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市级农业技术创新能力研究——基于安徽省的定量分析

2021-10-09 来源:易榕旅网
确州警列2013.09 £AN ZHoU XUE KAN ●“三农’’问题研究 市级农业技术创新能力研究 基于安徽省的定量分析 张德元张杰兮 (安徽大学经济学院,安徽合肥230601) [摘要】 文章以农业技术创新理论为基础,通过选取安徽省各市的14个原始指标构建出农业技术创新能力评价体系, 采用主成分分析法和聚类分析法时安徽省l7市的农业技术创新能力进行评析和分类,并提出了提升安徽省各市农业技术创 新能力的相关对策。并在市级农业技术创新能力的定量分析领域提供了相关理论依据和研究方法,为全面建设国家农业技 术创新体系务实了基础。  .【关键词】 农业技术创新能力;市级;指标;主成分分析 【中图分类号]F327 【文献标识码]A 【文章编号)1005—3492(2013)09—0190—08 【收稿日期】2013—05—16 【作者简介】张德元,安徽大学经济学院教授,中国“三农”问题研究中心常务副主任,安徽省农村社会学会副会长兼秘书 长,主要研究方向为农业经济学和农村社会学。 【基金项目]国家社科重点项目“中国现代化进程中农村基本经营制度的稳定和完善研究”(项目编号:08AJY043);“安徽 大学211工程学术创新团队基金”;“安徽大学211工程重点学科建设基金”资助。 一、引言 “坚持走中国特色农业现代化道路”是十八大报告中提出的一项重要部署,农业现代化是我国经济社会 发展到新阶段的必然要求,是实现国民经济现代化的基本保障。而农业技术创新在农业现代化过程中起到 重要的保障、支撑和续航作用。农业技术创新已经成为推动农业生产力发展,提高农民知识文化素质和建立 优质高效的农业现代化生产体系的关键。安徽省作为农业大省,农业技术创新不仅成为安徽省创新体系的 重要组成部分,也成为促进安徽省现代农业发展和增强地区竞争力的关键因素。 当前,国外在农业技术创新方面的研究起步较早,研究比较深入细致。Rosch C,Dusseldorp M认为保持 精准农业上的技术创新优势可以打开出口市场和创造新的就业机会;…Chhetri N,Chaudhary P,Tiwari PR, Yadaw R以尼泊尔为例,认为农业技术创新将对避免气候变化产生的不良后果起到至关重要的作用;L2 Tem- pie L,Kwa M,Tetang J,Bikoi A认为撒哈拉以南的非洲人民面对食品安全危机,可以提高生态集约型农业 生产体系的技术创新水平从而不断扩大粗放型生产系统在食用农产品链上的限度。_3 我国在农业技术创新能力的研究上起步较晚,但进展较快,主要包括定性和定量两种分析方法。第一, 定性分析。在国家层面的定性分析上,李晓、陈茂钢在中国农业学术水平计量分析与预测研究的基础上,对 国家农业技术创新系统的综合实力进行测评,探讨其指标体系、权重参数和模型方法,并编制了配套软 件; 郑林从现代化的视角提出农业技术创新体系三元结构理论,重点探讨了近代中国社会政治、经济变迁 所引发的农业技术需求对国家农业技术创新体系形成的影响;l5 丁巨涛在农业跨越式技术创新机制研究中 探讨了当前我国农业技术创新过程中的主要障碍因素并提出了相应解决对策,L6 在省域层面的定性分析 190 上,肖树忠依据技术创新等基础理论,结合我国经济转型期政府工作的实际,提出了地市级农业技术创新 体系建设的指导思想、基本原则、重点任务及保障措施。 第二,定量分析。在全国及中西部等大型区域层面上,不少学者通过比较各省级农业技术创新能力,对 国家等大型区域农业技术创新体系进行实证分析,李扬、杨锦秀、傅新红运用主成分分析法通过选取1 1个原 始指标构建出农业技术创新能力的评价指标体系,对我国31个省的农业技术创新能力进行综合评价与分 类;8j唐娟莉、朱玉春采用因子分析法和聚类分析法对西部12个省的农业技术创新能力进行了实证研究。_9 J 在各省域层面上,定量分析的研究方法并不多见,且对市级农业技术创新能力进行定量的分析研究更是属于 空白领域。赵金秀、杨丽利用山东省寿光和青州两市的数据通过多元回归模型进行农业技术创新能力的实 证分析;[1叫郭冉、黄威、董盼、李成标运用灰度关联分析法,层次分析法并结合专家评价法依次对影响荆州市 农业技术创新能力进行指标的筛选、分析及评价。 从以上分析中可以得出:首先,无论从定性还是定量角度出发,当前国内大多数学者仍聚焦在国家及中 西部等大型区域里的省级农业技术创新能力研究上,极少有学者能以各省域里的市级农业技术创新能力为 研究对象,而我国的实际国情和农业特点决定了国家及中西部等大型区域农业技术创新体系的构建必须以 各省域农业技术创新体系为基石,可见研究省域里的市级农业技术创新能力在国家农业技术创新体系建设 和农村现代化战略目标实现上的重要基础作用。其次,在定量分析中,主成分分析法的运用在省级农业技术 创新能力研究上起到了很好的效果,且其逐渐处于这一研究领域中的主流位置。但在市级农业技术创新能 力研究中,不仅没有主流的主成分分析法的运用,且其他的定量分析方法种类稀少且使用效果不明显,存在 严重缺陷。 目前安徽省域里关于市级农业技术创新能力的研究是少之又少,且其研究方法基本属于定性分析,由于 定性分析本身不可避免的不精确性也影响着对农业技术创新能力的研究结果。且严重空缺着对各市级农业 技术创新能力的精确定量分析。因此本文鉴于以上分析,探索出有别于先前的市级农业技术创新能力研究 方法,开创性地将当前主流的主成分定量分析法运用在安徽省域里的市级农业技术创新能力研究上。这不 仅弥补了安徽省域里的市级农业技术创新能力定量分析研究的空白,也是对目前市级农业技术创新能力的 定量分析方法进行了一次完善和补充,也同时为安徽省各市优化农业创新资源、转变农业发展思路、打造安 徽省农业技术创新体系和制定农业现代化战略提供了重要的依据。 二、指标选取与数据说明 (一)数据来源 本文的数据选取均来源于《安徽统计年鉴2011》《安徽省科技统计公报2011》《安徽农业经济统计年鉴 2011》、安徽省各市统计公报以及国内知网、万方和维普三大学术期刊主要检索工具,主要采集了安徽省内 17个地市的数据。 (二)指标选取与数据说明 农业技术创新是指农业技术发明、应用到农业经济活动中所引起的农业生产要素的重新组合,其本身具 有公共产品这一特性,有着周期长、风险高等特点。因此本文在选取市级农业技术创新能力评价指标时应遵 循统计学中指标选取的系统性、科学性、可比性和可行性等原则,依据农业技术创新的自身特点和指标体系 设置的基本原则,同时在综合借鉴前人的基础上,从农业技术创新投入、产出和环境三个方面选取了具有代 表性的3个一级指标和l4个二级指标,构建了市级农业技术创新能力评价体系(见表1)。 1.农业技术创新投入方面 农业技术创新的投入能力是衡量农业技术创新的首要方面,而当前中国的实际国情决定了政府是农业 技术创新的投入主体,其投入主要包括农业科技资金投入、技术人员投入、科研机构投入和基础设施投入。 191 因此本文在选取的具体指标里包括:市农R&D经费支出占各市GDP比重(x6)、各市政府农业科技投入占 各市总财政支出比重(x7)、各市省级以上农业科技研究机构数(x8)、各市农业技术人员占专业技术人员总 数比重(Xg)、各市省级规模以上农产品加工龙头企业数(X10)。 各市农业R&D经费反映了各市政府对农业科研的持续性和主体性的投人情况,各市农R&D经费支出 占各市GDP比重(x6)这一指标反映了各市的农业科技资金投人与其农业经济发展规模的对比情况;各市 农业科技投入是指各市每年用于农业科技创新和转化能力的总支出,各市政府农业科技投入占各市总财政 支出比重(x7)这一指标反映了各市政府对农业科技创新的财政支出力度。这两个指标都具有相对稳定性 和代表性,都是衡量农业技术创新资金投入情况的两项重要指标。由于安徽省各市没有相关具体的农业 R&D经费和农业科技投入经费数据,因此本文采用公式推算法,即:各市农业R&D经费投入=各市R&D经 费×(各市第一产业增加值/各市生产总值),各市农业科技投入经费=安徽省农业科技投入经费×(各市 第一产业生产总值/安徽省第一产业生产总值)。依据已有的安徽省农业科技投入经费、各市R&D经费数 据能大致推算出各市农业R&D经费和各市农业科技经费等相关数据。 各市的农业科技研究机构数是农业技术创新的重要推动力量,既为农业生产和农业科技研究提供各类 人才,也直接开展研究并把自己的科技成果推广到农业生产实践中,因此比较各个地市农业科技研究机构 数可以直接反映出各市政府对农业科技创新的人力、物力的投入力度,所以,选择各市省级以上农业科技研 究机构数(x8)这一指标可很好地成为衡量各地市农业技术创新投入的重要权重指标。 各市农业技术人员和专业技术人员数据来源于安徽省统计局对安徽省各市国有企事业单位的统计,当 前安徽省各市农业技术创新的主体正是由各市农业科研院所和高等农业院校组成,因此各市农业技术人员 占专业技术人员总数比重(X9)这一指标作为替代数据在农业技术创新体系中具有很好的代表性。 农产品加工企业作为农业经济发展的微观主体,是农业技术创新的重要源泉之一,直接影响着农业技术 创新产出的发展状况,其技术发展水平会与各市政府对农业科技发展的支持力度密不可分。采用各市省级 规模以上农产品加工龙头企业数(xlo)这一指标既能反映出各地市农产品加工企业的高技术水平,又能反 映出各市政府对农业技术创新的扶持程度,因此这一指标成为衡量市级农业技术创新投入方面的一项必不 可少的重要指标。 2.农业技术创新产出方面 农业技术创新的产出能力反映其各种农业要素组合产生的实际成效,是判断农业技术创新能力的第二 个重要方面,参照已有关于农业技术创新产出定义的研究成果,产出方面的指标都需与农业技术创新产出存 在着长期稳定和互为因果的关系,因此衡量农业技术创新产出的具体指标须关注专利数据、农业新产品开发 情况和收录农业科技论文数这三大方面。因此本文在农业技术创新产出方面选取了各市农产品加工产值占 各市农业生产总值的比重(X11)、主要检索工具收录各市农业科技论文数(X12)、各市国家级农业植物新品 种保护权申请数(X13)和各市国家级农业植物新品种保护权授权数(X14)四个指标。其中由于相关安徽省 各市农业专利申请数与授权数方面的数据缺失,而各市农业植物新品种保护权申请数与授权数与各市农业 专利品申请数与授权数具有相互替代效应,因此本文依据《安徽省科技统计公报201l》的相关数据选取了各 市国家级农业植物新品种保护权申请数(X13)和各市国家级农业植物新品种保护权授权数(X14)这两个指 标作为替代数据。 3.农业技术创新环境方面 环境是决定某区域技术创新能力的关键,是技术创新赖以生存和发展的空间,它影响和制约着技术创 新的质量和速度。农业技术创新环境是由影响农业技术创新的外部环境组成,外部环境是农业技术创新活 动生存的土壤,它既为农业技术创新提供条件,又对其产生制约作用,选取农业技术创新环境方面的相关指 】92 标对研究整体的农业技术创新体系具有着重要的实际意义,其自身主要具备了农业政策、科技、经济和基础 设施建设等几个因素。依据农业环境的几个因素,本文综合选取了各市农业GDP(x1)、各市人均GDP (x2)、各市农村居民纯收入(x3)、各市农业固定资产投入(X4)和各市农用机械总动力(x5)这五个具有高 度代表性的指标作为农业技术创新环境的具体指标。其中各市农业GDP、人均GDP和农村居民纯收入三个 指标反映了农业环境里的经济发展程度,各市农用机械总动力反映了农业环境里的科技状况,各市农业固定 资产投人则反映了农业技术创新环境中政府对农业基础设施的投入力度,也从侧面反映了各市政府对农业 发展政策倾斜度 裹l农业科技创新能力评价体系 一级指标 二级指标 各市农业GDP(X1) 各市人均GDP(x2) 农业技术创新环境 各市农村居民纯收入()【3) 各市农业固定资产投入(X4) 各市农用机械总动力()(5) 各市农业R&D经费支出占各市GDP比重(x6) 各市政府农业科技投入占各市总财政支出(X7) 农业技术创新投人 各市省级以上农业科技研究机构数(x8) 各市农业技术人员占专业技术人员总数比重(x9) 各市省级规模以上农产品加工龙头企业数(XlO) 各市农产品加工产值占各市农业生产总值的比重(XI1) 农业技术创新产出 各市主要检索工具收录各市农业科技论文数(XI2) 国家级农业植物新品种保护权申请数(XI3) 各市国家级农业植物新品种保护权授权数(XI4) 三、安徽省市域农业技术创新能力实证分析 (一)农业技术创新能力评价模型:主成分分析法 区域农业技术创新能力评析指标涉及较多,而且指标之间相互交叉,具有一定的相关性,加大了问题研 究的复杂性,而从上述研究中可以看出主成分分析可以在区域农业技术创新能力评析方面起到很好的效果。 主成分分析法可以剔除多重共线性影响,将关系错综复杂的指标综合为几个简洁明了的主要公共主成分,从 而有效的、客观的、真实的对安徽省各市农业技术创新能力进行分析,避免了由于信息重叠造成分析问题的 失真 引。 (二)实证分析 1.数据检验 本文运用5 ̄S17.0软件根据安徽省17市的统计数据进行计算(原始数据为14×17的矩形方阵),对以 上指标的统计结果进行主成分分析测算,由于各类指标的量纲和测量度级的差异,因此对所有原始数据对无 量纲化处理,并进行KMO值和Bartett’S球形检验。 裹2 KMO和Bartlett’s检验结果 样本充足度一KMO检验 0.615 3I1.76S Bartlett ̄球形检验 卡方近似值自由度 91 显著性概率 O.ooO 193 由表2可知,Bartlett检验值为311.765,P=0.000<0.05,KMO的检验测度值为0.615,表明选取的变量指标 间存在较强的线性关系,适合做主成分分析。因此,数据可通过主成分分析法对其进行实证分析,并做出下 一步的解释和分析。 2.主成分提取和因子旋转 运行SPSS后,采用主成分法,由表3得知特征值大于l的主成分共3个:6.4901,、4.1433、1.2408,且累 计贡献率已达到84.815l%,超过了80%,故选择其作为公共主成分,基本能概括14个指标信息。 为加强公共主成分对实际问题的分析解释能力,对载荷矩阵进行因子旋转,选用方差最大化正交旋转, 旋转4次后得到因子旋转载荷阵(见表4)。 裹3特征值及方差贡献率 旋转前 旋转后 主成分 特征值 方差贡献率(%) 累积方差贡献率%) 特征值 方差贡献率(%) 累积方差贡献率%) 1 6.993 49.949 49.949 6.49O 46.358 64.358 2 3.832 27.373 77.322 4.143 29.595 75.953 3 1.049 7.493 84.815 1.241 8.863 84.8l5 裹4因子旋转载荷阵 主成分 F3 FI F2 各市农业GDP(XI) 0.2277 O.9O86 O.2400 各市农用机械总动力()【2) 0.0875 0.9370 一O.2O31 各市农业固定资产投入(x3) 0.1725 —0.O657 0.92l9 各市人均GDP(X4) O.3406 —0.8579 一O.O432 各市农村居民纯收入()(5) O.2907 —0.8299 0.0072 各市政府农业科技投入占各市总财政支出(x6) 0.O482 0.7782 —0.2376 各市农业R&D经费支出占各市GDP比重(X7) 0.6296 0.1472 —0.O24l 各市省级以上农业科技专家大院(x8) O.9820 —0.0379 O.0723 各市农业技术人员占专业技术人员总数比重(x9) 0.9840 0.0368 O.0298 各市省级规模以上农产品加工龙头企业数(XIO) 0.9493 O.1393 O.0o8l 各市农产品加工产值占各市农业生产总值比重(X11) 0.9554 —0.2018 0.0026 主要检索工具收录各市农业科技论文数(XI2) O.9l60 —0.1673 0.2655 各市国家级农业植物新品种保护权申请数(XI3) O.8O93 —0.2863 O.29o4 各市国家级农业植物新品种保护权授权数(Xl4) 0.7488 —0.4589 0.2684 第一主成分F1对技术创新能力的贡献率为46.358%,占据贡献率的主要比重。在主成分F1中,x7、 X8、X9、XIO、X11、X12、X13、X14这8个指标上载荷值很大,主要反映了各市农业技术创新投入和产出情况, 因此将F1概括为投入和产出综合主成分。 在主成分 中,xl、X2、X4、X5、X6这个5个指标上载荷值都很大,主要反映各市农业经济、科技等基 本环境发展状况,将F2概括为总体环境主成分, 对农业技术创新的贡献率为29.595%。 在主成分F3中,各市农业固定资产投入(X3)这一指标单独构成了载荷。农村固定资产投入是农业基 础设施投入的有效替代指标,而当前中国的实际国情决定了政府是农业技术创新的投人主体,所以该指标实 际反映了各市政府对农业发展的投入力度和重视程度。投入力度大、重视程度高则农业基础设施的投入力 194 度就会加强。因此将F3概括为政府投入度主成分,F3对农业技术创新的贡献率为8.863%。 3.主成分得分及排名 将三个主成分的得分加权综合,便可计算各地区的综合得分,综合得分计算公式为:F=F1 x O.7039+ F2×0.1639+F3×0.1331 通过计算,即可得安徽省各市农业技术创新能力综合得分及排名,如表5所示。 在以上分析结果的基础上,采用K一均值聚类分析方法,根据安徽省各市的农业创新能力综合得分,运 行SPSS17.0软件将这些市划分为三类地区(见表6)。第一类地区农业技术创新能力较强,第二类一般,第 三类的农业技术创新能力则较弱。 衰5安徽省各市农业技术创新能力综合得分及排名 地区 FI 排名 F2 排名 F3 排名 F 综合排名 合肥 7.3910 4 —1.07O2 l7 1.4869 3 3.8219 4 淮北 6.7188 6 0.1276 l1 1.0713 7 3.8290 5 毫州 7.4788 3 O.2784 10 1.1669 4 4.3070 l 宿州 7.5771 2 —0.2938 13 0.8723 9 4.13o3 2 蚌埠 7.7388 l —1.0o62 16 1.4969 2 4.o354 3 阜阳 6.9gO5 5 一O.9l89 l5 1.15o8 6 3.62o7 6 淮南 5.613l 7 O.95lO 6 0.65l1 12 3.4680 7 滁州 4.1467 8 1.6660 4 O.24l2 15 2.873l 8 六安 3.9773 9 O.9957 5 0.6O44 14 2.5845 9 马鞍山 3.29O3 10 0.399o 8 1.Ol06 8 2.O433 10 巢湖 1.5486 ll 2.4672 3 O.7144 ll 1.7819 Il 芜湖 0.88l6 12 0.6327 7 0.7377 10 O.7797 14 宣城 O.584l 16 0.1O78 12 一O.3a6O 16 O.3249 16 铜凌 O.66l1 14 一O.8226 14 2.O48O 1 O.2883 】7 池州 0.8153 13 0.3497 9 O.6o83 l3 O.6312 15 安庆 0.6l55 l5 3.027l 2 1.1656 5 1.5144 12 黄山 一0.9157 17 4.1433 l 一0.4419 17 0.8989 13 裹6安徽省各市农业技术创新能力分类 类别 地市 第一类 毫州宿州蚌埠合肥淮北阜阳 第二类 淮南滁州六安马鞍山巢湖安庆 第三类 黄山芜湖池州宣城铜陵 4.聚类结果分析 由表4和表5计算结果可知,首先,从单向排名上来看,各主成分排名各有侧重和不同。在投入和产出 综合主成分F1中,毫州、宿州、蚌埠、合肥、淮北、阜阳六个市的分值较高,农业技术创新的投入和产出能力 较强。其中,毫州、宿州、蚌埠、淮北、阜阳五市地处华北平原上,是传统农业大市,拥有优越的农业自然环境, 其农业新技术应用、农业基础设施等方面都得到了当地政府政策和经济的大力扶持,所以投入和产出能力较 强。而合肥市作为安徽省会城市,区位条件优越,经济实力较强,高等院校和科研机构数处于全省前列,文化 教育发达,交通、通讯等基础设施较好,农业发展良好,因此,合肥市的农业技术创新投入和产出能力较强;在 总体环境主成分F2中,黄山,安庆、巢湖、滁州、六安等市排名靠前,这些地区农业技术创新的总体环境较好 195 主要是由于当地这几年良好的经济发展势头和当地政府对农业政策逐渐倾斜等原因;在政府投入度主成分 F3中,铜陵、蚌埠、合肥、毫州、安庆等市排名居于前列,这五市的政府投入力度和重视程度较高主要由于近 几年当地政府开始逐步转变产业发展策略,加大了对当地农业产业化的建设。 其次,从综合排名来看,安徽省各市农业技术创新能力总体呈现出不平衡状态。合肥、淮北、毫州、宿州、 蚌埠和阜阳聚为第一类,农业技术创新能力较强,淮南、滁州、六安、马鞍山、巢湖、安庆聚为第二类,农业技术 创新能力一般,黄山、芜湖、池州、宣城、铜陵聚为第三类,农业技术创新能力较弱。可以看出农业技术创新能 力强的地市都集中在农业自然条件优越的皖北地区以及经济和科研实力较强的地区。从第一类到第三类, 安徽省各市农业技术创新能力由北向南呈递减趋势。 再次,从三个主成分和综合主成分相互比较来看,合肥、蚌埠、黄山、安庆这几个地市的各主成分发展不 平衡,严重影响各市农业技术创新能力的提高。其中合肥、蚌埠两市在农业技术创新的投入、产出综合主成 分Fl和政府投入度主成分F3上的排名较高,但是收到总体环境主成分F2相对较差的限制;黄山、安庆却 正好与之相反,F2主成分较高,但是却被F1和 主成分拖累。总结原因就在于这几市的经济发展环境、农 业资源禀赋和政府对农业的重视度这三者之间相互脱节,导致了几个地市的各主成分发展不平衡。 四、结论与对策 从上述分析中我们可以得出:第一,皖南、皖北和皖中地区农业技术创新能力差距大,各市农业技术创新 能力由北向南呈递减趋势,呈现不均衡状态。其中农业自然环境优越的皖北地区如是安徽省农业技术创新 的中坚力量;农业技术创新能力较弱的皖南山区对农业资源利用效率低下,大量农业资源被闲置、浪费;而皖 中传统工业地区如淮南、马鞍山和安庆等市正在逐步转变农业产业发展策略,加大对农业技术创新的投入; 第二,安徽省各市农业技术创新模式过于千篇一律,各市的模式需要因地制宜,没有各自特色和优势就会导 致了创新效率低下;第三,安徽省各市经济发展水平与农业技术创新能力不呈严格的正相关。经济发展水平 高的城市其农业技术创新能力不一定较高,经济发展落后的地区其农业技术创新不一定较弱;第四,农业技 术创新的投入产出度成为了影响安徽省各市农业技术创新能力的最重要主成分,即便拥有较强的经济实力, 没有科研技术的投入产出作支撑也无法取得农业技术创新的理想效果。 因此,综合以上研究,本文提出以下几点建议: (一)在农业技术创新投入模式上,从单一的政府主导性投入转变为政府、农企和农户三者互动的投入 模式 政府主导性的这种将全部技术投入项目都由政府选择和配置的创新模式已被实践证明往往会导致创新 低效率问题。政府对农业技术创新的投入是对公共产品的投入,这也决定了政府必须将主要精力放在公共 农业技术创新上,但农业技术创新投入的整体性使得其既要注重公共农业技术创新,更要注重市场需求和农 户需求为导向的农业技术创新。因此需要扩大技术创新投入主体,将农企和农户融人进农业技术创新投入 的全过程,通过合同契约形式充分调动政府、高科技农企和农户的积极性,使得三者之间互动配合、利益均 沾、风险共担,发挥各自优势,加快以公共、市场和农户需求为导向的综合型农业技术的研发、创新与应用。 形成政府引导农企、农企带动农户、农户主导需求的新型农业技术创新模式。 (二)在农业技术研发方向上,明确各市农业科研机构的基础研究、应用研究和交叉研究三者之间的主 次关系 当前由于农业科研体制还有待革新和完善,原有的体制一方面容易导致研究内容的交叉重复现象普 遍,造成科技资源浪费,另一方面又会使科研机构难以集中优势资源解决急需的农业技术创新问题,从而制 约了农业技术创新发展。因此当前农业技术研发的重点在于合理分工,实现科技资源的优化配置。合肥、芜 湖、蚌埠、阜阳等市拥有的农业科研机构和科研院校较多,农业技术研发能力较强,因此当地的农业科研机构 196 要以基础研究为主,应用研究为辅;皖北农业技术创新能力强的地区其农业科研机构需要基础与应用研究并 重,进行交叉研究;皖中工业地区和皖南山区的农业科研机构则要以应用研究为主,附带进行基础研究。各 市科研机构相互依托、协作分工,形成了农业技术的理论研究、应用创新、试验推广一条龙化运转机制,从根 本上提高了科技资源的利用配置,从而建立起了优质高效的农业科研体系结构。 (三)根据各市农业环境禀赋状况正确选择适合的农业技术创新发展道路 安徽省各市的经济、科技和自然环境禀赋差异较大,按照社会主义市场经济规律和农业科技发展规律, 各市需依据当地农业产业特点,从实际情况出发,确定各市农业技术创新重点,制定出适合自身发展的农业 技术创新发展道路。农业技术创新能力较强的皖北地区拥有优越的农业自然环境,可继续保持自身优势,加 大农业技术创新的市场化和农业技术成果的转换、转移等方面的系统一体化;马鞍山、铜陵、淮南等皖中工业 区科技研发能力较强,应以农业市场需求为主导,加大开发应用性农业技术,实现技术开发与农业市场需求 的双向互动;黄山、池州等皖南山区人农业技术创新能力较低,当地应依托其发展较好旅游产业,培育发展土 特产等科技农产品加工企业,鼓励企业成为研究、开发、生产、销售一体化的产业集团,从而实现各产业优势 互补。 参考文献 [1]Rosch C,DusseldorpM,“Precision agriculture:Howinnovativetechnology contributesto a/nor@sustainable agriculture[J],”Gala—Ecolo ̄calPer- spectives For Science And Sceieiyl6(2007):272—279. 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[11]郭冉,黄威,董盼,李成标.我国农业区域自主创新能力影响因素研究一以湖北省荆州市为例[J].科技管理研究,2012(24):73—77. ・ [责任编辑:刘旭挺] Study on the Municipal Innovation Capability of Agricultural Technology ——B∞ed on the Quantitative Analysis in Anhui Province Zhang Deyuan Zhang Jiexi Abstract:by selecting 14 basic indicators focities in anhui province,this paper,based on the theory ofagriculture tcehnology innovation,designs hte evaluation indicator system of innovation capability of agricultural tcehnology,evaluates and classiifes the innovation capability of agricultural tcehnology in AnHui province s17 ciites using principal component analysis and cluster analysis,and puts forward icy sugge ̄ions for improving the innovation level fo agricultural tcehnology correspondingly.At last,the paper provids the relevant theories and research methods in the field of the quantiattive analysis on hte municipal innovation capability of agriculturla technology and strengthens teh construction of national agricultural tcehnology innovation system Key words:innovation capability ofagricultural technology;municipal;indicator;principal component naalysis 197 

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