引言

农业科技创新是推动农业现代化和可持续发展的核心动力，也是实现粮食安全、乡村振兴和生态文明建设的重要保障，还为创新驱动发展、智能化发展等提供了新的动力和机遇。2024年，中国农业科技进步贡献率达63.2%，农作物良种覆盖率达到96%以上。2025年中共中央发布《全国农业科技创新重点领域（2024-2028）》聚焦未来五年农业科技创新发展的十大核心领域，保障粮食安全、生态安全和乡村振兴，加快实现高水平农业科技自立自强。同年5月7部门联合印发《关于加快提升农业科技创新体系整体效能的实施意见》，强调将科技创新放在突出重要位置，这与推动农业科技创新结构转型有着密切的关联。党的二十大报告中提出“全方位夯实粮食安全根基，强化农业科技和装备支撑，通过科技创新推动农业现代化，提升农业生产的效率和质量，实现农业绿色低碳和可持续发展，为乡村振兴提供科技支撑”。为了跟深入、系统地分析中国农业科技创新政策发展历程和实施效果，以2000-2025年中央各部委发布的农业科技创新政策文本为研究对象，利用文本挖掘的方法和政策一致性（PMC）指数模型方法，从政策演进和政策评价两个方面对农业科技创新政策的共性和特性进行研究，构建农业科技创新政策的全面分析架构框架。

1 文献回顾

现有针对农业科技创新的研究主要围绕农业科技的发展模式、农业科技产业、创新效率、产业效率、产业政策等主题展开。探究农业科技政策和创新效率之间的关系，如王欢等采用数据包络分析方法对2016-2018年中国31个省农业科技技术效率进行评价发现大部分省市在这三年农业效率稳步提高。近几年的时间学界对农业创新政策，特别是补贴政策的研究颇为丰富，包括对农业科技政策的效果测度与作用机制研究，如王宏伟等人运用双向固定效应模型评估了农业科技补贴政策对农业创新的影响，结果表明农业科技补贴显著提高了农业创新的各环节的影响。从技术驱动层面来看，毛世平、张琛（2024）强调农业科技创新是推动农业发展的根本路径之一。黄惠春等（2024）、刘婉钰和毛世平（2024）以及林建华、鞠智超（2024）的研究表明，数字技术、绿色技术、颠覆性技术等，连同科技金融和普惠金融政策，是提升农业全要素生产率的关键因素，这些研究为农业科技创新政策在技术领域的聚焦和资源配置提供了理论依据。

2 农业科技创新政策量化评价的PMC指数模型构建

2.1研究方法与数据来源

2.1.1研究方法

政策一致性指数模型（Policy Modeling Consistency Index，PMC），简称PMC指数模型。该模型遵循普遍联系的哲学理念，强调世间万物是相互联系的。因此，在进行政策模型建立的同时，该模型主张尽可能地将所有相关变量包含在内，以克服现有政策评价方法过分关注某些变量而忽视其他变量这一情况。该方法认为，所有变量同等重要，并视变量为二分变量，在政策评价赋分时，若政策涉及某项指标则被赋值为1，否则被赋值为0。在操作层面，该模型主张通过变量设置、参数识别、指数计算和曲面绘制等步骤来评价政策质量的优劣（图1）。

2.1.2 构建多投入产出表

多投入产出表是用来衡量相关政策的基本分析框架，该框架能够有效度量评价指标体系中的任一变量，是构建PMC指数模型中的重要一环。本研究在农业科技创新政策变量分类和参数识别的基础上建立了多投入产出表，其中的一级变量没有固定的排序且相互独立且每个一级变量所包含的二级变量都同样重要，如表1所示。

一级变量	二级变量
	、、、、
	、、、
	、、
	、、、、
	、、、
	、、、
	、、、、、
	、、
	、、、、、、、

2.2计算政策的PMC指数

农业科技创新政策的PMC指数计算遵循以下4个步骤：首先，将本研究构建的10个一级变量与36个二级变量放入多投入产出表中；其次，在政策文本挖掘的基础上结合公式(1)(2)得到多投入表中二级变量的具体数值，然后根据公式(3)得到一级变量具体数值；最后运用公式(4)将一级变量指数加总得到PMC指数：

(1)

(2)

(3)

(4)

在本研究构建的模型体系中，设定时间序列变量t（t=1,2,⋯,n）为一级变量，用以表征政策实施的不同阶段；j作为二级变量，对应各阶段内具体的观测维度，且观测维度总数记为T。

政策评价分级方法，结合农业科技创新政策特性，将政策质量划分为四个层级：完美、优秀、可接受及不良。依据PMC指数得分高低，构建差异化的评价区间，各等级对应的具体分值标准详见表2。

PMC计算得分	等级评价标准
[9,10]	完美
[7,9)	优秀
[5,7)	一般
[0,5)	不良

2.3 绘制PMC曲面图

PMC曲面图能够比较直观地反映相关政策的整体样貌和单项政策优劣情况，该图是基于一级变量得分而绘制的三维空间曲面，具体的构建方式如公式（5）所示：

(5)

2.4 数据来源

借鉴毛世明等的研究，为了系统、全面地获取中国农业科技创新政策文本，本文采用多种方式方法策略。在访问中央、各部委及省级层面发布的农业科技政策为研究对象，通过在北大法宝数据库、法律之星数据库、人民政府网站等为政策文本收集平台，加以书籍材料完善补充。为了提升政策文本检索结果的系统性和全面性，搜索标准为标题或者正文包含“农业科技创新”“农业农村现代化”“高新技术”等字样，得到2000-2025年各部门发布公开的752份有关农业科技创新政策的政策文本。再按照以下制定的标准进行筛选：剔除泛指科技创新与农业的政策文本；筛选出与农业科技创新密切相关的政策文本，主要包括法律法规、规划、意见办法、通知公告，参考王帮俊等和毛世明等的做法，剔除重复、失效以及批复、公示、函等文件；选取的政策文本发文时间介于2000年1月1日到2025年5月31日之间。最终得到了420份具有实际意义且有效的国家层面的农业科技创新政策文件。

2.5变量确定与参数识别

借鉴赵晓春等的研究，本研究利用ROSTCM6文本挖掘软件对确定的420条农业科技创新政策文本进行分词预处理，在此基础上过滤与本文毫无关系的虚词和通用词，并在此基础上提取高频词，最后筛选出中国农业科技创城政策文本的高频关键词如表3所示。

主题词	词频	主题词	词频	主题词	词频	主题词	词频
农业	14580	乡村	4001	安全	2660	市场	2116
建设	12843	组织	3999	保护	2543	产品	2107
加强	8827	政策	3987	落实	2534	主体	2104
农村	8808	建立	3932	标准	2516	示范	2096
服务	8026	改革	3931	教育	2504	坚持	2062
推进	8007	提升	3907	保障	2487	地方	2046
创新	7163	农民	3881	合作	2482	健全	2044
工作	7032	农产品	3512	经济	2468	制定	2039
支持	6753	资源	3488	水平	2465	有关	2037
科技	6476	鼓励	3448	经营	2434	综合	2022
技术	6327	促进	3435	创业	2403	区域	2020
国家	5930	制度	3333	信息	2371	政府	2005
实施	5799	社会	3200	全面	2367	工程	1982
企业	5725	部门	3185	基地	2350	问题	1972
开展	5112	能力	3128	力度	2300	培训	1945
完善	5092	地区	3107	重大	2270	领域	1940
加快	5057	强化	2989	规划	2249	作用	1939
生产	4796	机构	2922	资金	2245	基础	1922
产业	4705	加大	2837	方式	2220	推广	1922
管理	4496	引导	2805	重要	2203	利用	1915
推动	4491	研究	2798	一批	2189	提供	1908
体系	4430	质量	2692	培育	2185	就业	1897
重点	4146	项目	2691	生态	2181	科学	1890
机制	4103	农机	2678	积极	2163	振兴	1874
提高	4028	人才	2677	实现	2119	要求	1855

从表3农业科技创新政策提取的关键词，采用社会网络分析方法，可视化呈现政策、科技、服务等核心要素的关联结构。“完善”“服务”“创新”“机制”等节点居于网络中心位置，通过多元连线与其他术语形成交互关系。“农村”作为关键主体，联动“乡村”“振兴”“改革”“设施”等节点，凸显乡村振兴战略下农村发展的政策导向与实践路径；“科技”“技术”“创新”等节点形成技术支撑网络，体现科技赋能农村发展的核心作用；“服务”则连接 “企业”“平台”“推广”“资源”，构建起农村服务供给体系的生态关联。不同颜色连线表征多元关系类型，覆盖政策完善维度（如“政策”“管理”“制度”的互动）、科技服务维度（“科技”“资源”“技术”的协同）、社会协同维度（“社会”“公共”“组织”的联结）等。整体图谱揭示了农村发展中制度改革、科技驱动、服务体系构建的多维互动机制，呈现出乡村振兴战略实施过程中，政策、科技、社会资源等要素协同联动的网络关系，为农村发展政策制定、实践路径优化提供了可视化的关系分析框架（表4）。

一级变量	二级变量		评估标准
政策性质	X1	预测	是否具有预测性：是记为1，否记为0
		监管	是否具备监管特征：是记为1，否记为0
		强制	是否有强制内容
		指导	是否包含指导性：是记为1，否记为0
		建议	是否提出建议与意见：是记为1，否记为0
政策时效	X2	中短期	实施有效期为5年（含5年）以下
		长期	政策实施有效期3年以上
发布机构	X3	国家级部委	发布主体是否国务院（含办公厅）及部委、直属机构
		多部门联合发文	发布主体是否由多个部门联合发布
政策对象	X4	各级科技管理部门	是否涉及科技部，科技厅等各级科技管理部门
		各级政府其他职能部门	是否涉及农业、财政、人社等各级政府其他职能部门（农业、财政、人社）
		高校及科研院所	是否涉及高等院校、科研院所等科技创新研发部门
		农业科技人才	是否涉及人才引进、职能培训
		机构平台	是否涉及农业科技园区、孵化基地、示范基地、新型农业科技社会服务站、农业企业等
政策领域	X5	经济	是否涉及经济领域
		社会服务	是否涉及社会服务领域
		环境	是否涉及环境领域
		科技	是否涉及科技领域
		教育	是否涉及教育领域
政策功能	X6	产品创新	是否具备产品的研发及创新功能（产业、研发、创新）
		规范引导	是否具备强制规范的功能（执行，规范、引导）
		技术合作	是否能够带动区域或企业间的技术合作
		市场信息	是否具备提供市场新信息的功能
		研发指导	是否涉及研发导向或创新导向
政策结构	X7	依据充分	是否有充分的依据
		目标明确	是否有明确的目标
		方案科学	是否有科学的方案
		规划详实	是否有详实的规划
激励措施	X8	法律保障	是否具有提供法律保障措施
		人才激励	是否提供人才培养，人才奖励等措施
		协调资源	是否协助协调资源
		投资补贴	是否涉及提供金融投资补贴
		税收优惠	是否涉及提供税收优惠措施
政策视角	X9	宏观	是否基于宏观角度
		中观	是否基于中观角度
		微观	是否基于微观角度
政策公开	X10

3 农业科技创新政策量化评价的实证分析

3.1 政策样本的选取

本研究选取2000-2025年的政策文本，最后在得出的与本文相关的420项农业科技创新政策文本库出发，因为此阶段内，中国农业科技创新政策体系不断完善，从市场化导向的初步探索，到党的十八大后政策数量激增，为农业科技体制改革等提供有力支持，2012-2020年农业科技投入显著增长所以在这阶段选取6份政策样本。在2023、2024和2025年这三年中，中国提出发展农业新质生产力、支持智慧农业等，体现了农业科技政策的持续演进。并且，这一时期政策文本易获取，时间跨度既能覆盖多个政策周期，又便于系统分析，对农业科技创新政策评价具有重要意义，所以在这个阶段选取4份政策样本。最终选取10项兼具覆盖性与代表性的政策作为实证研究对象。政策内容结构方面，重点选取涵盖农业科技创新建设指导意见、管理办法、工作通知等核心内容，且文本架构与要素组织相似的政策文件，以便搭建统一分析框架，保障研究过程中政策文本的逻辑一致性与结果可比性，为后续量化分析与政策评价筑牢根基，相关详细信息详见表5。

编号	政策名称	发文机构	发文时间
P1	《关于加快提升农业科技创新体系整体效能的实施意见》	农业农村部、科技部、教育部等7部门	2025-05-10
P2	《全国农业科技创新重点领域（2024-2028年）》	农业农村部	2025-02-14
P3	《关于加快推进农业科技创新持续增强农产品供给保障能力的若干意见》	农业农村部	2012-06-07
P4	《全国现代农作物种业发展规划（2012-2020年）》	国务院办公厅	2012-12-31
P5	《国家南繁科研育种基地（海南）建设规划（2015-2025）》	农业农村部	2015-10-28
P6	《关于全面推进乡村振兴加快农业农村现代化的意见》	国务院	2021-05-19
P7	《关于加快推动国家科技成果转移转化示范区建设发展的通知》	科技部	2020-06-26
P8	《关于印发十四五推进农业农村现代化规划》	国务院	2022-02-11
P9	《关于推进政策性开发性金融支持农业农村基础设施建设的通知》	农业农村部	2022-07-23
P10	《关于促进农产品精深加工高质量发展若干政策措施的通知》	财政部、农业农村部等15部门	2018-12-31

3.2计算PMC指数

基于上述的文本选择后，在建立多投入产出表的基础上本研究通过相关公式计算，分别得出政策P1-P10的PMC指数，并基于政策等级划分标准对每一项政策进行划分具体结果如表6所示。

	P1	P2	P3	P4	P5	P6	P7	P8	P9	P10	均值
X1	0.60	0.60	0.40	0.60	0.60	0.40	0.60	0.60	0.40	0.60	0.54
X2	1.00	1.00	1.00	1.00	0.75	1.00	0.75	1.00	1.00	0.75	0.93
X3	0.33	0.33	0.67	0.67	0.67	0.67	0.33	0.33	0.60	0.33	0.49
X4	0.60	0.80	0.80	0.80	0.80	0.80	0.60	1.00	0.80	0.60	0.76
X5	0.75	0.75	1.00	0.75	0.25	0.75	0.50	0.75	1.00	0.50	0.7
X6	1.00	1.00	0.75	0.75	0.75	0.75	0.75	0.50	0.75	0.75	0.78
X7	0.50	0.50	0.67	1.00	0.50	0.67	0.67	0.67	0.75	0.67	0.66
X8	1.00	0.67	1.00	1.00	0.67	1.00	0.67	0.67	1.00	1.00	0.87
X9	0.75	0.75	0.75	0.75	0.75	0.63	0.25	0.63	0.75	0.50	0.65
X10	1.00	1.00	1.00	1.00	1.00	1.00	1.00	1.00	1.00	1.00	0.54
PMC	7.53	7.4	8.04	8.32	6.74	7.67	6.12	7.15	8.05	6.7	7.40
排名	5	6	2	1	8	4	10	7	3	9	/
等级	优秀	优秀	优秀	优秀	一般	优秀	一般	优秀	优秀	一般	/

3.3 绘制PMC曲面

基于公式(5)的运算逻辑，本研究对10项农业科技创新政策文本进行量化处理，构建PMC矩阵（详见表7）。以此为基础，运用可视化分析技术绘制PMC曲面图，并选取国家级政策P3、P7、P9作为典型样本，分别对应图2、图3和图4进行直观呈现。为全面解析政策得分的整体分布特征，研究进一步筛选出得分极值差异明显的两项政策，结合平均得分数据，通过雷达图展开多维度对比分析。从雷达图的可视化结果来看，政策P3的得分曲线与均值曲线拟合度较高，整体凹陷幅度较小，表明该政策在体系设计上具有较强的完整性与科学性。尤其在政策信息透明度建设、政策实施对象精准定位、功能目标清晰设定及效果评估机制构建等方面表现突出，反映出较高的政策质量。相较之下，政策P7的得分曲线呈现显著凹陷，暴露出在政策时间规划的前瞻性、激励保障措施的系统性以及政策属性界定的精准性等维度存在明显不足，亟待优化完善。通过对均值曲线、政策P3与P7的对比分析发现，激励保障机制、政策功能配置、时间效能规划及效果评估体系等指标呈现较大波动，而政策公开程度、内容构成要素、覆盖领域范围、作用客体定位、实施层面设定及性质界定等指标则保持相对稳定的变动趋势。

政策	P1		P2			P3		P4		P5
PMC矩阵	0.601.000.330.600.751.000.501.000.75		0.601.000.330.800.751.000.500.670.75		0.401.000.670.801.000.750.671.000.75			0.601.000.670.800.750.751.000.751.00		0.600.750.670.800.250.750.500.67075
政策	P6		P7			P8		P9			P10
PMC矩阵	0.401.000.670.800.750.750.670.670.25		0.600.750.330.600.500.750.670.670.63			0.601.000.331.000.750.500.670.670.63		0.401.000.600.801.000.751.000.751.00		0.600.750.330.600.500.750.671.000.50

3.4 中国农业科技创新政策整体特征分析

中国在2012年、2015年和2025年出台农业科技创新政策数量较多，并通过 PMC 指数计算结果以及相应的曲面图、雷达图分析可知，PMC指数的最大值为8.24，最小值为6.12，均值为7.32。具体而言，P1、P2、P3、P4、P6、P9这六项农业科技创新政策的一致性评级为优秀，P5、P7、P8、P10这四项政策的一致性评级为可接受。总体来看，10项政策在质量上具有一定的科学性与有效性，能够为中国农业科技创新发展提供方向性指引。10项政策均未达到完美等级，且近半数处于可接受水平。从可接受等级的分布来看，P9政策样本中可接受等级占其样本量的比例为2/13，国家级政策样本中可接受等级分别占其样本量的1/5和100%，这反映出中国农业科技创新政策在诸多方面仍有提升空间。从政策样本的PMC指数排名P3>P9>P1>P6>P2>P4>P10>P8>P5>P7来看，农业科技政策质量呈现“两头大，中间小”的特征。排名最前的P3政策，排名最后的是P7政策。

4结论、建议与展望

4.1研究结论

中国农业科技创新政策时效，即长期、中期、短期的联合性不强。从政策时效上看，样本政策的总体得分0.93。其中，政策效力等于或超过5年的有5项，在≦1-5年之间的有3项，在1年以内的有2项，具体政策内容分别涉及农业科技长期、中期、短期发展的各个方面，但均未综合考虑长期、中期、短期政策的综合运用。

政策领域的使用与中国科技创新发展条件的匹配度有待提高。政策领域的平均得分是0.7分，有3项属于经济型政策领域，4项属于科技型政策领域，3项属于环境型政策领域，0项属于社会服务和教育政策领域。随着农业的加速发展以及对科技创新的需要，中国对农业科技创新政策对促进当今实现农业现代化的重要保障。

政策视角上仅限于对整个农业科技创新进行宏观上的规范，而忽视了对农业主体的具体要求。10项政策均为从宏观的产业层面对中国农业科技创新进行规范要求，而为农业政策主体的角度的每一个环节或存在其他异质性的主体提出不同的规范要求。

政策的法律保障、人才激励、协调资源、投资补贴、税收优惠结合较差。在政策的额激励措施方式上，中国农业科技创新政策的法律保障、人才激励、协调资源、投资补贴、税收优惠的得分较高，但只有2项政策将这5个进行结合，因而在这一方面仍有待提高。激励型措施可以提高农业主体各层级的积极性，提升政策的实际效果。

政策功能上缺乏对技术的关注度。研究表明，我国农业科技创新政策在功能发挥上，目标与国家战略契合度较高，涵盖多元政策工具但协同效应不足，需求侧工具应用薄弱，资源配置在区域、领域及长短期投入上存在均衡性缺陷，基层执行存在“最后一公里”障碍且监督评估机制不健全，虽取得短期成效但长效机制欠缺，对数字农业等新兴领域响应滞后，政策功能的时代适应性和整体效能有待进一步提升。

4.2 对策建议

4.2.1 强化农业科技创新政策的科学预测与有效监管

农业科技创新政策具有前瞻性与引导性，预测环节能提前研判农业科技发展趋势，为政策目标制定与资源配置提供依据，如预估未来农业生物技术、智慧农业等领域的发展需求。监管则可保障政策实施不走偏，确保资源合理利用、目标有效达成。未来需运用大数据、人工智能等技术手段，构建政策预测模型，提高对农业科技前沿动态、市场需求变化的预判能力。同时，完善监管体系，建立多部门协同监管机制，加强对政策执行过程与效果的监督考核，及时发现并纠正政策实施中的问题，以提升农业科技创新政策的科学性与执行效能。

4.2.2 增强农业科技创新政策时效的长远规划性

农业科技创新是长期过程，政策需具备持续性与前瞻性。当前政策制定中，短期政策较多，虽有利于短期内集中资源攻克部分难题，但频繁变动易导致政策连贯性受损。应树立长远战略眼光，制定农业科技创新长期规划，明确不同阶段目标任务。合理搭配短期、中期与长期政策，短期政策聚焦当下关键技术突破与成果转化，中期政策注重产业体系完善与人才培养，长期政策着眼于构建农业科技创新生态。保持政策稳定性与延续性，避免目标转向与重复建设，为农业科技创新营造稳定政策环境。

4.2.3 完善农业科技创新政策内容的系统性与全面性

农业科技创新政策涵盖研发投入、成果转化、人才培养、产业融合等多方面。目前部分政策存在内容不均衡问题，如研发支持多但成果转化配套不足。后续需从系统性角度出发，全面布局政策内容。在加大研发投入同时，完善成果转化激励机制，搭建产学研合作平台，促进科技成果落地应用。重视人才培养与引进政策，提供优厚待遇与发展空间，吸引农业科技人才。加强农业科技与金融、产业政策融合，拓宽融资渠道，推动农业科技产业一体化发展，构建全方位、多层次的农业科技创新政策体系。

4.2.4 健全农业科技创新政策的激励保障机制

农业科技创新高投入、高风险，完善激励保障机制至关重要。现有政策在资金支持、人才激励、制度创新等方面存在提升空间。应加大财政资金对农业科技创新的支持力度，设立专项基金，引导社会资本投入。建立人才激励机制，对有突出贡献的农业科技人才给予物质奖励与荣誉表彰，完善职称评定、成果转化收益分配等制度。创新政策制度，简化项目审批流程，优化科研管理体制，赋予科研人员更多自主权。同时，建立政策绩效评估机制，根据评估结果及时调整完善激励保障措施，激发农业科技创新活力。

4.3研究展望

本研究通过构建PMC指数模型，对10项国家层面的农业科技创新代表性政策文本开展量化评价，突破了过往研究多以宏观定性分析或抽象指标量化为主，缺乏微观与系统性视角评价的局限，但仍存在优化空间。研究在政策样本选取时已综合考量政策层级、时间跨度与内容结构，由于农业科技创新政策体系庞杂，仍难以完全规避部分政策文件的遗漏风险，在地方特色政策及跨部门联合发布的综合性政策，可能未被充分纳入研究范畴，影响样本的全面性与研究结论的普适性。持续扩充研究样本，除关注中央层面政策外，还需深入挖掘省市县基层政策、跨区域协同政策以及新兴技术领域专项政策，动态跟踪政策更新，构建更具广度与深度的政策样本库，提升研究结论的可靠性。尝试将德尔菲法、社会网络分析等方法与PMC指数模型有机结合，构建多方法融合的评价体系，从政策文本特征、政策主体关系、政策实施效果等多维度开展综合评价，进一步增强评价方法的科学性与有效性。此外，还可建立政策评价的动态监测机制，探究农业科技创新政策在不同阶段的演进规律与影响因素，为政策优化与调整提供更具时效性的决策依据。

参考文献：

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3. [3] 李恒奎.构建以企业为主体的科技创新体系研究——基于政策文本的计量分析[J].商业观察,2025,11(13):24-27.