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农田水利工程施工技术及质量控制研究 Research on Construction Technology and Quality Control of Irrigation and Drainage Engineering

农业生产过程中要素价格、市场需求的特征差异所引起的某项农业技术在空间上
的集聚状态。而这种空间异质性，正是差异化、协调化发展的关键所在。从诱致
性的角度来讲，农业技术创新产出的地理格局在于地方农业发展的要素结构以及

相适应的要素配置方式；诱致性的差异与农业技术创新产出的空间格局差异应具
有一致性。因此，诱致性这一概念需要被纳入创新地理学的机制分析框架之中。

用农业专利申请数据，刻画农业技术创新产出的时空格局特征，通过归纳总
结的方法挖掘其时空格局变动中的诱致性特征；选取典型农业技术，归纳出诱致
性技术创新引致空间分异的普遍性规律。为合理优化农业生产空间布局、科技资
源配置提供参考。

一、数据与方法

（一）研究方法
基尼系数与变异系数可以揭示地市之间的农业专利申请量的绝对差异和相对
差异；是常见统计学方法，具体公式不再赘述。全局莫兰指数解释了农业专利申
请量在全国的聚、散分布情况，是从整体考虑中国不同地区农业技术水平高低差

异的有效手段。此方法是地理学、空间经济学研究中的常用方法，具体公式参见
文献。局部莫兰指数能够解释全国范围内局部的农业专利申请量产出高、低集聚

情况，本质是对全局莫兰指数的分解。
（二）研究数据
专利是常用的、有效的衡量科学技术创新的指标，在诸多地理学研究中所采
用。也有学者从学术论文、农业新品种等角度探究农业技术创新情况。本研究侧

重于农业技术的应用创新，并尝试从地市尺度揭示其空间格局；考虑到数据可得
性与适用性，文章选用专利申请数据开展分析；具体地，根据国家知识产权局公

布信息，对 IPC（国际专利分类表）主分类编号包含“A01”的专利进行筛选，
以保证专利的农业属性，作为本书中农业专利产出的基础数据。由于专利的公开
需要较长时间，特别是对于发明专利的审核更为严格，因此在充分考虑研究数据
全面性的原则上，将 2018 年作为末期，筛选出申请日在 2000—2018 年的数据作

为最终数据。对于缺少数据的行政区，按照无申请处理。其他社会经济数据来源
于中国城市统计年鉴、国泰安网站。

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