現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)能力灰色聚類評價(jià)

朱春江+駱汝九+許強(qiáng)+楊安琪+Surendra+P.Singh+Sammy+L.Comer+李碧宏+馬文斌

摘要：將灰色關(guān)聯(lián)理論和系統(tǒng)聚類的方法結(jié)合起來進(jìn)行現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)能力評價(jià)，先運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)理論將現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)能力指標(biāo)進(jìn)行簡化，再運(yùn)用系統(tǒng)聚類模型對江蘇省連云港市所轄縣區(qū)的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)能力進(jìn)行聚類分析。結(jié)果表明，東?？h和灌云縣的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力較強(qiáng)，海州區(qū)和灌南縣的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力一般，贛榆區(qū)的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力較弱。實(shí)證結(jié)論與連云港市農(nóng)業(yè)及農(nóng)村科技服務(wù)能力實(shí)際相吻合，表明該綜合模型分析方法具有一定的科學(xué)性和實(shí)用性，是一種行之有效的區(qū)域農(nóng)業(yè)及農(nóng)村科技服務(wù)能力評價(jià)方法。

關(guān)鍵詞：現(xiàn)代農(nóng)業(yè)；科技服務(wù)能力；灰色關(guān)聯(lián)理論；聚類分析；評價(jià)

中圖分類號： F323.3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號：1002-1302（2016）09-0524-074

基金項(xiàng)目：國家社會科學(xué)基金（編號：12CMZ048）；江蘇省高校哲學(xué)社會科學(xué)研究基金（編號：2015SJD685）；江蘇省“青藍(lán)工程”（編號：[2014]23）；江蘇省大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃（編號：201511050003Y）；江蘇省高校優(yōu)秀中青年教師和校長境外研修計(jì)劃（編號：2011）；江蘇省第四期“333高層次人才培養(yǎng)工程”（2011）；江蘇省社科研究項(xiàng)目（編號：14SRB-12）；江蘇省社科應(yīng)用研究重點(diǎn)課題項(xiàng)目（編號：15SRA-10）；連云港市第五期“521高層次人才培養(yǎng)工程”（2014）。

作者簡介：朱春江（1970—），男，江蘇連云港人，博士，副教授，主要從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)管理、技術(shù)經(jīng)濟(jì)管理、資源經(jīng)濟(jì)管理及人力資源管理等研究。E-mail：jslygzcj@126.com。

近年來，中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)快速增長的勢頭。據(jù)2014年國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)，中國農(nóng)業(yè)增加值58 332億元，比上年增長4.1%，農(nóng)業(yè)糧食產(chǎn)量60 710萬t，比上年增產(chǎn)0.9%，農(nóng)村居民人均可支配收入10 489元，比上年增長11.2%，這主要得益于中國農(nóng)業(yè)科技的創(chuàng)新、應(yīng)用與服務(wù)?？梢哉f中國農(nóng)業(yè)及農(nóng)村的發(fā)展離不開農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系的支撐。農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系是農(nóng)村社會服務(wù)體系和國家農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)保護(hù)體系的重要組成部分，是實(shí)施科教興農(nóng)戰(zhàn)略的重要載體[1]，它是連接農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)研究開發(fā)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的紐帶，是改善農(nóng)業(yè)資源配置、實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的重要手段[2]。農(nóng)業(yè)科技推廣服務(wù)之目的就是向農(nóng)民提供知識和信息，改變他們的行為[3]。農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系是否完善影響到現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)能力水平，農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系由農(nóng)業(yè)科技服務(wù)指標(biāo)系統(tǒng)集合構(gòu)成，農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力是系統(tǒng)指標(biāo)值的綜合反映，所以構(gòu)建科學(xué)合理的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系，進(jìn)而對農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力進(jìn)行科學(xué)評價(jià)顯得尤為重要。

1 研究綜述

21世紀(jì)以來，眾多學(xué)者對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)進(jìn)行了深入的研究，取得了一系列的成果，主要有以下幾個方面研究。

一是從現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系的內(nèi)涵理論分析角度提出了我國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系建設(shè)與完善的路徑選擇[4]；二是借助國外經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建縣域新型農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系[5]；三是從市場[6]、資本[7]角度對農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系存在的問題及參與主體影響進(jìn)行研究；四是從農(nóng)戶視角對中國新型農(nóng)業(yè)科技知識服務(wù)體系進(jìn)行研究[8-9]；五是從管理體制等角度提出構(gòu)建新型農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系的具體設(shè)想[10]；六是從加強(qiáng)組織領(lǐng)導(dǎo)、統(tǒng)籌協(xié)作、機(jī)制創(chuàng)新入手，建設(shè)公益性服務(wù)與經(jīng)營性服務(wù)有機(jī)結(jié)合的新型農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系[11]；六是從農(nóng)技推廣服務(wù)內(nèi)容、制度等方面對農(nóng)技推廣服務(wù)體系建設(shè)進(jìn)行評價(jià)[12]；七是運(yùn)用分析法，如SWOT分析[13]、主成分分析[14]、因子分析[15]等方法對農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)體系建設(shè)進(jìn)行研究。

以上學(xué)者從不同的角度對農(nóng)業(yè)科技服務(wù)進(jìn)行研究，對農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系建設(shè)作出了貢獻(xiàn)；但大多從宏觀、調(diào)查數(shù)據(jù)等分析入手，而運(yùn)用數(shù)據(jù)模型進(jìn)行定量分析的相對較少，定量分析中又以單一的分析方法為主，所以具有一定的局限性。本研究嘗試將灰色關(guān)聯(lián)理論和系統(tǒng)聚類的方法結(jié)合起來進(jìn)行現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)能力評價(jià)，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)理論將現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)能力指標(biāo)進(jìn)行科學(xué)篩選簡化，再運(yùn)用系統(tǒng)聚類模型進(jìn)行聚類分析，從理論方法上為農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力評價(jià)提供新的思路。

2 指標(biāo)體系的構(gòu)建

指標(biāo)的選取參照文獻(xiàn)[16-20]，初步確定灰色聚類評價(jià)指標(biāo)體系從4個方面構(gòu)建，即一級指標(biāo)，分別是農(nóng)業(yè)從業(yè)人員個體特征（X1）、科技服務(wù)環(huán)境特征（X2）、科技服務(wù)行為特征（X3）和科技服務(wù)貢獻(xiàn)特征（X4）。其中農(nóng)業(yè)從業(yè)人員個體特征（X1）由4個二級指標(biāo)構(gòu)成，即科技服務(wù)人員學(xué)歷（X11）、農(nóng)民受教育程度（X12）、科技服務(wù)人員人際交往能力（X13）和科技服務(wù)人員服務(wù)業(yè)務(wù)水平（X14）；科技服務(wù)環(huán)境特征（X2）由4個二級指標(biāo)構(gòu)成，即農(nóng)業(yè)科技服務(wù)政策（X21）、農(nóng)業(yè)科技服務(wù)經(jīng)費(fèi)（X22）、農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員待遇（X23）和考核激勵機(jī)制（X24）；科技服務(wù)行為特征（X3）由4個二級指標(biāo)構(gòu)成，即農(nóng)業(yè)科技服務(wù)態(tài)度（X31）、農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力（X32）、農(nóng)業(yè)科技服務(wù)質(zhì)量（X33）和農(nóng)業(yè)科技服務(wù)方法（X34）；科技服務(wù)貢獻(xiàn)特征（X4）由4個二級指標(biāo)構(gòu)成，即農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（X41）、農(nóng)民人均總收入（X42）、農(nóng)村人均糧食產(chǎn)占有量（X43）和農(nóng)村恩格爾系數(shù)（X44）。二級指標(biāo)的賦值范圍及相關(guān)說明見表1。

3 指標(biāo)數(shù)據(jù)來源及處理方法

4個一級指標(biāo)中，前面3個一級指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于調(diào)查數(shù)據(jù)，第4個一級指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于統(tǒng)計(jì)年鑒。

（1）第1個一級指標(biāo)“農(nóng)業(yè)從業(yè)人員個體特征”中“農(nóng)民受教育程度（采用3分制）”數(shù)據(jù)來源于“農(nóng)民”調(diào)查問卷，其計(jì)算方法是通過線性加權(quán)值除以調(diào)查有效問卷的份數(shù)，即有效調(diào)查問卷份數(shù)的均值作為該指標(biāo)得分；其余3個指標(biāo)“科技服務(wù)人員學(xué)歷”“科技服務(wù)人員人際交往能力”“科技服務(wù)人員服務(wù)業(yè)務(wù)水平”數(shù)據(jù)來源于“農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員” 調(diào)查問卷（農(nóng)業(yè)科技人員的“學(xué)歷”指標(biāo)采用3分制，其余的指標(biāo)采用5分制）數(shù)據(jù)，相應(yīng)采用線性加權(quán)值除以調(diào)查有效問卷的份數(shù)得出。

（2）第2個一級指標(biāo)“科技服務(wù)環(huán)境特征”中共4個二級指標(biāo)，其中二級指標(biāo)“農(nóng)業(yè)科技服務(wù)政策” 數(shù)據(jù)來源于“農(nóng)民”調(diào)查問卷和“農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員” 調(diào)查問卷，其計(jì)算方法是 “農(nóng)民”問卷調(diào)查數(shù)據(jù)線性加權(quán)值除以調(diào)查有效問卷的份數(shù)得出的分值，再與“農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員”調(diào)查問卷數(shù)據(jù)線性加權(quán)值除以調(diào)查有效問卷的份數(shù)得出的分值一起取其均值。其余3個二級指標(biāo)“農(nóng)業(yè)科技服務(wù)經(jīng)費(fèi)”“農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員待遇”和“考核激勵機(jī)制”數(shù)據(jù)來源于“農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員” 調(diào)查問卷，采用線性加權(quán)值除以調(diào)查有效問卷的份數(shù)得出。

（3）第3個一級指標(biāo)“科技服務(wù)行為特征”中4個二級指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于“農(nóng)民”調(diào)查問卷和“農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員” 調(diào)查問卷，其計(jì)算方法類同于一級指標(biāo)“科技服務(wù)環(huán)境特征”中二級指標(biāo)“農(nóng)業(yè)科技服務(wù)政策”。

（4）第4個一級指標(biāo)“科技服務(wù)貢獻(xiàn)特征”中共4個二級指標(biāo)，其中“農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值”和“農(nóng)民人均總收入”2個指標(biāo)數(shù)據(jù)直接來源于《2014年連云港統(tǒng)計(jì)年鑒》；而二級指標(biāo)“農(nóng)村人均糧食產(chǎn)占有量”數(shù)據(jù)由《2014年連云港統(tǒng)計(jì)年鑒》中的“糧食總產(chǎn)量”和“人口”計(jì)算而來，計(jì)算方法見表1；二級指標(biāo)“農(nóng)村恩格爾系數(shù)” 數(shù)據(jù)由《2014年連云港統(tǒng)計(jì)年鑒》中的“農(nóng)民人均食品消費(fèi)支出”和“農(nóng)民人均生活費(fèi)用支出”計(jì)算而來，計(jì)算方式也見表1。

計(jì)算得到各評價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)（表2）。

4 灰色關(guān)聯(lián)法簡化指標(biāo)

4.1 簡化指標(biāo)思想

為了得到更科學(xué)的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系指標(biāo)，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)理論將現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)體系指標(biāo)進(jìn)行簡化，將關(guān)聯(lián)度強(qiáng)的指標(biāo)進(jìn)行篩選剔除，構(gòu)建科學(xué)合理的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系。

4.2 灰色關(guān)聯(lián)分析

灰關(guān)聯(lián)度分析的基本思想是根據(jù)序列曲線幾何形狀的相似程度來判斷其聯(lián)系是否緊密，曲線越接近，相應(yīng)序列之間的關(guān)聯(lián)程度就越大[21]。

因?yàn)閞12=0.973 907，r14=0.972 544，這2個相關(guān)系數(shù)值都大于0.8，所以X12和X14與X11有很強(qiáng)的相關(guān)性，可以刪除 X12、X14相關(guān)性較高的指標(biāo)，剩下X11、X13。

同理，一級評價(jià)指標(biāo)“科技服務(wù)環(huán)境特征”中刪除相關(guān)性較高的指標(biāo)X24，剩下X21、X22、X23；一級評價(jià)指標(biāo)“科技服務(wù)行為特征”中刪除相關(guān)性較高的指標(biāo)X32、X34，剩下X31、X33；一級評價(jià)指標(biāo)“科技服務(wù)貢獻(xiàn)特征”中刪除相關(guān)性較高的指標(biāo)X42，剩下X41、X43、X44。

所以新的指標(biāo)體系為10個指標(biāo)：其中一級指標(biāo)農(nóng)業(yè)從業(yè)人員個體特征（X1）由2個二級指標(biāo)構(gòu)成，即科技服務(wù)人員學(xué)歷（X11）和科技服務(wù)人員人際交往能力（X13）；一級指標(biāo)科技服務(wù)環(huán)境特征（X2）由3個二級指標(biāo)構(gòu)成，即農(nóng)業(yè)科技服務(wù)政策（X21）、農(nóng)業(yè)科技服務(wù)經(jīng)費(fèi)（X22）和農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員待遇（X23）；一級指標(biāo)科技服務(wù)行為特征（X3）由4個二級指標(biāo)構(gòu)成，即農(nóng)業(yè)科技服務(wù)態(tài)度（X31）和農(nóng)業(yè)科技服務(wù)質(zhì)量（X33）；一級指標(biāo)科技服務(wù)貢獻(xiàn)特征（X4）由3個二級指標(biāo)構(gòu)成，即農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（X41）、農(nóng)村人均糧食產(chǎn)占有量（X43）和農(nóng)村恩格爾系數(shù)（X44）。

5 系統(tǒng)聚類及其分析

5.1 系統(tǒng)聚類

聚類分析是采用定量數(shù)學(xué)方法，根據(jù)一批樣品的多個觀察指標(biāo)，找出一些能夠度量樣品或指標(biāo)之間相似程度的統(tǒng)計(jì)量，以這些統(tǒng)計(jì)量為劃分類型的依據(jù)，把一些相似程度較大的樣品或指標(biāo)聚合為一類，把另外一些彼此之間相似程度較大的樣品或指標(biāo)又聚合成另一類，關(guān)系密切的聚合到一個小的分類單位，關(guān)系疏遠(yuǎn)的聚合到一個大的分類單位，直到把所有的樣品或指標(biāo)聚合完畢，這就是分類的基本思想[23-25]。

將新的10個指標(biāo)數(shù)值運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行系統(tǒng)聚類，系統(tǒng)聚類方法選擇“類間平均連接法”，樣品距離測量方法中間隔尺度變量選取“歐氏距離的平方”，運(yùn)算結(jié)果見表4。

由表4可見，系統(tǒng)將5個縣區(qū)分為3類：第1類用集合A={海州區(qū)，灌南縣}表示，第2類用集合B={贛榆區(qū)}表示，第3類用集合C={東?？h，灌云縣}表示。

5.2 3類縣區(qū)指標(biāo)值相對比較

選取3類集合中每一類的1個元素，比較它們的指標(biāo)值，從而判斷每一類的科技服務(wù)能力的強(qiáng)弱。集合A選取灌南縣，集合B選取贛榆區(qū)，集合C選取灌云縣為代表。灌南縣、贛榆區(qū)和灌云縣的指標(biāo)值見表5。

由表5數(shù)據(jù)比較可知，第1類灌南縣10個指標(biāo)值大于第2類贛榆區(qū)指標(biāo)值的指標(biāo)有X11、X21、X22、X23、X31、X33、X43和X44，其中X44指標(biāo)為農(nóng)村恩格爾系數(shù)，為反向指標(biāo)，由此可見，第1類縣區(qū)的科技服務(wù)能力強(qiáng)于第2類縣區(qū)的科技服務(wù)能力；第3類灌云縣10個指標(biāo)值大于或等于第1類灌南縣指標(biāo)值的指標(biāo)有X13、X21、X31、X33、X41、X43和X44，其中X44指標(biāo)為農(nóng)村恩格爾系數(shù)，為反向指標(biāo)，由此可見，第3類縣區(qū)的科技服務(wù)能力強(qiáng)于第1類縣區(qū)的科技服務(wù)能力。所以有：第3類縣區(qū)的科技服務(wù)能力>第1類縣區(qū)的科技服務(wù)能力>第2類縣區(qū)的科技服務(wù)能力，即東海縣和灌云縣的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力較強(qiáng)，海州區(qū)和灌南縣的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力一般，贛榆區(qū)的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力較弱。

6 結(jié)論

通過運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)理論對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)體系指標(biāo)進(jìn)行選取，再運(yùn)用系統(tǒng)聚類模型對連云港市所轄縣區(qū)的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)能力進(jìn)行聚類分析，該理論方法具有一定的科學(xué)性。從結(jié)果可知，東?？h和灌云縣的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力較強(qiáng)，這說明先后榮獲全國農(nóng)業(yè)綜合實(shí)力百強(qiáng)縣、全國糧食生產(chǎn)先進(jìn)縣六連冠、全國科技進(jìn)步考核先進(jìn)縣四連冠等榮譽(yù)的東?？h與先后榮獲全國糧食生產(chǎn)先進(jìn)縣、高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田建設(shè)示范縣的灌云縣的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)已進(jìn)入良性發(fā)展的軌道；海州區(qū)和灌南縣的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力一般，這2個縣區(qū)農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力還有待加強(qiáng)；而贛榆區(qū)的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力較弱，所以還需加大投入農(nóng)業(yè)科技服務(wù)經(jīng)費(fèi)，建立誰投資、誰受益的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)投資平臺，建立有效的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)績效考核機(jī)制，努力提高農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員待遇，改變農(nóng)業(yè)科技服務(wù)態(tài)度，調(diào)動農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員的工作積極性，提高農(nóng)業(yè)科技服務(wù)質(zhì)量，努力提高農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力，為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展提供動力。

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