基于產出能力的農業科研基礎條件投資效果研究

于 輝，付靜彬

（1.中國農業科學院農業信息研究所，北京 100081；2.中國農業科學院基本建設局，北京 100081）

基于產出能力的農業科研基礎條件投資效果研究

于 輝1，付靜彬2

（1.中國農業科學院農業信息研究所，北京 100081；2.中國農業科學院基本建設局，北京 100081）

科研基礎條件是指為了支持和促進科研活動開展而配置的科學實驗條件與基礎設施，是所有科技創新活動的“硬件”物質基礎，加強基礎條件投資對于提高科研機構的產出能力具有重要作用。本文采用固定效應模型，對1995—2009年間農業部系統內科研機構的基礎條件投資效果進行了分析，得出增加科研基礎條件投資對于提高科研機構的產出能力具有顯著作用，其中對部屬科研機構的產出能力影響最為明顯，政府部門應進一步加強對農業科研機構的基礎條件投資。

產出能力；科研基礎條件；投資效果

1 引言

農業科研機構是國家農業科技創新體系的重要組成部分，截至2009年年底農業部系統內科研機構數量占全國農業科學領域研究機構總量的85%，其科技產出能力直接影響我國農業科技創新整體實力與水平。加強對農業科研機構的投入，特別是優化投資結構，對于提高農業科技產出能力，實現《國家中長期科學和技術發展規劃綱要（2006—2020年）》中關于“到2020年，我國農業科技整體實力率先進入世界前列”的目標具有重要意義。

近年來，我國學者基于不同評價目標對農業科研投資的總量、結構、投資效益等方面進行了廣泛的研究，其中黃季焜 （1997）［1］、朱希剛（1998）［2］等將農業科研投入整體作為研究對象，通過測算農業科技進步貢獻率來解釋科研投入與經濟產出的關系；趙陽 （2001）［3］、候安石（2004）［4］、商五一（2006）［5］等圍繞農業科技投入理論與政策進行分析，提出了新時期農業科研投入戰略與對策；樊勝根（2005）［6］、張玉梅（2009）［7］等研究了農業科研投資結構及效率分配，側重于貧困人口減少效果的評價。然而，目前針對農業科研機構產出能力的基礎條件投資效果的研究較少。本文以農業部系統內地（市）以上科研單位為研究對象，選取科研基礎條件的狹義內涵［8］，以提高科研機構產出能力為目標，開展科研基礎條件投資效果評價，并提出政策建議。

2 數據與方法

2.1 數據

本文以農業部科技教育司編制的 《全國農業科技統計資料匯編》為主要數據源，樣本為包含1995—2009年時間序列和隸屬結構截面的面板數據，在增加自變量容量使模型估計更接近現實的同時，也與國家農業科技創新體系包括國家創新中心、區域中心和試驗站三個核心結構［9］的框架基本吻合；以1995年為基期，運用GDP指數和固定資產投資指數對時間序列數據進行處理，消除了價格因素的影響。

2.2 方法

鑒于層次分析法不適于科研績效體系評價［10］，宜采用專家打分法完成權重的賦予，以及本文重點是估計基礎條件投資效果和選擇產出能力指標，方法宜簡單適用等原因，在借鑒前人關于科研機構產出評價指標和方法的基礎上［11-14］，選擇了論文與專著、專利、經濟效益等3大類7項分指標代表農業科研機構的學術性、技術性和經濟性產出能力，通過專家打分法確定產出能力評價指標體系（見表1）。

具體計算公式如下：

表1 農業科研機構產出能力評價指標體系

其中：Y代表“產出能力”。

本文選擇固定效應模型對科研基礎投資效果進行評價，可以分離出相對于觀察對象或時期固定的常數以反映截面差異或時間趨勢，從部屬、省屬、地市屬三個隸屬結構分析農業科研機構的科技投入產出；在15年的研究期內，沒有證據證明各項投入的產出彈性不變，因此不宜選擇雙對數形式的數學方程式。基于以上理論分析和數據限制，我國農業科研機構科技能力投入產出理論模型如下：

其中，i和t表示機構隸屬級別i和第t年，i= 1，2，3，1代表部屬，2代表省屬，3代表地市屬，t為1995—2009年；Yit為合成的科研機構產出能力；K1it為基礎條件投資中的土建投資；K2it為基礎條件投資中的設備投資；K3it為其他投資；L1it為科技活動人員數量；L2it為高級職稱人員占科技活動人員總數的比例；Ait-1,為上一年末固定資產存量；Di為制度虛擬變量，其中2004年以后（含當年）為1，之前為0。

為了去除變量之間因單位、數量級等差異的影響，本文用指數化處理方法［15］對所有變量進行了無量綱化處理，即以指標的最大值和最小值的差距進行數學計算，其結果介于0～100之間。指數化處理公式為：

其中，Zi為指標的標準分數，Xi為某序列的原始值，Xmax為該序列原始值的最大值，Xmin為該序列原始值的最小值。

經無量綱化處理后，投資類變量的標準差相對較小，即樣本之間基礎條件投資和其他投資的變異性小于人員投入和固定資產，尤其是科技活動人員投入的差異最大（標準差為33.81），模型變量數據統計情況見表2。

表2 模型變量數據統計描述

3 實證分析

3.1 單位根檢驗

為避免模型估計存在虛假回歸問題，對模型中8個變量進行了面板數據的單位根（ADF）檢驗，結果見表3所示。

表3 面板數據的ADF檢驗結果

在5%顯著性水平上，Y、K1和K3三個變量不存在單位根（Prob.﹥0.05），為平穩數據，而其他變量均存在單位根。繼續對非平穩變量進行一階差分，檢驗發現均存在一個單位根，即K2～I（1），L1～I（1），L2～I（1），A～I（1），D～I（1），對所有變量進行協整檢驗（Kao檢驗），結果見表4。

表4 面板數據的Kao檢驗結果

結果顯示，ADF統計量在10%的置信水平下顯著（0.0584＜0.1000），即Kao檢驗認為序列之間存在協整關系，說明模型中設定的序列組合之間存在長期穩定的關系，對模型的估計不存在虛假回歸問題。

3.2 模型估計和結論

應用Eviews6.0軟件，選擇似乎不相關回歸法（SUR）進行估計［16］，結果見表5。

表5 固定效應模型的估計結果

該模型的擬合優度為0.88，即本投入產出模型能解釋88%的農業科研機構科技產出能力，模型設定較理想。其中F值為17.54（Prob.=0.0000）通過F檢驗，證明各自變量系數不同時為0；杜賓值為DW. =2.11，表明不存在序列相關；除常數項、固定資產（A）和虛擬變量（D）未通過t檢驗，其余變量均在不同顯著水平上通過t檢驗。

基礎條件投資K1（土建投資）和K2（設備投資）的系數依次是0.31和0.12，即在其他變量保持不變的條件下，每增加1單位的基礎條件投資，分別提高0.31和0.12個單位的科技產出能力，說明基礎條件投資對于提升科研機構產出能力作用顯著，且土建投資的作用高于設備投資，原因是土建投資包括了實驗室建設（含水電基礎保障能力）和田間工程等兩大部分，其中實驗室建設是科研儀器發揮作用的前提和基礎，而田間工程是農業科研特有的基礎條件，具有“第二實驗室”的作用。作為科研基礎條件投資的最終結果固定資產存量，即K（上一年末固定資產存量）的系數為正，但未通過t檢驗，說明農業科研機構的固定資產對科技產出能力的提升有正影響，但效果不顯著。原因主要是模型僅考慮固定資產的“量”而未包括“質”、“效率”等因素，如大型設備率、進口設備率、固定資產使用效率等對產出能力有高效帶動的因素作用未進行分離，致使估計系數效果不顯著、偏低，即上一年末固定資產存量對科技產出能力的影響系數應大于0.21。

此外，人員投入L1（規模）、L2（質量）的系數依次為0.43、0.19，也充分說明了人才在農業科技創新活動中的核心地位與作用；D（制度影響）對科研機構的產出能力提升有正向作用，但效果不顯著，可能是虛擬變量選擇時僅考慮了投資體制改革［17］和國家科技基礎條件平臺建設綱要［18］因素，未涵蓋科技體制改革［19］、農業科技創新體系工程建設規劃［20］等對科技產出有影響的其他制度因素，造成變量系數估計不顯著。

利用固定效應模型對面板數據進行估計，能分離出相對于研究對象固定不變的一個常量，即固定效應。它表征了不同隸屬結構下農業科研機構的產出基本能力，該值越大表明所屬對象的科技產出基本能力越強。在表4中，_BS表示部屬農業科研機構，_SS表示省屬農業科研機構，_DS表示地市屬農業科研機構。結果表明，部屬機構的科技產出基本能力最大（11.99），其次是省屬（4.71），最后是地市屬（1.28）。

為了驗證估計模型的準確性，本文還對2009年各隸屬結構下農業科研機構的平均科技產出結果進行了分析（見表6），對基礎條件投資與科技產出能力進行了格蘭杰因果檢驗（過程略）。

表6 2009年各隸屬結構下農業科研機構的平均科技產出

結果與模型估計基本一致，證明部屬農業科研機構的平均科技產出要明顯大于省屬和地市屬，在優化農業科研投入結構時，應向科技產出基本能力高的機構傾斜，著力加強部署科研機構的基礎條件投資；通過格蘭杰因果檢驗，證明在滯后期分別為2、3、4年的情況下，基礎條件投資都是科研機構產出能力的單項原因，其中滯后4年的科研條件投資對當期產出能力影響最大，與基礎條件投資效果具有滯后性和可持續性的判斷一致。

4 結論與建議

（1）在1995—2009年間，科研基礎條件投資對提高農業部系統內的科研機構產出能力起到了重要促進作用，其中科研基礎條件中的土建投資作用十分明顯 （系數為0.39），高于儀器設備投資作用（0.12）較多。表明在農業科研基礎條件中，土建投資（以科研樓建設、水電等基礎保障能力、田間工程等為主要內容）應予以更多關注，是科研設備投資發揮效益的基礎和前提，兩者應保持適當比例關系；同時，與近年來科研機構過分強調購置高精尖進口設備、大型設備的趨勢相比，對于田間工程這種具有農業科研專屬性的基礎條件投資更應進一步加強。

（2）從農業部系統內不同隸屬結構來看，部署科研機構是整個農業科技創新的核心和關鍵，其科技基本產出能力是省屬的2.5倍、地市屬的9.4倍，其單項科技產出指標平均值也是后兩者相應值的3倍以上。表明在我國農業科研投入規模有限、強度偏低和增速緩慢的條件下，要盡快提高科技產出能力，應優先加強部屬科研單位的投入，科研基礎條件投資的側重也應如此。

（3）基礎條件投資與科研機構產出能力存在著明顯的單項因果關系，但科研基礎條件投資的投資效果需要一定時間的積累才能有效發揮，滯后4年的格蘭杰檢驗系數最顯著。這與我們現行的很多政策導向和評價體系中“投資即見效益”的標準不盡一致，說明對于科研基礎條件投資而言，要有別于課題經費投入，應更加注重長期效益與結果，以確保投資立項的科學性。

（4）出于數據和模型適用性的原因，本文未考慮資產質量、資產的配置與使用效率、投資效率和更多制度因素影響等，需后續研究繼續完善。

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Investment Performance of the Basic Conditions of Agricultural S&T Research Based on Output Capacity

Yu Hui1，Fu Jingbin2
（1.Agricultural Information Institute,CAAS,Beijing 100081，China; 2.Bureau of Capital Construction,CAAS,Beijing 100081，China）

Basic conditions for scientific research are regarded as the material basis for the technology innovations,which can support and promote the implementation of research activities.Strengthening the investment of basic conditions is very useful for promoting the output capacity of research institutions.The thesis,with fixed effect model,analyzes the investment results of basic conditions in agricultural research institutions of MOA from 1995 to 2009.It comes to the conclusion that investment of basic conditions has significant effect on the output capacity of research institutions,especially of subordinate units of MOA.It’s necessary for policymakers to increase the investment of basic conditions in research institutions.

Output capacity;Conditions for scientific research;Investment results

2011-09-07

于輝（1980-），男，黑龍江哈爾濱人，就職于中國農業科學院基本建設局，中國農業科學院農業信息研究所在讀博士研究生；研究方向：農業科技創新與管理。

G311；S-01

A

（責任編輯 遲鳳玲）