摘要 基于中國30省市2010—2020年面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建PVAR模型探究農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率之間的動態(tài)關(guān)系。結(jié)果表明：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率都具有經(jīng)濟(jì)慣性，能夠?qū)崿F(xiàn)自我促進(jìn)。長期來看，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)對農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率具有顯著且持續(xù)的正向促進(jìn)作用。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率具有相互促進(jìn)作用。鑒如此，為應(yīng)對農(nóng)業(yè)發(fā)展難題，提高農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率，不僅要建立并完善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)體系，形成促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展的長效機(jī)制，而且要發(fā)揮地方農(nóng)業(yè)發(fā)展相對優(yōu)勢，加大農(nóng)業(yè)投入，促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的形成發(fā)展與壯大，為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展提供動力。

關(guān)鍵詞 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)；農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率；PVAR模型

中圖分類號 S-9? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A

文章編號 0517-6611（2023）14-0205-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2023.14.050

作者簡介 魏一曼（1987—），女，北京人，碩士，從事農(nóng)村與區(qū)域發(fā)展研究。

收稿日期 2022-07-17

隨著2020年脫貧攻堅(jiān)任務(wù)的完美收官，國家“三農(nóng)”工作的重心轉(zhuǎn)移至鄉(xiāng)村振興。實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是全面實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的必然要求。提高農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率是中國傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)走向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的必由之路，也是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的本質(zhì)［1］。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚都是促進(jìn)農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率提高的重要因素，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)能夠促進(jìn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技的運(yùn)用降低農(nóng)業(yè)經(jīng)營成本，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)效益，而農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚可以集中社會資源獲得規(guī)模效應(yīng)，推動農(nóng)業(yè)由增量向增質(zhì)轉(zhuǎn)變。在《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中明確指出：要實(shí)現(xiàn)小農(nóng)戶和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)有機(jī)銜接。因此，為了推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，有必要弄清楚農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚和農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率三者間的聯(lián)系與相互影響關(guān)系，這對促進(jìn)農(nóng)業(yè)實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)高效發(fā)展的新路徑，對加快農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，深入貫徹落實(shí)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略具有重要意義。

1 文獻(xiàn)回顧

已有文獻(xiàn)大多是從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率三者中的兩者進(jìn)行相關(guān)性分析。一是有關(guān)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率關(guān)系的研究。產(chǎn)業(yè)集聚是資源優(yōu)化配置的一種重要形式［2］，目前已經(jīng)有些研究已經(jīng)證明在非農(nóng)領(lǐng)域，產(chǎn)業(yè)集聚能促進(jìn)勞動生產(chǎn)率的提高［3］。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚形成的網(wǎng)絡(luò)體系中，將地理優(yōu)勢、資金技術(shù)、人力資本等原本是農(nóng)業(yè)發(fā)展缺乏的因素集中到一起［4］，相比傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)發(fā)展模式會帶來更多的產(chǎn)出與收益，促進(jìn)農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的提高［5］。杜建軍等［6］利用中國275個城市的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚能夠顯著提高農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率。李靜等［7］研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的提高能夠提升農(nóng)業(yè)用能的效率，有助于促進(jìn)提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)的形成創(chuàng)造條件。二是關(guān)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)與農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率。農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)的范圍包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后整個過程的各個環(huán)節(jié)，內(nèi)容從技術(shù)服務(wù)，生產(chǎn)服務(wù)，物資供給，倉儲物流等各個方面。張忠軍等［8］發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)外包有助于提高水稻生產(chǎn)率，其中，相對于勞動環(huán)節(jié)外包，技術(shù)密集型環(huán)節(jié)外包能顯著提高水稻生產(chǎn)率。李翠霞等［9］發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶采用農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)社會化服務(wù)程度越高，農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率越高。張麗等［10］容發(fā)現(xiàn)農(nóng)機(jī)作業(yè)服務(wù)對糧食全要素生產(chǎn)率的提升具有促進(jìn)作用，但存在地區(qū)差異性。三是有關(guān)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的發(fā)展壯大離不開配套的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚越是發(fā)展對配套農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)的需求就越大，這種需求將引導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)不斷升級優(yōu)化，從而適應(yīng)農(nóng)業(yè)發(fā)展的要求。世界上農(nóng)業(yè)相對發(fā)達(dá)的國家，在整個農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中都會有專業(yè)的農(nóng)業(yè)服務(wù)企業(yè)提供相應(yīng)的服務(wù)［11］，例如世界聞名的荷蘭花卉產(chǎn)業(yè)，在產(chǎn)業(yè)集聚不斷發(fā)展的過程中，技術(shù)的發(fā)展推動品種持續(xù)改良，發(fā)達(dá)的花卉物流體系以及拍賣系統(tǒng)，不僅保證了花卉的品質(zhì)而且降低了交易成本［12］。可以說農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的發(fā)展與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)的進(jìn)步是相輔相成。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚能促進(jìn)農(nóng)業(yè)規(guī)?；?jīng)營，提高農(nóng)業(yè)專業(yè)化水平，不僅為農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的修建與充分利用和農(nóng)民間的技術(shù)交流創(chuàng)造了條件，而且有助于打造地方品牌特色，提升農(nóng)業(yè)競爭力。同時，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚也能吸引提供專業(yè)化服務(wù)的機(jī)構(gòu)與企業(yè)集聚，為專業(yè)化農(nóng)業(yè)相配套的金融、技術(shù)、管理、加工、物流等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)提供了新的市場，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素與區(qū)域特色優(yōu)勢的集聚融合［13］。

但是鮮有研究將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚及農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率三者進(jìn)行綜合分析。提高農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率促進(jìn)農(nóng)民增收是全面實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的重要環(huán)節(jié)，與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的發(fā)展緊密聯(lián)系。因此該研究建立PVAR模型，將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率置于同一框架體系下研究，一定程度上豐富了有關(guān)三者的綜合研究，為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供一定的理論支撐。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 模型設(shè)定

面板向量自回歸模型（PVAR）兼具面板數(shù)據(jù)分析和VAR模型的優(yōu)點(diǎn)，增加了觀測值的自由度，控制個體異質(zhì)性，更加真實(shí)地研究變量間的動態(tài)互動關(guān)系，便于說明變量間的復(fù)雜聯(lián)系［14］?；诖耍瑸樘骄哭r(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率之間的動態(tài)關(guān)系，該研究構(gòu)建如下PVAR模型：

式中：yit指的是核心變量，即農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚、農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率；i指的是各省份；t指的是年份；α0指的是截距項(xiàng)向量；αj指的是參數(shù)矩陣；p為滯后階數(shù)；xi為個體固定效應(yīng)；vt表示時間效應(yīng)；εit為服從正態(tài)分布的隨機(jī)干擾項(xiàng)。

2.2 變量選取

（1）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)（LAs）。不同學(xué)者對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的衡量指標(biāo)不同，參考張恒等［15］、李明文等［16］的研究，借助《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》中農(nóng)林牧漁服務(wù)業(yè)產(chǎn)值這一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，以其占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的比重來表示農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展水平。

（2）農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚（LAa）。以區(qū)位熵［17］來表示農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平。其中區(qū)位熵具體計(jì)算公式如下：

式中：LQ為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平;a表示某省農(nóng)業(yè)產(chǎn)值;b表示全國農(nóng)業(yè)產(chǎn)值;A表示該省生產(chǎn)總值;B表示全國生產(chǎn)總值。

（3）農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率（LAp）。參照杜建軍等［6］的研究，用每年各省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量的比值作為農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率（萬元/人）。

2.3 數(shù)據(jù)來源與處理 選取中國30個省份（西藏自治區(qū)因?yàn)槿笔е递^多，考慮到數(shù)據(jù)的完整性，予以剔除）為研究樣本，樣本區(qū)間為2010—2020年。數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、分省統(tǒng)計(jì)年鑒和國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，個別缺失值由移動平均法補(bǔ)齊。為減小異方差對計(jì)量過程造成的干擾，將各變量進(jìn)行取對數(shù)處理。各變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

3 實(shí)證結(jié)果分析

為探究農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚和農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率之間的關(guān)系，該研究使用Stata15.0軟件進(jìn)行相應(yīng)的計(jì)量分析，具體分為以下步驟。

3.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

PVAR模型對數(shù)據(jù)平穩(wěn)性具有較高要求，同時為避免“偽回歸”現(xiàn)象，需要檢驗(yàn)數(shù)據(jù)平穩(wěn)性，先后分別采用LLC檢驗(yàn)、ADF檢驗(yàn)、Fisher PP檢驗(yàn)和Hadri LM檢驗(yàn)4種單位根檢驗(yàn)方法進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示，變量均平穩(wěn)，符合建立PVAR模型要求。

3.2 最優(yōu)滯后階數(shù)的確定

根據(jù)表3結(jié)果，綜合AIC準(zhǔn)則、BIC準(zhǔn)則和HQIC準(zhǔn)則，確定最優(yōu)滯后階數(shù)為1，選擇建立PVAR（1）模型。

3.3 PVAR模型的GMM估計(jì)

在確定了最優(yōu)滯后階數(shù)和通過單位根檢驗(yàn)以后，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率進(jìn)行GMM估計(jì)，結(jié)果如表4所示。

當(dāng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)作為被解釋變量時，當(dāng)期的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)在0.05顯著性水平受到滯后1期的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚，在0.01顯著性水平受到滯后1期的農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的負(fù)向影響。

當(dāng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚作為被解釋變量時，當(dāng)期的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚在0.05顯著性水平受到其自身滯后1期的正向影響，在0.05顯著性水平分別受到滯后1期的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)和滯后1期的農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的負(fù)向影響。

當(dāng)農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率作為被解釋變量時，當(dāng)期的農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率在0.01顯著性水平受到自身的正向影響，在0.01顯著性水平受到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)的正向影響，在0.05水平受到農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的正向影響。

3.4 脈沖響應(yīng)函數(shù) 該研究使用蒙特卡洛模擬200次得到各變量滯后10期的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖，見圖1。圖1所示PVAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)較為清晰地反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)、農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的動態(tài)關(guān)系與效應(yīng)大小。其中橫坐標(biāo)代表響應(yīng)期數(shù)，縱坐標(biāo)代表響應(yīng)值，中間實(shí)線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，兩側(cè)虛線代表200次蒙特卡洛模擬產(chǎn)生的95%置信區(qū)間，由圖1可知：

（1）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)、農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對自身的信息產(chǎn)生的沖擊總的來看都顯著為正向沖擊，這表明三者具有較強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)慣性，能夠在已有的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)進(jìn)步；具體來看，三者的變化趨勢呈現(xiàn)出不同的特點(diǎn)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)在開始2期內(nèi)響應(yīng)值迅速減小，隨后趨緩，第4期以后趨于穩(wěn)定；農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對自身的信息沖擊呈現(xiàn)出較為均勻的平滑曲線式減弱；農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率對自身的信息沖擊在第1期變化不大，具有一定的滯后性特征。

（2）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)作為沖擊變量時，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的影響整體上呈現(xiàn)出先增強(qiáng)后減弱的負(fù)向影響，在第1期負(fù)向效應(yīng)迅速增強(qiáng)，第1期以后逐漸趨緩，在第2期負(fù)向影響達(dá)到最強(qiáng)，隨后逐步減弱趨近于0?？赡苁且?yàn)檗r(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)業(yè)的發(fā)展，緩和了農(nóng)業(yè)發(fā)展的一些問題，例如，農(nóng)機(jī)服務(wù)不僅能夠降低農(nóng)民購買和使用各種農(nóng)機(jī)的各種成本，而且還能充分發(fā)揮現(xiàn)代化農(nóng)機(jī)的效用提高生產(chǎn)效率；專業(yè)機(jī)構(gòu)測土配方科學(xué)施肥，不僅有助于增產(chǎn)增收，還有助于改善耕地質(zhì)量保護(hù)環(huán)境。諸如此類的涵蓋農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各階段的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)增強(qiáng)了農(nóng)民的生產(chǎn)積極性，導(dǎo)致農(nóng)民更愿意將土地留給自己經(jīng)營，阻礙了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的步伐。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)對勞動生產(chǎn)率的沖擊響應(yīng)值始終為正，在第1期內(nèi)正向效應(yīng)呈現(xiàn)迅速增強(qiáng)趨勢，第2期增長放緩，在第3期達(dá)到最大值，第3期以后逐漸減弱最終趨向于0。這說明了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)在早期能迅速推動勞動生產(chǎn)率的提高，在后期也能保持持續(xù)的正向影響。

（3）農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚作為沖擊變量時，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)的影響總體上呈現(xiàn)負(fù)向影響，在當(dāng)期為正，第1期迅速減弱為負(fù)，第2期減弱趨勢放緩，第2期以后負(fù)向沖擊逐漸減弱最終趨近于0?？赡芤?yàn)檗r(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展的初級階段，集聚未達(dá)到規(guī)模，選取購買農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)的成本要更低，客觀上對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)具有正影響。但是隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的發(fā)展壯大，為了把控風(fēng)險(xiǎn)也是基于內(nèi)部控制的需要以及對品質(zhì)和效率的要求，自購設(shè)備經(jīng)營越來越多取代購買農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率始終具有顯著的正向影響，響應(yīng)值在第2期以前呈增長趨勢，第2期以后逐漸降低，最終趨近于0。因?yàn)檗r(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚是將地方優(yōu)勢農(nóng)業(yè)資源集中起來進(jìn)行優(yōu)化整合，實(shí)現(xiàn)“1+1>2”的目的，參與其中的農(nóng)民經(jīng)過現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)知識培訓(xùn)并運(yùn)用于實(shí)踐，實(shí)現(xiàn)勞動生產(chǎn)率的提高，因此獲得更高的收益。

（4）農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率作為沖擊變量時，農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)的沖擊在當(dāng)期為正，在第1期迅速減弱為負(fù)，從第2期開始負(fù)向效應(yīng)逐漸減弱趨近于0。農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚具有顯著的正向沖擊，表明農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的提高有助于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的發(fā)展壯大，地方農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展要考慮農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率帶來的影響。

3.5 方差分解 利用方差分解方法解析變量的貢獻(xiàn)度（表5），從而衡量變量間的相互影響程度。

（1）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)對自身的方差貢獻(xiàn)度在第5期、第10期和第20期均在80%以上，即農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)變化的80%以上可以由自身解釋。這可能是因?yàn)檗r(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)業(yè)發(fā)展尚不完善，推動發(fā)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)業(yè)的因素多是源于政府政策性考量，受政策補(bǔ)貼的影響要大于其他要素帶來的影響，形成了特定的路徑依賴，所以其他變量帶來的解釋力就較小。

（2）農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)的方差貢獻(xiàn)度在第5期為0.125，在第10期上升為0.155，在第20期上升為0.160，相比之下農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的方差貢獻(xiàn)率在第20期僅為0.015，說明相對于農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)的影響更加明顯。

（3）農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率對自身的方差貢獻(xiàn)在第5期，第10期和第20期都保持在0.55以上，說明具有一定的經(jīng)濟(jì)慣性，能夠自我增強(qiáng)，結(jié)合脈沖響應(yīng)函數(shù)的相關(guān)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的自我促進(jìn)作用具有滯后性。農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)的方差貢獻(xiàn)度在第20期都在0.20以上，說明農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)的發(fā)展都會受到農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響。

3.6 格蘭杰因果關(guān)系 為進(jìn)一步檢驗(yàn)變量間的關(guān)系，建立之后1期的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果見表6。

由表6可知，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)和農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率在0.01的顯著性水平互為格蘭杰原因。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚在0.05的顯著性水平互為格蘭杰原因。農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚在0.05顯著性水平互為格蘭杰原因。

因此，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率之間是存在著相互影響關(guān)系的。

4 結(jié)論與政策啟示

4.1 結(jié)論

利用2010—2020年我國30個省份的面板數(shù)據(jù)，利用PVAR模型實(shí)證研究農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率三者之間相互影響的動態(tài)關(guān)系，得出以下主要結(jié)論：

（1）整體上，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率都具有經(jīng)濟(jì)慣性，能夠?qū)崿F(xiàn)自我促進(jìn)，其中農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)的自我促進(jìn)在短期內(nèi)十分顯著，農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的自我促進(jìn)作用具有滯后性。

（2）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)在當(dāng)期對農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的作用不明顯，但是長期來看具有顯著且持續(xù)的正向促進(jìn)作用。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)具有較強(qiáng)的政策性路徑依賴。

（3）農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率具有相互促進(jìn)作用。

4.2 政策建議

（1）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)是應(yīng)對我國農(nóng)業(yè)土地破碎且分散、農(nóng)業(yè)污染日益嚴(yán)重、農(nóng)業(yè)競爭力不足等問題的一個重要解決思路。政府應(yīng)給予農(nóng)業(yè)服務(wù)企業(yè)政策優(yōu)惠和幫扶，尤其是要針對現(xiàn)有農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)領(lǐng)域的短板與不足，引導(dǎo)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈不同階段服務(wù)協(xié)同共進(jìn)，加快農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)體系的建設(shè)發(fā)展與完善，制定并完善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)業(yè)的相關(guān)法律法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，健全農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)業(yè)體系，提升農(nóng)業(yè)專業(yè)化水平，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率與品質(zhì)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展。

（2）政府不僅要加強(qiáng)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加大對農(nóng)村的投入，改善農(nóng)村的投資環(huán)境，從而吸引社會資本的進(jìn)入；而且，要大力發(fā)掘地方特色優(yōu)勢農(nóng)業(yè)項(xiàng)目，扶持鼓勵農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)的發(fā)展，促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的發(fā)展與完善，提高農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率，推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化高質(zhì)量發(fā)展。同時要加強(qiáng)引導(dǎo)與監(jiān)督，發(fā)揮農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的正向引導(dǎo)作用，降低內(nèi)部交易成本，促進(jìn)優(yōu)勢資源集中發(fā)展，通過內(nèi)部制度與規(guī)劃，提高資源利用率，為農(nóng)業(yè)發(fā)展提供動力。

（3）政府需要認(rèn)識到不同地區(qū)的農(nóng)業(yè)農(nóng)村的社會現(xiàn)實(shí)情況有差異，農(nóng)業(yè)發(fā)展條件和水平不同，農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平也不同，要通過在資源稟賦相對優(yōu)勢地區(qū)因地制宜推動農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的形成與發(fā)展，以點(diǎn)帶面，提高農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率。鼓勵引導(dǎo)農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率高的地區(qū)整合資源，形成初具規(guī)模的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)，引導(dǎo)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)之間的互補(bǔ)，實(shí)現(xiàn)良性競爭。

參考文獻(xiàn)

［1］朱志勝.農(nóng)旅融合、要素配置與農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率［J］.管理學(xué)刊，2022，35（3）：29-43.

［2］ 賈興梅，李平.農(nóng)業(yè)集聚度變動特征及其與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系：我國12類農(nóng)作物空間布局變化的實(shí)證檢驗(yàn)［J］.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2014，19（1）：209-217.

［3］ 孫浦陽，韓帥，許啟欽.產(chǎn)業(yè)集聚對勞動生產(chǎn)率的動態(tài)影響［J］.世界經(jīng)濟(jì)，2013，36（3）：33-53.

［4］ 魏后凱.我國產(chǎn)業(yè)集聚的特點(diǎn)、存在問題及對策［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)動態(tài)，2004（9）：58-61.

［5］ 馬崢，鄭碧瑩，李德佳，等.國家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)園產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展特點(diǎn)與展望［J］.農(nóng)業(yè)展望，2022，18（1）：109-113.

［6］ 杜建軍，謝家平，劉博敏.中國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率：基于275個城市數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)研究［J］.財(cái)經(jīng)研究，2020，46（6）：49-63.

［7］ 李靜，蔣長流.農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率區(qū)域差異與農(nóng)業(yè)用能強(qiáng)度收斂性［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2014，24（11）：17-25.

［8］ 張忠軍，易中懿.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)外包對水稻生產(chǎn)率的影響研究：基于358個農(nóng)戶的實(shí)證分析［J］.農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題，2015，36（10）：69-76.

［9］ 李翠霞，許佳彬，王洋.農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)社會化服務(wù)能提高農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率嗎［J］.農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2021（9）：36-49.

［10］ 張麗，李容.農(nóng)機(jī)作業(yè)服務(wù)是否影響糧食全要素生產(chǎn)率：基于農(nóng)業(yè)分工的調(diào)節(jié)效應(yīng)［J］.農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2021（9）：50-67.

［11］ 姜長云.關(guān)于發(fā)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的思考［J］.農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題，2016，37（5）：8-15，110.

［12］ 黃福江，高志剛.基于“鉆石模型”的荷蘭花卉產(chǎn)業(yè)集群要素分析及經(jīng)驗(yàn)啟示［J］.世界農(nóng)業(yè)，2016（2）：12-15，32.

［13］ 張哲晰，穆月英.空間視角下農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的增收效應(yīng)研究：基于蔬菜專業(yè)村的實(shí)證［J］.農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2018（7）：19-32.

［14］ 何文海，張永姣.環(huán)境規(guī)制、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展：基于長江經(jīng)濟(jì)帶11省市PVAR模型的分析［J］.統(tǒng)計(jì)與信息論壇，2021，36（4）：21-29.

［15］ 張恒，郭翔宇.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升：地區(qū)差異性與空間效應(yīng)［J］.農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2021（5）：93-107.

［16］ 李明文，王振華，張廣勝.農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)促進(jìn)糧食高質(zhì)量發(fā)展了嗎：基于272 個地級市面板數(shù)據(jù)的門檻回歸分析［J］.農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2020（7）：4-16.

［17］ 銀西陽，賈小娟，李冬梅.農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響：基于空間溢出效應(yīng)視角［J］.中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2022，43（10）：110-119.