DEA-Tobit模型的农科技术推广效率思索

在耕地面积逐渐减少、资源与环境形势日益严峻、农业劳动力机会成本不断增加的大背景下，现代农业的发展迫切需要科技创新来支撑。农业科技成果转化具有正向溢出效应、增值效应与渗透效应和其他社会效应，但同时，我国农业的比较效益低、经营规模小，农民受教育程度较低，农业实现自主创新的能力较弱［1］，因此政府应强化科技公共服务［2］。

我国政府十分重视农业科技推广服务，已开展了“科技特派员”、“阳光工程”等专项行动。但是，农业科技推广服务的“最后一公里”问题依然严重，农业科技成果的应用率低，农业科技服务效率更是令人担忧。为此，有必要测算农业科技推广公共服务的效率，并分析找出影响效率的主要因素和提升效率之策。

科技成果转化与应用问题是我国科技创新研究的热点问题之一。早在20世纪90年代，研究者认为“重研究轻应用”的体制是造成我国科技成果应用率低的主要症因［3］，因此认为应大幅增加科技成果转化应用经费投入，使增长率高于R＆D经费的增长率［4］，并认为对高绩效的科技成果应用的支出应当实现经济性、效率性和有效性目标的统一［5］。科技成果转化是一项复杂的社会系统工程，研究者们从不同角度分析了科技成果转化的潜力［6］与转化机制［7］，构建了科技成果转化评价指标体系［8－9］来评价不同地区的科技成果转化水平和重大工程科技成果的转化、应用情况［10］。相关研究多数侧重于产出层面，即科技成果转化的水平，对促进科技成果转化应用的服务的效率则关注较少。事实上，效率往往是提高科技成果转化服务质量和生命力的关键。

福建省地处我国东南沿海地区，八山一水一分地，人多山多地少，水产、林竹、水果、茶叶、蔬菜、畜牧、食用菌等特色农业发展迅速，对农业科技的需求强烈。福建省委、省政府对农业科技工作十分重视，于20世纪90年代中后期就创立并实施了科技特派员制度（“南平机制”），但农业科技研发表现出明显的“三增三减”态势，即农业科研投入、农业科研成果产出与农业固定资产投资额大幅增加，但单位农业科技人员论文数、单位农业R＆D投入论文数与农业技术市场合同交易额降低［11］。因此，以福建省为例来分析农业科技推广服务的效率具有一定的典型性。

1方法选择与模型构建

由于农业科技推广服务中推广人员数、推广经费、推广时间等投入变量的量纲不一样，有的难以用90货币计量，因此难以用成本效益分析法评价其效率。数据包络分析（dataenvelopmentanalysis，DEA）无需构造生产函数，可以忽略不同指标间的单位差异，在多投入、多产出分析方面具有优越性，可以得出各决策单元的相对效率，可通过投影理论计算非DEA有效的决策单元的投入冗余量，为形成改进方案提供参考。因此，本文以单个农业科技推广项目为决策单元，采用DEA中的BCC模型测算各决策单元的相对效率［12］。选择项目推广经费（万元）、推广人员数（人）、推广时间（年）等作为投入变量。由于衡量社会效益与生态效益很困难，数据难得且可靠性不高，因此只选择直接经济效益作为产出变量。进而以DEA效率（其值的取值范围为0～1）为因变量，以项目级别、立项类型、是否立项推广、成果类型、所属产业、推广载体、推广模式与受众素质等为自变量，应用Tobit模型分析影响效率的因素。分析方法和路线如图1所示。

图1农业科技推广服务效率的分析方法与技术路线

2数据处理与分析

2．1数据来源与样本统计性描述

本文所用数据来源于问卷调查。为了确保数据的客观性与真实性，课题组于2010年1月以福建省科技厅星火计划办公室正式文件的形式，下发了“福建省农业科技成果应用情况调查表”，要求各农业科技成果推广项目承担单位填报相关项目情况，并在所填写的问卷上盖章，以确保数据的真实性。课题组采用系统抽样的方法，共调查了306个农业科技成果推广项目。样本的具体分布情况如表1所示。

从表1可以看出：福建省农业科技推广项目以省级（51．3％）和省厅级（17．0％）为主，两者合计占68．3％；绝大多数的推广项目是经过正式立项（占85．3％）后再进行推广的；立项类型以申请者根据立项单位的要求自由选择（占69．0％）为主；推广成果以新技术（占56．2％）和新品种（32．7％）为主，两者合计占87．9％；推广载体以龙头企业（33．7％）、农技站（17．6％）和农业大户（13．1％）为主，三者合计占64．4％。与此同时，福建农业科技推广项目的产业分布相对均匀，与福建的农业产业结构基本匹配，体现了福建以水产、林竹、果蔬茶、畜牧、食用菌等产业为主的农业发展特色。

2．2农业科技成果推广项目的DEA效率测算与分析

以项目成果推广经费（万元）、推广人员数（人）、成果推广时间（年）为投入变量，以直接经济效益为产出变量，选择BCC模型中的投入导向方法，应用软件DEAP2．1进行数据处理，得出各决策单元的总效率值、技术效率值、规模效率值和所处的规模报酬阶段。由于306个决策单元的值难以全部列出，因此本文仅将各类项目承担单位的效率均值整理后列出，如表2所示。

总效率是综合反映技术效率与规模效率的指标，是决策单元相对效率的综合反映。从表2可以看出，决策单元总体的总效率均值很低，只有0．198，达到DEA最优的决策单元（项目）数量只有10个，占全部决策单元的3．3％。这说明不同的农业科技推广项目之间的效率差异很大，而且与最优的农业科技推广项目相比，大多数农业科技推广服务的效率很低，需要进一步提高。直接经济效益的松弛变量均值达57．064万元，即在现有的投入水平下，通过资源优化配置和管理，平均每个项目的直接经济效益可以提高57．064万元。

技术效率主要反映各投入要素比例的合理性，反映在一定规模水平下的要素配置水平。决策单元总体的技术效率均值为0．570，其中52个决策单元（项目）的技术效率值为1，占全部决策单元的16．7％。这表明各农业科技推广项目的投入要素配置比例相对合理，但也还存在一定的提升空间，特别是还有35个决策单元的技术效率值小于0．3。调整这些决策单元的投入要素配比就可以有效地提高其技术效率，进而为提高全部决策单元的技术效率做出贡献。

规模效率主要反映投入要素的规模合理性。决策单元总体的规模效率均值为0．301，只有11个决策单元的规模效率值为1，占全部决策单元的3．6％。

这表明福建农业科技推广项目的规模安排总体来说不太合理。在规模效率值不为1的295个农业科技推广项目中，只有6个项目处于规模报酬递减阶段，289个项目处于规模报酬递增阶段。决策单元处于规模报酬递增阶段，说明随着规模的增加，报酬是递增的，现有规模是偏小的。所以，从直接经济效率来看，福建省绝大多数的农业科技推广项目的规模是偏小的，而且与适度规模要求的差距很大，扩大规模可以实现规模效益，提高服务的规模效率和综合效率。

306个农业科技成果推广项目的平均经费规模是64．9万元，但项目间的差距很大，推广项目经费最多为2200万元，而最少的只有1万元。经费规模偏小的项目占大多数，其中经费为10万元以下的占32．68％，经费为20万元以下的占49．35％，小于平均经费规模的项目占3／4以上。由此可以看出，福建农业科技成果推广项目总体来说还是比较分散的，撒胡椒面式的经费分配体制仍然存在，不利于发挥农业科技成果推广的规模效益。

不同类型的单位提供农业科技成果推广服务的效率具有一定的差异。由表2可知，总的来说，高校主持农业科技成果推广项目的效率均值达0．318，高于科研院所主持项目的效率均值（0．263），后者又高于设区市科技局所主持项目的效率均值（0．162）。

从农业科技成果推广的纯技术效率来看，各类单位之间的差异并不大：设区市科技局最高，为0．586，高校次之，为0．547，科研院所再次之，为0．527。从农业科技成果推广的规模效率来看，各类单位之间的差异较大：高校的均值最高，为0．472，科研院所次之，为0．380，设区市科技局最低，为0．301。由此可见，农业科技成果推广服务的效率差异主要是由规模效率差异造成的。设区市科技局主持的农业科技推广项目规模相对较小，主要原因有3个方面：一是设区市科技局主持的农业科技成果推广应用范围主要集中在本市所辖区域内，范围较小；二是与省级科研机构和高等学校相比，设区市科技局所辖机构的科研创新力量相对较弱，所推广的农业科技成果多数是科研院所或高校转让的，难以获得极具市场经济价值的技术成果；三是设区科技局下属的固定农业推广人员比高校和科研院所多，每个农业科技推广人员都需要有一定的推广经费，僧多粥少的实际情况使得主管部门只能缩小项目推广经费规模。

2．3农业科技成果推广服务效率的影响因素分析

影响农业科技成果推广服务效率的因素有很多，除了有直接投入的推广经费、人员和推广时间外，还包括农业产业需求、农业科技成果特性、推广服务组织管理方式［13］以及技术成果接受主体等。

从农业产业需求来看，不同类型的农业产业对农业科技需求的强度可能不同，因此农业产业类型可能会影响农业科技成果推广服务的效率。从农业科技成果自身的特性来看，不同类型的农业科技成果推广起来的难易程度可能不同，进而也可能影响农业科技成果推广服务的效率。从农业科技推广的组织管理层面来看，是否立项推广、项目级别、立项类型、推广载体与推广模式等因素也可能影响农业科技成果推广服务的效率。另外，农民作为农业科技成果推广的接受者，其素质会影响其对农业新技术的认识水平、认可程度和应用能力，也可能会影响农业科技成果推广服务的效率。为了寻找影响农业科技成果推广服务效率的关键因素，以提升农业科技成果推广服务效率，本文以各农业科技成果推广项目的综合效率值（Y，0≤Y≤1）为因变量，以项目级别（X1）、立项类型（X2）、成果类型（X3）、所属产业（X4）、是否立项推广（X5）、推广载体（X6）、推广模式（X7）、技术受众平均受教育年限（X8）为自变量（各自变量的类型分布见表1），运用Eviews6．0软件进行Tobit分析，分析结果见表4。由于3个样本的部分自变量数值空缺，因此在模型运行过程中将这3个样本自动剔除，所观测到的样本量为303个。

由表4可知，从影响农业科技成果推广服务效率的强度来看，是否立项推广（X5）＞立项类型（X2）＞推广载体（X6）＞成果类型（X2）＞推广模式（X7）＞项目级别（X1）＞所属产业（X4）＞技术受众平均受教育年限（X8）。但只有X5与X6在0．05的水平下显著，由此可以判定这两个因素对农业科技成果推广服务效率具有显著影响。其中，是否立项推广（X5）对农业科技成果推广服务效率的影响最大，系数为－0．096271。也就是说，立项推广项目的服务效率比没有立项推广项目的服务效率低0．096271，即没有立项推广的项目的服务效率反而高于立项推广的项目。其主要原因是没有立项推广的项目没有得到政府立项支持，其驱动力主要来自于市场需求，往往对市场需求的呼应程度更高，而需求往往是决定科技成果应用转化的最为关键的因素［14］。从这个角度来说，没有立项推广的项目是由市场“选”出来的，市场认可度更高，推广起来更容易。其政策含义是，政府在选择项目立项时应发挥市场机制的作用［15］，建立市场需求导向机制，选择具有更高市场价值的成果进行推广。载体类型（X6）变量的值为：1＝农技站；2＝科技特派员；3＝农业大户；4＝龙头企业；5＝专业合作组织；6＝各种载体混合。载体类型（X6）对农业科技成果推广服务效率的影响也很大，系数为0．028307，即选择后一种载体的决策单元比选择前一种载体的决策单元的效率高0．028307。这说明，就载体的效率而言，农技站＜科技特派员＜农业大户＜龙头企业＜农民专业合作组织＜各种载体混合。其原因主要包括两个方面：一是后面的载体能更好地协调自身利益与科技推广服务对象（农民）利益之间矛盾，更容易形成一种利益共享机制；二是类型序号大的载体对农民的真实技术需求更加了解，为农民提供技术服务的能力更强。

项目级别（X1）与技术成果所属产业类型（X4）对农业科技成果推广服务效率的影响较小，说明福建省不同级别、不同农业产业的科技推广服务机制基本相同，效率水平相差不大。技术受众平均受教育年限（X8）对农业科技成果推广服务效率的影响最小———这与相关研究提出的目前农民受教育水平较低，其认可、接受和使用新技术的能力较差，从而不利于农业科技成果推广的结论有所不同。其主要原因包括两个方面：一是不同的农业科技成果推广项目的服务对象的平均受教育年限之间的差异性较小，难以区分其对相对效率的影响；二是所推广的农业科技成果对受众受教育年限的要求不高，而福建农业科技成果推广服务所选择对象的素质相对较高，平均受教育年限为8．34年，基本上都能理解和接受所推广的农业技术。

3结论讨论与政策建议

3．1结论与讨论

第一，提高农业科技成果推广服务的效率

对促进农业科技成果转化与农业科技进步具有重要作用，应用DEA－Tobit两步法可以测算农业科技成果推广服务效率值，并找出关键的影响因素。农业科技成果推广服务的投入变量和产出变量都很多，受数据限制，本文只以推广经费、推广人员数与推广时间作为投入变量，以直接经济效益作为产出变量。随着农业科技成果推广服务效率理论的完善与相关数据的积累，有必要严格按照其投入产出关系将被推广成果的价值、推广人员的工作量（代替推广人员数）、推广设施占有量等指标纳为投入变量，将科技成果推广的社会效益、生态效益等纳为产出变量，并扩大样本量以进行效率测算，从而使测算结果具有更强的科学性和更高的使用价值。在效率的影响因素分析中，科技成果推广人员的素质、推广区域的农业生产条件等因素也应逐步被考虑。

第二，规模偏小与投入要素配比不合理导致福

建农业科技成果推广服务效率低，因此效率提升的空间很大。针对农业科技服务的技术效率较低的实际情况，可以通过评价并比较各决策单元来寻找效率提升的切入点，特别是对技术有效的决策单元的投入冗余变量进行分析，进而找出相关投入要素的不必要的投入量。针对农业科技成果推广服务的规模偏小、规模效率很低、普遍处于规模报酬递增的实际情况，有必要在测算农业科技成果推广项目适度规模并深入分析现有项目规模的决定机制和影响因素的基础上，寻找促进农业科技成果推广项目规模化发展的切入点。

第三，市场需求是影响农业科技成果

推广服务效率的至关重要的因素。没有获得正式立项但具有较强市场潜力的农业科技成果推广项目的效率却很高，在一定程度上证明了市场需求在农业科技成果推广服务中的重要地位。主管部门指定立项与申请者自由选择立项（需要根据主管部门要求进行选择）都是从已有成果中选择立项，而不是从市场需求中寻找立项推广成果，因此前者对市场需求的响应程度不高，而此类立项却占全部农业科技成果推广项目的94．2％———这也是导致福建农业科技成果推广服务效率较低的重要原因。因此，有必要探索以建立一种以市场需求为导向的农业科技服务体系，使农业科技成果形成前（农业科研项目立项前）就能面向市场。

第四，各种推广载体各有优缺点，农业专业合作组织在农业科技成果推广服务中具有载体优势。农技站、科技特派员、农业大户、农业产业化龙头企业、农业专业合作组织在农业科技推广服务上具有不同的优缺点。农业专业合作组织是相关农户自愿参加并共建共享的组织，可以有效地协调成员与组织之间的利益关系，高效地提供农业技术服务，是农业科技推广服务的良好载体。当然，在充分了解各种载体的优缺点与适用范围的基础上，同时采用不同载体、实现各种载体的优势互补可能会使农业科技服务的效率更高。

3．2政策建议

一是逐步建立需求导向的科技创新与服务体系。树立“申请时就要考虑成果应用”的科研意识，将成果应用水平纳入项目研究考核指标，逐步建立促进科技成果转化的激励机制［16］。建立农村发展需求导向的竞争性科研立项制度，根据现代农业发展对科技的需求，向全社会征集和遴选各年度的重点支持方向和项目，公开申请，并通过专家评审确定项目承担单位。重视项目承担单位的业绩和水平，尝试建立滚动立项机制，对工作扎实、成果应用成效显著的项目进行持续支持，引导各承担单位做出精品项目。加强应用型研究的跟踪管理，进行定期和不定期的检查，根据实际生产变化的特点、科技发展的新动向，按照规范的程序，及时对项目研究内容进行调整，提高农业科技成果对现实需求的呼应程度。

二是建立农业科技需求与服务信息平台。整合政府、企业、社会各方的科技成果推广资源，形成开放式、网络化的科技成果推广信息服务平台。鼓励和支持科研院所、高校在网络平台及时科技成果信息，对转化应用效果良好的科技成果进行奖励。鼓励农民和基层单位在网络平台上提供农业科技需求信息，要求申请立项推广的农业科技成果项目应附相关市场需求的信息证明。要求农业科技成果推广项目的承担单位及时录入和更新农业科技服务信息，归入农业科技成果推广服务信息共享数据库，为不同的农业科技推广项目之间的交流提供信息支撑。

三是建立健全农业科技成果推广协调机制。根据各地现代农业发展的科技需求，设立农业科技成果推广重大项目，集中力量支持覆盖面广、影响重大、市场需求强烈的农业科技成果的转化，发挥农业科技推广项目的规模效益。整合各部门的农业科技推广经费，实现立项的联网管理，减少重复立项和分散立项。建立高校、科研院所与各级农业科技推广部门的联席会议制度，支持和培育多方参与农业科技推广联盟，鼓励农业科技推广联盟承担重大的农业科技推广项目。

四是充分发挥农民专业合作社在农业科技服务中的作用。积极扶持农民专业合作社的发展，为农民专业合作社提供科技服务专项培训，不断增强专业合作社的经济实力及其科技服务能力，逐步将农民专业合作社培育成新型的农业科技经纪人。拓宽科技项目申请范围，允许有条件的农民专业合作社承担农村科技项目和农业科技成果应用推广项目。鼓励农业科技推广项目的承担单位与农民专业合作社合作，以农民专业合作社为载体进行农业科技推广。