基于五大类指标的农业产业化龙头企业竞争力评价研究

基于五大类指标的农业产业化龙头企业竞争力评价研究

农业产业化重点企业（以下简称“重点企业”）的竞争力关系到农业产业化发展的整体发展，影响到社会主义新农村建设和全面建设小康社会目标的实现。因此，龙头企业竞争力研究的经济效益和社会影响远远大于其他一般公司的竞争力研究。目前，国内研究龙头企业的文章很多，但关注其竞争力并进行详细定量分析的文章却极少。本文将以各省（区、市）为单位，对此做一尝试。一、农业产业化龙头企业竞争力的构成要素研究龙头企业的竞争力，比研究一般企业的竞争力更为复杂。企业的竞争力究竟来自于哪里？竞争力来自于企业具体的生产经营活动，例如原料采购、技术开发、人力资源、生产营销、售后服务等，正是这些活动为企业创造了价值，提升了其竞争力。所以，美国学者迈克尔·波特（2004）将这些创造价值的活动连结起来称之为“价值链”。由于企业一定是某一特定产业、特定环境中的企业，所以，研究企业的竞争力不仅要研究其自身的价值链，还要研究其供方、买方、现有竞争对手、潜在竞争对手、替代品生产者（这五个方面，波特称之为五种竞争作用力）的价值链。而农业产业化龙头企业，一定是以农户作为供方、以农产品为上游产品的一个特殊企业群体。要提高其竞争力，必须有稳定的、符合质量要求的农产品供应，必须与农户建立稳定的利益联结关系，所以，研究供方价值链的相关因素，对龙头企业具有特殊的重要意义。综上，龙头企业的竞争力包括三大方面：第一，一般企业的竞争力；第二，农业竞争力（即资源禀赋），它是以农产品为原料的龙头企业的竞争力的重要组成部分；第三，龙头企业与农民的利益联结关系（即农产品产加一体化程度），它决定着龙头企业竞争力的强弱。所以，龙头企业竞争力的构成要素主要有：(1)一般企业共有的竞争力要素。它主要包括企业的管理水平、技术创新能力、人才吸引与使用能力、市场开拓能力、产品营销能力、品牌效应、企业诚信度及知名度等。(2)农业竞争力构成要素。农业竞争力说到底是农产品的竞争力，最终反映在农产品的市场占有率上。农产品竞争力反映在农产品质量、生产规模、商品率、生产成本等上面。(3)龙头企业与农户的利益联结关系。这是龙头企业与一般企业差异最大的地方。一般企业与原料生产者之间只是简单的买断关系，没有更密切的联系；而龙头企业则不同：一是龙头企业的原料完全来源于农户，如果农户不愿意把农产品交售给龙头企业，龙头企业连正常的生产都无法维持，更谈不上竞争力的提升了；二是龙头企业要与农户建立稳定的原料供求关系，就必须与农民建立稳定的利益联结机制，否则将会两败俱伤；三是当前中国农村的基本经营制度是家庭承包经营，土地经营权在农民手中，龙头企业不管多么强大，都很难将更多的土地纳入其中，所以，龙头企业只有与农户建立密切的联系、为农户锻造有利可图的价值链，才能提高自身的竞争力。二、中国农业产业化龙头企业竞争力评价方法（一）农业产业化龙头企业竞争力评价体系的建立1.指标体系的构建(1)科学性原则。即要符合龙头企业竞争力活动本身的性质、特点、关系和运动过程，力求充分体现龙头企业竞争力的特点。(2)完整性原则。即根据研究目的，围绕核心指标，构建一套完整的指标体系，从而完整、有效地描述与龙头企业竞争力有关活动的状态。(3)系统性原则。即从总体上协调各指标之间的关系，使之形成一个多层次的立体网络，尽可能减少指标间信息的交叉、重叠。(4)可比性原则。即注意各指标口径、内容上的可比，以便对龙头企业竞争力在不同省份、地区之间进行比较分析。(5)可行性原则。即要与中国龙头企业统计核算的基础相适应，便于指标的计量，突出可操作性。2.龙头企业资源禀赋与农产品市场龙头企业竞争力评价指标体系包括两部分内容：一部分是反映龙头企业作为企业的共性的竞争力指标；另一部分是反映龙头企业特殊性（即资源禀赋及产加一体化程度）的竞争力指标。指标体系的具体内容见表1。需要说明的是：第一，直接反映技术创新竞争力指标的数据很难搜集，故本文选择了固定资产增长率、固定资产利润率和劳动生产率，来代替技术创新竞争力指标。可以假设：新增加的固定资产总是比原有的固定资产技术含量高、效率高；固定资产利润率的高低，反映不同技术水平的固定资产创造利润的不同；劳动生产率的变化既反映了人力资本的效率，也从某一角度反映了新技术应用的程度。所以，这三项指标作为反映技术创新竞争力的指标还是比较合适的。第二，评价龙头企业资源禀赋以及与农户联结关系的资料无法得到，但本文尝试着找到四个替代指标：(1)人均农业总产值（即农林牧渔业总产值/农林牧渔业从业人员数），用来反映农业生产的资源禀赋。(2)人均农产品销售数量（即粮、棉、油、麻、蔬菜、水果、猪肉、牛肉、羊肉、家禽、蛋类、牛奶、羊奶、水产品的销售量/农村居民人数），其中，不同类别农产品的销售数量按照标准谷物单位（参见谭向勇等，2006）进行了统一折算，用来反映农产品作为原料对龙头企业生产的满足程度。因为基地农户生产的农产品，其主要销售对象是龙头企业，加上龙头企业一般分布在原料主产区，所以，人均农业总产值、人均农产品销售数量这两个指标能够反映本省（区、市）的资源禀赋对本省（区、市）龙头企业原料的保证程度。为进一步证实这一点，笔者抽样调查了长春大成实业集团有限公司、吉林上禾现代农业发展有限公司、中粮生化能源榆树有限公司等10家省级以上龙头企业。调查结果显示，虽然发达的交通运输使商品农产品在各省（区、市）之间的流通较为方便，但本省（区、市）龙头企业的加工原料依然主要来源于本省（区、市）。(3)农产品加工系数（即农副产品加工业销售收入/第一产业增加值），用来反映农产品产加一体化程度。(4)省级以上龙头企业数，用来反映龙头企业与农户联系的密切程度。因为省级、国家级龙头企业的认定标准中，对龙头企业与农户联系的密切程度都有严格的要求，所以，某省（区、市）省级以上龙头企业越多，意味着该省龙头企业与农户的联系程度越密切。（二）农业产业化龙头企业竞争力评价主成分分析法农业产业化龙头企业竞争力的综合评价方法有很多种，例如指数法、功效系数法、改进的功效系数法、模糊评价法、主成分分析法等。在这些方法中，前几种方法确定各指标的权重比较困难，主成分分析法确定权重则更为客观，而客观地确定权重，在统计分析中是非常重要的。另外，本文的数据处理、分析工作量很大，而主成分分析的重要功能是以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子，可以大大缩减数据处理、分析的繁杂程度。故本文采用主成分分析法对农业产业化龙头企业竞争力进行评价和分析。主成分分析法的基本思路是：首先，将各变量Xi标准化，记Xi为Xi的样本平均数，Si为变量Xi的样本标准差，i=1,2,,P。对Xi做标准化变换：然后，定义ix的线性组合：F1=a11x1+a12x2++a1pxp,a121+a212++a21p=1，且使方差最大，则称1F为第一主成分，其中，a11,a12,,a1p为系数；F2=a21x1+a22x2++a2pxp,a221+a222++a22p=1，且使方差最大，则称2F为第二主成分；类似地，可有第三、第四个主成分，最多是p个。由于各个主成分是原始变量的线性组合，最大程度地反映了原始变量的信息，所以，可利用主成分的得分，对研究对象做出较为客观的评价。主成分分析法的计算步骤如下：计算1x,2x,3x，……，nx的相关矩阵R；求相关矩阵R的全部特征值，由大到小依次排列并记为λ1，λ2，λ3，……，λn；求对应于特征值λi的特征向量及贡献率；确定主成分的个数，一般情况下主成分的贡献率大于85%即可；对主成分的经济意义做出解释；最后，计算主成分的得分，得出综合评价值。三、中国省长区、市农业产业化龙头企业竞争力的评价与分析（一）中国省份区、市农业产业化龙头企业竞争力的分类评价本文搜集了全国31个省（区、市）2002～2005年全部国有及规模以上非国有农副食品加工业、食品加工业、饮料加工业3个行业4年1的基础数据资料2。除省级以上龙头企业数以外，进行主成分分析需用的所有指标值都是2003～2005年3年的平均值，因为只用某一年度的数据，代表性会比较差。省级以上龙头企业数来源于吉林省农委农业产业化办公室。其中，国家级龙头企业数是截至第三批国家级龙头企业评选结束后的数据；省级龙头企业数是2004年的数据，因为无法得到2003年、2004年、2005年3年的全部数据，为了尽可能小地降低代表性的损失，选用了中间年度即2004年的数据。另外，之所以按这样三个行业进行分类研究，是因为国家统计局的统计口径将农产品加工业划分为农副食品加工业、食品加工业、饮料加工业、烟草加工业四个行业，由于全国有两个省份没有烟草加工业，加之考虑到烟草加工业不会成为国家大力支持的产业，烟草加工业的发展对龙头企业来说也不具有典型意义，所以，本文只选择了前三个行业，对中国各省（区、市）农业产业化龙头企业竞争力进行分析和评价。这些以农产品为加工对象的行业，可以较为全面地反映中国31个省（区、市）龙头企业的基本情况。本文分析的具体做法是：首先，分别对各行业龙头企业的发展竞争力、综合经济效益竞争力、市场营销竞争力和技术创新竞争力做出评价，利用选定的全部主成分综合得到农副食品加工业、食品加工业、饮料加工业的主成分得分及其竞争力排序。其次，对资源禀赋和产加一体化程度进行评价和排序。第三，得到两组全国各省（区、市）龙头企业竞争力的综合排序，其中一组是没有考虑资源禀赋和产加一体化程度的情况下全国各省（区、市）龙头企业竞争力的综合排序，另一组是考虑了资源禀赋和产加一体化程度之后全国各省（区、市）龙头企业竞争力的综合排序。因为资源禀赋和产加一体化程度对龙头企业竞争力有着极为重要的特殊意义，所以，分两种情况排序，可以对龙头企业竞争力的构成有更清晰的认识。最后，在此基础上对中国各省（区、市）农业产业化龙头企业竞争力进行概要分析和评价。本文主成分分析的有关计算，由SAS软件完成。（二）表2、表2农业产业化龙头企业竞争力主要指标值见表2、表3。由于篇幅限制，表中只列示了各项指标的全国均值、方差、全国最大值、全国最小值，略去了各省（区、市）的具体指标值。（三）农业产业化龙头企业竞争力分析的重要组成部分利用全国各省（区、市）龙头企业竞争力的各项指标值，运用主成分分析法，得出了龙头企业竞争力分析的主要参数（见表4～表7）。（四）．对龙头企业竞争力评价指标体系的分析从上述三个行业龙头企业竞争力的分析过程中，可以发现如下具有规律性的现象：(1)对三个行业、四种竞争力（发展竞争力、综合经济效益竞争力、市场营销竞争力、技术创新竞争力）所进行的12次主成分分析中，第一主成分都是综合竞争力因子，都具有很高的综合概括能力。例如，农副食品加工业发展竞争力第一主成分的贡献率为88.60%，综合经济效益竞争力第一主成分的贡献率为87.74%，市场营销竞争力第一主成分的贡献率为60.99%，技术创新竞争力第一主成分的贡献率为54.17%，第一主成分的贡献率都比较高。食品加工业、饮料加工业四种竞争力第一主成分的贡献率也都较高。这说明，所建立的龙头企业竞争力评价指标体系是具有代表性的。(2)对三个行业的发展竞争力、综合经济效益竞争力、市场营销竞争力、技术创新竞争力的分析中，核心指标稳定，在各行业之间差异很小。例如，三个行业、四种竞争力第一主成分的特征向量值，数值大的比较多。这说明，龙头企业竞争力评价指标体系的稳健性较好，分析结果稳定、可靠。(3)分析结果揭示了影响龙头企业竞争力的主要因素。例如，对发展竞争力影响最大的指标是资本保值增值率和总资产增长率，这说明，农副食品加工业、食品加工业和饮料加工业是资金密集型行业；对综合经济效益竞争力影响最大的指标是产值利润率，成本费用利润率、资金利润率的影响也比较大，但三者之间差异不大，这说明，规模效益、成本控制效益都与这三个行业的竞争力密切相关；对市场营销竞争力影响最大的指标是销售收入比重和驰名商标数，这说明，市场营销竞争力看重的是市场占有率和产品的知名度、美誉度，而且食品加工业和饮料加工业更看重后者（驰名商标数比销售收入比重的特征值高）；对技术创新竞争力影响最大的指标在三个行业之间有一点差异：对农副食品加工业，影响最大的指标是固定资产利润率，对其他两个行业，影响最大的指标是劳动生产率，但差异并不大，这说明，技术创新所反映的是固定资产的效率和人力资本的效率；对资源禀赋、产加一体化程度影响最大的指标是人均农业总产值和农产品加工系数，这说明，龙头企业竞争力直接与农业资源丰富程度和农产品加工程度密切相关。所有这一切，都与龙头企业竞争力的实际情况相符，证明所选择的定量分析方法以及所建立的指标体系是有效的。（五）．根据主成分运算进行综合排序运用前述指标体系和主成分分析法，得出了全国31个省（区、市）龙头企业竞争力的排序结果（见表8）。需要说明的是：表8的第2列“农副食品加工业竞争力排序”，是指全国31个省（区、市）只就农副食品加工业的竞争力进行的排序，具体做法是：对农副食品加工业的发展竞争力、综合经济效益竞争力、市场营销竞争力、技术创新竞争力四种竞争力进行主成分运算，然后根据运算结果即主成分得分，对全国31个省（区、市）农副食品加工业的竞争力进行排序；第3列、第4列同理；第5列“无资源禀赋综合排序”，是指在不考虑资源禀赋和产加一体化程度对竞争力的影响的情况下，对全国31个省（区、市）三个行业的竞争力又做了一次主成分运算，按主成分分析的最终结果进行的综合排序；第6列“按资源禀赋排序”，具体做法与第2列、第3列、第4列相同，是指单纯从资源禀赋和产加一体化程度角度，对全国31个省（区、市）龙头企业竞争力进行的排序，看哪些省（区、市）的资源禀赋更丰富、产加一体化程度更高；第7列“包括资源禀赋综合排序”，是指对资源禀赋、产加一体化程度以及三个行业竞争力又做了一次主成分运算，按主成分分析的最终结果进行的综合排序，比第5列“无资源禀赋综合排序”增加了资源禀赋和产加一体化程度对竞争力的影响。（六）．在不同行业和经济发达程