农业科技成果转化的供需作用机制及匹配关系研究——基于257 个农业新型经营主体的调查

陆清妍,张孝宇

(1 上海市应用技术大学,上海 200235;2 上海市农业科学院,上海 201403)

农业技术进步是中国过去40 年农业增长的四大驱动之一[1],当前,我国经济发展已进入新时代,若要促进农业农村高质量发展,必须发挥农业科技的支撑作用。 推动农业科技成果转化水平的提升是落实农业科技创新、促进农业健康有序发展的强力助推器,也是实现农业现代化和提高农业科技支撑的必经之路。

我国农业科技成果转化水平整体较低,农业科技成果转化率不足40%,与发达国家70%—85%的转化率相比有一定的差距[2]。 自《促进科技成果转化法》修订以来,为更好地实现既定发展目标,政府、高校和科研院所、涉农企业积极响应号召,落实农业科技成果转化工作。 党的十九届五中全会更是从国家发展全局考虑,提出“强化农业科技和装备支撑”“建设智慧农业”的明确要求。 尽管国家正为农业科技成果的孵化、转化提供良好的环境与平台,但效果仍然有待进一步提升。 在国内国际双循环的新发展格局下,我国农业科技成果转化难题突出表现在供需主体之间利益诉求不同引起的农业科技供给需求错位,农业科技成果转化率难以实现较大突破。

打通农业科技供给与需求最后一公里是公认的难题,虽然得到了各方的重视,但仍未得到有效解决。现有的研究多集中于农业科技成果转化模式、转化机制[3-4]、转化率测算[2]和转化过程中面临的制约因素等,普遍提到了科技供给和需求不匹配的问题,而这种供需错位势必会导致农业科技资源的低效利用和涉农主体的发展受限。 因此,本研究运用供需匹配理论分析农业科技供需作用机制,在构建农业科技成果转化供需匹配模型的基础上,研究其影响因素,旨在为新型农业经营主体进行相关投入提供决策思路,为政府相关部门制定和调整农业成果转化的指导、支撑政策提供理论支撑。

1 文献回顾

伴随着农业科技成果转化中无效供给和无效需求问题的显现,学术界关于提高农业科技成果转化供需匹配的研究也相并行。 农业技术供给是技术需求诱发的结果,而需求并非是供给的充要条件,在农业科技成果转化中经常出现供需不匹配的现象,因此农业科技成果转化既需要政府的支持,也依赖市场的运作。

从研究内容看,综合农业科技成果转化需求和供给两个角度来研究影响因素,为解决农业科技成果转化提供了思路。 首先从需求端,农业科技成果转化市场需求带来的转化收益会极大促进相关的成果转化,而农业技术的采纳依赖于技术需求者的个人特征、家庭特征及行为特征[5-7]。 其次从供给端,技术本身决定了技术被采纳的潜力,农业技术产品的成熟度、市场匹配度及技术产品科技水平会对农业科技成果转化产生一定的影响[8],同时农业科技创新政策对农业科技成果转化的供给起到重要作用[9]。 最后从供需两侧看,相关研究强调了中介服务机构、转化平台[10]、推广组织机构、基础设施建设[11]等在连接供需双方的影响作用。

从研究主体看,供给的主体会因对市场需求信息的把握不充分而产生无效供给或低效供给,造成供需错配,当前中国农业科技成果转化主要有政府主导和农业科研院所及高校主导两种模式,而作为政策供给主体的政府属于高度集权的行政驱动转化,作为成果供给主体的农业科研院所及高校属于科研驱动转化[3,12],这两个供给端的主体都很难准确把握市场需求。 从需求的主体出发去促进农业科技成果转化能较为有效地解决转化过程中供求关系不均衡的问题,但以何作为需求主体则需进一步探讨,目前需求主体主要关注的是作为农业基本单位的小农户[13],以新型农业经营主体为需求方的相关研究较少,这其中可能的原因在于,小农户作为农业基本经营单位长期存在的客观事实[14],加之过去农业规模化和组织化程度不足,因此新型农业经营主体不是农业技术的最主要需求方,但新型农业经营主体相较于小农户来说往往对农业科技有着更强烈的现实需求[15],也更有经济能力和意识去进行成果转化的投入。 另外也有学者从农业科技成果供需双方匹配视角展开研究[16-19],指出中国农业科技转化体系存在供需错位,有效供给、需求双重不足,其为解决农业科技成果转化水平效率低的问题提出了新思路,但定量研究仍有待进一步深入开展。

由上述内容可见,农业科技成果转化的相关工作已从研究单一供给侧和需求侧的影响转化到研究供给需求两侧的共同作用,但目前我国农业科技转化供需不匹配的研究多集中在错配的表现形式、错配产生的原因等内容上,相关定量分析仍不充分。 其研究对象也集中在高校、科研院所和小农户上,涉及新型农业经营主体的较少,而在农业规模化生产的背景下,新型农业经营主体会逐步成为现代农业发展的主体,并在农业科技创新体系中承担重要的一环[4]。 基于此,本文从农业科技成果供需层面入手,通过实证分析不同农业主体在农业技术创新过程中的供需匹配差异,为政策制定者、资金支持者和平台提供者针对不同创新主体提供差别化支持提供参考。

2 农业科技成果转化研究设计

2.1 农业科技成果转化供需作用机制

新型农业经营主体作为现代农业发展的重要主体,通过规模化生产与市场产生紧密的联系,因此其对农业科技需求较小的农户和供给主体有更准确地感知与把握,在农业科技创新体系中承担了重要的一环。 本文基于农业科技成果需求者的视角,将新型农业经营主体在农业科技成果转化过程中享受到的相关要素支持简记为供给,将主体对这些要素的实际需求简记为需求。

新型农业经营主体以实现自身的发展为最终目的,政府的作用在于为涉农主体提供资金保障、政策制定,营造有利于农业科技成果转化的大环境,而市场的作用在于为农业科技成果转化构建交易平台、提供社会化服务。 同时,新型农业经营主体与政府、市场通过信息渠道来对资金、政策、交易平台、社会化服务的供给进行反馈,最终达到资金、政策、社会化服务供需匹配的均衡,形成一个完整的农业科技成果转化生态系统(图1)。

2.2 农业科技成果转化要素指标体系

科技成果转化过程是多个因素的组合作用,其影响要素涉及资金、政策、组织、管理等多个方面。 目前学者将影响科技成果转化的财政因素归纳总结为4 种:一是财政支持,二是财政收入,三是财政金融,四是财政鼓励[20]。 考虑到中国农业科技成果转化越来越强调市场资金的投入[4],本文将新型农业经营主体的自身投入和横向委托资金来代表市场资金要素。

农业技术市场是农业科技资源的主要配置者,在农业科技转化中承担重要作用。 因此,本文将通过中介服务组织、基层农技推广组织、新型农业经营主体这三个因素来体现社会化服务组织对农业科技成果转化的影响。 其次,农业科技信息供给主体对农业科技信息的传递效率和农业科技成果的转化率有重要影响[21],因此本文将信息渠道因素也纳入研究范围。

基于上海市农业科技成果转化现状,对相关研究提出的因素进行了梳理分类,提出农业科技成果转化要素体系主要包括资金、政策、社会化服务组织和信息渠道4 个一级要素和18 个二级要素在内的农业科技成果转化要素指标体系(表1)。

表1 农业科技成果转化要素指标体系Table 1 Index system for the transformation of agricultural scientific and technological achievements

2.3 构建农业科技成果转化供需匹配模型

目前已有部分学者在其他领域用定量方法研究政策或其他要素的供需匹配情况[22]。 本文用供需匹配模型来对农业科技成果转化的供需匹配情况进行定量分析,在已有研究基础上针对农业科技的供需情况进行拓展研究。

定义供需匹配度为新型农业经营主体在农业科技成果方面能够获得的要素支持与实际需求之间的满足程度。 计算公式为:

图2 供需匹配模型Fig.2 Supply and demand matching model diagram

当农业主体享受到相关要素的支持力度(供给)大于主体的实际需求时,即直线Y=X与纵坐标所构成的区域之间的点(包含纵坐标),匹配环境变量φij记为-1,此时需要削弱此要素支持力度;当农业主体享受到相关要素的支持力度(供给)小于或等于实际需求时,即直线Y=X与横轴构成的区域中的点(包含横坐标),匹配环境变量φij记为1,此时需要加强此要素的支持力度。 坐标轴中,直线Y=X与横轴构成的区域中的点(包含横坐标),环境变量均为1;直线Y=X与纵坐标所构成的区域之间的点(包含纵坐标),环境变量均为-1。 其公式为:

新型农业经营主体的农业科技成果转化相关要素的需求和供给之间的差异,用供需匹配与环境变量的二维向量(λij,φij)表示。

3 数据来源与样本情况

3.1 数据来源

研究针对农业科技成果转化要素体系来设计供需问卷,2020 年11—12 月对上海涉农区的新型农业经营主体进行调查,包括闵行区、青浦区、奉贤区、金山区、松江区、崇明区。 通过预调查确保问卷的合理性。 调研样本涵盖不同业务、不同行业类型和不同经营规模的新型农业经营主体264 个,其中有效样本257 个,样本有效率为97.35%。 问卷主要是对资金、政策、组织结构、信息渠道等因素进行调查分析,重点了解上海市新型农业经营主体作为农业科技需求者,在农业科技成果转化过程中享受到相关要素的支持力度以及实际需求。 问卷中相关要素采用李克特五点量表,1 代表样本主体对农业科技成果转化相关因素的满意度或实际需求最小,以此类推,5 表示最大。

3.2 样本描述性统计分析

考虑到样本主体的不同特征,把样本进行分类(表2),以确保样本的代表性,提高研究的科学性。

表2 样本分类情况及描述性统计分析Table 2 The sample classification and descriptive statistical analysis

3.3 样本量表的信度与效度检验

信度主要是用来衡量检测结果的可靠性,采用内部一致性系数Cronbach’s α 来衡量,一般认为其值越高,结果越可靠。 本研究各一级要素的量表Cronbach’s α 均在0.7 以上,说明具有良好的内部一致性信度,且累计解释的方差为67.62%。 各一级要素均通过与总体的相关性检验和5%水平的显著性检验,具有较好的结构效度(表3)。

表3 信度和结构效度分析Table 3 The reliability and structural validity analysis

4 农业科技成果转化供需匹配定量分析

4.1 基于一级要素的供需匹配实证分析结果

从整体看,本文的供需体系涉及农业科技成果转化的资金要素、政策要素、社会化服务组织要素和信息渠道要素,调查情况如下:(1)在资金要素方面,44.75%的涉农主体获得地方政府提供的资金支持,而获得其他几项资金支持较少,所占比例之和仅为13.23%;(2)在政策要素方面,分别有13.62%、12.84%、12.84%的涉农主体享受到税收优惠、金融政策和科技培训政策的支持,而人才激励政策和专项科技成果政策辐射的涉农主体较少,所占比例之和仅为5.06%;(3)在社会化服务组织方面,43.19%的涉农主体通过基层农技推广单位获得相关社会化服务,而仅有4.67%的主体通过中介组织来获得社会化服务;(4)在信息渠道要素方面,政府部门、涉农高校和科研院所、其他农业主体是主要信息传播渠道。

进一步地,运用供需匹配模型分析各类涉农主体对各级农业科技成果转化相关要素的供需匹配程度。 经测算,上海市总体农业科技供需匹配度为0.846 4,供需匹配度较好,达到平均值及以上的样本占67.7%,但环境变量测算结果均为1,表明不同类型的农业科技成果转化的相关要素供给均不能满足需求(表4)。 整体来看,匹配度由高到低依次是社会化服务组织(0.848 9)、信息渠道(0.848 4)、政策(0.845 9)和资金(0.843 7)。 其中资金和政策一级要素的供需匹配度水平较低且波动较大,而社会化服务组织和信息渠道要素的供需匹配水平均较高,其中社会化服务组织要素波动较小,信息渠道要素波动相对较大。

4.2 基于二级要素的供需匹配实证分析结果

4.2.1 基于不同组织形式的供需匹配分析

经测算,不同组织形式主体的二级要素平均供需匹配度由高到低依次为家庭农场(0.851 8)、涉农企业(0.848 6)和合作社(0.845 1)。 从要素供需匹配角度看,大部分二级要素在不同组织形式的主体间匹配度波动不大,其中家庭农场、涉农企业和农民专业合作社在保险要素(F23)的供需匹配度上标准差最大(图3),表明不同组织形式的保险要素匹配度波动是最大的,这可能是两方面原因造成,一方面是不同组织形式的涉农主体对农业科技的需求情况不同,组织化程度越高的主体会更积极地考虑经营和发展的问题,其对农业科技的投入可能面临更大的风险,故而对风险分担的需求会更高;另一方面是虽然农业保险在分散农业风险、保障三农发展过程中发挥着重要作用,但目前涉农的保险基本是非营利的政策性保险,保险的目的和覆盖面是保障涉农主体的基本收入,仍然存在着保障水平较低、主体需求得不到满足的问题[24]。

图3 不同组织形式涉农主体的供需匹配度Fig.3 The matching degree of supply and demand in different organizational forms

4.2.2 基于不同业务类型的供需匹配分析

从事不同业务类型主体的二级要素平均供需匹配度由高到低依次是生产(0.852 5)、销售(0.850 4)、生产性服务(0.846 9)和融合业务(0.844 9)。 从要素供需匹配角度来看,大部分二级要素在不同业务类型的主体间匹配度波动是较大的,其中企业自身投入(F11)和横向委托要素(F14)的供需匹配度上标准差均处于高位(图4),其可能的原因一方面是相比于各类政府资金的资助,企业自身投入和横向委托资金属于农业科技成果转化体内循环的资金要素,从事不同业务类型的主体对这类资金的需求满足度有较大的差异。 相对纯粹的业务类型,比如从事销售和生产业务的主体,通过国家和地方政府的资助可以满足其对大部分农业技术的需求,而对于从事融合业务的主体来说,除了政府资金以外还需要更多市场资金的补给,以保持农业生产和发展的动力,从事复杂业务涉农主体会对社会资金的需求较强。 另一方面是目前中国的农业科技成果转化体系有很强的外生性,政府提供并保障了大部分资金需求,而作为技术创新主体的农业企业等市场要素对农业技术投入的资金非常有限,政府和市场的主导作用扭曲,农业科技资源配置结构失衡[12],目前在农业科技成果转化中市场资金的供给存在不足。

图4 不同业务类型涉农主体的供需匹配度Fig.4 The matching degree of supply and demand in different business types

4.2.3 基于不同行业类型的供需匹配分析

从事不同业务类型主体的二级要素平均供需匹配度由高到低依次是种植业(0.847 2)、农业加工业(0.844 2)、农业服务业(0.842 9)和养殖业(0.841 6)。 从要素供需匹配角度来看,大部分二级要素在不同业务类型的主体间匹配度波动较大,其中在国家资助(F12)、地方政府投入要素(F13)的供需匹配度上的标准差很大(图5),主要原因在于,较之其他行业,养殖行业在政府资金要素的供需匹配水平有较大差异。 受土地资源、生态环保等多种因素的制约,上海养殖业规模不断下降,养殖成本大幅提升,对各类政府资助农业技术的需求快速提升,然而传统的种植业等行业发展比较平稳,各类政府资金补助能够满足日常需求。 除此之外,不同农业行业税收优惠政策(F21)的标准差也处于高位,主要体现在农业加工业对税收优惠政策的供需匹配水平过低。 中国农业加工业作为现代农业发展的核心,还有很大发展潜力,在各项刺激经济的政策当中,税收政策是推动其发展的重要动因[25]。 农产品加工业对税收优惠政策促进农业技术转移的需求较强,但中国针对农业加工业的税收不统一,优惠面过窄,制约着农业加工业的生产水平向更高层次发展。

图5 不同行业类型涉农主体的供需匹配度Fig.5 The matching degree of supply and demand in different industry types

4.2.4 基于不同规模的供需匹配分析

不同组织规模主体的二级要素平均供需匹配度由高到低依次是小型规模(0.847 5)、中型规模(0.847 2)、大型规模(0.845 8)和微型规模企业(0.842 5)。 从要素供需匹配角度来看,大部分二级要素在不同业务类型的主体间匹配度波动较小,而不同规模主体围绕信息渠道中的政府部门(F42)、农业企业(F43)、中介服务组织(F44)和微博电视(F45)等要素的供需匹配度上标准差较大(图6),可能原因在于不同规模的农业主体获取信息的发布主体和途径与其自身特点存在很大关联。 较大规模的企业,已与其他社会服务组织、政府或农业企业形成固定的信息交流模式。 而微型企业规模最小,在日常生产中更多地将非正式信息源作为主要信息渠道,这种信息渠道的方式比较传统,信息量有限,时效性差,不能很好地满足农业技术信息的传递与利用,信息发布主体与获取途径建设的不完善限制了农业主体从其他途径获得更多有用信息的可能[26],目前还未很好地打通微型规模企业获得农业技术的信息渠道。

图6 不同规模涉农主体的供需匹配度Fig.6 The matching degree of supply and demand in different scales

5 结论与建议

5.1 研究结论

本研究对深化和丰富农业科技成果转化的定量研究具有一定的理论价值和实践意义。 一方面,本文将李克特量表与供需匹配模型进行了有机结合,能有效定量农业科技成果转化相关要素的供需水平,也能为农业科技供需匹配的相关研究提供有益补充;另一方面,从主体不同特征分析农业科技成果转化相关要素的供需匹配度,充分考虑到不同主体对农业科技要素供需匹配的异质性,有效区分不同组织、不同行业、不同业务、不同规模的主体的农业科技需求,为政府更好地实现农业科技支撑提供一定的借鉴。

根据上述研究,提出以下结论:

一是供需匹配模型能有效测度农业科技成果的供需匹配情况。 经济学上常用的供需分析方法不适用于农业科技的供需匹配分析,本文将李克特量表与供需匹配模型相结合,以上海为研究区域,通过问卷调查有效计算得到上海市农业科技供需匹配度达到0.846 4,供需匹配度较好。

二是不同要素的农业科技供需匹配水平存在显著异质性。 相比于社会化服务组织要素和信息渠道要素,农业科技在资金要素和政策要素方面的匹配水平较低。 在匹配度水平较低的资金要素方面,企业自身投入以及各级政府的资金供给均未达到整体平均水平;在政策要素方面,主要是保险要素和人才激励要素的供给不足,其他二级要素供给水平不差,需要更多关注供给的导向。 虽然社会化服务组织要素和信息渠道要素的匹配水平0.848 9 和0.848 4 均高于整体平均水平,但在其二级要素中,中介服务组织的供需匹配水平却明显低于其他要素,加之调查显示目前只有4.67%的涉农主体能通过中介组织获得社会化服务,说明服务于农业科技和成果转化的中介服务市场还未完全形成。

三是不同主体类型的农业科技供需匹配情况有显著差异,且农业科技供需与农业科技供给导向有明显错位。 从组织形式看,农业科技供给能更好地满足组织化程度较高的涉农企业和农民专业合作社的需求,更好地实现农业科技成果的经济价值,但结果却显示家庭农场的农业科技供需匹配度0.851 8 是最高的,这意味着当前的农业科技供给对涉农企业和农民专业合作社的支撑还不够;从业务类型看,生产性服务业,特别是涉农融合业务是未来农业产业发展的重要方向,农业科技应对这类产业实现更好的支撑,而实际情况是生产性服务业和涉农融合业务的供需匹配情况明显低于传统的生产和销售型,特别是涉农融合业务的匹配度0.844 9 低于整体平均水平,当前的农业科技供给情况不利于农业的产业升级和可持续发展;从农业行业来看,除了传统的种植业外,养殖业、农业服务和农业加工的农业科技成果供需匹配度均低于整体平均水平,而在传统种植业中,农业科技供给以公益性或准公益性的农业科技成果推广应用为主,经营性的农业科技成果供给不足,导致养殖业、农业服务和农业加工业的农业科技需求得不到满足,与通过科技支撑提高农业产值和附加值的初衷相背离;从企业规模看,近年来多项政策和资金用于鼓励推动各类人员到乡村开展农业创新创业活动,而实际情况是微型主体匹配度0.842 5 是所有主体中最低的,这说明农业科技供给没有跟上当前农业发展的政策导向,另外大型主体的匹配度0.845 8 也低于整体平均水平,农业科技对大型涉农主体的农业科技需求供给不足是制约中国农业企业做大做强的重要因素。

5.2 建议与展望

基于实证研究得出的上述结论,针对促进上海市农业科技供需匹配水平,实现农业科技对农业现代化的支撑作用,提出以下建议与展望:

首先,要有效利用农业科技供需匹配模型进行供给需求匹配信息反馈,立足于顶层设计视角,进行农业科技供给导向的调整,进一步提高农业科技供给的有效性。 各类资金、政策、社会化服务和信息渠道等要素的供给都是基于需求而逐步产生,各类要素在供给后的效果反馈着实重要,它是修正要素供给水平和要素供给导向的重要依据。 对于匹配度较低的要素,可以结合政策导向优先考虑是否要加大要素供给,如在政策供需匹配中农业加工业的农业科技政策供需匹配水平是最低的,而上海在《上海市推进农业高质量发展行动方案(2021—2025 年)》中多处提到要布局、完善、建设农产品加工示范基地,意味着农业科技供给政策需要更多扶持农业加工业;对于匹配度较高的要素,可以优先考虑是否要调整要素供给导向,比如生产性服务业和产业融合类的农业产业类型是上海市重点要发展和扶持的,但其农业科技供需匹配程度却明显低于农业生产和农业销售行业,意味着目前农业科技扶持政策还不足以有效促进重点行业发展,还需加大针对生产性服务业和产业融合类的农业科技支撑。

其次,加强农业科技要素供给水平,调整农业科技政策导向。 一是要加大地方政府在农业科技供给上的投入,并通过政策引导涉农主体自身加大对农业科技的研发投入;二是可以通过设立政策性保险来降低各涉农主体开展农业科技研发活动的风险;三是要培育科技成果转化的中介服务市场,目前开展农业科技供需对接的中介机构多依托高校和科研院所,局限性较大,通过培育市场化的中介服务机构,可以有效促进农业科技成果的供需对接和成果转化,让农业科技成果能实现更好的应用;四是要建立农业科技供给信息发布平台,一方面让涉农高校和科研院所的农业科技成果或者农业科技进展有一个发布和宣传的平台,让各类政府机构有促进农业科技成果研发、转化等活动的综合信息平台,让同类企业间有一个农业科技成果应用交流的平台,目前浙江省的伍一技术大市场承担了信息搜集和发布枢纽的职责,是较好的示范。

再次,从促进各类农业主体发展,有效支撑农业产业化发展角度而言,应加大农业科技要素供给与农业产业发展政策协同作用。 要加强各项要素供给的针对性以满足不同新型农业经营主体的农业科技需求,组织化程度不同的新型农业经营主体对农业科技的需求有明显差异,组织化程度低的对公益性和准公益性的农业科技成果需求较大,而组织化程度高的对经营性农业科技成果需求更高。 针对组织化程度较低的新型农业经营主体,可以通过加强现有科技成果转化来满足,重点关注微型涉农主体的培育;针对组织化程度较高的主体,可以通过资金、政策、平台等方面的支持,满足其多样化差异性的农业科技成果需求,引导其通过自主研发来满足自身的农业科技需求和成果的产业化,政府则做好必要的政策保障。