当前农产品区域公用品牌相关研究已取得一定进展，但就其是否能够促进农业经济增长尚未形成定论。一种观点认为，农产品区域公用品牌能够显著促进农业经济增长，并改善农户福利。其实现依赖于生产者、行业协会和地方政府等利益主体协同联动，将区域农业垄断资源优势转化成市场效益，提升农业生产者经营收入。品牌对农户增收和农业发展的贡献率甚至可能超过人力资本和物质资本。另一种观点认为，农产品区域公用品牌并不能带来显著经济增长，因为经济增长积极效应会被“搭便车”“公地悲剧”等消极效应所抵消。从长期看，区域公用品牌具有非竞争性和非排他性，这种独特品牌特性使相关主体丧失保护意识，将劣质、低价农产品带入消费市场，挫伤消费者对品牌的信任，并引发品牌危机。此外，也有部分研究关注农产品区域公用品牌促进农业经济增长实现路径与异质性。例如，在市场化视域下，农产品区域公用品牌能够通过提升农产品品牌形象，缓解信息传递不对称性，带动农业经济增长，最终促进乡村振兴。

尽管现有研究已进行有益探索，但仍有值得进一步完善的地方。第一，现有研究多从市场化、差异化等单一视角来讨论农产品区域公用品牌驱动效应，研究视域、广度仍有拓展空间；第二，现有研究已开始尝试将理论和实证相结合，系统讨论农产品区域公用品牌驱动效应，但是由于分析粒度较为粗糙导致研究对象因果关系模糊，也未对内生性问题做进一步讨论。因此，本文将研究对象聚焦至县域经济主体，探讨农产品区域公用品牌赋能农业经济多元路径和异质化表现，以期为相关研究提供补充证据。

一、理论分析与研究假设

农产品区域公用品牌建设本质上是一个推动区域内农业生产经营主体实现地理空间集聚、组织形态整合的过程。该过程深刻契合集聚效应理论分析逻辑，该理论指出产业在地理空间上集中能够通过共享、匹配和学习三个维度促进经济增长，可以从这三个维度剖析农产品区域公用品牌对农业经济的赋能机制。

（一）农产品区域公用品牌与农业经济增长

农产品区域公用品牌具有高附加值潜力和区域专属性，能够吸引产业链上下游企业、服务机构及相关社会组织在地理空间上集聚，形成以专业化分工、知识溢出与创新合作为特征的产业生态网络。品牌运营通常以统一的生产标准、质量追溯体系和认证管理为核心机制，对参与主体生产行为形成刚性约束，从而推动原本分散小农户向组织化、规模化协作生产模式转型。虽然生产者天然存在“搭便车”动机，享受品牌溢价却不遵守规范，但强有力的制度建设可以有效防控“公地悲剧”。农产品区域公用品牌在制度建设上通过准入激励、监督与惩罚等措施规范生产者行为。这些举措虽然不能完全杜绝“公地悲剧”发生，但能在一定程度上保障区域品牌积极经济效应。

基于此，提出以下研究假设：

H1：农产品区域公用品牌能够助力农业经济增长。

（二）作用机制

1. 农产品区域公用品牌生产力提升效应

生产力提升对应集聚效应学习维度。根据集聚效应理论，农产品区域公用品牌为农业带来资金、技术、人才等生产要素，促进知识溢出与技术扩散，推动农业生产力提升，进而促进农业经济增长。品牌化本身对品质和产量的双重追求，形成对先进农业技术、专业领域人才等的强大市场需求，品牌管理者或行业协会通常会主动引入和推广新品种、新技术、新设备，并为生产者提供技术培训和指导。集群内专业化分工与合作，进一步促进先进技术和管理经验迅速扩散与采纳，显著提高资源利用率和全要素生产率。

基于此，提出以下研究假设：

H2：农产品区域公用品牌通过提升农业生产力促进农业经济增长。

2. 农产品区域公用品牌产业链延伸效应

产业链延伸对应集聚效应共享维度。集聚效应理论强调，通过共享基础设施和中间投入品，吸引上下游企业进入。农产品区域公用品牌以强制性和引导性方式推动生产要素空间集聚与组织整合，为纵向产业链延伸创造必要条件。当大量同类农产品生产者在空间上集聚并形成规模后，便为下游加工业和上游专业化服务业如包装、物流、营销企业提供稳定且充足的业务来源，使得这些关联产业在此设厂变得经济可行。集聚区内部频繁交互也会促进隐性知识传播和创新，可能催生新产品形态、新业态（如农业观光、体验农业），从而自然地向第三产业延伸。这种正向循环效应促进农村三产融合，以农产品及其衍生品产销一体化为重要特征的产业链纵向延伸，可以大幅提高农产品总体附加值。

基于此，提出以下研究假设：

H3：农产品区域公用品牌通过延伸农业产业链促进农业经济增长。

3. 农产品区域公用品牌交易成本降低效应

交易成本降低对应集聚效应匹配维度。根据集聚效应理论，农产品区域公用品牌建设会给农业带来交易便利性，提高要素与信息匹配效率，降低搜寻与交易成本，进而推动农业增值。品牌培育成熟时期，核心产区构建起完整产业链，生产者可就近获取所需原材料，显著节约物流与人力成本，也会使相关专业信息快速在集群内传播，降低信息获取成本。如果汁厂更愿意建在大型苹果产业集群附近，因为它能以更低成本获得原料、掌握市场信息并确保供应稳定。

基于此，提出以下研究假设：

H4：农产品区域公用品牌通过降低交易成本促进农业经济增长。

同时，根据地域分工理论，不同地区资源禀赋、产业基础与比较优势存在差异，这使得农产品区域公用品牌建设模式与发展水平不尽相同，进而导致其对农业经济赋能效应呈现出显著异质性特征。总体理论机制框架见图1。

二、研究设计

通过明确农产品区域公用品牌政策实施流程与特征，确定采用多期DID模型进行评估，并详细阐述数据来源与处理方式，以及各变量的具体选取和赋值情况，为后续实证分析筑牢基础。主要变量定义见表1。

（一）品牌政策后评估逻辑框架

农产品区域公用品牌，是指在一个特定区域内，由相关机构（通常是政府、行业协会或合作组织）所有、管理和维护，供区域内符合条件生产经营者共同使用的农产品品牌。其核心特征在于区域公有、授权使用、统一标准、共同维护。在原产地特征层面，农产品地理标志与农产品区域公用品牌意义趋同，是区域公用品牌的一种重要法律形式和高级形态，通常具备更强法律保护和更严格质量标准。目前，农产品地理标志相关数据获取渠道较多，且更为便捷，有许多学者在进行相关实证研究时使用农产品地理标志直接代表农产品区域公用品牌。因此，农产品区域公用品牌是一个包容性概念，涵盖农产品地理标志和尚未获得地理标志认定但已形成区域公用属性的品牌。

根据各省《农产品区域公用品牌管理办法》，目前我国农产品区域公用品牌政策实施主要经过三个流程：组织申报评选管理和授权使用，见图2。在组织申报环节，地区政府、行业协会或农业合作社等主体依据区域资源禀赋和产业基础，组织符合条件生产经营的单位进行品牌申报；在评选管理环节，相关部门对申报材料真实性、规范性及品牌独特性进行评审，认定合格品牌进入区域公用品牌名录，并实施动态监管；在授权使用环节，获得认定品牌由区域管理机构授权给符合条件生产经营者使用。因此，农产品区域公用品牌建设可以视为一项准自然实验，其认定结果取决于专家评审，县域层面难以自主选择政策时点或操控认定结果，具有较强外生性。

进一步地，双重差分法（DID）有助于控制其他事件对时间序列的混淆效应，有效分离出农产品区域公用品牌政策真实影响，更准确地区分品牌建设与农业经济之间的因果关系。农产品区域公用品牌作为逐年逐地区推行的政策，完全适用于标准多时点双重差分分析框架。基于上述品牌政策实施特征和前文理论分析，采用多期DID模型，利用2000—2023年全国1 552个县级行政区面板数据，评估农产品区域公用品牌对农业经济的影响，并检验其作用机制与异质性，以全面揭示品牌赋能效应。

（二）数据来源与处理

县域经济数据主要来源于中经网、中国县域统计年鉴、中国农村统计年鉴、中国工商注册企业数据库、各省市县统计年鉴和统计公报；年降雨量数据来源于国家气象科学数据中心；品牌数据主要依据中华人民共和国农业农村部农产品地理标志官方认定名录，并结合《浙大卡特-企研中国涉农研究数据库》（CCAD）中全国区域公用品牌微观数据进行对比、校正和整合，确保品牌样本权威性和覆盖全面性，最终形成2000—2023年我国农产品区域公用品牌数据。

对于上述数据做如下处理：第一，剔除上海、西藏及港澳台等缺乏相应年份农业产值数据的地区，以及样本期间内数据完全缺失的县域。第二，通过县域代码和名称将县域经济数据和全国区域公用品牌数据进行匹配，无法实现精确匹配的省市级农产品区域公用品牌，予以剔除。第三，为控制地区间通胀差异、确保数据可比性，以2000年为基期，利用各市生产总值平减指数对货币变量进行调整。同时，对所有连续变量进行1%水平缩尾处理。经过以上处理，获得2000—2023年29个省、自治区、直辖市1 552个县级行政区平衡面板数据。

（三）变量选取与赋值

1. 被解释变量

农业经济（agdp）。农业经济指县域范围内农林牧渔业生产活动的最终产出总量。为全面反映县域农业生产总体规模与产出水平，将农林牧渔业总产值作为衡量指标。该指标契合从宏观层面评估品牌对农业经济总量影响的定位，能够直接捕捉品牌作用于农产品市场化销售与产出价值提升这一初始效应。

2. 解释变量

农产品区域公用品牌（did）。农产品区域公用品牌指在一个特定区域内，由相关机构所有并供区域内符合条件的生产经营者共同使用的农产品品牌。将农产品区域公用品牌建设视为一项准自然实验，如果县域建设农产品区域公用品牌，则赋值为1，为处理组；否则，设置为0，为控制组。样本中，共有935个县级行政区在研究期内获得至少一项品牌认定，涵盖果品类、粮食类、蔬菜类和肉类产品类等主要品类。

3. 机制变量

农业生产力（tfp）。农业生产力指农业生产过程中各类要素投入的综合产出效率，反映了技术进步、要素配置与组织管理的整体水平。相较于单要素指标如土地产出率、劳动生产率等，全要素生产率能够综合反映要素配置效率、技术进步与组织管理改善等品牌可能带来的多维效率提升。因此，采用农业全要素生产率指标，检验品牌对农业生产力的影响。具体测算农业全要素生产率过程中，参考唐建军等和龚斌磊等研究，产出变量选择第一产业增加值，投入变量包括劳动力（第一产业从业人员数）、土地（农作物播种面积）和资本（农用机械总动力）。测算方法为随机前沿分析，生产函数设定为超越对数形式，包含时间趋势项，采用最大似然估计。测算结果表明，2000—2023年全国县域农业生产力均值为5.480，标准差为1.731，最小值为2.929，最大值为20.252（见表2）。

农业产业链延伸（extension）。农业产业链延伸指农业与上下游加工业、服务业相互融合并形成纵向关联产业集聚的过程，本质上表现为关联产业市场进入与集聚，新企业进入是产业链活力与延伸能力直接体现。相较于存量企业数，新增企业更能反映品牌建设带来的动态产业集聚效应，符合机制检验对变化的识别需求。为更好地涵盖农业加工业和服务业等产业链延伸关键环节，将地区新注册农业加工业和服务业企业数量作为农业产业链延伸衡量指标，主要包括农副食品加工业、食品制造业和农、林、牧、渔服务业等。

交易成本（transaction）。交易成本指农产品交易过程中产生的信息搜寻、谈判议价、合同执行及运输协调等费用。按照农产品交易过程，可将交易成本分为信息成本、谈判成本和执行成本三个方面，这些指标难以直接观测，却与地区市场化程度高度相关。市场化程度可以反映地区信息透明度、契约执行效率与基础设施完备性。市场化程度高的地区，信息不对称性降低，相关运输设施和配套制度更为完善，交易各方能够花费更少时间和精力在搜索产品信息、价格谈判和运输安排上。借鉴樊纲等市场化指数测算结果，将各地区市场化发展指数的倒数作为交易成本衡量指标。

4. 控制变量

为排除其他社会经济因素对实证结果的干扰，参考林嵩等和王书斌等研究，选取经济基础水平（gdp）、金融发展水平（finance）、政府干预水平（finance）和消费水平（consum）等作为控制变量。同时，考虑到农业资源投入和气候条件会影响农产品区域公用品牌经济效应，继续增添农村固定资产投资（asset）、农业人力资源投入（human）、农业机械化水平（mechan）和气候条件（climate）等控制变量。

（四）实证模型构建

1. 基准回归模型

根据品牌审批范围和时间差异，建立以下多期DID模型：

其中，i表示不同县域，t表示不同年份。agdp为被解释变量农业经济。did_it表示treat_i×post_it，其中表示treat_i表示处理组，post_it表示政策时点。Xit表示选取的一系列控制变量。u_i为个体固定效应，v_t为时间固定效应，ε_it表示随机误差项。

2. 机制检验模型

为厘清农产品区域公用品牌对农业经济的作用渠道，参考江艇有关渠道检验论述，构建如下机制检验模型：

其中，Mit为机制变量，依次用农业生产力、农业产业链延伸和交易成本进行替换。其他变量设置方式与式（1）保持一致。

（五）变量描述性统计

主要变量样本描述性统计结果见表2。从表中易知，解释变量最大值为1，最小值为0，符合基准模型设定条件。解释变量和被解释变量标准差较小，不存在异常值，且样本数据波动相对较小，控制变量相关数据与已有文献相近故不再赘述。

三、实证结果与讨论

（一）基准回归结果

表3为DID框架下不同模型设置的回归结果。列（1）至列（3）显示在逐步控制固定效应和其他变量基础上，农产品区域公用品牌对农业经济的影响。回归结果表明，农产品区域公用品牌显著提高县域农业总产值，H1成立。如列（3）所示，在控制一系列变量及固定效应后，农产品区域公用品牌估计系数为0.037。由于被解释变量农业经济为对数形式，而核心解释变量为虚拟变量，根据半对数模型系数解释规则，该系数意味着，平均而言，拥有农产品区域公用品牌县域，其农业总产值比没有品牌县域显著高出约3.8%（≈e0.037-1）。农产品区域公用品牌会增强产地市场辨识度，拓宽农产品销售半径。同时，拥有区域公用品牌县域倒逼区域内生产者遵循统一生产标准与质量管控体系，提升产品市场认可度与溢价能力，进而拉动农业总产值增长。

控制变量方面，农业生产要素投入呈现显著积极影响，农业人力资源投入与农业机械化水平系数均在1%水平上显著为正，表明劳动力规模和机械动力提升是驱动农业产出的主要动力。区域宏观经济环境同样关键，经济基础水平与政府干预水平系数显著为正，说明整体经济发展与政府财政支持为农业增长提供有利土壤。值得注意的是，部分变量呈现出显著负相关性。金融发展水平系数显著为负，这可能暗示着研究期内县域金融资源配置并未有效导向农业生产环节，或反映信贷扩张与农业增长之间的复杂关系。城镇化水平与人口规模系数同样显著为负，前者可能体现城镇化进程中农业劳动力流出负面效应，后者则可能指向人口规模扩大所带来的资源约束或产业结构变化。自然条件中，气候作为基础生产要素，其正向显著影响符合预期。而农村固定资产投资、消费水平等变量在本模型设定下未通过显著性检验，表明其直接影响在控制其他因素后并不显著。总体而言，控制变量估计结果大多符合经济理论或现实观察，有效隔离其他潜在混淆因素影响，从而能够更为准确地识别出农产品区域公用品牌建设对农业经济的独立贡献。

（二）事前趋势检验

为增强主要研究结论稳健性，引入事前趋势检验。事前趋势检验中品牌建设开始年份为2008年，在2008年之前表示未开始农产品区域公用品牌建设，在2008年之后表示正在进行农产品区域公用品牌建设。事前趋势检验结果表明，在农产品区域公用品牌建设开始前，其对农业经济影响不显著。在建设开始之后，农产品区域公用品牌对农业经济影响显著为正，且在一定程度上排除事前趋势效应，结果通过平行趋势检验。因此，主要研究结论农产品区域公用品牌显著提高县域农业总产值得到进一步验证。

（三）内生性处理

品牌建设和农业经济增长可能存在潜在反向因果关系，即并非品牌建设引致经济增长，反而是农业经济基础更好的地区，更有能力、动力和资源培育和申报区域公用品牌。为克服这一潜在内生性问题，采用动态面板模型与工具变量法两种策略进行检验。

考虑到农业经济增长可能具有路径依赖性，即当期农业经济水平会受到前期水平影响，参照科尔德拉（Cordella）等研究，在基准模型（1）中引入农业经济一阶和二阶滞后项，构建如下动态面板模型：

其中，ρ1和ρ2为滞后项估计系数，反映县域农业经济增长的路径依赖程度；其他变量含义与模型（1）一致。由于滞后项与个体固定效应ui相关，传统固定效应估计量存在偏误。为此，采用系统广义矩估计（GMM）方法。该方法同时利用水平方程和差分方程信息，能够有效解决动态面板估计偏误问题，尤其适用于时间维度（T=24）相对较大、个体数量（N=1 552）较大的面板数据。

动态面板模型估计结果见表4。为确保估计结果可靠性，进行一系列检验，汉森（Hansen）检验p值为0.461，无法拒绝工具变量有效原假设；AR(1）检验p值为0.000,AR(2）检验p值为0.772，表明残差存在一阶自相关，但不存在二阶自相关，模型设定合理，工具变量选择恰当。估计结果显示，农业经济一阶滞后项和二阶滞后项估计系数分别为0.792和0.158，均在1%和5%水平上显著为正。这表明县域农业经济增长存在显著路径依赖特征，历史农业基础对当期增长具有较强惯性影响，两者之和为0.950，接近单位根但未发散，符合经济增长持续性特征。在控制路径依赖后，农产品区域公用品牌估计系数为0.006，在5%水平上显著为正，表明品牌建设仍能有效促进农业经济增长，H1进一步得到验证。

为缓解内生性问题，参考甘伟铭等的研究，选择产地明朝驿站数量作为工具变量。一是满足相关性约束。我国历史上贡品通常是地方优质、稀缺且声誉卓著的产品，现有很多区域公用品牌都曾为贡品，如五常大米、万年贡米。因此，区域公用品牌建设与其历史上是否曾有贡品存在相关性。但限于贡品数据不可得，且驿站在历史上承担贡品运输职能，故借助驿站数量构建工具变量。二是满足外生性约束。明朝时期建立驿站大部分已经废弃，对现代农业经济增长没有直接影响。同时，参考李（Li）等的处理方式，采用两阶段最小二乘法对模型进行估计。回归结果见表5。其中，列（1）为第一阶段回归结果，被解释变量为农产品区域公用品牌；列（2）为第二阶段回归结果，被解释变量为农业经济。第一阶段回归结果中，工具变量系数为0.085，在1%水平上显著为正，表明历史上驿站数量越多的地区，其农产品区域公用品牌建设水平越高，工具变量满足相关性条件。第二阶段回归结果显示，农产品区域公用品牌系数为0.040，在1%水平上显著为正，与基准模型和动态面板模型发现基本一致。同时，弱工具变量检验Cragg-Donald Wald F统计量为13 363.63，远大于Stock-Yogo检验10%水平下临界值16.38，表明不存在弱工具变量问题。Anderson LM统计量为9 114.95,p值为0.000，拒绝工具变量识别不足原假设，进一步验证工具变量有效性。上述结果表明，缓解内生性问题后，农产品区域公用品牌对农业经济增长促进作用依然稳健。

（四）稳健性检验

1. 安慰剂检验

为将基准结果从人工设置或遗漏变量影响中解放出来，进行时间和空间两个安慰剂检验。首先，通过人为设定农产品区域公用品牌成立时间进行时间安慰剂检验。参考拉·费拉拉（La Ferrara）等的研究，将农产品区域公用品牌成立时间统一提前1～10期再次进行回归检验，结果所有置信区间均包含0值，说明安慰剂效应不显著。基准回归结果依旧稳健。

其次，通过构造处理组进行空间安慰剂检验。根据反事实检验思想，随机抽取527个县构成伪处理组，其余县作为伪控制组，得到实施空间安慰剂的农产品区域公用品牌系数估计值，结果见表6。双边及右边p值均小于0.01，拒绝处理效应为0的原假设。将上述过程重复500次，得到500个回归系数及其对应p值，处理效应估计值偏离安慰剂效应分布，证实农产品区域公用品牌可以显著提高县级农业经济水平这一结论稳健性。

2. 其他稳健性检验

上述实证检验结果表明，农产品区域公用品牌可以显著促进县域农业经济发展。为进一步排除变量测量方式、数据结构等因素对结果的影响，对基准结果进行稳健性测试。

首先，排除变量测量方式影响：（1）替换被解释变量。与农业总产值相比，农业增加值数据更能体现农产品区域公用品牌净增长效应，可以提供地区农业经济发展状况真实视角。用农业增加值替换农业总产值作为被解释变量，并重新进行回归。回归结果见表7列（1）。（2）替换核心解释变量。同一县可能不止有一种农产品区域公用品牌。在未来几年里，各县可以继续申请区域公用品牌。在此基础上，利用品牌建设数量和建设时长表示不同县品牌建设情况。回归结果见表7列（2）和列（3）。

其次，排除数据结构影响：2006年初全国范围内正式取消农业税政策，为避免农业税取消对基准回归结果造成偏误，选择保留2006年及以后数据，并重新进行回归。回归结果见表7列（4）。

最后，排除其他因素影响：剔除直辖市。由于直辖市（北京、天津、重庆）的区级单位在行政层级与发展模式上与普通县域存在本质区别，为排除潜在估计偏误，在后续分析中剔除这三个直辖市的县域样本数据。回归结果见表7列（5）。

以上稳健性检验中，农产品区域公用品牌系数在5%水平上显著为正，与前文估计结果基本一致，进一步验证农产品区域公用品牌显著提高县域农业总产值这一结论稳健性。

四、作用机制检验与异质性分析

农产品区域公用品牌对县域农业经济增长具有显著促进效应，但其内在作用路径及差异化表现仍需进一步揭示。理论上，品牌效应可能通过生产力提升、产业链延伸与交易成本降低三条机制实现，且不同品类特性与区域禀赋可能导致效应异质性。依次检验上述三条机制路径，并从行业属性与区域布局两个维度考察品牌效应异质性特征，以深化对品牌赋能农业增长内在逻辑的理解。

（一）作用机制检验

理论分析表明，宏观层面上农产品区域公用品牌的集聚效应，使农业生产力提升、产业链延伸和交易成本下降，进而促进农业经济增长。为验证这三个机制，基于模型（2），分别以上述三个变量作为因变量进行回归，结果见表8。一是生产力提升效应。列（1）结果显示，农产品区域公用品牌估计系数为0.038，在1%水平上显著为正。这意味着，相较于未获得品牌认定县域，拥有区域公用品牌县域农业全要素生产率平均高出约3.9%。二是产业链延伸效应。列（2）结果显示，农产品区域公用品牌对产业链延伸的影响系数为0.094，在1%水平上显著为正。这表明品牌建设能够显著促进农业加工业和服务业企业进入，推动产业链向二三产业延伸。三是交易成本降低效应。列（3）结果显示，农产品区域公用品牌对交易成本的影响系数为-0.001，在10%水平上显著为负。交易成本降低效应显著性虽弱于前两条路径，但其存在本身验证品牌建设能够降低市场交易摩擦。上述结果证实农产品区域公用品牌对生产力提升、产业链延伸和交易成本降低的积极作用。

进一步地，学者们分别从不同视角验证提升农业生产力、延伸产业链和降低交易成本对农业经济增长的促进作用。综合上述检验与既有文献，农产品区域公用品牌能够通过这三条路径显著促进农业经济增长，H2、H3、H4成立。首先，生产力提升是品牌赋能基础，通过集聚资金、技术和人才等要素提高全要素生产率，夯实农业增长内生动力。其次，产业链延伸是品牌增值关键，依托要素集聚催生加工、物流等配套产业，实现一二三产融合，拓宽农业增值空间。最后，交易成本降低是品牌增效保障，通过形成完整产业链减少信息不对称与物流损耗，提升农业盈利水平。

（二）异质性分析

1. 行业异质性

样本县中，约65%的县域在样本期内拥有品牌数量不超过一个。因此，以每个县建立的第一个农产品区域公用品牌为标准分类，其中285个属于果品类，173个属于蔬菜类，111个属于粮食类，101个属于肉类产品类。表9列（1）至列（4）回归结果表明，果品类和粮食类品牌可以有效地加速农业经济增长，而蔬菜类和肉类产品类品牌则没有显著影响。这种品牌赋能效应异质性表现，可能是因为品类间在生产属性、产业链基础及交易特征等方面的结构性差异。一方面，果品与粮食类生产周期相对较长、标准化程度高，品牌带动的技术推广与管理优化更易转化为全要素生产率显著进步；而蔬菜与肉类产品生产波动大、标准化难，技术溢出效应较弱。另一方面，果品与粮食易于发展加工与储运体系，形成集聚效应，吸引配套产业。蔬菜则以鲜食为主，加工比例低，冷链物流要求高，产业链延伸难度大；肉类产品加工虽有一定基础，但涉及屠宰、检疫等多环节，整合成本高，品牌对产业链带动作用受制于供应链的复杂程度与监管成本。

2. 区域异质性

表9列（5）显示农产品区域公用品牌对东部、中部和西部地区农业经济影响的估算结果。结果表明，与东部地区相比，中西部地区建立农产品区域公用品牌更有利于农业经济增长。中部地区（如河南、湖北和湖南）是我国传统粮食和农产品主产区，拥有良好农业产业基础、连片土地和相对充足劳动力，也是发挥品牌效应理想区域。品牌建设能够有效地引导资本、技术向优势产区集中，形成一个品牌带动一个产业、一个产业富一方百姓格局。西部地区（如新疆、西藏和青海）生态环境独特，农业资源禀赋优越。该地区品牌具有稀缺性和独特性两个强大核心竞争力，如“新疆红枣”“宁夏枸杞”“西藏青稞”等。相比之下，虽然东部地区经济发达，基础设施完善，但品牌产品同质化严重、竞争更为激烈，面临着土地资源紧张、劳动力成本高昂等约束，而且大部分品牌收益和果实都被二三产业撷取，对农业经济的推动作用并不明显。

可见，我国农产品区域公用品牌建设，是一个在品类特性与区域禀赋二维坐标中寻找最优解的复杂过程。

五、研究结论与对策建议

（一）研究结论

基于2000—2023年我国县级数据，以农产品区域公用品牌建设为准自然实验，采用多时点双重差分法评估农产品区域公用品牌对农业经济的影响与机制。研究结论如下：第一，农产品区域公用品牌是驱动县域农业经济增长的有效抓手，其增值效应具有稳健性与显著性。在控制其他变量后，拥有区域公用品牌县域农业总产值较无品牌县域平均提升约3.8%。该结果突破品牌仅是地域符号的认知局限，证实品牌建设能够转化为经济效益，为乡村振兴战略下农业提质增效提供可落地的实践路径。第二，生产力提升是品牌赋能基础，产业链延伸是品牌增值关键，交易成本降低是品牌增效保障。农业生产力提高、产业链条纵向延伸和市场进一步完善带来的交易成本降低，是品牌富农效应实现重要途径。第三，品牌经济效应高度依赖区域禀赋和品类特性匹配度，异质性特征显著。从品类来看，果品类、粮食类品牌效应突出，根源在于其生产周期稳定、标准化程度高、产业链延伸潜力大；而蔬菜类依赖鲜食、肉类涉及复杂检疫监管，品牌带动的增值空间受限。从区域来看，中部地区品牌效应最强，因其作为传统农业主产区，土地、劳动力要素优势与品牌建设形成叠加效应；西部地区凭借生态资源稀缺性形成差异化优势；东部地区则受土地资源紧张、劳动力成本高、品牌同质化竞争等因素制约，品牌对农业经济的带动作用被弱化。

（二）政策建议

第一，强化核心驱动力，推动品牌效应向实际成效转化。一是设立品牌科技专项，推广适用于品牌产区的良种良法与智能装备，直接助力生产力提升。二是引导财政与社会资本投入农产品产地初加工、精深加工及冷链物流设施，强化产业链延伸关键薄弱环节。三是支持品牌主导产区建设区域性产销对接与信息服务平台，以规模化、组织化降低农户交易成本。

第二，实施按品类施策，精准匹配品牌建设路径。对果品与粮食类品牌，应推动其从产地品牌向产业品牌升级。通过整合产业链资源，加强产后分选包装、精深加工等环节技术改造与固定资产投资，进一步推动价值链优化升级。对蔬菜与肉类产品类品牌，政策重心应前置，着力筑牢产业基础。优先支持品种改良、疫病防控等生产环节，以补链强链为核心为品牌化创造先决条件。

第三，推行依区域定位，促进区域协同发展。中部地区是品牌政策效益最佳、普惠性最强区域。应在此设立品牌与产业融合示范区，集成用地、信贷、人才政策，引导农产品加工、仓储物流等关联产业集聚，将产量优势转化为品牌价值优势。东部地区应发挥其市场与资本优势，鼓励品牌运营主体与中西部产区建立品牌联盟，通过标准输出、渠道共享、合作联营等方式，将品牌收益更多留在生产端。西部地区品牌建设必须与补齐基础设施短板同步推进，重点破解物流成本高、信息不畅等瓶颈，支持其走小众、特色、精品品牌发展路线。