廣東農(nóng)業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)與分析

廣東農(nóng)業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)與分析

自1994年山東省首次提出“農(nóng)業(yè)強(qiáng)省”以來(lái)，中國(guó)已在16個(gè)省份相繼提出“農(nóng)業(yè)強(qiáng)省”。其中廣東省于2010年1月提出建立“農(nóng)業(yè)強(qiáng)省”。從國(guó)內(nèi)有關(guān)研究來(lái)看,嘗試建立農(nóng)業(yè)強(qiáng)省評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的主要有安徽、黑龍江、山東、廣東等省份。如孟楓平(1999)以安徽省為例,構(gòu)建了包括16個(gè)具體指標(biāo)的農(nóng)業(yè)強(qiáng)省評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,通過(guò)運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)中的“功效系數(shù)法”,對(duì)農(nóng)業(yè)強(qiáng)省實(shí)現(xiàn)程度進(jìn)行了具體的測(cè)算;李曉燕(2000)則以黑龍江為例,比較系統(tǒng)地提出了包括綜合指標(biāo)、一級(jí)指標(biāo)、二級(jí)指標(biāo)和評(píng)價(jià)指標(biāo)4個(gè)層次,22項(xiàng)具體指標(biāo)的強(qiáng)省評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,采用AHP法來(lái)研究并確定各指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重問(wèn)題,并采用線性加權(quán)函數(shù)法進(jìn)行多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià);楊少華、侯方高(2001)則通過(guò)對(duì)山東省農(nóng)業(yè)現(xiàn)狀的考察,構(gòu)建了包括30個(gè)指標(biāo)的農(nóng)業(yè)強(qiáng)省評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,依據(jù)比較所設(shè)置的農(nóng)業(yè)強(qiáng)省標(biāo)準(zhǔn)值與山東省的實(shí)際值,從總體上判斷山東省是否達(dá)到農(nóng)業(yè)強(qiáng)省;康藝之、萬(wàn)忠等(2010)結(jié)合廣東現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)特點(diǎn),建立了一套廣東農(nóng)業(yè)強(qiáng)省綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,運(yùn)用指標(biāo)體系綜合評(píng)價(jià)法以總分的高低來(lái)評(píng)價(jià)農(nóng)業(yè)強(qiáng)省建設(shè)的水平。在以上研究成果中,所有測(cè)算指標(biāo)權(quán)重的方法以及設(shè)置指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值的方法均偏于主觀。因此,本文將采用探索性因子分析法和聚類(lèi)分析法,對(duì)構(gòu)建的農(nóng)業(yè)強(qiáng)省評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行定量分析,以提高綜合評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性。一、學(xué)習(xí)方法(一)探索性因子分析探索性因子分析是由CharlesSpearman在1904年首次提出,是通過(guò)研究多個(gè)變量間相關(guān)系數(shù)矩陣(或協(xié)方差矩陣)的內(nèi)部依賴(lài)關(guān)系,將具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量(或樣品)綜合為數(shù)量較少的幾個(gè)因子,以再現(xiàn)原始變量與因子之間的相互關(guān)系。即探索性因子分析的目的就是減少變量的數(shù)目,用少數(shù)因子代替所有變量去分析整個(gè)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題。通過(guò)探索性因子分析,對(duì)各個(gè)變量自動(dòng)確定權(quán)值,可以避免各種人為主觀因素的影響,分析評(píng)判客觀事物的標(biāo)準(zhǔn)會(huì)更加準(zhǔn)確和真實(shí)。探索性因子分析的步驟如下:首先,通過(guò)統(tǒng)計(jì)軟件PASWStatistics18.0,先對(duì)逆指標(biāo)進(jìn)行正向化處理,并運(yùn)用Z-Score法對(duì)原始指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,以消除各個(gè)指標(biāo)間在數(shù)量級(jí)和量綱上的不同;其次,運(yùn)用KMO檢驗(yàn)和巴利特球體檢驗(yàn)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行是否適用于探索性因子分析法進(jìn)行適用性檢驗(yàn);然后再根據(jù)方差貢獻(xiàn)率與累積方差貢獻(xiàn)率確定公因子數(shù)量,選取恰當(dāng)?shù)男D(zhuǎn)方法來(lái)確保每個(gè)公因子具有實(shí)際含義,并對(duì)公因子進(jìn)行命名;最后,計(jì)算因子得分以及樣本的綜合得分,繼而得到樣本的綜合排名,并對(duì)其排名結(jié)果進(jìn)行分析。(二)表樣本或變量間的相似程度聚類(lèi)分析是根據(jù)研究對(duì)象的特性,對(duì)它們進(jìn)行定量分類(lèi)的一種多元統(tǒng)計(jì)方法。其基本思想就是在樣本之間定義距離,在變量之間定義相似系數(shù),距離或相似系數(shù)代表樣本或變量之間的相似程度。按相似程度的大小,將樣本或變量逐一進(jìn)行歸類(lèi),關(guān)系密切的類(lèi)聚集到一個(gè)小的分類(lèi)單位,然后逐步擴(kuò)大,使得關(guān)系疏遠(yuǎn)的聚合到一個(gè)大的分類(lèi)單位,直到所有的樣本或變量都聚集完畢,形成一個(gè)表示親疏關(guān)系的譜系圖,依次按照某些要求對(duì)樣本或變量進(jìn)行分類(lèi)。聚類(lèi)分析的步驟是:首先,選取指標(biāo)并確定數(shù)據(jù)是否需要標(biāo)準(zhǔn)化;其次,確定表示樣本距離或變量相似程度的統(tǒng)計(jì)量;最后,選擇適當(dāng)?shù)木垲?lèi)方法,進(jìn)行聚類(lèi),并對(duì)聚類(lèi)結(jié)果進(jìn)行分析。二、第一類(lèi)：探索性因子分析(一)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響因素本文首先將所有已提出“農(nóng)業(yè)強(qiáng)省”戰(zhàn)略的省份作為比較對(duì)象。有些省份(如山西、內(nèi)蒙古、海南、云南、貴州、陜西、甘肅、青海、寧夏等)盡管沒(méi)有提出明確“農(nóng)業(yè)強(qiáng)省”戰(zhàn)略,但為了在更大范圍內(nèi)衡量各個(gè)省份的農(nóng)業(yè)比較優(yōu)勢(shì)和農(nóng)業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)力,本文也將它們作為樣本加以分析。考慮到區(qū)域經(jīng)濟(jì)的特殊性,本文不考慮北京、上海、天津、重慶四個(gè)直轄市,也不考慮西藏和新疆。因此,本文最終選取我國(guó)大陸25個(gè)省份作為研究樣本(使用的數(shù)據(jù)年限為2008年)。(二)建立農(nóng)業(yè)強(qiáng)省評(píng)價(jià)指標(biāo)體系本文以科學(xué)性、系統(tǒng)性、可操作性為原則,并結(jié)合農(nóng)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的自身要求,圍繞高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、高效、安全、協(xié)調(diào)的五個(gè)基本特征進(jìn)行指標(biāo)設(shè)計(jì)。1.構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的方法在對(duì)廣東現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展分析的基礎(chǔ)上,參考近年來(lái)關(guān)于農(nóng)業(yè)強(qiáng)省、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力、農(nóng)業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力等評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的研究成果,按照評(píng)價(jià)指標(biāo)的設(shè)計(jì)原則,采取分析法逐步分析,初選出評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(見(jiàn)表1)。2.探索性因子分析科學(xué)的指標(biāo)體系是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)強(qiáng)省評(píng)價(jià)工作的前提和基礎(chǔ),初選的指標(biāo)未必是科學(xué)合理的,因此有必要對(duì)初選的指標(biāo)進(jìn)行完善化處理。我們選用探索性因子分析方法進(jìn)行指標(biāo)體系的構(gòu)面分析,進(jìn)一步遴選指標(biāo)。首先,根據(jù)探索性因子分析方法的公因子構(gòu)面指標(biāo)刪除的經(jīng)驗(yàn)規(guī)則,通過(guò)多次指標(biāo)刪除調(diào)整,最終將初選評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的高效1、高效2、高效5、高效6、安全3與協(xié)調(diào)1排除后,進(jìn)行探索性因素分析。輸出結(jié)果顯示,KMO值為0.573,大于0.5,說(shuō)明適宜做探索性因子分析。然后,采用主成分法(PrincipalComponentAnalysis)提取公因子,通過(guò)對(duì)初始因子載荷矩陣采用方差最大法(Varimax)進(jìn)行旋轉(zhuǎn),可得到旋轉(zhuǎn)后因子解釋的方差貢獻(xiàn)率以及旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣。萃取的四個(gè)公因子(高產(chǎn)安全、協(xié)調(diào)、優(yōu)質(zhì)、高效)與指標(biāo)體系編制的構(gòu)念基本吻合,均可合理命名,即各公因子均具有實(shí)際含義。因此,最終確定的農(nóng)業(yè)強(qiáng)省評(píng)價(jià)指標(biāo)體系共包括15個(gè)指標(biāo)(見(jiàn)表2)。(三)勘探因子分析1.協(xié)調(diào)因子公共因子四個(gè)公因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到75.915%,說(shuō)明所提取的公因子保留了較充分的原始信息,具有較好的代表性。各公因子分別命名如下:公因子1:主要解釋高產(chǎn)1、高產(chǎn)2、高產(chǎn)3、安全1和安全2等五個(gè)指標(biāo)。前三個(gè)指標(biāo)反映高產(chǎn),后兩個(gè)指標(biāo)說(shuō)明農(nóng)業(yè)安全,因此,命名為“高產(chǎn)安全因子”。公因子2:主要解釋協(xié)調(diào)2、協(xié)調(diào)3、協(xié)調(diào)4與協(xié)調(diào)5等四個(gè)指標(biāo),這四個(gè)指標(biāo)分別從勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移、培養(yǎng)新型農(nóng)民發(fā)展農(nóng)業(yè)、農(nóng)民分享社會(huì)服務(wù)、農(nóng)民分享工業(yè)化與城鎮(zhèn)化成果等角度反映了各省農(nóng)業(yè)發(fā)展是否協(xié)調(diào)。因此,第二個(gè)公共因子可命名為“協(xié)調(diào)因子”。公因子3:主要解釋優(yōu)質(zhì)1、優(yōu)質(zhì)2、優(yōu)質(zhì)3與安全4等四個(gè)指標(biāo),前三個(gè)指標(biāo)分別從農(nóng)業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)水平、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平、高附加值農(nóng)產(chǎn)品率角度反映了各省農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的優(yōu)質(zhì)方面。需要說(shuō)明的是,安全4(森林覆蓋率)指標(biāo)在原來(lái)指標(biāo)體系中是作為農(nóng)業(yè)安全的測(cè)度指標(biāo)出現(xiàn),但在探索性因子分析結(jié)果中歸屬于以?xún)?yōu)質(zhì)為主導(dǎo)的公因子中。出現(xiàn)這種情況的可能性在于森林覆蓋率體現(xiàn)的生態(tài)平臺(tái)條件是優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品生產(chǎn)的基礎(chǔ)性條件,也就是說(shuō),生態(tài)平臺(tái)提升品牌和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)水平,因此,森林覆蓋率體現(xiàn)的生態(tài)平臺(tái)條件歸屬于優(yōu)質(zhì)公因子也是可以接受,符合推理邏輯。公因子4:主要解釋高效3、高效4兩個(gè)指標(biāo),兩個(gè)指標(biāo)分別從投入產(chǎn)出率、科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率角度反映了各省農(nóng)業(yè)發(fā)展是否高效。因此,命名為“高效因子”。2.z-sc系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)化方法首先,通過(guò)軟件PASWStatistics18.0,先對(duì)逆指標(biāo)進(jìn)行正向化處理。其次,運(yùn)用Z-Score法對(duì)原始指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,以消除各個(gè)指標(biāo)間在數(shù)量級(jí)和量綱上的不同,記為xi’(i=1,2,…,15)。最后,運(yùn)用KMO檢驗(yàn)和巴利特球體檢驗(yàn)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行是否適用于因子分析法進(jìn)行適用性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明應(yīng)用因子分析模型是值得嘗試的。3.計(jì)算綜合得分運(yùn)用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件,采用回歸估計(jì)法計(jì)算出四個(gè)公因子的得分,分別命名為f1、f2、f3、f4。它們分別從不同方面反映了各省的農(nóng)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的總體水平,但單獨(dú)使用某一公因子并不能對(duì)各省在全國(guó)的地位作出綜合評(píng)價(jià),因此以各公因子對(duì)應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率占總體累積貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重,計(jì)算綜合分F,并將綜合得分轉(zhuǎn)換成百分制的標(biāo)準(zhǔn)得分。結(jié)果(見(jiàn)表3)。(四)綜合結(jié)果分析1.廣東農(nóng)業(yè)在全國(guó)各地區(qū)的地位現(xiàn)狀因子分析顯示,廣東“農(nóng)業(yè)強(qiáng)省”的綜合得分是71.2(以100分為標(biāo)準(zhǔn)),僅次于山東(84.0),位居全國(guó)第二?？傮w上,正如宏觀經(jīng)濟(jì)一樣,廣東農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)在全國(guó)也處于領(lǐng)先地位,基本上屬于“農(nóng)業(yè)強(qiáng)省”之列。廣東作為制造業(yè)發(fā)達(dá)省份,盡管農(nóng)業(yè)增加值占全省GDP比重較低,大宗農(nóng)產(chǎn)品占全國(guó)的比重也不是非常高。然而,正因?yàn)槭侵圃鞓I(yè)大省,廣東的農(nóng)業(yè)分享到了工業(yè)化的“正外部性”即農(nóng)民獲得較多的非農(nóng)業(yè)機(jī)會(huì)及因此而帶來(lái)的相對(duì)高收入。正是位于沿海發(fā)達(dá)地區(qū),廣東的農(nóng)業(yè)也因此充分享受到參與國(guó)際市場(chǎng)的好處。這些因素弱化了廣東農(nóng)業(yè)的比較劣勢(shì),并大大提高了廣東農(nóng)業(yè)在全國(guó)的相對(duì)地位。然而,雖然排名靠前,但廣東并不屬于農(nóng)業(yè)最強(qiáng)的省份,廣東的農(nóng)業(yè)優(yōu)勢(shì)在全國(guó)并不屬于領(lǐng)頭羊的地位。廣東農(nóng)業(yè)雖然排名僅在山東之后,但其得分相差12.8。廣東農(nóng)業(yè)略強(qiáng)于江蘇(64.4)和浙江(63.2),但差距不大;與中部地區(qū)的河北(62.8)和河南(62.4)兩省也基本上屬于同一檔次?？傮w上看,就綜合競(jìng)爭(zhēng)力和比較優(yōu)勢(shì)而言,廣東農(nóng)業(yè)在全國(guó)的相對(duì)地位屬于第二梯隊(duì)。2.供給與需求的高度化,廣東農(nóng)業(yè)的優(yōu)質(zhì)性表現(xiàn)出顯著廣東農(nóng)業(yè)的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢(shì)表現(xiàn)在兩個(gè)方面。第一,農(nóng)產(chǎn)品的需求結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出高度的國(guó)際化和外向型。作為沿海地區(qū),廣東的農(nóng)業(yè)在發(fā)展創(chuàng)匯農(nóng)業(yè)、占領(lǐng)國(guó)際市場(chǎng)和參與國(guó)際分工等方面有著得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。第二,農(nóng)產(chǎn)品的供給結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出高度化趨勢(shì)。在大農(nóng)業(yè)內(nèi)部,相對(duì)于種植業(yè),高附加值的水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)比重較大;在種植業(yè)內(nèi)部,相對(duì)于谷物,高附加值的經(jīng)濟(jì)作物比重較大。作為經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū),較高的居民收入水平為那些收入彈性較大的花卉、蔬菜、水產(chǎn)等高附加值的農(nóng)產(chǎn)品提供了廣闊的市場(chǎng)空間。供給與需求的高度化使得廣東農(nóng)業(yè)獲得了突出的結(jié)構(gòu)效益,廣東農(nóng)業(yè)也因此而顯示出顯著的“優(yōu)質(zhì)性”特征。2008年,廣東農(nóng)業(yè)的“優(yōu)質(zhì)因子”得分為1.90,高居全國(guó)第二名,并與位居第三的遼寧省(1.52)存在較大距離。3.廣東農(nóng)業(yè)突出“協(xié)調(diào)性”廣東農(nóng)業(yè)的“強(qiáng)”也表現(xiàn)在協(xié)調(diào)性和均衡性?xún)煞矫?。農(nóng)業(yè)的協(xié)調(diào)性與否主要看農(nóng)民能夠在多大程度上分享到經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的好處。農(nóng)民收入水平及其結(jié)構(gòu)、消費(fèi)結(jié)構(gòu)、人力資本等是農(nóng)業(yè)“協(xié)調(diào)”的重要表現(xiàn)。就此而言,廣東農(nóng)業(yè)的“協(xié)調(diào)性”是比較突出的。作為制造業(yè)大省,廣東工業(yè)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展為農(nóng)民提供了大量的非農(nóng)業(yè)就業(yè)機(jī)會(huì)和較高的工資性收入,從而也大幅度提高了廣東農(nóng)民的收入水平。收入水平的提高又促進(jìn)了農(nóng)民人力資本的投資和消費(fèi)結(jié)構(gòu)的升級(jí)。這些因素使廣東農(nóng)業(yè)體現(xiàn)出工農(nóng)協(xié)調(diào)和城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展的“協(xié)調(diào)”特征。2008年,廣東農(nóng)業(yè)的“協(xié)調(diào)因子”得分為0.92,低于江蘇(2.24)和浙江(1.71),位居全國(guó)第三。4.廣東農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的內(nèi)部差異廣東的農(nóng)業(yè)資源稟賦并不特別優(yōu)越。廣東沒(méi)有大規(guī)模的沖積平原。亞熱帶的土壤、復(fù)雜的氣候和頻頻發(fā)生的自然災(zāi)害是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的不利因素。水稻、小麥和玉米等主要農(nóng)產(chǎn)品雖然都合適于廣東生產(chǎn),但規(guī)模經(jīng)濟(jì)的缺乏使廣東在大宗農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)方面并沒(méi)有多少優(yōu)勢(shì)。改革開(kāi)放以來(lái),廣東工業(yè)化和城市化進(jìn)程加速推進(jìn),耕地面積相應(yīng)減少。與此同時(shí),既有的耕地又大量被用于種植經(jīng)濟(jì)作物。2002年,廣東糧食自給率下降到43.8%,這意味著,半數(shù)以上的廣東人靠外援給飯吃;而最新數(shù)據(jù)顯示,2007年廣東省的糧食自給率已經(jīng)下跌到40%以下,僅為34%,成為國(guó)內(nèi)第一的缺糧大省。此外,肉雞、生豬等產(chǎn)品的供給,對(duì)外省的依賴(lài)程度也非常高。上述因素使得廣東的主要農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)在全國(guó)格局中的相對(duì)地位并不十分重要。2008年,廣東農(nóng)業(yè)的“高產(chǎn)安全因子”得分僅為0.09?？梢哉f(shuō),廣東農(nóng)業(yè)的“高效安全性”不但無(wú)法與作為全國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)與河南(2.391)、山東(2.390)、河北(1.145)等省份相比,也遜色于四川(0.881)、安徽(0.607)、黑龍江(0.562)、江蘇(0.368)、湖南(0.367)和云南(0.183)許多中西部省份,與同樣是東部地區(qū)的江蘇也存在較大差距(0.368)。可以說(shuō),廣東因供求失衡而表現(xiàn)出來(lái)的糧食安全問(wèn)題是非常嚴(yán)峻的,而且呈局部惡化趨勢(shì)。這是廣東農(nóng)業(yè)最大的劣勢(shì)和缺陷。另外一個(gè)問(wèn)題是:盡管農(nóng)業(yè)資源非常有限,但廣東農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)卻仍然是粗放而非集約式的。日本等農(nóng)業(yè)資源緊缺的國(guó)家,依靠集約式的增長(zhǎng)方式而實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)的現(xiàn)代化;而在廣東,這種情形尚未出現(xiàn)。如上所述,較大程度的“協(xié)調(diào)性”是廣東農(nóng)業(yè)“強(qiáng)”的重要體現(xiàn)。但是,廣東農(nóng)業(yè)的“協(xié)調(diào)性”卻是外生的,因?yàn)樗饕醋怨I(yè)化的正外部性而非農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)自身的發(fā)展。改革開(kāi)放以來(lái),廣東農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步取得巨大成就,在探索現(xiàn)代化的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)方式方面也有一定成績(jī),農(nóng)業(yè)的組織化程度有所提高,農(nóng)民的收入水平不斷增加,農(nóng)業(yè)的供給與需求結(jié)構(gòu)都有所改善。但是,總體上,廣東農(nóng)業(yè)仍然處于“傳統(tǒng)”向“現(xiàn)代”轉(zhuǎn)型的過(guò)渡階段:科技等現(xiàn)代要素對(duì)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率較低,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)關(guān)系仍然以小農(nóng)為主;“高投入、低產(chǎn)出”粗放式增長(zhǎng)沒(méi)有得到根本性轉(zhuǎn)變。在結(jié)構(gòu)方面,盡管養(yǎng)殖業(yè)比重和經(jīng)濟(jì)作物的比重上升較快,但其增長(zhǎng)的集約性程度仍然是較低的,高度依賴(lài)土地、勞動(dòng)力等初級(jí)要素的投入,科技的貢獻(xiàn)率較低,農(nóng)產(chǎn)品附加值并不高?？梢哉f(shuō),因粗放式增長(zhǎng)而導(dǎo)致的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展問(wèn)題,是廣東農(nóng)業(yè)所面臨的巨大挑戰(zhàn)。不難理解,廣東農(nóng)業(yè)也因此而表現(xiàn)出明顯的“低效”特征。2008年,廣東農(nóng)業(yè)的“高效因子”得分僅為0.390,排名僅居全國(guó)第10位。三、二聚類(lèi)分析(一)聚類(lèi)分析結(jié)果利用前述探索性因子分析得到的25個(gè)省份的高產(chǎn)安全因子、協(xié)調(diào)因子、優(yōu)質(zhì)因子、高效因子等四個(gè)公因子作為自變量進(jìn)行聚類(lèi)分析。聚類(lèi)方法選擇Ward法,距離測(cè)試采用歐氏距離平方法,利用SPSS的系統(tǒng)聚類(lèi)法(Q型聚類(lèi))進(jìn)行聚類(lèi)分析。根據(jù)聚類(lèi)結(jié)果,可以將25個(gè)省份劃分為3~8個(gè)類(lèi)型(表4)。從表4可看出,如果劃分太少的類(lèi)別(例如分為3類(lèi)或者4類(lèi)時(shí)),無(wú)法考察類(lèi)別之間的具體差異,如果選擇較細(xì)的類(lèi)別劃分(例如分為7類(lèi)或者8類(lèi)時(shí)),某一類(lèi)別中含有的省份過(guò)少,更多地表達(dá)了特殊性。為了體現(xiàn)類(lèi)型之間的差異性,又保證不同類(lèi)型包含省份的均勻性,本文將25個(gè)省分成6類(lèi)是相對(duì)合適的(見(jiàn)表5)。(二)具體的農(nóng)業(yè)發(fā)展模式分析結(jié)合表5可以總結(jié)出各個(gè)類(lèi)別的以下特征:第1類(lèi):規(guī)模主導(dǎo)型。該類(lèi)主要包括河北、山東、河南等3個(gè)省份。這些省份的農(nóng)業(yè)資源稟賦條件非常好,有大規(guī)模的平原,適合于大規(guī)模的糧食種植和使用大型農(nóng)業(yè)機(jī)械;其土壤、氣候等條件也非常好。即這幾個(gè)省份農(nóng)業(yè)的“強(qiáng)”主要表現(xiàn)在農(nóng)業(yè)資源稟賦和生產(chǎn)規(guī)模等方面。具體來(lái)說(shuō),這3個(gè)省份的綜合得分均居前10名,都是農(nóng)業(yè)比較發(fā)達(dá)的省份。同時(shí),這3個(gè)省的高產(chǎn)安全因子得分最高,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占全國(guó)的份額、主要農(nóng)產(chǎn)品占全國(guó)的份額、農(nóng)產(chǎn)品單產(chǎn)、農(nóng)作物播種面積所占份額和農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力占全國(guó)的份額等指標(biāo)基本上都要遠(yuǎn)高出其它類(lèi)別。第2類(lèi):資源匱乏型。該類(lèi)主要包括山西、內(nèi)蒙古、陜西、甘肅、寧夏等5個(gè)省份。這些省份地理位置相對(duì)較為偏遠(yuǎn),農(nóng)業(yè)資源稟賦不佳,降雨量少,地形復(fù)雜多變。一方面,這些省份不太合適于發(fā)展大規(guī)模的大宗農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)。另一方面,這些省份總體上的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低,農(nóng)業(yè)部門(mén)難以享受到工業(yè)化的涓流效應(yīng)和正外部性。是故,這些省份的農(nóng)業(yè)基本上處于“傳統(tǒng)”階段,農(nóng)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力弱,屬于資源比較缺乏的類(lèi)型。具體來(lái)說(shuō),這5個(gè)省份的綜合得分排名均居后10名,4個(gè)公因子得分都偏低,發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè),任重而道遠(yuǎn)。第3類(lèi):結(jié)構(gòu)優(yōu)化型。該類(lèi)主要包括遼寧、浙江、福建和廣東等4個(gè)省份。這些省份地處沿海地區(qū),因地形和氣候等原因,它們并不適應(yīng)大規(guī)模的糧食生產(chǎn)。但是,這些省份有著較好的區(qū)位條件,通過(guò)大力發(fā)展高附加值的高端農(nóng)業(yè)等方式促進(jìn)了結(jié)構(gòu)升級(jí)和優(yōu)化,提高了農(nóng)業(yè)的比較效益,并在城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展等方面走在全國(guó)前列。與第一類(lèi)地區(qū)比較,這些省份農(nóng)業(yè)的“強(qiáng)”主要表現(xiàn)在結(jié)構(gòu)優(yōu)化方面。具體來(lái)說(shuō),這4個(gè)省份的綜合得分排名也均居于前10名,農(nóng)業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)良好,我國(guó)農(nóng)業(yè)強(qiáng)省的潛力較大。同時(shí),這4個(gè)省份的優(yōu)質(zhì)因子得分均居前5名,農(nóng)業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)水平、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平比其它類(lèi)別都要偏高,高附加值農(nóng)產(chǎn)品的種植面積占全國(guó)比重也比其它類(lèi)別相對(duì)要大,而且這4個(gè)省份的生態(tài)環(huán)境也要優(yōu)于其它類(lèi)別。第4類(lèi):規(guī)模偏優(yōu)型。該類(lèi)主要包括吉林、黑龍江、云南等3個(gè)省份。這些省份的農(nóng)業(yè)發(fā)展模式居于第一類(lèi)和第三類(lèi)之間,總體上更接近于第一類(lèi)。這些省份有成片的耕地,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的優(yōu)勢(shì)主要表現(xiàn)在規(guī)模經(jīng)濟(jì)方面。具體來(lái)說(shuō),這3個(gè)省份的綜合得分排名也處于后10名,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不太高。4個(gè)公因子得分總體來(lái)說(shuō)都不是太高,其中高產(chǎn)安全因子相對(duì)于其它3個(gè)公因子得分稍微高一點(diǎn),也說(shuō)明了這3個(gè)省份要成為農(nóng)業(yè)發(fā)展強(qiáng)省,可考慮從對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的優(yōu)質(zhì)、高效、協(xié)調(diào)等方面進(jìn)一步加強(qiáng)。第5類(lèi):結(jié)構(gòu)偏優(yōu)型。該類(lèi)主要包括江蘇、安徽、江西、湖北、湖南、廣西和四川等7個(gè)省份。這些省份農(nóng)業(yè)的優(yōu)勢(shì)主要表現(xiàn)為較大的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢(shì)和一定的規(guī)模效應(yīng)?？傮w上,農(nóng)業(yè)發(fā)展模式屬于偏結(jié)構(gòu)型。具體來(lái)說(shuō),這7個(gè)省份的綜合得分排名基本上都居中,4個(gè)公因子得分也都處于中間位置。說(shuō)明這些省份的農(nóng)業(yè)發(fā)展都還算可以,但是與那些農(nóng)業(yè)強(qiáng)省相比,則仍然存在一定差距。第6類(lèi):特色發(fā)展型。該類(lèi)主要包括海南、貴州、青海等3個(gè)省份。這些省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平總體較為落后,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整也較滯后,農(nóng)民收入總體較低。然而,這些地區(qū)有某些特殊的、可以大規(guī)模開(kāi)發(fā)利用的優(yōu)質(zhì)農(nóng)業(yè)資源。依托這些異質(zhì)性資源,通過(guò)農(nóng)業(yè)科技、規(guī)模經(jīng)營(yíng)等方式,這些省份在某些農(nóng)業(yè)領(lǐng)域培育了一些大型農(nóng)業(yè)企業(yè),打造了具有較大影響力和