農業科研機構對外科技服務效率差異性研究

楊傳喜，王修梅

（桂林理工大學商學院,廣西桂林 541004）

農業科技服務是農業科學技術與農業科技成果轉化之間的橋梁，對于提高農業生產率具有重要作用［1-2］。目前，我國農業面臨著農業科技成果與產業實踐相脫節問題，農業科技成果轉化率平均水平僅為 47.24%［3］,這與我國農民文化素質不高、農業科技的有效需求較低有關［4］。農業科技服務是打通農業科技成果轉化“最后一公里”通道的有效途徑［5］。現階段，我國農業科技服務體系存在體制不健全、服務效率不高、推廣模式雙重性等問題［6-8］。目前對科技服務的研究主要從科技服務效率和科技服務公益性等視角展開，如王力平等［9］利用數據包絡分析（DEA）-Malmquist 指數對京津冀科技服務效率進行測算；許水平等［10］運用DEA 模型對江西省生產力促進中心的服務效率進行測算；黃玉銀等［11］從公益性視角探討我國農業科技服務體系存在的問題；盧沖等［12］運用案例分析法探究我國農戶對于科技服務的滿意度。雖然也有學者對農業科技服務效率進行研究，但主要局限于特定省份或影響因素分析，針對農業科研機構對外科技服務效率的研究還比較欠缺。本文著重探討農業科研機構對外科技服務效率的差異情況，測算不同省份、分行業、分隸屬農業科研機構對外科技服務效率，比較其差異性并洞察其動態變化，找出差異的原因，并提出相應的改進建議。

1 研究方法、指標選取與數據來源

本文基于各年度我國農業科研機構對外科技服務的截面數據測算其超效率值，利用2011—2017 年農業科研機構對外科技服務的面板數據測度分區域、分行業、分隸屬的農業科研機構對外科技服務效率動態變化。

本文選取我國30 個省、自治區、直轄市（未包括陜西省和港澳臺地區）作為研究決策單元,因為陜西省農業科研機構涉及到與高校合并等因素，所以不將其納入研究對象中。其中，青海省農業科研機構2016 年的產出數據缺失較多，以其2015 年和2017 年數據的平均值來替代，2011 年、2012 年產出數值與實際情況有較大偏差就用2013—2016 年的平均值來代替。按照傳統行政區劃，30 個省份分為6個區域:華北區、東北區、華東區、中南區、西南區、西北區。

本文選取科技服務人員、農業科技活動經費內部支出作為投入指標，科技成果示范性推廣工作、科技培訓工作、其他科技服務作為產出變量（如表1）。其中，其他科技服務具體包括：用戶提供可行性報告、技術方案、建議及進行技術論證等技術咨詢工作，地形、地質和水文考察、天文、氣象和地震的日常觀察，為社會和公眾提供的服務。所用數據來自《全國農業科技統計資料匯編》（2011—2017 年）。

表1 農業科研機構對外科技服務效率評價指標體系

由于 DEA 模型測算農業生產效率選取的投入和產出變量之間需滿足“同向性”假設，因此需對本文選取的變量進行同向性檢測。本文采用 Pearson 相關性檢驗方法對投入和產出變量進行檢驗，如表 2檢驗結果顯示，30 省（區、市）農業科研機構（以下簡稱“樣本農業科研機構”）對外科技服務的投入與產出項之間的相關系數均為正數，P值反映出它們在1%的顯著性水平下通過了檢驗，說明本文選擇的農業生產投入、產出指標符合同向性原則。

表2 樣本農業科研機構對外科技服務相關指標Pearson 檢驗結果

2 農業科研機構對外科技服務效率的測度與分析

2.1 基于截面數據的對外科技服務超效率測算

本文運用MaxDEA 軟件測算樣本農業科研機構對外科技服務效率，結果見表3 所示。（1）各年度間，各省份的效率值差異較大。2011 年，對外科技服務效率值排在前五的是青海、山西、貴州、重慶、西藏。相對而言，青海省農業科研機構的對外科技服務效率較高，然而，在2012—2014 年間，青海省農業科研機構的對外科技服務效率值出在現波動中下降的趨勢，2014 年的效率值僅有0.39，之后兩年又有所提升，說明不同年份間其對外科技服務效率存在一定程度的變動。（2）從六大區域來看，超效率值由小到大依次為中南地區、東北地區、華東地區、西北地區、華北地區、西南地區，一定程度反映國家對于以農業為主區域的科技服務投入力度相對較大，由于西南地區科技服務體系的輻射強度較大，使整個西南地區的對外科技服務效率值較高。（3）整體上，農業科研機構對外科技服務效率值較大的地區多是農業大省和西部牧業較為發達地區（如山西、寧夏）。其中，樣本農業科研機構對外科技服務效率的平均值為0.55，北京、上海、江蘇的平均值分別為0.30、0.21、0.27，遠低于全樣本的平均值；對外科技服務效率值較低的省份多是經濟相對較為發達的地區，也說明這些地區農業科研機構的農業科技人力、財力資源使用效率相對較低，對外科技服務效果不夠明顯。

表3 2011—2017 年樣本農業科研機構對外科技服務效率值

表3（續）

表3（續）

按管理系統分，以不同細分行業為決策單元進行超效率測算，結果見表4 所示。其中，農業科研機構對外科技服務超效率平均值大小依次為農墾、農機化、漁業、種植業、畜牧業。農墾業對外科技服務效率值較高的原因主要在于其擁有運作效率相對較高的農業技術推廣服務體系，從而更有利于促進科技成果的轉化；畜牧業對外科技服務效率平均值最小，主要在于畜牧業對科技人力、財力資源需求相對較大，但用于科技推廣的經費相對不足，科技服務人員人數較多，而基層科技服務人員自身能力也有待提升，科技推廣培訓工作也需要進一步加強。此外，在不同的年份，細分行業之間農業科研機構對外科技服務效率值有較大的差異。其中，農機化的超效率值在2011 年僅為0.67，之后有所增加；農墾業的超效率值整體呈下降趨勢；畜牧業超效率值在0.65 左右；2011 年、2012 年漁業和種植業科研機構對外科技服務效率值較低，主要在于其農業科技人力、財力資源配置不夠合理，存在一定程度的錯配。

表4 2011—2017 年細分行業樣本農業科研機構對外科技服務效率值

按隸屬關系分，以農業部所屬、省（區、市）屬和地市屬農業科研機構為決策單元進行超效率測算，結果見表5 所示。（1）地市屬農業科研機構的對外科技服務效率值最大，省（區、市）屬的效率值最小且在2012 年僅為0.41，說明省（區、市）屬農業科研機構對外科技服務的投入和產出失衡；農業部所屬科研機構在2011 年和2014—2017 年的對外科技服務效率值都大于1 且有上升趨勢，體現出科技資源利用效率有所提高。（2）農業部所屬科研機構的對外科技服務效率變化大致呈“U”狀態，2011 年效率值是1.34，之后兩年下降到1 以下，隨之持續攀升，到2017 年達到1.30；省（區、市）屬科研機構的對外科技服務效率值是一種波動的狀態但大多數都大于1，2012 和2017 年的效率值分別為0.41、0.77；地市屬科研機構的對外科技服務效率值連續7 年最大，說明在有限的科技資源條件下其投入和產出比例達到一種相對理想的狀態。

表5 2011—2017 年各隸屬樣本農業科研機構對外科技服務效率值

農業部所屬3 家農業科研機構對外科技服務效率值如表6 所示。其中，中國農業科學院對外科技服務超效率值呈現一定下降趨勢，由2011 年效率值1.76 下降到2017 年0.68，主要原因在于財政投入的減少、專業科技服務人員的相對匱乏和推廣規模適度縮小；中國熱帶作物科學院（以下簡稱“中國熱作院”）對外科技服務超效率值是波動上升的，2014 年的效率值達到最大為4.05，說明其將科技人力、財力利用達到比較理想水平從而促進了科技服務數量增加、質量改善，使投入和產出的比例達到適度水平，進而效率值較大；中國水產科學院對外科技服務超效率值處于上升狀態，2014 年的效率值達到最大為2.62，說明中國水產科學院的科技人力、財力資源配置較為合理，投入和產出達到相對均衡狀態，進而使效率值不斷上升。

表6 2011—2017 年農業部所屬樣本農業科研機構對外科技服務效率值

2.2 基于面板數據的對外科技服務全要素生產率及其分解

基于2011—2017 年樣本農業科研機構對外科技服務的面板數據，運用DEAP2.1 軟件測算對外科技服務全要素生產率及其分解，見表7 所示。樣本農業科研機構對外科技服務效率變動存在較大差異（年平均增長幅度為1%），技術效率指數年均增幅為8%，而技術進步指數年均下降7%。其中，浙江、北京等16 個省份農業科研機構的對外科技服務全要素生產率值出現不同程度的提升，其中北京市農業科研機構對外科技服務全要素生產率增長幅度最大（平均增長幅度為23%）,增長的主要原因在于技術效率指數的不同程度提升；山西、內蒙古、黑龍江等14 個省份農業科研機構對外科技服務全要素生產率出現不同程度的下降，其中下降幅度最大的為內蒙古（平均下降幅度為38%），內蒙古、黑龍江、安徽、江西、貴州5 個省份農業科研機構對外科技服務全要素生產率下降是技術進步指數和技術效率指數都不同程度下降引致的。從技術效率變化來看，大部分省分農業科研機構對外科技服務技術效率變化主要是純技術效率指數變化引起的，作用的大小有差異。

表7 2011—2017 年樣本農業科研機構對外科技服務效率的動態變化

表7（續）

如表8 所示，細分行業樣本農業科研機構對外科技服務全要素生產率年均下降28%，主要在于技術進步指數大幅度降低引起的（年均下降幅度高達32%）；具體行業的下降幅度存在較大差異，從技術效率來看，畜牧業為0.96，而其他行業都大于或等于1，所有行業的技術進步指數均小于1，因此，更應該注重技術進步指數的改善，從而促使全要素生產率得以提升。分隸屬樣本農業科研機構對外科技服務全要素生產率年均下降33%，是技術效率指數和技術進步指數同時下降引起的，下降幅度年均分別為1%、32%，說明技術進步的下降對全要素生產率的下降起主要作用，但農業部屬、省（區、市）屬和地市屬農業科研機構下降比例具有較大差異，下降幅度年均分別為29%、34%、37%；技術效率指數變化不大，而技術進步指數下降明顯，因此必須著力提升技術進步指數。中國水產科學院對外科技服務全要素生產率年均上升1%主要是技術效率指數提升（年均增幅33%）的結果，中國熱作院對外科技服務全要素生產率的下降（年均降幅22%）主要是技術進步指數下降引起的，中國農業科學院對外科技服務全要素生產率下降（年均降幅14%）是技術效率指數與技術進步指數同時下降導致的，總體來看，農業部所屬的3 家農業科研機構對外科技服務全要素生產率年均下降12%，其中技術效率指數年均上升9%（純技術效率年均上升1%、規模技術效率年均上升8%）；技術進步指數還有很大提升空間，說明農業部所屬農業科研機構的管理形式、組織方式、要素使用效率等仍有較大的改進余地。

表8 2011—2017 年樣本農業科研機構對外科技服務效率的動態變化

3 結論與啟示

通過測算2011—2017 年我國不同省（區、市）、分行業、分隸屬農業科研機構對外科技服務效率，本文得到以下結論:（1）各省份樣本農業科研機構對外科技服務效率值存在差別，超效率平均值在2011 年的0.49 到2017 年0.55，說明我國農業科研機構對外科技服務水平還有較大的提升空間；樣本農業科研機構對外科技服務全要素生產率年均上升1%，技術效率指數的增加起主要作用。（2）細分行業樣本農業科研機構對外科技服務效率呈上升趨勢，對外科技服務全要素生產率呈下降趨勢，技術進步指數下降是主要原因。（3）分隸屬樣本農業科研機構對外科技服務效率與全要素生產率都呈下降態勢，要結合具體行業特點有針對性地提升科技服務水平。（4）農業部下屬3 家農業科研機構的對外科技服務超效率值差異明顯，全要素生產率年均下降12%，說明其科技人力、財力資源配置效率和規模效率還有待提升。

綜合上述研究，本文可以得到如下啟示：（1）我國農業科研機構對外科技服務超效率值較高的是西北區、華北區、西南區，這些地區的農業科研機構應基于區域現有農業科技資源特點，保持對外科技服務的明顯優勢；中南區、東北區等地區農業科研機構更要因地制宜，優化本地區農業科技資源結構、糾正農業資源錯配，切實提升對外科技服務水平［13］。（2）農業科技協同創新尤為必要，應適度優化產業結構，合理調配農業科技人力、財力資源在漁業、種植業、畜牧業之間的投入，注重農業部屬、分隸屬等科研機構間的協同合作，組建特色鮮明的農業科技創新聯盟。（3）進行農業科技資源適度整合，完善科技創新機制，嘗試打破區域、行業、隸屬等界限，重視現代農業科技創新及推廣工作，著力實現農業科技服務目標［14］。（4）在農業科技服務業積極進行人才培育，制定改善科技服務人員待遇等政策，增強農業科技服務領域的吸引力和向心力，吸引更多的高素質人才加盟農業科技服務［15］。