农业产业竞争力分析.docx
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1、农业产业竞争力分析 作者:颜婷来源:中国集体经济2021年第35期本文用资源禀赋系数来反映云南省 马铃薯相对丰富程度马旺林(2012)将资 源禀赋系数定义为:表示某地区某种资源 占比与国民生产总值占比的比值,采用 ef = *4公式。如果资源禀赋系数EF1,表明云南省马铃薯资源在H-0模 型意义上是丰富的,即具有比较优势,反 之则不具有比较优势生产要素马铃署产业竞争力图1 基于产业层面的波特钻石模型摘要:马铃薯产业的发展关系着世界上最大的马铃薯生产国之一的中国的粮食安全。产 量高、效益好是农民的主要收入来源等条件使其成为云南省的优势产业。文章根据钻石模型分 析方法,对1983 2015年云南省
2、马铃薯产业的发展状况、主要问题和竞争优势,以及各因素 之间的关系进行了分析。云南省的马铃薯产业发展良好,但生产技术落后、消费结构不合理。 文章通过建立技术人员培训库、加强政府扶持等途径提升云南省马铃薯产业的竞争力。关键词:产业竞争力;钻石模型;马铃薯马铃薯作为云南地区人民尤其是山区人民的主食,马铃薯主粮化政策在云南具有良好基 础,云南具有良好的区位优势和气候条件,这使得马铃薯产业成为云南重点发展产业之一,云 南省也成为全国马铃薯的主产区之一。本文采用定性分析与定量分析的方法根据波特的钻石模型提出了影响马铃薯产业竞争力 的四大因素,利用时间序列平稳性检验、OLS回归分析确定各个因素与云南省马铃薯
3、产业竞争 力之间是否存在长期均衡关系,影响程度大小,根据实证研究的结果提出建议。马铃薯产业的 发展对政府扶贫工作有重要意义,在我国,越是贫困的地区,马铃薯产业越发达,因此,引导 马铃薯产业健康发展不仅优化了资源配置,解决了农民生计问题,还有效促进地域经济的发 展。一、云南省马铃薯产业的发展现状分析马铃薯是云南省重要的农作物,其种植面积仅次于玉米和水稻,云南省马铃薯每年播种 面积大概在700万亩,占全国粮田种植面积的3%,其产量占我国马铃薯总产量10%左右,是 我国四大马铃薯生产大省之一。目前,我国马铃薯产业发展面临巨大挑战,种植面积和需求不断扩大的同时,从事相关 研究的科研人员极度缺乏。近年来
4、,马铃薯种植规模已从8000多万亩发展到1.5亿亩,而从 事马铃薯研究和技术开发的具有研究生学历的科研人员不足300人,云南省拥有800多万亩的 种植面积而科研人员不足30人。马铃薯关系到国家粮食安全,由此可见专业人才的紧缺性和 重要性。二、云南马铃薯产业的竞争力理论分析(一)农业比较优势分析云南省一直以来都是以农业为主的省份,农作物种植面积很大,人力资源成本低,这是 云南省农业产业在产业竞争中取得竞争优势的基础,不管是研究贸易竞争力的各项指标还是分 析马铃薯产业竞争力的影响因素,云南省农业产业所具有的比较优势均是基础。(二)马铃薯资源禀赋分析本文用资源禀赋系数来反映云南省马铃薯相对丰富程度。
5、马旺林(2012)将资源禀赋系 数定义为:表示某地区某种资源占比与国民生产总值占比的比值,采用EF=公式。如果资源禀 赋系数EF1,表明云南省马铃薯资源在H-0模型意义上是丰富的,即具有比较优势,反之则 不具有比较优势。经过计算自1984年以来云南省马铃薯资源禀赋系数看出云南省马铃薯明显具有比较优 势。和四川、内蒙等一些地方比有明显的比较优势,但是和甘肃、青海等比却不明显,所以本 文将继续通过拓展的竞争优势理论,分析云南省马铃薯产业竞争优势以及各指标之间的关系。(三)钻石模型的动态分析本文将政府作为第五个关键要素纳人到波特的钻石理论模型中,作为虚拟变量进行分 析,并将企业战略变为产业战略,基于
6、原有的钻石理论模型构建云南省马铃薯产业的钻石模型 (如图1所示)。因为我国充分的市场机制还没有形成,还需要政府在产业发展过程中创造。 图中实线部分表示直接影响因素,虚线部分表示间接影响因素。三、钻石模型的实证检验(一)评价指标体系构建本文以“钻石模型”为理论依据,根据数据可获得性,选取云南省马铃薯产量作为衡量云南 省马铃薯竞争力的被解释变量;选取马铃薯种植面积、社会消费品零售总额、交通运输货运 量、土地生产率、规模优势指数以及政府采取相关农业政策等作为模型中的解释变量。为衡量 相关变量对云南省马铃薯产业竞争力的影响,本文据此建立计量经济学模型。1. 指标选取用云南省马铃薯种植面积和单位面积产量
7、来作为农业生产要素的指标,考虑数据平稳性 以及可获得性本文选取消费品零售总额作为国内马铃薯需求状况指标。选取土地生产率反映相 关和支持产业,用规模优势指数来表示云南省马铃薯产业发展是否具有规模优势。由于政府政 策无法进行量化,此处采用虚拟变量0和1来描述。2. 数据整理本文实证分析了 1983 2015年云南省马金令薯产量在土地生产率、单位面积产量、消费品 零售总额、政府政策和种植面积下的“钻石模型”,由于各数据之间差距较大,回归后误差较大 且各指标影响力也无法合理显示,同时,为消除异方差对回归的影响,本文对连续型数据进行 对数化处理。(二)时间序列分析1. 相关性分析本文的数据均为数值数据,
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