摘 要：為了深入剖析長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的演變態(tài)勢(shì)，依據(jù)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶范圍內(nèi)11個(gè)省（直轄市）2012—2022年12種主要農(nóng)作物的總產(chǎn)量數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用區(qū)位熵指數(shù)和產(chǎn)業(yè)平均地理集聚率兩種測(cè)度方法，系統(tǒng)評(píng)估并分析了該區(qū)域農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)。研究結(jié)果顯示：長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶大部分?。ㄖ陛犑校┺r(nóng)業(yè)專業(yè)化水平較高，且整體集聚水平呈現(xiàn)小幅度波浪形上升趨勢(shì)，但這一集聚現(xiàn)象在地區(qū)間并不均衡，出現(xiàn)顯著的空間差異性，表現(xiàn)為上游、中游和下游遞減的分布格局；同時(shí)，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平具有正向的空間外部性和同質(zhì)性溢出效應(yīng)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)具有高—高型、低—低型集聚的空間結(jié)構(gòu)特征。

關(guān)鍵詞：長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶；農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚；區(qū)位熵；產(chǎn)業(yè)平均地理集聚率；莫蘭指數(shù)

中圖分類號(hào)：F323 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-7909（2024）16-44-6

DOI：10.19345/j.cnki.1674-7909.2024.16.009

0 引言

目前，我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展問題突出，除先天資源稟賦不足外，近年來(lái)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的耕地?cái)?shù)量也在不斷壓縮，土地細(xì)碎化問題嚴(yán)重，部分地區(qū)存在耕地質(zhì)量下降問題，農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力弱。基于此種現(xiàn)實(shí)情況，2023年中央一號(hào)文件強(qiáng)調(diào)要支持創(chuàng)建農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)強(qiáng)鎮(zhèn)、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)園、優(yōu)勢(shì)特色產(chǎn)業(yè)集群。構(gòu)建農(nóng)業(yè)特色優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)集群，提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平，促進(jìn)農(nóng)業(yè)規(guī)?；?、專業(yè)化發(fā)展，是增強(qiáng)農(nóng)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，解決“三農(nóng)”問題，以及實(shí)現(xiàn)工業(yè)化、城鎮(zhèn)化和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化同步發(fā)展的重要切入點(diǎn)［1］。而長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶憑借優(yōu)越的地理位置、完整的產(chǎn)業(yè)鏈、豐富的農(nóng)產(chǎn)品種類及各地區(qū)獨(dú)特的資源條件，其農(nóng)業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)明顯區(qū)位差異。另外，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶作為我國(guó)重要農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基地和可持續(xù)發(fā)展示范區(qū)，對(duì)國(guó)家糧食安全、農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展及農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新至關(guān)重要。因此，提升長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)規(guī)?；a(chǎn)水平及產(chǎn)業(yè)集聚水平，是推動(dòng)該區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵，對(duì)于保障國(guó)家糧食安全、促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重大意義。

農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚作為優(yōu)化資源配置的高效生產(chǎn)模式，對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展至關(guān)重要。在集聚理論方面，馬歇爾［2］認(rèn)為專業(yè)化的勞動(dòng)力市場(chǎng)、中間產(chǎn)品市場(chǎng)和知識(shí)溢出這些外部效應(yīng)會(huì)促進(jìn)集聚區(qū)域的形成。KRUGMAN［3］認(rèn)為，歷史和區(qū)位因素會(huì)使某個(gè)區(qū)域在起初獲得發(fā)展優(yōu)勢(shì)，并通過路徑依賴效應(yīng)進(jìn)一步擴(kuò)大這種優(yōu)勢(shì)。以往關(guān)于產(chǎn)業(yè)集聚的研究多聚焦于第二、三產(chǎn)業(yè)，尤其是制造業(yè)［4］。但隨著農(nóng)業(yè)規(guī)模化、產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚逐漸受到關(guān)注。尹成杰［5］認(rèn)為，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)參與者相互結(jié)合形成高集中度有機(jī)體的過程。趙丹丹等［6］、王艷榮等［7］則認(rèn)為，其源于資源稟賦與外部因素互動(dòng)，其中資源稟賦改善了農(nóng)業(yè)發(fā)展的產(chǎn)業(yè)環(huán)境和外部環(huán)境，進(jìn)而促成該地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的形成。而在農(nóng)業(yè)集聚和區(qū)域分工方面，學(xué)界觀點(diǎn)也各異。曹暕等［8］發(fā)現(xiàn)，我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)域的專業(yè)化程度不斷增強(qiáng)。肖衛(wèi)東［9］發(fā)現(xiàn)，東、中、西部三大區(qū)域的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚存在明顯下降的梯度分布特征?？傊?，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚及其效應(yīng)能帶動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展及區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但地域差異會(huì)導(dǎo)致不同地區(qū)的資源稟賦不同，使得農(nóng)業(yè)集聚的帶動(dòng)能力亦存在差異［10］。

綜上所述，目前學(xué)術(shù)界關(guān)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的研究相當(dāng)豐富，但大都停留在經(jīng)驗(yàn)總結(jié)或定性統(tǒng)計(jì)分析上，很少?gòu)亩康囊暯菍?duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的空間集聚進(jìn)行研究，并且對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平的測(cè)度也只局限在某一省（自治區(qū)、直轄市）或某一種特定的農(nóng)產(chǎn)品，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的區(qū)域界定在不同研究中也存在差異，缺乏長(zhǎng)期和動(dòng)態(tài)視角。因此，筆者以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域?yàn)檠芯繉?duì)象，利用區(qū)位熵和產(chǎn)業(yè)平均地理集聚率兩種測(cè)度方法對(duì)該地區(qū)農(nóng)業(yè)的集聚程度進(jìn)行定量測(cè)度，并對(duì)其時(shí)空演化特征進(jìn)行研究，為后續(xù)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的發(fā)展提供理論指導(dǎo)。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究方法

1.1.1 區(qū)位熵

1.1.2 產(chǎn)業(yè)平均地理集聚率

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

該研究以谷物、豆類、薯類、棉花、油料、麻類、甘蔗、甜菜、煙葉、水果、蠶桑和茶葉這12種農(nóng)作物為研究對(duì)象，考察時(shí)段為2012—2022年。由于農(nóng)業(yè)的特殊性，該研究在計(jì)算區(qū)位熵和產(chǎn)業(yè)平均地理集聚率時(shí)，使用各種作物的總產(chǎn)量來(lái)反映農(nóng)業(yè)的發(fā)展程度與規(guī)模?？紤]到數(shù)據(jù)的可用性及數(shù)據(jù)口徑的一致性，該研究選取的數(shù)據(jù)來(lái)自歷年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》及各?。ㄖ陛犑校┙y(tǒng)計(jì)年鑒。

2 數(shù)據(jù)處理與結(jié)果分析

2.1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶主要農(nóng)作物區(qū)位熵分析

通過區(qū)位熵測(cè)算出2012—2022年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)?。ㄖ陛犑校┑霓r(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平，測(cè)算結(jié)果如表1所示。2012—2022年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)?。ㄖ陛犑校﹨^(qū)位熵差異明顯，其中，浙江省、湖北省、重慶市、四川省、貴州省和云南省的區(qū)位熵大于1，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚達(dá)到了專業(yè)化水平；而上海市、江蘇省、安徽省、江西省和湖南省的農(nóng)業(yè)集聚水平還處于低集聚水平狀態(tài)?？赡茉蚴侵貞c市和四川省受限于山地丘陵的地形，主要發(fā)展特色經(jīng)濟(jì)作物，如薯類，這些作物在這些地區(qū)實(shí)現(xiàn)了較高程度的集聚；貴州省和云南省因其生態(tài)環(huán)境優(yōu)勢(shì)及資源分布的不均勻性，使得農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)能在特定區(qū)域內(nèi)集聚，從而形成專業(yè)化水平較高的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集群。至于上海市、江蘇省、安徽省、江西省和湖南省這5個(gè)?。ㄖ陛犑校捎诮?jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，土地資源緊缺，大量土地被用于工商業(yè)發(fā)展，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)用地減少，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚程度相對(duì)較低。另外，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各?。ㄖ陛犑校┲饕r(nóng)作物區(qū)位熵的變動(dòng)趨勢(shì)大都呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，其中安徽省的農(nóng)業(yè)集聚程度下降最為明顯，從2012年的0.934降至2022年的0.552，降幅達(dá)到40%。這可能是因?yàn)檫@些省（直轄市）近年來(lái)積極響應(yīng)國(guó)家號(hào)召，推動(dòng)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，主動(dòng)優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，從而使得多種農(nóng)作物的播種面積減少［15］。

2.2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶主要農(nóng)作物集聚的時(shí)空特征

2.2.1 時(shí)序變化

為了更深入地探討長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚情況，將長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶細(xì)分為上、中、下游3個(gè)區(qū)域來(lái)進(jìn)行分析。上游地區(qū)包括重慶市、四川省、貴州省、云南省；中游地區(qū)包括湖北省、湖南省、江西?。幌掠蔚貐^(qū)包括安徽省、江蘇省、上海市、浙江省。2012—2021年，上述3個(gè)區(qū)域農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展趨勢(shì)如圖1所示。

其中，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平在整體上呈現(xiàn)輕微的波動(dòng)下降趨勢(shì)，具體數(shù)值從2012年的1.158降至2022年的1.000。進(jìn)一步對(duì)比長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上、中、下3個(gè)區(qū)域，其農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平的波動(dòng)大致相同，但上游地區(qū)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平相對(duì)最高，并且在考察期內(nèi)還出現(xiàn)過小幅度的上升趨勢(shì)，從2012年的1.660上漲到2016年的1.840，隨后降至2022年的1.634；而下游地區(qū)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平最低，并且在2012—2022年呈略微下降的趨勢(shì)；下游地區(qū)和中游地區(qū)期初的波動(dòng)趨勢(shì)相同，都出現(xiàn)輕微下降的趨勢(shì)，只是到了2017年，中游地區(qū)的下降幅度高達(dá)20%，要高于下游地區(qū)，并且2017年至2021年下游地區(qū)與中游地區(qū)之間農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚差異在不斷減小。

2.2.2 空間分布

產(chǎn)業(yè)平均地理集聚率這個(gè)指標(biāo)可以用來(lái)分析各區(qū)域農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的空間分布特征。利用公式（2）計(jì)算得到長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)?。ㄖ陛犑校?012—2022年的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)平均地理集聚率，如表2所示。

根據(jù)表2的數(shù)據(jù)，四川省與云南省憑借豐富的農(nóng)業(yè)資源稟賦和較高的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，其農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)平均地理集聚率在考察期內(nèi)均超過7.000，顯著領(lǐng)先于其他?。ㄖ陛犑校?，體現(xiàn)了高水平的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚。相比之下，上海市高度城市化，土地資源多用于城市建設(shè)和工業(yè)發(fā)展，農(nóng)業(yè)用地有限，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)平均地理集聚率極低，長(zhǎng)期低于1.000。而長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中游地區(qū)，如安徽省、湖北省、湖南省等，其農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)平均地理集聚率相近且整體發(fā)展良好。中部地區(qū)作為全國(guó)糧食生產(chǎn)的核心區(qū)，耕地資源相對(duì)充足［16］，氣候適宜，并且也因其在農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)戰(zhàn)略性調(diào)整中注重提升農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量和基地化生產(chǎn)［17］，所以使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)逐漸向優(yōu)勢(shì)產(chǎn)區(qū)集中。

根據(jù)表2結(jié)果，將其劃分為低水平區(qū)（V[lt;]2）、中等水平區(qū)（2[≤]V[lt;]4）、較高水平區(qū)（4[≤]V[lt;]6）和高水平區(qū)（V[≥]6），進(jìn)一步分地區(qū)觀察長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平的變化。上游地區(qū)有2個(gè)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚高水平區(qū)，1個(gè)或2個(gè)中等水平區(qū)；中游地區(qū)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平逐年降低，2012年存在2個(gè)較高水平區(qū)和1個(gè)低水平區(qū)，而到2022年變?yōu)?個(gè)中等水平區(qū)和1個(gè)低水平區(qū)；下游地區(qū)的集聚水平也在下降，2022年只剩下中等水平區(qū)和低水平區(qū)?？傊?，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚在空間上呈現(xiàn)“上游[gt;]中游[gt;]下游”的結(jié)構(gòu)。

總之，從不同地區(qū)時(shí)空演化類型來(lái)看，隨著時(shí)間推移，高集聚區(qū)和較高集聚區(qū)的?。ㄖ陛犑校?shù)量明顯減少，而中等水平集聚區(qū)和低集聚區(qū)的?。ㄖ陛犑校?shù)量則不斷增加，這表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平還亟待提升，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的道路任重道遠(yuǎn)。

3 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的空間自相關(guān)檢驗(yàn)與分析

3.1 空間自相關(guān)檢驗(yàn)方法

地理學(xué)第一定律認(rèn)為在空間上距離相近的地區(qū)存在一定的空間相關(guān)性，地區(qū)之間越臨近，空間相關(guān)性越強(qiáng)［17］。因此，如果長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平在空間上存在某種規(guī)律的分布，那么就可能存在空間相關(guān)性。莫蘭指數(shù)是衡量空間相關(guān)性的常用指標(biāo)，用于測(cè)量地理空間數(shù)據(jù)的空間自相關(guān)性，揭示地理區(qū)域內(nèi)變量值的空間分布趨勢(shì)。莫蘭指數(shù)分為全局和局部2種，全局莫蘭指數(shù)主要測(cè)量整體空間自相關(guān)性，局部莫蘭指數(shù)則具體分析地區(qū)間變量的相互影響。該研究采用全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)2個(gè)指標(biāo)對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的空間相關(guān)性進(jìn)行測(cè)定，主要計(jì)算公式見式（3）和式（4）。

3.2 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的空間自相關(guān)分析

基于2012—2022年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)?。ㄖ陛犑校┺r(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的相關(guān)數(shù)據(jù)，通過鄰接權(quán)重矩陣進(jìn)行空間自相關(guān)性檢驗(yàn)，并運(yùn)用軟件Stata16.0得到各核心變量的莫蘭指數(shù)。

表3是歷年來(lái)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的全局莫蘭指數(shù)。樣本期內(nèi)，全局莫蘭指數(shù)全為正，且都在1%的水平上顯著，說(shuō)明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)?。ㄖ陛犑校┑霓r(nóng)業(yè)集聚狀態(tài)在空間上具有顯著的正向相關(guān)性，高值與高值、低值與低值之間會(huì)出現(xiàn)更明顯的集聚特征。從變動(dòng)趨勢(shì)來(lái)看，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的全局莫蘭指數(shù)在2012—2021年大幅度提高，說(shuō)明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)農(nóng)業(yè)集聚的空間相關(guān)性總體上在不斷增強(qiáng)。

進(jìn)一步地，以2012年、2015年、2018年、2022年為例繪制莫蘭散點(diǎn)圖（見圖2），分析長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的局部特征。在莫蘭散點(diǎn)圖中，2012年位于第一象限和第三象限的?。ㄖ陛犑校┓謩e是4個(gè)，而到了2018年位于第三象限的?。ㄖ陛犑校┰黾恿?個(gè)，變成5個(gè)，說(shuō)明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的空間分布出現(xiàn)了正向自相關(guān)，并且隨著時(shí)間的推移，這種正向自相關(guān)關(guān)系在不斷增強(qiáng)。而在各個(gè)年份中，位于第一象限、第三象限的?。ㄖ陛犑校┛倲?shù)量均超過70%，也表現(xiàn)出長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)集聚的“同質(zhì)性外溢”特點(diǎn)突出。

從表4具體來(lái)分析長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各?。ㄖ陛犑校┑目臻g集聚情況。第一，“高—高”集聚（第一象限）常駐地區(qū)包括重慶市、四川省、貴州省、云南省，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)空間集聚與周邊地區(qū)形成了高速雙向的正相關(guān)溢出效應(yīng)；“低—高”集聚（第二象限）常駐地區(qū)僅為湖南省，該地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平不高，但被高農(nóng)業(yè)集聚水平的?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）包圍；“低—低”集聚（第三象限）的常駐地區(qū)包括上海市、江蘇省、安徽省、江西省，該地區(qū)及周邊地區(qū)的農(nóng)業(yè)集聚水平都較低，但在空間上存在正向自相關(guān)關(guān)系；“高—低”集聚（第四象限）的地區(qū)有湖北省、浙江省，該地區(qū)的農(nóng)業(yè)集聚水平比周邊地區(qū)高，處于極化中心的位置。第二，2012—2022年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)?。ㄖ陛犑校┑霓r(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚結(jié)構(gòu)相對(duì)穩(wěn)定，大部分地區(qū)都保持穩(wěn)定的空間集聚狀態(tài)，只有湖北省、浙江省的空間集聚狀態(tài)發(fā)生改變，在“高—低”集聚和“低—低”集聚狀態(tài)中不斷變化。

4 結(jié)論與建議

該研究對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省（直轄市）關(guān)于12種農(nóng)作物的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平進(jìn)行了分析，運(yùn)用區(qū)位熵法和產(chǎn)業(yè)平均地理集聚率法對(duì)其集聚水平進(jìn)行測(cè)度并分析其時(shí)空演變趨勢(shì)，然后通過構(gòu)建鄰接權(quán)重矩陣，運(yùn)用空間自相關(guān)分析來(lái)探討農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的空間溢出效應(yīng)。分析研究結(jié)果，可得出以下結(jié)論。

①長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚存在明顯的地域差異，出現(xiàn)上、中、下游地區(qū)梯度遞減的分布規(guī)律。其中，云南省和四川省的農(nóng)業(yè)集聚水平最高，然后依次是安徽省、湖北省、湖南省、江蘇省、貴州省、重慶市、江西省、浙江省和上海市，并且不同?。ㄖ陛犑校┳陨硭鶕碛械霓r(nóng)業(yè)資源、經(jīng)濟(jì)水平和政策扶持不同，會(huì)導(dǎo)致其各自農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)規(guī)?；l(fā)展的帶動(dòng)作用和對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)程度也不同。

②長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚在空間上呈現(xiàn)顯著的正向相關(guān)性，相鄰?。ㄖ陛犑校┑霓r(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)彼此有影響，并且這種影響逐漸增強(qiáng)。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚主要表現(xiàn)為同質(zhì)性溢出，呈現(xiàn)高—高型和低—低型的空間結(jié)構(gòu)特征，但2012—2022年出現(xiàn)低—低型集聚狀態(tài)的省（直轄市）在增加。

根據(jù)上述分析結(jié)果，筆者認(rèn)為，要想促進(jìn)各地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)規(guī)模化、專業(yè)化發(fā)展，加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)間的集聚效應(yīng)，需要采取大量措施加以引導(dǎo)。首先，積極落實(shí)“三權(quán)”分置的土地政策，完善土地流轉(zhuǎn)制度，發(fā)揮農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚優(yōu)勢(shì)。各地可以結(jié)合自身的發(fā)展特征，對(duì)“三權(quán)”分置的具體實(shí)施方式進(jìn)行積極探討。例如，上海市等土地資源稀缺的地區(qū)，可以通過推進(jìn)土地整合，優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu)、調(diào)整農(nóng)業(yè)用地布局，來(lái)實(shí)現(xiàn)農(nóng)田的規(guī)?；?jīng)營(yíng)。其次，在穩(wěn)定糧食生產(chǎn)的同時(shí)，重點(diǎn)發(fā)展高效精品農(nóng)業(yè)和都市農(nóng)業(yè)，特別是在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游地區(qū)。該地區(qū)氣候條件優(yōu)越，并且擁有經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的城市群，消費(fèi)市場(chǎng)龐大，適合發(fā)展高效精品蔬菜、水果、花卉等農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)。同時(shí)，由于精品農(nóng)業(yè)的發(fā)展離不開高素質(zhì)的農(nóng)業(yè)人才，因此當(dāng)?shù)剡€需要積極培育新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體，如家庭農(nóng)場(chǎng)、農(nóng)民專業(yè)合作社等，并且加快對(duì)農(nóng)民的職業(yè)技能培訓(xùn)，培養(yǎng)出一批具備現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)和管理能力的新型農(nóng)民，使他們能夠積極參與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚進(jìn)程。最后，國(guó)家對(duì)于農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)園要給予一定的政策扶持。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶作為中國(guó)重要的農(nóng)業(yè)基地之一，擁有大量的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)園及龍頭企業(yè)，其不僅能促進(jìn)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)的發(fā)展，也能為周邊地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展提供重要的支持和借鑒。

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