林伟敏，刘成华
（成都信息工程大学物流学院，四川 成都 610103）
科技创新是推动农业转型升级、产业结构优化、增强内生动力的重要内驱力。依靠科技创新能够推动农业由增产导向向提质导向转变，提高农业生产效益。2021年中央一号文件强调：依靠科技创新推动乡村振兴，实现农业农村现代化。四川省作为我国西部重要的农业大省，近年来围绕特色产业推进科技创新，主要体现在现代农业“10+3”产业体系，加强农作物育种攻关，培育农畜新品种，集成创造新产品、新技术，推动成果高效转化等方面。同时，坚持科技创新驱动发展，强化基础研究和平台建设，增强科技自主创新能力。然而，农业科技创新能力快速发展的同时也暴露出四川省仍存在诸多短板与不足，如资源配置能力不强、成果转化机制不健全等问题。为此，深入探究四川省农业科技创新能力状况，找出影响其发展的关键因素，对于推进农业农村现代化具有重要的现实意义。
农业科技创新能力相关研究主要集中在以下几方面。一是农业科技创新能力评价研究。杨秀玉[1]基于2000-2014年全国省域面板数据，采用熵权TOPSIS法进行评价，结果显示：全国和区域农业科技创新能力差异显著。王丹等[2]采用线性加权法对G20各成员国农业科技创新能力进行测度。梁俊芬等[3]从绿色发展视角出发，探讨省域农业科技创新能力情况。陈耀等[4]基于熵权TOPSIS模型对2011-2015年我国农业科技创新能力进行测度，研究发现：全国农业科技创新能力整体偏低，大致呈“东高西低”的分布格局。二是农业科技创新能力影响因素研究。Elena等[5]认为合理的经费投入有利于农业科技创新的持续性及有效性。Mekonnen等[6]指出科技论文产出对农业生产技术效率具有显著的正向作用。肖娴等[7]认为知识性投入是促进农业科技成果转化的主要因素。李勇辉等[8]认为技术、人力和资金是影响农业科技创新资源配置效率的根本因素。徐维祥等[9]基于GWR模型，实证得出：政府扶持、人力资本和信息技术是影响农业科技新创新水平的主要因素。综上所述，农业科技创新能力相关研究成果颇硕，但针对区域农业科技创新能力评价及影响因素研究还相对较少。基于此，通过构建农业科技创新能力评价体系，采用熵权TOPSIS法和灰色关联分析法，选择2007-2020年时间序列面板数据，对四川省农业科技创新能力进行评价，进一步研究影响农业科技创新能力的影响因素，为推进农业农村现代化提供借鉴。
1.1 评价指标体系构建
农业科技创新能力是指通过对农业科技创新资金、人才等资源要素的整合与配置，经历研发-转化-推广等一系列过程，在农业领域中加以应用并产生经济效益、社会效益的综合能力[10]。农业科技创新能力由投入能力、产出能力、支撑能力和可持续发展能力所组成[3]。其中，农业科技创新投入能力是农业科技创新的基础条件，产出能力是农业科技创新效益体现，支撑能力是影响农业科技创新发展的重要因素，可持续发展能力是农业科技创新对绿色发展所做的贡献。
农业科技创新投入能力，主要从人力、财力、物力等方面来选取指标。人力方面，选取农业R&D人员和农业R&D人员全时当量反映农业科技创新人才数量及人才素质状况[11]；
财力方面，选取农业R&D经费和科学技术支出反映农业科技创新资金状况[12]；
物力方面，选取R&D机构和项目课题数作为物力投入，反映区域科技创新R&D活跃程度。土地方面，选取农作物总播种面积反映土地使用状况，农业机械总动力反映技术投入[13]。
农业科技创新产出能力，主要从经济产出、技术产出、知识产出三个维度入手。经济产出，选取农林牧渔业总产值和农村居民人均可支配收入反映农业科技创新所产生的经济效益[14]；
技术产出，选取专利授权量和技术交易额反映农业科技创新技术产出水平[12]；
知识产出，选取科技著作和科技论文反映新知识的创造情况[15]；
农林牧渔科技成果应用反映农业科技创新成果的应用状况。
农业科技创新支撑能力，主要从农业生产条件、科技创新环境等方面选取指标。农业生产条件方面，选取农村用电量和耕地灌溉面积反映农业资源使用情况；
科技创新环境方面，选取地区生产总值反映经济对农业科技创新的影响程度，教育支出反映政府对科技人才的重视程度。
农业科技创新可持续发展能力，选取化肥施用强度和农药施用强度反映农业科技创新对农业绿色发展的贡献；
农村居民家庭恩格尔系数反映农村居民生活质量。相关数据由2008-2021年《四川统计年鉴》《四川科技年鉴》《中国农村统计年鉴》及“四川省科技经费投入统计公报”等相关数据整理获得。四川省农业科技创新能力评价指标体系如表1所示。
表1 四川省农业科技创新能力评价指标体系
1.2 研究方法
1.2.1 熵权 TOPSIS 法熵权 TOPSIS（优劣距离法）指通过计算各评价对象与理想解的贴近程度来判断研究对象优劣状态的评价方法[17]。计算过程如下：
（1）数据标准化，即对各个指标的度量单位进行归一化处理，以消除量纲影响。
式中，rij表示第i项评价对象在第j项指标中的取值，和表示评价对象在第j项指标的最小值与最大值。
（2）计算指标权重值，计算公式如下：
式中，pij为各指标的比重；
ej为信息熵，取值在0～1范围内；
k为常数，；
dj为差异系数，dj=1-ej，ωj为第j项指标的权重。
（3）向量标准化，计算公式如下：
（4）构造加权矩阵，计算公式如下：
（5）确定最优解Zij*+、最劣解Zij*-，计算公式如下：
（6）利用欧式距离公式计算评价对象的最优距离与最劣距离，计算公式如下：
（7）计算农业科技创新能力，计算公式如下：
式中，Ci值 为相对贴近度，Ci值用来衡量农业科技创新能力，Ci值越大则农业科技创新能力越强。农业科技创新能力等级划分为4个阶段：低级（0.0～0.3）、中级（0.3～0.6）、良好（0.6～0.8）和优质（0.8～1.0）[18]。
1.2.2 灰色关联分析 灰色关联分析：把参照序列设为因变量，比较序列作为自变量，两者进行比较，通过曲线变化情况，得出关联性最大的指标[19]。计算过程如下：
式中，rij为关联度，和，分别为指标的最小值与最大值，ε为分辨系数，ε∈(0,1)，通常取0.5。|x0(k)-xs(k)|为比较序列与参考序列之间的绝对差值。
式中，rj为平均关联度，rj值越大，则该指标与农业科技创新能力关联性越强。
2.1 农业科技创新能力
通过熵权TOPSIS法求出四川省农业科技创新能力（图1）。从整体上看，四川省农业科技创新能力呈上升趋势，由2007年的0.13上升至2020年的0.93，发展态势良好；
参照阶段划分如下：2007-2010年，处于低级阶段，农业科技创新能力由0.13下降至0.02，主要原因可能是这一时期四川省科技创新能力整体不强，农业R&D经费、农业R&D人员、科学技术支出等方面投入相对不足，影响到农业科技创新发展；
2011-2017年，处于中级阶段，农业科技创新能力发展较快，由0.03上升至0.36，主要原因可能是这一时期四川省科技创新能力得到较快发展，地区经济发展水平较快，科技创新环境不断优化，为农业科技创新能力赋予较强动力；
2018-2020年，处于优质阶段，农业科技创新能力由0.41上升至0.93；
主要原因可能是这一时期，四川高度科技创新发展，出台了《四川省“十三五”科技创新规划》，强调“完善科技创新发展体系，健全‘产学研用’一体化策略”，这为农业科技创新赋予强大动力。从上述增长指数来看，四川省农业科技创新能力整体发展较快，正经历由低速增长期向高速增长期转变的发展阶段。为进一步探究四川省农业科技创新各项能力的变化情况，从四大维度入手，探讨增长或下降的原因。
图1 2007-2020年四川省农业科技创新能力
2.2 农业科技创新投入能力
从图2（a）可知，农业科技创新投入能力贴近度在2007-2010年波动较大，虽一直处于正理想状态，但增速缓慢，甚至出现负增长现象。“十一五”期间，受2008年汶川地震影响，农业科技创新投入能力处于停滞状态，由2007年的0.09下降至2010年的0.02，发展缓慢。随着灾后重建及各项政策的不断落实，“十二五”期间，四川省农业科技创新投入能力呈积极向好态势，由2011年的0.04上升至2015年的0.24，年均增长率为59.22%。在此期间，国务院出台了《农业科技发展“十二五”规划（2011-2015年）》，提出加强农业科技基础设施建设，强化科技经费投入，为农业科技创新投入能力注入新发展活力。“十三五”期间，四川省农业科技创新投入能力呈飞跃式增长，由2016年的0.31上升至2020年的0.97；
其中，2019年农业科技创新投入能力达到峰值1.00，增长幅度为211.84%，达到优质阶段水平。
2.3 农业科技创新产出能力
从图2（b）可知，农业科技创新产出能力呈波动上升趋势。2007-2010年，农业科技创新产出能力由0上升至0.02，发展缓慢。“十一五”期间，受资源要素制约、转化条件限制及外部环境影响，农业科技创新产出能力明显不强。随着经济社会的快速发展，科技创新环境不断改善，产出能力得到显著提升。2011-2015年，四川省农业科技创新产出能力由0.04上升至0.23，年均增长率为57.85%。在此期间，四川省以科技创新为抓手，围绕现代农业领域，布局产业链、资金链和创新链，推动一大批成果转化应用。2016-2020年，四川省农业科技创新产出能力呈波动上升趋势，其中，2016-2017年处于上升时期，贴近度由0.23上升至0.47，随后在2017年出现拐点，贴近度由0.47下降至0.41，最后在2020年达到0.88；
结合原始数据分析可知：农林牧渔业科技成果应用呈现波动变化趋势，由2016年的160项上升至2017年最大值366项，随后呈下降趋势，于2019年下降至129项，之后2020年又上升至323项，说明四川省农业科技创新产出能力呈现波动变化趋势。
2.4 农业科技创新支撑能力
从图2（c）可知，农业科技创新支撑能力呈稳步上升趋势，发展态势良好。2007-2010年，贴近度由0上升至0.03，发展缓慢。“十一五”时期，四川省农业以传统、粗放型生产方式为主，资金、土地等资源相对不足，对农业科技创新支撑能力产生较大影响。2011-2015年，农业科技创新支撑能力呈上升趋势，贴近度由0.07上升至0.31，年均增长率为45.55%。“十二五”期间，四川省以科技创新为主线，强化科技资源供给，优化科技资源配置，进一步带动农业科技创新支撑能力的发展。2016-2020年，农业科技创新支撑能力提升明显，贴近度由0.44上升至1.00，达到优质阶段水平。在此期间，四川出台了《四川省“十三五”农业和农村经济发展规划》指出：“强化科技装备和物质基础，夯实现代农业基础，为农业科技创新支撑能力提供坚实基础”。
图2 2007-2020年四川省农业科技创新投入能力、产出能力、支撑能力及可持续发展能力
2.5 农业科技创新可持续发展能力
从图2（d）可知，2007-2010年农业科技创新可持续发展能力呈下降趋势，贴近度由0.05下降至0.01，整体发展缓慢。“十一五”期间，四川省农业生产以传统和粗放型方式为主，依靠资源要素进行耕作与种植，对资源、环境形成较大依赖，使得农业科技创新可持续发展能力发展缓慢。结合原始数据分析可知：四川省化肥施用量由2007年238.17万t上升至2010年248.00万t，农药施用量由2007年6.03万t上升至2010年6.22万t。说明此阶段农业科技创新对绿色发展驱动作用不明显，可持续性仍待加强。2011-2015年，农业科技创新可持续发展能力逐渐加强，贴近度由0.02上升至0.10，发展态势良好。“十二五”期间，四川省以绿色农业为抓手，推进绿色创新发展，增强科技创新对绿色发展的支撑作用。2016-2019年，四川省农业科技可持续发展能力由0.12上升至0.96，达到优质阶段水平。结合原始数据分析可知：2016年四川省化肥施用量由248.98万t下降至2020年的210.80万t，下降比例为15.34%，农药施用量由2016年5.80万t下降至2020年的4.21万t，下降比例为27.41%，说明这一阶段农业科技创新的驱动作用明显，生产减量化、效益增量化等方面取得一定的效果。
通过灰色关联分析法计算各个指标关联度如表2所示。从整体来看，各项指标的关联度均在0.6～0.9之间。说明：本研究选取的22项指标与农业科技创新能力关系密切，且相关性强。从关联度次序强弱来看，排名前8的指标为：R&D项目课题（X5）＞农业R&D经费（X1）＞R&D机构（X4）＞发表科技著作（X13）＞农业R&D人员全时当量（X3）＞农村用电量（X13）＞农林牧渔业总产值（X9）＞发表科技论文（X14），以上即为影响农业科技创新能力发展的关键因素。结合四川省农业科技创新发展现状，可得出如下结论。
表2 农业科技创新能力与单项指标之间的关联分析
3.1 经费投入是提升农业科技创新能力的关键要素
R&D项目课题（X5）、农业R&D经费（X1）与农业科技创新能力的关联度分别为0.927和0.922，排名位居第一和第二，表明这2个指标是推动农业科技创新能力发展的主要动力。R&D项目课题反映地区科技创新的活跃程度，农业R&D经费是开展（基础、应用和试验发展）研究的重要要素，2项指标对农业科技创新能力提升起到重要的推进作用。结合原始数据分析可知：2007-2020年，四川省R&D项目课题由36755项上升至106869项，14年内增长近1.91倍，表明活跃的科技创新环境能够为农业科技创新提供丰富资源、市场需求和良好的创新平台；
2007-2020年，四川省农业R&D经费由25.90亿元上升至120.66亿元，14年内增长近3.66倍，表明充足的经费投入能够为农业科技创新提供资金支持、财力支持。因此，强化农业科技资金投入、优化科技创新环境对于农业科技创新能力发展具有重要的推进作用。
3.2 人力投入是推动农业科技创新能力的重要驱动力
R&D机构（X4）、农业R&D人员全时当量（X3）与农业科技创新能力的关联度分别为0.920和0.913，排名位居第三和第五，表明这2个指标与农业科技创新能力关系密切，相关性较强。R&D机构是科技创新的重要主体，包括企业、高等院校、科研机构等在内的众多科研主体，该指标对农业科技创新能力能够产生积极影响。农业R&D人员全时当量反映地区科研人力资本的状况，是影响农业科技创新能力的重要因素。结合原始数据分析可知：2007-2020年，四川省R&D机构由1384个上升至3257个，增长幅度为135.33%，增速明显，表明充足的R&D机构数能够为农业科技创新能力提供智力支持、知识支持及人才支持；
2007-2020年，四川省农业R&D人员全时当量由14607人年上升至21704人年，增长幅度为48.59%，但比例较小，说明四川省农业科技创新人才整体较为不足，需进一步强化农业R&D人员投入，培养科技创新主体，优化人才队伍建设。3.3 科技成果产出是影响农业科技创新能力的重要因素 发表科技著作（X13）、农林牧渔业总产值（X9）和发表科技论文（X14）与农业科技创新能力的关联度分别为0.916、0.912和0.912，相关性较强。科技著作和科技论文是农业科技创新知识产出的重要衡量标准，反映的是新知识的创造情况。农林牧渔业总产值反映的是农业科技创新所产生的经济效益状况。结合原始数据分析：2007-2020年四川省科技著作数量由1452篇上升至2155篇，增长幅度48.42%；
2007-2020年四川省科技论文数量由54548篇上升至95651篇，增长幅度为75.35%；
2007-2020年四川省农林牧渔业总产值由3377亿元上升至9216亿元，增长幅度为172.92%；
3个指标均呈较为明显的上升趋势，表明充足的科技成果对农业科技创新能力产生显著的正向作用。因此，推进产学研一体化建设，培育高效益科研项目，推动成果高效转化，是提升农业科技创新能力的重要途径。
4.1 研究结论
基于熵权TOPSIS模型对2007-2020年四川省农业科技创新能力进行评价，使用灰色关联法探讨影响发展的主要因素。得到结论如下：2007-2020年，四川省农业科技创新能力呈不断提升趋势，大致经历了低级、中级和优质的三阶段演变历程；
结合四川省农业科技创新发展现状，总结出经费投入、人力投入和科技成果产出三大维度是影响农业科技创新能力的主要因素。
4.2 对策建议
4.2.1 加大农业科技经费投入 建立起稳定的财政投入保障机制，确保投入稳步增长，逐步提高科研经费比例和比重，保证农业科研经费维持在合理区间。强化农业科技经费投入，构建起与经济发展速度和规模相匹配的科技投入制度，通过政策引领与带动，拓宽资金来源渠道，提高经费投入稳定性。完善财政投入方式，推进农业科技创新资金多元化体系建设，构建以政府主导、社会共同参与的多渠道投融资体系，引导银行、保险等社会资本以创业资金、风险资金等形式参与农业科技创新。
4.2.2 加强农业科技人才投入 高素质人才是农业科技创新的重要保证，人力资源的不足与缺乏在一定程度上影响农业科技创新能力。因此，加强农业科技创新人才投入，培育科研创新型人才，对于提升农业科技创新能力具有重要意义。一方面，可通过人才引进、财政补贴、福利补贴等相关优惠政策，吸引农业科技创新人才落地，为农业发展提供人才支撑。另一方面，应继续完善科技教育体系，加强教育支出比重，为农业发展提供良好的知识支撑和技术支撑。最后，强化人才队伍建设，引入一流化、专业化的科研团队，锻造一批懂技术、善管理、会经营的农业科技人员，进而为科技创新提供强大的智力支持。
4.2.3 提升农业科技创新产出能力 重点扶持具有经济效益和社会效益的基础性、前沿性的科研项目，培育具有可复制、应用和推广的科技成果，促进成果高效转化。推进产学研用一体化建设，探索多元化、多层次创新平台建设，构建起以企业为主体、农业院校、科研机构共同参与的科技创新体系，推动多元创新主体建设。健全成果转化机制，构建以市场需求、社会需求为导向的成果转化机制，引导涉农企业、科技公司、高等院校等社会主体参与农业科技创新，增强整体社会科技创新活力。最后，完善科技推广体系，推动科技资源下沉，加大成果宣传与推广，促进成果跨界流动，推动成果互惠共享。
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