王 丹,杜 旭,郭翔宇
(1.东北农业大学经济管理学院,黑龙江哈尔滨 150030;2.哈尔滨师范大学经济学院,黑龙江哈尔滨 150025)
党的十八大以来,“创新驱动发展”成为国家战略,科技创新被摆在国家发展全局的核心位置。党中央、国务院高度重视农业农村科技创新工作,特别是2013 年11 月28 日习近平总书记在山东农科院考察并座谈时强调,“农业出路在现代化,农业现代化关键在科技进步。我们必须比以往任何时候都更加重视和依靠农业科技进步,走内涵式发展道路”。经过多年努力,我国农业农村科技创新取得重大成就,农业农村科技创新发展的基础也更加坚实[1]。但是,在日益激烈的农业国际竞争中,我国农业科技发展仍面临严峻挑战,农业科技创新能力的提升任重而道远。
采取何种政策措施以有效、持续提升农业科技创新能力是当前农业科技管理中亟待解决的重要问题。正确认识和有针对性地开展农业科技创新能力评价则是提高农业科技创新能力的重要一环[2]。现有关于中国农业科技创新能力评价研究对象主要集中在中国与国际比较、各省市自治区、科技园区、龙头企业、农业科研机构,评价方法主要采用层次分析法、熵权法、因子分析法、灰色关联法、模糊综合法和密切值法[3-16]。省域农业科技创新能力建设是国家农业科技创新能力建设的基础,对于加快推进国家农业科技创新发展具有重要的支撑作用。近年来,很多学者对省域农业科技创新能力评价开展了研究,对本文研究具有重要的借鉴意义,但仍存在以下不足:一是缺少同时从农业科技创新理论和中国农业科技创新体系建设的实际出发,提炼省域农业科技创新能力构成要素,构建能够充分体现省域农业科技创新能力发展水平的评价指标体系;二是大多数研究针对单个省(市、自治区)进行评价[5-9],缺乏省域间的比较分析,仅有的省域间研究或者采用1 年数据做横向静态分析[10-12],或者指标数据只取自农业科研机构等单一创新主体[2],缺乏多年数据的纵向动态对比分析,缺乏充分体现省域农业科技创新系统中多元创新主体的指标数据。
有鉴于此,本文在充分调研省域农业科技创新体系建设情况及国家农业未来科技创新政策导向的基础上,详细分析省域农业科技创新特征与内涵,遵循“主体结构—资源要素—创新绩效”的思路推导省域农业科技创新能力形成路径,进而构建省域农业科技创新能力评价体系。以中国31 个省市自治区(未含港澳台地区)为实证研究对象,深入分析2008—2017 年各省份的农业科技创新能力发展变化情况。研究成果将有助于丰富和发展区域农业创新理论,明确中国省域农业科技创新体系组成架构,掌握各省份近10 年的农业科技创新能力发展变化情况,定位其竞争优势和薄弱环节,挖掘农业科技创新能力发展的制约和促进因素,进而为促进省域之间资源共享、优势互补和协同创新,推进国家农业科技创新能力的整体提升提供依据。
(1)省域农业科技创新特征。与工业部门不同,农业生产对象是有生命的植物和动物,农业再生产是经济再生产与自然再生产的统一,农业科技创新是以生物资源的利用、控制和改造为中心的,因此农业科技创新与其他行业的科技创新相比具有公共产品特性、过程复杂且周期长、不确定性和风险性等特殊性[17-18]。省域农业科技创新除具备上述特征外,还具有典型的区域性特征。不同地区的农业生产条件及其形成的社会经济背景均存在一定的差异。随着地区经济发展水平的变化,以及农业生产条件的改变,农业生产活动亦会产生变化,呈现出不同的时序演进特征。因此,无论从农业科技创新的需求产生背景、研究开发条件来看,还是从其成果的应用与推广的过程来看,农业科技创新必须基于当地的气候、地形、土壤和水文等自然地理条件,同时考虑当地的科技创新体制、市场发育和产业政策等社会经济状况。
(2)省域农业科技创新内涵。鉴于省域农业科技创新多方面的特征,本研究将省域农业科技创新定义为参与农业科技创新过程的一系列创新主体(政府、涉农企业、农业科研院所、涉农高等院校、农业科技中介机构、新型农业经营主体与普通农户等),以国家农业科技创新体系为背景,汇聚省域内外的农业科技创新要素,通过协同互动创造新知识,发明新品种、新技术,并将其转化推广应用到农业生产实践,从而实现经济效益、社会效益与生态效益协调统一的全过程。省域农业科技创新概念包括6层含义:
1)省域农业科技创新主体包括政府、涉农企业、农业科研院所、涉农高等院校、农业科技中介机构、新型农业经营主体与普通农户等。政府不仅通过制定和实施科技创新政策来营造良好的科技创新环境和培育农业科技创新主体,而且是基础知识、产业共性技术和技术创新基础设施的提供者;涉农企业,尤其从事创新研发的农业龙头企业是农业科技创新的重要骨干力量;涉农高等院校是知识、技术和人才的主要供给者,同时也肩负技术培训与推广工作;与涉农高等院校类似,农业科研机构同时还担负着国家农业重大基础与应用基础研究、应用研究和高新技术研究的任务,在推动农业科技创新、服务地方经济、培养高层次科研人才等方面发挥重要作用;新型农业经营主体和普通农户主要是农业科技创新成果的应用主体,但实力强的农民合作社等新型经营主体也是科技研发主体;农业科技中介机构是创新主体之间信息沟通的桥梁和纽带。
2)省域农业科技创新需要汇聚省域内外各类创新要素,并确保创新要素在创新体系内的无障碍流转。省域农业科技创新要素包含农业科技创新支撑要素、农业科技创新投入要素和农业科技创新产出要素。农业科技创新支撑要素是省域农业科技创新活动的支撑平台,具有基础性、连续性和公共性等特点。农业科技创新投入要素主要包括农业资金投入和农业人力投入,资金是农业科技创新活动的重要物质基础,人力资源是科技创新活动的源动力。农业科技创新产出要素涵盖从农业科技创新成果产出、转化到价值实现全过程,即包括反映农业科技原始创新能力的科技创新成果数量、农业科技成果提高现实生产力的水平,以及农业科技产生的经济、社会和生态综合效益。
3)省域农业科技创新是各类创新主体调动各类创新要素为进行农业科技创新活动而形成的协同创新网络。省域农业科技创新作为多个创新主体参与、多种创新要素汇聚、多重创新环节构成的复杂系统过程,以及相比其它行业科技创新的特殊性,已打破以往投入—产出或上游—中游—下游的单一线性创新模式,转向一种链环互动的创新整体系统模式。创新主体之间、创新要素之间、创新主体与创新要素之间逐渐形成相互作用的网络体系。
4)省域农业科技创新以国家农业科技创新体系为背景。全面提升国家农业科技创新能力不是各自为战,而要从全局谋划一域、以一域服务全局,在更长时期、更大范围和更高层次上进行全国“一盘棋”的整体统筹,实现国家农业科技创新“大协同”发展。因此,各省市自治区在实现区域内部农业科技创新协同发展的基础上,要积极寻求省域间协同发展,突破部门、层级、区域、单位、学科专业等界限,实现具体的、实质性的、可操作的联合与协作,各省域实现资源共享、优势互补、合作共赢[19]。
5)省域农业科技创新过程包括研发、转化、推广、应用以及效益实现5 个主要环节。农业科学研究与技术开发环节产出科技创新成果,这是科技创新的源泉;农业科技创新成果只有走出实验室,经过转化和推广应用到田间地头,真正转化为成熟的产品与先进的模式,才能真正提高农业发展质量和农业综合效益。因此,要将农业科技创新成果转化推广放在与成果研发同等重要的位置,解决好科研和应用“两张皮”现象,不断提高科技成果的供给质量和转化效率。
6)省域农业科技创新的最终目标是实现经济效益、社会效益与生态效益的协调统一。习近平总书记提出“金山银山,不如绿水青山”,要牢固树立可持续发展观念。农业科技是农业发展的强大支撑和驱动力,农业科技创新不能仅着眼于经济效益而忽视社会效益和生态效益,农业科技的创新不能以牺牲环境、消费能源为代价,而是要体现“生态、低碳、循环经济”等理念,要用长远的战略眼光来进行科技创新。
基于省域农业科技创新的特征与内涵,从创新能力是“对科技创新要素创造性集成的能力”这一本质特性来界定省域农业科技创新能力[20],即省域农业科技创新能力是指某个省市自治区的创新主体有效利用和优化配置各种农业科技创新要素,通过科学技术研发、科技成果转化推广和应用等一系列科技创新活动,产出高水平农业科技创新成果、提高农业生产能力和获取最大经济效益、社会效益与生态效益的综合能力。
省域农业科技创新能力是各类创新主体协同及多种创新要素彼此匹配、相互作用的结果,其强弱是衡量一个省域农业科技创新体系结构优化与功能发挥程度的重要尺度。由此可见,省域农业科技创新能力形成遵循了“主体结构—资源要素—创新绩效”的形成路径(如图1 所示)。
图1 省域农业科技创新能力的形成路径
省域农业科技创新能力是将省域农业科技创新的诸多方面进行系统集成的、内涵丰富的综合概念。依据以上对省域农业创新能力形成路径的分析,我们认为省域农业科技创新能力是由农业科技创新支撑能力、农业科技创新投入能力和农业科技创新产出能力3 个方面共同构成。(1)省域农业科技创新支撑能力既反映了各省份经济与社会发展水平,又体现了其农业科技创新发展基础,为各省份农业科技创新发展提供有力保障。(2)省域农业科技创新投入能力体现了各省份对农业科技创新发展的重视程度,投入的规模、质量和结构优化程度决定着创新产出的多少和创新效率的高低。(3)省域农业科技创新产出能力是各省份农业科技创新活动的成果和价值实现,是科技创新绩效的重要体现,科技创新产出的数量和质量也体现了科技创新活动开展的顺利程度。
1.3.1 省域农业科技创新能力评价指标体系
本研究基于省域农业科技创新特征与内涵分析及省域农业科技创新能力概念界定,并基于对我国农业科技创新体系建设的全面调研分析,从三大创新要素(农业科技创新支撑要素、农业科技创新投入要素和农业科技创新产出要素)筛选出有代表性、有针对性的评价指标,并与农业农村部负责农业科技创新体系建设的管理部门和相关专家进行多轮讨论,最后构建了包括3 项一级指标、9 项二级指标、27 项三级指标和70 多项解释指标的省域农业科技创新能力评价指标体系(如表1 所示)。
1.3.2 省域农业科技创新能力评价方法
(1)指标数据标准化处理。为了消除指标间量纲的影响,需要进行数据标准化处理,以保证数据指标间的可比性。本文采用极值法对原始数据进行无量纲化处理,无量纲化后的每个指标的数值都在0~100 之间,并且极性一致。
(2)指标权重确定。本研究采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)确定各级指标权重。调查问卷对象涵盖农业农村部和科技部等政府部门、涉农企业、农业科研院所(部属、省属、地市属)和涉农高等院校等各主要创新主体的相关人员,以确保权重的合理性。经过层次结构模型建立、比较判定矩阵构造、权重向量计算和一致性检验等一系列步骤,最终计算获得各级指标权重值,如表2 所示。
表2 层次分析法指标权重
(3)评价模型构建。本文采用线性加权和法计算省域农业科技创新能力的评价分值,评价分值越高说明某省份的整体农业科技创新能力越强;反之,说明该省份的整体农业科技创新能力较弱。具体计算模型为:
2017 年,省域农业科技创新能力评价结果如图2 所示,排名前10 位的地区依次是北京、江苏、山东、广东、浙江、上海、四川、湖北、黑龙江和湖南。
图2 2017 年省域农业科技创新能力评价结果
从排名变化情况看(表3),与2008 年相比,排名上升的地区有10 个,分别是上海、湖北、福建、陕西、安徽、云南、广西、甘肃、海南和贵州,其中上升幅度最大的是云南省,上升了4 位;排名下降的地区有12 个,分别是四川、黑龙江、湖南、河南、辽宁、河北、新疆、内蒙古、天津、江西、重庆和青海,其中下降幅度最大的是辽宁省,下降了3 位;北京、江苏、山东、广东、浙江、吉林、山西、宁夏和西藏9 个地区排名没有变化。
表3 2008 和2017 年省域农业科技创新能力排名与变化
省域农业科技创新支撑能力、投入能力和产出能力3 项一级指标评价结果详见表4。在3 项一级指标排名中,北京、江苏和山东实力显著,位列前3名。农业科技创新支撑能力低于其综合能力排名的省份按名次差距(>3)依次为云南(25/18)、上海(12/6)、河北(22/17)、辽宁(19/15)、广西(27/23)、海南(30/26)。农业科技创新投入能力低于其综合能力排名的省份按名次差距(>3)依次为福建(20/12)、四川(11/7)。农业科技创新产出能力低于其综合能力排名的省份按名次差距(>3)依次为山西(26/21)、内蒙古(25/20)、陕西(19/14)、甘肃(28/24)。各省与其综合能力排名差距较大的一级指标为其农业科技创新能力的薄弱之处,需要予以关注。
从区域评价结果来看,华东区创新综合能力及3 项一级指标均全国领先,华北区位列第2,东北区和中南区处于中游,西南区和西北区排名靠后。
表4 2017 年各区域农业科技创新能力及一级指标评价结果
3 项一级指标下的9 项二级指标评价结果详见表5,进一步分析可以呈现出各省市自治区农业科技创新能力发展的制约和促进因素。以上述一级指标低于其综合能力排名的省份为例:
(1)在农业科技创新支撑能力方面,云南(18名)的制约因素为经济条件(26名)和农业基础条件(30名),其GDP 水平(28名)、财政收入水平(23名)和农业物质生产条件(30名)落后明显;上海(6名)的制约因素为农业科研与推广条件(22名)和协同创新与产业化条件(29名),明显落后的指标为农业科研组织(28名)、农业科技创新平台(18名)、协同创新条件(13名)、高新技术产业化条件(28名);河北(17名)的制约因素为农业科研与推广条件(28名),其农业科研组织(23名)、农业科技创新平台(24名)、农业技术推广条件(29名)落后明显;辽宁(15名)的制约因素为农业基础条件(20名)和协同创新与产业化条件(20名),明显落后的指标为农业物质生产条件(16名)、高新技术产业化条件(18名);广西(23名)的制约因素为农业科研与推广条件(25名)和协同创新与产业化条件(25名),其农业科技创新平台(28名)落后明显;海南(26名)的制约因素为农业科研与推广条件(31名),其农业技术推广条件(31名)尤其落后。
(2)在农业科技创新投入能力方面,福建(12名)的制约因素为农业资金投入(20名)和农业人力投入(17名),明显落后的指标为政府农业科技研发投入(23名)、农业科技研发主体投入(18名)、农业研发人员数量(16名)、新型职业农民素质(16名);四川(7名)的制约因素为农业人力投入(21名),其农业高端人才数量(16名)农业研发人员数量(17名)、农业技术推广人员数量(17名)、新型职业农民素质(24名)落后明显。
(3)在农业科技创新产出能力方面,山西(21名)的制约因素为农业综合效益(29名),明显落后的指标为农业土地生产率(28名)、农业劳动生产率(30名)、农业增加值年增长率(25名);内蒙古(20名)的制约因素为农业科研成果转化推广(28名),其农业科研成果转化应用水平落后明显;陕西(14名)的制约因素为农业科研成果转化推广(23名),农业科研成果转化应用水平(24名)、农业新品种推广水平(21名)两项指标均落后明显;甘肃(24名)的制约因素为农业综合效益(30名),其农业劳动生产率(31名)、农村居民收入水平(31名)尤其落后。
表5 2017 年各省域农业科技创新能力二级指标评价结果
本文首先分析了省域农业科技创新特征与内涵,界定了省域农业科技创新能力概念,推导出省域农业科技创新能力形成路径,进而从农业科技创新支撑要素、投入要素和产出要素3 个方面构建了省域农业科技创新能力评价指标体系。然后,运用层次分析法和线性加权和法对2008—2017 年中国31 个省市自治区的农业科技创新能力进行评价和分析。主要结论如下:(1)省域农业科技创新能力稳步提升。随着经济水平的提升,各省份不断优化农业基础条件,加强农业科研与推广,注重协同创新与产业化,科技创新支撑能力稳步提升;加大农业科技创新资金和能力投入,科技创新投入能力稳步提升;从而产出更多的科研成果,带来更大的经济、社会与生态效益,科技创新产出能力稳步提升。(2)省域农业科技创新能力整体偏低。2017 年最高分仅为76.62,平均分仅为 26.52;仅北京、江苏和山东3 个省(市)得分高于40,21 个省(市、自治区)的得分低于30,占67.7%。(3)地区差异较大,发展不均衡。本文采用标准差来衡量省域农业科技创新能力的绝对差异,标准差的数值越大,表明各省份之间的绝对差异越明显。2017 年各省份农业科技创新支撑能力、投入能力和产出能力的标准差分别为12.00、14.50 和15.00,进而导致各省份农业科技创新能力的标准差为13.78。结果表明各省份之间的农业科技创新能力绝对差异较大,两极分化比较严重。(4)省域创新能力排名呈现“区域锁定”现象。过去10 年来,北京、江苏、山东、广东和浙江稳居前5名;在前10名省份中,除湖北省从第11名跻身为第8名、河南省由第10名降为第11名,其他领先省份仍保持其明显的创新优势。(5)三项一级指标得分同高同低。创新能力领先省份同时具备较强的农业科技创新支撑能力、投入能力和产出能力,而落后省份的三方面能力均较差。
基于以上结论,为提升农业科技创新能力,本文提出如下政策建议:(1)各省市自治区政府积极响应国家创新驱动发展战略和国家乡村振兴战略,高度重视农业科技创新对现代农业的引领作用。(2)各省份综合考虑国家农业科技创新政策导向和本省农业科技创新发展现状,从农业科技创新支撑、投入和产出三个方面入手配置农业科技创新要素,“三管齐下”,不断提升农业科技创新能力。(3)引入先进的创新生态系统管理理念,促使省域农业科技创新系统内部各类创新主体协同互动,各类创新要素顺畅流动、高效配置。(4)各省份明确各自内部竞争优势和薄弱环节的同时,了解其他相关省份的创新发展情况,突破区域界限,有针对性地开展省域间协同合作,充分释放彼此知识、技术、人才、资金、信息等创新要素活力,实现优势互补、合作共赢。