基于DEA模型的農(nóng)業(yè)科技園區(qū)運營效率評價

王俊鳳+劉松潔+閆文+楊德光

摘要：基于黑龍江省農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的發(fā)展現(xiàn)狀及創(chuàng)新需求，從投入產(chǎn)出角度構(gòu)建了效率評價指標(biāo)體系，運用DEA模型，從效率評價、投影分析、規(guī)模收益以及超效率評價等4個方面，對黑龍江省34個省級農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的運營效率進(jìn)行評價與分析。結(jié)果表明，黑龍江省省級農(nóng)業(yè)科技園區(qū)整體運營效率偏低，運營效率差異較大；規(guī)模效率是導(dǎo)致綜合效率偏低的主要因素；運營投入過少與投入結(jié)構(gòu)不合理是導(dǎo)致園區(qū)DEA無效的根本原因；DEA有效園區(qū)應(yīng)根據(jù)對應(yīng)的超效率DEA值確定其合理的投入規(guī)模。根據(jù)以上結(jié)論，從政府與園區(qū)2個層面進(jìn)一步提出對策與建議。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)科技園區(qū)；DEA模型；運營效率；效率評價

中圖分類號： F306.3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號：1002-1302（2017）04-0262-05

2015年10月十八屆五中全會明確指出，要不斷推進(jìn)理論創(chuàng)新、制度創(chuàng)新、科技創(chuàng)新、文化創(chuàng)新等各方面創(chuàng)新，促進(jìn)新型工業(yè)化、信息化、城鎮(zhèn)化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化同步發(fā)展，大力推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，加快轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式，走產(chǎn)出高效、產(chǎn)品安全、資源節(jié)約、環(huán)境友好的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化道路?！笆濉币?guī)劃則進(jìn)一步提出，要推進(jìn)農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化和信息化，健全現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新推廣體系。而農(nóng)業(yè)科技園區(qū)作為以市場為導(dǎo)向、以科技為支撐、以企業(yè)為主導(dǎo)的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)新模式，無疑是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的改革試驗區(qū)、科技示范區(qū)以及“四化”同步協(xié)調(diào)發(fā)展的先行區(qū)?；谵r(nóng)業(yè)科技園區(qū)涉及農(nóng)村生產(chǎn)關(guān)系和生產(chǎn)力的重大變革，因此，現(xiàn)階段在“兩大平原”現(xiàn)代農(nóng)業(yè)綜合配套改革發(fā)展戰(zhàn)略背景下，對黑龍江省農(nóng)業(yè)科技園區(qū)進(jìn)行創(chuàng)新性探索研究具有重大的理論價值和實踐意義。

截至2015年末，黑龍江省共認(rèn)定及建設(shè)了34個省級農(nóng)業(yè)科技園區(qū)，并由科技部認(rèn)定了4個國家級農(nóng)業(yè)科技園區(qū)（總體布局見圖1），其中近90%的園區(qū)分布在兩大平原區(qū)域內(nèi)。農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的建設(shè)正好契合了《黑龍江省“兩大平原”現(xiàn)代農(nóng)業(yè)綜合配套改革試驗總體方案》中有關(guān)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的戰(zhàn)略要求，而農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的發(fā)展也必將有力支撐兩大平原綜合配套改革的實施。然而，黑龍江省農(nóng)業(yè)科技園區(qū)發(fā)展形勢嚴(yán)峻，不容樂觀。作為改革試驗區(qū)的先鋒，未能引領(lǐng)全國農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的創(chuàng)新探索及發(fā)展，反而其綜合發(fā)展水平還落后于全國平均水平，并未見明顯的有關(guān)生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系方面的創(chuàng)新成果。

因此，本研究以黑龍江省34個省級農(nóng)業(yè)科技園區(qū)為研究區(qū)域，運用DEA模型方法，構(gòu)建農(nóng)業(yè)科技園區(qū)運營效率評價指標(biāo)體系，對各農(nóng)業(yè)科技園區(qū)2014年生產(chǎn)運營的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率等進(jìn)行全面評價，深入剖析導(dǎo)致園區(qū)效率低下的根本原因，進(jìn)而揭示黑龍江省農(nóng)業(yè)科技園區(qū)發(fā)展所面臨的關(guān)鍵性問題，為農(nóng)業(yè)科技園區(qū)發(fā)展決策的制定及實踐指導(dǎo)提供理論參考和依據(jù)。

1模型與評價指標(biāo)體系構(gòu)建

選取數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（data envelopment analysis，DEA）對黑龍江省省級農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的運營效率進(jìn)行評價，主要基于以下幾點考慮：第一，DEA方法無須設(shè)定具體的生產(chǎn)函數(shù)，只要運用投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)即可得到相對效率值，適用于未給出生產(chǎn)函數(shù)的運營效率分析；第二，DEA方法的研究對象是具有多指標(biāo)投入和多指標(biāo)產(chǎn)出的系統(tǒng)，而農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的投入和產(chǎn)出須要從多方面衡量，是典型的多投入多產(chǎn)出系統(tǒng)；第三，DEA方法不需要統(tǒng)一量綱和假設(shè)投入指標(biāo)的權(quán)重，是根據(jù)決策單元的實際數(shù)據(jù)求得最優(yōu)權(quán)重，從而避免了主觀設(shè)置指標(biāo)權(quán)重的影響，客觀性較強；第四，根據(jù)得出的效率值可以進(jìn)一步比較分析農(nóng)業(yè)科技園區(qū)間效率上的差異，從而找到導(dǎo)致園區(qū)效率低下的根本原因及解決辦法[1]。

1.1DEA模型的構(gòu)建

DEA方法是融合數(shù)學(xué)、運籌學(xué)、數(shù)理經(jīng)濟學(xué)、管理科學(xué)和計算機科學(xué)等交叉領(lǐng)域的全新分析方法，其基本思想是運用“相對效率”的概念，通過數(shù)學(xué)規(guī)劃模型來評價包含多指標(biāo)投入（輸入）和多指標(biāo)產(chǎn)出（輸出）的“部門”或“單元”間的相對有效性，其中，這些具有可比性的“部門”或“單元”被稱為決

策單元（DMU）[2]，在本研究中決策單元是指黑龍江省省級農(nóng)業(yè)科技園區(qū)。目前，比較具有代表性的DEA模型是C2R和BC2模型，改進(jìn)的DEA模型是超效率DEA模型。

1.1.1C2R和BC2模型

1978年，Charnes、Cooper和Rhodes提出了早期的DEA方法，并以3人名字的首字母命名為C2R模型?；拘问饺缦拢?/p>

假設(shè)有n個決策單元，每個決策單元有m種類型的“輸入”和s種類型的“輸出”，第j個決策單元DMUj的輸入向量為Xj=（x1j，x2j，…，xmj）T，輸出向量為Yj=（y1j，y2j，…，ysj）T，Xj、Yj≥0，j=1，2，…，n。引入松弛變量s-和s+，含有非阿基米德無窮小的線性規(guī)劃模型為：

[JZ]θ*=min[θ-ε（ê′s-+e′s+）]；

[JZ]s.t.=[JB（{]∑[DD（]nj=1[DD）]λjXj+s-=θX0∑[DD（]nj=1[DD）]λjYj-s+=Y0λj≥0[KG6]j=1，2，…，nθ無約束[KG*2]s-≥0，s+≥0[JB）]。

式中：ε為非阿基米德無窮?。ū狙芯咳?0-8），ê′=（1，1，…，1）∈Rm，e′=（1，1，…，1）∈Rs，s-、s+分別為輸入和輸出松弛變量。C2R模型是在規(guī)模報酬固定時，計算每個決策單元的綜合效率，它可以判定每個決策單元的生產(chǎn)活動是否同時技術(shù)有效和規(guī)模有效。設(shè)θ、λj、s+、s-為上式的最優(yōu)解，若θ=1且ê′s-+e′s+=0，則此時決策單元為DEA有效，決策單元的生產(chǎn)活動同時為技術(shù)有效和規(guī)模有效；當(dāng)θ=1且ê′s-+e′s+=0，則此時決策單元僅為弱DEA有效，決策單元的生產(chǎn)活動不是同時為技術(shù)有效和規(guī)模有效；當(dāng)θ<1，則此時決策單元為DEA無效，決策單元的生產(chǎn)活動，既不是技術(shù)效率最優(yōu)，也不是規(guī)模收益最佳[3]。

由于C2R不能單純地評價決策單元的技術(shù)效率水平，1984年Banker、Charnes和Cooper給出了可變規(guī)模報酬的BC2模型。在C2R模型的基礎(chǔ)上，BC2模型剔除了固定規(guī)模報酬假設(shè)，即增加了1個凸面約束條件∑[DD（]nj=1[DD）]λ=1，將C2R模型計算出的效率分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率兩部分[4]。該模型能夠在評價決策單元純技術(shù)效率和規(guī)模效率狀態(tài)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步判斷決策單元規(guī)模收益所處的階段。

當(dāng)BC2模型評價出決策單元純技術(shù)效率無效時，通過投影分析設(shè)定1個新的決策單元，使其純技術(shù)有效。有X[DD（-1][HT6]^[DD）]0=θX0-s-，Y[DD（-1][HT6]^[DD）]0=Y0+s+，稱（X[DD（-1][HT6]^[DD）]0，Y[DD（-1][HT6]^[DD）]0）為決策單元的原始值（X0，Y0）在相對有效沿面上的“投影”，這個新決策單元的對應(yīng)值相對于原決策單元純技術(shù)效率有效[5]。因此，為使原決策單元達(dá)到純技術(shù)有效，應(yīng)對（X0，Y0）改變（ΔX0，Y0），即投入冗余量ΔX0=（1-θ）X0-s-，產(chǎn)出不足量ΔY0=s+。

1.1.2超效率DEA模型

在運用C2R模型評價決策單元的綜合效率時，可能會出現(xiàn)多個決策單元相對有效的情況，無法進(jìn)一步分析和比較這些同時有效的決策單元。1993年，Anersen和Petersen提出的超效率DEA模型，打破了這一局限性，該模型可以針對多個DEA有效的決策單元進(jìn)行排序[5]。其主要思想是：在評價某一決策單元時，將此決策單元排除在參考集合外，由于放大了有效單元的效率值以及允許計算出的效率值大于1，從而使原來有效的決策單元被重新測算并排序。對于無效的決策單元，超效率DEA模型求得的效率值與C2R模型的評價結(jié)果相同。

1.2評價指標(biāo)體系

構(gòu)建科學(xué)合理的評價指標(biāo)體系是運用DEA模型對農(nóng)業(yè)科技園區(qū)運營效率進(jìn)行評價的關(guān)鍵步驟。本研究在前期研究成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的自身特點，本著系統(tǒng)、準(zhǔn)確、可行、獨立以及數(shù)據(jù)可得[6]的原則，對運營效率評價指標(biāo)體系進(jìn)行如下設(shè)計：

從投入角度來看，土地、資金和人力是保證農(nóng)業(yè)科技園區(qū)基本運營的三大要素，而科技是反映其本質(zhì)、決定其發(fā)展的核心要素，也是其最主要的運營特征。因此，本研究根據(jù)以上幾個要素類別分別選取了“園區(qū)占地面積、固定資產(chǎn)投資總額、科技人員數(shù)及技術(shù)引進(jìn)數(shù)”等作為評價農(nóng)業(yè)科技園區(qū)運營效率的投入指標(biāo)。其中，科技人員數(shù)是指由研發(fā)人員、科技特派員和園區(qū)專家組成的主要從事科技活動的人員數(shù)量；技術(shù)引進(jìn)數(shù)是指園區(qū)引進(jìn)的用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的新品種、新技術(shù)、新產(chǎn)品和新設(shè)施數(shù)量的總和。從產(chǎn)出角度來看，基于經(jīng)濟效益和社會效益是農(nóng)業(yè)科技園區(qū)運營的主要目標(biāo)，因而分別選取了園區(qū)年產(chǎn)值、利潤額以及帶動農(nóng)戶數(shù)和農(nóng)戶收入增加值等典型指標(biāo)。當(dāng)然，從理論上講，生態(tài)效益也應(yīng)納入產(chǎn)出指標(biāo)體系，但由于黑龍江省多數(shù)農(nóng)業(yè)科技園區(qū)尚未形成有關(guān)生態(tài)效益的可供量化的數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)，因此基于其數(shù)據(jù)的不可得性，暫時不將生態(tài)效益作為本研究的產(chǎn)出指標(biāo)。鑒于以上思考，構(gòu)建了黑龍江省省級農(nóng)業(yè)科技園區(qū)運營效率評價指標(biāo)體系。

[2實證分析

2.1研究方法及數(shù)據(jù)來源

2.1.1研究方法

本研究運用DEA模型，從效率評價、投影分析、規(guī)模收益以及超效率評價等4個方面，對黑龍江省省級農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的運營效率進(jìn)行評價與分析。首先，運用C2R和BC2模型對園區(qū)運營的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率進(jìn)行測度，評價各個園區(qū)的效率水平；其次，運用投影分析法，進(jìn)一步分析純技術(shù)無效園區(qū)的投入冗余及產(chǎn)出不足情況，剖析這部分園區(qū)純技術(shù)無效的根本原因；然后，通過各個園區(qū)所處的規(guī)模收益階段，明確其規(guī)模調(diào)整的具體方向；最后，運用超效率DEA模型，對DEA有效園區(qū)的相對效率進(jìn)行排序，并根據(jù)超效率值分別確定各園區(qū)增加運營投入的上限參考值。

2.1.2數(shù)據(jù)來源

本研究選取黑龍江省34個省級農(nóng)業(yè)科技園區(qū)作為研究樣本，在運營效率評價指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，通過黑龍江省科學(xué)技術(shù)廳提供的《農(nóng)業(yè)科技園區(qū)創(chuàng)新能力監(jiān)測表》及發(fā)放調(diào)查問卷等2種方式，收集、整理和獲取研究樣本——2014年運營的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，根據(jù)樣本篩選程序?qū)ζ溥M(jìn)行處理：（1）剔除當(dāng)年停止建設(shè)經(jīng)營的園區(qū)（齊齊哈爾梅里斯園區(qū)）；（2）基于原始數(shù)據(jù)不可為0或負(fù)數(shù)是運用DEA方法的前提要求，剔除當(dāng)年年利潤額為負(fù)的園區(qū)（黑河遜克園區(qū)）；（3）剔除數(shù)據(jù)缺失和錯誤的樣本園區(qū)（哈爾濱巴彥、綏化市和軍川農(nóng)場等3個園區(qū)）。經(jīng)過以上篩選，最終確定將其中29個省級農(nóng)業(yè)科技園區(qū)作為本研究DEA模型的決策單元。

2.2效率評價

運用DEAP 2.1軟件對黑龍江省29個省級農(nóng)業(yè)科技園的運營效率進(jìn)行測度，將其運營的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)分別代入C2R和BC2模型，基于投入導(dǎo)向角度，得到其綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率以及規(guī)模收益等情況。

2.2.1綜合效率分析

由表2可知，黑龍江省省級農(nóng)業(yè)科技園區(qū)運營的綜合效率平均值是0.8，整體效率并不明顯，說明其存在較大改進(jìn)空間。根據(jù)綜合效率值的大小對黑龍江省省級農(nóng)業(yè)科技園區(qū)進(jìn)行分類，如由表3可知，29個省級農(nóng)業(yè)科技園區(qū)中達(dá)到DEA有效狀態(tài)（即綜合效率值為1.000）的有13個，占決策單元總數(shù)的44.83%，說明方正、依安和大同等13個園區(qū)運營的投入所對應(yīng)的產(chǎn)出已達(dá)到最優(yōu)，即這些園區(qū)所投入的土地、資金和科技等要素與其產(chǎn)生的經(jīng)濟效益和社會效益是相對匹配的。而其余的16個園區(qū)均未達(dá)到DEA有效狀態(tài)，這部分園區(qū)投入與產(chǎn)出的關(guān)系不匹配，均存在改進(jìn)的空間。其中，有5個園區(qū)（興十四、克東、青岡、樺南和東寧）的綜合效率值大于0.8，說明這5個園區(qū)的運營效率狀態(tài)相對較好，只要根據(jù)分析結(jié)果稍加調(diào)整即可達(dá)到DEA有效，而另外11個園區(qū)的綜合效率值均小于0.8，說明其投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)或發(fā)展規(guī)模等問題較為嚴(yán)重，這部分園區(qū)占決策單元總數(shù)的37.93%。

2.2.2純技術(shù)效率和規(guī)模效率分析

基于綜合效率值等于純技術(shù)效率與規(guī)模效率對應(yīng)值的乘積，為進(jìn)一步說明各園區(qū)運營效率情況，應(yīng)從純技術(shù)效率和規(guī)模效率2個方面來具體分析。由表2可知，黑龍江省省級園區(qū)整體純技術(shù)效率的平均值為0.914，大于其規(guī)模效率的平均值0.870，說明影響黑龍江省省級農(nóng)業(yè)科技園區(qū)效率不高的主要因素是規(guī)模效率，應(yīng)重點關(guān)注園區(qū)生產(chǎn)運營過程中的規(guī)模調(diào)整并以現(xiàn)有資源利用效率的提高為輔助，從而達(dá)到提高園區(qū)整體運營效率的目的。從純技術(shù)效率來看，方正、興十四、依安和大同等20個園區(qū)的純技術(shù)效率值為1.000，即為純技術(shù)有效，說明其在生產(chǎn)運營過程中，投入的資源得到了有效配置，[JP2]已達(dá)到最佳的產(chǎn)出效果，基本不存在浪費現(xiàn)象。與此相反，剩余的9個純技術(shù)無效的園區(qū)均不同程度地存在資源浪費問題，尤其是純技術(shù)效率值相對較低的肇東、溫泉新城和佳木斯等園區(qū)，其資源利用效率亟待提高；針對規(guī)模效率而言，方正、依安和大同等13個園區(qū)的規(guī)模效率值為1.000，即為規(guī)模有效，說明這部分園區(qū)整體規(guī)模水平比較合理，而其余16個園區(qū)均存在不同程度的規(guī)模無效問題，其投入產(chǎn)出規(guī)模沒有達(dá)到最佳狀態(tài)。綜上所述，對引起9個園區(qū)純技術(shù)無效和16個園區(qū)規(guī)模無效的原因剖析是解決黑龍江省省級農(nóng)業(yè)科技園區(qū)DEA無效的關(guān)鍵所在。[JP]

2.3投影分析

從理論上講，園區(qū)純技術(shù)無效主要是由投入冗余和產(chǎn)出不足等原因引起的。因此，投入冗余和產(chǎn)出不足的對應(yīng)量就成為研究純技術(shù)效率的關(guān)鍵點。值得說明的是，處于不同發(fā)展階段的園區(qū)，其整體投入情況存在較大的差異。一般來講，在建設(shè)初期，農(nóng)業(yè)科技園區(qū)需要投入較多資源，若園區(qū)正值建設(shè)初期，其測算結(jié)果表明存在較多的投入冗余不僅是合理的，也是符合實際的。因此，分析結(jié)果時，應(yīng)參考所測度園區(qū)的發(fā)展階段來調(diào)整其分析數(shù)值對實踐指導(dǎo)的結(jié)論及效果。

具體而言，對9個純技術(shù)無效園區(qū)進(jìn)行投影分析的做法是：通過投影原理，運用DEAP 2.1軟件，計算出各園區(qū)現(xiàn)階段的投入冗余量和產(chǎn)出不足量以及對應(yīng)的幅度，通過測算結(jié)果為各園區(qū)找出純技術(shù)無效的根本原因。

可知，從投入指標(biāo)看，9個純技術(shù)無效園區(qū)在園區(qū)面積、固定資產(chǎn)投資總額、科技人員數(shù)以及技術(shù)引進(jìn)數(shù)等4個方面均存在一定的投入冗余，盲目投入和低效的資源配置是造成園區(qū)純技術(shù)效率無效的主要因素。其中，純技術(shù)效率值最低的肇東園區(qū)，其對應(yīng)指標(biāo)投入冗余的幅度平均在78%以上，即該園區(qū)大部分要素投入未得到合理、充分地利用，存在較大的資源浪費。從產(chǎn)出指標(biāo)看，這9個園區(qū)表現(xiàn)出不同程度、不同方向的產(chǎn)出不足。其中，五常園區(qū)的帶動農(nóng)戶數(shù)對應(yīng)的不足幅度最高，達(dá)到現(xiàn)有產(chǎn)出水平的46倍以上，說明其改善重點應(yīng)為提升園區(qū)的社會效益。總體來說，純技術(shù)效率無效的園區(qū)在農(nóng)戶收入增加值的產(chǎn)出上，其不足量表現(xiàn)比較明顯，77.78%的園區(qū)均存在此類問題。因此，在不改變現(xiàn)有投入總量的情況下，提高資源利用效率和調(diào)整投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)成為解決這9個園區(qū)純技術(shù)無效的關(guān)鍵。

2.4規(guī)模收益分析

規(guī)模收益分析是指在通過投影分析調(diào)整DEA無效園區(qū)純技術(shù)效率的基礎(chǔ)上，根據(jù)各個園區(qū)所處的規(guī)模收益階段，進(jìn)一步分析和確定園區(qū)規(guī)模的調(diào)整方向，進(jìn)而提高其規(guī)模效率。根據(jù)表2中各個園區(qū)的規(guī)模收益狀態(tài)，得出處于不同規(guī)模收益階段園區(qū)的比例分布（圖2）。

在黑龍江省省級農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的系統(tǒng)中，規(guī)模收益不變，即已達(dá)到規(guī)模有效、處于最優(yōu)規(guī)模收益點的園區(qū)占44.83%，包括方正、依安和大同等13個園區(qū)；規(guī)模收益遞增的園區(qū)有12個，占41.38%，說明五常、克山和紅崗等12個園區(qū)應(yīng)通過適當(dāng)擴大規(guī)模來提高園區(qū)的規(guī)模效率，即在現(xiàn)有投入的基礎(chǔ)上，等比例增加土地、資金和科技等要素的投入力度，產(chǎn)出將會以更高比例增加，發(fā)展?jié)摿薮螅涣硗?，興十四、克東、青岡和佳木斯等4個園區(qū)處于規(guī)模收益遞減階段，即說明其在投入方面已經(jīng)達(dá)到飽和，應(yīng)把重點放到縮減規(guī)模或提升產(chǎn)出方面。

2.5DEA有效DMU的超效率分析

引入超效率DEA模型是為了比較DEA有效的13個省級農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的相對運營效率，運用Maxdea專業(yè)版軟件得到園區(qū)的超效率DEA值，并對有效決策單元的效率進(jìn)行排序，更重要的是，各園區(qū)可以根據(jù)超效率值確定其增加運營投入的上限（詳見表5）。具體而言，由于這13個園區(qū)處于DEA有效狀態(tài)，其對應(yīng)的綜合效率值為1.000，若某一園區(qū)增加運營投入比例保持在[0，（超效率DEA值-1）]區(qū)間范圍內(nèi)，該園區(qū)仍能保持相對有效。如五大連池園區(qū)的超效率DEA值為 1.927，表明如果該園區(qū)等比例增加上限為92.7%的投入時，仍然能在整個系統(tǒng)中保持DEA有效。因此，園區(qū)可以根據(jù)每個園區(qū)的超效率DEA對應(yīng)值制定科學(xué)合理的要素投入規(guī)劃。

3結(jié)論與建議

本研究運用DEA模型對黑龍江省省級農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的運營效率進(jìn)行評價與分析，得出以下結(jié)論：從綜合效率分析來看，黑龍江省省級農(nóng)業(yè)科技園區(qū)運營的綜合效率偏低，其中，規(guī)模效率是導(dǎo)致園區(qū)綜合效率低下的主要因素。投影分析結(jié)果表明，16個DEA無效園區(qū)中，純技術(shù)無效的園區(qū)共有9個，其不合理的投入結(jié)構(gòu)和低效的資源配置導(dǎo)致了園區(qū)純技術(shù)無效。通過對9個園區(qū)的投入及產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行橫向比較，發(fā)現(xiàn)75%以上的園區(qū)占地面積的利用效率較低，75%以上的園區(qū)帶動農(nóng)民增收值不足，說明園區(qū)整體應(yīng)重點加強土地資源的利用效率并提升園區(qū)的社會效益。規(guī)模收益分析結(jié)果表明，29個園區(qū)中規(guī)模收益不變、規(guī)模收益遞增和規(guī)模收益遞減的園區(qū)分別有13、12、4個，分占園區(qū)總數(shù)的44.83%、4138%、13.79%。除去規(guī)模收益不變的園區(qū)，規(guī)模收益遞增的園區(qū)所占份額較大，這部分園區(qū)若適當(dāng)增加投入會帶來更高比例的產(chǎn)出，說明運營投入過少是導(dǎo)致黑龍江省省級農(nóng)業(yè)科技園區(qū)規(guī)模效率偏低的主要原因。結(jié)合投影分析結(jié)果可進(jìn)一步得出結(jié)論，即運營投入過少和投入結(jié)構(gòu)不合理是導(dǎo)致黑龍江省省級農(nóng)業(yè)科技園區(qū)DEA無效的主要原因。超效率分析結(jié)果表明，13個DEA有效的園區(qū)中，依安園區(qū)的超效率DEA值遠(yuǎn)高于其他園區(qū)，說明其處于領(lǐng)先水平，是其他園區(qū)借鑒和學(xué)習(xí)的典范。此外，13個DEA有效園區(qū)均可根據(jù)對應(yīng)的超效率DEA值確定其合理投入規(guī)模。

根據(jù)以上結(jié)論，為切實提升黑龍江省省級農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的運營效率，從政府與園區(qū)2個層面，提出以下對策建議：

（1）政府層面。基于各農(nóng)業(yè)科技園區(qū)間運營效率差異較大，因此，政府應(yīng)從整合農(nóng)業(yè)科技資源、促進(jìn)園區(qū)協(xié)同創(chuàng)新、構(gòu)建政策支持體系及優(yōu)化發(fā)展環(huán)境等方面加強對農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的引導(dǎo)和扶持。

①科學(xué)定位與布局，促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技園區(qū)創(chuàng)新發(fā)展。

本著“政府引導(dǎo)、企業(yè)運作、中介參與、農(nóng)民受益”的基本原則，科學(xué)合理界定政府在農(nóng)業(yè)科技園區(qū)發(fā)展過程中的地位與職能。構(gòu)建普惠性創(chuàng)新支持的政策體系，著力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)及其他配套服務(wù)體系建設(shè)，加大金融支持和稅收優(yōu)惠力度，優(yōu)化投融資環(huán)境，促進(jìn)科技與金融、產(chǎn)業(yè)的深度融合，建立切實可行的激勵機制，引導(dǎo)農(nóng)業(yè)科技園區(qū)重視以增加農(nóng)民收入、培育新型職業(yè)農(nóng)民等為目標(biāo)的社會效益。

②整合農(nóng)業(yè)科技資源，構(gòu)建以農(nóng)業(yè)科技園區(qū)為核心、各類農(nóng)業(yè)園區(qū)協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技示范體系。

以現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技示范區(qū)的建設(shè)為契機，整合現(xiàn)有農(nóng)業(yè)科技資源，搭建農(nóng)業(yè)科技資源共享平臺，鼓勵和引導(dǎo)農(nóng)業(yè)科技園區(qū)間的協(xié)同合作，重點探索農(nóng)業(yè)科技協(xié)同創(chuàng)新的驅(qū)動機制及對接合作模式，從而促進(jìn)區(qū)域間的共生與協(xié)調(diào)發(fā)展。

③應(yīng)用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代信息技術(shù)，提升信息服務(wù)功能。

按照“國家農(nóng)村信息化示范省”建設(shè)的總體要求，整合黑龍江省農(nóng)業(yè)信息資源，建設(shè)示范區(qū)農(nóng)業(yè)信息和技術(shù)咨詢服務(wù)的重要平臺“黑龍江省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)信息港”。重點圍繞農(nóng)業(yè)商業(yè)模式（物流配送、物聯(lián)網(wǎng)等），運用信息技術(shù)，構(gòu)建農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈的“農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)庫”和物流配送體系，以“云計算”提升大數(shù)據(jù)信息開發(fā)利用水平，增強對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的信息服務(wù)能力。

（2）園區(qū)層面。

各農(nóng)業(yè)科技園區(qū)應(yīng)以明確創(chuàng)新驅(qū)動為起點，探索多主體參與、多要素投入、多行為交互運行的共生機制，優(yōu)化配置，提高運營效率。

①產(chǎn)權(quán)明晰，科學(xué)管理，優(yōu)化各要素配置。

農(nóng)業(yè)科技園區(qū)作為一個多主體參與、多要素投入、多行為交互運行的網(wǎng)絡(luò)式平臺，其運營效率的提高須要以構(gòu)建產(chǎn)權(quán)明晰、創(chuàng)新驅(qū)動、有效激勵和利益聯(lián)結(jié)的運行機制為基

礎(chǔ)。以有效驅(qū)動為起點，建立以收益分配合理、成本分?jǐn)偣?、風(fēng)險分擔(dān)有效、價值創(chuàng)新增值為目的的利益聯(lián)結(jié)機制，以市場需求為導(dǎo)向、以提高效率為宗旨、以科技創(chuàng)新為核心、以科學(xué)管理為主線。遵循適度規(guī)模原則，優(yōu)化投入結(jié)構(gòu)，科學(xué)配置科技、金融、土地、人才、信息、服務(wù)等資源，提高各要素的運營效率，尤其是要提高科技要素的利用和轉(zhuǎn)化效率。

②加強園區(qū)間的互動與合作，探索農(nóng)業(yè)科技協(xié)同創(chuàng)新機制。

加強園區(qū)間的互動與合作，利用“互聯(lián)網(wǎng)+”平臺加強資源共享與協(xié)同創(chuàng)新。探索農(nóng)業(yè)科技協(xié)同創(chuàng)新機制、“地方政府+科技機構(gòu)+示范基地+農(nóng)業(yè)企業(yè)”的成果轉(zhuǎn)化機制、農(nóng)業(yè)科技成果市場化公開公平交易和轉(zhuǎn)移機制，加快科技成果的快速轉(zhuǎn)化和向輻射區(qū)的擴散轉(zhuǎn)移應(yīng)用，為黑龍江省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展探索可供推廣的成功經(jīng)驗。

③圍繞農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)全鏈條技術(shù)創(chuàng)新，探索一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的新模式，打造特色農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈，培育創(chuàng)新型農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化集群。

以產(chǎn)業(yè)為導(dǎo)向，結(jié)合農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的示范帶動與輻射推廣的區(qū)域范圍，按照高科技、高效益、全鏈條、全循環(huán)的要求，打破一二三產(chǎn)業(yè)的傳統(tǒng)界限，以現(xiàn)代服務(wù)業(yè)引領(lǐng)一二三產(chǎn)業(yè)的有機融合，以創(chuàng)新鏈支撐產(chǎn)業(yè)鏈建設(shè)，引導(dǎo)建立生產(chǎn)規(guī)?；?、集約化、集群化、產(chǎn)業(yè)專業(yè)化、品牌化的全產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)體系，以產(chǎn)業(yè)集群帶動農(nóng)業(yè)人口向城鎮(zhèn)有序轉(zhuǎn)移，從而促進(jìn)“四化”同步發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]殷群，張嬌. 長三角地區(qū)科技企業(yè)孵化器運行效率研究[J]. 科學(xué)學(xué)研究，2010，28（1）：86-94.

[2]魏權(quán)齡. 評價相對有效性的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型：DEA和網(wǎng)絡(luò)DEA[M]. 北京：中國人民大學(xué)出版社，2012.

[3]杜棟，龐慶華. 現(xiàn)代綜合評價方法與案例精選[M]. 北京：清華大學(xué)出版社，2005.

[4]趙樹寬，余海晴. 基于DEA方法的吉林省高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率研究[J]. 科研管理，2013，34（2）：36-43.

[5]楊國梁，劉文斌. 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）綜述[J]. 系統(tǒng)工程學(xué)報，2013，28（6）：840-860.

[6]熊嬋，買藝媛. 基于DEA方法的中國高科技創(chuàng)業(yè)企業(yè)運營效率研究[J]. 管理科學(xué)，2014，27（2）：26-37.