基于层次分析法的农业科技园创新能力评价——以安徽为例

夏岩磊，李 丹

(1.安徽大学 中国三农问题研究中心，安徽 合肥 230601；2.滁州学院 经济与管理学院，安徽 滁州 239000)

基于层次分析法的农业科技园创新能力评价
——以安徽为例

夏岩磊1，李 丹2

(1.安徽大学 中国三农问题研究中心，安徽 合肥 230601；2.滁州学院 经济与管理学院，安徽 滁州 239000)

选取3个一级指标、16个二级指标和74个三级指标构建创新能力评价体系，采取层次分析法对指标权重进行估计，以安徽6家已完成第一个建设周期的国家级农业园区为例，对其创新能力进行评估。从“人才引进与培育”“创新平台建设与完善”“社会资源投入与金融支撑”的角度提出促进提升农业科技园区创新能力的措施建议。

农业科技园区；创新能力；评价；层次分析

“农业科技园区”是农业技术组装集成的载体，承担着市场与农民的连接纽带以及现代农业科技的辐射源等重要任务。国家各相关部委均给予国家农业科技园区建设高度关注，2012年8月，国家科技部会同农业部、水利部、国家林业局、中国科学院、中国农业银行对已经验收挂牌的38个园区和在建的26个园区进行了全面评估，其中，已验收挂牌园区中，36个园区通过评估，但青岛即墨、黑龙江哈尔滨等2个园区“限期整改”，对“限期整改”的园区给予一年整改限期后再次进行评估，当年暂停星火计划项目支持①。可见，国家级农业科技园区的建设好坏，关系着当地科技资金、项目及服务的各项投入。随着2016年初国家科技部第七批国家级农业科技园区认定结果的公布，安徽拥有国家级农业科技园区15个，居全国首位。当前安徽正处于全面加强创新型省份建设的重要阶段，尤其在2015年跻身全国首批八大全面创新改革试验区域②的宏观背景下，以提高“科技创新”能力为抓手做好园区建设将是摆在农业经济领域的重要课题。

1 问题的提出

如何评价农业科技园区的创新能力水平？尤其是，如何评价国家级农业科技园区的创新能力，从而为省级或市级农业科技园区建设提供一种经验的借鉴？从当前现有的成果文献追踪来看，不同省份对于本省设立的省级或以下级别的农业园区大都有一套自己的评价体系，而针对国家级农业园区建设效果的评价，主要依据2007年由国家科技部、农业部等联合发布的《国家农业科技园区综合评价指标体系》来进行。结合当前科技创新与发展的趋势来考察，该体系毕竟是十年前制订实施，在创新能力评价的问题上与当前经济形势有所脱节。

2015年7月，国家科技部根据《中共中央 国务院关于深化科技体制改革加快国家创新体系建设的意见》(中发[2012]6号)和习近平总书记关于“建立符合国情的全国创新调查制度，准确测算科技创新对经济社会的贡献，并为制定政策提供依据”的指示精神，发布了《国家重点园区创新监测报告(2014)》，提出了《国家农业科技园区科技创新能力监测指标体系(试行)》。该体系突出强调了农业科技园区创新能力的“构成要素与指标体现”，“建立了覆盖农业科技园区创新产出、创新条件和创新绩效3个方面能力的监测指标体系”。但该体系只给出了观测指标，没有对每项指标的重要性(权重)做出规定，因此各个国家级农业园区按照上述指标上报的绝对数字，不能直观地反映出各园区创新能力的相对高低。本文将以上述体系为依据，利用层次分析法估计体系中各指标权重，将创新监测转变为创新能力评价，并以安徽省现已完成第一个建设周期的6家国家级农业科技园区成果数据为基础，对该6家国家级农业科技园区创新能力水平做出量化评价。

2 指标体系构建及权重估计

2.1 创新能力评价体系构建

根据《中共中央 国务院关于深化科技体制改革加快国家创新体系建设的意见》(中发[2012]6号)和习近平总书记关于“建立符合国情的全国创新调查制度，准确测算科技创新对经济社会的贡献，并为制定政策提供依据”的指示精神，科技部农村司、农村中心梳理了农业科技园区创新能力应具备的构成要素，构建了一个包含3个一级指标、16个二级指标和74个三级指标的创新能力监测体系(表1)。本文依据该监测体系的指标设定，在估计各指标所占权重基础上，将该监测体系转变为能力评价体系。

表1 国家农业科技园区科技创新能力监测指标体系

2.2 创新能力评价体系指标权重的估计

2.2.1 估计方法

对指标权重的估计需要定性和定量相结合进行，目前使用较为广泛的方法是层次分析法(AHP),将体系中的各指标先进行“两两比较”，然后对整体权重排序，确定体系中各个指标的占总体的权重[1]。具体实施过程如图1所示。

2.2.1.1 递阶层次结构模型构建

利用层次分析法确定指标权重，需根据问题构建层次结构模型。该模型分为三个层次，由目的层、准则层和方案层构成。

图1 层次分析法应用程序

2.2.1.2 各层次判别矩阵构建

根据各层次指标所占比重不同，一般通过统计调查方式，收集被调查者关于指标权重的认识，从而通过“两两比较”方式确定判别矩阵，该矩阵表达式

A=(aij)n×n

2.2.1.3 层次单一排序以及一致性检验

根据判别矩阵，计算一致性指标CI(Consistency index)，利用平均随机一致性指标RI(Random consistency index )计算一致性比例CR(Consistency ratio)，当且仅当CR<0.1时，判别矩阵通过一致性检验，否则重新修订。各指标含义如下：

其中，λmax为判别式矩阵最大特征根。

2.2.1.4 层次总体排序以及一致性检验

在单一排序基础上对总层次权重估计并进行一致性检验。

2.2.2 指标测算2.2.2.1 问卷调查及判别矩阵

根据指标体系的性质，针对农业科技园区企业、高校农业领域专家、农业科技特派员以及市、区科技局农业科技主管人员发放问卷40份，回收40份，有效问卷38份。要求上述人员采用两两比较方式，对表1中各级指标进行评判。按照调研对象反馈结果，构建判别矩阵。根据表1所列各级指标体系，本文以3个一级指标的权重估计为例，展示权重估计过程，其他两类指标的估计过程原理相同，不再赘述。对于权重向量的估计方法，目前主要有方根法、求和法、特征向量法和最小二乘法。不同方法计算向量权重存在微小差异。本文综合运用上述方法对指标权重进行估计[2]。

计算矩阵A的相对权重向量和最大特征根的过程，首先由一级指标判别矩阵A，通过公式：

将列向量归一化为标准判断矩阵。

2.2.2.2 矩阵一致性检验

2.2.2.3 国家农业科技园区科技创新能力评价指标权重估计结果

通过上述对一级指标的创新产出、创新条件以及创新绩效的权重估计，按照相同方式对二级指标和三级指标进行估计和检验，最终估计结果如表2所示。

3 分析与评价

以分类调查问卷为基础，通过层次分析，我们对农业科技园区创新能力指标进行了权重估计。根据国家科技部、国家统计局、国家商务部等公布的全国各省国家级农业科技园区建设运行数据，我们对安徽省完成第一个建设周期的6家农业科技园区进行了初步评估。6家农业科技园区分别是安徽宿州、芜湖、合肥、铜陵、安庆、蚌埠等国家农业科技园区，其中，安徽宿州国家农业科技园区为2005年批准设立，安徽芜湖国家农业科技园区为2010年批准设立，其余4家均为2013年批准设立。部分层级指标的估算结果如表3、4。

从表3和表4给出的测算结果，我们可以看到6家园区在创新能力建设方面的综合比较及特点。获批立项建设年份较早的园区，创新能力基础较好，实力较强。如宿州园区和芜湖园区，在各级指标的排序中均占前两位。同批次立项建设的园区，传统农业和粮食产区为提托的园区创新建设能力较好，如安庆园区和蚌埠园区。需要说明的是，创新能力评价体系的科学、合理及准确性，有很多影响因素，如选取的调查群体对不同指标的评价是具有主观性的[4](P382)。因此，我们构建的指标体系及权重的估计，对于不同样本而言，可能会有不同的结果，给出的不同园区的创新能力综合评价及提升创新能力的建议，也仅是提供一种经验借鉴。

表2 农业科技园区科技创新能力评价指标权重估计

续表

表3 6家农业科技园区二级指标(B)测算结果

表4 6家农业科技园区一级指标(A)测算结果

进一步地，由一级指标A的矩阵[0.09，0.32，0.59]T给出到估计值，可以得到六个园区在宏观层面的竞争力估计评价。考虑到表4中各指标量纲，先对三个指标的绝对数进行标准化处理转换，转换公式为如下，转换结果如表5所示[5]。

在标准化转换处理基础上，根据测算的指标A矩阵进行创新能力估计，结果如表6所示。

表5 6家农业科技园区一级指标(A)标准化处理结果

表6 6家农业科技园区科技创新能力估计

4 结论与建议

一是抓住创新人才引进与培育，以人为本推动园区创新能力提升。创新型人才是园区创新能力的重要推动力，应力争把园区建设为创新人才高地，以智慧支撑创新发展。进一步落实“人才引领、科技创业”理念，围绕区域特色农业和特色农产品生产、加工和出口，积极引进农业领军人才、中青年骨干研究人才以及现代农业技术人才，最大限度地创造适合农业科技人才创新创业的良好空间。

二是抓出创新平台建设与完善，以平台为载体推动园区创新能力提升。应扶持和鼓励园区各类企业，与科研院所、大专院校做好产学院对接与合作，联合申报农业领域省级以上重点实验室或工程技术研究中心等科研平台。依托平台开展现代农业技术研发、新一代高技术农产品研发等科技攻关项目，不断提高园区农业生产和农业产品的科技含量。

三是抓住社会资源投入，以金融为支撑推动园区创新能力提升。应在现有政策支持下，实施科技与金融结合试点，落实农业科技银行、农业科技保险扶持政策，引导社会非银行金融机构加大对农业高新技术企业、农业科技园区建设等资金支持，汇聚社会资源投入。扶持园区内高新技术企业、科技型中小企业上市，设立农业科技投资基金，引导国外资本、民间资本和风险投资开展直接股权投资、种子(天使)基金投资，为农业科技企业成果转化提供资金支持[6]。

注释：

① 国家科技部.《科技部关于公布国家农业科技园区评估结果的通知》(国科发农〔2013〕386号).2013年3月8日.

② 中共中央办公厅、国务院办公厅.《关于在部分区域系统推进全面创新改革试验的总体方案》.2015年9月8日.

[1]潘启龙，刘合光.现代农业科技园区竞争力评价指标体系研究[J].地域研究与开发，2013(2)：5-11.

[2]申秀清.中国农业科技园区创新机制研究[D].呼和浩特：内蒙古农业大学(博士学位论文)，2014.

[3]邓雪等.层次分析法权重计算方法分析及其应用研究[J].数学的实践与认识，2012(4)：93-100.

[4]李卫东.应用多元统计分析[M].北京：北京大学出版社，2015.

[5]王俊凤，刘松洁，闫文，等.基于DEA模型的农业科技园区运营效率评价——以黑龙江省34个省级农业科技园区为例[J].江苏农业科学，2017(4)：262-267.

[6]王爱民，张培.农业科技园区集聚水平对协同创新的影响效应研究[J].农业经济与管理，2017(1)：54-61.

EvaluationonInnovationCapabilityofAgriculturalScienceandTechnologyParksBasedonAnalyticHierarchyProcess—TakeAnhuiforExample

XIA Yanlei1, LI Dan2

(1.ResearchCenterofThreeAgriculturalProblems,AnhuiUniversity,Hefei230601,China; 2.CollegeofEconomicsandManagement,ChuzhouUniversity,Chuzhou239012,China)

Selecting 3 level indicators, 16 second level indicators, and 74 third level indicators to build innovation ability evaluation system. I take the analytic hierarchy process to estimate the weight of the index. Using this evaluation system, the innovation ability of the six national agricultural parks in Anhui Province will be evaluated, which has completed the first construction period. From the perspective of “talent introduction and cultivation”, “innovation platform construction and improvement”, “social resources investment and financial support”, the measures and suggestions to promote the innovation capability of agricultural science and technology parks are put forward.

agricultural science and technology park; innovation capability; evaluation; analytic hierarchy process

F303.3

A

1009-9735(2017)05-0054-07

2017-07-19

安徽省哲学社科规划项目(AHSKQ2016D50)；安徽省高校青年人才资助计划重点项目(gxyqZD2016322)；安徽省教育厅人文社科一般项目(SK2015B07)阶段性成果。

夏岩磊(1982-)，男，黑龙江哈尔滨人，副教授，博士研究生，研究方向：农村社会统计。