下乡最早出现在江苏等沿海经济发达地区。其次，中西部及东北地区具有相对丰裕的耕地资源、低廉的劳动力以及随着中部崛起和西部大开发向纵深推进而带来的完备的基础设施，极大地吸引了工商资本逐渐向中西部和东北地区转移。最后，资本下乡需要政府提供制度保障与良好的发展机制[31]。例如，2007年重庆获国家批准设立全国统筹城乡综合配套改革试验区后，积极推动土地管理和使用制度改革，带来大量政策与制度红利[32]。而资本先天逐利（尤其受到土地利益诱惑），使得重庆下乡企业数量一直保持较高水平。因此，外来的下乡资本由最初的东部集聚逐渐向中西部和东北地区扩散。

4 工商资本下乡对农产品地理标志发展的影响分析

上文分析了农产品地理标志和工商资本下乡的时序与空间格局演变，这对于认识农产品地理标志和工商资本下乡的时空特征具有重要的意义。然而，工商资本下乡对于农产品地理标志发展有着怎样的影响?其驱动机制如何?据此，本文运用空间计量模型对工商资本下乡是否推动了农产品地理标志发展作进一步探究。

4.1 空间关联特征分析

本文采用全局莫兰指数和LISA分布检验农产品地理标志的空间相关性，并刻画其空间集聚特征。2008—2020年我国县域农产品地理标志整体上具有显著的空间正相关，且相关性不断增强。这表明我国农产品地理标志在空间上的分布并非完全随机，其发展水平相似的县域具有明显空间集聚现象。农产品地理标志认证数量较多的县域相邻近，农产品地理标志认证数量较少的县域趋于邻近。我国县域农产品地理标志的莫兰指数均大于0，且在99%的水平上通过显著性检验。同时，2008—2020年莫兰指数逐渐递增，前期递增速度高于后期（莫兰指数从2008年的0.0824上涨至2014年的0.1480，2020年为0.1981），即农产品地理标志空间集聚水平不断提升，各县域农产品地理标志发展形成显著的马太效应，表明各县域农产品地理标志发展依赖于邻近地区的农产品地理标志，极化态势明显。
进一步地，采用LISA图分析2008—2020年我国县域农产品地理标志在局部空间上的集聚和分散情况（图6）。高—高集聚（HH）（扩散互益）和低—低集聚（LL）（低速增长）是主要的局部空间自相关类型。总体上看，2020年高—高集聚（HH）和低—低集聚（LL）的县域数量均明显增加。一方面，高—高集聚（HH）的县域在期间逐渐从西部向中部、东部及东北地区扩散，并且在后期主要分布在山东、湖北、宁夏、辽宁、新疆、内蒙古等省份；另一方面，低—低集聚（LL）的县域在期间逐步向西部和东北地区扩散，并且在后期主要分布于西藏、云南、河北、广东、四川、黑龙江及辽宁与吉林交界等地。原因可能在于，在早期，西部地区需要借助农产品地理标志提高当地农产品知名度和农业生产效益；而东部和中部一些经济发达地区具有非农产业发展优势，不需要借助农产品地理标志促进经济发展，对其的重视程度不够。近年来，随着特色农业的快速发展，农产品地理标志的比较优势和竞争优势日益凸显，逐渐得到了东部、中部以及东北地区政府和农业主管部门的广泛关注。此外，恶劣的自然地理环境、相对落后的经济环境和政府申报积极性不足可能是低—低集聚（LL）县域农产品地理标志发展水平低的主要原因。
图6 2008—2020年我国农产品地理标志的LISA图

Fig.6 LISA of GIAPs in China，2008-2020

4.2 变量选取

本文确定农产品地理标志为被解释变量，工商资本下乡为解释变量，同时增加经济增长水平、固定资产投资、劳动力投入、财政支出、产业结构、创新水平、金融发展水平、人口密度、农业机械化水平和设施农业面积占比作为控制变量。为进一步对选取的影响因素指标具有更加全面的掌握，本文开展解释变量、被解释变量和控制变量的描述性统计（表1）。
表1 各变量的定义与描述性统计

Tab.1 Definition and descriptive statistics of each variable

变量名称 变量定义 单位 均值 标准差
农产品地理标志（GIAPs） 该县是否获批了农产品地理标志 1=是，0=否 0.273 0.445
工商资本下乡（Capi） 当年在营农业企业数量 千（个） 0.261 0.437
经济增长水平（Pgdp） ln（人均GDP） - 9.283 0.714
固定资产投资（Fixe） 固定资产投资/GDP % 0.728 0.319
劳动力投入（Labn） 农林牧渔业从业人员数/农作物总播种面积 人/hm2 2.221 3.224
财政支出（Fisc） 财政支出/GDP % 0.275 0.226
产业结构（Indu） 二三产业产值/GDP % 0.787 0.119
创新水平（Inno） 专利授权数量/人口数量 件/万人 5.224 15.333
金融发展水平（Fina） 年末金融机构各项贷款余额/GDP % 0.570 0.330
人口密度（Popu） 常住人口数量/行政区域面积 百人/km2 3.003 3.056
农业机械化水平（Mech） 农业机械总动力/农作物总播种面积 10 kW/hm2 0.684 1.397
设施农业面积占比（Faci） 设施农业占地面积/农作物总播种面积 % 2.182 1.143

4.3 结果分析

4.3.1 影响因素分析

采用何种空间计量模型进行估计，通常利用拉格朗日乘数（LM）及其稳健形式加以检验。LM-Lag通过了10%的显著性水平检验、LM-Error未通过10%的显著性水平检验。此外，Hausman检验结果在1%水平上拒绝了原假设，故而基于时空固定效应的空间自回归模型（SAR）是研究农产品地理标志影响因素的合适方法。因此，本文利用SAR模型对各变量进行空间面板数据的回归分析，实证工商资本下乡和其他控制因素对农产品地理标志发展的影响。根据SAR模型的回归结果（表2），工商资本下乡的影响系数在10%置信水平下显著为正，表明工商资本下乡能够显著促进地方农产品地理标志的发展。从控制变量对农产品地理标志影响的估计结果来看，经济增长水平、创新水平与设施农业面积占比均对农产品地理标志具有显著正向影响，表明其有利于推动农产品地理标志发展；固定资产投资及产业结构均在1%置信水平下对农产品地理标志具有显著负向影响；劳动力投入、财政支出、金融发展水平、人口密度和农业机械化水平对农产品地理标志发展的影响效果不显著。
表2 各变量对农产品地理标志回归结果

Tab.2 Regression results of each variable on GIAPs

变量 农产品地理标志
OLS模型 SAR模型
Capi 0.0236***（0.0062） 0.0138*（0.0073）
Pgdp 0.0226**（0.0090） 0.0214**（0.0093）
Fixe -0.1512***（0.0491） -0.1782***（0.0521）
Labn 0.0053（0.0077） 0.0088（0.0082）
Fisc -0.0096（0.0239） 0.0043（0.0269）
Indu -0.0084***（0.0022） -0.0093***（0.0025）
Inno 0.0011***（0.0002） 0.0008***（0.0003）
Fina 0.0166（0.0103） 0.0071（0.0111）
Popu 0.0004（0.0017） -0.0009（0.0018）
Mech -0.0006（0.0015） -0.0011（0.0015）
Faci 0.0214*（0.0128） 0.0220*（0.0126）
常数项 -0.0815（0.0795）
空间相关系数 0.2691***（0.0031）
N 26820 26820
R2 0.3278 0.2901

注：*P<0.10，**P<0.05，***P<0.01；括号中为标准误。表3同。

4.3.2 空间效应分解

本文进一步将工商资本下乡以及控制变量对农产品地理标志的空间效应分解为直接效应、间接效应和总效应，依次表示本区域、邻近区域和所有区域变量对本地区被解释变量的直接、间接和总体影响，效应分解结果见表3。
表3 空间自回归模型的空间效应估计结果

Tab.3 Estimation results of spatial effects of spatial autoregression model

变量 直接效应 间接效应 总效应
Capi 0.0023*（0.0012） 0.0105*（0.0063） 0.0138*（0.0073）
Pgdp 0.0006**（0.0003） 0.0208***（0.0094） 0.0214**（0.0093）
Fixe -0.0083***（0.0022） -0.1699***（0.0595） -0.1782***（0.0521）
Labn 0.0080（0.0098） -0.0008（0.0018） 0.0088（0.0082）
Fisc 0.0041（0.0101） 0.0002（0.0267） 0.0043（0.0269）
Indu -0.0007***（0.0004） -0.0086***（0.0021） -0.0093***（0.0025）
Inno 0.0003***（0.0001） 0.0005***（0.0001） 0.0008***（0.0003）
Fina 0.0029（0.0111） 0.0042（0.0111） 0.0071（0.0111）
Popu -0.0003（0.0115） -0.0006（0.0025） -0.0009（0.0018）
Mech -0.0003（0.0119） -0.0008（0.0015） -0.0011（0.0015）
Faci 0.0100*（0.0056） 0.0120*（0.0066） 0.0220*（0.0126）
工商资本下乡的直接效应和间接效应均在10%的置信水平下显著为正，表明本地区当年在营农业企业数量的增加会推动本地区和周边地区农产品地理标志的发展。在政府政策引导、农产品地理标志品牌优势及资本逐利性等多重因素驱动下，越来越多的工商资本投入到农业发展和农村建设中，为农业农村注入了资本、人才、技术、管理经验等生产要素，发展了一批典型农产品地理标志，为邻近地区开展农产品地理标志申报与发展提供了经验借鉴，从而有力地推动了邻近地区农产品地理标志的发展。
从控制变量对农产品地理标志发展的分解效应来看，本地区经济增长水平、创新水平及设施农业面积占比的提升对本地区和周边地区农产品地理标志的发展均具有促进作用。经济增长水平较高地区的居民往往对高品质蔬菜、水果及肉类产品的消费需求大，引致了本地区及周边地区的农产品生产者倾向于采取农产品地理标志认证等方式来提高自身产品竞争力。技术创新与推广有助于丰富本地和周边地区的地理标志农产品品种、制定地理标志农产品的生产标准及促进产业升级优化。设施农业面积占比度量了土地规模化。土地规模化可以提高农业经营效益，促进农产品地理标志相关产业集聚，并对周边地区产生辐射带动作用。
本地区固定资产投资与产业结构对本地区和周边地区农产品地理标志的发展均具有抑制作用。虽然固定资产投资有助于完善基础设施，进而为地理标志农产品提供良好的生产环境，但是，固定资产投资也会催生对社会产品、劳务的大量需求，创造出非农就业机会，进而妨碍农产品地理标志的发展。地区产业结构非农化程度越高，越不利于农产品地理标志的发展，并且也会对周边地区产生示范效应。
本地区劳动力投入、财政支出、金融发展水平、人口密度与农业机械化水平对本地区和周边地区农产品地理标志发展均没有显著影响。劳动力投入的直接影响为正，间接影响为负，但影响效果均不显著。可能是由于劳动力容易在小范围产生流动现象，本地区良好的就业环境吸引了周边地区劳动力向本地区集聚，导致周边地区劳动力数量减少，阻碍了周边地区农产品地理标志的发展。财政支出对农产品地理标志没有发挥其应有的积极作用，可能是由于一些地区对农产品地理标志的经济效益认识不足，对其财政支持力度不够。近年来，数字技术的快速发展极大延伸了金融服务覆盖面，使其可以惠及周边地区。然而，可能由于适合农产品地理标志的金融产品不多，进而导致金融发展水平没有发挥出对本地区及周边地区农产品地理标志发展的积极作用。人口密度越高的地方，土地资源越紧张，农业生产发展更容易受到制约。地理标志农产品的品质来源于独特的加工工艺，而这些传统技术往往难以被标准化和机械化。

5 结论与对策

5.1 主要结论

本文以我国1752个县域为研究对象，分析了2008—2020年农产品地理标志与工商资本下乡的时空演变特征，同时利用空间自回归模型探究了工商资本下乡对农产品地理标志发展的影响因素和驱动机制。主要得出以下结论：
①2008—2020年，我国县域农产品地理标志每年新增数量整体上呈现波动性，同时具有显著的空间差异和空间正相关，“小集聚、大分散”的空间格局逐步强化。西部地区当年农产品地理标志新增数量占全国新增总量的比例在30%~50%之间波动，是我国农产品地理标志的主要来源地；种植业类地理标志当年新增数量占全国新增总量的比例始终位居第一；农产品地理标志数量较多的县域主要集中在山东、宁夏以及湖北等省份；高—高集聚的县域主要分布在山东、湖北、宁夏等省份，低—低集聚的县域则主要分布在西藏、云南、河北等省份。
②2008—2020年，我国当年在营农业企业数量总体上呈现出以2011年为分界点的“先缓后急”的持续增长趋势；西部地区当年在营农业企业数量占全国总量的比例在2012年赶超东部地区后一直处于全国领先地位。在此期间，我国当年在营农业企业数量亦呈现“小集聚、大分散”的空间格局，并且这一空间特征逐年强化。
③从驱动因素来看，工商资本下乡、经济增长水平、创新水平与设施农业面积占比可以促进农产品地理标志的发展。从空间分解效应来看，工商资本下乡对农产品地理标志的直接效应与间接效应均在10%置信水平下显著为正；经济增长水平、创新水平及设施农业面积占比对农产品地理标志的直接和间接效应均显著为正；固定资产投资与产业结构的直接效应和间接效应均显著为负；劳动力投入、财政支出、金融发展水平、人口密度与农业机械化水平的直接效应和间接效应均不显著。

5.2 对策建议

本文结合现阶段我国农产品地理标志与工商资本下乡的时空演变特征，以及工商资本下乡等各因素对农产品地理标志发展的影响，提出以下对策建议：
①充分重视工商资本下乡对农产品地理标志发展的促进作用。营造良好投资环境，引导和鼓励工商资本到农村注入资本、技术、人才等现代生产要素，加速工商资本下乡红利的释放，为推动农产品地理标志发展，进而促进农业供给侧结构性改革、推动农业高质量发展和全面推进乡村振兴提供有力支撑。
②强化工商资本下乡对农产品地理标志发展的辐射带动作用。扩大工商资本下乡的技术和知识外溢半径，破除体制障碍和行政壁垒，通过空间示范效应、溢出效应及学习效应，鼓励农产品地理标志发展较好的地区不断向周边地区输出发展经验，促成辐射带动、相互支撑的农产品地理标志发展新格局，从而推进区域间农产品品牌联动和高质量发展。
③强化政府监督管理职能，规范企业经营行为。工商资本下乡对农产品地理标志发展的促进作用需要政府和企业共同努力。政府需要加强对工商资本下乡的监督和管理，建立健全相关法律法规和政策体系，支持工商资本下乡后依法依规拓展业务。企业需要根据自身优势、市场需求及各地农业农村发展实际情况积极参与资本下乡，通过独资、合资及合作等方式，参与到地理标志农产品的生产、加工和销售等环节中，从而推动农产品地理标志的发展。

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