胡振涛　项喜章

摘要：以中国各省茶产业数据为依据，客观分析中国各地区茶产业竞争力现状。通过因子分析法和聚类分析法，对中国16个产茶省份的茶产业竞争力进行排序和聚类。结果表明，中国茶产业竞争力地区性差异显著，具体表现出4种发展类型，且多数地区茶产业发展存在不足。在对进行其分析阐述的基础上，提出了相应的对策建议。

关键词：茶产业；竞争力；因子分析；聚类分析；省域

中图分类号：F713.55 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2015）01-0215-04

中国的饮茶文化源远流长，而随着时代的发展，饮茶不再是中国人的专利，自19世纪80年代以来，世界茶叶消费量逐年增加，平均每年增速约为5%。全球茶叶贸易也随之发展，贸易额从2000年的29.24亿美元，增长到2010年的63.99亿美元[1]。但是随着肯尼亚、斯里兰卡等出口型产茶大国的崛起[2]，中国茶叶贸易也迎来巨大的挑战。此外，中国茶产业自身问题也不断显现，国际信誉屡屡下降，出口市场逐渐萎缩，出口价格自1997年开始持续走低[3]。作为世界公认的茶叶起源地，面对需求高涨的国际茶叶市场，中国茶产业的发展现状亟待改善[4]。客观分析中国各地区茶产业竞争力现状是改善和发展中国茶产业的基础和前提，基于此目的，首先采用因子分析法提取影响各省茶产业发展的共性因子，并根据因子得分对各省茶产业竞争力进行排名，然后利用共性因子进行聚类分析，对各省进行层次划分，找出每一层次集团的优势和劣势，以便从根本上了解中国茶产业竞争力现状。

1 指标设计与数据选取

1.1 指标设计

指标的选取应遵守完备性、简洁性、系统性、科学性和可获取性等原则[5]。本研究结合茶叶产业特点和指标选取的基本原则，构建中国省域茶产业竞争力评价指标体系[6]。如表1所示。

1.2 数据选取

由于2012年和2013年部分数据滞后和缺失，X1～X7、X10～X14选取2011年数据为样本数据，并且对于少部分缺失值采取整项删除的处理方式；由于数据缺失或某些地区茶资源极其匮乏，删除了部分如北京、上海、西藏等省（市）的样本，最终得到中国16个省份的全部数据。其中各省国家茶叶百强企业个数（X8）、茶叶区域品牌价值榜前90位所占个数（X9）的评选依据是前一年的产业数据，因此，X8、X9的样本数据选取2012年更为合理[7]。在全部样本数据中，2011年的数据来源于国家统计局、地方统计局以及《中国茶业年鉴》，其中X4、X5、X6、X7、X12、X13和X14的统计口径为国有及年销售收入在500万元以上的非国有企业[8-11]。X8、X9的数据来源于《2012年茶叶区域公用品牌价值评估报告》和《2012年中国茶叶行业百强企业》，具体样本数据见表2。

2 因子分析

由于指标繁多，原始数据复杂且存在共线性问题，因子分析可以根据原始数据相关系数矩阵提取能包含原始指标大部分信息的共性因子，达到数据降维的目的。

2.1 数据处理

在原始指标中，各指标含义有所差异，各个指标的波动会受到量纲和数量级的影响，为了消除这种影响，更全面地提取数据信息，利用SPSS 16.0软件先对原始数据进行Z-score标准化处理，公式为：

ZXij=（Xij-Xj）/Sj

式中，ZXij为标准化处理后的数据，Xij为标准化处理前的原始数据，Xj为原始数据平均数，Sj为原始数据标准差。

2.2 因子分析适宜性检验

利用SPSS 16.0对标准化后的数据进行因子分析，首先要对因子分析的适宜性进行检验，结果显示，KMO检验结果为0.590>0.500，Bartlett球形检验的显著性水平为0.000<0.005，说明原始数据适合做因子分析。

2.3 因子构造

SPSS 16.0的输出结果中，指标变量共同度（Communalities）显示的指标共同度均大于0.6，且大部分在0.9以上，说明公共因子能较好地体现各指标的信息。从公共因子中提取特征值大于1的因子，得到3个公共因子，各因子特征值与累计方差贡献率如表3所示。

表3显示，3个特征值大于1的公共因子累计方差贡献率达到86.467%>80.00%，说明若以这3个公共因子为指标，能够包含原来14个指标体系中86.467%的信息，既起到了数据降维的作用，又最大程度地保留了原始数据的信息。

由于初始因子载荷阵不够明确，为了使各指标均能较明确地归于以上3个因子，用SPSS 16.0软件方差最大正交旋转变换（Varimax）对初始因子载荷阵进行旋转，经过多次迭代后得到的因子载荷阵如表4所示。

由表4可以看出，因子1在X3、X4、X7、X8、X12、X14 6个指标上的载荷值较大，这6个指标的含义分别包含茶叶种植业的生产技术和茶叶加工业的生产技术，所以将因子1命名为“生产技术因子”。因子2在X1、X2、X5、X6 4个指标上的载荷值较大，这4个指标的含义分别包含茶叶种植业的规模（第一产业规模）和茶叶加工业的规模（第二产业规模），所以将因子2命名为“生产规模因子”。因子3在X9、X10、X11、X13 4个指标上的载荷值较大，这4个指标的含义反映的是产业效益，所以将因子3命名为“效益因子”。

表5列出了中国16个省份的省域茶产业竞争力因子得分，以及各个因子下的省域茶产业竞争力排名。其中各省综合因子得分用以下公式得出：

S=■■

式中，S表示各省综合因子得分，？滓i表示因子i旋转前的单因子方差贡献率，Si表示该省因子i的得分。

3 聚类分析

因子分析可以通过数据间的关系提取共性因子，从而达到数据降维的作用，而样本之间也存在着一定的亲疏关系，聚类分析中的Q型聚类可以将具有相似属性的样本进行聚类，在最大化类内对象同质性的同时，还能最大化类间对象异质性，从而突显样本之间的共性以及各样本的个性。endprint

利用SPSS 16.0软件，在因子分析的基础上，采用欧氏平方距离和系统聚类法，通过3个因子得分对各省进行Q型聚类，聚类谱系图如图1所示，聚类结果见表5。

根据聚类结果，第一类为云南。云南省是茶叶种植大省，茶园面积全国第一，毛茶产量也居全国前列。因子分析结果显示，云南省生产规模因子得分居全国第一，远超其他省份，但是生产技术因子和效益因子得分排在全国末尾，综合因子得分也仅排名12，说明这一类省份茶产业资源丰富、规模庞大，但是资源利用率低，不能发挥其产业优势，属于产业链下游发展不足型。

第二类为浙江、湖南、四川。这3个省份的效益因子得分分别排在全国前三位，说明该类省份利用现有资源获利的能力较强。但是浙江和四川省的生产技术因子为负，湖南省的生产规模因子为负，表明浙江和四川省技术欠缺，湖南省规模欠缺，所以这类省份属于产业链上下游发展不匹配型。

第三类为湖北、贵州、安徽、陕西、广西、广东、河南、江西、重庆、江苏、山东。这11个省份除湖北、广东综合因子得分排名较为靠前外，其他省份各因子得分均在平均水平以下，茶产业竞争力弱[12]，属于全产业链发展不良型。

第四类为福建。福建省茶叶资源丰富，茶园面积和产量均居全国前列；名优茶产量高，2012年茶叶区域品牌价值榜前90位中，福建占据11位；茶叶加工企业实力强劲，2012年全国茶企百强中，福建省独占27家。福建省茶产业第一产业、第二产业共同发展，相互促进，具有较强的竞争力[13]，属于全产业链发展良好型。

4 结论与建议

通过分析结果可知，中国省域茶产业竞争力差异显著，大致可分为产业链下游发展不足型、产业链上下游发展不匹配型、全产业链发展不良型和产业链发展良好型，其中产业发展良好型省份仅有福建一省，全产业链发展不良型省份最多，达11个。按照各层次集团存在的优势和劣势，给出以下建议：①产业链下游发展不足型省份，应重点发展茶加工业，提高精制茶产量，同时打造地区品牌，不断创新，开发茶叶新产品，促进茶产业增值；②产业链上下游发展不匹配型省份，应着重调整产业结构，发展薄弱环节[14]。对于上游发展不足型省份，推广无性系茶树良种，提高茶叶产量；对于下游发展不足型省份，发展茶加工业以及相关服务业；③全产业链发展不良型省份，应客观分析茶产业现状，优化资源配置，重组生产要素，弥补不足；④产业链发展良好型省份，因子分析结果显示其效益因子得分为负，说明其产业盈利能力尚在全国平均水平之下，所以其发展重点是提高产业盈利能力。为此，应该在发挥第一产业和第二产业双重推动作用的同时，从茶文化产业着手，提高服务业水平，丰富茶文化内涵，推进第三产业发展。

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