基于鉆石模型的北京創意農業競爭力分析

李玉榕，謝向英，鄭小清，楊　珊

(福建農林大學管理學院，福建　福州　350002)

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基于鉆石模型的北京創意農業競爭力分析

李玉榕，謝向英，鄭小清，楊珊

(福建農林大學管理學院，福建福州350002)

基于鉆石模型選擇影響北京創意農業競爭力的9個指標，借助主成分分析法提取出兩個主成分進行回歸分析，檢驗各指標對北京市創意農業競爭力的影響。研究表明：9個指標中有8個指標與北京創意農業競爭力呈正相關，其中科技人員活動數量對創意農業競爭力的貢獻率最大，農林牧漁業發展技術市場合同數與創意農業競爭力呈負相關。

鉆石模型；創意農業；競爭力；北京

北京具有豐富的農業資源，其作為中國古都擁有著豐厚的文化底蘊，加之市場經濟發達，發展創意農業具有巨大的優勢和潛力。因此，對北京創意農業競爭力進行分析研究有助于推動現代農業的發展，拓展新業態空間，更好地解決“三農”問題。同時，通過客觀評價創意農業的發展水平，能夠給決策者提供參考依據，對提升創意農業競爭力具有現實意義。

然而，文獻檢索發現，當前關于研究北京創意農業競爭力的研究報道較少。劉笑冰等[1-2]認為北京市創意農業發展的主要影響因素包括創意農業的類型、功能等，同時，消費者偏好也是北京市創意農業發展的主要影響因素之一；并利用MGM(1，N)模型對北京創意農業的發展進行灰色預測，結果表明：在發展規模上，北京創意農業總產值將不斷增長；在發展方向上，北京創意農業中的農業觀光園、民俗旅游、設施農業產值都將不斷增長。任鈺等[3]提出了符合北京特點的北京創意農業發展機制，該機制主要包括：龍頭企業輻射帶動、線性鏈條利益共享和金融支撐與促進。從北京創意農業發展途徑來看，有學者提出北京創意農業的創意途徑可以歸納為科技創意、文化創意、服務創意、生態創意[4]。可見，當前關于北京創意農業競爭力的研究較為欠缺，而有關北京創意農業競爭力評價體系的研究，其方法也較為單一。為此，本文基于邁克爾·波特提出的鉆石模型，選取相關變量，建立計量模型，并借助SPSS軟件探討了北京市創意農業競爭力情況。

1　北京市創意農業競爭力影響因素實證分析

1.1指標選擇

波特的鉆石模型包含5個關鍵性因素(生產要素、市場需求條件、相關支撐產業、企業戰略、結構和競爭對手的表現)與2個輔助性因素(機會與國家)，該模型可系統、全面地分析北京市創意農業產業發展現狀，評估其創意農業的競爭力水平[5]。

1.1.1生產要素“鉆石模型”中生產要素包括人力資源、天然資源、知識資源、資本資源、基礎設施等初級生產要素和高級生產要素。本文在考慮生產要素作為北京市創意農業競爭力影響因素時，主要從農林牧漁固定資產投資額、科技活動人員數量、農林牧漁業技術市場合同數3個方面考慮。

1.1.2需求條件本文選取了城鎮居民人均可支配收入、人均GDP等2個指標，以人們的購買力來反映需求情況。同時，考慮到城鎮化水平的提高也會促進需求，因此，選取城鎮化率作為創意農業需求方面的指標。

1.1.3相關支撐產業本文以社會勞動生產率、第三產業增加值這2個指標來衡量關于相關支撐產業方面的北京市創意農業競爭力。

1.1.4企業戰略、結構和同業競爭不同農業企業的組織結構、戰略、核心競爭力不一樣。因此，本文不考慮將其作為決定創意農業競爭力的因素。

1.1.5政府與機會機會是難以捉摸和可遇不可求的[6]，本文在模型分析時不考慮機會的影響。政府是輔助要素，政府所能做的就是提供產業發展所需的公共物品和創造產業發展的環境[7]，選取(農林水事務)財政支出作為政府要素的影響指標。

1.2數據來源及處理

由于創意農業競爭力無法直接衡量，本文在借鑒劉笑冰[1]評價創意農業指標的基礎上選取農業觀光園、民俗旅游、設施農用的產值之和(y)作為創意農業競爭力的替代值，建立因變量。基于鉆石模型，本文選取的自變量包括農林牧漁固定資產投資額(x1)、科技活動人員數量(x2)、城鎮居民人均可支配收入(x3)、人均GDP(x4)、社會勞動生產率(x5)、農林牧漁業發展技術市場合同數(x6)、農林水事務財政支出(x7)、第三產業增加值(x8)和城鎮化率(x9)。因變量和自變量的值詳見表1。為保證統計口徑的一致性，本文研究數據均來自北京市統計年鑒。

表1　2005—2014年北京市創意農業競爭力數據

1.3實證分析過程

1.3.1主成分分析方法主成分分析方法的基本思想是：在分析原始變量相關系數矩陣結構的基礎上，通過降維對原始變量進行線性變換形成新的互不相關的主成分變量，并用方差來衡量主成分變量所含信息的多少，力求使主成分變量囊括原始變量的絕大部分信息，該方法有利于簡化問題的處理難度，提高數據信息的信噪比[8]。

1.3.2主成分分析方法的實用性檢驗統計學上，KMO的值在0與1之間，且值越大說明越適合進行主成分分析，一般的KMO值大于0.6即可進行主成分分析。Bartlett球形檢驗概率越接近零，說明原有變量之間存在相關性，適合進行主成分分析。

本文對所選取的9個變量進行標準化處理后，再進行主成分分析，結果(表2)顯示KMO檢驗值等于0.655，Bartlett球形檢驗概率小于顯著性水平0.01，通過統計學檢驗。

表2　KMO和Bartlett球形檢驗

1.3.3主成分的提取由表3可以看出：第一主成分的特征根值為8.126，解釋9個原始變量總方差的90.285%，第二個主成分的特征根值為0.692，

表3　解釋的總方差

解釋9個原始變量總方差的7.692%，累計方差貢獻率為97.977%，表明這兩個主成分已涵蓋原始變量足夠的信息，因此提取2個主成分進行分析。

1.3.4主成分表達式采用最大四次方值法，得到初始因子載荷成分矩陣(表4)，可以看出除了農林牧漁業發展技術市場合同數指標外，其他指標均在第一主成分上有很大的載荷，說明第一主成分能夠反映這些指標的大部分信息。農林牧漁業發展技術市場合同數、城鎮化率、全省農林牧漁固定資產投資額這3個指標在第二主成分上有很大的載荷，說明第二主成分可以基本反映這3個指標的主要信息。綜上，第一主成分、第二主成分可以反映9個指標的大部分信息。

運用表3中的數據除以主成分相對應的特征值開平方根便可以得到兩個主成分中每個指標所對應的系數，將其系數與標準化后的數據相乘，可以得出主成分表達式F1、F2。

表4　初始因子載荷成分矩陣

F1=0.330x1+0.346x2+0.350x3+0.349x4+0.347x5+0.239x6+0.349x7+0.349x8+0.325x9

(1)

F2=0.185x1-1.338x2-0.030x3-0.095x4-0.157x5+0.864x6+0.105x7-0.097x8-0.382x9

(2)

1.4主成分回歸分析

借助Stata軟件對因變量Y及上述中的兩個主成分作為自變量進行線性回歸，回歸方程為：

Y=a+b1F1+b2F2+ε

(3)

回歸分析結果如表5和表6所示。從中可以發現：F統計量的P值等于0.000，顯示回歸方程是高度相關的；f1變量的P值為0.000，f2變量的P值為0.025(小于0.05)，均通過檢驗，具有統計學意義；常數項a的P值為0.989，雖不通過檢驗，但不影響模型通過整體檢驗。R2為0.9676，F值為104.59，顯示方程擬合程度很好。

表5　回歸系數

表6　整體擬合優度

由此，得出線性回歸方程：

Y=-0.00009+0.3189F1-0.2162F2

(4)

將F1、F2的表達式代入線性回歸方程中得：

Y=0.00009+0.065x1+0.400x2+0.118x3+0.132x4+0.145x5-0.111x6+0.089x7+0.132x8+0.186x9

(5)

2　結果分析

2.1北京市創意農業競爭力綜合分析

根據方程(5)中的系數可以看出各個因素對創意農業競爭力的貢獻程度，結果如表7所示。除了農林牧漁業發展技術市場合同數外，其他因素對提升創意農業產值具有促進作用，根據系數大小，可以得到各影響因素對創意農業競爭力的貢獻率排名情況。

第一，生產因素對提升創意農業競爭力發揮著重要作用。科技活動人員數量、農林牧漁固定資產投資額等指標數值的增長會帶動創意農業產值的增加。其中，全市農林牧漁固定資產投資額指標反映了資金資源在創意農業發展過程中發揮著重大的作用。科技活動人員數指標反映了人才資源、知識資

表7　各影響因素對創意農業競爭力貢獻率排名

源對促進創意農業發展起著無可替代的作用，高級生產要素已經成為保持創意農業競爭優勢的重要保證。農林牧漁業發展技術市場合同數這一指標系數為負，說明農林牧漁業發展技術市場合同數與創意農業產值呈現負相關，與理論分析有一定的偏差(因為一般情況下農林牧漁業發展技術市場合同數越多，越能促進創意農業的發展，提高創意農業的產值)，具體原因可能是：一是在執行合同時存在著諸多問題，二是創意農業技術合同雖然簽訂了但在實際執行時卻具有滯后性。實證結果表明，資金資源、人力資源、知識資源等高級生產要素對提升創意農業競爭力起到關鍵作用，隨著經濟全球化、技術全球化的推進，創意農業的競爭優勢必然是以人才、技術、知識等為基礎而建立起來的核心競爭力。

第二，需求因素和創意農業競爭力呈正相關。人均GDP與城鎮居民人均可支配收入系數均為正，說明收入與需求存在正相關關系。隨著經濟的發展與人民收入水平的提高，人民對消費的需求呈現出多樣化與品質化，這將直接推動創意農產品的創新設計，并進一步推動創意農業的發展。

第三，相關支撐產業和創意農業競爭力呈正相關。相關支撐產業中的三個變量農業機械動力、社會勞動生產率、第三產業增加值系數排名均靠前，說明產業之間的發展是相互促進的，對創意農業相關支撐產業的支持能夠進一步提升創意農業競爭力。

第四，政府作為和創意農業競爭力呈正相關。在所有指標貢獻率中，農林水事務財政支出對創意農業競爭力貢獻率為0.118，說明政府為創意農業發展提供的資金、政策、技術、資金等支持是提升創意農業競爭力的重要輔助手段，在“政府搭臺，企業唱戲”的具有競爭力的創意農業發展模式中，政府的作用亦不可小覷。

2.2北京市年度創意農業競爭力綜合分析

通過統計北京市2005—2014年創意農業競爭力的綜合得分(圖1)可知，北京市創意農業競爭力總體呈現上升趨勢。

圖1　年度創意農業競爭力綜合得分

21世紀初，創意產業在中國開始蓬勃發展，創意農業逐漸得到了政府的重視與市場的認可，北京市創意農業競爭力逐年攀升。2008年全球金融危機期間，中國經濟雖保持穩定增長，但金融危機對創意農業仍具有一定沖擊，北京市創意農業增長率明顯變緩，綜合競爭力提升速度減慢，再次說明了需求因素對創意農業競爭力的帶動作用。2009年全球經濟回暖，中國經濟快速增長，政府和經濟水平兩方面的帶動作用使得北京市創意農業發展速度加快。近年來，隨著國家對創意產業的重視和一系列政策的出臺，創意產業得到了前所未有的發展機遇，北京市創意農業也迎來了飛速發展的黃金時期，創意農業競爭力得分居高不下。

3　結論

基于波特的鉆石模型，本文采用主成分分析法進行主成分回歸，定量分析北京創意農業競爭力的影響因素。由回歸結果可以看出，回歸方程通過了經濟學和統計學的檢驗，方程擬合程度較好。分析結果顯示9個指標中，除農林牧漁業發展技術市場合同數指標與創意農業競爭力呈負相關外，其余指標均呈正相關關系。在所有因素中，科技活動人員數量的貢獻率最大，城鎮化率次之，全省農林牧漁固定資產投資額的貢獻率最低。這表明人才和社會經濟水平是提升創意農業競爭力的關鍵，創意農業對于政府的依賴程度開始降低，創意創新的重要性得到凸顯，創意農業將更多地依靠優質創意和經濟發展來帶動。在國家重點支持文化創意產業、社會經濟水平穩定快速增長的今天，創意農業競爭力呈現出快速增長趨勢。隨著人們消費觀念的轉變，農業開始向第三產業滲透，創意農業得到了消費者的認可，加之政府的大力扶持，創意農業競爭力總體呈現出上升趨勢，我國創意農業具有一定的發展空間。

[1] 劉笑冰，陳建成，何忠偉. 基于MGM(1，N)模型的北京創意農業發展灰色預測[J]. 中國人口·資源與環境，2013(4)：62-66.

[2] 劉軍萍，王愛玲. 北京創意農業發展的若干問題探討[J]. 農產品加工：創新版，2010(1)：60-64.

[3] 任鈺，郭華，何忠偉，等. 北京創意農業發展模式與機制創新研究[J]. 北京農學院學報，2010(3)：41-45.

[4] 劉笑冰，何忠偉. 北京創意農業消費需求影響因素分析[J]. 安徽農業科學，2015(3)：41-45.

[5] 林炳坤，呂慶華. 雙鉆石模型視角下閩臺創意農業合作研究[J]. 財經問題研究，2013(4)：114-116.

[6] 姜彤彤，吳修國. 基于AHP的文化產業競爭力評價模型研究——借鑒鉆石模型理論和可持續發展思想[J]. 云南財經大學學報，2011(6)：126-134.

[7] 秦宏，孟繁宇. 我國遠洋漁業產業發展的影響因素研究——基于修正的鉆石模型[J]. 經濟問題，2015(9)：57-62.

[8] 舒燕，林龍新. 基于主成分分析的我國服務貿易競爭力影響因素研究[J]. 湖北社會科學，2011(6)：78-81.

Analysis on the Competitiveness of Creative Agriculture in Beijing Based on Diamond Model

LI Yu-rong, XIE Xiang-ying, ZHENG Xiao-qing, YANG Shan

(CollegeofManagement,FujianAgricultureandForestryUniversity,Fuzhou,Fujian350001,China)

Based on the diamond model, 9 indicators that affected the competitiveness of creative agriculture in Beijing were selected in this paper, and using the principal component analysis to extract two principal components for the regression analysis, the impact of the indicators on the competitiveness of creative agriculture in Beijing were tested. The results showed that: 8 indicators were positively correlated with the competitiveness of creative agriculture in Beijing. The contribution rate of the number of scientific and technological personnel to the creative agriculture was the largest, and the number of technology market contracts for the development of agriculture animal husbandry and fishery was negatively correlated with the competitiveness of creative agriculture.

diamond model; creative agriculture; competitiveness; Beijing

2016-01-18

李玉榕(1991-)，女，碩士研究生，研究方向：企業文化、文化經濟. E-mail：814378714@qq.com

謝向英(1973-)，女，副教授，博士，研究方向：企業管理、文化產業. E-mail：icexiesong@qq.com

國家社會科學基金(ky0090138)；福建農林大學新農村課題(KN150033A)

10.16006/j.cnki.twnt.2016.04.005

F327；F224

A

1637-5617(2016)04-0023-05