基于DEA-BCC模型和Malmquist指數(shù)的天津市農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率研究

米琳 李慧燕

摘? ? 要：為探究天津市農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化機(jī)制創(chuàng)新的方向及重點(diǎn)，提高天津市農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率，選取2013—2020年的數(shù)據(jù)，運(yùn)用DEA—BCC模型和Malmquist指數(shù)對天津市農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率進(jìn)行靜態(tài)和動(dòng)態(tài)分析，并與北京、上海進(jìn)行橫向?qū)Ρ?。結(jié)果表明：2013—2020年京津滬3地綜合技術(shù)效率均呈下降的趨勢，農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率均未達(dá)到最優(yōu)水平，通過Malmquist 指數(shù)分解發(fā)現(xiàn)技術(shù)變化是其主要影響因素。鑒于此，提出提高天津市農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率的4條建議：構(gòu)建高質(zhì)量成果產(chǎn)出機(jī)制、暢通轉(zhuǎn)化鏈條、完善服務(wù)機(jī)制、增強(qiáng)科技金融服務(wù)能力，以期為天津市農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)助力。

關(guān)鍵詞：DEA—BCC模型；Malmquist指數(shù)；農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化；天津市

中圖分類號(hào)：F323.3? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? DOI 編碼：10.3969/j.issn.1006－6500.2023.05.013

Abstract： In order to explore the direction and focus of the innovation of the transformation mechanism of agricultural science and technology achievements in Tianjin， and to improve the efficiency of the transformation of agricultural science and technology achievements in Tianjin， this paper selected panel data from 2013 to 2020， used DEA-BCC model and Malmquist index to conduct static and dynamic analysis on the efficiency of transformation of agricultural science and technology achievements in Tianjin， and made a cross-sectional comparison with Beijing and Shanghai. The results showed that the comprehensive technical efficiency of Beijing， Tianjin and Shanghai all showed a decreasing trend from 2013 to 2020， and the efficiency of transformation of agricultural science and technology achievements did not reach the optimal level， and the decomposition of the Malmquist index revealed that technological change was the main influencing factor. In view of this， four suggestions are put forward to improve the efficiency of the transformation of agricultural science and technology achievements in Tianjin： constructing a high-quality output mechanism， smoothing the transformation chain， improving the service mechanism and enhancing the capacity of science and technology financial services， with a view to contributing to the modernisation of Tianjin's agriculture.

Key words： DEA-BCC model; Malmquist index; transformation of agricultural science and technology achievements; Tianjin

農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新是推動(dòng)農(nóng)業(yè)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變，加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)的重要?jiǎng)恿?。加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化，有利于農(nóng)業(yè)科技成果與產(chǎn)業(yè)快速對接，助力鄉(xiāng)村振興。推動(dòng)天津市農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，提高天津市農(nóng)業(yè)科技資源的利用效率，激發(fā)科研人員創(chuàng)新，促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化順暢是實(shí)施創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略亟待解決的核心問題。因此，探究天津市農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率變化，發(fā)現(xiàn)存在的問題并揭示其原因，有利于成果轉(zhuǎn)化機(jī)制的完善，促進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)。

農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率是衡量農(nóng)業(yè)科技成果的利用效率及市場價(jià)值的重要標(biāo)準(zhǔn)，國內(nèi)外學(xué)者對農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率的測度進(jìn)行大量研究，研究中常用的方法是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法。賀忠連等[1]運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)對湖南省2008—2017年科技成果轉(zhuǎn)化效率進(jìn)行測度。結(jié)果表明，湖南省科技成果轉(zhuǎn)化全要素生產(chǎn)率年均下降3.5%，主要原因在于科技進(jìn)步緩慢或停滯。李樹強(qiáng)等[2]運(yùn)用三階段 DEA 模型對山東省農(nóng)業(yè)技術(shù)效率進(jìn)行測度，研究發(fā)現(xiàn)第三階段農(nóng)業(yè)綜合技術(shù)效率、規(guī)模生產(chǎn)效率的測算值較之第一階段明顯提高；大多數(shù)城市純技術(shù)效率值遠(yuǎn)小于規(guī)模效率值。楊瀟等[3]運(yùn)用DEA模型對云南省各州市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的科技成果轉(zhuǎn)化效率進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)云南省各州市的科技成果轉(zhuǎn)化效率區(qū)域差異較明顯，資源配置相對不合理。張鳳等[4]基于2010—2020年京滬深的面板數(shù)據(jù)，建立DEA模型，測度3市技術(shù)轉(zhuǎn)移效率，同時(shí)進(jìn)行敏感度分析與投影值分析，發(fā)現(xiàn)3市均存在 R&D 經(jīng)費(fèi)投入過多和高新技術(shù)產(chǎn)品出口額不足的問題，北京還存在單位研發(fā)人員產(chǎn)出效率較低的問題。

綜上所述，目前學(xué)者對于農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率的測度以DEA方法為主且已取得較多成果，效率評價(jià)的實(shí)證分析能夠闡述各地農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化水平，但對天津市的農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率的研究較少。因此，本文運(yùn)用DEA-BCC模型和 DEA-Malmquist指數(shù)對天津市2013—2020年的農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率展開研究，并與北京、上海進(jìn)行橫向?qū)Ρ龋云谡业教旖蚴修r(nóng)業(yè)科研創(chuàng)新和技術(shù)轉(zhuǎn)化方面存在的實(shí)際問題，并提出針對性的改進(jìn)措施和建議。

1 研究方法

1.1 DEA-BCC模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法是由美國運(yùn)籌學(xué)家A.Charnes和W.W.Cooper在1978年提出的一種效率測量方法[5]。DEA模型適用于多投入多產(chǎn)出的數(shù)據(jù)樣本，運(yùn)用線性規(guī)劃，對決策單元的投入產(chǎn)出進(jìn)行相對有效性評價(jià)。DEA模型包含BCC、CCR和SBM等模型，最常用的是以規(guī)模報(bào)酬不變?yōu)榛炯僭O(shè)的CCR模型和引入規(guī)模報(bào)酬可變的BCC模型。BCC模型是對CCR模型的改進(jìn)，把綜合技術(shù)效率進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率[6]。本文在規(guī)模報(bào)酬可變的條件下，構(gòu)建以產(chǎn)出為導(dǎo)向的DEA-BCC模型，對天津市農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化綜合效率進(jìn)行測度。具體計(jì)算公式如下：

式中，xij 和 yrj分別表示第j個(gè)市的第 i個(gè)投入和第 r 個(gè)產(chǎn)出； si + 和si - 為松弛變量；j0為某個(gè)選定的城市。當(dāng)θ=1，且sr +? =0，si - =0時(shí)，表明該市農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化的效率值為 1，稱為 DEA有效。

1.2 Malmquist指數(shù)模型

Malmquist指數(shù)模型是基于面板數(shù)據(jù)分析的動(dòng)態(tài)相對效率評價(jià)方法，可以測量決策單元在不同時(shí)期效率的動(dòng)態(tài)變化。為了研究天津市近8年農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率，本文擬采用DEA-Malmquist指數(shù)方法。Malmquist指數(shù)有投入導(dǎo)向型和產(chǎn)出導(dǎo)向型，依據(jù)研究需要，本文選取產(chǎn)出導(dǎo)向型。

基于產(chǎn)出的Malmquist指數(shù)定義為：

式中，（xt，yt）和（xt+1，yt+1）分別表示在第t期和第t+1期的投入—產(chǎn)出組合；Dt（xt，yt）和Dt（xt+1，yt+1）分別表示在t期和t+1期的距離函數(shù)[7]。在固定規(guī)模報(bào)酬的假定下，使用Mt和Mt+1的幾何平均數(shù)計(jì)算Malmquist指數(shù)，即：

Techch表示“前沿面移動(dòng)效應(yīng)”，也就是技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)指數(shù)；Effch為“追趕效應(yīng)”，也就是技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)，當(dāng)Tfpch>1，則該年間全要素生產(chǎn)率上漲，農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率增加。當(dāng)Sech>1，則表明從長期來看決策單元接近最優(yōu)規(guī)模[8-9]。

2 實(shí)證分析

2.1 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率評價(jià)指標(biāo)體系有投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)兩部分組成。其中投入指標(biāo)主要包括人力投入、資金投入和知識(shí)性投入，產(chǎn)出指標(biāo)主要包括專利、技術(shù)登記合同金額、科技項(xiàng)目收益等。由于農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化過程復(fù)雜，且部分?jǐn)?shù)據(jù)收集困難，因此本文選取自然科學(xué)研究與技術(shù)開發(fā)機(jī)構(gòu)從事科技活動(dòng)人員為投入人員指標(biāo)，農(nóng)林牧漁業(yè)科技活動(dòng)支出資金數(shù)額為投入資金指標(biāo)；選取自然科學(xué)研究與技術(shù)開發(fā)機(jī)構(gòu)中的農(nóng)林牧漁業(yè)專利申請量、發(fā)表的科技論文、農(nóng)業(yè)技術(shù)市場成交額為天津市農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化產(chǎn)出指標(biāo)[10-12]。為了對天津市農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率進(jìn)行比較分析，選取2013—2020年京津滬3地的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比研究。數(shù)據(jù)來源于2014—2021年《天津科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《北京科技年鑒》《上?？萍冀y(tǒng)計(jì)年鑒》，天津市各年份數(shù)據(jù)如表1所示。

2.2 DEA靜態(tài)分析結(jié)果

選取天津市2013—2020年的數(shù)據(jù)，通過運(yùn)行DEAP2.1軟件，得出天津市農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率（表2）。從表2可以看出，天津市近8年間農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化過程中的綜合技術(shù)效率平均值達(dá)到了0.887，處在較高的水平，說明天津市在既定的資源投入下科研成果轉(zhuǎn)化較為豐碩，這是政府及創(chuàng)新主體相互協(xié)調(diào)的結(jié)果。2013—2020年間純技術(shù)效率低于規(guī)模效率的僅有1個(gè)，占總年份數(shù)的12.5%，說明天津市農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化的資源利用效率較高，各年份差距不大。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，僅有2014年、2015年和2019年3個(gè)決策單元達(dá)到DEA有效，表明這3年天津市農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化處在較高效率狀態(tài)，而其余年份非DEA有效，說明這些年份天津市農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化階段中技術(shù)和規(guī)模效率未達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)，需要采用相應(yīng)的措施進(jìn)行調(diào)整，使其達(dá)到相對均衡。盡管有幾年成果轉(zhuǎn)化效率呈非DEA有效，但是這8年的規(guī)模報(bào)酬有5年遞增，3年不變，這表明2013—2020年天津市農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化整體趨好，未來可能穩(wěn)步增長。

綜合技術(shù)效率水平是由純技術(shù)效率與規(guī)模效率共同組成的。由表2可知，天津市純技術(shù)效率均值為0.960，5年效率值均為1，說明這幾年達(dá)到了一定投入下的產(chǎn)出最大化。2017和2020年的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率都小于1，但純技術(shù)效率在0.900以上，說明這兩年投入或產(chǎn)出存在不足。因此，應(yīng)適當(dāng)加大對農(nóng)業(yè)科研創(chuàng)新的投入，并提升技術(shù)水平，以增強(qiáng)整體的創(chuàng)新實(shí)力。規(guī)模效率能夠顯示出農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的綜合能力，若規(guī)模效率值為1，則規(guī)模報(bào)酬最佳。若規(guī)模效率值小于1，即表明規(guī)模報(bào)酬遞增或遞減，即為非有效規(guī)模。2013年、2016年和2020年DEA無效，均是規(guī)模效率無效引起的，由于這3年規(guī)模報(bào)酬遞增，可以通過適當(dāng)提高規(guī)模效率拉動(dòng)綜合技術(shù)效率的上漲。

為了更清晰、客觀地了解天津市農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化成效，現(xiàn)將北京市和上海市的農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率與其進(jìn)行橫向?qū)Ρ龋?013—2020年京津滬3市農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率值見表3和圖1。

（1）綜合技術(shù)效率分析。從整體來看，京津滬3市在2013—2020年期間，綜合效率平均值在0.800以上，北京市效率均值最高，達(dá)到了0.977，上海市效率均值最低為0.840，但3市的綜合技術(shù)效率平均值均處于0.800～0.999之間，轉(zhuǎn)化效率處于良好水平。從各市的具體情況來看，北京市近8年綜合技術(shù)效率都比較接近于1，說明其農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率較高，8年中有4年DEA強(qiáng)有效，占北京決策單元總數(shù)的50%，但是仍然存在非效率情形，農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率提高空間處于4.3%～29.9%之間，另外2015年農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率下降幅度相對較大，造成整體輕微波動(dòng)；天津市近幾年總體不太穩(wěn)定，效率值變動(dòng)頻繁，達(dá)到DEA有效的僅有3年，有3年的效率值低于均值0.877，進(jìn)步空間相對較大；上海市近8年農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率值都低于1，尤其是2015和2019年效率值較低，但是2020年效率有所提升，逐漸達(dá)到有效。

（2）純技術(shù)效率分析。從整體來看，京津滬3地2013—2020年的純技術(shù)效率平均值為0.950以上，其中2014年京津滬3市純技術(shù)效率均為1，表明在現(xiàn)有的技術(shù)和管理水平下各城市能夠達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。從各市的具體情況來看，北京市純技術(shù)效率均值為0.979，其中4年達(dá)到了DEA有效，其余年份效率值也在0.900以上，說明北京市的技術(shù)創(chuàng)新能力和管理水平較好。天津市的純技術(shù)效率均值為0.960，其中5年處于有效水平，表明管理和技術(shù)等因素對天津市農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化的影響較小。而上海市僅有1年達(dá)到了DEA有效，因此應(yīng)該加大農(nóng)業(yè)技術(shù)的研發(fā)，提升其管理水平，從而為農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率提升提供保障。

（3）規(guī)模效率分析。從整體來看，京津滬3地2013—2020年的規(guī)模效率平均值為0.934，表明3市的農(nóng)業(yè)科研資源利用率與投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)較為合理。從各市的具體情況來看，北京市的規(guī)模效率均值為0.998，其中5年達(dá)到了DEA有效，說明其資源配置較合理。天津市的規(guī)模效率均值為0.922，其中3年達(dá)到了DEA有效，說明天津市資源配置相對合理。而上海市的規(guī)模效率較低，未達(dá)到有效狀態(tài)，說明其沒有發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)，可以通過調(diào)整投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)，重新配置資源，提升規(guī)模效率，進(jìn)而使綜合效率達(dá)到DEA有效。

2.3 Malmquist指數(shù)動(dòng)態(tài)分析結(jié)果

Malmquist反映效率的動(dòng)態(tài)變化情況，為動(dòng)態(tài)考察天津市近8年的農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率，本文利用DEAP2.1計(jì)算出天津市2013—2020各年Malmquist指數(shù)及其分解指數(shù)，并與北京市和上海市進(jìn)行比較分析，數(shù)值見表4、圖2。由表4可知，2013—2020年天津市農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率的全要素生產(chǎn)效率為0.959，說明天津市近8年的成果轉(zhuǎn)化效率以年均4.1%的速度下降。從分解的情況看，2013—2020年天津市技術(shù)進(jìn)步為0.959，其余部分效率值均為1，說明技術(shù)進(jìn)步是全要素生產(chǎn)效率降低的主要因素，原因可能是部分農(nóng)業(yè)科技成果沒能及時(shí)轉(zhuǎn)化或部分科研創(chuàng)新成果與市場需求不匹配，從而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步較慢。

由表4可知，2013—2020年間，天津市農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率整體不穩(wěn)定，波動(dòng)較大，2013—2016年為第1個(gè)下降期，2016—2017年為第1個(gè)上升期，2017—2018為第2個(gè)下降期，2018—2019為第2個(gè)上升期，2019—2020為第3個(gè)下降期。2013—2014年的全要素生產(chǎn)率是1.458，說明2013年農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化以45.8%的速度上漲。原因可能是2013年天津市提出要加快實(shí)施科技小巨人新3年計(jì)劃，進(jìn)一步提高自主創(chuàng)新能力，加快攻克200項(xiàng)產(chǎn)業(yè)核心技術(shù)，促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化和應(yīng)用，提升科技支撐經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展能力。2018—2019年為快速上升期，原因可能是2018年以來天津市先后出臺(tái)了許多促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技成果創(chuàng)新與轉(zhuǎn)化的政策，優(yōu)化政策環(huán)境，加快農(nóng)業(yè)科研創(chuàng)新與成果轉(zhuǎn)化。2020年天津市技術(shù)進(jìn)步下降，主要是部分新技術(shù)成果未及時(shí)運(yùn)用。由圖2可知，近8年間京津滬3地全要素效率值平均值都小于1，京津滬3地農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率都有所下降，說明京津滬3地的農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化交易市場不活躍，成果轉(zhuǎn)化動(dòng)力不足。京津滬3地的農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化投入是較高的，且處在全國前列，但產(chǎn)出不足，這表明在保持投入不變時(shí)，可以通過采取相應(yīng)的措施來提高產(chǎn)出。為了進(jìn)一步提高農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率，應(yīng)針對當(dāng)?shù)貙?shí)際情況，積極采取有效措施優(yōu)化農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化工作。

3 結(jié)論與建議

本文基于京津滬2013—2020年的數(shù)據(jù)，采用DEA模型和DEA-Malmquist指數(shù)模型，運(yùn)用DEAP2.1軟件測算京津滬3地農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率的變動(dòng)情況。從靜態(tài)分析結(jié)果來看，北京市農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化具有模范帶頭作用，天津市效率值變動(dòng)頻繁、總體不太穩(wěn)定，上海市總體效率值較低但2020年效率有所提升，3地農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化成效有所差距，但是差距正逐漸縮小。從動(dòng)態(tài)分析結(jié)果來看，京津滬3地全要素效率變動(dòng)值均小于1，其中全要素生產(chǎn)效率值最低的是上海市，進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)上海市效率下降主要是因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步緩慢?？傮w來看，近8年來京津滬3地農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率呈現(xiàn)下降趨勢，說明部分農(nóng)業(yè)科技成果沒有及時(shí)轉(zhuǎn)化。原因可能是部分農(nóng)業(yè)科技成果市場接受度低，轉(zhuǎn)化鏈條流動(dòng)不暢、轉(zhuǎn)化服務(wù)平臺(tái)不成熟、成果轉(zhuǎn)化融資渠道匱乏，為提高其農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率，提出如下建議。

3.1 構(gòu)建高質(zhì)量農(nóng)業(yè)科技成果產(chǎn)出機(jī)制

一是加強(qiáng)科研平臺(tái)建設(shè)，加速成果轉(zhuǎn)化。推動(dòng)技術(shù)研發(fā)機(jī)構(gòu)、科研創(chuàng)新中心、重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室等新型技術(shù)研發(fā)平臺(tái)發(fā)展，實(shí)施科研機(jī)構(gòu)分級(jí)分類管理，鼓勵(lì)其高效轉(zhuǎn)化科研成果。二是推動(dòng)關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)。加大對各創(chuàng)新主體的扶持力度，使其聚焦農(nóng)業(yè)科技前沿重點(diǎn)領(lǐng)域，加快核心技術(shù)和產(chǎn)品的研發(fā)，提升農(nóng)業(yè)安全保障能力。三是完善科技成果轉(zhuǎn)化激勵(lì)機(jī)制。明確成果評價(jià)主體責(zé)任，對不同類型的科技成果分類評價(jià)，修正原有的科技成果評價(jià)只重?cái)?shù)量指標(biāo)、輕質(zhì)量貢獻(xiàn)等不良傾向，激發(fā)科研人員成果轉(zhuǎn)化的積極性[13-15]。

3.2 暢通農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化鏈條

一是支持開展技術(shù)交易活動(dòng)。積極開展技術(shù)開發(fā)、咨詢和轉(zhuǎn)讓等技術(shù)交易活動(dòng)，對各研發(fā)機(jī)構(gòu)、高校和科研院的成果轉(zhuǎn)化給予一定的獎(jiǎng)勵(lì)，促進(jìn)高校、科研機(jī)構(gòu)和農(nóng)技企業(yè)進(jìn)行交易[16]。二是推動(dòng)成果轉(zhuǎn)化孵化載體建設(shè)。支持企事業(yè)單位眾創(chuàng)空間、區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)“核心孵化園”、農(nóng)技企業(yè)孵化器等成果轉(zhuǎn)化，對年度績效考核好的眾創(chuàng)空間給予資金支持。三是拓展成果轉(zhuǎn)化渠道。加強(qiáng)區(qū)域合作，推動(dòng)京津滬地區(qū)的農(nóng)業(yè)科技成果異地轉(zhuǎn)化，重點(diǎn)圍繞生物醫(yī)藥等領(lǐng)域推進(jìn)國際轉(zhuǎn)化合作。組織創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽、科技成果專業(yè)論壇、現(xiàn)場路演+競拍等多元化的傳播活動(dòng)，加快成果轉(zhuǎn)化[17]。

3.3 完善農(nóng)業(yè)科技服務(wù)機(jī)制

一是加強(qiáng)科技中介服務(wù)組織建設(shè)。鼓勵(lì)創(chuàng)辦農(nóng)業(yè)科技中介服務(wù)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)專業(yè)化、規(guī)模化發(fā)展。支持科技中介服務(wù)組織開展科技咨詢、知識(shí)產(chǎn)權(quán)和技術(shù)轉(zhuǎn)移等各類科技服務(wù)，并給予資金支持。二是加強(qiáng)技術(shù)轉(zhuǎn)化人才隊(duì)伍建設(shè)。完善農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新機(jī)制，激發(fā)人才創(chuàng)新活力，積極培育專業(yè)化技術(shù)人才[18-19]。對促成成果交易的技術(shù)經(jīng)理人按其年度促成技術(shù)交易額，給予一定績效獎(jiǎng)勵(lì)。三是促進(jìn)科技中介服務(wù)機(jī)構(gòu)專業(yè)化發(fā)展。鼓勵(lì)第三方科技服務(wù)機(jī)構(gòu)建設(shè)，支持市級(jí)技術(shù)成果交易平臺(tái)市場化運(yùn)營。引導(dǎo)各類技術(shù)轉(zhuǎn)化機(jī)構(gòu)提升服務(wù)能力和水平，鼓勵(lì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)服務(wù)機(jī)構(gòu)拓展技術(shù)轉(zhuǎn)化功能。

3.4 增強(qiáng)科技金融服務(wù)能力

一是搭建農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新信貸服務(wù)體系。鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)開展數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)，推進(jìn)涉農(nóng)數(shù)據(jù)的引入與應(yīng)用，開發(fā)農(nóng)業(yè)科技金融產(chǎn)品，構(gòu)建農(nóng)業(yè)科技信貸全流程風(fēng)控體系。二是鼓勵(lì)創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)發(fā)展。支持股權(quán)投資、創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)加大對初創(chuàng)期和種子期的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新企業(yè)的投資力度，支持科研機(jī)構(gòu)、農(nóng)技龍頭企業(yè)等設(shè)立合作子基金，重點(diǎn)投向具有市場前景的農(nóng)業(yè)科研項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)科技資源與金融資源的有效銜接。三是搭建銀行與科研機(jī)構(gòu)對接平臺(tái)。積極開展農(nóng)業(yè)科技轉(zhuǎn)化與合作交流會(huì)、涉農(nóng)展會(huì)和各類銀企對接活動(dòng)，建立和完善農(nóng)業(yè)科技成果質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)保障機(jī)制，加大知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押貸款發(fā)放規(guī)模，提升成果轉(zhuǎn)化的金融水平。

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基金項(xiàng)目：天津農(nóng)學(xué)院鄉(xiāng)村振興研究院重點(diǎn)委托課題

作者簡介：米琳（1997—），女，河南駐馬店人，在讀碩士生，主要從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究。

通訊作者簡介：李慧燕（1979—），女，天津人，副教授，博士，主要從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、區(qū)域經(jīng)濟(jì)管理研究。