京津冀奶業(yè)發(fā)展空間集聚特征及影響因素研究

袁艷云，何忠偉，劉 芳

（北京農(nóng)學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院/北京新農(nóng)村建設(shè)研究基地，北京 102206）

在京津冀一體化大背景下，京津冀奶業(yè)協(xié)同發(fā)展成為大勢所趨[1]，京津冀奶業(yè)布局可借此機(jī)遇進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化，優(yōu)化的關(guān)鍵是對(duì)京津冀奶業(yè)布局特征及其影響因素進(jìn)行把脈，更有針對(duì)性地調(diào)整京津冀奶業(yè)布局。

產(chǎn)業(yè)空間集聚是產(chǎn)業(yè)在空間上的一種組織形態(tài)，通常有利于生產(chǎn)要素和技術(shù)的傳播[2]，研究發(fā)現(xiàn)奶業(yè)空間集聚對(duì)奶業(yè)增長有促進(jìn)作用[3-6]。已有關(guān)于奶業(yè)空間布局或集聚的文獻(xiàn)多以中國奶業(yè)為研究對(duì)象，主要從2個(gè)角度展開：第一，關(guān)于奶業(yè)空間布局的時(shí)空演變分析。2008年之前，我國奶業(yè)尚處于成長期且缺乏合理布局，中國奶業(yè)的產(chǎn)業(yè)集中度與空間集中度都不高[7-8]。近年來中國奶業(yè)表現(xiàn)出較明顯的地理集聚特征，從空間上表現(xiàn)為顯著的全局正相關(guān)[9-11]。王鈿等[12]研究得出1997—2016年我國奶業(yè)地理集聚度呈 “減弱-增強(qiáng)-減弱”的階段性態(tài)勢。第二，關(guān)于奶業(yè)空間布局或空間集聚變化的影響因素研究。起初各學(xué)者主要采用面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行研究，相繼發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)居民人均純收入[13]、玉米產(chǎn)量[14]、大豆產(chǎn)量、物流水平、奶業(yè)政策[15]對(duì)奶業(yè)格局演化有顯著影響。隨著研究的深入，有學(xué)者發(fā)現(xiàn)我國奶業(yè)布局具有一定的空間相關(guān)性，因此建立計(jì)量模型時(shí)需把空間因素加入其中，否則可能會(huì)導(dǎo)致結(jié)果有偏或不具有有效性。故研究者們開始通過建立空間計(jì)量模型將空間因素納入模型[16-19]，以使估計(jì)結(jié)果更準(zhǔn)確。本文借鑒各位學(xué)者研究中國奶業(yè)空間集聚特征及其影響因素的方法，研究京津冀奶業(yè)空間集聚特征及其影響因素，以期為京津冀奶業(yè)布局優(yōu)化工作提供參考。

1 研究方法

1.1 空間集聚程度測度指標(biāo)

1.1.1 產(chǎn)業(yè)地理集中率 產(chǎn)業(yè)地理集中率是測度某產(chǎn)業(yè)空間集聚度大小的常用指標(biāo)，反映某產(chǎn)業(yè)規(guī)模最大的幾個(gè)市區(qū)相關(guān)產(chǎn)業(yè)指標(biāo)占整個(gè)區(qū)域同一指標(biāo)整體份額的比重。計(jì)算公式如下：

其中，Xi表示某一地級(jí)市的生鮮乳產(chǎn)量，n表示產(chǎn)量最高的前n個(gè)地級(jí)市，N表示京津冀地級(jí)市總數(shù)，本文選取n=2，4，計(jì)算前2位和前4位地級(jí)市奶業(yè)的地理集中率。

1.1.2 空間基尼系數(shù) 借鑒肖衛(wèi)東等[20]、鄧宗兵等[21]、程長林[22]的研究，定義奶業(yè)的空間基尼系數(shù)：

其中，N為京津冀地級(jí)市總數(shù)；μ為各地級(jí)市生鮮乳產(chǎn)量占京津冀生鮮乳總產(chǎn)量比重的均值；p、q分別表示不同的地級(jí)市，p ≠q；Xp和Xq為p、q市生鮮乳產(chǎn)量占京津冀生鮮乳總產(chǎn)量的比重。GINI的取值范圍為[0，1]，值越大表明空間集聚度越高，0.4是空間分布均勻與否的警戒線。

1.2 空間計(jì)量模型 為利用多個(gè)體動(dòng)態(tài)行為的信息，并盡可能保證樣本容量足夠大來提高估計(jì)的精確度，本文實(shí)證分析部分采用各變量2006—2017年京津冀縣域數(shù)據(jù)，建立空間面板模型。

1.2.1.空間誤差模型（SEM）設(shè)定模型時(shí)可能會(huì)遺漏一些對(duì)因變量有影響的重要變量，若這些遺漏變量存在空間相關(guān)性，用經(jīng)典計(jì)量估計(jì)會(huì)導(dǎo)致結(jié)果不具有效性，故需引進(jìn)SEM模型，來衡量鄰近地區(qū)由于因變量誤差項(xiàng)引起的空間溢出對(duì)本地的影響，面板數(shù)據(jù)SEM模型的一般表述如下：

其中，yit為因變量，Xit為1×k階自變量向量，β為k×1階回歸系數(shù)列向量，N為區(qū)縣數(shù)，T為觀測時(shí)期數(shù)，wij是N×N階空間權(quán)重矩陣W的第i行j列個(gè)元素，本文W采用空間鄰接權(quán)重矩陣，若地區(qū)i與j相鄰則wij=1，若不相鄰則wij=0，同一個(gè)地區(qū)不可能與自己相鄰，故wii=0。用ci來測度個(gè)體固定效應(yīng)，用αt來測度時(shí)期固定效應(yīng)。εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)，為空間誤差項(xiàng)，λ為其回歸系數(shù)，若其通過顯著性檢驗(yàn)，表示誤差項(xiàng)存在空間相關(guān)性。

1.2.2 空間滯后模型（SLM）若因變量之間存在空間相關(guān)性，再用OLS估計(jì)會(huì)造成結(jié)果有偏，故需建立SLM模型，通過加入因變量的空間滯后項(xiàng)表示空間相關(guān)作用，面板數(shù)據(jù)的SLM模型設(shè)定如下：

1.2.3 SLM模型自變量的直接效應(yīng)與間接效應(yīng) 由于因變量空間相關(guān)性的存在，傳統(tǒng)的自變量系數(shù)和顯著性檢驗(yàn)不再適用，LeSage和Pace用偏微分來解釋SLM模型中自變量對(duì)因變量的影響[23]。將SLM模型中的y全部移項(xiàng)到等號(hào)左邊，再進(jìn)行整理可得到（5）式所示的一般通用形式：

將（5）式展開得到（6）式：

其中，Sr（W）=V（W）INβr；V（W）=（IN－ρW）-1=IN+ρW+ρ2W2+ρ3W3+…，由（6）式得到y(tǒng)i對(duì)于xir和xjr分別的導(dǎo)數(shù)為：故Sr（W）的對(duì)角元素表示了直接效應(yīng)，即空間單元自身的自變量對(duì)因變量的影響；非對(duì)角元素表示間接效應(yīng)，即其他空間單元的自變量對(duì)該空間單元因變量的影響。通常在實(shí)際研究中更關(guān)心所有空間單元平均的效應(yīng)，故LeSage和Pace[23]定義為平均直接效應(yīng)，為平均總效應(yīng)，為平均間接效應(yīng)。

2 京津冀奶業(yè)空間集聚特征和演變趨勢

本文采用京津冀13個(gè)地級(jí)市2006—2017年的生鮮乳產(chǎn)量（采集自2007—2018年各地級(jí)市統(tǒng)計(jì)年鑒），計(jì)算產(chǎn)業(yè)地理集中率（CRn）和空間基尼系數(shù)來考察京津冀奶業(yè)的空間集聚特征和演變趨勢。

2.1 京津冀奶業(yè)空間集聚程度較強(qiáng) 如圖1所示，2006—2017年，京津冀奶業(yè)CR2在39.27%～42.49%波動(dòng)，CR4在64.78%～69.94% 波動(dòng)，如圖2所示，空間基尼系數(shù)在0.474 1～0.493 6波動(dòng)，表明京津冀奶業(yè)空間集聚度較強(qiáng)，且呈整體上升趨勢。唐山始終是京津冀近十幾年來生鮮乳產(chǎn)量最高的城市，生鮮乳產(chǎn)量占京津冀生鮮乳總產(chǎn)量的比重一直在20%以上；2008年之前，唐山和石家莊為京津冀生鮮乳前兩大產(chǎn)區(qū)，2008年之后張家口超越石家莊，與唐山一起成為生鮮乳主產(chǎn)區(qū)前兩位，2010—2017年，唐山、張家口、石家莊、保定穩(wěn)定地占據(jù)了京津冀生鮮乳產(chǎn)量的前4名。

2.2 京津冀奶業(yè)空間集聚度呈“散-集-散”的階段性特征 由圖1、圖2可知，京津冀奶業(yè)空間集聚度的走勢大體分為3個(gè)階段：2006—2008年，京津冀奶業(yè)空間集聚度下降；2008—2015年，集聚度穩(wěn)步上升；2015—2017年，又呈略微下降趨勢。第一階段，河北奶業(yè)處于生產(chǎn)、加工、消費(fèi)的同步快速增長期[24]，雖然唐山、石家莊、北京、天津這些經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的大城市奶業(yè)起步早且基礎(chǔ)雄厚，但張家口、保定、廊坊等地奶業(yè)此期高速發(fā)展，京津冀奶業(yè)布局在一定程度上呈現(xiàn)分散態(tài)勢。盡管奶業(yè)在短期高速發(fā)展，但也存在著產(chǎn)業(yè)鏈利益分配不均等隱患，最終導(dǎo)致了2008年“三聚氰胺”事件的爆發(fā)[25]。事件發(fā)生后，中央和河北省出臺(tái)了一系列政策法規(guī)大力整頓奶業(yè)，奶業(yè)空間集聚度逐漸加強(qiáng)。第三階段，2015年《京津冀協(xié)同發(fā)展規(guī)劃綱要》頒布后，京津冀奶業(yè)協(xié)同發(fā)展工作也開始逐步推進(jìn)，為緩解京津資源緊缺以及環(huán)境污染等問題，京津地區(qū)的奶業(yè)陸續(xù)向廊坊、保定、張家口等城市轉(zhuǎn)移，京津冀奶業(yè)在空間上呈現(xiàn)略微分散態(tài)勢。

3 京津冀奶業(yè)集聚發(fā)展的影響因素分析

3.1 指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)說明 借鑒各學(xué)者對(duì)中國奶業(yè)集聚發(fā)展影響因素的研究，選取表1所示的變量研究京津冀奶業(yè)集聚發(fā)展的影響因素。因變量為奶業(yè)布局指標(biāo)，自變量考慮對(duì)奶業(yè)布局與發(fā)展產(chǎn)生重要影響的土地資源、飼料資源、經(jīng)濟(jì)水平與物流水平。用耕地面積來代表土地資源，土地確權(quán)制度改革使奶牛養(yǎng)殖占地需要與耕地面積保護(hù)競爭性凸顯，同時(shí)，產(chǎn)生的糞便作為有機(jī)肥就近消納還田也需要配套的耕地[26]；用玉米、大豆產(chǎn)量來代表飼料資源，人均GDP和城鎮(zhèn)化率反映經(jīng)濟(jì)水平，公路里程反映物流水平。這部分選取2006—2017年京津冀172個(gè)區(qū)縣的各變量數(shù)據(jù)（采集于2007—2018年各地級(jí)市統(tǒng)計(jì)年鑒）建立相應(yīng)的面板數(shù)據(jù)模型。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

3.2 因變量空間相關(guān)性檢驗(yàn) 在進(jìn)行計(jì)量分析之前，需對(duì)因變量進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)，若不存在空間相關(guān)性，只需使用經(jīng)典計(jì)量分析方法，若存在空間相關(guān)性，則需建立空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型。Moran's I檢驗(yàn)是考察變量是否具有空間相關(guān)性的常用方法，本文運(yùn)用GeoDa軟件計(jì)算出了2006—2017年京津冀縣域生鮮乳產(chǎn)量的Moran's I指數(shù)結(jié)果，如表2所示。

因變量的Moran'I指數(shù)均為正值，且均在1%水平下顯著，表明2006—2017年京津冀縣域生鮮乳產(chǎn)量有明顯的空間正相關(guān)，故需建立空間計(jì)量模型。

3.3 模型估計(jì)與選擇 本部分計(jì)量過程，運(yùn)用Matlab（R2013b），借助Elhorst教授提供的程序代碼實(shí)現(xiàn)[27]。

首先建立無空間效應(yīng)的面板模型，進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，以確定建立固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)模型，Hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示P值小于0.05，建立固定效應(yīng)模型更合適。然后根據(jù)Anselin[28]提出的判別準(zhǔn)則，確定建立何種類型的空間模型：進(jìn)行LM檢驗(yàn)，若LM_lag的檢驗(yàn)值較LM_error顯著，且Robust LM_lag較Robust LM_error值更顯著，則建立空間滯后模型（SLM）；反之，建立空間誤差模型（SEM）。表3展示了4種經(jīng)典的無空間效應(yīng)面板模型的LM檢驗(yàn)結(jié)果，第1列混合OLS模型的Robust LM_error檢驗(yàn)支持建立SEM模型；第2列個(gè)體固定效應(yīng)面板模型中LM_lag的檢驗(yàn)值較LM_error更顯著，Robust LM_lag在10%的水平下顯著，Robust LM_error不顯著，故建立SLM模型更合適；第3、4列均顯示Robust LM_error更顯著，選擇建立SEM模型。

根據(jù)表3選出的模型類型，分別建立個(gè)體固定效應(yīng)下SLM模型與混合效應(yīng)、時(shí)期固定效應(yīng)、時(shí)空雙固定效應(yīng)下的SEM模型，估計(jì)結(jié)果如表4所示，并通過R2、Log-L值和具體變量的顯著性選出擬合效果最佳的模型。

由表4發(fā)現(xiàn)，模型（2）與模型（4）R2和Log-L值較另2個(gè)模型大，模型（2）R2最高，模型（4）Log-L值最大，比較2個(gè)模型具體變量的顯著性發(fā)現(xiàn)，模型（4）中只有玉米產(chǎn)量1個(gè)變量在1%水平下顯著，而模型（2）中玉米產(chǎn)量和人均GDP均在1% 水平下顯著，且土地資源在5%水平下顯著，模型的經(jīng)濟(jì)解釋意義更強(qiáng)，故最終選擇模型（2）為主模型，對(duì)京津冀奶業(yè)空間集聚的影響因素進(jìn)行探討。

表1 各變量的描述性統(tǒng)計(jì)

表2 Moran's I檢驗(yàn)結(jié)果

3.4 估計(jì)結(jié)果分析

3.4.1 相鄰區(qū)縣奶業(yè)發(fā)展趨同，有空間集聚現(xiàn)象 模型（2）的系數(shù)ρ為各區(qū)縣生鮮乳產(chǎn)量的空間相關(guān)類型與強(qiáng)度大小，該估計(jì)值為0.299 0，且在1%水平下顯著。表明各區(qū)縣生鮮乳生產(chǎn)水平存在顯著的空間正相關(guān)，相鄰區(qū)縣的奶業(yè)發(fā)展環(huán)境相似，奶牛養(yǎng)殖模式、技術(shù)會(huì)互相傳播與學(xué)習(xí)，乳品消費(fèi)需求相近，使鄰近區(qū)縣的奶業(yè)發(fā)展出現(xiàn)趨同與集聚現(xiàn)象。

表3 無空間效應(yīng)面板模型空間依賴性檢驗(yàn)結(jié)果

表4 空間面板計(jì)量模型估計(jì)結(jié)果

3.4.2 土地資源對(duì)京津冀奶業(yè)集聚與發(fā)展有顯著正影響在模型（1）與（3）中，土地資源在1%水平下顯著，模型（2）中土地資源在5%水平下顯著，模型（4）中土地資源在10% 水平下顯著，且估計(jì)系數(shù)均為正，說明土地資源對(duì)奶業(yè)布局發(fā)展有相當(dāng)重要的作用，豐富的土地資源會(huì)促進(jìn)奶業(yè)的集聚與發(fā)展。近幾年，京津奶牛養(yǎng)殖量超出了資源環(huán)境承載力，亟需進(jìn)行疏解，故超出承載力的部分應(yīng)逐漸向土地資源相對(duì)較為豐富的河北省相關(guān)區(qū)縣轉(zhuǎn)移。

3.4.3 玉米產(chǎn)量對(duì)奶業(yè)空間集聚有顯著正影響 玉米產(chǎn)量在模型（1）～（4）中均在1% 水平下顯著，且系數(shù)均為正。有研究顯示，奶牛養(yǎng)殖優(yōu)勢區(qū)的玉米總產(chǎn)量合計(jì)占到全國總產(chǎn)量的53.76%[29]，故玉米的生產(chǎn)布局是影響奶業(yè)空間布局的另一重要因素。

3.4.4 人均GDP對(duì)奶業(yè)集聚有顯著正影響 在模型（1）～（3）中，人均GDP均在1%水平下顯著，且系數(shù)均為正。人均GDP代表某地區(qū)的綜合經(jīng)濟(jì)水平，值越高說明經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平越高，人民生活水平越高，對(duì)乳品的消費(fèi)需求就越高，旺盛的消費(fèi)需求會(huì)帶動(dòng)關(guān)聯(lián)區(qū)域奶業(yè)的綜合發(fā)展。

3.4.5 大豆產(chǎn)量、城鎮(zhèn)化率、公路里程未通過顯著性檢驗(yàn) 在模型（1）～（4）中，上述3個(gè)變量的顯著性均不穩(wěn)定，系數(shù)的正負(fù)也不穩(wěn)定，說明這3個(gè)變量對(duì)京津冀奶業(yè)發(fā)展的影響較不穩(wěn)定。

大豆作為奶牛優(yōu)質(zhì)蛋白飼料原料，其產(chǎn)量未對(duì)京津冀奶業(yè)發(fā)展形成顯著正影響，說明其生產(chǎn)布局需進(jìn)行優(yōu)化。一方面，大豆產(chǎn)量過少，豆粕類飼料生產(chǎn)大量依靠進(jìn)口大豆；另一方面，2006—2017年京津冀生鮮乳與大豆產(chǎn)量重心的遷移方向相反，兩者的生產(chǎn)布局呈現(xiàn)一定不匹配現(xiàn)象[30]，致使大豆并沒有為京津冀奶業(yè)發(fā)展起到積極作用。

在模型（2）中，城鎮(zhèn)化率對(duì)生鮮乳產(chǎn)量的影響系數(shù)為負(fù)，但未通過顯著性檢驗(yàn)。城鎮(zhèn)化率雖反映一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)水平，但并不像人均GDP一樣更側(cè)重于反映居民生活水平，城鎮(zhèn)化率更側(cè)重于表現(xiàn)人口、地域、社會(huì)經(jīng)濟(jì)組織形式和生產(chǎn)生活方式由傳統(tǒng)鄉(xiāng)村型向現(xiàn)代城市化的轉(zhuǎn)變，其中會(huì)涉及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變與生產(chǎn)生活方式的變革。經(jīng)濟(jì)水平的提升雖會(huì)提高乳品消費(fèi)需求，但城鎮(zhèn)化率提高帶來的更多是傳統(tǒng)奶牛養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展模式與城市新型定位的不匹配，城市的環(huán)境承載力達(dá)到上限，使得奶牛養(yǎng)殖業(yè)中沒有轉(zhuǎn)型成功的部分被裁減，這是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型中的必然現(xiàn)象，表現(xiàn)為城鎮(zhèn)化率對(duì)奶業(yè)發(fā)展的負(fù)影響，但該影響并不顯著，故必要的轉(zhuǎn)型升級(jí)不會(huì)對(duì)京津冀奶業(yè)發(fā)展造成巨大影響。

在模型（1）～（4）中，公路里程的估計(jì)系數(shù)均未通過顯著性檢驗(yàn)，在主模型（2）中，公路里程對(duì)生鮮乳產(chǎn)量有正影響，說明物流水平的提高對(duì)京津冀奶業(yè)發(fā)展有一定的促進(jìn)作用。理論上，物流水平的提升可提高物流效率、節(jié)約物流成本，對(duì)奶業(yè)的空間集聚與整體發(fā)展應(yīng)有顯著正影響，但該影響不顯著，表明京津冀奶業(yè)的物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)仍需加強(qiáng)。

3.4.6 空間效應(yīng)分解 SLM模型中自變量對(duì)因變量的影響系數(shù)需通過直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)來進(jìn)行解釋，故進(jìn)一步估計(jì)出表5的空間效應(yīng)分解結(jié)果。

表5 個(gè)體固定效應(yīng)SLM模型空間效應(yīng)分解

表5估計(jì)得出的系數(shù)顯著性與表4模型（2）估計(jì)結(jié)果相同，土地資源、玉米產(chǎn)量與人均GDP的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)均顯著，另外3個(gè)變量的3種效應(yīng)均不顯著。

表5顯示，本地耕地面積每多出1萬hm2，會(huì)帶動(dòng)本地生鮮乳產(chǎn)量增加0.253 2萬t，鄰近地區(qū)的耕地面積每多出1萬hm2，會(huì)帶動(dòng)本地生鮮乳產(chǎn)量增加0.102 1萬t，共可帶動(dòng)本地生鮮乳產(chǎn)量增加0.355 3萬t。這說明不僅本地土地資源豐富能促進(jìn)本地奶業(yè)發(fā)展，鄰近地區(qū)土地資源豐富也可為本地奶業(yè)發(fā)展助力。這是因?yàn)猷徑貐^(qū)土地資源豐裕，飼料資源也會(huì)相對(duì)豐實(shí)，相鄰地區(qū)的資源便于交易共享，加強(qiáng)奶業(yè)空間集聚，共同促進(jìn)奶業(yè)發(fā)展。

本地玉米產(chǎn)量增加1萬t，可使本地生鮮乳產(chǎn)量增加0.103 7萬t，鄰近地區(qū)的玉米產(chǎn)量增加1萬t，可使本地生鮮乳產(chǎn)量增加0.041 8萬t，共可使本地生鮮乳產(chǎn)量增加0.145 5萬t，該結(jié)果比較符合通常的認(rèn)知。

本地人均GDP每增加1萬元，可帶動(dòng)本地生鮮乳產(chǎn)量增加0.088 3萬t，鄰近地區(qū)的人均GDP每增加1萬元，可帶動(dòng)本地生鮮乳產(chǎn)量增加0.035 5萬t，共可使本地生鮮乳產(chǎn)量增加0.123 8萬t。無論是本地還是周邊地區(qū)消費(fèi)者生活水平的提高，都會(huì)帶動(dòng)乳制品消費(fèi)需求的上漲，從而促進(jìn)相關(guān)聯(lián)區(qū)域的奶業(yè)空間集聚與發(fā)展。舉例來說，唐山奶業(yè)的繁榮與其緊鄰京津、乳品消費(fèi)需求旺盛有密切關(guān)聯(lián)，京津地區(qū)也在一定程度上受益于唐山豐富的土地與飼料資源，在長期的相互促進(jìn)中，京津唐區(qū)域的奶業(yè)形成了一定的空間集聚，又進(jìn)一步促進(jìn)了奶業(yè)的繁榮發(fā)展。

4 結(jié)論與建議

4.1 研究結(jié)論 京津冀奶業(yè)布局具有明顯的空間集聚特征，并呈現(xiàn)“散-集-散”階段性趨勢。耕地面積、玉米產(chǎn)量、人均GDP對(duì)京津冀奶業(yè)發(fā)展與空間集聚有顯著正影響，大豆產(chǎn)量、城鎮(zhèn)化率、公路里程對(duì)京津冀奶業(yè)發(fā)展的影響不顯著。

4.2 對(duì)策建議

4.2.1 資源共享，科學(xué)轉(zhuǎn)移 發(fā)掘河北省具有奶業(yè)增長潛力的區(qū)域，充分發(fā)揮這些區(qū)域的自然資源優(yōu)勢，科學(xué)合理地對(duì)京津發(fā)展受約束區(qū)域的奶業(yè)進(jìn)行轉(zhuǎn)移。河北省黑龍港流域的自然資源稟賦優(yōu)越，但奶業(yè)發(fā)展較不發(fā)達(dá)，可以考慮將部分養(yǎng)殖業(yè)向此區(qū)域轉(zhuǎn)移，既可緩解大城市養(yǎng)殖壓力，又可帶動(dòng)該區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

4.2.2 輻射帶動(dòng)，互利共贏 北京、天津、石家莊等奶業(yè)發(fā)展水平較高的大城市，具有資金充足、技術(shù)先進(jìn)等優(yōu)勢，在奶業(yè)轉(zhuǎn)移的過程中，不僅要利用其自然資源，還應(yīng)將配套的資金、技術(shù)甚至加工企業(yè)一并提供給潛力區(qū)，促進(jìn)潛力區(qū)奶業(yè)綜合發(fā)展，提高人民生活水平，拉動(dòng)其乳制品消費(fèi)需求，再進(jìn)一步帶動(dòng)奶業(yè)發(fā)展，引導(dǎo)京津冀奶業(yè)發(fā)展進(jìn)入良性循環(huán)。

4.2.3 轉(zhuǎn)型升級(jí)，可持續(xù)發(fā)展 大城市奶牛養(yǎng)殖業(yè)外遷不是簡單地將污染環(huán)境的養(yǎng)殖場重新建到尚未開發(fā)的區(qū)域，而是將糞污排放合格、環(huán)境友好的新型養(yǎng)殖場遷入新區(qū)域。對(duì)與新型發(fā)展理念不相符的、造成嚴(yán)重環(huán)境污染的養(yǎng)殖場，應(yīng)堅(jiān)決進(jìn)行取締或強(qiáng)制轉(zhuǎn)型升級(jí)。

4.2.4 物流優(yōu)化，提升效率 物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和冷鏈物流技術(shù)需進(jìn)一步強(qiáng)化提升，高效的物流是京津冀奶業(yè)一體化的強(qiáng)心劑。目前京津冀一小時(shí)經(jīng)濟(jì)圈還不能到達(dá)衡水、邢臺(tái)、邯鄲等區(qū)域，若把養(yǎng)殖場遷到這里尚無法保證運(yùn)往京津的生鮮乳質(zhì)量，但這里確實(shí)是自然資源稟賦優(yōu)越的奶業(yè)發(fā)展?jié)摿^(qū)。若物流效率得到提升，可保障京津奶業(yè)向距離更遠(yuǎn)的區(qū)縣遷移，更大限度地共享資源、輻射資金技術(shù)，促進(jìn)京津冀奶業(yè)一體化發(fā)展。