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​我国农业科研院所内部创新单元研发效率研究

2019-12-29 来源:《农业科技管理》
摘要:文章运用随机前沿分析方法,对农业科研院所内部创新单元研发效率进行测度,并对不同地区、行业、层级和不同研发组织模式的农业科研院所内部创新单元研发效率进行多重比较分析。研究结果表明:农业科研院所内部创新单元研发效率总体水平偏低;相比于研发经费投入,研发人员投入对农业科研院所内部创新单元研发效率影响更显著;不同地区、行业、层级、研发组织模式的农业科研院所内部创新单元研发效率水平均存在明显差异。
关键词:农业科研院所;内部创新单元;随机前沿模型;研发效率;研究
1引言
农业科技创新是推动农业发展的决定力量,是提升农业竞争力并实现农业现代化的重要途径[1]。随着国家对农业科技投入的不断增加,我国农业科研院所产出了大量科研成果,在保障粮食安全、促进农业发展等方面发挥了重要支撑作用。尽管如此,农业科研院所在开展科技创新活动时仍面临研发投入不足、科技创新人才缺乏以及科技与经济分离等问题[2]。农业科研院所作为我国农业科技创新的主体[3],其内部创新单元是其开展科技创新活动的执行组织,农业科研院所内部创新单元效率水平直接影响其创新能力,因此,有必要对农业科研院所内部创新单元进行研究。
在现有的关于农业科研院所研发效率的研究中,张卫国等利用灰色关联度理论分析重庆22家公益类科研院所的科技创新效率[4];许朗、杨传喜等运用DEA方法分析我国农业科研院所科技运行效率[5-6]。通过对文献的梳理可以看出,当前对研发效率的测度多是以科研院所为研究对象进行的,若把研究对象细化到农业科研院所内部创新单元层面将具有重要意义。在研发效率方法的使用上,灰色关联度分析方法和层次分析法需要主观赋值,缺乏科学性;数据包络分析属于多目标综合效果评价的方法[7]。由于生产效率受多方面因素影响,因而在选择研究方法时应充分考虑随机误差项的干扰[8]。随机前沿分析方法充分考虑了效率分析中的随机因素,如白俊红等应用随机前沿分析方法实证测算了各区域的研发创新效率[9];王宏宇等使用随机前沿分析方法对我国奶业技术效率进行了测度分析[10]。基于此,文章选取随机前沿分析方法进行计算。
2模型构建
2.1数据处理和指标选择 文章以农业科研院所内部创新单元为研究对象[11],数据来自科技部2009年、2012年和2015年农业行业《科学研究与技术开发机构调查表》,文章将3年数据作混合处理。此外,由于数据缺少对农业科研院所内部创新单元产出的统计,故将创新单元所属机构总产出数据按其内部创新单元科技经费内部支出的比例来估算单个内部创新单元产出。选择投入产出指标时要进行系统性、可行性、客观性和科学性筛选,同时,还要避免指标之间强线性相关性等问题[12]。根据上述原则,选择科技人员投入和科技经费投入两项投入指标,并对研发经费投入按2009年价格指数进行平减,以消除通货膨胀因素的影响[13]。产出指标选择发表科技论文数、专利申请授权数、专利转让及许可数、专利转让和许可收入等6种类型的创新成果。2.2基本方法和模型文章构建如下超越对数形式
的随机前沿生产函数模型:
式(2)为农业科研院所内部创新单元i的技术效率,无效率程度越高,农业科研院所内部创新单元i的技术研发效率越低。
考虑到运用随机前沿方法仅能处理单产出模型,因而文章利用主成分分析方法求出不同产出所占权重,并将权重带入Topsis模型中进行计算,将多产出指标转化为单一指标。
3实证结果分析
3.1回归结果分析 根据随机前沿效率模型,运用stata14对农业科研院所内部创新单元数据进行随机前沿回归分析(见表1)。
从检验结果来看,λ值为1.03,且P值为0,说明模型中随机误差项包含无效率因素,使用随机前沿生产函数模型合理。Wald卡方检验P值为0,说明可以拒绝原假设,使用超越对数形式是合理的。
根据回归结果进一步计算研发经费与研发人员的产出弹性:其中,研发经费产出弹性计算公式:
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