中国农业科研人才空间分布及其对农业高质量发展的影响

薛鹏飞, 刘爽, 林青宁

(1.中国农业科学院农业资源与农业区划研究所, 北京 100081; 2中国农业科学院农业经济与发展研究所, 北京 100081)

党的十九大报告指出：“我国经济发展已逐步从高速发展向高质量发展转变。”农业作为我国经济发展的“战略后院”与“压舱石”，如何统筹谋划以实现高质量发展对于全面实现农业现代化具有重要意义。党的十九届五中全会指出：“坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，把科技自立自强作为国家发展的战略支撑。”近年来，我国农业科技发展取得重要进步，农业研发投入快速增长，带动了我国农业科技成果迅速攀升的增长态势。尽管成绩喜人，但近期的中美贸易战却给我国的自主创新能力敲响了警钟，重大动植物育种、重大动植物疫病防控依旧制约着我国农业自主创新能力的提升与高质量发展的实现。十九届五中全会指出：“面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康，深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，完善国家创新体系，加快建设科技强国。”现阶段我国农业产业正处于向现代化发展的关键节点，亟需高质量人才发挥其驱动效应，以实现农业产业的创新驱动。然而农业生产存在较强的地区差异，农业人才的结构性矛盾也较为突出，因此，探究我国农业科研人才的空间分布格局对农业高质量发展的影响具有重要的现实意义。

现阶段关于农业高质量发展的研究多从制度因素、基础建设与投资、气候变化以及要素禀赋等角度展开[1-6]。农业科研人才作为农业科技创新的重要驱动力，其空间分布情况必然影响农业高质量发展进程，但较少有研究探索地区农业科研人才空间分布对农业高质量发展的影响以及农业科研人才的空间分布问题。关于美国、英国及法国等发达国家人才分布与经济发展的研究普遍认为，高等人才主要集聚在经济发展区域，显著促进了区域经济发展[7-12]。伴随我国大学教育逐渐大众化，高等教育人才主要集聚在经济发达的城市地区，而非高等教育人才则主要集聚在农村地区，北京、上海和广州是典型的高等教育人才热点区域，亦与高等人才集聚有助于区域经济发展的论点相符[13-16]。农业科技创新有其特殊的生命属性、长周期属性、自然环境约束性、市场属性以及人类健康高度相关的属性，在农业转型升级过程中必需发挥农业科研人才的重要作用。欧美等主要发达国家的农业科技创新体系均体现了对农业科研人才的重视，如加大稳定性经费支持力度、提高农业科研人员待遇、优化科技体制机制等。上述研究为本文提供了基础，但关于农业科研人才空间分布及其对农业高质量发展影响的研究还较为少见。现阶段我国已经形成了“院士—正高—副高—助研+支撑人员”的农业科研人才队伍体系，无论是学历结构还是年龄结构均不断优化完善[17]。作为农业大国，我国当前农业发展现状亟需人才来推动实现农业现代化，为明确农业科研人才空间分布格局及其对农业高质量发展的带动作用，本文基于2009—2015年我国农业科研人才数据，使用空间统计与局部自相关分析方法探究其空间分布与收敛性，并在此基础上构建回归模型实证检验农业科研人才空间分布对农业高质量发展的影响，探索影响路径，以期为农业人才培养和引进战略提供参考。

1 数据来源与方法

1.1 数据来源

本文数据来源于《中国农村统计年鉴》《中国统计年鉴》以及国家统计局。农业科研人才数据来源于《中国农业科技统计资料汇编》 《高等学校科技统计资料汇编》以及《中国科技统计年鉴》，样本区间为2009—2015年，共1 953条样本，数据为省级面板数据。

1.2 变量说明

1.2.1农业高质量发展测算指标借鉴已有研究，农业高质量发展以农业绿色全要素生产率(total factor productivity,TFP)表示，测算方法选择EBM-非期望DEA。其中，投入变量包括农作物播种面积(103hm2)、第一产业从业人数(104人)、化肥使用量(t)、农业机械总动力(104kW)以及农药使用量(t)。产出变量包括期望产出与非期望产出两部分，其中期望产出选择农林牧渔生产总值(108元)，非期望产出使用生产过程中所产生的碳排放总量表示。

1.2.2农业科研人才变量本文的主检验变量为农业科研人才，划分为博士、硕士以及本科三类，分别以农业高校以及农业科研机构相关从业科研人员数量表征。

1.2.3其他变量借鉴已有研究，本文实证农业科研人才空间分布对农业高质量发展影响所涉及的其他变量包括：受灾率(比例)，即受灾面积与农作物播种面积的比值；农业结构变化，即粮食播种面积与总播种面积的比值；农业投资，即农林水财政支出占财政总支出的比例。

1.3 研究方法

本文以中国农业科研人才为样本，首先使用冷热点分析方法探究其空间分布格局，在此基础上构建回归模型证检验中国农业科研人才空间分布对农业高质量发展的影响，涉及的研究方法如下。

1.3.1冷热点分析(Getis-OrdGi*)GIS是一种基于计算机的工具，可以对空间信息进行分析和处理，GIS技术将地图这种独特的视觉化效果和地理分析功能与一般的数据库操作集成在一起。本研究使用GIS系统中的冷热点分析，即G统计和I统计相结合的方法，用来揭示局部要素空间分布相对于总体的模式特征，识别出具有统计显著性聚类的区域，说明这些事件正在受某些空间过程因子的影响，存在空间上的关联性。

1.3.2绝对β收敛分析本文使用绝对β收敛探究中国农业科研人才是否存在趋同化趋势，即科研人才低分布地区能否追赶高分布地区，并在长期内保持均等化，分析公式如下。

(1)

式中，Lit以及Li0分别为t时期i区域的农业科研人才数量以及基期(2009年)i区域的农业科研人才数量，在实证结果中，若β值为负，说明存在绝对β收敛。

1.3.3EBM-非期望DEA农业高质量发展以绿色农业全要素生产率表示，在传统农业全要素生产率测算方法的基础上，将碳排放(非期望产出)纳入模型中；同时为应对一般DEA方法存在的径向距离问题，最终选用EBM-非期望DEA方法测算我国农业高质量发展水平,公式如下。

Mi(Xt+1,Yt+1;Xt,Yt)=EC(Xt+1,Yt+1;Xt,Yt)×TC(Xt+1,Yt+1;Xt,Yt)

(2)

模型(2)中，全要素生产率包括技术效率变化(technical efficiency change，EC)以及技术进步变化(technological change,TC)。

1.3.4面板回归模型实证中国农业科研人才空间分布对农业高质量发展影响时选用面板模型，构建如下。

Mit=β1personit+β2damageit+β3structureit+β4investit+εit

(3)

式中，Mit表示农业高质量发展(农业绿色TFP)；person表示农业科研人才空间分布情况，包括博士、硕士以及本科农业科研人才；damage表示受灾率，structure表示农业结构变化，invest表示农业投资。

2 结果与分析

2.1 变量统计分析

从表1可以看出：①博士、硕士及本科农业科研人才数量均呈现增长趋势，尤其博士与硕士农业科研人才的增长量更为明显，分别由245.323增长到557、578.065增长到1 100，说明近年来我国农业科研人才的学历结构取得了明显的进步。②2010—2015年，我国农业高质量发展(农业绿色TFP)呈现递增趋势，由1.010增长到1.025，农业高质量发展的增长主要是由于技术进步引起的(0.947增加到1.029)，技术效率却在一定程度上呈现递减趋势(1.077减少为0.997)。③农业科研人才与农业高质量发展(主要是技术进步之间)的递增趋势一致，因此可以推断农业科研人才的集聚有助于提升农业高质量发展，尤其是技术进步。

2.2 农业科研人才空间总体分布格局

2.2.1全体农业科研人才集聚情况2009年和2015年，全体农业科研人才的空间集聚情况见图1。可以看出，2009年我国农业科研人才高水平及较高水平集聚地区主要包括东北三省、山东、江苏、上海、广东、云南、北京以及山西、河南等中部地区；而青海、西藏以及多数西北地区省份多属于中等水平及以下集聚地区。到了2015年，东部沿海地区的农业科研人才集聚程度有所下降，但北京市的农业科研人才集聚程度进一步加强；全国农业科研人才的低水平与较低水平聚集区增多，内蒙古、安徽、江西、陕西均由中等水平聚集区变为较低水平聚集区。

2.2.2不同学历农业科研人才集聚情况从图2可以看出，2009年博士农业科研人才高水平集聚地区只有北京一个，较高水平集聚区域则主要包括东部沿海地区；其他地区均属于中等水平及以下集聚区，尤其是西部地区，主要以低水平集聚为主。到了2015年，博士农业科研人才的高水平集聚区域未发生变化，仍集中在北京及东部沿海地区，但低水平集聚情况有所好转。

表1 各变量描述性分析Table 1 Descriptive analysis of each variable

图1 我国农业科研人才密度空间分布格局Fig.1 Spatial distribution pattern of the density of agricultural scientific research talents in China

图2 不同学历农业科研人才密度空间分布格局Fig.2 Spatial distribution pattern of the density of agricultural research talents with different educational backgrounds

2009年,我国硕士农业科研人才的高水平以及较高水平集聚区域主要包括北京以及东三省、东部沿海、中西部部分区域，其余地区均为中等水平及以下集聚区域。到了2015年，高水平与较高水平硕士农业科研人才集聚程度有所降低，而低水平与较低水平集聚区域则有所增加。

2009年,我国本科农业科研人才的高水平及较高水平集聚区域包括东三省、山东、广东、云南以及中部大部分地区，而北京、天津、福建、安徽、陕西、贵州则属于低水平及较低水平集聚区。到了2015年,高水平集聚区呈现向南转移的特点，北京由2009年的较低水平集聚区变为高水平集聚区。2009—2015年,我国本科农业科研人才呈现出空间均衡化趋势。

总体来看，我国农业科研人才空间分布表现出较不均衡的典型特征，呈现出东部地区密集、西北地区稀疏的规律，北京、山东与广东等经济发展水平较高或农业大省是农业科研人才的高水平集聚区域。尤其是博士农业科研人才的高水平与较高水平集聚区域主要在经济发达的沿海地区。

2.3 空间自相关分析

冷热点分析是用来揭示局部要素空间分布相对于总体的模式特征的工具。使用GIS系统计算我国农业科研人才的Gi*指数及冷热点分析图(图3和4)。

2.3.1全体农业科研人才冷热点分析从图3可以看出，2009年，我国农业科研人才的热点区域主要有东三省以及浙江地区，冷点地区则包括西藏、青海、甘肃三个西部地区，其余区域未表现出明显的冷热点集聚情况。到了2015年，我国全体农业科研人员热点区域消失，而冷点区域尽管由西藏、青海、甘肃变为新疆、甘肃、四川及宁夏等区域，但仍是西部地区。2009—2015年，我国农业科研人才的总体空间格局呈现出热点区域消失，冷点区域集中在西部的规律。

2.3.2不同学历农业科研人才冷热点分析从图4可以看出，2009年，我国博士农业人才的热点区域有上海、江苏、北京、天津四个东部地区，冷点区域包括新疆、甘肃、青海与四川四个西部地区，其余区域无明显的冷热点表现。到了2015年，博士农业科研人才的热点区域未发生变化，但北京、天津的热度有所提升，江苏、上海的热度则有所降低；2015年我国博士农业科研人才的冷点区域减少。2009—2015年,我国博士农业科研人才表现出东热西冷，热点北移，冷点减少的规律。

图3 我国农业科研人才热图Fig.3 Hot map of agricultural research talents in China

图4 不同学历农业科研人才热图Fig.4 Hot map of agricultural research talents with different academic backgrounds

2009年,我国硕士农业科研人才的热点区域包括江苏、上海与安徽，冷点区域则包括新疆、甘肃、青海与四川四个西部地区。到了2015年，硕士农业科研人才的冷热点情况未发生变化。

2009年,我国本科农业科研人才热点区域为黑龙江和吉林，无冷点区域。到了2015年,新疆变为冷点区域，热点区域为广西。2009—2015年,我国本科农业科研人才无明显的冷热点趋势。

总体来看，我国农业科研人才分布呈现一定的空间自相关性，博士人才的热点区域包括上海、江苏、北京、天津等经济发达地区，冷点区域则主要集中在西部地区；硕士人才热点区域包括江苏、上海与安徽，冷点区域集中在西部地区。

2.3.3空间收敛性分析从上述分析可以看出，我国农业科研人才总体集聚程度呈现出东部沿海高于中西部地区的趋势，因此为分析落后地区农业科研人才分布是否有追赶领先地区的趋势，本文进行绝对β收敛分析。结果可知，我国全体农业科研人才的β系数为正，无收敛，说明我国农业科研人才集聚情况总体上未表现出落后地区追赶领先地区的趋势。分学历看，博士农业科研人才、硕士农业科研人才的β系数为正，本科农业科研人才的β系数为负，即我国博士农业科研人才与硕士农业科研人才无收敛，而本科农业科研人才表现出了收敛，说明我国博士及硕士农业科研人才总体上未表现出落后地区追赶领先地区的趋势，但本科农业科研人才存在落后地区追赶领先地区的趋势。

2.4 中国农业科研人才空间分布对农业高质量发展的影响

基于面板回归模型对公式(3)进行实证检验，探究中国农业科研人才空间分布对农业高质量发展及其分解因素(技术进步与技术效率)的影响,回归结果如表2所示。各变量的方差膨胀因子均小于10，说明不存在多重共线性。

博士、硕士以及本科农业科研人才对农业高质量发展(农业绿色TFP)影响的系数均显著为正，且通过了P<0.1显著性水平检验，说明农业科研人才空间分布显著促进了农业高质量发展。

博士、硕士以及本科农业科研人才对技术效率的影响不显著，但显著提高了技术进步水平(博士、硕士以及本科农业科研人才对技术进步的影响系数均为正，P<0.05)。这说明，农业科研人才对农业高质量发展的正向影响是通过提高地区技术进步水平这一路径实现的。可能的原因在于：第一，农业科研人才向地区农业企业、农业科研院所以及农业高校的集聚，为当地带来了异质性的知识与技术，从而有助于地区在短时间能实现创新能力的跃升，从而产生更多的新产品，进而带动地区的技术进步水平。第二，农业科研人才集聚提供了丰富的异质性创新要素，推动了技术提供方(企业等)与技术接收方(农户等)的联系，不仅实现了技术的外溢，还通过一定的倒逼机制，实现了技术接收方对新技术的采纳，从而提升当地技术进步水平。

表2 农业科研人才空间分布对农业高质量发展的影响Table 2 Influence of the spatial distribution of agricultural research talents on the high-quality development of agriculture

3 讨论与建议

本文采用空间统计与局部自相关分析的方法探究了我国(限于数据，不包括港澳台地区)农业科研人才的空间分布、自相关与收敛性情况，并使用面板回归模型实证农业科研人才空间分布对农业高质量发展的影响，得到以下启示。

①我国农业科研人才空间分布表现出较不均衡的典型特征，总体呈现出东部地区密集、西北地区稀疏的规律。这与现有关于其他行业人才空间分布的结论较为一致，即高质量人才多集中在经济发达的区域[13]，这说明高质量人才空间分布与地区经济发展水平有密切的关系。此外,冷热点结果也显示出我国农业科研人才的冷点区域以西北部为主，热点区域则主要集中在东部沿海区域。因此，必需要加快农业科研人员的区域流动，地方政府以及地方用人单位要出台相应的人才政策、加大科研软实力与硬实力的建设，吸引人才落地；国家则应出台政策引导人才向中西部转移，加快推进中西部建设，强化其人才吸引力。

②我国农业科研人才集聚情况总体上未表现出落后地区追赶领先地区的趋势。分学历看，博士及硕士农业科研人才集聚情况总体上未表现出落后地区追赶领先地区的趋势，但本科农业科研人才存在落后地区追赶领先地区的趋势。因此，我国尤其是中西部区域要加快农业科研人才培养体系建设。一是建立学校教育与企业培训同步、国内教育与国外学习共促的双轨化培养模式，提高农业科研人才的实践能力、思考能力与国际思维。二是要加大农业科研人才的激励机制，拓宽农业科研人才的晋升渠道，弘扬投身一线、创造卓越的新时代精神，逐步提高农业科研人才的社会待遇。

③农业科研人才对农业高质量发展有显著的提升作用，同时，这种提升作用是基于农业科研人才空间分布带动了当地技术进步水平实现的。因此，要加大对农业科研人才的重视，充分发挥农业科研人才在农业高质量发展进程中的驱动作用。一是要完善选人用人机制。首先，要强化识人用人能力，不仅要综合考量人才的德行、才能、潜力，还要全面考虑人才的科研水平与管理能力，为国家发展、农业建设提供源源不断的优秀人才。其次，要重业绩，破四唯，给青年科研人才提供有利于才华施展、能力发挥的优质平台。最后，给科研人才提供试错的机会，要尊重科研规律，认真落实习近平总书记关于“三个区分开来”的要求，健全容错免责机制，要有立场、有魄力、有行动的为积极工作、投身科研的人才撑腰。二是要优化农业科研人员创新环境。从实证结果看，农业科研人才的空间分布显著促进了当地农业高质量发展水平。因此，要在加大人才引进力度的基础上，进一步落实“放管服”、分类评价、职称评审等科技体制改革措施，提升农业科研人员的待遇水平、提高农业科研人员开展基础研究的信心，为科研人员创造潜心科研的大环境。