河南省农业科技投入对农业产出效率的影响分析——基于多元回归和DEA-Malmqusit模型

王亚丹,杨蓓蓓

(信阳学院 商学院，河南 信阳 464000)

0 引言

实现全面乡村振兴和农业现代化，科技是根本性决定力量.作为农业大国，创新驱动发展战略对我国意义重大.2018年3月，科技部在浙江省杭州市召开全国农业农村科技工作会议强调，创新驱动乡村振兴发展，要重点抓好七个方面的工作；同年5月，发展改革委、粮食和储备局、科技部联合印发《关于“科技兴粮”的实施意见》；2019年1月，科技部印发《创新驱动乡村振兴发展专项规划(2018—2022年)》的通知.政策和举措的高频次发布，旨在用创新驱动农业农村高质量发展.河南省是我国13个粮食主产区之一，“十三五”时期，河南省粮食产量连续4年超过1 300亿斤，农业科技进步贡献率达63.3%，主要农作物耕种收综合机械化率达85%[1].因此，探讨河南省科技投入对农业产出的影响及效率特征，对提升河南省农业科技创新能力，推动中部地区乡村振兴和农业农村现代化发展具有重大现实意义.

1 文献回顾

农业科技进步显著促进了农民收入增长[2]，但优化农业科技资源配置比单一增加农业科技投入的促进作用更突出[3].我国农业科技资源配置能力差异明显，主要来自区域间的差异[4].因此，如何提高农业科技资源配置效率，缩小区域间差异，成为创新驱动乡村振兴发展战略的重要问题.

目前研究一致认为农业科技投入是影响农业科技创新能力或效率的关键因素.造成部分区域农业科技效率低的两个关键是当地农业科技投入规模不当和产出不足[5]；科技市场的发育程度、农村生产力发展水平、政府支持力度和农村经济发展水平对农业科技创新资源的配置效率有正向影响[6]，农村文化教育发展状况和农村生活信息化程度则对农业科技资源的配置效率有显著的负向影响[7].此外，第一产业固定资产投资、R&D经费内部支出和国内申请专利授权数等也是影响农业科技创新效率或能力的关键因素[8].同时，加大农业科技成果转化和推广，是提高农业科技创新能力的重要途径.

现有研究为优化科技资源配置、实现创新驱动现代农业建设提供了理论基础，但也有不足：一是省域内各地市科技资源配置空间异质性的微观研究不充足，且研究方法差异明显；二是各地市个体研究所需的农业科技投入指标数据目前尚无专项统计，现有研究多用“(农业产值/总产值)×科技指标数据”来代替，这与实际数据严重不符(如2016年河南省农业科技人数为892人，若用代替指标数据，仅郑州市该项就有4 026人).由于区域创新能力决定区域农业创新能力，因此以2010—2019年河南省各省辖市为样本，从“投入/产出”视角入手，重点研究河南省市域科技创新投入对农业产出效率的时空异质特征，探究河南省农业科技创新能力提升路径，弥补目前市域研究的不足.

2 研究设计

2.1 指标设计与数据来源

随着科学技术的发展与应用，科技已成为除土地、劳动力和资本外影响农业经济增长的第4个主要要素，学者们在研究时也逐渐将这4个要素归纳为农业生产的投入要素.具体指标方面，对于资本要素投入，邓翔等[9]116用第一产业固定资产投资增加额作为衡量指标，陈鸣[10]79则用农业机械总动力、化肥投入总量、大牲畜数和有效灌溉面积作为衡量指标.对于科技要素投入，邓翔等[9]116将其分解为农业科技创新人力资本投入和财力资本投入，分别用公有经济企事业单位农林牧渔业专业技术人员和R&D经费支出额来衡量；陈鸣[10]99运用永续盘存法估算出的农业科技投资存量作为衡量指标.

基于科技对现代农业建设的决定性作用，在常见生产要素“土地、劳动力和资本”的基础上，增加“科技”作为河南省农业生产投入要素指标.用耕地面积(X1)、农业从业人员(X2)和农业固定资产投资(X3)分别反映农业生产投入要素中的土地、劳动力和资本三项指标.农业资产有固定资产和流动资产，但农业固定资产对于改善农业生产条件、保障农业经济持续增长有基础支撑作用，影响持久，所以选择农业固定资产投资；科技指标从人、财、物上分解为3个二级指标，比以往研究增加了“物”这一项.鉴于省辖市层面没有农业科技统计专项，且区域科技创新能力和农业创新能力具有一致性，用科技活动人员(R&D活动人员)(X4)、科技活动经费(R&D内部经费支出)(X5)和农业机械总动力(X6)作为农业生产科技投入的观测指标.河南省农业生产产出指标选取农林牧渔业总产值(Y1)和农村居民平均收入(Y2)反映.

2010—2019年河南省18个省辖市面板数据主要来自《河南统计年鉴》(2011—2020年)和各省辖市统计局网站.

2.2 构建模型

2.2.1 阶段1：面板数据多元回归分析

通过面板数据回归分析，检验河南省土地、劳动力、资本和科技四个要素对农业产出的短期促进效应，重点观测2010—2019年不同区域科技支出效果与其他要素支出效果的差异.投入类指标作为自变量，产出类指标作为因变量，构建模型如下：

Yit=β0+β1X1it+β2X2it+β3X3it+β4X4it+
β5X5it+β6X6it+εit.

(1)

式中：Y表示农业产出，用农林牧渔业总产值和农村居民平均收入作为变量；β0表示多元回归方程的截距；β1，…，β6表示各投入指标变量的回归系数；ε表示随机误差项；i表示河南省第i个省辖市；t表示年份.

2.2.2 阶段2：DEA-Malmqusit模型

第一阶段的多元回归分析显示河南省农业生产各投入要素对农业产出的显著程度，而科技资源对农业生产的创新效率影响，在第一阶段的分析中未能具体体现，因此在第二阶段采用DEA-Malmqusit模型观测河南省农业科技资源创新效率的时空演变情况，从更深层次分析科技资源对现代农业建设的支撑情况.

DEA-Malmqusit模型表示为

(2)

式中，Xt、Xt+1分别表示第t、t+1期的投入量，Yt、Yt+1分别表示第t、t+1期的产出量，Dt(Xt,Yt)、Dt+1(Xt+1,Yt+1)分别表示第t、t+1期的产出距离函数，tfpch表示全要素生产率.当tfpch>1时，表示决策单元生产率提高；当tfpch<1时，表示生产率下降；当tfpch=1时，表示生产率不变.

进一步分解为

(3)

式中：effch表示技术效率变动指数，可以进一步分解为纯技术效率(pech)和规模效率(sech)，当effch=1时，表明决策单元处于生产效率前沿面.techch表示技术进步变动指数，当techch>1时，决策单元的技术有所进步；当techch<1时，决策单元的技术没有进步.

3 实证分析

3.1 描述性统计分析

各变量的描述性统计结果见表1.可以看出，河南省不同城市农林牧渔业总产值的差异程度大于农村居民平均收入，并且不同城市科技活动经费投入存在较大差异.

表1 各变量描述性统计结果

3.2 回归分析

采用stata软件进行Hausman检验，根据F值和P值选择固定效应模型.模型(2)的回归分析结果见表2和表3.由表2可知，农业固定资产投资、科技活动经费、科技活动人员的系数在1%的显著水平上为正，说明科技创新投入的增加促进了农林牧渔业总产值的提高；农业机械总动力对农林牧渔业经济增长产生正向影响;科技活动经费投入带来的增长效应大于科技活动人员数量、农业固定资产投资、农业机械总动力产生的增长效应，可见为了驱动河南省农业发展，需要不断投入科技经费，提高农业科技水平;耕地面积和农业从业人员的系数显著为负，说明耕地面积、农业从业人员对农林牧渔业总产值增长的边际产出贡献逐渐下降，要素投入的增长效应下降.

表2 以农林牧渔业总产值作为因变量的回归结果

表3 以农村居民平均收入作为因变量的回归结果

由表3可知，耕地面积和农业从业人员的系数显著为负，说明耕地面积、农业从业人员对农村居民平均收入增加的影响效应减弱.其中，农业固定资产投资、科技活动经费显著促进了河南省农村居民平均收入的增加，而科技活动人员、农业机械总动力没有通过显著性检验.

3.3 河南省农业科技投入产出效率的时空演变分析

以河南省18个省辖市为决策单元，采用DEAP 2.1软件对2010—2019年18个省辖市投入产出指标的面板数据进行分析，测算河南省农业科技投入产出效率及其分解指数，结果见表4.

表4 2010—2019年河南省农业科技投入产出效率变动指数及其分解

3.3.1 河南省农业科技投入产出效率的时间特征

从全要素生产率来看，2010年以来，河南省农业科技资源的全要素生产效率处于波动状态，2013—2015年、2017—2018年的全要素生产效率小于1，农业科技资源投入和产出处于生产可能性边界之内，其他年份的生产是有效率的.其中2012—2013年农业科技资源全要素生产率达到最大值，主要在于技术进步的推动作用.2010—2019年全要素生产率均值为1.088，表明河南省科技创新的各种投入资源得到了有效利用.

从技术进步来看,技术进步变化指数均值为1.094，说明河南省农业科技水平逐步提高.从表4可以看出，技术进步变化指数呈现波动变化状态，在2012—2013年达到最大值，在2013—2015年、2017—2018年小于1，说明河南省农业技术水平降低.

从技术效率来看，只有2017—2018年河南省农业科技资源的技术效率变化指数大于1，说明技术效率存在冗余，而其他年份技术效率存在不足，都没有达到DEA有效，即在既定的资源投入下农业科技创新没有获得最大的产出.具体来看，纯技术效率变化指数在2014—2017年、2018—2019年小于1，处于下降状态；其他年份均大于1，处于上升状态，可见目前河南省对农业科技资源的使用是缺乏效率的.规模效率变化指数的均值为0.994，表明规模无效.只有2017—2018年规模效率变化指数大于1，说明农业科技资源存在规模冗余，需降低规模；其他年份规模效率变化指数均小于1，存在规模不足.可见，河南省没有充分发挥现有农业技术条件潜能，导致农业科技资源没有得到最优配置，没有达到规模最优，需要进一步调整农业生产规模.

3.3.2 河南省农业科技投入产出效率的空间特征

河南省不同区域省辖市农业科技投入产出效率变动指数及其分解结果见表5.从全要素生产率看，豫西地区农业全要素生产效率平均值最高，主要来源于技术进步的推动作用；豫东地区受到技术进步水平的限制，农业全要素生产效率平均值最低，各省辖市的综合技术效率值为1，实现DEA有效，说明豫东地区各省辖市科技资源在农业发展中得到了充分利用，且达到了规模最优.(由于图表太大，没有把每个省辖市每年的农业科技效率值表放进来，测算结果豫东地区综合技术效率值为1.另外，从表5也可以看出，豫东地区纯技术效率变化指数和规模效率变化指数都为1，而综合技术效率=纯技术效率×规模效率，也是1.)

表5 2010—2019年河南省各地市农业科技投入产出效率变动指数及其分解

从图1看，河南省豫北地区技术效率高于其他地区，结合表5具体来看，豫西地区的洛阳市、豫北地区的安阳市、豫中地区的平顶山市、许昌市4个城市技术效率受纯技术效率和规模效率的影响，没有达到DEA有效，需要加强对现有技术的有效利用,增加农业生产规模.豫南地区的南阳市、豫中地区的郑州市技术效率DEA无效，主要是规模效率无效导致的，需增加规模.豫北地区的新乡市、濮阳市规模效率变化指数大于1，存在规模冗余，导致技术效率不足.

图1 2010—2019年河南省农业科技创新技术效率 变化指数的空间特征

4 结论与对策

4.1 结论

根据回归结果可知，与土地、资本和劳动力相比，科技在促进河南省农业发展方面发挥更显著的作用.其中，科技活动经费成为影响河南省农业发展水平和农民收入的关键因素，农业机械总动力、科技活动人员均对河南省农业增长产生促进作用，但二者并没有对河南省农民平均收入产生显著影响.Malmqusit指数分解结果显示，2010—2019年河南省农业科技全要素生产率呈现波动变化，技术效率无效，由纯技术效率和规模效率共同导致，而技术发展水平的不断提高对河南省全要素生产率产生主要影响.且河南省各地区农业科技创新的全要素生产效率、技术效率存在一定差距，相比于其他地区，豫西地区全要素生产效率平均值最高.基于此，结合河南省实际情况，提出提高农业科技创新能力的措施.

4.2 对策

4.2.1 构建合理的农业科技投入体系

由实证结果可知，科技活动经费和科技活动人员投入在河南省农业经济增长中起着重要作用，要适当扩大二者投入比例与渠道.首先，完善科技经费融资渠道与资金利用率.要完善农业科技投融资市场，引导社会闲散资金流入农业科技研发与转化领域，促进河南省农业获得多渠道融资；同时提高农业科技活动资金利用率，完善农业科技研发与农技推广等项目的资金管理，做好项目投入产出评估报告.其次，提高农业科技人才的质量.充分发挥政府的主导作用，以更有吸引力的人才政策和研究平台加快农业高层次人才引进，合理解除体制障碍，促使农业高科技人才在农业科研机构、农业高校和高新技术企业之间交流合作.完善基层农业科技人员的培养体系，制定可持续发展的人才培养计划，同时增设农业科技人员培育基金，与河南省农科院、河南农业大学、信阳农林学院等共同制定定向培训计划，对现有基层农业科技人员实施持续分批的专业化培训，提高农业科技人才质量.

4.2.2 资源配置差异化，缩小地区间差距

根据河南省不同地区农业科技资源配置效率的不同，对资源配置进行精准调整，平衡地区间农业科技资源效率差异化.豫东和豫南地区技术进步落后于其他地区，需加大农业科技资金投入，增强补贴力度.安阳市、平顶山市、许昌市的农业科技创新纯技术效率和规模效率都没有达到有效，应根据生产的实际情况，不断优化创新要素投入结构，提高创新投入要素质量，并汲取其他地区成功的农业科技创新管理经验，改善现有管理模式，充分发挥现有技术潜能.南阳市、郑州市规模效率不足，需保证一定的耕地面积，积极加快推进农村土地流转，促进经营大户和农业企业提高经营规模，实现规模经营.

4.2.3 发挥空间溢出效应，促进地区间协调发展

河南省地区间农业科技资源配置效率发展不平衡，中、西部地区和北部地区农业技术效率明显落后于周边地市.应充分发挥农业技术强市的空间溢出效应，加强与技术强市的科研合作，从而促进地区农业科技不断进步.对于北部的安阳市，农业技术效率高的濮阳市、鹤壁市和新乡市对其形成了包围圈，可带动其农业科技发展；对于中、西部技术效率变化指数较低的地市，可在调整农业科技资源的同时，充分发挥外围技术强市的空间溢出效应，形成联动发展局面.通过技术强市带动技术弱市共同发展，实现河南省地区间农业科技和农业经济的协调发展.