畜牧業產業集聚與門檻效應分析*
——基于2010—2019年畜牧業產業省級面板

營 剛，海梅紅

（內蒙古大學經濟管理學院，呼和浩特 010021）

0 引言

目前我國一直在推行鄉村振興戰略，但要是想實施農村脫貧致富的計劃，不光要靠農村的種植業還要依靠養殖業。畜牧業已成為實施鄉村振興戰略的重要抓手、農村的重要支柱產業和農民增收的有效途徑。畜牧業是農業的重要組成部分，與種植業并列為農業生產的兩大支柱，經濟發展的早期階段，常常表現為農作物生產的副業，但隨著經濟發展，逐漸在某些部門成為相對獨立的產業，例如：肉羊業、肉雞業、奶牛業、養豬業、肉牛業等。2020年我國畜牧業產值4.026 67萬億元，相比于2019年，增長了21.78%，占全農業總產值的29.22%。產業集聚已成為產業經濟發展的重要模式，產業集聚與經濟增長之間的研究較廣，但是還未達成一致見解?？梢园熏F有的關于產業集聚與經濟增長之間的研究結論分為4類，即產業集聚抑制經濟增長、產業集聚促進經濟增長、產業集聚與經濟增長之間有“U”型關系、產業集聚與經濟增長之間有倒“U”型的非線性關系。但是產業集聚與經濟增長的研究多集中在制造業和服務業，而畜牧業產業集聚對經濟增長有怎樣的影響還尚未有過多的探討。

文章利用2010—2019年全國31?。ㄊ?、自治區，不含港澳臺）的宏觀面板數據，研究發現畜牧業產業集聚與經濟增長之間存在“U”型非線性關系，表明畜牧業產業集聚對經濟增長的帶動具有門檻效應，只有超過門檻值之后，畜牧業產業集聚才能推動經濟增長，低于門檻值，提升產業集聚反而會降低經濟增長；相較于要素稟賦少的地區，在畜牧業要素稟賦多的地區的畜牧業產業集聚對經濟增長的影響更大，要素稟賦具有調節作用，畜牧業子產業具有中介效應。

在控制了資本、勞動力投入、信息化水平、消費水平、對外開放程度之后，對畜牧業產業集聚和經濟增長進行實證分析，結果表明畜牧業產業集聚會抑制經濟增長。在此基礎上又檢驗了畜牧業產業集聚二次項和經濟增長之間的關系，發現二次項的系數為正，通過分析發現，畜牧業產業集聚和經濟增長之間存在“U”型關系。為了避免這種關系是由某個地區帶來的，對地區進行了分組回歸，發現大多數地區的畜牧業產業集聚對經濟增長具有非線性影響。另外，利用調節模型和中介模型來考察畜牧業產業集聚對經濟增長的影響路徑，加入畜牧業產業集聚和要素稟賦的交互項后，系數顯著為正，懷疑畜牧業產業集聚的作用因要素稟賦的多少而不同。因此把研究對象按要素稟賦的多少分成不同的人均存欄組和草原載畜量組，并進行分組回歸，結果證實之前的猜測，即在要素稟賦多的地區畜牧業產業集聚更具影響力。利用中介模型用畜牧業子產業產量進一步分析產業集聚對經濟增長的作用機制，發現畜牧業產業集聚通過羊絨產業、牛肉產業、羊肉產業、乳業來影響經濟增長?？紤]到內生性問題，選取草原總面積和1978年牲畜存欄量作為工具變量，進行了IV回歸，結果表明在沒有內生性問題的情況下，畜牧業產業集聚對經濟增長的“U”型作用更加明顯，證實了基準回歸結果的穩健性。

該文的主要貢獻包括從區域經濟、空間經濟和產業經濟的角度，測算全國畜牧業產業集聚水平，并檢驗畜牧業產業集聚對經濟增長的影響，填補畜牧業產業集聚方面研究的缺少；將畜牧業產業集聚與要素稟賦聯系起來，證實了要素稟賦在畜牧業產業集聚和經濟增長之間存在調節作用，并證明畜牧業產業集聚對經濟增長的影響路徑是畜牧業子產業；驗證畜牧業產業集聚與經濟增長之間存在“U”型非線性關系，證明適度加強畜牧業產業集聚的可行性；測算各地的畜牧業產業門檻值，為制定相關政策提供可靠依據。

1 文獻回顧

作為優化資源配置的一種重要產業組織形式，產業集聚已成為一種世界性的經濟現象[1]。有關產業集聚的研究可以分成兩大模塊。

（1）按研究內容可以分為集聚水平的測度、集聚的空間效應、集聚的經濟效應與集聚的影響因素等。目前國內不少學者[2-5]結合區位熵指數和空間基尼系數來測量產業集聚水平，區位熵是測度一個地區中某產業與全國水平的差異程度，衡量區域要素空間分布的專門化率；空間基尼系數是比較某產業與全部產業的地理分布的差異，衡量產業空間分布的均衡性[6]。產業集聚在空間上具有明顯的正向溢出效應[7-12]，但有時候在不同區域有所差異[13,14]。產業集聚對經濟的影響不是線性的，呈 “U”型[15]或倒“U”型[16-18]的非線性關系。

（2）按研究對象可以分成一產產業集聚、二產產業集聚與三產產業集聚的研究，而且產業集聚研究多集中在第二產業和第三產業的制造業和服務業上。孫浦陽等[19]采用2003—2008年我國288個城市面板數據進行分析，發現服務業集聚有利于吸引FDI，而制造業集聚則不利于吸引FDI；肖興志等[20]基于中國制造業微觀企業數據，研究表明中國制造業產業集聚和資源錯配之間呈顯著的倒"U"型關系；余昀霞等[21]利用區位熵指標測算制造業集聚水平并通過面板回歸分析，發現制造業整體集聚與環境污染存在倒"N"型曲線關系；原毅軍等[22]根據2008—2015年省級面板數據檢驗產業集聚影響制造業技術創新的作用機制，發現服務業集聚可顯著促進技術創新，而制造業產業集聚與技術創新呈倒"U"型關系。相比于制造業與服務業產業集聚的研究，農業產業集聚的研究相對不足，畜牧業產業集聚研究相對缺乏。已有的關于農業集聚與農業經濟增長之間的研究表明，農業集聚度與農業經濟增長之間存在較顯著的正相關關系[23-26]。畜牧業產業集聚有一個明顯的特征，即集聚空間格局不平衡，集聚程度普遍較低，但有逐漸增強的趨勢[27-31]；許佳彬等[32]利用2008—2017年黑龍江省66個縣（市、區）面板數據，采用區位熵指數法測度出黑龍江省畜牧業產業集聚情況，實證檢驗畜牧業產業集聚對縣域經濟增長的影響，結果表明:畜牧業產業集聚與縣域經濟增長之間存在明顯的“U”型關系。

產業集聚與經濟增長是現代經濟增長理論的核心問題之一[33]，有關畜牧業產業集聚的研究目前主要集中在畜牧業區域布局、畜牧業現代化、可持續發展等相關領域[34]，科學評價畜牧業產業集聚水平和探究畜牧業產業集聚作用于經濟增長的機制途徑,對進一步提高畜牧業產業集聚水平和促進新常態下中高速經濟增長具有重要意義。

2 測量方法與模型構建

2.1 測量方法

對產業集聚的測算有多種方法，比如區位熵、赫芬達爾指數、地理集中指數、空間基尼系數、EG指數、DO指數等，但由于各個指數分析問題的重點不同,并且受到數據可獲得性的限制，該研究選取區位熵測算來度量全國31個?。ㄊ?、自治區，不含港澳臺）的畜牧業產業集聚水平。

區位熵指數是表明某地區某個產業發展的專門化程度，即集聚水平，它是與全國平均水平來比較的，若區位熵大于1，說明該地區該產業相對于全國具有比較優勢，產生了集聚現象；若區位熵小于1，說明該地區該產業與全國相比較不具有專門化發展優勢。區位熵計算公式為:

式（1）中，Mit為區位熵指數，j是全國，i是31個?。ㄊ?、自治區，不含港澳臺），t是年份，e為畜牧業產值，E為生產總產值。

2.2 構建模型

研究經濟增長的影響因素,往往需要借助一定形式的生產函數，常見的函數形式有線性函數、多項式函數、柯布-道格拉斯函數（C-D）、不變替代彈性函數（CES）等。其中，柯布-道格拉斯生產函數（CD生產函數）可以清晰地描述畜牧業產業集聚與經濟增長之間的關系，且具有可線性化、計算方便等優點。

C-D生產函數的一般形式為：

式（2）中，A表示全要素生產率，L表示勞動投入，K表示資本投入，α與β分別表示勞動貢獻率與資本貢獻率。在此Y表示經濟增長，用第一產業生產總值來衡量；用第一產業從業人員表示勞動投入；用2010年平減的固定資產投資總額的滯后一期表示資本投入。因重點關注畜牧業產業集聚對經濟增長的影響，在C-D生產函數中加入畜牧業產業集聚的變量X與影響經濟增長的其他變量C，表達式為：

式（3）中，控制變量集C包括郵電業務總量、居民消費水平、對外貿易水平，γ，δ均為待估參數，其他變量的設定與式（2）一致。

考慮到畜牧業產業集聚對經濟增長并非只有線性影響，在模型（3）中加入畜牧業產業集聚的二次項X2。為了進一步探究畜牧業產業集聚對經濟增長的機制作用，加入畜牧業產業集聚與畜牧業要素稟賦的交互項W，要素稟賦分別用人均存欄和草原載畜量來衡量，研究畜牧業產業集聚是否通過要素稟賦來影響經濟增長。模型改進為：

計量分析時經常對原始序列對數化處理后再進行討論，對變量取對數不僅可以做到無量綱化，減少異方差，而且具有明確的經濟含義，即投入要素變化1個百分點，導致經濟增長變化的百分點數，故采用柯布-道格拉斯生產函數的對數形式:

3 實證結果分析

3.1 變量說明與數據來源

3.1.1 變量說明

該研究主要探究畜牧業產業集聚對經濟增長的影響，其中變量主要包括全國31個?。ㄊ?、自治區，不含港澳臺）的第一產業生產總產值、畜牧業產業集聚度、畜牧業產業集聚度二次項、畜牧業產業集聚與要素稟賦的交互項、資本投入、勞動力投入、信息化水平、居民消費水平、對外貿易水平。第一產業生產總產值代表該地區經濟發展水平，畜牧產業集聚度利用畜牧業產業區位熵指數衡量，加入畜牧業產業區位熵指數二次項，要素稟賦用人均存欄（年末牲畜存欄/農業從業人員）和草原載畜量（年末牲畜存欄/草原總面積）來表示，用畜牧產業集聚度和要素稟賦的交互項來探究畜牧業產業集聚作用于經濟增長的途徑。其他控制變量的選取見表1。

表1 變量說明及描述性統計

3.1.2 數據來源

該文以全國31個?。ㄊ?、自治區，不含港澳臺）為研究對象，利用2010—2019年的全國宏觀數據來研究畜牧業產業集聚對經濟增長的影響及作用機制。運用的數據均來自《中國統計年鑒》《中國畜牧業年鑒》（2011—2020）及ESP數據平臺的分省區的農林經濟統計等。

3.2 畜牧業產業集聚與經濟增長的影響

3.2.1 畜牧業產業集聚度

運用區位熵測算中國各地的畜牧業產業集聚程度，區位熵指數大于1表示在該地區產生畜牧業集聚現象，擁有比較優勢；區位熵指數小于1則表示該地區沒有畜牧業產業集聚。具體結果如表2所示:

根據表2的產業集聚程度，可以將中國的31個?。ㄊ?、自治區，不含港澳臺）劃分成擁有不同特征的3個區域：第一個區域是區位熵值大于2的地區（包括內蒙古、吉林、黑龍江、云南、青海、新疆等6個省區），這些地區是我國天然草地資源最為豐富的地區，為發展草飼型畜牧業奠定基礎，成為我國畜牧業產業集聚程度最高的地區，其畜牧業產業發展效應凸顯，國內外主要的畜牧業企業都將其生產基地布局在這些地區；第二個區域是區位熵值大于1小于2的地區，主要涵蓋這些地區（如河北、遼寧、安徽、江西、山東、河南、湖南、廣西、海南、四川、貴州、西藏、甘肅、寧夏等地區），這些地區擁有豐富的農業飼草料資源，為其進入畜牧業生產領域奠定基礎；第三個區域為區位熵值小于1的地區（包括北京、天津、上海、江蘇、浙江、廣東、重慶、福建），這些地區具有發展高端科技畜牧業所需的人才與科研基礎，但總體而言，其畜牧業產業集聚程度有不斷下降趨勢；雖然2019年陜西、山西的區位熵值還未達到1，但是有不斷增加的趨勢。

表2 2010—2019年全國31?。ㄊ?、自治區，不含港澳臺）畜牧業產業集聚區位熵值

3.2.2 畜牧業產業集聚對經濟增長的影響

在探究畜牧業產業集聚對經濟增長的影響時，考慮到研究樣本是2010—2019年的面板數據，確保變量對數值大于0，將2010年畜牧業產業集聚程度就已經超過1的區域作為研究對象，即內蒙古、河北、遼寧、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、廣西、海南、四川、貴州、云南、西藏、青海、新疆等18個省區。圖1畫出了第一產業生產總值與畜牧業產業集聚的擬合曲線，從圖1中可以看出，畜牧業產業集聚對經濟增長的影響并非是線性的，可能存在非線性關系，呈 “U”型，為了進一步研究畜牧業產業集聚的非線性作用，在模型中加入畜牧業產業集聚的二次項。

圖1 散點圖及非線性擬合

利用2010—2019年畜牧業產業集聚程度高于全國的上述18個?。ㄊ?，自治區）的數據，固定效應模型回歸結果如表3所示。

從表3列（1）可以看出，畜牧業產業集聚程度增加1%，則第一產業生產總值減少0.67%，且在5%的顯著性水平下顯著。從列（2）可以知道畜牧業產業集聚的一次方對經濟增長有負作用，而產業集聚的二次方對經濟增長有正作用，轉折點0.33（TP=-0.5×（-0.44/0.67）= 0.33）在產業集聚區位熵指數的最大值與最小值之間，所以產業集聚對經濟增長有“U”型作用是有經濟意義的。0.33是畜牧業產業集聚水平的對數值，實際區位熵拐點在e0.33=1.4，也就是說存在最優的區位熵值，當畜牧業產業集聚水平超過1.4以后，才會對經濟有促進作用。列（4）（5）分別報告了在沒有達到最優區位熵和超過最優區位熵時，畜牧業產業集聚度對經濟增長的影響。從列（4）可以看出，在沒有達到最優區位熵的情況下，畜牧業產業集聚對經濟增長有抑制作用；列（5）表明，在超過最優區位熵的情況下，畜牧業產業集聚對經濟增長有促進作用，再次印證了畜牧業產業集聚具有規模效應。

表3 畜牧業產業集聚對經濟增長的影響

3.2.3 各地區位熵門檻值與實際值

表4匯報了各地畜牧業產業集聚的區位熵門檻值與實際值。從表4可以看出，內蒙古、吉林、湖北與新疆4省區位于產業集聚U型曲線右側，這些地區畜牧業產業對經濟增長的帶動作用明顯，畜牧業產業已成為這些地區的支柱產業。遼寧、湖南、海南、西藏、云南、貴州等6省區剛過畜牧業門檻，畜牧業產業集聚對經濟增長的帶動作用初步呈現，進一步推動畜牧業產業集聚將有助于經濟更好更快發展。廣西、四川、河南和安徽4省區處于U型曲線左半段，建議調整或改變產業結構。江西、河北、青海、黑龍江的畜牧業產業集聚對經濟增長有倒U型作用，也就是說，這4個省的畜牧業區位熵指數達到拐點后對經濟有抑制作用，由2019年的區位熵指數可知，該4省都處于倒“U”型曲線的右半段，說明畜牧業產業集聚度已超過最優點，故這4個省畜牧業規模和結構有待調整，以避免畜牧業產業過度集中帶來的規模不經濟問題。

表4 各地區位熵門檻值與實際值對比

3.2.4 機制檢驗

（1）調節效應模型檢驗：為了考察畜牧業產業集聚對經濟增長的作用機制，在模型中加入畜牧業產業集聚與要素稟賦的交互項進行回歸，要素稟賦起到調節變量的作用，畜牧業的要素稟賦用人均存欄和草原載畜量來表示?；貧w結果如表5所示，列（1）（2）分別是加入控制變量之前和之后，加入人均存欄與產業集聚水平的交互項的回歸結果：畜牧業產業集聚的一次項系數為負，二次項系數為正，與基準回歸結果一致，交互項的系數為0.156，且分別在1%的顯著性水平下顯著，說明畜牧業產業集聚度對經濟增長的影響隨著人均存欄的調節作用的增強而增強。列（3）（4）分別是加入控制變量之前和之后，加入草原載畜量與產業集聚水平的交互項的回歸結果：畜牧業產業集聚的一二次方系數均與基準回歸結果一致，且在1%的水平下顯著，草原載畜量與產業集聚水平交互項的系數為顯著的0.14，說明要素稟賦對畜牧業產業集聚與經濟增長關系的調節效應顯著。

表5 要素稟賦效應檢驗

為了更直觀、準確地考察畜牧業要素稟賦的調節作用，進一步把存在畜牧業產業集聚現象的這18個?。▍^）分成4個小組，即以人均存欄均值3.8為分界，分為多存欄組和少存欄組，以草原載畜量均值1.3為界，分為多載畜組和少載畜組。分組回歸結果如表6所示。

表6 要素稟賦效應檢驗

從表6列（1）（2）可以看出，人均存欄較少組的畜牧業集聚水平對經濟增加沒有顯著影響；而人均存欄較多組的畜牧業產業集聚對經濟增長有負向作用，其二次項對經濟增長有正向作用，且在1%的水平下顯著，這符合上面得到的結論，即剛開始畜牧業產業集聚對經濟增長有抑制作用，但隨著集聚程度的加強變成促進作用，說明畜牧業產業集聚是通過人均存欄來調節對經濟增長的影響。列（3）（4）表明，草原載畜量較少的時候畜牧業產業集聚對經濟增長的作用不顯著，且產業集聚的二次項為負，說明在缺乏要素稟賦地區，畜牧業產業集聚程度越大對經濟增長的抑制作用就越大；而草原載畜量較大組的回歸結果與基準回歸結果一致，且高度顯著，說明畜牧業產業集聚水平對經濟增長的影響是通過要素稟賦來實現的。

（2）中介效應模型檢驗：為了進一步探究畜牧業產業集聚水平對經濟增長的“U”型作用路徑，引入中介效應模型。首先用8個畜牧業子產業產量當做被解釋變量，畜牧業產業集聚度作為解釋變量，在控制其他協變量后進行面板回歸，結果如表7?；貧w結果表明，牛肉、羊肉、乳業和禽蛋產業與畜牧業產業集聚之間有正向關系，畜牧業產業集聚水平的提升，可以進一步推動子產業增長。而豬肉、羊絨與羊毛等產業與畜牧業產業集聚之間有負向關系，表明其產業集聚水平的提升無法進一步推動產業發展。這些產業的規模和結構需要調整，以避免規模過大帶來的規模不經濟問題。畜牧業產業集聚對羊絨產業、牛肉產業、羊肉產業、乳業、豬肉產業以及山羊毛產業有顯著的影響，故選取這6個畜牧業子產業當作中介變量。

表7 畜牧業產業集聚對子產業的影響

從表8可以看出，控制住其他產業發展，豬肉產業對經濟增長具有倒U型曲線形態，豬肉產業已經成長為成熟產業，未來對經濟增長的帶動作用有限。而羊絨產業、牛肉產業、羊肉產業、乳業等畜牧業子產業對經濟增長有“U”型非線性作用，這些產業有待于進一步提升集聚水平與產業規模，以實現對經濟增長的更大貢獻。

表8 畜牧業子產業對經濟增長的影響

3.3 內生性與工具變量

3.3.1 內生性檢驗

Hausman（1978）檢驗也稱為內生性檢驗，目的是判斷解釋變量是否與干擾項相關，即是否為內生變量。Hausman檢驗的原假設和備擇假設為：H0：解釋變量與干擾項不相關，H1：解釋變量與干擾項相關。

Hausman檢驗建立在原假設成立條件下，差異（β*IV-β*OLS）分布的基礎上。如果差異是顯著的就拒絕原假設，說明解釋變量是內生的，這時OLS估計是不一致的，應當使用IV估計（工具變量估計）；如果接受原假設，那么解釋變量就是外生的。用Hausman檢驗方法去檢驗畜牧業產業集聚是否為內生變量的結論是拒絕原假設，認為畜牧業產業集聚是內生變量。針對遺漏變量和反向因果關系等內生性問題，采取工具變量法進行穩健性檢驗。

3.3.2 工具變量法估計

地理特征與歷史特征和產業集聚具有較強的相關性，但不會對當期經濟增長產生影響，具有外生性，是較為有效的工具變量，故選擇草原總面積、1978年年末牲畜存欄量為工具變量，該數據從《中國統計年鑒》獲得。估計結果如表9所示。

在使用工具變量估計之前，需要對工具變量進行有效性檢驗，表9列（1）給出了工具變量對模型殘差項的OLS回歸結果，養畜規模和草原總面積的系數均不顯著，說明這兩個工具變量對模型來說是外生的，符合工具變量與干擾項不相關的假設。列（2）進一步把工具變量加入模型中，與核心變量和控制變量一起回歸，其系數業不顯著，證實了與模型的外生性。列（3）報告了工具變量對核心變量畜牧業產業集聚的回歸結果，也就是兩階段最小二乘回歸的第一階段，結果表明1978年養畜規模與草原總面積對畜牧業產業集聚有明顯的正向作用，這通過了工具變量與核心解釋變量相關的假設。列（4）給出了沒用加入產業集聚二次項和控制變量下的IV回歸結果，即兩階段最小二乘法的第二階段。列（5）是有控制變量與產業集聚二次項情況下，畜牧業產業集聚對經濟增長的IV回歸結果，結果顯示當畜牧業產業集聚度較低的時候，畜牧業產業集聚對經濟增長有明顯的抑制作用，當產業集聚度提高之后畜牧業產業集聚對經濟增長具有顯著的促進作用，畜牧業產業集聚與經濟增長之間存在“U”型非線性關系，其拐點為1.9，工具變量回歸證實了基準回歸結果的穩健。

表9 工具變量回歸

4 結論與政策啟示

4.1 結論

該文利用2010—2019年全國31個?。ㄊ?、自治區，不含港澳臺）的面板數據，測算其畜牧業產業集聚程度，再估計畜牧業產業集聚度對經濟增長的影響，得出以下結論。

（1）通過區位熵指數測算全國各省畜牧業產業集聚水平發現，在2019年內蒙古、河北、遼寧、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、廣西、海南、四川、貴州、云南、西藏、青海、新疆、山東、寧夏等20個省區的畜牧業產業集聚程度高于全國平均水平，存在畜牧業產業集聚現象。

（2）通過C-D生產函數構建畜牧業產業集聚對經濟增長的影響模型，進行面板數據固定效應模型回歸發現：畜牧業產業集聚對經濟增長顯著負向作用（彈性值為-0.67）；在模型中加入畜牧業產業集聚的二次方發現，畜牧業產業集聚度的平方對經濟增長的影響為正的1.37，并在1%的水平上顯著，說明畜牧業產業集聚對經濟增長有“U”型作用，且集聚度足夠大的時候才能促進經濟增長，拐點為1.4。這表明，畜牧業產業集聚具有門檻效應，只有超過門檻值之后，畜牧業產業集聚才能推動經濟增長，低于門檻值，提升產業集聚反而會降低經濟增長。使用工具變量法檢驗產業集聚的效果，選擇草原總面積和1978年養畜規模作為工具變量進行回歸，證實了基準回歸結果的穩健性。

（3）通過分省分組回歸，內蒙古、吉林、湖北與新疆4省區位于產業集聚“U”型曲線右側，畜牧業產業對經濟增長的帶動作用明顯，畜牧業產業已成為這些地區的支柱產業。遼寧、湖南、海南、西藏、云南、貴州6省區剛過畜牧業門檻，畜牧業產業集聚對經濟增長的帶動作用初步呈現，進一步推動畜牧業產業集聚將有助于經濟更好更快發展。廣西、四川、河南和安徽4省區處于U型曲線左半段，畜牧業產業集聚將阻礙經濟增長。江西、河北、青海、黑龍江的畜牧業產業集聚對經濟增長有倒“U”型作用，也就是說，這4個省的畜牧業區位熵指數達到拐點后對經濟有抑制作用，由2019年的區位熵指數可知，該4省都處于倒“U”型曲線的右半段，這4個省畜牧業規模和結構有待調整，以避免畜牧業產業過度集中帶來的規模不經濟問題。

（4）為了考察畜牧業產業集聚對經濟增長的作用途徑，在模型中加入畜牧業產業集聚度與人均存欄、畜牧業產業集聚度與草原載畜量的交互項，發現其系數均顯著為正，說明要素稟賦具有正向的調節作用。進一步把研究對象分成4組，分組回歸發現：富有要素稟賦組的畜牧業產業集聚對經濟增長的影響與基準回歸結果一致；而缺乏要素稟賦組的畜牧業產業集聚對經濟增長的影響并不顯著，說明在缺乏要素稟賦的地區發展畜牧業，會使經濟更落后，證明了畜牧業產業集聚是通過要素稟賦來調節經濟發展。該文運用中介模型，選取豬肉產業、乳業、山羊毛產業、羊絨產業、牛肉產業、羊肉產業等6個子產業作為中介變量，利用子產業的產量及其二次項進一步探究畜牧業產業集聚對經濟增長的影響機制，發現豬肉產業對經濟增長具有倒“U”型曲線形態，豬肉產業已經成長為成熟產業，未來對經濟增長的帶動作用有限。而羊絨產業、牛肉產業、羊肉產業、乳業等畜牧業子產業對經濟增長有“U”型非線性作用，這些產業有待于進一步提升集聚水平與產業規模，以實現對經濟增長的更大貢獻。

4.2 政策啟示

各地應根據本地畜牧業要素稟賦與產業集聚情況，采用對應的產業政策，推動畜牧業產業發展。

（1）具有畜牧業產業發展稟賦優勢地區，根據本地畜牧業產業集聚情況，在未達到區位熵門檻值情況下，要通過工業反哺農業（畜牧業），夯實畜牧業產業基礎，努力推動畜牧業產業突破區位熵門檻限制，以實現畜牧業產業聚集的真正帶動作用。

（2）不具有畜牧產業發展要素稟賦地區，應考慮地區能否承受畜牧業產業集聚門檻之前對地區經濟帶來的負面影響，應及時調整畜牧業產業發展規模與結構，重點推動以精品和獨特性為特征的小型分散性畜牧業養殖產業?；蛘咭暠镜貏趧恿ΨA賦情況，轉而發展畜牧業加工產業，以構建畜牧業下游產業發展優勢，實現畜牧業產業彎道超車。

（3）參考如愛爾蘭、澳大利亞、新西蘭等發達畜牧業國家的畜牧業產業集聚的市場化與社會化手段，推廣我國畜牧業產業政策得到有效實施地區（如廣東、內蒙古等地），采用多種手段，在富有要素稟賦地區推進畜牧業產業的集聚。在缺乏畜牧業要素稟賦地區限制發展畜牧業產業，要因地適宜推進其他具有比較優勢的產業。