我國農業科技創新能力區域比較研究

摘要：運用多元統計學中的主成份分析和聚類分析的方法，分別對中國31個省份的農業科技創新能力進行了評價與比較。結果表明：中國大部分地區農業科技創新能力欠佳，而且區域差別較大；經濟發展水平與農業科技創新能力存在較強的內在關系；我國的農業科技創新能力顯示出一定的地域性特征；影響農業科技創新能力的各因素發展極不均衡。

關鍵詞：農業；科技創新能力；主成份分析；聚類分析

中圖分類號：F303．2 文獻標識碼：A

The Regional Comparison and Analysis on the Innovation Capability of

Agricultural Science and Technology in China

ZHU Yu-chun，HUANG Zeng-jian

(Department of Social Science，School of Economics and Management， Northwestern Science and

Technology University of Agriculture and Forestry， Number 3 WeiHui Road Yangling，7121001，China)

Abstract:

Adopting the methods of main-substance analysis and clustering analysis in Multi-statistics， the paper analyzes and comments the innovation capability of science and technology in the 31 provinces and regions. The result shows that: ①the innovation capability of science and technology of most of most of regions in china is not good enough with large regional distinctions. ②the economic development level seems to have strong internal relations with the innovation capability of science and technology. ③the innovation capability of science and technology in china shows the regional character. ④the development of the influencing factors in the innovation capability of science and technology is not balance.

一、引言

農業科技創新體系是農村公共服務的重要組成部分，提高農業科技創新能力和完善農業科技創新體系是實現農村經濟全面協調可持續發展的迫切需要，是構建社會主義新農村，實現城鄉統籌發展，推動和諧社會建設的重要戰略措施之一。而對現有的農業科技創新體系的創新能力進行系統的量化評估則是進一步完善科技創新體系和提升科技創新能力的基礎。

關于科技創新的研究最早是美籍奧地利經濟學家熊彼特（Joseph.A.Schumpeter）提出來的。按照熊彼特的觀點，所謂創新就是建立一種新的生產函數，是把一種從來沒有過的生產要素和生產條件的新組合引入生產體系，從而形成一種新的生產能力。農業是以有生命動植物為勞動對象的產業部門，農業經濟的再生產不僅是經濟的再生產也是自然的再生產，因此，同其他產業科技創新相比農業科技創新既受生物生命自然規律的支配，也受社會經濟發展規律的制約；同時農業科技創新所需時間和周期同其他產業相比較長；由于農業經濟發展受自然力影響較大、地域變異性較強，農業科技創新也表現出相應的地域性特征。

目前國內很多學者對科技創新問題進行了研究，1995年齊建國教授完成《技術創新——國家系統的改革與重組》研究報告是中國學者第一次運用創新體系理論來分析中國的宏觀經濟體制問題，1998年柳卸林的《中國國家創新系統的現狀、問題與發展趨勢》的研究報告是從國家創新體系角度進行的對科技創新問題的探討。近年來，對科技創新問題的研究又出現了一些新進展，科技創新研究進一步分解為區域科技創新研究和部門科技創新研究。從而將科技創新體系這個概念與區域經濟學或者部門經濟學結合了起來。如以柳卸林等人為代表的中國科技發展戰略研究小組對2000年到2004年的分省的區域創新能力進行了評價^[1]。洪名勇（2002）、朱順泉（2005）等對部分省份的科技創新能力進行了多角度分析。董秋玲、常玉等研究了科技園區的科技創新能力。孫站成等（2004）從農業部門角度提出建立區域指標體系，但這同時也增加了分析的復雜性。筆者采用多元統計分析方法中的主成份分析法對這14個具有相關性的指標進行降維，從而得出各個省份的綜合主成份得分并進一步進行排名；為使得到的結果能在制定宏觀政策上更有指導意義筆者在得到主成份分析結果的基礎上運用多元統計中的聚類分析方法全國31個省市劃分為四個區域，相同的區域內具有相近的農業科技創新能力。

二、主成份分析和聚類分析的概念及基本思路

從統計分析和推斷的角度說，人們總希望把大量的原始的相關指標組合成較少的幾個指標。主成份分析就是在不損失或很少損失原有信息的情況下進行的一種簡化方法。而所謂聚類分析就是采用定量的數學方法，根據一批樣品的觀測指標，具體找出一些能夠度量樣品或指標之間相似程度的統計量。把相似程度較大的聚為一類，關系疏遠的聚和到一個大類，直到把所有的樣品聚合完畢的一種方法。聚類分析的基本原則是將有較大相似性的個體歸為同一類，而將差異較大的個體歸為不同的類^[4]。

其基本思路為：（1）將原始數據標準化，以消除變量間在數量級和量綱上的不同。標準化后的指標：X′ij=(Xij-Xj)/Sj。其中，Xj、Sj分別為每一個指標的均值和標準差。（2）求標準化數據的相關矩陣。（3）求相關矩陣的特征值和特征向量。（4）計算方差貢獻率與累計方差貢獻率。每個主成分的貢獻率就是保留原數據總信息量的百分比。（5）確定主成分。設綜合指標Y1，Y2，…，Ym，為m個主成分，其中前k個主成分包含的數據信息總量(即其累計貢獻率)約為85%時，即可取前k個主成分來反映原評價對象。（6）用原指標的線性組合來表示主成分。以各主成分對原指標的相關系數(即載荷系數)為權，將各主成分表示為原指標的線性組合，而主成分的經濟意義則由線性組合中權數較大的指標的綜合意義來確定，即：Yj=a1j×X1j+a2j×X2j+…+amjXmj，j=1，2…，k。其中，Yj為主成分j的得分。（7）綜合評價。以各主成分的方差貢獻率為權，將其線性組合得到綜合評價指標函數。F=(β1Y1+β2Y2+…+βkYk)/(β1+β2+…+βm)，β為X′的相關系數矩陣R的特征值。（8）得分排序。利用總得分可以得到得分名次。（9）在得到綜合得分的基礎上用系統聚類法對各個省份進行聚類^[6]。

三、數據來源

筆者采用的數據來自2003年《中國農村科技發展報告》和2003年《中國農業年鑒》。采集了全國31個省份的數據，香港、澳門、臺灣由于數據難于獲取而舍去。

四、中國農業科技創新水平的綜合分析

筆者運用spss11.0統計分析軟件的Factor過程對31個省份的農業科技創新能力的綜合指標進行主成份分析。由于spss11.0在調用Factor Analyze 過程進行分析時會自動對原始數據進行標準化處理，所以在得到計算結果后指的變量都是指經過標準化處理的變量。由spss中的相關矩陣可知科研投入、科研產出、科研轉化及科技創新在農牧漁業中的效益體現的子指標之間存在較為顯著的關系，可見變量之間直接的相關性比較強，證明它們存在信息上的重疊。

（一）主成份的選取

主成份個數的選取原則為：觀察碎石圖上是否有明顯的拐點，拐點之前是與大分子連接的陡峭折線，之后是與小分子連接的緩坡折線。或者選擇累計方差貢獻率約為85%的主成份作進一步分析。

表1反映的是方差及主成份貢獻率，由表1可知，直到第四個主成份的累計方差貢獻率為84.073%，約為85%；圖1是根據14個散集指標做出的碎石圖，其Y軸是特征值，X軸是特征值序號，特征值按大小進行了排序。由圖1可以看出，明顯的拐點發生在第四個主成份。因此我們選擇前四個作為進一步分析的主成份。

31代表了農業技術市場的活躍程度，它反映了農業科技轉化的情況。因此，第三個主成份主要是從農業科技推廣和轉化的維度反映了農業科技創新能力。第四主成份中X41，X42較大，它反映了農業科技創新能給農牧漁業帶來的經濟效益，也就是從科技創新所能帶來的經濟效益增長的維度反映農業科技創新能力。

（三）主成份得分排名及聚類分析結果

為了深刻認識各省的科技創新能力結構，筆者按照各個主成份的得分進行排名，為使結果更加簡單易懂，筆者采用前面所選擇的四個主成份來計算綜合得分。以每個主成分所對應的特征值占所提取主成分總的特征值之和的比例作為權重計算主成分綜合得分并對他們進行降序排列，在得到主成份分析結果的基礎上采用聚類分析中的Hierarchical Cluster過程把31個省市劃分為四個區域，筆者在運用spss11．0計算過程中選擇類間平均鏈鎖法，在選擇距離測量技術上采用Pearson correlation方法。

（四） 對運行結果的分析

由表3中的綜合得分排名和聚類結果可知，農業科技創新能力以北京、山東較強，均分布在第一大類，這與兩省較強的經濟實力是分不開的，由上文可知，主成份F1代表了農業科技創新能力的農業科研投入維度，兩省對農業科技的投入排名分別是第一位和第三位，而且北京和山東幾年來農業產業化水平逐步增長，也帶動了農業科技創新的發展，如山東的大蒜，煙臺的蘋果已經形成品牌，許多出口國外，在激烈的市場競爭中贏利的需求激發了其農業科技創新能力的提升。第二大類則是新疆、吉林、黑龍江。這個大類的省份有一個共同的特點就是三者的農業生產基礎較好，吉林、黑龍江是有名的小麥產區，而新疆的長絨棉則是天下聞名。第三大類涉及的省份較多，在31個省份中占據了19個省份，劃分為同一類的標準是農業科技創新能力的相似性，這說明我國農業科技創新能力的整體水平較低。

縱觀第一大類到第四大類，不難看出這樣一個整體趨勢，從東到西農業科技創新能力逐步降低，在第四大類中，除海南和江西外，所有的都是西部省份。而且除新疆外，所有的中西部省份都位于第三和第四大類，即使歸屬于第三大類的東部省份，其排名總體上相對于中西部省份來說也較為靠前。我國的經濟實力由東到西呈階梯狀遞減，而農業科技創新能力同時也體現了這個特點，這說明了農業科技創新能力和經濟實力存在著很強的相關性。

從整體結構上看，我國農業科技創新能力呈現出不均衡的狀態，且懸殊較大，如在表3中，排名第一的北京和最后一名的海南得分相差2．23769。

我國農業科技創新能力的另外一個特點就是影響農業科技創新能力的各因素的發展也極不均衡，由上文可知，F1，F2，F3，F4分別代表了農業科技創新能力的科研投入維度、科研產出維度、技術市場的活躍程度和科技創新帶來的效益維度。如廣東省的F1排名居于全國第二位，但科技創新所帶來的效益維度卻排名19，技術市場的活躍程度更排在最后一名，這說明廣東省的農業科技的轉化率不高，技術的使用程度不高造成了整體農業科技創新能力的下降。其他省份也都有類似的情況。

五、 結論

筆者運用主成分分析和聚類分析法，分別對中國31個省區的綜合科技實力進行實證分析，結果表明：（1）中國大部分地區農業科技創新能力欠佳，而且區域差別較大；（2）經濟發展水平與農業科技創新能力存在較強的內在關系；（3）我國的農業科技創新能力顯示出一定的地域性特征；（4）影響農業科技創新能力的各因素發展極不均衡。因此，中國政府有必要從提高各地區經濟發展水平，縮小地區差異以及完善技術市場等角度加快農業科技創新能力，并進一步提升中國農業科技創新的整體水平。

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（責任編輯：櫻紫）

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