农业技术创新能力研讨范文

目前安徽省域里关于市级农业技术创新能力的研究是少之又少，且其研究方法基本属于定性分析，由于定性分析本身不可避免的不精确性也影响着对农业技术创新能力的研究结果。且严重空缺着对各市级农业技术创新能力的精确定量分析。因此本文鉴于以上分析，探索出有别于先前的市级农业技术创新能力研究方法，开创性地将当前主流的主成分定量分析法运用在安徽省域里的市级农业技术创新能力研究上。这不仅弥补了安徽省域里的市级农业技术创新能力定量分析研究的空白，也是对目前市级农业技术创新能力的定量分析方法进行了一次完善和补充，也同时为安徽省各市优化农业创新资源、转变农业发展思路、打造安徽省农业技术创新体系和制定农业现代化战略提供了重要的依据。

一、指标选取与数据说明

（一）数据来源本文的数据选取均来源于《安徽统计年鉴2011》《安徽省科技统计公报2011》《安徽农业经济统计年鉴2011》、安徽省各市统计公报以及国内知网、万方和维普三大学术期刊主要检索工具，主要采集了安徽省内17个地市的数据。

（二）指标选取与数据说明农业技术创新是指农业技术发明、应用到农业经济活动中所引起的农业生产要素的重新组合，其本身具有公共产品这一特性，有着周期长、风险高等特点。因此本文在选取市级农业技术创新能力评价指标时应遵循统计学中指标选取的系统性、科学性、可比性和可行性等原则，依据农业技术创新的自身特点和指标体系设置的基本原则，同时在综合借鉴前人的基础上，从农业技术创新投入、产出和环境三个方面选取了具有代表性的3个一级指标和14个二级指标，构建了市级农业技术创新能力评价体系（见表1）。

1．农业技术创新投入方面农业技术创新的投入能力是衡量农业技术创新的首要方面，而当前中国的实际国情决定了政府是农业技术创新的投入主体，其投入主要包括农业科技资金投入、技术人员投入、科研机构投入和基础设施投入。因此本文在选取的具体指标里包括：市农R＆D经费支出占各市GDP比重（X6）、各市政府农业科技投入占各市总财政支出比重（X7）、各市省级以上农业科技研究机构数（X8）、各市农业技术人员占专业技术人员总数比重（X9）、各市省级规模以上农产品加工龙头企业数（X10）。各市农业R＆D经费反映了各市政府对农业科研的持续性和主体性的投入情况，各市农R＆D经费支出占各市GDP比重（X6）这一指标反映了各市的农业科技资金投入与其农业经济发展规模的对比情况；各市农业科技投入是指各市每年用于农业科技创新和转化能力的总支出，各市政府农业科技投入占各市总财政支出比重（X7）这一指标反映了各市政府对农业科技创新的财政支出力度。这两个指标都具有相对稳定性和代表性，都是衡量农业技术创新资金投入情况的两项重要指标。由于安徽省各市没有相关具体的农业R＆D经费和农业科技投入经费数据，因此本文采用公式推算法，即：各市农业R＆D经费投入＝各市R＆D经费×（各市第一产业增加值／各市生产总值），各市农业科技投入经费＝安徽省农业科技投入经费×（各市第一产业生产总值／安徽省第一产业生产总值）。依据已有的安徽省农业科技投入经费、各市R＆D经费数据能大致推算出各市农业R＆D经费和各市农业科技经费等相关数据。各市的农业科技研究机构数是农业技术创新的重要推动力量，既为农业生产和农业科技研究提供各类人才，也直接开展研究并把自己的科技成果推广到农业生产实践中，因此比较各个地市农业科技研究机构数可以直接反映出各市政府对农业科技创新的人力、物力的投入力度，所以，选择各市省级以上农业科技研究机构数（X8）这一指标可很好地成为衡量各地市农业技术创新投入的重要权重指标。各市农业技术人员和专业技术人员数据来源于安徽省统计局对安徽省各市国有企事业单位的统计，当前安徽省各市农业技术创新的主体正是由各市农业科研院所和高等农业院校组成，因此各市农业技术人员占专业技术人员总数比重（X9）这一指标作为替代数据在农业技术创新体系中具有很好的代表性。农产品加工企业作为农业经济发展的微观主体，是农业技术创新的重要源泉之一，直接影响着农业技术创新产出的发展状况，其技术发展水平会与各市政府对农业科技发展的支持力度密不可分。采用各市省级规模以上农产品加工龙头企业数（X10）这一指标既能反映出各地市农产品加工企业的高技术水平，又能反映出各市政府对农业技术创新的扶持程度，因此这一指标成为衡量市级农业技术创新投入方面的一项必不可少的重要指标。

2．农业技术创新产出方面农业技术创新的产出能力反映其各种农业要素组合产生的实际成效，是判断农业技术创新能力的第二个重要方面，参照已有关于农业技术创新产出定义的研究成果，产出方面的指标都需与农业技术创新产出存在着长期稳定和互为因果的关系，因此衡量农业技术创新产出的具体指标须关注专利数据、农业新产品开发情况和收录农业科技论文数这三大方面。因此本文在农业技术创新产出方面选取了各市农产品加工产值占各市农业生产总值的比重（X11）、主要检索工具收录各市农业科技论文数（X12）、各市部级农业植物新品种保护权申请数（X13）和各市部级农业植物新品种保护权授权数（X14）四个指标。其中由于相关安徽省各市农业专利申请数与授权数方面的数据缺失，而各市农业植物新品种保护权申请数与授权数与各市农业专利品申请数与授权数具有相互替代效应，因此本文依据《安徽省科技统计公报2011》的相关数据选取了各市部级农业植物新品种保护权申请数（X13）和各市部级农业植物新品种保护权授权数（X14）这两个指标作为替代数据。

3．农业技术创新环境方面环境是决定某区域技术创新能力的关键，是技术创新赖以生存和发展的空间，它影响和制约着技术创新的质量和速度。农业技术创新环境是由影响农业技术创新的外部环境组成，外部环境是农业技术创新活动生存的土壤，它既为农业技术创新提供条件，又对其产生制约作用，选取农业技术创新环境方面的相关指标对研究整体的农业技术创新体系具有着重要的实际意义，其自身主要具备了农业政策、科技、经济和基础设施建设等几个因素。依据农业环境的几个因素，本文综合选取了各市农业GDP（X1）、各市人均GDP（X2）、各市农村居民纯收入（X3）、各市农业固定资产投入（X4）和各市农用机械总动力（X5）这五个具有高度代表性的指标作为农业技术创新环境的具体指标。其中各市农业GDP、人均GDP和农村居民纯收入三个指标反映了农业环境里的经济发展程度，各市农用机械总动力反映了农业环境里的科技状况，各市农业固定资产投入则反映了农业技术创新环境中政府对农业基础设施的投入力度，也从侧面反映了各市政府对农业发展政策倾斜度。

二、安徽省市域农业技术创新能力实证分析

（一）农业技术创新能力评价模型：主成分分析法区域农业技术创新能力评析指标涉及较多，而且指标之间相互交叉，具有一定的相关性，加大了问题研究的复杂性，而从上述研究中可以看出主成分分析可以在区域农业技术创新能力评析方面起到很好的效果。主成分分析法可以剔除多重共线性影响，将关系错综复杂的指标综合为几个简洁明了的主要公共主成分，从而有效的、客观的、真实的对安徽省各市农业技术创新能力进行分析，避免了由于信息重叠造成分析问题的失真［8］。

（二）实证分析1．数据检验本文运用SPSS17．0软件根据安徽省17市的统计数据进行计算（原始数据为14×17的矩形方阵），对以上指标的统计结果进行主成分分析测算，由于各类指标的量纲和测量度级的差异，因此对所有原始数据对无量纲化处理，并进行KMO值和Bartett’s球形检验。由表2可知，Bartlett检验值为311．765，P＝0．000＜0．05，KMO的检验测度值为0．615，表明选取的变量指标间存在较强的线性关系，适合做主成分分析。因此，数据可通过主成分分析法对其进行实证分析，并做出下一步的解释和分析。2．主成分提取和因子旋转运行SPSS后，采用主成分法，由表3得知特征值大于1的主成分共3个：6．4901，、4．1433、1．2408，且累计贡献率已达到84．8151％，超过了80％，故选择其作为公共主成分，基本能概括14个指标信息。

为加强公共主成分对实际问题的分析解释能力，对载荷矩阵进行因子旋转，选用方差最大化正交旋转，旋转4次后得到因子旋转载荷阵（见表4）。第一主成分F1对技术创新能力的贡献率为46．358％，占据贡献率的主要比重。在主成分F1中，X7、X8、X9、X10、X11、X12、X13、X14这8个指标上载荷值很大，主要反映了各市农业技术创新投入和产出情况，因此将F1概括为投入和产出综合主成分。在主成分F2中，X1、X2、X4、X5、X6这个5个指标上载荷值都很大，主要反映各市农业经济、科技等基本环境发展状况，将F2概括为总体环境主成分，F2对农业技术创新的贡献率为29．595％。在主成分F3中，各市农业固定资产投入（X3）这一指标单独构成了载荷。农村固定资产投入是农业基础设施投入的有效替代指标，而当前中国的实际国情决定了政府是农业技术创新的投入主体，所以该指标实际反映了各市政府对农业发展的投入力度和重视程度。投入力度大、重视程度高则农业基础设施的投入力度就会加强。因此将F3概括为政府投入度主成分，F3对农业技术创新的贡献率为8．863％。3．主成分得分及排名将三个主成分的得分加权综合，便可计算各地区的综合得分，综合得分计算公式为：F＝F1×0．7039＋F2×0．1639＋F3×0．1331通过计算，即可得安徽省各市农业技术创新能力综合得分及排名，如表5所示。在以上分析结果的基础上，采用K—均值聚类分析方法，根据安徽省各市的农业创新能力综合得分，运行SPSS17．0软件将这些市划分为三类地区（见表6）。第一类地区农业技术创新能力较强，第二类一般，第三类的农业技术创新能力则较弱。4．聚类结果分析由表4和表5计算结果可知，首先，从单向排名上来看，各主成分排名各有侧重和不同。在投入和产出综合主成分F1中，亳州、宿州、蚌埠、合肥、淮北、阜阳六个市的分值较高，农业技术创新的投入和产出能力较强。其中，亳州、宿州、蚌埠、淮北、阜阳五市地处华北平原上，是传统农业大市，拥有优越的农业自然环境，其农业新技术应用、农业基础设施等方面都得到了当地政府政策和经济的大力扶持，所以投入和产出能力较强。而合肥市作为安徽省会城市，区位条件优越，经济实力较强，高等院校和科研机构数处于全省前列，文化教育发达，交通、通讯等基础设施较好，农业发展良好，因此，合肥市的农业技术创新投入和产出能力较强；在总体环境主成分F2中，黄山，安庆、巢湖、滁州、六安等市排名靠前，这些地区农业技术创新的总体环境较好主要是由于当地这几年良好的经济发展势头和当地政府对农业政策逐渐倾斜等原因；在政府投入度主成分F3中，铜陵、蚌埠、合肥、亳州、安庆等市排名居于前列，这五市的政府投入力度和重视程度较高主要由于近几年当地政府开始逐步转变产业发展策略，加大了对当地农业产业化的建设。

其次，从综合排名来看，安徽省各市农业技术创新能力总体呈现出不平衡状态。合肥、淮北、亳州、宿州、蚌埠和阜阳聚为第一类，农业技术创新能力较强，淮南、滁州、六安、马鞍山、巢湖、安庆聚为第二类，农业技术创新能力一般，黄山、芜湖、池州、宣城、铜陵聚为第三类，农业技术创新能力较弱。可以看出农业技术创新能力强的地市都集中在农业自然条件优越的皖北地区以及经济和科研实力较强的地区。从第一类到第三类，安徽省各市农业技术创新能力由北向南呈递减趋势。再次，从三个主成分和综合主成分相互比较来看，合肥、蚌埠、黄山、安庆这几个地市的各主成分发展不平衡，严重影响各市农业技术创新能力的提高。其中合肥、蚌埠两市在农业技术创新的投入、产出综合主成分F1和政府投入度主成分F3上的排名较高，但是收到总体环境主成分F2相对较差的限制；黄山、安庆却正好与之相反，F2主成分较高，但是却被F1和F3主成分拖累。总结原因就在于这几市的经济发展环境、农业资源禀赋和政府对农业的重视度这三者之间相互脱节，导致了几个地市的各主成分发展不平衡。

三、结论与对策

从上述分析中我们可以得出：第一，皖南、皖北和皖中地区农业技术创新能力差距大，各市农业技术创新能力由北向南呈递减趋势，呈现不均衡状态。其中农业自然环境优越的皖北地区如是安徽省农业技术创新的中坚力量；农业技术创新能力较弱的皖南山区对农业资源利用效率低下，大量农业资源被闲置、浪费；而皖中传统工业地区如淮南、马鞍山和安庆等市正在逐步转变农业产业发展策略，加大对农业技术创新的投入；第二，安徽省各市农业技术创新模式过于千篇一律，各市的模式需要因地制宜，没有各自特色和优势就会导致了创新效率低下；第三，安徽省各市经济发展水平与农业技术创新能力不呈严格的正相关。经济发展水平高的城市其农业技术创新能力不一定较高，经济发展落后的地区其农业技术创新不一定较弱；第四，农业技术创新的投入产出度成为了影响安徽省各市农业技术创新能力的最重要主成分，即便拥有较强的经济实力，没有科研技术的投入产出作支撑也无法取得农业技术创新的理想效果。因此，综合以上研究，本文提出以下几点建议：

（一）在农业技术创新投入模式上，从单一的政府主导性投入转变为政府、农企和农户三者互动的投入模式政府主导性的这种将全部技术投入项目都由政府选择和配置的创新模式已被实践证明往往会导致创新低效率问题。政府对农业技术创新的投入是对公共产品的投入，这也决定了政府必须将主要精力放在公共农业技术创新上，但农业技术创新投入的整体性使得其既要注重公共农业技术创新，更要注重市场需求和农户需求为导向的农业技术创新。因此需要扩大技术创新投入主体，将农企和农户融入进农业技术创新投入的全过程，通过合同契约形式充分调动政府、高科技农企和农户的积极性，使得三者之间互动配合、利益均沾、风险共担，发挥各自优势，加快以公共、市场和农户需求为导向的综合型农业技术的研发、创新与应用。形成政府引导农企、农企带动农户、农户主导需求的新型农业技术创新模式。

（二）在农业技术研发方向上，明确各市农业科研机构的基础研究、应用研究和交叉研究三者之间的主次关系当前由于农业科研体制还有待革新和完善，原有的体制一方面容易导致研究内容的交叉重复现象普遍，造成科技资源浪费，另一方面又会使科研机构难以集中优势资源解决急需的农业技术创新问题，从而制约了农业技术创新发展。因此当前农业技术研发的重点在于合理分工，实现科技资源的优化配置。合肥、芜湖、蚌埠、阜阳等市拥有的农业科研机构和科研院校较多，农业技术研发能力较强，因此当地的农业科研机构要以基础研究为主，应用研究为辅；皖北农业技术创新能力强的地区其农业科研机构需要基础与应用研究并重，进行交叉研究；皖中工业地区和皖南山区的农业科研机构则要以应用研究为主，附带进行基础研究。各市科研机构相互依托、协作分工，形成了农业技术的理论研究、应用创新、试验推广一条龙化运转机制，从根本上提高了科技资源的利用配置，从而建立起了优质高效的农业科研体系结构。

（三）根据各市农业环境禀赋状况正确选择适合的农业技术创新发展道路安徽省各市的经济、科技和自然环境禀赋差异较大，按照社会主义市场经济规律和农业科技发展规律，各市需依据当地农业产业特点，从实际情况出发，确定各市农业技术创新重点，制定出适合自身发展的农业技术创新发展道路。农业技术创新能力较强的皖北地区拥有优越的农业自然环境，可继续保持自身优势，加大农业技术创新的市场化和农业技术成果的转换、转移等方面的系统一体化；马鞍山、铜陵、淮南等皖中工业区科技研发能力较强，应以农业市场需求为主导，加大开发应用性农业技术，实现技术开发与农业市场需求的双向互动；黄山、池州等皖南山区人农业技术创新能力较低，当地应依托其发展较好旅游产业，培育发展土特产等科技农产品加工企业，鼓励企业成为研究、开发、生产、销售一体化的产业集团，从而实现各产业优势互补。

作者：张德元张杰兮单位：安徽大学经济学院