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公平與效率視域下湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新績效研究

2024-02-20 18:42:26閔杰杰黃俞儒
科技創(chuàng)業(yè)月刊 2024年1期
關鍵詞:創(chuàng)新效率農業(yè)科技

閔杰杰 黃俞儒

摘 要:以 2010-2020年湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新投入和產出數(shù)據(jù)為樣本,運用熵權法和Dagum基尼系數(shù)分解法,從空間差異考察了湖北省各地農業(yè)科技投入資源配置的公平性;運用 Malmquist模型測算了湖北省各地農業(yè)科技創(chuàng)新效率。結果表明:湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平存在明顯的空間差異,農業(yè)科技創(chuàng)新綜合效率呈上升趨勢,農業(yè)科技資源配置水平正向影響農業(yè)科技創(chuàng)新效率,但由于資源浪費等因素的影響,也出現(xiàn)了差異結果。因此,合理配置農業(yè)科技資源、注重規(guī)模效率有利于提高湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新效率。研究結果可為改善湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新效率提供一定的借鑒。

關鍵詞:農業(yè)科技;資源配置能力;創(chuàng)新效率;Malmquist模型;分解的基尼系數(shù)

中圖分類號:F323.3

文獻標識碼:A

doi:10.3969/j.issn.1672-2272.202308027

Research on Innovation Performance of Agricultural Science and

Technology in Hubei Province from the Perspective of Equity and Efficiency

Min Jiejie,Huang Yuru

(School of Management,Wuhan? Institute? of? Technology,Wuhan 430205,China)

Abstract:Used the input and output data of agricultural science and technology innovation in Hubei Province from 2010 to 2020 as samples,the entropy weight method and Dagum Gini coefficient decomposition method were used to investigate the allocation fairness of agricultural science and technology input resources in Hubei province from the perspective of spatial differences. Malmquist model was used to measure the innovation efficiency of agricultural science and technology in Hubei province. The results show that there are obvious spatial differences in the allocation level of agricultural science and technology innovation resources in Hubei province, and the comprehensive efficiency of agricultural science and technology innovation is on the rise. The allocation level of agricultural science and technology resources positively affects the development of local agricultural science and technology innovation efficiency, but there are also different results due to the impact of resource waste and other factors.? Therefore, rational allocation of agricultural science and technology resources and emphasis on scale efficiency are conducive to improving the efficiency of agricultural science and technology innovation in Hubei Province. The research results can provide some reference experience for the improvement of agricultural science and technology innovation in Hubei province.

Key Words:Agricultural Science and Technology; Resource Allocation Ability; Innovation Efficiency; The Malmquist Model; Decomposition of the Gini Coefficient

0 引言

“中國農業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略研究2050”項目綜合組指出農業(yè)科技創(chuàng)新、農村制度改革、農業(yè)投入增加將成為農業(yè)全要素生產率提升的主要驅動力[1]。湖北省作為農業(yè)科技大省,必須重視農業(yè)科技創(chuàng)新以及增加農業(yè)資源投入,促進農業(yè)科技強省建設。同時,張俊飚等[2]也指出湖北省農業(yè)科技資源配置、農業(yè)科技創(chuàng)新績效存在突出問題。因此,深入分析湖北省各市州農業(yè)科技資源配置的公平度,并測算湖北省各市州農業(yè)科技創(chuàng)新效率有重要意義。

農業(yè)科技資源配置即將人力、財力、物力等資源投入到不同主體以獲得產出的過程,其配置效率的高低與農業(yè)科研產出有著重要聯(lián)系[3]。關于農業(yè)科技資源投入配置的實證研究,國內學者主要從我國整體和省域層面著手。國內整體方面?zhèn)戎赜谘芯繀^(qū)域差異,陳祺琪等[4]以分解的基尼系數(shù)為方法測算了我國農業(yè)資源配置能力的區(qū)域差異;丁璐揚等[5]運用耦合協(xié)調模型發(fā)現(xiàn)我國農業(yè)資源配置具有明顯的空間特征;薛鵬飛等[6]運用主成分分析法和莫蘭指數(shù)分析了我國農業(yè)資源區(qū)域差異和空間結構。省域方面則主要側重于研究農業(yè)資源配置效率,趙連明[7]運用加權平均法和模糊綜合評判研究了重慶市農業(yè)資源配置效率及其影響因素,還有學者分別運用DEA模型縱向測算了云南省、河北省、寧夏自治區(qū)、山東省的農業(yè)資源配置效率[8-11]。

農業(yè)科技創(chuàng)新效率即將投入轉化為產出的過程[12]。研究農業(yè)科技創(chuàng)新效率的提高,將有限的投入轉化為最大的產出有重要意義。從區(qū)域整體來看,國內學者運用不同的模型測算了我國各省農業(yè)創(chuàng)新效率,分析其變化情況及差異,鄧燦輝等[13]運用DEA模型,郭翔宇等[14]運用SBM模型和Malmquist模型,吳梵等[15]運用DEA和空間計量模型。從具體省份看,姚鳳民等[16]運用超效率DEA和Malmquist模型測算了廣東省各地農業(yè)科技效率,黃龍俊江等[17]運用VAR模型分析了江西省農業(yè)科技創(chuàng)新、技術效率與經濟發(fā)展之間的關系。

總體來說,國內學者從不同角度進行了豐富的研究,取得了一系列研究成果。但在資源配置投入方面,省域研究大多運用單一的DEA模型測算農業(yè)資源配置效率,忽視了區(qū)域差異。在農業(yè)科技創(chuàng)新效率方面,大部分研究從省域整體出發(fā)進行縱向分析,未重視省內具體地區(qū)的研究。因此,本文利用熵權法、分解的基尼系數(shù)深入分析湖北省各地區(qū)間農業(yè)科技資源投入的差異,以檢驗農業(yè)資源投入的公平性,同時運用Malmquist模型測算各市州農業(yè)科技創(chuàng)新產出效率,厘清投入與產出之間的關系。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 指標體系構建

本文參考陳祺琪等[4]的研究成果,構建了包括財力資源、物力資源、人力資源3個維度的農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置能力指標體系。由于農業(yè)科技效率和農業(yè)科技資源水平配置的測算存在一定的差異,在計算時,本文進行了相應指標的選擇。具體指標體系如表1所示。

1.2 研究方法

1.2.1 熵權法

熵權法有較強的客觀性。根據(jù)信息熵計算全部指標的熵權,信息量越豐富,不確定性變小,熵隨之變小。通過計算熵值可以確定指標的權重,權重越大,該指標的影響越大[18]。其基本步驟如下:

建立指標矩陣。選取n年、m個指標,組成n×m的矩陣B,i=1,2,…,n;j=1,2,…,n,bij則表示第i年的第j個指標的值。

根據(jù)式(1)進行標準化處理。本文選取指標為正指標,因此使用正指標無量綱化處理:

1.2.2 分解的基尼系數(shù)法

Dagum分解的基尼系數(shù)即按照子群將基尼系數(shù)進行分解。分解后可以厘清地區(qū)差距的來源和分析組間的交叉項問題[19]。Dagum分解的基尼系數(shù)能夠用來分析區(qū)域農業(yè)科技資源配置公平性及造成差異的原因。其中,基尼系數(shù)越大,公平性越小。

首先,根據(jù)經度,將湖北省劃分為鄂東、鄂西、鄂中3個區(qū)域。其中鄂東區(qū)包括武漢市、黃石市、鄂州市、孝感市、黃岡市、咸寧市;鄂中區(qū)包括襄陽市、荊門市、荊州市、隨州市、仙桃市、潛江市、天門市;鄂西區(qū)包括十堰市、宜昌市、恩施州、神農架林區(qū)。

劃分區(qū)域后,計算湖北省區(qū)域間農業(yè)科技資源配置能力基尼系數(shù)。

其中k=3表示區(qū)域劃分的個數(shù); nj、nh是jh地區(qū)內市州的個數(shù),且n=17;?表示湖北省農業(yè)科技資源配置能力均值,yji、yhr為對應jh地區(qū)市區(qū)農業(yè)科技資源配置能力。

將基尼系數(shù)分為區(qū)域內、區(qū)域間及超變密度差距三部分[20]。區(qū)域內農業(yè)科技資源配置能力基尼系數(shù)Gjj及貢獻Gw的測算為:

區(qū)域間農業(yè)科技資源配置能力基尼系數(shù)Gjh及凈差距貢獻Gnb的測算為:

超密度貢獻Gt測算為:

1.2.3 Malmquist模型

運用Malmquist全要素生產率指數(shù)從動態(tài)上對2010—2020年湖北省各市州農業(yè)科技創(chuàng)新效率的變化情況進行分析。從t到(t+1)時期的Malmquist指數(shù)計算基本步驟如下[16]

其中M0為t到(t+1)時期變化程度,xt,yt為t時期的投入值和產出值;Dt0,Dt+10表示以t為技術基準期時,t和(t+1)時期決策單元與技術前沿面的距離函數(shù)。

Malmquist指數(shù)即TFP可分解為技術效率變化(EC)和技術進步變化(TC)。分解公式為:

如式(15)所示,技術效率變化(EC)可進一步分解為純技術效率變化(PE)和規(guī)模效率變化(SE)。

1.3 數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)處理

本文各指標初始數(shù)據(jù)主要來源于《湖北省統(tǒng)計年鑒》及湖北省各市州《統(tǒng)計年鑒》。研究對象為湖北省17個市州,時間跨度為2010-2020年。

2 實證分析

2.1 湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置能力指標權重

根據(jù)熵權法計算,得到湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置能力指標權重如表2。

由表2可得,農業(yè)支出、科技支出、教育支出占財政撥款比重的權重分別為0.061、0.065、0.047;農村有效灌溉面積、農業(yè)機械總動力、化肥施用量、年份總播種面積的權重分別為0.099、0.077、0.092、0.079;年末固定資產和基本建設投資完成額的權重分別為0.145、0.128;農業(yè)從業(yè)人員數(shù)量的權重為0.079;農業(yè)科技活動人員數(shù)量的權重為0.128。財力指標、物力指標、人力指標的權重分別為0.173、0.62、0.207。

由此可見,湖北省農業(yè)科技資源配置水平很大程度上受年末固定資產、農業(yè)科技活動人員數(shù)量、基本建設投資完成額的影響。

2.2 湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平測度

湖北省各市州農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平測度結果如表3所示。

2.2.1 整體水平及其演變趨勢

從湖北省整體層面上來看,2010-2020年湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平均值0.263,整體水平極低。從演變趨勢來看,2010-2019年湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平總體呈現(xiàn)穩(wěn)定的上升趨勢,直至2020年疫情爆發(fā)后呈下降趨勢。以2010年為基期,湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平年均增長率為0.711%,總體發(fā)展有所提高。

2.2.2 地區(qū)差距及其演變趨勢

分地區(qū)來看,鄂東地區(qū)農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平均值最高,其次為鄂中地區(qū),鄂西地區(qū)農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平均值最低。從演變趨勢來看,鄂東地區(qū)和鄂中地區(qū)農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平都呈現(xiàn)穩(wěn)定上升趨勢,直至2020年稍有回落,年均增長率分別為0.813%和0.65%。鄂西地區(qū)則呈現(xiàn)波動式上升趨勢,年均增長率0.662%。

2.2.3 各市州發(fā)展水平及差異

就各市州而言,湖北省各市州農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平存在明顯差異。從均值來看,排名前三的分別是襄陽市(0.546)、荊州市(0.477)、武漢市(0.431),排名最后的為神農架林區(qū)(0.043),襄陽市的農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平均值是神農架林區(qū)的12.7倍。從具體年份來看,考察期間處于全省配置水平均值以上的地區(qū)基本固定,有武漢市、孝感市、黃岡市、襄陽市、荊門市、荊州市、宜昌市和恩施州??疾炱陂g內,所研究的17個市州中農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平排前三名的為襄陽市、荊州市、武漢市和黃岡市,后三名的為鄂州市、仙桃市、潛江市、神農架林區(qū)。

2.3 湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置能力區(qū)域差異及因子分解

運用分解的基尼系數(shù)法,本文進一步將湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平分為鄂東、鄂中、鄂西3個區(qū)域進行測算,具體結果如表4所示。

2.3.1 總體差距及其演變趨勢

由表4可知,2010-2020年湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平總體差距的演變趨勢呈現(xiàn)波動下降的趨勢,表現(xiàn)為 “下降-上升-下降-上升-下降”的狀態(tài)。2010-2012年,差距水平從0.320下降至0.312,這主要是因為2011年宜昌市、神農架農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平上升,鄂西內部差距縮?。?012年武漢市、黃石市、鄂州市、孝感市的農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平提升較快,鄂東內部差距縮小,使得總體差距縮小。2013-2015年差距水平擴大,2015年達到考察期內的極點值0.323,這主要是因為中部區(qū)域僅有襄陽、荊州兩地的配置水平提速較快,西部僅有宜昌一地配置水平快速發(fā)展,中部和西部區(qū)域內差距都有所擴大。2016年處于下降趨勢并達到考察期最低點0.305,主要是因為鄂東區(qū)域的鄂州市、黃石市的配置水平有所上升,而配置水平較高的黃岡市卻處于下降水平,鄂東內部差距縮小,使得整體差距縮小。2017-2018年由于鄂東的武漢市、黃石市的配置水平上升,而鄂州市下降,鄂中的荊州市快速上升,而隨州市、仙桃市下降,鄂東、鄂中區(qū)域內部差距增大,整體差距隨之擴大。2019-2020年處于下降趨勢,主要原因是武漢市、黃岡市、孝感市有所下降,而鄂州市有所上升,鄂東區(qū)域內部差距縮小,使得整體差距縮小。以2010年為基期,湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平差距年均下降率0.13%,整體發(fā)展態(tài)勢緩慢。

2.3.2 地區(qū)內差距及其演變趨勢

從發(fā)展趨勢來看,鄂東和鄂西地區(qū)內部差距總體呈波動下降趨勢,鄂中區(qū)域內部差距表現(xiàn)為波動上升趨勢。從差距水平來看,鄂中區(qū)域內部差距最高,鄂西次之,鄂東區(qū)域內部差距最小。從演變過程來看,2010-2020年,東部區(qū)域內部差距水平從0.278下降到0.230,年均下降率為0.48%;中部區(qū)域內部差距從0.314上升到0.340,年均增長率為0.26%;西部區(qū)域內部差距水平從0.324下降到0.288,年均下降率為0.36%??梢?,中部地區(qū)需要注意縮小區(qū)域間差距。

2.3.3 地區(qū)間差距及其演變趨勢

從地區(qū)間差距來看,鄂中-鄂西地區(qū)間差距最大;鄂東-鄂中地區(qū)間的差距次之;鄂東-鄂西地區(qū)間的差距最小。從演變趨勢來看,鄂中-鄂西地區(qū)之間的農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平差距呈波動上升的演變趨勢,鄂東-鄂中、鄂東-鄂西地區(qū)之間的演變趨勢則為波動下降。具體來看,以2010年為基期,鄂中-鄂西地區(qū)間農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置差距水平年均增長率為0.05%,鄂東-鄂中及鄂東-鄂西部農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平的地區(qū)間差距年均下降率分別為0.04%、0.46%。

2.3.4 地區(qū)差距的來源及其貢獻率

從貢獻率來看,區(qū)域內差異貢獻率較大,區(qū)域間差異貢獻率較小,說明區(qū)域內差距是湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平地區(qū)差距的主要來源。2010-2020年湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平的區(qū)域內差距貢獻率變化相對平穩(wěn),在33%左右波動,以2010年為基期,考察期間年均上漲0.009%。區(qū)域間差距貢獻率呈略微上升趨勢,年均上漲0.032%。超變密度貢獻率總體呈緩慢下降的趨勢,年均下降0.041%。湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平區(qū)域內差異貢獻率變化相對平穩(wěn),意味著就省內各市州而言,農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平基本上比較穩(wěn)定。區(qū)域間差異貢獻率和超變密度貢獻率則呈現(xiàn)出兩種相反的情況,且超變密度貢獻率遠高于區(qū)域間差異貢獻率,這意味著鄂東、鄂中農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平整體上雖高于鄂西地區(qū),但其內部少數(shù)市州的農業(yè)科技資源配置水平又低于鄂西的少數(shù)市州。超變密度的作用是識別地區(qū)間交叉重疊的程度,考察期間,超變密度始終處在50%左右,意味著區(qū)域間的農業(yè)科技資源配置水平出現(xiàn)了相對嚴重的交叉重疊現(xiàn)象。

2.4 湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新動態(tài)分析

基于Malmquist指數(shù)法,運用Deap2.1軟件對湖北省17個市州2010-2020年間農業(yè)科技創(chuàng)新產出數(shù)據(jù)進行全要素生產率的測度及分解。結果如表5所示。

由表5可知,全要素生產率指數(shù)的發(fā)展呈現(xiàn)波動上升趨勢,與技術進步的波動趨勢基本一致,由此可見技術進步是湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新水平的重要影響因素??疾炱陂g全要素生產率指數(shù)大于1,其中2018-2019年增長幅度最大,高達35%。從單個影響因素分析,2010-2011年、2013-2014年、2018-2019年技術效率和純技術效率為負,2011-2012年技術效率和規(guī)模效率為負、2014-2015年規(guī)模效率為負,雖然這些要素出現(xiàn)下降,但技術進步始終大于1,在技術進步要素的推動下,全要素生產率始終為正。

從均值來看,全要素生產率指數(shù)平均變化大于1,年均增長8.8%,由此看來湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新發(fā)展速度良好。從分解指標分析,技術效率指數(shù)、純技術效率指數(shù)都為1.001,技術進步指數(shù)為1.087,規(guī)模效率指數(shù)為1。這也能表明全要素生產率的提高主要依賴于技術進步的改善,技術效率和規(guī)模效益作用微弱。

如表6所示,湖北省17個市州農業(yè)科技創(chuàng)新全要素生產率全部大于1,處于上升狀態(tài),但各市州全要素生產率提升幅度有明顯差異。各市州全要素生產率均值1.088,大于均值的有10個城市,分別為武漢市、十堰市、宜昌市、鄂州市、荊州市、黃岡市、咸寧市、隨州市、潛江市和天門市,黃岡市增長幅度最高為20.7%。全要素生產率增長幅度小于均值的有8個,有4個市州增長幅度介于3%~8%,分別為仙桃市、孝感市、荊門市、襄陽市。有3個市州全要素生產率增長幅度低于2%,分別為神農架、恩施州、黃石市,黃石市增長幅度最低為0.06%??梢?,各市州之間差距較大,發(fā)展不平衡不充分問題突出,增長幅度差距大,因此要注重各市州共同發(fā)展、均衡發(fā)展。

2.5 總體分析

將湖北省農業(yè)科技資源配置水平與湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新效率相結合分析,處于湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置平均水平以上的武漢市、黃岡市、荊州市、宜昌市,農業(yè)科技創(chuàng)新效率也位于平均水平以上,農業(yè)科技資源配置水平低于平均值的仙桃市、神農架、黃石市的農業(yè)科技創(chuàng)新效率也低于平均水平。值得注意的是農業(yè)科技資源配置水平較高的襄陽市、孝感市、荊門市創(chuàng)新效率稍遜,恩施州創(chuàng)新效率極低,可見在進行農業(yè)科技效率轉化時,部分市州存在嚴重的資源浪費。就區(qū)域而言,農業(yè)科技創(chuàng)新效率平均值東部地區(qū)最高為1.013、中部地區(qū)次之為1.093、西部地區(qū)最低為1.063,與農業(yè)科技資源配置水平公平程度排序一致。

綜上所述,湖北省農業(yè)科技資源配置水平較低,資源投入公平性不高,但湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新效率較高。農業(yè)科技資源配置水平較高的市州與農業(yè)創(chuàng)新效率較高的市州總體趨于一致,農業(yè)科技資源配置水平一定程度上影響了農業(yè)科技創(chuàng)新效率的發(fā)展,但也有部分配置水平較高的市州由于資源利用不合理導致農業(yè)創(chuàng)新效率不高。

3 結論與建議

3.1 研究結論

本文基于2010-2020年湖北省17個市州的基礎指標數(shù)據(jù),構建湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新資源指標體系,并對湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平的空間分布、地區(qū)差異及湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新效率進行實證研究。研究結果表明:

年末固定資產、農業(yè)科技活動人員數(shù)量、基本建設投資完成額的權重較高,對農業(yè)科技資源配置水平的影響較大。

熵權法結果顯示,無論是區(qū)域層面,還是具體市州,湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平都存在明顯的空間差異,鄂東、鄂中發(fā)展水平相對較高,鄂西發(fā)展水平較低,資源投入存在不公平現(xiàn)象。

Dagum基尼系數(shù)結果顯示,湖北省農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平的總體差距呈現(xiàn)“下降-上升-下降-上升-下降”的演變趨勢。地區(qū)差距的主要來源是區(qū)域內差異貢獻率,其次是區(qū)域間差距貢獻率。其中,區(qū)域內部差距上,鄂中區(qū)域內部差距最大,鄂西次之,鄂東最小。區(qū)域間差距上,鄂中-鄂西差距最大,鄂東-鄂中差距次之,鄂東-鄂西差距最小。

2010—2020年湖北省各市州農業(yè)科技創(chuàng)新全要素生產率整體上得到了改善,10年間增加了8.8%,技術進步增長了8.7%。這說明技術進步變化是湖北省各市州農業(yè)科技創(chuàng)新效率提高的主要推動力。

農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置水平正向影響農業(yè)科技創(chuàng)新效率,但部分市州由于資源浪費,出現(xiàn)了差異結果。

3.2 政策建議

3.2.1 平衡農業(yè)科技資源配置水平

鄂東地區(qū)應該保持農業(yè)科技創(chuàng)新資源配置的優(yōu)勢,保證資源配置水平穩(wěn)健發(fā)展;鄂中地區(qū)應注重縮小內部差距,增加農業(yè)資源投入,尤其是人力資源的投入;省內應加強對鄂西區(qū)域的援助,給予鄂西更多的政策、資金、人力傾斜,促進區(qū)域合作和互動,以優(yōu)帶劣,提高鄂西區(qū)域資源配置水平,提高湖北省科技創(chuàng)新資源配置整體水平。

3.2.2 提高農業(yè)科技創(chuàng)新產出效率

建立創(chuàng)新—研發(fā)—應用產業(yè)鏈。農業(yè)科技創(chuàng)新和研發(fā)方面,要加強高校、企業(yè)、政府等主體的合作[21],提高農業(yè)科技人員的素質和創(chuàng)新能力,保證湖北省各市州農業(yè)科技設備的投入,提高農業(yè)科技研發(fā)與創(chuàng)新能力,保持技術進步優(yōu)勢;農業(yè)科技應用方面,重視技術效率和規(guī)模效率,對各市州農民進行科技宣傳與教育,提高農業(yè)科技資源的管理水平,減少資源浪費,確保農業(yè)科技資源最大化利用,爭取低投入高回報。

3.2.3 因地制宜促進發(fā)展

根據(jù)各市州具體發(fā)展情況,采取差異化措施。增加對鄂州市、咸寧市、隨州市、潛江市、天門市、十堰市的農業(yè)科技創(chuàng)新資源投入,緩解農業(yè)科技創(chuàng)新率高而農業(yè)科技資源投入較低的情況;襄陽市、孝感市、荊門市、恩施州在保持現(xiàn)有科技資源配置水平的前提下,要提高科技資源利用水平,做到農業(yè)資源高投入,農業(yè)效率高回報;加大對神農架林區(qū)、黃石市、仙桃市的農業(yè)科技資源投入的同時,提高其資源利用水平,雙管齊下促進發(fā)展。

參考文獻:

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(責任編輯:宋勇剛)

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