肖葉黎，劉純陽

（湖南農(nóng)業(yè)大學商學院，湖南長沙 410128）

1 問題的提出

2004—2021 年，中央一號文件持續(xù)十八年關(guān)注“三農(nóng)”問題，體現(xiàn)了三農(nóng)工作的意義重大。為加快推進我國農(nóng)業(yè)不斷向集約型、效益型的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變，就必須提高農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新及其轉(zhuǎn)化能力。然而相對于其他行業(yè)的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動而言，我國農(nóng)業(yè)發(fā)展存在諸多弊端。農(nóng)業(yè)上市企業(yè)是農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的中堅力量，它的發(fā)展水平直接對整個行業(yè)發(fā)展水平產(chǎn)生影響。如果不能正確評價農(nóng)業(yè)上市企業(yè)的創(chuàng)新能力狀況，就難以對我國當前的農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新能力及其水平進行準確判斷，也就難以對農(nóng)業(yè)創(chuàng)新過程中存在的突出問題進行科學診斷，從而也不可能準確識別和把握新時期我國經(jīng)濟發(fā)展所蘊藏的重大創(chuàng)新機遇，在建設(shè)創(chuàng)新型國家和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的道路上就會多走彎路。對農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新能力進行正確的評價，不僅能使農(nóng)業(yè)企業(yè)自身知道自己在同行業(yè)中的創(chuàng)新能力水平，從而激勵企業(yè)更好地開展創(chuàng)新活動，激勵員工更熱情地投身創(chuàng)新浪潮之中；也能讓政府對當?shù)剞r(nóng)業(yè)企業(yè)的自主創(chuàng)新能力形成客觀的認識，從而為制定更加合理的扶持政策提供指導［1］。因此，客觀、科學地評價農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新能力不僅具有重要的學術(shù)價值，而且對于農(nóng)業(yè)企業(yè)實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展和建設(shè)創(chuàng)新型農(nóng)業(yè)強國具有重大的現(xiàn)實價值。

學術(shù)界對企業(yè)創(chuàng)新能力評價的研究主要集中在企業(yè)創(chuàng)新能力內(nèi)涵、評價指標體系構(gòu)建和評價方法選擇等方面。企業(yè)創(chuàng)新能力是支持企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略實現(xiàn)的產(chǎn)品創(chuàng)新能力和工藝創(chuàng)新能力的組合［2］，核心是掌握專業(yè)知識的人、技術(shù)系統(tǒng)、管理系統(tǒng)的能力及企業(yè)的價值觀［3］，著重反映企業(yè)創(chuàng)新活動變化的動態(tài)特性［4］。早期研究普遍認為研究與開發(fā)（R&D）投入是創(chuàng)新投入的最重要部分［5］，評價指標體系主要包含R&D 投入和產(chǎn)出指標，或者僅包含產(chǎn)出指標；后來學者們逐漸跳出這種單一評價指標體系的思維局限，逐步建立包含多個指標和層級的創(chuàng)新能力綜合評價指標體系［6］，這種進一步分解指標體系的評價方法得到眾多學者的認同和應(yīng)用。目前國內(nèi)外學者對企業(yè)創(chuàng)新能力進行評價所采用的方法有多種，最常用的方法有層次分析法、多元統(tǒng)計分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法、灰色模糊綜合評價法、專家打分法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和熵值法等［6-14］。也有一些學者融合了兩種或兩種以上的方法來對企業(yè)創(chuàng)新能力展開評價［15-17］。已有研究成果從理論和方法上為開展企業(yè)創(chuàng)新能力評價奠定了基礎(chǔ)，但也存在明顯不足：一是對于農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新能力評價鮮有研究；二是大部分學者在開展企業(yè)創(chuàng)新能力評價時僅用某一年份的截面數(shù)據(jù)，無法反映企業(yè)創(chuàng)新能力變化的動態(tài)特征［18］；三是有的評價方法尚需加入人為估計的權(quán)重，導致整個評價主觀性很強，客觀性不足。基于此，本文將在汲取前人思想的基礎(chǔ)上建立一套新的綜合評價指標體系，先利用全局因子分析法對樣本農(nóng)業(yè)上市企業(yè)的創(chuàng)新能力進行打分和排序，從而發(fā)現(xiàn)影響農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新能力的主要因素。再利用聚類分析法把樣本省份聚成不同的類別，從橫向上比較不同類別省份的農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新能力狀況；從縱向上描繪2013—2019 年不同類別省份的農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新能力動態(tài)變化趨勢。從而達到從整體上了解我國農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新活力程度以及對我國各地區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力形成基本判斷的目的，為農(nóng)業(yè)企業(yè)、政府以及投資者提供決策參考。

2 指標體系構(gòu)建與方法選擇

2.1 評價指標體系構(gòu)建

2.1.1 評價指標體系構(gòu)建的原則

評價指標體系的構(gòu)建是否準確、有效，是否具有科學性和可操作性直接關(guān)系到結(jié)果的準確性。本文綜合國內(nèi)外學者的研究，總結(jié)得出影響農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新能力的幾個一級指標，同時根據(jù)指標選取的科學性、系統(tǒng)性、典型性、獨立性以及數(shù)據(jù)的可獲得性和可操作性等原則，重點突出影響企業(yè)創(chuàng)新過程的主要要素，選取適當?shù)亩壷笜?，形成最終的評價指標體系［19］。

2.1.2 評價指標體系構(gòu)建的依據(jù)

創(chuàng)新是企業(yè)生存和發(fā)展的關(guān)鍵，是企業(yè)持續(xù)保持生命活力的源泉。1912 年經(jīng)濟學家熊彼特在其名著《經(jīng)濟發(fā)展理論》中就提出了創(chuàng)新的概念，指出創(chuàng)新是“把一種從來沒有過的關(guān)于生產(chǎn)要素和生產(chǎn)條件的新組合引入生產(chǎn)體系”。創(chuàng)新是企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵，一國的創(chuàng)新能力與企業(yè)的創(chuàng)新能力密切相關(guān)［20］。早期的技術(shù)創(chuàng)新研究多強調(diào)生產(chǎn)與產(chǎn)品層次上的創(chuàng)新。近年來，在“新熊彼特學派”旗幟下，學者們研究的重點已經(jīng)逐步向新技術(shù)推廣、企業(yè)規(guī)模與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系等方面轉(zhuǎn)移［21］。特別是信息技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展徹底改變了企業(yè)生存發(fā)展的生態(tài)環(huán)境、經(jīng)濟范式和經(jīng)營理念，順應(yīng)這一技術(shù)變革趨勢，有人進而提出了整合創(chuàng)新和開放創(chuàng)新的概念［22］。

企業(yè)創(chuàng)新活動是不斷注入創(chuàng)新要素并通過各類人才的技術(shù)性活動取得創(chuàng)新產(chǎn)出的過程，所以企業(yè)創(chuàng)新能力評價必須兼顧創(chuàng)新性產(chǎn)出成果與創(chuàng)新性投入要素兩個方面的因素［23-24］。從創(chuàng)新性產(chǎn)出成果方面來看，一般把企業(yè)的研發(fā)成果數(shù)量作為主要指標，這方面的成果越多，企業(yè)的創(chuàng)新能力自然越強。而企業(yè)的創(chuàng)新性投入要素則包含眾多，本文參考高丹丹等［25］的做法，認為影響企業(yè)創(chuàng)新性投入的要素主要包含研發(fā)投入、人力資源、企業(yè)財務(wù)3 個方面。同時考慮到對于農(nóng)業(yè)企業(yè)來說，企業(yè)規(guī)模越大，越有利于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動的開展，因此把規(guī)模效應(yīng)也納入到創(chuàng)新性投入要素中［1］。此外，綜合Li 等［26］和高丹丹等［25］的觀點，把環(huán)境要素考慮在內(nèi)，形成比較全面的評價指標體系。綜上，本文認為農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新能力構(gòu)成要素包括研發(fā)產(chǎn)出、研發(fā)投入、人力資源、企業(yè)財務(wù)、規(guī)模效應(yīng)、環(huán)境影響6 個要素。

2.1.3 評價指標體系的確定

（1）研發(fā)產(chǎn)出。企業(yè)進行研究與開發(fā)的最終目的就是產(chǎn)生科研成果，從而帶動企業(yè)的創(chuàng)新能力［27］。因此，研發(fā)產(chǎn)出水平一般用企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新所取得的成果數(shù)量來衡量。選取專利申請數(shù)、發(fā)明申請數(shù)和實用新型申請數(shù)等3 個指標來衡量研發(fā)產(chǎn)出。

（2）研發(fā)投入。研發(fā)投入，指的是企業(yè)用于從事創(chuàng)新活動的經(jīng)費投入，這方面的投入越多，表明企業(yè)對創(chuàng)新活動的重視程度越高，開展創(chuàng)新活動的能力也越強，從而取得更多創(chuàng)新成果的可能性也越大。大量統(tǒng)計研究表明，研究與開發(fā)（R&D）投入是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動的重要組成部分，與技術(shù)創(chuàng)新的強度、規(guī)模和水平有很強的相關(guān)性，是目前企業(yè)創(chuàng)新能力評價的重要指標之一。選取研發(fā)投入總額、研發(fā)投入同比增減、研發(fā)投入占比同比增減等3 個指標來衡量研發(fā)投入。其中研發(fā)投入占比同比增減指的是研發(fā)投入占營業(yè)收入比例的同比增減。

（3）人力資源。人力資源是影響農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新能力的重要投入性因素，一般用企業(yè)的技術(shù)人才數(shù)量來衡量，人才是創(chuàng)新活動的主體，科技人才的人員結(jié)構(gòu)、數(shù)量、素質(zhì)很大程度上決定了農(nóng)業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的水平和效果?？萍既瞬艛?shù)量越多，人才梯隊結(jié)構(gòu)越合理，創(chuàng)新性成果產(chǎn)出的數(shù)量也就越多。選取技術(shù)人員人數(shù)、技術(shù)人員投入強度、研發(fā)人員學歷水平、員工總數(shù)等4 個指標來衡量人力資源。其中技術(shù)人員投入強度用技術(shù)人員占在職員工總數(shù)比例表示，研發(fā)人員學歷水平用本科及以上人員數(shù)量表示。

（4）財務(wù)狀況。主要指企業(yè)的盈利能力和資金實力。與其他任何技術(shù)創(chuàng)新活動一樣，農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動也需要大量的資金投入，很多時候資金甚至會成為技術(shù)創(chuàng)新活動的瓶頸性制約因素。顯然，企業(yè)的盈利能力越好，資金實力越強，則企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動所需要的研發(fā)方面的經(jīng)費投入保障性就越強，從而越有利于取得良好的創(chuàng)新成果。企業(yè)只有擁有良好的財務(wù)環(huán)境，才有能力進行持續(xù)的創(chuàng)新活動。選取營業(yè)收入、凈資產(chǎn)、凈資產(chǎn)同比增減等3個指標來衡量企業(yè)財務(wù)狀況。

（5）企業(yè)規(guī)模。對于農(nóng)業(yè)企業(yè)來說，企業(yè)規(guī)模越大，則科技人才的聚集效應(yīng)越明顯，研發(fā)投入的實力也越雄厚，從而越有利于技術(shù)創(chuàng)新活動的開展。以當今高科技企業(yè)為例，走在世界前列的無一不是人才和資金實力笑傲世界的巨無霸型商業(yè)帝國。本文根據(jù)國家關(guān)于農(nóng)業(yè)企業(yè)規(guī)模劃分的一般原則將企業(yè)劃分為大、中、小、微4 種類型。

（6）區(qū)位因素。企業(yè)所處地區(qū)的環(huán)境也必然對其技術(shù)創(chuàng)新活動產(chǎn)生影響，處在不同區(qū)位的農(nóng)業(yè)上市企業(yè)有不同的創(chuàng)新環(huán)境。無論是從歷史縱向比較的視角還是從全球橫向比較的視角來看，區(qū)域創(chuàng)新力越強，經(jīng)濟發(fā)展水平越高，區(qū)域經(jīng)濟開放度越高，則企業(yè)創(chuàng)新能力越強。選取所在地區(qū)創(chuàng)新力、所在地區(qū)人均GDP、所在地區(qū)經(jīng)濟開放度等3 個指標來衡量區(qū)位因素。其中所在地區(qū)創(chuàng)新力用該地區(qū)985、211 大學數(shù)量來表示，所在地區(qū)經(jīng)濟開放度用該省進出口總額占本省GDP 比例來表示。

綜上，構(gòu)建農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新能力評價指標體系如表1 所示：

表1 農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新能力評價指標體系

2.2 方法選擇

2.2.1 經(jīng)典因子分析法

由于選取的17 個指標都是定量分析指標，適合采用客觀賦權(quán)法來進行分析。常見的研究方法為經(jīng)典因子分析法，其能夠在保留原始變量主要信息的前提下提取出幾個公因子，每個公因子是原始指標的線性組合，每個公因子也能根據(jù)其方差貢獻率確定權(quán)重，從而計算出綜合得分。經(jīng)典因子分析法能夠避免各評價指標的相關(guān)性，在權(quán)重的確定上克服主觀性，解決數(shù)據(jù)的降維問題。但其只適用于截面數(shù)據(jù)，不能觀察時間發(fā)展趨勢。

2.2.2 全局因子分析法

全局因子分析是在傳統(tǒng)因子分析的基礎(chǔ)上，增加時間序列這一維度，即全局因子分析法是傳統(tǒng)因子分析法在不同時點上的平面數(shù)據(jù)合成而來的時序立體數(shù)據(jù)表 K（）能夠?qū)ρ芯繉ο蟮陌l(fā)展趨勢進行評價［28］。企業(yè)自主創(chuàng)新活動是一項系統(tǒng)工程，一般來說都要有一定的時間跨度，用一段時間而不只是1 年的數(shù)據(jù)展開分析往往更能反映企業(yè)創(chuàng)新能力的真實水平，所以更具有說服力。因此，本文采用全局因子分析法對農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新能力進行評價，將每個樣本的17 個評價指標按時間順序依次排列，得到一個56×17×7的時序立體數(shù)據(jù)表。根據(jù)全局因子分析的結(jié)果，在宏觀上可以評價農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新能力的整體水平，在微觀上可以比較各省份農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新能力的大小并描述其發(fā)展趨勢。

3 數(shù)據(jù)來源及計算結(jié)果分析

3.1 數(shù)據(jù)來源

根據(jù)申萬宏源證券的行業(yè)分類，我國現(xiàn)有農(nóng)林牧漁上市企業(yè)共76 家，剔除數(shù)據(jù)缺失比較嚴重和存在數(shù)據(jù)異常的公司，最終選取56 家企業(yè)作為樣本。從分布地區(qū)來看，56 家樣本企業(yè)在山東、廣東、新疆、湖南、北京5 個省份的分布比例最高，分別為12.50%，12.50%，10.71%，8.93%，8.93%，合計高達53.57%，具體分布如表2 所示。鑒于數(shù)據(jù)可得性考慮，取2013—2019 的年度數(shù)據(jù)作本文分析之用。數(shù)據(jù)來源于萬德（WIND）數(shù)據(jù)庫、國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計年鑒以及各上市公司的年報。

表2 56 家樣本農(nóng)業(yè)上市企業(yè)的地區(qū)分布狀況

3.2 數(shù)據(jù)的信度和效度檢驗

本研究所用數(shù)據(jù)均來自數(shù)據(jù)庫和年報中公開披露出來的數(shù)據(jù)，信度為100%；在實證過程中，常用KMO 和Bartlett 球形檢驗值來體現(xiàn)效度。

接下來對評價指標進行KMO 和Bartlett 球形檢驗，以判斷其是否適合做因子分析。根據(jù)表3 的檢驗結(jié)果可知：KMO 值=0.705＞0.5，證明所選指標之間的偏相關(guān)系數(shù)小于簡單相關(guān)系數(shù)；Bartlett 檢驗的P值=0.000＜0.05，證明所選指標之間的相關(guān)系數(shù)矩陣不為單位矩陣，符合因子分析的條件。

表3 評價指標的KMO 和Bartlett 檢驗

3.3 計算結(jié)果分析

3.3.1 農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新能力影響因素分析

運用SPSS26.0 軟件對17 個變量數(shù)據(jù)進行全局因子分析，根據(jù)累積方差貢獻率選取公因子，可以得到影響農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新能力的主要因素。表4 是以特征值大于1 為標準提取6 個公因子來替代原來的17 個原始變量。由該表可知，這6 個公因子的累積方差貢獻率為83.743%，也就是說這6 個公因子能夠解釋原來17 個原始變量所包含信息的83.743%，幾乎能夠完全取代原來的17 個指標，因此這6 個公因子是影響農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新能力的主要因素。

表4 評價指標解釋的總方差

表5為評價指標的公因子載荷矩陣。由表5可知，第1 個因子與研發(fā)人員學歷水平、員工總數(shù)、營業(yè)收入、凈資產(chǎn)、企業(yè)規(guī)模相關(guān)性較高，命名為企業(yè)規(guī)模與財務(wù)因子（F1）；第2 個因子與專利申請數(shù)、發(fā)明申請數(shù)、實用新型申請數(shù)、研發(fā)投入總額相關(guān)性較高，命名為研發(fā)產(chǎn)出因子（F2）；第3 個因子與所在地區(qū)創(chuàng)新力、所在地區(qū)人均GDP、所在地區(qū)經(jīng)濟開放度相關(guān)性較高，命名為區(qū)域創(chuàng)新因子（F3）；第4 個因子與研發(fā)投入同比增減、研發(fā)投入占比同比增減相關(guān)性較高，命名為研發(fā)投入因子（F4）；第5 個因子與技術(shù)人員人數(shù)、技術(shù)人員投入強度相關(guān)性較高，命名為技術(shù)人才因子（F5）；第6 個因子與凈資產(chǎn)同比增減相關(guān)性較高，命名為企業(yè)成長因子（F6）。結(jié)合表4 可知，6 個公因子的方差貢獻率均為正數(shù)，說明其正向影響農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新能力。綜上，影響農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新能力的主要因素為企業(yè)規(guī)模與財務(wù)、研發(fā)產(chǎn)出、區(qū)域創(chuàng)新、研發(fā)投入、技術(shù)人才、企業(yè)成長6 個因子，且都呈正向影響。

表5 評價指標旋轉(zhuǎn)后的公因子載荷矩陣

3.3.2 我國農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新能力整體水平分析

56 家樣本企業(yè)2013—2019 年平均創(chuàng)新能力綜合得分及排名情況見表6。這里的得分只能代表在本組參評對象中的排名和位次，得分越高代表創(chuàng)新能力越強，只有相對意義，沒有絕對意義。選取每家企業(yè)2013—2019 年的平均值，能夠全面地反映該企業(yè)這一段時間的創(chuàng)新能力水平。由表6 可知，2019年農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)500 強大北農(nóng)、2019 年中國上市公司營收500 強新希望和通威股份、2018 年中國上市公司市值500 強海大集團，創(chuàng)新能力綜合得分排名前4。而截止到2013 年上市不足一年的（2012年上市企業(yè)）3 家企業(yè)如金河生物、百洋股份、天山生物，以及有退市風險的*ST 龍力，創(chuàng)新能力綜合得分均靠后，在56 家企業(yè)中分別排44 名、41 名、56 名、34 名。這也進一步印證了本文選用全局因子分析法計算出來的企業(yè)創(chuàng)新能力綜合得分能比較準確地反映我國農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新能力狀況。

表6 56 家樣本農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新能力綜合得分及排名

全局因子分析法會自動對數(shù)據(jù)進行標準化處理，通常以0 來表示所研究樣本的平均水平，負數(shù)則表示低于平均水平。在56 家樣本企業(yè)中，創(chuàng)新能力綜合得分高于平均水平的有23 家，占41%；低于平均水平的有33 家，占59%。鑒于本文所剔除的20 家農(nóng)業(yè)上市企業(yè)缺乏研發(fā)投入、專利申請數(shù)和技術(shù)人員人數(shù)等相關(guān)重要指標的披露，如果假定不被強制要求并且不愿意披露創(chuàng)新投入和產(chǎn)出相關(guān)重要數(shù)據(jù)的企業(yè)本身創(chuàng)新能力不強的話，那么在全部76 家農(nóng)業(yè)上市企業(yè)中，創(chuàng)新能力低于平均水平的企業(yè)所占比例遠遠大于59%。由此可見，我國農(nóng)業(yè)上市企業(yè)整體創(chuàng)新能力并不是很強。

3.3.3 農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新能力的區(qū)域差異分析

為了從動態(tài)角度評估各區(qū)域農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新能力大小和變化趨勢，本文采用聚類分析法對樣本面板數(shù)據(jù)展開進一步的分析。K 均值聚類法是一種通過不斷迭代，讓同一類別誤差平方和最小，不同類別之間誤差平方和盡量大的聚類方法。研究所需聚類省份有21 個，大致聚為3 到4 類為宜，結(jié)合K均值聚類可以直接按照所需類別進行聚類，故采用K均值聚類法進行分省份聚類，聚類結(jié)果如表7所示。

由表7 可知，樣本中21 個省市按照農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新能力從大到小可分為三類，命名為農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新高能力區(qū)、農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新中能力區(qū)、農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新低能力區(qū)。農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新高能力區(qū)包括四川和北京兩個省市。四川歷來是農(nóng)業(yè)大省，農(nóng)業(yè)發(fā)展水平一直較好，農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率高；北京擁有數(shù)量眾多的科研院所，農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新資本雄厚，政策環(huán)境也比較好，為農(nóng)業(yè)企業(yè)進行開展技術(shù)創(chuàng)新活動提供了有利條件。因此，這兩個省份綜合得分遠遠高于其他省份。排位在農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新中能力區(qū)的省份主要集中在華東地區(qū)和東北地區(qū)。華東地區(qū)地勢平坦，經(jīng)濟發(fā)展水平高；而東北地區(qū)面積廣大，農(nóng)業(yè)資源稟賦優(yōu)越，農(nóng)業(yè)發(fā)展具有很好的基礎(chǔ)，所以這些地區(qū)的企業(yè)創(chuàng)新能力比較強；排位在農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新低能力區(qū)的省份則較多分布在華中地區(qū)、華南地區(qū)和西北地區(qū)。西北地區(qū)大多地處高原，沙漠戈壁廣布，嚴重缺水，而華中、華南地區(qū)丘陵起伏，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)薄弱，再加上這些地區(qū)普遍對外開放程度低，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型壓力大，這在一定程度上阻礙了農(nóng)業(yè)上市企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

表7 三類地區(qū)農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新能力各因子得分和綜合得分描述統(tǒng)計

比較三類地區(qū)之間的綜合得分可以看出，農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新能力地區(qū)發(fā)展不平衡，高能力區(qū)與中能力區(qū)綜合得分相差0.764，中能力區(qū)與低能力區(qū)綜合得分相差0.297。農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新中高能力區(qū)之間綜合得分差距較大，而中低能力區(qū)之間差距相對較小。并且，各創(chuàng)新能力區(qū)內(nèi)部也存在較大的省際差異，綜合得分最高值與最低值之間具有明顯差距。

計算三類地區(qū)2013—2019 年農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新能力綜合得分平均值，繪制動態(tài)變化趨勢如圖1。2013—2019 年各省份農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新能力總體呈上升趨勢，其中2017、2019 兩個年份略有下降。農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新低能力區(qū)綜合得分一直低于平均水平，且與農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新中高能力區(qū)得分差距不斷拉大。究其原因，主要是在區(qū)域創(chuàng)新、技術(shù)人才和研發(fā)投入方面存在顯著差別。從表7 不難看出，即便只是將農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新低能力區(qū)與農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新中能力區(qū)相比，企業(yè)規(guī)模與財務(wù)因子得分平均值相差0.150，研發(fā)產(chǎn)出因子得分平均值相差0.280，區(qū)域創(chuàng)新因子得分平均值相差0.534，研發(fā)投入因子得分平均值之間相差0.312，技術(shù)人才因子得分平均值之間相差0.410，企業(yè)成長因子得分平均值之間相差0.084。由此可以判斷，導致低能力區(qū)農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新能力一直處于較低水平的主要原因是區(qū)域創(chuàng)新、技術(shù)人才和研發(fā)投入因子的得分較低。

圖1 三類地區(qū)農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新能力綜合得分動態(tài)趨勢

4 研究結(jié)論與政策建議

4.1 結(jié)論

本文以56 家農(nóng)業(yè)上市企業(yè)為研究對象，采用全局因子分析法對我國農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新能力及其區(qū)域差異進行評價，得出具體結(jié)論如下：第一，影響農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新能力的主要因素為企業(yè)規(guī)模與財務(wù)、研發(fā)產(chǎn)出、地區(qū)創(chuàng)新、研發(fā)投入、技術(shù)人才、企業(yè)成長等6 個因子，且都呈正向影響。第二，2013 年以來，我國農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新能力雖然總體呈上升趨勢，但創(chuàng)新能力整體不強。第三，我國農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新能力存在明顯的區(qū)域差異。可以根據(jù)創(chuàng)新能力強弱將全國劃分為高能力區(qū)、中能力區(qū)和低能力區(qū)等3 種不同類型。四川、北京兩個省市農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新能力最強，屬于高能力區(qū)；排位在中能力區(qū)的省份則主要集中在華東地區(qū)和東北地區(qū)；而排位在低能力區(qū)的省份則較多分布在華中地區(qū)、華南地區(qū)和西北地區(qū)。導致低能力區(qū)農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新能力一直處于較低水平的主要原因是區(qū)域創(chuàng)新能力不強、技術(shù)人才缺乏和研發(fā)投入水平較低等。

4.2 建議

相對于其他行業(yè)的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動而言，我國農(nóng)業(yè)存在科研體制落后，技術(shù)創(chuàng)新人才缺乏，創(chuàng)新投入不足，農(nóng)民素質(zhì)偏低以及成果轉(zhuǎn)化率不高等諸多弊端，因此亟需在這些領(lǐng)域?qū)嵤┐蟮堕煾母母铮苿觿?chuàng)新引領(lǐng)，推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)。只有實行政府與企業(yè)的聯(lián)動，才能達到盡快提升我國農(nóng)業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的目標。對于農(nóng)業(yè)上市企業(yè)而言，一是要從企業(yè)內(nèi)部入手強化科技創(chuàng)新能力建設(shè)，大力增加自身研發(fā)投入，吸引高水平科技人才，積極開展技術(shù)攻關(guān)，取得更多技術(shù)創(chuàng)新成果；二是要進一步強化科研院所與農(nóng)業(yè)企業(yè)之間的研發(fā)協(xié)作，建立利益聯(lián)結(jié)機制，讓農(nóng)業(yè)企業(yè)借助“外腦”開展技術(shù)創(chuàng)新活動，克服其自身的研發(fā)人才瓶頸。對于政府而言，一是要以加大財政支持力度和出臺信貸優(yōu)惠措施為根本手段，鼓勵農(nóng)業(yè)企業(yè)開展自主創(chuàng)新，激發(fā)創(chuàng)新能力。二是要采取有力措施促進我國各區(qū)域農(nóng)業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的協(xié)同發(fā)展，尤其是對于農(nóng)業(yè)上市企業(yè)創(chuàng)新低能力省區(qū)，中央財政應(yīng)給予農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新活動更多的財政支持和更大的政策優(yōu)惠，地方政府則應(yīng)該在人才引進和創(chuàng)新激勵方面出臺更具體的、更有效的支持措施，通過提高這些省區(qū)農(nóng)業(yè)上市企業(yè)的創(chuàng)新能力，帶動各類農(nóng)業(yè)企業(yè)以及農(nóng)戶和農(nóng)村的創(chuàng)新發(fā)展。