基于空间效应的我国牛肉产量影响因素分析

陈雨生 江一帆 陈志敏

摘要：【目的】探究我國牛肉产量的空间关联性，明确影响牛肉产量的空间因素，为我国肉牛生产布局规划提供决策支持，也为提高我国牛肉自给能力提供理论依据。【方法】从空间效应角度出发，基于2010—2019年我国30个省份（不包括西藏和港澳台）的空间面板数据，采用空间杜宾模型考察牛肉产量的空间相关性及影响因素。【结果】2010—2019年我国牛肉产量空间相关特征显著，莫兰指数（Morans I）值均大于0.200，其中，2017—2019年空间相关性逐渐增强，Morans I值由0.229上升至0.256。从区域层面看，我国黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古、河北、山东、河南和云南等省份牛肉生产呈现高聚集态势。考虑牛肉产量的影响因素，本省份的饲料丰富度、草原面积对牛肉生产有显著的正向促进作用;邻近省份肉牛出栏率、人均GDP的空间溢出效应对牛肉产量有显著的正向影响，人均GDP影响程度远超其他变量，溢出效应系数为0.752，而非农就业机会、交通通达性的空间溢出效应对牛肉产量起到显著的抑制作用，交通通达性的抑制作用较大，溢出效应系数为-0.953;本省份及邻近省份价格预期、畜牧业比较优势共同促进牛肉生产。【建议】为进一步提高我国牛肉产量，政府应把握肉牛变迁规律，在稳定东北、中原地区牛肉产量的基础上，激发西部地区肉牛生产潜力;强化区域技术合作，发挥高产区辐射带动作用，提升全国牛肉供给水平;合理安排运输路径，完善牛肉市场机制，实现牛肉产品在区域间合理调配;注重环境联合治理，实现肉牛生产的绿色可持续发展。

关键词： 牛肉产量;空间效应;空间杜宾模型;影响因素;食物安全

中图分类号： S8-1;F326.3                      文献标志码： A 文章编号：2095-1191（2021）07-2025-07

Influential factors of beef production in China based

on spatial effect

CHEN Yu-sheng， JIANG Yi-fan， CHEN Zhi-min

（College of Management， Ocean University of China， Qingdao， Shandong  266100， China）

Abstract：【Objective】In order to explore the spatial correlation of beef production in China， to clarify the spatial factors affecting beef production， to provide decision support for beef production layout planning in China and provide theoretical basis for improving beef self-sufficiency in China. 【Method】From the perspective of spatial effect， based on the spatial panel data of 30 provinces in China（not included Tibet， Hong Kong， Macao and Taiwan） from 2010 to 2019， the spatial Durbinmodel was used to investigate the spatial correlation and influencing factors of beef production. 【Result】From 2010 to 2019，the spatial correlation characteristics of beef production in China were significant， and Morans I values were all greater than 0.200. From 2017 to 2019， the spatial correlation gradually increased， and the Morans I value increased from 0.229 to 0.256. From the regional perspective， beef production in Heilongjiang， Jilin， Liaoning， Inner Mongolia， Hebei， Shandong， Henan， Yunnan  showed a high concentration trend. Considering the influencing factors of beef production， feed richness and grassland area in theprovince had significant positive effects on beef production. The spatial spillover effects of beef slaughter rate and per capita GDP in neighboring provinces had a significant positive impact on local beef production， with per capita GDP far exceeding other variables， with spillover effect coefficient of 0.752. While the spatial spillover effects of non-agricultural employment opportunities and traffic accessibility had a signi-ficant inhibitory effect on local beef production， with spillover effect coefficient of -0.953. Local and neighboring provin-ces price expectations and comparative advantages of animal husbandry jointly promoted local beef production. 【Suggestion】In order to further improve the beef production in China， the government should grasp the changing law of beef cattle， and stimulate the beef production potential in the western China on the basis of stabilizing the beef production in northeastern China and central plains;strengthen regional technical cooperation， give play to the role of radiation in high-producing areas， and improve the national beef supply level;reasonably arrange the transportation route， improve the beef market mechanism， and realize the rational allocation of beef products among provinces; pay attention to environmental joint management and realize green and sustainable development of beef cattle production.

Key words： beef production; spatial effect; spatial Durbin model; influencing factors; food safety

Foundation item： Soft Science Project of the Rural Revitalization Expert Advisory Committee of the Ministry of Agriculture and Rural Affairs of the Central Agricultural Office（202104）

0 引言

【研究意義】近年来，随着社会经济的快速发展及健康膳食理念的普及，牛肉消费需求增速明显。由于我国牛肉生产成本高、周期长，牛肉供给增长速度缓慢，牛肉供需缺口逐渐扩大（高海秀等，2019）。国内牛肉供需不平衡导致牛肉进口量持续增加，进口量由2012年的7.05万t增至2019年的165.95万t，增长23.5倍，引起政府及有关部门重视。国家农业农村部明确提出，要优化我国肉牛生产布局，保障牛肉等畜产品的市场供应。2020年受新冠肺炎疫情影响，我国牛肉生产运输受阻，市场价格小幅上升，对我国牛肉产品安全造成不利影响（司伟等，2020;赵春平和昝林森，2020）。在我国牛肉自给受限的情况下，大量进口牛肉会增加疫情输入风险，危害居民生命健康。因此，研究牛肉产量的影响因素对提高牛肉产量、保障食物自给安全具有重要意义。【前人研究进展】随着畜牧生产的现代化，我国养殖的肉牛逐步由役用转为肉用，且牛肉的主要来源为肉牛（杨春和王明利，2013）。因此，稳定肉牛生产是提高牛肉产量的基础。在政策指导下，相关学者针对肉牛生产展开研究。张越杰和田露（2010）认为，改革开放以来，肉牛生产优势区逐步由传统牧区转移至现代农区，其中自然因素、农业生产力水平、屠宰加工业的发展情况及环境压力是肉牛生产布局变动的主要驱动因素。贾茂辉和王桂霞（2012）通过测算自然资源禀赋系数和比较优势系数，发现我国肉牛生产区域变迁符合肉牛生产比较优势状况，从侧面印证了自然资源影响肉牛生产布局这一结论。相关研究将肉牛生产与牛肉供给联系起来，如汪武静等（2015）基于经济学理论，运用Nerlove模型分析牛肉供给反应，结果表明，牛肉是缺乏弹性的畜产品，牛肉价格和牛肉产量的提升可显著提高牛肉供给水平;杨春等（2015）综合考虑牛肉生产、消费和贸易3个环节，探究与草原生态保护有关的补贴奖励政策对牛肉生产供给的影响，结果表明，该项政策对于缓解牛肉供求紧平衡格局具有显著的促进作用;Li等（2018）、熊偲皓等（2020）研究发现，受肉牛生产布局变迁影响，我国牛肉主要供给区域由东北、中原地区向西北、西南地区扩散。【本研究切入点】现有文献对牛肉生产的空间聚集研究尚无相关报道，且对牛肉产量影响因素的研究仅局限于直接效应分析，缺乏对影响因素的空间效应分析。【拟解决的关键问题】基于空间效应视角，研判我国牛肉生产的空间相关性，并运用空间计量模型探究影响牛肉产量的空间因素，为保障我国牛肉供给安全提供政策建议。

1 数据来源与研究方法

1. 1 研究假设与变量选取

基于要素禀赋、比较优势和生产者行为理论，本研究将影响牛肉产量的空间因素划分为要素投入、市场条件、比较收益、经济水平及环境规制等5个方面，据此选取变量（表1）。

1. 1. 1 要素投入 牧草和青贮玉米等是肉牛生长和育肥必不可少的饲草资源。创新畜牧养殖技术可提高肉牛生产效率，而畜牧养殖技术的进步最终可反映为肉牛出栏率的提高（王欢和乔娟，2017）。因此，选取某个省份的玉米产量占全国玉米产量的比重表征饲料丰富度（FR），以草原面积（GL）衡量牧草资源拥有量，选取肉牛出栏率（SR）表征技术投入。饲草资源越丰富、技术投入越多，则理论上肉牛产出越多，因此假定上述3个变量对牛肉产量具有正向影响。

1. 1. 2 市场条件 牛肉市场价格影响肉牛养殖户生产决策，进而影响肉牛养殖数量和规模。但养殖户的行为相比价格变动而言具有一定的滞后性，因此上期牛肉价格影响本期牛肉产量，且上期牛肉价格的提高会促进牛肉增产。此外，借助交通设施可实现牛肉产品及价格信息等要素的传递，交通越便利越有利于提高肉牛运输效率，提高肉牛屠宰量。选取上期牛肉价格表征养殖户价格预期（BP），以交通通达性（TF）衡量区域交通情况，具体计算方法借鉴张园园等（2019）的算法，并假定上述2个变量对牛肉产量具有正向影响。

1. 1. 3 比较收益 产业间及产业内的收益变化会影响养殖户的行为选择。肉牛养殖户考虑是否继续从事畜牧养殖时会比较农业与非农产业的经济效益，也会考虑畜牧业与其他农业产业的经济效益。非农就业机会的增多会吸引养殖户、畜牧企业等进入非农产业，制约牛肉产量的提高。相反，畜牧业比较优势明显的省份则会吸引农业经营主体选择畜牧业。选取非农就业机会（NAP）和畜牧业比较优势（CA）衡量比较收益对肉牛养殖户行为的影响，并假定2个变量对牛肉产量的影响为一负一正。

1. 1. 4 经济水平 地区经济发展水平的提高，一方面可拉动消费者对牛肉的需求，进而促进牛肉生产;另一方面，经济越发达的省份往往会占用更多农业用地，挤占肉牛养殖空间，同时创造更多的非农就业机会从而促使农村劳动力向非农产业转移，导致畜牧业的土地、人力等资源投入不足，阻碍牛肉等畜产品的生产。选取人均GDP（AGDP）衡量某个省份的经济发展水平，该变量对牛肉产量的影响方向不定。

1. 1. 5 环境规制 现阶段畜禽养殖污染对生态环境造成严重负面影响，各地政府相继出台环保政策，加大对养殖场污染环境的处罚力度，关停污染排放不达标的养殖企业，导致肉牛养殖生产受限，进而阻碍牛肉产量的提升。选取环境规制强度（Envir）衡量区域环保力度，具体计算方法借鉴周建军等（2018）的研究，假定该变量对牛肉产量具有负向影响。

1. 2 数据来源

选取我国30个省份2010—2019年的面板数据，不包括西藏和港澳台。其中，牛肉产量、粮食产量、草原面积、人均GDP、畜牧业及农业总产值、公路和铁路总里程数来源于《中国统计年鉴》（2011—2020年）;肉牛年末出栏量和年末存栏量数据来源于《中国农村统计年鉴》（2011—2020）;牛肉价格数据来源于《中国畜牧兽医年鉴》（2010—2018年）;二、三产业就业人员和总就业人员数据来源于30个省份的历年统计年鉴;部分缺失数据采用时间趋势外推的方式补齐。

1. 3 空间计量分析与构建

应用空间计量模型的前提是被解释变量通过空间相关性检验，即研究牛肉产量的影响因素时需要先检验牛肉产量的空间相关性。因此，先构建基于地理位置的邻接空间矩阵W1（相邻省份矩阵元素取1，不相邻取0）和经济权重矩阵W2（矩阵元素取值为2个省份人均GDP差值的倒数），结合常用的莫兰指数（Morans I）检验牛肉产量是否存在空间相关性。

为研究牛肉产量影响因素的空间效应，选取空间计量模型分析影响因素的作用机理。空间计量模型中，空间杜宾模型（Spatial dubin model，SDM）可综合反映被解释变量、解释变量及空间误差项带来的空间溢出效应。据此，首先构建某个省份牛肉产量影响因素的SDM模型，后续再通过检验判断SDM模型是否可简化为空间误差模型（SEM）或空间滞后模型（SLM）。SDM模型表达式如下：

y=ρWy+βx+δWx+θ+ε+μ

式中，δ=0、ρ=0且β=0，则该模型可以简化为SEM模型;ρ≠0且δ=0，则该模型可简化为SLM模型;W代表空间权重矩阵;x代表影响牛肉产量的各项因素，θ和ε分别代表个体效应和时间效应，μ是误差项。为消除异方差的影响，并基于数据的可操作性对模型中的部分变量取对数。

1. 4 统计分析

运用Geoda 1.14.0计算全局Morans I指数，并绘制局部Morans I散点图;使用Stata 16.0对空间计量模型进行估计，分析空间因素对牛肉产量的影响。

2 我国牛肉产量影响因素实证分析

2. 1 空间相关性分析

2. 1. 1 全局自相关检验 由表2可看出，邻接空间矩阵W1的全局Morans I值均大于0.200，经历增大、减小再增大的变化趋势，均在1%或5%的水平上显著。说明各省份牛肉产量有较强的正相关性，2018和2019年相关性逐渐增强，且本省份牛肉产量受自身及相邻省份空间因素影响。而经济权重矩阵W2在多数年份均不显著，仅2017—2019年3个年份在5%水平上显著，说明我国牛肉产量的空间依赖性取决于各省份地理位置，与其经济发展水平关系不大。据此，选择基于邻接空间矩阵分析空间因素对牛肉产量的影响，并把广东和海南看作地理相邻。

2. 1. 2 局部自相关检验 为进一步观察牛肉产量在本省份的局部聚集特性，在全局自相关检验的基础上，绘制2010、2014和2019年的局部Morans I散点图。从图1可看出，2010、2014和2019年位于第一、三象限的省份较多，表明本省份间的牛肉产量存在空间相关性，即牛肉产量呈现明显的高—高聚集和低—低聚集态势。其中，2010和2014年辽宁、黑龙江、吉林、内蒙古、河北、山东和河南位于第一象限，2019年第一象限新增云南省，表明东北和中原地区牛肉生产优势明显，西南地区逐渐成为牛肉新兴产区。

2. 2 空间计量结果分析

通过空间相关性分析结果可知，各省份牛肉产量在空间上具有依赖性。因此，应选择合适的空间计量模型探究空间因素与牛肉产量间的交互效应。根据Elhorst（2003）提出的Wald检验和LR检验进行验证，Wald检验和LR检验均在1%水平上显著（表3），证明SDM模型不能简化SEM和SLM模型，因此，选用SDM模型。此外，Hausman检验结果为-0.97，表明应采用随机效应SDM模型。

借助Stata 16.0对随机效应SDM模型进行最大似然回归。如表4所示，空间滞后系数ρ值为0.261，在1%的水平上显著，表明30个省份牛肉生产间确实存在空间相关性。但各因素对牛肉产量的空间效应无法由SDM模型回归结果反映，因此，需要将牛肉产量影响因素产生的空间效应进一步分解为直接效应和空间溢出效应。

2. 3 牛肉产量影响因素分析

在SDM模型回归结果的基础上，通过求偏微分的方式将空间效应进行分解（表5），进一步分析可知：

2. 3. 1 要素投入 （1）饲料丰富度（SI）和草原面积（GL）的直接效應系数均为正，分别在5%和1%的水平上显著，但两者的空间溢出效应均不显著，说明本省份饲草资源对提高牛肉产量具有显著的正向作用，而邻近省份饲草资源对本省份牛肉生产影响较小。原因在于耕地和草原等具有空间上的固定性，饲草资源难以运输至邻近省份以供肉牛养殖所需。（2）肉牛出栏率（SR）的直接效应和空间溢出效应系数均为正，但只有后者在1%的水平上显著，说明本省份肉牛出栏率对牛肉生产影响较小，而邻近省份肉牛出栏率的提高对本省份牛肉生产具有显著的促进作用。其中原因可能在于各省份技术发展水平不一，技术落后的省份难以通过提高出栏率显著提升牛肉产量;而如果技术落后的省份与技术先进的省份相邻，邻近省份科技水平的提高会带动本省份科技进步，进而显著促进本省份牛肉产量增加。

2. 3. 2 市场条件 （1）价格预期（BP）的直接效应和空间溢出效应系数均为正，分别在1%和5%的水平上显著，表明本省份牛肉产量受本省份及邻近省份牛肉市场价格的共同影响，与预期相符。究其原因：随着养殖户受教育程度的提高和信息传递渠道的增加，养殖户在了解本省份牛肉价格的同时也逐渐开始关注邻近省份牛肉行情，如果邻近省份上期牛肉价格上涨，养殖户也会选择调增肉牛养殖规模、增加肉牛出栏量，牛肉产量便随之增加。（2）交通通达性（TF）的直接效应系数为正但不显著，而其空间溢出效应系数为负，在5%的水平上显著，负向溢出效应与预期不符。目前肉牛多养殖在农村和城郊，这些省份公路等级低导致运输效率受限，无法保障肉牛养殖所需物资的快速供应，因而对牛肉生产的促进作用较小。交通便利的邻近省份更易于融入本省份市场体系，使本省份运往邻近省份的牛肉增多，一定程度上抑制了本省份牛肉供给能力的提高。

2. 3. 3 比较收益 （1）非农就业机会（NAP）的直接效应和空间溢出效应系数均为负，分别在5%和10%的水平上显著，说明非农就业机会对牛肉产量有显著的负向影响，与预期结果一致。随着城镇化和工业化进程的快速推进，农村劳动力越来越倾向于离开农业而选择经济报酬更多的非农产业，从事肉牛养殖和屠宰的人员也随之减少，对牛肉的生产和加工带来不利影响。（2）畜牧业比较优势（CA）的直接效应和空间溢出效应系数均为正，在1%和5%的水平上显著，说明畜牧业优势明显的省份牛肉生产能力较强，同时也会带动邻近省份牛肉生产能力，与预期相符。如果畜牧业经济收益逐年增加，将吸引养殖户和企业进入畜牧产业，推动肉牛养殖规模化、专业化发展，进而推动牛肉产量增加。

2. 3. 4 经济水平 人均GDP（AGDP）的直接效应和空间溢出效应系数一负一正，分别在10%和5%的水平上显著，说明本省份人均GDP的增长对牛肉产量有显著的负向影响，但邻近省份人均GDP的增长对牛肉产量有显著的正向影响。原因可能在于经济发展水平的提高对减少肉牛养殖人员、抑制肉牛业发展的消极作用要大于拉动牛肉消费量的积极作用，因而导致经济发展水平的变动与牛肉产量的变动呈现负相关的关系。邻近省份经济发展水平越高，畜牧业发展潜力越小，就会推动牛肉产业从业人员退出邻近省份牛肉产业而向本省份转移，激发牛肉生产潜力，进而促进牛肉产量增加。

2. 3. 5 环境规制 环境规制强度（Envir）的直接效应和空间溢出效应系数均为正，但不显著，说明环境规制对牛肉产量的正向影响不显著，与预期不一致。原因可能在于环境规制带来的压力会促使企业进行技术革新，使企业在降低污染治理成本的同时提高经营利润，进一步扩大肉牛养殖规模，从而提高牛肉产量。邻近省份环境规制强度越大，空气和水污染的程度越小，越能为本省份肉牛提供安全、绿色的养殖环境。但目前来看，可能由于各省份环境规制力度普遍较小、环保要求不一等原因，环境规制对牛肉产量的影响较小。

3 讨论

本研究基于2010—2019年我国30个省份的空间面板数据，采用Morans I指数和SDM模型综合分析我国牛肉产量的空间关联性及影响因素的空间效应。从空间相关性检验结果看，我国牛肉产量存在正的空间相关性，与杨春和王明利（2013）的研究结果一致;局部相关性检验表明，现阶段我国东北和中部地区是牛肉生产重点区，西部逐渐成为新兴区，该结果与熊偲皓等（2020）的研究结果相符。基于此，本研究构建SDM模型探究牛肉产量影响因素的空间效应，在佐证了前人部分研究结果的同时，也有了一些新发现。本研究认为饲草资源和畜牧技术的提升会促进牛肉产量提升，与张越杰和田露（2010）的研究结果一致;还发现牛肉价格、交通通达性和畜牧业比较优势对牛肉产量存在显著的空间溢出效应，与王欢和乔娟（2017）对生猪生产影响因素的研究结果一致。此外，本研究认为环境规制会促使企业创新技术，有可能促进牛肉产量提高，该结论进一步印证了周建军等（2018）的研究结果。但该结果与康海琪和肖海峰（2020）、李俊茹等（2020）的理论阐述存在一定差异，原因可能在于本研究基于空间效应视角，综合考虑了各变量间的空间互动效应。

4 建议

4. 1 把握肉牛变迁规律，优化肉牛生产布局

本研究发现，我国东北和中原地区是肉牛主产区，西北、西南地区为肉牛新兴产区。目前，东北和中原地区的土地资源短缺及非农经济发展等因素导致其畜牧产业扩增空间有限，针对这一现状，东北和中原牛肉产区可推进种养结合的农业生产新模式，实现生态养殖的可持续发展。同时，为激发西部地区肉牛生产潜力，可在西部地区划分农区、半农半牧区及牧区，有针对性地利用农区农作物秸秆和牧区的饲草资源，有关金融、技术等配套支持措施也应当适度向西部倾斜，提高饲草资源利用率，进而提高西部地区牛肉自给能力。

4. 2 强化区域技术合作，发挥高产区带动作用

我国黑龙江、吉林和辽宁产区相邻，且肉牛良种繁育和推广技术健全，因此，可联合研发创新肉牛饲养技术，推动区域肉牛生产效率。同时，我国内蒙古及中原地区的山东和河南也属于牛肉高产区，与高产区相邻的宁夏、山西、安徽和江苏等属于肉牛低产区。针对高—低产区聚集的情况，可充分发挥高产区辐射带动作用，以高产区为中心，在适当半径内鼓励其与周边低产区建立区域技术共享平台，与低产区共享人才和技术等资源，以此拉动低产区牛肉生产水平。

4. 3 合理安排运输路径，完善牛肉市场機制

肉牛养殖区往往处于城郊和农村，邻近相邻省份的城镇畜产品市场。邻近省份的物流运输网络越发达，越有可能抢占本省份牛肉资源。为消减邻近省份交通通达性给本省份牛肉生产带来的抑制作用，应积极完善牛肉运输体系，以实现牛肉产品在区域间合理调配。同时，充分利用市场价格的正向溢出效应，鼓励建立农产品信息联合数据库，整合、发布畜产品市场供需信息，引导养殖户合理安排肉牛生产，保障牛肉供给安全。

4. 4 注重环境联合治理，实现牛肉生产的可持续发展

畜禽养殖排放的气体及污染物等会造成空气污染和水污染，且污染范围较广。因此，政府相关部门在处理自身畜禽污染问题时，也应积极联合周边省份，共同应对区域性环境问题。如中原优势产区的山东和河南同处黄河流域，位置相邻，所以山东和河南可建立区域环境联合治理机制，两地政府联合对肉牛养殖区实施执法监督，为两地肉牛养殖共同营造绿色、安全的生态环境，实现牛肉生产的可持续发展。

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（责任编辑 邓慧灵）