基于创新视角的农业科技项目立项评价研究

三类项目研究机理的比较分析

项目难点的处理办法和项目预期产出与风险残差存在显著正相关，说明预期产出的风险通常可以通过对项目难点的处理办法得以体现，难点的处理也应着重解决可能存在风险以及对预知风险的处理方法。项目预期产出与风险和项目多学科的融合、项目的集成创新/项目中引进消化吸收再创新的残差均显著正相关，首先说明这三个方面具有紧密关系，多学科融合更有利于创新，创新模式与项目预期风险相关。
理论教育 2023-06-02

技术创新理论简介

图2-1 G.Mensch周期基础技术创新理论图示第一阶段，技术创新的介绍阶段。
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基于组合赋权的模糊综合评价及其应用探究

模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法，该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。因此科技项目立项的创新性评价非常适合采用模糊综合评价进行研究。本书分别采用了基于离差最大化与分层组合赋权为权重的模糊综合评价法，正是在以隶属度的方式充分保留专家意见的同时，又通过权重调整使其可能存在的非共识情况得以缓解。
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三类项目评价指标的重要性比较

从指标得分均值上可以看出，三类项目在立项评价中的重要性，具体如表4-9和图4-34所示。表4-9 各指标名称、均值与重要性排序（续）注：由于将“项目的集成创新”和“消化吸收再创新”合并，在计算重要度均值时取原两个指标的均值。在项目模式上，基础研究项目更关注原始创新，而其他两个项目上则更侧重于集成创新和消化吸收再创新。
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中国国家级科技项目中创新性评价指标体系的不足及建议

虽然我国在国家级科技项目中强调创新性，但不管是农业领域还是非农业领域均未能形成基于创新视角的立项评价指标体系，目前较多的有关创新性评价的研究还主要集中在企业/机构研发与产品创新能力与创新绩效方面，对于政府资助的战略性研究项目和基础研究项目的创新性评价理论与方法研究很少，而这其中针对农业科技项目的创新性评价就更少了。
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应用开发项目模型的调整与分析

图4-18 “预期产出”和“预期效益”的原模型统计量：χ2=51.965，df=24，GFI=0.923，TLI=0.927，CFI=0.951，RMSEA=0.091图4-19 合并“知识产出”与“人才培养”、删除“项目对科学研究的促进作用”“预期产出与风险”后的模型统计量：χ2=22.664，df=11，GFI=0.960，TLI=0.942，CFI=0.970，RMSEA=0.087可见，模型拟合优度提高，且各条目间不存在相关关系。
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国家创新系统理论引领中国科技创新格局调整

国家创新系统最早形成于产业结构分析理论，它是从国家宏观发展层面分析创新对国民经济的影响。纳尔逊认为国家创新系统是由一系列有利于创新的国家政策与行业制度构成的，在这个体系中各种有利于创新的政策与制度相互作用，并决定了一个国家的创新能力。此后，还有P.Patel、K.Pavitt等众多学者对该理论进行了延展与补充，不断将影响国家创新的因素全部纳入国家创新系统的理论与实证研究中。
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农业科技创新的影响因素分析

案例二（课题二）首先对项目进行了系统分析、技术矛盾及创新原理分析、问题分解及资源分析，根据TRIZ中“引入新超系统物质，重新构建新的物场模型”的解决办法，将具体技术难题转化为技术试验：用超系统中的草炭和糖渣等包裹活性菌，此方案可实现规模化生产，活性菌存活率保持在91%以上，符合生产要求，主要作物为水稻和玉米，并已试验推广6000吨。
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焦点团体访谈的优化方法

在得到了50个初始指标后，为了确认指标的有效性，又将9名不同领域的专家随机分为3个小组，就已得到的初始指标的重要度进行焦点团体访谈，旨在对从深度访谈中提取出的指标进行进一步的验证。通过此次焦点团体访谈，进一步挖掘了初始指标及其之间的关系，并对部分因素的范畴进行了删减。因此，通过案例研究中的理论饱和度检验，可以认为该指标已具有全面性。
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产业化开发项目的模型调整与分析优化

图4-26 “研究基础”“方法的掌握”和“项目的投入”的初始模型统计量：χ2=19.280，df=23，GFI=0.973，TLI=1.011，CFI=1.000，RMSEA=0.000图4-27 “研究基础”“方法的掌握”和“项目的投入”的调整模型统计量：χ2=28.538，df=24，GFI=0.959，TLI=0.987，CFI=0.992，RMSEA=0.0363.预期产出和预期效益“预期产出”和“预期效益”的初始模型如图4-28所示。
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农业科技创新案例分享

主要问题是在混合状态下，高浓度无机元素对活性菌有杀灭作用，降低其存活率，因而无法实现其对作物生长的贡献。而问题产生的条件是当高浓度无机元素和活性菌接触时，无机元素对活性菌的正常生命活动产生毒害作用，直至其死亡。因此解决方案的基本思路是考虑到活性菌受到的外界因素影响比较多，将活性菌包裹后再与无机元素颗粒混合，这样就避免了无机元素与活性菌的接触。
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结构方程模型的验证性因子分析

结构方程模型起源于Sewall Wright提出的路径分析概念。它是基于变量协方差分析潜变量内部结构的多变量测量解释模型，是对计量经济学、计量社会学与计量心理学等领域的统计分析方法的综合。结构方程模型中的因子分析不能完成探索性的工作，是一种验证性的方法。图4-2 结构方程模型运用流程第一步，模型设定。此外，RMSEA是结构方程模型中验证性因子分析最重要的参考指数，当RMSEA低于0.1时表示该模型拟合较好，而如果RMSEA低于0.05则表示拟合得非常好。
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指标赋权方法比较：方法分析优化

指标赋权通常包括主观赋权法、客观赋权法以及主客观组合赋权法。但是主观赋权法受个人知识范围、专业认识能力及其意识倾向性的影响，在指标结果上还存在较大局限性和不稳定性，可能出现因主观打分而背离实际的情况。客观赋权法根据指标值的大小来确定权重。本书在后面将采用层次分析法的主观赋权法和在专家打分基础上的熵值法的客观赋权法进行组合赋权。
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熵值法及其应用的分析介绍

熵值法是一个表示系统内部状态混乱程度的量度，通常熵值越大系统越混乱，反之则系统越有序。该方法的算法自适应功能强，计算结果可信度较大。
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基于组合赋权的TOPSIS综合评价及应用优化

TOPSIS法主要用于有限方案的多目标决策分析，符合项目排序后择优立项的立项评价，是一种距离综合评价方法。TOPSIS法对样本的分布及样本量没有严格要求，计算过程也不复杂。本书采用分层的TOPSIS法。因为指标较多，在此按照一级指标进行罗列：基于层次-熵值分层组合赋权权重的TOPSIS的距离矩阵。
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