道日娜，羅燕芳

（1.內(nèi)蒙古大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010021；2. 長江師范學(xué)院財經(jīng)學(xué)院，重慶 涪陵 408100）

中國奶業(yè)地理集中演化模式及其成因分析

道日娜1,2，羅燕芳1

（1.內(nèi)蒙古大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010021；2. 長江師范學(xué)院財經(jīng)學(xué)院，重慶 涪陵 408100）

本文利用1990-2015年中國奶業(yè)省際面板數(shù)據(jù)，借助相對熵值法考察了中國奶業(yè)空間分布特征，并引入動態(tài)面板模型實證了中國奶業(yè)空間分布的驅(qū)動因素。研究發(fā)現(xiàn)：1）1990年以來，中國奶業(yè)地理集中演化模式總體呈現(xiàn)“橫向擴散”特征；2）區(qū)域?qū)用婵?，華北和西北奶業(yè)呈現(xiàn)“橫向擴散”模式，而大城市、東北和南方奶業(yè)凸顯內(nèi)部擴大模式；3）2011年中國奶業(yè)首現(xiàn)衰退惡化跡象，但華北、大城市和南方表現(xiàn)為橫向擴散；4）從區(qū)域之間地理集中模式演化看，中國奶業(yè)消耗縮減模式存在區(qū)域之間梯度轉(zhuǎn)移現(xiàn)象，其轉(zhuǎn)移路徑依次為“大城市、華北、東北、西北”；而南方奶業(yè)表現(xiàn)出奶牛存欄持續(xù)增長的良好發(fā)展勢頭；5）計量模型結(jié)果表明，地區(qū)飼料供給，奶牛存欄一期滯后以及經(jīng)濟增長促進(jìn)奶業(yè)集聚，而奶牛單產(chǎn)和人口規(guī)模遞增驅(qū)使奶業(yè)擴散。

奶業(yè)地理集中模式；奶牛存欄；相對熵值；集聚；分散

Abstract：Based on a state-level panel data set of China’s dairy industry from 1990 to 2015, and applying the dynamic panel model and the relative entropy method, this paper investigated the spatial distribution characteristics of China’s dairy industry and analyzed the driving factors of it. Results show that: 1) since 1990, at the national level,the geographical concentration pattern of China’s dairy industry has been observed as “diffusion”. And at the regional level, both Central North China and Northwest China showed “diffusion” pattern. However, augmentation features were shown in metropolitan areas, Northeast and South China; 2) in 2011, the recession pattern first appeared at the national level, while the pattern of diffusion was maintained in the regions of Central North China, South China and metropolises; 3) in terms of the change of regional geographical concentration patterns, “attrition” pattern shifted orderly from “metropolitan areas to Central North, Northeast, and to Northwest China”. Surprisingly, South China has enjoyed a consistent increase in cow inventories all the time since 1990; and 4) according to the econometric analysis results, regional feed supply, the one year lag of cow inventory and economic growth factors promote dairy cows clustering, while per cow productivity and the total population boost lead to the dispersion of cows.

Key words：dairy geographical concentration pattern; cow inventory; relative entropy; clustering; dispersion

伴隨奶業(yè)規(guī)?；M(jìn)程，中國奶業(yè)區(qū)域格局正在發(fā)生深刻變化。一方面，規(guī)模化生產(chǎn)促進(jìn)生產(chǎn)專業(yè)化和產(chǎn)業(yè)鏈縱向合作，降低交易成本，淘汰小規(guī)模散養(yǎng)戶，減弱以“小規(guī)模散養(yǎng)”為主的奶業(yè)產(chǎn)區(qū)比重。投入于規(guī)?；a(chǎn)的技術(shù)進(jìn)步，突破了氣候、土地資源以及飼料供給等物質(zhì)要素對奶業(yè)生產(chǎn)的先天制約，進(jìn)而削弱傳統(tǒng)區(qū)域的比較優(yōu)勢。另一方面，政府和乳企對奶業(yè)生產(chǎn)的大規(guī)模注資，擴充了奶業(yè)基礎(chǔ)，直接替代了奶業(yè)自我循環(huán)積累，助力新興奶業(yè)產(chǎn)區(qū)迅速崛起。經(jīng)濟增長的區(qū)域差異，導(dǎo)致乳制品消費數(shù)量和結(jié)構(gòu)的差異，吸引奶業(yè)向大的消費市場或臨近區(qū)域轉(zhuǎn)移。另外，人口密度增加催生政府環(huán)境管制，進(jìn)而驅(qū)使奶業(yè)向環(huán)境管制寬松、人口稀疏區(qū)域轉(zhuǎn)移。綜上，規(guī)模經(jīng)濟、技術(shù)進(jìn)步、經(jīng)濟增長以及人口密度等因素都會對奶業(yè)區(qū)域布局產(chǎn)生影響，促進(jìn)奶業(yè)區(qū)域重組。

中國奶業(yè)區(qū)域分布不均衡、“北奶南運”問題早有學(xué)者關(guān)注[1-2]。然而直到2008年三聚氰胺事件之后，奶業(yè)區(qū)域分布變遷問題才引起學(xué)者們廣泛關(guān)注。學(xué)者們的研究主要從以下三個方面展開：一是總結(jié)中國奶業(yè)區(qū)域格局演化特征[3]；二是測算中國奶業(yè)不同區(qū)域的成本比較優(yōu)勢[3-4]；三是利用生產(chǎn)集中度指標(biāo)總結(jié)中國奶業(yè)區(qū)域格局演化特征基礎(chǔ)上，基于靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，實證分析奶業(yè)區(qū)域格局演化的影響因素[5-8]。這些研究開拓了中國奶業(yè)區(qū)域分布變遷研究的視野，揭示了這一地理變遷的區(qū)域、省際特征及其驅(qū)動因素。但是上述研究還存在以下不足：首先，在統(tǒng)計指標(biāo)選擇方面，基于奶牛存欄或牛奶產(chǎn)量的生產(chǎn)集中度指標(biāo)，不能揭示長期以來中國奶業(yè)在總體層面的時空分布特征，更不能揭示區(qū)域內(nèi)部和區(qū)域之間的非均衡演化趨勢。其次，在計量模型選擇方面，基于靜態(tài)面板模型的分析，不能克服奶牛存欄與其滯后變量的內(nèi)生性問題，進(jìn)而產(chǎn)生有偏差的結(jié)果。最后，在理論視角方面，上述研究只籠統(tǒng)地關(guān)注奶業(yè)區(qū)域格局演化的影響因素，并未清晰界定其集聚和分散機制，進(jìn)而無法比較各個因素的作用方向及其強度對奶業(yè)地理分布的影響。

為了彌補上述研究的不足，本文首次將熵值法應(yīng)用到中國奶業(yè)時空分布的研究，以期表示奶業(yè)地理分布的非均衡特征及其隨時間變化趨勢。同時，引用動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，從集聚和分散兩個方面，揭示中國奶業(yè)地理集中模式演化的影響因素。

1 研究方法和數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

1.1.1 Theil的熵值法 在信息論中，熵是對不確定性的一種度量。信息量越大，不確定性就越小，熵也就越小。熵值法是一種客觀賦權(quán)法,它根據(jù)各項指標(biāo)觀測值所提供信息量的大小確定指標(biāo)權(quán)重。根據(jù)熵的特性，可通過計算熵值判斷一個方案的隨機性、無序性，也可判斷某個指標(biāo)的離散度。Theil的熵值法由泰爾利用信息理論中的熵概念提出，主要應(yīng)用于測量收入不平等。Herath等[9]將其作為一種測度行業(yè)集中度的指數(shù)，研究美國肉豬、肉牛和奶牛的空間和地理分布演化。

熵值有絕對熵值和相對熵值之分。若n代表數(shù)據(jù)集里中國省份個數(shù)，θit代表每一個省份每一年的奶牛存欄比重，則絕對熵值定義如下：

根據(jù)定義可知絕對熵值的取值范圍為0≤Н(θ)≤log2n，如果全國的奶牛存欄都集中到一個省，則該省θi=1，Н(θ)=0，表明中國奶業(yè)集中度最大或分散度最小；如果全國的奶牛存欄平均地分散到各個省，則每個省的θi值都相等，即Н(θ)=log2n，說明中國奶業(yè)集中度最小或分散度最大。絕對熵值能夠有效用來區(qū)別具有相同省份個數(shù)的區(qū)域之間在地理集中度方面隨時間的變化趨勢，但不能夠測度具有不同省份個數(shù)的區(qū)域之間在地理集中度方面隨時間的變化趨勢。鑒于中國奶業(yè)區(qū)域劃分，每個區(qū)域涵蓋的省份數(shù)量不盡相同，所以還需要引入相對熵值分析區(qū)域內(nèi)部和區(qū)域之間的變化。相對熵值定義如下：R(θ)=1說明全國奶牛存欄平均地分散到每一個??；R(θ)=0比率趨近于0，說明全國奶牛存欄在地理上逐漸集中；R(θ)比率趨近于1，表明中國奶業(yè)區(qū)域分布不均衡，差異明顯。

1.1.2 動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型方法 本研究旨在探索奶業(yè)區(qū)域格局演化的影響因素，所用數(shù)據(jù)包含時間和空間兩個維度，因此，在計量分析時采用動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型（Dynamic Panel Data Model）。動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的一個突出優(yōu)點是通過控制固定效應(yīng)較好地克服了變量遺漏問題，而且還較好地克服了反向因果性問題[10]。由于解釋變量的內(nèi)生性問題會導(dǎo)致參數(shù)估計的非一致性，故本文采用GMM估計法來估計參數(shù)。GMM的基本思想是先求出水平方程的一階差分形式：

式中：i=1, 2, …,N；t=1, 2, …,T，?yit是被解釋變量省際奶牛存欄的變化量，?yit-1是被解釋變量省際奶牛存欄的變化量的滯后期，?xit是解釋變量變化量的矩陣，i，t分別為截面維度和時間維度，a0，…，ak為待估參數(shù)矩陣，?εit為隨機擾動項。

對于動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，要增強參數(shù)估計結(jié)果的可靠性，還需要對模型設(shè)定的合理性和工具變量的有效性進(jìn)行檢驗。一般來說，Sargan檢驗常用來檢驗工具變量的有效性，AR（2）統(tǒng)計量則用來檢驗原模型一階差分后是否存在二階自相關(guān)問題。此外，為了評價估計結(jié)果和滯后階的穩(wěn)健性，還需要對估計的模型進(jìn)行檢驗，常用方法主要是對面板殘差的穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗。由于IPS檢驗不僅允許殘差項存在序列相關(guān)，而且也允許各剖面時間序列具有不同的動態(tài)行為和殘差方差，本文選用IPS檢驗來診斷面板殘差的平穩(wěn)性，進(jìn)而確認(rèn)GMM估計是否是偽回歸的結(jié)果[10]。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究應(yīng)用的我國省際奶牛存欄和其他奶業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國奶業(yè)年鑒》（2001-2016），相關(guān)解釋變量數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》（2003-2016）、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》（2003-2016）、《新中國五十五年統(tǒng)計資料匯編》等。數(shù)據(jù)的時間維度為1990-2015年，空間維度為除重慶、西藏、青海和海南以外的中國大陸27個省市自治區(qū)。

2 結(jié)果與分析

2.1 基于熵值法的中國奶業(yè)地理集中模式分析

2.1.1 地理集中模式分類 地理集中度相對熵值測量方法的一個缺點是不能夠提供各個地理區(qū)域之間的奶牛存欄數(shù)目的絕對變化。Hubbel和Welsh[11]提出了一種將絕對存欄數(shù)量和地理集中度兩者結(jié)合起來表征地理集中模式的分類方法。Herath等[9]等將其應(yīng)用到了奶業(yè)領(lǐng)域，具體分類見下表1。由表可得，根據(jù)集中度和奶牛存欄數(shù)的指標(biāo)可以把奶業(yè)的地理集中模式分為內(nèi)部擴大、重新分配、消耗縮減、橫向擴散和衰退惡化五種類型。例如，當(dāng)集中度和奶牛存欄數(shù)都增加時對應(yīng)的地理集中模式屬于內(nèi)部擴大，其他四種分類以此類推。

表1 地理集中模式分類[9]Table 1 Geographic concentration pattern classification

2.1.2 中國奶業(yè)地理集中模式演化 根據(jù)中國農(nóng)業(yè)部2010年《中國奶業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2009-2013）》，中國大陸奶業(yè)版圖（不包括港澳臺）劃分為大城市、華北、東北、西北和南方五大產(chǎn)區(qū)。大城市包括北京、上海、天津和重慶四個直轄市；華北包括河北、河南、山西和山東四省；東北包括內(nèi)蒙古、黑龍江、吉林、遼寧四省；西北包括新疆、陜西、寧夏和甘肅省；南方包括江蘇、浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、四川、貴州、云南和西藏14個省市和自治區(qū)?；谌珖膛４鏅诘南鄬刂岛痛鏅诳倲?shù)的變化情況，自1990年以來中國奶業(yè)發(fā)展可以劃分為五個歷史時期，即1990至1999年、1999至2002年、2002至2006年、2006至2011年，2011至2015年。進(jìn)一步從區(qū)域?qū)用婵紤]，發(fā)現(xiàn)只有西北地區(qū)在1990至1999年間，其波動較全國奶業(yè)波動劇烈，其他區(qū)域奶業(yè)波動周期均小于全國奶業(yè)。因此，這一時段劃分標(biāo)準(zhǔn)，既能表現(xiàn)奶業(yè)波動的全局性特征，也能揭示奶業(yè)區(qū)域異質(zhì)性特點。具體情況見表2。根據(jù)以上區(qū)域和時間段劃分，可以得到中國奶業(yè)的全國總體以及區(qū)域地理集中模式變化（表3和圖1）。

1）1990至2015年中國奶業(yè)地理分布變遷在全國層面呈現(xiàn)橫向擴散模式，即奶牛存欄持續(xù)增長，而奶業(yè)地理集中度在波動中降低（圖1）。可見，經(jīng)過20多年的發(fā)展，中國奶業(yè)的地理集聚尚不明顯。區(qū)域?qū)用妫A北、西北奶業(yè)與全國奶業(yè)地理變遷模式一致，而大城市、東北和南方奶業(yè)則呈現(xiàn)內(nèi)部擴大模式，即奶牛存欄增長的同時，奶業(yè)向區(qū)域內(nèi)部省份集中。具體而言，大城市區(qū)域的上海奶牛存欄明顯減少，逐漸向北京和天津集中；東北區(qū)域的吉林奶牛存欄大幅減少，向黑龍江、遼寧以及內(nèi)蒙古集中；南方區(qū)域的江蘇、浙江、湖北、廣東、四川、云南等省份的奶牛存欄減少，逐步向安徽、福建、江西、湖南、廣西和貴州等省份集中。

2）1990至1999年是中國奶業(yè)內(nèi)部擴大期，奶牛存欄數(shù)持續(xù)增長，奶業(yè)趨于區(qū)域集聚。這一時期，東北和南方奶業(yè)都呈現(xiàn)內(nèi)部擴大模式，華北地區(qū)則呈現(xiàn)橫向擴散模式，大城市奶業(yè)卻呈現(xiàn)消耗衰減趨勢，可見中國奶業(yè)存欄減少現(xiàn)象首先發(fā)生在大城市。究其原因，這一時期是中國奶業(yè)市場化改革時期，其主要內(nèi)容是放開牛奶購銷價格、取消牛奶補貼、實行市場競爭、開放乳制品市場[12]。因此，奶業(yè)市場的逐步放開，激發(fā)了資源富集區(qū)域的成本優(yōu)勢，替代了飼料資源短缺的大城市區(qū)域生產(chǎn)。與其他區(qū)域不同的是，西北奶業(yè)在這一時期呈現(xiàn)兩個階段性特征；首先是1990至1997年橫向擴散模式；其次是1998至1999年的內(nèi)部擴大模式。即在區(qū)域奶牛存欄普遍增長的情況下奶牛先擴散后集中。其具體表現(xiàn)是1990至1997年，西北各省的奶牛存欄普遍增長，而1998年后，陜西、甘肅和寧夏奶牛存欄減少，特別是甘肅，在1997至1998年間，奶牛存欄由21.4萬頭驟降至5萬頭；寧夏也由7.1萬頭降至6.1萬頭，陜西由11.5萬頭降至11.2萬頭，只有新疆奶牛存欄保持增長勢頭，奶業(yè)進(jìn)一步向新疆集中。

3）1999至2002年是中國奶業(yè)橫向擴散期，奶牛存欄數(shù)和相對熵值雙重遞增，奶業(yè)趨于擴散。區(qū)域?qū)用?，大城市、華北、西北和南方四大區(qū)域都呈現(xiàn)橫向擴散模式，與中國奶業(yè)的變化模式一致；而東北地區(qū)則呈現(xiàn)內(nèi)部擴大的發(fā)展模式。這一時期也是中國奶業(yè)高速發(fā)展時期，乳品需求增加和乳品企業(yè)規(guī)模擴張帶動中國乳業(yè)進(jìn)入高速發(fā)展階段。全國奶牛存欄數(shù)從1999年末的432萬頭增加到2002年末的667.3萬頭，增長了54.46%。

表2 1990-2015年中國奶業(yè)總體以及區(qū)域相對熵值變化情況Table 2 Changes in the degree of relative entropy of China’s dairy industry at the national and provincial level, 1990 to 2015

表3 1990-2015年全國以及區(qū)域奶業(yè)地理集中模式變化Table 3 Changes of the national and regional dairy geographic concentration patterns, 1990 to 2015

圖1 1990-2015年全國和區(qū)域奶業(yè)相對熵值和奶牛存欄趨勢圖Fig.1 Relative entropy and cow inventory trend of both national and regional levels from 1990-2015

4）2002至2006年，中國奶業(yè)再度迎來內(nèi)部擴大期，奶牛存欄持續(xù)擴張，而相對熵值持續(xù)降低，奶業(yè)傾向于集聚。這一時期與1990至1999年中國奶業(yè)所呈現(xiàn)的模式是一致的，但是所對應(yīng)的五大區(qū)域內(nèi)部模式有變化。其中大城市、東北、西北和南方四大區(qū)域都呈現(xiàn)內(nèi)部擴大模式，與中國奶業(yè)的變化模式一致；而華北地區(qū)則呈現(xiàn)橫向擴散的發(fā)展模式。究其原因，自2003年末始，中國奶業(yè)養(yǎng)殖環(huán)節(jié)生產(chǎn)成本遞增，銷售環(huán)節(jié)乳品企業(yè)過度競爭，導(dǎo)致利潤率下降，產(chǎn)業(yè)鏈“兩頭不見利”[13]導(dǎo)致奶業(yè)內(nèi)部整合，生產(chǎn)集中度上升。

5）2006至2011年是中國奶業(yè)橫向擴散期，奶牛存欄和相對熵值都持續(xù)增長，奶業(yè)依然趨于擴散。2006年以后，中國奶業(yè)進(jìn)入生產(chǎn)結(jié)構(gòu)調(diào)整期，其顯著特征是小規(guī)模散養(yǎng)奶戶大量退出，奶業(yè)生產(chǎn)向100頭以上規(guī)模養(yǎng)殖場集中[14]。由于區(qū)域奶業(yè)的規(guī)?；戎夭煌?，奶業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)調(diào)整在區(qū)域?qū)用姹憩F(xiàn)出差異性。其中，東北和西北兩個區(qū)域都呈現(xiàn)橫向擴散模式，而大城市和華北地區(qū)則呈現(xiàn)消耗衰減，南方依然延續(xù)了2002-2006年的內(nèi)部擴大模式。可見，在奶業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)調(diào)整中，大城市和華北地區(qū)經(jīng)歷了生產(chǎn)逐步集中和奶牛存欄逐漸減少的發(fā)展過程，而南方則迎來了存欄和生產(chǎn)集中度雙重遞增的發(fā)展階段。

6）2011年是中國奶業(yè)發(fā)展的一個重要轉(zhuǎn)折點，多年來持續(xù)增長的奶牛存欄開始下滑，全國奶業(yè)進(jìn)入衰退惡化期。同時，與全國奶業(yè)變化趨勢相近的是奶業(yè)兩大主產(chǎn)區(qū)東北和西北，分別呈現(xiàn)存欄減少、集中度上升的消耗縮減模式和存欄減少、集中度降低的衰退惡化模式。與此相反的是，華北、南方和大城市表現(xiàn)出奶牛存欄增加，地理集中度降低的橫向擴散模式?？梢?，在奶業(yè)總體形勢不好的情況下，華北、南方和大城市奶業(yè)逆勢而上，表現(xiàn)出強勁的發(fā)展勢頭，證實中國奶業(yè)區(qū)域重組悄然開始。

縱觀中國奶業(yè)20多年的地理分布?xì)v史變遷，在全國層面呈現(xiàn)橫向擴散模式。區(qū)域?qū)用?，華北和西北與全國奶業(yè)演化模式一致，而東北、大城市和南方奶業(yè)呈現(xiàn)內(nèi)部擴大模式。2011年中國奶業(yè)出現(xiàn)衰退惡化跡象。與此相對應(yīng)，東北和西北紛紛呈現(xiàn)消耗縮減和衰退惡化模式，而大城市、華北和南方奶業(yè)則表現(xiàn)為橫向擴散模式。同時，中國奶業(yè)地理分布變遷呈現(xiàn)五個階段性特點；全國總體層面，奶業(yè)地理集中模式呈現(xiàn)內(nèi)部擴大、橫向擴散交替出現(xiàn)，直至2011年開始衰退。區(qū)域?qū)用?，兩大奶業(yè)主產(chǎn)區(qū)東北和華北分別以內(nèi)部擴大和橫向擴散為主導(dǎo)模式，并先后出現(xiàn)了消耗縮減態(tài)勢。而中國奶業(yè)消耗縮減模式首現(xiàn)于大城市，且經(jīng)歷過兩次?？偨Y(jié)中國奶業(yè)區(qū)域?qū)用娴臅r空演化，發(fā)現(xiàn)中國奶業(yè)消耗縮減模式存在區(qū)域之間梯度轉(zhuǎn)移現(xiàn)象，其轉(zhuǎn)移路徑依次為“大城市、華北、東北、西北”。特別值得關(guān)注的是，南方奶業(yè)在過去的20多年里，從未出現(xiàn)消耗或衰退跡象，受全國奶業(yè)波動影響最小。

2.2 中國奶業(yè)地理集中模式演化的決定因素及其作用機理

要素稟賦理論認(rèn)為，產(chǎn)業(yè)的區(qū)位選擇由自然資源、地理位置，氣候等外生變量決定，經(jīng)濟活動的空間分布取決于外生變量在空間上的分散或集中。奶業(yè)屬于自然資源轉(zhuǎn)化產(chǎn)業(yè)，其空間分布與區(qū)域的飼料資源、地理區(qū)位以及氣候條件密切相關(guān)，即地區(qū)的初始稟賦或第一自然（first nature）對產(chǎn)業(yè)分布有決定性影響。許多學(xué)者證明區(qū)域土地資源稟賦、飼料供給等因素促進(jìn)奶業(yè)集聚[6-8]。在產(chǎn)業(yè)空間重組研究文獻(xiàn)中，新經(jīng)濟地理理論得到了學(xué)者們普遍關(guān)注，特別是在中國制造業(yè)集聚領(lǐng)域得到了最廣泛的應(yīng)用。突破傳統(tǒng)貿(mào)易理論的產(chǎn)業(yè)區(qū)位選擇外生性假設(shè)，新經(jīng)濟地理學(xué)認(rèn)為產(chǎn)業(yè)區(qū)位及其變化是一個內(nèi)生過程。該理論認(rèn)為根植于規(guī)模經(jīng)濟的生產(chǎn)集中力量和運輸成本引起的生產(chǎn)分散力量的關(guān)系決定了產(chǎn)業(yè)區(qū)位[15]，其強調(diào)生產(chǎn)的收益遞增、集聚經(jīng)濟和累積循環(huán)過程對經(jīng)濟活動空間分布的影響。學(xué)者對中國奶業(yè)實證研究表明，中國奶業(yè)有顯著的路徑依賴特征，產(chǎn)業(yè)自我循環(huán)積累對產(chǎn)業(yè)區(qū)域集聚有重要影響，但運輸成本以及規(guī)模經(jīng)濟因素對奶業(yè)區(qū)域分布影響不顯著[6,8]。

由上述奶業(yè)相對熵值分析可以看出，中國奶業(yè)仍處于橫向擴散期，產(chǎn)業(yè)分散因素對奶業(yè)地理分布有重要影響。根據(jù)新經(jīng)濟地理理論，產(chǎn)業(yè)擴散是產(chǎn)業(yè)集聚的孿生兄弟，產(chǎn)業(yè)集聚到一定程度后導(dǎo)致集聚區(qū)域內(nèi)非貿(mào)易品價格居高不下，地價上升、環(huán)境污染加劇等擁擠成本的產(chǎn)生，從而形成了推動產(chǎn)業(yè)向新的地理區(qū)位擴散的離心力[16]。奶業(yè)空間集聚對生態(tài)環(huán)境的污染增加，產(chǎn)生人畜矛盾，迫使政府出臺環(huán)境規(guī)制政策，促使產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。對美國畜牧業(yè)研究表明，州政府的環(huán)境規(guī)制政策促使美國奶牛業(yè)、肉牛業(yè)以及生豬業(yè)等畜牧業(yè)由傳統(tǒng)區(qū)域向非傳統(tǒng)區(qū)域轉(zhuǎn)移[9]。虞袆等[17]對中國生豬產(chǎn)業(yè)的研究，也得到了相同的結(jié)論。具體到中國各地奶業(yè)，關(guān)于環(huán)境管制政策信息不完全，我們可以考慮利用人口密度部分替代環(huán)境管制政策，分析兩者之間的關(guān)系。進(jìn)一步，對美國奶業(yè)的研究表明人口密度、技術(shù)進(jìn)步以及市場力量是決定其空間分布的重要外生力量[18]。同時，道日娜和羅燕芳[8]對中國奶業(yè)的研究表明伴隨奶業(yè)生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步，奶牛單產(chǎn)水平提升替代奶牛數(shù)量增加，尤其在奶業(yè)技術(shù)發(fā)達(dá)區(qū)域形成奶業(yè)驅(qū)散力，促使奶牛由高單產(chǎn)區(qū)域向低產(chǎn)區(qū)域轉(zhuǎn)移。中國大城市區(qū)域出現(xiàn)的消耗縮減模式即是這一地理變遷的證據(jù)。因此，基于奶牛單產(chǎn)水平提升的技術(shù)進(jìn)步成為奶業(yè)區(qū)域發(fā)展的離心力。綜上，在新的奶業(yè)地理集中模式演化背景下，要素稟賦論和新經(jīng)濟地理理論相互補充，共同識別奶業(yè)集聚與分散的影響因素。具體的模型變量選擇見表4。

2.2.1 被解釋變量 奶業(yè)區(qū)域格局變化可由區(qū)域內(nèi)新增牛場數(shù)量或奶牛存欄比重表示。但是存欄比重變化不僅受本地奶牛存欄量變化的影響，還受到全國總體存欄變化的影響，因此不能直觀表達(dá)區(qū)域經(jīng)濟總體行為。Bartik[19]認(rèn)為利用奶牛存欄水平不僅可以反映區(qū)域經(jīng)濟的總體行為，還可以反映經(jīng)濟主體不同的經(jīng)濟決策。現(xiàn)有奶牛存欄規(guī)模擴張或縮減、新奶牛場的進(jìn)入或原有牛場的退出都會影響區(qū)域奶牛存欄。因此，本文選擇奶牛存欄數(shù)作為被解釋變量進(jìn)行分析。

2.2.2 解釋變量 1）集聚因素。飼料供給。奶業(yè)是自然資源轉(zhuǎn)化產(chǎn)業(yè)，奶牛飼養(yǎng)需要玉米、豆粕以及秸稈等粗飼料和青飼料的投入。事實上，中國奶業(yè)區(qū)域分布與玉米帶分布天然重合，即表明了這一種養(yǎng)業(yè)之間的關(guān)系。飼料種植結(jié)構(gòu)決定奶業(yè)的物質(zhì)資料基礎(chǔ)。許多學(xué)者的研究表明自然資源是影響奶業(yè)區(qū)域格局演化的重要因素[6-7]。本文研究選擇省際年玉米產(chǎn)量和年大豆產(chǎn)量作為飼料供給的決定變量，分析飼料種植與奶牛養(yǎng)殖之間的關(guān)系。

奶牛存欄滯后變量。由資源優(yōu)勢決定的奶業(yè)主產(chǎn)區(qū)通過奶牛的周期性繁殖，形成自我強化和循環(huán)積累，推動奶業(yè)區(qū)域由“第一”優(yōu)勢（資源）區(qū)域向“第二”優(yōu)勢（資本）區(qū)域轉(zhuǎn)化。有研究表明，上一期的奶牛存欄促進(jìn)奶業(yè)地理集聚[6-7]，也有研究表明奶牛兩年的生產(chǎn)周期是影響牛奶供給的重要因素[20-21]。因此，本文選擇奶牛存欄滯后一期和二期兩個變量，研究奶業(yè)自我循環(huán)積累機制對地理分布的影響，進(jìn)而說明中國奶業(yè)是否突破了“自我循環(huán)”的路徑依賴，轉(zhuǎn)向新的區(qū)域。

表4 模型變量選擇Table 4 Model variable selection

市場潛力。在新經(jīng)濟地理學(xué)文獻(xiàn)中，市場潛力通常用來衡量一個地區(qū)市場規(guī)模的大小，我們引入這一變量來反映本地市場規(guī)模對奶業(yè)集聚的影響。有研究表明中國持續(xù)的經(jīng)濟增長促進(jìn)了奶業(yè)發(fā)展[22]。因此，我們用省際人均GDP來表示本地市場潛能對地方奶業(yè)發(fā)展的影響，且這一影響有集聚和分散的兩種可能。中國奶業(yè)發(fā)展歷史較短，人們的飲奶保健習(xí)慣剛剛形成，故奶業(yè)從自給自足到商業(yè)化發(fā)展過程中，經(jīng)濟增長推動了乳品需求，對地方奶業(yè)發(fā)展有一定的助推作用。但是隨著經(jīng)濟快速發(fā)展，地價攀升，勞動力工資上漲，其他邊際報酬高的產(chǎn)業(yè)對奶業(yè)構(gòu)成擠壓，會驅(qū)散奶業(yè)在經(jīng)濟發(fā)達(dá)地區(qū)的集中。經(jīng)濟增長在不同階段可能起到集聚和分散兩種力量的不同作用，對奶業(yè)空間分布產(chǎn)生影響。

2）分散因素。人口規(guī)模。人口數(shù)量是影響畜牧業(yè)產(chǎn)業(yè)布局的重要因素。人口規(guī)模遞增對奶業(yè)布局的影響機制主要表現(xiàn)為兩個方面：一是人口增加推動土地價格上漲，進(jìn)而增加奶業(yè)生產(chǎn)成本，驅(qū)散奶業(yè)集聚；二是人口規(guī)模遞增促使政府加強環(huán)境管制，驅(qū)使奶業(yè)向環(huán)境管制寬松地區(qū)轉(zhuǎn)移（污染天堂效應(yīng)）。美國奶業(yè)由東北部人口密集區(qū)向西南人口稀疏地區(qū)轉(zhuǎn)移恰好遵循這一邏輯[23]。本文選擇省際人口數(shù)量分析地方人口規(guī)模變化對奶業(yè)區(qū)域格局的影響。

奶牛單產(chǎn)。縱觀發(fā)達(dá)國家奶業(yè)現(xiàn)代化歷程，均以奶牛單產(chǎn)水平提升伴隨奶牛存欄減少為特征。因此，奶業(yè)發(fā)展到一定程度，奶牛單產(chǎn)水平提升替代奶牛存欄數(shù)量增長，推動奶業(yè)由數(shù)量型增長模式向質(zhì)量型增長模式轉(zhuǎn)化。同時，奶牛單產(chǎn)水平的空間差異導(dǎo)致奶牛生產(chǎn)率的地區(qū)差異，進(jìn)而導(dǎo)致奶牛由高生產(chǎn)率區(qū)域向低生產(chǎn)率區(qū)域轉(zhuǎn)移（大城市向周邊地區(qū)），且只要這種空間生產(chǎn)率差異存在，區(qū)域之間奶牛遷移就會發(fā)生。因此，奶牛單產(chǎn)作為奶業(yè)技術(shù)進(jìn)步的重要代理變量，對區(qū)域奶牛存欄增長構(gòu)成一股重要的驅(qū)散力量，驅(qū)趕奶牛向低產(chǎn)區(qū)轉(zhuǎn)移。

2.3 模型設(shè)定與變量描述

根據(jù)上述區(qū)域奶牛存欄變化的影響因素，模型設(shè)定為雙對數(shù)線性的計量模型，具體模型如下；

式中：a0是常數(shù)項 ，a1、a2、…、a7為待估參數(shù)，εit為誤差項。式中，logCowit是被解釋變量，代表各省年奶牛存欄數(shù)的對數(shù)值；logCowit-1，logCowit-2分別為各省奶牛存欄量的滯后一期和二期對數(shù)值。logTopuit為省總?cè)丝跀?shù)量、logCornit為省際玉米年產(chǎn)量、logBeanit為省際大豆年產(chǎn)量、logAgdpit為省際人均GDP、logProdit為省際奶牛單產(chǎn)水平。所有變量都取對數(shù)值，以消除可能的異方差。

模型變量的總體性描述分析見表5。

2.4 回歸分析

2.4.1 計量分析 就動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型而言，GMM方法又可分為DIF-GMM(差分GMM)和SYS-GMM(系統(tǒng)GMM)兩類。利用STATA12.0軟件，我們分別得到差分GMM和系統(tǒng)GMM兩組模型估計結(jié)果，DIF-GMM估計量較易受弱工具變量的影響而產(chǎn)生有限樣本偏誤，而SYS-GMM估計量則結(jié)合了差分方程和水平方程，具有更好的有限樣本性質(zhì)。從估計方法的結(jié)果以及相關(guān)的檢驗進(jìn)行對比，系統(tǒng)GMM的Sargan檢驗P值和IPS檢驗P值都優(yōu)于差分GMM；并且系統(tǒng)GMM的AR（2）檢驗結(jié)果說明一階差分后的殘差不存在二階自相關(guān)，而在差分GMM中AR（2）檢驗結(jié)果拒絕原假設(shè)，也即說明擾動項存在自相關(guān)。綜合以上的檢驗分析，因此我們以動態(tài)面板系統(tǒng)GMM模型的估計結(jié)果為依據(jù)，分析各因素對奶牛存欄數(shù)量的影響（表6）。

表5 變量的總體性描述Table 5 Descriptive statistics of variables

表6 系統(tǒng)GMM模型的回歸結(jié)果Table 6 Estimation results of the system GMM model

從表6中可以看出：模型系數(shù)聯(lián)合顯著性的檢驗值都在1%的水平上顯著；Sargan檢驗結(jié)果說明工具變量有效；AR（2）檢驗結(jié)果說明一階差分后的殘差是不存在二階自相關(guān)的，即本文所設(shè)定的模型是合理的；IPS檢驗的p值均小于0.01，驗證面板殘差是平穩(wěn)的，進(jìn)而確認(rèn)本文所選取的系統(tǒng)GMM的估計結(jié)果可靠。本文補充多重共線性檢驗，結(jié)果表明總體解釋變量方差膨脹因子均值為7.63，小于10是可以接受的。其主要原因是奶牛存欄滯后一期與二期存在共線性，但是由于我們使用的動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，是對變量進(jìn)行差分分析。同時從回歸結(jié)果看二期滯后的存欄數(shù)并不顯著，而且引入二期滯后的回歸結(jié)果表明并沒有影響到一期滯后的顯著性檢驗，這種共線性是可以接受的。

2.4.2 計量結(jié)果 根據(jù)表6的結(jié)果可以得到：所有的解釋變量均顯著。

1）地區(qū)奶牛存欄與大豆年產(chǎn)量顯著正相關(guān)，且2011至2015年，大豆在奶業(yè)生產(chǎn)中的貢獻(xiàn)不斷增強。這表明區(qū)域大豆產(chǎn)量增加促進(jìn)奶業(yè)集聚。該研究結(jié)論與李鴻幫等[7]的研究結(jié)論一致，也揭示出區(qū)域飼料資源稟賦在奶業(yè)發(fā)展中的基礎(chǔ)作用[4]。

2）地區(qū)奶牛存欄與玉米產(chǎn)量負(fù)相關(guān)，但2011至2015年玉米對奶牛存欄的影響由負(fù)轉(zhuǎn)正。首先，地區(qū)奶牛存欄與玉米產(chǎn)量負(fù)相關(guān)的原因有：玉米產(chǎn)量的大幅度提高受到需求快速增長導(dǎo)致的價格上升的影響，而這部分需求當(dāng)中用作飼料的占比不高，工業(yè)用玉米和其他用途的玉米占有很大的比重。其次，玉米產(chǎn)量受到補貼政策、糧食政策以及農(nóng)村種植業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整因素的影響。然而奶牛存欄數(shù)的減少主要受到奶業(yè)規(guī)?；M(jìn)程中小規(guī)模奶戶退出以及奶粉進(jìn)口替代的影響。進(jìn)一步，玉米的供給對散戶養(yǎng)殖的影響要遠(yuǎn)比規(guī)?；B(yǎng)殖的影響大，而散戶的大規(guī)模退出主要是養(yǎng)殖戶與加工企業(yè)之間的利益分配矛盾。所以單純從數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果上表現(xiàn)出玉米產(chǎn)量與奶牛養(yǎng)殖數(shù)量之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。其次，2011年以后，玉米產(chǎn)量與地區(qū)奶牛存欄正相關(guān)的原因是，自2011年以后，全國大部分省市奶牛存欄數(shù)量與玉米產(chǎn)量集體遞增，可見玉米生產(chǎn)與奶牛存欄變化趨勢一致，玉米成為促進(jìn)奶牛存欄增加的重要因素。

3）即期奶牛存欄與滯后一期奶牛存欄正相關(guān)，而與滯后二期關(guān)系不顯著。這一結(jié)果表明，中國奶業(yè)已經(jīng)突破原有的路徑依賴模式，由傳統(tǒng)產(chǎn)區(qū)向新興區(qū)域轉(zhuǎn)移。西北奶業(yè)的衰退以及華北奶業(yè)的崛起是這一結(jié)果的良好印證。從模型1至模型2，滯后一期的影響在減弱，且滯后二期由負(fù)相關(guān)變?yōu)椴幌嚓P(guān)，表明2011至2015年是中國奶業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)調(diào)整活躍期，表現(xiàn)為小規(guī)模散養(yǎng)戶不斷退出，而大規(guī)模養(yǎng)殖場不斷進(jìn)入。中國奶業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，這一時期，1至4頭小規(guī)模散養(yǎng)奶戶的奶牛存欄比重由23.99%降至20.3%，而100頭以上規(guī)模養(yǎng)殖戶的存欄比重由32.87%增至48.3%，其中特別是1 000頭以上大規(guī)模牧場的存欄比重由12.06%增長至23.6%，年均增長率達(dá)18.27%。而2008年，1 000頭以上養(yǎng)殖場的存欄比重僅為5.54%。新進(jìn)入者以資本優(yōu)勢擴充產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，突破了奶業(yè)自我循環(huán)積累的歷史發(fā)展模式，奶業(yè)由傳統(tǒng)區(qū)域向新興區(qū)域轉(zhuǎn)移。

4）人均GDP增長促進(jìn)地區(qū)奶牛規(guī)模擴張。模型結(jié)果表明人均GDP每增加1%，奶牛存欄數(shù)增加0.162%，即人均GDP每增長10 000元，奶?？傤^數(shù)將增加162頭。經(jīng)濟增長對奶業(yè)的拉動作用主要表現(xiàn)為收入水平的提升帶動乳品消費的增長，進(jìn)而推動奶業(yè)擴張。這與奶業(yè)總體長期發(fā)展趨勢相吻合，中國奶業(yè)迅速崛起與中國經(jīng)濟增長拉動的消費增加密切相關(guān)[20]。

5）總?cè)丝趯δ虡I(yè)的擠出效應(yīng)，2011年以后變得顯著且增強。該結(jié)果表明，2011年以前，地方奶業(yè)環(huán)境管制政策不完善，奶業(yè)發(fā)展尚未實現(xiàn)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展模式。另外，在奶業(yè)規(guī)模化發(fā)展過程中，大量資本注入沖淡了經(jīng)濟增長和人口遞增帶來的土地價格上升對奶業(yè)的驅(qū)散效應(yīng)。但2011年以后，伴隨奶業(yè)規(guī)?；嵘龑Νh(huán)境要求從嚴(yán)，大城市等人口密集區(qū)域奶牛存欄大幅減少，表明人口規(guī)模對奶業(yè)的擠出效應(yīng)開始顯現(xiàn)。這一變化與美國奶業(yè)的區(qū)域格局演化趨勢一致[9]。

6）奶牛的單產(chǎn)水平與地區(qū)奶牛存欄顯著負(fù)相關(guān)，且2011至2015年提升奶牛單產(chǎn)對減少奶牛頭數(shù)的貢獻(xiàn)在增強。 由模型2的結(jié)果可知，省際奶牛單產(chǎn)水平每增加1%，其奶牛存欄數(shù)減少0.191%，即奶牛單產(chǎn)水平每增長1 000 kg，省際奶?？傤^數(shù)將減少191頭。這一系數(shù)表明中國奶業(yè)依然處于數(shù)量型增長時期，奶牛單產(chǎn)水平的提升將會減少奶牛存欄量。提高奶牛單產(chǎn)是減少地區(qū)奶牛存欄，促進(jìn)奶業(yè)區(qū)域轉(zhuǎn)移的重要手段。

3 結(jié)論及建議

3.1 結(jié)論

過去20多年里，中國奶業(yè)地理集中演化模式在全國總體層面呈現(xiàn)橫向擴散特征。區(qū)域?qū)用妫A北和西北奶業(yè)地理集中模式與全國一致，表現(xiàn)為橫向擴散模式，而東北、大城市和南方則呈現(xiàn)為內(nèi)部擴大模式。2011年是中國奶業(yè)發(fā)展的重要轉(zhuǎn)折點，持續(xù)增長的奶牛存欄開始下滑，奶業(yè)出現(xiàn)衰退惡化跡象。與此相對應(yīng)，傳統(tǒng)奶業(yè)產(chǎn)區(qū)東北和西北紛紛呈現(xiàn)消耗縮減和衰退惡化模式，而大城市、華北和南方奶業(yè)則表現(xiàn)為橫向擴散模式?？偨Y(jié)中國奶業(yè)區(qū)域?qū)用娴臅r空演化，發(fā)現(xiàn)中國奶業(yè)消耗縮減模式存在區(qū)域之間梯度轉(zhuǎn)移現(xiàn)象，其轉(zhuǎn)移路徑依次為“大城市、華北、東北、西北”。令人驚奇的是，南方奶業(yè)一路凱歌，在過去的20多年里尚未出現(xiàn)縮減或衰退跡象。

本文計量模型結(jié)果表明，區(qū)域飼料供給、奶牛存欄滯后一期以及經(jīng)濟增長促進(jìn)奶業(yè)地理集聚，而奶牛單產(chǎn)和人口數(shù)量遞增促使奶業(yè)擴散?？梢?，中國奶業(yè)地理集中演化模式呈“市場主導(dǎo)，資源為輔”的驅(qū)動特征。人口規(guī)模遞增對奶業(yè)的擠出效應(yīng)顯著，表明奶業(yè)發(fā)展過程中的人蓄矛盾或者環(huán)境管制因素對奶業(yè)發(fā)展的約束作用開始顯現(xiàn)。

3.2 建議

在新一輪的奶業(yè)區(qū)域格局演化過程中，政府應(yīng)該充分考慮“市場、資源”等集聚因素和“環(huán)境、技術(shù)”等分散因素對奶業(yè)發(fā)展的作用，根據(jù)五大區(qū)域不同特征，引導(dǎo)奶業(yè)向資源、環(huán)境協(xié)調(diào)互動方向發(fā)展。具體而言，1）對于具有市場和技術(shù)優(yōu)勢，而飼料供給和人口環(huán)境壓力大的大城市，應(yīng)該“以提高單產(chǎn)”為首要目標(biāo)，同時嚴(yán)格環(huán)境規(guī)制，逐漸減少奶牛存欄；2）東北傳統(tǒng)奶業(yè)產(chǎn)區(qū)，增大豆減玉米，增加奶牛存欄；3）對于人口稀疏的西北產(chǎn)區(qū)，政府引導(dǎo)乳企和大規(guī)模牧場布局，并增加飼草料播種面積，增加奶牛存欄，以實現(xiàn)奶業(yè)與資源環(huán)境的協(xié)調(diào)；4）鄰近市場，產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)好的華北區(qū)域，以增加區(qū)域大豆種植，并促進(jìn)飼料外購的方式提升區(qū)域奶牛存欄。同時區(qū)域經(jīng)濟增長會有效拉動奶業(yè)；5）人口多，飼料短缺但一直表現(xiàn)良好的南方奶業(yè)區(qū)域，鼓勵發(fā)展單產(chǎn)高，符合地方環(huán)境氣候條件的奶牛品種，以部分滿足地方市場。同時加強環(huán)境規(guī)制，以減輕人蓄矛盾。最后，當(dāng)前“市場主導(dǎo)，資源為輔”的奶業(yè)區(qū)域分布模式中，政府應(yīng)該充分考慮奶業(yè)發(fā)展過程中的環(huán)境成本，逐漸引導(dǎo)奶業(yè)向人口稀疏、資源環(huán)境壓力小的西北區(qū)域轉(zhuǎn)移。

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Analysis the pattern and causes of geographical concentration change in China’s dairy industry

DAO Ri-na1,2, LUO Yan-fang1
（1. School of Economics and Management, Inner Mongolia University, Hohhot, Inner Mongolia 010021, China;2. School of Finance and Economics, Yangtze Normal University, Fuling, Chongqing 408100, China）

F326.3

A

1000-0275（2017）05-0852-10

國家自然科學(xué)基金（71563036）；內(nèi)蒙古自然科學(xué)基金（2014MS0702）;長江師范學(xué)院高層次人才引進(jìn)科研啟動項目（2017KYQD05）。

道日娜（1980-），女（蒙古族），內(nèi)蒙古赤峰人，管理學(xué)博士，講師，主要從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟方面的研究，E-mail：daorina345@163.com；羅燕芳（1989-），女，內(nèi)蒙古烏蘭察布人，碩士研究生，主要從事乳業(yè)經(jīng)濟方面的研究，E-mail：xinyufeiyang668@126.com。

2016-12-29，接受日期：2017-08-30

Foundation item:National Natural Science Foundation of China (71563036); Natural Science Foundation of Inner Mongolia (2014MS0702); The high-level introduction of talent research start-up fund of Yangtze Normal University (2017KYQD05).

Corresponding author:DAO Ri-na, E-mail:daorina345@163.com.

Received29 December, 2016;Accepted30 August, 2017

10.13872/j.1000-0275.2017.0088

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