公平与效率视域下湖北省农业科技创新绩效研究

闵杰杰 黄俞儒

摘 要：以 2010-2020年湖北省农业科技创新投入和产出数据为样本，运用熵权法和Dagum基尼系数分解法，从空间差异考察了湖北省各地农业科技投入资源配置的公平性；运用 Malmquist模型测算了湖北省各地農业科技创新效率。结果表明：湖北省农业科技创新资源配置水平存在明显的空间差异，农业科技创新综合效率呈上升趋势，农业科技资源配置水平正向影响农业科技创新效率，但由于资源浪费等因素的影响，也出现了差异结果。因此，合理配置农业科技资源、注重规模效率有利于提高湖北省农业科技创新效率。研究结果可为改善湖北省农业科技创新效率提供一定的借鉴。

关键词：农业科技；资源配置能力；创新效率；Malmquist模型；分解的基尼系数

中图分类号：F323.3

文献标识码：A

doi：10.3969/j.issn.1672-2272.202308027

Research on Innovation Performance of Agricultural Science and

Technology in Hubei Province from the Perspective of Equity and Efficiency

Min Jiejie，Huang Yuru

（School of Management，Wuhan  Institute  of  Technology，Wuhan 430205，China）

Abstract：Used the input and output data of agricultural science and technology innovation in Hubei Province from 2010 to 2020 as samples，the entropy weight method and Dagum Gini coefficient decomposition method were used to investigate the allocation fairness of agricultural science and technology input resources in Hubei province from the perspective of spatial differences. Malmquist model was used to measure the innovation efficiency of agricultural science and technology in Hubei province. The results show that there are obvious spatial differences in the allocation level of agricultural science and technology innovation resources in Hubei province， and the comprehensive efficiency of agricultural science and technology innovation is on the rise. The allocation level of agricultural science and technology resources positively affects the development of local agricultural science and technology innovation efficiency， but there are also different results due to the impact of resource waste and other factors.  Therefore， rational allocation of agricultural science and technology resources and emphasis on scale efficiency are conducive to improving the efficiency of agricultural science and technology innovation in Hubei Province. The research results can provide some reference experience for the improvement of agricultural science and technology innovation in Hubei province.

Key Words：Agricultural Science and Technology; Resource Allocation Ability; Innovation Efficiency; The Malmquist Model; Decomposition of the Gini Coefficient

0 引言

“中国农业发展战略研究2050”项目综合组指出农业科技创新、农村制度改革、农业投入增加将成为农业全要素生产率提升的主要驱动力^[1]。湖北省作为农业科技大省，必须重视农业科技创新以及增加农业资源投入，促进农业科技强省建设。同时，张俊飚等^[2]也指出湖北省农业科技资源配置、农业科技创新绩效存在突出问题。因此，深入分析湖北省各市州农业科技资源配置的公平度，并测算湖北省各市州农业科技创新效率有重要意义。

农业科技资源配置即将人力、财力、物力等资源投入到不同主体以获得产出的过程，其配置效率的高低与农业科研产出有着重要联系^[3]。关于农业科技资源投入配置的实证研究，国内学者主要从我国整体和省域層面着手。国内整体方面侧重于研究区域差异，陈祺琪等^[4]以分解的基尼系数为方法测算了我国农业资源配置能力的区域差异；丁璐扬等^[5]运用耦合协调模型发现我国农业资源配置具有明显的空间特征；薛鹏飞等^[6]运用主成分分析法和莫兰指数分析了我国农业资源区域差异和空间结构。省域方面则主要侧重于研究农业资源配置效率，赵连明^[7]运用加权平均法和模糊综合评判研究了重庆市农业资源配置效率及其影响因素，还有学者分别运用DEA模型纵向测算了云南省、河北省、宁夏自治区、山东省的农业资源配置效率^[8-11]。

农业科技创新效率即将投入转化为产出的过程^[12]。研究农业科技创新效率的提高，将有限的投入转化为最大的产出有重要意义。从区域整体来看，国内学者运用不同的模型测算了我国各省农业创新效率，分析其变化情况及差异，邓灿辉等^[13]运用DEA模型，郭翔宇等^[14]运用SBM模型和Malmquist模型，吴梵等^[15]运用DEA和空间计量模型。从具体省份看，姚凤民等^[16]运用超效率DEA和Malmquist模型测算了广东省各地农业科技效率，黄龙俊江等^[17]运用VAR模型分析了江西省农业科技创新、技术效率与经济发展之间的关系。

总体来说，国内学者从不同角度进行了丰富的研究，取得了一系列研究成果。但在资源配置投入方面，省域研究大多运用单一的DEA模型测算农业资源配置效率，忽视了区域差异。在农业科技创新效率方面，大部分研究从省域整体出发进行纵向分析，未重视省内具体地区的研究。因此，本文利用熵权法、分解的基尼系数深入分析湖北省各地区间农业科技资源投入的差异，以检验农业资源投入的公平性，同时运用Malmquist模型测算各市州农业科技创新产出效率，厘清投入与产出之间的关系。

1 研究方法与数据来源

1.1 指标体系构建

本文参考陈祺琪等^[4]的研究成果，构建了包括财力资源、物力资源、人力资源3个维度的农业科技创新资源配置能力指标体系。由于农业科技效率和农业科技资源水平配置的测算存在一定的差异，在计算时，本文进行了相应指标的选择。具体指标体系如表1所示。

1.2 研究方法

1.2.1 熵权法

熵权法有较强的客观性。根据信息熵计算全部指标的熵权，信息量越丰富，不确定性变小，熵随之变小。通过计算熵值可以确定指标的权重，权重越大，该指标的影响越大^[18]。其基本步骤如下：

建立指标矩阵。选取n年、m个指标，组成n×m的矩阵B，i=1，2，…，n；j=1，2，…，n，b_ij则表示第i年的第j个指标的值。

根据式（1）进行标准化处理。本文选取指标为正指标，因此使用正指标无量纲化处理：

1.2.2 分解的基尼系数法

Dagum分解的基尼系数即按照子群将基尼系数进行分解。分解后可以厘清地区差距的来源和分析组间的交叉项问题^[19]。Dagum分解的基尼系数能够用来分析区域农业科技资源配置公平性及造成差异的原因。其中，基尼系数越大，公平性越小。

首先，根据经度，将湖北省划分为鄂东、鄂西、鄂中3个区域。其中鄂东区包括武汉市、黄石市、鄂州市、孝感市、黄冈市、咸宁市；鄂中区包括襄阳市、荆门市、荆州市、随州市、仙桃市、潜江市、天门市；鄂西区包括十堰市、宜昌市、恩施州、神农架林区。

划分区域后，计算湖北省区域间农业科技资源配置能力基尼系数。

其中k=3表示区域划分的个数； n_j、n_h是jh地区内市州的个数，且n=17；?表示湖北省农业科技资源配置能力均值，y_ji、y_hr为对应jh地区市区农业科技资源配置能力。

将基尼系数分为区域内、区域间及超变密度差距三部分^[20]。区域内农业科技资源配置能力基尼系数G_jj及贡献G_w的测算为：

区域间农业科技资源配置能力基尼系数G_jh及净差距贡献G_nb的测算为：

超密度贡献G_t测算为：

1.2.3 Malmquist模型

运用Malmquist全要素生产率指数从动态上对2010—2020年湖北省各市州农业科技创新效率的变化情况进行分析。从t到（t+1）时期的Malmquist指数计算基本步骤如下^[16]：

其中M₀为t到（t+1）时期变化程度，x_t，y_t为t时期的投入值和产出值；D^t₀，D^t+1₀表示以t为技术基准期时，t和（t+1）时期决策单元与技术前沿面的距离函数。

Malmquist指数即TFP可分解为技术效率变化（EC）和技术进步变化（TC）。分解公式为：

如式（15）所示，技术效率变化（EC）可进一步分解为纯技术效率变化（PE）和规模效率变化（SE）。

1.3 数据来源与数据处理

本文各指标初始数据主要来源于《湖北省统计年鉴》及湖北省各市州《统计年鉴》。研究对象为湖北省17个市州，时间跨度为2010-2020年。

2 实证分析

2.1 湖北省农业科技创新资源配置能力指标权重

根据熵权法计算，得到湖北省农业科技创新资源配置能力指标权重如表2。

由表2可得，农业支出、科技支出、教育支出占财政拨款比重的权重分别为0.061、0.065、0.047；农村有效灌溉面积、农业机械总动力、化肥施用量、年份总播种面积的权重分别为0.099、0.077、0.092、0.079；年末固定资产和基本建设投资完成额的权重分别为0.145、0.128；农业从业人员数量的权重为0.079；农业科技活动人员数量的权重为0.128。财力指标、物力指标、人力指标的权重分别为0.173、0.62、0.207。

由此可见，湖北省农业科技资源配置水平很大程度上受年末固定资产、农业科技活动人员数量、基本建设投资完成额的影响。

2.2 湖北省农业科技创新资源配置水平测度

湖北省各市州农业科技创新资源配置水平测度结果如表3所示。

2.2.1 整体水平及其演变趋势

从湖北省整体层面上来看，2010-2020年湖北省农业科技创新资源配置水平均值0.263，整体水平极低。从演变趋势来看，2010-2019年湖北省农业科技创新资源配置水平总体呈现稳定的上升趋势，直至2020年疫情爆发后呈下降趋势。以2010年为基期，湖北省农业科技创新资源配置水平年均增长率为0.711%，总体发展有所提高。

2.2.2 地区差距及其演变趋势

分地区来看，鄂东地区农业科技创新资源配置水平均值最高，其次为鄂中地区，鄂西地区农业科技创新资源配置水平均值最低。从演变趋势来看，鄂东地区和鄂中地区农业科技创新资源配置水平都呈现稳定上升趋势，直至2020年稍有回落，年均增长率分别为0.813%和0.65%。鄂西地区则呈现波动式上升趋势，年均增长率0.662%。

2.2.3 各市州发展水平及差异

就各市州而言，湖北省各市州农业科技创新资源配置水平存在明显差异。从均值来看，排名前三的分别是襄陽市（0.546）、荆州市（0.477）、武汉市（0.431），排名最后的为神农架林区（0.043），襄阳市的农业科技创新资源配置水平均值是神农架林区的12.7倍。从具体年份来看，考察期间处于全省配置水平均值以上的地区基本固定，有武汉市、孝感市、黄冈市、襄阳市、荆门市、荆州市、宜昌市和恩施州。考察期间内，所研究的17个市州中农业科技创新资源配置水平排前三名的为襄阳市、荆州市、武汉市和黄冈市，后三名的为鄂州市、仙桃市、潜江市、神农架林区。

2.3 湖北省农业科技创新资源配置能力区域差异及因子分解

运用分解的基尼系数法，本文进一步将湖北省农业科技创新资源配置水平分为鄂东、鄂中、鄂西3个区域进行测算，具体结果如表4所示。

2.3.1 总体差距及其演变趋势

由表4可知，2010-2020年湖北省农业科技创新资源配置水平总体差距的演变趋势呈现波动下降的趋势，表现为 “下降-上升-下降-上升-下降”的状态。2010-2012年，差距水平从0.320下降至0.312，这主要是因为2011年宜昌市、神农架农业科技创新资源配置水平上升，鄂西内部差距缩小；2012年武汉市、黄石市、鄂州市、孝感市的农业科技创新资源配置水平提升较快，鄂东内部差距缩小，使得总体差距缩小。2013-2015年差距水平扩大，2015年达到考察期内的极点值0.323，这主要是因为中部区域仅有襄阳、荆州两地的配置水平提速较快，西部仅有宜昌一地配置水平快速发展，中部和西部区域内差距都有所扩大。2016年处于下降趋势并达到考察期最低点0.305，主要是因为鄂东区域的鄂州市、黄石市的配置水平有所上升，而配置水平较高的黄冈市却处于下降水平，鄂东内部差距缩小，使得整体差距缩小。2017-2018年由于鄂东的武汉市、黄石市的配置水平上升，而鄂州市下降，鄂中的荆州市快速上升，而随州市、仙桃市下降，鄂东、鄂中区域内部差距增大，整体差距随之扩大。2019-2020年处于下降趋势，主要原因是武汉市、黄冈市、孝感市有所下降，而鄂州市有所上升，鄂东区域内部差距缩小，使得整体差距缩小。以2010年为基期，湖北省农业科技创新资源配置水平差距年均下降率0.13%，整体发展态势缓慢。

2.3.2 地区内差距及其演变趋势

从发展趋势来看，鄂东和鄂西地区内部差距总体呈波动下降趋势，鄂中区域内部差距表现为波动上升趋势。从差距水平来看，鄂中区域内部差距最高，鄂西次之，鄂东区域内部差距最小。从演变过程来看，2010-2020年，东部区域内部差距水平从0.278下降到0.230，年均下降率为0.48%；中部区域内部差距从0.314上升到0.340，年均增长率为0.26%；西部区域内部差距水平从0.324下降到0.288，年均下降率为0.36%。可见，中部地区需要注意缩小区域间差距。

2.3.3 地区间差距及其演变趋势

从地区间差距来看，鄂中-鄂西地区间差距最大；鄂东-鄂中地区间的差距次之；鄂东-鄂西地区间的差距最小。从演变趋势来看，鄂中-鄂西地区之间的农业科技创新资源配置水平差距呈波动上升的演变趋势，鄂东-鄂中、鄂东-鄂西地区之间的演变趋势则为波动下降。具体来看，以2010年为基期，鄂中-鄂西地区间农业科技创新资源配置差距水平年均增长率为0.05%，鄂东-鄂中及鄂东-鄂西部农业科技创新资源配置水平的地区间差距年均下降率分别为0.04%、0.46%。

2.3.4 地区差距的来源及其贡献率

从贡献率来看，区域内差异贡献率较大，区域间差异贡献率较小，说明区域内差距是湖北省农业科技创新资源配置水平地区差距的主要来源。2010-2020年湖北省农业科技创新资源配置水平的区域内差距贡献率变化相对平稳，在33%左右波动，以2010年为基期，考察期间年均上涨0.009%。区域间差距贡献率呈略微上升趋势，年均上涨0.032%。超变密度贡献率总体呈缓慢下降的趋势，年均下降0.041%。湖北省农业科技创新资源配置水平区域内差异贡献率变化相对平稳，意味着就省内各市州而言，农业科技创新资源配置水平基本上比较稳定。区域间差异贡献率和超变密度贡献率则呈现出两种相反的情况，且超变密度贡献率远高于区域间差异贡献率，这意味着鄂东、鄂中农业科技创新资源配置水平整体上虽高于鄂西地区，但其内部少数市州的农业科技资源配置水平又低于鄂西的少数市州。超变密度的作用是识别地区间交叉重叠的程度，考察期间，超变密度始终处在50％左右，意味着区域间的农业科技资源配置水平出现了相对严重的交叉重叠现象。

2.4 湖北省农业科技创新动态分析

基于Malmquist指数法，运用Deap2.1软件对湖北省17个市州2010-2020年间农业科技创新产出数据进行全要素生产率的测度及分解。结果如表5所示。

由表5可知，全要素生产率指数的发展呈现波动上升趋势，与技术进步的波动趋势基本一致，由此可见技术进步是湖北省農业科技创新水平的重要影响因素。考察期间全要素生产率指数大于1，其中2018-2019年增长幅度最大，高达35%。从单个影响因素分析，2010-2011年、2013-2014年、2018-2019年技术效率和纯技术效率为负，2011-2012年技术效率和规模效率为负、2014-2015年规模效率为负，虽然这些要素出现下降，但技术进步始终大于1，在技术进步要素的推动下，全要素生产率始终为正。

从均值来看，全要素生产率指数平均变化大于1，年均增长8.8%，由此看来湖北省农业科技创新发展速度良好。从分解指标分析，技术效率指数、纯技术效率指数都为1.001，技术进步指数为1.087，规模效率指数为1。这也能表明全要素生产率的提高主要依赖于技术进步的改善，技术效率和规模效益作用微弱。

如表6所示，湖北省17个市州农业科技创新全要素生产率全部大于1，处于上升状态，但各市州全要素生产率提升幅度有明显差异。各市州全要素生产率均值1.088，大于均值的有10个城市，分别为武汉市、十堰市、宜昌市、鄂州市、荆州市、黄冈市、咸宁市、随州市、潜江市和天门市，黄冈市增长幅度最高为20.7%。全要素生产率增长幅度小于均值的有8个，有4个市州增长幅度介于3%～8%，分别为仙桃市、孝感市、荆门市、襄阳市。有3个市州全要素生产率增长幅度低于2%，分别为神农架、恩施州、黄石市，黄石市增长幅度最低为0.06%。可见，各市州之间差距较大，发展不平衡不充分问题突出，增长幅度差距大，因此要注重各市州共同发展、均衡发展。

2.5 总体分析

将湖北省农业科技资源配置水平与湖北省农业科技创新效率相结合分析，处于湖北省农业科技创新资源配置平均水平以上的武汉市、黄冈市、荆州市、宜昌市，农业科技创新效率也位于平均水平以上，农业科技资源配置水平低于平均值的仙桃市、神农架、黄石市的农业科技创新效率也低于平均水平。值得注意的是农业科技资源配置水平较高的襄阳市、孝感市、荆门市创新效率稍逊，恩施州创新效率极低，可见在进行农业科技效率转化时，部分市州存在严重的资源浪费。就区域而言，农业科技创新效率平均值东部地区最高为1.013、中部地区次之为1.093、西部地区最低为1.063，与农业科技资源配置水平公平程度排序一致。

综上所述，湖北省农业科技资源配置水平较低，资源投入公平性不高，但湖北省农业科技创新效率较高。农业科技资源配置水平较高的市州与农业创新效率较高的市州总体趋于一致，农业科技资源配置水平一定程度上影响了农业科技创新效率的发展，但也有部分配置水平较高的市州由于资源利用不合理导致农业创新效率不高。

3 结论与建议

3.1 研究结论

本文基于2010-2020年湖北省17个市州的基础指标数据，构建湖北省农业科技创新资源指标体系，并对湖北省农业科技创新资源配置水平的空间分布、地区差异及湖北省农业科技创新效率进行实证研究。研究结果表明：

年末固定资产、农业科技活动人员数量、基本建设投资完成额的权重较高，对农业科技资源配置水平的影响较大。

熵权法结果显示，无论是区域层面，还是具体市州，湖北省农业科技创新资源配置水平都存在明显的空间差异，鄂东、鄂中发展水平相对较高，鄂西发展水平较低，资源投入存在不公平现象。

Dagum基尼系数结果显示，湖北省农业科技创新资源配置水平的总体差距呈现“下降-上升-下降-上升-下降”的演变趋势。地区差距的主要来源是区域内差异贡献率，其次是区域间差距贡献率。其中，区域内部差距上，鄂中区域内部差距最大，鄂西次之，鄂东最小。区域间差距上，鄂中-鄂西差距最大，鄂东-鄂中差距次之，鄂东-鄂西差距最小。

2010—2020年湖北省各市州农业科技创新全要素生产率整体上得到了改善，10年间增加了8.8%，技术进步增长了8.7%。这说明技术进步变化是湖北省各市州农业科技创新效率提高的主要推动力。

农业科技创新资源配置水平正向影响农业科技创新效率，但部分市州由于资源浪费，出现了差异结果。

3.2 政策建议

3.2.1 平衡农业科技资源配置水平

鄂东地区应该保持农业科技创新资源配置的优势，保证资源配置水平稳健发展；鄂中地区应注重缩小内部差距，增加农业资源投入，尤其是人力资源的投入；省内应加强对鄂西区域的援助，给予鄂西更多的政策、资金、人力倾斜，促进区域合作和互动，以优带劣，提高鄂西区域资源配置水平，提高湖北省科技创新资源配置整体水平。

3.2.2 提高农业科技创新产出效率

建立创新—研发—应用产业链。农业科技创新和研发方面，要加强高校、企业、政府等主体的合作^[21]，提高农业科技人员的素质和创新能力，保证湖北省各市州农业科技设备的投入，提高农业科技研发与创新能力，保持技术进步优势；农业科技应用方面，重视技术效率和规模效率，对各市州农民进行科技宣传与教育，提高农业科技资源的管理水平，减少资源浪费，确保农业科技资源最大化利用，争取低投入高回报。

3.2.3 因地制宜促进发展

根据各市州具体发展情况，采取差异化措施。增加对鄂州市、咸宁市、随州市、潜江市、天门市、十堰市的农业科技创新资源投入，缓解农业科技创新率高而农业科技资源投入较低的情况；襄阳市、孝感市、荆门市、恩施州在保持现有科技资源配置水平的前提下，要提高科技资源利用水平，做到农业资源高投入，农业效率高回报；加大对神农架林区、黄石市、仙桃市的农业科技资源投入的同时，提高其资源利用水平，双管齐下促进发展。

参考文献：

[1]“中国农业发展战略研究2050”项目综合组.面向2050年我國农业发展战略研究[J].中国工程科学，2022，24（1）：1-10.

[2]张俊飚，李平，李波.对湖北农业科技优势转化与农业发展问题的思考[J].理论月刊，2012（1）：127-130.

[3]杨传喜，王亚萌.中国区域农业科技资源配置能力及比较优势研究——基于省级农业科学院视角[J].中国农业资源与区划，2018，39（12）：80-87.

[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]丁璐扬，李华晶，杨传喜.中国农业科技资源配置系统耦合协调的时空分异及驱动力研究[J].科学管理研究，2021，39（6）：106-116.

[6]薛鹏飞，李国景，罗其友，等.中国农业科技资源水平区域差异及空间结构研究[J].农业技术经济，2021（5）：108-120.

[7]赵连明.重庆市农业科技创新资源配置效率及影响因素研究[J].中国农业资源与区划，2018，39（7）：92-98.

[8]李勇辉，白利鹏.云南省农业科技创新资源配置效率及影响因素研究[J].中国农业资源与区划，2019，40（6）：63-69.

[9]刘继为，高鹏怀，李书毅.科技兴农：基于DEA模型的农业科技创新资源配置效率测度[J].河北农业大学学报（社会科学版），2022，24（4）：48-56.

[10]马艳艳，邰一博，吕佳莹.基于DEA模型的宁夏农业科技资源配置效率评价[J].江苏农业科学，2021，49（3）：224-231.

[11]李成媛，李敬锁.山东省农业科技资源配置效率研究[J].湖北农业科学，2022，61（9）：186-191.

[12]赵桂燕，王巍.基于DEA的黑龙江垦区农业科技创新投入效率研究[J].黑龙江八一农垦大学学报，2018，30（4）：112-117.

[13]邓灿辉，马巧云，魏莉丽.我国农业科技创新效率的区域差异及其影响因素研究[J].中国农业资源与区划，2020，41（5）：231-237.

[14]郭翔宇，杜旭，王丹.我国省域农业科技创新效率评价与比较分析[J].学习与探索，2020（5）：141-147.

[15]吴梵，高强，刘韬.农业科技创新、空间溢出与农业生态效率[J].统计与决策，2020，36（16）：82-85.

[16]姚凤民，朱美金，查梓琰.广东农业科技创新效率研究——基于超效率DEA模型和Malmquist指数法[J].科技和产业，2019，19（9）：83-89.

[17]黄龙俊江，刘玲玉，肖慧，等.农业科技创新、农业技术效率与农业经济发展——基于向量自回归（VAR）模型的实证分析[J].科技管理研究，2021，41（12）：107-113.

[18]潘为华，潘红玉，陈亮，等.中国制造业转型升级发展的评价指标体系及综合指数[J].科学决策，2019（9）：28-48.

[19]吕雁琴，王艺锦，密瑞帮姑丽·买买提，等.中国高校R&D资源配置水平的空间分异及动态演进[J].统计与决策，2022，38（2）：58-62.

[20]刘那日苏，郝戊.中国资源产业依赖的地区差异及演变——基于Dagum基尼系数分解[J].工业技术经济，2016，35（7）：69-77.

[21]杨传喜，王亚萌.基于第二次全国R&D资源清查的农业科技资源配置效率分析[J].中国农业资源与区划，2017，38（7）：126-134.

（责任编辑：宋勇刚）