边疆省区畜牧业集聚的增长效应

梁世夫 陶桂任

(中南民族大学 经济学院，湖北 武汉 430074)

农业增长不仅依赖于劳动、土地、资本等生产要素投入数量的增加，以及生产效率的提高，地理因素或产业集聚也可带动农业增长[1]。随着工业化和城市化进程的加快，农业产业集聚的增长效应日益显著[2]。

国内农业集聚增长效应的研究主要集中于种植产业领域。贾兴梅、李平对中国谷物等12类农作物空间布局实证研究发现，农作物的产业集聚能推动农村经济发展、不同农作物的空间集聚度存在显著差异[3]。张哲晰、穆月英等通过空间杜宾模型进行实证研究发现，中国蔬菜产业集聚形成的马歇尔外部性显著提升了农民收入，且存在显著的空间异质性[4]。高维龙认为，中国粮食产业集聚与绿色全要素生产率的关系呈“倒U型”，提升产业集聚度可改善中国粮食的发展质量[5]。

畜牧业已经从家庭副业迅速发展为农业各部门中产业化特征最突出、市场活力最高的产业[7]。黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古、甘肃、新疆、西藏、广西和云南等边疆省区，畜牧业产值占全国的30.2%、占边疆省区农业总产值的33.5%。边疆省区畜牧业发展不仅影响着中国畜牧业的发达程度，也影响着占近2/3国土面积区域现代农业的发展水平。研究国内边疆省区畜牧业集聚及其增长效应，不仅能够丰富国内畜牧业发展研究，对促进边疆省区现代农业建设进程，对区域社会经济发展都具有重要现实意义。

一、边疆省区畜牧业集聚现状

1.边疆省区畜牧业的专业化程度较高且呈递增趋势。边疆省区畜牧业区位熵指数从2003年的1.35上升到2018年的2.20，高于同期边疆省区农业区位熵指数1.32和1.89。2003-2018年间，边疆省区畜牧业区位熵指数年均增长率为3.1%，也高于同期边疆省区农业区位熵指数年均增长率2.28%的水平。可见，边疆省区畜牧业在全国所具有的竞争优势，以及专业化程度均呈逐渐增强的趋势，畜牧业集聚对边疆省区现代农业建设的带动作用显著。

2.各省区畜牧业专业化程度差异较大，且呈逐渐扩大的趋势。在9个边疆省区中，畜牧业专业化程度最高的黑龙江和吉林2003-2018年间区位熵指数平均数分别达到2.29和2.41；畜牧业专业化程度最低的甘肃2003-2018年期间的区位熵指数平均数仅为0.86。畜牧业区位熵指数离差平方和从2003年的1.40扩大到2018年的4.64。表明各省区之间畜牧业专业化程度差异大，且这种差异呈逐渐扩大的趋势。

3.多数边疆省区畜牧业专业化进程受阻。据表1可以看出，除黑龙江、吉林外的7省区2003-2018年间，畜牧业区位熵指数均从2010年起陆续出现不同程度的增长放缓甚至负增长的现象。这7个省区畜牧业产值占全国的比重2010年为19.8%，2018年为21.5%。借鉴工业支柱产业产值比重8%的判断标准[8]，畜牧业是这些省区农业的支柱产业。可见，有7个省区的农业支柱产业专业化进程受到一定影响。

表1 2003-2018年边疆各省区畜牧业区位熵指数

4.草原牧区畜牧业集聚相对较低。根据中国草地资源的划分，内蒙古、新疆、西藏和甘肃4省区属于草原牧区，其余5个属于非草原牧区。从图1之2003-2018年畜牧业集聚指数的比较可见，非草原牧区的畜牧业专业化程度长期高于草原牧区。2003年草原牧区和非草原牧区畜牧业集聚度均在1.35左右；在随后的发展中，两大区域的集聚度差距逐渐扩大，2011年差值达到极值(0.47)；尽管随后差距缩小并趋于稳定，但这种现象足以表明，草原牧区并未能发挥其畜牧业资源优势，提升其畜牧业集聚度空间较大。

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图1 2003—2018年边疆两大区域畜牧业集聚度

二、畜牧业集聚增长效应的实证分析

(一)理论基础

产业集聚的增长效应可以表现为产值、产量、收入水平和绿色全要素生产率等方面。如果仅考虑产业规模的变化，产值指标更方便观察产业规模。畜牧业集聚的增长效应就是畜牧业集聚对畜牧业产值的影响，其影响途径是规模经济。

1.规模经济促进了畜牧业的产值增长。规模经济就是随着投入或产出增加单位成本的下降。第一，畜牧业集聚形成了适度规模经营，提高了畜牧业基础设施等固定投入的利用效率，从而实现了规模报酬递增。第二，畜牧业规模扩张中，养畜户之间合作，能够共享购销渠道资源，提高其市场主导地位，降低养畜户生产经营中的交易成本。第三，产业集聚会产生养殖技术外溢，提高畜牧业的技术进步。一方面，产业集聚带来的养殖龙头企业促进养殖新技术、新方法的传播；另一方面，产业集聚也能促进养畜户与养畜户之间的沟通交流，加速生产技术的外溢，从而提高生产效率。

2.规模不经济会抑制畜牧业的产值增长效应。规模不经济就是随着投入或产出增加单位成本的上升。第一，产业集聚到一定规模后，过大的生产规模会因生产技术水限制，或养殖户经营管理能力限制而导致资源配置效率下降，导致规模报酬递减，从而抑制畜牧业的产值增加。第二，集聚过度造成的畜牧业发展中生产技术指导和卫生防疫等公共服务供给增长滞后于产业规模扩张，形成畜牧公共服务供给短缺，从而抑制畜牧业生产经营效率提升。第三，集聚过度带来的过大规模经营使得养殖企业和养畜户因不愿承受开发新技术可能产生风险的“风险厌恶”而形成技术锁定，导致畜牧业规模扩张中技术进步所带来的收益递减。

产业集聚对边疆省区畜牧业产值的综合影响取决于规模经济或规模不经济谁占据主导地位，规模经济或规模不经济与边疆省区畜牧业集聚的发展阶段相关：在产业集聚的适度阶段，畜牧业集聚的增长效应表现为边际贡献率递增；在产业集聚的过度阶段，畜牧业集聚的增长效应表现为边际贡献率递减，即呈典型的“倒U型”特征。(见图2)

图2 边疆省区畜牧业集聚增长效应路径

(二)模型构建与选择

畜牧业发展规模的扩大不仅依赖于生产要素投入数量的增加和生产效率的提高，而且受地理因素或产业集聚水平的影响。考虑到生产效率的提高不仅依靠技术进步，交通运输等基础设施也能提高生产效率，从而促进农业经济增长[9]，借鉴周应恒等农业生产函数的研究成果，将引入区位熵和交通运输等基础设施后的生产函数表述为：

Y=Aeβ1LQLaborβ2Capitalβ3Technologyβ4eβ5Road

(1)

为考察产业集聚度和交通基础设施对畜牧业产值的非线性影响，以及研究各变量的弹性，在(1)式中加入LQ和Road的平方项，并取对数，得到如下模型：

(2)

其中，β0为截距项，β1…β7分别为各要素对畜牧业增长的贡献率，εit为随机误差项，i和t分别为省份和年份。

为考察产业集聚对边疆省区畜牧业产值的门限效应，在此采用Hansen提出的门限回归方法，构建双门限回归模型：

(3)

其中，γ为待估计的门限值，γ1<γ2<γ3，I(·)为示性函数，括号内的表达式为真，取值为1，否则，取值为0。

式(2)为一般的计量模型，但许多数据都涉及到一定的空间位置，畜牧业产值也不例外，考虑到研究区域为中国边疆省区，其畜牧业产值可能存在空间上的联系，因此在对模型参数估计之前，需先根据MoranI检验中国边疆省区畜牧业产值是否存在空间相关性，以此为依据，选择一般的计量模型或空间计量模型。MoranI公式为：

(4)

式(4)中，yi、yj分别表示不同省区的畜牧业产值，n为空间单元数，wij为空间权重矩阵(i，j)元素，采用Queen邻接形式的空间权重矩阵确定。根据国内9个边疆省区的邻接矩阵和2003-2018年间畜牧业产值数据，利用Stata计算得出表2。

表2 边疆省区畜牧业产值的空间相关性检验

从表2MoranI空间相关性检验统计值的不显著可以判断，中国边疆省区畜牧业产值不存在明显的空间相关性，采用一般的计量模型(2)和门限回归模型(3)可满足研究需要。

(三)变量说明和数据来源

在模型(2)和(3)中，Y表示畜牧业产值；LQ为区位熵，衡量畜牧业的集聚程度；Labor为畜牧业生产中的劳动力投入，在此以畜牧业产值占农业总产值的比重为权重乘以第一产业劳动力来衡量；Capital为畜牧业生产中的资本投入，依据数据的可得性，采用畜牧业中间消耗(畜牧业物质消耗和生产服务支出之和)来衡量；Technology为技术进步，它是一个较为宽泛的概念，在统计上难以计量，在此借鉴傅真晶、陈林等人的做法，用畜牧业机械总动力来反映技术进步水平[10-11]，主要是因为机械化水平能带动其他相关技术的投入，促进其他农业技术的应用与推广；交通基础设施Road造成的成本差异可能会对畜牧业产值有一定影响，此处参考钟搏、赵连阁的做法，用各省等级公路里程与铁路里程之和除以各省面积之比值来表示。

以2003-2018年间《中国农村统计年鉴》和各省统计年鉴中畜牧业相关数据为基础，构建相关指标。其中，因黑龙江2011-2013年第一产业劳动力数据缺失，根据2010和2014年三次产业的就业比重，假定这三年比重的变化按算术平均速度递减，得出三次产业的就业比重，然后乘以各年度的就业总人数，最终估算出这三年黑龙江第一产业劳动力人数。相关变量的描述性统计见表3。从表3可以看出，各变量的观察值之间都具有较大的变差，符合计量估计的要求。

表3 各变量的描述性统计

三、实证结果

(一)产业集聚增长效应呈显著“倒U型”

利用面板数据进行边疆省区畜牧业集聚的产值增长效应分析，经过Hausman检验后，选择固定效应模型对(2)式进行参数估计。据表4可知：区位熵一次项回归系数在1%显著性水平上为正，区位熵平方项回归系数在5%显著性水平上为负，表明在其他因素不变的情况下，畜牧业的集聚度对产值先促进、后抑制，即产业集聚增长效应呈“倒U型”。将LQ和LQ2回归系数代入式(2)后，对LQ求偏导得出极大值点，即区位熵指数约为3.12时，边疆省区畜牧业集聚增长效应达到最大值。黑龙江从2015年起，畜牧业发展进入高增长阶段,而其余8省区畜牧业区位熵指数直到2018年都还低于3.12。可见，边疆大部分省区畜牧业集聚度处于“倒U型”极大值点左侧阶段，产业集聚对产值的增加起到积极的促进作用。

为克服因畜牧业的集聚与产值互为因果而可能引起的内生性问题，以区位熵滞后一期作为工具变量，对式(2)进行二阶段最小二乘法估计(2SLS)显示，区位熵一次项回归系数及平方项回归系数的正负、显著性与固定效应估计结果一致，说明边疆省区畜牧业集聚增长效应呈“倒U型”特征的结论可靠。

(二)产业集聚增长效应存在显著的双重门限

为观察畜牧业在不同集聚度区间段的增长效应，利用门限回归模型(3)进行估计，搜索到2.098和2.577两个门限值，据此将区位熵指数划分为三个区间：小于2.098为区间I，位于2.098-2.577之间为区间II，大于2.577，为区间III。

据表4还可知：边疆省区畜牧业集聚的增长效应存在着显著的双重门限，不同集聚度区间的产值贡献率不同。在区间I内，集聚度对产值增长的贡献率为0.403；在区间II内，集聚度区对产值增长的贡献率上升到0.465；在区间III内，集聚度对产值增长的贡献率下降到0.287。尽管畜牧业集聚的增长效应始终显著为正，但随着集聚度的提高，畜牧业产值的增量呈现出先增后减的趋势，进一步验证了畜牧业集聚的增长效应呈“倒U型”。

表4 边疆省区畜牧业集聚增长效应估计结果

其他解释变量，选择2SLS估计，结果表明：其估计系数的正负、显著性符合一般规律。资本投入对边疆省区畜牧业产值具有显著的正向促进作用，区域内如育种技术、大型机械化设备的资本投入能够提高畜牧业产值；技术进步对边疆省区畜牧业产值具有显著的促进作用，能进一步提高养畜户的规模化经营水平，提高劳动生产率和草—畜产出率，从而推动畜牧业养殖规模的扩张；劳动力投入对畜牧业产值的作用不再显著，资本和技术进步对劳动力产生了替代作用；交通基础设施对畜牧业发展具有促进作用，但随着交通基础设施带动非农产业的发展，而对畜牧业产生“挤出效应”，其所带来的边际效用递减。

(三)产业集聚增长效应区域差异显著

畜牧业对草地资源的依赖决定了草原牧区和非草原牧区畜牧业集聚度存在着显著差异。进一步观察其增长效应的差异性，对9个边疆省区按草原牧区和非草原牧区划分，进行固定效应的估计，为克服可能存在的内生性，还要再分别进行2SLS估计。

据表5估计结果可知，边疆省区畜牧业集聚增长效应存在显著差异性。在边疆草原牧区的固定效应和2SLS估计中，区位熵一次项和平方项回归系数显著为正、负表明，畜牧业集聚增长效应呈现显著的“倒U型”，也说明该区域畜牧业集聚度总体不高，畜牧业集聚的显著正增长效应也表明，该区域畜牧业集聚的产值增长效应的空间大，有待挖掘。

表5 分区域畜牧业集聚增长效应估计结果

在非草原牧区的固定效应和2SLS估计中，区位熵一次项和平方项回归系数均不显著，表明可能在区域内畜牧业自然资源限制下，集聚度较高的畜牧业发展已经处于规模不经济阶段，产业集聚已难以影响产值的增加。

四、政策启示

对国内9个边疆省区畜牧业集聚现状及其增长效应的实证分析发现，其畜牧业发展已进入不同省区因地施策的阶段。

(一)充分发挥产业集聚的增长效应促进畜牧业规模持续稳步扩张

辽、甘、新、藏、桂、滇6省区畜牧业集聚水平位于产业集聚增长效应“倒U型”曲线左侧，即区间I，提高产业集聚度是现阶段畜牧业发展的基本策略。在提高畜牧业集聚度、释放其规模效应中，首先是甘、新、藏等草原牧区，要根据畜牧业的增长效应中，劳动力被资本和技术所取代、以及资本投入和技术投入偏低(2018年占非草原牧区的35%和59%)的情况，在充分利用其草原资源优势(天然草地资源是非草原牧区的6倍)基础上，增加资本投入，强化基础设建设和技术研发，促进草原牧区畜牧业集聚发展。其次是要因地制宜，发挥龙头企业的引领作用，以“利益分享、风险共担”机制促进龙头企业、畜牧专业合作社与牧民之间经济技术的稳定合作。再次是加强畜牧业交易市场、现代物流体系等基础设施建设，以及提高畜牧业机械化水平，完善畜牧业技术供给体系与技术推广服务网络。

(二)积极主动寻找从集聚发展到集群发展的路径

区位熵指数显示，内蒙古畜牧业集聚已经位于区间II并将进入区间III，黑龙江和吉林的畜牧业集聚已位于区间III，产业集聚的增长效应已经处于边际贡献率递减阶段。按照生命周期理论，这些省区畜牧业发展进入了寻找新发展路径的阶段。首先是在“畜牧发展，良种为先”战略下，政府职能部门积极实施现代种业提升工程，鼓励育种企业加大研发投入，缩短良种的选育与推广周期。其次是以种草养畜、舍饲圈养等生产方式推动草原利用方式和草食畜牧业发展方式的转变，在牛、羊等品种主产区建设现代化屠宰加工厂和牛奶厂，推进畜牧产品深加工。再次是利用现有的产业集聚优势，建设一批优势品牌产业园区和仓储与物流中心，实现从集聚发展到集群发展的转变。