数字化背景下管理效率研究——以辽宁省农林渔业为例

□董文杰

（大连财经学院，辽宁 大连 116000）

1 研究背景

为了助力辽宁省农林渔业数字化生态发展，辽宁省根据党的十九大全会精神，加快构建数字化区域农林渔业产业链，用数字化引领驱动农业农村现代化，调整政策、促进农林渔业数字化发展，振兴辽宁省农林渔业数字化经济。

2 实证研究——以辽宁省农林渔业为例

2.1 两阶段视角下数字化生态管理效率评价指标及数据处理

本研究采用数据包络分析法对辽宁农林渔业经济管理绩效指标进行划分，采用线性回归法进一步分析效率指标，这样不仅保留原有主要信息，并且能较好地解释变动原因。结合指标从开发阶段和成果阶段，将数字化生态管理效率过程分为数字化生态开发和数字化生态成果转化前后相互关联的两个阶段。

第一阶段是数字化生态开发阶段。在当前数字化生态农林渔业发展下，投入生态研发资源（如生态创新资金、从业人员）到获得产出（如生态农林渔业专利、科研创新资金项目等）的过程。

第二阶段为数字化生态成果转化阶段。根据第一阶段的产出，可以得到期望产出（主要有农林渔业总产值）。

2.1.1 数字化生态管理投入

数字化生态管理投入主要包括人员（从业人员、科研人员）、资金等投入。利用科研人员全时当量来衡量农林渔业数字化技术创新过程中的人员投入，用辽宁省城市农林渔业科研经费的支出来衡量数字化生态开发资金的投入。

2.1.2 第一阶段产出

根据专利来比较辽宁省城市农林渔业数字化生态管理效率项目的中间产出。利用专利申请数来比较辽宁省城市农林渔业具体数字化生态管理效率，是最直观的知识性成果产出指标。选取专利申请数和创新资源项目这两个指标来衡量第一阶段产出。

2.1.3 第二阶段产出

选取农林渔业总产值、新产品销售收入两个指标来比较农林渔业城市数字化生态管理效率中的期望产出。数字化生态农林渔业开发阶段中，投入科研经费、从业人员主要比较城市农林渔业数字化生态技术的管理情况，农业总产值、农业销售收入主要比较农林渔业城市的经济效益。

综上，构建的2020 年辽宁省14 个城市农林渔业数字化管理效率评价指标体系如表1 所示。

表1 2020 年辽宁省14 个城市农林渔业数字化管理效率评价指标体系

2.2 数字化生态管理效率测算模型

根据数字化农林渔业的两阶段建立数字化生态管理效率模型，运用数据包络分析方法测算辽宁省农林渔业城市数字化技术创新效率，利用模型计算非最优经营模式下可变效率模型。辽宁省农林渔业城市数字化生态管理效率见下式[1]。

式中：i代表辽宁省各市，θ代表辽宁省生态管理效率产出权数的向量，v代表投入权数的向量，xit代表i市农林渔业第t年的数字化生态管理效率投入量，yit代表i市第t年的数字化生态管理效率的产出向量，u代表数字化生态管理效率产出权数的向量，pit代表第i市第t年的数字化生态管理效率的产出向量。

2.3 数据分析

根据2020 年辽宁省14 个城市的规模以上农林渔业相关指标的数据，借助DEAP 软件，测算辽宁省14 个城市农林渔业数字化生态管理综合效率值、纯管理效率和规模效率，利用数据包络分析模型，分别得到2020 年辽宁省各个城市农林渔业的数字化生态开发阶段与结果阶段的效率值，结果见表2。

由表2 可知，辽宁省14 个城市在数字化生态开发阶段综合效率排名前3 的分别为大连、沈阳和鞍山，后3 名分别为朝阳、葫芦岛、本溪。整体来看，辽宁省综合均值只有0.2，说明辽宁省农林业需要加快改进生态产业技术[2]。

表2 2020 年辽宁省14 个城市农林渔业数字化生态开发阶段效率

由表3 可知，辽宁省数字化农业生态管理成果排名后5 座城市为朝阳、葫芦岛、辽阳、抚顺和铁岭，其效率值均在0.25 以下，说明这些城市要进行规模改进、调整资源冗余。鞍山、营口在农林渔业的综合效率均在0.3 左右。大连和沈阳农林渔业的综合效率均高于0.5，所以这两座城市更需要提高数字化生态管理技术水平，并带动周围城市发展数字化生态管理技术和创新技术[3-5]。

表3 2020 年辽宁省14 个城市数字化农业生态管理成果阶段

2.4 辽宁省城市数字化农业生态技术创新效率影响因素分析

2.4.1 选取变量

根据表4 辽宁省各个城市数字化农业生态管理创新效率相关因素的变量指标，构建如下模型。

表4 辽宁省城市数字化农业生态管理创新效率影响因素的变量指标

式中：αi为待估参数；ξ为随机浮动项目，0＜ξ＜1。

2.4.2 回归分析

1）对各月指标进行进一步处理。构建平稳化数据，进行数据序列平稳化；检验X1、X2、X3、X4、X5是否自相关，运用杜宾方法进行检验，利用SPSS 软件输出的结果见表5。

表5 模型汇总b

2）描述性统计分析。计算各城市对农林渔业研发投入（X1）、农林渔业规模（X2）、区域经济发展水平（X3）、政府科技支持力度（X4）、政府环保力度（X5）之间的相关系数，然后将相对应的指标数进行标准化处理，大部分数据来自调研结果，每个指标的描述分析见表6。

表6 2020 年辽宁省城市数字化农业生态管理创新效率影响因素的变量指标描述统

从上文的描述可知，各个城市指标存在的差异较大，其中差异最大的是区域经济发展水平X3，其中平均值为-3.455 570，而中位数却只有-3.403 290，最大值为-1.351 990，而最小值只有-5.463 930，因此标准差达到1.089 218。

3）杜宾检验。当DW∈（0，4），则存在自相关性，趋近于0 为完全一阶正相关，趋近于4 为完全一阶负相关，而接近于2 时，则说明X1、X2、X3、X4、X5存在自相关性。

综上，辽宁省农林渔业生态管理创新效率的模型见下式。

通过模型可知，各变量系数与预期一致，即符合回归结果和提出的假设。本研究选取的农林渔业规模与农林渔业绿色技术创新综合效率值影响呈正相关，即农林渔业规模越大，农林渔业绿色技术创新综合效率越高。综上，市场、政府、农林渔业规模、科研投入与农林渔业绿色技术创新综合效率值显著正相关[6-8]。

根据模型可以发现，辽宁省各城市农林渔业不仅影响社会利益与责任，也会给经济管理绩效带来正面影响。

3 结论

辽宁省不仅要加快提高农林渔业数字化生态管理效率，而且要减小辽宁省各市之间差异。总体而言，辽宁省各个城市数字化生态管理效率均值为0.3。其中，高于0.3 的城市有5 个，分别为大连、鞍山、锦州、盘锦和沈阳；低于均值的有9 个城市，分别为葫芦岛、丹东、阜新、抚顺、营口、辽阳、本溪、铁岭和朝阳。从生态管理效率开发阶段和结果阶段来看，其效率值均在0.3 以下，整体趋势都不是很好，这说明辽宁省需要重视各市农林渔业数字化生态管理研发、开发以及发展规模等。

此外，应加强区域农林渔业产业链发展，减小辽宁省各城市之间的差异，多参考先进地区的数字化生态管理改革发展方案。

4 建议

4.1 加快培育农林渔业、政府及科研企业的社会责任感

数字化产业园社会责任感较强，具有较好的农林渔业基础，应调动数字化产业园的积极性，提高农林渔业数字化产业文化质量和披露水平，培养企业的社会责任感。将数字化产业园的数字化理念与技术相结合，有助于提升农林渔业管理效率[9]。

4.2 加快数字化生态产业体系构建

目前我国数字化的农林渔业管理效率体系比较模糊，缺少明确的内容，因此在实际操作中很难实施。政府部门要适时制定和完善相关制度，将其纳入数字化生态产业管理效率范围，并对数字化生态管理效率行为进行严格约束。有关部门应当根据我国数字化生态产业管理效率体系准则的实施情况，制定相应的相关法律和规章，从而为数字化生态产业管理效率体系提供有力的参考[10]。

4.3 增强数字化生态产业科研及从业人员的职业素养

数字化生态产业科研也是一门全新学科，这是财经、可持续发展、环境学、生态学等诸多领域互相交融、互相渗透的产物[11-15]。应扩充农林渔行业的“后备军”，加强数字化生态管理效率人才培养，提前谋划、未雨绸缪[16-19]，以实际行动更好地为农林渔业行动“出力”，为加快数字化经济到来提供“妙策良方”。

5 结束语

大力发展区域经济，城市区域之间建立生态产业园，充分调动政府、城镇之间创新的积极性，强化数字化生态管理创新技术、加强数字化生态管理创新技术发展，提高政策的有效性。辽宁省各个城市应加大开放力度，增强辽宁省生态产业技术创新成果和产品的流动性[20-22]。应进一步完善和提高辽宁省数字化生态管理创新技术，进一步提升数字化生态管理创新技术水平，加强各个城市之间数字化生态创新技术协作与交流，引进先进的数字化生态创新技术，弥补辽宁省农林渔业数字化管理效率生态创新技术的不足，全面提升数字化生态管理效率创新技术水平。

政府要充分引导和监督辽宁省数字化生态管理效率创新技术发展，减少不稳定性因素，降低不确定性事件的发生概率。针对数字化生态管理效率创新技术不先进的城市，如葫芦岛、朝阳、本溪、辽阳、铁岭等，不能只依靠政府、地方企业发展数字化管理技术，需打破旧思维，引进新技术，加强区域之间的创新技术的交流。这些地方的企业不仅要积极响应国家方针、及时关注政府动态，也要加强企业的数字化生态管理效率创新。好的政策不仅可以提高数字化生态管理效率创新水平，也是激发城市与城市之间、区域与区域之间经济发展动力的必要手段之一。应建立数字化生态管理效率创新技术体系，建立数字化生态管理效率创新发展战略方针。重视环境污染、生态产业园的影响，利用数字化生态管理效率创新技术体系发展生态产业。随着大数据和云计算技术的不断完善，辽宁省政府、企业、行业都会越来越重视生态发展，农林渔业、工业等相关企业必须将生态发展作为产业发展的重要方针，打造出数字化生态管理效率创新产业园区，实现污染少、产量高、效率快的发展格局。