中國農業技術支撐體系集成架構的模型分析

劉春英

（山東省農業管理干部學院，濟南 250100）

0 引言

農業現代化的發展是將自然再生產和經濟再生產結合的實質體現，也是農業技術向高端生產方向發展的重要環節。農業生產經營過程中首先應該考慮到生物本身的生長發育和自然環境的影響，保證農產品在生物、工程和經濟管理三方面達到一定的技術水平。我國傳統農業經營中積累了不少經驗，并與現代化的實用技術和新興的高科技技術相結合，逐漸發展成為一種新型的農業技術模式。然后再對新型農業技術模式的組成部分進行詳細的研究和分析，使功能得到不斷的優化和發展。農業技術模式在發展過程中往往受自然環境和社會環境的影響，在許多方面難以合理的控制，要得出比較細致和可靠的技術發展模式，還需要對比較復雜的模式做以詳細的研究，從而奠定我國現代農業技術發展的理論基礎。

農業技術集成構架的形成建立在農業技術支撐體系基礎上，對農業技術支撐體系內部與過程的合理協調與控制，是保證集成過程的有效實現的基礎。農業技術支撐體系的形成需要合理的農業技術設計和堅實的農業技術知識體系的建立，并且要能滿足市場需求，對農業技術的基本概念與要求進行考慮，將兩者結合在一起。農業技術集成架構模型的建立需要將傳統的農業技術和現代化農業技術相結合，取其優，并根據市場實用性和匹配性等方式完成農業技術集成。

1 變量和假設的研究以及數據收集

變量主要分為自變量、中介變量和因變量以及控制變量四種類型。其中中介變量在農業技術市場體現的是農業技術構建和監測和融合能力，自變量是農業技術在市場中所具有導向作用，技術文化等方面的變化過程。控制變量和因變量隨著技術創新的不斷改進而進行變化，控制變量主要集中表現在農業技術研究組織規模以及研究內容，因變量是農業技術經過研究和分析之后，取得的成果體現。農業技術集成體系模型假設主要是將這些變量在研究過程中能夠進行分類，然后根據農業技術集成體系創新的影響因素，對四種類型變量在技術應用中的數量設為15個，然后通過實驗研究分析得出正確的結果。

農業技術集成模型的方程計算主要是利用變量之間的關系形成的統計計算方式。這種方法在農業技術集成模型的分析過程中具有一定的優勢，能同時對多個變量進行處理，整個模型的擬合程度可以采用估計的方法實現。此方程模型在測量外源和變量時出現的誤差不會對結果造成大的影響，測量模型的彈性可以最大限度的擴展。這些優勢在模型研究過程中可以選擇最優模型的分析，也為研究提供了有效的依據。上述假設研究中對變量的研究提出了15個假設，在模型結構研究過程中，要充分考慮到樣本容量在抽樣中出現的誤差和成本費用。農業技術研究人員提出，在結構模型方程研究過程中要保持樣本容量和變量數量之比為10：1。

2 研究假設分析

假設研究所建立的結構方程模型在分析過程中要按照正確的步驟進行分析，也是外源指標、內生指標和內生潛力指標等之間的關系分解的準確結果所要遵循的步驟。首先是理論知識應用，結構方程模型的正確建立需要依據理論知識，理論知識在結構方程假設中具有基礎作用，也起關鍵性的作用。正確的理論基礎的研究才能深入探討模型的設定，然后將假設利用SEM的形式變現出來就可以得到相關的方程和模型路徑圖。前提條件準備好之后需要對假設模型的合理性進行分析，才能決定模型是否可以進行實驗研究。結構方程模型主要分為兩部分，結構方程和測量模型，因此要對測量的變量進行選擇，然后收集相關資料。采用軟件EQS 和AMOS 等對模型進行估計。估計的方法可以采用廣義最小二乘法GLS或其他的方法。再進行擬合度評估，評估過程中涉及到的參數和指標比較復雜，需要進行全面考慮，需要根據相關準確指標評估。最后按照假設和分析出的結果對結構模型方程進行修正，使結構模型估計達到最佳的效果，并對模型作出正確解釋。（注：擬合度評估的指標參數標準：近似誤差均方根RMSEA ＜0.1，卡方x2統計量指數參考標準p ＞0.05，df 介于2-5之間。其中擬合優度指數GFI，相對擬合指數CFI，標準擬合指數NFl，調整擬合優度指數AGFI，非標準擬合指數NNFI的擬合指數標準都小于0.90。）

2.1 模型設定和模型識別

上圖是根據上述研究模型設定的結構模型方程，然后根據測量指標和外源觀測指標進行識別。其中觀測指標為22個，測量指標為44個，內觀測指標也為22個，15個回歸系數和8個變量殘差，模型需要的因子負荷為36個，最后的總和小于990，完全滿足模型識別的條件。在測量外源觀測和內生觀測時期測量指標一般為5個或是5個以上，并且一個觀測指標只需要測量一個特質，測量過程中的出現的測量殘差在模型識別中可以忽略。

2.2 模型擬合度評估和結果分析

根據上述分析的模擬指數，經學者分析RMSEA、GFI、AGFI、CFI、NFl、NNFI 小于0.90模型可以接受，在模型擬合度評估過程中選擇AMOS7.0軟件比較適合。在研究模型分析過程中其假設設定為15個如下表所示：

上表中可以看出初始結構模型的建立在模擬指數分析過程中支持假設結果。在研究過程中創新績效在模型中解釋量所占的比例為50%，其次是技術融合能力和技術監測以及技術構建。

2.3 參數效應分析

在模型擬合度評估中選用的軟件AMOS7.0在分析過程中，對路徑系數的研究基礎上，可以深入研究創新績效的參數效應。（創新績效的參數效應分為三種：直接效應和間接效應以及總效應）

上表是結構模型在研究分析中潛量和參數效應創新績效（因變量）的影響以及判定系數探討結果。從上表可以看出技術融合的直接效應比較明顯，其影響最大，進一步說明了技術融合能力在農業技術支撐體系集成架構中的重要作用。相比之下集成團隊在潛變量中的效應影響和作用也很重要，僅次于技術融合能力達到了0.389。從上表分析看以看出，農業技術支撐體系集成建立的兩大重要因素是技術融合能力和集成團隊，體現的是技術在研究過程中要能與傳統技術相結合，取其優勢，并在此基礎上不斷改進和創新，同時還應該在技術研究過程中保持一個高質量集成團隊的建立，對現代化農業技術研究具有很重要的作用。其他的直接效應和間接效應也對創新績效具有主要的作用，技術監測和技術構建以及市場導向等是集成架構不可缺少的重要元素。

3 結論

上述主要是針對農業技術集成架構模型框架進行了詳細的分析和探討。其中市場導向和技術集成能力之間具有明顯的正相關關系，在上述研究中可以得出市場導向的程度越高對技術構建就越有利。創新文化屬于文化方面的滲透，具有潛在的力量，對技術構成的影響比較顯著。團隊的力量也很重要，在技術構建過程中集成團隊也發揮關鍵作用，是加快技術創新的基礎條件。

技術集成能力與市場導向、創新文化、創新績效和集成團隊以及技術學習形成一種正相關的關系，也進一步說明了技術集成能力的重要作用。在農業技術創新研究過程中技術知識體系占有主導地位，首先要進行技術學習形成比較完善的知識體系之后，才能深入的研究農業技術的創新發展，才能更好的與市場競爭相結合，不斷的研究和創新是社會農業產業發展要求的技術成果。

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