杨传喜，王亚萌

(桂林理工大学管理学院,广西桂林 541004)

·资源利用·

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*

杨传喜，王亚萌

(桂林理工大学管理学院,广西桂林 541004)

目的农业科技资源配置效率的高低在一定程度上决定着农业科技系统的运行效率，而农业科技系统的运行效率状况对提高农业科技资源的高效利用、增强农业科技创新能力、加快促进农业现代化进程有着重要的影响。文章基于2009年第二次全国R&D资源清查数据，对政府部门属农业科研机构的配置效率进行测算，并分析其规模报酬以便为相关决策部门提供参考。方法通过构建农业科技资源配置效率评价的投入产出指标体系，选取包含科技人员、科技经费及科技成果在内的6个投入产出指标，运用数据包络分析方法(DEA)中的超效率模型测算全国32个省份政府部门属自然科学和技术领域研究机构(含直辖市)的综合效率、纯技术效率、规模效率。结果全国农业科研机构科技资源技术效率平均值为0.581，科技运行效率还有较大的提升空间。按机构学科领域分，水产学学科的效率值最高(TE Score=2.8679)； 按机构服务的国民经济行业分，渔业的效率值最高(TE Score=1.9011)。各省(市、区)农、林、牧、渔业农业科研机构的综合运行效率值大于1的有天津、吉林、贵州、宁夏、北京、辽宁。规模效率的平均值是0.686，规模收益递减的省(市、区)占87%。结论DEA非效率地区所占比例较大，技术效率低于全国平均值的地区占56%，地区规模效率的提升可以依靠加大科研投入来实现。农业科技资源配置的结构需要进行调整，在合理调控种植业科研机构的发展规模的同时优化其科技人员结构。通过开展农业科技计划绩效评价、组建农业科技创新联盟来促进农业科技协同创新。同时应根据农业科研机构的不同类型提出相应的管理措施，以便实现分类指导和科学管理。

R&D资源清查 农业科研机构 科技资源 配置效率 规模报酬

0 引言

创新、绿色、协调、开放和共享的新发展理念在农业供给侧改革的背景下得以有序的推进，作为决定农业科技系统有效运行重要影响的农业科技资源科学配置及高效利用尤为关键。已有的农业科技资源配置研究大多侧重配置模式、配置效率或保障机制等方面，测度农业科技资源配置效率所使用的方法主要是数据包络分析方法中的BCC模型、CCR模型或SFA等，该研究基于第二次全国科学研究与试验发展(Research and Development,以下简称R&D)资源清查数据，运用超效率模型对政府部门属农业科研机构的科技资源配置效率进行测算，研究的视角相对新颖，得出的结果更具有参考价值。

1 第二次全国R&D资源清查的农业科技资源数据

农业科技资源配置效率直接影响着现代农业发展水平，高效合理地利用农业资源是现代农业发展的重要目标[1]。作为测度农业科技资源配置状况的农业科技资源效率评价也就成为完善农业科技决策机制的重要环节[2]。该研究主要从科技人员结构、科技经费筹集与支出、R&D课题情况及专利、论文等方面分析政府部门属农业科研机构农业科技资源的基本配置情况。

1.1 农业科研机构的人员情况

农、林、牧、渔业机构总数为1249个，其中农业、林业、畜牧业、渔业和农林牧渔服务业分别有595个、201个、60个、66个、327个。从业人员有9.825 9万人，其中科技活动人员7.485 6万人，女性也有一定的比例，说明随着女性专业技术水平的提升具备较强的服务于农业的技能。科技活动人员按学科领域分，从事农业科学领域的共有7.751 8万人，其中农学5.459 2万人、林学1.058 9万人、畜牧兽医科学7217人、水产学5120人。从学历层次来看，拥有博士学位的高层次人才大多在农学学科而林学畜牧兽医科学及水产学较少。按机构服务的国民经济行业分的农业有2 044位拥有博士学位的科技人员，畜牧业、渔业相对而言高学历人才较少，详见表1。

表1 政府部门属农业科研机构科技活动人员(按学历和职称分) 人

从科技活动人员的职称结构来看，具有高级职称的科技活动人员比例相对不高(占比为28.34%)， 72.66%的科技人员是中级职称或其他。这一定程度反映了农业科学领域科技活动人员的职称结构有待优化，改变农业领域科技活动人员职称评定困难等问题。很多一线的科技活动人员把大多数时间花费在实验田、试验站等实践环节，而理论基础学习提升的机会较少、撰写科研论文的动力相对不足，因此，要结合农业科学领域及农业行业的特点制定符合行业实际的职称评审条件，以便调动农业科技从业人员的积极性，从而更好地服务于农业经济的持续、协调、绿色发展。

1.2 农业科研机构的科技经费情况

按机构学科领域分的农业科学领域科技经费筹集额总计161.188 2亿元，其中农学、林学、畜牧兽医科学和水产学分别是112.425 3亿元、18.821 2亿元、17.148 5亿元和12.793 1亿元，农学学科一头独大现象明显，当然也与农学学科在整个农业科学领域所占比例较大有关。按机构服务的国民经济行业分的农、林、牧、渔业科技经费筹集额总计154.291 0亿元，其中农业、林业、畜牧业、渔业和农林牧渔服务业分别是90.999 2亿元、14.371 5亿元、9.193 4亿元、9.796 0亿元和29.930 9亿元。

科技经费筹集额的来源来看，农业科学领域较多的资金来自于政府(141.884 9亿元、占88.02%)，而企业资金(5.001 4亿元、占3.10%)、金融机构贷款(1 214万元、占0.08%)、国外资金(7 279万元、占0.45%)、其他资金(13.452 7亿元、占8.35%)来源都非常少(表2)，这也反映基础性的农业学科的特殊性对政府财力支持的依赖非常大。较为单一的资金来源对于农业科学领域的跨越式发展也是重要的制约因素。因此，必须激发其他社会资金参与农业科技活动的积极性，构建多元化的农业科技资金投入机制，从而促进农学、林学、畜牧兽医学和水产学的协调发展。农、林、牧、渔业科技经费筹集额来自于政府(136.577 9亿元、占88.52%)的资金数额非常巨大，而企业资金(3.715 6亿元、占2.41%)、金融机构贷款(1214万元、占0.08%)、国外资金(7137万元、占0.46%)、其他资金(13.162 4亿元、占8.53%)相对份额较少。具体到农业、林业、畜牧业、渔业及农林牧渔服务业各自的资金来源结构详见表2，尤其是林业、畜牧业、渔业获得金融机构贷款的难度非常大，因此金融机构应该采取适度倾斜的支持政策来扶持相对弱势产业的良性发展。

表2 政府部门属农业科研机构科技经费筹集额

项目科技经费集额(亿元)政府资金(亿元)企业资金(万元)金融机构贷款(万元)国外资金(万元)其他(万元)按机构学科领域分农业科学领域161188214188495001412147279134527农学1124253989148349841176619392754林学188212170132626—93416519畜牧、兽医科学171485143118123541512715872水产学127931116451205023259382按机构服务的国民经济行业分农、林、牧、渔业154291013657793715612147137131624农业909992816676164061176585269882林业143715128186504—82114205畜牧业9193484780733—1046317渔业97960894042839—255692农林牧渔服务业299309246733166743833635529

政府部门属农业科研机构的科技经费内部支出农业科学领域144.718 2亿元，农学学科的支出所占比重最大，达到69.98%； 农、林、牧、渔业科技经费内部支出138.266 3亿元，农业支出所占比例最大(81.488 4亿元、占58.94%)，其次是农林牧、渔服务业(27.226 2亿元、占19.69%)。比较而言，科技活动经费外部支出要少很多，农业科学领域为3.916 6亿元、农林牧渔业为4.112 0亿元。

农业科学领域科技经费内部支出中资产性支出较少，只有30.637 0亿元占比为21.17%； 日常性支出较多，高达114.081 2亿元，占科技经费内部支出的78.83%。从科技经费内部支出结构来看，日常性支出所占科技经费内部支出比重由高到低依次是林学(80.73%)、农学(80.23%)、畜牧兽医科学(75.15%)、水产学(69.26%)。资产性支出占科技经费内部支出比重由高到低依次畜牧兽医科学(24.85%)、农学(19.77%)、林学(19.27%)、水产学(0.22%)。表3中的统计数据表明，政府投入的农业科技资金大部分用在了日常性活动，而用于科技研发的并不高。按机构服务的国民经济行业分的农业、林业、畜牧业、渔业及服务业的经费支出结构大体与学科领域的类似。

1.3 农业科研机构的R&D课题情况

按机构学科领域分的农业科学领域课题数有1.472 3万个，农学最多有9779个、林学其次1989个、水产学最少1063个。按机构服务的国民经济行业分的农、林、牧、渔业课题总数为1.412 3万个，农业最多7924个、服务业3005个、畜牧业的最少有919个。

表3 政府部门属农业科研机构R&D课题经费及人员

项目课题数(个)课题经费内部支出(亿元)课题投入人员(人年)课题投入研究人员(人年)按机构学科领域分农业科学领域147233637563006915583农学97792495311962510168林学19894347941132168畜牧、兽医科学18924785142332164水产学10632289620971083按机构服务的国民经济行业分农、林、牧、渔业141233523042912215016农业7924187439164558336林业12992995827211374畜牧业9192173420581132渔业976206961772936农林牧渔服务业30059247661163239

农业科学领域科研机构课题投入人员3.006 9万人年，其中研究人员1.558 3万人年。不同学科之间课题投入人员差异较大，农学、林学、畜牧兽医学、水产学投入人员依次是1.962 5万人年、4113人年、4233人年、2 097人年。农、林、牧、渔业课题投入人员2.912 2万人年，农业、林业、畜牧业、渔业及服务业投入人员分别是1.645 5万人年、2721人年、2 058人年、1772人年、6116人年。农业科研投入要以畜牧业和水产业为扶持重点，在种植业方面投资力度要向经济作物倾斜。

课题投入人员按从事活动类型来看，无论按学科领域分还是按机构服务的国民经济行业分的从事基础研究的人员都相对比较少，也说明从事基础研究有较大的难度和风险，基础研究出成果的周期很长、困难很多、压力很大，因此从事农业基础研究的科研人员占比很低。科技评价的政策导向亟需调整，因为在定量绩效考核的制度下，从事基础研究的人员面临非常大的风险考验。

1.4 农业科研机构的科技产出

农业科学领域专利申请数为2198项，其中发明专利1459项。专利授权数有966项，其中发明专利501项、国外专利3项。专利授权数占专利申请数的43.95%，相对授权率还是比较高的。拥有有效发明专利总数1819项。专利所有权转让及许可数和许可收入分别是94项、1454万元； 其中农学学科有78项(许可收入1393万元)，占农业科学领域的82.98%(许可收入占95.80%)。专利被认为是研究开发活动产出的一个重要部分，获得的发明专利的授权数量可以反映研发活动的技术水平情况。农学、林学、畜牧兽医学、水产学获得专利授权数量(专利授权数占专利申请数百分比)分别为668项(47.48%)、104项(55.91%)、74项(34.58%)、120项(30.69%)； 农业、林业、畜牧业、渔业及服务业获得专利授权数量(专利授权数占专利申请数百分比)分别为403项(40.54%)、45项(40.18%)、51项(36.96%)、108项(34.73%)、224项(39.37%)。农业科学领域还获得3项国外专利(农学、畜牧兽医学、水产学各1项)，详见表4。

发表科技论文的数量及出版的科技著作可以从某种程度上反应研究开发活动的能力。发表论文的数量质量与出版的科技专著是衡量农业科研机构学术水平的重要量化指标，特别是以被SCI、EI等为代表的三大检索系统所收录的论文现在普遍成为各国对专门的科研机构、高等院所、学术领域的实力水平以及贡献份量进行评价的重要指标。农业科学领域科研机构共计发表科技论文3.030 7万篇，农学学科最多(1.942 3万篇)，其次是畜牧兽医学(4160篇)，水产学科最少(3207篇)，详见表5。尤其是农学学科在国外发表的论文比例较高。按机构服务的国民经济行业分的农业、林业、畜牧业、渔业及服务业发表论文数依次为1.596 9万篇、2932篇、2643篇、1864篇、6747篇。农业科学领域出版科技著作873种，制定国家或行业标准585个，集成电路布图登记数为1，获得植物新品种权544项，软件著作权305项，获得新药证书37个(农学学科)。按机构服务的国民经济行业分的农、林、牧、渔业发表科技论文30155篇，出版科技著作915部(农业最多543部)，制定国家或行业标准547个，集成电路布图登记数为2(农业1个、农林牧渔服务业1个)，获得植物新品种权537项，软件著作权343项，获得新药证书37个(农业10个、农林牧渔服务业27个)。

表4 政府部门属农业科研机构专利及专利所有权转让

项目专利申请数(项)发明专利(项)专利授权数(项)发明专利(项)国外专利(项)有效发明专利总数(项)专利所有权转让及许可数(项)专利所有权转让及许可收入(万元)按机构学科领域分农业科学领域2198145996650131819941454农学140790766836211387781393林学18611710457—16963畜牧、兽医科学21417574381130754水产学39126012044113335按机构服务的国民经济行业分农、林、牧、渔业2124146283144431572901434农业994668403227—749661228林业112824531—654畜牧业1381075122199754渔业31120410839111835农林牧渔服务业569401224125154110148

表5 政府部门属农业科研机构论文著作等成果

科技论文(篇)国外论文(篇)科技著作(种)国家(行业)标准(个)集成电路布图登记数植物新品种权(项)软件著作权(项)新药证书(个)按机构学科领域分农业科学领域303072038873585154430537农学194231175623361149125837林学35172967185—4622—畜牧、兽医科学416032211257—510—水产学32072456782—215—按机构服务的国民经济行业分农、林、牧、渔业301552073915547253734337农业15969981543267145514510林业29322315845—4622—畜牧业26431886644—48—渔业18641353570—25—农林牧、渔服务业674753821312113016327

2 指标选取及研究方法

该研究选取的投入指标为R&D人员数量(人)、R&D人员数量全时当量(人年)、R&D经费内部支出总额(千元)，发表的科技论文总数(篇)、专利申请数量(项)、发明专利数量(项)、有效发明专利数量(项)为产出指标[4]。考虑到数据的可得性及完整性，没有将农业科研机构鉴定的科技成果数量、审定新品种数量、软件著作权及制定的国家和行业标准等因素作为产出指标。

虽然科技评价研究得较为深入，但至今还没有形成相对统一或合理的评价方法。该研究主要采用相对效率评价方法数据包络分析中超效率模型[5]。运用数据包络分析方法中的输入导向型CCR模型测算综合效率，输入导向性BCC模型测算技术效率，通过公式综合效率=技术效率*规模效率来计算规模效率[6]。超效率模型在对决策单元进行效率评价时，将被评价的决策单元排除在决策单元的集合之外，从而在对决策单元进行效率评价时，对于未达到DEA有效的决策单元，其生产前沿面不会发生变化，其效率值同CCR模型计算出来的效率值相同； 而对处DEA有效的决策单元而言，其生产前沿面则向后推移，计算出来的效率值将大于由CCR 模型计算出来的效率值。

3 基于第二次全国R&D资源清查的农业科技资源配置效率测评

3.1 按机构学科领域分的农业科技资源配置效率

运用基于投入导向的CCR模型进行效率测算时，农学和水产学两个学科的效率值都是1。为了更好地区分具体学科效率值的大小，又运用MaxDEA软件里的超效率模型进行测算。按学科分(农学、林学、畜牧兽医学、水产学)的基于第二次全国R&D资源清查(2009年)数据政府部门属农业科研机构科技资源配置效率测算结果如表6所示。水产学学科的综合效率值最高(TE Score=2.8679)，其次是农学学科(TE Score=1.0634)，畜牧兽医科学最低(TE Score=0.8324)。从规模效率值来看，林学学科最高(SE Score=0.9939)，其次是水产学学科(SE Score=0.9269)，而农学学科最低(SE Score=0.7983)，由此可见，不同学科的规模效率差异较为明显。从规模收益状态来看，林学学科是规模收益递增的而其他3个学科是规模收益递减的，于是，可以根据规模收益情况进行科技资源配置的适度调整。

表6 按学科门类分组的农、林、牧、渔业科技资源配置效率

DMUCCR模型超效率模型RTS得分技术效率得分(CRS)纯技术效率得分(VRS)规模效率得分农学1106341332107983减少林学09489094890954709939增加畜牧、兽医科学08324083240968408596减少水产学1286793094109269减少

3.2 按机构服务的国民经济行业分的农业科技资源配置效率

按行业分(农业、林业、畜牧业、渔业和农林牧渔服务业)的基于第二次全国R&D资源清查(2009年)数据政府部门属农业科研机构科技资源配置超效率模型测算的结果如表7所示。运用基于投入导向的CCR模型进行效率测算时，渔业和农林牧渔服务业两个细分行业的综合效率值都是1。投入导向的超效率模型测算结果表明，渔业的效率值最高(TE Score=1.9011)，其次是农林牧渔服务业(TE Score=1.5494)，农业的最低(TE Score=0.6568)。从规模效率及规模收益情况来看，林业、畜牧业、渔业的规模效率值相对较高且是规模收益递增的。因此，在进行科技资源配置时，应适当考虑细分行业的特殊性，将有限的农业科技资源进行合理配置。

表7 按行业门类分组的农、林、牧、渔业科技资源配置效率

DMUCCR模型超效率模型RTS得分技术效率得分(CRS)纯技术效率得分(VRS)规模效率得分农业0656806568106568减少林业09671096711044609258增加畜牧业09292092921020109109增加渔业1190112293608289增加农、林、牧、渔服务业1154942579306007减少

表8 具体省份的农、林、牧、渔业科技资源配置效率

DMUCCR模型超效率模型RTS得分技术效率得分(CRS)纯技术效率得分(VRS)规模效率得分北京1180492768506519减少天津1597637280608209减少河北03657036570379809631减少山西08389083890839509993增加内蒙古02540025400414806124减少辽宁1118141291509148减少吉林1407014633508784减少黑龙江04235042351405803012减少上海08485084851039108166减少江苏06853068531588304315减少浙江03386033860483707000减少安徽06417064170837107666减少福建04847048470526709202减少江西02835028350399407098减少山东04933049330592808322减少河南04047040470521007767减少湖北04504045040533508443减少湖南02500025000325607681减少广东04981049811365303648减少广西01708017080199508562减少海南03353033530556906021减少重庆02194021940523304193增加四川04059040590488508308减少贵州1286233302708666增加云南06669066691802503700减少西藏02857028572391701195增加陕西1102721251208210减少甘肃04572045720822905556减少青海06803068031037706555减少宁夏1197532856006916减少新疆05207052071260804130减少平均值05807096451410306863

3.3 按省份分的农业科技资源配置效率

运用CCR模型测算的全国各省(市、区)的农业科技资源配置效率表明，全国政府部门属农业科研机构农业科技资源技术效率平均值为0.581，农业科研机构的科技运行效率还有较大的提升空间，详见8。其中有北京、天津、辽宁、吉林、贵州、陕西、宁夏7个省(市、区)的技术效率值是1，河北(0.366)、内蒙古(0.254)、黑龙江(0.423)、浙江(0.339)、福建(0.485)、江西(0.283)、山东(0.493)、河南(0.405)、湖北(0.45)、湖南(0.25)、广东(0.498)、广西(0.171)、海南(0.335)、重庆(0.219)、四川(0.406)、西藏(0.286)、甘肃(0.457)和新疆(0.521)共18个省(市、区)的技术效率低于全国的平均值。

为了增强区分度以便进行比较，运用MaxDEA 6.0软件基于投入导向的超效率模型对31个省(市、区)农、林、牧、渔业科技资源配置效率进行测算。有6个省(市、区)的技术效率值大于1，其中，天津的最高(TE Score=5.976)、其次是吉林(TE Score=4.070)，作为民族地区的贵州(TE Score=2.862)、宁夏(TE Score=1.975)也有相对较高的运行效率，北京(TE Score=1.805)和辽宁(TE Score=1.181)的综合效率也较好。

从规模效率来看，全国农业科研机构规模效率的平均值是0.6863，其中山西最高(SE Score=0.9993)，还有河北、辽宁、福建等18个省(市、区)的规模效率值高于全国平均水平。西藏、云南、新疆等相对欠发达地区的规模效率也较低。从规模收益来看，农业科研机构科技运行处于规模报酬递增的只有山西、重庆、贵州、西藏4个省(市、区)，而其他27个省(市、区)都是规模收益递减的。因此，有必要结合地区农业特色等特点，进行合理的农业科技资源整合，发挥区域优势，有所为有所不为，从而实现农业科技资源的高效利用。

4 结论及建议

4.1 结论

利用2009第二次全国R&D资源清查数据，运用CCR模型和超效率模型对农业科研机构的技术效率、规模效率、超效率进行测算，得出以下结论。

(1)全国农业科研机构的平均技术效率值为0.581，因此，农业科研机构的科技运行效率还有较大的提升空间。按机构学科领域分，水产学学科的效率值最高(TE Score=2.8679)。按机构服务的国民经济行业分，渔业的效率值最高(TE Score=1.9011)。

(2)运用MaxDEA 6.0软件利用超效率模型对各省(市、区)农、林、牧、渔业农业科研机构的综合运行效率进行测算，其中效率值大于1的有天津(5.976)、吉林(4.070)、贵州(2.862)、宁夏(1.975)、北京(1.805)、辽宁(1.181)。

(3)从规模效率和规模收益状态来看，全国农业科研机构规模效率的平均值是0.6863，有87%的省(市、区)的规模收益是递减的。

4.2 建议

以上结果只是根据所得数据资料测算的农业科研机构的科技运行效率，在进行效率评价时必须充分考虑到可得性、客观性、定量与定性结合等原则，科学分析农业科技创新过程，构建适合农业科研机构的指标评价体系和模型，根据农业科研机构的科技创新型、科学创新型、技术创新型、经营主导型、基础实力型、相对劣势型等不同类型提出相应的管理措施，以便实现分类指导和科学管理[7]，具体建议如下。

(1)重视农业科技资源配置的结构调整。农业科技资源主要集中在传统的大田作物的种植业，而在畜牧、水产及特色经济作物等领域则严重不足。农业科技资源向产后环节和林业、畜牧业等非种植业的优化配置将有利于农业科技创新效率的提升[8]。合理调控种植业科研机构的发展规模，优化其科技人员结构，使其与管理系统内其他科研机构相辅相成，共同促进我国农业经济的协调发展[9]。

(2)开展农业科技计划绩效评价。国外发达国家的科技评价起步较早，形成了较为科学合理的绩效评价制度，在立法、评价体系、独立评价和信息反馈等方面积累了较好的经验[10]。开展农业科技计划绩效评价有利于科学合理地配置农业科技资源，进一步提高农业科技的创新能力[10]。而中国在农业科技计划评价方面，尚没有形成科学、系统的绩效评价制度，急需在学习国外先进经验的基础上开展本土化的理论和实践上的探索公开绩效评价结果，有利于社会公众了解农业科技计划的绩效管理水平和管理实效，进而对农业科技资源的配置和使用情况进行监督。

(3)加强农业科技协同创新。组建农业科技创新联盟，建立农业科技协同创新的机制。增强涉农科研机构、农业高等院校和相关企业间的交流与合作，建立形式多样的产学研协问创新的技木合作机制，提高各参与主体在科技人才、科技信肩、和技术成果等方面的共享水平，促进农业科技成果转化应用水平的提高。

[1] 刘北桦. 提高农业资源利用效率，促进现代农业发展.中国农业资源与区划， 2012, 33(6): 1～3

[2] 杨传喜， 黄珊，徐顽强.中国农业科研机构的科技运行效率分析.科技管理研究, 2013，(4)： 121～126

[3] 中华人民共和国国家统计局.2009第二次全国R&D资源清查资料汇编.北京：中国统计出版社， 2011

[4] 杨传喜. 农业科技资源配置效率问题研究.武汉：华中农业大学， 2011

[5] 成刚. 数据包络分析方法与MaxDEA软件.北京：知识产权出版社， 2014

[6] 侯智慧， 梅连杰，侯安宏.内蒙古农业资源配置效率分析.中国农业资源与区划， 2014, 35(3): 71～77

[7] 姜丽华， 谢能付，刘世洪.农业科研机构科技创新能力评价研究.中国农学通报, 2015，(26)： 266～273

[8] 张静. 我国农业科技创新能力与效率研究——基于区域比较视角的研究.咸阳：西北农林科技大学， 2011

[9] 陈祺琪， 张俊飚.农业科技人力资源与农业经济发展关系分析——基于种植业科研机构的视角.科技管理研究， 2015，(13)： 90～97

[10]李敬锁， 牟少岩，赵芝俊.国外经验对中国农业科技计划绩效评价的启示.世界农业， 2013，(2)： 14～16

ANALYSISONAGRICULTURALSCIENCEANDTECHNOLOGYRESOURCEALLOCATIONEFFICIENCYBASEDONTHESECONDNATIONALR&DRESOURCEINVENTORY*

YangChuanxi，WangYameng

(School of Management, Guilin University of Technology, Guilin, Guangxi 541004, China)

The allocation efficiency of agricultural science and technology resource determines the operation efficiency of agricultural science and technology system. The efficiency of agricultural science and technology system is conductive to improve the efficient use of agricultural science and technology resources, enhance the ability of agricultural science and technology innovation, and accelerate the process of agricultural modernization. Based on the data of the second national R&D resource inventory in 2009, this paper estimated the allocation efficiency of the agricultural department of agricultural research institutions and analyzed the scale compensation to provide policy reference for the agricultural science and technology management department. It constructed input and output index system of science and technology resource allocation efficiency, selected six input and output indicators such as the scientific and technological personnel, science and technology funding and scientific and technological achievements, and measured the comprehensive efficiency, pure technical efficiency, scale efficiency of the natural science and technology research institutions by the data envelopment analysis method (DEA). The results showed that the average efficiency was 0.581, it indicated the science and technology operation efficiency was low. Technical efficiency score of the Department of Fisheries was 2.8679. The comprehensive operation efficiency of agricultural, forestry, animal husbandry and fishery agricultural research institutions was greater than 1 in Tianjin, Jilin, Guizhou, Ningxia, Beijing, Liaoning. The average scale efficiency was 0.686. The region of inefficiency in DEA occupied 56% of the whole nation, where the technical efficiency was lower than the national average. Finally, it put forward some countermeasures such as increasing investment in research, adjusting the structure of agricultural science and technology resource allocation, controlling the development scale of crop research institutions, optimizing the structure of its scientific and technical personnel, and promoting the collaborative innovation of agricultural science and technology.

R&D resource inventory; agricultural research institution; science and technology resources; allocation efficiency; returns to scale

S-3; F323.3

A

1005-9121[2017]07126-09

10.7621/cjarrp.1005-9121.20170720

2016-06-29

杨传喜(1977—)，男，河南信阳人，博士后、副教授。研究方向：农业科技资源管理。Email：ycx107@163.com

*

国家自然科学基金重点项目“现代农业科技发展创新体系研究”(71333006)； 国家自然科学基金项目“基于复杂适应系统理论农业科技资源配置结构效应及优化的计算实验研究”(71463011)； 中国博士后科学基金特别资助项目“复杂适应系统视角的农业科技资源配置结构效应与优化”(2014T70707)