农业科技论文哪里有？笔者认为农业科技创新成果转化效率是衡量一个地区农业创新投入要素能在多大程度上”变现“成农业科技创新产出要素的重要条件。农业生产受制于自然区域和历史文化要素，区域农业科技创新活动的开展越契合当地农业现状和历史文化条件，就越能激发当地农业生产的活力。
1 绪论
1.2.1 国外研究现状
（1）国外关于科技创新理论的研究
科技创新理论的发展是农业科技创新相关研究的基础，熊彼特的”创新“概念是科技创新理论的起源。熊彼特（1912）[1]认为”创新“不同”发明“在于其特有的经济特征，并在此基础上提出了技术创新理论。弗里曼（1987）[2]在《技术和经济运行：来自日本的经验》提出了”国家创新体系“的概念。他提出技术创新在国家创新理论的背景下可以促进农业科技创新能力的提升。基于以上研究，学者们又从科技创新的角度对国家科技创新体系展开了进一步的研究。Cook（1992）[3]基于在国家科技创新理论研究的背景首次提出”区域创新系统“的概念，他认为处在特定区域内的高校、科研院所、协作分工的生产企业都是区域创新系统中的要素组成。Parto（2013）[4]指出区域科技创新理论同国家创新系统理论本质是相同的，都是一个涵盖组织结构创新、制度创新、文化创新的组织系统理论。以上研究将区域科技创新理论与国家科技创新系统理论延伸，为农业科技创新理论的研究提供了基础。
（2）国外关于农业科技创新的研究
国外农业科技创新研究起源于上世纪六十年代，研究最开始是基于对农业科技创新相关理论的完善。舒尔茨（1988）[5]在《改造传统农业》中提出了引进新的生产要素是改造传统农业最重要的途径之一。Lunvall（1992）[6]基于创新和互动理论对国家创新体系展开研究工作。Rogers（1995、2003）[7]研究了农业科技创新扩散的相关理论，并通过实验案例证明科技创新的作用。近年，Sara F.Sarkar（2018）[8]提出通过科学和创新可以使农业生产的经济圈在理论上实现可持续发展。
图 4-1 区域科技创新关系图
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3 泛珠三角地区农业科技创新能力概述
3.1 泛珠三角区域农业科技创新经济基础
泛珠三角区域包括福建、江西、湖南、广东、海南、四川、贵州、广西、云南、海南九省和香港、澳门特别行政区（相较内地九省，香港和澳门土地面积较小且农业占比小，为了方便研究没有将两个特别行政区数据纳入）。泛珠三角地区占全国国土面积约五分之一、三分之一的人口和三分之一以上的经济总量。泛珠三角地区自提出发展至今已经成为我国最具经济活力和发展潜力的地区之一。
结合最新统计数据，2019 年泛珠三角地区各省区第一产业总产为分别为：四川省 4807.2 亿元、广东省 4351.3 亿元、湖南省 3646.9 亿元、广西省 3387.7 亿元、云南省 3037.6 亿元、福建省 2596.2 亿元、贵州省 2280.6 亿元、江西省 2057.6亿元、海南省 1080.4 亿元。从 2019 年泛珠三角地区三类产业构成来看，海南省第一产业占比 20.3%、广西省第一产业占比 16.0%、贵州省第一产业占比 13.6%、云南省第一产业占比 13.1%、湖南省第一产业占比 9.2%。以上数据可以看出第一产业的经济产出在泛珠三角地区九省占据着相当大的分量，农业科技创新能力的提升对这些区域的省份经济实力的提升具有较大的影响力。
根据可以收集到的最新数据，2015 年泛珠各省的耕地面积情况如下：四川省 6731.4 千公顷、云南 6208.5 千公顷、贵州 4537.4 千公顷、广西 4402.3 千公顷、湖南 4150.2 千公顷、江西 3082.7 千公顷、广东 2615.9 千公顷、福建 1336.3千公顷、海南725.9千公顷。2015年泛珠各省农用地面积情况如下：四川省42180.6万公顷、云南省 32944.0 万公顷、广西省 19557.0 万公顷、湖南省 18194.0 万公顷、广东省 14972.9 万公顷、贵州省 14759.1 万公顷、江西省 14437.0 万公顷、福建省 10880.2 万公顷、海南省 2973.9 万公顷。通过与 2014 年的数据对比，可以发现，耕地面积在整体趋势上增额较小，但农用地面积增幅非常明显。农用地面积的扩张可以反映出农业生产活动途径的丰富，这也使得通过提高区域农业科技创新能力来提升区域农业经济发展变得更加重要。
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5 计量模型构建
5.1 对象选择与数据来源说明
5.1.1 对象选择：泛珠江三角区区域的九省
本文选择泛珠三角洲地区广东、四川、湖南、福建、云南、广西、江西、贵州、海南 9 个省份作为研究对象。
5.1.2 数据来源与缺失数据处理说明
本文选择泛珠三角九省 2011-2018 年的相关数据，主要数据来源于九省的统计年鉴、《中国科技统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《中国农业年鉴》、《中国农业产业技术发展报告》、《中国农业科技发展报告》、《全国农业普查资料汇编》。
因为评价体系涉及的时间跨度较大，评价指标涉及范围较广，有部分数据缺失的情况。对于数据缺失的部分本文通过 SPSS 计算替换相应缺失值，之后用线性插值法根据以后数据对缺失数据进行估值。
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5.2 区域综合创新能力计算-突变级数法
突变级数法的说明：突变级数法是在初等突变理论的基础上发展起来的一种综合评价方法，主要通过研究势函数及其临界点的分类状况，来分析临近点的不连续特征，此方法多应用在需要进行分类分级的分析研究中。基本思想是利用突变理论建立模糊隶属函数，由归一化公式进行综合量化运算，最后求出一个总的隶属函数，从而对研究对象进行评估。
本文选择突变级数法进行数据计算的原因：首先农业科技创新能力不光反映在静止的指标得分上，还反映在以时间为单位的变化趋势中，这就意味着评价农业科技创新能力，需要对不同时期的指标做出动态分析。其次，本文构建的农业科技创新能力评价指标体系涉及到 4 个一级指标和 26 个三级指标，指标涉及的数量较大。为了能比较全面的反映区域内农业科技创新能力的变化特征，本文选择基于速度变化特征的动态综合评价模型通过突变级数法来测度泛珠三角地区的农业科技创新能力。
使用突变级数法进行数据计算的思路：本文使用突变级数法对泛珠三角地区农业区域进行了三个角度的测算，第一个角度是静态评价，以年为单位独立计算2011-2018 年 8 个年份各个省份的创新能力。第二个角度的动态评价，通过增加时间变量，来测算相邻两年之间各个省份创新能力的变化起伏情况。第三个角度是是综合评价，通过添加加速度变量，来计算泛珠三角地区九省八年间农业科举创新能力的综合变化情况。尝试通过不同角度的计算，来挖掘泛珠三角地区农业科技创新能力的变化情况。
使用突变级数法的要求和公式：突变级数法可以对多层次的指标进行分解计算，要求最下层指标数量不能超过四个，本文建立的农业科技创新能力评价指标的二级指标 D2 协同创新转化效率包含五个三级指标，在计算过程中剔除了权重最小的指标 D23 区域农业科技成果转化率（权重 0.0178）。计算时，首先按要求根据权重对指标进行排序，权重高的在前，低的在后。
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7 结论与对策建议
7.1 研究结论
（1）泛珠三角地区九省农业科技创新能力稳步提升，且不同省份之间的差距在缩小。相较于 2011 年，7 年后泛珠三角地区九省的区域农业科技创新能力均获得了不同程度的提升，这一点既体现在静态图中评价结果的总体上升，又体现在动态图中 85.71%的评价区间实现科技创新能力的增长上。
泛珠三角地区九省保持农业科技创新能力稳步提升的原因主要在于政策方面的支持，2010 年 10 月，中公中央发布《关于制定国民经济和社会发展第十二个五年规划的建议》，文件强调将农业现代化同步推进到工业化和城镇化的进程中；2013 年以来新时代”三农“思想不断发展完善，推进农业供给侧结构改革、构建新型农业经营体系、加快现代化农业建设等政策的逐步落实，这些政策的落地，为各省农业科技创新深耕创造了土壤，各省加大农业科技创新要素的投入、区域环境改善、区域之间寻求技术交流，各种要素的集聚为了泛珠三角地区农业科技创新能力不断提升提供了动力。
（2）强劲的创新环境支撑能力是四川、湖南、福建三省农业科技创新能力的稳步提升的关键。四川、湖南、福建在 2011 年基础得分较高的基础上保持着较高的增长势头。
究其原因，首先，四川、湖南、福建三省作为传统的农业大省始终保持着较高且稳定的农业投入，而充足的农业科技创新投入是提高区域农业科技创新能力的基础。第二创新环境对农业科技创新的支撑力强劲，结合图，四川、湖南、福建三省在二级指标区域创新环境的支撑力上具有非常明显的优势。政府积极的政策扶持、较为密集的农业科研创新单位、完善成熟的农业服务体系、充沛的农机和更高的农产品消费支出等支撑要素激活了这些地区农业科技创新动力，进而提升了这些地区的农业科技创新能力。
参考文献（略）
