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      現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)能力灰色聚類評價(jià)

      2016-11-28 17:41:45朱春江駱汝九許強(qiáng)楊安琪Suren
      江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2016年9期
      關(guān)鍵詞:聚類分析現(xiàn)代農(nóng)業(yè)評價(jià)

      朱春江+駱汝九+許強(qiáng)+楊安琪+Surendra+P.Singh+Sammy+L.Comer+李碧宏+馬文斌

      摘要:將灰色關(guān)聯(lián)理論和系統(tǒng)聚類的方法結(jié)合起來進(jìn)行現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)能力評價(jià),先運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)理論將現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)能力指標(biāo)進(jìn)行簡化,再運(yùn)用系統(tǒng)聚類模型對江蘇省連云港市所轄縣區(qū)的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)能力進(jìn)行聚類分析。結(jié)果表明,東??h和灌云縣的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力較強(qiáng),海州區(qū)和灌南縣的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力一般,贛榆區(qū)的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力較弱。實(shí)證結(jié)論與連云港市農(nóng)業(yè)及農(nóng)村科技服務(wù)能力實(shí)際相吻合,表明該綜合模型分析方法具有一定的科學(xué)性和實(shí)用性,是一種行之有效的區(qū)域農(nóng)業(yè)及農(nóng)村科技服務(wù)能力評價(jià)方法。

      關(guān)鍵詞:現(xiàn)代農(nóng)業(yè);科技服務(wù)能力;灰色關(guān)聯(lián)理論;聚類分析;評價(jià)

      中圖分類號: F323.3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A

      文章編號:1002-1302(2016)09-0524-074

      基金項(xiàng)目:國家社會科學(xué)基金(編號:12CMZ048);江蘇省高校哲學(xué)社會科學(xué)研究基金(編號:2015SJD685);江蘇省“青藍(lán)工程”(編號:[2014]23);江蘇省大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃(編號:201511050003Y);江蘇省高校優(yōu)秀中青年教師和校長境外研修計(jì)劃(編號:2011);江蘇省第四期“333高層次人才培養(yǎng)工程”(2011);江蘇省社科研究項(xiàng)目(編號:14SRB-12);江蘇省社科應(yīng)用研究重點(diǎn)課題項(xiàng)目(編號:15SRA-10);連云港市第五期“521高層次人才培養(yǎng)工程”(2014)。

      作者簡介:朱春江(1970—),男,江蘇連云港人,博士,副教授,主要從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)管理、技術(shù)經(jīng)濟(jì)管理、資源經(jīng)濟(jì)管理及人力資源管理等研究。E-mail:jslygzcj@126.com。

      近年來,中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)快速增長的勢頭。據(jù)2014年國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào),中國農(nóng)業(yè)增加值58 332億元,比上年增長4.1%,農(nóng)業(yè)糧食產(chǎn)量60 710萬t,比上年增產(chǎn)0.9%,農(nóng)村居民人均可支配收入10 489元,比上年增長11.2%,這主要得益于中國農(nóng)業(yè)科技的創(chuàng)新、應(yīng)用與服務(wù)??梢哉f中國農(nóng)業(yè)及農(nóng)村的發(fā)展離不開農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系的支撐。農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系是農(nóng)村社會服務(wù)體系和國家農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)保護(hù)體系的重要組成部分,是實(shí)施科教興農(nóng)戰(zhàn)略的重要載體[1],它是連接農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)研究開發(fā)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的紐帶,是改善農(nóng)業(yè)資源配置、實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的重要手段[2]。農(nóng)業(yè)科技推廣服務(wù)之目的就是向農(nóng)民提供知識和信息,改變他們的行為[3]。農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系是否完善影響到現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)能力水平,農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系由農(nóng)業(yè)科技服務(wù)指標(biāo)系統(tǒng)集合構(gòu)成,農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力是系統(tǒng)指標(biāo)值的綜合反映,所以構(gòu)建科學(xué)合理的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系,進(jìn)而對農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力進(jìn)行科學(xué)評價(jià)顯得尤為重要。

      1 研究綜述

      21世紀(jì)以來,眾多學(xué)者對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)進(jìn)行了深入的研究,取得了一系列的成果,主要有以下幾個方面研究。

      一是從現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系的內(nèi)涵理論分析角度提出了我國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系建設(shè)與完善的路徑選擇[4];二是借助國外經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建縣域新型農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系[5];三是從市場[6]、資本[7]角度對農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系存在的問題及參與主體影響進(jìn)行研究;四是從農(nóng)戶視角對中國新型農(nóng)業(yè)科技知識服務(wù)體系進(jìn)行研究[8-9];五是從管理體制等角度提出構(gòu)建新型農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系的具體設(shè)想[10];六是從加強(qiáng)組織領(lǐng)導(dǎo)、統(tǒng)籌協(xié)作、機(jī)制創(chuàng)新入手,建設(shè)公益性服務(wù)與經(jīng)營性服務(wù)有機(jī)結(jié)合的新型農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系[11];六是從農(nóng)技推廣服務(wù)內(nèi)容、制度等方面對農(nóng)技推廣服務(wù)體系建設(shè)進(jìn)行評價(jià)[12];七是運(yùn)用分析法,如SWOT分析[13]、主成分分析[14]、因子分析[15]等方法對農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)體系建設(shè)進(jìn)行研究。

      以上學(xué)者從不同的角度對農(nóng)業(yè)科技服務(wù)進(jìn)行研究,對農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系建設(shè)作出了貢獻(xiàn);但大多從宏觀、調(diào)查數(shù)據(jù)等分析入手,而運(yùn)用數(shù)據(jù)模型進(jìn)行定量分析的相對較少,定量分析中又以單一的分析方法為主,所以具有一定的局限性。本研究嘗試將灰色關(guān)聯(lián)理論和系統(tǒng)聚類的方法結(jié)合起來進(jìn)行現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)能力評價(jià),運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)理論將現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)能力指標(biāo)進(jìn)行科學(xué)篩選簡化,再運(yùn)用系統(tǒng)聚類模型進(jìn)行聚類分析,從理論方法上為農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力評價(jià)提供新的思路。

      2 指標(biāo)體系的構(gòu)建

      指標(biāo)的選取參照文獻(xiàn)[16-20],初步確定灰色聚類評價(jià)指標(biāo)體系從4個方面構(gòu)建,即一級指標(biāo),分別是農(nóng)業(yè)從業(yè)人員個體特征(X1)、科技服務(wù)環(huán)境特征(X2)、科技服務(wù)行為特征(X3)和科技服務(wù)貢獻(xiàn)特征(X4)。其中農(nóng)業(yè)從業(yè)人員個體特征(X1)由4個二級指標(biāo)構(gòu)成,即科技服務(wù)人員學(xué)歷(X11)、農(nóng)民受教育程度(X12)、科技服務(wù)人員人際交往能力(X13)和科技服務(wù)人員服務(wù)業(yè)務(wù)水平(X14);科技服務(wù)環(huán)境特征(X2)由4個二級指標(biāo)構(gòu)成,即農(nóng)業(yè)科技服務(wù)政策(X21)、農(nóng)業(yè)科技服務(wù)經(jīng)費(fèi)(X22)、農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員待遇(X23)和考核激勵機(jī)制(X24);科技服務(wù)行為特征(X3)由4個二級指標(biāo)構(gòu)成,即農(nóng)業(yè)科技服務(wù)態(tài)度(X31)、農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力(X32)、農(nóng)業(yè)科技服務(wù)質(zhì)量(X33)和農(nóng)業(yè)科技服務(wù)方法(X34);科技服務(wù)貢獻(xiàn)特征(X4)由4個二級指標(biāo)構(gòu)成,即農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(X41)、農(nóng)民人均總收入(X42)、農(nóng)村人均糧食產(chǎn)占有量(X43)和農(nóng)村恩格爾系數(shù)(X44)。二級指標(biāo)的賦值范圍及相關(guān)說明見表1。

      3 指標(biāo)數(shù)據(jù)來源及處理方法

      4個一級指標(biāo)中,前面3個一級指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于調(diào)查數(shù)據(jù),第4個一級指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于統(tǒng)計(jì)年鑒。

      (1)第1個一級指標(biāo)“農(nóng)業(yè)從業(yè)人員個體特征”中“農(nóng)民受教育程度(采用3分制)”數(shù)據(jù)來源于“農(nóng)民”調(diào)查問卷,其計(jì)算方法是通過線性加權(quán)值除以調(diào)查有效問卷的份數(shù),即有效調(diào)查問卷份數(shù)的均值作為該指標(biāo)得分;其余3個指標(biāo)“科技服務(wù)人員學(xué)歷”“科技服務(wù)人員人際交往能力”“科技服務(wù)人員服務(wù)業(yè)務(wù)水平”數(shù)據(jù)來源于“農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員” 調(diào)查問卷(農(nóng)業(yè)科技人員的“學(xué)歷”指標(biāo)采用3分制,其余的指標(biāo)采用5分制)數(shù)據(jù),相應(yīng)采用線性加權(quán)值除以調(diào)查有效問卷的份數(shù)得出。

      (2)第2個一級指標(biāo)“科技服務(wù)環(huán)境特征”中共4個二級指標(biāo),其中二級指標(biāo)“農(nóng)業(yè)科技服務(wù)政策” 數(shù)據(jù)來源于“農(nóng)民”調(diào)查問卷和“農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員” 調(diào)查問卷,其計(jì)算方法是 “農(nóng)民”問卷調(diào)查數(shù)據(jù)線性加權(quán)值除以調(diào)查有效問卷的份數(shù)得出的分值,再與“農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員”調(diào)查問卷數(shù)據(jù)線性加權(quán)值除以調(diào)查有效問卷的份數(shù)得出的分值一起取其均值。其余3個二級指標(biāo)“農(nóng)業(yè)科技服務(wù)經(jīng)費(fèi)”“農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員待遇”和“考核激勵機(jī)制”數(shù)據(jù)來源于“農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員” 調(diào)查問卷,采用線性加權(quán)值除以調(diào)查有效問卷的份數(shù)得出。

      (3)第3個一級指標(biāo)“科技服務(wù)行為特征”中4個二級指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于“農(nóng)民”調(diào)查問卷和“農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員” 調(diào)查問卷,其計(jì)算方法類同于一級指標(biāo)“科技服務(wù)環(huán)境特征”中二級指標(biāo)“農(nóng)業(yè)科技服務(wù)政策”。

      (4)第4個一級指標(biāo)“科技服務(wù)貢獻(xiàn)特征”中共4個二級指標(biāo),其中“農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值”和“農(nóng)民人均總收入”2個指標(biāo)數(shù)據(jù)直接來源于《2014年連云港統(tǒng)計(jì)年鑒》;而二級指標(biāo)“農(nóng)村人均糧食產(chǎn)占有量”數(shù)據(jù)由《2014年連云港統(tǒng)計(jì)年鑒》中的“糧食總產(chǎn)量”和“人口”計(jì)算而來,計(jì)算方法見表1;二級指標(biāo)“農(nóng)村恩格爾系數(shù)” 數(shù)據(jù)由《2014年連云港統(tǒng)計(jì)年鑒》中的“農(nóng)民人均食品消費(fèi)支出”和“農(nóng)民人均生活費(fèi)用支出”計(jì)算而來,計(jì)算方式也見表1。

      計(jì)算得到各評價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)(表2)。

      4 灰色關(guān)聯(lián)法簡化指標(biāo)

      4.1 簡化指標(biāo)思想

      為了得到更科學(xué)的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系指標(biāo),運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)理論將現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)體系指標(biāo)進(jìn)行簡化,將關(guān)聯(lián)度強(qiáng)的指標(biāo)進(jìn)行篩選剔除,構(gòu)建科學(xué)合理的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系。

      4.2 灰色關(guān)聯(lián)分析

      灰關(guān)聯(lián)度分析的基本思想是根據(jù)序列曲線幾何形狀的相似程度來判斷其聯(lián)系是否緊密,曲線越接近,相應(yīng)序列之間的關(guān)聯(lián)程度就越大[21]。

      因?yàn)閞12=0.973 907,r14=0.972 544,這2個相關(guān)系數(shù)值都大于0.8,所以X12和X14與X11有很強(qiáng)的相關(guān)性,可以刪除 X12、X14相關(guān)性較高的指標(biāo),剩下X11、X13。

      同理,一級評價(jià)指標(biāo)“科技服務(wù)環(huán)境特征”中刪除相關(guān)性較高的指標(biāo)X24,剩下X21、X22、X23;一級評價(jià)指標(biāo)“科技服務(wù)行為特征”中刪除相關(guān)性較高的指標(biāo)X32、X34,剩下X31、X33;一級評價(jià)指標(biāo)“科技服務(wù)貢獻(xiàn)特征”中刪除相關(guān)性較高的指標(biāo)X42,剩下X41、X43、X44。

      所以新的指標(biāo)體系為10個指標(biāo):其中一級指標(biāo)農(nóng)業(yè)從業(yè)人員個體特征(X1)由2個二級指標(biāo)構(gòu)成,即科技服務(wù)人員學(xué)歷(X11)和科技服務(wù)人員人際交往能力(X13);一級指標(biāo)科技服務(wù)環(huán)境特征(X2)由3個二級指標(biāo)構(gòu)成,即農(nóng)業(yè)科技服務(wù)政策(X21)、農(nóng)業(yè)科技服務(wù)經(jīng)費(fèi)(X22)和農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員待遇(X23);一級指標(biāo)科技服務(wù)行為特征(X3)由4個二級指標(biāo)構(gòu)成,即農(nóng)業(yè)科技服務(wù)態(tài)度(X31)和農(nóng)業(yè)科技服務(wù)質(zhì)量(X33);一級指標(biāo)科技服務(wù)貢獻(xiàn)特征(X4)由3個二級指標(biāo)構(gòu)成,即農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(X41)、農(nóng)村人均糧食產(chǎn)占有量(X43)和農(nóng)村恩格爾系數(shù)(X44)。

      5 系統(tǒng)聚類及其分析

      5.1 系統(tǒng)聚類

      聚類分析是采用定量數(shù)學(xué)方法,根據(jù)一批樣品的多個觀察指標(biāo),找出一些能夠度量樣品或指標(biāo)之間相似程度的統(tǒng)計(jì)量,以這些統(tǒng)計(jì)量為劃分類型的依據(jù),把一些相似程度較大的樣品或指標(biāo)聚合為一類,把另外一些彼此之間相似程度較大的樣品或指標(biāo)又聚合成另一類,關(guān)系密切的聚合到一個小的分類單位,關(guān)系疏遠(yuǎn)的聚合到一個大的分類單位,直到把所有的樣品或指標(biāo)聚合完畢,這就是分類的基本思想[23-25]。

      將新的10個指標(biāo)數(shù)值運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行系統(tǒng)聚類,系統(tǒng)聚類方法選擇“類間平均連接法”,樣品距離測量方法中間隔尺度變量選取“歐氏距離的平方”,運(yùn)算結(jié)果見表4。

      由表4可見,系統(tǒng)將5個縣區(qū)分為3類:第1類用集合A={海州區(qū),灌南縣}表示,第2類用集合B={贛榆區(qū)}表示,第3類用集合C={東??h,灌云縣}表示。

      5.2 3類縣區(qū)指標(biāo)值相對比較

      選取3類集合中每一類的1個元素,比較它們的指標(biāo)值,從而判斷每一類的科技服務(wù)能力的強(qiáng)弱。集合A選取灌南縣,集合B選取贛榆區(qū),集合C選取灌云縣為代表。灌南縣、贛榆區(qū)和灌云縣的指標(biāo)值見表5。

      由表5數(shù)據(jù)比較可知,第1類灌南縣10個指標(biāo)值大于第2類贛榆區(qū)指標(biāo)值的指標(biāo)有X11、X21、X22、X23、X31、X33、X43和X44,其中X44指標(biāo)為農(nóng)村恩格爾系數(shù),為反向指標(biāo),由此可見,第1類縣區(qū)的科技服務(wù)能力強(qiáng)于第2類縣區(qū)的科技服務(wù)能力;第3類灌云縣10個指標(biāo)值大于或等于第1類灌南縣指標(biāo)值的指標(biāo)有X13、X21、X31、X33、X41、X43和X44,其中X44指標(biāo)為農(nóng)村恩格爾系數(shù),為反向指標(biāo),由此可見,第3類縣區(qū)的科技服務(wù)能力強(qiáng)于第1類縣區(qū)的科技服務(wù)能力。所以有:第3類縣區(qū)的科技服務(wù)能力>第1類縣區(qū)的科技服務(wù)能力>第2類縣區(qū)的科技服務(wù)能力,即東海縣和灌云縣的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力較強(qiáng),海州區(qū)和灌南縣的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力一般,贛榆區(qū)的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力較弱。

      6 結(jié)論

      通過運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)理論對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)體系指標(biāo)進(jìn)行選取,再運(yùn)用系統(tǒng)聚類模型對連云港市所轄縣區(qū)的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)能力進(jìn)行聚類分析,該理論方法具有一定的科學(xué)性。從結(jié)果可知,東??h和灌云縣的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力較強(qiáng),這說明先后榮獲全國農(nóng)業(yè)綜合實(shí)力百強(qiáng)縣、全國糧食生產(chǎn)先進(jìn)縣六連冠、全國科技進(jìn)步考核先進(jìn)縣四連冠等榮譽(yù)的東??h與先后榮獲全國糧食生產(chǎn)先進(jìn)縣、高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田建設(shè)示范縣的灌云縣的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)已進(jìn)入良性發(fā)展的軌道;海州區(qū)和灌南縣的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力一般,這2個縣區(qū)農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力還有待加強(qiáng);而贛榆區(qū)的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力較弱,所以還需加大投入農(nóng)業(yè)科技服務(wù)經(jīng)費(fèi),建立誰投資、誰受益的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)投資平臺,建立有效的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)績效考核機(jī)制,努力提高農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員待遇,改變農(nóng)業(yè)科技服務(wù)態(tài)度,調(diào)動農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員的工作積極性,提高農(nóng)業(yè)科技服務(wù)質(zhì)量,努力提高農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力,為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展提供動力。

      參考文獻(xiàn):

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