华北地区奶业区域竞争力评价体系构建及实证分析
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作者: 王世昆 刘国燕 李媛媛
摘要：随着市场经济的深入发展，我国奶业逐渐步入正轨，并呈现出高速发展的局面。但由于我国奶业发展有明显的区域特征，主产区和主销区相分离，使得奶业区域竞争日趋激烈。为此，科学地评价华北地区奶业竞争力及实际发展水平，以利于促进国内奶业的健康稳定发展。
关键词：华北地区；奶业；区域竞争力；因子分析法
中图分类号：F307.3 文献标识码：A 文章编号：1007-2101（2011）06-0093-04
一、引言
奶业是一个集经济与高效为一体的畜牧产业，也是现代农业的重要组成部分。当今世界各国都很重视发展奶业。在发达国家奶业产值一般都占据畜牧业总产值1/3左右的比例，已成为农业的主导产业；近年来发展中国家特别是亚洲国家也高度重视发展奶业。牛奶产量和人均占有量已被当今世界视为一个国家经济发达程度与综合国力的标志之一，世界卫生组织也把人均乳品消费量作为重要标志来衡量一个国家人民的生活水平[1]。
在我国奶业属于一个起步较晚、基础较薄弱的产业，随着国民经济快速发展，人民生活水平不断提高，奶业作为朝阳产业呈现出强劲的发展态势。特别是近几年来，我国奶业发展年均增长率高达23%~25%，甚至高出世界平均增长率的6~9倍。
我国奶业发展在区域上呈现出明显的特征，存在主产区和主销区区域分离的问题，这就使各地区奶业发展各具比较优势，虽然在规模上相距较大，但不同规模的奶业企业各地都有，而且都具有一定的发展空间。另外，发展奶业对促进地区经济的发展，带动相关产业的发展，提高农民收益上都有很大的促进作用，这就要求各地区根据当地资源进行合理配置，以提高现有奶业的生产效率和竞争力水平[2]。那么，如何客观评价各地奶业竞争力了解其实际发展水平，怎样把握当地奶业在市场上的优势地位，哪些因素对区域奶业竞争力起着决定作用？采取什么样的措施才能更有效地提高当地奶业竞争力？乳业界的人士都知道，世界上有一条国际公认的优质奶牛生长带，位于地球北纬40－47度之间。这一带状地区气候干爽、阳光充沛，特别适宜奶牛生长。畜牧专家分析，地理气候的优势可以令奶牛不受潮热侵袭、不需消耗过多能量、少病多产、奶质优良。
专家还比照世界乳业强国比如英国、法国、丹麦、荷兰、美国、加拿大等，其乳制品工业区几乎都分布在这个纬度上。在我国，包括北京、天津、河北、内蒙古和山西五个省市区的华北地区都基本处于这一优质奶牛生长带上，得天独厚的地理区位条件使其一直是我国传统的优势奶业产区，在全国具有非常显著的代表性。在我国知名的乳品企业中，华北地区占有大部分，以伊利、蒙牛为代表的乳业集团无论从规模、年产值、市场占有率、净收益各个方面都在乳业领域占有主导地位。因此，研究我国华北地区奶业生产效率和竞争力是十分必要的，在为华北地区提升奶业竞争力的同时，也为其他各地提供借鉴。
二、指标选择及数据来源
在指标体系的构建上，本文在结合我国奶业及华北地区奶业的发展现状的基础上，借鉴了相关产业研究专家（赵彦云，岳中刚、张利痒，孔祥智）的评价指标体系[3]，主要把重点放在了奶户和乳品加工企业等的相关指标上[4]，力求建立符合华北地区奶业发展特点的奶业区域竞争力评价指标体系（见表1）。
本文的数据主要来源于《中国统计年鉴2005-2008》、《中国奶业年鉴2003-2008》、《中国奶业统计资料2007-2008》，评价指标体系中某些指标是经过相关计算或简单回归估计后的结果。
三、评价方法
因子分析法是从研究相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有复杂关系的变量高度概括为少数几个综合因子的一种多元变量统计方法。利用该方法既可以减少变量的分析维度，又能减少信息损失。所以本文选择因子分析法进行降维，这样既可以简化研究的过程，又不影响结果的可靠性，从而达到评价奶业区域竞争力的目的。
（一）因子分析的条件检验
KMO是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标，KMO的统计量取值一般在0-1之间，如果KMO的检验结果在0.5-1之间则表明可以进行因子分析，如果小于0.5则表明不适合进行因子分析，根据SPSS运行结果，KMO值为0.590，这就表明本研究可以进行因子分析。Bartlett球形检验是用来检验相关矩阵是不是单位阵的，SPSS结果显示Bartlett检验的卡方统计值为863.204，显著水平低于0.000，拒绝原假设（原假设是相关矩阵为单位阵），也就是说相关矩阵不是单位矩阵，可以进行因子分析。根据以上两个指标的检验说明本研究可以进行因子分析。
（二）公共因子的提取
公因子的提取根据的是特征根大于1的原则，本文选用了5个累计方差贡献率为79.692%的公共因子，公共因子的贡献率表示的是该公共因子所能反映原指标的信息量，累计贡献率表示相应几个因子累计反映原指标的信息量，也就是说本文提取的5个公共因子能反映原指标79.692%的信息量（见表2）。
（三）进行因子分析
通过SPSS报告的因子载荷矩阵我们得出各公共因子与指标之间的相关关系：
F1在C1、C2、C3、C5、C6、C8、C10、C12、C14、C20上相对有较高的载荷，它体现了原指标体系最多的信息达到49%。其中C1、C2、C3反映的是奶业产业的实力状况，C5、C6反映的是奶业资源的情况，C8、C9、C10反映的是奶业的规模，C12、C14、C20反映的是奶业的成本和市场表现情况，F1综合了奶业从生产到销售的诸多环节，故F1可称为实力因子，体现了奶业的综合产业化水平。
F2在C15、C19、C21、C22上相对有较高的荷载，它体现了原指标体系19.2%的信息。其中C15表示奶制品销售额增长率、C19表示原奶的成本状况，C21、C22表示奶业市场需求环境，又因为F2在C15、C21、C22上的荷载相对高于C19，所以F2可被称为市场因子，反映奶业的市场需求和增长能力。
F3在C11、C13、C17上有较高的载荷，它体现了原指标体系13.4%的信息。C11和C17分别表示乳品企业的利润率即获利能力和利润的增长情况，C13表示乳品企业的人均资产集中体现了企业投资和经营绩效，所以我们把F3命名为绩效因子。
F4在C16、C18上有较高的载荷，它体现了原指标体系10.2%的信息。其中C16代表乳品企业资产增长率，C18表示奶业总产值占牧业收入总产值的比重增长率，集中体现了奶业的增长速度，故F4可被命名为成长因子。
F5在C4、C7上有较高的载荷，它体现了原指标体系8.1%的信息。其中C4表示日处理能力50吨以上的企业所占比例，C7表示达到一定规模企业养殖小区的个数，所以F5可被命名为基础因子，反映了奶业产业化的基础水平。
（四）计算公共因子得分
根据因子得分矩阵，我们可以计算出各个因子得分，计算公式如下：只给出Factor1的得分计算公式，其他依次类推：
Factor1=0.098C1+0.112C2+0.104C3-0.25C4+0.079C5+0.097C6+0.062C7+0.099C8+0.107C9+0.107C10+0.004C11+0.074C12+0.019C13+0.081C14-0.015C15-0.011C16-0.025C17-0.014C18-0.027C19+0.113C20-0.005C21-0.024C22
（五）计算综合得分
根据以上公共因子的得分及其方差贡献率，我们得出综合得分F的计算公式：
F=（39.079F1+15.331F2+10.717F3+8.125F4+6.440F5/85.755=0.456F1+0.179F2+0.125F3+0.095F4+0.075F5
（六）综合得分及排名
综上，我们可以计算出华北地区各省市的奶业区域竞争力排名情况（见表3）。
四、结果与分析
为了更好地分析华北地区不同省市在不同发展程度下的奶业竞争力，我们以华北地区奶业竞争力的得分为基础将华北的五个地区分成三个层次：我们把得分在0.5分以上的归为第一层次；得分在0-0.5分的归为第二层次；得分在-0.5-0分的归为第三层次。
在华北地区的五个区域中，第一阶梯包括内蒙古、河北两省区。从5个因子的得分我们发现第一梯级的实力因子的得分排名与综合得分的排名相同，说明这两个省区都在实力因子上很有优势。所以，在第一层次各地区的相互竞争中，实力因子即奶业整体产业化水平起着不可或缺的作用；第二层次包括北京，第二层次与第一层次的差别在于综合竞争力得分排名中市场因子和绩效因子的贡献最大，其中又以市场因子的影响最为显著，说明第二层次的地区凭借其良好的市场表现及经营绩效，在实力因子得分不高的情况下仍保持着一定的竞争力；第三层次包括天津、山西。从整体上看，第三层次的优势不是很明显，各因子的得分差距很小，整体发展水平不高但较为稳定，属于中等偏低水平，奶业竞争力也较弱。
五、对策建议
第一层次的地区具有雄厚的生产实力，应该把工作重心放在提高市场因子和绩效因子上。具体措施可以从奶业市场入手，一方面要挖掘和培育当地及国内其他地区奶业消费市场，并且要想办法增加乳品的出口[5]；另一方面要保障奶业产业链产前环节的奶牛养殖和原料的供应，充分发挥区域强大的乳品加工处理能力[6]。若想在实力都较强的第一层次区域之间进一步提高奶业竞争力，则必须进一步提高奶业产业化水平和生产效率，减少中间环节，提高流通效率。
第二层次的地区综合实力相对较弱，应该把重点放在提高奶业的产业化水平上：既要保障饲草饲料的供给，提高奶牛的养殖规模；又要加强优化奶业产业链从而加快一体化进程，使乳品在原料收集、生产、加工各个环节更有效率，同时在提高奶制品的加工密度和挖掘深度上做文章[7]。再者，还必须加大对乳品企业的投资和扶持力度，在相关的产业政策方面给予扶持。
第三层次的地区既无明显的优势也没有明显的劣势，抓奶源基地建设、抓乳品企业建设、加强产业政策引导必须同时进行。学习和借鉴奶业发展较快的第一层次的发展经验和措施，也会对提高其奶业竞争力有帮助。
参考文献：
［1］Christensen. M， The Innovator， Dilemma：When New Technologies Cause Great Firms to Fail ［J］. Harvard Business School Press. 1997.
［2］左继宏，胡树华.区域竞争力的指标体系及评价模型研究［J］.商业研究，2005，（16）.
［3］张利痒.我国饲料产业区域竞争力评价分析［J］.中国人民大学学报，2007，（2）.
［4］陈红儿，陈刚.区域产业竞争力评价模型与案例分析［J］.中国软科学，2002，（1）.
［5］张文兵.国内需求对产业国际竞争力的影响分析:以中国奶业为例［J］.管理世界，2006，（3）.
［6］刘吉昌，柴春雨.提升中国乳业国际竞争力问题研究［J］.世界农业，2006，（5）.
［7］中国奶业发展报告［M］.北京：中国经济出版社，2008.
责任编辑、校对：秦学诗
Evaluation System and Empirical Analysis of Regional Competitiveness of Dairy Industry in North China
Wang Shikun , Liu Guoyan，Li Yuanyuan
Abstract: Considering the status of development of dairy industry in North China of our country we test to construct a evaluation index system of regional competitiveness of dairy industry in North China which contains seven-level indicators and 22 secondary indicators . And we use the factor analysis to analysis the competitiveness of dairy industry on five provinces in North China of the 2008. In order to improve the competitiveness of dairy industry of North China we use the final score to divide the North China into three levels to make detailed analysis.
Key words: North China; regional competitiveness of dairy industry; the factor analysis
收稿日期：2011-07-21
作者简介：王世昆（1963-）,男，河北衡水人，河北工业大学管理学院博士研究生，研究方向为经济发展与资源优化管理。
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