基于DEA-Tobit模型的新疆农业科技创新效率及其影响因素研究

何凤林　吴正平

摘要：以2007—2017年的数据为基础，首先利用数据包络分析法（DEA）建立模型，评价分析了新疆农业科技创新综合效率，将综合效率分解为纯技术效率和规模效率，探讨新疆农业科技创新的使用程度和支出规模情况。在此基础上，构建了受限因变量随机效应Tobit模型，将新疆农业科技创新规模效率的结果作为被解释变量，解释变量取农业技术市场年成交额、农业R&D经费投入、农业科技人员数、农业机械化总动力、获得农业专利授权数、化肥施用量、发表农业科技论文和农业总产值的实际观测值，运用Tobit模型进行影响因素计算，并对影响程度进行分析。在实证结果的基础上，结合新疆农业科技创新发展实际情况，提出了提升新疆农业科技创新效率的针对性建议。

关键词：农业科技;创新效率;DEA-Tobit模型;规模效率

中图分类号：F302.5;S11+4         文献标识码：A

文章编号：0439-8114（2020）05-0165-04

Abstract： Based on the data from 2007 to 2017， a model was established by using the DEA method to evaluate and analyze the comprehensive efficiency of agricultural science and technology innovation in Xinjiang， the integrated efficiency was decomposed into pure technical efficiency and scale efficiency， the utilization degree and expenditure scale of agricultural science and technology innovation in Xinjiang in each year were discussed. On this basis，a limited dependent variable random effect tobit model was built， the scale of Xinjiang agricultural science and technology innovation efficiency was as explained variables. The explanatory variable took in the actual observation of agricultural technology market turnover， agricultural R&D funds investment， agricultural technical personnel number， total power of agricultural mechanization， agricultural patent authorized number，fertilizer application， agricultural science and technology papers published and the total value of farm output. Tobit model was used to calculate the influencing factors and to analyze the influence degree.On the basis of the empirical results， according to the actual situation，some suggestions on the efficiency of agricultural science and technology innovation in Xinjiang were put forward.

Key words： agricultural science and technology; innovation efficiency; DEA-Tobit model; the scale efficiency

2004—2019年，中央連续出台“一号文件”，把农业科技创新作为重要建设领域，要推进农业科技创新，强化建设现代农业的科技支撑。新疆农业机械总动力由2007年的1 274.74万kW增加到2017年的2 148.82万kW，增长了68.57%;化肥施用量由2007年的131.53万t增加到2017年的250.74万t，增长了90.63%;农业技术人员由2007年的33 859人减少至2017年的27 620人，减少了18.43%;农业R&D经费支出由2007年的21 841.38万元增加到2017年的115 457.35万元，增长了428.62%。由此可见，新疆政府对农业很重视，农业方面的财政投入持续快速增加。在农业财政投入充足的情况下，要想提升农业科技进步对农业发展的贡献率，就必须提升农业科技创新效率，因此研究新疆农业科技创新效率问题显得尤为重要。

1  新疆农业科技创新效率测算与分析

利用数据包络分析法（DEA）建立模型，运用DEA软件计算得到2007—2017年新疆农业科技创新的综合技术效率、纯技术效率、规模效率和规模报酬（表1）。

规模效率是指由生产规模对决策单元创新效率的影响，当规模效率值（SE）=1，表明创新规模在该地区是恰当有效的，实现了有效决策单元的规模，无论投资是大还是小，规模报酬之间的临界点通过增加或减少促使规模效率始终处于最佳状态。当规模效率值（SE）≠1时，说明规模是无效的，可分为规模报酬递增或减少。规模报酬递增是因为当前创新规模较小，不能发挥区域创新能力;规模报酬递减是因为规模太大，表明当前规模超过了最好的创新区域，为了最大化利用应及时调整总投资。

因此，当SE<1，表明该投入规模在规模报酬递增或递减阶段，为非有效规模。由表1可知，2007—2017年新疆的规模效率均值为0.973，说明该地区当前整体规模对科技产出效率有影响，需要调整投入规模。从表1还可以看出，2007、2011、2012、2016、2017年新疆农业科技创新的规模投资回报稳定，处于农业技术投资的最优规模; 其他6年处于规模报酬递增或递减阶段，说明这6年存在投资不足或资源配置不合理等问题，阻碍了技术创新。因此未来的农业技术创新必须投入合理的资源配置，提高生产技术创新效率，提升科技创新能力，发挥整体优势促进经济和技术创新，从而推动新疆经济发展。

2  Tobit模型回归与结果分析

根据Tobit回归模型的原理，通过DEA方法测算得到新疆农业科技创新效率的综合技术效率、纯技术效率和规模效率，三者的关系表明规模效率是决定综合技术效率的最重要因素。因此本研究以新疆农业科技创新效率的规模效率（SE）为因变量，选取农业技术市场年成交额（TMT）、农业R&D经费投入（RDS）、农业科技人员数（STPN）、农业机械化总动力（MTP）、获得农业专利授权数（APLN）、化肥施用量（FS）、发表农业科技论文（ASTPP）和农业总产值（AT）8个指标为自变量，运用 Eviews 10软件进行回归分析，回归结果见表2。从表2可以看出，Tobit回归模型整体的拟合优度比较好。在1%的置信水平下，农业科技人员数、农业技术市场年成交额、农业总产值、发表农业科技论文与新疆农业科技创新效率显著正相关。在5%的置信水平下，农业机械化总动力与新疆农业科技创新的规模效率显著正相关。获得农业专利授权数对新疆农业科技创新效率影响不显著。化肥施用量和农业R&D经费投入对新疆农业科技创新效率的影响，它们所对应的Z统计值分别是-2.560 189和-3.665 315，P分别为0.010 5和0.000 2，说明在农业科技创新效率中，化肥施用量和农业R&D经费投入的增加一方面能够提高新疆农业科技创新效率，另一方面，化肥施用量越大，对环境的影响也越大，其结果必会造成对农业科技创新效率的负面影响。

1）农业机械化总动力与新疆农业科技创新效率显著正相关。从表2可以看出，农业机械化总动力每提高 1 个单位，将会使该地区的农业科技创新效率增加0.000 171个单位。说明农业机械化总动力越高，新疆农业科技创新效率越高。农业机械化总动力的多少反映了农业生产过程中机械化或现代化的程度，农业机械化总动力越多反映机械化程度越高，农业生产的技术也就越高，从而使得新疆农业科技创新效率提高。机械总动力在5%的显著性水平上对规模效率值有显著的正向影響。一个地区的农业机械操作的总功率越大，这个地区的农业机械化程度越高。因此，农业机械总功率可以用作区域技术资源农业科技创新的评价指标。其结果与预期影响效果相同。

2）农业科技人员数与新疆农业科技创新效率极显著正相关。从表2可以看出，农业科技人员数所对应的Z统计值为3.821 297，P=0.000 1<1%，农业科技人才投入对农业生产的综合效率的影响系数为正值。这说明新疆农业科技人才投入对新疆农业生产的规模效率具有正影响。农业科技人才资源是农业科技进步必不可少的基础，也是农业科技发展的基础保障。因此，新疆的农业科技人才越多，农业科技发展越快，农业生产的规模效率越高。

3）农业技术市场年成交额与新疆农业科技创新效率显著正相关。从表2可以看出，农业技术市场年成交额所对应的Z统计值是2.607 480，P=0.009 1<1%，说明农业技术市场年成交额对新疆农业科技创新效率影响极显著。农业技术市场年成交额每提高 1 个单位，将会使该地区的农业科技创新效率增加0.067 295个单位。说明农业技术市场年成交额越高，新疆农业科技创新效率越高。农业技术市场营业额的增加有利于提高农业科技供应商的积极性，促进研发、推广应用农业科技，农业科技成果迅速转化到需求者手中，从而极大地提高农业科技创新效率。

4）农业总产值与新疆农业科技创新效率显著正相关。根据Tobit模型的回归结果，农业总产值所对应的Z统计值为6.579 150，P=0。通过比较发现，在所有的影响因素中农业总产值所对应的Z值最大，P最小，说明农业总产值对新疆农业科技创新效率的影响最大。农业产量的增加较大刺激农民的农业科技创新热情和效率，合理的农业生产会提高农业科技创新的生产力。

5）发表农业科技论文与新疆农业科技创新效率显著正相关。根据Tobit模型的回归结果，发表农业科技论文所对应的Z统计值为3.821 297，P=0.000 1<1%，发表农业科技论文对农业生产的综合效率的影响系数为正值。说明新疆发表农业科技论文对新疆的农业生产的规模效率具有正向的影响。

6）获得农业专利授权数对新疆农业科技创新效率相关性不显著。根据 Tobit 模型的回归结果，获得农业专利授权数所对应的Z统计值为0.131 420，P=0.895 4>10%，说明获得农业专利授权数对新疆农业科技创新效率的影响不显著。

7）化肥施用量与新疆农业科技创新效率显著负相关。根据Tobit模型的回归结果，化肥施用量所对应的Z统计值为-2.560 189，P=0.010 5，说明化肥施用量对新疆农业科技创新效率有显著负向影响。肥料投入属于农业生产过程中必不可少的环节，肥料作为输入性元素在农业生产中发挥着重要作用，但滥用化肥的短视行为将导致土壤肥力下降，反而会削弱耕地的生产能力，化肥施用量的增加并不代表耕地生产潜力的增长。同时由于不注重耕地资源的保护，不注重土地有机肥的投入，使部分粮田有机质下降，土壤肥力明显下降。化肥施用量过多，化肥施用量如果超过合理的水平不仅不能提高农产品产量，而且会造成环境破坏和资源浪费[1]。

8）农业R&D经费投入与新疆农业科技创新效率显著负相关。根据Tobit模型的回归结果，农业R&D经费投入所对应的Z统计值为-3.665 315，P=0.000 2<1%，说明农业R&D经费投入对新疆农业科技创新效率的影响极显著。但是农业R&D经费投入所对应的系数为负值，说明农业R&D经费投入对新疆农业科技创新效率是显著负向影响。这可能是由于地方政府单纯的科技财政投入并不能带来相应的科技产出，反而会造成投入冗余，降低农业科技创新效率水平。说明在当前经济发展水平下，中国科技创新的发展己经进入深化期，单纯的研究经费投入已经不是决定科技创新效率的重要因素[2]。