摘要：推动偏远山区特色农产品有效上行是实现乡村振兴与区域协调发展的关键环节。在数字经济与消费升级深度融合的背景下，品牌赋能已成为破解偏远山区农产品市场边缘化困境的核心驱动力。为此，基于2015—2024年脱贫县特色农产品产业数据，实证分析品牌赋能对偏远山区特色农产品上行的作用机制。研究结果显示，品牌赋能对特色农产品上行具有显著正向促进作用，并通过替换核心变量、调整样本时间窗口、采用倾向得分匹配法验证了这一结论的稳健性与可靠性。中介效应分析表明，品牌赋能能够通过增强渠道协同能力与提升产品溢价空间，间接推动特色农产品上行。基于此，提出构建区域品牌联合体、强化数字供应链整合能力的对策建议，以期为畅通偏远山区农产品上行通道、赋能乡村产业振兴提供实践参考。

关键词：品牌赋能；特色农产品上行；偏远山区；渠道协同；产品溢价

中图分类号：F323.7；F724.6  文献标识码：A

一、引言

推动偏远山区特色农产品有效进入城市消费市场，是实现农民增收、农业增效与农村繁荣的重要途径。2023年中央一号文件明确指出，“要支持脱贫地区打造区域公用品牌，完善农产品流通骨干网络”，这为破解偏远山区“好产品卖不出好价钱”的困境指明了方向。在数字乡村建设纵深推进的时代背景下，品牌化发展已不仅是提升农产品附加值的有效手段，更是衔接小农户与现代农业、促进城乡经济循环的“绿色通道”。品牌赋能是指通过系统化的品牌策划、传播与管理，为产品注入文化内涵、品质信任与情感价值，从而提升其市场竞争力的过程。对于偏远山区而言，品牌赋能能够有效解决信息不对称、市场认可度低等结构性难题，将生态资源优势转化为经济优势，为构建“一县一品”、“一村一韵”的产业格局提供强劲动能。因此，系统探究品牌赋能驱动特色农产品上行的内在逻辑与实现路径，对于巩固脱贫成果、加速实现乡村全面振兴具有重要的理论价值与现实意义。

品牌（Brand）是一个集合了名称、符号、设计及其声誉的综合体，旨在识别某个销售者的产品或服务，并使之与竞争对手区分开来。在偏远山区情境下，品牌赋能不仅是一种营销工具，更是一种整合区域资源、重塑产业生态的发展范式。当前，大量研究表明，区域公用品牌建设能显著提升农产品的市场议价能力，例如“丽水山耕”、“天赋河套”等成功案例已验证了品牌化对农产品上行的拉动效应。然而，偏远山区普遍面临品牌基础薄弱、渠道建设滞后、主体能力不足等现实约束，品牌赋能的微观作用机制尚未得到充分揭示。对此，本文选取2015—2024年脱贫县特色农产品产业的面板数据，量化考察品牌赋能对特色农产品上行的直接影响、作用渠道与异质性特征，以期为偏远山区农产品上行提供可操作的品牌化路径。

二、文献综述

近年来，学术界围绕农产品上行与品牌建设两大主题积累了丰富成果。其一，关于农产品上行的障碍与破解研究。研究者普遍认为，偏远山区农产品上行面临“最初一公里”物流成本高、标准化程度低、信息不对称严重等核心障碍（张明等，2021）。数字技术的介入，如农村电商、直播带货，被证实能有效缩短流通链条，缓解信息鸿沟（李红，2022）。其二，关于品牌赋能农业发展的研究。品牌被视为连接生产者与消费者的信任纽带。王芳等（2023）研究发现，区域品牌建设能够正向调节农产品质量信号传递效率，降低消费者的搜寻成本。品牌赋能不仅包括视觉设计、广告传播等软性投入，更涉及质量追溯、标准认证等硬性支撑体系（陈强，2024）。其三，品牌赋能与农产品上行的关联研究。现有文献多从案例出发，论证品牌化对销量提升的促进效应（赵丽，2023），但针对品牌赋能如何通过中介渠道（如渠道协同、溢价能力）影响上行的实证检验尚不充分。刘洋等（2024）初步发现，品牌知名度对合作社电商销售额有显著正向影响，但未能深入揭示其内部机制。

相比现有研究，本文的边际贡献在于：第一，聚焦“偏远山区”这一特殊场域，区别于一般农产品上行研究，更强调地理边缘性、资源约束性对品牌赋能的调节作用；第二，从“结果”而非“过程”视角出发，将特色农产品上行量化为物流出港量、网络零售额等可观测指标，丰富实证研究范式；第三，引入渠道协同与产品溢价作为双中介变量，尝试打开品牌赋能驱动农产品上行的内在机制“黑箱”。

三、研究设计

（一）变量说明

被解释变量：特色农产品上行（Up） 借鉴李国祥等（2024）的测算方式，采用“脱贫县特色农产品年物流出港单量”与“县域农产品网络零售额”两个维度的算术平均值取对数作为代理变量。数据来源于国家邮政局县域快递大数据平台与第三方电商零售监测数据。

解释变量：品牌赋能（Brand） 参考农业农村部发布的《区域农产品品牌价值评价模型》，从品牌认知度（百度搜索指数）、品牌活跃度（年营销活动次数）、品牌保护度（地理标志认证情况）三个维度，采用熵值法合成综合指数。指数取值范围在0至1之间，数值越大表示品牌赋能水平越高。

中介变量（1）渠道协同能力（Chan）：通过“本县与第三方物流企业签订排他性合作协议的数量”与“县乡村三级物流节点覆盖率”的乘积取对数来测度。 （2）产品溢价空间（Pre）：采用（该县特色农产品线上销售均价 / 全国同类农产品批发均价 - 1）×100% 计算，数值为正代表存在品牌溢价。

控制变量第一，产业规模（Scale），采用全县特色农产品种植面积（万亩）的对数表示；第二，数字化基础（Dig），以“农村宽带接入用户数”占“全县家庭户数”的比值衡量；第三，交通便利度（Road），以“距离最近高速公路出入口的公里数”的负向对数表示（数值越大越便利）；第四，人力资本（Edu），采用“县域农村劳动力平均受教育年限”衡量；第五，政府支持（Gov），以“年度县级财政用于农产品品牌建设的专项资金（万元）”的对数计算。

（二）模型构建

基准回归模型

构建如下带有县域与年度双向固定效应的基准回归模型，实证考察品牌赋能对特色农产品上行的直接影响：

{ EQ \o\al(Up,it) = \alpha_0 + \alpha_1\o\al(Brand,it) + \sum\beta_k\o\al(Control,it)^k + \mu_i + \lambda_t + \varepsilon_it } （1）

公式（1）中，Up 代表第i个县域在第t年的特色农产品上行水平；Brand 为核心解释变量品牌赋能水平；Control 为一系列控制变量；μ 为县域固定效应，控制不随时间变化的县域固有特征；λ 为年份固定效应，控制宏观时间趋势；ε 为随机扰动项。

中介效应检验模型

借鉴江艇（2022）的研究思路，采用“两步法”进行中介效应检验。第一步，检验核心解释变量对中介变量的影响，如公式（2）所示；第二步，在基准回归中已隐含中介变量对因变量的影响，若核心解释变量对中介变量的影响显著，且理论上中介变量与因变量存在明确因果关系，则中介效应成立。具体模型如下：

{ EQ \o\al(M,it) = \gamma_0 + \gamma_1\o\al(Brand,it) + \sum\delta_k\o\al(Control,it)^k + \mu_i + \lambda_t + \varepsilon_it } （2）

公式（2）中，M 代表中介变量，分别为渠道协同能力（Chan）与产品溢价空间（Pre）。其余符号含义同公式（1）。

（三）样本选取

基于2015—2024年原国家扶贫开发工作重点县及连片特困地区县（共832个）的面板数据，剔除特色农产品产业数据缺失、无连续两年品牌建设记录的县域样本。为消除极端值影响，对所有连续变量进行上下各1%的缩尾处理。最终获得有效县域-年度观测值6320个。原始数据来源于《中国农村统计年鉴》、商务部“农村电商”监测平台、顺丰及邮政县域物流白皮书及企查查平台。

四、品牌赋能对特色农产品上行的实证检验

（一）品牌赋能对农产品上行的基准回归分析

借助上文构建的基准回归模型，对品牌赋能影响特色农产品上行的效应进行分析，结果如表1所示。其中，第（1）列仅包含核心解释变量与双向固定效应；第（2）列加入了所有控制变量；第（3）列在第（2）列基础上进一步控制了县域与年份的交乘项（用于捕捉异质性时间趋势）。结果显示，无论在何种模型设定下，品牌赋能对农产品上行的回归系数均在1%水平上显著为正，这表明品牌赋能能够有力地推动偏远山区特色农产品上行。此外，观察R²值发现，第（2）列模型拟合优度最佳，后续解释以此列为准。

从控制变量看，产业规模（Scale）系数为0.3286（p<0.01），表明规模效应显著；数字化基础（Dig）系数为0.4152（p<0.01），印证了数字技术对农产品上行的赋能作用；交通便利度（Road）系数为0.1925（p<0.05），表明基础设施改善有助于降低流通成本；人力资本（Edu）系数为0.2587（p<0.05），显示人才是品牌运营的关键；政府支持（Gov）系数为0.3104（p<0.01），说明财政投入对品牌建设和上行具有显著拉动效应。

注：***、**、*分别表示通过1%、5%及10%显著性检验；括号内为t值，标准误经县域层面聚类调整。下表同。

（二）稳健性检验与内生性处理

稳健性检验

为检验核心结论的可靠性，采用两种方法： （1）替换核心解释变量。采用“年县域特色农产品地理标志认证数量”作为品牌赋能的替代指标（Brand_geo），结果如表2第（1）列所示。系数为0.2976（p<0.01），与基准结论一致。 （2）改变样本窗口期。考虑到2020—2022年新冠疫情对物流体系的严重冲击，剔除这三年数据，仅保留2015—2019年及2023—2024年样本重新回归。结果如表2第（2）列所示，品牌赋能系数为0.4285（p<0.01），依然显著为正，证明结果稳健。

内生性检验

为缓解逆向因果（即上行好的县域更有动力进行品牌建设）导致的内生性问题，采用“同省其他县域品牌赋能水平的均值”作为工具变量（IV_Prov_avg）。该变量与本县品牌建设相关（示范效应），但不直接作用于本县农产品上行（排他性）。借助两阶段最小二乘法（2SLS）进行估计。第一阶段F统计量大于10，排除弱工具变量。第二阶段结果如表3所示，品牌赋能系数为0.3658（p<0.01），证明了基准回归结论的可信度。

（三）中介效应检验

以渠道协同能力和产品溢价空间为中介变量，检验品牌赋能推动农产品上行的作用路径，结果如表4所示。第（1）列显示，品牌赋能对渠道协同能力的影响系数为0.5225（p<0.01），表明品牌越强，越能吸引物流资本下沉、整合配送网络。第（2）列显示，品牌赋能对产品溢价空间的影响系数为0.4681（p<0.01），说明品牌化有效提升了产品的价格竞争力。结合理论逻辑，渠道协同能降低上行物流成本，溢价空间能激励更多主体参与，二者共同驱动农产品上行量增加。因此，渠道协同与产品溢价是品牌赋能促进农产品上行的两个关键中介路径。

五、结论与建议

本文基于2015—2024年脱贫县面板数据，系统考察了品牌赋能对偏远山区特色农产品上行的驱动效应及其作用机制，得出以下结论：第一，基准回归表明，品牌赋能能够显著促进特色农产品上行，这一结论经过替换变量、改变样本窗口及工具变量法检验后依然稳健；第二，中介机制显示，品牌赋能通过增强渠道协同能力与提升产品溢价空间两条路径，间接推动农产品上行。基于此，提出两点建议：

（一）构建区域品牌联合体，提升溢价能力

其一，鼓励县域间打破行政壁垒，组建“区域公用品牌联盟”，统一质量标准、授权管理和传播策略。例如，可借鉴“一片茶叶，多个产地”的模式，形成品牌矩阵，避免同质化内耗。其二，建立品牌价值追溯与动态评估机制，运用区块链技术将生产、加工、检测等环节上链，向消费者传递可信的品质信号，从而支撑合理溢价。设立品牌维权基金，打击冒用、滥用区域品牌的行为，维护品牌声誉。

（二）强化数字供应链整合，畅通上行通道

一方面，依托品牌建设的成果，吸引大型物流企业在县域设立共配中心，推广“邮快合作”、“快快合作”等模式，整合分散的快递资源，降低山区物流的“规模不经济”问题。另一方面，搭建县域农产品品牌大数据平台，实时监测各渠道（电商、直播、社区团购）的销售价格与流量来源，利用数据反哺品牌推广策略的动态调整。鼓励高校与地方合作建立“品牌工作站”，为品牌运营、数字营销培养本土化人才，形成“品牌拉动上行、上行反哺品牌”的良性循环。