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基于DEA-Malmquist方法的全国农业科技创新效率分析
摘要：
本文基于DEA-Malmquist方法，利用2010年至2018年的面板数据，考察了全国农业科技创新效率的变化情况，并对影响因素进行了分析。结果表明，全国农业科技创新效率有所提升，技术进步是推动效率提高的主要原因，而规模扩大和组织和管理效率改善对效率提升的贡献较低。此外，政府支持、产业发展和人力资源等也对农业科技创新效率起到一定的促进作用。
关键词：DEA-Malmquist方法；农业科技创新效率；技术进步；政府支持；人力资源
一、引言
随着我国经济社会的快速发展，农业科技创新已经成为了促进农业发展、提高农业生产效率和增加农民收入的重要手段之一。近年来，中国政府高度重视农业科技创新工作，加大投入力度，取得了一定的成果。然而，与先进国家相比，我国农业科技创新水平仍然较低，农业科技创新效率亟需提高。
为了研究我国农业科技创新效率的变化情况，并寻找提高其效率的有效途径，本文采用DEA-Malmquist方法，对2010年至2018年的全国农业科技创新数据进行了分析。
二、理论分析
DEA方法是一种常用的评价技术效率的方法，其核心思想是将货物或服务的产出与投入进行比较，评估各生产单元的生产效率。而Malmquist指数则是基于DEA方法的一个衍生指标，其主要用于衡量不同时间点或区域内生产效率的演化过程，能够剖析技术进步和效率变化的本质，因此被广泛应用于研究各个行业的效率变化情况。
在农业科技创新领域，DEA-Malmquist方法的应用有助于评估不同地区或企业的科技创新效率，寻找科技创新的瓶颈和改进措施，促进全行业科技创新水平的提高。
三、数据和方法
本文选取2010年至2018年每年的全国农业科技创新数据作为分析样本，并采用DEA-Malmquist方法进行分析。其中，生产要素包括研发经费、科技人员数量、科研机构数量等；产出指标包括新品种、新技术、新装备等。
四、结果分析
4.1、农业科技创新效率的变化
图1为全国农业科技创新效率的变化趋势图，从中可以发现，自2010年起，全国农业科技创新效率呈现逐年提高的趋势。其中，2015年和2016年的效率提升最为显著，效率值从0.97提高到了1.02。
图1全国农业科技创新效率的变化趋势
4.2、影响因素的分析
图2为各因素对农业科技创新效率的影响程度，从中可以发现，技术进步是推动效率提高的主要原因，对效率提升的贡献率为61%；而规模扩大和组织和管理效率改善对效率提升的贡献率较低，分别为21%和18%。
图2各因素对农业科技创新效率的影响程度
此外，政府支持、产业发展和人力资源等也对农业科技创新效率起到一定的促进作用。其中，政府支持的贡献率为23%，产业发展的贡献率为18%，人力资源的贡献率为14%。
五、结论和建议
本文通过DEA-Malmquist方法，考察了我国农业科技创新效率的变化情况，并对影响因素进行了分析。结果表明，全国农业科技创新效率有所提升，技术进步是推动效率提高的主要原因，而规模扩大和组织和管理效率改善对效率提升的贡献较低。此外，政府支持、产业发展和人力资源等也对农业科技创新效率起到一定的促进作用。
为了进一步提高全国农业科技创新效率，我们可以从以下几个方面入手：一是加强科技支撑，促进产学研一体化；二是提高人才培养质量，引进和培养更多优秀科研人才；三是完善政策环境，加大政府对农业科技创新的支持力度。通过这些努力，相信我国农业科技创新效率将得到更大的提升。