我國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的配置效率及影響因素研究

董明濤

（東北大學(xué)秦皇島分校 經(jīng)貿(mào)學(xué)院，河北 秦皇島 066004）

一、引 言

隨著我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力水平的不斷進(jìn)步，單純依靠增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入已不再適應(yīng)農(nóng)業(yè)發(fā)展的需要，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新是提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的使用效率、實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變的重要推動(dòng)力。作為一個(gè)系統(tǒng)的發(fā)展過(guò)程，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新需要投入大量的人力、物力、財(cái)力、信息等資源，而在這些農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源有限的情況下，如何優(yōu)化農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的配置結(jié)構(gòu)，提高農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的配置效率，發(fā)揮農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源優(yōu)勢(shì)具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

對(duì)于農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率問(wèn)題的研究，目前國(guó)內(nèi)的研究主要集中在以下幾個(gè)方面：①對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源效率的描述性統(tǒng)計(jì)，如曠宗仁等從投入與產(chǎn)出兩個(gè)方面對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平進(jìn)行了描述性的統(tǒng)計(jì)分析[1]。②從系統(tǒng)論的視角研究農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率問(wèn)題，如楊傳喜等基于復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論，將農(nóng)業(yè)科技資源作為一個(gè)統(tǒng)一的系統(tǒng)進(jìn)行資源的優(yōu)化配置[2]。③采用定量評(píng)價(jià)方法研究農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率，如張靜等采用Malmquist指數(shù)法，對(duì)1990-2008年我國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新效率進(jìn)行了測(cè)算[3]?？傮w來(lái)說(shuō)，國(guó)內(nèi)學(xué)者從不同角度、采用多種方法對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率問(wèn)題進(jìn)行了有益的探索，但大多是從某一視角出發(fā)進(jìn)行研究，未能較充分地評(píng)價(jià)我國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率的總體水平和存在問(wèn)題等；另外國(guó)內(nèi)現(xiàn)有研究對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率的影響因素的研究較少，而對(duì)影響因素進(jìn)行深入分析，從而更深入地剖析農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率的深層次原因和配置行為，對(duì)提高農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率非常重要。因此，本文嘗試采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法，對(duì)2009-2011年間我國(guó)30個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率進(jìn)行測(cè)算，并構(gòu)建個(gè)體固定效應(yīng)模型，采用農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率的測(cè)算結(jié)果和省級(jí)面板數(shù)據(jù)，深入分析農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率的影響因素和具體影響效應(yīng)，以期揭示我國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置的水平、差異和規(guī)律，為相關(guān)部門制定科學(xué)合理的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置決策提供支持。

二、模型設(shè)定

（一）DEA模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）是1978年由著名運(yùn)籌學(xué)家A.Charnes,W.W.Cooper和 E.Rhodes首先提出的，被用來(lái)評(píng)價(jià)部門間的相對(duì)有效性（因此被稱為DEA有效），該方法在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域已有廣泛的應(yīng)用[4]。其基本思路是：通過(guò)對(duì)投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，得出每個(gè)決策單元（DMU）綜合效率的數(shù)量指標(biāo)，確定各決策DMU是否為DEA有效[5]。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析有多種模型，其中C2R模型[6](由Chanes，Cooper和Rhodes三位作者的第一個(gè)英文字母命名)的建模思路清晰、模型形式簡(jiǎn)單、理論完善，故本文采用該模型。

設(shè)有n個(gè)DMU的投入與產(chǎn)出，每個(gè)DMU都有m種投入和s種產(chǎn)出，假設(shè)xij表示第j個(gè)DMU的第i種投入量，yrj表示第j個(gè)DMU的第r種輸出量，vi和ur分別表示各投入及產(chǎn)出的權(quán)值，如果用向量Xj和Yj分別表示各DMU的投入與產(chǎn)出，V和U分別為權(quán)值向量，則有：

Xj=(x1j,x2j,…,xmj)T，Yj=(y1j,y2j,…,ysi)T，

V=(v1,v2,…,vm)T，

U=(u1,u2,…,us)T,其中i=1,2,…,m；j=1,2,…,n；r=1,2,…,s。

定義第j個(gè)DMU的效率評(píng)價(jià)指數(shù)為：

評(píng)價(jià)第j0個(gè) DMU效率的數(shù)學(xué)模型為：

第j0個(gè)DMU是否有效，主要取決于這些參數(shù)的取值。公式（2）的經(jīng)濟(jì)意義非常明顯，即如果能找到DMU的某種線性組合，使其產(chǎn)出不低于第j0個(gè)DMU產(chǎn)出，則說(shuō)明第j0個(gè)DMU不是有效的，反之，該DMU有效?；诠剑?）的模型解的有效性判斷定理為：①若存在最優(yōu)值θ*=1，則其對(duì)應(yīng)的第j0個(gè)DMU為弱DEA有效；②若最優(yōu)值θ*=1，且存在最優(yōu)解S-*=0，S+*=0，則其對(duì)應(yīng)的第j0個(gè)DMU為DEA有效。

（二）個(gè)體固定效應(yīng)模型

個(gè)體固定效應(yīng)模型就是對(duì)于不同的個(gè)體有不同截距的模型[7]。如果對(duì)于不同的時(shí)間序列，個(gè)體截距是不同的，但是對(duì)于不同的橫截面，模型的截距沒(méi)有顯著性變化，那么就應(yīng)該建立個(gè)體固定效應(yīng)模型，表示如下：

其中：

εit（i=1,2,…,T)表示隨機(jī)誤差項(xiàng);yit,xit（i=1,2,…,N;t=1,2,…,T）分別表示被解釋變量和解釋變量。

Cheng Hsiao(1986)提出利用模板數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)分析時(shí)應(yīng)該首先對(duì)模型做三種假設(shè)檢驗(yàn)，來(lái)確定哪一種模型。由于本文認(rèn)為在不同的年份不同的地區(qū)的截距差別不大，因此只需作2種檢驗(yàn)：

（1）F檢驗(yàn)。原假設(shè)H0：不同個(gè)體的模型截距項(xiàng)相同（建立混合估計(jì)模型）；備擇假設(shè)H1：不同個(gè)體的模型截距項(xiàng)不同（建立個(gè)體固定效應(yīng)模型）。

其中，SSEr、SSEu分別表示約束模型（混合估計(jì)模型）和非約束模型（個(gè)體固定效應(yīng)模型）的殘差平方和。給定顯著性水平，若F＞Fα(N-1,NT-N-k)，應(yīng)該建立個(gè)體固定效應(yīng)模型。

（2）Hansman檢驗(yàn)。Hausman檢驗(yàn)是對(duì)同一參數(shù)的兩個(gè)估計(jì)量差異的顯著性檢驗(yàn)，用于判斷是應(yīng)建立固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型。原假設(shè)H0：個(gè)體效應(yīng)與回歸變量無(wú)關(guān)(個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)回歸模型)；備擇假設(shè)H1：個(gè)體效應(yīng)與回歸變量相關(guān)(個(gè)體固定效應(yīng)回歸模型)。

三、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）指標(biāo)選取

1.農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率的評(píng)價(jià)指標(biāo)選取

關(guān)于農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率的評(píng)價(jià)指標(biāo)選取，考慮指標(biāo)的可獲得性、代表性及數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法對(duì)數(shù)據(jù)的要求，借鑒已有相關(guān)研究成果[3,8-9]，本文主要從農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新投入和農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新產(chǎn)出兩方面進(jìn)行。農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新投入指標(biāo)主要包括科技創(chuàng)新人力資源指標(biāo)和科技創(chuàng)新財(cái)力指標(biāo)。農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)，主要從農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的直接產(chǎn)出和間接產(chǎn)出成果兩個(gè)方面選取。具體選取的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率的評(píng)價(jià)指標(biāo)如表1所示。

表1 我國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率的影響因素指標(biāo)選取

結(jié)合已有對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率及主要影響因素的相關(guān)研究成果[10-12]，本文從農(nóng)業(yè)科技市場(chǎng)的發(fā)育程度、政府支持力度、農(nóng)村勞動(dòng)力受教育程度、農(nóng)村生產(chǎn)力發(fā)展水平、農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平5個(gè)影響因素，來(lái)構(gòu)建我國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率的影響因素指標(biāo)體系（如表2所示）。

表2 影響因素的指標(biāo)選取及預(yù)期影響方向

根據(jù)上述建立的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率影響因素的指標(biāo)體系，本文使用固定效應(yīng)模型來(lái)構(gòu)建農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率變化的影響因素分析的計(jì)量模型，以控制那些不隨時(shí)間的推移而變化的自然因素（如氣候、地形等）可能造成的影響，因?yàn)樗鼈冊(cè)诓煌r(nóng)村地區(qū)之間存在著顯著的差異。本文采用省級(jí)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行定量研究，為了消除可能的自相關(guān)影響，本文對(duì)變量采用了對(duì)數(shù)形式，具體模型方程為：

在上式中，Z為被解釋變量，用DEA方法計(jì)算出的各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率值表示；P1-P5為解釋變量，表示農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率的可能影響因素；i代表的省份，i=1，2，…，N；t代表不同的年份，t=1，2，…，n；αi為截距，代表不同個(gè)體i的影響；β1-β5為待估參數(shù)；Uit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

考慮數(shù)據(jù)的可得性，本文選擇2009-2011年的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，即2009-2011年我國(guó)除西藏之外的30個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的面板數(shù)據(jù)。關(guān)于農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2010-2012）、《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》（2010-2012）、《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》（2010-2012）、《中國(guó)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2010-2012）。關(guān)于農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率的影響因素的具體指標(biāo)數(shù)據(jù)的選取，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2010-2012）、《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》（2010-2012）。區(qū)域的劃分遵循我國(guó)傳統(tǒng)的東、中、西部地區(qū)的劃分方法。

四、實(shí)證分析

（一）我國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率的DEA分析

基于上述研究模型，本文采用DEAP2.1軟件對(duì)各決策單元的效率進(jìn)行計(jì)算，得出2009-2011年我國(guó)30個(gè)省市的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的配置效率狀況，包括綜合技術(shù)效率(TE)、純技術(shù)效率(PTE)、規(guī)模效率(SE)（如表3所示）。

表3 2009-2011年我國(guó)各地區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率均值

由表3可以看出，在2009-2011年這3年中，全國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置的平均綜合效率為0.651，平均純技術(shù)效率為0.715，平均規(guī)模效率為0.922，說(shuō)明我國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的配置效率整體來(lái)說(shuō)還不太高，在提高農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的配置效率方面還應(yīng)投入大量精力。從區(qū)域特征的角度觀察，我國(guó)的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的配置效率均值呈現(xiàn)出比較明顯的梯度特征，總體上來(lái)說(shuō)我國(guó)東部地區(qū)的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率都居于全國(guó)首位，其次為西部地區(qū)，再次為中部地區(qū)。從表3中我國(guó)各地區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的三類配置效率均值數(shù)據(jù)，可以看出，相對(duì)于綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率的全國(guó)均值0.651、0.715、0.922的水平而言，低于平均綜合效率水平的省份有17個(gè)，占總省份數(shù)的56.7%；低于平均純技術(shù)效率水平的省份有16個(gè)，占總省份數(shù)的53.3%；低于平均規(guī)模效率水平的省份有8個(gè)，占總省份數(shù)的26.7%。這說(shuō)明我國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的配置效率水平還比較低，各省份間的純技術(shù)效率、規(guī)模效率的差距較大，總體來(lái)說(shuō)東部地區(qū)高于西部地區(qū)，西部地區(qū)高于中部地區(qū)。

由表3還可以看出，2009-2011年間我國(guó)的30個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）中，北京、上海、浙江、甘肅的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置屬于DEA有效，且DEA有效的省份占總省份的13.3%。其中，東部地區(qū)的DEA有效省份最多，占總DEA有效省份數(shù)量的75%。這些省份處于規(guī)模效率不變階段，其資源配置效率已達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。江蘇、海南、青海屬于弱DEA有效，其余23個(gè)省份農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置屬于非DEA有效，其中大部分省份的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率指標(biāo)得分都較低，說(shuō)明這些地區(qū)投入的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源沒(méi)有得到充分的利用，產(chǎn)出相對(duì)來(lái)說(shuō)也較低。由表4可以看出，在2009-2011年間，處于DEA非有效的24個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）中，廣東、黑龍江、安徽、湖北、湖南處于規(guī)模效率遞減階段，說(shuō)明這些省份投入的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源有浪費(fèi)現(xiàn)象存在，資源沒(méi)有得到充分利用。應(yīng)調(diào)整這類地區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源投入的數(shù)量和質(zhì)量，一定程度上縮小農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源規(guī)模，以提高農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的配置效率。部分省份如寧夏、內(nèi)蒙古、新疆、廣西、重慶、貴州等處于規(guī)模效增階段，說(shuō)明由于它們的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的投入規(guī)模普遍較小，雖然這些地區(qū)的DEA測(cè)算結(jié)果不是很高，但其具有較大的發(fā)展?jié)摿?，可通過(guò)加大農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的投入規(guī)模來(lái)提高這類地區(qū)的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率。

表4 2009-2011年各年我國(guó)各地區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的配置效率狀況

續(xù)表4

由表4我們也可以得出我國(guó)各地區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率的區(qū)域比較情況和發(fā)展趨勢(shì)。在2009-2011年這3年間，東部地區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置的技術(shù)效率較明顯地高于西部和中部地區(qū)。東部地區(qū)中的北京、上海、浙江這3個(gè)省份處于技術(shù)效率前沿面上，說(shuō)明這些地區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的投入、整合、使用等均達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的配置效率處于國(guó)內(nèi)領(lǐng)先水平。中西部地區(qū)省份雖然大多處于非DEA有效，但二者相比，西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的技術(shù)效率普遍要稍高于中部地區(qū)。其中，中部地區(qū)的省份都沒(méi)有達(dá)到DEA有效，該類地區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率值都較低，而且中部地區(qū)8個(gè)省份中除江西為規(guī)模效率遞增之外，其余7個(gè)省份都處于規(guī)模效率遞減階段，說(shuō)明中部地區(qū)的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源并未得到合理有效的利用，資源配置效率較低。西部地區(qū)只有甘肅屬于DEA有效，雖大多處于非DEA有效，但除了陜西處于規(guī)模效率遞減階段之外，其余9個(gè)省份近3年都處于穩(wěn)定的規(guī)模效率遞增階段。這說(shuō)明由于國(guó)家的政策和經(jīng)濟(jì)扶持，西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率呈現(xiàn)出很好的上升趨勢(shì)，發(fā)展?jié)摿薮?。但該地區(qū)不太高的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源水平也表明，這些地區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的投入規(guī)模還比較小，若能加大西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源投入力度，可能會(huì)促進(jìn)其農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率的提高，進(jìn)而促進(jìn)其農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

（二）影響農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率的因素分析

為檢驗(yàn)以上提出的若干研究假設(shè)，本文以2009-2011年我國(guó)30個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用Eviews 6.0軟件對(duì)上述構(gòu)建的固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如表5所示。本文還對(duì)模型進(jìn)行了F檢驗(yàn)，結(jié)果如表6所示。由于F檢驗(yàn)相應(yīng)的p值為0.0000，小于0.05，所以應(yīng)建立個(gè)體固定效應(yīng)模型，這也驗(yàn)證了本文構(gòu)建的計(jì)量模型是合理的。由表5可以看出，總體來(lái)看，模型的估計(jì)結(jié)果較好，模型擬合度較高。變量P1-P5在5%的水平上影響顯著，模型中各自變量與預(yù)期影響方向一致，具體影響效應(yīng)如下：

（1）農(nóng)業(yè)科技市場(chǎng)的發(fā)育程度?？萍际袌?chǎng)的發(fā)育程度對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的配置效率具有顯著的正向影響，且影響方向與預(yù)期影響一致。說(shuō)明科技市場(chǎng)的發(fā)育程度是影響農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率的重要決定因素。農(nóng)業(yè)科技市場(chǎng)越發(fā)達(dá)，越有利于農(nóng)業(yè)科技的傳播，使農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源能夠快速地滿足農(nóng)村發(fā)展的科技需求。

表5 模型估計(jì)結(jié)果

表6 F檢驗(yàn)結(jié)果

（2）政府支持力度。政府支持力度對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的配置效率具有顯著的正向影響，且影響方向與預(yù)期影響一致。政府對(duì)農(nóng)業(yè)科技的投入和支持力度越大，越能有效彌補(bǔ)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源供給的資金缺口，越有利于農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的配置效率的提高。

（3）農(nóng)村勞動(dòng)力受教育程度。農(nóng)村勞動(dòng)力受教育程度對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的配置效率也具有較顯著的正向影響，且影響方向與預(yù)期影響一致。農(nóng)村勞動(dòng)力的受教育程度越高，農(nóng)民的文化素質(zhì)也越高，越有利于農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的轉(zhuǎn)化，從而提高農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的利用效率。

（4）農(nóng)村生產(chǎn)力發(fā)展水平。農(nóng)村生產(chǎn)力發(fā)展水平對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的配置效率具有顯著的正向影響，且影響方向與預(yù)期影響一致。農(nóng)村生產(chǎn)力的發(fā)展水平越高，越有利于促進(jìn)農(nóng)業(yè)的規(guī)?；?jīng)營(yíng)，從而越有利于投入的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的產(chǎn)出效率的提高，也即越有利于農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的配置效率的提高。

（5）農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的配置效率也具有較顯著的正向影響，且影響方向與預(yù)期影響一致。農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平越高，農(nóng)業(yè)科技成果的轉(zhuǎn)化率也越高，則此類地區(qū)的農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力也較高，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的利用效率也越高。

五、結(jié)論與對(duì)策建議

本文采用DEA方法對(duì)我國(guó)30個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）2009-2011年的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率進(jìn)行了測(cè)算，并采用固定效應(yīng)模型對(duì)影響效率變化的因素進(jìn)行實(shí)證研究，主要得到以下結(jié)論：

（1）總體來(lái)說(shuō)，在2009-2011年3年間，從區(qū)域特征的角度觀察，我國(guó)的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的配置效率均值呈現(xiàn)出比較明顯的梯度特征，總體上來(lái)說(shuō)東部地區(qū)的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率都居于全國(guó)首位，其次為西部地區(qū)，再次為中部地區(qū)。而且我國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的配置效率水平總體來(lái)說(shuō)還比較低，各省份間的純技術(shù)效率、規(guī)模效率的差距較大。

（2）2009-2011年間我國(guó)的30個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）中，北京、上海、浙江、甘肅的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置屬于DEA有效，其資源配置效率已達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。江蘇、海南、青海屬于弱DEA有效，其余23個(gè)省份農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置屬于非DEA有效，其中大部分省份的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率指標(biāo)得分都較低，說(shuō)明這些地區(qū)投入的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源未得到充分利用，相對(duì)來(lái)說(shuō)產(chǎn)出也較低。

（3）在2009-2011這3年間，東部地區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置的技術(shù)效率較明顯地高于西部和中部地區(qū)。東部地區(qū)中的北京、上海、浙江這3個(gè)省份處于技術(shù)效率前沿面上，說(shuō)明這些地區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的投入、整合、使用等均達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的配置效率處于國(guó)內(nèi)領(lǐng)先水平。中西部地區(qū)省份雖然大多處于非DEA有效，但二者相比，西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的技術(shù)效率普遍要稍高于中部地區(qū)。

（4）從影響因素的角度考慮，科技市場(chǎng)的發(fā)育程度、政府支持力度、農(nóng)村勞動(dòng)力受教育程度、農(nóng)村生產(chǎn)力發(fā)展水平、農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的配置效率均具有顯著的正向影響，且影響方向與預(yù)期影響一致。

從以上研究結(jié)果可以看出，近幾年我國(guó)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的配置效率普遍不太高，各地區(qū)配置效率差距巨大。為改善農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置中存在的問(wèn)題，可從以下幾方面入手：

（1）應(yīng)努力提高科技市場(chǎng)的發(fā)育程度。只有通過(guò)科技市場(chǎng)，投入的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源才能實(shí)現(xiàn)傳播和轉(zhuǎn)化，從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)科技資源的優(yōu)化配置，提高農(nóng)村生產(chǎn)力和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

（2）應(yīng)加大政府支持力度。農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的提供往往投資巨大，市場(chǎng)或非政府組織無(wú)力提供，因此需要政府加大支持和投入力度，積極引導(dǎo)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源合理配置。

（3）政府可對(duì)不同農(nóng)村地區(qū)采取差異化的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置策略。由于各農(nóng)村地區(qū)的自然條件、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、擁有的科研機(jī)構(gòu)、科研人員質(zhì)量等都差異很大，因此政府可從各地區(qū)的實(shí)際情況出發(fā)，因地制宜地對(duì)不同農(nóng)村地區(qū)采取差異化的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置策略。

（4）提高農(nóng)村勞動(dòng)力的文化水平和綜合素質(zhì)。農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源的利用、農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的實(shí)現(xiàn)等最終都是通過(guò)科技人員實(shí)現(xiàn)的。因此提高農(nóng)村勞動(dòng)力的文化水平和綜合素質(zhì)將對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率的提高產(chǎn)生很大影響。

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