我國奶業生產的時空演化及影響因素分析

陳志敏　江一帆

摘要：目的和方法：基于我國2009—2018年相關奶業的省級面板數據，結合生產布局指數模型以及空間計量模型，分析我國奶業生產布局變化及影響因素。結果與結論：我國奶業生產共分為三個階段：1999—2005年是快速增長階段，2006—2014年為波動階段，2016年后受環境規制和國際貿易的影響，奶牛存欄數出現持續下降趨勢，但我國奶業生產仍具有很強的空間集聚性和正向空間相關性。農村教育、玉米產量、畜牧技術機構、農業用水、城鎮化率、消費水平、奶牛優勢區對奶業生產布局集聚有顯著的正向促進作用，而環境規制對奶業生產布局集聚的影響呈現負向抑制作用。要加強省際間溝通交流，實施差異化環境規制，加大畜牧技術研發投入，培養技術型農村人才，推動農村城鎮化建設健康發展，加快促進奶業高質量發展。

關鍵詞：奶業發展;生產布局;空間計量;影響因素

奶業是關乎食品安全與國民健康發展的重要產業，也是協調一二三產業發展的戰略產業。促進奶業發展是增加農民收入、改善居民飲食結構、優化農業布局的重要保障。伴隨著奶業規模化水平的不斷提升，中國奶業區域格局也發生著深遠變化。揭示中國奶業區域格局演化的核心驅動要素及其影響機制，不僅能夠為我國奶業地理集聚提供經驗指導，而且能夠為奶業產業化發展提供切實的借鑒，從而帶動整個區域經濟、社會的快速發展[1]。中國一直高度重視奶業發展和乳品質量安全，強調提高奶業質量安全水平，實現奶業振興。2018年，中央一號文件進一步強調“做大做強民族奶業”;2019年，中央一號文件再次提出實施奶業振興行動，加強優質奶源基地建設。國內外關于奶業生產布局的研究文獻很多，主要分為兩類：一方面是研究現階段我國奶業空間布局[2-3];另一方面，學者在分析奶業空間布局的同時，對影響其驅動的因素進行探究。另外，技術[4]、最終家庭消費支出和人口[5]、玉米的生產布局[6]、比較優勢[7]、乳品加工企業的發展和布局[8]、自然資源[9]等也是影響奶業生產布局的主要因素。現有研究較少考慮奶業生產分布的空間相關性情況，忽略了空間效應對奶業生產布局產生的重要影響。本研究在生產布局指標模型基礎上，結合空間計量模型分析2009—2018年奶業發展時空演化特征，并進一步分析我國奶業生產布局的影響因素，為振興奶業發展提出建設性意見。

1我國奶業生產的時空演變特征

為更好地研究我國奶業分布及集聚情況，采用基尼系數和產業集中度指標進行衡量。基尼系數最先是用來衡量收入分配是否公平的重要指標，后來有學者將該指標改造為反映產業空間聚集程度[10]。基尼系數的計算公式為式（1）：

式（1）中，GINI為基尼系數;n表示全國省份均等分組的組數，本研究將海南、西藏以及湖南剔除，將剩下28個省的奶牛存欄數依照從小到大順序均等分為7組，即n=7;Y表示第j組的奶牛存欄數在全國所占比重。基尼系數范圍在0～1之間，基尼系數越高，表示我國奶業生產的空間集聚性越高。奶業的產業集中度反映奶牛存欄數排在前幾位的省份產量之和占全國比重，其計算公式為式（2）：

式（2）中，m表示奶牛存欄數排在前幾位的省份個數，丁存振[11]指出m一般為1、3、5，本研究選取m=5; Y表示省份i的奶牛存欄數在全國所占比重。

1.1奶牛存欄量變動趨勢

由圖1可以看出，1999—2015年，我國奶牛存欄數雖有波動，但總體呈現上升趨勢，從1999年的442.8萬頭迅速增長到2015年的1 453.9萬頭，增長幅度達到197.38%，年平均增長額為64.3萬頭。到2016年再次下降一直持續到2018年。總體來看，奶牛存欄數變化可以分為3個階段，1999—2005年是快速增長階段，我國在這一階段注重農業、畜牧業的高速發展，奶業的發展是這一過程中畜牧業發展的重中之重，《牛奶質量安全推進計劃（2003—2007年）》等相關扶持奶業發展的文件陸續出臺[12]，我國奶業生產得到蓬勃發展。2006—2014年為波動階段，奶業的迅速發展導致原料供應不足。2008年，我國奶粉行業遭受 “三聚氰胺” 事件的重創，消費者對國產奶粉的質量安全信任度降到低點[13]。在這一階段奶牛存欄數增長緩慢，失去前期強勁的發展動力，消費者喪失信心，養殖戶放棄養殖奶牛，奶業生產發展開始滯緩。2015—2018年為下降階段，奶業開始整頓，環境管控越來越嚴格，加之中美貿易對于奶業影響巨大，奶業發展缺乏動力。

1.2奶業生產空間聚集特征

從圖2可以看出，2009—2018年奶牛存欄數的基尼系數呈現小幅波動且有下降趨勢，但這一階段的基尼系數均在0.71以上，集聚程度顯著，而奶牛存欄數的產業集中度波動性較大，在2015年之后出現大幅下降趨勢。2009年奶牛存欄數排在前5位的省份之和占全國比重的69.4%，在2013年出現波谷，下降到63.5%，在之后1年內迅速回升。從2015年的67%開始持續下降到2018年的58.7%。我國奶業生產集中度較高，雖然近幾年呈現下降趨勢，但整體仍具有空間集聚性。

2材料與方法

2.1變量選擇及數據說明

本研究為考慮空間效應對我國奶業生產布局的影響作用采用省級面板數據，選取我國28個省份（西藏、海南以及湖南地區數據缺失嚴重）作為調查對象，選取調查年份為2009—2018年。本研究以奶牛存欄數（Y）作為奶業生產布局的衡量指標，以此為被解釋變量，將其影響因素分為經濟因素、科技因素、飼料因素以及資本因素，變量設置及選擇依據如下。

2.1.1經濟因素本研究采用城鎮居民消費水平（X）、城鎮化率（X）、環境規制水平（X）作為解釋變量。借鑒周建軍[12]環境規制的計算方法，環境規制的公式為式（3）：

2.1.2科技因素從長遠角度看，農業科技進步是支持農業生產發展的持久推動力[14]，將會直接影響農業科技成果轉換率，對農戶養殖奶牛的技術需求具有重大影響。畜牧技術機構（X）能夠反映當地農戶對養殖畜牧的技術掌握程度。飼料因素對于畜牧業而言，其質量直接關系到奶制品的優劣，而生產成本也會對農戶養殖的積極性造成影響。本研究選擇玉米產量（X）衡量飼料產量情況、用豆粕價格（X）作為飼料價格，用農業用水（X）表示養殖奶牛所需用水情況。

2.1.3資本因素政府對畜牧業的投入對于帶動當地畜牧業的生產發展有重要意義。本研究用運輸線路（X）表示物流水平，反映牛奶在流通環節的具體情況，物流水平的發達會促進牛奶在加工、消費領域的效率，為農戶帶來巨大收益，調動農戶養殖奶牛的積極性。用農村中擁有初中學歷的人口比重作為農村教育水平（X）的指標，反映對農村教育的投入程度。將是否為奶牛優勢區（X）作為虛擬變量，衡量政策優勢對養殖奶牛布局的影響程度。

本研究所選數據均來自《中國畜牧獸醫年鑒》《中國農村統計年鑒》《中國統計年鑒》《中國人口與就業統計年鑒》，個別缺失數據通過線性插值法進行補全。表1為樣本初始變量的描述性統計結果及影響效應假定。

2.2模型選擇及估計

本研究為全面了解奶業生產的空間分布以及各因素在空間效應下的影響作用，采用空間計量模型通過特定矩陣反映不同研究對象間的空間關系。根據上文中影響機制及研究假說，建立模型如式（4）：

式（4）中，W為空間權重矩陣、ρ為空間自回歸系數、μ為隨機擾動項、β為對應影響因素的影響系數、i為本研究中的省份，t為年份。

2.2.1空間相關性檢驗本研究分別選取三種空間權重矩陣對奶牛存欄數進行莫蘭指數（Mroan's I）計算。由表2可知，經濟空間權重矩陣的莫蘭指數多數大于0.3，個別年份小于但接近0.3，且多數都在1%的水平下顯著。鄰接空間矩陣和經濟地理矩陣雖然也在5%水平下顯著，但莫蘭指數值相對較低，相比經濟空間權重矩陣顯著性不佳。而在地理距離空間權重矩陣下我國奶牛存欄數的空間關系顯著性最弱，說明地區是否鄰近對奶牛生產布局聚集性影響不大。因此，本研究選取以各地區生產總值為經濟指標體系的空間權重矩陣進行分析。

為了更好地呈現奶牛存欄數的空間相關性變化，選擇2009年、2012年、2015年、2018年作為觀察點，通過時間變化探索空間相關性的演變情況（圖3～6）。整體來看，內蒙古、山東、陜西、青海、寧夏、新疆、黑龍江、山西、吉林、河北、甘肅、遼寧這12個省份一直處于第一象限，形成以東北和西北地區為中心的高—高型（H-H）集聚。位于第二象限低—高（L-H）型的省市共有4個，分別為北京、天津、安徽、湖北，奶牛存欄數低的省份周圍多為奶牛存欄數低的省份。浙江、上海、重慶、廣東、江西、廣西、貴州、福建、云南、四川、江蘇這11個省份主要聚集在低—低型（L-L）區域，這些地區多數為南方及沿海地區，奶牛存欄數較少，奶業發展水平較為落后。河南省從2009—2018年一直處在第四象限，表明該地區奶牛存欄數較高，奶業發展水平良好，但周圍地區奶業發展水平低下。2018年，河北省和四川省轉移到第四象限成為高—低型（H-L）聚集。所以就奶業生產而言，我國有23個省份存在空間相似性，進一步可得我國各省份之間存在空間相關性。

2.2.2空間模型估計本研究采用空間計量模型來進行實證分析，空間計量模型分為空間滯后模型（SLM）、空間誤差模型（SEM）、空間杜賓模型（SDM）。為進一步確認空間計量模型的類別，本研究通過LM檢驗來判斷空間滯后項和空間誤差項。由表3檢驗結果可得，LM檢驗中Spatial error中的Lagrange multiplier和Robust Lagrange multiplier檢驗值均不顯著，未拒絕無空間誤差項的原假設，而Spatial lag的檢驗中Lagrange multiplier和Robust Lagrange multiplier檢驗值都在1%和5%的水平上顯著，拒絕了無空間滯后項的假設。因此在本研究中，空間滯后模型（SLM）為最佳模型。經過Hausman檢驗得出檢驗值為22.01，P值為0.015，在5%的水平下顯著，因此拒絕原隨機效應的假設，選用固定效應的空間滯后模型。

3結果與分析

基于上述分析，利用Stata16.0統計軟件分別對奶牛存欄數的相關影響因素進行實證分析。為了保證研究的科學性，同時采用固定效應的空間滯后模型回歸以及傳統多元回歸進行分析。由表4可以看出，傳統多元回歸模型會因為無法考慮到空間相關性和空間差異性導致得出的回歸結果與考慮空間效應的模型結果有所偏差。空間自回歸系數為0.135，在5%的水平下顯著，表明當地奶牛存欄數每增加1個百分比，會促進經濟鄰近地區的奶牛存欄數增加0.135個百分比，奶牛存欄數存在正向空間溢出效應。從經濟方面分析，環境規制和城鎮居民消費水平的顯著性良好。環境規制的影響作用為顯著負向，主要原因是隨著當地政府政策不斷規范，對環境保護的意識愈加強烈，奶牛養殖所應對的環境管制越來越嚴格，環境成本較重超過養殖奶牛帶來的利益，因此養殖戶通過減小規模或者遷往環境規制水平較弱的地區來降低成本，從而導致本地區的奶牛存欄數會有所下降，造成奶牛生產的空間聚集性減弱。牛奶產出經過加工大多會流向城鎮，城鎮居民消費水平是影響奶牛存欄數的主要因素，其影響呈現正向促進作用，在所有變量中作用效應最明顯。說明消費水平對農戶養殖奶牛的積極性影響最大，城鎮居民消費水平越高，表明居民能接受的牛奶價格波動區間越大，且對于牛奶的營養需求穩定上升，價格與需求的雙重刺激會一定程度提高農戶養殖奶牛的積極性，也會吸引外來養殖戶的投入，進而促進奶牛存欄數的增加，加強該地區的奶業生產的空間集聚程度。城鎮化率的快速發展對當地及經濟鄰近地區的奶業發展存在顯著促進作用，城鎮化的發展為農村帶來規模化養殖與先進的科學技術，更加促進當地奶業的發展。

從科技角度來看，科學技術始終是推動農業生產的核心技術，畜牧技術機構能代表該地區畜牧技術的發展水平，從影響作用來看，畜牧技術機構的影響為顯著正向，表明畜牧技術機構數越多，本地區對畜牧技術的重視程度越高，相應的投入也會愈大，技術的應用推廣使得奶牛養殖產出增加，帶動農戶積極性。從飼料角度而言，飼料是養殖戶最為關注的問題，玉米、豆粕等飼料原材料的品質與數量將會直接影響奶牛產出的品質。玉米是飼料中用量最大的飼料原料，玉米產量對奶牛存欄數產生顯著正向作用，原因是玉米產量的增加表明該地區飼料來源充分，能夠為養殖奶牛提供更多飼料來源且養殖成本相對較低，造成養殖戶向該地區的聚集，提高奶業生產的空間集聚性。另外，水資源也是決定能否為奶牛提供正常水分的重要因素，農業用水呈現顯著正向作用，表明農業用水越多，越能夠充足保障奶業飲用水的安全，促進奶牛正常生長發育。從資本方面，農村教育對奶牛存欄數存在正向顯著促進效應，農民的知識技能水平越高，掌握程度越熟練，越有利于促進奶牛存欄數大幅提升。

4結論與建議

本研究利用2009—2018年面板數據，構建空間計量模型，對奶業生產布局影響因素進行定量研究。研究發現：第一，我國各地區的奶業生產布局具有正向空間相關性;第二，固定效應的空間滯后模型表明，鄰近地區的奶牛存欄數對本地區的奶牛存欄數存在正向溢出效應，即鄰近地區的奶牛存欄數的增加能夠帶動本地區奶牛存欄數的增加，能更加促進奶業生產的空間聚集;第三，環境規制強度越弱、城鎮居民消費水平越高，畜牧技術機構數量越多、玉米產量越多，農村教育程度越高、城鎮化率越高，農業用水越多、政策優勢越明顯，奶業生產集聚程度就越高。為有效促進奶業振興發展，提出以下政策建議。

第一，加強省際交流，促進資源流動。利用地區間的空間效應和各要素的溢出效應，加強正向促進作用機制，發揮鄰近省際間溝通協調作用，促進奶業生產在區域間的自由流動和優化配置，縮小省際奶業生產差距，加強奶業生產的空間聚集性，為實現我國奶業振興增添動力。

第二，實施差異化環境規制，促進規模化經營。西部地區草原遼闊，養殖業發達，適當加強環境規制有利于提高環境保護技術，減少養殖污染排放保護生態環境，促進生態可持續發展。中部、東部地區地域面積有限，養殖成本較高，應相對降低環境規制強度，實現規模化經營以此應對高強度環境規制帶來的負向影響，促進奶業生產空間聚集，加速奶業高質量健康發展。

第三，加大畜牧技術研發投入，建設功能完備的生態化養殖推廣體系，有利于整合畜牧技術機構與環保部門的優勢資源，解決環境污染問題，發揮畜牧環保技術推廣體系在養殖業的作用。同時，政府應加大對奶牛養殖的扶持力度，擴大補貼力度，逐漸形成扶持奶牛養殖發展的長效機制。

第四，加強農村教育，培養技術型人才。在職業院校、高校等開展畜牧養殖專業，鼓勵農村青年勞動力參與學習，將技術帶回農村應用實踐。在農村設立技術培訓改革試點，針對當前畜牧技術革新需要，成立專業團隊定向幫扶，幫助農戶快速掌握實際操作，為振興奶業發展提供堅強后盾。參考文獻

[1]道日娜，羅燕芳.從資源到資本：中國奶業區域格局演化成因分析[J].農業現代化研究，2016，37（2）：205-213.

[2]薛曉聰，樊斌.中國奶牛養殖生產布局時空演變分析[J].中國畜牧雜志，2019，55（11）：174-179.

[3]衛龍寶，張菲.我國奶牛養殖布局變遷及其影響因素研究——基于我國省級面板數據的分析[J].中國畜牧雜志，2012，48（18）：52-56、61.

[4]Simony M B L，Bruno V，Gustavo V d C，et al.Technical and economic indicators of milk production systems in the Caiuá sandstone region[J].Acta Scientiarum Animal Sciences，2018，41（1）：e42536-e42536.

[5]Bórawski P，Pawlewicz A，Parzonko A，et al.Factors Shaping Cow’s Milk Production in the EU[J].Sustainability，2020，12（1）：1-15.

[6]袁艷云，何忠偉，劉芳.京津冀奶業發展空間集聚特征及影響因素研究[J].中國畜牧雜志，2020，56（8）：221-227.

[7]殷志揚，袁小慧.我國奶牛養殖業布局及生產組織模式現狀[J].江蘇農業科學，2013，41（8）：8-10.

[8]烏云花，黃季焜，Scott R，等.農戶奶牛養殖與乳品加工業擴展[J].農業經濟問題，2007（12）：62-69、111.

[9]李幫鴻，李翠霞，鄒玉友.中國原料乳生產區域布局變化及其影響因素研究——基于1995—2011年省際面板數據的分析[J].中國畜牧雜志，2014，50（8）：51-56.

[10]李偉.中國小麥生產的時空演變特征及其影響因素分析[J].中國農業資源與區劃，2019，40（10）：49-57.

[11]丁存振，肖海峰.中國肉羊產業時空演變的特征分析[J].華中農業大學學報（社會科學版），2018（1）：58-64、158-159.

[12]周建軍，梁煒韜，譚瑩.環境規制對家禽產業布局及轉移的影響分析——基于空間計量的實證研究[J].黑龍江畜牧獸醫，2018（16）：24-31.

[13]張亞偉，任愛勝，趙婧潔.基于鉆石模型的奶粉國際競爭力分析[J].中國農業資源與區劃，2016，37（2）：84-90.

[14]張三峰，楊德才.基于農民異質性的土地流轉、專業合作社與農業技術推廣研究——以江蘇泗陽縣X鎮為例[J].財貿研究，2010，21（2）：52-57、111.

Spatial and Temporal Evolution of Dairy Production in China and Its Influencing FactorsCHEN Zhi-min，JIANG Yi-fan

（Management College，Ocean University of China，Qingdao 266100，China）Abstract：Objective and Method Based on the provincial panel data of China's dairy industry from 2009 to 2018，combined with the production layout index model and spatial econometric model，this paper analyzed the changes and influencing factors of China's dairy industry production layout.Result and Conclusion China's dairy production is divided into three stages，1999—2005 is a rapid growth stage，2006—2014 is a fluctuating stage，after 2016，affected by environmental regulations and international trade，the number of dairy cattle on hand continued to decline，but China's dairy production still has a strong spatial agglomeration and positive spatial correlation.Rural education，corn yield，animal husbandry technology institutions，agricultural water use，urbanization rate，consumption level，and dairy cow advantage area have significant positive effects on dairy production distribution agglomeration，while environmental regulation has a negative inhibitory effect on dairy production distribution agglomeration.It is necessary to strengthen inter provincial communication and exchange，implement differentiated environmental regulations，increase investment in animal husbandry technology research and development，cultivate technical rural talents，promote the healthy development of rural urbanization construction，and accelerate the high-quality development of dairy industry.

Keywords：dairy industry development;production layout;spatial measurement;influencing factor