唐婭楠，王秀芳

(河北農(nóng)業(yè)大學 經(jīng)濟貿(mào)易學院,河北 保定 071001)

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我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化中科技與金融結合效率研究*

唐婭楠，王秀芳

(河北農(nóng)業(yè)大學 經(jīng)濟貿(mào)易學院,河北 保定 071001)

為對我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化中科技與金融的結合效率進行科學測定，采用農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化的各項金融投入與科技產(chǎn)出指標，運用兩階段DEA模型，對我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化科技金融結合的綜合技術效率、純技術效率、規(guī)模效率進行測定，進一步研究了各個投入產(chǎn)出變量的冗余問題。結果表明，我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化中科技與金融結合整體處于無效狀態(tài)，其主要原因是直接技術產(chǎn)出不足和技術性收入不足，即在農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化中前期研發(fā)、中試、熟化環(huán)節(jié)的效率較低,并提出了針對性的對策建議。

農(nóng)業(yè)科技金融；農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化；結合效率；DEA模型

2014年11月9日，習近平主席在APEC工商領導人峰會開幕式主旨演講中，對中國經(jīng)濟新常態(tài)進行了全面闡述和解讀，其中著重指出中國經(jīng)濟增長的新常態(tài)要由要素驅(qū)動轉(zhuǎn)變?yōu)閯?chuàng)新驅(qū)動。而創(chuàng)新能否有效驅(qū)動經(jīng)濟增長的關鍵在于科技成果能否及時轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，進而轉(zhuǎn)化為產(chǎn)值促進經(jīng)濟增長和居民收入的提高。2015年1月8日，國家科技部發(fā)文《中共科學技術部黨組關于落實創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略 加快科技改革發(fā)展的意見》中重點指出要大力加速科技成果轉(zhuǎn)化，并積極推動《促進科技成果轉(zhuǎn)化法》修訂和相關配套措施制定，加快構建科技成果轉(zhuǎn)化體系[1]?？梢妵覍τ诳萍汲晒D(zhuǎn)化的重視程度已經(jīng)提升到了立法保護的高度。

近年來，我國每年通過鑒定的農(nóng)業(yè)科技成果約7 000 項，但許多成果沒有實現(xiàn)轉(zhuǎn)化和應用[2]。世界發(fā)達國家農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化率是65%～85%，農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率為60%～80%，而我國分別為40%和45%左右[3]。雖然我國對于科技成果轉(zhuǎn)化已經(jīng)有引導基金和稅收優(yōu)惠等引導性政策，但對于農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化的專項政策較少[4]，農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化能否順利實施是關系到我國糧食安全與農(nóng)業(yè)發(fā)展的重大戰(zhàn)略性問題。因此研究我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化中科技與金融的結合效率，找出制約效率提高的癥結所在，并提出有針對性的對策建議，對于促進農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化具有重要意義。

筆者采用數(shù)據(jù)包絡分析法(DEA)研究方法，出于兩點考慮，一是此方法在事先不知道生產(chǎn)函數(shù)的情況下適合做投入產(chǎn)出效率研究，二是國內(nèi)已有不少學者運用此方法對某產(chǎn)業(yè)或者區(qū)域性的科技與金融結合效率進行科技金融結合效率的研究。如呂江林基于DEA模型研究了我國及江西省科技金融投入產(chǎn)出效率，得出江西省在全國的科技金融效率較好的結論[5]；王君華等利用DEA研究方法對湖北省高新技術產(chǎn)業(yè)的R&D投入產(chǎn)出效率進行評價，得出了整體效率較低的結論[6]；陳軍梅運用DEA與Malmquist指數(shù)結合的方法，對寧夏科技金融結合效率進行評價，得出寧夏科技金融結合整體效率不高、金融投入與科技產(chǎn)出處于非均衡狀態(tài)、資源沒有實現(xiàn)最優(yōu)配置的結論[7]。上述研究結論對于指導當?shù)卣贫ㄏ嚓P政策具有較強的指導作用。

一、指標、數(shù)據(jù)和模型介紹

根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性，將2005～2012年各年份的我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化項目的金融投入與科技產(chǎn)出情況分別定義為8個決策單元，選取我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化的主要金融投入與科技產(chǎn)出指標，采用兩階段DEA模型，測定我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化中科技金融的結合效率，并且對測定結果做出說明。

(一)指標選擇與數(shù)據(jù)來源

根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性，將2005～2012年每年我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化情況分別作為8個決策單元進行模型構建?2001年起，我國設立了農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化專項財政資金，重點支持農(nóng)業(yè)科技成果的初期開發(fā)、中試、熟化等環(huán)節(jié)。專項資金成立以來，科技部對農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化資金支持項目的投入和產(chǎn)出一直有過零星統(tǒng)計，但是，2005年后，科技部對我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化項目的金融投入和科技產(chǎn)出的各項指標統(tǒng)計才系統(tǒng)化、完整化的以報告形式公布。截至2015年1月，科技部網(wǎng)站的最新數(shù)據(jù)更新到了2012年。。參考學者們采用DEA研究方法研究我國及各地區(qū)科技金融結合效率的指標選擇，選取如下指標。

我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化的金融投入來源可以歸集為5類，中央政府投入資金、地方政府投入資金、項目承擔單位自籌資金、銀行貸款和其他資金。由于中央政府投入資金與地方政府投入資金都屬于政府投入資金，為使DEA計算結果更加準確，應在決策單元個數(shù)有限的情況下盡量合并同類指標，因此將這兩級政府投入資金加總代入模型，選取這政府投入、項目承擔單位自籌、銀行貸款和其他資金4類資金投入作為我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化的金融投入指標。

為了準確反映我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化項目中科技產(chǎn)出的情況，從統(tǒng)計指標中選擇了能代表科技產(chǎn)值的指標，即“技術性收入”；直接的科技成果產(chǎn)出，即“新品種及新產(chǎn)品”、“新設備”、“新材料”、“新技術及新工藝”、“中試線”、“新生產(chǎn)線”6個指標；理論貢獻，即“論文數(shù)”、“專利數(shù)”。為了在決策單元數(shù)量有限的情況下使計算結果更加準確，應該盡量合并同類的科技產(chǎn)出指標。根據(jù)上述分類，設置“技術性收入”為第1個科技產(chǎn)出指標，將直接科技成果5項指標加總構成第2個科技產(chǎn)出指標“直接科技成果”，將理論貢獻2項指標加總構成第3個科技產(chǎn)出指標“理論貢獻”。

本文所涉及指標數(shù)據(jù)有3個來源：2010～2011年金融投入數(shù)據(jù)來源于《中國科學技術發(fā)展報告(2010～2011)》；2011～2012年科技產(chǎn)出(除銷售收入與技術性收入)數(shù)據(jù)來源于科技部2014年9月11日文《國家農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化資金2014年度監(jiān)理驗收作順利完成》；其他數(shù)據(jù)來源于《國家科技計劃年度報告(2004～2013)》。由于我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化資金支持項目的驗收期為2年，因此當年的金融投入對應的是2年以后該年項目驗收時的科技產(chǎn)出指標。

(二)模型介紹

數(shù)據(jù)包絡分析法(Data Envelopment Analysis，簡稱DEA)是考慮多個投入(資源)變量和多種產(chǎn)出(服務)變量的產(chǎn)生，用以比較提供相似服務的多個生產(chǎn)決策單元之間的相對效率[8]。運用DEA模型時：各投入指標和產(chǎn)出指標之間的函數(shù)關系不明晰時就可以同時計算相應指標；模型可以自行計算權重，不需要主觀賦予權重值，使得評判過程更加公平客觀；投入和產(chǎn)出指標數(shù)據(jù)不需進行無量綱化處理，數(shù)據(jù)不受計量單位影響；DEA模型可以對決策單元有效性進行定量評價，還可以進一步分析非有效的原因及改進方向、改進程度，從而使決策更加科學[9]。DEA數(shù)據(jù)包絡分析法中，首先運用CCR模型測算各個投入變量的冗余與產(chǎn)出變量的不足問題，再進一步運用BBC測算出是純技術效率不足還是規(guī)模效率不足影響了綜合效率的提高。筆者分別運用DEA數(shù)據(jù)包絡分析法中的CCR模型和BCC模型，將兩個模型結合起來使用，力求對我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化中科技金融結合效率做出全面科學的研究。

1.CCR模型

CCR模型是DEA模型中最基本的形式，用于評價決策單元的整體效率，測算各個投入產(chǎn)出要素的“冗余”和“不足”，提供改進方向和改進規(guī)模。

假設有n個生產(chǎn)決策單元DMU、m個投入變量和k種產(chǎn)出變量，第i個DMU的投入變量Xi和產(chǎn)出變量Yi分別表示m維和k維的投入產(chǎn)出向量。假設規(guī)模報酬不變(也就是采用CCR方法)，加入松弛變量和非阿基米德無窮小變量，可以得到CCR模型[10]，如公式(1)、公式(2)。

minθc

(1)

(2)

公式(1)和公式(2)中，e1,e2∈Rk分別為m維和k維單位向量，X0和Y0表示被評價的DMU0的投入和產(chǎn)出向量。IS和OS分別表示對DMU0進行結構調(diào)整的松弛變量。

當θ=1時，稱此決策單元DMU0為DEA有效，此時在原投入基礎上的產(chǎn)出已達到最優(yōu)；當θ<1時，稱此決策單元DMU0為DEA無效。

2.BCC模型

BCC是對于CCR模型的延伸和改進。CCR模型只能評價一個決策單元是否有效，而無法說明一個效率弱的決策單元是由那種影響因素導致的。BCC模型將CCR模型中的“固定規(guī)模報酬”假定去掉，變?yōu)椤翱勺円?guī)模報酬”，這樣便可以分析出技術無效在多大程度上導致了決策單元的無效。

二、我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化科技與金融結合效率測定

(一)DEA模型測定

筆者將我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化的金融投入與科技產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行匯總和整理，借助DEAP2.1軟件，采用兩階段DEA模型，根據(jù)CCR模型計算結果得出我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化金融投入與科技產(chǎn)出綜合技術效率、純技術效率、規(guī)模效率，結果見表1；根據(jù)BCC模型再次驗證綜合技術效率值，并計算得出我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化各個投入產(chǎn)出指標的松弛變量，即金融投入冗余與科技產(chǎn)出不足的情況，結果見表2、表3。

表1 2009～2012年我國農(nóng)業(yè)科技

數(shù)據(jù)來源：作者計算。

表2 2005～2012年我國農(nóng)業(yè)科技成果

數(shù)據(jù)來源：作者計算。

表3 2005～2012年我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化金融投入的松弛變量 /萬元

數(shù)據(jù)來源：作者計算。

(二) 測定結果分析

1.綜合技術效率

CCR模型和BCC模型對于2005～2012年我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化金融投入與科技產(chǎn)出的綜合技術效率的計算結果是一致的，結果如表2所示?？傮w看來，2005～2012年我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化金融投入與科技產(chǎn)出的綜合技術效率測算值為0.875，小于0.9，為非DEA有效，這說明農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化中科技金融的結合效率是非均衡的，處于非有效狀態(tài)。在8年中，綜合技術效率處于有效狀態(tài)的有4年，分別是2005年、2007年、2008年、2012年。其余4年綜合技術效率值均小于0.9，表明這4年中，雖然國家和社會非常重視對農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化項目的金融扶持，但是我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化金融投入與科技產(chǎn)出的綜合技術效率仍處于非有效狀態(tài)，需要對金融投入與科技產(chǎn)出的數(shù)量、方式以及科技金融結合過程進行改進才能使其達到有效狀態(tài)。因此，要進一步探究造成我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化資金非有效狀態(tài)的制約因素。

2.純技術效率

CCR模型對于2005～2012年我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化金融投入與科技產(chǎn)出的純技術效率的測算結果如表2所示?？傮w看來，2005～2012年我國農(nóng)業(yè)科技園區(qū)金融投入與科技產(chǎn)出的純技術效率測算值為0.942，大于0.9小于1，為DEA相對有效。在8年中，2010年和2011年的純技術效率小于0.9，處于DEA無效狀態(tài)，2006年和2009年的純技術效率為介于0.9到1之間，處于DEA相對有效狀態(tài)，其余4年的純技術效率均為1，處于DEA有效狀態(tài)。這說明在農(nóng)業(yè)科技園區(qū)金融投入轉(zhuǎn)化為科技產(chǎn)出的過程中，資金管理方式、資金使用效率等中間環(huán)節(jié)的管理操作存在一定的不足，尤其是2006年和2009年，農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化資金的管理方式和使用效率存在嚴重的問題，之后雖有所改進，但是總體還是處于相對有效狀態(tài)，且效率值不高，純技術效率是綜合技術效率提高的重要制約因素。

3.規(guī)模效率

CCR模型對于2005～2012年我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化金融投入與科技產(chǎn)出的規(guī)模效率和規(guī)模有效性的測算結果如表2所示?？傮w看來，2005～2012年我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化金融投入與科技產(chǎn)出的規(guī)模效率測算值為0.925，大于0.9小于1，為DEA相對有效，并且規(guī)模有效性為“drs”即規(guī)模報酬是遞減的。在8年中，2006年、2009年和2010年3年的規(guī)模效率都小于0.9，處于DEA無效， 2011年規(guī)模效率值介于0.9到1之間，處于DEA相對有效，且這4年的規(guī)模報酬是遞減的，說明金融投入與科技產(chǎn)出的規(guī)模沒有達到均衡，規(guī)模報酬是遞減的，存在較嚴重的投入冗余和產(chǎn)出不足問題，其余4年的規(guī)模效率為1，處于DEA有效，并且規(guī)模報酬不變，說明這4年我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化的金融投入與科技產(chǎn)出的規(guī)模達到了最優(yōu)均衡狀態(tài)。對比來看，8年間我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化的科技與金融結合的規(guī)模效率值略小于純技術效率值，由此可見，規(guī)模效率是綜合技術效率提高的主要制約因素，應該進一步探索各個投入產(chǎn)出指標的冗余問題。

4.投入產(chǎn)出冗余情況

產(chǎn)出的松弛變量表示的是產(chǎn)出的實際值距離目標值的差距，即產(chǎn)出不足情況，松弛變量為正表

示產(chǎn)出的不足量；投入的松弛變量表示的是投入的實際值與目標值的差額，即投入冗余情況，松弛變量為正表示投入的冗余量。2005年、2007年、2008年和2012年我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化金融投入與科技產(chǎn)出各個指標的松弛變量均為0，說明這4年的各項投入指標不存在冗余情況，各項產(chǎn)出也不存在不足情況。這與CCR模型測算出的4年的綜合技術效率、純技術效率、規(guī)模效率值都為1，達到了DEA有效狀態(tài)，且規(guī)模報酬不變的結果是相吻合的。

2010～2012年我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化科技產(chǎn)出的3個指標都存在一定的不足，總體看來，技術性收入的不足為7.116%，且只有2006年1年存在不足；直接技術產(chǎn)出的不足為14.154%，有2006年、2009年和2010年3年存在不足；理論貢獻的不足僅為0.683%，且只有2011年1年存在不足。由此可見，在產(chǎn)出不足的問題中，直接技術產(chǎn)出的不足是最突出問題，其次是技術性收入不足，理論貢獻的不足幾乎可以忽略不計。這說明，在我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化項目的金融投入科技研發(fā)過程中理論成果貢獻的產(chǎn)出能力是相對較高的；在由理論貢獻與直接技術產(chǎn)出轉(zhuǎn)化為技術性收入的過程中存在一定不足，說明農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化中的熟化和技術轉(zhuǎn)化為產(chǎn)值的環(huán)節(jié)存在一定問題，但由于是科技成果轉(zhuǎn)化的支持資金，此種不足并不是最為突出的問題；在農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化支持項目中，不足的重點在于直接技術產(chǎn)出，主要問題出在了初期開發(fā)、中試等環(huán)節(jié)。

2005～2012年我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化金融投入的4個指標均存在一定的冗余，但是這些冗余是基于現(xiàn)有產(chǎn)出的基礎上計算出來的，并不能完全說明在實際情況中農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化中對于政府投入資金和企業(yè)投入資金的需求不足，在科技產(chǎn)出提高的情況下，還要持續(xù)增加金融投入。其中政府資金的冗余為1.666%，且只有2006年存在冗余，是4個指標中冗余最少的，這說明相對于其他資金而言，財政的支持力度相對較小。

三、結論及對策

第一，2005～2012年我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化金融投入與科技產(chǎn)出的綜合技術效率為0.875，為非DEA有效，這說明農(nóng)業(yè)科技園區(qū)中科技金融的結合技術效率是非均衡的，處于無效狀態(tài)。2005年、2007年、2008年、2012年4年處于有效狀態(tài)，其余4年處于無效狀態(tài)，這表明雖然國家和社會非常重視對農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化項目的金融扶持，但是我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化金融投入與科技產(chǎn)出的綜合技術效率仍處于非有效狀態(tài)，需要對金融投入與科技產(chǎn)出的數(shù)量、方式以及科技金融結合過程進行改進才能使其達到有效狀態(tài)。

第二，2005～2012年我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化金融投入與科技產(chǎn)出的純技術效率和規(guī)模效率的測算值分別為0.942和0.925，總規(guī)模報酬是遞減的，均處于DEA相對有效狀態(tài)，規(guī)模上存在投入冗余和產(chǎn)出不足問題，沒有達到最優(yōu)規(guī)模。我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化的科技與金融結合的純技術效率和規(guī)模效率都是制約綜合技術效率提高的重要因素，規(guī)模效率值略小于純技術效率值，由此可見，規(guī)模效率是綜合技術效率提高的主要制約因素，應該進一步探索各個投入產(chǎn)出指標的冗余問題。

第三，我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化在2005～2012年間，除2005年、2007年、2008年和2012年科技產(chǎn)出和金融投入指標均達到了有效前沿外，其余4年都出現(xiàn)了金融投入冗余與科技產(chǎn)出不足的問題。在產(chǎn)出上：理論成果貢獻的產(chǎn)出能力是相對較高的；在由理論貢獻與直接技術產(chǎn)出轉(zhuǎn)化為技術性收入的過程中存在一定不足，說明農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化中的熟化和技術轉(zhuǎn)化為產(chǎn)值的環(huán)節(jié)存在一定問題；不足的重點在于直接技術產(chǎn)出，主要問題出在了初期開發(fā)、中試等環(huán)節(jié)。這說明現(xiàn)在的農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化項目的承擔單位大都把主要精力放在了發(fā)表論文、出版專著、申請專利的理論成果上，對于理論成果轉(zhuǎn)化為技術、轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力、轉(zhuǎn)化為產(chǎn)值的重視力度不足。在投入上，4個指標都存在一定的冗余，但是這些冗余是基于現(xiàn)有產(chǎn)出的基礎上計算出來的，并不能完全說明在實際情況中農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化中對于政府投入資金和企業(yè)投入資金的需求不足，在科技產(chǎn)出提高的情況下，還要持續(xù)增加金融投入。其中政府資金的冗余是4個指標中冗余最少的，這說明相對于其他資金而言，財政的支持力度相對較小。

由以上結論可知，想要充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化金融資金的使用效率，最關鍵的是各農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化項目承擔單位要加大農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化中的初期研發(fā)和中試環(huán)節(jié)的研究效率，進一步改進理論貢獻和直接技術成果轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力進而轉(zhuǎn)化為科技產(chǎn)值的保障機制，把重點由注重發(fā)表論文、出版專著、申請專利的理論成果轉(zhuǎn)移到理論成果向技術產(chǎn)出轉(zhuǎn)化、向生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化、向科技產(chǎn)值轉(zhuǎn)化的環(huán)節(jié)上來。另外，我國農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化項目中，不需要盲目地進行政府、企業(yè)和自籌資金的研發(fā)投入，盲目地擴大項目規(guī)模，而是要根據(jù)實際的資金需求狀況，采用合理的方式進行投入，大力發(fā)揮財政資金的杠桿作用，并努力提高金融投入的科技產(chǎn)出效率。

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(責任編輯：劉 燕)

Research on the Combining Efficiency of Science and Technology with Finance in Chinese Agricultural Transformation of Scientific and Technological Achievements

Tang Yanan, Wang Xiufang

(School of Economics and Trade, Hebei Agricultural University, Baoding Hebei 071000，China)

In order to make a scientific determination of the combining efficiency of science and technology with finance in Chinese agricultural transformation of scientific and technological achievements, using two-stage DEA model, we determined comprehensive technical efficiency, pure technical efficiency and scale efficiency in the combination by selecting the financial input and output of science and technology indicators in the transformation, and further studied the redundancy problem of each input and output variables. Results showed that the combination of the transformation was in a invalid state, the main reason was the deficiency of technology output and inadequate technical income, the efficiency of previous research, pilot plant and curing link was not high enough. Based on this, some targeted countermeasures and suggestions were put forward.

agricultural science and technology finance; agricultural science and technology achievements transformation; combining efficiency; DEA model

10.3969/j.1672-7991.2015.02.005

河北省社會科學基金項目“農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新風險投資運行機制研究”(HB13JJ042)；河北省教育廳人文社會科學研究重大課題攻關項目“京津冀協(xié)同發(fā)展背景下河北省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略研究”(ZD201421)。

2015-05-28；

2010-06-15

唐婭楠(1989-)，女，河北省保定市人，在讀碩士研究生，研究方向為金融理論與政策、農(nóng)業(yè)科技金融。

王秀芳(1964-)，女，河北省滄州市人，教授，博士，主要從事金融理論與政策、農(nóng)業(yè)科技金融研究。

F299.22

A

1672-7991(2015)02-0023-05