资源统筹下县域科技扶贫产业模式创新

郭琳，李英

（商洛学院电子信息与电气工程学院，陕西商洛726000）

当前随着国家精准扶贫战略计划的稳步推进，贫困地区面域和人口得到快速减少[1]。但是，由于政策红利和投资规模不具备持续性，在市场经济杠杆调节下，使得资源匮乏、地理位置偏远的地区返贫压力增大，未来存在着扶贫产业荒废、创业组合体解散等问题[2-3]，影响到国家扶贫战略目标的实现。

在当前普及大数据的信息化时代，开始发展以大数据为基础的互联网政务服务，研究通过数字互联网和人工智能挖掘需要的资源和信息，从而提高了资源利用率和办事效率。比如，杜孝珍[4]提出大数据环境与公共决策系统的相互促进和发展，以及治理能力现代化问题；赵红梅等[5]对黑龙江科技资源的集聚水平和微观机理进行实证研究，提出企业和高校集聚体的协同共生；李琳[6]设计了“互联网+”下江苏省创新创业公共服务平台的框架；戚湧等[7]提出构建科技资源共享博弈模型，以此提高资源使用效率，推动区域科技创新；吴高辉[8]研究了农村社会扶贫资源的分配机制和治理逻辑。以上文献提出了利用互联网+、大数据和资源共享在公共政务中的重要性和应用策略。研究在资源统筹系统下，科技扶贫产业通过对扶贫投入背后各方面收益进行整合和优化，寻求一种新的资源投入与管理模式，有效引导和干预扶贫产业的科学投入方式，从而提高贫困地区科技扶贫产出效益，长久地保障脱贫成果与产业扶贫服务水平，助力地方经济转型。

1 柞水县创新创业服务平台与科技扶贫产业

地处秦岭山区的陕西省柞水县，属于国家级深度贫困县之列，扶贫攻坚战以来积极抢抓我国科技部定点帮扶机遇，紧扣创建国家科技创新驱动县域经济发展示范县工作重点，在科技扶贫中、省、市、县四级联动机制作用下，坚持“协同创新”发展理念，搭建了基于扶贫产业的科技创新创业服务平台，平台的组成机构与重要内容如图1所示。

图1 科技创新创业服务平台组成图

围绕创新创业服务平台，柞水县投建了陕西省科技资源统筹中心柞水分中心，培育创客团队16家、创新企业17家和有知识产权优势企业8家，与吉林农业大学、西北农林科技大学、商洛学院等十余家科研院所签订战略合作协议，建立院士工作站1个、农业专家大院4个、省级产品研发中心1个和重点实验室7个[9]，启动建设商洛市的国家农业科技园区，为脱贫攻坚工程提供科技支撑和示范。2017年科技进步贡献率达到54%，柞水县科技局获陕西省唯一的全国科技管理系统先进集体。

通过实地调研发现，柞水县科技资源统筹中心积极发挥科技成果展示、技术培训、质量检测、金融服务、创新创业和科技资源共享等方面的服务平台作用，引导实施科技扶贫计划项目，发挥科技支撑和指导作用，充分激发扶贫产业组成单元的创新、创业潜能，营造社会共同推进产业扶贫的良好局面。截至2018年5月，柞水县创建科技示范镇5个、示范村30个、示范户500余家；依托西川木耳小镇技术研发中心，成功培育了金木耳、玉木耳、竹荪、羊肚菌等珍稀食用菌；引进南方五味子北移技术，建设了五味子标准化栽植基地等6个特色产业示范基地，带动1 300余户贫困户的4 000余人精准脱贫[10]。当前，形成了“基地+企业+专家+贫困户”的典型扶贫模式，如图2所示。

图2 典型扶贫模式

但是，贫困地区的人口和消费需求较小，以需求为导向的市场经济对发展当地第三产业的刺激作用不强，为持续脱贫提供的保障能力有限，当扶贫投入水平不足时，扶贫产业发展就会出现迟缓、滞后等困境。在贫困县柞水的科技扶贫产业中，投入与产出的利益主体，涉及到若干部分，如图3所示的政府部门、企业主、从业者和贫困户。引用博弈论相关原理分析可知，科技扶贫产业中的各收益主体之间，也存在着利益的冲突与合作[11]，如何减少冲突，促使各主体之间健康、可持续合作成为解决问题的关键。

图3 共生单元的关系图

2 理论研究与建模

2.1 理论基础与分析

美国密歇根大学的科学院院士阿克塞尔罗德年教授，提出了合作博弈理论[12]，以著名囚徒困境游戏为基础，研究了合作的建立、侵入合作噪音和合作复杂性，潜在合作策略如何在复杂环境中立足或者脱颖而出，以及立足策略如何在群体中能抵御不合作策略的入侵。协同学的理论奠基人哈肯研究认为[13]，在复杂系统的跨领域协同中，竞争与协同成为自组织系统运行的两种动力，竞争会促使系统走向非平衡状态，协同会促使系统走向平衡状态；德国生物学家德贝里提出了生物界共生理论[14-15]，即生物群之间组成了共同依存和协同进化的共生关系。继后很多科学家研究发现，共生关系不仅存在于生物界，而且适用于世界各种领域。协同共生模式一般情况下，共生理论包括寄生、偏利共生、对称互惠共生和非对称互惠共生四种行为模式，它们反映和确立了协同共生单元间的生产交换关系，决定了共生单元对系统可能产生的正负作用，通过物质流、能量流和信息流等形式影响系统协同共生体[16]。

2.2 理论新模型的建立

借助现有参考文献，结合协同学、共生学和合作博弈理论基础，提出一种协同共生理论，建立应用于贫困地区的资源统筹系统下“科技产业-扶贫创业”协同共生模型，在贫困地区资源统筹系统中，通过科技产业和扶贫创业二者的合作博弈，提高产业资源利用率，产业经济体（主要指企业）和贫困户双方通过协同共生系统获取最优的资源投入与效益产出。协同共生模型中各收益主体在资源统筹系统下相互博弈，通过利益冲突到合作，最后达到协同共生的理想状态，期间各方会主动弥补缺陷，共同提高工作质量，创造更好的科技产业产出效益和扶贫创业服务水平。“科技产业-扶贫创业”协同共生模型，与德贝里提出的生物共生理论类似，主要包括三方面要素即：协同共生单元、协同共生模式和协同共生环境。

对于贫困地区的资源统筹系统，科技扶贫产业的利益相关主体都属于模型的协同共生单元，即为政府服务部门、企业主、从业者和贫困户，共生单元之间的关系如图3所示，由他们构成协同共生体，通过交换信息、物质、劳动力和货币的方式，在共生系统中进行投资和收益[17]；科技扶贫产业的协同共生环境的要素包括地方科技产业发展水平、政府扶贫投入、企业生产规模和效益、自然资源、市场竞争力强弱、贫困户创业意识、扶贫政策和管理水平等；科技扶贫产业的协同共生模式指在科技产业和扶贫创业博弈合作下产生的相互关系，目标是形成有序的博弈结构和稳定的共生特性，通过模型系统共生体之间的自我调节、相互配合和自我组织，引发合作效应，放大聚合功能。

从科技产业与扶贫创业协同共生理论角度看，政府服务部门、企业主、从业者和贫困户作为相互独立的共生单元，完成某次或一个时段的创新创业工作所付出的资源、劳动力和资本投资，都可作为模型的资源投入，所获得利润效益即为模型的产出[18]。现定义共生单元的组成为n1,n2,…,ni，通过系统的资源投入，可以通过式(1)得到协同共生单元的总产出W；当科技扶贫投入总量不变时，为了稳定获得较大科技扶贫产业的产出，在贫困地区的资源统筹系统下，需要统筹规划各协同共生单元的投入，如式(2)所示，为科技产业与扶贫创业协同共生系统理想资源投入分配状态系数Ksm。

式中，W为系统模型总产出；Wsi为各共生单元产出；Ws为新增产出；Wci为各共生单元的投入；Ksm为模型稳定投入分配状态系数。

通过式(2)模型，认为该系统的投入分配为对称性模式，即处于稳定状态，此时协同共生模型所对应的科技资源统筹系统具有理想激励效率。但是，此分配模式忽略了共生单元之间的不平等性，在实际中很少孤立使用。科技扶贫产业在物质和货币方面的投入是可以统计的，但是在模式创新和管理服务上的投入，通常以政策法规、检查监督和奖励等方式开展，此部分很难量化；另外，产业从业者的投入部分，主要表现在日常服务工作中，贫困户的投入主要为资源和劳动力，产业发展到成熟期主要为股份和劳动力，这些在实际操作中都需要专业量表来量化。

3 模型的应用与分析

根据资源统筹系统下“科技产业-扶贫创业”协同共生模型中，把影响科技扶贫产业稳定发展的主要因素，包括扶贫产业项目重要性、政府扶贫政策与投入、项目投资前景与环境、核心产品的竞争力、企业生产与管理效益、资源循环利用水平、扶贫户创业意识态度和从业者创新服务意识等作为BP神经网络训练学习的输入层，如图4所示，同时假设临界调节系数极值α0=0.20。本文主要选择了柞水县正在实施的科技扶贫产业项目如农光互补大棚木耳、食用菌与高山蔬菜种植、中药材种植与深加工、核桃与板栗种植与加工、生态猪鸡与冷水鱼、生态马铃薯与特色小吃包装、绿色农产品电子商务、民俗文化与生态旅游[19]，其中具有代表性的17家龙头企业作为学习样本，邀请了农业、经济、新能源等行业专家组成评价小组，把近几年扶贫产业相关的项目投资情况和实施状态数据，包括产业投入、利润产出、资源循环利用率和扶贫贡献率等，以及扶贫投资计划与政策，提供给评价成员认识和熟悉，然后由专家根据科技扶贫产业投入影响因素评价量表1对图4的输入层影响因子φi进行评价打分，统计计算结果后求平均值。

由于扶贫产业的产品，大多为农特产品，受到市场价格波动和气候条件的影响较大，投资环境复杂多变，收益率经常发生突变，造成上述对称性模型失衡。因此可以将模型(2)修改为非对称性互惠共生模型，用来调节资源投入分配比例。另外，在农村贫困地区，要充分考虑扶贫产业组成成员的参与积极性。比如，首先要保障扶贫户的最低收入和技能业务培训，以及从业者的工资收入；其次要保障企业主的投资利润率和产业的良性发展；同时，政府管理部门能保证科技扶贫产业的投入度（包括扶持政策、便民绿色通道、税费、基本设施建设等），提高公共服务保障水平。但是偏离状态系数α不能过大，否则会影响到共生单元中收益比例偏少者的参与积极性，根据非对称性互惠协同共生模型的调节功能，存在一个调节系数的临界极值α0，当αi＜α0时，协同共生模型系统稳定；当αi≥α0，协同共生模型将解体。根据式(1)和式(2)，推导出偏离对称共生状态系数α：

式中：αi为偏离对称共生状态系数；Ki为各协同共生单元的投入分配系数；Ksm为协同共生系统的稳定投入分配系数。

表1 科技扶贫产业投入影响因素评价量表

图4 科技扶贫产业协同共生BP神经网络学习结构

根据市场经济体制的要求，科技扶贫产业的投入由协同共生单元的收益来确定。共生体中，企业及企业主应该承担最大责任，但是基于资源统筹的科技扶贫产业共生模型的特殊环境，资源与成本投入的分配比例会带有倾斜性。比如，在西部偏远山区，存在人口稀少、消费水平低，气候、道路和生产设施条件差，生产资料和消费市场比较远等客观原因，外地企业不愿意在当地长期投资，故政府管理部门的投资比例势必会加大，用以改善生产环境和提高公共服务水平。所以要求模型系数能机动变化，主动适应复杂的农村市场和科技扶贫产业的共生环境。

在分析过程中发现，BP神经网络-Matlab算法具有较大学习归纳能力、容错性和插值性等自适应能力[20]，结构如图4所示。把前面采集的17个学习样本，见表2所示，输入到单向传递的多层前进性BP神经网络中，经过中间隐含层的学习传播到输出层，然后按照减少任务输出和实际误差的方向，利用误差逆传递法逐层修正各连接权值，最终回转到输入层的学习样本中，得到此时偏离对称共生状态系数αix值为0.18，小于临界极值α0。通过证实说明，模型仍稳定存在，协同共生系统呈健康发展状态，模型的非对称性投入调节系数用于科技扶贫资源投入分配，满足当前柞水县扶贫产业的发展需求。

表2 学习样本与仿真结果

假设科技产业与扶贫创业协同共生系统的稳定投入分配系数Ksm为0.40，由式(3)可推导出模型调节系数的计算公式为：

由式(4)求得此时模型的调节系数为0.472，其为非对称性协同共生模型的调节状态系数，可作为柞水县科技扶贫产业各共生单元下一次的资源投入分配系数用，前提是αix不大于极值α0，满足协同共生模型存在条件。为了提高模型应用的科学性和正确率，在推广使用时，可以适当增加共生系统的学习样本，提高学习容错性，模型仿真训练结果就更加精确和适用。

4 结论

在分析扶贫产业发展困境的基础上，在资源统筹系统下提出了一种“科技产业-扶贫创业”协同共生模型，应用到柞水县科技扶贫产业的健康发展研究中，为经济困难地区的脱贫问题提供建议和策略。重点研究了特殊环境下模型动态调节系数在优化资源投入、协同单元稳定共存的机理，并经过了BP神经网络模型的训练学习优化。通过国家级深度贫困县柞水，在创建国家科技创新驱动示范县过程中的具体数据为基础，进行了模型应用和验证。在解决科技扶贫产业的资源投入分配问题中，协同共生模型明确了产业主体组成，以及资源投入责任与受益标准，通过灵活调整资源投入的分配状态系数，协调好科技扶贫产业各主体的利益关系，使得协同共生模型不会解体，资源投入不会断裂而致使扶贫产业荒废。