農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣效率測度及影響因素研究*

趙玉姝，焦 源，高 強

(1.西安工業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院，西安 710021；2.中國海洋大學 管理學院，青島 266100)

農(nóng)業(yè)技術(shù)(簡稱農(nóng)技)推廣效率是指農(nóng)技推廣人員完成一定量任務(wù)的基礎(chǔ)上耗用或占用推廣資源的情況.農(nóng)技推廣作為連接技術(shù)研發(fā)和技術(shù)采納的中間環(huán)節(jié)，其效率的高低直接影響技術(shù)成果轉(zhuǎn)化及“產(chǎn)學研用”四維一體發(fā)展模式的順利運行.當前，我國農(nóng)技推廣體系部分呈現(xiàn)出“線斷、網(wǎng)破、人散”尷尬局面，部分行政化推廣方式忽視農(nóng)民需求，造成農(nóng)業(yè)科技成果產(chǎn)、學、研、用環(huán)節(jié)的相互割裂，推廣效率低下.從方法論角度來看，當前學術(shù)界對農(nóng)技推廣效率的研究有非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(Data Envelopment Analysis，DEA)和基于參數(shù)隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)方法(Stochastic Frontier Approach,SFA)兩類.數(shù)據(jù)包絡(luò)研究有對1990-2005年間中國的農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣效率分析[1]，以2005年31個省的數(shù)據(jù)，使用DEA建立優(yōu)勢農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣效率模型并提出效率模型評價的缺點[2]，以SFA模型為基礎(chǔ)分別對中國食品技術(shù)、工業(yè)用水和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新進行測度[3-5].部分研究使用傳統(tǒng)DEA模型測度相關(guān)效率問題時無法摒棄隨機變量和環(huán)境因素的作用，導(dǎo)致實證結(jié)果難以客觀反映現(xiàn)實狀態(tài).文中在篩選農(nóng)技推廣效率影響因素的基礎(chǔ)上，以國內(nèi)31個省市自治區(qū)(不含香港、澳門和臺灣)相關(guān)數(shù)據(jù)為對象，利用三階段DEA模型進行實證分析，探究影響我國農(nóng)技推廣效率的制約性因素，并提出相應(yīng)解決措施.

1 模型方法與指標選取

1.1 模型方法

針對傳統(tǒng)DEA模型無法消除環(huán)境變量和隨機因素等非經(jīng)營因素影響的缺陷，參考Fried提出三階段 DEA 模型，旨在更好的評價決策單元的效率水平[6].三階段DEA模型構(gòu)建如下：

1) 第一階段傳統(tǒng)DEA模型.傳統(tǒng)數(shù)據(jù)包絡(luò)模型多用于測度“多投入多產(chǎn)出”條件下決策單元(Diesel Multiple-Unit，DMU)之間的相對有效性[7].采用規(guī)模報酬可變(Variable Return to Scale，VRS)假設(shè)下的BCC(Banker，Charnes and Cooper)模型測度國內(nèi)農(nóng)技推廣效率水平，其基本原理是以推廣資源不變?yōu)榍疤幔嬎戕r(nóng)技推廣的最優(yōu)產(chǎn)出與實際產(chǎn)出之間距離，距離越遠表征推廣的效率水平越低.對于決策單元DMU,投入導(dǎo)向下對偶形式的 BCC模型用線性規(guī)劃方程表示為

minθi

式中:i為決策單元序列號；j為輸入變量序列號；r為輸出變量序列號；s+，s-為輸出變量的界值；i= 1,2,…,n;j= 1,2,…,m;r= 1,2,…,s;θi為決策單元的效率值；n,s和m分別表征決策單元、輸出變量和輸入變量的個數(shù)；xij,yir,λi分別為第i個決策單元的第j個投入要素、第r個產(chǎn)出要素和權(quán)重系數(shù).通過BCC模型測度的效率值θi可繼續(xù)分解成純技術(shù)效率和規(guī)模效率的乘積，其中效率值是推廣資源合理配置和使用的綜合反映，純技術(shù)效率是受技術(shù)和管理要素影響的推廣效率，規(guī)模效率是受推廣服務(wù)涵蓋范圍和規(guī)模影響的效率水平.

2) 相似SFA 分析模型.第一階段DEA模型所得決策單元效率值及松弛變量受管理效率、環(huán)境變量和隨機變量三個方面的影響，松弛變量指最優(yōu)投入和實際投入的差額[8].為排除后兩類外生變量對原始數(shù)據(jù)的作用，在第二階段構(gòu)建相似SFA分析模型對環(huán)境變量和隨機變量進行分離，得出僅由管理無效率造成的決策單位投入冗余.假定松弛變量ski=xji-λixji，對每個DMU的投入松弛變量進行SFA分析，其模型為

ski=fk(Zi,βk)+vki+uki,k=1，2，…,K，

i=1，2，…，n

式中：Zi，βk分別為環(huán)境變量與待估參數(shù)；uki為混合誤差項；vki為隨機干擾；K為隨機干擾數(shù)；fk(·)為環(huán)境評估誤差函數(shù).

假設(shè)vki～N(0,σ2);uki為管理無效率，假定其服從截斷正態(tài)分布.σ2為方差.

利用SFA模型結(jié)果，對DMU的各項投入量做出調(diào)整.調(diào)整方法是在隨機因素、農(nóng)技推廣環(huán)境最惡劣的基礎(chǔ)上，將決策單元的其他投入樣本向上增加，具體方程為

利用這一方法計算出的效率值可以準確反映DMU的內(nèi)部管理情況，減少誤差影響并提高計算的準確性.

1.2 變量選取與數(shù)據(jù)來源

遵循統(tǒng)計口徑一致性和數(shù)據(jù)可得性原則，選取農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣面積和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值作為計算農(nóng)技推廣效率的產(chǎn)出變量.其中農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣面積是指一年農(nóng)技推廣人員服務(wù)覆蓋及成果應(yīng)用的面積統(tǒng)計；農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值是指以貨幣表示的農(nóng)林牧漁產(chǎn)品及其相關(guān)服務(wù)的價值總量.投入變量選取農(nóng)技推廣人員數(shù)量，推廣部門承擔的省級以上科研項目數(shù)和推廣部門獲得的財政投資強度(用于農(nóng)技推廣活動的財政撥款占農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的比重).文中農(nóng)技推廣面積、省級以上推廣項目數(shù)和農(nóng)技推廣人員數(shù)據(jù)來源于各地農(nóng)業(yè)統(tǒng)計年鑒；農(nóng)技推廣人員受教育水平、農(nóng)民受教育水平財政扶持強度、受災(zāi)面積和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值來源于《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》，并經(jīng)過相應(yīng)整理和統(tǒng)計；各地國內(nèi)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)摘自《中國統(tǒng)計年鑒》.

1) 投入及產(chǎn)出變量的選取及說明

利用三階段DEA模型對農(nóng)技推廣效率進行測度之前，驗證投入要素和產(chǎn)出要素的同向性關(guān)系，即投入要素的增加將至少保證產(chǎn)出要素不會減少[9-11].利用spss18軟件，對投入要素和產(chǎn)出要素進行Pearson相關(guān)系數(shù)檢驗，計算結(jié)果見表1.可以看出，投入量和產(chǎn)出量之間的相關(guān)系數(shù)均能通過10%的顯著性水平檢驗，且符合同向性特征.

2) 環(huán)境變量的選取及說明

環(huán)境變量的選取原則為對農(nóng)技推廣效率產(chǎn)生影響但不受主觀意愿制約的因素[12-13].基于此，文中選擇國內(nèi)生產(chǎn)總值、農(nóng)民與農(nóng)技推廣人員受教育水平和受災(zāi)面積3種變量進行考察與測度.① 國內(nèi)生產(chǎn)總值.地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值對農(nóng)技推廣效率的影響主要在于國民生產(chǎn)總值能夠充分反映地區(qū)經(jīng)濟實力，有利于提升財政扶持水平，優(yōu)化農(nóng)技推廣體制機制.② 農(nóng)民與農(nóng)技推廣人員受教育水平.農(nóng)民的受教育水平不但影響其對農(nóng)業(yè)技術(shù)的理解，而且將在很大程度上決定農(nóng)業(yè)技術(shù)的采納意愿；農(nóng)技推廣人員的受教育程度與農(nóng)技推廣效率的關(guān)系更為密切，如果推廣人員受教育程度不高，不具備良好的個人素質(zhì)和溝通能力，將無法有效完成推廣，農(nóng)技推廣效率將大打折扣.③ 受災(zāi)面積.自然災(zāi)害對農(nóng)技推廣效率的影響雖非常態(tài)化，但災(zāi)害的頻繁發(fā)生會影響農(nóng)民技術(shù)采納，進而制約農(nóng)技推廣效率.

表1 2016年部分農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣投入量和產(chǎn)出量的Pearson相關(guān)系數(shù)檢驗

注：*,**,***分別為變量在1%,5%和10%通過顯著性水平檢驗，括號內(nèi)的數(shù)字為檢測P值.

2 實證分析

2.1 第一階段傳統(tǒng)DEA模型分析

基于傳統(tǒng)DEA模型，利用deap2.1軟件測度31個省市自治區(qū)農(nóng)技推廣效率，所得結(jié)果見表2.其中， PTE,SE,TE分別表示技術(shù)推廣的純技術(shù)效率、規(guī)模效率與綜合技術(shù)效率.從表2中可看出，國內(nèi)31個省市自治區(qū)尚未摒棄隨機變量和環(huán)境變量情況下的3項效率值.此外，通過比較技術(shù)前沿面和實際效率值，計算出各地農(nóng)技推廣效率的松弛變量，為第二階段SFA模型構(gòu)建提供數(shù)據(jù).

2016年國內(nèi)31個省市自治區(qū)農(nóng)技推廣的綜合技術(shù)效率平均值為0.828，其中東部11省市自治區(qū),包括北京市、天津市、河北省、遼寧省、上海市、江蘇省、浙江省、福建省、山東省、廣東省和海南省等的平均效率值為0.932，中部8個省市自治區(qū),包括山西省、吉林省、黑龍江省、安徽省、江西省、河南省、湖北省和湖南省等的平均效率值為0.857，西部包括四川省、重慶市、貴州省、云南省、西藏自治區(qū)、陜西省、甘肅省、青海省、寧夏自治區(qū)、新疆自治區(qū)、廣西自治區(qū)和內(nèi)蒙古自治區(qū)等12省市自治區(qū)的平均效率值為0.715，中部和西部有關(guān)農(nóng)技推廣效率與東部地區(qū)差距較為明顯.從全國范圍來看，山東和江蘇兩省的綜合技術(shù)效率為1，處于技術(shù)前沿面；純技術(shù)效率的全國平均值為0.907，規(guī)模效率的均值為0.907，兩個統(tǒng)計數(shù)值差距不大且整體水平較好.由于環(huán)境因素和隨機因素的干擾，所得結(jié)果未反映各地農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的實際水平，仍需進一步調(diào)整和測量.

2.2 第二階段SFA模型分析

將4項環(huán)境因素作為自變量，前沿面與實際效率值之差計算出的松弛變量為因變量構(gòu)建SFA模型，利用frontier4.1軟件進行測度，軟件處理結(jié)果見表3.

表2 2016年農(nóng)技推廣的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率水平

注：irs為規(guī)模效益遞增；drs為規(guī)模效益遞減；—為規(guī)模效益不變.

表3 SFA模型數(shù)據(jù)處理結(jié)果

從數(shù)據(jù)與模型的擬合情況來看，3個回歸方程的單邊似然比檢驗?zāi)軌蛲ㄟ^10%顯著性水平檢驗;γ通過1%的顯著性水平檢驗，表明數(shù)據(jù)與模型的契合度較好.具體而言，推廣人員數(shù)目和投資強度松弛變量的γ值為0.001 2和0.001 1，表征隨機誤差對兩種松弛變量的影響占主導(dǎo)地位；推廣項目數(shù)目松弛變量的γ值是0.989 1，說明管理因素對該松弛變量產(chǎn)生較大影響.此外，四項環(huán)境變量在推廣人員數(shù)量、投資強度和推廣項目數(shù)模型中的回歸系數(shù)分別通過1%,5%和10%的顯著性水平檢驗，可以判斷環(huán)境變量在不同程度上影響松弛變量的大小與方向.

國內(nèi)生產(chǎn)總值變量在3個回歸方程中的系數(shù)同為負值，說明隨著各省、市和自治區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長松弛變量數(shù)值不斷下降，農(nóng)技推廣效率隨之上升.國內(nèi)生產(chǎn)總值與農(nóng)技推廣效率同步增長的原因包含兩個方面：首先，經(jīng)濟增長有利于優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境和相應(yīng)配套設(shè)施，化解因投資不足而導(dǎo)致的農(nóng)技推廣形式單一、內(nèi)容落后的尷尬困境[14].其次，國內(nèi)生產(chǎn)總值的增加為提高基層農(nóng)技推廣人員待遇提供物質(zhì)基礎(chǔ)，進而激發(fā)推廣人員服務(wù)熱情,提升技術(shù)推廣效率.

從回歸系數(shù)角度來看，推廣人員受教育水平在3個回歸方程中的系數(shù)為負值，表明推廣人員受教育程度與農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣效率值呈正相關(guān).這一變量均未通過10%的顯著性水平檢驗，高學歷推廣人員對農(nóng)技推廣效率提升的作用很不明顯.其原因主要在于受職稱評審、升遷和工作環(huán)境等綜合影響，高學歷人員多承擔行政與科研任務(wù)，從事基層農(nóng)技推廣工作的可能性較低[15].此外，獲取學歷過程中的知識儲備同現(xiàn)實農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)存在差距，推廣人員眼高手低的情況較為普遍.

農(nóng)民受教育水平在3個回歸方程中的系數(shù)同

為負值，且通過1%的顯著性水平檢驗，表征隨著農(nóng)民受教育程度的增長松弛變量數(shù)值不斷下降，農(nóng)技推廣效率提升明顯.農(nóng)民受教育程度越高，對農(nóng)業(yè)技術(shù)的需求及采納意愿越明顯，這種技術(shù)需求將引發(fā)農(nóng)民自主性學習動力，在提升農(nóng)技推廣效率的同時充分發(fā)揮科技要素在推動經(jīng)濟發(fā)展中的積極作用.需要強調(diào)地是，高學歷農(nóng)民或技術(shù)能人的指導(dǎo)行為能夠形成以其為核心的技術(shù)擴散區(qū)域，如農(nóng)民專業(yè)合作社的運作模式和發(fā)展實踐，有利于產(chǎn)生全新的技術(shù)擴散路徑，進而提高農(nóng)技推廣效率.受災(zāi)面積在各回歸方程中的系數(shù)同為正值，通過10%的顯著性水平檢驗，表明這一變量的增加，將促使松弛變量數(shù)值提高，農(nóng)技推廣效率水平下降.農(nóng)業(yè)災(zāi)害為非常規(guī)性變量，對農(nóng)業(yè)產(chǎn)量和農(nóng)民生產(chǎn)積極性造成負面影響，包含農(nóng)技推廣服務(wù)在內(nèi)的各項生產(chǎn)要素投入將無法獲取經(jīng)濟效益.

2.3 第三階段調(diào)整后的DEA模型分析

將調(diào)整過后的投入變量和原始產(chǎn)出量重新代入BCC模型，得到31個省市自治區(qū)消除環(huán)境因素和隨機變量后的實際農(nóng)技推廣效率值，具體結(jié)果見表4.

表4 2016年農(nóng)技推廣的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率水平

注：irs為規(guī)模效益遞增；drs為規(guī)模效益遞減；—為規(guī)模效益不變.

對比第一階段和第三階段的數(shù)據(jù)處理結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在剔除隨機變量和環(huán)境因素之后，國內(nèi)31個省市自治區(qū)綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的平均值由原來的0.828，0.907，0.907分別下降至0.790，0.887，0.882，說明在隨機變量和環(huán)境因素交互作用下的綜合技術(shù)效率數(shù)值虛高.與規(guī)模效率相比，純技術(shù)效率下降幅度較為明顯，各省市自治區(qū)的農(nóng)技推廣純技術(shù)效率遠未達到最佳狀態(tài).第一階段農(nóng)技推廣效率前沿面有江蘇省、山東省，在第三階段為江蘇??；河北省、遼寧省、浙江省、湖北省、四川省和陜西省的綜合技術(shù)效率值有所增加，導(dǎo)致其第一階段效率值不高的主要原因有推廣環(huán)境惡劣及隨機因素較差等；天津市、山西省和吉林省等13個省市自治區(qū)的農(nóng)技推廣效率的規(guī)模報酬處于遞增狀態(tài)，此時增加單位推廣投入要素可以帶來更大收益.這種規(guī)模報酬遞增的狀態(tài)來源于基層農(nóng)技推廣人員的專業(yè)化分工、大機器設(shè)備等生產(chǎn)要素的集約化高效利用以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的聯(lián)合化多樣化經(jīng)營模式.

3 結(jié) 語

綜上得出結(jié)論：① 全國范圍內(nèi)的農(nóng)技推廣效率值較高，但地區(qū)之間的差距較大，東部省市的優(yōu)勢明顯.② 傳統(tǒng)DEA模型無法剔除環(huán)境因素和隨機變量對效率值的影響，所得結(jié)果無法準確反映國內(nèi)農(nóng)技推廣效率的現(xiàn)實情況.③ 環(huán)境變量對農(nóng)技推廣效率的作用明顯，其中國內(nèi)生產(chǎn)總值和農(nóng)技推廣人員受教育程度和農(nóng)民受教育水平3個變量同農(nóng)技推廣效率呈正相關(guān)，受災(zāi)面積與效率值的變動方向相反.④ 江蘇省處于農(nóng)技推廣效率的前沿面，其他省份在技術(shù)管理和推廣規(guī)模等環(huán)節(jié)存在較大改進空間.

提高農(nóng)技推廣效率的路徑與改進措施如下：① 深入開發(fā)農(nóng)村人力資本，著力提高廣大農(nóng)民的受教育水平，廣泛開展農(nóng)村職業(yè)技能教育與技術(shù)指導(dǎo)，增加其對農(nóng)技理解并激發(fā)使用熱情，實現(xiàn)生產(chǎn)要素的集約化利用.② 提升農(nóng)技推廣工作的扶持力度，利用專項補貼等形式改善基層農(nóng)技推廣環(huán)境和農(nóng)技推廣人員待遇，激發(fā)人員工作活力.③ 改變傳統(tǒng)行政命令式的農(nóng)技推廣方式，重視農(nóng)民需求的變化與表達，形成“自下而上”的農(nóng)技擴散路徑，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)技術(shù)供求的高度契合.④ 加強農(nóng)業(yè)災(zāi)害的預(yù)警和監(jiān)測，利用農(nóng)業(yè)保險等方式對受災(zāi)農(nóng)戶給予保護，減緩農(nóng)民對技術(shù)采納的抵觸情緒.⑤ 重新布局基層農(nóng)技推廣網(wǎng)絡(luò)，改變現(xiàn)階段“線斷、網(wǎng)破、人散”的窘境，擴大基層農(nóng)技推廣人員服務(wù)范圍，尤其是發(fā)展村級農(nóng)技推廣隊伍,由新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體和村中能人組成，解決農(nóng)技推廣最后一公里問題.⑥ 在貫徹落實“鄉(xiāng)村振興”戰(zhàn)略的基礎(chǔ)上，借助“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”的發(fā)展契機，快速推進農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)平臺的建設(shè)和普及，利用現(xiàn)代化手段快速搜集農(nóng)技信息，擺脫農(nóng)技在時間和空間傳播擴散中的限制，及時解決農(nóng)技推廣及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營困難，確保農(nóng)技推廣高效展開，全地區(qū)覆蓋，全方位見成效.

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