中國原料乳生產系統耦合協調發展的空間關聯格局與驅動因素

王弘燁，李翠霞

（東北農業大學經濟管理學院，黑龍江 哈爾濱 150030）

奶業的可持續發展是中國農業供給側結構性改革的重要任務和突破口，是實現鄉村振興戰略“產業興旺”目標的重要抓手，對中國農業的市場環境穩定具有不可忽略的地位[1]。2018年6月頒布的 《國務院辦公廳關于推進奶業振興保障乳品質量安全的意見》確立了高質量、綠色、可持續發展的指導思想，提出要全面振興奶業，提高奶業競爭力，實現奶業現代化。當下，原料乳的生產不但面臨著日益嚴重的資源緊缺問題，而且養殖產生的糞污造成的環境污染日益嚴峻。根據《第二次全國污染源普查公報》顯示，2017年畜禽養殖業排放化學需氧量1 000.53萬t，氨氮11.09萬t，總氮59.63萬t，總磷11.97萬t，是農業污染源的首要排放源。其中，奶牛糞便日排放量顯著高于其他畜禽品種，一頭成年母牛日糞便產生量分別是生豬、肉羊、肉雞和蛋雞的3.57倍、13.46倍、218.57倍和116.67倍。。以上種種問題制約著奶業的高質量、健康、可持續發展，嚴重影響奶業振興目標的實現[2-4]。如何化解奶業可持續發展面臨的諸多矛盾，實現資源、環境、經濟之間的協調發展，已成為政府、學術界共同關注的焦點問題，亟待解決。

對于原料乳生產空間布局的研究，學者多采用區位基尼系數、奶牛養殖重心模型、區域重心分析法、空間自相關等方法來揭示原料乳生產的區域差異[5-7]，研究范圍涉及國家、區域、省域單元。在原料乳生產空間布局方面：袁艷云等[5]認為京津冀地區原料乳生產與乳制品加工業布局匹配度較高,但與飼料原料種植布局匹配度較低。王鈿等[6]認為中國奶業的地理集聚程度具有一定的階段性特征，呈現“減弱—增強—減弱”的發展態勢。薛聰等[7]認為中國奶牛養殖重心呈現出先向東南方向移動再向西南方向移動的演變趨勢。為保障中國奶業可持續發展，關鍵是實現原料乳生產過程中資源、產業、環境、市場與產能之間由低級到高級、由無序到有序的整體協作演化[8]。促進原料乳生產協調發展的途徑主要有兩個：一是合理布局中國奶牛養殖區域。當下，中國奶業生產區域間存在非均衡增長特征[9]，優勢區域主要分布在內蒙古、河北、山東、陜西、新疆等北方省份[10]。各地區奶牛養殖的路徑依賴、飼料資源、財政政策、乳企數量、技術進步等因素均會導致奶牛養殖布局變遷[11-12]。二是促進區域內原料乳生產協調發展。周鵬和樊斌[13]通過構建乳業產業系統指標體系，實證檢驗得出中國乳業產業系統整體協同度水平較低。各奶業產區區域特征明顯，不同省份奶業發展優勢差異較大,且原料乳生產受相鄰地區和本地區因素的共同影響[14-15]。

綜上所述，上述研究成果為本文研究奠定了堅實基礎，提供了有益的經驗借鑒，但同時也存在著進一步深化的空間：一是尚未構建原料乳生產系統，明晰其耦合協調機理。二是尚未測度系統耦合協調水平，探究其空間關聯格局并分析其驅動因素。鑒于此，本文在明晰原料乳生產系統耦合協調機理的基礎上，運用耦合協調度模型測算中國原料乳生產系統耦合協調水平，分析其時空演變規律，運用空間相關性檢驗方法分析耦合協調發展的空間關聯格局，并進一步采用空間杜賓模型對耦合協調發展的驅動因素進行分析，以期為促進中國原料乳生產系統耦合協調發展提供理論支撐與經驗借鑒，為政府相關部門運用差異化措施促進各地區奶業可持續發展提供量化決策支持。

1 原料乳生產系統構成要素及耦合協調發展機理

由系統論可知[16]，系統是若干要素以一定結構形式聯結構成的具有某種功能的有機整體，由經濟地理學中的區域經濟差異理論可知[17]，受區域經濟發展水平、資源稟賦、生態環境和奶牛養殖布局等因素的影響，原料乳生產協調發展水平存在區域差異。本文借鑒中國科學院可持續發展研究組設計的中國可持續發展指標體系的系統層劃分方式，將原料乳生產系統分為資源稟賦、產業基礎、環境抗逆、市場需求和原料乳產能等5個子系統，將原料乳生產過程看作一個以資源稟賦為前提條件，以產業基礎為輔助支撐，以環境抗逆為重要保障，以市場需求為動力源泉，以原料乳產能為目標導向構成共生界面，耦合而成的具有供給原料乳功能的復雜有機整體，其在功能方面表現了資源稟賦子系統的承載能力、產業基礎子系統的推動能力、環境抗逆子系統的容納能力、市場需求子系統的帶動能力和原料乳產能子系統的回應能力（圖1）。原料乳生產系統是一個開放的、非平衡的、具有非線性相互作用的動態漲落系統，資源稟賦等5個子系統之間形成了相互作用、相互補充、共同發展的耦合共生關系。本文將5個子系統間相互作用、協調發展的程度界定為原料乳生產系統耦合協調度。

圖1 原料乳生產系統耦合協調發展機理Fig. 1 Coupling and coordinated development mechanism of dairy production system

2 研究方法與指標體系

2.1 研究方法

2.1.1 耦合協調度模型 耦合度和協調度分別反映系統之間相互作用的強弱程度和相互作用中良性耦合程度的大小，從而判斷協調狀況的好壞，可以表征各功能之間是在高水平上相互促進還是低水平上相互制約[18]。本文用耦合協調度描述中國原料乳生產系統的各子系統間和諧一致發展的程度。為了耦合協調度的計算結果更科學、更準確，本文采用極差法[19]對數據進行標準化處理，采用熵值法[20]測度各子系統各指標權重，計算原料乳生產系統耦合協調度過程如下。

1）計算各子系統的綜合發展指數：

式中：q表示原料乳生產系統子系統個數；m表示指標個數，ij表示第i個地區的第j個指標，xij表示標準化處理后的數值為各子系統中各指標的權重，為各子系統綜合發展指數，Uq越大，表示該子系統綜合發展水平越高[21]。

2）本文采用容量耦合模型[22]計算耦合度：

3）構建耦合協調度模型[23]，計算耦合協調度：

式中：D為原料乳生產系統耦合協調度，D∈[0,1]；C為式（2）計算得到的耦合度，C∈[0,1]；T代表原料乳生產系統的綜合發展指數，T∈[0,1]；wq代表各子系統權重，反映了各子系統的重要程度。借鑒已有研究成果[24]，將耦合協調度劃分為3個階段10個類型（表1）。

表1 耦合協調度評價標準和類型Table 1 Evaluation criteria and types of the coupling coordination

2.1.2 空間相關性檢驗 本文采用Moran’sI[25]刻畫原料乳生產系統耦合協調度空間分布與集聚特征，其計算公式如下：

式中：Moran’sI∈[-1, 1]，當Moran’sI為正時觀測值呈現空間正相關性，反之為負相關性。Moran’sI絕對值越大，表明空間相關性越強。若Moran’sI趨近于0，則表示數據之間相互獨立，在空間上隨機分布。xi和xj分別表示區域i、區域j地理單元上的觀測值，Wij為地理單元相互之間0-1鄰接矩陣的權重矩陣，其中，i和j分別表示空間單元編號，即中國31個省份，0-1空間權重矩陣的對角線為0，假定同單元之間不相鄰，當Wij=1表示相鄰，當Wij=0表示不相鄰，和S2分別為均值和平方差。

通過構造正態統計量Z檢驗Moran’sI顯著性水平：

式中：E(I)為Moran’sI的期望值，Var(I)為Moran’sI的方差。

2.1.3 空間杜賓模型 區域農村人力資本水平、市場化水平等因素或對原料乳生產系統耦合協調關系產生影響，但同一因素在不同地區可能會表現出差異化的影響效果，為了考慮這種空間異質性問題，本文采用空間杜賓模型[26]（Spatial Durbin Model，SDM）進一步深入分析，其一般模型形式如下：

式中：Y表示因變量；ρ表示空間回歸系數；W為空間鄰接權重矩陣；WY表示因變量的空間滯后項；X為解釋變量；β表示各解釋變量的回歸系數；WX表示解釋變量的空間滯后項；δ為解釋變量空間滯后系數；ε為隨機誤差向量?？臻g杜賓模型同時考察驅動因素對本地區和鄰近地區原料乳生產系統耦合協調發展的影響。

2.2 指標選取

2.2.1 原料乳生產系統耦合協調度評價指標體系 原料乳生產耦合協調度評價指標體系既是一個多層次多因素的復雜體系，又是綜合反映各子系統發展狀況的指標集合體。本文基于《全國奶業發展規劃（2016—2020）》的總體思路、基本原則和發展目標，考慮奶牛養殖分布格局的影響因素，并借鑒吳強等[27]構建的生豬生產系統耦合協調度的評價指標體系，選擇資源稟賦、產業基礎、環境抗逆、市場需求和原料乳產能5個方面，共16個指標組成原料乳生產耦合協調度評價指標體系。其中，環境規制強度借鑒周建軍等[28]研究成果，用規制系數反映，其計算公式為：其中A表示各省域面積，π代表圓周率。指標的具體含義、正逆向性等具體見表2。

表2 原料乳生產系統耦合協調度評價指標Table 2 Evaluation indexes of the coupling degree of the coordination of raw milk production system

2.2.2 驅動因素選取 原料乳生產系統耦合協調發展受多種因素的共同影響和制約，本文基于資源環境經濟學、生態經濟學和發展經濟學的理論分析，具體驅動因素指標選擇見表3。

表3 原料乳生產系統耦合協調發展的驅動因素Table 3 Driving factors of the coupled and coordinated development of raw milk production system

1）財政支農。政府的財政支持是奶牛良種繁育、奶牛養殖技術升級的重要資金來源。政府出臺的奶牛養殖補貼政策有利于促進良種的普及和養殖規模的擴張，進而影響原料乳生產效率。

2）對外開放水平。隨著對外開放程度不斷提高，由于中國資源稟賦等存在劣勢，國內外奶價存在差異，驅動乳制品大量進口，對各地區原料乳生產造成極大沖擊[29]。

3）農村人力資本水平。農村人力資本水平的提升能促進知識等高端要素流動，實現奶牛養殖的技術進步[30]，是奶牛養殖業向更高層級演進的關鍵因素，本文用農村居民人均受教育年限衡量，各地區農村勞動力不同受教育程度的人口比重乘以對應的受教育年限,文盲或者半文盲為0年、小學為6年、初中為9年、高中及中專為12年、大專及以上為16年。

4）市場化水平。市場環境是技術創新有效發生的基礎性條件，市場化進程的加快有利于發揮市場機制對要素資源配置的決定性作用[31]，促進要素向更高生產率、更高創新水平的企業及產業流動，升級企業及產業的創新激勵機制，推動技術創新，進而實現資源有效配置，降低環境污染程度，減少產能過剩，推動經濟綠色增長。

5）科技創新水平?？萍紕撔驴梢酝苿幽膛ｐB殖業的技術進步，從而實現原料乳生產效率的提升。不同地區的科技創新水平存在差異性會導致原料乳生產效率的不同，且會引起原料乳生產由效率高的地區向效率低的地區緩慢轉移，最終達到均衡狀態。

6）產業集聚度。產業集聚通過實現內、外部規模經濟影響原料乳生產效率。最佳規模理論認為產業集聚和原料乳生產效率之間是倒“U”型關系。

2.3 數據來源

基于數據的價值性、可得性以及研究時段的完整性，本文選取中國（除港、澳、臺地區外）31?。ㄊ?、區）作為研究樣本，選取2010—2019年作為研究時段。其中飼料生產能力、防疫檢驗能力、道路通達性、環境規制強度、消費市場潛力、城鎮化水平、城鎮消費市場能力、鄉村消費市場能力、科技創新水平、對外開放水平指標的測算數據來源于《中國統計年鑒》，奶牛布局指數、規模飼養能力、技術水平、乳制品加工能力、原料乳生產能力指標的測算數據來源于《中國奶業統計資料》，污染治理投資能力、資源化利用能力指標的測算數據來源于《中國環境統計年鑒》，農業機械化水平、財政支農、農村人力資本水平、奶業區位熵指標的測算數據來源于《中國農村統計年鑒》，市場化水平的測算數據來源于《中國市場化指數數據庫》。

3 結果與分析

3.1 中國原料乳生產系統滯后子系統動態變化

選取樣本期的初始時間（2010年）、中間時間（2013年、2016年）和結束時間（2019年）為節點，從原料乳生產系統滯后子系統的動態變化來看（表4），資源稟賦子系統滯后省份的數量變化為4→4→4→3，產業基礎子系統滯后省份的數量變化為2→3→2→1，環境抗逆子系統滯后省份的數量變化為8→6→7→6，市場需求子系統滯后省份的數量變化為0→0→0→0，原料乳產能子系統滯后省份的數量變化為17→18→18→21。根據滯后子系統動態變化可知，中國乳制品市場需求整體向好，資源稟賦滯后呈縮小趨勢，產業基礎較為鞏固，環境抗逆能力緩慢增強，原料乳產能亟待提升。由此可見，加大污染防治力度是促進原料乳生產系統耦合協調發展的有力抓手，不斷提升原料乳產能是實現原料乳生產系統耦合協調發展的重中之重。

表4 2010、2013、2016和2019年原料乳生產系統滯后子系統Table 4 Raw milk production system lagging subsystem in 2010, 2013, 2016 and 2019

3.2 中國原料乳生產系統耦合協調發展的時空演變特征

3.2.1 時序演變分析 為了判斷中國原料乳生產系統耦合協調發展的時空演變特征，根據中國31個?。ㄊ小^）的耦合協調度，運用Arcgis 10.8軟件，將2010年、2013年、2016年、2019年中國原料乳生產系統耦合協調度進行空間可視化（圖2）。

圖2 中國原料乳生產系統耦合協調度的時空演變過程圖Fig. 2 Spatial and temporal evolution of the coupling coordination of China’s raw milk production system

2010—2019年原料乳生產系統耦合協調度呈上漲趨勢。其中，西藏、寧夏上升最為明顯，但導致兩個地區上升的原因不同，西藏是由于產業基礎不斷發展的帶動，寧夏則由于原料乳產能快速提升的促進，使得兩地區逐步優化子系統匹配程度。僅有北京、海南、江西3個地區系統耦合協調度明顯下降，分析發現這些地區資源稟賦供給趨弱，原料乳產能下降與市場需求的快速提升不匹配，導致耦合協調度降低。

從各地區平均耦合協調度來看，分別有9.68%、22.58%、67.74%的地區處于協調發展階段、協調過渡階段、失調衰退階段。耦合協調度較高的地區主要為山東、河北、內蒙古等原料乳主產區，這些地區自然資源稟賦占優，奶業產業基礎堅實。耦合協調度較低的地區主要為北京、上海等經濟發達地區及西藏、青海、貴州等西部地區。經濟發達地區的原料乳生產系統失調主要受當地趨緊的環保政策和第三產業為主的經濟結構影響，奶業發展受到政策因素等多方面的限制；西部地區系統失調的原因主要來自產業基礎薄弱，無力滿足奶業發展現實需求。3.2.2 空間特征分析 為更加直觀的看出2010—2019年原料乳生產系統耦合協調發展的時空演變特征。本文運用Arcgis 10.8軟件，分別繪制出2010年、2013年、2016年、2019年原料乳生產系統耦合協調度的空間趨勢分析圖（圖3）。其中，X軸指向東方，Y軸指向北方，分別代表了系統耦合協調度在中國東西（綠色曲線）、南北（藍色曲線）方向的投影。

圖3 中國原料乳生產系統耦合協調度的空間趨勢圖Fig. 3 Spatial trend of the coupling coordination of China’s raw milk production system

從東西方向上投影看，趨勢線由“從西向東平滑上升”的直線型，逐步演變為“東西高，中部低”的“凹”型，趨勢線愈發平緩，說明東西方向各地區之間系統耦合協調度差距逐漸縮小，從南北方向投影看，中部偏北持續抬升，趨勢線由“從南向北平滑上升”趨勢逐步演變為“凸”型。趨勢線愈發陡峭，說明南北方向上各地區之間系統耦合協調度差距逐漸擴大。南北方向趨勢線較東西方向始終更為陡峭，說明系統耦合協調度的南北方向差異始終大于東西方向差異。

3.3 中國原料乳生產系統耦合協調發展的空間關聯格局

3.3.1 空間自相關分析 盡管各地區原料乳生產系統耦合協調度有明顯差異，但仍顯露出區域性耦合協調度接近的現象，如冀豫魯、黑吉遼、粵桂湘等區域內耦合協調度差異較小。為此，本文采用Moran’sI測算耦合協調度的空間自相關性。由表5可知，2010—2019年Moran’sI位于0.290 8-0.349 7之間,呈現“M”型趨勢，且在1%的水平上通過了顯著性檢驗，表明中國原料乳生產系統耦合協調度存在正向的空間自相關性，即相鄰地區的系統耦合協調度表現出空間集聚特征。各地區原料乳生產系統的耦合協調度不僅與各子系統匹配程度有關，還與周邊鄰近地區的原料乳生產系統耦合協調發展狀況存在正相關性。

表5 中國原料乳生產系統耦合協調度的Moran’s I及其顯著性檢驗Table 5 Moran’s I and its significance test for the coupling coordination of China’s raw milk production system

3.3.2 空間集聚特征 為進一步詳細考察原料乳生產系統耦合協調度的空間集聚特征，本文運用MATLAB R2022a軟件繪制了原料乳生產系統耦合協調度的Moran’sI散點圖（圖4）。結果顯示：位于Ⅰ、Ⅲ象限的地區占大部分，在2010、2013、2016和2019年分別占總地區的74.19%、70.97%、70.97%和70.97%，呈現高—高集聚和低—低集聚特征，表明原料乳生產系統耦合協調度存在顯著的正向空間自相關性，同質性溢出效應明顯。

圖4 中國原料乳生產系統耦合協調度的Moran’s I散點圖Fig. 4 Moran’s I scatter plot of the coupling coordination of China’s raw milk production system

3.4 中國原料乳生產系統耦合協調發展的驅動因素分析

3.4.1 空間效應診斷檢驗 中國原料乳生產系統耦合協調度具有較強的空間相關性特征，因此研究原料乳生產系統耦合協調發展的驅動因素，必須要考慮空間因素?？臻g面板計量模型嵌套了空間效應和時間效應，可以盡量避免因時空因素的存在而使回歸結果出現偏差。本文運用Stata16.0軟件對空間計量模型進行識別檢驗（表6）。首先，Robust LM統計量均通過了1%水平的顯著性檢驗,表明應該選擇空間杜賓模型（SDM）來研究。其次，Wald和LR統計量均通過了1%水平的顯著性檢驗，表明SDM不能退化為SAR和SEM。再次，Hausman統計量通過1%的顯著性檢驗，表明固定效應較為合適。最后，SDM的固定效應包括空間固定效應、時間固定效應和時空雙固定效應。時間和空間固定效應聯合顯著性的LR統計量通過了1%水平的顯著性檢驗，表明時空雙固定效應優于時間固定效應和空間固定效應。因此，本文選擇時空雙固定效應的SDM模型來測度原料乳生產系統耦合協調發展驅動因素的影響。

表6 空間計量模型識別檢驗結果Table 6 Spatial econometric model identification test results

3.4.2 空間溢出效應測度與分析 對耦合協調發展驅動因素的面板數據進行時空雙固定效應的SDM估計結果顯示（表7）：從回歸系數來看，對外開放水平（O）、農村人力資本水平（E）、市場化水平（M）、科技創新水平（S）、產業集聚度（L）五個變量均通過顯著性檢驗，且符號均為正，表明上述5個變量對原料乳生產系統耦合協調發展均有顯著正向影響。從解釋變量的空間滯后項看，W×農村人力資本水平、W×市場化水平分別在1%、5%的水平上通過顯著性檢驗，且符號為正；W×產業集聚在5%的水平上通過顯著性檢驗，且符號為負，表明農村居民人均受教育年限越長、市場化水平越高的地區，對周邊鄰近地區原料乳生產系統耦合協調發展的帶動作用越強。產業集聚度越高對周邊鄰近地區原料乳生產系統耦合協調發展的阻礙作用越明顯。

表7 時空固定效應的面板SDM估計結果Table 7 Panel SDM spatial effects for the spatiotemporal fixed effects

3.4.3 空間溢出效應分解 由于空間自回歸系數ρ在1%的水平上顯著為正，模型中各解釋變量的估計系數值并不能直接解釋該變量對因變量的影響效應。因此，需要采用偏微分方法對空間效應進行分解[32]，以便更好地解釋各個驅動因素的直接效應、間接效應，以及對原料乳生產系統耦合協調發展影響的總效應（表8）。

表8 時空固定效應的面板SDM空間效應分解Table 8 Decomposition of the panel SDM spatial effects for the spatiotemporal fixed effects

1）直接效應。直接效應是驅動因素對本地區原料乳生產系統耦合協調水平的影響。對外開放水平（O）、農村人力資本水平（E）、市場化水平（M）、科技創新水平（S）、產業集聚度（L）的彈性系數為正，均通過顯著性檢驗。對外開放水平的提升可以引入國外先進技術，刺激本土企業開展研發，同時進出口貿易的發展在短期內補足了本地區原料乳產能不足的困境，優化原料乳產能子系統，進而提升本地區原料乳生產系統耦合協調水平。農村人力資本累積對技術的發明創造及引進、消化、吸收起促進作用，高素質、專業型人才能夠有效促進前沿技術轉化為現實生產力，促進原料乳生產系統耦合協調發展?？萍紕撔滤绞峭苿幽虡I結構調整升級的內生動力，在供給端，通過更新原料乳生產技術，促進勞動、資本生產率的提高；在需求端，通過延伸乳制品品類，創造新的乳制品消費需求，推動乳制品產業發展，是促進原料乳生產系統耦合協調發展的重要因素。市場化水平的彈性系數最大，說明市場化水平相較于其他驅動因素更具有直接影響力，一方面市場化水平的提高是一種制度紅利，市場化水平提升有助于促進要素市場成熟，提升市場資源配置效率，進而推動本地區的奶業結構調整。另一方面市場化水平高的地區，企業和政府的利益共同體聯系強度減弱，企業不得不在高度競爭的市場中不斷強化自身創新能力，進而提升原料乳生產系統耦合協調水平。產業集聚可以提升本地區奶業專業化水平，使生產資料交易費用降低，提高原料乳生產效率，進而形成省際差異。通過產業鏈各環節組織程度的集中，引領生產要素在本地區內集聚，正向影響本地區原料乳生產系統耦合協調水平。財政支農（F）對原料乳生產系統耦合協調度影響為正，但并不顯著。盡管財政支農力度越來越大，但在低違規違約成本情況下，部分養殖主體拿到資金后繼續從事高投入、高污染、低產出的原料乳生產行為，造成了財政資金低效率，所以財政支農對原料乳生產系統耦合協調水平的影響不顯著。

2）間接效應。間接效應反映的是驅動因素對鄰近地區原料乳生產系統耦合協調水平的影響，也稱之為溢出效應。農村人力資本水平（E）、市場化水平（M）的彈性系數為正，在1%水平上顯著。隨著農業人力資本的提高，流動規模逐漸增加，通過知識溢出，農業人力資本在一定區域內形成“1+1＞2”的集聚效應，降低了省際間奶業信息傳播與知識交流成本，強化了局部區域技術創新意識，促進了鄰近地區原料乳生產系統耦合協調發展。市場化在一定區域內能充分地調動生產要素，實現資源合理配置并提供資金支持，市場化水平越高，開放性、競爭性特征越顯著，越能帶動鄰近地區耦合協調水平的提升。產業集聚度（L）的彈性系數為-0.022，在5%水平上顯著。說明產業集聚度能阻礙鄰近地區原料乳生產系統耦合協調發展。由于產業集聚引領生產要素集聚，表現出空間虹吸效應，形成局部區域內奶業增長的中心點，導致鄰近地區子系統間失衡，抑制鄰近地區原料乳生產系統耦合協調水平的提升。而本地的財政支農、對外開放水平、科技創新水平對鄰近地區系統耦合協調水平無顯著影響。

3）總效應?？傂从车氖侵苯有烷g接效應對原料乳生產系統耦合協調水平的綜合影響程度。農村人力資本水平（E）、市場化水平（M）的彈性系數為正，在1%水平上顯著。未來應該繼續推進市場化進程，激發市場主體活力，充分釋放市場潛力。同時發揮人力資源優勢，加強農村實用人才隊伍建設，推動奶業可持續發展。此外，財政支農、對外開放水平、科技創新水平、產業集聚度對原料乳生產系統耦合協調水平的總體影響力不高，總效應未通過顯著性檢驗。

4 結論與對策建議

4.1 結論

本文基于2010—2019年中國31?。ㄊ小^）面板數據，以原料乳生產系統為研究對象，采用耦合協調度模型、空間相關性檢驗方法以及空間杜賓模型對中國原料乳生產系統耦合協調水平進行測度，并探究其時空演變特征及驅動因素，以期為中國原料乳生產系統耦合協調水平的提高提出有效建議。研究結果表明：

1）在時間維度上，中國各地區原料乳生產系統耦合協調度逐年穩定上升，大部分地區處于失調衰退階段和協調過渡階段，市場需求子系統與原料乳產能子系統為主要滯后子系統。

2）在空間維度上，原料乳生產系統耦合協調度呈現“東高西低，北高南低”態勢，南北方向差異逐漸擴大，東西方向差異逐漸減少。系統耦合協調度存在顯著的正向空間自相關性，呈現高—高集聚和低—低集聚特征，同質溢出性效應明顯。

3）空間杜賓模型檢驗與估計結果表明：直接效應層面，對外開放水平、農村人力資本水平、市場化水平、科技創新水平、產業集聚度對地區原料乳生產系統耦合協調發展具有顯著促進作用；間接效應層面，農村人力資本水平和市場化水平具有顯著空間正溢出效應，產業集聚度具有顯著空間負溢出效應；總效應層面，農村人力資本水平和市場化水平對中國原料乳生產系統耦合協調發展具有顯著促進作用。

4.2 對策建議

根據研究結果，中國原料乳生產系統耦合協調水平存在顯著的空間分異形態和空間溢出現象，因此在制定和實施奶業發展相關規制政策時需注意以下方面：

1）原料乳主產省份應以降本、增效、綠色發展為原則，促進種養結合、草畜配套。加強奶業綠色發展資金保障和監管，落實生態保護補償政策，推動奶業可持續發展。建立健全現代奶業生產經營體系，支持有條件的奶農發展乳制品加工，提高奶業增值收益和抗市場風險能力。破除省份間市場壁壘，促進生產要素自由流動，輻射周邊省份，帶動東部、西部其他省份協同發展。

2）東部發達省份應堅持市場導向，持續推進市場化進程。鼓勵企業進行獨立研究，推動企業“走出去”，通過引進、消化、再吸收，推進奶牛養殖向信息化、智能化、數字化邁進，提高奶業綜合競爭力。同時積極鼓勵優秀畢業生、具有工作技術經驗的農民工和科技人員返鄉進行創業創新活動，逐步提升農村人力資本對鄰近省份原料乳生產系統耦合協調水平的空間溢出效應，整體提高奶業發展水平。

3）西部生態資源豐富的省份，應充分利用自然資源優勢，筑牢產業基礎，著眼于利益分配合理化和提升奶農地位，推動奶業產業鏈調整完善。強化技術服務，建立專家指導服務制度，加強對項目的技術指導服務，推動建立以企業為主體、科研院所為支撐、產學研結合的奶業科技創新體系。并進一步深化西部對外開放，利用一帶一路建設工程，提升與其他國家貿易合作水平，推動西南和西北原料乳生產系統協調發展，形成奶業可持續發展的長期動力。