基于DEA模型的福建農(nóng)業(yè)科技資源配置效率評價

劉冬晴，王文爛

(福建農(nóng)林大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院,福建 福州 350002)

近年來，我國農(nóng)業(yè)建設(shè)路徑發(fā)生深刻轉(zhuǎn)變，從傳統(tǒng)的生產(chǎn)經(jīng)營方式逐步向依靠先進的技術(shù)手段科學(xué)高效生產(chǎn)的形式轉(zhuǎn)變，以此使農(nóng)業(yè)資源配置趨向合理化，進而驅(qū)動各產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展進程[1]。2021年出臺的中央一號文件指出：“強化現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技和物質(zhì)裝備支撐是推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化必不可少的手段之一，必須堅持農(nóng)業(yè)科技自立自強，完善農(nóng)業(yè)科技領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究，并深入開展鄉(xiāng)村振興科技支撐行動?！眱H依賴投入傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的方式已難以為繼，必須注入嶄新的科技力量才能更好地實現(xiàn)農(nóng)業(yè)的提質(zhì)增效。對此，福建省積極貫徹實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略全面提升農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力，并圍繞農(nóng)業(yè)科技的人財物等方面取得相應(yīng)成效[2]，表現(xiàn)為研發(fā)人員初具規(guī)模，包括涉農(nóng)院校、農(nóng)業(yè)科研院所、農(nóng)業(yè)園區(qū)、農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)和大型農(nóng)業(yè)科技企業(yè)等就職人員為本省農(nóng)業(yè)科技事業(yè)發(fā)展打造了堅實的人才資源儲備庫。但與東中部地區(qū)相比，福建省農(nóng)業(yè)科技水平較為落后，還存在著科研投入結(jié)構(gòu)失衡、人才隊伍建設(shè)質(zhì)量低、成果轉(zhuǎn)化推廣困難等問題[3]。

綜合已有的關(guān)于農(nóng)業(yè)科技資源配置的研究內(nèi)容來看，多數(shù)學(xué)者將關(guān)注點落在如何科學(xué)評價農(nóng)業(yè)科技資源的配置效率，因此形成了以國家、地區(qū)以及科研院所等為主的研究對象。從國家層面切入：學(xué)者從時空特征揭示不同時期、不同地域農(nóng)業(yè)科技資源配置效率的分布規(guī)律和變化趨勢，以此為我國創(chuàng)新發(fā)展農(nóng)業(yè)科技夯實理論基礎(chǔ)[4]。鄧敏慧等運用超效率DEA從我國31個區(qū)域入手，宏觀地評估農(nóng)業(yè)技術(shù)進步和效率水平，研究表明我國整體配置效率不斷上升[5]；此外，從細分的區(qū)域來看，各區(qū)域間發(fā)展不均衡，華東區(qū)域全要素生產(chǎn)率最高，而西北最低。對此，有學(xué)者的觀點與之相似，認為我國大部分地區(qū)的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置并非處于DEA有效狀態(tài)，即不同地域間的資源配置效率差距較大[6]。

除了以國家為研究對象，更多的研究選擇從省級層面因地制宜地追蹤分析各地農(nóng)業(yè)科技資源創(chuàng)新的發(fā)展態(tài)勢并適時提出建議。張亦工等的研究結(jié)果表明，近幾年湖北省農(nóng)業(yè)科技資源配置效率波動變化大，增長趨勢呈現(xiàn)不規(guī)律，而農(nóng)業(yè)科技成效明顯但增長緩慢，農(nóng)業(yè)企業(yè)科技資源配置呈現(xiàn)不均衡[7]。

綜上所述，國內(nèi)學(xué)者通過構(gòu)建不同指標(biāo)、模型方法來分析不同研究對象的科技資源配置效率，并得到了豐富的研究成果。但對于福建省的相關(guān)研究卻鮮有涉足，為此本研究以福建省農(nóng)業(yè)科技資源配置為對象，在前人研究的基礎(chǔ)上通過構(gòu)建合理的評價指標(biāo)，并利用DEA模型評價農(nóng)業(yè)科技資源配置效率，以期為福建省優(yōu)化資源配置決策提供相關(guān)依據(jù)。

一、研究方法與數(shù)據(jù)來源

(一)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(data envelopment analysis，簡稱DEA)，是由Charens和Rhodes在1978年基于效率概念上提出的一種非參數(shù)前沿效率分析方法。其原理是以某一決策單元(decison making unit，簡稱DMU)為基準(zhǔn)與其他決策單元進行比較，測算被決策單元效率高低；通過確定多個投入和產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)構(gòu)建有效前沿面，進而計算各決策單元與有效前沿面的距離以此分析綜合效率指標(biāo),最終判斷各決策單元是否DEA有效[8-9]。以生產(chǎn)可能集為劃分依據(jù)，DEA模型可分為CCR、BBC、柯布道格拉斯、NIRS、NDRS和FDH模型，其中最常用的是前兩種模型。假設(shè)DMU的個數(shù)為n個，從投入要素角度切入進行測量，記作DMUi(i=1,2,…，n)。每個決策單元有p種投入要素，記作Xj(j=1,2,…,p)，投入的權(quán)重可以表示為Wj(j=1,2,…,p);每個決策單元有q種產(chǎn)出要素，記作Yr(r=1,2,…,q),產(chǎn)出的權(quán)重可以記作Ur(r=1,2,…,q)，令當(dāng)前要測度的決策單位為DMUk并構(gòu)建基礎(chǔ)模型。

1.DEA基礎(chǔ)模型——規(guī)模收益不變的CCR模型 CCR模型是基于規(guī)模收益不變的前提假設(shè)下建立而成，其計算的技術(shù)效率含括規(guī)模效率，因此被稱為綜合技術(shù)效率(technical efficiency，簡稱TE)，以投入要素為導(dǎo)向的線性規(guī)劃模型和對偶規(guī)劃模型的具體表達式如下[10]：

在對偶規(guī)劃模型中，λ表示為DMU的線性組合系數(shù)，θ為效率值表示模型的最優(yōu)解，取值范圍是(0,1]。當(dāng)θ越小時，效率越低；當(dāng)θ=1時，說明被評價的決策單元正好位于生產(chǎn)前沿面上，在產(chǎn)出不減少的情況下處于技術(shù)有效的狀態(tài)；當(dāng)θ>1時，則說明被評價的決策單元為技術(shù)無效[11]。

2.DEA基礎(chǔ)模型——規(guī)模收益可變的BCC模型 CCR模型是假設(shè)規(guī)模報酬不變?yōu)榍疤?，但在實際運用中，生產(chǎn)規(guī)模并不是處于最優(yōu)規(guī)模狀態(tài)，因此在1984年由Banker等提出了規(guī)模收益可變的BCC模型，測量的技術(shù)效率排除了規(guī)模的影響，因此被稱為純技術(shù)效率(pure technical efficiency，簡稱PTE)。

通過該模型求得的θ為純技術(shù)效率值，且通過比較計算規(guī)模收益不變時的技術(shù)效率值以及規(guī)模可變時的技術(shù)效率值便可分離出規(guī)模效率(scale efficiency,簡稱SE)，即由綜合技術(shù)效率與純技術(shù)效率二者間的比值得到：SE=TE/PTE[11]。

(二)指標(biāo)構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

1.指標(biāo)選取與構(gòu)建 本研究基于福建省2000-2020年的農(nóng)業(yè)科技投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)構(gòu)建指標(biāo)體系，選取農(nóng)作物總播種面積(X1)、農(nóng)業(yè)機械總動力(X2)、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員(X3)、農(nóng)林水事務(wù)經(jīng)費(X4)作為投入指標(biāo)分別代表物質(zhì)資源、科學(xué)技術(shù)資源、人力資源和財政資源，但因為缺乏相關(guān)的農(nóng)業(yè)從業(yè)人員的數(shù)據(jù)，所以后文利用第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員的數(shù)據(jù)來替代。在產(chǎn)出方面，以農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值(Y1)、專利授權(quán)數(shù)(Y2)、農(nóng)村居民人均可支配收入(Y3)為詳細指標(biāo)。其中,專利授權(quán)數(shù)衡量的是科學(xué)技術(shù)成果，農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值和農(nóng)村居民人均可支配收入用作評價經(jīng)濟收益和生活質(zhì)量指標(biāo)，分別反映農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新所帶來的經(jīng)濟水平變動和農(nóng)民增產(chǎn)增收的情況[10,12](表1)。

表1 福建省農(nóng)業(yè)科技投入和產(chǎn)出的指標(biāo)體系

2.數(shù)據(jù)來源 介于數(shù)據(jù)的可獲得性，采用年鑒中的第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員的數(shù)據(jù)來替代農(nóng)業(yè)從業(yè)人員指標(biāo)。另外，2007-2020年的農(nóng)林水事務(wù)經(jīng)費數(shù)據(jù)在年鑒上直接呈現(xiàn)，但2000-2006年的農(nóng)林水事務(wù)經(jīng)費是由加總農(nóng)業(yè)支出、林業(yè)支出、水利和氣象支出獲得，具體的數(shù)據(jù)見表2。

表2 2000-2020年福建省農(nóng)業(yè)科技資源相關(guān)數(shù)據(jù)

(續(xù)表2)

二、福建省農(nóng)業(yè)科技資源配置效率的實證結(jié)果與分析

將每個年份看成一個決策單元以規(guī)模報酬可變的BCC模型探究福建省各年份的資源配置效率，進一步針對不同指標(biāo)結(jié)果描述各階段動態(tài)差異的原因(表3)。

表3 2000-2020年福建省農(nóng)業(yè)科技資源配置效率變化

(一)農(nóng)業(yè)科技資源配置的綜合效率分析

綜合效率體現(xiàn)了決策單元的資源配置能力，是對資源總體利用效率的整體權(quán)衡與評判，它是純技術(shù)效率與規(guī)模報酬效率的乘積。若綜合技術(shù)效率取值為1時，表示技術(shù)有效和規(guī)模有效，即該年份的農(nóng)業(yè)科技資源的投入產(chǎn)出效率為最有效狀態(tài)[13]。計算結(jié)果顯示，綜合效率均值為0.925，純技術(shù)效率均值為0.996，規(guī)模效率均值為0.928，說明福建省在2000-2020年的農(nóng)業(yè)科技資源配置效率居于較高水平(表3)。從時間分布上來分析：整體上綜合效率與1較為接近，在21年中綜合效率達到有效狀態(tài)的年份共有7年，分別是2000、2003-2006、2008和2020年，科技資源在這幾年整合配置過程中屬于科學(xué)合理的范疇。而在2012-2016年間綜合效率出現(xiàn)波動起伏且得分均在(0.8,0.9)，其中2015年的綜合效率值最低為0.706(表3)，說明該年的農(nóng)業(yè)科技資源配置屬于明顯非有效狀態(tài)，可能是在純技術(shù)效率或規(guī)模效率的有效性上產(chǎn)生相應(yīng)問題，此時政府需采取相應(yīng)手段做出較大調(diào)整，使其不斷地趨向穩(wěn)定。

(二)農(nóng)業(yè)科技資源配置的純技術(shù)效率分析

純技術(shù)效率展現(xiàn)的是決策單元在最優(yōu)規(guī)模時投入要素的生產(chǎn)效率，體現(xiàn)了運用資源的情況[9]。福建省在2000-2020年中共有15年的純技術(shù)效率處于有效狀態(tài)，此時滿足了在一定投入下的產(chǎn)出最大化或不變產(chǎn)出下的最少投入。其中，2001、2007、2012、2014和2016-2019年的綜合效率小于1，但純技術(shù)效率卻為1。在這些年份中，農(nóng)業(yè)技術(shù)資源配置僅發(fā)揮了整合利用部分資源的作用，而綜合效率不高主要歸咎于規(guī)模報酬較低。除了2015年以外，2002、2009-2011和2013年的純技術(shù)效率均在0.8以上，可能是因為投入或產(chǎn)出要素不足，此時需要進行適當(dāng)調(diào)整來實現(xiàn)福建省農(nóng)業(yè)科技資源的高效配備。

(三)農(nóng)業(yè)科技資源配置的規(guī)模效率分析

規(guī)模效率指的是實際規(guī)模與最優(yōu)規(guī)模的差距，是體現(xiàn)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的綜合能力。若規(guī)模效率值為1，說明規(guī)模報酬為最優(yōu)；若規(guī)模效率小于1，則表示投入規(guī)模是處于規(guī)模報酬遞增或者遞減的階段，即非有效規(guī)模[13]。福建省在2000、2003-2006、2008和2020年的規(guī)模效率為1，說明在這些年份中農(nóng)業(yè)科技的投入規(guī)模最有效。除了數(shù)據(jù)分析外，DEA模型還可以判斷規(guī)模報酬的類型。由結(jié)果可知，沒有達到最優(yōu)規(guī)模的年份都是處于規(guī)模報酬遞增狀態(tài)，且規(guī)模報酬遞增的年份數(shù)大于規(guī)模報酬不變的數(shù)量，由此闡明決策單元可以繼續(xù)通過擴大生產(chǎn)規(guī)模提升生產(chǎn)效率。

(四)福建省農(nóng)業(yè)科技資源的投影分析

各類資源指標(biāo)投影意在分析非有效決策單元存在的松弛變量、徑向改進數(shù)值。其中，產(chǎn)出冗余數(shù)值表示產(chǎn)出不足，而投入冗余代表投入過多。由表4可知，除了在2015年投入的農(nóng)林水事務(wù)經(jīng)費存在冗余外，2002和2009-2013年均處于均衡。從松弛變量的結(jié)果來看，2002年的第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員人數(shù)投入過多，而在2009年則表現(xiàn)為科學(xué)技術(shù)資源投入過剩，同時分析2010年和2015年的情況則發(fā)現(xiàn)上述兩種問題皆存在，由此應(yīng)相應(yīng)減少投入量換取有效的產(chǎn)出(表4)。此外，除2002年外的其他年份在農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值、專利授權(quán)數(shù)以及農(nóng)村居民家庭可支配收入等還存在質(zhì)量和數(shù)量方面的不足，可以通過增加產(chǎn)出推動資源從無效向有效利用轉(zhuǎn)變。

表4 福建省部分年份農(nóng)業(yè)科技資源投入與產(chǎn)出冗余情況

三、建議

一是合理優(yōu)化農(nóng)業(yè)科技資源投入，完善資源配置體系。在全省農(nóng)業(yè)科技資源總體穩(wěn)定的基礎(chǔ)上，進一步對相應(yīng)年份的資源指標(biāo)進行優(yōu)化。從上述實證結(jié)果來看，依舊存在農(nóng)業(yè)機械和農(nóng)林水事務(wù)經(jīng)費投入過剩的問題，未來為提高資源配置效率則需要在科技資源和人力資源方面適當(dāng)調(diào)整。在科技資源投入方面，以福建省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需求為出發(fā)點，合理引進農(nóng)業(yè)機械，改進農(nóng)機配置結(jié)構(gòu)，使之與農(nóng)業(yè)經(jīng)營特點相吻合；在財政資金方面，要顧全各地各環(huán)節(jié)的影響不一，保證向各地方財政分配的合理性以提升資源利用效率[12]。

二是培育發(fā)展創(chuàng)新型科技人才。從福建省投入冗余情況分析，在人力資源投入方面，如何引導(dǎo)推動第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員轉(zhuǎn)向并融入二三產(chǎn)業(yè)中，以此實現(xiàn)資源配置高效化是完善農(nóng)業(yè)科技資源配備不可忽視的重點。一方面，依托福建省提供的財政稅收、金融服務(wù)、科技體制改革等政策支持手段，整合落實農(nóng)村創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的優(yōu)惠政策，鼓動農(nóng)業(yè)科技人員、高校畢業(yè)生等返鄉(xiāng)就業(yè)創(chuàng)業(yè)。通過政府培訓(xùn)、農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新團隊引領(lǐng)等方式培育結(jié)構(gòu)合理、分工明確的現(xiàn)代化科技人才隊伍，使農(nóng)業(yè)科技效率不斷提升。另一方面，縈繞福建農(nóng)業(yè)未來發(fā)展方向，在資金補貼、稅收優(yōu)惠、環(huán)境保障等方面出臺政策吸引科技人員，夯實福建農(nóng)業(yè)科技人才基礎(chǔ)，無限激發(fā)農(nóng)業(yè)發(fā)展的內(nèi)生動力。

三是建立健全市場體制機制，加快轉(zhuǎn)化農(nóng)業(yè)科技成果?？v觀福建省科學(xué)技術(shù)產(chǎn)出的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)專利授權(quán)數(shù)產(chǎn)出還有待提升，為此應(yīng)當(dāng)通過市場機制推廣農(nóng)業(yè)科技成果，注重農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新成果與當(dāng)?shù)剞r(nóng)民需求的有效結(jié)合，以此為方向優(yōu)化農(nóng)業(yè)資源配置，進一步提升農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平。支持對農(nóng)業(yè)科技的推廣服務(wù)方式推陳出新和宣傳，加快構(gòu)建服務(wù)于福建省農(nóng)業(yè)科技成果推廣轉(zhuǎn)化的長效體系，突出大型農(nóng)業(yè)科技企業(yè)的成果應(yīng)用導(dǎo)向，形成以科技推動、人才聚攏、建園聯(lián)企、政策推動等為鼓動要素的科技服務(wù)體系。

四、結(jié)束語

本研究運用DEA模型分析福建省2000-2020年的農(nóng)業(yè)科技資源配置效率，實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)科技資源配置效率整體呈現(xiàn)較高水平，但是不同階段仍然存在投入冗余和產(chǎn)出不足的情況。為此，沖出農(nóng)業(yè)科技資源配置不均的現(xiàn)實困境才是真正的破解之法，這必須從優(yōu)化共享科技資源、培育科技人才、轉(zhuǎn)化科技成果等多方著手，促進科技創(chuàng)新能力的整體提高。