吉林省农机装备科技创新能力提升研究

杨印生，姜子千，魏思琳

(吉林大学 生物与农业工程学院，长春 130025)

0 引言

农机装备科技创新对提高农业劳动生产率、增加农民收入起着决定性作用。近年来，吉林省委、省政府一直高度重视农业生产全程机械化的发展，通过政府资金引导、企业主体投入、高校科研院所广泛参与的产学研创新体制，大大加快了作物生产机械化技术及装备的研发制造与推广应用。但这些成就与国外农机装备先进水平相比，仍存在较大差距。因此，结合吉林省农机装备领域实际发展现状，进行农机装备科技创新能力提升的研究具有重要意义。

1 农机装备科技创新国内外现状分析

当前，农业装备技术已经经历了替代人畜力的机械化阶段，正在以电控技术为基础逐步实现自动化应用，朝着以信息技术为核心的智能化方向发展。美国、英国、加拿大等经济发达国家，经历了20世纪40-50年代种植业及60-70年代畜禽与水产养殖业基本机械化后，90年代已经进入了高度机械化为基础的精准智能阶段，而且在农机装备向大型化、信息化、精准化、自动化、智能化、高速化和多功能化方向发展的同时，更加注重机械效能提高、作业精细水平提升、环境保护和农业可持续性，以及全程、全面机械化作业功能的不断升级[1-3]。另外，欧美、日韩等发达国家的农机制造企业也不断转型与升级，已广泛应用先进设计与制造手段，将数字设计与信息化管理贯穿农机制造的全生命周期[4-5]。“互联网+农机”正在成为农机企业的全新运营模式，全球农机装备产业呈现出市场全球化、技术智能化、制造高端化和运营资本化的持续发展趋势。

自2004年国家农机购置补贴政策实施以来，尤其是《农业机械化促进法》的颁布，大大地推动了我国农业机械化的发展进程。全国主要粮食作物耕种收综合机械化水平已经由2004年的31.77%提升到2015年的63%。农机装备创新投入稳步增长、技术储备明显提升，产学研用协同创新机制逐步形成，规模以上农机制造企业2 200家多，连续10年总产值高速增长，2014年超过4 000亿元，我国已经成为农机制造和使用大国。

当然，与发达国家相比，我国农机装备制造领域还存在着基础共性技术薄弱、绿色制造水平较低、高端装备关键核心技术缺乏等不足，以及农机制造企业的设计水平低下、产品知名品牌不多、核心竞争力不强等问题，我国想成为农机制造强国任重而道远[6]。

2 吉林省农机装备科技创新现状分析

2.1 吉林省农机装备领域研发队伍情况

近年来，分布在吉林省高等学校、科研院所，以及农机企业的专家学者和研发人员针对玉米、大豆、水稻等主要粮食作物机械化生产的需要，结合现代农业技术的需求，研制开发了一批配套技术，有力地推动了吉林省的农业现代化发展。其主要研发队伍包括吉林大学、吉林农业大学、吉林省农机研究院、吉林省农业科学院，以及吉林省康达农业机械有限公司、中机北方农业机械制造有限公司和白城市新农机械有限责任公司等。但根据走访调研，吉林省农机领域的研发主体除高校外，研发队伍的学历层次普遍较低，省内科研院所和农机企业内的博士、硕士层次人员严重不足。而现代化的农机装备研发是集机、电、液、IT和生物等技术集为一体的高新技术的综合体现，高层研发人才的匮乏在很大程度上影响了技术水平的整体提升，制约了农机装备科技创新能力的发展[7]。

2.2 吉林省2011-2015农机装备领域承担课题情况

根据对6家单位的调研发现：近5年来，吉林省在农机装备领域承担国家或地方科研项目120项多，承担单位主要集中在高校和科研院所，企业相对较少，超过100万元的项目仅8项，不足总项目数的7%。随着吉林省现代农业装备产业技术创新联盟的建立及吉林省政府有关政策供给的加强，企业承担项目有增加趋势，科研项目完成比例逐年提高(见图1)。现在，以市场为导向，以企业为主体，进行农机装备技术创新的发展模式，正在成为吉林省农机科技创新发展的趋势。但仍不难看出：吉林省在国家农机装备创新中的整体地位不高，而且存在基础共性研发技术和核心关键部件的研发项目不多，企业委托项目和自主研发项目投入较少，已有研发项目成果的转化率低下等问题。

图1 吉林省2011-2015年农机装备领域科研课题完成量

2.3 吉林省2011-2015农机装备领域专利获得情况

根据对6家单位的调研发现：吉林省近5年在农机装备领域共获得专利授权138项，其中吉林大学获权98项，吉林农业大学获权15项，吉林省农机研究院获权7项，吉林省农业科学院获权3项，农机企业共获权14项。根据数据分析可以得出农机装备领域专利呈现出如下特点：

1)专利申请主体主要为大学、科研机构，尤其是吉林大学在应用仿生技术、信息控制技术方面申请了大量农机部件专利。

2)获得的专利中，发明专利70件多，实用新型专利68件，发明专利多为农机结构、装置、系统等方面的创新研发，实用新型多以整机结构设计为主。

3)从技术层面来看，吉林省的专利主要集中在机械结构优化改进环节，新材料、新方法的专利相对较少，且传统农机技术专利偏多。其中，玉米机械化技术超过60%，主要集中在开沟器、深松铲、排种器、镇压辊、破茬机构、摘穗辊、剥皮装置、分禾器及切割装置等机械结构，农用航空等先进植保技术的专利几乎空白。

4)专利的转让率过低，部分专利在推广应用环节存在“最后一公里”现象，没有发挥出专利应用的作用。

2.4 吉林省2011-2015年来农机装备领域获奖情况

根据对6家单位的调研发现：近5年来吉林省农机装备领域共有17项科研成果获得奖励，其中吉林大学任露泉院士带队研发的“仿生耦合多功能表面构建原理与关键技术”获得2013年国家技术发明二等奖。总体来看，获奖的核心技术主要体现在共性的仿生技术、耕种环节的深松仿生部件、秸秆还田、免耕播种等保护性耕作和粮食储藏技术上。约1/3的获奖成果已经得到转化及推广，全省约150万hm2耕地已应用涉及玉米保护性耕作及配套机具的专利成果，降低作业成本约600元/ hm2；同时，省内部分大型企业已应用涉及粮食储藏技术的专利成果，相关技术正逐步推广至省外城市。

3 基于DEMATEL方法的吉林省农机装备科技创新发展因素分析

3.1 DEMATEL方法简介

决策与试验评价实验室(Decision Making and Trial Evaluation Laboratory，DEMATEl)方法是一种运用图论与矩阵论原理进行系统因素分析的方法，该方法适用于处理目标之间的相互影响，对问题进行层次划分的工作中[8]。DEMATEL方法主要借助系统中各因素之间的逻辑关系构建直接影响矩阵，计算各因素之间的影响度、被影响度、中心度与原因度，归纳各因素种类属性(原因因素或结果因素)，并以此为据进行系统结构的优化调整[9]。目前，该方法已广泛应用于新产品研发分析，核心竞争力提升分析，农产品质量安全分析及行业间相互关系分析的各个领域中。

3.2 吉林省农机装备科技创新发展影响因素分析模型构建

农机装备领域的科技创新发展是领域内体制创新、学科创新、机制创新及管理创新的耦合过程。借鉴已有文献中有关农机装备水平影响因素和科技创新能力影响因素的相关指标，考虑到数据的完整性、可得性与可靠性，本文选择科技创新环境、科技创新投入能力、成果产出能力及成果转化能力4个方面共18个因素构建问卷框架，如图2所示。

图2 吉林省农机装备科技创新发展影响因素模型

模型中“人员质量”指相关领域内人员的结构层次，包括学历层次和职称层次。

3.2.1 科技创新环境

农机装备作为国务院印发的《中国制造2025》十大重点领域之一，智能化、低碳化、信息化发展将是未来我国农机装备领域发展的必然趋势。2016年，吉林省开展粮食生产全程机械化整体推进工作，加快提升全程机械化生产装备，大力培育全程机械化新型经营主体，创建全程机械化示范区，加快发展农机社会化服务，建立省、市(州)、县(市、区)和部门责任联动机制，加强政策扶持引导，强化技术支持，建立项目统筹投放机制，农机装备科技创新环境不断改善。基于以上措施保障，将吉林省农机装备科技创新环境划分为政策导向(F1)、制度保障(F2)、管理体制(F3)、农机装备行业发展水平(F4)、区域经济水平(F5)，以及区域机械化水平(F6)6个指标因素进行具体统计分析。

3.2.2 科技创新投入能力

吉林省农机装备科技创新投入能力主要体现在科研人才投入、科研资金投入和科研设备投入3方面。目前，吉林省有关高等院校、科研院所及农机制造企业的农机装备研发人员共计765人，高级职称约占28.5%，博士学历人员约占10.32%，且农机装备企业研发队伍中没有博士学历人员。综合来看，吉林省农机装备领域研发队伍在职称结构和学历结构上存在一定问题，需要进一步优化。吉林省在“十二五”期间共承担国家或地方科研项目126项，共计支出经费7 870.91万元，但超过100万元的项目仅8项，不足项目总数的7%。在科研设备投入上，由于吉林省在国家农机装备创新中的整体地位不高，企业委托项目和自主研发项目以及研发投入较少，因此设备投入不足，缺少高端设备引进。

3.2.3 科技创新成果产出能力

吉林省农机装备科技创新的成果产出主要分为论文著作和专利成果两个方面，主要成果产出为专利成果。“十二五”期间，全省科研单位共获得专利138件，其中发明专利70件，实用新型专利68件，传统农机技术偏多，主要集中在机械机构优化改进环节，与国外相比差距较大。为更加深入衡量吉林省农机装备科技创新成果质量对提高农机装备科技创新能力的影响力，本模型中除包含论文著作(F11)和专利成果(F12)外，添加农机装备科技创新成果获奖(F13)因素。

3.2.4 科技创新成果转化能力

从成果转化与推广应用上来看，吉林省农机装备科技创新成果转化能力较低，部分科研项目只是为了成果需要而进行申请，在推广应用上出现了“最后一公里”现象。科技创新成果转化能力主要依赖于研发成果的产业化发展能力和研发成果的推广能力上，因此模型从农机装备研发成果推广人员数量(F14)，推广人员质量(F15)，包括推广人员的职称层次和学历层次，推广资金投入(F16),推广路径建设(F17)及成果转化能力(F18)5个因素进行数据统计分析。

3.3 数据来源

根据DEMATEL方法的要求，问卷调研采用专家打分的形式，共调研走访吉林大学、吉林农业大学、吉林农机研究院、吉林农业科学院及吉林省农机制造企业27位农机装备领域专家，综合相关专家的分析及判断，结合各因素之间的相互关系，确定本模型基础数据，以进行深入分析。

3.4 过程及结果

3.4.1 数据处理过程

1)直接影响矩阵的建立。根据专家问卷调研结果，对前文18个因素进行两两对比分析，获得影响因素间相互影响的量化比例关系。若调研结果中超过1/3的专家认为因素Fi对因素Fj有影响，则对应的第i行第j列元素为1；反之，若调研结果中不足1/3的专家认为因素Fi对因素Fj有影响，则对应的第i行第j列元素为0。综上，得出直接影响矩阵记为Xd，即

(1)

2)规范化直接影响矩阵的确立。根据专家问卷结果，利用式(2)进行计算，可得尺度因子s=1/17，利用式(3)对直接影响矩阵进行规范化处分分析，得出规范化矩阵X，即

(2)

X=s·Xd

(3)

3)综合影响矩阵的确立。按照式(4)计算综合影响矩阵T=(tij)，即

T=X(I-X)-1

(4)

4)计算各因素的影响度和被影响度。定义因素ai的影响度为fi，被影响度为ei，根据式(5)及式(6)可得出因素ai的影响度及被影响度，即

(5)

(6)

5)计算各因素的中心度和原因度。定义因素ai的中心度为mi，原因度为ri，根据式(7)及式(8)可得出因素ai的中心度及原因度，即

mi=fi+ei

(7)

ri=fi-ei

(8)

其中，若ri>0，则该元素成为原因元素；若ri<0，则该元素成为结果元素。

3.4.2 数据处理结果

按照上述数据处理过程，具体得出结果如表1所示。

表1 吉林省农机装备科技创新发展的因素统计表

3.5 结果分析

3.5.1 影响度分析

根据式(5)可知：因素的影响度是由矩阵T中元素按行相加获得，因素的影响度越大，表明该因素在吉林省农机装备科技创新发展领域中越关键。通过对影响度的对比分析(见表1)得出因素F6、F3、F5、F2、F4、F1的影响度较大，分别是2.108 2、1.968 8、1.693 9、1.595 1、1.551 3及1.509 1。由此，该6种因素对吉林省农机装备技术创新的发展具有较大影响，而这6种因素均为科技创新环境层面的因素。由此可以看出：正确的政策导向，科学的管理体制，有效的制度保障以及不断提高农机装备行业发展水平，以及区域经济水平，区域机械化水平是提高吉林省农机装备科技创新能力的重要因素。

3.5.2 被影响度分析

根据式(6)可知：因素的被影响度是由矩阵T中元素按列相加获得，是该因素在吉林省农机装备科技创新发展领域中受其他因素影响的综合影响值。通过对被影响度的对比分析(见表1)，可以得出以下结论：①因素F6、F4、F18、F5及F12的被影响度较大，分别是2.108 2、2.108 2、2.108、1. 467 5及1.231 4;F1及F2的被影响度较小，分别是0.328及0.533 3，这一结果与实际情况相符。②各因素之间被影响度数值差异较小，表明各因素间逻辑关联性较大。③农机装备领域行业发展水平，区域经济水平，区域机械化水平受其他因素影响较大。④构建良好的吉林省农机装备科技创新体系将有效提高吉林省科技创新成果产出能力及成果转化能力。

3.5.3 中心度分析

根据式(7)可知：每个因素的影响度与被影响度之和称为该因素的中心度，表示该元素在系统中的位置，所起作用大小。通过对中心度的对比分析(见表1)，可以得出因素F6、F4、F5、F3及F18的中心度较大，分别为4.216 4、3.659 5、3.161 4、3.131 9及3.085 2。这表明农机装备科技创新管理、农机装备行业发展水平，区域经济水平、区域机械化发展水平，以及农机装备研发成果产业化能力是促进吉林省农机装备科技创新发展的关键因素。总体来讲，优化科技创新环境应是农机装备领域创新的首要任务。

3.5.4 原因度分析

根据式(8)可知：因素的影响度与被影响度之差称为该因素的原因度。其中，原因度大于0，表明该因素对其他因素影响大，称为原因要素；原因度小于0，表明该因素受其他因素影响大，称为结果要素。根据表1可知：本模型中原因要素有F1、F2、F3、F8、F17、F5、F14、F7，主要为科技创新环境因素，其次为科技创新投入及产出因素；结果要素有F9、F15、F10、F16、F11、F12、F4、F13、F18，主要为科技创新成果转化能力因素，其次为科技创新投入及产出因素。综合起来它们之间的逻辑关系为科技创新环境影响科技创新的投入能力和产出能力，而科技创新的投入及产出能力影响科技创新成果转化能力。

4 结论及对策分析

1)加强专项顶层设计，开展多元主体协同创新。建议由吉林省科技厅牵头，省财政厅、发改委、工信厅等部门联合，率先开展“吉林省玉米生产全程机械化发展战略研究”及“玉米生产全生命周期智能作业装备与关键技术及示范”专项课题顶层设计，发挥吉林省农机装备产业技术创新战略联盟的协调作用，开展高校、科研院所、农机企业及推广部门的协同创新与示范推广。

2)规范项目评审立项，强化研发过程监管。按照公开、公平、公正的原则，由科技厅组织项目指南发布、接受项目申请、组织项目评审和立项。各部门之间相互协调沟通，对立项进行分类管理，避免重复立项，造成资源浪费，调控好基础研究与应用研究比例，对促进我省农机产业快速发展项目优先资助。建立完善的项目评估和跟踪监管机制，加强对项目的全程管理，包括对课题绩效考核、财务审计，以及科研诚信等方面的监控和对知识产权的保护与管理。

3)发挥创新联盟作用，支持科技成果转化。依托吉林省农机装备产业技术创新战略联盟，强化协同攻关机制，支持企业承接技术成果实施转化，支持企业与高校科研院所开展产学研合作，鼓励支持各类创新服务平台为产学研合作和成果转化提供资源共享和公共科技服务。

4)加强体制机制创新，建立多元投融资机制。加强体制机制创新，通过政府引导、企业主导、社会参与的创新模式，不断拓宽农机装备领域科研投入融资渠道，建立多元化可持续的投融资机制，助推现代农业装备产业发展。

5)加强人才队伍和平台建设，提升农机装备研发整体实力。加强人才队伍和公共平台基地建设，积极培育现代农业装备科技创新团队，突出引进培育高端人才，实现“平台-项目-人才-团队-成果”五位一体，提升吉林省现代农机装备领域研发整体实力。

参考文献：

[1] 郑文钟.国内外智能化农业机械装备发展现状[J].现代农机,2016(6):4-8.

[2] Alessandro Sopegno, Angela Calvo, Remigio Berruto，et al. A web mobile application for agricultural machinery cost analysis [J].Computers and Electronics in Agriculture, 2016,130:158-168．

[3] R T Vyavahare, S P Kallurkar. Anthropometry of male agricultural workers of western India for the design of tools and equipments [J].International Journal of Industrial Ergonomics, 2016,53:80-85．

[4] 肖红波,王道龙，王济民,等.从世界工业化、城镇化和农业现代化发展规律探讨中国“三化同步”的标准及发展路径[J].农业现代化研究，2013,34(2)：133-138.

[5] 柳叶刀.从国际农机展管窥农机行业10大趋势[J].独家策划，2015(11):45-50.

[6] 张宗毅,宋建武.我国农机装备结构评价指标体系研究[J].中国农业大学学报,2015,20(5)：262-270.

[7] 米强．杨凌农机产业发展模式与政策研究[D]．杨凌：西北农林大学，2014．

[8] 杨印生,李洪伟.管理科学与系统工程中的定量分析方法[M].长春：吉林科学技术出版社，2008.

[9] 陈颖.黑龙江省农机合作社发展的DEMATEL拓展分析[J]．东北农业大学学报：社会科学版，2014(8)：29-34.