甘肃省区域农业竞争力评价与时空演变分析

李晓甜，石培基

（西北师范大学地理与环境科学学院，甘肃 兰州 730070）

甘肃省区域农业竞争力评价与时空演变分析

李晓甜，石培基*

（西北师范大学地理与环境科学学院，甘肃 兰州 730070）

区域农业竞争力的提升是解决“三农”问题的关键。运用因子分析方法，对甘肃省14个地级市（州）1997、2002、2007和2012年的农业竞争力进行综合评价与实证分析，并结合不同时间断面上农业竞争力等级分布图和插值效果图，归纳总结了甘肃省农业竞争力的时空演变规律特征。结果表明：甘肃省各地市（州）农业竞争力水平差异显著，地域分布呈现出由分散向集聚发展的态势，可以划分为河西走廊超强型、陇中陇东一般型和陇南临夏甘南偏弱型3种基本类型；农业空间扩展能力与其竞争力水平高度正相关，并呈现出由极点式到点轴式再到网络化的迹象；农业政策导向驱动、资源禀赋及经济驱动、产业结构及成长驱动共同驱使农业竞争力在空间范畴上格局置换。

农业竞争力；因子分析；空间插值；时空演变，驱动机制，甘肃省

李晓甜， 石培基. 甘肃省区域农业竞争力评价与时空演变分析［J］. 农业现代化研究， 2016， 37（2）： 238-246.

Li X T， Shi P J. The evolution of spatial-temporal pattern of the regional agriculture competitiveness in Gansu Province［J］.

Research of Agricultural Modernization， 2016， 37（2）： 238-246.

改革开放以来，中国的农村经济以近6%的速度保持了30多年的持续高速增长。产业是保持乡村地区活力的重要前提，农业是乡村产业体系中最基础、最核心的竞争力。农业竞争力是指在市场经济条件下，农业所具有的开拓市场、占据市场并以此获得比竞争对手更多利润的能力［1］。提升农业竞争力，发展现代农业，是现代市场农业发展的内在要求，也是农业发展的目标和基本方向［2］。2000年国家提出西部大开发战略，并将农业现代化建设作为重要切入点之一［3］。随着我国加入WTO和国际经济一体化进程的加快，农业的国际国内市场竞争越来越激烈，农业竞争力研究成为学术界研究的一个热点。

国内关于城市竞争力和产业竞争力的研究已形成较完整的理论体系，为农业竞争力研究提供有效的理论支撑［4-8］。考察国内外农业竞争力的研究成果发现：1）关于农业竞争力的研究主要涉及内涵界定［9］、体系构建［10］、影响因素［11］、测量评价［12］、农村经济可持续［13］及优化措施［14］等多个方面，已经实现由理论研究向理论与实证并重的方向转变，其中农业竞争力的测量与评价是最为关注的一大领域；2）农业竞争力水平的定量评价成果丰富，采用了熵值法［15］、层次分析法（AHP）［16］、逼近理想点法（TOPSIS）［17］、因子分析［18］等定量化模型和方法，对全国、省域及市域等大中空间尺度的地域展开了实证研究及探讨。

但目前绝大部分学者的研究都只是对某一截面上农业竞争力的静态测量与评价，而鲜有对农业竞争力的未来趋势进行动态预测与分析。农业发展受自然条件约束和路径依赖影响而具有明显的地域分异特征，时-空分析有助于更清晰的把握区域农业竞争力发展的动因及演变规律，做好针对性的政策调控和方案实施［19］。作为一个传统农业大省和新丝绸之路的重要枢纽，甘肃省农业生产的基础条件薄弱，抵御自然灾害的能力较低，农业区域发展水平落后且内部差异显著，产业化、组织化和社会化服务水平较低，农民持续增收难度加大。

本文通过构建农业竞争力评价指标体系，从动态分析与定量分析相结合的角度，运用因子分析方法和空间统计模型，考查甘肃省各地市（州）农业竞争力的实际状况水平与时空演变规律，分析其农业竞争力影响驱动机制，有针对性的提出相应的发展建议，为转变农业增长方式、扩大农产品出口和加快提升甘肃省乃至辐射带动西部地区农业竞争力提供客观依据。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

甘肃省地处我国西北内陆，位于东部季风区、西北干旱区和青藏高原区三大自然区交汇处，也是沿丝绸之路连接中亚西亚的天然走廊。地域广阔，地貌类型多样，全省大致可分为河西走廊、祁连山地、陇中陇东黄土高原、甘南高原、陇南山地和北山山地六大地形区。全省现设12个地级市、2个自治州，国土总面积42.58万km2。2012年全省农业人口1 970.22万人，占总人口的72.62%。农林牧渔总产值1 358.16亿元，占全省GDP的24.04%。全省年平均气温7.8 ℃，年降水量42-757 mm。地表水热、光热等组合类型多样，地域分异特征明显，农业发展比较优势显著，但由于受到历史原因、地理位置及资源环境等因素的影响，各地区农业发展水平差异较大。

1.2 数据来源

本文使用1997、2002、2007和2012年4个时间断面上甘肃省的面板数据，以地级市（州）为基本单元研究农业竞争力的时空差异及演进特征。1997-2012年的社会经济数据来源于相应年份的《中国统计年鉴》、《中国区域经济统计年鉴》、《甘肃发展年鉴》和《甘肃农村年鉴》。所用矢量数据来源于国家基础地理信息中心。

2 研究方法

2.1 计算农业竞争力的因子分析法

2.1.1 评价指标体系的构建 农业竞争力是一个综合、系统、动态的概念，根据农业竞争力的本质内涵、基本特征及其主要内容，借鉴已有的研究成果，并根据代表性、全面性、科学性、易获性及可操作性的原则，选取相应的指标，构建区域农业竞争力评价指标体系（表1）。该指标体系包括农业产出效益竞争力、农业基础竞争力和农业结构与成长竞争力三个层面，涵盖25个指标，农业产出效益竞争力和农业基础竞争力反映农业的现实经营状况，农业结构与成长竞争力反映和预测农业未来的竞争态势，以此作为甘肃省区域农业竞争力评价与时空演变分析的基础。

2.1.2 数据标准化处理 由于评价指标体系中的各指标具有不同的量纲和数量级，不能直接用于评价分析，应先运用极值法对原始数据进行标准化处理，将原始数据转换为无量纲化指标测评值。即：

式中：Xi表示第i个指标无量纲化后所得值；xi表示该指标原始值；xmax和xmin分别表示指标体系中同类指标的最大原始值和最小原始值。

2.1.3 因子分析法的基本原理 因子分析（Factor Analysis）是基于多个变量的相关矩阵的内部依赖关系，通过降维，用较少的相互独立的因子变量来高度概括原来变量的大部分信息。因子分析法在教育与社会心理学领域经常使用，近年也在地理学［20］、经济学［21］等方面应用。数学模型为：

表1 农业竞争力评价指标体系Table 1 Appraisal index system on agriculture competitiveness

式中：x1，x2，…，xp为p个原有变量，是均值为零，标准差为1的标准化变量，αij为因子载荷，f1，f2，…，fk为k个因子变量，k＜p，表示成矩阵形式为：

式中：X是可实测的随机变量；F为因子变量或公共因子；A为因子载荷矩阵，是第i个原有变量在第j个因子变量上的负荷；ε为特殊因子，表示原有变量不能被因子变量所解释的部分，其均值为0。2.1.4 分析步骤 1）提取因子。通过分析指标的相关系数矩阵、巴特利特球形检验和KMO检验，按照特征值＞1，其累计方差贡献率＞85%的要求，并结合碎石图（scree plot）提取前6个因子为公因子，其累计方差贡献率为88.83%。因此，这6个公因子可以作为反映甘肃省14个地级市（州）农业竞争力的综合指标（表2）。

表2 因子解释原有变量总方差情况Table 2 On interpretation of the original variable total variance by factor

2）计算因子载荷矩阵。采用最大方差法对因子载荷矩阵实施正交旋转。依据旋转后的因子载荷矩阵，综合所有年份的特点，界定25个原始指标分别被哪个公因子所解释：第一公因子F1在劳动生产率、农村居民人均纯收入、人均GDP、单位耕地面积中有效灌溉面积、单位播种面积化肥施用折纯量等指标负载显著，且都在0.7以上，方差贡献率最大达到37.44%，可解释为农业经济及资源支撑因子；第二公因子F2主要集中在农业总产值、第一产业总产值、人均耕地面积、农业增加值增长率等指标，可解释为产出效益及市场需求因子；第三公因子F3主要集中在乡村非农业从业人员比重、人力资本支出占农民生活消费比重等指标，可解释为农业经营主体因子；第四公因子F4主要集中在农林牧渔业固定资产投资额增长率等指标，可解释为农业政策支持及保障因子；第五、六公因子F5可解释为农业结构及成长因子。

3）计算因子变量的得分。运用回归法估计因子得分系数，通过构造区域农业竞争力综合评价模型，以各因子对方差的贡献率为权重，加权求和计算了4个时间断面上甘肃省14个地市（州）农业竞争力公因子得分与综合得分，并据此将农业竞争力排序。得分越高，说明该区域的农业竞争力也越强，反之亦然。

2.2 农业竞争力的空间分析法

2.2.1 农业竞争力的空间表达 本研究将甘肃省14个地级市（州）的农业竞争力按综合得分数值排列顺序并划分为若干个等级，借助ArcGIS10.0用不同色斑将不同等级表示在甘肃省市域地图上，从而直观地分析农业竞争力的空间分异状况。

2.2.2 农业竞争力的空间插值 空间插值是指通过已知点的值推求任意点值的方法，通过已知呈离散状态的农业竞争力特征值与空间位置拟合一个能够充分反映特征值与空间位置间的数学关系的函数关系式，并根据该关系式推求该区域范围内任意点的值的方法。插值结果将生成一个连续的表面，在这个连续表面上可以得到每个点的值，以此来研究农业竞争力的空间扩展状况。反距离加权插值法（inverse distance weighted，简称IDW）就是根据数据点间的空间距离的远近加权插值字段，已知空间点对位置点的贡献与它们之间的距离呈反比关系［22］。公式为：

式中：Z（S）为S未知点（又称插值点）竞争力的估测值，n为已知的地市（州）样本数，Zi为第i个城市的农业竞争力数值，di为S插值点到已知城市i的距离。

3 结果与分析

3.1 甘肃省农业竞争力评价

利用因子分析方法计算1997-2012年甘肃省14地市（州）农业竞争力的综合得分，定量反映区域农业竞争力的水平。结果表明（表3）：1）各地级市（州）农业竞争力水平具有不均衡性。1997-2012年间酒泉与张掖的农业竞争力综合得分位居前两位，陇南、临夏、定西、甘南的综合得分最低。2）各地级市（州）农业竞争力水平具有显著的区域性。河西五市农业竞争力呈不断增强的趋势，农业竞争力弱的地域主要集中于甘南、陇南和陇中地区，陇东黄土高原地区居中。3）各地市（州）农业竞争力变化普遍，但变化幅度小。不论是农业竞争力的综合得分还是排序，绝大部分地市（州）都经历了或升或降的变化，但并没出现大起大落，变化幅度较小。

表3 1997-2012年甘肃省14个地级市（州）农业竞争力综合得分与排序Table 3 Agriculture competitiveness scores and ranking of the 14 prefectural-level cities in Gansu Province from 1997 to 2012

3.2 甘肃省农业竞争力的时间演变

3.2.1 农业竞争力的总体演变 农业竞争力是随着时间的推移不断发生变化的，各个时期表现为不同的变化特征。本文选取了1997、2002、2007和2012年四个时间断面，以便充分考虑国家实施“西部大开发”战略对甘肃省区域农业竞争力的影响。依据4个时间断面上的得分和综合排名，可以看出，15 a来甘肃省14地市（州）农业竞争力演变有如下趋势：1）从总体上看，序列两端趋于稳定，酒泉和张掖一直位于农业竞争力的前两名，且始终和其他地市存在一定差距，不过差距逐渐减小，但自2002年之后酒泉领先于张掖的差距又略微增大。定西、临夏、甘南和陇南位于末端。2）金昌与嘉峪关农业竞争力呈不断增强的趋势，平凉、庆阳呈不断削弱的趋势，排序发生明显的变化，分别上升（下降）了3-4个位次。武威、白银在整个评价期内排位基本保持不变。3）农业竞争力各层级趋向地域集中化。1997-2012年，甘肃省14地市（州）农业竞争力呈不断集中化的趋势，逐渐形成河西走廊超强型区域、陇中陇东一般型区域和陇南临夏甘南偏弱型区域。4）农业综合竞争力地域差异明显，综合得分值为正表示所属地市的农业竞争力水平高于全省平均水平，为负则表示其低于全省平均水平。1997年甘肃省区域农业竞争力得分高低值绝对差为1.40，2012年则为1.55，说明区域差异呈不断拉大的趋势。

3.2.2 农业竞争力的影响因素演变 区域农业竞争力时空演变过程是多种因素综合交互作用的结果，而且不同的时间断面上影响因素也是发展变化的（表4）。X6、X8、X10、X13、X14、X20、X25等指标在4个时间断面上呈现较强的相关性，说明农村的资源禀赋和农村经济条件、农业现代化水平以及农业经营主体的综合素质从根本上决定着区域农业竞争力水平的高低。同时，国家的政策支持对区域农业竞争力的影响作用不容忽视。X12、X19相关指数为负值，反映甘肃省耕地集约利用程度较低，农业生产结构单一，严重制约了甘肃省产业结构的优化和农村经济发展。值得注意的是，1997-2012年农业竞争力都与经济发展水平（以人均GDP来衡量）高度相关。

表4 1997-2012年甘肃省农业竞争力与各指标要素相关程度的变化Table 4 Correlations between the agriculture competitiveness and impact factors in Gansu Province from 1997 to 2012

总体来说，在新经济背景下传统因素的作用程度呈下降趋势，而现代因素的作用程度呈上升趋势，但变化幅度不大，决定农业竞争力的核心要素未发生本质变化，说明甘肃省由传统农业向现代农业演进任重道远。1997年各主成分的方差贡献率为41.32%、19.72%、9.05%、7.05%、6.26%、4.22%，说明F1（农业经济及资源支撑因子）对农业竞争力的影响最大，是造成区域差异最显著的驱动因子。F2（产出效益及市场需求因子）对农业竞争力也有重要的影响。2012年各主成分的方差贡献率为42.62%、17.35%、11.79%、7.68%、4.88%、4.51%，相比1997年，F1、F3（农业经营主体因子）、F4（农业政策支持及保障因子）的方差贡献率增加，表明其对农业竞争力重要性呈增强趋势。综上所述，农业资源禀赋与农村经济发展水平、农业现代化（机械化、电力化）水平是决定农业综合竞争力最重要的因素，因此，甘肃省需着力于提高自身的农业现代化水平，以市场为导向调整农业产业结构，以此提升区域农业竞争力水平。

3.3 甘肃省农业竞争力的空间演变

3.3.1 农业竞争力的空间分异演变 空间格局演变是基期格局与各研究单元相对发展速率共同作用的结果。通过比较1997-2012年甘肃省14个地级市（州）农业竞争力的综合得分，划分出3种区域农业竞争力类型，其中综合得分＞0（综合竞争力超过全省平均水平）的地区为竞争力Ⅰ型（一级），此类农业竞争力水平最高；综合得分＜0且＞-0.25（综合竞争力接近全省平均水平）的地区为竞争力Ⅱ型（二级），农业竞争力水平次之；综合得分＜-0.25的地区为竞争力Ⅲ型（三级），其农业竞争力最低。将4个时间断面的综合得分与14市（州）的矢量数据相关联，据此绘制农业竞争力在4个时间断面上的等级分布图（图1）。

甘肃省各地市（州）农业竞争力在稳定中有动荡，这为整合农业资源，发展农村经济提供了广阔空间。图1a为基期的农业竞争力格局，各等级空间分布较分散，处于第一等级的有酒泉、张掖、武威、平凉、庆阳，以上5市位于传统农业发达地区，具有良好的光热资源和耕地资源，农业产出效率高。处于第二等级的有嘉峪关、金昌、兰州、白银、定西5市，陇中地区土地相对贫瘠，且水资源匮乏，嘉峪关、金昌属资源型城市，农业发展基础薄弱。第三等级有临夏、甘南、陇南、天水4市，位于陇南地区，多山地丘陵，土层较薄且自然灾害频发，农业生产条件较恶劣，因而农业竞争力水平低。比较图1a、1b可见，1997-2002年农业竞争力变化幅度不大，天水和陇南由第三等级上升到第二等级，而定西由第二等级下滑到第三等级，其它地（市）位次不变，一、二、三等级的地区数由5∶5∶4变为5∶6∶3。比较图1b、1c可得变化最明显的是嘉峪关，由第二等级上升为第一等级，庆阳由第一等级下滑到第二等级，各等级地区数未发生变化。比较图1c、1d，金昌跃入第一等级，平凉、陇南分别下滑至第二、第三等级。比较图1a、1d，1997-2012年酒泉、张掖、武威始终位于第一等级，金昌、嘉峪关作为资源型城市，由于地区经济增长及周边地市的辐射带动跃入第一等级。天水跃入第二等级，陇东地区（平凉、庆阳）下滑到第二等级，定西下滑到第三等级，甘肃省区域农业竞争力空间分异由分散向集聚格局转变，区域农业竞争力变化具有一定的“路径依赖”特征。

图1 甘肃省农业竞争力等级分布图Fig. 1 The distribution of the agriculture competitiveness in Gansu Province

3.3.2 农业竞争力的空间扩展演变 结合甘肃省14地市（州）在4个时间断面上区域农业竞争力综合得分，运用ArcGIS10.0绘制空间插值效果图（图2），空间扩展能力的强弱用颜色由深到浅表示。区域农业竞争力强的地市，如酒泉、张掖等，空间扩展能力也强，具有一定正相关性，对周边区域的竞争力空间有一定的压缩作用。1997-2012年酒泉的农业竞争力有所提升，其空间扩张能力也相应的加强，张掖农业竞争力相对削弱，其空间扩展能力也相应的降低。武威、兰州、白银3市农业竞争力虽变化不大，但其空间扩展能力增强，分别朝东南、东北方向扩展，其原因在于周边区域平凉、庆阳、陇南空间扩展能力呈弱化趋势，不断收缩。金昌在张掖方向的空间扩展引人注目，使得张掖的空间扩展斑块在金昌方向上出现凹陷。定西自1997年开始空间扩展有了明显的伸张，而且其空间扩展能力不断增强。兰州-白银-临夏三市（州）的空间扩展能力相当且稳定，形成三角形地区，具备组织良好成长三角的条件。总体来看，甘肃省农业发展呈现出由极点式到点轴式再到网络化面状的迹象。

3.4 甘肃省区域农业竞争力时空格局演变的驱动机制剖析

3.4.1 宏观层面，农业政策导向驱动 农业政策对农业竞争力格局演化具有举足轻重的作用，从根本上推动农业竞争力在空间上的转变。自2004年起，中央连续10 a发布指导“三农”的一号文件，并反复强调把解决好“三农”问题作为全党工作的重中之重。科学合理的农业政策通过引导农业生产者的行为选择进而影响农业生产效率和农业产业结构，必然会推动农业的发展，并能够实现分配公平和高效发展的社会经济目标。区域农业竞争力时空格局演化过程包含了决策者对某一区域农业投入的力度大小，政策的实施最终要落实到农业相关的产业项目上，提高农业的硬实力和软实力，通过转型升级提升区域农业竞争力水平，改变其空间布局。因此，在当前市场化改革发展深化之际，区域农业想要进一步发展，首先必须要有一套维持农村经济正常运行并能为农业发展的创新和调整做出一定激励作用的政策体系。

图2 甘肃省农业竞争力空间插值效果图Fig. 2 The spatial pattern of the agriculture competitiveness in Gansu Province

3.4.2 中观层面，资源禀赋及经济驱动 农业是自然再生产和经济再生产有机结合的产物。农业具有自然性，即受自然环境的强大影响，自然环境的影响主要表现为各地区具有不同的气候、地形、土壤和植被等自然条件，从而形成各地独特的农业生产类型、品种、耕作制度和栽培管理技术。农业生产的社会分工表现为生产地域的分工，具有强烈的区域化趋势。地势平坦、光热条件良好、水资源丰沛、土壤肥沃的地区必然农业生产活动集聚，产生规模效应，创造出更多的农业价值。而地形破碎、沟壑纵横、光热不足、生态破坏的地区农业生产基础薄弱。资源禀赋的区域差异，一方面通过农业产出率直接影响各区域的农业竞争力水平，另一方面也通过农村居民的生计选择对区域农业竞争力产生间接影响，从而形成水平各异的农业格局。现代农业的发展对资金的需求越来越大，除了需要大量的精原料、高技术的投入外，由于甘肃省地域环境的限制，还需要大量资金投入到农田水利、电力等基础设施的建设中。良好的农村经济条件有利于提高农业现代化水平和投资环境，抢占时间差，获得先入为主的竞争优势，创造消费热点，引导和推动消费需求，从而更新区域农业竞争力格局的空间置换。

3.4.3 微观层面，产业结构及成长驱动 农业政策导向与资源禀赋及经济驱动农业产业结构的高级化和多元化。当经济发展到一定程度，农业竞争力提升的源泉并不是投资量的增加，而是技术的进步和结构的不断优化及完善。农业生产结构单一、生产规模小、商品率低、生产管理技术落后、抵御自然灾害能力弱会阻碍农业竞争力水平的提升。农业产业结构的优化升级以及农业发展的后发优势是农业竞争力格局演变的潜在因子，同时也是影响甘肃区域农业竞争力水平时空演变的重要驱动。产业结构的优化不仅在于农、林、牧、渔业之间，还在于其内部的优化。合理配置农业生产要素，大力发展特色农业，提高农业资源的利用水平和配置效率，培育一批优势农产品和优势产业带，形成规模化经营和品牌战略优势，势必会提高区域农业竞争力水平。

4 结论与讨论

4.1 结论

第一，1997-2012年甘肃省14地市（州）农业竞争力呈现出提升的态势，酒泉、张掖农业竞争力一直位于甘肃省前两位，金昌、嘉峪关农业竞争力上升较快，平凉、庆阳下滑较快，总体上呈地域集中化趋势，逐渐形成河西走廊超强型区域、陇中陇东一般型区域和陇南临夏甘南偏弱型区域。金昌与嘉峪关是较为特殊的地级市，二者均为资源型城市，其农业竞争力上升与其良好的经济基础条件、高素质的农业经营主体等要素密切相关。甘肃省各地市（州）农业空间扩展能力与其竞争力高度正相关，并呈现出由极点式到点轴式再到网络化面状的迹象。

第二，区域农业竞争力水平的核心要素未发生质的变化，主要取决于农业资源禀赋和农村经济发展水平、农业现代化水平。要提升区域农业竞争力，以上两方面是首选的切入点。随着农业竞争力影响因素的演变，目前整体上形成了以农村经济实力为核心，以农业现代化水平起支撑作用的农业竞争力影响因素系统。

第三，区域农业竞争力时空格局演变是各种驱动力作用于驱动因素的结果。农业政策导向驱动是造成农业竞争力时空格局演变的前提，资源禀赋及经济驱动是加剧农业竞争力时空格局演变的重要条件及基础，产业结构及成长驱动是影响农业竞争力时空格局演变的后续动力与催化剂，这些驱动力之间的作用及其耦合促使甘肃省区域农业竞争力格局的时空演化。

4.2 讨论

甘肃省各地市（州）农业竞争力与当地农业自然资源状况、经济发展水平息息相关，并具有明显的地域集中性。不同地区应依据自然及社会经济条件采取不同的农业经营模式，树立节水农业、生态农业和特色农业的发展理念，将资源优势、比较优势转化为市场优势、竞争优势。酒泉、张掖、嘉峪关、武威和金昌为省内农业竞争力超强型。五市位于甘肃省河西走廊，是国家重要的商品粮基地，具备人口集聚和农业开发的良好条件，灌溉便利，产出水平高，是全国重要的酿造葡萄、啤酒大麦、玉米制种、蔬菜种植生产基地，应大力发展现代农业。平凉、庆阳、天水、兰州、白银为省内农业竞争力一般型。该区农业开发历史悠久，雨养农业发展较好，应重点发展以天水、庆阳、平凉为重点的优质林果业，以兰州、白银为中心的花卉、蔬菜种植业等名优创汇农业。临夏和甘南是少数民族聚居的区域，农业具有资源分散和粗放型经营的特点，应转变农业发展方式，大力发展特色农业，如定西的“块状经济”，临夏的高原夏菜、啤特果，陇南的花椒、油橄榄，甘南的牛羊肉等，利用农产品自然、绿色、健康等优势，树立特色品牌，让地方特色农产品走向全国。

今后关于区域农业竞争力评价指标选取的全面性和代表性以及评价指标体系的科学性还值得深入研究和探讨。可持续发展能力即生态环境因子对农业竞争力的影响未做考量，这是本文的一个局限。我国与中亚五国在农业领域有较好的互补性和互利性，具备良好的农业合作潜力，上海合作组织合作平台和地缘优势以及日益改善的中亚投资环境为我国农业“走出去”到中亚发展提供了良好的机遇。如何结合“新丝绸之路经济带”建设的契机，并充分利用国内外两种资源、两个市场，以此实现甘肃省农业产业国际化的战略路径选择是我们今后学术研究的重要方向。

［1］ 翁鸣， 陈劲松. 中国农业竞争力研究［M］. 北京： 中国农业出版社， 2003. Weng M， Chen J S. A Study of the Agriculture Competitiveness in China［M］. Beijing： China Agriculture Press， 2003.

［2］ 曹执令. 湖南省区域农业竞争力比较研究［J］. 经济地理， 2012，32（2）： 139-142. Cao Z L. A study on evaluation of the regional agriculture competitiveness in Hunan［J］. Economic Geography， 2012， 32（2）：139-142.

［3］ 林正雨， 李晓， 何鹏. 四川省农业现代化发展水平综合评价［J］.农业现代化研究， 2014， 35（1）： 15-19. Lin Z Y， Li X， He P. Comprehensive evaluation on level of agricultural modernization in Sichuan Province［J］. Research of Agricultural Modernization， 2014， 35（1）： 15-19.

［4］ 张荣天， 焦华富. 泛长三角城市发展效率时空格局演化与驱动机制［J］. 经济地理， 2014， 34（5）： 48-54. Zhang R T， Jiao H F. Space-time pattern evolution and driving mechanism of urban development efficiency in Pan-Yangtza River Delta［J］. Economic Geography， 2014， 34（5）： 48-54.

［5］ 许学强， 程玉鸿. 珠江三角洲城市群的城市竞争力时空演变［J］.地理科学， 2006， 26（3）： 257-265. Xu X Q， Cheng Y H. Spatial-temporal changes of urban competitiveness in urban cluster of Pearl River Delta［J］. Scientia Geographica Sinica， 2006， 26（3）： 257-265.

［6］ 王发曾， 吕金嵘. 中原城市群城市竞争力的评价与时空演变［J］.地理研究， 2011， 30（1）： 49-60. Wang F Z， Lü J R. The evaluation and spatial-temporal evolvement of the city competitiveness of Zhongyuan urban agglomeration［J］. Geographical Research， 2011， 30（1）： 49-60.

［7］ 段学军， 虞孝感， 陆大道， 等. 克鲁格曼的新经济地理研究及其意义［J］. 地理学报， 2010， 65（2）： 131-138. Duan X J， Yu X G， Lu D D， et al. The study of New Economic Geography of Krugman and its significance［J］. Acta Geographica Sinica， 2010， 65（2）： 131-138.

［8］ 傅云新， 胡兵， 王烨. 中国31省市旅游竞争力时空演变分析［J］.经济地理， 2012， 32（6）： 144-149. Fu Y X， Hu B， Wang Y. Research on spatial-temporal evolution of tourism competitiveness in 31 provinces of China［J］. Economic Geography， 2012， 32（6）： 144-149.

［9］ Kennedy P L， Harrison R W， Kalaitzandonakes N G， et al. Perspectives on evaluating competitiveness in agribusiness industries［J］. Agribusiness， 1997， 13（4）： 385-392.

［10］ Dan R， Scott R， Huang J K. Roots of competitiveness： China's evolving agriculture interests （policy analyzes in international economies）［J］. Information Institute for International Economic，2004， 72（3）： 79-88.

［11］ Wei L L， Liang G S. A comprehensive supply chain management project selection framework under fuzzy environment［J］. International Journal of Project Management， 2007， 25（2）： 627-636.

［12］ Christian F， Sebastian S. Assessing the competitiveness situation of EU food and drink manufacturing industries： An index-based approach［J］. Agribusiness， 2007， 23（4）： 473-495.

［13］ 唐仁健. 从根本上提升我国农业竞争力—中国农业应对WTO的宏观思考［J］. 农业经济问题， 2001， 22（1）： 25-34. Tang R J. Enhance agricultural competitiveness fundamentally in China： The macro-thinking of China's agriculture to the WTO［J］. Problem of Agricultural Economy， 2001， 22（1）： 25-34.

［14］ 游士兵， 肖加元. 农业竞争力的测度及实证研究［J］. 中国软科学， 2005， 20（7）： 147-152. You S B， Xiao J Y. Measurement and empirical study on competitive capability of agriculture［J］. China Soft Science， 2005， 20（7）： 147-152.

［15］ 陈卫平， 赵彦云. 中国区域农业竞争力评价与分析——农业产业竞争力综合评价方法及其应用［J］. 管理世界， 2005， 21（3）：85-93. Chen W P， Zhao Y Y. An evaluation of the regional agriculture competitiveness in China： The comprehensive evaluation and application of the agricultural industry［J］. Management World，2005， 21（3）： 85-93.

［16］ 刘飞翔， 潘国亮， 占纪文， 等. 福建省农业竞争力的指标评价与动态分析［J］. 中国农学通报， 2009， 25（18）： 494-499. Liu F X， Pan G L， Zhan J W， et al. Indexes evaluation and dynamic analysis of the agriculture competitiveness system in Fujian Province［J］. Chinese Agricultural Science Bulletin， 2009， 25（18）：494-499.

［17］ 王友丽， 王健. 基于逼近理想点法的福建省区域渔业竞争力分析［J］. 中国海洋大学学报（社会科学版）， 2010， 21（6）： 25-29. Wang Y L， Wang J. Analysis of competitiveness of Fujian fishery industry based on Topsis［J］. Journal of Ocean University of China （Social Science Edition）， 2010， 21（6）： 25-29.

［18］ 陈学渊， 唐华俊， 吴永常， 等. 东北各地市农业综合竞争力评价研究［J］. 中国农学通报， 2010， 26（17）： 298-303. Chen X Y， Tang H J， Wu Y C， et al. Evaluation of agricultural comprehensive competitiveness in Northeast of China［J］. Chinese Agricultural Science Bulletin， 2010， 26（17）： 298-303.

［19］ 于正松， 李同昇， 龙冬平， 等. 陕、甘、宁三省（区）农业现代化水平格局演变及其动因分析［J］. 地理科学， 2014， 34（4）： 411-419. Yu Z S， Li T S， Long D P， et al. The pattern and it's reasons about the agricultural modernization in Shaanxi-Gansu-Ningxia region［J］. Scientia Geographica Sinica， 2014， 34（4）： 411-419.

［20］ 肖艳芳， 宫辉力， 周德民. 基于因子分析的苜蓿叶片叶绿素高光谱反演研究［J］. 生态学报， 2012， 32（10）： 3098-3106. Xiao Y F， Gong H L， Zhou D M. A study on the hyperspectral inversion for estimating leaf chlorophyll content of clover based on factor analysis［J］. Acta Ecologica Sinica， 2012， 32（10）： 3098-3106.

［21］ 林龙飞， 黄光辉， 王艳. 基于因子分析的民族文化旅游产品真实性评价体系研究［J］. 人文地理， 2010， 25（1）： 39-43. Lin L F， Huang G H， Wang Y. Research on the evaluation system of the authenticity of ethnic cultural tourism products based on factor analysis［J］. Human Geography， 2010， 25（1）： 39-43.

［22］ 池建. ArcGIS地理信息系统［M］. 北京： 清华大学出版社，2011. Chi J. Geographic Information System［M］. Beijing： Tsinghua University Press， 2011.

（责任编辑：王育花）

The evolution of spatial-temporal pattern of the regional agriculture competitiveness in Gansu Province

LI Xiao-tian， SHI Pei-ji

（College of Geography and Environmental Science， Northwest Normal University， Lanzhou， Gansu 730070， China）

The promotion of regional agriculture competitiveness is the key to solve the Three Rural Issues. This paper used factor analysis to evaluate the agriculture competitiveness of 14 prefecture-level cities in Gansu Province for the years of 1997， 2002， 2007 and 2012. At the same time， we have summarized the spatial-temporal regular pattern of the agriculture competitiveness in Gansu Province by combining the level distribution and the spatial interpolation regular pattern of the agriculture competitiveness in different sections. The research indicates that there are significant imbalance of the agriculture development in Gansu Province， and the geographical distribution shows an apparent trend from dispersion to centralization， it could be classified into three basic types： strong type， moderate type and weak type，while strong type regions were Gansu Corridor， moderate type regions were East and Central Gansu， weak type regions were Longnan， Linxia and Gannan； the agriculture space expansion capability is highly positive correlated with the level of its competitiveness， and shows the indication of the extreme point to point from the point-axes to planar network；The three driving aspects of agriculture policy orientation， resources endowment and economic orientation， industrial structure growth orientation are the main driving factors which lead to the spatial pattern replacement of agriculture competitiveness.

agriculture competitiveness； factor analysis； spatial interpolation； spatial-temporal evolution； driven mechanism； Gansu Province

National Natural Science Foundation of China （41271133）.

SHI Pei-ji， E-mail： xbsdspj@163.com.

29 July， 2015； Accepted 22 February， 2016

F207

A

1000-0275（2016）02-0238-09

10.13872/j.1000-0275.2016.0021

国家自然科学基金项目（41271133）。

李晓甜（1991-），女，甘肃永昌人，硕士研究生，主要研究方向为城市与区域发展研究，E-mail： Tinalixtnwnu@163.com；

石培基（1961-），男，甘肃临洮人，教授，博士生导师，主要研究方向为城市与区域发展规划和国土整治，E-mail： xbsdspj@163.com。

2015-07-29，接受日期：2016-02-22