苏宝财，管 曦，李烨坤，姚小冰，林春桃

1. 福建农林大学 经济管理学院，福建 福州 350002；2. 福建商学院 工商管理学院，福建 福州 350012

中国茶叶产量由2014年的204.9万t上升到2019年的277.7万t，茶园面积由2000年1 089 103 ha增加到2019年3 105 103 ha。以茶农和中小茶叶企业为主体的中国茶产业，在茶叶主产区域各级政府的引导和支持下，克服生产经营主体弱小所带来的资金和人才不足等问题，走出一条以“茶叶区域品牌”为主导的中国茶产业品牌建设之路，形成以茶叶区域品牌为核心的区域茶产业竞争态势。茶叶区域品牌成为了中国茶产业最具市场价值的一类品牌。以西湖龙井为例，2020年中国茶叶区域品牌价值评估结果显示，其以70.76亿元位列榜首[1]。众所周知，茶叶区域品牌标示了茶叶来源地、特定品质和信誉等，由所在区域的自然环境条件或社会经济文化条件所决定。由于地理空间具有异质性，茶叶区域品牌发展的基础与约束条件各不相同，其价值在空间分布上存在地区差异；同时，茶叶区域品牌经过一定时间发展，在空间上也可能存在彼此接近的趋同趋势，即空间收敛性。在当前中国茶叶主产区各级政府大力发展区域品牌以促进茶产业转型升级的背景下，对这类问题的研究成果可为各级政府制定合理的茶叶区域品牌发展空间布局和茶产业转型升级战略提供一定的理论依据和决策参考。

目前，国内文献主要从两方面探讨品牌发展的空间效应。一是研究品牌发展的空间分布。王静在《品牌有价》一书中收录了1995—2004年每年的中国品牌价值研究报告，并对中国品牌价值的行业与地区分布进行研究[2]；杨晓光采用经济地理的空间分析方法对中国500强品牌的数量和价值的地区差异进行研究[3]；刘华军利用我国国家工商总局、质检总局和农业部发布的地理标志数据，对地理标志空间分布的集聚特征与溢出效应进行分析[4]；徐英等运用地理集中指数、多元线性回归与ArcGIS制图等方法对贵州省农产品地理标志空间分布及影响因素进行研究，发现贵州省农产品地理标志市域尺度的空间分布具有一定集中性，而政府重视程度对农产品地理标志空间格局的影响最大[5]。二是研究品牌发展的地区差异与极化趋势。郭守亭利用2004—2010年中国品牌500强数据对中国品牌的价值演化与价值分布进行研究，发现中国品牌价值基本呈现区域稳定增长，但品牌价值的区域差异明显[6]；郭美晨[7]和刘华军等[8]利用中国品牌500强数据研究中国品牌发展的地区差异、空间非均衡与极化程度，发现中国品牌经济的发展呈稳定增长趋势，但具有显著的空间非均衡特征；林春桃等研究发现，中国茶叶区域公用品牌发展存在显著的空间非均衡性，且各省茶叶区域公用品牌发展的绝对差异在逐渐扩大[9]。国外品牌研究主要集中于微观视角，较少关注宏观经济层面的品牌研究[8]。可见，当前关于品牌发展的空间效应方面的研究主要侧重于空间分布与地区差异（即品牌发展的空间极化现象），较少关注品牌发展的空间收敛趋势，特别是鲜有文献关注空间地理因素与茶叶区域品牌的关系以及考虑我国茶叶区域品牌发展是否存在着地理集聚现象或是空间收敛趋势；同时较少从行业层面探讨品牌发展的空间效应。

鉴于当前中国茶叶主产区各级政府大力发展区域品牌以促进茶产业转型升级以及茶产业对于山区农民增收的重要意义[10]。构建与地方资源相匹配的茶叶区域品牌十分重要，这就需要对茶叶区域品牌的空间演化特征及趋势等展开全面的梳理和分析。本文借鉴现有文献，运用泰尔指数和变异系数来测度中国茶叶四大产区茶叶区域品牌的发展水平差异程度，并利用OLS模型和空间杜宾模型从时间和空间两个维度检验茶叶区域品牌的发展演化趋势，并基于研究结论提出推动中国茶叶区域品牌发展的政策建议。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

主要来源于浙江大学CARD中国农业品牌研究中心和中国茶叶品牌价值评估课题组发布的2010—2019年中国茶叶区域品牌价值评估研究报告，通过研究报告中全国百强茶叶区域品牌价值之和表示各地茶叶区域品牌发展水平。参考林春桃等[9]和肖智等[11]做法，将中国茶叶主产区划分为四大地区：西南茶区（云南、贵州、四川）、江南茶区（浙江、安徽、江苏、湖南、湖北、江西）、华南茶区（广东、广西、福建）和江北茶区（陕西、河南、山东）。条件β收敛模型中变量涉及的数据主要来自2010—2019年《中国统计年鉴》、各省市统计年鉴、统计公报和农村统计年鉴。茶叶区域品牌价值与农林水投入等数据调整以2010年为基期的实际值。

1.2 研究方法

1.2.1 地区差异测度方法

目前主要有三种地区差异测度方法，即泰尔指数、变异系数和基尼系数，但三种方法存在差异。本文参考王周伟等[12]和杨桐彬等[13]的研究，主要选用泰尔指数和变异系数两种方法。

1.2.2 空间收敛性检验方法

新古典经济增长理论的收敛假说，其检验方法主要三类，即σ收敛、俱乐部收敛和β收敛等，收敛理论广泛用于产业增长、生态效率、碳排放等方面研究[14]。本文采用β收敛检验，β收敛又可分为绝对β收敛和条件β收敛两种检验方式。

由于各个茶叶主产省在茶叶区域品牌发展的政策支持方面相互学习借鉴，且全国茶叶消费偏好在不断变换，相互融合，不同主产省间茶产业各要素流动频繁，存在一定的空间依赖性。因此，有必要将空间因素纳入茶叶区域品牌发展水平收敛模型。由于空间杜宾模型（Spatial Dubin Model，SDM）是空间滞后模型（Spatial Lag Model，SLM) 和空间误差模型（Spatial Error Model，SEM）的组合扩展形式，更具普遍性，可通过Wald检验识别空间杜宾模型是否退化成空间滞后模型和空间误差模型。因此，参考杨桐彬等[13]和李晶等[15]的研究，本文选定空间杜宾模型作为基础模型，建立茶叶区域品牌发展水平β收敛的空间杜宾模型，其表达式分别为：

其中，式（1）和式（2）分别为绝对β收敛和条件β收敛的空间杜宾模型表达式；式（1）和（2）中，yi，f表示第i个省份第t年茶叶区域品牌发展水平，以百强茶叶区域品牌价值之和来表示。

1.2.3 空间权重矩阵构建

空间权重矩阵通常采用的距离有邻接距离、地理距离和经济距离等，考虑到15个省茶叶区域品牌发展水平空间相关的复杂性，选取半径距离空间权重矩阵（wij）。wij是使用第i个茶叶主产省省会与第j个茶叶主产省省会之间距离（dij）平方的倒数来反映两个茶叶主产省之间联系的紧密程度，即距离越远的空间单元之间空间交互效应越小。此外，考虑到某些空间单元影响程度过大的问题，对空间权重矩阵wij进行标准化处理。

2 结果与分析

2.1 中国茶叶区域品牌发展水平的时间变化趋势

从图1可看出，中国茶叶区域品牌发展水平的时间变化呈平稳上涨阶段。十年来，中国茶叶区域品牌价值上涨187.06%，年增长率18.71%。从四大茶区来看，西南茶区长期接近但基本低于全国平均水平，茶叶区域品牌价值增长趋势基本与全国一致。江南茶区茶叶区域品牌价值长期高于全国平均水平，2017年后增速加快，拉大与全国平均水平的距离。华南茶区茶叶区域品牌发展可分为两个阶段，第一阶段为2010—2016年呈平稳上涨阶段，与江南茶区伯仲之间；第二阶段为2017—2020年呈先下降后上升态势，2020年恢复到2016年的水平，且略低于全国平均水平。江北茶区的茶叶区域品牌发展水平长期低于全国平均水平，从年增长率看，也低于全国平均水平，拉大与全国平均水平的距离。总的来看，四大茶区的茶叶区域品牌发展水平的时间变化反映了各茶区的茶产业的整体发展水平。

图1 全国及四大茶区茶叶区域品牌发展水平的时间变化趋势（2010—2020年）Figure 1 Temporal trends of tea regional brands in China and four major tea regions from 2010 to 2020

2.2 中国茶叶区域品牌发展的地区差异

从时间演化趋势来看，2010—2019年中国茶叶区域品牌发展的泰尔指数和变异系数呈下降趋势，10年内泰尔指数下降了44.02%，变异系数下降了28.83%。从区域看，华南茶区的地区内差异最大，2010—2019年间其泰尔指数在0.42 ～ 0.72范围波动，变异系数在1.00左右变动；其次是江南茶区，其泰尔指数从2010年的0.46下降到2019年的0.19，变异系数10年间从1.07降至0.69；再次是江北茶区，其泰尔指数从2010年的0.20下降到2019年的0.03，变异系数从0.62降至0.24；地区内差异最小的西南茶区，其泰尔指数从2010年的0.05下降到2019年的0.02，变异系数从0.29降至0.20（表1、表2）。

表1 全国及四大茶区茶叶区域品牌发展的泰尔指数（2010—2019年）Table 1 Theil index of tea regional brands in China and four major tea regions from 2010 to 2019

表2 全国及四大茶区茶叶区域品牌发展的变异系数（2010—2019年）Table 2 Variation coefficient of tea regional brands in China and four major tea regions from 2010 to 2019

综上，2010—2019年中国茶叶区域公用品牌发展水平的地区差异较大，但呈下降趋势。其中，西南茶区茶叶区域品牌发展水平的地区差异长期维持较低水平，江北茶区的地区差异下降速度最大趋于较低水平，江南茶区还存在着一定水平上的地区差异，但其总体上呈持续下降趋势，华南茶区长期存在较大的地区差异。

2.3 中国茶叶区域品牌发展的空间收敛

2.3.1 空间相关性检验

利用软件Stata14.0对中国茶叶区域品牌发展水平指标进行空间相关性检验，结果如表3所示。基于半径距离空间权重矩阵（即距离倒数平方权重矩阵）（wij）验证了中国茶叶区域品牌发展水平2010—2019年的莫兰指数均为正数，且大多数通过了显著性检验，表明中国茶叶区域品牌发展存在空间依赖性。

表3 中国茶叶区域品牌发展的Moran's I 检验统计量Table 3 Statistics of Moran's I test of tea regional brands development in China

2.3.2 空间计量模型选择

为选择一个适宜本研究的空间面板模型，根据Elhorst（2014）[16]提供的原则进行筛选。在假定选择空间杜宾模型作为本研究开展空间计量分析的前提下，通过Wald检验和LM检验来确定空间杜宾模型是否会退化其它空间计量模型。空间杜宾模型包括两个原假设，即H0：θ= 0和H0：θ+δβ= 0。其中，第一个原假设H0：θ= 0主要用来检验空间杜宾模型是否可能退化为空间滞后模型；第二个原假设H0：θ+δβ= 0主要用来检验空间杜宾模型是否可能退化为空间误差模型。假如接受了第一个原假设H0：θ= 0，且LM检验也通过，则选择空间滞后模型；假如接受了第二个原假设H0：θ+δβ= 0，且LM检验也通过，则选择空间误差模型；假如两个原假设都被拒绝，则选择空间杜宾模型。本文按照上述原则分别对绝对β收敛、条件β收敛模型进行检验和筛选，结果如表4所示。结果表明，无论是绝对β收敛模型还是条件β收敛模型，都在1%的显著性水平都拒绝两个原假设。因此，本文选择空间杜宾模型。

表4 空间计量模型选择Table 4 Selection of spatial econometric model

作为空间面板模型，考虑到样本自身效应，即本研究的样本数与总体数量一致，一般采用固定效应[10]，故β空间收敛检验更适宜采用固定效应。对于空间杜宾模型的参数估计方法，主要有极大似然值估计法、两阶段最小二乘法与工具变量法和广义矩估计法，本文采用极大似然值估计法。

2.3.3 中国茶叶区域品牌发展的空间收敛实证分析

2.3.3.1 分地区茶叶区域品牌发展水平的空间绝对β收敛

通过对比分析茶叶区域品牌发展水平的绝对β收敛OLS模型和绝对β收敛空间杜宾模型估计结果（表5），探讨绝对β收敛模型的空间效应。从表5可知，在不考虑空间效应的OLS模型中，全国及分地区茶叶区域品牌发展水平的绝对β收敛系数均小于零，其中全国层面、西南茶区、江南茶区和江北茶区呈5%或1%水平上显著，而华南茶区不显著。这意味在不考虑空间效应的情况下，全国及分地区茶叶区域品牌发展水平最终将收敛于同一稳态水平，反映了全国各产茶省份间的差距在逐步缩小。从收敛速度V值的大小看，西南茶区和江北茶区的收敛趋势为全国水平的2倍多，江南茶区为全国水平的1.4倍，而华南茶区则为全国水平的3/4。

表5 绝对β收敛的OLS模型和空间杜宾模型的估计结果Table 5 Estimation results of OLS model and SDM model with absolute β convergence

在考虑空间效应的绝对β收敛空间杜宾模型中，全国及分地区茶叶区域品牌发展水平的绝对β收敛系数均小于零，且在1%水平上显著，但是将华南茶区的绝对β收敛系数代入收敛速度公式（V= -ln(1+β)/T）中，无法测算出其绝对β收敛速度。这意味着，在空间效应的作用下，全国层面、西南茶区、江南茶区和江北茶区的茶叶区域品牌发展水平最终将收敛于同一稳态水平，而华南茶区茶叶区域品牌发展水平现阶段并不存在绝对β收敛性。从收敛速度V值的大小看，与绝对β收敛OLS模型相比，西南茶区和江北茶区空间收敛速度为3倍多，江南茶区则略低于2倍，这表明茶区间的相互学习与技术溢出有助于区域品牌发展速度的收敛。同时，茶叶区域品牌发展水平的空间滞后项系数和茶叶区域品牌发展速度的空间自回归系数ρ均为正，且除江北茶区的空间滞后项系数不显著外，其它均呈显著。这表明全国及分地区茶叶区域品牌发展水平存在正向的空间效应，地理距离相近的产茶省份更容易相互学习打造区域品牌的经验和教训。当然，华南茶区的3省区（福建、广东和广西）在茶叶区域品牌发展中尽管存在空间效应，但是并没有带来收敛效应，其可能原因是3省区的茶产业所具有的自然要素禀赋和社会经济条件的地区差异太大所导致的。

2.3.3.2 分地区茶叶区域品牌发展水平的空间条件β收敛

表6报告了条件β收敛的OLS模型和空间杜宾模型的估计结果。在不考虑空间效应的条件β收敛OLS模型中，在控制了农业人力资本等变量后，全国及分地区茶叶区域品牌发展水平的条件β收敛系数均小于零，且在5%或1%水平上显著，表明存在明显的条件β收敛；这意味着在不考虑空间效应的情况下，全国及分地区茶叶区域品牌发展水平将收敛于各自的稳态水平。从控制变量的回归结果看，除了西南茶区外，农业人口数和农林水投入对茶叶区域品牌发展速度产生的影响不显著，从回归系数符号来看不同地区也不相同；这反映四大茶区在劳动力和物质资本等方面供给差异性较大，且与该茶区茶产业发展对各种要素需求的匹配程度也不一样，从而对该茶区的茶叶区域品牌发展速度产生的影响力度与作用方向也不一样。从收敛速度V值的大小看，全国和四大茶区的条件β收敛速度不同，分别为0.0156、0.8072、0.0228、0.0699和0.0320，西南茶区最快，华南茶区次之，江北茶区和江南茶区最慢。

表6 条件β收敛的 OLS模型和空间杜宾模型的估计结果Table 6 Estimation results of OLS model and SDM model with absolute β convergence

在考虑空间效应的条件β收敛空间杜宾模型中，一是从收敛系数上看，全国及分地区茶叶区域品牌发展水平的条件β收敛系数在1%水平上通过显著性检验，且均小于零，但是将华南茶区的绝对β收敛系数代入收敛速度公式计算则无法测算出其条件β收敛速度；这意味着，在空间效应的作用下，除华南茶区外，全国及其它三大茶区的茶叶区域品牌发展水平最终将收敛于各自的稳态均衡水平。二是从控制变量的回归结果看，除了华南茶区外，农林水投入对茶叶区域品牌发展速度产生5%或1%水平上显著的影响，从作用方向看全国及分地区层面都是正向的影响；农业人口数对江北茶区茶叶区域品牌发展速度产生5%显著性水平上的负向影响，其余都不显著，从作用方向看全国层面、西南茶区和江南茶区是正向的，华南茶区和江北茶区是负向的；这反映在空间效应的作用下，邻近地区在茶产业的物质资本比如茶园水肥一体化设施等方面的投入会促进技术转移，导致本地区茶产业生产效率的提高，从而推进茶叶区域品牌发展速度；也反映了不同茶区劳动力禀赋不同，各自茶产业发展水平也不一致，劳动替代方面的技术或设备的应用水平参差不齐，劳动力禀赋对茶叶区域品牌发展速度产生的影响力度与作用方向也不一样。三是从收敛速度V值的大小看，西南茶区最快，为全国水平的5倍多；江北茶区次之，为全国水平的2倍多；江南茶区则只有全国水平的0.66，华南茶区不存在收敛趋势。四是从空间效应来看，茶叶区域品牌发展水平的空间滞后项系数为负值，且在全国层面和江南茶区呈1%水平上的显著影响；除江北茶区外，茶叶区域品牌发展速度的空间自回归系数ρ均为正，且在全国层面和江南茶区分别呈1%和10%水平上的显著影响。这表明，在全国层面和江南茶区存在明显的空间效应，西南茶区、江北茶区和华南茶区的空间效应不明显。

3 结论与建议

3.1 结论与讨论

2010—2019年中国茶叶区域品牌发展水平的时间变化呈平稳上涨阶段，中国茶叶区域品牌发展水平的泰尔指数和变异系数呈下降趋势，反映10年来中国茶叶区域品牌发展的地区差异有较大缓解，这与胡晓云等[1]和林春桃等[9]的研究结论一致。中国茶叶区域品牌发展速度呈β收敛特征，但与OLS模型相比，考虑空间效应的β收敛速度为其7 ～ 9倍。表明各省的茶叶区域品牌发展快慢受到邻近省份的茶叶区域品牌发展水平的正向影响，且受本省的茶产业所投入的劳动、资本以及茶园面积等要素的影响。其可能的原因是本省的茶产业生产水平和要素禀赋是发展茶叶区域品牌的基础条件，同时，具备良好的茶产业发展条件才能更高效的承接邻近省份的“空间溢出效应”。

2010—2019年西南茶区茶叶区域品牌发展趋势基本与全国水平一致，其地区差异长期维持较低水平。西南茶区的茶叶区域品牌发展速度呈β收敛特征，但与OLS模型相比，考虑空间效应的条件β收敛速度为其0.87倍；与全国层面相比，考虑空间效应的条件β收敛速度为其5.04倍。其可能的原因是西南茶区的云南、四川和贵州三省茶叶区域品牌发展水平已经相差无几，呈趋同势头，邻近省份的茶叶区域品牌发展带来的“空间溢出效应”越来越小，且茶区内各省茶产业发展条件都很好，茶叶区域品牌竞争激烈，产生内卷行为，以至出现在考虑空间效应后条件β收敛速度竟然变小的结果。

2010—2019年江南茶区茶叶区域品牌发展长期高于全国平均水平，也存在着较大的地区差异，但其总体上呈持续下降趋势。江南茶区的茶叶区域品牌发展速度呈β收敛特征，与OLS模型相比，考虑空间效应的β收敛速度为其3 ～ 4倍；与全国层面相比，考虑空间效应的β收敛速度为其0.6 ～ 0.7倍。表明江南茶区六省的茶叶区域品牌发展的“空间溢出效应”明显，但收敛趋势弱于全国水平，这与李道和等[10]的研究结果基本一致。其可能原因是江南茶区六省都是传统茶区，茶叶生产历史悠久，名优茶品种多，茶产业生产条件优越，要素禀赋适宜种植加工茶叶，因此能高效学习吸收邻近省份的茶叶区域品牌发展经验。但由于江南茶区茶叶区域品牌发展的地区差异高于全国平均水平，以至于该茶区茶叶区域品牌发展的收敛趋势不及全国水平。

2010—2016年华南茶区茶叶区域品牌发展呈平稳上涨阶段，2017—2019年呈先下降后上升态势；华南茶区长期存在较大的地区差异，茶叶区域品牌发展速度不存在β收敛特征。说明华南茶区内部各省茶叶区域品牌发展水平差异大，个别省份拖后腿现象明显。以2019年为例，福建省茶叶区域品牌价值为广东省的11倍多，远高于江南茶区的浙江和江苏之间的差距。其可能原因是广东和广西两省（自治区）的茶产业基础差，产值低，难以学习应用福建省茶叶区域品牌发展的经验。福建省在华南茶区一枝独秀，“空间集聚效应”明显，致使华南茶区的茶叶区域品牌发展差距依旧在被拉大，这与华南茶区长期存在较大的地区差异的研究结论一致。

2010—2019年江北茶区的茶叶区域品牌发展水平长期低于全国平均水平，其地区差异下降速度最大且趋向较低水平，江北茶区的茶叶区域品牌发展速度呈β收敛特征，与OLS模型相比，考虑空间效应的β收敛速度为其3 ～ 9倍。与全国层面相比，考虑空间效应的β收敛速度为其1 ～ 2倍。表明江北茶区茶叶区域品牌发展水平整体较弱，“空间溢出效应”明显，收敛速度较快。其可能原因，尽管江北茶区三省之间高效地学习吸收邻近省份的经验，但相对于全国而言，它们在全国茶产业占的比重低，发展水平最弱，适宜发展茶叶生产的土壤、气候、温度等自然环境条件差，因此只能低水平趋同发展。

3.2 建议

3.2.1 构建茶叶区域品牌建设的区域协同体系

针对西南茶区茶叶区域品牌发展“空间溢出效应”弱，出现内卷化现象，各茶区在加强自身茶叶品牌经济建设，还应充分注意到全国各产茶省（区）间打造以区域品牌为核心的茶叶品牌经济的空间关联特征以及技术溢出效应，搭建茶区间合作交流平台和协同机制，积极开展各产茶省的茶叶区域品牌建设的政策、经验与技术等方面的交流与合作，推进各产茶省的茶叶区域品牌建设的协调发展。

3.2.2 壮大茶叶区域品牌的产业根基

针对华南茶区和江南茶区茶叶区域品牌发展的地区差距大的问题，各地方政府特别是对于茶叶区域品牌发展落后省（自治区）而言，要充分认识到中国茶产业不断发展的过程中伴随着两种相反作用的效应即空间溢出效应和空间集聚效应，进一步优化茶产业品牌经济发展环境，引入全国知名茶叶企业，培育壮大本地茶叶生产经营主体，吸引茶产业发展所需的各种要素的流入，壮大茶叶区域品牌的产业根基，缩小地区差距。

3.2.3 打造全产业链茶叶区域品牌生态系统

针对江北茶区茶叶区域品牌的低水平收敛发展，应将茶叶产业政策与市场机制有效结合，充分考虑各产茶省的自然资源禀赋、生产要素与技术水平、茶文化积累与区位优势特色等，从茶叶种植、初（精）加工到茶配套产品、茶叶三产等，整合区域茶产业上下游资源[17]，重点打造以某个茶叶区域品牌为核心的品牌生态系统，以点带面，把区域品牌的价值延展至茶产业的上下游，实现该区域品牌的规模效应，以提升本地区茶叶全产业链的品牌经济价值，从而降低中国茶叶区域品牌发展的地区差异。