杨传喜，王修梅

（桂林理工大学商学院,广西桂林 541004）

农业科技服务是农业科学技术与农业科技成果转化之间的桥梁，对于提高农业生产率具有重要作用［1-2］。目前，我国农业面临着农业科技成果与产业实践相脱节问题，农业科技成果转化率平均水平仅为 47.24%［3］,这与我国农民文化素质不高、农业科技的有效需求较低有关［4］。农业科技服务是打通农业科技成果转化“最后一公里”通道的有效途径［5］。现阶段，我国农业科技服务体系存在体制不健全、服务效率不高、推广模式双重性等问题［6-8］。目前对科技服务的研究主要从科技服务效率和科技服务公益性等视角展开，如王力平等［9］利用数据包络分析（DEA）-Malmquist 指数对京津冀科技服务效率进行测算；许水平等［10］运用DEA 模型对江西省生产力促进中心的服务效率进行测算；黄玉银等［11］从公益性视角探讨我国农业科技服务体系存在的问题；卢冲等［12］运用案例分析法探究我国农户对于科技服务的满意度。虽然也有学者对农业科技服务效率进行研究，但主要局限于特定省份或影响因素分析，针对农业科研机构对外科技服务效率的研究还比较欠缺。本文着重探讨农业科研机构对外科技服务效率的差异情况，测算不同省份、分行业、分隶属农业科研机构对外科技服务效率，比较其差异性并洞察其动态变化，找出差异的原因，并提出相应的改进建议。

1 研究方法、指标选取与数据来源

本文基于各年度我国农业科研机构对外科技服务的截面数据测算其超效率值，利用2011—2017 年农业科研机构对外科技服务的面板数据测度分区域、分行业、分隶属的农业科研机构对外科技服务效率动态变化。

本文选取我国30 个省、自治区、直辖市（未包括陕西省和港澳台地区）作为研究决策单元,因为陕西省农业科研机构涉及到与高校合并等因素，所以不将其纳入研究对象中。其中，青海省农业科研机构2016 年的产出数据缺失较多，以其2015 年和2017 年数据的平均值来替代，2011 年、2012 年产出数值与实际情况有较大偏差就用2013—2016 年的平均值来代替。按照传统行政区划，30 个省份分为6个区域:华北区、东北区、华东区、中南区、西南区、西北区。

本文选取科技服务人员、农业科技活动经费内部支出作为投入指标，科技成果示范性推广工作、科技培训工作、其他科技服务作为产出变量（如表1）。其中，其他科技服务具体包括：用户提供可行性报告、技术方案、建议及进行技术论证等技术咨询工作，地形、地质和水文考察、天文、气象和地震的日常观察，为社会和公众提供的服务。所用数据来自《全国农业科技统计资料汇编》（2011—2017 年）。

表1 农业科研机构对外科技服务效率评价指标体系

由于 DEA 模型测算农业生产效率选取的投入和产出变量之间需满足“同向性”假设，因此需对本文选取的变量进行同向性检测。本文采用 Pearson 相关性检验方法对投入和产出变量进行检验，如表 2检验结果显示，30 省（区、市）农业科研机构（以下简称“样本农业科研机构”）对外科技服务的投入与产出项之间的相关系数均为正数，P值反映出它们在1%的显著性水平下通过了检验，说明本文选择的农业生产投入、产出指标符合同向性原则。

表2 样本农业科研机构对外科技服务相关指标Pearson 检验结果

2 农业科研机构对外科技服务效率的测度与分析

2.1 基于截面数据的对外科技服务超效率测算

本文运用MaxDEA 软件测算样本农业科研机构对外科技服务效率，结果见表3 所示。（1）各年度间，各省份的效率值差异较大。2011 年，对外科技服务效率值排在前五的是青海、山西、贵州、重庆、西藏。相对而言，青海省农业科研机构的对外科技服务效率较高，然而，在2012—2014 年间，青海省农业科研机构的对外科技服务效率值出在现波动中下降的趋势，2014 年的效率值仅有0.39，之后两年又有所提升，说明不同年份间其对外科技服务效率存在一定程度的变动。（2）从六大区域来看，超效率值由小到大依次为中南地区、东北地区、华东地区、西北地区、华北地区、西南地区，一定程度反映国家对于以农业为主区域的科技服务投入力度相对较大，由于西南地区科技服务体系的辐射强度较大，使整个西南地区的对外科技服务效率值较高。（3）整体上，农业科研机构对外科技服务效率值较大的地区多是农业大省和西部牧业较为发达地区（如山西、宁夏）。其中，样本农业科研机构对外科技服务效率的平均值为0.55，北京、上海、江苏的平均值分别为0.30、0.21、0.27，远低于全样本的平均值；对外科技服务效率值较低的省份多是经济相对较为发达的地区，也说明这些地区农业科研机构的农业科技人力、财力资源使用效率相对较低，对外科技服务效果不够明显。

表3 2011—2017 年样本农业科研机构对外科技服务效率值

表3（续）

表3（续）

按管理系统分，以不同细分行业为决策单元进行超效率测算，结果见表4 所示。其中，农业科研机构对外科技服务超效率平均值大小依次为农垦、农机化、渔业、种植业、畜牧业。农垦业对外科技服务效率值较高的原因主要在于其拥有运作效率相对较高的农业技术推广服务体系，从而更有利于促进科技成果的转化；畜牧业对外科技服务效率平均值最小，主要在于畜牧业对科技人力、财力资源需求相对较大，但用于科技推广的经费相对不足，科技服务人员人数较多，而基层科技服务人员自身能力也有待提升，科技推广培训工作也需要进一步加强。此外，在不同的年份，细分行业之间农业科研机构对外科技服务效率值有较大的差异。其中，农机化的超效率值在2011 年仅为0.67，之后有所增加；农垦业的超效率值整体呈下降趋势；畜牧业超效率值在0.65 左右；2011 年、2012 年渔业和种植业科研机构对外科技服务效率值较低，主要在于其农业科技人力、财力资源配置不够合理，存在一定程度的错配。

表4 2011—2017 年细分行业样本农业科研机构对外科技服务效率值

按隶属关系分，以农业部所属、省（区、市）属和地市属农业科研机构为决策单元进行超效率测算，结果见表5 所示。（1）地市属农业科研机构的对外科技服务效率值最大，省（区、市）属的效率值最小且在2012 年仅为0.41，说明省（区、市）属农业科研机构对外科技服务的投入和产出失衡；农业部所属科研机构在2011 年和2014—2017 年的对外科技服务效率值都大于1 且有上升趋势，体现出科技资源利用效率有所提高。（2）农业部所属科研机构的对外科技服务效率变化大致呈“U”状态，2011 年效率值是1.34，之后两年下降到1 以下，随之持续攀升，到2017 年达到1.30；省（区、市）属科研机构的对外科技服务效率值是一种波动的状态但大多数都大于1，2012 和2017 年的效率值分别为0.41、0.77；地市属科研机构的对外科技服务效率值连续7 年最大，说明在有限的科技资源条件下其投入和产出比例达到一种相对理想的状态。

表5 2011—2017 年各隶属样本农业科研机构对外科技服务效率值

农业部所属3 家农业科研机构对外科技服务效率值如表6 所示。其中，中国农业科学院对外科技服务超效率值呈现一定下降趋势，由2011 年效率值1.76 下降到2017 年0.68，主要原因在于财政投入的减少、专业科技服务人员的相对匮乏和推广规模适度缩小；中国热带作物科学院（以下简称“中国热作院”）对外科技服务超效率值是波动上升的，2014 年的效率值达到最大为4.05，说明其将科技人力、财力利用达到比较理想水平从而促进了科技服务数量增加、质量改善，使投入和产出的比例达到适度水平，进而效率值较大；中国水产科学院对外科技服务超效率值处于上升状态，2014 年的效率值达到最大为2.62，说明中国水产科学院的科技人力、财力资源配置较为合理，投入和产出达到相对均衡状态，进而使效率值不断上升。

表6 2011—2017 年农业部所属样本农业科研机构对外科技服务效率值

2.2 基于面板数据的对外科技服务全要素生产率及其分解

基于2011—2017 年样本农业科研机构对外科技服务的面板数据，运用DEAP2.1 软件测算对外科技服务全要素生产率及其分解，见表7 所示。样本农业科研机构对外科技服务效率变动存在较大差异（年平均增长幅度为1%），技术效率指数年均增幅为8%，而技术进步指数年均下降7%。其中，浙江、北京等16 个省份农业科研机构的对外科技服务全要素生产率值出现不同程度的提升，其中北京市农业科研机构对外科技服务全要素生产率增长幅度最大（平均增长幅度为23%）,增长的主要原因在于技术效率指数的不同程度提升；山西、内蒙古、黑龙江等14 个省份农业科研机构对外科技服务全要素生产率出现不同程度的下降，其中下降幅度最大的为内蒙古（平均下降幅度为38%），内蒙古、黑龙江、安徽、江西、贵州5 个省份农业科研机构对外科技服务全要素生产率下降是技术进步指数和技术效率指数都不同程度下降引致的。从技术效率变化来看，大部分省分农业科研机构对外科技服务技术效率变化主要是纯技术效率指数变化引起的，作用的大小有差异。

表7 2011—2017 年样本农业科研机构对外科技服务效率的动态变化

表7（续）

如表8 所示，细分行业样本农业科研机构对外科技服务全要素生产率年均下降28%，主要在于技术进步指数大幅度降低引起的（年均下降幅度高达32%）；具体行业的下降幅度存在较大差异，从技术效率来看，畜牧业为0.96，而其他行业都大于或等于1，所有行业的技术进步指数均小于1，因此，更应该注重技术进步指数的改善，从而促使全要素生产率得以提升。分隶属样本农业科研机构对外科技服务全要素生产率年均下降33%，是技术效率指数和技术进步指数同时下降引起的，下降幅度年均分别为1%、32%，说明技术进步的下降对全要素生产率的下降起主要作用，但农业部属、省（区、市）属和地市属农业科研机构下降比例具有较大差异，下降幅度年均分别为29%、34%、37%；技术效率指数变化不大，而技术进步指数下降明显，因此必须着力提升技术进步指数。中国水产科学院对外科技服务全要素生产率年均上升1%主要是技术效率指数提升（年均增幅33%）的结果，中国热作院对外科技服务全要素生产率的下降（年均降幅22%）主要是技术进步指数下降引起的，中国农业科学院对外科技服务全要素生产率下降（年均降幅14%）是技术效率指数与技术进步指数同时下降导致的，总体来看，农业部所属的3 家农业科研机构对外科技服务全要素生产率年均下降12%，其中技术效率指数年均上升9%（纯技术效率年均上升1%、规模技术效率年均上升8%）；技术进步指数还有很大提升空间，说明农业部所属农业科研机构的管理形式、组织方式、要素使用效率等仍有较大的改进余地。

表8 2011—2017 年样本农业科研机构对外科技服务效率的动态变化

3 结论与启示

通过测算2011—2017 年我国不同省（区、市）、分行业、分隶属农业科研机构对外科技服务效率，本文得到以下结论:（1）各省份样本农业科研机构对外科技服务效率值存在差别，超效率平均值在2011 年的0.49 到2017 年0.55，说明我国农业科研机构对外科技服务水平还有较大的提升空间；样本农业科研机构对外科技服务全要素生产率年均上升1%，技术效率指数的增加起主要作用。（2）细分行业样本农业科研机构对外科技服务效率呈上升趋势，对外科技服务全要素生产率呈下降趋势，技术进步指数下降是主要原因。（3）分隶属样本农业科研机构对外科技服务效率与全要素生产率都呈下降态势，要结合具体行业特点有针对性地提升科技服务水平。（4）农业部下属3 家农业科研机构的对外科技服务超效率值差异明显，全要素生产率年均下降12%，说明其科技人力、财力资源配置效率和规模效率还有待提升。

综合上述研究，本文可以得到如下启示：（1）我国农业科研机构对外科技服务超效率值较高的是西北区、华北区、西南区，这些地区的农业科研机构应基于区域现有农业科技资源特点，保持对外科技服务的明显优势；中南区、东北区等地区农业科研机构更要因地制宜，优化本地区农业科技资源结构、纠正农业资源错配，切实提升对外科技服务水平［13］。（2）农业科技协同创新尤为必要，应适度优化产业结构，合理调配农业科技人力、财力资源在渔业、种植业、畜牧业之间的投入，注重农业部属、分隶属等科研机构间的协同合作，组建特色鲜明的农业科技创新联盟。（3）进行农业科技资源适度整合，完善科技创新机制，尝试打破区域、行业、隶属等界限，重视现代农业科技创新及推广工作，着力实现农业科技服务目标［14］。（4）在农业科技服务业积极进行人才培育，制定改善科技服务人员待遇等政策，增强农业科技服务领域的吸引力和向心力，吸引更多的高素质人才加盟农业科技服务［15］。