中國省域間農(nóng)業(yè)科技知識流動及其空間相互作用分析

姚 輝，趙曉園，高啟杰

(中國農(nóng)業(yè)大學 人文與發(fā)展學院，北京 100193)

0 引言

2019、2020年中央一號文件提出，要加快突破農(nóng)業(yè)關(guān)鍵核心技術(shù)；2021年中央一號文件提出要通過“強化現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技和物質(zhì)裝備支撐”“打好種業(yè)翻身仗”“推進農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展”，加快推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)；要在耕地紅線下“提升糧食和重要農(nóng)產(chǎn)品供給保障能力”。以上目標與實現(xiàn)路徑無不對我國農(nóng)業(yè)科技發(fā)展提出更高要求。當前我國農(nóng)業(yè)科研體系呈現(xiàn)為國家—省—地市—縣的梯形結(jié)構(gòu)，層級分工合理，資源配置優(yōu)化[1]。各省域農(nóng)業(yè)科技主要服務(wù)于國家層面、各行政區(qū)劃的農(nóng)業(yè)科技安排，從而有利于國家集中農(nóng)業(yè)科技優(yōu)勢資源開展農(nóng)業(yè)核心技術(shù)攻關(guān)。由于我國各省域農(nóng)業(yè)資源稟賦不均衡，各省域農(nóng)業(yè)科技實力亦差距較大，部分省域需要依賴其它省域的農(nóng)業(yè)技術(shù)支持，即省域間需要開展跨地域、跨行業(yè)的農(nóng)業(yè)科技合作交流，這樣才能彌補部分省域農(nóng)業(yè)科技實力的不足[2]。然而，限于農(nóng)業(yè)科技體制弊端，各省域?qū)τ谌绾伍_展省域間農(nóng)業(yè)科技合作交流缺乏一定方向性，省域間較少開展農(nóng)業(yè)科技合作。

為解決各省域農(nóng)業(yè)科技供需與協(xié)調(diào)不足，實施創(chuàng)新實體化、一體化、共建共享等運行機制，中國農(nóng)業(yè)農(nóng)村部于2019年[3]、2021年[4]分兩批次共認定51個國家農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新聯(lián)盟(產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟24個，區(qū)域聯(lián)盟18個，專業(yè)聯(lián)盟9個)，構(gòu)建了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)上中下游協(xié)同攻關(guān)的新模式、共建共享共用農(nóng)業(yè)科技資源的新平臺、多學科集成綜合解決區(qū)域農(nóng)業(yè)問題的新途徑，旨在以農(nóng)業(yè)科技聯(lián)盟打破區(qū)域間農(nóng)業(yè)科技資源流通壁壘。然而，當前聯(lián)盟還存在“行業(yè)細分不夠、聯(lián)盟數(shù)量不足”的問題。因此，厘清我國不同地域、不同行業(yè)農(nóng)業(yè)科技發(fā)展優(yōu)勢，結(jié)合各省域農(nóng)業(yè)科技結(jié)構(gòu)、資源稟賦，針對性加大農(nóng)業(yè)科技合作交流，形成區(qū)域間農(nóng)業(yè)科技優(yōu)勢合作互補，有利于各省域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提質(zhì)增量。

1 文獻回顧

省域間的農(nóng)業(yè)科技合作涉及資金、人力、知識等要素流動，本文將聚焦于農(nóng)業(yè)科技的核心要素“知識”。知識要素一直備受學者們的關(guān)注，尤其是關(guān)于知識要素流動的探討，相關(guān)研究主要集中在產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)集群、知識(社會、創(chuàng)新)網(wǎng)絡(luò)、科技創(chuàng)新體系、組織間學習、空間知識溢出等方面[5-9]。

1.1 區(qū)域間知識流動

知識要素在地理空間上的流動呈現(xiàn)出高度選擇性和不均衡性，并不必然溢出到區(qū)域內(nèi)的每個角落，也不會局限在某一區(qū)域內(nèi)傳播，而可能突破地域限制，與其它區(qū)域發(fā)生知識交互，形成區(qū)域間的知識要素流動，從而在區(qū)際產(chǎn)生一定空間交互作用[10]，進而促進區(qū)域間知識要素流動。

區(qū)域知識流動往往發(fā)生在地理距離較近的節(jié)點間，地理鄰近有助于發(fā)揮蜂鳴能力。高質(zhì)量地方蜂鳴、有效的戰(zhàn)略聯(lián)盟有利于實現(xiàn)跨區(qū)知識傳播[11-12]。若區(qū)域本地蜂鳴特征不顯著，將導致外部主體難以獲取區(qū)域內(nèi)部知識：一方面，過度的地理鄰近會阻礙新知識進入，削弱區(qū)域主體創(chuàng)新能力，導致知識空間鎖定，解除上述鎖定的有效方式是積極融入外部世界，與外部保持高頻聯(lián)系以獲取更多創(chuàng)新知識[13-14]；另一方面，過低的地理鄰近會導致信息傳遞存在偏差，不利于區(qū)域組織間開展知識交互[15-16]。區(qū)際知識流動也會受到技術(shù)鄰近距離的影響，這是由于區(qū)域創(chuàng)新主體的技術(shù)知識與知識結(jié)構(gòu)具有較高交叉性、重疊性，有助于對彼此轉(zhuǎn)移的知識進行編碼和吸收，因此區(qū)域間極易發(fā)生知識流動；反之，如果技術(shù)知識、知識結(jié)構(gòu)存在較大差異，就會降低創(chuàng)新主體知識吸收能力[17-18]，導致區(qū)域間不易發(fā)生知識流動。

此外，關(guān)于知識流動的刻畫，現(xiàn)有學者借鑒病毒傳播、液體流動、空氣傳播等原理進行仿真，也有借用專利引文數(shù)據(jù)、文獻引用、合作論文等表征知識流動[19-22]，亦有通過企業(yè)間人才流動、專利轉(zhuǎn)讓、知識產(chǎn)權(quán)轉(zhuǎn)讓許可直接收入、高校研發(fā)經(jīng)費中來自企業(yè)的委托開發(fā)資金等予以測度[23-24]。

1.2 農(nóng)業(yè)科技知識流動

部分學者在探討農(nóng)業(yè)技術(shù)擴散、農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集群、農(nóng)業(yè)科技知識網(wǎng)絡(luò)時會涉及知識要素的流動。如曠浩源[25]針對農(nóng)戶社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系與農(nóng)業(yè)技術(shù)擴散展開探討，提出以信任、熟悉等強關(guān)系建立的社會網(wǎng)絡(luò)、輿論網(wǎng)絡(luò)可以保證農(nóng)業(yè)技術(shù)擴散順利；鄭繼興[26]也指出，不同情境下的農(nóng)戶社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征會對網(wǎng)絡(luò)中的個體關(guān)系產(chǎn)生不同影響，進而對農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新擴散產(chǎn)生影響；朱月季[27]指出，農(nóng)戶在社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的位置對其獲得創(chuàng)新信息存在顯著影響，中心度越高的農(nóng)戶接觸的農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新信息越多、越早，也更愿意采納農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。在社會網(wǎng)絡(luò)中，由于人際關(guān)系結(jié)構(gòu)的密集度高與傳播路徑短，有助于提高農(nóng)業(yè)技術(shù)擴散速率，而農(nóng)戶的社會網(wǎng)絡(luò)規(guī)模過大也會阻礙相互學習[28]。高啟杰[29]針對組織間多維鄰近性對合作農(nóng)業(yè)推廣的影響機制展開探討，提出在合作農(nóng)業(yè)推廣中組織鄰近性越高，組織認知系統(tǒng)越相似，基于共同的知識與技術(shù)背景形成的認知邏輯的重疊度越高，越有助于各合作主體更加精準、高效地從合作中吸取資源和溢出知識；史焱文等[30]以壽光蔬菜、鄢陵花木產(chǎn)業(yè)集群為對象，對集群企業(yè)間(官產(chǎn)學研)合作創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)、區(qū)際(國際)合作創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系、互動聯(lián)系與知識資源流動路徑展開探討，分析發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)外創(chuàng)新資源與知識主要通過弱關(guān)聯(lián)進入集群內(nèi)，通過強關(guān)聯(lián)在集群內(nèi)部實現(xiàn)擴散、吸收；李二玲[31]指出，壽光蔬菜產(chǎn)業(yè)集群各主體通過知識增長、知識流動和知識采納提高自身內(nèi)生能力，通過密切外部契約關(guān)系、知識交互和創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)協(xié)同創(chuàng)新；王文凈[32]以跨區(qū)域、跨單位的農(nóng)業(yè)科技合作專利數(shù)刻畫我國農(nóng)業(yè)科技知識網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化，研究發(fā)現(xiàn)，在農(nóng)業(yè)科技領(lǐng)域，跨地域的合作專利數(shù)量普遍偏少，說明區(qū)域農(nóng)業(yè)科技合作交流網(wǎng)絡(luò)稀疏、區(qū)際農(nóng)業(yè)科技知識流動匱乏。

綜上所述，當前農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的知識流動研究主要集中在微觀農(nóng)戶間、企業(yè)組織間、官產(chǎn)學研合作層面以及產(chǎn)業(yè)集群領(lǐng)域，針對宏觀層面區(qū)域間農(nóng)業(yè)科技知識流動的探討較少。此外，由于農(nóng)業(yè)科技跨域合作的專利數(shù)量較少，導致現(xiàn)有研究對省域間農(nóng)業(yè)科技知識流動的刻畫不足，不能準確反映省際農(nóng)業(yè)科技知識流動情況。本研究通過細分區(qū)域農(nóng)業(yè)科技行業(yè)，在此基礎(chǔ)上測算各省域農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化指數(shù)、結(jié)構(gòu)，以省際農(nóng)業(yè)科技結(jié)構(gòu)差距表征各省域農(nóng)業(yè)科技知識流動距離，進而測度宏觀層面區(qū)際農(nóng)業(yè)科技知識流動概況。

2 指數(shù)測算方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 區(qū)域農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化指數(shù)測度

為測度我國內(nèi)地30個省份(西藏因數(shù)據(jù)不全未納入統(tǒng)計)農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化水平，采用Krugman 專業(yè)化指數(shù)。該指數(shù)是Krugman[33]在研究美國和歐洲產(chǎn)業(yè)分工時采用的指標，可利用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異衡量各空間單元分工程度[34]。本文采用區(qū)域農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化指數(shù)衡量某省(市)與其它省(市)農(nóng)業(yè)科技結(jié)構(gòu)的差異程度，反映該省(市)在我國農(nóng)業(yè)科技分工中的專業(yè)化程度。

區(qū)域農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化指數(shù)計算見公式(1)，為某省(市)農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化系數(shù)與其它省(市)對應(yīng)行業(yè)專業(yè)化系數(shù)差的絕對值之和。

(1)

QASCSIi(t)值越高，表示i省(市)農(nóng)業(yè)科技結(jié)構(gòu)與其它省(市)相差越大，說明農(nóng)業(yè)科技的差異化發(fā)展程度越高，分工水平也越高，即i省(市)在我國農(nóng)業(yè)科技分工中的專業(yè)化程度高；反之，QASCSIi(t)值越小，則表示i省(市)農(nóng)業(yè)科技結(jié)構(gòu)與其它省(市)相差越小，說明農(nóng)業(yè)科技同質(zhì)化發(fā)展程度越高，分工水平越低，即i省(市)在我國農(nóng)業(yè)科技分工中的多樣化程度較高。

為精確測度我國內(nèi)地30個省(市)具體農(nóng)業(yè)行業(yè)(農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)科學、農(nóng)業(yè)工程、農(nóng)藝學、植物保護、農(nóng)作物、園藝、林業(yè)、畜牧與動物醫(yī)學、蠶蜂與野生動物保護、水產(chǎn)和漁業(yè)10個行業(yè))中農(nóng)業(yè)科技的相對專業(yè)化程度，運用區(qū)位熵指數(shù)測算區(qū)域農(nóng)業(yè)科技領(lǐng)域的相對專業(yè)化程度LQik(t)。區(qū)位熵被稱作專門化率，廣泛用于衡量某區(qū)域要素的空間分布情況，反映區(qū)域行業(yè)專業(yè)化程度、地位及水平。

區(qū)域農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化程度LQik(t)的計算如式(2)所示。若LQik(t)>1，則表示農(nóng)業(yè)科技行業(yè)(k)為省域(i)優(yōu)勢行業(yè)，且LQik(t)值越大，表明i區(qū)域農(nóng)業(yè)科技行業(yè)(k)的專業(yè)化程度越高；反之，該區(qū)域農(nóng)業(yè)科技行業(yè)的專業(yè)化程度越低。

(2)

式中，i、j、k分別代表省域和農(nóng)業(yè)科技專利類別(k取值為1～10)，t表示年份；Pi(t)、Pik(t)分別代表省域i的農(nóng)業(yè)科技專利總數(shù)、省域(j)農(nóng)業(yè)科技專利類別(k)的專利數(shù)(下同)；m、n分別代表省域數(shù)目和行業(yè)數(shù)目。

2.2 區(qū)際農(nóng)業(yè)科技知識流動距離指數(shù)測度

本文根據(jù)“區(qū)域科技結(jié)構(gòu)同構(gòu)化表明區(qū)域間研究內(nèi)容近似，區(qū)域間極易發(fā)生知識流動；反之，當區(qū)域科技結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出異構(gòu)時，區(qū)域研究內(nèi)容差異較大，區(qū)域間不易發(fā)生知識流動”的思想，擬通過區(qū)域農(nóng)業(yè)科技結(jié)構(gòu)的同構(gòu)性、異構(gòu)性間接反映區(qū)域間農(nóng)業(yè)科技知識流動情況。借鑒Krugman專業(yè)化指數(shù)(同上文)和“曼哈頓距離”思想，構(gòu)建區(qū)域農(nóng)業(yè)科技結(jié)構(gòu)距離指數(shù)以衡量區(qū)域農(nóng)業(yè)科技結(jié)構(gòu)距離，具體為某省(市)農(nóng)業(yè)科技各行業(yè)專業(yè)化系數(shù)與其它省(市)相應(yīng)行業(yè)專業(yè)化系數(shù)差的絕對值之和(為整體考量區(qū)域各行業(yè)專業(yè)化情況，基于上文的區(qū)位熵測算各區(qū)域行業(yè)專業(yè)化系數(shù))。

由于區(qū)域知識流動距離不可直接測量，可將區(qū)域農(nóng)業(yè)科技結(jié)構(gòu)距離近似為知識流動距離，即以區(qū)域農(nóng)業(yè)科技結(jié)構(gòu)差異(同構(gòu)性與異構(gòu)性)判斷區(qū)域農(nóng)業(yè)科技知識流動距離。區(qū)域農(nóng)業(yè)科技結(jié)構(gòu)差異越大，說明異構(gòu)性越高，則區(qū)域農(nóng)業(yè)科技知識流動距離越大，不利于區(qū)域間農(nóng)業(yè)科技知識交流；反之，區(qū)域農(nóng)業(yè)科技結(jié)構(gòu)差異越小，說明同構(gòu)性越大，則區(qū)域農(nóng)業(yè)科技知識流動距離越短，越有利于區(qū)域間農(nóng)業(yè)科技知識交流。

區(qū)域農(nóng)業(yè)科技知識流動距離指數(shù)計算公式如下：

(3)

式中，QASKFDIij(t)的取值范圍為[0，2]。當QASKFDIij(t)越接近0時，區(qū)域農(nóng)業(yè)科技專利結(jié)構(gòu)距離越短，易便于區(qū)域間農(nóng)業(yè)科技知識流動；當QASDIij(t)等于0時，區(qū)域i、j之間農(nóng)業(yè)科技專利結(jié)構(gòu)完全相同，越利于區(qū)域間農(nóng)業(yè)科技知識流動；當QASKFDIij(t) 越接近2時，區(qū)域間農(nóng)業(yè)科技結(jié)構(gòu)距離較大，不便于區(qū)域間農(nóng)業(yè)科技知識流動；如果QASKFDIij(t)等于2，則區(qū)域i、j之間的農(nóng)業(yè)科技結(jié)構(gòu)距離達到最大，非常不利于區(qū)域間農(nóng)業(yè)科技知識流動。

2.3 區(qū)域間農(nóng)業(yè)科技知識流動空間相互作用測度

針對區(qū)域間知識要素流動產(chǎn)生的空間相互作用，本文擬采用引力模型予以刻畫。該模型已被廣泛用于國際貿(mào)易流量測算、人口遷移、跨國投資等領(lǐng)域，經(jīng)Smith(1989)及Wit(1995)等進一步拓展，逐漸成為研究要素流動、空間相互作用的一個主流模型(白俊紅，2015)。

區(qū)域間農(nóng)業(yè)科技知識流動的空間相互作用強度可表示為：

(4)

其中，TPij表示區(qū)域i與區(qū)域j的知識空間聯(lián)系強度；K為常數(shù)，通常取值為1；Ni和Nj分別為區(qū)域i、j的知識(專利)規(guī)模，本文特指農(nóng)業(yè)技術(shù)專利數(shù)量，Dij為兩區(qū)域間的地理距離。

2.4 數(shù)據(jù)來源與指標說明

農(nóng)業(yè)科技專利在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域具有較強創(chuàng)新性、實用性，可在一定程度上衡量一個地區(qū)的農(nóng)業(yè)科技水平。此外，根據(jù)農(nóng)業(yè)技術(shù)知識數(shù)據(jù)的可獲取性，本文借助CNKI中農(nóng)業(yè)科技專利數(shù)量進行分析。CNKI中農(nóng)業(yè)科技專利數(shù)量分類全、年限廣，對體現(xiàn)我國各省域農(nóng)業(yè)科技情況具有較強代表性。

本文選取中國內(nèi)地30個省市作為研究對象。此外，CNKI中2000年以前收錄的各省域農(nóng)業(yè)科技專利數(shù)量較少，故選用的原始數(shù)據(jù)主要源于中國知網(wǎng)(中國專利全文數(shù)據(jù)庫)收錄的各省域2000—2018年公開發(fā)表的農(nóng)業(yè)科技專利數(shù)據(jù)。其中，農(nóng)業(yè)科技專利數(shù)據(jù)主要由農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)科學、農(nóng)業(yè)工程、農(nóng)藝學、植物保護、農(nóng)作物、園藝、林業(yè)、畜牧與動物醫(yī)學、蠶蜂與野生動物保護、水產(chǎn)和漁業(yè)10個行業(yè)的專利數(shù)據(jù)組成。此外，各省域距離采用各省會城市間的地理距離測度。

3 區(qū)域農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化情況分析

3.1 各省域農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化情況

根據(jù)公式(1)計算，可得各省域2000-2018年農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化情況，如表1所示(限于篇幅，僅展示2000、2006、2012、2018年)。整體上，2000-2018年我國各省域農(nóng)業(yè)科技水平呈現(xiàn)多元化發(fā)展態(tài)勢。2000年，各省域以發(fā)展優(yōu)勢農(nóng)業(yè)科技為主，農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化水平較高、地域特色顯著； 2006年除北京、河北、山東、安徽、黑龍江、湖北、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏、新疆13個省(市)外，其余省域農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化指數(shù)均有下降，朝著農(nóng)業(yè)科技多元化方向發(fā)展，不再拘泥于較為單一的特色農(nóng)業(yè)科技； 2012年各省域農(nóng)業(yè)科技多元化發(fā)展態(tài)勢更加明顯，僅有山西、遼寧、湖北、云南、陜西、甘肅、新疆等7省的農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化指數(shù)仍有增長；2018年，僅有陜西、寧夏兩省的農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化指數(shù)有增長，全國農(nóng)業(yè)科技整體上呈現(xiàn)多元化發(fā)展態(tài)勢。受市場需求、政策導向等因素影響，我國各省域農(nóng)業(yè)科技呈現(xiàn)多元化發(fā)展態(tài)勢，具有鮮明地域特色的農(nóng)業(yè)科技發(fā)展不再是某省域形成專利產(chǎn)出的直接動因。雖然綜合性強有助于國家整合各省域農(nóng)業(yè)科技力量攻克核心農(nóng)業(yè)科技難題，但同時也應(yīng)鼓勵特色農(nóng)業(yè)資源地區(qū)繼續(xù)保持其特色農(nóng)業(yè)科技發(fā)展，不應(yīng)一味 “無特色”地多元化發(fā)展農(nóng)業(yè)科技。

表1 中國內(nèi)地30個省域2000-2018年農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化指數(shù)

由表1可見，青海省2018年農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化指數(shù)為0.252，2000-2015年的農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化指數(shù)均高于0.5；黑龍江省2000-2015年的農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化指數(shù)徘徊在0.4附近，農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化水平較高，2018年該數(shù)值較2015年有40%的回落；內(nèi)蒙古、山西、陜西與黑龍江、青海情況類似，2018年農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化指數(shù)雖有一定回落，但前幾年的指數(shù)還是比較高。江蘇省2015、2018年的農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化指數(shù)分別為全國倒數(shù)第一或第二，分別為0.094、0.098， 2000-2009年全省農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化指數(shù)維持在0.3左右， 2012-2018年農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化指數(shù)均低于0.17，可見其農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化能力較低，農(nóng)業(yè)科技呈現(xiàn)多元化發(fā)展。

山東省2000-2018年的農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化指數(shù)未超過0.27，農(nóng)業(yè)科技發(fā)展一直以多元化為主；北京、天津2018年的農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化指數(shù)均小于0.2，農(nóng)業(yè)科技呈現(xiàn)多元化發(fā)展態(tài)勢，而在2003-2009年兩地農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化指數(shù)較高，即農(nóng)業(yè)科技由專業(yè)化發(fā)展逐步轉(zhuǎn)向多元化發(fā)展。四川、江西、湖南、湖北的農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化水平也不高，2015-2018年農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化指數(shù)均低于0.2，不同于北京、天津兩地的農(nóng)業(yè)科技發(fā)展逐漸由專業(yè)化轉(zhuǎn)向多元化，上述4個中部省域的農(nóng)業(yè)科技發(fā)展一直呈現(xiàn)多元化且日漸加重，說明它們尚未找到自己的專業(yè)化定位，一味追求多元化，反而不利于自身發(fā)展。

3.2 各省域優(yōu)勢農(nóng)業(yè)科技數(shù)量

根據(jù)式(2)，可計算出各省域優(yōu)勢農(nóng)業(yè)科技行業(yè)數(shù)，具體見表2。由表2可得，我國優(yōu)勢農(nóng)業(yè)科技行業(yè)數(shù)量整體呈收縮態(tài)勢，即各省域農(nóng)業(yè)科技呈現(xiàn)專業(yè)化發(fā)展態(tài)勢，與前述各省域農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化指數(shù)朝著多元化發(fā)展情況相反。

表2 中國內(nèi)地30個省域2000-2018年農(nóng)業(yè)科技優(yōu)勢行業(yè)數(shù)目分布

由表2可見，北京的農(nóng)業(yè)科技優(yōu)勢行業(yè)數(shù)較穩(wěn)定且門類幾乎不變，2006-2018年間均為5個，主要集中在農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)科學、農(nóng)藝學、植物保護、園藝(2018年)、林業(yè)(2015年)、蠶蜂與野生動物保護，且其對應(yīng)的行業(yè)區(qū)位熵指數(shù)在各省域農(nóng)業(yè)科技優(yōu)勢行業(yè)中的排名均靠前，結(jié)合北京農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化指數(shù)持續(xù)走低的現(xiàn)狀，北京可朝農(nóng)業(yè)科技多元化方向發(fā)展。同樣，湖南省2000-2018年的農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化指數(shù)較低，均低于0.3，說明其農(nóng)業(yè)科技適合多元化發(fā)展，其對應(yīng)的農(nóng)業(yè)科技優(yōu)勢行業(yè)數(shù)目也較多，2006-2018年間均維持在5～7個。廣西、貴州、海南3個農(nóng)業(yè)大省2000-2018年間的農(nóng)業(yè)科技優(yōu)勢行業(yè)數(shù)目不斷增長，2018年均達到7個，專業(yè)化指數(shù)總體呈下降趨勢，說明適合發(fā)展農(nóng)業(yè)科技多元化。對于山東這一農(nóng)業(yè)大省，2000-2018年間其農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化指數(shù)一直偏低，均低于0.3，適合多元化發(fā)展，然而其農(nóng)業(yè)科技優(yōu)勢行業(yè)數(shù)目一直少于4個，主要集中在農(nóng)業(yè)工程、農(nóng)業(yè)保護、水產(chǎn)和漁業(yè)，其余年份行業(yè)的農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化指數(shù)多接近于1，說明行業(yè)專業(yè)化優(yōu)勢不足，不具備多元化發(fā)展?jié)摿?。上海的農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化指數(shù)一直穩(wěn)定在0.4左右，適合專業(yè)化發(fā)展，且其農(nóng)業(yè)科技優(yōu)勢行業(yè)數(shù)目一直相對較多，尤其是2006年專業(yè)化指數(shù)達到上海歷年最高(0.46)，其農(nóng)業(yè)科技優(yōu)勢行業(yè)數(shù)量也達到8個，2015、2018年其農(nóng)業(yè)科技優(yōu)勢行業(yè)數(shù)目分別減少至3個、4個，分別是農(nóng)業(yè)科學基礎(chǔ)(2018年區(qū)位熵指數(shù)排名第2)、畜牧與動物醫(yī)學(2018年區(qū)位熵指數(shù)排名第1)、水產(chǎn)和漁業(yè)(2018年在該行業(yè)區(qū)位熵指數(shù)排名第1)、農(nóng)藝學。

4 區(qū)域間農(nóng)業(yè)科技知識流動及相互作用分析

4.1 區(qū)域間農(nóng)業(yè)科技知識流動情況分析

根據(jù)公式(3)，可測算出2018年中國內(nèi)地各省域農(nóng)業(yè)科技結(jié)構(gòu)距離指數(shù)，即各省域農(nóng)業(yè)科技知識流動距離指數(shù)，結(jié)果見表3。可以發(fā)現(xiàn)，2018年各省域農(nóng)業(yè)科技知識流動距離指數(shù)值最大為1.027(上海—寧夏)，最小為0.106(江蘇-山東)，說明2018年我國各省域農(nóng)業(yè)科技知識流動距離不大，基本處于農(nóng)業(yè)科技流動距離指數(shù)值“1”以下，各省域農(nóng)業(yè)科技結(jié)構(gòu)同構(gòu)化現(xiàn)象比較明顯，整體上比較適合開展農(nóng)業(yè)科技合作交流，也利于省域農(nóng)業(yè)科技知識流動。在省域農(nóng)業(yè)科技知識流動距離最大值中，有16個最大值來自與寧夏的組合，6個最大值來自與上海的組合，5個最大值來自與貴州的組合，反映出寧夏、上海、貴州3地的農(nóng)業(yè)科技結(jié)構(gòu)與其它省域差異較大，區(qū)域間農(nóng)業(yè)科技知識流動距離較大，不利于上述三省與其它各省展開農(nóng)業(yè)科技交流。同時，上海、寧夏、貴州亦可結(jié)合各自農(nóng)業(yè)科技優(yōu)勢，走出獨樹一幟、風格迥異的農(nóng)業(yè)科技路線。在省域農(nóng)業(yè)科技結(jié)構(gòu)距離最小值中，有5個最小值來自與河南的組合，有4個來自與遼寧的組合，各有3個最小值來自與廣西、重慶的組合，說明河南、遼寧、廣西、重慶的農(nóng)業(yè)科技結(jié)構(gòu)與其它省域差異不大，區(qū)域間農(nóng)業(yè)科技知識流動距離較小，易于上述四省與其它省域展開農(nóng)業(yè)科技交流。

表3 2018年中國內(nèi)地30個省域間農(nóng)業(yè)科技知識流動距離指數(shù)

具體來說，寧夏與其余省域農(nóng)業(yè)科技知識流動距離的最小值為0.5(寧夏—甘肅)，與青海、陜西、內(nèi)蒙古等鄰近省域的農(nóng)業(yè)科技知識流動距離指數(shù)分別為0.873、0.763、0.754，說明寧夏與鄰近省域青海、陜西、內(nèi)蒙古的農(nóng)業(yè)科技知識流動距離結(jié)構(gòu)指數(shù)差異較大，四省農(nóng)業(yè)種植業(yè)特色明顯，農(nóng)業(yè)科技優(yōu)勢存在偏離，不利于省域間農(nóng)業(yè)科技知識流動。

上?！獙幭牡霓r(nóng)業(yè)科技知識流動距離最大，這是因為兩地地理距離較遠，一個作為主打現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技、都市農(nóng)業(yè)發(fā)展的一線城市，一個作為比較依賴地域氣候、資源發(fā)展的傳統(tǒng)特色農(nóng)業(yè)大省，導致農(nóng)業(yè)科技結(jié)構(gòu)距離相差較大。如果兩地能突破技術(shù)、地理隔閡，促進現(xiàn)代技術(shù)與地域傳統(tǒng)特色農(nóng)業(yè)的有機結(jié)合，勢必能為鄉(xiāng)村振興提供新發(fā)展模式。

江蘇—山東的農(nóng)業(yè)科技知識流動距離僅為0.106，作為地處沿海平原地區(qū)的兩個農(nóng)業(yè)大省，兩省農(nóng)業(yè)科技結(jié)構(gòu)相似，地理距離也較小，有利于兩省間農(nóng)業(yè)科技知識交流。因此，兩省應(yīng)不斷加大農(nóng)業(yè)核心技術(shù)的合作研發(fā)，率先推廣利用現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)，為全國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展作示范。

北京與其它省市農(nóng)業(yè)科技知識流動距離指數(shù)的最大值為0.811(北京—寧夏)，和上?！獙幭牡那闆r類似；北京—海南的農(nóng)業(yè)科技知識流動距離指數(shù)最小，僅為0.315，說明北京與海南的農(nóng)業(yè)科技結(jié)構(gòu)相似，便于區(qū)域間農(nóng)業(yè)科技知識流動。這主要是因為，北京與海南在農(nóng)業(yè)科技領(lǐng)域的交流比較密集，北京的眾多農(nóng)業(yè)科研院所(中國農(nóng)業(yè)大學、中國農(nóng)業(yè)科學院等)均在海南有試驗基地，兩地的農(nóng)業(yè)科研合作甚多。因此，兩地農(nóng)業(yè)科技結(jié)構(gòu)較相似，兩地的農(nóng)業(yè)科研合作也突破了地域限制。

海南作為熱帶季風氣候的“天然大溫室”，除與黑龍江、吉林、青海、寧夏、甘肅、內(nèi)蒙古、貴州外，與其它各省域的農(nóng)業(yè)科技知識流動距離均較小，即與其它省域的農(nóng)業(yè)科技結(jié)構(gòu)差異較小，便于區(qū)域間開展農(nóng)業(yè)科技交流；前6個農(nóng)業(yè)大省的農(nóng)業(yè)種植氣候條件與海南差異較大，因此涉及的農(nóng)業(yè)科研領(lǐng)域差異較大。

4.2 區(qū)域間農(nóng)業(yè)科技知識流動空間相互作用分析

根據(jù)式(4)的引力模型，測算我國各省域農(nóng)業(yè)科技知識流動空間相互作用力，具體見表4?？梢园l(fā)現(xiàn)，省域間空間相互作用力指數(shù)過百的僅占7.36%， 10以下的占63.45%，87%的在40以下，其中，空間相互作用力最大的為江蘇—安徽(6 396.45)，最小的是青?！Ｄ希瑑H為0.024。

表4 2018年中國內(nèi)地30個省域農(nóng)業(yè)科技知識流動空間相互作用力

北京僅與天津、山東、河北等地理鄰近省域的農(nóng)業(yè)科技知識流動空間相互作用力突破100，顯示出北京農(nóng)業(yè)科技行業(yè)數(shù)量不足，未突破距離對農(nóng)業(yè)科技專利數(shù)量的影響，未形成絕對的農(nóng)業(yè)科技核心優(yōu)勢地位。此外，北京與海南的農(nóng)業(yè)科技知識流動空間相互作用力僅有0.23，與東三省的空間作用力指數(shù)也僅有14.38(北京—遼寧)、3.66(北京—吉林)、5.68(北京—黑龍江)，同時，北京與海南、東三省的農(nóng)業(yè)科技交流頗多，在海南、東三省也都設(shè)立了農(nóng)業(yè)試驗田，但在專利產(chǎn)出方面數(shù)量不足，可能是因為其追求的是“質(zhì)”而不是“量”。從實際合作看，北京與其余省域農(nóng)業(yè)科技合作的專利成果數(shù)量也較少，主要由市內(nèi)合作組成。

天津、河北、山西與其它省域農(nóng)業(yè)科技知識流動的空間相互作用情況和北京類似。內(nèi)蒙古、東三省的情況更為不足，如內(nèi)蒙古與其它省域的空間相互作用關(guān)系指數(shù)最高僅為16.23(內(nèi)蒙古—北京)，東三省與其它省域的最高空間相互作用指數(shù)出現(xiàn)在東三省之間，如遼寧—吉林(24.17)、吉林—黑龍江(40.73)。

上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西六省農(nóng)業(yè)科技知識流動空間相互作用力的最大值均來自六省內(nèi)部，主要集中為與江蘇、浙江、安徽的組合。山東作為農(nóng)業(yè)大省，其與河北、河南農(nóng)業(yè)科技知識流動的相互作用力較顯著，分別達到352.44、274.33；此外，湖北—安徽(291.63)、廣東—貴州(266.14)、重慶—四川(220.45)、廣西—廣東(167.23)的農(nóng)業(yè)科技知識流動空間作用力也比較突出。由以上數(shù)據(jù)得出，可加大利用地理空間鄰近優(yōu)勢，加強以上省域間的強強合作。

5 結(jié)論與建議

根據(jù)區(qū)域農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化指數(shù)、區(qū)域農(nóng)業(yè)科技各行業(yè)相對專業(yè)化程度、區(qū)域間農(nóng)業(yè)科技知識流動距離指數(shù)及區(qū)域間農(nóng)業(yè)科技知識流動的空間相互作用力測度，研究發(fā)現(xiàn)：

(1)2000-2018年中國大部分省(市)農(nóng)業(yè)科技朝著多元化方向發(fā)展，僅有較少省域(上海、寧夏、新疆)的農(nóng)業(yè)科技還保持較高的專業(yè)化水平，但整體上各省(市)依舊呈現(xiàn)出專業(yè)化指數(shù)遞減趨勢，對應(yīng)的優(yōu)勢農(nóng)業(yè)科技總數(shù)也自2012年開始減少。此外，我國農(nóng)業(yè)科技呈現(xiàn)同構(gòu)化發(fā)展態(tài)勢，各省(市)農(nóng)業(yè)科技特色逐漸被“磨平棱角”，形勢不容樂觀。因此，應(yīng)鼓勵各省(市)根據(jù)農(nóng)業(yè)種植資源優(yōu)勢、農(nóng)業(yè)科技資源稟賦，調(diào)整自己的農(nóng)業(yè)科技發(fā)展方向，尤其是地域特色比較鮮明的東北、海南、西北等地區(qū)應(yīng)保持優(yōu)勢農(nóng)業(yè)科技不斷發(fā)展，不一味地“攤大餅式”發(fā)展農(nóng)業(yè)科技；地方政府應(yīng)集中資源，出臺農(nóng)業(yè)科技發(fā)展規(guī)劃細則，引導農(nóng)業(yè)科技資源向本地優(yōu)勢農(nóng)業(yè)科技集聚。

(2)2018年我國各省域農(nóng)業(yè)科技知識流動距離指數(shù)普遍維持在“1”以下，農(nóng)業(yè)科技知識流動距離指數(shù)最高為1.027(上?！獙幭?，最小為0.106(江蘇—山東)。偏低的知識流動距離雖然有利于各省域間展開農(nóng)業(yè)科技知識交流，但也側(cè)面印證了各省域間農(nóng)業(yè)科技同構(gòu)化發(fā)展趨勢顯著。其中，在與其它省域農(nóng)業(yè)科技知識流動距離的最大值中，分別是與寧夏(16個)、上海(6個)、貴州(5個)的省域組合，反映出寧夏、上海、貴州的農(nóng)業(yè)科技結(jié)構(gòu)與其它省域差異較大，不利于與上述三省展開農(nóng)業(yè)科技交流。同時，上海、寧夏、貴州亦可結(jié)合各自優(yōu)勢，走出獨樹一幟、風格迥異的農(nóng)業(yè)科技路線。在與其它省域農(nóng)業(yè)科技結(jié)構(gòu)距離的最小值中，主要是與河南、遼寧、廣西、重慶的組合，也即河南、遼寧、廣西、重慶的農(nóng)業(yè)科技結(jié)構(gòu)與其它省域差異較小，因此上述四省(市)較易與其它省域展開農(nóng)業(yè)科技交流。

在各省(市)進行農(nóng)業(yè)科技市場化博弈的同時，同構(gòu)化的整體趨勢比較明顯。因此，各省域應(yīng)基于區(qū)域間農(nóng)業(yè)科技知識流動距離不大的實際情況，結(jié)合地域農(nóng)業(yè)特色，積極展開與優(yōu)勢農(nóng)業(yè)科技省域的農(nóng)業(yè)科技交流，重塑自身農(nóng)業(yè)科技優(yōu)勢，提高農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化水平。同時，鼓勵部分省域在農(nóng)業(yè)科技領(lǐng)域開展同構(gòu)化的農(nóng)業(yè)科技知識交流，如北京、上海等集經(jīng)濟、科技實力于一體的省域，而諸多具備農(nóng)業(yè)特色的省域可適當推進異構(gòu)化農(nóng)業(yè)科技發(fā)展，通過不斷拉大區(qū)域間農(nóng)業(yè)科技知識流動距離，助力特色農(nóng)業(yè)科技更好更快地發(fā)展。

(3)2018年我國各省域間農(nóng)業(yè)科技知識流動的空間相互作用力普遍偏弱，相比之下，空間相互作用力較強的主要存在于距離較近且農(nóng)業(yè)科技專利數(shù)較多的省域間，如江蘇—安徽、湖北—安徽、重慶—四川、廣西—廣東等地。青海、寧夏、海南、新疆、東三省等地處偏遠地區(qū)，農(nóng)業(yè)科技專利數(shù)量嚴重不足；上海、北京等核心地區(qū)的農(nóng)業(yè)科技引領(lǐng)力不足，主要依靠江蘇、浙江、安徽等東部沿海經(jīng)濟大省在農(nóng)業(yè)科技領(lǐng)域發(fā)揮作用。

由于各省域農(nóng)業(yè)科技專利數(shù)普遍偏少，省域間開展農(nóng)業(yè)科技互動也頗為困難，正所謂“巧婦難無米之炊”。因此，各省市應(yīng)加大支持農(nóng)業(yè)科技專利立項，鼓勵各大涉農(nóng)院校、科研機構(gòu)重視農(nóng)業(yè)科技專利研發(fā)，形成較濃厚的農(nóng)業(yè)科技研發(fā)氛圍，激勵各省(市)產(chǎn)出更多農(nóng)業(yè)科技專利，進一步增強各省域間空間作用力，促進省域間農(nóng)業(yè)科技知識流動。同時，應(yīng)促進西北(青海、寧夏、海南、新疆)、東三省、海南等具備特色農(nóng)業(yè)種植的省域加大農(nóng)業(yè)科技專業(yè)化建設(shè)，加大與東部沿海省域在農(nóng)業(yè)科技領(lǐng)域的交流，加強北京、上海等科技核心省市的農(nóng)業(yè)科技引領(lǐng)能力建設(shè)，充分結(jié)合各省市經(jīng)濟、技術(shù)優(yōu)勢展開農(nóng)業(yè)科技合作。