Methodological approaches to assessing the levels and effectiveness of innovative development in the agricultural complex

方法

三维指标矩阵、minimax归一化、DEA-Malmquist、修正NPV及AK

发现

提出兼顾气候与战争风险的修正NPV和综合创新指数，并建议对接欧盟AKIS与CAP。

机会点

可将该评估框架本地化，结合中国数字乡村数据验证并嵌入生态资本与风险概率参数。

本文对在数字化转型、气候不稳定和宏观经济冲击条件下评估农业部门创新发展水平及多维效率的综合分析框架进行了理论和方法论论证与系统化。研究证明了在“创新潜力”“创新活动”和“创新接受能力”之间进行概念区分并随后加以综合的必要性。研究建立了跨这些核心功能模块的三维指标矩阵，以及用于推导创新发展水平综合指数的极小极大归一化算法。本文强调了在评估农业创新时严格财务指标的局限性，并提出了“经济—生态—社会”综合框架。本文形式化了一个优化模型，用于计算本地技术创新（无人机、精准农业）的经济效应，并考虑了节约的作物面积和减少的农用化学品使用。本文引入了一个修正的净现值标准（NPV_Agri），该标准纳入了灾难性农业气候事件、严重产量波动和军事风险的概率参数。研究还验证了非参数数据包络分析（DEA）与Malmquist生产率指数（MPI）相结合的方法，将全要素生产率分解为管理效率提升和技术前沿移动。研究确定了将欧洲农业知识与创新系统（AKIS）框架、复合AKIS指数和ADI EU指标适配乌克兰实践的战略方向。这一对接使国家诊断与共同农业政策（CAP 2023—2027）和欧洲绿色协议相协调。研究建议建立数字创新监测中心以减少技术采用滞后，并将生态资本估值纳入国家支持机制。关键词：农业部门，创新发展，创新潜力，创新接受能力，多维效率，精准农业，AKIS，DEA，Malmquist指数。