周華強,李 鏡,楊 柳,謝士娟,王敬東
(1.四川省農村科技發展中心,四川 成都 610041;2.四川省科技促進發展研究中心,四川 成都 610041)
打贏、打好精準脫貧攻堅戰是事關中國到2020年能否全面實現小康的決定性因素,在舉全黨全國之力的持續作用下,貧困地區基礎設施得到根本改變,這場攻堅戰的難點在產業扶貧上,而產業扶貧的難點又在如何提供持續的技術支持上。早在2015年 《中共中央、國務院關于打贏脫貧攻堅戰的決定》就提出了加快適用技術推廣的要求,但貧困地區的農業產業技術支撐能力依然與需求難以匹配。筆者在四川多次扶貧督導中發現,有的貧困村核桃不結果,有的貧困村李子樹種下不久就大面積夭折,有的貧困村羅漢果掛果率很低,不少貧困村一窩蜂發展獼猴桃卻結出了病果、次果,暴露出貧困地區發展產業面臨的科技問題:①基層農技人員總量不足,農技人員很難做農技本職工作;②鄉村產業需求具有多樣性,現實中做到 “一村一品”的不多,甚至每戶都會涉足幾個產業,鄉村農技人員學科門類不全、培訓不夠、知識結構老化,很難滿足多樣化的產業技術需求;③在脫貧摘帽條件中有一條是 “鄉有中心院、村有衛生室”,但產業技術問題卻找不到衛生室,僅靠駐村工作組中的一名農技員,不可能解決所有產業問題;④行業部門出政策、建基地、給項目,但對 “結果” “結好果” “持續結好果”的問題沒有找到好的解決辦法,陷入 “選產業、做規劃、出問題、產業亡、選產業”的產業扶貧輪回。解決這些問題不在選準產業,也不在沒錢保障,而在沒有發揮好科技的作用,在貧困地區構建農村科技服務體系的現實意義至少不亞于支持貧困地區產業項目。貧困地區農村科技服務體系怎么建,需要首先摸清現狀。
趙和楠等提出貧困是人類發展史上無法回避的世界性問題,通過相應的制度設計與政策實踐消除貧困則成為各國共有的政治經濟現象[1]。中國堅持政府主導扶貧開發模式成效顯著,聯合國 《千年發展目標2015年報告》顯示,1990—2015年全球極端貧困人口減少10.64億,中國的貢獻率超過70%。國內學者對精準扶貧的研究熱度越來越高,但主要集中在制度分析、個案解析、經驗總結等方面[2],對科技扶貧的研究比較少。在國家的精準扶貧制度設計中,沒有與教育、產業、文化等相并行的單獨科技扶貧專項,2010年科技部在全國范圍組織開展了扶貧地區的科技需求調查,2012年對秦巴片區開展了產業摸底,但均沒有實質性下文,這可能也是導致科技扶貧難以成為研究熱點的原因。
從20世紀80年代、90年代到21世紀,再到精準扶貧之后, “下幾個項目、建幾個基地、搞幾次培訓、發幾本手冊、助幾戶脫貧”是科技扶貧一以貫之的模式[3-7],加上現有科技項目管理制度基于市場導向、工程傾向、績效指向等理念設計,既不符合科技特征又不能滿足扶貧的需要[8]。雖然李金祥、柏振忠等認為農業科技是推動貧困地區可持續發展的根本途徑[9,10],但邢成舉通過陽縣蘋果產業科技扶貧個案研究,認為科技扶貧最大的受益者是公司,科技扶貧項目表現出規模偏好、貧困戶選擇偏好,客觀上很難真正幫助最需要幫助的貧困戶[11]。這進一步說明科技扶貧傳統的模式與精準扶貧的要求還有很大差距,科技扶貧的任務不明確、發力不持續、績效不明顯,科技扶貧不但在理論界被 “邊緣化”,在精準扶貧制度設計中也被 “邊緣化”。
貧困地區雖然經濟發展水平低,但有很好的特色資源優勢,實施產業扶貧是正確的路徑選擇,產業發展必然依靠科技,這一邏輯毋庸置疑。貧困地區科技內生動力不足,產業發展面臨產業技術服務體系嚴重缺失的問題[12]。貧困地區選準產業固然重要,但更重要的是有人為產業提供技術服務,沒人服務產業就落不了地,不但要為貧困地區 “造產業”更要為貧困地區 “造人才”[8]。一方面要為貧困地區輸入人才,另一方面要為貧困地區培養人才,無論輸入還是培養人才都需要一個落腳點,選擇之一是走實施項目的老路子,項目結束就會人走茶涼;另一個選擇就是走建農村科技服務體系的新路子,這才能保證貧困地區產業技術需求得到持續支撐。
學者對農業科技園區、農業科技專家大院、農村科技服務超市、新農村發展研究院等農村科技服務體系的單個類別有較多關注[13-19],但沒有從精準扶貧的視角和農村科技服務體系綜合類別的視角進行研究。一些研究不是對科技系統認可的農村科技服務體系的研究[20,21],另有研究將農民專合組織甚至公司納入農村科技服務體系的范疇[22-24],這些體系和政府主導的科技服務體系有很大區別,不宜等同對待。周華強等提出了構建全國信息化科技扶貧體系的框架[25],但農村創新創業體系沒有被提及。
通過以上分析,現有研究存在以下不足:一,對科技扶貧在精準扶貧中的作用重視不夠,對農村科技服務體系在科技扶貧中的關注不夠;二,現有農村科技服務體系研究尚未形成創新創業、技術服務兩個維度的綜合性研究,且缺乏貧困地區與非貧困地區比較、貧困地區內部比較這兩個研究視角;三,貧困地區農村科技服務體系的分布特征不明導致體系建設不夠,進而導致產業扶貧的技術得不到持續的、有效的保障。明確貧困地區農村科技服務體系的分布特征,對于構建貧困地區支撐產業發展的新型農村科技服務體系、強化科技在精準脫貧和鄉村振興中對產業興旺的支撐作用具有重要意義。
第一,關于農村科技服務體系的具體類型。本研究所指農村科技服務體系是指由省級及以上科技行政主管部門認定、批復、備案的體系。本研究沒有將科技特派員納入,原因是科技特派員的外延已經過于擴大,企業、科研單位的法人及其工作人員都可以叫法人,統計難度大、來源差異大。另外,四川科技扶貧在線是針對貧困地區的產業技術服務體系,農村產業技術服務中心在全省都有布局,也有必要納入。
第二,關于案例省選擇。本研究選擇以四川省為例,原因有三點:一,四川是重點集中連片貧困區,88個重點貧困縣中有45個是深度貧困縣,具有代表性;二,四川有省級科技扶貧專項,全國少見,其重點任務就是建設貧困地區科技扶貧服務體系,已在貧困地區建成了省、市、縣、村的服務體系;三,本研究其余體系類型都是通過競爭性認定方式獲得,而四川科技扶貧在線僅在貧困地區建立,是政府有意圖在貧困地區建設的公益性農村科技服務體系,可以定量對政府有意圖在貧困地區布局農村科技服務體系的行為效果進行評判。
第三,關于農村科技服務體系的分類。農村科技服務體系可以分為創新創業服務體系和技術服務體系,轉化屬于創新和創業的過渡階段,且在國家科技整體制度設計中,創新與創業是不可分割的整體,因此,本研究將轉化服務體系納入創新創業服務體系。
本研究分四步進行:提出研究假說、進行實證檢驗、得出研究結論、提出對策建議。實證檢驗按以下思路分析:①探索農村科技服務體系的類別、建設主體、貧困區類型 (反映貧困程度)、區域 (本研究用市州代表)之間的相互關聯;②對貧困地區農村科技服務體系進行綜合、系統評價;③對政府有意圖在貧困地區建設農村科技服務體系的行為進行評判;④貫穿貧困地區與非貧困地區對比、貧困區內部對比的兩個視角,歸納出貧困地區農村科技服務體系的分布特征。
在探索多分類變量及其水平 (類別)之間關聯時,采用多重對應分析模型,核心是解釋對應分析圖。在對貧困地區農村科技服務體系能力進行評價、解釋差異原因時,采用因子分析模型,從多個觀測變量中抽象出隱含變量,對本研究而言可理解為對農村科技服務體系的性質進行分類。在對因子分析結果進行解釋時,綜合采用了聚類分析、相關分析等多元統計方法。在評判政府有意圖在貧困地區建設農村科技服務體系的行為時,用協方差分析模型對是否納入科技扶貧在線的因子得分進行前測、后測對比分析。模型擬合采用SPSS 23.0軟件進行。
設置貧困類型、市州、建設主體、體系類別4個分析變量,其中,貧困類型包含秦巴片區、高原藏區、烏蒙片區、大小涼山彝區、非貧困區5個水平,分別簡稱秦巴、藏區、烏蒙、彝區、非貧困;市州分21個水平;建設主體分公司、科研單位、高等院校、政府及部門4個水平,分別簡稱公司、科研、高校、政府;體系類別包含農業科技園區、科技扶貧在線、產業技術服務中心、星創天地、科技專家大院、工程技術研究中心、產業技術創新聯盟、重點實驗室8個水平,分別簡稱科技園區、扶貧在線、產業中心、星創天地、專家大院、工程中心、創新聯盟、實驗室。貧困發生率、農業總產值為數值型變量。在進行協方差分析時,將納入科技扶貧在線的因子得分作為因變量,將未納入科技扶貧在線的因子得分作為協變量。
研究組向四川省各級科技行政主管部門發放問卷204份,回收率100%,獲得488個農村科技服務機構樣本(見表1)。貧困發生率從四川省扶貧辦內部資料中獲得。農業總產值從 《四川統計年鑒2017》獲取。

表1 四川各類農村科技服務體系數量分布 單位:個
劉冬梅等認為扶貧不存在排他性和競爭性,屬于公共產品,會導致市場失靈,所以扶貧一般由政府主導[26]。宮留記提出政府是消除貧困的主體,只有政府才能始終如一將反貧困進行到底[27]。文建龍提出中國黨政具有強大的政治優勢和資源動員能力,是我國扶貧取得成功的關鍵[28]。牛勝強認為深度貧困地區應以超常規的理念、方法和舉措持續推進非競爭性公共物品和服務的有效供給[29]。劉建生等提出精準扶貧是一項國家任務[30]。多數學者贊成政府是精準扶貧的主體,且越貧困的地方政府的作用越強,作為科技扶貧重要內容的農村科技服務體系建設的任務也應由政府牽頭。據此提出研究假設H01:貧困地區農村科技服務體系對政府具有選擇偏好。
余華認為中國農村科技服務體系呈現出多元化、多層次的特征,但科研機構作為獨立經濟體,必然追求自身利益,容易傾向于研究經濟效益好的項目[31]。湯國輝等針對江蘇農村科技服務超市提出的多元主體協作構建的思想,但農村科技服務超市并沒有在全國普遍推廣,這可能顯示其多元化主體模式并不適合貧困地區[16]。許竹青等[17]、王克其等[18]發現高等院校主辦的新農村發展研究院與地方合作的經費難以滿足,陷入高校不主動投入、貧困地區政府又無能力支付的窘況。中國高校的評價機制決定了高校要優先培養人才、重視基礎研究,科研單位在大力加強創新創業、加快農業科技成果轉化的科技政策背景下也會向經濟效益好的領域側重。據此提出研究假設H02:科研機構、高等院校對農村創新創業體系具有偏好,而對貧困地區農村技術服務體系沒有明顯偏好。
劉建生等[30]、周華強等[8]對科技扶貧的制度變遷、產業扶貧作用機制進行了研究,判斷當前精準扶貧的重點是產業扶貧。邢成舉認為當前科技扶貧項目對公司的支持方式很難真正幫助最需要幫助的貧困戶脫貧[11]。公司追求利益是其本性,政府通過項目調動企業參與扶貧,企業必然會選擇容易脫貧的貧困戶、容易脫貧的地點放在項目區。科技創新對企業發展壯大起著決定性作用,企業可能會對創新創業體系表現出一定的興趣。據此提出研究假設H03:公司對貧困地區農村技術服務體系建設沒有明顯偏好,公司有可能對農村創新創業體系表現出一定偏好。
白俊紅等認為一個地區創新能力和生產效率高,研發要素便會自發向這些地區流動[32]。王海燕等認為創新就是提高產品與服務的吸引力[33]。經濟水平高的地區創新資源會優先聚集,農村科技創新資源也會如此。絕大多數貧困地區對農村創新創業體系的重視程度不會很高,在明確產業服務重點的邏輯思維下,貧困地區應對技術服務體系表現出迫切需求。據此提出研究假說H04:貧困地區對農村技術服務體系具有明顯偏好,而非貧困地區對農村創新創業體系具有明顯偏好。
白俊紅等研究發現科技創新對經濟增長具有地域差異[34],王介勇等認為貧困問題通常具有區域性、階段性和動態性[35],貧困地區之間對農村科技服務體系的理解可能也存在差異性。據此提出研究假設H05:非貧困地區的農村科技服務體系、農村創新創業體系、農村技術服務體系的建設成效均明顯優于貧困地區,一般貧困地區的農村科技服務體系、農村創新創業體系、農村技術服務體系的建設成效均明顯優于深度貧困地區。
當前,全國范圍都在深入實施創新驅動發展,創新創業是否波及貧困地區農村科技服務體系建設值得探究。李金祥、柏振忠等認為農業科技是推動貧困地區可持續發展的根本途徑[9,10]。農村科技服務體系是基層科技能力的重要方面,欠發達地區的縣域經濟主要還是農業經濟,農村科技服務體系對農業經濟發展應該起到正向促進作用。據此提出研究假說H06:農村創新創業服務體系、農村技術服務體系均支撐了農業經濟發展。
采用定制交叉表的方式,對貧困區類別、市州、建設單位性質、體系類別4個分類變量構成的組合進行卡方檢驗,兩兩之間均顯著性關聯,適合進行多重對應分析。提取多重對應分析前10個維度的變量區分度得分(見表2),綜合判斷,各變量在第1維度與第2維度的區分度比較理想,其中,維度1與維度2的α信度系數分別為0.867、0.718,可以分別解釋71.43%和54.15%的數據變異,這兩個維度具有較高的信度。

表2 各變量在前10個維度的區分度得分
對應分析的核心是對應分析圖,解釋對應分析圖有三個原則:①原點代表平均值,散點與原點的距離代表散點的區分效果,離原點越遠區分效果越好;②落在從原點出發大致相同方位、大致相同區域的同一變量的類別 (水平)之間具有相同性質;③落在從原點出發大致相同方位、大致相同區域的不同變量之間具有聯系。考慮到市州變量的水平較多,分兩步進行。
第一步,多重對應圖不標定市州變量 (見圖1),可以得出:第一,政府與產業中心、扶貧在線、彝區關聯,彝區與扶貧在線緊密關聯,烏蒙、秦巴與產業中心關聯,說明彝區更多依靠政府建設產業中心和扶貧在線,烏蒙和秦巴除扶貧在線外在產業中心的建設上明顯優于其他地區,暗示烏蒙和秦巴對產業發展的技術服務能力相對較強,支持研究假設H01;第二,非貧困地區的高校、科研、實驗室、創新聯盟與工程中心關聯,說明高校和科研單位更多關心實驗室建設、基礎研究,支持研究假設H02;第三,科技園區、星創天地與公司關聯,而專家大院與建設主體類型、貧困區類型沒有明顯關聯(十分接近原點),暗示公司對科技扶貧的參與度不大,專家大院在扶貧工作中的作用還不夠明顯,支持研究假設H03;第四,藏區散點與其余散點沒有明顯的聚集,預示藏區的科技服務體系是全省最薄弱的地區,在扶貧工作中應引起重視,部分支持研究假設H05。

圖1 維度1與維度2多重對應分析圖(未標定市州)
第二步,多重對應圖標定市州變量(見圖2),可以得出:第一,第一步分析發現非貧困地區實驗室、高校、科研、創新聯盟、工程中心高度關聯,引入市州變量后,僅成都與這些類別相關,預示科技創新創業能力成都一枝獨秀,支持研究假設H02;第二,第一步已知公司和星創天地、科技園區關聯,在此基礎上發現,綿陽與其他市州相比公司建設星創天地的特征更加明顯,眉山、攀枝花、遂寧、資陽、自貢、雅安、內江7市與其他市州相比公司建設科技園區的特征更加明顯,德陽則與專家大院關聯,部分支持研究假設H03;第三,巴中、南充、廣安、廣元、達州、宜賓、瀘州、樂山在產業中心建設方面優于其余市州,部分支持研究假設H04與H05;第四,在扶貧在線建設方面,涼山優于甘孜和阿壩,甘孜和阿壩各類體系建設都很弱,部分支持研究假設H04與H05。

圖2 維度1與維度2多重對應分析圖(標定市州)
對8個測量指標進行因子分析,其KMO度量值為0.764,Bartlett’s球形度檢驗的顯著性水平值接近0.000,表明指標適合進行因子分析。按照特征根數值大于1的標準提取因子,前兩個因子攜帶了整體模型70.21%的變異信息,對因子進行了Kaiser方差最大化正態旋轉,因子1在工程技術研究中心、重點實驗室、產業技術創新聯盟、農業科技園區、星創天地的載荷較大,體現了各市州農村科技創新創業體系的建設情況,可以命名為創新創業因子;因子2在科技專家大院、科技扶貧在線、產業技術服務中心的載荷較大,反映了各市州農村科技服務體系的建設情況,可以命名為技術服務因子。
用創新創業因子為縱坐標、技術服務因子為橫坐標作散點圖(見圖3),可以看出:①成都創新創業因子為4.21,遙遙領先于其余市州,但是其技術服務因子僅為0.002,剛好處于平均水平,說明成都更加重視基礎研究、創新和創業,技術服務相對弱勢;②創新創業因子超過平均值水平的僅有成都、綿陽、南充、巴中、眉山5個市州,其中,綿陽、南充、巴中為貧困地區,預示這3個貧困市具有提升內生科技動力的強烈愿望;③技術服務因子中,雅安、德陽、遂寧分別為2.05、1.93、1.46,位列前三名,除了宜賓、瀘州、涼山外,其余貧困市州的技術服務因子都低于平均值,甘孜、阿壩墊底;④創新創業因子與技術服務因子都存在兩極分化現象,創新創業因子除成都一枝獨秀外其余市州沒有明顯的差異,而技術服務因子在貧困地區和非貧困地區之間存在明顯差異,技術服務以雅安、德陽、遂寧為領頭雁。以上四點進一步支持研究假設H04與H05。

圖3 各貧困類別、市州公因子得分散點圖
創新創業因子得分在[-1,+1]區間以及技術服務因子得分在[-0.5,+0.5]區間的分散度不佳,為考察這個區間特征,用公因子得分進行系統聚類分析,按照分類數適中、各類包含元素相對平衡的原則,分5類比較合適(見圖4):第一類為成都,特征是創新創業因子和綜合因子得分最高,而技術服務因子偏低;第二類包含德陽、雅安、遂寧,特征是技術服務因子得分高,綜合因子得分居中,創新創業因子得分偏低;第三類為綿陽、巴中、南充、達州、廣元,特征是綜合因子、創新創業因子得分較高,技術服務因子得分低;第四類為瀘州、眉山、宜賓、自貢、涼山、資陽、攀枝花、內江、樂山、廣安,特征是技術服務因子、綜合因子得分較高,創新創業因子得分低;第五類為甘孜、阿壩,特征是各類因子得分均為最低。

圖4 各市州公因子得分系統聚類樹
用創新創業因子、技術服務因子、貧困發生率、農業總產值進行相關分析,結果發現(見表3):第一,創新創業因子與農業總產值的相關系數為0.566,均達到顯著水平,表明創新創業支撐了全省農業經濟增長,部分支持研究假說H06(農村創新創業服務體系支撐了農業經濟發展);第二,技術服務因子與貧困發生率的相關系數為-0.714,達到顯著水平,表明貧困地區的技術服務能力不足,產業發展技術需求不能得到有效保障,支持研究假設H04與H05;第三,創新創業因子與貧困發生率的相關系數未通過顯著性檢驗,表明在貧困地區搞創新創業可能并不是急需的,提高貧困地區技術服務能力可能更為重要;第四,技術服務因子與農業總產值的相關系數未通過顯著性檢驗,表明無論是貧困地區還是非貧困地區,農業技術服務體系還沒有轉化成推動經濟發展的動能,這也證明農村科技服務體系在科技工作、科技扶貧工作中均沒有得到足夠重視,部分拒絕研究假說H06(農村技術服務體系支撐了農業經濟發展)。

表3 公因子與貧困發生率、農業總產值的 Pearson相關分析
注:**表示極顯著相關。
因為扶貧在線是四川針對貧困地區特有的農村技術服務體系,是純公益性的政府行為,這種行為對貧困地區的農村科技服務體系建設是否有正向作用,不同貧困地區的作用大小如何,需要深入探析。將建扶貧在線前、后的綜合因子、創新創業因子、技術服務因子分別進行協方差分析,并用LSD法進行貧困類別的兩兩比較,顯著性檢驗的參照水平為非貧困區。綜合因子、創新創業因子、技術服務因子三種情況的P值分別為0.878、0.977、0.084,均大于0.05,協方差分析通過平行性檢驗。
將考慮和不考慮扶貧在線的綜合因子得分進行協方差分析,結果顯示,引入扶貧在線后藏區、秦巴與非貧困地區相比具有顯著差異(見表4),藏區比彝區、藏區比非貧困區的綜合因子得分提高更顯著(見表5),暗示扶貧在線顯著提升了藏區農村科技服務能力。

表4 綜合因子協方差分析模型

表5 綜合因子協方差預測值LSD兩兩對比
注:*表示在α=0.05水平顯著,下同。
將考慮和不考慮扶貧在線的創新創業因子得分進行協方差分析,結果顯示,引入扶貧在線后藏區、秦巴與非貧困地區相比增值有顯著差異(見表6),藏區、秦巴創新創業因子增值明顯高于非貧困地區(見表7),預示藏區、秦巴的農村技術服務能力提升會同步帶動農村創新創業能力提升。

表6 創新創業因子協方差分析模型

表7 創新創業因子協方差預測值LSD兩兩對比
將考慮和不考慮扶貧在線的技術服務因子得分進行協方差分析,結果顯示,引入扶貧在線后彝區、烏蒙下降而藏區、秦巴增加,下降與增加程度均與非貧困地區有顯著差異(見表8,表9)。這不是說扶貧在線對彝區、烏蒙沒有作用,而是因為彝區、烏蒙技術服務因子在消除初始值的影響后,比非貧困地區下降的程度要多,表明彝區、烏蒙技術服務能力的基礎較好,在同等條件下扶貧在線對藏區和秦巴提高農村技術服務能力的正向影響更顯著。
綜合協方差分析可知:①扶貧在線顯著降低了非貧困地區的綜合因子、創新創業因子、技術服務因子得分,分別下降了41.79%、115%和46.41%,表明扶貧在線對貧困地區農村科技服務體系有促進作用;②建設扶貧在線后,藏區比彝區、非貧困區的農村科技服務整體能力提升更顯著;③在相同建設力度下,扶貧在線對提升藏區和秦巴農村技術服務能力的影響更顯著。

表8 技術服務因子協方差分析模型

表9 技術服務因子協方差預測值LSD兩兩對比
第一,成都的實驗室、創新聯盟與工程中心等農村創新創業體系建設發達,農村創新創業能力超過全省平均水平的僅有成都、綿陽、南充、巴中、眉山,且成都與其余市州的領先差距很大,呈現一枝獨秀的局面,但成都農村技術服務體系相對弱勢。
第二,彝區更多依靠政府建設產業中心和扶貧在線,烏蒙和秦巴除了扶貧在線外在產業中心的建設上明顯優于其他地區,瀘州、眉山、宜賓、自貢、涼山、資陽、攀枝花、內江、樂山、廣安等烏蒙和秦巴片區市,其技術服務能力較強,但創新創業能力低,暗示秦巴、烏蒙片區的農業技術自給能力有相對優勢。
第三,綿陽由公司建設星創天地的特征明顯,眉山、攀枝花、遂寧、資陽、自貢、雅安、內江由公司建設科技園區的特征明顯,德陽專家大院特征明顯但其建設主體特征不明,巴中、南充、廣安、廣元、達州、宜賓、瀘州、樂山在產業中心建設方面優于其余市州。公司是科技園區、星創天地的建設主要群體,公司、專家大院在扶貧工作中的作用還不夠明顯。
第四,四川農村創新創業體系顯著促進了農業經濟發展,農村技術服務體系還沒有轉化成服務經濟發展的動能,無論是貧困地區還是非貧困地區都需要加強農村技術服務體系建設。深度貧困地區中,涼山優于甘孜和阿壩,甘孜和阿壩處于各類體系建設的最弱勢,除扶貧在線外幾乎沒有科技服務能力,應是精準扶貧關注的重點。
第五,除成都市外,綿陽、巴中、南充、達州、廣元的農村創新創業能力較強、農村技術服務能力低,其中,綿陽、南充、巴中貧困市熱衷于搞農村創新創業,而相關性分析發現農村創新創業能力與貧困發生率的相關性不顯著,綿陽、南充、巴中在2020年之前應調整農村科技服務體系建設的工作思路。
第六,技術服務因子在貧困地區和非貧困地區之間存在明顯差異,雅安、德陽、遂寧的農村技術服務能力較強、農村創新創業能力偏低,貧困市州中除宜賓、瀘州、涼山外其余市州的農村技術服務因子都低于平均值,提高貧困地區農村技術服務能力應是科技扶貧服務體系建設的重點,且提高貧困地區農村技術服務能力的同時也會帶動農村創新創業能力的提升。
本研究假說H01至H05得到全部支持,H06得到部分支持,且研究假設H01可豐滿為:貧困地區農村科技服務體系對政府具有選擇偏好,政府在貧困地區有意圖布局農村科技服務體系會整體提升貧困地區農村科技服務能力。
第一,科技服務體系的建設主體選擇。本研究發現,貧困地區農村科技服務體系高度依賴政府,厘清政府與市場的關系既包含讓市場在資源配置中起決定性作用,又包含市場失靈時更好地發揮政府作用,在貧困地區還是要堅定政府在建設科技服務體系的主導地位。另外,貧困地區農村科技服務體系高度依賴政府,并不是說科研單位、高等院校等其他主體沒有在貧困地區建設農村科技服務體系,而是貧困地區更傾向于選擇政府。當前中國農業社會化服務體系存在功能單一、功能定位不清、組織結構松散、服務延續性差等問題[21,23,26,36],加快建設社會化服務體系并不是否定傳統公益性政府主導型服務體系的作用,應把握幾個原則:①地方農業生產者的知識水平,知識水平高的地方可能更愿意接受社會化服務方式;②地方農業經濟發展水平,水平高的地方可能更會催生社會化服務方式;③地形地貌特征,在山丘區、耕地少、耕地不成規模的地區,社會化服務者很難有盈利空間。
第二,貧困地區應選創新創業體系還是技術服務體系。創新創業是中國當前的時代特征之一,但一二三產業之間、不同地區之間、貧困區與非貧困區之間在選擇創新路徑上可能會有差異。本研究發現,農業經濟水平高的地方創新創業體系發達,非貧困地區的科技服務體系顯著優于貧困地區,這并不意味著貧困地區急切增高科技創新體系的數量就可以快速實現趕超:①農業經濟水平受發展基礎、市場消費偏好、農業生產者水平、農業生產方式等多方面因素影響,科技創新體系只是其中之一;②科技創新創業體系的背后是創新創業生態環境(包括政策環境、市場環境、社會環境等)的支撐,而創新生態環境不是一朝一夕能夠形成的;③即使科技創新創業體系的數量上去了,但其是否能夠真正發揮作用還需要實踐檢驗。另外,本研究發現扶貧在線會顯著提升部分貧困市的創新創業能力,這說明要么這些貧困市有創新創業的強烈愿望,要么這些貧困市的農村科技服務體系整體基礎太差。貧困地區發展農村創新創業體系并非錯誤,只是就脫貧攻堅而言,技術服務體系發揮的作用可能更大,待地方社會經濟發展到一定水平后再把工作重點調整到科技創新體系上,這與實施創新驅動發展戰略并不矛盾。
第三,關于貧困地區 “輸血”與 “造血”的探討。從扶貧開發的長期大邏輯看, “造血”的確是消除貧根的治本之策,但是 “造血”路徑面臨諸多現實難題:①貧困地區多處于偏遠山區,即使交通便利了,為就業者、創業者提供的機會也很難與中心城市相比,無論是大學畢業生還是技術專長者都會優先選擇預期較好的地方就業;②公司到貧困地區去發展、建基地,特別是到民族地區,由于語言、文化、生活習慣、生產方式的巨大差異,加上貧困地區的地理劣勢,公司會花數倍于非貧困地區的培訓成本、生產成本、銷售成本、人力成本,公司到貧困地區去的主動性不會高;③在科技人員、科技項目、科技平臺這幾類主要資源中,科技項目是最容易到貧困地區去 “造血”的資源,難的是讓科技人員到貧困地區去 “造血”,一是因為科技人員沒有落腳點,二是因為花了很大力氣為貧困地區培養的技術人員在掌握一門本領后會向收入預期更高的中心城區聚集。致貧原因多種多樣,一個成年的貧困者其智力、志向、志氣、人品都基本定型,扶智與扶志的難度恐怕比產業幫扶更大,扶智與扶志的主要對象應聚焦貧困戶的下一代。在市場失靈的扶貧工作中,恐怕在一定時期內 “輸血”式扶貧仍不可偏廢,貧困地區農村科技服務體系建設也將以 “輸血”式構建為主。
第四,研究方法。本研究提出了一個探索貧困地區科技服務體系分布特征的研究框架,可以推廣到全國、各省類似的探索分布特征類研究,其應用的前提條件有:①研究變量以分類變量為主,且分類變量數量較多(各類變量的水平數之和或類別數之和超過10個),不適用于常規的邏輯斯蒂模型或對數線性模型;②研究的主要目的是探索分類變量的相關關系,在此基礎上根據研究需要引入精細分析模型;③這種關聯可能是變量之間、水平 (類別)之間、變量與水平之間的聯系,也可能是兩者間、多元化的聯系;④各分類變量之間不需要明確因果關系。借鑒本研究框架應該注意以上前提條件,同時也要注意本研究存在以下不足:在體系類別選擇上,僅選取了省級科技行政主管部門認定的平臺,其他與農業相關的省級部門認定的平臺以及地市級、縣級認定的平臺沒有考慮,實際上,他們也對科技在農業產業發展、精準扶貧工作中有正向促進作用,只是作用大小可能不同,后來研究者可以將這些沒有考慮的平臺納入分析模型。
第一,提高認識。各級科技行政主管部門要充分認識到加強貧困地區科技服務體系建設的重要性,這比單純開展人才服務或單純支持科技項目對貧困地區的產業可持續發展更重要。政府應在貧困地區科技服務體系建設中發揮主導作用,根據地方社會經濟發展水平穩步推進社會化科技服務體系建設。
第二,分類支持貧困地區科技服務體系建設。貧困地區農村科技服務體系建設的重點是技術服務體系建設,不必強行推進創新創業體系建設,已經布局的農業科技園區和星創天地要強化技術服務功能。在經濟相對發達地區,可鼓勵發展社會化技術服務體系,增強技術服務對經濟發展的靶向性;在貧困地區,要繼續依靠政府建設技術服務體系,也要鼓勵公司在貧困地區建分支、建平臺、建基地,對公司等提供的公益性服務給予后補助項目支持;在深度貧困地區,可有針對性布局一批農村技術服務體系。
第三,深化科技人才扶貧。深化非貧困地區對貧困地區的科技對口支援,深化 “三區”科技人員專項行動,推進中央在川、省級科研單位、高等院校等優勢創新資源向貧困地區流動。因秦巴、烏蒙片區的技術服務能力具有一定優勢,烏蒙、秦巴片區要更好發揮產業中心在扶貧中的作用,可在這兩個片區調動內生動力,比如鼓勵多從內部產生 “三區”科技人員到村服務,特別是宜賓、瀘州、涼山等地可以內派為主。