中西部地区农业科技资源配置效率测算与分析

郑家喜,杨东

(中南财经政法大学工商管理学院,武汉430073)

中西部地区农业科技资源配置效率测算与分析

郑家喜,杨东

(中南财经政法大学工商管理学院,武汉430073)

为探究中国中西部地区农业科技资源配置效率的差异,文章应用DEA中的BCC模型,基于截面数据测算了2013年我国中西部地区农业科技运行的综合效率、规模效率和纯技术效率。基于1999—2013年面板数据运用DEA一Malmquist方法,测算了中西部地区农业科技运行中的技术效率、技术进步和全要素生产率。研究成果对农业科技管理部门制订合理的农业科技资源配置政策具有参考价值。

中西部地区;农业科技资源;配置效率;DEA

0 引言

农业科技运行效率评价是进行农业科技资源配置决策机制制定的前提,评价结果可以指导有关部门对农业科技资源进行有效的配置,充分发挥农业科技资源的作用,最终提升农业发展的质量。文献[1]选择并合成了农业科研机构产出绩效的指标,采用多元回归模型分析得出科研投入规模及结构影响农业科研机构的产出,发现农业生产还脱节于科研产出因此需要进一步加强科研产出在农业生产中的应用。文献[2]应用曼奎斯特指数方法测度了30个省(市、区)级农业科学院的科技资源配置效率。文献[3]利用向量误差修正(VEC)模型对我国农业科技创新资源投入与农业现代化的关系进行实证分析。文献[4]构建个体固定效应模型剖析农业科技创新资源配置效率的影响因素。本文是在以上研究的基础上,利用数据包络分析方法(DEA)中的BCC模型、DEA-Malmquist方法,分别运用截面数据和面板数据对中西部地区农业科技资源配置效率进行测算,并进行差异性的比较。

1 数据来源和指标选取

本文共选取18个省、直辖市及自治区作为研究的决策单元,中部地区分别为湖北、湖南、安徽、河南、江西、山西6省;西部地区分别为四川、云南、贵州、甘肃、青海、陕西6省,广西、西藏、内蒙古、新疆、宁夏5个自治区以及重庆直辖市。农业科技资源的拥有主体包括农业科研机构、农业高等院校、农业科学院和农业科技企业等,而农业科技企业从事农业科技活动相对较少,农业高等院校以教学为目的,仅部分科研工作涉及农业科技领域的研究[5]。因此本文运用农业科研机构和省级农业科学院的整合数据来反映各自省份的农业科技资源情况,其数据是经过对1999—2013年《全国农业科技统计资料汇编》等资料整理所得,该资料对中国农业科技人力资源、农业科技财力资源、农业科技物力资源及农业科技产出等进行了详尽的统计汇编,是研究中国农业科技方面的权威数据资料。

本文借鉴杨传喜(2011)的研究成果,选取科技论文的发表数量(含在国外期刊发表的论文)、科技著作的出版数量、专利授权数量作为农业科技产出的衡量指标。单位在职科技活动人员数量、科技活动经费支出数额作为农业科技投入的衡量指标。

2 基于截面数据的中西部地区农业科技运行效率测评

本文采用数据包络分析方法(DEA)中的BCC模型,基于2013年中西部地区农业科技投入与科技产出的截面数据,应用Deap2.1软件测算了中西部地区农业科技运行的综合效率、纯技术效率、规模效率和规模报酬,结果如表1(见下页)所示。

从表1可以看出,中西部地区、中部地区、西部地区农业科技运行综合效率平均值分别为0.843、0.836、0.847。由此可见,西部地区＞中西部地区＞中部地区,相对于综合有效率1而言,都还有很大的提升空间。中西部地区、中部地区、西部地区农业科技运行综合效率分解后的纯技术效率与规模效率的平均值分别为0.902和0.939、0.849和0.985、0.928和0.916,纯技术效率西部地区优于中部地区,而规模效率则是中部地区强于西部地区。

从中西部地区18个省份的农业科技运行综合效率值分析,综合效率为1(即综合有效)的有湖北、贵州、甘肃、宁夏4个省(区),占22.22%。换句话说,湖北、贵州、甘肃、宁夏4个省(区)的农业科技投入产出规模在中西部地区中是相对最优的,也就是位于“生产前沿面”上;综合效率非有效(即综合效率值小于1)的省份是余下的14个省(区),即中部地区的山西(0.772)、安徽(0.929)、江西(0.877)、河南(0.775)、湖南(0.660)5个省份,西部地区的重庆(0.651)、四川(0.790)、云南(0.837)、广西(0.924)、陕西(0.689)、青海(0.939)、西藏(0.738)、新疆(0.968)、内蒙古(0.628)9个省(市、区)。根据以上数据可以得知,中西部地区的农业科技运行效率相对较低,因此有必要进行农业科技资源配置的适度整合以便提升农业科技创新效率。数据包络分析方法所测算出来的是相对效率,也就是说运用内部的标杆所衡量出来的效率[6]。针对导致各自省份农业科技运行效率高低的深层次原因则需要结合科技环境、科技体制等多种因素进行综合分析。

表1 2013年中西部地区农业科技运行效率

纯技术效率值为1的有湖北、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏等8个省份,占中西部地区省份数量的44.44%;规模效率值为1的湖北、贵州、甘肃、宁夏。因此要在纯技术性率提升的同时,切实改变农业科技机构或科学院的适度规模,实现规模效率的持续改进。纯技术有效率而只是由于规模非效率导致整体技术非效率的地区有云南、陕西、青海、西藏,这4个省份农业科技运行效率的提高需要重视科研的规模与布局情况,而不是注重投入的技术性方面的利用效率。农业科研机构所处的规模报酬阶段决定了是扩大规模还是缩减规模以便提高科研的规模效率。由于内蒙古、云南、广西和四川4个省是处于规模报酬递减的阶段,所以要实现规模经济就应该减小科研投入的规模;与此相对,山西、安徽、江西、河南等10个省份则可以通过投入规模的适度扩张来实现规模经济。

山西、安徽、江西、河南、湖南、内蒙古、广西、重庆、四川、新疆等省份的农业科技运行综合技术效率小于1是纯技术效率值与规模效率值都小于1所引起的,因此必须从科技人员、科技资金冗余的调整以及科技管理政策调整等方面着手,同时根据所处的规模阶段进行合理调节,以便有所选择地有效配置既定的农业科技资源,达到高效利用的目的。

2.1 规模报酬不变情况下的技术效率

2009—2013年区域规模报酬不变的技术性率(Crste)平均值如表2所示。从区域规模报酬不变的技术性率平均值来看,2009—2013年,东部地区(0.96)＞全国(0.84)＞中部地区(0.83)＞西部地区(0.79)＞东北地区(0.73)。因此,中西部地区规模报酬不变的技术性率平均值都低于全国和东部的平均值,但是高于东北地区。

从全国31个省(市、区)Crste年度平均值来看,不同年份差异比较明显,2009年、2010年、2011年、2012年、2013年五年的Crste平均值分别为0.835、0.866、0.78、0.877、0.849,总体上呈上升趋势,一定程度反映了农业科研机构的科技运行效率随着改革的推进而不断得以提升。具体省(市、区)Crste的年度变化情况详见表2。

甘肃、青海的技术效率平均值均为1,是经济相对发达的北京(1)、上海(1)、江苏(1)、浙江(1)、福建(1)、山东(1)之外的少有的中西地区省份。Crste平均值在(0.9,1)的有河南、湖北、贵州、陕西和宁夏。山西的Crste平均值在(0.8,0.9),Crste平均值在(0.7,0.8)的有安徽、江西、湖南、广西、四川、云南、新疆等省(市、区),内蒙古自治区的Crste平均值最低只有0.388,西藏和重庆的技术效率平均值也相对较低,分别是0.667和0.594。

2.2 规模报酬可变情况下的技术效率

区域规模报酬可变的技术性率(Vrste)平均值如表2所示。从区域规模报酬可变的技术性率平均值来看,2009—2013年,东部地区(0.96)＞全国(0.87)＞中部地区(0.85)=西部地区(0.85)＞东北地区(0.76)。因此,中部与西部地区规模报酬可变的技术性率平均值相同,它们低于东部和全国的平均值,但高于东北地区。

表2 农业科研机构科技运行效率(2009一2013年)

全国31个省(市、区)2009年、2010年、2011年、2012年、2013年五年的Vrste平均值分别为0.874、0.906、0.817、0.89、0.869,虽然不同年度有小幅度的波动但总体趋势仍呈增长态势,具体省(市、区)规模报酬可变情况下的农业科研机构的技术效率(Vrste)的年度变化情况如表2所示。

2009—2013年,甘肃、青海、西藏、宁夏共10个省(市、区)的技术效率平均值均为1,是除了经济相对发达的北京、上海、江苏、浙江、福建、山东之外的农业科研机构运行效率比较理想的民族地区。Crste平均值在(0.9,1)的有河南、湖北、贵州、陕西。山西的Vrste平均值是0.892,Crste平均值在(0.7,0.8)的有安徽、江西、湖南、广西、四川、云南、新疆等省(市、区),内蒙古的Vrste平均值最低只有0.472,重庆(0.665)的技术效率平均值也相对较低。

2.3 规模效率

2009—2013年,农业科研机构的规模效率(scale)平均值如表2所示。从区域规模效率平均值来看,东部地区(0.994)＞中部地区(0.975)＞全国(0.962)＞东北地区(0.958)＞西部地区(0.932)。因此,中部地区规模效率平均值高于全国的平均值,而西部地区则低于全国的平均值。

2009—2013年,甘肃、青海的规模效率平均值均为1。Scale平均值在(0.9,1)的有安徽、江西、山西等13个省份,由此可见农业科研机构的规模效率在0.9以上的高达83.33%。说明经过科技管理领域的改革,农业科研机构的规模达到相对适度的水平,规模效益得以显现。西藏的规模效率平均值最低,只有0.667。内蒙古的Scale平均值(0.812)也相对较低。

从全国31个省(市、区)Scale年度平均值来看,规模效率提高的趋势非常明显,2009年、2010年、2011年、2012年、2013年五年的Scale平均值分别为0.947、0.952、0.956、0.981、0.978,作为农业科技创新重要主体的农业科研机构更应该有效地配置农业科技人力、财力、物力、信息等资源切实提升科技创新能力,从而促进现代农业的持续、协调、绿色发展。

3 基于面板数据的中西部地区农业科技运行效率测评

本节采用Malmquist方法,基于1999—2013年中西部地区农业科技投入与科技产出的面板数据,得到了中西部地区农业科技运行的Malmquist指数及其分解,如表3所示。累乘结果显示,技术效率提高了24.1%,而技术进步指数出现大幅度下滑30.1%,最终致使全要素生产率指数下降了13.1%。全要素生产率平均下降了1%,导致全要素生产率指数下滑的主要原因是技术进步指数的下降(2.5%),技术效率指数平均提升1.5%。

中西部地区农业科技运行效率的年度变化波动较大, 2001—2002年、2003—2004年、2005—2006年、2008—2009年、2010—2011年、2011—2012年度间,Malmquist指数提升的幅度分别为31.2%、46.1%、0.6%、13.7%、7.9%、2.2%; 1999—2000年、2000—2001年、2002—2003年、2004—2005年、2006—2007年、2007—2008年、2009—2010年、2012—2013年度间,Malmquist指数出现不同程度下滑,下降的幅度分别为14.6%、22%、13.4%、21.9%、2%、7.3%、10.7%、1.7%,如表3所示。1999年科技体制改革、科研机构转制一定程度影响了农业科技运行效率,政策影响到农业科技人员减少了用于农业科学研究的时间,进而影响科研成果的产出。2002年以后,国家科研体制改革的思路逐渐明晰,《农业科技发展纲要(2000-2010)》提出建立国家农业科技创新体系,2012年中央一号文件专门阐述了农业科技方面的问题及解决路径,中国农业科学院也实施了农业科技创新工程,使得农业科技的特色更加鲜明、竞争性经费与稳定性经费支持的比例趋于合理,对农业科技运行效率的提升发挥了关键性的作用。

表3 中西部地区农业科技运行效率(1999一2013年)

表4(见下页)中给出了中西部地区18个省份的农业科技运行全要素生产率及其分解情况,可以看出,中西部地区不同省份间农业科技运行效率差异明显。Malmquist指数大于1的有安徽、广西、重庆、湖北、四川、云南、青海、新疆等省(市、区),其全要素生产率平均提升的百分比分别为5.2%、6.9%、5.6%、4.6%、4.3%、7.7%、0.1%、5.9%,增长类型属于低增长型[7]。安徽、湖北、重庆、云南四省Malmquist指数的提升是技术效率和技术进步综合提高作用的结果,广西、四川、新疆三省全要素生产率提高得意于技术进步指数的提升,而青海Malmquist指数的提高主要是技术效率的增加。

技术效率的变化可以解释为处于前沿面下的省份学习位于前沿面上省份的管理方式、组织形式、要素利用效率、新技术运用能力、规模经济性等,这表明中西部地区农业科技管理水平等方面还有较大的提升机会。技术效率值大于或等于1的有山西、安徽、湖北、重庆、贵州、云南、西藏、甘肃、青海和宁夏,其中青海提升幅度最大(9.6%)。

技术进步对农业科技运行全要素生产率增长的促进作用不大明显,除安徽、湖北、广西、重庆、四川、云南、新疆等7个省份(占38.89%)的技术进步指数大于1,另外的11个省份(占61.11%)的技术进步指数都小于1,体现了科技体制改革等政策性方面的外部因素对农业科技资运行效率的影响力还有待加强。中西部地区技术进步指数年均下降2.5%。

规模效率指数大于或等于1的有山西、内蒙古、安徽、江西、河南、湖北、重庆、贵州、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆13个省份,这一定程度说明农业科技的规模达到相对适度的水平,因此,在保持合理规模的同时切实提升质量。

表4 中西部地区农业科技运行全要素生产率及其分解(1999一2013年)

4 结论

(1)利用2013年中西部地区农业科技投入与科技产出的截面数据,使用Deap2.1软件运算得到中部地区、西部地区农业科技运行综合效率平均值分别为0.836、0.847,西部地区的农业科技运行效率整体优于中部地区;中西部地区农业科技运行综合效率平均值仅为0.843,农业科技运行效率还有较大的提升空间。

(2)2009—2013年,农业科研机构规模报酬不变的技术效率平均值为0.84、规模效率平均值为0.962、模报酬可变的技术效率平均值为0.87。因此,可以通过深化农业科技体制改革,优化农业科技创新力量布局,开展农业科技计划绩效评价,注重农业科技协同创新,组建农业科技创新联盟等手段,切实提高农业科技资源的使用效率。

(3)1999—2013年,中西部地区农业科技运行的Malmquist指数及其分解累乘结果显示,技术效率提高了24.1%,而技术进步指数出现大幅度下滑30.1%,最终致使全要素生产率指数下降了13.1%。全要素生产率平均下降了1%,导致全要素生产率指数下滑的主要原因是技术进步指数的下降(2.5%),技术效率指数平均提升1.5%。中西部地区农业科技运行效率的年度变化波动较大。

[1]申红芳,廖西元,胡慧英.农业科研机构科技产出绩效评价及影响因素分析[J].科研管理,2010,(6).

[2]杨传喜,徐顽强,孔令孜,李小红,张俊飚.农业科学院科技资源配置效率研究——基于30个省级农业科学院的面板数据分析[J].南方农业学报,2015,(1).

[3]邢晓柳.我国农业科技创新资源投入与农业现代化的关系——基于v EC模型的实证研究[J].资源开发与市场,2015,(6).

[4]董明涛.我国农业科技创新资源的配置效率及影响因素研究[J].华东经济管理,2014,(2).

[5]陈祺琪,张俊飚,程琳琳,李兆亮.农业科技资源配置能力区域差异分析及驱动因子分解[J].科研管理,2016,37(3).

[6]杨传喜,黄珊,徐顽强.中国农业科研机构科技运行效率分析[J].科技管理研究,2013,33(4).

[7]杨传喜.农业科技资源配置效率问题研究[D].华中农业大学,2011.

(责任编辑/易永生)

G311

A

1002-6487(2016)20-0102-04

国家自然科学基金资助项目(71463011);国家社会科学基金资助项目(13BJy110)

郑家喜(1969—),男,湖北松滋人,教授,博士生导师,研究方向:农业经济。杨东(1992—),男,湖北武汉人,硕士研究生,研究方向:农村区域发展。