□段慧敏 謝玲紅 崔丙群 張 亮

[內(nèi)容提要]國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)建設(shè)已初具規(guī)模，其中核心區(qū)土地規(guī)劃利用的合理性對園區(qū)創(chuàng)新有重大的影響。利用DEA方法中的C2R模型和BCC模型對我國262家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)核心區(qū)土地的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率及規(guī)模報酬進(jìn)行了測算，并應(yīng)用泰爾指數(shù)和空間自相關(guān)分析研究園區(qū)核心區(qū)土地利用效率的空間差異和空間聚集。研究表明，國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)核心區(qū)土地利用效率總體不高，存在大量的土地浪費(fèi)現(xiàn)象，而0.057-23.415km2應(yīng)該是較為適宜的核心區(qū)建設(shè)面積。部分省份缺乏對于本省園區(qū)的建設(shè)與規(guī)劃的統(tǒng)一布局。同時，園區(qū)核心區(qū)土地利用的規(guī)模效率均存在空間正相關(guān)性，中部省域的園區(qū)核心土地利用效率均存在“高高”聚集和“低高”聚集的情況，而西部省域園區(qū)的核心區(qū)土地利用效率均存在“低低”聚集的情況，中西部園區(qū)之間存在顯著的差異。最后，給出了改善核心區(qū)土地利用效率和優(yōu)化其空間格局的對策建議。

【通訊作者】謝玲紅(1983- )，女，中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與發(fā)展研究所助理研究員，博士，研究方向：科技政策與創(chuàng)新。

一、引言

2001年，科技部會同農(nóng)業(yè)部、水利部等6部門，啟動了我國的國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)建設(shè)工作，到現(xiàn)在已經(jīng)走過整整20年的歷程。經(jīng)過20年的建設(shè)，已經(jīng)有八批次共270家園區(qū)已經(jīng)通過驗收。截止目前，已經(jīng)通過驗收的270家國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的核心區(qū)建設(shè)面積超過7000平方千米，同時，年度的創(chuàng)新研發(fā)投入超過400億，每年產(chǎn)生的專利數(shù)量在2萬項以上，并且能夠帶動近千萬農(nóng)戶增收致富。歷經(jīng)20年的發(fā)展與積累已經(jīng)讓國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的建設(shè)初具規(guī)模。

國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的區(qū)域規(guī)劃通常由核心區(qū)、示范區(qū)和輻射區(qū)三部分構(gòu)成。其中，核心區(qū)是研發(fā)、中試、管理和服務(wù)的聚焦區(qū)，核心區(qū)的建設(shè)遵循科技創(chuàng)新和創(chuàng)新引領(lǐng)的原則，通過對高質(zhì)量創(chuàng)新資源和技術(shù)成果的引入聚集和協(xié)調(diào)配置，形成大量專利和新產(chǎn)品等創(chuàng)新產(chǎn)出，同時，將這些創(chuàng)新成果進(jìn)行市場轉(zhuǎn)化和示范推廣，以帶動周邊示范區(qū)和輻射區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展和轉(zhuǎn)型升級。那么，目前已經(jīng)集聚大量創(chuàng)新要素的核心區(qū)的資源利用效率如何，核心區(qū)土地面積利用是否形成了規(guī)模收益，是有待通過實(shí)證分析去驗證的問題。而《“十三五”農(nóng)業(yè)農(nóng)村科技創(chuàng)新專項規(guī)劃》中指出要建設(shè)300家以上的國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)，那么未來的園區(qū)的核心區(qū)建設(shè)中如何對園區(qū)規(guī)模進(jìn)行有效規(guī)劃，需要通過對園區(qū)核心區(qū)使用狀況的研究作為參考依據(jù)。

二、相關(guān)研究進(jìn)展

美國學(xué)者羅杰斯和拉森針對“硅谷”的集聚效應(yīng)進(jìn)行了研究，開啟了學(xué)術(shù)界對于科技園區(qū)運(yùn)營績效的關(guān)注。而布魯諾和狄波基在其對于科技園區(qū)的長期研究中指出，風(fēng)險資本和鄰近大學(xué)等12個因素能夠?qū)萍紙@區(qū)內(nèi)高新企業(yè)的經(jīng)營產(chǎn)生影響，從而為科技園區(qū)運(yùn)營績效的評價與分析奠定了理論基礎(chǔ)。1998年，我國學(xué)者蔣和平較早提出通過創(chuàng)辦農(nóng)業(yè)高新技術(shù)開發(fā)區(qū)、科技園和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)示范區(qū)，加快利用高新技術(shù)改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的步伐[1]。此后，有多個學(xué)者從不同視角研究農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的運(yùn)營績效和效率問題。王歐(2003)利用宏觀評價指標(biāo)、生態(tài)環(huán)境指標(biāo)等對10個國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)進(jìn)行了綜合評價[2]。李文博(2006)提出了包括勞動年產(chǎn)值等10個指標(biāo)的農(nóng)業(yè)科技園區(qū)綜合評價體系，并采用 TRAINBPX算法對17家園區(qū)的效益進(jìn)行模擬評價[3]。王朝全(2006)從混合組織的視角分析了農(nóng)業(yè)科技園區(qū)運(yùn)營低效率問題，并從治理結(jié)構(gòu)優(yōu)化的角度給出了績效提升對策[4]。何偉(2007)利用DEA方法的C2R模型測算北京市13個農(nóng)業(yè)科技園區(qū)投入產(chǎn)出綜合效益，并給出了優(yōu)化園區(qū)資源投入的對策路徑[5]。楊敬華(2008)從主體和客體的視角分析了國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的科技創(chuàng)新內(nèi)容，并研究了影響園區(qū)科技創(chuàng)新的各項因素[6]。張靜(2011)利用Malmquist指數(shù)法對我國農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的生產(chǎn)率進(jìn)行了測算，研究表明園區(qū)生產(chǎn)率具有顯著的增長性特征，并且存在明顯的區(qū)域差異[7]。潘啟龍(2013)從區(qū)位優(yōu)勢和市場環(huán)境等6個方面評價了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技園區(qū)競爭力[8]。鄭寶華等(2014)研究農(nóng)業(yè)科技園區(qū)創(chuàng)新績效的環(huán)境影響因素，并給出改善園區(qū)創(chuàng)新環(huán)境的對策建議[9]。李然(2018)從政府管理等6個方面對河北省的農(nóng)業(yè)科技園區(qū)進(jìn)行綜合評價，研究表明園區(qū)具有較好的生態(tài)環(huán)境及社會價值，但經(jīng)濟(jì)價值缺乏優(yōu)勢[10]。雷玲(2018)構(gòu)建了包括區(qū)域環(huán)境等5個一級指標(biāo)的農(nóng)業(yè)科技園區(qū)綜合效益評價指標(biāo)體系，并利用模糊層次分析法對陜西省7家園區(qū)的綜合效益進(jìn)行了對比研究[11]。夏巖磊(2018)從極化效應(yīng)、擴(kuò)散效應(yīng)和綜合效應(yīng)等多個維度對長三角區(qū)域16個國家級農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的建設(shè)成效進(jìn)行了綜合評價[12]。周華強(qiáng)(2018)等從農(nóng)業(yè)科技園區(qū)創(chuàng)新引領(lǐng)、創(chuàng)業(yè)孵化、示范帶動三大功能的視角對農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的創(chuàng)新能力進(jìn)行了評價[13]。霍明(2018)利用AHP-TOPSIS模型對華東地區(qū)42家園區(qū)的創(chuàng)新能力進(jìn)行評價，并分析創(chuàng)新能力建設(shè)的制約因素[14]。謝玲紅(2019)從鄉(xiāng)村振興的視角對農(nóng)業(yè)科技園區(qū)運(yùn)行績效進(jìn)行了評價，認(rèn)為園區(qū)在農(nóng)業(yè)升級方面表現(xiàn)優(yōu)良，但示范帶動功能尚未充分實(shí)現(xiàn)[15]。李曉萍(2020)等通過從四個維度構(gòu)建農(nóng)業(yè)科技園區(qū)創(chuàng)新能力評價體系，利用突變級數(shù)法和空間自相關(guān)測算并分析了創(chuàng)新能力的空間格局[16]。

通過對現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行梳理可知，以往研究多從創(chuàng)新生態(tài)環(huán)境、創(chuàng)新市場環(huán)境等方面的影響因素入手評價農(nóng)業(yè)科技園區(qū)創(chuàng)新績效與運(yùn)營效率。然而，作為影響園區(qū)可持續(xù)發(fā)展重要因素之一的土地，卻始終未能納入分析范疇。事實(shí)上，合理且有效的規(guī)劃和利用土地資源，對園區(qū)的高質(zhì)量發(fā)展有重要的影響。高效優(yōu)化配置土地資源、集約利用土地可以最大限度地實(shí)現(xiàn)土地資源的效益最大化，進(jìn)而驅(qū)動園區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展；而粗放低效式利用會給園區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)，制約創(chuàng)新資源集聚和創(chuàng)新成果產(chǎn)出。因此，本文通過測算核心區(qū)土地利用效率，以及核心區(qū)土地利用效率的空間格局，給出改善核心區(qū)土地利用效率和優(yōu)化其空間格局的對策建議，以期從多視角對我國農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的發(fā)展?fàn)顩r有著更為全面的把握。

三、園區(qū)核心區(qū)土地利用效率測算研究

國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的核心區(qū)的主要功能是聚集農(nóng)業(yè)科技企業(yè)和高新企業(yè)，通過科技創(chuàng)新活動，產(chǎn)生大量的創(chuàng)新成果和科技產(chǎn)品，并通過市場轉(zhuǎn)化和技術(shù)示范帶動周邊區(qū)域的農(nóng)業(yè)發(fā)展和農(nóng)戶增收。本文依據(jù)園區(qū)核心的功能定位，基于已有的相關(guān)研究[5,7,17]，以前八批通過驗收262家國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)為研究對象(前八批共有270家園區(qū)驗收合格，但有8家園區(qū)由于多種原因并未參與2019年的統(tǒng)計監(jiān)測)，利用課題組通過“國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)創(chuàng)新能力監(jiān)測”工作獲取的2019年園區(qū)監(jiān)測數(shù)據(jù)，借助數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)中的C2R模型和BCC模型，分別計算國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)核心區(qū)土地的綜合技術(shù)效率和純技術(shù)效率及規(guī)模報酬。選取國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的核心區(qū)土地面積、R&D經(jīng)費(fèi)投入、R&D人員數(shù)量和年末固定資產(chǎn)投資額作為投入變量，園區(qū)的總產(chǎn)值、技術(shù)性收入和農(nóng)戶人均可支配收入為產(chǎn)出變量。綜合技術(shù)效率代表規(guī)模報酬不變(最優(yōu)規(guī)模)下的園區(qū)核心區(qū)土地的綜合使用效率，而純技術(shù)效率代表規(guī)模報酬可變下制度、管理和技術(shù)所帶來的園區(qū)核心區(qū)土地的使用效率，并且綜合技術(shù)效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率。規(guī)模效率代表園區(qū)在目前的管理水平和技術(shù)條件下，其現(xiàn)有的核心區(qū)規(guī)模與最優(yōu)規(guī)模之間的差距。本文利用Max DEA 8 Basic計算出2019年園區(qū)核心區(qū)土地利用的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率及規(guī)模效率，并列示園區(qū)的規(guī)模報酬情況，結(jié)果如表1所示。

表1 國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)核心區(qū)土地利用效率

由表1可知，前八批的262家國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)中，白山、百色和博爾塔拉等42家園區(qū)的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均為1，且其規(guī)模報酬處于不變階段，占到總數(shù)的16.03%。而忠縣的綜合技術(shù)效率和純技術(shù)效率均小于1，純技術(shù)效率為1，且其規(guī)模報酬處于遞減階段。262家園區(qū)的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的均值分別為0.3648、0.4077、0.8502，且各區(qū)域效率差距不大，園區(qū)核心區(qū)土地利用效率空間分布較為平均，中部園區(qū)的規(guī)模報酬較高。

園區(qū)核心區(qū)規(guī)模的適宜度方面，42家綜合效率為1的國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)核心區(qū)面積位于[0.057，169.80](單位：平方千米)的區(qū)間內(nèi)，其均值為30.69平方千米。本文采用自然斷點(diǎn)法，將42家園區(qū)的核心區(qū)土地面積劃分為[0.057，23.415]，[23.415，70.460]和[70.460，169.800](單位：平方千米)三個區(qū)間。而其中有25家具有效率的園區(qū)落在了第一個區(qū)間內(nèi)，由此可以推測0.057-23.415平方千米是園區(qū)可供參考的適宜核心區(qū)建設(shè)面積，并且其均值只有6.974平方千米。而不具有綜合技術(shù)效率的131家園的核心區(qū)土地規(guī)模位于[0.600，365.320](單位：平方千米)，其均值為26.719平方千米，是25家園區(qū)的3.8倍。這說明目前園區(qū)的核心區(qū)面積普遍超過了適宜規(guī)模，存在核心區(qū)土地使用浪費(fèi)的情況。

核心區(qū)土地使用的規(guī)模報酬方面，規(guī)模報酬代表了園區(qū)規(guī)模與其績效產(chǎn)出之間的關(guān)系變化情況，包括規(guī)模報酬遞減、遞增和不變?nèi)N狀態(tài)。在262家國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)中，規(guī)模報酬不變的有42家，遞減的有69家，遞增的有151家。由此可見，26%的園區(qū)核心區(qū)土地利用效率處于規(guī)模報酬遞減階段，其單位面積的績效增加小于單位面積的投入增加。這意味著這些園區(qū)的核心區(qū)土地規(guī)模已經(jīng)超出技術(shù)水平所決定的最適規(guī)模。而處于規(guī)模報酬遞增的園區(qū)中，大部分的園區(qū)核心區(qū)面積都較為適宜，面積較大的園區(qū)如襄陽、滄州和延邊等，面積超過100平方千米，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了適宜的土地規(guī)模。但是通過產(chǎn)值構(gòu)成分析發(fā)現(xiàn)，二三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值均大于第一產(chǎn)業(yè)，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)特征并不明顯，所以在核心區(qū)面積較大的同時，仍能處于規(guī)模報酬遞增的階段。

具有綜合技術(shù)效率的42家園區(qū)的區(qū)域分布方面，西部地區(qū)的數(shù)量最多，包括玉溪、綿陽和塔城等18家園區(qū)，占到西部園區(qū)數(shù)量的17.82%。中部地區(qū)的數(shù)量次之，包括岳陽、焦作和永州等12家，占到中部園區(qū)數(shù)量的19.05%。東部地區(qū)的數(shù)量第三，包括慈溪、江門和宿遷等8家，占到東部地區(qū)數(shù)量的10.26%。東北地區(qū)的數(shù)量最少，分別為白山、旅順、金州和海城園區(qū)，占到東北園區(qū)數(shù)量的20%。

四、園區(qū)核心區(qū)土地利用效率的空間格局分析

在對262家園區(qū)核心區(qū)土地利用效率分析的基礎(chǔ)上，本文依據(jù)各省域園區(qū)的效率均值，利用泰爾指數(shù)和空間自相關(guān)分析研究省域園區(qū)的空間格局。

(一)園區(qū)核心區(qū)土地利用效率的空間差異分析

本文利用泰爾指數(shù)分析園區(qū)核心區(qū)土地利用效率的空間差異情況。泰爾指數(shù)(Theil Index)最早由荷蘭經(jīng)濟(jì)學(xué)家Henri Theil于1967年提出，可以用來分析不同指標(biāo)空間上的差距，并可以將總差距進(jìn)一步分解為組內(nèi)差距和組間差距。根據(jù)測算出的三個效率值，從三個維度分析省域內(nèi)和省域間的園區(qū)核心區(qū)土地利用效率的差異情況，并分析省內(nèi)差距和省際差距的效率對總差距的貢獻(xiàn)情況。

表2 國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)核心區(qū)土地利用效率差距

由表1可知，全國園區(qū)核心區(qū)土地利用的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率分別為為0.3648、0.4077、0.8502，區(qū)域間效率差距不大，東部園區(qū)的綜合技術(shù)效率和技術(shù)效率相對較小，西部地區(qū)的規(guī)模效率相對落后。由于綜合技術(shù)效率等于純技術(shù)效率和規(guī)模效率的乘積，園區(qū)核心區(qū)土地利用的綜合技術(shù)效率差距自然最大，為1.325，其中省內(nèi)差距為1.042，省內(nèi)貢獻(xiàn)率較大，可見綜合技術(shù)效率的差異主要是省內(nèi)的差距，省際間的差距不大，比如貴州省的六盤水和黔南、銅仁園區(qū)的綜合技術(shù)效率差距為0.98左右。園區(qū)核心區(qū)土地的純技術(shù)效率差距也較大，省際差距的貢獻(xiàn)率只占五分之一左右，省內(nèi)核心區(qū)土地的利用效率差距較大。園區(qū)核心區(qū)土地利用的規(guī)模效率差距較小，省內(nèi)差距是省際差距的3倍多，由此看來，解決園區(qū)核心區(qū)土地利用效率差距的關(guān)鍵在于縮小省內(nèi)園區(qū)土地利用效率的差距。

(二)園區(qū)核心區(qū)土地利用效率的空間聚集分析

本文利用空間自相關(guān)分析中的全局和局部Moran's I指數(shù)分析園區(qū)核心區(qū)土地利用效率的空間聚集分析情況。空間自相關(guān)分析可以用于分析不同地理位置的地區(qū)特征值之間的相互空間依賴關(guān)系。而Moran's I指數(shù)(莫蘭指數(shù))是空間自相關(guān)分析的最常用指標(biāo)，Moran's I指數(shù)最早由澳大利亞統(tǒng)計學(xué)家Patrick·Moran于1950年提出，后來美國學(xué)者Luc·Anselin在此基礎(chǔ)上提出了局部Moran's I指數(shù)。因此，Moran's I指數(shù)又可以進(jìn)一步劃分為全局Moran's I指數(shù)和局部Moran's I指數(shù)。全局Moran's I指數(shù)可以用于分析研究對象涵蓋的所有區(qū)域之間某項特征值的總體空間相關(guān)性或空間關(guān)聯(lián)程度。而局部Moran's I指數(shù)可以用于分析研究對象中局部地區(qū)特征值的空間聚集狀況。局部空間聚集的情況有可以具體分為四種，“高高”聚集、“低低”聚集、“低高”聚集和“高低”聚集?！案吒摺本奂?，即特征值高的園區(qū)被特征值高的園區(qū)包圍；“低低”聚集，即特征值低的園區(qū)被特征值低的園區(qū)包圍；“低高”聚集，即特征值低的園區(qū)被特征值高的園區(qū)包圍；“高低”聚集，即特征值高的園區(qū)被特征值低的園區(qū)包圍。本文利用Geoda軟件分別測算了262家國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)核心區(qū)土地利用的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的全局Moran's I指數(shù)，并分析其局部的空間聚集狀況。由于在空間自相關(guān)分析中，其分析結(jié)論容易受到空間權(quán)重矩陣的計算方法的影響，因此，本文基于Rook鄰接規(guī)則和以幾何中心為變量分別建立鄰接空間矩陣和距離空間矩陣，從而計算不同空間權(quán)重矩陣下效率的空間關(guān)聯(lián)程度。具體的分析結(jié)果如表3所示。

表3中的全局Moran's I指數(shù)顯示，在采用鄰接空間矩陣的情況下，綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的Moran's I指數(shù)分別為0.0440、0.05810和0.1082，規(guī)模效率雖然沒有通過P=0.10的顯著性檢驗，但由于其Z值大于1，可認(rèn)為規(guī)模效率存在空間弱正相關(guān)。而在采用距離空間矩陣的情況下，綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的Moran's I指數(shù)分別為0.0894、0.1039和0.1024，都通過了P=0.10的顯著性檢驗，這表明各省域的園區(qū)核心區(qū)土地利用的效率之間具有正向關(guān)聯(lián)。

表3 空間自相關(guān)分析結(jié)果

而局部Moran's I指數(shù)的分析表明，在采用鄰接空間矩陣的情況下，內(nèi)蒙古的園區(qū)核心土地利用的綜合技術(shù)效率和純技術(shù)效率僅存在“低低”聚集的情況；而規(guī)模效率存在“高高”聚集、“低低”聚集、“低高”聚集以及“高低”聚集四種情況，其中“高高”聚集的省域為江西、安徽，“低低”聚集的省域為內(nèi)蒙古、寧夏和甘肅，“低高”聚集的省域為湖南，“高低”聚集的省域包括新疆和四川。由此可知，中部存在“高高”聚集和“低高”聚集的情況，并且“高高”聚集占據(jù)主導(dǎo)，而西部則是“高低”和“低低”聚集，東北和東部不存在聚集。而在采用距離空間矩陣的情況下，綜合技術(shù)效率存在“低低”聚集和“高低”聚集的情況，“低低”聚集包括甘肅和陜西，均為西部省域；“高低”聚集則是包括河南，屬于中部地區(qū)。而規(guī)模效率存在“高高”聚集、“低低”聚集和“低高”聚集三種情況，“高高”聚集省域包括東部的廣東、浙江和福建以及中部的安徽、湖北和江西?！暗偷汀本奂氖∮虬ㄇ嗪：透拭C，兩個省域均處于西部地區(qū)，“低高”聚集的省域則是上海、貴州和湖南，分屬東部、西部和中部。純技術(shù)效率存在“低低”聚集的情況，包括西部的甘肅和陜西。

由此可知，不論采用哪種空間權(quán)重矩陣，園區(qū)核心區(qū)土地利用的規(guī)模效率均存在空間正相關(guān)，中部省域的園區(qū)核心土地利用效率均存在“高高”聚集和“低高”聚集的情況，而西部省域園區(qū)的核心區(qū)土地利用效率均存在“低低”聚集的情況。

五、結(jié)論與建議

本文利用DEA中的C2R和BCC模型，分別測算了262家國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)核心區(qū)土地利用的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率，并利用泰爾指數(shù)和空間自相關(guān)分析研究園區(qū)核心區(qū)土地利用效率的空間差異和空間關(guān)聯(lián)，得到以下的研究結(jié)論：

(1)在前八批的262家國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)中，有42家園區(qū)的核心區(qū)土地利用具有效率，占比為16.03%。而無效園區(qū)的數(shù)量超過四分之三，這說明園區(qū)核心土地的利用效率總體不高，存在核心區(qū)土地使用浪費(fèi)的情況。部分園區(qū)的核心區(qū)面積過大，而0.057-23.415平方千米是目前可供參考的適宜土地規(guī)模。針對部分園區(qū)核心區(qū)土地浪費(fèi)而造成的低效率現(xiàn)象，園區(qū)應(yīng)該從加強(qiáng)高質(zhì)量創(chuàng)新資源聚集的視角出發(fā)，消除園區(qū)核心區(qū)土地存在浪費(fèi)的問題。目前，園區(qū)核心區(qū)的面積已經(jīng)不可能再調(diào)整，因此，必須吸引更多的優(yōu)質(zhì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源集聚到園區(qū)的核心區(qū)。引入更多的社會資本參與到園區(qū)的創(chuàng)新活動，提升園區(qū)創(chuàng)新資源的活力。同時，注重引進(jìn)高層次創(chuàng)新人才，優(yōu)化研發(fā)人員的結(jié)構(gòu)。積極培育龍頭企業(yè)和高新技術(shù)企業(yè)，并推動高水平科研機(jī)構(gòu)的入駐與科研平臺的搭建，通過改善投入資源與要素的質(zhì)量與結(jié)構(gòu)，推動園區(qū)核心區(qū)的土地利用效率進(jìn)入規(guī)模報酬遞增階段。

(2)園區(qū)核心區(qū)土地利用效率的空間差異方面，核心區(qū)土地利用的三項效率方面，省內(nèi)差距占總差距的五分之四左右，是省際差距的3倍多。由此可見，目前很多省份在園區(qū)建設(shè)與布局加快的情況下，甚至部分省份實(shí)現(xiàn)了國家級園區(qū)的全覆蓋，缺乏對于本省園區(qū)的建設(shè)與規(guī)劃的統(tǒng)一布局，需要更加注重園區(qū)的頂層設(shè)計，聚集園區(qū)的科技引領(lǐng)與集成示范功能。合理配置省內(nèi)園區(qū)的土地資源，有差異、有針對性地使用核心區(qū)土地，因地制宜，推動園區(qū)核心區(qū)的土地利用效率差距的減少。

(3)園區(qū)核心區(qū)土地利用效率的空間關(guān)聯(lián)方面，不論采用哪種空間權(quán)重矩陣，園區(qū)核心區(qū)土地利用的規(guī)模效率均存在空間正相關(guān)，中部省域的園區(qū)核心土地利用效率均存在“高高”聚集和“低高”聚集的情況，而西部省域園區(qū)的核心區(qū)土地利用效率均存在“低低”聚集的情況。并且在采用距離空間矩陣的情況下，綜合技術(shù)效率存在顯著的空間正相關(guān)。這說明不同省域的國家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)核心區(qū)土地利用效率，由于資源互補(bǔ)、要素流動、技術(shù)擴(kuò)散和產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)等原因，存在著顯著的相互影響。中部的部分省域園區(qū)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)高效率園區(qū)的協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展，而對于西部“低低”聚集的園區(qū)，可以采用極點(diǎn)化或一體化的協(xié)同發(fā)展模式[18]，通過重點(diǎn)培養(yǎng)單個中心園區(qū)，形成層次分明的技術(shù)梯度，推動技術(shù)擴(kuò)散的速度，進(jìn)而帶動周邊其他園區(qū)的發(fā)展，或者促進(jìn)地域鄰近的園區(qū)共同打造一體化的產(chǎn)業(yè)鏈條，通過占據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的不同位置實(shí)現(xiàn)西部省域園區(qū)的協(xié)同發(fā)展，從而提高其核心區(qū)土地的利用效率。