四川省各市（州）农业竞争力的实证分析

文 严 红 李楠新（..中共四川省委党校，四川成都 6007）

内容提要：农业竞争力是衡量一个地区农业发展水平的重要指标，提升农业竞争力是实施乡村振兴战略的关键。通过构建评价农业竞争力的指标体系，运用因子分析法提取出农业基础竞争力、投入竞争力、生产效率竞争力3 个公因子并对四川省21 个市（州）的农业竞争力进行测评，利用聚类分析法按农业竞争力相似度将四川省21 个市（州）分成3 类，针对不同类型的地区分别提出了增强农业竞争力的对策建议。

党的十九大报告提出在我国广大农村实施乡村振兴战略。党的十九届四中全会再次强调完善农业农村优先发展和保障国家粮食安全的制度政策，大力实施乡村振兴战略。乡村振兴的重点是产业兴旺，即产业振兴。农业是农村的基础性产业，农村其他产业的发展往往是农业产业链的延伸或农业多种功能的实现，因此提升农业竞争力是实施乡村振兴战略的关键。四川省是我国的农业大省，具有源远流长的农耕文化，素有“天下粮仓”的美誉。但是目前四川省农业“大而不强”、竞争力相对较弱的现状尚未得到根本改变，尽管农业资源种类多、总量大，农业总产值和主要农产品总产量在全国占比较高，但有效耕地面积、人均耕地面积、农民人均年收入以及大多数农业资源和农产品的人均占有率都低于全国平均水平，同时还存在机械化水平较低、规模效益低下等问题，增强农业竞争力是当前四川省实施乡村振兴战略的迫切任务。农业对自然资源和自然条件的依赖性很强，四川地形地貌复杂，21 个市（州）的自然禀赋、区位条件、基础设施等差异很大，因此四川省各市（州）的农业竞争力水平存在很大差异，针对各地区农业竞争力的特点和优势，提出有针对性的对策建议，是提升四川省农业竞争力的战略选择。

一、文献综述

国外关于产业竞争力的研究理论，最广为人知的是Michael.E.Porter 于1990年在《国家竞争优势》中提出的“钻石理论”［1］，他认为决定一国产业竞争力的因素有四个：生产要素、需求条件、相关产业及支持产业的表现、企业战略。其中，生产要素包括人力资源、天然资源、知识资源、资本资源、基础设施；需求条件主要是指本国的市场需求；相关产业及支持产业的表现是指这些产业和上游产业是否具有国际竞争力；企业战略涵盖了企业的发展规划、结构和竞争对手的表现。除了这四大要素，Porter 认为政府行为和机会也是影响竞争力的重要因素，譬如政府部门通过政策选择，能够削弱或增强国家竞争优势，机遇事件的出现会使得产业的发展进程中断或突变等。这些要素两两双向作用、互相支撑，共同构建了一国产业的竞争力理论体系。韩国经济学家Cho Dong-sung（1994）对韩国竞争力进行了实证研究，认为仅凭Porter 所提出的四个要素无法全面解释国家产业的竞争力［2］。他在实证研究的基础上修正了“钻石模型”并建立了“九因素模型”，包括自然资源条件、商业竞争环境、相关产业链条、国内外市场需求、基层工作人员、政府官员、企业管理人员、工程技术人员及外部偶然性。Mosoma.K（2004）通过对澳大利亚和阿根廷农业竞争力的比较研究，发现提高农业竞争力仅仅依靠产品附加值是不够的，还需要对农业的产业链进行调整［3］。Westcott.P.C，J.M.Pierce（2010）对美国农业支持政策和农民收入之间的关系进行了定量研究，发现增加农业投入和农民补贴会对农产品的价格产生影响，进而有利于提高农业竞争力［4］。

我国许多学者也对农业竞争力进行了研究。苏航（2003）提出在市场经济体制下，农业竞争力不仅由自然禀赋和产业竞争力决定，还应包括农产品竞争力［5］。柯柄生（2003）指出农产品竞争力由农产品的质量、价格和信誉决定［6］。陈卫平、赵彦云（2005）构建了农业竞争力要素和指标评价体系［7］。除此之外，很多学者对农业竞争力进行了实证研究。李壮壮（2011）运用主成分分析法和因子分析法对我国31 个省市区进行了农业竞争力的比较研究［8］；曹执令（2012）运用因子分析法对湖南省14 个地级市的农业竞争力进行了综合评价［9］；孙东琪（2013）通过聚类分析和因子分析对苏鲁两地的农业竞争力进行了实证研究和发展趋势预测［10］。

以上学者主要从定性和定量两个方面对农业竞争力进行了研究，研究的内容大体可分为三类：一是影响农业竞争力的因素；二是农业竞争力评价指标体系构建；三是利用计量手段对农业竞争力的实证研究。已有文献还没有专门针对四川省21 个市（州）的农业竞争力的研究。本文以四川省21 个市（州）为对象，利用四川省统计数据，对四川省各市（州）的农业竞争力进行研究，探寻各市（州）农业竞争力的特点和优势，并提出对策建议，以期为提升四川省整体农业竞争力提供理论依据和决策参考。

二、四川省各市（州）农业竞争力测评

（一）测评方法的选取

本文采用因子分析法对四川省21 个市（州）的农业竞争力进行测评。因子分析法（Factor Analysis）由 Karl Pearson 和 C.Spearman 等于20 世纪初首先开始建立并应用，是用来研究一组变量之间的相关性或研究相关矩阵内部结构的一种统计技术。通过因子分析，将所选取的指标加以重新组合，组成贯通它们之间相关关系的最小个数的独立新变量，也就是公共因子。寻找这种公共因子的模型分析方法就是因子分析法。

假设所选N 个指标变量含有P 个独立的公共因子 F1，F2，......，FP（P≤N），每个指标变量 Xi都有其独特因子 Ui（i=1，2，...，N），各独特因子Ui互不相关并且和公共因子F1，F2，......，FP也互不相关。故每个指标变量 Xi都可由P 个公共因子和其所特有的独特因子Ui 线性表示出，表示方法如下：

矩阵表达可记为：X=A·F+C·U ，其中F=（F1，F2，...，FP）T为公共因子向 量 ，CU=（C1U1，C2U2，...，CNUN）T为独特因子变量向量，A 为载荷矩阵，其元素aij表示第i 个变量Xi在第j 个公共因子Fj上的载荷，如果把Xi看成N 维因子空间的一个向量，则aij就表示Xi在坐标轴Fj上的投影。

因子分析法的目的就是通过上述计算流程，用公共因子F 代替每个指标变量X，从而达到降低变量维度的作用，从所选的显性数据中找到更能代表要素本质特征、更能反映潜在问题的隐性公因子。

（二）指标体系的构建

1.构建的原则。第一，代表性原则。确保选取的指标具有一定的典型代表性。如果选取的影响农业竞争力的指标过多，不仅会使数据计算处理变得复杂，还会降低结果的可靠性。如果选取的指标过少，则一方面降低了农业竞争力的研究价值，另一方面也无法全面地反映出各市（州）的自然禀赋、农业基础、生产效益等综合特征。

第二，系统性原则。所选取的指标应科学合理地反映出影响区域农业竞争力的各个要素之间的关系和要素自身的特点。在有一定逻辑关系的前提下，要尽量保证相对独立性，指标间不可高度相关重合，避免指标作用重复。

第三，可比性原则。指标体系的构建是为了能科学地对各区域的农业竞争力进行分析对比，所以指标选取的计算量度和计算方法必须一致统一，要能通过对指标的评价反映出四川省各市（州）的农业竞争力状况。

2.指标的选取。遵循建立农业竞争力指标体系的原则，紧密结合四川省农业实际情况，本文建立了如表1 所示的四川省各市（州）农业竞争力评价指标体系。用第一产业生产总值X1、第一产业就业人员数X2、农林牧渔业总产值X4、农林牧渔业增加值X5、化肥施用量X7衡量区域的农业基础竞争力水平；用农村居民人均可支配收入X3、农业机械总动力X6、农村用电量X8衡量区域的农业投入竞争力水平；用设施农业用地面积X9、粮食单产X10来评价区域农业经济效益竞争力水平。

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（三）测评过程

1.数据来源及标准化。本文所用基础数据来源于《四川统计年鉴2018》、各市（州）2018年的统计年鉴。因各个指标初始数据的量纲及单位不同，如果直接以此来进行数据分析，则会出现显著的误差，大大降低研究的科学性和合理性。因此为避免量纲及单位的不同对数据分析结果的影响，本文采用ZScore 标准化方法，将所有数据都处理到一个小的特定区间上，标准化以后的数据如表2。

2.数据的适用性检验。采用KMO 检验和Bartlett 球度检验对所有数据进行适用性检验，检验结果如表3 所示。检验结果表明，KMO 值为0.745，满足进行因子分析法的要求；Bartlett 球度检验在0.00 的显著性水平上拒绝相关系数矩阵为单位矩阵的原假设，且近似卡方值为380.937，故因子分析法适用。

3.公共因子的提取。由表4 给出的解释的总方差可得，前三个成分所占的方差累计贡献率达到了89.687%，即这三个因子可以承载原来10 个所选取指标89.687%的信息量；且由碎石图也可看出，从第四个因子起，特征值的变化幅度趋于平缓，累计方差贡献率经过旋转以后保持不变，足够说明提取的F1，F2，F3这三个公因子具有很好的代表性。

4.因子载荷的计算。采用方差最大正交旋转法对初始载荷矩阵进行因子旋转使F1，F2，F3的含义更加明晰，经过7 次迭代后旋转收敛，旋转后的因子成分矩阵结果见表5。

从表5 可以清楚地看出10 个原始变量与3 个公因子是直接解释与被解释的关系，因子的载荷情况清晰明确。第一个公因子F1在第一产业生产总值（X1）、第一产业就业人员数（X2）、农林牧渔业总产值（X4）、农林牧渔业增加值（X5）、农业机械总动力（X6）、化肥施用量（X7）这六个指标上有较高的载荷，主要代表了区域农业的总量、机械化、化肥施用等情况，在此将其总结为农业的基础竞争力因子（F1）；第二个公因子F2在农村居民人均可支配收入（X3）和农村用电量（X8）上分布了较大的负荷，反映的是当地农村的居民收入水平和地区工业化水平，可将其归为农业的投入竞争力因子（F2）；第三个公因子F3在设施农业用地面积（X9）和粮食单产（X10）上有较高的负载，体现的是农业的设施化水平和粮食生产效率，故将之归结为农业的生产效率竞争力因子（F3）。

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5.因子模型分析求解。利用回归法得到具体的因子得分系数矩阵如表6 所示。

依据因子得分系数矩阵可以建立公因子函数模型。具体计算公式如下：

第一主成分农业的基础竞争力因子（F1）函数为：

第二主成分农业的投入竞争力因子（F2）函数为：

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F2=0.117X1-0.336X2+0.533X3+0.135X4+0.130X5-0.016X6-0.192X7+0.445X8-0.093X9-0.101X10

第三主成分农业的生产效率竞争力因子（F3）函数为：

F3=-0.150X1+0.063X2+0.083X3-0.151X4-0.157X5-0.199X6+0.291X7-0.186X8+0.328X9+0.833X10

将标准化后的数据代入以上函数中，得到四川省各市 （州）的农业竞争力公因子得分，再以正交旋转后的公因子方差贡献率作为权数，加权计算得到四川省21 个市（州）农业竞争力的综合评价得分如表7。综合评价得分计算式为：

ZF （综合评价得分）=0.67982·F1+0.13459·F2+0.08246·F3

（四）测评结果分析

1.总体分析。根据表 7，本文将 21 个市（州）农业竞争力分成三个梯队：第一梯队是由成都市领衔，包括南充市、达州市和凉山彝族自治州所组成的综合评价得分大于1.00的市（州）；第二梯队则包括绵阳和宜宾两个市，其综合评价得分虽小于第一梯队，但仍旧大于0，说明这两个市的农业竞争力依然是高于全省平均水平的；第三梯队则是由排名第7 的德阳市直至最后一位的攀枝花市这15 个市（州）组成，综合评价得分小于0，表明这15 个市（州）的区域农业竞争力低于全省平均水平，与前批次梯队的市（州）已出现明显差距。

2.公因子分析。从农业的基础竞争力因子（F1）来看，F1大于 1.00 的市（州）均进入了第一梯队，在全省处于农业竞争力优势地位，如成都由于其独有的省会区位优势和丰富的自然及社会资源，公因子F1具有明显优势，而F1排名靠后的市（州），总评价得分也排名靠后，这表明公因子F1解释了原始指标数据的大部分信息，或者说农业的基础竞争力因子是影响一个地区农业竞争力的最主要因素，验证了F1总方差贡献率占比较大的计算结果。

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从农业的投入竞争力因子（F2）来看，成都市处于全省经济相对发达地区，有较强的投入能力，故在公因子F2上明显优于其他市（州），这也为其总体评分排名第1 创造了重要条件。而巴中市、达州市、广元市、南充市、甘孜藏族自治州、凉山彝族自治州，因其处于相对较为偏僻的地区和经济发展状况相对落后，导致其投入竞争力因子（F2）得分靠后，说明当地的人均收入水平和工业化水平与四川省平均水平还有一定差距。

从农业的生产效率竞争力因子 （F3）来看，农业的基础竞争力和投入竞争力两个公因子得分都很高的成都市F3却为负值，与排在前列的自贡市、眉山市等有一定距离，说明成都市在拥有全省最优越的农业资源基础和最丰厚的资本投入的情况下，资源的利用率不高，要提升成都的农业竞争力关键在于进一步提升农业的生产效率，打造更高效的农业经济体系。F3排名前三位的自贡市、眉山市、广安市虽有较高的农业生产效率竞争力，但苦于受到自然资源、农业基础和资本投入的制约，综合的农业竞争力评价得分并不尽如人意，因此提高此类地区的农业竞争力关键是要在加强区域资源开发利用的同时，吸引更多农业投入，改善农业基础条件，提高农业的基础竞争力。

三、四川省各市（州）农业竞争力测评结果分类

（一）分类方法的选取

本文采用聚类分析法对四川省各市（州）农业竞争力测评结果进行分类。

聚类分析包括三个步骤：第一步，按照指定的分类数目3，选择已建立的区域农业竞争力指标体系，设为［Z1，Z2，…Zn］，作为初始聚心；第二步，计算每个观测量到各个聚心的欧氏距离，即，按就近原则将每个观测量选入一个类中，然后计算各个类的中心位置，即均值，作为新的聚心；第三步，使用计算出来的新聚心重新进行分类，分类完毕后继续计算各类的中心位置，作为新的聚心，如此反复操作，直到两次迭代计算的聚心之间距离的最大改变量小于初始聚类心间最小距离的倍数时，或者到达迭代次数的上限时，停止迭代。

（二）分类结果

利用K-means Cluster 聚类法所得出的聚类结果如表8 所示。

第一类只有成都市。成都市在所选取的10 个区域农业竞争力因子中，第一产业生产总值、农村居民人均可支配收入、农林牧渔业总产值、农林牧渔业增加值、农业机械总动力、农村用电量这六个指标均居全省第1 位，第一产业就业人员数和设施农业用地面积居于全省第2 位，化肥施用量及粮食单产列于全省第4 位。在解释了区域农业竞争力的3个主因子中，农业的基础竞争力因子和农业的投入竞争力因子在省内遥遥领先，农业的生产效率竞争力因子则排在第16 位，区域农业竞争力综合评价第一。成都市具有优越的自然和区位条件、雄厚的投资能力、相对完善的市场条件，在产出值以及机械化程度、农产品生产和加工技术、农业基础设施配套方面都大幅度优于其他市（州），但就本文分析来看，成都市的生产效率竞争力却相对较低，表明成都市的农业发展优势还没有得到充分发挥，需要进一步改善农业经济结构，健全农业发展体制，提高农业发展效率。

第二类包括了南充市、达州市、凉山彝族自治州、泸州市、德阳市、绵阳市、内江市、乐山市、眉山市、宜宾市和广安市，其中南充市、达州市、凉山彝族自治州、绵阳市分列区域农业竞争力综合评价得分第2 至第5 位，仅有乐山市、眉山市、内江市排名在第10 位之后，与之前按区域农业竞争力的分类结果相近。这类市（州）农业竞争力相对较强的原因有两点：第一，善于根据区域的自然资源、地理地貌、区位条件等制定适宜自身的农业产业发展路径，如南充积极根据本市多丘陵、多山区的地貌条件采取适合丘陵和山区地形的轻简栽培技术，达州市发展具有“巴渠特色”的农业产业，广安市因地制宜发展巴药、茶叶等适合栽种的农作物，凉山彝族自治州积极培育具有民族特色的农业产品等；第二，交通运输条件相对较好，如南充市地处嘉陵江经济带，交通干线分布密集，是国家规划建设的成渝经济区北部中心城市；达州市处川、渝、鄂、陕四省市结合部，是四川对外开放的“东大门”，境内交通体系较为完备；德阳、绵阳、乐山地处“成德绵乐”城市带，拥有顺畅通达的交通条件；即使区位条件较为偏远的凉山彝族自治州也在大力进行交通基础设施建设，成昆铁路、京昆高速公路、国道108 线等均贯通凉山州境内，基本形成了四通八达的交通网络。

第三类包括自贡市、攀枝花市、广元市、遂宁市、雅安市、巴中市、资阳市、阿坝藏族羌族自治州、甘孜藏族自治州9 个市（州），其中除了广元市在农业竞争力综合评价得分排名第10 位外，其他市（州）均排名靠后，尤其是在农业的基础竞争力因子上得分较低。其中遂宁市、资阳市距离成都较近，区位条件较好，但由于对农业资源的利用率不高，导致农业基础比较薄弱，农业基础竞争力较低，因而引起整体农业竞争力较低；雅安市、广元市具有较好的生态条件，发展特色农业的资源优势比较明显，但由于地势崎岖，交通不便，导致这两市的农业投资吸引力不足，农业发展效率较低，进而拉低了总体农业竞争力；巴中市、自贡市、攀枝花市尽管生产效率竞争力F3 较高，但农林牧渔业总产值却分别排到了第14、第15 位、第21 位，近年来农业竞争力并没有得到有效的提升，原因在于这三市的农业基础竞争力和投入竞争力均较低，农业发展基础较差，吸引投资的能力较弱；最后是阿坝藏族羌族自治州和甘孜藏族自治州，这两个州区域农业竞争力排名最后，主要是因为这两个地区自然条件相对恶劣，基础设施严重不足，要素缺乏，市场体系不完善，严重制约了当地特色农业的发展。

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四、结论及对策建议

（一）结论

本文在梳理和借鉴国内外相关文献的基础上，结合四川省各市（州）的农业发展实际，选取了10 个农业发展指标，构建区域农业竞争力评价体系，并运用因子分析法提取出这10 个指标的3 个公因子，即基础竞争力因子、投入竞争力因子和生产效率竞争力因子，根据各公因子的方差贡献率进行加权运算得出了四川省21 个市（州）的区域农业竞争力综合评分，其中农业的基础竞争力因子对结果的解释度最高，占比67.982%，是决定区域农业竞争力排名的最主要公因子。研究结果显示，成都市、南充市、达州市、凉山彝族自治州综合评分在1.00 以上，位于四川省前4，阿坝藏族羌族自治州、甘孜藏族自治州和攀枝花市则排名至末尾。随后在此基础上对21 个市（州）进行聚类分析，按区域农业竞争力的相似度将21 个市（州）分成了3 种类型，拥有农业发展基础优势的成都市属于第一类，以南充为首的农业竞争力尚可的11 个市 （州）位列第二类，自贡市、甘孜藏族自治州等9 个市州则属于第三类，基本验证了经因子分析法所得出的区域农业竞争力的分布格局。

（二）对策建议

首先，对于处于第一类的成都市，应大力提升其农业发展效率。成都市的农业发展条件较好，而本文结果显示成都市的农业生产效率竞争力F3 却较低，因此成都市的农业发展重心应主要放在优化产业结构、延伸价值链上，通过科技创新，推动一二三产业融合发展，提升农业现代化水平。具体来说，第一，大力推进农业产业功能区建设。通过强化人才保障能力、健全农业高质量发展机制、调动要素聚集、促进产业融合，把农业产业功能区建成“人村境业”相统一的农村社区。第二，完善农业保障制度。提高农业服务水平，建立覆盖产前、产中和产后的完善的现代农业服务体系；完善农业保险制度，降低农业遭遇自然灾害的损失；完善动植物病虫害防御体系，从法律的源头开始，做好监管、检测、防疫等一系列举措。第三，培育高效优质的农村市场体系。建立劳动力、土地、资本三大市场，以市场为导向实现资源优化配置，并建立规范全面合理的法律法规来维护农村市场的稳定运行。

其次，对于处在第二类的11 个市（州），应大力增强其农业投资吸引力。南充市、达州市、凉山州等处在第二类的市（州）农业投入竞争力F2 均较弱，因此提升这类地区农业竞争力的关键就是要提高其农业投入的竞争力。第一，培育新型农业主体，以农业的现代化、规模化、生态化为目标，培育更多的龙头企业、种粮大户、规模养殖户，鼓励农民成立农业合作社，延长农业产业链；第二，在积极开展农村产业扶贫的基础上，借鉴政府提供制度保障、群众发挥积极性、充分运用市场思维的南充产业扶贫模式，努力做好 “志智双扶”，吸引贫困农民积极参与产业发展；第三，引进和留住人才，培养农业组织型和技术型人才，吸引农业专家到农村调研考察并指导工作，让土地承载科技含量，让乡愁留住农业人才。

最后，对于处在第三类的9 个市（州）而言，在改善农业发展条件的基础上发挥农业的多种功能是提高其农业竞争力的重中之重。第一，完善农业基础设施。这 9 个市（州）在农业的基础竞争力因子F1 上普遍得分过低，因此应加大投入改善农业基础条件，兴建水利工程，引入大型农业机械设备，以电力代替人力。疏通交通干线，提高居民和第一产业就业人员的交通便利度，降低农产品及农产品加工品的运输成本。第二，发展特色农业产业。因地制宜利用丰富多样的自然资源优势，开发和培育出具有鲜明地域特征、民族风情和优良品质的“名牌”特色产业。第三，促进一三产业融合发展。处于第三类的地区大多具有优美的自然风景、丰富的民族文化，在大力发展特色农业的同时延长农业产业链，发挥农业的多种功能，积极发展农旅、农文融合产业，提升农业的综合效益。