我国环境规制对畜禽养殖规模的影响效应

摘要： [HT5”SS〗针对环境规制与畜禽养殖规模的关系问题，本文在理论分析的基础上，运用面板分位数回归方法，以我国蛋鸡规模化养殖为例进行了实证研究。研究发现：环境规制对畜禽养殖大户的经营规模具有显著的正向影响，且影响程度随着规模的增大而越来越强，同时环境规制对小规模农户养殖规模的负向影响并不显著，表明我国畜禽养殖已能承受较高的环境标准。此外，不同个人特征、家庭特征和养殖经营特征的农户面对环境规制，其畜禽养殖规模有不同的表现。基于此，本文认为环境规制与畜禽规模化养殖具有实现“双赢”有利条件。在我国养殖业环境污染严重的形势下，农户应积极应对国家环保要求，政府可结合各地养殖的实际发展情况，通过严格的环境规制与各类配套措施，实现环境保护与畜禽规模化养殖的协调发展。

关键词： 环境规制；养殖规模；面板分位数回归

中图分类号： F3263文献标志码：A文章编号：1009-055X（2017）01-0037-12

doi：1019366/jcnki1009-055X201701005

一、引言

近年来，中国畜禽养殖业快速发展过程中对环境的污染已成为生态环境污染的主要来源，造成了严重的环境污染问题。[1]养殖业污染重点表现为面源污染，具有隐蔽性、分散性、不确定性、空间区域分布不均衡以及监管成本高等特征，是世界各国在畜禽养殖业发展过程中面临的共性难题。[2]相关研究结果表明，中国养殖业中的畜禽粪便产生量已大大超过了工业固体废弃物的数量；在全国水体污染严重的流域，畜禽养殖是造成水质氮、磷富营养化的主要原因，甚至已超过了城市污水和工业污染的作用。[3]鉴于畜禽养殖污染的严峻形势，我国在国民经济和社会发展“十二五规划”“十三五规划”及各类环境保护和农业发展专项规划中明确把养殖业环境污染作为环保的重点治理领域，通过各类政策措施对其污染问题进行了综合防治。

在对养殖业污染的治理过程中，一个无法规避的重要问题就是如何实现生态环境保护与畜禽规模化养殖间的协调发展。规模化养殖是我国养殖业未来发展的重要方向，但是在养殖业规模化进程中大量集中产生的畜禽粪便等废弃物对空气、土壤和水资源造成了严重破坏，规模化经营与生态环境保护似乎成为养殖业发展的“两难困境”。[4]为有效破解这一难题，众多学者对规模化经营与生态环境保护间的关系展开了大量研究，试D为两者间的协调发展提供相关理论依据。

从现有文献来看，首先，经营规模对环境保护的影响是学者们关注的重点。李太平等[5]、王俊能等[6]从生产技术角度认为，规模化经营有助于生产技术的改进，在降低污染物产生量的同时还强化了对污染物的处理能力，有利于环境保护的实现；王清军等[7]、茹蕾等[8]从交易成本上提出，经营规模的扩大能够降低污染的监管与治理成本，为环境保护的实现创造了有利条件。总体来看，目前的研究已证实了规模化经营有助于农业污染问题的改善。其次，部分学者基于环保视角分析了环境保护的实施对经营规模的作用。环境保护是通过一系列环境政策工具将环境污染的外部不经济内部化，通常可以将环境政策工具分为直接管制、经济手段和软手段三种类型。直接管制是通过环境规制确定必须遵守的环保措施和要求达到的目标，经济手段是利用环境税、排污许可证等手段改变经营者的成本收益，软手段是采用宣传、教育和相关环保技术推广等方式达到环保目的。[9]目前，现有研究已从经济手软和软手段的角度分析了环境保护对经营规模的促进作用，但对于环境规制的直接管制如何影响经营规模的分析还较为少见。例如，周力[3]通过对我国养殖业规模化发展的研究认为，由于规模化经营能够降低养殖户的污染治理成本，在经济利益的驱动下，严格的环境规制将促使农户向规模化经营方向发展；罗小娟等[10]通过对生产技术的分析发现，环保型农业生产技术的采用有助于农户经营规模的扩大。综上所述，近年来随着我国养殖业环境规制不断完善，越来越严格的环境规制对养殖规模具有什么样的影响？这一问题的回答对于充分了解环境保护与畜禽养殖规模间的关系，从而为相关政策的制定提供理论依据具有重要的意义。

此外，现有文献在具体研究过程中还存在着一定的不足：（1）我国养殖业在长期发展过程中已形成多种经营规模，环境保护的实施对不同养殖规模的影响可能存在一定差异，而现有文献较少关注到这一问题。（2）现有文献的实证研究多采用宏观数据，缺少来自微观调研数据方面的支持。（3）多数研究采用截面数据进行计量分析，无法全面反映出近年来环境保护与养殖业经营规模间的关系。

基于此，本文拟以我国蛋鸡规模化养殖为例，利用国家蛋鸡产业技术体系在全国开展的规模化养殖入户调研微观数据，采用面板分位数回归模型，实证检验环境规制对不同养殖规模的影响，以期为相关政策的制定提供佐证，从而推动环境保护与畜禽规模化养殖的协调发展。华 南 理 工 大 学 学 报（社 会 科 学 版）

第1期侯国庆 等：我国环境规制对畜禽养殖规模的影响效应

二、理论分析

农民家庭经营是我国畜禽养殖的基本形式，以农户为切入点的源头控制可以有效防控畜禽养殖污染问题。根据Schultz[11]提出的“理性经济人”假设，农户从事畜禽养殖的目的是追求经济收益的最大化。因此，当农户从养殖中获得的收益增加时，农户会加大畜禽养殖生产资料的投入，以获取更高的经济收益，养殖规模随之扩大；反之，当农户从养殖中获得的收益减少时，农户将会更多地通过其他收入以满足对于经济收益的追求，而其他劳动的增加将造成农户养殖劳动力等生产投入的降低，养殖规模出现缩小。上述分析在我国农业生产专业大户和农民工的发展变化过程中也获得了有效的印证。[12]

根据农户经济收益最大化的假设，可以用方程（1）来表示农户的养殖预期收益最大化模型：

π=Max（∑ni=1αipiqi-∑mj=1wjxj）i=1，2...，n；j=1，2...，m（1）

方程（1）中，π为农户的预期养殖经营收益，pi为第i种产品的预期销售价格，qi为第i种产品的数量，αi为预期价格pi的存在概率；wj为第j种生产要素的投入价格，xj为第j种生产要素的投入数量。

随着我国养殖业中环境规制的不断严格，畜禽养殖污染作为外部不经济的产物将被内部化，“谁污染、谁治理”成为最直接的治理方式。因此，农户在养殖过程中除了生产性要素的投入外，环保支出成本将随着环境规制的愈加严格而不断增加。本文在方程（1）的基础上进一步引入环保支出，从而将环境规制的影响纳入到农户预期收益最大化分析过程中。此外，在进一步引入柯布-道格拉斯生产函数后，方程（1）变为如下形式：

根据方程（2）可以发现，环境规制对于养殖预期收益既有直接效应，又有间接效应，并分别发挥着负向和补偿两类作用，具体如图1所示。图1环境规制对农业经营规模的影响

从直接效应来看，越来越严格的环境规制最直接的影响是造成了生产总成本的上升。但实际上，严格的环境规制对农业生产技术还具有溢出效应，能够推动农业生产技术的进步。Porter[13]从“创新补偿”和“先动优势”的理论角度论证了环境规制对生产技术创新的激励作用，并提出了著名的“波特假说”；随后众多学者通过国内外大量实证研究证实了这一理论的正确性。[14-17]通过促进农业生产技术水平的提高，环境规制最终能够减缓或抵消环保成本造成的生产成本上升，即环境规制发挥了“补偿效应”。具体来看，一方面，生产技术水平的提高意味着方程（2）中的技术变量A增大，从而带动了畜禽产品产出的增加，总收入扩大；同时，生产技术的进步还有助于畜禽产品质量的上升，从而提高了产品预期销售价格的存在概率αi，即进一步拉动总收入的增加。另一方面，生产技术的进步将促进生产资料利用率的提高，即在不影响产出的情况下，饲料等生产资料的投入量xj将减少，畜禽养殖的生产投入成本降低。近年来畜禽养殖业中料肉比、料蛋比等饲料转化率的提高，正是养殖技术进步带来的积极效果。综上，环境规制的直接效应导致的生产成本上升对养殖预期收益表现为负向作用，而环境规制通过带动生产技术进步产生的间接效应对养殖预期收益又发挥了补偿作用。因此，考虑环境规制下的农户预期收益情况，必须对负向作用和补偿作用的大小进行比较。

近年来，随着我国养殖业规模化经营的不断发展，农户生产规模已形成多种层次，不同规模的生a经营方式存在较大差异。小规模经营农户仍主要采取传统人工方式进行畜禽养殖，对于技术的利用水平相对较低，环境规制带来的生产技术进步对其畜禽产品销售收入和生产资料投入成本几乎没有影响，更多地表现为环保支出增加导致的生产总成本上升，即环境规制的补偿作用小于负向作用；最终，环境规制造成小规模经营农户的养殖预期收益降低。为满足经济收益的需求，小规模经营农户将更多地从事畜禽养殖以外的劳动以弥补养殖收入降低带来的损失，造成养殖劳动力等生产投入下降，养殖规模缩小。基于此，本文提出研究假设1：环境规制的愈加严格对小规模养殖户的经营规模具有负向影响。

与小规模养殖户不同，畜禽养殖大户已具有一定的规模化生产水平，甚至部分专业大户的养殖模式已类似于企业的规模化养殖，大量采用技术设备依靠机械自动化方式开展养殖活动，养殖技术的利用水平较高。当环境规制推动生产技术进步后，畜禽养殖大户将会更多地享受到生产技术进步带来的补偿作用，在很大程度上能够抵消环保支出造成的负向作用；最终，环境规制将有利于养殖大户的生产预期收益的增加。为追求更高的经济收益，农户会继续加大对养殖的生产资料投入，养殖规模随之扩大。基于此，本文提出研究假设2：环境规制的愈加严格对畜禽养殖大户的经营规模具有正向作用。

三、数据来源与核心估值设计

（一）数据来源

本文使用数据来源于2015年国家蛋鸡产业技术体系产业经济研究室在全国开展的蛋鸡规模化养殖入户调查。中国是全球最大的鸡蛋生产与消费国，自1985年以来我国鸡蛋产量一直居于世界首位，蛋鸡养殖业规模巨大。[18]近年来，随着我国畜禽养殖环境规制的不断严格，农户在蛋鸡规模化养殖的发展过程中也面临着巨大的环境压力。在综合考虑研究目的和调研条件等实际情况的基础上，课题组在此次调研过程中重点选择了2014年我国禽蛋产量排名前十位省份鉴于禽蛋产量中的85%为鸡蛋[19]，因此禽蛋产量排名前十位的省份即为我国鸡蛋主产大省。 中的辽宁、山东、河北、河南、湖北和四川等6个省份，并在考虑东西部地区分布的基础上进一步添加了西部地区鸡蛋主产省份陕西，共计对全国7个蛋鸡养殖大省开展了规模化养殖入户调查。调查采用随机抽样方法对受访户进行选择，然后通过入户一对一方式进行问卷调研，共获得有效问卷678份。样本户中的产蛋鸡存栏量均高于《全国农产品成本收益资料汇编》对蛋鸡规模化养殖最少为300只/户的统计调查标准。

（二）核心估值设计

环境规制是本文研究中的一项重要变量，从目前的实证研究来看，环境规制变量的选择十分困难，但适合的环境规制测度指标对研究结果具有显著影响。[20]现有文献中对于环境规制指标的选择方式主要包括：（1）定性方式，部分研究直接以是否具有环境政策以及环境政策的数量为指标，对环境规制进行了测度。[21，22]（2）定量方式，使用较多的方法包括：通过人均GDP衡量环境规制，即经济水平的提高使得人们更加关注环境问题，环境规制随之愈发严格[23]；通过污染物排放强度衡量环境规制，原因在于污染物排放强度越大，环境规制将越严格[24]；通过污染治理费用衡量环境规制，更高的环境治理费用代表了愈加严格的环境规制。[3]鉴于我国环境保护过程中并非缺少相关政策法规，而主要问题是执法难度较大、环境规制的效果并未完全发挥[25]，因此采用定性方法衡量环境规制可能导致后续分析得到的结论与实际情况存在较大偏差；而主要的定量指标侧重从宏观角度对环境规制进行测度，无法反应出本研究中农户面临的微观环境规制情况。

基于目前我国“谁污染、谁治理”的环保原则，本文认为农户作为畜禽养殖的经营者同时也是环保的直接执行者，农户对于其所在地区环保严格程度的判断能够有效反映出当地环境规制的实际执行情况。此外，我国在畜禽养殖业中已具有各类环境规制，农户作榛肪彻嬷频闹葱姓撸能够对整体环境规制的执行情况进行综合判断，较单独使用某一类环保指标更能全面体现各类环境规制的综合情况。基于此，本文选择农户对其所在地区环境保护的感受作为衡量环境规制的变量。

养殖规模是本研究中的被解释变量，考虑到仅利用单一年份的养殖规模无法全面反映出环境规制与养殖规模间的关系，且估计结果中出现偏误的可能性更高。因此，此次调研中除了对受访户2015年当年的产蛋鸡存栏规模情况进行调查外，还采用回忆调查法追溯了农户2014、2013两年的产蛋鸡存栏规模。由于通常的蛋鸡养殖周期为500天，且农户在一年内淘汰的蛋鸡批次有限，因此采用回忆法调查获得的近两年产蛋鸡存栏规模的准确度很高，可以真实地反应出农户当年的实际养殖情况。

（三）样本统计分析

1.环境规制情况

四、估计方法与变量设置

（一）估计方法

为了对研究假设进行有效检验，本文将基于环境规制对不同养殖规模的影响展开实证研究，分位数回归模型为这一研究需要提供了有效的计量方法。同时，由于面板数据在估计结果方面的优势，本文最终将通过面板分位数回归方法对数据进行具体分析。

自Koenker和Bassett[26]提出分位数回归方法以来，由于该方法能够解释因变量在不同分位数下与自变量间的关系，且估计过程不易受极端值的干扰更为稳健，因此，被广泛地应用于各类研究中。式（3）为分位数回归模型的函数表达式：

yi，θ=X‘iβθ+εi，θ（3）

其中，yi，θ为养殖规模的下θ分位数，X‘i为第i个样本的影响因素向量，βθ为θ分位数的回归系数向量。通过式（4）可以获的βθ估计值：

β^θ = argmin[∑yi ≥Xi βθ θi |yi -xi βθ | + ∑yi ≤Xi βθ （1-θi ）|yi -xi βθ |] （4）

目前，关于面板分位数回归方法的研究相对较少，且现有文献主要以固定效应分析为主。对于如何消除面板数据中的固定效应，国内外学者提出了多种解决方法。[27-29]本文按照朱建平等[30]与刘玉萍等[31]的研究思路，通过引入虚拟变量的方式消除面板数据中的固定效应，然后利用分位数回归方法实现对面板数据的分析。具体过程如下，首先消除面板数据中的固定效应特征：

yi，t=x′i，tβ+z′iδ+λt+μi+εi，t（5）

式（5）中，z′i为不随时间变化的个体特征，x′i，t可以随个体及时间变化，μi表示个体异质性的截距项，εi，t为随个体与时间变化的扰动项，λt为第t期独有的截距项，可将其解释为第t期对因变量y的效应。通过对每个时期定义一个虚拟变量，然后将各虚拟变量带入回归方程后获得式（6）：

yi，t=x′i，tβ+z′iδ+γ2D2t++γTDTt+μi+εi，t（6）

其中，当t=2时，虚拟变量D2t=1；t≠2时，虚拟变量D2t=0；以此类推。其次，对式（6）进行分位数回归，通过采用自举法估计，在重复抽样的基础上，利用各自举样本联立估计从而可以获得不同规模分位数下的回归模型。

（二）变量设置

本文计量模型中的被解释变量为农户经营规模，主要解释变量为畜禽养殖过程中的环境规制。但是，在考察农户经营规模相关影响因素的过程中，还应对一些与经营规模密切相关的变量进行控制。因此，在参考现有文献研究经验的基础上，本文进一步将户主个人特征（年龄、教育水平、养殖经验）、家庭特征（蛋鸡养殖劳动力占家庭人口的比例、蛋鸡养殖收入占家庭收入的比重）、养殖特征（养殖用地面积、是否为标准化养殖示范场）和地区虚拟变量作为控制变量，与环境规制共同引入面板分位数回归模型，以研究环境规制对不同养殖规模的影响。相关变量定义及描述见表3。

六、结论与启示

近年来，我国畜禽养殖业快速发展过程中对环境的污染问题已引起社会广泛关注，畜禽养殖过程中的环境规制也因此日趋严格。为进一步了解环境规制与养殖规模间的关系，本文在理论分析的基础上，以我国蛋鸡规模化养殖为例，运用面板分位数回归方法进行了实证分析。研究发现：

第一，环境规制对养殖大户的经营规模具有明显的促进作用，而对小规模养殖户的经营规模的负向影响并不显著。这在一定程度上表明我国畜禽规模化养殖并没有因为环境规制造成的成本上升而受到影响，养殖经营主体有能力承受较高的环境标准，由此为相关政策的制定提供了参考。

第二，在大规模养殖的经营主体中，环境规制对规模的正向影响随着养殖规模的扩大而逐渐增强，表明规模越大的养殖经营主体实现环境保护与畜禽规模化养殖协调发展的可操作性越强。

第三，畜禽规模化养殖的发展还受到户主个人特征、家庭特征与养殖经营特征的影响，且各因素的作用在不同养殖规模分布下存在一定差异。

基于研究结论，本文获得如下政策启示：

首先，对于畜禽养殖大户来说，应转变以往认为严格的环境规制不利于养殖规模发展的错误理念，以积极的态度应对国家的环保举措。养殖大户可充分利用环境规制带来的生产技术进步，依靠先进技术的运用提高畜禽产品产出、降低生产成本，进而提升养殖的综合竞争力，发展规模化经营。

其次，由于农户已有能力承受较高的环境标准，因此可通过严格的环境规制对其养殖污染问题进行有效防控。为避免环境规制执行过程中规制实施者与被规制农户间的不合作博弈，政策制定过程中应设计合理的环境规制模式，引导农户增强环保意识，将传统的污染产生后的治理模式转变为对污染源头的有效防控；通过引入激励相容的环境规制，引导农户与政府建立合作关系，最大限度地减少两者间的监管交易成本，为环境规制的有效实施创造良好的外部条件。

再次，应充分考虑环境规制对不同养殖规模影响的差异问题，并兼顾其他各类因素对规模化经营的作用，避免环境规制上的“一刀切”。我国畜禽养殖业正处于转型发展时期，经营情况在不同畜禽品种与地区间差异巨大，“一刀切”的环境规制将对农户的规模化养殖造成^大压力，甚至导致部分农户的被迫退出，可能影响畜禽养殖业的整体规模化发展布局。因此，政府在环境规制的实施过程中可结合不同畜禽品种在各地区的实际养殖情况，通过采用适度的过程补偿降低环境保护带来的生产成本压力；通过加大对生产技术创新的扶持力度，以提高畜禽产品产量与品质、降低生产成本的方式实现对养殖经营收入的补偿，最终带动农户实现环境保护与规模化养殖的协调发展。

当然，本文研究也存在着一定的局限性。近年来我国针对畜禽养殖陆续出台了一系列环境规制，但环境规制对于畜禽养殖规模的影响与经济作用在较长的时间内才能充分发挥。尽管本文在研究过程中已考虑到了这一问题，但使用的数据长度仍相对较短，还需要进行多期的跟踪调查，以进一步了解环境规制的长期实施对畜禽养殖规模发展的影响，这也将是今后的研究方向。

参考文献：

[1]崔晓，张屹山. 中国农业环境效率与环境全要素生产率分析[J]. 中国农村经济， 2013（8）： 4-16.

[2]袁平，朱立志. 中国农业污染防控：环境规制缺陷与利益相关者的逆向选择[J]. 农业经济问题， 2015（11）： 73-80.

[3]周力. 产业集聚、环境规制与畜禽养殖半点源污染[J]. 中国农村经济， 2011（2）： 60-73.

[4]沈能，张斌. 农业增长能改善环境生产率吗？有条件“环境库兹涅茨曲线”的实证检验[J].中国农村经济， 2015（7）： 17-30.

[5]李太平，张锋，胡浩. 中国化肥面源污染EKC验证及其驱动因素[J]. 中国人口资源与环境， 2011（11）：118-123.

[6]王俊能，许振成，杨剑. 我国畜牧业的规模发展模式研究――从环保的角度[J]. 农业经济问题， 2012（8）：13-18.

[7]王清军. 规模经营背景下农村环境行政管理的挑战和对策[J]. 环境保护， 2014（21）： 51-54.

[8]茹蕾，司伟. 环境规制、技术效率与水污染减排成本――基于中国制糖业的实证分析[J]. 北京理工大学学报（社会科学版）， 2015，（5）： 15-24.

[9]IRALDO F， TESTA F， MELIS M， et al. A Literature Review on the Links between Environmental Regulation and Competitiveness[J]. Environmental Policy and Governance， 2011， 21（3）： 210-222.

[10]罗小娟，冯淑怡，REIDSMA P，等. 基于农户生物-经济模型的农业与环境政策响应模拟――以太湖流域为例[J]. 中国农村经济， 2013（11）： 72-85.

[11]SCHULTZ T W. Transforming Traditional Agriculture[M]. New Haven： Yale University Press， 1964.

[12]王子成. 劳动力外出对农户生产经营活动的影响效应研究――迁移异质性视角[J]. 世界经济文汇， 2015（2）： 74-90.

[13]PORTER M E. Americas Green Strategy[J]. Scientific Amercian， 1991， 264（4）： 1-5.

[14]BERMAN E， BUI L T M. Environmental Regulation and Productivity： Evidence from Oil Refineries[J]. The Review of Economics and Statistics， 2001， 83（3）： 498-510.

[15]HAMAMOTO M. Environmental Regulation and the Productivity of Japanese Manufacturing Industries[J].Resource and Energy Economics， 2006（28）： 299-312.

[16]张平淡，朱松，朱艳春. 我国环保投资的技术溢出效应――基于省级面板数据的实证分析[J]. 北京师范大学学报（社会科学版）， 2012（3）： 126-133.

[17]陈坤铭，季彦达，张光南. 环保政策对“中国制造”生产效率的影响[J]. 统计研究， 2013， 30（9）： 37-43.

[18]杨宁，秦富，徐桂云，等. 我国蛋鸡养殖规模化发展现状调研分析报告[J]. 中国家禽， 2014， 36（7）： 2-9.

[19]吴常信. 中国蛋鸡改良未来策略[J].中国家禽， 2010， 32（17）： 2-3.

[20]FLORAX M， MULATU A， WITHAGEN C A. Environmental Regulation and Competitiveness： A Meta Analysis of International Trade Studies[R]. Tinbergen Institute Discussion Paper， 2011， 01-039/3（21）： 1986-1997.

[21]BUSSE M. Trade， Environmental Regulations and the World Trade Organization： New Empirical Evidence[J]. Journal of Wand Trade， 2004（38）： 285-306.

[22]虞t，张晖，胡浩. 环境规制对中国生猪生产布局的影响分析[J]. 中国农村经济， 2011（8）： 81-88.

[23]ANTWEILER W， COPELAND B R， TAYLOR M S. Is Free Trade Good for the Environment[J]. American Economic Review， 2001， 91（4）：877-907.

[24]JAVORCIK B S， WEI S J. Pollution Havens and Foreign Direct Investment： Dirty Secret or Popular Myth？[J].The BE Journal of Economic Analysis & Policy，2013，3（2）：1244.

[25]李，马岩，姚磊磊. 中国工业环境管制强度与提升路线：基于中国工业环境保护成本与效应的实证研究[J]. 中国工业经济， 2010， （3）： 31-41.

[26]KOENKER R， BASSETT G J. Regression Quantiles[J]. Econometrica， 1978（46）： 33-50.

[27]KOENKER R. Quantile Regression for Longitudinal Data[J]. Journal of Multivariate Analysis， 2004（91）：74-89.

[28]KARLSSOM A. Nonlinear Quantile Regression Estimation of Longitudinal Data[J]. Communications in Statistics Simulation and Computation， 2007， 37（1）： 114-131.

[29]罗幼喜，田茂再. 面板数据的分位回归方法及其模拟研究[[J]. 统计研究， 2010， 27（10）： 81-87.

[30]朱建平，朱万闯. 中国居民消费的特征分析――基于两阶段面板分位回归[J]. 数理统计与管理， 2012（7）： 680-688.

[31]刘玉萍，郭郡郡，刘成玉. 人口因素对CO2排放的影响――基于面板分位数回归的实证研究[J]. 人口与经济， 2012（3）： 13-18.

[32]范剑勇，冯猛，李方文. 产业集聚与企业全要素生产率[J]. 世界经济， 2014（5）： 51-73.

[33]刘修岩. 空间效率与区域平衡――对中国省级层面集聚效应的检验[J].世界经济， 2014，（1）： 55-80.

[34]张三峰，卜茂亮. 环境规制、环保投入与中国企业生产率――基于中国企业问卷数据的实证研究[J]. 南开经济研究， 2011（2）： 129-146.

在不同分位数点的选择上，根据前述《全国农产品成本收益资料汇编》对农户蛋鸡养殖规模的划分标准和样本户的实际养殖规模结构，本文选择了θ为10%、25%、50%、75%和90%五个规模分位数点。其中，10%分位数以下能基本代表小规模养殖户情况，75%分位数以上则在一定程度上反映了大规模养殖户的情况。