水产技术推广资源配置效率及其区域差异分析

陈汝佳，王鹏，许红，白淑艳，王平平

（中国水产科学研究院黑龙江水产研究所，黑龙江 哈尔滨150070）

水产技术推广资源配置效率及其区域差异分析

陈汝佳，王鹏，许红，白淑艳，王平平

（中国水产科学研究院黑龙江水产研究所，黑龙江 哈尔滨150070）

渔业在我国国民经济中占有重要地位和作用，水产技术推广体系是保证我国渔业持续健康发展的基础。本文采用数据包络分析（data envelopment analysis，DEA）中的BCC模型分析2013—2015年全国各地区的水产技术推广资源配置效率，以探究我国各地区水产技术推广资源配置效率的差异。结果表明，我国水产技术推广资源整体配置效率不高，区域间的配置效率差异明显，中南地区水产技术推广资源配置综合效率、纯技术效率和规模效率都高于全国平均水平，东北地区低于全国平均水平。建议通过增加水产技术推广资源总量、因地制宜的配置水产技术推广资源、建立水产技术推广体系联合协作工作机制等方法来提高水产资源配置效率。

水产技术推广；资源配置效率；DEA模型

随着全国渔业产值占农业产值比重的不断攀升，渔业已成为农业经济的重要增长点。2011年全国渔业产值占农业产值的比重为9.31%，2013年为9.90%，2014年为 10.10%，2015年为 10.20%[1]。

水产技术推广体系是保证我国渔业持续健康发展的基础，关系到我国渔业产业结构调整、渔民增加收入和现代化渔业发展。针对目前我国水产技术推广资源配置中存在的问题探索水产技术推广资源的合理配置方式，对提高资源配置效率及促进渔民增收具有重要意义。

目前，有关农业科技资源配置效率的合理性已有研究。杨传喜等[2]着重分析农业科技资源配置自身的复杂性和配置过程的复杂性。董明涛[3]采用DEA法测算我国2009－2011年农业科技创新资源的配置效率，发现我国大部分地区的农业科技创新资源配置效率都处于无效状态，区域配置效率差距较大。陈祺琪等[4]应用Dagum分解的基尼系数分析中国农业科技资源配置能力的区域差异，发现区域内（间）农业科技资源配置能力差异明显，中国农业科技资源配置能力的差距主要来于区域间的差异。肖碧云[5]基于DEA模型测算我国31个省份的农业科技创新资源配置效率，发现我国农业科技创新资源的配置效率整体水平不高，省际间农业科技创新资源配置效率差距较为明显。针对渔业科技资源配置的研究相对缺乏，仅有赵蕾和杨子江[6]2007年在分析渔业科技资源配置现状的基础上，从帕累托最优的经济学角度，阐述基于可持续发展的四条渔业科技资源优化配置路径。水产技术推广是渔业科技与生产的桥梁，又由于我国幅员辽阔，区域经济发展水平、科技能力、资本投入、自然环境等要素的差异导致水产技术推广资源配置的不均衡，水产技术推广资源配置效率有待深入研究。本文从区域经济学视角，采用DEA模型定量分析2013－2015年我国30个省市、自治区（不包括西藏自治区）水产技术推广资源的配置效率，深入剖析水产技术推广资源配置效率的分布差异。

1 研究方法及数据

1.1 数据来源和指标选取

数据来源于《中国渔业统计年鉴》（2014-2016）。本文统计2013－2015年度我国30个省市、自治区（不包括西藏自治区）水产技术推广体系相关指标的数据，用于测算2013－2015年度各区域水产技术推广资源配置效率。

水产技术推广资源是指在水产技术推广活动中人力、物力和财力的总和，是水产技术发展的物质基础，各类资源通过相互作用和影响使得水产技术推广体系呈现出动态、有机的特征。水产技术推广资源配置效率是指各类水产技术推广资源在水产技术推广活动中的投入产出比，配置效率最优就是投入产出比为1，当配置效率小于1时，在产出能力保持不变的情况下，通过减少资源投入来达到配置效率最优；在资源投入不变的情况下，通过增加产出来达到配置效率最优。本文充分考虑指标体系设计的科学性、数据的可获得性及数据包络分析方法对数据的要求，借鉴相关领域的研究成果[7-9]，从投入产出的角度设计水产技术推广资源配置综合评价指标体系（图1）。

图1 区域水产技术推广资源配置综合评价指标体系Fig.1 The comprehensive evaluation index system of regional fisheries technical extension resource allocation

水产技术推广资源投入指标包括人力、财力和物力（图1）。人力资源指标中以技术人员占总的水产技术推广机构的实有人数比例表示技术人员投入的情况，本科及以上人员占总的水产技术推广机构的实有人数比例表示技术推广人员的文化程度，高级专业技术职称占总的水产技术推广机构的实有人数比例表示技术水平。财力资源指标中以人员经费表示政府对水产技术推广工作的基本保障，业务经费表示政府对水产技术发展的支持力度。物力资源指标中以推广机构数表示水产技术推广的基础建设情况，示范基地个数表示水产技术推广业务发展情况。产出指标包括渔民人均纯收入和受益农户数。渔民人均纯收入表示渔民增收情况，受益农户数表示水产技术推广的惠及范围。

1.2 研究方法

表1 各区域水产技术推广资源配置效率Tab.1 Resource allocation efficiency of fisheries technology extension in different regions

本文采用的数据包络分析（Data envelopment analysis，DEA）法。是由 Charnes、Cooper和 Rhodes[10]创建的研究多投入、多产出的多个决策单元（Decision making unit，DMU）的效率评价方法，主要通过CCR模型和BBC模型进行计算。CCR模型是假设生产过程属于规模报酬不变，即当投入量以一定比例增加时，产出量应以同比例增加。该模型可得出决策单元的技术效率（TE）。然而，实际的生产过程不可能仅存在规模报酬不变的情况，还存在规模报酬递增和规模报酬递减的情况。为分析决策单元在规模报酬变化时的情况，1984年Banker、Charnes与Cooper[11]提出可变规模收益的模型，被称为BCC的模型。BCC的模型将技术效率（TE）分解为纯技术效率（PTE）和规模效率（SE），即：TE=PTE×SE。

本文选用BCC模型对2013－2015年度我国30个省市、自治区（不包括西藏自治区）水产技术推广资源配置效率进行测度。

2 水产技术推广资源配置效率测评

本文运用DEAP2.1软件对2013－2015年度我国30个省市、自治区（不包括西藏自治区）水产技术推广资源配置效率进行测度，得出各决策单元的水产技术推广资源的配置相对效率，包括技术效率（TE）及分解的纯技术效率（PTE）、规模效率（SE）和规模报酬状况（RTS），结果见表1。

由表1可知，2013－2015年我国水产技术推广资源配置的整体技术效率（TE）均值、纯技术效率均值（PTE）和规模效率（SE）均值均小于1，说明还应加大人力、财力、物力等资源要素的投入，使水产技术推广资源配置效率最优。

根据我国渔业发展各区域的地理位置不同，结合中国渔业统计年鉴的统计口径，参考相关文献，将我国划分为东北、华北、华东、中南、西南及西北六区。东北区包括辽宁、吉林、黑龙江；华北区包括北京、天津、河北、山西、内蒙古；华东区包括上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东；中南区包括河南、湖北、湖南、广东、广西、海南；西南区包括重庆、四川、贵州、云南；西北区包括陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆[4]。各区域水产技术推广资源配置效率平均值（2013－2015年）见表2。

由表2可知，全国水产技术推广资源配置的综合效率均值为0.858，纯技术效率均值为0.941，规模效率均值为0.909。相对全国平均水产而言，新疆、江西、浙江、云南、辽宁、安徽、山西、山东、广东、黑龙江、福建、河北、甘肃等13个省份低于综合效率均值，占总省份数的43.33%。从资源配置综合效率总体来看，中南区＞西南区＞华北区＞华东区＞东北区＞西北区。云南，安徽、四川、辽宁、黑龙江、广东、山东、河北、福建9个省份低于纯技术效率均值，占总省份数的30%。从纯技术效率总体来看，西北区＞中南区＞华东区＞西南区＞华东区＞东北区。云南、安徽、陕西、福建、浙江、宁夏、黑龙江、内蒙古、新疆、江西、山西、河北、甘肃13个省份低于规模效率均值，占总省份数的43.33%。从规模效率总体来看，中南区＞西南区＞华东区＞东北区＞华北区＞西北区。

表2 各区域水产技术推广资源配置效率平均值（2013－2015年）Tab.2 Average efficiency of resource allocation of fisheries technology extension in each region （2013－2015）

以上结果说明，我国水产技术推广资源配置效率不高，各区域间的配置效率存在一定差距。我国中南地区的水产技术推广资源配置的综合效率、纯技术效率和规模效率都高于全国平均水平，东北地区的水产技术推广资源配置的综合效率、纯技术效率和规模效率都低于全国平均水平。

2.1 DEA有效区域

由表2可知，2013－2015年间我国30个省市、自治区中，7个地区的区域规模报酬不变，技术效率（即综合效率）平均值为1，即水产技术推广资源配置DEA有效的省市分别是北京、天津、湖北、湖南、广西、海南、青海，占总省份数量的23.33%。中南区DEA有效的省份最多，有4个，占总DEA有效省份数量的57.14%。这7个省份处于规模报酬不变阶段，其投入产出比已达到最优状态，也就是说，这7个区域的水产技术推广资源配置综合效率相对最优，位于生产前沿。

2.2 DEA弱有效区域

如表2所示，2013－2015年8个省份的水产技术推广资源配置效率均值处于DEA弱有效区域，即纯技术效率均值为1，规模效率均值小于1。这8个省份是山西、内蒙古、吉林、上海、江苏、贵州、陕西，宁夏，占总省份数量的26.67%。这些省份处于DEA弱有效区域，说明其配置效率部分有效，规模效率均值无效是造成这8个地区技术效率均值非有效的直接原因。

2013－2015年水产技术推广资源配置效率均值处于DEA弱有效区域的8个省份中，5个省份在2015年属于规模递增的省份，包括山西、内蒙古、吉林、陕西、宁夏（表1）。这5个省份的渔民人均纯收入和收益农户数都低于全国平均水平，相关部门应扩大这些省份的水产技术推广资源的规模，因地制宜，合理布局。处于弱有效区域的8个省份中，2015年属于规模递减的省份有上海、江苏（表1），要实现这2个省份的规模经济应减少水产技术推广资源的投入规模。贵州省2013年水产技术推广资源配置处于规模递增阶段，通过适当扩大规模，2014年和2015年均达到配置效率最优。

2.3 DEA无效区域

DEA无效区域指纯技术效率均值与规模效率均值均小于1的区域。由表2可知，处于DEA无效区域的有15个省份，即河北、辽宁、黑龙江、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、广东、重庆、四川、云南、甘肃、新疆，占总省份数量的50%。说明这些地区投入的水产技术推广资源没有得到充分利用，产出相对较低。

在2013－2015年间，处于DEA无效区域的15个省份中，河北、辽宁、福建、江西、山东、广东、甘肃处于规模递增阶段（表1），说明它们的水产技术推广资源的投入规模相对较小，具有较大发展潜力，可通过加大水产技术推广资源的投入量和扩大投入规模，来提高这类地区的水产技术推广资源的配置效率。2015年，黑龙江、安徽、重庆、云南、新疆5个省市处于规模递增阶段，浙江处于规模递减阶段（表1）。2013－2014年河南处于规模递增阶段，通过合理调整，2015年其水产技术推广资源配置效率处于最优状态。

3 结论与建议

本文采用DEA方法，测算我国30个省市、自治区（不包括西藏自治区）2013－2015年的水产技术推广资源配置效率，得出如下结论：

（1）2013－2015年间，我国中南地区的水产技术推广资源配置的综合效率（TE）、纯技术效率（PTE）和规模效率（SE）高于全国平均水平，东北地区低于全国平均水平。2013－2015年我国整体水产技术推广资源配置的技术效率均值、纯技术效率均值、规模效率均值均小于1，说明我国整体水产技术推广资源配置效率还未达到最优，各省份之间还存在一定差距。

（2）2013－2015年间，我国30个省市、自治区中，处于水产技术推广资源配置DEA有效的省份是北京、天津、湖北、湖南、广西、海南、青海，占总省份数量的23.33%。处于DEA弱有效区域的省份是山西、内蒙古、吉林、上海、江苏、贵州、陕西，宁夏，占总省份数量的26.67%。处于DEA无效区域的省份是河北、辽宁、黑龙江、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、广东、重庆、四川、云南、甘肃、新疆，占总省份数量的50%。

（3）2015年，有9个省份水产技术推广资源配置综合效率为1，达到配置效率相对最优，有18个省份水产技术推广资源规模效益递增，需扩大水产技术推广资源的投入规模。有3个省份处于规模效益递减阶段，应缩小水产技术推广资源的投入规模，根据各省份发展水平的差异，通过合理配置水产技术推广资源达到配置最优。

为提高水产技术推广资源配置效率，本文提出以下几点建议：

（1）增加水产技术推广资源总量

随着《农业技术推广法》的实施，增加水产技术推广体系投入成为必然趋势，可通过健全水产技术推广体系人才管理机制，拓宽水产技术推广资金渠道，加强水产技术推广机构及相关示范基地和实验室的条件建设，推进水产技术推广信息系统平台建立等方面增加水产技术推广资源投入总量。

（2）因地制宜配置水产技术推广资源

各地区的水产技术推广资源配置效率存在较大差异，应根据各地区的水产技术推广规模和发展情况，在考虑总量配置合理的前提下，科学合理配置各区域水产技术推广资源。

（3）建立水产技术推广体系协同机制

加强各地区间水产技术推广业务的联系，积极与科研院所、高校、龙头企业、社会团体等组织建立一条产、学、研、推、用一体化的协同工作机制，提高信息资源共享水平，技术创新水平和科技成果转化水平。

［1］农业部渔业渔政管理局.中国渔业统计年鉴［M］.北京:中国农业出版社,2016.

［2］杨传喜,徐顽强,王敬华.基于复杂适应系统理论的农业科技资源配置研究［J］.系统科学学报,2013（1）:81-83.

［3］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,2014,28（2）:53-58.

［4］陈祺琪,张俊飚,程琳琳,等.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）:110-123.

［5］肖碧云.基于DEA模型的我国农业科技创新资源配置效率研究［J］.吉林农业科技学院学报,2016,25（4）:62-65.

［6］赵蕾,杨子江.我国渔业科技资源优化配置路径探讨［J］.中国渔业经济,2007（5）:37-41.

［7］杨传喜,徐顽强.湖北农业科研机构科技资源结构与配置效率研究［J］.科研管理,2015（S1）:377-384.

［8］范斐,杜德斌,李恒.区域科技资源配置效率及比较优势分析［J］.科学学研究,2012,30（8）:1198-1205.

［9］陈念东,黄森慰,潘长风.农业科技资源配置公平度测算与分析:基于福建省的调查数据［J］.科技和产业,2013,13（2）73-76.

［10］Charnes A,Cooper W W and Rhodes E.Measuring the efficiency of decision making units［J］.European Journal of Operational Research,1978,2（6）:429-444.

［11］Banker R D,Charnes A and Cooper W W.Some models for estimating technical and scale efficiencies in data envelopment analysis［J］.Management Science,1984,30:1078-1092.

Analysis of Efficiency of Resource Allocation and Regional Differences in Fisheries Technology Extension

CHEN Ru-jia,WANG Peng,XU Hong,BAI Shu-yan,WANG Ping-ping
（Heilongjiang River Fisheries Research Institute,Chinese Academy of Fishery Sciences,Harbin 150070,China）

Fisheries play an important role in the national economy in China,and the fisheries technology extension system is the foundation to ensure the sustainable and healthy development of Fisheries in China.In this paper,allocation efficiency of fisheries technology promotion resources was calculate and analyzed in various regions from 2013 to 2015 by a BCC model in data envelopment analysis（DEA）in order to explore the differences in the allocation efficiency of fisheries technology promotion resources in various regions in China.The results showed that the allocation efficiency of fisheries technology extension resources is not high in China,and obvious differences in regions.There was higher technical efficiency,pure technical efficiency and scale efficiency of fishery technology extension resources allocation in South Central China than the national average value,and lower in the northeast region than the national average value.It is suggested that the allocation efficiency of fisheries technology extension be improve by increase in the total amount of fisheries technology promotion resources，by setting up the technology promotion resources according to local conditions,and by establishment of cooperative working mechanism of fisheries technology extension system.

fisheries technology extension;resource allocation efficiency;DEA model

F323.3 文献识别码：A

1005-3832（2017）05-0057-06

2017-04-28

陈汝佳（1988-），女，助理研究员，硕士，从事科研事业单位人力资源管理研究.E-mail：ruthchenrujia@126.com

王鹏，副研究员.E-mail：wapg911@126.com