國內高層次農業科技人才綜合競爭力評價分析

郭婷 程金花 任妮

摘要 基于農業科技人才科研成果多且成果類型豐富的特點，利用統計分析法、因子分析法和模糊綜合評價法對我國高層次農業科技人才綜合競爭力及其概況分布進行了評價分析。研究結果表明，基于因子分析法和模糊綜合評價法的綜合評價方法可以客觀地反映我國高層次農業科技人才的綜合競爭力現狀。

關鍵詞 農業科技人才;綜合競爭力;評價;分布

中圖分類號 C964.2 文獻標識碼 A

文章編號 0517-6611（2021）17-0259-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2021.17.065

Abstract Due to the large number of scientific research achievements and rich types to agricultural science and technology talents， this paper evaluates the comprehensive competitiveness and general distribution of high level agricultural science and technology talents in China by using statistical analysis， factor analysis and fuzzy comprehensive evaluation. The results show that the comprehensive evaluation method based on factor analysis and fuzzy comprehensive evaluation can objectively reflect the present situation of the comprehensive competitiveness of high level agricultural science and technology talents in China.

Key words Agriculture science and technology talents;Comprehensive competitiveness;Evaluation;Distribution

隨著經濟全球化時代的到來，國際競爭越來越激烈，人類已進入知識經濟時代，科技人才作為科學研究與科技創新的主體，已成為國家最重要的戰略性和基礎性資源，對國家社會經濟發展具有強大的推動作用[1]。科技人才評價是科研管理工作的重要內容，在科技管理活動中占有重要的地位，是促進科技人才資源開發和管理的重要手段，是保證科技人才質量的關鍵性工作，也是我國當前科技人才管理工作的重要環節之一[2]。

科技人才評價包括定性評價和定量評價兩大類，定量評價包括單指標評價與多屬性評價兩大類：第一類是單指標評價，包括簡單指標評價（如CNKI文獻量[3]、專利申請量[4]等）和復合指標評價（如H指數[5]、AR指數[6]等）;第二類是多屬性綜合評價，包括模糊綜合評價法[7]、因子分析法[8]、BP神經網絡法[9]、灰色關聯度分析法[10]等。

單指標評價方法因其指標的單一性而不能全面反映評價對象的綜合情況，而多屬性綜合評價方法可以綜合考慮評價對象的多個方面，能客觀地反映評價對象的綜合狀況。因而，基于農業科技人才科研成果多且成果類型豐富的特點，該研究根據構建的加權農業科技人才評價指標體系，利用統計分析法、因子分析法和模糊綜合評價法對我國高層次農業科技人才綜合競爭力及其力及其地區、機構、學科、職稱分布進行了評價分析。

1 評價對象及數據來源

1.1 評價對象確定 基于基本科學指標數據庫（essential science indicators，簡稱ESI）獲取農業科學、植物與動物科學兩個學科的期刊列表，利用Web of Science的SCI數據庫獲取2008—2016年2個學科全部期刊載文數據，通過發文量（≥50）、作者名和機構名規范，最終遴選到105位中國學者作為高層次農業科技人才綜合競爭力評價的研究對象。

1.2 數據來源 該研究以Web of Science的SCI數據庫、中國知網（CNKI）、讀秀電子圖書數據庫、IncoPat科技創新情報平臺和公共網頁等作為數據源，通過作者名與機構名識別、檢索式構建、檢索策略組配等過程獲取105位高層次農業科技人才的期刊、專利、專著文獻數據和學術榮譽、學術獲獎信息，并根據對象名、機構名、學科領域等對獲取的數據進行規范和清理，構建數據集合。

2 農業科技人才綜合競爭力評價

基于學術生產力、學術影響力、學術卓越性、學術創新力4個層面，構建農業科技人才加權評價指標體系;并借助SPSS 20.0和Excel軟件，利用KMO檢驗和Bartlett球形檢驗、因子分析、模糊綜合評價等方法對我國105位高層次農業科技人才的綜合競爭力及其地區、機構、學科、職稱分布進行了評價分析。

2.1 綜合學術競爭力評價 105位農業科技人才的綜合評價值及排名如表1所示，通過分析發現：

（1）X1～X10 10位學者的綜合評價值超過0.5，可見這10位農業科技人才的綜合競爭力很強。

（2）綜合評價值排在首位的學者是X1，排在末位的學者是X105，兩者綜合評價值的差高達1.911，可見105位高層次農業科技人才之間的綜合競爭力差距很大。

（3）105位高層次農業科技人才中綜合評價值高于0的學者有45位，占總學者數的42.857%;綜合評價值低于0的學者有60位，占總學者數的57.143%，可見，105位高層次農業科技人才中高綜合競爭力的學者占比較小。

2.2 農業科技人才地區分布綜合分析

該研究將綜合評價值高于0的學者作為高綜合競爭力農業科技人才，對比分析了105位高層次農業科技人才與45位高綜合競爭力農業科技人才的地區分布及占比情況（表2）。

105位高層次農業科技人才共分布在江蘇、北京、山東等19個省和直轄市，表明105位高層次農業科技人才的分布較分散。其中，江蘇省（26位）、北京市（17位）、山東省（11位）在農業科學、植物與動物科學領域擁有的高層次科技人才最多，且三者占比之和在50%以上;其次，廣東省（9位）、浙江省（9位）、四川省（7位）、陜西省（6位）在農業科學、植物與動物科學領域擁有的高層次科技人才較多，四者占比之和接近30%。

45位高綜合競爭力農業科技人才共分布在12個省區和直轄市。其中，江蘇省（15位）和北京市（9位）在農業科學、植物與動物科學領域擁有的高綜合競爭力農業科技人才最多，兩者占比之和為53.3%。其次，浙江省（5位）、廣東省（4位）、江西省（3位）、山東省（3位）在農業科學、植物與動物科學領域擁有的高綜合競爭力農業科技人才較多，四者占比之和為33.3%。另外，湖北省（1位）、湖南省（1位）、遼寧省（1位）、陜西省（1位）、上海市（1位）、天津市（1位）擁有的高綜合競爭力農業科技人才較少。

對比45位高綜合競爭力農業科技人才在105位高層次農業科技人才的地區占比中發現，在湖南省、遼寧省的高層次農業科技人才中，高綜合競爭力農業科技人才占比最高，達到100%;其次，在江西省的高層次農業科技人才中，高綜合競爭力農業科技人才占比較高，為75%;另外，在江蘇省、浙江省、北京市、天津市的高層次農業科技人才中，高綜合競爭力農業科技人才占比均超過50%。

對比發現，45位高綜合競爭力農業科技人才與105位高層次農業科技人才的地區分布排名基本一致，可見，該研究的評價結果可以客觀真實地反映農業科技人才的綜合競爭力情況及其地區分布，可信度較高。

2.3 農業科技人才機構分布綜合分析 該將綜合評價值高于0的學者作為高綜合競爭力農業科技人才，對比分析了105位高層次農業科技人才與45位高綜合競爭力農業科技人才的機構分布及占比情況（表3）。

105位高層次農業科技人才來自24個高等院校和2個國家級科研院所。其中，江南大學（14位）、中國科學院（11位）、南京農業大學（10位）、中國農業大學（10位）在農業科學、植物與動物科學領域擁有的高層次科技人才最多，且四者占比之和在42%以上。其次，浙江大學（8位）、華南理工大學（7位）、四川農業大學（7位）、西北農林科技大學（6位）在農業科學、植物與動物科學領域擁有的高層次科技人才較多，四者占比之和在38%以上;另外，高層次農業科技人才的機構分布排名與地區分布排名一致。

45位高綜合競爭力農業科技人才來自13個高等院校和2個國家級科研院所。其中，江南大學（8位）、南京農業大學（5位）、中國農業科學院（5位）、中國農業大學（5位）在農業科學、植物與動物科學領域擁有的高綜合競爭力農業科技人才最多，且四者占比之和為51.1%。其次，浙江大學（4位）、中國科學院（4位）、華南理工大學（3位）、南昌大學（3位）、中國海洋大學（2位）在農業科學、植物與動物科學領域擁有的高綜合競爭力農業科技人才較多，四者占比之和為35.6%。另外，渤海大學（1位）、華中農業大學（1位）、南京師范大學（1位）、上海交通大學（1位）、天津科技大學（1位）、西北農林科技大學（1位）擁有的高綜合競爭力農業科技人才較少。

對比45位高綜合競爭力農業科技人才在105位高層次農業科技人才的機構占比中發現，在南昌大學、渤海大學、南京師范大學、上海交通大學、天津科技大學的高層次農業科技人才中，高綜合競爭力農業科技人才占比最高，達到100%;其次，在中國農業科學院的高層次農業科技人才中，高綜合競爭力農業科技人才占比較高，為83.3%;另外，在江南大學、南京農業大學、中國農業大學、浙江大學、華中農業大學等高校的高層次農業科技人才中，高綜合競爭力農業科技人才占比均超過50%。

對比發現，45位高綜合競爭力農業科技人才與105位高層次農業科技人才的機構分布排名基本一致，可見，該研究評價結果可以客觀真實地反映農業科技人才的綜合競爭力情況及其機構分布，可信度較高。

2.4 農業科技人才學科分布綜合分析

該研究將綜合評價值高于0的學者作為高綜合競爭力農業科技人才，對比分析了105位高層次農業科技人才與45位高綜合競爭力農業科技人才的學科分布及占比情況（表4）。

將105位高層次農業科技人才的研究領域進行學科歸類與合并，主要分為畜牧水產學、動植物生理生態學、食品科學、植物保護學、資源與環境科學、作物科學等六大學科。105位高層次農業科技人才中從事食品科學研究的最多，共44位，占比41.9%;其次，從事作物科學（19位）、畜牧水產學（17位）和植物保護學（16位）的高層次農業科技人才較多，四者占比之和為49.5%;而從事資源與環境科學（5位）、動植物生理生態學（4位）的高層次農業科技人才較少，兩者占比之和不到9%。

45位高綜合競爭力農業科技人才分布在6個學科領域。其中，從事食品科學（24位）和作物科學（10位）的高綜合競爭力農業科技人才最多，且兩者占比之和為75%;其次，從事資源與環境科學（4位）、畜牧水產學（3位）、植物保護學（3位）的高綜合競爭力農業科技人才較多，三者占比之和為22.2%;而從事動植物生理生態學（1位）的高綜合競爭力農業科技人才較少。

對比45位高綜合競爭力農業科技人才在105位高層次農業科技人才的學科占比中發現，在資源與環境科學的高層次農業科技人才中，高綜合競爭力農業科技人才占比最高，為80.0%;另外，在食品科學、作物科學的高層次農業科技人才中，高綜合競爭力農業科技人才占比均超過50%。

對比發現，45位高綜合競爭力農業科技人才與105位高層次農業科技人才的學科分布排名基本一致，可見，該研究的評價結果可以客觀真實地反映農業科技人才的綜合競爭力情況及其學科分布，可信度較高。

2.5 農業科技人才職稱分布綜合分析

該研究將綜合評價值高于0的學者作為高綜合競爭力農業科技人才，對比分析了105位高層次農業科技人才與45位高綜合競爭力農業科技人才的職稱分布及占比情況（表5）。

105位高層次農業科技人才中，職稱為中級的農業科技人才僅有1位，其余104位均具有高級職稱，且在104位具有高級職稱的農業科技人才中，擁有教授、研究員正高級職稱的農業科技人才達到100位，而擁有副教授、副研究員副高級職稱的農業科技人才只有4位，這表明這105位農業科技人才的學術地位均較高。

45位高綜合競爭力科技人才均是正高級職稱，表明這45位農業科技人才在傳統的學術評價機制中同樣得到認可，可見，該研究的評價結果與實際吻合，可信度較高。

3 結論

該研究利用統計分析法、因子分析法和模糊綜合評價法對我國高層次農業科技人才的綜合競爭力及其概況分布進行了評價分析。研究發現，X1等10位高層次農業科技人才的綜合競爭力排在前列;105位高層次農業科技人才的綜合競爭力差距很大;105位高層次農業科技人才中高綜合競爭力的學者占比較小;江蘇省、北京市是擁有高綜合競爭力科技人才最多的地區;江南大學、南京農業大學、中國農業科學院、中國農業大學是擁有高綜合競爭力科技人才最多的機構;從事食品科學的高綜合競爭力農業科技人才最多;高綜合競爭力農業科技人才均擁有正高級職稱。研究結果表明，基于因子分析法和模糊綜合評價法的綜合評價方法可以很客觀真實地反映我國高層次農業科技人才的綜合競爭力現狀。

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