王亞茹 李 萍

(北京農學院經濟管理學院，北京 102206)

0 引 言

農業(yè)作為一個國家的根基，是人類生存之本，是一切生產的首要條件，促進農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展已經成為現(xiàn)代農業(yè)發(fā)展的首要目標。北京作為全國科技的中心，2010年，北京市政府、科技部、農業(yè)部啟動共建北京國家現(xiàn)代農業(yè)科技城計劃。幾年來，北京國家現(xiàn)代農業(yè)科技城不斷創(chuàng)新機制體制、突破技術瓶頸，截至2019年，農業(yè)高新技術企業(yè)已有605家，北京已經成為現(xiàn)代農業(yè)技術創(chuàng)新策源地，有效提升了北京都市現(xiàn)代農業(yè)的發(fā)展水平。但同時，農業(yè)的特殊性決定了農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新在很多方面不同于其他產業(yè)的高新技術企業(yè)[1]。農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新具有較長的研發(fā)周期、較強的地域性，并且存在技術創(chuàng)新的先進性與農戶水平的滯后性之間的矛盾，這對于農業(yè)科技企業(yè)的技術創(chuàng)新投入和產出都提出了更高的要求[2]。在此背景下，有效評估北京農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新績效，分析存在的問題，對于促進北京農業(yè)科技企業(yè)發(fā)展，有著較強的理論價值和現(xiàn)實意義。

目前，全國只有浙江與江蘇分別于2004年、2008年頒布了《浙江省農業(yè)科技企業(yè)認定工作實施意見》《江蘇省農業(yè)科技型企業(yè)管理辦法(試行)》相關文件，規(guī)定了農業(yè)科技企業(yè)的認定標準與條件[3]。學術界對農業(yè)科技企業(yè)的定義也是各抒己見：褚保金等(2001)認為，農業(yè)科技企業(yè)是指主要以自身力量推動或從事農業(yè)技術創(chuàng)新，在研發(fā)上投入較多資源以實現(xiàn)高新技術產品商業(yè)化的企業(yè)[4]；謝亮(2013)定義的農業(yè)科技企業(yè)是指在經濟、交通發(fā)達的農村，劃出一定區(qū)域，由政府投資興建，以農業(yè)科研單位為技術依托，集農業(yè)、水利、農機等高新技術為一體，引進國內外優(yōu)質品種及先進技術，以調整農業(yè)產業(yè)結構、增加農民收入為目標形成的農業(yè)生產基地[5]；李萍(2016)認為，農業(yè)科技企業(yè)是指以研發(fā)資源投入為基礎、以創(chuàng)新為發(fā)展動力、以農林牧漁業(yè)相關產業(yè)為經營范圍、以現(xiàn)代企業(yè)運營管理方式為手段、以盈利為目的、依法成立并具有獨立法人資格的社會經濟組織[3]。綜上所述，本文研究的農業(yè)科技企業(yè)是基于李萍的觀點，指北京市內以研發(fā)資源投入為基礎、以技術創(chuàng)新為發(fā)展動力、以農林牧漁業(yè)相關產業(yè)為經營范圍、以農業(yè)創(chuàng)新產品產出為生存方式、以盈利為目的的農業(yè)科技類企業(yè)。

1997年，經濟學家熊彼特在其著作中提出，技術創(chuàng)新是指以市場為導向，以經濟效益為核心，能為企業(yè)帶來長期經濟增長的技術經濟活動[6]。目前，學術界圍繞技術創(chuàng)新已經展開了廣泛的研究，特別是對技術創(chuàng)新績效問題的研究，但對技術創(chuàng)新績效的定義尚未統(tǒng)一。Hagedoorn和Cloodt(2003)認為，創(chuàng)新績效可以從狹義和廣義兩方面理解：狹義上可以理解為發(fā)明創(chuàng)造引入市場的程度；廣義上理解是指從概念生成到將發(fā)明創(chuàng)造引入市場全過程所取得的發(fā)明、技術以及創(chuàng)新三方面的績效[7]。Jantunen(2005)指出，企業(yè)技術創(chuàng)新績效是指企業(yè)通過產品創(chuàng)新或工藝創(chuàng)新活動給企業(yè)帶來的績效提升[8]。高建(2004)則認為技術創(chuàng)新績效指企業(yè)技術創(chuàng)新的效率、產出的成果及其對商業(yè)成功的貢獻[9]。本文對技術創(chuàng)新績效的評價是基于高建的觀點，以技術創(chuàng)新效率為出發(fā)點，從技術創(chuàng)新投入效率和產出效率兩方面進行研究。

現(xiàn)階段大多數(shù)學者從技術創(chuàng)新效率的角度衡量企業(yè)創(chuàng)新績效，但對農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新績效評價研究相對較少，無論是研究方法還是內容，都尚未形成統(tǒng)一認識。本文從投入產出視角出發(fā)，在借鑒前人研究的基礎上，結合農業(yè)科技企業(yè)自身特點，運用數(shù)據包絡分析法對北京農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新績效進行評價。本文豐富了技術創(chuàng)新績效評價在農業(yè)科技企業(yè)領域的研究，同時為北京農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新規(guī)劃的制定提供理論依據。

1 評價方法

農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新績效評價對農業(yè)科技企業(yè)資源配置和農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展都具有重要作用，一直受到學術界的廣泛關注，但是由于農業(yè)的特殊性以及農業(yè)技術創(chuàng)新過程的復雜性，使該領域的研究難度加大，至今仍未對農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新績效評價方法形成統(tǒng)一標準。本文通過對企業(yè)技術創(chuàng)新績效評價經常采用的幾種方法進行比較分析，選出適合本文研究的方法。

1.1 技術創(chuàng)新績效評價方法比較

國內學者們對企業(yè)技術創(chuàng)新績效評價方法做了一系列的研究，從相關文獻梳理可以看出，關于技術創(chuàng)新績效評價的主要方法有四種：模糊綜合評價法、灰色評價法、因子分析法、數(shù)據包絡分析法。

模糊綜合評價法是一種基于模糊數(shù)學理論，通過“最大隸屬度”原則進行評價的方法，能夠將一些邊界不清的因素進行量化，這種方法中專家評價尤為重要，其最大的缺點是具有較強的主觀性；灰色評價法是一種以灰色系統(tǒng)理論為基礎，對預先設定的評價對象某一階段所處狀態(tài)進行評價的方法，這種評價方法需要相關人士對數(shù)量指標進行打分，因此也具有較強的主觀性；因子分析法以簡化原有變量為目標，根據因素相關性的大小將變量分組，使同一組內的變量相關性最大，這種方法雖然可以形成客觀的評價結果，但是需要收集大量的數(shù)據，可行性不強；數(shù)據包絡分析法是一種基于運籌學線性規(guī)劃理論的評價方法，該方法可以對具有多個輸入、輸出指標的決策單元的總體有效性、技術有效性進行分析，而且其不受計量單位影響，在處理復雜系統(tǒng)時該種方法具有相對優(yōu)勢[10]。

以上四種方法，除數(shù)據包絡分析法外，都局限于對企業(yè)技術創(chuàng)新最終產出結果的評價，而數(shù)據包絡分析法則從投入和產出兩方面出發(fā)，實現(xiàn)對企業(yè)技術創(chuàng)新績效的評價[11]。所以，本文運用數(shù)據包絡分析法對北京農業(yè)科技企業(yè)近幾年技術創(chuàng)新績效進行評價，以期為北京農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新的發(fā)展規(guī)劃提供理論依據。

1.2 DEA基本模型

數(shù)據包絡分析法(Data Envelopment Analysis，DEA)是由著名運籌學家Charnes、Cooper和Rhodes于1978年提出，該方法以“相對效率”概念為基礎，無須知道生產函數(shù)的具體形式，借助于數(shù)學規(guī)劃和統(tǒng)計數(shù)據對決策單元(DMU)的相對有效性進行評價，是測量多投入多產出決策單元效率的一種有效方法[12]。

數(shù)據包絡分析法包含兩個模型：C2R模型和BC2模型。兩個模型的根本區(qū)別在于假設前提的不同。C2R模型假設“規(guī)模報酬不變”，用以測量綜合技術效率(TE)，該效率值用來測度決策單元在規(guī)模報酬不變的生產前沿上的最佳投入與實際投入的比率；BC2模型假設“規(guī)模報酬變動”，用以測量純技術效率(PTE)，該效率值用來測度決策單元在規(guī)模報酬可變的生產前沿上的最佳投入與實際投入的比率；綜合技術效率值除以純技術效率值得到各決策單元的規(guī)模效率值(SE)，即SE=TE/PTE，規(guī)模效率值的大小表示規(guī)模報酬可變時，由于不能在不變規(guī)模報酬下生產而造成的無效程度[13]。

2 評價指標體系構建

農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新績效評價指標體系的構建是對其技術創(chuàng)新績效水平進行準確評價的前提，它直接影響評價結果的科學性和準確性，從而影響農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新效果的評價以及發(fā)展戰(zhàn)略的制定[11]。通過相關文獻的梳理，國內外學者主要從以下五個角度構建技術創(chuàng)新績效評價指標體系：投入產出角度、效益角度、對象角度、過程角度、網絡角度[14]。其中，Gong Huang和Wang Xinyu(2004)從投入產出角度出發(fā)構建了區(qū)域技術創(chuàng)新績效評價指標體系，投入指標包括科技人員當量、研發(fā)人員當量、科技活動人員數(shù)、研發(fā)支出等；產出指標包括新產品銷售額、新產品利潤率、專利申請量[15]。本文以Gong Huang和Wang Xinyu構建的技術創(chuàng)新績效評價指標體系作為參考，結合北京農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新的特點及數(shù)據可獲性的要求，構建如下指標體系。

農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新投入能力指標。技術創(chuàng)新投入在很大程度上決定了農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新的規(guī)模與能力。通常認為，技術創(chuàng)新投入包括人力投入、物力投入和財力投入三個方面。結合北京農業(yè)科技企業(yè)具體情況，選擇以下6個主要指標作為投入指標：X1：農業(yè)科技企業(yè)總數(shù)(家)；X2：設置R&D活動機構農業(yè)科技企業(yè)數(shù)(家)；X3：農業(yè)科技企業(yè)研發(fā)人員總數(shù)(人)；X4：R&D人員折合全時當量(人年)；X5：R&D經費投入(萬元)；X6：政府R&D經費投入比重(%)。

農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新產出能力指標。技術創(chuàng)新產出是農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新效果的最直觀體現(xiàn)，對農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新績效評價時，技術創(chuàng)新產出指標的選取要充分體現(xiàn)技術創(chuàng)新成果和技術創(chuàng)新收益情況?；诖嗽瓌t，本文選取以下5個指標作為產出指標：Y1：專利申請數(shù)(件)；Y2：發(fā)明專利數(shù)(件)；Y3：農業(yè)科技企業(yè)新產品產值(萬元)；Y4：農業(yè)科技企業(yè)總產值中新產品產值比重(%)；Y5：農業(yè)科技企業(yè)新產品出口銷售收入(萬元)。

3 數(shù)據來源

根據農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新績效評價方法的要求，績效指標的選取要遵循科學性、規(guī)范性及數(shù)據可獲性的原則，因此，本文選取《北京統(tǒng)計年鑒》中進行技術創(chuàng)新活動的農業(yè)企業(yè)的相關數(shù)據作為樣本數(shù)據，該類企業(yè)符合本文農業(yè)科技企業(yè)的定義范圍，數(shù)據樣本時間為2010—2017年，具體數(shù)據見表1。

4 北京農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新績效實證分析

北京農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新績效評價指標數(shù)據見表1，運用DEAP2.1軟件進行分析，結果見表2、表3、表4、表5。本文從效率和松弛變量兩方面對績效評價結果進行分析。

表1 2010—2017年北京農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新績效評價指標數(shù)據

表2 2010—2017年北京農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新績效評價效率分析結果

4.1 效率分析

首先把北京2010—2017年的數(shù)據進行橫向比較，了解北京農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新發(fā)展情況。利用C2R模型和BC2模型計算出反映績效的指標值，即綜合技術效率(TE)、純技術效率(PTE)以及規(guī)模效率(SE)。具體結果見表2。由表2可知，2011年、2015年和2016年這三年非DEA有效，綜合技術效率值分別為0.941、0.716和0.883。表明這3年北京農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新效率均未達到最佳水平，但規(guī)模收益都是遞增的，說明這三年投入不足，均可通過增加投入提高綜合技術效率；其余年份農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新投入與產出都同時達到了技術和規(guī)模有效。需要特別指出的是，所有年份中純技術效率值均為1，這表明農業(yè)科技企業(yè)資源配置已經實現(xiàn)相對優(yōu)化，資源利用率相對較高，投入產出配置比較適當。從總體來看，北京農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新已經進入了良性發(fā)展軌道，并且實現(xiàn)了規(guī)模效益，這與北京不斷加強對農業(yè)技術創(chuàng)新的投入，高度重視農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展是密不可分的。

4.2 松弛變量分析

上面通過DEA中C2R模型和BC2模型計算出反映績效的三項指標值，雖然可以從總體上評價相關決策單元的綜合技術、純技術和規(guī)模效率是否有效，但是無法得出解決無效決策單元的具體調整方案，需要進行松弛變量分析并利用投影定理將數(shù)據進行調整，從而將無效決策單元調整為有效決策單元，最后與調整前進行對比，找出產生無效的原因。

根據DEA理論中前沿面分析可知，當投入指標的松弛變量不等于0時，其對應的投入要素對企業(yè)技術創(chuàng)新的發(fā)展就未能充分發(fā)揮作用，即投入冗余[11]；當產出指標的松弛變量不為0時，其對應的產出要素有剩余，即產出不足。從表3、表4可知，2011年、2015年和2016年的投入指標松弛變量和產出指標松弛變量均不全為0，表明這三年對技術創(chuàng)新投入資源沒有有效利用，且產出有剩余。

表3 DEA模型求解的投入指標松弛變量值

表4 DEA模型求解的產出指標松弛變量值

根據DEA理論中的投影定理對2011年、2015年和2016年的投入和產出指標值進行調整，得到各年的DEA有效的目標值，對2011年調整結果見表5。對2015年和2016年的投入產出的調整與此同理。

表5 2011年技術創(chuàng)新投入產出調整方案表

根據2011年調整結果可以看出，北京在2011年農業(yè)科技企業(yè)總數(shù)、研發(fā)人員總數(shù)、R&D人員折合全時當量以及政府R&D經費投入均出現(xiàn)投入冗余，造成投入資源的浪費，同時也造成多項指標產出不足。2015年和2016年通過調整后也得到DEA有效的目標值，通過對這三年投入冗余產出不足的分析，可以得出以下結論：

對農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新的投入力度要符合農業(yè)科技企業(yè)一般發(fā)展規(guī)律和發(fā)展現(xiàn)狀，循序漸進促發(fā)展，不能在超出實際承受能力的范圍過多投入，否則只會造成資源投入冗余，造成資源的浪費。

投入與產出之間是存在必然聯(lián)系的，根據微觀經濟學中邊際分析理論可知：只要邊際收益大于邊際成本，這種經濟活動就是可取的，即在無約束條件下，邊際利潤值為0(即邊際收益=邊際成本，MR=MC)時，資源的投入量最優(yōu)，此時獲得的利潤最大；在達到利潤最大化時，其他條件不變的情況下，若繼續(xù)追加投入，就會造成投入冗余，利潤也會減少。因此只有在投入對產出起到正向推動作用時增加投入，才能促進農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新績效的提升。

農業(yè)作為一個國家經濟發(fā)展和社會穩(wěn)定的基礎，實現(xiàn)農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展已經成為農業(yè)發(fā)展的必然趨勢，而農業(yè)科技企業(yè)作為科技興農的領導者，技術創(chuàng)新是其快速發(fā)展和可持續(xù)發(fā)展的強大引擎，要實現(xiàn)農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新的不斷發(fā)展，需要政府和企業(yè)的共同努力。政府做到統(tǒng)籌兼顧，企業(yè)做到不斷創(chuàng)新，這樣雙管齊下才能更好地促進農業(yè)科技企業(yè)的發(fā)展，提高農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新績效。

5 結 論

在上述研究中，本文運用數(shù)據包絡分析方法，對北京農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新績效進行了相對有效性評價分析。研究表明，近幾年北京農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新績效水平相對較高且發(fā)展較快，但仍然存在個別年份農業(yè)科技企業(yè)投入冗余產出不足的現(xiàn)象。為更好地促進農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新績效的提高，一方面，需要政府控制好“看不見的手”，做到統(tǒng)籌兼顧，根據農業(yè)科技企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀繼續(xù)加大資金投入力度，解決資金不足、農業(yè)科技研發(fā)力度供不應求的問題，同時出臺農業(yè)科技企業(yè)相關優(yōu)惠政策和激勵政策，積極鼓勵農業(yè)科技企業(yè)不斷地進行技術創(chuàng)新，不斷突破農業(yè)技術限制，促進農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展；另一方面，農業(yè)科技企業(yè)自身需要加強對技術創(chuàng)新的管理，制定企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略，合理規(guī)劃利用技術創(chuàng)新資源，加強科研人才隊伍的建設，同時加強與高校和科研機構的合作，促進科技興農的發(fā)展。只有在政府和企業(yè)的共同努力下才能更好地發(fā)揮農業(yè)技術創(chuàng)新的優(yōu)勢，促進農業(yè)科技企業(yè)技術創(chuàng)新績效的提高。