基于因子分析和聚類分析的中國省域茶產(chǎn)業(yè)競爭力研究

胡振濤　項喜章

摘要：以中國各省茶產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)為依據(jù)，客觀分析中國各地區(qū)茶產(chǎn)業(yè)競爭力現(xiàn)狀。通過因子分析法和聚類分析法，對中國16個產(chǎn)茶省份的茶產(chǎn)業(yè)競爭力進行排序和聚類。結(jié)果表明，中國茶產(chǎn)業(yè)競爭力地區(qū)性差異顯著，具體表現(xiàn)出4種發(fā)展類型，且多數(shù)地區(qū)茶產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在不足。在對進行其分析闡述的基礎(chǔ)上，提出了相應(yīng)的對策建議。

關(guān)鍵詞：茶產(chǎn)業(yè)；競爭力；因子分析；聚類分析；省域

中圖分類號：F713.55 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2015）01-0215-04

中國的飲茶文化源遠流長，而隨著時代的發(fā)展，飲茶不再是中國人的專利，自19世紀80年代以來，世界茶葉消費量逐年增加，平均每年增速約為5%。全球茶葉貿(mào)易也隨之發(fā)展，貿(mào)易額從2000年的29.24億美元，增長到2010年的63.99億美元[1]。但是隨著肯尼亞、斯里蘭卡等出口型產(chǎn)茶大國的崛起[2]，中國茶葉貿(mào)易也迎來巨大的挑戰(zhàn)。此外，中國茶產(chǎn)業(yè)自身問題也不斷顯現(xiàn)，國際信譽屢屢下降，出口市場逐漸萎縮，出口價格自1997年開始持續(xù)走低[3]。作為世界公認的茶葉起源地，面對需求高漲的國際茶葉市場，中國茶產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀亟待改善[4]。客觀分析中國各地區(qū)茶產(chǎn)業(yè)競爭力現(xiàn)狀是改善和發(fā)展中國茶產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)和前提，基于此目的，首先采用因子分析法提取影響各省茶產(chǎn)業(yè)發(fā)展的共性因子，并根據(jù)因子得分對各省茶產(chǎn)業(yè)競爭力進行排名，然后利用共性因子進行聚類分析，對各省進行層次劃分，找出每一層次集團的優(yōu)勢和劣勢，以便從根本上了解中國茶產(chǎn)業(yè)競爭力現(xiàn)狀。

1 指標設(shè)計與數(shù)據(jù)選取

1.1 指標設(shè)計

指標的選取應(yīng)遵守完備性、簡潔性、系統(tǒng)性、科學性和可獲取性等原則[5]。本研究結(jié)合茶葉產(chǎn)業(yè)特點和指標選取的基本原則，構(gòu)建中國省域茶產(chǎn)業(yè)競爭力評價指標體系[6]。如表1所示。

1.2 數(shù)據(jù)選取

由于2012年和2013年部分數(shù)據(jù)滯后和缺失，X1～X7、X10～X14選取2011年數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù)，并且對于少部分缺失值采取整項刪除的處理方式；由于數(shù)據(jù)缺失或某些地區(qū)茶資源極其匱乏，刪除了部分如北京、上海、西藏等省（市）的樣本，最終得到中國16個省份的全部數(shù)據(jù)。其中各省國家茶葉百強企業(yè)個數(shù)（X8）、茶葉區(qū)域品牌價值榜前90位所占個數(shù)（X9）的評選依據(jù)是前一年的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，因此，X8、X9的樣本數(shù)據(jù)選取2012年更為合理[7]。在全部樣本數(shù)據(jù)中，2011年的數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局、地方統(tǒng)計局以及《中國茶業(yè)年鑒》，其中X4、X5、X6、X7、X12、X13和X14的統(tǒng)計口徑為國有及年銷售收入在500萬元以上的非國有企業(yè)[8-11]。X8、X9的數(shù)據(jù)來源于《2012年茶葉區(qū)域公用品牌價值評估報告》和《2012年中國茶葉行業(yè)百強企業(yè)》，具體樣本數(shù)據(jù)見表2。

2 因子分析

由于指標繁多，原始數(shù)據(jù)復(fù)雜且存在共線性問題，因子分析可以根據(jù)原始數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣提取能包含原始指標大部分信息的共性因子，達到數(shù)據(jù)降維的目的。

2.1 數(shù)據(jù)處理

在原始指標中，各指標含義有所差異，各個指標的波動會受到量綱和數(shù)量級的影響，為了消除這種影響，更全面地提取數(shù)據(jù)信息，利用SPSS 16.0軟件先對原始數(shù)據(jù)進行Z-score標準化處理，公式為：

ZXij=（Xij-Xj）/Sj

式中，ZXij為標準化處理后的數(shù)據(jù)，Xij為標準化處理前的原始數(shù)據(jù)，Xj為原始數(shù)據(jù)平均數(shù)，Sj為原始數(shù)據(jù)標準差。

2.2 因子分析適宜性檢驗

利用SPSS 16.0對標準化后的數(shù)據(jù)進行因子分析，首先要對因子分析的適宜性進行檢驗，結(jié)果顯示，KMO檢驗結(jié)果為0.590>0.500，Bartlett球形檢驗的顯著性水平為0.000<0.005，說明原始數(shù)據(jù)適合做因子分析。

2.3 因子構(gòu)造

SPSS 16.0的輸出結(jié)果中，指標變量共同度（Communalities）顯示的指標共同度均大于0.6，且大部分在0.9以上，說明公共因子能較好地體現(xiàn)各指標的信息。從公共因子中提取特征值大于1的因子，得到3個公共因子，各因子特征值與累計方差貢獻率如表3所示。

表3顯示，3個特征值大于1的公共因子累計方差貢獻率達到86.467%>80.00%，說明若以這3個公共因子為指標，能夠包含原來14個指標體系中86.467%的信息，既起到了數(shù)據(jù)降維的作用，又最大程度地保留了原始數(shù)據(jù)的信息。

由于初始因子載荷陣不夠明確，為了使各指標均能較明確地歸于以上3個因子，用SPSS 16.0軟件方差最大正交旋轉(zhuǎn)變換（Varimax）對初始因子載荷陣進行旋轉(zhuǎn)，經(jīng)過多次迭代后得到的因子載荷陣如表4所示。

由表4可以看出，因子1在X3、X4、X7、X8、X12、X14 6個指標上的載荷值較大，這6個指標的含義分別包含茶葉種植業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)和茶葉加工業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)，所以將因子1命名為“生產(chǎn)技術(shù)因子”。因子2在X1、X2、X5、X6 4個指標上的載荷值較大，這4個指標的含義分別包含茶葉種植業(yè)的規(guī)模（第一產(chǎn)業(yè)規(guī)模）和茶葉加工業(yè)的規(guī)模（第二產(chǎn)業(yè)規(guī)模），所以將因子2命名為“生產(chǎn)規(guī)模因子”。因子3在X9、X10、X11、X13 4個指標上的載荷值較大，這4個指標的含義反映的是產(chǎn)業(yè)效益，所以將因子3命名為“效益因子”。

表5列出了中國16個省份的省域茶產(chǎn)業(yè)競爭力因子得分，以及各個因子下的省域茶產(chǎn)業(yè)競爭力排名。其中各省綜合因子得分用以下公式得出：

S=■■

式中，S表示各省綜合因子得分，？滓i表示因子i旋轉(zhuǎn)前的單因子方差貢獻率，Si表示該省因子i的得分。

3 聚類分析

因子分析可以通過數(shù)據(jù)間的關(guān)系提取共性因子，從而達到數(shù)據(jù)降維的作用，而樣本之間也存在著一定的親疏關(guān)系，聚類分析中的Q型聚類可以將具有相似屬性的樣本進行聚類，在最大化類內(nèi)對象同質(zhì)性的同時，還能最大化類間對象異質(zhì)性，從而突顯樣本之間的共性以及各樣本的個性。endprint

利用SPSS 16.0軟件，在因子分析的基礎(chǔ)上，采用歐氏平方距離和系統(tǒng)聚類法，通過3個因子得分對各省進行Q型聚類，聚類譜系圖如圖1所示，聚類結(jié)果見表5。

根據(jù)聚類結(jié)果，第一類為云南。云南省是茶葉種植大省，茶園面積全國第一，毛茶產(chǎn)量也居全國前列。因子分析結(jié)果顯示，云南省生產(chǎn)規(guī)模因子得分居全國第一，遠超其他省份，但是生產(chǎn)技術(shù)因子和效益因子得分排在全國末尾，綜合因子得分也僅排名12，說明這一類省份茶產(chǎn)業(yè)資源豐富、規(guī)模龐大，但是資源利用率低，不能發(fā)揮其產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢，屬于產(chǎn)業(yè)鏈下游發(fā)展不足型。

第二類為浙江、湖南、四川。這3個省份的效益因子得分分別排在全國前三位，說明該類省份利用現(xiàn)有資源獲利的能力較強。但是浙江和四川省的生產(chǎn)技術(shù)因子為負，湖南省的生產(chǎn)規(guī)模因子為負，表明浙江和四川省技術(shù)欠缺，湖南省規(guī)模欠缺，所以這類省份屬于產(chǎn)業(yè)鏈上下游發(fā)展不匹配型。

第三類為湖北、貴州、安徽、陜西、廣西、廣東、河南、江西、重慶、江蘇、山東。這11個省份除湖北、廣東綜合因子得分排名較為靠前外，其他省份各因子得分均在平均水平以下，茶產(chǎn)業(yè)競爭力弱[12]，屬于全產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展不良型。

第四類為福建。福建省茶葉資源豐富，茶園面積和產(chǎn)量均居全國前列；名優(yōu)茶產(chǎn)量高，2012年茶葉區(qū)域品牌價值榜前90位中，福建占據(jù)11位；茶葉加工企業(yè)實力強勁，2012年全國茶企百強中，福建省獨占27家。福建省茶產(chǎn)業(yè)第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)共同發(fā)展，相互促進，具有較強的競爭力[13]，屬于全產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展良好型。

4 結(jié)論與建議

通過分析結(jié)果可知，中國省域茶產(chǎn)業(yè)競爭力差異顯著，大致可分為產(chǎn)業(yè)鏈下游發(fā)展不足型、產(chǎn)業(yè)鏈上下游發(fā)展不匹配型、全產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展不良型和產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展良好型，其中產(chǎn)業(yè)發(fā)展良好型省份僅有福建一省，全產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展不良型省份最多，達11個。按照各層次集團存在的優(yōu)勢和劣勢，給出以下建議：①產(chǎn)業(yè)鏈下游發(fā)展不足型省份，應(yīng)重點發(fā)展茶加工業(yè)，提高精制茶產(chǎn)量，同時打造地區(qū)品牌，不斷創(chuàng)新，開發(fā)茶葉新產(chǎn)品，促進茶產(chǎn)業(yè)增值；②產(chǎn)業(yè)鏈上下游發(fā)展不匹配型省份，應(yīng)著重調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，發(fā)展薄弱環(huán)節(jié)[14]。對于上游發(fā)展不足型省份，推廣無性系茶樹良種，提高茶葉產(chǎn)量；對于下游發(fā)展不足型省份，發(fā)展茶加工業(yè)以及相關(guān)服務(wù)業(yè)；③全產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展不良型省份，應(yīng)客觀分析茶產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀，優(yōu)化資源配置，重組生產(chǎn)要素，彌補不足；④產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展良好型省份，因子分析結(jié)果顯示其效益因子得分為負，說明其產(chǎn)業(yè)盈利能力尚在全國平均水平之下，所以其發(fā)展重點是提高產(chǎn)業(yè)盈利能力。為此，應(yīng)該在發(fā)揮第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)雙重推動作用的同時，從茶文化產(chǎn)業(yè)著手，提高服務(wù)業(yè)水平，豐富茶文化內(nèi)涵，推進第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

參考文獻：

[1] 韓 嘯，趙海燕，余 潔，等.中國茶葉產(chǎn)業(yè)國際競爭力研究[J].北京農(nóng)學院學報，2013，28（2）：69-72.

[2] 梅 峰.國際茶市現(xiàn)狀與中國茶產(chǎn)業(yè)發(fā)展[J].中國茶葉加工，2009（1）：3-6.

[3] 賀旭輝，閆逢柱.如何提高中國茶葉國際競爭力——基于中國、印度、斯里蘭卡、印尼和肯尼亞的比較分析[J].經(jīng)濟前沿，2006（1）：21-24.

[4] 姜含春，趙紅鷹.我國茶葉地理標志特性及品牌戰(zhàn)略研究[J].中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2009（4）：58-63.

[5] 溫忠麟，侯杰泰，馬什赫伯特.結(jié)構(gòu)方程模型檢驗：擬合指數(shù)與卡方準則[J].心理學報，2004，36（2）：183-194.

[6] 李宜春.省域文化產(chǎn)業(yè)競爭力評價指標體系初探——以安徽省為例[J].經(jīng)濟社會體制比較，2006（2）：99-103.

[7] 鐘 艷.基于產(chǎn)業(yè)集群的安徽茶葉區(qū)域品牌建設(shè)研究[J].皖西學院學報，2012，28（6）：41-45.

[8] 李西林，劉合光.世界茶葉貿(mào)易發(fā)展格局與趨勢[J].農(nóng)業(yè)展望，2011（4）：44-48.

[9] 郭錦墉.江西特色農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌經(jīng)營的思考[J].中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2005，26（4）：51-54.

[10] 宋燕平，王艷榮.茶產(chǎn)業(yè)集聚的實證研究[J].茶葉科學，2008， 28（5）：379-385.

[11] 孫威江，張翠香.茶資源利用及茶產(chǎn)品開發(fā)現(xiàn)狀與趨勢[J].福建茶葉，2004（1）：35-37.

[12] 姜愛芹，應(yīng)華軍.競爭優(yōu)勢理論與我國茶葉國際競爭力的影響因素[J].茶葉科學，2009，29（6）：475-482.

[13] 王刻銘，劉仲華.中國茶飲料市場競爭力分析[J].茶葉通訊，2007，34（2）：30-34.

[14] 韓 健，甘 娜.我國西部地區(qū)經(jīng)濟增長資源效應(yīng)及對策思考——基于“資源詛咒”假說的分析[J].科技進步與對策，2013，30（21）：1-5.endprint