李志方，陳 通

(天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部，天津 300072)

一、引 言

地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品(geographical Indications agricultural product，簡(jiǎn)稱GI農(nóng)產(chǎn)品)因其生長(zhǎng)于特定的地域環(huán)境內(nèi)，而相對(duì)于同類農(nóng)產(chǎn)品具有更高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。GI農(nóng)產(chǎn)品的發(fā)展對(duì)培育地方主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，挖掘地域品牌，提高農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量，增加農(nóng)民收入，推動(dòng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有十分重要的戰(zhàn)略意義。然而，我國(guó)各省份農(nóng)業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)不均衡態(tài)勢(shì)，加之當(dāng)前GI農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量呈迅猛增長(zhǎng)的形勢(shì)下，研究其空間分布的特征及與省際農(nóng)業(yè)發(fā)展的匹配程度，對(duì)國(guó)家和地區(qū)制定合理的農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)劃具有十分重要的理論支撐和決策參考價(jià)值。

目前，GI農(nóng)產(chǎn)品的研究主要集中于理論和實(shí)證兩個(gè)角度。(1)從理論角度來(lái)看，主要是采用公共品理論、產(chǎn)業(yè)組織理論，對(duì)GI農(nóng)產(chǎn)品的屬性、規(guī)制等方面開(kāi)展研究，如Josling認(rèn)為地理標(biāo)志具有公共品屬性，通過(guò)建立適當(dāng)?shù)恼J(rèn)證機(jī)制，將有效促進(jìn)社會(huì)福利的增加［1］;Zago和Pick利用產(chǎn)品差異模型，對(duì)地理標(biāo)志認(rèn)證制度的福利效應(yīng)進(jìn)行了研究［2］。(2)從實(shí)證角度來(lái)看，主要是對(duì)GI農(nóng)產(chǎn)品的消費(fèi)者支付意愿以及品牌認(rèn)知度進(jìn)行研究，如Scarpa等采用離散選擇方法對(duì)意大利消費(fèi)者GI農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)中的認(rèn)知異質(zhì)性進(jìn)行研究［3］;周安寧等采用假想價(jià)值評(píng)估法(CVM)對(duì)消費(fèi)者就“地域”屬性和“地理標(biāo)志保護(hù)”標(biāo)簽的支付意愿進(jìn)行了研究［4］。而從宏觀角度對(duì)GI農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行實(shí)證研究相對(duì)匱乏，如王寒等從地域分布、產(chǎn)品類型和批準(zhǔn)時(shí)間三個(gè)角度定性分析了我國(guó)GI農(nóng)產(chǎn)品的發(fā)展情況［5］;劉華軍采用空間經(jīng)濟(jì)學(xué)方法對(duì)我國(guó)地理標(biāo)志產(chǎn)品空間分布特征進(jìn)行了研究［6］。但這些文獻(xiàn)的數(shù)據(jù)都不能反映當(dāng)前GI農(nóng)產(chǎn)品迅猛發(fā)展的態(tài)勢(shì)，也沒(méi)有開(kāi)展針對(duì)GI農(nóng)產(chǎn)品分布與省際農(nóng)業(yè)匹配度的研究，從而無(wú)法為GI農(nóng)產(chǎn)品的發(fā)展規(guī)劃提出更為詳細(xì)的宏觀依據(jù)。

基于上述研究現(xiàn)狀，本文使用空間經(jīng)濟(jì)學(xué)中的集聚測(cè)算方法，結(jié)合我國(guó)當(dāng)前GI農(nóng)產(chǎn)品由國(guó)家工商總局、國(guó)家質(zhì)檢總局和農(nóng)業(yè)部三部門管理的制度現(xiàn)狀，以三部門注冊(cè)數(shù)據(jù)為依據(jù)，對(duì)GI農(nóng)產(chǎn)品空間分布進(jìn)行分析，然后創(chuàng)新性地對(duì)GI農(nóng)產(chǎn)品省際分布數(shù)量與農(nóng)業(yè)發(fā)展的匹配度進(jìn)行計(jì)算，最后依據(jù)匹配度結(jié)果，使用聚類分析方法，對(duì)各省進(jìn)行分類并總結(jié)其特征，以期為合理開(kāi)展規(guī)劃提供決策參考。

二、我國(guó)GI農(nóng)產(chǎn)品空間分布特征分析

本文從國(guó)家工商總局、國(guó)家質(zhì)檢總局和農(nóng)業(yè)部官方網(wǎng)站獲得GI農(nóng)產(chǎn)品(以果蔬、畜禽、茶葉、糧油、中藥材、花卉、蜂產(chǎn)品和其他農(nóng)副產(chǎn)品為統(tǒng)計(jì)對(duì)象)的注冊(cè)數(shù)量。數(shù)據(jù)范圍為大陸地區(qū)31個(gè)省份，數(shù)據(jù)截止日期為2011年12月31日。

(一)GI農(nóng)產(chǎn)品省際分布

表1提供了國(guó)家工商總局、國(guó)家質(zhì)檢總局和農(nóng)業(yè)部及剔除重復(fù)四類統(tǒng)計(jì)情況下各省GI農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量。

表1 我國(guó)GI農(nóng)產(chǎn)品省際分布

(二)GI農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域分布

將31個(gè)省份劃分為東部、中部、西部和東北四大區(qū)域，表2提供了各區(qū)域GI農(nóng)產(chǎn)品的數(shù)量分布情況。我們可得到如下結(jié)論:

(1)從總量及比重分布來(lái)看，依據(jù)國(guó)家工商總局、國(guó)家質(zhì)檢總局和剔除重復(fù)的數(shù)據(jù)，從多到少依次是東部、西部、中部和東北;而依據(jù)農(nóng)業(yè)部的數(shù)據(jù)，呈西部、東部、中部、東北次序排列。

(2)從各區(qū)域數(shù)量平均值來(lái)看，依據(jù)國(guó)家工商總局的數(shù)據(jù)，東部地區(qū)平均值最高，西部地區(qū)居第二位，中部地區(qū)居第三位，東北地區(qū)最低;依據(jù)國(guó)家質(zhì)檢總局的數(shù)據(jù)，中部地區(qū)平均值最高，東北地區(qū)居第二位，東部地區(qū)居第三位，西部地區(qū)最低;依據(jù)農(nóng)業(yè)部的數(shù)據(jù)，中部地區(qū)平均值最高，東北地區(qū)居第二位，西部地區(qū)居第三位，東部地區(qū)最低;依據(jù)剔除重復(fù)的數(shù)據(jù)，中部地區(qū)平均值最高，東部地區(qū)居第二位，東北地區(qū)居第三位，西部地區(qū)最低。

表2 我國(guó)GI農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域分布

(三)基于空間經(jīng)濟(jì)學(xué)的我國(guó)GI農(nóng)產(chǎn)品集聚程度測(cè)算

本文對(duì)GI農(nóng)產(chǎn)品的空間集聚程度進(jìn)行測(cè)算是基于空間經(jīng)濟(jì)學(xué)的統(tǒng)計(jì)描述方法?？臻g經(jīng)濟(jì)學(xué)主要研究生產(chǎn)要素的空間布局及經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間區(qū)位。當(dāng)前，空間經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究?jī)?nèi)容主要分為經(jīng)濟(jì)體空間分布差異的成因解析、經(jīng)濟(jì)體生產(chǎn)要素空間分布對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的助推效應(yīng)和經(jīng)濟(jì)體生產(chǎn)要素空間分布的統(tǒng)計(jì)描述。其中，成因解析集中對(duì)報(bào)酬遞增、隨機(jī)過(guò)程和地理要素三個(gè)方面進(jìn)行研究，助推效應(yīng)主要是基于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型的空間分布研究，而統(tǒng)計(jì)描述就是使用變異系數(shù)、EG指數(shù)、集中度、赫芬達(dá)爾指數(shù)及錫爾指數(shù)等指標(biāo)對(duì)經(jīng)濟(jì)體生產(chǎn)要素空間分布的集聚程度進(jìn)行測(cè)算［7］。因此，考慮到本文統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的單一性，為合理計(jì)算而決定采用空間經(jīng)濟(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)描述方法中的變異系數(shù)、集中度、赫芬達(dá)爾指數(shù)三種測(cè)算指標(biāo)對(duì)GI農(nóng)產(chǎn)品空間集聚程度進(jìn)行測(cè)算［8］［9］。

結(jié)合表1、2的數(shù)據(jù)，使用三種指標(biāo)進(jìn)行測(cè)算，我們可得GI農(nóng)產(chǎn)品的集聚程度測(cè)算結(jié)果(如表3所示)。依據(jù)三種測(cè)算指標(biāo)的含義［8］，我們可得如下結(jié)論:

(1)我國(guó)GI農(nóng)產(chǎn)品在空間分布上呈現(xiàn)明顯的集聚特征。

(2)變異系數(shù)結(jié)果表明依據(jù)農(nóng)業(yè)部的數(shù)據(jù)計(jì)算所得的集聚程度高于依據(jù)國(guó)家工商總局和國(guó)家質(zhì)檢總局的數(shù)據(jù)計(jì)算所得的集聚程度，集中度結(jié)果表明依據(jù)國(guó)家工商總局和農(nóng)業(yè)部的數(shù)據(jù)計(jì)算所得的集聚程度明顯高于依據(jù)國(guó)家質(zhì)檢總局的數(shù)據(jù)計(jì)算所得的集聚程度，赫芬達(dá)爾指數(shù)結(jié)果表明依據(jù)農(nóng)業(yè)部的數(shù)據(jù)計(jì)算所得的集聚程度高于依據(jù)國(guó)家質(zhì)檢總局的數(shù)據(jù)計(jì)算所得的集聚程度、略高于依據(jù)國(guó)家工商總局的數(shù)據(jù)計(jì)算所得的集聚程度。

表3 我國(guó)GI農(nóng)產(chǎn)品空間集聚程度計(jì)算結(jié)果

從表4所示結(jié)果可以看出，在三部門及剔除重復(fù)四種統(tǒng)計(jì)情況下，山東和四川的GI農(nóng)產(chǎn)品集聚測(cè)算結(jié)果均在前5名;在國(guó)家工商總局注冊(cè)及剔除重復(fù)兩種統(tǒng)計(jì)情況下，福建和浙江的GI農(nóng)產(chǎn)品集聚測(cè)算結(jié)果都在前5名。這說(shuō)明我國(guó)GI農(nóng)產(chǎn)品呈現(xiàn)明顯的個(gè)別省份集聚特征。原因是山東、福建及浙江屬于我國(guó)臨海省份，氣候宜人，名優(yōu)農(nóng)產(chǎn)品資源豐富，均重視農(nóng)業(yè)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的基礎(chǔ)作用，近年來(lái)GI農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量呈上升態(tài)勢(shì);四川素有“天府之國(guó)”美譽(yù)，自然環(huán)境條件好，政府較為重視特色農(nóng)業(yè)資源挖掘。

PBL教學(xué)模式可以幫助學(xué)生將所學(xué)英語(yǔ)口語(yǔ)切實(shí)應(yīng)用到實(shí)踐中去，為學(xué)生提供一個(gè)更加真實(shí)的環(huán)境，通過(guò)提問(wèn)，正確引導(dǎo)學(xué)生深入思考，讓學(xué)生反復(fù)回憶所學(xué)知識(shí)，實(shí)現(xiàn)問(wèn)題與知識(shí)的有機(jī)聯(lián)系，以此強(qiáng)化學(xué)生的思維能力，以及知識(shí)應(yīng)用水平。

表4 我國(guó)GI農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量排名前10位的省份及其百分比

三、我國(guó)GI農(nóng)產(chǎn)品省際分布與農(nóng)業(yè)發(fā)展匹配度分析

(一)研究方法

其中，Gi代表第i個(gè)省的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值，G代表全國(guó)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，Yi代表第i個(gè)省的GI農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量，Y代表全國(guó)GI農(nóng)產(chǎn)品總量。農(nóng)業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒(2012)》。當(dāng)匹配度趨于0時(shí)，表明該省GI農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量與其農(nóng)業(yè)發(fā)展較為匹配;當(dāng)匹配度小于0時(shí)，說(shuō)明該省GI農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量較多，存在資源浪費(fèi);當(dāng)匹配度大于0時(shí)，說(shuō)明該省GI農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量較少。

2.聚類分析法

聚類分析(Cluster Analysis)是研究分類問(wèn)題的一種多元統(tǒng)計(jì)方法。聚類分析的目的是把相似或相近的對(duì)象歸并成類，研究主要內(nèi)容是如何度量相似性和構(gòu)造聚類的具體方法。由于樣本量較大，本文采用 K-means聚類算法［10］。

(二)計(jì)算結(jié)果與分析

根據(jù)匹配度公式，本文使用表1和統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)，計(jì)算在三部門及剔除重復(fù)四種統(tǒng)計(jì)情況下各省GI農(nóng)產(chǎn)品分布均與其農(nóng)業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)不同程度的匹配失衡。依據(jù)所得匹配度，使用軟件SPSS20.0，在聚類設(shè)定為3、4、5、6的前提下，對(duì)31個(gè)省份進(jìn)行分類。在K=4后，單因素方差分析結(jié)果已無(wú)差異［11］。因此，我們可知K=4時(shí)的分類結(jié)果較為合理(結(jié)果如表5所示)。

表5 各省份GI農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量與其農(nóng)業(yè)發(fā)展匹配度聚類分析結(jié)果

依據(jù)表5的聚類分析結(jié)果，我們可將四類省份的特征總結(jié)如下:

1.“深挖數(shù)量、塑造品牌”型省份

廣東對(duì)GI農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量較為重視，但不太重視資源挖掘和品牌化經(jīng)營(yíng)，這與目前廣東省農(nóng)產(chǎn)品品牌數(shù)量較少的現(xiàn)狀較為貼近。

此類省份多屬于我國(guó)的農(nóng)業(yè)大省，農(nóng)業(yè)人口多，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)較好，但在資源挖掘力度、品牌經(jīng)營(yíng)和質(zhì)量層次仍有較大的提升空間。

3.“塑造品牌、重視質(zhì)量”型省份

此類省份在優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品的資源挖掘上較為重視，出現(xiàn)不同程度地飽和趨勢(shì)，但對(duì)品牌經(jīng)營(yíng)和質(zhì)量管理的重視程度仍有待提高。

4.“協(xié)調(diào)發(fā)展”型省份

該類省份前期較為重視名優(yōu)特色農(nóng)產(chǎn)品的挖掘，品牌化經(jīng)營(yíng)程度較高，質(zhì)量管理模式也較為先進(jìn)，但目前GI農(nóng)產(chǎn)品已呈現(xiàn)飽和趨勢(shì)。

四、結(jié) 語(yǔ)

通過(guò)上述研究，本文所得結(jié)論為:(1)我國(guó)GI農(nóng)產(chǎn)品呈現(xiàn)明顯的個(gè)別省份集聚特征;(2)當(dāng)前各省GI農(nóng)產(chǎn)品與其農(nóng)業(yè)發(fā)展匹配失衡現(xiàn)象較為普遍，但依據(jù)匹配失衡程度，我們可將大陸31個(gè)省份進(jìn)一步分為“深挖數(shù)量、塑造品牌”型省份、“深挖數(shù)量、塑造品牌、重視質(zhì)量”型省份、“塑造品牌、重視質(zhì)量”型省份和“協(xié)調(diào)發(fā)展”型省份。因此，本文提出以下政策建議:

(一)差異化發(fā)展戰(zhàn)略

針對(duì)第一類省份，要積極培育GI農(nóng)產(chǎn)品品牌。針對(duì)第二類省份，要在做好優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品資源挖掘、申報(bào)工作的前提下，積極培育GI農(nóng)產(chǎn)品品牌、重視質(zhì)量保護(hù)，引導(dǎo)走向“品牌化、高附加值、精細(xì)化生產(chǎn)”的發(fā)展道路。針對(duì)第三類省份，要堅(jiān)持品牌經(jīng)營(yíng)和質(zhì)量管理并重。針對(duì)第四類省份，需要進(jìn)一步調(diào)整其農(nóng)業(yè)政策傾向，合理發(fā)展其他農(nóng)副產(chǎn)品，促進(jìn)農(nóng)業(yè)各部門的協(xié)調(diào)發(fā)展。

(二)完善化發(fā)展戰(zhàn)略

要順應(yīng)當(dāng)前GI農(nóng)產(chǎn)品大量涌現(xiàn)的發(fā)展趨勢(shì)，適時(shí)構(gòu)建統(tǒng)計(jì)評(píng)估體系，有效提高監(jiān)測(cè)與監(jiān)管。

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