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2014 , Vol. 33 >Issue 8: 1515 - 1528

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj201408011

陕甘宁地区农业龙头企业集群发展的区位选择 ——基于6个国家级农业科技园区内的企业管理者调查

  • 龙冬平 ,
  • 李同昇 ,
  • 苗园园 ,
  • 李晓越 ,
  • 刘淑娟 ,
  • 于正松
展开
  • 西北大学城市与环境学院, 西安 710127
通讯作者:李同昇(1960- ),男,陕西岐山人,教授,博士生导师,主要从事经济地理学研究。E-mail:

作者简介:龙冬平(1985- ),男,湖南邵阳人,硕士,主要从事区域发展与城乡规划研究。Email:

收稿日期: 2013-12-17

  要求修回日期: 2014-05-20

  网络出版日期: 2014-08-10

基金资助

国家自然科学基金项目(41271131)

教育部国家级特色专业建设项目(TS12489)

西北大学“211”“十二五工程”研究生自主创新项目(YZZ13001)

收起

Research on location choices of agricultural leading enterprises' cluster development: A survey of enterprise managers from six national agricultural science and technology parks in Shaanxi-Gansu-Ningxia Region

  • LONG Dongping ,
  • LI Tongsheng ,
  • MIAO Yuanyuan ,
  • LI Xiaoyue ,
  • LIU Shujuan ,
  • YU Zhengsong
Expand
  • College of Urban and Environmental Sciences, Northwest University, Xi'an 710127, China

Received date: 2013-12-17

  Request revised date: 2014-05-20

  Online published: 2014-08-10

Copyright

《地理研究》编辑部
Fold

摘要

企业是最基本的微观经济单元,研究企业管理者的区位决策行为能为园区的优化布局与企业的集群发展提供依据。基于企业的微观视角,在对已有研究梳理的基础上,建立了龙头企业集群发展的区位选择理论模型,采取半结构式访谈法和问卷调查法对杨凌、渭南、吴忠、银川、定西、天水6个国家级农业科技园区的企业进行抽样调查,结合结构方程模型从地理区位、政策环境、产业环境和园区环境等四个方面,对影响龙头企业集群发展区位选择的机理进行了实证研究。结果表明: 龙头企业集群发展的区位选择受4个变量的直接效应与间接效应的综合影响;从表象来看,影响龙头企业集群发展区位选择因素的直接效应强度依次是产业环境>政策环境>地理区位>园区环境;从本质来看,地理区位的差异性形成了政策环境的特殊性,两者又经连锁通道形成了产业环境的差异性与园区环境的优越性,从而对企业管理者的区位决策行为产生不同的影响,即影响龙头企业集群发展区位选择因素的总体效应强度依次是地理区位>政策环境>产业环境>园区环境。

关键词： 区位选择; 龙头企业; 企业集群; 陕甘宁地区; 农业科技园区

本文引用格式

龙冬平 , 李同昇 , 苗园园 , 李晓越 , 刘淑娟 , 于正松 . 陕甘宁地区农业龙头企业集群发展的区位选择 ——基于6个国家级农业科技园区内的企业管理者调查[J]. 地理研究, 2014 , 33(8) : 1515 -1528 . DOI: 10.11821/dlyj201408011

Abstract

As the most basic micro-economic units, enterprises attract a wide range of research interests. One of the fields of interest is decision-making behavior of enterprise managers on location choices in technology parks because it provides the basis for the layout optimization of the parks and for the development of enterprise clusters. This paper examined the location choices of agricultural leading enterprises for the cluster development through a survey of enterprise managers from six national agricultural science and technology parks in Shaanxi-Gansu-Ningxia region. Firstly, according to the literature reviews, a location choice model for the cluster development of leading enterprises was established from the micro-perspective of enterprises. Secondly, this study carried out semi-structured interviews and questionnaires on enterprises from six national agricultural technology parks in Yangling, Weinan, Wuzhong, Yinchuan, Dingxi and Tianshui, and disclosed the location choice mechanism of leading enterprises for cluster development through a structural equation model from the following four aspects: geographical location, the policy environment, industry environment and campus environment. Finally, the results show that: location choices of the leading enterprises are directly or indirectly affected by the above four variables. As for the direct effects, the intensity of each factor goes in the descending order as follows: industrial environment, political environment, geographical location and environment of parks. In essence, however, the intensity of each factor goes in descending order as follows: geographical location, political environment, industrial environment and the environment of parks. The reason for this is that the heterogeneity of the geographical location resulted in the unique political environment, and both of them together formed the difference of industrial environment and the superiority of campus environment through chain channels, which consequently have different effects on the location choices of agricultural leading enterprises for their cluster development.

Key words： location choice; leading enterprises; enterprises cluster; Shaanxi-Gansu-Ningxia Region; agricultural science and technology park

1 引言

中国农业龙头企业集群发展尚处于初步阶段。在中国农业转型升级的关键时期,如何抓住机遇,克服传统农业的“弱质性”,实现农业现代化,可借助于农业龙头企业的集群发展,形成一个强大的增长极,通过扩散效应辐射带动周围农区的快速发展。随着国务院支持农业产业化龙头企业发展政策的贯彻落实,各地政府已将培育和扶持农业龙头企业集群发展作为区域发展的战略加以实施。因此,在中国农业龙头企业集群发展兴起之时,加强对农业龙头企业集群发展区位选择的机理研究,不仅是一个重要的学术命题,也是现实的需要。
国外对产业集群的研究起始于波特1990年提出的“钻石”理论模型。该理论实现了从比较优势到竞争优势的飞跃,由此推动了产业集群理论新的发展。但在此后的10多年间,国外对产业集群的研究仍集中在工业与城市领域。当产业集群成为国外农村经济发展的重要组织形式时,研究农业龙头企业集群就成了一种现实需要,所以,国外学者开始将产业集群的研究视角转向农业领域。如Gale等对美国农业龙头企业集群进行了实证研究,结果表明美国有48%的产业以集群形式在农村地区发展[1]。而近年来国外研究主要集中在农业龙头企业的集群效应与集群政策两个方面。在集群效应方面主要研究农业龙头企业集群产生的经济增长效应[2,3]、农业龙头企业集群形成的社会福利效应[4,5]、农业龙头企业集群衍生的功效与创新效应[6,7]等。在集群政策方面主要研究政策、制度对农业龙头企业集群的导向及支撑[8,9]。目前,国内在区位选择研究范畴取得重大进展主要集中在以下四个方面:一是城市居民居住、就业与消费区位选择影响因素的研究[10-12];二是大城市连锁超市及电子商铺区位取向的机理探究[13,14];三是外资对中国投资和中国国际投资区位决定因素的实证分析[15,16];四是生产性服务业与制造业集群区位选择的综合研究[17,18]。在农业产业集群研究领域也取得较大突破,主要涉及以下四个方面:一是农业产业集群发展现状与对策分析[19-21];二是农业产业集群发展模式与政府作用研究[22,23];三是农业产业集群发展机理与影响因素研究[24,25];四是农业产业集群竞争力与创新体系研究[26,27]。农业龙头企业研究也取得一定成果,主要包括以下五个方面:一是农业龙头企业组织模式与运行机制分析[28,29];二是农业龙头企业技术创新与战略研究[30,31];三是农业龙头企业与农户间关系实证分析[32];四是外部环境对农业龙头企业的影响[33,34];五是农业龙头企业生产效率与绩效评价[35]。目前关于农业龙头企业集群发展区位选择的研究较少,因此本研究基于企业的微观视角,在对国内外相关研究梳理的基础上,试图构建龙头企业集群发展区位选择理论模型,运用结构方程模型等方法,结合实例分析龙头企业集群发展区位选择的影响因素。这在理论上有助于完善国内农业龙头企业集群发展的理论体系,弥补国内农业龙头企业集群发展区位选择研究的不足;在实践上不仅有助于为中国农业龙头企业集群发展提供借鉴,而且可以为农业科技园区优化布局及现代农业发展规划等战略决策提供参考。

2 研究框架与研究假设

2.1 研究框架

研究的理论框架遵循地理学的两大特性,即重视新因素和新机理研究,不断提升理论对现实的解译、分析和预测能力,又强调与自然地理、资源环境、区域科学等学科有机结合,增强其综合性[36,37]。同时结合国内外相关研究成果,重点研究地理区位、政策环境、产业环境、园区环境对农业龙头企业集群发展区位选择的作用机理,以及四个因素间的相互影响与关联途径(图1)。理论框架的整体逻辑是:地理区位优势的存在促进政策环境与园区环境的改善,政策环境又引起产业环境与园区环境的改善,通过外部推力和园区引力促进农业龙头企业向园区集中发展。
Fig. 1 Theoretical framework of this study

图1 研究的理论框架

2.2 研究假设

2.2.1 地理区位 Mataloni研究美国制造业在亚太地区投资,发现大多数跨国公司区位决策与区位属性具有显著的相关性,即倾向于考虑投资地的劳动生产率,如工人技能、产业集群以及交通基础设施的便捷性[38]。Fujita等认为农产品运输成本上升促使农业产业集群更趋分散[39]。李小建等认为不同的场所具有不同的属性与资质,因而人类活动经常在局部地点进行而并非均匀地分布在地球表面[40]。梁育填等认为劳动力成本、原材料成本、区位优势等是影响制造业企业迁移的主要因素[41]。Goldstein等认为文化根植性是产业集群成员获取信息和信任的社会文化基础,能为企业合作网络的有效性和稳固性提供保障,因此企业决策者的文化背景是其区位选择的一个内在因子[42]。李学鑫等研究也表明当地悠久历史文化传统能够促进相关产业的地理集中[43]。所以,本研究认为促进农业龙头企业集群发展的地理区位主要包括:自然资源条件、文化传统、劳动力资源、交通地理位置、技术与知识,并针对地理区位对龙头企业集群发展、政策环境以及园区环境的影响提出如下假说:
H1:地理区位对农业龙头企业集群发展的区位选择具有显著的正向影响。
H2:地理区位对政策环境的改善具有显著的正向影响。
H3:地理区位对园区环境的改善具有显著的正向影响。
2.2.2 政策环境 Yao认为跨国公司的区位选择和转让价格取决于税收政策,即税收公平将影响跨国公司区位选择[44]。刘可文等认为资本、资源密集型产业央企布局受区域政策和区域条件影响较强,新成立企业布局与区域政策变化吻合[45]。叶依广等认为农业集群以诱致性形成为主,集群的形成和发展离不开政府的支持和管理,因而政府的积极扶持对集群的成长具有重要作用[46]。李小建等认为税收优惠、财政补贴、融资机会等良好政策环境有利于促进经济活动的发展,从而成为吸引经济活动集群的重要因子[40]。所以,本研究认为促进农业龙头企业集群发展的政策环境主要包括:税收优惠、贴息贷款、优先融资、土地易得,并针对政策环境对龙头企业集群发展、产业环境以及园区环境的影响提出如下假说:
H4:政策环境对农业龙头企业集群发展的区位选择具有显著的正向影响。
H5:政策环境对产业环境的改善具有显著的正向影响。
H6:政策环境对园区环境的改善具有显著的正向影响。
2.2.3 产业环境 Schmitz认为微型企业区位选择倾向于类似行业的集群地,这可以通过知识扩散、社会化合作与专业化生产获得更广阔的市场以增加竞争力[47]。Pe'er 等认为初创企业的生存受产业集群的异质空间与竞争情况的影响[48]。所以,本研究认为促进农业龙头企业集群发展的产业环境主要包括:竞争状况、企业协作水平、市场需求、企业规模,并针对产业环境对龙头企业集群发展、政策环境的影响提出如下假说:
H7:产业环境对农业龙头企业集群发展的区位选择具有显著的正向影响。
H8:产业环境对政策环境的改善具有显著的正向影响。
2.2.4 园区环境 Dorantes等认为基础设施影响企业的区位选择[49]。目前,位于农业科技园区的企业大多与农业科研院所等机构相互交流合作,如杨凌国家农业科技园区依托西北农林科技大学,山东寿光农业科技园区依托中科院、中国农科院、中国农大等科研院所。所以,本研究认为促进农业龙头企业集群发展的园区环境主要包括:基础设施、信息共享平台、科研机构、技术扩散通道,并针对园区环境对龙头企业集群发展的影响提出如下假说:
H9:园区环境对农业龙头企业集群发展的区位选择具有显著的正向影响。

3 研究区概况与研究方法

3.1 研究区概况

研究区位于中国陕甘宁传统农区,年降水量处于40~600 mm之间,属于典型的干旱半干旱地区。自2001年以来国家对全国农业科技园区进行分等定级,研究区域内先后有6个园区被评定为国家级农业科技园区(以下简称园区),包括第一批次的甘肃定西、宁夏吴忠,第二批次的陕西渭南,第三批次的陕西杨凌、宁夏银川、甘肃天水。定西园区形成了以马铃薯种植及深加工为主的龙头企业集群,吴忠园区形成了以奶牛养殖为主的龙头企业集群,渭南园区形成了以面粉、食品、果汁生产加工为主的龙头企业集群,银川园区形成了以葡萄酒加工为主的龙头企业集群,杨凌园区形成了奶畜、果林、蔬菜、花卉、良种、农产品精深加工和观光旅游等综合型的龙头企业集群,天水园区初具规模。以6个园区的集群企业为研究对象,探究龙头企业集群发展区位选择的机理,可为园区合理引导龙头企业集群发展提供依据。
Fig. 2 Sketch map of study area

图2 研究区示意图

3.2 研究方法

3.2.1 结构方程模型 结构方程模型(Structural Equation Model,SEM)能够对抽象概念进行估计与检验,也能够建立变量间的因果关系。SEM是为难以直接观测的潜在变量(latent variable)提供一个可以观测和处理的外显变量(manifest variable),是一种融合了因素分析和路径分析两种统计技术的分析工具。SEM与传统多元统计方法相比具有如下优点:① 引入潜变量的同时考虑与处理多个因变量;② 同时估计因子结构和因子关系;③ 容许更大弹性的测量模型;④ 评估整个模型的拟合程度。因此SEM被广泛应用于心理学、社会学和行为科学等领域的研究中[50,51]。所以,试引入SEM来探究农业龙头企业集群发展区位选择的机理。
3.2.2 问卷设计 问卷中的观测变量设计遵循客观、科学、综合等原则,回避企业的敏感问题,在上述假说的基础上,围绕区位选择的影响因素进行量表设计。问卷中的题目除企业基本情况外,均采用李克特五分量表法,即对观察变量的定性描述分为完全同意、同意、不确定、不同意、完全不同意五个等级,分别赋予5分、4分、3分、2分、1分。各潜变量及观测变量如表1所示。
Tab. 1 The variables of structural equation influencing the location choice of leading enterprises' cluster development

表1 龙头企业集群发展区位选择影响因素结构方程变量

潜变量 观测变量 代码 潜变量 观测变量 代码
地理区位 自然资源条件 V1 产业环境 竞争状况 V10
文化传统 V2 市场需求 V11
劳动力资源 V3 企业规模 V12
交通地理位置 V4 园区环境 基础设施 V13
技术与知识 V5 信息共享平台 V14
政策环境 税收优惠 V6 科研机构 V15
贴息贷款 V7 技术扩散通道 V16
优先融资 V8 龙头企业集群 企业间互动 V17
土地易得 V9 企业协作水平 V18
3.2.3 数据收集 2012年12月(前期调研)、2013年3-4月分三个小组对6个园区内的农业龙头企业进行半结构式访谈与问卷调查,访谈对象是公司的管理者,如董事长、总经理、主管等。各园区内的龙头企业数量不同,因此,各园区选取的企业样本量略有不同。本次入企共163家,成功访谈149家,得到有效问卷149家。样本企业的分布情况和基本特征见表2和表3。从表3中可以看出农业龙头企业的基本特征:民营企业居多,省级以下企业较多,企业固定资产偏小而用地规模偏大,企业依靠自身积累资金较多,企业多以生产加工型为主。
Tab. 2 The distribution of research samples

表2 样本分布情况(N=149)

杨凌 渭南 吴忠 银川 定西 天水
样本(比例) 样本(比例) 样本(比例) 样本(比例) 样本(比例) 样本(比例)
41 23 22 24 34 5
27.52% 15.44% 14.77% 16.11% 22.82% 3.36%
Tab. 3 The basic characteristics of research samples

表3 样本基本特征(N=149)

企业性质 数量(家) 比例(%) 企业级别 数量(家) 比例(%)
国有或国有控股 3 2.01 国家级 16 10.74
集体企业 2 1.34 省级 49 32.89
民营企业 137 91.95 市级 39 26.17
外商投资企业 2 1.34 县级 37 24.83
其他 5 3.36 其他 8 5.37
固定资产(万元) 数量(家) 比例(%) 用地规模(万m2) 数量(家) 比例(%)
S<1000 42 28.19 A<1 19 12.75
1000≤S<4000 47 31.54 1≤A<4 56 37.58
4000≤S<7000 22 14.77 4≤A<7 25 16.78
7000≤S<10000 11 7.38 7≤A<10 18 12.08
S≥10000 27 18.12 A≥10 31 20.81
资金来源 数量(家) 比例(%) 经营内容 数量(家) 比例(%)
自身积累 109 73.15 种植型 19 12.75
亲朋支借 10 6.71 养殖型 21 14.09
银行贷款 84 56.38 综合型 14 9.40
合作投资 44 29.53 市场销售型 10 6.71
其他 11 7.38 生产加工型 85 57.05

注:企业的资金来源有多种渠道,因而有多种选择。

3.2.4 信度与效度分析 采用SPSS 19.0软件进行信度及效度分析。① 信度检验。以Cronbach's α系数检验问卷变量的可信程度。运用SPSS19.0软件分析可知总量表的Cronbach's α系数为0.876,各分量表的Cronbach's α系数都在0.8之上,说明样本数据具有较强的信度(表4)。② 效度检验。对样本数据进行探索性因子分析,首先进行Bartlett球体检验并观测KMO值,以确定该样本数据是否适合进行因子分析。根据计算结果,样本分布的Bartlett球体检验近似卡方统计值为264.562,自由度为136,显著性系数Sig.为0.000,总量表KMO值为0.836,说明样本数据是相关矩阵,效度较好,适应做因子分析。其次,利用因子分析的主成分分析法,在SPSS旋转设置中勾选方差最大正交旋转后得到因子载荷矩阵(表4)。可看出所有观测变量在各自权属因子上的载荷较高,且交叉负载程度较低,进一步说明样本数据的效度较好。
Tab. 4 The analytic results of scale reliability and validity analysis

表4 量表信度与效度分析结果

潜变量 观察变量 Mean Std. D Cronbach's α 因子1 因子2 因子3 因子4 因子5
地理区位 V1 2.624 0.483 0.848 0.221 0.817 -0.012 0.069 0.189
V2 1.477 0.536 0.144 0.528 -0.014 0.073 0.119
V3 1.564 0.610 0.189 0.779 0.061 0.026 -0.068
V4 2.067 0.695 0.205 0.692 0.386 -0.063 -0.093
V5 4.060 0.781 0.246 0.773 -0.015 0.375 0.128
政策环境 V6 4.013 0.735 0.836 -0.040 0.004 0.846 0.063 -0.151
V7 2.020 0.183 0.011 0.227 0.761 0.204 -0.252
V8 4.436 0.661 0.003 -0.094 0.805 0.133 -0.011
V9 4.483 0.577 -0.188 0.090 0.689 0.041 0.505
产业环境 V10 4.013 0.452 0.852 0.752 0.196 0.130 0.237 -0.037
V11 3.141 0.600 0.849 0.225 0.021 -0.034 0.052
V12 2.993 0.387 0.778 -0.177 -0.218 0.137 0.014
园区环境 V13 4.141 0.626 0.872 0.154 0.133 -0.299 0.027 0.756
V14 3.456 0.809 -0.034 0.298 0.148 0.207 0.838
V15 4.007 0.767 0.434 -0.028 0.249 -0.013 0.656
V16 4.067 0.794 0.256 -0.032 -0.108 0.149 0.815
龙头企业集群 V17 3.443 0.627 0.845 -0.072 0.158 0.032 0.782 0.351
V18 3.839 0.545 -0.051 0.109 -0.093 0.842 0.526

4 模型构建、检验、拟合评价及修正

4.1 模型构建、检验及拟合评价

4.1.1 模型构建与检验 运用结构方程模型,利用AMOS7.0软件建立农业龙头企业集群发展的区位选择影响因素模型(图3),并采用极大似然估计法(Maximum Likeihood)进行参数估算,估计结果如表5所示。
Fig. 3 Diagrammatic sketch of structural equation model

图3 结构方程模型

Tab. 5 Diagrammatic sketch of the path verification of structural equation model

表5 结构方程模型路径检验

假设 变量间关系 路径系数 C.R. 显著性概率值 检验结果
H1 地理区位→龙头企业集群 0.469 3.378 0.000 成立
H2 地理区位→政策环境 0.821 2.492 0.014 成立
H3 地理区位→园区环境 0.064 0.806 0.605 不成立
H4 政策环境→龙头企业集群 0.705 2.469 0.000 成立
H5 政策环境→产业环境 0.368 10.207 0.006 成立
H6 政策环境→园区环境 0.709 4.578 0.000 成立
H7 产业环境→龙头企业集群 0.848 7.556 0.000 成立
H8 产业环境→政策环境 0.092 0.823 0.519 不成立
H9 园区环境→龙头企业集群 0.308 11.726 0.024 成立
从表5中可以看出H1、H2、H4、H5、H6、H7、H9的路径参数的C.R.值(临界比值)都大于1.96,显著性概率值小于0.05,这说明以上7个假说得到验证。而H3、H8的路径系数分别为0.064、0.092,路径参数的C.R.值分别为0.806、0.823,都小于1.96,显著性概率值分别为0.605、0.519,都大于0.05,表明H3、H8这两个假说不成立,即地理区位对园区环境的改善以及产业环境对政策环境的改善不具有显著的正向影响。观测变量与潜变量的因果关系都为正向,且通过了显著性检验,显著性值概率小于0.001。
4.1.2 模型拟合评价 为确定模型是否适合用于研究龙头企业集群发展的区位选择机理,需对模型进行整体拟合评价。本研究选取绝对拟合指数、相对拟合指数、简约拟合指数进行模型拟合评价。从表6可以看出,在绝对拟合指数中,模型初次拟合的χ2/df、GFI、AGFI指数均达到判定标准;在相对拟合指数中,模型初次拟合的NFI、TLI指数均达到判定标准,CFI、IFI指数分别为0.926和0.889,小于判定标准;在简约拟合指数中,模型初次拟合的PGFI、PNFI、RMSEA、ARMR指数均达到判定标准,RMR为0.058,大于判定标准。总体来看,测量模型的整体拟合度较好,说明以上假说与实际样本数据较吻合。
Tab. 6 Comparison and evaluation results of fitting index before and after correction

表6 修正前后拟合指标比较及拟合评价

拟合指数 统计检验 修正前拟合值 修正后拟合值 判定标准 修正后拟合评价
绝对拟合指数 χ2/df 1.805 1.567 < 2 理想
GFI 0.912 0.928 > 0.90 理想
AGFI 0.904 0.926 > 0.90 理想
相对拟合指数 NFI 0.901 0.912 > 0.90 理想
CFI 0.928 0.938 > 0.95 接近
TLI 0.908 0.914 > 0.90 理想
IFI 0.889 0.937 > 0.90 理想
简约拟合指数 PGFI 0.638 0.656 > 0.50 理想
PNFI 0.624 0.675 > 0.50 理想
RMR 0.058 0.051 < 0.05 接近
RMSEA 0.052 0.046 < 0.05 理想
ARMR 0.084 0.075 < 0.08 理想

注:χ2/df 表示模型卡方自由度比;GFI表示拟合优度指数;AGFI表示调整拟合优度指数;NFI表示正规拟合指数;CFI表示比较拟合指数;TLI表示塔克—刘易斯指数;IFI表示增量拟合指数;PGFI表示简约拟合优度指数;PNFI表示简约正规拟合指数;RMR表示残差均方根;RMSEA表示近似误差均方根;SRMR表示标准化残差均方根。

4.2 模型修正

根据以上检验及拟合评价,本研究对模型进行适当修正,剔除H3和H8路径,增加残差e13与e17、e11与e12、e14与e16的相关关系,经修正得到了一个比较理想的模型(图4)。从模型整体拟合情况来看,修正后的绝对拟合指数、相对拟合指数以及简约拟合指数均达到了判定标准。因此,修正后的模型能更好地拟合样本数据,验证了研究中的假说。修正后的潜变量间的效应关系见表7所示。
Fig. 4 The modified structural equation model

图4 修正后的结构方程模型

Tab. 7 Diagrammatic sketch of the chain effects between latent variables

表7 潜变量之间的连锁效应

路径(总效应) 直接路径(直接效应) 间接路径(间接效应)
地理区位→政策环境(0.726) 地理区位→政策环境(0.726) —
地理区位→园区环境(0.514) — 地理区位→政策环境→园区环境(0.514)
地理区位→产业环境(0.364) — 地理区位→政策环境→产业环境(0.364)
政策环境→园区环境(0.709) 政策环境→园区环境(0.709) —
园区环境→企业集群(0.323) 园区环境→企业集群(0.323) —
产业环境→企业集群(0.837) 产业环境→企业集群(0.837) —
政策环境→企业集群(1.397) 政策环境→企业集群(0.748) 政策环境→园区环境→企业集群(0.229)
政策环境→产业环境→企业集群(0.420)
地理区位→企业集群(1.452) 地理区位→企业集群(0.438) 地理区位→政策环境→企业集群(0.543)
地理区位→政策环境→园区环境→企业集群(0.166)
地理区位→政策环境→产业环境→企业集群(0.305)

注: 政策环境→园区环境→企业集群,表示政策环境通过影响园区环境从而间接影响企业集群的一条连锁路径,该路径中的政策环境对企业集群的间接效应为0.709×0.323 = 0.229;表中企业是指农业龙头企业。

5 农业龙头企业集群发展的区位选择分析

从地理区位、政策环境、产业环境以及园区环境四个方面对农业龙头企业集群发展区位选择的影响因素进行分析。

5.1 地理区位对龙头企业集群发展的区位选择影响

从表7中可知地理区位对龙头企业集群发展的区位选择产生的影响最大,总效应为1.452,主要是通过连锁效应促进政策环境和园区环境的改善,从而吸引龙头企业向园区集中布局。① 地理区位与各潜变量的关系。地理区位对政策环境总效应(直接效应)为0.726;对园区环境的总效应(间接效应)为0.514;对产业环境的总效应(间接效应)为0.364;对企业集群的总效应为1.452。其中直接效应为0.438,通过间接路径获取的效应为1.014,间接效应是直接效应的2倍多。这说明地理区位的差异性,首先促使地方政府思变,谋求将资源优势转化为经济优势,从而形成政策环境的特殊性;之后经政策环境路径通道发生连锁效应,形成了产业环境的差异性与园区环境的优越性,进而吸引龙头企业向园区集群发展。② 地理区位与观察变量之间关系。地理区位与5个观察变量的因子关系分别为0.802、0.488、0.584、0.546、0.898(图4),说明这5个变量与地理区位的关系较为密切,且技术与知识以及自然资源条件的影响最大。正如杨凌某国家级养殖集团的总经理所说:“地区的技术与知识水平影响企业的发展前景,如企业研发新产品、新技术、开辟新市场以及成功上市等都需要专业知识与人才”。在与杨凌某国家级食品有限公司的主管交谈中,发现该企业关注本地的自然资源优势,可以明确其是原料指向型企业。一些企业管理者表示在同等条件的前提下,具有较好文化传统的地区或决策者的出生地与居住地,企业决策者通常在区位选择时将会优先考虑此类地区。

5.2 政策环境对龙头企业集群发展的区位选择影响

政策环境对龙头企业集群发展的区位选择产生的影响仅次于地理区位,总效应为1.397,直接效应位于第二,说明企业集群发展的区位选择受政策环境的直接效应与间接效应共同作用。① 政策环境与各潜变量的关系。政策环境对园区环境的总效应(直接效应)为0.709;对企业集群的总效应是1.397,其中直接效应为0.748,通过间接通道获取的效应为0.688,间接效应与直接效应相差不大。这说明企业决策者在区位选择时一般会选择政策环境较好的区位。随着地方经济实力逐步增强,将促使政府部门对产业环境和园区环境进行改善,从而进一步吸引龙头企业向园区集群发展。② 政策环境与观察变量之间关系。政策环境与4个观察变量的因子关系分别为0.731、0.316、0.883、0.689,说明税收优惠、优先融资和土地易得对政策环境的影响力度较大,而贴息贷款的作用力度较小。定西某省级薯业有限公司和吴忠某市级养殖有限公司的管理者认为中小企业的区位选择首先会考虑该地区的融资状况;渭南某省级果业有限公司和某市级牧业发展有限公司的董事会成员认为地区的税收优惠对于规模较小的企业更具吸引力;天水某国营科技型有限公司的部长表示:“在企业享受较多优惠政策的情况下,贴息贷款将不是企业区位选择考虑的主要因素,政府一般不会将贴息贷款给予以盈利性为目标的企业”;而土地易得是6个园区较多企业区位选择较关注的因素之一。

5.3 产业环境对龙头企业集群发展的区位选择影响

表7表明,产业环境对龙头企业集群发展的区位选择产生的直接影响最大,直接效应为0.837,这说明企业集群最初的区位决策受产业环境的影响最大。产业环境对企业集群的总效应(直接效应)为0.837。产业环境与3个观察变量的因子关系分别为0.936、0.559、0.794,说明竞争状况、企业规模对产业环境的作用较大,而企业协作水平与市场需求因子的作用较小。银川某省级葡萄酒有限公司的主管认为现阶段企业的竞争不仅体现在原材料上,更主要表现在人才、融资、国家优惠政策上;杨凌秦岭山现代农业股份有限公司的销售经理表示:“企业的市场需求旺盛,对于有机天然食品行业来说,市场前景一遍看好”;陕西路易食品有限公司的负责人表示:“对于产品出口的公司来说,企业受本地市场需求影响较小,更多考虑区域内企业规模与数量”。大多数企业管理者都表示农业龙头企业协作水平较差,目前处于“聚而不协”的状态。

5.4 园区环境对龙头企业集群发展的区位选择影响

园区环境对龙头企业集群发展的区位选择产生的影响相对较小,总效应为0.323,主要是现阶段园区环境正处于不断完善中,因而影响企业集群发展区位选择的力度不大。园区环境与4个观察变量的因子关系分别为0.516、0.629、0.932、0.745,这说明4个变量与园区环境有很强的因子关系,其中科研机构、技术扩散通道对园区环境的作用力相对较大。一些技术含量高的龙头企业,比较注重与科研机构交流合作,如杨凌园区的多数企业管理者都表示已与西北农林科技大学建立了良好的合作关系。

6 结论

(1)农业科技园区既是农业技术创新的技术区(技术极),也是新时期中国农业技术创新与扩散的一种崭新模式。相关研究表明技术区(技术极)既是累积的、路径依赖式增长的历史过程产物,也是国家技术政策的产物[52,53]。中国国家重点龙头企业由2000年的151家发展到如今的1247家,同时,国家与地方政府层面对农业产业化龙头企业支撑力度的不断加大,充分说明了研究龙头企业集群发展区位选择的影响因素是一种现实需要。因此,壮大培育农业龙头企业,促进龙头企业集群发展,形成规模化种植、专业化生产、产业化经营的农业产业结构,将有利于发挥农业科技园区的极化效应与扩散效应,有益于提高农业产业规模经济效益与范围经济效益,有助于促进农业科技技术进步与创新,也有助于解决增加农民收入、解决农民就业,促进农村发展等实现难题。
(2)企业是最基本的微观经济单元,研究企业管理者的区位决策行为能为园区的优化布局与企业的集群发展提供依据。本研究基于企业的微观视角,在对已有研究梳理的基础上,建立了龙头企业集群发展的区位选择理论模型,采取半结构式访谈法和问卷调查法对杨凌、渭南、吴忠、银川、定西、天水6个国家级农业科技园区的企业进行抽样调查,结合结构方程模型从地理区位、政策环境、产业环境和园区环境等四个方面,对影响龙头企业集群发展和企业区位选择的机理进行了实证研究。结果表明:龙头企业集群发展的区位选择受4个变量的直接效应与间接效应的综合影响;从表象来看,影响龙头企业集群发展区位选择因素的直接效应强度依次是产业环境>政策环境>地理区位>园区环境;从本质来看,地理区位的差异性形成了政策环境的特殊性,两者又经连锁通道形成了产业环境的差异性与园区环境的优越性,从而对企业管理者的区位决策行为产生不同的影响,即影响龙头企业集群发展区位选择因素的总体效应强度依次是地理区位>政策环境>产业环境>园区环境。
(3)构建科学合理的农业发展格局,形成龙头企业的集群规模发展,可从以下四个方面进行改进:① 继续加大支撑力度,充分利用区位优势,进行资源优化配置,注重延长产业链带,谋求企业跨越发展;② 改善企业集群的政策环境,制定集群发展的弹性政策,改善中小企业的融资环境,合理有序推进土地流转,有效发挥政府、企业、农户三方作用,提高区域农业开放程度;③ 充分认识产业环境对龙头企业集群的重要性,提高协作水平,调整产业结构,形成特色产业,实现错位发展,降低市场交易成本,拓展市场源与需求;④ 注重完善园区环境,加强基础设施建设,鼓励农企与科研机构合作,注重信息共享与疏通技术扩散通道,构建龙头企业集群的长效发展机制。

The authors have declared that no competing interests exist.

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