一、问题的提出
近年来，产业集聚创新成为研究的热点，王缉慈( 2001) 认为产业集聚可以促进知识的传播和扩散，促进学科国内论文发表交叉和产业融合，从而促进创新环境的建立，有利于产业的创新。但目前对于产业集聚与技术创新的研究集中于高新技术产业的领域，鲜少有研究农业技术创新。农业技术创新是推进农业和农村现代化的源泉和动力，是实现农业增长方式转变的关键，是实施农业可持续发展的需要，因此，现阶段对于研究产业集聚对农业技术创新的影响尤显紧迫。基于此，宋燕平等( 2008) 建立了农业产业集聚产生技术进步效应的理论模型，并利用 VAR 模型实证检验了农业集聚与技术进步两因素之间的关系，本文在这篇论文的基础上进一步对农业集聚视角下产生技术创新效应的影响因素展开分析，通过对安徽砀山酥梨产业的调研问卷，使用 AMOS 软件对模型和假设进行验证，并对检验结果进行论证研究。
二、研究框架与研究假设
( 一) 研究框架产业的集聚现象被认为是有利于技术创新和溢出的有机载体( Freeman et al ，1991) 。本文在此理论前提下，研究网络结构、知识溢出以及吸收能力因素对农业集聚区技术创新效应的影响，探讨由集聚所产国内论文代发生的农业技术创新效应相比非集聚的农业技术创新存在哪些优势? 该理论框架的整体逻辑是:知识溢出是技术创新的根本原因，微观主体的吸收能力直接反映知识溢出的效果，而农业产业集聚本质上是一种中间性网络组织，这种网络结构的特征会影响知识溢出的难易程度，有助于提高集聚成员的吸收能力，从而对集聚区的技术创新有显著影响。
( 二) 变量界定
1． 网络结构。Britton ( 2003) 认为产业集聚可以被看作是各种成员通过社会联系构成的网络，并通过实证分析，证明了加拿大产业集聚内的成员关系是以网络形式存在。具体到农业产业集聚中，主要包括为农户、农业企业、政府部门、农业科研代写代发表论文机构、中介组织等网络成员，它们构成了农业产业集聚的网络节点。本文根据社会网络的分析方法，结合农业产业集聚的特点，将网络结构归结为网络密度和网络强度两个维度。网络的密度是指网络内实际存在的联系数量占到可能联系数量的比例，网络强度是指行为主体联系频率的高低和组织资源对联系承诺程度的高低。
2． 知识溢出。从 1962 年，Arrow 最早研究了知识积累的过程之后，知识溢出与空间集聚就紧密相连，成为学术界研究的一个前沿方向。目前，学术界普遍认为产业集聚可以产生知识溢出的效应，通过对“知识溢出”文献总结，可以归结为两类，一类强调了知识溢出的中的&ldq国内发表论文费用uo;溢出”，着重于研究主体之间知识交流与扩散的过程，如 Jovanovic 等( 1989) 建立的知识溢出模型，证实在空间上接近或技术水平较高的个体会有利于技术的获得和知识的交流和扩散; 另一类强调了知识溢出的中的“知识”，如 Du-ranton 等( 2001) 的知识溢出模型强调了不同产业的空间集聚有利于知识的创造和生产。根据这两类文献，本文将知识溢出划分为知识创造和知识扩散两个维度。
3． 吸收能力。本文这里吸收能力的概念是指农业产业集聚成员识别、吸收、消化、利用集聚区内部溢出知识的能力。从定义可以看出，知识吸收能力包括 4 个方面，可以归纳为两类: 潜在吸收能力( 包括知识识别和吸收) 和实际吸收能力( 包括知识消化和开发利用) 。潜在的知识吸收能力是利用外部知识的前提，实际知识吸收能力是通过利用外部知识不断创新并保持竞争优势的关键。
4． 技术创新。农业技术创新是不断的用先进的农业技术代替落后的农业技术，以实现农业生产力的不断发展的过程。在市场经济条件下，农户的角色从原先的生产者转变成为现在生产者与经营者兼顾的双重身份，因此，农业技术创新不仅体现在农业生产过程，同时也涉及到生产的组织和管理过程。
三、研究方法
( 一) 量表的设计
笔者以“网络结构”、“知识溢出”、“吸收能力”等作为关键词，对 SCI 引文数据库和中国知网数据库上相关论文进行搜索，尚未发现这 3 个变量在农业经济研究中的成熟量表，因此，本文结合其他领域的相关研究成果和农业产业集聚的特征制订量表。其中，网络密度和网络强度的量表参考了 Coleman( 1988) 、Hsu( 1997) 等的研究成果，总结为 6 个问题项; 知识创造和知识扩散的量表参考了 Chowdhury( 2005) 的研究成果，总结为 6 个问题项; 潜在吸收能力和实际吸收能力的量表参考了 Giuliani 的研究成果，总结 5 个问题项。对于农业技术创新采用的量表，根据顾焕章( 2002) 的著作中对于农业技术创新量表的总结和修改，归纳为 3 个问题项。在量表设计中每个题目均采用 Likert 五点尺度测量方法，即 1 分表示“完全不同意”，5 分表示“完全同意”，其余的以此类推。
( 二) 样本结构和数据收集
本研究所用数据来自本课题组于 2011 年 11 月对安徽省砀山县良梨镇、玄庙镇、官庄镇、关帝庙镇所做的调查。期间主要采用的是入户访谈的方式，以确保问卷的可行性和有效性。共发放调研问卷300 份，经过整理，剔除其中答案具有明显规律性的问卷，获得有效问卷 223 份，有效率为 74． 3%。由于农民目前不仅是农业技术创新的主体之一，更是农业技术创新效果的检验者，因此本次调查问卷的对象来自砀山酥梨集聚区中的梨农，之所以选择砀山酥梨产业的集聚是因为砀山酥梨历史悠久，是古老的地方优良品种，集聚形成时间长，且近些年由于砀山县对于梨产业技术创新体系建设的重视，在防治病害系列研究和选育产量高、品质优的新品种方面都取得了不俗成就，因此在我国目前农业产业集聚的发展情况下，以砀山酥梨产业为例研究农业产业集聚区中技术创新的影响因素具有一定的代表性。
(三) 信度和效度分析
本研究以 Cronbach'a 系数来检验变量的信度，分析结果如表 2 所示。结果表明，4 个变量下的 7个维度整体 Cronbach'a 系数为 0． 937，说明样本数据具有较好的信度，具体到各维度的 Cronbach'a 系数值，可以看出维度值均大于 0． 7，因此各变量之间具有良好的一致性，表明所设计的量表具有可靠性。本研究以探索性因子分析来验证样本效度。首先进行 Bartlett 球体检验，KMO 检验结果是 0． 875，大于临界值 0． 7，并且样本分布的球形 Bartlett 检验P 值是 0． 00，在 0． 001 的显著性水平下显著，说明可以进行因子分析。在因子分析中采用主成分分析法，施行方差最大正交旋转后得到因子载荷矩阵，结果显示，所有可观测变量在各自归属的因子上的负载很高( 见表 2) ，在其他因子上的负载很低，说明研究数据达到很好的效度。
四、模型检验与分析
( 一) 参数估计结果
本文运用结构方程模型( SEM) 的方法，利用 A-MOS7． 0 对农业产业集聚区中所产生的技术创新因素进行拟合分析。在模型中使用最大似然估计进行运算，参数估计的结果如图 2 所示。结果表明，假设 H1、H2 没有得到显著支持，其余假设 CR 值的统计检验相伴概率值均小于 0． 05，可以认为这些假设的路径系数在5%的水平下显著。
( 二) 模型分析
1． 网络结构。本文将网络结构分为网络密度和网络强度两个维度，但从模型估计结果中来看，网络密度对于农业产业知识的创造和扩散并没有产生直接的影响。究其原因可能在于本文对于网络密度的定义只是在于农民之间联系的一种广泛程度，这种不深层次的交往可能很少涉及到农业种养技术方面的交流，而网络强度更强调了农民与企业、中介组织和政府之间的一种交往程度，这对于农业的知识创造和扩散都是有直接影响的，并且这种影响程度较大。
从网络结构对于农业技术创新的影响来看，网络结构主要是通过网络中成员的吸收能力和知识溢出来影响农业技术创新，特别是其中网络强度对于农业技术创新的间接影响效应大。
2． 知识溢出。这是对农业技术创新作用最大的一个因素，因为农业的知识创造本身也反映了农业的技术进步，而当农业知识扩散的渠道多，并能发挥很好作用时，有利于农业技术创新。从本文模型的分析结果中看出，知识扩散对于农业技术创新的影响可能比知识创造的影响更大一些，原因在于农业技术的创造固然重要，但由于农业技术与工业技术的创新相比农业技术的最后使用者是农民，农民由于自身的素质和对于知识的吸收能力相比于工业企业来说要弱得多，因此农业技术创新最终的效果如何，就体现在农民对于这项技术的理解和掌握程度，这就体现了农业知识扩散的重要性。
3． 吸收能力。潜在吸收能力和实际吸收能力对于农业技术创新具有正向的作用，与假设一致，同时，从本文模型中看出，农民的吸收能力对农业的知识溢出也具有正向影响，从而还可以通过知识溢出的中介影响农业技术创新。因此，吸收能力对于农业技术创新的影响的效应是最大的，并且潜在吸收能力对于农业技术创新的影响要大于实际吸收能力，这是因为潜在吸收能力强调了对于知识的识别和吸收，在量表的设计上本文着重于农民的知识储备、生产经验以及对于新技术的态度，农业创新技术的推广更为有用。