甘肅省國家農業科技園區創新能力評價研究

摘要：針對目前甘肅省國家農業科技園區創新能力發展關鍵因素研究不足、園區創新能力發展路徑較為模糊、缺少對應的理論決策依據等問題，選取甘肅省8家國家級農業科技園區2016—2022年的數據作為研究樣本，建立園區創新能力評價指標體系，綜合運用文獻歸納法、熵權-TOPSIS模型對園區創新能力進行評價研究。利用障礙度模型探究園區創新發展的障礙因素，分析出農業園區創新發展存在的主要問題，包括農業科技創新不足、農業科技人才隊伍建設滯后、農業產業鏈不夠完善等，提出完善研發投入政策保障體系、優化資源配置集聚創新資源、強化體制機制創新等對策建議。

關鍵詞：甘肅省；農業科技園區；創新能力；熵權-TOPSIS模型；障礙度

中圖分類號：F323.3文獻標志碼：A

0引言

近年來，農業科技園區的重視度持續提升，通過不斷加大投入力度推動農業科技創新和成果轉化。科技部在《農業科技園區指南》中提出，農業科技園區是現代農業發展的新型模式，是農業技術組裝、集成的載體，是市場與農戶連接的紐帶，是現代農業科技的輻射源，是人才培養和技術培訓的基地，對周邊地區農業產業升級和農村經濟發展起示范與推動作用[1-3]。2023年，中央一號文件提出支持國家級高新區、經開區、農高區托管聯辦縣域產業園區[4]。甘肅省作為西部農業大省，歷來重視農業科技園區創建，于2001年建設第1個農業科技園區，截至2022年底，已在全省13個市州布局建設66個農業科技園區，其中國家級10個、省級56個。甘肅省農業科技園區按照“政府主導、市場運作、企業主體、農民受益”的原則，結合園區現有資源優勢，積極推動技術、人才、資本、產業、項目向園區聚集，充分融入鄉村振興，在農業高新技術集成示范、成果轉移轉化、培訓農民等方面發揮了重要作用[5-6]。甘肅省加快由特色農業大省向特色農業強省轉變。地區的綜合實力，越來越取決于科技的創造性轉化能力和協調發展能力，如何提高甘肅省農業科技創新能力促進農業農村創新驅動和高質量發展是當前亟待解決的問題。因此，文章旨在構建一套較為合理的農業科技園區創新能力評價指標體系，對甘肅省國家農業科技園區創新能力進行評價，分析出園區創新能力發展存在的問題，提出提升園區創新能力，加速推進農業科技研發和成果轉化效率，以及拓寬應用普及范圍，推動鄉村振興和農業經濟高質量發展。

1甘肅省國家農業科技園區發展現狀

截至目前，甘肅省擁有國家級農業科技園區10家，分布在定西、天水、武威、張掖、臨夏、酒泉、白銀、甘南、慶陽和平涼10個市（州），這10家國家級農業科技園區依托區域資源稟賦條件與交通圈層、基礎設施建設，集聚各類創新資源要素推動園區發展，并根據國家相關部門的建設要求以科技研發、科技示范、創新創業等提檔升級工程為重點，著力打造一批具有科技引導性的甘肅省國家農業科技園區。由于慶陽國家農業科技園區與平涼國家農業科技園區是在2018年和2020年后獲批，這兩家農業科技園區運行屬于剛起步的狀態，不具有研究的代表性且缺少數據的連貫性，同時園區從科技部獲批到驗收需要3年的建設時期，因此，文章選取其中運行狀態相對良好，數據較為齊全的8家園區，具體情況詳見表1。

2創新能力評價指標體系及評價模型構建

2.1指標選取原則

在挑選指標時，應力求全面而精準，指標之間應具備高度的融合性，同時也要反映實際情況的強弱程度。如果指標選擇不合適，就會造成評價體系中各要素間相互矛盾和信息丟失，進而影響到對園區整體發展水平的正確判斷。因此從之前學者的研究目標出發，遵循以下4個原則：目標導向性原則、系統性原則、科學性原則、可比性原則。

2.2指標體系構建

借鑒宋迦南[7]、劉燦等[8]、位輝芳和施韶亭[9]有關農業園區創新能力評價指標體系，結合甘肅省農業科技園區建設的實際情況，最終構建了包括創新支撐、創新水平、創新績效3個一級指標，創新人才、創新主體、研發投入、知識產權、成果引進及推廣、經濟效益和社會效益7個二級指標，以及園區研發人員總數、園區當年科技特派員總數、當年從業人員總數、園區當年企業總數等20個三級指標的甘肅省國家農業科技園區創新能力評價指標體系，具體情況見表2。

2.3評價模型構建

根據甘肅省國家農業科技園區取得成果及效益情況，在構建創新能力評價指標體系的過程中，基于園區各項指標數據的分布特點及評價方法的特點，選擇較為客觀且可以反映出數據特點，也同時能夠更好地評價指標之間的復雜非線性關系的熵權-TOPSIS模型對甘肅省國家農業科技園區的創新能力進行綜合評價，并利用障礙度模型對園區創新能力障礙度得分進行分析，發現存在不足，從而得出園區的建設問題，如圖1所示。

3甘肅省國家農業科技園區創新能力綜合評價

3.1熵權-TOPSIS分析法

熵權-TOPSIS分析法是一種客觀賦權方法，借鑒了信息熵思想，它通過計算指標的信息熵，根據指標的相對變化程度對系統整體的影響來決定指標的權重。

研究中選取的評價對象為國家級農業園區n個，園區對應的評價指標為m個。對應的數據矩陣為：

S=[Sij]=?n1（11）S（S）（1≤i≤n，1≤j≤m）（1）

式中：Sij表示i評價對象在j指標的數值。

利用熵權-TOPSIS分析法對數據處理的步驟如下：

（1）對數據進行歸一化處理：由于各項評價指標的計量單位及指標正負不統一，為后續方便綜合評價，對數據歸一化處理，將指標數值映射至0和1的范圍內。常用方法有：線性變換法和標準化法。對S采用標準化法處理后的標準數據矩陣為：

X=[xij]=?n1（11）x（x）（1≤i≤n，1≤j≤m）（2）

（2）計算比重：計算園區每項評價指標下不同評價對象所占的比重。

Pij=n（x）ij，j=1，2，…，m（3）

sij

式中：Pij表示第j項評價指標下第i個評價對象所占的比重。

（3）計算熵值：計算每個指標的熵值。

ej=-K?Pij?ln（Pij）），j=1，2，…，m（4）

式中：ej表示第j個評價指標的熵值。

（4）計算差異程度：評價指標的信息有效值取決于該指標熵值和1的差值t，該值影響權重的大小，和權重成正相關。

tj=1-ej（5）

（5）計算指標權重：利用該指標的差異程度計算權重，差異程度越大，對評價結果的貢獻越大。

wj=，j=1，2，…，m（6）

tj

（6）計算評價結果：評價結果表示評價對象的綜合性能。評價結果越大，評價對象的綜合性能越好。

ri=wj?xij（i=1，2，…，n）（7）

式中：ri表示第i個評價對象的評價結果。

（7）利用權重和規范化矩陣相乘得出標準化的矩陣結果：

T=Tij=Wj?Pij（1≤i≤n，1≤j≤m）（8）

（8）根據所得的矩陣計算正理想值和負理想值，正理想值是每個研究對象指標數據中的最大值，負理想值是每個研究對象指標數據中的最小值，計算方式如下所示：

T+=（T1+，T2+，T3+，…，Tm+）=

（maxí?…，（T1m+，T2m+，…，Tnm+），ty）

T-=（T1-，T2-，T3-，…，Tm-）=

（miní?…，（T1m-，T2m-，…，Tnm-）ty）

（9）計算每個研究對象和正負理想解之間的歐式距離，計算最大值的公式如下：

Di（+）=（11）

（10）計算最小值的公式如下：

Di（-）=（12）

（11）計算每個研究對象指標的相對接近度，公式如下所示：

Cj=（13）

式中：C表示評價對象與最優方案的接近程度，該值越大說明越接近最優方案。

3.2障礙度分析法

障礙度模型是一種計算影響因素對事物發展影響程度的模型。在綜合評價中，障礙度模型用于計算各評價指標的障礙度，對各指標的障礙度排序，以確定影響系統發展的關鍵因素。文章利用創新能力指標權重計算評價指標的障礙度，對2016—2022年的指標障礙度進行平均，避免數據單一性造成結果誤差。障礙度模型原理如下。

（1）計算準則層權重：通過指標層權重數據和熵值法計算得出。

（2）計算障礙度：利用數據計算園區指標障礙度得分。

Fi=Ri×Wi（14）

Ii=1-Xi（15）

Oi=×100%（16）

式中：Oi為第i評價指標的障礙度，Fi為第i評價指標的因子貢獻度，Wi為第i評價指標所屬準則層權重，Ri為第i評價指標所屬準則層權重，Ii為第i評價指標的偏離度，Xi為第i評價指標的標準化值。

3.3園區創新能力評價分析

3.3.1甘肅省農業科技園區創新能力總體評價

計算甘肅省國家農業科技園區創新能力二級指標權重，見表3。

分析甘肅省8家園區從2016—2022年的20項指標權重數據。分析表2和表3的結果可得：在2級指標權重中，研發投入C3權重最大，平均權重為0.344 3，經濟效益C6權重占比排第2，平均權重為0.170 7；成果引進及推廣C5權重占比排第3，平均權重為0.163 9；創新人才C1權重占比排第4，平均權重為0.128 0；創新主體C2權重排名第5，平均權重為0.109 2；社會效益C7排名第6，平均權重為0.083 9；知識產權C4排名第7，平均權重為0.052 6。因此，對園區創新能力影響最大的二級指標是研發投入、經濟效益和成果引進及推廣。

計算甘肅省國家農業科技園區創新能力三級指標權重見表4。

計算2016—2022年甘肅省國家農業科技園區創新能力正負理想值，見表5。

結合表4的正負理想值結果和原始數據進行分析，根據表5的結果可得：

（1）2016年，酒泉國家農業科技園區的正理想解距離最小，最接近理想值；武威國家農業科技園區的負理想解距離最大，最接近最劣解。2017年，武威國家農業科技園區的正理想解距離最小，最接近理想值；酒泉國家農業科技園區的負理想解距離最大，最接近最劣解。2018年，臨夏國家農業科技園區的正理想解距離最小，最接近理想值；白銀國家農業科技園區的負理想解距離最大，最接近最劣解。2019年，酒泉國家農業科技園區的正理想解距離最小，最接近理想值；臨夏國家農業科技園區的負理想解距離最大，最接近最劣解。2020年，張掖國家農業科技園區的正理想解距離最小，最接近理想值；白銀國家農業科技園區的負理想解距離最大，最接近最劣解。2021年，張掖國家農業科技園區的正理想解距離最小，最接近理想值；武威國家農業科技園區的負理想解距離最大，最接近最劣解。2022年，張掖國家農業科技園區的正理想解距離最小，最接近理想值；武威國家農業科技園區的負理想解距離最大，最接近最劣解。

（2）分析最接近理想值和最接近最劣解園區的數據，發現最接近理想值園區的研發投入、經濟效益和成果引進及推廣評價指標相較其他園區最好，最接近最劣解園區的研發投入、經濟效益和成果引進及推廣評價指標相較其他園區最差。

計算2016—2022年甘肅省國家農業科技園區創新能力相對接近度，見表6。

分析表6的數據可得，張掖國家農業科技園區相對接近度平均排名第1，且標準差最大。定西國家農業科技園區相對接近度平均排名倒數第1，且標準差最小。分析兩家的數據可得：張掖國家農業科技園區的研發投入、經濟效益和成果引進及推廣評價指標數據相對較大，定西國家農業科技園區的研發投入、經濟效益和成果引進及推廣評價指標數據相對較小，符合數據計算結果。

從圖2得出，甘肅省8家國家農業科技園區2016—2022年的創新能力水平在0.040～0.658之間，創新能力平均值在0.080～0.430之間。有5家園區超出平均值0.259，且創新能力最大值和最小值差距較大，因此，甘肅省國家級農業科技園區創新能力存在較大的差異。2016—2022年，甘肅省8家國家級園區中，張掖國家農業科技園區在2020年的創新能力得分為0.658，創新主體、創新人才數量相對較多，研發投入相對較大，經濟效益逐年穩步增長，反饋社會帶來的效益逐年增加，形成了一個集科研創新、企業創新支撐、創新效益于一體的高創新能力國家級農業科技園區。張掖國家農業科技園區之所以能獲得如此高的創新能力，主要得益于重視高科技企業、高水平人才、科研創新且實體化和積極帶動當地經濟發展，為園區穩定發展打下了堅實的基礎。

3.3.2甘肅省農業科技園區創新能力障礙度分析

利用障礙度模型對甘肅省8家國家級科技園區2016—2022年的創新能力指標障礙度進行計算。指標障礙度得分和創新能力限制程度成正比，通過比較指標障礙度，得出阻礙園區創新能力發展的因素，見表7。

根據表7的計算結果和障礙度較大的因素準則層分布情況，得出在20項創新能力評價指標中，影響甘肅省國家級農業科技園區創新能力的6個障礙因素為：當年財政投入總量D7，當年企業投入總量D8，當年投入R＆D經費總量D9，當年推廣新品種數、新技術、新設施D12、當年引進新品種數、新技術、新設施D11，以及園區年繳稅額D16。其中，當年財政投入總量、當年企業投入總量、當年投入R＆D經費總量屬于研發投入維度；當年推廣新品種數、新技術、新設施及當年引進新品種數、新技術、新設施屬于成果引進及推廣維度；園區年繳稅額屬于經濟效益維度。

4結論與建議

4.1結論

基于熵權-TOPSIS模型對甘肅省國家農業科技園進行創新能力綜合評價，在此基礎上利用障礙度模型探究創新發展的障礙因素，得出甘肅省國家農業科技園區存在以下幾個方面的問題：首先，農業科技創新不足。園區在科技創新方面投入不足，缺乏具有自主知識產權的核心技術，導致產品競爭力不強。其次，農業科技人才隊伍建設滯后。園區缺乏高層次、復合型農業科技人才，現有科技人員素質和能力有待提高。最后，產業鏈不夠完善。園區內農業產業鏈不夠完善，缺乏上下游配套企業，導致產品附加值不高。從以上分析中可以得出園區的主要經濟活動集中在畜牧業領域，盡管第一產業的產值占比仍然較高，但產業比例亟待調整，同時也需要提高產業帶動能力。

4.2建議

4.2.1完善研發投入政策保障體系

政府出臺相關政策支持園區建設各類創新平臺，如重點實驗室、工程研究中心、企業技術中心等，加大對基礎研究的投入，并建立科學的創新評價體系，對創新成果進行科學評價，為政策制定和調整提供依據。政府根據農業科技領域重點，明確農業科技園區的研發方向，如智能農業、生物技術、農業資源與環境等，確保研發投入與園區發展戰略相一致，并結合市場需求和技術趨勢，制定長期研發規劃，明確研發目標和時間表，為研發投入提供方向性指導。政府在入園企業和產業項目的審批流程方面，應簡化審批流程，并在立項、審批、開工建設、項目驗收等環節實施創新性的“一園一策”投融資服務。

4.2.2優化和集聚創新資源

甘肅省農業科技園區可以建立起多層次、多方位的資源配置機制，包括政府引導基金、企業投資、產學研合作等多種形式，確保資源的合理配置和有效利用。政府可以出臺相應政策，鼓勵企業增加對農業科技園區的投入，同時建立起科技創新項目評審機制，確保資源的有效流動和高效使用。甘肅省的高校和科研院所是重要的科技創新力量，落實與中國農業科學院、甘肅農業大學等達成的科技合作，可以有效地獲取人才和技術支持。例如，建立聯合研究中心、共建實驗室等，加強產學研合作，推動科研成果向產業轉化，組建以產業為主線、產品為重點、高層次科研機構為依托的技術創新服務團隊，加快農業先進適用技術推廣應用，鼓勵高校和院所在農業科技領域開展前沿研究，為園區提供創新驅動力。

4.2.3強化體制機制創新和政策引導

甘肅省可以建立靈活高效的管理體制，以適應園區經濟發展的需要，從而推動農業科技園區經濟效益的提升。一是可以采取措施簡化行政程序、優化管理流程，提高行政效能。二是通過探索建立市場化運作機制，引入專業管理公司或第三方服務機構，提升園區的管理水平和服務質量，如探索建立由政府、企業、高校、科研院所等多方共同參與的管理機制，推動產學研深度融合，加強信息化建設，提升管理效率和服務水平，為園區企業提供更加便捷的服務。三是政府可以加大對農業科技園區的政策引導和扶持力度，為其提供更加優惠的政策支持，如出臺稅收優惠政策、給予財政補貼、土地優惠政策等方面的扶持，降低園區企業的成本和風險，促進其發展壯大。

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Research on the Evaluation of Innovation Ability of National AgriculturalScience and Technology Parks in Gansu Province

YANG Shengju1，REN Leilei2，FENG Xiaohong3

（1.Institute of Scientific and Technical Information of Gansu/Key Laboratory of Scientific and Technical Evaluation and Monitoring of Gansu，Lanzhou Gansu 730030，China;2.Lanzhou University，Lanzhou Gansu 730030，China;"3.College of Finance and Economics，Gansu Agricultural University，Lanzhou Gansu 730070，China）

Abstract：Aiming at the problems such as insufficient research on key factors of innovation capability develop?ment of national agricultural science and technology parks in Gansu Province，vague development path of innova?tion capability of parks，and lack of corresponding theoretical decision-making basis，this paper selected the data of 8 national agricultural science and technology parks in Gansu Province from 2016 to 2022 as research samples，es?tablished the evaluation index system of park innovation capability，and comprehensively used the literature induc?tion method and entropy weight-TOPSIS model to evaluate and study the innovation capability of the parks.And based on this，using the obstacle diagnosis model to explore the obstacles to the innovative development of the park，this provides decision-making basis for improving the innovation capability of the National Agricultural Science and Technology Park in Gansu Province，and also points out feasible paths for the construction of various county lev?el parks in Gansu Province.

Key words：Gansu Province;agricultural science and technology park;innovation capability;entropy weight-TOPSIS model;obstacle