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已有相关研究主要从演变特征、形成原因及经济效应3个方面对中国农业生产空间格局展开丰富的研究，为本研究提供了可靠的借鉴。同时，日益丰富的专业村相关研究及关于农业环境可持续发展的研究也为本研究带来了丰富的思考和启示。本研究对此进行梳理和总结，归纳汇总出当前中国农业生产空间格局的演变、成因及经济效应，农业专业村形成及经济效应，农业生产环境可持续发展现状等方面的研究成果，并梳理相关研究方法，在对这些文献进行评述的基础上，提出本研究的主要内容、方法及创新点所在。
改革开放以来，中国农业产业布局的区域化特征日益明显，专业化趋势不断增强，形成了明显的产业带和块状集聚生产格局（Carter and Lohmar，2002；张红宇等，2009）。
1978—2012年，中国种植业地理集聚水平不断增强，呈“S”形增长，专业化水平不断提高，且具有明显的“连片”特征（肖卫东，2012；李炎子等，2012；邓宗兵等，2013a）。尽管粮食、棉花、油菜籽等作物由于是具有战略性意义的作物而在生产和流通方面受到了很强的政策干预并由此造成低水平分工，但蔬菜等鲜活农产品的生产和流通自20世纪80年代中期以来区域专业化程度大大上升（蔡昉等，2002）。具体如下：
从粮食生产空间布局来看，中国粮食总体生产格局变动明显，呈现出由南向北、由东向中方向移动的趋势（黄爱军，1995；程叶青等，2005；杨春等，2008），但在品种上有所区别。其中，稻谷生产区域格局呈现出南方优势产区维持稳定但略有下降、东部产区集中度下降、东北部产区重要性逐步提升的特点（殷培红等，2006；钟甫宁等，2007；陆文聪等，2008；杨万江等，2011；邓宗兵等，2013b）；小麦生产区域格局呈现出生产重心不断北移，东、西部产区比重下降，中部产区比重提高较快的特点（殷培红等，2006；陆文聪等，2008；邓宗兵，2013b）；玉米生产区域格局呈现出北方产区集中度稳步上升，中部产区上升明显的特点（殷培红，2006；陆文聪等，2008；邓宗兵等，2013b）。
从棉花生产空间布局来看，近30年来，棉花主产区出现了由南向北、向西北新疆地区迁移的特点（钟甫宁等，2008；朱启荣，2009；邓宗兵等，2013a）。
从花生生产空间布局来看，花生主产地维持稳定，但各省份位次变动较大，东南沿海地区省份排名下降，华中和东北地区省份位次上升，尽管花生生产集中度系数近年来有所下降，但较之其他农产品，仍是集中度较高的产业（张怡，2014）。
从蔬菜生产空间布局来看，蔬菜种植呈现产地由分散走向集中并逐步向东南地区集聚的特点，前10位省份产业集中度由1985年的40.29%提升到2008年的62.82%，专业化水平逐步提高（李岳云等，2007；卢凌霄，2011；周应恒等，2012；纪龙等，2015；吴建寨等，2015）。在蔬菜主产省份内部，种植地区分布则沿“近郊—远郊—农区”的轨迹演变（赵德培等，1993；王秀清，1996）。
在大流通的环境下，农业生产空间布局区域化、专业化是在市场与政策的引导下，各地方政府、农民结合客观条件，发挥主观能动性进行决策的宏观表现。既有研究将影响农业生产空间布局的因素归纳为资源禀赋、技术进步、经济发展、政府支持等方面。
关于资料禀赋因素对农业生产空间布局影响的研究。农产品是自然再生产与经济再生产相结合的产物，对自然条件与资源禀赋的依赖具有不可替代性。相关研究表明，自然条件对于农业生产空间布局具有重要的影响：光照、气温、降水、土壤等条件均是影响农产品种类分布、产量和品质的重要因素（张怡，2014）。同时，资源禀赋也是决定农业生产空间布局的必要条件和物质基础（王艳荣等，2011a）：中国地少人多、耕地资源有限，加之区域间差异明显，导致土地资源丰富的区域更容易成为农业主产地（顾莉丽等，2011；叶长盛等，2011）。除此之外，良好的灌溉条件也是保证农产品产量的关键因素，是推进农业生产优势区域形成的重要因素（杨万江等，2011）。
地理区位与交通条件是继自然第一要素后影响农业生产空间布局演变的第二要素。相关研究表明，地理区位能够影响农户的农业生产结构，不同区位条件对农户种植决策有着重要的影响（Wang et al.，2006）。同时，由区位条件导致的运输成本与土地租金的差异，会影响农业生产的规模和布局（陶怀颖，2010）。此外，地理上的临近性有助于知识和创新的传播（Rui，2000），带动农业生产“连片”布局。但是，随着基础设施建设、交通运输条件的改善与提高，距离等地理区位条件对农产品产销对接的阻碍大幅降低，地理区位的作用被削弱，交通基础设施的发展逐渐成为影响农户种植结构调整的决定性因素（董晓霞等，2006；Wang et al.，2006）。
关于技术进步因素对农业生产空间布局影响的研究。技术进步对农业生产空间布局的影响不言而喻，其不仅能对农产品单产造成影响，甚至能够影响区域农产品种植模式与种植制度（薛宇峰，2005；顾莉丽，2011；邓宗兵，2013b），进而影响农产品生产布局。同时，技术进步还能通过优化资源配置提高资源利用效率，对农业生产可持续发展有着重要贡献（徐志宇等，2013）。相关研究表明，我国农业全要素生产率（TFP）年均增长率为3.1%，对第一产业GDP年均增长率的贡献度为79.210%，是影响农业生产布局的重要因素之一（高帆，2015）。
关于经济发展因素对农业生产空间布局影响的研究。市场需求是引发农业生产空间布局变动的重要原因。市场对农产品的大量需求是形成规模化、专业化农业产地的前提条件（卢凌霄等，2007；纪龙等，2015）。同时，随着工业化、城镇化进程的不断推进，居民对农产品的需求呈现出多样化、周年化、高级化的倾向，追求品质、新鲜、营养、安全、方便是消费新趋势。这些消费信号诱导着农产品生产发展朝着以规模化、设施化、标准化和多功能化为核心的方向转变。正是不断调整的市场需求推动着具有比较优势的地区发挥强项，在产业结构调整的机遇中发挥特色作用，并通过影响农民收入影响农业主产地的形成（Mion，2002；周应恒等，2007）。
兼业化是农民择业的新趋势，也对农业生产空间布局产生一定影响。20世纪80年代中期以来，在制度的允许下，大批农民开始向城镇转移，形成了中国的二元经济发展特征（黄国华，2009；郑祥江等，2015），而大量转移的农村劳动力不可避免地对农业生产造成了影响。最早将我国农民非农就业纳入研究视野的是伍山林（2000），基于1982—1998年中国29个省份的数据，运用面板模型考察粮食生产的区域专业化特征与影响因素。在控制相关变量的情况下，得出了非农就业越严重，粮食产量增长越慢，不利于粮食生产区域专业化的结论。但是，伍山林（2000）的研究由于缺乏模型选择检验，以及遗漏重要解释变量，在一定程度上影响了结论的准确性。此后，陆文聪等（2008）、朱启荣（2009）、杨春等（2010）、杨万江等（2011）又分别以粮食、棉花为例对非农就业的影响加以考察，得出中国粮食和棉花生产将向人均耕地资源相对丰富、农民非农就业机会较少、务农机会成本较低的欠发达地区转移和集中的结论。
经济利益是理性农民生产决策的基础，是影响农业生产空间布局的根本原因。在社会主义市场经济环境下，价格越发能够真实反映资源的稀缺性（曹暕等，2005），农产品收益的提高将极大地激发农民的生产积极性，干预其资源配置行为，进而影响农业生产布局。宋雨河等（2014）的研究验证了农产品价格对农户种植决策有着显著的影响，程叶青（2009）的研究表明农产品价格变动对粮食单产格局变化的影响在不断加大。除绝对价格外，农产品之间的比价也影响农户的生产行为，一种农产品相对于替代农产品价格的提高将促进农户对该种农产品的专业化生产，继而改变生产布局（杨春等，2008）。农产品之间净收益的差异是影响农业生产布局的直接原因（钟甫宁等，2007；钟甫宁等，2008；朱启荣，2009）。
关于政府支持因素对农业生产空间布局影响的研究。政府支持是农业生产空间布局变动过程中重要的外部因素，政策指导、技术供给、平台搭建、社会化服务支持是政府功能发挥的主要渠道（李小建等，2009）。薛宇峰（2005）、钟甫宁等（2007）、黄季焜等（2007）、李炎子等（2012）指出，在经济体制改革或发生重大国计民生问题的情况下，政府会通过制定政策来引导农户行为、调整种植结构，进而影响农业生产空间布局。而在平常时期，政府则通过发放补贴、财政扶持、科技指导和市场培育等常规措施稳定农作物种植面积与单产（张怡，2014；纪龙等，2015）。
农业产业空间集聚的产业发展效应。从宏观角度来看，农业产业空间集聚式发展有助于农业产业发展。一直以来，有关产业集聚与产业发展之间关系的研究主要集中在工业产业和城市（Caballero and Lyons，1989，1992；Paul and Siegel，1999；Lucas，2001；Moretti，2004；Tveteras and Battese，2006；Combes et al.，2010）。但随着农业机械逐步取代劳动力，农业生产布局呈现区域化、规模化、专业化之势，农业产业集聚的快速发展令越来越多的学者将目光聚焦于其产业发展效应。王艳荣等（2012a）通过理论分析得出，当农业产业集聚形成后，规模经济与主体之间的协同发展优势，将进一步集聚更多生产主体与要素，形成累积循环效应，使生产效率与品牌效应不断提高，农业产业产量与产值增幅明显，实现农业产业集聚下的产业发展。邓宗兵等（2013a）、贾兴梅等（2014）、吴建寨等（2015）通过对中国种植业地理集聚程度变动与农业经济增长关系的实证检验，验证了农业产业集聚程度越高，产值增加越明显。这是由于作物的空间集中生产可以提高专业化水平并且在一定程度上形成市场定价能力，从而带动区域经济增长。史焱文等（2016）的研究表明，产业集聚会通过技术溢出促进经济增长，即在产业集聚区内，除地理邻近优势外，企业之间密切的关系网络更能影响产业集聚的创新性，进而带动产业发展。与此同时，Baldwin等（2001）、Rosenthal 和 Strange（2006）、吴舒等（2016）的研究表明，农业产业集聚与农业经济增长之间还存在互相影响的关系，并且这一过程会不断自我强化。但是，也有研究表明，产业集聚与产业发展之间存在的相关关系并不显著（王艳荣，2012b）。
农业产业空间集聚的农民增收效应。从微观角度来看，农业产业空间集聚式发展有利于农民收入的增加。产业集聚的规模经济特性，即基于单个生产者规模扩大形成的内部规模经济，以及由于生产者集中形成的基础设施共享、知识外溢等外部经济带来产品单位成本降低、提高劳动生产率在工业产业中早已得到证实（Ciccone and Hall，1995；Ciccone，1998；范剑勇，2006；陈良文等，2008），这在农业领域也逐步得到验证（Henry et al.，1996；Scorsone，2002）。在中国，关于农业产业集聚增收效应的研究也在不断丰富，但主要集中在理论分析与定性描述方面（尹成杰，2002；郑风田等，2005；黄海平等，2010；王玉斌等，2012），利用计量方法进行实证检验的较少。其中，具有代表性的主要有王艳荣（2011b）基于安徽省砀山酥梨产业集聚区 1990—2009 年的时间序列数据，运用向量误差修正模型对产业集聚对农民增收效果的检验；陈利等（2015）、伍骏骞等（2017）基于县域数据，依托空间计量模型对经济集聚对农民收入影响的检验。研究结果表明，产业集聚通过共享、匹配与学习对农民收入产生影响，但增收的效果主要集中在本地区，区域间的影响并不明显。值得注意的是，Ciccone 和 Hall（1995）的研究表明，产业集聚不仅具有集聚优势，也会带来“拥挤”效应，过度的集聚反而会给劳动生产率带来负面影响进而造成集聚的扩散化。
村庄是农民赖以生存和发展的基础，是农村行政与社会关系划分的基本单元，在农区发展中占据基础性地位。近年来，一批以村庄内大部分农户商品性从事一种或多种相互关联的生产或服务活动，并且以该产值构成这个村的社会产值主体的村庄不断涌现，并由于增收效应明显而成为各地政府积极推广、各地农民自发学习的对象。学者们对此产生了浓厚的兴趣，并将其定义为专业村（李小建等，2009）。尽管仍存在生产规模偏小、一二三产业融合程度较低、整体经济实力较弱等问题，但专业村的扩张势头仍然迅猛，并受亲缘、地缘、业缘等联系的影响，呈现出由点到面的集聚发展态势，集中分布趋势明显（乔家君等，2014；马玉玲等，2018）。专业村自身发展的活力，加之专业村扩散带来的规模经营与地理优势（吴娜琳等，2013），使专业村成为农业主产地发展的重要“有生力量”，作为我国区域农业专业化发展的基本空间载体而备受关注。
专业村被称为中国的“强农之路”，近年来学者们逐步对之开展研究，其中李小建、高更和、乔家君是该研究领域的代表人物。李小建等（2009）的研究表明，具有企业家精神的农户是专业村形成的核心影响因素；村庄的地理区位、资源禀赋、传统习惯和经济基础决定着专业村的发展方向；政府推进、市场、技术和宏观经济环境决定着专业村的数量和规模；模仿创新、网络联系、规模经济和分工经济则作为专业村形成与演化的机理，始终贯穿专业村的发展过程。高更和等（2011）的研究结论与李小建相一致，对专业村是依托当地资源禀赋、由“能人”带动模仿扩散并结合政府支持而形成的表示认同，并指出专业村的发展历程服从“S”形曲线创新传播规律。乔家君等（2014）还以河南省南阳市专业村为例验证了专业村发展壮大过程中的产业升级过程，与李小建等（2009）专业村都会经历由自发形成向有序推进转变、由资源依赖向市场导向转变、由以产品生产为主向产销一体化经营转变、由单纯依靠传统经验向运用先进农业科学技术转变的过程这一结论相一致。此外，吴娜琳等（2016）还从影响专业村消失的视角探索专业村可持续发展的路径。
专业村的发展对于提高农户收入具有重要影响。一方面，专业村的收入并不主要依赖传统粮食作物，而是在传统粮食作物以外寻求增长点，经营具有当地特色的项目，这不仅提高了作物的经济利润，还可以避免由外出务工导致的各种风险和社会关系中断，提高农业生产专业化水平，进而大范围提高农户收入（高更和等，2011）。另一方面，专业村中的“能人”，如企业家、村干部等能够依托丰富的社会关系、多元化的融资渠道推动专业村发展壮大，提高经济效益。此外，伴随专业村产业内分工的深化，村庄之间联系日益密切，彼此的发展与收益休戚相关（林炳全等，2017）。但是，由于专业村处于发展初期，存在市场主体发育落后、产业结构不合理、第一产业发展规模小、第二产业发展所需资金成本较高、现有服务业类别有限等问题，专业村的增收效果仍有较大的提升空间（赵萌等，2013）。
资源环境承载能力、现有开发强度和发展潜力是影响我国农业可持续发展的重要因素，只有规范开发秩序、合理利用资源、科学保护环境，才能构建高效、协调、可持续发展的美好家园（杨伟民等，2012）。当前，气候变化和水资源短缺是严重威胁我国农业可持续发展的两大因素，对于主产地而言更是如此。
对农业低碳生产方面的研究取得了丰硕的成果，涵盖低碳农业概念界定、农业碳排放量的测算方法、农业碳减排的影响因素、农业低碳发展的生物路径选择、农业碳减排的潜力等方面（王珊珊等，2013；侯博等，2015；宋博等，2015；吴贤荣等，2015；宋博等，2016；田云等，2016；张灿强等，2016；陈儒等，2017；李波等，2017）。有关农户低碳生产的研究则主要包括低碳生产行为的定性分析，如减少农药、化肥的投入（Knowler et al.，2007）；采用低碳技术情况（祝华军等，2012）；基于二元离散选择模型或多元离散选择模型对农户低碳技术采用行为影响因素的实证检验（马骥等，2007；朱启荣等，2008；葛继红等，2011；李想等，2013；田云等，2015）；农田碳汇功能的生态补偿研究（李颖等，2014）；农户低碳生产的支付意愿研究（宋博等，2016）等，为推动中国农业生产节能减排作出了重要的贡献。事实上，相比降低农业碳强度，反映单位CO 2 排放的经济产出，兼顾稳定大气中CO 2 含量与保持经济增长双重目标的指标碳生产率在当前更需要被关注（Beinhocker，2008）。麦肯锡在《碳生产率挑战：抑制全球变化、保持经济增长》报告中指出，成功减缓气候变化的手段必须满足两个要求：一方面，稳定大气中的温室气体含量；另一方面，保持经济增长。近年来，尽管主要集中于工业领域，但碳生产率的重要性、影响因素与门槛效应、潜力与提升空间、区域差异与收敛逐步被纳入人们的视野（刘传江等，2015；高文静等，2017；李亚冬等，2017；李珊珊等，2018；姚晔等，2018）。在农业碳生产率影响因素研究领域中，宋博等（2016）和程琳琳等（2016，2018）的研究具有代表性。其中，宋博等（2016）以微观农户数据为基础，基于线性回归模型得出户主受教育程度、农业生产年限、农户专业化程度是影响农业碳生产效率（单位二氧化碳排放所得到的蔬菜产值）的重要因素的结论；程琳琳等（2016，2018）基于省际面板数据，运用空间计量模型测算得出城镇化是影响农业碳生产率（一定时期内农业产值与同期农业二氧化碳排放量之比）的重要因素的结论，同时省际农业碳生产率存在溢出效应与空间依赖性。
有关农业水资源节约利用的研究也成果颇丰，主要集中在区域水资源利用匹配性（陈军飞等，2018；武萍等，2018）、农业水资源利用效率影响因素与管理评价（马剑锋等，2018；王苗苗等，2018）、现代农业节水灌溉技术采用的影响因素与补偿标准（郭格等，2018；贺志武等，2018；贾蕊等，2018；刘静等，2018；薛彩霞等，2018；徐涛等，2018），以及节水农业建设存在的困境（饶静等，2017）等方面。其中，现代农业节水灌溉技术推广由于是最根本、最直接、最迅速地影响水资源利用效率的途径，受到学者们的广泛关注，而滴灌技术作为实验过程中节水效果最好的灌溉手段，对于滴灌技术采用影响因素的研究层出不穷。既有研究将影响滴灌技术采用的因素划分为以下几方面：一是农户家庭特征，如户主性别、年龄、文化程度、风险态度、对水资源知识及相关技术的了解程度、家庭经济状况与兼业程度；二是农业种植特征，如土地经营规模、地块细碎化程度；三是自然环境特征，如水资源稀缺程度、农业用水价格；四是政府支持等（刘红梅等，2008；王亦宁等，2010；贺志武等，2018；黄腾等，2018）。但是，既有研究主要从政府视角考察滴灌技术推广的作用机制，对农户滴灌技术采用的微观基础——增收需求，即对滴灌技术采用的经济效应的研究较为缺乏。应兼顾自然与经济的双重需求，以实现农业生产的可持续发展。
对农业产业空间格局，特别是产业空间集聚特征进行测算的常用指标有区位熵、行业集中度、泰尔指数、莫兰指数、空间基尼系数等，不同指标具有不同的特点（杨春等，2008；陆文聪等，2008；杨万江等，2011；叶长盛等，2011）。
区位熵（Location Quotient，LQ）由哈盖特提出，是衡量区域要素空间专业化分布情况比较有价值的指标，能够有效揭示区域优势产业发展状况（王欢芳等，2018；董承良等，2018）。区位熵由于资料获取便利、计算方法简便、结果分析直观、能较好地反映地区层面的产业集聚水平，一直以来被广泛运用。例如，姚成胜等（2016）、程鹏飞等（2019）分别运用区位熵指数考察了中国水产业的地理集聚特征，以及中国林业产业集聚程度。但是，区位熵指标一方面存在对区域内企业规模与集聚特征考虑不足的问题（王欢芳等，2018），另一方面则可能存在区位熵较大但规模较小的问题，即不能准确对某种产业是否具有专业化优势进行判断（黄修杰等，2017）。
行业集中度由市场集中度演变而来，以行业中规模最大的前 N 家企业占整个行业的规模或市场份额之比衡量，是常用的衡量产业集聚格局的指标。尽管行业集中度测算方法简便，但存在无法反映产业空间格局变动的局限。此外，行业集中度 N 的选取存在主观性问题（王欢芳等，2018）。但是，相比区位熵，其更好地考虑了地区的生产规模（姚成胜等，2016）。
泰尔指数立足不同空间尺度，能够有效表达出分布的空间差异性，可同时衡量空间组内差距和组间差距对总差距的贡献率（李雪铭等，2018）。孙才志等（2009a，2009b）分别利用泰尔指数检验了中国农产品虚拟水与耕地资源的区域时空差异、中国畜牧产品虚拟水的区域分布空间差异，具有代表性。
莫兰指数是揭示空间相关性的重要指标，通过该指标大于0、小于0或等于0来判断空间地理现象之间是正空间自相关性、负空间自相关性，还是不存在空间自相关性，且莫兰指数又分为全域莫兰指数和局域莫兰指数（张复宏等，2017）。吴玉鸣（2010）基于全域莫兰指数和局域莫兰指数提出，中国省域农业产出存在明显的空间依赖性，空间分布表现为局域集聚的特征，且区域农业产出的全域莫兰指数呈现出距离衰减特性。张复宏等（2017）利用全域莫兰指数与局域莫兰指数对中国苹果主产区环境全要素生产率的时空格局演化进行分析，得出近年来中国苹果主产区环境全要素生产率呈现空间负相关性特征的结论。
基尼系数最早是由经济学家基尼在1992年提出的，是用于衡量居民内部收入分配差异的重要指标（淳阳等，2018）。空间基尼系数则参考该原理，用来反映产业区域分布不均程度（黄修杰等，2017）与产业地理空间集聚水平（王欢芳等，2018）。姚成胜等（2016）、黄修杰等（2017）、董承良等（2018）运用空间基尼系数对中国农业产业、水产养殖产业等的区域布局进行了考察。但是，空间基尼系数与区位熵一样，不能将企业规模和地理区域等因素的差异纳入考虑范围（王欢芳等，2018）。
除上述指标外，为解决区域规模差异及区域行政边界问题，Ellison 和 Kerr（2010）的EG指数与Mareon 和 Puech（2003）的基于距离的集聚指标也有部分学者采用（冷志明，2010），但一方面其计算复杂，另一方面尽管对于判断个别区域在空间整体内的布局效果明显，但对于邻近区域的关系、空间整体中心的演变缺乏解释力度，因此并不被广泛采用。总体上看，指标之间各有优劣，常常被配合使用，以更全面、准确地反映区域空间布局状态。
早期学者们主要运用定性描述进行研究（周应恒，2007；李小建，2009；顾莉丽，2011；李小建等，2013），随着计量经济学的不断发展，基于计量模型检验农业产业空间集聚成因的研究日益丰富，具有能够基于数据准确判断各要素贡献程度及作用方向的优势。常用的模型有面板数据模型、空间计量模型与结构方程模型。
面板数据由于兼具时间序列和截面数据的优点，既能反映出时间层面的变化，又能体现同一时刻不同个体的差异，受到研究者们的欢迎（刘学良，2011）。面板数据模型的应用从20世纪80年代开始呈爆发增长，其中常用的面板数据模型分为两类，分别是固定效应模型和随机效应模型。在固定效应模型中，截距项是随机变量，与自变量变化有关。随机效应模型中的截距项虽然也是随机变量，但是它的变化与自变量无关，二者的取舍常用Hausman检验判断。杨春等（2008）、邓宗兵等（2013b）运用面板数据模型对中国粮食生产空间布局的驱动因素进行考察。
空间计量模型能够分析空间结构，处理空间相互作用，是一种在存在空间相关性的条件下反映空间变量之间关系的计量模型（潘泓旭，2015）。空间计量模型经过40余年的发展，形式丰富，包括只考虑因变量空间滞后项的空间滞后模型（SAR模型），只考虑误差项滞后项的空间误差模型（SEM模型），考虑因变量和误差项滞后项的广义空间自回归模型（SAC模型），考虑自变量和因变量空间滞后项的空间杜宾模型（SDM 模型），考虑自变量和误差项滞后项的空间杜宾误差模型（SDEM 模型）和考虑因变量、自变量与误差项空间滞后项的广义嵌套式空间模型（GNS模型）等（孙久文等，2014）。目前，较为常用的空间计量模型有两种，分别是空间滞后模型和空间误差模型。需要注意的是，只有存在空间自相关性的数据才有必要用空间计量模型估计。陆文聪等（2008）、杨春等（2010）、杨万江等（2011）分别运用空间误差模型、空间滞后模型和空间误差模型、固定效应空间滞后面板模型对粮食生产空间格局的变动进行研究，证明粮食生产存在显著的空间相关效应。
结构方程模型兴起于1973年，由瑞典统计学家、心理测量学家提出，是综合运用多元回归分析、路径分析和确认型因子分析方法的统计分析工具。由于具有能够直接处理潜变量和测量误差的优点，尤其是在管理学、心理学等社会学科中受到广泛运用（贾新明等，2008）。结构方程模型的主要思想是在强大的理论支持下，通过推论和假设，利用联立方程组求解。它通常由两部分组成，分别是测量模型和结构模型（程开明，2006）。测量模型分为外生变量测量方程和内生变量测量方程，分别揭示了外源指标和外源潜变量、内生指标和内生潜变量之间的关系。结构模型则反映了内生、外源潜变量之间的关系。就产业集聚而言，由于产业集聚的概念及其影响因素往往很难用单一变量或单一维度变量表示，甚至无法用显变量描绘，因此传统回归方法容易引发由于遗漏重要变量而造成的有偏估计。周应恒等（2012）运用结构方程模型对农业主产地与产业集聚的成因进行实证检验，是当前具有重要价值的参考文献。
具有代表性的空间集聚经济效应的研究方法有时间序列模型、面板数据模型、空间计量模型，以及少量社会网络模型。
格兰杰因果关系检验、向量误差修正模型、基于面板数据的向量自回归模型等被学者们运用于检验工业、农业产业集聚对经济增长的影响。格兰杰因果关系检验是利用时间序列数据检验经济变量之间是否具有因果关系，以及具有什么样因果关系较为简便的方法。孙铁山（2016）运用格兰杰因果关系方法对经济集聚、空间结构演化和地区经济增长的因果关系进行了验证。但是，格兰杰因果关系检验只能应用于时间序列数据，在检验前需要进行严格的检验，并且对样本滞后期长度的选择较为敏感，具有一定局限性。向量误差修正模型与基于面板数据的向量自回归模型在格兰杰因果关系检验的基础上进行拓展。其中，向量误差修正模型只能用于有协整关系的非平稳时间序列建模，使用Johansen协整检验判别协整关系；基于面板数据的向量自回归模型则在数据量和变量系统反馈等方面具有优势。陈建军等（2008）、贾兴梅等（2014）、吴舒等（2016）分别基于上述两种方法对我国产业集聚对索洛剩余及竞争力的影响、蔬菜产业集聚与产业成长的关系、农业产业集聚与农业经济增长的关系进行检验。
社会网络分析近年来逐步被应用于探索检验产业集聚的运行机制及效应。产业集群的优势在于集群创新氛围。当下，邻近性对集群创新的影响备受关注。但是，随着通信技术与交通设施的日益发展，地理邻近性被视为基础性特征，社会邻近、关系邻近、组织邻近、制度邻近、知识邻近的重要作用逐步被纳入研究视野（Amin and Conhendet，2003；Boschma，2005；Agrawal et al.，2008；李琳等，2012）。社会网络分析以“关系”为基本分析单位，采用图论工具、代数模型技术描述关系模式并探究这些关系模式对结构中成员或整体的影响，是一种针对“关系数据”的跨学科分析方法，在社会学、经济学、管理学等领域得到广泛应用，已成为一种新的研究范式，对农业产业集聚研究有一定的意义。史焱文等（2016）基于社会网络分析方法及多元线性回归模型，从多元邻近性视角探索蔬菜企业地理邻近、关系邻近对当地农业产业集群创新的影响，具有一定的启示性。但是，社会网络分析方法对于关系主体的数量、主体间关系判断的准确性有所要求。
此外，面板数据模型及空间计量模型也被用于检验产业集聚对产业发展的贡献（朱英明，2006；吴玉鸣等，2007；王艳荣等，2012a；邓宗兵等，2013a），二者已在前文加以介绍，在此不做赘述。
结合本研究的需要，重点对农业低碳生产与农业水资源节约利用的研究方法等文献进行综述。其中，对农业低碳生产的研究方法主要集中于碳生产率的相关研究，对农业水资源节约利用的梳理则集中于前文所述的最具有微观可操作性的滴灌技术采用的相关研究，具体如下：
关于碳生产率影响因素的研究主要集中在工业领域，基于面板数据模型（李亚冬等，2017；高文静等，2018）、空间计量模型（沈能等，2014）、门限回归模型（高文静等，2017；刘习平等，2017）等，验证了能源价格、研发投入、外商直接投资、政府干预、产业集聚、工业化、城镇化、污染治理等是影响碳生产率的重要因素。在对农业碳生产率影响因素的研究中，具有代表性的有宋博等（2016）基于联立方程组模型与似不相关回归方法，以北京市蔬菜种植户为例，对农户的专业化生产对农业产出和农业碳生产率的促进作用的研究，以及程琳琳等（2016，2018）运用空间计量模型，基于我国省级面板数据测算得出城镇化是影响农业碳生产率的重要因素结论的研究。
Logit、Probit、Tobit等二元选择模型一直以来被应用于滴灌技术采用的影响因素检验中（刘亚克等，2011；王格玲等，2015；贾蕊等，2018；李玉贝等，2017；贺志武等，2018；胡伦等，2018）。当被解释变量为离散、分类或是顺序变量的情况时，运用最小二乘法对模型估计会造成结果的有偏无效（刘亚克等，2011），离散选择模型则在估计被解释变量取值为有限的离散结果时具有突出优势，二元选择模型对于因变量是农户是否采用滴灌技术的模型而言具有较强的适用性。与此同时，在二元选择模型的基础上，学者们在估计方法上进行拓展，令对农户滴灌技术采用影响因素的研究更加丰富细致，如在Logit模型估计过程中增加中介效应估计。以贺志武等（2018）为代表的研究表明，农户风险偏好会通过风险认知的中介作用，间接影响农户节水灌溉技术采用的意愿；王格玲等（2015）运用分位数回归检验社会网络与农户节水灌溉技术采用之间的关系，得出社会网络对农户节水灌溉技术采用的影响总体上呈现倒“U”形关系的结论，并用门限回归模型对社会网络指数及结构与农户节水灌溉技术采用之间的倒“U”形关系进行稳健性检验；乔丹等（2017）运用结构方程模型检验社会网络对节水灌溉技术采用影响的直接效应与间接效应。此外，黄腾等（2018）还在农户节水技术采用成因分析的基础上进行拓展，运用内生转换模型分析有效节水灌溉技术采用对农业收入的影响，对本研究有重要的启示意义。
通过对文献的梳理可以将已有研究的特点归纳为以下几点：
第一，改革开放以来，中国农业生产地理集聚水平不断增强，主产地带状或块状分布逐步成为农业产业新格局。同时，主产地明显的区域化、专业化特征，即产业集聚发展模式，带来了明显的增收效果。对此，学者们从主产地的演变特征、形成原因及经济效应等角度进行系统梳理、深入探讨，为本研究的现实性与可行性奠定了坚实的基础。
第二，在主产地内部，农业生产呈现出多层次发展格局，农业专业村不仅是农业主产地发展最基础的空间单元，也是结合中国国情下最适合激发农业发展活力的新型组织形式。目前，对于专业村优势的发掘主要集中于成因及经济效应层面，仍有广阔的拓展空间。
第三，现有研究运用区位熵、行业集中度、泰尔指数、莫兰指数、空间基尼系数等多种统计指标探究农业产业空间格局变化规律，运用面板数据模型、空间计量模型、结构方程模型等对农业产业空间集聚形成因素进行检验，运用时间序列模型、面板数据模型、空间计量模型、社会网络模型、门限回归模型、分位数模型等对产业集聚特征带来的经济效应进行检验，为本研究方法选择提供了颇有价值的参考。
从对国内外已有文献的详细梳理可以看出，现有研究在以下几个方面尚有待完善和深化：
第一，以村庄为基本空间单元的农业主产地，其产业集聚表现形式虽依托专业村内部及外部的产业集聚特征，但是当前对以省域为单元的主产地集聚形成的研究有余，对专业村形成机制的研究不足。事实上，在不同地理尺度上的集聚有不同的形式、成因及效应，对具有基础性地位的专业村的形成及效应进行深入研究，不仅符合我国国情的现实需要，还需要在理论上取得突破。
第二，现有研究对主产地产业集聚的经济效应分析得较为充分，对农业生产要素配置与环境可持续效应的分析则略显不足，对专业村集聚效应的研究也集中在经济领域，并且以描述性分析为主。当前，乡村振兴战略指明了保障农产品有效供给、促进农民持续快速增收和农业可持续发展的方向，着力提高农业发展质量效益和竞争力，走产出高效、产品安全、资源节约、环境友好的农业现代化发展道路。由此观之，对专业村产业集聚特征是否有利于经济发展、资源配置优化，以及环境可持续进行系统的理论推理与实证检验迫在眉睫。
第三，对于不同层次的研究对象，研究方法的选择将有所差异，从省域或县域等宏观视角的研究在方法选择时必将区别于从村域或农户层面等微观视角的研究，既有研究为本研究方法的选择提供了重要的参考，但在测算过程中，本研究将选择更加适合的方法。
第四，主产地专业村发展呈现集中“连片”趋势，但现有研究对专业村的协同发展缺乏考察。专业村之间比较优势不同，在蔬菜生产供大于求的背景下，村际分工协作、扬长避短，形成多样化的竞争策略是必然趋势。目前，国内只有少数相关研究停留在定性描述上。
本研究借鉴已有研究，展开对我国蔬菜专业村的分析，着眼于以下几个方面的拓展：第一，创新融合既有理论，梳理专业村形成机制、产业集聚特征下的作用机理，并预期效果；第二，对中国蔬菜生产空间格局进行全面描述，明确专业村在主产地中的基础性地位，探索专业村与主产地发展的互动关系；第三，梳理专业村的形成机制及驱动因素，并进行实证检验；第四，检验专业村产业集聚特征对专业村的经济发展、农业生产要素配置效率、环境可持续发展的影响作用；第五，探索专业村之间的协同发展潜力，提出相关政策建议。