中国涉农专利产出的时空分化及影响因素分析

陈传洁, 盛科荣

(山东理工大学 经济学院, 山东 淄博 255000)

随着技术要素在国民经济产业中的不断深入,技术创新显得尤为重要。“中央一号文件”自2004年聚焦三农以来,一直明确指出强化农业科技的支撑作用,引领现代农业加快发展。科技自立自强命题的提出更是为中国农业科技的发展指明了方向。现阶段,在科技兴农、质量兴农、绿色兴农的背景下,技术创新在促进中国农业发展模式转型和农业高质量发展方面发挥的作用是毋庸置疑的。据农村农业部统计,中国农业科技进步贡献率由2005年的48%增长至2020年的60.7%,但与其他国家相比仍存在差距。作为农业科研成果的主要载体,涉农专利间接反映了一个国家或地区的农业科技创新水平和技术应用情况。随着中国对专利重视程度的提高和知识产权环境的改善,涉农专利的数量规模快速扩大,多年蝉联世界第一,但由于自然基础和科技禀赋的差异,中国涉农专利产出并不均衡。因此,了解中国涉农专利的时空分布并分析其原因,缓解中国涉农专利发展不平衡问题,是建设农业强国的不二法门。

国内外学者对涉农专利进行丰富的研究。从涉农专利的质与量来看,中国涉农专利增长迅速,尤其是2008年后呈井喷式加速增长,数量远超他国。但仍存在占比较低,增长速度低于全国专利发展水平的问题[1]。涉农专利质量也有很大提高,但与国外有所差距[2]。此外,部分学者从不同技术领域[3]、主体[4]及省域[5]方面展开阐述;从区域差异来看,大多数学者在描述数量时简单叙述,李兆亮等[6]系统地分析了中国涉农专利的时空差异,发现东部地区专利水平最高,其次是中部、东北和西部地区,区域内差异对此贡献较大。从影响因素来看,综合研究成果发现,涉农专利不仅受研究经费、农业科技人员、农林牧渔总产值、政府资金补贴、发展政策等直接性因素的影响,还与人均GDP、对外开放程度、农业科技资源配置情况等社会经济背景息息相关[7-11]。综上所述,大量文献对涉农专利的数量、质量及影响因素进行研究,鲜有文献全面论述涉农专利的时空分布。同时大多研究集中在省级层面,不能从宏观层面系统地引导涉农专利健康发展。

基于此,本文从地级市层面出发,突破单一研究局势,全面分析中国涉农专利产出在整体、不同技术领域及申请主体的时空分化情况,详尽地了解农业科技创新水平。同时从空间角度探究影响涉农专利产出的因素,对其原因进行深入剖析,为涉农专利的发展提供借鉴。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

1.1.1 泰尔指数

泰尔指数作为衡量个人收入或地区差距的指标,被用来观测我国涉农专利在不同层级上的均衡程度。中国按经济发展程度分成东部、中部、东北部、西部四个区域(因数据缺失,未包括西藏和港澳台地区),采用基于广义熵的两阶段嵌套Theil-GE1指数,分析涉农专利产出的总体差距T、区域间差距TBR、省间差距TBP和省内差距TWP。计算公式为

T=TBR+TBP+TWP

(1)

(2)

(3)

(4)

式中:ni、nij、n为某个区域内、省份内及全国30个省份的地级市数量;ui、uij、u分别为某个区域、省份及全国30个省份的涉农专利数量均值;yijk为地级市的涉农专利数量;i∈[1,4];j∈[1,30];k∈[1,323]。

1.1.2 莫兰指数

莫兰指数被广泛用来测度变量在相邻地区间的相关性大小。取值范围为[-1,1],若I>0,则变量存在空间正相关;若I<0,则变量存在空间负相关,若I接近0,变量则不存在空间相关关系,公式如(5)所示。

(5)

1.1.3 空间杜宾模型

基于面板数据,考虑到涉农专利产出存在空间关系,有必要引入空间权重矩阵,进行空间计量分析。LM检验、Hausman检验及LR检验结果均在1%的水平上显著,宜使用固定效应的空间杜宾模型。根据拟合度的高低,最终选取了时间固定效应的空间杜宾模型。

Ykt=α+βkXkt+ρWkYkt+
θkWkXkt+μk+νt+εkt

(6)

式中:Ykt为被解释变量,表示k地区第t期的涉农专利申请量;Xkt为解释变量,包括人均GDP、农业科技经费投入、农业科技人员、科技支持力度、政策变量、在校大学生数、第二三产业占比、城镇化率、对外开放程度、教育支持力度和金融发展水平,各变量如表1所示;ρ、θk分别为被解释变量、解释变量的空间滞后系数;μk、νt为时空效应,εkt为随机扰动项。

表1 变量定义

1.2 数据来源

基于2005-2020年四个主要年份探讨323个地级市涉农专利的发展情况。涉农专利申请数来源于万象云专利检索平台,根据国际专利分类(international patent classification,IPC)及现有文献,对涉农专利的IPC分类号进行归纳并检索。农业科技经费与人员的披露多存于国家层面,借鉴李强等[12]的方法对地级市层面的农业科技投入进行估算。其中研究与开发机构农林牧渔R&D经费内部支出、R&D人员等来自《中国科技统计年鉴》,R&D经费内部支出、R&D人员全时当量取自各省市的统计局、年鉴、公报等。其他影响因素人均GDP、科技支持力度、教育支持力度、第二三产业占比、对外开放程度、城镇化率、金融发展水平、在校大学生数等均来自《中国城市统计年鉴》,相关农业科技政策取自科学技术部。缺失值使用相关变量或线性插值方法补齐。

2 特征分析

2.1 中国涉农专利产出不断增加,从东向西依次递减

中国涉农专利申请量由2005年14 858件的上升至2020年的292 140件,增长了将近20倍,发展迅猛。由图1可知,2005年、2010年绝大多数地级市的涉农专利数量低于139件,产出水平较低且发展比较缓慢。到2015年,涉农专利水平有了较大提升,大部分地级市的专利数量处于140～541件,部分城市的专利数量接近10 000件,专利水平迈上新台阶。2020年,涉农专利数量普遍高于140件,甚至达到13 614件,全国仅有17.6%的地级市专利数量低于139件。

该图基于审图号为GS(2020)4619的标准地图制作,底图无修改图1 中国涉农专利空间分布

从地区来看,中国涉农专利申请量总体上呈现由东向西逐渐递减的趋势。东部地区尤其是东部沿海地区一直是我国科技创新的领跑者,涉农专利产出尤为旺盛,始终代表中国涉农专利的最高水平。2020年几乎所有地级市专利都在542件以上,有的可以达到万余件。在东部地区的辐射带动作用下,中部地区紧跟其后,专利逐渐向140～905件靠拢,产出水平进一步提升。东北地区发展比较迅速,多数地级市的专利产出已达到140～541件这一水平标准。西部地区产出水平也稳步提升,但与其他地区相比有一定差距,大多数城市产出处于48～541件。2020年,全国30个省份仅有12个地级市产出低于48件,其中就有10个地级市位于西部地区。具体来看,各个省会城市主要承担中国涉农专利产出,然后逐步向外辐射,带动周边地级市科技进步。

2.2 中国涉农专利产出技术领域、申请主体差异明显

自1985年国家专利制度实施以来,中国涉农专利经过了35年的发展,技术领域及主体间的界限逐渐清晰,趋势特征也日渐显现。如今,涉农专利主要涉及农业机械、食品保存加工、生物技术、种养殖技术和肥料五大领域。如图2所示,自2005年起,中国涉农专利就开始集中于农业机械、食品保存加工及生物技术领域,该趋势随时间不断加强。同时三者增长速度明显快于其他领域,尤其是农业机械,年均增长率达到217%。此外,不同技术领域的空间分布与总体分布格局大体一致,在东中部的集中度较高。

图2 不同技术领域涉农专利产出情况

现阶段,中国涉农专利的申请主体主要包括企事业单位、个人、大专院校、机关团体和科研院所。2005年,个人在涉农专利产出中发挥主要作用,但随着企事业单位研发力度的快速提升,企事业单位成为涉农专利研发的主力军,贡献率达到59%,在东中部地区的申请量较高。个人和大专院校的产出水平相似,相较于大专院校固定地理位置,个人专利研发分布相对广泛,但主要集中在东部、东北地区。机关团体和科研院所的产出水平较低,仅在部分地市发展良好(图3)。

图3 不同申请主体涉农专利产出情况

2.3 中国涉农专利产出空间差距逐渐缩小

根据式(1)～式(4)得出测算空间差异程度的Theil-GE1指数,可更加直观地观测中国涉农专利空间差异的变动。由图4可知,总体GE1指数由2005年的1.3持续缩小至2020年的0.8,表明涉农专利产出水平存在明显的区域差异,且呈现不断改善的趋势。省内差异对总体差异的贡献最大,比例一直在40%以上,其次是省间差异、区域间差异。省内差异波动与总体差异一致,而省间差异和区域间差异出现较大起伏。2005-2010年,省间差异和区域间差异相差不大,都小幅缩小。2010-2020年省间差异略微扩大后,急剧缩小到0.15。而区域间差异急剧缩小后又有所扩大,但整体都呈缩小态势。

图4 Theil-GE1测度结果

2.4 中国涉农专利产出空间关联特征明显

Geoda软件测算出主要年份涉农专利申请量的莫兰指数,并观测其空间关系。由表2可知,涉农专利的全局莫兰指数介于0.091～0.163,且在1%的水平上显著,说明中国涉农专利表现为明显的空间正相关和空间集聚,且有随时间加剧的趋势。

表2 全局莫兰指数结果统计

就局部莫兰指数结果(表3)进一步来看,在显著性较强的地区中,处于低-低集聚状态的地级市较多,且大多分布在西部地区,说明该地区及周边地区的涉农专利产出水平普遍偏低,可能与农业科技投入不足有关。相反地,高-高集聚状态的地级市主要分布在东部地区,表现为该地级市涉农专利产出高,其周边地级市的农业产出也很高,说明产出水平较高的地级市对周边地级市有明显的带动作用。像重庆、南宁、兰州等西部地区的省会城市大多处于高-低集聚状态,表现为省会城市涉农专利产出高而周边城市产出偏低,说明该省份优先发展省会城市,未将农业科技资源合理分配。低-高集聚的地级市分布较为广泛,这种周边城市产出高,自身产出低的格局可能是自身城市的经济水平、产业结构等造成的。

表3 局部莫兰指数结果统计

3 影响因素分析

3.1 空间回归与效应分解

为避免极端值对结果的干扰,将数据在上下1%分位进行缩尾处理。同时,对部分变量作取对数处理来降低异方差的影响,从方差膨胀因子检验结果来看,VIF值均小于5,表明各解释变量之间不存在多重共线特征。此外,为探究涉农专利产出受周边地区因素的影响程度,将空间效应进行分解,结果如表4所示。其中,Main和Wx分别代表自变量及其空间后项对应的回归系数。

表4 空间回归及效应分解

从科研基础来看,农业科技经费和农业科技人才的回归系数在1%的水平上显著为正。两者作为主要投入要素,直接提高本地区涉农专利的产出水平,但对周边地区的作用截然相反,科技经费促进涉农专利产出而科技人员起到抑制作用,可能人才引入本身存在竞争关系,更不利于产权性质极强的专利的发展。同时针对相同单位变动引起的涉农专利变化,农业科技人员的作用效果大于农业科技经费。可见人才在科技创新中的核心地位,也间接说明我国农业科技要素不均等。

从经济角度来看,人均GDP、对外开放程度和金融发展水平对本地区涉农专利产出的促进作用显著,城镇化率的抑制作用不显著,其中仅人均GDP显示正向的空间溢出效应。现阶段,中国地区经济发展水平处于高速发展时期,生产要素的跨时空流动不断加速,使生产性活动更加高产、高效。农业科研作为高端的生产活动也不例外。对外开放能接触到许多新兴的技术信息和外商投资机会,对农业科技进行信息和资金支持。金融产业的资金流通为农业科技创新提供有力的资金保证。城镇化的深入使更多的人向第二三产业靠拢,从事农业相关工作的人减少,不利于提高涉农专利产出。

从教育角度来看,在校大学生作为科技界的新生力量,能有效提高涉农专利产出水平。政府教育支持力度对本地区涉农专利产出的作用不明显,但显著促进周边地区专利发展,可能政府教育支出用于各级学校的人才培养,不能直接作用于当年涉农专利产出,具有一定的时滞性,而教育水平的提高对周边地区形成良好的示范作用。

从政府角度来看,科技支持力度和政策变量对本地区涉农专利产出的正向影响明显。政策的实施使科技要素向农业倾斜,为农业技术创新营造良好氛围。政府科技支出则是科技创新的资金保障,可见政府在科技创新中兼顾先行兵和后盾的双重角色。两者对周边地区的影响并不显著,侧面说明中国农业国情复杂,同一农业科技政策对周边地区影响甚微,这就要求政府根据当地农业实际进行政策决断。

从产业结构来看,第二三产业占比对涉农专利产出的影响并不显著。随着农业现代化进程的推进,农业对科技的依存和标准越来越高,智能农业、精准农业等技术逐渐与第二三产业科技融合,与第三产生之间的科技界限逐渐模糊。

3.2 空间异质性分析

空间异质性分析能更加清晰地了解各因素对不同地区涉农专利产出的作用情况,也能检验实证结果的普适性,结果如表5所示。

表5 空间异质性结果

农业科技经费与农业技术人员对四大区域的涉农专利产出有显著影响。农业科技经费对东、中、西部地区的涉农专利产出起促进作用,对东北地区起抑制作用。农业科技人员在东北地区的变化弹性最高,达到0.727,其次是中、西、东部地区。说明东北地区科技要素投入不均,农业科技人员短缺使科研资金得不到有效利用,造成科技资源浪费。接着是中部地区,相同变动单位下,农业科技人员的产能远大于经费,表明了农业科技人员对中部地区涉农专利产出的重要程度。

人均GDP只对西部地区涉农专利有积极影响,对外开放程度则显著影响中部地区,城镇化率和金融发展水平分别抑制和促进中西部地区涉农专利产出水平。经济不发达的中西部地区受经济发展水平影响较大。

除了中部地区,在校大学生对东、东北和西部地区的涉农专利产出的影响显著为正。教育支持力度仅影响西部地区。西部地区的教育力度仍需加强,促进农业科技的可持续发展。

科技支持力度显著促进东北、西、中部地区涉农专利发展,对东部地区影响不显著。政策变量对东北和中部地区有显著影响。对于经济水平相对低的地区来说,政府支持是促进农业科技创新的重要手段。尤其对东北、中部地区而言,政府调控能一定程度上缓解科技资源投入不均等问题,提高涉农专利产出效率。

第二、三产业占比对东部地区涉农专利产出有明显的促进作用,对其他地区作用不明显。东部地区作为改革发展的排头兵,率先投入农业现代化发展,第二三产业较为系统的人才和科研基础为农业科技创新提供先进技术和资金的支持。

4 结论与建议

4.1 结论

综上所述,可以得到以下结论。

1)中国涉农专利产出水平不断提升,专利数量增长将近20倍;从技术领域来看,涉农专利多集中于农业机械、食品保存加工及生物技术领域;从申请主体来看,企事业单位是涉农专利研发的主力军;空间特征基本一致,呈现从东向西逐渐递减的趋势。

2)中国涉农专利空间分布不均,省内差异影响最大,其次是省间差异、区域间差异,但总体都有所缩小。

3)农业科技经费和农业科技人员、人均GDP、对外开放程度和金融发展水平、在校大学生数、科技经费和政策变量对中国涉农专利产出有正向影响,城镇化率影响为负。其中,农业科技人员对涉农专利的作用贡献大于农业科技经费;农业科技经费、农业科技人员、人均GDP和政府教育支持具有显著的空间溢出作用;各因素对四大区域的影响各不相同。

4.2 建议

一是加快农业科技人才投入,注重科技要素合理配置。完善农业科研人才的引进机制,提高工资和福利待遇,营造良好的科研环境。组织农业专业人才定期参观学习,避免形成思维固化。通过讲座、实地指导等多种形式提高农民专业技能,优化农业人才结构;创建由政府主导,多主体共同运作的科技资源评估与监测系统,让科技管理人员参与项目的日常管理,了解资源利用情况,就近及时调控,实现资源的合理配置和最大化利用。

二是实行差别政策,重视更高层面的宏观调控。重视省内差距,根据国家或省域的宏观统筹,引导科技要素适当倾向农业强而专利弱的地市;树立标杆,发挥强专利地市的辐射作用。加强地市联动,鼓励农业科研人员开展多样化的技术交流和项目合作,以点带面,促进各地市专利协调发展;查漏补缺,着力弥补地区不足。如除均需加大农业科技投入外,东部地区注意调整产业结构,中部和东北地区加强科技要素配置和政策调控,西部地区加快经济和教育发展。