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南繁是我国现代种业的一种特殊形态,南繁产业是从我国种子产业中分离出来的特性产业。南繁育种是海南省三大新兴高科技产业之一,南繁产业是地方社会经济发展的内在需求,将南繁产业打造成地方主导产业甚至支柱产业,既可以促进南繁科学可持续发展,又可以带动地方农业结构调整。主导产业是指对其他产业的发展具有较大带动作用,能够较多地吸纳先进技术,具有较高的生产率增长并决定产业结构特征及其演变趋势的产业或部门,是产业结构的核心和产业结构发展演化的关键[1]。标志着产业形成有4方面特征:形成一定的规模、形成专业群体、产生社会影响、有科技的支撑[2]。
目前,南繁产业形成的标志特征均已具备,南繁产业有种业的创新性、开放性、可控性、市场导向性和集聚性[3]。南繁产业的特殊性表现在其特色性,特色产业有地域性、优势性(稀缺性)、层次性和规模性4个基本特征[4-6]。南繁产业不局限于第一产业,是第一产业和第三产业的结合。南繁产业与海南区域特点、资源禀赋高度匹配,有典型的地域性;海南南繁的不可替代性表现出显著的(稀缺性)优势性,既是海南热带现代特色农业“王牌”的重要组成部分,又是我国现代种业的关键一环,具备成为主导产业的巨大潜力;南繁产业依附于琼南这一特定区域,在空间上表现出一定的层次性(三亚是南繁核心区,乐东、陵水是扩展区,东方、昌江是延伸区,海南其他市县也在其辐射范围内),在这一区域内种业种苗集中度和产业关联程度相对较高,涵盖海南冬种瓜菜产业、制种产业等高附加值种业,涉及多个现代科技服务业;南繁用地规模超1.33万hm2,表明了南繁已具备一定规模和市场基础,在制种行业具有一定的竞争力。
南繁历史传统和现实发展,已从形式上实现了我国种业创新力量在海南的战略性布局。2019—2020年南繁机构登记数量688家,其中科研单位218家、高校18家、企业452家;南繁科技人员数量12 383人;南繁科研育种组合材料登记数量359.1万份。水产南繁基地基本建成。2021年南繁科技城种业等涉农企业营收额87.47亿元,为发展南繁产业开了一个好局。同时,南繁已形成特定的群体和科研机构,在天眼查中搜索海南注册以南繁命名的企业和机构有911家,其中标注为科学研究和技术服务机构有41家。随着种子实验室的落地,正在从实质上加速我国种业科技战略力量在海南聚集。南繁产业作为海南主导产业,既可以促进南繁科学可持续发展,又可以带动海南农业结构调整和经济快速健康发展。
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南繁区域内一般存在多种产业或者存在发展其他适合的产业,但是主导产业的选择与培育不是随机,而是经过综合评判之后有目的地筛选和重点培育,主导产业在不同时期也存在变化。南繁产业被确立为海南未来产业,这一未来产业能否成为海南的主导产业?通过相关的模型可以进行预测和论证。
区域主导产业选择的重点在于产业联系和产业链的增值,强调不同产业之间、同产业内部企业之间的产业联系,重视微观基础和产业实施主体的作用,有助于产业结构优化升级[7]。原则上区域主导产业选择的指标体系构建需要套用上节基准进行设计,指标一般原则为客观性、完备性、可行性、可比性和区域性[8],同时还要考虑到南繁产业是海南的特色产业。特色产业是欠发达地区培育产业新动能的重要选择,需将特色产业分析框架纳入主导产业分析。钻石模型所设定的变量组包括内生变量组和外生变量组,内生变量组有生产要素,企业战略、企业结构及同业竞争,需求条件,相关及支持产业,以及可持续发展;外生变量组是机会(主要指外部环境的重大改变,如科技进步、成本突变、经济危机等非连续性的解散或重塑产业结构的事件,是政府不能控制的变量)和政府。
鉴于数据获取难及海南省产业生产门类不全,本研究采用基于钻石理论的主导产业选择模型来验证南繁产业能否作为海南的主导产业。首先建立主导产业选择钻石模型[9-10](图1),然后根据模型构建指标体系(表1),并匹配计算模型。
表 1 主导产业选择的指标体系
一级指标 二级指标 数据来源 其他 生产要素 D1产业资源的独特性 德尔菲专家赋值法 D2产业对天然资源消耗 德尔菲专家赋值法 负面评价 D3产业地理位置 德尔菲专家赋值法 需求条件 D4可替代产品的数量 德尔菲专家赋值法 负面评价 D5外部市场规模 网络数据 D6外部投资需求量 网络数据与专家赋值 相关及支持产业 D7金融业对产业支持 德尔菲专家赋值法 D8产业能力的延展性 德尔菲专家赋值法 D9产业链长短 德尔菲专家赋值法 同业竞争 D10产业间的合作竞争 德尔菲专家赋值法 D11产业的总产值 统计年鉴等官方数据 D12产业内企业间合作 德尔菲专家赋值法 可持续发展 D13产业对环境的压力 德尔菲专家赋值法 负面评价 D14对人才的吸引力 德尔菲专家赋值法 政府 D15产业支持力度 德尔菲专家赋值法 D16地区间竞争程度 德尔菲专家赋值法 负面评价 D17商业生态系统 网络数据和相关报告 机会 D18产业转移与演进趋势 德尔菲专家赋值法 D19科技创新能力 德尔菲专家赋值法 D20区域产业基础 网络数据,产业区位商 -
不同的计算模型可能会产生不同的结果甚至结论,匹配何种模型算法对研究结论至关重要。参照引用不同国家竞争力的计算方法,对海南产业的竞争力进行评价,钻石模型将所有指标的权重平均化处理,引用线性加权法计算(公式1)[9]:
$$ ZD{C_k} = 100 \times \sum\nolimits_{i = 1}^m {{w_i}} \left( {\sum\nolimits_{j = 1}^{1i} {{w_{i,j}}} {Y_{ki,j}}} \right) $$ (1) 式中,ZDCk表示海南n个产业中的第k个产业的竞争力指数。m代表模型中不同要素的个数即一级指标的数量,此处m值为7;li代表第i个要素中的指标个数即第i个一级指标的二级指标数量;Yk i, j为第k个产业的第i个要素的第j项指标无量纲处理标准化后的值;wi=1/m,第i要素权重,取均值,此处为1/7;wi, j为第i个构成要素的第j个指标在其中的权重,是关键性数据。基于SPSS软件,采用多元统计分析-主成分分析法来综合确定权重[12-13]。
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由于大部分数据来源于专家赋值,对比对象跨行业对专家的综合能力要求较高,跨度过大,专家赋值的准确度会降低,因此,在产业选择上限定在涉农产业[14]。根据主导产业的内涵和将热带农业打造成王牌这一海南产业发展规划要求,将南繁产业、冬种瓜菜产业、热带果树产业、橡胶产业、畜牧养殖产业、水产养殖产业、农产品加工业等7个涉农产业作为分析对象,进行同类比较。选定农业领域的产业作为对比对象之后,根据特色产业的实际,充分分析研究地方特色产业发展障碍[15],包括生产要素障碍、需求条件障碍、相关与支持产业障碍、可持续发展面临的障碍及企业战略、结构和同业竞争方面障碍,对7个涉农产业进行横向对比。经3名专家赋值后,取平均值,和相关的经济数据、统计相关数据经极差法处理,结果见表2。
表 2 海南各特色农业产业的赋值
二级指标 南繁
产业冬种
瓜菜芒果
产业橡胶
产业畜牧业 渔业 农产品
加工业D1产业资源的独特性 1.0000 0.8000 0.6615 0.6154 0.1846 0.7231 0 D2产业对天然资源消耗 1.0000 0.4737 0.5965 0.6316 0 0.2105 0.8070 D3产业地理位置 1.0000 0.7442 0.4419 0.5116 0 0.9302 0.2093 D4可替代产品的数量 1.0000 0.8966 0.8966 0.9655 0 0.6897 0 D5外部市场规模 0.0753 0.0251 0.0157 0 1.0000 0.8077 0.6865 D6外部投资需求量 1.0000 0.1023 0.0455 0 0.0909 0.2955 0 D7金融业对产业支持 1.0000 0.4706 0.6618 0 0.2794 0.6176 0.2059 D8产业能力的延展性 1.0000 0 0.1351 0.8378 0 0.0811 0.7027 D9产业链长短 1.0000 0 0.1111 0.8333 0 0.5833 0.8611 D10产业间的合作竞争 1.0000 0.4474 0.5000 0.7632 0.2368 0.3158 0 D11产业的总产值 0.0334 0.2369 1.0000 0 0.2258 0.5328 0.0486 D12产业内企业间合作 1.0000 0.0500 0.0500 0.1000 0.1500 0.3000 0 D13产业对环境的压力 1.0000 0.6571 0.7143 0.9429 0 0.2571 0.5429 D14对人才的吸引力 1.0000 0.5625 0.6667 0.2292 0.1458 0.7708 0 D15产业支持力度 1.0000 0.6545 0.7273 0.1636 0.4909 0.5818 0 D16地区间竞争程度 1.0000 0.8864 0.7727 0.8864 0.5682 0.7045 0 D17商业生态系统 0.3571 0.4286 0.5476 1.0000 0 0.7619 0.0476 D18产业转移与演进趋势 1.0000 0.5000 0.7000 0 0.0200 0.6000 0.2000 D19科技创新能力 1.0000 0.5250 0.0250 0.8000 0 0.3000 0.2500 D20区域产业基础 0.0669 0.0102 0.2510 1.0000 0 0.1530 0.0600 -
表 3 总方差
成份 初始特征值 提取平方和载入 合计 方差/% 累积/% 合计 方差/% 累积/% F1 9.830 49.151 49.151 9.830 49.151 49.151 F2 4.397 21.985 71.137 4.397 21.985 71.137 F3 3.063 15.315 86.452 3.063 15.315 86.452 F4 1.290 6.448 92.900 1.290 6.448 92.900 F5 0.902 4.511 97.411 F6 0.518 2.589 100.000 F7 3.967E-16 1.983E-15 100.000 F8 3.756E-16 1.878E-15 100.000 F9 2.718E-16 1.359E-15 100.000 F10 2.105E-16 1.053E-15 100.000 F11 1.762E-16 8.808E-16 100.000 F12 8.404E-17 4.202E-16 100.000 F13 7.438E-17 3.719E-16 100.000 F14 −1.502E-18 −7.510E-18 100.000 F15 −1.625E-16 −8.126E-16 100.000 F16 −1.702E-16 −8.509E-16 100.000 F17 −2.119E-16 −1.060E-15 100.000 F18 −3.279E-16 −1.640E-15 100.000 F19 −4.288E-16 −2.144E-15 100.000 F20 −5.181E-16 −2.591E-15 100.000 表 4 成份矩阵
主成分 F1 F2 F3 F4 D1产业资源的独特性 0.924 −0.215 −0.271 0.113 D10产业间的合作竞争 0.896 0.197 −0.135 0.165 D4可替代产品的数量 0.865 0.039 −0.492 −0.059 D3产业地理位置 0.860 −0.135 −0.026 0.123 D14对人才的吸引力 0.858 −0.484 −0.007 0.010 D6外部投资需求量 0.783 −0.168 0.557 0.199 D18产业转移与演进趋势 0.781 −0.480 0.215 −0.298 D16地区间竞争程度 0.775 −0.166 −0.449 0.316 D19科技创新能力 0.772 0.522 0.140 0.233 D12产业内企业间合作 0.770 −0.097 0.539 0.266 D13产业对环境的压力 0.738 0.530 −0.103 −0.380 D15产业支持力度 0.708 −0.663 0.049 0.046 D7金融业对产业支持 0.704 −0.609 0.317 −0.154 D5外部市场规模 −0.691 −0.279 0.424 0.405 D2产业对天然资源消耗 0.574 0.501 0.336 −0.552 D8产业能力的延展性 0.446 0.763 0.419 −0.086 D20区域产业基础 0.145 0.727 −0.583 0.145 D9产业链长短 0.391 0.664 0.467 0.031 D11产业的总产值 −0.018 −0.659 −0.473 −0.422 D17商业生态系统 0.464 0.291 −0.706 0.177 注:已提取4个成份。 -
根据表3的特征值、方差及表4提出的4个主成分,计算出二级指标的权重。首先,将成份矩阵的F1、F2、F3和F4系数化,见公式2,得到二级指标4个主成分的主成分系数。其次,将成份矩阵各二级指标对应的4个主成分的系数综合化,见公式3,得到二级指标的综合系数。最后,计算权重,将综合系数归一化即为各二级指标的权重,结果见表5。
表 5 二级指标权重
二级指标 权重 二级指标 权重 D1产业资源的独特性 0.0621 D13产业对环境的压力 0.0633 D10产业间的合作竞争 0.0681 D15产业支持力度 0.0391 D4可替代产品的数量 0.0676 D7金融业对产业支持 0.0330 D3产业地理位置 0.0575 D5外部市场规模 0.0000 D14对人才的吸引力 0.0483 D2产业对天然资源消耗 0.0476 D6外部投资需求量 0.0448 D8产业能力的延展性 0.0531 D18产业转移与演进趋势 0.0384 D20区域产业基础 0.0632 D16地区间竞争程度 0.0639 D9产业链长短 0.0497 D19科技创新能力 0.0670 D11产业的总产值 0.0198 D12产业内企业间合作 0.0470 D17商业生态系统 0.0667 $$ \begin{split} 主成分系数= &二级指标对应的各主成分数值/ \\& {\mathit{SQRT}}(所在主成分的特征值) \end{split}$$ (2) 如D4可替代产品的数量对应F3的系数为:−0.492/SQRT(3.063)。
$$\begin{split} & 二级指标综合系数=∑(二级指标对应的主成分系数 \times \\& \qquad 对应的主成分方差)/ ∑主成分方差 \\[-10pt] \end{split} $$ (3) -
根据公式1,计算出南繁、橡胶、渔业、芒果、冬季瓜菜、农产业加工和畜牧业等各产业的竞争力指数依次为12.56,8.90,7.04,6.92,6.68,2.92,1.65。数据表明,南繁产业的竞争力指数超过橡胶产业和渔业及海南其他特色涉农产业,排名第一,因此南繁产业在海南有很大优势。
Demenstration of Nanfan industry as a leading industry in Hainan
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摘要: 基于钻石理论搭建模型,根据产业结构演变的影响因素和主导产业选择基准构建指标体系,并匹配计算模型,将南繁产业与海南其他主要涉农产业如冬种瓜菜、芒果产业、橡胶产业等进行赋值和分析,筛选指标并计算出各指标的权重,综合得出各个产业竞争力指数,结果表明,南繁产业在涉农产业中竞争力指数远超过其他产业,将南繁产业作为海南未来主导产业符合海南实际需求。Abstract: Nanfan (Propagation and breeding in winter in south China) is a special form of modern seed industry in China. Nanfan industry is a characteristic industry separated from seed industry in China. Nanfan breeding is one of the three emerging high-tech industries in Hainan Province. Nanfan industry is an inherent demand of local social and economic development, and will become a leading local industry or even a pillar industry, which can promote not only the sustainable development of the Nanfan industry but also the restructuring of the local agriculture. Models for leading industry selection were built based on the diamond theory, and an index system was established according to the influence factors of industrial structure evolution and the criteria of leading industry selection, and used to match the calculation models. Nanfan industry and other major agriculture-related industries in Hainan such as winter melons and vegetables, mango industry, rubber industry, etc. were assigned values for analysis to screen the indicators, and the weight of each indicator was calculated, based on which a competitiveness index for each industry was obtained. The results showed that Nanfan industry is far more competitive than other industries in the agriculture-related industries, and is taken as a future leading industry in Hainan, which is in line with the actual needs of Hainan.
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Key words:
- Nanfan /
- leading industry /
- Hainan Province /
- modern agriculture /
- industry selection
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表 1 主导产业选择的指标体系
一级指标 二级指标 数据来源 其他 生产要素 D1产业资源的独特性 德尔菲专家赋值法 D2产业对天然资源消耗 德尔菲专家赋值法 负面评价 D3产业地理位置 德尔菲专家赋值法 需求条件 D4可替代产品的数量 德尔菲专家赋值法 负面评价 D5外部市场规模 网络数据 D6外部投资需求量 网络数据与专家赋值 相关及支持产业 D7金融业对产业支持 德尔菲专家赋值法 D8产业能力的延展性 德尔菲专家赋值法 D9产业链长短 德尔菲专家赋值法 同业竞争 D10产业间的合作竞争 德尔菲专家赋值法 D11产业的总产值 统计年鉴等官方数据 D12产业内企业间合作 德尔菲专家赋值法 可持续发展 D13产业对环境的压力 德尔菲专家赋值法 负面评价 D14对人才的吸引力 德尔菲专家赋值法 政府 D15产业支持力度 德尔菲专家赋值法 D16地区间竞争程度 德尔菲专家赋值法 负面评价 D17商业生态系统 网络数据和相关报告 机会 D18产业转移与演进趋势 德尔菲专家赋值法 D19科技创新能力 德尔菲专家赋值法 D20区域产业基础 网络数据,产业区位商 表 2 海南各特色农业产业的赋值
二级指标 南繁
产业冬种
瓜菜芒果
产业橡胶
产业畜牧业 渔业 农产品
加工业D1产业资源的独特性 1.0000 0.8000 0.6615 0.6154 0.1846 0.7231 0 D2产业对天然资源消耗 1.0000 0.4737 0.5965 0.6316 0 0.2105 0.8070 D3产业地理位置 1.0000 0.7442 0.4419 0.5116 0 0.9302 0.2093 D4可替代产品的数量 1.0000 0.8966 0.8966 0.9655 0 0.6897 0 D5外部市场规模 0.0753 0.0251 0.0157 0 1.0000 0.8077 0.6865 D6外部投资需求量 1.0000 0.1023 0.0455 0 0.0909 0.2955 0 D7金融业对产业支持 1.0000 0.4706 0.6618 0 0.2794 0.6176 0.2059 D8产业能力的延展性 1.0000 0 0.1351 0.8378 0 0.0811 0.7027 D9产业链长短 1.0000 0 0.1111 0.8333 0 0.5833 0.8611 D10产业间的合作竞争 1.0000 0.4474 0.5000 0.7632 0.2368 0.3158 0 D11产业的总产值 0.0334 0.2369 1.0000 0 0.2258 0.5328 0.0486 D12产业内企业间合作 1.0000 0.0500 0.0500 0.1000 0.1500 0.3000 0 D13产业对环境的压力 1.0000 0.6571 0.7143 0.9429 0 0.2571 0.5429 D14对人才的吸引力 1.0000 0.5625 0.6667 0.2292 0.1458 0.7708 0 D15产业支持力度 1.0000 0.6545 0.7273 0.1636 0.4909 0.5818 0 D16地区间竞争程度 1.0000 0.8864 0.7727 0.8864 0.5682 0.7045 0 D17商业生态系统 0.3571 0.4286 0.5476 1.0000 0 0.7619 0.0476 D18产业转移与演进趋势 1.0000 0.5000 0.7000 0 0.0200 0.6000 0.2000 D19科技创新能力 1.0000 0.5250 0.0250 0.8000 0 0.3000 0.2500 D20区域产业基础 0.0669 0.0102 0.2510 1.0000 0 0.1530 0.0600 表 3 总方差
成份 初始特征值 提取平方和载入 合计 方差/% 累积/% 合计 方差/% 累积/% F1 9.830 49.151 49.151 9.830 49.151 49.151 F2 4.397 21.985 71.137 4.397 21.985 71.137 F3 3.063 15.315 86.452 3.063 15.315 86.452 F4 1.290 6.448 92.900 1.290 6.448 92.900 F5 0.902 4.511 97.411 F6 0.518 2.589 100.000 F7 3.967E-16 1.983E-15 100.000 F8 3.756E-16 1.878E-15 100.000 F9 2.718E-16 1.359E-15 100.000 F10 2.105E-16 1.053E-15 100.000 F11 1.762E-16 8.808E-16 100.000 F12 8.404E-17 4.202E-16 100.000 F13 7.438E-17 3.719E-16 100.000 F14 −1.502E-18 −7.510E-18 100.000 F15 −1.625E-16 −8.126E-16 100.000 F16 −1.702E-16 −8.509E-16 100.000 F17 −2.119E-16 −1.060E-15 100.000 F18 −3.279E-16 −1.640E-15 100.000 F19 −4.288E-16 −2.144E-15 100.000 F20 −5.181E-16 −2.591E-15 100.000 表 4 成份矩阵
主成分 F1 F2 F3 F4 D1产业资源的独特性 0.924 −0.215 −0.271 0.113 D10产业间的合作竞争 0.896 0.197 −0.135 0.165 D4可替代产品的数量 0.865 0.039 −0.492 −0.059 D3产业地理位置 0.860 −0.135 −0.026 0.123 D14对人才的吸引力 0.858 −0.484 −0.007 0.010 D6外部投资需求量 0.783 −0.168 0.557 0.199 D18产业转移与演进趋势 0.781 −0.480 0.215 −0.298 D16地区间竞争程度 0.775 −0.166 −0.449 0.316 D19科技创新能力 0.772 0.522 0.140 0.233 D12产业内企业间合作 0.770 −0.097 0.539 0.266 D13产业对环境的压力 0.738 0.530 −0.103 −0.380 D15产业支持力度 0.708 −0.663 0.049 0.046 D7金融业对产业支持 0.704 −0.609 0.317 −0.154 D5外部市场规模 −0.691 −0.279 0.424 0.405 D2产业对天然资源消耗 0.574 0.501 0.336 −0.552 D8产业能力的延展性 0.446 0.763 0.419 −0.086 D20区域产业基础 0.145 0.727 −0.583 0.145 D9产业链长短 0.391 0.664 0.467 0.031 D11产业的总产值 −0.018 −0.659 −0.473 −0.422 D17商业生态系统 0.464 0.291 −0.706 0.177 注:已提取4个成份。 表 5 二级指标权重
二级指标 权重 二级指标 权重 D1产业资源的独特性 0.0621 D13产业对环境的压力 0.0633 D10产业间的合作竞争 0.0681 D15产业支持力度 0.0391 D4可替代产品的数量 0.0676 D7金融业对产业支持 0.0330 D3产业地理位置 0.0575 D5外部市场规模 0.0000 D14对人才的吸引力 0.0483 D2产业对天然资源消耗 0.0476 D6外部投资需求量 0.0448 D8产业能力的延展性 0.0531 D18产业转移与演进趋势 0.0384 D20区域产业基础 0.0632 D16地区间竞争程度 0.0639 D9产业链长短 0.0497 D19科技创新能力 0.0670 D11产业的总产值 0.0198 D12产业内企业间合作 0.0470 D17商业生态系统 0.0667 -
[1] 张军以, 苏维词. 基于偏离-份额分析方法的主导产业选择研究——以重庆市为例[J]. 重庆师范大学学报(自然科学版), 2010, 27(2): 40 − 45. [2] 孔德胜. 国家现代农业示范区制度创新与发展研究[D]. 广州: 华南农业大学, 2016. [3] 张延秋. 认识现代种业特征推动我国种业加快发展[J]. 种子世界, 2012(11): 1 − 3. doi: 10.3969/j.issn.1000-8071.2012.11.001 [4] 高崇敏, 黄杰, 许忠裕, 等. 广西乡村特色产业高质量发展评价指标体系构建[J]. 南方农业学报, 2022, 53(8): 2373 − 2382. [5] 马楠. 民族地区特色产业精准扶贫研究——以中药材开发产业为例[J]. 中南民族大学学报(人文社会科学版), 2016, 36(1): 128 − 132. [6] 王岱, 蔺雪芹, 司月芳, 等. 县域特色产业形成和演化机理研究进展[J]. 地理科学进展, 2013, 32(7): 1113 − 1122. doi: 10.11820/dlkxjz.2013.07.014 [7] 李慧, 刘海清. 基于钻石模型的海南热带农业竞争力分析[J]. 热带农业科学, 2017, 37(2): 96 − 101. [8] 庞静, 郭欢欢, 吴涛. 我国区域主导产业选择研究综述[J]. 资源开发与市场, 2017, 33(2): 194 − 198. doi: 10.3969/j.issn.1005-8141.2017.02.014 [9] 万忠, 周灿芳, 柯清标, 等. 基于“钻石模型”的广东区域农业特色产业发展战略研究[J]. 中国农业资源与区划, 2009, 30(6): 51 − 55. [10] 陈红霞, 屈玥鹏. 基于竞争优势培育的农村一二三产业融合的内生机制研究[J]. 中国软科学, 2020(S1): 58 − 64. doi: 10.3969/j.issn.1002-9753.2020.z1.008 [11] 杜军, 宁凌, 胡彩霞. 基于主成分分析法的我国海洋战略性新兴产业选择的实证研究[J]. 生态经济, 2014, 30(4): 103 − 109. doi: 10.3969/j.issn.1671-4407.2014.04.024 [12] 单宝艳, 王立娥. 山东省区域产业竞争力及其空间格局[J]. 华东经济管理, 2016, 30(11): 26 − 32. doi: 10.3969/j.issn.1007-5097.2016.11.004 [13] 王春枝. SPSS软件中主成分分析的计算技术解析[J]. 现代计算机(专业版), 2011(16): 6 − 8. [14] 陈冠铭, 林亚琼, 曹兵. 我国南繁产业三维SWOT-AHP-聚合诊断图分析[J]. 种子, 2018, 37(2): 59 − 66. doi: 10.16590/j.cnki.1001-4705.2018.02.059 [15] 杨惠芳. 基于钻石模型的地方特色产业发展研究——以浙江嘉兴蜗牛产业为例[J]. 农业经济问题, 2017, 38(3): 96 − 101. doi: 10.13246/j.cnki.iae.2017.03.011