基于产业生命周期的中国茶产业发展阶段识别

2020-07-17张利斌肖景文

绿色科技 2020年10期

张利斌，肖景文

(1.中南民族大学经济学院,湖北武汉 430074；2.中国武陵山减贫与发展研究院,湖北武汉 430074)

1 引言

2019年国务院明确将“茶”、“果”、“菜”并列作为我国乡村特色产业之一，鼓励其发展。茶叶也是我国“一带一路”倡议中重要的出口经济作物，各级党委和政府高度重视茶产业发展，将茶产业作为产业扶贫的重点产业之一。当前我国茶产业在高速发展的同时也面临着一些不容忽视的问题，例如：茶叶产品供求结构失衡、产业化程度低、产品附加值低等，这些问题的长期存在将不利于茶产业的进一步发展[1]。产业发展的不同阶段往往伴随着不同变化：产业的规模扩张先缓慢后快速再缓慢、产业技术逐渐成熟，产品由多样化逐渐走向无差异化、产业组织进入壁垒由低到高，市场结构先分散后集中，产业利润先提高后降低。这些变化与产业发展存在内在逻辑关系[2]，产业在不同发展阶段所面临问题也存在着差异。例如：当产业处于快速扩张阶段面临的问题往往是较为粗放型的生产模式只能实现“量”的增长，难以实现“质”的突破。中国茶产业面临着粗放式增长的问题，这是否意味着中国茶产业也处于快速扩张阶段呢？对以上问题的回答，理论界仍缺乏因应。因此，如何准确识别中国茶产业处于什么发展阶段？这个问题的解答对于茶产业的健康发展具有重要作用。

国内对茶产业生命周期识别的文章较少。陈学忠使用计算判断法对湖南黑茶产业生命周期进行研究[3]，伍骏骞采用经验判断法分析了蒲江县茶产业阶段划分及特征[4]。湖南黑茶和蒲江县茶产业的研究成果由于可能存在区域性特征，不能很好代表中国茶产业所处阶段。由于产业生命周期研究了产业不同发展阶段结构、行为、绩效之间的因果关系[5]，学者们普遍采用它来甄别产业发展阶段。因此，本文拟基于产业生命周期，采用Logistic曲线拟合方法，对中国茶产业发展阶段进行了识别，以期丰富相关研究成果，为茶产业的政策制定和茶企的战略制定提供智力支持。

2 中国茶产业生命周期识别

2.1 方法选择

判断某一产业处于产业生命周期的哪一阶段，主要有4种方法：曲线拟合法、对比判断法、计算判断法、经验判断法[6]。多数学者通过曲线拟合的方法来判断产业的生命周期阶段，最常用的模型就是皮尔曲线(即Logistic曲线)与龚佩慈曲线。两者相比，皮尔曲线分析的数据存在数据倒数的一级增量环比系数之间比较接近的特点；而龚佩慈曲线分析的数据具有取对数后的一级增量环比系数之间较为接近的特点[7]。本文在识别茶产业生命周期阶时，采用了产值指标，通过对产值的倒数的一级增量环比系数与对数的一级增量环比系数的标准差进行比较，最终决定采用皮尔曲线拟合法。

皮尔曲线的模型为：

(1)

式(1)中，Yt表示中国茶产业的年产值，t为年份，K是茶产业年产值的饱和值(常数)，即为中国茶产业产值增长的上限，a、b为待估参数，决定了茶产业在不同发展阶段产值的增长速度。

通过Logistic曲线可以对产业生命周期进行划分，假设茶产业是一个永续的行业，因此不存在衰退期。如图1所示，在0→t1时期是企业的形成期，t1→t3是产业的扩张期，在这一阶段企业迅速扩张，本文将扩张期划分为两部分t1→t2是扩张前期,t2→t3为扩张后期，t3→+∞为成熟期。通过对Logistic曲线分别进行三阶求导运算，求得Logistic曲线的3个拐点，以拐点为临界，对茶产业生命周期的阶段进行划分，得到表1。

2.2 基于Logistic曲线的我茶产业发展阶段定量识别

2.2.1 数据来源

本文将茶产业发展的初始年份选定为2000年，选取了2000～2019年的茶叶产值的数据用于Logistic曲线的拟合。从图2可以看出，中国近20年来茶产业产

图1 Logistic曲线

值不断增加，产值不存在下降的趋势，并且曲线越来越陡峭，说明产值的增长速度不断增加，因此可以初步判断我国茶产业正处于扩张期，并未进入成熟期，产值也尚未达到峰值。因此，不仅要通过Logistic模型对我国茶产业的发展阶段进行识别，同时更重要的是对步入成熟期的拐点进行预测，这对制定我国茶产业的发展规划有十分重要的意义。

表1 基于Logistic曲线的产业发展阶段划分

图2 2000～2019年中国茶产业产值变化

2.2.2 模型构建

在构建模型前，本文首先检验了使用Logistic曲线对中国茶产业生命周期进行曲线拟合时模型的显著性与拟合优度。运用SPSS统计分析软件，对2000～2019年的数据与Logistic曲线进行拟合，得出R2=0.983，F检验P=0.000<0.001,说明用Logistic曲线拟合中国茶产业生命周期的效果理想。因此，下一步可以运用Logistic曲线对中国茶产业的发展阶段划分以及预测未来发展。

logistic曲线模型是非线性方程,常数K值通常由经验与理论掺半的方法求出[8]，本文选择使用四点法对中国茶产业产值的饱和值K进行估计。四点法的公式为：

(2)

一般t1、t2、t3、t4应取为实测数据的起点、中间点、终点，本文选取样本数据序列t=2000、2007、2012、2019共4个年份，即(0，90)、(7，300)、(12，984.2)、(19，2396)，代入公式得估计值K=5740.9。在此基础上，对Logistic曲线进行处理，采用OSL得到参数a、b的估计值。具体步骤为：

(1)对皮尔曲线两侧取自然对数并整理得:

(3)

(4)

在计算出模型参数初值的基础上，运用Eviews软件，采用非线性最小二乘法对模型进行精回归，输入模型参数初值a=84，b=0.2223，K=5740.9，进行迭代估计，得到表2。

表2 非线性最小二乘法回归结果

可知模型的拟合优度R2=0.993,说明皮尔曲线对于观测值的拟合效果十分理想，同时对于参变量a(p=0.0000)与b(p=0.0000)的t检验的结果显著。因此，采用logistic曲线对我国茶产业的生命周期进行拟合的可行性高，可以使用logistic曲线对我国茶产业的发展阶段与未来发展进行预测。由非线性最小二乘法得出的logistic曲线为：

(5)

因此可以基于已知的logistic曲线代入表1，可求得其拐点t1=13.881,t2=20.805,t3=26.730。由此可以得出我国茶业产业的发展阶段：形成期：(0→13.881)；扩张前期：(13.881→20.805)；扩张后期：(20.805→26.730)；成熟期(26.730→+∞)，由此可知，中国茶产业正处于扩张前期，并即将步入扩张后期。