中国省域农业科研机构科技创新能力测度及分析

陈 耀,2,赵芝俊，高 芸

(1.中国农业科学院 农业经济与发展研究所,北京 100081;2.甘肃农业大学 财经学院,兰州 730070)

1 引言

世界各国农业发展的实践充分证明,科技进步是过去也将是未来农业发展的首要驱动力[1-3]。农业科研机构作为我国国家科技创新体系的重要主体、技术创新支持的源头[4],农业科技创新能力水平的高低事关我国农业科技进步和创新驱动发展战略的深入实施。有针对性地开展农业科研机构科技创新能力评价是提高其科技创新能力的重要一环。但由于科技活动的复杂性、创新产出的多样性、农业科研机构的特殊性，现有研究尚未形成一个统一的认识，甚至还存在很大的差异。因此，科学评价和揭示我国农业科研机构科技创新能力的真实状况,准确把握我国农业科技的发展水平和规律,是探寻不断提升我国农业科研机构科技创新能力可行途径的客观要求,具有重要的现实意义。

目前,国内外学者对农业科研机构科技创新能力评价的研究,主要围绕评价指标体系的设计和测度方法两个方面展开。科技评价工作可追溯到20世纪20年代美国国会服务部,随后在欧洲大陆和世界范围内逐步兴起[5]。国外关于科研机构的评价多以实践为主,理论研究相对较少[6]。国内,随着人们对农业科技重要性认识的逐渐加深,相关文献不断涌现。武敏[7]通过系统阐述和分析农业科技创新能力内涵和特征的基础上,基于人力资源能力、基础能力、成果产出能力、成果转化能力四个方面构建了评价指标体系,并采用专家咨询法确定权重对2004年农业部属三院和全国六大区域的科技创新能力进行了综合评价;徐荃子[8]通过对相关概念和关系的梳理,结合农业科技创新公共产品属性,基于科技创新潜力、创新发展、创新产出、创新贡献四个方面构建了评价指标体系,采用主因子分析法对2004年我国西部12个省市农业科技创新能力进行了评价,并与全国平均水平进行了对比分析;卢江勇[9]等依据我国农业科研体制的特点,从科技创新环境、科技创新发展和科技创新产出三个方面构建了评价指标体系,并利用因子分析方法对2007年我国31个省区的农业科技创新能力进行了评价;许朗[10]从我国科技、创新、农业科技创新等内涵分析入手,运用系统的观点,基于科技创新基础能力、投入能力、产出能力、贡献能力四个方面构建了评价指标体系,采用因子分析法对2003年和2006年我国农业科研机构的科技创新能力进行了评价;张静[11]从能力、科学创新能力、技术创新能力内涵分析的基础上,基于农业科技创新潜在能力、发展能力、产出能力、贡献能力四个方面构建了评价指标体系,运用因子分析法对2006—2008年我国整体及各区域的农业科技创新能力进行了评价;陆建中[12]从自主创新的视角,基于系统思维,从农业科研机构内部运行能力、外部影响力、内外协调能力等方面构建了评价指标体系,采用主成分分析法对2009年我国农业科学院35个研究所自主创新能力进行了评价;姜丽华[13]立足系统科学和管理科学的理论基础深入分析了我国农业科技创新过程,从农业科研机构的贡献入手,构建了基于基础能力、产出能力、国际活动能力和科技成果转化能力四个方面的评价指标体系,并采用层次分析法与综合评价法相结合的方法对2007—2009年中国农科院下属31个研究所的科技创新能力进行了评价。

综上所述，现有研究虽然取得了大量研究成果，但仍存在不足:一是学者们基于不同的理论和研究视角,同时受数据可得性的限制,所构建的评价指标体系未形成广泛共识。二是在研究方法特别是在评价指标权重的确定上,主观判断居多,缺乏客观性。三是在研究对象上,以区域农业科技创新能力评价为主,专门针对农业科研机构科技创新能力的文献不足。

基于此,本文试图对现有文献进行拓展:一是根据国家创新理论和农业科技创新理论,在系统梳理和分析农业科研活动规律与农业科研机构自身特点的基础上,通过界定农业科研机构科技创新能力的内涵和构成要素,建立评价指标体系;二是在研究方法上运用客观性较强的熵权TOPSIS组合模型,避免了人为主观因素的影响,更加全面客观地反映农业科研机构的科技创新能力;三是从省域的角度专门针对农业科研机构科技创新能力进行研究,通过系统分析,以期准确了解和掌握我国农业科研的真实水平,为提升各省农业科研机构科技创新能力提供理论支撑。

2 科技创新能力指标体系设计

2.1 科技创新能力的内涵及构成要素

农业科研机构科技创新能力的概念是在科技创新能力概念基础上衍生而来的,基于对科技创新能力概念的不同理解,学者们对此认识仍存在着一定的差异。白献晓等[14]通过分析科学创新能力和技术创新能力的联系与区别的基础上,认为农业科研机构科技创新能力主要指科学创新能力,是由一系列相互依赖、相互联系和相互作用的要素组成,仅仅靠单一的某一个方面是无法说清楚的;徐朗[10]从农业科研的主要任务和农业科研的全过程着手,认为农业科研机构科技创新能力应是科学创新能力和技术创新能力共同组成的有机整体,是一个综合体;胡慧英等[15]认为农业科研机构的科技创新能力是在科技创新过程中所拥有的创造能力;张梅申等[16]认为科技创新能力是一种对科技创新要素创造性集成的综合能力,由内部构成要素和外部构成要素共同组成。上述对此概念的界定均具有一定的合理性,但基于不同的研究视角和理论基础,认识的分歧仍然较大。根据国家创新系统理论和农业科技创新理论,在系统梳理分析农业科研活动规律和农业科研机构自身特点的基础上[17],结合以往学者的研究,本研究认为:农业科研机构科技创新能力是指农业科研机构通过利用和优化配置各种农业科技创新资源,在知识创新、技术创新、成果转化过程中拥有和表现出来的包含多因素、多层次的一种综合能力,是一个动态性的概念,由创新基础能力、创新投入能力、科研活动能力、成果产出能力、转化扩散能力五个要素构成,是上述五种能力的整合集成结果的综合体现。

2.2 科技创新能力指标体系设计

依据上述内涵及构成要素,通过认真梳理国内外大量的相关研究,按照系统性、科学性、合理性、一致性、导向性和可操作性原则,同时参考科技竞争力、科技实力、科技绩效评价指标体系等研究体系,以及目前国内外有影响力的机构发布的创新能力调查表和相关文件材料基础上,经过专家咨询、筛选待选和反复调整,本研究最终确定设置的评价指标体系，见表1。该指标体系由三大指标层级结构组成,其中包含5个一级指标、12个二级指标和27个三级指标。

表1 农业科研机构科技创新能力评价指标体系及编号

3 研究方法及数据来源

3.1 熵权TOPSIS组合方法模型

基本原理:农业科研机构科技创新能力评价是一个多指标综合评价问题[18],在进行综合评价时,权重的确定至关重要。农业科研机构科技创新能力的评价方法可分为主观赋权法和客观赋权法两大类。其中，主观赋权法主要是依赖评估专家的经验和主观判断,缺乏客观性,如德尔菲法、层次分析法等；客观赋权法主要是凭借原始数据所提供的信息来确定,客观性较强,受人为因素的影响较小,如主成分分析法、熵值法等。本文采用客观赋权法中的熵值法来确定权重,以消除确定评价指标权重时人为因素的影响。熵值法的基本原理和思路是:在确定评价指标权重时,根据指标数据本身提供的信息量多少及其变异程度来判断,若某项指标提供的信息量越小,变异程度就越大,熵也就越大,反之亦然。TOPSIS法(逼近于理想值的排序方法)的基本原理和思路是:在各种评价单元集中,首先确定一个正理想解和负理想解,即虚拟的最理想和最不理想的最优值和最差值;其次,通过计算各评价单元与负理想解、正理想解的相对距离大小,并据相对距离大小来排序确定评价单元的相对优劣。本文采用TOPSIS方法主要是基于该方法原理直观、计算简便,更重要的是该方法能够建立一个理想上的最优评价单元[19]。通过评价,各省域的农业科研机构能够根据该理想解寻找各自发展的差距和理想的发展目标,以便更有针对性地探寻和提升各自科技创新能力的途径。

熵权TOPSIS评价方法的具体步骤:

构建评价体系矩阵:假设原始评价指标矩阵为X,即X=(Xij)m×n(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)。式中，i为被评价对象,j为被评价指标。

指标同趋势化:在评价过程中,由于原始评价指标矩阵中可能会出现既有高优指标,也有低优指标的现象,因此必须通过转化为变化方向趋于一致的一类指标。

归一化矩阵的建立:归一化的方法相对较多,本研究拟采用以下公式处理:

(1)

指标权重的确定:运用熵权法确定指标的权重,先确定指标值比重,计算公式为：

(2)

再计算熵值Ej,熵值计算公式为:

(3)

式中,Ej为熵值；K为常数项。K=1/lnm,0≤Ej≥1。

确定指标权重,计算公式为:

(4)

计算规范化后的熵权矩阵,Z=(Zij)m×n,Zij=wjrij。

建立最优向量和最劣向量:根据归一化矩阵Z得到正理想解Z+和负理想解Z-:

(5)

式中,Z+和Z-分别表示评价对象在第j个指标的最大值和最小值。

计算各评价对象与最优方案和最劣方案间的加权欧式距离:

(6)

计算贴近度Ci:

(7)

式中,Ci为被评价对象与最优方案的贴近度。Ci值越大,评价结果越优。

3.2 数据来源

本文数据主要来源于相关年份的《全国农业科技统计资料汇编》,选取2015年我国31个省、自治区、直辖市(不包括香港和澳门特别行政区、台湾地区)，研究对象是全国各省地市级以上(含地市级，不含科技情报机构)农业部门属全民所有制独立研究与开发机构。

2015年,全国共有1049个农业科研机构,其中部属科研机构、省属科研机构和地市属科研机构分别为57个、463个、529个。

4 实证分析

根据熵值法的计算原理与步骤,对2015年我国31个省域农业科研机构科技创新能力的27项指标的原始数据进行处理,按照式(1)—(4)分别计算出各指标的权重(表2)，按照式(5)—(7)计算各个省域农业科研机构科技创新能力贴近度值并排序。同时,对农业科研机构的5个一级指标分别进行测评和排序,结果见表3。

表2 农业科研机构科技创新能力指标体系权重值与排序

表3 我国各省区农业科研机构科技创新能力值及排名

(续表3)

4.1 科技创新能力指标权重分析

由表2可知,权重值排名前五位的指标为:国外资金(D10)、生产经营收入(D27)、基础研究经费支出(D15)、国外发表的论文数(D21)、技术性收入(D26)等。可见,在考察期内影响各省农业科研机构科技创新能力的短板因素集中体现在:①国际交流与国际合作的能力(如指标D10、D21);②原始创新能力依然薄弱,基础研究的短板依旧明显(如指标D15);③科技成果转化与应用依然不畅(如指标D26、D27);④基础设施建设差距依然存在(如指标D12)。这与目前各省区农业科研机构的实际发展状况相吻合。

4.2 科技创新能力测评结果总体分析

由表3可知,全国范围内农业科研机构科技创新能力排在前五位的分别是北京、广东、浙江、江苏、山东,均位于东部地区,北京以绝对的优势排在第一位;排在后五位的是江西、西藏、宁夏、陕西和青海,主要位于中西部地区。全国平均水平仅为0.101,只有北京、广东、浙江、江苏、山东、黑龙江、云南、甘肃8个省份高于全国平均水平,其他省份都低于全国平均水平,说明我国农业科研机构科技创新能力水平整体较低。从东、中、西三大区域来看,东部地区的平均值为0.177,比全国平均水平高；中部地区为0.069,低于东部和全国的平均水平；西部地区为0.052,远远低于全国、东部和中部的平均水平,说明西部地区农业科研机构科技创新能力偏低,进一步说明我国各省农业科研机构科技创新能力从高到低基本遵循东部—中部—西部依次递推。

4.3 科技创新能力测评结果的地区分析

本文采用Ward系统聚类方法,对全国31省份农业科研机构科技创新能力的分类分析见表4。

表4 中国各省农业科研机构科技创新能力分类情况

第一类——高水平地区。这一类仅有北京,其水平最高,主要得益于北京特殊的区位优势,获取国家资源相对集中,且有我国农业研究的领头机构中国农业科学院。从各分项得分看,北京的创新基础、创新投入、科研活动、成果产出4项能力都最高,特别是科研活动能力最强,但转化扩散能力相对较低,排名第三位(在广东和浙江两省之后)。此外,北京的辐射带动能力不强,如周边省份的河北和天津农业科研机构科技创新能力很低。

第二类——较高水平地区。这一类有广东、浙江、江苏、山东、黑龙江、云南6个省份。广东、浙江、江苏和山东是我国经济发展水平很高的地区,且全部位于东部地区。广东的转化扩散能力排名第一位,创新基础能力排名第二位;浙江的转化扩散能力排名第二位;江苏的成果产出能力排名第二位;山东的创新投入能力较弱,排名第二位。黑龙江属于中部地区,是传统农业大省,其科研活动能力很强,排名全国第九位,但成果产出能力较弱,排名第十五位。云南位于西部地区,其创新投入能力很强,排名第二位,仅次于北京。从原始基础数据看,主要得益于获取的国外资金较多。

第三类——中等水平地区。这一类有甘肃、河南、湖北、海南、上海、广西、新疆、安徽、湖南、四川、福建、辽宁12个省份。甘肃属于西部地区,成果产出能力、转化扩散能力和科研活动能力较强。从原始数据看,主要得益于专利申请数量和技术经济性收入比较多,但创新基础能力和创新投入能力较低。河南作为我国的农业大省,创新基础能力和创新产出能力较好,均排名第七位,但其他几项能力较低。湖北省的创新投入能力较好,排名第五位;海南的成果产出能力较好,排名第八位;上海是我国经济最发达的地区,受其创新投入能力和转化扩散能力的影响,农业科研机构科技创新能力较低;广西的科研活动能力、安徽的创新投入能力、湖南的转化扩散能力、辽宁的创新基础能力等分别进入全国前十名,说明4省份这几项能力较好；新疆、安徽、湖南、四川、福建、辽宁等省份各项创新能力均较低。

第四类——低水平发展地区。有内蒙古、吉林、河北、重庆、山西、天津、贵州、江西、西藏、宁夏、陕西、青海12个省份。内蒙古的科研活动能力排名第十位,但转化扩散能力排名第二十九位;吉林的创新投入能力排名第十位,但其他几项能力排名都偏后;河北的转化扩散能力排名第三十位;重庆的创新投入能力排名第十四位,其他几项能力都偏后;山西省的各项能力也偏后;天津市的转化扩散能力排名第十二位,但创新基础能力和科研活动能力排名第二十八位;贵州、江西、西藏、宁夏、陕西、青海5省份除江西属于中部地区以外,其他4个省份都位于西部地区,各项能力较低且排名偏后。

5 结论与启示

主要结论:①从指标权重值看,国外资金、生产经营收入、基础研究经费支出、国外发表的论文数、技术性收入等权重较大,反映了影响我国各省农业科研机构科技创新能力提升的短板因素仍是国际化、原始创新、成果转化与推广,与实际状况吻合。②从总体情况看,我国各省农业科研机构科技创新能力水平整体较低且差异较大、两极分化严重。③通过聚类分析,31个省区农业科研机构科技创新能力分为高水平、较高水平、中等水平和较低水平4类。根据创新基础能力、创新投入能力、科研活动能力、成果产出能力及转化扩散能力等5个方面的得分和原始数据分析,北京、广东、浙江、江苏等高水平和较高水平省份的各项得分较高且排名较靠前;贵州、江西、西藏、宁夏等很低水平的省区排名偏后;其他省区彼高此低,说明影响各省农业科研机构科技创新能力水平高低的因素复杂多样、原因各异。

政策启示:①引导资源的合理配置,进一步激励高水平发展地区的农业科研机构继续发挥自身优势,加强基础研究,增强原始创新能力,强化科技成果转化与推广,积极鼓励其加强国际交流与合作,提升国际影响力。同时，提升东部发达省份农业科研机构辐射带动能力,带动周边省份和中西部地区省份的协同发展。②对中西部地区,特别是创新能力很低水平省份的科研机构,要针对自身发展的短板,寻找突破口。同时，政府要继续出台相应的倾斜优惠政策,大力扶持中西部地区农业科研机构的整体发展,加大农业科研机构研发资源投入和基础设施建设,创造良好的发展环境,激发中西部地区农业科研机构科技创新的积极性,增强科技创新实力,真正实现东部、中部、西部各省农业科研机构均衡与协调发展。