中国森林食品产业区域竞争力评价——基于因子分析法*

张航，彭志远

(西南林业大学 经济管理学院，云南 昆明 650224)

当前人民物质生活得到了极大的提高，绿色健康生活成为新的追求。森林食品作为一种新兴的食品标准，最先由我国浙江省提出，是一种纯天然无污染的可食用类高质量林产品及其制品[1]。与已有的有机食品或者绿色食品的概念不同，森林食品的着重点在于，对产地的要求必须是在优质的森林生态条件下，满足安全可食用的林产品。随后我国林业行业标准[2]中提出森林食品应当遵守可持续的经营原则，采取特色的方式生产，由专业机构的检验认证。学术界专家在广泛调研后扩大了森林食品的广度，学者认为不论是天然林还是人工林、自然生长或是人工培育、植物微生物或是动物，只要满足高质量可食用的前提都属于森林食品[3]。森林食品作为一种新兴绿色健康理念,可以显著提高森林资源在认证后的经济价值、生态价值和社会价值，对我国贫困林区减贫意义重大[4-5]。因此森林食品产业竞争力具有一定的研究意义。

研究产业竞争力的方法多种多样，但根据指标权重的依据，总体上可以分成主观权重与客观权重两类。主观法如德菲尔法和AHP层次分析法等，对于权重的判断来自于多位专家学者召开会议讨论，投票确定等。其优点在于充分采纳了当前主流学者的观点，不容易产生偏差，缺点则在于得到的权重缺乏一定的客观性[6]。客观法如因子分析法、熵值法等，这些方法依据数学原理，对指标数据进行分析处理，从而得到权重，更具有科学性与稳健性[7-8]。

所谓竞争力，是在市场竞争中供给某种产品或是服务的能力。而产业区域竞争力则是在竞争力的范畴上确定了市场的范围与产品的种类[9]。当前，国内学者对产业区域竞争力的研究范围集中于省级行政区之间的比较，包括体系的构建与动态的评价；国外学者则依托于修正的钻石模型，根据不同行政区域的产业竞争力进行分析与评价。如：陆小莉等[10]选择半参数模型来分析技术创新对于数字化产业区域竞争力产生的影响；梁树广等[11]把产业竞争力、区域竞争力与质量竞争力理论融入钻石模型中,构建区域制造业质量竞争力的评价体系,而后综合评价各个区域的制造业质量竞争力，分析了我国各区域的制造业质量竞争力强弱及其成因。

由于国外没有森林食品这一概念，因此从农产品竞争力角度综述。Gopinath等提出农业生产要素的原始积累与技术进步可以带来生产力的提高，从而提升农业区域竞争力[12]。Osborne等发现国家资源的比较优势和农业补贴政策是该国农业竞争力的核心影响因素[13]。Mosoma等指出应当拓展第二产业对农产品深加工提高农产品的附加价值，以此来提高农产品竞争力最为有效[14]。

国内学者研究森林食品时，对其范围的界定分为两种：一种为狭义森林食品，采用中国林业和草原统计年鉴对森林食品的定义，其包括竹笋干、食用菌、山野菜等[15-16]；另一种为广义森林食品，凡是森林中自然生长或人工培育的可供食用或间接食用的动植物及其制品都属于森林食品的范畴[17]，例如森林水果、坚果、饮品、调味料和中药材等[18-21]。

目前国内学者对森林食品产业结构的研究较多。张晓梅等采用层次分析法研究东北国有林区森林食品产业结构水平与产业集聚程度[18]。吕爱华等以产业生命周期理论、产量拟合曲线数据模型等方法分析浙江省森林食品产业，要实现产品多样化特色化，以应对森林食品产业结构的变革[19]。陈红等研究大兴安岭地区，认为企业的聚集效应可以提高产品的创新能力与品牌打造能力，从而提高该区域的森林食品竞争力[22]。

关于森林食品产业竞争力的相关研究较少，且分狭义竞争力与广义竞争力。狭义竞争力只包括行业内部指标，如刘庆博等研究坚果类森林食品的出口竞争力，得出市场占有率、贸易竞争指数和比较优势指数对出口竞争力的影响最为显著[20]。广义竞争力不仅仅包括行业内部指标还包含相关领域指标，如张润昊从资源要素指标、产业发展指标和市场占有率指标构建森林食品区域品牌竞争力[15]。陈红等[21]基于层次分析法从品牌基础能力、理解能力和市场能力3个方面对黑龙江省森林食品产业品牌竞争力进行具体分析，提出优化供给侧流程以增强竞争力的对策建议。

综上所述，国内学者对森林食品产业结构的研究较多，缺乏对森林食品产业竞争力的研究；研究范围为以狭义森林食品与狭义森林食品竞争力较多；研究对象大多是单一省份或区域，基于全国的研究视角较少。鉴于此，本文深入探析以全国各省份为研究视角，研究范围基于广义森林食品，构建包含行业内部指标与相关领域指标的广义森林食品产业竞争力体系，试图分析2009—2018年中国31个省市的森林食品产业竞争力地区差异情况，丰富森林食品产业竞争力的实证研究领域。

1 研究方法

1.1 因子分析模型

因子分析法是处理评价指标体系中众多变量数据的重要方法，其本质是降维的思想，即采用较少的且互为独立的因子来表达原始变量中提供的主要信息。假设评价指标体系中含有p个变量x1，x2，……，xp，通过归一化处理后均值为0，标准差为1。使用k(k

以上线性组合用矩阵形式可表示为：

X=AF+ε

其中F表示出现在原始变量的线性组合中的公共因子，ε表示原始变量未被解释的成分构成的特殊因子，A为因子载荷矩阵[23]。

因子得分函数可表示为：

Fj=βj1X1+βj2X2+……+βjpXp(j=1,2,……,m)

因子综合得分评价模型可表示为：

y1=ω1Fi1+ω2Fi2+……+ωmFim(i=1,2,……,n)

1.2 森林食品产业竞争力评价指标体系

为保证森林食品产业竞争力评价的客观性，在把诸如农产品竞争力文献的研究成果与相关专家意见结合的基础上，本着客观性、一致性与可行性的原则选择数据变量，并构建如表1所示的不仅包含森林食品行业指标，还包括相关领域指标的森林食品广义竞争力评价指标体系。

表1 森林食品产业竞争力评价指标体系

1.3 数据来源

本文通过《中国林业和草原统计年鉴》收集了2009—2018年我国31个省份(不含港、澳、台)的截面数据，文中略去变量指标数据。

2 结果与分析

2.1 截面数据的因子分析测度结果

依据学者公认的特征根大于1和累计方差贡献率80%左右的方法来决定提取因子的个数。2016—2018年公共因子累计方差贡献率见表2。

表2 2016—2018年分年度截面数据公共因子累计方差贡献率

表3为2016—2018年使用最大方差法对原始因子载荷矩阵进行正交旋转后得到的因子载荷矩阵，因子载荷是变量与公共因子的相关系数，其载荷绝对值越大，则两者的相关性越高，可知该公共因子可以较好的替代该变量所传递的信息。

表3 2016—2018年旋转后的因子载荷矩阵

根据表3中的载荷值大小比较，可以为提取出的公共因子进行命名解释，以2016年为例。指标变量X10、X13、X14、X15最大的载荷值在公共因子F1上,可知公共因子F1主要是解释政府林业产业发展投资与补助以及林业信息化与基础设施建设的综合性指标，故将其命名“政府投资与建设因子”。指标变量X4、X5、X6最大的载荷值在公共因子F2上，可知公共因子F2主要是解释森林食品产量与产值以及果蔬饮料加工制造的综合性指标，故命名“行业发展水平因子”。指标变量X8、X9、X11、X12最大的载荷值在公共因子F3上，可知公共因子F3主要是解释科学技术与公共管理及服务的综合性指标，因此命名为“科技与服务因子”。指标变量X1、X2、X3最大的载荷值在公共因子F4上，可知公共因子F4主要是体现水资源、森林资源的综合性指标，因此命名“资源要素因子”。指标变量X7最大的载荷值在公共因子F5上，可知公共因子F5主要是体现森林药材加工与制造的指标，故命名“医药产业因子”。

参照2016年的公共因子命名方式，2018年F1、F2、F3、F4、F5依次命名“行业发展水平因子”“科技与服务因子”“资源要素因子”“政府投资与建设因子”“医药产业因子”。2017年F1、F2、F3、F4、F5依次命名“政府投资与建设因子”“行业发展水平因子”“科技与服务因子”“资源要素因子”“医药产业因子”。后续2009至2015年份同理。

因此以2017年为例F1、F2、F3、F4、F5的权重分别为31.8%、23.4%、21.3%、14.2%、9.3%。计算各年各项分值，并对各年综合得分进行排序，结果见表4。

2.2 区域竞争力评价

观察表4可以发现，总体上来看10 a间我国森林食品竞争力的格局变化不大，但东南沿海地区与东北地区变化较大，辽宁省与内蒙古自治区竞争力得分排名显著下降，广东省与福建省竞争力得分显著提升。

表4 2009、2012、2015和2018年森林食品产业区域竞争力因子综合得分

因此为进一步研究森林食品产业区域竞争力，下面将按地理区域划分研究，探寻影响森林食品竞争力的重要因素。

德公公瞪他一眼：“什么金箍棒，其实是吹管！那金箍棒，一定是空心的。他后面那只手，一定藏在袖子里，用力捏皮囊，向外吹。”

森林食品产业区域竞争力的研究区域划分如表5所示。采用各区域中包含的省级行政区的综合竞争力得分的均值和公共因子得分的均值，代表该区域的综合竞争力得分与公共因子得分。以此进行区域间的综合与各项的比较，分析其中的差异及变化趋势。结果如图1至图6所示。

表5 研究区行政和地理区划

图1 2009年至2018年我国七大地区森林食品产业竞争力综合得分

森林食品产业竞争力综合得分如图1所示，2009年至2018年间华南、华中、华东地区占据前三位，西南、东北地区位居第五、第六，西北、华北地区处在最后两位。西南、西北、华北地区的竞争力得分变化较为平稳，华南地区竞争力得分提高迅猛，华中地区竞争力得分呈现U型变化趋势，东北地区竞争力得分呈现倒U型变化趋势。

行业发展水平因子得分如图2所示。华东地区最初处在行业发展领先水平，后被华南地区超越。华中、西南、西北地区竞争力得分上下波动较小，东北、华北地区的竞争力得分呈下降趋势。

图2 2009年至2018年我国七大地理地区行业发展水平因子得分

政府投资与建设因子得分如图3所示，华南、东北、西北地区竞争力得分呈现倒U型变化趋势，华中、华东、西南、华北、西北地区竞争力得分呈现U型变化趋势。华中地区与其他地区差距非常明显，华东地区与其他地区差距较为明显，其余地区差距在逐渐缩小。

图3 2009年至2018年我国七大地理地区政府投资与建设因子得分

科技与服务因子得分如图4所示，七大地区排序在2009年至2011年期间大致为华南、华中、华东、东北、西南、华北、西北地区，波动幅度较小。2012年至2018年期间，西南地区呈现U型变化趋势：2012年超越华中地区成为第一位；2014年降至第五位，2014年后华中、华东地区分别位居第一、第二位，其他地区差距逐渐缩小。

图4 2009年至2018年我国七大地理地区科技与服务因子得分

资源要素因子得分如图5所示，七大地区排序在2009年至2018年期间大致为西南、华南、东北、华中、西北、华东、华北地区。2013年华中地区显著提高至第三位，东北地区显著下降至第七位，2014年之后东北地区回升至第三位。华北、西北地区在2018年均有显著提高，分别位于第三位和第四位。

图5 2009年至2018年我国七大地理地区资源要素因子得分

图6 2009年至2018年我国七大地理地区医药产业因子得分

医药产业因子得分如图6所示，七大地区排序在2009年至2011年期间为东北、华中、西南、西北、华东、华南、华北地区。华南地区在2013年提高至第二位。其他地区差异不大。

3 讨论与结论

3.1 讨论

目前森林食品产业竞争力的研究多集中于东北地区，尚未有研究全国范围的森林食品竞争力文献。本研究中东北地区森林食品产业竞争力较弱且于其他地区的差距在逐渐扩大，与陈红等[21]的研究结果一致。关于森林食品产业竞争力影响因素方面：刘庆博等[20]认为行业发展要素最为重要与本文结果吻合；王玉昭等[24]得出产业集群是最为重要的影响因素与本文有所不同。究其原因为研究产业竞争力选取指标的范围不同，分为广义和狭义竞争力评价体系；计算得分时采用的方法不同，分为主观赋权和客观计算；研究的时间跨度不同；研究的区域范围不同。因此在不同的研究视角下得到的结论都具有一定的理论意义。本文在广义竞争力体系的基础上研究全国31个省份10 a跨度的宏观数据进行客观计算得分，得到了区域间产业竞争力的动态比较，对我国整体的森林食品产业发展的政策制定具有重要意义。但对于区域间狭义森林食品产业竞争力的研究仍存在不足，理论与政策尚存空白。

3.2 结论与政策建议

根据上文的实证分析结果可以得到如下结论：(1)当前全国七大地区竞争力分为两种类型，一类是华东、华南、华中森林食品产业竞争力较强的地区，另一类是西南、西北、华东、东北森林食品产业竞争力较弱的地区。(2)华南地区竞争力增长最快的原因是其行业水平发展较快、资源要素也较为丰富。(3)华中地区竞争力位于第二的原因是其政府投资力度大、科技与服务水平强。(4)华东地区竞争力位于第三的原因是虽然其行业水平强于华中地区，但受到资源要素匮乏的限制。(5)西南地区作为资源要素最丰富的地区但其竞争力位于中等水平的原因是行业发展水平弱、政府投入低。因此资源要素不是决定竞争力的关键因素。

针对本文研究结论提出相应的政策启示。西南、东北地区应当发挥资源要素丰富地区的优势，其提高竞争力的手段主要是加大行业发展，完善本区域深加工产业链；加大科技投资，引进科技人才来建设林业信息化，同时为森林食品产业提供专业的技术服务与科学的组织管理服务，搭建产品供销平台；加大政府林业产业发展投资，提高林业产业补助和完善公益性设施建设。从而破解资源丰富地区竞争力却不强的困境。