基于第二次全國R&D資源清查的農業科技資源配置效率分析*

楊傳喜，王亞萌

(桂林理工大學管理學院,廣西桂林 541004)

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基于第二次全國R&D資源清查的農業科技資源配置效率分析*

楊傳喜，王亞萌

(桂林理工大學管理學院,廣西桂林 541004)

目的農業科技資源配置效率的高低在一定程度上決定著農業科技系統的運行效率，而農業科技系統的運行效率狀況對提高農業科技資源的高效利用、增強農業科技創新能力、加快促進農業現代化進程有著重要的影響。文章基于2009年第二次全國R&D資源清查數據，對政府部門屬農業科研機構的配置效率進行測算，并分析其規模報酬以便為相關決策部門提供參考。方法通過構建農業科技資源配置效率評價的投入產出指標體系，選取包含科技人員、科技經費及科技成果在內的6個投入產出指標，運用數據包絡分析方法(DEA)中的超效率模型測算全國32個省份政府部門屬自然科學和技術領域研究機構(含直轄市)的綜合效率、純技術效率、規模效率。結果全國農業科研機構科技資源技術效率平均值為0.581，科技運行效率還有較大的提升空間。按機構學科領域分，水產學學科的效率值最高(TE Score=2.8679)； 按機構服務的國民經濟行業分，漁業的效率值最高(TE Score=1.9011)。各省(市、區)農、林、牧、漁業農業科研機構的綜合運行效率值大于1的有天津、吉林、貴州、寧夏、北京、遼寧。規模效率的平均值是0.686，規模收益遞減的省(市、區)占87%。結論DEA非效率地區所占比例較大，技術效率低于全國平均值的地區占56%，地區規模效率的提升可以依靠加大科研投入來實現。農業科技資源配置的結構需要進行調整，在合理調控種植業科研機構的發展規模的同時優化其科技人員結構。通過開展農業科技計劃績效評價、組建農業科技創新聯盟來促進農業科技協同創新。同時應根據農業科研機構的不同類型提出相應的管理措施，以便實現分類指導和科學管理。

R&D資源清查 農業科研機構 科技資源 配置效率 規模報酬

0 引言

創新、綠色、協調、開放和共享的新發展理念在農業供給側改革的背景下得以有序的推進，作為決定農業科技系統有效運行重要影響的農業科技資源科學配置及高效利用尤為關鍵。已有的農業科技資源配置研究大多側重配置模式、配置效率或保障機制等方面，測度農業科技資源配置效率所使用的方法主要是數據包絡分析方法中的BCC模型、CCR模型或SFA等，該研究基于第二次全國科學研究與試驗發展(Research and Development,以下簡稱R&D)資源清查數據，運用超效率模型對政府部門屬農業科研機構的科技資源配置效率進行測算，研究的視角相對新穎，得出的結果更具有參考價值。

1 第二次全國R&D資源清查的農業科技資源數據

農業科技資源配置效率直接影響著現代農業發展水平，高效合理地利用農業資源是現代農業發展的重要目標[1]。作為測度農業科技資源配置狀況的農業科技資源效率評價也就成為完善農業科技決策機制的重要環節[2]。該研究主要從科技人員結構、科技經費籌集與支出、R&D課題情況及專利、論文等方面分析政府部門屬農業科研機構農業科技資源的基本配置情況。

1.1 農業科研機構的人員情況

農、林、牧、漁業機構總數為1249個，其中農業、林業、畜牧業、漁業和農林牧漁服務業分別有595個、201個、60個、66個、327個。從業人員有9.825 9萬人，其中科技活動人員7.485 6萬人，女性也有一定的比例，說明隨著女性專業技術水平的提升具備較強的服務于農業的技能。科技活動人員按學科領域分，從事農業科學領域的共有7.751 8萬人，其中農學5.459 2萬人、林學1.058 9萬人、畜牧獸醫科學7217人、水產學5120人。從學歷層次來看，擁有博士學位的高層次人才大多在農學學科而林學畜牧獸醫科學及水產學較少。按機構服務的國民經濟行業分的農業有2 044位擁有博士學位的科技人員，畜牧業、漁業相對而言高學歷人才較少，詳見表1。

表1 政府部門屬農業科研機構科技活動人員(按學歷和職稱分) 人

從科技活動人員的職稱結構來看，具有高級職稱的科技活動人員比例相對不高(占比為28.34%)， 72.66%的科技人員是中級職稱或其他。這一定程度反映了農業科學領域科技活動人員的職稱結構有待優化，改變農業領域科技活動人員職稱評定困難等問題。很多一線的科技活動人員把大多數時間花費在實驗田、試驗站等實踐環節，而理論基礎學習提升的機會較少、撰寫科研論文的動力相對不足，因此，要結合農業科學領域及農業行業的特點制定符合行業實際的職稱評審條件，以便調動農業科技從業人員的積極性，從而更好地服務于農業經濟的持續、協調、綠色發展。

1.2 農業科研機構的科技經費情況

按機構學科領域分的農業科學領域科技經費籌集額總計161.188 2億元，其中農學、林學、畜牧獸醫科學和水產學分別是112.425 3億元、18.821 2億元、17.148 5億元和12.793 1億元，農學學科一頭獨大現象明顯，當然也與農學學科在整個農業科學領域所占比例較大有關。按機構服務的國民經濟行業分的農、林、牧、漁業科技經費籌集額總計154.291 0億元，其中農業、林業、畜牧業、漁業和農林牧漁服務業分別是90.999 2億元、14.371 5億元、9.193 4億元、9.796 0億元和29.930 9億元。

科技經費籌集額的來源來看，農業科學領域較多的資金來自于政府(141.884 9億元、占88.02%)，而企業資金(5.001 4億元、占3.10%)、金融機構貸款(1 214萬元、占0.08%)、國外資金(7 279萬元、占0.45%)、其他資金(13.452 7億元、占8.35%)來源都非常少(表2)，這也反映基礎性的農業學科的特殊性對政府財力支持的依賴非常大。較為單一的資金來源對于農業科學領域的跨越式發展也是重要的制約因素。因此，必須激發其他社會資金參與農業科技活動的積極性，構建多元化的農業科技資金投入機制，從而促進農學、林學、畜牧獸醫學和水產學的協調發展。農、林、牧、漁業科技經費籌集額來自于政府(136.577 9億元、占88.52%)的資金數額非常巨大，而企業資金(3.715 6億元、占2.41%)、金融機構貸款(1214萬元、占0.08%)、國外資金(7137萬元、占0.46%)、其他資金(13.162 4億元、占8.53%)相對份額較少。具體到農業、林業、畜牧業、漁業及農林牧漁服務業各自的資金來源結構詳見表2，尤其是林業、畜牧業、漁業獲得金融機構貸款的難度非常大，因此金融機構應該采取適度傾斜的支持政策來扶持相對弱勢產業的良性發展。

表2 政府部門屬農業科研機構科技經費籌集額

項目科技經費集額(億元)政府資金(億元)企業資金(萬元)金融機構貸款(萬元)國外資金(萬元)其他(萬元)按機構學科領域分農業科學領域161188214188495001412147279134527農學1124253989148349841176619392754林學188212170132626—93416519畜牧、獸醫科學171485143118123541512715872水產學127931116451205023259382按機構服務的國民經濟行業分農、林、牧、漁業154291013657793715612147137131624農業909992816676164061176585269882林業143715128186504—82114205畜牧業9193484780733—1046317漁業97960894042839—255692農林牧漁服務業299309246733166743833635529

政府部門屬農業科研機構的科技經費內部支出農業科學領域144.718 2億元，農學學科的支出所占比重最大，達到69.98%； 農、林、牧、漁業科技經費內部支出138.266 3億元，農業支出所占比例最大(81.488 4億元、占58.94%)，其次是農林牧、漁服務業(27.226 2億元、占19.69%)。比較而言，科技活動經費外部支出要少很多，農業科學領域為3.916 6億元、農林牧漁業為4.112 0億元。

農業科學領域科技經費內部支出中資產性支出較少，只有30.637 0億元占比為21.17%； 日常性支出較多，高達114.081 2億元，占科技經費內部支出的78.83%。從科技經費內部支出結構來看，日常性支出所占科技經費內部支出比重由高到低依次是林學(80.73%)、農學(80.23%)、畜牧獸醫科學(75.15%)、水產學(69.26%)。資產性支出占科技經費內部支出比重由高到低依次畜牧獸醫科學(24.85%)、農學(19.77%)、林學(19.27%)、水產學(0.22%)。表3中的統計數據表明，政府投入的農業科技資金大部分用在了日常性活動，而用于科技研發的并不高。按機構服務的國民經濟行業分的農業、林業、畜牧業、漁業及服務業的經費支出結構大體與學科領域的類似。

1.3 農業科研機構的R&D課題情況

按機構學科領域分的農業科學領域課題數有1.472 3萬個，農學最多有9779個、林學其次1989個、水產學最少1063個。按機構服務的國民經濟行業分的農、林、牧、漁業課題總數為1.412 3萬個，農業最多7924個、服務業3005個、畜牧業的最少有919個。

表3 政府部門屬農業科研機構R&D課題經費及人員

項目課題數(個)課題經費內部支出(億元)課題投入人員(人年)課題投入研究人員(人年)按機構學科領域分農業科學領域147233637563006915583農學97792495311962510168林學19894347941132168畜牧、獸醫科學18924785142332164水產學10632289620971083按機構服務的國民經濟行業分農、林、牧、漁業141233523042912215016農業7924187439164558336林業12992995827211374畜牧業9192173420581132漁業976206961772936農林牧漁服務業30059247661163239

農業科學領域科研機構課題投入人員3.006 9萬人年，其中研究人員1.558 3萬人年。不同學科之間課題投入人員差異較大，農學、林學、畜牧獸醫學、水產學投入人員依次是1.962 5萬人年、4113人年、4233人年、2 097人年。農、林、牧、漁業課題投入人員2.912 2萬人年，農業、林業、畜牧業、漁業及服務業投入人員分別是1.645 5萬人年、2721人年、2 058人年、1772人年、6116人年。農業科研投入要以畜牧業和水產業為扶持重點，在種植業方面投資力度要向經濟作物傾斜。

課題投入人員按從事活動類型來看，無論按學科領域分還是按機構服務的國民經濟行業分的從事基礎研究的人員都相對比較少，也說明從事基礎研究有較大的難度和風險，基礎研究出成果的周期很長、困難很多、壓力很大，因此從事農業基礎研究的科研人員占比很低。科技評價的政策導向亟需調整，因為在定量績效考核的制度下，從事基礎研究的人員面臨非常大的風險考驗。

1.4 農業科研機構的科技產出

農業科學領域專利申請數為2198項，其中發明專利1459項。專利授權數有966項，其中發明專利501項、國外專利3項。專利授權數占專利申請數的43.95%，相對授權率還是比較高的。擁有有效發明專利總數1819項。專利所有權轉讓及許可數和許可收入分別是94項、1454萬元； 其中農學學科有78項(許可收入1393萬元)，占農業科學領域的82.98%(許可收入占95.80%)。專利被認為是研究開發活動產出的一個重要部分，獲得的發明專利的授權數量可以反映研發活動的技術水平情況。農學、林學、畜牧獸醫學、水產學獲得專利授權數量(專利授權數占專利申請數百分比)分別為668項(47.48%)、104項(55.91%)、74項(34.58%)、120項(30.69%)； 農業、林業、畜牧業、漁業及服務業獲得專利授權數量(專利授權數占專利申請數百分比)分別為403項(40.54%)、45項(40.18%)、51項(36.96%)、108項(34.73%)、224項(39.37%)。農業科學領域還獲得3項國外專利(農學、畜牧獸醫學、水產學各1項)，詳見表4。

發表科技論文的數量及出版的科技著作可以從某種程度上反應研究開發活動的能力。發表論文的數量質量與出版的科技專著是衡量農業科研機構學術水平的重要量化指標，特別是以被SCI、EI等為代表的三大檢索系統所收錄的論文現在普遍成為各國對專門的科研機構、高等院所、學術領域的實力水平以及貢獻份量進行評價的重要指標。農業科學領域科研機構共計發表科技論文3.030 7萬篇，農學學科最多(1.942 3萬篇)，其次是畜牧獸醫學(4160篇)，水產學科最少(3207篇)，詳見表5。尤其是農學學科在國外發表的論文比例較高。按機構服務的國民經濟行業分的農業、林業、畜牧業、漁業及服務業發表論文數依次為1.596 9萬篇、2932篇、2643篇、1864篇、6747篇。農業科學領域出版科技著作873種，制定國家或行業標準585個，集成電路布圖登記數為1，獲得植物新品種權544項，軟件著作權305項，獲得新藥證書37個(農學學科)。按機構服務的國民經濟行業分的農、林、牧、漁業發表科技論文30155篇，出版科技著作915部(農業最多543部)，制定國家或行業標準547個，集成電路布圖登記數為2(農業1個、農林牧漁服務業1個)，獲得植物新品種權537項，軟件著作權343項，獲得新藥證書37個(農業10個、農林牧漁服務業27個)。

表4 政府部門屬農業科研機構專利及專利所有權轉讓

項目專利申請數(項)發明專利(項)專利授權數(項)發明專利(項)國外專利(項)有效發明專利總數(項)專利所有權轉讓及許可數(項)專利所有權轉讓及許可收入(萬元)按機構學科領域分農業科學領域2198145996650131819941454農學140790766836211387781393林學18611710457—16963畜牧、獸醫科學21417574381130754水產學39126012044113335按機構服務的國民經濟行業分農、林、牧、漁業2124146283144431572901434農業994668403227—749661228林業112824531—654畜牧業1381075122199754漁業31120410839111835農林牧漁服務業569401224125154110148

表5 政府部門屬農業科研機構論文著作等成果

科技論文(篇)國外論文(篇)科技著作(種)國家(行業)標準(個)集成電路布圖登記數植物新品種權(項)軟件著作權(項)新藥證書(個)按機構學科領域分農業科學領域303072038873585154430537農學194231175623361149125837林學35172967185—4622—畜牧、獸醫科學416032211257—510—水產學32072456782—215—按機構服務的國民經濟行業分農、林、牧、漁業301552073915547253734337農業15969981543267145514510林業29322315845—4622—畜牧業26431886644—48—漁業18641353570—25—農林牧、漁服務業674753821312113016327

2 指標選取及研究方法

該研究選取的投入指標為R&D人員數量(人)、R&D人員數量全時當量(人年)、R&D經費內部支出總額(千元)，發表的科技論文總數(篇)、專利申請數量(項)、發明專利數量(項)、有效發明專利數量(項)為產出指標[4]。考慮到數據的可得性及完整性，沒有將農業科研機構鑒定的科技成果數量、審定新品種數量、軟件著作權及制定的國家和行業標準等因素作為產出指標。

雖然科技評價研究得較為深入，但至今還沒有形成相對統一或合理的評價方法。該研究主要采用相對效率評價方法數據包絡分析中超效率模型[5]。運用數據包絡分析方法中的輸入導向型CCR模型測算綜合效率，輸入導向性BCC模型測算技術效率，通過公式綜合效率=技術效率*規模效率來計算規模效率[6]。超效率模型在對決策單元進行效率評價時，將被評價的決策單元排除在決策單元的集合之外，從而在對決策單元進行效率評價時，對于未達到DEA有效的決策單元，其生產前沿面不會發生變化，其效率值同CCR模型計算出來的效率值相同； 而對處DEA有效的決策單元而言，其生產前沿面則向后推移，計算出來的效率值將大于由CCR 模型計算出來的效率值。

3 基于第二次全國R&D資源清查的農業科技資源配置效率測評

3.1 按機構學科領域分的農業科技資源配置效率

運用基于投入導向的CCR模型進行效率測算時，農學和水產學兩個學科的效率值都是1。為了更好地區分具體學科效率值的大小，又運用MaxDEA軟件里的超效率模型進行測算。按學科分(農學、林學、畜牧獸醫學、水產學)的基于第二次全國R&D資源清查(2009年)數據政府部門屬農業科研機構科技資源配置效率測算結果如表6所示。水產學學科的綜合效率值最高(TE Score=2.8679)，其次是農學學科(TE Score=1.0634)，畜牧獸醫科學最低(TE Score=0.8324)。從規模效率值來看，林學學科最高(SE Score=0.9939)，其次是水產學學科(SE Score=0.9269)，而農學學科最低(SE Score=0.7983)，由此可見，不同學科的規模效率差異較為明顯。從規模收益狀態來看，林學學科是規模收益遞增的而其他3個學科是規模收益遞減的，于是，可以根據規模收益情況進行科技資源配置的適度調整。

表6 按學科門類分組的農、林、牧、漁業科技資源配置效率

DMUCCR模型超效率模型RTS得分技術效率得分(CRS)純技術效率得分(VRS)規模效率得分農學1106341332107983減少林學09489094890954709939增加畜牧、獸醫科學08324083240968408596減少水產學1286793094109269減少

3.2 按機構服務的國民經濟行業分的農業科技資源配置效率

按行業分(農業、林業、畜牧業、漁業和農林牧漁服務業)的基于第二次全國R&D資源清查(2009年)數據政府部門屬農業科研機構科技資源配置超效率模型測算的結果如表7所示。運用基于投入導向的CCR模型進行效率測算時，漁業和農林牧漁服務業兩個細分行業的綜合效率值都是1。投入導向的超效率模型測算結果表明，漁業的效率值最高(TE Score=1.9011)，其次是農林牧漁服務業(TE Score=1.5494)，農業的最低(TE Score=0.6568)。從規模效率及規模收益情況來看，林業、畜牧業、漁業的規模效率值相對較高且是規模收益遞增的。因此，在進行科技資源配置時，應適當考慮細分行業的特殊性，將有限的農業科技資源進行合理配置。

表7 按行業門類分組的農、林、牧、漁業科技資源配置效率

DMUCCR模型超效率模型RTS得分技術效率得分(CRS)純技術效率得分(VRS)規模效率得分農業0656806568106568減少林業09671096711044609258增加畜牧業09292092921020109109增加漁業1190112293608289增加農、林、牧、漁服務業1154942579306007減少

表8 具體省份的農、林、牧、漁業科技資源配置效率

DMUCCR模型超效率模型RTS得分技術效率得分(CRS)純技術效率得分(VRS)規模效率得分北京1180492768506519減少天津1597637280608209減少河北03657036570379809631減少山西08389083890839509993增加內蒙古02540025400414806124減少遼寧1118141291509148減少吉林1407014633508784減少黑龍江04235042351405803012減少上海08485084851039108166減少江蘇06853068531588304315減少浙江03386033860483707000減少安徽06417064170837107666減少福建04847048470526709202減少江西02835028350399407098減少山東04933049330592808322減少河南04047040470521007767減少湖北04504045040533508443減少湖南02500025000325607681減少廣東04981049811365303648減少廣西01708017080199508562減少海南03353033530556906021減少重慶02194021940523304193增加四川04059040590488508308減少貴州1286233302708666增加云南06669066691802503700減少西藏02857028572391701195增加陜西1102721251208210減少甘肅04572045720822905556減少青海06803068031037706555減少寧夏1197532856006916減少新疆05207052071260804130減少平均值05807096451410306863

3.3 按省份分的農業科技資源配置效率

運用CCR模型測算的全國各省(市、區)的農業科技資源配置效率表明，全國政府部門屬農業科研機構農業科技資源技術效率平均值為0.581，農業科研機構的科技運行效率還有較大的提升空間，詳見8。其中有北京、天津、遼寧、吉林、貴州、陜西、寧夏7個省(市、區)的技術效率值是1，河北(0.366)、內蒙古(0.254)、黑龍江(0.423)、浙江(0.339)、福建(0.485)、江西(0.283)、山東(0.493)、河南(0.405)、湖北(0.45)、湖南(0.25)、廣東(0.498)、廣西(0.171)、海南(0.335)、重慶(0.219)、四川(0.406)、西藏(0.286)、甘肅(0.457)和新疆(0.521)共18個省(市、區)的技術效率低于全國的平均值。

為了增強區分度以便進行比較，運用MaxDEA 6.0軟件基于投入導向的超效率模型對31個省(市、區)農、林、牧、漁業科技資源配置效率進行測算。有6個省(市、區)的技術效率值大于1，其中，天津的最高(TE Score=5.976)、其次是吉林(TE Score=4.070)，作為民族地區的貴州(TE Score=2.862)、寧夏(TE Score=1.975)也有相對較高的運行效率，北京(TE Score=1.805)和遼寧(TE Score=1.181)的綜合效率也較好。

從規模效率來看，全國農業科研機構規模效率的平均值是0.6863，其中山西最高(SE Score=0.9993)，還有河北、遼寧、福建等18個省(市、區)的規模效率值高于全國平均水平。西藏、云南、新疆等相對欠發達地區的規模效率也較低。從規模收益來看，農業科研機構科技運行處于規模報酬遞增的只有山西、重慶、貴州、西藏4個省(市、區)，而其他27個省(市、區)都是規模收益遞減的。因此，有必要結合地區農業特色等特點，進行合理的農業科技資源整合，發揮區域優勢，有所為有所不為，從而實現農業科技資源的高效利用。

4 結論及建議

4.1 結論

利用2009第二次全國R&D資源清查數據，運用CCR模型和超效率模型對農業科研機構的技術效率、規模效率、超效率進行測算，得出以下結論。

(1)全國農業科研機構的平均技術效率值為0.581，因此，農業科研機構的科技運行效率還有較大的提升空間。按機構學科領域分，水產學學科的效率值最高(TE Score=2.8679)。按機構服務的國民經濟行業分，漁業的效率值最高(TE Score=1.9011)。

(2)運用MaxDEA 6.0軟件利用超效率模型對各省(市、區)農、林、牧、漁業農業科研機構的綜合運行效率進行測算，其中效率值大于1的有天津(5.976)、吉林(4.070)、貴州(2.862)、寧夏(1.975)、北京(1.805)、遼寧(1.181)。

(3)從規模效率和規模收益狀態來看，全國農業科研機構規模效率的平均值是0.6863，有87%的省(市、區)的規模收益是遞減的。

4.2 建議

以上結果只是根據所得數據資料測算的農業科研機構的科技運行效率，在進行效率評價時必須充分考慮到可得性、客觀性、定量與定性結合等原則，科學分析農業科技創新過程，構建適合農業科研機構的指標評價體系和模型，根據農業科研機構的科技創新型、科學創新型、技術創新型、經營主導型、基礎實力型、相對劣勢型等不同類型提出相應的管理措施，以便實現分類指導和科學管理[7]，具體建議如下。

(1)重視農業科技資源配置的結構調整。農業科技資源主要集中在傳統的大田作物的種植業，而在畜牧、水產及特色經濟作物等領域則嚴重不足。農業科技資源向產后環節和林業、畜牧業等非種植業的優化配置將有利于農業科技創新效率的提升[8]。合理調控種植業科研機構的發展規模，優化其科技人員結構，使其與管理系統內其他科研機構相輔相成，共同促進我國農業經濟的協調發展[9]。

(2)開展農業科技計劃績效評價。國外發達國家的科技評價起步較早，形成了較為科學合理的績效評價制度，在立法、評價體系、獨立評價和信息反饋等方面積累了較好的經驗[10]。開展農業科技計劃績效評價有利于科學合理地配置農業科技資源，進一步提高農業科技的創新能力[10]。而中國在農業科技計劃評價方面，尚沒有形成科學、系統的績效評價制度，急需在學習國外先進經驗的基礎上開展本土化的理論和實踐上的探索公開績效評價結果，有利于社會公眾了解農業科技計劃的績效管理水平和管理實效，進而對農業科技資源的配置和使用情況進行監督。

(3)加強農業科技協同創新。組建農業科技創新聯盟，建立農業科技協同創新的機制。增強涉農科研機構、農業高等院校和相關企業間的交流與合作，建立形式多樣的產學研協問創新的技木合作機制，提高各參與主體在科技人才、科技信肩、和技術成果等方面的共享水平，促進農業科技成果轉化應用水平的提高。

[1] 劉北樺. 提高農業資源利用效率，促進現代農業發展.中國農業資源與區劃， 2012, 33(6): 1～3

[2] 楊傳喜， 黃珊，徐頑強.中國農業科研機構的科技運行效率分析.科技管理研究, 2013，(4)： 121～126

[3] 中華人民共和國國家統計局.2009第二次全國R&D資源清查資料匯編.北京：中國統計出版社， 2011

[4] 楊傳喜. 農業科技資源配置效率問題研究.武漢：華中農業大學， 2011

[5] 成剛. 數據包絡分析方法與MaxDEA軟件.北京：知識產權出版社， 2014

[6] 侯智慧， 梅連杰，侯安宏.內蒙古農業資源配置效率分析.中國農業資源與區劃， 2014, 35(3): 71～77

[7] 姜麗華， 謝能付，劉世洪.農業科研機構科技創新能力評價研究.中國農學通報, 2015，(26)： 266～273

[8] 張靜. 我國農業科技創新能力與效率研究——基于區域比較視角的研究.咸陽：西北農林科技大學， 2011

[9] 陳祺琪， 張俊飚.農業科技人力資源與農業經濟發展關系分析——基于種植業科研機構的視角.科技管理研究， 2015，(13)： 90～97

[10]李敬鎖， 牟少巖，趙芝俊.國外經驗對中國農業科技計劃績效評價的啟示.世界農業， 2013，(2)： 14～16

ANALYSISONAGRICULTURALSCIENCEANDTECHNOLOGYRESOURCEALLOCATIONEFFICIENCYBASEDONTHESECONDNATIONALR&DRESOURCEINVENTORY*

YangChuanxi，WangYameng

(School of Management, Guilin University of Technology, Guilin, Guangxi 541004, China)

The allocation efficiency of agricultural science and technology resource determines the operation efficiency of agricultural science and technology system. The efficiency of agricultural science and technology system is conductive to improve the efficient use of agricultural science and technology resources, enhance the ability of agricultural science and technology innovation, and accelerate the process of agricultural modernization. Based on the data of the second national R&D resource inventory in 2009, this paper estimated the allocation efficiency of the agricultural department of agricultural research institutions and analyzed the scale compensation to provide policy reference for the agricultural science and technology management department. It constructed input and output index system of science and technology resource allocation efficiency, selected six input and output indicators such as the scientific and technological personnel, science and technology funding and scientific and technological achievements, and measured the comprehensive efficiency, pure technical efficiency, scale efficiency of the natural science and technology research institutions by the data envelopment analysis method (DEA). The results showed that the average efficiency was 0.581, it indicated the science and technology operation efficiency was low. Technical efficiency score of the Department of Fisheries was 2.8679. The comprehensive operation efficiency of agricultural, forestry, animal husbandry and fishery agricultural research institutions was greater than 1 in Tianjin, Jilin, Guizhou, Ningxia, Beijing, Liaoning. The average scale efficiency was 0.686. The region of inefficiency in DEA occupied 56% of the whole nation, where the technical efficiency was lower than the national average. Finally, it put forward some countermeasures such as increasing investment in research, adjusting the structure of agricultural science and technology resource allocation, controlling the development scale of crop research institutions, optimizing the structure of its scientific and technical personnel, and promoting the collaborative innovation of agricultural science and technology.

R&D resource inventory; agricultural research institution; science and technology resources; allocation efficiency; returns to scale

S-3; F323.3

A

1005-9121[2017]07126-09

10.7621/cjarrp.1005-9121.20170720

2016-06-29

楊傳喜(1977—)，男，河南信陽人，博士后、副教授。研究方向：農業科技資源管理。Email：ycx107@163.com

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國家自然科學基金重點項目“現代農業科技發展創新體系研究”(71333006)； 國家自然科學基金項目“基于復雜適應系統理論農業科技資源配置結構效應及優化的計算實驗研究”(71463011)； 中國博士后科學基金特別資助項目“復雜適應系統視角的農業科技資源配置結構效應與優化”(2014T70707)