農業科技園區創新能力影響因素分析

劉文意 王鳳琴

摘要 基于《國家重點園區創新監測報告2016》中指標構建評價指標體系，運用因子分析對我國106家國家級農業科技園區創新能力進行分析、評價，發現我國農業科技園區創新能力具有發展不平衡的特點。通過聚類分析、構建Logit回歸等模型，對農業科技園區創新能力的影響因素進行了深入研究，發現企業投資額、社會融資額以及園區專家人數是影響園區創新能力的主要因素，并據此提出提高我國農業科技園區創新能力的舉措、建議。

關鍵詞 農業科技園區;科技創新能力;影響因素;因子分析;有序Logit模型

中圖分類號 F-304.1? 文獻標識碼 A

文章編號 0517-6611（2021）22-0246-07

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2021.22.063

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Analysis of Influencing Factors of Innovation Capability of Agricultural Science and Technology Parks

LIU Wen-yi WANG Feng-qin2 （1.College of Economics and Management，Shandong Agricultural University，Taian，Shandong 271018;2.College of Food Science and Engineering，Shandong Agricultural University，Taian，Shandong 271018）

Abstract Based on the indicators in the “National Key Park Innovation Monitoring Report 2016”，the evaluation index system was constructed，and factor analysis was used to analyze and evaluate the innovation capabilities of Chinas 106 national agricultural science and technology parks.It was found that the innovation capabilities of Chinas agricultural science and technology parks are characterized by uneven development.Through cluster analysis and the construction of Logit regression models，we have conducted in-depth research on the influencing factors of the innovation ability of agricultural science and technology parks，and found that the amount of investment in enterprises，the amount of social financing and the number of experts in the park are the main factors affecting the innovation capabilities of the park，and put forward accordingly measures and suggestions to improve the innovation capability of Chinas agricultural science and technology parks.

Key words Agricultural science and technology park;Scientific and technological innovation capacity;Influencing factors;Factor analysis;Ordinal Logit model

20世紀90年代，我國人口密度逐漸增大，傳統粗放農業的劣勢日益突出，加上其多以大量犧牲生態環境為代價，與科學發展觀相違，因此在其發展過程中不斷被高效的現代集約型農業所替代。加之我國農業現代化水平的不斷提高，農業科技園區便隨之興起，并呈快速發展的勢頭[1]。農業科技園區是指在一定區域內的現代農業科技企業集群，其依托現代農業技術，以調整農業結構為目標，以“高科技，高標準，高效率”的特點為中國傳統農業的轉型開辟了新路徑[2]。

經過數十年的發展，隨著我國科技、經濟水平的大幅躍升，在國家政策的推動下，我國出現了一批又一批各具特色、模式各不相同的農業科技園。截至2018年，我國已建成國家農業高新技術產業示范區2家、國家農業科技園區246家，省級農業高新技術產業開發區20家、省級農業科技園區975家[3]。2018年發布的《國家農業科技園區發展規劃（2018—2025年）》中提到，在2020年應構建以國家級農業科技園區為引領，省級農業科技園區為基礎的層次分明、功能互補、特色鮮明、創新發展的農業科技園區體系[4]。在農業科技園區數量、規模不斷擴增的同時，農業科技創新已成為現代農業發展的不竭動力。因此，國家不斷強調科技創新在農業發展中的重要地位并對其提出了更高的要求。農業農村部印發的《“十三五”農業科技發展規劃》中明確指出，要充分發揮科技對加快農業現代化建設、促進農村經濟社會發展的重要支撐引領作用，不斷加強農業科技創新條件能力建設，加快推動體制機制創新[5]。因此，如何加強農業科技創新能力，推動現代農業發展成為該領域內核心問題。

大量學者針對農業科技創新能力及其影響因素進行了廣而深入的研究。王?；ǖ萚6]基于資源依賴理論的研究表明，區域科技創新績效受區域位置以及高新技術企業認定的影響。徐輝等[7]通過實證分析證實了產融結合、增加政府干預、降低信息不對稱性對企業實質性創新具有明顯推動作用。秦昌媛等[8]從宏觀和微觀角度總結出了阻礙企業創新的因素：政策、企業競爭、創新思維、研發環境等，并提出了相應的創新建議。董成森[9]以湖南省為例，闡述了農業科技投入、農業科技人才、農業科研資源以及農業科技成果轉化擴散4個方面對農業科技創新的影響機制。張躍強等[10]通過VAR模型等方法對財政農業科技投入對農業科技創新績效的影響進行了研究。結果表明，財政農業科技投入對農業科技創新短期較長期影響更為顯著。趙麗娟等[11]發現環境規制與政府R&D投入對農業科技創新效率有明顯正相關關系。張莉俠等[12]采用DEA法進行研究，發現科技市場發育程度，農村勞動力受教育水平，農業技術引進與吸收能力，農村經濟、生產力水平以及政府扶持力度等因素對農業科技創新資源的配置效率具有正向影響。

綜上所述，已有研究大部分針對農業科技、區域創新能力以及其影響因素進行宏觀分析，而針對我國農業科技園區創新能力的實證分析較少。一方面沒有對各個國家級農業科技園區創新能力進行綜合評價，僅對我國不同省份的農業科技區域創新能力進行分析排名不夠細致，也無法應對同省內各個農業科技園區創新發展差異大的現狀，且其評價指標體系構建中指標過少，難以對園區創新能力全方位評估。另一方面已有文獻也少有對國家級農業科技園區創新能力的影響因素主次關系的深入研究。因此，該研究通過因子分析、系統聚類分析、Logit回歸、AHP層次分析對國家級農業科技園區的創新能力進行了排名、評價，并對其影響因素進一步實證研究，對推動農業科技創新進程有重要借鑒意義。

1 研究方法與模型選擇

在對我國農業科技園區創新能力影響因素進行分析之前，需要對106家農業科技園區創新能力進行評價、排名。部分學者在進行相關問題的研究時，選擇對樣本數據進行聚類分析，以聚類結果作為被解釋變量，或者使用進行因子分析所得的公共因子進行聚類分析，同樣以聚類結果作為被解釋變量進行下一步研究。這忽略了各個評價指標所占權重對聚類分析結果的影響。因此，該研究第一步對創新能力指標的權重進行計算。為了盡可能減少人為賦權帶來的主觀因素對后續研究的影響，該研究選用因子分析法計算農業科技園區創新能力綜合得分。第二步，將農業科技園區按照其創新能力綜合得分進行聚類分析，將分組情況作為被解釋變量，對可能對園區創新能力產生影響的因素作為解釋變量構建有序Logit回歸模型。第三步，根據Logit回歸結果進行AHP層次分析，以確定農科科技園區創新能力的影響因素及其影響程度大小。

2 評價指標體系的構建及數據來源

考慮到農業科技園區創新能力評價指標體系及其數據來源的權威性、客觀性、系統性，該研究選取科技部發布的《國家重點園區創新監測報告2016》中國家農業科技園區創新監測報告中提到的“創新產出”“創新績效”兩個一級指標、8個二級指標、45個三級指標作為該研究的農業科技園區創新能力評價指標體系的構成要素（表1）。而報告中提到的“創新條件”部分從企業創新投入-產出角度考慮，屬于農業科技園區創新能力的影響因素，并不適合進行創新能力評價體系的構建，因此將其舍棄。

與其相應的數據同樣從該報告中獲取。其中，該報告對全國118家國家農業科技園區創新能力進行監督調查，除去因各種原因未上報年度數據的12家農業科技園區外，完整數據總計106份。因此，將106家農業科技園區相關數據作為樣本進行研究。

3 農業科技園區創新能力影響因素的實證分析

3.1 因子分析

3.1.1 數據標準化與適用性檢驗。

由于不同評價指標變量的性質、量綱、數量級等特征存在一定差異性，因此需要在對數據進行分析前進行標準化處理，提高數據可比性，減少誤差。遂使用SPSS 23對原始數據進行標準化處理。

隨后進行KMO和Bartlett球形檢驗，以判斷數據和指標是否適合進行因子分析。通過SPSS 23 進行適用性檢驗，KMO檢驗值為0.73 Bartlett球形檢驗Sig.值為0.000，達到顯著水平，表明該研究選取的評價指標以及數據適合進行因子分析。

3.1.2 主成分提取與成分得分系數矩陣。通常根據因子的初始特征值和碎石圖確定所需提取的公共因子個數。

經SPSS 23計算分析，總共提取11個特征值大于1的公共因子，其累計方差貢獻率達77.201%，說明提取的11個公共因子仍對原始數據有較好的解釋能力。碎石圖顯示，在提取11個公共因子之后圖像趨于平坦，因此，提取11個公共因子進行下一步的研究。

通過對公共因子的正交旋轉，得到11個公共因子F1～F11的成分得分系數矩陣。

3.1.3 農業科技園區創新能力綜合排名。

使用初始特征值中的方差貢獻率作為各個公共因子的對應權數。假設公共因子數量為i（i=? …，n），其因子得分為Fi，相應的權數為Wi，則農業科技園區的綜合得分S計算公式（1）如下：

S=ni=1WiFi（1）

通過SPSS計算，106個國家農業科技園區創新能力綜合得分見表2。

經標準化處理后綜合得分數據均值為0，其中淮安農業科技園區的創新能力指標遠高于樣本創新能力均值，且與第二名差距較大，其綜合評分達2.80分。全國106家農業科技園區中僅有29家創新能力超過均值。從數據離散程度來看，創新能力大于均值的29組數據標準差為0.57 而小于等于均值的77組數據標準差為0.087，說明各個農業科技園區創新能力發展極不平衡，排名靠前的農業科技園區創新能力突出，而處于后位的農業科技園區創新能力均處于低水平。

3.2 聚類分析 用軟件SPSS 2 采用系統聚類組間連接法，以歐氏距離測度距離對表4中各個農業科技園區的創新能力綜合得分數據進行聚類分析，根據譜系圖以及接下來的研究需要，將106個國家級農業科技園區分為6個組類，如表3所示。

結果顯示，全國106家農業科技園區的創新能力成明顯正金字塔形分布，即創新能力較高的農業科技園區數量較少，而絕大多數農業科技園區創新能力處于較低水平，且創新能力兩極分化嚴重。

3.3 有序Logit回歸模型

3.3.1 變量選擇。

綜合已有的研究成果，對文獻中提到的農業科技園區創新能力影響因素進行梳理，其主要分為“資本因素”“人才因素”“創新環境因素”3個大類。

資本投入是農業科技園區科技創新的前提。王俊鳳等[13]、Hong等[14]、Castellani等[15]、Howell等[16]認為科研資金投入（R&D投入）、政府財政補貼等因素在農業科技園區創新發展差異中占主導地位。李詠梅等[17]對湖南省農業科技創新制約因素進行分析，其認為資金投入不足對農業科技創新產生明顯限制作用。Lee等[18]研究表明，企業融資能力與其創新能力相關，且很多創新型企業面臨融資不足的問題。吳圣等[19]認為我國農業科技園區存在技術、政策體系，如金融貸款、社會投資政策等創新要素缺乏的問題。Dolfsma等[20]、王敏等[21]同樣認為政府政策與企業技術創新之間存在相關性。政策因素除財務投入外還應包括政府對農業科技園區的技術支持。因此，該研究選擇園區年度R&D投入總額，財政投資、企業投資、社會融資總額以及投資機構數目作為解釋變量研究資本投入對農業科技園區創新能力的影響進行實證分析。

大量學者認為人才因素在提高農業科技園區創新能力中占據核心地位，如吳圣等[19]、喬宏等[22]。部分學者則強調高水平科研人才的科技引領作用，如肖更生等[23]從技術創新的高風險性出發，得出高水平、高素質的科研人員投入可降低創新失敗比率，從而提高農業科技園區創新能力的結論。Yang等[24]從園區創新機制的角度闡述了人才引進在科技創新中的重要程度，園區可以面向全國，根據自身發展需求公開招募科技人才，以從根本上推動農業科技園區的科技創新能力提高。一方面，高質量人才的參與帶來了新知識新技術，另一方面其通常具有強烈的學習意愿、較高的科研能力，在吸收外界知識的同時推動園區創新能力提高[25]。出于結果的準確性要求，對人才因素分層次研究，分別對園區普通研發人員數、高職稱的科研專家人數以及政府科技特派團數目進行分析，力求結論細致、準確。

創新環境既包括園區內環境因素也包括外在市場刺激因素。林伯德[26]基于科技創新鏈的分析認為科研機構數量規模、用于科技創新的固定資產數量是農業科技創新能力的重要影響因素。韋燕萍等[27]認為加大重點實驗室等科研單位建設以及人才培養對科技創新能力提高具有推動作用。鄭寶華等[28]在創新環境的角度從基礎設施環境、市場環境等闡述了創新環境對科技園區創新能力的影響。隨著電子商務在各個領域的滲透，電商平臺成為了園區連接外部市場的橋梁，其數目對市場的競爭程度、市場需求有較好的解釋能力。因此，該研究選用園區擁有研發中心數、園區大型儀器設備原值總額、園區高新技術企業數、電商平臺數作為解釋變量進行下一步的研究。

3.3.2 模型構建。選取3個一級指標、13個二級指標作為Logit回歸模型的解釋變量，聚類分析結果作為被解釋變量，進行農業科技園區的創新能力影響因素分析，變量設計見表4。進行多重共線性檢驗后，其最大方差膨脹因子（VIF）為4.5 平均VIF為2.4 說明模型變量間不存在嚴重多重共線性。

3.3.3 回歸結果。使用計量經濟學軟件Stata 15 對上述模型進行估計，可以得到農業科技園區創新能力影響因素，有序Logit回歸結果如表5所示。

結果顯示，資本因素對農業科技園區創新能力的影響中僅有當年企業投資總額（X3）、當年社會融資總額（X4）分別在0.10和0.01的顯著性水平下顯著。其中，“當年社會融資總額”的回歸系數達到-0.38。而政府投資、R&D投入等未通過顯著性檢驗。

從人才投入因素來看，園區聘請專家總人數（X7）、科技特派團數量（X9）分別在0.10和0.05的顯著性水平上通過檢驗，而其余變量均未通過檢驗。

環境因素中，園區高新技術企業數（X12）園區大型儀器設備原值總額（X11）電商平臺數（X10）顯著性水平分別達0.10、0.05和0.01。園區擁有研發中心數（X10）未能通過顯著性檢驗。

3.4 AHP層次分析

基于AHP層次分析法的基本原理，該研究選用Logit回歸結果中通過顯著性檢驗的變量作為AHP“方案層”，通過計算各個創新能力影響因素的權重，明確其影響大小程度，這對有針對性地提高我國農業科技園區創新能力具有重要的理論意義。AHP模型構建如圖1所示，該研究將使用YAAHP進行運算分析。

通過專家小組打分，計算后得到“1～9”標度層次判斷矩陣。經YAAHP計算所得的一致性檢驗指標CI分別為0.003 6、0.008 9、0.000、0.000，均小于臨界值0. 說明所有判斷矩陣通過了一致性檢驗。各個創新能力指標權重和排名見表6。

從層次分析的結果來看，資本因素對農業科技園區的創新能力影響最大，人才因素和環境因素次之。其中，當年企業投資總額、園區聘請專家總人數以及當年社會融資總額所占權重分別為0.540 0、0.191 6、0.108 0。這3個因素總權重達0.839 ?說明企業投資、園區聘請專家以及社會融資是農業科技園區創新能力的主要影響因素，剩余4項因素為次要影響因素。

4 結論與政策建議

4.1 結論 首先，從全國106家農業科技園區創新能力綜合得分情況來看，各個農業科技園區之間存在創新能力發展不平衡的問題，且兩極分化嚴重。除排名靠前的29家農業科技園區創新能力水平突出外，余下農業科技園區創新能力均處于低水平，有較大發展潛力。聚類分析結果對上述結論提供了佐證。

其次，從有序Logit模型回歸結果可以得出以下結論：

資本因素中企業投資、融資力度對農業科技園區創新能力有明顯影響。可以說6類農業科技園區創新能力的差異是由企業投資融資水平造成的。而政府投資、R&D投入等未通過顯著性檢驗，一方面，可能是由于資金投入的年度數據對農業科技園區創新能力影響存在滯后性，高投入所帶來的收益可能會在未來顯現。另一方面，政府投資對企業創新能力影響不顯著的原因可能相對復雜。例如政府資金投入的增加可能會替代一部分企業自身的投入，即存在明顯的“擠出效應”，這將會導致政府資金投入對園區創新能力的影響不明顯。這并不能說明政府投入、R&D投入等對農業科技園區創新能力無任何影響。

“園區聘請專家總人數”“科技特派團數量”分別表征了園區自身和外部環境如政府對人才引入的重視程度。表6結果顯示，園區聘請專家總人數（X7）是農業科技園區創新能力差異化形成的重要因素。高質量的科研人才、科技特派團投入相比于從事研發活動、科技行政管理、科技服務的工作人員更能在園區科技創新中起指導與引領作用，推動園區發展?？萍继嘏蓤F數量（X9）對創新能力的影響略低于園區聘請專家總人數，經研究發現，6類園區該指標的均值較低，說明政府對農業科技園區的人才引進政策重視不夠。研發人員數（X6）與常駐專家人數（X8）未被證實對園區創新能力產生顯著影響，一方面是因為研發人員科研能力良莠不齊，單單從數量上分析其對農業科技園區創新能力的影響是片面的;另一方面這兩者還會受到園區設備水平，研發中心數量，政府、園區政策等多因素的限制，因而無法單獨顯現出其對創新能力的推動作用。

環境因素中“園區高新技術企業數”“園區大型儀器設備原值總額”“電商平臺數”也在一定程度上影響農業科技園區的創新能力。高新技術企業作為科技創新的主體對其科技創新能力有重要影響，園區儀器設備是園區科技創新最基礎的物質條件，其創新能力與儀器設備價值密不可分。電商平臺在不斷增加市場競爭的同時也對農業園區的創新能力提升有較強激勵作用，園區在競爭壓力下不得不主動采取措施以提升其自身科研能力。而“園區擁有研發中心數”未被證實其對農業科技園區創新能力產生影響，從數據特征值來看，全國106個園區的研發中心數平均值僅為17個，而最大值為251個，絕大多數園區研發中心數嚴重不足，這可能是該指標無法反映其顯著關系的原因。

最后，AHP層次分析結果顯示，“當年企業投資總額”“園區聘請專家總人數”“當年社會融資總額”對農業科技園區的創新能力起主要影響，而“科技特派團數量”“園區大型儀器設備原值總額”“園區高新技術企業數”和“電商平臺數”4個指標為農業科技園區創新能力的次要影響因素。

企業投資、社會融資作為農業科技園區資金的主要來源直接影響園區科技創新能力，而大型儀器設備價值總額僅為園區資本因素的一部分，是企業投資、社會融資水平的體現，雖能對其創新能力產生影響，但其影響水平不如直接資本投入顯著。園區主動聘請專家人數在提高自身科研實力的同時，在一定程度上體現了園區對人才引入的重視程度。與之相較，科技特派團為政府指派，外部因素對園區創新能力影響有限，如不從根本上改變園區領導層對人才創新觀念的理解深度，人才創新對科技創新的驅動效率將大打折扣。高新技術企業、電商平臺以及前文提到的科技特派團數在實際情況中會受到多種因素的限制、制約，如政府政策、銀行貸款、物流供應鏈等，因而只能作為影響農業科技園區創新能力的次要因素?？萍紕撔履芰χ鞔斡绊懸蛩胤治鰧μ岣咿r業科技園區自身創新能力提供了重要參考，對提升其效率具有重要意義。

4.2 政策建議 在提高農業科技園區整體創新能力、促進我國農業科技園區發展方面提出幾點建議：

第一，創新能力高的農業科技園區如淮安、濟寧、武漢等，應發揮其帶頭作用，提高成果轉換效率的同時向其他農業科技園區分享經驗，引領創新能力低的農業科技園區發展。

第二，優先提高農業科技園區企業投資、社會融資金額以及高質量專家人數。在企業自身加大投資力度的同時，政府也應加大投資以及政策扶持力度，制定穩定的優惠政策，例如在稅收、銀行貸款等方面給予企業優惠，以推動園區內企業發展、吸引園外企業入園投資。優質科研人才才是園區創新能力的主體，一方面園區企業應加大園區專家聘請力度，提高園區內研發人員綜合水平;另一方面政府可以通過派發科技特派團對園區企業進行技術、人才支持，提高園區科技創新能力。

第三，高新技術企業作為科技創新的主體，在農業科技園區發展中占據核心地位。高新技術企業的集聚，在不斷吸引資本、人才投入的同時，又會以其良好的科研氛圍吸引更多的科研企業、單位入駐園區，進入園區創新能力不斷發展的良性循環。

第四，園區內企業應順應互聯網電子商務時代的發展，積極入駐已有電商平臺，或開發自有電商平臺。電子商務的興起一方面使得創新能力弱的企業因為競爭力不足而退出市場;另一方面，這種危機感也同樣成為了企業科技創新的不竭動力，使得園區內企業將提高創新能力作為企業生存發展的重要一環。

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