基于因子分析方法的区域农业技术创新能力评价研究

发布时间：2016-08-31 09:15

  本文关键词：我国区域农业技术创新能力评价，由笔耕文化传播整理发布。

  2012年第1期目录       本期共收录文章20篇

　　摘 要：农业的区域技术创新能力是我国农业技术创新能力培育和发展的前提和基础。本文通过构建区域农业技术创新能力的评价指标体系，选取31个省市为研究对象，利用因子分析和聚类分析方法，对各个地区的区域农业技术创新能力进行综合评价和分析，并提出相应对策，以期在各区域制定农业区域经济发展政策和技术创新政策时提供依据。
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　　关键词：区域农业技术创新能力；因子分析；区域不平衡；评价体系
　　中图分类号：F32 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1672-0407.2012.01.001
　　文章编号：1672-0407（2012）01-001-06 收稿日期：2011-08-1
　　
　　 改革开放30年的实践证明，农业技术创新是推动我国农业增长的主要动力。农业作为国民经济的基础，农业的发展程度和发展水平直接影响到农民收入、农村发展、国民经济基础是否牢固、新农村建设的效果。目前，我国农业发展正逐步实现从传统农业到现代农业的过渡，然而实现农业发展过渡的关键即是我国农业技术创新能力的强弱。
　　 我国农业各区域自然资源、经济发展程度、社会环境的不同，使得我国农业经济增长和农业技术创新能力呈现区域化的特征。因此，正确认识和评价我国农业的区域技术创新能力是我国农业技术创新能力培育和发展的前提和基础。
　　 一、文献综述
　　 基于对农业技术创新重要性的共识，我国学者在理论和实证方面都对农业技术创新展开了探索，但对农业技术创新能力的实证分析相对较少。张淑云等[1]根据柯布-道格拉斯（C-D）生产理论，对农业技术创新扩散速度和农业技术创新扩散对经济增长的贡献份额进行了测定，提出阻碍农业技术创新扩散的因素。赵金秀等[2]在对山东省寿光和青州两地农民进行问卷调查的基础上，利用多元回归模型对农业技术创新能力进行实证分析，发现农民知识共享行为越充分，农业技术创新能力越强；农民从外部获取的知识越多，农业技术创新能力越强。李杨等[3]通过选取11个原始指标构建出农业技术创新能力的评价指标体系，运用因子分析和聚类分析法对我国31个省（直辖市和自治区）的农业技术创新能力进行综合评价与分类。
　　 基于以上文献分析，目前我国学者对农业技术创新能力的研究成果不多，并且很少有学者对农业技术创新的区域差异性进行分析和评价。本文在此背景下，利用因子分析方法，评价各地区农业技术创新能力、分析区域农业技术创新能力的差异，并提出相应对策，明确各自的优劣势，取长补短，希望能对各区域制定农业区域经济发展政策和技术创新政策提供决策依据。
　　 二、区域农业技术创新能力评价指标体系构建与指标选取
　　 （一）指标体系的设置
　　 农业技术创新是推动农业经济发展的动力和源泉，而农业技术创新的资源投入能力是衡量农业技术创新的首要方面，该指标可用农业科技投资完成额、各地区农业（农林牧渔类）研究与开发机构R&D全市当量、农技推广服务机构等来衡量。区域农业技术创新的产出能力反映其各种要素组合产生的实际成效，是判断农业技术创新能力的第二个重要方面，可用农业技术引进品种、各地区大中型农业企业新产品开发项目、国内３种专利申请授权按地区分布（农林牧渔类）、国外主要检索工具收录农业科技论文等指标体现。各地区农用机械总动力、各地区农村居民纯收入、各地区农村居民生活消费支出、年交易额超过1000万元以上的农产品专业市场等指标是农业技术创新的基础保障，因此也选择这些指标作为衡量农业技术创新的指标。经过筛选整合，具体评价指标见表1。
　　 （二）分析模型的选择及基本思想
　　 区域农业技术创新是一种复杂的社会经济现象，是在多个不同的社会组织的相互影响和作用中产生的，因此本文考察的区域技术创新能力的评价指标涉及较多，这些指标之间具有一定的相关性。为了剔除多重共线性的影响，避免主观随意性，本文采用因子分析模型，从这些关系错综复杂的指标间提取少数几个主要因子进行分析，从而更有效地对我国各区域的农业技术创新能力进行评价与分析。
　　 三、区域农业技术创新能力的评价
　　 （一）数据来源
　　 按照先前确定的评价指标，本文选取的数据来自《中国农业年鉴2007》《中国农村统计年鉴2007》《2007中国农业科技推广发展报告》《中国农业综合开发年鉴2007》《2007中国农村全面建设小康监测报告》《中国科技统计年鉴2007》《中国科技统计年鉴2008》《中国第二次全国农业普查资料汇编――农业卷》。
　　 （二）因子分析步骤
　　 本文采用SPSS16.0统计软件对这些指标的统计结果进行因子分析测算。因子分析的第一步是对原始指标进行Z标准化处理，且进行KMO值和Bartlett球形检验。
　　 由表2可知，Bartlett检验值为339.691，P（sig.=0.000）＜0.05，KMO检验测度值为0.665，表明选取的变量指标间存在较强的线性关系，适合做因子分析。
　　 运行SPSS以后，从而得到区域农业技术创新能力的因子特征根及方差贡献率（表3）等结果。由表3可知，变量的相关系数矩阵有三大特征根：4.401、3.396、1.413，且累计贡献率已经达83.724%，超过了80%，故选择其作为公共因子，基本上能够反映11个指标的信息。
　　
　　 为了加强公共因子对实际问题的分析解释能力，对载荷矩阵进行因子旋转，选用方差最大化正交旋转（Varimax），经6次旋转后，得方差旋转因子载荷矩阵表（见表4）。由表4可知，如变量与某一因子的联系系数绝对值越大，则该因子与变量关系越近。如变量X1与第一因子的值0.909，与第二、第三因子的值为0.096、0.004，可见其与第一因子更近，与第二、第三因子更远。
　　 从表4可看出，公共因子F1在X1、X3、X8、X11上载荷值都很大，分别为0.909、0.877、0.842、0.848，这四项指标都表示的是区域农业技术创新过程中财力和人力投入量大小，因此将公共因子F1成为区域农业技术创新投入能力因子；而公共因子F2在X2、X7、X9、X10上载荷比较大，分别为0.909、0.955、0.763、0.735，这四项指标都表示的是区域农业技术创新环境因子；X4、X5、X6在第三个公共因子F3上载荷比较大，它们均反映区域农业技术创新的产出能力状况，因此将公共因子F3成为区域农业技术创新产出能力因子。
　　 最后进行因子评分，以各主因子的信息贡献率作为加重权数计算各地区技术创新能力的综合测评得分，公式如下：
　　 F综=0.29339×F1+0.29018×F2+0.25367×F3
　　 根据该公式可以计算出各公共因子得分和各地综合得分，各地区最终排名如表5所示。
　　 基于以上分析，对各个区域农业技术创新能力的综合得分进行聚类分析，本文采用快速聚类法（K-均值聚类分析方法），运行SPSS16.0软件后将这些区域划分为四类，如表6所示。
　　 （三）实证结果分析与讨论
　　 从单项排名来看，公共因子的排名各有侧重：在F1区域农业技术创新投入能力因子上，上海、河北、四川、山东、江苏、湖南、浙江、北京等地区的分值较高，这些地区对农业技术创新的投入能力较强主要是良好的经济环境和政府政策倾斜等原因。北京、上海、江苏、陕西、四川、浙江、湖北、天津、河南等地区在区域农业技术创新环境因子F2上的分值排名居前，其中，陕西、四川、河南等地区作为传统的农业大省，农业生产新技术应用、农业基础环境投入等方面都得到了国家的政策和经济扶持。而在F3区域农业技术创新产出能力因子方面，广东、山东、浙江、上海、北京、江苏、辽宁、吉林等地区排名靠前，这些地区利用当地较为优越的自然、人力资源、科研机构等资源，极大地提高了农业技术创新效率，从而使得农业技术创新的产出水平高于其他地区。纵观这三项公共因子，贵州、新疆、海南、宁夏、青海和西藏等西部地区的整体排名的一直靠后，呈现越往西部排名越低的趋势。

　　 从综合能力和聚类分析排名来看，区域农业技术创新能力的地区发展不均衡。我们可以清楚地看到，综合能力排名前五位分别是江苏、山东、北京、上海、浙江。根据聚类分析的结果可以看到，北京、江苏、山东、浙江、上海等的区域农业技术创新的综合能力最强，都集中在经济发达和科研实力较强的地区；天津、辽宁、吉林、黑龙江、湖北、湖南、重庆、陕西、内蒙古等地区农业技术创新能力的次之，河北、河南、广东、安徽、福建、江西、广西、云南等地区位列第三；而排在后面几位的是贵州、新疆、海南、宁夏、青海和西藏等西部地区，从第一类到第四类，区域农业技术创新能力呈递减趋势。
　　 综合以上分析可以看出：1.传统农业大省始终是农业技术创新体系中的主力军，例如山东、陕西、辽宁、吉林、黑龙江、四川等地区无论是在区域农业技术创新投入、产出、基础环境建设等公共因子排名都处于中上等水平；2.农业科学技术的高投入不代表高的农业技术创新产出水平，例如河北省的农业科技投入处于较高的排名，但是产出能力排名靠后，这和其区域农业发展程度不高的环境限制有关；3.区域农业技术创新体系不均衡，目前我国区域农业技术创新水平呈现直辖市（北京、上海、天津等）农业技术创新投入产出成基本成正比，其他地区从东部沿海城市开始，向北为东北三省、向西到中部地区、向西到西部地区的农业技术创新水平呈现梯度递减的趋势。
　　 四、对策建议
　　 （一）根据不同地区的特征提高区域农业技术创新能力
　　 北京、上海、江苏、浙江等地处于国家经济文化中心，且科研院所较多，获取国家资源相对集中，综合的区域农业技术创新实力较强，这些地区应侧重于农业技术成果的转换和转移。天津、辽宁、吉林、黑龙江、陕西等地因为得天独厚的自然资源优势和地区优势，区域农业技术创新能力处于中上等水平，但这些地区农业技术创新的市场化程度低，成功的农业技术创新较少，因此这些地区应该开拓和完善农业技术创新的市场化进程，将农业技术成果直接进入农业技术市场流通，从而缩短成果的转化周期，充分发挥拾遗补缺的作用，使农业技术创新与农业生产体系切合得更加紧密。河北、河南、广东、安徽等区域农业技术创新较低的地区，应当提高市场化程度与改革研究机构科研体制应同时进行[4]。海南、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆等区域农业技术创新投入、产出双低的省份，除加速市场化和科研体制机制创新外，地方政府应该逐步加大当地农业投资强度，科学规划投资方向，并采取补贴、奖励等形式鼓励企业和农户增加技术创新投入。
　　 （二）政府主导地位下推进区域农业技术创新的协调发展
　　 基于目前区域农业技术创新体系不均衡的发展现状，政府应引导农业科技管理体制的改革，在机构上要彻底打破行政体制所造成的部门分割、地区分割、学科分割的重复设置局面，建立起科技资源能集中体现区域优势、能为农业可持续发展提供科技保障的新型科技创新体系。
　　 （三）推进农业技术创新的转移和转换过程
　　 基于我国区域农业技术创新整体不平衡的现状，应该积极发展多种形式的产学研结合，通过与科研院校的强强合作，促进农业科技成果转化为农业生产力。同时，应积极扶持和发展农业科技园区技术创新成果的扩散和推广。因为农业科技园区是我国农业技术创新的重要源头和模式，是解决我国农业技术创新成果的示范推广和大面积应用问题的主要途径之一。目前，，我国地市级以上农业科技园区已达500多个，县级以上更达到了3 000多家，随着科技兴农战略的进一步实施，未来还会有更多的国家、省、市、县级农业科技园区陆续建立[5]。
　　 五、结语
　　 通过以上的研究和分析可以看到，我国农业技术创新能力呈现区域发展不平衡的状态，各地区的农业技术创新能力受到投入水平、基础环境等因素的制约而呈现出产出能力的差别，特别是我国东部和中西部之间在农业技术创新能力上存在着较为显著的差异。因此，要提升区域农业技术创新能力，克服农业技术创新能力的区域不平衡，缩小东部与中西部地区农业技术创新能力的差距，必须加强农业技术创新投入强度，加强产学研相结合的农业技术创新体系的构建，激活农业技术创新的积极性，使区域内的技术创新存量快速的转化为生产效益，从而带动区域农业技术创新能力的提升，实现农业技术、经济、社会与生态环境的协调发展。
　　参考文献
　　 [1]张淑云，陶佩君，陈曦，杨忠娜.农业技术创新扩散的实证分析[J]. 河北大学学报（哲学社会科学版），2010（第3）：103-105
　　 [2]赵金秀，杨丽.农业技术创新能力的实证分析――以青州和寿光为例[J]. 科技管理研究，2010（7）：4-5
　　 [3]李杨，杨锦秀，傅新红.我国区域农业技术创新能力评价[J].中国软科学，2009（1）： 86-89
　　 [4]张宗和，彭昌奇.区域技术创新能力影响因素的实证分析――基于全国30个省市区的面板数据[J].中国工业经济，2009（11）：35-43
　　 [5]刘笑明，李同升.农业技术创新扩散的国际经验及国内趋势.经济地理，2006（6）：931-935
　　
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　　作者简介：姚延婷（1982年－）女，汉族，陕西泾阳人，博士研究生，西北政法大学经济与管理学院市场营销系，主要研究方向：农业区域经济，绿色营销。

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