徐維祥，王 睿，劉程軍，徐 嚴(yán)，劉曉雯

(1.浙江工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，浙江 杭州 310023；2.浙江工業(yè)大學(xué)之江學(xué)院商學(xué)院,浙江 紹興 312000)

0 引言

隨著國(guó)際環(huán)境的日漸復(fù)雜，中國(guó)既有加速發(fā)展進(jìn)入創(chuàng)新型國(guó)家行列的機(jī)遇，也需要正視資源與環(huán)境雙重制約下的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。農(nóng)業(yè)作為支撐國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，其穩(wěn)定增長(zhǎng)直接關(guān)系到國(guó)家經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。中國(guó)農(nóng)業(yè)亟待從傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)全面向現(xiàn)代化轉(zhuǎn)變，而農(nóng)業(yè)科技是加快建設(shè)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要支撐力量之一，農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展關(guān)鍵。2019年，農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率達(dá)到58.3%[1]，農(nóng)業(yè)科技投入的總量和結(jié)構(gòu)直接影響農(nóng)業(yè)科技成果的產(chǎn)出規(guī)模和發(fā)展，對(duì)農(nóng)民持續(xù)增收與農(nóng)村社會(huì)進(jìn)步產(chǎn)生重要影響。中國(guó)政府歷來(lái)重視農(nóng)業(yè)科技發(fā)展，從 “三農(nóng)”問(wèn)題到 “科技興農(nóng)”戰(zhàn)略的實(shí)施，以及提出 “把農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新擺在國(guó)家科技創(chuàng)新全局更加突出的位置”，到提出 “加強(qiáng)和完善國(guó)家農(nóng)業(yè)農(nóng)村科技創(chuàng)新體系建設(shè)”的重要任務(wù)[2]。從長(zhǎng)期看，建設(shè)和完善農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新體系，發(fā)揮農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的重要力量已成為農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展的必由之路。

1 文獻(xiàn)綜述

基于農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新視角，國(guó)內(nèi)外學(xué)者從創(chuàng)新主體、推廣機(jī)制、影響因素等不同視角進(jìn)行研究。舒爾茨首先提出農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)發(fā)展在一定程度上取決于農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步程度，認(rèn)為必須引入農(nóng)業(yè)科技要素來(lái)推進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展[3]。隨后，關(guān)于農(nóng)業(yè)科技的研究逐漸增加，Sulaiman等通過(guò)研究印度農(nóng)業(yè)技術(shù)，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)科技主體起到關(guān)鍵作用，因此提出必須重組農(nóng)業(yè)科技推廣機(jī)制[4]；Aubert等從科技系統(tǒng)視角，整合不同的農(nóng)業(yè)創(chuàng)新途徑為農(nóng)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展提供路徑指引[5]。Bart等關(guān)注農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率的必要性并進(jìn)行測(cè)算[6]；Meijeretal等從農(nóng)戶角度分析其對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)的影響，發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶實(shí)際應(yīng)用率較低[7]；Hari等通過(guò)國(guó)際案例闡述農(nóng)業(yè)創(chuàng)新擴(kuò)散理論的發(fā)展，論證農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)基于完善的網(wǎng)絡(luò)體系[8]；Dawit等從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)背景出發(fā)，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的氣候、能源及經(jīng)濟(jì)因素對(duì)發(fā)展中國(guó)家農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新起到重要影響[9]。

國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的研究主要集中在創(chuàng)新體系、影響機(jī)制、空間格局等方面。史焱文等通過(guò)研究中國(guó)農(nóng)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)的脈絡(luò)體系，提出了5個(gè)農(nóng)業(yè)創(chuàng)新維度[10]；肖樹(shù)忠從地級(jí)市研究入手，對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新體系進(jìn)行區(qū)域性研究[11]；辛?xí)灶５韧ㄟ^(guò)刻畫農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域論文和專利信息表征農(nóng)業(yè)技術(shù)知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，發(fā)現(xiàn)上海農(nóng)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)存在 “核心-邊緣”結(jié)構(gòu)特征[12]；方遠(yuǎn)平等發(fā)現(xiàn)研究經(jīng)費(fèi)支出對(duì)專利授權(quán)量存在積極相關(guān)[13]；李兆亮等通過(guò)劃分資金來(lái)源分類，發(fā)現(xiàn)政府財(cái)政是影響農(nóng)業(yè)科研投資的主要因素[14]；陳祺琪等發(fā)現(xiàn)中國(guó)農(nóng)業(yè)科技的資源配置能力區(qū)域間差異顯著[15]。

梳理辨析國(guó)內(nèi)外關(guān)于農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前學(xué)者對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新已漸成體系，但依舊存在不足：①農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新指標(biāo)體系方面，學(xué)者更多關(guān)注指標(biāo)體系的橫向構(gòu)建，缺乏縱向?qū)Ρ?，?gòu)建的指標(biāo)體系尚未達(dá)成共識(shí)，在評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重上主觀法較多，缺乏客觀性和系統(tǒng)性；②農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的區(qū)域測(cè)度方面，主要集中于對(duì)某一省份或區(qū)域的研究，缺乏對(duì)比及其影響因素的深入探討；③國(guó)內(nèi)外對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的分析引入空間尺度的系統(tǒng)研究較少，而將農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與空間格局相結(jié)合的研究分析更待豐富。

綜上所述，考慮到地理區(qū)位因素對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的時(shí)空演進(jìn)及其促進(jìn)機(jī)制的研究具有一定的理論與現(xiàn)實(shí)意義，本文將基于前人研究結(jié)論刻畫農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，選用客觀性較強(qiáng)的TOPSIS熵權(quán)評(píng)價(jià)法評(píng)價(jià)中國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平，引入空間經(jīng)濟(jì)學(xué)考慮農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的時(shí)空演化特征，結(jié)合空間引力模型分析農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的空間聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及趨勢(shì)面變化，利用面板數(shù)據(jù)構(gòu)建GWR模型分析影響農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平變化的影響機(jī)制，為政策制定和實(shí)施提供建議。

2 研究方法及數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 研究方法

(1)熵權(quán)TOPSIS評(píng)價(jià)方法。農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新評(píng)價(jià)是一個(gè)多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題，本文采用的熵值法是客觀賦值法的一種。TOPSIS熵權(quán)法實(shí)質(zhì)是先確定各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，再確定排序。

TOPSIS熵權(quán)評(píng)價(jià)方法計(jì)算公式如下[16-19]。

第1步：構(gòu)建評(píng)價(jià)矩陣。公式為：

X=(xij)m×n(i=1,2,…,m,j=1,2,…,n)

(1)

第2步：標(biāo)準(zhǔn)化處理。公式為：

(2)

zij為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象在第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)上的標(biāo)準(zhǔn)值(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n),0

第3步：計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)熵權(quán)。公式為：

(3)

(4)

第4步：定義指標(biāo)權(quán)重。公式為：

(5)

(6)

第5步：構(gòu)建加權(quán)評(píng)價(jià)矩陣。通過(guò)rij=wjzij將指標(biāo)zij轉(zhuǎn)換為指標(biāo)rij，以此形成加權(quán)評(píng)價(jià)矩陣R=(rij)m×n:

R= (rij)m×n,rij=wj·zij(i=1,2,...,m,j=1,2,...,n)

(7)

第6步：計(jì)算評(píng)價(jià)指數(shù)。公式為：

(8)

(9)

第7步：計(jì)算農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新綜合評(píng)價(jià)指數(shù)Ci值。公式為：

(10)

其中，Ci值越大表征農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平越高；Ci值越小表征農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平越低。

(2)空間自相關(guān)法。為了明確我國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的空間分布特征，采用空間自相關(guān)法進(jìn)一步研究農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的空間差異，主要分為全局和局部自相關(guān)分析。

全局自相關(guān)分析中Moran’s I指數(shù)應(yīng)用較多，計(jì)算公式[20-23]為：

(11)

局部自相關(guān)指數(shù)用于識(shí)別具有顯著性統(tǒng)計(jì)意義的熱冷點(diǎn)的空間聚類，其計(jì)算公式為[20]：

(12)

式中，i=1,…,n;j=1,…,n;i≠j，wij是空間權(quán)重矩陣。G值可以識(shí)別某一屬性的空間冷熱點(diǎn)，從整體上對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的空間聚類特征進(jìn)行分析。

(3)趨勢(shì)面分析。趨勢(shì)面分析是通過(guò)二維模擬曲面用來(lái)找出研究區(qū)域內(nèi)變量的空間分布格局。為了深入探討中國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的空間聯(lián)系總量變化趨勢(shì)的空間分布規(guī)律，假設(shè)Ni(xi,yi)為省份i的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平，Si(xi,yi)為趨勢(shì)函數(shù)，計(jì)算公式[23]為：

Ni(xi,yi)=Si(xi,yi)+εi

(13)

Si(xi,yi)=α0+α1x+α2y+α3x2+α4y2+α5xy

(14)

式中，εi為干擾項(xiàng)，α0為常數(shù)項(xiàng)，α1-α5為系數(shù)。

(4)空間聯(lián)系引力模型。本文使用空間引力模型衡量各省份農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的空間聯(lián)系，量化各省份農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新聯(lián)系強(qiáng)度。本文選取的修正的引力模型考慮到地勢(shì)地貌復(fù)雜以及交通運(yùn)輸?shù)痊F(xiàn)實(shí)因素，采用各省份的時(shí)間成本的距離，引力模型如下[24-25]：

(15)

(5)地理加權(quán)回歸模型 (GWR)。地理加權(quán)回歸模型是地理關(guān)系變化導(dǎo)致其參數(shù)隨著空間的局域位置而變化，從而研究參數(shù)和變量之間的關(guān)系。模型為[26]：

(16)

式中， (Ui,Vi)是第i個(gè)觀測(cè)點(diǎn)的空間位置。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新指標(biāo)體系的原始數(shù)據(jù)來(lái)自于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《高等學(xué)?？萍冀y(tǒng)計(jì)資料匯編》《中國(guó)財(cái)政統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》及EPS全球統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)/分析平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)。

考慮到專利數(shù)據(jù)具有滯后性，本文選取2003—2017年我國(guó)31個(gè)省份 (不包括港澳臺(tái))數(shù)據(jù)，參考《全國(guó)農(nóng)業(yè)科技統(tǒng)計(jì)資料匯編》，將全國(guó)劃分為6個(gè)區(qū)域：東北區(qū) (遼寧、吉林、黑龍江)、華北區(qū) (北京、天津、河北、山西、內(nèi)蒙古)、華東區(qū) (上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東)、華南區(qū) (河南、湖北、湖南、廣東、廣西、海南)、西南區(qū) (重慶、四川、貴州、云南、西藏)和西北區(qū) (陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆)。區(qū)域模塊之間相對(duì)獨(dú)立，呈現(xiàn)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新演化態(tài)勢(shì)及全國(guó)分布情況。省級(jí)模塊行政規(guī)劃力量的相對(duì)統(tǒng)一，形成空間集聚和關(guān)聯(lián)性較大，能夠客觀體現(xiàn)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的空間的分布特征。

3 農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新指標(biāo)體系

3.1 農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新指標(biāo)體系設(shè)計(jì)

由于學(xué)者對(duì)于農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新內(nèi)涵認(rèn)識(shí)的不同，學(xué)術(shù)界尚未形成普遍認(rèn)可的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新指標(biāo)體系。依據(jù)前人研究成果，參考大量的相關(guān)指標(biāo)體系及文獻(xiàn)的歸納總結(jié)[20-24]，本研究從農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新人力資源、基礎(chǔ)建設(shè)、擴(kuò)散能力、成果貢獻(xiàn)等要素定義農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平，按照科學(xué)性、系統(tǒng)性和可實(shí)現(xiàn)性等原則最終確定設(shè)置的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，該指標(biāo)體系由4個(gè)指標(biāo)層級(jí)構(gòu)成，首先包括目標(biāo)層農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新指標(biāo)，其次4個(gè)二級(jí)指標(biāo)、8個(gè)三級(jí)指標(biāo)和22個(gè)四級(jí)指標(biāo)，見(jiàn)表1。

表1 農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新指標(biāo)體系

3.2 農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平評(píng)價(jià)結(jié)果及分析

按照熵值法計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重，不同年份各指標(biāo)權(quán)重不同，之后依次計(jì)算2003—2017年31個(gè)省份農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的排序和變化。由于篇幅原因，本文選取2003年、2008年、2013年、2017年各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重值和各省份農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平進(jìn)行計(jì)算并排序，結(jié)果見(jiàn)表2和表3。

表3 各省農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平排序

從表2的評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重排序中可以分析出R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出 (D3)、國(guó)外技術(shù)引進(jìn)合同數(shù) (D11)、技術(shù)輸出地域合同數(shù) (D12)、技術(shù)市場(chǎng)技術(shù)輸出地合同金額 (D13)、高等學(xué)校國(guó)際級(jí)項(xiàng)目驗(yàn)收 (D17)、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)量 (D22)這些指標(biāo)排序相對(duì)靠前。

表2 各指標(biāo)權(quán)重排序及Ci值

從地區(qū)分布看，我國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平地域差距較大，華東區(qū)、東北區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平相對(duì)較高，西北區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平排名靠后。

東北區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平整體排名處于中上游。黑龍江近年來(lái)加大農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新力度，經(jīng)歷了先降后升的趨勢(shì)。遼寧后期下降幅度超過(guò)前期下降幅度，由2003年的排名全國(guó)第7位變?yōu)?017年的第15位；吉林農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平處于中下游，變化趨勢(shì)屬于先升后降，整體變化幅度不大。

華北區(qū)中北京作為中國(guó)的經(jīng)濟(jì)科技中心，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平Ci值穩(wěn)定在0.6～0.7，其農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平一直處于領(lǐng)先地位。華北區(qū)省際差距較大，河北、天津的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平Ci值處于波動(dòng)下降趨勢(shì)，山西、內(nèi)蒙古Ci值相對(duì)較低。

華東區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平整體較強(qiáng)，排名前10的省市中有4個(gè)屬于華東區(qū) (江蘇、山東、上海、浙江)。其中，江蘇農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平提高較快，上海和浙江農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平排名在波動(dòng)中下降。安徽近年來(lái)排名上升且上升幅度較大。

華南區(qū)中廣東、湖北、湖南的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平較突出，拉動(dòng)了華南區(qū)整體水平。廣西排名相對(duì)落后，但近年來(lái)有所上升。

西南區(qū)中四川屬于領(lǐng)跑位置，其他各省份與四川差距較大。重慶農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平Ci值逐年上升，云南農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平Ci值呈波動(dòng)趨勢(shì)。貴州、西藏近年來(lái)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平逐年增長(zhǎng)，且增長(zhǎng)幅度較大，排名上升較快。

西北區(qū)中陜西的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平處于優(yōu)勢(shì)地位，新疆上升明顯，其Ci值從初始較低的0.09到2017年增至0.1807，排名上升至第16位。

通過(guò)分析，我國(guó)大部分省市農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平處于上升趨勢(shì)，但各地區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平增長(zhǎng)速度差距較大。

4 農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新空間格局分析

4.1 全局空間自相關(guān)分析

Moran’s I值用于解釋研究整體區(qū)域事物內(nèi)的空間依賴程度，利用ArcGIS10.2軟件對(duì)2003—2017年全國(guó)31個(gè)省份農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新數(shù)據(jù)進(jìn)行全局自相關(guān)Moran’s I指數(shù)計(jì)算，同時(shí)為了比較空間集中度，計(jì)算空間基尼系數(shù)、赫芬達(dá)爾指數(shù) (HHI)和農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平均值，結(jié)果如圖1所示。

由圖1可知，所有的Moran’s I指數(shù)都大于0，說(shuō)明中國(guó)31個(gè)省域都農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的空間分布并非隨機(jī)的，呈現(xiàn)出空間正相關(guān)的關(guān)系，顯示出空間依賴性和集聚性的現(xiàn)象，集聚的強(qiáng)度倒ζ型的變化趨勢(shì)，即農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平較高的省域趨于和農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平較高的省域相鄰，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平較低的省域趨于和農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平較低的省域相鄰。從時(shí)序分析，Moran’s I指數(shù)在2003—2011年處于波動(dòng)的增長(zhǎng)趨勢(shì)，并且在2011年達(dá)到最大值；在2012—2017年處于波動(dòng)下降趨勢(shì)，說(shuō)明省域間農(nóng)業(yè)空間創(chuàng)新水平差異開(kāi)始擴(kuò)大。全國(guó)的農(nóng)業(yè)空間創(chuàng)新水平均值處于波動(dòng)狀態(tài)，整體波動(dòng)幅度不大；從空間基尼系數(shù)和赫芬達(dá)爾指數(shù) (HHI)看，兩者展現(xiàn)了農(nóng)業(yè)的空間集聚程度，2003—2017年中國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的空間集聚水平波動(dòng)較平緩。

圖1 中國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平空間集中度比較

4.2 空間冷熱點(diǎn)區(qū)域演化

為了區(qū)分冷熱點(diǎn)區(qū)域，將得到的Getis-OrdGi*指數(shù)使用自然斷點(diǎn)法劃分為5類，各省市區(qū)域分布見(jiàn)表4。由表4可知，我國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的熱點(diǎn)區(qū)域主要集中在華東區(qū)、華北區(qū)，并呈現(xiàn)出向華南區(qū)逐漸擴(kuò)張的趨勢(shì)；冷點(diǎn)區(qū)域主要集中在西北區(qū)、西南區(qū)。這與上述談及的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平時(shí)序變化也相印證。

表4 農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的各省冷熱點(diǎn)分布

總體上，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平空間熱點(diǎn)區(qū)域演化的基本特征為 “先縮小后擴(kuò)大”，2017年的熱點(diǎn)區(qū)域數(shù)量比2003年有所擴(kuò)大，熱點(diǎn)高顯著區(qū)域還是基本上集中于華東區(qū)，并出現(xiàn)向周邊地區(qū)蔓延趨勢(shì)；農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平空間冷點(diǎn)區(qū)域演化的基本特征為 “波動(dòng)擴(kuò)大”，冷點(diǎn)區(qū)域總數(shù)處于蔓延擴(kuò)大狀態(tài)，由西北區(qū)蔓延到西南區(qū)，但冷點(diǎn)高顯著區(qū)基本上收縮至西藏、青海、甘肅等省份。熱點(diǎn)高顯著區(qū)的擴(kuò)散有利于農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的集聚發(fā)展和提高，但冷點(diǎn)區(qū)域總數(shù)蔓延值得警惕，說(shuō)明我國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的空間集聚差異進(jìn)一步擴(kuò)大。

5 農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新空間聯(lián)系分析

5.1 空間聯(lián)系總量趨勢(shì)面分析

運(yùn)用ArcGIS10.2軟件對(duì)2003年、2008年、2013年、2017年中國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平進(jìn)行空間趨勢(shì)面分析，如圖2所示。

由圖2可知，2003—2017年中國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平整體呈現(xiàn) “東北高，西南低”的空間趨勢(shì)。說(shuō)明中國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平發(fā)展空間指向性比較明顯，華東區(qū)、東北區(qū)是中國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平發(fā)展優(yōu)勢(shì)區(qū)域。在趨勢(shì)面的南北方向上，中國(guó)農(nóng)業(yè)科技水平展現(xiàn)出中間凸的倒U形的趨勢(shì)，倒U形的頂部趨勢(shì)隨時(shí)間放緩；在趨勢(shì)面東西方向上，呈現(xiàn)自西向東抬升的曲線，且曲線西端呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，曲線坡度有所放緩。說(shuō)明中國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平空間不平衡格局在不斷變化中。部分原因可以歸結(jié)為西北區(qū)、西南區(qū)近年來(lái)由于國(guó)家農(nóng)業(yè)扶持政策的出臺(tái)，進(jìn)一步加快農(nóng)業(yè)創(chuàng)新合作與發(fā)展，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平差距整體呈縮小趨勢(shì)。

圖2 中國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新空間聯(lián)系總量趨勢(shì)面變化

5.2 空間聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析

為了進(jìn)一步探究中國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新空間聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征，借鑒相關(guān)學(xué)者的研究方法[24-27]，利用ArcGIS軟件結(jié)合引力模型運(yùn)算各省份之間的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的空間聯(lián)系強(qiáng)度，以小于500 (弱聯(lián)系)、501～1000 (較弱聯(lián)系)、1001～3000 (一般聯(lián)系)、3001～5000 (較強(qiáng)聯(lián)系)、大于5000 (強(qiáng)聯(lián)系)作為5個(gè)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。整體上，中國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新空間聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)在空間上分布不均，呈現(xiàn) “東密西疏”狀態(tài)，華北區(qū)、華東區(qū)的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新空間聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜程度大于西北區(qū)、西南區(qū)，且空間聯(lián)系層級(jí)性明顯，東北區(qū)、華北區(qū)、華東區(qū)的聯(lián)系強(qiáng)度整體高于西北區(qū)、西南區(qū)，整體呈東北—華北—華東區(qū)向西南—西北區(qū)聯(lián)系逐漸變?nèi)酢?/p>

從時(shí)序分析，2003—2017年中國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新空間聯(lián)系量顯著增加，尤其是各省份空間強(qiáng)聯(lián)系與較強(qiáng)聯(lián)系增長(zhǎng)顯著，呈現(xiàn)出空間強(qiáng)聯(lián)系省份向周邊省份擴(kuò)散強(qiáng)聯(lián)系的趨勢(shì)。2003年，東北區(qū)與華東區(qū)空間聯(lián)系強(qiáng)度明顯，其中黑龍江與上海、浙江、安徽空間聯(lián)系最強(qiáng)，山東、陜西、浙江形成較強(qiáng)的空間聯(lián)系；2008年，甘肅與重慶的空間聯(lián)系形態(tài)新增為強(qiáng)聯(lián)系，東北區(qū)與華東區(qū)的空間強(qiáng)聯(lián)系仍保持優(yōu)勢(shì)；2013年，黑龍江—浙江—安徽正式形成空間強(qiáng)聯(lián)系三角結(jié)構(gòu)，新增了陜西—山東、山東—湖北、陜西—浙江交叉強(qiáng)聯(lián)系的形態(tài)；2017年各省份農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新空間聯(lián)系更為密切，網(wǎng)絡(luò)更加復(fù)雜化，并且隨著經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，逐漸加強(qiáng)兩大農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新空間強(qiáng)聯(lián)系結(jié)構(gòu)。

6 農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)因素分析

6.1 變量選取與模型構(gòu)建

通過(guò)上文的空間自相關(guān)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平表現(xiàn)出空間集聚特征，這表明分析農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的影響機(jī)制不再滿足普通最小二乘法要求的區(qū)域之間相互獨(dú)立的假定，因而使用OLS估計(jì)可能導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果不準(zhǔn)確。為了科學(xué)揭示影響機(jī)制的空間異質(zhì)性，采用 “自適應(yīng)”核估計(jì)的AICc帶寬方法的地理加權(quán)回歸模型，選取2003年和2017年的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型回歸和對(duì)比分析[28]。

由于所選解釋變量之間存在多重共線性，因此在使用GWR模型之前，采用逐步回歸法進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，剔除VIF>3的自變量。結(jié)合相關(guān)學(xué)者的研究[24-30]，最終以農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平指數(shù)作為被解釋變量。解釋變量有：①農(nóng)村經(jīng)濟(jì)水平 (農(nóng)村居民人均可支配收入)，經(jīng)濟(jì)水平對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的影響顯著，人均可支配收入是衡量一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要指標(biāo)，使用農(nóng)村居民可支配收入可以反映出所在區(qū)域的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)水平。②農(nóng)業(yè)資源稟賦 (農(nóng)業(yè)耕地面積占全國(guó)比重)，農(nóng)業(yè)自然資源的豐腴程度直接影響農(nóng)業(yè)科技的發(fā)展，農(nóng)業(yè)耕地面積占比能夠反映不同地區(qū)的農(nóng)業(yè)資源狀況與生產(chǎn)條件差異。③政府扶持力度 (政府財(cái)政支出)，政府扶持力度是推動(dòng)區(qū)域農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的重要力量，政府財(cái)政支出差異將影響各地區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新主體的科研力度。④人力資本強(qiáng)度 (每十萬(wàn)人口高等學(xué)校平均在校生)，當(dāng)前我國(guó)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力整體水平較低，農(nóng)業(yè)技術(shù)人力短缺，人力資本在很大程度上影響農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展和創(chuàng)新水平。⑤區(qū)域開(kāi)放程度 (外商投資總額)，外商投資總額體現(xiàn)了區(qū)域?qū)ν忾_(kāi)放的程度，進(jìn)而影響對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新要素的流動(dòng)。⑥互聯(lián)網(wǎng)+戰(zhàn)略 (互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù))，互聯(lián)網(wǎng)+戰(zhàn)略代表現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展新趨勢(shì)，利用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)促使農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新發(fā)展。運(yùn)用ArcGIS10.2對(duì)影響因素進(jìn)行OLS全局回歸分析和GWR地理加權(quán)法分析，結(jié)果見(jiàn)表5。

表5 OLS與GWR模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果比較

對(duì)比OLS與GWR模型，通過(guò)R2、GWR模型更加合理，且GWR模型和OLS模型的AICc的差大于3則說(shuō)明GWR模型的擬合度優(yōu)于OLS模型，同時(shí)對(duì)殘差進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn)，Moran’s I=-0.2714，P值為0.001，表明殘差在空間上完全隨機(jī)分布即GWR模型的效果理想。

6.2 結(jié)果分析

(1)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)水平對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的影響。研究初期 (2003年)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)水平回歸系數(shù)敏感程度正值區(qū)主要分布在華南區(qū)和華東區(qū)，最大值出現(xiàn)在華南區(qū)，回歸系數(shù)總體呈現(xiàn)為西北區(qū)向華南區(qū)遞增的趨勢(shì)；研究末期 (2017年)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)水平回歸系數(shù)增長(zhǎng)，其空間分布格局呈現(xiàn)向西北區(qū)擴(kuò)張的趨勢(shì)。這說(shuō)明農(nóng)村經(jīng)濟(jì)水平的提升對(duì)帶動(dòng)西北區(qū)的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新有正向的推動(dòng)作用。

(2)農(nóng)業(yè)資源稟賦對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的影響。研究初期農(nóng)業(yè)資源稟賦回歸系數(shù)總體上呈現(xiàn)東南向西北遞減趨勢(shì)，回歸系數(shù)正值區(qū)分布在華東區(qū)和華南區(qū)，最小值出現(xiàn)在西北區(qū)；研究末期農(nóng)業(yè)資源稟賦因素成為各區(qū)域的正向影響因子且最大值區(qū)域轉(zhuǎn)移至華東區(qū)和東北區(qū)。

(3)區(qū)域開(kāi)放程度對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的影響。區(qū)域開(kāi)放程度對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平影響的空間差異明顯，研究初期 (2003年)區(qū)域開(kāi)放程度回歸系數(shù)為負(fù)值，且正值區(qū)數(shù)量?jī)H為4個(gè)，呈現(xiàn)東北向西南遞減趨勢(shì)；研究末期 (2017年)區(qū)域開(kāi)放程度回歸系數(shù)對(duì)部分地區(qū)轉(zhuǎn)為正向影響，正值區(qū)擴(kuò)散至華北區(qū)、西北區(qū)。說(shuō)明東北區(qū)、華北區(qū)、西北區(qū)的對(duì)區(qū)域開(kāi)放程度因素更敏感、潛力更大，因此，相關(guān)部門應(yīng)該進(jìn)一步擴(kuò)大這些地區(qū)的市場(chǎng)，引進(jìn)外資和技術(shù)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新。

(4)人力資本強(qiáng)度對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的影響。人力資本強(qiáng)度對(duì)各區(qū)域農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新發(fā)展始終呈正相關(guān)且影響顯著。研究初期 (2003年)回歸系數(shù)呈現(xiàn)東北向西南遞減的空間布局特征，人力資本回歸系數(shù)正值區(qū)主要分布在東北區(qū)、華北區(qū)，最大值出現(xiàn)在東北區(qū)；研究末期 (2017年)正值區(qū)呈現(xiàn)向華東區(qū)擴(kuò)散的趨勢(shì)，華東區(qū)出現(xiàn)明顯高值區(qū)域。人才對(duì)于農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新起著重要影響，建立農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新型人才激勵(lì)機(jī)制體系，對(duì)提高農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新將起到正向推動(dòng)作用。

(5)互聯(lián)網(wǎng)+戰(zhàn)略對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的影響。研究初期 (2003年)互聯(lián)網(wǎng)+戰(zhàn)略對(duì)各區(qū)域農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新發(fā)展呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系且影響顯著，其回歸系數(shù)高值區(qū)空間上主要集中于西北區(qū)，呈現(xiàn)西北向東南遞減的趨勢(shì)。研究末期 (2017年)回歸系數(shù)發(fā)生變化，回歸系數(shù)空間格局呈現(xiàn) “東南高，西北低”的特征，各區(qū)域由于實(shí)施互聯(lián)網(wǎng)+戰(zhàn)略程度和互聯(lián)網(wǎng)普及度不同，導(dǎo)致該因素對(duì)于各地農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新影響空間差異明顯，華東區(qū)和華南區(qū)科技與信息技術(shù)發(fā)展相對(duì)發(fā)達(dá)，從而帶動(dòng)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平提高。

(6)政府扶持力度對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的影響。政府扶持力度對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新存在正向關(guān)系，其影響系數(shù)相對(duì)較大。研究初期 (2003年)回歸系數(shù)空間格局呈現(xiàn) “東北高，西南低”的特征，這與東北區(qū)農(nóng)業(yè)自然區(qū)位資源較優(yōu)，政府大力支持農(nóng)業(yè)發(fā)展存在一定關(guān)聯(lián)。研究末期 (2017年)回歸系數(shù)高值區(qū)數(shù)量增至7個(gè)，高值區(qū)由東北區(qū)擴(kuò)散至西北區(qū)，最大值出現(xiàn)在新疆。因此政府實(shí)施強(qiáng)農(nóng)惠農(nóng)等農(nóng)業(yè)扶持政策對(duì)西北區(qū)、東北區(qū)的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新正向影響較大。

7 結(jié)論與討論

7.1 主要結(jié)論

(1)中國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新整體水平相對(duì)較低，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平整體上層級(jí)差異和地域分異性明顯，從空間視角呈現(xiàn)出華東—華北—東北區(qū)向西南—西北區(qū)遞減的特征，省際差距仍然存在并有繼續(xù)擴(kuò)大的趨勢(shì)，區(qū)域空間互動(dòng)性較弱，高值區(qū)與低值區(qū)之間地理關(guān)聯(lián)性明顯不足。

(2)中國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平具有顯著的空間相關(guān)性，空間集聚強(qiáng)度呈倒ζ形的變化趨勢(shì)。中國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平空間網(wǎng)絡(luò)密度整體呈現(xiàn) “東密西疏”的格局特征、核心能力強(qiáng)的省份向周邊省份擴(kuò)散的層級(jí)分工式模式，其中華東區(qū)與東北區(qū)空間聯(lián)系稠密，且與周邊省份的空間互動(dòng)持續(xù)增強(qiáng)，總體上空間聯(lián)系層級(jí)式網(wǎng)絡(luò)協(xié)同擴(kuò)散；華東區(qū)與東北區(qū)的空間聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)初見(jiàn)雛形，并有持續(xù)向華南區(qū)、華北區(qū)蔓延成長(zhǎng)的趨勢(shì)。

(3)由于變量不同，導(dǎo)致其在不同地域發(fā)揮的力量不同，影響因素存在區(qū)域異質(zhì)性，互聯(lián)網(wǎng)+戰(zhàn)略、政府扶持力度、人力資本強(qiáng)度對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新具有較大的正向影響，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)水平、農(nóng)業(yè)資源稟賦對(duì)部分區(qū)域農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新由負(fù)向影響轉(zhuǎn)為正向影響，區(qū)域開(kāi)放程度對(duì)大部分區(qū)域農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新存在負(fù)向影響。GWR模型估計(jì)系數(shù)呈現(xiàn)的空間分異性也表明各地區(qū)在提升農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的過(guò)程中要實(shí)施因地制宜的政策。

7.2 建議與討論

(1)扎實(shí)推進(jìn)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新，推進(jìn)內(nèi)育外引，積極培育農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的主體，引進(jìn)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新人才，促進(jìn)知識(shí)成果向企業(yè)和市場(chǎng)轉(zhuǎn)化擴(kuò)散。各省應(yīng)加強(qiáng)農(nóng)業(yè)科技領(lǐng)域基礎(chǔ)性研究和應(yīng)用研究，真正實(shí)現(xiàn) “農(nóng)業(yè)產(chǎn)學(xué)研”三重螺旋模型緊密聯(lián)系結(jié)合，形成農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新知識(shí)網(wǎng)絡(luò)和合作網(wǎng)絡(luò)。

(2)著力推動(dòng)農(nóng)業(yè)科技融合，加強(qiáng)區(qū)域聯(lián)動(dòng)，逐步縮小地域間差距。農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平相對(duì)較高的區(qū)域，發(fā)揮優(yōu)質(zhì)農(nóng)業(yè)創(chuàng)新資源輻射效應(yīng)并進(jìn)一步向周邊擴(kuò)散，帶動(dòng)周邊省份農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平提升，以點(diǎn)帶面促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的協(xié)調(diào)發(fā)展。農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新發(fā)展緩慢態(tài)勢(shì)的地區(qū)，政府要加大地區(qū)的科研扶持力度，加強(qiáng)區(qū)域聯(lián)系，制定相應(yīng)的科研激勵(lì)政策與制度。

(3)全力推行數(shù)字農(nóng)業(yè)建設(shè)，因地制宜，針對(duì)性提出戰(zhàn)略部署和政策引導(dǎo)。積極引導(dǎo)創(chuàng)建區(qū)域農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新增長(zhǎng)極，進(jìn)一步利用互聯(lián)網(wǎng)信息化技術(shù)，構(gòu)建數(shù)字農(nóng)業(yè)創(chuàng)新體系，推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。

本文通過(guò)構(gòu)建指標(biāo)體系客觀展示我國(guó)各省份農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平，應(yīng)用GWR等空間模型分析我國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的時(shí)空特征與空間分布情況，研究結(jié)果具有重要現(xiàn)實(shí)意義。受相關(guān)數(shù)據(jù)的限制，所構(gòu)建的指標(biāo)體系有待完善，同時(shí)未來(lái)可進(jìn)一步細(xì)分尺度，從地級(jí)市尺度對(duì)農(nóng)業(yè)創(chuàng)新水平進(jìn)行分析，結(jié)合具體的農(nóng)業(yè)領(lǐng)域展開(kāi)實(shí)證研究，因此相關(guān)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的問(wèn)題仍需深入探討。