摘要：運(yùn)用多元統(tǒng)計學(xué)中的主成份分析和聚類分析的方法，分別對中國31個省份的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力進(jìn)行了評價與比較。結(jié)果表明：中國大部分地區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力欠佳，而且區(qū)域差別較大；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力存在較強(qiáng)的內(nèi)在關(guān)系；我國的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力顯示出一定的地域性特征；影響農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力的各因素發(fā)展極不均衡。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)；科技創(chuàng)新能力；主成份分析；聚類分析

中圖分類號：F303．2 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

The Regional Comparison and Analysis on the Innovation Capability of

Agricultural Science and Technology in China

ZHU Yu-chun，HUANG Zeng-jian

(Department of Social Science，School of Economics and Management， Northwestern Science and

Technology University of Agriculture and Forestry， Number 3 WeiHui Road Yangling，7121001，China)

Abstract:

Adopting the methods of main-substance analysis and clustering analysis in Multi-statistics， the paper analyzes and comments the innovation capability of science and technology in the 31 provinces and regions. The result shows that: ①the innovation capability of science and technology of most of most of regions in china is not good enough with large regional distinctions. ②the economic development level seems to have strong internal relations with the innovation capability of science and technology. ③the innovation capability of science and technology in china shows the regional character. ④the development of the influencing factors in the innovation capability of science and technology is not balance.

一、引言

農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新體系是農(nóng)村公共服務(wù)的重要組成部分，提高農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力和完善農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新體系是實(shí)現(xiàn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)全面協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展的迫切需要，是構(gòu)建社會主義新農(nóng)村，實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展，推動和諧社會建設(shè)的重要戰(zhàn)略措施之一。而對現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新體系的創(chuàng)新能力進(jìn)行系統(tǒng)的量化評估則是進(jìn)一步完善科技創(chuàng)新體系和提升科技創(chuàng)新能力的基礎(chǔ)。

關(guān)于科技創(chuàng)新的研究最早是美籍奧地利經(jīng)濟(jì)學(xué)家熊彼特（Joseph.A.Schumpeter）提出來的。按照熊彼特的觀點(diǎn)，所謂創(chuàng)新就是建立一種新的生產(chǎn)函數(shù)，是把一種從來沒有過的生產(chǎn)要素和生產(chǎn)條件的新組合引入生產(chǎn)體系，從而形成一種新的生產(chǎn)能力。農(nóng)業(yè)是以有生命動植物為勞動對象的產(chǎn)業(yè)部門，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的再生產(chǎn)不僅是經(jīng)濟(jì)的再生產(chǎn)也是自然的再生產(chǎn)，因此，同其他產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新相比農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新既受生物生命自然規(guī)律的支配，也受社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)律的制約；同時農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新所需時間和周期同其他產(chǎn)業(yè)相比較長；由于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展受自然力影響較大、地域變異性較強(qiáng)，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新也表現(xiàn)出相應(yīng)的地域性特征。

目前國內(nèi)很多學(xué)者對科技創(chuàng)新問題進(jìn)行了研究，1995年齊建國教授完成《技術(shù)創(chuàng)新——國家系統(tǒng)的改革與重組》研究報告是中國學(xué)者第一次運(yùn)用創(chuàng)新體系理論來分析中國的宏觀經(jīng)濟(jì)體制問題，1998年柳卸林的《中國國家創(chuàng)新系統(tǒng)的現(xiàn)狀、問題與發(fā)展趨勢》的研究報告是從國家創(chuàng)新體系角度進(jìn)行的對科技創(chuàng)新問題的探討。近年來，對科技創(chuàng)新問題的研究又出現(xiàn)了一些新進(jìn)展，科技創(chuàng)新研究進(jìn)一步分解為區(qū)域科技創(chuàng)新研究和部門科技創(chuàng)新研究。從而將科技創(chuàng)新體系這個概念與區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)或者部門經(jīng)濟(jì)學(xué)結(jié)合了起來。如以柳卸林等人為代表的中國科技發(fā)展戰(zhàn)略研究小組對2000年到2004年的分省的區(qū)域創(chuàng)新能力進(jìn)行了評價^[1]。洪名勇（2002）、朱順泉（2005）等對部分省份的科技創(chuàng)新能力進(jìn)行了多角度分析。董秋玲、常玉等研究了科技園區(qū)的科技創(chuàng)新能力。孫站成等（2004）從農(nóng)業(yè)部門角度提出建立區(qū)域指標(biāo)體系，但這同時也增加了分析的復(fù)雜性。筆者采用多元統(tǒng)計分析方法中的主成份分析法對這14個具有相關(guān)性的指標(biāo)進(jìn)行降維，從而得出各個省份的綜合主成份得分并進(jìn)一步進(jìn)行排名；為使得到的結(jié)果能在制定宏觀政策上更有指導(dǎo)意義筆者在得到主成份分析結(jié)果的基礎(chǔ)上運(yùn)用多元統(tǒng)計中的聚類分析方法全國31個省市劃分為四個區(qū)域，相同的區(qū)域內(nèi)具有相近的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力。

二、主成份分析和聚類分析的概念及基本思路

從統(tǒng)計分析和推斷的角度說，人們總希望把大量的原始的相關(guān)指標(biāo)組合成較少的幾個指標(biāo)。主成份分析就是在不損失或很少損失原有信息的情況下進(jìn)行的一種簡化方法。而所謂聚類分析就是采用定量的數(shù)學(xué)方法，根據(jù)一批樣品的觀測指標(biāo)，具體找出一些能夠度量樣品或指標(biāo)之間相似程度的統(tǒng)計量。把相似程度較大的聚為一類，關(guān)系疏遠(yuǎn)的聚和到一個大類，直到把所有的樣品聚合完畢的一種方法。聚類分析的基本原則是將有較大相似性的個體歸為同一類，而將差異較大的個體歸為不同的類^[4]。

其基本思路為：（1）將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，以消除變量間在數(shù)量級和量綱上的不同。標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)：X′ij=(Xij-Xj)/Sj。其中，Xj、Sj分別為每一個指標(biāo)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。（2）求標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的相關(guān)矩陣。（3）求相關(guān)矩陣的特征值和特征向量。（4）計算方差貢獻(xiàn)率與累計方差貢獻(xiàn)率。每個主成分的貢獻(xiàn)率就是保留原數(shù)據(jù)總信息量的百分比。（5）確定主成分。設(shè)綜合指標(biāo)Y1，Y2，…，Ym，為m個主成分，其中前k個主成分包含的數(shù)據(jù)信息總量(即其累計貢獻(xiàn)率)約為85%時，即可取前k個主成分來反映原評價對象。（6）用原指標(biāo)的線性組合來表示主成分。以各主成分對原指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)(即載荷系數(shù))為權(quán)，將各主成分表示為原指標(biāo)的線性組合，而主成分的經(jīng)濟(jì)意義則由線性組合中權(quán)數(shù)較大的指標(biāo)的綜合意義來確定，即：Yj=a1j×X1j+a2j×X2j+…+amjXmj，j=1，2…，k。其中，Yj為主成分j的得分。（7）綜合評價。以各主成分的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)，將其線性組合得到綜合評價指標(biāo)函數(shù)。F=(β1Y1+β2Y2+…+βkYk)/(β1+β2+…+βm)，β為X′的相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征值。（8）得分排序。利用總得分可以得到得分名次。（9）在得到綜合得分的基礎(chǔ)上用系統(tǒng)聚類法對各個省份進(jìn)行聚類^[6]。

三、數(shù)據(jù)來源

筆者采用的數(shù)據(jù)來自2003年《中國農(nóng)村科技發(fā)展報告》和2003年《中國農(nóng)業(yè)年鑒》。采集了全國31個省份的數(shù)據(jù)，香港、澳門、臺灣由于數(shù)據(jù)難于獲取而舍去。

四、中國農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的綜合分析

筆者運(yùn)用spss11.0統(tǒng)計分析軟件的Factor過程對31個省份的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力的綜合指標(biāo)進(jìn)行主成份分析。由于spss11.0在調(diào)用Factor Analyze 過程進(jìn)行分析時會自動對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，所以在得到計算結(jié)果后指的變量都是指經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理的變量。由spss中的相關(guān)矩陣可知科研投入、科研產(chǎn)出、科研轉(zhuǎn)化及科技創(chuàng)新在農(nóng)牧漁業(yè)中的效益體現(xiàn)的子指標(biāo)之間存在較為顯著的關(guān)系，可見變量之間直接的相關(guān)性比較強(qiáng)，證明它們存在信息上的重疊。

（一）主成份的選取

主成份個數(shù)的選取原則為：觀察碎石圖上是否有明顯的拐點(diǎn)，拐點(diǎn)之前是與大分子連接的陡峭折線，之后是與小分子連接的緩坡折線?；蛘哌x擇累計方差貢獻(xiàn)率約為85%的主成份作進(jìn)一步分析。

表1反映的是方差及主成份貢獻(xiàn)率，由表1可知，直到第四個主成份的累計方差貢獻(xiàn)率為84.073%，約為85%；圖1是根據(jù)14個散集指標(biāo)做出的碎石圖，其Y軸是特征值，X軸是特征值序號，特征值按大小進(jìn)行了排序。由圖1可以看出，明顯的拐點(diǎn)發(fā)生在第四個主成份。因此我們選擇前四個作為進(jìn)一步分析的主成份。

31代表了農(nóng)業(yè)技術(shù)市場的活躍程度，它反映了農(nóng)業(yè)科技轉(zhuǎn)化的情況。因此，第三個主成份主要是從農(nóng)業(yè)科技推廣和轉(zhuǎn)化的維度反映了農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力。第四主成份中X41，X42較大，它反映了農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能給農(nóng)牧漁業(yè)帶來的經(jīng)濟(jì)效益，也就是從科技創(chuàng)新所能帶來的經(jīng)濟(jì)效益增長的維度反映農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力。

（三）主成份得分排名及聚類分析結(jié)果

為了深刻認(rèn)識各省的科技創(chuàng)新能力結(jié)構(gòu)，筆者按照各個主成份的得分進(jìn)行排名，為使結(jié)果更加簡單易懂，筆者采用前面所選擇的四個主成份來計算綜合得分。以每個主成分所對應(yīng)的特征值占所提取主成分總的特征值之和的比例作為權(quán)重計算主成分綜合得分并對他們進(jìn)行降序排列，在得到主成份分析結(jié)果的基礎(chǔ)上采用聚類分析中的Hierarchical Cluster過程把31個省市劃分為四個區(qū)域，筆者在運(yùn)用spss11．0計算過程中選擇類間平均鏈鎖法，在選擇距離測量技術(shù)上采用Pearson correlation方法。

（四） 對運(yùn)行結(jié)果的分析

由表3中的綜合得分排名和聚類結(jié)果可知，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力以北京、山東較強(qiáng)，均分布在第一大類，這與兩省較強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)實(shí)力是分不開的，由上文可知，主成份F1代表了農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力的農(nóng)業(yè)科研投入維度，兩省對農(nóng)業(yè)科技的投入排名分別是第一位和第三位，而且北京和山東幾年來農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平逐步增長，也帶動了農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的發(fā)展，如山東的大蒜，煙臺的蘋果已經(jīng)形成品牌，許多出口國外，在激烈的市場競爭中贏利的需求激發(fā)了其農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力的提升。第二大類則是新疆、吉林、黑龍江。這個大類的省份有一個共同的特點(diǎn)就是三者的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基礎(chǔ)較好，吉林、黑龍江是有名的小麥產(chǎn)區(qū)，而新疆的長絨棉則是天下聞名。第三大類涉及的省份較多，在31個省份中占據(jù)了19個省份，劃分為同一類的標(biāo)準(zhǔn)是農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力的相似性，這說明我國農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力的整體水平較低。

縱觀第一大類到第四大類，不難看出這樣一個整體趨勢，從東到西農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力逐步降低，在第四大類中，除海南和江西外，所有的都是西部省份。而且除新疆外，所有的中西部省份都位于第三和第四大類，即使歸屬于第三大類的東部省份，其排名總體上相對于中西部省份來說也較為靠前。我國的經(jīng)濟(jì)實(shí)力由東到西呈階梯狀遞減，而農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力同時也體現(xiàn)了這個特點(diǎn)，這說明了農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力和經(jīng)濟(jì)實(shí)力存在著很強(qiáng)的相關(guān)性。

從整體結(jié)構(gòu)上看，我國農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力呈現(xiàn)出不均衡的狀態(tài)，且懸殊較大，如在表3中，排名第一的北京和最后一名的海南得分相差2．23769。

我國農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力的另外一個特點(diǎn)就是影響農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力的各因素的發(fā)展也極不均衡，由上文可知，F(xiàn)1，F(xiàn)2，F(xiàn)3，F(xiàn)4分別代表了農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力的科研投入維度、科研產(chǎn)出維度、技術(shù)市場的活躍程度和科技創(chuàng)新帶來的效益維度。如廣東省的F1排名居于全國第二位，但科技創(chuàng)新所帶來的效益維度卻排名19，技術(shù)市場的活躍程度更排在最后一名，這說明廣東省的農(nóng)業(yè)科技的轉(zhuǎn)化率不高，技術(shù)的使用程度不高造成了整體農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力的下降。其他省份也都有類似的情況。

五、 結(jié)論

筆者運(yùn)用主成分分析和聚類分析法，分別對中國31個省區(qū)的綜合科技實(shí)力進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果表明：（1）中國大部分地區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力欠佳，而且區(qū)域差別較大；（2）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力存在較強(qiáng)的內(nèi)在關(guān)系；（3）我國的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力顯示出一定的地域性特征；（4）影響農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力的各因素發(fā)展極不均衡。因此，中國政府有必要從提高各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，縮小地區(qū)差異以及完善技術(shù)市場等角度加快農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力，并進(jìn)一步提升中國農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的整體水平。

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（責(zé)任編輯：櫻紫）

注：“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請以PDF格式閱讀原文?！?/p>