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中国大菱鲆养殖产业集群的影响因素分析

2016-09-13曹自强杨正勇李佳莹杨明晨上海海洋大学经济管理学院上海201306

上海农业学报 2016年4期
关键词:大菱鲆集群养殖

曹自强,杨正勇,李佳莹,杨明晨(上海海洋大学经济管理学院,上海201306)

中国大菱鲆养殖产业集群的影响因素分析

曹自强,杨正勇*,李佳莹,杨明晨
(上海海洋大学经济管理学院,上海201306)

近年来,随着大菱鲆养殖产业的发展,产业出现养殖成本上涨、收购价格走低、水资源匮乏等问题,而产业集群作为当今一种极有效率的产业经济组织形式,能实现资源的优化配置,提升企业和产业的竞争力。通过区位熵测算我国大菱鲆养殖主产区的产业集聚度,结合GEM模型从基础要素、企业要素和市场要素三方面构建产业集群的影响因素指标体系,并在我国2013年大菱鲆养殖产业主产区的数据基础上,运用灰色关联理论评价各影响因素与产业集群的关联度,研究表明:基础要素中技术推广水平、海水资源禀赋的关联度较高,市场需求和大型生产者数量的关联度分别在市场要素和企业要素中较高。因此建议,政府加大养殖技术培训力度,加快研发大菱鲆苗种繁殖技术和病害防治技术;推动循环水养殖模式,规范养殖企业标准化管理方式;建立合理的价格策略和加大产品宣传;引进和扶持大型企业,推行合作社或股份公司的建设。

水产养殖业;大菱鲆;产业集群;GEM模型;区位熵;灰色关联理论

1 研究背景

1992年,我国以稚鱼的形式引进大菱鲆,并在短短几年里,实现苗种规模化的培育,同时创立了“温度大棚+深井海水”的工厂化养殖模式,此后吸引了大批投资者进入该领域,从事大菱鲆养殖。我国大菱鲆养殖区域最初集中在山东莱州,短时间内迅速扩大到山东全省,然后逐步向全国沿海省地区扩展[1]。2005年,我国大菱鲆养殖产量为5万t,占全球总量的87.5%[2],虽然,2006年受上海“多宝鱼风波”事件的影响,养殖产量下降至4万t以下,但是在社会各界的共同努力下,迅速恢复,产业规模于2007年后平稳发展[2],据《国家鲆鲽类产业技术体系年度报告(2013)》,2013年主产区的养殖产量已达到5.63万t[3]。与此同时,根据国家鲆鲽类产业技术体系产业经济岗位团队的实地调查发现,近年来,大菱鲆养殖产业出现养殖成本上涨、收购价格走低、水资源匮乏等问题,不利于大菱鲆养殖产业的竞争力和可持续发展[3]。

针对上述问题,本研究试图从产业经济学相关研究中寻找解决思路,发现产业集群有利于提升企业和产业的竞争力,实现资源的优化配置,降低企业间的交易费用,最终提高产业的经济效率[4]。关于产业集群的研究最早可追溯到19世纪末英国经济学家马歇尔的产业区理论,他认为产业内大量企业的地理集聚可以产生地方化的外部规模经济,即地方化经济[5]。此后,国外学者从经济学和经济地理学等不同视角研究产业集群理论。其中,最具代表性的学者有韦伯[6]、克鲁格曼[7]、迈克尔·波特[8]等。国内学者也在产业集群的内涵[9]、形成原因[10]、竞争优势[11]及测度方法[12]等方面进行了研究,但研究对象主要集中在工业、服务业等方面[13-15],对农业尤其是水产养殖产业集群的研究相对较少。近年来,国内外学者关于水产养殖产业集群的研究主要有LOUIS[16]、PHAM[17]和TRAN[18]等关于虾养殖产业集群的研究和李艳红[19]、韩振芳[20]等关于鲆鲽类养殖产业的集聚现象的研究。目前,鲆鲽类养殖产业已发展成为我国北方海水养殖业的重要产业,在一定程度上代表了我国水产养殖业的发展方向,尤其是海水养殖业朝着工业化现代渔业发展之方向[21]。国家鲆鲽类产业技术体系的调查表明,大菱鲆养殖产业作为我国鲆鲽类养殖业的代表性产业,已经出现了养殖生产者在某一区域的地理集中现象,并表现出了一定的产业集群特征[22],但是国内外学者尚未对该产业集群的水平进行测度,也未对影响这种产业集群现象的因素进行深入的分析。故本研究将利用区位熵系数测算大菱鲆产业集群的集聚程度,了解大菱鲆养殖主产区的集群现状,并结合GEM模型分析该产业集群的影响因素,运用灰色关联理论评价影响程度。最后,根据结果分析和讨论因素对产业集群的影响,并提出相应的建议,为解决大菱鲆产业所面临的困难提供参考。

2 中国大菱鲆养殖产业集群及其测度

国家鲆鲽类产业技术体系调查表明,2013年我国大菱鲆养殖总面积已达到610.74万m2,工厂化养殖面积增长到596.01万m2,占养殖总面积的97.6%,养殖产业集中在山东、辽宁、河北、天津、江苏、浙江和福建7个沿海省市,其中,山东省和辽宁省分别占47.2%和38.6%。依据经济合作与发展组织(OECD)关于农业产业集群的界定,即农业产业集群是指一组在地理上相互邻近的以生产和加工农产品为对象的企业和互补机构,在农业生产基地周围,由于共性或互补性联系在一起形成的有机整体[23]。为考察在一定区域内大菱鲆养殖个体、养殖企业、相关机构组织等要素在地理上的集中是否可看作是广义上的农业产业集群,本研究根据2013年鲆鲽类产业经济体系采集、整理的大菱鲆养殖主产区的产业数据和《中国渔业统计年鉴(2013)》的水产养殖数据,利用区位熵对大菱鲆养殖区域的产业集聚度进行了测度,进而判断各区域的大菱鲆养殖产业是否存在产业集群现象。

区位熵也称为专门化率,是反映某一区域内某一产业部门在其更大的区域范围内的相对集中程度,从而确定该区域的产业集聚程度,识别出这一地区的优势产业[14]。区位熵LQij的计算公式如下:

其中,j代表地区,i代表大菱鲆养殖产业,LQij就是j地区的大菱鲆养殖产业在全国的区位熵,qij为j地区的大菱鲆养殖产业的养殖产量;qj为j地区所有水产养殖产业的养殖产量;qi指在全国范围内大菱鲆产业的养殖产量;q为全国所有水产养殖产业的养殖产量。计算结果见表1。

表1 大菱鲆养殖业区域集聚度 LQijTable 1 Location quotient of turbot aquaculture area

一般来说,当LQij>1时,表明j地区的大菱鲆养殖产业出现产业集群,系数越大说明集聚程度越高,则该地区的产业集群具有比较优势;当LQij<1时,系数越接近0表示j地区的大菱鲆养殖产业的集聚现象越不明显,在全国来说具有劣势[14]。研究发现,我国的山东、辽宁、河北和天津四个地区的大菱鲆养殖产业已出现明显的产业集群现象,浙江、江苏和福建的产业集群现象却不明显。故本研究选用存在产业集群的山东、辽宁、河北、天津四个地区,利用GEM模型对大菱鲆养殖产业集群的影响因素进行分析。

3 中国大菱鲆产业集群影响因素研究的理论模型与方法

3.1GEM模型及指标构建

目前,国内利用GEM模型对产业集群的影响因素研究主要文献有张晗[24]、吴晨等[25]。GEM模型将产业集群的影响因素分为三个方面:基础、企业和市场,其中,基础包括“资源”与“设施”二因素,企业包括“养殖企业和相关辅助产业”与“企业的结构战略和竞争”二因素,市场包括“本地市场”与“外部市场”二因素,各方面的每个因素之间都具有良好的互补作用(图1)。

本研究根据大菱鲆养殖产业的实际情况和集群特征,对影响大菱鲆产业集群的因素及指标进行构建(表2)。

图1 GEM模型Fig.1 GEM model

表2 大菱鲆养殖产业集群的影响因素及指标体系Table 2 Influence factors and index system of turbot culture industry cluster

3.2评价方法

目前,国内利用该方法评价因素对产业集群的影响程度的主要有白丁[27]和钟祥喜[28]。本研究尝试利用该方法,结合GEM模型下的指标体系,评价影响因素对大菱鲆产业集群的影响程度。

3.2.1变量选取及说明

将反映区域产业集聚程度的区位熵作为关键因素,即主行为因素,记作X0;影响因素的衡量指标X1-X12作为非关键因素,即比较因素。因此,可构建影响因素空间Sinu表示如下:

式中,Xi(j)为j地区的i指标的数值,例如X0(1)表示山东省的区位熵系数。各地区具体指标的指标值,如表3所示。

表3 2013年大菱鲆养殖主产区的产业集群及影响因素的相关数据Table 3 Relevantdata of the influence factors of turbot aquaculture industry cluster in 2013

3.2.2计算灰色关联度的方法

在影响因素空间中,Xi均为极大值极性,但是各因素量纲不同,且数量级不同。为了解决空间中的序列的不可比问题,第一步,对原始序列进行无量纲化处理,选用均值化处理方法,得到新序列x0-x13,并构建灰色关联因素空间SGRF。

则:SGRF={xi(j)|i=0,1,2,…;j=1,2,3,4;x0(j)=[x0(1),…x0(4)],…,x12(j)}

其中,x0(j)表示区位熵序列,avg[X0(j)]为四个省份的区位熵的平均值。

第二步,令x0(j)为参考序列,x1(j),…,x12(j)为比较序列,分别计算比较序列对参考序列的差异序列Δ0i(取绝对值)。

例如:Δ01(1)=|x0(1)-x1(1)|=|2.12-0.92|=1.20;Δ01(1)=[Δ01(1),…Δ01(4)]

其中,Δ0i(max)为差异序列Δ0i的最大值,Δ0i(min)为差异序列Δ0i的最小值。

第四步,确定分辨系数ρ,通常在最少信息原理下取ρ=0.5。其关联系数的计算公式为:

最后,可以计算出灰色关联度:

其中,当R越接近于1,说明比较序列与参考序列的关联度越高,即各因素对该产业集群的影响程度越高。

4 结果与分析

4.1结果

通过以上评价方法,得到最终评价结果如下表4所示。

表4 比较序列对参考序列的关联度值(取小数点后4位)Table 4 Comparesequence of referencesequence correlation value(4decimal places)

从上表可得,各影响因素与产业集群的区位熵系数的关联度从大到小的顺序依次为:技术推广水平、市场需求、海水资源、劳动力资源、基础设施、大型养殖生产者、沿海土地资源、政府经费支出、市场份额、水产饲料企业、养殖生产者、苗种企业。其中,技术推广水平的关联度为0.7826,其次是市场需求(0.7512)和海水资源(0.7233),最小的因素是苗种企业数量,关联度为0.5777。

需求分析还体现在教材建设上。ESP教材首要因素是满足学习者需求,教材要以内容为依托,教学内容与某些特定学科和职业相关,通过模拟真实语言学习环境,激发学习者学习兴趣和热情,发展学习者运用语言的能力,为进入专业英语学习打下扎实语言基础。笔者认为可以尝试组织有关专家和教学经验丰富的一线ESP教师对各类大中专院校进行学生ESP学习需求调查和分析,根据不同级别和不同性质院校的学习者需求对ESP教材进行开发和编写。同时,各个高校从事ESP教学教师,从社会和学生需求出发,借鉴国外优秀原版教材,认真对比国内同类教材,结合国内学生情况,进行教材再建设。

4.2分析

4.2.1基础要素大菱鲆养殖产业集群的影响

基础要素中技术推广人数对该产业集群的影响程度最高,关联度为0.7826,说明在具备基本相同自然条件的环黄渤海区域的四个省份,大菱鲆养殖技术推广水平已成为影响大菱鲆产业集群发展的最核心因素。纵观我国大菱鲆养殖业的发展历程,产业开始集聚于山东省,该地区涌现出一批以雷霁霖院士为代表的科学工作者实现养殖技术的突破,并利用水产养殖技术的知识外溢效应,迅速形成集聚式的技术创新,对大菱鲆养殖产业集群的发展奠定了坚实的基础[20]。另外,近些年在政府主导下这批科学工作者逐渐将山东省关于大菱鲆苗种繁育、养殖模式、饵料技术等方面的成果推广到辽宁省、河北省和天津市等地区,从而产业从开始集聚于山东省,渐渐向集聚于山东省、辽宁省和河北省转变,加快推进大菱鲆养殖产业集群的发展。特别是在辽宁省,根据国家鲆鲽类产业技术体系的跟踪调查,辽宁省于2013年大菱鲆养殖产量为24 820 t,其中葫芦岛占98.10%,而葫芦岛又主要集中于兴城,兴城市工厂化设施养殖园区是大菱鲆的主要养殖区之一,占83.40%[3]。该地区产业集群的快速发展,很大程度上归功于政府不断加大的技术推广力度和水产技术推广人员的不懈努力。

基础要素中另外一个重要因素就是海水资源禀赋,其关联度为0.7233,说明我国大菱鲆养殖产业是以资源为依托的产业[22],自然资源禀赋依然是形成我国大菱鲆养殖产业集群的基础性因素。现阶段我国大菱鲆养殖业基本实现了以“温室大棚+深井海水”为主的工厂化养殖模式,丰富充裕的地下海水资源是建造温室大棚及进行养殖的必要条件。另外,处于渤海周边的山东省、辽宁省、河北省和天津市,拥有合适的盐度和温度等基础条件的海水资源,且较东海周边的福建、江苏和浙江,其海水环境污染程度也相对较低。

4.2.2市场要素对大菱鲆养殖产业集群的影响

从上述结果可知,市场要素中市场需求与大菱鲆产业集聚水平的关联度为0.7512,仅次于技术推广水平,说明市场需求对大菱鲆养殖产业集群发展的拉动作用较为显著,家庭人均水产品类消费支出越高,反映出消费者对大菱鲆产品的市场需求总量越大,则对该地区大菱鲆养殖产业集群的影响程度越明显。此外,市场要素对产业集群发展的影响还表现为以下三个方面:第一,根据跟踪调查发现,大菱鲆养殖生产者多为家庭式作坊企业,生产的产品多为劳动密集型产品,产品加工能力不足,产品差异化较低,并且产品销售以专门化市场定期上门收购的方式为主,生产者对市场需求具有很强的依赖性。第二,根据演化经济地理理论,经济活动的空间集聚并非完全依赖于企业和消费者的理性区位决策,地方化的产业历史和文化的积淀为产业集聚提供了基本的需求起点。从我国鲆蝶类养殖业的历史看,我国环渤海地区一直有鲆鲽鱼捕捞、生产和消费的习惯,从而对该地区大菱鲆养殖产业集群的形成提供了条件。第三,随着大菱鲆产品在国内的市场知名度的提高,消费者对高蛋白低脂肪食物的青睐愈加明显,大菱鲆产品的消费方式在不断转型,家庭消费、网络营销等消费方式不断兴起,在产品价格低位运行、消费者收入增长、城市化及信息化浪潮等因素的综合影响下,传统消费市场进一步扩大,未来国内三线、四线城市及县城的市场需求越来越大,使得市场要素变得更加坚实。

4.2.3企业要素对大菱鲆养殖产业集群的影响

本研究所考虑的企业要素主要分为企业结构和辅助行业。从结果上看,养殖大型企业数量对大菱鲆养殖产业集群的影响程度较高,关联度为0.7126,说明大型养殖企业数量的增加,可以提高市场集中度和资源配置效率,有利于市场品牌产品乃至区域性品牌的建设,提升企业定价权,避免行情的大幅波动,使得行业利润率不断增加,进而推动了产业集群的发展。但是辅助行业对产业集群的影响程度较低,饲料企业和苗种企业的关联度分别为0.6391和0.5777,说明苗种企业与饲料加工企业在区域内较为分散,集群企业自身管理和与相关行业的合作还未能产生较大的优势,相关辅助行业的现状是大菱鲆养殖产业集群发展中的一个薄弱环节。从现实情况来看,大菱鲆产业的产业结构相对单一,产业集群内各成员间的关系更多地表现为一种直线式关系而不是网络关系,同时,产品的深加工与对外贸易在整个产业链中附加值较低,不利于产业集群的发展。

5 结论与建议

本研究通过区位熵系数对我国2013年大菱鲆养殖主产区的产业集聚程度进行了测算,结果发现,山东、辽宁、河北和天津存在产业集群现象,其中辽宁省的集聚程度最高,具有明显的比较优势,其次是河北省与山东省,而江苏、浙江和福建产业集群尚不明显。利用灰色关联分析法对GEM模型下的各影响因素与大菱鲆养殖产业集群区位熵系数的关联度做了实证分析,结果表明技术推广水平是主要因素,市场需求是次要因素,影响程度均超过了海水资源禀赋,而以往学者对水产养殖领域的研究[18,22],普遍认为资源禀赋是影响该产业集群最重要的因素,本研究认为存在差异的可能原因是实证研究中选取的四个省份具备基本相近自然条件和海水资源,故其对产业集群的影响被弱化。

从结果分析可知,首先,基础要素对大菱鲆养殖产业集群的影响主要表现在技术推广水平和海水资源禀赋两个因素。根据产业的发展现状,大菱鲆养殖产业是比较容易产生技术外溢的产业,技术创新一经突破就迅速被周边地区获取,故区域内技术推广人数恰好反映了技术传播和创新的效率,对产业集群发展提供了支持。另外大菱鲆养殖产业是以资源为依赖的产业,特别是海水资源禀赋,其为养殖产业集群的形成与发展提供了基础条件。其次,近年来市场要素中市场需求对产业集群的影响愈加明显,在产品价格低位运行、消费者收入增长的情况下,大菱鲆产品满足了消费者对高蛋白低脂肪食物的需求,市场认知度提升及消费市场扩大,拉动了产业集群的发展。最后,在企业要素下,大型养殖生产者数量的增加,提高区域市场集中度和资源配置效率,提升产业的规模经济水平,促使产业集群更有竞争力。

基于上述结论,结合目前产业集群发展的状况,提出以下四点建议。

第一,提高大菱鲆养殖水平,促进养殖技术推广与创新。首先政府应继续加大技术推广经费的投入,在人事编制和待遇上努力实现大菱鲆养殖产业技术人才入驻到乡镇一级的技术推广站,以科技减少日渐增加的人工成本。其次应注重水产行业人才培育,加强对年轻科技人才的培养。通过扩建水产类高等院校规模,吸引更多师生从事渔业技术学习与研究;再者水产行业协会和企业通过对本行业人员进行技术培训,提高其技术开发和应用能力。最后,加强大菱鲆产业研发费用投入,尤其是大菱鲆育种繁殖技术、饲料开发技术及病害防治技术方面的经费投入,加快饲料加工、投喂技术以及鱼病细胞工程技术的研发。

第二,政府与企业共同努力,实现资源的可持续利用。从宏观层面,政府加强政策引导,科学制定相关产业集群发展的规划、理念,保护本地区自然资源环境,同时政府、行业和科技合力指引产业确立以工厂化循环水养殖理念为指导,加快养殖生产由粗放型向集约型的转变,实现以节约资源、降低成本、提高养殖企业收入为目的的可持续发展。从微观层面,企业应将ISO 9001质量管理体系、ISO 14001环境管理体系和AS 8000社会责任体系等标准引入,提高产品的生产质量,树立企业的社会、环境责任,推行循环水养殖模式,合理利用自然资源。

第三,继续推进市场需求的拉动作用,扩大产品的消费市场。在市场良性发展的前提下,一方面企业采取合理的定价方略,使用取脂定价、渗透价格、满意价格等策略或根据季节和区域采取差别定价策略;同时迎合内外部市场的不同需求,制定合理的内部定位和外部定位,通过影视、网络等加大广告投入,努力打造大菱鲆优质集群品牌,提高市场影响力。另一方面,推进本地专业化市场的建设,形成核心供给力,吸引需求,优化投资环境,壮大市场主体;在充分尊重市场规律的基础上,开辟新的消费渠道,例如家庭消费、网络营销等方式。

第四,引进和扶持大型生产者的发展,并推行行业协会、合作社或股份公司的建设。政府引进和扶持大型企业的发展,发挥大型企业有效带动产业发展的作用。通过行业协会、合作社或股份公司的建设,引导企业间良性竞争和养殖生产者、苗种企业、饲料加工企业、流通企业的有效合作,充分发挥其在技术、溯源和质量标准等方面对养殖生产者的养殖规范、生产协调与管理的整合作用,努力将各环节个体集合后实现共赢。

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(责任编辑:张睿)

Influence factors of Chinese turbot industrial cluster

CAO Zi-qiang,YANG Zheng-yong*,LI Jia-ying,YANG Ming-chen
(Economics and Management College ofshanghai Ocean University,Shanghai 201306,China)

In recent years,with thedevelopment of turbot aquaculture industry,the industry appears the problem of high production cost,low price,the lack of water resources.Industrial cluster as the current one of the most efficient economic organization form which can achieve the optimal allocation of resources,enhance the competitiveness of enterprises and industries.The paper measured industrial concentrationdegree of turbot breeding areas in China through the location quotient,and combined thegEM model from three aspects as foundation,enterprise and market to build the indexsystem of influencing factors of industrial cluster.Then based on the producingdata of Chinese turbot aquaculture industry in 2013,the paper using the theory ofgrey relation evaluated thedegree of correlation between various influencing factors and industrial concentrationdegree.The resultsshowed that technology popularization level and theseawater resources had higher correlation with industrial concentrationdegree in foundation,marketdemand and the number of large producers had higher correlation respectively in market and enterprise.Based on the analysis,thesuggestions were proposed to increase the intensity of breeding technology training,andspeed up thedevelopment of turbotseedling breeding technology anddisease prevention technology.Governments and enterprisesshould promote the cultivation mode of circulating water,standardize the breeding enterprise management;should establish reasonable pricestrategy,increase the product publicity.The localgovernmentshould introduce andsupport large enterprises,and promote the construction of cooperative and joint-stock company.

Aquaculture industry;Turbot;Industrial cluster;GEM model;Location quotient;Grey relation theory

S967;F269.23

A

1000-3924(2016)04-147-07

2015-04-21

曹自强(1989—),男,硕士,研究方向:水产养殖产业集群。Tel:15618062981;E-mail:kg6808@163.com

,E-mail:zyyang@shou.edu.cn

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