安徽農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力評價研究

杜 俊 娟

(安徽新華學(xué)院財會與金融學(xué)院，　安徽　合肥　230088； 合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，　安徽　合肥　230009)

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安徽農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力評價研究

杜 俊 娟

(安徽新華學(xué)院財會與金融學(xué)院，安徽合肥230088； 合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，安徽合肥230009)

摘要：基于安徽省農(nóng)業(yè)發(fā)展與農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的現(xiàn)狀，利用灰色關(guān)聯(lián)度法篩選出符合安徽省農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力評價的指標(biāo)體系，運用層次分析法(AHP)構(gòu)建了科技創(chuàng)新促進安徽農(nóng)業(yè)發(fā)展的能力評價模型。結(jié)合2007-2013年的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新時間序列數(shù)據(jù)的實證分析，對安徽省的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力進行綜合評價。結(jié)果表明，安徽省農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力呈波浪式緩慢增長趨勢，整體構(gòu)成結(jié)構(gòu)不合理、農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新投入、產(chǎn)出、轉(zhuǎn)化、支撐各能力內(nèi)部發(fā)展不均衡。要進一步加強農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)；創(chuàng)新農(nóng)業(yè)科技推廣體系；創(chuàng)新農(nóng)業(yè)科技體制機制；提高農(nóng)業(yè)領(lǐng)域?qū)＠暾埵跈?quán)量。

關(guān)鍵詞：層次分析法；農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新；綜合評價；安徽省

改革開放30多年來，安徽農(nóng)業(yè)發(fā)展迅速，綜合生產(chǎn)能力大幅提升，農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量增加明顯，農(nóng)民收入和生活水平實現(xiàn)了歷史性跨越。作為全國13個糧食主產(chǎn)區(qū)和6個糧食調(diào)出省之一，安徽在全國農(nóng)業(yè)布局中占據(jù)重要地位，為保障國家糧食安全作出了重要貢獻[1]。但是，安徽仍然只是農(nóng)業(yè)大省，不是農(nóng)業(yè)強省，農(nóng)業(yè)大而弱，農(nóng)林牧漁業(yè)生產(chǎn)總值年均增長率(約為11%左右)低于全國平均水平(約14%左右)，面臨增產(chǎn)不增收的窘境，農(nóng)民收入水平低，農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力差[2-4]。

在安徽由農(nóng)業(yè)大省向農(nóng)業(yè)強省轉(zhuǎn)變的道路上，最大的阻力就是農(nóng)業(yè)科技問題[1,3-5]，雖然近些年來，安徽農(nóng)業(yè)的科技貢獻率飛速發(fā)展，但科技對安徽農(nóng)業(yè)的推動要低于全國平均水平，且自主創(chuàng)新能力不強、水平較低，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的總體投入也明顯不足，在研究和應(yīng)用上仍然存在著傳統(tǒng)學(xué)科和專業(yè)多、常規(guī)技術(shù)多、研究增產(chǎn)技術(shù)的成果多，而高新技術(shù)少、產(chǎn)品創(chuàng)新少、高新技術(shù)和綜合性專業(yè)少的“三多三少”現(xiàn)象，嚴(yán)重影響安徽農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新成果的產(chǎn)出[1,6]。因此，基于安徽農(nóng)業(yè)發(fā)展的特點，本文采用灰色關(guān)聯(lián)度法進行指標(biāo)篩選，基于AHP層次分析法構(gòu)建評價模型，并利用綜合評分法對科技創(chuàng)新促進農(nóng)業(yè)發(fā)展能力進行評價與分析，提出切實提升安徽省農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力政策建議。

一、農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新指標(biāo)體系的篩選

科技創(chuàng)新是從基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究開發(fā)到科技成果商業(yè)化的過程，包括科學(xué)創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新兩部分；就農(nóng)業(yè)領(lǐng)域來說，由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)周期性長、過程復(fù)雜，影響農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的主體多、要素多，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新有著顯著的地域性和周期性。因而，建立科學(xué)的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新評價指標(biāo)體系，是實現(xiàn)正確合理評價的基礎(chǔ)和前提。

(一)指標(biāo)體系初步篩選

基于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域特點，結(jié)合安徽省農(nóng)業(yè)實際情況，遵循指標(biāo)的科學(xué)合理性和可驗證性，我們從59個指標(biāo)中反復(fù)論證和實地調(diào)研，篩選掉數(shù)據(jù)不全、不連續(xù)以及無法量化的定性指標(biāo)，最終選取出如表1所示的23個評價指標(biāo)。

(二)灰色關(guān)聯(lián)度指標(biāo)篩選

灰色關(guān)聯(lián)分析方法，是根據(jù)各種因素之間相同或者相異的程度作為衡量因素間關(guān)聯(lián)程度的一種方法。選擇灰色關(guān)聯(lián)度法研究科技創(chuàng)新和農(nóng)業(yè)

表1　農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新測度指標(biāo)變量

數(shù)據(jù)來源：《安徽省統(tǒng)計年鑒》

發(fā)展的關(guān)系，能從本質(zhì)上體現(xiàn)二者關(guān)系的密切程度。因此，為提高科技創(chuàng)新對安徽農(nóng)業(yè)發(fā)展推動作用的評價質(zhì)量，對初步篩選后留下的23個指標(biāo)利用灰色關(guān)聯(lián)度分析法再度篩選。

具體步驟如下：

第一步，設(shè)因素X23(農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值)作為參考序列(母因素)，其余的X1-X22的22項指標(biāo)作為相關(guān)因素序列(子因素)；

σij(k)=(Min+βMax)/(Δijk+βMax)

(1)

其中，β為標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)，本文β取值為0.5；則母序列與子序列之間的關(guān)聯(lián)度為：

(2)

其中n為比較序列的長度。

按上述步驟對安徽省2007-2013 年間的數(shù)據(jù)進行分析，利用Matlab和EXCEL進行數(shù)據(jù)處理，結(jié)合灰度關(guān)聯(lián)分析法得到各指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度計算結(jié)果排序如表2所示。

表2　指標(biāo)關(guān)聯(lián)度排序

參照一般篩選原則，結(jié)合安徽省的實際情況，認為關(guān)聯(lián)度低于0.6的指標(biāo)與評價目標(biāo)相關(guān)性較?。灰虼藙h除了關(guān)聯(lián)度小于0.6的5個指標(biāo)，將關(guān)聯(lián)度大于0.6的17個指標(biāo)加上參考因素指標(biāo)共18個作為安徽省農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力評價模型的關(guān)鍵指標(biāo)，進行安徽農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力評價分析模型的構(gòu)建。

二、評價模型建立

(一)構(gòu)建AHP層次分析評價模型

層次分析法(AHP法)，是將一個復(fù)雜的多目標(biāo)決策問題作為一個系統(tǒng)，將目標(biāo)分解為多個指標(biāo)(或準(zhǔn)則)再分解成若干層次，通過定性指標(biāo)模糊量化方法算出層次單排序(權(quán)數(shù))和總排序，實現(xiàn)多指標(biāo)、多方案系統(tǒng)的優(yōu)化決策。

本文選用AHP層次分析法對科技創(chuàng)新促進安徽農(nóng)業(yè)發(fā)展的能力進行評價，將農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力分解為投入、產(chǎn)出、轉(zhuǎn)化和支撐四大能力，構(gòu)建出如表3所示的安徽省農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力評價模型。

表3　農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力評價模型

(二)構(gòu)造判斷矩陣

在確定了指標(biāo)體系上下層的隸屬關(guān)系后，構(gòu)建層次分析模型。結(jié)合安徽的實際情況，依據(jù)T. L. Saaty的九級標(biāo)度法，采用咨詢專家和問卷調(diào)查的方法對評價模型中各層次的指標(biāo)進行重要性比較，并用數(shù)值形式給出判斷結(jié)果；綜合處理收集到的指標(biāo)重要性評價數(shù)值，構(gòu)成判斷矩陣，利用Matlab軟件計算出各指標(biāo)的層次單排序。根據(jù)此原理計算出一級指標(biāo)的層次單排序結(jié)果如表4所示，采取相同的方法再計算出安徽農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力4個二級指標(biāo)層次單排序的結(jié)果，如表5-8所示。

表4　安徽農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新四個一級指標(biāo)層次單排序

max=4.1169；CI=0.039；RI=0.9；CR=0.043

表5　安徽農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新投入能力二級指標(biāo)層次單排序

max =5.026 0； CI=0.006 5； RI=1.12； CR=0.005 8

表6　安徽農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新產(chǎn)出能力二級指標(biāo)層次單排序

max =4.198； CI= 0.066； RI=0.9；CR=0.073 33

表7　安徽農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新轉(zhuǎn)化能力二級指標(biāo)層次單排序

max = 4.198； CI= 0.066 ；RI=0.9；CR=0.073 3

表8　安徽農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新支撐能力二級指標(biāo)層次單排序

max = 5.354 7； CI=0.089；RI=1.12；CR=0.079 5

(三)一致性檢驗

利用Matlab計算出各判斷矩陣的最大特征值max與相應(yīng)的特征向量W=(W1，W2，W3，…，Wn)T，對特征向量歸一化處理后就可以得到各指標(biāo)的相對權(quán)重。為避免不同的專家在認識問題上的多樣性和片面性，需要對結(jié)果進行一致性檢驗，以檢查各指標(biāo)權(quán)重之間是否存在矛盾。

依據(jù)矩陣基礎(chǔ)理論作一致性檢驗：將各判斷矩陣的最大特征值max與指標(biāo)個數(shù)n代入公式CI=(max-n)/(n-1)中，得到一致性判斷指標(biāo)CI；將CI與相應(yīng)的隨機一致性指標(biāo)RI代入公式CR=CI/RI，計算出一致性比率CR；當(dāng)CR≤0.10時，構(gòu)造的判斷矩陣具有滿意的一致性，當(dāng)CR﹤1時被認為一致性可以接受，否則應(yīng)對判斷矩陣予以調(diào)整。

按照上述步驟計算得到的隨機一致性比率CR分別為0.043、0.0058、0.07333、0.0733、0.0795，均小于0.1，表明指標(biāo)體系具有滿意的一致性。

(四)層次總排序

在計算出各級指標(biāo)單排序結(jié)果及一致性檢驗后，可以根據(jù)單排序結(jié)果計算出各指標(biāo)的相對權(quán)重，得到指標(biāo)的層次總排序，結(jié)果如表9所示。對此總排序結(jié)果進行一致性檢驗，根據(jù)計算結(jié)果，該判斷矩陣具有滿意的整體一致性。

表9　指標(biāo)層次總排序表

三、實證研究及結(jié)論分析

運用綜合評分法考察層次評價模型中時間序列的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新綜合評價指數(shù)變動行為，結(jié)合具體評價指標(biāo)的變動，合理評價農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力，并對得出的結(jié)果進行分析。

(一)實證研究過程

在構(gòu)建科技創(chuàng)新能力層次評價模型的基礎(chǔ)上，為消除由于量綱的差異而影響評價的客觀性，采用綜合評分法，對安徽省2007-2013年農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力進行了實證研究，具體過程如下：

第一步，通過公式(3)對科技創(chuàng)新能力各指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

(3)

其中，Cij(k)表示第k年第i個準(zhǔn)則層下的第j個指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)，Zij(k)為對應(yīng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)據(jù)。min(Cij)表示Cij指標(biāo)在2007-2013年間的最小值，max(Cij)表示Cij指標(biāo)在2007-2013年間的最大值。

第二步，計算各年安徽省農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力綜合評價指數(shù)。

s(k)=∑[Wi×Zij(k)]

(4)

其中，Wi為對應(yīng)指標(biāo)的權(quán)重。

采用上述兩步，最終計算出安徽省2007-2013各年農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力綜合得分如表10所示。

表10　2007-2013年間安徽農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力指標(biāo)得分

(二)結(jié)論分析

安徽省農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力總體上呈現(xiàn)出上升趨勢，但增長相對來說較為緩慢，且呈現(xiàn)波浪式增長。2007-2013年間，安徽農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力綜合得分從2007年的0.3上升到2013年的0.83，提高了1.76倍，平均每年提高25%。與2007年相比，2008年下降了0.2；2008-2010年呈現(xiàn)上升趨勢，但不太穩(wěn)定，出現(xiàn)波動態(tài)勢，其中2008年到2009年上升較快，從0.1上升到0.46，但2009-2010年基本處于停滯階段，甚至2010-2011年又出現(xiàn)小幅回落，2011-2013年呈現(xiàn)增長態(tài)勢，其中2011-2012年的增速為65.12%，而2012-2013年的增速僅為7.78%。通過與湖北省、四川省對比[7-8]，發(fā)現(xiàn)安徽省的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力增長相對緩慢且不穩(wěn)定，究其原因，主要是科技投入不足、自主創(chuàng)新保護意識不強。

安徽農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)能力整體構(gòu)成結(jié)構(gòu)不合理。從綜合得分看，產(chǎn)出能力最強達到2.17，投入能力和支撐能力較弱，分別為0.15和0.43；再從各年變化趨勢看，構(gòu)成結(jié)構(gòu)變化幅度基本不大。投入能力、產(chǎn)出能力、轉(zhuǎn)化能力、支撐能力的貢獻力基本保持在4%、62%、21%、12%的水平。

安徽省農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新投入、產(chǎn)出、轉(zhuǎn)化、支撐各能力內(nèi)部發(fā)展不均衡，部分指標(biāo)增長速度不匹配。從得分情況來看，2012-2013年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值得分增長了15.99%，而農(nóng)民人均純收入得分提高了28.46%，說明科技進步給普通民眾帶來的收益增長是比較快的；財政科學(xué)技術(shù)支出、每萬人口中大學(xué)生人數(shù)、農(nóng)業(yè)基本建設(shè)投資、農(nóng)業(yè)技術(shù)改造投資等指標(biāo)增長速度緩慢；而科技論文數(shù)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)拉動率、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)貢獻率等指標(biāo)得分在發(fā)展過程中出現(xiàn)下降趨勢，說明安徽省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展沒有有效促進農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力的提高。

四、政策建議

(一)加強農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加大農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新投入

基于數(shù)據(jù)分析，可以看出安徽省的農(nóng)業(yè)基本建設(shè)投資、農(nóng)業(yè)技術(shù)改造投資增長速度緩慢，科技創(chuàng)新投入不足。根據(jù)這一實際，一方面安徽省應(yīng)加強農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加大農(nóng)業(yè)技術(shù)改造的力度，用現(xiàn)代物質(zhì)條件裝備農(nóng)業(yè)，用先進的科學(xué)技術(shù)改造農(nóng)業(yè)，以支撐農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力的提高；另一方面安徽省的R&D投入額、財政科學(xué)技術(shù)支出的絕對量增長也比較緩慢，因此安徽省應(yīng)加大農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新領(lǐng)域的投入，除了爭取財政支持，還應(yīng)擴大投資主體，建立涵蓋政府、政府機構(gòu)、民間投資、企業(yè)等投資主體多元化的投資體系，探索金融支持安徽農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的新模式，如大力發(fā)展“小額信貸+保險”模式的農(nóng)村小額信貸市場，降低銀行風(fēng)險的“銀行貸款+擔(dān)保+保險”模式，可以建立涉農(nóng)科技創(chuàng)新基金和涉農(nóng)科技創(chuàng)新引導(dǎo)基金等模式，增加農(nóng)業(yè)科技投入資金來源，提升農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新投入能力。

(二)創(chuàng)新農(nóng)業(yè)科技推廣體系，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)科技推廣多元化

在進行安徽省農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力指標(biāo)灰關(guān)聯(lián)篩選時，省級學(xué)會及縣級以上科協(xié)舉辦的實用技術(shù)培訓(xùn)和農(nóng)業(yè)院校畢業(yè)生數(shù)指標(biāo)關(guān)聯(lián)系數(shù)沒有達到設(shè)定值。這提示我們應(yīng)結(jié)合省情，建立主體多元化的農(nóng)業(yè)科技推廣體系，充分發(fā)揮政府推廣機構(gòu)在農(nóng)技推廣中的保障作用，制定優(yōu)惠政策，積極鼓勵和引導(dǎo)基層組織、高等農(nóng)業(yè)院校、農(nóng)業(yè)科技協(xié)會、農(nóng)民專業(yè)技術(shù)協(xié)會、公益組織、民間私營推廣機構(gòu)等各種經(jīng)濟成分的社會力量，以各種合法方式加入到農(nóng)技推廣隊伍中來，建立政府和民間互補的農(nóng)技推廣多元化體系，同時采取切實措施引導(dǎo)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新服務(wù)中介機構(gòu)，做好科技、信息、法律等后勤服務(wù)，加快農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新轉(zhuǎn)化速度。

(三)整合安徽省科技信息資源，創(chuàng)新農(nóng)業(yè)科技體制機制

安徽省應(yīng)整合現(xiàn)有農(nóng)業(yè)科技信息資源，設(shè)計開發(fā)滿足農(nóng)業(yè)科技需要的全方位和全方面的農(nóng)業(yè)科技管理信息系統(tǒng)，建立有效涵蓋農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的投入、管理、集成、轉(zhuǎn)化、激勵的體制機制，以服務(wù)于農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的研發(fā)、推廣、管理、控制、生產(chǎn)，并作為農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的決策支持系統(tǒng)，為科技研發(fā)和生產(chǎn)提供有力的決策支持，促進安徽省農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力的不斷提高。

(四)強化知識產(chǎn)權(quán)意識，提高農(nóng)業(yè)領(lǐng)域?qū)＠暾埵跈?quán)量

專利申請量和專利授權(quán)量在灰關(guān)聯(lián)篩選時也沒有達到設(shè)定值，說明安徽農(nóng)業(yè)領(lǐng)域思想保守，知識產(chǎn)權(quán)意識薄弱，同時有關(guān)資料顯示安徽知識產(chǎn)權(quán)糾紛案件數(shù)量逐年不斷增加。為此，安徽省農(nóng)業(yè)領(lǐng)域迫切需要增強知識產(chǎn)權(quán)意識，著力宣傳知識產(chǎn)權(quán)的重要性，鼓勵和支持科研機構(gòu)、農(nóng)業(yè)院所、高新技術(shù)企業(yè)申請專利，注冊商標(biāo)，自主創(chuàng)新，申請生物育種新品種保護，依法取得知識產(chǎn)權(quán)，提高安徽省發(fā)明專利申請量和授權(quán)量，擴大科技創(chuàng)新儲備?？萍夹姓块T應(yīng)建立農(nóng)業(yè)知識產(chǎn)權(quán)的行政保護、民事保護與刑事保護的立法保護體系，加強企業(yè)、農(nóng)民的維權(quán)意識。

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責(zé)任編校：汪沛

中圖分類號：F323.3;F224

文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1003-4730(2016)02-0099-06

DOI：10.13757/j.cnki.cn34-1045/c.2016.02.022

作者簡介：杜俊娟，女，安徽和縣人，安徽新華學(xué)院財會與金融學(xué)院副教授，合肥工業(yè)大學(xué)博士研究生。

基金項目：安徽新華學(xué)院校級科研項目“科技創(chuàng)新促進安徽農(nóng)業(yè)發(fā)展的內(nèi)在機理與經(jīng)濟評價研究”(2014rw005)。

收稿日期：2015-12-19

網(wǎng)絡(luò)出版時間：2016-04-26 14:54網(wǎng)絡(luò)出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/34.1045.C.20160426.1454.022.html