科技兴农：基于DEA模型的农业科技创新资源配置效率测度

刘继为,高鹏怀,李书毅

(1.中央民族大学 管理学院，北京 100081；2.河北环境工程学院 人文社科系，河北 秦皇岛 066102)

党的十八大以来，党中央始终坚持把创新作为引领三农发展的第一动力。我国实现了农业科技实力的持续提升，农业科技进步贡献率已经突破60%，为农业农村全面发展提供了强劲动能。在科技竞争日益激烈的国际环境和农业现代化全面推进的国内背景下，农业科技创新的重要作用尤为凸显。从国际环境而言，国家科技软实力已经成为国际博弈主战场，实现农业科技自立自强，是维护国家粮食安全、占领国际科技竞争主动权、全面推进乡村振兴的战略选择。从国内背景而言，随着乡村振兴战略的全面推进，我国农业农村现代化步入关键期，“为农业插上科技的翅膀”是习近平总书记对我国农业现代化发展路径的生动阐释。但不能忽视的是，目前我国农业科技创新还面临诸多发展瓶颈，尤其是科技创新资源配置不合理、农业科技成果转化率低等问题仍亟待破解[1]。

农业科技创新效率已受到国内学者的长期关注，相关研究可概括为5个方面。一是农业科技创新效率测度研究。当前大部分文献集中于此。在国家层面，张静等[2]对我国省级行政区的农业科技创新效率比较后发现，区域间的农业科技创新效率存在着显著的差异；邓敏慧等[3]利用2001—2014年数据研究了中国31个省级区域的农业科技资源配置效率的动态演化特征，发现各地区整体的配置效率均呈现上升趋势且存在区域差异，而技术效率是区域农业科技资源配置效率的主要因素。在重点区域层面，郑家喜[4]对中、西部地区2013年的农业科技效率进行测算，发现西部地区的农业科技运行效率整体优于中部地区，中西地区的农业科技效率年度变化波动较大并存在较大进步空间。郭婧煜[5]以长江经济带为研究对象，发现9省2市间的农业科技创新效率地区差异显著，农村经济发展水平对农业科技创新效率提升有显著的负向影响。在省域层面的研究更为丰富，如马艳艳等[6]利用2000—2018年数据研究发现，宁夏的农业科技资源配置效率呈现阶段性不稳定波动的特征，各项投入要素存在冗余现象。此外，浙江[7]、云南[8]、重庆[9]、河南[10]、安徽[11]等省区也是学者关注对象，但对于河北省这一农业大省的研究尚未出现。二是农业科技创新效率影响因素识别。赵丽娟[12]认为环境规制和政府R&D投入两项要素能够显著促进农业科技创新效率的提升；赖晓敏[13]研究发现政治因素比如地方行政长官的社会资本反向抑制了区域农业科技资源规模技术进步，而人力资本则促进了纯技术效率和规模效率的提升。赵丽娟[14]提出农村生产力发展水平、农村经济发展水平、市场化程度能显著提升农业科技创新效率，而劳动者素质、农业政策性金融投入、农业科技人员投入却并未发挥显著作用。三是农业科技创新效率优化和提升对策。马艳艳[15]提出加快培育创新型人才队伍、健全成果转化服务机制、完善农机社会化服务体系。郭翔宇等[16]认为既要优化农业科技创新要素的投入，也要注重提高涉农人员的专业素质和技术水平。许亚松[17]认为更多的财政扶持政策、差异化的农业科技政策尤为必要。四是农业科技创新效率测度体系的指标选择。陈振[10]选取农业R&D经费、农业科技活动人员、农业机械总动力、化肥施用折纯量4项投入指标，发表科技论文数、农业总产值2项产出指标构建了农业科技创新效率测度体系。其中农业R&D经费、农业科技活动人员2个指标由于无法调研统计进行了指标处理。与其不同的是，肖碧云[18]则选择农林水事务财政支出、农作物总播种面积作为农业科技创新的投入指标，增加了农民人均纯收入作为产出指标。农业科技创新的核心目标在于粮食稳产增收、促进农民增收，因此将农民人均纯收入纳入产出指标更为合理。但遗憾的是，既有文献中并未关注衡量农业科技创新的稳粮增产作用。五是研究方法的采用。学者较多使用数据包络分析法[19]、因子分析法[20]、层次分析法[9]、Malmquist指数法[19]、Tobit模型[5]、超对数SFA模型[12]等方法测量农业科技创新效率，其中数据包络分析法采用更为广泛。

本文的边际贡献在于：第一，选择河北省为研究对象。河北省一直以来是我国农业大省，正处于向农业强省跃迁的历史关键期，农业科技的支撑作用愈发凸显，但当前学界对河北省农业科技创新效率测量的关注缺失。鉴于此，本文采用数据包络分析(DEA)法，对其2000—2020年的农业科技创新资源配置效率进行测算，揭示其资源利用水平和演化特点，以期从实践层面为相关部门农业科技决策提供参考，在理论层面拓宽该领域的研究边界。第二，在农业科技创新效率评价指标的选择上更加注重导向性。“臧粮于技”是农业科技创新的重要功能[21]，农业科技创新在提升土地单产、改善土地质量、保障粮食安全方面发挥重要作用，测量区域农业科技创新效率必然无法忽视这一关键指标，但既有研究中缺少对这一指标的关注。本文在产出指标中选择了“粮食总产量”这一指标，直观衡量农业科技创新在维护粮食安全方面的重要作用，从而丰富了该领域的研究视角。

一、研究方法

技术效率指生产单元的生产过程达到该行业即时水平的程度，可以通过产出与投入的比值进行定量测量，而数据包络分析就是通过数据本身获取投入和产出权重的一种方法[22]。数据包络分析(DEA)由Charnes等学者于1978年创立，他们创立的第一个DEA模型即CCR模型。CCR模型假设规模收益不变，但现实生产中，生产单位并未处于最优规模的生产状态，因此CCR模型得出的技术效率实际上包含了规模效率的成分。1984年Banker等学者提出了估计规模效率的DEA模型，即BCC模型。BCC模型基于规模收益可变，得出的技术效率排除了规模的影响，因此被称为“纯技术效率”，相对能更加全面地对各决策单元进行分析。由于在CCR模型中投入导向和产出导向得出的效率值是相等的，而本文主要目的在于分析产出不变的情况下实现农业科技创新要素投入的最小化，进而达到资源配置最优，因此采用投入导向型的BCC模型。具体规划式为：

(1)

式(1)中，每一年份为一个决策单元(DMU)，n表示决策单元的数量，当前要测量的DMU记为DMUk，其效率为DMUj(j=1,2,…，n)；每个DMU有m种投入，记为xi(i=1,2,…,m)，q种产出，记为yr(r=1,2,…,q)；λ表示DMU的线性组合系数；模型的最优解θ*表示效率值，效率的范围为(0,1]，si(i=1,2,…,m)表示投入和产出资源的松弛变量。若θ*=1且s≠0，则该决策单元为DEA有效；若θ*<1，则决策单元为DEA无效。

二、指标选取及数据来源

(一)指标选取

基于DEA模型指标遴选原则和数据可及性的前提，参考相关研究成果，本文选择了8项指标建构评价体系，如表1所示。

农业科技创新的4项投入指标中，农作物总播种面积是农业科技创新投入的基本物力资源，也是农业科技创新产出成果的直接应用场域，因此选择“农作物总播种面积(X1)”作为考察农业科技创新资源配置效率的投入指标之一；农业机械总动力一定程度上反映了地区农业科技应用状况和机械化程度，因此选择“农业机械总动力(X2)”作为农业科技创新投入指标之一；农业科技人员是农业科技创新的主体，科技人员投入数量直接关系着农业科技成果的产出。考虑到现有统计资料中无法直接获取农业科技人员数量这一数据，因此本文选择“公有经济企事业单位农业专业技术人员(X3)”这一数据代替。政府的资金投入是农业科技创新的核心支撑，反映了地方政府对农业科技创新的重视程度，因此本文选择“地方农林水事务财政决算支出(X4)”作为农业科技创新投入指标之一。

农业科技创新的4项产出指标中，“技术富农”是农业科技创新的核心目标之一，通过农业科技的创新和技术推广利用，助力农民脱贫、增收、致富，因此本文选择“农村居民家庭人均年收入(Y1)”作为农业科技创新产出指标之一；“科技兴农”是农业科技创新的核心目标之二，通过大力推进农业科技创新，提升创新能力，提高农业综合生产能力，从而实现农业现代化。本文选择“农林牧副渔总产值(Y2)、专利授权数(Y3)”反映农业科技创新的“科技兴农”职能，其中农林牧副渔总产值是地方农业综合生产能力和效益的直接体现，专利授权数则直接反映了农业技术研发力量和研发能力。“臧粮于技”是农业科技创新的核心目标之三，通过农业科技创新提高粮食单产、提升农产品供给品质、强化种业科技水平，从而保障国家粮食安全。本文选择“粮食总产量(Y4)”反映农业科技创新的“藏粮于技”职能。

表1 河北省农业科技创新效率测度体系

(二)数据来源

考虑数据真实性、完整性以及研究结果准确性，本文设定观测区间为2000—2020年，通过检索历年《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《河北科技统计年鉴》等数据文献并整理，形成河北省农业科技创新资源配置数据库，如表2所示。对于缺失的数据值，采取插值法补全。

表2 2000—2020年河北省农业科技创新资源投入和产出数据

三、实证分析

(一)描述性统计

将河北省农业科技创新资源的各个投入指标和产出指标在2000—2020年间的变化绘制折线图，从而观察农业科技资源的变化状况。为直观呈现各个指标的变化趋势，本文利用SPSS软件对数据进行标准化处理以实现不同量纲数据的可比性。结果如图1和图2所示。

图1 2000—2020年河北省农业科技创新要素投入指标变化情况

图2 2000—2020年河北省农业科技创新要素产出指标变化情况

从投入指标来看，河北省各项农业科技创新要素投入指标变化特征有明显差异。农作物总播种面积指标呈现整体减少趋势，从2000年的902.44万公顷减至2020年的808.94万公顷，减幅达10.4%，反映出近年来河北省在耕地利用方面面临一定挑战。农业机械总动力反映地区农业机械化程度[23]，河北省的农业机械总动力在2000—2015年持续增加，但在2016年后有较大波动。农业专业技术人才是农业科技创新的主体，其投入规模是影响农业科技创新能力和创新效率的核心变量。河北省的农业科技人才队伍自2000年以来处于波动性增长状态，总体规模不断壮大。2017年10月，党的十九大提出“乡村振兴”战略，而人才则是实现乡村振兴的关键要素和第一资源，中央和河北省政府出台了诸多举措吸引科技人才到乡村就业，推动了农业科技人才队伍的发展。2018年以后，河北省的农业专业技术人才数量迅速增加。地方政府农林水事务财政支出是对农业重视程度的重要反映，直接影响到农业发展和科技创新的工作力度[8]。河北省作为我国的农业大省，近年来大力推进农业强省建设，对农业发展持续高度重视，地方财政在农业方面的支出呈稳定增长态势，不断增加的资金投入为农业科技创新提供了良好保障[17]。

从产出指标来看，河北省各项农业科技创新要素产出指标均呈现上升态势。农业科技创新是实现农业增效和农民增收的内在驱动力。随着河北省农业科技创新水平的不断提升，代表农业生产的总规模的农林牧渔业总产值指标和代表农民收入水平的农村居民家庭年人均纯收入的两个指标均呈现稳定的增长趋势，结合表1可知，河北省2020年的农林牧渔业总产值比2000年增加了4倍、农村居民家庭年人均纯收入比2000年增加了近7倍，农业科技在兴农富农方面的成效愈加显著。作为直接反映地方农业科技创新成效的重要指标，专利授权数自2000年以来持续增加，2020年相较于2000年增加了32倍，体现出河北省的农业科技创新成果数量和知识产权管理水平不断提高。粮食总产量指标个别年份有所波动，但总体呈上升特征，20年间实现了48.8%的增长率，“臧粮于技”成效显著。

(二)实证结果与分析

采用DEAP 2.1软件将每年作为1个决策单元(DMU)进行分析，得出不同年份的农业科技创新效率值，具体结果见表3。

表3 河北省农业科技创新资源配置效率变化

1.综合技术效率分析。综合技术效率(TE)反映的是决策单元的资源配置能力，TE=1时，表示该年度的农业科技创新投入产出效率DEA有效，即产出相对投入达到最大化。当TE<1时，则表示该决策单元未达到技术有效。结合表3和图3所示，2000—2020年河北省农业科技创新资源配置的综合技术效率均值为0.987，整体表现出较高水平，但未完全达到DEA有效，还需采取措施优化资源配置。从具体年份而言，河北省在2000、2003、2005—2008、2011—2014、2016、2017、2020年的综合技术效率值为1，实现了纯技术效率和规模效率同时有效。在2001、2002、2004、2009、2010、2015、2018、2019年的综合技术效率值均低于1，表明这些年份的农业科技创新投入效率没有达到DEA有效，可能在技术或者规模有效性方面存在一定问题。

图3 2000—2020年河北省农业科技创新资源配置综合效率历年变化情况

2.纯技术效率和规模效率分析。纯技术效率(PTE)反映决策单元在一定条件下投入要素的生产效率与利用情况[17]，PTE=1时，表示该决策单元达到技术有效，即相对于投入来讲，产出达到了最大化。由表3可知，河北省的纯技术效率均值为0.987，说明河北省农业科技创新投入的技术效率还存在一定提升空间。其中，2004、2015、2018、2019年的纯技术效率值等于1，但综合技术效率值小于1，即纯技术效率有效，说明这些年份的农业科技创新的投入资源进行了有效配置并达到最佳产出效果，未达到综合技术效率有效的原因在于规模效率相对较低所致。2001、2002、2009、2010年的纯技术效率值小于1，但均高于当年的规模效率，说明这些年份存在不同程度的资源冗余问题，农业科技创新的投入和产出组合未实现最优配置，资源利用率有待提升。

规模效率(SE)反映农业科技创新的综合能力。SE=1时，表示该决策单元达到规模有效，规模报酬处于最优状态；SE<1时，则表示投入规模处于规模报酬递增或递减阶段，即为非有效规模。由表3可知，河北省在2001、2002、2004、2009、2010、2015、2018、2019年的规模效率均小于1，处于规模报酬递增的阶段，表明这些年份可能存在投入要素不足或配置不合理等问题，弱化了农业科技创新投入的有效性。

3.投影分析。从表3可以看出，2000—2020年间共有8个DEA无效决策单元。运用DEA投影分析法，可以在保持当前的产出或投入不变的情况下分析投入的冗余量和产出的不足，从而掌握DEA无效决策单元有多少农业科技投入没有充分发挥、以及产出的潜力空间。通过DEAP 2.1软件进行投影分析，结果如表4所示。其中，2004、2015、2018、2019年的松弛变量均为0，结合表2可知上述年份的纯技术效率值均为1，即技术有效状态，因此不存在显著的投入产出冗余差距。

从投入角度来看，2001、2002、2009、2010年等4个DEA无效年份的松弛变量不为0，说明这些年份的农业科技创新投入要素未能充分发挥效率，有不同程度的冗余，表现为存在不同数量的输入剩余。其中，2009、2010年的农业机械总动力指标冗余较为显著，说明存在农业机械利用率较低的现象。导致这一现象的可能原因是，2009年国家大幅度增加农机具购置补贴，中央购机补贴资金规模由40亿元增至100亿元，且补贴机具种类由50个品目扩大到128个品目。河北省的农机购置补贴政策还进一步扩大农民购买补贴机具的权限，扩大农民购机自主选择权。来自中央和地方的政策红利极大地调动了农民的购机积极性，提升了农业机械化总动力水平，导致该年份的农业机械化水平指标有所扩充。2001、2010年的农业专业技术人员要素存在一定冗余。由于现实中农业科技人员实际基数较小，因此冗余人数实际上并不多[10]，适当减少这方面的投入即可使资源效率达到最优。而对于农林水事务财政支出指标来说，该指标在8个DEA无效年份中的投入除在2009年出现少量冗余外，其他年份的松弛变量均为0，说明资源利用效率较好，稍微调整即可达到最优。

从产出角度来看，8个DEA无效年份的农林牧渔业增加值指标产出相对最优，除2002年存在少量不足外，其他各年份的松弛变量均为0，不存在显著的产出不足问题。农村居民家庭人均纯收入、专利授权数和粮食总产量等3项指标在2001、2002、2009、2010年都存在显著的产出不足。农村居民家庭人均纯收入和粮食总产量的松弛变量较小，而观察值基数较大，因此产出不足问题并不严重。专利授权数指标产出不足情形较为严重。例如，2009年河北省专利授权数的观察值为6 839，有效值为17 323，产出不足达到10 494，说明该决策单元与有效生产前沿面之间存在很长的距离。

表4 2000—2020年河北省农业科技创新投入与产出投影分析结果

四、结论与建议

(一)研究结论

该研究采用数据包络分析法实证研究了河北省2000—2020年的农业科技创新资源配置效率情况，结果表明：(1)农业科技创新投入和产出方面。2000—2020年，除农作物总播种面积有所下降外，农业科技创新要素投入指标的总量持续增加，体现出政府对农业科技创新的高度重视，使资源配置效率能够保持在较高水平。其中农业机械总动力指标有所波动，2016年后下降趋势明显。农业科技创新要素产出指标均呈现上升态势，“臧粮于技”“技术富农”“科技兴农”成效显著。(2)农业科技创新资源配置效率方面。2000—2020年，河北省的农业科技创新资源配置效率均值为0.987，有13个年份实现DEA有效，整体处于较高水平。有8个年份出现DEA无效情况，部分年份的农业机械总动力要素投入冗余明显，专利授权数产出不足较为严重。

(二)对策建议

基于本文的研究结果，针对河北省农业科技创新资源的配置效率提出如下几点建议。

1.构建动态化的农业科技创新资源配置体系。DEA无效的主要原因在于资源投入冗余和产出不足[24]。河北省在2009、2010年的农业机械总动力投入方面形成了资源冗余，通过减少在农业机械总动力上的投入，在2016后解决了该要素的冗余问题。对于资源投入冗余问题，通过减少相应要素投入和提升技术水平2种方式都可以提升资源配置效率。农业科技创新效率的本质是以创新资源的投入与产出平衡问题，投入与产出的结构性失衡则会导致资源配置效率低下。因此，遵循农业科技创新规律，密切关注农业科技效率的纵向历时性变化趋势，根据资源配置效率变动态势，适时调整农业科技创新资源的投入规模，实现投入水平的动态性，可有效优化资源配置水平进而提升资源利用效率。

2.提升农业科技原始创新能力。河北省农业科技创新的各项产出指标中，专利授权数呈现不稳定的波动，部分年份的产出严重不足，说明农业技术原始创新能力存在一定不足。原始创新能力的提升需要发展基础研究，基础研究是原始创新能力的源动力，农业科技创新的“最初一公里”。河北省政府应在政策、税收、资金、人员等方面优化政策供给，营造鼓励农业科技人员探索“无人区”领域的氛围，在理论原创、机理机制和工具方法等方面谋求重大突破，优化农业科技人员探索技术“卡脖子”领域的环境，紧盯种子和耕地2个关键领域，加强核心技术攻关。发挥农业科技企业在基础研究及转化中的作用，鼓励有能力的农业科技企业自主开展以需求为导向的应用基础研究，提升农业科技企业的创新能力。

3.加强农业科技成果转化。专利授权数呈现出的不稳定波动特征，同时反映出农业科技创新成果转化能力还有较大提升空间。科技成果转化是农业科技创新的“最后一公里”，我国每年约有6 000项农业科技成果面世，但成果转化率仅40%左右[25]，农业科技成果转化不足已成为制约农业现代化发展的关键要素[26]。河北省政府可探索组建省级层面的农业科技成果转化平台，设立农业科技成果转化专项基金，打造禀赋结构完善、整体素质过硬的农业科技成果推广转化团队[27]，打造科技创新到成果转化的“全链条”。深化科技人才分类评价改革，释放农业科技人才创新活力，支持专业人才到田间地头开展科技服务，推送科技成果真正落地生根，推动新品种、新农艺落地生根，转化为现实生产力。

4.持续推动农业科技园区建设。农业科技园区是一种以农业高新技术密集为主要特征的农业产业化运作模式，农业科技园区通过技术、人才、资金、政策等要素的集聚，成为农业科技研发和成果转化的重要平台，实现农业科技创新成果的示范和农业技术扩散。农业科技园区是目前我国农业科技创新工作的重要载体，河北省需持续推进农业科技园区建设，以有效政策供给加大政策支持力度，强化农业科技园区的创新资源集聚能力，以农业科技园区建设为抓手不断提升农业科技创新能力。