農業科技創新能力動態綜合評價
——基于速度特征

趙麗娟，胡 畔，李楊薇

（1.東北農業大學經濟管理學院，黑龍江哈爾濱 150030；2.哈爾濱工程大學經濟管理學院，黑龍江哈爾濱 150001）

在知識經濟時代，農業科技創新能力已成為世界各國農業綜合競爭力高低的重要標志。農業科技創新能力的提升，是實現農業產業快速發展，推動農業技術實現全面升級和快速追趕的關鍵因素。我國中央一號文件中多次強調要把農業科技擺在更加突出的位置，通過加大農業科技投入全面提高我國農業科技創新水平，推動現代農業跨越式發展。然而，在我國，農業科技資源匱乏、環境規制、產出成果不確定等因素制約農業科技創新能力提升［1-4］，嚴重影響了科技對發展現代農業的支撐力度。因此，如何科學高效地評價農業科技創新能力，對于促進農業可持續發展、引領支撐現代農業建設、制定合理的農業科技發展戰略具有重要的現實意義。

1 文獻綜述

從已有研究來看，關于農業科技創新能力評價問題的相關研究多集中在農業科技創新理論、創新效率及創新指標體系等方面［5-10］，也有部分學者從人力資本、科研投入、創新科技政策角度進行研究［11-14］，還有部分學者主要使用層次分析法、因子分析、灰色綜合評價法、熵權TOPSIS 法模糊物元綜合評價模型、聚類分析、主成分分析-支持向量機、回歸分析法、鏈環-回路模型等方法進行研究［15-22］。雖然相關研究對評價農業科技創新能力提供了廣闊思路，但上述研究還存在缺陷和不足：（1）主要是從區域角度出發進行研究，沒有對比分析不同區域的農業科技創新能力水平差異；（2）在指標體系的確定上，較少考慮創新環境對農業科技創新能力的影響，而創新環境是創新能力形成的原始驅動力，良好的創新環境可以有效富集創新資源［23］；（3）在指標權重確定方面，部分研究含有主觀人為因素，使得計算結果不夠準確；（4）在評價過程中，雖然有些學者對農業科技創新能力進行了綜合評價，但多以靜態評價為主，事實上，農業科技創新能力是一個動態變化、不斷提升的過程，因此，必須考慮時間因素并引入到靜態綜合評價中。

鑒于此，本研究從變化速度視角出發，在構建農業科技創新能力評價指標體系的基礎上，先使用熵權法測算出各評價指標權重，運用改進的突變級數法對我國30 個省、自治區、直轄市2008—2017年農業科技創新能力進行靜態評價，然后從指標變化速度狀態和趨勢兩方面進行動態分析，從信息集結角度描述多個時段不同省份的農業科技創新能力的動態綜合評價結果，并給出相關的政策建議。

2 農業科技創新能力評價指標體系的構建

農業科技創新能力是在環境約束下各類農業科技資源有效組合或優化配置的結果，整個創新過程是一個多層次、多要素構成的復雜系統，直接反映了農業科技創新的發展水平［24］。借鑒已有文獻關于農業科技創新能力的評價指標體系［3,16,22,25］，結合農業科技創新能力影響因素，并兼顧指標的可得性和真實可靠性，且充分考慮區域間存在差異，構建了農業科技創新能力評價指標體系（見表1）。其中，創新投入反映了農業科技各類資源投入的密集程度，決定著創新成果多少，農業科技資源是農業科技活動的物質基礎，主要由農業科技的人力、財力、物力、信息及成果等要素構成，各層級要素相互作用、相互影響，形成了農業科技資源系統有機、動態的特征［26］；創新產出是創新能力的直接產物，體現了創新投入在特定的創新環境中產出的成果；創新環境是創新能力形成的重要條件，良好的創新環境可以促進創新產出成果轉化。因此，本文從創新投入、創新產出、創新環境三方面構建農業科技創新能力評價指標體系。

表1 農業科技創新能力評價指標體系

3 基于變化速度特征的動態綜合評價模型

為了區分不同地區間在創新層面的差異性，要對各指標在不同時期的動態變化進行分析，同時為了客觀評價不同地區間的發展差異，在評價過程中盡可能采用客觀賦權方法。基于上述分析，本文首先使用改進的突變級數法進行靜態評價，再基于評價指標的特征分析不同評價對象間的差異，最后從指標在不同時期的變化速度狀態和變化速度趨勢兩個方面對指標的發展動態特征進行綜合評價，從而使評價結果具有客觀性。

3.1 靜態評價

突變級數法是對評價目標進行多層次分解，排列成倒立樹狀目標層次結構，只需知道最下層子指標的數據。因為一般突變系數某狀態變量的控制變量不超過4 個，所以相應的，一般各層指標分解不要超過4 個［27］。為了客觀準確地評價同一個層級的指標，由熵權法確定指標權重值大小對各指標進行順序評價，將重要的控制變量放在前面，次重要的控制變量放在后面。改進后的突變級數模型主要有3 種最常見的形式：尖點突變系統、燕尾突變系統和蝴蝶突變系統，其模型的勢函數分別如下。

尖點突變系統模型的勢函數為：

燕尾突變系統模型的勢函數為：

3.2 動態綜合評價

借鑒物理學中“速度”的概念可知，速度是有方向的，同理認為變化速度狀態也是有方向的。因此，當說明農業科技創新投入、創新產出、創新環境的變化速度狀態向有利于農業科技創新能力提升的方向發展；當說明農業科技創新投入、創新產出、創新環境的變化速度狀態向不利于農業科技創新能力提升的方向發展。但是，農業科技創新能力的綜合效應需要考慮農業科技創新投入、創新產出、創新環境三者最終合力的作用效果。因此，借用物理學中“加速度”的概念，則設變化速度狀態的加速度為：

4 實證分析

本文實證分析數據主要來自于我國30 個省、自治區、直轄市（未含西藏和港澳臺地區）2008—2017 年的面板數據。其中，R&D 人員、R&D 經費、專利申請量、發明專利數量、技術市場成交額、發表科技論文數量均來自于《中國科技統計年鑒》；農業機械總動力、手機擁用量、計算機使用量來自于《中國農村統計年鑒》；農業總產出、碳排放相關數據來自于《中國農業年鑒》；政策性金融相關數據來自于《中國金融統計年鑒》，部分地區的來自于地區統計年鑒。

4.1 農業科技創新能力的靜態評價

由相關系數法確定評價指標體系中各指標的方向，使用極值法對所有指標進行無量綱化處理。對于同一評價對象在不同時刻指標值不同，在無量綱化處理后，指標值均為0，無法看出原指標值的不同變化，因此對極值法進行細微調整［28］。再通過熵權法對各指標的權重進行修正，從而得出較為客觀的指標權重，并根據指標權重大小進行排序。最后使用突變級數法得出我國農業科技創新能力靜態評價結果。

表2 農業科技創新能力評價指標方向和權重

根據式（1）～（3）得到30 省份2008—2017年農業科技創新能力靜態評價結果，如表3 所示，可以看出各省份農業科技創新能力在創新投入、創新產出、創新環境方面變化速度趨勢不一致：北京、天津、遼寧、上海、江蘇、浙江、湖北、四川、陜西等省市農業科技創新能力在創新投入、創新產出、創新環境方面整體上處于較高水平，評價結果主要集中在0.85～1 之間，但近些年北京、遼寧、上海等省市的農業科技創新能力有下降的趨勢，發展后勁相對不足，而安徽、山東、廣西、貴州、青海等省（區、市）雖然農業科技創新能力不高，評價結果主要集中在0.60～0.85 之間，但發展后勁持續增強；此外，河南、寧夏省的農業科技創新能力下降趨勢突出，貴州、海南、青海省的農業科技創新能力上升趨勢較為明顯。

表3 2008—2017 年我國30 省份農業科技創新能力靜態綜合評價值

4.2 農業科技創新能力的動態綜合評價

靜態評價結果僅反映出各省份農業科技創新能力在不同時段的截面評價，無法全面表現出農業科技創新能力的動態變化趨勢，因此，要對農業科技創新能力變化速度狀態與趨勢進行動態綜合評價。由式（2）～（4）可以計算出各省份農業科技創新投入、創新產出、創新環境的變化速度狀態和變化速度趨勢，具體結果如表4 所示，可知我國農業科技創新投入、創新產出、創新環境變化速度狀態有正值和負值：為正值時，說明農業科技創新投入、創新產出、創新環境不斷發展，且促進農業科技新能力的提升；為負值時，說明農業科技創新投入、創新產出、創新環境處于減緩狀態，不利于農業科技創新能力的提升。同時，當變化速度趨勢大于1，說明農業科技創新投入、創新產出、創新環境變化速度呈上升趨勢；當變化速度趨勢小于1，說明農業科技創新投入、創新產出、創新環境變化速度呈下降趨勢。

表4 2009—2017 年我國30 省份農業科技創新能力變化速度狀態與趨勢

表4（續）

根據上述30 省份農業科技創新能力變化速度狀態與趨勢，由式（6）～（10）可得其農業科技創新能力變化速度動態綜合評價結果，具體如表5 所示，可知江蘇、安徽、山東、廣東、廣西、海南、四川、貴州、陜西、青海等省（區、市）的農業科技創新能力變化動態綜合評價結果是正數，說明這些省份的農業科技創新能力大體上有上升趨勢，而其他省份的農業科技創新能力有下降趨勢。在有上升趨勢的省份中，山東、貴州、青海等西部地區省份的上升趨勢要高于江蘇、安徽、四川等東部地區省份；在有下降趨勢的省份中，只有河南、新疆、吉林、上海等省份的下降趨勢較大，其他省份的下降幅度不大。此外，各省份農業科技創新能力的增減幅度也不同，這是由于各省份農業科技創新能力發展的側重點不同，或是由于物質基礎不同，導致其創新能力水平增減幅度的差異。

表5 2008—2017 年我國30 省份農業科技創新能力變化速度動態綜合評價結果

將30 省份農業科技創新能力靜態評價結果與表5 的變化速度動態綜合評價結果進行對比分析，由圖1 可看出，北京、天津、遼寧、上海、浙江、廣東等東部地區省份的靜態評價值較高，而變化速度動態值出現負數，反映出這些省份農業科技創新能力的整體變化趨勢是下降的；廣西、貴州、青海等西部地區省份的靜態評價值低于東部地區省份，但變化速度的動態評價結果高于東部地區省份，這也說明西部地區農業發展勢頭迅猛，即將要趕超東部地區；而江蘇、安徽、山東、陜西等省份的靜態評價結果與變化速度動態評價結果都高于其他地區。綜上可知，雖東部地區在農業科技創新方面有一定的基礎優勢，但創新能力水平增長速度緩慢；而西部地區雖然基礎設施相對薄弱，但創新能力水平增長速度較快，發展勢頭迅猛。主要原因：（1）國家實施西部大開發戰略以來，近些年也加大政府財政資金和信貸資金投入來吸引外資，使得西部地區依靠特色資源、發揮比較優勢加快特色農業發展速度，特別是2006 年國務院常務會議審議并通過了《西部大開發“十一五”規劃》，西部地區在2008—2017年間農業科技創新能力明顯上升。（2）近些年，東部地區環境持續惡化，嚴重阻礙了農業生產、農業科技創新，使得農業科技創新能力增長勢頭減緩，甚至出現負增長。總之，農業科技創新能力的動態綜合評價值有正有負，動態評價結果為正值的省份需要保持良好的發展態勢，繼續保持較快的創新能力水平增長速度；動態評價結果為負值的省份需要采取一定的措施提升其創新能力水平。各省份由于不同地域性特征，對現代農業發展的戰略地位及重視程度的不同，這在一定程度上影響了農業科技創新能力的發展。

圖1 2008—2017 年我國30 省份農業科技創新能力靜態動態綜合評價對比

5 結論

本文通過對我國30 個省（區、市）在連續時段（2008—2017 年）內的農業科技創新能力進行實證研究，結果表明：北京、天津、遼寧、上海、江蘇、浙江、湖北、四川、陜西等東西部地區省份農業科技創新能力的靜態評價整體上處于較高水平，而安徽、山東、廣東等省份雖然農業科技創新能力不高，但發展后勁持續增強；此外，遼寧、吉林、浙江、河南、新疆等省份農業科技創新能力發展后勁相對不足，處于下降態勢，尤其是河南省農業科技創新能力的下降趨勢突出，貴州、海南、青海的上升趨勢較為明顯。根據靜態評價結果，基于信息集結視角進一步反映在2008—2017 年連續時間段內評價對象的變化速度狀態與變化速度趨勢，構建出具有變化速度特征的動態綜合評價模型，可以掌握30 個省份農業科技創新能力在連續時間段內的綜合評價水平，從而分析其動態發展趨勢。總體情況表明，靜態評價與動態評價的結果基本吻合，對于農業科技創新能力整體水平有下降趨勢的東部地區，政府相關部門要高度重視，找出原因，切實調整政策，進而提高農業科技創新能力；而對于農業科技創新能力水平增長速度較快、發展勢頭迅猛的西部地區，有關部門要根據地區特色制定相關政策，規劃出廣闊的未來前景。由此可見，研究我國各省（區、市）農業科技創新能力靜態評價是必要的，為進一步了解變化速度特征的動態研究提供依據，有助于更加全面地、有效地掌握我國農業科技創新能力整體變化趨勢，為政府等決策部門制定戰略提供思路與方法，從而提升我國農業科技創新能力。

盡管取得了一些有意義的結論，本研究也存在一些不足之處：一是關于樣本的選取方面，本文所選取的樣本數量較少，未來需要收集大樣本來進一步研究，使評價結果更為合理；二是指標的選取方面，未來的研究應盡量避免含有主觀因素較多的指標，使評價結果更真實；三是對比研究方面，本文僅僅對各省份農業科技創新能力的靜態與動態變化進行對比分析，事實上，如能對農業發展不同階段農業科技創新能力的靜態與動態狀況進行對比研究，則能更好地揭示農業科技創新的動態變化過程，這是未來的研究方向。