農業科技成果轉化創新績效評價

萬國超 曹邦英 全曉艷

摘要：以創新理論、競爭力理論和可持續競爭理論為基礎，在完善農業科技成果轉化創新績效評價指標體系后，采用將熵權法與灰色綜合評價法相結合的方法，建立農業科技成果轉化創新績效評價方法，并以四川省“十二五”期間的重大農業科技成果轉化項目為樣本進行實證檢驗，歸納總結排名靠前企業共有的經驗、排名靠后企業共存的問題，從而得出結論與啟示，旨在為企業經營者和政府部門提供農業科技成果轉化創新績效評價方法，并為外部投資者進行農業企業價值預測和決策提供有意義的參考。

關鍵詞：農業科技成果轉化;創新績效;熵權法;灰色綜合評價法

中圖分類號： G311;F324.3 ?文獻標志碼： A ?文章編號：1002-1302（2019）12-0320-05

在農業供給側結構性改革的大背景下，“強化科技創新驅動，引領現代農業加快發展”已成共識。農業科技成果轉化對推動我國農業科技創新起到了巨大的促進作用[1]，但農業科技成果轉化效果如何、對項目承擔企業的科技創新能力提升如何評價等問題越來越受到社會關注。目前，對我國農業科技成果轉化資金（簡稱農轉資金）的研究可以分為理論研究和實證研究兩方面。理論研究主要集中在農轉資金實施過程中面臨的問題、農業科技成果轉化能力的評價指標體系等;實證研究以農業科技轉化資金的評價研究居多，如徐彬等采用模糊綜合評判法對四川省成都市農業科技成果進行了實證研究[2];王志丹等通過對966家不同類型農業科技創新主體進行問卷調研，對其在獲專利授權數、帶動農戶能力、產品銷售收入3個方面進行績效評價和比較研究[3];張琳等在系統研究我國農業科技成果轉化資金績效狀況的基礎上，構建適合我國農業科技成果轉化的績效評價體系，并對2006—2010年全國農業科技成果轉化資金項目的績效狀況進行評價和分析[4];劉笑冰等對我國不同技術領域、不同區域以及不同性質單位的農業技術成果轉化資金，運用綜合評價方法進行綜合績效評價[5]。通過對已有文獻的歸納分析可知，農轉資金的研究主要集中于資金績效的評價，對于農轉資金項目的科技創新能力的評價尚處于起步階段，所進行的研究往往集中于區域內農業科技轉化的評價，但缺少對農轉資金承擔主體企業的綜合創新能力分析，對于其創新績效的研究更是少見。本研究在完善農業科技成果轉化創新績效評價指標體系的基礎上，運用創新理論、核心競爭力理論、可持續發展理論，采用將熵權法與灰色綜合評價法兩者有效結合的方法，建立農業科技成果轉化創新績效評價方法，并以四川省“十二五”期間的重大農業科技轉化項目為樣本進行實證檢驗，歸納總結排名靠前企業共有的經驗、排名靠后企業共存的問題，從而得出結論與啟示。本研究豐富了農業科技創新評價理論，對于政府部門、農業投資者及農業管理者具有重要的參考價值。

1 農業科技成果轉化創新績效評價指標設置原則

本研究在對農業科技轉化項目創新績效進行評價時，希望可以突出農業科技創新活動的本質特點，為實現評價目標，在指標設置時遵循4個基本原則：第一，全面性原則。科技創新績效是一個多層次、多維度的復雜體系，囊括了從創新投入到經營績效多方面的內容，應力求評價指標的全面性、系統性。第二，科學性原則。應圍繞科技成果轉化的創新績效實質進行指標選取，所構建的指標體系能夠突出農業科技創新活動的一般性和特殊性，還能兼顧數據的可得性和指標的可比性。第三，可操作性原則。創新績效評價方法的研究在于應用，選取的指標必須便于從企業獲取可靠數據和準確量化。第四，突出性原則。根據評價目的和評價內容進行指標的選取，突出科技成果轉化項目自身的特點，實現指標之間內在的聯系，力求實現創新績效評價方法的獨創性。

2 農業科技成果轉化創新績效評價模型構建

2.1 農業科技成果轉化創新績效評價指標體系

當前，學者們提出的農業科技創新績效指標體系內容各異，針對農業科技成果轉化項目的創新績效評價指標體系更是鮮見，原因主要有2個方面：一方面是由于農業科技轉化涉及的情況復雜多樣，涉及的內容非常具體，影響其創新績效的評價因素各式各樣;另一方面是學者們選擇的研究對象不同，對研究對象的內外部環境考慮的側重點不同，致使對其創新績效評價指標的篩選過程會有所側重。基于對農業科技成果轉化創新績效評價指標設置的基本原則，本研究構建農業科技成果轉化創新績效評價指標體系（表1）。首先，農業科技成果轉化創新投入能力方面。技術創新的不斷投入是企業可持續增長的內生動力，技術創新能力同企業業績呈正相關[6]，而影響技術創新投入最主要的因素是研發投入水平、外部融資額及研發人員密度。其中，研發投入水平既衡量了研發投入的強度又體現了對技術創新能力的重視程度，選擇技術人員密度和高端農業人才引進數量2個指標，既考慮從事農業活動影響的人力資本技術投入，又考慮長期發展對技術勞務數量和質量的影響，突出考慮農業技術人員對農業科技創新的影響。外部融資額體現了農業科技轉化項目的外部資金保障水平，研發投入率體現了研發投入的強度和對技術創新能力的重視程度。其次，農業科技成果轉化科技創新產出能力方面。從技術產出和經濟產出2個角度加以考慮。技術產出方面，以無形資產和固定資產產出為視角，選用國內專利授權量、獲得省部級以上獎勵數、轉化科技成果數、新建科技示范基地數、新改擴生產線數等5個二級指標近似表示。經濟產出方面，從盈利能力和國際競爭力2個層次考慮，前者用銷售毛利率反映創新對農業科技成果轉化企業整體盈利能力的影響，后者選用出口創匯收入反映農業科技成果轉化企業參與國際競爭的能力。最后，農業科技成果轉化可持續發展力方面。可持續發展理論認為，企業的可持續發展能力是持續獲得市場競爭優勢的能力，它來源于其所特有的那些有價值的、稀缺的、不可復制的異質性資源[6]。農業科技轉化的可持續發展力源于服務區域經濟的能力水平，因此，選取產業交叉融合度、成果轉化推廣面積、培養農業專業人才、培養新型農民4個二級指標近似表示企業創造超額利潤和市場價值的可持續性。

2.2 農業科技成果轉化創新績效評價模型的構建

2.2.1 熵權法 熵權法是一種對數據進行客觀賦權的方法，采用熵權法確定指標權重采用如下主要步驟：首先，對數據進行無量綱化處理。本研究選取的指標均為正向指標（即數值大小同反映內容好壞同向變動），無須進行方向轉換，但指標數值之間存在數量級的不同，因此須要對數據進行無量綱化處理。本研究選用min-max方法進行標準化處理，即新數據=（初始數據-最小值）/（最大值-最小值）。Min-max標準化后的數據值介于0～1之間，為確保熵權法計算結果有實際意義，將標準化后所有數據正向移動1個單位，使最終得到的各指標數據介于1～2之間[6]。然后按照順序先后，根據公式（1）計算i評價對象j指標值占所有評價對象j指標值之和的比重Pij。其次，根據公式（2）計算j指標的熵值Ej。再次，根據公式（3）計算變異系數Gi。最后，根據公式（4）計算j指標的權重。其中，∑ni=1Wj=1，得出的熵權即為構建農業科技轉化創新指數中的權重。

2.2.2 灰色綜合評價方法 灰色綜合評價方法是以灰色關聯分析為指導，通過灰色關聯度分析來比較不同對象的優劣程度的方法，具體計算步驟如下：首先，確定最優指標集。從不同評價對象的同一指標中選取一個最優值，將各評價指標的最優值組成最優指標集。由于本研究選取的均為正向指標，因此選擇各個指標中的最大值作為指標組成的最優指標集，記為U*=（r01，r02，…，r0n）。其次，將最優指標集和其他指標集共同組成矩陣Z=r0j

rij。rij表示第i評價對象第j個指標的標準化數據，其中，i=1，2，3，…，m;j=1，2，3，…，n。最后，灰色關聯系數的計算及評價矩陣的確定。經過上述處理，將最優指標集和各評價對象指標分別定為參考序列和比較序列。第i個評價對象和最優指標集的第j個指標之間的灰色關聯系數pij=miniminj|r0j-rij|+ξmaximaxj|r0j-rij||r0j-rij|+ξmaximaxj|r0j-rij|，其中i=1，2，3，…，m;j=1，2，3，…，n。其中，ξ∈[0，1]為分辨系數，一般將其取值ξ=0.5;miniminj|r0j-rij|為兩級最小差，maximaxj|r0j-rij|為兩級最大差，兩者均為常量。第i個評價對象的第j個指標rij距其最優指標集的第j個指標r0j愈近，則|r0j-rij|愈小，灰色關聯系數pij愈大，表明此評價對象與最優指標越接近，顯然，pij∈（0，1]。最后將pij組成評價矩陣R=[pij]m×n。

2.2.3 農業科技成果轉化創新績效評價模型的生成：權重與灰色關聯度的線性集成 通過評價指標的選取和指標權重的設置，將權重與灰色關聯度進行線性集成，最終構建的農業科技成果轉化創新績效評價模型如下。

農業科技成果轉化創新績效評價得分=∑創新投入能 力+∑創新產出能力+∑可持續發展能力。

其中：∑創新投入能力=∑Wj×pij，j=11，12，13，14;∑創新產出能力=∑Wj×pij，j=21，22，23，24，25，26，27;∑可持續發展能力=∑Wj×pij，j=31，32，33，34。

3 農業科技成果轉化創新績效評價實證分析

3.1 樣本選取、數據來源及指標預處理

根據上述構建的農業科技成果轉化創新績效評價指標體系，以四川省“十二五”以來完成的142個重大農業科技成果轉化項目為樣本進行問卷調查。問卷調查涉及農畜超級種專項59個、優勢特色現代農業專項83個，142份問卷全部收回，剔除無效問卷3份，得到有效問卷139份。問卷調查表涵蓋了所有評價指標，當然，部分指標根據調查數據計算得出。根據上述提到的無量綱化處理方式，對數據進行標準化處理，最終得到的各指標數據介于1～2之間。

3.2 權重的計算

根據上述熵權法計算步驟及公式，計算出農業科技成果轉化創新績效評價指標體系中的各指標權重值（表2）。

3.3 實證結果與結論分析

通過灰色關聯系數的計算及評價矩陣的確定，計算得出樣本企業農業科技成果轉化創新績效評價得分，并按照綜合創新績效得分進行排名（限于篇幅，表3為排名前20位的企業，表4為排名后20位的企業）。得分越高，表明其科技創新投入能力、科技創新產出能力、科技創新可持續發展力越強。

通過分析樣本企業綜合創新績效得分的排名結果及實證分析過程中整合的創新投入能力、創新產出能力、創新可持續能力等單項指標指數可知：（1）從權重計算結果來看，創新產出能力在農業科技成果轉化創新績效得分中所占的權重最高，說明農業科技成果的產業化對農業科技成果轉化創新績效的凸顯作用。15個二級評價指標按照變異系數大小分為3檔：技術人員密度、專利授權量和獲得省部級以上獎勵數3個指標最為重要，其權重之和達到38.1%;其次是人才引進、外部融資額、出口創匯數、轉化科技成果數和新改擴生產線數，其權重之和接近37%;其他指標權重之間差異不大，對農業科技成果轉化創新績效影響力相當。

（2）排名靠前企業共有的經驗。本研究按照綜合創新績效得分的高低選取排序前20位的農業科技成果轉化項目，其綜合創新指數、創新投入指數、創新產出指數、創新可持續指數的關聯度趨勢見圖1。由圖1可知，第一，創新投入能力普遍較高。前20位企業的平均技術人員密度達到49%，大幅領先于樣本企業19%的平均技術人員密度，員工的整體素質普遍較高。融資約束較低，前20位企業的平均外部融資額達到4 500萬元，高于樣本企業2 000萬元的平均外部融資額;外部融資方式呈現多樣化，機構投資和個人投資占比普遍高于銀行貸款，股權籌資已經成為前20位企業的主要籌資方式。第二，創新產出能力普遍較高且均衡。前20位企業的平均專利授權量為9.5件，遠高于樣本企業3.5件的平均專利授權量;獲得省部級以上的獎勵數平均為0.75項，遠高于樣本企業0.2項的省部級以上的平均獎勵數;銷售毛利率達到34%，高于樣本企業19%的平均毛利率，盈利能力較高，體現出較好的成長性。第三，從幾何圖形看，圍繞綜合創新績效曲線，前20位企業的創新投入、創新產出及創新可持續指數曲線收斂性較高，大體上與企業的創新能力的趨勢相符。另外，創新可持續指數曲線與綜合創新指數曲線擬合度較高，表明可持續發展能力對農業科技創新的基礎優化作用明顯。第四，農業科技創新能力與區域科技服務業的發展趨勢相符。前20位企業中，成都市的農業科技轉化企業占比達65%，這與成都市科技創新驅動戰略對當地科技服務業發展的重視程度以及相關政策的制定和實施密不可分，促進了成都市農業科技服務產業的發展;其次是眉山市，占比為20%，主要是因為眉山市政府高度重視泡菜產業發展，舉全市之力強力推進，已將東坡泡菜產業打造成“百億”級產業。

（3）排名靠后企業共存的問題。根據上述思路，按照綜合創新指數的高低選取排序后20位的農業科技成果轉化項目，其創新績效的關聯度趨勢見圖2。由圖2可知，第一，創新投入能力較低，技術人員匱乏。后20位企業的平均技術人

員密度僅為6.5%，員工整體素質不高，其研發投入率僅為23%，這些都會影響公司創新活動的后勁。融資約束較高，后20位企業的平均外部融資額僅為490萬元;僅有1家企業獲得機構投資者的投入，外部融資方式以財政科技經費投入和抵押貸款為主，產業化發展所需要的資金量極度緊張且難以獲取。第二，創新產出能力普遍較差。后20位企業的平均專利授權量僅為0.45件;獲得省部級以上的獎勵數平均為0;銷售毛利率僅為13%，低于樣本企業19%的平均毛利率。第三，從幾何圖形看，圍繞綜合創新績效曲線，后20位企業的創新投入、創新產出及創新可持續指數曲線分散性較高，反映出創新能力的不均衡性。且創新可持續指數曲線與綜合創新指數曲線擬合度較低，整體上低位運行，說明可持續發展能力較差。第四，后20位的企業中，成都市的企業僅有1家，大多分布在科技服務產業發展較慢的區域。

4 結論與啟示

本研究基于創新理論、核心競爭力理論和可持續發展理論，通過將熵權法與灰色綜合評價法相結合的方法構建農業科技成果轉化創新績效評價方法，并以四川省“十二五”期間的重大農業科技成果轉化項目為樣本進行實證檢驗，結果表明，首先，技術人員密度對農業科技成果轉化創新績效的提升意義重大。農業科技企業的高管在加大R&D投入力度的同時，應大力提高研發人員的素質，通過引進和培養高素質的研發人員提升企業的技術創新能力，進而為企業創造超額利潤和價值。政府部門應加大對農業企業在高層次人才引進與培養方面的支持力度;有針對性地對農業科技服務行業中的人員進行職業技術培訓，提高農業技術人員的專業素質和能力水平;優化高校、科研院所的產學研合作方式，鼓勵高校為農業科技服務行業儲備相關人才。其次，從專利數量看，專利在樣本企業之間的分布不均衡，大部分企業的專利授權量較少、創新能力較弱。從專利質量來看，代表技術含量更高的發明專利在樣本企業中差距更是懸殊。前20位企業發明專利數量均值是后20位企業均值的6.5倍。因此，農業企業高管及政府部門應鼓勵企業追求“高精尖”領域的創新，并推動創新驅動發展戰略的落地。再次，農業科技轉化創新方向應契合區域優勢特色農業產業，提高轉化技術成熟度。以“一帶一路”倡議為導向，調整農業產業結構，提高農產品的國際競爭力。同時，應通過農業科技政策牽引，財政資金引導，項目帶動，建立多層次、多部門協同機制，引導涉農企業、國際金融機構等多領域、多形式地參與農業科技轉化項目。最后，外部投資者可以通過農業科技成果轉化創新績效排名了解公司在綜合創新能力、市場競爭力和發展潛力等方面的基本狀況，進而對其市場估值進行判斷，并為投資決策提供參考。

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