阜阳地区农业科技创新水平评价研究

张克荣，刘武艺，房正宏

(阜阳师范学院a.经济与管理学院;b.科研处;c.研究生处，安徽阜阳 236041)

当前，我国农业正经历由传统农业向现代农业发展转变的关键时期，各地区农业对科技的需求和依赖越来越强烈，对农业科技成果转化的要求越来越迫切。农业经济发展也迫切需要科技引领和支撑，提高农村农业生产力和促进农业的高产稳产均要求实现农业科技进步、推广和转化农业科技成果。然而，安徽省农业科技长期投入相对不足，农业科技成果转化也缺乏相关的扶持政策。由于受到中国传统经济结构和历史文化的影响，农业一直是皖北地区经济的支柱产业。客观、科学地分析和评价像皖北这样典型农区的农业科技发展水平，对于该地区科学定位农业发展目标，采取正确、合理的科技发展战略和措施，保持和提升其农业科技发展水平，将具有十分重要的意义。由于农业科技投入和科技资源的制约，阜阳市及周边地区的农业现代化水平仍然不是很高，在农业劳动生产率方面，与国内一些先进的地级市还有一定的差距。本研究以安徽省北部农业大市和人口大市阜阳市为例，分析和评价其农村科技发展状况，窥一斑可知全豹，系统解析阜阳各县市区农业科技创新水平、相对差异及比较优势，以期进一步客观而科学地分析和评价整个皖北地区的农业科技创新水平、差异状况及其比较优势。

1 农业科技创新评价指标体系的构建

为比较阜阳市各地区农业科技创新情况，必须构建一套科学而客观的农业科技创新评价指标体系。科技创新评价指标是指为了适应科学技术进步和市场竞争，企业或部门采用获取新技术的一些投入及产出指标，主要包括研发活动资金、固定资产和人力资本投入、商品产出或公共服务的数量等方面。农业科技创新评价指标体系构建要遵循系统性、客观性、时效性和可行性的原则，保证指标元素设置的有效和数据的易获得性及真实可靠性，同时增加数据处理的可操作性、数据统计和评价结果的可信度。以往关于农业科技创新评价的指标元素及结论比较含糊，我们需要重新考虑。由于科技创新是一个高投入、不确定性很高的活动，其追求是过程和结果相统一，科技资源的投入和产出的数量与质量则是衡量区域科技创新能力的重要方面。因此，某地区的农业科技创新能力评价指标体系必须有反映农业科技资源的投入和产出指标的数量与质量。

本文所有的数据均来自《阜阳统计年鉴2011》［1］和《安徽统计年鉴2011》［2］，并进行了适当的前处理(如消除异方差)，其中农业科技的R＆D(研究与发展)经费投入和支出数据目前无法得到。考虑到数据的可得性，本文没有加入R＆D经费投入和支出相关的指标元素，所建立的农业科技创新水平评价指标体系(表1)，其目的是要揭示影响和决定农业科技创新水平的各项主要因素，即从农业科技资源投入、产出和农业科技进步与贡献等方面，共统计处理21个指标，以衡量阜阳市各县市区农业科技发展水平及其对农业发展的作用，并作出较为科学而客观合理的评价。

表1 阜阳市农业科技创新评价指标体系

2 因子分析及主要结果

对21个指标的综合分析比较困难。鉴于各指标之间存在着一定的相关性，可采用基于多元回归分析的因子分析法，在损失很少信息的前提下，利用降维的思想将21个指标转化为较少的几个指标［3－4］。这样便可以只考虑少数几个主成份元素，更容易抓住关键的农业科技创新水平的影响因素，提高整体分析的效率。因子分析是一种客观赋权方法，其原始指标数据具有不同的量纲，不能直接比较，可以利用统计软件SPSS16.0做标准化处理和KMO(Kaiser－Meyer－Olkin)统计检验［5］，以消除对评价结果的影响。通过主成份因子得分系数矩阵可得到各县市区主成份因子得分的计算公式:

公式1中，各县市区的综合得分记为M，因子i得分记为Fi(i=1，2，3，4)，而第i因子的方差贡献率则记为Vi。

经过统计软件SPSS处理的数据通过了KMO(Kaiser－Meyer－Olkin)统计检验，说明这些变量适合于作因子分析，其主成份因子的提取信息见表2。从表2和表3可以看出，有4个主成份的累计方差贡献率为92.212%，并与原来21个变量中18个变量的变量共同度大于0.86，可以认为这4个主成份因子基本上代表了原来21个变量的信息。由于上述4个主成份在各个指标原变量上的载荷值相差不明显，其主成份因子代表的含义也不明显，故在建立主成份载荷矩阵时采用最大方差法旋转主成份载荷矩阵，得到了主成份旋转后的矩阵(表4)。

表2 旋转前后主成份因子的特征值和方差贡献率

表3 各因子与提取变量的共同度

表4 旋转后主成份因子矩阵

从表4可以看出，第一个主成份因子反映了阜阳各县市区在农业科技创新活动中的省市级农业科技大院数量(A7)、固定资产投入(主要包括农业机械化总动力A11、农用大中型拖拉机A12、农用小型拖拉机A13和农用运输车动力A15)、年末常用耕地面积(A16)、农业中间消耗(含农用化肥消耗A17、农药消耗A18、农用柴油消耗A19等)和人力资本投入(文化站数A20及科技文化从业人数A21)、乡村社会消费品零售额(A10)以及在第一产业增加值(A1)、第一产业产业人数(A2)、农林牧渔业总产值(A5)、农林牧渔业增加值(A6)等农业产出方面的相对比例;第二个主成份因子主要反映农业科技创新活动中的市级科技成果奖励项数(A9)、乡村社会消费品零售额(A10)、生产投入的农用化肥使用量(A17)、农业机械化(拖拉机、收割机和脱粒机及水泵等农具)的总动力千瓦时数(A11)(尤其是农用小型拖拉机动力A13、联合收割机动力A14、农用运输车动力A15)等指标信息;第三个主成份因子反映了农业科技创新水平对农民人均纯收入(A3)和人均生活消费支出(A4)等方面的影响;第四个主成份因子反映了农业科技创新的关键性的或标志性的产出——专利申请公开件数(A8)。以上这些主成份因子基本上都反映了评价指标的某些质量信息及其比例或相对额度。

为了更好地测度各变量在主成份上的载荷作用，可以利用统计分析方法得到主成份因子得分系数矩阵(表5)，该系数体现了主成份因子得分的依据及其方向(正相关或负相关);再根据主成份因子得分系数和原始变量的标准化值便可计算各主成份因子的得分值(表6)。其中，综合得分由公式1计算得出。

表5 主成份因子得分系数矩阵

表6 各地区企业科技创新能力得分一览表

从表6可以看出，在阜阳市四县三区一市的农业科技创新水平评价得分表中，临泉县的综合得分最高，尤其是在第四和第一主成份因子的得分上很高，说明其在专利申请公开件数、固定资产投入、农业中间消耗和人力资本投入、年末常用耕地面积、省市级的农业科技大院数量、市级科技成果奖励项数、乡村社会消费品零售额以及第一产业产业人数、第一产业增加值、农林牧渔业总产值和农林牧渔业增加值等农业产出方面比例相对较大;排名第二的是颍上县，其得分在第一主成份因子的得分上很高，可以看出其在固定资产投入、农业中间消耗和人力资本投入、年末常用耕地面积、省市级的农业科技大院数量等方面的投入比例也是很高的，但其在第二和第四主成份因子的得分为负数，说明颍上县在农业科技创新活动产出的专利申请公开件数、市级科技成果奖励项数、乡村社会消费品零售额、农用运输车动力和农业机械化总动力瓦时数等方面相对落后(其他县区和界首市也存在类似问题)，即该县重视农业科技投入，却忽视了农业科技成果的转化、应用和专利申请等知识产权保护工作，这也是皖北地区其他周边县市区存在的主要问题之一。从整体上看，阜阳市下属各县市的都比市直辖各区的农业科技创新活动活跃、农业科技创新水平要高，这是符合实际情况的。因为阜阳市直辖各区的农业地区比较少、常用耕地面积较少，加上各区市民城镇化的水平要比下属各县市的要高，即劳动力投入相对减少，因此，综合排名在前面的是四县一市(临泉县、颍上县、阜南县、太和县、界首市)，然后才是阜阳市直辖的三区(颍州区、颍泉区、颍东区)。

3 结论

本研究表明，阜阳各县市区农业科技创新水平排名依次为临泉县、颍上县、阜南县、太和县、界首市、颍州区、颍泉区和颍东区。其中，界首市和市直三区的农业科技创新水平综合得分为负值，表明其农业科技发展水平很低或者发生退步。各县市区的农业科技创新在不同指标方面都有自己的优势和不足，尤其是在某些主成份上得分为负值，表明其在该主成份上较为落后，没有做大做强，该主成份因子甚至已成为其农业科技发展的瓶颈性制约因素。当然，各县市区在农业科技创新水平方面存在极大的不平衡，这与其地理位置和自然资源的丰富程度关联度很高。例如，颍上县的煤矿和水资源均较为丰富，阜南县的水资源也很丰富，太和县的特殊食用和药用植物(如贡椿)资源丰富、产量也很高。本研究所用评价指标体系及方法与模型也可用于综合分析其他地区农业科技创新水平。然而，需要注意的是，本研究依据以上各指标元素和指标体系统计得到的主成份因子只是对阜阳市整个地区农业科技创新能力的一个截面的评价，即是2010年度农业科技创新水平的一个测度;随着时间的推移，以上各指标元素和指标体系计算的得分将有所改变。

［1］阜阳市统计局.阜阳统计年鉴2011［M］.北京:中国统计出版社，2011.

［2］安徽省统计局.安徽统计年鉴2011［M］.北京:中国统计出版社，2011.

［3］薛薇.SPSS统计分析及应用［M］.北京:电子工业出版社，2004.

［4］张文彤，邝春伟.SPSS统计分析基础教程［M］.2版.北京:高等教育出版社，2011.

［5］张文彤，董伟.SPSS统计分析高级教程［M］.2版.北京:高等教育出版社，2013.